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我国居民消费水平的计量分析及对策建议
内容摘要：通过对我国居民消费水平的历史及现状研究，建立了居民消费水平的经济模型，并研究了模型中主要变量对模型的影响程度，在此基础上提出了提高居民消费水平的对策建议。
关键词：居民消费水平 影响因素 模型分析 对策建议

一、引言
消费水平是指一个国家一定时期内人们在消费过程中对物质和文化生活需要的满足程度。笔者以分析居民消费水平为目的，同时考虑了其他一些指标的分析需要，根据计量经济学模型的构思，在建模时作了如下处理：
1、该模型为线性模型。
2、主要采集的样本是1978年以后的，因为改革开放以后，我国的经济运行机制有了极大的改变，人民生活水平也有了极大的提高，故这一时期的样本更能反映这种变化。
3、模型中将居民消费水平作为被解释变量，根据经验引入国内生产总值、城乡居民人均收入、人口自然增长率、居民消费价格指数，对模型进行回归分析，以求能使模型具有更高的可操作性。
obs
Y
X1
X2
X3
X4
X5
1978
184.0000
3624.100
343.4000
133.6000
12.00000
100.7000
1979
207.0000
4038.200
405.0000
160.2000
13.34000
101.9000
1980
236.0000
4517.800
477.6000
191.3000
11.87000
107.5000
1981
262.0000
4862.400
500.4000
223.4000
14.55000
102.5000
1982
284.0000
5294.700
535.3000
270.1000
15.68000
102.0000
1983
311.0000
5934.500
564.6000
309.8000
13.29000
102.0000
1984
354.0000
7171.000
652.1000
355.3000
13.08000
102.7000
1985
437.0000
8964.400
739.1000
397.6000
14.26000
109.3000
1986
485.0000
10202.20
899.6000
423.8000
15.57000
106.5000
1987
550.0000
11962.50
1002.200
462.6000
16.61000
107.3000
1988
693.0000
14928.30
1181.400
545.0000
15.73000
118.8000
1989
762.0000
16909.20
1373.900
601.5000
15.04000
118.0000
1990
803.0000
18547.90
1510.200
686.3000
14.39000
103.1000
1991
896.0000
21617.80
1700.600
708.6000
12.98000
103.4000
1992
1070.000
26638.10
2026.600
784.0000
11.60000
106.4000
1993
1331.000
34634.40
2577.400
921.6000
11.45000
114.7000
1994
1746.000
46759.40
3496.200
1221.000
11.21000
124.1000
1995
2236.000
58478.10
4283.000
1577.700
10.55000
117.1000
1996
2641.000
67884.60
4838.900
1926.100
10.42000
108.3000
1997
2834.000
74462.60
5160.300
2090.100
10.06000
102.8000
1998
2972.000
78345.20
5425.100
2102.000
9.140000
99.20000
1999
3180.000
82067.50
5854.000
2210.300
8.180000
98.50000
2000
3415.000
89468.10
6280.000
2253.400
7.580000
100.1000
2001
3654.000
97314.80
6859.600
2366.400
6.950000
102.1000
2002
3910.000
105172.3
7702.800
2745.600
6.450000
99.70000
注：以上数据来源于2003年《中国统计年鉴》
二、影响居民消费水平的单因素分析
1、国内生产总值对居民消费水平的影响
为了研究居民消费水平和经济发展水平的关系，我们把国内生产总值作为经济发展水平的代表性指标。由经济理论分析可知，经济发展水平与居民消费水平有密切关系。因此，我们设定居民消费水平Y与国内生产总值X的关系为：

假定模型中随机误差项满足古典假定，运用OLS法估计模型参数，结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/12/05 Time: 14:50
Sample: 1978 2002
Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
93.22748
10.02780
9.296901
0.0000
X1
0.036811
0.000203
181.1983
0.0000
R-squared
0.999300
Mean dependent var
1418.120
Adjusted R-squared
0.999270
S.D. dependent var
1269.558
S.E. of regression
34.31248
Akaike info criterion
9.985514
Sum squared resid
27078.96
Schwarz criterion
10.08302
Log likelihood
-122.8189
F-statistic
32832.82
Durbin-Watson stat
0.894184
Prob(F-statistic)
0.000000

