关键词：财务杠杆教学案例
中图分类号：G712文献标识码：ADOI：10.3969/j.issn.1672-8181.2014.04.131
《财务管理》是大多数中职类学校财经类专业开设的课程，因其专业性、理论性较强、手工操作性差等特点一直是学生学习的短板。而其中“财务杠杆”内容由于专业术语较多、难于理解则更是教学的难点。笔者根据多年从事《财务管理》课的教学经验，利用图示、表格、案例等方法进行教学，取得了较好的教学效果，现总结出来与同行一同探讨。
1利用图示理解财务杠杆概念
教材中对财务杠杆的概念表述为：财务杠杆是指企业由于债务的存在而导致普通股每股收益变动率大于息税前利润变动率的杠杆效应。讲解该概念时，笔者先用同学们熟悉的阿基米德名句“假如给我一个支点，我可以撬起地球”引入杠杆概念，并结合生活中的实例说明杠杆的以小博大的作用。然后演示下图说明财务杠杆的含义：支点为债务，离支点短的一端为息税前利润变动率，长的一端为普通股每股收益变动率。
由于“普通股每股收益”和“息税前利润”两个专业名词在此前的教学过程中并未出现过，同学们对财务杠杆的实质仍是一头雾水。因此，还需进一步解释两名词的含义。笔者用其计算公式进行讲解，并告诉同学们，“普通股每股收益”用来反映股东自有资金报酬水平，非股份有限公司也可以用“所有者权益、所有者权益利润率”来体现投资者报酬。而“息税前利润”用来反映全部资金（包括股东自有和债务资金）报酬水平。这样一讲，两个专业名词变得通俗化了，财务杠杆也就可理解为：因为负债，股东资金报酬变化水平将大于全部资金报酬变化水平，产生杠杆“以小博大”效应。把这种关系再写入上述图表两端，对财务杠杆含义同学们也就容易理解了。
2利用表格理解财务杠杆效应原理、作用及风险
经过上述概念讲解，同学们虽然掌握了财务杠杆的含义，但是，为什么负债会产生这种杠杆效应的呢？自然而然会产生疑问。为了说明这个问题，作如下举例：假设某公司有普通股5000万股，其负债情形设计演示如下表1：
[[表1：财务杠杆分析表（负债情形）＼&项目＼&2008年＼&2009年＼&2010年＼&息税前利润（万元）＼&2800＼&3600＼&4000＼&息税前利润增长率（%）＼&―＼&28.57＼&42.86＼&利息（万元）＼&800＼&800＼&800＼&利润总额（万元）＼&2000＼&2800＼&3200＼&净利润（万元）＼&1500＼&2100＼&2400＼&每股收益（元/股）＼&0.30＼&0.42＼&0.48＼&每股收益增长率（%）＼&―＼&40＼&60＼&]]
从表1可看出，当息税前利润增长28.57%时，每股收益增长40%；当息税前利润增长42.86%时，每股收益增长60%。每股收益增长速度大于息税前利润增长速度，股东资金报酬变化水平大于全部资金报酬变化水平。原因在于：债务利息固定不变时，息税前利润增长，每一元息税前利润负担的债务利息将减少，相应地，净利润就以更快的速度增加，每股收益增长速度也就快于息税前利润增长速度了。当然，如果息税前利润是逐年减少的，我们会发现，息税前利润减少时，每股收益减少速度也会快于息税前利润的减少速度。从表中可清楚地看出这种杠杆效应的作用。
但是经此分析，同学们还会产生疑问，杠杆效应是不是因债务引起的呢？为此，笔者再就没有负债设计演示如下表2：
[[表2：财务杠杆分析表（无负债情形）＼&项目＼&2008年＼&2009年＼&2010年＼&息税前利润（万元）＼&2800＼&3600＼&4000＼&息税前利润增长率（%）＼&―＼&28.57＼&42.86＼&利息（万元）＼&―＼&―＼&―＼&利润总额（万元）＼&2800＼&3600＼&4000＼&净利润（万元）＼&2100＼&2700＼&3000＼&每股收益（元/股）＼&0.42＼&0.54＼&0.60＼&每股收益增长率（%）＼&―＼&28.57＼&42.86＼&]]
从表2可看出，债务利息为0时，息税前利润增长速度与每股收益增长速度相等，股东资金报酬变化水平等于全部资金报酬变化水平。可见，没有债务的存在，财务杠杆效应就不存在了。
通过上述表1和表2的对比分析，同学们对财务杠杆效应的产生原理也就理解了。但接下来，财务杠杆效应对企业理财有什么意义呢？这也是教材的讲授重点和难点。为了讲解这个问题，本人又作假设：有甲、乙、丙三企业，资产总额均为1.5亿元，但负债比例不同，分别为30%。、50%和70%，债务利率为8%。又设计演示了下列表3和表4。
[[表3：财务杠杆作用分析表＼&＼&表4：财务杠杆作用分析表＼&项目＼&甲＼&乙＼&丙＼&＼&项目＼&甲＼&乙＼&丙＼&息税前利润（万元）＼&2700＼&2700＼&2700＼&＼&息税前利润（万元）＼&900＼&900＼&900＼&利息（万元）＼&360＼&600＼&840＼&＼&利息（万元）＼&800＼&1000＼&1200＼&利润总额（万元）＼&2340＼&2100＼&1860＼&＼&利润总额（万元）＼&100＼&-100＼&-300＼&净利润（万元）＼&1755＼&1575＼&1395＼&＼&净利润（万元）＼&75＼&-100＼&-300＼&所有者权益利润率（%）＼&16.7＼&21＼&31＼&＼&所有者权益利润率（%）＼&0.71＼&-1.33＼&-6.67＼&]
]
[[表3：财务杠杆作用分析表＼&＼&表4：财务杠杆作用分析表＼&项目＼&甲＼&乙＼&丙＼&＼&项目＼&甲＼&乙＼&丙＼&息税前利润（万元）＼&2700＼&2700＼&2700＼&＼&息税前利润（万元）＼&900＼&900＼&900＼&利息（万元）＼&360＼&600＼&840＼&＼&利息（万元）＼&800＼&1000＼&1200＼&利润总额（万元）＼&2340＼&2100＼&1860＼&＼&利润总额（万元）＼&100＼&-100＼&-300＼&净利润（万元）＼&1755＼&1575＼&1395＼&＼&净利润（万元）＼&75＼&-100＼&-300＼&所有者权益利润率（%）＼&16.7＼&21＼&31＼&＼&所有者权益利润率（%）＼&0.71＼&-1.33＼&-6.67＼&]]
