中國高新技術企業風險負債評估及政策選擇

黃云飛

CGA模型違約距離違約概率信用風險

引言

《中共中央關于制定國民經濟和社會發展第十三個五年規劃的建議》指出：“必須把創新擺在國家發展全局的核心位置，不斷推進理論創新、制度創新、科技創新、文化創新等”，并強調發揮科技創新在全面創新中的引領作用。在當前經濟去杠桿及產業轉型升級的宏觀背景下，作為科技創新成果實現的核心主體部門，高新技術企業的資產及負債需要以面向未來的視角進行整體分析與管理。

目前，國內外并沒有直接針對（中國）高新技術企業風險負債評估的研究，以下只就與之相關CCA模型在企業及國家金融風險管理中的應用研究現狀和趨勢予以述評。

（1）CCA模型的微觀應用研究。Merton（1974）為考察公司風險負債的價值建立了公司的風險資產負債表，發展出未定權益分析法（CCA），實現了公司負債管理研究由面向過去到面向未來視角的轉型。CCA模型早期主要應用于公司金融中的證券定價，如Merton（1974）研究對公司風險負債的定價，Ingersoll（1977）、Brennan等（1977）研究公司可轉債的定價；至上世紀80年代，CCA在公司資本預算決定的研究方面取得進展。作為對決定資本預算的傳統凈現值法的研究拓展，CCA在被策略制定者稱為項目“靈活性”或“柔性”的估價任務中特別適用（Hayes和Garvin（1982））。至上世紀90年代，CCA在現代信用風險計量模型開發方面取得進展。被2004版《巴塞爾新資本協議》推薦使用的CCA模型承襲CCA的思想，在四類主要的現代信用風險計量模型中表現出前瞻性強、靈敏度高的重要特征。

（2）CCA模型的宏觀應用研究。1997年亞洲金融危機和2008年美國次貸危機引發了人們對系繞性金融風險的關注，也使CCA在宏觀金融風險研究中獲得了重要進展。Gray（2004）、Gapen，Gray，Lim和Xiao（2005）、Gray，Me～on和Bodie（2006）、Gray和Malone（2008）等將CCA模型應用于主權風險測度方面，產生了較好的應用效果。葉永剛等（2007）從宏觀金融工程視角指出CCA在宏觀經濟與金融風險分析中的重要作用。葉永剛等（2008）在宏觀金融工程框架下評估我國非金融企業部門的信用風險，核心方法就是CCA。李景峰等（2011）借助CCA的思想探討了我國地方政府債券信用風險問題。宮曉琳（2012）利用CCA研究了中國宏觀金融風險的測度問題。宮曉琳等（2013）利用CCA深入探討了我國宏觀金融風險的非線性演變速度和機制。

綜觀CCA模型的應用研究，微觀應用主要往企業信用風險監測與評估方向發展，宏觀應用主要集中在系統性金融風險測度及其分析方面，對我國高新技術企業部門的風險負債尚未展開專門的研究，這與我國當前對高新技術企業部門去杠桿政策選擇的管理需求是不相稱的。同時，Meaon（1974）發展CCA模型的理論源頭，即傳統的風險資產負債表，因其完全忽略了市場參與主體的心理與行為特征而使模型對“違約”概念的理論界定與管理實踐存在一定差異。本論文將針對前述研究中的不足，從理論源頭擴展CCA模型，將其應用于中國高新技術企業部門風險負債評估，為保障我國科技創新在全面創新中發揮引領作用提出合理的政策選擇。

擴展CGA模型的思想與內容框架

（1）擴展CCA模型的基本思想

傳統CCA模型把公司權益價值看作是當期公司資產市場價值的歐式看漲期權。當公司資產市場價值低于賬面負債時，就視同違約。

但事實上，從行為金融學的角度看，人們習慣把原生資產價格的歷史表現納入對衍生資產價值的評估中。因此，公司的權益價值具有市場偏好，它不僅受到當期公司資產市場價值的影響，還受到公司歷史市場價值的影響。另外，在公司的實際管理工作中，由于“監管寬容”，從“公司資產市場價值低于賬面負債”到“違約”的成立往往會有一個確認期，這推遲了基本表式中“違約”的發生時間。綜上，有必要對傳統CCA模型進行擴展，應當把公司的權益價值看成是公司資產加權市場價值的看漲期權，其執行價為公司的賬面負債。這即與實證研究中反映出來的證券價格具有歷史記憶性相吻合，又能反映人們的市場偏好，并符合“監管寬容”的實際管理工作要求。

擴展的CCA模型的資產負債表形式為：

其中，V_t為公司資產的市場價值，V^*_t為公司的加權平均資產價值。

公司資產加權市場價值的波動遵循幾何布朗運動過程：

其中μ_V^*t為資產價值的預期增長率，σ_V^*t為資產價值的波動率。

（三）利用公司資產價值和波動率計算違約距離、違約概率與桿杠率

當期末資產價值不足以償付到期債務時，財務危機乃至違約狀況便相應發生。預期違約概率，即V≤D的概率為：

在實際應用中，往往首先建立違約距離的概念，再利用違約距離和歷史違約概率的映射，確定公司的經驗違約概率，違約距離DD定義為：

基于修正的CCA模型對高新技術企業進行的實證分析

（1）篩選高新技術企業

2016年1月29日，科技部、財政部、國家稅務總局新修訂印發了《高新技術企業認定管理辦法》。根據新修訂的《高新技術企業認定管理辦法》，按以下準則對滬深兩市的所有上市公司進行篩選：

