上市公司融资约束度量指标设计及评估

□文/东长春

（南京理工大学 江苏·南京）

一、引言

在融资约束理论的实证研究中，一个十分重要而又相当棘手的问题是，如何寻找一个能够较好地反映公司融资约束程度的度量指标。由于公司面临的融资约束程度不能直接观察，多数学者只好借助于一些间接的单变量度量指标进行实证研究。也有一些学者采用多元财务指标构建了融资约束指标，但这些指标的构建均是以西方发达资本市场的数据为基础。

基于以上考虑，利用我国资本市场数据，借鉴国内外学者在构建相关指标时的计量方法，采用主成分分析法，设计反映公司外部融资约束程度的融资约束指标。在此基础上，借助于财务理论研究中广泛应用的投资-现金流敏感性这一工具，间接地对融资约束指标进行评价。

二、相关文献概述

一般来说，融资约束主要有两个来源：非对称信息和交易成本。非对称信息是研究融资约束对公司投资行为影响的理论基础，它主要表明公司外部投资者所要求的风险溢价，如果公司经理层与外部投资者之间的非对称信息严重，则该溢价就高；反之，则该溢价就低。从而公司非对称信息的严重程度度量了公司受到的融资约束程度。即使非对称信息问题微不足道，由于新股票或债券发行的登记费用、认购费用以及其他管理费用都可能导致内外融资成本存在差异。从某种程度上来说，交易成本的产生是由于信息非对称和不完全引起的。因此，融资约束产生的根源在于资本市场的不完善性，即金融市场的非完全有效性。

1、国外研究现状。国外围绕融资约束的研究主要存在两种不同的观点。Fazzari、Hubbard 和Petersen（以下简称FHP）基于资本市场的信息不对称，以优序融资理论为基础，提出了融资约束的概念。他们首先把融资因素引入到投资模型中，研究了不同融资约束程度下投资与内部现金流量的敏感性问题，实证结果表明融资约束和投资-现金流量敏感性成正相关，验证了融资约束的存在。Scharfstein、Lewen 和Kearney 也分别得到了类似的结论，他们发现外部融资活动带来的种种限制促使企业保留一定的现金流量进行投资，否则企业可能错失好的投资项目，而内部现金流量的波动对于战略投资活动的影响尤为显著。

Kaplan 和Zingales 重新计算了FHP的样本数据，在融资约束和投资支出的关系上却得到完全相反的结果，融资约束和投资-现金流量敏感性呈负相关，即融资约束大的企业，其投资-现金流量敏感性反而更低，由此认为投资-现金流量敏感性不能作为融资约束存在的证明。

在实证过程中，融资约束的度量方法一直是实证研究的难点和关键。目前，作为度量融资约束的代理变量主要有股利支付率、公司规模、利息保障倍数。但融资约束本身是一个相对复杂的问题，用一个变量所能代表的信息有限，因此单一变量度量融资约束程度的缺陷是很明显的。就股利支付率而言，股利作为分配盈余的一种方式实际上只能传递部分融资约束的信息，特别是在受到暂时或突然的融资约束时，公司通常不会改变股利支付以树立公司稳健的形象保持股民信心；中国长期以来支付股利随意性大，缺少连续性，同时有很多公司不分配现金股利，因此以股利支付率作为融资约束的分类变量在中国是不合适的。

Cleary 为了避免单一分类带来的局限性，使用了判别式法，构建多重指标综合反映融资约束程度，但是Cleary 用股利支付率升高、降低和不变作为融资约束的预分类变量，其缺陷也是显而易见的。

2、国内研究现状。国内对融资约束问题研究起步较晚，以上市公司为样本进行实证研究的比较少，研究的问题主要集中在将公司按不同的分类标准分组，验证不同融资约束程度的公司其投资与现金流量敏感性的差异。如，冯巍通过股利支付率作为融资约束的预分类变量，证明了低股利、非国家重点企业、无主办银行制度的公司其现金流量对投资的影响更大，验证了中国融资约束的存在；何金耿将融资因素引进公司的投资模型，研究不同股权控制类型公司的投资与现金流量的关系；郑江淮、何旭强、王华从股权结构的角度，对上市公司后续投资的融资约束状况分化进行了实证检验；田祖海、吴楚松主要从理论上对融资约束进行了探讨，认为企业投融资方式的选择就是各个利益相关者为了自身的利益最大化而对剩余索取权和控制权等利益分配及利益冲突的博弈过程；魏峰、刘星则研究了融资约束、不确定性和公司投资行为之间的内在联系，发现不确定性在某种程度上减轻了融资约束对投资的影响。

随着中国经济的快速发展，上市公司作为投资主体必将面临众多投资机会，对外投资时受到融资约束限制是公司无法回避的问题，那么中国上市公司受到融资约束的状况如何。本文通过分析融资约束的影响因素，筛选制约融资约束的指标，利用主成分分析的方法计算融资约束程度。

