资本回报率十篇

资本回报率篇1

本生产率随资本深化而下降，工业化完成后平稳。中国资本生产率在20世纪90年代后持续下降，增量资本产出比自20世纪90年代后持续上升，投资效率恶化，资本回报率下降趋势与人民币汇率走势背离。从中国资本回报率持续下降、中美资本回报率差明显下滑、外商投资企业净出口的表现及中国两部门资本回报率差的缩小来看，都与这一时期人民币实际有效汇率和兑美元汇率的持续上升相背离。本文认为，一方面短期的汇率波动可能受金融资产回报率的影响，特别是应当关注人民币国际化战略的影响，另一方面人民币持续升值还需要有更强的基本面支撑。

关键词：资本生产率 汇率 资本流动

一、引言

已有研究文献及报告对资本回报率的估算凤毛麟角，而尝试用资本回报率来解释FDI流入的更是少之又少。孙文凯等（2010）以跨国资本回报率差异为出发点来解释跨国投资率差异以及中国不断上升的FDI。他们认为，中国之所以在过去三十年拥有较高的投资率正是因为中国具有非常可观的资本回报率。资本回报率与投资率高度相关，说明其对投资率解释力度很强，可能是影响中国高投资率的最重要因素。同时，我国实际利用FDI增长率与中国资本回报率显著正相关。过去三十年中国资本回报率显著高于其他大国，而且并未出现收敛，因此带来了我国FDI较快速的增长。

二、资本回报率的衡量和计算

（一）资本回报率的衡量

在深入探讨之前，我们需要声明本篇文章中的资本回报率是基于国民收入核算框架，从宏观总量来计算的。采用宏观总量角度的原因，一方面是由于样本不持续，缺乏一致性，中国微观的企业数据本身存在统计数据的优化过程，可能会影响最终结果；另一方面是利用宏观经济指标计算得到的资本回报率可以避免因会计方法、税收及所有制不同而导致的不同企业间的非可比性，更能反映一国总体的资本收益情况。在国民经济统计法则全球逐渐趋同的背景下，更有利于进行国际比较。目前可以用来衡量一国资本回报率的指标主要有以下四种：

第一种是资本（平均）生产率（AverageProductivity Of Capital）。它指的是一定时期内（一年内））单位资本存量创造的产出（GDP）。用公式表示则APKt=Yt/Kt，其中K表示实际资本存量，Y表示实际GDP。资本生产率越高，一单位资本存量创造的产出越多，资本回报率越高。用公式表示则很明显，资本生产率是资本产出比的倒数。

第二种是资本增量产出比（Incremental Capital-Output Ratio， ICOR）。它指的是增加单位总产出所需要的资本增量。用公式表示则ICORt=It/ΔYt，近似于资本边际生产率。资本增量产出比越高，可以理解为增加一单位总产出所需要的投资越多，说明资本回报越低。其中，I表示固定资产投资I，ΔY表示GDP增量。

第三种是资本边际生产率（Marginal Productivity of Capital）。它指的是在其他投入不变的情况下，新增加一个单位的资本投入（即新增加一单位资本存量）可以引致多少产出的增加。它是一个更全面反映资本利用效率的指标，其微观基础是充分竞争条件下具有经济理的厂商的投资和生产活动，此时资本租赁价格等于资本边际生产率。在这个反映资本投入和产出的经济（不是技术）关系中，“产出”概念是国民核算中增加值的概念，既包括资本创造的（税前）收入，又包括对资本消耗的补偿。用公式表示则MPKt=dYt/dKt。

第四种方法，我们借鉴白重恩、谢长泰和钱颖一（以下简称“白”）（2007），从中国国民收入核算数据出发，采用资本-产出比、资本份额、投资平减指数增长率、GDP平减指数增长率、折旧率等数据，直接估算了中国整体经济的实际资本回报率。在这种估算方法里，j类资本品的实际资本回报率可以通过Hall—Jorgenson资本租金的一个变化形式来计算：

rj（t）=■

=■（1）

其中，r（t）是实际资本回报率；Py（t）是产出价格；PKj（t-1）是在第t期期初购买j类资本品的价格，MPKj（t）是j类资本品的在第t期资本边际产出；δj是j类资本品在第t期的折旧率；■是在第t期产出价格增长率；■是j类资本品在第t期的价格增长率。

（二）中国资本回报率的变动与解释

我们分别用衡量资本回报率的四种指标进行分析，从不同的角度观察中国资本回报率变化的历史趋势。

趋势1：中国资本生产率在20世纪90年代后持续下降，近年来降速加快，预计在完成工业化过程前仍将下降

图1和图2是通过三个投资序列计算的实际资本生产率及其增速（实际资本存量和实际GDP都是1978年价格），可以看到它们趋势基本是一致的。观察由固定资本形成总额（GFCF）计算的资本生产率，从1978—1994/1995年间，在改革开放的背景下，即使这一时期中国资本积累显著加速，充分利用了劳动密集的禀赋结构，资本生产率不但没有下降，反而提高不少（1978—1994年平均增长率为1.55%），但是在此之后，中国的资本生产率持续下降，而且在2007年后下降速度加快（1995—2011年平均年增长率为-1.8%，2007—2011年平均年增长率为-3.94%），这也证实了中国仍然处于工业化阶段，因此在未来资本生产率仍将下降，直到工业化完成。

由于资本生产率趋于稳定时的数值等于折旧率与储蓄率的比值，则根据5%的折旧率以及1978-2011年按照GDP支出法计算的40.4%的平均储蓄率，中国的资本生产率的这一数值接近于0.12，而2011年中国使用固定资本形成总额（GFCF）序列计算的资本生产率为0.33，因此中国的资本生产率仍存在一个下降空间。

趋势2：中国增量资本产出比自20世纪90年代后持续上升，投资效率恶化。资本生产率与经济增长率呈正相关关系

我们采用全社会固定资产投资来计算实际增量资本产出比（ICOR），得到图3。从图中来看，资本生产率的下降（对应ICOR的增加）主要表现在1992年之后，1978—1994年资本生产率并未出现显著上升之势。 由于80年代的发展走的是农村工业化道路，上亿农民涌入工业部门，大大拉低了企业的用工成本，这一关键要素和低廉的土地价格、低廉的实际税收一起成就了当时工业化整体的低成本。而到了1992年，中国进行了土地要素和资金要素使用的体制改革，特别是土地要素从无价变为有价。伴随着城市化进程，国家进行大量基础设施投入和社会保障投入，要素价格整体上也被不断推高，资本生产率也自然有所下降。同时由于投资对产出贡献存在一个滞后期，90年代后期对基础设施建设的大量投入，为总产出增长带来的贡献要在若干年之后才能体现出来，这也造成了资本生产率的进一步下降。

趋势3：中国资本边际生产率在持续下降，缓慢的技术进步和快速的资本深化是其下降的直接原因

根据黄先海（2012），即使不区分技术进步类型，影响资本租赁价格（资本边际生产率）变动的主要因素有：资本深化速率■、乘数θKK和技术进步率■。其中θKK是边际资本生产率关于资本的弹性，含义为：资本投入量每变动1%，资本边际产出变动的百分比，根据边际收益递减规律，在其他要素投人不变的情况下，增加资本的投入，资本的边际收益减少，因此θKK

θKK=■=■=■+■，

θKK=■（2）

我们使用柯布-道格拉斯（Cobb—Douglas）增长模型Yt=AtKαtL1-αt，假定希克斯技术中性，规模报酬不变，其中At=eβ+γt，γ代表全要素生产率（TFP）平均增长率，α代表资本产出弹性，1-α代表劳动产出弹性，0

■=■

（3）

回归的结果为：γ=0.027，说明在1978—2011年间TFP平均年增长率为2.7%；α=0.581，说明资本收入弹性为0.581，劳动收入弹性为0.419。1978—2011年将资本收入弹性明显高于1952—1977年间的0.309，说明资本投入对经济增长的作用在改革开放后得到显著提升。

根据模型，资本边际生产率■，边际资本生产率关于资本的弹性θKK等于-（1-α）。经过计算我们得到图4，我们发现边际资本生产率在20世纪90年代后期持续下降，并且在2007年后加速下降。

趋势4：中国资本回报率自改革开放以来平均水平在20%左右，在2007年后持续下降。较低的劳动者报酬份额和名义资本-产出比使得中国资本回报率一直高于美国、日本

我们按照白重恩等（2007）方法计算中国实际资本回报率，依旧采用新增固定资产（NIFA）、固定资本形成总额（GFCF）、全社会固定资产投资（TIFA）三个投资序列进行估算，图5为中国税前资本回报率。可以看到，利用固定资本形成总额（GFCF）计算的资本回报率在2005年以前一直都是三者中最低，这主要是因为固定资本形成总额（GFCF）比其他投资流量大。而在2005年后，全社会固定资产投资（TIFA）平均每年比固定资本形成总额（GFCF）高出36%。

经过计算，中国1978—2011年税前、税后（扣除生产税净额）资本回报率均值分别为20%、13.5%。我们可以看到中国资本回报率在1978—1992年间一直上升，这一时期中国固定资本形成率只有28.4%。经历1992—1994年的大幅波动后，中国资本回报率开始缓慢攀升。尽管2000年后中国固定资本形成率平均水平高达40%，在这样的高投资率下中国资本回报率仍在20%左右波动，基本稳定。按照白重恩（2007）的公式，中国之所以在过去三十几年保持较高水平的资本回报率，得益于不断增长的资本收入份额，即不断下降的劳动者报酬份额。而劳动者报酬份额之所以不断下降，主要有两个原因：

