基于上市公司的财务杠杆与成长性关系实证研究①——以制造业企业为例

江苏师范大学商学院 顾海华

基于上市公司的财务杠杆与成长性关系实证研究①——以制造业企业为例

江苏师范大学商学院 顾海华

本文以制造业中计算机、通信和其他电子设备行业上市公司为研究对象，收集并整理了2013年～2015年该行业上市公司对外披露的财务数据，选取净资产收益率增长率、财务杠杆、公司规模、期间费用率、净利率这五个变量因子，运用SPSS统计分析软件对选取的样本数据进行描述性分析、相关性分析和回归分析，从而得出制造业上市公司财务杠杆与公司成长性的关系和特点。

制造业上市公司 财务杠杆 成长性

随着我国市场经济的快速发展，企业要想在这种竞争激烈的环境下继续发展壮大就更加离不开资金的支持，目前企业融资渠道已呈现多元化，社会上已很少发生由投资者提供全部企业资本金的现象，债务融资成为企业普遍采用的一种财务融资策略。但是，如果企业在自身承受能力之外过度进行债务融资，就会使普通股盈余大幅度减少，这样一来，债务融资不能获得相应的收入，相反，还必须承担一些风险。因为债务融资由于返还本金和支付利息，所以公司不仅使用利润支付利息，并伴随着一定的风险，如支付罚款，公司股票价格，迫使廉价的抵押贷款资产和其他后果，情况严重时可能还会使公司的经营状况严重受损甚至破产倒闭。因此，可以认为财务杠杆是因为固定性资本成本的存在产生的一种息税前利润变动率小于普通股每股盈余的变动率的现象。财务杠杆也是一把“双刃剑”，企业需要合理使用财务杠杆，否则就会给企业的运营带来很大的财务风险，公司的发展也会因此受到相应的影响。因此，合理运用财务杠杆是企业财务管理的目标，管理者应该努力维护一个最优杠杆水平，以此平衡债务的收益和成本，使公司得到良好的发展。

1　企业财务杠杆与成长性关系研究现状分析

在日益激烈的竞争环境下，企业财务杠杆水平与成长性之间的关系以及成长性的影响因素已经引起越来越多专家学者们的重视。如Jensen(1986)提出自由现金流理论，财务杠杆可以改善公司的财务状况。Myers(2001)提出，财务杠杆会降低经济增长。Sivaprasad和Muradoglu(2009)认为企业最有可能的最佳财务策略是保持低杠杆水平，以缓解代理问题，同时保留财务的灵活性。学者通过对公司财务杠杆的利用不断地研究，得到了一些结论，表明合理运用财务杠杆，能改善公司的财务状况。同时，外国学者也考虑到高水平的财务杠杆可能会带来的财务风险。

国内学者对于企业财务杠杆水平与成长性之间关系的研究主要从实证的角度，以不同行业的数据进行了分析，如姜华(2004)以水运上市公司为研究对象，选取了1999年～2002年的样本数据进行研究，得出水运上市公司的财务杠杆会随成长性程度的增加而增加的结论。范纪珍等(2008)以25家山西省上市公司为研究对象，研究了山西省上市公司的经营情况与财务杠杆和成长性的关系，得出财务杠杆在对山西省上市公司的经营业绩发挥了负面作用，抑制了公司的成长。李东红和秦桦(2011)以2004年～2009年28家云南省地区的上市公司为研究对象，选取了150个数值样本进行分析，得出财务杠杆对公司成长性的影响效果有限。杨艳兰(2013)以重庆地区2006年～2012年所有上市公司为研究对象，对147个样本数据进行描述性分析和回归分析，结果为财务杠杆对重庆上市公司的成长性有促进作用。邵静(2015)以2009年～2013年沪深两市连续上市五年的新能源上市公司的财务数据进行分析，研究发现新能源上市公司的财务杠杆水平与财务杠杆作用程度、成长性、资产结构比率及公司规模均呈正相关关系。杨钰和王燚(2016)选取84家中国服装上市公司的相关数据，实证研究了其财务杠杆与成长性的关系，研究发现，对于中国服装类上市公司来说财务杠杆与公司成长成正相关关系。

从上述关于财务杠杆与成长性的研究来看，各类实证研究会因不同行业、不同地区而得出不一样的结果，说明财务杠杆与成长性之间的关系会受地域、行业的因素影响。由于通信设备、计算机及其他电子设备制造业担当着国民经济的支柱产业和先导产业的重要角色，并且已经成为我国经济发展的第一支柱产业，为国民经济和社会信息化建设提供主要技术和物质支撑，而通信设备、计算机及其他电子设备制造业的财务杠杆与成长性的关系研究相对较少，因此，本文基于计算机通信和其他电子设备制造业上市公司的数据分析对企业财务杠杆与成长性关系进行实证研究，对计算机通信和其他电子设备制造业上市公司的成长性稳定提高，增加企业的盈利能力有重要的参考意义。

