从个别简单分析和逐步回归法分析结果可知Word文件下载.docx
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Mauer和Ott,2000)。
当企业具有通过有利可图的投资机会的将来成长选择权时,这些投资的利益将部分流向股东,但债权人将分享这投资利益,因为这些投资减少了企业违约的概率。
由于利益的一部分流向债权人,股东从事这些项目的激励减少,企业可能发生投资不足问题。
企业可以使用几个战略为股东从成长性中保留利益。
企业可以在执行成长性选择权前再融资长期债务(Barclay和Smith,1995);
使用较少的债务融资(Myers,1977);
发行具有买进和沉淀资金条款性质的债务(Barnea,Haugen和Senbet,1980、1985);
或发行严格条款的债务(Myers,1977);
企业也可以用到期日先于成长性选择权执行时间的债务融资,即用短期债务而不是长期债务融资(Myers,1977;
Barnea,Haugen和Senbet,1980、1985)。
因此,具有较大将来成长性选择权的企业应发行更多短期债务。
2.自由现金流量。
Jensen(1986)认为,当企业管理者存在着利用企业自由现金流收益从事获得非金钱私人利益的过度投资(overinvestment)道德风险行为时,短期债务融资有利于削减企业的自由现金流量,并通过破产的可能性,增加企业管理者的经营激励。
因此,具有大量自由现金流量的企业应该发行更多短期债务。
3.资产期限。
成长机会的融资涉及到为新项目资产投资的融资。
然而,企业也必须决定随着现存资产的到期如何为现存项目资产投资进行再融资。
如果债务的期限与这些资产的寿命相匹配,企业将减少债务的代理成本。
因此,可以预料到具有寿命更长的当前资产(assetin-place)的企业应具有更长到期的债务;
具有寿命更短资产的企业应使用到期更短的债务(Stowe,Watson和Roberson,1980;
Van,Auken和Holman,1995)。
4.风险。
风险是影响债务期限选择的另一个因素(参见,Sarkar,1999)。
内部人对企业的前景和风险具有优势信息。
在Diamond(1991)的不完全契约理论分析框架中,其对短期债务对长期债务的选择具有正面和负面效应。
使用短期债务融资随着正面信息的释放使在再融资时债务利息率下降。
然而使用短期债务融资也暴露企业再融资风险——如果释放的信息是负面的,贷款人也许不会再融资——这样,迫使企业提前清算。
而且,如果企业用长期债务融资,那么投资者因承担高违约风险企业的长期信用风险将要求更高的利息率。
而这些高利息率会使企业选择风险非常高的项目。
这是典型的逆向选择问题(adverseselectionproblem)。
Diamond(1991)的模型预测到风险与债务到期之间成非单调关系。
低风险企业借短期债务以获得短期融资的优势。
风险非常高的企业必须借短期债务,由于逆向选择问题没有人将长期债务借给风险高的企业。
长期债务的借贷主要集中于风险中度的企业。
5.信息不对称性。
正如企业能通过债务和权益融资的选择来传递信号一样(Flannery,1986;
Kale和Noe,1990):
信息不对称性的存在能通过债务到期结构的选择来传递这一信息。
当企业具有关于其前景的私有信息时,其所有的证券将被错误定价。
然而,长期债务被错误定价的程度大于短期债务。
因此,被低估价值(高质量)企业将偏好于长期债务的发行和被高估价值(低质量)企业将发行短期债务。
通过把这一逻辑延伸到一个混合均衡(poolingequilibrium)中,(由于长期债务更大的信息成本)信息不对称性水平高的企业更可能发行短期债务;
信息不对称性水平低的企业更可能发行长期债务(Flannery,1986,Barclay和Smith,1995)。
6.公司规模。
大公司能够利用长期举债中规模经济,甚至有同债权人讨价还价的能力(Marsh,1982)。
