实证研究：如何优化变量设计？

(一) 样本与数据

将A股上市企业作为研究对象,选取2008—2018年作为研究期间,剔除ST和*ST类的上市企业,是因为这些企业财务异常或者连续亏损两年以上,因为本章主要考察正常经营的上市企业,而这些企业相关状况存在异常,同时删除缺失数据并进行5%的缩尾处理,以求最大限度上排除极端值和异常值对最终结果的不利影响。

(二) 变量设计

1. 被解释变量的选取

从传统会计角度来看,总资产报酬率、托宾q、每股收益、营业利润率、净资产报酬率等都是学者进行研究的常用比率,但这些用在本章的研究中并不都是可取的。总资产报酬率是净利润和总资产的比值,但是由于企业的贷款变化本身会影响企业的资产,企业银行贷款数额的变化会直接影响该比率,所以难以将企业贷款对盈利能力的改变分离出来。托宾q值是对企业市场价值的衡量,然而市场价值会受到多种因素的影响,比如竞争程度、供求关系等多种外在因素。每股收益是指企业的税后利润与股份总数的比值,而企业股票数量发生变化时会直接影响每股收益,比如企业派发股票股利,虽然每股收益减小了,但是企业实际上的盈利能力却并没有变化。企业贷款数量上的增加会使得企业的财务费用支出受到影响,因此会改变企业的营业利润,即营业利润率会直接受到影响。对企业而言根本还是要看投入所带来的收益,同时由于净资产收益率属于最综合的指标,因此研究中用净资产收益率衡量企业对所有者创造收益的能力。

2. 解释变量的选取

(1) 货币政策松紧度衡量

参考Romer(1990)、李志军和王善平(2011),以及饶品贵、姜国华(2013)的做法,首先基于我国特定的货币政策与宏观经济增长情况,定义我国的货币政策松紧度虚拟变量MP。当名义GDP增长率与M2发行量增长率之间的差值为正数时,表示当期货币供给不足,则该年度实行的是偏紧缩的货币政策,反之实行的是相对较为宽松的货币政策,2008—2017年的相关数据见表6-1。除了有上述考虑,我们还结合中央银行的一系列操作进行了综合考虑。根据差值的考虑,应将2008年、2011年和2017年定义为货币政策相对紧缩时期。但是就2008年来说,金融危机席卷全球,我国亦受到波及,为此该年度内中国人民银行4次下调了存款准备金率,5次下调了一年期存贷款利率,进而刺激市场上贷款需求增加,结合此来看,该年度实行的是相对宽松的货币政策。2013年,从政府的政策操作来看,中国人民银行在5月重启央票发行,并对到期央票进行续作,6月初停止正回购,7月底重启逆回购、上调招标利率,10月底再次上调7天和14天逆回购招标利率,导致货币市场和票据市场利率飙升,结合这一系列的操作来看,2013年属于货币政策相对紧缩时期。结合以上分析,将2011年、2013年和2017年定义为货币政策相对紧缩时期,将2008—2017年10年间的其他年份定义为货币政策相对宽松时期。

表6-12008—2017年GDP增速和M2增速

续表

(2) 银行贷款

信贷传导机制下货币政策会通过信贷资金对企业经济产出产生影响,在我国金融体系中银行起着主导作用,从表6-2中可以看到2017年—2020年2月银行贷款在社会融资中均占据70%左右,说明银行贷款在我国的社会融资中占据着主要地位,也就是说信贷传导机制下货币政策主要通过银行贷款对企业产生影响。

表6-2社会融资规模存量结构表

银行贷款指的是银行根据国家政策按照一定的利率将资金发放给资金需要者,并对归还期限进行限制的一种经济行为。对不同规模的企业来说,对银行贷款的需求是不一样的,企业当前已经获得的银行贷款也是不同的,直接按照企业所获得银行贷款的绝对增量来考虑对企业盈利能力的影响是不公平的。因此,本章涉及的银行贷款指的是经企业自身资产标准化的相对贷款增量,即将企业当年度与上一年度的银行贷款增量除以企业当年度的资产予以标准化。

