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内容提要:本文以中国A股上市公司2007-2014年数据为样本,以自建的中國企业“外汇风险对冲交易数据库”为基础,基于财务风险的“中介效应”视角分析外汇衍生品使用与企业融资效率之间的关系。研究发现:就全样本而言,外汇衍生品的使用给中国上市公司带来了约81%融资效率的提升,公司财务风险下降约207%,并且使财务风险在外汇衍生品的使用与融资效率之间产生了“中介效应”;国有上市公司外汇衍生品的使用对融资效率的提升作用显著高于民营上市公司;完全竞争型公司使用外汇衍生品能显著提高其融资效率,但是低垄断型和高垄断型公司外汇衍生品的使用效果不显著;东部公司外汇衍生品的使用对融资效率产生了“正效应”,中部公司则产生了“负效应”,西部公司“无效应”。
关键词:外汇衍生品;财务风险;融资效率;中介效应;行业集中度
中图分类号: F275;F832;F74 文献标识码:A 文章编号:1001-148X(2017)03-0043-10
随着“走出去”和“一带一路”战略的实施,中国企业跨境投资、跨境融资、跨国经营越来越多,所面临的汇率波动风险也逐步加大。为了规避外汇风险,许多涉外企业使用外汇衍生品进行对冲,以便带来诸如锁定经营成本、降低风险暴露程度、提升企业价值等正效应,但外汇衍生品的高杠杆性和较高的不确定性也给那些不能正确使用外汇衍生品的企业带来了诸如现金流波动加剧、账面价值大幅亏损等负面效应。
现代企业对融资渠道、方法及策略的选择会影响企业未来的发展路径。企业合理的融资结构、较低的财务风险、较好的偿债能力会对企业的融资成本、产权结构等方面带来积极影响,这也将从整体上影响企业的融资效率。Smithson(1998)的研究结果表明,在企业经营过程中使用衍生工具进行风险管理可以使其融资成本得到有效降低。中国上市公司每年从银行及资本市场上获取大规模的融资来支持其自身的经营发展,随着企业跨国经营的增多,面临汇率波动成为常态,企业不得不参与到外汇衍生品市场中来以规避外汇风险,这一行为无疑会对企业的融资产生深远影响。本文试图回答如下问题:对于中国上市公司,外汇衍生品使用是否会提高企业的融资效率?是否会降低企业的财务风险?这种影响效应到底有多大,如何测度?由于中国是转轨经济体,企业会因所有制差异、区域差异和行业集中度差异而表现出不同的特征,那么外汇衍生品对企业的影响效应是否因此而不同?本文希望对以上问题的探讨能给相关领域的研究提供一些借鉴。
本文可能的贡献:第一,与多数文献聚焦于外汇衍生品使用对企业价值的影响不同,本文利用财务风险作为中介变量,探讨了外汇衍生品使用、财务风险和融资效率三者之间的关系,揭示了财务风险的“中介效应”,并发现外汇衍生品使用能提高中国公司的融资效率。第二,当前很多研究由于受制于数据库限制而难以开展,而本文通过手工查阅上市公司年报等相关资料,自行构建了中国上市公司“外汇风险对冲交易数据库”,在一定程度上克服了既有文献的数据限制。第三,通过区分所有权性质、区域差异、行业集中度差异等方面,本研究将中国上市公司进行分组,对不同类型公司的外汇衍生品使用与财务风险和融资效率的关系开展“多角度、立体性”研究,拓展了企业融资和外汇风险管理的研究视角。
一、理论分析与研究假设
(一)外汇衍生品的使用与融资效率的提升
获取资金支持是企业经营发展过程中的重要活动。从融资优序角度来看,企业使用外汇衍生品进行风险对冲能够保证企业未来收益稳定,现金流波动平稳可控,使企业拥有更多的内部资金投资于优质项目,从而使企业较少地依赖外部融资,减少了企业融资费用,进一步地降低企业经营成本。从信号传递角度来看,外汇衍生品的使用向外部投资者传递出企业愿意通过风险管控的方式来降低财务风险的信息,从而使投资者能够接受合理的资本回报率,有助于降低企业融资成本、提高融资效率;企业使用外汇衍生品进行风险管控与对冲,在使用空间、合约的规范性及交易时机选择上能为企业的融资提供更多的便利进而提高企业的融资能力,从而获取财务杠杆收益。中国的上市公司合理运用外汇衍生品能给企业融资成本带来一定的便利,企业的风险和收益也能得到有效控制及重新分配。因此,提出如下假设:
假设1:外汇衍生品使用可提升中国上市公司的融资效率。
(二)外汇衍生品使用与企业财务风险的控制
Bartram(2011)等人的研究发现衍生品的使用能够使企业经营性现金流及股票收益率保持稳定,并降低财务风险的发生概率。Magee(2013)的研究发现使用衍生品进行套期保值能使企业发生财务风险的概率降到最低程度。Boyer和Marin(2013)的研究结论表明企业选择外汇衍生品进行风险管控能把企业的财务指标保持在一定的健康区间,使得企业发生财务风险的概率降到最低。郭玲和阴永晟(2009)的研究发现上市公司为了降低财务成本而尽可能地使用衍生品进行套期保值,并使公司获得规模经济效益。总的来看,财务风险发生的概率是衡量企业风险的重要依据,而使用外汇衍生品进行套期保值可以使企业的收益保持稳定,保证企业现金流处在一个稳定的水平。因此,提出如下假设:
假设2:外汇衍生品使用可以降低中国上市公司财务风险的发生概率。
(三)财务风险在外汇衍生品使用与企业融资效率间的“中介效应”
合理使用外汇衍生品会降低企业发生财务风险的概率,有助于增强银行等机构对企业经营平稳、收益稳定的信心,有助于企业拓宽融资渠道、合理制定融资策略、降低融资成本、提高企业的融资效率,反之亦然。中国的很多企业使用外汇衍生品是为了降低企业经营风险和市场风险及财务风险发生的概率,向资金提供者传递经营稳定的信号会对企业的融资效率产生有益的影响,财务风险可能会产生“中介效应”外汇衍生品使用通过先影响企业的财务风险,进而再影响企业的融资效率,财务风险在其中扮演了“中介变量”的角色。因此,提出如下假设: 假设3:财务风险在外汇衍生品使用与企业融资效率间会产生“中介效应”。
(四)所有权性质、外汇衍生品使用与融资效率
目前,我国的国有企业和民营企业在发展过程中获得的政策支持不同,国有企业在融资渠道、融资便利性及融资能力等方面好于民营企业,民企获得外部融资的难度远高于国企,可归因于金融抑制和国有银行垄断所带来的信贷歧视(卢峰和姚洋,2004)。所以,Guariglia等(2010)指出以企业利润为主的内源融资成为中国民营企业获得发展资金的重要来源。特别地,在信息不对称的条件下,国有银行更是有理由减少对民营企业的放贷额度甚至拒绝向民营企业放贷(胡旭阳,2006)。即使在证券市场,出于对政府背书的信任,投资者也是更倾向于向规模及实力更胜一筹的国有企业提供资金。因此,提出如下假设:
假设4:外汇衍生品使用对于国有企业融资效率的影响要好于民营企业。
(五)行业集中度、外汇衍生品使用与企业融资效率的提升
行业集中度的大小对外汇衍生品使用与融资效率的提升会产生重要影响。对于完全竞争行业而言,激烈的市场竞争导致企业重视每一个环节的风险管控,任何一个环节出了问题都会导致企业亏损;对于汇率波动风险,完全竞争行业的企业必须将其控制在一定范围内。因此,这类企业使用外汇衍生品的目的主要是“套期保值”:使用外汇远期、期货、期权等外汇衍生品来锁定成本或者收益,平抑经营现金流的波动,降低财务风险,使企业能够平稳运营。这些有助于企业向外界传达良性信号,提升企业的融资能力和融资效率。但是,高度垄断型的企业在外汇市场上更倾向于从事风险更高的投机交易;由于这类企业可以吸引到专业的金融人才、购买到有价值的信息,其外汇衍生品交易的获利有助于降低财务风险、提升偿债能力和融资效率。对于低垄断型的企业,竞争环境的激烈程度低于完全竞争行业,而资金实力远逊于高度垄断型行业,外汇衍生品的使用对其融资效率的影响难以判断。因此,提出如下假设:
假设5:完全竞争型和高垄断型企业能有效利用外汇衍生品提高其融资效率,而低垄断型企业则可能无此效应。
(六)区域差异、外汇衍生品使用与融资效率
我国东部沿海地区是改革开放先行地区,不仅拥有大量外向型企业,跨境投资、跨境融资、跨国经营等更为频繁,也更容易受汇率波动的影响,东部企业有动机通过使用外汇衍生品来对冲汇率风险。中部地区的经济虽有发展,但对外开放程度依然有限,涉外经营活动依然较少,涉外人才稀缺使得中部企业外汇风险对冲的经济后果与其设想可能存在差异,甚至会出现相反的结果。由于产业结构、社会、区位等原因,西部地区对外开放程度不高,集聚的专业金融人才相对较少,对外汇衍生品的认识也不足,西部地区的企业运用外汇衍生品进行风险对冲的机会与能力都相当有限,从而降低了对融资效率的影响。因此,本文如下假设:
假设6:區域差异使得东中西部地区企业在使用外汇衍生品方面存在较大差异。
二、研究设计
(一)“中介效应”模型的构建
借鉴Baron和Kenny(1986)模型思想,本文构建了外汇衍生品使用、财务风险与融资效率的“中介效应”模型,模型构建步骤如下。
首先,构建外汇衍生品的使用与企业融资效率的影响模型:
Loaneff=α0+α1ForexD+α2Size+α3Lev+α4Growth1+α5ROA+α6Salary+α7Tb+α8Dummy+ε(1)
在式(1)中,Loaneff代表融资效率,ForexD代表外汇衍生品使用,Size为公司规模, Lev代表财务杠杆,Growth1为企业成长能力,ROA为企业盈利能力,Salary为企业管理者自信程度,Tb表示为企业投资机会,Dummy为行业和年度虚拟变量。本文预期α1>0,即外汇衍生品使用与融资效率正相关。
其次,构建外汇衍生品使用对财务风险的影响模型:
Z=β0+β1ForexD+β2Size+β3Lev+β4Growth1+β5Share2+β6Salary+β7DDr+β8Dummy+ε(2)
Z表示企业的财务风险,Share2表示企业的前两名股东持股之和,DDr表示企业独立董事比例,其他变量定义如上。本文预期β1>0,即外汇衍生品使用会降低财务风险。
最后,在式(1)中加入财务风险,检验其是否会产生中介效应。
Loaneff=γ0+γ1ForexD+γ2Z+γ3Size+γ4Lev+γ5Growth1+γ6ROA+γ7Salary+γ8Tb+γ9Dummy+ε(3)
模型检验步骤:第一步检验α1,若α1不显著则停止分析,若显著则进入下一步;第二步检验β1、γ2,若都显著则看γ1是否显著,若显著则部分中介效应存在,反之则完全中介效应存在;若β1、γ2中有其一不显著,则作Sobel检验,显著则中介效应存在,反之则不存在。
(二)研究样本的选取
我国2006年制定了新的会计准则,其第24号“套期保值”以正式文件形式规定了企业对衍生品的运用情况要从自愿披露转变为表内披露,要求企业在财务报表的附注中将衍生品的运用情况进行说明,新准则于2007年1月1日起正式实施。为了得到企业外汇衍生品交易方面更为准确、详细的数据,本文选取沪深两市的上市公司为样本,通过手工搜索、查阅关键词的方式收集整理上市公司财务报表附注中有关衍生金融工具的相关信息,从而得到了企业使用外汇衍生品的相关数据。本文的样本期间为2007-2014年,为了保证数据的可靠性,剔除了金融行业、ST和*ST公司和数据缺漏的公司,总计得到9657个样本值。各年度样本公司数量分布情况参见表1。
本文还对样本作了如下划分:(1)以企业实际控制人类型来表征所有制性质的不同,将全部样本划分为国企和民企;(2)以公司注册所在地来表征区域发展差异,将全部样本划分为东中西部三大类公司,其中东部地区包括12个省、市和自治区,中部地区包括9个省和自治区;西部地区包括10个省、市和自治区。(3)以赫芬达尔指数(HHI)来表征行业集中度差异,按照HHI数值大小划分为完全竞争型、低垄断型和高垄断型行业,数值计算参考了日本公正交易委员会公布的分类方法。 (三)变量选择与计算
1.被解释变量
本文的被解释变量为公司的融资效率,对于该指标的测度主要借鉴了冉茂盛等(2013)、李文洲等(2014)的研究方法,采用残差绝对值的相反数表征融资效率,即融资效率可以表示为: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,被解释变量Loan为实际贷款规模,参考方军雄(2007)的做法,本文以企业的当年长期银行贷款与当年年末总资产的比率作为衡量实际贷款规模的指标。εit为残差项,εit>0表示公司过度融资,εit<0表示融资不足。Loaneff=-|εit|代表融资效率,该值越大,融资效率越高。
本文还设置了其他控制变量:Cashit-1表示企业在t-1年持有的现金规模;Sizeit-1表征企业规模,为t-1年总资产对数;Levit-1表征企业的资产负债情况,Roeit-1表示企业的净资产收益率;Growthit-1代表成长机会;Liquidit-1表示企业资产担保价值;ZJit-1表征企业规模扩张能力;Top1it-1表示第一大股东持股比例;Top3it-1表征股权制衡度,用前三大股东持股比例的平方和来表示;Dum表示年度和行业哑变量,反映宏观经济波动和行业政策变化。
2.解释变量
