我國上市公司融資決策模型的構建

杜 魁

(商丘師范學院 經濟管理學院，河南 商丘476000)

我國上市公司融資決策模型的構建

杜 魁

(商丘師范學院 經濟管理學院，河南 商丘476000)

在證券市場上，如何進行融資決策一直是上市公司最為關心的問題之一，而目前利用最新數據對上市公司融資決策的研究相對較少。通過搜集2008年-2015年證券市場的數據，進行分析發現，我國上市公司的融資現狀正在發生深刻變化，債券融資規模已超過股權融資，而股權融資中，股權再融資在證券市場中占主導地位。因此，以同時進行股權和債券融資的上市公司為研究對象，并結合其在2014年的財務指標，運用主成分分析法，構建融資決策模型，有助于為上市公司融資決策提供依據。

上市公司；融資決策；主成分分析；模型

融資是企業能否持續發展的關鍵所在，由于證券市場本身具有過度敏感性，上市公司的融資決策直接影響其股價的波動。近年來，隨著我國證券市場的迅速發展，上市公司數量增加，由于融資決策失誤而產生負面影響的案例屢見不鮮。因此，通過對我國上市公司融資決策進行實證分析，構建融資決策模型已成為理論界關注的焦點。

一、融資決策的文獻回顧

(一)國外文獻回顧

融資涉及企業的兩大基本問題——企業價值的形成和分配。國外學者則主要通過這兩方面來探討企業融資決策。在企業價值形成與融資關系方面，最著名的理論當屬美國經濟學家莫迪利亞尼(Modigliani)和米勒(Miller)在1958年提出的MM理論，該理論建立在一系列嚴格假設的基礎上，雖然這些假設在現實中是不成立的，但卻為研究融資與企業價值關系提供了理論框架。隨后，一些學者對該理論進行了延伸、完善和拓展。存在所得稅的MM理論認為，企業債權融資與企業的價值成正比。權衡理論的代表人物羅比切克(Robicheck，1966)、考斯(Kraus，1973)、斯科特(Scott，1976)、邁爾斯(Myers，1984)等人進一步放寬了MM 理論的假設，認為企業進行債券融資應衡量其帶來的收益與風險成本。邁爾斯和麥吉勒夫(Myers and Majluf，1984)對該理論進行了擴展，提出了著名的優序融資理論，該理論不僅在理論分析中成立，而且符合西方上市公司的融資實踐，認為上市公司最偏好于利用自有資金進行融資，其次是債務融資，最后才是股權融資。

另一些國外學者則從企業價值分配與融資關系方面進行分析，企業價值分配的主體包括企業大小股東、債權人及管理層。在股東與管理層方面，格羅斯曼(Grossman，1988)提出，股東為了限制管理層利用閑置資金進行投機活動和防止企業被競爭對手收購，往往偏好較高的負債水平；德姆塞茨(Demsetz，1983)提出，管理層為了自身利益，希望降低企業的負債水平，以增加管理層可支配的資金，并降低企業財務風險，保護自身聲譽。在大股東與中小股東關系上，津加萊斯(Zingales，1994)認為，大股東為了能夠獲得更多利益，往往與企業管理層串通，熱衷于剝奪中小股東的利益，更偏好于股權融資。在債權人與股東的關系上，哈維(Harvey，2004)認為，債權人的能力有限，企業往往偏好于較高的負債水平，通過更多的負債融資來滿足股東和管理層的投機需要，如果投機成功則大部分收益歸股東和管理層所有，如果投機失敗則主要風險由股東承擔。

(二)國內文獻回顧

國內文獻主要集中于對融資偏好及其原因的分析上。支曉強、童盼(2004)認為，企業的債權融資成本顯著高于股權融資成本，是造成股權融資偏好的主要原因，而深層次原因則在于我國現行的融資制度和政策。其他學者認為，證券市場的低效率，也是造成股權融資偏好的原因[1]。高強和陸正飛(2003)采用問卷調查的數據，應用相關模型檢驗，分析公司治理對公司融資行為的影響。他們認為，控制權越集中，企業的高級管理人員擁有本公司的股權越多，越傾向于采取股權融資[2]。肖作平(2005)采用Logit模型經驗，研究公司治理如何影響融資結構類型。其研究發現，公司治理水平高的公司更傾向于使用債務融資。

