時間：2023-05-29 17:49:25
開篇：寫作不僅是一種記錄，更是一種創造，它讓我們能夠捕捉那些稍縱即逝的靈感，將它們永久地定格在紙上。下面是小編精心整理的12篇非參數檢驗，希望這些內容能成為您創作過程中的良師益友，陪伴您不斷探索和進步。
教學手段的優劣對課程教學效果具有十分重要的影響。板書教學和多媒體教學是目前常用的兩種教學手段。隨著計算機和信息技術的廣泛運用，多媒體教學已經逐漸替代板書教學成為課程教學的主流。多媒體教學手段的引入旨在提高課程教學效果，但從現有的文獻來看，相關的研究主要集中在多媒體教學效果的調查分析、影響因素、評價體系及優化策略等方面。周媛以西北師范大學、蘭州大學、甘肅政法學院和蘭州交通大學4所學校為例，從多媒體課件質量、教室硬件、教師水平、學生滿意度等方面開展了問卷調查，以分析影響多媒體教學效果的因素；魏文忠等人對多媒體教學的學校普及情況、學生適應程度與評價等進行了調查，設計了包括22個項目的測量量表，并采用因子分析法將影響多媒體教學效果的因素歸納為教學節奏、教學效率、教學課件、教學設施、教學技術等5大類；王娟則認為師生對多媒體教學的認知不足、教師信息技術能力不強、多媒體教學技巧和方式單一、共享資源匱乏等是影響教學效果的主要因素；張芝花建立了一個包括科學性、技術性、教學性、學習性、藝術性及教學活動組織性等6個二級指標30個三級指標的評價體系，設定了各指標的權重系數，并以英語多媒體教學效果為例開展了綜合評價；王淑芬通過正交實驗設計方法分析，認為有利于提高財經管理類多媒體課程教學效果的因素是學生學習能力水平、教師授課時間和課堂互動次數的最佳組合；薄紅英從政策體系、培訓體系、多媒體資源體系及教學評價體系等方面，探索了提高多媒體教學效果的策略。
關于板書教學與多媒體教學效果的比較研究，尤其是關于具體課程教學效果的計量實證研究成果較少。鑒于此，筆者擬以安徽科技貿易學校的電子商務概論課程為例，通過對板書教學和多媒體教學手段下電子商務概論課程教學效果的非參數檢驗和偏相關分析，探討不同教學手段與電子商務概論教學效果之間的關系及其差異性，旨在為提高課程教學效果和人才培養質量提供參考。
一、研究方法
（一）非參數檢驗
非參數檢驗是在無法或無需獲悉兩獨立樣本總體分布形式的條件下，通過統計學方法和數學技巧等建立統計量，挖掘數據樣本背后隱藏的信息，從而比較樣本分布位置和形狀等是否存在顯著差異的一種重要的統計分析方法，其中Mann-Whitney U檢驗是最主要的方法之一。
二、教學手段與電子商務概論課程教學效果的關系實證分析
為分析板書和多媒體兩種教學手段與電子商務概論課程教學效果之間的關系，并盡可能減少其他因素的影響，筆者分別選取安徽科技貿易學校2012―2013學年和2013―2014學年第一學期2012級、2013級兩個獨立樣本，以上兩個樣本時間上跨度較小，且電子商務概論課程由同一名專業教師授課。考慮到研究的需要，剔除同一學期電子商務概論、語文、數學、計算機基礎期末綜合成績不全以及調查問卷未收回或無效的學生，共得到2012級、2013級兩個樣本容量分別為31和45的樣本。學校期末綜合成績是由期末考試、平時成績、學習態度和出勤四個部分加權得到的綜合成績，為更準確地分析多媒體和板書這兩種教學手段與電子商務概論課程教學效果之間的關系，筆者選取了綜合成績中的期末考試和平時成績來衡量教學效果。
安徽科技貿易學校電子商務概論課程2013年起采用多媒體教學，而此前采用板書教學。為了比較兩種不同教學手段的優劣，需要分析2012級、2013級電子商務概論教學效果兩個獨立樣本數據分布是否存在顯著的差異性。將兩個獨立樣本數據混合，按照升序進行排列，并得到每一個數據相應的秩，分別求出兩個獨立樣本數據的平均秩次及秩和，如表1所示。
從表1來看，在2012級、2013級電子商務概論教學效果中分別抽取31個和45個樣本，兩獨立樣本的秩和分別為1 036.00和1 890.00，平均秩分別為33.42和42.00。從平均秩次可粗略地看出，2012級、2013級電子商務概論教學效果的秩和存在一定的差異，為檢驗其差異是否具有統計學意義，通過兩個獨立樣本Mann-Whitney U檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗進行了分析，如表2所示。
從表2來看，取2012級電子商務概論教學效果的秩綜合為W統計量，Mann-Whitney U統計量及Z值540.00和-1.666，雙尾（2-tailed）近似概率值為0.096，小于顯著性水平0.10。因此，2012級、2013級電子商務概論教學效果的分布存在顯著差異。
Kolmogorov-Smirnov檢驗也表明，2012級、2013級電子商務概論教學效果的累積概率最大絕對差、■D觀測值分別為0.312、1.336，概率p值為0.056，小于顯著性水平0.10。因此，拒絕零假設，即2012級、2013級電子商務概論教學效果的分布存在顯著差異。
在對相關研究成果進行歸納的基礎上，構建以下模型來分析教學手段與電子商務概論課程教學效果之間的關系：
y=α+β1x1+β2x2（5）
其中，y為電子商務概論課程教學效果，x1為教學手段學生滿意度，通過建立包括信息量、生動性、互動性、啟發性等4個二級指標11個問項的測量量表，并采用李克特LIKERT五分量表法在學生無意識的條件下進行調查并得出；x2為學生基礎、學風、班風等綜合變量，用語文、數學、計算機基礎期末綜合成績表示，如表3所示，α、β1、β2為待定歸系數。
為剔除2012級和2013級學生基礎、學風、班風等方面的影響，避免出現變量間的虛假相關性，將x2作為控制變量，進行偏相關分析。
表4為剔除了學生基礎、學風、班風等方面的影響之后教學手段與電子商務概論的偏相關系數方陣，其中相關系數為0.774，自由度為73，顯著性概率p值為0.000，表明兩者之間存在強正相關關系。
三、結論及建議
教學手段、學生基礎、學風、班風等因素會影響課程教學效果，進而影響人才培養質量。為分析教學手段與課程教學效果之間的關系，筆者首先采用Mann-Whitney U檢驗和Kolmogorov-Smirnov檢驗等兩獨立樣本非參數檢驗方法。以電子商務概論課程為例，分析了安徽科技貿易學校2012級板書教學和2013級多媒體教學這兩種不同教學手段下課程教學效果分布存在的顯著差異性。在此基礎上，通過控制學生基礎、學風、班風等方面的影響，分析了教學手段與電子商務概論課程教學效果之間的關系，結果表明：板書和多媒體教學手段與電子商務概論教學效果之間存在強正相關關系，多媒體教學手段的教學效果比板書教學手段的教學效果好。
基于以上結論，提出如下建議：
首先，要加強對教師的多媒體教學培訓。許多電子商務教師入職前未接受過專業的多媒體教學培訓，對多媒體教學的理解較為狹隘。作為一種新型的、重要的教學手段，多媒體教學集文字、色彩、圖形、音像等于一體。要利用好多媒體，就需要強化教師對多媒體教學的認知，教師要明確影響多媒體教學效果的因素，了解學生對不同教學手段的接受程度及差異，掌握多媒體教學的特點，熟練地利用Authorware、Power point、Flash、3DMAX、Premiere等軟件，進行文本編輯、動畫制作和圖像處理，科學地管理多媒體硬件教學設施，并探索性地在電子商務概論教學過程中將不同教學手段結合起來，創新教學模式，提高學生學習的積極性和主動性。
其次，要實現多媒體教學資源共享。多媒體教學需要充足的軟件、數據、圖表、圖片、動畫、影像、網頁、課件等資源，建立多媒體教學資源庫，實現對這些資源的共享，是提高課件質量、降低制作成本的有效途徑。電子商務概論課程教師要加強溝通與協作，對多媒體教學課件制作和教學中遇到的主要問題和主要困難展開討論，積極協作，尋求解決方案。學校要鼓勵教師借鑒國家精品課程資源，積極申報精品課程，通過精品課件建設平臺，形成由電子商務教師和電化教育專業人員共同組成的團隊，設計出教學內容和教學環節符合教學目標的優秀多媒體課件，在全校開展課程建設經驗交流，并實現多媒體教學資源共享。此外，要增加對多媒體館藏建設和多媒體資源庫的投入。
近年來自動化控制技術被引入機械制造工藝中之后，很多自動化機械設備轉變了生產控制方式。基于此，本文將結合機械設備生產工藝的相關內容，深度分析自動化控制的重點和難點問題。
【關鍵詞】機械制造 自動化控制 方法研究
前言
自動化制造控制管理是在機械制造生產的過程中，合理分配生產原料、人力資源、生產技術、制作工藝等生產要素，以滿足企業生產需求為主要發展任務的新型管理控制體系。
1.機械制造中的自動化控制模式
一個自動化程度非常高的機械設備，其對生產原料的控制能力非常強，并能保證生產商品的質量安全。與此同時，機械制造的自動化控制模式還可以幫助生產設備完成多個復雜的生產任務，只需更換生產程序，機械生產結構會自動按照預設的軌道運行，生產出截然不同的工業產品[1]。自動化控制模式不僅可以有效節約生產資源，還能提高生產效率，在規定時間內，機械制造設備會按照設定好的運行程序運行，只要動能充足、機械設備工作狀態良好，機械制造設備就會高效完成生產任務。
2.機械制造過程中的自動化控制方法研究
2.1質量檢驗
2.1.1聚類分析
當制造機械設備在失控狀態下運行時，其運行數據會大大偏離原始數據，負責檢測機械制造設備運行狀態的儀器顯示出來的數據會“超常規”。由此可見，利用運行數據機械制造設備的運行生產狀態十分有效[2]。聚類分析是常用的數據分析模式，通過對生產工藝數據的相關參量進行統計和分析之后，質量檢測人員會對機械設備的運行狀態提出相對準確的預判，運行參數、故障源、故障規模和狀態都可以從數據中檢索出來。
2.1.2非參數檢驗
非參數檢驗控制方法是美國著名機械制造工程師沃德發明的，這種檢驗控制模式可以將不同種類的設備運行參數融合在統一的測算系統中，創建一個統計總體。制造機械設備中的非參數檢驗項目在數據系統中的組織結果不對稱，則非參數將無法作為有力證據，參與控制管理。因此，在進行質量檢驗之前，工作人員需根據不同非參數檢驗項目進行價值測評，如果價值符合數據分部要求，則可以選定該非參數檢驗項目參與質量檢測[3]。
2.2自動化加工生產控制
機械生產加工的自控能力很差，一旦出現生產編程數據錯誤或設備陷入非正常生產狀態等現象，則以“故障”為節點的后續生產工作都會受到相應的影響（如表1所示）。自動化加工在生產控制中需要進行周期性的監督和管理，有效的監督和管理會增加商品質量，檢修出來的故障被及時修復，會弱化失誤數據對整個加工生產中的影響效果。同時，管理者可以分派不同工作人員監督機械設備生產運行狀態，分析設備運行數據是否處在正常的范圍。同時，在更換生產產品種類時，程序編程人員應嚴格按照設計圖紙和編程規范來編程，以最大限度防止編程失誤現象的發生。
2.3統計過程控制
統計數據不僅可以表現一段時間內設備的實際運行狀態，還能客觀的反應設備潛在的運行故障問題。因此，開展自動化控制工作必須以統計過程控制為基準，其他質量檢測、生產控制工作為輔，切實有效的對機械制造設備的運行狀態進行監督和控制。
除此之外，工業制造企業還應引進先進的設備檢修儀器，將機械制造設備與檢修儀器相互連接，一旦設備出現運行故障，檢修儀器會隨即發出預警信號，提醒生產施工人員與質量檢測人員對設備進行運行狀態檢查和故障維修。統計過程控制的重點工作內容是數據的搜集、分析和處理工作，質量檢修人員與技術員應開展聯合工作活動，針對機械制造設備的敏感故障問題，展開學術討論，以制定出合理、規范的控制方案[4]。同時，企業還可以利用科學的數據統計系統來完成控制工作，將運行數據引入工程模型當中，數學模型會自動檢驗運行數據的準確性和時效性。
3.結論
運行數據以及生產產品是反映設備生產模式是否科學的主要依據，所以在自動化控制管理應從上述兩方面入手，利用質量檢驗和數據統計來優化設備生產結構和控制制度。針對多品種、大批量的高度自動化生產模式，本文提出了三種自動化控制方法：質量檢測法、生產控制和統計過程控制。這三種方法的控制效果顯著，可以幫助企業控制機械制造設備，完成自動化生產目標。
參考文獻：
[1]聶斌.高度自動化的機械制造過程控制方法[J].機械設計.2012，12（08）：109-122.
[2]唐蘇州.機械制造企業面向生產過程的成本分析與控制方法研究[J].大連理工大學學報（社會科學版），2012，11（12）：110-123.
