張 穎，胡 丁，張亞波

(1.東南大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 江蘇南京210096；2.南京紫金融資租賃有限責(zé)任公司，江蘇南京210096)

一、引言

現(xiàn)代融資租賃行業(yè)1952年起源于美國(guó)，目前在一些發(fā)達(dá)國(guó)家已成為與銀行貸款并重的債權(quán)融資工具。中國(guó)融資租賃行業(yè)起步于20世紀(jì)80年代，近年來(lái)迎來(lái)了爆發(fā)式增長(zhǎng)。截至2017年底，中國(guó)融資租賃年交易額位居全球第二位[1]，全國(guó)融資租賃企業(yè)*我國(guó)融資租賃企業(yè)一般劃分為金融租賃公司與融資租賃企業(yè)(包括內(nèi)資融資融資租賃企業(yè)與外資融資租賃企業(yè))，本文研究對(duì)象包括以上三種，統(tǒng)稱為融資租賃企業(yè)。9090家，是2008年的64.01倍。其中金融租賃公司69家，內(nèi)資租賃企業(yè)276家，外資租賃企業(yè)8745家；行業(yè)注冊(cè)資金約3.20萬(wàn)億元，為2008年的26.98倍；租賃合同余額約6.06萬(wàn)億元，為2008年的39.10倍[2]。融資租賃是指出租人根據(jù)承租人對(duì)租賃物和供應(yīng)商的選擇或認(rèn)可，將其從供應(yīng)商處取得的租賃物按合同約定出租給承租人占有、使用，同時(shí)向承租人收取租金，其在實(shí)質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了租賃資產(chǎn)所有權(quán)相關(guān)的全部風(fēng)險(xiǎn)和報(bào)酬的轉(zhuǎn)移*中華人民共和國(guó)合同法，2011。。2017年7月召開(kāi)的第五次全國(guó)金融工作會(huì)議強(qiáng)調(diào)，金融是實(shí)體經(jīng)濟(jì)的血脈，緊緊圍繞服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、防控金融風(fēng)險(xiǎn)、深化金融改革三項(xiàng)任務(wù)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)和金融良性循環(huán)、健康發(fā)展。融資租賃兼具融資與融物兩大特性，可在提高資源配置效率、緩解中小企業(yè)融資困難、助推實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)等方面發(fā)揮不可替代的重要作用。

近年來(lái)，隨著融資租賃行業(yè)的持續(xù)快速發(fā)展，國(guó)家和地方各級(jí)政府促進(jìn)融資租賃行業(yè)發(fā)展的利好政策相繼出臺(tái)[3]，上市公司、大型產(chǎn)業(yè)集團(tuán)等各方資本開(kāi)始關(guān)注并逐步進(jìn)入融資租賃行業(yè)。基于此，本文選取上市公司持股比例作為可能影響融資租賃企業(yè)盈利能力的核心解釋變量之一?；跀?shù)據(jù)可得性的考慮，本文將研究對(duì)象限定為A股上市公司全資及控股融資租賃企業(yè)。分析影響融資租賃企業(yè)盈利能力因素，既為融資租賃企業(yè)經(jīng)營(yíng)提供理論依據(jù)，又為其提高經(jīng)營(yíng)效率提出具體建議，對(duì)融資租賃行業(yè)促進(jìn)實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

當(dāng)前對(duì)于融資租賃企業(yè)盈利能力影響因素的相關(guān)研究較少，本文擬從內(nèi)部和外部雙維度出發(fā)，選取由A股上市公司設(shè)立的融資租賃企業(yè)作為研究對(duì)象，試圖揭示各因素對(duì)融資租賃企業(yè)盈利能力的影響。此外，本文采用面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸方法，試圖揭示不同盈利水平的融資租賃企業(yè)盈利能力與內(nèi)外部因素的相關(guān)性。

二、理論分析與研究假設(shè)

