传递效应（精选八篇）
传递效应 篇1
关键词：汇率传递,通货膨胀,汇率政策
1 文献回顾
最初的研究主要考察汇率变动对进口商品价格的影响, Krugman (1987) 在通过“依市场定价” (Pricing to market, PTM) 的理论表明, 出口商在汇率波动时为了保持产品竞争力会对价格进行调整, 从而降低了汇率传递效应;Dornbush (1987) 的对产业组织理论的几个模型进行分析研究表明汇率的传递效应依赖于国内产品和进口产品之间的替代程度和市场的集中度, 国内商品对进口产品的替代程度越低、市场集中度越高会赋予进口厂商更大的权力维持加成, 从而导致较高的汇率传递率。
随着研究的深入, 研究开始转向检验汇率传递效应对国内生产者价格指数PPI和消费者价格指数CPI的影响。McCarthy (2000) 通过建立一个递归向量自回归模型考察1976-1998年间的名义有效汇率指数对消费者物价水平的传递效应, 对9个OECD工业国家的实证结果表明, 汇率传递效应是不完全;Taylor (2000) 研究表明汇率的持续冲击以及受冲击影响的厂商比例将决定厂商对汇率变动的反应方式, 他由模型分析得出一个可检验假设, 即汇率的传递是内生于一国的通货膨胀状况的, 且高的通货膨胀环境将增大汇率传递效应, 这也被称为泰勒假说。
国内学者对汇率传递的研究也有很多, 封北麟 (2006) 运用递归的VAR模型估计了人民币名义有效汇率变动对国内消费者价格指数和工业品出厂价格指数及其分类指数的传递效应, 认为在我国汇率的传递效应不显著。毕玉江、朱钟棣 (2006) 则利用协整和误差修正模型研究了汇率变动对进口价格和消费者价格影响, 结果表明, 中国汇率变动与进口价格和消费者价格在长期都存在负相关关系, 但消费者价格对汇率的弹性明显小于进口价格对汇率的弹性。
2 模型构造与数据说明
2.1 数据说明
借鉴已有文献, 本文对以下6个变量进行向量VAR实证分析:原油价格 (co) 变动表示供给冲击;广义货币供给 (M2) 表示货币政策的影响;汇率使用实际有效汇率 (EER) 表示;以GDP产出缺口 (GAP) 表示需求冲击;使用消费者物价指数 (CPI) 和工业品出厂指数 (PPI) 分别表示生产流程和消费流程的价格变化。
同时, 运用Eviews5.0软件, 选取2002年1月到2008年12月的月度数据, 共84个样本点, 进行分析:
(1) 原油价格来自IMF的《国际金融年鉴》 (International Financial statistics) ; (2) 广义货币供给 (m2) 数据来自各国央行网站; (3) 名义有效汇率数据来自BIS名义有效汇率指数 (BIS effective exchange rate indices) , 已调整为以2000年为100的定基数据, 使用间接标价法, 即指数下降代表本币贬值; (4) 由于用于替代GDP月度数据的工业增加值数据由于统计调整自2006年12月起不在公布, 因此我们以工业销售产值来代替工业增加值, 并用同期PPI进行调整, 同时我们用X12进行季节调整, 并用HP滤波技术 (平滑参数=14400) 获得其工业销售产值的循环因素, 作为GDP产出缺口 (GAP) 的代理量, 图形如下, 数据来自国泰安数据库; (5) 选择工业品出厂价格指数PPI、消费者价格指数CPI (定基数据) 作为国内生产和消费价格水平的代理指标, 数据来自中经网统计数据库。
以上所有数据除原油价格和名义有效汇率neer外均经过X12季节调整以消除季节因素的影响, 同时为了消除异方差的影响, 除产出缺口外所有数据都取自然对数, 取对数后各变量前加L以示区别。
2.2 构造模型
首先对以上各变量进行ADF单位根检验, 以检验数据的平稳性, 从下表1可知, 缺口值是平稳的, 其余5个变量都是1阶单整的, 即对各变量取差分 (变量前加D表示) 后都是平稳的。
因此本文最终构建的模型为包含 (dlco, dlm2, gap, dleer, dlppi, dlcpi) 6个变量的VAR模型。
由于VAR模型估计结果受各变量排列顺序影响, 因此需要对各变量顺序进行调整。原油价格对其他变量都有影响而不是相反, 因此放在第一位;货币政策对需求、汇率以及消费者价格等因素的影响较为明显, 我们把它排在第二位;货币政策对需求的影响更为直接, 因此需求的变化 (GAP) 放在第三位;由于本文是考虑汇率对价格的影响, 因此汇率放在第四;价格放在最后, 考虑到PPI对CPI的传导, 把CPI放在最后。因此VAR系统中乔莱斯基分解的基本顺序是:
dlco →dlm2→gap →dlneer →dlppi →dlcpi
3 实证分析
3.1 选择滞后阶
运用SC, AIC信息准则选择最优滞后阶数, 计量结果表明, 1阶滞后的AIC和SC值最小, 因此VAR模型的最优滞后阶数为1。进一步, VAR (1) 模型特征多项式的逆根都在单位圆内, 表明VAR (1) 是结构稳定的。
3.2 脉冲响应函数分析
由脉冲响应函数图形 (图1) 可以看出, 中国实际有效汇率的冲击效应有如下特点: (1) 在汇率施加一个百分点的汇率冲击后 (即本币升值) , CPI和PPI都开始下降, 这说明汇率的升值对PPI和CPI都有逆向的冲击, 表明确实存在汇率传递效应, 与预期相符。 (2) 从累积脉冲图中很容易看出, 汇率传递效应都是不完全的。 (3) 从图中可以明显看出, 我国汇率冲击对PPI的传递幅度要明显大于CPI的幅度, 这可能是因为在PPI指数中商品的可替代性较差且可贸易品 (如原材料) 的比重大于CPI指数。 (4) 汇率传递需要一定时间才能达到最大值, 汇率变动对PPI和CPI的传导分别在第三个月和第四个月达到最大, 同时PPI对汇率变动的反应速度要快于CPI的反应速度。 (5) 汇率传递效应不是持续的, 汇率冲击经过12月左右会逐渐消失, 经过大约一年时间调整, 产品价格会恢复到汇率波动前的水平。
本文借鉴封北麟 (2005) 的方法, 定义汇率的传递效应系数, 其中Pt, t+j表示从t到t+j期累积的价格变化, Et, t+j表示从t期到t+j期累积的汇率变化, 这里为1%。可以看出, 中国的汇率传递到14个月时基本稳定下来, 分别有10.654%的1.995%的汇率变化传递到PPI和CPI中
3.3 方差分解
脉冲响应函数无法识别汇率冲击在价格变化的影响强度, 而方差分解可以讲系统的均方差分解成各变量冲击的贡献, 从而可以评估汇率变化对价格变动的贡献大小。从表3可以看出: (1) 引起PPI发生变化的主要是国际原油价格, 占其全部变化的44.25%;其次是自身的信息冲击, 为36.13%;然后是名义有效汇率指数变动, 对PPI变化的贡献率为8.90%。 (2) 引起CPI变化的主要是其自身的冲击, 占其全部变化的65.17%;其次是代表需求冲击的工业增加值缺口, 为20.07%。方差分解的分析结果表明:引起中国PPI变化的主要因素是外部的供给冲击, 如原油价格;而引起CPl变化的主要因素是内部的需求因素, 如工业增加值缺口, 汇率因素对国内价格水平变化的贡献度较小, 这与封北麟 (2005) 的研究结果相一致。
4 结论
我国汇率传递效应呈现如下特点:我国汇率传递效应较小, 这与我国通胀率较低, 开放度较高, 消费品市场竞争较激烈有关;汇率变动对PPI和CPI的传导分别在第三个月和第四个月达到最大, 经过1年左右的时间基本消失;我国PPI的汇率传递系数为10.654%, CPI的传递系数1.995%, PPI吸收了近90%的汇率冲击, 这可能是因为在PPI指数中商品的可替代性较差且可贸易品 (如原材料) 的比重大于CPI指数;引起中国PPI变化的主要因素是外部的供给冲击, 如原油价格;而引起CPl变化的主要因素是内部的需求因素, 如工业增加值缺口。
参考文献
[1]封北麟.汇率传递效应与宏观经济冲击对通货膨胀的影响分析[J].世界经济研究, 2008, (12) .
[2]骆振心, 杜亚斌.汇率传递宏观经济冲击对我国物价水平影响的实证分析[J].经济问题, 2008, (5) .
[3]毕玉江, 朱钟棣.人民币汇率变动的价格传递效应——基于协整与误差修正模型的实证研究[J].财经研究, 2006, (7) .