關鍵詞：財務危機預警；logistic模型；上市公司
中圖分類號：F830.9 文獻標志碼：A 文章編號：1673-291X（2011）13-0072-02
一、財務危機預警指標和模型
1.研究樣本。本文共選擇了滬深股市2007―2010年各年度首次被ST（包括*ST）并能夠獲得選擇年度之前四年的財務數據的137家制造業ST公司作為研究樣本，同時選擇137家正常公司作為配對樣本。其中2007年首次被ST的有41家，2008年首次被ST的有23家，2009年首次被ST的有28家，2010年首次被ST的有45家。配以行業相同、股本結構相似并且現在及不久的未來都沒有被ST的跡象；能夠獲得選擇年度之前四年的財務數據資料作為配對樣本。
2.財務比率的選取。本文在選擇指標構建財務安全測評指標體系主要考慮營運資本類指標，共10個，分別設X1 =總資產收益率，X2 =全部資產現金回收率，X3=現金周轉期，X4=流動比率，X5=流動資產比例，X6=流動負債比例，X7=總資產增長率，X8=營業收入的自然對數，X9=經營活動現金凈流量，X10=現金流動負債比。
3.預警指標的篩選。根據建立的財務安全測評指標體系，需要知道財務危機與財務安全公司之間哪些營運資本指標具有顯著性差異。為了篩選出具有顯著性差異及表征能力的變量指標，首先必須對指標的樣本數據進行正態性檢驗，以確定是采用參數檢驗或者非參數檢驗來確定指標變量的差異性。
從K-S檢驗的結果來看，綜合各年數據的檢驗結果，可以知道大多數樣本并不符合正態分布。正常公司的檢驗結果同樣證明了這個結論。因而，對樣本數據不能夠采用參數檢驗，而只能進行非參數檢驗。
兩配對樣本的Wilcoxon符號秩檢驗結果表明：配對樣本的ST公司與正常公司的絕大多數營運資本指標存在顯著性差異，其中ST前一年、前兩年除X3外均有顯著性差異。
為了在十個營運資本指標中尋找具有代表性的變量。用最具表征性的少數變量來替代整個指標變量體系。由于ST前一年的財務指標變量離被ST狀態時間最近，其反映企業財務狀況的作用最為明顯，所以本文采用樣本公司財務指標變量被ST前一年的數據進行聚類。為避免由于各變量之間由于量綱不同而造成的不可比性，對數據進行了標準化處理。采用聚類分析中的層次聚類進行分析，按照SPSS默認的類間平均鏈鎖法（Between-groups linkage）來確定類合并原則。
ST前一年樣本公司現金流量指標聚類結果：第一類：X3、X4、X5、X7、X9 ；第二類：X1、X8、X10 ；第三類：X2；第四類：X6 。
本文采用多元線性回歸中的逐步回歸分析方法對樣本公司被ST前四年的數據分別進行回歸分析，以便選擇若干顯著性變量。根據前文的非參數檢驗結果，并參考張為（2008）等人的研究，X1總資產收益率由于其良好的表征作用將其作為因變量，其他指標作為自變量，選擇的標準按照SPSS統計軟件的默認設定：F值的概率小于0.05時進入，大于0.10時剔除。
根據對樣本公司十個營運資本指標在ST前一年聚類分析及ST前四年各年逐步回歸分析的結果。通過變量篩選可以看出，通過聚類分析和逐步回歸分析綜合篩選指標的效果比較理想，聚類后每一類別基本均有指標入選，一共篩選出X2、X3、X4、X6、X7、X8、X9、X10 等8個指標。
盡管已經篩選出具有顯著性的營運資本變量，但這些變量之間可能彼此之間高度相關，即存在多重共線性的可能。為此，本文對篩選出來的變量進行Person相關系數分析，進行進一步的篩選，經過篩選，每類指標都有一個入選，共有X2（全部資產現金回收率）、X6（流動負債比例）、X7（總資產增長率）、X10（現金流動負債比）4個指標入選。4個指標之間相互不存在顯著的相關關系，并且覆蓋了各類營運資本指標。
為了印證結果的正確性，本文對所選擇指標從容忍度TOL和方差膨脹因子VIF進行了多重共線性檢驗，這四個變量容忍度檢驗結果均在1左右，幾乎不存在多重共線性；方差膨脹因子取值大于等于1，值越大表明多重共線性越強，該四個變量的取值只是略大于1，說明變量之間多重共線性很弱。
二、運用Logit模型進行實證分析
根據前面的K-S檢驗得知所選的樣本公司的營運資本指標數據大都不符合正態分布，故本文考慮采用多元邏輯回歸方法來建立測評模型。同時前文中選取指標時已經消除了指標間的多重共線性，因而符合采用Logistic回歸模型的前提條件。本文分別在ST前一年至前四年的樣本中隨機選取140家作為建模樣本，134家作為測試樣本。
本文將ST公司的概率P值設定為1，正常公司的概率P值設定為0。采用Logistic回歸模型常用的0.5作為概率分界值，即預測概率值大于0.5時認為被解釋變量的分類預測值為1，小于0.5時認為分類預測值為0。選取前文確定的五個變量，采用表中的172家建模樣本在ST前四年的數據構建Logistic模型，
將建立的ST前四年的模型回代建模樣本數據，從建模樣本回代測評結果看出，在ST前一年和ST前二年，測評模型表現了較為良好的測評效果。在ST前一年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了87.2%和83.7%，總體正確率為85.5%。在ST前二年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了80.2%和79.1%，總體正確率為79.7%。在ST前三年，模型測評總體正確率下降到67.5%，而在ST前四年總體正確率只有59.9%。
為了進一步確定模型的測評效果，分別將測試樣本ST前四年的數據代入，測試樣本測評結果和建模樣本的測評結果類似，在ST前一年和前二年效果較好。其中在ST前一年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了86.3%和82.4.2%，總體正確率為84.4.5%。在ST前二年測評ST公司的正確率和測評正常公司的正確率分別達到了78.5%和76.5%，總體正確率為77.5%。在ST前三年，模型測評總體正確率下降到66.7%，而在ST前四年總體正確率只有60.8%。
【關鍵詞】 營運資金管理； 變現效率； 參數和非參數檢驗
一、引言
營運資金管理是企業財務管理的重要內容。盡管企業財務總監的大部分時間和精力用于營運資金管理，大量的企業倒閉仍然要歸因于財務管理人員無法正確地規劃和控制各自公司的流動資產和流動負債（Smith，1973）。有必要探求可持續的營運資金管理的方法。國外關于營運資金管理的研究始于20世紀30年代。營運資金管理研究內容已經從單獨流動資產管理轉移到整體營運資金管理，營運資金管理績效評價也從流動資產周轉率轉移到了營運資金周轉期，而營運資金管理方法則從單純的數學方法轉向以供應鏈優化和管理為重心（王竹泉，2007）。
20世紀90年代隨著與國際慣例接軌的會計制度的實施，營運資金概念才開始被引入我國。毛付根（1995）認為要制定合理的營運資金政策應從流動資產與流動負債之間的相互關系著手，從總體上觀察和研究如何將流動資金的存量配置與其相應資金來源聯系起來。楊雄勝等（2000）認為周轉額應是某一形態的墊支資金不斷回到其原有狀態的數額，并結合中國現實提出了對現行應收賬款周轉率、存貨周轉率指標進行修改和細化補充的若干建議。王竹泉、馬廣林（2005）認為應將跨地區經營企業營運資金管理的重心轉移到渠道控制上，要將營運資金管理研究與供應鏈管理、渠道管理和客戶關系管理等研究有機結合起來。
自1997年始，美國REL咨詢公司和CFO雜志開始對美國最大的1 000家企業開展營運資金調查（The Working Capital Survey），并采用營運資金周轉期（DWC=DSO+DIO-DPO）①，對企業營運資金管理績效進行排名。使用同樣的方法Manoj Anand(2002)對印度427家上市公司1999到2001年間營運資金管理績效情況進行調查分析和排名，Mohammad Moniruzzaman Siddiqueet和Shaem Mahmud Khan（2009）則對孟加拉國83家上市公司2003到2007年間營運資金管理績效進行了調查分析和排名。王竹泉等（2007）按營運資金周轉期指標分別了“2006年度中國上市公司營運資金管理績效排行榜”，此后王竹泉等（2010）分行業考察了2007―2008年中國上市公司營運資金管理的狀況和變化趨勢，并用“經營活動營運資金周轉期（按要素）”和“經營活動營運資金周轉期（按渠道）”指標對上市公司營運資金管理績效進行了排行。
以上對上市公司營運資金管理的調查研究中，一般使用Excel軟件對相關數據進行描述性統計，雖然比較全面地反映了我國上市公司營運資金管理績效的實際狀況，但沒有對不同公司營運資金管理績效差異的規律性作更進一步的系統分析，這難免會影響營運資金管理績效排行在營運資金管理理論研究和實踐應用中的指導意義。本文采用描述性統計、混合最小二乘、參數和非參數檢驗等方法對我國上市公司營運資金管理績效作系統研究和實證檢驗，以期發現不同公司營運資金管理績效差異的規律性，為我國營運資金管理理論與實踐水平的提升盡綿薄之力。
二、樣本選擇與指標選取
（一）樣本選擇
本文所使用的數據信息來自由北京大學中國經濟研究中心和北京色諾芬信息服務公司聯合開發的中國經濟金融數據庫系統CCER金融數據庫。樣本選取遵循以下原則：1.公司上市時間選擇在1999年12月31日之前；2.剔除金融類上市公司；3.剔除在2000―2009年之間無法連續獲得相關數據以及數據缺損的公司。基于上述原則，最終得到842家分布12個行業門類的非金融上市公司，以這842家公司2000―2009年組成的平衡面板數據（Balance panel data）為研究樣本。
表1是根據中國證監會2001年3月6日頒布的《中國上市公司行業分類指引》對這842家非金融上市公司，共8 420個樣本觀察值按行業門類進行分類的結果。中國上市公司大多數分布在制造業中，842家公司中有507家公司分布在制造業中，占總樣本的60.21%。
（二）指標選取
為了分析我國上市公司營運資金管理績效差異的規律性，美國REL咨詢公司和CFO雜志開展營運資金調查（The Working Capital Survey）中采用的變現效率（CCE，Cash Conversion Efficiency），也就是現金銷售毛利率，用以表示如何有效地將公司收入轉化為現金流量。它同時也是衡量公司自身增長率的重要指標，這個比率越高，公司增長速度也越快。它從整體上反映了一個公司運營資金管理效率，本文把它作為一個公司營運資金管理效率的重要基準指標。
變現效率（CCE）=經營現金凈流量/營業收入
公式中的營業收入來源于上市公司年度利潤表中的“營業收入”項目金額，經營現金凈流量來源于上市公司年度現金流量表中的“經營活動所產生的現金凈流量”。
三、趨勢分析
本文首先采用描述性統計對這842家非金融上市公司營運資本管理績效趨勢（2000―2009年）進行描述（見表2）。從表2可見，樣本公司（842家公司）在2000年12月31日的變現效率的均值為9.573%，并呈下降趨勢，2005年后波動明顯增大，2008年下降到最低的3.02%，2009年回升至8.13%。圖1進一步形象地描述了樣本公司（2000―2009年）變現效率的年度變化趨勢。另外，混合樣本的平均現金周轉效率為7.93%，中值為8.34。總的說來，中國上市公司的現金周轉和經營活動營運資金周轉效率都明顯偏低。
四、行業特征和營運資金管理績效
營運資金管理的理論和經驗研究表明行業特征影響營運資金管理的績效，但相關研究只是在回歸模型中加入行業虛擬變量作為控制變量，沒有對行業特征和營運資金管理績效之間的關系作系統研究。在本研究中，筆者采用描述性統計、混合最小二乘、參數和非參數檢驗等方法對混合樣本行業特征與營運資金管理績效指標之間的關系作系統研究。
表3報告了混合樣本12個行業門類變現效率的均值、標準差和行業虛擬變量系數。從表3可見，混合樣本（2000―2009年）行業門類中房地產業現金周轉效率為負，是-15.71%，交通運輸業變現效率最高，為32.31%。為了檢驗行業門類之間平均運營資金管理績效的差異的統計顯著性，本文采用了Bradley、Jarrell和Kim（1984）的方法，使用行業虛擬變量的方差標準分析。表3報告了混合樣本12個行業虛擬變量對變現效率的回歸系數（由于制造業和綜合業的變現效率均值與混合樣本均值接近，為了減緩多重共線性問題，分別被刪去）。表3報告的R統計量表明：變現效率22.2%的變異可以由行業門類加以解釋。
五、上市公司區域分布和營運資金管理績效
在中國，各個省份、自治區和直轄市在地方政府管制、市場化程度、金融業發展水平、經濟發展水平、信用文化甚至是法規或法律制度環境等方面存在著相當大的差異。因此，不同地區的上市公司，他們的營運資金管理效率可能存在差異。
表4報告了混合樣本不同地區上市公司營運資金管理效率指標的均值、標準差和區域虛擬變量系數。從表4可見，混合樣本不同地區上市公司變現效率從最低的-1%（吉林省）到最高的13.5%（廣西），地區之間的平均營運資金管理效率存在較大差異。
