证券市场配股政策的变迁及其市场影响参考范文

第PAGE第6页证券市场配股政策的变迁及其市场影响内容提要：配股是上市公司再融资的重要途径，会计利润符合配股政策标准始终是上市公司是否具有配股资格的前提条件。本文回顾了中国证券市场历次配股政策的变迁，并观察到历次配股政策变迁均伴随了相关会计信息（净资产收益率）分布的明显变化。该证据从宏观意义上表明，配股政策在试图甄别优质公司的同时，也在相当程度上诱发了市场会计信息供给的扭曲。关键词：配股、净资产收益率、会计信息与计划经济色彩极其浓厚的首次发行股票制度相比，中国证券市场中的公司再融资机制从一开始就试图朝着市场化的方向迈进。但由于我国证券市场处于新兴和转轨阶段，证券市场的价格机制不能充分发挥作用，优胜劣汰的机制也尚未建立起来，于是市场监管部门便试图制定并不断修订上市公司再融资政策（集中体现在配股政策上），以降低市场选择成本和误选风险，优化资源配置。在我国配股政策的大部分阶段中，政策都直接涉及上市公司提供的一项重要会计信息—净资产收益率 （nnEquity，E。由于拟申请配股的上市公司必须在净资产收益率上符合政策规定的条件，我们自然会想到配股政策（及其变动）可能会对某些上市公司披露的 ROE指标、进而对整个证券市场的会计信息供给产生影响。 考虑到配股现象经历了一个相对较长的周期， 我们得以对 2019年间中国证券市场的历次配股政策及其变进行回顾，并系统观察历次政策变迁前后整个市场的 ROE分布形态变化。中国证券市场历次配股政策变迁自1990年9月延中实业（ 600601）实施了中国证券市场的第一次配股起，十年多来，随着我国证券市场规模迅速发展， 上市公司配股家数和筹资额也不断增加。 统计显示，1990－2019年间，上市公司通过股票市场共实施配股融资 930家次，融资金额累计 2131亿元。在930家次实施了配股的上市公司中， 381家公司实施了一次配股， 177家公司实施了二次配股，48家公司实施了三次配股， 10家公司实施了四次配股， 另有两家公司各实施了五和六次配股。表1摘要比较了在 2019年间历次配股政策的发布时间、 配股程序和财务指标求等核心特征以及受到特定政策影响的会计期间。表1 1990-2019年间的历次配股政策摘要比较配股政策配股政策相关政策名称发布时间配股程序财务指标要求无统一政策阶段《深圳市股份有限1992-02-19有稳定的盈利记录涵盖的会计期间1990-1993公司暂行规定》#当地人民银行审核批准第一次配股政策《关于上市公司送配股的暂行规定》1993-12-17省市政府审核连续两年实现盈利1993介于第一和第二《关于做好上市公1994-06-16省市政府审核1994.06-09次配股政策之间司送配股复核工作的通知》对连续两年盈利的利润是否连续增长为准第三次配股政策《关于1996年上市公司配股工作的通1996-01-24中国证监会审核最近三年净资产税后利润率每年都在1996-2019知》10%以上###第四次配股政策《关于上市公司配2019-03-27中国证监会地方最近 3个完整会计2019-2000股工作有关问题的派出机构初审，年度的净资产收益通知》发行审核委员会率平均在10%以上，表决，中国证监任何一年的净资产会核准收益率不得低于6%####第五次配股政策《关于做好上市公2019-03-15中国证监会地方最近 3个会计年度2019-2019司新股发行工作的派出机构初审，净资产收益率平均通知》发行审核委员会不低于 6%；扣除非表决，中国证监经常性损益后的净会核准利润与扣除前的净利润相比，以低者作为净资产收益率的配股政策相关政策名称发布时间配股程序配股政策相关政策名称发布时间配股程序财务指标要求涵盖的会计期间第二次配股政策《关于执行〈公司法〉规范上市公司配股的通知》1994-09-28中国证监会审核净资产税后利润率 1994-1995三年平均在 10%上##计算依据####### 属于能源、原材料、基础设施类的公司可以略低于 10%。### 属于能源、原材料、基础设施类的公司可以略低，但不低于 9%。#### 上市不满3个完整会计年度的， 按上市后所经历的完整会计年度平均计算； 属于农业、能源、原料、基础设施、高科技等国家重点支持行业的公司，净资产收益率可以略低，但不得低于 9%。#####设立不满3个会计年度的，按设立后的会计年度计算。上述各种配股政策及其变迁反映了市场监管部门在不同时期、不同环境下对上市公司配股行为的规范意图。就配股程序而言，配股审核或核准程序越来越透明，独立性越来越强，但程序比较复杂。在配股条件上，配股政策经历了由松到严、再逐步放松的演变，尽管这一演变与我国宏观经济的走势密切相关，然而业绩符合一定的标准始终是上市公司是否具有配股资格的最重要条件；最近的一次配股政策变迁采用了扣除非经常性损益前后的净利润孰低标准计算 ROE首次剔除了非经常性利润对配股资格的影响， 体现了市场监管部门对配股政策的重大修正和改良。