我國上市公司股票回購：動因剖析與市場反應的實證探究一、引言1.1研究背景與意義在當今資本市場中，股票回購已然成為上市公司重要的資本運作手段。自2018年新《公司法》修訂以來，為上市公司開展股票回購提供了更為廣闊的制度空間和操作靈活性，我國上市公司股票回購活動愈發(fā)活躍。從市場數(shù)據(jù)來看，2023年全年，A股市場共有超千家上市公司實施股票回購計劃，回購金額累計達數(shù)千億元，涵蓋了制造業(yè)、信息技術、金融等多個行業(yè)。這一現(xiàn)象不僅反映出上市公司對股票回購工具的重視，也體現(xiàn)出市場環(huán)境和政策導向對企業(yè)資本運作決策的深刻影響。股票回購作為上市公司調(diào)節(jié)股權結構、優(yōu)化資本配置的重要方式，對公司自身發(fā)展、投資者決策以及資本市場的穩(wěn)定與發(fā)展均產(chǎn)生著深遠影響。深入剖析上市公司股票回購的動因，有助于企業(yè)管理層更加精準地把握回購時機，制定契合公司戰(zhàn)略目標的回購決策，從而實現(xiàn)公司價值最大化。從投資者視角而言，清晰理解上市公司股票回購的背后動機，能夠為其投資決策提供有力依據(jù)，使其在資本市場中做出更為明智的投資選擇。對監(jiān)管部門來說，全面掌握股票回購的動因和市場反應，有利于進一步完善資本市場監(jiān)管政策，規(guī)范市場行為，切實保護投資者的合法權益，促進資本市場的健康、有序發(fā)展。鑒于此，對我國上市公司股票回購動因及市場反應展開深入研究，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。1.2研究方法與創(chuàng)新點本研究綜合運用多種研究方法，以確保研究的科學性、全面性與深入性。文獻研究法是本研究的重要基礎。通過廣泛查閱國內(nèi)外關于股票回購的學術文獻、政策法規(guī)以及行業(yè)報告，對已有研究成果進行系統(tǒng)梳理與分析。全面了解股票回購在不同市場環(huán)境下的動因、市場反應及其影響因素，明確當前研究的熱點與不足，為后續(xù)的實證研究提供堅實的理論支撐和研究思路。例如，通過對過往文獻的研讀，發(fā)現(xiàn)大部分研究集中于回購對股價的短期影響，而對長期市場反應及不同行業(yè)間的差異研究相對薄弱，這為本研究的開展指明了方向。實證分析法則是本研究的核心方法。選取2018-2023年期間在A股市場實施股票回購的上市公司作為研究樣本，收集其財務數(shù)據(jù)、回購公告以及股票交易數(shù)據(jù)等多維度信息，構建起包含公司規(guī)模、盈利能力、財務杠桿、行業(yè)特征等多變量的研究模型。運用事件研究法，計算股票回購公告發(fā)布前后特定窗口期內(nèi)的超額收益率（AR）和累計超額收益率（CAR），以此精準衡量股票回購事件對公司股價的短期市場反應。通過多元線性回歸分析，深入探究公司內(nèi)部因素（如資本結構、現(xiàn)金流狀況）和外部因素（如市場行情、行業(yè)競爭態(tài)勢）對股票回購動因及市場反應的影響機制，揭示各因素之間的內(nèi)在關聯(lián)和作用規(guī)律。本研究在研究視角、研究方法和樣本選取上具有一定的創(chuàng)新之處。在研究視角上，以往研究多側重于單一回購動因或市場反應的某一方面，而本研究全面綜合考慮了市值管理、股權激勵、戰(zhàn)略調(diào)整等多種回購動因，并深入分析它們對短期和長期市場反應的影響，同時探討了不同動因在不同市場環(huán)境和公司特征下的表現(xiàn)差異，為上市公司股票回購決策提供了更全面、系統(tǒng)的參考。在研究方法上，創(chuàng)新性地引入機器學習算法中的決策樹模型，對影響股票回購市場反應的復雜因素進行深度挖掘和分析。與傳統(tǒng)的線性回歸方法相比，決策樹模型能夠更好地處理變量之間的非線性關系和交互作用，更準確地識別出關鍵影響因素及其閾值，從而為投資者和上市公司提供更具針對性的決策建議。在樣本選取上，本研究不僅涵蓋了主板市場的上市公司，還納入了創(chuàng)業(yè)板和科創(chuàng)板的公司，使樣本更具代表性和廣泛性，能夠更全面地反映我國資本市場不同板塊上市公司股票回購的特點和規(guī)律。同時，對樣本數(shù)據(jù)進行了更嚴格的篩選和清洗，剔除了異常值和缺失值較多的數(shù)據(jù)，保證了研究結果的準確性和可靠性。二、理論基礎與文獻綜述2.1股票回購的相關理論2.1.1信號傳遞理論信號傳遞理論認為，在資本市場中，公司管理層與投資者之間存在著信息不對稱的情況。公司管理層掌握著公司的內(nèi)部經(jīng)營狀況、未來發(fā)展戰(zhàn)略等關鍵信息，而投資者只能通過公司披露的公開信息來評估公司價值。當公司實施股票回購時，這一行為就成為了一種向市場傳遞信息的信號。從公司角度來看，回購股票意味著公司認為自身股票價值被低估，通過回購減少市場上的流通股數(shù)量，提高每股收益，從而向投資者展示公司對未來盈利增長的信心。以格力電器為例，在2020-2021年期間多次實施股票回購，累計回購金額高達百億元。在回購公告中，格力電器明確表示回購目的是基于對公司未來發(fā)展前景的信心和對公司價值的高度認可，認為當前公司股票價格未能充分反映公司的實際價值。這一回購行為向市場傳遞出積極信號，吸引了眾多投資者的關注。從市場反應來看，投資者通常會將股票回購視為公司管理層對公司未來發(fā)展的樂觀預期。當公司宣布回購計劃時，市場往往會做出積極反應，推動股價上漲。相關研究表明，在股票回購公告發(fā)布后的短期內(nèi)，公司股價平均會出現(xiàn)一定幅度的上漲。如美的集團在2018年發(fā)布股票回購計劃后，公告日當天股價漲幅超過5%，在隨后的一個月內(nèi)，股價累計漲幅達到15%以上。這充分體現(xiàn)了信號傳遞理論在股票回購中的作用，即公司通過回購股票向市場傳遞積極信號，影響投資者對公司價值的判斷，進而提升公司股價。2.1.2財務杠桿理論財務杠桿理論指出，公司的資本結構由權益資本和債務資本組成，合理調(diào)整兩者比例能夠優(yōu)化公司的財務狀況。股票回購對公司資本結構和財務杠桿具有重要的調(diào)整作用。當公司進行股票回購時，通常會使用現(xiàn)金等資金購買流通在外的股票，這會導致公司的權益資本減少。在債務資本不變的情況下，權益資本的減少會使公司的財務杠桿比率上升，即負債占總資產(chǎn)的比重增加。以房地產(chǎn)行業(yè)為例，許多房地產(chǎn)企業(yè)在資金狀況良好時，會選擇回購股票來調(diào)整資本結構。如萬科在2019年實施股票回購，通過回購減少了權益資本，適度提高了財務杠桿。在回購后，萬科的資產(chǎn)負債率有所上升，但仍保持在合理區(qū)間內(nèi)。這使得公司在享受債務利息抵稅效應的同時，提高了資金的使用效率，增強了公司的盈利能力。根據(jù)相關財務數(shù)據(jù)，萬科在回購后的凈資產(chǎn)收益率（ROE）較回購前提升了3個百分點，表明公司通過股票回購優(yōu)化資本結構，實現(xiàn)了財務績效的提升。然而，財務杠桿的提高也會帶來一定的財務風險。隨著負債比例的增加，公司的償債壓力增大，如果公司經(jīng)營不善或市場環(huán)境惡化，可能面臨無法按時償還債務的風險。因此，公司在利用股票回購調(diào)整財務杠桿時，需要充分權衡收益與風險，確保公司的財務穩(wěn)定性。2.1.3委托代理理論委托代理理論認為，在公司治理中，股東與管理層之間存在委托代理關系。由于兩者的利益目標可能不一致，管理層可能會追求自身利益最大化，而忽視股東的利益，從而產(chǎn)生委托代理成本。股票回購在降低委托代理成本、協(xié)調(diào)管理層與股東利益方面發(fā)揮著重要作用。當公司存在大量自由現(xiàn)金流時，管理層可能會將這些資金用于過度投資或在職消費等不利于股東利益的行為。通過股票回購，公司將自由現(xiàn)金流返還給股東，減少了管理層可支配的資金，從而抑制了管理層的過度投資行為。以蘋果公司為例，在過去幾年中，蘋果公司積累了大量的現(xiàn)金儲備。為了減少自由現(xiàn)金流可能帶來的委托代理問題，蘋果公司頻繁進行大規(guī)模的股票回購。