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财务状况、债务重组规模与公司绩效

一、债务重组的目的及研究方法根据中国会计准则的变化,债务重组的收入得到了确认,这是“损益资本权益”的过程。2007年执行新的债务重组准则,允许债务重组收益在当期确认,增加了盈余管理空间。因此,很多学者认为我国上市公司债务重组的动机是进行盈余管理。但从现实状况看,近五年来上市公司债务重组案件数量在不断减少,债务重组金额也呈现下降的趋势。既然债务重组能够增加公司盈余,为什么近几年债务重组在减少呢?从理论上看,债务重组并不是会计技术,而是债务契约双方进行博弈分析的结果;从债务人角度看,债务重组固然能够美化当期收益,但其主要目的是为了缓解偿债压力,从而改善经营状况;从债权人角度看,当借款企业陷入财务困境,债权人如果要求其破产清算来偿还债务,则很可能产生大量的沉没成本,此时,与债务人进行债务再谈判,实行债务重组也可能是经济行为。也就是说,无论是债权人还是债务人进行债务重组的最终目的不是为了“输血”,而是借“输血”之际改善本身的经营机能,从而实现“造血”。本文的研究思路为:首先,基于实现收回价值最大化目标,债权人对进行债务重组的借款公司是有选择性的,那么在选择债务重组对象时借款公司的财务有什么样的特征?其次,债务重组若只能改变当期损益,则说明是盈余管理,但如果能够提高重组后一年甚至是三年的财务业绩,就说明其产生了“造血”功能,如图1所示。本文沿着这两条思路研究了财务状况与债务重组规模、债务重组规模与公司绩效的关系,为债务重组的“输血”抑或“造血”功能提供经验证据。本文的创新之处体现在以下几个方面:第一,在解决内生性问题的基础上,从财务状况角度研究债权人对债务重组对象的选择,为债务重组的“输血”抑或“造血”功能的研究提供铺垫。第二,目前我国学者主要围绕着债务重组盈余管理的角度去研究债务重组对财务绩效的影响,本文在前人研究的基础上还研究了债务重组对重组一年后和三年后财务绩效的影响,以检验债务重组的“输血”抑或“造血”功能。二、债务重组的主要影响因素Dewatripont和Maskin以一家为长期项目融资的企业作为研究对象,利用理论模型分析了银行和企业间发生债务重组的动机。研究发现,债务重组的发生是因为银行存在最大化回收贷款的目标和借款者有着最小化破产声誉成本的动机。Hart和Moore以同样的研究对象分析发现,债务重组的发生动机是因为借款者追求项目和承担风险的行为并不会改变。因此,银行宁愿接受债务重组条件,也不愿意接受低廉的清算资产价值。债权人或债务人双方进行债务重组动机并不能保证债务重组的完全成功实施,因为债务重组的发生还受到外部因素的影响。Huang和Huang发现在银行主导的金融系统下,财务困境公司有更大的概率成功地通过私人重新谈判实现债务重组。而Polsiri和Sitthipongpanich研究泰国样本却发现后危机时代与银行关联的企业不容易发生债务重组。债务重组是再谈判的结果,投资者和债权人双方的议价能力决定了债务重组中财富是否从股东手中转移给债权人而影响股东财富。Shibata和Tian从信息不对称和代理问题的视角探讨银企之间的最佳债务重组战略。研究发现,在完整的验证策略下,由于信息不对称产生的代理冲突将延迟债务重组,导致股本和债务价值的下降。Inoue等通过分析134家日本上市公司的208次债务减免事件,发现股票市场价值反映出了庭外重组质量的信息。与由主要银行和关联企业主导的庭外重组相比,由外部赞助商、银行监事或其他第三方仲裁的庭外重组可能带来更高的债权人市场价值。而我国学者关于债务重组的研究主要是基于会计准则变迁的制度背景,大部分学者认为公司进行债务重组动机是实行盈余管理,只是诱因不同而已。谢海洋研究发现上市公司2001年利用债务重组准则盈余管理的主要诱因是高资产负债率和扭亏。