我国上市公司债务融资效应研究，本文主要内容关键词为：债务论文,融资论文,上市公司论文,效应论文,我国论文，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。
一、基本思路和模型的构造
主成分分析法是一种多元统计方法，运用主成分分析法研究上市公司债务融资效应的基本思路是对反映债务融资效应的各种指标(原变量)进行线性组合从而得到新的综合变量(称为主成分)，这些主成分不仅保留了原始变量的绝大部分信息，而且彼此不相关。将这些主成分按累计贡献率的大小加权平均得出反映债务融资综合效应的综合变量F，探讨F与债务融资(存量和增量)之间的关系。
(一)研究假设
假设1：资产负债率较低的公司，由于新增债务融资的边际财务杠杆效应、公司治理效应、税盾效应、信号传递效应大于边际财务拮据效应，因此，债务融资综合效应的综合变量F随净债务融资率的上升而上升。
假设2：资产负债率较高的公司，由于追加债务融资，财务风险较大，债务融资综合效应得分F随净债务融资率的上升而下降。
假设3：公司业绩较好的公司，由于债务融资能产生财务杠杆效应、税盾效应、公司治理效应及信号传递效应，且财务风险较小，债务融资效应的得分F随净债务融资率的上升而上升。
假设4：公司业绩较差的公司，由于难以发挥财务杠杆效应、税盾效应及公司治理效应且经营风险较大，债务融资产生的财务拮据效应及信号传递效应(负面)的影响明显，债务融资效应的综合得分F随净债务融资率的上升而下降。
(二)模型构建
1．指标的选取。指标的选取，一要具有全面性，要求反映上市公司债务融资不同效应；二要具有有效性，要分别选取那些对债务融资不同效应有指示作用的指标；三要具有同趋势性，即当财务比率增大时，表示债务融资效应的改善，反之表示债务融资效应的恶化。
为了反映债务融资产生的债务融资效应，笔者主要采用增量指标，选取了△ROE、△总资产息税前利润率、主营业务收入增长率、△财务费用对息税前利润率比率、△DFL、△流动负债对速动资产比率、△资产负债率、净债务融资率、资产负债率。之所以取△流动负债对速动资产比率是出于同趋势的考虑。前三个比率主要用来反映债务融资的公司治理效应，△财务费用对息税前利润率比率(△I/EBIT)可以反映税盾效应，△DFL可以反映财务杠杆效应，△资产负债率、净债务融资率及资产负债率(存量)可以反映信号传递效应，△流动负债对速动资产比率主要反映财务拮据效应。指标之间还有一定的交叉补充作用，如△ROE和△总资产息税前利润率可以对财务杠杆效应的大小起补充说明作用，资产负债率还可对财务拮据效应及税盾效应起一定的解释作用。
2．样本数据来源。本文数据来源于天软金融分析软件公司提供的数据，样本选取2003和2004年在深、沪上市的834家制造业公司(已剔除部分数据不全，以及资产负债率大于1的公司样本)的年报资料，并通过EXCELL计算加工而成。
3．模型构建。设选择了n个主成分(fac—i)，则构造的上市公司债务融资效应的综合得分F为：
F=fac—1×a[,1]+fac—2×a[,2]+…+fac—n×a[,n] (ai为主成分的贡献率)(1)
二、债务融资效应的实证分析
(一)主成分分析
1．相关分析。下面就样本组公司(834家)的财务比率数据，按2003年末的资产负债率为60％为限，将样本公司分成两组，根据资产负债率小于60％的公司的相关指标(624家)，运用SPSS统计软件进行相关分析得出下表1。
表1财务比率的相关系数表
AB C DE F G H I
A1.0000.824** 0.358**0.088* -0.066 -0.006 0.068 0.133**0.102*
B0.824** 1.0000.423**0.0470.023 0.009 0.063 0.203**0.058
C0.358** 0.423** 1.000 0.0510.087* 0.106**0.150**0.336**0.182**
D0.088*
0.0470.051 1.0000.486**0.063 0.126**0.205**0.116**
E-0.066
0.0230.087* 0.486** 1.000 0.116**0.175**0.195**-0.066