上市公司净资产收益率分布变化一、研究方法核函数密度估计。为了考察配股政策变动前后各年度上市公司 ROE的分布情况，需要采用合适的统计方法对ROE的分布特征进行描述。我们使用非参数统计方法中的核函数（ Kernel function密度估计，以便对上市公司 ROE的分布概率密度做出合理估计。Kolmogorov-Smirnov 检验。ROE的概率密度核估计能够精确地描述出 ROE在某一年度的概率分布，但无法用判断两个年度的 ROE 是否服从同一分布。为此，我们需要使用非参数统计方法中的Kolmogorov-Smirnov 检验（以下简称“ K-S检验。迁移矩阵。为了进一步考察临近两年 ROE分布的变化原因，我们需要追踪上市公司在不同 区间的迁移情况。 为此，我们使用迁移矩阵进行分析。 首先，根据临近两年 ROE分布密度曲线的关系划分出合适的区间， 在不同的区间之间， 临近两年 ROE的分布应当具有显著差异；其次，建立上市公司在不同 ROE区间之间的迁移矩阵， 用来表明上年度从某一特定区间迁移至下年度某一特定区间内的观察值数量。二、样本选取与 ROE分布描述根据表1列示的中国证券市场历年规模， 1990年和1991年上市公司数量很少，仅出现了个别的配股行为。 1992年，尽管年末的公司数达到了 50余家，但大部分均为当年新上市公司，考虑到我们采取了剔除当年新上市公司的样本选取方式 i，该年度的可用样本然不足。相应地，我们选取 1993-2019年作为研究期间，各年度样本均不含当年新上市公司。此外，当上市公司亏损额过大或每股净资产为负数时，都可能导致 ROE出现异常值因此，我们剔除了 ROE取值范围超出 [-50%，50%]的观察值。需要说明的是，自第五次配股政策开始，监管部门的考察指标不再是单纯的 ROE，而改为扣除非经常性损益前后的ROE孰低原则。因此，在考察2019年和2019年的ROE分布时，我们以扣除非经常性损益前后的ROE孰低原则得到ROE序列。经检验，1993-2019年间ROE的分布均不服从正态分布，因此我们分别计算了各年度ROE的10%位置、下四分位数、中位数、上四分位数以及 90%位置。与均值相比，这些指标受分布形态的影响更小，并能够反映 ROE的长期变动趋势。表 2列示了1993－2019年各年样本的数量以及 ROE的描述统计。表 3显示，我国上市公司 ROE的各个位置指标基本呈下降态势。自2019年起，超过75%的上市公司 ROE都在8.5%以下。因此，长期来看中国证券市场的资本投资回报水平处于下降趋势。表21993－2019年各年样本的数量以及 ROE的描述统计年度样本量均值10%位置下四分位数中位数上四分位数90%位置19935214.94%8.19%9.91%12.34%17.60%17.60%199418213.57%6.65%9.24%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%201911483.81%-3.91%1.35%5.41%8.17%11.53%三、历次配股政策变迁前后的 ROE分布1．第一次政策变迁与 ROE分布：。第一次重大政策变迁发生在 1994年9月，财务指标要求从 “连续两年盈利” 变为“三年ROE平均10%以上。此前第一次配股政策的生效年份为 1993年，而第二次配股政策的潜在影响年份为 1994年和1995年。图1列示了 1995年各年的 ROE分布密度曲线，其中横轴表示 ROE的取值（取百分数的数值，即对百分数扩大 100倍纵轴表示分布密度函数值。根据图年和1994年的ROE分布无显著差异， 两条曲线基本处于相同的位置，离散程度也是相似的，且都呈现出右偏特征。 K-S检验的统计量为 （p值=0.457，能拒绝同一分布的假设。其次，在配股政策变动后的第二年（ 1995年ROE分布密度曲线与前两年相比发生了明显的不同：一方面，峰值对应的 ROE由11.68%降到了10.39%峰值的密度也从 0.0673降到了 0.0595；另一方面，ROE分布密度曲线整体上向左偏移，由原来的右偏明显变成左图1ROE分布密度曲线：1993vs.1994-950.080.070.060.050.040.030.020.010-20-1001020304050分布密度分布密度图1ROE分布密度曲线：1993vs.1994-950.080.070.060.050.040.030.020.010-20-1001020304050分布密度分布密度分布密度2．第二次政策变迁与 ROE分布：1995vs.1996-98第二次重大政策变迁发生在 1996年1月24日，财务指标要求从“近三年ROE平均10%以上”变为“近三年ROE年年 10%以上。