政府產(chǎn)業(yè)政策與汽車行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究

摘 要：文章以2009年到2011年在滬深兩市上市的汽車整車企業(yè)為研究對(duì)象，通過(guò)回歸分析，探討政府的產(chǎn)業(yè)政策對(duì)汽車行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。研究表明，積極的政府產(chǎn)業(yè)政策對(duì)汽車行業(yè)的發(fā)展有著顯著的促進(jìn)作用，能夠減少汽車行業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，提高汽車產(chǎn)業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。

關(guān)鍵詞：政府政策 汽車行業(yè) 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn) 回歸分析

中圖分類號(hào)：F407 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1004-4914（2013）03-021-02

一、引言

汽車行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著舉足輕重的作用，同樣，國(guó)家宏觀經(jīng)濟(jì)形式和宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變化，也會(huì)對(duì)汽車產(chǎn)業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生重要影響。為了應(yīng)付全球金融危機(jī)對(duì)我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)的影響，國(guó)家發(fā)改委和工信部出臺(tái)了一系列的鼓勵(lì)政策，其中最主要的市場(chǎng)調(diào)控政策是對(duì)汽車購(gòu)置稅的優(yōu)惠，從2009年1月1日到2011年12月31日，政府對(duì)汽車購(gòu)置稅作了三次重要調(diào)整：2009年汽車購(gòu)置稅率優(yōu)惠50%，即汽車購(gòu)置稅率從10%優(yōu)惠至5%；2010年優(yōu)惠75%，即從10%優(yōu)惠至7.5%；2011年隨著經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的好轉(zhuǎn)，汽車購(gòu)置稅率恢復(fù)至10%。

雖然車輛購(gòu)置稅優(yōu)惠只是針對(duì)1.6L排量及其以下排量的小汽車，但是，由于我國(guó)1.6L及其以下排量的小汽車的消費(fèi)在汽車行業(yè)中占有重要地位，政府宏觀政策的變化必然會(huì)對(duì)汽車企業(yè)的管理決策和汽車行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生重要的影響。

基于上述研究背景，本文從政府產(chǎn)業(yè)政策視角出發(fā)，選取政府產(chǎn)業(yè)政策為典型變量，采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，研究其對(duì)汽車行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。本文的研究意義在于：為深入分析汽車行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生根源提供進(jìn)一步的理論支持，通過(guò)實(shí)證研究來(lái)探討政府宏觀經(jīng)濟(jì)政策與汽車企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。此外，通過(guò)本文的實(shí)證研究，期望為實(shí)務(wù)界提供新的參考依據(jù)，以提高汽車行業(yè)應(yīng)對(duì)政策變化的能力，降低財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

二、研究假設(shè)

（一）變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量。國(guó)內(nèi)外對(duì)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)的研究主要基于以下三類：（1）以某個(gè)具體財(cái)務(wù)指標(biāo)的波動(dòng)來(lái)衡量；（2）構(gòu)建財(cái)務(wù)預(yù)警模型；（3）市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度方法（VAR）。鑒于我國(guó)證券市場(chǎng)發(fā)展時(shí)間短，還有待完善，國(guó)內(nèi)學(xué)者大多采用第二種方法，即通過(guò)構(gòu)建各種財(cái)務(wù)預(yù)警模型來(lái)測(cè)度公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。其中，Altman建立的Z指數(shù)模型是目前較為流行的用于預(yù)測(cè)企業(yè)破產(chǎn)的一個(gè)多變量財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型。該模型使用22個(gè)財(cái)務(wù)比率，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)篩選，建立了著名的Z-score模型。該模型通過(guò)加權(quán)匯總，計(jì)算財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)總判別值，從而判斷公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的大小，是評(píng)價(jià)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)典模型。

因此，本文采用Altman的Z-score模型來(lái)衡量公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，其具體計(jì)算公式為：

Z=1.2×（營(yíng)運(yùn)資金/資產(chǎn)總額）+1.4×（留存收益/資產(chǎn)總額）+3.3×（息稅前利潤(rùn)/資產(chǎn)總額）+0.6×（股票市價(jià)總額/負(fù)債賬面價(jià)值總額）+0.999×（銷售收入/資產(chǎn)總額）……（公式1）

Z值越小，表示公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大，破產(chǎn)可能性也越大，財(cái)務(wù)危機(jī)也就越嚴(yán)重；反之，則表明公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小。Altman教授的研究結(jié)果顯示：如果Z值大于2.99，表明公司的財(cái)務(wù)狀況良好，出現(xiàn)破產(chǎn)的概率非常小；如果Z值小于1.81，表明公司存在很大的破產(chǎn)危險(xiǎn)，財(cái)務(wù)危機(jī)很嚴(yán)重；如果Z值位于1.81～2.99之間，則公司財(cái)務(wù)狀況處于“灰色地帶”，財(cái)務(wù)狀況不明晰，應(yīng)引起足夠重視。

2.解釋變量。本文的解釋變量用政府產(chǎn)業(yè)政策對(duì)汽車行業(yè)的鼓勵(lì)程度（GP）來(lái)表示。GP的取值區(qū)間為0～1。當(dāng)政府產(chǎn)業(yè)政策對(duì)汽車行業(yè)不具有鼓勵(lì)效用時(shí)，GP=0；當(dāng)政府產(chǎn)業(yè)政策對(duì)汽車行業(yè)具有明顯的鼓勵(lì)效用時(shí)，GP=1。

