張 勇

（蘇州大學(xué) 東吳商學(xué)院，江蘇蘇州 215021）

一、引言

隨著我國(guó)農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化發(fā)展背景下農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈的不斷拉長(zhǎng)，農(nóng)產(chǎn)品加工行業(yè)成為鏈接農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)產(chǎn)品銷售的重要環(huán)節(jié)。而眾多諸如“龍頭企業(yè)+農(nóng)戶”、“龍頭企業(yè)+合作社+農(nóng)戶”等新型組織形式中的“龍頭企業(yè)”即為我國(guó)A股市場(chǎng)農(nóng)產(chǎn)品加工板塊上市公司的主要組成部分，此類上市“龍頭企業(yè)”的股市表現(xiàn)不僅影響公司自身發(fā)展及其股東的權(quán)益，更為重要的是直接關(guān)乎其背后廣大農(nóng)民的利益。眾所周知，一個(gè)上市公司股價(jià)的影響因素是多方面的，直接影響因素表現(xiàn)為股票市場(chǎng)買賣雙方的供求關(guān)系，內(nèi)在因素則包含了上市公司經(jīng)營(yíng)狀況、經(jīng)濟(jì)因素、政治因素、交易內(nèi)幕等，其中根本因素就是上市公司的經(jīng)營(yíng)狀況，而上市公司披露的財(cái)務(wù)信息則是反映公司經(jīng)營(yíng)狀況的主要依據(jù)。那么，從微觀層面來看，農(nóng)產(chǎn)品加工類上市公司的股價(jià)變動(dòng)情況與公司財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)之間存在怎樣的關(guān)聯(lián)？本文試圖通過對(duì)我國(guó)A股市場(chǎng)農(nóng)產(chǎn)品加工類上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)績(jī)效和股價(jià)的實(shí)證分析客觀地反映出這種關(guān)聯(lián)。選取我國(guó)滬深A(yù)股市場(chǎng)20家農(nóng)產(chǎn)品加工類上市公司作為研究樣本，運(yùn)用多元線性回歸的研究方法逐步篩選出影響顯著的自變量，并在擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)和異方差檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上構(gòu)建回歸方程，給出研究結(jié)論。

當(dāng)然，本文尚存在諸多不足之處，其中較為顯著的是在進(jìn)行回歸模型檢驗(yàn)時(shí)，需對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理以保證不同量綱下數(shù)據(jù)的一致性且并不影響分析結(jié)果的可靠性，但在模型構(gòu)建時(shí)為了直接、真實(shí)地反映出因變量與自變量的關(guān)系又不得不采用原始數(shù)據(jù)，這樣在數(shù)據(jù)處理上難免會(huì)有拖沓冗雜之嫌。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于財(cái)務(wù)績(jī)效對(duì)上市公司股價(jià)影響的研究文獻(xiàn)很多，特別是在國(guó)外學(xué)術(shù)界此類研究起步較早。早在20世紀(jì)60年代末期，國(guó)外學(xué)者就研究了股市的超額報(bào)酬率與非預(yù)期會(huì)計(jì)信息之間的關(guān)系[1]（Ball＆amp;Brown，1968）；到上世紀(jì)90年代末，開始出現(xiàn)運(yùn)用股票價(jià)格取代收益率作為因變量，研究公司財(cái)務(wù)信息與股票價(jià)格的直接關(guān)聯(lián)[2]（Oh lson＆amp;Penman，1992）；進(jìn)入21世紀(jì)，借助不斷成熟的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，研究此類問題的方法更趨多樣化，例如基于公司披露的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)據(jù)分析技術(shù)與多標(biāo)準(zhǔn)分析方法引入一個(gè)金融決策輔助方法，構(gòu)建多目標(biāo)決策支持系統(tǒng)[3]（Nikos Kalogerasetc.2005）；而更為常見的是采用相關(guān)性分析、因子分析和多元線性回歸分析相結(jié)合的統(tǒng)計(jì)方法[4]（A.Vijayakumar，2010）。

