外匯衍生品的使用與上市公司融資效率的提升

趙峰++黃嶸++程悅

內容提要：本文以中國A股上市公司2007-2014年數據為樣本，以自建的中國企業“外匯風險對沖交易數據庫”為基礎，基于財務風險的“中介效應”視角分析外匯衍生品使用與企業融資效率之間的關系。研究發現：就全樣本而言，外匯衍生品的使用給中國上市公司帶來了約81%融資效率的提升，公司財務風險下降約207%，并且使財務風險在外匯衍生品的使用與融資效率之間產生了“中介效應”；國有上市公司外匯衍生品的使用對融資效率的提升作用顯著高于民營上市公司；完全競爭型公司使用外匯衍生品能顯著提高其融資效率，但是低壟斷型和高壟斷型公司外匯衍生品的使用效果不顯著；東部公司外匯衍生品的使用對融資效率產生了“正效應”，中部公司則產生了“負效應”，西部公司“無效應”。

關鍵詞：外匯衍生品；財務風險；融資效率；中介效應；行業集中度

中圖分類號： F275；F832；F74 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2017）03-0043-10

隨著“走出去”和“一帶一路”戰略的實施，中國企業跨境投資、跨境融資、跨國經營越來越多，所面臨的匯率波動風險也逐步加大。為了規避外匯風險，許多涉外企業使用外匯衍生品進行對沖，以便帶來諸如鎖定經營成本、降低風險暴露程度、提升企業價值等正效應，但外匯衍生品的高杠桿性和較高的不確定性也給那些不能正確使用外匯衍生品的企業帶來了諸如現金流波動加劇、賬面價值大幅虧損等負面效應。

現代企業對融資渠道、方法及策略的選擇會影響企業未來的發展路徑。企業合理的融資結構、較低的財務風險、較好的償債能力會對企業的融資成本、產權結構等方面帶來積極影響，這也將從整體上影響企業的融資效率。Smithson（1998）的研究結果表明，在企業經營過程中使用衍生工具進行風險管理可以使其融資成本得到有效降低。中國上市公司每年從銀行及資本市場上獲取大規模的融資來支持其自身的經營發展，隨著企業跨國經營的增多，面臨匯率波動成為常態，企業不得不參與到外匯衍生品市場中來以規避外匯風險，這一行為無疑會對企業的融資產生深遠影響。本文試圖回答如下問題：對于中國上市公司，外匯衍生品使用是否會提高企業的融資效率？是否會降低企業的財務風險？這種影響效應到底有多大，如何測度？由于中國是轉軌經濟體，企業會因所有制差異、區域差異和行業集中度差異而表現出不同的特征，那么外匯衍生品對企業的影響效應是否因此而不同？本文希望對以上問題的探討能給相關領域的研究提供一些借鑒。

本文可能的貢獻：第一，與多數文獻聚焦于外匯衍生品使用對企業價值的影響不同，本文利用財務風險作為中介變量，探討了外匯衍生品使用、財務風險和融資效率三者之間的關系，揭示了財務風險的“中介效應”，并發現外匯衍生品使用能提高中國公司的融資效率。第二，當前很多研究由于受制于數據庫限制而難以開展，而本文通過手工查閱上市公司年報等相關資料，自行構建了中國上市公司“外匯風險對沖交易數據庫”，在一定程度上克服了既有文獻的數據限制。第三，通過區分所有權性質、區域差異、行業集中度差異等方面，本研究將中國上市公司進行分組，對不同類型公司的外匯衍生品使用與財務風險和融資效率的關系開展“多角度、立體性”研究，拓展了企業融資和外匯風險管理的研究視角。

