资产与融资结构

资产与融资结构（精选7篇）

资产与融资结构 篇1

2013年3月15日, 中国证监会公布了《证券公司资产证券化业务管理规定》, 标志着中国资产证券化业务正式由试点转向常规, 不再受到硬性的规模限制。在这份新规中, 资产证券化的标的资产与准入券商的范围进一步扩大, 信贷资产纳入了券商资产证券化基础资产的范畴。

资产证券化业务源自上世纪60年代的美国, 经过40年的发展, 资产证券化业务的领域从初期的住房抵押贷款拓展至信用卡贷款、汽车贷款和其他商业贷款领域, 时至今日已经覆盖了几乎所有具有稳定现金流的资产类业务, 成为美国资本市场上仅次于国债的第二大证券。

美国的资产证券化进程可以看作是伴利率市场化和银行业经营模式转变的产物。上世纪70-80年代, 货币市场投资工具的兴起和债券市场的膨胀 (尤其是垃圾债市场) 给美国商业银行的经营施加了巨大压力。在“Q项条例”取消后, 利率正式市场化, 银行业的传统利差不断被压缩, 竞争加剧, 逼迫银行寻求新的收入方式。

然而, 拉美债务危机引起了政策当局对于银行业粗放式扩张潜在风险的担忧, 纷纷出台了针对银行资本比率的监管限制。银行业在经营压力和监管压力两方面作用下, 开始大力推进资产证券化业务, 将资产出表, 从传统的“吸收存款———放贷”模式转变为“吸收存款———放贷———出售资产———放贷”模式, 在转移风险的同时增强了盈利性。

当前中国的银行业也面临着同样的转折点:利率市场化的加速推进。然而, 不同于美国, 中国银行业在推动资产证券化业务上有着先天不足:缺乏标准化的信贷资产。美国消费贷款的比重超过70%, 而中国仅为16%左右。消费贷款 (尤其是住房抵押贷款) 在资产证券化中具有先天优势, 其期限长, 现金流稳定, 抵押资产同质化强且易于变现。反观中国, 工商业贷款缺乏标准化的抵押物, 加之借贷者的多样性, 难以打包出售。

中国是世界上最大的制造业国家, 并且拥有者最大的市场, 这就意味着在这片土地上星罗密布着大量中小规模的上游供应商和下游分销商, 蕴含着大量具有“自偿性”特点的融资需求。这些融资需求及偿还路径都是基于基础的国内外贸易, 只要供应链还在正常运转, 这些融资的最终偿付就不存在问题。此外, 由于供应链的运行是一个连续的过程, 这些短期的信贷资产就能够提供稳定的、长期的现金流。

然而, 传统的脱离供应链结构的一对一融资很难形成合适的证券化基础资产。以保理业务 (Factoring) 为例, 当银行试图将购买的应收账款打包出售时, 至少存在着以下几个问题:

第一, 如果该业务中银行对供应商 (应收账款的出售方) 是有追索权的, 那么打包出售后追索权如何行使?由谁行使?此外, 证券化产品的基础资产依然是与供应商的信用绑定的, 中小供应商的信息不透明使得评级机构很难对证券进行评级, 外部信用增级的成本也过于高昂。

第二, 如果是无追索权的, 那么如何向买方追讨?应收账款的异质性太高以至于外部投资者根本不会付出如此高的分析和监控成本去购买这些证券化产品。

第三, 应收账款毕竟是基于基础实物和服务交易的债权债务关系, 证券化产品的资金流如何能够与物流和信息流匹配?

随着供应链金融在中国的快速成长, 基于供应链交易结构的结构化融资设计就能够创造出标准的、易于评级的、有保障的并且收益可观的证券化产品, 克服我们前述的诸多难题, 最终形成惠及多方的理想结果。

我们的起点是一个“改良”过的反向保理 (Reverse Factoring) 模型。反向保理不同于传统的保理业务, 它是有核心买方所驱动的应收账款融资行为, 用买方的高信用替代供应商的低信用, 从而节省整条供应链上的融资成本, 达到共赢目的。

之所以说“改良”, 是因为该模式与反向保理的操作模式略有不同。在反向保理业务中, 一般供应商将应收账款卖个银行后, 银行对供应商不再设追索权, 而要求买方到期向银行无条件付款。此时, 原先供应商与买方的应收应付关系就变成了银行与买方之间的债权债务关系。如此一来, 从会计核算角度来讲核心买方实际上是少了一笔应付账款而多了一笔银行债务。换个角度来看, 这个反向保理模型本质上是银行以买方的信用为参考提供给买方一个付息信用贷款, 而买方再通过银行将这笔资金提供给供应商, 实际上就变成了买方贷款并提前支付。

此时, 买方资产负债表上的营运指标和财务指标都存在恶化的可能, 因此买方往往不愿意介入这样的融资安排。为了避免可能出现的会计问题, 在“改良”过的反向保理模型中, 供应商并不出让应收账款, 而是银行以一个非常低的利息 (参考买方的信用水平) 向供应商提供一个短期流动贷款。因此, 应收和应付关系仍然存在于买方和供应商之间。在这个模式下, 买方只需要向银行承诺, 在该笔应收账款到期时“经由该银行向供应商付款”。这样一来, 银行实际承担的信用风险同传统的反向保理一样都来自于核心买方, 但买方却避免了自身资产负债表可能出现的不利影响。

在这个模式下产生的银行相对于供应商的短期流动贷款, 就是可以用于打包证券化的基础资产。为什么?

首先, 贷款的实际偿付义务在多方协议下得到了买方的承认, 相当于承担了支付义务, 因此该基础资产的信用评级应当参考核心买方, 这大大提高了证券化产品的信用评级;

其次, 该融资安排下买方可以将合格供应商的信息统一提供给银行, 银行则可以围绕某一核心企业将外围供应商贷款统一打包, 大大提高了基础资产规模、信息透明度及其同质性 (因为此时不再需要考虑基础货物的品种和交易方式等问题) ;

再次, 内外部信用增级完全可以围绕买方展开, 降低了信用增级的成本;

最后, 银行可以将围绕统一核心企业的供应商贷款打包形成基础资产, 再形成基础资产池, 并将池资产打包证券化。这样一来证券化产品的风险就分散到不同的供应链当中, 由于这些供应链本身就可能处于完全不同的行业, 使得池资产的风险最大限度的分散。

由于基础资产本身基于一种结构性融资安排, 而结构本身的稳定性又取决于供应链的稳定性, 因此物流、信息流和资金流的匹配就十分重要。此时如果能够引入第三方的供应链金融平台, 将各类信息有机结合, 降低甄别成本, 那么整个基础资产池的质量都能够有效提高。因此, 第三方平台的参与虽然不是必须, 但却相当有益。

整条资产证券化的路径可以表示为如下过程:

