基于PCA—logit组合模型的融资租赁驱动因素分析

蒋惠凤

内容摘要：融资租赁作为一种新型融资方式，对企业融通资金有至关重要的作用，但其在国内金融市场所占比例非常小。为了探索促进融资租赁在我国发展的驱动因素，本文从税率、债务替代、代理成本和破产成本因素角度出发，提出影响融资租赁的研究假设。以沪市A股上市公司为样本，通过构建PCA-logit组合模型分析每个因素的影响，最终得出结论：实际所得税税率对融资租赁决策不存在明显影响，负债比率、成长机会与融资租赁呈现明显的正相关关系，盈利能力和融资租赁主要体现为负相关关系。

关键词：融资租赁 主成分分析 逻辑回归分析

引言

融资租赁是一种能够扩展企业融资空间的创新型融资工具，哪些因素对企业进行融资租赁产生影响，国内外学者纷纷对此进行研究，主要从融资租赁的几大理论出发，即税收差别理论、债务替代理论、代理成本理论和破产成本理论。但国外学者得出的结论并不一致，关于所得税的探讨中出现了两种观点：一是税率较低的企业更愿意融资租赁，二是所得税税率与企业融资租赁之间没有明显关系。在企业债务替代关系研究上，也存在融资租赁和债务之间展现互相替代关系和负相关关系两种分歧。在破产成本和代理成本研究上，学者们的结论一致，认为融资租赁可以使企业存在的代理问题数量减少，特别对成长性和风险性较高的企业尤为有用。

国内学者结合我国资本市场和相关理论进行了研究。来明敏（2005）指出企业的融资租赁与企业名义所得税之间是负相关关系；胡春静（2009）得出企业的名义所得税和融资租赁之间存在相关性，而实际所得税率与融资租赁之间没有关联。王亚珂等（2015）认为税率差别理论、债务替代理论和破产成本理论对我国上市公司的融资租赁决策影响很大，可是代理成本理论却没有明显影响。从掌握的文献来看，国内对融资租赁的影响因素研究并不多，构建模型时考虑的影响因素并不全面，也忽视了各影响因素之间可能存在的多重共线性问题。基于以上原因，本文首先用主成分分析方法，提取影响因素中的主成分，消除多重共线性的影响，然后以提取的主成分为输入变量，构建logit模型，判断影响融资租赁的因素。

研究设计

（一）样本选取和数据来源

为了让研究结果更加真实、准确，本文首先按照以下标准对沪市1096家上市公司报表逐一进行手工筛选。标准如下：为避免由于财务情况的不稳定而影响研究结论，去除2014年被披露为ST或*ST的企业；去除金融业、保险业上市公司，因为这些公司与其他企业相比，资本结构与财务报告结构有所不同；2014年公司样本都是数据完整的，这样能够使研究样本相对一致。按照上述标准选取后，一共去除了486家上市公司，其中被披露为ST或*ST的上市公司52家、金融业上市公司36家，数据不全样本公司398家。

为了确定上市公司是否选择融资租赁方式融通资金，对沪市A股剩余610家上市公司的年报逐一进行手动筛选。标准如下：在公司年度会计报表中固定资产附注明细项目下披露融资租赁固定资产的上市公司；在长期应付账款中包括了应付融资租赁款的上市公司。若是满足以上其中一个标准，则断定这个企业在本年采用了融资租赁。有119家上市公司有融资租赁行为，占比为19.5%；有491家上市公司没有采取融资租赁，占比为80.5%。数据来源于上海证券交易所网站所提供的A股2014年度财务报表及RESSET金融研究数据库。

（二）研究假设

依据税率差别理论，租赁双方的所得税税率水平若在融资租赁发生时是不一样的，此时双方会因为税收优势传递现象的出现而获得收益。根据《中华人民共和国企业所得税法》规定，以融资租赁方式租出的固定资产不得计算折旧扣除。因此，融资租赁方式租入的固定资产可以计提折旧，在企业所得税税前扣除。高税负的企业从低税负的企业租入资产，根据所得税法，高税负的企业通过税前计提折旧获得较大的税收收益，与此同时，承租企业将融资租赁资产折旧所带来的税收收益以融资租赁费用的形式部分转让给出租企业，使出租企业通过出租资产也充分获得了税收上的好处，出租企业和承租企业都能获得融资租赁的税收收益。因而提出假设一：所得税率与企业融资租赁正相关。

