非金融類上市公司金融資產配置影響因素研究

　　摘 要： 運用多元回歸分析，實證檢驗影響非金融類上市公司在2007—2016年里金融資產配置的影響因素。結果表明：金融資產收益率風險越高，非金融類上市公司金融資產配置比例越低;經營資產收益率風險越高，經營資產配置比例越低，呈現出類似“蹺蹺板”的選擇效應。非金融類上市公司未來業績預期與其金融資產配置正相關。在進一步剔除貨幣資金后，非金融類上市公司持有金融資產比例與公司預期經營收益負相關，顯示出貨幣資金作為公司生產經營活動的“蓄水池”的角色;上市公司管理層或股東在做出資產配置決策時的確會考慮同行業其他上市公司的資產配置狀況，并且傾向于跟隨其他公司進行金融資產配置。

　　關鍵詞： 金融資產配置;波動率;羊群效應

　　《金融發展評論》(月刊)創刊于2010年，由中國金融學會;新疆金融學會主辦。以遵寧憲法、法律、法規和國家政策為宗旨，遵守社會遵循時尚。h

　　Abstract： Multiple regression analysis was used to empirically examine the factors affecting the allocation of financial assets of non-financial listed companies during 2007-2016. By taking empirical test， it shows that： The higher the risk of return on financial assets， the lower the proportion of financial assets of non-financial listed companies; the higher the risk of return on operating assets， the lower the proportion of operating assets showing a similar seesaw effect. The future performance of non-financial listed companies is positively related to the allocation of their financial assets. After further eliminating cash， the companies′ future performance is negatively related to the ratio of financial assets held by non-financial listed companies showing the role of currency funds as a "water reservoir" for the company′s production and business activities. At the same time， the management or shareholder of a listed company does consider the asset allocation of other listed company companies in the same industry when making asset allocation decisions， and tends to follow the actions of other companies to allocate financial assets.

　　Key words： financial asset allocation; volatility; herding behavior

　　本文從馬科維茨的資產組合理論視角出發，引入資產收益波動率與預期收益，并創造性地加入“羊群效應”這一因素，研究上市公司金融資產配置的影響因素。

　　1 研究假設的提出

　　本文認為基于風險-收益框架下的動態資產配置模式是上市公司在考慮經營性及金融性資產配置多寡的主要出發點。

　　當外部大環境或者企業所做投資決策導致金融資產產生劇烈波動時，上市公司就有可能為了規避金融收益的波動而減少金融資產投資。當公司經營業績發生大幅波動時，上市公司會減少經營性資產投資轉而增加金融資產投資來增強公司整體資產的穩定性，在預期未來生產經營將回穩時，再將之前轉變成為金融性質的資產投資于生產經營，形成類似“蹺蹺板”的轉換效應。基于此，本文得出第一個假設：

　　假設1：非金融類上市公司持有金融資產比例與來自金融資產收益的波動負相關。

　　如果公司管理層或者股東預期未來生產經營主業的收益由于行業整體景氣度低迷或者自身經營方式的問題難以達到預期，無法獲得充足的利潤，則有可能轉向金融投資，增加企業在金融資產上的配置。反之，當管理層或者股東預期未來生產經營主業的收益非常樂觀時，則有可能在當期加大生產經營上的資本投入，或者換句話來講降低金融資產配置比例以獲得更多的收益。基于此，本文提出第二個假設：

　　假設2：非金融類上市公司持有金融資產比例與公司預期經營收益負相關。

　　對同行或者周圍同類的模仿與跟隨現象廣泛存在于人類社會及自然界中，最常見的就是“羊群行為”。具體到非金融類上市公司的金融資產配置上來說，當同行業其他公司增加金融資產投資時，該企業可能會模仿同行業其他公司的決策，進而增加企業在金融資產上的配置。反之，當同行業其他公司均減少金融資產投資并將其轉換為在主業經營上的投資時，該企業會跟隨同業其他公司做出類似決策。基于此，本文提出第三個假設：

　　假設3：同行業金融資產配置“羊群行為”程度與非金融類上市公司金融資產配置正相關。

　　2 研究設計與模型構建

　　2.1 樣本選取與數據來源

　　本文數據全部來自CSMAR數據庫，所有數據均選取年度值進行計算。

　　由于新的《企業會計準則(2006)》的實施，金融資產的分類更加細致，增加了如可供出售金融資產、長期股權投資等項目，因此本文的研究樣本始于2007年，終于2016年，并采用年度數據。

　　本文按照如下標準對原始數據樣本進行了剔除：(1)剔除金融和保險行業的上市公司;(2)為了更加準確地計算企業預期收益，故剔除分析師未做EPS預測的相應數據;(3)剔除了樣本缺失的數據。本文對原始數據中的連續變量做了1%的Winsorize縮尾處理。本文數據處理軟件為Stata 13.0。

　　2.2 變量定義與計算

　　根據前文的研究目的和研究假設，本文擬選用的變量如下：

　　1.持有金融資產比例計算

　　根據本文的研究目標，上市公司持有金融資產金額的計算公式如下：

　　金融資產FinAsset=貨幣資金+金融衍生產品+短期投資+交易性金融資產+應收利息+買入返售金融資產+可供出售金融資產+持有至到期投資+長期應收款+長期股權投資+投資性房地產+其他流動資產(理財、信托等)

