周麗華，甘愛平

（上海海事大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，上海 201306）

引 言

為防范金融風(fēng)險(xiǎn)，從2015年起我國(guó)國(guó)有企業(yè)開始降低企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿（資產(chǎn)負(fù)債率）措施，2018年國(guó)務(wù)院制定了“推動(dòng)國(guó)有企業(yè)平均資產(chǎn)負(fù)債率到2020年年末比2017年年末降低2個(gè)百分點(diǎn)左右”的原則。我國(guó)航運(yùn)上市企業(yè)多數(shù)為國(guó)有企業(yè)，而且屬于高資產(chǎn)負(fù)債率行業(yè)，在近年來降杠桿過程中不斷反復(fù)，根據(jù)中國(guó)工業(yè)企業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒（2017），我國(guó)航運(yùn)企業(yè)平均資產(chǎn)負(fù)債率超過60%。然而，高負(fù)債背景下，航運(yùn)企業(yè)的收益率并沒有提高。圖1顯示了2005-2016年航運(yùn)上市企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與收益率的總體趨勢(shì)，虛線代表資產(chǎn)負(fù)債率；短劃線和實(shí)線代表收益率。從圖中可以看出航運(yùn)企業(yè)的負(fù)債是逐年攀升的，而高負(fù)債并沒能改善企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況，反而收益率下降。在一般情況下，資產(chǎn)負(fù)債率提高，收益也會(huì)提高。

目前，國(guó)內(nèi)外的學(xué)者對(duì)航運(yùn)企業(yè)的研究主要是從企業(yè)資本結(jié)構(gòu)、融資方式、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)等點(diǎn)與點(diǎn)的角度來描述航運(yùn)企業(yè)目前的困境，比如盧園（2014）對(duì)航運(yùn)企業(yè)的融資模式進(jìn)行了分析，闡述了航運(yùn)企業(yè)融資難的現(xiàn)狀，提出拓寬融資渠道的方法[2]；馮黎（2014）以中國(guó)遠(yuǎn)洋為例對(duì)遠(yuǎn)洋的財(cái)務(wù)困境進(jìn)行了原因分析，指出供需失衡、燃油成本等造成財(cái)務(wù)困境的內(nèi)外部因素[5]。對(duì)于航運(yùn)企業(yè)業(yè)績(jī)也有不少學(xué)者對(duì)其影響因素進(jìn)行了分析。王偉明（2016）采用VAR模型，驗(yàn)證了BDI指數(shù)與企業(yè)業(yè)績(jī)之間的相關(guān)性，指出我國(guó)企業(yè)必須提升自身綜合競(jìng)爭(zhēng)力以抵抗BDI指數(shù)劇烈波動(dòng)帶來的系統(tǒng)性影響[8]。

整體來說，對(duì)航運(yùn)企業(yè)財(cái)務(wù)困境研究的學(xué)者不少，但從資產(chǎn)負(fù)債率角度進(jìn)行研究的很少，對(duì)其用模型定量分析的就更少了。文中使用計(jì)量模型定量地分析了航運(yùn)企業(yè)高杠桿與收益不符的事實(shí)，用詳細(xì)的數(shù)據(jù)解釋了每一個(gè)導(dǎo)致矛盾點(diǎn)的原因，對(duì)航運(yùn)企業(yè)走出寒冬、實(shí)現(xiàn)凈收益具有參考價(jià)值。本文從我國(guó)上市航運(yùn)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率角度分析導(dǎo)致航運(yùn)企業(yè)收益下降的主要影響因素與對(duì)策。

圖1 2005-2016年航運(yùn)上市企業(yè)負(fù)債率與收益率趨勢(shì)圖Fig.1 Trend of debt ratio and rate of return of listed shipping enterprises from 2005 to 2016

1 樣本與數(shù)據(jù)處理

資產(chǎn)負(fù)債率即負(fù)債與總資產(chǎn)的比值，又稱財(cái)務(wù)杠桿系數(shù)。該指標(biāo)反映了企業(yè)對(duì)債權(quán)人權(quán)益的保障程度，當(dāng)該指標(biāo)處于合理范圍內(nèi)，負(fù)債經(jīng)營(yíng)可給企業(yè)帶來深層次的收益；若該指標(biāo)過大，則財(cái)務(wù)杠桿產(chǎn)生負(fù)效應(yīng)，企業(yè)資不抵債，瀕臨破產(chǎn)。