為了檢驗地區之間平均營運資金管理績效指標均值所觀察到的差異的統計顯著性，本文使用地區虛擬變量方差標準分析。表4中的“區域虛擬變量系數”欄報告了混合樣本31個地區虛擬變量對營運資金管理效率結構的混合回歸系數（為了減緩多重共線性問題，海南省和天津市被刪去)。
表4中“地區虛擬變量系數”下第Ⅰ欄報告的R統計量表明：變現效率3.4%的變異可以由地區虛擬變量加以解釋。表4中“地區虛擬變量系數”下第Ⅱ欄是在控制行業特征下的混合回歸結果。在控制行業特征下，R和F統計量都大大提高，變現效率4.0%的變異可以由地區虛擬變量加以解釋。變現效率（CCE）的F統計量從10.2上升到11.72，在各地區虛擬變量回歸系數中變現效率（CCE）有18個回歸系數在常規置信水平上顯著。
表5是對2000―2009年混合數據進行參數（多元方差分析――使用行業門類和地區為因素）和非參數檢驗（Kruksal-Wallis H檢驗）的結果。從表5可見，方差分析的F統計量和Kruskal-Wallis檢驗的Chi-Square值都在1%的置信水平上顯著。檢驗結果支持上市公司在不同地區和行業之間的營運資金管理績效存在顯著性差異的論點。
六、結論
西方營運資金管理理論，如成本假說、信號傳遞假說和稅收假說等，是在一定時期、一定的制度背景下形成的。這些理論能否解釋中國上市公司的營運資金管理績效，有待經驗分析。中國正處于經濟轉軌中，由于歷史、體制等原因，中國上市公司存在特殊制度環境（如股權結構較獨特，投資者法律保護不健全，公司治理結構有缺陷，資本市場發展不平衡等等）。中國的特殊制度背景可能會使中國上市公司形成其自身特有的營運資金管理績效。
本文以深、滬上市的842家公司2000―2009年10年組成的平衡面板數據（總共8420個年?公司觀察值）為研究樣本，采用描述性統計、混合最小二乘、參數和非參數檢驗等方法對中國上市公司營運資金管理績效進行了系統分析。本文主要從中國上市公司營運資金管理績效總體趨勢、行業特征和營運資金管理績效、中國上市公司地域分布和營運資金管理績效等方面來分析中國上市公司營運資金管理績效。
本文研究發現，混合樣本的平均現金周轉效率為7.93%，中值為8.34。總的說來，中國上市公司的現金周轉效率偏低。行業虛擬變量和地區虛擬變量顯著影響營運資金管理績效，不同行業和不同地區的上市公司營運資金管理績效之間存在顯著差異。變現效率22.2%的變異可以由行業門類加以解釋。在控制行業特征下，變現效率4.0%的變異可以由地區虛擬變量加以解釋。
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[關鍵詞] A股 上市公司 現金分紅政策
股利政策作為上市公司的財務政策之一,是公司在利潤再投資與回報投資者兩者之間的一種權衡。本文在回顧和借鑒國內外相關理論研究的基礎上,按照股權分布狀態的不同對全體樣本進行分類,以第一大股東持股比例和流通股占比為分類依據,用非參數檢驗的方法比較不同股權結構上市公司股利政策的異同。
一、研究設計
1.樣本選擇及數據來源
以2005年～2007年3年滬、深兩市A股上市公司為研究樣本,為了保證數據的有效性,按照以下選擇標準對樣本進行了篩選。
(1)樣本中只包括僅發行A股的上市公司。
(2)由于股利分配行為往往成為新股炒作的誘因,為克服這部分數據的影響,樣本中剔除了各年度的新上市公司。
(3)本文還剔除了每股收益小于等于0的公司、被列為ST的公司以及個別資料不全的公司。
2.指標分類
由此選出符合條件的樣本數據2005年～2007年上市公司數量分別為997、1046和1100家。
首先按照股權分布狀態的不同對全體樣本進行分類,本文以第一大股東持股比例為分類依據。如果控股股東的持股比例超過了50%則具備絕對控制權,通常將控股股東所必要的持股比例界定在20%～25%,另據國外有關研究指出,如果第一大股東表決權比例超過20%,則比較容易獲得大多數其他股東的支持,處于優勢地位。因此,本文以20%和50%持股比例為界,將樣本分為以下三類。
Ⅰ類:絕對控股樣本組,第一大股東持股比例≥50%
Ⅱ類:相對控股樣本組,20%≤第一大股東持股比例
Ⅲ類:分散持股樣本組,第一大股東持股比例
此外,流通股與非流通股兩類股東在投資成本、股東權利、投資目標和信息占有方面均存在差異。因此,本文又將樣本組分為以下兩類:
Ⅳ-類:流通股主導樣本組,流通股持股比例≥50%
Ⅳ-類:非流通股主導樣本組,流通股持股比例
二、實證結果及分析
1.描述性統計與非參數檢驗
數據分析通過SPSS統計軟件進行。首先采用單樣本K-S檢驗方法考察各樣本組每股現金股利的正態性,在分類比較中再用Mann-Whitney U檢驗法檢驗兩個獨立樣本是否來自同一總體,根據計算結果比較不同股權結構下現金股利分配之間的共同性及差異性。
2.非參數檢驗結果分析
(1)從總體來看,與國外發達國家相比,我國現金股利支付水平偏低且較隨意。統計顯示,我國境內上市公司A股流通股的股息率只有1%左右,低于銀行一年期存款利率,遠遠低于境外成熟資本市場的平均水平。流通股股東幾乎不可能通過股利來收回投資,他們只能著眼于短期的買賣價差利潤。因此,我國的股票換手率極高,達到200%左右,而美國只有67%。管理層為迎合股市短期投機交易偏好,紛紛采取高轉增或送股的股利政策。
(2)分散持股狀態下的現金股利支付水平在三種股權結構中是最低的。分散持股狀態下的股利政策集中反映了管理者要求,當資本市場比較完善、存在控制權市場和經理人市場時,管理者會提高股利支付水平;相反,當外部市場不完善時,管理者會減少股利發放,保留利潤,增加可支配的自由現金流量并存在過度投資的傾向,我國的實際狀況與后一種情況相吻合。
(3)相對控股狀態下的每股紅利顯著低于絕對控股狀態。在我國,相對持股公司多產生于多個發起人情況下,且發起人資格不是基于公開競爭行為,而是由主要發起人掌握大部分組合決定權,選擇標準自然是能否和發起人結成利益共同體,所以這些股東之間更多的是一種非競爭的合作關系,正是大股東間的利益共性決定了股利發放水平的限制。另一方面,相對控股公司由于存在多個發起人,每一家投入上市公司的資產并不多,其本身還保留部分優質資產,所以面臨的經營壓力不是很大,對現金的需求欲望也不大,而且由這些股東聯合控制的上市公司的經營效益一般比較好,將資金留存可以獲得更好的未來收益。此外,大股東之間相互制衡可能帶來對管理者的直接監督不足,加之外部監督機制的缺失,從而引發內部人控制問題,這也是股利支付水平低下的一個原因。
(4)流通股主導公司的現金股利支付水平顯著低于非流通股主導公司。流通股股東依靠博取股票價差獲利,存在短期投機行為。
通過實證研究,我們可以得出以下結論:
①從總體上來看,我國現金股利支付水平偏低、穩定性較差。其中,分散持股狀態下的現金股利支付水平最低,絕對控股狀態下的現金股利水平相對較高;流通股主導公司的現金股利支付水平顯著低于非流通股主導公司;股權分置改革并不是公司盈利的保障,但公司在股權分置改革之后的每股現金股利均值高于股權分置改革之前;上市公司在未來一年內實施了再融資,則其現金股利支付水平顯著上升。
②雖然現金股利決定因素存在一定差異,但所有類型的公司都不同程度地將每股收益作為發放現金股利考慮的重點。這一事實也說明我國上市公司遵循的是不穩定的股利政策,管理者在進行股利分配時隨意性很大,股利支付水平隨著收益水平的變化而變化。
③在相對控股公司和流通股主導公司中,都存在現金股利與股票股利或轉增股本的替代關系,這實際上是目前我國不同主體實現利益均衡的雙贏策略;分散持股公司僅將資產變現能力、資產流動性等短期的現金約束作為發放股利考慮的主要因素,反映了外部股東監督機制的失靈;相對控股、絕對控股公司的股利發放水平受到公司盈利增長能力及成長性的制約,說明這些公司考慮了資金的機會成本,并以此作為現金股利決策的依據之一。
本文的研究結果可以更直觀地解釋股利分配中存在的問題,為證券監管部門采取合理措施規范我國上市公司分配行為提供參考,具有重要的現實意義,同時對投資者在選擇投資方面也起到了重要的指導作用。
[關鍵詞] 靜態CAPM 條件CAPM 隨機折現因子 核函數
一、引言
資本資產定價模型是金融學的基石,同時也是學術界研究最多,爭論最多的理論。在金融資產定價模型中,很多都是預測資產收益模型,如:資本套利模型、基于消費的均衡模型。但是,沒有一個模型能夠像Sharpe-Lintner的條件CAPM模型一樣受學術界的青睞。CAPM模型是建立在市場組合均值―方差有效的假定基礎之上,并且在這一假設下認為單個風險資產的收益與市場資產組合的風險收益是成比例,其中β為市場有價證券的系數,用來衡量市場有價證券收益對市場風險變動的敏感程度。這個簡單的CAPM模型就是眾所周知的無條件或者是靜態CAPM模型,在這個模型里,單個有價證券和市場資產組合的關系是不隨時間變化的,也既是β不隨時間和市場波動而變化。
在過去的幾十年里,學者們對CAPM模型進行了大量的實證檢驗,靜態CAPM模型的許多異像被發現。Fmam―French( 1992)提出靜態CAPM不支持實證研究的觀點,就像重磅炸彈一樣在理論界和實業界引起震動,很多人對CAPM模型的信心開始動搖,甚至有人認為CAPM已經死亡。但是,仍然有很多學者是支持CAPM,他們為此進行著不懈的努力,有部分學者將注意力放在了β穩定性方面,Levy建議分市場研究β,Fabozzi 和Francis分別對牛市和熊市的β穩定性作了檢驗。他們發現資產定價模型中的單個市場指數是不受牛市和熊市影響的。
另一方面,Keim和Stambaaugh,Breen,Glosten和Jagannathan 認為在CAPM框架中β不是靜態的,而是時變的。Chen,Ferson和Harvey也提出了β是隨商業周期而變化的。在Jagannathan 和 Wang的(1996)論文中拓展了條件CAPM模型,在該條件CAPM模型中有價證券的β是由投資者在t時刻可利用的信息集而決定的,并且隨著經濟情況的波動而變化。
條件CAPM的發展激發了學者們又把焦點放在了對條件模型的形成和檢測方面。盡管條件CAPM能夠對靜態CAPM的異像提出一定的解決方法,但其本身也產生了一些新的問題,其中一個問題就是對變動因素的選擇以及β與各個變動因素之間究竟是什么樣的關系缺少理論的支持。最初,有些學者以β與變動因素之間是線性的函數關系來進行實證檢驗。然而,這種檢驗方法的結果有時會得到比靜態CAPM模型更糟糕的結果。Ghysels認為條件CAPM定價錯誤的原因就在于人們認為β與動態風險之間的函數關系像靜態CAPM模型一樣是線性的函數關系導致的。
為了解決條件CAPM在實證中的問題,很多學者把眼光放在了無參數估計技術方面,采用非參技術可以避免采用β和變動因素原有的特定假設函數形式,從而提高檢驗的準確度。王振宇在他的文章中提出了一種新的靈活的非參數檢驗方法,該方法建立的基礎是對隱含于條件線性因子定價模型中的隨機折現因子的非參數限制。在檢驗中該方法脫離了對條件β,風險升水和隨機折現因子原有的函數形式。本文正是利用王振宇提出的該非參數檢驗方法利用中國滬市A股數據對條件CAPM模型進行實證檢驗,驗證中國股市是否存在公司規模和賬面市值比效應,條件CAPM模型在中國股市是否成立。
二、檢驗方法的理論基礎
條件資本定價模型形如:
,其中 (1)
Ri,t表示均衡狀態下證券i在t時刻的收益率變量,RM,t表示市場組合證券在t時刻的收益率變量,Rf為無風險收益率,It-1表是t-1時刻所有與風險資產價格相關的信息集。條件資本資產定價模型是將靜態的資本資產定價模型中的風險資產收益、市場組合收益率變量增加條件限制,假設他們的變化受前期信息集的影響,在這種定義下β系數也就不再是固定的,而是隨前期信息或其他變量信息的變動而變動。這樣,模型對預期收益的解釋程度便會隨之加強。
如前所述,王振宇的非參數檢驗方法是依賴于對隱含于條件資本資產定價模型中的隨機折現因子框架的限制之上,隨機折現因子框架非常通用的框架。其對任何現代資本資產定價模型都成立的基底方程為:
E(mt+1Ri,t+1),(2)
其中Et表示條件收益,mt+1表示隨機折現因子,Ri,t+1表示資產i的收益。
方程(2)也等價于下式:
Et(mt+1ri,t+1)=0,i=1,…N,(3)
n表示資產的個數,ri,t+1表示資產i的超額收益。
對于方程(1)
因為
因此有
等式兩邊消去公因子:得方程
(4)
為了實證目的,令xt為條件變量集,且,
則(5)
這里超額收益、條件變量假定為嚴格靜態的。
定義,,
在(5)式假設下,條件資本資產定價模型的條件定價誤差為:
,(6)
這里mt+1=1-b(xt)rp,t+1,與(3)Et(mt+1ri,t+1)=0,i=1,…N表示意思相同。本文采用與Wang相同的Nadaraya-Watson核估計方法來估計非參數的隨機折現因子。
核密度估計量為:(7)
其中K(?)為核函數,h為窗寬。