公司盈利能力一直備受學(xué)者關(guān)注，它反映了公司一段時(shí)期的經(jīng)營(yíng)成果和進(jìn)行價(jià)值創(chuàng)造的能力[4]。盈利能力是公司生存發(fā)展的基礎(chǔ)，是企業(yè)重要的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。在我國(guó)，金融租賃公司與融資租賃企業(yè)分別為重要的非銀金融機(jī)構(gòu)與類金融機(jī)構(gòu)，本部分從企業(yè)內(nèi)部和外部雙維度梳理研究金融機(jī)構(gòu)盈利能力影響因素的國(guó)內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，為融資租賃企業(yè)盈利能力影響因素分析提供理論依據(jù)和研究方法的文獻(xiàn)基礎(chǔ)[注]考慮到融資租賃與銀行貸款同屬間接融資方式，且均為重要債權(quán)融資工具，本文的分析較多參考了商業(yè)銀行的同類研究。。

企業(yè)內(nèi)部影響因素的研究主要基于兩種思路展開(kāi)。研究思路一：從生產(chǎn)函數(shù)的角度分析企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率及其影響因素，將融資服務(wù)作為金融機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品，任何影響金融機(jī)構(gòu)資金成本的因素都會(huì)對(duì)其服務(wù)供給產(chǎn)生影響，并最終影響其盈利能力。倪中新、薛文駿以分位數(shù)回歸的方法，考察了我國(guó)上市銀行利潤(rùn)增長(zhǎng)與工資、固定資產(chǎn)等因素之間的相互關(guān)系，認(rèn)為我國(guó)上市銀行員工和銀行資產(chǎn)對(duì)銀行利潤(rùn)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率呈現(xiàn)出倒“U”結(jié)構(gòu)[5]；阮素梅等探究了股權(quán)制衡與公司價(jià)值創(chuàng)造能力之間的相互關(guān)系，認(rèn)為股權(quán)制衡對(duì)公司價(jià)值創(chuàng)造能力存在倒“U”現(xiàn)象[6]；Bhavish等采用面板廣義最小二乘法證明規(guī)模、實(shí)際利率、存款等因素可顯著提高非銀存款機(jī)構(gòu)盈利能力[7]。研究思路二：從規(guī)模經(jīng)濟(jì)與范圍經(jīng)濟(jì)的范疇測(cè)度企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率，并在此基礎(chǔ)上總結(jié)相應(yīng)影響因素。如王靈華等采用數(shù)據(jù)包絡(luò)法(DEA)對(duì)我國(guó)12家商業(yè)銀行效率進(jìn)行測(cè)度，認(rèn)為商業(yè)銀行股份制改革效果明顯[8]；程嬋娟等利用超越對(duì)數(shù)成本函數(shù)模型判斷和分析了2006—2008年我國(guó)商業(yè)銀行規(guī)模經(jīng)濟(jì)狀況，提出商業(yè)銀行可通過(guò)優(yōu)化治理結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)變經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略、提高管理技術(shù)水平、加大金融創(chuàng)新力度等措施提高效率[9]；王斌等采用組合賦權(quán)法對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行規(guī)模與效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，提出我國(guó)商業(yè)銀行應(yīng)優(yōu)化商業(yè)銀行資源配置以提高效率，加強(qiáng)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理以控制規(guī)模[10]；Cavallo等從規(guī)模經(jīng)濟(jì)、范圍經(jīng)濟(jì)等經(jīng)營(yíng)效率范疇去測(cè)度商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率[11]；Garcia- Herrero等認(rèn)為資本積累能力與銀行盈利水平呈正相關(guān)，并提出中國(guó)股份制銀行與國(guó)有銀行盈利水平存在顯著差別[12]；Magnan等則認(rèn)為利潤(rùn)分享計(jì)劃對(duì)金融機(jī)構(gòu)價(jià)值創(chuàng)造能力有顯著促進(jìn)作用[13]；Bitar等認(rèn)為資本比率對(duì)銀行盈利能力存在正向影響[14]。