(1)外汇衍生品使用用Forexd表示。为了能够充分研究中国企业的外汇衍生品交易情况,本文通过手工查阅上市公司年报等相关资料,自行构建了中国上市公司“外汇风险对冲交易数据库”,该数据库包含中国企业所使用的外汇衍生品类型,如外汇远期、外汇期货、外汇期权、NDF、货币互换等,还包含具体交易的金额等信息。本文所用的外汇衍生品使用相关数据来自于该数据库,数据库中对于外汇衍生品使用这一指标的度量有两种方法:第一种是虚拟变量法,若使用了外汇衍生品,则为1,否则为0;第二种是比值法,即用样本公司外汇衍生品合约本金占总资产的比率。由于很多上市公司在披露外汇衍生品交易类型和金额等信息时存在不披露或者少披露的情况,导致使用第二种方法计量的样本公司数量过少,本文决定使用第一种方法计量的相关数据。
(2)财务风险用Z指数加以衡量。反映企业财务風险的指标主要有两种类型,一种是将资本市场数据作为基础;另一种是将企业的会计数据作为基础。资本市场数据主要包括公司股票价格的波动、公司股票收益的波动、及整个资本市场的波动等;会计数据主要包括企业营收、资本结构等的变化。两种方式各有优缺点,资本市场数据法在欧美应用较广,但由于我国资本市场机制不够完善,场内投资者以散户为主,强烈的投机因素使得股票收益产生剧烈的波动从而不能恰当地反映我国上市公司的财务风险;会计数据法也存在很大的噪音,例如存在一些企业财务数据造假等因素。对于我国上市公司,会计数据法较资本市场数据法能够更好地表征企业的财务风险,并且在运用过程中可采用一系列措施减少数据噪音。基于上述原因,本文借鉴了美国学者Altman(1968)所提出的Z指数来表征企业财务风险,该指数是一个多变量的综合性指标,能够更全面的对企业的运营状况和财务风险程度加以衡量,Z指数公式具体如下:
Z=0012×100×X1+0014×100×X2+0033×100×X3+0006×100×X4+0999×100×X5(5)
其中X1、X2、X3、X5分别为营运资金、留存收益、息税前利润和销售收入除以资产总额,X4为总市值除以负债总额。Z值越小,公司财务风险越大,Z值越大,则公司财务风险越低。根据Altman(1968)的研究,如果Z值小于18,则财务风险较高,存在破产可能;如果Z值大于2675,则企业财务情况良好。
3.控制变量
参考既有文献,本文选取公司规模、独董比例等作为控制变量,变量定义参见表2。
三、实证分析
(一)描述性统计结果
企业外汇衍生品使用如图1所示,越来越多的上市公司在2007-2011年期间选择使用外汇衍生品进行风险对冲与管控,但在2012-2014年期间有所下降,这可能是受到了欧债危机的影响。从占比上来看,2011年上市公司中使用外汇衍生品的公司占比达到最高的1149%,随后几年使用外汇衍生品的公司数量增加,但占比小幅下降,并保持在稳定区间。这表明随着中国企业“走出去”战略步伐的加快,更多的中国上市公司使用外汇衍生品进行外汇风险管控与对冲。
表3是描述性统计。Loaneff的均值为-07274,标准差为07672,说明各公司的融资效率存在很大的不同。样本公司财务风险指标Z的均值为37673,最大值为89996,最小值为14624,标准差为17243,表明样本公司整体上发生财务风险的概率较低,处于安全水平,但是不同公司之间的财务风险存在较大差异。管理者自信程度指标的均值为04464,最大值为08600,最小值为02137,标准差为01330,表明一部分公司存在高管的过度自信,这会影响企业外汇衍生品使用的决策。另外,其他指标的均值和标准差也都在正常范围之内。
表4是相关系数检验。由表4可以看出各变量的相关系数均小于05,低于Lind et al(2002)的临界值07,说明多重共线性问题并不严重,可以进行实证分析。
(二)实证结果与分析
本文实证检验的具体步骤如下:首先,对全体样本进行实证分析,检验外汇衍生品使用与融资效率、财务风险的关系,并使用Baron“中介效应”模型检验财务风险是否产生了中介效应;其次,把全部样本按照所有制不同划分为国有和民营上市公司,检验所有权性质的不同是否影响企业外汇衍生品使用与融资效率和财务风险之间的关系;第三,把全部样本按照行业集中度不同划分为:完全竞争型行业、低垄断型行业和高垄断型行业,分别进行检验;第四,将全部上市公司按照区域差异划分之后进行检验,结果如表5-表8所示。 1.全样本下外汇衍生品使用、财务风险与融资效率关系的检验。借鉴Baron“中介效应”模型,本文对全样本进行检验:(1)使用融资效率模型来检验全部样本公司的外汇衍生品使用与融资效率(Loaneff)的关系;(2)使用财务风险模型考察全部样本公司的外汇衍生品使用对财务风险Z的影响;(3)使用Baron“中介效应”模型考察财务风险是否产生“中介效应”,结果如表5所示。
由表5可知在融资效率模型中,外汇衍生品使用(ForexD)的系数α1为0081,且在1%水平上显著为正,即外汇衍生品使用与融资效率正相关,外汇衍生品使用每增加1%可提高公司融资效率约81%。这表明中国公司的外汇衍生品使用对于融资效率的提高起到了积极作用,假设1得到验证。在财务风险模型中,外汇衍生品使用的系数β1为0207,且在1%水平上显著为正,即外汇衍生品使用与Z值正相关,由于Z值越大,代表财务风险发生的概率越小,这表明外汇衍生品的使用降低了公司发生财务风险的概率,具体的来说,外汇衍生品使用每增加1%可使中国上市公司财务风险发生的概率下降约2070%,从而证实了假设2。在“中介效应”模型中,财务风险Z的系数γ2在1%的水平上显著为正,即财务风险越低(即:Z值越大)的公司,其融资效率越高。系数γ2为正,与融资效率模型的系数α1相比,其系数绝对值下降了0019,降幅为234%。这表明财务风险在其中产生了“中介效应”,并且Sobel-Z值为4145,且在1%水平上显著,说明表明财务风险所扮演的中介变量角色在统计学上是显著的,从而验证了假设3。
2.不同所有权性质下外汇衍生品使用对融资效率影响的检验。本文按照实际控制人属性划分了国企(5 341组)和民企(4 316组),结果参见表6,由表6可知国有上市公司和民营上市公司的实证结果存在显著差异。对于国有上市公司来说,无论是融资效率模型、财务风险模型还是中介效应模型,外汇衍生品使用(ForexD)的系数都显著为正,这就表明国有上市公司使用外汇衍生品可以显著的降低其财务风险,提升其融资效率,并且财务风险在外汇衍生品使用对融资效率的影响中产生了中介效应,从而再次证实了假设1、2、3。
