農業行業股票價格影響因素實證分析

李佳瑩

一、研究背景

農業作為第一產業，在國民經濟中有著不可替代的基礎支撐作用。2004年以來，中共中央、國務院連續發布了以“三農”為主題的中央一號文件，并提出優先發展農業農村，全面實施鄉村振興戰略，持續鼓勵現代農業發展。2020年新冠肺炎疫情爆發后，國家出臺了一系列政策保障疫情期間農產品各個環節運行順暢，多家電商平臺發起的“愛心助農”活動，也助推“互聯網+農業”新模式進一步融合。在多重政策支持、技術賦能的基礎上，疊加資本的推動作用，農業板塊將迎來更多的投資機會，長期來看，其投資價值值得期待。

股票價格作為行業發展的直觀指標，對其影響因素的分析也尤為重要。在微觀層面，上市公司財務信息和市場信息都是投資者進行投資決策的主要依據，也是影響股票價格的重要因素。但在農業這一特定行業中，上市公司年報所披露的財務指標對股票價格到底造成了多大的影響，哪些財務指標變動會引起股票價格變動，哪類財務指標對投資者參考意義最大，這些都是值得我們研究與思考的。考慮到投資者在進行投資分析時信息選擇的傾向性與針對性，本文以財務信息為主要研究對象，以市場信息為控制變量，對農業行業股票價格的影響因素進行篩選與分析，對投資者把握農業行業的股價特征和投資機會，具有一定的指導意義。

二、模型設計

以24家農業行業上市公司為研究樣本，選取2015-2019年各指標分季度數據，運用面板數據固定效應模型進行回歸分析，建立微觀層面農業行業的股票定價模型。

（一）樣本確定

依據Wind行業三級分類標準，選定滬深主板市場農業行業上市公司作為初始樣本，為保證數據的實用性與有效性，按照以下原則對樣本進行了調整：（1）剔除ST公司、*ST公司；（2）剔除信息披露不全或數據異常的公司。最終篩選出24家公司作為研究對象，基本信息如表1所示。

表1 模型樣本匯總

（二）指標選取

結合農業行業自身的特點，從每股指標、盈利能力、償債能力、營運能力、現金能力、發展能力6個方面選定8個財務指標作為目標自變量，從公司規模、股本結構和市場活躍度3個方面選定3個市場指標作為控制變量，變量具體信息如表2所示。

表2 解釋變量選取

（三）數據來源

文章數據來源于Wind終端，其中股票價格取季度區間成交均價，解釋變量中財務指標來源于公司季報，作為控制變量的市場信息指標取股價同季度的區間日均流通市值、區間日均流通A股占總股本比例、區間日均換手率。

（四）構建回歸方程

根據計價模型觀的思路及指標選取結果，構建基于財務信息的農業行業股票價格影響因素研究模型：

模型中Y表示被解釋變量股票價格；X表示目標自變量各財務指標；M表示作為控制變量的市場信息因素；α表示常數項；v表示殘差項。

三、實證研究

（一）平穩性檢驗

考慮到農業自身有很強的周期性，因此數據可能存在季節性趨勢，需要檢驗各面板序列的平穩性。采用ADF方法對各變量進行檢驗，假設變量原序列不存在單位根，為平穩序列，檢驗及修正結果如表3所示。

表3 各指標ADF檢驗結果

檢驗結果表明，在95%的置信區間內，變量Y、X1、X2、X3、X4、X7、X8、M1、M2、M3平穩，自變量X5、X6一階平穩。

根據平穩性檢驗結果，對模型修正如下：

（二）確定模型形式

根據不同時點或不同截面模型的截距與斜率是否可變，面板數據模型分為混合回歸模型、隨機效應模型、固定效應模型三種類型。如果面板數據在時間和截面個體之間均無顯著性差異，則可以使用混合回歸模型，但這通常與現實情況不符，利用鄒至莊檢驗的F統計量對模型設定形式進行初步篩選。

其中N代表截面數；T代表時間序列數；K代表解釋變量個數。約束模型回歸結果如表4所示。

表4 約束模型回歸結果

得R2=0.178215，RRSS=12087.71。建立個體固定效應的非約束模型，詳情如表5所示。

從表5可知，URSS=4457.761，經計算F=33.11594，F0.05（23，445）=1.5536，顯然33.11594＞1.5536，故拒絕原假設，模型不應該設定為混合回歸模型。

表5 非約束模型回歸結果

繼續利用Huasman檢驗進一步確定是否應建立隨機效應模型，該模型認為對于不同的截面或不同的個體，模型的斜率系數是隨機的，檢驗結果如表6所示。

表6 Huasman檢驗結果

由于P=0.0138＜0.05，因此應拒絕隨機效應模型與回歸變量無關的原假設，建立個體固定效應模型。即對于不同的時間序列，模型的斜率系數相同而截距項不同。

（三）回歸分析

由于本文在進行模型初步設定時所選自變量較多，而面板數據又無法科學地進行相關性分析，變量間可能存在多重共線問題。因此，在個體固定效應模型下，運用多元逐步回歸法進行回歸分析，結果如表7所示。

表7 逐步回歸結果

由此，農業行業股票價格影響因素的最終回歸方程如下：

Y=2.388770+1.052124X2+0.001712X7+0.093785M1+0.006109M3

方程擬合優度為0.67，模型擬合程度較好。取5%顯著性水 平，K=11，N=24，N-K-1=12，F0.05(11，12）=2.71733144，F=33.75358＞F0.05(11，12），方程整體線性關系顯著。保留各解釋變量的P值均小于0.05，說明均對被解釋變量有一定的解釋力。

四、結論及建議

（一）結論

回歸模型結果表明，財務指標當中的每股凈資產、銷售現金比率以及控制變量中的流通市值、換手率等指標，均會對農業行業股票價格產生影響，且所有指標均與股票價格呈正相關關系。影響程度排序依次為每股凈資產、流通市值、換手率、銷售現金比率，這也從另一角度證實了公司財務信息確實對投資者有一定的參考價值。

每股凈資產對農業行業股票價格影響程度是最大的，該指標每變動一個單位，股價將同向變動1.052124個單位。每股凈資產代表的每只股票所擁有的資產現值，是公司利潤創造能力和抵御外部影響能力的象征，農業有其自身的基礎性與弱質性，因而每股凈資產是支撐股價的重要基礎。銷售現金比率也是影響農業行業股票價格的重要因素之一，該指標每變動一個單位，股價將同向變動0.001712個單位。這說明農業行業上市公司現金回收能力越強，股票價格就越高。

（二）建議

結合上述研究結果，本文對農業行業投資者及上市公司提出如下建議。

農業行業投資者應明確基本面分析的作用，在利用財務報告作為投資決策參考時，應選擇性地對各財務指標進行相應分析，重點關注公司每股凈資產、銷售現金比率兩個指標的表現。分析財務指標的同時，也不能忽視市場信息，應一并考察公司流通市值、換手率情況，對公司的整體實力以及市場熱度有一個大致了解。對于表現良好的指標，投資者在進行分析判斷時，不僅要關注它的絕對值、變化值，還要關注其可持續性。

農業行業各上市公司，首先應加強對財務信息重要性的認識，完善信息披露制度，提高信息透明度，杜絕財務報表粉飾行為，力求為投資者提供及時、客觀、準確的財務報告。其次要重視公司抗風險能力和銷售質量的提升，制定符合公司發展現狀的經營策略與財務政策，強化業績持續性，不盲目追求收入高增長。