基于这种供应链融资安排的资产证券化需要多方的参与, 主要包括供应链融资平台提供商、核心买方、上游供应商、流动性提供商 (如银行) 、投资银行 (证券公司) 、特殊目的机构 (SPV) 以及二级市场的投资者。不同于常见的以住房抵押贷款为基础资产的证券化产品, 上述模式将流动资金贷款作为基础资产, 这种结构化安排有以下几个特点:

第一, 通过物流和资金流在供应链上的持续流转, 由短期流动资金贷款形成稳定的长期现金流入。例如, 打包后的证券资产以半年为期限进行利息支付, 而半年的期限恰好匹配核心买方应付账款的平均周转期。

第二, 提前支付风险 (Prepayment Risk) 和延期风险 (Extension R isk) 都被降到最小。这是因为供应链的运转几乎是独立于利率波动的, 买方不会因为利率的波动而选择提前偿付应收款, 并且不同链条上的核心企业在支付周期上相互交错。因此这种证券化产品在定价时无需考虑复杂的提前偿付率问题 (PrepaymentRate) , 也无需进行复杂的支付层级 (PaymentTranche) 设计, 从模型安全性角度来讲具有极大优势。

第三, 供应链平台以最低的成本处理现金流, 不仅加快了支付过程还提升了安全性。

第四, 证券化产品的信用评级基于核心企业而不是上游供应商, 使得其非常易于获得较高评级, 信用增级的成本更低, 并且易于投资者分析其基础资产结构和质量。

第五, 相较担保债务凭证 (CDO) 等复杂的衍生产品, 这种证券化产品面临的系统性风险更小。CDO等复杂证券化产品最终的核心驱动因子都是房价, 而房价本身就存在周期性且波动剧烈。而基于供应链金融的证券化产品最终的驱动因子是供应链的运行, 只要其正常运转, 偿付就不会出现大的问题。此外, 不同供应链的运转往往较为独立, 更降低了系统性风险发生的概率。

这里可能有一个疑问:在这个结构安排的源头, 买方为什么愿意将自己的信用额度让渡给供应商并变相的承担担保责任?

原因就在于信贷市场信息不对称产生的信用利差。目前国内资质良好的大型核心企业在银行的融资大概只有5.5%左右, 而中小供应商往往在10%以上, 还需要厂房机器设备的抵押, 甚至是企业主私人的信用。简单起见, 我们假设中小供应商融资利率在10.5%, 因此这其中有5%的信用利差。

那么现在三方协议允许供应商以7.5%的融资利率向银行申请流动资金贷款, 就比过去节省了3个百分点, 并且不需要任何抵押物。这3个百分点供应商可以通过1) 降低产品价格;2) 延长买方付款期限;3) 由供应商承担运输成本和仓储成本等方式“回馈”给核心企业。因此最大的受益方实际上是核心企业, 这对于IT制造、电商等极其重视现金流的“微利”核心企业尤为重要。而在这种融资安排下, 供应商的状况至少不会比原先差 (能分得多少利益取决于具体的协议安排) 。

此时, 银行实际上是以买方信用为支持增加了一笔利息为7.5%的贷款, 不仅利用了核心企业额外的授信额度, 还获得了更高的利息回报。如果银行希望进一步控制风险和规避监管, 就可以通过证券化将这些信贷资产打包出售, 假设证券化资产的年化收益率给6.5% (高于同等信用评级信贷资产收益率5.5%) , 那么银行就相当于获得了一笔几乎无风险的中介业务收入 (1个百分点) , 同时将表内资产转移到表外。

此外, 在融资安排中还可以引入保险机构, 以基础资产为标的发行信用违约互换 (CDS) 将风险再转移。由于这些基础资产由实际的商业贸易所支撑, 适当地衍生化并不会重现美国2008年遭遇的金融危机。

总的来看, 这种基于供应链融资安排的证券化产品不仅支持了实体经济的运行, 还充分分散了风险, 并且给外部投资者提供了一条参与优质工商企业贷款的路径, 收益率也足够具有吸引力, 是一个多方共赢的均衡局面。而这种局面产生的根本原因在于供应链金融降低了整条供应链的运营成本, 提高了效率。

根据2013年中国服务贸易协会和商务部共同发布的《中国商业银行保理行业研究报告2012》, 全国企业应收账款规模在20万亿以上。即使只有一部分符合供应链融资的条件, 考虑到这些应收款每年还维持15%左右的增速, 其规模亦十分可观。通过供应链融资的产品, 将这些原本拖累企业资金流转的证券化, 不仅有利于实体经济, 还提供了一个资产证券化的新突破口。

参考文献

[1]胡跃飞, 黄少卿《.供应链金融:背景、创新与概念界定》《.金融研究》, 2009年第8期194~206.

[2]梁超杰, 章登锋, 金晓龙, 石艳《.体制制约供应链管理水平提升》《.中国物流与采购》, 2013年14期.

[3]梁超杰.《2012年供应链管理关键词:成本、融资与供应稳定——平安银行等机构发布中国供应链管理调查报告》.《物流技术 (装备版) 》, 2013年12期.

[4]梁超杰, 陈碧莹.《“出口应收账款池”妙用解密》.《中国外汇》, 2008年09期.

[5]牛晓健, 郭东博, 裘翔, 张延.《供应链融资的风险测度与管理—基于中国银行交易数据的实证研究》.《金融研究》2012年第11期, 138-151.

[6]许友传, 裘佳杰.《信用风险缓释工具对商业银行贷款定价之影响》.《财经论丛》, 2011年第4期。人大书报资料中心《金融与经济》2012年第1期转载.

[7]Aberdeen Group, Global Supply Chain Benchmark Report, 2006.

[8]Altlman E I.Credit risk measurement:Developments over the last twenty years[J].Journal of Banking and Finance, 2004, (21) :79-83.

[9]Barsky N P, Catanach A H.Evaluating business risks in the commercial lending decision[J].Commercial Lending Review, 200520 (3) :3-10.

资产与融资结构 篇2

资产专用性是指在不牺牲生产价值的条件下, 资产可用于不同用途和由不同使用者利用的程度。专用性资产主要表现为两个显著特征 (张建国, 2005) : (1) 由特定的经济主体拥有或控制; (2) 只能用于特定的用途, 如果转到其它用途, 其转移成本相当高。根据Williamson (1988) 的研究表明, 由于企业融资过程中道德风险等因素的存在, 投资者担心投入的资金面临违约的风险, 企业的资产专用性越强, 投资者就越担心收不回足额的赔偿资金。因此, 投资者偏爱于对资产专用性较低企业的投资, 专用性较强的企业更多地通过权益性融资的方式获得资金来源。

一般的融资理论认为, 上市公司的融资方式可以分为两种, 一种是内源融资, 企业主要通过留存收益和折旧进行融资;另一种被称为外源融资, 主要包括股票融资和债务融资。而权益性融资包括以留存收益融资为主的内源融资和以发行股票为主的外源融资。那么, 资产专用性是通过影响股票的发行还是通过影响留存收益的方式来影响企业融资结构的?