近年來，國(guó)內(nèi)學(xué)術(shù)界具體針對(duì)農(nóng)業(yè)類上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效與股票價(jià)格之間關(guān)系的相關(guān)研究同樣不在少數(shù)。王樾（2009） 考察了2007年6月到2008年9月四個(gè)季度我國(guó)A股市場(chǎng)20個(gè)農(nóng)業(yè)類上市公司的樣本數(shù)據(jù)，采用多元線性回歸分析并進(jìn)行多重共線性、異方差的檢驗(yàn)與修正，結(jié)果證明顯著影響我國(guó)農(nóng)業(yè)類上市公司的股價(jià)變動(dòng)的基本因素包括市凈率，凈資產(chǎn)收益率，資產(chǎn)負(fù)債率，流通A股股數(shù)和股東總戶數(shù)[5]；趙晨光等（2010） 則采用逐步篩選（Stepwise） 的回歸方法，同樣以我國(guó)農(nóng)業(yè)類上市公司為分析樣本，得出影響股價(jià)的主要因素是總資產(chǎn)增長(zhǎng)率和毛利率[6]；鮮倩等（2012）對(duì)2006年我國(guó)股權(quán)分置改革以后的股價(jià)和財(cái)務(wù)信息之間的關(guān)聯(lián)進(jìn)行研究，在以股價(jià)和財(cái)務(wù)指標(biāo)之間的相關(guān)性確定強(qiáng)相關(guān)因子的基礎(chǔ)上進(jìn)行多元線性回歸分析，得出綜合財(cái)務(wù)指標(biāo)對(duì)股票價(jià)格基本上沒有解釋力的結(jié)論[7]；在進(jìn)行多元線性回歸自變量確定的操作上，本文更傾向于采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件逐步篩選（Stepwise） 的回歸方法（趙晨光等，2010），而不主張先對(duì)若干財(cái)務(wù)指標(biāo)與股票價(jià)格進(jìn)行相關(guān)性強(qiáng)弱的人為篩選，再確定強(qiáng)相關(guān)因子進(jìn)行多元線性回歸（鮮倩等，2012），因?yàn)橥ㄟ^這個(gè)流程建立的模型并不能保證自變量系數(shù)的顯著性。

此外，現(xiàn)有文獻(xiàn)中幾乎鮮有涉及農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)股價(jià)與財(cái)務(wù)指標(biāo)之間關(guān)系的實(shí)證研究，更多的是基于公司治理層面管理績(jī)效、市場(chǎng)績(jī)效以及技術(shù)效率等方面的研究。例如，姜會(huì)明、王振華（2012）運(yùn)用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）研究農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)的技術(shù)效率差異[8]；王亞靜等（2010）從行業(yè)盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營(yíng)增長(zhǎng)等四個(gè)方面對(duì)湖北省農(nóng)產(chǎn)品加工行業(yè)的產(chǎn)業(yè)績(jī)效進(jìn)行了研究[9]，等等。本文試圖通過實(shí)證分析細(xì)化研究農(nóng)產(chǎn)品加工類上市公司的股價(jià)影響因素。

三、研究設(shè)計(jì)

1.樣本選擇

本文選擇我國(guó)滬深A(yù)股市場(chǎng)農(nóng)產(chǎn)品加工板塊的股票作為研究樣本。目前此板塊共有28只股票，基于股票價(jià)格波動(dòng)的穩(wěn)定性以及統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的序貫性考慮，防止異常樣本影響研究結(jié)論，現(xiàn)剔除以下樣本：

