基于煤炭企業債務期限結構的回歸對比分析

　　【摘要】 負債經營是煤炭企業的常態，債務償還風險是債務融資的必然產物。對長期債務風險進行研究發現，最佳債務期限結構模型的建立能充分預測債務總額中的長期負債比率，產生最大化收益，很好地解決長期債務融資風險問題。文章利用中國煤炭上市公司財務數據，采用三種不同的多元統計回歸模型進行分析，得出影響中國煤炭上市公司最佳期限結構的影響因素，以構建最佳債務期限結構模型。
　　【關鍵詞】 債務融資風險；債務期限結構；煤炭上市公司；多元統計回歸模型
　　
　　一、引言
　　債務的期限結構（Debt maturity structure）是指短期債務融資和長期債務融資占企業總債務資本的比例。在公司債務期限結構分析中，債務期限結構的計量方式有以下三種：
　　一是Barclay and Smity（1995），Jun and Jen（2003）提出的到期債務率，即現在到期的長期或短期債務與企業總債務之比。
　　二是 Kim，Maucr and Stohs（1995），Stohs and Mauer（1996）等提出的加權債務期限，即企業各期債務的賬面價值加權平均值。
　　三是Guedes and Oplcr （1996）在《公司發行債務期限的決定性因素》中提出資產負債表（The balance sheet）法和增量法（The incremental approach）的計量方法。資產負債表法采用加權資產負債表中所有現存到期債務期限計量的一種方法，上述方法一即為資產負債表法。增量法就是用新籌措的（新增加）債務的到期期限來進行計量的一種方法，上述方法二即為增量法。
　　
　　二、煤炭企業債務結構問題分析
　　（一）債務期限結構的主要理論
　　構建合理的債務期限結構會影響煤炭企業債務融資效益，影響煤炭企業的財務安全，進而影響金融市場的和諧。
　　債務期限結構的研究始自Merton（1974）在《金融雜志》發表的《企業債務的定價：利率結構的風險》，得出了債務期限結構與企業價值無關的結論，但論述比較模糊。真正對債權期限結構進行系統理論研究的是Barclay and Smith，他們于1995年發表了《公司負債的期限結構》，從債務合約成本假說、企業稅收假說與信號假說對債務期限結構理論進行了論述。Guedes＆Opler（1996）發表了《決定公司發行負債的期限的因素》，Stohs＆Mauer（1996）發表的《公司負債期限結構的決定因素》以及Scherr＆Hulburt（2001）的著作《小規模企業的負債期限結構》，分別從不同的角度對公司債務期權結構進行論述，推動了債務期限結構的研究進程。
　　我國對債務期限結構研究問題集中在實證研究方面。敬志勇、歐陽令南（2004）的實證分析表明當期負債期限與公司的長期負債比率呈負相關。楊興全、呂珺（2004）支持了期限匹配假說和清算風險假說，部分支持了代理成本假說，但未得到足夠信息支持信號傳遞假說和稅收假說。袁衛秋（2004）從契約成本的理論、信息不對稱的理論、稅收的理論和期限匹配四個方面對債務期限結構進行論述。楊興全、鄭軍（2004）歸納了代理成本假說、信號傳遞假說、清算風險假說、期限匹配假說和稅收假說。肖作平、李孔（2004）先用單因素法以對債務期限結構影響因素進行個別簡單分析；然后進行實證分析，逐步回歸。
　　（二）煤炭企業債務期限結構影響因素
　　根據債務期限結構的理論及實證研究，可以識別出諸多影響因素，如表1所示。
　　三、采用多元線性回歸模型進行實證分析
　　為了更好地反映煤炭企業的債務期限結構，假設自變量與因變量呈多元線性關系，分別采用強行進入（Enter）法、逐步法及主成分分析法對債務期限結構進行回歸分析，并將最后結果進行比較分析，構建煤炭企業的最佳期限結構。
　　（一）數據的選取
　　本研究的數據來源于高校財經數據庫（www.bjinfobank.com），巨潮資訊網（www.cninfo.com.cn），搜狐證券（q.stock.sohu.com）。樣本的選取遵循以下原則：一是僅考慮2006年前在滬、深交易所上市的22家A股煤炭公司，確保公司行為相對成熟以及樣本公司的數據具有可比性；二是收集煤炭上市公司2001—2009年相關數據；三是為保證樣本結論的精確度，剔除被ST的上市公司平莊能源（000780）與美錦能源（000723）。選取2006年1月1日前在深圳、上海證券交易所上市的20家煤炭上市公司為研究樣本，以2001—2009年的相關數據為基礎，具體分析其債務期限結構影響因素。