一方面在于中国是以制造业为主的经济体，而制造业的劳动者报酬本身就相对于服务业劳动者报酬低，同时在农村劳动力源源不断向城市输送的背景，使得中国在过去三十多年一直享受着非常廉价的劳动力，因此拉低了劳动者报酬份额。

另一方面在于改革开放以来中国是劳动力供给相对资本更充足，因此资本的边际生产率远远高于劳动的边际生产率。所以，中国进行了快速的资本积累，保持着非常高的投资率（资本形成率），即使资本边际生产率下降，资本收入份额也在不断提高，从而提高了资本回报率。

三、资本回报率与人民币汇率的关系

（一）资本回报率、FDI和人民币汇率

在测算和分析了中国资本回报率之后，我们来考察资本回报率与人民币汇率的关系。那么，在中国仍然实施资本项目管制（即国际资本在中国并不能自由进出）和一定的汇率管制的背景下，资本回报率是如何影响人民币汇率呢？

我们认为，资本回报率对汇率的影响与劳动生产率类似，主要是：一国的贸易品部门与非贸易品部门的相对资本（劳动）生产率差异越大，非贸易品与贸易品的相对价格越高，如果一价定律成立的话，那么该国非贸易品的价格的升高会带动该国总体加权物价水平的上升，导致该国的实际汇率上升。

由于我们的资本回报率是一种基于物质性资本的回报率，而非仅仅是金融资产的资本回报率，因此我们假设中国资本回报率通过吸引外资以FDI形式进入中国，然后借助于对外贸易来影响人民币汇率。

首先，我们通过图6直观地观察下资本回报率与人民币汇率的关系。人民币实际有效汇率来自国际清算银行（BIS）。由于实际有效汇率不仅考虑了所有双边名义汇率的相对变动情况，而且还剔除了通货膨胀对货币本身价值变动的影响，所以它能够综合地反映人民币的对外价值和相对购买力。我们可以发现，资本回报率和实际有效汇率基本呈正相关。在1978—2007年间，中国资本回报率每上升一个百分点，在其他条件不变的情况下，实际有效汇率就会上升1.13%，即人民币升值1.13%。自2008年金融危机开始，中国资本回报率持续下降，但是这一时期人民币实际有效汇率却持续上升。

我们接着来考察中美资本回报率差与人民币美元实际汇率的关系。实际汇率可以写成q=EP*/P，q为实际汇率，E为间接标价法的名义汇率，P为国内物价水平，P*为国外物价水平。人民币美元实际汇率采用中国和美国以1994年为基期的CPI指数对人民币美元名义汇率进行平减。中美资本回报率差采用两国税后回报率相减。我们发现二者呈显著负相关。经过回归，我们发现1994—2007年间中美资本回报率差在其他条件不变的前提下，每增加一个百分点，人民币实际汇率下降1.24%，即人民币升值1.24%。而从2008年金融危机后，中美资本回报率差开始明显下滑，但是人民币实际汇率却持续升值。这一“背离”与前面相同。

我们继续考察了实际利用外资和资本回报率的关系。很明显，资本回报率是中国吸引FDI不断流入的重要原因，二者呈显著正相关关系。虽然从2005年以来外商投资企业进出口占进出口总额比重逐渐下降，外商投资企业一直是中国对外贸易的主体，外商投资企业的进出口可能是影响人民币汇率主要因素。

（二）两部门资本回报率与人民币汇率

下面我们从可贸易部门、不可贸易部门二分法来探讨它们对人民币汇率的影响。

我们将第一产业（农、林、牧、渔业）和工业（采矿业、制造业、电力、燃气及水的生产和供应业）归为贸易部门，把建筑业和第三产业归为非贸易部门。

为了估算两个部门的资本存量，我们使用全社会固定资产投资序列。其中，2001年以后有统计年鉴直接公布的各行业固定资产投资数据。1953—2000年投资数据我们用《中国固定资产投资统计数典1950—2000》中第一产业、工业、建筑业、第三产业对应的基本建设投资、更新改造投资（1980年开始公布，1980年数据为估算值）、房地产开发投资（归为第三产业）、城镇集体所有制单位固定资产投资、农村集体所有制单位固定资产投资、城乡个人固定资产投资、其他固定资产投资叠加而成。折旧率都设定为5%。固定资产投资价格指数设定与上文相同。1952年资本存量估算结果见表2，其中可贸易部门资本存量为191.3亿元，不可贸易部门资本存量为579.5亿元，总计770.8亿元，与张军等（2004）以及前文估计资本存量比较接近。

各部门增加值平减指数都通过国内生产总值指数（1978年为基期）分项来计算。然后对名义增加值进行平减，从而得到可贸易部门和不可贸易部门实际增加值（1978年不变价）。两部门劳动者报酬数据整理自《中国国内生产总值核算-历史资料 1952—2004》。2005年后数据通过《中国劳动统计年鉴》中“分行业工资总额”数据的变化趋势进行估算。

图7显示的是计算出的中国可贸易部门和不可贸易部门资本回报率。可以看到，从1996年后中国贸易部门资本回报率一直高于不可贸易部门，这也是一直支撑中国大力发展贸易部门，保持外向型经济发展模式的根本原因之一。尽管在1997年亚洲金融危机后中国两部门资本回报率出现了短暂的下降，但是自从中国在2001年加入WTO之后，中国可贸易部门资本回报率不断上升，也带动不可贸易部门资本回报率上升。但是在2009年之后，也就是金融危机之后，两部门资本回报率都发生了大幅下降，同时部门资本回报率差开始收窄。从这个角度看，中国资本回报率自金融危机后不断下降这一结论又一次得到印证。

我们注意到，自2008年金融危机开始，无论从中国资本回报率持续下降，中美资本回报率差明显下滑，外商投资企业净出口的表现，还是从中国两部门资本回报率差的缩小来看，都与这一时期人民币实际有效汇率和兑美元汇率的持续上升相背离。我们认为，一种解释是，由于我们计算的资本回报率是一种基于物质性资本的回报率，而非金融资产回报率，短期来看，金融危机以后的汇率波动还可能受金融资产回报率的影响。特别是应当关注人民币国际化战略的影响。另一种解释是人民币保持升值需要有更强的基本面支撑。

参考文献：

[1]Carsten A. Holz. New Capital Estimates for China[J].China Economic Review，2006，（17）

[2]Gregory C.Chow. Capital Formation and Economic Growth in China[J].The Quarterly Journal ofEconomics，1993，Vol.108，No.3

[3]安格斯·麦迪森著，李德伟，盖建玲译.世界经济二百年回顾[M].改革出版社，1997

[4]白重恩，谢长泰，钱颖一.中国的资本回报率[J]. 比较，2007（28）

[5]冯芸，吴冲锋. 基于全球视角的中国经济增长分析[J].中国软科学，2004（7）

[6]国家统计局.新中国五十年统计资料汇编，中国统计出版社出版，1999

[7]国家统计局国民经济核算司.中国国内生产总值核算历史资料：1952—1995[M].东北财经大学出版社， 1997

[8]国家统计局固定资产投资统计司. 中国固定资产投资统计数典：1952—2000[M].中国统计出版社，2002

[9]贺菊煌. 我国资产的估算[J].数量经济技术经济研究，1992（8）

[10]黄先海，杨君，肖明月.资本深化、技术进步与资本回报率：基于美国的经验分析[J].世界经济，2012（9）

[11]蒋长流. 中国经济高增长时期资本深化与资本生产率变动研究.博士论文，2007

[12]杰拉尔德？冈德森著，杨宇光等译.美国经济史新编[M].商务印书馆，1994

资本回报率篇2

【关键词】资本回报率；投资增长；协整模型

一、引言

投资是启动经济的最快引擎，是宏观政策的重要工具。我国在改革开放以来，伴随着经济的飞速发展，投资也实现了快速增长。对于投资推动我国经济增长的观点人们存在着普遍共识，然而对于我国改革开放以来投资增长的影响因素、投资效率的认识却存在着较大的分歧。在理论上作为投资增长基础解释因素的资本回报率，如果被证明对于中国投资增长的解释作用十分有限，那么对于中国投资增长的效率、合理性，甚至对于改革开放30年以来所取得成果的合理性都将产生极大的动摇，因此我们需要对资本回报率与投资增长的关系作出更深入的分析。

白重恩等（2007），利用国民收入核算的框架从宏观总量层面上测算了我国的资本回报率。他们认为，尽管中国有世界上最高的投资率，但其资本回报率并不低于世界上其他经济体和地区。因此简单说中国投资率过高缺乏证据，对资本回报率部门差异的分析还表明中国的资本配置效率比过去提高了。卢峰等（2007），则利用企业微观层面的数据分别测算了我国工业行业的9个资本回报率指标，并剔除了物价因素的影响。初步估测结果显示我国改开放时期工业资本回报率演变呈现出超越经济景气周期的长期走势。因此他们认为，把“投资驱动增长”无条件等同于“粗放低效增长”的看法需要进一步的探讨。宋国青（2006）分析了近年来我国资本回报率上升的情况，讨论了改革开放以来资本回报率从先降后升的形态及其与经济景气的关系，并由此对我国近年来投资率过高的观点提出反思和质疑，他认为中国的投资率不是过高了，而是太低了。梁红在高盛经济研究报告中则认为，所谓的中国“过度投资问题”所反映的多是数据质量问题，而不是实体经济中的问题。中国高水平的资本回报以及该回报率过去几年里的增长支持了中国的投资热是可持续的。