同样的资产总额，从表3可看出，由于负债增加，股东获得了更大的收益。但从表4却发现，由于负债增加，股东却得到了更大的损失。在这里，负债产生了两种相反的结果：一种形成财务利益，一种形成财务损失，这就是财务杠杆利益和财务杠杆损失。
但为什么负债可能给股东收益带来杠杆利益，也可能带来杠杆损失呢？最根本的原因是什么呢？教材中并未给出解释。但理解这点很有必要。于是，从表3、表4的金额进一步分析：我们会发现，表3中，1.5亿元资金取得2700万元息税前利润，全部资金投资报酬率为18%，而债务利率为8%，通过负债取得的资金带来的报酬在扣除利息后为股东取得了正收益，产生了“借鸡生蛋”的效果，因此负债越多，股东收益越大。而在表4，1.5亿元资金仅取得900万元息税前利润，全部资金投资报酬率为6%，而债务利率为8%，通过负债取得的资金带来的报酬还不够支付利息，需要用股东的权益来弥补，因此负债越多，股东损失越大。所以，负债是给股东收益带来杠杆利益还是杠杆损失取决于资金在经营中的利用效果：资金投资报酬率大于债务利率，能带来杠杆利益，负债越多，股东利益越大，反之，带来杠杆损失，负债越多，股东损失越大。而资金的利用效果在借债时是不确定的，这种不确定性就是财务风险，负债越多，风险越大。
经过上述比较分析，同学们进一步理解到：对于负债，一方面要重视其财务杠杆利益的效应，以便实现股东财富最大化目标，但同时也应充分意识到其蕴含的财务风险。负债就像一把双刃剑，用得好为我所用，用不好，反伤自身。
3利用案例加深财务杠杆理解
案例教学法作为一种非常有效的教学法，在《财务管理》教学中非常适用。在讲解完有关财务杠杆的知识后，为使同学们对财务杠杆有进一步的感性认识，我用社会上存在的“炒房”现象进行分析。例如，在2009～2010年期间，全国各地房价涨声一片，各地出现了不少炒房客，尤其以“温州炒房团”为甚，所到之处，房价应声而起，炒房客赚得盆满钵满。但到了2012年后，炒房客风光不再，有媒体爆出“温州炒房团”全军覆没，甚至有成员跳楼自杀。几年河东，几年河西，炒房客的经历史，其实就是财务杠杆作用的活生生体现。分析炒房，其实就是炒房客通过向银行信贷或民间借贷筹资，充分利用了财务杠杆的作用来谋利。比如，某人在2009年以三成首付比例从银行按揭购买了一套100万元的房产，自己出30万元，银行借入70万元。在2010年以130万元的价格卖掉这套房子，一年支付利息6万元，这套房子一年利润是24万元，个人投资回报率达80%。如果他以更低的首付购房，则回报率更高。当然，这得益于投资过程中赶上了房价上涨，其房产增值程度超过其借贷利率，取得了杠杆利益。但是，如果碰上了房价滞涨甚至下跌，情况又不同了。假设上述炒房者购房时机不对，买后房价下降了20%，其亏损额为26万元，个人亏损率达87%，如再跌下去，将亏掉首付，房产价值甚至低于借款，炒房炒成房东，变成“负翁”，有的最后干脆把房子甩给银行，产生“断供”现象，如果是借高利贷炒房，“跑路”甚至自杀也就不奇怪了。
经过上述图示、表格、案例的讲解分析后，同学们对财务杠杆的理解，从专业转变为通俗，从理性认识转化为感性认识，非常适合中职学生理解能力较差这一特点，教学取得了良好的效果。
参考文献：
关键词：风险因子账面市值比规模市盈率财务杠杆
一、引言
众所周知，在资本市场中风险和收益是一对相互依存的变量，即一般而言，高风险会带来较高的收益。风险收益对等的原则是资本市场运作的规则，也是每个投资者必须遵守的定律。从而如何权衡风险和收益之间的关系则是投资者必须面临的问题，也是理论界研究的重点。因此，作为金融理论研究重点之一的风险定价问题一直受到学者们的关注。回顾研究历程可发现，对于股票风险和收益之间的关系的研究可以追溯到最早的CAPM模型，该模型基于有效市场假说，将β系数视作衡量风险的唯一因子。但是，在随后的研究中发现β系数和回报率之间有不契合的地方，即出现了种种异象。仅仅通过β系数来解释股票回报率略显单薄。Banz（1981）小公司效应的提出以及Fama、French（1992）的研究拓展了最初的CAPM模型，使得度量风险的因子由最初的β系数扩展到β系数、规模、账面市值比三因子。但是，随着资本市场的发展与完善，该模型的适用性是否还成立，对于这一问题国外学者莫衷一是。我国学者延续了国外的研究范式，将CAPM在我国特有的制度环境下利用我国资本市场的数据进行了CAPM模型有效性检验，随后国外学者通过对种种异象的捕捉，拓展了CAPM模型，形成三因子模型。我国学者也随之对拓展后的三因子模型在我国的有效性进行了实证检验。但是由于样本数据以及相关研究方法的差异，至今尚未得出一致的结论。本文立足于我国特有的股票市场，通过对沪深两市2001-2011年数据进行大样本实证检验，试图通过大样本数据的验证来探究我国衡量资本市场风险定价的因子以及其相互之间的关系。
二、文献综述
