去杠桿政策下公司債券違約風(fēng)險研究

趙麗萍++趙麗萍++張紫璇

【摘 要】 文章基于2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出“三去一降一補”背景，以2013年到2015年在上交所公開發(fā)行公司債的上市公司數(shù)據(jù)為樣本，利用OLS法構(gòu)建了多元線性回歸模型，從公司債違約風(fēng)險的角度分析資產(chǎn)負(fù)債率與公司債券違約風(fēng)險的關(guān)系。研究結(jié)果表明：信用利差和公司規(guī)模與發(fā)行債券公司的資產(chǎn)負(fù)債率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，信用評級和利息保障倍數(shù)與發(fā)行債券公司的資產(chǎn)負(fù)債率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；實證回歸研究結(jié)果表明：在政府進(jìn)一步完善對發(fā)債公司信用評級程序的基礎(chǔ)上，我國非金融類公司應(yīng)通過拓寬融資渠道、約束資金用途提高自身負(fù)債信息的透明度，最終降低債券的違約風(fēng)險，積極響應(yīng)國家去杠桿的政策。

【關(guān)鍵詞】 違約風(fēng)險； 去杠桿； 公司債券

【中圖分類號】 F230 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2018）03-0120-04

2008年金融危機爆發(fā)后，各國紛紛意識到危機爆發(fā)的根源在于債務(wù)杠桿的運用不當(dāng)。為了應(yīng)對金融危機，我國采取了一系列擴張的貨幣政策來刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，大量資金涌入資本市場，整個社會的杠桿率迅速攀升，其中非金融類公司杠桿率的增長速度最快。據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)，我國公司債券的發(fā)行規(guī)模從2012年的22 551億元增加到2014年的24 329億元，增長了約8%。而截至2015年底，我國非金融類公司的杠桿率已達(dá)到156.3%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國家和新興市場國家。因此，2015年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出供給側(cè)改革的五項重要任務(wù)，“三去一降一補”，其中“一去”指的就是去杠桿。

我國迅速擴大的債券市場規(guī)模在拓寬公司融資渠道的同時也加大了債券違約風(fēng)險發(fā)生的可能性。目前我國實體經(jīng)濟(jì)處于下行階段，債務(wù)杠桿對經(jīng)濟(jì)增長的邊際效用逐漸減弱，之前大量發(fā)行債券的公司償還債務(wù)壓力增大，借新債還舊債的現(xiàn)象時有發(fā)生。2014年公募債券市場已經(jīng)打破了剛性兌付，2015年債券違約事件有14起，而2016年僅第一季度就出現(xiàn)了8起違約事件，可以看出債券市場的違約風(fēng)險正在急速上升。公司債券的違約風(fēng)險已經(jīng)成為政府和投資者關(guān)注的焦點。

因此，本文通過研究公司內(nèi)部的財務(wù)杠桿與公司債券違約風(fēng)險之間的關(guān)系來分析我國中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出的去杠桿政策具體到公司層面應(yīng)當(dāng)落實在哪些環(huán)節(jié)才能及時有效地降低公司債券的違約風(fēng)險，從而降低系統(tǒng)性風(fēng)險，維持資本市場的穩(wěn)定發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

財務(wù)杠桿可以說是一把雙刃劍。在經(jīng)濟(jì)上行周期中，它可以作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“金融加速器”，適度的債務(wù)杠桿可以加速經(jīng)濟(jì)的增長，而在經(jīng)濟(jì)下行周期中，過高的債務(wù)杠桿則會放大下行壓力，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險的增加，引起類似2008年金融危機的發(fā)生。因此，在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的背景下提出去杠桿政策，旨在消除潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險，維護(hù)資本市場的穩(wěn)定發(fā)展。隨著我國資本市場的進(jìn)一步完善與發(fā)展，公司債券市場逐步形成規(guī)模，成為資本市場中必不可少的一部分，對資本市場的持續(xù)運行產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。目前公司債券已成為我國投資者進(jìn)行投資的主要工具之一，公司債券能否如約履行自身的承諾，做到按期還本付息將會影響到我國資本市場的穩(wěn)定與發(fā)展。一旦公司債券出現(xiàn)違約現(xiàn)象，將會造成國家經(jīng)濟(jì)生活混亂、資本市場秩序破壞和投資者心理恐慌的局面，因此公司債券的違約風(fēng)險更應(yīng)該引起人們的注意。