此前第二次配股政策的生效年份为1994年和1995年而第三次配股政策的潜在影响年份为 1996-2019年图2列示了1995－2019年各年的 ROE分布密度曲线。由于绝大多数上市公司的我们仅列示了此区间的 ROE分布密度曲线。ROE集中在[-10%30%区间，图2ROE分布密度曲线：1995vs.1996-980.140.120.100.080.060.040.020.00-100102030在第三次配股政策出台前，各年度的 ROE分布密度曲线均为单峰形态，而从 1996年起E的分布首次出现双峰 i其中新的峰值出现在 E为6－-2.11%范围内。与年相比，2019年ROE第二峰值的分布密度函数值从 0.0676陡升至 0.1041根据图2注A，在第二峰值处， 1995－2019年各年峰值对应的 ROE均保持在 10%以上并逐年略有上升，且分布密度呈不断增大态势。总体而言， 1996-2019年间上市公司 ROE的分布形态及其变化趋势与当时我国宏观经济形势低迷、银行存贷款利率持续下调的总体环境形成了鲜明反差，而与“近三年 ROE年年10%”的配股政策保持了高度吻合。第三次政策变迁与 ROE分布：2019vs.2019-2000第三次重大政策变迁发生在 2019年3月27日，财务指标要求从“近三年 ROE年年%以上”变为“近三年 E平均%以上，且任何一年不低于 %。此前第三次配股政策的生效年份为 2019年，而第四次配股政策的潜在影响年份为 2019年和2000年图3列示了2019－2000年各年的 ROE分布密度曲线。同样地，在此期间，由于绝大多数图3ROE分布密度曲线：1998vs.1999-20000.140.120.100.080.060.040.020.00-100102030图3ROE分布密度曲线：1998vs.1999-20000.140.120.100.080.060.040.020.00-100102030与第三次配股政策出台后 ROE分布密度曲线展现的双峰特征类似， 2019年和2000年同样存在双峰。根据图 3注A，在第二峰值处， 2019年峰值对应的 ROE仍然保持在略高于%的水平，但密度显著下降（从9年的3降至2这意味着“%现象”的显著减少。在2000年峰值对应的 ROE已经发生了显著降低， 从10%以上陡降至 7.75%成为自1993年以来峰值对应的 ROE首次降低到 10%以下的年份。根据未列示的迁移矩阵，在2019年和2000年，发生最大净迁移量的迁移路径均是从 [9.6%, 14%]到[6%,9.6%]，净迁移量分别为109家公司和58家公司。这也解释了图3中2019年和2000年第二峰值的位置变化。根据这些特征可以合理推断：（1）随着配股政策对ROE要求的降低，上市公司从整体上表现出调低ROE的倾向；（2）新配股政策中有关ROE下限的约束效应开始显现。第四次政策变迁与ROE分布：02第四次重大政策变迁发生在 2019年3月15日，财务指标要求从“近三年 ROE平均10%以上，且任何一年不低于 6%”变为“近三年 ROE平均6%以上，且 ROE的计算原则为扣除非经常性损益前后孰低” 此前第四次配股政策的生效年份为 2019年和2000年第五次配股政策的潜在影响年份为 2019年和2019年。图 4列示了2000－2019年各年的ROE分布密度曲线（其中 ROE的计算已经采用了扣除非经常性损益前后孰低原则） 。图4ROE分布密度曲线： 2000vs.2001-020.100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.00-20-100102030分布密度0 分布密度1 分布密度从图形上观察，与 2000年相比，2019年和2019年的ROE分布密度曲线明显发生左偏。根据图 4注A，在第二峰值处， 2019年和2019年峰值对应的 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。未列示的迁移矩阵显示，与 2000年相比，上市公司 2019年的ROE分布明显呈现出两项特征：其一，全面下调；其二突破了2000年ROE的6%下限约束。上述变化显然与从刚性临界值 （年为下限 6%）到弹性临界值（ 2019年为平均 6%）的配股政策变化十分吻合。这很可能表明，随着配股政策对 ROE要求的进一步降低，上市公司从整体上继续表现出调低 ROE的倾向。表3汇总了历次配股政策变动前后各年度的 ROE分布及其变化特征。表3 ROE分布变化特征汇总历次政策变迁 配股规则变化 对比年份 ROE分布变化特征第一次变迁 “连续两年盈利”变为“近三年ROE平均10%以上”第二次变迁 “近三年ROE平均10%以上”变为“近三年ROE年年10%以上”第三次变迁 “近三年ROE年年10%以上”变为“近三年ROE平均10%以上，且任何一年不低于6%”第四次变迁 “近三年ROE平均10%以上，且任何一年不低于6%”变为“近三年 平均 6%以上，且 的计算原则为扣除非经常性损益前后孰低”