此外,表6表明相比于民营上市公司,除了财务风险模型之外,无论是融资效率模型还是中介效应模型,国有上市公司外汇衍生品使用的系数远大于民营公司样本。如在融资效率模型中,国有上市公司外汇衍生品使用的系数为0109,远高于民营上市公司的0031,并且国有公司的系数都更為显著,从而证实了假设4。可能的原因在于国有上市公司规模普遍比民营企业大,拥有的高端外汇人才更多,对衍生品交易的驾驭能力比民营企业要高,因而有利于国有企业规避汇率风险、平抑现金流波动、降低财务风险,向银行及资金提供者传达了经营平稳的信号,从而有助于国有企业提升融资效率。
3.不同行业集中度下外汇衍生品使用对融资效率影响的检验。行业集中度的不同也会对外汇衍生品使用与融资效率的关系产生影响。关于行业集中度差异的衡量,一般是用赫芬达尔指数(HHI)来测度。依据日本公正交易委员会的分类方法,本文按照HHI指数大小将上市公司划分为完全竞争型(HHI<1 000)、低垄断型(1 0001 800)三大行业类型。最终本文共得到完全竞争型行业企业7 079组,低垄断型行业企业1 367组,高垄断型行业企业1 211组,具体检验结果参见表7。
由表7可知三大行业类型的实证结果存在显著区别:(1)对于完全竞争型行业企业,由融资效率模型可知,外汇衍生品使用提高了融资效率,并且其系数(0093)显著大于低垄断行业企业(0042)和高垄断行业企业(0063);由财务风险模型可知,外汇衍生品使用可以降低该类型企业的财务风险;由中介效应模型可知,财务风险在其中产生了“中介效应”。(2)对于低垄断和高垄断型行业企业来说,融资效率模型的结果表明外汇衍生品使用的系数为正,表明这两种类型的企业使用外汇衍生品都有助于提升融资效率,不过系数不太显著;财务风险模型的结果表明,只有高垄断型行业企业的外汇衍生品使用降低了企业的财务风险,而低垄断型行业企业的系数为负且不显著;中介效应模型的结果表明,无论是低垄断和高垄断型行业企业,财务风险都没有产生“中介效应”;这基本证实了假设5,即完全竞争型和高垄断型企业能有效利用外汇衍生品提高其融资效率,而低垄断型企业则可能无此效应。
上述结果产生的原因除了前文假设5的分析之外,还可能由于以下原因:首先,低垄断型行业包含社会服务、运输及水电煤气等行业企业,这些行业的企业参与跨境投资和进出口业务的金额相对较少,从事外汇衍生品交易的金额可能较少,对于融资效率产生的影响微乎其微;其次,低垄断型企业由于受自身实力的限制,其资金实力和金融人才的专业程度都不够理想,因此即使其使用外汇衍生品对汇率风险进行了管理,其效果有时也不能令人满意。第三,高垄断型行业包含房地产、采掘及建筑等行业,这些行业内的公司虽然资金丰腴,也能聘到高水平的金融人才,但这类公司的高层对外汇衍生品的认识不够充分,选择使用外汇衍生品进行风险对冲的公司数量较少,从而外汇衍生品使用对这类公司产生的影响也不会太大。
4.地区差异下外汇衍生品使用对融资效率影响的检验。本文按照上市公司的注册地将全部样本划分为东部、中部和西部地区公司三大类,并分组进行实证检验,具体的结果参见表8。
表8结果显示:(1)对于东部地区公司来说,由融资效率模型可知外汇衍生品使用显著提高了东部企业的融资效率,外汇衍生品使用可以提升东部企业融资效率高达9%,由财务风险模型可知,外汇衍生品使用降低东部企业的财务风险达166%,由中介效应模型可知财务风险产生了“中介效应”。(2)对于中部企业来说,外汇衍生品使用显著降低了中部企业的融资效率,降低幅度为169%,由财务风险模型可知,外汇衍生品使用能降低中部企业的财务风险,中介效应模型表明财务风险产生了“中介效应”。(3)对于西部企业来说,无论是融资效率模型、财务风险模型还是中介效应模型,外汇衍生品使用的系数都不显著,这表明外汇衍生品使用没有对西部企业的融资效率产生影响。 通过对上述三个地区样本公司的实证结果观察,可知东部地区上市公司和中西部地区上市公司在外汇衍生品使用效果上存在巨大差异,东部公司外汇衍生品使用对融资效率产生的是“正效应”,但西部地区公司外汇衍生品使用却无效应,中部地区外汇衍生品使用甚至产生了“负效应”,即外汇衍生品使用反而降低了融资效率。导致上述差异可能有两个主要因素:一是资本市场的发展现状与公司发展的需要没有完全匹配上,二是中西部地区在金融人才方面相较于东部地区存在不足。
四、结论与建议
就全样本而言,外汇衍生品使用能给中国上市公司带来约81%的融资效率提升,还可以使公司财务风险下降约207%,并且使财务风险产生了“中介效应”;国有公司外汇衍生品使用对融资效率的提升作用显著高于民营公司,完全竞争型公司使用外汇衍生品能显著提高其融资效率,但是低垄断型和高垄断型公司的结果不显著;东部公司使用外汇衍生品显著提高了企业融资效率,产生了“正效应”,中部公司则产生“负效应”,西部公司却“无效应”。
本文研究结果表明中国上市公司通过合理使用外汇衍生品,降低了财务风险,并提升了融资效率,尽管这一结果会随着所有权性质、行业集中度、区域差异等方面的差异而表现出不同的特征。因此,本文提出如下建议:
1.加快我国外汇衍生品市场体系建设。若企业能合理使用外汇衍生工具,那么就可以从中得到诸多“正效应”。但与成熟的资本市场相比,我国外汇衍生品种类不够齐全,交易规模小导致很多企业选择去国际金融市场上进行交易。因此,加速完善外汇衍生品市场体系具有重要意义。
2.强化外汇衍生品市场的政府监管。当前大部分的外汇衍生品由银行提供,属于场外交易,透明度较低。按照《期货交易管理条例》,证监会只对国企境外正规期货交易所内的交易进行监管,不监管场外交易。因此,金融监管部门应以国家“十三五”规划中提出的“加强金融宏观审慎管理制度建设”为契机,通过制定并出台相关监管法规,加强中央银行、证监会、国资委等监管部门之间的协调,不断强化对外汇衍生品市场的监管。
3.支持中西部地区资本市场的发展。我国金融主管部门应以“十三五”规划中提出的“发展多层次的股权融资市场”为契机,大力推进中西部地区资本市场建设。首先,国家可以对于中西部地区的企业给予更多的政策支持,如给予更多的投融资税收优惠,鼓励企业利用资本市场进行融资、对中西部地区企业在上市过程中优先审核等。其次,努力在中西部地区培育新的金融中心。金融中心对区域经济发展具有巨大的推动作用,区域内的企业在投融资活动中也会优先得到实惠,企业在使用外汇衍生品时也会更加有效率。
