中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究——基于债务税盾的视角.pdf

《中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究——基于债务税盾的视角.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究——基于债务税盾的视角.pdf（12页珍藏版）》请在得力文库 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、第3 2 卷第1 期北京工商大学学报( 社会科学版)V 。1 3 2N o 12 0 1 7 年1 月J O U R N A LO FB E I J I N GT E C H N O L O G YA N DB U S I N E S SU N I V E R S I T Y ( S O C I A LS C I E N C E S )J a n 2 0 1 7d o i ：1 0 1 6 2 9 9 j 1 0 0 9 - 6 I1 6 2 0 1 7 0 1 0 1 0引用格式：赵峰，叶子，李梦雨中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究基于债务税盾的视角 J 北京工商大学学报( 社会科学版)

2、 ，2 0 1 7 ，3 2 ( 1 ) ：9 4 1 0 5 Z H A OF e n g ，Y EZ i ，L IM e n g y u T h ee f f e c to ff o r e i g ne x c h a n g eh e d g i n go fC h i n e s ec r o s s b o r d e ri n v e s t m e n tf i r m 8 ：B a s e do nt h eP e r s p e c t i v eo ft h eT a xS h i e l do fD e b t s J J o u r n a lo fB e i j i

3、 n gT e c h n o l o g ya n dB u s i n e s sU n i v e r s i t y ( S o e i a lS c i e n c e s ) ，2 0 1 7 ，3 2 ( 1 ) ：9 4 1 0 5 中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究 基于债务税盾的视角赵峰1 ，叶子2 ，李梦雨1( 1 北京工商大学经济学院，北京1 0 0 0 4 8 ；2 北京大学软件与微电子学院，北京1 0 2 6 0 0 )摘要：随着人民币国际化的推进和“一带一路”战略的逐步实施，使得中国企业跨境投资增多，外汇风险加大，很多企业尝试使用外汇衍生品来对冲风险。文章以2

4、 0 0 7 - - 2 0 1 4 年中国跨境投资企业为例，基于债务税盾的视角。使用“中介效应”模型和倾向得分匹配法( P S M ) 研究了中国跨境投资企业外汇风险对冲的效果。研究发现：外汇风险对冲能增加企业价值，普通O L S 回归结果显示外汇风险对冲可给企业带来7 5 的价值溢价，在使用P S M 方法控制了内生性之后价值溢价更是高达1 0 4 0 ；外汇风险对冲能增加企业的债务税盾，带来节税收益，O L S 结果显示外汇风险对冲可使企业债务税盾平均增加6 0 4 ，即使用P S M 方法控制内生性之后，发现仍可增加3 9 8 5 ；高跨境投资额企业的外汇风险对冲能显著提升企业价值和债

5、务税盾，但低跨境投资额企业的外汇风险对冲效果不显著。关键词：跨境投资；外汇风险对冲；债务税盾；倾向得分匹配( P S M ) ；“中介效应”模型中圈分类号：F 8 3 0 7文献标志码：A文章编号：1 0 0 9 - 6 1 1 6 ( 2 0 1 7 ) 0 1 - 0 0 9 4 - 1 2引言积极推动“跨境投资”是贯彻实施国家“一带一路”战略、化解过剩产能和推动经济结构变革升级的重要举措。当前，越来越多的中国企业赴国外投资和跨国经营。2 0 1 5 年，中国企业对“一带一路”相关国家的直接投资已达1 4 8 亿美元，同比增长了1 8 2 。在跨境投资的过程中，汇率风险是一个中国企业无法回

6、避的问题。自2 0 0 5年7 月2 1 日起，汇率改革至今已有1 1 年，人民币已经结束了单边升值时代，步入了双向波动的轨 道。2 0 1 5 年1 2 月1 日，国际货币基金组织宣布将人民币纳入“特别提款权”篮子，标志着人民币国际化迈出了具有历史意义的一步。“一带一路”战略的实施与人民币国际化进程的加速使得中国企业越来越多地参与到跨境投资和跨国经营中去。与此同时，企业面临着愈发频繁的汇率波动风险，越来越多的中国企业选择使用外汇衍生品来对冲外汇风险。早在2 0 世纪6 0 年代，西方发达国家就已经形成了包含外汇远期、外汇掉期、外汇期权等多种产品类型的衍生品市场。相比于国外的衍生品市场，我国的

