银行债权与自由现金流效应研究——以广东上市公司为例

〔摘 要〕本文结合公司治理和资本结构中的债权治理效应的相关理论，以银行债权治理效应为视角，对我国银行债权与自由现金流效应进行研究。全文以2004─2008年度我国广东省上市公司为样本展开实证研究，结果显示：银行债权未能从自由现金流途径发挥正效应，对公司绩效的促进作用不明显。
　　〔关键词〕银行债权 自由现金流效应 广东上市公司
　　
　　一、引言
　　自20世纪90年代我国建立资本市场以来，上市公司直接融资比例仍然偏低。2000-2008年《中国人民银行货币执行报告》数据表明我国国内非金融机构贷款所占比重基本保持在80 %左右。可以说，目前我国上市公司的融资格局仍然是以间接融资为主、直接融资为辅。上市公司过度依赖银行贷款，利用自身的信息优势以及控制的自由现金流从事损害公司价值而使高管受益的非盈利项目，从而导致过度投资等机会主义行为。上市公司可以通过自由现金流操控经营利润以便影响银行贷款融资决策，那么银行对这种操控自由现金流行为的债权治理起到作用了吗？本文将以广东上市公司为例，进行实证研究。
　　
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二、文献回顾
　　有关债权融资和上市公司自由现金流的研究，可追溯到自由现金流假说(Jensen，1986)。该假说认为，当管理者利用自由现金流过度投资时，贷款作为债务能够通过减少自由现金流来降低代理成本，提供了比其他外部融资更有效的监督作用(Diamond，1984)。国外相关实证研究比较多，John & Senbet (1987)通过研究发现，债务融资可以对经理人的过度投资问题起到约束作用。 Stulz(1990)认为银行可以在债务中增加限定性条款以抑止过度投资。Richard Chung 等人(2005)研究发现自由现金流与操控性应计利润显著正相关，高自由现金流、低成长机会的公司更易于盈余管理；债权融资能缓和自由现金流对盈余管理影响。Richardson (2006)研究表明过度投资与自由现金流显著正相关。国内相关研究主要集中在股权融资、自由现金流和过度投资的研究，而银行债权对自由现金流约束机制的研究比较少。陈红明(2005)从随意性支出角度对自由现金流假说进行检验，发现自由现金流代理成本和“债务控制效应”在中国确实存在。沈红波、张春和陈欣(2007)研究发现自由现金流越高的银行贷款公告累计超额收益越高，表明自由现金流假说在企业融资行为中更具解释力且银行贷款具有一定的监控效率。
　　三、实证研究设计
　　1.研究假设
　　根据上文债务融资治理效应的理论分析，我们知道，债权融资对公司的治理绩效有积极的效应。在我国，债务主要由银行提供，银行给企业提供贷款，一般会对企业加以限制，从而促使企业提高经营绩效，公司的银行的贷款率应该与公司绩效成正比。因此提出假设：银行资产负债率与公司绩效显著正相关。
　　 2.样本选取和来源
　　本研究所选取的样本范围为在2004年至2008年间持续经营的沪深两市仅发行A股的广东上市公司。所取变量以五年数据的平均值计算。
　　本文所使用的数据全部来自中国证监会网站(www.csrc.gov.cn)、上海证券交易所网站(www.sse.com.cn)以及国泰安CSMAR数据库。
　　经过筛选和剔除，保留了95家公司共475个样本进行研究。本文的计算过程以SPSS17.O软件来完成。
　　3.变量选取和设计
　　（1）绩效指标用总资产收益率ROA。计算公式：净利润/年末总资产。
　　（2）银行贷款负债率。银行贷款按期限可分为短期贷款和长期贷款。
　　（3）企业规模(SIZE)和成长性(GROWTH)。企业规模用企业总资产的自然对数作为衡量指标；成长性用税前利润增长率来表示。
　　具体变量解释详见表1。
　　4.实证模型设计
　　（1）ROA＝C+β D +β size+β growth +￡
　　（2）ROA＝C+β D +β D +β size+β growth +￡
　　ROA是绩效指标、D 是银行贷款类指标、β 、β 、β 、β 为系数，￡为误差项。
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　　四、样本数据处理和结果分析