4加快高精尖金融人才的培养和引进。金融人才对外汇市场的逐步成熟具有重要的推动作用,目前我国金融人才虽具有一定的规模,但结构不平衡,低端金融人才过剩,高端复合型金融人才相对稀缺。为此,首先要转变金融人才的培养模式,国内金融教育应向西方发达国家的教学模式学习,理论与实践并重。其次,中国上市公司还应从国际市场吸引人才,通过引进高端外汇交易人才,将发达国家的先进理念和技术带入国内,通过他们的示范效应带动国内金融人才整体水平的提升。
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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
(責任编辑:李江)
关键词:外汇衍生品;财务风险;融资效率;中介效应;行业集中度
中图分类号: F275;F832;F74 文献标识码:A 文章编号:1001-148X(2017)03-0043-10
随着“走出去”和“一带一路”战略的实施,中国企业跨境投资、跨境融资、跨国经营越来越多,所面临的汇率波动风险也逐步加大。为了规避外汇风险,许多涉外企业使用外汇衍生品进行对冲,以便带来诸如锁定经营成本、降低风险暴露程度、提升企业价值等正效应,但外汇衍生品的高杠杆性和较高的不确定性也给那些不能正确使用外汇衍生品的企业带来了诸如现金流波动加剧、账面价值大幅亏损等负面效应。
现代企业对融资渠道、方法及策略的选择会影响企业未来的发展路径。企业合理的融资结构、较低的财务风险、较好的偿债能力会对企业的融资成本、产权结构等方面带来积极影响,这也将从整体上影响企业的融资效率。Smithson(1998)的研究结果表明,在企业经营过程中使用衍生工具进行风险管理可以使其融资成本得到有效降低。中国上市公司每年从银行及资本市场上获取大规模的融资来支持其自身的经营发展,随着企业跨国经营的增多,面临汇率波动成为常态,企业不得不参与到外汇衍生品市场中来以规避外汇风险,这一行为无疑会对企业的融资产生深远影响。本文试图回答如下问题:对于中国上市公司,外汇衍生品使用是否会提高企业的融资效率?是否会降低企业的财务风险?这种影响效应到底有多大,如何测度?由于中国是转轨经济体,企业会因所有制差异、区域差异和行业集中度差异而表现出不同的特征,那么外汇衍生品对企业的影响效应是否因此而不同?本文希望对以上问题的探讨能给相关领域的研究提供一些借鉴。
本文可能的贡献:第一,与多数文献聚焦于外汇衍生品使用对企业价值的影响不同,本文利用财务风险作为中介变量,探讨了外汇衍生品使用、财务风险和融资效率三者之间的关系,揭示了财务风险的“中介效应”,并发现外汇衍生品使用能提高中国公司的融资效率。第二,当前很多研究由于受制于数据库限制而难以开展,而本文通过手工查阅上市公司年报等相关资料,自行构建了中国上市公司“外汇风险对冲交易数据库”,在一定程度上克服了既有文献的数据限制。第三,通过区分所有权性质、区域差异、行业集中度差异等方面,本研究将中国上市公司进行分组,对不同类型公司的外汇衍生品使用与财务风险和融资效率的关系开展“多角度、立体性”研究,拓展了企业融资和外汇风险管理的研究视角。
一、理论分析与研究假设
(一)外汇衍生品的使用与融资效率的提升
获取资金支持是企业经营发展过程中的重要活动。从融资优序角度来看,企业使用外汇衍生品进行风险对冲能够保证企业未来收益稳定,现金流波动平稳可控,使企业拥有更多的内部资金投资于优质项目,从而使企业较少地依赖外部融资,减少了企业融资费用,进一步地降低企业经营成本。从信号传递角度来看,外汇衍生品的使用向外部投资者传递出企业愿意通过风险管控的方式来降低财务风险的信息,从而使投资者能够接受合理的资本回报率,有助于降低企业融资成本、提高融资效率;企业使用外汇衍生品进行风险管控与对冲,在使用空间、合约的规范性及交易时机选择上能为企业的融资提供更多的便利进而提高企业的融资能力,从而获取财务杠杆收益。中国的上市公司合理运用外汇衍生品能给企业融资成本带来一定的便利,企业的风险和收益也能得到有效控制及重新分配。因此,提出如下假设:
假设1:外汇衍生品使用可提升中国上市公司的融资效率。
(二)外汇衍生品使用与企业财务风险的控制
Bartram(2011)等人的研究发现衍生品的使用能够使企业经营性现金流及股票收益率保持稳定,并降低财务风险的发生概率。Magee(2013)的研究发现使用衍生品进行套期保值能使企业发生财务风险的概率降到最低程度。Boyer和Marin(2013)的研究结论表明企业选择外汇衍生品进行风险管控能把企业的财务指标保持在一定的健康区间,使得企业发生财务风险的概率降到最低。郭玲和阴永晟(2009)的研究发现上市公司为了降低财务成本而尽可能地使用衍生品进行套期保值,并使公司获得规模经济效益。总的来看,财务风险发生的概率是衡量企业风险的重要依据,而使用外汇衍生品进行套期保值可以使企业的收益保持稳定,保证企业现金流处在一个稳定的水平。因此,提出如下假设:
假设2:外汇衍生品使用可以降低中国上市公司财务风险的发生概率。
(三)财务风险在外汇衍生品使用与企业融资效率间的“中介效应”
合理使用外汇衍生品会降低企业发生财务风险的概率,有助于增强银行等机构对企业经营平稳、收益稳定的信心,有助于企业拓宽融资渠道、合理制定融资策略、降低融资成本、提高企业的融资效率,反之亦然。中国的很多企业使用外汇衍生品是为了降低企业经营风险和市场风险及财务风险发生的概率,向资金提供者传递经营稳定的信号会对企业的融资效率产生有益的影响,财务风险可能会产生“中介效应”外汇衍生品使用通过先影响企业的财务风险,进而再影响企业的融资效率,财务风险在其中扮演了“中介变量”的角色。因此,提出如下假设: 假设3:财务风险在外汇衍生品使用与企业融资效率间会产生“中介效应”。
(四)所有权性质、外汇衍生品使用与融资效率
目前,我国的国有企业和民营企业在发展过程中获得的政策支持不同,国有企业在融资渠道、融资便利性及融资能力等方面好于民营企业,民企获得外部融资的难度远高于国企,可归因于金融抑制和国有银行垄断所带来的信贷歧视(卢峰和姚洋,2004)。所以,Guariglia等(2010)指出以企业利润为主的内源融资成为中国民营企业获得发展资金的重要来源。特别地,在信息不对称的条件下,国有银行更是有理由减少对民营企业的放贷额度甚至拒绝向民营企业放贷(胡旭阳,2006)。即使在证券市场,出于对政府背书的信任,投资者也是更倾向于向规模及实力更胜一筹的国有企业提供资金。因此,提出如下假设:
假设4:外汇衍生品使用对于国有企业融资效率的影响要好于民营企业。
(五)行业集中度、外汇衍生品使用与企业融资效率的提升
