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    我國航運(yùn)上市企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿與收益的負(fù)相關(guān)的面板數(shù)據(jù)計(jì)量回歸分析

    2019-01-21 07:32:52周麗華甘愛平
    海洋經(jīng)濟(jì) 2018年4期
    關(guān)鍵詞:航運(yùn)業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率運(yùn)力

    周麗華,甘愛平

    (上海海事大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,上海 201306)

    引 言

    為防范金融風(fēng)險(xiǎn),從2015年起我國國有企業(yè)開始降低企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿(資產(chǎn)負(fù)債率)措施,2018年國務(wù)院制定了“推動國有企業(yè)平均資產(chǎn)負(fù)債率到2020年年末比2017年年末降低2個(gè)百分點(diǎn)左右”的原則。我國航運(yùn)上市企業(yè)多數(shù)為國有企業(yè),而且屬于高資產(chǎn)負(fù)債率行業(yè),在近年來降杠桿過程中不斷反復(fù),根據(jù)中國工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒(2017),我國航運(yùn)企業(yè)平均資產(chǎn)負(fù)債率超過60%。然而,高負(fù)債背景下,航運(yùn)企業(yè)的收益率并沒有提高。圖1顯示了2005-2016年航運(yùn)上市企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與收益率的總體趨勢,虛線代表資產(chǎn)負(fù)債率;短劃線和實(shí)線代表收益率。從圖中可以看出航運(yùn)企業(yè)的負(fù)債是逐年攀升的,而高負(fù)債并沒能改善企業(yè)的經(jīng)營狀況,反而收益率下降。在一般情況下,資產(chǎn)負(fù)債率提高,收益也會提高。

    目前,國內(nèi)外的學(xué)者對航運(yùn)企業(yè)的研究主要是從企業(yè)資本結(jié)構(gòu)、融資方式、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等點(diǎn)與點(diǎn)的角度來描述航運(yùn)企業(yè)目前的困境,比如盧園(2014)對航運(yùn)企業(yè)的融資模式進(jìn)行了分析,闡述了航運(yùn)企業(yè)融資難的現(xiàn)狀,提出拓寬融資渠道的方法[2];馮黎(2014)以中國遠(yuǎn)洋為例對遠(yuǎn)洋的財(cái)務(wù)困境進(jìn)行了原因分析,指出供需失衡、燃油成本等造成財(cái)務(wù)困境的內(nèi)外部因素[5]。對于航運(yùn)企業(yè)業(yè)績也有不少學(xué)者對其影響因素進(jìn)行了分析。王偉明(2016)采用VAR模型,驗(yàn)證了BDI指數(shù)與企業(yè)業(yè)績之間的相關(guān)性,指出我國企業(yè)必須提升自身綜合競爭力以抵抗BDI指數(shù)劇烈波動帶來的系統(tǒng)性影響[8]。

    整體來說,對航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究的學(xué)者不少,但從資產(chǎn)負(fù)債率角度進(jìn)行研究的很少,對其用模型定量分析的就更少了。文中使用計(jì)量模型定量地分析了航運(yùn)企業(yè)高杠桿與收益不符的事實(shí),用詳細(xì)的數(shù)據(jù)解釋了每一個(gè)導(dǎo)致矛盾點(diǎn)的原因,對航運(yùn)企業(yè)走出寒冬、實(shí)現(xiàn)凈收益具有參考價(jià)值。本文從我國上市航運(yùn)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率角度分析導(dǎo)致航運(yùn)企業(yè)收益下降的主要影響因素與對策。

    圖1 2005-2016年航運(yùn)上市企業(yè)負(fù)債率與收益率趨勢圖Fig.1 Trend of debt ratio and rate of return of listed shipping enterprises from 2005 to 2016

    1 樣本與數(shù)據(jù)處理

    資產(chǎn)負(fù)債率即負(fù)債與總資產(chǎn)的比值,又稱財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)。該指標(biāo)反映了企業(yè)對債權(quán)人權(quán)益的保障程度,當(dāng)該指標(biāo)處于合理范圍內(nèi),負(fù)債經(jīng)營可給企業(yè)帶來深層次的收益;若該指標(biāo)過大,則財(cái)務(wù)杠桿產(chǎn)生負(fù)效應(yīng),企業(yè)資不抵債,瀕臨破產(chǎn)。