7、外汇衍生品市场制度不健全、规模较小收稿日期：2 0 1 6 1 0 2 0基金项目：国家社会科学基金项目( 1 5 B G L 0 2 0 ) ；北京市哲学社会科学基金项目( 1 6 Y J B 0 1 0 ) ；国家级大学生科学研究与创业行动计划项目( S J 2 0 1 6 0 1 0 0 8 ) 。作者简介：赵峰( 1 9 7 8 一) 。男。北京工商大学经济学院副教授，博士，研究方向为公司金融、跨国公司管理、企业理论；叶子( 1 9 9 5 一) ，女，北京大学软件与微电子学院硕士研究生，研究方向为公司金融、国际金融、跨国公司管理；李梦雨( 1 9 8 8 一) ，女，北京工商大学经济

8、学院讲师，博士，研究方向为公司金融、商业银行风险管理、资本市场微观结构。9 4 万方数据第3 2 卷第1 期赵峰，叶子，李梦雨：中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究且发展相对缓慢。2 0 0 5 年，随着关于加快发展外汇市场有关问题的通知和关于扩大外汇指定银行对客户远期结售汇业务和开放人民币与外币掉期业务有关问题的通知的颁布，我国相继推出了外汇远期业务和外汇掉期业务。2 0 1 1 年国家外汇管理局又颁布了关于人民币对外汇期权交易有关问题的通知，为企业和银行提供了更多的规避汇率风险的工具。上述几项规章制度的出台，使得我国外汇衍生品市场发展有法可依，特别是随着“走出去”和“一带一路”战略的实施

9、，中国企业使用外汇衍生品的意愿增加，从而使我国外汇衍生品市场规模迅速扩大。截至2 0 1 5 年末，中国外汇衍生品市场交易额已达9 5 万亿美元。图1 展示了最近两年来中国外汇衍生品市场的月度成交情况。图1 表明，自2 0 1 5 年1 月开始，中国的外汇衍生品市场月度成交量虽然有些波折，特别是临近春节的月份会下降，但是总体的趋势是逐步上升的，单月成交额逐步逼近1 万亿美元大关。1 民 洲 粤皿暖j 1 杈 摄时间图1中国外汇衍生晶市场月度成交量趋势图关于企业使用外汇衍生品进行风险对冲的效果，国内外学者做了大量研究。如S o n ge ta 1 对外汇衍生品使用能否影响企业价值做了研究；B e

10、 l g h i t a re ta 1 旧。评估了外汇风险对冲对企业外汇风险敞口的影响效果；斯文1 研究了外汇衍生品使用对于商业银行信贷扩张的影响效果；D i o n n e T r i k i ”。研究了外汇风险对冲与节税收益的影响关系；郑莉莉、郑建明”3 评估了外汇风险对冲交易对于企业代理成本的影响；T h a p ae t a 1 o 则研究了外汇衍生品使用对于企业股权投资的影响。关于企业所得税，M o d i g l i a n i & M i l l e r 。在资本结构、公司财务与资本一文中指出，如果资本市场是完美的，不考虑企业所得税、信息不对称、交易成本和代理成本，企业价值与其

11、负债水平及是否使用衍生工具套期保值都无关。因为企业价值与财务决策无关，公司利用外汇衍生品进行对冲不会影响企业的价值，此时企业也不存在最优的资本结构。然而，现实的资本市场并不是完美的，资本自由流动受到限制，信息不对称也普遍存在，同时企业所得税的征收使得M M 理论不得不做出相应修改。于是，M o d i g l i a n i & M i l l e r 。将企业所得税因素考虑在内，提出了M M 模型。由于负债的利息费用可以在税前列支，因此企业负债经营存在着节税收益即债务税盾，可以增加企业的价值。S m i t h & S t u l z 归1 的研究发现美国公司的税收函数是凸函数，使用外汇衍生

12、品对冲风险能降低企业盈利的波动性从而增强其偿债能力，进一步提高节税收益。他们的研究是基于实行累进税制度的美国企业所得税，因此企业的税收函数是凸性的。然而在我国，企业所得税是固定税率制，那么中国企业的外汇风险对冲行为是否也能通过增加债务税盾进而增加企业价值?从已有研究来看，鲜有基于债务税盾的视角以中国跨境投资企业为样本来研究外汇风险对冲效果的文献。随着人民币国际化的推进和“一带一路”战略的逐步实施，越来越多的中国企业赴外跨境投资，而汇率波动风险是这些企业不得不考虑的重要风险之一。在此背景下，有必要对中国跨境投资企业外汇风险对冲的效果做出评估和分析，探讨企业的外汇风险对冲交易如何通过债务税盾来间接

