人民币“入篮”下我国上市公司的融资约束研究
2017-06-05易煜岑赖晓东
杨 洋 易煜岑 赖晓东
人民币“入篮”下我国上市公司的融资约束研究
杨 洋 易煜岑 赖晓东
本文首先以人民币汇率、金融改革与金融生态环境建设、货币政策及企业国际化四个角度为中介,发现人民币“入篮”能扩大上市公司的融资规模与手段,进而确定了资产负债率等10个财务指标构建的融资约束评价指标体系,建立主成分logistic回归模型。结合我国1357家上市公司2013-2015年间的财务数据进行实证检验,计算结果显示目前我国上市公司的融资状况一般,公司资产规模、盈利能力、负债水平都是重要影响因素。而在人民币加入SDR的背景下,我国上市公司应紧紧抓住这一契机,借助国际资本的力量,打破资金荒带来的融资约束困局,为企业的未来赢得更好的发展。
SDR 融资约束 主成分分析 logistic回归
一、引言
2016年10月1日,IMF执行董事正式宣布将人民币纳入特别提款权(SDR)货币篮子,权重占比10.92%,成为继美元、欧元、日元和英镑之后的第五种“入篮”货币,为超主权货币的建设提供了新兴市场的力量。对于“中国企业”这艘巨型航母来说,人民币在自主定价上话语权的提高,将促进对外贸易和投资发展,降低经营成果的不确定性,有利于在经营活动稳固的情况下的企业财务核算以及融资壁垒的拆除,重塑企业融资结构。
而世界银行的报告已经表明,在80个被调查国家中,中国有75%的非金融类上市企业选择将融资约束列为企业发展的主要障碍,比例为全世界最高(Claessens & Tzioumis,2006)。并且,当前我国企业存在信息不对称、公司规模歧视、交易成本等问题,不符合MM理论中的完美资本市场的定义,因此,融资约束不但会影响企业的投资决策,也会成为制约企业经济转型和产业结构升级的重大阻力。由于难以筹措资金,许多企业也因此将其发展规划从利润最大化转化为债务最小化,这种目标错位严重损害了一个企业的长期发展。
基于以上分析,本文将针对人民币“入篮”大环境下,如何破解企业融资约束困境展开讨论。FHP(1988)在其具有开创性的研究中将融资约束定义为:资本市场不完善的情况下,公司内部融资成本存在较大差异,导致内部融资具有不完全替代性,并由此产生投资低于最优水平、投资决策资金高于公司内部资金的问题。结合财务指标体系,发现在企业层面缺少有效的融资约束代理变量,使得企业融资困难程度无法通过数据直接观察。因此目前在关于融资约束的实证研究上,主要有以下三种方法:Fazzari、Hubbard和Petersen(FHP,1988)方法,Kaplan和Zingles(KZ,1997)方法及Cleary(1999)方法。而我国关于企业融资约束的研究成果大多运用多元线性回归分析和面板数据,以借鉴国外现有研究方法为基础,从不同的视角,主要为财务指标选取差异带来的计算结果的不同,对我国企业融资约束问题展开分析。Whited 和Wu(2006)在考察融资约束与股票收益时,构造了WW指数,得到广泛应用。
人民币“入篮”作为人民币国际化历程上的里程碑,其对我国上市公司融资约束的影响还缺乏定量的研究。而本文试图引入0-1虚拟变量,采用主成分Logistic回归的方法构建融资约束评价模型,以消除所选财务指标之间的相关性,并以人民币汇率、货币政策、金融改革与金融生态环境与企业国际化等四个方面为切入点,从融资层面上为我国上市公司的发展前景献策。
图1 主成分逻辑回归流程图
图2 主成分贡献率
表1 融资约束评价指标体系
二、人民币加入SDR对我国上市公司融资约束影响的路径分析
鉴于上市公司现主要采取外部融资的方式进行资金的融通,而外部环境的变化会给企业带来诸多不确定因素。在人民币加入SDR的大环境下,为将这种不确定因素所带来的风险降至最低,有必要探寻人民币“入篮”对我国上市公司融资影响的传导机理。
(一)汇率波动