2 实证研究

2.1 样本的选取

为了排除时间因素的影响, 本文选取了2006年上市公司的相关数据进行截面数据的分析。在排除金融类企业和个别异常数据后, 最终得到1318个样本。数据来源CSMAR期货股票高频数据库。

2.2 变量选取

本文研究以公司留存收益比例、股本比例为被解释变量, 以专用性资产比例、企业规模、企业盈利能力、企业偿债能力、非债务税盾、公司所得税率以及成长性指标为解释变量。变量定义具体如下:

2.3 实证结果及分析

结合前面变量的选取和理论分析, 为避免异方差性, 我们将采用WLS估计法进行回归分析。运用stata10.1, 得出结果如下:

模型1:

模型2:

模型1整体通过了1%的F检验, 从具体变量上看, 除ndt, taxr外, 其余变量都通过了5%的显著性检验, 且P值都较小;模型2中, 专用性资产specific未通过5%的显著性检验, 但在10%的水平上是显著的, 其余变量除taxr外, 都通过了5%的显著性性检验。

从回归模型结果可以看出, 专用性资产与留存收益成显著正相关的关系。专用性资产比例每增加20个百分点, 留存收益比例就增加约为1.4个百分点。相反, 在10%的检验水平上, 专有性资产与股本比例成负相关的关系, 说明专有性资产越高, 企业就越不会采用股票融资的方式。但是, 专有性资产对股本比例的影响是比较小的, 即, 专有性资产比例需要增加50个百分点才能使股本比例降低1个百分点。

对此, 我们可以引入准租金的概念来解释。专用性资产由于某专用性, 短期内变现能力差, 资产供应量不会随支付而变化, 因此这种支付具有类似于准租的性质。在机会主义假设下, 准租金往往容易被经营者所挤占。准租挤占程度的大小取决于双方之间的讨价还价和谈判实力。由于企业资产专用性高, 股东投入的资金大都转化为专用性资产, 随着专用性资产的增加, 投资的风险也将增加。股东和经营者都是风险的承担者, 但股东并不因所冒风险的增加而获得过多谈判实力, 但企业经营者却因企业则因企业增加了资产的专用性而增强了谈判实力。作为理性的投资者是不愿意购买具有较高资产专用性企业的股票的。因此, 资产专用性较高的企业更多地采用了以留存收益为主的内源融资方式。

3 结语

在前人研究的基础上, 我们对企业融资结构进行了更进一步的细化, 将权益性融资分为留存收益 (内源融资) 和股票融资 (外源融资) , 继续讨论资产专用性强度对融资结构中权益性结构的影响。根据我们的实证研究结果证明, 专用性资产最终是通过影响企业的留存收益 (内源融资) 来影响企业的融资结构的, 企业资产专用性强度与企业留存收益率是呈正相关的关系 (p=0.000) , 与股票融资是呈负相关的关系 (p=0.153) 。这其实表现为经营者与股票投资者的一种博弈。由于专用性资产的支付具有准租金的性质, 专用性越强的企业经营者就越容易挤占投资者的准租金。而股票投资者要和经营者一起承受资产专用性增强带来的高风险, 在风险增大而利益不变甚至减少的情况下, 股票投资者会放弃他对该企业的投资。

参考文献

[1]郭继强.专用性资产特性、组织剩余分享与企业制度[J].经济学家, 2005, 6.

[2]张建国.专用性资产的价值评估[J].中国资产评估, 2005 (, 1) .

[3]王宇露, 李斐.企业债务融资结构研究现状及其理论述评[J].财会月刊, 2006, (5) .

资产与融资结构 篇3

一、融资租入固定资产的会计与税务处理

对于融资租入固定资产来说, 现行会计准则和企业所得税法对其初始确认及后续计量的规定有所不同, 因而存在纳税差异。

1. 租赁期开始日融资租入固定资产的会计与税务处理。

(1) 租赁期开始日的会计处理。从经济实质来看, 融资租入固定资产与具有融资实质的分期付款购入固定资产相似, 相应的, 承租方应为延期付款承担一部分利息费用。因此, 企业会计准则规定, 对于融资租入的固定资产, 在租赁期开始日, 承租人应当将租赁开始日租赁资产公允价值与最低租赁付款额现值两者中较低者作为租入资产的入账价值, 将最低租赁付款额作为长期应付款的入账价值, 其差额作为未确认融资费用。同时, 承租人在租赁谈判和签订租赁合同过程中发生的, 可归属于租赁项目的手续费、律师费、差旅费、印花税等初始直接费用, 应当计入租入资产价值。

最低租赁付款额, 是指在租赁期内, 承租人应支付或可能被要求支付的款项 (不包括或有租金和履约成本) 。最低租赁付款额的现值是指以租赁内含利率、租赁合同规定的利率或同期银行贷款利率作为折现率将最低租赁付款额进行折现后的金额。

例:假定2007年12月25日, 甲公司与乙租赁公司签订了一份电子设备融资租赁合同, 合同约定: (1) 租赁期开始日为2008年1月1日; (2) 租赁期为5年; (3) 每年年末支付租金200 000元; (4) 该电子设备为全新设备, 2008年1月1日的公允价值为900 000元, 使用期限为5年; (5) 租赁合同规定的利率为7% (年利率) ; (6) 甲公司在租赁谈判和签订租赁合同过程中发生可归属于租赁项目的手续费、差旅费共计10 000元。

2008年1月1日, 甲公司对该租赁资产进行如下会计处理:首先, 确定最低租赁付款额现值, 最低租赁付款额现值=200 000× (P/A, 7%, 5) =820 040 (元) ;其次, 确定租赁资产入账价值, 由于最低租赁付款额现值小于租赁资产的公允价值, 所以租赁资产的入账价值以最低租赁付款额现值为基础确定。

租赁资产的入账价值=820 040+10 000=830 040 (元) 。借:固定资产———融资租入固定资产830 040元, 未确认融资费用179 960元;贷:长期应付款———应付融资租赁款1 000 000元, 银行存款10 000元。

由此可见, 融资租入固定资产的初始入账价值由租赁开始日租赁资产公允价值与最低租赁付款额现值两者中较低者加上租赁合同签订过程中发生的相关费用构成。

(2) 租赁期开始日的税务处理。根据新颁布的企业所得税法的有关规定, 对于融资租入的固定资产, 以租赁合同约定的付款总额和承租人在签订租赁合同过程中发生的相关费用为计税基础。企业所得税法并未要求计算最低租赁付款额的现值, 融资租入固定资产在税法上确认的初始入账价值是以租赁合同约定的付款总额为基础确定的, 这与会计准则的规定是有差异的。

承前例, 2008年1月1日, 按税法规定, 甲公司计算该融资租入固定资产的初始入账价值时应以租赁合同约定的付款总额为基础:融资租入固定资产的计税基础=200 000×5+10 000=1 010 000 (元) 。此外, 不需要再计算未确认融资费用。