1.1 樣本描述

從滬深A(yù)股上市的海運(yùn)類企業(yè)中篩選出23家大型企業(yè)（見表1），采用1993-2017年這25年的數(shù)據(jù)，得到面板數(shù)據(jù)223個(gè)，運(yùn)用Stata進(jìn)行面板線性回歸。

表1 23家航運(yùn)企業(yè)Tab.1 Twenty-three shipping enterprises

1.2 理論假設(shè)與模型

選擇財(cái)務(wù)杠桿lev作為因變量，從宏觀、微觀的角度分析不同變量與財(cái)務(wù)杠桿之間的關(guān)系及影響程度。將使用企業(yè)的資產(chǎn)收益率ROA、權(quán)益凈利率ROE、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率RGDP作為模型的控制變量，以此對(duì)lev進(jìn)行回歸。模型中的變量定義參見表2。

表2 變量描述Tab.2 Variable description

現(xiàn)假設(shè)建立如下模型：

上述公式中，α表示常量，系數(shù)β1表示經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率對(duì)該類公司的財(cái)務(wù)杠桿lev的影響程度，β2、β3的含義同理可得，ε為殘差，其他英文縮寫分別代表各經(jīng)濟(jì)變量。

1.3 變量的統(tǒng)計(jì)特征

由于樣本數(shù)量眾多，首先計(jì)算樣本的統(tǒng)計(jì)特征，觀測(cè)樣本中變量的特征。運(yùn)用stata命令將lev、roa、roe、rgdp的統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出，得到表3。

表3 變量統(tǒng)計(jì)特征Tab.3 Statistical characteristics of variables

表3中各統(tǒng)計(jì)指標(biāo)顯示了這四個(gè)變量在整體和個(gè)體之間的均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值。顯然各公司的財(cái)務(wù)杠桿率有些年份是偏高的，而且最大值與最小值之間偏差比較大；ROA、ROE的均值都在0.04左右，說明了各公司的收益均不可觀。三個(gè)控制變量的均值與lev相比差距較大，這似乎顯示了其與lev有一種反向變動(dòng)的趨勢(shì)。

2 實(shí)證分析

由于樣本為面板數(shù)據(jù)，且樣本跨越的周期T不是很大，因此姑且假設(shè)樣本是平穩(wěn)的。為了克服樣本的異方差性，將原模型對(duì)數(shù)化才能進(jìn)行估計(jì)。結(jié)果為

首先對(duì)樣本進(jìn)行固定效應(yīng)檢驗(yàn)，結(jié)果整理如下：

表4 固定效應(yīng)回歸結(jié)果Tab.4 Fixed effect regression results

根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，得到以下推斷：

若使用所有調(diào)整后的樣本進(jìn)行模型回歸，ROA、RGDP對(duì)財(cái)務(wù)杠桿的解釋是負(fù)相關(guān)但rgdp是不顯著的（顯著水平是0.948）；ROE與財(cái)務(wù)杠桿是顯著正相關(guān)的。說明各公司收益與負(fù)債不是成正比的，跟經(jīng)濟(jì)規(guī)律相悖，高負(fù)債并不全意味著高收益。這里的公式變?yōu)椋?/p>

結(jié)果中，corr（u_i，Xb）為個(gè)體效應(yīng)和解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)，該值接近0時(shí)比較適合采用隨機(jī)效應(yīng)回歸模型，這里的0.1881接近于0。因此應(yīng)該對(duì)模型進(jìn)行隨機(jī)效應(yīng)模型法進(jìn)行回歸，結(jié)果整理如下：

表5 隨機(jī)效應(yīng)回歸結(jié)果Tab.5 Random effect regression results

從隨機(jī)檢驗(yàn)的結(jié)果可以看出lnrgdp仍然是不顯著的，收益率與負(fù)債率仍然是負(fù)相關(guān)?？梢婋S機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)和固定效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果非常相似。至于采用哪種模型更為合適則需要繼續(xù)進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)進(jìn)行評(píng)判?；貧w結(jié)果整理如下：

表6 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果Tab.6 Hausman test results

其中b為固定效應(yīng)得到的參數(shù)估計(jì)值、B為隨機(jī)效應(yīng)得到的參數(shù)估計(jì)值；（b-B）為兩者相減得到的值，最后一列為標(biāo)準(zhǔn)誤。從結(jié)果中可以看出P=0.6525＞0.05，接受原假設(shè)，即該模型采用隨機(jī)效應(yīng)檢驗(yàn)更為合適。最終結(jié)果為

