基于Logit模型的公司债务期限选择影响因素分析
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【摘要】公司在债务融资决策时会考虑许多因素，其中不同的债务期限安排是影响公司融资成本和融资效率的重要因素。本文基于公司内部特征因素，运用Logit二元选择模型对影响公司长期债务运用的因素进行回归，部分解释了我国公司债务期限结构的选择行为。
【关键词】债务期限；流动比率；长期债务
债务期限是债务契约的重要内容，她规范着债权人与债务人之间的权利与义务。不同期限的债务影响着公司资产的配置状态和融资成本的大小，进而给企业价值带来不同的影响。企业不同的债务融资期限安排，也必然导致债务融资治理效应的差异。同时，企业债务融资契约代理成本的大小也与债务融资契约的构成特征相关。本文通过研究公司多大程度地运用长期债务来替代研究公司债务期限的选择，当公司新增债务中新增的长期债务更多，说明公司倾向于选择较长的债务期限，具有高的债务期限结构。本文接下来则通过分析哪些因素显著地影响公司对长期债务的运用，进而影响公司债务期限的选择。
一、变量设定与模型选取
1.本文基于公司特征因素选取了10个财务指标变量，变量含义如下：
2.模型方法：本文通过建立Logit模型来分析公司对长期负债的运用受哪些因素的影响。本文依据代理成本理论、信号理论、流动性风险理论、税负理论及资产匹配理论选取了一系列公司财务指标。按照公司是否运用长期债务来赋值被解释变量P。模型形式如下：
其中：P表示是否运用长期债务，表示常数项，表示回归系数，表示随机误差项。
二、样本数据
本文选取了2007年前上市的724个上市公司样本为研究对象。抽取了2007年至210年的四个年度的公司财务指标样本数据。其中基于2010年度数据，这724家样本公司中有302家不采用短期债务或具有很低的流动比率，422家完全采用短期债务或具有极高流动比率。为了研究方便及考虑数据的完备性，因此这302家公司样本特征赋值为“1”，而422家样本公司特征赋值为“0”。
本文选取样本考虑了以下因素：1）剔除了金融类上公司及ST、PT上市公司；2）所有公司为2007年前上市，且最近四年的财务数据统计连续，不存在异常现象；3）基于2010年度报表，该年上市公司新增长期债务占新增总负债的比值在0.7以上或者在0.3以下的具有极高代表性的公司才纳入研究样本对象；4）解释变量的数据是基于2010年度的滞后三期数据，具体为2007-2009年三个年度各财务指标的平均值，当样本公司的财务指标没有统计或经计算后无意义则该样本公司也被剔除。最后搜集整理了302个“运用”长期债务样本和422个“不采用”长期债务样本共724个公司样本。
三、实证分析
1.本文先采用SPSS18.0的Enter方法将10指标全部纳入解释变量进行回归，回归结果整理如表2所示。
初步分析回归结果得出很多变量不能通过显著性检验，这可能与指标的选取及样本数据有关，为了得到稳定的拟合优度较高的模型，则需要进行变量筛选，剔除解释力不强的变量。从回归系数的方向看，尽管公司规模没有通过检验，其方向为正符合理论上的假定，即越是大公司越能运用较多的长期债务。对于内部融资能力，在本模型中也未能通过检验，但其方向也验证了内部融资能力强的公司倾向于运用较少的长期债务。这里要指出，尽管有效税率指标的显著性水平不高，但其系数值较大，且方向为负。我们觉得这可能与企业贷款偏好及发行公司债券门槛过高有关，因此即便有效税率高，许多公司还是倾向于运用短期债务。另一方面，我国公司普遍实际税率较低及利率受管制的情况下，利率期限结构比较平坦，长期债务的税盾优势大于短期债务的优势不是很显著。
2.接着采用向前逐步回归法筛选出一些解释力强的变量，回归结果整理如下表所示：
通过逐步回归后只剩下了四个解释变量，其中TQ和AFE在0.05的显著性水平通过检验，而DTL和LDLC则在0.01的显著性水平通过了检验。
分析自变量的回归系数，我们可以得出托宾Q的系数有较大解释份额，且系数为正，这与公司债务期限同成长机会倒U关系的理论不符，这可能与所选样本大多为中等成长型公司有关，高成长性公司和成熟型公司倾向于使用较多短期债务，能中等成长稳健型公司能够运用较多的长期债务。
对于异常未来收益这一指标，其系数较小，但其系数方向不符合理论假设。一般而言，高质量的公司有正的预期未来收益，信誉高能够采用较多的临时短期债务。但在我国，由于信息不对称程度很高，公司往往会借助临时的财务状况好转而大量向银行举借长期贷款。因而一些具有正的异常收益的公司也采取多运用长期债务以避免再融资风险。
关于综合杠杆系数这一指标，其显著性水平非常高，尽管系数值较小，但其方向为负符合理论假设，公司整体风险越高，一般而言，其比较难吸收银行的长期贷款，同时不太可能发行公司债券，因此这类公司只能采取一些短期债务来融资，比如地下钱庄方式融资。
长期资本负债率这以指标也显著地通过了检验，且其系数值较大，解释份额很高。长期资本负债率高的公司，其财务风险较大，加上我国投资者（银行，个人投资者）与公司的信息不对称程度高，为了避免长期债务带来的财务风险而不得不仍然采用滚动型长期债务融资，以新的长期债务来维持公司经营，避免破产风险，力图避免短期内的再融资风险。当然本文在选取研究样本和时期时可能忽视了些重要经济现象。如我国从2009年起，很多公司大量发行公司债务，且大都采取分期发行，以往主要是靠短期银行贷款融资的格局发生了微妙变化。由于样本属性的界定仅基于2010年度数据，因而2010年度公司新增举借的债务中，新增长期债务占比很高，即便是公司长期资本负债率已很高的情况下，2010年公司的长期资本负债率仍然增加不少。于是本文中长期资本负债率与公司债务期限显著地正相关。
3.逐步回归后模型整体显著性检验如下：
逐步回归后的对数似然值较高，但两个可决系数不高，模型的拟合优度不是很理想。这可能是所选的指标间存在多重共线性。由于Logit模块中不可以直接分析变量的共线性，而要采用替代模型分析多重共线性，限于篇幅，本文未能做深入的分析。
四、研究结论
本文通过建立Logit模型分析了一系列财务指标对公司运用长期债务可能性大小的影响。通过两种Logistic回归方法对比分析得出了哪些财务指标对公司运用长期债务影响显著，哪些指标变量有较强的解释力。最后基于逐步回归法筛选出了四个解释变量：托宾Q、异常未来收益、综合杠杆系数和长期资本负债率；通过这四个变量可以建立简单的预测模型，结合公司当年的财务指标可近似的判断公司是否将运用较多的长期债务。其中，公司债务期限与托宾Q，异常未来收益，长期资本负债率正相关，与综合杠杆系数负相关。
本文的被解释属性的界定是基于2010年724家上市公司的数据，解释变量的数据是基于2007-2009年三年的平均数据。通过这一滞后数据试图建立一稳健的预测模型来分析公司债务期限受那些因素的影响。本文的债务期限是以新增长期债务占新增总债务的比值来度量的，加上滞后一期的解释变量，这样建立的Logit模型比一般的截面回归模型有所改进。
参考文献
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资助项目：国家自然科学基金项目（71071071，70871058）；教育部人文社会科学研究规划项（09YJA790100）；清华大学经济管理学院中国保险与风险管理研究中心研究项目。
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