（一）国外文献资本资产定价的研究最早可以追溯到1952年美国经济学家马克维茨发表的《资产组合选择》。该文详细论述了如何进行金融资产的组合以分散投资风险，并实现收益最大化，资本资产投资理论自此兴起。60年代初，证券估值方法成为金融学家们研究的热点，这一阶段最为典型的研究成果是资本资产定价模型。1967年由美国学者夏普（Sharp）、林特尔（Lintner）、特里诺（Treynor）、莫辛（Mossin）等人提出的资本资产定价模型――CAPM模型，自建立以来在实务界就得到了广泛的关注与应用，在现代金融市场价格理论的研究中，也一直占据着重要的地位。回顾众多验证性文章，其中对于CAPM模型的经典实证检验是Fama和Macbeth（1973）进行的，他们研究的独特之处在于试图在前一期估计的风险变量基础上预测投资组合未来的收益率，平均收益率和β系数成正相关关系。虽然CAPM模型在现代金融领域占据着重要地位，也得到了大量的实证数据验证，但是至今该模型也一直接受着来自理论界和实务界的研究挑战与检验。挑战的主流是种种异象的产生，实务中发现β系数和回报率之间有不契合的地方，即出现了种种定价异象。定价异象说明了，导致股票高收益率的原因不仅仅只有β系数所对应的高风险。也就是说β系数不足以囊括所有的系统风险，这显然与传统的CAPM模型相悖，因而仅仅通过β系数来解释股票回报率略显单薄。实务界随即对于CAPM模型中只有β系数这一个因子提出了质疑，从而使理论界展开了深入研究。对于CAPM模型的质疑最显著的是Banz（1981）提出的公司股本规模效应。随后，学者们除了验证上述因子的有效性外还试图寻找其他风险因子，Chan和Lakonishok（1991）研究发现股票的平均收益率和其账面市值比相关。Basu（1983）研究认为股票收益率除了与公司股本规模以及β系数有关以外，E/P也是重要影响因素之一。因此，衡量风险的因子除了β系数，公司的规模、杠杆率外，账面市值比及市盈率也成为衡量风险的另一个因子。面对上述众多的风险因子，Fama和French（1992）在对1963-1990年样本的股票收益率横截面数据分析中得出经典的三因子模型该模型选择的三个因子是在理论和实证研究的基础之上总结归纳出来的，对于美国和其他国家的数据都表现出较好的解释能力，这三个因素分别是：市场风险因子（依据传统的CAPM模型的理论分析，也就是市场组合收益率与无风险收益率之差，即传统的β系数）、规模因子以及账面市值比因子。在三因子模型提出后，各国学者相继对其进行了有效性检验，Chanetal.（1991）和Daniel，Titman，Wei（2001）研究发现日本资本市场账面市值比可以解释股票回报率。Antoniou，Garrett，Priestley（1998）研究发现英国资本市场三因子被合理定价。WaiCheongShuma，GordonY.N.Tang（2005）研究发现规模、账面市值比效应在亚洲新兴市场中是存在的。可见，Fama-French三个因子模型是在理论和实证研究的基础之上总结归纳出来的，对于美国和其他国家的数据都表现出较好的解释能力。此外，国外学者在发现收益率异象后，基于有效市场假说，从多角度拓展了原本的CAPM模型及三因子模型，试图采取多因子捕捉风险来衡量收益，对于风险和收益这两个相互共生的变量之间关系的度量又进了一步。因此，对于风险定价的衡量一直是国外学术研究关注的重点，对于上述风险因子的检验随着时间的推移一直在进行。
（二）国内文献我国学术界对于此问题也进行了相关研究。在国内众多文献中，β系数、规模、账面市值比、财务杠杆这四个解释变量屡次被检验，但实证结果却不尽相同。此方面的研究最早应该追溯到施东辉（1996），依据1993年至1996年的样本区间内，探讨上海股票市场中股票的定价模式。经过其深入研究发现，在我国资本市场中股票的风险可以由β系数衡量，但是其余收益之间的关系确是负相关关系。此后，我国理论界开始了对于β系数是否能解释我国股票市场收益率以及其与收益率间的关系问题。早期的检验只停留在对于CAPM模型的有效性检验，但是近年来运用股票横截面分析法对单一β系数度量风险的定价模式产生质疑，先后形成了多种因子综合衡量风险的结论。杨朝军、邢靖（1998）研究发现我国资本市场中β系数可以解释股票收益率，但同时三因子模型在我国也是适用的，说明在我国资本市场中单一的β系数衡量系统风险也是不够的。陈信元、张田余和陈冬华（2001）对预期股票收益的决定因素进行了横截面分析得出，规模和B/P有显著的解释力，β系数、账面财务杠杆和市盈率始终没有通过显著性检验，缺乏解释力。苏宝通、陈炜、陈浪南（2004）认为公司规模、账面市值比有解释作用，而市盈率对股票收益率的解释作用不显著。吴世农和许年行（2004）认为我国资本市场存在账面市值比效应、公司规模效应。石予友、仲伟周、马骏、陈燕（2008）认为公司规模、账面市值比对于股票收益率有解释作用。林立子和陈希敏（2010）认为在后危机时代β系数与收益率之间呈负相关关系，而股票收益率与公司规模无关。刘昱熙和宋旺（2011）则发现公司规模因子及市净率指标对股票回报解释作用显著。因此，在衡量股票收益率的风险时除了传统CAPM模型中的β系数之外，规模、账面市值比、市盈率倒数、财务杠杆这四个解释变量在中国资本市场中到底是否起作用，是否起到补充解释收益率的作用，以及其相互关系一直是理论界研究及讨论的重点，由于研究方法等原因的限制，至今没有得到一致的结论。因而运用我国实际数据，结合我国具体的制度背景，通过大样本实证充分验证讨论我国股票市场衡量风险定价的因子，检验三因子模型在我国的有效性是本文研究的重点。
三、研究设计
（一）研究方法本文采取的实证研究方法参照的是Fama和French在1992年发表的《股票收益率的横截面数据分析》。首先，将2000年至2011年各组数据按年分组，总计11组。其后将t-1年数据按照规模（SIZE）、账面市值比（BE/ME）、市盈率倒数（E/P）、财务杠杆系数（EQA）四个变量排序后依次分组。分组依据按照Fama-French（1992）构造风险因子的方法，将各变量按照大小分成十组（Q1，Q2……Q10），计算最大组和最小组的t年5月至t+1年4月内的股票回报率进行市值加权平均，将该变量最高组的月市值加权平均股票收益率与最低组的月市值加权平均股票收益率相减，得到构造的相应的风险因子与收益率进行回归，从而得到每个风险因子对于收益率的解释作用是否显著以及其相互关系，进而检验三因子模型在我国资本市场中的有效性。本文依据经典的三因子模型，Ri=Rf+β1（Rm-Rf）+β2Sizefactor+β3BE/MEfactor进行实证分析。