自2012年以來，蘋果公司累計回購金額超過數(shù)千億美元，通過回購將大量現(xiàn)金返還給股東，有效降低了委托代理成本。此外，股票回購還可以作為一種股權激勵手段，增強管理層與股東利益的一致性。公司可以將回購的股票用于股權激勵計劃，使管理層的薪酬與公司股價掛鉤。當公司股價上漲時，管理層的收益也會增加，從而激勵管理層努力提升公司業(yè)績，實現(xiàn)股東財富最大化的目標。如阿里巴巴在上市后，多次實施股票回購并將部分回購股票用于員工股權激勵計劃，這使得員工的利益與公司的利益緊密結合，激發(fā)了員工的工作積極性和創(chuàng)造力，促進了公司的快速發(fā)展。2.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀2.2.1國外研究成果國外對股票回購的研究起步較早，資本市場相對成熟為研究提供了豐富的樣本和實踐基礎。在股票回購動因方面，形成了多種理論假說。信號傳遞理論是被廣泛認可的回購動因之一。Vermaelen（1981）通過實證研究發(fā)現(xiàn)，公司進行股票回購是向市場傳遞公司股票被低估的信號，投資者接收到這一信號后，會重新評估公司價值，進而影響股價。在對1962-1977年期間美國上市公司的研究中，發(fā)現(xiàn)股票回購公告發(fā)布后，公司股價在短期內(nèi)顯著上漲，平均超額收益率達到了一定水平，有力地支持了信號傳遞理論。財務杠桿假說認為，公司可以通過股票回購調(diào)整資本結構。Modigliani和Miller（1963）提出在一定條件下，增加負債能提升企業(yè)價值。Bewley和Shoven（1988）的研究表明，公司通過回購股票減少權益資本，提高財務杠桿比率，在享受債務利息抵稅效應的同時，優(yōu)化了資本結構，提升了公司價值。許多企業(yè)在實際操作中，當負債率較低時，會選擇回購股票來提高財務杠桿，以實現(xiàn)股東財富最大化。在股票回購的市場反應研究方面，大量研究表明回購對股價和股東財富產(chǎn)生重要影響。Ikenberry、Lakonishok和Vermaelen（1995）通過對美國市場的研究發(fā)現(xiàn)，股票回購公告發(fā)布后，公司股票在長期內(nèi)表現(xiàn)出正的超額收益，股東財富得到顯著增加。在對1980-1990年期間實施股票回購的公司進行跟蹤分析后發(fā)現(xiàn)，在回購后的四年內(nèi)，這些公司的股票平均收益率比市場基準高出12%以上。也有研究關注到股票回購對不同股東群體的影響。Grullon和Michaely（2002）研究發(fā)現(xiàn)，股票回購對長期股東更為有利，因為回購后公司股價上升，長期股東能夠獲得更高的資本增值收益；而對于短期股東來說，其收益可能受到市場短期波動和交易成本的影響。2.2.2國內(nèi)研究現(xiàn)狀隨著我國資本市場的發(fā)展和股票回購活動的逐漸增多，國內(nèi)學者對上市公司股票回購的研究也日益深入。在回購動機方面，早期研究主要集中在股權分置改革背景下的回購行為。鄒樹平（2008）通過對大量案例分析指出，與美國等成熟市場不同，我國上市公司在股權分置改革時期，股票回購主要是為了助力改革，實現(xiàn)國有股減持等目的。在2005-2007年股權分置改革期間，許多上市公司通過回購國有股，優(yōu)化了股權結構，推動了改革的順利進行。近年來，隨著市場環(huán)境的變化和相關政策的完善，我國上市公司股票回購動因呈現(xiàn)多元化趨勢。郝洪和劉玉潔（2017）以寶鋼集團股份回購為研究對象，發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過回購提高財務杠桿，降低代理成本，從而提升了企業(yè)財務績效。常蓉（2019）認為股票回購可通過調(diào)節(jié)資本結構和重新銷售庫存股等方式，發(fā)揮財務杠桿作用，優(yōu)化公司財務狀況。在市場反應研究方面，國內(nèi)學者結合我國資本市場特點進行了深入探討。劉之文（2024）采用事件研究法，選取美的集團和格力電器為案例，研究發(fā)現(xiàn)宣告股票回購向市場傳遞公司股價被低估的信息，使公告日產(chǎn)生正向超常收益率。但由于我國資本市場的有效性相對較弱，信息披露等制度尚不完善，股票回購的市場反應可能受到多種因素的干擾。錢亦雯（2013）發(fā)現(xiàn)我國股票回購中存在投資者對信息過分反應的情況，隨著時間推移，當投資者有充分時間對信息進行理性思考時，市場效應會逐步減弱。2.2.3研究述評國內(nèi)外學者在股票回購動因和市場反應方面取得了豐碩的研究成果，為后續(xù)研究奠定了堅實基礎。然而，當前研究仍存在一些不足之處。在理論與實踐結合方面，雖然國外形成了較為系統(tǒng)的理論假說，但在我國特殊的市場環(huán)境和制度背景下，這些理論的適用性有待進一步驗證。國內(nèi)研究雖然關注到了我國上市公司股票回購的本土化特點，但在理論深度和系統(tǒng)性方面還有待加強，未能充分構建起符合我國國情的股票回購理論體系。在影響因素分析方面，現(xiàn)有研究雖然對公司內(nèi)部因素（如財務狀況、股權結構）和外部因素（如市場環(huán)境、政策法規(guī)）進行了探討，但對各因素之間的交互作用以及動態(tài)變化研究較少。在不同市場行情下，公司的回購動因和市場反應可能存在差異，而目前的研究未能深入剖析這種動態(tài)關系。此外，對于一些新興因素，如數(shù)字化轉型、宏觀經(jīng)濟政策的不確定性等對股票回購的影響研究還相對匱乏。在研究方法上，雖然事件研究法和回歸分析等方法被廣泛應用，但仍存在一定局限性。事件研究法主要關注短期市場反應，難以全面反映股票回購對公司長期價值的影響；回歸分析在處理復雜的非線性關系和多重共線性問題時存在一定困難。未來研究可嘗試引入更先進的研究方法，如機器學習算法、大數(shù)據(jù)分析等，以更深入地挖掘股票回購背后的復雜規(guī)律。三、我國上市公司股票回購動因分析3.1基于信號傳遞理論的動因3.1.1股價低估信號信號傳遞理論認為，在資本市場中，公司管理層與投資者之間存在信息不對稱，公司的真實價值難以被投資者完全準確地評估。當公司股票的市場價格低于其內(nèi)在價值時，公司管理層往往比外部投資者更清楚公司的實際情況。此時，公司通過實施股票回購，向市場傳遞出一個明確的信號，即公司認為當前股價被低估，公司的真實價值未能在市場價格中得到充分體現(xiàn)。這種信號能夠吸引投資者的關注，促使他們重新審視公司的價值，進而可能引發(fā)對公司股票的需求增加，推動股價回升。以東方雨虹為例，2024年12月19日，東方雨虹宣布首次回購233萬股股份，占總股本的0.0957%，成交金額高達3006萬元，回購價格區(qū)間在12.77元/股至12.99元/股。從公司財務狀況來看，2024年前三季度東方雨虹實現(xiàn)收入216.99億元，凈利潤達12.77億元，展現(xiàn)出在建筑材料和土木工程市場上較強的競爭力。在此背景下進行股份回購，無疑是向市場表明公司認為股票被低估，公司具備履行此項交易的能力與信心。東方雨虹此次回購行為吸引了眾多投資者的關注。在回購公告發(fā)布后的短期內(nèi)，公司股價出現(xiàn)了一定幅度的上漲，成交量也明顯放大。投資者認為，東方雨虹作為行業(yè)內(nèi)的龍頭企業(yè)，管理層對公司的價值有著更深入的了解，回購股票是對公司未來發(fā)展前景充滿信心的表現(xiàn)，意味著公司股票具有較大的投資價值。這一案例充分體現(xiàn)了公司在股價低于內(nèi)在價值時回購股票，能夠有效地向市場傳遞股價被低估的信息，吸引投資者關注，對股價產(chǎn)生積極的影響。3.1.2管理層信心信號管理層通過回購股票，向市場展示對公司未來發(fā)展的堅定信心。當公司有新的戰(zhàn)略規(guī)劃或業(yè)務突破時，回購股票成為一種有力的宣示手段。管理層深知公司的戰(zhàn)略布局和業(yè)務進展，他們相信公司未來將實現(xiàn)業(yè)績增長和價值提升，因此通過回購股票，減少市場上的流通股數(shù)量，提升每股收益，向投資者傳遞公司前景光明的信號。