文/劉志剛 魏穎娣 梅雨欣 編輯/王亞亞

金融資源發(fā)達地區(qū)，需正視本地上市企業(yè)套保不足情況，可積極作為，為上市企業(yè)加強匯兌損益管理提供支持；金融資源欠發(fā)達地區(qū)，可積極引入外部金融機構(gòu)，多措并舉加強匯率風險中性理念宣傳，提升涉外企業(yè)、尤其是中小微企業(yè)的匯率避險能力。

隨著中資企業(yè)國際化、全球化水平的日益提升，企業(yè)匯率風險管理的重要性日益凸顯。近年來，A股上市公司年度匯兌損益加總凈值規(guī)模不斷擴大，這也從側(cè)面印證了在人民幣匯率雙向波動的新時期，企業(yè)匯率風險管理的難度在加大。為此，本文擬通過分析A股上市企業(yè)年報匯兌損益數(shù)據(jù)，探明當前上市企業(yè)匯率套保情況，并給出相關(guān)建議。

樣本篩選與數(shù)據(jù)處理

截至2022年3月末，A股上市企業(yè)4854家。先做適當樣本篩選：一是剔除運營相對不正常企業(yè)，如ST企業(yè)和上市至今尚未盈利的企業(yè)，這些企業(yè)的經(jīng)營狀況存在較大不確定性，匯率管理代表性較差；二是剔除觀察期內(nèi)沒有產(chǎn)生匯兌損益的企業(yè)，這類企業(yè)不存在匯率套保需求。

在數(shù)據(jù)選擇方面，確定以2016—2020年期間篩選后的A股上市公司年報數(shù)據(jù)為準。一是由于2015年“8·11”匯改后，人民幣匯率波幅有效擴大，市場化程度提高；二是因為2016—2020年恰好經(jīng)歷了兩輪較完整的人民幣匯率升貶周期。無論是出口型還是進口型企業(yè)，在完整的匯率升貶周期內(nèi)如果沒有采取足夠的套保措施，都可能出現(xiàn)較大的匯兌損益波動，易于觀測；三是本文完稿時僅有32%的A股上市公司發(fā)布了2021年年報，考慮數(shù)據(jù)完整性問題，本文未用2021年數(shù)據(jù)。

經(jīng)上述數(shù)據(jù)篩選后，2016—2020年的存在匯兌損益的樣本企業(yè)（以下簡稱“樣本企業(yè)”）分別為3102家、3279家、3667家、3701家和3724家。

上市企業(yè)匯率套保樣本初瞰

首先對樣本企業(yè)所在地、行業(yè)、經(jīng)營規(guī)模、匯兌損益等分布情況進行描述性統(tǒng)計。

一是地區(qū)分布。對于辦公場所與注冊場所不一致的樣本企業(yè)按總部辦公地點作為企業(yè)所在地。圖1顯示，樣本企業(yè)所在地近五年分布比較穩(wěn)定，東南沿海企業(yè)密集度明顯高于西北部。此外，按省份劃分的企業(yè)聚集度排名與該省份金融行業(yè)GDP總值排名高度契合，說明了金融業(yè)伴隨實體經(jīng)濟、相輔相成的發(fā)展態(tài)勢，而更高的金融業(yè)發(fā)展水平也可為該地區(qū)上市企業(yè)匯率套保提供更加豐富的服務(wù)支持。

圖1 2020年各地區(qū)的金融業(yè)GDP與具有外匯套保需求企業(yè)數(shù)量

二是毛利率分布。不同行業(yè)的企業(yè)，其套保損益可能有所不同。為觀測這一點，常用的方法是將樣本企業(yè)按照行業(yè)進行分類。但考慮到樣本企業(yè)的行業(yè)集中度，尤其是制造業(yè)企業(yè)占比過高，行業(yè)分析的差異性不夠顯著，故本文以不同企業(yè)的毛利率水平為代理區(qū)分變量進行分析。圖2顯示，2020年度樣本企業(yè)毛利率較接近統(tǒng)計上的正態(tài)分布，主要集中在10%—40%區(qū)間內(nèi)。