則Nadaraya-Watson核回歸函數為:
(8)
(9)
對應的
則(10)
參考文獻:
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關鍵詞：企業生命周期；現金股利；股利政策
中圖分類號：F276.44
文獻標識碼：A
文章編號：1003―7217(2009)05―0067―07
一、引言
上市公司為什么支付股利?傳統的稅收理論、信號模型、假說以及近年提出的股利迎合理論等股利理論，實際上都沒能完全解釋清楚著名的“股利之謎”。2006年，DeAngelo，DeAngelo和Stulz提出了股利生命周期理論，試圖全面解釋公司是否支付股利及支付多少的問題，實證檢驗后認為，成熟的、盈利能力好的公司傾向于支付股利。該理論將企業本身特性、外部經營環境及股東的預期相結合研究公司的股利支付行為，更為合理地解釋了上市公司的股利政策。
我國企業制度和市場環境較特殊，上市公司的股利政策似乎更難解釋。目前國內有關上市公司股利政策的研究結果顯示，國外解釋股利政策的主流理論一股利信號傳遞模型和成本理論都無法很好地解釋中國上市公司的股利政策。針對現有主流理論存在的缺陷，從生命周期的視角來研究公司在生命周期演進過程中股利政策的差別，不僅對中國上市公司現金股利政策的理論研究是一個有益的補充，而且有助于投資者和監管層更好地分析和把握公司的股利政策，促進我國證券市場健康發展，引導上市公司根據企業所處生命周期階段合理制定股利政策。因此，本文以2000-2006年我國上市公司為研究樣本，通過研究處于不同生命周期階段公司的股利政策，來檢驗公司的股利政策與生命周期之間的關系，驗證不同生命周期階段是否真的會影響公司股利政策的制定。
二、文獻回顧
作為對企業的一種仿生研究，企業生命周期理論一直是企業研究的熱點問題之一，迄今為止，已有20多種不同的生命周期理論模型。早期的研究重點放在對企業生命周期進程的劃分和不同生命周期的公司特征描述上，如企業經營策略的制定、組織結構特征、領導者風格、企業經營策略與經營績效之關聯性等。
隨著生命周期理論的發展，學者們逐漸將生命周期理論運用到財務領域的實證研究中。目前，生命周期理論較多地運用在財務與非財務信息的信息含量、公司的籌資偏好等方面。由于生命周期影響因素較多，較難合理地劃分各個階段，在基于生命周期理論的股利政策研究上，國內外的文獻較少，目前還沒有模型將生命周期和股利政策的變化聯系起來。但學者們從以下兩個角度展開了研究：
首先，是在傳統主流理論無法解釋“股利之謎”和“不斷消失的股利”現象時，通過研究有支付意向公司的特征，間接證明了企業生命周期與股利政策的關系。如Fama和French(2001)研究發現，高盈利能力、低成長率的公司更傾向于支付股利，而低盈利能力、高成長性的公司傾向于留存利潤。盡管他們沒有用生命周期理論來解釋公司的股利政策，但支付股利公司的特征與成熟階段的公司類似，而不支付股利公司的特征也與處于發展階段的公司相符。Grullon等(2002)研究股利變動的信息內涵發現，股利變動并不能用傳統的信號模型和理論來解釋，股利增加和其它現金支付體現了公司從成長階段走向成熟的整個過程。
其次，是明確提出股利生命周期理論并進行直接檢驗。如DeAngelo等(2006)首次提出股利生命周期理論，認為成立不久的公司有大量的投資機會而自身資源較少，一般傾向于將收益留存用于投資。而成熟的公司由于盈利能力更高、投資機會更少，一般都傾向于支付股利。他們用保留盈余占投入資本的比率(RE／TE或RE／TA)作為衡量公司所處生命周期的變量，實證結果證實低RE／TE(或RE／TA)的公司處在資本輸入階段，而高RE／TE(或RE／TA)的公司由于有較多的累積利潤而能通過自我內部融資，因此，更傾向于支付股利。Dens和Osobov(2007)進一步通過比較美國、英國、德國、法國、加拿大和日本六國上市公司1994―2002年的股利政策發現，規模越大、盈利能力越強、留存收益占權益的比重越高的公司，越可能支付股利。對于Fama和French(2001)提出的“消失的現金股利之謎”，他們分析認為，股利支付的減少可能是由于新上市公司支付股利的減少，但總的股利支付并沒有減少，而是集中在那些規模更大，盈利更強的公司中。此外，除美國外，并沒有發現其他國家支付股利和不支付股利公司之間相對價格與股利支付意向之間存在顯著的正相關關系，即沒有找到支持股利迎合論的證據。他們的研究結果表明，信號模型、追隨者效應和股利迎合論都不能很好地解釋這些國家的股利政策，而以成本為基礎的生命周期理論則能很好地解釋了這一現象。
綜上所述，生命周期理論是從企業的整個發展階段來研究公司的股利政策，將投資政策和股利政策相結合，與傳統的股利無關論、信號模型和理論都不相同，既考慮了在信息不對稱條件下前期融資成本的減少，又考慮了成熟期成本的降低，支持動態的股利政策。
三、理論分析與研究假設
我國學者對現金股利的研究主要集中在股利的市場反應和影響因素上，還沒有學者從企業生命周期的角度來探討中國上市公司現金股利支付政策的原因和結果。本文依據Black(1998)的方法，將企業生命周期劃分為成長期、成熟期及衰退期三大階段，研究不同生命周期階段的現金股利支付政策的差異，特提出以下假設。
1、股利發放意向檢驗。當企業處于成長、成熟、衰退的不同階段時，所面臨的外部環境和內部財務狀況都不同，因此，企業應該考慮不同階段的特點來制定合理的經營及財務政策。如處于成長期的企業，銷售增長迅速，為了搶占市場，企業的策略重點是提高市場占有率等。盡管高的銷售增長率帶來大量的現金流入，但該階段高額的資本支出和營銷費用使得企業的現金余額并不一定多，另外，成長階段企業的經營風險較大，從外部較難籌集到資金。因此，處于成長期的企業為了未來的發展，傾向于不支付現金股利，而將節約下來的現金用來滿足投資和經營支出需要。而處于成熟階段時，企業生產經營較為穩定，銷售增長減緩，投資支出減少，獲利能力很強且保持穩定，會有較為寬裕的營運資金，在缺少投資機會的情況下，企業傾向于通過支付現金股利來減少成本和回報投資者。
當企業進入衰退期時，隨著市場份額和銷售額的萎縮，收入和利潤急劇下降，企業財務狀況惡化。
盡管按照理性的做法，在企業成長性不足的情況下，應該向投資者返還資金，支付現金股利。但管理者為了維持控制權帶來的相關利益，更可能會采取多元化經營或調整現有業務來實現蛻變，使企業重新走上成長階段。特別是在中國公司治理結構不完善、中小股東的權益缺乏有效保護的情況下，管理者或大股東更有可能為了自身利益損害中小股東的利益，所以在內部財務狀況惡化、資金短缺、外部籌資困難的衰退期，中國上市公司傾向于不支付現金股利。
從以上企業不同階段的特點和財務狀況分析可以看出，企業在各階段的支付意向是不同的，在生命周期的三個階段演變過程中呈現倒U型的特點，所以，本文提出如下假設：
假設1企業處于成長期時不偏好發放現金股利，當企業逐漸進入成熟期時，其現金股利發放意向會逐步提高。從成長到成熟階段，企業的現金股利支付意向與生命周期正相關。
假設2企業處于衰退期時不偏好發放現金股利，從成熟到衰退階段，企業的現金股利支付意向與生命周期負相關。
2、股利支付率檢驗。Lintner(1956)認為，公司的盈余會影響公司的股利政策。也指出獲利能力對公司的股利政策而言是很重要的因素，獲利良好的公司，可以發放更多的股利給股東，即獲利能力與股利正相關。按照企業生命周期理論，處在成熟期階段的公司，不但盈利能力較強，而且盈余一般也是最多的。由于此階段公司的投資機會較少，理性上應該通過支付股利回報投資者。因此，成熟期的股利支付率和股利支付水平都應該大于成長期和衰退期。
此外，Fama和French(2001)及DeAngelo等(2006)的研究發現，由于成長期有較多的投資機會，資本支出較高，公司傾向于不支付股利，將資金留存來滿足投資支出。而當公司過渡到成熟期，投資機會少，資本支出低，公司有較多的盈余，更傾向于支付股利，即股利主要由處在成熟期階段的公司支付。綜上，本文提出如下假設：
假設3成熟期企業現金股利支付率大于成長期企業現金股利支付率。
假設4成熟期企業現金股利支付率大于衰退期企業現金股利支付率。
四、研究設計
(一)樣本數據選擇
選取2000～2006年在滬深交易所上市的非金融行業A股上市公司為樣本，從中剔除數據不完整的公司、ST和PT公司、凈資產為負數的公司、虧損當年發放現金股利的公司。同時，為了避免不同股利支付形式之間的干擾，本文剔除了其它股利支付形式的樣本，僅將純派現和什么都不支付的公司作為研究樣本，最終獲得885個樣本。有關數據來自Wind資訊數據庫以及CCER中國證券市場數據庫。
(二)生命周期變量的構建
本文結合Anthony和Ramesh(1992)，Dickinson(2007)的方法，使用主營業務收入增長率、資本支出率及經營活動現金凈流量／總資產三個指標，來決定樣本公司所歸屬的各個生命周期階段。生命周期判斷因子在各階段應有的特征如表1所示。
首先，在每一研究年度，依次按照主營業務收入增長率、資本支出率、經營活動現金凈流量除以總資產三個判斷指標從大到小對樣本進行排序，并依據表1將當年的所有公司劃分為三組，分別為單變量下成長期、成熟期和衰退期公司樣本組。本文分年運用此程序，并允許樣本公司的生命周期階段可以有暫時性的變動。
其次，依據各公司年被分配所屬組別賦值，成長期賦值0，成熟期賦值1，衰退期賦值2。在賦值后，將上述三個變量的分值分別為0、0、0的樣本歸類為成長期，將分值分別為1、1、1的樣本歸類為成熟期，將分值為2、2、2的樣本歸類為衰退期。生命周期變量的值為三個變量分值之和，因此，成長期、成熟期和衰退期三階段中，生命周期變量的值分別為0、3和6。
最后，將處在成長期階段的各年數據匯總，作為成長期的總樣本。同樣，將成熟期和衰退期階段的各年數據匯總，得到成熟期和衰退期階段的總樣本。
(三)研究變量的設定
1、因變量。因變量分別取現金股利支付意向(Pit)和現金股利支付率(PR)。現金股利支付意向為被解釋二元離散變量，1表示i公司在t年度發放了現金股利，0則表示沒有發放現金股利；現金股利支付率其值為每股現金股利與每股收益的比率。
2、解釋變量。企業生命周期變量(Life)：其值為企業所處的生命周期階段，即三個生命周期判斷因子的值之和。當公司處在成長期時取值為0，處在成熟期和衰退期分別為3和6。
3、控制變量。(1)資產規模(A)，即公司的資產總額。當公司規模越大時，越有可能支付股利。為了控制資產絕對值波動的影響，以下對其取對數。(2)總資產報酬率(ROA)。當公司的盈利能力越大時，越有可能支付股利，股利支付率和每股現金股利也越高。(3)資產負債率(Debt)。公司負債比率越大，越不可能支付股利，股利支付率和每股現金股利也越低。(4)市值面值比(M／B)。國外實證研究表明，上市公司分紅與企業成長性關聯較大。處于高速成長期的公司，為了滿足投資對資金的需求，通常更希望將利潤留存，因而較少實施現金分紅。從成本而言，若當前投資機會不足，發放現金股利還有利于限制管理層挪用閑置的資金。本文參考Fama和French(2001)的方法，采用M／B作為成長性控制變量。(5)第一大股東持股比率(N01)。針對我國股市特殊的制度背景，學者研究表明，上市公司分派現金股利是出于“利益輸送”，股權集中度越高的公司，越傾向于派現。本文采用第一大股東的持股比例作為股權集中度的控制變量。
(四)模型構造
為了檢驗假設1和假設2，構建如下Logit模型：
Ln(P/(1-P))=β0+β1Life+β2Ln(A)+β3ROA+β4M／B+β5Np1+ε (1)
為了檢驗假設3和假設4，構建如下模型：
PR=β0+β1Life+β2Ln(A)+β3ROA+β4Debt+β5M／B+β6No1+ε (2)
其中：解釋變量為生命周期(Life)，控制變量為總資產的自然對數(Ln(A))、盈利能力(ROA)、資產負債率(Debt)、成長機會(M／B)、第一大股東持股比率(No1)。
四、實證結果與分析
(一)樣本描述性統計
1、生命周期階段劃分變量描述性統計。為了解本文的生命周期劃分方法是否合理地劃分了企業所處的各個階段，及企業在各個階段中生命周期劃分變量的差別，本文對生命周期劃分變量進行了描述
性統計分析。
從表2可看出，在成長期到衰退期的整個過程中，劃分生命周期的主營業務收入增長率平均值逐漸減少，同時資本支出率的平均值也是逐漸減少的，且成長期和成熟期主營業務收入增長率和資本支出率都大大高于衰退期的增長率，衰退期的主營業務收入增長率和經營活動現金凈流量除以總資產這兩個指標均出現負值。而對于經營活動現金凈流量／總資產來說，成熟期的平均值最大，成長期次之，衰退期的最小。說明這三個變量能較好地劃分企業所處的生命周期階段。
2、各階段股利支付率和股利支付水平描述性統計分析。統計表明，成長期股利支付率、每股股利的平均值分別是30.62％和0.07，成熟期股利支付率、每股股利的平均值分別是40.08％和0.11，衰退期股利支付率、每股股利的平均值分別是10.53％和0.01。由此可見，不管是股利支付率還是每股現金股利，成熟期的平均值都大于成長期和衰退期，即處在成熟期階段的公司傾向于支付股利。