13、影响企业价值，以及它们之间存在什么样的影响机理。本文可能的贡献在于：第一，与多数文献聚焦于外汇风险对冲的“直接”价值影响不同，本文首次利用债务税盾探讨了外汇风险对冲的“间接”价值影响，发现外汇风险对冲可先通过增加债务税盾进而再间接提升企业价值。第二，前人很多研究受制于外汇衍生品交易数据获取困难而难以广泛开展，而本文通过手工搜索和查阅公司年报等资料，自行构建了中国跨境投资企业“外汇风险对冲交易数据库”，大幅降低了既有文献的数据约束。第三，本文分别使用了“中介效应”模型和倾向得分匹配( P S M ) 法，并对两种模型的结果进行了对比，发现结果是一致的，从而证明本文的9 5 万方数据北京工商大学学

14、报( 社会科学版)2 0 1 7 年第1 期研究结论是稳健和可靠的，这对于政策建议的提出无疑提供了可靠的证据支撑。一、理论分析与研究假设( 一) 外汇风险对冲与企业价值关于企业外汇风险对冲的价值效应，相关文献尽管较多，但结论却存在分歧。学者们主要分为两派，一派认为，企业使用外汇衍生品具有正的效用，如：F r o o te ta 1 引发现当企业外部融资成本高昂或企业内部现金流波动较大时，使用外汇衍生品有助于匹配现金流，即提高现金流的稳定性、降低融资成本，而这有助于增加企业价值。D e m a r z o D u f f l e u 建立了两期企业利润最大化模型，发现外汇风险对冲可以提高信息质量

15、和公司盈利水平。郭飞。1 纠以2 0 0 7 - - 2 0 0 9 年中国9 6 8 家跨国公司为例，发现外汇衍生品使用和公司价值正相关，对汇率风险进行对冲的公司其价值溢价在1 0 左右。V i v e ! B 6 ae ta l ，副发现西班牙企业的外汇风险对冲使企业价值溢价1 5 3 左右。另一派学者认为，外汇风险对冲对于企业价值没有影响，某些情况下还有负向影响。J i n J o r i o n 4 。以1 9 9 8 - - 2 0 0 1 年美国石油天然气企业为例，基于代理人问题，发现企业管理者进行风险对冲时如果仅仅是满足个人需求，企业价值往往 得不到提高。周兰副通过多元线性回归后

16、发现企业使用外汇衍生品会降低企业的价值。学者们的研究结果各异，原因在于他们要么基于特定的研究对象，要么研究的时间跨度不同，要么样本容量存在差异，因此研究结论存在较大差异。具体到本文，研究对象是中国跨境投资企业，本文认为外汇风险对冲将从两个方面增加中国跨境投资企业的价值：第一，中国跨境投资企业进行外汇风险对冲，将降低企业面临的外汇风险敞口，从而降低企业遭受汇率波动损失的概率，增加企业价值。随着“一带一路”战略的推进，中国跨境投资企业面临着波动幅度加大的外汇市场，而进行外汇风险对冲是有效的应对措施。第二，中国跨境投资企业进行外汇风险对冲将降低企业营业收入的波动性，为企业带来平稳的现金流收入，使企业

17、可以将富余的资金用于投资回报率较高的项目中；另一方面，平稳的现金流将增强企业的举债能力，降低企业外部融资成本，提高企业价值。综合上述分析，本文提出假设1 。9 6 假设1 ：外汇风险对冲会增加中国跨境投资企业的价值。( 二) 外汇风险对冲与债务税盾债务税盾是指企业在经营的过程中所产生的节税收益，即负债所要偿还的利息可在企业所得税前扣除，因而被称为债务税盾。S m i t h S t u l z 。9 1 指出，美国企业所得税是累进税制度，因此决定了企业的税收函数是凸性的，进一步研究发现，在税收函数是凸性的条件下，企业的外汇风险对冲能降低营收的波动性从而增强企业偿债能力，提高节税收益。D i o

18、 n n e & T r i k i H l 认为企业产生债务税盾的原因是企业进行外汇风险对冲能够降低企业收益和价值的波动，并通过实证检验发现外汇风险对冲与债务税盾之间存在着显著的正相关关系。利用外汇衍生品交易能降低收入的波动性，比如外汇互换合约，交易双方约定先按即期汇率交换外汇，然后在未来某一日期按约定的汇率以相等金额再交换回来，从而锁定了未来的汇率，因此收入波动性大为降低，增加了企业的负债能力，提高了债务税盾。以上都是基于企业所得税率是累进的前提之下，虽然中国的企业所得税是固定税率制，但是有很多条件导致中国企业所得税呈现凸性：第一，盛璇钊指出，我国税法规定，企业某年度发生的亏损可向以后年度

