0 引言
傳統研究認為，公司資產是影響公司收益尤其是未來收益的關鍵因素之一，股票價格對公司資產變化是敏感的。在有效的資本市場上，理性的投資者能夠及時地利用公司資產增長的積極信息調整預期投資收益，從而積極影響股票價格，即公司資產增長和股票價格正相關。但有些學者利用樣本數據對資產增長和股票價格的關系進行實證測試后發現，在公司增加投資、擴張資產（例如收購、股票增發、債務融資以及銀行借款）后，股票價格不漲反跌，而在公司收縮資產（例如資產剝離、股票回購、償還債務以及支付現金股利）后則能獲取較高的超額收益。也就是說，公司資產增長這一積極信號非但不能提升股票價格，反而降低了股票價格，有些學者把資產增長與股票價格之間存在的負向關系稱之為“資產增長異象”.他們分別從公司最優投資行為與風險溢價的關系以及管理層市場擇機行為等視角研究資產增長異象現象。如Zhang（2005）以Q理論為基礎，認為理性經理人會在期望收益較低時增加投資，在期望收益率較高時縮減投資，說明投資同股票收益之間存在負向關系；Carlson（2004）利用實物期權模型研究在位資產價值和成長期權價值的關系，認為增加投資執行了風險較高的實物期權，從而增加了公司的個別風險，作為一種消極信號導致股票價格降低。Titman,Wei和Xie（2004）則認為投資-收益的負向關系是由投資者對管理層擴張行為反應不足導致的。
在我國拉動內需等一系列宏觀政策指引下，公司擴張的速度驚人，那么資產規模擴張能否調增股東預期收益從而引起股價上漲？另外，我國資本市場尚不成熟，有限套利行為普遍存在，投資者成熟度、套利成本及信息透明度等影響套利的因素對資產增長異象是否有顯著的影響？
筆者基于我國上市公司2000~2011年的數據對上述問題進行實證研究，以期對企業財務管理和資本市場管理有一定的啟發。
1 研究假設
現有學者大多采用實證方法測試公司資本支出與股票收益的關系。Fama and French（2006）利用美國上市公司的樣本數據進行實證研究發現，公司資產增長越快，隨后期間公司股票的風險調整收益越低；Fairfield（2003）利用英國的樣本數據發現未來股票收益同長期凈經營資產變動率負相關Gray and Johnson（2011）研究發現資產增長異象也存在于澳大利亞股票市場，在大公司中表現尤為明顯。股票收益是股票價值的決定因素，而股票價格是股票價值的反應，因此筆者提出本研究的第一個假設：
假設1:資產增長和未來股票價格呈負相關關系。
套利是資本市場中重要的行為之一，在有效的資本市場中，投資者容易識套利機會和方便地進行套利交易，錯誤定價也會被即時矯正。Eric and John（2011）研究發現，基于等權重股票收益的檢驗結果支持有限套利假說對投資異象的解釋，認為套利受限較大的公司其潛在的套利機會更難被套利者利用，資產變動信息也難以及時反應于股價中，因此其資產增長異象可能更嚴重。
交易成本和企業信息透明度被認為是影響套利行為的兩個關鍵因素。交易成本直接決定套利活動的利潤。
陳煒（2008）研究發現，交易成本對我國資本市場投資者的套利限制較大。企業信息透明度反映投資者對企業信息的掌握程度，較高的企業信息透明度可以降低投資者的交易風險。陸穎豐（2006）全面考察了信息透明度的經濟后果，發現上市公司信息透明度越高，其會計盈余的價值相關性就越高，基金就越可能增持該公司的股票，而且還能吸引更多基金的關注和跟隨；而且，上市公司信息越透明，投資者預測對歷史會計盈余數據的依賴程度就越低，預測準確性也隨之提高，投資的風險隨之降低。說明上市公司的信息透明度可以降低信息不對稱性，提高公司資產定價的準確性，從而增加套利理性?；诖?，提出本研究的第二和第三個假設：