（二）变量界定本文旨在对于三因子模型的有效性检验外，市盈率倒数、财务杠杆因子也是研究的重点。根据三因子模型，Ri=Rf+β1（Rm-Rf）+β2Sizefactor+β3BE/MEfactor所述，需要取得如下变量股票的月回报率Ri，规模、账面市值比、市盈率倒数、财务杠杆因子。被解释变量即股票的月回报率Ri可从国泰安数据库中取得，解释变量需要定义规模、账面市值比、市盈率倒数、财务杠杆等，具体如下：（1）β系数。传统CAPM模型中，β系数是一种风险指数，用来衡量个别股票或股票基金相对于整个股市的价格波动情况。β系数是一种评估证券系统性风险的工具，用以度量一种证券或一个投资证券组合相对总体市场的波动性。（2）规模（SIZE）。规模因子的测算是依据国泰安数据库中市值取对数计算而来的，由于市值数据较大，一般将其取对数便于比较和处理，即SIZE记做LN（ME）。测算过程中剔除了数据缺失。（3）账面市值比（BE/ME）。账面市值比的计算是将公司的年末的所有者权益的账面价值与其市值相除，记做BE/ME。其中，BE指的是账面价值，ME指的是市值。（4）市盈率倒数（E/P）。根据数据库中得到的各公司市盈率的相关数据，剔除掉缺失以及为零的数值后取倒数，即可得到E/P。（5）财务杠杆（EQA）。财务杠杆系数的获得是将公司的所有者权益与总资产相比，获得所需年度的财务杠杆系数，记做EQA。本文将T年5月至T+1年的股票收益率与T-1年的各指标相对应。据此进行大样本检验，从而得到相关结论。为了将构造的各因子与收益率进行回归检验，回归方程如下：Ri=Rf+β1（Rm-Rf）+β2Sizefactor+β3BE/MEfactor+β4E/Pfactor+β5EQAfactor
其中，Rf是无风险收益率，Rm是市场组合收益率，Ri是个股收益率，β1传统的β系数，Sizefactor是规模因子，BE/MEfactor是账面市值比因子，E/Pfactor是市盈率倒数因子，EQAfactor是杠杆率因子。其中，Ri=Rf+β1（Rm-Rf）+β2Sizefactor+β3BE/MEfactor是经典的三因子模型。本文旨在检验三因子模型在我国的有效性，同时由于E/Pfactor因子（市盈率倒数因子）和EQAfactor（杠杆系数因子）在我国资本市场中也表现出能够解释收益率的作用，但是结论莫衷一是，故本文也试图检验上述两因子的作用。
（三）样本选取与数据来源本文选取2001年至2011年间在上海和深圳证券交易所A股上市的股票作为研究对象，剔除了特别处理（ST）、长时间停牌以及数据缺失的股票。由于金融类上市公司一般具有较高的财务杠杆，因此予以剔除。数据来源于沪深两市证券交易所以及国泰安数据库，运用stata以及excel等软件进行相关数据处理。
四、实证检验分析
（一）描述性统计规模因子的构造参照Fama&French（1992）方法，将2000年至2011年各组数据按年分组，总计11组。其后将每年数据按照规模（SIZE）变量排序后依次分组。将规模变量按照大小分成十组（Q1，Q2……Q10），计算最大组和最小组的月市值加权平均股票收益率，将该变量最高组的月市值加权平均股票收益率与最低组的月市值加权平均股票收益率相减，得到构造的相应的风险因子。同理构造出账面市值比因子、市盈率倒数因子以及杠杆率因子。对2001年至2011年样本区间内的各因子进行简单的描述性统计，得到结果见表（1）。β系数的平均值在0.0080627，最大值为0.296069，最小值为-0.268261。规模因子的平均值在-0.0096891，最大值为0.2081087，最小值为-0.1766391。杠杆率因子的均值为-0.001361，最大值为0.1713068，最小值为-0.1997959，而账面市值比以及市盈率倒数因子分别为0.0047513、0.009934，最大值分别为0.1773799，0.2958197，最小值为-0.1212974，-0.1333147。方差的大小各因子基本相同，分别为0.0666905、0.0528058、0.064592、0.0530819。
（二）回归分析根据前文述及的数据处理方法，将样本期间内的相关数据带入回归方程后，按照年回归，各年的回归结果进行单样本是否为零的检验，从而得到各因子对于股票回报的解释作用，结果如表（2）所示。β系数因子为1.1006，t统计量为119.8941，且在1%的水平下显著。规模因子的回归系数为-0.355918，t统计量为-28.2079，且在1%的水平下显著，表明规模因子与收益率成反比关系。账面市值比因子的回归系数为-0.1650957，t统计量为-12.6172，且在1%的水平下显著，账面市值比因子与收益率成反比关系。市盈率倒数因子的回归系数为-0.2275834，t统计量为-14.0211，且在1%的水平下显著，表明市盈率倒数因子因子与收益率成反比关系。杠杆系数因子的回归系数为0.5799833，t统计量为16.8216，且在1%的水平下显著，表明杠杆系数因子与收益率成正比关系。（1）β系数。β系数是1.1006，t统计量为119.8941，且在1%的水平下显著，说明在我国资本市场中，β系数还是衡量风险的因子之一，可以度量系统风险。当β系数越大，风险越大，故收益率会弥补风险导致β系数和收益率之间呈正相关关系。因此，利用我国资本市场的数据证实了传统CAPM模型Ri=Rf+β1（Rm-Rf）在我国现阶段依然是有效的，投资者在制定投资决策时可以参考β系数这一风险因子。