19、结转，用以后年度的收益弥补，而企业运用外汇风险对冲可以降低企业亏损的可能性。第二，我国企业所得税基本税率为2 5 ，实践中存在着很多优惠税率：小型微利企业所得税率为2 0 ，国家重点扶持的高新技术企业所得税率为1 5 ，非居民企业为1 0 。第三，我国企业所得税存在税前抵扣和税收减免。税法规定，与取得收入有关的、合理的支出，如成本和费用等，准许在计算应纳税所得额时扣除。我国企业所得税税收减免条例也较多，如“四技”( 技术转让、咨询、服务和培训的收入在3 0万以下) 的减免。以上这些因素都导致了我国企业所得税税收函数呈凸性。因此，本文提出假设。假设2 ：外汇风险对冲会增加中国跨境投资企业的债务税

20、盾。( 三) 债务税盾在外汇风险对冲与企业价值之间的作用由已有研究可知，如果企业能够合理使用外万方数据第3 2 卷第1 期赵峰，叶子，李梦雨：中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究汇衍生品进行风险对冲，会有助于企业降低收入的波动性。G r a h a m S m i t h 川的研究表明，当企业税收函数为凸性时，一般情况下企业收入波动率每减少5 ，债务税盾便会增加5 4 ，极端情况下可能会增加4 0 。因此，企业如果能合理利用外汇衍生品作对冲就会降低企业收入波动性，增强企业的负债能力，增加债务税盾。而债务税盾的增加可以直接增加企业收入，进而有助于提高企业价值。反之，如果企业滥用外汇衍生品进行外

21、汇投机交易，那么此时利用外汇衍生品就不能降低企业收入的波动性，甚至会加剧企业收入的波动，减少债务税盾，进而降低企业价值。这一过程表明，债务税盾在外汇风险对冲对企业价值的影响中可能会产生中介作用，即外汇风险对冲通过先影响企业的债务税盾，进而再影响企业价值，债务税盾在其中扮演了中介变量的角色。为此，提出本文的假设3 。假设3 ：债务税盾在外汇风险对冲对企业价值的影响中会产生中介作用。二、实证研究设计( 一) 样本选择与数据来源 本文以2 0 0 7 - - 2 0 1 4 年在A 股上市的中国跨境投资企业为研究样本，并对数据做了如下处理：( 1 ) 剔除S T 、水S T 企业的数据，原因在于该类

22、公司面临着退市的风险，股价极易被操纵；( 2 ) 剔除金融类企业数据；( 3 ) 在收集整理数据时，若某一年某家样本企业的某项数据残缺，则在该年份剔除该数据残缺的样本企业。本文中被解释变量和 控制变量的数据均来自C S M A R 数据库，解释变量的数据来自于本文自行构建的中国跨境投资企业“外汇风险对冲交易数据库”，中介变量的数据来自于大智慧数据库。在整理好数据后，用S T A T A 软件进行W i n s o r i z e 缩尾处理，去除极端值的影响，最终得到69 3 2 组数据，具体结果参见表1 。表1 各年度样本数量分布( 二) 变量选择与计算1 因变量企业综合绩效国内外学者在研究企

23、业价值的时候大多利用托宾Q 值，或者使用总资产收益率R O A 和净 资产收益率R O E 等，但是使用单一指标无疑存在缺陷，并不能全面反映企业在一定时期内的业绩，因此，本文借鉴刘绍娓。1 副的做法，构建企业综合绩效( P E F ) 来衡量企业价值。具体来说，本文选取每股收益E P S 、T o b i n Q 、总资产收益 率R O A 、净资产收益率R O E 和可持续发展率 R S D 这5 个指标来测量企业综合绩效，通过使用主成分分析法将上述5 个指标提取公因子，以每个指标的方差贡献率为权重，加权平均后得到企业综合绩效( P E F ) ，即：5P E F f = X “r u ，_

24、 = 1 ，2 ，3 ，4 ，5( 1 )f = 1其中，P E F ；表示企业i 的综合绩效，x “表示企业i 的第个因子得分；毛表示企业i 的第个因子的权重。2 解释变量外汇风险对冲本文通过手工查阅公司年报等相关资料，自行构建了中国跨境投资企业“外汇风险对冲交易数据库”，该数据库包含了中国企业所使用的外汇衍生品类型，比如：外汇远期、外汇期货、外汇期权、N D F 、货币互换等，还包含具体交易的金额等信息，本文使用的外汇风险对冲数据均来自于该数据库。数据库中对于外汇风险对冲( F e x d ) 的度量有两种方法：虚拟变量法和比值法。由于很多上市公司在披露外汇衍生品交易类型和金额等信息时存在

