蔣惠鳳

內(nèi)容摘要：融資租賃作為一種新型融資方式，對企業(yè)融通資金有至關(guān)重要的作用，但其在國內(nèi)金融市場所占比例非常小。為了探索促進融資租賃在我國發(fā)展的驅(qū)動因素，本文從稅率、債務替代、代理成本和破產(chǎn)成本因素角度出發(fā)，提出影響融資租賃的研究假設。以滬市A股上市公司為樣本，通過構(gòu)建PCA-logit組合模型分析每個因素的影響，最終得出結(jié)論：實際所得稅稅率對融資租賃決策不存在明顯影響，負債比率、成長機會與融資租賃呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，盈利能力和融資租賃主要體現(xiàn)為負相關(guān)關(guān)系。

關(guān)鍵詞：融資租賃 主成分分析 邏輯回歸分析

引言

融資租賃是一種能夠擴展企業(yè)融資空間的創(chuàng)新型融資工具，哪些因素對企業(yè)進行融資租賃產(chǎn)生影響，國內(nèi)外學者紛紛對此進行研究，主要從融資租賃的幾大理論出發(fā)，即稅收差別理論、債務替代理論、代理成本理論和破產(chǎn)成本理論。但國外學者得出的結(jié)論并不一致，關(guān)于所得稅的探討中出現(xiàn)了兩種觀點：一是稅率較低的企業(yè)更愿意融資租賃，二是所得稅稅率與企業(yè)融資租賃之間沒有明顯關(guān)系。在企業(yè)債務替代關(guān)系研究上，也存在融資租賃和債務之間展現(xiàn)互相替代關(guān)系和負相關(guān)關(guān)系兩種分歧。在破產(chǎn)成本和代理成本研究上，學者們的結(jié)論一致，認為融資租賃可以使企業(yè)存在的代理問題數(shù)量減少，特別對成長性和風險性較高的企業(yè)尤為有用。

國內(nèi)學者結(jié)合我國資本市場和相關(guān)理論進行了研究。來明敏（2005）指出企業(yè)的融資租賃與企業(yè)名義所得稅之間是負相關(guān)關(guān)系；胡春靜（2009）得出企業(yè)的名義所得稅和融資租賃之間存在相關(guān)性，而實際所得稅率與融資租賃之間沒有關(guān)聯(lián)。王亞珂等（2015）認為稅率差別理論、債務替代理論和破產(chǎn)成本理論對我國上市公司的融資租賃決策影響很大，可是代理成本理論卻沒有明顯影響。從掌握的文獻來看，國內(nèi)對融資租賃的影響因素研究并不多，構(gòu)建模型時考慮的影響因素并不全面，也忽視了各影響因素之間可能存在的多重共線性問題?；谝陨显?，本文首先用主成分分析方法，提取影響因素中的主成分，消除多重共線性的影響，然后以提取的主成分為輸入變量，構(gòu)建logit模型，判斷影響融資租賃的因素。

研究設計

（一）樣本選取和數(shù)據(jù)來源

為了讓研究結(jié)果更加真實、準確，本文首先按照以下標準對滬市1096家上市公司報表逐一進行手工篩選。標準如下：為避免由于財務情況的不穩(wěn)定而影響研究結(jié)論，去除2014年被披露為ST或*ST的企業(yè)；去除金融業(yè)、保險業(yè)上市公司，因為這些公司與其他企業(yè)相比，資本結(jié)構(gòu)與財務報告結(jié)構(gòu)有所不同；2014年公司樣本都是數(shù)據(jù)完整的，這樣能夠使研究樣本相對一致。按照上述標準選取后，一共去除了486家上市公司，其中被披露為ST或*ST的上市公司52家、金融業(yè)上市公司36家，數(shù)據(jù)不全樣本公司398家。

為了確定上市公司是否選擇融資租賃方式融通資金，對滬市A股剩余610家上市公司的年報逐一進行手動篩選。標準如下：在公司年度會計報表中固定資產(chǎn)附注明細項目下披露融資租賃固定資產(chǎn)的上市公司；在長期應付賬款中包括了應付融資租賃款的上市公司。若是滿足以上其中一個標準，則斷定這個企業(yè)在本年采用了融資租賃。有119家上市公司有融資租賃行為，占比為19.5%；有491家上市公司沒有采取融資租賃，占比為80.5%。數(shù)據(jù)來源于上海證券交易所網(wǎng)站所提供的A股2014年度財務報表及RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫。