假設2:套利成本和資產異象正相關假設3:企業信息透明度和資產異象負相關
2 研究模型構建
2.1 變量設計
（1）因變量：股票價格。
股票價格的變化瞬間萬變，而且影響因素眾多，因此直接用股票價格作為因變量進行研究不具備操作性。股票收益是影響股票價值并最終影響股票價格的核心因素，另外，資產也是股票收益基礎，因此筆者采用每股收益替代股票價格，以此考察資產變化和股票價格之間的關系。計算方法如下：
ARt表示t年個股超額收益率，Rt和 Rmt分別表示t年個股實際收益率和市場綜合收益率，rT和 rMT分別表示T日個股實際收益率和市場綜合收益率。根據t年度公司日收益率和市場綜合日收益率，估計（2）式中截距項β0和斜率系數β，帶入（1）式，估計出t年個股超額收益率ARt、實際收益率 Rt和市場綜合收益率 Rmt之間的關系。
（2）自變量：資產增長
衡量資產增長率的指標很多，如 Fama and French（2008）發現，剔除權益融資部分后的總資產增長率對公司截面收益率具有較強的預測能力。但 Cooper,Gulen andSchil（l2008）認為，權益融資是大公司資產增長率的重要組成部分，剔除權益融資因素將削弱資產增長率的收益預測能力，因此總資產增長率對公司股票異常收益率均具有較強的預測能力。借鑒上述研究，筆者選用總資產增長率來衡量公司資產增長，計算方式如下：
（3）中間變量：套利有限度（DUM）、交易成本（IQ）、企業信息透明度（OP）。
為檢驗有限套利對公司資產增長異象的影響，筆者構建衡量企業套利受限程度的虛擬變量 DUMk,該變量受交易成本和信息透明度影響，筆者首先，把各年度樣本按照非流動性指標和信息透明度指標的數值判斷該公司當年的有限套利程度，若兩指標值較高，則該年度公司的DUM=1,否則 DUM=0 .
交易成本變量。許多研究成果說明資產的流動性在很大程度上體現了交易成本的大小。如Amihud and Men-delson（1989）認為，流動性是在一定時間內完成交易所需要的成本或尋找一個理想價格所需的時間，市場的流動性越高，進行即時交易的成本就越低。因此，可用個股流動性指標來衡量潛在的套利成本。筆者基于t年個股日交易率數據計算的非流動性指標（IQt）衡量流動性，IQt越大，個股套利交易的受限程度越強，IQt的計算方法如式（4）所示：
其中，IQt表示個股在t年的非流動性值；N 為可獲取的個股在t年的總交易天數；HPT為個股在第T日的最高價；LPT為個股在第T日的最低價；OPT為個股在第T日的開盤價；DVOLiT為個股在第t日的交易額（萬元）。
信息透明度變量。會計盈余是公司最為重要的特質信息，王亞平、劉慧龍和吳聯生（2009）認為若公司的操控性應計項目波動大，絕對值高，則公司更有可能操縱盈余，信息透明度就可能很低?；谶@種觀點，筆者使用公司過去3年操控性應計項目絕對值之和 OPit來衡量公司信息透明度。 OPit越大，公司信息透明度越低。
DisAccit由修正的Jones模型估計而來，即把模型（5）按年度分行業回歸所估計出來的回歸系數帶入等式（6），估計出 DisAccit.