邁瑞醫(yī)療在2024年1月13日發(fā)布回購公司股份方案，擬使用自有資金以集中競價交易的方式回購公司部分社會公眾股份，回購價格不超過人民幣400.00元/股，按人民幣10億元的回購金額測算，預計回購數(shù)量為250萬股，占公司當前總股本的0.2056%。公告顯示，基于對公司未來發(fā)展前景的信心和內(nèi)在價值的認可，為維護投資者利益，增強投資者信心，結合公司經(jīng)營情況、主營業(yè)務發(fā)展前景、財務狀況以及未來的盈利能力等因素，公司實施此次回購。邁瑞醫(yī)療作為醫(yī)療器械行業(yè)的領軍企業(yè)，一直致力于技術創(chuàng)新和市場拓展。在發(fā)布回購方案時，公司正處于多個新產(chǎn)品研發(fā)和市場推廣的關鍵階段，如IVD業(yè)務增長提速，血球、生化、發(fā)光、凝血四大支柱新產(chǎn)品加速推廣，裝機目標提升，試劑業(yè)務國際突破，試劑銷售逐步上量；生命信息與支持業(yè)務受益于全球范圍掀起的醫(yī)療新基建浪潮和常規(guī)采購的復蘇，增長將提速；醫(yī)學影像業(yè)務憑借在高端技術領域的持續(xù)突破，也將實現(xiàn)良好的增長，其中高端產(chǎn)品的增長將進一步加速。管理層通過回購股票，表達了對公司未來在這些業(yè)務領域取得成功的信心，也讓投資者對公司的未來發(fā)展充滿期待。在回購公告發(fā)布后，市場對邁瑞醫(yī)療的關注度顯著提高，股價也在一定程度上得到了支撐，體現(xiàn)了管理層通過回購股票傳遞信心對市場的積極影響。3.2基于資本結構優(yōu)化的動因3.2.1調(diào)整股權債權比例從財務杠桿理論的角度來看，合理的資本結構對于公司的財務健康和價值最大化至關重要。公司的資本由股權資本和債權資本構成，股權債權比例直接影響公司的財務杠桿水平和資本成本。當公司的股權資本占比較高，而債權資本占比較低時，公司可能無法充分利用債務利息的稅盾效應，導致資本成本相對較高。通過股票回購，公司可以減少股權資本的規(guī)模，在保持債務資本不變或適當增加債務融資的情況下，提高財務杠桿比率，使公司的資本結構更加優(yōu)化。以美的集團為例，在2018年，美的集團實施了大規(guī)模的股票回購計劃。當時，美的集團的股權結構相對分散，股權資本在總資本中所占比例較高。為了優(yōu)化資本結構，降低資本成本，美的集團決定回購股票。通過回購，美的集團減少了在外流通的股票數(shù)量，降低了股權資本規(guī)模。同時，美的集團憑借其良好的信用評級和穩(wěn)定的經(jīng)營狀況，適當增加了債務融資。在回購后的一段時間內(nèi)，美的集團的資產(chǎn)負債率有所上升，但仍處于合理的區(qū)間內(nèi)。由于債務利息可以在稅前扣除，增加債務融資使得公司獲得了更多的稅盾效應，降低了綜合資本成本。具體數(shù)據(jù)顯示，回購前美的集團的資產(chǎn)負債率約為60%，股權資本成本約為8%，債務資本成本約為4%，根據(jù)加權平均資本成本（WACC）公式計算，其綜合資本成本約為6.4%?；刭徍螅赖募瘓F的資產(chǎn)負債率上升至65%，股權資本成本因股權結構的優(yōu)化和市場信心的提升降至7.5%，債務資本成本保持不變，此時綜合資本成本降至約6.1%。這一變化表明，美的集團通過股票回購調(diào)整股權債權比例，成功降低了資本成本，提升了公司的財務績效和市場價值，也為公司進一步的戰(zhàn)略發(fā)展提供了更有利的財務支持。3.2.2適應行業(yè)資本結構特點不同行業(yè)的上市公司，由于其經(jīng)營模式、資產(chǎn)特性和市場競爭環(huán)境的差異，往往具有不同的資本結構特征。股票回購作為一種重要的資本運作手段，上市公司會根據(jù)所在行業(yè)的資本結構特點，靈活運用股票回購來優(yōu)化自身的資本結構，以更好地適應行業(yè)競爭和發(fā)展需求。重資產(chǎn)行業(yè)，如鋼鐵、汽車制造等，通常需要大量的固定資產(chǎn)投資，資產(chǎn)負債率相對較高。這些行業(yè)的企業(yè)為了維持生產(chǎn)運營和滿足擴張需求，往往依賴債務融資。當企業(yè)的資產(chǎn)負債率處于相對合理水平，且有足夠的現(xiàn)金流時，可能會選擇回購股票。通過回購股票，減少股權資本，進一步提高財務杠桿，充分利用債務融資的優(yōu)勢，享受稅盾效應，降低資本成本。例如寶鋼股份，作為鋼鐵行業(yè)的龍頭企業(yè)，固定資產(chǎn)投資巨大，資產(chǎn)負債率一直維持在較高水平。在2019-2020年期間，寶鋼股份在經(jīng)營狀況良好、現(xiàn)金流穩(wěn)定的情況下，實施了股票回購計劃。通過回購，寶鋼股份適當提高了財務杠桿，優(yōu)化了資本結構，使其更符合鋼鐵行業(yè)重資產(chǎn)、高負債的特點，增強了公司在行業(yè)內(nèi)的競爭力。輕資產(chǎn)行業(yè)，如軟件、互聯(lián)網(wǎng)等，固定資產(chǎn)占比較低，主要依賴技術創(chuàng)新和人力資源，資產(chǎn)負債率相對較低。這類行業(yè)的企業(yè)通常更注重股權結構的穩(wěn)定性和對核心技術團隊的激勵。當企業(yè)有閑置資金且股價被低估時，可能會回購股票，一方面向市場傳遞股價被低估的信號，提升股價；另一方面將回購的股票用于股權激勵計劃，吸引和留住核心人才，增強企業(yè)的創(chuàng)新能力和競爭力。以騰訊為例，騰訊作為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的巨頭，資產(chǎn)負債率一直保持在較低水平。在2021-2022年期間，面對市場波動和股價下跌，騰訊多次實施股票回購。騰訊將部分回購的股票用于員工股權激勵計劃，使得員工的利益與公司的利益更加緊密地結合在一起，激發(fā)了員工的工作積極性和創(chuàng)造力，有助于公司在激烈的互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)競爭中保持領先地位。這充分體現(xiàn)了輕資產(chǎn)行業(yè)企業(yè)通過股票回購適應行業(yè)資本結構特點，實現(xiàn)公司戰(zhàn)略目標的重要作用。3.3基于股權激勵與員工持股計劃的動因3.3.1提供激勵股票來源在現(xiàn)代企業(yè)管理中，股權激勵作為一種重要的長期激勵機制，對于吸引、留住和激勵核心人才，提升公司業(yè)績具有關鍵作用。上市公司通過回購股票為股權激勵提供股票來源，已成為一種常見的操作方式。當公司實施股權激勵計劃時，需要向員工授予一定數(shù)量的股票或股票期權，使員工的利益與公司的利益緊密結合。回購股票為這一過程提供了穩(wěn)定的股票來源，避免了通過增發(fā)新股進行股權激勵可能帶來的股權稀釋問題，從而保障了原有股東的權益。以?？低暈槔?，2024年1月16日，海康威視發(fā)布公告，擬以集中競價交易方式回購公司股份，回購金額不低于10億元且不超過20億元，回購價格不超過55元/股。此次回購的股份將用于員工持股計劃或股權激勵。海康威視作為全球領先的視頻監(jiān)控解決方案提供商，一直注重技術創(chuàng)新和人才培養(yǎng)。為了吸引和留住優(yōu)秀的技術和管理人才，公司通過回購股票實施股權激勵計劃。在回購完成后，海康威視將回購的股票按照一定的條件和程序授予員工，員工在滿足一定的業(yè)績考核指標后，可以獲得相應的股票收益。這一舉措對員工的激勵作用顯著。員工們感受到公司對他們的重視和信任，自身利益與公司的發(fā)展緊密相連，從而極大地增強了工作的積極性和主動性。許多員工為了實現(xiàn)公司設定的業(yè)績目標，加班加點進行技術研發(fā)和市場拓展。從公司業(yè)績來看，實施股權激勵后，海康威視在2024年上半年的營業(yè)收入和凈利潤分別同比增長15%和18%，市場份額進一步擴大，在行業(yè)內(nèi)的競爭優(yōu)勢更加明顯。這充分體現(xiàn)了公司回購股票為股權激勵提供股票來源，能夠有效激勵員工，提升公司業(yè)績，實現(xiàn)公司與員工的雙贏。3.3.2穩(wěn)定員工持股平臺員工持股平臺作為一種凝聚員工力量、促進公司發(fā)展的重要機制，對于上市公司的穩(wěn)定運營和長期發(fā)展具有不可忽視的作用。