传递效应 篇2
公共基础设施的成功对于城市规划、社会稳定以及国家战略都具有重要意义。公共基础设施系统内各要素之间相互关联性高，且由于其社会性和经济性的双重属性，风险因素多且影响关系错综复杂，形成了基础设施不可操作性风险在系统内部的传递效应。本研究旨在将这一复杂的风险形成过程加以描述，并对其传递效应进行结构化分析。首先，基于风险形成的基本原理，描述了基于公共基础设施之间关联性的风险传递现象，其次基于Leontief投入产出模型构建了公共基础设施不可操作性风险传递模型，最后通过实例说明了模型的应用性。结果表明，这一方法对于管理者在公共基础设施不可操作性风险联动防范措施的制定方面有借鉴意义，同时对城市建设中基础设施的可操作性改善也可以起决策性辅助作用。
关键词：公共基础设施；不可操作风险；传递效应
中图分类号：F2723文献标志码：A文章编号：
10085831（2014）05006406
2012年7月北京大暴雨，为北京带来了前所未有的困难和考验，城区多处积水严重，路面交通中断，部分地铁停运，500多架次航班取消或延误。这说明中国城市在基础设施建设，尤其是在道路、交通、排涝应急等公共设施方面，存在很大的短板，同时也说明公共基础设施之间的关联性是造成某种自然风险因素扩散性传递的重要载体。作为不可抗力的风险因素，管理者并不能改变其存在和发展的客观性，但是如果能很好地预知这类风险带给公共基础设施的损失及其扩大路径，对于风险发生之后的损失控制方案制定有很大意义。因此，准确把握公共基础设施之间的关联性与风险形成、传递规律，应当作为城市公共工程风险应急管理的重要内容。目前关于基础设施系统内部关联性的研究集中于内部关联性特征和基于关联性的外界互动研究两个方面。研究方法则以数学模型和复杂网络方法为主。基于数学以及模拟仿真技术针对城市基础设施系统内部关联状况进行模拟的研究，基本上统一于对内部关联性存在的认可，并可以一定的方式进行描述，如Nozick 等利用马尔可夫特性描述了关键基础设施网络的关联关系[1]，刘健等则采用系统动力学和MultiAgents混合建模方法模拟了城市基础设施系统内部的关联关系[2]；另一类则基于这种关联性考虑系统受到外部因素影响时的效应分析，这方面研究以Haimes 等将Leontief 经济学模型应用其中，提出失效输入/输出模型为主要标志，提供了城市基础设施系统与外界因素交互作用研究的新模式[3]。后续学者基于此模式具体分析了在特定外界因素作用下，城市基础设施系统内部的关联性变化规律，如Garg等利用最小费用流算法模拟城市基础设施网络部分系统失效情况下的运行和恢复情况[4]；吴之立等在肯定城市基础设施系统存在复杂关联的前提下，建立了供需关系网络模型以应对紧急状态下备用资源的分配问题[5]；胡爱军等以极端天气这一自然风险因素为例说明了基础设施在风险影响下的间接经济损失的评估问题[6]；除此之外，还包括了部分学者对公共基础设施风险的定性分析[7]。总体而言，对城市基础设施系统内部关联性的认识是统一的，但缺乏针对这一系统面临风险因素的影响时基于设施关联性发生的传递效应的分析，尤其是各设施本身具有的抗风险能力这一能动性要素未被考虑。因此，本文基于公共基础设施的风险传递机理构建其不可操作性风险的传递模型，以说明基础设施系统中风险的形成和扩散过程。
一、公共基础设施项目及其特点
公共基础设施是指为公众设置，公众可以共享，不允许某个人独占或排他的一些基础性设施，包括具有一定规模的建筑、交通、能源、通信等服务于社会公众，与群众日常生活联系紧密，具有广泛社会影响，关系城市或者区域可持续发展的重大工程，通常具有重要使用功能和重大社会意义的标志性工程。除了具有一般项目的一次性、独特性、投资周期长等特点，还具有公共性、服务性、社会关注度高、配套设施条件、安全性与关联性要求高等特点[8]。
公共性是指公共基础设施的需求根源以及委托方都是公众，项目成果应当为公众共同享用。
服务性是指公共基础设施具有为公众的物质文化生活提供服务的功能，是实现公共服务的载体。
社会关注度高。一般来说公共基础设施投资多、建设规模大、公共资源消耗多，涉及社会公众生活的各个方面，从根本上花的是纳税人的钱，对区域经济文化具有战略意义，因此一般会受到较高的社会关注。endprint
摘要：
公共基础设施的成功对于城市规划、社会稳定以及国家战略都具有重要意义。公共基础设施系统内各要素之间相互关联性高，且由于其社会性和经济性的双重属性，风险因素多且影响关系错综复杂，形成了基础设施不可操作性风险在系统内部的传递效应。本研究旨在将这一复杂的风险形成过程加以描述，并对其传递效应进行结构化分析。首先，基于风险形成的基本原理，描述了基于公共基础设施之间关联性的风险传递现象，其次基于Leontief投入产出模型构建了公共基础设施不可操作性风险传递模型，最后通过实例说明了模型的应用性。结果表明，这一方法对于管理者在公共基础设施不可操作性风险联动防范措施的制定方面有借鉴意义，同时对城市建设中基础设施的可操作性改善也可以起决策性辅助作用。
关键词：公共基础设施；不可操作风险；传递效应
中图分类号：F2723文献标志码：A文章编号：
10085831（2014）05006406
2012年7月北京大暴雨，为北京带来了前所未有的困难和考验，城区多处积水严重，路面交通中断，部分地铁停运，500多架次航班取消或延误。这说明中国城市在基础设施建设，尤其是在道路、交通、排涝应急等公共设施方面，存在很大的短板，同时也说明公共基础设施之间的关联性是造成某种自然风险因素扩散性传递的重要载体。作为不可抗力的风险因素，管理者并不能改变其存在和发展的客观性，但是如果能很好地预知这类风险带给公共基础设施的损失及其扩大路径，对于风险发生之后的损失控制方案制定有很大意义。因此，准确把握公共基础设施之间的关联性与风险形成、传递规律，应当作为城市公共工程风险应急管理的重要内容。目前关于基础设施系统内部关联性的研究集中于内部关联性特征和基于关联性的外界互动研究两个方面。研究方法则以数学模型和复杂网络方法为主。基于数学以及模拟仿真技术针对城市基础设施系统内部关联状况进行模拟的研究，基本上统一于对内部关联性存在的认可，并可以一定的方式进行描述，如Nozick 等利用马尔可夫特性描述了关键基础设施网络的关联关系[1]，刘健等则采用系统动力学和MultiAgents混合建模方法模拟了城市基础设施系统内部的关联关系[2]；另一类则基于这种关联性考虑系统受到外部因素影响时的效应分析，这方面研究以Haimes 等将Leontief 经济学模型应用其中，提出失效输入/输出模型为主要标志，提供了城市基础设施系统与外界因素交互作用研究的新模式[3]。后续学者基于此模式具体分析了在特定外界因素作用下，城市基础设施系统内部的关联性变化规律，如Garg等利用最小费用流算法模拟城市基础设施网络部分系统失效情况下的运行和恢复情况[4]；吴之立等在肯定城市基础设施系统存在复杂关联的前提下，建立了供需关系网络模型以应对紧急状态下备用资源的分配问题[5]；胡爱军等以极端天气这一自然风险因素为例说明了基础设施在风险影响下的间接经济损失的评估问题[6]；除此之外，还包括了部分学者对公共基础设施风险的定性分析[7]。总体而言，对城市基础设施系统内部关联性的认识是统一的，但缺乏针对这一系统面临风险因素的影响时基于设施关联性发生的传递效应的分析，尤其是各设施本身具有的抗风险能力这一能动性要素未被考虑。因此，本文基于公共基础设施的风险传递机理构建其不可操作性风险的传递模型，以说明基础设施系统中风险的形成和扩散过程。
一、公共基础设施项目及其特点
公共基础设施是指为公众设置，公众可以共享，不允许某个人独占或排他的一些基础性设施，包括具有一定规模的建筑、交通、能源、通信等服务于社会公众，与群众日常生活联系紧密，具有广泛社会影响，关系城市或者区域可持续发展的重大工程，通常具有重要使用功能和重大社会意义的标志性工程。除了具有一般项目的一次性、独特性、投资周期长等特点，还具有公共性、服务性、社会关注度高、配套设施条件、安全性与关联性要求高等特点[8]。
公共性是指公共基础设施的需求根源以及委托方都是公众，项目成果应当为公众共同享用。
服务性是指公共基础设施具有为公众的物质文化生活提供服务的功能，是实现公共服务的载体。
社会关注度高。一般来说公共基础设施投资多、建设规模大、公共资源消耗多，涉及社会公众生活的各个方面，从根本上花的是纳税人的钱，对区域经济文化具有战略意义，因此一般会受到较高的社会关注。endprint
摘要：
公共基础设施的成功对于城市规划、社会稳定以及国家战略都具有重要意义。公共基础设施系统内各要素之间相互关联性高，且由于其社会性和经济性的双重属性，风险因素多且影响关系错综复杂，形成了基础设施不可操作性风险在系统内部的传递效应。本研究旨在将这一复杂的风险形成过程加以描述，并对其传递效应进行结构化分析。首先，基于风险形成的基本原理，描述了基于公共基础设施之间关联性的风险传递现象，其次基于Leontief投入产出模型构建了公共基础设施不可操作性风险传递模型，最后通过实例说明了模型的应用性。结果表明，这一方法对于管理者在公共基础设施不可操作性风险联动防范措施的制定方面有借鉴意义，同时对城市建设中基础设施的可操作性改善也可以起决策性辅助作用。
关键词：公共基础设施；不可操作风险；传递效应
中图分类号：F2723文献标志码：A文章编号：
10085831（2014）05006406
2012年7月北京大暴雨，为北京带来了前所未有的困难和考验，城区多处积水严重，路面交通中断，部分地铁停运，500多架次航班取消或延误。这说明中国城市在基础设施建设，尤其是在道路、交通、排涝应急等公共设施方面，存在很大的短板，同时也说明公共基础设施之间的关联性是造成某种自然风险因素扩散性传递的重要载体。作为不可抗力的风险因素，管理者并不能改变其存在和发展的客观性，但是如果能很好地预知这类风险带给公共基础设施的损失及其扩大路径，对于风险发生之后的损失控制方案制定有很大意义。因此，准确把握公共基础设施之间的关联性与风险形成、传递规律，应当作为城市公共工程风险应急管理的重要内容。目前关于基础设施系统内部关联性的研究集中于内部关联性特征和基于关联性的外界互动研究两个方面。研究方法则以数学模型和复杂网络方法为主。基于数学以及模拟仿真技术针对城市基础设施系统内部关联状况进行模拟的研究，基本上统一于对内部关联性存在的认可，并可以一定的方式进行描述，如Nozick 等利用马尔可夫特性描述了关键基础设施网络的关联关系[1]，刘健等则采用系统动力学和MultiAgents混合建模方法模拟了城市基础设施系统内部的关联关系[2]；另一类则基于这种关联性考虑系统受到外部因素影响时的效应分析，这方面研究以Haimes 等将Leontief 经济学模型应用其中，提出失效输入/输出模型为主要标志，提供了城市基础设施系统与外界因素交互作用研究的新模式[3]。后续学者基于此模式具体分析了在特定外界因素作用下，城市基础设施系统内部的关联性变化规律，如Garg等利用最小费用流算法模拟城市基础设施网络部分系统失效情况下的运行和恢复情况[4]；吴之立等在肯定城市基础设施系统存在复杂关联的前提下，建立了供需关系网络模型以应对紧急状态下备用资源的分配问题[5]；胡爱军等以极端天气这一自然风险因素为例说明了基础设施在风险影响下的间接经济损失的评估问题[6]；除此之外，还包括了部分学者对公共基础设施风险的定性分析[7]。总体而言，对城市基础设施系统内部关联性的认识是统一的，但缺乏针对这一系统面临风险因素的影响时基于设施关联性发生的传递效应的分析，尤其是各设施本身具有的抗风险能力这一能动性要素未被考虑。因此，本文基于公共基础设施的风险传递机理构建其不可操作性风险的传递模型，以说明基础设施系统中风险的形成和扩散过程。
