債務結構與效益的因子分析研究

俞根仙

【摘 要】理論研究是基礎，實證研究是延伸。本文將從理論闡述和實證分析兩個角度分別梳理我國建筑業上市公司債務融資與企業績效的關系，其中以債務融資結構對建筑業上市公司績效影響的實證研究為重點。本文重點研究因子分析應用于企業債務結構與效益的關系分析，為進一步的相關實證研究打下基礎。

【關鍵詞】債務結構；企業效益；相關性

隨著資本結構理論的發展和不斷成熟，債務結構、企業績效以及二者之間的關系逐漸被重視。資本結構理論闡述了眾多學者對于債務總量與企業價值的相關性，至于具體的債務結構安排對于企業經營績效的影響并未涉及。此外，還需要同時將行業特性考慮在內。其實，什么樣的債務結構可以成為合理的債務結構要根據不同行業所處的經濟環境的現實狀況而定。行業對企業債務結構形成的影響及其對企業績效產生的聯動作用是影響企業經營的關鍵問題。

一、理論基礎

權衡理論。權衡理論拓展了MM理論，放寬了其假設條件，認為負債給企業帶來價值提升的同時很可能引致風險和增加額外成本。負債經營具有減稅的作用，提高債務比率可以增加稅后現金流，從而提高公司的價值。但是“物極必反”，過度負債也可能使公司陷于財務危機甚至破產，危機和破產的成本降低了公司的價值。此外，在經濟低迷時期，固定的利息負擔將減少企業的利潤。同時，負債率的增加將限制企業未來債務融資的能力，提高再籌資成本。債務融資是收益和風險的結合體，企業的目標就是權衡這兩者之間的關系，尋求最優的資本結構。

二、基于因子分析的企業績效評價

（一）指標體系

基于對企業績效理論和方法的綜合分析，同時考慮到評價指標的系統性、可比性、可操作性以及數據的可獲得性及其與經營績效的緊密關聯性，本文從償債能力、經營能力、盈利能力和發展能力四個方面遴選了13個評價指標構建遞階結構的指標體系，詳見表1。

（二）數據來源

本文以我國滬、深A股市場的建筑業上市公司為研究對象，由于數據收集為前期數據，但是也能夠代表本文的研究意義，因此時間序列為2009- 2013年；其次，剔除ST、PT類上市公司和數據缺失的上市公司。按照以上原則本文共選取了25家在滬、深A股市場上市的建筑業公司作為最終的研究對象。本文進行我國建筑業上市公司績效綜合評價分析以及財務結構測度的數據主要來源于國泰安CSMAR財務數據庫（或者通過簡單計算獲得）。

鑒于大部分指標的單位不全一致以及指標方差的差異，為避免量綱影響，本文的分析采用無量綱化處理方法，基于標準化后的數據進行，從而提高評估結果的可信度。

（三）因子分析

1、考察因子分析的適用性

首先考察是否適合采用因子分析提取公共因子，觀測本文涉及的13個指標之間是否存在一定的線性相關性。本文借助變量的相關系數矩陣，并結合巴特利特球度檢驗和KMO檢驗方法進行適用性分析。分析結果如表2、表3所示。由表2可知：在巴特利特球度檢驗中，檢驗統計量的觀測值為259.241，對應的概率值近似為零。本文設定顯著性水平α等于0.05，由于檢驗統計量的概率P-值小于顯著性水平α，本文認為相關系數矩陣與單位矩陣的差異是顯著的，即各個變量存在相關性。結合KMO檢驗，KMO值達到0.509，可以認為變量之間總體相關性較高，通過因子分析適用性檢驗。分析變量的相關系數矩陣，本文發現：13個變量中大部分的相關系數都較高，各個變量基本上呈現較強的相關關系。因此，本文得出可以從這些變量中提取公共因子，適合進行因子分析的判斷。

2、提取因子

基于原有變量的相關系數矩陣，通過主成分分析法指定提取特征值大于1的公共因子。這里，SPSS分析軟件給出了前4個符合條件的公共因子（如表4所示）。同時，這4個公共因子的累計方差貢獻率達到81.459%，接近于因子個數選擇的一般標準（85%）。這表示因子分析的綜合效果比較理想。

表5列示了各個原始變量的共同度即共性方差，數值的大小反映了公共因子解釋了原始變量信息的多少。觀察表5可以發現原始變量的共同度普遍較高，均超過70%，說明將原始變量轉換到公共因子空間的效果較好。結合因子的碎石圖來看，可以看到：前4個因子具有較高的特征值，在解釋原有變量中的貢獻占比較大；而第5個以后的因子特征值顯著下降，對解釋原有變量的貢獻微乎其微。因此，本文把第5個以后的因子作為可被忽略的“高山腳下的碎石”，認為提取前4個因子是合適的。考慮到因子的命名解釋性，本文選擇采用最大方差法對因子載荷矩陣實行正交旋轉，指定第一因子載荷降序的順序輸出旋轉后的因子載荷，分析結果如表6所示。表6顯示的是原始變量在公共因子上的載荷，絕對值大小反映了公共因子對原始變量的解釋程度。據此可以得到公共因子的含義。觀察表6數據發現F1主要解釋X 7、X 8、X 1、X 2、X 9、X 3；F2主要解釋了X 6、X 4、X 5；F3主要解釋了X 13、X 12、X 10；F4主要解釋了X 11。因此，F1可以被解釋為盈利能力和償債能力，F2、F3、F4可以分別被解釋為營運能力、發展能力以及資產增長。

3、計算因子得分

參考眾多因子得分估計的經典文獻，本文選擇采用回歸法來估計因子得分系數。SPSS統計分析軟件輸出的具體結果如表7所示。

我們寫出因子得分函數：

其中，F1、F2、F3、F4前的系數為各自方差貢獻與原始變量個數的比值。根據SPSS軟件給出的因子得分，代入綜合評價函數，計算得到25家建筑業上市公司2013年度的綜合績效值。采取與2013年相同的因子分析方法，本文分別基于2009- 2012各年度的截面數據建立我國25家建筑業上市公司的橫向績效評價模型，最終得到2009- 2013年各年度的綜合績效得分。

三、結論

因子分析可以提煉出衡量企業績效的綜合模型，計算得到25家建筑業上市公司2009- 2013年共計125個綜合績效值；在此基礎上，可以建立25家建筑業上市公司債務結構和綜合績效的回歸模型來擬合債務結構對績效的影響。

負債經營最為企業至關重要的經營方式，企業應該致力于揚負債所長，避負債所短，即有效發揮負債經營的優勢并盡可能規避負債經營風險。在當前市場經濟條件下，企業應該結合自身條件和行業發展前景等情況權衡利弊得失，合理利用負債經營，以提高企業經營績效，實現企業價值最大化。

（杭州中杰建設工程有限公司，浙江杭州 310053）

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