（2）规模因子（SIZE）。规模因子的定义采用Fama和French（1992）所述及的方法，将每年数据按照规模SIZE（即市值取倒数）变量排序后依次分组，将各变量按照大小分成十组（Q1，Q2……Q10），计算最大组Q10和最小组Q1组内的月市值加权平均股票收益率，将该变量最高组组内月市值加权平均股票收益率与最低组组内月市值加权平均股票收益率相减，得到构造的规模风险因子与收益率进行回归，从而验证规模风险因子对于收益率是否起到解释作用。进行回归检验后如上表，规模因子与收益率之间存在显著的负相关性，系数为-0.355918，即规模越小的公司其预期收益率越高。从而说明在我国资本市场中，规模效应是存在的，即规模越小，相对而言预期收益率越高。由于投资于规模较小的公司面临的风险相对大公司而言是较高的，小公司因其规模的影响易受到经营环境以及经营决策的影响，因此风险略高，需要对于该部分风险有一定的收益补偿，从而获得较高的预期收益，符合风险收益对等原则。也即是说，在投资者风险可控的范围内，如果选择小公司相对大公公司而言，会获得更高的收益。（3）账面市值比因子（BE/ME）。根据三因子模型，账面市值比因子是补充解释β系数的另外一个变量。账面市值比因子的定义采用Fama和French（1992）所述及的方法，将每年数据按照账面市值比（BE/ME）变量排序后依次分组，将各变量按照大小分成十组（Q1，Q2……Q10），计算最大组Q10和最小组Q1组内的月市值加权平均股票收益率，将该变量最高组组内月市值加权平均股票收益率与最低组组内月市值加权平均股票收益率相减，得到构造的账面市值比风险因子与收益率进行回归，从而验证账面市值比风险因子对于收益率是否起到解释作用。经过2001年至2011年的实证样本检验结果如上表所示。有此可见，账面市值比因子的解释作用显著，并且其与收益率之间存在显著的负相关关系，系数为-0.1650957，即账面市值比越大的公司其收益率越小。但是该系数相较规模因子的-0.355918而言，该效应弱于公司规模效应。当BE/ME较低时，说明账面价值小于市场价值，公司价值被高估，偏离真实的账面价值，从而加大了投资风险，根据风险对等原则，市场会弥补该风险，相应的收益率上升，即二者存在负相关关系。（4）市盈率倒数因子（E/P）。市盈率倒数因子的定义采用Fama和French（1992）所述及的方法，将每年数据按照市盈率倒数（E/P）变量排序后依次分组，将各变量按照大小分成十组（Q1，Q2……Q10），计算最大组Q10和最小组Q1组内的月市值加权平均股票收益率，将该变量最高组组内月市值加权平均股票收益率与最低组组内月市值加权平均股票收益率相减，得到构造的市盈率倒数风险因子与收益率进行回归，从而验证市盈率倒数风险因子对于收益率是否起到解释作用。经过大样本实证检验可以看出，市盈率的倒数是衡量预期收益的变量之一。具体如下表，从上表可以看出，E/P和收益率之间存在负相关关系，且这一关系在样本期间是显著的，相关系数为-0.2275834。即市盈率和收益率间成正相关关系，市盈率越高，则收益率越高。（5）杠杆因子（EQA）。杠杆率因子的定义采用Fama和French（1992）所述及的方法，将每年数据按照杠杆率（EQA）变量排序后依次分组，将各变量按照大小分成十组（Q1，Q2……Q10），计算最大组Q10和最小组Q1组内的月市值加权平均股票收益率，将该变量最高组组内月市值加权平均股票收益率与最低组组内月市值加权平均股票收益率相减，得到构造的杠杆率风险因子与收益率进行回归，从而验证市杠杆率风险因子对于收益率是否起到解释作用。根据国泰安数据库的相关数据可以得出如下结果，根据上述表格的结果显示，财务杠杆与预期收益率成正比关系，系数为0.5799833，即财务杠杆越高，则预期收益率越高。综上所述，我国资本市场中，β系数、SIZE、BE/ME、E/P、EQA都与收益率间有显著的相关关系，因此可以补充解释股票收益率，从而将原本的只有β系数就足够解释股票风险与收益关系的CAPM模型打破，即在我国市场中也是存在异象，且该异象反应的风险可以由上述变量来衡量。进而证实了三因子模型在我国资本市场中也是有效的，即在衡量风险与收益间相互关系时可以利用三因子模型。
（三）稳健性检验根据上文的研究发现，β系数、规模因子、账面市值比、市盈率倒数、以及财务杠杆系数都对预期收益率有解释作用，但是此结论的可靠与否还需要对其进行稳健性检验。上述实证研究部分采用风险因子构造法以及分组回归等，而本部分稳健性检验所采取的方式为直接将各变量与收益率进行简单线性回归，回归结果如表（3）所示。通过上述简单回归可以看出，β系数、规模因子、账面市值比、市盈率倒数、以及财务杠杆系数都对收益率有解释作用，通过了稳健性检验。其中规模因子、账面市值比、市盈率倒数三者与收益率之间存在负相关关系，而β系数、财务杠杆系数与收益率之间存在正相关关系。通过以上的检验可知，本文的结果具有稳健性，结论有一定的可信度。因此，可以证明在我国资本市场中，对于预期收益率，β系数具有一定的解释能力，同时，三因子模型具有有效性。此外，市盈率倒数因子以及杠杆系数因子也是解释预期收益率的因子之一，可以由此衡量投资资本市场中的系统风险。因而，对于系统风险的度量相较单一β系数而言更加全面，更加可靠。
五、结论