大公司由于信息不对称性水平较低、破产风险低和融资成本较低而具有发行长期债务的优势,而小公司不易发行长期债务,因此倾向于使用短期债务(Fama和Jensen,1983;
Rajan和Zingales,1995)。
由于股东和债权人的冲突,小公司使用更少的长期债务和更多的短期债务(Michaelasetal,1999;
Titman和Wessels,1988)。
7.税收。
债务期限结构的选择也受企业应税能力的影响。
因为选择长期对短期的债务产生了回购或再发行这一债务的纳税时机选择权(taxtimingoption)。
当收益曲线是正倾斜时选择长期债务也能产生更多的债务税盾。
企业的边际税率越高,这些效应越重要。
因此,面临更高实际税率(effectivetaxration)的企业将发行期限更长的债务(参见Mauer和Lewellen,1987;
Emery,Lewellen和Mauer,1988,Brick和Palmon,1992;
Leland和Toft,1996和Brick和Ravid,1985。
Kim,Mauer和Stohs(1995)探讨了企业债务期限决策如何影响投资者的税收状况)。
二、债务期限结构影响因素的经验研究
Barclay和Smith(1995);
Stohs和Mauer(1996);
Guedes和Opler(1996)等人对来自美国公司的债务期限结构选择的影响因素进行了经验研究。
在这些经验研究中,成长机会对债务期限结构的影响是混合的。
他们对成长机会的主要度量是资产市场价值对账面价值的比率(M/B)。
Guedes和Opler(1996)发现这一比率是债务期限结构的一个重要影响因素(M/B与债务到期负相关),但Stohs和Mauer(1996)没有发现它们之间呈显著的关系。
Guedes和Opler(1996);
Stohs和Mauer(1996)还采用了基于企业在无形资产上的支出来度量成长机会,如广告和研究开发费用。
Stohs和Mauer(1996)发现在无形资产上支出越多的企业显著地使用更多的短期债务,但Guedes和Opler(1996)并没有发现这一结果。
Barclay和Smith(1995)没有检验资产期限对债务到期选择的影响。
Stohs和Mauer(1996)通过一个加权平均资产到期来度量资产到期。
他们发现资产到期与债务到期成强烈正相关关系。
Guedes和Opler(1996)也发现同样的结果,尽管他们发现这一关系也许是非线性的。
Guedes和Opler(1996)都使用债券等级作为违约风险的度量;
他们都发现违约风险与债务到期呈显著关系。
Stohs和Mauer(1996)的发现都支持了Diamond(1991)模型中所假定的非单调关系。
Guedes和Opler(1996)发现具有高债券等级的企业比投机等级(speculative-graderating)的企业发行更多的短期直接(非可转换)债务。
这三个研究较少支持信息不对称性和税收效应。
Barclay和Smith(1995)使用非预期盈余度量信息不对称性,但发现没有支持债务到期的使用向投资者传递信号。
他们使用一个利息率期限结构度量作为税收效应的代理,发现混合地支持这些效应。
在Stohs和Mauer(1996)的研究中,代表信息不对称水平和税收的变量在统计上显著,但在经济上影响是微小的。
Guedes和Opler(1996)既没有发现信息不对称水平与债务到期成关系,也没有发现税率和债务到期成关系。
他们的利息率期限结构的度量与债务到期关系显著,但其关系不是预期的方向。
这些研究还试图调查公司规模和行业类别对债务到期的影响,但他们的结论是混合的。
Barclay和Smith(1995)、Stohs和Mauer(1996)采用总资产的对数度量规模,他们都发现公司规模与债务到期正相关。
Guedes和Opler(1996)采用销售收入的对数度量规模,与Barclay和Smith(1995)、Stohs和Mauer(1996)相反,Guedes和Opler(1996)发现大公司倾向于发行到期更短的债务。
