融資結構對我國紡織行業上市公司盈利能力的影響——基于變截距面板數據模型

陳 立，張 凱

融資結構對我國紡織行業上市公司盈利能力的影響
——基于變截距面板數據模型

陳 立1，張 凱2

（1. 中國紡織信息中心，北京 100020；2. 中國投融資擔保股份有限公司，北京 100142）

通過構建變截距面板數據模型，實證分析了融資結構對我國紡織行業上市公司盈利能力的影響。研究結果表明，商業信用負債率對企業盈利能力具有顯著的正向影響；資產負債率、短期負債率、內源融資率、外部債務融資率對企業盈利能力也有正向影響，但影響不顯著；而股權融資率、企業規模對企業盈利能力有顯著的負向影響。最后，本文就優化融資結構以提升企業盈利能力，提出幾點建議。

融資結構；紡織行業；上市公司；盈利能力

我國是最大的紡織品服裝生產和出口國，紡織業在擴大出口增加外匯儲備、擴大就業等方面發揮著重要作用。根據國家統計局數據，2020年底，紡織業企業數量超過1.8萬家[1]，帶動了全社會2000多萬的直接就業人口[2]；全國規模以上紡織企業實現營業收入45190.6億元，實現利潤總額2064.7億元[2]；2020年我國紡織品服裝出口總額為2912.2億美元，其中紡織品出口金額為1538.4億美元[2]。

然而，紡織行業也面臨著諸多挑戰。國內紡織企業多數從事的是產業鏈中低附加值的加工制造環節，技術含量較低，缺乏核心競爭力，企業亟待轉型升級，逐步邁向高級化、高端化的高質量發展（于景明，2018）[3]。同時當前世界經濟整體低迷、國內人工成本和原材料成本持續走高，導致國內紡織企業的利潤空間受到較大壓縮，對一些紡織企業的生存和發展形成現實挑戰。

關于融資結構或資本結構對國內紡織企業盈利能力或經營績效的影響，國內學者從定性分析、實證分析等不同角度進行了研究。徐雪霞、馬玉超（2003）總結了我國紡織行業上市公司存在資本負債率水平偏低、強烈偏愛股權融資，債券融資比例嚴重偏低、長期負債比例低債務融資主體單一等現狀，提出大力發展企業債券市場提高債券融資比例等對策[4]。邱妘、梁立（2010）從構建的多元線性回歸模型的回歸結果得出，流動資產比例與凈資產收益率呈顯著正相關關系，而流動負債比例和流動比率與凈資產收益率呈顯著負相關關系[5]。張育家（2010）通過實證研究得出，短期負債率與公司績效呈負相關關系，而長期負債率與公司績效呈正相關關系[6]。張惠（2011）對紡織服裝行業的最優資本結構進行了實證分析，發現紡織服裝行業最優資產負債率是30%-45%[7]。張安平（2012）通過相關性分析和回歸分析得出，我國紡織行業上市公司債務融資與公司績效呈負相關；長期負債率對公司績效呈現正相關關系；銀行借款與其績效呈顯著負相關關系[8]。孫海靜、李軍訓（2012）通過實證研究得出，紡織行業上市公司的負債總額、流動負債和長期資本與公司績效均呈現正相關關系，且長期資本與公司績效的關系顯著[9]。熊謹（2020）通過分別建立各個解釋變量與經營績效的一次曲線函數和二次曲線函數發現，內源融資、商業信用負債率與企業績效呈顯著正相關關系；股權融資率、股權集中度與企業績效呈倒U型關系；資產負債率、短期負債率與企業績效呈明顯負相關關系[10]。

本文通過構建變截距面板數據模型，在考慮個體之間存在明顯差異基礎上，研究紡織商業上市公司的內源融資、商業信用融資、外部債務融資、股權融資、負債整體水平和期限結構等對其盈利能力的影響。

1 研究設計

1.1 樣本選取與數據來源

紡織行業采用了Wind數據庫中申銀萬國行業分類的紡織服裝行業，包括了紡織制造和服裝家紡兩個子行業。本文選取Wind數據庫中2006-2020年紡織服裝行業上市公司的年度數據為樣本，剔除其中的ST公司、*ST公司及年度數據不全的公司，最終選擇27家上市公司進行研究。本文運用的數據處理軟件為Eviews 10。