债务替代理论认为，融资租赁是企业借款筹资的一种替代与互补形式。当企业出现财务困境时，银行提供的经济支持并不能完全帮助企业度过难关，公司还需要寻找其它较低成本的融资方式，融资租赁方式在这时就成为公司的首要选择。假设企业需要的融资数额在事先是确定的，企业融资租赁增加的结果总是借款筹资的减少。因而提出假设二：债务比率与企业融资租赁负相关。

依据代理成本理论，如果一个企业出现投资不足的问题而其成长机会却比较高时，会较少使用借款融资的方式解决这一问题，而融资租赁拥有优先求偿的权利，企业更多会选择采取融资租赁的方式解决投资不足的问题。即当企业的成长性很高时，其就更多会选择融资租赁。因而提出假设三：成长机会和企业融资租赁正相关。

根据破产成本理论，企业如果发生破产清算，则要考虑投资或者借出去的资金的偿还程度，因为融资租赁没有别的抵押和担保，其担保物是承租设备，所以出租企业的安全就因为财产所有权而得到了保证，如果承租企业出现了违约，出租企业就能够收回租赁资产，使损失减少到最小。一旦企业的盈利能力变弱以后，债权人这时就会害怕自己的投资是不是可以收回，为了减少债权人对风险的考虑，其就会提出更高的回报率要求，此时融资成本就会增加。所以，当盈利能力不好的时候，企业会更喜欢选择租赁融资获得收益。因而提出假设四：盈利能力和融资租赁负相关。

（三）变量设计

分别用表1中所示变量代表研究假设中所提出的影响因素。

（四） PCA-Logit模型构建

主成分分析（PCA）通过正交变换，将一组可能存在相关性的变量转换为一组线性不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分，这些主成分能够反映原始变量的绝大部分信息，且所含的信息互不重叠。由于影响企业融资租赁的各个因素均为反映企业各方面绩效的财务指标，可能影响因素之间也存在相关性，因此为了消除变量间多重共线性问题，减少多重共线性对回归模型的影响，首先利用主成分分析方法对原始变量提取主成分，然后以主成分为输入变量，以企业有没有融资租赁行为为输出变量，它是一个定性的（0-1）变量，所以构建logit模型确定各解释变量对融资租赁的影响方向和程度。

结果与分析

（一）主成分提取结果

通过计算变量之间的两两相关系数（见表2）发现自变量间存在很强的相关性，多项自变量间的相关系数在显著性水平为0.01时显著相关，因此有必要先对变量提取成分。表3为方差解释表，特征根的大小表示对应主成分能够描述原有信息的多少，累计方差贡献率表示对原有信息的解释能力，一般可根据特征根大于1或累计方差贡献率大于85%确定提取的成分个数。表3显示前5个成分的特征根均大于1，第6个成分的特征根为0.61，根据特征根大于1选取主成分，应选取5个主成分：F1、F2、F3、F4、F5，此时累计方差贡献率为83.231%，所以这5个成分能够代表最初的10个指标来分析影响融资租赁的因素。将这5个主成分作为输入变量，以是否有融资租赁行为作为输出变量计算logit回归模型。

（二）逻辑回归结果及分析

表4中卡方是对模型回归系数无效假设所对应的似然比检验量，sig指所对应的p值，p值为0，小于0.05，其检验结果表明该模型在95%置信水平下，整体检验十分显著。

表5是以提取的5个主成分为解释变量的系数及检验表，对逻辑回归方程的回归系数进行显著性检验时，通常使用Wald检验，其公式为，单变量Wald统计量服从自由度等于1的λ2分布，Sig是变量的显著程度。如果Wald检验拒绝零假设，此时系数具有显著性；如果Wald检验接受零假设，则表示自变量和因变量之间系数为0。从表5的检验结果来看，第1、第2、第3主成分通过了Wald检验，其sig值均为0，而第4、第5主成分未通过wald检验，因此，其系数有很大可能为0。因此主要基于第1、第2、第3主成分的视角，观察各原始变量对被解释变量的影响。