企業近三個會計年度（實際經營期不滿三年的按實際經營時間計算，下同）的研究開發費用總額占同期銷售收入總額的比例符合如下要求：

第一，最近一年銷售收入小于5，000萬元（含）的企業，比例不低于5%；

第二，最近一年銷售收入在5，000萬元至2億元（含）的企業，比例不低于4%；

第三，最近一年銷售收入在2億元以上的企業，比例不低于3%。

其中，企業在中國境內發生的研究開發費用總額占全部研究開發費用總額的比例不低于60%。

最終篩選到323間符合《高新技術企業認定管理辦法》要求的高新技術企業。取2007年到2015年時間段，以季度為計算期，利用修正的CCA模型對這323間高新技術企業進行實證分析。

（2）模型參數的確定

1.股權價值計算

A股的股權結構分為流通股和非流通股，對流通股和非流通股需要分別計價。流通股部分的股權價值市場價格計算。非流通股部分主要的計算方法有兩種：一是用每股凈資產來計算；二是根據非流通股的交易的歷史價格進行回歸分析，得出回歸方程，通過方程得出每股價格。本文選用每股凈資產作為非流通股的價格，即：

2.計算加權平均價格

在2007年至2015年時間段內，利用323間高新技術企業的日復權股價，以單個企業各季度平均所有者權益占所有企業的平均所有者權益和的比例為各自的權重，計算出323間高新技術企業的加權平均價格。

3.計算股權波動率

取計算基期前100天的日加權平均價格，計算其對數收益率，根據對數收益率計算目標準差，再將目標準差換算成年標準差作為股權波動率。

收益率取對數收益率：

4.設置違約點（DD）

實踐中發現，違約點并不等于企業全部債務的總和，而是介于流動負債與長期負債中的某個值，即：其中，CL為323間高新技術企業的流動負債總和。LL為323間高新技術企業的流動負債總和。KMV公司發現當λ=0.5時是比較適合的。本文沿用這一方法，違約點為短期流動負債加上長期負債的一半。

5.計算期間與無風險利率的選擇

以季度為計算期間計算違約距離。無風險利率選擇一年期的企業存款定期利率。

計算賬面價值

以股權價值與賬面負債之和作為公司資產的賬面市場價值：

（3）實證統計結果及分析

運用擴展的CCA模型，結合已確定的模型參數，計算出當經驗參數（）取0.96時，均方誤差MES達到最小。在最優經驗參數條件下，計算出2007年至2015年間各季度高新技術企業總體的企業價值和企業價值波動率見表1，總體違約距離和違約概率的計算結果，見表2。

由上述結果可以看出：

1.高新技術企業總體的資產價值在2007年到2015年間呈上升趨勢，在2015年三季度有一個明顯的下調，這是由于2015年三季度股票價格崩盤以及其波動率急劇增加引起的。

2.高新技術企業總體的資產波動率在2007到2014年上半年都呈現減少的趨勢，但是在2014年下半年開始大幅增加，2015年三季度達到最高點0.0234。

3.高新技術企業在2007年到2015年期間的平均違約距離為4.76，平均違約距離對應的違約概率為9.92009E-07，表明高新技術企業長期的風險較低。違約距離在2007年至2015年間，先高后低，呈“n”字型。但是在2014年下半年到2015年三季度期間違約距離的減少的速度十分快，2015年三季度降到最低點2.12。

4.高新技術企業總體的違約概率與違約距離呈現負相關，與資產波動率呈正相關，分別在2008年二季度和2015年三季度出現了突升，其中2015年三季度變化程度尤為突出，違約概率達到1.7%。在其余時間，高新技術企業總體的違約概率都比較小。表示在市場穩定時，滬深兩市的高新技術企業總體的信用風險較低，但當市場處于崩盤階段，違約概率會隨著波動率增加而迅速增大。

結論與建議

本文擴展了CCA模型，并利用其考察了中國高新技術企業的信用風險與桿杠率問題。結果顯示高新技術企業總體的杠杠率不高，且保持穩定，總體的違約距離比較大，因此高新技術企業總體的信用風險是比較低的。但在其當中，還是存在個別信用風險比較高的高新技術企業。當2015年三季度發生股災時，高新技術企業的違約距離急劇下降，這導致了信用風險快速上升。綜上，本文給出了以下幾點建議：

（1）對于債權人，應該充分分散其在高新技術企業上的債務，這樣能夠很大程度地降低信用風險。

（2）對于政府，可以對高新技術企業實施低利率的扶持政策，鼓勵其增加科技研發和節能環保的費用。同時，政府需要防止金融市場大幅度波動，為高新技術企業發展提供穩定的金融環境。

（3）對于高新技術企業自身，可以通過適量地增加當前債務，提高短期杠桿率的辦法來獲得更多的研發費用，進行高新技術研發和創新。技術的提升能提高未來的資本回報率，將分子做大，從而降低長期杠桿率。