我国IT上市公司财务杠杆实证研究

雷虹 黎新裕

我国IT上市公司财务杠杆实证研究

雷虹 黎新裕

本文分析了2009～2012年间沪市上市IT公司的财务杠杆总体水平、财务杠杆作用程度、财务杠杆效应，以及检验了大型IT企业和中小型IT企业的财务杠杆系数是否存在显著性差异。提出研究财务杠杆原理在IT企业经营管理中的现实意义，帮助企业增强财务的灵活性及财务杠杆水平的弹性，建立有效的风险预警机制，提升财务管理水平，业绩水平和盈利能力。

信息技术公司；财务杠杆；财务杠杆效应；显著性差异；财务风险

财务杠杆一般指由负债所引起的息税前利润变动对每股盈余的影响，它是一把双刃剑，即可以为企业带来额外的收益，也可能造成损失。IT企业作为我国发展最快的行业之一，2012年行业销售收入超过十万亿元。本文通过实证分析，考察在沪上市IT企业财务杠杆作用情况的总体水平及变动趋势。实证分析的内容包括：样本中IT企业的财务杠杆及财务杠杆系数的总体分布情况及不同财务杠杆水平及不同财务杠杆系数下的分布分析；样本中IT企业的财务杠杆效应；检验样本中大型IT企业和中小型IT企业的财务杠杆系数是否存在显著性差异。

一、样本研究

（一）样本筛选

本文数据来自上海证券交易所提供的会计报表，按照我国《上市公司行业分类指引》来确定IT类公司。选用A股公司作为原样本，剔除曾为ST或*ST、财务数据披露不全、上市时间少于三年的样本，将沪市IT类公司2009年到2012年各年年末报表数据作为所要采用的样本数据。

（二）指标选择

（1）财务杠杆以资产负债率表示，即企业负债总额对资产总额的比率。（2）财务杠杆作用程度，采用简化公式DFL=EBIT/(EBIT-I-d/(l-T))来表示。因目前我国绝大多数上市公司均不发行优先股，所以进一步简化为DFL=EBIT/(EBIT-I)。（3）财务杠杆效应的研究，本文使用平均权益资本税前净利率与平均资产息税前利润率的差值来衡量财务杠杆的正负效应。（4）IT企业分类与财务杠杆系数关系的衡量。采用独立样本T检验方法，验证是否存在这种差异。

（三）研究方法设计

设定样本中IT企业的资产结构、成本结构和财务结构保持相对不变，影响财务风险的其他因素也保持不变，同时不考虑会计准则变动对指标的影响。使用MINITAB2010统计软件及Excel2003对上市IT企业的财务杠杆水平及其作用程度、效应、显著性分析等进行计算、分析。

二、数据分析

（一）财务杠杆及财务杠杆系数的总体分布分析

按照上述指标计算标准进行整理分析,得到39个IT企业样本2009年至2012年间的财务杠杆系数分布。

表1 财务杠杆及其作用程度总体水平分析

统计结果显示IT企业的财务杠杆总体呈平稳下降的趋势，并介于0.4至0.55之间变动；而财务杠杆作用程度即财务杠杆系数总体上呈V字型的变化趋势，介于1.0至2.5之间，2010年比2009年下降了48.18%，2011年比2010年下降了7.74%，2012年比2011年上升了26.27%但却比2009年下降了39.63%。可见越来越多IT企业在降低财务风险，倾向于低财务杠杆。

（二）不同财务杠杆水平及不同财务杠杆系数下的分布分析

1.不同财务杠杆水平下的分布分析

表2 上市信息技术公司不同财务杠杆水平下的指标情况

对应表2，财务杠杆作用程度在三种不同情况下的均值分别为：2.4591,1.1144，1.0758,1.3250；1.3599, 1.2595，0.8642,1.3091；5.9004,0.2967,0,0。总资产息税前利润率在三种不同情况下的均值分别为：0.0610,0.0764，0.0537,0.0648；0.0307,0.0543，.0572,0.5555；0.0242, -0.01680,0,0。净资产收益率在三种不同情况下的均值分别为：8.833,8.7495，6.8881,8.0175；8.1038,7.8369，8.5500,11.8680；5.9950,-7.8050,0,0。