1.2 變量設計

1.2.1 被解釋變量

盈利能力為被解釋變量。關于企業盈利能力的衡量指標較多，常用的包括總資產報酬率、凈資產收益率、投入資本回報率等。三者的主要區別在于：總資產報酬率是從資產的角度衡量回報，而不關注資本結構；凈資產收益率是從股東的角度衡量回報，而不考慮公司的資本結構及負債情況；投入資本回報率是從資本的角度看問題，綜合考慮股權與債權，衡量投資的效率。本文的研究目的是分析融資結構對上市公司盈利能力的影響，因此選取投入資本回報率作為被解釋變量更為合適。

將投入資本回報率定義為ROIC，則ROIC=息前稅后經營利潤÷投入資本=(營業利潤+財務費用-非經常性投資損益)×(1-所得稅率)/（有息負債+股東權益-超額現金-非經營性資產）。

1.2.2 解釋變量

影響企業盈利能力的因素有很多，考慮到本文研究的聚焦點是融資結構對盈利能力的影響，因此主要設置了債務總量指標（資產負債率）、債務期限結構指標（短期負債率）、不同融資方式的比例指標（內源融資率、商業信用負債率、外部債務融資率、股權融資率）等有代表性的解釋變量指標，以及一個控制變量指標，共計7個指標。由于面板數據中的時間維度是15年，考慮到模型的有效性問題，本文對解釋變量和控制變量的合計數量進行了控制。

（1）資產負債率。資產負債率，反映了企業整體的負債水平。

將資產負債率定義為TL，則TL=總負債/總資產*100%。

（2）短期負債率。短期負債是指企業需在1年或者1年以內償還的債務。短期負債率反映了負債的期限結構。一般而言，短期負債的成本較低，但如果占比過高，會面臨短期集中償付的壓力。

將短期負債率定義為SD，則SD=流動負債/總負債*100%。

（3）內源融資率。內源融資是指企業經營活動過程中產生的資金，即企業內部融通的資金，它主要由留存收益和折舊攤銷構成。在企業的融資結構中，內源融資具有原始性、自主性、低成本和抗風險等特點。

將內源融資率定義為IF，則IF=（留存收益+折舊攤銷）/總資產*100%。

（4）商業信用負債率。商業信用，是債務融資的一種，是企業在正常的經營活動和商品交易中由于延期付款或預收賬款所形成的信貸關系。在財務報表中，應付賬款、應付票據、預收賬款等會計科目屬于商業信用融資。

將商業信用負債率定義為BC，則BC=（應付賬款及應付票據+預收賬款）/總負債*100%。

商業信用負債率在很大程度上反映了企業在產業鏈中的行業地位。其中的應付賬款及應付票據占比高，說明企業對產業鏈的上游具有較強的話語權，可以延遲支付供應商的貨款；預收賬款占比高，說明公司產品很搶手，對產業鏈的下游客戶具有較強的話語權，下游客戶需要先付款再拿貨。因此，商業信用負債率越高，反映的是企業在產業鏈上下游的行業地位和話語權越大。

（5）外部債務融資率。本文中的外部債務融資，是指企業通過銀行借款及發行債券融到的資金。

將外部債務融資率定義為ED，則ED=（短期借款+長期借款+應付債券）/總負債*100%。

（6）股權融資率。股權融資，是指企業股東以出讓部分企業所有權進行融資。股權融資無須還本付息，但新股東將與老股東同樣分享企業的贏利與增長。

將股權融資率定義為EF，則EF=（股本+資本公積）/總資產*100%。

1.2.3 控制變量

企業規模，用企業年末總資產的對數表示。企業通過擴大規模，有利于實現規模經濟，提高企業盈利能力。因此本文選取企業規模作為控制變量。

將企業規模定義為SE，則SE=ln(總資產)。

2 實證分析

2.1 變量描述性統計

通過對選取的被解釋變量、解釋變量和控制變量進行統計描述，結果如表1所示，其中被解釋變量和解釋變量的單位為%。從表1可以看出，投入資本回報率的均值為7.5086%，而最大值為55.6288%，最小值為-31.5612%，標準差高達8.8474%，說明紡織行業上市公司之間的盈利能力存在較大差異。整體看，投入資本回報率的數據是右偏的、尖峰的、非正態分布。

