上市公司融资偏好因素的实证检验
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摘要：企业资本结构与融资方式密不可分，融资方式不仅影响企业的长远发展，也影响资本市场的健康发展。由于我国是发展中国家，资本市场还不发达，上市公司资本结构的特征有着强烈的股权融资偏好，从而导致了我国上市公司融资行为与西方发达国家的差别。为此，应规范上市公司融资行为，完善企业制度，促进资本市场的健康发展。
关键词：融资偏好;内部融资度;债务融资度;股权融资度;上市公司;资本市场
中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1673-1573（2015）04-0065-07
一、引言与文献回顾
上市公司的融资方式主要有内部融资、债务融资、股权融资三种类型。根据Myers和Mailjuf（1984）提出的融资优序理论，企业应该遵循“先内后外、先债后股”的融资偏好顺序[1]，即在信息不对称的条件下，企业首先利用内部留存收益满足资金需求，其次通过银行借款、发行债券等方式进行债务融资，最后才考虑发行普通股、优先股进行股权融资。融资优序理论开创了融资偏好研究领域的先河，国外学者主要对该理论的适用性进行了多次求证，研究结论基本分为两种：遵循与不遵循，前者如Shyam和Myers（1999）[2]、Fama和French（2002）[3]等;后者如Morck和Shleifer（1996）[4]、Frank和Goyal（2003）[5]等。
就我国资本市场而言，现有成果也主要集中在融资偏好顺序的界定方面。早期学者如黄少安和张岗（2001）[6]、陆正飞和叶康涛（2004）[7]都一致认为我国资本市场与融资优序理论大相径庭，上市公司呈现出股权融资偏好的实践悖论，债务融资更多被当成一种被迫的选择，内部融资则很少考虑。刘星、魏峰等（2004）[8]则明确提出我国上市公司的融资偏好顺序为股权融资、短期债务融资、长期债务融资、内部融资。随着我国融资环境的转变及货币政策的放松，企业融资逐渐偏向银行贷款，近期出现了不同的研究结论。李洋、辛丽敏（2012）[9]认为，上市公司的融资偏好顺序表现为先外部融资后内部融资，先债务融资后股权融资，先短期负债后长期负债。张琛、刘银国（2013）[10]也指出，企业大部分融资主要由短期负债构成，企业具有强烈的短期债务融资偏好。这就意味着西方融资优序理论并不能完全解释我国企业的融资偏好行为，对我国特定的资本市场并不具有普遍适用性。
近年来，部分国内外学者逐渐倾向于从不同视角对融资偏好因素进行分析，回顾国内外对融资偏好因素的相关研究成果，Kim Hiang Liow（2010）[11]、刘子龙（2011）[12]认为企业的盈利能力与内部融资偏好具有较强的正相关关系;Maurizio（2009）[13]、Wei-Peng Chen等（2010）[14]基于信息不对称程度提出，不同的融资偏好向资本市场投资者传递着不同的信号，企业价值的提升是影响融资行为的主要动机;李斌、孙月静（2013）[15]指出综合资本成本的高低、内生资源能力的强弱，是融资偏好众多影响因素中较为现实的因素;余鹏翼、李善明（2013）[16]认为，企业适用的所得税税率越高，就越偏好非股权融资方式;Deangelo、Masulis（2010）[17]发现固定资产折旧、投资税收减免、养老金提取等非债务税盾，与债务融资偏好呈现显著的负相关关系;余丹（2012）[18]认为收入波动性较大的企业，内部融资不能满足投资机会时，不得不进行高成本的外部融资;陈正良、孔兵（2010）[19]提出债务期限结构所引发的税盾效应、杠杆效应与治理效应是影响融资偏好的重要因素;余剑梅（2012）[20]通过对我国上市公司定向增发影响因素的实证分析发现，股权集中程度（特别是第一大股东持股比例）与股权融资偏好负相关;王松（2011）[21]以甘肃省上市公司为样本对融资偏好顺序进行实证检验，认为短期偿债能力、经营风险、市场竞争力、营运能力的影响程度较为显著;Noulas、Genimakis（2011）[22]指出，企业拥有的资产担保价值越高，越能向金融机构传递积极信号，债务融资的偏好程度越大。