一、公共基础设施项目及其特点
公共基础设施是指为公众设置，公众可以共享，不允许某个人独占或排他的一些基础性设施，包括具有一定规模的建筑、交通、能源、通信等服务于社会公众，与群众日常生活联系紧密，具有广泛社会影响，关系城市或者区域可持续发展的重大工程，通常具有重要使用功能和重大社会意义的标志性工程。除了具有一般项目的一次性、独特性、投资周期长等特点，还具有公共性、服务性、社会关注度高、配套设施条件、安全性与关联性要求高等特点[8]。
公共性是指公共基础设施的需求根源以及委托方都是公众，项目成果应当为公众共同享用。
服务性是指公共基础设施具有为公众的物质文化生活提供服务的功能，是实现公共服务的载体。
传递效应 篇3
早在上世纪60年代初期, 国外学者就对人力资本代际传递给予了关注。美国经济学家Schultz认为人力资本是人们作为生产者和消费者的能力, 是体现于人身体上的知识、能力和健康的总和 (T.W.Schultz, 1962) 。受教育者能通过代际传递对子女的人力资本积累产生重要影响 (Janet Currie and Enrico Moretti, 2003;Arnaud Chevalier and Vincent O'sullivan, 2007;Marie Duru-Bellat et al, 2008;Michael Fertig et al, 2009) 。然而, 已有的研究并未形成系统性结论, 只是分散地研究了父母或家庭背景对子女受教育状况的影响 (Janet Currie and Enrico Moretti, 2003;Marie Duru-Bellat et al, 2008) 。美国社会学家Treiman基于1989年21个国家、1993年26个国家的数据发现:父亲的受教育年限每增加一年, 子女受教育年限增加半年 (D.Treiman, 1997) 。国外大量研究表明不同的制度和政策背景下, 父母受教育水平对人力资本代际传递的影响机制不同。
国内专门研究这一领域的论文较少, 主要集中于识别影响人力资本积累效应的微观变量及其边际效应 (张苏等, 2010) , 梳理外国文献并定性分析人力资本代际传递对社会公平和经济效率的影响 (张苏, 曾庆宝, 2011) 。未提出人力资本代际传递概念而运用其他概念探究相关问题的论文亦未构建全面的梳理和维度分析。
本研究通过在全国范围内建立人力资本一手数据库, 并运用线性回归模型加以分析, 旨在了解我国人力资本代际传递的有效性, 在子女性别、城乡、父母职业存在差异的情况下, 上述代际传递效应是否有显著差异;人力资本传递过程中是否存在低效或无效等隐忧。并初步探究造成这些差异的原因是什么, 为我国教育发展指出一些应着力关注的问题。
二、研究方法
(一) 被试
本文采用调查问卷的实证研究方式, 根据科学的抽样方案进行实地调研, 创建我国1985到1995年间出生人群的人力资本状况以及其家庭特征的原始数据库。为确保问卷的信度和效度, 对调查问卷进行了预测试与正式施测两个步骤。预测试共发放问卷150份, 回收问卷117份, 回收率78%, 获得有效问卷103份, 有效问卷率为88.03%。基于预测试过程中研究对象对问卷题目的合宜性、语意清晰易懂与否给予的反馈, 本研究对预测试问卷题目进行了适当修改, 形成正式调查问卷。问卷正式施测时, 共发放问卷1000份, 回收748份, 回收率74.8%, 有效问卷685份, 有效问卷率为91.58%。
被试为来自全国各地的本科生, 主要是北京、山西、湖北的城乡地区的大学生。在取样时兼顾学生在不同性别、年龄、学校类型等方面的分布, 保证样本的代表性。
(二) 调查设计
本研究以被试者高考超过一本线的分数作为认知能力人力资本的衡量指标。由于认知能力通过遗传、家庭特征传递以及后天教育、培训获得, 因此本研究利用来自同一个家庭的兄妹作为样本, 在控制遗传等家庭特征因素的前提下, 研究父母的受教育水平对子女认知能力的影响。即, 以被试者及其父母作为实验组, 以被试者的堂兄弟姐妹及其父母作为对照组, 通过实验组与对照组的差额变量来进行数据的处理与模型的构建。为反映与人力资本有关的各项信息, 本研究设置了如下变量:
在母辈人力资本代际传递的研究中, 因变量f-cl代表子代的认知能力资本, 自变量i-bt代表母辈的认知能力资本 (由于母辈当年没有高考一本线的规定, 故设受教育时间为变量) 。
在父辈人力资本代际传递的研究中, 因变量f-bg代表子代的认知能力资本, 自变量k-ao代表父辈的认知能力资本 (由于父辈当年没有高考一本线的规定, 故设受教育时间为变量) 。
(三) 测量工具与研究程序
本研究设计并发放的调查问卷由五部分组成:指导语、基本信息、个人资料、父亲家庭信息、母亲家庭信息。问卷共设94个题目, 全部为单项选择和填空题。
对于父母受教育水平对子代认知能力的代际传递效应问题, 学术界广泛采用世代重叠模型、概率模型及线性回归模型等工具进行研究, 本文主要利用stata进行线性回归模型分析。
三、研究结果
(一) 统计分析及模型构建
以线性回归模型探究父母受教育时间对子代高考超一本线的影响:
母辈: (F-CL) =α1+β1 (I-BT) +ξ
(如果β1大于0, 则为线性正相关, β1小于0, 则为线性负相关。)
父辈: (F-BG) =α2+β2 (K-AO) +ξ
(如果β2大于0, 则为线性正相关, β2小于0, 则为线性负相关。)
(二) 人力资本代际传递效应
注:***p<0.001, **p<0.01, *p<0.05, 以下同。
由表2可见, 父母受教育水平越高, 子女的受教育水平趋向于更高, 运用我国数据佐证了外国学者就人力资本代际传递的结论。且母辈人力资本代际传递效应更显著。
(三) 基于三个维度的人力资本代际传递效应
本文从孩子性别、城乡以及父母职业三个维度来进行检验, 探究各维度下上述影响关系的显著性是否存在变化。
表3、5中e代表孩子的性别:0为女, 1为男;g代表孩子的户口所在地:0为农村, 1为城市;l、m分别代表母亲、父亲的职业:1为农民, 2为工人, 3为教师, 4为政府公务员, 5为企业在职人员, 6为其他。
1.基于三个维度的母辈人力资本代际传递效应。
由表3可见, 母亲的受教育水平对女儿的高考超一本线影响显著, 对儿子的高考超一本线影响不显著。母亲的受教育时间对农村孩子的高考超一本线的影响比对城市孩子的高考超一本线的影响更显著。
由表4可见, 母亲平均受教育时间最长的从事职业为教师, 其次为企业在职人员、政府公务员, 最后为工人、农民。结合表3, 母亲职业为平均受教育时间较短的工人时, 其受教育时间对孩子的高考超一本线的影响是显著的。
2.基于三个维度的父辈人力资本代际传递效应。
由表5可见, 父亲的受教育水平对女儿的高考超一本线的影响比对儿子的高考超一本线的影响更显著。父亲的受教育水平对农村孩子的高考超一本线的影响比对城市孩子的高考超一本线的影响更显著。
由表6可见, 父亲平均受教育时间最长的从事职业为政府公务员, 其次为企业在职人员、教师, 最后为工人、农民。结合表5可得, 职业为企业在职人员、教师、工人、农民职业的父亲, 其受教育时间对孩子高考超一本线的具有显著影响。且职业为工人与企业在职人员的父亲比职业为教师和农民的父亲, 其受教育时间对孩子高考超一本线的影响更显著。
3.城乡父母的平均受教育时间与城乡代际传递的影响效应的综合分析。
从表7可以看出, 相较农村, 父母在城市的平均受教育时间更长。同时, 结合表3和表5可以看出, 平均受教育时间更短的农村父亲、母亲比平均受教育时间更长的城市父亲、母亲在对子女的受教育水平的影响上更为显著。
四、结论
(一) 三个维度下人力资本代际传递效应综述
在认知能力资本代际传递过程中, 从性别维度来看, 女性子代相较男性子代受人力资本代际传递影响更强烈;从城乡维度来看, 受教育时间更短的农村父母相较受教育时间更长的城市父母拥有更显著的人力资本传递效应;从职业维度来看, 从事于受教育时间最长的职业的父母, 如:公务员父亲、教师母亲, 其对于子女的认知能力的影响并不显著, 而从事于受教育时间低于平均水平的职业的父母, 如:工人父亲、工人母亲, 其对于子女的认知能力的影响反而较为显著。由此可见, 我国人力资本积累存在较为严重的结构问题, 父辈优质的人力资本无法有效传递至子代, 而相对差一些的人力资本却有很强的传递效应。
(二) 动因浅析
本文作者认为人力资本代际传递的影响路径受到家庭教育方式等多因素影响。比如, 职业视角下所反映出的现象可由但不限于以下几种理由进行解释:高学历父母的子女很可能受到刻板印象的影响, 即子女也应具有高学历, 而承受较大的社会期望和心理压力, 从而在高考等学业水平测试中失利;高学历家长基于自身成功经验 (诸如:学历对职业发展的影响) 更容易对子女施加家长式权威, 从而使子女产生厌学的消极情绪或逆反心理;高学历家长因自身具有高学历而理所当然地认为子女也会拥有高学历而疏于对子女学业的监督, 而子女又恰恰缺乏自律性。可见, 父母在教育子女时应着重关注与子女的沟通和反馈, 心理辅导等软性因素很可能对人力资本代际传递的显著性产生较大的影响。
当前, 子女的受教育程度除了受到来自家庭的人力资本代际传递影响外, 还受到来自社会的公共教育资源的影响。鉴于我国人力资本传递本身存在结构性问题, 如果公共教育资源分配有失偏颇的话, 将进一步加剧优质人力资本的流失和不良资本的继续传递。
(三) 如何利用公共教育资源和家庭代际传递来发展人力资本战略
1.纵观全局, 大力发展教育事业, 灵活调整资源分配重心。政府应着力发展针对不同年龄层和不同职业导向的教育事业, 因为教育不仅能够促进当代年轻一辈的受教育者自身积累人力资本, 还可以促进年长一辈的受教育者通过自身知识、技能、思想影响下一代的受教育程度和人力资本传递。为提升人力资本的累积效应、弥补家庭代际传递本身存在的结构性劣势, 公共教育服务应在提高整体教育水平的同时, 给予不同教育领域和培养环节以合理的权重。比如:在小学———中学———大学———研博的成长路径外, 推进成年专科技能院校或中老年大学等多元化教育模式, 推进家庭教育心理专家进社区等活动。