    1.1 樣本描述

    從滬深A(yù)股上市的海運(yùn)類企業(yè)中篩選出23家大型企業(yè)(見表1),采用1993-2017年這25年的數(shù)據(jù),得到面板數(shù)據(jù)223個(gè),運(yùn)用Stata進(jìn)行面板線性回歸。

    表1 23家航運(yùn)企業(yè)Tab.1 Twenty-three shipping enterprises

    1.2 理論假設(shè)與模型

    選擇財(cái)務(wù)杠桿lev作為因變量,從宏觀、微觀的角度分析不同變量與財(cái)務(wù)杠桿之間的關(guān)系及影響程度。將使用企業(yè)的資產(chǎn)收益率ROA、權(quán)益凈利率ROE、經(jīng)濟(jì)增長率RGDP作為模型的控制變量,以此對lev進(jìn)行回歸。模型中的變量定義參見表2。

    表2 變量描述Tab.2 Variable description

    現(xiàn)假設(shè)建立如下模型:

    上述公式中,α表示常量,系數(shù)β1表示經(jīng)濟(jì)增長率對該類公司的財(cái)務(wù)杠桿lev的影響程度,β2、β3的含義同理可得,ε為殘差,其他英文縮寫分別代表各經(jīng)濟(jì)變量。

    1.3 變量的統(tǒng)計(jì)特征

    由于樣本數(shù)量眾多,首先計(jì)算樣本的統(tǒng)計(jì)特征,觀測樣本中變量的特征。運(yùn)用stata命令將lev、roa、roe、rgdp的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出,得到表3。

    表3 變量統(tǒng)計(jì)特征Tab.3 Statistical characteristics of variables

    表3中各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)顯示了這四個(gè)變量在整體和個(gè)體之間的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值。顯然各公司的財(cái)務(wù)杠桿率有些年份是偏高的,而且最大值與最小值之間偏差比較大;ROA、ROE的均值都在0.04左右,說明了各公司的收益均不可觀。三個(gè)控制變量的均值與lev相比差距較大,這似乎顯示了其與lev有一種反向變動的趨勢。

    2 實(shí)證分析

    由于樣本為面板數(shù)據(jù),且樣本跨越的周期T不是很大,因此姑且假設(shè)樣本是平穩(wěn)的。為了克服樣本的異方差性,將原模型對數(shù)化才能進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果為

    首先對樣本進(jìn)行固定效應(yīng)檢驗(yàn),結(jié)果整理如下:

    表4 固定效應(yīng)回歸結(jié)果Tab.4 Fixed effect regression results

    根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果,得到以下推斷:

    若使用所有調(diào)整后的樣本進(jìn)行模型回歸,ROA、RGDP對財(cái)務(wù)杠桿的解釋是負(fù)相關(guān)但rgdp是不顯著的(顯著水平是0.948);ROE與財(cái)務(wù)杠桿是顯著正相關(guān)的。說明各公司收益與負(fù)債不是成正比的,跟經(jīng)濟(jì)規(guī)律相悖,高負(fù)債并不全意味著高收益。這里的公式變?yōu)椋?/p>

    結(jié)果中,corr(u_i,Xb)為個(gè)體效應(yīng)和解釋變量之間的相關(guān)系數(shù),該值接近0時(shí)比較適合采用隨機(jī)效應(yīng)回歸模型,這里的0.1881接近于0。因此應(yīng)該對模型進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型法進(jìn)行回歸,結(jié)果整理如下:

    表5 隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果Tab.5 Random effect regression results

    從隨機(jī)檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出lnrgdp仍然是不顯著的,收益率與負(fù)債率仍然是負(fù)相關(guān)??梢婋S機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)和固定效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果非常相似。至于采用哪種模型更為合適則需要繼續(xù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行評判?;貧w結(jié)果整理如下:

    表6 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Hausman test results

    其中b為固定效應(yīng)得到的參數(shù)估計(jì)值、B為隨機(jī)效應(yīng)得到的參數(shù)估計(jì)值;(b-B)為兩者相減得到的值,最后一列為標(biāo)準(zhǔn)誤。從結(jié)果中可以看出P=0.6525>0.05,接受原假設(shè),即該模型采用隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)更為合適。最終結(jié)果為

    其中rgdp與財(cái)務(wù)杠桿負(fù)相關(guān)但不顯著,roa對財(cái)務(wù)杠桿的解釋是負(fù)相關(guān)且顯著,roe與財(cái)務(wù)杠桿顯著正相關(guān)。高杠桿高收益的理論在航運(yùn)業(yè)是不成立的。

    3 原因分析

    上述模型中,經(jīng)濟(jì)增長率越高,企業(yè)的經(jīng)營效益越好,資金流動大,收益可以逐漸彌補(bǔ)債務(wù),杠桿率降低符合常態(tài)。而航運(yùn)企業(yè)資產(chǎn)收益率與資產(chǎn)負(fù)債率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)則不符合經(jīng)濟(jì)學(xué)常理。

    為此,我們擬通過杜邦模型分析法(DuPont Analysis,其是若干個(gè)用以評價(jià)企業(yè)經(jīng)營效率和財(cái)務(wù)狀況的比率按其內(nèi)在聯(lián)系有機(jī)地結(jié)合起來,從財(cái)務(wù)角度評價(jià)企業(yè)績效的一種經(jīng)典方法),來分析其中的原因。

    根據(jù)杜邦分析方法中的公式,我們計(jì)算如下:權(quán)益凈利率=資產(chǎn)凈利率×權(quán)益乘數(shù),其中資產(chǎn)凈利率=銷售凈利率×總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)=1/(1-資產(chǎn)負(fù)債率),所以權(quán)益凈利率=資產(chǎn)凈利率/(1-資產(chǎn)負(fù)債率)。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率越大的時(shí)候權(quán)益凈利率則越大。

    至此利用杜邦分析法關(guān)系式分析資產(chǎn)負(fù)債率增加與收益負(fù)相關(guān)的內(nèi)在影響因素。其中每一行代表一個(gè)年度的數(shù)據(jù),從上到下依次是2016-2011年6個(gè)年度的樣本公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析。

    從關(guān)系式中可以看出,資產(chǎn)總額、銷售收入、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)等數(shù)值變化幅度都不是很大,能夠引起資產(chǎn)收益率重大變化的就是凈利潤。凈利潤與收益率是正相關(guān),凈利潤下降則收益率下降。資產(chǎn)負(fù)債率增加,收益率、凈利潤卻是下降,主要原因歸結(jié)為以下幾點(diǎn):

    (1)船舶運(yùn)力嚴(yán)重過剩,航運(yùn)市場競爭激烈,企業(yè)營業(yè)收入下降。從全球看,因?yàn)榻鼛啄杲?jīng)濟(jì)低迷,很多國家采取越發(fā)寬松的貨幣政策,加上國際航運(yùn)業(yè)發(fā)展的趨勢大型化、綠色化和智能化等因素的影響,不少企業(yè)通過加大負(fù)債和銀行借貸不斷更新船舶,并大量購船。刺激班輪公司投放運(yùn)力。根據(jù)國際各大班輪公司發(fā)布的財(cái)務(wù)報(bào)告顯示近兩年他們的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和資本利用率大都不足80%。據(jù)中國交通報(bào)發(fā)布的消息,2016年以來,全球的集裝箱運(yùn)力至少過剩20%。從國內(nèi)看,交通運(yùn)輸部數(shù)據(jù)顯示,2008年底,我國萬噸以上船舶運(yùn)力為2 137萬載重噸,2011年已猛增到4 287萬載重噸,實(shí)現(xiàn)了船隊(duì)規(guī)模翻番,短短3年時(shí)間走完了先前需要30多年才建立起來的船隊(duì)規(guī)模。2013年更是達(dá)到頂峰5 517萬載重噸,較五年前增加了3 380萬載重噸,整整擴(kuò)大了1.6倍(見表8)。如此巨大的多余運(yùn)力沉淀在市場,運(yùn)費(fèi)價(jià)格戰(zhàn)就不可避免,造成企業(yè)營業(yè)收入下降。

