上市公司债务融资
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上市公司债务融资范文第1篇
［关键词］民营上市公司;债务融资类型结构；主成分分析法;最优配置
［中图分类号］F270.5 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）9-0054-04
1 引 言
自改革开放以来,民营经济逐渐成为我国经济发展的重要基础,对国民经济的影响越来越重要,但是融资问题成为制约民营企业发展的瓶颈,尤其是对债务融资的利用不足。因此,积极探索债务融资结构,对促进民营经济发展具有重要的现实意义。
2 民营上市公司债务融资结构现状分析
民营经济是一种非常具有中国特色的经济概念与经济形式,是指除了国有独资企业以及国有控股企业以外的多种其他所有制经济的统称。从经济总量上来看,截至2009年年底,我国民营经济的比重占国民经济总值的55%~60%,由于统计口径的关系,在这里不能确定一个准确的数值。但是,大体可以知道,我国的民营经济已经占据国民经济总值的一半以上,对于我国的经济发展有着非常重要的意义。但是我国现在的民营上市公司融资结构存在以下几大问题。
2.1 股权的集中程度过高
我国的民营上市企业普遍存在股权集中度过高,同时社会公众股高度分散的问题。根据2002年“中国私营企业研究”的课题报告显示,民营企业大都存在一股独大的问题。
2.2 融资渠道单一
我国的民营上市企业的资金来源主要分为内源融资以及外源融资两个部分。从这两个部分来看,我国民营上市企业的内源融资存在比重低,结构简单,渠道单一的问题,而外源融资则又偏向于股权融资,而债务融资过少的问题。详见表1。
2.3 债务融资结构不合理
从目前我国的民营企业融资状况来看,普遍存在多年以来银行贷款的现象,大部分的债务都是银行贷款,而鲜有公司债券。这一点是所有我国上市企业的一个通病,在2003年之前,一般的上市企业的负债有75%以上是银行贷款。这种现象直接导致了我国的民营上市企业的流动资金困难,经营风险大。
故此,优化债务融资结构,对于企业有着现实的意义。
3 债务类型结构与企业绩效的研究方法
3.1 样本说明
本文选取2009年沪市上证民营企业50指数公司5年的数据进行分析,研究期间为2005―2009年。不包含ST、PT的公司。由于金融类和房地产类上市公司其资本结构和指标具有独特性,与其他行业公司的指标数据不具有横向可比性,因此也将这两类上市公司剔除。文中涉及的数据来自巨潮资讯网及沪市官网。
3.2 企业绩效的衡量
衡量企业绩效的指标有很多,根据前人的经验研究可以分为两类：一是账面利润指标,二是市场价值指标。使用账面利润来衡量企业绩效的指标主要有主营业务利润率、总资产收益率、净资产收益率和每股收益等；使用市场价值衡量企业绩效的指标主要是Tohins Q。在以往的研究中,不同的学者研究不同的课题,采用的指标也就不尽相同。
文章分别用主营业务利润率、总资产收益率来作为公司绩效的替代变量。主营业务利润率,用当年主营业务利润与主营业务收入净额的比率表示。它表明企业每单位主营业务收入能带来多少主营业务利润,反映了企业主营业务的获利能力,是评价企业经营效益的主要指标。总资产收益率反映企业总资产的收益水平。总资产收益率,用当年的税前收益与总资产的比率表示。
3.3 债务融资类型结构的衡量
根据前人的经验研究,本文将债务类型结构按照不同来源分为商业信用、企业债券、银行借款和其他类型负债(包括应付工资、应付福利费、应付股利等)四类。一般来说,企业负债主要有三大来源,即银行借款、商业信用与企业债券。但我国上市公司的负债目前主要来源于银行借款和商业信用,考虑到除了商业信用和银行借款两类外的其他类型的负债比例,如应付工资、应付福利费、应付股利等这类公司暂时的负债也可能对公司的经营业绩产生影响,因此,本文在模型中也添加了其他类型负债比例这一自变量。
3.4 控制变量的衡量
本文研究的是不同类型的债务对企业经营绩效的影响,但是,影响企业经营绩效的因素很多,因此在研究设计中要控制住其他因素对经营绩效的影响,以使我们能够较准确的测量不同类型的债务对企业绩效的影响。根据相关文献的研究结果,本文设置了两个控制变量公司规模［ln(期末资产总额)］和公司成长性［(主营业务收入本年数-主营业务收入上年数)/主营业务收入上年数)］。
4 研究方法及步骤
首先,运用网络技术,收集上市公司数据。
其次,对收集到的正式数据运用SPSS和MATLAB进行分析。在数理统计的基础上,得出债务类型结构与企业绩效之间的方程。
最后,利用数理统计与理论分析相结合的方式得出企业最优的债务类型结构配置,并对如何改善民营上市公司的债务治理效应提出自己的建议。
5 实证分析
我们知道不同的债务类型对企业绩效有或正或负的影响。在线性回归模型中,各个自变量和因变量的相关度亦有差异。也就是说,有的变量对因变量影响显著,另外一些变量对因变量影响不显著。
因此,我们想要知道哪些变量对因变量的影响较为显著,哪些较为不显著。即在多元线性回归分析中,我们希望从对因变量Y有影响的诸多变量中选择一些变量作为自变量,建立“最优”回归方程以便对因变量进行预报或控制。具体而言,我们想要知道哪种债务类型对企业绩效的影响较为显著,哪些较为不显著。影响较为显著的变量,我们将引入回归方程；影响较为不显著的变量,我们将从回归方程中剔除,从而得到债务类型结构与企业绩效之间的“最优”回归方程。
本文我们采用主成分分析法。主成分分析法是希望用较少的变量去解释原来资料中的大部分变异,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。通常是选出比原始变量个数少、能解释大部分资料中的变异的几个新变量,即所谓主成分,并用以解释资料的综合性指标。因此,主成分分析实际上是一种降维方法。
主成分分析法的过程是：它把给定的一组相关变量通过线性变换转成另一组不相关的变量,这些新的变量按照方差依次递减的顺序排列。在数学变换中保持变量的总方差不变,使第一变量具有最大的方差,称为第一主成分,第二变量的方差次大,并且和第一变量不相关,称为第二主成分。依次类推,I个变量就有I个主成分。其中Li为p维正交化向量(Li×Li＝1),Zi之间互不相关且按照方差由大到小排列,则称Zi为X的第I个主成分。设X的协方差矩阵为Σ,则Σ必为半正定对称矩阵,求特征值λi(按从大到小排序)及其特征向量,可以证明,λi所对应的正交化特征向量,即为第I个主成分Zi所对应的系数向量Li,而Zi的方差贡献率定义为λi/Σλj,通常要求提取的主成分的数量k满足Σλk/Σλj>0.85。
本文检验上述“最优”回归方程合理性的思路是：在原有的6个变量中,“最优”回归方程只取其中4个作为解释变量,这相当于提取了4个主成分,即k=4。这样的话,我们就可以通过检验前4个主成分的累积方差贡献率是否大于85%,来检验“最优”回归方程对自变量降维做法的合理性。
取公司成长性和公司规模为控制变量,采用线性模型如下：
总资产收益率=a+b(银行借款比例)+c(商业信用比例)+d(债券比例)+e(其他类型负债比例)+f(公司规模)+g(公司成长性)+h
先检验各个自变量之间的相关性执行代码如下：
由以上数据可以看到,相关性最大的变量是(x1,x5,x6),两两间的相关系数均接近1。也即银行借款比例、公司规模和公司成长性的两两相关性最大,超过了50%。
由以上分析可知,x1：银行借款比例在模型中的解释能力与x5：公司规模、x6：公司成长性的解释能力相似,这三个变量可能只需取其中一个加入到回归模型中即可起到较好的解释作用。
通过逐步回归分析结果表明,x1、x2、x3、x4是最优回归方程中保留的变量,而x5、x6被剔除。
利用Stepwise函数可以一目了然地看到逐步回归结果。Stepwise函数的功能即是创建多元线性回归分析的逐步回归法建模的交互式图形环境。
RMSE表示最优回归方程的标准误差估计。依次被添加到回归方程中的变量为x1,x2,x3,x4。在这四个迭代步骤前后,RMSE的数值依次是：0.0579,0.0536,0.0516,0.0507,变化趋势如下图。可以看到,RMSE明显地越来越小,说明逐步回归有效地增强了变量的显著性和解释能力,新的模型更好。
最后,可以得出债务类型结构与企业绩效之间的“最优”回归方程为：
ROA=0.1262－0.0285×银行借款比例＋0.0456 ×商业信用比例＋0.0365×债券比例＋0.0144×其他类型负债比例。
通过上面的逐步回归分析得到结论：以公司规模和公司成长性作为控制变量,商业信用比例是对企业绩效影响最为显著的债务类型变量,而其他类型负债比例不显著，回归结果符合上面的推论。企业要想提高经营绩效,那么在各种债务类型中,增加商业信用比例是效果最为明显的方式。每增加商业信用比例一个百分点,总资产收益率将提高0.0456个百分点。若要达到总资产收益率最大化,从模型来推测,则应当将商业信用比例达到一个鞍点0.4451,从而能使收益最大化。较高的商业信用比率成本过高,而较低的商业信用比例将使得企业绩效降低。因此只有取得此鞍点才能得到最优解。商业信用比例也将维持在一个稳定值以提高总资产收益率。公司规模、公司成长性的系数均改变了符号,公司规模在“最优”回归方程中的系数变成了正数,而公司成长性在“最优”回归方程中大于0.1541时系数变为正数,小于0.1541时系数为负数。这种现象的出现,因为逐步回归是对因变量影响较不显著的变量剔除,同时将对因变量影响显著的变量加到回归方程中。在这一增一减中,实际上是把各个自变量之间的相关性对因变量的影响降到了最低,反映在方程里也就是自变量系数的改变。
由此我们可知,当企业绩效最优时,各种债务的最优配置比例如表2所示：
6 结 论
通过分析我们可以看到,民营上市公司现存债务结构与最优配置结构之间有相当大的差距,针对民企上市公司的资本结构现状,应对企业的财务政策作出适当的调整：企业要及时偿还短期债务,降低负债比率,特别是流动负债比率；在资金有余时,应及时进行短期投资,加速资金运转,避免资金闲置；调整企业外部筹资政策,关注适度负债对提升企业价值的重要性,提高企业资产负债比率。当企业需要大量资金且负债比例较低时,可以采用发行债券筹资；对股权进行控制,当遇到恶意收购等突发事件时应收回投资,减少对外流失股份。在企业经济效益良好时,适时赎回股票,既可以减少效益的分流,降低权益比,又能更有效掌握控股权。民营企业主要依靠的是自有资金的增长来发展企业的规模。国家政策的约束和金融市场发展滞后,约束了企业筹资方式的发展。因此,民营企业应通过扩大企业债券的发行规模、减少对企业债券市场运行的不必要的行政干预以及完善法规体系等多个方面来促进企业债券市场的发展和完善。民营企业发债融资将迫使企业增加经营压力,增强资金成本意识,建立有效自我约束机制,这是完善及优化资本结构的直接措施。民企上市融资要加强监管力度。第一,对企业募集资金的去向问题进行严格管理,避免企业用股权融资得来的资金来偿还债务。第二,要加强外部审计对企业财务报告的监督力度。第三,完善公司法,在法律上规范企业的融资行为,杜绝证券市场上的不良风气。同时增加企业流通股的总量,培养对企业拥有相对控制权的投资者,激发外部市场对公司管理层的关注。过度分散的股份会削弱其控制权,客观上促使其减少股权融资的比例,加强对债务融资的利用,优化企业的资本结构。
参考文献：
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上市公司债务融资范文第2篇
关键字：上市公司；债务融资；融资结构；行业特征
