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      供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下非金融企業(yè)去杠桿成效實(shí)證研究

      2019-11-14 09:14:05何良杰戴正本時(shí)自亮
      山西農(nóng)經(jīng) 2019年15期
      關(guān)鍵詞:固定效應(yīng)模型供給側(cè)改革

      何良杰 戴正本 時(shí)自亮

      摘 要:以安徽省上市公司為例,選取2010—2017年上海和深圳證券交易所A股上市公司的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究樣本,利用微觀杠桿率測(cè)量方法衡量非金融企業(yè)的杠桿率,并使用樣本面板數(shù)據(jù)構(gòu)建固定效應(yīng)模型,對(duì)影響非金融企業(yè)去杠桿成效的特定變量因素進(jìn)行探究,根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果分析評(píng)價(jià)安徽省非金融企業(yè)去杠桿成效情況。

      關(guān)鍵詞:供給側(cè)改革;非金融企業(yè);杠桿率;固定效應(yīng)模型

      文章編號(hào):1004-7026(2019)15-0144-03 ? ? ? ?中國圖書分類號(hào):F552 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A

      近年來,去杠桿和防風(fēng)險(xiǎn)一直是我國宏觀調(diào)控的主題。同時(shí),在資產(chǎn)新規(guī)、房地產(chǎn)調(diào)控、債轉(zhuǎn)股等一系列去杠桿政策的作用下,去杠桿已取得重大成就。目前,我國已有研究成果主要對(duì)去杠桿的方法進(jìn)行研究,即如何去杠桿,以及分析非金融企業(yè)杠桿率高的原因和去杠桿途徑,這些研究成果對(duì)降低我國杠桿率和促進(jìn)非金融企業(yè)去杠桿路徑的形成具有重要意義[1]。隨著供給側(cè)改革的深入推進(jìn),去杠桿已初見成效,研究方向已實(shí)現(xiàn)從去杠桿到穩(wěn)杠桿的轉(zhuǎn)變,去杠桿成效和如何穩(wěn)杠桿成為主要研究點(diǎn)。為此,以安徽省上市公司為例,選取非金融企業(yè)研究影響去杠桿率的特定變量因素,來分析對(duì)去杠桿率的影響,根據(jù)不同特定變量因素的不同影響,分析安徽省上市非金融企業(yè)去杠桿成效,然后提出合理可行的建議。

      1 ?文獻(xiàn)綜述

      在供給側(cè)改革背景下,各行各業(yè)的杠桿率問題越來越受到各界人士的重視,特別是在我國非金融企業(yè)杠桿率的問題上,其研究成果也很多。例如黃祥鐘、傅佳佳(2018)[2]基于福建省上市公司面板數(shù)據(jù),研究影響非金融企業(yè)杠桿率的因素,找出顯著性影響因素,并提出相應(yīng)的措施;車青玲(2015)[3]以當(dāng)?shù)卮砥髽I(yè)的面板數(shù)據(jù)為樣本,建立了一個(gè)不變參數(shù)模型,實(shí)證分析非金融企業(yè)杠桿率的波動(dòng);金鵬輝(2018)通過分析上海市企業(yè)去杠桿成效情況以及未來去杠桿工作轉(zhuǎn)型升級(jí)問題,來研究上海市非金融企業(yè)杠桿率問題;張作玲(2018)[4]通過分析研究在供給側(cè)改革背景下非金融企業(yè)去杠桿過程中應(yīng)該規(guī)避的風(fēng)險(xiǎn)和有效去杠桿的措施。在現(xiàn)有學(xué)者研究的基礎(chǔ)上,對(duì)安徽省上市非金融企業(yè)進(jìn)行實(shí)證研究,找出影響其杠桿率的特定變量因素,進(jìn)而分析去杠桿成效情況。

      2 ?實(shí)證研究

      2.1 ?數(shù)據(jù)來源

      以2010—2017年安徽省上海和深圳證券交易所A股上市公司年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究樣本,數(shù)據(jù)來自《安徽統(tǒng)計(jì)年鑒》和國家統(tǒng)計(jì)局。選取的上市公司為安徽省非金融性代表性企業(yè),涵蓋了農(nóng)業(yè)、制造業(yè)、工業(yè)、制藥等多個(gè)行業(yè),以全省規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)為考察對(duì)象[5]。經(jīng)過初步的數(shù)據(jù)處理,得到模型構(gòu)建所需要的各種上市公司面板數(shù)據(jù)。

      2.2 ?變量選取

      研究的方向是企業(yè)杠桿率及其成效問題,以杠桿率作為因變量,包括短期杠桿率和長期杠桿率。其中杠桿率的測(cè)算采用微觀杠桿率的測(cè)算方法,是指以企業(yè)的資產(chǎn)與負(fù)債作為研究點(diǎn),以較小的資產(chǎn)通過負(fù)債的方式來實(shí)現(xiàn)較大資產(chǎn)規(guī)模的管理[6]。

      自變量的選取主要依靠非金融企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的重要指標(biāo)對(duì)杠桿率的影響以及參考現(xiàn)已有的研究成果,選取公司規(guī)模、成長性、盈利能力、資產(chǎn)收益率、營業(yè)利潤率、稅率6大影響因素作為自變量。其變量名稱、符號(hào)、定義如表1所示。

      2.3 ?模型建立

      2.3.1 ?單位根檢驗(yàn)

      單位根檢驗(yàn)是指對(duì)變量序列數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn),檢查是否存在單位根,如果存在單位根,就是非平穩(wěn)序列,會(huì)使回歸分析中存在偽回歸。為此,采用ADF-Fisher、PP-Fisher、LLC3種檢驗(yàn)方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

      由表2可知,變量Llev存在單位根,數(shù)據(jù)序列不存在穩(wěn)定性。因此,為避免出現(xiàn)偽回歸,利用協(xié)整性對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。

