鋼鐵行業上市公司的償債能力研究

周璐

摘 要：當前，償債能力直接關系到企業的生存與發展。本文收集鋼鐵行業內地上市的54家鋼鐵企業季度財務數據，構建企業短期償債能力與長期償債能力的等級系統。排序多元Probit模型和Logit模型回歸結果顯示：鋼鐵企業短期償債能力主要受新增固定資產、應收款項周轉率等財務狀況的影響。較短期而言，新增固定資產與鐵礦石價格波動對鋼鐵企業長期償債能力刺激甚微，說明鋼鐵行業嚴重的產能過剩無法通過降低成本來解決。

關鍵詞：償債能力；鋼鐵行業；產能過剩；Logit模型

1 引言

償債能力直接關系到公司的生存與發展，一直以來受到企業利益相關者與研究學者的密切關注。鋼鐵金屬行業曾是世界工業化進程中最具成長性的產業之一，但近幾年來，我國鋼鐵行業產能嚴重過剩，房地產等下游行業狀況不佳，供需矛盾不斷擴大，導致鋼鐵行業出現持續低迷，鋼價連續下跌。與此同時，我國金屬行業供給快速增長，需求表現一般，同時流動性收緊，有色金屬價格普跌，價格回升乏力。長期的供過于求使得該行業利潤水平出現了明顯的下滑。針對當前所處的困境，分析并預警鋼鐵行業上市公司的償債能力尤為必要。

已有的文獻主要圍繞三個方面來研究企業償債能力。其一，影響企業短期償債能力與長期償債能力的各因素分析。其二，利用已有財務指標分析具體企業的償債能力并進行對比研究。其三，通過改進已有的財務指標，構建新的償債指標體系。這些分析局限于已有的數值分析，具體詳細但缺乏概括性與預測性。郭秀君（2014）基于模糊數學方法，隨機選取10家房地產上市公司，對房地產行業的償債能力進行分析。至此，對企業償債能力的研究從具體的數值分析過渡到模型擬合階段。Logit模型與Probit模型在度量企業信用風險的研究中作為主流分析方法已得到廣泛應用， 主要在于它的假設比較符合經濟現實和金融數據分布的特點。本文將引入這兩種分析方法來研究鋼鐵行業的償債能力。

此外，基于已有的研究局限對我國鋼鐵行業進行實證分析時多限于企業層面，較少把鋼鐵行業置于整個國民經濟體系中來進行研究，因此不能辨別鋼鐵行業與其他產業的關系。在進行定性分析時，研究主要集中在鋼鐵產業競爭力以及發展戰略等方面，研究面有限，且缺少實際數據的支撐。因此，本項目在選取了企業主要財務指標作為影響因素的基礎上，將行業層面與宏觀層面的影響因素也納入了實證模型中。

2 數據與研究方法

1. 數據來源與樣本

本文收集了鋼鐵行業前62強上市公司的季度數據，時間區間是2004年12月至2015年6月。財務數據來源于RESSET（銳思）金融研究數據庫。在前62家上市公司中，有54家在上海證券交易所和深圳證券交易所上市。剩余的8家上市公司在香港證券交易所上市，由于香港證券交易所統計的是半年度的數據，存在統計口徑和統計時間的差異。因此，本文將采用在內地上市的54家鋼鐵企業進行分析。

此外，本文在選取了主要財務指標作為影響因素的基礎上，考慮到鐵礦石作為鋼鐵行業主要原材料以及我國鋼鐵市場受到原材料價格波動影響較大，將進口鐵礦石季度平均價增長率加入到影響因素中。與此同時，鋼鐵行業是典型的周期性行業，與宏觀經濟的發展密切相關。因此，本項目將季度新增固定資產投資增長率和季度出口變化率加入到影響因素中。進口鐵礦石均價增長率的數據來源于wind數據庫。投資增長率與出口數據來源于中經網統計數據庫。

2. 變量描述與模型構建

本文采用了多元線性回歸方法，Logit模型與Probit模型對比分析影響企業短期與長期償債能力的因素。實證過程采用的軟件是stata11.0。本文所采用的變量見表1。本文將選取流動比率作為衡量企業短期償債能力的財務指標，選取資產負債率作為衡量企業長期償債能力的財務指標。流動比率、資產負債率與各個自變量的相關系數如表1所示。此外，本文還通過將企業償債能力進行排序，分別構建企業短期償債能力與長期償債能力的等級系統。