    另外,表7中2011-2013年運(yùn)力持續(xù)大幅正向凈增長,船只日常維護(hù)、折舊、運(yùn)費(fèi)及租金都是一大筆巨額開支,成本巨大,導(dǎo)致凈利潤極速減少,2013年船只總額最多,凈利潤最少。2014-2016年廢棄船只增多,運(yùn)力增幅得到控制,成本比前3年少,凈利潤為正。與模型二凈利潤的變化趨勢相符,因此運(yùn)力嚴(yán)重過剩是導(dǎo)致凈利潤變化的最主要原因,進(jìn)而也可認(rèn)定為是導(dǎo)致航運(yùn)業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與資產(chǎn)收益率成負(fù)相關(guān)的主要因素。

    表7 2011-2017年國內(nèi)沿海貨運(yùn)船舶運(yùn)力分析Tab.7 Analysis of shipping capacity of domestic coastal freight ships from 2011 to 2017

    表8 2011-2016年10家上市公司財(cái)務(wù)費(fèi)用一覽表Tab.8 List of financial expenses of 10 listed companies from 2011 to 2016 百萬元

    (2)財(cái)務(wù)成本上升。負(fù)債過多,利息支出過多。理性使用財(cái)務(wù)杠桿,在籌資中適當(dāng)舉債,調(diào)整資本結(jié)構(gòu)可以給企業(yè)帶來額外收益。但是從航運(yùn)業(yè)的現(xiàn)狀來看,目前的負(fù)債水平明顯帶來了負(fù)效應(yīng)。表8中,正值代表負(fù)債導(dǎo)致的利息支出,負(fù)值代表銀行存款形成的利息收入大于相關(guān)費(fèi)用形成的差值。其中,2011-2016年這10家上市公司中只有一兩家財(cái)務(wù)費(fèi)用為負(fù),其余為正值。由此可見,各公司財(cái)務(wù)報(bào)表中利息支出過多,成本上升,凈利潤減少。

    (3)油價(jià)波動導(dǎo)致成本上升。從2001年至今,國際油價(jià)經(jīng)歷了劇烈的暴漲暴跌。油價(jià)的支出費(fèi)用在一個(gè)航運(yùn)企業(yè)的成本中可以占到40%左右的比重,若油價(jià)上漲,當(dāng)年的營業(yè)成本將大幅上漲,凈利潤將減少;若油價(jià)下降,凈利潤上升。圖3是2010-2016年的原油價(jià)格指數(shù)趨勢,從圖中可以看出2011-2013年原油價(jià)格持續(xù)高水平,基本保持100美元/桶以上。2014-2016年原油價(jià)格指數(shù)開始大幅下降,2016年1月20日達(dá)到最低點(diǎn)為27.88。對照模型二,2011-2013年,油價(jià)攀升,凈利潤持續(xù)減少并且都為負(fù)值;2014-2016年油價(jià)下跌,凈利潤為正??傊蛢r(jià)也是導(dǎo)致航運(yùn)企業(yè)凈利潤大幅下降的的一個(gè)原因。

    (4)稅收方式變動,收益下降。從2012年起我國開始在航運(yùn)業(yè)實(shí)行“營改增”試點(diǎn)工作:“營改增”的初衷是為了結(jié)構(gòu)性減稅,幫助航運(yùn)企業(yè)逐漸走出寒冰。但一方面由于抵扣鏈條不完善,很多企業(yè)并不能開具增值稅發(fā)票,因此航運(yùn)企業(yè)的進(jìn)項(xiàng)缺少可以抵扣的發(fā)票。另一方面改稅之后,稅率增長幅度不盡相同,內(nèi)貿(mào)航運(yùn)企業(yè)的稅收從原來的6%增長到11%,受沖擊最大;船代船管企業(yè)的稅收也從原來的5%增加到6%,受到小幅度沖擊。稅收增加,凈利潤自然就減少了。

    圖3 2010-2016年原油價(jià)格指數(shù)趨勢Fig.3 Crude oil price index trend from 2010 to 2016