F0.0060.0090.106**0.0630.116**1.000 0.599**0.428**0.345**
G0.0680.0630.150**0.126** 0.175**0.599**1.000 0.822**0.496**
H0.133** 0.203** 0.336**0.205** 0.195**0.428**0.822**1.000 0.488**
I0.102*
0.0580.182**0.116** 0.063 0.345**0.496**0.488**0.102*
注：1．A、B、C、D、E、F、G、H、I分别代表△ROE、△总资产息税前利润率、主营业务收入增长率、△财务费用对息税前利润率比率、△DFL、△流动负债对速动资产比率、△资产负债率，净债务融资率、资产负债率。
2．*表示相关性在0.05水平上显著(双尾)，**表示相关性在0.01水平上显著(双尾)。
2．提取主成分
利用SPSS中的主成分分析法，得到由原始变量X[,1]、X[,2]、X[,3]、X[,4]、X[,5]、X[,6]、X[,7]、X[,8]、X[,9]组成的主成分fac—1、fac—2、fac—3、fac—4、fac—5、fac—6，其相关矩阵的特征根及方差贡献率如表2所示。
表2相关矩阵的特征根及方差贡献率
主成分序号 特征根 方差贡献率(％) 累计方差贡献率(％) 主成分序号 特征根 方差贡献率(％) 累计方差贡献率(％)
1
2.681
29.785
29.785 6
0.663
7.367 85.633
2
1.427
15.858
45.643 7
0.614
6.826 92.459
3
1.065
11.831
57.474 8
0.473
5.259 97.719
4
1.009
11.213
68.687 9
0.205
2.281100.000
5
0.8629.580
78.266
在表2中，第6个主成分的累计方差贡献率为85.633％，根据累计方差贡献率大于85％的原则，利用6个主成分来代替原来的9个财务比率，这6个主成分包含原来指标信息的85.633％。为了对所取得的这6个主成分进行经济解释，需要得到9个原始财务比率对这6个主成分的因子负荷量(即各主成分与各原始财务比率的相关系数)，因子负荷矩阵见表3。
从因子负荷矩阵中可以看出，fac—1主要反映了以△资产负债率、净债务融资率以及资产负债率来衡量的信号传递效应；fac—2主要反映了以△ROE及△总资产息税前利润率来衡量的公司治理效应；fac—3主要反映了以△DFL来衡量的财务杠杆效应；fac—4主要反映了以△I/EBIT来衡量的税盾效应；fac—5主要反映了以△主营业务收入增长率来衡量的公司治理效应；fac—6主要反映以△流动负债对速动资产比率和资产负债率(负值)来衡量的财务拮据效应，它可看作是△流动负债对速动资产比率和资产负债率的对比，因此是一个比较因子。
表3因子负荷矩阵
fac—1fac—2
fac—3
fac—4
fac—5fec—6
△ROE
(X1)
-0.134 0.5990.517
-0.1610.427-0.121
△总资产息税前利润率(X2)0.115 0.818
-0.1120.0310.089-0.071
△主营业务收入增长率(X3)0.424 0.4260.213
-0.115
-0.689 0.206
△I/EBIT(X4)0.036 0.0330.3170.9310.029 0.171
△DFL
(X5)0.020-0.4250.792
-0.237
-0.041-0.021
△流动负债对速动资产比率(X6)0.668-0.070
-0.065
-0.1450.413 0.530
△资产负债率(X7)0.901-0.088
-0.031
-0.0220.094 0.035
净债务融资率(X8)0.842 0.0500.0750.003
-0.094-0.144
资产负债率 (X9)0.707-0.147
-0.0380.1540.080-0.517
因此在确定了主成分的经济意义之后，需要知道的是各主成分关于原始财务比率的线性表达式，这由因子得分系数矩阵提供(见表4)。