市场经济的基本属性是不确定性风险，经济活动特别是资本资产投资活动的展开，必须对风险进行定价。一般来讲，风险与收益是成正比的，投资者面临的风险越大要求的收益率也越大，资本资产的定价就越高。风险定价从含义上来说是指资本市场确定风险资产的价格，资本资产的风险和未来收益之间的关系可以通过风险定价来反映。因此，对于风险定价而言，对于风险的衡量就显得尤为重要。根据上述实证检验结果发现，除了衡量风险的β系数之外，还存在着规模、账面市值比、市盈率倒数、财务杠杆这四个解释变量对于预期收益率具有解释作用。因此，可以将传统的CAPM模型进行拓展，加入规模因子、账面市值比因子、市盈率倒数因子以及财务杠杆因子，从而更加全面的捕捉风险，衡量收益。进而拥有不同偏好的广大投资者在衡量预测股票收益时可以参考这四个变量，据此拟定出合理的投资方案。（1）β系数因子自CAPM模型提出后一直是衡量系统风险的最佳因子，一直是学术界及实务界研究的重点。本文研究发现，在2001年至2011年这一样本区间内，β系数依然是度量风险的因子，对于预期收益率具有解释作用。预期收益率和β系数之间呈正相关关系，从而β系数越大，公司对应的风险越高，收益就越高。（2）SIZE因子在解释投资收益中起到显著作用，即中国市场存在小公司效应。规模越大的公司，收益率较低；规模小的公司相应的收益率越高。该现象说明公司规模对预期股票收益率有一定程度上的解释作用，即二者显著地成负相关关系。这是由于财务学的普通原理――风险越大收益越高，即风险收益正相关所导致的。规模小的公司的股票由于关注度低且较容易被人为操纵，因而风险更大，因此其所对应的收益率较高，是对于高风险的一种补偿。此外，我国投资者在股市中有很强的投机心理，普遍认为规模小的公司股本扩张能力比较强，今后的上涨潜力较大，未来有较大的资本利得空间。同时，小规模公司股本市值较小，机构投资者注入较少资金即可获得该公司较大比重的股权，从而可以控制或者说操纵二级市场股价的涨跌。所以，本文研究发现中国资本市场存在小公司效应，即投资者在制定投资决策时可以参考规模因子。（3）BE/ME在解释投资收益中呈显著的负相关性，即账面市值比越大的公司的股票其收益率越低。一般情况下，在资本市场中BE/ME与预期收益率之间存在正相关关系，即BE/ME低的公司表明其账面价值低于市场价值，说明被高估。一般而言，股票在市场上被高估，偏离其真实的账面价值时会加大投资风险。因此其所对应的风险应该是较高，为补偿高风险，故其收益率会较高。这一推断由本文的实证研究数据所证明，即BE/ME存在负相关。（4）E/P是市盈率的倒数，而市盈率反映的是投资者对公司的增长前景的预期。对于市盈率普遍高于其同行业的公司而言，高市盈率意味着市场较为看好其发展前景，投资愿意为高速成长的公司支付更高的价格，其收益率就会越高，即相对而言，市盈率高的公司的股票收益率高。因此，市盈率的倒数与预期收益率之间存在负相关关系。（5）EQA是衡量收益率的因素之一。高财务杠杆的公司其风险相应较高，从而在资本市场中就应获取对应的高额回报，即预期收益率会较高。因此，大样本实证数据表明预期收益率与财务杠杆成正相关关系。从而对于风险的捕捉又加入了财务杠杆这一因子。
综上所述，虽然目前我国股票市场刚刚走过近30年的历史，还属于新兴资本市场，股市相关政策法规还处于发展健全之中，但是在股票收益率的解释方面，已经逐步与发达资本市场趋于一致。运用我国资本市场的相关数据对影响股票预期收益率的风险因子进行实证分析，证明传统资产定价模型以β系数作为解释收益率的唯一因子的不完全性，从而进一步修正、扩展和完善资本资产定价理论及相关模型。对投资者个人而言，进行宏观的投资环境分析相对较难，同时相关数据也很难获得。但是会计数据却相对易获取并且比较容易进行基本分析的，因此，通过相关实证分析证实了投资者最为关心的上市公司会计数据等形式所反映的风险因子指标对预期收益率有显著的解释作用，并且发现了这些风险因子在很大程度上能够解释收益率，则普通投资者在参与投资活动时就可以参照相关结论，以获得更高的投资收益。从而本文的结论可以给投资者的投资活动一定的指导和参考作用。因此，在衡量风险收益方面，除了原始的β系数之外，公司规模、账面市值比以及财务杠杆、市盈率的倒数都是衡量风险定价的因子。当投资者考虑预期收益率而衡量必要的风险时，可以考虑运用公司规模、账面市值比以及财务杠杆、市盈率的倒数等各因子与风险的关系来衡量系统风险。经过上述论证，说明在我国资本市场中三因子模型具有有效性，且财务杠杆因子以及市盈率因子都可以在一定程度上解释预期收益率，因而该模型及相关风险因子对于投资者的投资活动有一定的指导作用，有利于投资者拟定更为完善的投资策略。
*本文系国家社会科学基金项目“会计信息质量与投资者保护效果研究”（项目编号：08CJY008）阶段性成果
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关键词：企业绩效风险微观经济杠杆房地产
一、引言
企业绩效与风险有着紧密的联系，良好的企业绩效需要以有效的风险控制作为保证。从微观角度讲，企业风险存在于企业的投资、融资决策中，融资决策会引起财务风险而投资决策又会产生经营风险。微观经济杠杆能够简洁、灵敏地反映企业的经营风险和财务风险。房地产业作为我国经济发展的支柱产业，是我国经济增长的主要推动力之一。自2000年起，我国房地产业在国家的大力支持下进入新一轮发展周期的上升期。房地产上市公司作为该行业中的佼佼者，随着整个房地产业的复苏和发展，其整体业绩也出现了较大的提高。但是，房地产行业的风险也一直倍受人们的关注。2006年10月10日著名经济学家郎咸平在《蓝筹地产评论》上发表文章，认为我国房地产业已经是风险最高的行业。与其他行业相比，房地产行业垄断土地使用权攫取巨额的增值收益，大量使用短期借贷进行长期投资，资产流动性严重不足，经营模式粗放，专业化管理欠缺等一系列问题都是导致其具有较高风险的原因。房地产行业被许多人称为“暴利”行业，该行业的利润率高于绝大多数行业的平均利润率，但该行业的净现金流量却严重不足。过分依赖银行信贷，自有资金比例较低的融资结构带给房地产企业较高的财务风险，同时也会影响到企业运营和业绩。目前，房地产企业绩效评价和风险分析受到人们广泛的关注，但是大部分学者在研究房地产行业时，都是单独分析房地产行业的绩效或者风险，对房地产企业绩效与风险相关关系的研究并不多见。因此，本文重点对我国房地产行业进行绩效与风险进行研究，这对建立有序、平衡和健康发展的房地产市场和房地产行业具有借鉴意义。
