利用Fisher函数构建医药类上市公司融资约束测度模型

2015-12-22张瑞龙

中国乡镇企业会计 2015年12期

关键词：判别函数股利现金

张瑞龙

张瑞龙

由于内、外部融资资金成本存在差异，形成了企业的融资约束，融资约束的大小又会影响到企业投资决策。本文结合医药类上市2103年的财务数据，运用聚类分析、独立样本T检验筛选指标，并构建Fisher判别函数，对样本公司的融资约束程度进行了分类。

融资约束；聚类分析；Fisher判别函数

一、引言

企业扩大生产规模需要资金投入，资金可以是企业自有的留存收益或通过外部融资解决。外部融资的资金来源主要有银行贷款、股权融资、租赁融资、商业信用、其他非金融机构款项等。在现在的经济环境下，基于代理理论和信息不对称理论，企业的外部融资成本经常大于内部融资成本，企业在使用内部融资不能很好地满足投资需求时，由于过高的外部融资成本或外部融资渠道有限，企业就会在一定程度上遭受到融资约束。融资约束，是指在资本市场不完善的情况下，企业内部融资成本与外部融资成本存在差异，导致内外部融资具有不完全替代性，并由此产生投资低于最优水平，投资决策过于依赖企业内部资金的问题。

二、国内外研究分析

国外学者对融资约束开展了大量的研究，Fazzari、Hubbard和Pertersen(1988)建立了FHP模型，这是最早研究融资约束的模型，探讨投资与现金流敏感性的关系，并且将其作为企业是否有融资约束的判别标准。Almeida、Campello和Weisbach(2004)建立了ACW模型，因变量为现金及可流通证券的变动量，自变量为现金流量变动额、代表投资机会的托宾Q值、公司规模等因素。Kaplan和Zingales(1997)采用定量和定性的方式来判别公司的融资约束度，首先将样本分为五组，然后通过有序回归方法，最终得到回归系数。Lamont(2001)用这些系数，采取更多的公司样本，从而构建了KZ指数，自变量选取了现金流、托宾Q、财务松弛、股利支付率和现金持有量。Whited和Wu(2006)对投资欧拉方程分析进行GMM估计，从而构建了WW指数，自变量有现金流、股利支付、DEBT、负债率、总资产、销售收入增长率等。

国内学者在实证投资与现金流敏感性的基础上，开展了大量的融资约束影响因素的研究。况学文、施臻懿、何恩良（2010）以2000年—2006年我国上市公司的财务数据为样本，利用多元判别分析法和Logistics回归模型，构建LFC和DFC指数，表明投资—现金流敏感性系数可以作为公司外部融资约束的有效度量指标。融资约束影响因素的研究考虑的因素有金融发展水平（翟淑萍，2013）（沈红波，2010）、货币政策调整（龚光明，2012）、经济周期波动（刘春红等，2013）、内部控制及银企关系（程小可等，2013）等。顾乃康、孙进军(2009)研究现金流风险和现金持有量之间的关系，结果证明有融资约束的企业的现金流风险和现金持有量之间有正相关关系。

三、研究样本及指标选择

医药类上市公司为了研制新药和扩大市场，常需要对外融资，融资约束程度的大小影响或者决定了企业是否开展新的投资，有必要对医药类上市公司的融资约束度进行度量，有利于企业管理层在投资决策时加以借鉴。利用医药类上市公司2013年的财务数据，参考国内外的相关研究文献，在初选融资约束测度相关评价指标体系的基础上，利用聚类分析把样本公司初步分成有融资约束和无融资约束两类，再利用独立样本T检验，筛选两类间差异大的指标，最后利用Fisher判别函数构建融资约束度判别函数。

按照证券会（2012版）行业分类，选取了制造业中的医药制造业上市公司，剔除了个别数据不全的公司，最终选取了141家医药类上市公司进行融资约束度研究。选取的数据为2013年的财务数据，数据来源为锐思数据库。为了进行融资约束程度的评判，初步选取了收入增长率、总资产增长率、股利支付率、权益乘数、外部融资比、托宾Q、经营现金增量、现金存量、资产规模等9个财务指标。收入增长率用本期营业收入增加额除以上期的营业收入，反映了内部融资的资金来源的可持续性。总资产增长率反映了企业规模扩大的能力和投资实际增长的趋势，如果总资产增长较快，反映了企业投资规模不断扩大，投资受融资的约束较小。股利支付率反映了企业可以满足投资需求资金的资金供应能力，当有较多资金可以用于股利支付时，反映企业投资受融资约束程度低，企业有足够的资金来源满足投资的资金需求。权益乘数揭示了企业的资本结构，权益乘数越大，反应企业债权性融资比例较低，当企业盈利能力较强时，有较大的通过债务融资的空间。外部融资比反映了现有的内、外部融资的比例，外部融资比的大小，影响到外部融资的能力。托宾Q反映了企业市场价值与重置成本的关系，可以代表企业的投资机会。经营现金增量是企业生产经营产生现金流量的能力，是内部融资资金产生的根源，用经营活动现金净流量除以期初总资产来表示。现金存量用货币资金占期末总资产的百分比来表示。资产规模影响到融资能力，用期末总资产的自然对数来表示。

四、初步聚类与指标筛选

利用SPSS软件中的分类中的两步聚类方法，把141家公司按初步选定的9个财务指标预分成了两类，无融资约束的公司有119家，点84.4%，有融资约束的公司有22家，占15.6%。

独立样本T检验用于检验两个样本分别代表的总体均数是否相等。可以输出反映方差方程的齐性的Levene检验、均数相同和合并方差及独立方差的t检验结果。利用141家样本公司9个财务指标和预分类指标，进行独立样本T检验，结果如表1。

总资产增长率指标在两类间的均值差异性不显著。其他8个指标差异性显著，分别标注为收入增长率（X1）、股利支付率（X2）、权益乘数（X3）、外部融资比（X4）、托宾Q（X5）、经营现金增量（X6）、现金存量（X7）、资产规模（X8），用于建立融资约束的判别函数。

五、融资约束判别函数

判别分析是指通过设立判别准则和建立已知分类的判别函数，将未知分类的个体观测值代入相应的变量，再根据判别准则判断未知分类的个体应属于已知分类的哪一类的一种方法。判别函数按照判别准则的不同分为距离判别法、Fisher判别法、Bayes判别法、逐步判别法和序贯判别法等。Fisher判别是借助于方差分析的思想，构造一个线性判别函数：

y=c1x1+c2x2+…+cpxp

确定系数的原则是使两组间区别最大，而每个组内的离差最小，一旦确定了系数，对于样本数据带入函数Y=c1x1+c2x2+…+cpxp，求出Y，然后与临界值比较，以判别x归哪一类。

将141家公司的8个财务指标及分类指标数据带入SPSS软件中，利用Fisher判别函数，采用步进式方法，分析处理有效案例数141个。经过步进式选择进入分析中的变量有5个，分别为资产模、托宾Q、股利支付率、外部融资比、收入增长率。

典型判别式函数特征值为1.729，Wilks的Lambda为0.366，卡方为137.060，概率P值小于0.05，说明判别函数是显著成立的。