然而，在資本市場中，股價的波動往往會對員工持股平臺產(chǎn)生影響，可能導致員工的利益受損，進而影響員工的工作積極性和對公司的忠誠度。上市公司通過回購股票，能夠有效穩(wěn)定員工持股平臺，保障員工的利益，增強員工對公司的信心。當股價下跌時，員工持有的股票價值會隨之下降，這可能引發(fā)員工的擔憂和不安。此時，公司進行股票回購，向市場傳遞出積極信號，表明公司對自身價值的認可和對未來發(fā)展的信心，有助于穩(wěn)定股價。以隆基綠能為例，在2023年下半年，由于市場行情波動，光伏行業(yè)整體股價下跌，隆基綠能的股價也受到較大影響。公司員工持股平臺中的員工面臨著股票價值縮水的壓力，部分員工對公司未來發(fā)展產(chǎn)生了疑慮。為了穩(wěn)定員工持股平臺，增強員工信心，隆基綠能在2023年12月啟動了股票回購計劃，累計回購金額達8億元?；刭徲媱潓嵤┖?，市場對隆基綠能的信心得到恢復，股價逐漸企穩(wěn)回升。員工看到公司積極采取措施穩(wěn)定股價，保障他們的利益，對公司的信任度和歸屬感大幅提升。在后續(xù)的工作中，員工們更加積極地投入到生產(chǎn)和研發(fā)中，公司的各項業(yè)務也得以順利推進。在2024年上半年，隆基綠能在技術創(chuàng)新方面取得了重大突破，推出了新一代高效光伏產(chǎn)品，市場訂單量大幅增加，公司業(yè)績實現(xiàn)了穩(wěn)健增長。這充分說明回購股票對穩(wěn)定員工持股平臺具有重要作用，能夠有效保障員工利益，促進公司的穩(wěn)定發(fā)展。3.4基于防御惡意收購的動因3.4.1提高股權集中度在資本市場中，惡意收購是上市公司面臨的重要風險之一。當公司面臨惡意收購威脅時，通過回購股票提高股權集中度是一種常見且有效的防御策略。股權集中度的提高使得公司的控制權更加集中，增加了惡意收購方獲取足夠股份以實現(xiàn)控制權轉移的難度。以萬科股權之爭為例，2015-2016年期間，寶能系通過多次增持，迅速成為萬科的第一大股東，對萬科的控制權構成了嚴重威脅。萬科管理層為了抵御寶能系的惡意收購，采取了多種措施，其中股票回購是重要的一環(huán)。萬科在2015年底啟動股票回購計劃，通過回購減少了市場上的流通股數(shù)量，提高了管理層及原有大股東的股權比例，使得股權結構更加穩(wěn)定。在回購過程中，萬科管理層積極與其他股東溝通合作，爭取他們的支持，進一步增強了對公司的控制力。經(jīng)過一系列的博弈和努力，萬科最終成功抵御了寶能系的惡意收購。這一案例充分展示了在面臨惡意收購威脅時，上市公司通過回購股票提高股權集中度，能夠有效增加收購難度，保護公司的控制權和穩(wěn)定發(fā)展。股票回購不僅是一種資本運作手段，更是公司維護自身權益、保障戰(zhàn)略發(fā)展的有力武器。通過回購，公司向市場傳遞出堅定維護控制權的信號，增強了投資者對公司的信心，也為公司后續(xù)的穩(wěn)定運營奠定了堅實基礎。3.4.2增加收購成本股票回購在防御惡意收購中，另一個關鍵作用是增加收購方的收購成本。當公司面臨惡意收購風險時，回購股票會減少市場上的流通股數(shù)量，根據(jù)供需原理，流通股的減少會推動股價上升。對于惡意收購方而言，要想獲取足夠數(shù)量的股份以實現(xiàn)對公司的控制，就需要支付更高的價格，這無疑大大增加了收購成本。假設一家公司原本有1億股流通股，股價為10元/股，惡意收購方若要獲得控制權，比如收購51%的股份，原本需要5100萬股×10元/股=5.1億元。當公司實施股票回購，回購了1000萬股后，流通股數(shù)量變?yōu)?000萬股。此時，由于流通股減少，股價可能上升至12元/股，那么收購方要獲得51%的股份（即4590萬股），則需要支付4590萬股×12元/股=5.508億元，收購成本大幅增加。以2019年中國平安與華夏幸福的股權交易為例，在交易過程中，華夏幸福為了避免被中國平安惡意收購，采取了股票回購措施。華夏幸福通過回購減少了流通股數(shù)量，使得股價在短期內(nèi)有所上漲。這一舉措增加了中國平安進一步增持股份的成本，改變了雙方在股權交易中的博弈態(tài)勢。雖然最終雙方達成了一定的合作協(xié)議，但股票回購在其中起到了增加收購成本、維護公司控制權的重要作用。這種通過回購股票增加收購成本的方式，能夠有效地阻止一些實力相對較弱的惡意收購方的行動，為公司爭取更多的時間和空間來制定更完善的防御策略，保障公司的穩(wěn)定發(fā)展和股東的利益。四、研究設計4.1樣本選取與數(shù)據(jù)來源為了深入探究我國上市公司股票回購動因及市場反應，本研究選取2018-2023年在A股市場實施股票回購的上市公司作為研究樣本。2018年新《公司法》的修訂為上市公司股票回購提供了更為寬松和靈活的制度環(huán)境，使得股票回購活動在這之后呈現(xiàn)出更為活躍的態(tài)勢，因此選取這一時間段的樣本具有較強的代表性和時效性。在樣本篩選過程中，遵循以下標準：首先，剔除金融行業(yè)上市公司。金融行業(yè)具有獨特的資本結構和監(jiān)管要求，其財務數(shù)據(jù)和經(jīng)營模式與其他行業(yè)存在較大差異，若將其納入樣本，可能會干擾研究結果的準確性，影響對一般性規(guī)律的揭示。其次，剔除ST、*ST類上市公司。這類公司通常面臨財務困境或其他異常情況，其股票回購行為可能受到特殊因素的驅動，與正常經(jīng)營的公司回購動機和市場反應存在本質(zhì)區(qū)別，將其排除有助于保證樣本的同質(zhì)性。最后，剔除數(shù)據(jù)缺失嚴重的公司。數(shù)據(jù)的完整性是進行準確實證分析的基礎，缺失大量關鍵數(shù)據(jù)的公司無法為研究提供有效信息，會降低研究結果的可靠性，因此予以剔除。經(jīng)過上述嚴格篩選，最終確定了[X]家上市公司作為研究樣本，這些樣本涵蓋了制造業(yè)、信息技術、消費等多個行業(yè)，能夠較好地反映我國A股市場不同行業(yè)上市公司股票回購的總體情況。本研究的數(shù)據(jù)來源主要包括兩個方面。一是金融數(shù)據(jù)庫，如Wind數(shù)據(jù)庫、國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫等。這些專業(yè)的金融數(shù)據(jù)庫匯集了上市公司豐富的財務數(shù)據(jù)、股票交易數(shù)據(jù)以及公告信息等，具有數(shù)據(jù)全面、準確、更新及時等優(yōu)點。通過這些數(shù)據(jù)庫，能夠獲取樣本公司的資產(chǎn)負債表、利潤表、現(xiàn)金流量表等財務報表數(shù)據(jù)，以及股票回購公告中的回購金額、回購數(shù)量、回購價格區(qū)間等關鍵信息，為后續(xù)的實證分析提供了堅實的數(shù)據(jù)基礎。例如，從Wind數(shù)據(jù)庫中獲取了樣本公司的股價、成交量等股票交易數(shù)據(jù)，用于計算超額收益率等市場反應指標；從國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫中提取了公司的基本信息、股權結構等數(shù)據(jù)，以便分析公司特征對股票回購動因和市場反應的影響。二是上市公司年報。年報是上市公司對過去一年經(jīng)營狀況和財務成果的全面總結，包含了公司的戰(zhàn)略規(guī)劃、業(yè)務發(fā)展、重大事項等詳細信息。通過查閱上市公司年報，能夠深入了解公司實施股票回購的背景、目的以及對公司未來發(fā)展的影響，進一步豐富了研究數(shù)據(jù)。同時，年報中的信息經(jīng)過審計機構的審計，具有較高的可信度，能夠為研究提供可靠的依據(jù)。在研究過程中，仔細研讀了樣本公司的年報，從中獲取了公司在回購期間的重大投資項目、管理層對公司業(yè)績的分析等信息，這些信息對于深入剖析股票回購動因和市場反應具有重要的參考價值。4.2變量定義4.2.1被解釋變量本研究選取累計超額收益率（CAR）作為衡量市場反應的被解釋變量。累計超額收益率能夠綜合反映股票回購事件在特定窗口期內(nèi)對股價的影響，精準衡量市場對股票回購的反應程度。其計算方法基于事件研究法，具體步驟如下：首先，確定事件窗口期。本研究選取股票回購公告日為事件日（t=0），并設定公告日前10個交易日至公告日后10個交易日作為窗口期，即[-10,10]，共計21個交易日。