二、我國上市公司融資現狀

(一)股權融資與債券融資比例分析

在證券市場上，上市公司主要通過發行股票與債權實現融資。通過搜集2008年-2015年我國證券市場股權及債券融資的相關數據，進行如下分析(見表1)。

表1 2008年-2015年我國上市公司股權融資與債券融資 單位：億元

資料來源：中國證券監督管理委員會網站

從表1中可以看出，2008年-2015年我國上市公司的融資規模雖出現一些波動，但總體呈上升趨勢，尤其是2015年度，融資規模增加迅速。在融資結構方面，2011年以前，股權融資一直是我國上市公司融資主要方式，占到證券市場融資總額的比例都在70%以上。因此，有不少學者認為，我國上市公司具有股權融資偏好。但在2012年以后，債券融資增長迅速，2015年已經占到了證券市場融資總額的71%，我國上市公司的融資偏好已經發生改變。

(二)首發融資和再融資比例分析

證券市場上，股權融資可分為首發股權融資和股權再融資。通過搜集2008年-2015年首發融資和再融資的數據，對我國上市公司股權融資的結構，進行如下分析(見表2)。

表2 2008年-2015我國上市公司首發融資與再融資 單位：億元

資料來源：中國證券監督管理委員會網站

從2012年底開始，為了進一步規范證券市場和新股發行體制，A股IPO開啟了長達一年的停擺，直到2014年1月重啟。因此，2013年的首發融資沒有參考價值。在其余7年中，通過表2可以看出，2011年及以前，首發融資占股權融資總額的比例呈上升趨勢，其中2010年和2011年所占比例均在50%以上。但從2012年開始，尤其是A股IPO停擺結束后，首發融資所占比例迅速下降，2014年和2015年，均在20%以下。說明我國對上市公司首次公開發行股票的要求越來越嚴格，再融資已經成為我國證券市場的主要融資類型。

(三)增發與配股比例分析

股權再融資一直是上市獲取資金的重要方式，證券市場上的股權再融資方式一般可分為增發和配股。搜集2008年-2015年我國證券市場增發和配股的相關數據，進行如下分析(見表3)。

表3 2008年-2015年我國上市公司增發與配股情況 單位：億元

資料來源：中國證券監督管理委員會網站

從表3中可以看出，我國再融資方式中，增發一直占主導地位，尤其是2014年和2015年，增發所占比例均在95%以上，而配股占我國上市公司再融資總額中的比例則越來越小，在2015年已經在1%以下。說明我國上市公司的再融資越來越依賴于增發，而根據我國證監會的數據，增發中尤其以定向增發為主。

三、我國上市公司融資決策的實證分析

我國上市公司所面對的證券市場環境正在發生著深刻的變化，上市公司要結合自身的實際情況，作出正確的融資決策，以保證在得到充足資金的同時，將融資風險控制在合理的水平。筆者選取了2015年同時進行股權和債券融資的56家上市公司，以其作出融資決策前的2014年相關數據為研究樣本，運用主成分分析法，構建上市公司融資決策模型，從而為我國上市公司在當前市場條件下作出融資決策提供依據。

(一)指標選取

為了全面反映影響上市公司融資決策的因素，從上市公司的盈利能力、償債能力、資本結構、營運能力、發展能力及公司規模中，選取了上市公司的2014年的9個指標為研究對象，分別是銷售凈利率(X1)、加權平均凈資產報酬率(X2)、現金流量利息保障倍數(X3)、資產負債率(X4)、股權集中度(X5)、總資產周轉率(X6)、總資產增長率(X7)、凈資產增長率(X8)、總資產自然對數(X9)[3]。

(二)KMO檢驗與Bartlett球度檢驗

由于不同指標之間存在較大的差異性，首先對所搜集的原始數據進行標準化處理，消除因差異過大對數據分析的影響，為了檢驗選取的指標是否適合進行主成分分析，通常要對數據進行KMO檢驗和Bartlett球度檢驗(見表4)。