隨著去杠桿政策的不斷推進(jìn)以及公司債券在資本市場中比重的不斷增加，我國學(xué)者在去杠桿的大背景下進(jìn)行了一系列理論和實證研究。李超等發(fā)現(xiàn)與發(fā)達(dá)國家和新興國家之間的杠桿率相比，我國政府和居民部門需要加杠桿，而非金融公司需要去杠桿，其中產(chǎn)能過剩的公司需要進(jìn)一步加大去杠桿的力度，而一些新興產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)則需要加杠桿[ 1 ]。曲鳳杰通過分析美國高杠桿的形成因素，發(fā)現(xiàn)美國利用杠桿轉(zhuǎn)移、政府接手擔(dān)保和兼并重組公司的策略來保證去杠桿進(jìn)程的推進(jìn)，為我國去杠桿政策提供了一定的理論借鑒[ 2 ]。王宇和楊娉通過分析我國高杠桿的原因發(fā)現(xiàn)，信用貨幣不能有效退出資本市場以及我國經(jīng)濟(jì)主要依靠投資與出口來拉動，導(dǎo)致公司負(fù)債居高不下、貨幣不能退出、公司產(chǎn)能過剩等現(xiàn)象的產(chǎn)生，提出應(yīng)當(dāng)逐步消化過剩產(chǎn)能，與國內(nèi)外公司積極合作，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，穩(wěn)步降低杠桿率[ 3 ]。毛振華認(rèn)為去杠桿要穩(wěn)步進(jìn)行，著重降低企業(yè)部門的杠桿率，通過地方政府性債務(wù)置換、股權(quán)融資來擴大公司自身的資本金和政府減稅降費為公司提供良好的外部經(jīng)營環(huán)境來平穩(wěn)去除企業(yè)部門過高的杠桿率[ 4 ]。段清泉認(rèn)為公司在面臨經(jīng)濟(jì)調(diào)整的形勢下，可以采取債轉(zhuǎn)股的方式擴大所有者權(quán)益和輕資產(chǎn)模式，將非核心業(yè)務(wù)外包來降低不必要的負(fù)債，以此實現(xiàn)去杠桿的目標(biāo)[ 5 ]。王奇將股市作為一個整體，通過利用非平衡面板數(shù)據(jù)來驗證我國上市公司去杠桿的成效，發(fā)現(xiàn)股市作為一種融資渠道也會對公司資產(chǎn)結(jié)構(gòu)策略產(chǎn)生影響，在融資約束型的公司中去杠桿的速度更加迅速[ 6 ]。在債券違約風(fēng)險方面，我國學(xué)者主要研究債券違約風(fēng)險的影響因素、度量與防范。牛雨發(fā)現(xiàn)產(chǎn)能過剩、經(jīng)營壓力增大和資金鏈的斷裂導(dǎo)致東北特鋼的連環(huán)債務(wù)違約[ 7 ]。吳建華等發(fā)現(xiàn)企業(yè)信息披露的滯后對短期債券的影響最大，同時會加大債券的違約風(fēng)險[ 8 ]。俞寧子等以財務(wù)變動及行業(yè)走勢為基礎(chǔ)構(gòu)建了債券違約風(fēng)險的預(yù)警模型[ 9 ]。在違約風(fēng)險防范方面，林力和張自力通過研究國外債券市場為我國債券市場違約風(fēng)險的防范提供了借鑒[ 10-11 ]。

通過以上文獻(xiàn)分析發(fā)現(xiàn)，在去杠桿方面，大多文獻(xiàn)都是從宏觀層面出發(fā)單一研究通過什么樣的途徑可以去杠桿；在債券違約風(fēng)險方面，多數(shù)文獻(xiàn)集中于其影響因素的分析，鮮有學(xué)者基于去杠桿的背景下對公司債券違約風(fēng)險問題進(jìn)行實證研究。因此，本文以2013年至2015年在上交所公開發(fā)行的公司債券為對象，利用公司2015年年報數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實證研究，將違約風(fēng)險分為價格風(fēng)險、信用風(fēng)險和償債風(fēng)險，用來分析其與公司財務(wù)杠桿之間的關(guān)系。