已有关于资本回报率的研究缺乏对资本回报率与投资增长相互关系的更深入的实证分析。对于在影响投资增长的诸多因素中，作为基础解释变量的资本回报率，究竟对投资增长的解释作用有多大？或者与政策性因素相比，在我国实际经济运行中，资本回报率的解释作用处于一个什么样的地位？资本回报率变动、原因及其与投资增长的关系对反思和评估相关政府的干预方式选择具有什么政策含义？这都是本文试图解决的问题。

二、实证分析

（一）模型构建

资本回报率对投资增长的解释作用究竟有多大，现在我们将构建时间序列模型，量化分析资本回报率对投资增长的解释作用。本文所选用的实证模型来源于张军（2005）在分析我国投资效率时所采用的投资行为决策模型，但本文对该模型作相应的调整和变动。首先在模型里面加入资本回报率变量，并着重分析，其他变量跟原模型在定义以及数据来源上都有所调整。在本文的模型中选用固定资产投资率（（FI/GDP）t）作为被解释变量，解释变量包括：用资本回报率（ROC）反映资本的收益状况，用一年期的固定资产贷款利率（r）反映资本成本，还将选用滞后一期的固定资产投资率(（FI/GDP）t-1)、GDP增长率(gdp)、通货膨胀率(inf)以及制度性变量，其中制度性变量包括两个指标：固定资产投资中国家预算资金和国内贷款之和占GDP的比率（FIN1）；自筹资金和其他资金来源之和占GDP的比率（FIN2）。构建的一阶分布滞后的线性投资行为模型如下：（FI/GDP）t=α1ROC+α2r+α3（FI/GDP）t-1+α4gdp+α5inf+α6（FIN1）+α7(FIN2)+α8+ε。

对于模型结构，出于分析的目的，我们将其变动为多元对数模型形式 对数模型的优点在于它反映了解释变量的变动与被解释变量变动的关系，所要估计的结构恰好是变量之间的弹性系数，而且它反映了被解释变量增长与解释变量的增长间的关系，适合长期的时间序列，同时为了消除可能存在的异方差性，具有比较大的优越性。调整后的计量模型结构如下：LN（FI/GDP）t=α1LNROC+α2LNR+α3LN（FI/GDP）t-1+α4LNGDP+α5LN

INF+α6（FIN1）+α7(FIN2)+α8+ε。

（二）变量和数据说明

对于模型中的固定资产投资率指标，将用到固定资产形成总额与国内生产总值两个相关数据。固定资产形成总额的基本数据来源于各年统计年鉴，均用固定资产价格指数指数换算成1978年为基期的数据。固定资产价格指数1993年以后的来自于中国统计年鉴2008，1993年以前的由于数据的缺失，均用建筑价格指数代替。国内生产总值数据用一般价格数据换算为以1978年为基期的数据。资本回报率数据来源于卢峰的估测方法所估测的数据。固定资产贷款利率反映的是在固定资产投资过程种的资金成本。固定资产贷款利率1980～1999年的数据来源于张军（2005）在《资本形成、投资效率于中国经济增长—实证研究》中的数据。1999至2007期间，由于数据的可获得性问题，本文采用中国人们银行贷款基准利率替代，当年贷款基准利率缺失的，默认为跟前一年相同。

通货膨胀率。我们以消费者物价指数CPI来代表通货膨胀率，而且均调整为以1978年为基期的数据。

制度性变量。制度性变量反映了我国固定资产投资的融资约束。FIN1和FIN2所需要的数据均来自于《中国统计年鉴2008》。

资本回报率篇3

摘 要 特许经营项目的投资回报机制是特许经营中的核心问题。合理的投资回报机制应体现合理的投资回报水平、利益共享和风险共担的原则，以及激励降低成本和提高服务质量。而影响投资回报的因素为定调价机制、公共产品或服务的需求量、企业成本及成本核定、服务标准和质量要求等方面的内容。

关键词 基础设施 设施经营 投资回报

特许经营项目的投资回报机制涉及政府、企业、消费者等各方利益，较为复杂，是特许经营中的核心问题。通过研究国内外案例发现，特许经营项目出现各种问题甚至失败，大多是因为投资回报机制尚未理顺。能否建立一个合理、可持续的投资回报机制，在很大程度上决定了特许经营项目的成败。

一、投资回报机制的内涵

特许经营的投资回报机制是指获得特许经营权的投资者为实现合理投资回报，通过竞争性谈判等方式，与特许权的授予方约定投资回报取得的方式、水平和保障机制，以及解决相关问题的原则和方法。具体而言，投资回报机制应包含以下内容：一是投资回报率的约定，如采取固定投资回报率、浮动投资回报率或是一定规则约束下不设投资回报率的自负盈亏方式。二是投资回报取得方式的约定，如约定通过用户付费、政府补贴、授予相关开发权益等中的一种或多种。三是投资回报率各影响因素的约定，如对价格水平、服务标准、特许经营期限、风险分担和收益均衡原则等方面进行约定。

二、建立合理投资回报机制应考虑的因素

根据相关理论及国内外特许经营项目成功经验和失败的教训，建立合理的投资回报机制应该考虑以下因素。

（一）体现合理的投资回报水平

竞争性谈判的过程中，作为特许权授予方的政府部门，它希望选择投资回报要求低、承担风险较多、服务质量较高的项目公司。而投资者则希望在一定的服务质量要求下，获得更高的投资回报，承担较少的风险。双方都要在投资回报和服务质量方面进行权衡，最终达成协议，形成权利义务的相关约定，其中也包含投资回报要求。双方在考虑投资回报时都要参考一些因素，既有共性的，也有个性的。双方共同考虑的因素：①行业平均利润率。行业平均利润率是综合了行业特性、行业经营风险水平之后形成的一个综合指标。②银行存贷款利率水平。银行利率体现了资金使用的最低机会成本。政府考虑的因素：①政府自己经营该项目的成本。特许经营的目的之一是提高经营效率，要么在提供相同服务或产品时，特许经营的投资回报要小于实施特许经营带来的成本节约，要么在同样支付水平时特许经营能提供更好的服务或产品；②政府的资金压力。当政府具有较大的资金压力时，需要快速的获取基础设施的建设资金，为了吸引投资，需要适当提高特许经营的投资回报。在资金充裕时，重点在于引进技术好、效率高的公司进行管理，目的不在于吸引投资，最终确定的收益率也会较低。企业考虑的因素：①机会成本。拥有技术和管理经验的投资者对于投资回报率的要求会比较高，体现了它较高的投资机会成本。②投资战略选择。例如大型跨国公司了为获取中国基础设施领域的巨大市场，在进入初期从战略发展的考虑，可以允许较低的投资回报率甚至亏损。

（二）体现利益共享、风险共担的原则

特许经营双方在各项约定中应按利益共享、风险共担的原则对风险（和收益）进行合理的分摊（享）。风险水平的有效控制，事先在协议中明确各方的责任，能够增强投资回报的稳定性，从而增加项目对社会资本的吸引力，也能保证政府损失的最小化。在投资回报机制中，应有针对性地制订出预防风险的方案，在保证政府、投资方和公众三方利益的前提下尽可能制定清晰、详尽的条款。

（三）激励降低成本和提高服务质量

合理的投资回报机制，使项目公司以自身认为更有利的方式对特定的刺激作出反应，在追求自身经济利益最大化的同时，提供高质量的公共基础设施服务。第一，要适当允许特许经营企业保留降本增效所得收益。英国水务通过最高限价法监管价格，在一个调价周期内，企业在确保服务质量和水平的前提下，可以获得降本增效带来的收益。再次调价时，政府会考虑适当调低价格，促进企业继续降低成本。第二，建立公平、合理的绩效考核和评价机制。投资回报率应建立在公平合理的绩效考核和评价机制上，政府可以依据绩效考核和评价指标确定企业是否合格、是否续约、是否给予奖励。

三、投资回报率约定的方式

投资回报率约定的方式包括固定投资回报率、浮动投资回报率和一定规则约束下的自负盈亏回报方式。

（一）固定投资回报率

指政府按照投资者的投资数额承诺固定的投资回报率。如1991年菲律宾BOT电厂项目和1996年广西来宾电厂项目。这一模式企业经营风险几乎为零，对社会资本具有巨大吸引力，但会促使企业无限制地扩张规模和成本，并且由于所有的风险由政府承担，违背了利益共享、风险共担的原则，有可能会给政府和居民带来超额的负担。

（二）浮动投资回报率

指政府与项目投资者通过谈判确定投资回报率的上下限，经营收入超过回报率上限部分归政府所有，低于回报率下限时由政府补贴或提高收费标准，在投资率上下限之间的经营收入归项目公司所有。浮动式投资回报率在一定程度上克服了固定投资回报率的一些缺陷，增强了企业经营管理等方面的积极性，有利于提高基础设施的运营效益，但仍然给予了投资者一个固定投资回报率的基数，无法控制特许经营项目扩张投资的冲动，对成本的控制缺乏约束力。