2. 租赁期间融资租入固定资产的会计与税务处理。

(1) 租赁期间的会计处理。根据企业会计准则和会计制度的规定, 在租赁期内, 承租人应当采用与自有固定资产相一致的折旧政策, 以租赁资产的初始入账价值为基础计提折旧。同时, 对于租赁期开始日入账的未确认融资费用, 应当在租赁期内各个期间按实际利率法进行摊销, 计入财务费用。

承前例, 假定甲公司采用年限平均法计提固定资产折旧, 残值为0, 则以租赁合同规定的利率7%作为分摊率计算的租赁期间各年年末未确认融资费用的分摊额如表1所示 (表中的数据已作优化处理) :

单位:元

各年度应计提的折旧额=830 040÷5=166 008 (元) 。

会计处理如下:2008年12月31日, 借:财务费用57 403元;贷:未确认融资费用57 403元。借:制造费用166 008元;贷:累计折旧166 008元。借:长期应付款200 000元;贷:银行存款200 000元。

2009年12月31日, 借:财务费用47 421元;贷:未确认融资费用47 421元。其他分录同上。

2010年12月31日, 借:财务费用36 740元;贷:未确认融资费用36 740元。其他分录同上。

2011年12月31日, 借:财务费用25 312元;贷:未确认融资费用25 312元。其他分录同上。

2012年12月31日, 借:财务费用13 083元;贷:未确认融资费用13 083元。其他分录同上。

(2) 租赁期间的税务处理。根据企业所得税法的有关规定, 对于融资租入的固定资产, 以该资产按照税法规定确认的初始入账价值为基础计提折旧, 在租赁期间计算各期应纳税所得额时进行相应扣除。

承前例, 甲公司在计算租赁期内各年度应纳税所得额时, 该租赁资产按税法规定可以税前扣除的折旧额=1 010 000÷5=202 000 (元) 。此外, 由于按税法规定在租赁期开始日不计算未确认融资费用, 因此计算租赁期间的应纳税所得额时不需要考虑未确认融资费用的影响。

由此可见, 在租赁期内, 会计核算与应纳税所得额的计算都要求对融资租入固定资产计提折旧, 但是由于在初始价值的确认上会计处理与税务处理有差异, 使得各期的会计折旧与税法允许扣除的折旧金额有所不同。

二、融资租入固定资产的纳税影响分析

融资租入固定资产的会计处理与税务处理存在一定的差异, 这种差异必然会对租赁期间承租方各年度的会计利润与应纳税所得额产生影响。

承前例, 甲公司融资租入的电子设备对2008~2012年各年度会计利润和应纳税所得额的影响如表2所示 (表中的数据已作优化处理) :

单位:元

资产与融资结构 篇4

资产证券化是指把缺乏流动性, 但具有未来现金流的资产收集起来, 通过结构性重组, 将其转变成可以在金融市场上出售和流通的证券, 据以融通资金的过程。

资产证券化的步骤是: (1) 利用“资产重组原理”构建资产池。发起机构根据自身融资需求和现有金融资产情况, 选择用于证券化的资产, 将这些资产汇集组成资产池。一般来说, 具有下列特征的资产比较容易实现证券化:在未来可产生可预见的稳定现金流;资产具有标准化的合约文件, 即资产具有一定的同质性:资产应具有良好的质量, 以降低持有人的风险;与资产相关的历史数据较容易获得, 以便于计算证券化产品的收益率、现金流等。 (2) 利用“风险隔离原理”来设计破产隔离, 这是资产证券化的核心。设立特别目的机构 (SPV) 后, 原始权益人把基础资产真实出售给它, 资产从资产负债表“资产”栏目中剥离, 从而实现受托资产与发起机构破产风险的隔离, 这既不同于向银行贷款、发行债券等债权性融资, 相应增加企业的“负债”, 也不同于发行股票等股权性融资, 相应增加企业的“所有者权益”。 (3) 利用“信用增级原理”来提高资产支持证券的信用等级。为了吸引更多的投资者并降低发行成本, 特别目的机构必须对整个资产证券化交易进行信用增级, 以提高所发行证券的信用级别。信用增级的手段有很多种, 主要分为内部增级和外部增级, 事实上破产隔离就是内部增级方式之一。另外, 采用优先或次级结构、金融担保和保险也是信用增级的主要方式。 (4) 完成上述三个步骤后, 特别目的机构聘请信用评级机构对将要发行的证券进行正式的发行评级, 然后由证券承销商负责向机构投资者发行证券, 并将募集的资金用于项目建设或购买被证券化的金融资产。

资产证券化的运作模式, 主要包括以下几种: (1) 住房抵押贷款模式 (MBS) 。住房抵押贷款属于银行的优质资产, 它能产生均匀稳定的可预测的现金流, 是国际上最广泛地被证券化的资产, 能改善银行的资产负债情况, 提高银行的资本充足率及降低经营风险, 并且有助于带动我国房地产等相关产业的发展。 (2) 不良资产模式。资产证券化可通过国有商业银行的资产管理公司, 购买银行的不良资产, 进行债务重组、超额担保和债转股等手段, 发行以未来收益为支撑的证券, 以解决银行不良资产的问题。 (3) 公用设施和基础设施收费模式。该领域主要包括电力、通讯、交通、能源、市政工程等。这些设施的经济效益一般较好, 具有风险较低的特点, 是理想的证券化资产。 (4) 部分贸易和服务应收账款或预期收入, 如大型企业的应收账款、著名景点的旅游收入和航空、铁路、海运客货运输收入等。应收账款或预期收入证券化可大幅度提高企业的资金周转率, 增加流动资金, 有利于增强企业的竞争力和盈利能力。

实施证券化应具备条件是: (1) 资产条件。包括基础资产必须能够产生稳定可测的现金流, 具有低违约率、低损失率的历史纪录, 本息的偿还能够合理分摊在一定的时间区间, 具有一定同质性和分散性, 具有广泛的地区分布等。 (2) 制度条件。资产证券化的过程是通过一系列交易过程实现的, 交易过程是在现行的法律和规定的基础上进行的。 (3) 市场条件。现阶段的市场必须具备能够履行职能的相关主体, 如投资者、信用增级机构、评级机构、资产证券化产品有可以发行和交易的市场等。

我国资产证券化采取了先易后难、先试点后推广的模式。试点首先从银行信贷资产入手, 先后出台了《信贷资产证券化试点管理办法》、《信贷资产证券化试点会计处理规定》、《金融机构信贷资产证券化试点监督管理办法》等。对于企业资产的证券化问题, 由于现行监管法规和会计制度等方面的制约, 上世纪90年代后期, 我国是先从离岸资产证券化起步的, 也就是在国际资本市场上发行资产支持证券或抵押支持证券以筹集资金。随着近些年国内资本市场的快速发展和日益成熟, 国内一些研究机构和大型企业集团开始研究、探索企业类资产证券化产品问题。2005年, 中金公司推出的“中国联通CDMA网络租赁费收益计划”是我国第一只在证券交易所系统上市的企业类资产证券化产品。近一年来, “皖深高速公路收益计划”、“浦东建设BT项目资产支持收益专项计划”等企业资产证券化产品也相继问世。随着我国城市基础设施投融资规模的扩大, 从2006年开始, 国内开始研究城市基础设施资产证券化产品, 同年6月, 东海证券推出我国首只以市政公用基础设施收费收益权进行资产证券化的产品———南京城建污水处理收费资产支持收益专项计划。目前, 天津、武汉、重庆等地正在研究以路桥资产等收费权为支撑的基础设施证券化产品。