(9.2969) (181.1983)
其中，可决系数=0.9993。从回归结果可以看出，模型拟合度很好，可决系数很高，这也表明国内生产总值确实对居民消费水平有显著影响。其中，GDP每增长1亿元，居民消费水平平均增加0.04元。
2、居民人均收入对居民消费水平的影响
如果说国内生产总值是宏观影响因素，那么居民的人均收入就是微观影响因素。由于我国城乡差距比较显著，于是在这里分别考察了城镇居民和农村居民的可支配收入对消费水平的影响。设城镇居民人均可支配收入为，农村居民人均纯收入为，它们与居民消费水平的关系为：
，

运用OLS法估计结果如下：

城镇居民可支配收入对居民消费水平的影响
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/12/05 Time: 14:51
Sample: 1978 2002
Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
9.629737
18.72683
0.514222
0.6120
X2
0.530391
0.005288
100.2944
0.0000
R-squared
0.997719
Mean dependent var
1418.120
Adjusted R-squared
0.997620
S.D. dependent var
1269.558
S.E. of regression
61.94203
Akaike info criterion
11.16689
Sum squared resid
88246.75
Schwarz criterion
11.26440
Log likelihood
-137.5862
F-statistic
10058.98
Durbin-Watson stat
0.834725
Prob(F-statistic)
0.000000

（0.5142） （100.2944） =0.9977

农村居民纯收入对居民消费水平的影响
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/12/05 Time: 14:51
Sample: 1978 2002
Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-113.4612
28.65894
-3.959014
0.0006
X3
1.491763
0.021689
68.78073
0.0000
R-squared
0.995162
Mean dependent var
1418.120
Adjusted R-squared
0.994951
S.D. dependent var
1269.558
S.E. of regression
90.20660
Akaike info criterion
11.91870
Sum squared resid
187156.3
Schwarz criterion
12.01621
Log likelihood
-146.9838
F-statistic
4730.789
Durbin-Watson stat
1.010615
Prob(F-statistic)
0.000000

（-3.9590） （68.7807） R²=0.9952
由数据分析的结论可知，农村居民人均纯收入对居民消费水平的影响大大超过了城镇居民人均可支配收入对居民消费水平的影响。造成这种情况，主要有以下几个原因：第一是我国是农民人口占绝大多数的国家，而居民消费水平是以人口数为权数对农村居民消费水平和城镇居民消费水平进行加权平均计算而得到的；第二是农村居民的消费动力远远大于城镇居民。根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上为贫困，50—59%为温饱，40—50%为小康，30—40%为富裕，低于30%为最富裕。1978年，我国城乡居民的恩格尔系数分别为57.5%和67.7%，也就是说城镇居民只属于勉强温饱，农村居民则处于绝对贫困。然而到2001年，农村居民家庭的恩格尔系数降至47.8%，而城镇居民家庭的恩格尔系数则降至37.9%, 可见农村居民目前的消费需求大于城镇居民。
3、人口自然增长率对居民消费水平的影响
人口的多少与消费水平的高低有密切的关系。由经验分析可知，在人口数量一定的情况下，经济发展水平越高，消费品数量越多，那么居民消费水平就会越高；反之，在经济发展水平稳定的条件下，人口数量的多少就决定着消费水平的高低。因此，下面以人口自然增长率为解释变量，设为X4进行回归分析。
设
回归估计结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/12/05 Time: 14:52
Sample: 1978 2002
Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
6120.843
519.8942
11.77325
0.0000
X4
-389.3241
41.89861
-9.292053
0.0000
R-squared
0.789651
Mean dependent var
1418.120
Adjusted R-squared
0.780506
S.D. dependent var
1269.558
S.E. of regression
594.7908
Akaike info criterion
15.69092
Sum squared resid
8136851.
Schwarz criterion
15.78843
Log likelihood
-194.1364
F-statistic
86.34224
Durbin-Watson stat
0.548669
Prob(F-statistic)
0.000000