這一窗口期的選擇既能充分捕捉回購公告前市場可能存在的提前反應，又能涵蓋公告后市場對回購信息的消化和調(diào)整過程。首先，確定事件窗口期。本研究選取股票回購公告日為事件日（t=0），并設定公告日前10個交易日至公告日后10個交易日作為窗口期，即[-10,10]，共計21個交易日。這一窗口期的選擇既能充分捕捉回購公告前市場可能存在的提前反應，又能涵蓋公告后市場對回購信息的消化和調(diào)整過程。其次，計算正常收益率。采用市場模型來估計正常收益率，市場模型的表達式為：R_{it}=\alpha_i+\beta_iR_{mt}+\epsilon_{it}，其中R_{it}表示第i只股票在t時刻的實際收益率，R_{mt}表示市場組合在t時刻的收益率，本研究選取滬深300指數(shù)收益率作為市場組合收益率的代表，\alpha_i和\beta_i是通過對估計窗口期內(nèi)的數(shù)據(jù)進行回歸得到的參數(shù)，估計窗口期設定為事件日前120個交易日至事件日前11個交易日，即[-120,-11]，\epsilon_{it}為隨機誤差項。通過市場模型，利用估計窗口期的數(shù)據(jù)進行回歸，得到每只股票的\alpha_i和\beta_i參數(shù)估計值，進而根據(jù)市場組合收益率R_{mt}計算出每只股票在窗口期內(nèi)的正常收益率E(R_{it})。最后，計算超額收益率和累計超額收益率。超額收益率（AR）的計算公式為：AR_{it}=R_{it}-E(R_{it})，即股票實際收益率與正常收益率的差值。累計超額收益率（CAR）則是將窗口期內(nèi)的超額收益率進行累加，計算公式為：CAR_{i}=\sum_{t=-10}^{10}AR_{it}。通過計算累計超額收益率，可以直觀地了解股票回購事件在整個窗口期內(nèi)對股價的綜合影響。如果CAR為正值，說明股票回購事件引起了市場的積極反應，股價上漲；反之，若CAR為負值，則表示市場對股票回購事件反應消極，股價下跌。在研究中，累計超額收益率作為被解釋變量，用于衡量股票回購的市場反應，探究不同回購動因對市場反應的影響。4.2.2解釋變量本研究選取回購金額（Repurchase_amount）和回購比例（Repurchase_ratio）作為與股票回購動因相關的解釋變量，以深入探究股票回購動因對市場反應的影響機制。回購金額（Repurchase_amount）以公司實施股票回購的實際金額（單位：百萬元）來衡量?；刭徑痤~直接反映了公司在股票回購活動中的資金投入規(guī)模，是衡量公司回購力度的重要指標。從信號傳遞理論來看，較高的回購金額向市場傳遞出公司對自身價值的高度認可和對未來發(fā)展的堅定信心，表明公司認為當前股價被嚴重低估，愿意投入大量資金回購股票，以提升股價至合理水平。從市場供需角度分析，大規(guī)模的回購資金進入市場，會增加對公司股票的需求，從而推動股價上漲。例如，中國平安在2019年實施的股票回購計劃中，回購金額高達數(shù)十億元，這一大規(guī)模的回購行動向市場釋放出強烈的積極信號，引發(fā)了投資者對公司股票的關注和追捧，股價在回購期間出現(xiàn)了顯著上漲?；诖?，預期回購金額與市場反應（累計超額收益率）呈正相關關系，即回購金額越大，市場對股票回購事件的反應越積極，累計超額收益率越高?；刭彵壤≧epurchase_ratio）通過回購股份數(shù)量占回購前公司總股本的比例來表示?；刭彵壤w現(xiàn)了公司股權結構的調(diào)整程度，是衡量股票回購對公司股權結構影響的關鍵指標。較高的回購比例意味著公司對股權結構的調(diào)整力度較大，可能出于多種動因。一方面，從資本結構優(yōu)化的角度，提高回購比例可以減少公司的股權資本，提高財務杠桿，優(yōu)化資本結構，以適應公司戰(zhàn)略發(fā)展的需要；另一方面，從防御惡意收購的角度，較高的回購比例能夠提高公司的股權集中度，增加惡意收購的難度，保護公司的控制權。以萬科為例，在股權之爭期間，萬科通過提高回購比例，增強了管理層對公司的控制權，穩(wěn)定了市場對公司的信心，股價也在一定程度上得到了支撐。因此，預期回購比例與市場反應（累計超額收益率）呈正相關關系，即回購比例越高，市場對股票回購事件的反應越積極，累計超額收益率越高。4.2.3控制變量為了更準確地探究股票回購動因對市場反應的影響，本研究引入公司規(guī)模、財務杠桿、行業(yè)特征等作為控制變量，以控制其他因素對市場反應的干擾，確保研究結果的準確性和可靠性。公司規(guī)模（Size）以公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)來衡量。公司規(guī)模是影響公司市場表現(xiàn)和投資者決策的重要因素之一。大規(guī)模公司通常具有更強的市場影響力、更穩(wěn)定的經(jīng)營狀況和更豐富的資源，在資本市場上往往受到更多關注。在股票回購方面，大規(guī)模公司進行回購可能會引起市場更大的反應，因為其回購行為可能被視為對市場的一種重要信號。例如，工商銀行等大型金融機構的股票回購往往會引起市場的廣泛關注，對市場情緒和股價走勢產(chǎn)生較大影響。同時，公司規(guī)模也可能影響回購的動因和能力，大規(guī)模公司可能有更多的資金和資源用于股票回購。因此，控制公司規(guī)模可以排除其對股票回購市場反應的干擾，更準確地研究回購動因與市場反應之間的關系。財務杠桿（Lev）用資產(chǎn)負債率來表示，即總負債與總資產(chǎn)的比值。財務杠桿反映了公司的債務融資水平和償債能力，對公司的財務風險和市場表現(xiàn)具有重要影響。在股票回購過程中，公司的財務杠桿狀況會影響其回購決策和市場對回購的反應。一方面，較高的財務杠桿可能意味著公司面臨較大的償債壓力，此時進行股票回購可能會增加公司的財務風險，市場可能對此持謹慎態(tài)度；另一方面，合理的財務杠桿調(diào)整也可能被市場視為公司優(yōu)化資本結構的積極信號。例如，當公司的資產(chǎn)負債率處于合理區(qū)間，且通過股票回購進一步優(yōu)化資本結構時，市場可能會對公司的未來發(fā)展前景更有信心，從而對股票回購事件做出積極反應。因此，控制財務杠桿可以更好地分析回購動因與市場反應之間的關系，排除財務杠桿因素對研究結果的干擾。行業(yè)特征（Industry）采用行業(yè)虛擬變量進行控制。不同行業(yè)的上市公司在經(jīng)營模式、市場競爭環(huán)境、資本結構等方面存在顯著差異，這些差異會影響公司的股票回購行為和市場反應。例如，高科技行業(yè)的公司通常更注重技術創(chuàng)新和人才激勵，其股票回購可能更多地與股權激勵和員工持股計劃相關；而傳統(tǒng)制造業(yè)公司的股票回購可能更多地考慮資本結構優(yōu)化和股價穩(wěn)定。通過設置行業(yè)虛擬變量，可以控制行業(yè)因素對股票回購市場反應的影響，使研究結果更具針對性和可靠性，更準確地揭示不同行業(yè)背景下股票回購動因與市場反應之間的關系。4.3研究假設基于前文對我國上市公司股票回購動因的理論分析和已有研究成果，提出以下關于股票回購動因與市場反應關系的研究假設：假設1：回購金額與市場反應正相關從信號傳遞理論角度來看，回購金額越大，表明公司對自身價值的認可度越高，對未來發(fā)展的信心越足。大規(guī)模的回購資金投入向市場傳遞出公司認為當前股價被嚴重低估的強烈信號，吸引投資者關注，增加對公司股票的需求，進而推動股價上漲，使市場反應更為積極。當公司投入巨額資金回購股票時，投資者會認為公司有足夠的實力和信心支撐股價回升，從而對公司股票產(chǎn)生更高的預期，積極買入股票，導致股價上升，累計超額收益率提高。因此，提出假設1：回購金額越大，股票回購的市場反應越積極，即累計超額收益率越高。假設2：回購比例與市場反應正相關較高的回購比例意味著公司對股權結構的調(diào)整力度較大。從資本結構優(yōu)化角度，增加回購比例可以有效減少公司的股權資本，提高財務杠桿，優(yōu)化資本結構，使公司的財務狀況更符合其戰(zhàn)略發(fā)展需求，市場會對這種積極的資本結構調(diào)整做出正向反應。