基于异质面板因果检验的债务与盈利关系研究，本文主要内容关键词为：因果论文,债务论文,面板论文,关系论文,异质论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F275.1 文献标识码：A
一、债务与盈利的文献回顾
有关债务与盈利之间关系的研究文献可以分为两类：一是在决定杠杆和债务期限时企业盈利的作用；二是杠杆和债务期限对企业盈利的影响。企业的利润水平是决定企业资本结构的重要因素。企业获利能力越强，其负债能力和抗财务风险能力就越强。Myers和Majluf的融资优序理论认为，用于留存收益融资的成本要低于负债融资，负债融资的成本又低于股权融资[1]。因此，获利能力越强的企业越有条件保留较多的内部盈余而不必依赖外部融资，从而具有较低的负债比率。在杠杆和债务期限对企业盈利影响的研究中，Jensen和Meckling首次从制度层面研究了负债影响公司价值的机理，认为同时使用股权资本和债权资本的公司存在着管理者与股东之间、股东与债权人之间两类典型的利益冲突。负债以严格的合同条款、特殊的支付方式和治理手段缓解了股份公司的利益冲突和委托代理矛盾。由于委托代理矛盾影响公司价值，因而负债影响公司价值[2]。郭春丽则进一步将负债影响公司价值的主要途径归结为6条：(1)为公司利润节约税收支付，具有避税效应；(2)增加了企业破产的概率，由此产生的破产成本降低了公司价值；(3)向市场发送了关于公司内在质量的信号，具有信息效应；(4)要求定期支付一定现金流约束了管理者，破产机制给管理者造成很大经营压力，具有监督约束效应；(5)杠杆作用放大了管理者持股比例，对管理者具有激励效应；(6)可以与代理权争夺和敌意并购结合起来，作为公司的反接管工具，具有控制权效应[3]。
在实证研究方面，大部分的研究对盈利能力与负债之间的关系只是采用了线性模型去研究，并不能说明究竟是盈利决定负债还是负债决定盈利。胡援成在借鉴时间序列Granger因果检验的基础上试图对盈利能力与负债之间的因果关系进行研究，但是他采用的却是3年的面板数据，这不可避免的会出现检验偏差[4]。肖作平则回避了盈利能力与负债之间的因果关系检验问题，而是采用联立方程在盈利能力与负债之间存在因果关系的先验基础上进行联立方程检验[5]。可以说，对于中国上市公司盈利能力与负债之间的因果关系检验目前仍然是一个空白。
二、面板数据因果检验模型
格兰杰因果关系检验是检验经济变量间因果关系常用的一种计量经济学方法，其本质是用一种条件概率定义因果关系。常用的格兰杰检验模型为：
式中，
是常数，
是白噪声。检验x的变化不是y变化的原因，相当于对假设
进行F检验。如果假设不成立，则x是y的格兰杰原因，反之，若接受该假设，则不认为x是y格兰杰原因。同样地可以对y是x的格兰杰原因进行检验。对变量之间的格兰杰因果关系检验，就是对一个变量的滞后项在另一个变量的回归方程中的系数进行联合显著性检验，如果系数是联合显著的，那么该变量就是回归方程解释变量的格兰杰原因，否则就不是格兰杰原因。
面板数据中的因果检验同样是建立在以上时间序列的格兰杰因果关系检验思想基础之上的，但是由于面板数据自身的特点，面板数据中的因果检验必须充分考虑到数据本身的特点。面板数据是时间序列和截面数据的混合，这样既可以分析个体之间的差异情况，又可以描述个体的动态变化特征。面板数据可以有效地扩大样本容量，有效地削弱模型中多重共线性的影响、提高模型的估计精度，还可以反映一些被忽略的时间因素和个体差异因素的综合影响，而这些因素往往是难以观察或量化的。但是，面板数据中的一个不可回避的重要问题是面板内的异质性问题，这使得无约束模型的构建对是否存在因果关系有着非常重要的影响。对于一个时间维度很短的面板数据，采用Hurlin的修正模型可以充分考虑数据的异质性问题。
假设两个变量x和y，其时间维度为T，个体个数为N，对每一个个体i=1,2,…,N，时间t=1,2,…,T，则线性模型如下：
Hurlin的检验对时间维度较短的面板数据的因果检验来说是非常合适的，Hurlin和Venet运用此方法对金融发展与增长之间的因果关系进行了检验[7]，Tóth和
也运用该方法对产权集中度、收益风险和外资比例之间的因果关系进行了检验，其数据的时间从1993年到2002年[8]。
三、样本数据、单位根检验和因果检验结果
为了对中国上市公司盈利能力与负债进行因果关系检验，本文将样本区间定为1994年至2004年。由于只分析沪深股市上市的A股公司，因此将含B股的上市公司从样本中予以剔除。在剔除掉ST、PT以及没有连续数据的公司后，最后获得的样本数为179家上市公司。本文用资产收益率(ROA)表示盈利能力（资产收益率＝净利润／总资产），资产负债率用LEV表示，（LEV＝总负债／总资产），计算变量的各项指标取自CSMAR系统。
在进行因果检验之前，必须首先考虑变量的平稳性问题。只有随机变量是平稳的时间序列，才能进行格兰杰因果检验，如果随机变量是非平稳序列时，进行格兰杰因果检验就有可能出现伪回归的现象，从而导致错误的结论。本文首先用Eviews 5.0对面板数据的单位根进行检验（见表1）。
表1 Eviews 5.0单位根检验结果
Method ROALEV
Statistic Prob.** Statistic Prob.**
Null:Unit root(assumes common unit root process)
Levin,Lin & Chut*
-18.3700
0.0000 -18.5210 0.0000
Breitung t-stat
-3.24780 0.0006
-1.69724 0.0448
Null:Unit root(assumes individual unit root process)
Im,Pesaran and Shin W-stat
-6.11020 0.0000
-2.78808 0.0027
ADF-Fisher Chi-square549.7670.0000
442.118 0.0016
PP-Fisher Chi-square 576.9290.0000
442.143 0.0016
Null:No unit root(assumes common unit root process)
Hadri Z-stat 12.1237
0.000016.1101 0.0000
**Probabilities for Fisher tests are computed using an asymptotic Chi-square distribution.All other tests assume asymptotic normality.