其中，TAit為i公司t期的總應計項目，等于t期的營業利潤減去同期經營活動產生的現金凈流量；Assetit為i公司t期資產總額；ΔREVit為i公司t期主營業務收入增長額；ΔRECit為i公司t期應收賬款增長額；PPEit為i公司t期固定資產賬面價值。
（4）控制變量
公司資產規模和資產增長及股東收益密切相關，為考察不同資產規模公司的資產增長異常的差異性，筆者設計公司資產規模SIZE為控制變量。
2.2 研究模型
為檢驗我國資本市場是否存在資產增長異象，即假設1,筆者借鑒Li and Zhang（2010）的研究模型，構建如下模型：
ARit=c0+b1*TAGit-1+b2*SIZEit-1+ε為檢驗假設2,即有限套利因素對資產增長異象的影響，筆者構建把TAGit同表示企業套利受限程度的虛擬變量 DUMk所構成的交叉項引入模型一，構建模型二，如下所示：
ARit=c0+b1*TAGit-1+b2DUM?TAGit-1+b3*SIZEit-1+ε2.3 研究樣本選擇及數據來源為了測試我國資本市場上公司增長對公司股票未來收益的影響，筆者在上海市交易所公開上市的公司中選取了2009、2010和2011年三年資產連續增長超過10%的231家公司作為樣本，以樣本公司近三年的數據對上述假設進行驗證。本文所使用的財務數據和股票市場交易數據均來自于國泰安數據庫。
3 實證檢驗結果
3.1 主要變量的描述性統計和相關性分析
為獲取主要變量的統計分布特征及變量間相關關系，筆者首先對主要變量進行了簡單統計描述和Spearman相關分析，分析結果如表1和表2所示。
從表1可以看出，ARt,TAGt-1和 SIZEt-1的中值均小于均值，說明這些變量呈均左偏分布特征，表明樣本公司中個股收益率、資產增長率和公司規模較低的樣本相對較多；非流動性指標IQ的均值大于中值，信息透明度指標OP的均值小于中值，說明樣本公司中多數公司的套利有限程度較高。
為了粗略了解各變量之間的相關關系，筆者利用SPSS軟件計算了相互間的Spearman相關系數，結果如表3所示。
從表2可以看出TAG、IQ、SIZE和 ARt的相關系數均為負值且都在相應的顯著性水平上顯著，說明企業規模、資產增長率和非流動性對下期個股收益率產生了明顯的負影響，而OP和AR的相關系數雖然也為負值，但沒有達到顯著性水平，說明信息透明度對個股收益率的影響是負的，但不顯著。初步驗證了假設1和假設2成立，而假設3不成立。為了詳細了解各變量的關系，筆者接下來通過OLS和WLS進行回歸分析。
3.2 資產增長異象的回歸分析
為驗證假設1的真偽，筆者通過模型一，利用樣本數據進行分步回歸。為體現結果的穩健性，回歸分別以OLS法和WLS法（以期初企業規模 SIZEt-1為權重）估計模型參數。
從表3可知，TAGt-1的斜率系數均顯著為負值，同描述性統計分析所獲取的證據一致，這說明公司資產增長的確對未來股票收益率產生了顯著而穩健的負向影響，A股資本市場存在資產增長異象，假設1是成立的。
3.3 套利局限性對資產增長異象的影響
同樣。筆者利用樣本數據對模型二中的變量進行了OLS和WLS進行回歸分析，以獲取套利局限性影響資產增長異象的證據，回歸結果如表4所示。
用非流動性指標確定虛擬變量時，兩種方法對應的模型回歸結果均表明，TAGt-1的斜率系數雖然為負值，但并不顯著，而 TAGt-1*DUM 的斜率系數均為0.19,且在置信水平分別為1%和5%水平上顯著。說明，資產增長異象主要集中在流動性較弱的樣本中，因此非流動性所代表的套利成本對A股資本市場的資產增長異象有顯著的增強作用，假設2成立。
用三年期操控性應計盈余均值所表示的企業信息透明度確定虛擬變量時，TAGt-1的斜率系數分別為-0.12和-0.16,且均顯著。同模型一的回歸結果相比，TAGt-1的斜率系數的絕對值和顯著性水平均有顯著增加。相應的，TAGt-1*DUM 的斜率系數分別為0.10和0.09,均在5%的置信水平上顯著。這說明，資產增長異象主要集中在信息透明度較高的公司中，即企業信息透明度越高，公司資產增長引起的股東下年收益月底，因此三年期操控性應計均值所體現的企業信息透明度并沒有加強公司資產增長異象。假設3是不成立的。這或許可能是因為反映企業信息透明度的三年期操控性應計均值不如非流動性指標所體現的套利成本更能體現我國資本市場投資者所面對的套利有限性，這一發現為未來開展其他相關研究提供了一定的啟示。
4 研究結論
資本市場如何對企業投資增長進行定價，不僅反映了市場定價的能力，還反應了市場的定價效率。本文的實證研究說明在我國資本市場的有效性較低的情況下，公司通過投資進行資本擴張的信息不僅不能使其股票價格上升，反而該公司股票價格有下降的風險，主要原因很可能是因為投資者在不健全的資產市場進行套利時受到一定的限制，尤其是較高的套利成本使股東不能準確地將資產增長信息反映到其未來預期收益中，從而不能使其股票價格上升，從而制約公司未來的投資。因此公司高層的資本擴張要想得到股東的同意，必須降低交易成本等影響股東理性套利的因素。
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