【作 者】
曹和平(博士生导师),庄媛媛
【作者单位】
北京大学经济学院,北京100871
【摘 要】
【摘要】2010年以来,由融资租赁行业渗透率的增长以及注册的租赁企业数量的增加可得知,我国融资租赁行业正处于高速增长的阶段。融资租赁行业的大军之中有一股不容忽视的力量——上市公司。越来越多的上市公司不仅以融资租赁的方式销售产品,而且加入了成立融资租赁子公司或参股融资租赁企业的行列。本文利用排除了金融业的我国A股上市公司2011 ~ 2014年财务报表所披露的资讯,研究了影响我国上市公司作为“出租方”参与融资租赁业务的因素,并给出了相关政策建议。
【关键词】上市公司;融资租赁;出租方;Logistic模型
【中图分类号】F832.5 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994(2016)35-0090-6 【摘要】2010年以来,由融资租赁行业渗透率的增长以及注册的租赁企业数量的增加可得知,我国融资租赁行业正处于高速增长的阶段。融资租赁行业的大军之中有一股不容忽视的力量——上市公司。越来越多的上市公司不仅以融资租赁的方式销售产品,而且加入了成立融资租赁子公司或参股融资租赁企业的行列。本文利用排除了金融业的我国A股上市公司2011 ~ 2014年财务报表所披露的资讯,研究了影响我国上市公司作为“出租方”参与融资租赁业务的因素,并给出了相关政策建议。
【关键词】上市公司;融资租赁;出租方;Logistic模型
【中图分类号】F832.5 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994(2016)35-0090-6由表1、表2可知,上市公司无论是以融资租赁出租、设立融资租赁子公司,还是以参股融资租赁公司的方式参与融资租赁业务,其数量每年都有所增长。以资产规模的分组情况来看,大型企业组作为“出租方”参与融资租赁业务的数量最多,并且与其他两组有显著的差距。可以说,上市公司的资产规模越大,越有作为“出租方”参与融资租赁业务的“能力”。
以行业为基准将样本分组,观测年度样本的分布情况如表3所示。由表3可知,参与融资租赁租出以及下设融资租赁子公司或关联企业数量最多的行业为机械军工行业。机械军工行业的企业是具有重资产加工和重载工具的制造和运营网络的大型实体工商企业集团,作为融资租赁“出租方”即融资租出自身产品以及下设或参股融资租赁企业,更有利于其动员自身内涵巨大的制造和运营网络质押信用资源。处于产业链下游的商贸服务行业同样有较多企业作为“出租方”,商贸服务行业由基础服务、生产服务、生活服务、公共服务构成,涵盖了现代服务业的方方面面,“融资租赁”亦属于为工商企业提供金融服务的一环,故作为“出租方”参与融资租赁服务的公司也较多。
2. 变量选择与描述性统计。
(1)被解释变量。上市公司是否作为“出租方”参与融资租赁业务用选择性因变量Yi表示,Yi的取值为1或0。若Yi=1,表示该上市公司作为“出租方”参与融资租赁业务;若Yi=0,表示该上市公司并未作为“出租方”参与融资租赁业务。
(2)解释变量。解释变量定义与各变量描述性统计如表4、表5所示。
四、实证研究
1. 模型构建。上市公司是否作为“出租方”参与融资租赁业务是一个二元选择的问题。Logistic回归方法适用于分析二元选择问题,故本文利用Logit模型来对我国上市公司是否作为“出租方”参与融资租赁业务进行研究。由于本文选取2011 ~ 2014年共四年的数据,属于短面板数据,故采用如下回归模型:
LogitY=α+β1CR+β2ALR+β3AS+β4TBQ+β5GRR+
β6GRNP+β7FA+β8OC+β9EITR+β10FS
其中:Yi=1表示样本上市公司作为“出租方”参与融资租赁业务,Yi=0表示样本上市公司没有作为“出租方”参与融资租赁业务;βi表示每个解释变量的系数,i=1,2,…,10;α表示常数项,模型中的随机干扰项在实证当中与α合并为常数项。
2. 实证结果。
(1)检验变量之间是否存在多重共线性问题。回归前先检验样本是否存在多重共线性,若变量之间存在多重共线性,则难以利用模型进行较为准确的估计。本文采取的检验多重共线性的方法是,利用方差膨胀因子即VIF值的方法。VIF值的倒数即为容忍度(Tolerance)。解释变量膨胀因子如表6所示。
