1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）
（一）研究意义
股利政策是公司三大财务决策之一，是公司财务的核心内容与敏感问题。上市公司作为资本市场的微观基础，其稳定的股利分配是资本市场成熟的标志之一。2008年至2014年中国实施现金股利分配的上市公司家数分别为829、984、1299、1599、1648、1860和1934，占当年上市公司总数的比例分别为57．61%、57．28%、61．62%、68．27%、66．08%、65.77%、68.38%，总体而言呈上升趋势。
上市公司的股利政策与股东的利益密切相关，并且是公司长远发展的关键决策。稳定的股利政策能够向市场传递公司经营良好、发展稳定的信息，并有利于树立公司形象，提高投资者对其未来发展的信心。其中，现金股利政策是降低代理成本的重要工具。适当的现金股利政策有利于提高公司价值，并且有效保护投资者利益，促进其投资热情。
2. 研究的基本内容和问题
（一）研究目标
目标一：总结我国上市公司股利分配特点，理论分析代理成本与股利政策的关系。
目标二：从代理成本角度实证分析影响我国上市公司现金股利政策的因素，并提出相应措施。
3. 研究的方法与方案
一、研究方法
（1）描述统计法：用描述统计法，整理数据获得基本信息本次研究所需要的数据较多，包括管理层持股比例、管理费用率、总资产周转率、流动比率和第一大股东持股比例等数据；
（2）因子分析法：解释变量之间可能存在多重共线性，因此需要用因子分析法，用少数几个因子去描述许多指标或因素之间的联系，即将相关比较密切的几个变量归在同一类中，每一类变量就成为一个因子，以较少的几个因子反映原资料的大部分信息；
（3）多元线性回归法：完成上述步骤后，用多元线性回归分析法对影响现金股利支付水平的因素构造模型，进行实证研究。若构建的模型不理想，可以尝试使用逐步回归分析，将不显著的变量剔除，优化回归方程，以便对被解释变量进行控制。
二、技术路线
详见附件图1技术路线或点击
三、实验方案
本次研究主要包括文献整理、数据搜集、数据处理、撰写论文并修改等步骤，数据主要从WIND资讯金融终端与各大公司官方公布的财务报表获得。具体的实验方案如下：
1.研究目的
结合中国上市公司具有独特的市场环境与制度背景，理论分析与现状分析的基础上，对数据进行描述统计，运用因子分析法和多元线性回归构建实证模型，通过实证分析来研究我国上市公司中基于代理问题的现金股利政策，探索股利政策问题的实质。
2.研究对象
本次研究对象是2007年-2014年A股上市公司。为了保证数据质量，以下类型样本需剔除：剔除ST类公司；剔除保险类公司；剔除金融类公司（2007年前实行单独的会计制度）；剔除股利支付率大于1的公司（每股现金股利大于每股收益，存在恶性分红的可能）；剔除含送股、配股和转增方案的公司；剔除2006年12月31日后上市的公司（为了避免首次派发现金股利而产生异常值）；提出资料不完整的公司。
3.研究内容
（1）我国上市公司现金股利分配状况和特点
（2）分析我国上市公司代理问题产生的原因和背景
（3）构建模型并进行检验，实证分析我国上市公司中基于代理问题的现金股利政策影响因素。
本次研究选取上市公司派发的每股现金股利为被解释变量，根据理论分析提出研究假设。搜集第一大股东持股比例、每股收益、净资产收益率、总资产报酬率、管理费用率、资产负债率、流动比率、主营业务收入增长率、每股收益增长率等数据，进行描述性统计，并进行相关性分析。变量选择及定义如下：
表格1变量选择及定义
变量名称 | 变量定义 | 符号 | |
被解释变量 | 每股现金收益(CD) | 现金股利/总股本 | Y1 |
解释变量 | 第一大股东持股比例(FR) | 第一大股东持股数/总股本，表现上市公司股权结构中股权的集中度。 | X1 |
高管持股比例（Manage） | 管理层持股数量/总股本，表现股权结构。 | X2 | |
每股收益(EPS) | 税后净利润/普通股股数，表现盈利能力。 | X3 | |
净资产收益率（ROE） | 每股收益/每股净资产，表现盈利能力。 | X4 | |
总资产周转率（TAC） | 营业收入/资产总额，表现运营能力。 | X5 | |
资产负债率（DB） | 负债总额/资产总额，表现偿债能力。 | X6 | |
流动比率（CR） | 流动资产/流动负债，表现资产流动性。 | X7 | |
主营业务收入增长率（SGR） | （本期主营业务收入-上期主营业务收入）/上期主营业务收入，表现成长性。 | X8 | |
每股收益增长率 （PEG） | （本期每股现金收益-上期每股收益）/上期每股收益，表现成长性。 | X9 |
本次研究实证过程采用双步骤法，通过主成分因子分析法和多元线性回归法，建立并检验基于代理成本的上市公司现金股利政策影响因素。首先通过KMO和Bartletts检验数据是否适用因子分析法的前提条件。检验合格后，获取各变量的因子载荷矩阵，并进行旋转，观察抽取的因子，用这几个因子来较多变量的差异性与相关性。找出因子后，计算出因子得分函数的系数矩阵；得出因子后，采用多元线性回归分析法，获得现金股利支付水平影响因素模型。本次研究采用的回归模型如下：