（1）創(chuàng)業(yè)板上的四只股票，分別是晨光生物（300318）、量子高科（300149）、朗源股份（300175）、萬福生科（300268）。

（2）一只ST特別處理的股票，*ST中基（000972）。

（3）兩只期間有過停牌記錄的股票，金健米業(yè)（600127）和華資實(shí)業(yè)（600191）①。

（4）一只數(shù)據(jù)不完整的股票，正虹科技（000702）②。

以最終剩下的20只股票作為本文的研究樣本。

2.指標(biāo)選擇

反映上市公司財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)很多，本文分別從上市公司的盈利能力、發(fā)展能力、營(yíng)運(yùn)能力、償債能力等四個(gè)方面選取反映公司財(cái)務(wù)績(jī)效的指標(biāo)，共計(jì)11個(gè)。具體如表1所示。其中，償債能力指標(biāo)選取一個(gè)短期償債能力指標(biāo)流動(dòng)比率和一個(gè)長(zhǎng)期償債能力指標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率。

3.數(shù)據(jù)來源

本文涉及的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自于上海證券交易所和深圳證券交易所公布的上市公司季度報(bào)告和年度報(bào)告，部分從報(bào)表中無法直接取得指標(biāo)項(xiàng)目為筆者根據(jù)季度報(bào)告和年度報(bào)告數(shù)據(jù)計(jì)算而來，包括主營(yíng)業(yè)務(wù)毛利率=（主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額-主營(yíng)業(yè)務(wù)成本）/主營(yíng)業(yè)務(wù)收入凈額；總資產(chǎn)增長(zhǎng)率=（期末資產(chǎn)額-期初資產(chǎn)額）/期初資產(chǎn)額；應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率=營(yíng)業(yè)收入/平均應(yīng)收賬款余額，其中，平均應(yīng)收賬款余額=（應(yīng)收賬款余額年初數(shù)+應(yīng)收賬款余額年末數(shù)）/2；存貨周轉(zhuǎn)率=營(yíng)業(yè)成本/平均存貨余額，③其中，平均存貨余額=（存貨余額年初數(shù)+存貨余額年末數(shù)）/2；流動(dòng)比率=流動(dòng)資產(chǎn)/流動(dòng)負(fù)債。樣本選取的時(shí)間跨度為2012年第一季度到2013年第一季度，共5個(gè)季度；股票價(jià)格數(shù)據(jù)來自同花順股票交易軟件，取每季度末最后一個(gè)交易日的收盤價(jià)。

表1 上市公司財(cái)務(wù)績(jī)效指標(biāo)

4.研究方法

首先，由于原始數(shù)據(jù)財(cái)務(wù)指標(biāo)的量綱并不一致，例如主營(yíng)業(yè)務(wù)毛利率用百分比表示，攤薄每股收益的單位是“元”等等，這使得變量之間不具有綜合性，故采用Z標(biāo)準(zhǔn)化方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。Z標(biāo)準(zhǔn)化方法即將每一變量值與其平均值之差除以變量的標(biāo)準(zhǔn)差，無量綱化后的變量均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1，從而消除了量綱和數(shù)量級(jí)的影響。

其次，對(duì)處理得到的數(shù)據(jù)運(yùn)用SPSS19.0軟件進(jìn)行逐步回歸篩選（Stepwise），得到模型的自變量。并且針對(duì)回歸模型進(jìn)行擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、回歸方程的顯著性檢驗(yàn)、回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)以及異方差檢驗(yàn)。其中，異方差檢驗(yàn)采用計(jì)算Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)的方法，即在得到殘差序列后，取其絕對(duì)值，然后計(jì)算出殘差序列和預(yù)測(cè)值序列的秩，再通過計(jì)算Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)，查看結(jié)果中給出檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值是否小于顯著性水平（通常為0.05），如果p值小于顯著性水平，就認(rèn)為殘差與解釋變量間存在著相關(guān)關(guān)系即出現(xiàn)了異方差，反之則沒有出現(xiàn)異方差。

最后，通過分析檢驗(yàn)結(jié)果，得到不同季度期間的回歸方程，并結(jié)合回歸方程給出本文實(shí)證研究的結(jié)論。值得注意的是，本文在進(jìn)行相關(guān)實(shí)證檢驗(yàn)時(shí)為消除量綱和數(shù)量級(jí)的影響采用無量綱化處理后的數(shù)據(jù)，而在確定回歸方程時(shí)為確保直接、真實(shí)地反映出模型的現(xiàn)實(shí)意義，選擇采用原始數(shù)據(jù)構(gòu)建回歸方程。