（二）研究假設

依據(jù)稅率差別理論，租賃雙方的所得稅稅率水平若在融資租賃發(fā)生時是不一樣的，此時雙方會因為稅收優(yōu)勢傳遞現(xiàn)象的出現(xiàn)而獲得收益。根據(jù)《中華人民共和國企業(yè)所得稅法》規(guī)定，以融資租賃方式租出的固定資產(chǎn)不得計算折舊扣除。因此，融資租賃方式租入的固定資產(chǎn)可以計提折舊，在企業(yè)所得稅稅前扣除。高稅負的企業(yè)從低稅負的企業(yè)租入資產(chǎn)，根據(jù)所得稅法，高稅負的企業(yè)通過稅前計提折舊獲得較大的稅收收益，與此同時，承租企業(yè)將融資租賃資產(chǎn)折舊所帶來的稅收收益以融資租賃費用的形式部分轉(zhuǎn)讓給出租企業(yè)，使出租企業(yè)通過出租資產(chǎn)也充分獲得了稅收上的好處，出租企業(yè)和承租企業(yè)都能獲得融資租賃的稅收收益。因而提出假設一：所得稅率與企業(yè)融資租賃正相關(guān)。

債務替代理論認為，融資租賃是企業(yè)借款籌資的一種替代與互補形式。當企業(yè)出現(xiàn)財務困境時，銀行提供的經(jīng)濟支持并不能完全幫助企業(yè)度過難關(guān)，公司還需要尋找其它較低成本的融資方式，融資租賃方式在這時就成為公司的首要選擇。假設企業(yè)需要的融資數(shù)額在事先是確定的，企業(yè)融資租賃增加的結(jié)果總是借款籌資的減少。因而提出假設二：債務比率與企業(yè)融資租賃負相關(guān)。

依據(jù)代理成本理論，如果一個企業(yè)出現(xiàn)投資不足的問題而其成長機會卻比較高時，會較少使用借款融資的方式解決這一問題，而融資租賃擁有優(yōu)先求償?shù)臋?quán)利，企業(yè)更多會選擇采取融資租賃的方式解決投資不足的問題。即當企業(yè)的成長性很高時，其就更多會選擇融資租賃。因而提出假設三：成長機會和企業(yè)融資租賃正相關(guān)。

根據(jù)破產(chǎn)成本理論，企業(yè)如果發(fā)生破產(chǎn)清算，則要考慮投資或者借出去的資金的償還程度，因為融資租賃沒有別的抵押和擔保，其擔保物是承租設備，所以出租企業(yè)的安全就因為財產(chǎn)所有權(quán)而得到了保證，如果承租企業(yè)出現(xiàn)了違約，出租企業(yè)就能夠收回租賃資產(chǎn)，使損失減少到最小。一旦企業(yè)的盈利能力變?nèi)跻院?，債?quán)人這時就會害怕自己的投資是不是可以收回，為了減少債權(quán)人對風險的考慮，其就會提出更高的回報率要求，此時融資成本就會增加。所以，當盈利能力不好的時候，企業(yè)會更喜歡選擇租賃融資獲得收益。因而提出假設四：盈利能力和融資租賃負相關(guān)。

（三）變量設計

分別用表1中所示變量代表研究假設中所提出的影響因素。

（四） PCA-Logit模型構(gòu)建

主成分分析（PCA）通過正交變換，將一組可能存在相關(guān)性的變量轉(zhuǎn)換為一組線性不相關(guān)的變量，轉(zhuǎn)換后的這組變量叫主成分，這些主成分能夠反映原始變量的絕大部分信息，且所含的信息互不重疊。由于影響企業(yè)融資租賃的各個因素均為反映企業(yè)各方面績效的財務指標，可能影響因素之間也存在相關(guān)性，因此為了消除變量間多重共線性問題，減少多重共線性對回歸模型的影響，首先利用主成分分析方法對原始變量提取主成分，然后以主成分為輸入變量，以企業(yè)有沒有融資租賃行為為輸出變量，它是一個定性的（0-1）變量，所以構(gòu)建logit模型確定各解釋變量對融資租賃的影響方向和程度。

結(jié)果與分析

（一）主成分提取結(jié)果

通過計算變量之間的兩兩相關(guān)系數(shù)（見表2）發(fā)現(xiàn)自變量間存在很強的相關(guān)性，多項自變量間的相關(guān)系數(shù)在顯著性水平為0.01時顯著相關(guān)，因此有必要先對變量提取成分。表3為方差解釋表，特征根的大小表示對應主成分能夠描述原有信息的多少，累計方差貢獻率表示對原有信息的解釋能力，一般可根據(jù)特征根大于1或累計方差貢獻率大于85%確定提取的成分個數(shù)。表3顯示前5個成分的特征根均大于1，第6個成分的特征根為0.61，根據(jù)特征根大于1選取主成分，應選取5個主成分：F1、F2、F3、F4、F5，此時累計方差貢獻率為83.231%，所以這5個成分能夠代表最初的10個指標來分析影響融資租賃的因素。將這5個主成分作為輸入變量，以是否有融資租賃行為作為輸出變量計算logit回歸模型。

