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债务融资和财务绩效关系分析

2019-11-06徐嵩杰

商业经济研究 2019年21期
关键词:债务融资财务绩效上市公司

徐嵩杰

内容摘要:在各个生命周期阶段,选择不同的债务融资契约,可以使得负债在每一个阶段充分发挥治理功能与节税作用。本文基于经济学产业增长率理论,以批发和零售业上市公司作为研究对象,以产业增长率为依据划分企业生命周期,对债务融资和财务绩效关系进行研究,并提出合理化建议。结果显示:批发和零售业上市公司的不同生命周期,负债比率、负债期限对财务绩效作用效果不同;批发和零售业上市公司全部生命周期,资产负债率对财务绩效始终具有反向作用;批发和零售业上市公司的成长期和衰退期,短期负债对财务绩效具有正向作用,长期负债对财务绩效反向作用,批发和零售产业公司成熟期,短期负债对财务绩效具有负面作用,长期负债对财务绩效具有正向作用。

关键词:批发和零售业   上市公司   债务融资   财务绩效

随着资本市场逐渐规范化,其有效的改善了中国金融市场活力不足的环境,加之股票市场迅速发展,对经济振兴起到了极大的促进作用。但与之作用不相上下的债券市场却发展缓慢,尚没有形成完善的体系。其中,债务融资与财务绩效关系对我国债券市场的发展具有决定性作用。近年来,我国学者在股权融资与财务绩效关系方面有较全面的研究,部分学者基于经济学产业增长率理论,研究上市公司的行业生命周期,根据产业增长率的变化,将其划分为成长期、成熟期、衰退期;部分学者将产业增长率划分企业生命周期的方法运用到粮食上市公司,在同类问题的研究中具有重要的参考意义。鉴于此,本文总结已有文献研究结论的基础上,从经济学产业增长率理论入手,以批发和零售业上市公司作为研究对象,对债务融资和财务绩效关系进行分析,为我国批发和零售业正确规划债务融资提供理论依据。

理论基础

通过对世界各地企业的统计分析发现,企业普遍具有其生命周期,并可以根据企业的发展情况划分成3-5个周期,而目前广泛受中外学者认可的,是将企业分成初创期、成长期、成熟期、衰退期。但具体划分方法尚未统一,可粗略分为单一变量法和多变量组合法。本文以产业增长率为依据划分企业生命周期,考虑到我国企业行业多样化,且特征存在较大差异,产业增长率能够分别考虑行业对企业生命周期的影响,具有其合理性。选取两个连续时间段,比较两个时间段企业增长率和行业增长率。成长期企业的特点是:在两个连续时间段内企业增长率比行业增长率强。成熟期企业的特点是:前一个时间段内企业增长率比行业增长率强,后一个时间段内企业增长率比行业增长率弱。衰退期企业的特点是:在两个连续时间段内企业增长率比行业增长率弱。

研究假设、样本选取与数据来源

(一)研究假設

假设1:不同时期,负债比率、负债期限与财务绩效的作用效果不同。

假设2:成长期和成熟期中,资产负债率与财务绩效相互正向作用,衰退期中,资产负债率与财务绩效相互反向作用。

假设3:成长期和衰退期中,短期债务与财务绩效相互正向作用,成熟期中,短期债务与财务绩效相互反向作用。成长期和衰退期中,长期债务与财务绩效相互反向作用,成熟期中,长期债务与财务绩效相互正向作用。

(二)样本选取与数据来源

数据来源:上市公司披露信息各类信息平台,包括巨潮资讯网、国泰安数据库等。本文以零售批发业为例,使用SPSS18.0软件进行分析处理,并按照下列规则进行数据初始化。