其中rgdp與財(cái)務(wù)杠桿負(fù)相關(guān)但不顯著，roa對(duì)財(cái)務(wù)杠桿的解釋是負(fù)相關(guān)且顯著，roe與財(cái)務(wù)杠桿顯著正相關(guān)。高杠桿高收益的理論在航運(yùn)業(yè)是不成立的。

3 原因分析

上述模型中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率越高，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效益越好，資金流動(dòng)大，收益可以逐漸彌補(bǔ)債務(wù)，杠桿率降低符合常態(tài)。而航運(yùn)企業(yè)資產(chǎn)收益率與資產(chǎn)負(fù)債率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)則不符合經(jīng)濟(jì)學(xué)常理。

為此，我們擬通過杜邦模型分析法（DuPont Analysis，其是若干個(gè)用以評(píng)價(jià)企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率和財(cái)務(wù)狀況的比率按其內(nèi)在聯(lián)系有機(jī)地結(jié)合起來，從財(cái)務(wù)角度評(píng)價(jià)企業(yè)績(jī)效的一種經(jīng)典方法），來分析其中的原因。

根據(jù)杜邦分析方法中的公式，我們計(jì)算如下：權(quán)益凈利率=資產(chǎn)凈利率×權(quán)益乘數(shù)，其中資產(chǎn)凈利率=銷售凈利率×總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)=1/（1-資產(chǎn)負(fù)債率），所以權(quán)益凈利率=資產(chǎn)凈利率/（1-資產(chǎn)負(fù)債率）。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率越大的時(shí)候權(quán)益凈利率則越大。

至此利用杜邦分析法關(guān)系式分析資產(chǎn)負(fù)債率增加與收益負(fù)相關(guān)的內(nèi)在影響因素。其中每一行代表一個(gè)年度的數(shù)據(jù)，從上到下依次是2016-2011年6個(gè)年度的樣本公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析。

從關(guān)系式中可以看出，資產(chǎn)總額、銷售收入、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、權(quán)益乘數(shù)等數(shù)值變化幅度都不是很大，能夠引起資產(chǎn)收益率重大變化的就是凈利潤(rùn)。凈利潤(rùn)與收益率是正相關(guān)，凈利潤(rùn)下降則收益率下降。資產(chǎn)負(fù)債率增加，收益率、凈利潤(rùn)卻是下降，主要原因歸結(jié)為以下幾點(diǎn)：

（1）船舶運(yùn)力嚴(yán)重過剩，航運(yùn)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈，企業(yè)營(yíng)業(yè)收入下降。從全球看，因?yàn)榻鼛啄杲?jīng)濟(jì)低迷，很多國(guó)家采取越發(fā)寬松的貨幣政策，加上國(guó)際航運(yùn)業(yè)發(fā)展的趨勢(shì)大型化、綠色化和智能化等因素的影響，不少企業(yè)通過加大負(fù)債和銀行借貸不斷更新船舶，并大量購(gòu)船。刺激班輪公司投放運(yùn)力。根據(jù)國(guó)際各大班輪公司發(fā)布的財(cái)務(wù)報(bào)告顯示近兩年他們的資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率和資本利用率大都不足80%。據(jù)中國(guó)交通報(bào)發(fā)布的消息，2016年以來，全球的集裝箱運(yùn)力至少過剩20%。從國(guó)內(nèi)看，交通運(yùn)輸部數(shù)據(jù)顯示，2008年底，我國(guó)萬(wàn)噸以上船舶運(yùn)力為2 137萬(wàn)載重噸，2011年已猛增到4 287萬(wàn)載重噸，實(shí)現(xiàn)了船隊(duì)規(guī)模翻番，短短3年時(shí)間走完了先前需要30多年才建立起來的船隊(duì)規(guī)模。2013年更是達(dá)到頂峰5 517萬(wàn)載重噸，較五年前增加了3 380萬(wàn)載重噸，整整擴(kuò)大了1.6倍（見表8）。如此巨大的多余運(yùn)力沉淀在市場(chǎng)，運(yùn)費(fèi)價(jià)格戰(zhàn)就不可避免，造成企業(yè)營(yíng)業(yè)收入下降。