25、不披露或者少披露的情况，导致使用比值法的样本数量过少，因此本文最终采用第一种方法计量的相关数据。3 解释变量债务税盾债务税盾一词最早出现于M o d i g l i a n i & M i l l e r o 的M M 模型中：因偿还债务所产生的利息属于费用，在计算企业所得税前扣除，将会为企业带来节税收益，即债务税盾( S h i e l d ) ，在未来无限长的时间内，债务税盾可以看作是永续年金。张志强、9 7 万方数据北京工商大学学报( 社会科学版)2 0 1 7 年第1 期肖淑芳刈则对此提出了质疑，在未来无限长的时间内，企业将面临破产的威胁，因此无限长时间内获得债务税盾的假设不成立，并根

26、据期权定价模型提出了z z 杠杆模型。z z 模型要求知晓企业每一笔债务的期限及利率，但我国企业信息披露较少，因此获取翔实的债务相关数据是非常困难的，导致z z 模型在实践中使用不多。本文认为，在已经过去的年份里，企业并不存在破产的风险，因此将沿用M M1 1 模型中衡量债务税盾的方法，具体的债务税盾计量公式如下：S h i e l d = r Z( 2 )其中，r ；为第i 年企业偿还债务所支付的利息Z 为第i 年企业实际的所得税率。4 控制变量参考前人文献，本文选用公司规模、负债水平、独立董事比例、两职兼任情况、速动比率、成长性、跨境投资额等作为控制变量。本文主要变量符号、定义及计算方法参

27、见表2 。表2 主要变量定义和计算方法( 三) 实证模型构建1 债务税盾影响模型的构建本文基于B a r o n & K e n n y 3 模型原理，构建了外汇风险对冲、债务税盾与企业价值三者之间的影响模型，具体来说分为以下三步：首先，构建外汇风险对冲对企业价值的影响模型：P E F = n o + d lF e x d + a 2 S i z e + d 3 D e b t + a 4 I D +d 5D u a l i t y + q 6Q u R + a 7G r o w t h + “8I n v e s t m e n t + EI n d u s t r y + EY e a r

28、 + 占( 3 )_ _ 一_ _ 一、，其次，构建外汇风险对冲对债务税盾的影响模型：S h i e l d = 8 n + 9 I F e x d + p 2 S i z e + 8 ，D e b t + 8 4 | D +3 5 D u a l i t y + B 6 Q u R + 1G r o w t h + 岱I n v e s t m e n t +y I n d u s t r y + EY e a r + ( 4 )J -一 最后，将债务税盾引入公式( 3 ) ，并检验其是否产生中介效应：9 8 P E F = y o + ，i F e x d + y 2 S h i e l

29、d + y 3 S i z e + y 4 D e b t +y 5 I D + y 6 D u a l i t y + y 7Q u R + y 8G r o w t h + y 9 I n v e s t m e n t + yI n d u s t r y + yY e a r + s( 5 )J_J具体的检验步骤如下：首先检验a ，的显著性，只有当O l ，显著时才能继续进行中介效应检验，同时依据假设1 ，即外汇风险对冲会提高企业价值，本文预期a ， 0 。继续检验卢，和，：的显著性，若均显著则继续进行逐步检验，若不显著则进行S o b e l 检验，依据假设2 ，即外汇风险对冲将增加

30、中国跨境投资企业的债务税盾，预期卢， 0 。最后对y ：进行显著性检验，若显著则部分中介效应显著，若不显著则完全中介效应显著。2 倾向得分匹配( P S M ) 模型的构建由于中国跨境投资企业的外汇风险对冲行为会受自身某些特征的影响，而这些特征进一步又会影响到债务税盾和企业价值，因此，企业的外汇风险对冲与债务税盾和企业价值之间可能会存在万方数据第3 2 卷第1 期赵峰，叶子，李梦雨：中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究双向因果关系。在此情况下，使用普通线性回归( O L S ) 估计值来评价外汇风险对冲的作用可能会导致错误的结果。为了避免这种情形，准确测度企业的外汇风险对冲对于债务税盾和企业

31、价值的影响，最理想的方法就是比较同一家企业在做外汇风险对冲和不做外汇风险对冲这两种情形下债务税盾的差异以及企业价值的差异。但是，当企业已经做了外汇风险对冲之后，我们将无法再观察到该企业不做外汇风险对冲时的企业价值和债务税盾，因为这是一种“反事实状态”( C o u n t e rF a c t u a lS i t u a t i o n ) 。而倾向得分匹配( P S M ) 法可以在一定程度上解决“反事实状态”，即：我们可以将那些做了外汇风险对冲的企业与另外一组具备相同特征但却没有做外汇风险对冲的企业进行比较，通过对比两类企业的价值和债务税盾差异来对外汇风险对冲效果进行评估。因此，除了构建