VIF值以10为分界,当VIF值大于10,即容忍度低于0.1,则变量之间存在的多重共线性问题十分严重。经检验后发现,本文选取的所有解释变量的方差膨胀因子皆小于10,容忍度都在0.2以上,故由此得知各个解释变量之间不存在多重共线性,即构建的模型不存在多重共线性问题。
(2)Logit回归实证结果。Prob>chi2表示各项假设检验对应的P值,由表7可看出所有回归模型都是显著的。通过逐步增加变量的方式来逐步进行回归,由各个自变量的显著性水平来看,各组回归结果较好。
Logit回归模型主要考察回归系数的符号,回归系数的大小并没有那么重要。解释变量中流动比率、资产专有性、托宾Q值和营业收入增长率的回归系数符号为负;资产负债率、净利润增长率、企业年龄、股权集中度、实际所得税税率以及司规模的回归系数符号为正。
五、结论与政策建议
1. 结论。流动比率与资产负债率都是衡量企业财务稳健性的指标,由实证分析可知,流动比率的回归系数符号为负,而资产负债率的回归系数符号为正,且两个解释变量都在1%的水平上显著。两个衡量企业财务稳健性的指标回归系数符号不同,是由于这两个指标从不同角度来衡量企业财务的稳健性,流动比率反映的是企业的短期偿债能力,资产负债率反映的是在总资产当中有多少是通过举债方式取得的。实证结果表明,流动性越低即短期偿债能力越低,总资产当中举债程度越高的上市公司越倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务。从我国登记在册的融资租赁公司数量来看,2011 ~ 2015年融资租赁公司的数量翻了几番,上市公司也越来越积极地加入到融资租赁行业当中,资产负债率回归系数符号为正,某种程度上可以反映出上市公司有举债参与融资租赁业务的“跟风”倾向。
资产专有性回归系数符号为负表明资产专有性越低的上市公司越倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务,这是由融资租出资产使用权与所有权分离的特征所决定的。融资租赁的承租方享有融资租赁资产的使用权,而出租方有资产的所有权,违约时出租方有回收资产并将其转租给其他承租方的权力。“通用程度”越低的资产,再转租的难度就越高,出租方当然更愿意出租通用程度更高的资产以降低再转租时的成本。从回归系数的符号来看,亦是资产专有性越低的上市公司,越容易也越倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务。
几个与企业成长性相关的指标,即托宾Q值、营业收入增长率、净利润增长率,前两个回归系数符号为负,后一个为正。托宾Q值是股票的市值与企业重置成本之比,是将企业的业绩与资本市场联系起来衡量企业成长性的指标。由于股价的波动性与很多因素有关,托宾Q值的局限性本文不作探讨,故不能简单地认为成长潜力越小的企业越倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务。营业收入增长率与净利润增长率的回归系数符号相反,可认为企业在收入增加的基础上加大对融资租赁业务或者其他方面的投入,所以净利润降低。
企业年龄与股权集中度的回归系数符号为正。年龄越大的企业越倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务,一个可能的解释是,成立越久的企业主营业务发展越稳固,也就更有寻求多样化经营的意愿,故更倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务。股权集中度较高的企业,相较于股权集中度较低的企业,能更快速地做出决策,故在融资租赁行业蓬勃发展的时候,更加快步跟上发展的浪潮,也就更倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务。
实际所得税税率的回归系数符号为正,与税收因素的观点不符,即公司并非因为可以节税而参与融资租赁业务。可能的解释是,我国融资租赁行业利润空间较大,即使开展融资租赁业务不能节税,上市公司也有作为“出租方”参与的倾向。另外,也可能由于目前我国融资租赁行业相关的税收优惠力度并不大,相关政策落地情况也有待改进。