引言中2009年1月1日到2011年12月31日政府對(duì)汽車購(gòu)置稅的三次重要調(diào)整表明，汽車購(gòu)置稅優(yōu)惠程度集中體現(xiàn)了政府產(chǎn)業(yè)政策對(duì)汽車行業(yè)的鼓勵(lì)程度。因此，下文以汽車購(gòu)置稅的優(yōu)惠程度來(lái)衡量GP值的大小，2009年GP=1，2010年GP=0.5，2011年GP=0。

3.控制變量。本文在借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，選擇以下變量作為研究公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的控制變量。（1）公司規(guī)模（S）。用公司期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示，即LN（期末總資產(chǎn)）。（2）資產(chǎn)負(fù)債率（L）。資產(chǎn)負(fù)債率反映公司的負(fù)債比例，L=負(fù)債/資產(chǎn)。（3）資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)（A）。用公司固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例來(lái)衡量，A=期末固定資產(chǎn)/期末總資產(chǎn)。（4）盈利能力（ROA）。盈利能力在一定程度上反映了公司抵御財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力，ROA=2*凈利潤(rùn)/（期初總資產(chǎn)+期末總資產(chǎn)）。（5）成長(zhǎng)性（G）。用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的增長(zhǎng)率來(lái)表示公司成長(zhǎng)性，G=（本期主營(yíng)業(yè)務(wù)收入-上期主營(yíng)業(yè)務(wù)收入）/上期主營(yíng)業(yè)務(wù)收入。將變量設(shè)計(jì)中的各變量匯總?cè)绫?所示。

（二）研究假設(shè)

根據(jù)Altman的Z-score模型，本文假設(shè)，政府產(chǎn)業(yè)政策與汽車企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)存在某種線性相關(guān)性，用以下公式表示：Zi =β0+β1*GPi+β2*Si+β3*Li+β4*Ai+β5*ROAi+β6*Gi+δi……（公式2）

其中，β0為常量，β1、β2、β3、β4、β5、β6為各變量的系數(shù)，δi是殘差項(xiàng)，反映了除各變量之外的其他因素對(duì)Z值的影響。

在計(jì)算各Zi值時(shí)，本文采用了Z-score模型即公式1。

三、變量的相關(guān)性分析

為了檢驗(yàn)本文對(duì)于變量的選取是否合理，首先采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)各變量進(jìn)行相關(guān)性分析。各變量的相關(guān)性分析如表2所示。

相關(guān)性分析結(jié)果顯示，政府政策（GP）值與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Z）值呈正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明政府政策與公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)。其它控制變量與公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)均呈顯著的相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明本文對(duì)于控制變量的選取是合理的。

公式2中所涉及到的各自變量之間的相關(guān)系數(shù)，絕對(duì)值最大的是S（公司規(guī)模）與A（資產(chǎn)期限結(jié)構(gòu)），其絕對(duì)值為0.486，小于0.6，說(shuō)明自變量之間的相關(guān)性一般。因此，公式2中各自變量之間呈現(xiàn)一種弱相關(guān)關(guān)系。

因此，公式2中基本不會(huì)存在多重共線性問(wèn)題，可以放入同一個(gè)公式中進(jìn)行回歸分析。

四、多元回歸分析

為了進(jìn)一步研究政府產(chǎn)業(yè)政策對(duì)汽車行業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響，在以上相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上，本文采用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)各變量進(jìn)行回歸分析。

殘差項(xiàng)δ的回歸分析結(jié)果如表3所示。從表3可以看出公式2中的D.W值在2附近，即殘差項(xiàng)δ服從正態(tài)分布，不存在自相關(guān)關(guān)系。

為了檢驗(yàn)公式2是否具有顯著性，采用方差分析（Analysis of Variance，簡(jiǎn)稱ANOVA）。方差分析的結(jié)果如表4所示。從檢驗(yàn)結(jié)果的F值來(lái)看，各模型均在5%的顯著性水平上顯著，且模型對(duì)因變量的解釋能力在60%以上，說(shuō)明公式2的總體擬合程度比較高。從表4可以看出F值為6.388，大于a=0.05下的臨界值2.70，回歸方程（公式2）顯著性明顯。

為了檢驗(yàn)公式2中的變量是否具有顯著性，采用t檢驗(yàn)（Student's t test）。t檢驗(yàn)的結(jié)果如表5所示。從表5可以看出，政府產(chǎn)業(yè)政策（GP）的t檢驗(yàn)量為2.081，大于在a=0.05下的臨界值1.7196，表明政府產(chǎn)業(yè)政策（GP）與Z值顯著正相關(guān)，即與公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)。

五、結(jié)論

通過(guò)以上相關(guān)性分析及多元回歸分析，我們可以得知，政府的積極經(jīng)濟(jì)政策能夠有效地減少汽車行業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，也印證了我國(guó)2009年至2011年政府對(duì)汽車購(gòu)置稅三次重要調(diào)整對(duì)在深滬兩市上市的整車汽車產(chǎn)業(yè)的影響，即2009年增速46%，2010年增速32%，2011年增速3%。在宏觀經(jīng)濟(jì)不景氣的情況下，政府積極的經(jīng)濟(jì)政策可以促進(jìn)汽車行業(yè)的發(fā)展，減少財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性，有利于汽車產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

1.嚴(yán)碧紅，馬廣奇.基于Z—Score模型的我國(guó)房地產(chǎn)業(yè)上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證分析[J].財(cái)會(huì)研究，2011（5）：37-41

2.汪東華.多元統(tǒng)計(jì)分析與SPSS應(yīng)用[M].華東理工大學(xué)出版社，2011

（作者單位：東北電力大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 吉林吉林 132012）

（責(zé)編：若佳）