煤炭企业债务结构问题分析

1、煤炭企业债务结构问题分析 一、引言 债务的期限结构（debtmaturitystructure）是指短期债务融资和长期债务融资占企业总债务资本的比例。在公司债务期限结构分析中，债务期限结构的计量方式有以下三种：一是barclayandsmity（1995），junandjen（2003）提出的到期债务率，即现在到期的长期或短期债务与企业总债务之比。二是kim，maucrandstohs（1995），stohsandmauer（1996）等提出的加权债务期限，即企业各期债务的账面价值加权平均值。三是guedesandoplcr（1996）在公司发行债务期限的决定性因素中提出资产负债表（theba

2、lancesheet）法和增量法（theincrementalapproach）的计量方法。资产负债表法采用加权资产负债表中所有现存到期债务期限计量的一种方法，上述方法一即为资产负债表法。增量法就是用新筹措的（新增加）债务的到期期限来进行计量的一种方法，上述方法二即为增量法。 二、煤炭企业债务结构问题分析 （一）债务期限结构的主要理论 构建合理的债务期限结构会影响煤炭企业债务融资效益，影响煤炭企业的财务安全，进而影响金融市场的和谐。债务期限结构的研究始自merton（1974）在金融杂志发表的企业债务的定价：利率结构的风险，得出了债务期限结构与企业价值无关的结论，但论述比较模糊。真正对债权期限

3、结构进行系统理论研究的是barclayandsmith，他们于1995年发表了公司负债的期限结构，从债务合约成本假说、企业税收假说与信号假说对债务期限结构理论进行了论述。guedesopler（1996）发表了决定公司发行负债的期限的因素，stohsmauer（1996）发表的公司负债期限结构的决定因素以及scherrhulburt（2001）的著作小规模企业的负债期限结构，分别从不同的角度对公司债务期权结构进行论述，推动了债务期限结构的研究进程。 我国对债务期限结构研究问题集中在实证研究方面。敬志勇、欧阳令南（2004）的实证分析表明当期负债期限与公司的长期负债比率呈负相关。杨兴全、吕（20

4、04）支持了期限匹配假说和清算风险假说，部分支持了代理成本假说，但未得到足够信息支持信号传递假说和税收假说。袁卫秋（2004）从契约成本的理论、信息不对称的理论、税收的理论和期限匹配四个方面对债务期限结构进行论述。杨兴全、郑军（2004）归纳了代理成本假说、信号传递假说、清算风险假说、期限匹配假说和税收假说。肖作平、李孔（2004）先用单因素法以对债务期限结构影响因素进行个别简单分析；然后进行实证分析，逐步回归。 （二）煤炭企业债务期限结构影响因素 根据债务期限结构的理论及实证研究，可以识别出诸多影响因素，如表1所示。 三、采用多元线性回归模型进行实证分析 为了更好地反映煤炭企业的债务期限结构

5、，假设自变量与因变量呈多元线性关系，分别采用强行进入（enter）法、逐步法及主成分分析法对债务期限结构进行回归分析，并将最后结果进行比较分析，构建煤炭企业的最佳期限结构。 （一）数据的选取 本研究的数据来源于高校财经数据库（），巨潮资讯网（.cn），搜狐证券（）。样本的选取遵循以下原则：一是仅考虑2006年前在沪、深交易所上市的22家a股煤炭公司，确保公司行为相对成熟以及样本公司的数据具有可比性；二是收集煤炭上市公司20012009年相关数据；三是为保证样本结论的精确度，剔除被st的上市公司平庄能源（000780）与美锦能源（000723）。选取2006年1月1日前在深圳、上海证券交易所上市

6、的20家煤炭上市公司为研究样本，以20012009年的相关数据为基础，具体分析其债务期限结构影响因素。 （二）三种不同回归方法的拟合优度比较分析 表2是利用三种不同统计回归方法对因变量进行回归分析时的模型拟合优度。三种方法中，强行进入回归的复相关系数为0.612，自变量与因变量的决定系数（或判定系数）为0.375，调整的决定系数为0.362，最高，说明其拟合优度在三种方法中最好。 （三）利用三种不同方法所得到的回归结果分析 利用强行进入回归分析方法所得到的回归结果如表3所示。表3中对应的标准系数栏给出了对应因变量（长期负债/总负债）的各个自变量的标准偏回归系数，可以得出etr（实际所得税税率）

7、对因变量的影响最大。这是因为煤炭公司的净利润是其偿还债务利息的重要保证，而净利润受所得税税率的影响程度高；同时由于利息支付在计算缴纳所得税前，所得税的存在会使利息支付起到一定的抵税作用，因而所得税的存在对债务的影响是双重的。其次影响程度高的是fcf（自由现金流量）。西方理财活动中，自由现金流量的管理被称为理财第一原因，在于自由现金流量虽然为企业带来的收益最少，却是企业正常运营所必需的，如果缺乏必要的自由现金流量，则表明企业财务融资能力不足，时间久了，会导致企业陷入财务困境，陷入财务困境的企业若不能及时整改，破产概率非常高。再次是x8（非债务税盾），非债务税盾主要考虑的是折旧率对负债的影响程度，

8、即固定资产有效使用年限内的年折旧比率对偿债能力的影响。煤炭企业属高经营杠杆企业，资产的年折旧程度对因变量的影响程度自然较高。最后是x3（资产担保价值）、x6（企业内部资源能力）、x4（成长性）。对因变量影响程度最小的是x5（公司规模），这里也从另一个角度说明，煤炭企业规模与其获利能力的关联度不高。 表3右半部分表明自变量与因变量间的线性关系。8个自变量的方差膨胀因子分别为1.139、4.895、3.904、2.595、1.318、1.115、2.088、2.878，其中最大的方差因子为4.895，低于多重共线性严重的标准（经验值vif=5）。8个自变量的容差分别为0.878、0.204、0.2

9、56、0.385、0.759、0.897、0.479、0.347，最小公差为0.204，大于多重共线性严重的标准（经验值tolerance=0.1），说明自变量间不存在严重共线性。利用逐步回归统计分析方法所得到的回归结果显示，唯一变量size的系数为0.052（小于强行进入时所对应的系数），常量为-0.944，标准化系数为0.360，回归结果与预期出现很大的悖论。说明逐步回归分析在本案例分析中不能达到所要求的线性模拟结果，导致该结果出现最可能的原因是样本数量的关系，在以后的数年内应当继续关注煤炭上市公司相应的财务数据，进行采集、分析。#p#分页标题#e# 利用主成分分析法对煤炭上市公司债务期限

10、结构进行分析，根据特征值大于1或信息累计贡献率大于80%确定的主成分个数为5个（表4）。表4是基于各主成分的载荷得到主成分载荷矩阵。从表4中可以看出，第一主成分与mb、ai呈较强的正相关，与fcf呈较强的负相关，这是由于这三个因素与资产的价值有关，第一主成分可以被认为是资产价值的代表；第二主成分与etr呈较强的正相关，与eps呈较强的负相关，可以认为第二主成分是利润的代表；第三主成分与size、eps呈较强的正相关，与am呈较强的负相关，可以认为第三主成分是总资产的代表；第四主成分与vol呈较强的负相关，可以认为是息税前利润（ebit）的代表；第五主成分与am呈较强正相关，可以认为是固定资产的代表。 四、结论 一是利用三种多元线性回归方法（强行进入法、逐步回归法、主成分分析法）对债务期限结构进行实证分析，从最终回归结果来看，强行进入法所反映的自变量与因变量的线性模拟程度最好；主成分分析法次之；逐步回归法所得到的