详见附件图2多元线性回归模型或点击
Y1=b0 b1f1 b2f2 b3f3 b4f4btft e
其中，b0是常数项，bt（t=1,2,）是模型的回归系数，e是误差项，ft是通过因子分析获得的因子。
4.研究周期
（1）知识储备（2015.10-2016.1）
整理阅读相关文献，整合重要内容；根据相关资料进行理论分析，提出研究假设，为接下来进行实证分析打下基础。
（2）数据搜集（2016.1-2016.2）
运用WIND资讯金融终端导出需要的上市公司的相关数据，根据实证需要剔除不符合要求的公司，进行数据整理。
（3）实证分析（2016.2-2016.4）
根据调查所取得的数据，应用统计分析法、因子分析法和多元线性回归法对数据进行处理，构建模型并进行检验，整理处理结果。
（4）分析总结（2016.4-2016.6）
根据实证结果，总结研究成果，得出相应结论，并针对上市公司和监管机构提出建议，最后撰写论文，提交成果。
一、可行性分析
1.从项目本身考虑，目标明确，思路规范，设计合理，研究方案比较科学，操作性较强。
2.从个人素质考虑，本人本科期间已学习或正在学习研究所需要的相关专业知识，如计量经济学知识以及统计学的知识；本人能够熟练使用Excel，SPSS,STATA,Eviews等统计相关软件，能够正确判断分析并且解决问题；本人认真负责，态度端正，社会实践能力较强，有完成研究的基本素质。
3.从资料数据的收集考虑，本次研究对前人研究的理论成果进行了收集，有一定的理论基础。本次研究对象是2007年-2014年A股上市公司，所需要的数据较多，包括管理层持股比例、管理费用率、总资产周转率、流动比率和第一大股东持股比例等数据。但由于上市公司有公开财务报表和财务信息的义务，其必要的数据资料基本可以直接获取或通过WIND资讯金融终端整合后获取。
4.从研究方案考虑，课题研究方案思路清晰，设计合理，研究使用的方法科学、可行。本人对研究涉及的理论和研究方法都有深入地了解且能够熟练地运用。
5.从指导老师考虑，杨军老师是金融院副教授兼硕士生导师，知识面广并且深，有相当丰富的研究经验，本人在遇到问题时可以及时向老师请教，以便不断修正完善研究工作。
因此，本课题设计具备了实现研究目标所需要的条件，可以获得预期成果。
4. 研究创新点
至今为止，学术界对公司股利政策进行了大量的理论分析和实证研究，尽管出现了各种试图解释理解股利政策的影响因素，但是实际上，得到验证支持的理论并不多。本次在前人的研究成果的基础上，试图在以下方面进行创新：
理论层面上，在中国，已出现对中国上市公司现金股利政策的分析的广泛讨论，目前关于我国上市公司股利政策的研究多集中在对股利政策影响因素和信号传递效应的研究，虽然有部分文献将代理成本理论作为一种市场现象进行阐述，但是较少从代理成本的角度切入，系统地将代理成本理论应用到现金股利政策的分析中。本次研究将试图以代理成本理论为框架，从代理成本角度对上市公司样本的现金股利政策进行分析。
方法层面上，本次研究将用双步骤法，先通过因子分析法选出合适的因子作为解释变量，再采用多元线性分析法分步建立模型并进行检验，使选择解释变量更加具体、更有效，从而更完整地进行现金股利分配影响因素的分析；其次，本次研究选择的研究对象是2007年-2014年a股上市公司，数据较新，更有现实意义，同时剔除了st类公司与资料不完整的公司，使样本更具代表性。
5. 研究计划与进展
（一）研究计划
表格2研究计划
时间 | 阶段 | 预期进展 | 负责人 |
2015.10-2016.1 | 知识储备阶段 | 学习相关理论知识、查阅相关文献、研究已有学术成果，整理相关文献内容，完成文献综述和开题报告。 | 邵凝 |
2016.1-2016.2 | 数据搜集阶段 | 通过WIND资讯金融终端整理获得2007年-2014年A股上市公司相关数据资料，包括管理层持股比例、管理费用率、总资产周转率、流动比率和第一大股东持股比例等，并进行筛选整合。 | 邵凝 |
2016.2-2016.4 | 数据处理阶段 | 根据调查所取得的数据，应用统计分析法、因子分析法和多元线性回归法对数据进行处理，整理处理结果，得出相应结论。 | 邵凝 |
2016.4-2014.5 | 讨论修改阶段 | 完成初期论文，在指导老师指导下修改完善，积极准备课题的中期检查。 | 邵凝 |
2015.6 | 论文完成阶段 | 在不断修改基础上，征求老师意见，及时修改优化，完成研究过程，总结报告，完成最终论文，并进行答辩。 | 邵凝 |
（二）预期进展
详见图3研究预期进展或点击
1.知识储备阶段（2015.10-2016.1）
2.数据搜集阶段（2016.1-2016.2）
3.数据处理阶段（2016.2-2016.4）
4.讨论修改阶段（2016.4-2014.5）
5.论文完成阶段 (2015.6)