根据因子得分矩阵可以算出第一至第六主成分的得分模型，列示如下：
表4因子得分系数矩阵
1 2345
6
△ROE
(X1)
-0.050 0.4200.486
-0.1600.495
-0.183
△总资产息税前利润率(X2)0.043 0.573
-0.1050.0300.104
-0.107
△总资产周转率 (X3)0.158 0.2990.200
-0.114
-0.7990.311
主营业务收入增长率 (X4)0.014 0.0230.2970.9230.0330.258
△I/EBIT(X5)0.007-0.2980.743
-0.235
-0.048
-0.032
△DFL
(X6)0.249-0.049
-0.061
-0.1440.4800.800
△速动比率 (X7)0.336-0.062
-0.029
-0.0220.1090.053
净债务融资率(X8)0.314 0.0350.0700.003
-0.109
-0.217
资产负债率 (X9)0.264-0.103
-0.0360.1530.093
-0.780
根据表2中各个主成分的贡献率，由上述统计分析产生的新变量fac—1、fac—2、fac—3、fac—4、fac—5、fac—6，得出各上市公司的债务融资综合效应的综合得分F：
F＝(fac—1×29.785+fac—2×15.858+fac—3×11.831+fac—4×11.213+fac—5×9.580+fac—6×7.367)÷85.633(8)
fac—1、fac—2、fac—3、faC—4、fac—5、fac—6、F的具体得分限于篇幅，从略。
(二)净债务融资率与债务融资效应综合得分F的回归结果及分析
债务融资效应综合得分F与净债务融资率的回归分析是从数量上考察净债务融资率对债务融资效应的综合得分F的影响程度，以F为因变量，净债务融资率为自变量进行曲线拟合，通过构造一个逼近函数来表达样本数据的总体趋势和特征，利用SPSS对所选用的数据同时选用线型模型(LIN)、二次多项式(QUA)、复合模型(COM)、生长模型(GRO)、对数模型(LOG)、三次多项式(CUB)、S曲线模型、指数模型(EXP)、双曲线模型(INV)、幂指数模型(POW)和逻辑模型(LGS)，结果如表5所示。
表5各模型曲线拟合结果表
MODEL；MOD—1．Independent：VAR00003(净债务融资串)
Dependent MthRsqd．f．FSigfUpper boundb0b1 b2
b3
VAR00001 LIN.307622275.15 .000 -12.787 176.631
VAR00001 INV.000622 .21.648 .0336.0029
VAR00001 QUA.307621137.76 .000 -13.072 171.852 30.8261
VAR00001 CUB.30862091.82
.000 -13.308 176.286 36.5244 -52.646
表5给出了有意义的四种模型的最优拟合结果，通过比较相关系数的平方值(Rsq)，可知用三次多项式模型(CUB)进行拟合是最优的，且显著性概率小于5％，回归方程有意义。进一步分析三次多项式模型的系数，得表6。
表6系数分析表
VAR0003VAR0003**2VAR00030**3Constant
B176.28592136.524369-52.645926-13.307538
SEB15.10862142.426300102.393645 1.636054
T 11.668 0.034690 -0.024388
-8.134
SIG T
0.0000
0.00380.00460.0000
根据表6数据，F(设为Y)与净债务融资率(设为X)的回归方程为：
Y=-13.3075+176.2895X+36.5244X[2]-52.6459X[3](9)
最优模型拟合的曲线如图1所示(VAR00001表示F，VAR00003表示净债务融资率)。