一、理論分析與研究假設

（一）外匯衍生品的使用與融資效率的提升

獲取資金支持是企業經營發展過程中的重要活動。從融資優序角度來看，企業使用外匯衍生品進行風險對沖能夠保證企業未來收益穩定，現金流波動平穩可控，使企業擁有更多的內部資金投資于優質項目，從而使企業較少地依賴外部融資，減少了企業融資費用，進一步地降低企業經營成本。從信號傳遞角度來看，外匯衍生品的使用向外部投資者傳遞出企業愿意通過風險管控的方式來降低財務風險的信息，從而使投資者能夠接受合理的資本回報率，有助于降低企業融資成本、提高融資效率；企業使用外匯衍生品進行風險管控與對沖，在使用空間、合約的規范性及交易時機選擇上能為企業的融資提供更多的便利進而提高企業的融資能力，從而獲取財務杠桿收益。中國的上市公司合理運用外匯衍生品能給企業融資成本帶來一定的便利，企業的風險和收益也能得到有效控制及重新分配。因此，提出如下假設：

假設1：外匯衍生品使用可提升中國上市公司的融資效率。

（二）外匯衍生品使用與企業財務風險的控制

Bartram（2011）等人的研究發現衍生品的使用能夠使企業經營性現金流及股票收益率保持穩定，并降低財務風險的發生概率。Magee（2013）的研究發現使用衍生品進行套期保值能使企業發生財務風險的概率降到最低程度。Boyer和Marin（2013）的研究結論表明企業選擇外匯衍生品進行風險管控能把企業的財務指標保持在一定的健康區間，使得企業發生財務風險的概率降到最低。郭玲和陰永晟（2009）的研究發現上市公司為了降低財務成本而盡可能地使用衍生品進行套期保值，并使公司獲得規模經濟效益。總的來看，財務風險發生的概率是衡量企業風險的重要依據，而使用外匯衍生品進行套期保值可以使企業的收益保持穩定，保證企業現金流處在一個穩定的水平。因此，提出如下假設：

假設2：外匯衍生品使用可以降低中國上市公司財務風險的發生概率。

（三）財務風險在外匯衍生品使用與企業融資效率間的“中介效應”

合理使用外匯衍生品會降低企業發生財務風險的概率，有助于增強銀行等機構對企業經營平穩、收益穩定的信心，有助于企業拓寬融資渠道、合理制定融資策略、降低融資成本、提高企業的融資效率，反之亦然。中國的很多企業使用外匯衍生品是為了降低企業經營風險和市場風險及財務風險發生的概率，向資金提供者傳遞經營穩定的信號會對企業的融資效率產生有益的影響，財務風險可能會產生“中介效應”外匯衍生品使用通過先影響企業的財務風險，進而再影響企業的融資效率，財務風險在其中扮演了“中介變量”的角色。因此，提出如下假設：

假設3：財務風險在外匯衍生品使用與企業融資效率間會產生“中介效應”。

（四）所有權性質、外匯衍生品使用與融資效率

目前，我國的國有企業和民營企業在發展過程中獲得的政策支持不同，國有企業在融資渠道、融資便利性及融資能力等方面好于民營企業，民企獲得外部融資的難度遠高于國企，可歸因于金融抑制和國有銀行壟斷所帶來的信貸歧視（盧峰和姚洋，2004）。所以，Guariglia等（2010）指出以企業利潤為主的內源融資成為中國民營企業獲得發展資金的重要來源。特別地，在信息不對稱的條件下，國有銀行更是有理由減少對民營企業的放貸額度甚至拒絕向民營企業放貸（胡旭陽，2006）。即使在證券市場，出于對政府背書的信任，投資者也是更傾向于向規模及實力更勝一籌的國有企業提供資金。因此，提出如下假設：

假設4：外匯衍生品使用對于國有企業融資效率的影響要好于民營企業。

（五）行業集中度、外匯衍生品使用與企業融資效率的提升

行業集中度的大小對外匯衍生品使用與融資效率的提升會產生重要影響。對于完全競爭行業而言，激烈的市場競爭導致企業重視每一個環節的風險管控，任何一個環節出了問題都會導致企業虧損；對于匯率波動風險，完全競爭行業的企業必須將其控制在一定范圍內。因此，這類企業使用外匯衍生品的目的主要是“套期保值”：使用外匯遠期、期貨、期權等外匯衍生品來鎖定成本或者收益，平抑經營現金流的波動，降低財務風險，使企業能夠平穩運營。這些有助于企業向外界傳達良性信號，提升企業的融資能力和融資效率。但是，高度壟斷型的企業在外匯市場上更傾向于從事風險更高的投機交易；由于這類企業可以吸引到專業的金融人才、購買到有價值的信息，其外匯衍生品交易的獲利有助于降低財務風險、提升償債能力和融資效率。對于低壟斷型的企業，競爭環境的激烈程度低于完全競爭行業，而資金實力遠遜于高度壟斷型行業，外匯衍生品的使用對其融資效率的影響難以判斷。因此，提出如下假設：