二、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源endprint

本文的樣本公司來源于2013年至2015年在上證發(fā)行公司債的上市公司，選取2015年的年報數(shù)據(jù)，剔除了H股、B股公司54家，未上市公司100家，ST公司2家，終止上市公司1家，發(fā)行可轉(zhuǎn)債債券公司1家，數(shù)據(jù)缺失的公司15家，實際樣本數(shù)為267家。樣本數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫和巨潮資訊網(wǎng)上市公司年報，均采用人工錄入，部分?jǐn)?shù)據(jù)為Excel計算獲得，數(shù)據(jù)分析軟件為SPSS19.0。

（二）研究假設(shè)

1.信用利差

公司債券利息的計算是以債券的發(fā)行價格為基礎(chǔ)，因此公司債券的違約風(fēng)險與其信用利差息息相關(guān)。信用利差因素反映的是公司債券的價格風(fēng)險，在本文中采取債券票面利率與國債收益率的差額來定義信用利差。債券的信用利差越大，其價格風(fēng)險也就越大，意味著需要付出更多的利息才能籌集到資金，發(fā)生違約風(fēng)險的可能性也就越大。信用利差大的公司債券，其償還難度相應(yīng)變大，出現(xiàn)借新債還舊債的可能性就越大，公司的杠桿率就越高。因此，提出假設(shè)H1：信用利差與公司的杠桿率正相關(guān)。

2.信用評級

公司債券在發(fā)行之前需要經(jīng)過信用評級的環(huán)節(jié)才能正式發(fā)行。信用評級降低了公司與投資者之間的信息不對稱程度，對財務(wù)報告進(jìn)行了補充，在一定程度上為投資者提供了投資決策的參考依據(jù)，彌補了許多非專業(yè)投資人員能力的不足。而信用評級往往代表一個公司所發(fā)行債券的信用風(fēng)險大小，當(dāng)一個公司的信用評級越高，其融資成本會降低，債務(wù)融資給公司帶來的壓力減小，公司對自己承擔(dān)風(fēng)險的能力更加自信，加大了債務(wù)籌資的可能性，公司內(nèi)部的杠桿率也會隨之上升。因此，提出假設(shè)H2：信用級別與公司的杠桿率正相關(guān)。

3.盈利能力

公司的盈利能力直接影響到公司償還債券本息的能力，一般將公司的盈利能力看作是公司債券償債風(fēng)險的體現(xiàn)。由于目前發(fā)行的公司債券均屬于中長期，因此在本文中采用利息保障倍數(shù)來衡量公司對所發(fā)行債券的償債風(fēng)險。利息保障倍數(shù)越大，說明發(fā)債公司的利潤總額越大，償債風(fēng)險越小，其留存收益和自有資金就越充分，公司更有可能利用自有資金進(jìn)行投資，以減少不必要的負(fù)債，為公司降低籌資成本。因此，提出假設(shè)H3：利息保障倍數(shù)與公司的杠桿率負(fù)相關(guān)。

4.控制變量

本文采用產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、公司規(guī)模和發(fā)行規(guī)模作為模型的控制變量。公司債券發(fā)行規(guī)模的大小，往往會影響一個公司債務(wù)融資的成本，發(fā)行規(guī)模越大，債務(wù)成本越高，其資產(chǎn)負(fù)債率可能也就越高。我國目前處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌時期，國有控股公司仍不在少數(shù)，因此將公司債券的發(fā)行人按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行區(qū)分，有利于區(qū)別信息質(zhì)量的高低。一般來說，國有公司或國家控股公司通常由于其資金雄厚，具有隱性后臺，發(fā)行債券的違約風(fēng)險較低，通常擁有較高的資產(chǎn)負(fù)債率。公司債券的違約風(fēng)險和資產(chǎn)負(fù)債率與其規(guī)模密不可分，公司規(guī)模的大小會從各個方面影響公司的融資能力和資金鏈的聯(lián)結(jié)，因此大規(guī)模的公司更傾向采用高財務(wù)杠桿來加速公司的資金流動。

（三）變量選取及定義

由于資產(chǎn)負(fù)債率能更真實地反映公司自身內(nèi)部的負(fù)債與資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，本文使用資產(chǎn)負(fù)債率來衡量一個公司的杠桿率。模型中包括的解釋變量有信用利差、信用評級和利息保障倍數(shù)，控制變量為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、公司規(guī)模和發(fā)行規(guī)模，變量含義如表1。