二、研究设计
（一）研究假设企业存在的经营杠杆和财务杠杆会放大由外部环境变化导致的销售收入的波动，给企业带来经营风险和财务风险。经营杠杆系数＝边际贡献/（边际贡献－固定成本），在企业销售量未达到损益平衡点时，企业的财务杠杆会对企业绩效产生负影响，此时经营杠杆与企业绩效反向变化；在销售量达到损益平衡点时，企业的财务杠杆会对企业绩效产生正影响，此时经营杠杆变化与企业绩效同方向变化。房地产行业销售量一般都会达到损益平衡点，此时经营杠杆与企业绩效同向变化。因此提出假设：
假设1：企业绩效与经营风险之间呈正相关关系
根据财务杠杆理论，只要企业投资收益率大于负债利率，财务杠杆作用使得资本收益由于负债经营而绝对值增加，从而使得权益资本收益率大于企业投资收益率，且产权比率（债务资本／权益资本）越高，财务杠杆利益越大，所以财务杠杆的实质便是由于企业投资收益率大于负债利率，由负债所取得的一部分利润转化给了权益资本，从而使得权益资本收益率上升，财务杠杆对企业绩效有正的影响。而若是企业投资收益率等于或小于负债利率，那么负债所产生的利润只能或者不足以弥补负债所需的利息，甚至利用利用权益资本所取得的利润都不足以弥补利息，而不得不减少权益资本来偿债，此时，财务杠杆对企业绩效有负的影响。而在我国，房地产行业的资产收益率一般都会小于金融贷款利率，因此，在我国财务杠杆一般发挥负效应。故本文提出假设：
假设2：企业绩效与财务风险之间呈负相关关系
（二）样本选取截至2007年底沪深两市房地产类A股上市公司共有54家，剔除2003年未上市和“ST”、“*ST”公司，最终选取沪深两市32家房地产类A股上市公司为研究对象，样本名称如（表1）所示。所有数据资料来源于国泰安数据服务中心。
（三）变量选取本文选取变量如下：（1）绩效指标的选择。本文选用总资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）和托宾Q值作为企业绩效的表征变量。总资产收益率是反映企业获利能力的一个重要指标，揭示了企业生产经营活动的效率，企业的销售收入、成本费用、资产结构、资金占用和周转都直接影响总资产收益率。净资产收益率是国际上通用的衡量资本收益能力的重要指标，综合性极强，是最具代表性的财务比率，也是杜邦财务分析的核心，反映了企业筹资、投资、生产运营等各方面经营活动的效率。而托宾Q值是衡量公司未来现金流量折现值的良好指标，衡量企业绩效时考虑了商誉、专利权等无形资产的价值。（2）风险指标的选择。本文采用杠杆分析法，以经营杠杆系数（DOL）、财务杠杆系数（DFL）这两个指标分别度量企业的经营风险、财务风险。（3）控制变量。包括：公司规模、成长性、资产流动性、独特性、现金流量能力、营运能力、股权结构、治理结构。另外考虑到研究的时间区间是2003年至2007年，本文还引入了年度虚拟变量。各变量的定义如（表2）。
（四）模型构建考虑到影响企业绩效的因素众多，本文在研究以微观经济杠杆度量的企业风险对企业绩效的影响的同时，引入其它影响企业绩效的控制变量，如公司规模、成长性、资产流动性、独特性、现金流量能力、营运能力、股权结构、治理结构和年度虚拟变量。从企业绩效与风险的线性关系出发，根据研究假设，建立如下多元线性回归模型：
模型Ⅰ：企业绩效=?鄣0+?鄣1•DOL+?鄣2•SIZE+?鄣3•GROW+?鄣4•LIQU+?鄣5•UNIQ+?鄣6•CASH+?鄣7•ITQ+?鄣8•NIR+?鄣9•INR+?鄣10•Y2003+?鄣11•Y2004+?鄣12•Y2005+?鄣13•Y2006+ε
模型Ⅱ：企业绩效=β0+β1•DFL+β2•SIZE+β3•GROW+β4•LIQU+β5•UNIQ+β6•CASH+β7•ITQ+β8•NIR+β9•IDR+β10•Y2003+β11•Y2004+β12•Y2005+β13•Y2006+ε
模型Ⅲ：企业绩效=c0+c1•DOL+c2•DFL+c3•SIZE+c4•GROW+c5•LIQU+c6•UNIQ+c7•CASH+c8•ITQ+c9•NIR+c10•IDR+c11•Y2003+c12•Y2004+c13•Y2005+c14•Y2006+ε
在上述三个模型中，企业绩效分别由ROA、ROE和托宾Q值衡量，即根据每一个模型可以分别建立三个多元线性回归方程。模型Ⅰ的解释变量是DOL，该模型主要用于考察经营风险对企业绩效的影响；模型Ⅱ的解释变量是DFL，该模型主要用于考察财务风险对企业绩效的影响；模型Ⅲ的解释变量是DOL和DFL，该模型主要用于考察经营风险和财务风险对企业绩效的综合影响。
三、实证结果分析
（一）描述性统计本文利用SPSS和EXCEL软件对取得的数据进行描述性统计分析，包括各指标的最大值、最小值、均值和标准差。考虑到本文研究的是房地产行类上市公司2003年至2007年的整体情况，为避免特殊点对分析结果的影响，剔除了奇异值和极值，以求更加真实地反映数据的整体特征。样本描述性统计分析的结果如（表3）所示。
