證券市場配股政策的變遷及其市場影響7頁

1、證券市場配股政策的變遷及其市場影響內(nèi)容提要：配股是上市公司再融資的重要途徑，會計利潤符合配股政策標準始終是 上市公司是否具有配股資格的前提條件。本文回顧了中國證券市場歷次配股政策的變遷， 并觀察到歷次配股政策變遷均伴隨了相關(guān)會計信息（凈資產(chǎn)收益率）分布的明顯變化。該 證據(jù)從宏觀意義上表明，配股政策在試圖甄別優(yōu)質(zhì)公司的同時，也在相當程度上誘發(fā)了市 場會計信息供給的扭曲。關(guān)鍵詞：配股、凈資產(chǎn)收益率、會計信息與計劃經(jīng)濟色彩極其濃厚的首次發(fā)行股票制度相比，中國證券市場中的公司再融資機 制從一開始就試圖朝著市場化的方向邁進。但由于我國證券市場處于新興和轉(zhuǎn)軌階段，證 券市場的價格機制不能充分發(fā)揮作用，優(yōu)勝

2、劣汰的機制也尚未建立起來，于是市場監(jiān)管部 門便試圖制定并不斷修訂上市公司再融資政策（集中體現(xiàn)在配股政策上），以降低市場選擇成本和誤選風險，優(yōu)化資源配置。在我國配股政策的大部分階段中，政策都直接涉及上市公司提供的一項重要會計信息 一凈資產(chǎn)收益率 （Return on Equity, ROE）。由于擬申請配股的上市公司必須在凈資產(chǎn)收益 率上符合政策規(guī)定的條件，我們自然會想到配股政策（及其變動）可能會對某些上市公司 披露的ROE指標、進而對整個證券市場的會計信息供給產(chǎn)生影響?？紤]到配股現(xiàn)象經(jīng)歷了一個相對較長的周期，我們得以對1990 2019年間中國證券市場的歷次配股政策及其變遷 進行回顧，并系統(tǒng)觀

3、察歷次政策變遷前后整個市場的ROE分布形態(tài)變化。中國證券市場歷次配股政策變遷自1990年9月延中實業(yè)（600601）實施了中國證券市場的第一次配股起，十年多來， 隨著我國證券市場規(guī)模迅速發(fā)展，上市公司配股家數(shù)和籌資額也不斷增加。統(tǒng)計顯示，1990 2019年間，上市公司通過股票市場共實施配股融資930家次，融資金額累計2131億元。在930家次實施了配股的上市公司中，381家公司實施了一次配股，177家公司實施了二次 配股，48家公司實施了三次配股，10家公司實施了四次配股，另有兩家公司各實施了五次 和六次配股。表1摘要比較了在1990 2019年間歷次配股政策的發(fā)布時間、配股程序和財務(wù)指標要

4、求等核心特征以及受到特定政策影響的會計期間。表1 1990-2019年間的歷次配股政策摘要比較配股政策相關(guān)政策名稱發(fā)布時間配股程序財務(wù)指標要求涵蓋的會 計期間無統(tǒng)一政策階段深圳市股份有限 公司暫行規(guī)定#1992-02-19當?shù)厝嗣胥y行審 核批準有穩(wěn)定的盈利記錄1990-1993第一次配股政策關(guān)于上市公司送 配股的暫行規(guī)定1993-12-17省市政府審核連續(xù)兩年實現(xiàn)盈利1993介于第一和第二次配股政策之間關(guān)于做好上市公 司送配股復(fù)核工作 的通知1994-06-16省市政府審核對連續(xù)兩年盈利的 復(fù)核，以這兩年稅后 利潤是否連續(xù)增長 為準1994.06-09配股政策相關(guān)政策名稱發(fā)布時間配股程序財務(wù)指

5、標要求涵蓋的會 計期間第二次配股政策關(guān)于執(zhí)行公司 法規(guī)范上市公司 配股的通知1994-09-28中國證監(jiān)會審核凈資產(chǎn)稅后利潤率三年平均在 10%以上#1994-1995第三次配股政策關(guān)于1996年上市 公司配股工作的通 矢口1996-01-24中國證監(jiān)會審核最近三年凈資產(chǎn)稅 后利潤率每年都在 10%以上#1996-2019第四次配股政策關(guān)于上市公司配 股工作有關(guān)問題的 通知2019-03-27中國證監(jiān)會地方 派出機構(gòu)初審， 發(fā)行審核委員會 表決，中國證監(jiān) 會核準最近3個完整會計年度的凈資產(chǎn)收益率平均在10%以上， 任何一年的凈資產(chǎn)收益率不得低于/#6%2019-2000第五次配股政策關(guān)于做好上