企业 是采用长期债务融资还是短期债务将直接 影响 到企业的债务期限结构。在中国上市公司的债务资金来源中，是长期债务偏多还是短期债务偏多呢？长短期债务的构成情况又是怎样呢？行业因素对中国上市公司债务融资结构的影响如何？本文的目的是对中国上市公司的债务融资结构特征进行具体分析。
样本选择及其行业分布
本文使用wind中国 金融 数据库中1995至2006年所有上市a股报告合并资产负债表的非金融公司数据为样本，同时采用中国证监会2001年4月的《上市公司行业分类指引》（该指引为三级分类，包括13个门类，91大类和288个中类。该指引判断某一上市公司行业的方法：当公司在某一行业的营业收入比重大于或等于50%，该公司便被归入这一行业；当公司没有一个行业的营业收入大于或等于50%，而它在某一行业的营业收入比重超过其他行业30%时，该公司被归为该行业。否则，公司被归为综合类。）来划分上市公司所属的行业。表1是样本及其所在行业的统计，可以看出，中国上市公司中将近60%的公司属于制造业。
表1 中国上市公司的行业分布情况
行业门类（行业代码）
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
农林牧渔业（a）
14
17
25
26
27
31
35
36
37
37
37
37
采掘业（b）
5
7
10
11
11
16
19
19
21
21
21
21
制造业（c）
440
498
590
623
668
711
776
786
804
804
803
801
水电煤气生产供应业（d）
35
37
44
48
50
53
60
61
61
61
61
61
建筑业（e）
11
13
14
15
17
22
26
26
28
28
28
28
交通 运输、仓储业（f）
27
31
42
44
49
53
56
58
60
61
60
59
信息技术业（g）
52
55
62
64
69
77
82
83
86
86
86
86
批发和零售贸易（h）
72
74
84
85
88
88
90
90
90
90
90
90
房地产业（j）
45
47
53
54
55
55
57
57
59
59
59
59
社会 服务业（k）
25
28
34
36
37
37
38
38
40
40
40
40
传播与文化业（l）
9
9
9
10
10
10
10
10
10
10
10
10
综合类（m）
67
72
73
73
74
74
74
74
74
74
74
74
总计
802
888
1040
1089
1155
1227
1323
1338
1370
1371
1369
1366
中国上市公司债务融资结构的总体特征
一、中国上市公司债务融资结构的趋势分析
表2 1992年-2006年中国上市公司债务融资趋势分析
年份
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
平均
总负债/总资产
0.526
0.493
0.464
0.454
0.458
0.455
0.473
0.494
0.506
0.542
0.621
0.639
0.51
流动负债/总资产
0.42
0.401
0.386
0.382
0.39
0.388
0.4
0.422
0.434
0.468
0.548
0.56
0.433
长期负债/总资产
0.105
0.092
0.078
0.072
0.069
0.066
0.074
0.071
0.073
0.073
0.073
0.078
0.077
流动负债/总负债
0.798
0.813
0.832
0.841
0.85
0.853
0.843
0.854
0.855
0.864
0.881
0.876
0.847
长期负债/总负债
0.2
0.187
0.168
0.158
0.149
0.146
0.157
0.144
0.143
0.135
0.118
0.122
0.152
银行信用比率
0.462
0.493
0.479
0.492
0.488
0.492
0.494
0.478
0.486
0.477
0.453
0.456
0.479
注：除2006年的数据为各公司的中报外，其余各年均为年报。银行信用比率为短期借款与长期借款之和与全部负债之比。
表2统计了中国上市公司自1995年到2006年12年的总体资产负债率、流动负债比率、长期负债比率、流动负债占总负债的比率、长期负债占总负债的比率以及银行信用比率的变化情况，其中12年的平均值分别为51%、43.4%、7.7%、84.7%、15.2%和47.9%。图1直观的显示了1995年-2006年中国上市公司的债务融资趋势。
中国上市公司的债务融资结构中，从期限结构的分类来看，期限短的流动负债占绝对的主导地位，而期限长的长期负债则只占一个较小的比重，这表明中国上市公司偏好期限短、流动性好的流动负债。从债务资金的来源来看，银行信贷是企业债务资金的主要来源。从1995年至2006年12年的时序特征来看，中国上市公司的总体资产负债比率约为1/2左右，12年间呈u形变化，即1995年该比率为52.6%，之后逐年递减，2000年该比率为45.54%，从2001年该比率开始回升，到2006年达到63.86%，说明中国上市公司通过债务筹集公司 发展 所需资金的趋势在不断增强；流动负债比率偏高，也呈u形变化，即1995年该比率为42%，之后逐年递减，到2000年该比率为38.83%，2001年该比率开始逐年上升，到2006年该比率为55.91%；长期负债比率很低，且呈逐年下降的趋势，1995年该比率为10.5%，1999年该比率下降到最低点6.85%，之后又有所回升，到2006年该比率上升到7.82%；流动负债占总负债的比重呈逐年上升的趋势，1995年为79.8%，到2005年达到最高点88.1%；长期负债占总负债的比重则呈逐年下降的趋势，1995年为20%，到2005年达到最低点11.8%，2006年该比重有所回升，为12.2%。
从图1可以看出，在2000年以前，中国上市公司的总体资产负债比率呈逐年递减趋势，长期负债占总负债的比率也呈递减趋势，而流动负债占总负债的比率仍呈上升趋势，表明企业负债率的降低，主要是由于长期负债的减少造成的，这可能与在1996-1999年间央行连续7次的降息有关，企业为了避免长期债务的利息率风险而采取减少长期债务融资或用短期债务融资来替代长期债务融资的方式，以降低利息率风险，从而降低债务融资成本。
图1 1992年-2006年中国上市公司的债务融资趋势图
二、中国上市公司短期债务融资结构状况
表3列出了1995年至2006年12年间短期债务所反映的与企业具有债权债务关系的利益相关者与企业之间的债权债务关系。从表3可以看出：（1）中国上市公司的短期债务融资结构中，短期借款所占的比重最大，平均为38.36%。（2） 其次是应付票据、应付账款和预收账款与代销商品款，这三项指标所反映的是企业之间的往来所形成的资金占用关系，占流动负债的比率平均为33.39%；其中又以应付账款所占的比重最高，平均占18.76%。（3） 至于企业来自职工和股东的债务融资所占流动负债的比重不大，分别为1.84%和3.54%。（4） 从这12年的时序特征来看，短期借款占流动负债的比重呈逐年递减的趋势，1995年该比重为40.14%，2006年下降为34.19%；而商业信用（企业相互往来所产生的资金占用）占流动负债的比重有上升的趋势，由1995年的28.26%上升到2006年的41.88%；再者，从表2可知流动负债呈逐年上升的趋势。这可能有两个原因：第一，银行信贷的有限性；第二，随着银行商业化改革的深入，银行的风险意识逐渐增强，而上市公司业绩又呈下滑趋势，故出现“惜贷”现象。企业为了筹集到企业发展所需要的资金而采取了用商业信用来替代银行信贷的债务融资方式。这也是在中国债务融资渠道单一的情况下企业理性选择的结果。（5）企业对职工工资的拖欠在不断上升，1995年为1.17%，2003年上升到2.09%，对股东支付股利等的拖欠却在下降，这间接的表明企业为了满足经营发展的资金需求，在尽力为企业保留发展所需要的资金。
表3 短期债务所反映的各债权人与企业之间的债权债务关系
年份
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
平均
企业与银行
40.14
41.98
41.29
42.47
40.1
37.77
38.13
36.57
37.33
36.38
33.91
34.19
38.36
企业与企业
28.26
28.91
28.75
28.5
28.14
29
30.97
35.73
39.26
39.55
41.75
41.88
33.39
企业与职工
1.17
1.34
1.57
2.17
2.31
2.12
2.14
2.1
2.09
2.06
1.2
1.78
1.84
企业与股东
7.46
4.59
4.53
4.42
4.6
5.55
4.81
4.23
0.37
0.31
0.44
1.18
3.54
企业与其他债权人
22.98
23.17
23.85
22.57
24.85
25.53
23.94
21.37
20.95
21.67
21.92
20.97
22.81
注：各指标的结构比率是各指标的平均值与全部流动负债平均值之比。“企业与银行”之间的债权债务是指“短期借款”；“企业与企业”之间的债权债务指“应付票据、应付账款和预收账款与代销商品款之和”，即商业信用；“企业与职工”之间的债权债务是指“应付工资与福利”；“企业与股东”之间的债权债务是指“应付股利与利息”；“企业与其他债权人”之间的债权债务是指“应交税金、其他应交应付款、预提费用、一年内到期的长期债务以及其他流动负债之和”。
三、中国上市公司长期债务融资结构状况
表4列出了1995年-2006年中国上市公司长期债务融资的结构特征，可以看出，中国上市公司的长期负债中长期借款占绝对主导地位，平均为78.59%；其次是长期应付款，主要反映的是上市公司采用补偿贸易方式下引进国外设备价款、应付融资租入固定资产租赁费等，平均为13.88%；至于应付债券，它所反映的是上市公司采用发行债券的方式来为公司筹集长期资金的情况，在长期负债中所占的比重很小，仅为2.92%。从这12年的时序特征来看，长期借款和应付债券占长期负债的比重呈逐年递增的趋势，说明上市公司越来越多的利用银行贷款和债券市场筹集长期资金，而长期应付款占长期负债的比重则呈逐年递减的趋势，意味着中国上市公司采用补偿贸易筹集长期资金的比重越来越小，这可能是由于近年来外商多以设备作为直接投资进入中国而造成的。
表4 1995年-2006年中国上市公司长期债务融资结构特征
年份
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
平均
长期借款
70.06
71.92
71.09
74.21
78.19
83.22
82.61
80.58
82.21
81.43
82.97
84.6
78.59
应付债券
1.83
1.59
1.86
2.76
2.64
2.7
0.8
1.8
3.63
6.25
5.03
4.2
2.92
长期应付款
24.54
23.41
23.7
20.27
17.71
10.56
11.7
9.96
6.06
7.2
5.71
5.69
13.88
住房周转金
0.084
-0.13
-0.13
0.247
-0.283
-1.03
-0.1
专项应付款
0.048
0.058
0.05
1.1
1.28
1.4
1.34
1.55
1.57
0.7
其他长期负债
3.15
3.16
3.44
2.5
1.63
4.48
3.81
6.38
6.7
3.96
4.73
3.94
3.99
注：各指标的结构比率是各指标的平均值与全部长期负债平均值之比。