2.就性别维度而言, 注重教育文化, 加强对男性子代的教育指导。受我国传统文化影响, 通常女性相较男性更顺从父母意愿并更专注自律, 从而更容易因父母的高学历而努力提升自身受教育水平;而男性子代则应当接受到来自家庭和社会更具实践历练性和良性引导的教育方式。
3.就城乡维度而言, 注重教育公平, 推进社会对农村教育的资源投入。多年来, 我国教育改革持续关注并着力解决人力资本存量在城乡之间显著失衡的问题。为有效避免子女在农村的受教育程度相较城市持续彰显劣势, 农村急需更多的资源投入、有效运作、落实监督以及成效反馈, 一方面通过在区镇村级建立再教育机构提升父母的受教育程度, 另一方面通过建立更为完善综合的初高中授课体系、大学生支教等授课资源以弥补农村子女无法通过家庭途径获得高人力资本的劣势, 为孩子提升受教育程度创造契机。我国城乡教育水平差距正在缩小, 同时也需要进一步加强农村学校的基础设施建设、师资力量建设、资源的倾斜, 促进教育的公平性, 从而进一步推动国家人力资本的积累与长治久兴。
传递效应 篇4
一、相关重要概念
(一) 代际传递效应
代际传递的概念是从阶层继承和地位的获得的研究范式中发展出来的。简明地说, 就是指上一代的富裕或贫穷传递给下一代, 即富人的后代仍然是富人, 穷人的后代仍然是穷人, 使得贫富差距无法缩小甚至扩大。这种继承性就是“代际传递效应”。
(二) 代际公平
“代际公平”这一概念目前主要用于资源、环境的可持续发展和社会保障等问题的研究中, 其实该概念可以在更广泛的意义上使用。代际公平倡导对不平等的各种“遗传优势”的消除以及对于代际之间机会平等条件的形成。在本文中主要指各种资源包括社会资源、物质资源、政治资源、文化资源等在代际间的分配与传递是否公平。
(三) 教育机会均等
教育机会均等作为现代教育的基本理念, 是教育公平的核心内容。教育机会均等就理论意义而言, 是指不同人群所获得的教育机会与其在总人口中所占的比例大致相等, 教育机会的获得不因性别、种族、地区、阶层而不同。对于高等教育而言, 其价值取向是要改变处于不利地位的社会阶层的教育状况, 机会平等的原则意味着任何自然的、经济的、社会的或文化方面的低下状况, 都应尽可能从教育制度本身得到补偿。
二、理论解释与研究现状
社会学、经济学、政治学等领域都对代际传递问题有相关研究, 本部分主要从代际收入传递理论、社会流动和阶层背景角度、制度安排与公共政策角度分析总结了各自有影响的研究成果。
(一) 代际收入传递理论
Becker and Tomes (贝克尔和汤姆斯) 运用代际收入弹性系数的概念, 以人力资本为中心展开, 建立代际传递经济模型, 为收入不平等的代际转移问题提供了基本的理论思考框架。他们认为, 父母的收入水平在很大程度上影响子女的收入水平。一方面, 父母的收入水平决定子女的人力资本水平;另一方面, 父母通过不健全劳动力市场影响子女的就业。父母为子女提供了与劳动力市场联系的通道, 也为子女找工作提供了更多的金融支持。
自Becker and Tomes (1979, 1986) 建立代际传递的经济模型, 很多研究者从人力资本投资角度对代际传递进行解释, 主要集中于教育的研究。研究基本都是在资本市场和劳动力市场不完善的前提下, 从人力资本投资和教育回报率等方面进行的。
Banerjee和Newman (1993) 认为在资本市场不完善的前提下, 收入不平等将会通过人力资本投资影响到不同收入阶层的职业选择, 而职业选择又会对自身或下一代的收入分配产生影响。Coleman (1988) 认为, 有三种家庭资源影响到人们的教育获得:人力资本、经济资本和社会资本。而教育系统作为筛选机器很明显地有利于较高社会经济地位家庭出身的人。Eide and Showalter (1999) 发现将教育年限纳入回归方程后, 家庭收入的系数降低了50%, 表明教育解释了很大一部分的代际收入相关性。
国内的一些具有代表性的研究:姚先国、张海峰 (2004) 利用抽样调查数据估计了中国的教育回报率, 发现中国教育回报率有所提高, 但还不是很高, 城乡之间的教育回报率存在着较大的差距。谢勇 (2006) 构建了一个分析模型, 认为收入不平等会形成一种代际间的传递机制。郭丛斌和闵维方 (2007) 对中国城镇居民教育与收入代际流动的关系进行定量研究, 研究表明, 中国城镇居民收入存在较为明显的传递效应, 但具有明显的分割特征;教育作为一种重要的代际流动机制, 有利于促进代际流动的功能。
(二) 社会流动与阶层背景角度
社会分层理论认为, 一个阶级或阶层的社会地位是基于职业地位、教育水平、财产、收入、权力等基础上形成的, 并且处于不同社会阶级或阶层的收入存在较大的差异。社会流动表现为个人在不同阶层背景的变动。
那么, 教育在不同的社会阶层之间的流动中到底发挥什么样的功能呢?冲突主义者认为, 教育是一种代际传承的主要机制。拥有较多的社会、经济、政治和文化资本的优势群体, 总能通过使子代获得较好的教育而将自身的优势一代代传递下去。而功能主义者认为, 教育是非常重要的社会流动机制。劣势阶层背景的群体总是有着让子代追求更高更好教育的迫切要求, 从而使他们跳出自身的劣势阶层地位, 获得较好的社会地位。
这方面的定量研究当推美国社会学家布劳 (Blau) 和邓肯 (Duncan) 。在两人合著的《美国的职业结构》 (1967) 一书中, 两人设计“地位实现模型”用来反映父亲的受教育程度和职业地位对子女成人后所取得的社会地位的影响程度。并推断, 随着工业化的发展, 教育的影响力越来越大, 但家庭背景的作用依然显著。James利用澳大利亚1991—1997年学生调查数据, 研究发现:澳大利亚的高等教育规模在过去的十年间有了较大规模的扩展, 但弱势社会阶层的子女占用高等教育机会的比例却相对减少, 并且弱势群体的子女主要进入一些新建的较低层次的高等院校。
在阶层背景对高等教育机会影响这一问题上, 中国学者也有很多研究。李路路 (2002) 强调中国社会的阶层继承性与阶层间流动的社会封闭性。指出, 中国改革前后的阶层的继承性或复制能力远强于它们的流动性。刘精明 (2005) 指出个人教育资源的获得既取决于国家的制度设置, 又取决于国家和社会阶层的关系模式。郭从斌、闵维方 (2006) 研究发现家庭文化资本和经济资本占有量居前列的优势社会阶层其子女接受的教育层次主要为高等教育;而文化、经济资本占有量均处劣势的其他社会阶层子女主要接受的为初、中等教育。
也有学者从高等教育专业选择的阶层分化方面进行分析。余小波 (2002) 、钟宇平、陆根书 (2003) 等人的调查显示, 热门专业中的干部子女明显多于工农子女。学生在不同学科专业的分布上, 越来越具有阶层属性。
(三) 制度安排与公共政策角度
制度安排与公共政策对代际传递效应与教育公平问题有重要影响。了解哪些因素有助于减缓代际效应对于公共政策来说很重要, 可以为政府提供公共政策提供更好的理论依据。
Becker and Tomes (1979, 1986) 通过对各国数据进行分析, 认为教育补贴的差异是国家间代际效应差异的主要原因。帕金 (Parkin, 1971) 认为, 在给定的科技发展水平下, 国家政策影响下的制度设计决定着社会流动的数量与形态。政策干涉可以削弱家庭背景在代际不平等传递中的作用。
近年来, 国内学者在研究不同阶层背景子女的地位获得问题时, 研究的一个共同趋向就是把以往忽略的社会结构、制度因素纳入分析模型中。这对于我们研究代际效应对教育公平的影响时也可以进行借鉴。如陆学艺 (2004) 引入户口类型这一变量研究户籍制度对地位获得的影响;林南与边燕杰 (2002) 将“工作单位部门”、“党员资格”等具有国家社会主义特色的指标作为中介变量, 考察城市地位获得过程。李春玲 (2003) 指出政府相关政策以及意识形态的变化对教育机会分配机制有显著影响。教育产业化改革之后, 家庭背景及制度因素对教育获得的影响力不断上升。杨东平 (2004) 通过分析1949年以来中国的教育政策, 指出面对巨大社会不平等, 必须采取向弱势群体倾斜的补偿性原则, 才能有效减少不公平。
三、总结与分析
不同家庭背景的子女在获得高等教育机会方面是否存在显著的差异?代际传递效应对高等教育机会的获得究竟有什么样的作用?尤其是处于社会底层的子代, 有多少机会能通过教育走出父代在社会中的不利地位, 从贫穷变为富有。学者们研究的初衷与目的大都如此, 但其深层的理念是寻求一种平等机会与公平正义的社会实现。在对国内外相关文献系统梳理的基础上, 本部分做进一步的总结与述评。
首先, 从代际传递视角研究教育公平问题, 促进了对教育公平问题从静态的研究转向动态的研究;同时扩展了教育公平问题的研究角度, 从单一的角度转向注重把政治学、社会学和经济学等相结合进行研究。
其次, 目前国内关于代际收入不平等问题的研究较少, 其中大部分原因是数据缺乏。但这不应该成为研究的最大障碍。美国的最初研究并不是从丰富的数据开始, 其研究数据亦是从缺乏到不断完善的发展过程中。而且, 美国的研究在深入分析及纠正估计结果偏误过程中所总结的经验可供借鉴。目前, 完全可以在国外研究成果基础上尝试对中国问题的研究, 这种研究不仅可以推动国内相关问题研究的后发性进展, 推动国内代际研究数据的逐步生成, 而且可以增加国内外研究的可比性。
最后, 从目前有关代际传递的研究来看, 中国学者更多的是采用西方的理论和模型直接应用到中国的经验分析上, 结合中国国情的原创性研究较少。特别是对教育公平的分析, 多从人力资本角度, 家庭背景角度来分析。但是处于转型与发展中的中国, 有着更多的不确定性。中国的代际传递效应与教育公平问题应该是具有典型意义的个案, 对该问题的研究我们应该重视对背后更深层原因的挖掘, 如户籍制度、教育政策等。不仅对中国的社会现实具有更深入的解释力, 而且可以做相应的跨国差异的比较, 从而推动相关研究领域理论与经验研究的进展。
参考文献
[1]Banerjee, A.and Newman, A.Risk-bearing and the theory of income distribution[J].Review of Economic studies, 1991, (58) .
[2]Restuccia, D.and Urrutia, C.Intergenerational Persistence of Earnings:The Role of Early and College Education[J].The American Economic Review, 2004, (5) .
[3]郭丛斌, 闵维方.中国城镇居民教育与收入代际流动的关系研究[J].教育研究, 2007, (5) .
[4]陆学艺.当代中国社会阶层研究报告[M].北京:社会科学文献出版社, 2002.
[5]刘精明.国家、社会阶层与教育[M].北京:中国人民大学出版社, 2005.