Barclay和Smith(1995)、Stohs和Mauer(1996)发现行业类别在统计上显著,但具有较小的经济影响。
他们发现受管制的企业使用更多的长期债务。
Guedes和Opler(1996)发现收入波动大的行业倾向于发行期限更短的债务。
至于债务到期结构与其他融资决策的关系,Stohs和Mauer(1996)发现债务到期与资本结构决策相互作用(参见Leland和Toft,1996)的强烈证据。
Stohs和Mauer(1996)使用资本结构的一个度量作为控制变量,他们发现资本结构是债务到期的一个重要决定因素——财务杠杆更多的企业也使用期限更长的债务。
研究变量和样本选取
一、经验代理变量
国外对债务到期的经验研究,主要采用两个指标度量债务到期结构:
一是长期债务占总债务的比例(如Barclay和Smith,1995;
Guedes和Opler,1996);
二是加权平均债务到期(如Stohs和Mauer1996),其等于各种债务占总债务的比例乘以其到期的月数。
由于得不到各种债务到期的月数,本文用长期债务占总债务的比例为被解释变量度量债务到期结构。
本文的解释变量是基于前面理论和经验研究分析的基础上选择的,它们是成长机会(用市场/账面比值和固定资产比率(其是成长性的反向代理变量)度量)、自由现金流量、资产到期、风险、公司规模、信息不对称性和实际税率。
Stohs和Mauer(1996)强调需要控制资本结构的状况来检验债务到期。
本文用总资产负债率作为控制变量。
本研究涉及的变量定义如表1。
表1变量定义表
变量名称
变量符号
变量定义
理论预期符号
债务到期
市场价值/账面价值
固定资产比率
自由现金流量
加权平均资产期限
波动性
杠杆
公司规模
虚拟变量
实际税率
DM
M/B
FIX
FCF
WAM
VOL
LEV
SIZE
AI
ETR
长期负债/总负债
资产的市场价值1/账面价值
固定资产/总资产
经营活动现金流/(M/B)/总资产2
Σ(每种资产/总资产)*每种资产到期的月数3
主营业务收入7年标准差/主营业务收入的均值
总负债/总资产
总资产的自然对数
当公司无形资产4/总资产小于样本均值时为1,否则为0
所得税费用/税前会计利润
-
+
注:
1.由于国家股和法人股是非流通股份,本文市场价值/账面价值采用如下计算式:
(总资产账面价值-流通股股本+流通股*年底收盘价格)/总资产账面价值。
2.自由现金流量难以量化,无法从财务数据中直接获取,在经验研究中必须使用其他现金流量概念,并配合公司成长性、投资机会集等指标才能说明自由现金流量问题。
3.对于应收账款和存货到期的度量本文基于这些资产的周转率(销售收入/资产的账面价值)。
对于其他资产本文假定如下的到期:
现金和有价证券,0个月;
其他流动资产,12个月;
投资,厂房,设备,无形资产,60个月;
土地,120个月。
4.对于拥有较多无形资产的公司,其经理具有更多的信息优势,因为无形资产价值更具有公司特征,且无形资产通常代表未来投资机会的自由度,对外部投资者来说,无形资产比有形资产更不易评估。
当无形资产比例大于样本均值时,AI为0,表明公司面临较严重信息不对称问题,当小于样本均值时,AI为1,表明公司面临较少信息不对称问题。
许多研究采用其来度量信息不对称性(如Gilson,1997;
Miguel和Pindado,2001;
肖作平,2003等)。
二、数据来源及样本的选取
本研究的数据来源于香港理工大学中国会计与金融研究中心和深圳市国泰安信息技术有限公司共同开发的中国股票市场和会计研究数据库(CSMAR)中的会计和市场数据,在样本的选取中,遵循了以下原则:
(1)不考虑金融类上市公司,这是鉴于国际上作此类研究时因金融类上市公司自身特性而一般将之剔除样本之外;
(2)上市年限相对较长,不考虑发行B股的上市公司,这是为了确保公司行为相对成熟以及样本公司的数据具有可比性;