32、债务税盾影响模型( 本质上仍是O L S 普通回归) 外，还将利用倾向得分匹配( P S M ) 法构建模型来研究外汇风险对冲对中国跨境投资企业的价值和债务税盾的影响作用。具体的，r 为指标函数，T = 1 表示第i 个企业做了外汇风险对冲，T = 0 表示第i 个企业没做外汇风险对冲。由于“反事实状态”的存在，估计单个企业的处理结果不可能实现，因此使用总体平均处理效果( A T T ) 来代替。若以y 表示企业价值，s 表示债务税盾，X 为匹配时的企业特征变量，P ( x ) 为倾向得分值，那么外汇风险对冲对于中国跨境投资企业价值y 的平均处理效果为公式( 6 ) ：A r 矿肼。= E 舢

33、m ：， E V ( 1 ) IT = 1 ，P ( X ) 一 E v ( o ) lT = 0 ，P ( x ) ( 6 )而外汇风险对冲对于中国跨境投资企业债务税盾S 的平均处理效果为公式( 7 ) ：A T T s h ”“= E 眦：。 E S ( 1 ) IT = 1 ，P ( X ) 一 E s ( o ) IT = 0 ，P ( X ) ( 7 )文中，X 为匹配时所使用的企业特征变量，具体包括：公司规模、负债水平、独立董事比例、两职兼任情况、速动比率、成长性、跨境投资额等。三、实证结果( 一) 描述性统计本文以我国A 股上市的中国跨境投资企业为样本，选择的时间区间为2 0 0

34、 7 - - 2 0 1 4 年，在对缺失财务数据和出现极端值的企业作了处理之后，最终得到69 3 2 组数据，各变量的描述性统计参见表3 。表3 各主要变量的描述性统计由表3 可知，外汇风险对冲的平均数为0 1 3 ，表明在我国上市跨境投资企业中大约只有1 3 左右的企业利用外汇衍生品进行风险对冲，说明当前中国企业在“走出去”过程中对于外汇风险的管控仍不到位，也说明我国外汇衍生品市场仍存在巨大的发展空间。企业综合绩效的最大值为1 0 6 9 0 ，最小值为一2 4 3 6 0 ，表明我国上市跨境投资企业的绩效存在很大不同。企业债务税盾的最大值为1 0 4 3 8 3 ，最小值为0 ，标准差为

35、4 2 7 9 ，这说明不同企业的债务税盾存在较大差异。对于其他指标的统计结果显示，各指标基本都在正常范围之内。本文还计算了各变量的P e a r s o n 相关系数矩阵，除了债务水平和公司规模的系数大于0 。5 外，其他各个系数之间的相关系数均小于0 5 ，远低于L i n de ta 1 2 u 的门槛值0 7 ，这说明各主要变量之间不存在严重的多重共线性问题，可以进行多元回归检验。由于篇幅限制，文中没有给出相关系数矩阵的结果，但留存备索。( 二) 多元线性回归分析1 。全样本回归结果基于前文构建的实证模型对全部上市跨境投资企业进行检验，具体步骤如下：首先，检验全部样本公司的外汇风险对冲

36、与企业综合绩效的关系；其次，考察全部样本外汇风险对冲交易对债务9 9 万方数据北京工商大学学报( 社会科学版)2 0 1 7 年第1 期税盾的影响；第三，考察全部样本的外汇风险对冲是否通过影响债务税盾来间接影响企业综合绩效，即检验债务税盾是否存在中介效应，我们将上述步骤分别对应于模型1 3 ，分别使用本文对应的公式( 3 ) ( 5 ) ，实证检验的结果参见表4 。表4外汇风险对冲、债务税盾与企业综合绩效的全样本检验结果样本量R 2S o b e l Z 值69 3 20 2 1 469 3 20 2 9 51 6 6 7 69 3 2O 2 1 5注：+ 、”、分别表示在1 0 、5 和1

37、的水平上显著，括号内为T 值。由表4 可知，模型1 中的外汇风险对冲系数为0 0 7 5 ，且在5 的水平上显著，说明企业进行外汇风险对冲将会提升企业的综合绩效，能给企业带来7 5 的价值溢价，验证了假设1 。在模型2 中，外汇风险对冲的系数为0 6 0 4 且在1 的水1 0 0 平上显著，说明外汇风险对冲交易将会增强企业的偿债能力，提高节税收益即债务税盾，验证了假设2 。在模型3 中，债务税盾的系数为0 0 0 5 ，且在1 0 的水平上显著，说明企业的债务税盾将增加企业的综合绩效。并且，在模型3 中，外汇风险对冲的系数为0 0 7 2 ，且在5 的水平上显著，但是比模型1 的系数下降0