传递效应 篇5
一直以来, 资本市场都存在着信息不对称问题。相比于欧美等成熟市场, 中国资本市场的信息不对称问题尤为突出。大量研究表明, 信息不对称会对资源的有效配置、公司的投融资决策和资本成本等产生负面影响。针对于此, 一种良好有效的解决方法便是通过信号传递来降低信息不对称程度。本文从信号传递理论出发, 研究股东增持能否成为一种信号传递行为。
二、数据处理与方法
(一) 数据和样本的选取
考虑到须选取未来两年的财务数据, 本文以2009年有增持公告的上市公司为初始样本, 剔除一是被特别处理过 (ST、PT) 的公司、金融类公司;二是事件窗有其他重大事项公告的公司;三是2008~2011年度任何一年出现净资产收益率为负的公司以及在规定的年报披露期内未披露年报的公司后, 得到311个样本。然后, 按增持的股东主体不同将样本分为控股股东增持样本46个、高管增持样本242个和混合增持样本 (既有控股股东增持, 又有高管增持) 23个, 三类子样本。另剔除2009年没有增持但在2008、2010、2011年有股东增持的样本公司, 最后得到未增持公司样本524个。增持公告数据和财务数据来自WIND数据库, 日收益率数据来自锐思数据库。
(二) 研究方法
对股东增持公告的市场反应的研究思路是考察在增持公告日前后的超额收益。常用的计算超额收益的方法有累计超额收益法 (CAR) 、随机相关系数回归法和比较收益法3种, 本文采用事件研究法计算的累计超额收益来研究增持公告的信号传递效果。
事件研究法是一种衡量事件信息在股票价格上的释放效应的重要方法。本文以上市公司股东增持作为研究事件, 对股价的冲击效应以异常收益率表示如下:
其中, ARit为第i支股票在事件期 (t期) 异常收益率, Rit为第i支股票在t期实际收益率, E (Rit|Xt) 为假定事件未发生时的收益率期望值。计算收益率期望值最常用的是市场模型。由于我国股市存在“行业板块轮动”现象 (何诚颖, 2001) , 采用考虑行业因素的行业日收益率替代市场日收益率的市场模型, 有助于提高检验的效果 (陈立泰、张勇, 2012) 。因此, 本文采用调整的市场模型 (即用行业日收益率来取代市场模型中的市场收益率) 来预测增持事件未发生情况下的个股正常收益率。
Rit为估计期t期第i支股票收益率, R*t为t期行业收益率, εit是回归残差, αi、βi和σ2i为模型参数。得到每家公司的日超额收益之后, 对事件期内每一天各公司的超额收益求平均数, 即得到当天的平均超额收益率AARt;将窗口期每一天的平均超额收益率进行加总, 得到累积平均超常收益率CAR (t1, t2) 。
在研究股东增持的信息内涵时, 采用独立样本T检验和相关性分析的统计方法。基本假设H0:Δμ=0, 备择假设H1:Δμ≠0。其中Δμ=μ1-μ2, μ1和μ2表示不同类型股东增持的上市公司未来收益的均值, Δμ表示不同类型股东增持的公司样本未来收益的均值差。如果均值差显著区别于零, 表示两样本的未来收益差别显著。如果均值差不显著区别于零, 表示增持股东主体的不同与公司的未来收益无关, 不同类型的股东增持没有实质的信息内涵。
三、增持公告市场反应的实证分析
本文选择以增持公告日为0日 (E=0) , 将公告前10天至后10天 (E=[-10, 10]) 作为事件窗, 即市场有可能发生超额收益的期间。事件窗的确定, 主要是从降低增持公告日与实际增持日之间的差异影响考虑的。选择事件窗之前的200个交易日作为估计窗 (E=[-210, -11]) 。采用累计超额收益率 (CAR, CumulativeAbnor mal R etur n) 来计算市场对增持事件的反应程度。计算结果见下图。
控股股东是上市公司最核心的代表, 虽然不直接从事经营管理, 但其在股东大会具有大比例投票权, 对董事会决议和公司经营具有重大影响, 对于上市公司的发展也有着更为长远的规划。中国A股市场股权集中度远远高于欧美市场, 控股股东对上市公司经营管理的影响程度更深。从2008年开始的增持浪潮, 无论从增持量还是增持金额来看, 控股股东都是增持行为的主力。从上图可以看到, 控股股东增持对市场的影响是最大的。在公告日E=0之前, 市场就出现了约2%的正向累积异常收益率, 这主要由于“事前申请”改为“事后申请”从而使得大股东可以在公告前通过二级市场增持股份所致。在公告日前后两天[-2, 2]市场反映强烈, 公告当日E=0最强烈为3.36%。随后, 市场反应逐渐减弱, 但仍强于高管增持和混合增持。
高管人员身居要职, 掌握了公司、行业一线大量的运营数据和趋势预判。为降低代理成本, 激励高管的工作努力程度, 通常公司大股东会给予高管一定的持股权。股权激励成为上市公司绑定公司价值增加与个人财富增长的工具, 从而最大化的激励管理层的主动性和创造性。上图显示, 相比于控股股东, 高管增持事件并没有受到市场热捧。从2008年到2012年的5, 000多个增持事件中, 约80%都是高管增持事件。相比增持次数较少, 但每次增持额较大的控股股东, 高管频繁而少量的增持并不能引起市场的足够关注。高管增持的样本在增持公告日开始缓慢上升, 公告日之后, 我国上市公司高管增持行为产生正面的市场反应, 也说明了高管的增持行为对投资者而言具有信号传递功能, 投资者能够对高管持股变动行为做出相关反应。
混合股东增持引起的累计异常收益率CAR在公告日前2天开始上升, 公告日当天CAR值最高, 公告日后第2天CAR值小于0, 此后一直在小于0的区间小幅波动, 表明投资者对既有控股股东增持又有高管增持的上市公司反应冷淡。本文研究结果显示, 混合增持作为上市公司发出的多重信号, 没有比只有控股股东增持或只有高管增持引起的市场效应更强烈更有利。一种可能解释是中国股票市场的非有效性。另一种解释是我国资本市场投机气息较浓, 或之前股价已上升, 消息公布后利好得到释放。可见, 不同类型股东增持的市场反应各异, 表明在我国存在着股东增持的信号传递效应。
四、结论
“增持”不但要求股东拿出现金来增持股份, 而且还规定了增持股份的流通期限, 甚至不少增持公告中还规定了增持的触发价格, 这是股东实力的体现, 也在一定程度上说明股东对公司质量和未来发展前景的信心。本文实证研究结果表明, 股东增持公告会带来累计超额收益率的增加, 上市公司不同类型的股东增持都会在公告前后产生一定的累计超额收益率, 控股股东增持样本的CAR最高, 高管次之, 既有控股股东增持又有高管增持的上市公司最不受市场欢迎, CAR最低。
参考文献
[1]陈立泰, 张勇.《慈善捐赠的股市效应及其影响因素再研究》[J], 《中央财经大学学报》, 2012 (2) :65-71.
[2]沈艺峰, 醋卫华, 李培功.《增持股份:财务动机还是政治动机?》[J].《会计研究》, 2011 (1) :52-59.
[3]袁显平, 柯大钢.《事件研究方法及其在金融经济研究中的应用》[J].《统计研究》, 2006 (10) :31-36.
传递效应 篇6
关键词：价格粘性,汇率传递,面板门限模型
汇率作为重要媒介和政策手段,能够对包括出口价格在内的经济变量产生重要影响,进而影响一国的出口竞争力、国际收支和内外均衡,所以汇率传递问题一直是国际经济学研究的热点。自2005年7月21日我国汇率形成机制改革以来,人民币对其他主要货币呈现出明显的升值走势,汇率波动幅度也逐渐扩大,这种变化对我国出口商品价格产生了重要影响,因此研究汇率变动对出口价格的传递效应具有重要的理论和现实意义。
已有文献对于汇率传递问题的研究,主要集中于汇率变动对总体物价水平的影响,较少涉及汇率变动对出口商品价格的传递问题,而且学界对于出口价格的汇率传递是否存在非线性关系尚存在争议。本文运用面板门限模型做了进一步的研究,以期能够对此问题进行更为深入的解释。
一、研究框架与假说
本文在Gagnon & Ihrig ( 2004) 的研究基础上引入价格粘性机制,构建以下分析框架:
假设1: 国际商品市场是垄断竞争市场,产品之间存在不完全替代性,因此本国出口商具备一定的自主定价能力;
假设2: 出口商品的需求函数Q = Q( P*,U) ,其中P*为以外币表示的出口价格,U代表影响产品需求的其他因素,如进口国需求水平、竞争者价格等;
假设3: 为简化分析过程,忽略运输成本、关税等因素,只考虑出口商品的生产成本。以本币表示的生产成本函数C = C( Q,V) ,其中V代表影响生产成本的其它变量,如工资、中间投入品价格等;
假设4: 出口商以本币定价,而且出口价格调整存在价格粘性。Obstfeld & Rogoff ( 2000) 认为, 尽管出口商品在销售时大多以进口国货币标明价格,但是除美国外,出口商在制定出口价格时更倾向于参考本币价值。为了引入价格粘性机制,本文假定本期实际出口价格由上一期价格P-1和本期最优均衡价格 共同决定。其中维持上一期价格的概率为 θ ,根据本期最优价格调整的概率为1 - θ , 因此出口商定价策略方程可表述为:
出口商的目标是实现本币利润最大化。若以直接标价法表示的本国汇率为E,则目标函数可表示为MaxΠ=E×P*×Q(P*,U)-C(Q,V)。实现本币利润最大化需要满足的一阶条件为:
其中 *为出口商品的最优外币价格。设出口商边际成本为MC ,出口商品需求价格弹性的绝对值为 η ,则( 2) 式可简化为:
因此出口商品的最优本币价格为:
将( 5) 式代入( 1) 式可以得出本期实际出口价格为:
在上期价格P-1与本期汇率E之间不存在相关关系的前提下,本期出口价格的汇率弹性,即汇率传递率可表示为:
由( 7) 式可知,汇率传递率主要受三个因素的影响: 出口商调整价格的概率 θ 、边际成本MC以及出口商品的需求价格弹性 η 。其中,MC和 η 的汇率弹性一般认为不会发生变化,因此汇率传递是否存在非线性关系主要由出口商调整价格的概率 θ 决定。
从理论上讲,出口商调整价格的概率反映了定价行为,定价行为是否会发生改变则取决于边际生产成本与菜单成本之间的关系: 当汇率波动较小时,进口中间投入品价格变化也较小,边际生产成本的变动小于菜单成本,此时出口商调整价格的动力不强,θ 不会发生变化,汇率传递率不变; 当汇率变动较大时,边际生产成本的大幅波动促使厂商必须变动出口价格以防止亏损,此时 θ 会提高,相应地汇率传递率也会提高。部分实证研究的结果支持了上述理论: Devereux & Yetman ( 2002) 的研究表明,汇率波动幅度越大,厂商调整价格的行为就越频繁,而且汇率传递的水平会提高,因此汇率与价格之间存在非线性关系。Pollard & Cough- lin ( 2003) 运用企业层面的数据提供了更有力的经验证据,他们发现大部分企业在汇率波动程度较高时调整价格的意愿更为强烈,因此汇率传递水平与汇率波动程度之间存在正相关性。
另一些学者则对此提出了质疑,他们认为尽管上述分析在理论上成立,但是现实中生产者的定价策略具有稳定性,尤其是在短期,汇率波动幅度往往难以达到促使厂商改变定价行为的程度。 Herzberg & Kapetanios ( 2003 ) 从进口国的角度, 运用引入竞争者价格的依市定价( PTM) 模型研究了汇率变动对英国进口商品价格的影响,发现二者之间并不存在非线性关系。Campa & Goldberg ( 2005) 针对25个OECD国家的实证分析也表明, 只有个别商品的汇率传递水平随着汇率波动的剧烈而提高,汇率波动程度对出口商定价行为的影响并不显著。