3. 鋼鐵金屬企業償債能力排序等級和等級分值

為更直觀地衡量企業的償債能力，本文將流動比率和資產負債率進行排序，并對應于相應的償債等級。“償債能力等級”的劃分思路：將樣本區間內流動比率和資產負債率平分為5段，從高到低依次賦值為“1-5”。如表2所示，短期等級數值越小，短期償債能力越強；長期等級數值越小，長期償債能力越弱。

1. 自相關檢驗與異方差檢驗

本項目的T為31，n為54，T略微小于n。因此，處理長面板和短面板的一些計量方法均可被探討性地使用。古典模型假設球型擾動項。“自相關”和“異方差”是違背球型擾動項假設的兩種情形。本項目考慮到流動比率和資產負債率除了受到上述自變量的影響，還受到其他因素的影響。為確保模型的準確性，本文將進行自相關檢驗。結果表明，強烈拒絕“不存在一階組內自相關”的原假設。利用Pesaran（2004）提出的組間截面相關的檢驗方法，結果表明，P值小于0.05，殘差相關系數矩陣的非主對角線元素的絕對值之平均值高達0.328，強烈拒絕“無截面相關”的原假設。在此基礎上，基于Logit模型基于擾動項為同方差寫出的似然函數。本文進行異方差檢驗。檢驗結果表明，沃爾德檢驗強烈拒絕“組間同方差”假設。

2. 多元線性回歸分析

本文將采用排序多元Probit模型和Logit模型對企業短期和長期償債能力的顯著影響因素進行進一步的分析。如表3所示，排序多元Probit模型和Logit模型回歸結果基本一致。應收款項周轉率高，速動比率較低，資產負債率較高的的企業，其短期償債能力較弱。在整個宏觀經濟運行良好，新增固定資產增速較快的時期，鋼鐵企業的短期償債能力反而降低。這在一定程度上揭示了我國鋼鐵行業投資過度、產能過剩等問題。較短期而言，鋼鐵企業長期期償債能力受到的影響較多。從企業層面來看，現金流動負債比率，總資產報酬率，應付款項周轉率，速動比率的比率越高，有形凈值債務率低，總營業收入增速越快，企業長期償債能力就越強。具體的影響力度可以參考表3中各個系數值。從行業和宏觀層面來看，鐵礦石均價增速和新增固定資產增速對鋼鐵企業長期償債能力影響甚微。排序多元Probit模型結果顯示，出口總值增速越快，鋼鐵企業的長期還債能力越弱。出口受到多種因素的影響，宏觀經濟的波動以及政策性的變革均將影響出口總值的變化。因此出口總值體現的是一個宏觀范疇，其對微觀企業的影響將通過各種傳導機制。我國鋼鐵行業的出口產品主要是初級產品，低附加值產品。因此，出口總值的增加，并不能提高企業的長期還債能力。反而，鋼鐵產品出口結構不合理，帶來的是高污染、高能耗，并對企業的長期還債能力有一定的負面影響。

4 結論

綜上所述，本文針對鋼鐵行業上市企業的財務指標歷年數據，通過將企業流動比率與資產負債率進行排序，分別構建企業短期償債能力與長期償債能力的等級系統。在此基礎上，通過構建多元Probit模型和Logit模型對企業短期和長期償債能力進行進一步分析。排序多元Probit模型和Logit模型回歸結果基本一致：鋼鐵企業短期償債能力主要受新增固定資產（宏觀因素）、應收款項周轉率等財務狀況的影響。較短期而言，鋼鐵企業長期期償債能力主要受到企業財務狀況的影響，新增固定資產與鐵礦石價格波動對長期償債能力刺激甚微。排序多元Probit模型結果顯示，出口總值增速越快，鋼鐵企業的長期還債能力反而越弱。這說明鋼鐵產品出口結構不合理，高污染、高能耗的存在，進而負面影響企業的長期償債能力。

參考文獻

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