从国内资产证券化的实践情况来看, 还存在一些亟待解决的问题: (1) 亟需建立一个统一的法律框架, 完善资产证券化的基础建设。从法律效力来讲, 人民银行和银监会发布的管理规章或办法主要是针对信贷资产证券化试点的, 还不十分完善, 缺乏资产证券化的国家级法规和规范来明确资产支持“证券”的属性, 缺乏发行交易制度、中介机构的作用以及相关会计、税务规范。 (2) 目前所规定的基础资产范围相对狭窄, 企业资产证券化还未全面推开;同时, 银行间市场与证券交易所市场的分割状态限制了资产证券化的发展。 (3) 投资主体仍需扩大。目前, 流动性过剩问题十分突出, 居民的金融资产主要分布在具有低风险、低收益特征的银行存款和高风险、高收益特征的股票等证券市场两个方面, 固定收益类的中风险、中收益市场产品较少。现行的资产支持证券发行对象主要是机构投资者, 应采取居民投资这一产品的办法。 (4) 应更加明确资产池的选择标准, 建立更加严格的审核与评估机制;对于进入资产池的资产质量状况以及企业信息、项目信息, 应更加充分地披露, 让投资者有更深刻的了解和更有力的发言权。 (5) 由于资产证券化产品复杂且高度专业化, 目前人才极度短缺, 评级、法律、会计师事务所等中介机构也普遍缺乏专业人才。

我国目前正处在工业化和城市化的进程中, 经济发展对城市基础设施建设和改善提出了迫切要求。长期以来, 由于城市基础设施具有投资规模大、建设周期较长、项目本身的回报率不高、资本流动性差等特点, 决定了它主要由政府或依靠财政直接或政府融资投资建设。近些年, 许多城市积极利用政策性银行、世界银行和商业银行的信贷资金进行基础设施建设;具有私人物品特性的基础设施项目已开始利用外资、资本市场直接融资进行投资建设。基础设施投资规模明显扩大、融资渠道增多, 发展状况得到了明显改善。但这种相对单一的融资方式也导致基础设施投资企业资产负债率过高、融资成本加大、再融资能力不断下降。目前, 各地都在积极探索新的融资渠道。应根据不同类型城市基础设施的特点, 大力发展基础设施资产证券化产品, 这样既可盘活大规模的存量设施资产, 使传统认识上的“公益性”资产转为经营或准经营资产, 成为融资的资源;又可拓展基础设施融资渠道, 降低融资成本和企业资产负债率, 形成持续融资能力。因此, 这是解决城市基础设施建设资金不足的一个重大措施, 也应成为我国实施企业资产证券化优先启动的领域。

考虑到具有私物品特性基础设施项目市场化融资的便利性, 本文主要分析那些具有纯公共物品、准公共物品性质设施的资产证券化融资问题。

我们先分析南京城建集团污水处理收费资产支持证券化这一案例。南京城建污水处理收益专项计划是以南京城投公司未来4年的污水处理收费收益权为基础资产, 发行规模为7.21亿元, 并根据存续期限设定了不同的预期收益率, 收益率在2.9%~3.9%之间。上海浦东发展银行为受益凭证的本息偿付提供不可撤销的连带责任担保并对专项资产进行托管。据测算, 南京每天处理生活污水在130万吨左右, 按每吨1元的处理费计算, 南京城建每年的污水收益在4.7亿多元, 4年的收费收益为18.8亿元, 这为专项计划受益凭证提供了较强的风险抗跌基础。

这一项目的特点是: (1) 基础资产为基础设施收费项目, 既利用了具有准公共产品特征的污水处理收费, 也盘活了污水处理厂的经营性资产; (2) 现金流稳定, 受市场影响小, 体现了基础设施资产的特征; (3) 这一资产支持证券可在证券交易所发行与交易, 增强了资产支持证券的流动性; (4) 为新建项目融通了低成本的建设资金。因此, 我国的资产证券化应总结试点的经验, 尽快在基础资产范围扩大、结构性重组方式的创新和证券形式多样化三个方面取得新的突破, 逐步在城市基础设施投资企业全面推广资产证券化产品。

首先, 完善相关管理法规和制度。要尽快研究并制定一整套企业资产证券化的监管法规和实施办法, 理顺、调整分业监管造成的多头监管格局, 从法律上保证城市基础设施资产证券化的有序、规范、健康发展。

其次, 扩大基础资产范围。把公共产品类、准公共产品类基础设施资产纳入证券化范围。要突破一般信贷资产、短期应收款、基础设施收费项目等直接产生现金流的资产范围;对没有直接收益的城市道路等基础设施资产, 可采取政府购买服务, 用相关财政规费来补偿及占路户外广告等经营设施收入进行现金流重组的方式, 形成资产池。

资产与融资结构 篇5

(一) 投资总量情况

北京市2005-2014年城乡固定资产投资情况如图1所示。由图1可知, 在各年的城乡固定资产投资中, 城镇固定资产投资均占了较大的比重, 统计数字表明, 10年间北京市城镇与农村固定资产投资额的比值围绕着均值10.73上下波动, 最高为12.23, 最低为9.12[1]。从总量来看, 固定资产投资总额、城镇固定资产投资额和农村固定资产投资额总体上均呈增长趋势, 与2005年相比, 2014年三者分别增长了167.48%、166.88%、174.25%, 增长的速度较为均衡。

(二) 资金来源情况

北京城乡固定资产投资的资金来源包括国家预算内资金、国内贷款、自筹资金、债券、利用外资、其他资金等, 2005-2014年各类资金来源情况如图2所示。由于债券、利用外资数额较小, 在图2中没有包括。由图2可知, 北京城乡固定资产投资主要依赖于自筹资金和国内贷款, 二者在10年间总体上均呈增长态势, 与2005年相比, 2014年二者分别增长了199.28%和169.09%。与这二者相比, 国家预算内资金投入的数额较小, 且10年间有一定的波动, 均值为122.83万元。国家预算内资金投入的多少, 能够反映政府对固定资产投资的支持力度。根据《2015年北京统计年鉴》数据计算, 2010-2014年, 城镇、农村固定资产投资中, 国家预算内资金投入所占比例的均值分别为2.11%和0.54%, 表明政府对城镇固定资产投资的支持力度远远大于农村。