6、市公 司新股發(fā)行工作的 通知2019-03-15中國證監(jiān)會地方 派出機構(gòu)初審， 發(fā)行審核委員會 表決，中國證監(jiān) 會核準最近3個會計年度 凈資產(chǎn)收益率平均 不低于6%;扣除非 經(jīng)常性損益后的凈 利潤與扣除前的凈 利潤相比，以低者作 為凈資產(chǎn)收益率的 計算依據(jù)#2019-2019# 以深圳市人民政府發(fā)布的文件為例。# # 屬于能源、原材料、基礎(chǔ)設(shè)施類的公司可以略低于10%。# # 屬于能源、原材料、基礎(chǔ)設(shè)施類的公司可以略低，但不低于9%。# #上市不滿3個完整會計年度的，按上市后所經(jīng)歷的完整會計年度平均計算；屬于農(nóng)業(yè)、能源、原材料、基礎(chǔ)設(shè)施、高科技等國家重點支持行業(yè)的公司，凈資產(chǎn)收益率可以略低，但

7、不得低于9%。# #設(shè)立不滿3個會計年度的，按設(shè)立后的會計年度計算。上述各種配股政策及其變遷反映了市場監(jiān)管部門在不同時期、不同環(huán)境下對上市公司 配股行為的規(guī)范意圖。就配股程序而言，配股審核或核準程序越來越透明，獨立性越來越 強，但程序比較復(fù)雜。在配股條件上，配股政策經(jīng)歷了由松到嚴、再逐步放松的演變，盡 管這一演變與我國宏觀經(jīng)濟的走勢密切相關(guān)，然而業(yè)績符合一定的標準始終是上市公司是 否具有配股資格的最重要條件；最近的一次配股政策變遷采用了扣除非經(jīng)常性損益前后的 凈利潤孰低標準計算 ROE,首次剔除了非經(jīng)常性利潤對配股資格的影響，體現(xiàn)了市場監(jiān)管部門對配股政策的重大修正和改良。上市公司凈資產(chǎn)收益率分

8、布變化一、研究方法1 .核函數(shù)密度估計。為了考察配股政策變動前后各年度上市公司ROE的分布情況，需要采用合適的統(tǒng)計方法對ROE的分布特征進行描述。我們使用非參數(shù)統(tǒng)計方法中的核函數(shù)( Kernel function ) 密度估計，以便對上市公司 ROE的分布概率密度做出合理估計。2 . Kolmogorov-Smirnov 檢驗。ROE的概率密度核估計能夠精確地描述出ROE在某一年度的概率分布，但無法用于判斷兩個年度的ROE是否服從同一分布。為此，我們需要使用非參數(shù)統(tǒng)計方法中的Kolmogorov-Smirnov 檢驗（以下簡稱“K-S 檢驗”）。3 .遷移矩陣。為了進一步考察臨近兩年ROE分布

9、的變化原因，我們需要追蹤上市公司在不同ROE區(qū)間的遷移情況。為此，我們使用遷移矩陣進行分析。首先，根據(jù)臨近兩年ROE分布密度曲線的關(guān)系劃分出合適的區(qū)間，在不同的區(qū)間之間， 臨近兩年ROE的分布應(yīng)當具有顯著差異；其次，建立上市公司在不同 ROE區(qū)間之間的遷移矩陣，用來表明上年度從某一特定區(qū) 間遷移至下年度某一特定區(qū)間內(nèi)的觀察值數(shù)量。二、樣本選取與ROE分布描述根據(jù)表1列示的中國證券市場歷年規(guī)模，1990年和1991年上市公司數(shù)量很少，僅出現(xiàn)了個別的配股行為。1992年，盡管年末的公司數(shù)達到了50余家，但大部分均為當年新上市公司，考慮到我們采取了剔除當年新上市公司的樣本選取方式i,該年度的可用樣本