圖2 2020年不同毛利率對應(yīng)的具有外匯套保需求企業(yè)數(shù)量（單位：家）

三是樣本企業(yè)經(jīng)營規(guī)模分布。通過數(shù)據(jù)導(dǎo)入，發(fā)現(xiàn)樣本企業(yè)營業(yè)收入主要集中在40億元以下，約占總體樣本的70%。

四是匯兌損益分布。數(shù)據(jù)顯示，2016—2020年間樣本企業(yè)匯兌損益主要集中在-300萬到500萬人民幣區(qū)間。具體來看，五年間產(chǎn)生匯兌盈余（即匯兌損益為負）的企業(yè)占比分別為74%、21%、68%、64%、22%，具備明顯的年度特征：2016年、2018年和2019年匯率盈余企業(yè)占比明顯高于2017年和2020年。之所以如此，主要是2017年、2020年這兩年匯率雙向波動更為明顯，當年匯率升值幅度較大，對企業(yè)匯率風險管理帶來較大挑戰(zhàn)。

橫向比較：不同上市企業(yè)匯率沖擊率比較分析

為更好地分析樣本企業(yè)收益受匯兌損益影響，本文橫向地在不同規(guī)模上市企業(yè)中進行套保程度比較，構(gòu)建匯率沖擊率指標如下：

圖3 2020年不同營收規(guī)模對應(yīng)的具有外匯套保需求企業(yè)數(shù)量（單位：家）

匯率沖擊率=|匯兌損益/（凈利潤-匯兌損益）|

其中，分母為企業(yè)不考慮匯兌損益前的利潤水平（匯兌損益前利潤+匯兌損益=凈利潤），分子為匯兌損益本身。比率取絕對值是因為無論正值還是負值，絕對值過大都是套保不足的體現(xiàn)——充分套保的企業(yè)應(yīng)不存在匯兌損益對凈利潤的過高影響，匯率沖擊率數(shù)值越高，說明企業(yè)收益受匯兌損益影響越大。

一是地區(qū)比較。將樣本企業(yè)按不同所在地劃分并分析表現(xiàn)差異。為避免極值影響，取企業(yè)匯率沖擊率的中位數(shù)來進行觀察。數(shù)據(jù)顯示，樣本企業(yè)總體匯率沖擊率中位數(shù)為1.67%。圖4可見，在樣本企業(yè)集中度最高的北京、上海、山東、江蘇、浙江、廣東和福建七省市中，僅上海和北京的匯率沖擊率低于全國水平，而福建的匯率沖擊率為2.67%，明顯高于全國平均水平。

圖4 2020年各地區(qū)的匯率沖擊率中位數(shù)（紅柱為企業(yè)集中度前七名的地區(qū)）

為更好地分析樣本企業(yè)所在地不同對匯率套保行為的影響，本文進一步統(tǒng)計了辦公地與注冊地不一致的企業(yè)的匯率沖擊率。2016—2020年間，樣本企業(yè)中共有191家企業(yè)將辦公地選在注冊地以外的省市，其中173家企業(yè)將辦公地駐扎在了金融GDP排名前七的省市。這173家企業(yè)的匯率沖擊率中位數(shù)為0.74%，顯著低于全國平均水平1.67%。這說明金融資源發(fā)達是企業(yè)實施匯率套保的重要條件。

激光測徑儀采用掃描測徑法，經(jīng)由激光發(fā)射器內(nèi)部的光學系統(tǒng)處理后，產(chǎn)生掃描光束，由接收器接受掃描光束。當工件置于其光幕范圍內(nèi)時(圖3)，就會產(chǎn)生遮擋，由接收器進行處理，可獲得工件尺寸數(shù)據(jù)[8]。本文使用ZMIKE4025G型激光測徑儀，其測量精度可達0.5 μm，量程為25.4 mm。