表5 1995年-2006年中国上市公司长期借款为0的样本分布
年份
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
长期借款为0的公司数
220
250
333
342
416
434
476
488
480
508
531
514
占总样本比率
27.43
28.15
32.02
31.41
36.02
35.37
35.98
36.47
35.04
37.05
38.79
37.63
长期负债为0的公司数
104
118
157
145
179
219
291
274
237
229
240
217
占总样本比率
12.97
13.29
15.1
13.32
15.5
17.85
22
20.48
17.3
16.7
17.53
15.89
应付债券不为0的公司数
45
47
54
45
44
41
14
18
30
38
37
40
占总样本比率
5.61
5.29
5.19
4.13
3.81
3.34
1.06
1.35
2.19
2.78
2.7
2.93
从表5 可以看出，尽管银行信贷是企业长期债务资金的主要来源，但有相当大比率的上市公司 ，其长期借款为0，甚至于有16.49%的企业根本就不使用长期债务，所有的债务资金全部来源于期限短、流动性好的流动负债。并且，从图2可以看出，在2001年以前，上市公司的债务融资完全依赖于短期流动负债而根本就不使用长期负债的趋势在增强，从2002年起这一趋势又有所下降；而长期借款为0的公司占总样本的比率呈逐年上升的趋势，表明越来越多的企业开始寻求银行以外的融资渠道来筹集公司发展所需的长期资金。从应付债券不为0的样本分布来看，通过发行债券来筹集长期资金的公司很少，并且从1995年到2001年，通过发行债券来筹集长期资金的公司占总样本的比率呈递减的趋势，这是由于我国企业债券市场不发达，导致我国上市公司债务融资方式单一的必然结果。从2002年起，这一趋势有所扭转，通过发行债券来筹集长期资金的公司占样本的比率开始呈现上升的趋势，但趋势并不十分明显（图2），表明我国迫切需要大力发展企业债券市场，为我国上市公司融资渠道多元化提供支持。
图2 1992年-2006年
一、 中国 上市公司各行业门类债务融资结构的统计 分析
1 . 行业门类各负债比率的描述性统计
表6为分别对除 金融 、保险业以外的12个行业门类总体资产负债比率、流动负债比率和长期负债比率从1995年至2006年12年平均值的描述性统计。从表6可以看出：① 制造业、建筑业、信息技术业、批发和零售贸易、房地产业和综合类等行业的总体资产负债率较高，平均值在50%以上，其中又以建筑业的总体资产负债率水平为最高，平均值为60.59%；其他行业的总体资产负债率水平居中，平均值在40%和50%之间。② 建筑业、批发和零售贸易以及房地产业等的流动负债比率很高，平均值在50%以上，其中又以建筑业的流动负债率水平为最高，平均值为54.76%；农林牧渔业、采掘业、制造业、信息技术业、 社会 服务业、传播与文化业以及综合类等的流动负债比率居中，平均值在30%和50%之间；水电煤气生产供应业和 交通 运输、仓储业的流动负债比率较低，平均值在30%以下。③ 与流动负债比率相比，所有行业的长期负债比率都显得十分低，其中只有采掘业、水电煤气生产供应业和交通运输、仓储业的长期负债比率平均值在10%以上，而其他行业均低于10%。
因此，可以看出，中国的管制型行业，如水电煤气生产供应业和交通运输、仓储业的总体资产负债比率和流动负债比率较其他行业低，而长期负债比率则较其他行业高。原因可能有两个：第一，管制型行业的利润较高，而在中国高利润公司偏好于股权融资或内部融资，从而使其总体负债水平相对较低；同时中国管制型行业的上市公司都是当地较好的 企业 ，容易从银行贷到长期贷款，因而其长期负债率比其他行业高。第二，水电煤气生产供应业和交通运输、仓储业中的企业，大多属于垄断性企业。产品大多不存在更新换代 问题 ，收益风险主要是需求不足，而不是竞争引起的。产品或服务的价格比较稳定，业务收益波动程度较低、也比较稳定，而且具有一次性投资规模大、后续投资小、投资回收期长等特征，因而不难推断其长期负债率比其他行业高的结论。
表6 中国上市公司行业门类各负债比率的描述性统计（12年平均值）
行业代码
a
b
c
d
e
f
g
h
j
k
l
m
平均
总负债/总资产
46.8
47.01
51.74
42.58
60.59
40.55
51.26
55.78
56.7
40.74
47.11
55.06
51.08
20.28
14.68
51.27
18.81
12.26
20.14
27.63
30.32
41.18
20.18
38.38
30.97
44.8
流动负债/总资产
40.94
35.02
44.04
26.03
54.76
25.8
47.42
51.63
50.38
31.61
41.75
47.79
43.31
19.72
13
48.81
13.57
15.27
16.07
27.6
30.18
41.53
18.58
37.7
23.91
42.63
长期负债/总资产
6.8
11.97
7.69
16.31
5.83
14.7
3.83
4.12
6.3
8.95
5.35
7.23
7.71
8.08
11.96
11.37
15.63
7.47
15.86
5.86
6.46
7.82
10.32
7.5
16.6
12.46
注：表格中上方的数字表示均值，下方的数字表示标准差。行业代码标识同表1，以下各表同。
2 . 行业门类短期债务融资结构分布
表7 中国上市公司各行业门类短期负债结构分布（12年平均值）
行业代码
短期借款
应付票据
应付账款
预收账款与代销商品款
应付工资与福利
应付股利、利息
应交税金
其他应交、应付款
预提费用
一年内到期的其他长期债务
其他
a
44.24
4.92
13.07
6.08
2.94
2.6
2.53
19.57
0.99
2.73
0.29
b
21.09
9.68
23.44
7.1
3.4
2.44
5.65
20.23
0.46
5.88
0.63
c
39.96
7.52
20.55
7.44
2.09
3.44
2.61
9.08
1.41
5.07
0.77
d
32.64
1.65
12.04
3.29
2.06
10.06
6.11
17.49
1.65
12.37
0.68
e
26.81
1.45
27.03
18.77
2.99
1.46
3.16
13.98
1.31
1.87
1.14
f
31.89
2.65
11.91
1.61
1.55
5.75
2.98
16.54
9.13
15.09
0.87
g
31.58
5.85
25.58
10.08
1.6
2.37
1.91
12.93
1.79
5.83
0.66
h
42.52
9.74
19.67
10.29
1.41
2.42
0.31
10.24
0.65
2.37
0.3
j
40.96
1.39
11.21
17.08
1.02
2.88
2.88
14.16
3.89
4.03
0.48
k
38.37
1.87
12.18
10.05
1.58
5.14
2.99
19.02
0.9
7.38
0.52
l
45.6
3.62
12.62
8.23
0.95
6.23
1.82
11.41
2.55
4.88
2.11
m
46.31
4.1
13.13
9.83
0.98
3.09
1.47
13.37
1.91
3.72
2.03
注：各指标的结构比率是各指标的平均值与全部流动负债平均值之比。
表7给出了中国上市公司各行业门类短期负债结构的分布情况，表格中的数据为1995年至2006年12年的平均值。观察表7可以得出：（1） 从短期借款来看，采掘业和建筑业的短期借款占流动负债的比重相对较低，12年的平均值分别为21.09%和26.81%，其他行业的短期借款占流动负债的比重的平均值均在30%以上，这说明银行贷款仍是大部分行业短期负债的主要来源。（2） 从商业信用来看，水电煤气生产供应业和交通运输、仓储业的商业信用占流动负债的比重偏低，12年的平均值分别为16.98%和16.17%；农林牧渔业、房地产业、社会服务业、传播与文化业和综合类行业的商业信用占流动负债的比重居中，平均值在20%至30%之间；采掘业、制造业、建筑业、信息技术业和批发与零售贸易行业的商业信用占流动负债的比重很高，平均值在30%以上。从商业信用的内部分布情况来看，大部分行业都是应付账款占商业信用的比重较高，其次是预收账款与代销商品款，应付票据占商业信用的比重最低。（3） 从企业与职工的债权债务关系来看，大部分行业的应付福利与工资占流动负债的比重都很低，其中最高的行业为采掘业，但平均值也不过为3.4%，最低的行业为传播与文化业，平均值为0.95%。（4）从企业与股东的债权债务关系来看，大部分行业的应付股利和利息占流动负债的比重都很低，但水电煤气生产供应业的应付股利和利息高于其他行业，平均值为10.06%，比最低的行业高出了近7倍；另外，交通运输与仓储业、社会服务业和传播与文化业的应付股利和利息占流动负债的比重平均值也都在5%以上。（5） 从除上述流动负债以外的其他流动负债来看，大部分行业的应交税金占流动负债的比重很低，其中最高的行业为水电煤气生产行业，但也不过为6.11%，最低的行业为批发与零售贸易，仅为0.31%；其他应交应付款的比重相对较高，除了制造业以外，其他行业的比重均在10%以上；大部分行业的预提费用占流动负债的比重都很低，平均值一般在1%至3%之间，但交通运输、仓储业的比重较高，平均值达到9.13%；除了水电煤气生产供应业和交通运输、仓储业以外，大部分行业的一年内到期的其他长期债务占流动负债的比重都在10%以内，这与本文在前面得出的关于水电煤气生产供应业和交通运输、仓储业的长期负债比率较其他行业高的结论相一致。
3 . 行业门类长期债务融资结构分布
表8给出了中国上市公司各行业门类长期负债结构的分布情况，表格中的数据为1995年至2006年12年的平均值。从表8可以看出：（1）从长期借款来看，除了交通运输、仓储业外（平均值为43.87%），其他行业的长期借款在长期负债中所占的比重都占绝对优势，其中又以采掘业为最高，平均值为96.15%，这说明银行的长期贷款是各行业长期负债的主要资金来源。（2） 从长期应付债券来看，除了传播与文化业外（平均值为13.39%），大部分行业的应付债券占长期负债的比重都比较低，尤其是农林牧渔业和建筑业等，平均值仅为0.2%左右，这说明对大部分行业而言，债券融资并非企业融资的主要渠道。（3）从长期应付款来看，交通运输、仓储业的长期应付款占长期负债的比重远远高于其他行业，平均值为44%。究其原因可以发现，交通运输、仓储业的长期应付款占长期负债的比重从1995年以来基本上呈逐年递减的趋势，该比重最高的年份是1997年，高达74.75%，到2006年，该比重仍高达16.94%，因此12年的平均值达到44%也就不奇怪了。另外，水电煤气生产供应业、建筑业、社会服务业和传播与文化业等的长期应付款占长期负债的比重的平均值也都在10%以上，这说明一部分行业企业乐于采用补偿贸易方式或融资租入固定资产的方式来为企业 发展 筹集资金。
表8 中国上市公司各行业门类长期负债结构分布（12年平均值）
行业代码
a
b
c
d
e
f
g
h
j
k
l
m
长期借款
85.47
96.15
85.33
84.06
85.76
43.87
90.26
88.61
82.6
63.1
71.54
84.39
应付债券
0.19
1.51
3.49
4.61
0.2
1.47
1.23
0.72
5.69
4.66
13.39
3.17
长期应付款
