柳林霏 陶寶山
[摘 要]本文選取滬深兩市A股上市公司為樣本,探究對(duì)外擔(dān)保對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。結(jié)果表明,對(duì)外擔(dān)保與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平負(fù)相關(guān),且對(duì)外擔(dān)保規(guī)模越大,企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低;處于擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)中的企業(yè)相較于擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)外的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平更低。本文豐富了擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究,對(duì)于資源配置有一定的借鑒意義。
[關(guān)鍵詞]對(duì)外擔(dān)保;擔(dān)保網(wǎng)絡(luò);風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)
doi:10.3969/j.issn.1673 - 0194.2019.18.048
[中圖分類號(hào)]F272.92;F832.51[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]A[文章編號(hào)]1673-0194(2019)18-0-02
0? ? ?引 言
本文以滬深A(yù)股上市公司2011-2017年的數(shù)據(jù)為樣本,研究企業(yè)對(duì)外擔(dān)保與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),對(duì)外擔(dān)保的存在使企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受到負(fù)面影響,規(guī)模越大,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低。此外,考慮到上市公司與非上市公司結(jié)成擔(dān)保圈的情況,本文突破了以往擔(dān)保圈的研究局限,最終發(fā)現(xiàn),擔(dān)保圈中的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平相較于擔(dān)保圈外的企業(yè)更低。本文的研究結(jié)論豐富了擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究,并對(duì)公司資源的合理配置具有參考價(jià)值。
1? ? ?研究設(shè)計(jì)
1.1? ?模型設(shè)定與變量選擇
為定量研究對(duì)外擔(dān)保對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響,本文設(shè)定如下3個(gè)模型:
RiskT=α0+α1Dguaran+α2Age+α3Size+α4Lev+α5State+α6Cap+
α7Ppe+α8Cr5+α9Growth+α10Indratio+α11Year+α12Industry+ε(1)
RiskT=α0+α1Tguaran+α2Age+α3Size+α4Lev+α5State+α6Cap+α7Ppe
+α8Cr5+α9Growth+α10Indratio+α11Year+α12Industry+ε(2)
RiskT=α0+α1Dcircle+α2Age+α3Size+α4Lev+α5State+α6Cap+α7Ppe
+α8Cr5+α9Growth+α10Indratio+α11Year+α12Industry+ε(3)
其中,RiskT表示企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平;Dguanran是衡量對(duì)外擔(dān)保的虛擬變量,存在取1,否為0;Tguaran表示對(duì)外擔(dān)保年度總額,衡量對(duì)外擔(dān)保的規(guī)模;Dcircle按照上市公司是否處于擔(dān)保圈(3個(gè)及以上公司結(jié)成網(wǎng)絡(luò))設(shè)置虛擬變量,是取1,否取0。本文考慮了10個(gè)控制變量:①Age為上市年齡,用所處年份與上市年份之差衡量;②Size表示公司規(guī)模,為總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù);③Lev表示資產(chǎn)負(fù)債率,為總負(fù)債與總資產(chǎn)之比;④State表示公司的股權(quán)性質(zhì),國有取值為1,否為0;⑤Cap為資本性支出,為企業(yè)購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)數(shù)額的自然對(duì)數(shù);⑥Ppe表示固定資產(chǎn)比率;⑦Cr5為前五大股東持股比率;⑧Growth為企業(yè)成長性,用營業(yè)收入增長率衡量;⑨Indratio為董事會(huì)中獨(dú)立董事占比;⑩Year和Industry為時(shí)間和行業(yè)虛擬變量,其中,制造業(yè)采用二級(jí)分類。此外,α0為截距項(xiàng),α1-α12為各變量的回歸系數(shù),ε為殘差項(xiàng)。
1.2? ?樣本選擇與數(shù)據(jù)來源
本文以WIND數(shù)據(jù)庫滬深A(yù)股的3 601家上市公司2009-2017年的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),與CSMAR數(shù)據(jù)庫的公司信息進(jìn)行匹配,剔除了特殊金融行業(yè)以及當(dāng)年被*ST、ST與PT的樣本,并刪除了各變量的缺失值。由于計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平需要滯后兩期,最終實(shí)際獲得2011-2017年共14 481個(gè)觀測值,并對(duì)所有的連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。本文主要運(yùn)用Excel 2019和Stata 15.0展開數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分析。
2? ? ?實(shí)證結(jié)果與分析
2.1? ?描述性統(tǒng)計(jì)分析
本文樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承受水平(RiskT)均值為0.03,標(biāo)準(zhǔn)差為0.03,最大值為0.24,可以看出,我國上市公司風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較低。擔(dān)保圈虛擬變量(Dcircle)的均值為0.03,而對(duì)外擔(dān)保虛擬變量(Dguaran)的均值為0.42,說明樣本期間內(nèi)提供對(duì)外擔(dān)保的企業(yè)多,但加入擔(dān)保圈的相對(duì)較少。統(tǒng)計(jì)過程中可以發(fā)現(xiàn),多數(shù)公司都只為一家公司多次提供擔(dān)保,雖然擔(dān)保次數(shù)不少,但真正形成網(wǎng)絡(luò)的卻不多。
2.2? ?Pearson相關(guān)性分析
主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)如表2所示??梢钥闯?,3個(gè)解釋變量與被解釋變量(RiskT)在不控制其他因素的情況下顯著負(fù)相關(guān),符合預(yù)期。此外,方差膨脹系數(shù)均小于3.61,通過了多重共線性檢驗(yàn)。
2.3? ?實(shí)證結(jié)果
回歸結(jié)果如表3所示。模型(1)中,Dguaran與RiskT在1%水平下顯著負(fù)相關(guān),說明企業(yè)存在對(duì)外擔(dān)保,風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會(huì)下降。模型(2)中,Tguaran與RiskT在5%水平下顯著負(fù)相關(guān),即對(duì)外擔(dān)保的規(guī)模顯著影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。模型(3)中,Dcircle與RiskT在1%水平下顯著負(fù)相關(guān),說明擔(dān)保圈中的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平更低。
2.4? ?穩(wěn)健性檢驗(yàn)
本文將被解釋變量(風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平)用三年間凈利潤與總資產(chǎn)比值進(jìn)行波動(dòng)衡量,依然用行業(yè)均值進(jìn)行調(diào)整,重復(fù)上述檢驗(yàn),結(jié)果相對(duì)穩(wěn)健,但限于篇幅未予列示。
3? ? ?結(jié)論及建議
本文的研究是對(duì)目前社會(huì)網(wǎng)絡(luò)視角下風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)研究的拓展,期望能為公司資源配置提供幫助。首先,披露企業(yè)擔(dān)保情況應(yīng)該更加規(guī)范及時(shí),以便后續(xù)追蹤和監(jiān)管。其次,考慮到擔(dān)保對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響,為了提升我國企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平,公司管理層應(yīng)當(dāng)更加謹(jǐn)慎地對(duì)待對(duì)外擔(dān)保事項(xiàng),嚴(yán)格把控?fù)?dān)保規(guī)模。最后,基于擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)的負(fù)面影響,企業(yè)應(yīng)對(duì)所擔(dān)保對(duì)象保持應(yīng)有的關(guān)注,以防范擔(dān)保網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)沖擊,健全風(fēng)險(xiǎn)防控機(jī)制。
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