三、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

表2顯示了樣本公司資產(chǎn)負(fù)債率、利息保障倍數(shù)、信用利差和信用級別的最小值、最大值、均值和標(biāo)準(zhǔn)差。從表中可以看出資產(chǎn)負(fù)債率的最小值為7.3%，最大值為89.82%，均值為57.85%，標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明各個債券發(fā)行公司的資產(chǎn)負(fù)債率存在較大差異；信用利差的最小值為-0.1，最大值為7.08，均值為2.1687，標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明各債券發(fā)行公司之間發(fā)行票面利率相差不大；信用級別的最小值為1，最大值為4，均值為2.29，標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明各個債券發(fā)行公司的信用級別一般分布于AA到AA+之間，信用等級良好；利息保障倍數(shù)的最小值為-20.14，最大值為940.84，均值為11.1985，標(biāo)準(zhǔn)差很大，表明我國債券市場面臨的償債風(fēng)險仍然很大，有的債券發(fā)行公司已經(jīng)面臨利不抵債的局面；公司規(guī)模的最小值為21，最大值為29，均值為23.61，標(biāo)準(zhǔn)差不大，說明我國公司債券的發(fā)行公司大體上規(guī)模相似；發(fā)行規(guī)模的最小值為0.16，最大值為5.08，均值為2.19，標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明我國公司債券的發(fā)行規(guī)模相差較大。

（二）相關(guān)性分析

根據(jù)表3的Pearson相關(guān)性檢驗結(jié)果，可以看出公司債券發(fā)行人的信息質(zhì)量與下列因素有一定的關(guān)系：第一，資產(chǎn)負(fù)債率與信用利差呈不顯著的正向關(guān)系，在一定程度上驗證了假設(shè)H1；第二，資產(chǎn)負(fù)債率與信用級別呈不顯著的負(fù)向關(guān)系，與假設(shè)H2恰好相反，仍需進(jìn)一步檢驗；第三，資產(chǎn)負(fù)債率與利息保障倍數(shù)呈顯著的負(fù)向關(guān)系，一定程度上驗證了假設(shè)H3；第四，資產(chǎn)負(fù)債率與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)呈不顯著的正向關(guān)系，資產(chǎn)負(fù)債率與公司規(guī)模和發(fā)行規(guī)模呈顯著的正向關(guān)系，在一定程度上驗證了之前的假設(shè)。

（三）回歸分析

1.建立模型

單獨考慮解釋變量建立的模型如下：

LEV=？琢+？茁1SPREAD+？茁2RATE+？茁3EBIT+？茲 （1）

其中LEV為債券發(fā)行人的資產(chǎn)負(fù)債率；SPREAD為信用利差，表現(xiàn)為債券的價格風(fēng)險；RATE為信用評級，表現(xiàn)為債券的信用風(fēng)險；EBIT為利息保障倍數(shù)，表現(xiàn)為債券的償還風(fēng)險；？茁1、？茁2和？茁3是常數(shù)項，？琢是截距，？茲是隨機干擾項。

加入控制變量后建立的模型如下：

LEV=？琢 + ？茁1SPREAD + ？茁2RATE + ？茁3EBIT + ？茁4STATE +

？茁5LNTA+？茁6SIZE+？茲 （2）

其中STATE、LNTA和SIZE分別代表產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、公司規(guī)模和發(fā)行規(guī)模。endprint