8.88
1.89
7.24
10.71
11.94
44
3.71
6.88
7.67
14.41
10.44
9.35
住房周转金
0.25
-0.1
-0.13
-0.08
0.29
-0.11
0.12
-0.52
0.35
-0.05
-1.01
-0.05
专项应付款
3.05
0.04
1.46
0.42
0.37
0.22
1.77
1.27
0.13
0.57
1.27
0.55
其他长期负债
2.15
0.56
2.76
0.31
1.44
10.72
2.9
3.17
3.56
17.56
4.37
2.78
注：各指标的结构比率是各指标的平均值与全部长期负债平均值之比。
二、门类行业间债务融资结构差异检验
非参数检验又称为任意分布检验（distribution-free test），它不考虑 研究 对象总体分布的具体形式，也不对总体参数进行统计推断，而是通过检验样本所代表的总体分布形式是否一致来得出统计结论。非参数检验具有适用范围广，不论样本来自的总体分布形式如何都可适用的优点；然而，如果对符合用参数检验的资料用非参数检验，则会丢失信息，导致检验效率下降，犯第ⅱ类错误的可能性比参数检验大。因此，为了得到更为精确的结论，本文同时采用参数和非参数检验对1995年至2006年12年间中国上市公司12个门类行业间的债务融资结构差异进行分析，其中参数检验是指两因素方差分析，即以“行业”和“年份”为因素，非参数检验是指成组设计多个样本比较的秩和检验（kruksal-wallis检验）。另外，为了进一步对各门类行业彼此之间的债务融资结构差异程度进行分析，本文采用scheffe法进一步做均数间的两两比较。
1 . 各负债比率的差异检验
表9是对1995至2006年12年各行业门类间的各种负债比率进行参数检验和非参数检验的结果。从表9的参数检验结果可以看出，不同年份以及不同门类行业间的各负债比率之间存在显著差异，因为所有的f值都在1%甚至更低的水平上显著。另外，从f值来看，由于行业的f值都比年份相对应的f值高，故可以得知各负债比率之间的差异更多的是由于行业差异而不是年份差异造成的。从表9的非参数检验结果可以看出，所有的kruksal-wallis检验卡方统计值都在1%的水平上显著，进一步表明门类行业间的各负债比率存在显著差异。
表9 1995年至2006年中国上市公司各负债比率的差异检验结果
负债比率
方差分析的f值（p值）
kruksal-wallis检验
卡方检验值（p值）
总体
年份
行业
总负债/总资产
17.35（0.0000）
14.47（0.0000）
20.23（0.0000）
72.124（0.0001）
流动负债/总资产
35.23（0.0000）
15.07（0.0000）
55.40（0.0000）
105.545（0.0001）
长期负债/总资产
18.64（0.0000）
3.00（0.0015）
34.28（0.0000）
102.425（0.0001）
2 . 行业门类间短期债务结构的差异检验
表10是对1995至2006年12年各行业门类间短期债务结构分布进行参数检验和非参数检验的结果。从表10的参数检验结果可以看出：（1）各年份的短期借款没有区别，而各行业间的短期借款有显著差别；（2） 年份因素和行业因素都对商业信用的差别有显著 影响 ，且行业因素的影响更大；（3） 年份因素对企业与职工的债权债务没有影响，而行业因素对其有显著影响；（4）年份因素和行业因素都对企业与股东的债权债务有显著影响，且年份因素的影响似乎更大；（5） 年份因素和行业因素都对企业与其他债权人之间的债权债务有显著影响，且行业因素的影响更大。表10的非参数检验结果进一步支持了门类行业间短期债务的结构分布存在显著差异的结论，因为所有的卡方检验值都在1%的水平上显著。
表10 1995年至2006年行业门类间短期债务结构分布的差异检验结果
债务种类
方差分析的f值（p值）
kruksal-wallis检验
卡方检验值（p值）
总体
年份
行业
企业与银行
10.30（0.0000）
1.12（0.3482）
19.48（0.0000）
85.158（0.0001）
企业与企业
30.49（0.0000）
10.13（0.0000）
50.85（0.0000）
103.834（0.0001）
企业与职工
10.10（0.0000）
1.58（0.1119）
18.61（0.0000）
92.631（0.0001）
企业与股东
13.09（0.0000）
13.57（0.0000）
12.61（0.0000）
32.062（0.0007）
企业与其他
21.76（0.0000）
4.22（0.0000）
39.30（0.0000）
102.426（0.0001）
从以上分析可知各行业间的短期借款有显著差别，但对各门类行业彼此之间短期借款的差异程度尚不清楚，故本文采用scheffe法进一步做均数间的两两比较（表11）。从表11可以看出，在5%的水平下，短期借款有多个检验结果显著，且显著的结果比较均匀的分散在若干行业门类之间，行业间的短期借款差异主要是由于农林牧渔业、采掘业、建筑业、交通运输和仓储业、信息技术业、传播与文化业和综合类行业之间的差异引起的。
表11 12个行业门类间短期借款的scheffe检验
行业
a
b
c
d
e
f
g
h
j
k
l
b
0.000
c
0.993
0.000
d
0.052
0.054
0.702
e
0.000
0.930
0.010
0.920
f
0.024
0.104
0.546
1.000
0.971
g
0.018
0.134
0.479
1.000
0.982
1.000
h
1.000
0.000
1.000
0.208
0.000
0.119
0.092
j
0.999
0.000
1.000
0.493
0.003
0.342
0.285
1.000
k
0.916
0.000
1.000
0.930
0.054
0.845
0.797
0.994
1.000
l
1.000
0.000
0.937
0.013
0.000
0.005
0.004
1.000
0.986
0.719
m
1.000
0.000
0.863
0.006
0.000
0.002
0.001
0.998
0.957
0.574
1.000
注：仅列出了p值。
3 . 行业门类间长期债务结构的差异检验
表12是对1995至2006年12年各行业门类间长期债务结构分布进行参数检验和非参数检验的结果。从表12的参数检验结果可以看出：（1） 年份因素和行业因素都对企业长期借款有显著影响，且行业因素的影响更大；（2）在1%的水平下，年份因素对应付债券没有影响，但在5%的水平下对应付债务有显著影响，行业因素则在1%甚至更低的水平上对应付债券有显著影响；（3）年份因素和行业因素对长期应付款都有显著影响，且行业影响较大；（4）年份因素对其他长期负债没有显著影响，而行业因素对其有显著影响。表12的非参数检验结果进一步支持了门类行业间长期债务的结构分布存在显著差异的结论，因为所有的卡方检验值都在1%的水平上显著。
表12 1995年至2006年行业门类间长期债务结构分布的差异检验结果
债务种类
方差分析的f值（p值）
kruksal-wallis检验
卡方检验值（p值）
总体
年份
行业
长期借款
17.53（0.0000）
3.96（0.0000）
31.10（0.0000）
79.976（0.0001）
应付债券
3.44（0.0000）
2.06（0.0284）
4.82（0.0000）
39.798（0.0001）
长期应付款
12.95（0.0000）
5.37（0.0000）
20.53（0.0000）
58.768（0.0001）
其他
4.94（0.0000）
0.87（0.5713）
9.01（0.0000）
53.466（0.0001）
注：“其他”是指“住房周转金、专项应付款与其他长期负债之和”。
结 论
通过对中国上市公司债务融资结构的总体特征进行分析，发现在中国上市公司债务融资结构中，流动负债比率较高且呈逐年上升的趋势，长期负债比率较低且呈逐年下降的趋势；中国上市公司的债务融资有1/2左右是靠银行信贷实现的，且这一比重在1995至2006年12年中的变化并不大。在中国上市公司的短期债务融资中，以银行贷款为主，其次为企业之间的往来所形成的资金占用关系，至于企业来自职工和股东的债务融资所占流动负债的比重不大。在中国上市公司的长期债务融资中，长期借款占绝对主导地位，其次是长期应付款，至于应付债券在长期负债中所占的比重很小；此外，尽管银行信贷是企业长期资金的主要来源，但有相当大比率的上市公司，其长期借款为0，甚至于有的企业根本就不使用长期债务。
通过分析中国上市公司债务融资结构的行业特征，发现各行业的总体资产负债率水平都比较高，12年的平均值都在40%以上；在1995至2006年12年间，大部分行业的总体资产负债率和流动负债比率都经历了一个u形变化过程；在负债结构中，流动负债比重过高，长期负债比重偏低；中国受管制行业的长期负债比率相对高于其他行业，流动负债比率相对低于其他行业；银行贷款和商业信用是大部分行业短期负债的主要来源；长期借款是大部分行业长期负债的主要来源。
参考 文献 ：
[1]卢俊.资本结构 理论 研究译文集[m].上海三联书店，上海人民出版社，2003.
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[3]谭小平.我国上市公司债务融资结构研究[j].暨南大学博士论文，2005.
上市公司债务融资范文第3篇
随着我国全流通时代的到来,股份所有制公司的所有权日益分散，委托问题越来越引起关注。尽管如此，大多数公司权益融资和公司治理之间对债务融资的关注十分缺乏。目前国外已经对具有融资结构的公司同时进行了理论研究和实践性探索，并且已经取得了一些相关成果。Jensen（1986）研究认为债权人对公司收益具有较大的影响，主要体现在债权集中程度上面。一般来说，如果债权集中，债权人内部利益相关，他们比较容易产生共同的观点，达成公司高层决策需要的成本则比较低，公司运营效率就会高，反之，债权人需要相互沟通，谈判来达到共同的目的。Demsetz, Villalonga（2001）认为公司最重要的目的是为了能够获利，在市场竞争中得以生存，因此公司所做出的一切决策需要以公司利益最大化为前提，股东人行动成本高出公司收益时候公司管理机制失效，而且债权人所有制不同会对公司收益产生深远的影响。袁显平、柯大钢（2006）认为学者在分析债务时候，往往认为企业所有债务是相同的，事实上不然，企业的债务期限不同，利润优先权也不一样，企业管理结构不同，收益也会不尽相同。张雪芳、刘春杰（2006）等人根据MM理论结合古典与当论研究了这一问题并且对公司治理进行了分析，他们认为企业运营成本和融资结构有着不可分割的关系。本文沿用前任的研究成果，发现企业的管理结构和公司治理相关度十分高，合理的融资结构能够对公司的盈利，管理起到改良作用，并且减少公司运营成本。不合理的融资结构会对公司产生负面效果，增加企业运营成本的同时降低公司的实际存在价值。也就是说，融资结构对公司的整体运营具有深远的影响。本文的研究目的是根据中国现在市场实际情况确立最合理的融资结构与融资方式，进而提升公司的管理效率，使得公司在激烈的市场竞争中达到利益最大化。
二、研究设计
（一）研究假设已有研究分析表明，债务融资的治理效应必然促进企业价值增长，即适当的债务融资会优化公司治理结构、提高治理水平，从而提升企业价值。国内外大量的实证研究证明，公司治理水平与企业价值之间是正相关的。原红旗（2003）借助指标CGI及中国实际数据进行实证分析，发现我国上市公司治理水平确实对企业价值有高度显著的正向促进作用，并随着改革深入和证券市场的规范化，呈现出逐年增强的趋势。因此，提出假设：