假設5：完全競爭型和高壟斷型企業能有效利用外匯衍生品提高其融資效率，而低壟斷型企業則可能無此效應。

（六）區域差異、外匯衍生品使用與融資效率

我國東部沿海地區是改革開放先行地區，不僅擁有大量外向型企業，跨境投資、跨境融資、跨國經營等更為頻繁，也更容易受匯率波動的影響，東部企業有動機通過使用外匯衍生品來對沖匯率風險。中部地區的經濟雖有發展，但對外開放程度依然有限，涉外經營活動依然較少，涉外人才稀缺使得中部企業外匯風險對沖的經濟后果與其設想可能存在差異，甚至會出現相反的結果。由于產業結構、社會、區位等原因，西部地區對外開放程度不高，集聚的專業金融人才相對較少，對外匯衍生品的認識也不足，西部地區的企業運用外匯衍生品進行風險對沖的機會與能力都相當有限，從而降低了對融資效率的影響。因此，本文如下假設：

假設6：區域差異使得東中西部地區企業在使用外匯衍生品方面存在較大差異。

二、研究設計

（一）“中介效應”模型的構建

借鑒Baron和Kenny（1986）模型思想，本文構建了外匯衍生品使用、財務風險與融資效率的“中介效應”模型，模型構建步驟如下。

首先，構建外匯衍生品的使用與企業融資效率的影響模型：

Loaneff=α0+α1ForexD+α2Size+α3Lev+α4Growth1+α5ROA+α6Salary+α7Tb+α8Dummy+ε（1）

在式（1）中，Loaneff代表融資效率，ForexD代表外匯衍生品使用，Size為公司規模， Lev代表財務杠桿，Growth1為企業成長能力，ROA為企業盈利能力，Salary為企業管理者自信程度，Tb表示為企業投資機會，Dummy為行業和年度虛擬變量。本文預期α1>0，即外匯衍生品使用與融資效率正相關。

其次，構建外匯衍生品使用對財務風險的影響模型：

Z=β0+β1ForexD+β2Size+β3Lev+β4Growth1+β5Share2+β6Salary+β7DDr+β8Dummy+ε（2）

Z表示企業的財務風險，Share2表示企業的前兩名股東持股之和，DDr表示企業獨立董事比例，其他變量定義如上。本文預期β1>0，即外匯衍生品使用會降低財務風險。

最后，在式（1）中加入財務風險，檢驗其是否會產生中介效應。

Loaneff=γ0+γ1ForexD+γ2Z+γ3Size+γ4Lev+γ5Growth1+γ6ROA+γ7Salary+γ8Tb+γ9Dummy+ε（3）

模型檢驗步驟：第一步檢驗α1，若α1不顯著則停止分析，若顯著則進入下一步；第二步檢驗β1、γ2，若都顯著則看γ1是否顯著，若顯著則部分中介效應存在，反之則完全中介效應存在；若β1、γ2中有其一不顯著，則作Sobel檢驗，顯著則中介效應存在，反之則不存在。

（二）研究樣本的選取

我國2006年制定了新的會計準則，其第24號“套期保值”以正式文件形式規定了企業對衍生品的運用情況要從自愿披露轉變為表內披露，要求企業在財務報表的附注中將衍生品的運用情況進行說明，新準則于2007年1月1日起正式實施。為了得到企業外匯衍生品交易方面更為準確、詳細的數據，本文選取滬深兩市的上市公司為樣本，通過手工搜索、查閱關鍵詞的方式收集整理上市公司財務報表附注中有關衍生金融工具的相關信息，從而得到了企業使用外匯衍生品的相關數據。本文的樣本期間為2007-2014年，為了保證數據的可靠性，剔除了金融行業、ST和*ST公司和數據缺漏的公司，總計得到9657個樣本值。各年度樣本公司數量分布情況參見表1。

