Stata之计算财务指标——融资约束
本文作者：胡艺粼，中南财经政法大学金融学院
本文编辑：智淼
技术总编：方一卓
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融资约束
融资是一个企业筹集资金的行为与过程，企业的融资方式有两种：内部融资和外部融资。内部融资是公司利用内部自有资金，依靠内部积累进行的融资。外部融资是公司通过金融活动从资本市场筹集到的资金。在不完美资本市场中，根据Fazzari et al.（1988）对融资约束的定义，资本市场的摩擦导致公司的内外部融资成本之间存在较大差异。资本市场中存在的信息不对称和代理成本问题，使得公司的外部融资成本过高，从而导致公司的投资决策过度依赖内部资金，造成投资低于最优水平。
针对融资约束这一问题，国内众多学者基于中国资本市场进行了深入研究。王彦超（2009）通过实证发现，融资约束是影响企业财务政策的重要因素，受到融资约束的企业，资金来源系统地依靠内部现金流，且不易产生过度投资的倾向。鞠晓生（2013）分析了融资约束、营运资本管理与企业创新活动之间的关系，发现企业受到的融资约束越严重，营运资本对创新的平滑作用越突出。刘胜强和林志军等（2015）采用双边随机边界法实证检验得出融资约束与R&D投资存在负相关关系，即融资约束导致R&D投资不足。张盼盼和张胜利等（2020）针对制造业企业进行研究，结果表明融资约束显著抑制了制造业企业出口国内增加值率（DVAR）的提升。陈诗一（2021）基于环境投融资角度考察融资约束对政策效应的影响，得出结论：融资约束影响中小企业污染减排，加剧排污费提高对产出的影响。
综上所述，融资约束受到外部金融环境和公司内部治理等多种因素的共同影响，而且其存在对公司的投资行为和融资行为具有较大影响，所以融资约束的研究具有重要意义。由于融资约束本身难以量化，国内外学者借助一些变量作为指标，衡量公司融资约束的程度，常见的测度方法有 FHP模型、KZ指数、SA指数和WW指数等。本篇文章主要介绍KZ 指数和 SA 指数两种测度融资约束的指标。
数据说明
1. 样本区间：2000-2020年
2. 样本范围：沪深A股上市公司
3. 数据来源：上市公司基本信息、财务数据来自CSMAR数据库
4. 数据处理：指标计算所需数据，包括资产负债表、现金流量表、相对价值指标、股利分配等从CSMAR数据库下载得到的内容为Excel格式，需要对数据进行处理和合并。
1***对表格数据进行处理***
2import excel using 资产负债表.xlsx, firstrow clear
3drop in 1/2 //删除多余行
4drop Typrep //删除多余列
5destring Stkcd, replace //将变量转变为数值型
6rename (Accper A001101000 A001107000 A001000000 A002000000 A003101000) (日期 货币资金 交易性金融资产 资产总计 负债合计 实收资本(或股本)
7) //重命名变量
8gen year=year(date(日期,"YMD")) //提取日期中的年份
9sort Stkcd year
10save 资产负债表.dta, replace
11***（其他数据同理根据需要进行处理，生成dta文件）***
12
13***将处理后的数据进行合并***
14use 资产负债表.dta, clear
15merge 1:1 stkcd year using 现金流量表,keep(3) nogen keepusing(经营活动产生的现金流量净额)
16merge 1:1 stkcd year using 相对价值指标, keep(3) nogen keepusing(托宾Q值A)
17merge 1:1 stkcd year using 股利分配, keep(3) nogen keepusing(每股税前现金股利)
18save 财务数据.dta, replace
KZ指数
Kaplan 和 Zingales (1997) 最初提出 KZ 指数的概念，他们选取49家企业1970-1984年的样本，并以经营性净现金流、现金持有量、派现水平、负债程度以及成长性等五个因素作为融资约束的代理变量，通过构建有序Logit回归得到了一个综合指数，也即衡量企业融资约束程度的KZ指数。这一方法得到了学术界普遍的认可，被广泛使用（Almeida et al.,2004）。由于中国的资本市场与国际资本市场存在较显著的差异，所以中国上市公司面临的融资约束与国外公司有所不同。因此借鉴Kaplan 和 Zingales (1997)的思想，参考魏志华等（2014）、潘越等（2019）、潘健平等（2021）、饶品贵等（2022）的研究，本文主要通过以下几个步骤构建KZ指数，并以此来衡量企业所面临的融资约束程度，KZ指数值越大，意味着企业面临的融资约束程度越严重。
1
对全样本各个年度按照企业年度经营现金流/上期总资产（CF/L.A）、现金股利/上期总资产（DIV/L.A）、现金持有/上期总资产（Cash/L.A）、资产负债率（LEV）和TobinQ对样本进行分类，具体过程如下：
如果 CF/L.A 低于中位数则 kz1 取1，否则取0；
如果 DIV/L.A 低于中位数则 kz2 取1，否则取0；
如果 Cash/L.A低于中位数则 kz3 取1，否则取0；
如果 LEV 高于中位数则 kz4 取1，否则取0；
如果 TobinQ高于中位数则 kz5 取1，否则取0。
2
计算 KZ 指数，令 KZ = kz1 + kz2 + kz3 + kz4+ kz5。
3
采用排序逻辑回归，以 KZ 为因变量对CF/L.A、DIV/L.A、Cash/L.A、LEV、TobinQ进行回归，
得出回归系数并估计出最终的 KZ 指数。
按照上述计算方法，结合部分Stata代码为大家展示具体的计算过程：
1clear
2cd f:/KZ指数
3use 财务数据.dta
4
5***生成变量***
6gen CF=经营活动产生的现金流量净额/L.资产总计
7gen DIV=(每股税前现金股利*实收资本或股本)/L.资产总计
8gen Cash=(货币资金+交易性金融资产)/L.资产总计
9gen LEV=负债合计/资产总计
10gen TobinQ=托宾Q值A
11
12***剔除缺失值***
13foreach i in CF DIV Cash LEV TobinQ {
14 drop if `i'==.