(3)从1995-2001年连续7年中均可获得相关数据的公司;
(4)剔除在这7年中被ST和PT类上市公司,这些公司或处于财务状况异常的情况,或已连续亏损两年以上,若这些公司纳入研究样本中将影响研究结论。
基于上述原则,本文选取了1995年1月1日前在深、沪上市的239家非金融公司作为研究样本。
以1995-2000年的相关数据为基础,具体分析它们在2001年的债务到期结构。
表2是对样本公司研究变量的描述统计。
表2变量的描述性统计量
最小值
最大值
均值
标准差
DM
M/B
FIX
FCF
WAM
VOL
LEV
SIZE
AI
ETR
0.0000
1.5384
0.0248
-0.1419
0.4789
0.0402
0.011
18.4939
0.7071
11.4591
0.8509
0.1204
114.6789
1.8301
2.5653
23.9329
1.0000
0.3300
0.1087
3.2344
0.4659
1.60E-02
30.3425
0.4316
0.4866
21.1284
0.4316
0.1502
0.1369
0.3864
0.1812
3.23E-02
20.1823
0.2818
0.2689
0.8936
0.4956
0.1132
从表1可见,长期债务占总债务的比例的平均值为10.87%,表明上市公司的债务期限结构特点是在债务中以短期债务为主(将近89%的债务由短期债务构成);
资产负债率平均值为48.66%,说明我国上市公司的资产负债率偏低。
这可能是由于我国的制度环境造成的,如我国企业债券市场极其不发达,银行是公司外部债务的主要甚至是唯一的来源;
机构投资者少,同时在我国债权人的利益得不到保护,且股价普遍被高估(研究样本的M/B最小值为1.5384,最大值为11.4591,平均值为3.2344),公司偏好股权融资。
实证证据
本文首先采用简单回归来分析各解释变量与债务到期结构的影响和显著性,接着在建立多元线形回归模型时,采用逐步回归法(stepwise)选取显著变量以建立“最优”回归方程。
采用逐步回归法是将解释变量逐一引入多元回归方程,条件是该解释变量的偏回归平方和在所有未入选的解释变量中具有最大值,并能通过F检验(本文采用F检验为2.71,其对应的概率为0.10)。
为了了解各个解释变量对债务到期结构的影响方向和程度,笔者将债务到期结构(长期债务占总债务的比例)对各个解释变量分别进行简单回归实证。
表3是这些回归分析的结果汇总。
表3简单回归分析结果汇总
解释变量
回归系数
T值
调整后的R2
F统计量
理论预期方向
-1.62E-02
0.108
0.378
0.128
-1.30E-02
-4.22E-02
2.739E-02
1.604E-02
6.150E-02
-2.567**
2.222**
1.379
2.282**
-0.412
-1.281
2.798***
0.896
0.784
0.023
0.016
0.004
-0.004
0.003
0.028
-0.001
-0.002
6.588**
4.937**
1.900
5.206**
0.170
1.641
7.829***
0.802
0.615
*代表在10%的水平上显著,**代表在5%的水平上显著,***代表在1%水平显著。
另外,笔者在波动性对债务到期结构的回归方程中加入了变量VOL*VOL,结果也没有发现波动性与债务到期结构呈显著的非线形关系。
从表3可以发现:
(1)代理将来成长性的变量——市场价值/账面价值(M/B)与债务到期呈显著负相关,方向与理论预期的相同,表明成长性好的公司用短期债务替代长期债务以减缓代理问题,这与Myers(1977)的研究相一致。
(2)作为成长性的反向代理变量——固定资产比率与债务到期呈显著正相关,方向与理论预期的相同,表明实物资产为债权人提供了抵押担保,长期债务融资多为担保性借款。