(二)單變量分析――t檢驗和非參數檢驗
1、生命周期劃分變量t檢驗和非參數檢驗結果和分析。采用獨立樣本t檢驗和Mann-Whitney U無母數方法來檢驗各階段的樣本的生命周期劃分變量，檢驗結果見表3。
從生命周期劃分變量的參數檢驗和非參數檢驗可以看出，處在三個生命周期階段的樣本，其生命周期劃分變量的大小與表1的結論一致，且都在1％的水平下顯著。即資本支出與主營增長率均為成長期顯著大于成熟期，成熟期顯著大于衰退期；而經營活動現金凈流量／總資產為成熟期顯著大于成長期和衰退期，成長期顯著大于衰退期。因此，進一步表明這三個變量較好地劃分了企業所處的生命周期階段。
2、股利支付率t檢驗和非參數檢驗結果和分析。采用獨立樣本t檢驗和Matin-Whitney U無母數方法來檢驗股利支付率假說，檢驗結果見表4。
從現金股利支付率的參數檢驗和非參數檢驗可以看出，成熟期的現金股利支付率顯著大于成長期和衰退期的現金股利支付率。假設3和假設4得到了驗證。
(三)多元回歸結果和分析
由于證監會在2001年起將上市公司的分紅狀況作為考察其是否具有再融資資格的條件之一，且2005年我國開始了股權分置改革，為了減少這些噪音，本文分別對2000―2006年和2001―2004年區間的樣本，從股利支付意向、股利支付率兩方面進行了檢驗。
1、現金股利支付意向回歸結果和分析。運用Logistic回歸方法檢驗企業的現金股利支付意向是否會隨著企業生命周期階段的變化而調整。
首先，2000―2006年的樣本回歸分析結果表明，對于成長期和成熟期兩階段來說，現金股利支付意向與生命周期變量之間呈正相關，但不顯著，假設1沒有被支持。而對于成熟期和衰退期兩階段來說，不管是否加入控制變量，現金股利支付意向都與生命周期變量顯著負相關。因此，假設2獲得支持，成熟期的股利支付意向大于衰退期。
對于成長期到成熟期現金股利支付意向與生命周期變量之間正相關關系沒有得到支持的原因，本文認為主要是我國監管政策所致。我國上市公司不分紅現象十分突出，為了規范上市公司的股利政策，證監會從2001年起將上市公司的分紅狀況作為考察其是否具有再融資資格的條件之一，迫使很多上市公司為了獲得再融資資格，實現后續融資而普遍采取了針對該政策的策略性分配行為，導致了股利發放公司的數目和比重兩個指標大幅度上升。本文認為，由于證監會的這一政策，可能導致了生命周期變量與現金股利支付意向之間非顯著的正相關關系。因為，處于成長期的公司主營業務收入增長率和資本支出率都很高，雖然該階段高的主營業務增長率給企業帶來了大量的現金流入，但同時需要企業大量的投資支出作為支撐，大量的資本支出可能使得公司收入并不能彌補支出，為了進一步發展和提高市場占有率，企業希望能通過發放股票股利或配股來獲得所需的投資支出資金。而在現有政策下，就必須保持現金股利支付以獲得后續再融資的資格，從而導致了成長期和成熟期階段現金股利支付意向與生命周期變量之間非顯著的正相關關系。
其次，2001～2004年的樣本回歸實證結果同樣表明，在現金股利支付意向方面，成熟期和成長期并不存在顯著差異，而成熟期的股利支付意向顯著大于衰退期。
2、現金股利支付率多元回歸結果和分析
首先，從2000―2006年的樣本回歸結果可看出，在成長期到成熟期，當未加入控制變量時，生命周期變量與現金股利支付率顯著正相關，說明成熟期的現金股利支付率大于成長期的現金股利支付率，公司會根據企業所處的生命周期來調整公司的股利政策。但加入控制變量后，生命周期變量變得不顯著，這可能是由于上述監管政策所致。假設3部分獲得支持。而在成熟期到衰退期的回歸中，不管是否加入控制變量，生命周期變量都與現金股利支付率顯著負相關，說明成熟期的現金股利支付率大于衰退期的現金股利支付率，假設4獲得支持。
其次，從2001～2004年的樣本回歸結果可看出，成熟期的現金股利支付率顯著大于成長期和衰退期。由于加入控制變量后生命周期變量在1％的水平下顯著，說明政策會影響公司的股利政策。
3、穩健性檢驗。用每股現金股利衡量股利支付率，結果表明，現金股利傾向于由成熟的、盈利能力好的公司支付，成熟期的每股現金股利顯著大于成長期和衰退期。因篇幅所限，具體數據不予報告。
六、結論
本文首次運用生命周期理論，著重從股利支付意向、股利支付率兩方面實證檢驗了生命周期理論和現金股利的關系，對我國上市公司的現金股利政策派發進行了新的理論闡述和解釋。研究結果發現：
1、我國上市公司在考慮是否支付股利時，將企業所處的生命周期階段作為考慮因素之一。成熟期的股利支付意向顯著大于衰退期，但成長期到成熟期的股利支付意向并沒有顯著增加。本文認為，這主要是監管政策所致，為了獲得配股和增發的資格，使得上市公司在成長期派發現金股利，導致了從成長期到成熟期股利支付意向的增加并不顯著。
關鍵詞：盈余操縱 非經常性損益 凈資產收益率
一、文獻綜述
蔣義宏、魏剛(2001)曾對我國上市公司的盈余管理動機進行過概括，包括“扭虧為盈假設”，并已得到實證證據的支持。胡瑋瑛等(2003)以我國2000年至2001年2006家微利公司為研究樣本，從具體會計科目和會計指標出發進行了研究。發現上市公司在總體上有通過應計項目把利潤調高的現象，但利用主營業務收入調節利潤的跡象并不顯著；營業外收支項目是其進行盈余管理的主要手段，明顯存在通過少提壞賬準備等資產減值準備進行盈余管理的現象。周曉蘇(2004)以2000年52家微利上市公司組成微利樣本組，篩選出存貨周轉率、凈資產收益率等10項比率，利用數據挖掘手段對財務比率之間的關聯規則進行了測試。通過對照控制樣本的數據，得到了微利公司存在著盈余管理的結論，并指出微利公司更多地采用非應計利潤手段來增加利潤。干勝道、鐘朝洪等(2006)通過選取滬深兩市A股2004年微利區間的98家公司為樣本，運用頻率檢測法證實微利公司普遍存在盈余管理的現象，主要靠投資類事項、資產處置收益及收取資金占用費等關聯交易和地方政府支持，調增非經常性損益。Haw、Qi、Wu和Zhang(1998)發現。上市公司利用涉及“線下項目”(我國的利潤表以投資收益、補貼收入、營業外收支等項目列示)的交易來達到監管部門對收益指標的要求。陳曉、李靜(2001)的研究表明，地方政府通過財政支持(稅率優惠、稅收返還、財政補貼)積極參與了上市公司的業績提升行動。蔣義宏、王麗琨(2003)以1999年至2001年三年數據為樣本，通過統計分析后認為：以控制非經常項目交易時點為手段，在首次虧損年度確認巨額非經常性損失，在扭轉虧損年度確認巨額非經常性收益，是虧損上市公司回避“連續3年虧損要暫停或終止上市”退市機制的主要手段。筆者認為，上市公司盈余管理手段可分為兩類：一是公司運用會計手段獨立實施；二是借助外力、采用交易手段實施。但后者的運作空間更大，如借助關聯方交易和借助地方政府力量是通常運用的兩種；同時各種手段所影響的會計項目有經常性項目，也可以是非經常性項目，但后者的操作空間更大、更簡單、更安全保險。
二、研究假設、設計與樣本選取
(一)研究假設判斷微利上市公司是否存在盈余管理。可采用Burgstahler和Dichev(1997)提出的頻率分布法。不存在盈余管理時，ROE分布在統計意義上應是光滑的，符合正態分布；而當在某一閾值處存在盈余管理時，圖中閾值點的左(右)相鄰間隔內的觀察頻數會出現異常低(高)值，從而造成不光滑甚至不連續。由此建立以下假設：
H1：在ROE頻數分布圖中。微虧公司的的頻數異常的低.而微利公司和凈資產收益率達到6％以上的公司的頻數則異常的高
筆者認為，非經常性損益是上市公司操縱利潤的重要手段，如果上市公司業績可能出現虧損而導致與投資者期望相悖，公司的股票價格將會下跌；如果當公司管理層的報酬與經營業績掛鉤時，公司出現業績滑坡則會影響經理人的收入，甚至危及其職位，同時許多公司簽訂的許多契約也也可能與公司的盈利指標鄉掛鉤，如貸款合同等；此外，如果公司連續兩年虧損將面臨加星警示，三年虧損還將面臨暫停上市、終止股票上市等棘手的問題。因此，當公司的財務狀況惡化公司瀕臨虧損時，公司管理層經通常會進行盈余管理，通過多計收益少計損失的等法推遲賬面虧損的出現。但通過調節主營業務增加利潤的手段畢竟有限，非經常性收益或損失項目便成為管理層操縱利潤的重要手段。由此，建立假設：
H2：非經常性損益是微利公司調高利潤的重要手段
當公司通過會計調節扭虧無望時，為了使公司能夠在未來年度順利輕松的扭虧為盈，避免受到暫停上市等處罰，公司便會在虧損年度盡可能多計損失，通過一次虧個夠的惡劣手法拋開原來公司的包袱，為下期盈利凈身。由于非經常性損益確認的主觀性較大，必將成為各公司調低利潤的重要手段。因此，建立假設：
H3：非經常性損益是虧損公司調低利潤的重要手段
(二)研究設計本文通過采用頻率分布法，設計指標進行分析。
(1)假設1的檢驗方法。采用Burgstahler和Diehev(1997)提出的頻率分布法，選取2006年滬深兩證券交易所所上市公司，對其凈資產收益率作頻率分布圖，看其是否出現不光滑或者突然斷裂等情況，從而作比較并得出結論。
(2)檢驗指標。為了檢驗假設1、假設2，設計了如下指標：非經常性損益與利潤構成絕對值之比，UNER=|非經常性損益|+|經常性損益|/分經常性損益
上式中使用經常性損益的絕對值與非經常性損益的絕對值之和作為分母可以使得UNER介于-1到1之間，從經濟學角度講，分母的數值代表的是經常性損益和非經常性損益的數量之和而不考慮其方向(正負)，同時也可以將其理解為對非經常性損益的均分因子，利用其對非經常性損益進行平均后有利于在不同規模公司間進行比較。如果假設2成立，微利公司的UNER將顯著高于控制樣本；如果假設3成立，虧損公司的UNER將顯著低于控制樣本。將各年ROE
(三)樣本選取選取2004年至2006年的滬深A股上市公司數據作為研究樣本。在選取樣本的過程中，遵循以下原則：剔除金融保險類上市公司；剔除了財務和股票價格數據不全的上市公司及凈資產小于0的上市公司；不包括4月30日之后公布年報的公司。最終獲得3997個公司的年度觀察值，其中2004年131l家，2005年1289家，2006年1398家。各年樣本公司的具體分布如(表1)所示。從(表1)中可以看到：隨著相關會計準則及其它相應制度的完善，披露非經常性損益公司的比率在提高，同時也說明了非經常性損益對上市公司收益的影響力也在逐年提高，管理層及財務人員開始重視這部分內容。數據還表明，各年非經常性損益大于0的公司數均大于非經常性損益小于0的公司。
三、實證檢驗分析
(一)假設1的檢驗結果分析本檢驗以滬深兩市A股2006年度凈資產收益率落在[0，1％]區間的78家公司為樣本。定義“微利”主要是因為ROE是我國上市公司監管的重要指標，包括風險警示、暫停、終止上市及配股資格等方面；孫錚、王躍堂(1999)發現，上市公司ROE在[0，1％]和配股線兩個區間突出表現出不符合正態分布的特征；從成本效用角度來看，微利上市公司盈余管理目的是實現報表盈利，ROE大于O即可，而超過了1％后顯然既困難又增大了披露風險，可能性不大。這些企業無論從哪方面來講都有盈余管理的強烈動機與愿望。且從樣本中可以看出：在2004年至2006年度曾出現過虧損的有23家，在2006年實現扭虧為盈而避免受到從2006年開始實行的上市公司退市風險警示制度而“加星”的處罰的企業有18家，前兩年連續虧損的公司今年微利而摘牌的有3家。另外，這些企業的2006度審計報告中有7家被出具了非標意見，占當年所有上市公司別出具非標意見總數的11.11％。(圖1)是2006年滬深兩市全部A股上市公司的ROE分布頻率圖(剔除了個別極端值)。很明顯地看出兩圖存在巨大的差異，說明我國資本市場確實存在非隨機因素影響著ROE的分布，可能是由公司管理當局的盈余管理造成的。(圖1)中ROE的范圍從-34％到+34％，組距是1％，橫坐標顯示的是ROE區間，縱坐標為觀測值的頻數。圖形整體上呈多峰狀圖形，ROE分布有4個明顯的異常區間：微利區域(0～1％)、3％～4％、6～7％與8～9％區域。除了這四個區間外，頻數分布圖是相對平滑的。如果考慮到分布的其余部分的平精性，略低于0、3％、6％、8％區間的頻數異常地低，區間[-1％，0]、[2％，3％]、[5％，6％]與[7％，8％]的頻數分別為4、85、64與35；而略高于0、3％、6％與8％區間的頻數異常地高，區間[0，l％]、[3％，4％]、[6％，7％]與[8，9％％]的頻數分別為78、100、79與81。因此，本文假設1得到了驗證，即我國現行資本市場存在盈余管理行為。同時我們注意到在臨界點0％處出現最明顯異常現象，說明微利上市公存在較嚴重的盈余管理。閥值右側的微利區間有顯著峰值，而左側微虧區間內的上市公司數目卻異常的少。這很可能是真實的微虧公司為避免落入虧損區間而調高盈余，成為虛假微利公司，在圖中往右移動；也可能是微虧公司為了“兩年不虧”，故意調低盈余，依靠“一次虧過夠”的手法為次年調高盈余做準備，因而微虧變成了巨虧，在圖中往左移動。從(圖1)可以清晰地看出在[6％，7％]區間出現峰值，在6％閥值左側數量較少，而右側數目急劇上升。這與2001年起實行的上市公司只有連續三年加權平均凈資產收益率達到6％才有配股權的規定有關，是我國上市公司的典型“保配現象”。但這一現象沒有有像微利區間那么顯著，這可能是由于這兩年我國經濟形勢較好，大部分公司盈利都不錯，且6％的保配最低要求并不像原來10％這么高，另一方面也因為要連續3年虧損才可能被摘牌處理，因此上市公司回旋的時間與空間較大，其間過度盈余管理行為不是非常必要。