2.分析回歸結(jié)果

通過運用SPSS軟件對2015年的數(shù)據(jù)進(jìn)行多元回歸分析后得到結(jié)果如表4所示。

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根據(jù)樣本回歸結(jié)果可以看出模型（1）中F=5.934，通過了顯著性為5%的F檢驗，表明整體效果良好。模型（2）中F=22.778，通過了顯著性為1%的F檢驗。根據(jù)回歸系數(shù)表中的模型（1），可以看出信用利差通過了顯著性水平為1%的t檢驗，信用評級和利息保障倍數(shù)通過了顯著性水平為5%的t檢驗。在模型（2）中可以看出，加入控制變量之后，信用利差、信用級別和公司規(guī)模通過了顯著性水平為1%的t檢驗，利息保障倍數(shù)通過了顯著性水平為5%的t檢驗。此外，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和發(fā)行規(guī)模沒有通過顯著性水平檢驗，證明本文的模型中包括了一部分影響發(fā)行債券公司杠桿率的因素?？梢缘贸鼋Y(jié)論：第一，信用利差同發(fā)行債券公司的資產(chǎn)負(fù)債率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，證明了假設(shè)H1。第二，在加入了控制變量后，信用評級同發(fā)行債券公司的資產(chǎn)負(fù)債率由之前的顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)變?yōu)轱@著的正相關(guān)關(guān)系，證明了假設(shè)H2。第三，利息保障倍數(shù)與發(fā)行債券公司的資產(chǎn)負(fù)債率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，證明了假設(shè)H3。第四，公司規(guī)模同發(fā)行債券公司的資產(chǎn)負(fù)債率呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，驗證了假設(shè)。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了檢驗實證結(jié)果的可靠性，本文使用產(chǎn)權(quán)比率替換資產(chǎn)負(fù)債率來衡量公司的杠桿率，對實證假設(shè)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。檢驗結(jié)果表明替換模型中的被解釋變量不會使實證結(jié)果發(fā)生明顯變化。

四、結(jié)論及不足

目前我國經(jīng)濟(jì)處于下行階段，如何在恢復(fù)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定增長的同時，降低非金融類公司居高不下的負(fù)債率已經(jīng)成為國內(nèi)學(xué)術(shù)界重點關(guān)注的問題之一。而我國大部分學(xué)者對去杠桿政策的研究都集中在宏觀經(jīng)濟(jì)因素以及如何降低政府、居民部門和非金融類公司的負(fù)債率上，忽視了我國上市公司債務(wù)籌資造成的財務(wù)杠桿過高現(xiàn)象，并未結(jié)合公司債券的經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究。本文基于我國實施去杠桿政策背景，研究債券違約風(fēng)險對公司財務(wù)杠桿的影響，選取在2013—2015年間發(fā)行公司債券的上市公司為對象，主要通過構(gòu)建多元線性回歸模型研究債券發(fā)行公司的財務(wù)杠桿與公司債券違約風(fēng)險之間的關(guān)系。

研究發(fā)現(xiàn)：隨著上市公司發(fā)行債券的信用利差和信用評級的提升，會吸引更多的投資者，導(dǎo)致債券發(fā)行規(guī)模上升，公司自身財務(wù)杠桿變高，違約風(fēng)險也隨之增大；上市公司的利息保障倍數(shù)越高，其償債能力也就越強，有利于降低上市公司的財務(wù)杠桿，債券的違約風(fēng)險會隨之減弱；公司規(guī)模的大小與自身財務(wù)杠桿的高低之間有著顯著的正向關(guān)系。

依據(jù)上述研究結(jié)論提出以下政策建議：第一，在我國積極推行去杠桿政策的大背景下，政府應(yīng)當(dāng)加強對發(fā)債公司的審慎監(jiān)管，進(jìn)一步完善對發(fā)行債券公司的信用評級考核程序，嚴(yán)格對非金融類公司債券發(fā)行的管控，信用評級機構(gòu)也應(yīng)及時發(fā)現(xiàn)發(fā)債公司內(nèi)部進(jìn)行的盈余管理行為，提高信用評級的客觀真實性；第二，發(fā)行債券公司應(yīng)當(dāng)理性看待財務(wù)杠桿的利弊問題，財務(wù)杠桿并非越高越好，其高低需要與公司自身的盈利能力相匹配，只有當(dāng)債務(wù)資本的產(chǎn)出高于其投入時，公司發(fā)行債券才是有利可圖的；第三，發(fā)債公司在發(fā)行債券時應(yīng)注意自身規(guī)模的大小，理性看待籌資問題，避免債券發(fā)行規(guī)模過大給公司帶來過重的債務(wù)負(fù)擔(dān)和過高的財務(wù)杠桿，從而增加債券的違約風(fēng)險。

本文的不足之處在于模型選取的財務(wù)數(shù)據(jù)僅為2015年，根據(jù)模型結(jié)果得到的結(jié)論可能存在偶然性。此外，建立的模型為了能夠具體量化，選取的都是上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)和公開披露的信息，可能會由于指標(biāo)的選取導(dǎo)致研究結(jié)果的不準(zhǔn)確。在以后的研究中，應(yīng)進(jìn)一步加入近幾年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，增添更多能夠反映公司財務(wù)杠桿的因素研究上市公司杠桿率與違約風(fēng)險之間的聯(lián)系。

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