(11.7733) (-9.2921)
回归结果表明，人口每增长1%。，居民消费水平平均下降389.32元。其原因主要是我国人口基数大，即使增长率很低，也使得以人口平均来计算的居民消费水平有显著性变动。
4、消费物价指数对居民消费水平的影响
按经济理论分析，物价越高，越会抑制人们的消费，消费水平会越低。故在此引入消费物价指数进行回归分析。
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/12/05 Time: 14:51
Sample: 1978 2002
Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
5071.259
3968.544
1.277864
0.2140
X5
-34.35080
37.23965
-0.922425
0.3659
R-squared
0.035675
Mean dependent var
1418.120
Adjusted R-squared
-0.006253
S.D. dependent var
1269.558
S.E. of regression
1273.521
Akaike info criterion
17.21358
Sum squared resid
37302690
Schwarz criterion
17.31109
Log likelihood
-213.1697
F-statistic
0.850869
Durbin-Watson stat
0.052147
Prob(F-statistic)
0.365883
从结果看出，可决系数很低，t统计检验不显著，尽管从经济背景分析来看，消费物价指数可能影响消费水平，但回归结果显示并非如此，这可能与统计数据误差以及估计方法有关系。
三、影响居民消费水平的多因素分析
在前面分析的基础上，将所有对居民消费水平影响显著的解释变量（消费物价指数除外）放进同一个模型，进行多元回归分析，结果如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/12/05 Time: 15:06
Sample: 1978 2002
Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-34.92876
68.33338
-0.511152
0.6148
X2
-0.106034
0.067316
-1.575168
0.1309
X3
0.209742
0.092590
2.265268
0.0348
X4
7.788147
4.980314
1.563786
0.1336
X1
0.039598
0.005350
7.401766
0.0000
R-squared
0.999631
Mean dependent var
1418.120
Adjusted R-squared
0.999557
S.D. dependent var
1269.558
S.E. of regression
26.73036
Akaike info criterion
9.586334
Sum squared resid
14290.24
Schwarz criterion
9.830109
Log likelihood
-114.8292
F-statistic
13529.64
Durbin-Watson stat
1.529774
Prob(F-statistic)
0.000000
从回归结果看，尽管可决系数很高，F统计值很大，说明模型在整体上线性回归拟合较好，但常数项的回归系数不显著，城镇居民可支配收入与人口自然增长率的符号与经济意义相悖，表明模型中解释变量存在严重的多重共线性。
　　下面看各变量之间的简单相关系数：

X2
X3
X4
X1
Y
X2
1.000000
0.996093
-0.893822
0.999424
0.998859
X3
0.996093
1.000000
-0.872752
0.996649
0.997578
X4
-0.893822
-0.872752
1.000000
-0.895038
-0.888623
X1
0.999424
0.996649
-0.895038
1.000000
0.999650
Y
0.998859
0.997578
-0.888623
0.999650
1.000000
由上表可以看出，解释变量之间确实存在高度线性相关，于是运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归，并结合经济意义和统计检验选出拟合结果最好的一元线性回归方程，在此基础上将其余解释变量逐一代入并拟合，最终得到如下模型：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 12/12/05 Time: 15:19
Sample: 1978 2002
Included observations: 25
Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
-34.31193
19.08905
-1.797467
0.0860
X2
0.352578
0.047965
7.350744
0.0000
X3
0.502716
0.135078
3.721667
0.0012
R-squared
0.998600
Mean dependent var
1418.120
Adjusted R-squared
0.998473
S.D. dependent var
1269.558
S.E. of regression
49.61351
Akaike info criterion
10.75857
Sum squared resid
54153.00
Schwarz criterion
10.90483
Log likelihood
-131.4821
F-statistic
7846.542
Durbin-Watson stat
1.349085
Prob(F-statistic)
0.000000

（-1.7975） （7.3507） （3.77217）
从下图也可以看出，模型的拟合程度非常好，这也说明城乡居民人均收入对居民消费水平的直接影响最大。农村居民人均纯收入每增加１元，居民消费水平平均增加0.50元；城镇居民人均可支配收入每增加１元，居民消费水平平均增加0.35元。