10、仍然不足。相應(yīng)地，我們選取 1993-2019年作為研究期間，各年度樣本均不含當年新上市公 司。此外，當上市公司虧損額過大或每股凈資產(chǎn)為負數(shù)時，都可能導(dǎo)致ROE出現(xiàn)異常值，因此，我們剔除了 ROE取值范圍超出卜50%, 50%的觀察值。需要說明的是，自第五次配股政策開始，監(jiān)管部門的考察指標不再是單純的ROE,而改為扣除非經(jīng)常性損益前后的 ROE孰低原則。因此，在考察 2019年和2019年的ROE分 布時，我們以扣除非經(jīng)常性損益前后的 ROE孰低原則得到ROE序列。經(jīng)檢驗，1993-2019年間ROE的分布均不服從正態(tài)分布，因此我們分別計算了各年度ROE的10%位置、下四分位數(shù)、中位數(shù)、上四分

11、位數(shù)以及90%位置。與均值相比，這些指標受分布形態(tài)的影響更小，并能夠反映ROE的長期變動趨勢。表 2列示了 1993 2019年各年樣本的數(shù)量以及 ROE的描述統(tǒng)計。表 3顯示，我國上市公司 ROE的各個位置指標基 本呈下降態(tài)勢。自2019年起，超過75%的上市公司 ROE都在8.5%以下。因此，長期來看， 中國證券市場的資本投資回報水平處于下降趨勢。表2 1993-2019年各年樣本的數(shù)量以及 ROE的描述統(tǒng)計年度樣本量均值10%位置下四分位數(shù)中位數(shù)上四分位數(shù)90%位置19935214.94%8.19%9.91%12.34%17.60%17.60%199418213.57%6.65%9.24

12、%12.88%17.15%17.15%19952918.84%0.69%3.86%9.14%12.96%12.96%19963177.43%0.20%2.29%9.79%11.81%11.81%20195109.72%0.77%6.03%10.29%13.52%13.52%20197048.58%0.36%5.68%10.35%12.43%12.43%20197858.20%0.66%5.44%9.41%12.05%12.05%20008837.45%0.78%4.34%8.12%11.24%11.24%20199943.65%-4.73%1.57%5.33%8.32%12.27%201911

13、483.81%-3.91%1.35%5.41%8.17%11.53%三、歷次配股政策變遷前后的 ROE分布1 .第一次政策變遷與 ROE分布：1993Vs.19941995。第一次重大政策變遷發(fā)生在1994年9月，財務(wù)指標要求從“連續(xù)兩年盈利” 變?yōu)椤敖闞OE平均10%以上”。此前第一次配股政策的生效年份為1993年，而第二次配股政策的潛在影響年份為 1994年和1995年。圖1列示了 1993 1995年各年的ROE分布密度 曲線，其中橫軸表示 ROE的取值（取百分數(shù)的數(shù)值，即對百分數(shù)擴大100倍），縱軸表示分布密度函數(shù)值。根據(jù)圖1, 1993年和1994年的ROE分布無顯著差異，兩條曲

14、線基本處于相同的位置， 離散程度也是相似的，且都呈現(xiàn)出右偏特征。K-S檢驗的統(tǒng)計量為 0.855 （p值=0.457）,不能拒絕同一分布的假設(shè)。其次，在配股政策變動后的第二年（1995年），ROE分布密度曲線與前兩年相比發(fā)生了明顯的不同：一方面，峰值對應(yīng)的ROE由11.68%降到了 10.39%,峰值的密度也從 0.0673 降到了 0.0595;另一方面，ROE分布密度曲線整體上向左偏移，由原來的右偏明顯變成左 偏。K-S檢驗的統(tǒng)計量為 3.112 （p 1=0.000）,進一步表明1994年和1995年的ROE分布 存在顯著差異。圖1 ROE分布密度曲線：1993vs.1994-95RO吩

15、布密度1993 - RO吩布密度1994RO分布密度19952 .第二次政策變遷與 ROE分布：1995vs.1996-98第二次重大政策變遷發(fā)生在1996年1月24日，財務(wù)指標要求從“近三年 ROE平均10%以上”變?yōu)椤敖?ROE年年10%以上”。此前第二次配股政策的生效年份為1994年和1995年，而第三次配股政策的潛在影響年份為1996-2019年。圖2列示了 1995-2019年各年的ROE分布密度曲線。由于絕大多數(shù)上市公司的ROE集中在-10%, 30%區(qū)間，我們僅列示了此區(qū)間的 ROE分布密度曲線。圖2 ROE分布密度曲線：1995vs.1996-98RO吩布密度1995 RO