二是毛利率比較。將樣本企業(yè)數(shù)量按2020年毛利率從低到高均分成5組，觀察每組的匯率沖擊率中位數(shù)。圖5可見，隨著不同組別毛利率的上升，匯率沖擊率呈現(xiàn)先升后降的趨勢。毛利率在15%—24%間的樣本企業(yè)，其匯率沖擊率最高；毛利率超過24%后，匯兌沖擊率隨著毛利率的升高呈快速下行；特別是毛利率超過43%之后，匯率沖擊率顯著低于全國中位數(shù)。這可能是因為低毛利企業(yè)對成本敏感度更高，更不愿意承擔匯率套保成本。

圖5 2020年毛利率分組對應(yīng)的沖擊率中位數(shù)

三是樣本企業(yè)規(guī)模比較。首先，按營業(yè)收入分組。將樣本企業(yè)按2020年營業(yè)收入從低到高均分成5組，觀察每組的匯率沖擊率中位數(shù)。圖6可見，隨著營業(yè)收入的增加，匯率沖擊率也呈先升后降的趨勢。營收規(guī)模在6至26億間的企業(yè)匯率沖擊率最高；隨著營收規(guī)模的擴大，匯率沖擊率有所下降，但下降幅度有限。說明相比毛利率，匯率沖擊率對營業(yè)收入的變化相對沒有那么敏感，即與其自身經(jīng)營規(guī)模呈弱相關(guān)。

圖6 2020年營業(yè)收入（單位：百萬人民幣）分組對應(yīng)的沖擊率中位數(shù)

相比毛利率，匯率沖擊率對上市公司營業(yè)收入的變化相對沒有那么敏感，即與其自身經(jīng)營規(guī)模呈弱相關(guān)。

其次，按財務(wù)人員數(shù)量分組。將所有企業(yè)按財務(wù)人員數(shù)量從低到高均分成5組，觀察每組的匯率沖擊率中位數(shù)。圖7可見，隨著財務(wù)人員數(shù)量的增加，匯率沖擊率也呈先升后降的趨勢。這可能是因為，財務(wù)人員配置越充足，意味著企業(yè)越重視財務(wù)規(guī)劃，決策團隊的專業(yè)能力可能較強，匯率沖擊率隨之下降。

圖7 2020年財務(wù)人員（單位：人）分組對應(yīng)的沖擊率中位數(shù)

通過橫向比較發(fā)現(xiàn)，金融資源較豐富的地區(qū)更容易吸引企業(yè)聚集，但這并不意味著該地區(qū)的企業(yè)套保能力就更強；毛利率越高（特別是超過43%）的企業(yè)，其經(jīng)營受匯率損益影響越小；營收規(guī)模越大（特別是超過26億元）的企業(yè)，其匯率沖擊率也可能降低。

縱向比較：同一企業(yè)、不同時期的匯率沖擊率變化

樣本企業(yè)中具有2016—2020年五年匯兌損益數(shù)據(jù)的企業(yè)共2927家。進一步觀察這2927家企業(yè)在五年間的匯率沖擊率變化，可以衡量上述企業(yè)主體套保能力是否提升。具體方法是，對這2927家企業(yè)，先設(shè)定一個特定幅度閾值X，若某企業(yè)逐年匯率沖擊率〉前一年匯率沖擊率*X，則定義其為發(fā)散狀態(tài)，即套保惡化；若某企業(yè)逐年匯率沖擊率〈前一年匯率沖擊率*X，則定義其為收斂狀態(tài)，即套保改善。