（二）回归分析本文以企业绩效为被解释变量，经营杠杆系数、财务杠杆系数为解释变量建立了三个多元线性回归模型。如上文一共建立了9个多元线性回归方程。回归分析结果见（表4）。通过比较可以发现，当以托宾Q值作为企业绩效的表征变量时，回归方程的调整的判定系数（）最大，其次是以ROA作为企业绩效的表征变量，而以ROE作为企业绩效的表征变量时，调整的判定系数（）最小。调整的判定系数（）越大，说明被解释变量取值的变差中能被估计的多元回归方程所解释的比例越多，观察点在回归直线附近越密集。同时，无论采用何种指标衡量企业绩效，由三个模型构建的多元回归方程均通过了整体线性关系检验，说明在每一种情况下，被解释变量与所有解释变量及控制变量之间的线性关系是显著的。但进一步的回归系数检验的结果表明，当以托宾Q值衡量企业绩效时，三个模型下的回归方程的解释变量的回归系数并没有通过显著性检验，说明风险因素（经营杠杆、财务杠杆）与托宾Q值线性关系不显著。而以ROA和ROE衡量企业绩效时，由模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ建立的回归方程的解释变量的回归系数均通过了显著性检验。综上所述，通过多元线性回归分析可以发现，以会计指标ROA和ROE评价企业绩效时，房地产上市公司的经营风险同企业绩效显著正相关，证实了假设1的结论；财务风险同企业绩效显著负相关，证实了假设2的结论。但以托宾Q值评价企业绩效时，经营风险和财务风险与企业绩效的相关性均不显著，可能是由于托宾Q值与会计指标的差异性和托宾Q值对以微观经济杠杆计量的风险的敏感性较低。
四、结论
通过上述实证分析得到如下结论：第一，我国房地产类上市公司的经营风险与企业绩效显著正相关。本文采用经营杠杆度量企业的经营风险，经营杠杆源于固定成本，且随固定成本的增大而增大，而固定成本主要包括固定资产的折旧费、管理费、经营用房租金等，取决于企业的资产结构及成本结构。根据财务管理理论，当销售收入增长时，经营杠杆会发挥正向作用，有助于提升企业绩效；但当销售收入下跌时，经营杠杆就会发挥负向作用，降低企业绩效。因为房地产业的销售收入总体上表现为增长趋势，故经营杠杆发挥正向作用，经营杠杆越大，企业的绩效越好。第二，我国房地产类上市公司的财务风险与企业绩效显著负相关。本文采用财务杠杆度量财务风险。一方面，从财务结构角度分析，财务杠杆发挥正向效应的条件是企业全部资金息税前利润率高于负债利息率，此时权益资金的息税前利润率高于全部资金息税前利润率。但当企业全部资金的息税前利润率小于负债利息率时，负债经营会使权益资金的息税前利润率下降，另外债务的还本付息负担会使企业无利可图。比较选取的32家房地产类上市公司的总资产收益率与中国人民银行公布的金融机构贷款利率，可以发现，2003年至2007年房地产类上市公司总资产收益率的均值（2003年0.03571，2004年0.04178，2005年0.02911，2006年0.03446，2007年0.04612）均小于贷款利息率（短期贷款利息率的平均值为0.06087，长期贷款利息率的平均值为0.06728）。这就是导致财务杠杆与绩效负相关的直接原因。另外，负债虽然可以降低企业的综合资金成本，为股东带来财务杠杆效益，但是加大了财务风险。过大的负债比例可能会使得企业不能按期偿付债务利息和本金，甚至将企业带入破产境地，影响其持续经营。另一方面，财务杠杆源于固定财务费用的存在，固定财务费用又取决于企业的资本结构、融资政策，因此，可以认为财务杠杆实际上是企业资本结构的反映。首先，按照优序融资理论，在成熟的资本市场上，企业融资次序首先为内源融资，其次为债务融资，最后才是股票融资。但我国企业的融资策略往往与此相悖，尤其是上市公司更加偏好股权融资。因为股权融资相比债权融资来说，筹集资金数额更大，没有还本付息的压力，而且股利分配具有非强制性。这就是为什么许多企业纷纷争相上市，争取“壳”资源的原因。而且许多绩效好的上市公司，易于取得配股资格，因而比较倾向于使用配股来获取外部资金，只要能够达到配股条件的公司都会充分利用每年的配股资格。而相比之下，我国债券市场发展不健全，企业债券的发行必须纳入国家信贷计划且审核条件严格、债券的发行规模也是由国务院确定的。另外，在我国债券融资往往给外界传递的是公司经营不善、资金周转不灵的负面信息，且还本付息的负担也会使得企业不愿选择债务融资。其次，我国房地产企业大多采取负债经营的模式，使得该行业的负债水平一般高于其他行业。根据权衡理论，随着负债规模的扩大，负债带来的财务拮据成本会大于避税效应，使得企业绩效下降。另外，房地产类上市公司常常与地方政府有着紧密的利益关系，在地方政府的担保下很容易从银行取得贷款。加之房地产价格近些年来一直处于上升状态，该行业的营业利润很高，有人甚至将该行业称为“暴利”行业。在这样的环境下，房地产企业的经营者就很可能放松对企业的经营管理，甚至可能出于自身利益的考虑，不顾企业价值最大化的目标盲目进行投资，因为他们已经将企业的经营风险中的很大一部分转移给了银行。正因为上述种种原因导致了我国房地产企业财务风险与企业绩效之间的负相关关系。第三，我国房地产类上市公司的经营风险、财务风险与托宾Q值的相关性不强。托宾Q值是国际上比较流行的衡量企业绩效的指标，但是它的理论分析价值和实践意义是建立在一个庞大、发达、有序、信息通畅的资本市场基础上的。而我国的资本市场虽然发展较快，但仍处于起步阶段，在许多方面不完善、不成熟，比如市场规模较小、股权分置、一股独大、内部人控制、信息披露不全、利益保障与实现制度不健全、股票市场投机现象普遍等问题对我国资本市场的有效性产生了一定影响，进而影响到股票市场的定价功能。许多学者研究发现，我国资本市场还处于弱有效市场阶段，乐观一点的看法是处于弱有效和半强有效市场之间。因此托宾Q值在我国的应用还是有一定局限性的。另外，托宾Q值是从市场角度考虑企业价值的，与ROA、ROE这样的财务分析指标有所不同。由于市场对上市公司的预期普遍偏高，即使各公司财务状况差异很大，托宾Q值也可能并不存在显著差异。因此，托宾Q值对企业内部风险的敏感性较低，当采用托宾Q值衡量企业绩效时其与企业风险的关系不显著。
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