三、融资约束的度量指标设计

本文利用WIND 数据库，选取A 股市场上自2007～2009年1，217 家公司的数据，采用SPSS 统计软件进行处理。为了保证样本的连续性和有效性，消除异常样本对数据分析产生的不良影响，对样本数据做了统计上的处理。

在融资约束的度量上借鉴了Cleary的思想，为了能够充分反映融资约束程度高低对投资支出的敏感性，对融资约束高低程度进行定性预分类；然后以定性预分类融资约束高低组为样本，从融资约束的表现形式及影响因素入手并运用独立样本T 检验筛选指标，然后运用主成分分析构建融资约束程度的量化公式。

进行定性预分类时，用股利支付率和公司规模共同作为融资约束的代理变量。首先分别按股利支付率和公司规模对研究样本进行排序，由于中国股利支付率较低，对于大量的零股利企业再按利息保障倍数排序；然后选取在上述两种分组模式下均进入前30%和后30%的公司作为融资约束高和融资约束低的组别。并在构建融资约束程度的量化公式时，从融资约束的表现形式及影响因素入手，选取了涉及公司的流动性、资本结构、现金能力、盈利能力、成长能力、公司风险、企业规模和资金成本8 个方面13 个指标作为构建度量融资约束的指标体系的备选指标，包括流动比率、资产负债率、产权比率、现金净利率、现金/资产、净资产收益率、资产净利润率、销售利润率、贝塔系数、公司规模、利息负债比、现金/净资产和营运资金/资产。对上述两个组别的13 个指标进行独立样本T 检验，以分析两个组别的13 个指标是否存在显著差异，认为通过T 检验的指标表现出融资约束高和融资约束低组别的特征，可以作为评价融资约束程度的度量指标，最后将通过T 检验的指标用主成分分析方法计算得到融资约束程度的度量值，计算过程通过SPSS 软件实现。

1、融资约束指标T检验结果。将前文的融资约束高和融资约束低组别的13 个指标进行独立样本的T 检验，发现资产负债率、产权比率、流动比率、公司规模、净资产收益率和销售净利润率通过了检验，说明融资约束高和融资约束低的公司之间上述6 个指标存在明显差异，因此将这6 个指标作为最终主成分分析构建度量融资约束程度的指标。

2、融资约束度量主成分分析计算结果。通过计算得出指标特征值及累计解释率，通常应尽量选取特征根大于1 或者选取包含85%以上信息量的主成分。为了使提取的主成分尽量不丢失原有信息，本文提取表2 中累计解释率大于85%的3 个主成分。（表1、表2）

表1 特征值及累计解释率（Total Variance Explained）

表2 主成分提取结果（Component Matrix（a））

根据主成分提取结果表，得到各主成分的表达式如下：

Comp1 =0.532x1+0，606x2+0.818x3-0.223x4-0.073x5+0.171x6

Comp2 =0.118x1+0.155x2+0.187x3+0.728x4+0.211x5-0.770x6

Comp3 =0.756x1-0.655x2+0.004x3+0.069x4+0.024x5+0.057x6

根据原始指标的特征值和累计解释率得出公司融资约束高低程度的量化公式为：

FC =0.3842comp1 +0.3395comp2 +0.2763comp3

在FC 作为衡量指数的条件下，通过“投资-现金流敏感性”模型和现金流与融资约束虛拟变量交乘项的回归，公司融资约束程度与“投资-现金流敏感性”呈正相关关系。这些实证研究结果与FHP（1988）的研究结论是一致的。

通过指数的比较，在FC 指数和股权支付率作为衡量指标的条件下，随着融资约束程度的增加，现金流系数增加，相较之下FC 指数解释力更强一些。

但是，同时我们面临的困境之一是融资约束指数的评价是一个很难解决的问题，由于上巿公司所面临的外部融资约束不能直接观测到，我们所得到的衡量融资约束指数也同样不能通过可观测的其他现象、财务指标或者事实来进行评价。因此，本文将所构造的融资约束指数应用到该模型中，借助融资约束理论文献中的“投资—现金流敏感性”这一广泛被应用于公司财务理论研究中的工具，来判断该指数是否可以有效反映我国上巿公司融资约束大小。本文主要考虑的问题集中于构建一个适合描述我国上巿公司融资约束大小的指数。然而，由于时间的能力有限，本文没有对融资约束领域的更多问题进行讨论。在找到合适的衡量我国上巿公司融资约束大小的指标之后，可以对融资约束与公司现金持有政策、现金持有量价值、我国金融发展、巿场化进程等关系进行进一步的、更深层次的实证研究，以此来发现一些启示和建议。

［1］申朴，刘康兵.中国城镇居民消费行为过度敏感性的经验分析：兼论不确定性、流动性约束与利率.世界经济，2003.1.

［2］汪红驹，张慧莲.不确定性和流动性约束对我国居民消费行为的影响.经济科学，2002.6.

［3］周好文，潘朝顺.不确定性、流动性约束与中国居民的消费行为.财经研究，2002.10.