（三）一定规则约束下的自负盈亏回报方式

一定规则约束下的自负盈亏回报模式是当前的主流模式，具有更大的灵活性，通过相关规则的合理设计能够实现公众、企业和政府之间利益的平衡，体现平等互利、利益共享、风险共担的要求，能够激励和约束企业经营行为，是特许经营的相关理论和实践不断发展的产物，目前绝大多数特许经营项目都采用此方式。在这一方式中，政府和各项目公司通过竞争谈判等方式，就合同中影响投资回报的各类因素进行约定，在此基础之上，形成一个预期的，政府和企业都能接受的合理的投资回报率水平。实际运行过程中，当涉及到的相关边界条件发生改变时，应按照风险合理分摊的原则，进行调整或采取相应的措施，并且在合同中予以明确。如1991年的英国Skye Bridge项目，政府部门（英格兰发展部）和项目公司（Skye Bridge Ltd.），在协议中对建设方案、收费标准、经营期限，及其它的相互责任与义务等进行了约定，在对这些事项约定的同时也形成了该项目的投资回报预期。我国近年来的特许经营项目也是如此，不再对投资回报进行承诺，只是约定影响投资回报的各项影响因素，如某处理厂项目，通过协议双方约定处理水量、处理标准、项目维护计划、期满后的状态、服务费标准等权利与义务关系，间接形成企业的预期投资回报率，而协议前的竞争和谈判，也就是不断确定相关因素，进而确定预期投资回报率的过程。

四、影响投资回报的因素

作为主流的一定规则约束下的自负盈亏回报模式，需要就影响投资回报的各项因素一一约定，因此有必要进一步分析投资回报的各类影响因素。

（一）定调价机制

通过价格方案向消费者收费既是取得特许经营项目投资回报的重要方式之一，又是影响投资回报最直接的因素。定价调价是否顺畅直接影响回报的获取。如英、法、美等发达国家，已根据行业特性，建立了较为完善，能够激励企业降低成本和提高服务质量的定调价机制，在协议中约定之后，能够根据情况的变化即时调整，这在很大程度上保证了特许经营项目投资回报的取得。不同的定价调价机制会对投资回报机制产生不同影响。如面向公众的价格需要考虑更多因素，多数情况下，价格不能完全弥补成本，需要采用多种投资回报取得方式，而面向政府或企业的价格往往只需要价格这一单一投资回报取得方式。

（二）公共产品或服务的需求量

公共产品或服务的需求量，包括高速公路的通行量、生活垃圾的处理量、污水的处理量、自来水的消费量等。需求量对投资回报的影响途径，一是通过影响项目建设方案影响投资回报，基础设施的建设方案在一定程度上取决于需求量大小。需求量预测出现严重失误，会给投资回报带来重大影响。二是通过影响企业经营成本和收益影响投资回报，当实际需求量持续低于预测量时，会影响投资回报的实现，甚至亏损。

（三）企业成本及成本核定

企业成本包括运营成本、融资成本等。成本对投资回报影响的途径，一是影响初始进入时的投资回报要求。当企业的生产成本低于行业平均成本，或有实现既定标准的更低成本方案，将能获取高额预期收益；二是成本变动对投资回报产生影响。当出现合同约定需要相应调价的成本变动时，将不会对投资回报产生影响。当合同未约定时，将会增加或减少投资回报。成本的准确核定是确认成本合理性的基础条件，也是定价调价的基础性条件，只有建立了行之有效的成本核定制度，才可能建立有效的定价调价机制，进而建立完善的投资回报机制。

（四）服务标准和质量要求

服务标准指政府有关部门，特别是行业监管部门对公共服务或产品的提供所设定的标准，如水质标准、污水排放标准、道路维护标准、相关环境标准等。标准的提高往往会带来企业经营成本的上升，进而减少投资回报，例如竹园一厂污水处理项目建造时国家规定的标准是一级加，提高到二级之后，需要大量更新改造支出，对其投资回报造成了较大压力。另外，在一定的服务标准之下，如果政府监管不到位，项目公司倾向于私自降低标准，从而获得高额投资回报。

（五）特许经营期限设置

特许经营期限是特许经营协议中需要首先明确的条款，其原因之一就在于它是投资回报的重要因素。由于基础设施特许经营项目一般具有规模效应递增现象，其投资回报在不同时间上表现不一致，往往初期收益较低，甚至亏损，但后期收益巨大。如高速公路项目，建成初期，流量较小，成本摊销巨大，可能出现亏损；后期，车流量大幅增加，道路相关设施的经营收入也随之提高，只需付出一定的维护成本和稳定的资本成本摊销。这种情况下，特许经营期的设定将对其投资回报产生非常大的直接影响。

资本回报率篇4

关键词：过量的审计报酬 权益成本 期望回报率

一、引言

在这篇文章中，我们假设审计师可以影响财务报表的内在可行性，因此能够对企业的权益资本隐性所需回报率有影响。想必，审计师通过对投资者提供可靠的申报金额保障来降低企业的期望回报率。然而，当审计师费用代表过量的服务费用时，投资者可能可以看出审计师与客户之间有经济纽带关系。这个纽带，不管是真实的还是只是预测的，都会减少投资者对于审计师独立性的信心，从而减弱对于财务报表和信息风险增长的预测可信度。为了检验这个观点。我们检验过量的审计佣金和期望回报率之间的关系。

二、审计师报酬与期望回报率之间的关系在不同国家之间的变化

研究表明提供国家层面的因素（比如安全监管）对于公司的期望回报率起到一定的作用。比如，Hail and Leuz （2006）研究出在对投资者有更强的保护的国家的公司有较低的期望投资回报率。他们的研究表明公司层面的治理（比如经审计的财务报表）不能完全替代国家层面机构的弱点。当国家层面的机构较弱时，公司层面的治理有较少的能力来影响投资者的决定，因为他缺少可行度（Doidge， Karolyi， and Stulz [2007]）。相反，当公司层面的治理更强时，对于影响经审计的财务报表（比如过量的审计师报酬）的预期可行性会对于投资者更有意义，由于这个原因，我们预期过量的审计师费用与期望回报率之间的关系在对于投资者有更强的保护的国家中会更加显著。

三、过量的审计师报酬与期望回报率

我们用大量的公司和国家层面预期会影响审计费用的特征的总报酬回归的残差来度量过量的审计师报酬。模型解释总审计师报酬中的百分之七十二的变量。通过现存的研究，我们用四个事前股权资本模型的平均期望来度量期望回报率。这个证据表明过量的审计师报酬与期望回报率正相关，并且和我们所说的期望回报率的增长之所以发生是因为投资者预期过量的审计师报酬意味着审计师与客户之间的经济纽带的观点相符。我们发现过量的审计师报酬与期望回报率之间的关系因不同国家对于投资者保护的程度而变。特别的，我们发现过量的审计师报酬与期望回报率之间的关系在更强的投资者保护的国家中呈现显著关系，但是两者在对于投资者保护较弱的国家之间没有呈现相关关系。这个发现支持公司特有治理在国家更强的法律制度审计下才能起到更大的作用。投资者依靠经审计的财务报表，预期回报率会对预期的审计质量更加敏感。当经审计的财务报表对于投资者的选择没有起到重要的作用时（比如在对于投资者保护弱的国家中），审计质量对于预期回报率有更少的影响。

四、结论

通过来自四十个国家的企业样本，这个研究检验过量的审计报酬与预期回报率在全球市场的权益资本中的关系。我们检验期望回报率是否会通过信息风险因素受过量的审计报酬的影响。我们还研究了期望回报率与过量的审计报酬之间的联系是否会因为对于投资者保护的强度不同而不同。

我们的结论显示（1）过量的审计报酬与期望回报率之间存在正相关关系（2）期望回报率与过量审计报酬之间的正相关关系在对于投资者保护更强的环境中更强烈。这些结果对于包含更多控制变量和一些敏感分析也是健全的。

我们在两方面有进步。首先，我们的证明显示投资者从非常高的审计师报酬的企业要求更高的利润回报，这与一般投资者认为的过多的审计报酬代表审计师与客服之间的利益纽带相符。这样的纽带导致更少的独立审计，这导致审计师在减少信息风险中的作用。其次，这些作用会因为不同国家对投资者的保护而变化。换句话说，他在这些国家层面的机构比投资者趋于更加依靠一个审计事务所来评估财务报表信息质量更强的环境中是最主要的。这样，审计师与客户企业之间纽带的不利作用比更强的投资者保护国家还要不利。

参考文献：

[1] Ali， A.， L. Hwang， and M. Trombley. 2003. ‘‘Residual-income-based Valuation Predicts Future StockReturns： Evidence on Mispricing vs. Risk Explanations.’’ The Accounting Review 78 （2）： 377396.