行业集中度的大小对外汇衍生品使用与融资效率的提升会产生重要影响。对于完全竞争行业而言,激烈的市场竞争导致企业重视每一个环节的风险管控,任何一个环节出了问题都会导致企业亏损;对于汇率波动风险,完全竞争行业的企业必须将其控制在一定范围内。因此,这类企业使用外汇衍生品的目的主要是“套期保值”:使用外汇远期、期货、期权等外汇衍生品来锁定成本或者收益,平抑经营现金流的波动,降低财务风险,使企业能够平稳运营。这些有助于企业向外界传达良性信号,提升企业的融资能力和融资效率。但是,高度垄断型的企业在外汇市场上更倾向于从事风险更高的投机交易;由于这类企业可以吸引到专业的金融人才、购买到有价值的信息,其外汇衍生品交易的获利有助于降低财务风险、提升偿债能力和融资效率。对于低垄断型的企业,竞争环境的激烈程度低于完全竞争行业,而资金实力远逊于高度垄断型行业,外汇衍生品的使用对其融资效率的影响难以判断。因此,提出如下假设:
假设5:完全竞争型和高垄断型企业能有效利用外汇衍生品提高其融资效率,而低垄断型企业则可能无此效应。
(六)区域差异、外汇衍生品使用与融资效率
我国东部沿海地区是改革开放先行地区,不仅拥有大量外向型企业,跨境投资、跨境融资、跨国经营等更为频繁,也更容易受汇率波动的影响,东部企业有动机通过使用外汇衍生品来对冲汇率风险。中部地区的经济虽有发展,但对外开放程度依然有限,涉外经营活动依然较少,涉外人才稀缺使得中部企业外汇风险对冲的经济后果与其设想可能存在差异,甚至会出现相反的结果。由于产业结构、社会、区位等原因,西部地区对外开放程度不高,集聚的专业金融人才相对较少,对外汇衍生品的认识也不足,西部地区的企业运用外汇衍生品进行风险对冲的机会与能力都相当有限,从而降低了对融资效率的影响。因此,本文如下假设:
假设6:區域差异使得东中西部地区企业在使用外汇衍生品方面存在较大差异。
二、研究设计
(一)“中介效应”模型的构建
借鉴Baron和Kenny(1986)模型思想,本文构建了外汇衍生品使用、财务风险与融资效率的“中介效应”模型,模型构建步骤如下。
首先,构建外汇衍生品的使用与企业融资效率的影响模型:
Loaneff=α0+α1ForexD+α2Size+α3Lev+α4Growth1+α5ROA+α6Salary+α7Tb+α8Dummy+ε(1)
在式(1)中,Loaneff代表融资效率,ForexD代表外汇衍生品使用,Size为公司规模, Lev代表财务杠杆,Growth1为企业成长能力,ROA为企业盈利能力,Salary为企业管理者自信程度,Tb表示为企业投资机会,Dummy为行业和年度虚拟变量。本文预期α1>0,即外汇衍生品使用与融资效率正相关。
其次,构建外汇衍生品使用对财务风险的影响模型:
Z=β0+β1ForexD+β2Size+β3Lev+β4Growth1+β5Share2+β6Salary+β7DDr+β8Dummy+ε(2)
Z表示企业的财务风险,Share2表示企业的前两名股东持股之和,DDr表示企业独立董事比例,其他变量定义如上。本文预期β1>0,即外汇衍生品使用会降低财务风险。
最后,在式(1)中加入财务风险,检验其是否会产生中介效应。
Loaneff=γ0+γ1ForexD+γ2Z+γ3Size+γ4Lev+γ5Growth1+γ6ROA+γ7Salary+γ8Tb+γ9Dummy+ε(3)
模型检验步骤:第一步检验α1,若α1不显著则停止分析,若显著则进入下一步;第二步检验β1、γ2,若都显著则看γ1是否显著,若显著则部分中介效应存在,反之则完全中介效应存在;若β1、γ2中有其一不显著,则作Sobel检验,显著则中介效应存在,反之则不存在。
(二)研究样本的选取
我国2006年制定了新的会计准则,其第24号“套期保值”以正式文件形式规定了企业对衍生品的运用情况要从自愿披露转变为表内披露,要求企业在财务报表的附注中将衍生品的运用情况进行说明,新准则于2007年1月1日起正式实施。为了得到企业外汇衍生品交易方面更为准确、详细的数据,本文选取沪深两市的上市公司为样本,通过手工搜索、查阅关键词的方式收集整理上市公司财务报表附注中有关衍生金融工具的相关信息,从而得到了企业使用外汇衍生品的相关数据。本文的样本期间为2007-2014年,为了保证数据的可靠性,剔除了金融行业、ST和*ST公司和数据缺漏的公司,总计得到9657个样本值。各年度样本公司数量分布情况参见表1。
本文还对样本作了如下划分:(1)以企业实际控制人类型来表征所有制性质的不同,将全部样本划分为国企和民企;(2)以公司注册所在地来表征区域发展差异,将全部样本划分为东中西部三大类公司,其中东部地区包括12个省、市和自治区,中部地区包括9个省和自治区;西部地区包括10个省、市和自治区。(3)以赫芬达尔指数(HHI)来表征行业集中度差异,按照HHI数值大小划分为完全竞争型、低垄断型和高垄断型行业,数值计算参考了日本公正交易委员会公布的分类方法。 (三)变量选择与计算
1.被解释变量
本文的被解释变量为公司的融资效率,对于该指标的测度主要借鉴了冉茂盛等(2013)、李文洲等(2014)的研究方法,采用残差绝对值的相反数表征融资效率,即融资效率可以表示为: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,被解释变量Loan为实际贷款规模,参考方军雄(2007)的做法,本文以企业的当年长期银行贷款与当年年末总资产的比率作为衡量实际贷款规模的指标。εit为残差项,εit>0表示公司过度融资,εit<0表示融资不足。Loaneff=-|εit|代表融资效率,该值越大,融资效率越高。
本文还设置了其他控制变量:Cashit-1表示企业在t-1年持有的现金规模;Sizeit-1表征企业规模,为t-1年总资产对数;Levit-1表征企业的资产负债情况,Roeit-1表示企业的净资产收益率;Growthit-1代表成长机会;Liquidit-1表示企业资产担保价值;ZJit-1表征企业规模扩张能力;Top1it-1表示第一大股东持股比例;Top3it-1表征股权制衡度,用前三大股东持股比例的平方和来表示;Dum表示年度和行业哑变量,反映宏观经济波动和行业政策变化。
2.解释变量