資產負債率的均值為41.9047%，而最大值為75.9816%，最小值為9.1442%，標準差為16.6564%，說明紡織行業上市公司之間的整體負債水平存在較大差異。整體看，資產負債率的數據是右偏的、平峰的、非正態分布。

短期負債率的均值為87.5686%，而最大值為100.0263%，最小值為38.2698%，標準差為13.9514%，說明紡織行業上市公司的短期負債率偏高（邱妘、梁立，2010）[5]，但個體之間存在較大差異。整體看，短期負債率的數據是左偏的、尖峰的、非正態分布。

內源融資率的均值為21.139%，而最大值為65.043%，最小值為-34.4069%，標準差為16.9445%，說明紡織行業上市公司的內源融資率較低，但個體之間存在較大差異。整體看，內源融資率的數據是左偏的、尖峰的、非正態分布。

商業信用負債率的均值為35.6767%，而最大值為93.5383%，最小值為3.3078%，標準差為21.3619%，說明紡織行業上市公司由于各自的行業地位不同，該變量的數值存在較大差異。整體看，商業信用負債率的數據是右偏的、平峰的、非正態分布。

外部債務融資率的均值為38.5936%，而最大值為85.8875%，最小值為0%，標準差為25.3618%，說明紡織行業上市公司的外部債務融資情況存在較大差異。整體看，外部債務融資率的數據是左偏的、平峰的、非正態分布。

股權融資率的均值為37.4096%，而最大值為98.7698%，最小值為5.5672%，標準差為16.0093%，說明紡織行業上市公司的股權融資情況存在較大差異。整體看，股權融資率的數據是右偏的、尖峰的、非正態分布。

企業規模的均值為3.2507，而最大值為5.6901，最小值為1.094，標準差為0.8832。整體看，企業規模的數據是右偏的、平峰的、正態分布。

表1 變量描述性統計表

2.2 面板相關系數

表2顯示，投入資本回報率ROIC與內源融資率IF、商業信用負債率BC、短期負債率SD存在一定的正相關關系（熊謹，2020）[10]；投入資本回報率ROIC與股權融資率EF、外部債務融資率ED、資產負債率TL存在一定的負相關關系；投入資本回報率ROIC與企業規模SE存在微弱的負相關關系。

表2 面板相關系數表

2.3 面板單位根檢驗

運用同根檢驗方法（LLC、Breitung、Hadri）與異根檢驗方法（IPS、Frisher-ADF、Frisher-PP），對投入資本回報率ROIC、資產負債率TL、短期負債率SD、內源融資率IF、商業信用負債率BC、外部債務融資率ED、股權融資率EF、企業規模SE進行平穩性檢驗。綜合檢驗結果表明，各個變量都是帶截距項的平穩序列，因此可以構建平穩面板數據模型。

2.4 變截距面板數據模型

2.4.1 模型設定檢驗

變截距面板數據模型可以分為固定效應模型（包括個體固定效應變截距模型、時點固定效應回歸模型、個體時點固定效應模型）和隨機效應模型。在關于變截距模型的設定方式上，有兩種方式：一種是通過定性分析；另一種是統計檢驗。本文通過統計檢驗來設定模型。

表3 模型設定檢驗（原假設：個體固定、時點固定）

表3中的F檢驗結果表明，多數檢驗均拒絕了原假設，說明可以建立變截距面板數據模型。根據表4的hausman檢驗結果，分別拒絕了個體隨機、時點隨機的雙隨機效應和個體隨機、時點固定的原假設，而接受了個體固定、時點隨機的原假設。因此，我們可以建立個體固定效應變截距面板數據模型。

表4 模型設定檢驗hausman檢驗結果

2.4.2 模型回歸

通過建立個體固定效應變截距面板數據模型，選擇所有觀測值具有相同權重、誤差項異方差和同期截面相關，利用廣義最小二乘法對模型進行估計，結果如表5所示。

該模型的擬合優度為0.4937，這說明有一些影響紡織行業上市公司盈利能力的解釋變量未納入模型。考慮到本文的研究聚焦在融資結構相關解釋變量對于企業盈利能力的影響上，而不是構建一個對被解釋變量-紡織行業上市公司的盈利能力進行預測的模型，且從模型回歸結果看，文中構建的模型能夠較好地解釋融資結構相關解釋變量對于企業盈利能力的影響是否顯著，是正向影響還是負向影響，因此，所構建的模型達到了本文的研究目的，模型的擬合優度是可以接受的。