1993vs.19941993年与1994年无显著差异年的ROE分布明显发生左偏（调低ROE）1995vs.19962019 1996年ROE处于[2%,10%]区间的公司开始向两侧分化，出现双峰形态；2019年ROE在略高于10%的峰值位置的分布密度显著提高； 2019年本保持了2019年的ROE分布态势2019vs.2019－2000 2019年最大的净迁移量出现在从[9.5,20]到[6,9.5]的迁移路径上，发发生ROE区间迁移的公司大部分聚集到略高于6%的区间；2000年的第二峰值首次从略高于 10%的水平降至10%以下（7.75%）2000vs.2019-02 与2000年相比，2019年和2019年ROE分布明显发生左偏，市场整体全面调低 ROE水平，同时下调区亦突破ROE的6%下限约束第PAGE第10页##尽管1993年与1994年的ROE分布形态无显著差异， 但1994年实现ROE增长（与上年相比）的公司比重达到了 57.7%，明显高于1993－2019年间的平均水平（ 33.0%。这一特征与监管部门于 1994年6月中旬发布的“税后利润连续增长”的补充政策要求十分吻合，因此同样支持配股政策效应的存在。结语以会计信息为基础的配股政策是中国证券市场诸多政策的一个典型缩影，在市场发展的十余年间历经数次变迁。虽然近年来市场再融资的方式开始向多元化发展，申请增发新股和发行可转换债券的公司日益增多 iii，配股政策的影响力则开始降低 iv，但多元化的再融资方式仍然建立在会计信息的基础上。因此，历次配股政策变迁对会计信息的影响形式作为一个经验证据，能够展示以会计信息为基础的监管政策的潜在经济后果，为以后的市场监管提供借鉴。通过对ROE分布密度曲线图的观察以及迁移矩阵的分析，我们可以合理推断， 历次配股政策变迁均伴随了中国证券市场 ROE分布形态的相应变化：（当配股政策趋严时 （如第二次政策变迁），ROE 分布形态整体上便出现了调高特征； （当配股政策放宽时（如第一、第三以及第四次政策变迁） ，ROE的分布也从整体上调低； （3）市场对配股政策置的ROE临界值（尤其是刚性临界值，如 10%和6%）表现出极强的敏感性和迅速的反应性。总体而言，在试图帮助市场筛选出高质量公司的同时，以会计信息为基础的配股政策在相当程度上诱发了市场会计信息供给的扭曲。注释考虑到新上市公司在上市当年的 E分布上可能偏高（ Teo，WelchdWon，8所以本文在描述各年度上市公司 ROE分布时剔除了当年新上市公司。取值附近最密集。因此，概率密度曲线可以出现多个峰值。1998年开始，有 7家上市公司首次采用增发新股的方式实施了再融资，此后，被批准实施增发的公司数量逐渐增多。 1998－2002年，共增发 88家次，筹集资金 672亿元在2002年，配股公司数仅为 20家，而当年增发新股公司数量则有 28家，已超过了股公司数。参考文献鲍恩斯.四种配股机制对我国上市公司财务信息影响的实证分析 [D].中央财经大学博论文，2003.陈小悦，肖星.过晓艳.配股权与上市公司利润操纵 [J].经济研究，2000年第1期阎达五，耿建新，刘文鹏 .我国上市公司配股融资行为的实证研究 [J].会计研究，2001第9期，27.Chen,K.C.Wd.Yuan(2001),EarningsManagementdleAllocation:EvidencefromasAccounting-basednfsIssues,gKongofScience&Technology,WorkingPaper.Teoh,S.,I.Welch,andT.J.Wong(1998),‘EarningsManagementandtheMarketPerformancefInitialPublicOfferings ,Journalfinance Vol.53:卫生管理制度1 总则1.1 为了加强公司的环境卫生管理，创造一个整洁、文明、温馨的购物、办公环境，根据《公共场所卫生管理条例》的要求，特制定本制度。1.2 集团公司的卫生管理部门设在企管部，并负责将集团公司的卫生区域详细划分到各部室，各分公司所辖区域卫生由分公司客服部负责划分，确保无遗漏。2 卫生标准2.1 室内卫生标准2.1.1 地面、墙面：无灰尘、无纸屑、无痰迹、无泡泡糖等粘合物、无积水，墙角无灰吊、无蜘蛛网。2.1.2 门、窗、玻璃、镜子、柱子、电梯、楼梯、灯具等，做到明亮、无灰尘、无污迹、无粘合物，特别是玻璃，要求两面明亮。