测算结果显示，财务杠杆的分布很不均匀，以1.0为分界点分成两部分，杠杆系数大于1.0的比重加起来不到10%，约有90%信息技术企业的财务杠杆分布在0＜DFL≤1.0的区间内，有50%-65%的企业处于较低杠杆水平，而大于1.0的高财务杠杆内，前两年分别为2家、1家，最后两年却为0家。由此可见，信息技术企业是低杠杆企业，很少用到外部筹集资金或负债资金，大多用自由资金来进行经营活动。此外，财务杠杆处在0-0.5的信息技术企业所占的比重较大，在此区间无论是财务杠杆作用程度、总资产息税前利润率还是净资产收益率都在逐年的上升，这也表明信息技术企业适应于低杠杆，偏向低风险、稳健的经营策略。

2.不同财务杠杆作用程度下的分布分析

表3 上市信息技术公司不同财务杠杆系数下各相关指标情况

对应表3，财务杠杆在四种不同情况下的均值分别为：0.3864,0.5761,0.4032,0.4121;0.4490,0.4257,0.4609, 0.3898;0.5691,0.5024,0.5109,0.4999;0.5521,0.4867, 0.4717,0.5007。标准差分别为：0.1189,0.4657,0.0824, 0.1037;0.1623,0.1249,0.1855,0.1862;0.2795,0.1886, 0.1576,0.1777;0.3748,0.1040,0.2254,0.1328。总资产息税前利润率在四种不同情况下的均值分别为：0.0730, 0.0319,-0.0151,0.0607;0.0538,0.0902,0.0721,0.0593; 0.0606,0.0484,0.0422,0.0520;-0.0223,0.0223,0.0667, 0.0982。标准差分别为：0.0795,0.1472,0.1004,0.0755; 0.0476,0.1212,0.0513,0.0323;0.0508,0.0375,0.0315, 0.0462;0.1675,0.0125,0.0852,0.0889;净资产收益率在四种不同情况下的均值分别为：6.9450,-2.9350，-5.3075, 8.7925；9.1314,10.2688,9.5625,7.1608；9.8620,7.7982, 5.5964,10.8578;3.8283,4.1950,8.0880,0.7800。标准差分别为：8.2456,24.8130,29.3445,9.5677;7.3474,8.4073, 7.5753,3.8480;7.8588,7.0839,8.0869,13.2473;2.8423, 2.9062,8.1921,14.4067。

由表3可看出，DFL落在[0，1]和落在[1，2]区间的企业数量相当，每年的变化幅度不大，两者加起来约占当年样本数的75%。如果0≤DFL≤2为安全的经营区间，那么大多数信息技术上市公司处于安全状态。2009年至2012年间DFL落在（0，1）和（2，∞）约占当年样本数的10%-16%，且保持相对平稳变化趋势。从总体的分布情况来看，DFL是符合正态分布，以2012年为例加以说明，如图1所示。在95%的置信区间内，2012年的DFL计算得到p值小于0.005(注：p值<0.005说明数据符合正态分布),图中两条曲线所夹区域为95%置信区间，DFL集中分布在1.0附近。

图1 2012年DFL的概率分布图

（1）财务杠杆与财务杠杆作用程度相互关系的分析。从财务杠杆与财务杠作用程度的相关数据来看，当财务杠杆系数落在[1,2]时，财务杠杆四年的平均水平为0.4760，而财务杠杆系数在(0,1)和（2，∞）时，财务杠杆四年的平均水平分别为0.4445和0.5028。财务杠杆在（0,1）企业数量多所占比重也高，财务杠杆作用程度逐年增加且对各企业影响差距在加大。从时间上来看，四年的数据分布带有规律性，说明财务杠杆作用程度与财务杠杆具有一定的内在联系。

（2）财务杠杆作用程度与息税前利润率的关系分析。基于散点图来看，样本点主要集中分布在第一象限内，在财务杠杆作用程度临近1时，息税前利润率可以达到最高点。当0＜DFL≤1.0时，四年的平均息税前利润率为6.89%,而当1.0≤DFL＜2.0时，四年的平均息税前利润率为5.08%。综合四年散点图的数据分布及以上分析，当0＜DFL＜2时息税前利润率有可能达到最高值。息税前利润率在0至0.2这一区间里，样本数量最多，且这一区间各企业财务杠杆作用程度的不大，分布集中。由此分析可以推断：财务杠杆作用程度(DFL)与息税前利润率之间存在一定的关系，企业若想获得较高的息税前利润率，其财务杠杆系数一般应处于（0,2）这一区间内，特别是靠近1时。