选取2013-2018年沪、深交易所A股市场中2013年1月1日以前上市的批发和零售业上市公司信息,以保持数据连续性和统一性。

将2013-2018年间批发和零售业中ST和*ST的上市公司的信息删除,以保持数据的稳定性。

对于数据异常、存在缺失值的上市公司数据予以剔除,以避免异常数据对研究结果的影响。

经过数据初始化处理后,以产业增长率为依据划分企业生命周期,将剩余批发和零售业上市公司按照划分规则划分生命周期。结果显示,27家上市公司处于成长期,24家上市公司处于成熟期,44家上市公司处于衰退期。并依次讨论三个生命周期中,债务总额和债务期限与财务绩效的作用效果。

研究变量选取与模型构建

(一)研究变量的选取

因变量。本文选取资产收益率(PRG)作为因变量,并以此反映财务绩效。

资产收益率能够反映企业的经营情况,可以从侧面反映企业在市场中的竞争位置。资产收益率是企业竞争能力、发展能力的重要指标。在资产总额不变的情况下,资产收益率是反映企业盈利能力,资本的产出效率,资本的利用效率的重要指标,其数值波动情况能够预测企业的发展趋势。

资产收益率(PRG)=净利润/平均总资产

平均总资产=(资产期初余额+资产期末余额)/2

自变量。本文从债务水平和债务期限两个方面选取自变量,通过两个方面的数据反映企业债务融资情况。

资产负债率(CFL),是反映企业债务水平的最重要的数据,是负债占企业资产的比例。体现了企业对负债的运用能力、还款能力、公司的财务情况。

资产负债率(CFL)=债务总额/资产总额

短期负债率(DFH)和长期负债率(KTM)是反映企业债务期限的重要指标。

短期负债率(DFH)=期末流动负债/期末债务总额

长期负债率(KTM)=期末长期负债/期末债务总额

控制变量。财务绩效受多方面因素干扰,为真实反映单一债务融资指标对于财务绩效的影响,在讨论时需要提出其他因素的作用效果。本文选取下列控制变量:

公司规模(SIZE)。公司规模是能够影响公司财务绩效的关键因素,在讨论债务融资对公司财务绩效的影响时必须对其加以考虑,因此本文选取公司规模作为控制变量。相同发展阶段的公司,规模相对大的公司较规模相对小的公司融资需求相对大。总资产是最直观的反映公司规模的指标,为降低样本间总资产差距,本文选取总资产的对数作为公司规模的指标。

公司规模(SIZE)=LN(期末总资产)

成长性(GROW)。通常成长性高的企业其财务绩效较成长性低的企业具有一定优势,因此本文将成长性作为控制变量。资产增长率是企业成长性的最显著的表现形式,本文选取资产成长率作为企业成长性的指标。

成长性(GROW)=年度资产增长额/年初资产总额

现金流(MRT)。资产现金回收率是反映企业资本产出现金流量能力的重要指标,因此本文将现金流作为控制变量。资产现金回收率数值的大小反映了企业发挥资本作用的能力,也体现了企业的运用管理、适应市场能力,本文选取现金回收率作为现金流的指标。

现金流(MRT) =年度经营活动现金净流量/期末资产总额

(二)模型构建

本文通过构建下列3个模型验证假设。分别从债务水平和债务期限两个方面讨论债务融资对财务绩效的影响。

建立模型1,以讨论批发和零售业上市公司资产负债率对于财务绩效的作用效果。

模型1:PRG=a0+a1CFL+a2SIZE+a3GEOW+a4MRT+ζ1

建立模型2,以讨论批发和零售业上市公司长期负债对财务绩效的作用效果。

模型2:PRG=a0+a1DFH+a2SIZE+a3GEOW+a4MRT+ζ2

建立模型3,以讨论批发和零售业上市公司和短期负债对财务绩效的作用效果。

模型3:PRG=a0+a1KTM+a2SIZE+a3GEOW+a4MRT+ζ3

其中,a0是常数项,a1是因变量系数,a2-a4是各控制变量系数,ζ1-ζ3是随机误差。

实证分析

(一)描述性分析

经过数据初始化处理,收集到的样本数据剩余570个有效数据,并分成3个发展阶段。其中,成长期发展阶段的有效数据158个,成熟期发展阶段142个,衰退期发展阶段270个。具体包括:资产收益率(PRG)、资产负债率(CFL)、短期负债率(DFH)、长期负债率(KTM)、总资产的对数(SIZE)、资产成长率(GROW)、现金回收率(MRT)。使用SPSS18.0软件依次处理3个发展阶段的有效样本数据,得到描述性分析结果。