2.1.3 柜台、货架：清洁干净，货架、柜台底层及周围无乱堆乱放现象、无灰尘、无粘合物，货架顶部、背部和底部干净，不存放杂物和私人物品。2.1.4 购物车（筐）、直接接触食品的售货工具（包括刀、叉等）：做到内外洁净，无污垢和粘合物等。购物车（筐）要求每天营业前简单清理，周五全面清理消毒；售货工具要求每天消毒，并做好记录。2.1.5 商品及包装：商品及外包装清洁无灰尘（外包装破损的或破旧的不得陈列）。2.1.6 收款台、服务台、办公橱、存包柜：保持清洁、无灰尘，台面和侧面无灰尘、无灰吊和蜘蛛网。桌面上不得乱贴、乱画、乱堆放物品，用具摆放有序且干净，除当班的购物小票收款联外，其它单据不得存放在桌面上。2.1.7 垃圾桶：桶内外干净，要求营业时间随时清理，不得溢出，每天下班前彻底清理，不得留有垃圾过夜。2.1.8 窗帘：定期进行清理，要求干净、无污渍。2.1.9 吊饰：屋顶的吊饰要求无灰尘、无蜘蛛网，短期内不适用的吊饰及时清理彻底。2.1.10 内、外仓库：半年彻底清理一次，无垃圾、无积尘、无蜘蛛网等。2.1.11 室内其他附属物及工作用具均以整洁为准，要求无灰尘、无粘合物等污垢。2.2 室外卫生标准2.2.1 门前卫生：地面每天班前清理，平时每一小时清理一次，每周四营业结束后有条件的用水冲洗地面（冬季可根据情况适当清理），墙面干净且无乱贴乱画。2.2.2 院落卫生：院内地面卫生全天保洁，果皮箱、消防器械、护栏及配电箱等设施每周清理干净。垃圾池周边卫生清理彻底，不得有垃圾溢出。2.2.3 绿化区卫生：做到无杂物、无纸屑、无塑料袋等垃圾。3 清理程序3.1 室内和门前院落等区域卫生：每天营业前提前10分钟把所管辖区域内卫生清理完毕，营业期间随时保洁。下班后5-10分钟清理桌面及卫生区域。3.2 绿化区卫生：每周彻底清理一遍，随时保持清洁无垃圾。4 管理考核4.1 实行百分制考核，每月一次（四个分公司由客服部分别考核、集团职能部室由企管部统一考核）。不符合卫生标准的，超市内每处扣0.5分，超市外每处扣1分。4.2 集团坚持定期检查和不定期抽查的方式监督各分公司、部门的卫生工作。每周五为卫生检查日，集团检查结果考核至各分公司，各分公司客服部的检查结果考核至各部门。4.3 集团公司每年不定期组织卫生大检查活动，活动期间的考核以通知为准。证券市场配股政策的变迁及其市场影响内容提要：配股是上市公司再融资的重要途径，会计利润符合配股政策标准始终是上市公司是否具有配股资格的前提条件。本文回顾了中国证券市场历次配股政策的变迁，并观察到历次配股政策变迁均伴随了相关会计信息（净资产收益率）分布的明显变化。该证据从宏观意义上表明，配股政策在试图甄别优质公司的同时，也在相当程度上诱发了市场会计信息供给的扭曲。关键词：配股、净资产收益率、会计信息与计划经济色彩极其浓厚的首次发行股票制度相比，中国证券市场中的公司再融资机制从一开始就试图朝着市场化的方向迈进。但由于我国证券市场处于新兴和转轨阶段，证券市场的价格机制不能充分发挥作用，优胜劣汰的机制也尚未建立起来，于是市场监管部门便试图制定并不断修订上市公司再融资政策（集中体现在配股政策上），以降低市场选择成本和误选风险，优化资源配置。在我国配股政策的大部分阶段中，政策都直接涉及上市公司提供的一项重要会计信息—净资产收益率 （nnEquity，E。由于拟申请配股的上市公司必须在净资产收益率上符合政策规定的条件，我们自然会想到配股政策（及其变动）可能会对某些上市公司披露的 ROE指标、进而对整个证券市场的会计信息供给产生影响。 考虑到配股现象经历了一个相对较长的周期， 我们得以对 2019年间中国证券市场的历次配股政策及其变进行回顾，并系统观察历次政策变迁前后整个市场的 ROE分布形态变化。中国证券市场历次配股政策变迁自1990年9月延中实业（ 600601）实施了中国证券市场的第一次配股起，十年多来，随着我国证券市场规模迅速发展， 上市公司配股家数和筹资额也不断增加。 统计显示，1990－2019年间，上市公司通过股票市场共实施配股融资 930家次，融资金额累计 2131亿元。在930家次实施了配股的上市公司中， 381家公司实施了一次配股， 177家公司实施了二次配股，48家公司实施了三次配股， 10家公司实施了四次配股， 另有两家公司各实施了五和六次配股。表1摘要比较了在 2019年间历次配股政策的发布时间、 配股程序和财务指标求等核心特征以及受到特定政策影响的会计期间。