四、提高居民消费水平的对策建议
　　根据以上分析，可以看出提高居民消费水平的根本途径是大力发展生产力。但在大力发展生产力，增加城乡居民可支配收入的同时，必须严格控制人口增长。为此，我们可以采取以下措施：
（一）提高居民整体收入水平，特别是农村居民收入水平。
　　中国是一个农业大国，农村居民收入水平低是居民消费水平难以提高的重要原因。切实提高农民收入，不仅是农民由温饱进入小康、改善农民生活质量的关键，也是刺激消费、促进经济健康快速协调发展的重要着力点。
　　１、调整农业结构，提高农产品品质。调整和优化农业结构，大力发展高产、优质、高校农业，这是当前增加农村居民收入的关键措施。调整结构的重点是改善农产品品种，提高质量，增加效益。一是要抓住当前农产品供给充足的时机，加快调整粮食品种结构；二是大力发展畜牧业。畜牧业在农业生产中处于“前拉后带”的重要环节，搞好了可以促进种植业、带动加工业，实现农产品转化增值。三是发挥种植业传统优势，发展农林牧渔业和名、特、优、新产品，农产品也要提高品牌意识，靠品牌开拓市场。
　　２、依靠科技进步，降低农业生产成本。在当前增收困难的情况下，降低生产成本，减少农民的支出也是增加农民收入的一条重要途径。目前，由于技术相对落后，我国农业资源的利用率远远低于发达国家水平，特别是农民在用水、用电、用地等很多方面，缺乏科学指导，浪费严重。据测算，从1988年到1996年，粮食增长了27.6%,收购价格指数增长了172.9%,但同期总成本却增长了274.3%。这也说明，降低成本，增加效益是推动农业节能增效，增加农民收入的重要措施。
　　３、推动农业产业化经营，建立有利于农民增收的产业体系和利益机制。推进农业产业化，应突出抓好建设农产品基地，培育龙头企业，建立利益机制，完善社会化服务体系等几个关键环节。
４、切实减轻农民负担。在逐步减少农业税以外的农村各项收费项目和数额的同时，把真正应由农民承担的合理性收费费用用立法的形式确定下来，是减轻农民负担的工作走上法制化、正规化的轨道。同时还要狠抓基层政府及干部的廉政建设，消除向农民乱摊派、乱收费的各种隐患，进一步加强农村精神文明建设，引导农民健康消费。
（二）严格控制人口增长
控制人口增长是人口问题的重点和难点。人口自然增长率越高，越是阻碍社会经济的发展和人类的进步。我们要继续实行计划生育政策，实现控制人口规模的既定目标。根据我国人口现状和经济发展水平，要把控制人口出生率、提高人口素质和解决人口老龄化等问题通盘考虑，制定一个合理增长、提高质量、优化年龄结构的综合人口方案。同时加强对目前人口状况和人口动态的研究分析，为人口控制、就业、迁移与城市化等正确决策提供依据。