本文還對樣本作了如下劃分：（1）以企業實際控制人類型來表征所有制性質的不同，將全部樣本劃分為國企和民企；（2）以公司注冊所在地來表征區域發展差異，將全部樣本劃分為東中西部三大類公司，其中東部地區包括12個省、市和自治區，中部地區包括9個省和自治區；西部地區包括10個省、市和自治區。（3）以赫芬達爾指數（HHI）來表征行業集中度差異，按照HHI數值大小劃分為完全競爭型、低壟斷型和高壟斷型行業，數值計算參考了日本公正交易委員會公布的分類方法。

（三）變量選擇與計算

1.被解釋變量

本文的被解釋變量為公司的融資效率，對于該指標的測度主要借鑒了冉茂盛等（2013）、李文洲等（2014）的研究方法，采用殘差絕對值的相反數表征融資效率，即融資效率可以表示為：Loaneff=-|εit|，估值模型如下：

Loanit=β+β1Cashit-1+β2Sizeit-1+β3Levit-1+β4Roeit-1+β5Growthit-1+β6Liquidit-1+β7ZJit-1+β8Top1it-1+β9Top3it-1+β10Dum+εit（4）

其中，被解釋變量Loan為實際貸款規模，參考方軍雄（2007）的做法，本文以企業的當年長期銀行貸款與當年年末總資產的比率作為衡量實際貸款規模的指標。εit為殘差項，εit>0表示公司過度融資，εit<0表示融資不足。Loaneff=-|εit|代表融資效率，該值越大，融資效率越高。

本文還設置了其他控制變量：Cashit-1表示企業在t-1年持有的現金規模；Sizeit-1表征企業規模，為t-1年總資產對數；Levit-1表征企業的資產負債情況，Roeit-1表示企業的凈資產收益率；Growthit-1代表成長機會；Liquidit-1表示企業資產擔保價值；ZJit-1表征企業規模擴張能力；Top1it-1表示第一大股東持股比例；Top3it-1表征股權制衡度，用前三大股東持股比例的平方和來表示；Dum表示年度和行業啞變量，反映宏觀經濟波動和行業政策變化。

2.解釋變量

（1）外匯衍生品使用用Forexd表示。為了能夠充分研究中國企業的外匯衍生品交易情況，本文通過手工查閱上市公司年報等相關資料，自行構建了中國上市公司“外匯風險對沖交易數據庫”，該數據庫包含中國企業所使用的外匯衍生品類型，如外匯遠期、外匯期貨、外匯期權、NDF、貨幣互換等，還包含具體交易的金額等信息。本文所用的外匯衍生品使用相關數據來自于該數據庫，數據庫中對于外匯衍生品使用這一指標的度量有兩種方法：第一種是虛擬變量法，若使用了外匯衍生品，則為1，否則為0；第二種是比值法，即用樣本公司外匯衍生品合約本金占總資產的比率。由于很多上市公司在披露外匯衍生品交易類型和金額等信息時存在不披露或者少披露的情況，導致使用第二種方法計量的樣本公司數量過少，本文決定使用第一種方法計量的相關數據。

（2）財務風險用Z指數加以衡量。反映企業財務風險的指標主要有兩種類型，一種是將資本市場數據作為基礎；另一種是將企業的會計數據作為基礎。資本市場數據主要包括公司股票價格的波動、公司股票收益的波動、及整個資本市場的波動等；會計數據主要包括企業營收、資本結構等的變化。兩種方式各有優缺點，資本市場數據法在歐美應用較廣，但由于我國資本市場機制不夠完善，場內投資者以散戶為主，強烈的投機因素使得股票收益產生劇烈的波動從而不能恰當地反映我國上市公司的財務風險；會計數據法也存在很大的噪音，例如存在一些企業財務數據造假等因素。對于我國上市公司，會計數據法較資本市場數據法能夠更好地表征企業的財務風險，并且在運用過程中可采用一系列措施減少數據噪音。基于上述原因，本文借鑒了美國學者Altman（1968）所提出的Z指數來表征企業財務風險，該指數是一個多變量的綜合性指標，能夠更全面的對企業的運營狀況和財務風險程度加以衡量，Z指數公式具體如下：