2016年下半年,受到美国加息预期升温的影响,人民币对美元中间价跌至6年来的新低,但纵观其他篮子货币,10月份,欧元下跌2.5%,日元爆跌3.6%,英镑跌幅超过6%,而离岸人民币仅为1.6%,月初人民币“入篮”带来的币值稳定效应有所显现。而从企业层面来看,汇率波动所引发的财务风险主要表现为折算风险和交易风险,其中,折算风险降低了企业合并报表的价值,给企业带来不利的影响;交易风险使存在未轧平外汇敞口的企业发生经济损失,虽然计量货币的币值大幅波动在短期内不会发生,但随着人民币国际化进程的不断加快,不排除出现外资“炒汇”的现象,这些风险也都会通过企业的财务报表尤其是资产负债表中反映出来。也就是说,资产负债表上相关财务指标的状况可以折射出企业受到汇率波动影响的程度。具体的,在盈利能力上,例如销售利润率、成本费用利润率、资产总额利润率等都能够反映企业承担汇兑风险的能力。因此,提前做好对冲准备,对我国企业,特别是出口企业来说,至关重要。
(二)金融改革与金融生态环境建设
随着我国金融体制的不断健全,可供企业选择的资金筹措手段也日益丰富。特别是人民币“入篮”,不仅意味着我国金融制度和监管机制改革更趋紧迫,同时也将倒逼我国金融市场开放,进一步疏通多方资金渠道,缓解企业面临的资金荒、资金链断裂引起的融资约束。从企业内部来看,我国正规金融体系改革将降低企业内部资金的乘数效应,并对企业总资产增长产生影响;而外部环境方面,银行规模变化、银行商业化改革、信贷配置、股市规模变化等,都会通过时间与行业的交互进而造成企业融资不同程度的问题。
归根到底,金融改革目的是为了营造政治、经济、文化、地理、人口等方面共同和谐发展的金融生态环境,而在良好的金融生态环境下,企业的融资约束也会相对较低,资本结构与成长性将会呈现负相关关系;相反,较差金融生态环境下,资本结构与成长性之间的正相关关系则会加重企业的融资负担。而这种门槛阀值效应在我国格外显著。
(三)货币政策走向
我国当前实行有管理的浮动汇率制,这就需要我国采取适当的货币政策,如公开市场操作与提高再贴现率等,实现汇率的浮动管理。特别是,人民币国际化、国内经济通货紧缩等宏观态势都使得央行货币政策独立性和效果不断减弱下,企业的融资需求、融资难度与融资费用会受到不同程度的影响,企业的融资策略与融资结构也会发生转变。
而另一方面,由于不同企业间的管理能力存在差异,加上政府对信贷资金配置施加微观干预,宽松的货币政策会降低外部管理能力较强的企业的融资约束,而加重内部管理能力相对较强企业的融资约束。这样一来,短期内,货币政策的调整对公司综合财务能力反而产生一定程度的反向影响作用,时间一长,这种作用才会慢慢向正向演变。
(四)企业国际化
伴随着人民币加入SDR,中国企业“走出去”的步伐也在不断加快。加强企业会计准则、财务管理与国际接轨,不仅会促进企业日常业务能力的增强,还会在盈余管理以及风险控制上为企业创造更好的生存条件。例如,优良的财务杠杆结构,灵活的偿债能力与变现能力,能够减少资金错配时间差带来的损失。而与此同时,除了业务流程上的改善,企业的财务转型还包括职能定位、人力资源、组织架构、信息系统等方面进行优化,这些都将会有利于提高企业的财务效率。
表2 主成分系数表
表3 回归系数检验
三、主成分逻辑回归的思想及基本步骤
本文参考邓翔(2011)对我国企业融资约束行业研究中使用的方法,建立主成分逻辑回归模型。
主成分逻辑回归首先利用主成分分析,设法将原来众多的具有一定相关性的指标,重新组合成一组较少个数的互不相关的主成分,从而避免信息的重叠。接着,在此基础上对样本数据进行逻辑回归分析,从而建立主成分逻辑回归模型。具体步骤如下:
(1)依据分组变量数值大小,采取一定的规则,将样本企业分为高融资约束组与低融资约束组;
(2)提取可能会受人民币加入SDR影响的财务指标,以及其他研究学者常采用评价融资约束状况的财务指标,依据指标的全面性、有效性和可操作性,选取融资约束回归模型解释变量;
(3)对样本数据进行图1所示流程的主成分分析,得到特征方程的特征根,即对应指标的方差贡献率,从大到小依次记为
(4)选择彼此不相关且累次方差贡献率满足大于85%的主成分作为逻辑回归分析时的解释变量;
(5)进行逻辑回归分析,并对回归方程的拟合程度(对融资约束问题的解释程度)与显著性(对企业融资约束的影响强弱)进行检验,检验模型对样本数据的预测准确率。
四、实证研究
(一)样本数据的选取