5.模型構(gòu)建

假設(shè)股票價(jià)格為因變量，用Y表示，財(cái)務(wù)指標(biāo)為自變量，用Xi表示，自變量系數(shù)用bi表示，b0表示截距，εj表示隨機(jī)誤差項(xiàng)，其中i∈[1，11]。

構(gòu)建多元線性回歸模型如下：

Y=b0+b1X1j+b2X2j+…biXij+εj i∈[1，11]，j∈[1，20] 方程1

模型的構(gòu)建基于以下幾點(diǎn)假設(shè)：

假設(shè)一：盈利能力指標(biāo)主營(yíng)業(yè)務(wù)毛利率（X1）、攤薄每股收益（X2）、每股凈資產(chǎn)（X3）以及凈資產(chǎn)收益率（X4）均與股價(jià)呈正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)二：發(fā)展能力指標(biāo)主營(yíng)收入增長(zhǎng)率（X5）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X6）和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X7）

均與股價(jià)呈正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)三：營(yíng)運(yùn)能力指標(biāo)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X8）和存貨周轉(zhuǎn)率（X9）均與股價(jià)呈正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)四：償債能力指標(biāo)流動(dòng)比率（X10）與股價(jià)呈正相關(guān)關(guān)系，資產(chǎn)負(fù)債率（X11）與股價(jià)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

四、實(shí)證研究

在對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理的基礎(chǔ)上利用SPSS19.0逐步回歸功能篩選出的自變量如下：2012年第一季度，選出的自變量為每股凈資產(chǎn)、主營(yíng)業(yè)務(wù)毛利率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率；2012年第二季度，選出的自變量為每股凈資產(chǎn)和攤薄每股收益；2012年第三季度，選出的自變量為每股凈資產(chǎn)和主營(yíng)收入增長(zhǎng)率；2012年第四季度，選出的自變量為每股凈資產(chǎn)和主營(yíng)收入增長(zhǎng)率；2013年第一季度，選出的自變量為每股凈資產(chǎn)和主營(yíng)收入增長(zhǎng)率。

1.回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)（結(jié)果如表2）

2012年第一季度到2013年第一季度這五個(gè)季度調(diào)整后的 R2分別為 0.731、0.579、0.577、0.582、0.635，模型的擬合優(yōu)度總體良好。Durbin-Watson統(tǒng)計(jì)量是檢驗(yàn)回歸方程中殘差間的相關(guān)性的，當(dāng)DW值越接近2時(shí)，殘差項(xiàng)之間越無相關(guān)性。表中所示的五個(gè)回歸模型中的DW值均超過1.5，可以基本認(rèn)為各模型的殘差是獨(dú)立的。

2.回歸方程的顯著性檢驗(yàn)（結(jié)果如表3）

從表3可以看出五個(gè)季度的F統(tǒng)計(jì)值分別為18.2128、14.0577、13.9716、14.2191 和 17.5117，其sig值均小于0.01，表明回歸模型在1%的顯著性水平下明顯顯著。

3.回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（結(jié)果如表4）

表2 回歸模型擬合優(yōu)度檢驗(yàn)匯總

表3 Anova

表4 回歸系數(shù)

表4中，B值表示常量或自變量的系數(shù)值，sig為系數(shù)的顯著性概率值，其中發(fā)現(xiàn)2012年第三季度和2013年第一季度的常量sig值分別為0.26和0.7396，是大于0.05的，可以認(rèn)為這兩個(gè)季度回歸模型的常量是顯著等于0的；由于采用的是逐步回歸處理方法，故自變量的回歸系數(shù)均在5%水平上顯著，其中，2012年第三季度的回歸模型中每股凈資產(chǎn)系數(shù)、2012年第四季度所有自變量系數(shù)和2013年第一季度的每股凈資產(chǎn)系數(shù)均在1%水平上顯著。

