江苏省制造业上市公司融资约束的行业特征分析

黄萍 李清清

摘要：制造业是带动江苏省经济发展的强大动力。为了研究江苏省制造业上市公司融资约束的行业特征，本文利用中国沪深A股市场江苏省制造业上市公司2011—2016年的年度财务数据，运用Logistic回归分析，构建了江苏省制造业上市公司融资约束指数模型。经过检验发现，轻纺制造业受到融资约束的程度最大，资源加工业次之，装备制造业最小。

关键词：制造业;上市公司;融资约束;Logistic模型

中图分类号：F832文献标识码：A文章编号：1008-4428（2019）01-0084-03

一、 引言

制造业是江苏省经济增长的发动机，但融资难、融资成本高等问题仍然是制约江苏制造业发展的最大瓶颈。企业融资受到哪些因素的影响，不同行业的企业受到的融资约束程度是否相同，对这些问题的回答具有重要的现实意义。从宏观层面上看，把握江苏省制造业融资约束的行业特征，有利于政府从整体上把握制造业融资约束情况，及时调整制定相关政策，推动产业结构升级，促进经济又好又快发展。从微观层面上看，对这些问题的研究有助于企业了解自己所在行业的融资约束特征，促使企业在融资渠道、融资成本的选择上更加理性，有利于企业把握时机，做出最优决策，使生产要素达到最优配置。因此，本文以沪深A股市场江苏省制造业上市公司为研究样本，以2011—2016年为样本区间，拟运用Logistic回归分析，构建上市公司融资约束的指数，探讨上市公司融资约束的行业特征。

二、 江苏省制造业上市公司融资情况分析

（一）制造业上市公司各行業融资渠道分析

企业的融资渠道主要包括内源融资和外源融资。内源融资包括原始资本和资产资本化，外源融资则以债务融资和股权融资为主。根据融资优序理论，制造业上市公司选择融资方式的顺序应是先内源融资，再外源融资。江苏省制造业上市公司的融资顺序是否也是如此，有待深入探讨。

为研究制造业的行业融资情况，将制造业分为三大类行业，即轻纺制造业、资源加工业和装备制造业。轻纺制造业主要包括农副产品加工、服装、纺织等制造业;资源加工业包括化学制品、石油加工、医药、橡胶、金属冶炼等制造业。装备制造业则包括通用、专用、交通运输设备、电气、计算机、仪器仪表等制造业。

表1显示了江苏省制造业上市公司各行业外源融资情况。2011—2016年间，江苏省制造业上市公司各行业的外源融资均呈现逐年递增的趋势。其中，轻纺制造业每年的外源融资均超过资源加工业和装备制造业，在2016年达到77.1亿元的高峰;资源加工业的外源融资额也从2011年的21.24亿元逐年递增到2016年的51.15亿元;2014年，装备制造业的外源融资额开始提速，反超资源加工业，到2016年，实现外源融资54.84亿元。

从融资结构上看，无论是轻纺制造业、资源加工业，还是装备制造业，江苏省制造业上市公司的融资渠道以外源融资为主。图1显示了2011—2016年间，江苏省制造业三大行业的融资结构。从整体上看，所有样本企业在2011—2016年的内源融资比率平均值为21.03%，而外源融资比率平均值高达78.97%。可见，内源融资在江苏省制造业上市公司的融资结构中所占比率较低，外源融资占比较高，部分企业甚至完全依赖于外源融资。江苏省制造业上市公司的融资顺序呈现出“先外源融资，后内源融资”的特征。

（二）融资约束的行业特征现状分析

1. 江苏省制造业上市公司融资渠道单一

制造业企业由于近年来扩张速度较快，导致内部资金较为紧缺，很多企业的资产负债率较高。因此这些企业想要从银行贷款就比较困难，他们只能选择成本比较高的股权融资，虽然融资租赁近年来比较盛行，但是对于大多数企业来说，还不到时机或者说时机并不成熟，因此，可供这些企业选择的融资方式较少。