本文选取我国沪深两市的A股非金融类上市公司作为研究样本,对各公司2013-2015年间的财务数据进行研究。考虑到极端数据可能会导致评价结果误差较大,剔除以下类型公司:(1)存在财务危机,不能正常持续生产经营,面临整合、重组危机的公司,包括ST、*ST、PT公司;(2)首年IPO的公司,这类新上市公司刚刚获得大量股权融资,其融资约束程度与其他公司不具有可比性;(3)存在极端数据的公司,这些数据可能由于人为统计失误产生;(4)样本期数据不全的公司。
最终,筛选得到1357家上市公司2013-2015年的6785份面板数据,数据来源于RESSET金融数据库,部分缺失数据通过查阅公司报表补全。
(二)融资约束衡量指标的选择
至今融资约束问题没有公认一致的衡量指标,不同的衡量指标会对结果产生不同的影响。Hadlock & Pierce(2010)研究发现一些简单的代理变量,如公司规模、公司年龄等比KZ指数对融资约束的判断效力更强。而依据优序融资理论,企业会首先考虑从内部筹措资金,因此Cleary(1999)率先利用股利支付率对样本企业进行分组研究。但对我国上市公司而言,股利支付率的随意性大、连续性差,并且公司受到融资约束时间较短,因此企业股利政策的时滞性很难判断该企业是否受到融资约束。
本文参考成力为(2013)、何青(2013)的研究,选取利息保障倍数和现金存量作为分组指标。利息保障倍数(以下简写INTCVR)作为企业债券融资的代理变量,通过企业息税前利润与利息费用之比,企业获利能力的大小,并且体现了获利能力对偿还到期债务的保证程度;利息保障倍数越大,其受到融资约束的可能性就越小,一般INTCVR大于1时,企业才能维持正常偿债能力。而现金存量为货币资金与短期投资净额之和,反映了企业内部资金的持有量,考虑到企业会留有部分盈余补充流动性,并将其资本化,因此现金存量数值的大小与企业受到的融资约束情况呈现负的相关性。
(三)样本分组
邓翔(2011)在对融资约束分组时采用了二分法,得到计算结果与实际比较一致。因此本文依据利息保障倍数与现金存量大小,对样本分组:(1)对样本企业现金存量的观测值,由大到小排序,并对排序后的样本企业进行分组,序列前33%的观测值作为低融资约束组,后33%的观测值作为高融资约束组;(2)类似的,根据所有样本企业的利息保障倍数,确定对应的低融资约束组与高融资约束组;(3)对上述两次分类中,同时归为高融资约束组的样本企业取交集,将它们作为高融资约束组研究对象;同样,对同为低融资约束组的两组样本企业取交集,将其作为低融资约束组研究对象。
得到低融资约束981个样本,高融资约束组848个样本,其余样本数据不作为研究对象。
(四)评价指标体系建立
Bailey et al. (2011) 在刻画我国信贷市场特征时发现,国有银行往往会出于政策考虑贷款给国有企业,从而国有企业更容易获得信贷支持。类似的,上市公司的其他指标也可以间接反映所受到融资约束状况。综合考虑数据可获取、前人经验、理论研究、我国国情等要素,建立融资约束评价指标体系如表1所示。其中财务松弛变量参照Cleary(1999)的计算方法,计算数值越大说明企业财务越灵活,融资约束问题越小。
(五)主成分逻辑回归模型建立
1.主成分提取
将 1829个样本划分为10个样本集,记为:Xi并计算得到样本相关系数矩阵。发现∑指标之间相关程度较大,其中资产收益率、资产报酬率与每股收益之间的变化趋势几乎一致,其中资产收益率、资产报酬率之间相关系数达到0.956。
计算得到各主成分的贡献率及前m个主成分的累计贡献率。通常情况下,认为能够表达原始数据85%以上的主成分即可表示代表所有样本信息,因此选取前6个主成分作为解释变量。
观测主成分系数表,可以看出,第三主成分主要是营业收入增长率与资产收益率的加权和,其值越大,说明该企业收入增长越快或收入基数越大,因此第三主成分是判断公司盈利能力的综合因子,称为盈利因子。类似的,第1,2,4,5,6主成分依次命名为综合因子,资产因子,债务因子,规模因子和流动因子。
综合所选主成分对原始指标的解释程度,可以看出,每股收益几乎能被其他变量完全解释,而公司规模对企业融资过程中的各个方面都会产生一定的影响。
2.回归方程
经过独立T检验发现,各个主成分在高融资约束组与低融资约束组之间差别较大,因此将高融资约束组设为1,低融资约束组设为0,也即为该回归模型中关于融资约束程度的替代变量。进一步,统计前k个样本中高融资约束组发生的概率,构造回归方程,利用极大似然估计法得到如(1)所示回归方程,并且由表3可以看出所有系数的Z检验统计量均显著,因此所有主成分对企业发生融资约束都会有一定的影响。