从图1的拟合曲线中，我们可以发现：债务融资效应的综合得分F随着净债务融资率的升降而呈同方向变化。由于新增债务融资产生的边际财务杠杆效应、公司治理效应、税盾效应、信号传递效应大于边际财务拮据效应，因此，债务融资综合效应的综合变量F随净债务融资率的上升而上升。如将净债务融资率换为△资产负债率或2004年资产负债率，拟合结果表明债务融资效应的得分F随着△资产负债率或2004年资产负债率的增加而增加。因此，假设1成立。
笔者采用相同的方法，分别对2003年末资产负债率大于60％的公司、2003年总资产息税前利润率大于5.85％及小于5.85％的公司的相关数据进行处理，得到F后并分别与其净债务融资率及2004年末资产负债率进行曲线拟合(部分拟合图形如图2—4所示，VAR00001表示F)，根据拟合结果我们发现：
1．2003年末资产负债率大于60％的公司的债务融资效应综合得分F随净债务融资率的上升而上升(如图2所示)，到了一定比例后，高负债带来的边际财务拮据效应大于债务融资的边际财务杠杆效应、边际税盾效应、边际信号传递效应及边际公司治理效应，进而导致F的下降，F与净债务融资率呈负相关。因此，假设2部分成立。
2．2003年总资产息税前利润率大于5.85％的公司的债务融资效应综合得分F随净债务融资率的上升而上升(如图3所示)，反则反之。假设3成立。
3．2003年总资产息税前利润率小于5.85％的公司的F随净债务融资率的上升而上升(如图4所示)，反则反之。假设4不成立。我们认为假设4不成立的原因在于其债务融资的边际财务杠杆效应、公司治理效应、税盾效应、信号传递效应大于边际财务拮据效应，故债务融资综合效应的综合得分F随净债务融资率的上升而上升。
4．2003年资产负债率大于60％的制造业公司的F与2004年末资产负债率进行曲线拟合，结果显示：尽管债务融资有助于改善公司绩效，但当资产负债率上升到一定程度后，债务融资效应随资产负债率的上升而下降。这从另一侧面证实了权衡理论的存在(也可利用拟合曲线根据极值原理求解最优资本结构)。就我国制造业上市公司而言，调查样本中2003年度资产负债率小于60％的公司有624家，占制造业上市公司的75％，624家上市公司中，有261家公司在2004年度提高了资产负债率。2003年总资产息税前利润率大于5.85％的公司有365家，占制造业上市公司的44.3％，其中，有186家在2004年度提高了资产负债率，其中2004年资产负债率大于60％的仅有51家。这说明大部分上市公司利用债务方式进行融资仍有较大的空间。
5．2003年总资产息税前利润率大于5.85％及小于5.85％的制造业上市公司的F与2004年末资产负债率的拟合曲线都比较平滑，债务融资效应综合得分F值较小，这说明我国上市公司债务融资的综合效应整体较差。产生的原因主要是受股权融资成本偏低、股利支付具有较大的随意性等诸多因素的影响，我国上市公司普遍存在股权融资偏好。对于绩优公司而言，较高的盈利、较低的风险使得这类上市公司极易取得配股资格，使资产负债率进一步降低，没有发挥债务融资的财务杠杆效应、税盾效应以及信号传递效应，较高的盈利和配股形成的巨大现金流入，一方面使在职消费膨胀，另一方面易被经理人员用于不赢利的投资或低效率扩张的现金支出，故绩优公司的债务融资综合效应不理想。对于绩差公司而言，由于盈利能力较差，而且经营风险较大，难以取得配股融资的资格，只得保持较高的债务规模，以满足资金的需求，使得财务拮据效应凸现，因此尽管针对新项目产生的债务融资而带来的边际财务杠杆效应、公司治理效应、税盾效应、信号传递效应大于边际财务拮据效应，但先天不足，绩差公司债务融资的综合效应仍然较差。
三、结束语
通过对我国制造业上市公司债务融资效应进行研究，我们发现债务融资有利于公司绩效的提高，资产负债率较低的公司及盈利能力较强的公司宜采用债务融资，通过发挥债务融资的积极效应来提高公司价值。因此，国家有关部门必须为上市公司营造良好的融资环境，引导上市公司的融资决策回归理性。上市公司自身也应转变观念，不断优化资本结构，合理制定债务规模，积极采用债务融资并发挥债务融资的积极效应，以实现企业价值最大化。
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