2006年新准则出台后,上市公司利用债务重组获得重组收益进行盈余管理显著增加,利用债务重组进行盈余管理的具体诱因是避免亏损。而罗炜等发现2001年债务重组会计准则减少了利用债务重组收益达到扭亏、股权再融资和撤销ST的动机;同时,2001年债务重组会计准则下重组公司重组后的长期业绩比1999年要好。胡志颖和王丹丹基于盈余管理视角讨论了债务重组准则变迁和政府监管对债务重组方式选择的影响,研究发现新旧准则下公司利用债务重组方式选择进行盈余管理以避免亏损的效果不同;政府监管对债务重组方式的选择有重大影响。张鸣等认为新准则下进行机会主义债务重组的诱因是保壳,主要是连续亏损两年面临停牌风险的公司会利用债务重组进行盈余管理,而一年亏损的公司则对这一极端盈余管理手段的使用比较谨慎。同时,发挥外部公司治理功能的审计师能够在一定程度察觉进行债务重组的机会主义行为,但审计意见对这一行为的制约作用较弱。从国内外学者关于债务重组研究现状看,目前国外学者关于债务重组的研究主要包括三方面内容:即债务重组实施动机、债务重组成功实施的影响因素和债务重组对股东价值的影响。而我国学者关于债务重组的研究主要集中于债务重组的实施动机,并且把实施动机归咎于盈余管理。这主要是因为我国会计准则的变迁为目前的研究提供了契机。笔者认为,目前关于债务重组的研究存在以下不足之处:第一,在研究资产负债率与债务重组关系时忽略了内生性问题。因为债务重组能降低资产负债率,同时资产负债率越高越能够促使债务重组。第二,除了资产负债率,关于借款公司其他财务特征如何影响债务重组规模的研究还不够充分。第三,对于债务重组研究仅从借款企业的角度研究其盈余管理的动机是不全面的,因为冼国明和刘晓鹏认为债务重组是债务契约双方博弈的结果。如果债权人接受债务重组,只是缓解借款企业偿债压力而未来不能给债权人带来好处,则债权人不会选择债务重组策略,即不会向借款企业“输血”。债权人愿意进行债务重组,是因为债务重组能够恢复借款企业的“造血”功能,为债权人带来未来的收益或节约沉没成本。因此,本文在前人研究的基础上,试图挖掘财务状况、债务重组规模与公司绩效三者的关系,为债务重组“输血”抑或“造血”功能提供经验证据。三、理论分析与研究假设(一)营运能力与债务重组债务重组是债务契约双方在契约到期前进行再谈判的结果,信贷契约的签订和债务再谈判都以借款公司财务状况信息为依据。由于债权人拥有固定收益索取权,因此,债权人最关注的是借款企业的偿债能力。资产负债率作为企业重要的偿债指标是企业是否进行债务重组的首要考虑因素,张亮研究发现,资产负债率越高,债务重组的收益越高;资产负债率越低,债务重组的收益越低。也就是说当企业的经营业绩变差时,为了避免或减少违反债务契约的规定,企业极有可能通过债务重组来摆脱困境。资产负债率只是反映了长期偿债能力,短期债务的偿还会产生频繁的现金流出,更具有强制约束性,更容易使公司陷入财务困境。短期债务偿还依赖于流动资产的变现能力,因此流动比率越低短期偿债能力越差,债务重组规模越大。Jostarndt和Sautner对德国116家陷入财务困境的公司进行调查,发现大约有一半的公司能够成功债务重组,有更高的杠杆并表现出较高的持续经营价值的公司更容易进行债务重组。说明债权人不关注暂时性盈利,而且,公司管理者会因为债务契约而实现盈余管理,而债权人却无法识别。营运能力指标能够识别盈余的暂时性或持久性。Lev和Thiagarajan发现,营运能力基本面指标可以作为更好的盈余持久性的测量变量,具有价值相关性。Quirin等研究发现,当公司的盈余以暂时性盈余为主时,营运能力财务指标等基本面信息的价值相关性更高。因此资产营运能力越强,说明公司持续经营价值越大,债权人越愿意通过债务重组恢复其“造血”功能。但刘华珍利用配对样本对比分析方法检验了营运能力对债务重组的影响,研究发现债务重组公司的总资产周转率显著低于非债务重组公司,说明总资产周转率越低越发生债务重组。该研究并没有考虑总资产周转率和债务重组之间的内生性问题。