從各個解釋變量的回歸系數和系數相對應的t統計量看，商業信用負債率BC、股權融資率EF、企業規模SE是影響企業盈利能力ROIC的顯著變量。資產負債率TL、短期負債率SD、內源融資率IF、外部債務融資率ED對企業盈利能力ROIC的影響不顯著。

從各個解釋變量的回歸系數方向看，資產負債率TL、短期負債率SD、內源融資率IF、商業信用負債率BC、外部債務融資率ED對企業盈利能力ROIC具有正向影響；而股權融資率EF、企業規模SE對企業盈利能力ROIC具有負向影響。

這說明，在紡織行業上市公司的融資結構中，商業信用負債率的提高能夠顯著帶來企業盈利的提升，而資產負債率提升、短期負債占比提升、內源融資提高、外部債務融資增加，也能提升企業盈利能力，但作用不明顯。同時還看到，紡織行業上市公司的股權融資增加和企業規模擴張，會顯著拖累企業的盈利能力。

表5 個體固定效應變截距面板數據模型回歸結果

3 結論與建議

本文通過建立個體固定效應變截距面板數據模型，分析了融資結構對我國紡織行業上市公司盈利能力的影響，結合得出的結論，提出以下建議：

（1）紡織行業上市公司應著力于提升在產業鏈中的行業地位，以顯著提升盈利能力。在紡織行業上市公司融資結構中，商業信用負債占比較高。實證分析結果顯示，商業信用負債率對盈利能力具有顯著的正向影響。商業信用負債率不是企業可以自主選擇的，是企業在產業鏈上下游的行業地位和話語權在財務數據上的體現。因此，企業只有不斷提升在產業鏈中的行業地位與競爭力（姚炯輝，2020）[11]，才能最終顯著提升其盈利能力。

（2）紡織行業上市公司應謹慎進行股權融資，并對股權融資進行合理有效的管理。在紡織行業上市公司融資結構中，股權融資占比較高。實證分析結果顯示，股權融資顯著地拖累了上市公司的盈利能力。一般而言，和債務融資相比，股權融資沒有到期還本付息的壓力，且資金使用上受到的限制較少，對企業而言是一個較好的融資方式。但實證分析結果卻與我們理解的相反。究其原因，可能是正因為股權融資沒有到期還本付息壓力及資金使用上較少的限制，企業管理者沒有對股權融資進行合理有效的管理，最終反而拖累了公司的盈利能力。

（3）紡織行業上市公司不應一味追求規模的擴張，而要著力提高管理水平，注重發揮規模經濟，提升盈利能力。實證分析結果顯示，企業規模顯著地拖累了上市公司的盈利能力。這說明紡織行業上市公司在追求企業規模擴張的同時，卻沒有加強管理，發揮出規模經濟，最終反而降低了企業的盈利能力。因此，紡織行業上市公司應著力提高管理水平，注重發揮規模經濟，降低成本，提升公司盈利能力。

（4）紡織行業上市公司應謹慎使用財務杠桿，同時制定合理的債務期限結構。實證分析結果顯示，資產負債率和短期負債率對上市公司的盈利能力有正向影響，但影響不夠明顯。由于紡織行業的整體回報率不高，而融資成本不低，因此，通過提升負債率，提高財務杠桿的方式，對于提高企業盈利能力而言作用有限。同時，目前紡織行業上市公司的平均短期債務率超過了85%，處于很高的水平，短借長投的方式可能有助于提升盈利能力，但卻承擔著較高的財務風險，因此，上市公司應謹慎使用財務杠桿，制定與其自身相匹配的債務期限結構。

（5）紡織行業上市公司應加強經營管理，提高內源融資率。在紡織行業上市公司融資結構中，內源融資占比較低。實證分析結果顯示，內源融資率對上市公司的盈利能力有正向影響，但影響不夠明顯，這可能是內源融資在轉換為投資進而提升公司盈利能力上遇到較多的障礙。紡織行業上市公司應一方面加強企業的經營管理，提高內源融資率（張麗麗，2008）[12]；另一方面，應積極挖掘企業好的利潤增長點，將內源融資轉換為有前景的企業投資，進而提升公司盈利能力。