从表1、2、3可以得出:

资产收益率(PRG)分别是5.07%、4.23%、4.01%,这符合企业发展周期特点,说明生命周期转换后财务绩效逐渐降低,成长期最高、成熟期相对降低,衰退期降低明显。

资产负债率(CFL)分别是55.44%、58.79%、50.24%。其中成长期、成熟期债务融资水平较高,成熟期债务融资水平达到峰值,随着转入衰退期,债务融资水平显著下降。短期负债率(DFH)分别是88.25%、85.79%、85.44%,长期负债率(KTM)分别是7.37%、9.22%、10.64%,在三个发展周期,企业短期负债率均高于长期负债率,短期负债占比逐年减少,长期负债占比逐年增加。

总资产的对数(SIZE)极大值和极小值波动较小,分别是22.34、22.66、21.95,说明批发和零售产业无明显差异。其中成熟期数值最大,为22.66。在经过成长期的扩张后,企业发展相对稳定,占据一定市场份额,因此从成长期到成熟期,总资产的对数呈现上升趋势。企业进入衰退期后,收益降低,市场份额逐渐减少,总资产的对数呈现下降趋势。

总资产增长率(GROW)与企业生命周期相对应,分别是22.31%、14.46%、8.52%。总资产增长率随企业生命周期前进而减低。现金回收率(MRT)分别是1.63%、4.39%、4.26%,成长期向成熟期转变时现金回收率上升,成熟期向衰退期转变时现金回收率降低,符合企业发展特点。

综上所述,描述性统计结果说明企业处于不同生命周期阶段,其债务融资情况与财务绩效的关系各有特点,相互之间差异较大。本文采用Kruskal-Wallis H方法,对变量在各周期的差异性进行分析,分析结果如表4所示。

根据表4检验结果可以看出,资产负债率(CFL)、长期负债率(KTM)通过1%水平下的检验。所以资产收益率(PRG)、短期负债率(DFH)在不同生命周期阶段内存在差异。

(二)相关性分析

为了判断各变量之间的关联性是否偏大,因此在回归分析前,首先做相关性分析,确保实证分析结果准确。本文在95%的水平下对变量进行相关性分析,结果显示,短期负债率和长期负债率相关程度较高,其他变量相关程度均处于较低水平。为使结果更加准确,采用共线性统计量容差和方差膨胀因子进行进一步共线性检测。经过检测,3个周期內各变量容忍度均>0.1,方差膨胀因子均<10,通过相关性检验,可以进一步进行回归分析。

(三)回归结果分析

成长期回归分析。将样本数据分别带入模型1、2、3,得到下列结果:

F值sig.的最大值是0.022,在5%水平下显著,显示自变量和因变量间关系显著,R2最大值是0.261,自变量的说明力度较低,因影响财务绩效因素过多,本文仅选取重要因素。

资产负债率(CFL)非标准化系数为-0.124,显著性统计量为-7.142,在1%水平下显著,可以得出零售产业在成长期资产负债率与财务绩效间反向作用。

短期负债率(DFH)非标准化系数为0.046,说明短期负债率增加1,资产收益率增加4.7%,在5%水平下显著,可以得出零售产业在成长期短期负债率和财务绩效间正向作用。