3. 控制变量的设定

市值账面价值比一定程度上可以反映市场投资者对企业的前景看好与否,可以反映企业的潜在增长机会,是否存在更好的机遇、可能实现更高的业绩,Billett(2006)、饶品贵(2013)等的相关研究也进行了控制变量的设定。第一大股东持股比例越高,对企业资产等的决策权越高,企业股权越集中,股东对经理的监督能力越强,这样在一定程度上可以抑制企业的代理成本,对企业的盈利有着积极的影响。固定资产占总资产的比率会对企业资金的整体周转效果产生影响,如果该比率过高,会降低企业资金的周转效率,进而影响企业的整体盈利。股权融资标准化是企业当年度通过股权融资获得的资金和总资产的比率,企业不仅可以通过负债获得资金,还可以进行股权融资,股权融资数额会对企业的负债决策产生影响,同时股权融资可以增加企业的现金流,也会使得企业资金的使用成本增高、过度投资等问题更为严重,这些均会对企业的盈利产生影响。总资产的对数是对企业的资产即规模进行控制,规模更大的企业会有更多的投资的选择权,因此不同规模的企业在盈利上是存在差异的。企业的盈利不仅受到企业内部因素的影响,外部宏观环境对其也有重要的影响,不同经济环境下企业的业绩存在差别,基于此,本研究对经济的增长予以控制,该变量用GDP的增速进行衡量。

(三) 模型选择

建立如下回归模型(变量定义见表6-3), 验证上述理论分析中所提出的相关假设,通过模型(1)验证假设H1;对全样本按所有制分组回归验证H2,分所有制考察时将在模型中引入地区虚拟变量;对全样本按地区分组回归验证H3,分地区考察时在模型中引入企业所有制(SOE)虚拟变量。

RO=β0+β1MP+β2Sloani,t+β3MP*Sloani,t+β4ROEi,t+

β5MBi,t+β6TOP1i,t+β7FARi,t+β8SIssuei,t+

β9logsizei,t+β10GDPSt+∑ Industry +ε (1) 

表6-3变量定义表

(四) 实证结果

利用所搜集到的样本和所建立的回归模型对相关假设进行验证,首先进行wald检验和LM检验。检验结果显示,固定效应模型和随机效应模型比混合ols回归更为适合。为进一步判断使用何种模型进行Husman检验,当被解释变量为ROEi,t+1时检验结果如表6-4所示,检验结果显示P值为0即显著,拒绝原假设即应使用固定效应模型进行假设的验证,因此后续差异分析中所使用的均为固定效应模型。

表6-4Husman检验结果

1. 描述性统计分析

表6-5为本节所涉及的主要研究变量的整体描述性统计结果,其中所涉及的关键连续变量经过5%的Winsor缩尾处理。

表6-5描述性统计结果

从表6-5可以看出样本总量为22811,MP的均值为0.660,说明2008年至2017年的10年间货币政策相对宽松的时期多于相对紧缩的时期,Sloan的均值为1.205,ROE平均值为7.358%,其方差较大,说明整体来说企业之间在盈利能力上是存在差别的。企业利益相关者角度下盈利能力25和75百分点差距较大,说明不同企业整体的盈利能力也是存在差别的。MB的均值为2.232,说明多数投资者对上市企业的发展前景持积极的看法,上市企业是具有一定的发展前景的。TOP1的均值为35.457%,说明对多数上市企业来说,第一大股东占据的股数较大,拥有较大的决策权。

为了反映不同所有制企业、不同地区企业和不同行业的企业在各年度获得贷款数额的差异,分组进行相应企业的描述性统计分析,结果见表6-6至表6-8。

表6-6所示为不同所有制企业的贷款描述性统计:

表6-6不同所有制企业获得贷款情况(www.xing528.com)

注:0表示非国有企业,1表示国有企业。

表6-7和表6-8为不同地区企业的贷款描述性统计。

表6-7东、中、西部地区企业获得贷款情况

注:1表示东部地区,2表示中部地区,3表示西部地区。

表6-8为长江三角洲、珠江三角洲、京津冀和其他地区企业获得贷款情况

注:1表示长江三角洲地区,2表示珠江三角洲地区,3表示京津冀地区,4表示其他地区。

从不同所有制企业的贷款描述性统计结果来看,非国有企业的贷款增量均值为1.085%,而国有企业贷款增量的均值为1.394%,该结果一定程度上表明,国有企业获得的贷款数额高于非国有企业;再从分地区的描述性统计结果来看,并未如所预想的一样东部地区企业和长江三角洲地区的企业获得的贷款数额相对较多,可能的原因是东部地区或者长江三角洲地区的上市企业数量较多,其均值计算时的基数相对较大;另一个可能的原因是东部地区不同企业获得贷款数额的差异较大,并不能说明不同地区间信贷资源配置上不存在差异。

2. 信贷传导机制下货币政策对企业盈利能力的影响

在不同的衡量角度下,企业盈利的计算方式存在一定的差别,而对信贷传导机制下货币政策对不同衡量角度下的企业盈利的影响是否存在差别,以下将进行探讨。

从表6-9所示的回归结果可以看到,货币政策松紧度虚拟变量和银行贷款增量交乘项前的系数在不同的衡量角度下均在0.1的显著性水平上显著,说明在货币政策趋松时期,相对于货币政策趋紧时期,信贷传导机制下的货币政策对企业盈利的促进作用更大。在货币政策趋松的政策环境下,即MP=1时,银行贷款增量前的系数显著为负,交乘项系数显著为正,两者之和为正,说明在这种货币政策环境下,信贷传导机制下货币政策对传统会计角度下企业的盈利能力有着正向的影响,验证了假设H1。

表6-9不同衡量角度下回归结果

续表

3. 信贷传导机制下货币政策对企业盈利水平影响的所有制差别

通过前文的理论分析可以看出,不同所有制企业的盈利水平是存在差别的,同时信贷资金的配置在不同所有制企业中存在一定的“所有制歧视”,可见企业性质上的不同对企业有着很大的影响。

从不同所有制企业的分组回归来看(见表6-10):当企业的盈利能力从传统会计角度衡量时,对国有企业和非国有企业来说,MP的系数均显著为正,说明在货币政策相对宽松时期,企业的盈利能力均大于货币政策相对紧缩时期,再者从分组回归的企业盈利能力对贷款的导数结果来看,在货币政策相对宽松的情况下,非国有企业样本组贷款增量前的系数及交乘项结果均是显著的,且两者之和系数也显著为正,而国有企业样本组只有交乘项是显著为正,贷款增量前系数为负,即不能判断整体判断较为宽松的政策环境下其对企业盈利的影响如何,这意味着在货币政策相对宽松时,信贷传导机制下货币政策通过贷款的增加能够促进非国有企业盈利能力,只能说明国有企业在货币政策宽松时期增加贷款相比紧缩时期增加贷款的促进作用更大。对相关部门来说,进行信贷资源的分配应该避免所有制上的歧视,不能因国有企业安全性更高而倾向将资金分配给国有企业,贷款的增加对非国有企业有正向的促进作用,这一结果验证了假设H2,这启示相关政府部门、金融机构等要尽量平衡信贷资源在不同所有制企业中的分配,促进国有企业和非国有企业的共同发展、平衡发展。