16、吩布密度1996RO吩布密度1997 RO吩布密度1998在第三次配股政策出臺前，各年度的ROE分布密度曲線均為單峰形態(tài)，而從 1996年起，ROE的分布首次出現(xiàn)雙峰"，其中新的峰值出現(xiàn)在 ROE為1.26 -2.11%范圍內(nèi)。與1996 年相比，2019年ROE第二峰值的分布密度函數(shù)值從0.0676陡升至0.1041。根據(jù)圖2注A,在第二峰值處，19952019年各年峰值對應(yīng)的 ROE均保持在10%以上并逐年略有上升， 且分布密度呈不斷增大態(tài)勢?？傮w而言，1996-2019年間上市公司 ROE的分布形態(tài)及其變化趨勢與當時我國宏觀經(jīng)濟形勢低迷、銀行存貸款利率持續(xù)下調(diào)的總體環(huán)境形成了鮮

17、明 反差，而與“近三年 ROE年年10%”的配股政策保持了高度吻合。3 .第三次政策變遷與 ROE分布：2019vs.2019-2000第三次重大政策變遷發(fā)生在2019年3月27日，財務(wù)指標要求從“近三年ROE年年10%以上”變?yōu)椤敖闞OE平均10%以上，且任何一年不低于 6%”。此前第三次配股政 策的生效年份為19962019年，而第四次配股政策的潛在影響年份為 2019年和2000年。 圖3列示了 2019 2000年各年的ROE分布密度曲線。同樣地，在此期間，由于絕大多數(shù) 上市公司的ROE集中在-10%, 30%區(qū)間，我們僅列示了此區(qū)間的ROE分布密度曲線。圖3 ROE分布密度曲線：

18、1998vs.1999-20000.140.120.100.080.060.040.02 TTL000 .-100102030RO吩布密度1998 RO吩布密度1999RO吩布密度2000與第三次配股政策出臺后 ROE分布密度曲線展現(xiàn)的雙峰特征類似，2019年和2000年同樣存在雙峰。根據(jù)圖3注A,在第二峰值處，2019年峰值對應(yīng)的 ROE仍然保持在略高于10%的水平，但密度顯著下降（從2019年的0.1163降至0.0882）,這意味著“10%現(xiàn)象” 的顯著減少。在2000年，峰值對應(yīng)的ROE已經(jīng)發(fā)生了顯著降低，從10%以上陡降至7.75%, 成為自1993年以來峰值對應(yīng)的 ROE首次降低到

19、10%以下的年份。根據(jù)未列示的遷移矩陣， 在2019年和2000年，發(fā)生最大凈遷移量的遷移路徑均是從9.6%, 14%到6%, 9.6%,凈遷移量分別為109家公司和58家公司。這也解釋了圖3中2019年和2000年第二峰值的位 置變化。根據(jù)這些特征可以合理推斷：（1）隨著配股政策對ROE要求的降低，上市公司從 整體上表現(xiàn)出調(diào)低 ROE的傾向；（2）新配股政策中有關(guān) ROE下限的約束效應(yīng)開始顯現(xiàn)。4.第四次政策變遷與 ROE分布：2000vs.2019- 02第四次重大政策變遷發(fā)生在 2019年3月15日，財務(wù)指標要求從“近三年 ROE平均 10%以上，且任何一年不低于 6%”變?yōu)椤敖?R

20、OE平均6%以上，且ROE的計算原則 為扣除非經(jīng)常性損益前后孰低”。此前第四次配股政策的生效年份為 2019年和2000年，而 第五次配股政策的潛在影響年份為 2019年和2019年。圖4列示了 2000 2019年各年的 ROE分布密度曲線（其中 ROE的計算已經(jīng)采用了扣除非經(jīng)常性損益前后孰低原則）。從圖形上觀察，與 2000年相比，2019年和2019年的ROE分布密度曲線明顯發(fā)生左 偏。根據(jù)圖4注A,在第二峰值處，2019年和2019年峰值對應(yīng)的 ROE均低于2000年, 已降至略高于6%的水平；在第二峰值的分布密度上，2000-2019年基本相同。未列示的遷移矩陣顯示，與 2000年相