（6）紡織行業上市公司應優化外部債務融資結構，著力提升公司盈利能力。在紡織行業上市公司融資結構中，外部債務融資占比較高。實證分析結果顯示，外部債務融資率對上市公司的盈利能力有正向影響，但影響不夠明顯。在目前的外部債務融資中，銀行借款占比很高，而直接的發債融資比例較小；在銀行借款中，短期借款比重很高，而長期借款比重低。這導致上市公司要高度重視短期的現金流情況，不敢將較多的資金投向期限較長的項目，在較大程度上阻礙了外部債務融資對公司盈利能力的提升。因此，上市公司應優化外部債務融資結構，提升發債融資比例和銀行長期借款的比例，將資金投資于期限相對匹配的前景較好的項目，提升公司盈利能力。

[1] 中商產業研究院. 2020年中國紡織行業運行情況回顧及2021年行業前景預測[EB/OL]. https://www.askci.com/news/chanye/ 20210224/1140261365441.shtml，2021-2-24/2021-5-4.

[2] 孫瑞哲. 在2021年紡織行業兩會代表委員座談會上的講話[EB/OL]. https://www.163.com/dy/article/G492LBIG 0530KM9Q. html，2021-3-4/2021-5-4.

[3] 于景明. 我國中小紡織企業融資現狀、問題及對策[J]. 紡織報告，2018，（2）.

[4] 徐雪霞，馬玉超. 我國紡織行業上市公司資本結構現狀及對策分析[J]. 山東紡織科技，2003，（6）.

[5] 邱妘，梁立. 企業營運資金結構對績效的影響——以紡織服裝業為例的實證研究[J]. 經濟管理，2010，（8）.

[6] 張育家. 紡織業上市公司資本結構與經營績效的相關性研究[D]. 北京: 北京服裝學院，2010.

[7] 張惠. 紡織服裝上市公司最優資本結構的實證分析[J]. 中國城市經濟，2011，（8）.

[8] 張安平. 紡織行業上市公司債務融資結構與經營績效的關系研究[D]. 西安: 西安工程大學，2012.

[9] 孫海靜，李軍訓. 資本結構對公司績效影響的實證研究-以紡織行業上市公司為例[J]. 中國證券期貨, 2012，（5）.

[10] 熊謹. 融資結構對中國上市紡織企業經營績效的影響研究[D]. 武漢: 武漢紡織大學，2020.

[11] 姚炯輝. 新冠疫情下福建省紡織行業融資面臨的困難與對策[J]. 福建輕紡，2020，（12）.

[12] 張麗麗. 基于可持續成長觀的我國紡織企業融資問題研究[D]. 天津: 天津工業大學，2008.

[13] 萬馨陽，李丹. 我國上市公司資本結構現狀及優化對策———以紡織服裝行業為例[J]. 山西農經，2019，（14）.

[14] 李珊. 我國中小型紡織企業融資問題研究[J]. 國際公關，2019，（7）.

Influence of Financing Structure on the Profitability of Listed Textile Enterprises in China——based on Variable Cross-section Panel Data Model

CHEN Li1, ZHANG Kai2

(1. China Textile Information Center, Beijing 100020, China; 2. China National Investment and Guaranty Corporation, Beijing 100142, China）

Based on the foundation of Variable Cross-section Panel Data Model, this paper makes an empirical analysis on the influence of financing structure on the profitability of listed textile enterprises in China. The results show that the commercial credit ratio has a great positive impact on the profitability of listed textile enterprises; the asset-liability ratio, the short-term debt ratio, the endogenous financing rate, and the external debt financing rate have a small positive impact on the profitability of listed textile enterprises; the equity financing rate and the scale of enterprise have a great negative impact on the profitability of listed textile enterprises. At last, this paper puts forward some suggestions about optimizing the financing structure to improve the profitability of enterprises.

financing structure; textile industry; listed enterprises; profitability

陳立（1984-），女，經濟師，研究方向：紡織服裝行業供應鏈管理標準及企業運營效率.

F425

A

2095－414X(2021)05－0019－06