2　研究设计

2.1研究假设的提出

公司成长性，即表示公司目前的发展状况和今后公司发展的潜力。投资者在进行投资时，一般最注重的就是公司未来盈利增长能力，因此公司成长性好的公司能吸收更多的债务融资，财务杠杆水平就会相应提高(姜华，2004；杨艳兰，2013)。由此提出第一个假设：

H1：财务杠杆水平与公司成长性呈正相关关系。

查阅大量文献后，发现许多观点认为企业规模对财务杠杆水平的确定有很重要的影响。一般来说，规模大的公司更容易多元化经营，因为公司财务监管制度越完善，享受外界融资的机会越多，如银行、政府。当公司的融资能力强，多元化经营得到发展，形成了良性循环，给公司带来稳定的现金流，因此很难受到财务困境的影响(邵静，2015)。因而提出第二个假设：

H2：公司规模与公司成长性呈正相关关系。

一般而言，公司销售期间费用率越低，代表公司的再投资程度越强，也就向外界传达出公司较强的营运能力和盈利能力的信号，因此，更多的投资者就会被吸引(杨钰和王燚，2016)。所以提出第三个假设：

H3：期间费用率与公司成长性呈负相关关系。

净利率体现公司盈利能力，净利率的高低，也是广大投资者所关注的。公司的净利润率越高，就会吸引更多的投资者。融资更为乐观的情况下，公司更能稳定增长(秦桦，2011)。从而提出第四个假设：

H4：净利率与公司成长性呈正相关关系。

2.2样本选取和数据来源

本文选取的时间段是2013年～2015年，根据证监会2012版行业分类的标准，收集了我国制造业大类中的计算机、通信和其他电子设备制造业在上海和深圳两个证券交易所上市的所有A股上市公司的年末财务数据，数据来自国泰安数据库的《中国上市公司财务指标分析数据库(2014版)》和《CSMAR中国上市公司财务报表数据库》的统计数据。对初始财务数据进行以下处理。

(1)剔除在2013年～2015年任意一年出现ST情况的企业，本文将*ST宁通B(200468)、*ST海润(600401)两家公司加以剔除。

(2)剔除财务指标极端异常的数据，例如江粉磁材(002600)在2014年的财务杠杆运用程度达

到38.9以上，与整体行业的其他财务杠杆系数值相差甚大。

(3)剔除指标数据不全的数据。

经过筛选，最终选取219家隶属于我国制造业上市公司2013年～2015年的532个样本作为本文研究样本。本文使用的数据处理及分析工具是Excel2010和SPSS20.0。Excel2010主要用于对收集的初始数据进行整理和计算等操作，SPSS20.0主要用于对数据进行描述统计分析、相关分析、回归分析等统计分析。

2.3模型建立和变量定义

(1)模型建立。本文选取财务杠杆(DFL)作为解释变量，以净资产收益率增长率(CZX)作为被解释变量，以公司规模(SIZE)、期间费用率(ER)、净利率(NPR)为控制变量，建立如下回归模型：

公式中，β0是截距，ε是随机误差，βi(i=1，2，3，4)是方程回归系数。

(2)变量定义。各个变量的定义表示如表1所示。

表1　变量具体定义表

3　实证分析过程

3.1描述性统计分析

为了对制造业中计算机、通信和其他电子设备行业上市公司的各变量进行分析描述，通过SPSS描述性统计分析得到如表2所述的统计量。

表2　描述统计量

表2对2013年～2015年混合的极小值、极大值、均值，标准差进行了描述，现对表2中数据分析如下。

(1)净资产收益率增长率。在本文研究的样本数据中，净资产收益率增长率的标准差在五个变量标准差中最大，具体数值为5.6643，可见样本数据中净资产收益率增长率的离散程度较大；其中平均值为-0.4731%，最大值达到56.3378%，最小值为-65.5799%，说明制造业中计算机、通信和其他电子设备行业的上市公司的成长性差距很大，也揭示2013年～2015年这三年中该行业整体成长性处于较低的状态。

(2)财务杠杆。通过表中数值可知，本文研究对象的财务杠杆运用程度也有一定的差异，统计得出均值为1.1484，最大值为8.2160，最小值为-7.6457。说明该行业的上市公司财务杠杆的差异也很大，分析到这一步，初步判断公司成长性与财务杠杆之间存在一定关系。

(3)公司规模。表2中公司规模的最小值是17.3882，最大值是25.6377，标准差为1.0693，说明制造业中计算机、通信和其他电子设备行业上市公司的规模离散程度较小，整体行业的公司规模差距较小。

(4)期间费用率。由表2中数据得知该变量的标准差为0.2384，说明该行业上市公司的期间费用率离散程度较小。最小值为0.0101，最大值为3.1986，说明该行业上市公司的期间费用率有较大的差异。

(5)净利率。最小值为-6.9515%，最大值为3.0465%，均值为0.0496%，标准差为0.3714，说明离散程度不大，表明在2013年～2015年该行业上市公司的净利率整体水平较低，即说明此期间内该行业上市公司的整体盈利能力不高。