38、0 0 3 ，这说明在加入债务税盾对企业综合绩效的影响后，外汇风险对冲对企业绩效的影响程度有所下降，此外S o b e l Z 值为1 6 6 7 ，在1 0 的水平上显著，从而可知债务税盾产生了部分中介作用，验证了假设3 。2 分样本回归结果显然，跨境投资金额的大小对于中国企业所采取的外汇风险对冲交易决策会产生一定影响，进而影响其外汇风险对冲舶效果。因此，本文还考察了不同跨境投资规模企业之间外汇风险对冲与债务税盾和企业综合绩效之间影响关系的差异。具体来说，本文以样本企业跨境投资额的中位数为基准，将全部样本公司划分为高跨境投资额企业和低跨境投资额企业，在此基础上检验这两类企业外汇风险对冲效果的

39、差异，结果见表5 。表5 的结果表明，对于高跨境投资额企业来说，外汇风险对冲的系数为0 0 9 6 且在5 的水平上显著，说明高跨境投资额企业进行外汇风险对冲将会提升企业的综合绩效，验证了假设1 。其中可能的原因在于，高跨境投资额企业由于在国外投资较多，如果不认真采取外汇风险对冲措施，可能会给企业带来巨大风险，因此高跨境投资额企业会投人大量人力物力去进行外汇风险对冲，而这些措施有助于提升企业的综合绩效。在模型2 中，外汇风险对冲的系数为0 9 2 8 且在1 的水平上显著，说明外汇风险对冲将会大大增强高跨境投资额企业的债务税盾，验证了假设2 。在模型3 中，外汇风险对冲的系数为0 0 9 1

40、，且在5 的水平上显著，但是要比模型1 的系数下降0 0 0 5 ，此外S o b e l Z 值为1 5 5 8 ，且在1 0 的水平上显著，从而可以判断债务税盾产生了部分中介作用，验证了假设3 。但是，对于低跨境投资额企业来说，无论模型1 还是模型3 ，外汇风险对冲的系数均为负值，并且不显著。可能的原因在于，低跨境投资额企业由于在国外的投资相对较少，因此企业可能就不太关心其面临的外汇风险，因此万方数据第3 2 卷第1 期赵峰，叶子，李梦雨：中国跨境投资企业的外汇风险对冲效果研究F e x dS h i e l dS 如eD e b t0 0 9 6 +( 2 2 8 9 )0 9 2 8

41、( 4 3 6 9 )0 2 3 6 1 1 5 7 ( 1 3 0 5 3 )( 1 2 6 7 5 )一0 5 2 6 ( 一1 8 3 2 9 )一0 8 9 0 ( 一2 8 0 8 )D u a l i t y一0 1 0 3G r o w t hI n v e s t m e n t( 一0 3 6 4 )0 1 0 0 ( 7 8 7 6 )0 5 6 9 ( 1 1 0 4 0 )O 0 0 1( 0 6 0 6 )O 7 1 1 ( 4 9 1 7 )一1 ( 一0 一3 3 2 88 3 0 )3 7 2 。( 一2 3 5 9 )0 0 4 1( 0 6 4 3 )一0

42、8 2 8 “+( 一3 1 8 7 )0 0 4 0 ”( 8 6 9 9 )0 0 9 1 + +( 2 1 6 5 )0 0 0 5( 1 5 9 1 )0 2 3 0 +( 1 2 4 2 4 )一0 5 2 9 ( 一1 8 4 0 1 )一0 0 4 3( 一0 6 1 9 )0 0 5 4( 0 5 7 1 )一0 0 4 4( 一0 6 3 8 )0 0 2 4 +( 1 9 4 3 )0 2 4 6 0 4 8 1 + ”0 2 3 5 ( 1 3 6 3 5 )( 1 9 2 4 9 )( 1 2 3 4 7 )一O 5 2 1 0 7 3 3 一0 5 3 8 ( 一1

43、7 5 1 6 )( 1 7 8 1 3 )( 一1 7 3 2 8 )一0 8 8 3 + +一1 3 9 0 一0 1 0 01 3 8 7 ( 一2 7 8 5 )一0 0 8 5( 一0 3 0 0 )0 0 9 1 ”( 2 1 6 5 )( 一4 8 7 0 )0 2 6 7( 1 2 1 1 )0 1 0 9 ( 1 1 8 2 0 )( 一0 2 5 3 )一0 0 4 7( 一0 1 5 3 )( 一4 8 6 3 )0 2 6 8( 1 2 1 7 )0 0 6 0 一0 0 4 4( 4 7 3 5 )0 5 7 3 0 6 4 0 一0 0 9 0( 1 1 1 1 2