因此,本文提出以下假设:H1:借款公司的重组前财务状况影响债务重组规模。H1c:重组前总资产周转率越高,债务重组规模越大。H1d:重组前总资产报酬率与债务重组规模无显著相关性。(二)债务重组与公司自身债务重组规模对公司绩效的影响分为三部分:一是对重组当年公司绩效的影响;二是对公司短期绩效的影响;三是对公司长期绩效的影响。2007年上市公司实施新债务重组准则以来,债务重组收益全部计入当期损益,债务重组无疑增加公司当年的收益。李心福研究发现债务重组能够提高公司利润率。Wruck对财务困境、债务重组和组织有效性三者之间的关系做了研究,研究结果表明债务重组会伴随着财务困境而增加,在债务重组之后财务困境会得到缓解。该证据证明美国上市公司着眼于提高公司价值和获取长远投资回报,并且大多数的债务重组伴随着公司治理的改善,并非仅仅利用债务重组实现短期盈余数字的改观。笔者认为,成功的债务重组是企业借债务重组之际进行资产重组,改善经营状况,从而提高重组后公司财务绩效。因此,本文提出下列假设:H2:债务重组规模能够显著提高公司绩效。H2a:债务重组规模越大,重组当年的公司绩效越大。H2b:债务重组规模越大,重组后第一年的短期财务绩效越大。四、债务重组与财务绩效本文以2007—2011年间发生过债务重组的上市公司为样本,在国泰安数据库债务重组数据的基础上进行手工整理,按照以下原则筛选样本:(1)剔除金融类公司样本;(2)剔除B股公司样本;(3)剔除未实现债务重组收益的公司;(4)剔除以债权人身份发生的债务重组公司样本;(5)剔除债务重组未成功的样本;(6)剔除为第三方担保而发生的债务重组;(7)剔除数据缺失的样本。按照上述筛选原则各年得到样本为:2007年有38家,2008年有52家,2009年有17家,2010年有22家,2011年有12家,共141家。检验债务重组与财务绩效的研究中,由于需要滞后三期的财务绩效指标,因此,只选用了2007—2009年的样本,共107家。本文利用统计分析软件Stata10进行分析。(二)债务重组损害赔偿额的确定在检验财务状况与债务重组关系时,被解释变量为债务重组规模(DEP=债务重组损益/期初总资产)之所以选择债务重组规模,是因为债务重组反映债权人的让步程度,即债务人的债务重组损益。债务重组规模越大,缓解的偿债压力越大,对上市公司价值的影响越大。为了剔除规模差异,用“债务重组损益/期初总资产”来计算债务重组规模。在检验债务重组与公司绩效关系时,为了体现债务重组对当期、短期和长期财务绩效的影响,分别选择债务重组当年、重组后一年和重组后三年的总资产报酬率(ROA=息税前利润/平均总资产)作为被解释变量。因为总资产报酬率反映的是公司利用资产的盈利能力,反映了资产有机结合的经营效率,能够说明公司利用债务重组缓解偿债压力进行资产重组,提高资产经营效率。2.研究变量的选取在检验财务状况与债务重组关系时,其解释变量为偿债能力、营运能力和盈利能力指标。本文对于偿债能力指标主要选择了衡量长期偿债能力的资产负债率(DAR=负债/总资产)和衡量短期偿债能力的流动比率(CR=流动资产/流动负债)。营运能力指标选择总资产周转率(TNRA=营业收入/平均总资产),因为总资产周转率是反映公司资产利用效率的指标。资产利用效率越高,将资产转化成现金流量的能力越强。盈利能力指标选择了总资产报酬率(息税前利润/平均总资产),息税前利润能够反映公司通过盈利偿还债务的能力。在检验财务状况与债务重组规模的研究设计中,为了解决内生性问题,所有的解释变量均为滞后一期的变量。在检验债务重组与公司绩效关系时,其解释变量为债务重组规模。3.st公司的风险分析在检验偿债能力与债务重组关系时,为了控制影响债务重组规模的因素,本文主要选择公司规模(LNA=总资产的自然对数)、是否是ST公司(公司被ST为1,否则为0)、上市年龄(List=第t年年份-公司上市年份)以及年份哑变量(Years)作为控制变量。