    4 對策與建議

    4.1 對航運(yùn)業(yè)財(cái)政金融支持,減稅低息,使航運(yùn)企業(yè)增效

    航運(yùn)業(yè)的興亡關(guān)系著國民經(jīng)濟(jì)乃至國土安全,作為戰(zhàn)略基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè),為建設(shè)航運(yùn)強(qiáng)國,營造有利于我國航運(yùn)長遠(yuǎn)發(fā)展的政策環(huán)境,應(yīng)從以下幾點(diǎn)著手:

    (1)減稅。在“營改增”的稅制基礎(chǔ)上,用國際通用噸稅制替代目前的營業(yè)稅加所得稅制,這樣可以減輕航運(yùn)企業(yè)大部分的稅負(fù);其次租入船舶與租出船舶采取相同的免稅制度,鼓勵(lì)租船;再者免征遠(yuǎn)洋船員的個(gè)人調(diào)節(jié)稅,過高的稅負(fù)大大降低了我國船員的實(shí)際收入,易導(dǎo)致高級船員流失,不利于我國海員隊(duì)伍的建設(shè)與發(fā)展。

    (2)拆、造補(bǔ)貼。通過給予拆船補(bǔ)貼,可以鼓勵(lì)船舶所有者拆解老舊船只,能一定程度上減小運(yùn)力差,縮小航運(yùn)市場上供過于求的現(xiàn)狀,提升公司短期收益;對航運(yùn)公司根據(jù)國際節(jié)能減排要求制造出高質(zhì)量的船只給予一定的補(bǔ)貼,可以提高船舶能源的利用率和減排水平。

    (2)低息貸款。航運(yùn)業(yè)長期處于低谷,很多企業(yè)都存在著融資難的問題,不少中小業(yè)由于不符合銀行投資要求而很難從中獲得貸款。若國家能夠出具扶持政策,幫助企業(yè)獲得很多融資,將會加速破冰。

    4.2 鼓勵(lì)和引導(dǎo)航運(yùn)企業(yè)拓展融資渠道,股權(quán)融資融資,降低財(cái)務(wù)杠桿率

    除了國家的支持,要想度過航運(yùn)業(yè)的寒冬,企業(yè)還需自己找到資金的而來源,保證企業(yè)穩(wěn)健運(yùn)行。航運(yùn)企業(yè)要想走出低潮,必須認(rèn)識到財(cái)務(wù)杠桿不是越高越好,逐漸降低資產(chǎn)負(fù)債率,目前航運(yùn)企業(yè)的主要融資方式有銀行借貸、融資租賃、債券、股權(quán)融資以及內(nèi)部融資。建議引導(dǎo)航運(yùn)企業(yè)多元融資,如通過股權(quán)融資、融資租賃、產(chǎn)業(yè)基金方式擴(kuò)大融資渠道。通過資本市場,還要通過債轉(zhuǎn)股來擴(kuò)大股權(quán)融資,引入各類資本,開展混合制改革、股權(quán)多元化改革。通過市場化的方式和手段來給企業(yè)增加資本。

    4.3 航運(yùn)業(yè)實(shí)施“供給側(cè)改革”,去產(chǎn)能、去杠桿

    在“去產(chǎn)能”的過程中,參照相關(guān)的優(yōu)惠政策,資助一些處于困境的中小企業(yè)。一些小微航企平穩(wěn)有序退出市場,運(yùn)力供需才會出現(xiàn)相對平衡。在市場的主導(dǎo)下,通過充分競爭,優(yōu)勝劣汰,發(fā)揮市場在配置資源中的決定性作用,最后達(dá)到船舶運(yùn)力與貨物保持在一個(gè)相對均衡的水平。另外,進(jìn)一步加大清理不良資產(chǎn),特別是虧損的資產(chǎn)企業(yè)項(xiàng)目;同時(shí)嚴(yán)格控制高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目,結(jié)合航運(yùn)的經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)行決策。航運(yùn)企業(yè)不斷提升經(jīng)營管理水平和資金使用效率,降低企業(yè)經(jīng)營成本,實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。

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