表1 1990-2019年间的历次配股政策摘要比较配股政策配股政策相关政策名称发布时间配股程序财务指标要求无统一政策阶段《深圳市股份有限1992-02-19有稳定的盈利记录涵盖的会计期间1990-1993公司暂行规定》#当地人民银行审核批准第一次配股政策《关于上市公司送配股的暂行规定》1993-12-17省市政府审核连续两年实现盈利1993介于第一和第二《关于做好上市公1994-06-16省市政府审核1994.06-09次配股政策之间司送配股复核工作的通知》对连续两年盈利的利润是否连续增长为准第三次配股政策《关于1996年上市公司配股工作的通1996-01-24中国证监会审核最近三年净资产税后利润率每年都在1996-2019知》10%以上###第四次配股政策《关于上市公司配2019-03-27中国证监会地方最近 3个完整会计2019-2000股工作有关问题的派出机构初审，年度的净资产收益通知》发行审核委员会率平均在10%以上，表决，中国证监任何一年的净资产会核准收益率不得低于6%####第五次配股政策《关于做好上市公2019-03-15中国证监会地方最近 3个会计年度2019-2019司新股发行工作的派出机构初审，净资产收益率平均通知》发行审核委员会不低于 6%；扣除非表决，中国证监经常性损益后的净会核准利润与扣除前的净利润相比，以低者作为净资产收益率的配股政策相关政策名称发布时间配股程序配股政策相关政策名称发布时间配股程序财务指标要求涵盖的会计期间第二次配股政策《关于执行〈公司法〉规范上市公司配股的通知》1994-09-28中国证监会审核净资产税后利润率 1994-1995三年平均在 10%上##计算依据####### 属于能源、原材料、基础设施类的公司可以略低于 10%。### 属于能源、原材料、基础设施类的公司可以略低，但不低于 9%。#### 上市不满3个完整会计年度的， 按上市后所经历的完整会计年度平均计算； 属于农业、能源、原料、基础设施、高科技等国家重点支持行业的公司，净资产收益率可以略低，但不得低于 9%。#####设立不满3个会计年度的，按设立后的会计年度计算。上述各种配股政策及其变迁反映了市场监管部门在不同时期、不同环境下对上市公司配股行为的规范意图。就配股程序而言，配股审核或核准程序越来越透明，独立性越来越强，但程序比较复杂。在配股条件上，配股政策经历了由松到严、再逐步放松的演变，尽管这一演变与我国宏观经济的走势密切相关，然而业绩符合一定的标准始终是上市公司是否具有配股资格的最重要条件；最近的一次配股政策变迁采用了扣除非经常性损益前后的净利润孰低标准计算 ROE首次剔除了非经常性利润对配股资格的影响， 体现了市场监管部门对配股政策的重大修正和改良。上市公司净资产收益率分布变化一、研究方法核函数密度估计。为了考察配股政策变动前后各年度上市公司 ROE的分布情况，需要采用合适的统计方法对ROE的分布特征进行描述。我们使用非参数统计方法中的核函数（ Kernel function密度估计，以便对上市公司 ROE的分布概率密度做出合理估计。Kolmogorov-Smirnov 检验。ROE的概率密度核估计能够精确地描述出 ROE在某一年度的概率分布，但无法用判断两个年度的 ROE 是否服从同一分布。为此，我们需要使用非参数统计方法中的Kolmogorov-Smirnov 检验（以下简称“ K-S检验。迁移矩阵。为了进一步考察临近两年 ROE分布的变化原因，我们需要追踪上市公司在不同 区间的迁移情况。 为此，我们使用迁移矩阵进行分析。 首先，根据临近两年 ROE分布密度曲线的关系划分出合适的区间， 在不同的区间之间， 临近两年 ROE的分布应当具有显著差异；其次，建立上市公司在不同 ROE区间之间的迁移矩阵， 用来表明上年度从某一特定区间迁移至下年度某一特定区间内的观察值数量。二、样本选取与 ROE分布描述根据表1列示的中国证券市场历年规模， 1990年和1991年上市公司数量很少，仅出现了个别的配股行为。 1992年，尽管年末的公司数达到了 50余家，但大部分均为当年新上市公司，考虑到我们采取了剔除当年新上市公司的样本选取方式 i，该年度的可用样本然不足。相应地，我们选取 1993-2019年作为研究期间，各年度样本均不含当年新上市公司。此外，当上市公司亏损额过大或每股净资产为负数时，都可能导致 ROE出现异常值因此，我们剔除了 ROE取值范围超出 [-50%，50%]的观察值。需要说明的是，自第五次配股政策开始，监管部门的考察指标不再是单纯的 ROE，而改为扣除非经常性损益前后的ROE孰低原则。因此，在考察2019年和2019年的ROE分布时，我们以扣除非经常性损益前后的ROE孰低原则得到ROE序列。经检验，1993-2019年间ROE的分布均不服从正态分布，因此我们分别计算了各年度ROE的10%位置、下四分位数、中位数、上四分位数以及 90%位置。与均值相比，这些指标受分布形态的影响更小，并能够反映 ROE的长期变动趋势。表 2列示了1993－2019年各年样本的数量以及 ROE的描述统计。表 3显示，我国上市公司 ROE的各个位置指标基本呈下降态势。