王曉紅 王夢瑤

[摘 要] 以2016-2018年300家中國上市公司為樣本，運用SPSS24.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析，研究變量選取營業(yè)毛利率（OGPM）等6個經(jīng)營績效指標;流動比率（CR）等5個財務狀況指標，采用因子分析法計算出企業(yè)績效CP及財務狀況FS的綜合因子。采用線性回歸實證分析了杠桿風險與企業(yè)績效、財務狀況的相關關系。結論：財務杠桿和經(jīng)營杠桿呈反方向變化，財務杠桿和經(jīng)營杠桿可以聯(lián)合對綜合杠桿產(chǎn)生重大影響;財務杠桿、經(jīng)營杠桿、綜合杠桿與企業(yè)績效、財務狀況均呈負相關關系，但曲線之間波動程度及數(shù)值變化區(qū)間都有所不同，且整體杠桿波動程度不是很大，說明在政策的監(jiān)管和市場調整到位之后杠桿效應帶來的風險程度不是很高。

[關鍵詞] 財務杠桿;經(jīng)營杠桿;綜合杠桿;企業(yè)績效;財務狀況

[中圖分類號] F275.5[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2019）04-0144-03

企業(yè)在市場中的地位主要取決于企業(yè)績效，而企業(yè)利潤主要由企業(yè)財務狀況所體現(xiàn)，財務杠桿和經(jīng)營杠桿是企業(yè)經(jīng)營風險的重要指標，二者共同影響綜合杠桿。嚴禹[1]認為財務杠桿與企業(yè)績效之間存在一定的負相關關系，但其相關性并不密切。資本資產(chǎn)定價模型（CAPM）是與衡量資產(chǎn)風險的β值相關聯(lián)的資產(chǎn)的預期收益率[2]，風險資產(chǎn)的收益等于無風險資產(chǎn)的收益與風險溢價的總和，而高風險資產(chǎn)伴隨著高收益。系統(tǒng)風險的大小可以用系統(tǒng)風險度量系數(shù)表示，股票的收益率與其β系數(shù)是成正比例關系的。而我國也有大部分學者[3-9]認為β估計值在我國股票市場呈現(xiàn)較為明顯的波動性。閆祥[10]認為由于我國上市公司中杠桿率較高的公司大多是有國家或當?shù)卣碾[形擔保，其受到的債權人要求提高風險管理的壓力不強，所以杠桿水平越高的公司全面風險管理的水平反而不高。Richard A.Lord[11]認為經(jīng)營杠桿水平與固定成本和可變成本都具有正相關關系。Kraig S.Mc Kinley，Gerald P.Buccino[12]指出銷售水平和資產(chǎn)相對比例影響企業(yè)的經(jīng)營杠桿水平。GapenskiLouis Charles[13]認為經(jīng)營杠桿就是固定經(jīng)營成本占全部成本的比重。James C.Van，Horne John M[14]認為經(jīng)營杠桿系數(shù)是潛在風險，當銷售成本和生產(chǎn)成本變動性存在的條件下才會發(fā)生。Arellano和Scofield[15]指出固定成本占銷售額的比例和利潤率的變化百分比均為影響經(jīng)營杠桿程度的因素。Parmacli和Lanioglo[16]指出企業(yè)的經(jīng)營杠桿效應與經(jīng)營安全邊際呈現(xiàn)負相關關系。

根據(jù)國內外相關文獻可以得出，目前理論界對于杠桿與績效和財務的關系尚不明確。由于研究者的數(shù)據(jù)選取、地區(qū)分布、不同年限以及模型公式構建的差異，得出的結論也不盡相同。因此以2016-2018年中國上市公司為研究樣本通過回歸分析探討了企業(yè)績效、財務狀況與杠桿風險三者之間更為復雜的非線性關系，旨在明確近幾年在政策的監(jiān)管和市場調控之后杠桿風險與企業(yè)績效和財務狀況的關系。

一、研究設計

（一）樣本數(shù)據(jù)

以我國A股上市公司作為研究對象，以2016-2018年作為樣本選取窗口，每個行業(yè)選擇了10-50家發(fā)行A股的公司，最終得到300家公司作為研究樣本，通過SPSS24.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析。

（二）研究變量

選取營業(yè)毛利率（OGPM）等6個經(jīng)營績效指標;流動比率（CR）等5個財務狀況指標，采用因子分析法計算出企業(yè)績效CP及財務狀況FS的綜合因子。