公司规模回归系数符号为正,结合由上市公司作为“出租方”参与融资租赁企业规模分组表即可看出,大型企业组中作为“出租方”参与融资租赁的企业最多。可能的解释是,重资产加工和重载工具(车辆、船舶、飞机)产业一般都会下设融资租赁公司或以融资租赁的方式销售产品,而这些公司本身资产规模就比较庞大。同时,资产规模越大的公司能够撬动的资源越多,自然也更倾向于作为“出租方”参与融资租赁行业。
2. 政策建议。近年来我国融资租赁行业规模飞速增长,越来越多的上市公司设立融资租赁子公司或以融资租赁方式销售产品,即作为“出租方”参与融资租赁业务。从加入融资租赁大军的上市公司数量上以及我国目前融资租赁的渗透率来看,融资租赁仍有很大的增长空间。融资租赁作为以“租赁”为表“融资”为里,将实体资产与金融业务对接的非银行类金融业务,自然由掌握实体资产以及产业链上下游企业资讯的实体企业来开展有更大的优势。将融资租赁这类基础金融牌照发放权力以及行业监管权力下放,将有利于地方融资租赁行业的发展。发展地方融资租赁行业可以促进地方实体企业发展,从而带动区域经济的增长。
在税收政策方面,我国目前融资租赁行业的税收优惠政策主要是在税率上给予优惠,形式较为单一,并不能很好地起到鼓励行业发展的作用。税收优惠政策上的不全面,在一定程度上制约了融资租赁行业的发展。考虑到资产专有性越低的上市公司越有作为“出租方”参与融资租赁业务的倾向,在税收优惠政策上,可以考虑不同的融资租赁租出的资产采用不同的税率或者给予不同程度的税收减免,以引导扩大融资租赁领域覆盖面,促进融资租赁行业多元化发展。
由财务稳健性指标来看,流动性越低的上市公司越倾向于作为“出租方”参与融资租赁业务,这说明缺乏流动性将会成为融资租赁行业发展的阻力。法律规定融资租赁企业不可有吸收存款以及同业拆借等行为。虽有相关政策指导文件鼓励银行、保险、信托等金融机构加大对融资租赁企业的支持力度,但还需进一步将政策具体化并切实落地,才能真正地解决融资租赁行业流动性的问题,以推动融资租赁行业的发展。
主要参考文献:
T. M. 克拉克著.罗真瑞等译.租赁[M].北京:物资出版社,1984.
Shawn D. Hallada, P. Amembal. The Handbook of Equipment Leasing[J].Institute of Americas Inc.,1995(1).
Bower R. S..Issues in Lease Financing[J].Financial
Management,1973(4).
Myers S. C., Dill D. A., Bautista A. J..Valuation of
Financial Lease Contracts[J].Journal of Finance,1976(3).
Hawkins G. D..Determinants of Corporate Leasing Policy[J].Journal of Finance,1985(3).
Franks J. R., Hodges S. D..Valuation of Financial Lease
Contracts: A Note[J].Journal of Finance,1978(2).
Ang, James, Pamela P. Peterson. The Leasing Puzzle[J]. The Journal of Finance,1984(4).
Finucane T..Some Empirical Evidence on the Use of
Financial Leases[J].Journal of Financial Research,1988(4).
王艺华.设备融资租赁——一种新型的信贷、贸易方式[J].金融研究,1982(6).
来明敏,占俊华,张元慧.我国企业融资租赁现状及其影响因素分析[J].山西财经大学学报,2005(5).
来明敏.我国企业融资租赁影响因素的实证研究——基于logic分析[J].财会通讯(学术版),2005(7).
黄玉英.上市公司融资租赁障碍的实证分析[J].经济论坛,2007(19).
胡春静.融资租赁影响因素的实证分析——以沪市A股上市公司为例[D].杭州:浙江大学,2009.
文斌.上市公司租赁影响因素研究[D].广州:暨南大学,2011.
魏浩轩.我国制造企业采用融资租赁决策的实证分析[D].上海:复旦大学,2011.
崔佳宁,史燕平.我国融资租赁交易动因——来自上市公司的经验证据[J].技术经济,2014(4).