表6-10传统会计衡量指标下不同所有制企业组回归结果

续表

4. 信贷传导机制下货币政策对企业盈利能力影响的地区差别

不同地区的发展水平、金融化完善程度、人力聚集度等方面都存在着一定的差别。不可否认的是,当前阶段我国各个地区间存在着发展不平衡的问题。而货币政策作为宏观经济调控的重要手段之一,在信贷的传导机制下,各个地区企业贷款的可获得能力是存在一定差距的,进而对企业的盈利能力的影响也存在差别。

根据表6-11和表6-12,我们以传统会计角度衡量企业盈利水平:从全样本看,MP的系数显著为正,表示在货币相对政策宽松的年度,企业的净资产获利能力显著大于货币政策紧缩时期企业的净资产获利能力;MP和Sloan交乘项的系数显著为正,说明在其他变量保持不变的情况下,当MP=1时,即货币政策相对宽松时期,信贷传导机制下货币政策会通过贷款的增加使得企业的盈利能力增加;当MP=0时,ROEi,t+1对Sloan的对数为负,说明在货币政策紧缩时期,信贷传导机制下货币政策通过企业贷款会降低企业的盈利能力,这可能是由于在货币政策紧缩时期,在市场竞争激烈等外部环境的影响下,企业即使获得贷款也难以进行一定的投资或者进行企业结构的调整,进而企业的盈利能力难以有一定程度的上升,这和货币政策相对紧缩时期企业的盈利能力低于相对宽松时期企业的盈利能力相吻合。

从地区分组回归看,MP的系数在多数结果均中显著,表明各地区企业的盈利能力在货币政策相对宽松时显著大于货币政策相对紧缩时期。结合贷款增量以及交乘项前的系数来看,在货币政策宽松时期,信贷传导机制下货币政策会通过贷款对东部地区、长江三角洲地区企业产生正向的影响,而这一结果在其他地区的回归结果中并不显著,这一结果验证了H3。同时也说明,在货币政策信贷传导机制下,货币政策对不同地区企业的盈利能力的影响是存在一定差异的。在货币政策相对宽松时期,信贷传导机制下的货币政策通过贷款对金融发展水平更为完善、经济发展水平更为发达的地区如东部地区和长江三角洲地区的正向促进作用更大。

表6-11传统会计角度衡量指标下不同地区企业组回归结果1

续表

表6-12传统会计角度衡量指标下不同地区企业组回归结果2

续表

以上地区分组回归结果说明,信贷传导机制下的货币政策对不同地区的影响是不同的,金融发展水平更为完善的地区在货币政策信贷传导机制下的表现更为良好。因而,提示相关单位应该采取相关措施提升中、西部等地区的金融发展水平。

(五) 研究结论与不足

综合以上实证分析来看:在货币政策相对宽松时期,信贷传导机制货币政策通过银行贷款对企业的盈利能力有促进作用,且这种影响在不同地区和不同所有制的企业内存在一定的差别,在东部地区和长江三角洲地区该促进作用显著,国有企业和非国有企业在不同的衡量角度下分别显著。国有企业和非国有企业在不同的衡量角度下结果的不同,说明对国有企业的盈利水平的衡量不能单纯地从传统会计角度来看,国有企业“低效论”存在一定的片面性。同时,这一结果也提示央行在制定相关的货币政策时,需要考虑货币政策对不同地区、不同所有制企业的影响。对我国这样一个区域等发展水平存在明显差异的发展中大国来说,要想通过货币政策实现促进经济产出、币值稳定等最终目标,实行全国“一刀切”的模式是行不通的,需要实行有差别的货币政策操作,促进不同地区企业、不同所有制企业共同发展与平衡发展。

本章以货币政策为切入点研究了宏观经济政策与微观企业行为的互动关系,丰富了这一方面的研究,能够为相关单位提供一些建议。但是,本研究也存在一定的不足之处:首先,未将企业的贷款分为长期借款和短期借款分别进行考虑,两者对企业盈利能力的影响是否存在不同还待考虑;其次,未细致考虑不同的货币政策工具对企业盈利的影响是否有差别。