财管12班 徐艳 205120201170

我国上市公司现金股利政策的影响因素之实证研究

一、研究背景
股利政策是现代公司理财活动的三大核心内容之一，它是公司对股利分配所采取的策略，包括股利支付率、股利支付方式等的确定和选择，而股利支付率的确定又是股利政策的核心，在公司财务管理中占有重要位置。
（一）股利政策影响因素的规范研究
在股利政策影响因素的规范研究中，学者们一般都认为，影响股利政策的因素可分为四大部分。
1、股利发放的限制因素，包括：法律性限制和契约限制。
2、企业内部因素，包括：变现能力、筹资需求、筹资能力、资本结构和资金成本、投资机会、企业的生命周期、盈利的稳定性、公司的股本规模及所处行业等。
3、股东因素，包括：股权控制要求、所得税负、股东的投资机会、股利的稀释、收入稳定的要求、对待风险的态度、控股权的要求等。
4、其他因素，包括：国家宏观经济环境、市场的成熟程度、股利政策的惯性、通货膨胀等。
（二）股利政策影响因素的实证研究
1、西方学者的研究成果
很早以前，西方财务学者就采用实证研究或问卷调查的方法开始了对股利政策影响因素的研究。
希金斯（Higgins，1972）以公司存在目标资本结构和执行剩余股利政策为前提，建立了股利发放模型。他认为，股利是利润和投资的函数，不同期间的股利差异归因于利润和投资需求的不同。投资需求越高，股利支付率越低。
而法码（1974）的研究结论正好与其相反，他认为，股利政策和投资政策是相互独立的，他的结论支持股利无关论。
格拉哈姆（Graham，1985）通过对企业实务进行调查，研究了股利、投资和筹资三者之间的关系，结果证明存在着独立的股利政策，但在筹资受到限制的条件下，股利和投资政策是不独立的，必须考虑筹资决策。
克拉奇利和汉森（Crutchley and Hansen，1989）认为，股利政策受到公司特性的影响，他们将公司特性分为五个因素：盈余变动性、公司多角化损失、公司规模大小、发行成本、广告和研究发展费用。实证研究结果为：股利发放与公司规模大小、盈余变动均呈正相关关系。
默罕默德等人（Mahmoud et al.，1995）认为，与小公司相比，大公司具有较高的代理成本和较低的交易成本，为了降低代理成本，大公司通常发放较高的股利。
2、中国学者的研究成果
由于我国的上市公司处于刚刚起步阶段，因此，到了上个世纪末，才开始有了这方面的研究。一般来讲，国内学者的研究主要从股利政策成因入手，将股利政策与公司的财务指标联系起来，主要运用多元回归分析寻找影响股利政策的重要因素。
刘星、李豫湘（1998）在调查和访问8家上市公司的基础上，选择了上海证券交易所的30家上市公司，运用灰色关联度法对影响股利政策的因素进行了研究。他么认为，影响现金股利支付率的主要因素依次为：法人股的比例、每股净资产、市盈率、行业平均股利支付率、净资产收益率、资产负债率。影响股票股利支付率的主要因素依次为：法人股的比例、国有股的比例、每股盈利、净资产收益率、市盈率、速动比率、每股净资产。
陈国辉、赵春光（2000）认为：①股权集中度与股利政策无关。②选择利润增长率指标，发现成长性公司现金股利确实减少，但股票股利未必增加。上市的目的就在于筹集资金，却没有适当的投资项目，没有以股东财富最大化为目标，被称为“圈钱”。③负债率与股利政策无关。
原红旗（2001）选取沪深A股1994至1997年共四年的股利方案为样本，分年度进行横截面分析，认为：①非流通股比率和现金股利绝对额并没有显著的相关关系。②负债率的影响存在一定的条件，是相对影响，而不是绝对影响。③每股货币资金的影响随具体年份而不同。
唐建新、蔡立辉（2002）认为：①每股收益对于股票股利有显著影响而且呈正相关关系，但是无法证明每股收益对于现金股利存在显著影响。②负债率对股利政策不存在显著影响。③只有每股货币资金对现金股利的分配具有较强的解释效果。④上市公司1999年和2000年股利分配政策是相互独立的，缺乏连续性。上市公司股利分配中的短期行为比较严重。
刘淑莲、胡燕鸿（2003）认为：①现金股利与非流通股比例没有显著相关关系。②现金分配与经营现金净流量的关系相对密切，股权自由现金流指标的解释性很差。③认为股利的分配与净资产收益率、每股经营净现金流量和行业有关。

二、研究假设
每股收益是反映企业盈利状况最重要的指标,也是投资者分析企业总体财务状况首选的指标之一. 该指标越大,越可能有好的分配方案. 每股收益高的公司分配现金股利的可能性较大. 从现金流角度看,倘若不考虑投融资活动,现金流就由经营活动产生,其数额等于净利润加上折旧,折旧按国家规定提取,在资产规模不变的条件下,其大小也基本不变,因此,净利润是决定现金流的关键因素. 每股收益高的公司现金充沛,为分配现金股利创造了条件, 收益低的公司一来没有充足的现金流用以分配现金股利,二来也不愿意分配股利．以免使本来就不高的每股收益被进一步稀释. 以上分析表明,每股收益是影响股利政策的重要因素,每股收益大的公司往往有好的分配方案,每股收益小的公司的分配方案则较差或不分配．因此，我们提出：
假设一：每股现金股利与每股收益正相关。

资本经营者的投资机会越多，投资对资本的需求也越高．因此，投资机会较多的企业常采用低股利支付率，用较多的留存收益进行再投资，尤其是正处于发展中的企业，往往需要数额较大的资本．如前所言，以留存收益作为筹资来源，，与企业通过举债或发行新股相比，不仅可以减少风险，减低筹资成本，而且可以改善资本结构，提高企业潜在的举债筹资能力．如果企业资本相当多，而且投资机会较少，则可以适当提高现金分配股利的比率．我们利用现金流量表中的投资总支出比企业股本总数，得到的每股现金股利作为影响现金股利的一个解释变量．
假设二：每股现金股利与每股投资支出负相关。

企业经营活动变现能力：公司资金的灵活性周转是公司生产经营得以正常进行的必要条件。公司现金股利的分配自然也应以不危及公司经营上的流动性为前提。如果一个公司的资产有较强的变现能力，经营活动现金来源较充裕，则它的股利支付能力也比较强。因此，公司的现金股利的支付能力，在很大程度上受其经营活动净现金流量的影响。
假设三：每股现金股利与每股经营现金净流量正相关。