企業(yè)外部因素如經(jīng)濟(jì)周期、貨幣政策、金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)等通過(guò)影響資金成本及融資租賃業(yè)務(wù)需求進(jìn)而影響企業(yè)盈利能力。徐傳諶等使用隨機(jī)邊界法得出針對(duì)銀行部門(mén)所有制改革措施對(duì)銀行成本/利潤(rùn)效率產(chǎn)生了積極影響[15]；陳敬學(xué)基于隨機(jī)前沿方法得出，由于中國(guó)長(zhǎng)期以來(lái)的政府管制，中國(guó)銀行業(yè)利潤(rùn)效率增長(zhǎng)表現(xiàn)出同步性[16]；趙海華等則發(fā)現(xiàn)貨幣市場(chǎng)利率與商業(yè)銀行盈利呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，但實(shí)際GDP對(duì)于銀行盈利水平存在顯著的負(fù)向影響[17]；王連軍使用面板門(mén)限模型分析了價(jià)格型貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行盈利的影響，認(rèn)為價(jià)格型貨幣政策可以通過(guò)影響短期市場(chǎng)利率與利率期限結(jié)構(gòu)來(lái)影響商業(yè)銀行凈息差，利率工具對(duì)銀行盈利存在非線性影響[18]；Ha等認(rèn)為金融危機(jī)對(duì)銀行利潤(rùn)效率存在顯著影響，但對(duì)成本效率影響不明顯[19]；Fukuda則探討了日本負(fù)利率政策(NIRP)對(duì)亞洲金融市場(chǎng)的溢出效應(yīng)，認(rèn)為負(fù)利率政策不僅影響到國(guó)內(nèi)金融機(jī)構(gòu)的盈利能力，同時(shí)長(zhǎng)期利率降至零以下的負(fù)利率政策可能對(duì)其他亞洲國(guó)家金融機(jī)構(gòu)有利[20]。

綜合上述研究成果可知，融資租賃企業(yè)盈利能力的影響因素可從內(nèi)部和外部?jī)蓚€(gè)維度總結(jié)，且部分因素可能呈現(xiàn)非線性影響?；诖?，本文提出下列假設(shè)：

假設(shè)1：上市公司持股比例對(duì)融資租賃企業(yè)的盈利影響呈二次非線性。

假設(shè)2：金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)融資租賃企業(yè)盈利存在顯著影響。

假設(shè)3：高盈利水平企業(yè)的盈利能力對(duì)經(jīng)濟(jì)周期、金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、國(guó)際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)更為敏感。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)指標(biāo)選取

1.被解釋變量

盈利能力：企業(yè)獲取利潤(rùn)的能力是企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的衡量標(biāo)準(zhǔn)和發(fā)現(xiàn)問(wèn)題、改進(jìn)企業(yè)經(jīng)營(yíng)的突破口。常用的衡量公司盈利能力的財(cái)務(wù)指標(biāo)包括總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率、銷售利潤(rùn)率、每股盈利等。凈資產(chǎn)收益率(ROE)直接反映股東權(quán)益的收益水平和運(yùn)用自有資本的效率，本文取其作為模型的被解釋變量，表示融資租賃企業(yè)的盈利能力。

2.內(nèi)部影響因素

(1)規(guī)模指標(biāo)：勞動(dòng)者、勞動(dòng)手段、勞動(dòng)對(duì)象等生產(chǎn)要素和產(chǎn)品在企業(yè)里集中的程度。本文引入規(guī)模指標(biāo)探討融資租賃企業(yè)規(guī)模對(duì)盈利能力的影響，以對(duì)數(shù)化的總資產(chǎn)衡量。

(2)償債能力指標(biāo)：在公司經(jīng)營(yíng)中，負(fù)債可起到補(bǔ)充公司資金作用。當(dāng)公司處于成長(zhǎng)期，而自有資金的規(guī)模限制公司發(fā)展時(shí)，適度負(fù)債可有效提高公司經(jīng)營(yíng)效率，利用財(cái)務(wù)杠桿提高公司整體的盈利能力。本文引入資產(chǎn)負(fù)債率衡量?jī)攤芰?duì)于融資租賃企業(yè)盈利能力的影響，考慮到資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)盈利能力可能存在非線性影響[21]，資產(chǎn)負(fù)債率以二次多項(xiàng)式的形式引入模型。

(3)股權(quán)集中度：保證控股股東對(duì)于公司的控制能力可有效減少委托—代理問(wèn)題，保持股東目標(biāo)與公司經(jīng)營(yíng)目標(biāo)一致，避免公司偏離利潤(rùn)最大化的目標(biāo)。本文所選取樣本均為A股上市公司子公司或控股公司，因此采用上市公司持股比例作為解釋變量，持股比例也以二次多項(xiàng)式的形式引入模型。