假设1：债务融资治理效应与企业价值显著正相关
通常情况下，公司盈利能力越高，公司的价值也就会越高
假设2：公司盈利能力与公司价值显著正相关
研究表明，公司规模对公司价值的影响主要体现在公司业绩这一方面。国内外已有不少研究者用公司规模作为变量解释公司的价值增长，他们认为公司价值增长可以解释为公司规模扩张的结果。
假设3:公司规模与公司价值显著正相关
通常情况下，公司成长性指标越好，公司价值便价值越大。
假设4：公司成长能力与公司价值显著正相关
（二）样本选取与数据来源本文研究的样本主体是国内A股上市公司。目前为止，由于2013年的年报数据尚未进行统计，因此本文选取的研究区间为2010年至2012年。原始样本为2010年12月31日前上市的所有A股公司。并且，为避免受到新股和债务融资率指标在计算中的影响，使用净债务指标；同时，为了确保数据统计的精确度和客观性，本了如下剔除：排除所有金融保险类的公司；排除异常数据（净资产收益率ROE小于－1000%）；排除数据不完整的公司。经过统计，符合这样条件的数据有2967组。样本数据来源于wind资讯。
（三）变量定义 本文选取了如下变量：（1）被解释变量。反映企业绩效指标的指标有： ROE（净资产收益率）、ROA（总资产收益率）和CPM（主营业务利润率） 等。本文选取总资产收益率 ROA 作为描述企业绩效的指标。理由主要如下：净资产收益率 ROE只能体现自有资本获取收益的能力，而不能展现债权形式资源投资的影响；另外，由于净资产收益率ROE考虑了债务融资的杠杆效应，因此难以独立体现负债的治理效应。例如，在净资产收益率较高的情况，公司可能表现为过高的负债，而净资产收益率较低的情况只能反映该公司的融资策略可能相对保守，却不能直接得证明债务治理的优劣。但是，对于总资产收益率ROA而言，它不但可以反映上市公司全部资源投资的贡献，同时公司资产的综合利用效果得到了很好地体现。由此，我们根据分析和经验选择总资产收益率作为研究的指标，并且认为基于该指标的分析效果会更合适。（2）解释变量。主要包括：债务融资率（DFA）。上市公司该年债务融资净额占年末该上市公司总资产的比率。为了体现作为样本的上市公司的债务融资的实际情况，本文选用样本上市公司该年的负债总额（短期负债、长期借款、流动负债、应付债券）和上一年的负债总额之差作为本年的净债务（债务融资净额）。同时，上市公司的债务融资状况利用债务融资净额占总资产比例（DFA）来描述。资产负债率（DE）。年度总负债占总资产的比率。（3）控制变量。净资产收益率（ROE）。净利润和平均股东权益的比率。该指标在衡量上市公司盈利能力时十分重要。本文加入ROE主要是因为公司盈利能力对公司价值的影响十分明显。公司规模（SIZE）。公司规模在衡量公司价值的众多变量中有着举足轻重的地位。本文采用公司年末总资产的自然对数值作为衡量公司规模的指标。公司成长能力（DO）。公司成长能力（DO）通常用净利润增长率表达，一般是将当年净利润和去年净利润之差比上去年净利润。
（四）模型建立 根据以上的分析并借鉴国内外学者的相关研究文献，拟建立如下模型：
ROAi，t=?琢i+?茁1（DFA）i，t+?茁2ROEi，t+?茁3ln（SIZEi，t）+?茁4DOi，t+?着i，t（1）
ROAi，t=?琢i+?茁1（DE）i，t+?茁2ROEi，t+?茁3ln（SIZEi，t）+?茁4DOi，t+?着i，t （2）
其中 i 表示公司，t 表示年份。备注：由于在考察公司价值变化影响的时候，许多变量的绝对值也会发生相应地变化，因此可能会出现误差，因此上述模型均使用相对量（增长率、比率或对数值）作为变量。
三、实证检验分析
（一）描述性统计从表（1）中，可以看出：就资产负债率而言，三年的总体资产负债率在 50％左右，并呈现出逐年递增的趋势。2010 年至2012年平均值分别为 46.6%、49.0%、50.9%。就债务融资率来讲，3 年来，上市公司的债务融资率也在小幅上升，这与资产负债率小幅上升的趋势是一致的。上市公司的 3 年绩效情况来看，总资产收益率在 4％上下浮动；而净资产收益率在经过 2010年到 2012年的上涨后，在 2004 年反而是负增长。这与我国股市持续低迷有关。尤其自 2010年以来，到 2012年连续下跌，使得上市公司的市场价值大大缩水。净资产收益率的下降与总资产收益率的相对稳定，说明债务融资对公司治理起到了一定的作用。
（二）相关性分析由相关性表（2）和表（3），几个变量间的Pearson相关系数的显著水平均不显著，这表明变量间相对是相互独立的，该相关系数证明该表所选样本的数据是有效的。
（三）回归分析从两个模型的回归系数表（4）和表（5）来看，债务融资率与资产负债率与总资产收益率之间是负相关关系。具体分析如下：（1）模型1检验。首先，总资产收益与净资产收益率呈正相关性，这和前文的假设相符，说明当企业的盈利水平增强后，企业的价值将会增大。其次，公司规模与总资产收益率之间显著正相关，相关系数为1.456，这与原假设也基本符合，显著概率0.000远小于1%，说明非常显著。其意义为在一定条件下，公司规模的增大也会使得公司价值产生增值。而公司成长性指数DO与总资产收益率呈现显著的正相关性，相关系数为0.001，T统计量为12.603，显著概率远小于1%，说明公司价值随着公司成长性改善而增大。债务融资率与总资产收益率的相关系数为-0.042，此处与原假设有偏差，即当债务融资增多后，反而会使公司的价值减小。此处的负相关性可以用经济学原理中的“时滞效应”来解释，即某年度的债务融资引起的治理效应通常要延后一年反映出来，有时候甚至延迟更长时间。这说明债务融资率的增大并不能保证公司价值的增加。（2）模型2检验。首先，总资产收益与净资产收益率呈正相关性，这和前文的假设相符，说明当企业的盈利水平增强后，企业的价值将会增大。其次，公司规模与总资产收益率之间显著正相关，相关系数为1.534，这与原假设也基本符合，其意义为在一定条件下，公司规模的增大也会使得公司价值产生增值。资产负债率DE的参数位-0.06，而T统计量有非常显著的解释程度，显著水平位0.000
上市公司债务融资范文第4篇
传统理论下，股权融资和债务融资的选择更多考虑融资成本问题，而在新资本结构理论下融资模式和财务治理理论相结合，融资模式可发挥财务治理作用，成为一种财务治理手段。就融资顺序而言，国外普遍奉行啄食理论。Jensen和Meckling（1977）第一次将企业融资与成本联系起来，认为由于企业内外部利益相关者之间的利益冲突不同，成本主要分为股权成本和债权成本。当经理层对企业的绝对投资额一定时，增加企业债务融资的比例，经理层的股权比例会相应增加，从而激励经理层努力经营，降低股权成本。Harris和Raviv（1988）指出企业不同债务比例会导致不同的控制权转移模式或行为。低债务比率的企业可能会被标价收购；高债务比率的企业可能会被杠杆收购；中间债务比例则使控制权在各利益相关者间形成竞争状态。张春霖（1995）指出我国国有企业存在严重的内部人控制问题，提出可以通过改变融资机构的性质缓解该问题。于东智（2003）研究表明我国上市公司债务治理失效，企业绩效与负债比率负相关。邓莉（2007）研究表明我国银行债权对债务人内部治理没有显著的治理效应，银行贷款率与企业绩效呈负相关关系。作为主要的债权人，银行并没有发挥有效的监督和约束作用。我国正处于经济转轨时期，证券市场发展不完善，投资者盲目投资，股权融资成为企业融资的首选，而融资成本低很多的债务融资被冷落，严重违背融资的决策标准。其次，银行借款是企业主要的债务来源，理论上银行是最优的外部监管人，但我国银行和国有企业的同源性导致银企不能成为独立的市场主体，银行缺乏治理参与的动力。另外，我国债券融资严重不足，债券市场严重滞后。2010年沪深两市全年股票融资接近9000亿元，相比之下，同年我国共发行165只企业债券，规模只有3627.03亿。事实上，我国交通运输业基本完成了股份制改革，股票融资市场不再是交通运输上市公司主要融资市场，而庞大的银行体系和成长的债券市场才是企业未来的主要融资市场。同时债权人是企业重要的利益相关者，其提供资金甚至超过股东，对公司治理具有重大的影响。因此重点分析债务融资的财务治理效应和债权人在财务治理中的作用对完善交通运输业企业的治理具有十分重要的理论意义和实践意义。
二、研究设计
（一）研究假设 本文基于前人研究，提出以下假设：
假设1：在我国交通运输上市公司中，债务融资率与显性成本负相关
假设2：在我国交通运输上市公司中，债务融资率与隐性成本负相关
假设3：随着我国交通运输企业整体债务率的升高，企业的经营绩效越低，债务比率与公司绩效负相关
假设4：短期债务和长期债务均与公司绩效负相关，但与短期债务相比，长期债务在我国交通运输企业的治理效应更差
假设5：银行贷款率与公司绩效负相关，债券融资率与公司绩效正相关
假设6：在我国交通运输上市公司中，融资租赁率与企业绩效负相关
（二）样本选取和数据来源 本文选取我国沪深两市的所有A股交通运输类上市公司。时间窗口为后股改2006年至2010年。本文要求所有样本公司必须是2008年之前上市并到2010年仍然存在。为了保障数据的有效性，本文在筛选数据时按照以下标准：剔除被PT或ST的交通运输类上市公司；剔除数据不完整或缺失的交通运输类上市公司；剔除08年以后上市的公司。最后本文得到71家交通运输上市公司的数据。其中2006年61个样本，2007年65个样本，2008年71个样本，2009年71个样本，2010年71个样本，共339个样本。所有数据均来自锐思金融数据库和国泰安数据库，数据处理软件使用excel2007和stata13版。
（三）变量选取 本文选取如下变量：（1）被解释变量。第一，显性成本。显性成本表现为在职消费。由于经理层的在职消费大多在公司的管理费用中列支，因此本文选用管理费用率表示。第二，隐性成本。隐性成本的结果可观察，但很难证实，无法准确衡量。但隐性成本表现为过度投资，过度投资则会导致企业的投资效率低下。因此可以用投资效率的高低来衡量过度投资的结果。本文选用净资产收益率替资效率。第三，公司绩效。为了更好地反映企业绩效，本文选取了总资产净利率、资产报酬率和主营业务资产利润率三个指标作为我国交通运输上市公司财务治理总体绩效的替代变量。总资产净利率反映企业整体资产的经营情况和获利能力，可以较好的反映企业绩效。资产报酬率（息税前利润/总资产）选择的息税前利润作为分子，能够剔除债务杠杆效应、节税效应等因素的干扰。主营业务资产利润率代表了企业的核心竞争力，有利于企业核心发展主营业务，提高经营者管理水平和产品竞争力。（2）解释变量。主要包括：资产债率、短期债务率、长期债务率、银行借款率、融资租赁率等。其中在会计上，融资租赁以“长期应付款”账户记录，所以本文用长期应付款率替代融资租赁率。（3）控制变量。公司规模。公司规模影响企业绩效，规模越大，成本、公司绩效等越大。本文将用总资产的对数表示公司规模。企业成长性。公司成长性越好，经营业绩越佳。本文用主营业务增长率表示企业成长性。自由现金流量。企业的自由现金流量对显性成本和隐性成本都产生影响。当企业现金流量丰富时，由于股权激励不足和内部人控制因素，经理层倾向于更多在职消费和无效投资。第一大国股东持股比例。企业的股权集中度影响着企业绩效。一般而言，股权集中度越高，控股股东基于控制的公共利益所产生的正面激励也越高，控股股东越有可能保持对经理层的有效控制，从而提高企业绩效。国有股比例。我国交通运输企业为公益事业型行业，国有成份高，所有者缺位和内部人控制现象严重，对公司的成本和公司绩效产生不良影响。因此该变量也必须考虑。具体变量定义见表（1）。