Logisitic 模型的概率预测如下,表示企业面临融资约束的概率,P值越接近于1,表明公司存在较强融资约束的可能性就越大:
(六)模型检验
为检验模型是否整体有效,计算模型整体的拟合优度,结果表明模型对原始数据的解释能力较强,也较能反映我国上市公司的融资约束状况。
并且,残差服从均值为0的正态分布,这与回归方程的原假设中关于残差的假设一致,变量之间不存在异方差性与自相关性,即各个主成分围绕其均值的分散程度基本一致,彼此相关程度较弱。
此外,1829份样本中仅有56次判断错误,模型整体的正判率说明模型整体预测值与实际值的吻合程度很好,模型的准确率较高。可以用来预测上市公司的融资约束状况。
(七)计算结果
1.我国上市公司的融资状况一般,虽不是限制其发展的主要因素,但优化空间巨大
计算结果表明我国54.07%的上市公司拥有较好的综合融资能力,但仍有接近一半的上市公司受到资金短缺的困扰。这其中,低融资约束组中,71.78%的上市公司的评价值小于0.01,87%的高融资约束公司评价值大于0.95,即这些公司没有稳定的资金源,日常生产经营活动受到融资困难困扰的比例高达95%,严重的两级分化状况不利于我国整体经济的运行。
2.公司资产规模越大、盈利能力越强、负债越少、资产流动性越弱,受到融资约束可能性越小
从Logistic模型的各个参数符号可以看出综合因子、资产因子、盈利因子、规模因子与企业的融资约束状况具有一定的负相关性,即这些主成分值越大,公司受到的融资约束程度的可能性也会越小,而债务因子、流动因子与企业融资约束具有正相关关系,这一结论与原始指标经济含义推导出的结果极为一致。除资产负债率、流动比率与速动比率外,其余指标的值越大,企业受到融资约束的可能性也就越大。所以,当企业面临高融资约束时,市场波动性与投资的正相关性也会加强,也就是说,市场波动较大时,风险偏好强的高融资约束企业更愿意进行高风险的投资活动,其赌博心理也会更加严重;与此同时,企业在制定融资策略时也需考虑负债状况,特别是长期债权与短期负债的比例,而企业规模的大小、盈利能力等,也会不同程度影响企业的融资。
3.我国上市公司融资约束受资产流动影响最大
具体分析高融资约束组公司的主成分值,发现大多数公司融资较差的状况主要由其资产流动性所致。资金较低的流动能力以及不合理的财务杠杆率都会使得企业在生产经营过程中资金的流转受到阻碍。在庞大的资产负债表背后,现金流量的缺失影响资金提供者的放资意愿,导致企业资金周转困难,生产难以维持,内部缺乏一个完整的资金周转链会严重威胁企业的生存。
其次,巨额的负债与较弱的盈利能力都会收窄企业融资的途径。合理的举债经营可以有效地为资产负债表注入活力,而企业能够采用“债务杠杆”模式经营的首要条件是强大的盈利能力,这也是企业寻求外部融资过程中,投资者会重点考量的问题,也进而催化了我国企业融资难的局面。
五、结论
资金作为企业经济活动的第一推动力,其对企业的经营发展至关重要。通过上述回归结果发现,背负较轻的负债、拥有强大的盈利能力与流畅的资金流动水平的大型上市公司受到融资约束的可能性也就越小。而目前,我国体量相对较小的上市公司面临融资约束状况不容乐观,有些公司尽管生产技术发达,却依然受困于资金流通不畅的尴尬境地。因此,在人民币加入SDR的大环境下,我国政府、金融机构、上市公司都应做好准备,为缓解企业融资矛盾创造良好的市场氛围。
于国家而言,在深化利率市场化改革的同时,引领金融机构增强自身竞争力,树立良好的风险观念,为中国企业提供更加优质便捷的融资服务,刻不容缓。其次,提高企业特别是是国有企业的资产利用率,充分利用国内外资金实体,为我国企业提供更多的融资渠道。此外,制定符合我国市场经济特点、注重行业特色的货币政策,将会促进金融信息的传播与金融市场摩擦的消除,特别是对于落后、欠发达地区及中小企业,要尽可能扫除其在融资层面上的阻碍,降低其获得信贷支持过程中的时间成本。最后,完善的市场监管体系,尤其是控制垄断性行业的过度投资,也会提升市场资源配置效率。