Z=0012×100×X1+0014×100×X2+0033×100×X3+0006×100×X4+0999×100×X5（5）

其中X1、X2、X3、X5分別為營運資金、留存收益、息稅前利潤和銷售收入除以資產總額，X4為總市值除以負債總額。Z值越小，公司財務風險越大，Z值越大，則公司財務風險越低。根據Altman（1968）的研究，如果Z值小于18，則財務風險較高，存在破產可能；如果Z值大于2675，則企業財務情況良好。

3.控制變量

參考既有文獻，本文選取公司規模、獨董比例等作為控制變量，變量定義參見表2。

三、實證分析

（一）描述性統計結果

企業外匯衍生品使用如圖1所示，越來越多的上市公司在2007-2011年期間選擇使用外匯衍生品進行風險對沖與管控，但在2012-2014年期間有所下降，這可能是受到了歐債危機的影響。從占比上來看，2011年上市公司中使用外匯衍生品的公司占比達到最高的1149%，隨后幾年使用外匯衍生品的公司數量增加，但占比小幅下降，并保持在穩定區間。這表明隨著中國企業“走出去”戰略步伐的加快，更多的中國上市公司使用外匯衍生品進行外匯風險管控與對沖。

表3是描述性統計。Loaneff的均值為-07274，標準差為07672，說明各公司的融資效率存在很大的不同。樣本公司財務風險指標Z的均值為37673，最大值為89996，最小值為14624，標準差為17243，表明樣本公司整體上發生財務風險的概率較低，處于安全水平，但是不同公司之間的財務風險存在較大差異。管理者自信程度指標的均值為04464，最大值為08600，最小值為02137，標準差為01330，表明一部分公司存在高管的過度自信，這會影響企業外匯衍生品使用的決策。另外，其他指標的均值和標準差也都在正常范圍之內。

表4是相關系數檢驗。由表4可以看出各變量的相關系數均小于05，低于Lind et al（2002）的臨界值07，說明多重共線性問題并不嚴重，可以進行實證分析。

（二）實證結果與分析

本文實證檢驗的具體步驟如下：首先，對全體樣本進行實證分析，檢驗外匯衍生品使用與融資效率、財務風險的關系，并使用Baron“中介效應”模型檢驗財務風險是否產生了中介效應；其次，把全部樣本按照所有制不同劃分為國有和民營上市公司，檢驗所有權性質的不同是否影響企業外匯衍生品使用與融資效率和財務風險之間的關系；第三，把全部樣本按照行業集中度不同劃分為：完全競爭型行業、低壟斷型行業和高壟斷型行業，分別進行檢驗；第四，將全部上市公司按照區域差異劃分之后進行檢驗，結果如表5-表8所示。

1.全樣本下外匯衍生品使用、財務風險與融資效率關系的檢驗。借鑒Baron“中介效應”模型，本文對全樣本進行檢驗：（1）使用融資效率模型來檢驗全部樣本公司的外匯衍生品使用與融資效率（Loaneff）的關系；（2）使用財務風險模型考察全部樣本公司的外匯衍生品使用對財務風險Z的影響；（3）使用Baron“中介效應”模型考察財務風險是否產生“中介效應”，結果如表5所示。

由表5可知在融資效率模型中，外匯衍生品使用（ForexD）的系數α1為0081，且在1%水平上顯著為正，即外匯衍生品使用與融資效率正相關，外匯衍生品使用每增加1%可提高公司融資效率約81%。這表明中國公司的外匯衍生品使用對于融資效率的提高起到了積極作用，假設1得到驗證。在財務風險模型中，外匯衍生品使用的系數β1為0207，且在1%水平上顯著為正，即外匯衍生品使用與Z值正相關，由于Z值越大，代表財務風險發生的概率越小，這表明外匯衍生品的使用降低了公司發生財務風險的概率，具體的來說，外匯衍生品使用每增加1%可使中國上市公司財務風險發生的概率下降約2070%，從而證實了假設2。在“中介效應”模型中，財務風險Z的系數γ2在1%的水平上顯著為正，即財務風險越低（即：Z值越大）的公司，其融資效率越高。系數γ2為正，與融資效率模型的系數α1相比，其系數絕對值下降了0019，降幅為234%。這表明財務風險在其中產生了“中介效應”，并且Sobel-Z值為4145，且在1%水平上顯著，說明表明財務風險所扮演的中介變量角色在統計學上是顯著的，從而驗證了假設3。

