1. 问题提出
改革开放以来，我们一直十分重视制造业的建设，可以看出目前制造业的发展已与我们经济发展息息相关。然而随之我国老龄化加剧、资源日益短缺，过去的全要素生产率发展模式已经不足维系未来二十年的经济持续发展 [1]。因此，我国政府提出高质量发展战略目标，要以深化供给侧改革为主线。此时，债务重组的实施能够解决企业的部分债务问题，化解过剩产能，盘活企业资源，激发企业的内生动力，即推动制造业企业债务重组的顺利实施有着重要意义。
但是企业实际能否真正化解债务危机？尽管现有文献为我们了解企业实施债务重组行为提供了丰富的理论和实证研究经验，但债务重组有效性研究方面尚存在争议。现文献主要集中于债务重组准则探讨，忽视了债务重组对于解决企业实际问题的重要意义；部分学者研究了债务重组财务效应，选择了债务重组规模作为自变量，忽视了债务重组规模与财务绩效部分盈余具有交叉关系，并且仅研究重组当年绩效并不意味着长期水平。同样地，倘若运用横向对比的方式研究债务重组绩效也难以得出是否是债务重组因素导致了企业的绩效改善，还是受到其他因素的影响。因此本文采用多元线性回归的方法，对债务重组绩效进行较长时间的研究。
1997年亚洲金融危机的爆发，我国财政部针对企业私下重组行为滋生了不良市场风气，首次颁布债务重组准则，并之后进行了一系列修订。同时2001年的市场监管规则增加了非经常性损益、关联交易等细则，在一定程度上抑制了企业管理层寻租动机。这一系列举措为我国制造业企业执行债务重组提供了良好的制度保障。然而仍有许多企业虽然执行债务重组最终还是走向了破产。薛姣等 [2]、彭景颂等 [3] 运用综合财务评价指标证明债务重组实施后，绩效并不具有长期性。陈静 [4]、张露曦 [5] 等用案例发现企业财务困境进行较大时，会迫于寻租动机进行会计政策选择，相应绩效并没有恢复。理论上而言，通过债务重组，企业能够获得部分损益，延迟企业偿债时间，并且债务重组的实施伴随着一系列优惠政策的实施，然而以上因素并不一定能使债务重组达到预期效果。本文基于这一事实，探究债务重组与制造业企业重组的财务绩效的关系，为企业实施债务重组提供行动指南。
2. 理论分析与研究假设
债务重组协议达成，可减轻企业未来偿还债务本金、利息的财务压力。企业通过以非资产抵偿债务、将债务转为资本、修改债务条件等多种重组方式获得收益，带来账面利润的提升，相应调整公司的权益结构。以及重组的达成保护了壳资源，向外界传达出公司正常运转的信号，有利于企业融通资金，降低了沟通成本。在恢复企业财务状况的过程中，企业管理者可盘活公司的部分不良资产，提高资产使用效率，以便有足够的能力投入到研发创新上，从而提高产品经济效益，以便有足够的精力提高自身的财务风险抵御能力。基于此，本文提出：
假设1：短期内，债务重组与重组企业的未来绩效存在正相关关系。
首先，债务重组政策效果具有短期性，不能够长期拉动企业盈利提升。根据边际递减效应，当企业利润到达了边界值，便不会增加 [6]。其次，我国企业实施重组方式单一，只是基于壳资源基础上的简单重组，并不能够主动进行组织变革和产业升级 [7]。再次，信息不对称性是债务重组失败的根本原因，重组过程中的监管机制缺失、惩罚成本过低导致了管理当局存在短视行为 [8]。最根本的原因是我国制造业长期以来过度依赖高耗能、高成本的生产模式，工业软件技术等与发达国家相比还存在很大差距，这种生产模式在国际上并不具有竞争力，发达国家的技术引领会使我国企业进一步深陷比较优势陷阱之中 [9]。并且长期以来粗放型生产方式对软环境、文化教育等建设具有挤出效应，使我国企业缺乏技术创新以及产品不具有竞争力。基于此，本文提出：
假设2：长期内，债务重组与重组企业的未来绩效存在负相关关系。
从规模异质性出发，债务重组对制造业重组企业财务绩效的影响存在差异。在当前的制度体制背景下，大规模企业一般与政府关系密切，并且外界投资者也相信大规模企业可利用自身较多的资源摆脱困境。所以大规模企业实施重组相较容易，重组成本相对较低；对于小规模企业而言，自由资产不足，资金保障屏障相对较弱，因此抵御财务风险相对较弱，在企业陷入财务困境时，重组方式相对单一，重组成本相对较高，所以债务重组对小规模企业财务绩效的负面影响更为显著。基于此，本文提出：
假设3：企业规模越小，债务重组与重组企业的未来绩效的负相关关系更显著。
3. 研究设计
3.1. 数据来源与样本选择
由于债务重组准则近两次修订发生在2006、2019年，考虑到修订前后，企业可能会进行频繁的重组行为影响实证结果的准确性，所以将2006年及之前、2019年及之后的样本予以剔除，最终文章选取2007~2018年发生债务重组事项的制造业企业作为研究样本，数据来源于国泰安数据库、巨潮资讯网。在样本筛选过程中，我们首先筛选B股公司样本，对于一年中发起多次重组事项的，以第一起为准，同时筛除数据不全和数据异常的样本，最终得到230个制造业债务重组上市公司研究样本。