（二）邏輯回歸結(jié)果及分析

表4中卡方是對模型回歸系數(shù)無效假設所對應的似然比檢驗量，sig指所對應的p值，p值為0，小于0.05，其檢驗結(jié)果表明該模型在95%置信水平下，整體檢驗十分顯著。

表5是以提取的5個主成分為解釋變量的系數(shù)及檢驗表，對邏輯回歸方程的回歸系數(shù)進行顯著性檢驗時，通常使用Wald檢驗，其公式為，單變量Wald統(tǒng)計量服從自由度等于1的λ2分布，Sig是變量的顯著程度。如果Wald檢驗拒絕零假設，此時系數(shù)具有顯著性；如果Wald檢驗接受零假設，則表示自變量和因變量之間系數(shù)為0。從表5的檢驗結(jié)果來看，第1、第2、第3主成分通過了Wald檢驗，其sig值均為0，而第4、第5主成分未通過wald檢驗，因此，其系數(shù)有很大可能為0。因此主要基于第1、第2、第3主成分的視角，觀察各原始變量對被解釋變量的影響。

由于F1、F2、F3、F4、F5是原始變量所得稅稅率、資產(chǎn)負債率、長期負債校正率、固定資產(chǎn)增長率、總資產(chǎn)增長率、息稅前利潤、稅前利潤、每股股利、凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)的線性組合，因此可以根據(jù)每個成分的線性組合系數(shù)和邏輯回歸方程前的系數(shù)結(jié)合去判斷對融資租賃的影響。主要考慮F1、F2、F3三個主成分，由前面的主成分分析得出因子載荷矩陣，如表6所示。再用因子載荷矩陣中的特征向量/SQR（對應特征值），即可求出其線性組合方程式分別為：

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

根據(jù)表5中的邏輯回歸方程回歸系數(shù)，結(jié)合各主成分的線性組合系數(shù)，得出各原始變量與融資租賃相關(guān)系數(shù)，如表7所示。

從表7可知，實際所得稅稅率前的系數(shù)分別為0.01264、0.00655和0，是為0或接近于0，所以假設一不成立，所得稅對融資租賃的影響并不明顯，可能是所選取的樣本并沒有區(qū)分是融資租出方還是租入方，作用被相互抵消了。反映籌資替代作用的指標—資產(chǎn)負債率和長期負債校正率前的系數(shù)均為正值，與假設相反，究其原因可能是因為我國融資租賃并未為廣大企業(yè)所使用，使得其籌資替代作用未能發(fā)揮。反映代理成本的固定資產(chǎn)增長率的系數(shù)分別為0.00632、-0.0917和0.21119，由表6的因子載荷矩陣可知，固定資產(chǎn)增長率主要通過第3主成分體現(xiàn)，而第3主成分前的系數(shù)為0.21119，所以驗證了假設三，認為成長機會和企業(yè)融資租賃正相關(guān)。其它指標為反映盈利能力的，從表7中可以看到，系數(shù)有正有負，但是系數(shù)為負占大多數(shù)，因此可以驗證假設四成立，盈利能力和融資租賃負相關(guān)。

結(jié)論

本文以滬市A股上市公司作為研究樣本，以2014年為研究期間，首先運用主成分分析方法對原始變量提取主成分，消除原始變量間的多重共線性，形成獨立變量，然后以提取的對原始變量有83.231%的解釋能力的5個主成分作為邏輯回歸方程的輸入變量，以是否有融資租賃行為為輸出變量構(gòu)建logit模型，進而判斷各原始變量是否對融資租賃有影響，研究結(jié)果表明：

實際所得稅率對融資租賃決策不存在明顯影響。對這一解釋為，當企業(yè)開始采取融資租賃決策，一般是針對某個具體項目進行，因為企業(yè)的實際所得稅率是每年的所得稅與利潤總額之比，區(qū)別于企業(yè)融資租賃決策的實際情況，并且還有一個重要原因有可能是我國對企業(yè)融資租賃缺少優(yōu)惠政策。

負債比率與融資租賃呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。根據(jù)實證分析，當負債比率很高時，企業(yè)通過融資租賃取得收益的可能性也很大，這個結(jié)果顯示與國外債務理論不同，這意味著國外的債務替代理論并不完全符合國內(nèi)融資租賃市場。這是因為在籌措資金時，我國企業(yè)會將各種融資渠道所需的資金成本與有可能存在的風險大小相結(jié)合思考，最終選擇一個最完美的資本結(jié)構(gòu)以實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。企業(yè)在進行債務融資時會選擇將融資租賃與債務融資相結(jié)合的方式來維持資本結(jié)構(gòu)的穩(wěn)定性。所以，企業(yè)的負債比率與融資租賃是正相關(guān)關(guān)系。另外，成長機會與融資租賃呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，盈利能力和融資租賃則呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。

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