15}
16
17***缩尾处理***
18winsor2 CF DIV Cash LEV TobinQ, cuts(1 99) replace
19
20***构造变量***
21bys year: egen CF中位数=median(CF)
22gen kz1=(CF<CF中位数)
23
24bys year: egen DIV中位数=median(DIV)
25gen kz2=(DIV<DIV中位数)
26
27bys year: egen Cash中位数=median(Cash)
28gen kz3=(Cash<Cash中位数)
29
30bys year: egen LEV中位数=median(LEV)
31gen kz4=(LEV>LEV中位数)
32
33bys year: egen TobinQ中位数=median(TobinQ)
34gen kz5=(TobinQ>TobinQ中位数)
35
36***计算KZ指数***
37gen kz=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5
38
39***排序逻辑回归（Ordered Logistic Regression）,计算每一家上市公司的KZ指数***
40ologit kz CF DIV Cash LEV TobinQ
41predict KZ指数, xb
42sort stkcd year
43keep stkcd year KZ指数
44save KZ指数,replaceSA指数
由于构建 KZ 指数所用变量具有很强的内生性，比如现金流与杠杆，融资约束与这两个变量密切相关，互相干扰。因此，Hadlock 和 Pierce（2009）按照构建 KZ 指数的基本方法，根据企业的财务报告定性划分企业的融资约束类型，然后使用企业规模和企业年龄两个随时间变化不大且具有很强外生性的变量构建了SA指数，这里的企业规模（Size）为企业总资产的自然对数。SA指数越大，表示融资约束程度越高。具体的计算公式如下：
1SA = -0.737×Size + 0.043×Size^2 - 0.04×Age
由于SA指数的计算过程较为简单，大家只需要把相应的数据代入计算即可，这里就不再过多赘述。
需要说明的是，我们在小鹅通平台上传的KZ指数、SA指数均是按照上述方法计算得来。当然，遵循已有研究对数据做了如下处理：数据已经经过选择沪深A股、剔除金融业、剔除已退市的、剔除当年ST、PT类股票等清洗工作。上述提到的KZ指数、SA指数大家可以放心地在自己论文的主检验或者稳健性检验当中使用。
最后想和各位同学说的是，关于融资约束的测度方法还有很多，本文仅就目前使用最广泛的两种方法和大家分享，后续请大家多多关注爬虫俱乐部的公众号或者小鹅通平台，我们会持续更新不同的融资约束测度方法和其它有研究意义的指标。
参考文献
[1]Fazzari,Steven M.,R.Glenn Hubbard,and Bruce C.Petersen,Financing constraints and corporate investment,Brookings Paper on Economic Activity,1988,1,141-195
[2]Kaplan, S. and Zingales, L. (1997) Do Investment-Cash Flow Sensitivities Provide Useful Measures of Financing Constraints? Quarterly Journal of Economics, 112, 169-215.
[3]Hadlock, C.J. and Pierce, J.R. (2010) New Evidence on Measuring Financial Constraints: Moving beyond the KZ Index. Review of Financial Studies, 23, 1909-1940.
[4]王彦超.融资约束、现金持有与过度投资[J].金融研究,2009(07):121-133.
[5]鞠晓生,卢荻,虞义华.融资约束、营运资本管理与企业创新可持续性[J].经济研究,2013,48(01):4-16.
[6]刘胜强,林志军,孙芳城,陈汉文.融资约束、代理成本对企业R&D投资的影响——基于我国上市公司的经验证据[J].会计研究,2015(11):62-68+97.
[7]张盼盼,张胜利,陈建国.融资约束、金融市场化与制造业企业出口国内增加值率[J].金融研究,2020(04):48-69.
[8]陈诗一,张建鹏,刘朝良.环境规制、融资约束与企业污染减排——来自排污费标准调整的证据[J].金融研究,2021(09):51-71.
[9]魏志华,曾爱民,李博.金融生态环境与企业融资约束——基于中国上市公司的实证研究[J].会计研究,2014(05):73-80+95.
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END
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