同时为了解决样本自选择偏误问题，本文参考杜勇，孙帆，邓旭(2021) [10] 采用PSM方法来缓解样本选择偏差，选择了1:1就近邻匹配方法进行逐年匹配，即得到了225个处理组样本，225个对照组样本。
3.2. 变量定义
3.2.1. 被解释变量
关于制造业企业债务重组财务绩效的研究，文章选取营业利润与总资产之比指标来衡量企业重组后的财务效应。在重组当期、后两期的财务绩效，分别以ROA、F.ROA、F2.ROA来表示。
3.2.2. 解释变量
借鉴罗炜 [11] 将企业当年是否发生债务重组事项作为衡量债务重组的变量，于是文章采用此哑变量。
3.2.3. 控制变量
在构建债务重组财务绩效模型时，首先将表示公司特征变量，虚拟变量–发生年份，企业年龄、企业规模纳入模型中。市场占有率反映了企业对市场的垄断程度，处于成长期的企业市场占有率反映了具有一定的市场竞争力，然而困境的企业，市场占有率过高则会产生过高的不可控成本，不利于困境恢复，所以将该指标也予以纳入。处于财务困境时，股东利益则与企业利益相趋同，对管理者的行为进行约束，同时发挥自身的治理能力帮助企业摆脱财务困境，所以将该指标予以纳入。自由资产比率越高，企业财务困境恢复能力越强，所以将该指标予以纳入 [12]。文章的有关变量定义如下表1所示。
Table 1. Variable definitions tables
表1. 变量定义表
3.3. 模型设定
为了考察企业会计政策选择—实施债务重组的财务绩效情况，本文参考宋淑琴等(2014)、罗炜等(2008)的研究成果，构建债务重组财务绩效的多元线性回归模型，建立3-1-1模型，如下所示，该模型控制了年份变量的影响。同时借鉴文章的行文思路，加入相关控制变量，建立如下模型。i表示事件发生的第i年，j分别用0、1、2表示，表示企业实施债务重组后的当年、第一年、第二年的财务绩效。倘若假设1，2成立，企业实施债务重组后并不能恢复产品竞争力，恢复自身的盈利能力，那么当3-1中当j = 0，1，2时，α1皆显著为负。
(3-1)
4. 实证结果及分析
表2列示各主要变量的描述性统计结果。可以看出，样本企业在考察期内的盈利指标(ROA)的均值、中位数都大于0，横向来看，盈利能力(ROA)呈现先降后升的迹象。其他变量中公司年龄(AGE)的均值为8.260，公司规模(SIZE)的均值为21.214，市场占有率(MR)的均值为0.051，股权集中度(TOP)的均值为33.489，自由资产比率(FREE)的均值为0.425。以上是对整体样本的初步分析，为了解变量之间的关系，下面进行相关性分析。
4.1. 相关性分析
对主要变量进行了相关性分析，考虑到样本分布并非是标准化分布，所以采用了Spearman相关性检验法来对变量间的关系进行分析，各变量间的系数都小于了0.8，可以初步判定通过了多重共线性检验，具体结果如下表3所示。
Table 2. Descriptive statistical analysis between primary variables
表2. 主要变量间的描述性统计分析
Table 3. Correlation analysis on the financial performance of debt restructuring of manufacturing enterprises
表3. 制造业企业债务重组财务绩效的相关性分析
表3报告了变量间的Spearman检验结果。从表3可以看出，债务重组(DRS)与考察期内盈利指标(ROA)都在1%的水平下显著负相关，表明制造业企业实施债务重组导致了企业绩效的长期下降。对于其他变量，企业年龄(AGE)与重组绩效呈三期的显著负相关，企业规模(SIZE)与重组绩效三期内呈现显著的正相关，相关性有所降低，市场占有率(MR)三期内呈现显著的正相关，股权集中度(TOP)三期内呈现显著的正相关，自由资产比率考察期内呈现显著的正相关，并且系数接近0.5，说明企业重组当年的自由资产越多，越能对财务状况带来积极影响。同时，本文在多元线性回归分析之前做了多重共线性分析，发现各变量之间的系数值均小于3，表明模型不存在严重的多重共线性问题。
4.2. 多元线性回归
基于上述研究结果，为进一步研究制造业企业债务重组财务绩效情况，进行如下研究。运用stata15.1对样本数据进行多元线性回归分析，选择聚类标准误模型，最终结果如下表4所示。
Table 4. Analysis of the regression results of the financial performance in the debt restructuring of manufacturing enterprises
