农业行业股票价格影响因素实证分析

李佳莹

一、研究背景

农业作为第一产业，在国民经济中有着不可替代的基础支撑作用。2004年以来，中共中央、国务院连续发布了以“三农”为主题的中央一号文件，并提出优先发展农业农村，全面实施乡村振兴战略，持续鼓励现代农业发展。2020年新冠肺炎疫情爆发后，国家出台了一系列政策保障疫情期间农产品各个环节运行顺畅，多家电商平台发起的“爱心助农”活动，也助推“互联网+农业”新模式进一步融合。在多重政策支持、技术赋能的基础上，叠加资本的推动作用，农业板块将迎来更多的投资机会，长期来看，其投资价值值得期待。

股票价格作为行业发展的直观指标，对其影响因素的分析也尤为重要。在微观层面，上市公司财务信息和市场信息都是投资者进行投资决策的主要依据，也是影响股票价格的重要因素。但在农业这一特定行业中，上市公司年报所披露的财务指标对股票价格到底造成了多大的影响，哪些财务指标变动会引起股票价格变动，哪类财务指标对投资者参考意义最大，这些都是值得我们研究与思考的。考虑到投资者在进行投资分析时信息选择的倾向性与针对性，本文以财务信息为主要研究对象，以市场信息为控制变量，对农业行业股票价格的影响因素进行筛选与分析，对投资者把握农业行业的股价特征和投资机会，具有一定的指导意义。

二、模型设计

以24家农业行业上市公司为研究样本，选取2015-2019年各指标分季度数据，运用面板数据固定效应模型进行回归分析，建立微观层面农业行业的股票定价模型。

（一）样本确定

依据Wind行业三级分类标准，选定沪深主板市场农业行业上市公司作为初始样本，为保证数据的实用性与有效性，按照以下原则对样本进行了调整：（1）剔除ST公司、*ST公司；（2）剔除信息披露不全或数据异常的公司。最终筛选出24家公司作为研究对象，基本信息如表1所示。

表1 模型样本汇总

（二）指标选取

结合农业行业自身的特点，从每股指标、盈利能力、偿债能力、营运能力、现金能力、发展能力6个方面选定8个财务指标作为目标自变量，从公司规模、股本结构和市场活跃度3个方面选定3个市场指标作为控制变量，变量具体信息如表2所示。

表2 解释变量选取

（三）数据来源

文章数据来源于Wind终端，其中股票价格取季度区间成交均价，解释变量中财务指标来源于公司季报，作为控制变量的市场信息指标取股价同季度的区间日均流通市值、区间日均流通A股占总股本比例、区间日均换手率。

（四）构建回归方程

根据计价模型观的思路及指标选取结果，构建基于财务信息的农业行业股票价格影响因素研究模型：

模型中Y表示被解释变量股票价格；X表示目标自变量各财务指标；M表示作为控制变量的市场信息因素；α表示常数项；v表示残差项。

三、实证研究

（一）平稳性检验

考虑到农业自身有很强的周期性，因此数据可能存在季节性趋势，需要检验各面板序列的平稳性。采用ADF方法对各变量进行检验，假设变量原序列不存在单位根，为平稳序列，检验及修正结果如表3所示。

表3 各指标ADF检验结果

检验结果表明，在95%的置信区间内，变量Y、X1、X2、X3、X4、X7、X8、M1、M2、M3平稳，自变量X5、X6一阶平稳。

根据平稳性检验结果，对模型修正如下：

（二）确定模型形式

根据不同时点或不同截面模型的截距与斜率是否可变，面板数据模型分为混合回归模型、随机效应模型、固定效应模型三种类型。如果面板数据在时间和截面个体之间均无显著性差异，则可以使用混合回归模型，但这通常与现实情况不符，利用邹至庄检验的F统计量对模型设定形式进行初步筛选。

其中N代表截面数；T代表时间序列数；K代表解释变量个数。约束模型回归结果如表4所示。

表4 约束模型回归结果

得R2=0.178215，RRSS=12087.71。建立个体固定效应的非约束模型，详情如表5所示。

从表5可知，URSS=4457.761，经计算F=33.11594，F0.05（23，445）=1.5536，显然33.11594＞1.5536，故拒绝原假设，模型不应该设定为混合回归模型。

表5 非约束模型回归结果

继续利用Huasman检验进一步确定是否应建立随机效应模型，该模型认为对于不同的截面或不同的个体，模型的斜率系数是随机的，检验结果如表6所示。

表6 Huasman检验结果

由于P=0.0138＜0.05，因此应拒绝随机效应模型与回归变量无关的原假设，建立个体固定效应模型。即对于不同的时间序列，模型的斜率系数相同而截距项不同。

（三）回归分析

由于本文在进行模型初步设定时所选自变量较多，而面板数据又无法科学地进行相关性分析，变量间可能存在多重共线问题。因此，在个体固定效应模型下，运用多元逐步回归法进行回归分析，结果如表7所示。

表7 逐步回归结果

由此，农业行业股票价格影响因素的最终回归方程如下：

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

方程拟合优度为0.67，模型拟合程度较好。取5%显著性水 平，K=11，N=24，N-K-1=12，F0.05(11，12）=2.71733144，F=33.75358＞F0.05(11，12），方程整体线性关系显著。保留各解释变量的P值均小于0.05，说明均对被解释变量有一定的解释力。

四、结论及建议

（一）结论

回归模型结果表明，财务指标当中的每股净资产、销售现金比率以及控制变量中的流通市值、换手率等指标，均会对农业行业股票价格产生影响，且所有指标均与股票价格呈正相关关系。影响程度排序依次为每股净资产、流通市值、换手率、销售现金比率，这也从另一角度证实了公司财务信息确实对投资者有一定的参考价值。

每股净资产对农业行业股票价格影响程度是最大的，该指标每变动一个单位，股价将同向变动1.052124个单位。每股净资产代表的每只股票所拥有的资产现值，是公司利润创造能力和抵御外部影响能力的象征，农业有其自身的基础性与弱质性，因而每股净资产是支撑股价的重要基础。销售现金比率也是影响农业行业股票价格的重要因素之一，该指标每变动一个单位，股价将同向变动0.001712个单位。这说明农业行业上市公司现金回收能力越强，股票价格就越高。

（二）建议

结合上述研究结果，本文对农业行业投资者及上市公司提出如下建议。

农业行业投资者应明确基本面分析的作用，在利用财务报告作为投资决策参考时，应选择性地对各财务指标进行相应分析，重点关注公司每股净资产、销售现金比率两个指标的表现。分析财务指标的同时，也不能忽视市场信息，应一并考察公司流通市值、换手率情况，对公司的整体实力以及市场热度有一个大致了解。对于表现良好的指标，投资者在进行分析判断时，不仅要关注它的绝对值、变化值，还要关注其可持续性。

农业行业各上市公司，首先应加强对财务信息重要性的认识，完善信息披露制度，提高信息透明度，杜绝财务报表粉饰行为，力求为投资者提供及时、客观、准确的财务报告。其次要重视公司抗风险能力和销售质量的提升，制定符合公司发展现状的经营策略与财务政策，强化业绩持续性，不盲目追求收入高增长。