44、 )0 0 0 0( 0 3 6 6 )( 1 4 6 6 9 )( 一1 4 9 0 )0 0 6 4( 0 2 4 4 )一0 8 8 2 。( 一2 4 4 1 )( 一0 6 3 8 )0 6 4 2 ( 1 4 7 2 0 )0 0 8 5( 0 3 2 5 )行业控制控制控制控制控制控制注：+ 、”、分别表示在1 0 、5 和1 的水平上显著，括号内为T 值。对于外汇风险对冲的重视程度也不会很高，这方面投入的资源也会较少，因而其风险对冲效果不会太好，甚至有损于企业的综合绩效。( 三) 倾向得分匹配( P S M ) 法检验由于单纯使用普通线性回归( O L S ) 进行检验有可能并

45、不能正确判定因果关系，因此下面本文使用倾向得分匹配( P S M ) 法来检验外汇风险对冲对中国跨境投资企业的价值和债务税盾的影响作用，并在结论与建议部分与O L S 回归结果作对比，以验证结论的可靠性。倾向得分匹配( P S M ) 法的具体匹配方法一般包括以下三种：相邻匹配、半径匹配和核匹配，本文使用文献里最常用的相邻匹配来进行配对分组。具体来说，本文选择多维度的企业特征变量进行配对，即x 包括公司规模、负债水平、独立董事比例、两职兼任、速动比率、公司成长性、跨境投资额等7 个匹配变量，目的是要找到倾向得分相近的“无外汇风险对冲企业”作为“有外汇风险对冲企业”的配对组进行匹配估计。图2 是

46、我们使用非参数K 密度方法( k - d e n s i t y ) 对匹配之前的处理组和控制组样本的倾向得分值分布进行拟合后得到的概率密度图。实线和虚线分别表示处理组和控制组的倾向得分值走势。由图2 可知，在匹配之前，控制组的倾向得分万方数据北京工商大学学报( 社会科学版)2 0 1 7 年第1 期均值明显低于处理组。图3 是匹配之后的处理组和控制组样本的倾向得分概率密度图。由图3 可知，在匹配之后，控制组的倾向得分与处理组基本重合，说明它们的核密度函数比较接近，从而满足了共同支撑假设，匹配效果非常好。图2 倾向得分概率密度图( 匹配前)图3 倾向得分概翠密度图( 匹配后)前面的倾向得分概率

47、密度图只是一个直观上的比较，为了谨慎起见，还做了匹配平衡性检验以保证结果的可靠性。匹配平衡性检验通常使用匹配变量的均值差异显著性检验和标准偏差检验。由表6 可知，匹配后的处理组和控制组在7 个匹配变量上都无显著差异，因此，匹配方法有效。表6 最后一列为匹配后处理组和控制组各变量的标准偏差值，参考邵敏、包群拉2 。的做法，标准偏差值的具体计算公式为：，1 0 0X ( z 处理组一菇控制组J o 、“一= = ；= 二二= ；= = = = 二_o ( s k 理组+ s 蓉翩组) 2 上式中的d 值越小，特别是d 值绝对值小于2 0 时，匹配效果越好。由表6 可知，7 个匹配变量的d 值都小于

48、2 0 ，因此匹配结果的可靠性较高。在表7 中，本文计算了总体样本、高跨境投资额企业和低跨境投资额企业匹配前与匹配后处理组与控制组的平均企业综合绩效和平均债务税盾，而本文所关注的企业“外汇风险对冲”效果则可以由匹配后的组问差( A T T 值) 得出。对于总体样本，表7 结果显示，当因变量为企业综合绩效时，A T T = 0 1 0 40 ，这表明企业的外汇 风险对冲会使企业综合绩效增加的概率提高1 0 4 0 。通过比较未匹配情形下处理组与控制组的差别0 1 2 1 5 ，我们发现，若没有控制企业进行外汇风险对冲决策的内生性，将会一定程度上高估外汇风险对冲的作用效果。当因变量为债务税盾时，A T T = 0 3 9 85 ，这表明外汇风险对冲会使企业债务税盾增加的概率提高3 9 8 5 。与未匹配时处理组与控制组的差别1 9 4 02 相比，可以推知，若不控制内生性，也会高估外汇风险对冲的效果。但总的来看，企业的外汇风险对冲会显著提升企业综合绩效和债务税盾，从而再次证实了前文提出的假设1 和假设2 。对于高跨境投资额企业，我们仍然使用相同方法来计算外汇风险对冲的影响效果。由表7 可知，若不考虑外汇风险对冲决策的内生性，会导致外汇风险对冲对于企业价值和债务