综上, 2005-2014年, 北京城乡固定资产投资虽然在个别年份有所波动, 但总体呈现增长趋势, 且城镇、农村固定资产投资额保持着较为均衡的比例;除自筹资金外, 北京城乡固定资产投资主要依赖国内贷款, 10年间总体也呈现增长趋势;国家预算内资金在10年间的投入波动较大, 并未呈现出明显的增长趋势, 且偏向于城镇地区;利用外资和债券在北京城乡固定资产投资的资金来源中所占比重较小, 且近年来波动也较大。

二、北京城乡固定资产投融资预测

(一) 灰色预测模型构建的步骤

灰色系统理论中, 常用GM (1, 1) 模型进行预测, 该模型是目前使用最为广泛的灰色预测模型[2]。GM (1, 1) 模型表示一阶的、单变量的线性动态预测模型, 其预测原理是将离散的原始数据, 经过累加, 滤去原始数据中可能掺杂的随机因素, 将其变成较有规律的新的数据列, 根据微分方程的白化微分方程的解, 还原后即可得到GM (1, 1) 预测模型。具体的建模步骤如下:

1、数据生成

(1) 原始数据累加。假设所研究对象的原始数据序列为:

在式 (1) 中, 为第i时刻的数据, 为非负值。将式 (1) 所示的原始数据进行一次累加:

在式 (2) 中, 。

2、预测模型的建立

式 (3) 是关于变量x的一阶微分方程模型, 求其解即为一次累加数列的预测值:

将式 (4) 所示的预测值还原为:

3、模型的检验

对于建立的GM (1, 1) 模型是否精确, 需要综合运用相对误差检验法、关联度检验法、后验差检验法、最小误差概率检验法等进行检验。

计算残差, 得出如下式子:

在式 (8) 中,

(3) 后验差检验法。设原始数列和残差数列Q的方差分别为, 则有:

计算小误差概率, 可得:。小误差概率越小越好。

对于已建立的GM (1, 1) 模型, 根据表1判断其精确度和效果[3]。

(二) 北京城乡固定资产投资预测模型的构建

本文选取北京市2010-2014年农村固定资产投资数据, 对2015-2018年北京市农村固定资产投资额进行预测。基础数据如表2所示。

1、原始数据的累加生成

对表2中的原始数据

进行一次累加:

2、累加数据的检验

(1) 对进行准光滑性检验。

(2) 对进行准指数规律检验。

3、预测模型的建立

将相关数据带入式 (3) 进行运算, 可得数列的GM (1, 1) 模型为, 一次累加数列

的预测值为:

4、模型的检验

相对误差检验法的计算结果见表3所示。根据表3, 可计算平均相对误差为ε (αvg) ==0.65%。

综上, 平均相对误差仅为0.6 5%, 预测结果理想;关联度O=0.985>0.90, 后验差比值C=0.042<0.35, 小误差概率p=1>0.95, 反映了本文所构建的预测模型精确度等级为一级, 预测效果好, 具有可行性, 可用来对未来城乡固定资产投资额进行预测。

(三) 北京城乡固定资产投资额的预测

根据前文构建的GM (1, 1) 灰色预测模型, 对2015-2019年北京城乡固定资产投资额进行预测, 预测结果见表4, 据此可以计算各年投资额的环比增长率, 如图3所示。

由表4可知, 依据本文构建的灰色预测模型, 2015-2019年北京城乡固定资产投资额仍将持续增加, 与2014年相比, 2019年的增长率将达到48.47%。在图3中, 2011-2014年的增长率根据实际数据计算, 2015-2019年的增长率根据表4中的预测数据计算。根据图3, 近年来北京城乡固定资产投资额的环比增长率保持着持续下降的态势, 但2016年将有大幅提升, 之后将保持着较为稳定的水平。

(四) 北京城乡固定资产融资需求预测

根据前文构建的预测模型, 未来5年北京城乡固定资产投资额将持续增长, 对资金投入提出了新的需求。根据图2, 未来5年北京城乡固定资产投资的资金来源, 除投资者自筹资金外, 将主要依赖国内贷款、国家预算内资金、利用外资、发行债券等融资方式。2009-2014年, 北京城乡固定资产投资总额中, 国内贷款、国家预算内资金、利用外资、发行债券所占比例略有波动, 并未呈现明显的持续上升或持续下降趋势, 占比均值分别为36.32%、1.99%、0.5%、0.37%。因此, 可利用这四类资金来源占比的均值, 对2015-2019年各类资金的融资需求进行预测, 见表5所示。

相比于城镇, 用于农村固定资产投资的资金相对有限, 因此, 本文重点对未来北京农村固定资产投资的资金需求进行预测。除投资者自筹资金外, 北京农村固定资产投资主要来源于国内贷款、国家预算内资金、利用外资, 2010-2014年这三类资金占农村固定资产投资的比重有一定幅度的波动, 均值分别为7.38%、0.54%、0.37%。在此基础上, 结合2005-2014年北京城镇与农村固定资产投资额比值的均值10.73, 可对2015-2019年北京农村固定资产各类资金的融资需求进行预测, 见表6所示。

三、新型城镇化背景下北京城乡固定资产投融资对策

党的十八大之后, “新型城镇化”一词被社会公众所熟知, 理论界对新型城镇化展开了广泛的讨论和研究。大中小城市、小城镇、新型农村社区协调发展被认为是新型城镇化的一个典型特征。在该视角下, 不能通过强迫农民离开土地、远距离地涌入大城市来实现城镇化, 而应推行农民自主式的城镇化, 让农民就地融入城镇[4]。可见, 新型城镇化需要以农村繁荣为前提条件, 使农村居民也能享受到与城镇居民均等化的公共服务[5]。固定资产投资是发展城乡经济、形成公共产品和服务的必然途径, 城乡固定资产投资差异与城乡收入差距之间存在长期均衡关系[6]。在这样的背景下, 结合北京城乡间经济、社会发展的现实差距, 本文提出如下对策建议:

(一) 财政投入向农村倾斜

由于城乡财政投入体制存在二元结构, 2010-2014年, 北京城镇固定资产投资获得了更多的财政支持, 以财政投入占比来看, 约为农村的4倍。5年间, 在农村固定资产投资中, 公共产品投资占比各年有所波动, 均值为35.78%, 在农村公共产品投资中, 农户自筹资金占比尽管有下降趋势, 但在2013年又达到新高, 均值为0.75%[1]。可见, 农村固定资产投资获得的财政支持还很有限, 公共产品投资对农户自筹经费仍有一定的依赖。在新型城镇化背景下, 为提供农民就地城镇化的物质基础, 需加大农村固定资产投资的力度, 由于农村地区在获得民间资金、外资等方面能力不强, 需要政府给予更多的支持, 以拉动农村地区经济、社会的发展。为此, 财政投入应向农村倾斜, 尤其是加大对农村公共产品的投资, 以推动城乡居民享受到均等化的公共服务[7]。