2.不同所有權性質下外匯衍生品使用對融資效率影響的檢驗。本文按照實際控制人屬性劃分了國企（5 341組）和民企（4 316組），結果參見表6，由表6可知國有上市公司和民營上市公司的實證結果存在顯著差異。對于國有上市公司來說，無論是融資效率模型、財務風險模型還是中介效應模型，外匯衍生品使用（ForexD）的系數都顯著為正，這就表明國有上市公司使用外匯衍生品可以顯著的降低其財務風險，提升其融資效率，并且財務風險在外匯衍生品使用對融資效率的影響中產生了中介效應，從而再次證實了假設1、2、3。

此外，表6表明相比于民營上市公司，除了財務風險模型之外，無論是融資效率模型還是中介效應模型，國有上市公司外匯衍生品使用的系數遠大于民營公司樣本。如在融資效率模型中，國有上市公司外匯衍生品使用的系數為0109，遠高于民營上市公司的0031，并且國有公司的系數都更為顯著，從而證實了假設4。可能的原因在于國有上市公司規模普遍比民營企業大，擁有的高端外匯人才更多，對衍生品交易的駕馭能力比民營企業要高，因而有利于國有企業規避匯率風險、平抑現金流波動、降低財務風險，向銀行及資金提供者傳達了經營平穩的信號，從而有助于國有企業提升融資效率。

3.不同行業集中度下外匯衍生品使用對融資效率影響的檢驗。行業集中度的不同也會對外匯衍生品使用與融資效率的關系產生影響。關于行業集中度差異的衡量，一般是用赫芬達爾指數（HHI）來測度。依據日本公正交易委員會的分類方法，本文按照HHI指數大小將上市公司劃分為完全競爭型（HHI<1 000）、低壟斷型（1 0001 800）三大行業類型。最終本文共得到完全競爭型行業企業7 079組，低壟斷型行業企業1 367組，高壟斷型行業企業1 211組，具體檢驗結果參見表7。

由表7可知三大行業類型的實證結果存在顯著區別：（1）對于完全競爭型行業企業，由融資效率模型可知，外匯衍生品使用提高了融資效率，并且其系數（0093）顯著大于低壟斷行業企業（0042）和高壟斷行業企業（0063）；由財務風險模型可知，外匯衍生品使用可以降低該類型企業的財務風險；由中介效應模型可知，財務風險在其中產生了“中介效應”。（2）對于低壟斷和高壟斷型行業企業來說，融資效率模型的結果表明外匯衍生品使用的系數為正，表明這兩種類型的企業使用外匯衍生品都有助于提升融資效率，不過系數不太顯著；財務風險模型的結果表明，只有高壟斷型行業企業的外匯衍生品使用降低了企業的財務風險，而低壟斷型行業企業的系數為負且不顯著；中介效應模型的結果表明，無論是低壟斷和高壟斷型行業企業，財務風險都沒有產生“中介效應”；這基本證實了假設5，即完全競爭型和高壟斷型企業能有效利用外匯衍生品提高其融資效率，而低壟斷型企業則可能無此效應。

上述結果產生的原因除了前文假設5的分析之外，還可能由于以下原因：首先，低壟斷型行業包含社會服務、運輸及水電煤氣等行業企業，這些行業的企業參與跨境投資和進出口業務的金額相對較少，從事外匯衍生品交易的金額可能較少，對于融資效率產生的影響微乎其微；其次，低壟斷型企業由于受自身實力的限制，其資金實力和金融人才的專業程度都不夠理想，因此即使其使用外匯衍生品對匯率風險進行了管理，其效果有時也不能令人滿意。第三，高壟斷型行業包含房地產、采掘及建筑等行業，這些行業內的公司雖然資金豐腴，也能聘到高水平的金融人才，但這類公司的高層對外匯衍生品的認識不夠充分，選擇使用外匯衍生品進行風險對沖的公司數量較少，從而外匯衍生品使用對這類公司產生的影響也不會太大。