国内学者从细分商品层面对我国出口商品价格的汇率传递效应进行了大量的研究( 毕玉江,朱钟棣,2007; 马红霞,张朋,2008) ,但基本都是在线性模型的框架下研究汇率传递的不完全性。 近年来,部分学者开始在非线性框架下研究汇率波动的经济效应,例如封福育( 2010) 基于我国季度出口数据的研究发现,不同的波动幅度下汇率变动对出口贸易额的影响呈不对称特征; 姜昱等( 2011) 针对我国17个主要贸易伙伴年度数据的研究也表明,汇率变动对进出口贸易量的影响是非线性的; 周阳( 2011) 研究了汇率变动对我国整体物价水平的影响,发现不同样本区间内汇率的传递效应存在差异,当人民币汇率波动剧烈时,汇率变动对物价水平的影响更加显著。这些成果在某种程度上间接证明了定价行为确实受汇率波动程度的影响,但是汇率变动与出口价格之间是否存在非线性关系尚缺乏直接的经验证据。
通过以上分析可以发现,目前学术界对于汇率变动与出口商品价格之间的关系存在争议,而争议的焦点在于汇率传递率是否受汇率波动幅度的影响。基于此,本文提出以下两个研究假说:
H0: 汇率变动与出口商品价格之间是线性关系,汇率传递率与汇率波动幅度无关;
H1: 汇率变动与出口商品价格之间存在非线性关系,且汇率传递率与汇率波动幅度正相关。
如果H0被证实,说明厂商的定价行为是稳定的,传统的线性模型足以反映汇率传递水平; 如果H1被证实,则说明厂商的定价行为易受汇率波动程度的影响,非线性模型在研究汇率传递问题时更适用。
二、实证分析
( 一) 模型设定与变量选取
根据已有文献的论述和上文的理论分析,汇率变动对于出口商品价格的传递程度可能由于汇率波动幅度的不同而变化,即存在区间效应。传统的非线性研究方法主要是根据汇率波动幅度将样本分割为不同的子样本,然后比较不同子样本的汇率传递率。但是由于样本区间的划分在很大程度上存在主观性,导致不同划分方法得到的研究结果存在较大差异。Hansen ( 1999) 发展的面板门限模型针对上述缺陷进行了改进,该模型能够根据数据结构内生地划分样本。为简化起见,本文仅针对单一门限的情况进行讨论,将模型设定为如下形式:
其中i代表出口行业,t代表月份,I(·) 为指示函数,γ 为门限值,μit用于反映各行业不随时间变化且不可观测的个体效应,εit~ ( 0,σ2) 为满足独立同分布假设的随机干扰项。β1和 β2分别代表不同汇率波动区间下的汇率传递率,若 β1= β2,就意味着汇率变动对出口价格的影响是线性的; 反之, β1< β2则说明汇率变动对出口价格的影响存在门限效应( 门限效应的检验以及门限值 γ 的估计方法可以参考Hansen ( 1999) 的论述) 。模型中变量的含义及定义方式如下:
1. 被解释变量: 出口价格( exprice ) 。 各种工业品的原始数据来源于国泰安工业行业统计数据库。由于数据库中商品出口价格原始值以美元表示,因此先将其折算为当期人民币价格,然后参考Cerra & Saxena ( 2002) 的方法,使用链式拉斯拜尔指数计算出各行业人民币出口价格指数。
2. 解释变量: 汇率( neer) 。由于模型中其他变量均为名义变量,而且在短期由于 “货币幻觉” 的作用,出口商更注重名义价格,因此本文选择人民币名义有效汇率来反映汇率的变动情况,相关数据来源于国际清算银行( BIS) 。
3. 门限变量: 汇率波动率( volatility) 。本文以本期汇率变动的百分比反映汇率波动的剧烈程度,即
4. 影响出口价格的其他控制变量xit。本文借鉴李秀芳,施炳展( 2012) 和汪琳( 2012) 的研究思路,在模型中加入下列控制变量:( 1) 生产成本ppi: 以各行业工业品出厂价格指数来衡量; ( 2) 行业技术水平tech: 由于缺乏各行业研发投入的数据,本文以各行业人均利润作为替代变量; ( 3) 行业内企业规模size: 以行业内企业平均员工数表示,即行业内从业人员总人数除以企业个数; ( 4) 世界市场同类商品价格imprice: 采用我国分行业进口商品价格指数作为替代变量,计算方法与出口价格指数相同; ( 5) 世界市场需求水平de- mand: 由于我国的主要出口国均为发达国家,因此以不变美元计算的OECD国家人均可支配收入作为替代变量。以上数据除进口商品价格来源于国泰安工业行业统计数据库外,其余均来自中经网统计数据库。
( 二) 数据说明
考虑到我国自2005年7月人民币汇率形成机制改革以后,汇率水平才开始出现较为明显的波动,而数据库中可获得的最新数据截止到2011年10月,因此本文将样本区间确定为2005年8月至2011年10月。为确保计量结果的准确性,本文删除了统计数据存在错误、缺漏以及统计时间不连续的样本,实际用于计量分析的样本包括了我国工业行业中的19个一级子行业,共计1 425个观测值,样本描述性统计如表1所示。
( 三) 实证结果
本文分别采用混合数据模型( OLS) 、面板固定效应模型( FE) 和面板门限模型( Threshold) 三种模型设定方式,估计结果如表2所示。固定效应和门限效应模型的个体效应检验结果均在1% 的显著性水平下拒绝了不存在个体效应的原假设, 因此混合数据模型并不适用。固定效应和门限效应模型的估计结果相差无几: 生产成本( ppi) 和世界市场同类商品价格( imprice) 的上升,能够显著提高出口商品的价格; 行业技术水平( tech) 和企业规模( size) 对出口价格不存在显著的影响,这可能是由于我国出口产品技术水平普遍偏低,出口企业以中小型企业为主,对市场的控制力有限,因此难以对出口价格形成支撑; 世界市场需求水平( demand) 对出口价格的影响显著为负, 这显然与直觉不符,原因可能在于我国向发达国家出口的商品大部分属于满足基本生活需要的 “吉芬商品”,这些商品在危机时期因其价格低廉而被更多消费者青睐的商品,但是在经济繁荣时期却容易被其他价格更高、效用更大的商品取代。
本文的重点在于分析名义有效汇率( neer) 对于出口价格的影响。面板门限模型的估计结果显示当汇率波动率( volatility) 超过0. 25% 时,汇率变动对于出口价格的影响程度会提高,弹性系数从0. 815上升为0. 823,这说明汇率波动的幅度确实能在一定程度上影响汇率传递水平。但是直观上看这种影响的幅度比较有限,门限效应自抽样检验结果也显示,即使在10% 的显著性水平下也无法拒绝不存在门限效应的原假设。因此在整体样本区间内,汇率波动幅度对于出口价格汇率传递率的影响在统计上并不显著,可以认为汇率变动与出口商品价格之间是线性关系,假说H0得到了证实。
( 四) 稳健性检验
尽管上述针对整体样本的分析表明出口商的定价行为具有稳定性,但是在不同的时间区间内, 出口商的定价策略可能并不一致。考虑到在样本区间内发生了世界性金融危机,这一特殊的经济事件可能对出口商的定价行为造成重要影响,因此有必要对时间区间进行划分,研究不同时间段的汇率传递效应。具体的研究方法与整体样本相同,模型的估计结果也无太大出入。由于本文的重点在于研究汇率传递是否存在门限效应,因此仅列示了门限效应的自抽样检验结果,如表3所示。 结果表明,在金融危机发生前( 2005 - 2006年) 和后金融危机时期( 2010 - 2011年) 汇率传递的门限效应均是不显著的,但是在金融危机期间( 2007 - 2009年) ,检验结果却在1% 显著性水平下拒绝了不存在门限效应的原假设,即汇率传递存在明显的门限效应。这说明( 1) 出口商定价行为的稳定性是相对的,在金融危机期间,由于担忧外部经济形势进一步恶化,出口商对于汇率的大幅波动可能更为敏感; ( 2) 我国在金融危机时期采取钉住美元的汇率政策具有合理性。
注: ( 1)*、**、***分别表示在10% 、5% 和1% 水平下显著,系数估计值下方括号内为标准误差; ( 2) F统计量下方括号内为伴随概率; ( 3) 本文所有门限效应检验结果均按照Hansen( 1999) 提供的方法自抽样1 000次得出。
三、结论
本文在传统的汇率传递模型中引入价格粘性机制,运用面板门限模型,研究了汇率变动对我国工业品出口价格的传递效应,得出了以下结论: 在正常情况下,出口商调整价格的行为具有稳定性, 汇率波动幅度能够在一定程度上影响汇率传递水平,但影响并不显著,此时汇率变动对于出口价格的传递是线性的。然而,在世界性金融危机发生期间,汇率传递率因汇率波动幅度的不同呈现出明显的门限效应,此时汇率变动对于出口价格的传递是非线性的。本文的研究结论在一定程度上揭示了已有研究成果之所以存在争议,很可能是由于样本区间的选择不同所致。在今后的研究中,我们应该更多地关注外部经济环境变化对于出口商定价行为的影响。
传递效应 篇7
肖皓, 刘姝 (2014) 提出农业投入成本中的农业生产资料价格、国际能源价格和国内工资整体水平的显著提高将推动农产品价格上涨;郭晓慧, 葛党桥 (2009) 得出了生产成本的提高, 供需结构变化以及农产品物流成本是促使农产品价格波动的主要原因;李华 (2013) 从农产品供应链的角度分析农产品价格波动, 认为供应链各环节成本是农产品价格波动的主要因素;刘艺卓 (2010) 运用Johansen协整检验和向量误差修正模型的计量经济方法, 对我国农产品进口价格和国内价格的汇率传递效应进行了实证研究。前人主要探究了农产品生产成本与供需关系对大宗农产品价格的影响, 但是对不同类型金融因素共同影响农产品价格波动的研究还不够深入。自2000年来, 我国农产品市场发生重大阶段性变化, 众多金融因素日益成为农产品价格上涨和波动变化的放大器。大宗农产品的属性已经由消费属性向金融属性转变。因此本文选取国内利率水平, 国际大宗农产品期货价格水平, 人民币汇率水平, 国际原油价格这四个金融因素, 建立VAR计量经济模型来探究金融因素对我国大宗农产品影响的价格传递效应。
2 变量选取与数据处理
本文数据主要来源于《中国统计年鉴》、同花顺数据库, 中国人民银行统计数据以及国家统计局数据。在四大金融因素, 国内利率水平用银行间同业拆借利率 (SHIBOR) 表示;鉴于历年在进口农产品中大豆一直占据绝对份额, 大豆期货市场机制较为成熟而且最为有效, 国际大宗农产品期货价格水平 (IPAP) 可以用CBOT大豆期货价格代替;人民币汇率水平以人民币实际有效汇率 (REER) 表示;国际原油价格 (OIL) 以布伦特原油价格量化表示;我国大宗农产品价格用企业商品价格指数中的农产品指数量化表示。企业商品价格指数 (corporate goods price index, 简称CGPI) 由中国人民银行权威统计发布, 能够比较全面地测度通货膨胀水平和反映经济波动的综合价格指数。
所有数据区间均为2000年至2014年的季度数据, 对各变量数据进行对数化处理。对所有数据对数化的主要目的是为了尽量避免数据的波动, 除去时间序列的异方差性。并使用Eviews8.0软件进行计量模型处理。