此外，由于我國(guó)的金融租賃公司與融資租賃公司在監(jiān)管環(huán)境、股東背景等方面存在顯著差異，本文引入虛擬變量(Cla)區(qū)分企業(yè)類型，當(dāng)樣本為金融租賃公司時(shí)Cla等于1，否則為0。

3.外部影響因素

(1)經(jīng)濟(jì)周期：國(guó)民收入或總體經(jīng)濟(jì)活動(dòng)擴(kuò)張和收縮的交替或周期性波動(dòng)。參考郭慶旺、賈俊雪的做法[22]，本文使用產(chǎn)出缺口和制造業(yè)采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)(PMI)作為經(jīng)濟(jì)周期的代理變量。產(chǎn)出缺口表示實(shí)際產(chǎn)出與潛在產(chǎn)出之間的差額，由于產(chǎn)出缺口是一個(gè)不可實(shí)際觀測(cè)的變量，本文使用HP濾波方法，對(duì)使用X-13-ARIMA季節(jié)調(diào)整法分離出不規(guī)則因素和季節(jié)因素后的1992—2017年按不變價(jià)計(jì)量季度GDP進(jìn)行趨勢(shì)分解，得到最終的潛在產(chǎn)出和產(chǎn)出缺口估計(jì)值；PMI指數(shù)即采購(gòu)經(jīng)理人指數(shù)，是通過(guò)對(duì)采購(gòu)經(jīng)理人的月度調(diào)查總結(jié)的經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)，制造業(yè)PMI為監(jiān)控經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的重要先行指標(biāo)，本文采取制造業(yè)PMI考察經(jīng)濟(jì)周期的預(yù)期對(duì)融資租賃企業(yè)的影響。

(2)金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)：金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)融資租賃企業(yè)的盈利影響源自兩方面。首先，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)影響融資租賃企業(yè)資金的可獲得性及獲得成本。目前融資租賃企業(yè)的資金主要源于自有資金與銀行貸款。受資金來(lái)源渠道較為單一限制，融資租賃企業(yè)的盈利水平受制于資金的可獲得性。其次，有融資需求的企業(yè)可在發(fā)行股票或債券、銀行貸款和融資租賃之間進(jìn)行選擇，出于風(fēng)險(xiǎn)厭惡原因，投資者在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)減持債券、股票等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，增加了融資租賃企業(yè)定價(jià)話語(yǔ)權(quán)。本文使用銀行不良貸款率、銀行業(yè)的貝塔系數(shù)以及M2與當(dāng)期GDP比值作為金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。其中銀行業(yè)β系數(shù)使用申萬(wàn)銀行指數(shù)對(duì)上證指數(shù)的β系數(shù)，計(jì)算公式如下：

表1 模型變量

(3)國(guó)際經(jīng)濟(jì)因素：目前外資融資租賃企業(yè)數(shù)量約占中國(guó)融資租賃企業(yè)總數(shù)的96.20%[2]，且大型融資租賃企業(yè)在經(jīng)營(yíng)國(guó)內(nèi)業(yè)務(wù)的同時(shí)，也在國(guó)際市場(chǎng)上開(kāi)展飛機(jī)租賃、船舶租賃、大型設(shè)備租賃等業(yè)務(wù)，因而國(guó)際經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)景氣程度直接關(guān)系到我國(guó)融資租賃行業(yè)發(fā)展?？紤]到美國(guó)和歐盟為世界兩大經(jīng)濟(jì)體，我們使用美國(guó)芝加哥PMI和歐元區(qū)制造業(yè)PMI指標(biāo)衡量?jī)纱蠼?jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)景氣程度，具體分析國(guó)際經(jīng)濟(jì)因素對(duì)我國(guó)融資租賃行業(yè)的影響。

本文選取模型變量如表1所示。

(二)模型選擇

結(jié)合以上分析，本文模型形式如下：

本文采取面板分位數(shù)回歸方法分析各因素對(duì)融資租賃企業(yè)盈利能力的影響。分位數(shù)回歸最早由Koenker和Bassett提出，他們將響應(yīng)變量看做其他變量的線性函數(shù)，將中位數(shù)回歸的思想推廣到一般的分位數(shù)回歸，并于1982年進(jìn)一步分析了分位數(shù)回歸的線性假設(shè)檢驗(yàn)和異方差的穩(wěn)健性檢驗(yàn)[23]。Powell提出了非線性分位數(shù)回歸[24]；Buchinsky提供了分位數(shù)回歸模型漸進(jìn)協(xié)方差的估計(jì)方法[25]；Krnjajic提出分位數(shù)回歸的貝葉斯參數(shù)模型[26]。由于分位數(shù)回歸具備對(duì)條件分布的刻畫(huà)更細(xì)致、不容易受到異常值影響等優(yōu)勢(shì)，其被廣泛應(yīng)用于金融經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，如Salmon利用分位數(shù)回歸研究匯率市場(chǎng)不同匯率之間尾部區(qū)域的風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性等[27]。