由于F1、F2、F3、F4、F5是原始变量所得税税率、资产负债率、长期负债校正率、固定资产增长率、总资产增长率、息税前利润、税前利润、每股股利、净资产收益率、总资产的线性组合，因此可以根据每个成分的线性组合系数和逻辑回归方程前的系数结合去判断对融资租赁的影响。主要考虑F1、F2、F3三个主成分，由前面的主成分分析得出因子载荷矩阵，如表6所示。再用因子载荷矩阵中的特征向量/SQR（对应特征值），即可求出其线性组合方程式分别为：

F1=0.5×Totass+0.02×ActRate+0.14×ROE+0.51×EBIT-0.01×Totassgrrt+0.13×PPS+0.3×Dbastrt+0.5×Profit+0.34×LTRate+0.01×assgrrt

F2=（-0.13）×Totass-0.01×ActRate+0.46×ROE+0.19×EBIT+0.21×Totassgrrt+0.51×PPS-0.43×Dbastrt+0.22×Profit-0.41×LTRate+0.14×assgrrt

F3=0.08×Totass+0×ActRate+0.33×ROE-0.3×EBIT+0.49×Totassgrrt+0.14×PPS+0.32×Dbastrt-0.31×Profit+0.3×LTRate+0.49×assgrrt

根据表5中的逻辑回归方程回归系数，结合各主成分的线性组合系数，得出各原始变量与融资租赁相关系数，如表7所示。

从表7可知，实际所得税税率前的系数分别为0.01264、0.00655和0，是为0或接近于0，所以假设一不成立，所得税对融资租赁的影响并不明显，可能是所选取的样本并没有区分是融资租出方还是租入方，作用被相互抵消了。反映筹资替代作用的指标—资产负债率和长期负债校正率前的系数均为正值，与假设相反，究其原因可能是因为我国融资租赁并未为广大企业所使用，使得其筹资替代作用未能发挥。反映代理成本的固定资产增长率的系数分别为0.00632、-0.0917和0.21119，由表6的因子载荷矩阵可知，固定资产增长率主要通过第3主成分体现，而第3主成分前的系数为0.21119，所以验证了假设三，认为成长机会和企业融资租赁正相关。其它指标为反映盈利能力的，从表7中可以看到，系数有正有负，但是系数为负占大多数，因此可以验证假设四成立，盈利能力和融资租赁负相关。

结论

本文以沪市A股上市公司作为研究样本，以2014年为研究期间，首先运用主成分分析方法对原始变量提取主成分，消除原始变量间的多重共线性，形成独立变量，然后以提取的对原始变量有83.231%的解释能力的5个主成分作为逻辑回归方程的输入变量，以是否有融资租赁行为为输出变量构建logit模型，进而判断各原始变量是否对融资租赁有影响，研究结果表明：

实际所得税率对融资租赁决策不存在明显影响。对这一解释为，当企业开始采取融资租赁决策，一般是针对某个具体项目进行，因为企业的实际所得税率是每年的所得税与利润总额之比，区别于企业融资租赁决策的实际情况，并且还有一个重要原因有可能是我国对企业融资租赁缺少优惠政策。

负债比率与融资租赁呈现明显的正相关关系。根据实证分析，当负债比率很高时，企业通过融资租赁取得收益的可能性也很大，这个结果显示与国外债务理论不同，这意味着国外的债务替代理论并不完全符合国内融资租赁市场。这是因为在筹措资金时，我国企业会将各种融资渠道所需的资金成本与有可能存在的风险大小相结合思考，最终选择一个最完美的资本结构以实现企业价值最大化。企业在进行债务融资时会选择将融资租赁与债务融资相结合的方式来维持资本结构的稳定性。所以，企业的负债比率与融资租赁是正相关关系。另外，成长机会与融资租赁呈现正相关关系，盈利能力和融资租赁则呈现负相关关系。

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