另外，表7中2011-2013年運(yùn)力持續(xù)大幅正向凈增長(zhǎng)，船只日常維護(hù)、折舊、運(yùn)費(fèi)及租金都是一大筆巨額開支，成本巨大，導(dǎo)致凈利潤(rùn)極速減少，2013年船只總額最多，凈利潤(rùn)最少。2014-2016年廢棄船只增多，運(yùn)力增幅得到控制，成本比前3年少，凈利潤(rùn)為正。與模型二凈利潤(rùn)的變化趨勢(shì)相符，因此運(yùn)力嚴(yán)重過剩是導(dǎo)致凈利潤(rùn)變化的最主要原因，進(jìn)而也可認(rèn)定為是導(dǎo)致航運(yùn)業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與資產(chǎn)收益率成負(fù)相關(guān)的主要因素。

表7 2011-2017年國(guó)內(nèi)沿海貨運(yùn)船舶運(yùn)力分析Tab.7 Analysis of shipping capacity of domestic coastal freight ships from 2011 to 2017

表8 2011-2016年10家上市公司財(cái)務(wù)費(fèi)用一覽表Tab.8 List of financial expenses of 10 listed companies from 2011 to 2016 百萬(wàn)元

（2）財(cái)務(wù)成本上升。負(fù)債過多，利息支出過多。理性使用財(cái)務(wù)杠桿，在籌資中適當(dāng)舉債，調(diào)整資本結(jié)構(gòu)可以給企業(yè)帶來額外收益。但是從航運(yùn)業(yè)的現(xiàn)狀來看，目前的負(fù)債水平明顯帶來了負(fù)效應(yīng)。表8中，正值代表負(fù)債導(dǎo)致的利息支出，負(fù)值代表銀行存款形成的利息收入大于相關(guān)費(fèi)用形成的差值。其中，2011-2016年這10家上市公司中只有一兩家財(cái)務(wù)費(fèi)用為負(fù)，其余為正值。由此可見，各公司財(cái)務(wù)報(bào)表中利息支出過多，成本上升，凈利潤(rùn)減少。

（3）油價(jià)波動(dòng)導(dǎo)致成本上升。從2001年至今，國(guó)際油價(jià)經(jīng)歷了劇烈的暴漲暴跌。油價(jià)的支出費(fèi)用在一個(gè)航運(yùn)企業(yè)的成本中可以占到40%左右的比重，若油價(jià)上漲，當(dāng)年的營(yíng)業(yè)成本將大幅上漲，凈利潤(rùn)將減少；若油價(jià)下降，凈利潤(rùn)上升。圖3是2010-2016年的原油價(jià)格指數(shù)趨勢(shì)，從圖中可以看出2011-2013年原油價(jià)格持續(xù)高水平，基本保持100美元/桶以上。2014-2016年原油價(jià)格指數(shù)開始大幅下降，2016年1月20日達(dá)到最低點(diǎn)為27.88。對(duì)照模型二，2011-2013年，油價(jià)攀升，凈利潤(rùn)持續(xù)減少并且都為負(fù)值；2014-2016年油價(jià)下跌，凈利潤(rùn)為正?？傊蛢r(jià)也是導(dǎo)致航運(yùn)企業(yè)凈利潤(rùn)大幅下降的的一個(gè)原因。

（4）稅收方式變動(dòng)，收益下降。從2012年起我國(guó)開始在航運(yùn)業(yè)實(shí)行“營(yíng)改增”試點(diǎn)工作：“營(yíng)改增”的初衷是為了結(jié)構(gòu)性減稅，幫助航運(yùn)企業(yè)逐漸走出寒冰。但一方面由于抵扣鏈條不完善，很多企業(yè)并不能開具增值稅發(fā)票，因此航運(yùn)企業(yè)的進(jìn)項(xiàng)缺少可以抵扣的發(fā)票。另一方面改稅之后，稅率增長(zhǎng)幅度不盡相同，內(nèi)貿(mào)航運(yùn)企業(yè)的稅收從原來的6%增長(zhǎng)到11%，受沖擊最大；船代船管企業(yè)的稅收也從原來的5%增加到6%，受到小幅度沖擊。稅收增加，凈利潤(rùn)自然就減少了。

圖3 2010-2016年原油價(jià)格指數(shù)趨勢(shì)Fig.3 Crude oil price index trend from 2010 to 2016