此外，还有少数学者分别从政策法规、控制权、公司治理等方面分析融资偏好因素，但当前的诸多研究成果并没有取得突破性见解，且众说纷纭，对我国上市公司的融资偏好行为尚未形成统一指导。
因此，本文顺应西部大开发的时代背景，选择西南地区100家上市公司作为研究样本，通过构建面板数据分析模型，对以上多项融资偏好影响因素的相关性及显著性进行实证检验，为我国上市公司理性选择融资方式、有效规范融资行为提供一定程度的指导与借鉴。
二、研究设计
本文以我国西南地区（包括四川省、云南省、贵州省、重庆市、自治区）作为样本区域，以Wind中国金融数据库中的A股上市公司合并报表作为数据来源，同时为了保证样本数据的稳定性和连续性，以2009―2013年作为考察时限。在剔除了金融类、ST等财务状况迥异以及部分数据缺失的公司之后，本文得到100家西南A股上市公司作为研究样本（其中：四川省28家，云南省23家，贵州省18家，重庆市22家，自治区9家）。
本文通过对不同时刻的截面个体进行连续观测进而得到多维时间序列数据，以此构造面板数据分析模型，并使用SPSS19.0软件进行相关分析、因子分析，使用Eviews6.0软件进行面板单位根检验、面板协整检验和截面加权回归。
（一）被解释变量
当前关于融资偏好的相关研究多用每年的资本增量来反映当年的融资度，如阎冉（2006）[23]。但由于股权融资的特殊性，我国大多数上市公司的IPO、增发、配股主要发生在2004年以前，2004年之后，一方面上市公司的股本达到一定规模时没有必要连续增发、配股，另一方面证监会对于股权融资行为的审批愈发严格，从而导致股权融资行为不可能持续发生，股权融资额并非每年新增，而是逐年累积。因此，本文基于我国资本市场的实际现状，用某年的资本存量来反映当年的融资度，构建了以下三种融资偏好的被解释变量（李洋、辛丽敏，2012[9]）：
内部融资度t=内部融资额t/资本总额 t=留存收益t/资本总额t
债务融资度t=债务融资额t/资本总额t=负债总额t/资本总额t
股权融资度t=股权融资额t/资本总额t=（股本t+资本公积t）/资本总额t
其中，t代表某会计年度。
（二）解释变量
1. 原始变量。根据前文的文献回顾及主要成果，本文选取14个变量分别代表融资偏好的影响因素。其中，净资产收益率X1代表盈利能力，无形资产比率离差X2代表信息不对称程度（Maurizio，2009[13]），综合资本成本率X3代表资本成本，实际所得税税率X4代表所得税，折旧与总资产比率X5代表非债务税盾（Deangelo、Masulis，2010[17]），主营业务收入变化率X6代表收入波动性，短期负债率X7代表债务期限结构，第一大股东持股比例X8代表股权集中程度，流动比率X9代表短期偿债能力，经营杠杆系数X10代表经营风险，主营业务利润率X11代表市场竞争力，总资产周转率X12代表营运能力，经营活动现金流量比率X13代表内生资源能力，有形资产比率X14代表资产担保价值。
为了避免以上原始变量出现高度相关的情况，本文首先通过相关分析来判别变量之间的重叠度。SPSS19.0软件输出的相关分析矩阵显示，大部分变量之间相关系数的绝对值都大于0.5，且在1%水平上显著相关，由此判定各原始变量之间存在较高的重叠度，需要进一步使用因子分析来降低维度，提炼出主要因子作为本文的解释变量（注：由于篇幅限制，相关分析矩阵从略）。