　　（二）三種不同回歸方法的擬合優度比較分析
　　表2是利用三種不同統計回歸方法對因變量進行回歸分析時的模型擬合優度。三種方法中，強行進入回歸的復相關系數為0.612，自變量與因變量的決定系數（或判定系數）為0.375，調整的決定系數為0.362，最高，說明其擬合優度在三種方法中最好。
　　（三）利用三種不同方法所得到的回歸結果分析
　　利用強行進入回歸分析方法所得到的回歸結果如表3所示。表3中對應的標準系數欄給出了對應因變量（長期負債/總負債）的各個自變量的標準偏回歸系數，可以得出ETR（實際所得稅稅率）對因變量的影響最大。這是因為煤炭公司的凈利潤是其償還債務利息的重要保證，而凈利潤受所得稅稅率的影響程度高；同時由于利息支付在計算繳納所得稅前，所得稅的存在會使利息支付起到一定的抵稅作用，因而所得稅的存在對債務的影響是雙重的。其次影響程度高的是FCF（自由現金流量）。西方理財活動中，自由現金流量的管理被稱為理財第一原因，在于自由現金流量雖然為企業帶來的收益最少，卻是企業正常運營所必需的，如果缺乏必要的自由現金流量，則表明企業財務融資能力不足，時間久了，會導致企業陷入財務困境，陷入財務困境的企業若不能及時整改，破產概率非常高。再次是X8（非債務稅盾），非債務稅盾主要考慮的是折舊率對負債的影響程度，即固定資產有效使用年限內的年折舊比率對償債能力的影響。煤炭企業屬高經營杠桿企業，資產的年折舊程度對因變量的影響程度自然較高。最后是X3（資產擔保價值）、X6（企業內部資源能力）、X4（成長性）。對因變量影響程度最小的是X5（公司規模），這里也從另一個角度說明，煤炭企業規模與其獲利能力的關聯度不高。
　　表3右半部分表明自變量與因變量間的線性關系。8個自變量的方差膨脹因子分別為1.139、4.895、3.904、2.595、
　　1.318、1.115、2.088、2.878，其中最大的方差因子為4.895，低于多重共線性嚴重的標準（經驗值VIF=5）。8個自變量的容差分別為0.878、0.204、0.256、0.385、
　　0.759、0.897、0.479、0.347，最小公差為0.204，大于多重共線性嚴重的標準（經驗值Tolerance =0.1），說明自變量間不存在嚴重共線性。
　　利用逐步回歸統計分析方法所得到的回歸結果顯示，唯一變量SIZE的系數為0.052（小于強行進入時所對應的系數），常量為-0.944，標準化系數為0.360，回歸結果與預期出現很大的悖論。
　　說明逐步回歸分析在本案例分析中不能達到所要求的線性模擬結果，導致該結果出現最可能的原因是樣本數量的關系，在以后的數年內應當繼續關注煤炭上市公司相應的財務數據，進行采集、分析。
　　
　　利用主成分分析法對煤炭上市公司債務期限結構進行分析，根據特征值大于1或信息累計貢獻率大于80%確定的主成分個數為5個（表4）。表4是基于各主成分的載荷得到主成分載荷矩陣。從表4中可以看出，第一主成分 與MB、AI呈較強的正相關，與FCF呈較強的負相關，這是由于這三個因素與資產的價值有關，第一主成分可以被認為是資產價值的代表；第二主成分與ETR呈較強的正相關，與EPS呈較強的負相關，可以認為第二主成分是利潤的代表；第三主成分與SIZE、EPS呈較強的正相關，與AM呈較強的負相關，可以認為第三主成分是總資產的代表；第四主成分與VOL呈較強的負相關，可以認為是息稅前利潤（EBIT）的代表；第五主成分與AM呈較強正相關，可以認為是固定資產的代表。
　　
　　四、結論
　　一是利用三種多元線性回歸方法（強行進入法、逐步回歸法、主成分分析法） 對債務期限結構進行實證分析，從最終回歸結果來看，強行進入法所反映的自變量與因變量的線性模擬程度最好；主成分分析法次之；逐步回歸法所得到的結果最差。
　　二是在對因變量煤炭上市公司債務期限結構的論證過程中，從回歸結果看，所選擇的8個自變量（VOL、MB、AI、FCF、SIZE、AM、EPS、ETR）與因變量存在相對明顯的線性相關關系。這說明在整體上本文選取的自變量確實可以較好地解釋煤炭上市公司債務期限結構的變化，且最終結果與最初的假設基本一致。
　　
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