      2.3.2 ?協(xié)整性檢驗(yàn)

      由單位根檢驗(yàn)可知,原序列存在單位根,存在非平穩(wěn)性。由此可知,各變量間滿足協(xié)整檢驗(yàn)的條件。因此,利用EG二步法中的KAO檢驗(yàn)對(duì)序列數(shù)據(jù)進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果如表3。

      由于檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-8.386 353,小于顯著性水平0.01時(shí)臨界值-5.219 508,故可認(rèn)為具有協(xié)整關(guān)系。

      2.3.3 ?模型選擇

      以安徽省上市公司面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究安徽省上市非金融企業(yè)的去杠桿率。在面板數(shù)據(jù)(Panel Data)模型中選擇變量截距模型,其模型回歸方程形式為。

      Slevi=ai+xiβ+μi,i=1,2,…,N ? ? ? ? ? ? ? (1)

      Llevi=ai+xiβ+μi,i=1,2,…,N ? ? ? ? ? ? ? (2)

      式中:Slevi和Llevi是Τ×1維因變量向量,xi是Τ×k維自變量矩陣,β是k×1維系數(shù)向量,ai為截距項(xiàng),μi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

      其中變截距模型可以進(jìn)一步分為固定效用模型和隨機(jī)效用模型,主要取決于個(gè)體影響的形式。為此,在選擇建立固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效用模型時(shí),利用Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行判定。檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示,在5%的顯著性水平下,p 值小于5%的顯著性水平,即將模型設(shè)定為固定效應(yīng)模型。

      2.4 ?回歸分析

      通過模型的檢驗(yàn)與選擇,建立分別以Slev和Llev為因變量,Size、Grow、PR、ROA、OM、TR為自變量的回歸模型,進(jìn)行回歸分析。

      Slevit=m+β11Sizeit+β12Growit+β13PRit+β14 ROAit+

      β15OMit+β16 TRit+a1i*+μit ? ? ? ? ? ?(3)

      Llevit=m+β21Sizeit+β22Growit+β23PRit+β24 ROAit+

      β25OMit+β26TRit+a2i*+μit ? ? ? ? ? ? (4)

      式中i為企業(yè)個(gè)體(i=1,2,…,N);t為年份(t=1,2,…,T);aii*為截面截距項(xiàng),表示截面成員i對(duì)總體平均狀態(tài)的偏離;μit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

      從分析結(jié)果可知,R-squared數(shù)值表明模型具有較強(qiáng)的擬合優(yōu)度。除此之外,不同變量對(duì)不同杠桿率的影響也不同。公司規(guī)模、成長性、盈利能力對(duì)短期杠桿率和長期杠桿率影響均顯著,資產(chǎn)收益率、營業(yè)利潤率僅對(duì)短期杠桿率影響顯著,對(duì)長期杠桿率影響不顯著,稅率不影響安徽省上市非金融企業(yè)杠桿率。為此,從不同自變量角度分析對(duì)因變量Slev、Llev的影響,對(duì)安徽省非金融企業(yè)提出合理可行的建議。

      3 ?結(jié)論與建議

      從2010—2017年安徽省上市公司非金融企業(yè)變量數(shù)據(jù)來看,公司規(guī)模不斷擴(kuò)大、盈利能力和營業(yè)率的提升,說明近幾年安徽省上市非金融企業(yè)在降低杠桿率方面成效顯著。但同時(shí),成長性變量也不斷提升,導(dǎo)致安徽省非金融企業(yè)發(fā)展速度太快,負(fù)債增加,不利于杠桿率的改善。為此,主要從公司的成長性對(duì)安徽省上市非金融企業(yè)杠桿率的降低與改善進(jìn)行分析,并提出合理建議。

      安徽省上市非金融企業(yè)應(yīng)該合理客觀的對(duì)待杠桿率,要認(rèn)識(shí)到目前安徽省上市非金融企業(yè)杠桿率已呈下降趨勢(shì),雖降幅度較小,但需要繼續(xù)穩(wěn)定,逐步降低杠桿率。另外,安徽省上市非金融企業(yè)要注重自身的成長性指標(biāo),不應(yīng)過分追求發(fā)展速度。只有擴(kuò)大公司規(guī)模、提高盈利率和盈利能力,才能更好的降低杠桿率。如果盲目追求發(fā)展速度,會(huì)增加公司的長期負(fù)債,反而不利于降低杠桿率。

      參考文獻(xiàn):

      [1]馮玉梅,鄔春泉.關(guān)于杠桿率問題的研究前沿與動(dòng)態(tài)[J].中國資產(chǎn)評(píng)估,2018(9):32-38.

      [2]黃祥鐘,傅佳佳.非金融企業(yè)杠桿率水平影響因素的實(shí)證研究——基于福建省上市公司面板數(shù)據(jù)分析[J].福建江夏

      學(xué)院學(xué)報(bào),2018,8(4):60-67.

      [3]車青玲.非金融企業(yè)杠桿率波動(dòng)及影響因素研究——基于地方代表性企業(yè)面板數(shù)據(jù)的研究[J].華北金融,2015(5):9-13.

      [4]張作玲.供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革過程中非金融企業(yè)去杠桿問題研究[J].時(shí)代經(jīng)貿(mào),2018(3):60-61.

      [5]祝軍.非金融企業(yè)杠桿率測(cè)算及風(fēng)險(xiǎn)防范——以安徽省為例[J].黑龍江金融,2018(2):24-26.

      [6]彭國富,張朝輝.非金融企業(yè)杠桿率合理性評(píng)價(jià)與調(diào)節(jié)路徑研究[J].經(jīng)濟(jì)與管理,2019,33(2):61-67.

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