　　Jensen(1986)把“自由现金流量(Free Cash Flow，以下简称FCF)”定义为“企业现金中超过用相关资本成本进行折现后NPV>0的所有项目所需资金之后的那部分现金流量”。该FCF与会计意义上的自由现金流量(以下简称AFCF)不同，它难以进行度量。虽然在实证中，经常用AFCF来代表Jensen的FCF，但只有当公司无NPV>O的投资项目时这两者才会相等。为此，必须配合其他指标(如投资机会、成长性)才能更好说明。一般情况，Tobin s Q是一个比较好的衡量指标，它是指公司的市场价值与资产重置成本的比值，当Q>1时，表示公司有好的投资机会，反之，则投资机会较差。但由于中国上市公司的现实情况，公司的市场价值难以客观度量，而且重置成本的计量也存有太多主观因素，所以运用这指标时会有很多限制。为了克服运用此指标的限制，我们首先计算出AFCF，然后根据成长性指标对样本分类，最后进行均值比较，以及参数的检验，从而做出判断。
　　分类的依据为：以成长性的均值为划分依据，若Growth ≤0，表明公司没有好的投资机会，称作低成长类公司；若0.5>Growth >0，称为中等成长性公司；而Growth ≥0.5，归为高成长性公司。一般高成长性类公司的AFCF就不能当作Jensen所指的FCF，这里只把低成长性类公司的AFCF当作是Jensen所指的FCF。若低成长性类公司的AFCF>0，且并不显著低于高成长性类公司的AFCF，而且低成长性类公司数目很多，那么我们就可以认定自由现金流问题大量而严重的存在着。
　　至于自由现金流的代理成本的判断，可以通过三类公司的绩效指标和代理成本指标的比较来进行。绩效指标反映企业的投资效率，一般投资效率高，则绩效高，自由现金流的代理成本则小，反之，则相反；代理成本指标，反映公司组织效率和管理者利用自由现金流进行在职消费的情况，在职消费小和组织效率高，则代理成本低，自由现金流的代理成本则小，反之，则相反。
　　从表2和表3的结果可以看出，除自由现金流指标和代理成本指标的均值t检验不显著外，其它指标的差异至少在5%的显著水平下显著存在。从而可以得知，低成长类公司即使没有较好的投资机会，而拥有的现金流较中等成长性、高成长类的公司都要高，所以它们的自由现金流AFCF就是Jensen的FCF。且占总样本数达到47%，可见詹森的自由现金流严重的存在着。同时，低成长性公司负债率和其它类公司相当，这表明，拥有大量自由现金流的的低成长类公司并没有充分发挥负债对降低自由现金流的作用。从总资产收益率指标和综合绩效指标P来看，低成长类公司要比其它类公司要低得多；再从代理成本指标比较，可以看出，低成长类的代理成本和其它类公司相当。代理成本相当，但绩效却低于其它类公司，这表明低成长类公司因自由现金流所引发的代理问题较为严重。
　　根据上面模型的实证分析，可以看出，对于自由现金流方面，银行贷款未发挥其应有的作用。银行贷款治理未能从自由现金流途径发挥正效应，对公司绩效的促进作用不明显。

　　参考文献：
　　[1]Jensen M C. Agency Costs of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeover[J]. American Economic Review, 1986, (76): 323-329.
　　[2]Almazan.A and J.Suarez, “Managerial compensation and the market reaction to bank loans”,Review of Financial Studies 16(2003):237-261
　　[3]Diamond, Douglas, Financial Intermediation and Delegated Monitoring[J].Review of Economic Studies 1984, (51): 393-414
　　[4]王满四：负债融资的公司治理效应及其机制研究[M].北京.中国社会科学出版社，2006
　　[5]邓莉 张宗益 李宏胜：银行债权的公司治理效应研究——来自中国上市公司的经验数据[J].金融研究.2007，(1)
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