Eviews 5.0在进行单位根检验时，既有同质面板单位根检验又有异质面板单位根检验，从表1所显示的单位根检验结果来看，这里同质面板单位根检验和异质面板单位根检验的结构都是一致的，因此可以认为资产收益率和资产负债率都是0阶平稳的，可以进行因果检验。
表2
Hurlin Tests for Homogeneous Non-Causality in Panel Data
为了减少自由度的损失，这里仅考虑滞后阶为1，采用Hurlin的检验方法，发现在5%的显著水平下，两个原假设都被拒绝，这意味着面板中存在双向的因果关系：既存在企业盈利对负债的影响，也存在债务对企业盈利的影响，因而资本结构的研究具有重要的现实意义。
四、债务对企业盈利的影响方向
在验证了存在债务对企业盈利的影响之后，再进一步分析债务对企业盈利的影响。在考察的同时，本文将债务期限结构指标也考虑进来。因为是总体上考察其方向，则令资产负债率和债务期限结构前面的系数都不变，建立变截距的回归模型，即
如果
，则该变截距模型变为混合回归模型，因此必须区别是采用混合回归模型还是固定效应的变截距模型抑或是随机效应的变截距模型，这可以根据相应的F统计量、Breusch和Pagan的LM统计量和Hausman检验来区分。本文采用Stata8.0进行以上检验。
从回归结果看，混合回归模型、固定效应模型和随机效应模型都很显著，LM统计量检验结果为 Wald=84.97，P=0.0000，表明随机效应模型优于混合回归模型。F统计量检验结果为F=3.02，P=0.0000，说明固定效应模型要优于混合回归模型。Hausman检验结果为chi2=186.53，P=0.0000，而置信水平为0.005的Wald统计量值为10.597，可见Hausman检验结果远大于相应的临界值，因此固定效应模型要优于随机效应模型。本文最后采用的是固定效应的变截距模型。根据固定效应的回归结果，我们发现负债对盈利起的是一种负的作用，而在控制了总的负债数量后，长期债务对企业盈利却起着正的促进作用。这与西方国家的长期负债和短期负债与企业价值正相关恰恰相反。究其原因，笔者认为中国的债务主要以银行债务为主，只有无法进行股权融资的企业才会偏向银行的负债，杠杆水平向市场传达的是一种负的信号。国有商业银行改制的滞后、债权人保护的不利都限制了债权人对公司治理应有的作用，过多的负债限制了企业再融资的能力，对企业的经营也不可避免地产生各种不利的制约作用，负债越多，盈利越差。而短期债务对企业盈利的作用在于对经理人非理性行为的制约，但是在中国上市公司与银行之间的独特关系使得短期债务并不能发挥有效的监管作用。商业银行在发放长期贷款时的条件比发放短期贷款要严格，事前的审查和事后的监督对发放长期贷款具有更强的主动性和更好的效果，但由于中国上市公司长期债务的比例很低，因此它所起到的正作用自然也较小。
表3 面板数据回归结果
注：(1)***表示置信水平为0.001，**表示置信水平为0.010。
(2)Pooled-effects中的
一栏为调整后的，Fixed-effects和Random-effects栏中对应的3个数值从上到下分别是组内、组间和混合的拟合度。
五、结论
通过面板单位根的检验，我们发现资产收益率和资产负债率都是0阶平稳的；采用Hurlin的检验方法，发现在5%的显著水平下面板中存在双向的因果关系：既存在企业盈利对负债的影响，也存在债务对企业盈利的影响；采用固定效应的变截距模型，发现负债对盈利起的是一种负的作用，而在控制了总的负债数量后，长期债务对企业盈利却起着正的促进作用。