企业股利平稳性(自由模型非参数法)
「企业股利平稳性(自由模型非参数法)」，覆盖 1999-2025 年，频率 年度，上市公司层级，含 15 个变量，样本量约 57,295。 参考甄皓晴等(2026,财经论丛)的方法,采用自由模型非参数计算法,以近三年每股现金股利标准差与近三年每股收益标准差之比度量企业股利平稳性(反指标,值越大股利政
| 时间跨度 | 1999-2025 年 |
|---|---|
| 数据频率 | 年度 |
| 层级 | 上市公司 |
| 变量数 | 15 |
| 样本量 | 57,295 |
| 是否可合并 | 可与同主体数据集合并 |
字段字典
- Symbol [股票代码] — 6位股票代码
- StkName [证券简称] — 上市公司证券简称
- Year [年份] — 财务年度
- Province [省份] — 公司注册地所在省份
- ProvinceCode [省份代码] — 公司注册地省份行政区划代码
- City [城市] — 公司注册地所在城市
- CityCode [城市代码] — 公司注册地城市行政区划代码(6位)
- County [区县] — 公司注册地所在区县
- CountyCode [区县代码] — 公司注册地区县行政区划代码(6位)
- IndustryCode [行业代码] — 中上协行业分类代码(如C26、J66,按年度动态匹配公司当年所属行业)
- IndustryName [行业名称] — 中上协行业分类名称(按年度动态匹配公司当年所属行业)
- DPSStd3 [近三年每股现金股利标准差] — 参考甄皓晴等(2026,财经论丛)的方法,为股利平稳性指标的分子构件。计算公式为:近三年(t-2至t年)税前每股现金股利的样本标准差(自由度ddof=1);每股现金股利为公司当年实施的现金分红合计,非付息年份取0。
- EPSStd3 [近三年每股收益标准差] — 参考甄皓晴等(2026,财经论丛)的方法,为股利平稳性指标的分母构件。计算公式为:近三年(t-2至t年)基本每股收益的样本标准差(自由度ddof=1)。
- DividendStability [股利平稳性] — 参考甄皓晴等(2026,财经论丛)的自由模型非参数计算法,计算公式为:近三年每股现金股利标准差÷近三年每股收益标准差(DPSStd3/EPSStd3)。该指标为反指标,取值越大表示股利波动相较收益越显著(股利政策越不平稳),越小表示越平稳。用作研究变量。
- DividendStabilityR [股利平稳性(五年窗口)] — 参考甄皓晴等(2026,财经论丛)稳健性检验的方法,将度量窗口由三年替换为五年。计算公式为:近五年每股现金股利标准差÷近五年每股收益标准差。含义与股利平稳性相同(反指标),用作稳健性检验变量。
常见问题
- 「企业股利平稳性(自由模型非参数法)」是什么数据集？
- 企业股利平稳性(自由模型非参数法)，隶属公司行为。参考甄皓晴等(2026,财经论丛)的方法,采用自由模型非参数计算法,以近三年每股现金股利标准差与近三年每股收益标准差之比度量企业股利平稳性(反指标,值越大股利政
- 该数据集的时间范围是？
- 覆盖 1999-2025 年。
- 包含哪些变量/指标？
- 共 15 个变量。核心指标包括：近三年每股现金股利标准差、近三年每股收益标准差、股利平稳性、股利平稳性(五年窗口)。完整字段清单（变量名·中文名·说明）见页面「字段字典」。
- 数据频率和层级是怎样的？
- 频率为年度，上市公司层级。
- 样本量有多大？
- 约 57,295 条观测。
- 数据是如何测算/获取的？
- 指标定义与计算方法 企业股利平稳性刻画公司在长期分红政策中所呈现的连续性与稳定程度。稳定而平滑的股利政策不仅体现企业向投资者提供稳定回报的能力，也在一定程度上反映了管理层对未来盈利前景的信心以及对经营波动的控制水平。学术界对股利平稳性的度量通常有两种思路：一是局部调整速度计算法，依据股利支付水平向目标水平收敛的速度进行局部调整估计；二是自由模型非参数计算法，直接从股利与收益的相对波动出发刻画平稳程度。由于局部调整法难以刻画企业在纵向上的平稳性变化趋势，本指标采用自由模型非参数计算法。 具体而言，本指标以企业近三年每股现金股利的标准差与同期每股收益的标准差之比来度量股利平稳性： $$DIV{i,t}=\frac{\sigma\left(DPS{i,t-2},\,DPS{i,t-1},\,DPS{i,t}\right)}{\sigma\left(EPS{i,t-2},\,EPS{i,t-1},\,EPS{i,t}\right)}$$ 其中 $DPS{i,t}$ 为企业 $i$ 在第 $t$ 年的税前每股现金股利，等于当年实施的现金分红合计除以股本，未派发现金股利的年份取 $0$；$EPS{i,t}$ 为企业 $i$ 在第 $t$ 年的基本每股收益；$\sigma(\cdot)$ 为对应三年样本的标准差（自由度取 $n-1$）。分子与分母的窗口长度相同，因此标准差自由度因子在比值中相互抵消，比值不受自由度设定影响。 该指标为反指标：取值越大，意味着股利的波动幅度相较收益更为显著，即股利平稳性越差；取值越小，则表明公司的股利政策越平稳。对于长期不分红或每年派发恒定股利的企业，其每股现金股利标准差为 $0$，指标取值为 $0$，代表其分红行为在纵向上高度稳定。 作为稳健性度量，本指标同时提供以近五年为窗口构建的替代口径： $$DIVR{i,t}=\frac{\sigma\left(DPS{i,t-4},\,\cdots,\,DPS{i,t}\right)}{\sigma\left(EPS{i,t-4},\,\cdots,\,EPS{i,t}\right)}$$ 其经济含义与三年口径一致，通过延长观测窗口进一步平滑短期扰动，用于检验结论对度量窗口选择的敏感性。此外，分子构件（近三年每股现金股利标准差）与分母构件（近三年每股收益标准差）单独保留输出，便于研究者进行机制分析或自行重构比值。 补充说明 指标计算要求度量窗口为连续的日历年份（三年口径需 $t-2$ 至 $t$ 三个连续年度，五年口径需 $t-4$ 至 $t$ 五个连续年度）；对于窗口不连续或收益标准差为零导致比值无定义的观测，相应取值记为缺失。本数据集保留指标的原始取值，未做缩尾处理；个别企业因近三年每股收益近乎恒定、分母标准差趋近于零而产生较大的比值，系反映"收益高度稳定但股利大幅波动"的真实经济现象。研究者在实证中使用时，可参照原文对连续变量在 $1\%$ 水平做缩尾处理以抑制极端值影响；在计算行业均值、开展跨期比较时，建议控制年份固定效应。 参考文献 - 甄皓晴,何理,孟小鹤,冯科.企业气候风险管理与股利平稳性[J/OL].财经论丛,2026.https://doi.org/10.13762/j.cnki.cjlc.20260603.001. - 谢知非.双重迎合与现金股利平稳性——基于中国A股上市公司的实证研究[J].会计研究,2019,(11):78-84. - Larkin Y,Leary M T,Michaely R.Do Investors Value Dividend-smoothing Stocks Differently?[J].Management Science,2017,63(12):4114-4136. - Lintner J.Distribution of Incomes of Corporations Among Dividends,Retained Earnings,and Taxes[J].American Economic Review,1956,46(2):97-113.
- 如何获取该数据集？
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