因为张亮研究发现ST公司更倾向于通过债务重组进行盈余管理;刘华珍研究发现,上市年龄越长,发生债务重组的可能性越高。在检验债务重组规模与公司财务绩效关系时,为了控制影响总资产报酬率的因素,本文主要选择了资产负债率、总资产周转率、营业净利率(OMA=净利润/营业收入)、固定资产比率(FAR=固定资产/总资产)、是否ST、上市时间和年份哑变量作为控制变量。(三)模型设计根据研究思路,本文设计如下模型检验债务重组的“输血”抑或“造血”功能:(t=0,1,3)五、成功研究结论(一)债务重组对长期绩效的影响由表1的描述性统计分析可得,成功实施债务重组公司当年的总资产报酬率最大值为0.9768,最小值为-0.2291,标准差为0.2723,说明债务重组当年由于债务重组利得计入当期损益,重组当年总资产报酬率变化很大。重组后第一年总资产报酬率最大值为0.3585,最小值为-64.8192,标准差6.2980,说明债务重组后第一年“造血”功能恢复的差异很大,未恢复“造血”功能的公司继续严重亏损。重组后第三年总资产报酬率最大值为0.4189,最小值为-0.2893,标准差为0.1471,从长期绩效看,各公司总资产报酬率差异性比较小,与重组后第一年总资产报酬率相比,债务重组对重组后第三年总资产报酬率的影响相对减小。债务重组规模最大值为期初总资产的19.7495倍,最小值接近于0.0000倍,标准差为12.4443,说明各公司债务重组规模差异很大。资产负债率最大值为142.7180,最小值为0.2410,均值为2.8136,标准差为12.4443,从资产负债率的均值可以看出,发生债务重组的公司达到了资不抵债的状况,这也是发生债务重组的基本原因。流动比率最大值为3.2407,最小值为0.0070,均值为0.7232,根据流动比率为1的经验标准,发生债务重组上市公司的整体短期偿债能力比较差。总资产周转率的最大值为2.3442,最小值为0.0000,均值为0.4986,从均值来看,发生债务重组上市公司每单位资产能够产生将近资产价值50%的收入。公司规模最大值为22.9156,最小值为14.1581,标准差为1.5651,说明各公司规模差异较大。是否ST公司的均值为0.6643,说明样本中66.43%的债务重组公司为ST公司。上市公司年龄的最大值为21年,最小值为1年,均值为11.4314年,标准差为3.7225,说明上市公司最长在上市后21年发生债务重组,最短的在上市后1年就发生债务重组,样本整体在上市后11.4314年发生债务重组,而且各公司差异很大。(二)债务重组规模与重组后一年的财务绩效的关系根据样本筛选原则,样本是时序与截面混合数据,属于平行面板样本,故采用PanelData模型可以综合利用样本信息,并减少多重共线性带来的影响。利用Hausman检验判断模型应该是固定效应模型还是随机效应模型。根据Hausman检验原理,固定效应模型不管Hausman检验的零假设是不是成立,得的估计都是一致的,随机效应模型当零假设不成立时得到的估计不一致,但当零假设成立时得到的估计不仅是一致的,而且比固定效应模型更有效。表2给出了Hausman检验结果。由表2中模型(1)的Hausman检验结果可见,由于P值为0.0007,能拒绝零假设,因此模型(1)应选用固定效应模型。R2为0.6982,说明模型的拟合优度比较高,该模型能够比较好地描述财务状况与债务重组规模的线性关系。F值为5.4613并在1%水平显著,表示该模型具有显著的统计意义。由表2模型(2)的Hausman检验结果可见,债务重组当年财务绩效检验的P值为0.0008,能够拒绝零假设,因此采用固定效应模型。R2为0.4741,说明该模型能够比较好地描述债务重组规模与重组当年的财务绩效的线性关系。F值为10.4472,并在1%水平显著,表明具有显著的统计意义。债务重组一年后财务绩效检验的χ2值为负,则应采用固定效应模型,R2为0.9201,说明该模型能够比较好地描述债务重组规模与重组后一年的公司绩效的线性关系。