(二)假設2的檢驗結果分析(表2)中的panel A是對假設B所做的結果，從結果中可以看出：微利公司組合UNER各年的均值分別為0.2033、0.2178和0.2578，控制樣本各年的均值分別為0.1101、0.1188和O.1480。從數字上就能明顯的看出研究樣本即微利公司組合UNER的平均值大于控制樣本的UNER均值。通過獨立樣本的雙尾t檢驗結果也顯示微利公司的UNER均值要顯著高于控制樣本(在1％的水平上)；同時各年微利公司的UNER中位數也顯著大于各年的控制樣本。以上均支持微利公司通過調高非經常性損益避免虧損的結論。另外，除了參數檢驗，從Kolmomv--Smimov(K-S)非參數檢驗的結果看假設2也得到了有力的支持，各年的z值分別為3.029、3.751和3.386，并且均在1％的水平上顯著，從而說明各年的虧損公司與控制樣本的分布存在明顯的差異。從3年的混合樣本的參數和非參數檢驗來看，假設2也同樣高顯著性地通過了驗證。所以假設2通過了檢驗。
(三)假設3的檢驗結果分析 (表3)中的pamel B是對假設3所做的結果，從結果中可以看出：虧損公司組合UNER各年的均值分別為-0.2471、-0.2239和-0.1220，，控制樣本各年的均值分別為0.1101、0.1188和0.1480。從數字上就能明顯的看出研究樣本即虧損公司組合UNER的平均值遠小于控制樣本的UNER均值。通過獨立樣本的雙尾t檢驗結果也顯示虧損公司的UNER均值要顯著小于控制樣本(均在1％的水平上)；同時各年虧損公司的UNER中位數也顯著小于各年的控制樣本。實證結論支持虧損公司通過調低非經常性損益進行盈余管理，通過洗大澡等手法為公司未來年度輕松實現盈利作準備的結論。另外，除了參數檢驗，從Kolmogomv--Smirtlov(K--S)非參數檢驗的結果看：假設3也得到了有力的支持，各年的z值分別為6.444、6.439和4.257，并且均在1％的水平上顯著，說明各年的虧損公司與控制樣本的分布存在明顯的差異。從3年的混合樣本的參數和非參數檢驗來看，假設3也同樣高顯著性地通過了驗證。所以假設3通過了檢驗。
四、結論與建議
人類對客觀事物的認識是多種多樣的，這些認識可以是企業生產的規模，可以是企業生產機器的穩定性，可以是一個地區的教學質量，可以是市場經濟的規律，也可以是一個時期的經濟形勢或環境等等。撇開這些形形的形式內容，人們對客觀事物的認識從目的來看可分為表面認識和本質認識兩種。本文將這種從形式內容中抽象出來的對客觀事物的認識稱之為統計分析內容。表面認識就是對客觀事物表面特征的認識；本質認識是從客觀事物表面特征出發，最終得到超越客觀事物表面特征的本質特征的認識。同樣，與統計分析內容相對應的統計分析（方法）就可分為表面分析和本質分析兩種。在統計分析方法的使用上，形式內容的認識與統計分析方法的關聯不大，反而是在統計分析內容認識（對客觀事物表面認識和本質認識）上，分析方法的使用差別較大，因此本文主要從統計分析方法的角度對統計分析內容加以細分。在SPSS中，橫向叫個案，所有個案組成樣本；縱向叫變量，一個變量代表客觀事物的某方面特征。表面認識在SPSS中主要對應于樣本認識，目的是認識樣本所代表的具體事物的特征（當然樣本的特征離不開變量，但目的不在變量）。本質認識則以樣本數據為基礎，總結出同類事物的普遍特征，這些特征就是變量自身的特征（它從樣本出發，但又超越樣本），因此本質認識可以認為就是對變量的認識。統計分析內容的劃分與人們對客觀事物的認識規律也密不可分。人類對客觀事物的認識都是由淺入深、由外及里的。這種由淺入深、由外及里的認識過程正好體現了表面認識和本質認識兩個過程。統計分析的兩種內容既是人們對客觀事物認識的兩個方面，也是人們對客觀事物認識的兩個過程，但它們可以是相互獨立的。因為人類出于認識目的的需要可以只認識客觀事物的表面，也可以只認識客觀事物的規律。
（一）表面認識
表面認識是一種以認識具體客觀事物表面特征為目的的認識。對具體客觀事物表面特征的認識，從定量和定性兩個角度出發，還可以分為事物描述認識和事物評價認識兩種。
1.事物描述認識。事物描述認識是指只對具體客觀事物作純粹的描述，而不加任何主觀意見的認識，如集中趨勢描述。從認識內容的復雜性來看，事物描述認識又可分為簡單描述認識和綜合描述認識。簡單描述認識是對具體客觀事物的一種現象（變量）特征的認識，如認識一群企業的規模。綜合描述認識則是結合具體客觀事物的很多現象（變量）對具體客觀事物的特征加以認識，如認識事物在兩個定類變量中交互分布等。綜合描述不是簡單描述的組合，而是簡單描述的提升。
2.事物評價認識。事物評價認識是指對具體客觀事物的某種特征給出人為意見或判斷的認識。評價分析通常給出定性結果，如判斷兩種產品某種性能的差異是否存在。按評價內容來分，評價分析主要包括事物成績評價分析和事物間差異評價分析兩種。事物成績評價按評價所依賴的現象多寡還可分為簡單評價和綜合評價。簡單評價是對事物的一方面特征給出評價意見，如根據銷售數據對企業的銷售成績作出評價。綜合評價是對事物的多方面特征給出綜合的評價意見，如根據利潤率、流動資金周轉率、凈資產收益率等特征對企業的經濟效益作出評價。
（二）本質認識本質認識是一種以認識普遍客觀事物本質為目的的認識。本質認識仍以特定樣本事物的數據為依據，但認識的結果已經遠遠超出樣本事物的范圍。撇開具體事物后，人類對事物本質的認識，則主要體現為對普遍事物的現象（變量）自身規律的認識和對普遍事物的現象（變量）間關系規律的認識。這兩種認識還可以給他們一個更簡單的名字，就是單現象本質認識和多現象關系認識，這也可以看作是本質認識按現象復雜性的劃分。
1.單現象本質認識。單現象本質認識是對單變量自身規律的認識。單現象本質認識按現象與時間的關系，又分為現象自身分布規律認識（靜態）和現象自身變化規律認識（動態）兩種。
（1）現象自身分布規律認識，是指認識現象自身的分布特征，屬靜態認識，如認識成績是否成正態分布，搖號時每個號碼的出現是否呈均勻分布等。
（2）現象自身變化規律認識，是認識現象在時間上的變化規律，屬動態認識，如長期趨勢認識、季節變動規律認識等。
2.多現象關系認識。多現象關系認識是對變量間關系的存在與否、關系的程度大小及方向等內容的認識。多現象關系認識，按變量間關系是否平等又分為對等關系認識和影響關系認識兩種。
（1）對等關系認識，是對兩群對等變量間關系的認識。對等關系認識中，變量相互影響，沒有自變量與因變量之分，如相關認識。兩群變量之間的對等關系可以是，一對一的關系（如簡單相關認識、偏相關認識），也可以是一對多的關系（如復相關認識），還可以是多對多的關系（如變量聚類認識）。兩群變量的關系可以是線性的、曲線的，或者沒有關系。
（2）影響關系認識，是對一群變量如何影響另一群變量的認識。影響關系認識中，兩群變量間的關系是不平等的，存在自變量和因變量之分，如回歸關系認識。影響關系認識中的因變量通常是一個，但自變量卻可以是一個或多個。因此影響認識又可以分為一對一影響和多對一影響。
二、SPSS分析方法按統計分析內容的歸納
與統計分析內容相對應的SPSS分析方法首先分為表面分析和本質分析兩種。
（一）表面分析表面分析是以認識客觀事物表面特征為目的的一種分析方法，與表面認識相對應。表面分析，從認識的性質出法，具體又分為事物描述分析和事物評價分析兩種。
1.事物描述分析，是對客觀事物的表面特征進行認識的一種分析。按認識時涉及的變量數多少，可分為單現象描述分析和多現象描述分析兩種。
（1）單現象描述分析（簡單描述分析），是對客觀事物單方面特征進行描述的分析。對客觀事物的描述方法（分析方法），以其手段的不同歸納起來可以有指標描述法、表格描述法、圖形描述法、推斷描述法等。指標描述法，是以統計指標方式來認識事物，認識的具體內容包括集中趨勢、離中趨勢、分布特征等。相關的SPSS方法主要是描述統計中的描述，除此之外還有描述統計中的頻率、探索兩方法。這些分析的特點是輸出統計指標。表格描述法，是以分組表的方式來描述事物的特征，其內容僅包括簡單分布表（交互分布表屬多現象描述分析）。相關SPSS方法是描述統計中的頻率，其特點是輸出頻率表。圖形描述法，是以統計圖方式來認識事物的特征，其內容包括箱索圖、莖葉圖、餅圖、條形圖、直方圖、散點圖等。相關的SPSS方法是描述統計中的探索、頻率方法和圖形菜單中的各種圖形功能。探索功能可輸出箱索圖和莖葉圖。頻率功能可輸出餅圖、條形圖和直方圖。圖形功能則可輸出除莖葉圖外的各種圖。推斷描述法，是以數據庫中的樣本數據為依據，推斷總體特征。盡管此處的總體事物超出SPSS中的樣本范圍，但人們也只不過將其看作是更大的樣本罷了。從認識目的來看，推斷描述中對總體均值、比率或方差的認識仍屬表面認識。統計抽樣推斷的具體內容包括統計估計和假設檢驗兩種。統計估計的主要內容就是完成總體均值、成數的區間估計，相關的SPSS分析方法是描述統計中的探索功能。假設檢驗的主要內容是均值、成數假設檢驗，相關的SPSS分析方法是均值比較中的單樣本T檢驗。
（2）多現象描述分析（綜合描述分析），是對客觀事物的多方面（變量）特征進行綜合的描述（并非多個簡單描述的疊加）。綜合描述分析方法按其認識目的不同又可分為交互分布描述、分類描述、降維描述和分類識別等幾種。交互分布描述，其目的是認識事物在多變量下的聯合分布。其描述內容包括交互表和與交互表對應的分布圖，相關的SPSS分析方法是描述統計中的交互表和圖形菜單的條形圖等。分類描述，其目的是認識哪些個案間的關系較為接近。相關的SPSS分析方法是聚類分析中的個案聚類分析，聚類分析方法又包括兩步聚類、K-均值聚類和系統聚類等三種。降維描述，其目的是認識多變量下的主要影響因素（主成分）有哪些。相關的SPSS分析方法是降維分析中因子分析和對應分析。分類識別，其目的是認識某事物在已有實物分類上的類別歸屬。相關的SPSS分析方法是判別分析。
2.事物評價分析。
（1）成績評價分析。簡單評價，是對事物在某個方面（變量）的成績所做的評價。評價客觀事物的成績可有多種標準，按其評價標準的不同，簡單評價可有對照評價、橫向評價和縱向評價等三種。對照評價，是根據給定評價標準來評價客觀事物成績的分析方法。相關的SPSS分析方法是均值比較中的單樣本T檢驗。橫向評價，是以同類事物作為評價標準來評價客觀事物成績的分析方法。相關的SPSS分析方法是均值比較中的獨立樣本T檢驗。縱向評價，是以評價事物的歷史成績作為評價標準來評價現時成績的分析方法。相關的SPSS分析方法是均值比較中的獨立樣本T檢驗或配對樣本T檢驗。上述的幾種評價都較簡單，可以直接靠經驗而無需借助SPSS軟件。綜合評價，是對事物在多個方面（變量）作出的成績所進行的評價。這是一種復雜的評價方法，它不是每個變量簡單評價的疊加，因此通常要求多種SPSS分析方法同時運用。如要得出綜合排名，則要經過標準化處理和綜合分計算兩個步驟。標準化處理，是將非標準化數據，折算成均值為0，標準差為1的標準化數據，目的是消除變量間的不可比性。在此過程中，還要統一變量的正逆性。相應的SPSS方法是均值比較中的描述。在描述功能中，勾選“將標準化得分另存為變量”復選框則可。綜合分計算，是根據事物的多個特征（變量）值來計算其綜合得分。這種綜合得分可以是簡單綜合分或加權綜合分。相應的SPSS方法是轉換菜單中的計算變量。
（2）差異評價分析，是對事物與事物之間的差異是否顯著所做的評價。差異評價的內容包括均值差異、結構差異和方差差異等幾種。均值差異評價。均值差異評價在分析方法上有兩事物差異和多事物差異之分。兩種事物間差異評價，是比較兩種事物在同一時間和同一現象（變量）上均值差異是否顯著的一種評價，如比較兩個地區人民生活水平差異是否顯著。相關的SPSS分析方法包括比較均值中的獨立樣本T檢驗、方差分析等。多種事物間差異評價，是比較多種事物在同一現象（變量）上均值差異是否顯著的一種評價，如比較不同文化程度人群間收入差異是否顯著。相關的SPSS分析方法是比較均值中的單因素方差分析。結構差異評價，是評價兩總體的結構差異是否顯著的一種分析。相關的SPSS分析方法是非參數檢驗中卡方檢驗。方差差異評價，是評價兩個總體中同一變量方差差異是否顯著的一種評價。相關的SPSS分析方法是F檢驗，這是獨立樣本T檢驗中的附帶功能。
（二）本質分析
1.單現象本質分析。
