上市公司的资本结构问题——基于四川长虹的案例分析

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1、上市公司的资本结构问题——基于四川长虹的案例分析[关键字]资本结构优化融资[摘要]本文以四川长虹为例，分析了其现行的资本结构，认为其长期负债融资不足；并立足于公司价值最大化的目标，运用资本资产定价模型，以及税负利益——破产成本的权衡理论尝试计算出了其最优的资本结构，经过分析提出长虹应逐渐的调整其资本结构，向最优资本结构靠近；最后，从四川长虹引申出我国上市公司普遍的融资特点，并对其原因进行了简要分析。一、现行资本结构资本结构是指企业各种资本的构成州及其比例关系,通常用资产负债率来衡量辍。企业资本结构是由企业采用的各种筹资汹方式筹集资本而形成的,是企业筹资结构装的核心问题。

2、12/12概况四川长虹桠电器股份有限公司成立于1988年6月趱,其源头国营长虹机器厂创业于1958漕年，在当时是我国研制生产军用、民用雷踱达的重要基地。长虹于20世纪70年代仨初开始研制和生产电视机，1992年开砝始进行规范化股份制改组。1994年，长虹股票在上海证券交易所挂牌上市。其桑主营业务涵盖:视频,空调,视听,电池邓,器件,通讯,小家电及可视系统等产品的研发生产销售。以下的图表是四川颇长虹上市来历年的资本结构情况：会泌计年度资产负债资产负债率1994癃3,349,807,1,642,53簋4,%19956,413,782钇,3,361,600,%12/121

3、996貔11,054,308,6,610,2酢08,%199716,784,8５95,7,811,278,%19甬9818,561,892,7,874坻,886,%199916,756洮,798,3,857,073,%幽200016,162,976,3,5化10,866,%200117,6珈11,190,4,876,743,%200218,653,868,5,727,621,%201721,颞338,363,8,170,329,浒%201715,649,029,崞6,064,191,%12/12从上图桩中可以得到，最优资本结构的点大致位于伽资产负债率在50%的情况下，

4、这时加权允平均资本成本最低为%。在计算最优埝资本结构时，可以先进行定性分析，大体戈划分出最优资本结构的区间，再进行估计凝，计算出最优解，这样能保证资本结构计茹算的适当性。例如可以结合如生命周期等其他的一些分析思路。分析长虹主要产品所属的领域，其已迈入了成熟期，如果不舣大规模转型转产，公司的成长性已不大。荀当成长性和风险性降低时，长虹应更多地棵考虑利用外部负债进行融资。(酢二）资本结构优化的政策分析及融资方案碜安排实际负债率与最优负债率差哌别很大的公司有几个选择。第一，它必须疋决定是转向最优比率还是保持现状。第二缡，一旦做出了转向最优负债率的决策后，杂12/12公司必

5、须在快速改变财务杠杆系数和小心嚣谨慎地转变之间做出选择。这一决策也会窒受到诸如缺乏耐心的股东或有关的债券评肼级机构等外部因素的压力所左右。第三，屑如果公司决定逐渐转向最优负债率，它必须决定是用新的融资来承接新项目，还是髀改变现有项目的融资组合。迅速调整芬的优点是，公司可立刻享受到最优财务杠﹄杆所带来的好处，这包括资本成本降低和煺公司价值的升高。突然改变财务杠杆率的艉缺点是它改变了经理人在公司内决策的方徙式和环境。如果公司的最优负债率被错误尝地估计，那么突然的变化会增加公司的风嗣险，导致公司不得不掉头重新改变其财务荣决策。对于长虹而言，其财务杠杆与雳同行业公司相比较低。

6、它是迅速还是逐步增加其负债率以达到最优水平取决于一系列因素：1.最优资本结构估算的可樘信度。估算中的干扰越大，公司选择逐步橐转向最优水平的可能性就越大。2.愎同类公司的可比性。当公司的最优负债率龄与同类公司大相径庭时，该公司就越不可12/12能选择快速地转向最优水平，因为分析家上们和评信机构或许对这种转变不看好。上鹣面的分析中可以看出长虹的资产负债率与行业平均水平相差在10到20个百分点┓之间，从2000年开始，长虹逐渐开始颓增加其负债比例，拉近与行业水平的差距讫。3.被收购的可能性。对购并中目颦标公司的特征的实证研究指出，财务杠杆瑟率过低的公司比财务杠杆率过高

7、的公司被筐购并的可能性要大得多。在许多情况下，昂购并活动至少部分是用目标公司未用的举闱债能力来进行融资的。因此，有额外举债犒能力但推迟增加债务的公司就冒了被收购的风险。这种风险越大，公司越可能选择汨快速承担另外的债务。4.对融资缓栉冲的需求。长虹可能出于保持现有项目的湔运作正常或承接新项目的考虑，需要保持芴融资缓冲来应付未来不可预期的资金需求隋。这也许也成为其与银行、政府交涉谈判勹的筹码。故而长虹不太可能快速用完他们η多余的举债能力，以及快速向最优负债率耩水平转变，而选择渐变的过程。基于上面的分析，长虹应逐渐的调整其资本结ｉ构，向最优