（四）模型建立 为了检验假设，本文建立如下回归模型：
回归方程1：检验债务融资对显性成本的影响：RMET=C+β1DAR+β2SIZE+β3FCF+β4GROW+β5OWNI+β6SLATE+ζ（1）
回归方程2：检验债务融资对隐性成本的影响：ROE=C+β1DAR+β2SIZE+β3FCF+β4GROW+β5OWNI+β6SLATE+ζ（2）
回归方程3：检验整体债务对公司绩效的影响：ROA=C+β1DAR+β2SIZE+β3FCF+β4GROW+β5OWNI+β6SLATE+ζ（3）
ROAEBT=C+β1DAR+β2SIZE+β3FCF+β4GROW+β5OWNI+β6SLATE+ζ（4）
ROMBT=C+β1DAR+β2SIZE+β3FCF+β4GROW+β5OWNI+β6SLATE+ζ（5）
回归方程4：检验债务期限的财务治理效应
ROA=C+β1SDAR+β2LDAR+β3SIZE+β4FCF+β5GROW+β6OWNI+β7STATE+ζ（6）
ROAEBT=C+β1SDAR+β2LDAR+β3SIZE+β4FCF+β5GROW+β6OWNI+β7STATE+ζ（7）
ROMBT=C+β1SDAR+β2LDAR+β3SIZE+β4FCF+β5GROW+β6OWNI+β7STATE+ζ（8）
回归方程5：检验债务来源的财务治理效应，主要包括银行贷款和企业债券
ROA=C+β1ROBL+β2RZQ+β3RZZ+β4SIZE+β5FCF+β6GROW+β7OWNI+β8SLATE+ζ（9）
ROAEBT=C+β1ROBL+β2RZQ+β3RZZ+β4SIZE+β5FCF+β6GROW+β7OWNI+β8SLATE+ζ（10）
ROMBT=C+β1ROBL+β2RZQ+β3RZZ+β4SIZE+β5FCF+β6GROW+β7OWNI+β8SLATE+ζ（11）
三、实证检验分析
（一）描述性统计 表（2）报告了全部样本、国有控股样本和非国有控股样本的基本描述性统计。从表中看出：（1）无论是总体还是国有控股或非国有控股的上市公司，第一大股东持股比例均值和中位数分别为45.16%和45.61%，其中国有控股样本股权集中度略高，高于非国有控股上市公司第一大股东大多为控股股东。（2）总体上看，我国交通运输业多为国有企业或国有控股企业。国有股比例均值和中位数分别为33.34%和35.03%，均高于25%的最低限制，处于优势表决地位。（3）从业绩水平上看，国有控股的三个指标-总资产净利率7.06%、资产报酬率9.89%、主营业务资产净利率11.58%均略高于非国有控股的6.08%、8.84%和10.8%。这可能预示着适量的国有股权在某种程度上有助于提高公司业绩。（4）从投资效率上看，非国有控股的净资产收益率9.88%略高于国有控股的9.73%，说明国有控股企业经理层更注重构建“企业帝国”，投资效率低。（5）从负债水平上看，全部样本资产负债率均值和中位数分别为42.08%和39.87%，说明我国交通运输上市公司的资产负债率偏低，与国际水平相差较大，这可能与我国企业债券市场不发达有关。同时，国有控股上市公司的资产负债率37.8%远低于非国有控股上市公司的47.1%，说明国有控股企业并未积极采取债务融资工具，发挥负债的积极治理效应。
（二）相关性分析 表（3）中列出了所有变量的Pearson相关系数。可看出：（1）三个绩效指标（ROA，ROAEBT，ROMBT）的相关系数较大，分别为0.9691、0.7262、0.7738，且均在1%水平下显著，说明三个绩效指标关联性强，均能良好的反映绩效。另外，净资产收益率指标和三个绩效指标的相关系数较大，分别为0.8160、0.8077、0.6282，说明ROE和三个绩效指标的关联度较大，可用于反映企业绩效。（2）ROE和三个绩效指标ROA、ROAEBT、ROMBT均与资产负债率DAR显著负相关，表明债务比例的增加降低了公司绩效，我国交通运输上市公司的债务治理效应弱化，这和预期假设一致。（3）管理费用率RMET和短期债务比SDAR显著正相关，与长期债务比LDAR显著负相关，说明短期债务并没有因为现时偿还压力有效限制经营者在职消费，相反长期债务因为未来现金流预留而对在职消费起到限制作用。（4）ROE和三个绩效指标均有长期债务比例LDAR、银行借款率ROBL显著负相关，说明银行未能对负债企业进行良好的监督约束作用。（5）就债务结构内部而言，资产负债率DAR、长期债务比率LDAR和银行借款率ROBL显著正相关，相关系数分别为0.6561，0.7870，0.7225，说明债务融资中银行借款占比较大，且银行借款大多为长期贷款。这说明交通运输上市公司债务融资中主要采取长期贷款方式，负债融资渠道单一。
（三）回归分析 本文进行了如下回归：（1）假设1的实证结果。从表（4）中可看出：第一，资产负债率与管理费用率正相关，在10%水平上显著。说明在我国交通运输行业中，随着企业负债的增加，经理层并没有减少在职消费，债务融资在对经理层的约束限制有限，成本并没有降低。这与假设1基本一致。第二，企业规模和管理费用率显著负相关，说明随着企业规模的扩大，管理费用支出反而得到有效控制，这可能是因为企业规模扩大之后，公司管理制度和内部控制制度得到优化，费用支出严格按照制度，因此管理费用支出受到约束。第三，第一大股东持股比例与管理费用率正相关，在10%水平上显著，说明随着控股股东持股比例的增加，控股股东反而减少了对经理层的监督，经理层在职消费更容易。企业成长性和国有股比例与管理费用率均表现为负相关，均未通过10%的显著性检验，回归结果没有说服力。（2）假设2的实证结果。从表（5）中可看出：第一，资产负债率和净资产收益率显著负相关，且通过1%的显著性检验。说明在我国交通运输业中随着企业资产负债率的升高，经理层的过度投资行为并未受到多大限制，相反经理层更倾向于增加负债来构建企业帝国，进行过度投资。这与假设2一致。第二，第一大股东持股比例与净资产收益率显著正相关，且通过了1%的显著性检验。这说明了控股股东对企业投资有利益协调效应，控股股东由于其持股比例较大，有足够的动力监督经营者的行为，可避免股权分散情况下小股东搭便车而造成的监管不力的现象，同时足够投票权可保证控股股东本身或其代表直接参与企业经营，从而促进企业的投资效果。相反，国有股比例与净资产收益率负相关，且通过了1%的显著性检验。这说明国有控股对限制经理层过度投资行为是无效的。这与预期的假设一致。股权集中度高有助于限制经理层过度投资行为，但如果控股股东性质为国有，则恰恰相反，经理层的过度投资行为更严重。第三，企业成长率、自由现金流量和净资产收益率的回归系数为正，说明随着企业成长的加快和自由现金流量的增多，企业有更多资金进行投资，且投资效果较好。（3）假设3的实证结果。从表（6）中数据可以看出：第一，资产负债率和三个绩效指标――总资产净利率、资产报酬率、主营业务资产利润率――均显著负相关，且通过1%的显著性检验。这说明我国交通运输上市公司负债越高，企业的经营绩效越差，债务融资在公司治理中表现消极，未起到良好的财务治理效果。这与文预期的假设3一致。第二，三个模型中第一大股东持股比例的系数显著为正，均通过1%的显著性检验，表明控股股东持股比例的增加有助于提高公司绩效，即股权集中度与公司绩效正相关。La Porta（1999）认为投资者法律保护较弱的国家股权集中是股东对自身利益保护的结果，因为没有公司控制权的小股东面临着利益被盘剥的被动局面，而大股东有足够的动力监督经营者行为，具有积极的治理效应。本文的结果体现了这一点。与此相反，三个模型中国有股比例系数均显著为负，模型三和五通过了5%的显著性检验，模型四通过了10%的显著性检验。这在一定程度上表明随着国有股比例的增加，其行政干预的攫取之手对公司绩效产生负面影响。可见，股权集中度越高，对控股股东基于控制的公共利益所产生的正面激励也越高，控股股东越有可能保持对经理称的有效控制，从而提高企业绩效；但如果控股股东为国有，国有股比例越高，对公司产生的负面效应越大，是一只攫取之手。第三，三个模型中自由现金流量系数为正，且均通过了5%的显著性检验，表明自由现金流量的增加有助于企业绩效，这和“自由现金流量假说”相悖，这可能与我国交通运输业的行业特点有关。三个模型中，企业资产规模系数均为负，模型三和四不显著，模型五显著，说明企业规模对我国交通运输上市公司的绩效不显著。（4）假设4的实证结果。表（7）三个模型中调整的R2分别为0.2461，0.2446，0.2032，拟合程度基本可以接受。从表中数据可以看出：第一，模型六和模型七中长短期债务比的回归系数均显著为负，模型八中长期债务比的系数显著为负，短期债务比的系数为负，但不显著。总体而言，无论是长期债务还是短期债务，随着债务比例的增加，公司业绩反而降低。这与假设3一致。第二，三个模型中，短期债务比的系数绝对值远小于长期债务比的系数绝对值，和本文预期的假设一致，表明在我国交通运输上市企业中，和短期债务融资相比，经理层更倾向于借入长期债务，长期债务使经理层无需面临短期的偿还压力，可自由构建企业帝国，导致企业经营绩效差。（5）假设5和假设6的实证结果。表（8）三个模型的调整值分别为0.2207，0.2483，0.2832，拟合程度基本可以接受。从表中数据可以看出：第一，三个模型中银行借款率的系数显著为负，均通过1%的显著性检验，说明银行存款在我国交通运输上市公司中的治理作用表现消极，银行借款比例的增加反而使公司绩效降低。这是因为我国交通运输上市公司多为国有企业，银行作为债权人在监督约束经营者或参与公司治理方面缺乏独立性，两者难以形成严格的债权债务关系。第二，三个模型中债券融资率的系数均为正，说明债券的增加有助于我国交通运输上市公司绩效的提高，债券融资能够起到良好的治理作用。但三个模型中系数的显著性均不高，这可能是样本数量的局限性而致。第三，三个模型中融资租赁率的系数均显著为负，其中模型九和模型十中系数均通过1%的显著性检验，模型十一通过5%的显著性检验，表明在我国交通运输上市公司中增加融资租赁反而降低了企业绩效，融资租赁模式在交通运输企业的财务治理中未起到良好的治理效果。
上市公司债务融资范文第5篇
关键词：货币政策；债务融资；会计稳健性
文章编号：1003-6636（2013）02-0055-08；中图分类号：F230；文献标识码：A
一、引言
会计稳健性（Conservatism），即会计谨慎性（Prudence），指在不确定的条件下， 需要运用判断作出必要估计时包含的一定程度的审慎， 比如资产或收益不可高估，负债或费用不可低估（IASB，2008）。早在中世纪，会计稳健性作为一项计量原则，在商业活动中得到了广泛的应用。在14世纪早期，Henley在其著作《家政》中建议从事庄园账目审计的人员保持“忠诚和谨慎”。Bliss（1924）[1]最早完整给出稳健性的定义，他将稳健性表述为“预见所有可能的损失，但不预期任何不确定的收益”。我国2006年2月新颁布的《企业会计准则》对稳健性的定义如下：稳健性要求企业对交易或者事项进行会计确认、计量和报告时保持应有的谨慎，不应高估资产或者收益、低估负债或者费用。Watts（2003）[2]认为，稳健性是会计政策的基本特征之一，其起源就是为了满足企业债权人对会计报告可靠性的需要。有关会计稳健性的研究主要集中在四个方面：第一，会计稳健性存在性研究；第二，会计稳健性形成动因的研究；第三，会计稳健性计量方法的研究；第四，会计稳健性经济后果的研究。在我国，国有经济占主导地位，且我国经济尚处于新兴与转轨时期，在此背景下，对会计稳健性动因及经济后果的研究显得很重要。有关稳健性形成动因的研究，Watts（2003）[3]294根据大量的实证研究结果将稳健性形成的原因归为四个方面：契约、股东诉讼、管制及税收，其中契约因素对稳健性的需求正成为国内外研究的焦点，尤其是债务契约。