21、比，上市公司 2019年的ROE分布明顯呈現(xiàn)出兩項特征：其一， 全面下調(diào)；其二，突破了 2000年ROE的6%下限約束。上述變化顯然與從剛性臨界值（2000年為下限6%）到彈性臨界值（2019年為平均6%）的配股政策變化十分吻合。這很可能表 明，隨著配股政策對 ROE要求的進一步降低，上市公司從整體上繼續(xù)表現(xiàn)出調(diào)低ROE的傾向。表3匯總了歷次配股政策變動前后各年度的ROE分布及其變化特征。表3 ROE分布變化特征匯總歷次政策變遷配股規(guī)則變化對比年份ROE分布變化特征第一次變遷“連續(xù)兩年盈利”變?yōu)椤敖闞OE平均10%以上”1993Vs.1994 19951993年與1994年無顯著差異#,

22、1995年的ROE分布明顯發(fā)生左偏（調(diào)低ROE）第二次變遷“近三年ROE平均10% 以上”變?yōu)椤敖闞OE 年年10%以上”1995Vs.1996 20191996年ROE處于2%,10%區(qū)間的公 司開始向兩側(cè)分化，出現(xiàn)雙峰形態(tài)； 2019年ROE在略高于10%的峰值位 置的分布密度顯著提高；2019年基本保持了 2019年的ROE分布態(tài)勢第三次變遷“近三年ROE年年10% 以上”變?yōu)椤敖闞OE 平均10%以上，且任何一 年不低于6%”2019Vs.2019 20002019年最大的凈遷移量出現(xiàn)在從9.5, 20到6, 9.5的遷移路徑上，發(fā) 發(fā)生ROE區(qū)間遷移的公司大部分聚 集到略高于

23、6%的區(qū)間；2000年，ROE 的第二峰值首次從略高于10%的水平降至10%以下（7.75%）第四次變遷“近三年ROE平均10% 以上，且任何一年不低于6%”變?yōu)?quot;近三年 ROE平均6%以上，且 ROE 的計算原則為扣除非經(jīng)常性損益前后孰低”2000Vs.2019-02與2000年相比，2019年和2019年ROE分布明顯發(fā)生左偏，市場整體 全面調(diào)低ROE水平，同時下調(diào)區(qū)間 亦突破ROE的6%下限約束#盡管1993年與1994年的ROE分布形態(tài)無顯著差異， 但1994年實現(xiàn)ROE增長（與上年相比）的公司 比重達到了 57.7%,明顯高于1993 2019年間的平均水平（33.0%）。

24、這一特征與監(jiān)管部門于 1994年6 月中旬發(fā)布的“稅后利潤連續(xù)增長”的補充政策要求十分吻合，因此同樣支持配股政策效應(yīng)的存在。結(jié)語以會計信息為基礎(chǔ)的配股政策是中國證券市場諸多政策的一個典型縮影，在市場發(fā)展 的十余年間歷經(jīng)數(shù)次變遷。雖然近年來市場再融資的方式開始向多元化發(fā)展，申請增發(fā)新 股和發(fā)行可轉(zhuǎn)換債券的公司日益增多%配股政策的影響力則開始降低 匕但多元化的再融資方式仍然建立在會計信息的基礎(chǔ)上。因此，歷次配股政策變遷對會計信息的影響形式作 為一個經(jīng)驗證據(jù)，能夠展示以會計信息為基礎(chǔ)的監(jiān)管政策的潛在經(jīng)濟后果，為以后的市場 監(jiān)管提供借鑒。通過對ROE分布密度曲線圖的觀察以及遷移矩陣的分析，我們可以合理推斷，歷次配股政策變遷均伴隨了中國證券市場ROE分布形態(tài)的相應(yīng)變化：（1）當配股政策趨嚴時（如第二次政策變遷），ROE分布形態(tài)整體上便出現(xiàn)了調(diào)高特征；（2）當配股政策放寬時（如第一、第三以及第四次政策變遷），ROE的分布也從整體上調(diào)低；（3）市場對配股政策設(shè) 置白ROE臨界值（尤其是剛性臨界值，如 10%和6%）表現(xiàn)出極強的敏感性和迅速的反應(yīng) 性?？傮w而言，在試圖幫助市場篩選出高質(zhì)量公司的同時，以會計信息為基礎(chǔ)的配股政策 在相當程度上誘發(fā)了市場會計信息供給的扭曲。 注釋i考慮到新上市公司在上市當年