　　由于本文使用的為年度數據，為了使不同持有規模的上市公司具有可比性，本文使用的為上市公司持有的金融資產占其當年期末總資產的比例，即rFinAsset。

　　2.金融資產收益率與經營性資產收益率的計算

　　金融資產收益率，顧名思義，即來自金融資產所產生的收益所占的比例。依據前文中對于金融資產的定義，用以下公式計算金融資產收益：

　　金融資產收益=財務費用-利息收益+公允價值變動損益+投資收益+匯兌損益+其他綜合收益

　　相應地，金融資產收益率=金融資產收益/金融資產

　　基于本文的研究方法，經營性資產即公司總資產扣除金融資產剩余的部分。考慮到不同公司所得稅稅率不同可能造成的差異，本文將利潤總額扣減金融資產收益后的金額定義為經營性資產收益。

　　相應地，經營性資產收益率=經營性資產收益/金融資產

　　3.金融資產收益率波動程度與經營性資產收益率波動程度的衡量

　　本文采用分別計算產自金融資產的收益率與產自經營性資產的收益率三年的移動標準差來衡量金融資產收益率與經營性資產收益率的波動程度。具體來說，即采用前文所計算的金融資產收益率與經營資產收益率的年度數據計算各自三年的移動標準差，分別記為SDF和SDO。

　　4.未來業績預期的衡量

　　上市公司通常會對公司未來的業績或行業的發展進行一定的展望，但是一般情況下多為定性類的描述，無具體的定量預測。因此，為了衡量公司對于未來業績的預期，本文采用兩種方式分別進行計算。

　　一般來說，分析師會在其研究報告中對公司未來的業績進行預測。本文選取分析師對于某公司某年度每股凈利潤，即EPS的未來預測的平均值作為對該公司業績的預期。本文選取國泰安(CSMAR)數據庫對二級市場上分析師的研究報告預測的整理，計算出分析師對于某公司某年度每股凈利潤的預測，記為Forecast_mean_EPS。

　　除此之外，本文還選取行業景氣指數作為公司未來業績預期的替代變量。通常情況下，行業景氣度較高時，預期某公司未來的業績向好也是比較合理的。基于以上分析，本文選取國泰安(CSMAR)數據庫中的行業景氣指數Boom IDX作為公司未來業績預期的替代變量。

　　5.非金融企業“羊群行為”程度的衡量

　　對于企業投資“羊群效應”程度的測量，學術界比較成熟的方法主要來自于Knyazeva等(2008)、方軍雄(2012)等的模型。在Knyazeva等(2008)、方軍雄(2012)等的文章中，Comove用來表示投資“羊群行為”。其具體計算方法如下：

　　Comove(I)=Max(Iinc， Iinc)/N

　　Comove的計算公式與Knyazeva等(2008)、方軍雄(2012)等使用的公式類似。不同的點在于，公司投資變量I的計算方式為[金融資產(t期)-金融資產(t-1期)]/期初總資產。相應地，Iinc、Iinc分別表示公司金融資產投資增加的公司數，以及投資減少的公司數。

　　從Comove指標的計算公式可以看出，Comove(I)是一個連續變量。該變量主要通過計算每一年各行業內投資金額變動方向相同的比例來回答企業投資的“羊群行為”程度。Comove越趨向于1，則“羊群效應”程度越強;Comove越趨向于0.5，則“羊群效應”越弱。

　　本文同時采取另外一種方法來衡量公司金融資產投資“羊群效應”的程度，即變異系數。變異系數通常用來反映一組數據的離散程度，本文使用金融資產變異系數來反映“羊群效應”的程度。具體來說，通過計算每一年各行業公司金融資產配置比例的標準差與平均值來求得變異系數，作為金融資產配置“羊群效應”的替代變量。

　　6.控制變量

　　根據以往學者的研究，有很多因素都對上市公司金融資產配置產生影響。為了使研究成果更具可信度，研究結果更為準確，本文加入公司杠桿率Lev、公司規模lnasset、凈資產收益率ROE、成長機會Growth、上市公司所有權屬性啞變量SOE、東部地區啞變量EAST、行業Industry以及年份Year等。表1以表格形式匯總了各變量的定義及計算方法。

　　從表2的數據分析結果可以看出，各主要變量均在1%的顯著性水平上顯著，支持假設1的描述。從回歸系數的符號來說，該結果與假設1的描述相一致，呈現出一定的“蹺蹺板”效應：經營資產產生的收益率波動越大，上市公司下一期金融資產配置比例就會越高;金融資產產生的收益率波動越大，上市公司下一期金融資產配置的比例就會越低。出現這樣的情況也比較好理解，當外部大環境或者企業所做投資決策導致金融資產產生劇烈波動時，上市公司就有可能為了規避金融收益的波動而減少金融資產投資。當公司經營業績發生大幅波動時，上市公司會減少經營性資產投資轉而增加金融資產投資來增強公司整體資產的穩定性，在預期未來生產經營將回穩時，再將之前轉變成為金融性質的資產投資于生產經營。另外，從回歸系數的大小來看，SDF的回歸系數，在絕對值上小于經營資SDO的回歸系數。這表明，對于本文所研究的非金融類上市公司這一樣本來說，由于其主業非金融投資，故當公司管理層或股東在考慮公司整體資產配置時，更加關注經營資產收益的波動情況，對于經營資產收益的波動率要求更為嚴格。