表4 KMO檢驗和Bartlett球度檢驗

從表4中可以看出，KMO值為0.728，根據統計學家Kaiser給出的標準，當KMO值大于0.6時，被認為適合作主成分分析。而Bartlett球度檢驗的檢驗水平為0，小于顯著水平0.05，因此所搜集數據被認為是具有統計學意義的。

(三)提取主成分

能否提取適當的主成分是運用主成分分析法的關鍵(見表5)。

表5 解釋總方差

提取方法：主成分分析法

通過表5可以看出，提取的5個主成分能夠解釋所選取數據的89.913%，代表了大多數的原始信息。為了進一步說明5個主成分所代表的上市公司具體的財務指標，構建融資決策模型，需要進行成分得分系數矩陣分析(見表6)。

表6 成分得分系數矩陣

提取方法：主成分分析法，a已提取了5個主成分。

從表6中可以看出，每個主成分中指標所占的負荷量不同，在主成分1中股權集中度所占負荷量較高，因此主成分1主要代表上市公司股權機構狀況；主成分2中，銷售凈利率與加權平均凈資產報酬率所占比重較多，代表上市公司的盈利能力；主成分3中，現金流量利息保障倍數與資產負債率所占負荷量較高，代表了上市公司的償債能力；主成分4中，總資產周轉率所占負荷量較高，代表了上市公司的營運能力；主成分5中，總資產增長率和凈資產增長率所占比重較高，代表了上市公司的發展能力。

(四)融資決策模型的構建

通過上述成分得分系數矩陣，用Y1、Y2、Y3、Y4、Y5分別表示五個主成分，則：

Y1=0.348X1+0.226X2+0.402X3+0.137X4+0.892X5+0.341X6+0.012X7+0.387X8+0.509X9

Y2=0.672X1+0.509X2-0.43X3-0.092X4+0.183X5-0.384X6+0.038X7-0.186X8+0.293X9

Y3=0.342X1+0.196X2-0.479X3-0.643X4+0.14X5-0.328X6+0.029X7+0.157X8+0.355X9

Y4=-0.018X1+0.238X2-0.383X3+0.294X4+0.082X5-0.563X6-0.392X7+0.267X8+0.175X9

Y5=0.421X1+0.238X2-0.187X3+0.23X4-0.321X5+0.091X6+0.477X7+0.698X8+0.033X9

根據表5解釋總方差，可以得出上市公司融資決策模型：

Z=(30.092F1+22.736F2+13.773F3+12.279F4+11.033F5)/89.913

將所搜集的相關指標代入模型，即可得出各個上市公司融資決策值的分布情況，從而為上市公司進行融資決策提供依據。

四、結論

隨著我國證券市場的快速發展，構建融資決策模型不僅有利于上市公司規避融資所帶來的風險，也有利于整個證券市場的穩定。通過搜集2008年-2015年我國證券市場的相關數據進行分析，得出我國上市公司近年來的融資現狀，一是在證券市場中，我國上市公司股權融資偏好已經發生改變，債券融資迅速增加，在2015年已經大大超出了股權融資；二是證券市場上，上市公司首發融資所占比例下降迅速，再融資已經成為證券市場融資的主要類型；三是在股權融資中，增發成為我國上市公司的主要融資方式。筆者以2015年進行股權和債券融資的上市公司為研究樣本，運用主成分分析法，著重研究其作出融資決策前的2014年相關數據，從而構建上市公司融資決策模型。

但上述研究還存在著一些局限性，主要表現在：(1)所選取的樣本是同時進行股權和債券融資的上市公司，由于數量有限，是否具有普遍性還需要進一步驗證；(2)所選取的指標主要為財務指標，缺乏分析非財務指標對上市公司融資決策的影響；(3)以定量分析為主，沒有從定性的角度進行分析，構建模型的方法還需進一步改進。

[1]支曉強，童盼.我國上市公司再融資影響因素的實證分析[J].北京工商大學學報,2004(9).

[2]陸正飛,葉康濤.中國上市公司股權融資偏好解析[J].經濟研究,2004(4).

[3]宋娟娟.上市公司財務預警模型構建[J].財會通訊,2014(11).

【責任編輯：李維樂】

2017-04-16

杜魁(1988—)，男，碩士，河南商丘人，主要從事財務管理研究。

文獻標識碼：A

：1672-3600(2017)08-0070-04