资产规模越大，现金股利支付率越高。大规模公司往往是处于成熟期或衰退期，扩张欲望并不强烈。并且，凭借大公司的实力和声誉，更容易从其他渠道融资，因此可能较多发放股利。
假设四：每股现金股利与每股资产总额成正相关。

资本结构是长期负债资本和权益资本各占多大比例，我们可以用负债比例这一财务指标。笔者认为基于两个原因，负债比例和每股现金股利是负相关的。一是随着负债比例增大，金融机构从风险角度看，将会减少对企业的贷款，企业应该减少现金股利的派发；另一方面，企业从资本成本来看，少发放或不发放现金股利时，资本成本会降低（现金股利留做资本相当于是无利息资本）。
假设五：每股现金股利与企业负债比率呈负相关。

股东意愿对现金股利也会产生影响，主要有：一是股东是否依靠股利维持生活，二是出于避税的考虑；三是对控制权的稀释。根据上述三个方面可以将股东分为非流通股股东和流通股股东两种类型。股东意愿转化为企业流通股比例和企业非流通股比例对每股现金股利的影响。一般来说，流通股股东非常在乎股票价值，通俗的说就是买时股票价格和卖时股票价格，二者的差价是流通股股东所重视的。故每股现金股利与企业流通股比例不存在显著相关性。但是，非流通股股东股票不能随意转让，他比较在乎现金股利，每股现金股利与企业非流通股比例呈显著正相关。
假设六：每股现金股利与企业非流通股比例呈正相关。

三、研究设计
（一）研究样本
本文用到的上市公司现金股利分配的相关数据来源于香港理工大学和中国深圳市国泰安信息技术有限公司合办的中国上市公司股票交易数据库（CSMAR）以及新浪网证券市场中的股票交易数据资料。我们在2001—2004年间，每年随机抽取50家上市公司的现金股利分配的相关的截面数据，运用同一模型和假设分别进行回归分析。

（二）研究模型
本文用以下模型检验以上六个假设：
PXL = C(1) + C(2)*DEL + C(3)*EPS + C(4)*FLTGBL + C(5)*MAS + C(6)*MNCF + C(7)*TZZC
其中：　ＤＥＬ——资产负债率
　　　　ＥＰＳ――每股净利润
ＦＬＴＧＢＬ——非流通股比率
ＭＡＳ——每股资产
ＭＮＣＦ——每股现金流量
ＴＺＺＣ——每股投资总支出

（三）检验方法与过程（2003年数据回归结果）
本研究实现过程严格按照科学的数据处理手段，并且借助EVIEWS软件进行数据处理，在显著性水平为１０％的条件下对模型进行检验。
在不考虑任何限制条件下，我们通过EVIEWS软件得到以下结果：

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
C
0.125407
0.098616
1.271669
0.2119
DEL
-0.001741
0.001198
-1.452556
0.1553
EPS
0.364380
0.057586
6.327548
0.0000
FLTGBL
-0.044538
0.106088
-0.419817
0.6772
MAS
-0.000313
0.000963
-0.324643
0.7474
MNCF
0.036165
0.017592
2.055695
0.0473
TZZC
-0.003105
0.016585
-0.187242
0.8526
R-squared
0.640224
Mean dependent var
0.160476
Adjusted R-squared
0.578548
S.D. dependent var
0.145212
S.E. of regression
0.094271
Akaike info criterion
-1.734278
Sum squared resid
0.311045
Schwarz criterion
-1.444666
Log likelihood
43.41984
F-statistic
10.38045
Durbin-Watson stat
2.126879
Prob(F-statistic)
0.000001

由以上输出结果可以看出：除了每股净利润（ＥＰＳ）、每股现金流量（ＭＮＣＦ）通过检验外，其他自变量在显著性水平为１０％的条件下均没有通过检验。
根据以上结果，我们首先对影响每股现金股利水平比较微小的因素每股资产（ＭＡＳ）、每股投资总支出（ＴＺＺＣ）去掉，输出的结果虽然拟合度R-squared有所提高，但非流通股比率（ＦＬＴＧＢＬ）前的符号与现实相反。所以，我们通过删除非流通股比率（ＦＬＴＧＢＬ）这一影响因素，对模型进行进一步检验，得到以下结果：

Variable
Coefficient
Std. Error
t-Statistic
Prob.
EPS
0.360439
0.053544
6.731597
0.0000
MNCF
0.033944
0.0