(二) 优化融资结构

由前文可知, 除自筹资金外, 北京城乡固定资产投资过于依赖贷款来解决融资难题, 2014年, 国内贷款占非自筹资金的比例达到48.47%, 国家预算内资金占比为2.76%, 利用外资和债券占比分别仅为0.57%和0.14%[1]。2015-2019年, 对各类资金的融资需求在持续增加, 相比于2014年, 2019年对国内贷款的需求将增加1236.49亿元, 债务风险将持续地集中于银行, 银行信贷政策的变化也将持续影响北京城乡固定资产投资主体的融资安排。因此, 各类投资主体应积极开辟多元化融资渠道, 降低融资成本, 尤其对于城乡公共产品的投资, 应通过BT、发行债券等融资模式广泛吸纳民间资金和外资[8], 摆脱主要依赖贷款的融资模式, 优化城乡固定资产投资的融资结构。

(三) 提高城乡固定资产投资的效益

投资效果系数通常被用来衡量固定资产投资的效果, 其值为报告期地区生产总值增量与同期固定资产投资额之比。2010-2014年, 北京城乡固定资产投资效果系数逐年降低, 由0.38降至0.2[1], 表明投资效益在持续下降, 未来即使增大投资额, 仍难以取得理想的投资效果, 将会造成更多资金的浪费。因此, 有必要通过优化投资结构、开展科学的投资决策、加强过程管理、完善项目投资管理体系等方面提高城乡固定资产投资的效益[9]。

四、结论

通过分析2005-2014年北京城乡固定资产投资数据发现, 投资总额呈现增长态势, 且城镇、农村固定资产投资额保持着较为均衡的比例, 除自筹资金外, 主要依赖国内贷款, 国家预算内资金对城镇固定资产投资的支持力度大于农村。利用2010-2014年数据构建了北京城乡固定资产投资的灰色预测模型, 经检验, 模型精确度为一级, 预测效果理想。运用该模型进行预测, 2015-2019年北京城乡固定资产投资额将持续增加, 增长率在2016年将有大幅提升, 之后将保持着较为稳定的水平。在投资预测的基础上, 对2015-2019年各类资金的融资需求进行了预测, 重点对农村固定资产的融资需求进行了预测。结合新型城镇化的特征, 未来应使财政投入向农村固定资产投资尤其是农村公共产品投资倾斜, 优化融资结构, 并提高固定资产投资的效益。

参考文献

[1]北京市统计局, 国家统计局北京调查总队.2015北京统计年鉴.北京:中国统计出版社, 2015 (8) :128-239

[2]郭志达, 张洪玉, 张国永.灰色预测模型G M (1, 1) 在中国环保投资总额预测中的应用.中国管理科学, vol.15, 2007 (10) :366-368

[3]贾得海, 曾建初.灰色系统理论GM (1, 1) 预测模型的应用.昆明理工大学学报 (自然科学版) , vol.38, No.6, 2013 (12) :115-120

[4]魏后凯.新型城镇化的内涵和特征.社会科学报, 第1366期第1版

[5]唐建新, 黄霞, 郑春美.农村基础设施供给体制:现状、形成原因与重构.武汉理工大学学报 (社会科学版) , vol.22, No.5, 2009 (10) :49-54

[6]惠宁, 熊正潭.城乡固定资产投资与城乡收入差距研究——基于1980—2009年时间序列数据.西北大学学报 (哲学社会科学版) , vol.41, No.4, 2011 (7) :45-52

[7]马子新, 谢霄亭.新农村基础设施建设的投入机制研究.农村经济, 2009 (9) :90-93

[8]姜安印, 郑博文.新型城镇化投融资体制创新研究——以甘肃为例.甘肃社会科学, 2013 (6) :213-216

资产与融资结构 篇6

1资料来源与方法

资料来源于2006—2012年山东省卫生财务年报数据库的县级公立医院(不包括中医)的相关数据资料,采用定性与定量、描述分析与对比分析等方法,研究山东省县级公立医院固定资产扩建情况。

2结果与分析

2.1固定资产扩张与利用情况

2.1.1山东省县级公立医院固定资产扩张规模分析。 2012年,全省县级公立医院的总资产与2006年相比增加197.15%,年平均增长率为19.90% ;2012年,年末固定资产总值与2006年相比增加158.06%,年平均增长率为17.12% ;专业设备占固定资产比率这几年来逐年上升, 2012年专业设备的比重占固定资产的一半,年平均增长率为19.73% ;房屋及建筑物占固定资产比率自2006年逐年下降,年平均增长率为15.49%,从表1中可以看出,这7年来固定资产呈高速增长态势,房屋和专业设备均快速增长,且专业设备尤甚。

2.1.2山东省县级公立医院固定资产利用及收益情况分析。从病床使用率这一指标看,到2012年和2011年病床使用率远远高于扩张之前的病床使用情况。这说明,扩张的固定资产中,通过病床使用率这一指标反映出,扩张的固定资产得到了充分的利用。

从经济效益指标看,百元固定资产业务收入和百元医疗设备医疗收入是反映医院固定资产创造价值能力指标,反映了固定资产的利用效率[4,5],每百元固定资产收益率指的是收支结余比固定资产总额的值,最能体现医院的固定资产能产生的价值[6],表2中百元固定资产业务收入、百元医疗设备医疗收入的年平均增长率为7.10%、 5.61%,每百元固定资产收益率经过这几年的扩张上升了7.56个百分点,说明近几年的县级公立医院的固定资产投资从经济效率方面来看也是合理的。

2.1.3山东省县级公立医院检查收入情况分析。医院的检查收入除含部分医护人员的技术劳动服务价值外,主要是依靠医疗设备和医疗仪器,随着医疗专业设备的增多,检查收入也在逐年升高,7年来,山东省县级公立医院的检查收入平均增长速度为25.54%,2011年和2012年检查收入的增长率都高于总收入的增长率 ;其中门诊检查收入各年的增长率在2007年、2008年和2012年均高于门诊收入的增长率 ;住院检查收入各年的增长率在2007—2012年均高于住院收入的增长率,可以看出专业设备的不断增加,在给医院带来经济效益的同时,也带来了检查费用的过快增长,一定程度上说明了设备的过度利用(表3)。

2.2固定资产扩张的筹资来源与长期偿债能力分析

2.2.1山东省县级公立医院基建筹资来源分析。县级公立医院的基建投资到位基金主要来自于财政性投资、医院的自有资金和银行贷款。表4中自2006年固定资产扩建以来,山东省县级医院的财政投资比重在2009—2011年有所增长,但2012年财政投资比重又降低为12.68%, 财政投入的可持续性值得关注。这7年来,自有资金和银行投资的平均比重分别为40.19% 和36.20%,占了基建筹资的绝大部分,可看出医院基建的资金主要来自于自筹资金。