4.地區差異下外匯衍生品使用對融資效率影響的檢驗。本文按照上市公司的注冊地將全部樣本劃分為東部、中部和西部地區公司三大類，并分組進行實證檢驗，具體的結果參見表8。

表8結果顯示：（1）對于東部地區公司來說，由融資效率模型可知外匯衍生品使用顯著提高了東部企業的融資效率，外匯衍生品使用可以提升東部企業融資效率高達9%，由財務風險模型可知，外匯衍生品使用降低東部企業的財務風險達166%，由中介效應模型可知財務風險產生了“中介效應”。（2）對于中部企業來說，外匯衍生品使用顯著降低了中部企業的融資效率，降低幅度為169%，由財務風險模型可知，外匯衍生品使用能降低中部企業的財務風險，中介效應模型表明財務風險產生了“中介效應”。（3）對于西部企業來說，無論是融資效率模型、財務風險模型還是中介效應模型，外匯衍生品使用的系數都不顯著，這表明外匯衍生品使用沒有對西部企業的融資效率產生影響。

通過對上述三個地區樣本公司的實證結果觀察，可知東部地區上市公司和中西部地區上市公司在外匯衍生品使用效果上存在巨大差異，東部公司外匯衍生品使用對融資效率產生的是“正效應”，但西部地區公司外匯衍生品使用卻無效應，中部地區外匯衍生品使用甚至產生了“負效應”，即外匯衍生品使用反而降低了融資效率。導致上述差異可能有兩個主要因素：一是資本市場的發展現狀與公司發展的需要沒有完全匹配上，二是中西部地區在金融人才方面相較于東部地區存在不足。

四、結論與建議

就全樣本而言，外匯衍生品使用能給中國上市公司帶來約81%的融資效率提升，還可以使公司財務風險下降約207%，并且使財務風險產生了“中介效應”；國有公司外匯衍生品使用對融資效率的提升作用顯著高于民營公司，完全競爭型公司使用外匯衍生品能顯著提高其融資效率，但是低壟斷型和高壟斷型公司的結果不顯著；東部公司使用外匯衍生品顯著提高了企業融資效率，產生了“正效應”，中部公司則產生“負效應”，西部公司卻“無效應”。

本文研究結果表明中國上市公司通過合理使用外匯衍生品，降低了財務風險，并提升了融資效率，盡管這一結果會隨著所有權性質、行業集中度、區域差異等方面的差異而表現出不同的特征。因此，本文提出如下建議：

1.加快我國外匯衍生品市場體系建設。若企業能合理使用外匯衍生工具，那么就可以從中得到諸多“正效應”。但與成熟的資本市場相比，我國外匯衍生品種類不夠齊全，交易規模小導致很多企業選擇去國際金融市場上進行交易。因此，加速完善外匯衍生品市場體系具有重要意義。

2.強化外匯衍生品市場的政府監管。當前大部分的外匯衍生品由銀行提供，屬于場外交易，透明度較低。按照《期貨交易管理條例》，證監會只對國企境外正規期貨交易所內的交易進行監管，不監管場外交易。因此，金融監管部門應以國家“十三五”規劃中提出的“加強金融宏觀審慎管理制度建設”為契機，通過制定并出臺相關監管法規，加強中央銀行、證監會、國資委等監管部門之間的協調，不斷強化對外匯衍生品市場的監管。

3.支持中西部地區資本市場的發展。我國金融主管部門應以“十三五”規劃中提出的“發展多層次的股權融資市場”為契機，大力推進中西部地區資本市場建設。首先，國家可以對于中西部地區的企業給予更多的政策支持，如給予更多的投融資稅收優惠，鼓勵企業利用資本市場進行融資、對中西部地區企業在上市過程中優先審核等。其次，努力在中西部地區培育新的金融中心。金融中心對區域經濟發展具有巨大的推動作用，區域內的企業在投融資活動中也會優先得到實惠，企業在使用外匯衍生品時也會更加有效率。