4.異方差檢驗(yàn)，通過計(jì)算Spearman等級(jí)相關(guān)系數(shù)（結(jié)果如表5）

從表5可以看出，殘差序列絕對(duì)值的秩與預(yù)測(cè)值序列的秩的雙尾檢驗(yàn)概率值分別為0.75，0.15，0.30，0.45和0.97，均大于0.05，表明在5%顯著水平下殘差與解釋變量間并不存在顯著相關(guān)關(guān)系，即不存在異方差。

綜合上述分析，無量綱化后的數(shù)據(jù)均通過了擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)以及異方差檢驗(yàn)，因此，本文認(rèn)為可以建立顯著的且不存在異方差的回歸模型，根據(jù)表4采用原始數(shù)據(jù)回歸得到回歸系數(shù)，建立的模型如下④：

2012年第一季度：Y=6.6941+1.1667X3+53.1347X1+22.4589X7方程2

2012年第二季度：Y=5.2595+1.0997X3+12.6958X2方程3

2012年第三季度：Y=1.7325X3+13.0940X5方程4

2012年第四季度：Y=3.3472+1.4370X3+11.5128X5方程5

2013年第一季度：Y=2.1175X3+11.6394X5方程6

五、結(jié)論

根據(jù)上述實(shí)證研究，總結(jié)得出以下幾點(diǎn)結(jié)論：

第一，從逐步回歸篩選出的自變量可以發(fā)現(xiàn)，五個(gè)模型的自變量中均包含每股凈資產(chǎn)（X3），這有力地說明了農(nóng)產(chǎn)品加工類上市公司股價(jià)的波動(dòng)明顯受到公司每股凈資產(chǎn)的影響，并呈現(xiàn)顯著的正向相關(guān)關(guān)系。

第二，五個(gè)模型中涉及的所有自變量指標(biāo)（X1、X2、X3、X5和X7）均屬于盈利能力指標(biāo)和發(fā)展能力指標(biāo)，因此可以認(rèn)為，農(nóng)產(chǎn)品加工類上市公司的盈利能力和發(fā)展能力從根本上決定了公司的股價(jià)。

第三，從時(shí)間順序上來看，2012年第一季度到2013年第一季度自變量由前兩個(gè)季度的每股凈資產(chǎn)、攤薄每股收益、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率和總資產(chǎn)增長(zhǎng)率變?yōu)楹笕齻€(gè)季度一致的每股凈資產(chǎn)和主營(yíng)收入增長(zhǎng)率，而且發(fā)展能力指標(biāo)對(duì)股價(jià)影響的顯著性呈增強(qiáng)趨勢(shì)，sig值從2012年第一季度的總資產(chǎn)增長(zhǎng)率的0.0238到后三個(gè)季度主營(yíng)收入增長(zhǎng)率的0.0158、0.0091和0.0155，表現(xiàn)為公司的發(fā)展能力顯得越來越重要，與盈利能力共同作用于股價(jià)變現(xiàn)。

注釋：

① 金健米業(yè)（600127）于2012年12月20日停牌至2013年2月8日；華資實(shí)業(yè)（600191）于2012年8月21日停牌至2012年11月26日。

②正虹科技（000702）缺失第三季度的應(yīng)收賬款項(xiàng)目。

③存貨周轉(zhuǎn)率有兩種不同計(jì)價(jià)基礎(chǔ)的計(jì)算方式，一是以“收入”為基礎(chǔ)判斷短期償債能力；二是以“成本”為基礎(chǔ)評(píng)估管理業(yè)績(jī)。本文將存貨周轉(zhuǎn)率用作公司營(yíng)運(yùn)能力的指標(biāo)，故采用以“成本”為基礎(chǔ)的計(jì)算方式。

④由于2012年第三季度和2013年第一季度的系數(shù)檢驗(yàn)常數(shù)項(xiàng)顯著為0，故方程4和方程6中不含常數(shù)項(xiàng)。

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