自2019年起，超过75%的上市公司 ROE都在8.5%以下。因此，长期来看中国证券市场的资本投资回报水平处于下降趋势。表21993－2019年各年样本的数量以及 ROE的描述统计年度样本量均值10%位置下四分位数中位数上四分位数90%位置19935214.94%8.19%9.91%12.34%17.60%17.60%199418213.57%6.65%9.24%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%201911483.81%-3.91%1.35%5.41%8.17%11.53%三、历次配股政策变迁前后的 ROE分布1．第一次政策变迁与 ROE分布：。第一次重大政策变迁发生在 1994年9月，财务指标要求从 “连续两年盈利” 变为“三年ROE平均10%以上。此前第一次配股政策的生效年份为 1993年，而第二次配股政策的潜在影响年份为 1994年和1995年。图1列示了 1995年各年的 ROE分布密度曲线，其中横轴表示 ROE的取值（取百分数的数值，即对百分数扩大 100倍纵轴表示分布密度函数值。根据图年和1994年的ROE分布无显著差异， 两条曲线基本处于相同的位置，离散程度也是相似的，且都呈现出右偏特征。 K-S检验的统计量为 （p值=0.457，能拒绝同一分布的假设。其次，在配股政策变动后的第二年（ 1995年ROE分布密度曲线与前两年相比发生了明显的不同：一方面，峰值对应的 ROE由11.68%降到了10.39%峰值的密度也从 0.0673降到了 0.0595；另一方面，ROE分布密度曲线整体上向左偏移，由原来的右偏明显变成左图1ROE分布密度曲线：1993vs.1994-950.080.070.060.050.040.030.020.010-20-1001020304050分布密度分布密度图1ROE分布密度曲线：1993vs.1994-950.080.070.060.050.040.030.020.010-20-1001020304050分布密度分布密度分布密度2．第二次政策变迁与 ROE分布：1995vs.1996-98第二次重大政策变迁发生在 1996年1月24日，财务指标要求从“近三年ROE平均10%以上”变为“近三年ROE年年 10%以上。此前第二次配股政策的生效年份为1994年和1995年而第三次配股政策的潜在影响年份为 1996-2019年图2列示了1995－2019年各年的 ROE分布密度曲线。由于绝大多数上市公司的我们仅列示了此区间的 ROE分布密度曲线。ROE集中在[-10%30%区间，图2ROE分布密度曲线：1995vs.1996-980.140.120.100.080.060.040.020.00-100102030在第三次配股政策出台前，各年度的 ROE分布密度曲线均为单峰形态，而从 1996年起E的分布首次出现双峰 i其中新的峰值出现在 E为6－-2.11%范围内。与年相比，2019年ROE第二峰值的分布密度函数值从 0.0676陡升至 0.1041根据图2注A，在第二峰值处， 1995－2019年各年峰值对应的 ROE均保持在 10%以上并逐年略有上升，且分布密度呈不断增大态势。总体而言， 1996-2019年间上市公司 ROE的分布形态及其变化趋势与当时我国宏观经济形势低迷、银行存贷款利率持续下调的总体环境形成了鲜明反差，而与“近三年 ROE年年10%”的配股政策保持了高度吻合。第三次政策变迁与 ROE分布：2019vs.2019-2000第三次重大政策变迁发生在 2019年3月27日，财务指标要求从“近三年 ROE年年%以上”变为“近三年 E平均%以上，且任何一年不低于 %。此前第三次配股政策的生效年份为 2019年，而第四次配股政策的潜在影响年份为 2019年和2000年图3列示了2019－2000年各年的 ROE分布密度曲线。同样地，在此期间，由于绝大多数图3ROE分布密度曲线：1998vs.1999-20000.140.120.100.080.060.040.020.00-100102030图3ROE分布密度曲线：1998vs.1999-20000.140.120.100.080.060.040.020.00-100102030与第三次配股政策出台后 ROE分布密度曲线展现的双峰特征类似， 2019年和2000年同样存在双峰。根据图 3注A，在第二峰值处， 2019年峰值对应的 ROE仍然保持在略高于%的水平，但密度显著下降（从9年的3降至2这意味着“%现象”的显著减少。在2000年峰值对应的 ROE已经发生了显著降低， 从10%以上陡降至 7.75%成为自1993年以来峰值对应的 ROE首次降低到 10%以下的年份。