资本回报率篇5

一、投资组合的基本理论

马考维茨(Markowitz)是现资组合分析理论的创始人。经过大量观察和分析，他认为若在具有相同回报率的两个证券之间进行选择的话，任何投资者都会选择风险小的。这同时也表明投资者若要追求高回报必定要承担高风险。同样，出于回避风险的原因，投资者通常持有多样化投资组合。马考维茨从对回报和风险的定量出发，系统地研究了投资组合的特性，从数学上解释了投资者的避险行为，并提出了投资组合的优化方法。

一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定。因此，投资组合的期望回报率是其成分证券期望回报率的加权平均。除了确定期望回报率外，估计出投资组合相应的风险也是很重要的。投资组合的风险是由其回报率的标准方差来定义的。这些统计量是描述回报率围绕其平均值变化的程度，如果变化剧烈则表明回报率有很大的不确定性，即风险较大。

从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。

基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematicalprogramming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。

二、投资战略

投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。

选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。

市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。

类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。

最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。

公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。

三、投资组合风险

我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。

风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。

投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。

国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。

四、投资组合业绩评价

通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。

投资组合的回报率是特定期间内投资组合的价值变化加上所获得的任何收益。对封闭式基金来说，由于没有资金的流进和流出，回报率的计算相对比较容易。对开放式基金而言，频繁的现金流动使普通的回报率计算无法反映基金经理的实际表现。开放式基金的回报率通常使用基金单位价值来计算。基金单位价值法的基本思想是：当有现金流入时，以当时的基金单位净资产值来增加基金的单位数量；当有基金回赎时，基金的单位数量则减少。因此，现金的流动不会引起净资产的变化，只是发生基金单位数量的变化。于是，我们可以直接使用期初和期末的净资产值来计算开放式基金投资组合的回报率。

没有经过风险调整的回报率有很大的局限性。进行风险调整后评估投资组合表现的最常见的方法是以每单位风险回报率作为评判标准。两个最重要的每单位风险回报率的评判指标是夏普比例(ShameRatio)和特雷诺比例(TreynorRatio)。夏普比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以回报率的标准方差。特雷诺比例是投资组合回报率超过无风险利率的部分，除以投资组合的beta值。这两个指标的不同在于，前者体现了投资组合回报率对全部风险的敏感度，而后者反映对市场风险或系统风险的敏感度。对投资组合回报率、其方差以及beta值的进一步研究还可以定量显示基金经理在证券选择和市场时机选择等方面的优劣。

【参考文献】

[1]［美］小詹姆斯L·法雷尔，沃尔特J·雷哈特.投资组合管理理论及应用

[3]陈世炬，高材林.金融工程原理[M].北京：中国金融出版社，2000.

资本回报率篇6

【关键词】股票收益率 流动性 实证分析

一、背景分析

流动性是评价一国证券市场运行质量的重要指标之一。近年来，我国股票市场发生了重大变革：政府多次出台政策以提高整个市场的流动性。针对这些变化，我们希望通过对企业财务数据的研究，了解企业在新的市场环境下的财务状况及经营成果，发现影响其股票收益率的关键因素。

二、国内外研究

国外对股票收益率影响因素的研究较早，因此有很多研究成果。如Roll & Ross（1980）[1]的研究发现证券平均收益率与风险因子之间存在线性关系。Fama & French（1993）[2]提出市场因素、规模因素、账面/市场权益因素是股票收益率的主要影响因素，称为“三因素模型”。

由于中国证券市场的起步晚，因而国内学者对股票收益率的研究相比国外较晚。苏宝通、陈炜、陈浪南（2004）[3]研究发现，我国股市上公司规模、账面市值比、现金红利率和流通股比例对股票回报率有着显著的影响；李训、曹国华（2006）[4]研究指出除个别行业外，β值是我国股市股票收益率的最主要影响因素，而大多数财务指标并不显著。

三、研究设计

（一）数据与变量

本文研究对象为2010年前在沪深两市上市交易的A股公司。我们主要选取样本容量较大、经营稳定的制造业公司数据进行分析，本文选择纺织业（C11）、电子业（C51）、交运设施业（C75）三个二级行业共117只股票作为研究样本。研究时间为2010年全年度，数据来源于CCER数据库和东方财富网。

本文选取的被解释变量为股票回报率，同时借鉴Edward.I.Altman（1968）[5]等人提出的Z积分模型中反映公司财务困境的流动性指标（净营运资金/总资产）、累计盈利指标（留存收益/总资产）、资产收益率（EBIT/总资产）作为模型中部分解释变量，并添加公司的上市地点和公司规模作为另外两个解释变量。

1.被解释变量。股票回报率。以公司年度内的平均周回报率来衡量股票回报率Y，

2.解释变量。上市地点：设该变量为哑变量X1，沪市为1，深市为0。 （2.2）

公司规模：我们利用上市公司年末总资产指标衡量公司规模X2。（2.3）

流动性：流动性指标指资产顺利变现的能力，我们利用净营运资金占总资产的比例来衡量。变量设为：

（二）模型建立

要考察流动性及其他指标对股票回报率的总体影响，根据相关文献及资料，建立多指标线性回归模型。

由（1）得到以下分析结果：

首先，纺织行业的回归分析的R^2=0.2933，可以看出该方程的解释力度较高（现实中通常很难高于0.5，0.3左右已算是具有较强解释力）。

在整个样本中，总资产变量对于股票回报率有显著影响，总资产作为变量的系数为—0.028274，该值较小。而现实中一般来说小公司风险较大，回报率较高；大公司风险较低较为稳健，所以说回报率较低。因此，该结果符合实际情况。此外，流动性的显著性也较高，而另外三个变量即上市地点、累计盈利指标、资产收益率对股票回报率的影响很小。

（二）电子行业数据回归结果

由（2）得到以下分析结果：

首先，电子行业回归分析的R^2=0.5445，可以看出该方程的解释力度很强。

在整个样本中，除上市地点这个变量外，其他变量的显著性水平都很高，这与纺织行业形成鲜明对比，说明电子行业的行业特征决定了这一切。

（三）交运设施业数据回归结果

由（3）得到以下分析结果：

纺织行业的回归分析的R^2=0.3217，可以看出该方程的解释力度较高。

在整个样本中，只有流动性的显著水平较高为0.026，其他四个变量不显著。

五、总结

第一，在短期内流动性对于股票回报率是有影响的，并且比较显著。流动性与回报率的关系总体上是负向的。人们为了减少流动性风险，会要求更高的股票回报。

第二，总资产对于股票回报率也是有影响的，并且影响效果比较显著，总体上总资产与回报率负相关，即总资产较高时回报率较低，反之亦然。

第三，从所选取的纺织、电子、交运设施三个行业的对比可以看出，上市地点对股票回报率都是不显著的。

第四，不同行业的回报率所受的主要影响因素一般是不同的，这就要求我们进行股票回报率的影响因素的研究时，要从不同行业来进行实证分析。

参考文献

[1]ROLL，R I CHARD，STEPHEN A ROSS.An Empirical Investigation of the Arbitrage Pricing Theory[J].The Journal of Finance， 1980，35 （5）：1073—1103.

[2]FAMA EUGENE F，KENNETH R FRENCH.The Cross2 Section of Expected Stock Return[J].Journal of Finance，1992，47（2）：427—465.

[3]苏宝通，陈炜，陈浪南.公开信息与股票回报率相关性的实证研究[J].管理科学，2004，（17）.

资本回报率篇7

马考维茨(Markowitz)是现资组合分析理论的创始人。经过大量观察和分析，他认为若在具有相同回报率的两个证券之间进行选择的话，任何投资者都会选择风险小的。这同时也表明投资者若要追求高回报必定要承担高风险。同样，出于回避风险的原因，投资者通常持有多样化投资组合。马考维茨从对回报和风险的定量出发，系统地研究了投资组合的特性，从数学上解释了投资者的避险行为，并提出了投资组合的优化方法。

一个投资组合是由组成的各证券及其权重所确定。因此，投资组合的期望回报率是其成分证券期望回报率的加权平均。除了确定期望回报率外，估计出投资组合相应的风险也是很重要的。投资组合的风险是由其回报率的标准方差来定义的。这些统计量是描述回报率围绕其平均值变化的程度，如果变化剧烈则表明回报率有很大的不确定性，即风险较大。

从投资组合方差的数学展开式中可以看到投资组合的方差与各成分证券的方差、权重以及成分证券间的协方差有关，而协方差与任意两证券的相关系数成正比。相关系数越小，其协方差就越小，投资组合的总体风险也就越小。因此，选择不相关的证券应是构建投资组合的目标。另外，由投资组合方差的数学展开式可以得出：增加证券可以降低投资组合的风险。

基于回避风险的假设，马考维茨建立了一个投资组合的分析模型，其要点为：(1)投资组合的两个相关特征是期望回报率及其方差。(2)投资将选择在给定风险水平下期望回报率最大的投资组合，或在给定期望回报率水平下风险最低的投资组合。(3)对每种证券的期望回报率、方差和与其他证券的协方差进行估计和挑选，并进行数学规划(mathematicalprogramming)，以确定各证券在投资者资金中的比重。

二、投资战略

投资股市的基金经理通常采用一些不同的投资战略。最常见的投资类型是增长型投资和收益型投资。不同类型的投资战略给予投资者更多的选择，但也使投资计划的制定变得复杂化。

选择增长型或收益型的股票是基金经理们最常用的投资战略。增长型公司的特点是有较高的盈利增长率和赢余保留率；收益型公司的特点是有较高的股息收益率。判断一家公司的持续增长通常会有因信息不足带来的风险，而股息收益率所依赖的信息相对比较可靠，风险也比较低。美国股市的历史数据显示，就长期而言，增长型投资的回报率要高于收益型投资，但收益型投资的回报率比较稳定。值得注意的是，增长型公司会随着时间不断壮大，其回报率会逐渐回落。历史数据证实增长型大公司和收益型大公司的长期平均回报率趋于相同。另外，投资战略还可以分为积极投资战略和消极投资战略。积极投资战略的主要特点是不断地选择进出市场或市场中不同产业的时机。前者被称为市场时机选择者(markettimer)，后者为类别轮换者。