2. 因子分析。（1）KMO和Bartlett检验。表1显示了KMO和Bartlett检验结果，KMO值为0.681，大于0.5，说明原始变量之间的信息重叠度较高，适合进行因子分析;Bartlett球形度检验的伴随概率Sig.为0，小于显著性水平0.05，说明原始变量的相关矩阵不是单位矩阵，符合因子分析的前提条件。
（2）提取公共因子。表2显示了各个成份的特征根、方差贡献率和累计贡献率，SPSS19.0软件提取了前8个主成份进行测度，得出的累积贡献率为89.313%，满足其达到85%以上的条件，说明前8个主成份包含了原始变量的绝大部分信息，即本文的公共因子。
（3）因子命名解释。初始载荷矩阵中各主因子的典型代表变量不是很突出，表3给出了经过方差最大化旋转之后14个原始变量对8个公共因子的因子载荷矩阵，可以根据载荷大小剔除各公共因子中载荷量较小的原始变量，选取载荷量较大的原始变量作为本文的解释变量，进而达到消除原始变量之间的重叠因素、降低维度、精简运算的效果。通过比较各原始变量对各公共因子的相关系数可以看出，X1、X3、X4、X6、X10、X11、X12在各公共因子上的载荷相对较小，对融资偏好的影响程度较弱。因此，本文剔除X1、X3、X4、X6、X10、X11、X12这7个原始变量，最终保留在各公共因子中载荷较大的X2（0.937）、X5（0.837）、X7（0.961）、X8（0.962）、X9（0.887）、X13（0.853）、X14（0.987）这7个原始变量作为融资偏好的解释变量。
（三）控制变量
由于经济发展不平衡等客观原因的存在，本文所选取的样本个体之间存在较大差异，因此除了以上解释变量会影响企业的融资偏好，还有一些企业特征因素在很大程度上也会影响研究结果。因此本文进一步引入公司规模Z1、公司成长性Z2这两个控制变量。
综上所述，本文构造的研究变量如表4所示。
三、实证检验
（一）面板单位根检验
计量经济理论表明，众多经济变量，尤其是面板数据大多为非平稳变量，如果直接进行回归分析，回归结果在很大程度上表现为“伪回归”。因此，本文采用Eviews6.0软件和LLC、Breitung、Hadri三种检验方法，首先对面板数据进行单位根检验，若各研究变量的检验结果显示存在单位根，则表明该变量为非平稳变量，需要对它的差分序列继续进行检验，直到不存在单位根序列平稳为止，这是避免出现“伪回归”的前提条件。Eviews6.0软件输出的单位根检验结果如表5所示：
综合LLC、Breitung、Hadri三种检验方法的结果显示，所有研究变量和一次差分序列都未拒绝存在单位根的原假设;而对各研究变量二次差分序列的检验结果显示，皆不存在单位根，说明所有研究变量的二次差分序列是平稳序列，满足进行面板协整检验的前提条件。
（二）面板协整检验
在通过了面板单位根检验并确定了各研究变量的单整阶数后，本文分别对内部融资度、债务融资度、股权融资度与各解释变量之间进行协整关系检验，Eviews6.0软件输出的协整检验结果如表6、7、8所示：
由协整检验结果可以看出，Kao检验结果全部显示存在协整关系;Pedroni检验中7个检验统计量得出的结果不一致，但这7个指标的检查效果并不一样。一般而言，检验效果最好的是Panel ADF和Group ADF，效果最差的是Panel V和Group Rho，其他指标的检验效果适中。尽管一部分Panel V和Group Rho检验值显示接受非协整的原假设，但所有的Panel ADF和Group ADF检验值均显示拒绝非协整的原假设，因此本文可以得出内部融资度、债务融资度、股权融资度与融资偏好的各解释变量之间存在长期的均衡关系。
（三）截面加权回归