货币政策是各国政府干预和调节宏观经济的重要手段。Gertler and Gilchrist（1994）[4]指出当货币政策发生变化时，企业面临的宏观经济环境随之发生变化，企业、债权人及股东的行为也将发生变化。本文将进一步丰富宏观经济政策① ①宏观经济政策包括经济周期、财政政策、货币政策、收入分配政策、对外经济政策、汇率政策、产业政策、信贷政策等。与微观企业行为② ②微观企业行为包括公司治理、商业模式、财务管理、会计政策、内部控制、税务筹划、融资活动及投资活动等。关系的研究，借鉴宏观经济政策研究的成果，在微观层面上分析宏观经济政策的微观传导机制。[5]选取宏观经济政策如货币政策研究对会计稳健性的影响是学术界探讨得比较少的领域，本文意在探究宏观经济政策之货币政策与微观企业行为之会计政策即会计稳健性的关系，之所以将货币政策、债务融资与会计稳健性放在一起进行研究，是基于这样的设想即当货币政策进入紧缩期时，往往经济发展速度放缓，企业面临的风险和不确定性因素增加，经营困难的可能性也将提高。此时，一方面企业增加银行信贷，另一方面银行对企业未来的盈利及偿债能力更加难以判断，导致放贷意愿减弱。在此情况下，企业为了获取银行贷款，会选择更加稳健的会计政策，向银行传递自身盈利能力和偿债能力的信号。[5]52可见，在货币政策紧缩期，作为债权人的银行和作为债务人的企业之间存在信贷方面的博弈，而这种博弈导致了企业会计稳健性的选择。
二、文献回顾、理论分析与研究假设
饶品贵，姜国华（2011）[6]56采用Khan and Watts（2009）[7]136公司层面会计稳健性模型验证了货币政策紧缩阶段，企业会计稳健性更高。货币经济学研究证据表明货币政策在对实体经济的作用上存在非对称性，即扩张性货币政策在拉动经济增长方面乏力，而紧缩性货币政策对遏制经济过热效果显著。[8]基于此，学者们较多研究紧缩性货币政策对实体经济的影响，本文也不例外。就理论分析而言，货币政策紧缩期经济增长速度放缓，企业将会面临更大不确定性，且使投资者与企业的信息不对称增加，促使企业采用更加稳健的会计政策；另一方面，银根紧缩将使得企业的借款成本增加，而稳健性高的企业其借款成本较低（Ahmed，2002）。[9]融资成本是企业生存和发展的关键因素，因此，在货币政策紧缩期企业愿采取更稳健的会计政策以降低其融资成本。综上，提出如下假设：
假设1：货币政策紧缩期企业会选择更稳健的会计政策。
Watts（2003）[3]294指出契约特别是债务契约① ①债务契约指债权人与企业之间存在信息不对称，债权人会通过在债务合约中加入一些限制性条款，如要求企业的盈利能力、资产负债率比重、利息保障倍数等达到一定水平，限制现金股利发放等，以此限制企业对债权人的不利行为。是会计稳健性产生的最主要原
因。债务融资是借贷双方的契约行为，当债务方债务比例比较高的时候，债权方就更有约束债务方的动力。当债务比例越高时，作为举债方的企业面临破产的风险增加，此时债权人越发关注债务人的履约情况，对盈利能力的关注让位于对偿债能力的关注，从而迫使企业采用更稳健的会计政策。Khan and Watts（2009）[7]137研究表明债务比例高则会计稳健性强。春，孙林岩（2006）[10]实证研究表明银行债务比例上升，则会计稳健性增强。徐昕，沈红波（2010）[11]通过我国A股上市公司的数据研究表明银行贷款比例与会计稳健性显著正相关。饶品贵，姜国华（2011）[6]64采用Khan and Watts会计稳健性模型实证研究发现债务多的企业其会计稳健性更高。但赵春光（2004）[12]认为我国上市公司会计稳健性是制度和监管造成的，上市公司并未自愿提高会计稳健性；他还认为在我国债务主要来自国有商业银行，受行政制约，而不受债务契约限制，所以，债务因素在中国并不能引起自愿的会计谨慎要求。孙铮、刘凤委、李增泉（2005）[13]认为在我国债权人法律保护意识不够健全，以政府干预为主的声誉机制是企业贷款行为的主要外部履约机制。声誉较好的企业因具有“政治关系”往往能够获得更多贷款，即获得更多银行信贷的企业往往是那些有“政治关系”、有较好声誉的企业。因此，银行可能会对贷款金额较大的企业进行债务约束的力度降低，这样反而对会计稳健性的要求降低了，从而导致债务人在进行会计政策选择时，放松了自身谨慎性会计选择。综上，提出如下研究假设：
假设2：债务人债务比例越高，其会计稳健性反而降低。
三、研究设计
（一）模型选择及变量定义
1.应计-现金流模型
纵观会计稳健性的度量方法，国外使用比较多的是盈余-股票回报模型（Basu，1997） 和应计-现金流模型（Ball和Shivakumar，2005），这两种方法在国内有关会计稳健性实证研究中也广为采用。不过，我国证券市场在2007年至2011年间波动较大，使得我国上市公司的股票回报率波动较大，特别是在2008、2009年间，比如大盘上证综合指数从2007年的最高点612404跌至2008年的最低点166493，后又反弹至2009年的最高点347801，又到2010年最低点231974，后至2011年的最高点306746，绝大多数上市公司的股价均剧烈波动，因此使用盈余-股票回报模型可能会带来偏差。另外，我国资本市场发展时间不长，还不是很完善，特别在2005年9月股权分置改革全面推行的背景下，股票的价格掺杂着诸多噪音，不能及时有效的反映企业的好消息和坏消息，即Basu计量模型未必适应当前的中国资本市场，因此，综上两方面的原因，本文采用应计-现金流模型，即：
Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+εi，t
ACCt，t表示i公司t期的应计项除以期初总资产，其值等于t期营业利润② ②根据夏立军（2003）的实证研究结果表明采用线下项目前总应计项更能有效揭示盈余管理，因此这里在计算总应计项时使用营业利润，而不是净利润。减t期经营活动现金净流量。CFOi，t表示i公司t期经营现金净流量除以期初总资产。DCFOi，t为虚拟变量，当CFOi，t小于0时，DCFOi，t取1，反之取0。CFOi，t*DCFOi，t为交互项目，表示应计项目对负经营现金净流量的关系。εi，t为i公司t年残差项。Ball and Shivakumar（2005）[14]认为应计项目在该模型中主要起到两个作用：一是减少现金流的“噪音”；二是对未实现的收益和损失进行不对称的确认。基于第一个作用，应计项目与现金流间呈负相关关系，α1预期为负；第二个作用表明损失比收益更能及时得到反应，或者说坏消息（负经营现金流）在应计项目中得到及时反映，若α3系数显著为正，则应计项目与负经营现金流间的正相关性会更强，该模型不但能够检验应计项目减少经营现金流的“噪音”，而且能够验证会计稳健性的存在性。模型中的α1为“好消息”的反应系数，α1+α3为“坏消息”的反应系数，若α3显著为正，则α1+α3大于α1，表示应计项更及时反应“坏消息”，且α3系数越大，则会计稳健性越强。
2修正Jones模型
Healy（1985）[15]根据应计项是否容易受企业管理人员主观判断的影响将应计项区分为操控性应计项和非操控性应计项，基于此，本文对Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流模型进行修改，即将应计项区分为操控性应计项和非操控性应计项，而操控性应计项正是学术界对盈余管理度量采用比较多的指标，这样首先便将论题转到对盈余管理度量模型的选择上来。国内外学术界衡量盈余管理程度的模型使用比较多的是修正Jones模型，夏立军（2003）[16]认为分行业估计并采用线下项目① ①以营业利润为界限，将营业利润之上的项目称为线上项目，它们被认为大都是经常性的；营业利润之下的项目称为线下项目，它们被认为大都是偶然性的。线下项目前总应计项=营业利润-经营活动现金流量；包括线下项目总应计项=净利润-经营活动现金流量。前总应计利润作为因变量估计特征参数的截面Jones模型最能够有效揭示出盈余管理。刘大志（2011）[17]通过实证检验的方法验证在中国的资本市场中采用分年度、分行业的修正Jones模型最能有效度量盈余管理。Subramanyam（1996）[18]通过实证研究结果表明截面Jones模型和修正截面Jones模型比时间序列模型更能有效揭示盈余管理行为。因此本文在求解盈余管理程度时建立修正Jones模型，并分年度、分行业求解，模型如下：
GTAi，tAi，t-1=a11Ai，t-1+α2ΔREVi，t-ΔRECi，tAi，t-1+α3PPEi，tAi，t-1+εi，t
NDAi，tAi，t-1=α11Ai，t-1+α2ΔREVi，t-ΔRECi，tAi，t-1+α3PPEi，tAi，t-1
DAi，t=GTAi，t/Ai，t-1-NDAi，t/Ai，t-1
GTAi，t 为i公司t年总应计项，其值等于营业利润减经营活动现金流量净额；Ai，t-1为i公司t-1年总资产；REVi，t为i公司t年的营业收入变化量；RECi，t为i公司t年应收账款净额变化量；PPEi，t为i公司t年的固定资产价值② ②因我国2006年2月15日的新《企业会计准则》规定资产负债表对固定资产金额的披露只披露净值，因此基于数据的可获取性，Jones模型及其修正模型中的固定资产价值均取净值。；NDAi，t为i公司t年非操控性应计项目；DAi，t为i公司t年操控性应计项目。α1，α2，α3为行业特征参数；εi，t为i公司t年残差。
在对修正Jones模型进行行业分类时，行业分类标准按照中国证监会2001年4月的《上市公司行业分类指引》，该《指引》将上市公司分13大类，因考虑到C类制造业数量众多，基于此，本文对制造业按照二级代码进一步分类，考虑到需要的C2样本数量过少（2008-2011年各年度均少于10），因此将其合并到C9其他制造业中；L类传播与文化产业样本量过少（各年度均小于10），直接将该类剔除，经过这样处理后共分19个行业。综合后面样本选择中的剔除原则，各年样本具体分布情况见表1。
3修正的应计现金流模型
本文实证研究部分基本思路是采用Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流模型，但将该模型中的应计项分为操控性应计项和非操控性应计项，为了验证我国资本市场中会计稳健性的存在性及其产生的根本原因，因此在应计-现金流原始模型的基础上另外增加包含操控性应计项和非操控性应计项的模型，另外为了检验前面提出的研究假设是否成立，因此模型的建立阐述如下：
（1）货币政策与会计稳健性之模型建立
为了检验假设1，并检验我国资本市场中会计稳健性形成的原因，特分别建立模型1、模型2和模型3：
Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t
①
OperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t
②
NoperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t
③
2008年受美国次贷危机的影响，央行9月份开始下调存款准备金率，表明该年央行执行适度宽松的货币政策。2009年金融危机波及国内，经济发展出现不景气局面，该年央行继续实行宽松的货币政策。2010年国内经济开始慢慢复苏，央行利用货币政策调控宏观经济发展，6次上调存款准备金率，表明该年央行执行的是紧缩性货币政策。2011年虽然央行6次上调存款准备金率，但是该年11月又下调存款准备金率，因此严格意义上，2011年不能认为是从紧的货币政策。因此，2008年至2011年4年间，2010年为货币政策紧缩期① ①货币政策紧缩期的判断根据中国人民银行官方网站数据。。