分位數(shù)回歸通過(guò)最小化加權(quán)誤差絕對(duì)值之和來(lái)得到參數(shù)的估計(jì)值，樣本的經(jīng)驗(yàn)分位數(shù)可以表示為：

(3)

因此分位數(shù)回歸中參數(shù)的估計(jì)值就是以下最小化問(wèn)題的解：

(4)

類似的，面板數(shù)據(jù)的分位數(shù)回歸可以表示為：

(5)

(三)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取融資租賃企業(yè)皆為A股上市公司控股或全資子公司。在剔除核心變量缺失的公司后，共得到56家樣本企業(yè)，包括16家金融租賃公司與40家融資租賃企業(yè)。企業(yè)內(nèi)部因素?cái)?shù)據(jù)來(lái)自于56家A股上市公司2013—2017年年報(bào)和半年報(bào)，外部因素?cái)?shù)據(jù)來(lái)自同花順數(shù)據(jù)庫(kù)。

(四)數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示，各融資租賃企業(yè)的ROE平均值為4.44%，中位數(shù)為3.96%，小于平均值，ROE可能呈現(xiàn)右偏分布。在56家融資租賃企業(yè)中，ROE最小值為-36.71%， 最大值為41.47%。樣本中極差較大，標(biāo)準(zhǔn)差為5.54%，初步判斷被解釋變量為非正態(tài)分布。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)矩陣如表3所示，各變量間相關(guān)系數(shù)較小，不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表3 解釋變量相關(guān)系數(shù)矩陣

四、實(shí)證分析

(一)正態(tài)性檢驗(yàn)

在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前，我們對(duì)被解釋變量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)，圖1和圖2分別為ROE的頻率分布直方圖和Q-Q圖，由圖可見(jiàn)被解釋變量呈現(xiàn)出非對(duì)稱、非正態(tài)的特征。結(jié)合表4可見(jiàn)，ROE呈現(xiàn)出右偏、尖峰厚尾的特征。Jarque-Bera檢驗(yàn)中P值為0，可以拒絕正態(tài)分布的假定，因此認(rèn)定被解釋變量為非正態(tài)分布。在非正態(tài)分布中，相較最小二乘法，分位數(shù)回歸較少受到極端值的影響從而提供更穩(wěn)健的參數(shù)估計(jì)值，并對(duì)條件分布進(jìn)行更細(xì)致的刻畫(huà)。

(二)實(shí)證結(jié)果

本文對(duì)面板模型進(jìn)行分位數(shù)回歸(參見(jiàn)表5)。為進(jìn)一步考察企業(yè)外部變量系數(shù)在不同分位點(diǎn)的變化，我們繪制了不同分位點(diǎn)的融資租賃企業(yè)外部變量系數(shù)折線圖及其95%的置信區(qū)間(參見(jiàn)圖3—圖6)。

圖1 頻率分布直方圖

圖2 Q-Q圖

表4 ROE的Jarque-Bera檢驗(yàn)

表5 面板分位數(shù)回歸模型結(jié)果

圖3 GAP系數(shù)置信區(qū)間

圖4 M2/GDP系數(shù)置信區(qū)間

圖5 NPLR系數(shù)置信區(qū)間

圖6 EPMI系數(shù)置信區(qū)間

首先，上市公司對(duì)融資租賃企業(yè)的控股比例對(duì)其盈利能力呈現(xiàn)倒“U”型影響。在0.2、0.6、0.8分位點(diǎn)控股比例的二次項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，一次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