面板数据通过了单位根检验和协整检验，从而避免了可能会发生的“伪回归”问题。本文接下来进行多元线性回归分析，首先对回归方程的固定模型和线性模型进行检验，Eviews6.0软件输出的检验结果如表9所示：
表9中Hausman检验与Likelihood检验的结果显示，应选择固定效应模型进行估计。但由于面板数据的截面个体之间存在个体差异，会对回归方程产生一定的影响，因此本文在选择固定效应模型的同时，采用截面加权回归法消除截面个体差异问题，估计结果如表10所示：
表10的回归方程估计结果显示，调整R2均接近1，DW检验值均接近2，且F检验值均大于F0.05（9，90），说明三个回归方程的拟合优度较好，变量之间具有较强的线性关系，其回归结果总体上是显著的。
同时，估计系数与t检验值表明，内部融资度Y1与折旧与总资产比率X5、第一大股东持股比例X8显著正相关，与无形资产比率离差X2、短期负债率X7显著负相关，与流动比率X9、经营活动现金流量比率X13、有形资产比率X14线性关系不显著;债务融资度Y2与无形资产比率离差X2、有形资产比率X14显著正相关，折旧与总资产比率X5、短期负债率X7、第一大股东持股比例X8显著负相关，与流动比率X9、经营活动现金流量比率X13线性关系不显著;股权融资度Y3与无形资产比率离差X2、折旧与总资产比率X5、短期负债率X7、第一大股东持股比例X8显著正相关，与流动比率X9、经营活动现金流量比率X13、有形资产比率X14线性关系不显著。
其中，流动比率X9、经营活动现金流量比率X13与内部融资度Y1、债务融资度Y2、股权融资度Y3之间都呈现不显著的线性关系，由此可见这两个变量虽然在因子分析中得以保留，但在回归分析中还需要进一步剔除;有形资产比率X14与内部融资度Y1、股权融资度Y3之间都呈现不显著的线性关系，只与债务融资度Y2之间在10%的显著水平上具有正相关关系，本文认为该变量不足以对融资偏好的完整性作出全面解释，因此将其一并剔除。最终，本文检验出4个与融资偏好具有显著相关性的影响因素，如表11所示。
四、研究结论
（一）信息不对称程度
根据Ross（1977）[24]提出的信号传递理论，公司管理者比外部投资者拥有更多有关未来现金流、投资机会、盈利状况等内部信息，投资者一般通过公司的资本结构、投资决策、股利政策等信号传递机制来间接评价企业价值与发展前景。在有效市场中，信息不对称程度相对较小，管理者理应优先选择屏蔽信号传递的内部融资来维持股价稳定，次优选择传递积极信号的债务融资，最后才会被迫选择传递消极信号的股权融资。根据本文的实证检验结果，信息不对称程度与西南地区上市公司的内部融资偏好显著负相关，与债务融资偏好显著正相关，与股权融资偏好显著正相关。由此说明在我国并不健全的资本市场中，特别是相对于沿海经济更为落后的西南地区，信息不对称程度越大，管理者的内部人控制现象就愈发越严重，一方面凭借外部融资获取更多自由现金流的控制权，一方面却缩减内部融资来充裕在职消费或无效率投资。上市公司的内部融资度下降，债务融资度与股权融资度不降反升，难逃“圈钱”嫌疑，同时表现出强烈的短期债务融资偏好及股权融资偏好。该结论与国内诸多观点吻合，却与信号传递理论背离，也从侧面说进一步明我国资本市场的信号传递效应较为弱化。
（二）非债务税盾