市场时机选择者在市场行情好的时候减现金增股票，提高投资组合的beta以增加风险；在市场不好时，反过来做。必须注意的是市场时机的选择本身带有风险。相应地，如果投资机构在市场时机选择上采用消极立场，则应使其投资组合的风险与长期投资组合所要达到的目标一致。

类别轮换者会根据对各类别的前景判断来随时增加或减少其在投资组合中的权重。但这种对类别前景的判断本身带有风险。若投资者没有这方面的预测能力，则应选择与市场指数中的类别权重相应的投资组合。

最积极的投资战略是选择时机买进和卖出单一股票，而最消极的投资战略是长期持有指数投资组合。

公司资产规模的大小通常决定了股票的流动性。规模大的公司，其股票的流动性一般较好；小公司股票的流动性相对较差，因此风险较大。从美国股市的历史数据中可以发现，就长期而言，小公司的平均回报率大于大公司，但回报率的波动较大。

三、投资组合风险

我们已经知道，投资组合的风险是用投资组合回报率的标准方差来度量，而且，增加投资组合中的证券个数可以降低投资组合的总体风险。但是，由于股票间实际存在的相关性，无论怎么增加个数都不能将投资组合的总体风险降到零。事实上，投资组合的证券个数越多，投资组合与市场的相关性就越大，投资组合风险中与市场有关的风险份额就越大。这种与市场有关并作用于所有证券而无法通过多样化予以消除的风险称为系统风险或市场风险。而不能被市场解释的风险称为非系统风险或可消除风险。所以，无限制地增加成分证券个数将使投资组合的风险降到指数的市场风险。

风险控制的基本思想是，当一个投资组合的成分证券个数足够多时，其非系统风险趋于零，总体风险趋于系统风险，这时，投资组合的风险就可以用指数期货来对冲。对冲的实际结果完全取决于投资组合和大市的相关程度。若投资组合与大市指数完全相关，投资组合的风险就能百分之百地被对冲，否则只能部分被抵消。

投资组合的系统风险是由投资组合对市场的相关系数乘以投资组合的标准差来表达，而这里的相关系数是投资组合与市场的协方差除以市场的标准差和投资组合的标准差。因此，投资组合的系统风险正好可以由投资组合对大市指数的统计回归分析中的beta值来表达。投资组合对大市的beta值是衡量投资组合系统风险的主要度量。投资组合的回报率、方差或标准差以及其beta值是投资组合分析和管理中的三个最重要的数据。

在投资组合的另一重要理论是在资本市场理论中引入了无风险资产的概念。在实际中，我们可以将国库券认为是无风险资产。任何投资组合都可以看成是无风险资产和其他风险资产的组合。于是，投资组合的期望回报率可以表达成大市回报率与无风险回报率之差乘以beta值再加上无风险回报率。

国际金融投资行业也广泛地使用VAR(Value-at-Risk)的方法来分析和管理投资组合甚至公司全部资产的风险。VAR实际上是衡量资产价值变动率的方法。其基本概念是：假设某投资组合的回报率是以正态分布，衡量在确定的概率下投资组合可能出现的亏损金额。VAR值就是用均值减一个标准方差的回报率，可以用来计算亏损。

四、投资组合业绩评价

通常有两种不同的方法对投资组合的业绩进行评估。养老金、保险基金、信托基金和其他基金的主要投资计划发起人一般会考察投资过程的各个主要方面，如资产配置、资产类别的权重和各类别重的证券选择。这类评估称为属性评估。对很多投资者来说，他们更关心的是对一个特定的投资策略或投资机构效率的评价，如对有明确投资策略的开放式基金的评估。这种评估叫做指标评估。评估投资组合最直接的指标是回报率。但只有在相同或类似的风险水平下比较回报率才有实际的意义。从美国开放式互助基金的历史数据可以看到，增长型基金的beta值最高，系统风险最高，相应在牛市时的回报率最高，在熊市时的回报率最低。平衡型的基金则相反。收益—增长型的基金的系统风险和回报率都在增长型和平衡型的基金之间。由此可见，任何一种基金在一个时期所获得的回报率在很大的程度上取决于基金的风险特性和基金在当时所面临的市场环境。在评估基金时，首先应将基金按风险等级分组，每一组的风险大致相同，然后在组中比较回报率的大小。

资本回报率篇8

美国人素来爱做排行，尤其热衷于大学排行。见惯了大学综合排名、专业排名，对国际学生而言，如今择校又有一个新的参考依据一大学投资回报率。

近日，美国在线薪酬数据机构PayScale在2009年美国高校毕业生起薪调查的基础上，公布了一项名为“2010年美国大学投资回报率调查报告”。报告开篇称：“不要比较大学的学费，比较入读大学后的投资回报率。”

“投资回报率”，一道关于大学的经济题

报告的调查对象为在美国本科毕业、留美工作的全职员工。任何具有更高学历的调查者不包括在内，法律、医学等专业也被排除在外；以项目件数计酬的建筑师、或者作家等自由职业者不包括在内。调查对象是完成PayScale职员薪酬问卷的注册者。

根据这份报告，计算大学投资回报率，主要围绕上大学的投资成本和毕业后的回报两项概念。

投资成本，就是上大学的费用。在这次调查中，这笔费用包括学费、住宿费、书费、学杂费等。每年的费用乘以入读时间，就是入学费用。和中国大学不同，美国本科学制虽是四年，但学生可以转专业、休学。所以学习时间并不是整齐划一的四年。在计算大学平均费用时，报告对过去30年的本科毕业生入读年份做了一项统计后得出，4～6年为本科毕业生毕业的“典型时间”。

其次，说说上大学的回报。回报不仅是毕业后的收入，报告比较了本科毕业生比高中毕业生多赚的那部分。因为一旦选择上大学，学生就损失了高中毕业后直接工作所带来的4～6年的“工作收入”，经济学上称此为“机会成本”。报告取了1980年～2009年30年间的大学本科毕业生年薪中位值，以及过去34年～36年高中毕业生年薪的中位值。这项比较是大学投资回报率的参考因素。

私立大学包揽前10麻省理工学院投资回报率最高

在大学投资回报率前10名中，麻省理工学院一马当先，该校2009年平均入读费用18.93万美元，30年的投资回报是168.8万美元。年投资回报率达到12.6％。在麻省理工学院的带领下，美国私立大学表现突出。投资回报率前10名被私立大学包揽，印证了私立大学在美国高等教育体系中的强势地位(见表：美国大学投资回报率TOP10)。

对于国内受众而言。榜单上的哈维玛德学院和圣母大学可能是“新面孔”。哈维玛德学院是美国一所颇具声望的文理学院。也是美国文理学院中为数不多的以数学、自然科学和工科为主的学校。

在美国，文理学院代表着小型精英式教学。学校一般不设职业性专业，而是在自然科学、社会科学和人文学科三个大类下开设课程。这种“歧视”职业性的做法，表达了文理学院的教育原则：不培养具体人才，而是进行自由教育。这次哈维玛德学院为列前10，并非偶然，在Payscale公布的2009大学本科毕业生起薪排行榜上，该校和另一所文理学院也位居前10名。由此可见文理学院实力不凡。

圣母大学则是常春藤联盟新贵。和西方众多古老的大学一样，圣母大学有浓厚的宗教、上流社会色彩。依赖于强大的校友会。该校与政府和商业财团关系密切。圣母大学的校友捐赠率仅在普林斯顿之后，与哈佛大学并列世界第二。在学术上，该校与麻省理工学院、斯坦福大学、加州大学伯克利分校一道跻身常青藤联盟新贵，挑战以哈佛大学为首的老牌常青藤。

加州大学伯克利分校领跑公立大学

如果把公立大学单列一张排行榜，投资回报率第一名花落加州大学伯克利分校。该大学2009年平均入读开销11.89万。30后投资回报达到122.3万。不过，这组数据是指加州州内学生。由于美国公立学校对州内学生和州外学生的收费不同，所以报告对州内、州外学生进行分开计算。当然，州外学生入读加州大学伯克利分校也不吃亏，投资回报率排在公立大学排行榜第二位(见表：美国公立大学投资回报率TOP10)。

对于国内留学家庭而言，科罗拉多矿业大学可能是个生面孔。这是一所公立研究型大学，主要致力与工程及应用科学研究，是世界上资源开发、开采及利用方面研究实力最强的机构之一。

“理工科”印记承载社会趋势

资本回报率篇9

针对这些问题，下面我们主要基于两个企业样本数据，围绕EVA回报率和EVA回报率两个核心创值指标从微观层面加以论证。两个企业样本数据和指标定义如下：采用经济增加值（EconomicValueAdded，EVA）系列指标的优点是它明确地考虑了资本成本，特别是其中的股权资本成本，避免了净资产收益率等传统盈利指标内在的不足。可以说，EVA较好地植入了经济利润概念，综合了前文强调的资本收益率和资本成本相对变化的绩效评价思想。EVA的基本理念在于企业价值创造：当企业的税后净营业利润超过资本成本时，EVA为正，表明企业的经营收入在扣除所有成本和费用后仍然有剩余，这就意味着股东净价值增加，企业的价值上升。反之，如果EVA为负，说明企业经营所得不足以弥补包括股本资本成本在内的全部成本和费用，从而使股东净价值减少。按照定义，EVA回报率是从股东角度衡量企业的价值创造能力，而社会EVA（社会EVA回报率）则是从全社会角度衡量企业的价值创造能力。

