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    我國過度負(fù)債上市企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整研究

    2020-03-12 08:25:18
    福建質(zhì)量管理 2020年1期
    關(guān)鍵詞:負(fù)債率增長率負(fù)債

    (上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué) 上海 201620)

    一、引言

    近年來,由于國際局勢嚴(yán)峻加上國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長放緩,我國非金融上市企業(yè)的負(fù)債率一直居高不下。但對于企業(yè)自身來說,高負(fù)債率并不代表過度負(fù)債。過度負(fù)債的企業(yè)是如何調(diào)整自身資本結(jié)構(gòu)的呢?其調(diào)整速度又是多少呢?本文旨在研究上述問題,研究我國過度負(fù)債上市企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整。

    二、文獻(xiàn)回顧

    在現(xiàn)實(shí)世界中,由于一系列現(xiàn)實(shí)因素影響,如:企業(yè)稅、代理成本等,企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)會(huì)影響其價(jià)值。因此理論上每一家企業(yè)都存在一個(gè)目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)使企業(yè)價(jià)值達(dá)到最大(Kraus and Litzenberger,1973;Scott,1976)[1]。

    根據(jù)陸正飛等(2015)[2]的研究,目前國際上對過度負(fù)債的衡量主要有三種方式:(1)實(shí)際負(fù)債率與由Tobit分年度回歸得到的預(yù)期負(fù)債率的差值(姜付秀等,2008[3]);(2)實(shí)際負(fù)債率與企業(yè)當(dāng)年所屬行業(yè)的負(fù)債率的差值(姜付秀等,2008[3]);(3)企業(yè)負(fù)債所能達(dá)到最大稅收優(yōu)惠時(shí)的利息支出或?qū)嶋H利息支出(Graham,2000[4])。由于現(xiàn)在主要是由第一種方法來衡量過度負(fù)債,因此本文也采用第一種方法。

    三、假設(shè)

    由于各種現(xiàn)實(shí)因素,企業(yè)往往偏離其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)運(yùn)行。但為達(dá)到自身價(jià)值最大化,企業(yè)仍然會(huì)不斷調(diào)整自身資本結(jié)構(gòu)以達(dá)到其目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)(Saugata Banerjee,Almas Heshmati,Clas Wihlborg[5])。因此本文假設(shè):

    H1:過度負(fù)債的企業(yè),其近期負(fù)債率的年度變化量均值為負(fù);

    H2:過度負(fù)債越嚴(yán)重的企業(yè),其近期年度資產(chǎn)和權(quán)益增長率均值越大,負(fù)債增長率均值越小。

    四、研究設(shè)計(jì)

    (一)樣本選取及數(shù)據(jù)處理

    本文選取我國2004年至2018年A股上市企業(yè)作為樣本。數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫。本文使用Excel進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,再使用Matlab進(jìn)行表格合成,最終用Stata進(jìn)行實(shí)證研究。

    本文在處理數(shù)據(jù)方面進(jìn)行了以下操作:剔除ST或*ST的樣本企業(yè);剔除年度數(shù)據(jù)不足四年的企業(yè);剔除金融類樣本企業(yè)。最終得到2898家樣本企業(yè)。

    (二)模型構(gòu)建與變量選取

    1.Tobit回歸

    本文對樣本進(jìn)行Tobit分年度回歸。選用變量參考姜付秀等(2008)[4]的研究,具體包括以下指標(biāo):企業(yè)盈利能力(roa)、資本結(jié)構(gòu)的行業(yè)中位數(shù)(ind_levb)、企業(yè)資產(chǎn)增長率(growth)、固定資產(chǎn)占比(fata)、企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)(size)和第一大股東持股比例(shrcr1)。構(gòu)建模型如下:

    levbt=β0+β1*roat-1+β2*ind_levbt-1+β3*growtht-1+β4*fatat-1+β5*sizet-1+β6*shrcr1t-1+vt+ε

    (1)

    gaplevt=levbt-levt

    (2)

    上述式子中的levt為上市企業(yè)實(shí)際負(fù)債率,levbt為其目標(biāo)負(fù)債率,gaplevt為兩者差值,在下文中用“GAP”代指,vt是企業(yè)年固定效應(yīng)向量,ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。最終回歸結(jié)果請看下文表一。

    本文將GAP為負(fù)的這部分上市企業(yè),即其目標(biāo)負(fù)債率小于實(shí)際負(fù)債率的企業(yè)定義為過度負(fù)債企業(yè),合計(jì)共1215家企業(yè),約占原樣本的42%。本文將這部分企業(yè)作為新樣本進(jìn)行接下來的實(shí)證研究。

    2.GMM回歸

    本文采用部分調(diào)整模型來考察過度負(fù)債企業(yè)的負(fù)債率調(diào)整速度,將當(dāng)期的負(fù)債率作為上一期負(fù)債率與目標(biāo)負(fù)債率的加權(quán)平均值。具體模型構(gòu)建如下:

    Kij,t=λ(βXij,t-1+vt)+(1-λ)Kij,t-1+εij,t

    (3)

    其中Kij,t為上市企業(yè)實(shí)際負(fù)債率,Kij,t-1是企業(yè)滯后一期負(fù)債率,(βXij,t-1+vt)是其目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)代理,其中Xij,t-1為企業(yè)相關(guān)指標(biāo)滯后一期值,此處包含了具體的企業(yè)特征,vt是年固定效應(yīng)向量,εij,t為t期隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。由式(3)可知,λ越大,則企業(yè)每一年向其目標(biāo)負(fù)債率縮小的比例就越大,因此可以將λ作為上市企業(yè)向其目標(biāo)負(fù)債率靠攏的調(diào)整速度。為了使實(shí)證結(jié)果更加準(zhǔn)確,本文并沒有直接將Tobit回歸中的目標(biāo)負(fù)債率用于GMM回歸中,而是根據(jù)GMM回歸的前提要求,重新選擇合適的指標(biāo)進(jìn)行回歸。

    本文參考Blundell和Bond(1998)[6],采用二階段系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法(GMM)進(jìn)行回歸。由于面板數(shù)據(jù)中存在時(shí)間間隔數(shù)據(jù),因此采用正交偏差的方法,使樣本數(shù)據(jù)的利用達(dá)到最大化。

    本文參考Murray和Vidhan[7]挑選了一些對企業(yè)資本結(jié)構(gòu)影響較大的指標(biāo),并按照以下條件進(jìn)行篩選:(1)模型擾動(dòng)項(xiàng)存在一階自相關(guān),二階以上無自相關(guān);(2)不存在工具變量過度識(shí)別問題。

    上述條件是GMM回歸的使用前提。最終選取變量包括以下幾項(xiàng),分別為企業(yè)總資產(chǎn)的對數(shù)(Log total assets),應(yīng)付票據(jù)及應(yīng)付賬款(Acct and notes_payable),實(shí)收資本(或股本)(Actual receipt capital),固定資產(chǎn)(Fixed assets),流動(dòng)資產(chǎn)(Liquid assets),所有者權(quán)益合計(jì)的對數(shù)(Log total equity),總負(fù)債的對數(shù)(Log total liabilities),貨幣資金(Money funds),總資產(chǎn)凈利率(ROA),凈資產(chǎn)收益率(ROE),營業(yè)總收入(Tot_oper_rev)。后得到的我國過度負(fù)債上市企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度請看下文表二。

    五、實(shí)證結(jié)果與分析

    (一)Tobit回歸結(jié)果分析

    表一 Tobit回歸

    (注:表中第四列數(shù)據(jù)為指標(biāo)系數(shù)的顯著性水平,下同)

    由表一中數(shù)據(jù)可知,企業(yè)的目標(biāo)負(fù)債率與企業(yè)的盈利能力(ROA)和第一大股東持股比例(shrcr1)呈反比,與其所處行業(yè)負(fù)債率中位數(shù)(indlevb)、成長能力(growth)、固定資產(chǎn)占比(fata)、企業(yè)規(guī)模(size)呈正比。

    (二)GMM回歸結(jié)果分析

    表二 GMM回歸

    (注:表二中的Arellano-Bond test for AR(1)的p值說明了模型擾動(dòng)項(xiàng)存在一階自相關(guān),AR(2)的p值則說明模型擾動(dòng)項(xiàng)存在二階以上無自相關(guān);Hansen test的p值為0.753,遠(yuǎn)大于0.1,說明原模型不存在工具變量過度識(shí)別問題。)

    結(jié)合式(3)與表二數(shù)據(jù)可知,表中第一行指標(biāo)對應(yīng)的系數(shù)即為,因此我國過度負(fù)債企業(yè)負(fù)債率的調(diào)整速度大致為(1-0.76)=0.24,既每年企業(yè)大約向其目標(biāo)負(fù)債率調(diào)整24%。

    (三)調(diào)整渠道分析

    接下來本文仿照De Jonghe and ?ztekin(2015)[8]的方法,根據(jù)式(2)計(jì)算出的GAP,取年度平均以后按從小到大排序,并平分為五份。再從這五份觀察值中提出第一份和第五份,將每份所包含的企業(yè)年度負(fù)債率變化量、總資產(chǎn)、總負(fù)債、所有者權(quán)益總值的增長率平均值再進(jìn)行平均,最后得到兩列數(shù)據(jù),具體數(shù)據(jù)見下圖表三。

    表三 調(diào)整渠道分析(單位:百分比)

    表中Q1代表這些上市企業(yè)中過度負(fù)債最嚴(yán)重的部分,Q5則是過度負(fù)債最輕的部分。最右邊那列為兩組數(shù)據(jù)的均值差異是否顯著的配對樣本t檢驗(yàn)。