税盾效应在Modigliani和Miller（1963）[25]提出的MM理论中有着非常重要的里程碑意义，即债务利息作为财务费用在息税前利润中扣除，能够抵减所得税，为企业带来节税利益，进而增加现金流入，提升企业价值，但债务融资带来的财务风险乃至破产风险也是不容忽视的。而固定资产折旧、无形资产摊销、税收抵免、税务亏损递延等非债务税盾的存在，同样可以在税前扣除，会产生与债务利息类似的节税作用，且并不会导致财务风险增大，上市公司对其具有更为明显的倾向性（贺伊琦，2010[26]）。根据本文的实证检验结果，非债务税盾与西南地区上市公司的内部融资偏好显著正相关，与债务融资偏好显著负相关，与股权融资偏好显著正相关。由此说明西南上市公司对于非债务税盾的利用程度越大，通过增大财务风险来获取债务税盾的动机就越小，债务融资度随之降低，同时内部融资度与股权融资度随之提高。非债务税盾对于债务税盾的替代效果明显，导致内部融资、股权融资与债务融资之间有着相互博弈的表现，进而有效规避财务风险。
（三）债务期限结构
债务期限结构从短期负债与长期负债的比例配置来影响企业的财务风险与资本成本。短期负债在一年内到期，不能还本付息的可能性相对较大，其财务风险高于长期负债;同时，短期负债的债权人能够较快获取债务的偿还，要求的利息相对较少，其资本成本低于长期负债。根据本文的实证检验结果，债务期限结构与西南地区上市公司的内部融资偏好显著负相关，与债务融资偏好显著负相关，与股权融资偏好显著正相关。由此说明短期负债率越高的西南上市公司，需要频繁安排债务到期的还本付息，其财务风险增大，再进一步提高负债规模的可能性就越小，债务融资度降低;同时，大部分短期负债是由来自日常经营过程的自发性负债（如应收账款、应付职工薪酬、应交税费等）组成，在自发性负债能够满足资金需求的条件下，留存收益的计提比例会相应减少，内部融资度降低;而为了实现短期负债、长期负债与股权资本之间财务风险、资本成本、企业价值长期均衡的关系（Hart、Oliver、Moore，1999[27]），股权融资度则随之而提高，该观点与胡援成、刘明艳（2011）[28]的研究结论一致。
（四）股权集中程度
股权结构集中程度对于企业价值的影响主要表现在两个方面：监督效应和侵权效应，即随着股权集中度的提高，大股东能够监督控制管理者，对企业价值产生正效应（Shleifer、Vishny，1986[29]）;又可能对中小股东发生侵权行为，对企业价值带来负效应（Brennan、Franks，1997[30]）。我国上市公司特有的股权结构显示，第一大股东持股比例与前十大股东持股比例都很高，尽管在一定程度上有利于激励大股东参与公司治理、驱动价值增长，但大股东控制的上市公司与母公司经常出现资金占用、关联交易、利润转移、相互担保等行为，进而引发大股东与中小股东之间的冲突，大股东通过侵蚀中小股东利益产生成本，降低企业价值（王俊|、徐向艺，2008[31]）。根据本文的实证检验结果，股权集中程度与西南地区上市公司的内部融资偏好显著正相关，与债务融资偏好显著负相关，与股权融资偏好显著正相关。由此说明西南上市公司的第一大股东持股比例越高，控制权越集中，通过股权融资后被分散的可能性越小，公司在维持大股东地位的条件下偏好于无需还本的股权融资，同时通过多提取留存收益、少分配现金股利的做法来大量“圈钱”，导致股权融资度与内部融资度一并上升，但债务融资度却随之降低，以减少公司的偿债压力。
综上所述，本文以2009―2013年作为时间序列，选取西南地区100家上市公司作为截面个体，构建面板数据分析模型，对样本公司的融资偏好因素进行实证检验。在综合前人研究成果的基础上，本文列示了多项融资偏好的影响因素，首先通过因子分析提炼出主要变量，接着进行面板单位根检验、协整检验避免了“伪回归”问题，然后运用截面加权回归消除个体差异，并得到回归估计结果，最终筛选出信息不对称程度、非债务税盾、债务期限结构、股权集中程度这四项具有高度显著性的相关因素。本文的研究虽然不足以揭示中国资本市场的整体现状，但为促使监管部门和上市公司营造良好融资环境，合理选择融资方式，不断优化资本结构提供了有力证据。
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