我国上市公司筹资方式选择的研究

我国上市公司筹资方式选择的研究

在经济不断发展的今天，企業如果要在宏观大背景下谋求发展，就必须在形式上推陈出新的基础上加强管理，提高企业的核心竞争力。企业的财务管理工作，特别是筹资决策，起着连接金融市场和实业投资市场的桥梁的作用。本文通过中国A股上市公司近十年的有效数据分析认为，由于种种原因，我国在筹资方式倾向上仍然更依赖于外源融资。

标签：筹资决策；啄食理论；ARMA模型

一、引言

随着现代企业制度的建立和金融市场的完善，上市公司的筹资渠道日趋多元化发展。从筹集资金的来源的角度看，可分为内部筹资渠道和外部筹资渠道。其中，内部筹资渠道是指企业内部开辟资金来源，主要有企业自有资金、企业应付税利和利息、企业未使用或未分配的专项基金。外部筹资渠道指企业从外部所开辟的资金来源。目前，我国上市公司存在着明显的外源筹资偏好，这与一般“啄食理论”思想不相顺应，因此对我国筹资方式的选择及发展趋势展开论述。

二、筹资选择概述

经过长期的演进和发展，发达国家的金融市场体系已经相当成熟和完善，资本市场十分发达，企业制度也已非常完善，企业行为非常理性化，完全在市场引导下进行。所以上市公司筹资方式的选择顺序完全符合美国经济学家梅耶提出的啄食顺序原则：先内源融资，再外源融资。即认为，首先，内源筹资保密性好，企业不必向外支付借款成本，因而风险较小。其次外源筹资中，企业需要负担高额成本，存在较高风险，则会次之选择。而我国上市公司的筹资顺序却恰好相反即认为，要先外源融资，再内源融资。

三、文献概述

由于历史沿革，文化观念，政治制度，金融政策的不同，导致各国的金融市场化程度和法制水平均存在差异，因此对于不同的金融市场政策，不同国家的上市公司在筹资方面做出了不同的选择。

20世纪80年代以来，西方学者主要从发行成本，道德风险的契约成本，管制和逆向选择的契约成本等方面展开对企业外源融资的研究，Mayers和Majluf 首次把不对称信息正式引入资本结构理论研究，认为企业信息的不对称是由于控股权和管理权的分离产生的，管理者比市场投资着更了解企业的收益和投资情况。Leo de Haan，Jeroen Hinloopen调查了1984年-1997年150家荷兰公司融资决策的情况，研究区分了内源融资和三种外源融资。结果表明，荷兰公司的融资顺序为：先内源融资，再外源融资。

孙铮、刘凤委、李增泉实证研究表明，企业所在地市场化程度越高，长期债务比例越低，即外源融资比例越低。马建春通过考察发达国家自公司制企业诞生以来企业融资方式的变化，发现企业融资具有明显的阶段性。在工业化阶段广泛选择外源融资，在后工业化阶段以内源融资为主，差异性来源于金融体制的不同。

四、研究设计及模型预测

1.样本和数据来源

本文财务数据来源于CSMAR数据库。本文以2007年到2017年十年间我国A股上市30家公司平均的季度数据为样本数据，运用Excel2007和Eviews7.2进行数据处理与统计分析，为了提高数据的准确性与可靠性，对数据进行如下筛选：（1）剔除数据缺失的公司；（2）剔除异常数据。

2.数据处理

为了检验外源融资比例的变化，运用ARMA模型对数据进行处理。

（1）模型简述

ARMA模型即自回归移动平均模型，是一类常用的随机时间序列分析模型，它是一种精度较高的时间序列预测方法，由博克斯（Box）和詹金斯（Jenkins）创立，也称B-J方法。其基本思想是：某些时间序列是依赖于时间的一组时间变量，构成该时序的单个序列值虽然具有不确定性，但整个时序的变化却有一定的规律性，可以用相应的数学模型近似描述。ARMA模型有三种基本类型：自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）以及自回归移动模型（ARMA）。时间序列分析是利用序列的历史信息以及历史信息之间的相互作用，对序列的未来轨迹进行预测的一种数学方法。在ARMA模型中，自回归模型（AR）通常反映经济变量的当前值与其过去值的关系；移动平均模型（MA）反映了经济变量当前值与当前及过去的随机误差项的关系；两者结合的模型即为自回归移动平均模型（ARMA），反映了当前值与过去值和随机误差项之间的关系，通常我们用AR （p）、MA（q）或ARMA（p，q）来表示对应的滞后时期。一般的，e为方差为s2的白噪音过程，c是常数项，ai和qj分别为自回归系数和移动平均数系数。

p阶AR模型记作AR（p），q阶MA模型记作MA（q），通常写作以下形式：

（2）数据选取

由图1的增长走势可以看出，两国企业外源筹资比例呈震荡状态，但无法确定数据序列是否平稳，因此需要对此进行平稳性检验。检验结果如表1：

由表1检验结果发现，两表ADF检验统计量为-1.989860，小于显著性水平1%、5%、10%的临界值，所以拒绝原假设，即认为不存在单位根，本文应用的30家上市公司的平均季度财务时间序列为平稳的时间序列。平稳的时间数据序

列的确认，为下文的研究提供了研究基础。

（3）模型建立

在获取到平稳时间数据之后，需要通过确定自相关系数（AC）和偏自相关系数（PAC）的拖尾，截尾特征来识别将要建立的模型的形式和阶数。自相关系数和偏自相关系数的确定决定了模型形式，而模型以哪种形式出现可以通过自相关和偏自相关图来识别。上述得到的平稳的数据序列的自相关和偏自相关图2所示。

剔除个别异常数据，根据上述数据平稳性的检验结果，我国的外源融资比例模型的自相关系数呈现出拖尾特征，偏自相关系数呈现出截尾特征，且一阶后截断，故模型为AR（1）模型。通过Eviews软件进行模型估计得到如下结果。见表2：

由此可确定具体模型。根据我国外源融资比例模型中调整的可决系数为0.640721，可判断模型的拟合优度较好。（4）残差检验

根据检验结果可知，我国的拟合值均围着实际值上下浮动，说明对我国外源融资比例所建立的时间序列模型拟合优度较好，具备一定的实际意义。模型的残差序列也在0上下一定范围内波动，即为平稳的白噪声序列，满足了ARMA模型的零均值，常方差假设，故为的稳定随机序列，所以以上模型有经济意义，符合事实依据。

（5）模型预测

图四预测图像为用静态预测法预测的结果，其中S.E.为外源融资比例的标准偏差，XF为预测图像。根据AR模型预测结果可知，我国外源融资比例短期内仍有下降趋势，但长期来看，外源融资在筹资方式中的占比呈上升趋势。

五、理论与实证结果分析

我国外源融资长期来看仍有上升趋势有以下几点原因：

1.我国企业股权融资成本低

目前，我国企业内外源融资成本低的主要原因是我国股票的发行市盈率高。根据2017年中国500强发布的市盈率数据来看，在500强企业中，有不少企业的估值过高，市盈率超过60倍（包括亏损企业）的企业数量有96家，占比将近20%，虽照往年有所下降，但全球股市的平均市盈率一般都是在20倍以下，而我国这样的企业仅占约四成。越高的市盈率会导致越高的股票发行价，也就使企业近年来相对于内源融资来说，更倾向于外源融资。

2.我国企业财务管理水平低