(1)外汇衍生品使用用Forexd表示。为了能够充分研究中国企业的外汇衍生品交易情况,本文通过手工查阅上市公司年报等相关资料,自行构建了中国上市公司“外汇风险对冲交易数据库”,该数据库包含中国企业所使用的外汇衍生品类型,如外汇远期、外汇期货、外汇期权、NDF、货币互换等,还包含具体交易的金额等信息。本文所用的外汇衍生品使用相关数据来自于该数据库,数据库中对于外汇衍生品使用这一指标的度量有两种方法:第一种是虚拟变量法,若使用了外汇衍生品,则为1,否则为0;第二种是比值法,即用样本公司外汇衍生品合约本金占总资产的比率。由于很多上市公司在披露外汇衍生品交易类型和金额等信息时存在不披露或者少披露的情况,导致使用第二种方法计量的样本公司数量过少,本文决定使用第一种方法计量的相关数据。
(2)财务风险用Z指数加以衡量。反映企业财务風险的指标主要有两种类型,一种是将资本市场数据作为基础;另一种是将企业的会计数据作为基础。资本市场数据主要包括公司股票价格的波动、公司股票收益的波动、及整个资本市场的波动等;会计数据主要包括企业营收、资本结构等的变化。两种方式各有优缺点,资本市场数据法在欧美应用较广,但由于我国资本市场机制不够完善,场内投资者以散户为主,强烈的投机因素使得股票收益产生剧烈的波动从而不能恰当地反映我国上市公司的财务风险;会计数据法也存在很大的噪音,例如存在一些企业财务数据造假等因素。对于我国上市公司,会计数据法较资本市场数据法能够更好地表征企业的财务风险,并且在运用过程中可采用一系列措施减少数据噪音。基于上述原因,本文借鉴了美国学者Altman(1968)所提出的Z指数来表征企业财务风险,该指数是一个多变量的综合性指标,能够更全面的对企业的运营状况和财务风险程度加以衡量,Z指数公式具体如下:
Z=0012×100×X1+0014×100×X2+0033×100×X3+0006×100×X4+0999×100×X5(5)
其中X1、X2、X3、X5分别为营运资金、留存收益、息税前利润和销售收入除以资产总额,X4为总市值除以负债总额。Z值越小,公司财务风险越大,Z值越大,则公司财务风险越低。根据Altman(1968)的研究,如果Z值小于18,则财务风险较高,存在破产可能;如果Z值大于2675,则企业财务情况良好。
3.控制变量
参考既有文献,本文选取公司规模、独董比例等作为控制变量,变量定义参见表2。
三、实证分析
(一)描述性统计结果
企业外汇衍生品使用如图1所示,越来越多的上市公司在2007-2011年期间选择使用外汇衍生品进行风险对冲与管控,但在2012-2014年期间有所下降,这可能是受到了欧债危机的影响。从占比上来看,2011年上市公司中使用外汇衍生品的公司占比达到最高的1149%,随后几年使用外汇衍生品的公司数量增加,但占比小幅下降,并保持在稳定区间。这表明随着中国企业“走出去”战略步伐的加快,更多的中国上市公司使用外汇衍生品进行外汇风险管控与对冲。
表3是描述性统计。Loaneff的均值为-07274,标准差为07672,说明各公司的融资效率存在很大的不同。样本公司财务风险指标Z的均值为37673,最大值为89996,最小值为14624,标准差为17243,表明样本公司整体上发生财务风险的概率较低,处于安全水平,但是不同公司之间的财务风险存在较大差异。管理者自信程度指标的均值为04464,最大值为08600,最小值为02137,标准差为01330,表明一部分公司存在高管的过度自信,这会影响企业外汇衍生品使用的决策。另外,其他指标的均值和标准差也都在正常范围之内。
表4是相关系数检验。由表4可以看出各变量的相关系数均小于05,低于Lind et al(2002)的临界值07,说明多重共线性问题并不严重,可以进行实证分析。
(二)实证结果与分析
本文实证检验的具体步骤如下:首先,对全体样本进行实证分析,检验外汇衍生品使用与融资效率、财务风险的关系,并使用Baron“中介效应”模型检验财务风险是否产生了中介效应;其次,把全部样本按照所有制不同划分为国有和民营上市公司,检验所有权性质的不同是否影响企业外汇衍生品使用与融资效率和财务风险之间的关系;第三,把全部样本按照行业集中度不同划分为:完全竞争型行业、低垄断型行业和高垄断型行业,分别进行检验;第四,将全部上市公司按照区域差异划分之后进行检验,结果如表5-表8所示。 1.全样本下外汇衍生品使用、财务风险与融资效率关系的检验。借鉴Baron“中介效应”模型,本文对全样本进行检验:(1)使用融资效率模型来检验全部样本公司的外汇衍生品使用与融资效率(Loaneff)的关系;(2)使用财务风险模型考察全部样本公司的外汇衍生品使用对财务风险Z的影响;(3)使用Baron“中介效应”模型考察财务风险是否产生“中介效应”,结果如表5所示。
由表5可知在融资效率模型中,外汇衍生品使用(ForexD)的系数α1为0081,且在1%水平上显著为正,即外汇衍生品使用与融资效率正相关,外汇衍生品使用每增加1%可提高公司融资效率约81%。这表明中国公司的外汇衍生品使用对于融资效率的提高起到了积极作用,假设1得到验证。在财务风险模型中,外汇衍生品使用的系数β1为0207,且在1%水平上显著为正,即外汇衍生品使用与Z值正相关,由于Z值越大,代表财务风险发生的概率越小,这表明外汇衍生品的使用降低了公司发生财务风险的概率,具体的来说,外汇衍生品使用每增加1%可使中国上市公司财务风险发生的概率下降约2070%,从而证实了假设2。在“中介效应”模型中,财务风险Z的系数γ2在1%的水平上显著为正,即财务风险越低(即:Z值越大)的公司,其融资效率越高。系数γ2为正,与融资效率模型的系数α1相比,其系数绝对值下降了0019,降幅为234%。这表明财务风险在其中产生了“中介效应”,并且Sobel-Z值为4145,且在1%水平上显著,说明表明财务风险所扮演的中介变量角色在统计学上是显著的,从而验证了假设3。
2.不同所有权性质下外汇衍生品使用对融资效率影响的检验。本文按照实际控制人属性划分了国企(5 341组)和民企(4 316组),结果参见表6,由表6可知国有上市公司和民营上市公司的实证结果存在显著差异。对于国有上市公司来说,无论是融资效率模型、财务风险模型还是中介效应模型,外汇衍生品使用(ForexD)的系数都显著为正,这就表明国有上市公司使用外汇衍生品可以显著的降低其财务风险,提升其融资效率,并且财务风险在外汇衍生品使用对融资效率的影响中产生了中介效应,从而再次证实了假设1、2、3。
此外,表6表明相比于民营上市公司,除了财务风险模型之外,无论是融资效率模型还是中介效应模型,国有上市公司外汇衍生品使用的系数远大于民营公司样本。如在融资效率模型中,国有上市公司外汇衍生品使用的系数为0109,远高于民营上市公司的0031,并且国有公司的系数都更為显著,从而证实了假设4。可能的原因在于国有上市公司规模普遍比民营企业大,拥有的高端外汇人才更多,对衍生品交易的驾驭能力比民营企业要高,因而有利于国有企业规避汇率风险、平抑现金流波动、降低财务风险,向银行及资金提供者传达了经营平稳的信号,从而有助于国有企业提升融资效率。