第二，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)融資租賃企業(yè)盈利能力存在正向影響。銀行部門(mén)Beta、M2與GDP比值系數(shù)在0.4、0.9分位點(diǎn)顯著為正，不良貸款率系數(shù)在0.4至0.9分位點(diǎn)顯著為正。原因可能為投資者出于風(fēng)險(xiǎn)厭惡的原因在金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)水平提高時(shí)減持股票債券等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，企業(yè)對(duì)間接融資的依賴性加重，融資租賃企業(yè)定價(jià)能力增強(qiáng)，盈利水平提高。假設(shè)2得到驗(yàn)證。

第三，經(jīng)濟(jì)周期、金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與國(guó)際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)在利潤(rùn)增長(zhǎng)后期影響增大。在盈利水平較低時(shí)，經(jīng)濟(jì)周期、金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與國(guó)際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)融資租賃企業(yè)盈利的貢獻(xiàn)較小。結(jié)合圖3至圖6，經(jīng)濟(jì)周期、金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)與國(guó)際經(jīng)濟(jì)波動(dòng)變量系數(shù)逐漸增加，各變量系數(shù)由低分位點(diǎn)處向高分位點(diǎn)增加，并在較高分位點(diǎn)顯著為正，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)定性，本文進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：(1)使用其他盈利能力的代理變量。為防止盈利能力測(cè)度差異導(dǎo)致結(jié)果的不同，本文使用凈利潤(rùn)作為ROE的替代變量。假設(shè)1、2、3仍得到驗(yàn)證，模型結(jié)論保持不變；(2)使用其他國(guó)外經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的代理變量。本文使用國(guó)外產(chǎn)出缺口作為PMI的替代變量，模型結(jié)論保持不變。

五、結(jié)論與政策建議

本文以我國(guó)A股上市公司全資及控股融資租賃企業(yè)作為研究對(duì)象，基于對(duì)融資租賃企業(yè)盈利能力影響因素的理論分析，使用面板數(shù)據(jù)分位數(shù)回歸方法考察了內(nèi)外部因素對(duì)融資租賃企業(yè)盈利能力的非對(duì)稱影響。研究表明：第一，股權(quán)集中度對(duì)于融資租賃盈利能力呈倒“U”型影響，主要股東控股比例對(duì)最優(yōu)水平的偏離會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率偏離最優(yōu)狀態(tài)；第二，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)融資租賃企業(yè)盈利水平呈正向影響，金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的代理變量系數(shù)在主要分位點(diǎn)顯著為正；第三，較高盈利水平的融資租賃企業(yè)對(duì)外部因素波動(dòng)更加敏感，各主要代理變量系數(shù)絕對(duì)值隨分位點(diǎn)提高而增大，在較高分位點(diǎn)顯著為正。

基于以上結(jié)論，本文提出兩點(diǎn)建議：

第一，融資租賃企業(yè)應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)股權(quán)集中度等因素。實(shí)證結(jié)果表明融資租賃企業(yè)存在最優(yōu)股權(quán)集中度，上市公司通過(guò)全資控股融資租賃企業(yè)并不能實(shí)現(xiàn)盈利水平的最優(yōu)。對(duì)于希望通過(guò)設(shè)立或控股融資租賃企業(yè)的上市公司來(lái)說(shuō)，適度的控股比例對(duì)于子公司提高經(jīng)營(yíng)效率是有利的。

第二，融資租賃企業(yè)可在不同國(guó)家經(jīng)營(yíng)融資租賃業(yè)務(wù)，分散經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)證結(jié)果表明，國(guó)際經(jīng)濟(jì)因素在融資租賃企業(yè)盈利增長(zhǎng)后期影響提高，表現(xiàn)為在0.8分位點(diǎn)和0.9分位點(diǎn)，國(guó)際經(jīng)濟(jì)因素系數(shù)明顯增加，且在統(tǒng)計(jì)上顯著為正。結(jié)合相關(guān)系數(shù)矩陣可見(jiàn)，我國(guó)PMI與歐元區(qū)PMI和美國(guó)芝加哥PMI相關(guān)系數(shù)分別為0.32和0.45，歐元區(qū)PMI和美國(guó)芝加哥PMI相關(guān)系數(shù)為0.3，在不同國(guó)家分散業(yè)務(wù)，可分散在單一經(jīng)濟(jì)體中經(jīng)營(yíng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，有效提高融資租賃企業(yè)盈利能力。