根据未列示的迁移矩阵，在2019年和2000年，发生最大净迁移量的迁移路径均是从 [9.6%, 14%]到[6%,9.6%]，净迁移量分别为109家公司和58家公司。这也解释了图3中2019年和2000年第二峰值的位置变化。根据这些特征可以合理推断：（1）随着配股政策对ROE要求的降低，上市公司从整体上表现出调低ROE的倾向；（2）新配股政策中有关ROE下限的约束效应开始显现。第四次政策变迁与ROE分布：02第四次重大政策变迁发生在 2019年3月15日，财务指标要求从“近三年 ROE平均10%以上，且任何一年不低于 6%”变为“近三年 ROE平均6%以上，且 ROE的计算原则为扣除非经常性损益前后孰低” 此前第四次配股政策的生效年份为 2019年和2000年第五次配股政策的潜在影响年份为 2019年和2019年。图 4列示了2000－2019年各年的ROE分布密度曲线（其中 ROE的计算已经采用了扣除非经常性损益前后孰低原则） 。图4ROE分布密度曲线： 2000vs.2001-020.100.090.080.070.060.050.040.030.020.010.00-20-100102030分布密度0 分布密度1 分布密度从图形上观察，与 2000年相比，2019年和2019年的ROE分布密度曲线明显发生左偏。根据图 4注A，在第二峰值处， 2019年和2019年峰值对应的 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。未列示的迁移矩阵显示，与 2000年相比，上市公司 2019年的ROE分布明显呈现出两项特征：其一，全面下调；其二突破了2000年ROE的6%下限约束。上述变化显然与从刚性临界值 （年为下限 6%）到弹性临界值（ 2019年为平均 6%）的配股政策变化十分吻合。这很可能表明，随着配股政策对 ROE要求的进一步降低，上市公司从整体上继续表现出调低 ROE的倾向。表3汇总了历次配股政策变动前后各年度的 ROE分布及其变化特征。表3 ROE分布变化特征汇总历次政策变迁 配股规则变化 对比年份 ROE分布变化特征第一次变迁 “连续两年盈利”变为“近三年ROE平均10%以上”第二次变迁 “近三年ROE平均10%以上”变为“近三年ROE年年10%以上”第三次变迁 “近三年ROE年年10%以上”变为“近三年ROE平均10%以上，且任何一年不低于6%”第四次变迁 “近三年ROE平均10%以上，且任何一年不低于6%”变为“近三年 平均 6%以上，且 的计算原则为扣除非经常性损益前后孰低”

1993vs.19941993年与1994年无显著差异年的ROE分布明显发生左偏（调低ROE）1995vs.19962019 1996年ROE处于[2%,10%]区间的公司开始向两侧分化，出现双峰形态；2019年ROE在略高于10%的峰值位置的分布密度显著提高； 2019年本保持了2019年的ROE分布态势2019vs.2019－2000 2019年最大的净迁移量出现在从[9.5,20]到[6,9.5]的迁移路径上，发发生ROE区间迁移的公司大部分聚集到略高于6%的区间；2000年的第二峰值首次从略高于 10%的水平降至10%以下（7.75%）2000vs.2019-02 与2000年相比，2019年和2019年ROE分布明显发生左偏，市场整体全面调低 ROE水平，同时下调区亦突破ROE的6%下限约束##尽管1993年与1994年的ROE分布形态无显著差异， 但1994年实现ROE增长（与上年相比）的公司比重达到了 57.7%，明显高于1993－2019年间的平均水平（ 33.0%。这一特征与监管部门于 1994年6月中旬发布的“税后利润连续增长”的补充政策要求十分吻合，因此同样支持配股政策效应的存在。结语以会计信息为基础的配股政策是中国证券市场诸多政策的一个典型缩影，在市场发展的十余年间历经数次变迁。虽然近年来市场再融资的方式开始向多元化发展，申请增发新股和发行可转换债券的公司日益增多 iii，配股政策的影响力则开始降低 iv，但多元化的再融资方式仍然建立在会计信息的基础上。因此，历次配股政策变迁对会计信息的影响形式作为一个经验证据，能够展示以会计信息为基础的监管政策的潜在经济后果，为以后的市场监管提供借鉴。通过对ROE分布密度曲线图的观察以及迁移矩阵的分析，我们可以合理推断， 历次配股政策变迁均伴随了中国证券市场 ROE分布形态的相应变化：（当配股政策趋严时 （如第二次政策变迁），ROE 分布形态整体上便出现了调高特征； （当配股政策放宽时（如第一、第三以及第四次政策变迁） ，ROE的分布也从整体上调低； （3）市场对配股政策置的ROE临界值（尤其是刚性临界值，如 10%和6%）表现出极强的敏感性和迅速的反应性。总体而言，在试图帮助市场筛选出高质量公司的同时，以会计信息为基础的配股政策在相当程度上诱发