2. 制造业上市公司的融资成本比较高

通常情况下，企业在选择融资方式时，一般偏好内源融资，其次是债务融资，最后是股权融资。但是从制造业上市公司的财务指标上看，企业的资产负债率较高。当企业内部现金流不足，资产负债率高的情况下，即便企业能从银行贷款，那么银行也会根据企业的风险大小进一步提高贷款利率。虽然大多数银行已经对制造业降低了贷款的门槛，但是各银行从风险角度分析考虑，还是比较偏向于大型制造业企业提供贷款，而中小型企业要获得融资就要支付较高的成本。

3. 制造业上市公司资产收益不高

制造业是江苏省经济的支柱产业，政府配套的相关政策也较多。但是，有些企业则处于行业的初创期，投资大，风险高，资产收益低;有些企业处于拓展期，为了抢占先机、响应政府号召，不断增加资金投入，扩大企业生产规模，生产成本较高，效益并不显著;还有些企业所处行业是夕阳产业，企业转型压力日益增加。

三、 制造业上市公司融资约束理论模型的构建

（一）变量分组

国内外研究学者在研究企业融资约束的行业特征时，有的学者选用股利支付率作为企业的分组依据，也有的学者选用现金存量作为分组依据。由于我国股市发展不健全，股利支付率的随意性比较大，连续性差。因此，在研究江苏省制造业上市公司融资约束程度时，通过股利支付率这一指标很难判断企业是否受到融资约束。故而，本文选取现金存量作为样本企业的分组指标。该指标与企业受到的融资约束情况呈正相关关系，即现金存量越低，该公司所受融资约束程度越低。因此，将江苏省制造业上市公司按照现金存量大小顺序排列，现金存量较高的公司为高融资约束组，现金存量较低的公司则为低融资约束组。

（二）构建融资约束指数模型

Logistic回归分析法主要应用于二分类变量建模。它采用极大似然法，估计出各参数值，进而求得被解释变量取某值时所对应的概率，从而预测事件发生的概率。由于江苏省制造业上市公司按现金存量分为高融资约束组和低融资约束组，融资约束指标属于二分类变量，适于采用Logistic回归模型描述融资约束与各影响因素之间的非线性关系。根据国内外文献，融资约束的主要影响因素有公司的流动比率、公司规模、净资产收益率、资产负债率等财务指标。因此，以制造业上市公司流动比率、公司规模、净资产收益率、资产负债率4个财务指标为解释变量，构建融资约束指数模型，如式（1）所示。

Logit（FZ）=α+β1X1i+β2LnSIZEi+β3X2i+β4X3i+μi（1）

式（1）中，FZ为融资约束指数;X1为流动比率;LnSIZE为公司规模的对数值;X2为净资产收益率;X3为资产负债率。

四、 江苏省制造业上市公司融资约束行业特征的实证分析

（一）样本选取

本文选择2011年1月1日以前在沪深A股市场上市的江苏省制造业上市公司为研究对象，研究区间为2011—2016年，截至2016年12月31日，共计250家制造业上市企业。同時，剔除了以下5类样本：①ST/PT类公司，此类企业的财务行为可能出现异常现象;②首年IPO的企业。IPO对现金流的影响较大，不能真实反映企业融资约束大小;③总资产增长率高于100的公司;④资产负债率大于100的公司，这类企业属于资不抵债;⑤数据缺失的公司。经过上述处理，共有236家符合要求的江苏省制造业上市公司作为观测样本。

（二）江苏省制造业上市公司融资约束行业特征差异的实证检验

将236家样本企业按现金存量由大到小排序，现金存量较大的前30%企业作为高融资约束组，现金存量较小的后30%企业作为低融资约束组。最终确定了高融资约束组和低融资约束组各70组样本观测值。