為充分分析不同情況，本文將該特定幅度閾值X分別設(shè)定為150%、140%、130%、120%、110%和100%六檔進行分類統(tǒng)計。分析結(jié)果顯示，無論特定幅度閾值X取哪一個值，2927家企業(yè)中均只有少數(shù)企業(yè)匯率沖擊產(chǎn)生收斂，即匯率套保改善。例如，當特定幅度閾值X取最大值“150%”作為判別標準時，只有177家企業(yè)出現(xiàn)收斂；當特定幅度閾值X取最小值“100%”作為判別標準時，僅61家企業(yè)出現(xiàn)收斂。這說明，從匯率沖擊率本身作為時間序列數(shù)據(jù)看，大部分企業(yè)數(shù)據(jù)在2016—2020年呈發(fā)散狀態(tài)，這其中有兩點可能原因：一是部分企業(yè)雖充分意識到匯率波動會對其財務(wù)指標產(chǎn)生影響，但由于項目周期過長、財務(wù)考核跨年度、財務(wù)紀律約束等各種原因考慮并未開展匯率套保；二是部分開展套保的企業(yè)匯率套保能力并未隨著時間推移明顯改善，后續(xù)還有較大提升空間。值得特別說明的是，由于本文研究數(shù)據(jù)并未包含2021年度A股上市公司年報數(shù)據(jù)，故2021年以來監(jiān)管機構(gòu)大力提倡匯率風險中性的效果在本文數(shù)據(jù)中無法得到體現(xiàn)。

相關(guān)結(jié)論與建議

根據(jù)對樣本企業(yè)數(shù)據(jù)橫向、縱向分析，由此可見：

一是金融資源的發(fā)達程度是企業(yè)套保的必要非充分條件，金融發(fā)達地區(qū)同樣存在套保不足企業(yè)。全國75%的具有套保需求的企業(yè)分布在廣東、浙江、江蘇、北京、上海、山東和福建等地，這7個省市在全國金融業(yè)GDP排名位列前7，不過，這7個省市中的樣本企業(yè)除京滬外，其他5個省份匯率沖擊率均高于全國平均水平，說明金融資源豐富地區(qū)，其當?shù)仄髽I(yè)并不必然擁有更強的套保能力。

二是毛利率偏低企業(yè)的，套保積極性更低。匯率套保產(chǎn)生財務(wù)成本，對于高毛利企業(yè)而言，該類成本不算高，但對于低毛利行業(yè)而言，匯率套保成本可能成為其選擇匯率敞口“靠天吃飯”的充分理由。

三是企業(yè)的經(jīng)營規(guī)模越大，財務(wù)人員配備越齊全，匯兌損益對企業(yè)經(jīng)營的影響相對越小。企業(yè)對匯率風險的認知和匯率套保的能力，是隨著企業(yè)的成長而不斷提升的。成長中的上市企業(yè)，其匯兌損益的波動隨著經(jīng)營規(guī)模的增長而放大，當企業(yè)成長到一定規(guī)模，其有精力有條件關(guān)注匯率風險對沖，企業(yè)套保能力提升，匯兌損益波動就有所下降。

根據(jù)上文分析，筆者在改善上市企業(yè)匯率套保工作方面，有如下建議：

一是要繼續(xù)加大宣傳，強化企業(yè)主體匯率風險中性理念。金融資源發(fā)達地區(qū)，需正視本地上市企業(yè)套保不足情況，可積極作為，為上市企業(yè)加強匯兌損益管理提供支持；金融資源欠發(fā)達地區(qū)，可積極引入外部金融機構(gòu)，多措并舉加強匯率風險中性理念宣傳，提升涉外企業(yè)、尤其是中小微企業(yè)的匯率避險能力。

二是多措并舉，進一步降低低利潤率企業(yè)套保成本。短期可通過政府補貼和金融機構(gòu)讓利雙管齊下，降低企業(yè)主體負擔，培育該類企業(yè)的套保習慣。中長期中，可采取保證金方式，降低企業(yè)套保的資金占用成本，以市場化手段推動其長期參與匯率套保。尤其是對于抗風險能力相對較弱的中小微企業(yè)，監(jiān)管部門和金融機構(gòu)可不斷改善小微企業(yè)的外匯套保金融服務(wù)，降低企業(yè)套保成本，提升其匯率風險防范能力。