长期负债率(KTM)非标准化系数为-0.086,在1%水平下显著,可以得出零售产业在成长期长期负债率和财务绩效间反向作用。

公司规模(SIZE)在模型2、3中<0,可以得出零售产业在成长期公司规模和财务绩效间反向作用。

成熟期回归分析。将样本数据分别带入模型1、2、3,得到下列结果:

F值sig.的最大值是0.000,在1%水平下显著,显示自变量和因变量间关系显著,模型合理。模型1中,R2的数值是0.442,说明模型合理,模型2、3的R2分别是0.225和0.212,因影响因素过多,选取自变量有限。

资产负债率(CFL)非标准化系数为-0.151,在1%的水平下显著,说明批发和零售业成熟期资产负债率和财务绩效是反向作用。且CFL每增加1%,PRG减少15.1%。

短期负债率(DFH)非标准化系数为-0.087,说明短期负债率增加1,资产收益率减少8.7%,在1%水平下显著,可以得出零售产业在成熟期短期负债率和财务绩效间反向作用。

长期负债率(KTM)非标准化系数为0.085,说明长期负债率增加1,资产收益率增加8.5%,在5%水平下显著,可以得出零售产业在成熟期长期负债率和财务绩效间正向作用。

总资产的对数(SIZE)、资产成长率(GROW)、现金回收率(MRT)在企业成熟期与财务绩效均是正向作用,且1%水平下显著。

衰退期回归分析。将样本数据分别带入模型1、2、3,得到下列结果:

F值sig.是0.000,在1%水平下显著,显示自变量和因变量关系显著,模型合理。R2最大值是0.167,自变量的说明力度较低,因影响财务绩效因素过多,本文仅选取重要因素。

资产负债率(CFL)非标准化系数为-0.046,在1%的水平下显著,说明批发和零售业衰退期资产负债率和财务绩效是反向作用。且CFL每增加1%,PRG减少4.6%。此时企业需要提升资本利用率。

短期负债率(DFH)非标准化系数为0.024,说明短期负债率增加1,资产收益率增加2.4%,在1%水平下显著,可以得出零售产业在衰退期短期负债率和财务绩效间正向作用。

长期负债率(KTM)非标准化系数为-0.031,说明长期负债率增加1,资产收益率减少3.1%,在5%水平下显著,可以得出零售产业在衰退期长期负债率和财务绩效间反向作用。

公司规模(SIZE)非标准化系数<0,与财务绩效反向作用。资产成长率(GROW)、现金回收率(MRT)非标准化系数>0,与财务绩效正向作用。

结论与建议

综上所述,可得到以下结论:批发和零售业上市公司的不同生命周期,负债比率、负债期限对财务绩效作用效果不同;批发和零售业上市公司全部生命周期,资产负债率对财务绩效始终具有反向作用;批发和零售业上市公司的成长期和衰退期,短期负债对财务绩效具有正向作用,长期负债对财务绩效反向作用,批发和零售业上市公司成熟期,短期负债对财务绩效具有负面作用,长期负债对财务绩效具有正向作用。

因此建议:批发和零售业上市公司在不同的生命周期阶段,面临着不同的经营风险,批发和零售业上市公司需要根据实际情况,合理制定与之对应的债务融资策略。批发和零售业上市公司应当进一步规范债务融资市场,制定完善的债权人对公司的监察和管束法规。在成长期和衰退期,批发和零售业上市公司应当重视增加短期债务比例,使用短期债务对应资金短缺问题,而在成熟期,批发和零售业上市公司应当提升长期债务比例,通过合理配置短期和長期负债比例,提升资本利用效率。

参考文献:

1.胡苏.产品市场竞争、内部控制质量与债务融资[J].财会月刊,2019(8)

2.徐晓俊,殷明.劳动力成本上升对商贸流通企业融资影响的实证研究[J].商业经济研究,2018(24)

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5.潘佳.生命周期视角下批零企业债务融资与财务绩效的关系研究[D].湘潭大学,2017

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