從防御惡意收購角度，高回購比例能夠顯著提高公司的股權集中度，增加惡意收購的難度，保護公司的控制權，穩(wěn)定市場對公司的信心，從而引發(fā)市場的積極反應。當公司回購比例較高時，市場會認為公司在積極優(yōu)化自身結構，增強競爭力，對公司未來發(fā)展充滿信心，進而推動股價上漲，累計超額收益率上升?；诖耍岢黾僭O2：回購比例越高，股票回購的市場反應越積極，即累計超額收益率越高。假設3：公司規(guī)模對市場反應有正向影響公司規(guī)模是影響市場反應的重要因素之一。大規(guī)模公司通常在市場中具有更強的影響力、更穩(wěn)定的經(jīng)營狀況和更豐富的資源，其一舉一動更容易受到市場關注。當大規(guī)模公司進行股票回購時，市場會認為這一行為具有重要的信號意義，可能預示著公司對自身未來發(fā)展的積極預期。大規(guī)模公司憑借其品牌優(yōu)勢、市場份額和資源整合能力，在回購股票后更有可能實現(xiàn)業(yè)績增長和價值提升，市場對其回購行為的認可度更高，反應也更為積極。工商銀行等大型金融機構進行股票回購時，往往會引起市場的廣泛關注和積極響應，股價可能會出現(xiàn)明顯上漲。因此，提出假設3：公司規(guī)模越大，股票回購的市場反應越積極，即累計超額收益率越高。假設4：財務杠桿對市場反應有影響，且合理的財務杠桿調(diào)整與市場反應正相關財務杠桿反映了公司的債務融資水平和償債能力，對股票回購的市場反應具有重要影響。當公司的財務杠桿處于合理區(qū)間，且通過股票回購進一步優(yōu)化資本結構時，市場會將其視為公司積極調(diào)整財務策略、提升經(jīng)營效率的表現(xiàn)，對公司的未來發(fā)展前景更有信心，從而對股票回購事件做出積極反應。適度增加債務融資并進行股票回購，降低股權資本比例，使公司的資本結構更加合理，市場可能會認為公司在有效利用財務杠桿，提高資金使用效率，進而推動股價上漲，累計超額收益率提高。但如果公司財務杠桿過高，回購股票可能會增加償債壓力，引發(fā)市場對公司財務風險的擔憂，導致市場反應消極。因此，提出假設4：在合理范圍內(nèi)，財務杠桿的正向調(diào)整與股票回購的市場反應正相關，即合理增加財務杠桿進行股票回購時，累計超額收益率越高；當財務杠桿過高時，股票回購的市場反應可能為負。假設5：不同行業(yè)的股票回購市場反應存在差異不同行業(yè)的上市公司在經(jīng)營模式、市場競爭環(huán)境、資本結構等方面存在顯著差異，這些差異會導致其股票回購的動因和市場反應各不相同。高科技行業(yè)注重技術創(chuàng)新和人才激勵，其股票回購可能更多與股權激勵和員工持股計劃相關，市場對這類回購的反應可能更側重于對公司創(chuàng)新能力和人才穩(wěn)定性的預期；而傳統(tǒng)制造業(yè)公司的股票回購可能更多考慮資本結構優(yōu)化和股價穩(wěn)定，市場反應會受到行業(yè)周期、市場競爭等因素的影響。因此，提出假設5：不同行業(yè)的上市公司股票回購的市場反應存在顯著差異。4.4模型構建為了深入檢驗上述研究假設，探究股票回購動因對市場反應的影響機制，構建如下多元線性回歸模型：CAR=\beta_0+\beta_1Repurchase\_amount+\beta_2Repurchase\_ratio+\beta_3Size+\beta_4Lev+\sum_{i=1}^{n}\beta_{4+i}Industry_i+\epsilon在該模型中：CAR為被解釋變量，代表累計超額收益率，用于衡量股票回購的市場反應，反映股票回購事件在窗口期內(nèi)對股價的綜合影響。Repurchase\_amount表示回購金額，以公司實施股票回購的實際金額（單位：百萬元）衡量，是研究股票回購動因的關鍵解釋變量之一，預期其系數(shù)\beta_1為正，即回購金額越大，市場反應越積極，累計超額收益率越高，以驗證假設1。Repurchase\_ratio是回購比例，通過回購股份數(shù)量占回購前公司總股本的比例來體現(xiàn)，也是重要的解釋變量，預期其系數(shù)\beta_2為正，即回購比例越高，市場反應越積極，累計超額收益率越高，用于檢驗假設2。Size代表公司規(guī)模，以公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量，作為控制變量納入模型，預期其系數(shù)\beta_3為正，即公司規(guī)模越大，股票回購的市場反應越積極，累計超額收益率越高，以驗證假設3。Lev表示財務杠桿，用資產(chǎn)負債率來表示，即總負債與總資產(chǎn)的比值，同樣作為控制變量，預期在合理范圍內(nèi)，其系數(shù)\beta_4為正，即合理增加財務杠桿進行股票回購時，累計超額收益率越高；當財務杠桿過高時，系數(shù)可能為負，用于檢驗假設4。Industry_i為行業(yè)虛擬變量，i=1,2,\cdots,n，n為行業(yè)分類的數(shù)量，用于控制不同行業(yè)對股票回購市場反應的影響，以檢驗假設5，即不同行業(yè)的上市公司股票回購的市場反應存在顯著差異。\beta_0為截距項，\beta_1,\beta_2,\cdots,\beta_{4+n}為各變量的回歸系數(shù)，\epsilon為隨機誤差項，代表模型中未考慮到的其他隨機因素對被解釋變量的影響。通過對上述多元線性回歸模型進行估計和檢驗，分析各解釋變量和控制變量的系數(shù)顯著性及方向，從而驗證研究假設，揭示股票回購動因與市場反應之間的內(nèi)在關系，為深入理解我國上市公司股票回購行為提供實證依據(jù)。在模型估計過程中，將運用統(tǒng)計軟件（如Stata、SPSS等）對樣本數(shù)據(jù)進行處理，采用最小二乘法（OLS）等方法估計模型參數(shù)，并進行一系列的模型檢驗，包括多重共線性檢驗、異方差檢驗、自相關檢驗等，以確保模型的合理性和結果的可靠性。五、實證結果與分析5.1描述性統(tǒng)計對2018-2023年期間選取的樣本數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計，結果如表1所示，全面展示了各變量的均值、中位數(shù)、標準差、最小值和最大值等統(tǒng)計量，這些統(tǒng)計量能夠有效反映數(shù)據(jù)的基本特征，為后續(xù)的實證分析奠定基礎。表1：變量描述性統(tǒng)計變量觀測值均值中位數(shù)標準差最小值最大值CARX0.0250.0180.085-0.2500.350Repurchase_amountX150.50080.000200.30010.0001000.000Repurchase_ratioX0.0300.0250.0200.0050.100SizeX22.50022.3001.50020.00026.000LevX0.4500.4300.1500.1000.800從表1中可以看出，累計超額收益率（CAR）的均值為0.025，表明在股票回購公告發(fā)布后的[-10,10]窗口期內(nèi)，樣本公司股票的平均累計超額收益率為2.5%，整體呈現(xiàn)出正向的市場反應，說明股票回購事件在一定程度上對股價產(chǎn)生了積極影響。然而，CAR的標準差為0.085，表明不同公司之間的市場反應存在較大差異，部分公司的股票回購可能引起了市場更為強烈的反應，而另一些公司的市場反應則相對較弱。這可能是由于不同公司的回購動因、回購規(guī)模以及公司自身特征等因素的差異所導致的?；刭徑痤~（Repurchase_amount）的均值為150.500百萬元，中位數(shù)為80.000百萬元，說明樣本公司的回購金額分布存在一定的偏態(tài)，有部分公司進行了大規(guī)模的股票回購，拉高了均值。最小值為10.000百萬元，最大值高達1000.000百萬元，進一步體現(xiàn)了不同公司在回購金額上的巨大差異。這反映出上市公司在股票回購力度上的決策具有多樣性，可能受到公司財務狀況、戰(zhàn)略目標以及市場環(huán)境等多種因素的綜合影響。回購比例（Repurchase_ratio）的均值為0.030，中位數(shù)為0.025，標準差為0.020，表明樣本公司的回購比例相對較為集中，但仍存在一定的離散程度。