3.2相关性分析

为了对制造业中计算机、通信和其他电子设备行业上市公司成长性的各影响因素之间的关系进行分析，考证了如表3所述的分析表。

在对计算机、通信和其他电子设备行业上市公司成长性的各影响因素之间的关系进行回归分析之前，本文首先考察了各种因素之间的关系，检验各解释变量之间是否存在共线性。通过对样本数据进行Pearson相关性分析，我国制造业中的计算机、通信和其他电子设备行业上市公司的公司成长性影响因素的相关分析如表3所示。

由表3得出，财务杠杆、公司规模、期间费用率、净利率之间大部分都是显著相关，因此，本文样本数据的合理性也得以证明，也能使回归分析更有意义。鉴于各变量之间的共线性问题，在正常情况下，当在统计上显著，绝对值的Pearson相关系数大于0.8，则可以判断出这两个变量之间存在严重的共线，发生这种情况时，必须去除存在严重共线性的变量之一。比较表3中的Pearson相关性系数绝对值，其中最大为0.61，最小为0.004，并且，各变量之间的相关系数绝对值都在0.3下，这说明在本文的计算机、通信和其他电子设备行业上市公司成长性影响因素的多元线性回归模型中，变量之间没有严重的多重共线性。

表3　相关性分析

表4　模型检验统计量

表5　模型回归系数

3.3回归分析

为了考证文中建立的多元线性回归模型的有效性，进行检验而得出的相关统计量如表4所述的模型检验统计量。

表4是对文中建立的多元线性回归模型进行检验而得出的相关统计量。从表4中可以看出以净资产收益率增长率为被解释变量，以财务杠杆为解释变量、公司规模、期间费用率、净利率为控制变量的方程回归结果中调整后的R2值为0.602，表示回归模型在60.2%以上的程度能对因变量进行解释，由此说明方程的拟合程度较高，Durbin-Watson检验值为1.819，接近于2，说明方程的代表性和回归效果较好。

此外，模型的回归系数如表5所示。

从表5中可以看出，常数项、财务杠杆、公司规模、期间费用率、净利率对应的t值为0.680、3.149、-0.927、-3.643、21.502，其中财务杠杆、期间费用率和净利率的t值绝对值都大于2，说明这三个变量都通过了检验，而常数项、公司规模未通过检验。一般而言，变量的Sig值为0.01代表非常显著，0.05为较具有显著性，0.1为具有显著性，0.1以上未通过显著性检验。结合表中各变量的Sig值可以看出，财务杠杆、公司规模、净利率通过了显著性检验，公司规模没有通过显著性检验。对各变量与成长性的具体关系分析如下。

我国计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司的成长性与财务杠杆水平、净利率呈显著的正相关关系，与期间费用率呈显著负相关关系，与公司规模没有显著性关系。鉴于结论可知，我国计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司财务杠杆对公司成长性具有促进作用。现将分析结果中的系数代入方程中：

本部分的研究对财务杠杆，公司成长性和其他变量分别进行了描述性统计分析，进而对计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司的成长性的影响因素进行了Pearson相关性分析，证明各变量之间不存在显著的共线性，由此得出可以进行回归分析。通过对计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司的成长性与财务杠杆关系进行多元线性回归分析，我们验证了本文提出的假设，结果是假设1、假设3、假设4成立，假设2不成立。公司规模对公司成长性没有显著关系，出现这样的结果可能是由于计算机、通信和其他电子设备制造业的上市公司规模差距较小，而不能分析出其与公司成长性的关系；也可能是因为本文中三年的研究期间还不够长，因而由于样本数据有限，分析受到了限制。

4　结语

本文以近三年的财务数据分析计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司的财务杠杆与成长性的关系，能够较好地反映出该行业最新的相关特点。通过研究可知，我国计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司的成长性与财务杠杆水平、净利率呈正相关关系。因此，我国计算机、通信和其他电子设备制造业上市公司财务杠杆对公司成长性具有促进作用，要想使企业保持良好的成长性并根据公司成长性选择合理的财务杠杆水平，则要综合考虑该行业上市公司的财务杠杆、公司规模、期间费用率、净利率对公司成长性带来的影响及各项因素综合起来对公司成长性产生的影响。

[1] Jensen M C.Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers[J].American Economic Review,1986,76(2).

[2] Myers S C.Capital Structure[J].Journal of Economic Perspectives,2001,15(2).

[3] Sivaprasad S,Muradoglu Y G.An Empirical Analysis of Capital Structure and Abnormal Returns[J].SSRN Electronic Journal,2009(November).

[4] 姜华.我国水运上市公司财务杠杆现状与影响因素研究[D].上海海事大学,2004.

F275

A

2096-0298(2016)10(b)-124-04

①江苏省重点专业(类)工商管理类建设经费资助。

顾海华(1964-)，男，江苏南通人，副教授，主要从事财务管理、企业战略方面的研究。