(3)自由现金流量与债务到期呈正相关,方向与理论预期的相反,但检验值不显著,表明中国上市公司由于特殊制度环境(如股权结构,债券市场不发达,法律制度等)造成的治理弱化等原因不能通过发行债务特别是短期债务来解决自由现金流量问题。
(4)加权平均资产到期与债务到期呈显著正相关,方向与理论预期的相同,表明具有寿命更长资产的企业使用更长的债务,符合资产和债务到期匹配原理。
(5)风险与债务到期负相关,方向与理论预期的相反,但检验值不显著,这可能是我国破产机制不健全,信用市场仍受管制且利息率期限结构由中央银行决定而不是由犹如借贷者信用等市场力量决定,使得债权融资成本几乎不受其财务状况的影响,且主营业务收入波动过大会使公司有些年度达不到配股资格要求,公司只得以短期债务融资加以替代。
(6)杠杆与债务到期负相关,方向与理论预期的相反,但检验值不显著,与Leland和Toft(1996)的理论和Stohs和Mauer(1996)的经验研究结果不一致,这可能是因为在中国上市公司资本结构中存在大量的短期债务。
(7)公司规模与债务到期呈显著正相关,方向与理论预期的相同,说明更大的公司发行期限长的债务,这可能反映出当企业发行长期债务时,小公司会比大公司付出更多的交易成本,同时,小公司长期贷款的风险相对较大,小公司面临的信息不对称程度大于大公司,所以公司规模与债务到期正相关。
(8)信息不对称性与债务到期正相关,方向与理论预期的相同,但检验值不显著,这可能是因为本文构建的代理变量不能全面地代表信息不对称性,或中国上市公司不能很好地通过债务到期的选择来向投资者传递信号。
(9)实际所得税税率与债务到期正相关,方向与理论预期的相同,但检验值不显著,这可能是因为中国税法规定了各种税收优惠政策,使得中国上市公司的实际所得税税率普遍较低,样本公司中实际所得税税率的均值为15.02%,显得债务融资的税收屏蔽作用相对不够明显。
简单回归只是进行个别分析,而逐步回归是整体性地分析各解释变量的影响程度,并决定具有代表性的重要影响因素及其对债务到期结构的解释能力。
表4是逐步回归分析结果。
从表4的Ⅰ部分可见,影响我国上市公司债务到期结构的显著变量为公司规模、固定资产比例和加权平均资产到期,与个别简单分析的结果基本相同。
但个别简单分析中显著的变量M/B不能进入“最优”回归方程,这是因为变量SIZE和M/B高度相关,它们的Pearson相关系数为-0.581,在1%的水平上显著。
笔者在回归方程中把变量SIZE剔除,同样运用逐步回归法,发现市场价值/账面价值、固定资产比率和加权平均资产到期显著地影响债务到期结构,结果见表4中的Ⅱ部分。
另外,从调整后的R2可见,综合检验的解释系数仅为5.2%,表明这些因素对债务到期结构的解释能力有限,我国上市公司债务到期结构更多地受其他因素的影响。
总之,从个别简单分析和逐步回归法分析结果可知,市场价值/账面价值、公司规模、固定资产比例和加权平均资产期限显著地影响中国上市公司债务到期结构。
表4逐步回归分析结果
步骤
回归方程
F检验值
Ⅰ:
1.SIZE
2.FIX
3.WAM
DM=-0.470+2.739E-02SIZE
(2.798)***
DM=-0.497+2.642E-02SIZE+0.102FIX
(2.715)***(2.121)**
DM=-0.411+2.230E-02SIZE+0.106FIX+0.104WAM
(2.244)**(2.224)**(1.848)*
0.042
0.052
6.221***
5.329***
Ⅱ:
1.M/B
DM=0.161-1.620E-02M/B
(-2.567)**
DM=0.112-1.560E-02M/B+0.102FIX
(-2.474)**(2.117)**
DM=0.106-1.42E-02M/B+0.106FIX+0.120WAM
(-2.257)**(2.228)**(2.170)**
0.037
5.582***
5.349***
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