3 计量实证检验与分析
3.1 平稳性检验
本文在考察我国大宗农产品价格与解释变量的关系时, 首先对各变量间的长期稳定关系进行检验, 即采用ADF检验方法对各变量序列的平稳性进行检验, 零假设为存在单位根。从下表中可得出检验结果。
注:D () 为一阶差分形式;检验形式 (C, T, N) 中C表示ADF检验中常数项, T指存在时间趋势, N为滞后期数
由表1可得出检验结果, 5%的显著性水平下LNCGPI, LNSHIBOR, LNOIL, LNIPAP, LNR EER均不能拒绝原假设, 即水平序列都是不平稳的, 至少具有一个单位根, 但经过一阶差分后, 变量D (LNCGPI) , D (LNSHIBOR) , D (LNOIL) , D (IPAP) , D (LNREER) 具有平稳性, 在5%的显著水平下拒绝存在单位根的原假设, 即4个变量均为一阶单整序列。
3.2 协整检验
协整检验的前提条件是所有变量在同一阶差分下为平稳序列。根据上述的ADF单位根检验, 即4个变量在一阶差分下为平稳序列, 符合协整检验要求。对于多变量协整关系的检验, 一般采用Johansen进行协整检验。协整检验滞后阶的确定是以VAR模型的结构为基础的, 一般都使用AIC, SC信息准则来判断。本文由表2可以确定VAR模型变量最优滞后阶为3阶。
从表3中可得:在5%的显著水平下, 我国大宗农产品价格, 银行间同业拆借利率, 国际大宗农产品期货价格水平, 人民币汇率水平, 国际原油价格五个变量间至少存在1个协整方程。选取其中一个:
从标准化系数的协整方程我们可以得到以下结论: (1) 长期来看, 国际大宗农产品期货价格水平与我国大宗农产品价格呈正相关关系;银行间同业拆借利率, 间接标价法下的人民币实际有效汇率, 国际原油价格与我国大宗农产品价格呈负相关关系。 (2) 国际大宗农产品期货价格水平每上升一个单位, 国内农产品价格上升0.200671个单位。国际大宗农产品期货价格主要通过影响国内大连商品交易所与郑州商品交易所的农产品期货价格去实现价格传导。所以对大宗农产品价格影响比较快速、显著。 (3) 银行间同业拆借利率每增加一个单位, 我国大宗农产品价格下降0.3966个单位;当利率上升, 从货币购买力角度, 农产品价格应该下降;从农产品加工成本角度, 农产品价格应该上升。但由于货币的影响要强于农产品加工成本的影响。所以, 从协整方程得出我国大宗农产品价格波动与银行间同业拆借利率呈负相关。 (4) 人民币实际有效汇率每上升一个单位, 我国国内农产品价格下降0.297623个单位, 我国国内农产品价格的汇率传递效应是不完全的。人民币升值会通过生产成本机制与替代机制等影响国内农产品价格水平, 具体的影响程度是这几种传递机制综合作用的结果。 (5) 由于国际原油对大宗农产品的价格传递十分复杂, 故要从多个方面去分析。从协整方程来看, 得出国际原油价格与我国大宗农产品价格呈负相关关系;而最终的VAR模型说明:滞后一期的国际原油价格和我国大宗农产品价格呈负相关关系, 而滞后两期的国际原油价格和我国大宗农产品价格均呈正相关关系。在预测分析我国大宗农产品价格波动时需要综合考虑滞后一期和滞后两期的存在。国际原油对我国大宗农产品价格的自变量回归系数数值较小, 表明其直接影响是很小的。探究其中原因, 是由于国内石油市场化程度较低, 政府管制力度较强, 因此延长了传导链, 增加了传导中的不确定因素。
注:*表示按照该准则应该选择的滞后阶数
3.3 脉冲响应函数与方差分析
图1给出了国际大宗农产品期货价格水平, 国际原油价格, 人民币汇率水平, 银行间同业拆借利率产生一个单位的冲击时, 我国大宗农产品价格的脉冲响应函数。
从脉冲响应图中可以看出: (1) 国际大宗农产品期货价格水平产生一个单位的冲击时, 大宗农产品价格的回应十分迅速且强烈, 其对国内农产品价格产生正向影响, 正向影响程度在第4期附近达到峰值, 在18期之后逐渐趋近于平衡。 (2) 国际原油价格产生一个单位的冲击时, 在前3期对大宗农产品价格产生极其微小的影响, 直至第4期开始产生负向影响。 (3) 当人民币实际有效汇率产生一个单位的冲击时, 其对国内农产品价格的冲击是负向的, 这说明人民币升值将会通过生产成本机制与替代机制压低我国国内农产品价格水平。 (4) 当银行间同业拆借利率产生一个单位的冲击时, 其对大宗农产品价格的冲击是由前3期的正向影响转向更强的负向影响, 于第7期附近达到负向峰值。
我国企业商品价格指数 (农产品) 的方差分解结果如表4所示。方差分析在第8期后整体达到一个相对稳定值。结果表明: (1) 企业商品价格指数 (农产品) 变动主要由其自身的冲击产生, 随时间的推移其比例有所下降, 在13期之后基本达到稳定, 约为68%。 (2) 在影响农产品金融因素的分析中, 国际大宗农产品期货价格水平对国内农产品价格的贡献反应很迅速, 并且对国内农产品价格波动的贡献最大, 在第6期达到峰值15.5%。 (3) 银行间同业拆借利率对国内农产品价格影响的贡献排在第二, 贡献率是由前几期极小的值增加到11%, 可能是因为货币政策的滞后性导致前期的贡献很小。 (4) 人民币实际有效汇率的冲击对我国大宗农产品价格的影响贡献程度最小, 由于汇率的变动会首先影响进口农产品价格, 中间的传导过程较长, 所以其对国内农产品价格的贡献度较小。 (5) 国际原油价格对我国大宗农产品的影响贡献在逐步增加, 由脉冲响应函数和方差分解可以推断, 国际原油价格对我国农产品价格的影响时长为20期以上, 在20期内并没有出现峰值。这说明了国际原油价格对我国农产品价格传递效应反应缓慢, 但影响作用的时间长。
4 结论及政策建议
本文采用2000年第1季度至2014年第四季度的同比数据得出金融因素对我国大宗农产品价格的影响程度排名:国际大宗农产品期货价格水平, 银行间同业拆借利率, 国际原油价格, 人民币实际有效汇率。每个金融因素对我国农产品的价格传递效应都有各自的特点。在国际金融市场方面, 国际大宗农产品期货价格水平与我国大宗农产品价格呈正相关, 其对波动贡献最大且相当明显;由于我国石油市场的市场化程度还不够充分, 导致国际原油价格对我国大宗农产品价格传递的中间传导链过长, 价格传递效应不够明显并且具有很强的传导滞后性。人民币汇率变动对大宗农产品价格的传导包括生产成本机制与替代机制, 当汇率上升时, 会先通过在影响中间品价格与进口农产品价格的基础上, 再传导到国内农产品物价水平, 所以其价格传递效应也不够显著。国内利率水平从以下两个方面来实现价格传递效应:一是通过改变货币供给影响国内通货膨胀水平, 进而影响大宗农产品价格;二是通过影响农产品成本来影响大宗农产品价格。
为了保证我国大宗农产品市场的稳定, 防止农产品价格异常波动, 有以下几点建议。
(1) 我国农业基础设施薄弱, 生产管理技术相对落后。应先推动农业生产经营专业化、标准化、规模化、集约化。
(2) 进一步发展与完善我国的农产品期货市场, 借鉴国际经验, 在规范发展原有农产品交易品种的基础上, 进一步扩充大宗农产品期货的上市种类, 并不断探究农产品期货市场创新品种的上市和退市机制。同时, 提高农民的市场意识。农产品期货市场通过公开透明的市场机制, 使广大农民及时了解农产品未来的价格走势, 并根据市场信息进行农业生产和销售决策。这样才能逐步增强在国际农产品市场的话语权与定价权。
(3) 为防止国际性金融危机对我国农产品市场的巨大冲击, 在进一步开放农产品市场的同时, 有必要实行政府调控和市场调节相结合的机制, 在市场价格基础上实施调和保护。在利率市场化与汇率市场化的改革过程中, 政府应当建立完善的预警机制和风险监测体系, 规范整个金融市场秩序。
参考文献
[1]刘艺卓.汇率变动对中国农产品价格的传递效应[J].中国农村经济, 2010 (1) .
[2]肖皓, 刘姝.农产品价格上涨的供给因素分析:基于成本传导能力的视角[J].农业技术经济, 2014 (6) .
[3]周姁, 张建波.我国农产品价格上涨原因及农业政策分析[J].江西财经大学学报, 2008 (4) .
[4]李敬辉, 范志勇.利率调整和通货膨胀预期对大宗商品价格波动的影响[J].经济研究, 2005 (6) .
传递效应 篇8
中国上市公司的利润分配方式与国外成熟证券市场有所不同,我国的上市公司往往选择实施“高送转”这样的概念游戏,却不愿意拿出“真金白银”现金分红的方式与股东分享利润。这样类型的公司在沪深两市拥有庞大的数量。上证报资讯统计显示,5年内分派任何红利和红股的沪深两市企业家数为373。合理稳定的现金股利政策,有利于企业的长期发展,可是很多企业却始终坚持多年不派现的现金股利政策。为了改变这种现状,研究现金股利分配与公司绩效的关系,叩问上市公司是否存在一重乃至双重的股利信号传递效应,以便为上市公司在制定利润分配政策提供参考的依据。
二、文献综述
(一)股利政策研究
国外较早研究股利政策的Lintner(1956)提出了股利信号传递理论。Miller和Modigliani(1961)通过建立回归模型对股利政策与公司价值之间的关系进行了研究,研究结论被称为股利无关理论,该理论认为上市公司无论采取什么样的股利政策都不会影响公司价值。Grordon(1962)在综合前人研究的基础上提出了著名的“一鸟在手”理论。该理论将投资者能够确实获得的现金股利比作是“在手之鸟”,而将具有不确定性和风险的资本利得比作是“林中之鸟”,所以说投资者更倾向于获得确定的现金股利。Brennan(1970)放宽了MM股利无关理论的假设条件,考虑税收的影响,建立了股利与股票价格关系的模型,从而提出了税差理论。Meckling和Jensen(1976)提出了著名的代理成本理论,认为发放股利可以降低公司的代理成本,所以好的股利政策可以有效降低上市公司的代理成本,增加企业的价值。
(二)股利分配与公司绩效关系研究
Aharony和Dotan(1994)研究表明上市公司的股利支付率增加时,公司未来的绩效水平越高,从而验证了股利信号传递理论。Michealy和Thaler(1997)研究表明股利支付率的变化不具有传递信号的作用,不会对未来的绩效水平产生影响,只会对当期的盈利水平产生影响,并具有显著性。严武、潘如璐和石劲(2009)研究表明,上市公司分配股利时,会在股利公告期前后一段时间产生累计超额收益。高秋玲(2006)表明:我国的投资者并不在意上市公司的股利分配政策,而是追求更高的资本利得,因此现金股利不具备明显的信号传递效应。韩笑(2011)研究结果为现金股利分配与公司绩效正相关。
(三)文献述评
各种股利政策理论都有各自的应用条件,严格地说,它们不是适用于市场化进程中的我国。同时在美日经验证的股价信号传递理论在中国却得到不同的结论。因此,尚需要进一步研究,本文应用“现金牛”和“铁公鸡”两对称样本来探讨股利信号效应问题,就是一个十分有益的新尝试。
三、我国上市公司现金股利分配现状
(一)现金红利水平逐步提高但支付率波动较大