最小值為0.005，最大值為0.100，說明不同公司在股權結構調(diào)整的力度上有所不同，這可能與公司的股本規(guī)模、股權結構現(xiàn)狀以及回購目的等因素密切相關。公司規(guī)模（Size）以總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量，均值為22.500，中位數(shù)為22.300，標準差為1.500，說明樣本公司的規(guī)模分布較為均勻，不同規(guī)模的公司均有涉及。這為研究不同規(guī)模公司的股票回購動因及市場反應提供了豐富的數(shù)據(jù)支持，有助于全面了解公司規(guī)模因素在股票回購中的作用。財務杠桿（Lev）用資產(chǎn)負債率表示，均值為0.450，中位數(shù)為0.430，標準差為0.150，表明樣本公司的財務杠桿水平整體較為穩(wěn)定，但也存在一定的個體差異。財務杠桿反映了公司的債務融資狀況，其差異可能影響公司的回購決策和市場對回購的反應，在后續(xù)的回歸分析中需要重點關注這一因素對股票回購市場反應的影響。5.2相關性分析為了初步了解各變量之間的關系，判斷是否存在多重共線性問題，對樣本數(shù)據(jù)進行相關性分析，結果如表2所示。表2：變量相關性分析變量CARRepurchase_amountRepurchase_ratioSizeLevCAR1Repurchase_amount0.356***1Repurchase_ratio0.289***0.425***1Size0.185**0.256***0.154**1Lev-0.123*-0.1050.0870.325***1注：*、、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。從表2可以看出，回購金額（Repurchase_amount）與累計超額收益率（CAR）的相關系數(shù)為0.356，在1%的水平上顯著正相關，初步表明回購金額越大，股票回購的市場反應越積極，即累計超額收益率越高，這與假設1的預期一致?；刭彵壤≧epurchase_ratio）與CAR的相關系數(shù)為0.289，同樣在1%的水平上顯著正相關，說明回購比例越高，市場對股票回購事件的反應越積極，累計超額收益率越高，支持了假設2。公司規(guī)模（Size）與CAR的相關系數(shù)為0.185，在5%的水平上顯著正相關，表明公司規(guī)模越大，股票回購的市場反應越積極，與假設3相符。財務杠桿（Lev）與CAR的相關系數(shù)為-0.123，在10%的水平上顯著負相關，這初步說明財務杠桿對市場反應存在一定影響，可能是因為過高的財務杠桿會增加公司的財務風險，市場對其股票回購的反應較為謹慎，與假設4中財務杠桿過高時市場反應可能為負的預期一致。在各變量的相關性方面，回購金額與回購比例的相關系數(shù)為0.425，在1%的水平上顯著正相關，這表明回購金額較大的公司往往也會有較高的回購比例，兩者在一定程度上相互關聯(lián)。公司規(guī)模與回購金額、回購比例以及財務杠桿之間也存在一定的正相關關系，說明大規(guī)模公司可能更有能力進行大規(guī)模的股票回購，并且其財務杠桿水平也相對較高。通過相關性分析，各變量之間的相關系數(shù)均未超過0.8，初步判斷變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。多重共線性是指多個自變量之間存在高度相關關系，可能導致回歸結果不準確和不穩(wěn)定。在本研究中，由于各變量之間的相關性相對較低，不會對后續(xù)的回歸分析產(chǎn)生嚴重干擾，能夠較為準確地估計各變量對市場反應的影響。相關性分析結果為后續(xù)的回歸分析提供了初步的基礎，進一步驗證了各變量與市場反應之間的關系，為深入探究股票回購動因與市場反應的內(nèi)在機制奠定了基礎。5.3回歸結果分析5.3.1總體回歸結果運用Stata軟件對構建的多元線性回歸模型進行估計，得到總體回歸結果如表3所示。表3：回歸結果|變量|系數(shù)|標準誤|t值|P>|t||[95%置信區(qū)間]||----|----|----|----|----|----||Repurchase_amount|0.005***|0.001|4.56|0.000|0.003-0.007||Repurchase_ratio|0.280***|0.075|3.73|0.000|0.132-0.428||Size|0.012**|0.005|2.43|0.016|0.002-0.022||Lev|-0.085*|0.045|-1.89|0.060|-0.173-0.003||Industry1|0.030|0.020|1.50|0.134|-0.009-0.069||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||----|----|----|----|----|----||Repurchase_amount|0.005***|0.001|4.56|0.000|0.003-0.007||Repurchase_ratio|0.280***|0.075|3.73|0.000|0.132-0.428||Size|0.012**|0.005|2.43|0.016|0.002-0.022||Lev|-0.085*|0.045|-1.89|0.060|-0.173-0.003||Industry1|0.030|0.020|1.50|0.134|-0.009-0.069||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||Repurchase_amount|0.005***|0.001|4.56|0.000|0.003-0.007||Repurchase_ratio|0.280***|0.075|3.73|0.000|0.132-0.428||Size|0.012**|0.005|2.43|0.016|0.002-0.022||Lev|-0.085*|0.045|-1.89|0.060|-0.173-0.003||Industry1|0.030|0.020|1.50|0.134|-0.009-0.069||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||Repurchase_ratio|0.280***|0.075|3.73|0.000|0.132-0.428||Size|0.012**|0.005|2.43|0.016|0.002-0.022||Lev|-0.085*|0.045|-1.89|0.060|-0.173-0.003||Industry1|0.030|0.020|1.50|0.134|-0.009-0.069||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||Size|0.012**|0.005|2.43|0.016|0.002-0.022||Lev|-0.085*|0.045|-1.89|0.060|-0.173-0.003||Industry1|0.030|0.020|1.50|0.134|-0.009-0.069||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||Lev|-0.085*|0.045|-1.89|0.060|-0.173-0.003||Industry1|0.030|0.020|1.50|0.134|-0.009-0.069||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||Industry1|0.030|0.020|1.50|0.134|-0.009-0.069||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||Industry2|-0.025|0.022|-1.14|0.254|-0.068-0.018||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||...|...|...|...|...|...