贵州茅台重磅公告!事关275亿元特别分红******
贵州茅台的特别红利即将兑现!
12月20日晚间,贵州茅台公告,2022年度回报股东特别分红实施,股权登记日为12月26日,除权(息)日、现金红利发放日为12月27日。每股派发现金红利21.91元(含税),共计派发现金红利275.23亿元。
用1个月时间分红到位
11月28日晚间,贵州茅台公告回报股东特别分红方案,12月14日公司股东大会审议通过了上述方案,再到12月20日公布实施公告,特别分红方案实施历时不到1个月。
贵州茅台将向全体股东每股派发现金红利21.91元(含税),这一特别分红方案在贵州茅台发展的历史中尚属首次。国泰君安发布研报称,自2015年起茅台现金分红比例均超过50%。此次若考虑年中分红272.28亿元,则贵州茅台2022年全年分红将达到547.51亿元,占2021年净利润的104.37%。
对于此次分红方案,投资者持不同态度。有投资者表示,今天贵州茅台每股下跌了58元,相当于市场已经除权了,而每股逾21元的分红在高价股的波动中掀不起太大波浪。
不过,也有投资者表示,每股超21元的分红也不少了,一手就可以分到2000多元。
贵州茅台提示,已办理指定交易的投资者可于红利发放日在其指定的证券营业部领取现金红利,未办理指定交易的股东红利暂由中国结算上海分公司保管,待办理指定交易后再进行派发。
对于特别分红的目的,贵州茅台称,一是公司持续、稳定、健康发展的需要;二是在保证公司正常经营和长期发展不受影响的前提下,加大现金分红力度,提振市场信心;三是积极回报股东,与股东分享公司发展红利,增强广大股东的获得感。
今年第二家派发特别现金红利的公司
此次贵州茅台派发特别现金红利为其历史上首次,也是今年来A股第二家派发特别现金红利的上市公司。
今年4月29日,中国海油也曾宣布实施特别分红,公司拟向全体股东派发特别现金红利每股1.18港元(含税),A股股东股息以人民币支付,每股派发现金红利1.00699元(含税)。中国海油当时公告称,此次派发的股息包括2021年度末期股息及香港上市20周年特别股息。
公开资料显示,在A股市场上,新华保险、中国平安、中国太保、中国神华、白云山等上市公司也曾派发特别现金红利。
分析人士指出,A股历史上派发特别现金红利的上市公司以国企和央企为主,贵州茅台此次大手笔派发特别现金红利为上市公司树立了标杆,不排除其他国企和央企也有类似提高分红比率的动作。
如何判断上市公司现金分红能力?上交所此前公开发文称,虽然定期报告中的现金流量指标并不能完全代表上市公司分红时可支配的现金金额,但是一般理解,公司的分红能力还是取决于经营质量和可以支配的现金流。因此,现金流量指标不宜直接作为判断公司分红能力的刚性量化指标,但可以作为一个重要的参考指标,是对上市公司分红能力的侧面印证。
证监会主席易会满称,2017年至2021年,我国上市公司现金分红超6万亿元。下一步深化资本市场改革,仍须进一步增强上市公司价值创造能力,提升行业机构专业能力,实现实体经济发展、上市公司质量提升与投资者回报增长的良性互促。
2100年,2/3冰川可能消失******
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美国科学家进行的一项研究对本世纪不同排放场景下的冰川质量损失进行了新的预测。相关研究1月5日发表于《科学》。
研究表明,根据当今减缓气候变化的努力,本世纪全球可能损失多达41%,或者至少26%的冰川。
这些预测将被汇总到全球温度变化场景中,补充有关气候变化的讨论内容,例如在《联合国气候变化框架公约》第27次缔约方大会(COP27)上进行的讨论。
卡内基·梅隆大学土木与环境工程助理教授David Rounce团队发现,如果继续投资化石燃料,在未来场景中,按质量计算超过40%的冰川将在本世纪内消失,而按照数量计算,超过80%的冰川可能会消失。在最好的低碳排放场景下,全球平均温度的上升相对于工业化前水平被限制在1.5℃以内,但按质量计算仍有超过25%的冰川质量将消失,按照数量计算则有近50%的冰川将消失。
按照冰川的标准,这些消失的冰川大多数都很小(不到1平方公里),但它们的消失会对当地的水文、旅游、防灾和文化价值产生负面影响。
该研究为区域冰川建模提供了更好的背景,Rounce希望这有助于促使气候政策制定者将温度变化目标降低到2.7℃以内——这是《联合国气候变化框架公约》第26次缔约方大会(COP26)承诺的目标。
如果温度上升超过2℃,则欧洲中部、加拿大西部和美国等地的较小冰川将受到不成比例的影响。如果温度上升3℃,这些地区的冰川几乎将完全消失。
Rounce指出,冰川对气候变化的反应需要很长时间。他将冰川描述为流动极其缓慢的河流。今天的减排努力并不能消除以前排放的温室气体,也不能阻止温室气体对气候变化的影响。这意味着即使完全停止碳排放,其正面效应也需要30年至100年才能反映在冰川质量损失率上。
许多因素决定了冰川质量的流失,Rounce的研究推动了用模型解析不同类型的冰川的研究,包括潮汐冰川和碎片覆盖的冰川。前者指漂于海洋的冰川,这导致它们在这个边界失去了很多质量。后者则指被沙子、岩石和巨石覆盖的冰川。
Rounce此前的研究表明,碎屑覆盖层厚度和分布可能对整个区域的冰川融化速率产生积极或消极影响,这取决于碎屑的厚度。在这项最新研究中,他发现,解释这些过程对全球冰川预测的影响相对较小,但在分析单个冰川时却发现了质量损失的巨大差异。
该模型还使用前所未有的大量数据进行了校准,包括对每个冰川的单独质量变化进行观测,从而提供了冰川质量变化的更完整、更详细的图像。可以说,超级计算机对于支持最先进校准方法的应用和不同排放场景的大规模集成必不可少。(王方)
(文图:赵筱尘 巫邓炎)