3.不同行业集中度下外汇衍生品使用对融资效率影响的检验。行业集中度的不同也会对外汇衍生品使用与融资效率的关系产生影响。关于行业集中度差异的衡量,一般是用赫芬达尔指数(HHI)来测度。依据日本公正交易委员会的分类方法,本文按照HHI指数大小将上市公司划分为完全竞争型(HHI<1 000)、低垄断型(1 000
由表7可知三大行业类型的实证结果存在显著区别:(1)对于完全竞争型行业企业,由融资效率模型可知,外汇衍生品使用提高了融资效率,并且其系数(0093)显著大于低垄断行业企业(0042)和高垄断行业企业(0063);由财务风险模型可知,外汇衍生品使用可以降低该类型企业的财务风险;由中介效应模型可知,财务风险在其中产生了“中介效应”。(2)对于低垄断和高垄断型行业企业来说,融资效率模型的结果表明外汇衍生品使用的系数为正,表明这两种类型的企业使用外汇衍生品都有助于提升融资效率,不过系数不太显著;财务风险模型的结果表明,只有高垄断型行业企业的外汇衍生品使用降低了企业的财务风险,而低垄断型行业企业的系数为负且不显著;中介效应模型的结果表明,无论是低垄断和高垄断型行业企业,财务风险都没有产生“中介效应”;这基本证实了假设5,即完全竞争型和高垄断型企业能有效利用外汇衍生品提高其融资效率,而低垄断型企业则可能无此效应。
上述结果产生的原因除了前文假设5的分析之外,还可能由于以下原因:首先,低垄断型行业包含社会服务、运输及水电煤气等行业企业,这些行业的企业参与跨境投资和进出口业务的金额相对较少,从事外汇衍生品交易的金额可能较少,对于融资效率产生的影响微乎其微;其次,低垄断型企业由于受自身实力的限制,其资金实力和金融人才的专业程度都不够理想,因此即使其使用外汇衍生品对汇率风险进行了管理,其效果有时也不能令人满意。第三,高垄断型行业包含房地产、采掘及建筑等行业,这些行业内的公司虽然资金丰腴,也能聘到高水平的金融人才,但这类公司的高层对外汇衍生品的认识不够充分,选择使用外汇衍生品进行风险对冲的公司数量较少,从而外汇衍生品使用对这类公司产生的影响也不会太大。
4.地区差异下外汇衍生品使用对融资效率影响的检验。本文按照上市公司的注册地将全部样本划分为东部、中部和西部地区公司三大类,并分组进行实证检验,具体的结果参见表8。
表8结果显示:(1)对于东部地区公司来说,由融资效率模型可知外汇衍生品使用显著提高了东部企业的融资效率,外汇衍生品使用可以提升东部企业融资效率高达9%,由财务风险模型可知,外汇衍生品使用降低东部企业的财务风险达166%,由中介效应模型可知财务风险产生了“中介效应”。(2)对于中部企业来说,外汇衍生品使用显著降低了中部企业的融资效率,降低幅度为169%,由财务风险模型可知,外汇衍生品使用能降低中部企业的财务风险,中介效应模型表明财务风险产生了“中介效应”。(3)对于西部企业来说,无论是融资效率模型、财务风险模型还是中介效应模型,外汇衍生品使用的系数都不显著,这表明外汇衍生品使用没有对西部企业的融资效率产生影响。 通过对上述三个地区样本公司的实证结果观察,可知东部地区上市公司和中西部地区上市公司在外汇衍生品使用效果上存在巨大差异,东部公司外汇衍生品使用对融资效率产生的是“正效应”,但西部地区公司外汇衍生品使用却无效应,中部地区外汇衍生品使用甚至产生了“负效应”,即外汇衍生品使用反而降低了融资效率。导致上述差异可能有两个主要因素:一是资本市场的发展现状与公司发展的需要没有完全匹配上,二是中西部地区在金融人才方面相较于东部地区存在不足。
四、结论与建议
就全样本而言,外汇衍生品使用能给中国上市公司带来约81%的融资效率提升,还可以使公司财务风险下降约207%,并且使财务风险产生了“中介效应”;国有公司外汇衍生品使用对融资效率的提升作用显著高于民营公司,完全竞争型公司使用外汇衍生品能显著提高其融资效率,但是低垄断型和高垄断型公司的结果不显著;东部公司使用外汇衍生品显著提高了企业融资效率,产生了“正效应”,中部公司则产生“负效应”,西部公司却“无效应”。
本文研究结果表明中国上市公司通过合理使用外汇衍生品,降低了财务风险,并提升了融资效率,尽管这一结果会随着所有权性质、行业集中度、区域差异等方面的差异而表现出不同的特征。因此,本文提出如下建议:
1.加快我国外汇衍生品市场体系建设。若企业能合理使用外汇衍生工具,那么就可以从中得到诸多“正效应”。但与成熟的资本市场相比,我国外汇衍生品种类不够齐全,交易规模小导致很多企业选择去国际金融市场上进行交易。因此,加速完善外汇衍生品市场体系具有重要意义。
2.强化外汇衍生品市场的政府监管。当前大部分的外汇衍生品由银行提供,属于场外交易,透明度较低。按照《期货交易管理条例》,证监会只对国企境外正规期货交易所内的交易进行监管,不监管场外交易。因此,金融监管部门应以国家“十三五”规划中提出的“加强金融宏观审慎管理制度建设”为契机,通过制定并出台相关监管法规,加强中央银行、证监会、国资委等监管部门之间的协调,不断强化对外汇衍生品市场的监管。
3.支持中西部地区资本市场的发展。我国金融主管部门应以“十三五”规划中提出的“发展多层次的股权融资市场”为契机,大力推进中西部地区资本市场建设。首先,国家可以对于中西部地区的企业给予更多的政策支持,如给予更多的投融资税收优惠,鼓励企业利用资本市场进行融资、对中西部地区企业在上市过程中优先审核等。其次,努力在中西部地区培育新的金融中心。金融中心对区域经济发展具有巨大的推动作用,区域内的企业在投融资活动中也会优先得到实惠,企业在使用外汇衍生品时也会更加有效率。
4加快高精尖金融人才的培养和引进。金融人才对外汇市场的逐步成熟具有重要的推动作用,目前我国金融人才虽具有一定的规模,但结构不平衡,低端金融人才过剩,高端复合型金融人才相对稀缺。为此,首先要转变金融人才的培养模式,国内金融教育应向西方发达国家的教学模式学习,理论与实践并重。其次,中国上市公司还应从国际市场吸引人才,通过引进高端外汇交易人才,将发达国家的先进理念和技术带入国内,通过他们的示范效应带动国内金融人才整体水平的提升。
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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
(責任编辑:李江)