4 對(duì)策與建議

4.1 對(duì)航運(yùn)業(yè)財(cái)政金融支持，減稅低息，使航運(yùn)企業(yè)增效

航運(yùn)業(yè)的興亡關(guān)系著國(guó)民經(jīng)濟(jì)乃至國(guó)土安全，作為戰(zhàn)略基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，為建設(shè)航運(yùn)強(qiáng)國(guó)，營(yíng)造有利于我國(guó)航運(yùn)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的政策環(huán)境，應(yīng)從以下幾點(diǎn)著手：

（1）減稅。在“營(yíng)改增”的稅制基礎(chǔ)上，用國(guó)際通用噸稅制替代目前的營(yíng)業(yè)稅加所得稅制，這樣可以減輕航運(yùn)企業(yè)大部分的稅負(fù)；其次租入船舶與租出船舶采取相同的免稅制度，鼓勵(lì)租船；再者免征遠(yuǎn)洋船員的個(gè)人調(diào)節(jié)稅，過高的稅負(fù)大大降低了我國(guó)船員的實(shí)際收入，易導(dǎo)致高級(jí)船員流失，不利于我國(guó)海員隊(duì)伍的建設(shè)與發(fā)展。

（2）拆、造補(bǔ)貼。通過給予拆船補(bǔ)貼，可以鼓勵(lì)船舶所有者拆解老舊船只，能一定程度上減小運(yùn)力差，縮小航運(yùn)市場(chǎng)上供過于求的現(xiàn)狀，提升公司短期收益；對(duì)航運(yùn)公司根據(jù)國(guó)際節(jié)能減排要求制造出高質(zhì)量的船只給予一定的補(bǔ)貼，可以提高船舶能源的利用率和減排水平。

（2）低息貸款。航運(yùn)業(yè)長(zhǎng)期處于低谷，很多企業(yè)都存在著融資難的問題，不少中小業(yè)由于不符合銀行投資要求而很難從中獲得貸款。若國(guó)家能夠出具扶持政策，幫助企業(yè)獲得很多融資，將會(huì)加速破冰。

4.2 鼓勵(lì)和引導(dǎo)航運(yùn)企業(yè)拓展融資渠道，股權(quán)融資融資，降低財(cái)務(wù)杠桿率

除了國(guó)家的支持，要想度過航運(yùn)業(yè)的寒冬，企業(yè)還需自己找到資金的而來源，保證企業(yè)穩(wěn)健運(yùn)行。航運(yùn)企業(yè)要想走出低潮，必須認(rèn)識(shí)到財(cái)務(wù)杠桿不是越高越好，逐漸降低資產(chǎn)負(fù)債率，目前航運(yùn)企業(yè)的主要融資方式有銀行借貸、融資租賃、債券、股權(quán)融資以及內(nèi)部融資。建議引導(dǎo)航運(yùn)企業(yè)多元融資，如通過股權(quán)融資、融資租賃、產(chǎn)業(yè)基金方式擴(kuò)大融資渠道。通過資本市場(chǎng)，還要通過債轉(zhuǎn)股來擴(kuò)大股權(quán)融資，引入各類資本，開展混合制改革、股權(quán)多元化改革。通過市場(chǎng)化的方式和手段來給企業(yè)增加資本。

4.3 航運(yùn)業(yè)實(shí)施“供給側(cè)改革”，去產(chǎn)能、去杠桿

在“去產(chǎn)能”的過程中，參照相關(guān)的優(yōu)惠政策，資助一些處于困境的中小企業(yè)。一些小微航企平穩(wěn)有序退出市場(chǎng)，運(yùn)力供需才會(huì)出現(xiàn)相對(duì)平衡。在市場(chǎng)的主導(dǎo)下，通過充分競(jìng)爭(zhēng)，優(yōu)勝劣汰，發(fā)揮市場(chǎng)在配置資源中的決定性作用，最后達(dá)到船舶運(yùn)力與貨物保持在一個(gè)相對(duì)均衡的水平。另外，進(jìn)一步加大清理不良資產(chǎn)，特別是虧損的資產(chǎn)企業(yè)項(xiàng)目；同時(shí)嚴(yán)格控制高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目，結(jié)合航運(yùn)的經(jīng)濟(jì)周期進(jìn)行決策。航運(yùn)企業(yè)不斷提升經(jīng)營(yíng)管理水平和資金使用效率，降低企業(yè)經(jīng)營(yíng)成本，實(shí)現(xiàn)提質(zhì)增效。