（1）分布特征分析（靜態）。分布特征通常可通過分布圖和分布表來認識，但分布圖和分布表認識的只是具體事物的現象特征，并非普遍事物的現象特征。SPSS是通過顯著性檢驗來判斷普遍事物的現象特征，相關的SPSS分析方法包括非參數檢驗中的卡方檢驗、二項式檢驗、單樣本K-S檢驗等。但在使用SPSS操作前還應通過分布圖和分布表初步判斷現象的特征，然后再用SPSS非參數檢驗方法來判斷現象的本質特征。非參數檢驗的主要作用是檢驗事物的分布是否顯著成某種特征，這些特征包括正態分布、均勻分布、泊松分布和二項式分布等。具體分析方法包括以下幾方面。單總體比率假設檢驗，檢驗總體中某一特征的總體單位的比例是否為某個特定值，如檢驗總體中男性比重是否顯著為50%。相關的SPSS分析方法為非參數檢驗中的二項式。單總體結構分布檢驗，檢驗總體在某一現象（變量）上的分布是否成某種已知分布形態（如均勻分布、泊松分布、二項式分布等）。檢驗方法包括非參數檢驗中的卡方檢驗、單樣本K-S檢驗。正態分布檢驗，檢驗總體在某一現象上的分布特征是否為正態分布。相關的SPSS分析方法是非參數檢驗中的單樣本K-S檢驗。
（2）變化規律分析（動態）。長期趨勢分析，是一種分析事物在時間上的變化是否成某種規律以及還原其函數關系式的分析。在變化規律形態的判斷上，需要用到散點圖，相關的SPSS分析方法是圖形菜單下的散點圖功能。函數關系式回歸的分析則屬時間序列自回歸，相應的SPSS方法是回歸分析，在回歸菜單下的“線性”及“曲線估計”等功能中完成。季節變動分析，是一種尋找季節變動規律的分析。主要內容包括季節變動規律是否存在的判斷和季節指數的計算。在季節變動規律是否存在的判斷中，相關的SPSS方法是圖像菜單下的線圖。在季節指數的計算中，相關的SPSS操作方法需分兩步完成：第一步，添加時間序列，在數據菜單的定義日期功能中完成；第二步，完成季節指數計算，在分析菜單中預測子菜單下的季節性分解功能中完成。
2.多現象關系分析。
（1）對等關系分析。現象對等關系分析的主要任務是判斷變量間關系是否存在，其次是判斷其相關方向及相關程度的大小等。由于相關變量的類型不同，相應的分析方法也不同。若將相關變量的類型分為定類、定序和定距三種，則在兩兩組合搭配下，變量間關系的類型可有6種之多。若將6種關系中分析方法相同的關系加以組合，則可得出以下三種組合關系：定類與定類、定序、定距的關系；定序與定序、定距的關系；定距與定距的關系。第一種，定類與定類、定序、定距的關系，可采用卡方檢驗方法來分析。相關的SPSS分析方法是描述統計的交互表。第二種，定序與定序、定距的關系，可采用散點圖、卡方檢驗和相關分析幾兩種方法來分析。卡方檢驗只能判斷關系是否顯著存在，相關的SPSS分析方法是描述統計的交互表。散點圖可以判斷相關形態及方向；相關分析則可進一步分析相關程度的高低及相關方向。相關的SPSS分析方法包括圖形菜單下的散點圖和分析菜單中的相關分析（簡單相關分析）。第三種，定距與定距的關系，可采用散點圖和相關分析來進行分析。分析現象間相關形態及相關方向，可采用SPSS中的散點圖功能。對現象間相關關系大小的分析，依相關變量數量多少及地位的不同，可有簡單相關分析（距離分析）、偏相關分析、復相關分析幾種。簡單相關分析（包括距離分析），可用來分析兩個定序變量間、兩個數值變量間、定序數值變量間的相關關系。相關的SPSS分析方法是相關菜單下的“雙變量”及“距離”菜單功能。根據變量間關系的大小（距離的遠近），還可以進一步對變量群作分組認識，相關的SPSS分析方法是聚類分析中的變量聚類分析。偏相關分析，是在排除外部變量對分析變量影響后，分析兩個變量間線性關系大小及方向的分析方法。相關的SPSS分析方法是相關菜單下的“偏相關”菜單功能。復相關分析，是分析一個變量同時與多個變量間的線性關系是否存在，以及相關方向及大小的分析方法。相關的SPSS分析方法是多元線性回歸分析。多元線性回歸分析中，輸出的方差分析數據可以判斷線性關系是否存在，輸出的相關系數就是復相關系數。
（2）影響關系分析。影響關系分析中依自變量和因變量類型不同，可有多種不同的分析方法。因變量的類型主要有定距、定序和二分變量等三種，自變量的類型則包括定距、定序和定距三種類型的全部。單自變量情況下兩兩排列可有九種情況，加上多自變量（當前尚無多因變量的回歸分析），情況將更加復雜。有些組合無法進行分析，其余可以進行分析的組合中，結合它們的共性，最終綜合成以下八種情況：三種變量對定距變量的定性分析、定距定序變量對定距變量的定量分析、三種變量對定序變量的定性分析、定距定序變量對二分變量的定量分析、多自變量對定距變量的定性分析、多定距定序變量對定距變量的定量分析、多自變量對定序變量的定性分析、多定距定序變量對二分變量的定量分析。三種變量對定距變量的定性分析，可分析自變量對定距變量的影響是否存在。相關的SPSS分析方法包括獨立樣本T檢驗、單因素方差分析。獨立樣本T檢驗的影響因素的取值只能是兩個，單因素方差分析的影響因素取值可以是兩個或多個。定距定序變量對定距變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的函數關系式。相關的SPSS分析方法是回歸分析。回歸分析依變量間關系形態不同又分為線性回歸分析和曲線回歸分析兩種。相關的操作包括回歸菜單下的“線性”及“曲線估計”等功能。三種變量對定序變量的定性分析，分析方法同上述A情況。定距定序變量對二分變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的函數關系式。相關的SPSS分析方法是回歸菜單下的二分邏輯回歸。多對一影響分析。多自變量對定距變量的定性分析，可分析自變量對定距變量的影響是否存在。相關的SPSS分析方法是多因素方差分析，在一般模型下的單變量功能中完成。多定距定序變量對定距變量的定量分析，可還原因變量和自變量間的線性函數關系式。相關的SPSS分析方法是多元線性回歸分析，在回歸菜單下的線中完成。多自變量對定序變量的定性分析，方法同A情況。多定距定序變量對二分變量的定量分析，分析方法同一對一影響分析的D情況。
三、三點總結
（一）兩種分析方法的關系不管是表面分析還是本質分析，都是對客觀事物特征的認識。前者著眼具體事物，后者著眼普遍事物。正因為表面認識著眼的是具體事物，所以對具體事物的評價分析（雖帶定性特征）仍屬表面分析。由于普遍事物是個抽象概念，在分析過程中人們要依賴具體事物的數據，但分析結果卻超越具體事物。超越具體事物后，人們得到的就是變量自身的規律。表面分析，認識的是具體事物的特征，但認識過程又離不開變量。本質分析，認識的是普遍事物某種現象（變量）自身規律的特征，但認識過程卻離不開具體事物（樣本）。在本質分析中將具體事物看作是樣本，得出的卻是同類事物的規律。而表面分析中，要認識的就是具定事物的特征，但這些特征一般不能看作是同類事物的特征。如某個地區的人口分布呈老年化是事物特征，但并不等于所有地區的人口分布都呈老年化（普遍規律）。
（二）分析內容與SPSS分析方法的關系統計分析內容和SPSS分析方法的關系，表現為目的與手段的關系。相同的分析內容可以使用不同的分析方法，不同的分析內容，可以使用相同的分析手段。用同一種分析方法完成的分析，其分析內容屬表面分析還是本質分析取決于你的認識目的。如獨立樣本T檢驗分析方法，可以用來分析一個班（校）中男女成績差異是否顯著，也可以用來分析性別變量對成績變量的影響是否顯著。前者屬表面分析，后者屬本質分析。因為前者著眼的是一個班（校）的學生的成績特征，后者著眼的是性別和成績兩種現象的關系。正因為本質認識著眼的是普遍現象的特征，因此要求樣本量應足夠大，顯著性水平應足夠高。對于表面認識，因為它認識的是樣本特征，因此樣本量大小與認識目的無關，顯著性水平要求也可低些。
摘要：本文總結了spss 軟件的特點，分析了經濟管理類專業SPSS軟件課程教學的主要模塊，并提出了課程教學中應該注意的幾個問題。
關鍵詞 ：經濟管理專業SPSS 統計教學
1 SPSS 軟件的主要特點
1.1 應用廣泛SPSS 軟件是目前世界上應用最為廣泛的專業統計分析軟件之一，在全球約有25 萬用戶，應用領域有通訊、醫療、銀行、保險、科研教育等多個領域和行業。全球500 強中有80%的公司使用SPSS，而在市場研究和市場調查領域有超過80%的市場占有率。
1.2 功能強大SPSS 軟件經歷了40 多年的發展，具有很強的數據管理和統計分析功能，集數據錄入、資料編輯、數據管理、統計分析、報表制作、圖形繪制為一體，囊括了各種成熟的統計方法與模型，包括方差分析、相關分析、回歸分析、卡方檢驗、t 檢驗、非參數檢驗以及近期發展的多元統計技術，同時又可進行圖表分析和輸出管理等。
1.3 簡單易學自從1995 年SPSS 公司與微軟公司
合作開發SPSS 界面后，SPSS 界面變得越來越友好，操作也越來越簡單。軟件界面完全是菜單式，一般稍有統計基礎的人經過適當培訓即可用SPSS 做簡單的數據分析。
1.4 兼容性好在數據方面，不僅可以直接進行數據輸入，還可將Excel、Txt 等數據導入到SPSS 中進行分析，可以節約大量時間并減少錯誤；在結果方面，SPSS 的圖表可直接導出為Word、Txt、Excel 格式等，并徹底解決了中文兼容問題，可以直接使用中文結果。
2 經管類專業SPSS 軟件教學模塊探討
SPSS 軟件內容豐富，如何在比較短的時間內達到培養學生綜合應用能力的目的呢？以下是湖南涉外經濟學院經濟管理專業開設的SPSS 軟件（共計36 學時）的教學模塊：
2.1 數據文件的建立與處理數據文件的建立部分主要是包括數據的錄入、導入、編輯和存儲。如何定義數據變量，主要包括變量名稱、變量類型等；對于直接導入Excel、Txt 等格式文件，數據的處理主要包括數據的計數、排序、分組、分類匯總、數據變量的計算等。
2.2 統計描述與參數估計包括兩個內容：一是連續變量的統計描述與參數估計，具體為集中趨勢的描述、離散趨勢的描述和連續變量的參數估計，讓學生運用SPSS計算數據的平均數、標準差、四分位數、眾數、中位數等基本描述統計量，并對連續變量進行參數估計；二是分類變量的統計描述與參數估計，具體為：單個分類變量的統計描述、多個分類變量的聯合描述、多選題的統計描述和分類變量的參數估計。
2.3 數據的圖表呈現SPSS 軟件有著強大的制表和畫圖功能。在制表方面，如何確定表格的基本框架，基本步驟有哪些，重點介紹如何設置摘要統計量及格式，如何調整各種顯示環節，如何編輯；在畫圖方面，可以畫出直方圖、莖葉圖、箱圖、餅圖、條圖等。
2.4 統計推斷分析在SPSS 軟件中運用的推斷統計
分析方法有參數檢驗、非參數檢驗和方差分析方法。教學時重點介紹t 檢驗和單因素方差分析，前者具體為單個樣本t 檢驗、成組設計兩樣本均數的檢驗、配對設計兩樣本均數的檢驗；后者具體為多組均數間的比較、比較方法及各自適用情況、輸出結果的解釋。
2.5 相關分析與回歸分析
相關分析和回歸分析都是分析客觀事物之間相關性的數量分析方法。主要教學內容：如何運用SPSS 軟件進行簡單相關分析、偏相關分析，對分析結果如何解釋，如何建立簡單線性回歸模型并檢驗。
3 經管類專業SPSS 軟件實踐教學應注意的幾個問題3.1 講解演示與操作練習相結合SPSS 軟件課程是一門操作性很強的課程，因此，一方面需要教師通過多媒體演示，告訴學生操作的方法和步驟，為什么要這么操作，結果是什么，如何對結果進行分析與解釋。另一方面，不能只是紙上談兵，要配備一定數量的計算機，讓學生動手操作與練習。教師講解演示與學生操作練習的時間分配一般是1:1。
3.2 教學內容案例化要想活躍課堂學習氣氛，更加深刻地理解和掌握知識點，應該使教學內容案例化，因此要采集大量的經濟管理相關案例。采集來源可以是：①教材案例；②教師科研數據；③本科畢業論文數據；（4）社會最新的統計數據。通過講解與現實結合具體案例，抓住學生的關注點和興趣點，提高學生的積極性和主動性。
3.3 適當采用“出錯”教學法在學生操作練習或在批改作業的過程中，教師通常會發現學生容易犯一些錯誤。教師要及時總結，講解注意點及容易出現的錯誤，使學生明白不恰當的操作可能會帶來的錯誤結果。通過設置這些容易犯錯的實驗案例，讓學生自己去思考、操作、論證，發現并修改錯誤，這就是“出錯教學法”。“出錯”教學法能夠加深學生對所學知識的印象，啟發思考，提高學生自學SPSS 軟件的能力。
3.4 采用靈活的考核形式傳統的筆試方式在SPSS
軟件課程中不適用，因此采取平時考核與上機考核相結合的形式。平時考核包括考勤和課堂操作練習情況，要求學生每周的操作結果和分析過程以作業的形式提交；上機考核即給出3-4 道題，給出問題和數據，要求學生在既定的時間內，運用SPSS 軟件解決并對結論進行分析。
參考文獻：
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[3]景曼.SPSS 軟件教學實踐中應注意的幾個問題[J].黑龍江生態工程職業學院學報.2013（3）:100-101.