4加快高精尖金融人才的培養和引進。金融人才對外匯市場的逐步成熟具有重要的推動作用，目前我國金融人才雖具有一定的規模，但結構不平衡，低端金融人才過剩，高端復合型金融人才相對稀缺。為此，首先要轉變金融人才的培養模式，國內金融教育應向西方發達國家的教學模式學習，理論與實踐并重。其次，中國上市公司還應從國際市場吸引人才，通過引進高端外匯交易人才，將發達國家的先進理念和技術帶入國內，通過他們的示范效應帶動國內金融人才整體水平的提升。

參考文獻：

[1]Smithson C W. Questions Regarding the Use of Financial Price Risk Management by Industrial Corporations [J].CIBC World Markets， 1998，20：234-240.

[2]Bartram S M， Brown G W and Conrad J. The Effects of Derivatives on Firm Risk and Value[J].The Journal of Financial and Quantitative Analysis，2011，46（4）： 967-999.

[3]Magee S. The Effect of Foreign Currency Hedging on the Probability of Financial Distress [J].Accounting and Finance， 2013， 53（4）：1107-1127.

[4]Boyer M M， Marin M. Financial Distress Risk and the Hedging of Foreign Currency Exposure [J].Quarterly Journal of Finance， 2013，3（1）：1-36.

[5]郭玲，陰永晟. 我國上市公司金融性套期保值決策的動機研究[J].財經科學，2009（8）：33-39.

[6]盧峰，姚洋. 金融壓抑下的法治、金融發展與經濟增長[J].中國社會科學，2004（1）：42-55.

[7]Guariglia A， Liu X， Song L. Internal Finance and Growth： Micro econometric Evidence on Chinese Firms [J].Journal of Development Economics， 2010， 7（3）：79-94.

[8]胡旭陽. 民營企業家的政治身份與民營企業的融資便利[J].管理世界，2006（5）：107-113.

[9]Baron R M， Kenny D A. The Moderator-mediator Variable Distinction in Social Psychological Research： Conceptual， Strategic， and Social Considerations[J].Journal of Personality and Social Psychology， 1986， 51：1173-1182.

[10]Altman E I. Financial Ratios， Discriminate Analysis and the Prediction of Corporate Bankruptcy[J].Journal of Finance，1968，23（1）：589-609.

[11]Lind A， Marchal W， Mason R. Statistical Techniques in Business and Economics[M].MaGraw-hill， Irwin， 2002.

The Usage of Foreign Exchange Derivatives and the Enhancement of Listed Firms′

Financing Efficiency——An Analysis based on Financial Risk′s Intermediary Effect

ZHAO Feng，HUANG Rong，CHENG Yue

（School of Economics， Beijing Technology and Business University， Beijing 100048， China）

Abstract：Taking Chinese A-share listed enterprises data from 2007 to 2014 as samples， and on the basis of the Chinese Listed Companies′ foreign exchange risk hedging Database which is built by us， this paper analyzes the relationship between the usage of foreign exchange derivatives and financing efficiency from the perspective of financial risk′s intermediary effect. This paper finds that： on the whole samples， the usage of foreign exchange derivatives can enhance firms′ financing efficiency by 81% and reduce firms′ financial risk by 207%，and makes financial risk play a significant intermediary role in the usage of foreign exchange derivatives and firms′ financing efficiency； the use of foreign exchange derivatives can improve financing efficiency more for state-owned listed firms than for private listed firms； the usage of foreign exchange derivatives by perfectly competitive firms can significantly improve their financing efficiency， but the result is not significant for low and high monopoly firms； the usage of foreign exchange derivatives has positive effects on financing efficiency for the eastern firms， but produces negative effects on central firms， and has no effects on western firms.

Key words：foreign exchange derivatives；financial risk；financing efficiency；intermediary effect；industry concentration

（責任編輯：李江）