（3）财务杠杆作用程度与净资产收益率的关系分析。从表3可以看出，DFL处于[0,2]时，净资产收益率可以达到最高，四年平均值为78.20%。在DFL＜0时，四年平均净资产收益率为1.87%，而在DFL＞2.0时，四年平均净资产收益率为4.22%。这说明财务杠杆作用程度（DFL）与净资产收益率之间存在一定的关系，企业若想提高净资产收益率，其财务杠杆系数一般应处在（0,2）这一区间内。

图2 2009年散点图

图3 2010年散点图

图4 2011年散点图

图5 2012年散点图

（三）财务杠杆效应实证研究

从统计结果来看，2009年至2012年间每年平均超过80%的信息技术上市公司的财务杠杆发挥正效应，只有不到8%的产生负效应，四年间财务杠杆正效应的变化趋势呈圆弧凹型。2010年与2011年相对于2009年和2012年发挥正效应的比重虽然有所下降，但仍保持在较高水平上，这说明了目前在沪市A股上市的信息技术公司对于财务杠杆的运用呈现较好的正向发展势头。

表4 信息技术上市公司财务杠杆效应发挥情况

表5 发挥正效应信息技术公司财务杠杆情况

在发挥正效应的公司中，2009年至2012年间，财务杠杆在（0，0.5）的公司个数呈平稳增长的变化趋势，由2009年的20家微微增加到2012年的22家，比重却由55.56%增加到61.11%。由此表明，样本中约有60%的信息技术公司能合理地利用财务杠杆，但仍有相当一部分公司不能合理地利用财务杠杆，当财务杠杆发挥正效应时，不能有效地提高财务杠杆，获取更多的额外收益，当财务杠杆产生负效应时，不能及时降低财务杠杆，以致造成损失。

（四）信息技术企业分类与财务杠杆系数的关系

由上节得知，IT行业财务杠杆系数符合正态分布，依据国家统计局发布的关于IT行业分类标准以及统计学理论，对不同类型IT企业的财务杠杆系数进行正态分布总体参数假设检验（设定显著性水平α=0.05）。

表6 大型IT企业与中小型IT企业双样本T检验

分析结果显示在95%的置信区间内，计算得到T值=2.16，P值=0.03<0.05。因此可认为大型IT与中小型IT企业的财务杠杆系数存在统计上的显著性差异，对此可进行不同类型IT企业的财务杠杆系数的比较。

从横向看，两类别IT企业的财务杠杆系数都呈现V字形状分布，且两者的极差在不断缩小。从纵向看，2009年后大型IT企业的财务杠杆系数均值普遍高于中小型的，这与它们的总体风险水平是相适应的，大型IT企业的财务杠杆系数的大小表明各企业财务风险水平，并与其收入结构显著相关。也从侧面反映大型IT企业与中小型IT企业的收入结构有显著性差别，经营范围不同。

表7 不同类型IT企业的财务杠杆系数均值分布

三、研究的现实意义

研究财务杠杆原理在IT企业经营管理中的使用情况，分析企业的各种财务杠杆，可帮助企业可根据自身的实际情况选择恰当的财务杠杆，合理的规避财务风险，提升财务管理水平。

笔者认为，对IT行业财务杠杆的应用注意以下：

（1）建立企业的风险控制机制。由于上市IT企业的财务风险、杠杆效应、收入结构各不相同，企业应根据自身的资本结构等实际情况，对相关信息进行收集、处理、分析，制定应对各种风险的预案，将企业风险系数降到最低，正确进行财务杠杆决策，确定合理的负债规模和负债结构，以此建立企业的风险控制机制。

（2）大多数IT企业的财务杠杆发挥正效应，IT企业在发展的过程中，可利用财务杠杆来扩大企业规模，打造企业在行业竞争中的优势地位，争取更多的市场份额，同时也要看到财务杠杆对企业的反作用，并基于IT企业易受到环境变化和财务杠杆的双重影响，企业应增强财务灵活性及财务杠杆水平的弹性。

（3）大型与中小型IT企业的财务杠杆系数存在显著性差异，经营范围各不相同，各企业应根据自身的特点和优势，进一步加强研发能力和创新能力，不断提高核心竞争力，提高资金的使用效率，从而提升企业的业绩水平和盈利能力，以提高企业的内部融资能力。

[1]上海证券交易所http://www.sse.com.cn/.

[2]孙丽萍.沪深两市财务杠杆实证研究[D].中国海洋大学, 2004.

（作者单位：广东嘉应学院经济与管理学院、成都理工大学）