我们选用上市公司和非上市国有和国有控股企业作为主要考察对象的原因在于，只有这两类企业的财务数据容易获得，另外，由于上市公司中有80％以上属于国有或国有控股，与非上市国有和国有控股企业有很好的可比性。再次，上市公司和非上市的非国有制类型企业的绩效相近，所以，上市公司和非上市国有和国有控股企业的对比基本上反映了我国整个企业的状况。（注：2002年中期的总量数据大致反映了各类企业的相对绩效水平：按（税前）净资产收益率排序，从高至低依次为集体企业（6.89％）、股份合作制企业（6.13％）、外商及港澳台投资企业（5.98％）、股份制企业（4.32％）和非上市国有企业（1.39％）。国有企业业绩最差，而且只有它低于全部企业的平均值（4.10％））以下是基于这两个企业样本的主要研究结果。

第一，从基本趋势上看，我国企业（包括上市企业和非上市国有企业）为股东创造价值的能力在逐步提高。上市公司的价值创造能力（EVA回报率）在98年后有明显改进，尽管非上市企业整体的EVA回报率大多运行在负值区，但其运行水平在逐渐提高。这意味着，与通常的猜断不同，我国企业的价值创造能力事实上是有所改善的。之前一些关于上市公司创值能力的研究结论较为消极，与这些研究的静态分析视角有关。图中清楚地显示，从和的角度，上市和非上市国有企业创值能力的动态发展趋势是值得肯定的。在较为严密的EVA回报率基准上，上一部分关于企业绩效在逐步改善的判断得到了有力的印证。

第二，平均说来，上市公司的社会EVA回报率一直维持为较高的水平，表明上市公司为社会财富增加和经济增长做出了显著的贡献。由表二，1998－2001年上市公司的平均社会EVA回报率都保持为正值。这意味着：即使不考虑证券市场和上市公司对国民经济长远的，单在静态效率意义上，我国上市公司总的来说也一直在创造正的社会财富。以社会EVA回报率大于零为标准，近年来为社会创造正价值的上市公司每年占全部上市公司的七成左右。

第三、企业创值能力表现与资本成本关系密切。正如前文所强调的那样，衡量企业绩效不能忽视资本成本，这些年来随着我国各期存贷款利率极其显著的下降，企业资本成本也随之下降。尽管企业净资产收益率在下滑，资本成本的下降速度却更快。因此，企业的EVA回报率才会提高.

但是，不能由此推断说企业的EVA回报率提高是主要依靠减息政策带动的资本成本下降。由于EVA回报率等于有偿资本回报率（ROC）减资本成本，资本成本下降对EVA回报率会同时产生一正一负两种效应：一方面，它会直接提高EVA回报率；另一方面，它可能会通过降低有偿资本回报率，间接地对EVA回报率产生负面影响。按照微观经济学，企业经营活动会进行到边际收益与边际成本相等的临界点。在资本成本下降的情况下，原本一些收益率较低，从而在高成本环境中无法盈利的项目，在低成本条件下可能具有投资价值而被吸纳进投资计划之中。换句话说，低成本环境会诱使企业投资更多低收益的项目，导致整体投资收益下降.由于这两种效应共存，其净效应的方向并不一定就是正的。

第四，无论是盈利指标还是创值指标，上市公司都远远强于非上市国有企业。两类企业盈利能力的比较在图一中已经作了明确的揭示。至于企业创值能力的优劣，尽管其中非上市国有企业的EVA回报率数据是简化算法结果，但即使考虑到应有的项目调整也不可能弥补图中两条线间巨大的差距。

很遗憾，因为我们缺少非上市国有企业流转税等税负的信息，只有其所得税数据，无法其社会EVA回报率。作为一种替代，我们以EVA回报率加所得税因子构造了一个简化的社会EVA回报率指标，并对上市和非上市两个样本都进行了计算。就这一简化的社会EVA回报率来说，近年来上市公司比非上市国有企业平均高4％以上，优势十分明显。

上市公司盈利能力和创值能力都大大高于非上市国有，应该说是在意料之中。一方面，这与上市过滤制度存在很大的关系，说明我国上市公司总的来说的确是国内企业中的佼佼者；另一方面，上市公司在融资等方面具有非上市企业无法比拟的便利条件，同时其经营管理也在一个较为透明的环境中受到公众监督，证券市场的重要作用是客观存在的。

第五、在上市公司的国际比较中，我国上市公司的创值能力也显得较为突出。上市公司并不只是与人们公认业绩较差的非上市国有企业相比才具有创值优势：无论是从整体的平均EVA回报率水平，还是其中EVA为正值的公司比例来看，我国的上市公司的表现都处于中上水平，比英国和美国的上市公司稍差，但比日本、澳大利亚等国上市公司业绩好，比印度和巴西的情况更是好得多。此外，我们还可以将我国上市公司与亚洲近邻国家（地区）的上市公司作一简单比较。年我国上市公司的EVA回报率平均为0.01％；同一年度，泰国、、中国香港、马来西亚、菲律宾、新加坡和韩国七个体上市公司的加权平均EVA回报率为－5.31％。显然，在亚洲新兴市场国家（地区）中，我国上市公司的创值能力是比较突出的。

综上所述，我国经济增长是有微观基础的，其中上市公司经营绩效较高，尤其它们表现出的创值能力上升势头值得肯定，上市公司是推动我国经济增长的一股重要力量；在非上市公司中，国有企业的创值能力虽然也在改善，但绝对水平太低，国有企业改革的任务还十分艰巨；除国有和国有控股企业以外，其他所有制类型非上市企业的经营绩效相对来说也是较好的。

积极引进外资直接参与并购重组

概括地说，首先，我国近年来的经济增长。数据基本可靠，国际对我国GDP增长率的质疑大多数是站不住脚的；我国宏观和微观经济之间并不存在本质性的背离，所谓“悖论”之说缘于比照对象不当，错误地将净资产收益率等盈利指标等同于企业经营绩效，同时却无视资本成本的变化。它也反映了我国增长方式和税制方面的一些。我国经济增长的基本特征是：规模快速增长、盈利水平下降、绩效提高。具体说来，在总规模快速扩张的同时，政府投资和企业投资的盈利水平都有不同程度的下降，反映了我国经济粗放式增长的典型特征，但同时由于资本成本的更快速下降，企业的绩效（资本盈利和资本成本之差）是在上升的。

其次，在微观层面上，我们发现我国经济增长是有微观基础的，虽然随着企业规模扩大的同时资产收益率都在下降，但这些年企业的EVA回报率基本趋势明显地在向好的方向。尤其是，上市公司显示了较为优良的价值创造能力，为我国国民经济高速增长作出了重要贡献；相对之下，虽然非上市国有和国有控股企业的创值能力也在上升，但其经营状况堪忧，国有企业改革任重道远。

同为国有或国有控股企业，上市公司业绩大幅度高于非上市公司。从到年，上市公司净资产收益率（ROE）水平平均比非上市公司国有和国有控股企业高7.91个百分点。其中原因是证券市场的巨大作用，上市公司受到来自于证券监管机构的监督、媒体的关注、投资者对企业要求回报的压力，这些因素促使我国上市公司提高管理体制和治理结构水平，促使企业管理层更好地为股东谋利益，证券市场正在帮助我国上市公司领先建立企业制度，成为国民经济持续增长的重要基础和良好示范。

资本回报率篇10

关键词： 公允价值；投资异象；交易成本；套利风险

中图分类号：F233 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2013）04-0054-06

一、引言

根据有效资本市场假说，股票的回报由其风险水平决定。股价能够对已有的信息做出充分正确的反映，不会出现错误定价。投资者依据已有信息构造的投资策略不可能长期取得超常回报。但是受各种因素的影响，市场并非完全有效，还存在着大量获取超额收益的机会。自上世纪80年代以来，学术界陆续发现投资者利用市场错误定价获取超额收益的现象，被统称为“投资异象”。其中与会计相关的应计异象研究将会计盈余划分为两部分：应计利润和现金流量。前者的持续性显著低于后者。当投资者无法分辨两者持续性的差异，“功能锁定”于会计盈余时，可能致使对企业价值的估计产生偏差。

自2007年起，我国在上市公司实施新会计准则，并引入与国际会计准则趋同的公允价值计量模式。公允价值变动损益具有暂时性和不稳定性，当投资者无法通过相关信息正确解读财务报表，“功能锁定”于会计盈余，而不关注盈余结构和质量，可能导致套利机会的出现。新会计准则实施后，公允价值计量模式的市场反应如何，对我国资本市场效率的影响如何，一直是理论界和实务界关注的热点问题。因而，研究新会计准则背景下的投资异象，有助于测度证券市场定价效率，完善资本市场结构，促进社会资源的有效配置，同时也有利于很好的评价新准则的实施效果。

二、文献回顾与研究假设

Sloan（1996）发现投资者不能完全理解会计利润中应计项目和现金流对预测未来收益的能力的不同，只是“功能锁定”在盈余数字上面。这样，买入现金利润高的股票，卖空现金利润低的股票，可以获得超过10%的超常投资回报[1]。Richardson et al. （2005）认为投资者对未来盈余和现金流量的预测错误是由于未能区分盈余不同组成部分的持续性差异[2]。应计利润的不可靠导致了应计异象。国内研究者发现应计异象同样存在于我国资本市场[3，4]。但多数已有的相关研究基于旧会计准则下的会计信息，因而其结论并不适用于新准则下的我国资本市场及其定价效率。