關鍵詞:年報披露的及時性；公司業績；審計意見類型
中圖分類號：F239文獻標識碼：A文章編號：1001-6260（2009）01-0133-07
公司年度報告是公司對外披露信息的主要途徑，也是會計信息和公司其他信息的重要載體。因此，會計信息的及時性主要表現為公司年度報告披露的及時性。及時性是會計信息重要的質量特征，各國會計準則都將其納入會計信息質量的要求當中。年度報告披露時間的具體規定也為上市公司選擇實際披露時間提供了很大的空間，上市公司在法定時間范圍內可以自主選擇實際的年度報告披露時間。那么，上市公司自主選擇的年報實際披露時間是由哪些因素決定的？為什么有的上市公司選擇及早披露年報，而有的上市公司選擇延遲披露年報？上市公司自主選擇的年報披露時間有沒有信息含量，這一行為意味著什么？這些都是值得研究的問題。本文旨在檢驗業績好的公司和業績差的公司、被出具清潔審計報告的公司和被出具非清潔審計報告的公司年度報告披露時間的系統性特征，并分析被出具的審計報告的不清潔程度和類型對上市公司披露年報及時性的影響。
一、文獻回顧
影響上市公司年報披露及時性的因素有很多，其中公司業績是一個很重要的影響因素。在國外以往的研究中，Pastena等(1979)研究發現相對于公布各類積極信息而言，公司傾向于推遲公布各類消極信息；Kross(1981)發現公司披露年度會計盈余的及時性與公司實際盈余和分析師預計盈余之差存在顯著的關系，實際盈余低于預計盈余的公司傾向于更晚披露年報，實際盈余高于預計盈余的公司傾向于提早披露年報；Givoly等(1982)也發現了公司傾向于推遲披露壞消息的類似結論；Kross 等(1984)發現公司中期和年度報告的披露時間都與業績好壞有關系，業績好的公司較早披露，業績差的公司較晚披露；Begley 等(1998)研究了在美國法律環境發生顯著變化的1983―1992年期間是否還有類似的現象，結果與之前的研究十分一致。在國內這一方面的研究中，Haw等(2000)用中國1994―1997年A股樣本數據研究發現，業績差的公司比業績好的公司年報披露時間更晚；程小可等(2004)利用滬市A股上市公司1997―2002年的樣本數據，運用多元線性回歸模型驗證了年報披露的及時性與未預計盈余呈顯著的負相關關系，即好消息偏向于更早披露，壞消息偏向于更晚披露；陳漢文等(2004)以我國2000―2002年的上市公司數據為樣本，采用分組檢驗的方式，發現好消息公司傾向于比壞消息公司早報告盈余；李維安等(2004)以我國2000―2003年上市公司數據為樣本，運用多元線性回歸模型研究發現，在同等條件下，業績越好的上市公司年報披露越及時。
影響上市公司年報披露及時性的另一個重要因素是審計意見類型。在國外的研究中，Whittred(1980)運用非參數方法研究了審計意見類型與公司年報披露時間的關系，發現被出具非清潔審計意見的公司比被出具清潔審計意見的公司更晚披露年報，而且審計意見程度越嚴重，年報披露時間越晚；Ashton等(1987)以及Ashton等(1989)都運用多元回歸模型研究了影響年報披露時間的各個因素，他們發現被出具非清潔審計意見的公司年報披露時間更晚；Bamber等(1993)以及Kinney等(1993)的研究也得出了類似的結論。在國內的研究中，王建玲(2004)以1999―2002年深滬兩個交易所的A股上市公司為樣本，運用相關性分析和非參數方法進行研究，結果發現審計意見與年報時滯之間存在顯著的相關性，而且審計意見越嚴重，年報披露就越不及時；李維安等(2004)運用多元線性回歸模型研究發現，本年度和上一年度未被出具非清潔審計意見的公司，其年報披露更及時。
二、研究設計
(一)研究假設
關于以往研究中公司業績與年報披露時間的關系問題，可以從兩方面尋找其原因。第一，從心理學的角度來說，人們往往傾向于主動對外報告好消息，而對壞消息的披露“遮遮掩掩”。在公司年度報告這個問題上也是一樣，公司管理者出于人的本性，會傾向于及早報告好業績，而推遲報告壞業績。第二，根據經濟學中的信號傳遞模型和信息甄別模型，在信息不對稱的情況下，高質量(業績好)的公司會主動顯示自己的優秀特征，以解除責任，避免利益相關者的逆向選擇，這樣一來，相對于業績好公司的主動披露，業績差公司的披露時間就較晚了。因此，基于上述分析，我們可以提出假設1。
假設1：業績差的公司比業績好的公司年報披露更加不及時。
關于審計意見類型與公司年報披露時間的關系問題，也可以從兩方面尋找原因。第一，就目前的法律規范而言，在一個大的法定時間范圍內，公司年度會計信息何時接受審計、何時向外披露，都是由公司而不是審計師決定的。高質量的公司“急于”及早披露信息，可能會提早接受審計，而由于其高質量，審計過程的阻力相對較小，審計時間較短，而且由于“真金不怕火煉”，審計意見更可能是清潔的；相反，低質量的公司可能“遮遮掩掩”不愿及早接受審計，審計過程阻力較大，審計時間長，而且由于其更有可能粉飾報告的“做賊心虛”而導致被出具非清潔審計意見的可能性較大。第二，出具非清潔審計意見，一般需要更多的證據，這就使審計時間相對較長，而且出具非清潔審計意見會導致審計師與公司管理者討價還價，延緩了審計工作結束，因此被出具非清潔審計意見的公司，其年報披露相對較晚。基于上述分析，我們可以提出假設2。
假設2：被出具非清潔審計報告的公司比被出具清潔審計報告的公司年報披露更加不及時。
其中，清潔審計報告僅指標準無保留意見的審計報告，其他審計報告都為非清潔審計報告。另外根據上述分析，還可以進一步提出假設3。
假設3：公司被出具的審計報告嚴重程度越高，年報披露越不及時。
(二)研究方法
關于年報披露及時性的研究方法有兩種：第一種是非參數檢驗。如及時性與公司業績的相關性檢驗(Spearman檢驗等，如Haw等(2000))；按公司業績指標的正負將公司分為兩組，比較它們的年報披露時間有無顯著差異(MannWhitney U檢驗等，如Whittred(1980))；按審計意見類型將公司分為若干組，比較它們的年報披露時間有無顯著差異(KruskalWallis H檢驗等，如Whittred(1980))。第二種是參數檢驗，即建立回歸方程，針對年報披露時間的各影響因素進行回歸，根據系數判斷其相關性，如Ashton等(1987)。
本文采用非參數檢驗進行分析，這主要是因為：(1)建立回歸方程進行參數檢驗，通常要求變量具有正態分布，而正如下文描述性統計顯示的，“年報披露延遲天數”明顯不符合正態分布；(2)若建立回歸方程進行檢驗，則難以避免各解釋變量間的多重共線性問題，需要對回歸方程進行多次修改，如Ashton等(1987)、李維安等(2004)。
(三)樣本與數據來源
本文的樣本包括2003―2005年深滬證券交易所的全部上市公司，共1371家，其中2003年1261家，2004年1359家，2005年1369家[ZW（]因為需要公司的所有變量同時存在，所以剔除了極個別缺少某些變量的樣本。[ZW）]。年報披露日、公司財務數據和審計報告類型等數據來自Wind數據庫。本文的統計分析使用Excel和Stata軟件。
(四)變量定義
1.及時性
用年報實際公布日與年報所包含會計年度結束日(我國即為公布日上一年的12月31日)的時間間隔天數作為公司年報披露及時性的替代變量，稱為“年報披露延遲天數”。年報披露延遲天數越小說明年報披露越及時，越大說明越不及時。國外文獻中通常存在三種計算年報披露延遲天數的方法：(1)上一會計年度結束日與年報預告日(preliminary final statement)的時間間隔，稱為預告延遲(Preliminary Lag)；(2)上一會計年度結束日與審計師簽署審計報告日(opinion signature date)的時間間隔，稱為審計師意見延遲(Auditor's Signature Lag)；(3)上一會計年度結束日與年報實際公布日(published annual report)的時間間隔，稱為總延遲(Total Lag)[ZW（]見Dyer等(1975)；Whittred(1980)；Whittred等(1984)。[ZW）]。由于我國至今尚無針對所有上市公司強制的業績預告制度[ZW（]深滬兩個證券交易所上市規則(2004年修訂)只對“凈利潤為負值”和“業績大幅變動”兩種情況要求業績預告。[ZW）]，并不是所有上市公司都會披露業績預告，因此我們不使用預告延遲指標。又因為本文主要關注年報披露的及時性及其影響因素，因此也不使用審計師意見延遲指標。所以，本文只使用總延遲這一指標來表示年報披露的及時性。
2.公司業績
本文使用通過隨機游走模型計算出的未預計盈余(unexpected earnings，UE)來表示公司業績。即以上年盈余作為本年盈余的期望值，計算本年盈余與其期望值的差額作為未預計盈余，再除以上年盈余。我們采用兩個指標作為盈余的替代變量：(1)凈利潤(NI)；(2)每股收益(EPS)。分別計算如下：[ZW（]見Haw等(2000)，張華等(2004)。
3.審計報告類型
我國審計報告的類型有五種：無保留意見審計報告、保留意見審計報告、否定意見審計報告、無法表示意見審計報告和帶強調事項段的審計報告。首先(假設2)，我們把審計報告類型籠統地分為“清潔”和“非清潔”兩類，即標準無保留意見審計報告和其他審計報告，來比較被出具這兩類審計報告的公司年報披露的及時性；之后(假設3)，我們按照審計報告的嚴重程度，把審計報告細分為5類，按照嚴重程度由輕到重依次為：標準無保留意見、帶強調事項段的無保留意見、保留意見、無法表示意見和否定意見，并比較被出具這5種審計報告的公司年報披露的及時性。
三、實證檢驗及結果
(一)描述性統計及其結果
所有公司年報披露時間分布如表1和圖1所示。表1列示了各年和全部樣本年報披露所處時間段的公司數量和比例。圖1a、圖1b、圖1c分別對應著表1中2003年、2004年和2005年的披露時間分布；圖1d對應著表1中全樣本披露時間的分布。
(1)年報披露時間主要處于二月、三月和四月，從二月下半月開始年報披露開始增加，而在一月全月和四月之后披露年報的公司合計只占全部樣本的2.76％；
(2)三月和四月是公司年報披露最多的兩個月，分別有38.88％和47.10％的樣本公司在這兩個月披露，合計占到全部樣本的85.99％；
(3)年報的披露很明顯有兩個高峰期，即三月下半月(全部樣本中28.40％的公司)和四月下半月(全部樣本中31.11％的公司)。
從表1和圖1可以進一步看出，年報披露時間分布不是正態分布。所以本文以下針對年報披露非正態分布的特征，主要采用非參數檢驗的方法對假設進行實證檢驗。表2列示了樣本公司年報披露延遲天數的均值和四分位數。上市公司年報披露的平均延遲天數為87.73天。
(二)年報披露延遲天數與公司業績的關系
表3列示了在各個時間段披露年報的公司及其凈利潤(NI)、UEN、UEE的平均數、中位數以及取正負值的比例。隨著披露延遲天數的增加，業績指標總體呈下降趨勢；延遲天數與各業績指標的回歸結果(略)和非參數檢驗(Spearman檢驗)結果顯示，二者呈顯著的負相關關系(年報披露延遲天數與NI、UEN、UEE的Spearman檢驗相關系數分別為-0.3891、-0.2672和-0.2405)。
表4列示了各業績指標取不同符號時樣本公司年報披露延遲天數的平均數和四分位數。可以看出，業績指標為正的公司，年報披露延遲天數較小；業績指標為負的公司，年報披露延遲天數較大。Mann－Whitney檢驗表明，業績符號不同的公司年報披露延遲天數有顯著差異。
概括起來，表3說明，年報披露遲的公司比年報披露早的公司業績要差；表4說明，業績差的公司比業績好的公司年報披露更加延遲。這樣就從兩個方面都驗證了假設1――“業績差的公司比業績好的公司年報披露更加不及時”。
(三)年報披露延遲天數與審計意見的關系
表5將審計報告分為5類，并統計了被出具各類審計報告公司的年報披露延遲天數。總體來看，被出具的審計報告程度越嚴重，年報披露延遲天數就越大。
表6將審計意見分為“清潔”和“非清潔”兩類，用Mann－Whitney U檢驗來判斷被出具這兩類審計報告的公司其年報披露延遲天數有無顯著差異。結果顯示，被出具“非清潔”審計報告的公司，其年報披露時間顯著地遲于被出具“清潔”審計報告的公司。另外，Spearman檢驗也顯示，年報披露延遲天數與報告是否清潔呈顯著的相關關系。這樣就驗證了假設2――“被出具非清潔審計報告的公司比被出具清潔審計報告的公司年報披露更加不及時”。
表7將被出具5類審計報告公司的年報披露延遲天數進行兩兩比較。結果顯示：被出具標準無保留意見的公司，年報披露時間要顯著地遲于被出具帶強調事項段無保留意見的公司；被出具帶強調事項段無保留意見的公司，年報披露時間又顯著地遲于被出具保留意見的公司；而被出具保留意見公司的年報披露延遲天數與被出具無法表示意見公司的年報披露延遲天數之間的差異顯著性水平較低，p值為0.0225。但從總體上看，隨著被出具的審計報告類型越來越嚴重，年報披露時間也越來越晚，這也就驗證了假設3――“公司被出具的審計報告嚴重程度越高，年報披露越不及時”。
四、結論及建議
本文運用非參數檢驗，驗證了年報披露及時性與公司業績和審計意見類型的關系。業績好的公司比業績差的公司更及時地披露年報；被出具清潔審計報告的公司比被出具非清潔審計報告的公司更及時地披露年報；被出具的審計報告類型越嚴重，上市公司披露年報就越不及時。這也意味著，如果發現上市公司年報披露較晚，可以合理預測其業績較差的概率比業績好的概率要高，同時審計意見為非清潔的概率也較高。年報披露這一行為本身，而不僅僅是年報內容，也成為公司向外傳遞的一種信號。當然，市場是否能夠識別年報披露時間的信號，即年報披露時間的市場反應問題，是我們進一步的研究方向。此外，影響公司年報披露時間的因素還有很多，本文尚未逐一考察，這也是另外需要研究的。值得思考的是，到目前為止，上市公司擁有年報披露時間選擇的主動權。在法律規定的一個大范圍內，上市公司決定何時聘請審計師，何時向外披露年報，這也就成為年報披露時間具有信息含量的原因。如果公司的審計時間由審計師決定，那么公司的主動權就會大打折扣，這就有可能限制公司對年報披露時間的操縱。
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[JZ][WT4BZ]DU Xingqiang LEI Yu
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[WT5HZ]Abstract: [WT5B1]Based on the data of Chinese listed companies from 2003 to 2005, the nonparametric method is used to examine the relationship between the timeliness of corporate annual reports and corporate performance and types of auditing opinion. The results indicate that annual reports of companies with poor performances are more delayed than companies with good performances while annual reports of companies suffering from unclean auditing opinions are more delayed than companies suffering from clean auditing opinions. It also appears that the more serious the qualification is, the greater the delay will be.
本文對首批在我國創業板上市的28家公司5年的相關業績指標數據計算處理和分析，獲取相應結果。通過對公司上市前后業績變動的實證分析說明創業板公司上市后的業績狀況以及相關原因，探究我國創業板是否存在IPO效應，并從原因分析中得到相關啟示，并提出建議，以期為幫助和完善我國深圳創業板的發展有幫助。
二、數據來源
本文選取的是2009年10月在我國創業板市場首批上市的28家公司2007-2011共5年的部分財務數據。
三、研究假設
假設一：我國創業板公司存在著上市后業績下滑的現象。
假設二：有無風險投資背景和上市公司的業績變動有著相關關系。
假設三：募集資金的比例和上市公司的業績變動有著相關關系。
四、統計分析
（一）上市前后總資產收益率的描述性統計
通過對數據進行分析，發現上市后總資產收益率的均值和中位數較上市前都有了明顯的下降，同時方差也出現明顯下降。
（二）上市前后凈資產收益率的描述性統計
通過對數據進行分析，上市后凈資產收益率的均值和中位數較上市前有了明顯的下降，同時方差也出現了明顯的下降。
（三）上市前后每股收益的描述性統計
通過對數據進行分析，上市后每股收益的均值，中位數較上市前有明顯的下降，同時方差也出現了明顯下降。
五、企業上市后業績變動的相關原因研究
由以上指標上市前后變動情況，選擇發生了顯著變動的總資產收益率作為代表，探究可能對其造成變動的原因。
（一）有無風險投資背景對IPO效應的影響分析
有無風險投資背景對總資產收益率的影響
把總體樣本分為有風險投資和無風險投資兩組，28家公司中有風險投資
背景的是24家，無風險投資背景的是4家。對總資產收益率指標上市后兩年均值與上市前兩年均值的差進行兩獨立樣本的非參數檢驗。
通過對數據進行分析，得出Z的值為-0.394，在0.05水平上顯著，接受零假設，說明有無風險投資對上市后業績下滑無顯著性差異。
（二）募集資金比例對IPO效應的影響分析
募集資金比例對總資產收益率的影響
把樣本組按照募集資金比例的中位數分為兩組，大于中位數的一組為募集資金比例大的一組，小于中位數的為募集資金比例小的一組。采用一元線性回歸分析對其進行顯著性檢驗。
通過檢驗得出，常數項在0.05水平上顯著，因此認為該系數是顯著的，該回歸方程也有意義，且可以得到回歸方程y=-0.091-0.078x。
六、結論與展望
（一）實證研究結論
通過描述性統計分析我們發現，總資產收益率、凈資產收益率和每股收益在上市后都出現了很明顯的下降，這說明我國創業板市場也存在著IPO效應，證實了本文的假設一。
在兩個獨立樣本的非參數檢驗中，說明有無風險投資對上市后業績變動無顯著性影響，這點否定了本文的假設二。
在一元線性回歸分析中，變量順利通過了t檢驗，因此募集資金的比例對公司上市后業績變動有顯著的影響，這點證實了本文的假設三。
（二）研究展望
對我國創業板發展的發展提出以下建議：
（1）對公司上市建立有效的審核制度，完善企業的信息披露水平，使信息公開化、透明化，盡可能的還原企業真實的財務及經營水平。