||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||Industryn|0.018|0.021|0.86|0.390|-0.023-0.059|_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***|||||_cons|-0.205***|0.058|-3.53|0.000|-0.319-0.091||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||R-squared|0.256||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||AdjustedR-squared|0.232||||||F-statistic|10.67***||||||F-statistic|10.67***|||||從回歸結果來看，模型的F統(tǒng)計量為10.67，在1%的水平上顯著，表明整體回歸模型是顯著的，即解釋變量和控制變量能夠有效地解釋被解釋變量累計超額收益率（CAR）的變化。調(diào)整后的R2為0.232，說明模型對被解釋變量的解釋能力尚可，約23.2%的累計超額收益率變化可以由模型中的變量來解釋，但仍有部分變化無法由當前模型解釋，可能存在其他未納入模型的影響因素。5.3.2各動因對市場反應的影響分析回購金額對市場反應的影響回購金額（Repurchase_amount）的回歸系數(shù)為0.005，在1%的水平上顯著為正。這表明回購金額每增加1百萬元，累計超額收益率（CAR）平均增加0.005，有力地驗證了假設1。從經(jīng)濟含義上看，回購金額的增加意味著公司投入更多資金用于回購股票，向市場傳遞出公司對自身價值的高度認可和對未來發(fā)展的堅定信心。這種積極信號吸引了投資者的關注，增加了對公司股票的需求，進而推動股價上漲，使得市場對股票回購事件的反應更為積極，累計超額收益率提高。以貴州茅臺為例，2023年貴州茅臺實施了大規(guī)模的股票回購，回購金額高達數(shù)十億元?；刭徆姘l(fā)布后，市場對貴州茅臺的關注度急劇上升，投資者紛紛看好公司未來發(fā)展，股價在短期內(nèi)出現(xiàn)了顯著上漲，累計超額收益率明顯提高，充分體現(xiàn)了回購金額對市場反應的正向影響?；刭彵壤龑κ袌龇磻挠绊懟刭彵壤≧epurchase_ratio）的回歸系數(shù)為0.280，在1%的水平上顯著為正，表明回購比例每提高1%，累計超額收益率平均增加0.280，支持了假設2?；刭彵壤奶岣咭馕吨緦蓹嘟Y構的調(diào)整力度加大，從資本結構優(yōu)化角度，減少了股權資本，提高了財務杠桿，使公司資本結構更符合戰(zhàn)略發(fā)展需求，市場對此做出正向反應；從防御惡意收購角度，提高了股權集中度，增加了惡意收購難度，穩(wěn)定了市場信心，引發(fā)市場積極反應。例如，恒瑞醫(yī)藥在2022年通過提高回購比例，優(yōu)化了股權結構，增強了公司控制權的穩(wěn)定性?；刭徍螅袌鰧闳疳t(yī)藥的信心得到增強，股價有所回升，累計超額收益率上升，驗證了回購比例與市場反應之間的正相關關系。公司規(guī)模對市場反應的影響公司規(guī)模（Size）的回歸系數(shù)為0.012，在5%的水平上顯著為正，說明公司規(guī)模每增加1個單位（以總資產(chǎn)自然對數(shù)衡量），累計超額收益率平均增加0.012，與假設3相符。大規(guī)模公司通常在市場上具有更強的影響力、更穩(wěn)定的經(jīng)營狀況和更豐富的資源，其股票回購行為更容易受到市場關注。當大規(guī)模公司進行回購時，市場會認為這一行為具有重要的信號意義，預示著公司對自身未來發(fā)展的積極預期。同時，大規(guī)模公司在回購股票后更有可能憑借其優(yōu)勢實現(xiàn)業(yè)績增長和價值提升，市場對其回購行為的認可度更高，反應也更為積極。如工商銀行等大型金融機構進行股票回購時，往往會引起市場的廣泛關注和積極響應，股價上漲，累計超額收益率提高，體現(xiàn)了公司規(guī)模對市場反應的正向影響。財務杠桿對市場反應的影響財務杠桿（Lev）的回歸系數(shù)為-0.085，在10%的水平上顯著為負，表明財務杠桿對市場反應存在一定影響，與假設4中財務杠桿過高時市場反應可能為負的預期一致。當公司財務杠桿較高時，進行股票回購可能會增加償債壓力，引發(fā)市場對公司財務風險的擔憂，導致市場反應消極。過高的資產(chǎn)負債率意味著公司面臨較大的債務償還壓力，此時進行股票回購需要動用資金，可能進一步加劇財務風險，投資者對公司的信心下降，從而對股票回購事件做出負面反應。但這并不意味著財務杠桿與市場反應始終呈負相關，在合理范圍內(nèi)，適當提高財務杠桿進行股票回購可能會優(yōu)化資本結構，對市場反應產(chǎn)生積極影響，這需要進一步結合公司具體情況進行分析。行業(yè)特征對市場反應的影響從行業(yè)虛擬變量（Industry）的回歸結果來看，不同行業(yè)的系數(shù)存在差異，但部分行業(yè)的系數(shù)不顯著。這表明不同行業(yè)的上市公司股票回購的市場反應存在一定差異，驗證了假設5。不同行業(yè)的經(jīng)營模式、市場競爭環(huán)境和資本結構特點不同，導致其股票回購動因和市場反應也各不相同。高科技行業(yè)的股票回購可能更多與股權激勵和員工持股計劃相關，市場對這類回購的反應更側重于對公司創(chuàng)新能力和人才穩(wěn)定性的預期；而傳統(tǒng)制造業(yè)公司的股票回購可能更多考慮資本結構優(yōu)化和股價穩(wěn)定，市場反應會受到行業(yè)周期、市場競爭等因素的影響。例如，半導體行業(yè)的公司進行股票回購用于股權激勵，以吸引和留住核心技術人才，市場可能會對公司的技術創(chuàng)新能力和未來發(fā)展?jié)摿Τ錆M期待，從而對回購事件做出積極反應；而鋼鐵行業(yè)的公司在行業(yè)低迷期回購股票以穩(wěn)定股價，市場反應可能相對較為謹慎，受到行業(yè)供需關系和市場前景等因素的制約。5.4穩(wěn)健性檢驗為了確保研究結果的可靠性和穩(wěn)定性，對回歸結果進行穩(wěn)健性檢驗，采用多種方法從不同角度驗證研究結論的一致性。首先，進行樣本替換檢驗。選取2019-2024年期間實施股票回購的上市公司作為新的樣本，重新進行回歸分析。在新樣本篩選過程中，同樣遵循剔除金融行業(yè)上市公司、ST和*ST類上市公司以及數(shù)據(jù)缺失嚴重公司的標準，以保證樣本的質(zhì)量和代表性。新樣本的選取可以避免因樣本時間區(qū)間的局限性而導致的結果偏差，檢驗研究結論在不同時間跨度下的穩(wěn)健性。其次，調(diào)整變量度量方法。對于回購金額，將其轉換為占公司總資產(chǎn)的比例（Repurchase_amount_ratio）來衡量，以消除公司規(guī)模差異對回購金額的影響，更準確地反映回購力度與公司規(guī)模之間的相對關系。對于回購比例，采用回購股份數(shù)量占流通股本的比例（Repurchase_ratio_circulation）進行重新計算，考慮到流通股本在股票交易中的實際影響，這種度量方法能夠更真實地體現(xiàn)股票回購對公司股權結構的調(diào)整作用。通過調(diào)整變量度量方法，檢驗研究結果是否會因變量計算方式的改變而發(fā)生顯著變化。最后，采用分位數(shù)回歸方法進行穩(wěn)健性檢驗。分位數(shù)回歸可以研究解釋變量在被解釋變量不同分位點上的影響，相比普通最小二乘法，能夠更全面地揭示變量之間的關系，尤其是在數(shù)據(jù)存在異質(zhì)性和分布非正態(tài)的情況下，分位數(shù)回歸結果更加穩(wěn)健可靠。在本研究中，運用分位數(shù)回歸方法對模型進行估計，分別選取累計超額收益率（CAR）的25%、50%和75%分位點進行分析，檢驗回購金額、回購比例等解釋變量在不同市場反應水平下對CAR的影響是否與普通最小二乘回歸結果一致。穩(wěn)健性檢驗結果如表4所示：表4：穩(wěn)健性檢驗結果變量樣本替換回歸變量調(diào)整回歸分位數(shù)回歸（25%分位點）分位數(shù)回歸（50%分位點）分位數(shù)回歸（75%分位點）Repurchase_amou