公允价值会计计量模式可能助长财务报告的机会主义倾向，导致投资者的逆向选择，阻碍资本市场的健康稳定发展。新准则下会计盈余的构成部分——公允价值变动损益具有不稳定性和暂时性的特征，会计盈余持续性的降低将会导致投资者无法对企业未来盈余做出准确的预期。如果公允价值变动损益占净利润的比重越大，表明其利润的可持续性越差；与之相反，如果公允价值变动损益占净利润的比重越小，表明其利润的可持续性越好。姜英兵和张爽（2010）研究了新会计准则下证券定价效率问题[3]。以应计异象为切入点，研究发现新准则实施后现金流量持续性提高，应计利润的持续性降低。然而新准则实施后Sloan（1996）的投资策略并不能获得超常回报[1]。这表明公允价值计量模式的采用虽然降低了会计盈余的持续性，但却显著提升了市场定价效率。因此，提出以下假设：

假设1：企业执行新会计准则后，投资者通过构造投资策略可获得超常回报。

假设2：公允价值变动损益占净利润比重大的组，超常回报率低；公允价值变动损益占净利润比重小的组，超常回报率高。

有效市场假说中的市场是一个没有证券交易成本、持有成本和信息成本的理想市场。但是现实中，证券交易往往会产生交易成本，进而影响到股票的投资回报。Pontiff （1996）研究封闭式基金折价，发现套利成本导致错误定价[6]。交易成本与套利能力之间存在负相关关系。即使市场存在熟练的交易者也不能保证准确定价。因为交易成本的存在可能致使套利收益无法完全弥补成本。Mitchell et al. （2002）研究有限套利，发现三种因素妨碍套利行为：信息不确定、卖空限制以及交易成本[7]。以上证据表明，对于个人投资者和机构投资者而言，高昂交易成本的存在，使得应计异象难以通过套利消除。于是，提出假设：

假设3：投资策略可获得的超常回报率与交易成本具有明显的负相关关系。

除了交易成本，套利风险同样会阻止套利者消除错误定价。Shleifer和Vishny （1997）认为特质风险妨碍了套利行为，更高的特质风险与更低的套利活动对应[8]。Wurgler和Zhuravskaya （2002）也认为资产的套利风险与专业的套利者对该资产的需求呈负相关关系[9]。投资者并非都持有市场组合，从而能很好地分散掉非系统风险。而且在对冲时套利者也不一定能找到具有完全替代性的股票来抵消各自的风险。特质性风险可能会有影响。因而套利是有风险的，风险越大，错误定价越不容易被消除，因此，本文提出假设：

假设4：投资策略可获得的超常回报率与套利风险具有明显的正相关关系。

三、研究设计

（一）研究样本的选择

采用的数据来自北京大学CCER数据库。选择2007～2010年报中披露了拥有公允价值变动损益的公司为分析样本。考虑到公允价值计量方式在金融保险行业的影响更为明显，所采用的样本并未剔除金融保险业。剔除ST、PT公司，得到1473家研究样本公司。同时所使用的月度股票收益率数据已经考虑了红利、红股、转增、配股和增发等因素。

4.计算组合的超额收益。为了研究公允价值变动损益对净利润的波动性风险，我们仍然在每年初对全部样本按BM高低和SIZE大小进行5×5交叉分组，形成25个组合的基础上，再按公允价值变动损益占净利润的比重大小分为两组，得到50个组合。然后计算50个组合的月度实际的市值加权收益率。最后利用公式（2）计算出组合的超常回报率。

5.构建投资组合。按照买入公允价值变动损益占净利润比重小的组合，同时卖出公允价值变动损益占净利润比重大的组合，按新的投资策略构建了25个新组合；新组合的月超常回报率等于公允价值变动损益占净利润比重小的组合月超额收益率减去公允价值变动损益占净利润比重大的组合月超额收益率；最后计算这些买入卖出组合在未来一年的累计超常回报率CARiT。

（三）投资异象影响因素的模型

交易成本很难直接估计，目前多采取间接方法。借鉴前人做法，采用组合股票年换手率的市值加权值、组合股票在未来一年中零回报交易日占年交易日的市值加权比例、组合股票年收盘价的市值加权值作为交易成本的替代变量。

对于套利风险的衡量方法，Wurgler和Zhuravskaya（2002）认为很难找到目标股票的完全替代性股票，股票的非系统风险是普遍接受的套利风险的衡量指标[9]。在一段时间内，把股票回报回归到市场指数回报上去，回归残差的标准差作为套利风险。对100个组合每只股票计算未来一年的股票回报与市场指数回报进行回归，再对回归残差的标准差按照每个组合的市值加权，得到每个组合的套利风险变量。

最后把这些变量进行回归分析，以判断交易成本、套利风险是否是投资组合超常回报率的影响因素。根据假设，提出如下模型：

从表1可以看出，公允价值变动损益占净利润比重小的100个组合，其未来一年的累计超常回报率均值为0.2%；而公允价值变动损益占净利润比重大的100个组合，其未来一年的累计超常回报率均值为-4.0%。它们的差值，即买入卖出投资组合在未来一年的累计超常回报率均值为4.2%，这表明：新组合在未来一年存在平均4.2%的超常回报。即是说，在控制了市场风险、规模风险和账面市值比风险三个风险之后，仍然存在可预测的、新的超常回报。

2. 显著性检验。

为了分析公允价值变动损益对净利润的波动性风险是否存在显著差异，进行均值T检验和Wilcoxon检验，其结果见表2。

从表2可以看出，买入卖出组合在未来一年的年累计超常回报率是显著异于零，即是说，在控制了市场风险、规模风险和账面市值比风险三个风险之后，公允价值变动损益对净利润的波动性风险产生了新的投资异象。并且公允价值变动损益占净利润的比重越小，超常回报率越高；相反，公允价值变动损益占净利润的比重越大，超常回报率越低。这里支持了假设1与假设2。

（二）投资异象影响因素的实证检验

1. 描述统计。

我们先看组合套利风险、交易成本的描述统计情况，见表3。2. 相关性分析。然后进行这些变量之间的相关性分析，结果见表4。

从表4可以知道，组合的超常回报率与套利风险和交易成本的变量之间存在显著的相关关系。

3. 回归分析。

公允价值变动损益对净利润的波动性风险既然是市场回报的一个影响因素，但是究竟是什么导致了波动性风险影响市场回报，我们进行套利风险、交易成本的回归分析，其结果见表5。

由表5可知，套利风险、年换手率通过了1%的显著性检验，而年零日回报率、年收盘价没有通过显著性检验，这表明套利风险、年换手率是公允价值变动损益对净利润的波动性风险造成的投资异象的影响因素。并且正的系数还说明：套利风险越高，交易成本越大，错误定价越不容易被消除，其超常回报率也越高。这里部分支持了假设3和假设4。

五、研究结论与启示

在前人投资异象研究的基础上，依据中国2007年新引入的公允价值计量方式，研究证券市场上由计量方式的转变而引起的异象。在控制了市场风险、规模风险和账面市值比风险之后，买入卖出投资组合在未来一年的累计超常回报率均值达到4.2%，并且在未来一年的年累计超常回报率显著异于零，即公允价值变动损益对净利润的波动性风险产生了新的投资异象。而且公允价值变动损益占净利润的比重越小，超常回报率越高；相反，公允价值变动损益占净利润的比重越大，超常回报率越低。

套利风险、交易成本确实是公允价值变动损益对净利润的波动性风险造成的投资异象的影响因素。交易成本越大，套利风险越高，错误定价越不容易被消除，其超常回报率也越高。

从研究结果来看，采用公允价值计量方式产生了新的异象，说明市场在公允价值披露时呈现过度反应的现象，证券市场的定价效率下降。公允价值变动损益作为非持续性收益，在发生当期可能会引起净利润的变动，投资者不能盲从根据利润总额进行投资。

参考文献：

[1]Sloan， G. R. Do stock prices fully reflect information in accruals and cash flows about future earnings[J]. The Accounting Review， 1996， 71： 289-315.

[2]Richardson， S. A.， R.G.Sloan， M. T. Soliman， and I.Tuna.Accrual reliability， earnings persistence and stock prices[J]. Journal of Accounting and Economics， 2005， （39）： 437-485.

[3]李远鹏， 牛建军. 退市监管与应计异象[J]. 管理世界， 2007， （5）： 125-132.

[4]张国清， 赵景文. 资产负债项目可靠性、盈余持续性及其市场反应[J]. 会计研究， 2008， （3）： 51-57.

[5]姜英兵， 张爽. 新会计准则与应计异象[J]. 经济管理， 2010， （11）： 115-123.

[6]Pontiff， J. Costly arbitrage：evidence from closedend funds[J]. Quarterly Journal of Economics， 1996， 111： 1135-1151.

[7]Mitchell， M.， Pulvino， T. and Stafford， E. Limited arbitrage in equity markets[J]. Journal of Finance， 2002， 57： 551-584.

[8]Shleifer， A. and Vishny， W. R. A survey of corporate governance[J]. Journal of Finance， 1997， 52（2）： 737-783.

[9]Wurgler， J. and Zhuravskaya， K. Does arbitrage flatten demand curves for stocks[J]. Journal of Business， 2002， 75： 583-608.