表4. 制造业企业债务重组财务绩效的回归结果分析
Robust standard errors in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
从表4可看出，制造业企业债务重组行为与企业重组当期的盈利能力(ROA)、重组后一期的盈利能力(F.ROA)、重组后第二期的盈利能力(F2.ROA)的系数分别为−0.058、−0.075、−0.071，三年内全部显著为负，表明了制造业企业实施债务重组存在着政策陷阱，给企业未来财务绩效带来了负面影响，这种负面影响在更长期内可能会有所降低。对于其他控制变量而言，公司规模(SIZE)、自由资产比率(FREE)在当期均呈现显著的正向关系，说明规模越大、自由资产越多的企业，对重组绩效能发挥积极作用。股权集中度(TOP)与ROA、F2.ROA存在显著的正向关系，说明大股东股权集中度对债务重组财务绩效存在积极作用，会维护自身利益加强债务重组的实施过程控制，对管理当局的行为进行监督，同时利用私人资源提高对公司的治理能力，有利于企业摆脱困境和提升盈利水平。市场占有率(MR)与三期的财务绩效都呈负向关系，并且在重组当期存在显著的负向关系，说明市场占有率并不意味着具有市场竞争力，处在困境中的企业困境成本会相应增加，从而不利于企业盈利能力的恢复。综上所述，证明了本文的研究假设1、2是成立的，制造业企业债务重组的实施会导致财务绩效长期地显著下降。
4.3. 进一步分析
上述研究证明了制造业企业债务重组的实施存在严重的经济后果，前面回归说明了企业规模对研究期内的财务状况产生一定的影响，为了检验规模异质性对企业财务绩效的影响差异，本节进行进一步分析。本文以样本公司的公司规模均值作为中位数，将样本中高于中位数的视作公司规模较大，相反的低于中位数的视作公司规模较小，进行分组回归分析，结果如下表5所示。
Table 5. Regression result analysis of the financial performance of debt restructuring under different enterprise sizes
表5. 不同企业规模下制造业企业债务重组财务绩效的回归结果分析
Robust standard errors in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1.
由表5可知，在大规模企业样本中，三期的系数分别为−0.020、−0.046、−0.057，在小规模企业样本中，三期系数分别为−0.078、−0.093、−0.078，整体来看，大规模企业和小规模企业的回归系数和显著性水平存在显著差异。大规模企业的显著性和系数绝对值有随时间递增的趋势，小规模企业始终存在显著的负相关。对于其他控制变量，在大规模企业的研究结果中，股权集中度(TOP)、自由资产比率(FREE)对企业财务绩效产生了积极作用。在小规模企业的研究结果中，市场占有率的系数与规模大样本相对比，在当期具有显著的负向关系。综上所述，证明了本文假设3是成立的，企业规模越小，债务重组对重组企业的未来财务绩效的负面影响更显著。
5. 结论与建议
本文以我国制造业上市公司2007~2018年发生债务重组的面板数据为基础，研究债务重组对企业当期、未来财务绩效的影响，研究结果表明：1) 制造业企业债务重组的实施导致了财务绩效长期的下降。说明债务重组对于企业存在着政策陷阱。2) 在债务重组实施的过程中，大股东股权的集中，企业自由资产相对富足时，能对重组企业的财务绩效产生积极影响。3) 通过进一步分析，研究发现债务重组对大规模企业重组的财务绩效影响较弱，对小规模企业财务绩效的影响更为显著。其中，股权集中度、自由资产比率对大规模企业的财务绩效提升发挥了积极作用，市场占有率对小规模的财务绩效具有负面影响。
基于本文的研究结论提出以下政策建议：
对于政府而言，应完善相关市场的法律法规，提高市场环境的透明度。带动债权人、法院，第三方资产管理机构等多方主体力量，协助企业进行多样化方式的重组，提高壳资源的配置效率。构建良好的营商环境，发挥大规模企业规模集聚效应，对小规模企业的创新项目给予更多普惠政策，帮助小规模企业度过财务困境。
对于企业而言，应发挥股东集权的资源整合优势，进行有效资源盘活，化解无效产能。大规模企业应利用自身资源优势积极采取多种重组方式摆脱困境，后期加强跨企业协作，集聚经济新要素恢复市场竞争力。同样地，小规模企业在重组时，应提高重组透明度，以通过重组摆脱困境。后期发挥自身的专业化经济和竞争优势，重新提高市场竞争力。
参考文献
NOTES
*通讯作者。