债务重组三年后财务绩效检验的P值为0.4050,不能拒绝零假设,因此模型(1)应选用随机效应模型。R2为0.7279,说明该模型能够比较好地描述债务重组规模与重组后三年的公司绩效的线性关系。一般的,随机效应模型用广义最小二乘法来估计参数,固定效应模型用最小二乘法来估计参数。从VIF值看,模型(1)和模型(2)各个变量的VIF值均小于3,说明不具有多重共线性问题。由表2的回归结果可见,资产负债率与债务重组规模在10%水平上显著正相关,流动比率与债务重组规模在1%水平上显著负相关,总资产周转率与债务重组规模在5%水平上显著正相关,总资产报酬率与债务重组规模不存在显著相关性。这说明债权人选择与借款企业进行债务重组主要关注偿债能力和营运能力,而不关注资产盈利能力。因为首先债权人要确认借款公司要求债务重组是迫于无奈还是策略性侵占债权人利益,当借款公司偿债能力确实出现问题时,债权人才会考虑进行债务重组,而且偿债能力越差的公司要求的债务重组规模越大。但并不是所有偿债能力差的公司都可以进行债务重组,债权人会对资产营运能力加以关注,资产营运能力越高,说明资产利用效率越好,越可能通过债务重组恢复“造血”功能。因此,资产营运能力越强,债权人越会提高债务重组规模,以支持借款公司改善经营状况,从而才有可能实现回收价值最大化目标。但债权人并不关注资产盈利能力,因为债权人只拥有固定收益索取权,债权人债务的回收需要依靠现金流量,因此,账面上的资产盈利状况并不能保证债权人的回收价值最大化。控制变量中公司规模、上市时间与债务重组规模都没有显著相关性,是否是ST公司与债务重组规模在5%水平显著正相关,说明当公司被进行ST特别处理,会要求更大规模的债务重组,债权人以通过“输血”使其保住“壳”资源,这样上市公司才有可能在资本市场上通过资本运营恢复“造血”功能。模型(1)的回归结果验证了假设1的结论。由模型(2)的回归结果可见,债务重组规模与当年的总资产报酬率(ROA0)在1%水平上显著正相关,说明债务重组规模越大,重组当年的总资产报酬率越高。这是毋庸置疑的,因为债务重组利得计入当期损益。另外,从债务重组对资产的影响来看,如果以减免债务、债转股和延期偿还债务三种方式进行债务重组都不会影响当期资产,以非现金资产偿还债务能够减少资产,因此,无论从增加收益的角度还是减少资产的角度都能够提高债务重组当年的总资产报酬率。债务重组规模与重组后一年的总资产报酬率(ROA1)在1%水平上显著正相关,说明债务重组规模越大,债务重组一年后的总资产报酬率越高。我国会计准则并不允许对债务重组利得进行延期确认,这就说明债务重组规模对重组后一年的总资产报酬率的影响不是会计处理的缘故,债务重组缓解公司偿债压力,有利于公司改善经营状况,提高公司财务绩效,从而恢复“造血”功能。债务重组规模与债务重组后三年的总资产报酬率(ROA3)在10%水平上显著正相关,说明债务重组规模越大,对公司长期财务绩效影响越大。但债务重组对重组后三年总资产报酬率影响的显著性小于对重组后一年总资产报酬率的影响,说明债务重组对重组后一年的财务绩效影响的明显性要小于对重组后三年的财务绩效的影响。这说明了借款公司借着债务重组契机改善经营状况的效果会随着时间推移而减弱。即便是这样,从回归结果可以看到,债务重组不仅能够改善重组当年的财务绩效,还能够显著提高重组后一年的财务绩效,甚至是能够显著提高重组后三年的财务绩效,这说明债务重组不仅能够起到“输血”功能,还能够起到“造血”功能,因此假设2得以验证。六、债务重组规模对公司绩效的影响本文以2007—2011年发生债务重组的上市公司为样本,通过检验公司财务状况与债务重组规模的关系,债务重组规模与公司财务绩效的关系,为债务重组公司的“输血”抑或“造血”功能提供经

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