    由表中數(shù)據(jù)可知兩組數(shù)據(jù)的負(fù)債率變化量均值均為負(fù)值,說明這些過度負(fù)債的企業(yè)總體上有減小自己負(fù)債率的趨勢。假設(shè)H1得到驗(yàn)證。另外根據(jù)t檢驗(yàn)可知,Q1企業(yè)減小其負(fù)債率的幅度明顯要大于Q5。表中數(shù)據(jù)還表明,Q1企業(yè)為了更快降低其負(fù)債率,其資產(chǎn)增長率與權(quán)益增長率要明顯大于Q5企業(yè),同時(shí)前者負(fù)債增長率明顯小于后者。假設(shè)H2同樣得到了驗(yàn)證。

    目前國內(nèi)二銨市場延續(xù)平穩(wěn)交投態(tài)勢,預(yù)計(jì)8月下旬國內(nèi)秋季市場將進(jìn)入集中拿貨期,貨源供應(yīng)持續(xù)偏緊。國際市場采購需求放緩,但缺口仍存,企業(yè)待發(fā)訂單充裕。綜上所述,在原材料價(jià)格高位支撐下,預(yù)計(jì)二銨價(jià)格高位維穩(wěn),局部窄幅調(diào)整。

    還有一點(diǎn),這兩組企業(yè)的資產(chǎn)、負(fù)債和權(quán)益年增長率均值均顯著為正,這說明我國過度負(fù)債企業(yè)仍在大肆擴(kuò)張其規(guī)模。

    另外對于Q5企業(yè)在負(fù)債增長率大于資產(chǎn)增長率的情況下,負(fù)債率變化量均值仍然為負(fù),本文解釋如下:

    讀者可以查看表(4),第一、三、五列分別是股票代碼600759的企業(yè)2004年至2018年的負(fù)債率、總資產(chǎn)和總負(fù)債數(shù)值,第二行是負(fù)債率的年變化量,四、六行則是總資產(chǎn)和總負(fù)債的年增長率,最后一行則是對應(yīng)年度觀察數(shù)據(jù)的平均值。由表中數(shù)據(jù)可知,由于2007年資產(chǎn)大幅上漲的同時(shí)負(fù)債下降,導(dǎo)致負(fù)債率下降了將近124個(gè)百分點(diǎn),這對于整個(gè)負(fù)債率的年度變化量均值直接產(chǎn)生一個(gè)向下的影響。所以筆者建議讀者勿將負(fù)債率的變化量均值簡單地與資產(chǎn)增長率均值和負(fù)債增長率均值的比值掛鉤。

    asset liability ratioassetsliabilities1.3469212.31E+083.12E+081.4671060.1201852.64E+080.1401883.87E+080.2419271.287371-0.179742.69E+080.018393.46E+08-0.106370.046506-1.240871.48E+094.4881168596495-0.801740.1924070.1459021.91E+090.2920823.67E+084.3457130.2930420.1006352.43E+090.2771157.13E+080.9450860.4392590.1462173.51E+090.4414771.54E+091.1607170.5929370.1536785.11E+090.4554243.03E+090.9646140.587936-0.0055.81E+090.1377753.42E+090.1281790.659720.0717846.93E+090.1927084.57E+090.3383310.530371-0.129351.18E+100.7037086.26E+090.3696670.6186060.0882351.42E+100.2023848.78E+090.4024180.6490220.0304161.74E+100.2240571.13E+100.2842420.6508210.00181.64E+10-0.056291.07E+10-0.053670.627158-0.023661.47E+10-0.103429.22E+09-0.13602-0.051410.5295510.577364

    六、結(jié)論

    本文最終研究結(jié)論為以下四點(diǎn):

    1.我國上市企業(yè)中的過度負(fù)債企業(yè)約占42%;

    2.我國過度負(fù)債企業(yè)向其目標(biāo)負(fù)債率調(diào)整的速度大致為24%;

    3.我國過度負(fù)債企業(yè)的負(fù)債率已有一定下降趨勢,但趨勢緩慢;

    4.過度負(fù)債越嚴(yán)重的企業(yè),其資本與權(quán)益增長率越大,負(fù)債增長率越小,但均顯著為正。

    從以上結(jié)論可以看出,我國企業(yè)總體負(fù)債率居高不下,其中屬于過度負(fù)債的企業(yè)占了將近一半,仍然有不少的企業(yè)的負(fù)債率有上升的空間。我國過度負(fù)債企業(yè)的負(fù)債率總體來看已有下降趨勢,但由于其企業(yè)規(guī)模仍然處于大肆擴(kuò)張階段,導(dǎo)致下降趨勢十分緩慢。我國企業(yè)降低負(fù)債率的道路注定是漫長且艱辛,不可能一蹴而就的。

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