我国上市公司2005-2010年以来,进行现金分红的公司数量逐年增加,由2005年的621家增加到2010年的1321家,其所占上市公司总数的比例也逐年提高,由45%提高到64%。随着上市公司数量的增加,经营业绩的提高,上市公司现金分红金额也是逐年增加的,但是现金红利支付率却高低起伏,除2009年由于受到金融危机和分红新规的双重影响使得现金红利支付率达到历年来的新高,将近60%,其余年份现金股利支付率一般都在30%左右,而国外成熟证券市场这一指标一直保持在40%-50%之间,相比来说,我国上市公司的现金股利分配水平还有待提高。具体数据如表1所示。
(二)以送转股代替现金分红现象明显
我国上市公司更倾向于选择高送转的方式进行利润分配,而不愿意拿出“真金白银”以现金分红的方式与股东们共享利润。2009年和2010年,实施送转股的上市公司占到全部上市公司的17%和24%。2011年利润分配政策中,有近两成上市公司实行10股转增10股以上的高送转方案。2011年底2000多家上市公司中,261家从未实施过现金分红政策。其中上市三年以上,累计净利润过亿元的上市公司中,仍有11家从未有过现金分红。
(三)现金分红集中度较高
根据每年的利润分配数据显示,我国上市公司现金分红前50名的企业的分红总额占到全部上市公司分红总额的比例,由2000年的40.5%提高到2010年的77.2%。前100名的企业所占比例,由55.3%提高到83.2%。由此看出,我国上市公司现金分红集中度比较高,主要是受到盈利集中化的影响。
四、研究设计
(一)研究假设
根据信号传递理论,由于投资者与企业内部管理者存在信息不对称的问题,管理者只能通过利润分配政策来向投资者传递有关公司发展前景的信号。现金股利分配多的企业,说明企业对其自身未来的发展十分看好,其利润足以支付高额的现金股利;现金股利分配较少的企业,说明企业未来的发展有衰退的倾向,其管理者都对未来的业绩增长没有信心。公司绩效水平较高的企业为了与绩效水平较低的公司区别开来,通过现金股利分配政策来引导投资者的投资方向,因此管理者看好公司未来绩效发展的情况下,会选择一个更高的现金股利。反之,管理者不看好公司绩效发展前景时,会选择一个较低的现金股利分配政策,保留更多的利润在公司内部作为未来的发展资金。据此,本文提出假设1:
假设1:公司绩效与现金股利分配呈正相关关系———信号传递效应A
另外,本文选取了两组样本公司进行对比分析,一组为现金股利水平较高的“现金牛”公司,一组为现金股利分配较少甚至不分配的“铁公鸡”公司。由此,提出假设2:
假设2:高现金股利水平公司的绩效水平高于低现金股利水平公司的绩效水平———信号传递效应B
(二)样本选取与数据来源
本文以在沪深两市上市的所有上市公司作为总体样本,然后根据现金分红排行榜选取了50只“现金牛”上市公司和50只“铁公鸡”上市公司[18],共100家上市公司对称样本,提取了这些公司2009-2011年现金股利和公司绩效等数据。为了保持数据的客观性和可靠性,选取的公司中不包含ST的公司。本文所涉及到的上市公司现金股利和公司绩效等研究数据均取自同花顺数据软件提供的上市公司财务数据,并对这些数据应用EXCEL2007进行简单整理,使用的分析软件是Eviews7.0。
(三)变量定义
(1)被解释变量。公司绩效是指一定经营期间的公司经营效益和经营者的业绩。公司的经营效益水平具体来说的话包括盈利能力、资产运营水平、偿债能力和后续发展能力等方面。衡量一个公司的总体绩效水平,常用的指标有托宾Q值、净资产收益率、每股收益、销售毛利率、主营业务利润率等。由于市场发育不成熟用“托宾Q值”指标不尽合理等原因,本文选择净资产收益率和每股收益两个指标作为被解释变量。(2)解释变量。本文研究的是现金股利分配水平对公司绩效的影响,所以根据上市公司的年报中利润分配政策,进行简单的计算得出每股现金股利作为解释变量。由于当年年报中的利润分配政策,发生作用时间为T+1,真正的政策实施导致现金流的流出是在第二年,所以影响的是第二年的公司绩效。文中涉及到的数据09、10年的现金股利影响的是10、11年的公司绩效。(3)控制变量。除了现金股利之外,对公司绩效影响较大的因素还包括公司规模、偿债能力、盈利能力等,鉴于此,选取了以下控制变量:第一,公司规模。公司规模对公司绩效也有一定的影响,公司规模较大的公司,在经营过程中会产生规模效应,降低单位成本,提高利润率,从而提高公司绩效水平。因此,选取总资产的对数作为衡量公司规模的指标。第二,偿债能力。偿债能力也是影响公司绩效水平的因素之一,通常以资产负债率作为衡量偿债能力的指标,适度的负债可以促进管理者更加注重公司的绩效水平,但是过多的负债会导致公司产生资不抵债等不良情况发生的概率大大增加,从而导致绩效水平的降低。第三,盈利能力。盈利能力的高低是影响公司绩效水平最直接的因素,预期盈利能力与公司绩效水平正相关。本文选取净利润增长率衡量公司的盈利能力。本文所使用的所有变量定义如表2所示:
(四)模型构建
本文运用多元线性回归进行实证分析,研究上市公司现金股利分配与公司绩效之间的关系,建立回归模型如下:
其中,Ci(i=1,2)是常数项,β1i(i=1,2,3,4,)、β2j(j=1,3,4)是各个影响因素的回归系数,εit(i=1,2)代表随机误差项,其他变量含义如表2所示。
五、实证分析
(一)验证假设1的实证研究
假设1旨在研究现金股利政策与公司绩效的关系,因此在所选的样本公司中,剔除了未分配现金股利的“铁公鸡”公司组,并且剔除了“现金牛”公司组中未进行现金股利分配的年份,最终得到有效样本47个。(1)描述性统计。本文采取均值、标准差、最小值、中位数、最大值对各个变量进行单变量的描述性统计。各变量的描述性统计如表3所示,通过分析得知:样本公司的净资产收益率最大值为29.23%,最小值为0.16%,均值为12.02%,标准差为7.8439,说明各样本公司净资产收益率差异较大,离散程度较高。每股收益最大值为2.66元,最小值为0.16元,标准差仅为0.4589,说明每股收益的分散程度较小,但均值仅为0.496元,说明每股收益的整体水平较低。样本公司现金股利均值为0.2193元/股,标准差为0.2193,分散程度相当小,说明样本公司的现金分红整体水平较高。控制变量中,首先公司规模均值为12.6024,最大值和最小值分为别15.6027和11.0972,差异不大;其次偿债能力指标资产负债率差异较大,最小值和最大值分别为0.71%和72.58%,并且标准差较大,说明分散程度较大,这可能是由于行业差异所引起的;最后根据描述性统计可以看出,样本公司的盈利能力差异相当大,净利润增长率最小值只有-96.63%,最大值高达4530.17%,离散程度也相当大。(2)相关性分析。为了明确各个变量之间的相关性,本文在回归分析之前分别对模型(1)和模型(2)的各变量进行相关性分析:各个变量之间的相关系数的绝对值大多都在0.5以下,说明变量之间的相关性不强,回归分析可以不考虑多重共线性问题。(3)多元回归分析。根据本文的研究假设1,将样本数据分别代入计量模型(1)(2),运用Eviews7.0软件进行回归分析,考虑到可能的异方差偏误和其他因素的影响,采用加权最小二乘法对模型进行了调整。模型(1)(2)的回归结果如表4、表5所示。
由表4、表5所示的数据结果,可以得到回归分析模型为:
根据模型(1)的回归结果,可以很明显看出解释变量每股现金股利与被解释变量净资产收益率的回归系数为12.4787,P值为0.0000,说明该回归系数在1%水平内显著,表明每股现金股利与净资产收益率呈显著的正相关,验证了假设1即现金股利分配与公司绩效正相关。由回归结果还可以看出,公司规模与净资产收益率呈显著正相关;资产负债率与净资产收益率呈负相关,其显著性不强;净利润增长率与净资产收益率呈显著负相关。但控制变量的相关系数均较小,说明对被解释变量的影响较小。由此看出,虽然公司规模的大小和偿债能力、盈利能力的高低都会影响公司绩效的水平,但是主要影响因素是公司的现金分红政策。
由模型(2)分析结果看出,每股现金股利与每股收益的回归系数为1.0224,P值为0.0000,说明每股现金股利与每股收益呈显著的正相关,验证了假设1,表明我国存在明显的股利信号传递效应A。公司规模与每股收益呈显著正相关;资产负债率与每股收益呈负相关;净利润增长率与每股收益呈正相关。
(二)验证假设2的实证研究
假设2是为了研究高现金股利分配水平的公司与低现金股利分配水平的公司绩效水平的区别。在所选取的样本公司中,分为了两组,一组为高现金股利分配水平的“现金牛”公司,一组为低现金股利分配水平的“铁公鸡”公司,每组各有50家样本公司,通过分别对两组样本公司进行描述性统计,比较两者的绩效水平。两组样本公司描述性统计结果如表6、表7所示。根据表6、表7,“现金牛”公司组净资产收益率均值为10.61,标准差为7.16,最大值为38.13,最小值为0.01,“铁公鸡”公司组净资产收益率均值为17.57,标准差为75.20,最大值为754.11,最小值为-30.08,虽然后者的均值大于前者,但是后者的标准差特别大,说明离散程度相当大,净资产收益率十分不稳定。比较两组样本公司每股收益指标,“现金牛”公司组每股收益的均值、最大值、最小值均大于“铁公鸡”公司组,说明“现金牛”公司组的整体每股收益水平高于“铁公鸡”公司组。由此看来,“现金牛”公司组的公司绩效相较于“铁公鸡”公司组更高也更加稳定。再比较一下各控制变量。“现金牛”公司组的公司规模的均值为12.45,标准差为1.13,资产负债率的均值为31.10,标准差为19.02,净利润增长率的均值为221.55,标准差为1562.58。“铁公鸡”公司组的公司规模的均值为11.98,标准差为1.01,资产负债率的均值为52.31,标准差为18.89,净利润增长率的均值为65.21,标准差为354.65。比较看来,“现金牛”公司组的公司规模、偿债能力和盈利能力均优于“铁公鸡”公司组,说明高现金分红的公司组的公司规模更大,财务状况较好,盈利能力更强。上述数据和分析,同样验证了假设2,表明我国也存在股利信号传递效应B。
六、结论与建议
(一)结论
本文结论如下:(1)现金股利分配与公司绩效呈显著的正相关。通过对样本公司每股现金股利与净资产收益率、每股收益等公司绩效指标进行实证分析后得知,每股现金股利与净资产收益率和每股收益均具有显著的正相关关系,从而验证了假设1的正确性,即我国上市公司的现金股利分配与公司绩效呈正相关关系。随着我国上市公司现金股利政策的不断完善,股利信号传递理论可以更好的解释在中国上市公司的现金股利分配政策,为了解决信息不对称问题,对未来绩效水平充满信心的上市公司会通过股利政策,向投资传递出公司经营状况良好的信号,来跟其他公司区别开来,从而达到吸引投资者的作用。而且,稳定适当的现金股利政策可以促进公司更加注重经营管理,选择适当的负债水平,保持良好的财务状况,从而达到提高公司盈利,提高公司绩效水平的目的。(2)高现金股利分配水平的公司绩效水平好于低现金股利分配水平的公司绩效水平。通过对不同现金股利分配水平的两组样本公司进行描述性统计,然后对比分析,可以发现“现金牛”公司组的公司绩效水平相对于“铁公鸡”公司组更好一些也更加稳定,由此验证了假设2的正确性。现金股利支付更多的公司,表明他们对公司未来的预期更加看好,也更加注重公司规模、偿债能力及盈利能力等方面,促进公司绩效水平长期良好的发展。
(二)建议