首先，对各解释变量进行相关性分析。结果表明，流动比率、公司规模、净资产收益率、资产负债率这4个解释变量的相关系数均在0.5以下，相关性较弱，符合Logistic回归模型的建模要求。然后，对各解释变量的均值在高、低融资约束组之间是否存在显著性差异进行t检验。表2的t检验结果显示，各指标的t统计量所对应的P值均小于0.05，说明在5%的显著性水平下，4个指标的均值在不同融资约束组之间存在显著性差异，也就是说，这4个解释变量能较好地区分上市公司受到融资约束程度的高低。值得注意的是，高融资约束组的公司规模、净资产收益率较高，这可能与经济周期、相关政策、企业的转型升级有关。但高融资约束组的资产负债率为0.446，高于低融资约束组的0.365，而高融资约束组 2.018 的流动比率却低于低融资约束组的流动比率，这说明流动性强、偿还债务能力强的企业所受到的融资约束较低，流动性差、偿还债务能力弱的企业所受到的融资约束较高，这与实际经济理论相符。

（三）Logistic回归分析

根据式（1）的融资约束指数模型，将样本企业中高融资约束组的因变量取值设定为1，低融资约束组设定为0，并以流动比率（X1）、公司规模（LnSIZE）、净资产收益率（X2）、资产负债率（X3）4个财务指标为自变量，搜集2011—2016年140家样本企业的指标数值，运用logistic回归分析，结果如表3所示。

根据表3的回归结果，得到式（2）的融资约束指数FZ。

FZ=ey1+ey（2）

其中，Y=-3.213-0.128X1i+1.174LnSIZEi+2.517X2i-0.747X3i

FZ为融资约束指数，表示上市公司融资受到约束的概率。FZ值越趋近于1，表示企业受到融资约束的概率越大;FZ值越小，说明企业受到融资约束的概率越小。

为深入研究制造业各行业所面临的融资约束程度，根据式（2），计算出江苏省制造业各行业2011—2016年的融资约束指数FZ值，结果如表4所示。

五、 实证结论

根据Logistic回归模型和江苏省制造业上市公司各行业的融资约束指数计算结果，得到以下结论。

（一）由于流动比率、公司规模、净资产收益率、资产负债率这4个变量在Logistic回归模型中系数对应的显著性水平均小于0.1，说明它们对于融资约束的影响具有统计学意义，是影响融资约束的重要因素。

（二）从优势比OR值可以看出，高流动比率导致融资受约束的可能性是低流动比率的0.88倍，高资产负债率导致融资受约束的可能性是低资产负债率的0.474倍。也就是说，流动性强、偿还债务能力强的上市公司所受到的融资约束程度较低。然而，净资产收益率较高、公司规模较大的企业所受到的融资约束程度却较高。这说明江苏省制造业企业在外源融资时，获取资金的约束性条件可能不只是公司规模和当前的收益，更重要的应该是公司所处的行业及行业的发展前景、产品的研发水平和创新速度等影响未来收益的因素。

（三）从江苏省制造业各行业的融资约束指数上看，轻纺制造业、资源加工业、装备制造业的FZ均值分别为 57.16%、46.51%、43.95%，说明轻纺制造业受到融资约束的程度最大，资源加工业次之，融资约束概率最小的行业是装备制造业。

（四）从纵向上看，2011—2016年间，江苏省制造业各行业的融资约束指数均呈现逐年递增的趋势，说明融资的要求越来越高。首先，轻纺制造业受融资约束的概率从2011年的55.03%到2016年的63.42%，呈现上升的趋势。其次，资源加工业受融资约束的概率从2011年的38.29%上升到2016年的55.05%，融资约束程度最大的上市公司是南钢股份;融资约束程度最小的上市公司则是裕兴股份。再次，装备制造业受融资约束的概率从2011年的37.54%到2016年的 53.55%，也在不断上升。该行业的上市门槛高，计算机、通信和其他电子设备制造业，多数企业是高科技研发型企业，属于技术密集型行业，企业的资金收入完全依托于产品的研发和销售。其中，受融资约束程度最大的企业是徐工机械，中航高科受融资约束程度最小。

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