在模型1、模型2和模型3中，OperAcci，t为操控性应计项，NoperAcci，t为非操控性应计项。MPTC货币政策紧缩期的虚拟变量，若在2010年，MPTC取1，否则取0。MPTC*CFOt*DCFOt为MPTC与CFOt*DCFOt的交互项，α5表示在货币政策紧缩阶段，会计盈余对“坏消息”反应系数的增量，若该系数显著为正，表明在货币政策紧缩阶段，应计项对“坏消息”的反应更为及时，即说明会计稳健性更强。若假设1成立，该模型中的系数α5显著为正，表明货币政策紧缩期要求会计稳健性越强。考虑到不同的行业、不同年份，会计稳健性可能差别较大或存在差异，所以模型中加入年度变量YEARn和行业变量INDUSTRy，变量含义：若样本为当年度取1，其余年度取0；样本为某行业时取1，其余行业为0。3个模型中的其余变量定义同前文介绍的应计-现金流模型一致。
（2）债务融资与会计稳健性之模型建立
为了检验假设2，并验证我国资本市场中会计稳健性形成的原因，特分别建立模型4、模型5和模型6：
Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t
④
OperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t
⑤
NoperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t
⑥
模型4、模型5和模型6中，LOAN为资产负债率，其值等于负债总额与资产总额之比，用来表示企业总体负债水平，LOAN*CFOt*DCFOt为交互项，α5表示贷款比例提高时，应计项对“坏消息”反应系数的增量，若该系数显著为正，表明贷款比例提高时，应计项对“坏消息”的反应更为及时，即说明会计稳健性更强。相反，该系数显著为负，则表明负债比例越高，则会计稳健性反而降低了。模型中控制变量分别为年度变量YEARn和行业变量INDUSTRy，其含义：若样本为当年度取1，其余年度取0；样本为某行业时取1，其余行业为0。模型中其余变量的定义同前文介绍的应计-现金流模型。
（二）样本选择
2006年2月15日国家财政部颁布新的《企业会计准则》，要求所有上市公司于2007年1月1日执行新的《企业会计准则》，新准则与旧准则有很大不同，考虑到选取的模型中需要上期资产指标，为了使数据具有可比性，因此本文拟选择2008年-2011年共4年的沪深A股上市公司作为研究样本。在样本筛选过程中，对如下样本进行剔除：（1）因金融行业的性质和采用的会计准则与其他行业有很大的差异，剔除金融类上市公司；（2）由于首次发行股票公司当年的会计盈余和其他年份有很大的差异，剔除当年IPO公司；（3）为了使数据更具有可比性，因此剔除ST类公司；（4）剔除ACC及CFO异常值的样本，具体做法是剔除了其最大及最小部分1%的样本；（5）剔除数据不全的公司。并综合前文行业分类情况，最后选取样本公司分布如下：2008年1022个样本，2009年1105个样本，2010年1176个样本，2011年834个样本，共4137个样本。所用财务数据及上市公司基本资料均来自国泰安CSMAR中国证券市场研究数据库，本文模型采用SPSS190统计软件进行多元回归。
四、实证检验结果及分析
（一）描述性统计分析
对模型主要变量进行描述性分析，结果见表2。由表2统计结果显示，ACC的均值为-00004，说明就平均而言，样本公司获得了负的应计项目，最小值、最大值分别为-07152、13002，表明不同公司间的应计项目差别较大；OperAcc均值为00782，说明就平均而言，样本公司的操控性应计项为正值，最小值、最大值分别为803216×10-6、12617，表明不同样本公司操控性应计项差别较大。NoperAcc均值为-00785，说明就平均而言，样本公司的非操控性应计项为负值，最小值、最大值分别为-14062、03223，表明不同公司间的非操控性应计项有一定差异。CFO均值为00593，说明就平均而言样本公司获得了正的经营净现金流量，最小值、最大值分别为-07321、10747，表明不同公司间的经营活动净现金流量差别较大，DCFO均值为02219，该变量为虚拟变量，说明有2219%的样本公司经营现金净流量为负；MPTC为货币政策紧缩期的虚拟变量，其均值为02843，表明有2843%的样本公司处于货币政策紧缩期；LOAN均值为04926，说明多数样本公司资产负债率处于1∶2，最小值、最大值分别为00071、12624，表明不同公司间的资产负债率差别较大。
（二）多元回归结果与分析
模型1、模型2和模型3回归结果见表3，现将各模型回归结果分析如下：1模型1回归结果中，CFO系数显著为负，与应计-现金流原始模型一致，验证了应计项抵减经营现金流“噪音”的作用，但是CFO*DCFO交互项系数却显著为负，与应计-现金流模型矛盾；2模型2回归结果中，CFO系数显著为正，该结论与应计-现金流模型的符号相反，且CFO*DCFO交互项系数显著为负，与应计-现金流模型矛盾；3模型3回归结果中，CFO的系数显著为负，验证了应计项（确切的说是应计项中的非操控性应计项）抵减经营现金流“噪音”的作用，且CFO*DCFO交互项系数在1%显著水平为正，进一步验证了应计项更及时确认“坏消息”，即我国资本市场中会计稳健性得到检验。根据模型3的回归结果，可以得出这样的结论：我国会计稳健性是存在的，不过稳健性既不是应计项造成的，也不是操控性应计项产生的，而根源于非操控性应计项。这一结论的原因在于应计项（非操控性应计项）能够及时确认经济损益，但主要是出于对未来情况的预测，而非操控性应计项主要是对公司未来损益的预测，因此，非操控性应计项更能够体现及时确认经济损益的作用。基于此，继续分析模型3的回归结果：在模型3的回归结果中，在验证我国上市公司中会计稳健性存在的前提下，MPTC*CFO*DCFO交互项系数为00467，且在1%显著水平上为正，表明在货币政策紧缩阶段，应计项对“坏消息”的反应更为及时，即说明会计稳健性更强，假设1得到检验。
模型4、模型5和模型6回归结果见表4，各模型回归结果分析如下：1模型4回归结果中，CFO系数显著为负，验证了应计项抵减经营现金流“噪音”的作用，但CFO*DCFO交互项系数显著为负，与应计-现金流模型矛盾；2模型5回归结果中，CFO系数显著为正，且CFO*DCFO交互项系数显著为负，均与应计-现金流模型矛盾；3模型6回归结果中，CFO系数显著为负，验证了应计项抵减经营现金流“噪音”的作用，且CFO*DCFO交互项系数在1%显著水平上为正，表明应计项对“坏消息”的反应更为及时，进一步验证了我国资本市场中会计稳健性是存在的，不过其是由非操控性应计现造成的。而且在模型6的回归结果中，LOAN*CFO*DCFO交互项系数在5%显著水平上为负，说明非操控性应计项对“坏消息”的反应系数增量为负增量，表明负债比例越高，使非操控性应计项确认“坏消息”（负经营现金流）没有确认“好消息”及时，则会计稳健性反而降低了。这一回归结果验证了假设2的正确性。
五、敏感性测试
为了使研究结论更可靠、更真实，现对模型进行敏感性测试。前面已经分年度、分行业通过Jones模型求解了操控性应计项、非操控性应计项，但在实证研究中采用了面板数据检验假设1和假设2。结果也验证了我国上市公司中会计稳健性的存在，并证实了假设1和假设2的正确性。但在敏感性测试中将采用截面数据即分年度对2008-2011年各年数据分别进行多元回归，这里需要说明的一点是：前面已经通过模型3和模型6验证了会计稳健性的存在性，且产生于非操控性应计项，此外也验证了假设1和假设2的正确性。在敏感性测试中主要就是进一步检验模型3和模型6回归结果的真实性，因此这里选择3和模型6作敏感性分析（其实对模型1、模型2、模型4和模型5选取截面数据进行多元回归，其结果与前面结论是一致的，因篇幅关系，该部分内容省略）。现将模型6的回归结果列于表5：
现对表5分析如下：12008—2011年各年度CFO的系数均在1%显著水平上为负，验证了应计项（非操控性应计项）抵减经营现金流“噪音”的作用；22008—2011年各年度，CFO*DCFO交互项系数均在1%显著水平上为正，验证了应计项（非操控性应计项）更能及时确认“坏消息”（负经营现金流），即检验了我国资本市场中会计稳健性的存在性。而且CFO*DCFO交互项系数从2008年到2011年依次为03536、03643、05963和05162，这一回归结果说明我国会计稳健性不但是存在的，而且2007年1月1日上市公司执行新会计准则后，会计稳健性总体逐年在增加，不过在2010年交互项系数为05963，在4个年度中是最大的，不但大于2008年、2009年的，而且大于2011年的。为什么会出现这种情况，可能的原因就在于2010年为货币政策紧缩期，这一回归结果无疑进一步证实在货币政策紧缩期，会计政策更加稳健；32008—2011年各年度，除2009年LOAN*CFO*DCFO交互项系数为负但不显著外，其余3年中LOAN*CFO*DCFO交互项系数均在1%或5%显著水平上为负，这进一步验证了负债比例越高，使得非操控性应计项更加不能及时确认“坏消息”（负经营现金流），即会计稳健性反而降低了。以上进行的敏感性测试，不但进一步证实了我国会计稳健性的存在性，且是非操控性应计项造成的，而且回归结果有力地检验了假设1和假设2的正确性。
六、研究结论与启示
本文采用2008—2011年沪深A股上市公司数据作为研究样本，通过Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流修正模型实证检验了货币政策、债务融资与会计稳健性之间的相关性。实证研究结果表明：我国上市公司的会计政策具有稳健性，且稳健性根源于应计项中的非操控性应计项；货币政策紧缩期因企业面临更大的不确定性，潜在的风险增加，在此情况下，企业将会采取更加稳健的会计政策。根据Watts（2003）的实证研究结果表明稳健性产生的原因主要有债务契约、股东诉讼、管制及税收，而且其认为债务契约是会计稳健性形成的最主要原因，但本文实证研究结论并未验证Watts的说法，而是得出相反的结论：债务比例越高、会计稳健性却降低了。也许正如赵春光（2004）所言：我国上市公司会计盈余稳健性是制度和监管造成的；我国债务融资受行政制约，而不受债务契约限制，债务契约在中国并不能引起自愿的谨慎要求。
本文从宏观经济角度并结合债务融资研究其与会计稳健性的关系，基于该视角研究会计稳健性，研读现有文献发现并不多见，且选取的样本为新的《企业会计准则》颁布后的上市公司数据，无疑更具有现实意义。可以考虑从宏观经济角度研究会计稳健性，此为本文启示一；在实证研究上，为了避免股价波动的影响，对稳健性的计量没有采用Basu模型（盈余/股票回报模型），而是采用了Ball和Shivakumar（2005）的应计-现金流计量模型，目的是探索该模型在我国资本市场中的应用。但具体使用该模型时应将应计项区分为操控性应计项和非操控性应计项，此为启示二。
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Monetary Policy， Bebt Financing and Accounting Conservatism Research：Based on
the Empirical Evidence of Ashares’ Listed Companies in China
WANG Meng
（School of Economics and Management，Zhejiang Industry Polytechnic College，Shaoxing，Zhijiang，312000，China）