1.因子分析的適合性判斷。通過對兩組原始變量進行KMO和Bartlett球形度檢驗，兩組指標的KMO值分別為0.718和0.656，均大于KMO0.6的度量標準值，表明信息重疊度在原始變量之間較高，需要使用因子分析來降維;Bartlett球形度檢驗Sig.均為0，小于顯著性水平0.05，說明原始變量的相關矩陣不是單位矩陣，適合做因子分析。

2.公共因子的提取。SPSS24.0軟件按照大于1的初始特征值，其中經(jīng)營績效提取了前2個主成分進行測度，其方差貢獻率分別為50.157%、34.490%，累積貢獻率為84.648%，說明前2個主成分包含了原始變量的大部分信息，即本文的公共因子。同理，財務狀況提取了前2個主成分進行測度，其方差貢獻率分別為48.621%、25.059%，累積貢獻率為73.680%，

3.因子得分的推導。以初始特征值所對應的、長度為1的特征向量計算公共因子的載荷，求出負載矩陣并作正交旋轉，進而得到因子得分系數(shù)矩陣，據(jù)此推導4個主成分的因子得分方程，分別為K1、K2（經(jīng)營績效）和K3、K4（財務狀況）：

4.綜合因子的計算。將4個主成分的因子得分K1、K2和K3、K4分別乘以各自的方差貢獻率，再除以累積貢獻率，即可得到企業(yè)績效綜合因子的計量模型CP和財務狀況綜合因子的計量模型FS：

二、實證檢驗

三、線性回歸分析

杠桿風險與企業(yè)績效之間假設模型如下：

從模型5對數(shù)函數(shù)的變化趨勢及單調區(qū)間可以看出，財務杠桿與企業(yè)績效的擬合曲線整體呈現(xiàn)下降趨勢。曲線在（0—e0.03]區(qū)間比較陡峭，CP隨DFL的增加發(fā)生顯著變化，且CP>0，曲線在[e0.03—∞）區(qū)間下降的較為平緩，且CP<0;從模型6的整體來看，綜合杠桿與企業(yè)績效呈負相關關系，表明隨著綜合杠桿的增加企業(yè)績效也隨之下降，但下降幅度依然不是很大;模型7的財務杠桿與財務狀況呈負相關關系;模型8對數(shù)函數(shù)的變化趨勢及單調區(qū)間可以看出，經(jīng)營杠桿與財務狀況的擬合曲線整體呈現(xiàn)下降趨勢，曲線在（0—e-1.811]之間比較陡峭，F(xiàn)S隨DFL的增加發(fā)生顯著變化，且FS>0，曲線在[e-1.811—∞）之間下降的較為平緩，且FS<0;由模型9的變化趨勢及單調區(qū)間可以看出，綜合杠桿與財務狀況的擬合曲線整體呈現(xiàn)下降趨勢，曲線在（0—e-1.787]之間比較陡峭，F(xiàn)S隨DFL的增加發(fā)生顯著變化，且FS>0，曲線在[e-1.787—∞）之間下降的較為平緩，且FS<0。

四、研究結論

綜上所述，得出如下研究結論：第一，財務杠桿和經(jīng)營杠桿呈反方向變化，二者之間存在逆向搭配機制，財務杠桿和經(jīng)營杠桿可以聯(lián)合對綜合杠桿產(chǎn)生重大影響，且經(jīng)營杠桿對綜合杠桿的影響更為明顯。第二，財務杠桿、經(jīng)營杠桿、聯(lián)合杠桿與企業(yè)績效、財務狀況均呈負相關關系，但曲線之間波動程度及數(shù)值變化區(qū)間都有所不同。根據(jù)最近幾年數(shù)據(jù)可以看出，其中財務杠桿對企業(yè)績效的影響程度相對較大，經(jīng)營杠桿對財務狀況的影響程度相對較大，而綜合杠桿則會對企業(yè)績效和財務狀況起到強烈的杠桿效應，但整體杠桿波動程度不是很大，說明杠桿效應帶來的風險程度不是很高，但仍需控制杠桿水平在一定范圍內的波動。

自中央提出“去杠桿化”這一口號，可以看出在政策的監(jiān)管和市場調整到位之后的確有轉向正?；内厔?。目前來看，利率沖擊引發(fā)的存量調整已完成大半并且債市也趨于平穩(wěn)，另外同業(yè)存單和同業(yè)理財在規(guī)模上都出現(xiàn)一定程度的收縮，側面顯示去杠桿已經(jīng)取得了一定的成效。

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[16]D.M.Parmacli，A.I.Lanioglo. Operating leverage and production profitability：functional dependence [J]. Economy of AIC，2015（3）：60-64.

[責任編輯：高萌]