对于金融机构,应当充分认识金融开放大趋势带来的机遇和挑战。银行业作为我国资金把控的主要行业,应当抓住人民币“入篮”的契机,大力发展跨境人民币支付、结算和资产管理服务,加大对外汇避险和相关交易类业务的拓展力度,增强全球化风险管理意识,抢先与海外机构特别是央行机构建立良好的客户关系,实现最优全球资产配置,通过多币种、跨地区的主动负债降低资金成本。此外,各商业银行还应丰富资本市场产品,转变贷款歧视观念,完善与出口企业的信息沟通渠道,优化投资者结构,构建具备对融资市场的定价功能的民营企业的信用评级体系,从而改善我国外部融资环境。
我国企业也应当平衡自身的资产负债比率,善于利用商业伙伴,避免过度举债,保有适当的负债冗余,积极利用商业信用缓解融资约束,保持适当的流动性以支持自身的进一步发展。此外,企业管理层还应当密切关注人民币汇率波动及其走向,及时改变与调整企业现金持有政策,提高企业盈利能力以获得稳定的现金流,着力提升产品质量,增强国际竞争力,建立长期稳定的融资伙伴关系,打破资金荒带来的融资约束困局,为企业的未来赢得更好的发展。
1.Otero‐Iglesias M, Zhang M. EU-China Collaboration in the Reform of the International Monetary System: Much Ado About Nothing? [J]. World Economy, 2013, (1):151-168.
2.Fazzari Steven M, R Glenn Hunnard, Bruce C Petersen. Financing Constraints and Corporate Investment [J]. Brooking Paper on Economic Activity, 1988, (1):141-195.
3.Whited T.M and Wu Guo jun. Financial Constraints Risk. Review of Financial Studies [J]. 2006, (19):531-559.
4.袁媛. 人民币汇率波动的财务风险管控研究. 财政部财政科学研究所. 2013
5.李生道, 王静, 王尧. 金融生态环境、资本结构与公司成长性. 中国科技论坛.2014(5)
6.韩东平, 张鹏. 货币政策、融资约束与投资效率——来自中国民营上市公司的经验证据. 南开管理评论. 2015(4)
7.邓翔, 向书坚, 唐毅. 中国上市公司融资约束的行业特征分析——基于641家上市企业的Logistic回归分析. 宏观经济研究. 2014 (1)
8.Hadlock, Charles J., and Joshua R. Pierce. New Evidence on Measuring Financial Constraints: Moving Beyond the KZ Index. Review of Financial Studies [J]. 2010,(14):528-544.
9.成力为, 严丹, 戴小勇. 金融结构对企业融资约束影响的实证研究——基于20个国家制造业上市公司面板数据. 金融经济学研究. 2013(1)
10.何青, 李皓鹏. 融资约束、现金持有量与企业投资时机选择. 南开经济研究 2012(3)
11.Bailey, W., W. Huang, and Z. Yang. Banking Loans with Chinese Characteristics: Some Evidence on Inside Debt in a Statae-Controlled Banking System. Journal of Financial and Quantitative Analysis [J]. 2012, (6):1795-1830.
2015年教育部人文社科基金规划项目“金融全球化与我国多层次资本市场背景下的多资产相依度及投资组合风险预测与优化研究”(15YJA790031);2016年国家级大学生创新创业项目“我国上市公司的融资约束研究——基于人民币加入SDR的影响”(201610613056)
作者单位:西南交通大学经济管理学院