2.2.2山东省县级公立医院的长期偿债能力分析。医院的长期债务主要是用于设备购置和基本建设[7],医院是否有能力偿还长期债务会直接影响到固定资产的建设与发展。产权比是体现长期偿债能力最常见的指标,公式是负债总额除以净资产总额的比值,产权比率越高,说明企业偿还长期债务的能力越弱 ;反之越强,2012年山东省县级公立医院的产权比已高达101.44%,增幅很大,相比于2006年上升了53.8个百分点,可以看出县级医院的偿债能力越来越弱。长期资产负债率是指长期负债占能偿债的长期资产的比例。一般数值也是越低越好,最高不超过50%,若超过50%,说明用长期负债购置的资产占长期资产的多数,长期负债偿债能力会产生问题。这7年来,山东省县级公立医院长期资产负债率逐年上升,2012年上升为48.12%,这个指标也可以看出县级医院长期负债偿债能力逐年降低,债务包袱较重,财务风险较大,应该引起重视(表5)。

(单位 :%)

3讨论与建议

3.1讨论

从固定资产利用及收益情况来看,这几年的固定资产扩建为医院取得了一定的经济效益,扩张在一定程度上是合理的,但检查费用的快速增长也在一定程度上反映出医院为追求经济效益而导致固定资产的过度利用, 同时固定资产扩张的筹资中,基建的资金筹集中政府财政投入比重较低,银行借款比重较高,医院的债务问题也逐年显现。从对财务风险的2个指标的分析我们得出县医院这几年来长期偿债能力逐渐降低,财务风险也逐步上升,医院的收益即使良好,由于负债额占了医院扩建资金来源的主要部分,去偿还医院的高额负债仍会有非常大的负担,所以说用长期借债来进行的固定资产的扩张,若只重视扩张带来的经济效益,忽视医院的债务偿还能力, 不仅会给医院带来偿债风险和财务风险,还可能会使医院因为还款压力在分配上向检查科室倾料,导致设备过度利用,使得患者门诊检查费用和住院检查费用均以较快的速度上升,给患者带来更重的经济负担,加剧了“看病贵”的问题。

3.2建议

3.2.1细化政府的投资责任,落实财政筹资。根据医改精神,政府应落实对县医院基本建设和设备购置的补助责任,从基建的资金筹集中可以看出,政府财政投入比重较低,且各地政府财政补助水平差异明显,2012年山东省各地区县级医院基建投资到位基金中,经济不发达地区政府投资较高的也不比发达地区高出多少,同时经济较不发达地区的财政性投资比率也有很大差异,有些地区高达100%,而有些则不足5%。建议先划清县级财力困难的地区范围[8],对县医院的补助规模和力度提出量化要求, 优化财政补偿范围,完善补偿结构[9],保证县级财政预算对县医院建设补助的安排到位。

3.2.2增强县级公立医院债务管理的意识。固定资产扩建的筹资来源主要是负债融资、产权比、长期资产负债率这2个指标的结果不容乐观,2012年均已超过警戒线。若长此以往下去,一旦医院负债融资失控,无法按时支付到期债务甚至资不抵债,医院将面临丧失信誉、负责赔偿的风险,因此,医院要科学决策,量力而行。首先考虑生存,然后才是规模发展,要树立强烈的风险意识来控制风险[10],医院还应立足市场,根据自身实际情况的来制定风险规避方案,确定财务预警指标和最佳值,及时发现问题,把风险降到最低[11]。

3.2.3科学调节大型医用设备的配置及使用规范。2012年山东省县级医院的医疗设备占了固定资产的50% 已说明医用设备逐步向县级医院配置已成为一种趋势,为防止医院盲目配备大型专业设备,必须建立健全有关大型医用设备配置与利用的各类机制[12],同时加强对医务人员诊疗行为的评价制度的建立,并对医务人员使用大型设备的情况进行监督与监测,定期公布结果,防止大型医用设备的过度利用。

摘要：目的 :了解2006—2012年山东省县级公立医院固定资产扩张以及债务融资情况。方法 :定性与定量、描述分析与对比分析等方法。结果 :2006—2012年县级公立医院扩张的固定资产经济效益良好,但也出现了检查费用过快增长,同时发现扩张的筹资中政府投入较低,银行借款较高,且长期偿债能力逐年降低。结论 :细化政府的投资责任;加强县级公立医院债务管理的意识;调节大型医用设备的配置及使用规范。

资产与融资结构 篇7

一、我国中小型金融企业资本结构管理现状

1.中小金融企业资本结构总体分析

我国中小型金融企业包括中小型券商、互联网金融公司、创投公司、私募基金、汽车金融公司、金融租赁公司、担保公司等。他们较大型金融机构有着补充性、灵活性、专业性等特点。近年来, 金融企业由原来单一的银行业机构转向多元化的金融企业, 产生了上述具有专业、创新特质的金融企业, 同时也产生了多元、灵活的金融服务模式, 为金融更好地服务于实体经济提供了更多必要的手段。在经济社会中对商业银行无法深入提供资金支持的领域起到了很好的补充作用。汽车金融公司就是其中代表, 随着我国汽车工业的快速发展和汽车用户金融服务需求度的提高, 汽车金融公司进入了人们的视线。

2.汽车金融公司及其发展概况

在我国, 商业银行也开展汽车业务但业务规模相对较小, 因为自身其他业务种类较多, 对汽车产业的支持力度和服务专业水平较低, 汽车金融公司成为带动汽车产业发展和汽车消费的中坚力量。汽车金融公司由汽车生产厂商牵头组建, 目的性很强, 主要就是为了促进汽车销售, 对中小型汽车经销企业的发展和终端用户实现购车起着重要支持作用, 主要服务内容包括新车、旧车和租赁车辆提供批发和零售融资、抵押融资、营运资金融资等, 批发和零售融资是汽车金融公司的核心业务。2014 年中旬, 国内汽车金融资产总规模已达2600 亿元。2015 年9 月19日, 由中国重汽联合山东信托出资组建的山东豪沃汽车金融有限公司正式开业, 国内已批筹和开业汽车金融公司总数已达21家, 产业规模初步形成。

3.汽车金融公司的融资方式

同其他企业相似, 汽车金融公司的融资渠道有两个, 一种是内源, 一种是外源。受到政策限制, 内部融资主要包括包括公司留存收益、股东注资、境外股东及其所在集团在华全资子公司和境内股东3 个月 (含) 以上定期存款、收取经销单位保证金和母公司支持性融资, 它们是比较稳定的低成本资金来源, 而大部分汽车金融公司的注册资本金在5 亿至20 亿间, 汽车生产厂家对为下属汽车金融公司提供低息定期存款的意愿较低且额度较低 (主要是汽车金融公司在接受股东定期存款时只能支付人民银行定期存款的利率, 而这个法定存款利率目前来看过低, 一般股东方不愿意接受) , 对于资金密集型的金融企业来讲, 类似问题使发展受影响。外部是重要的资金来源渠道, 包括股权融资及其他融资, 股权融资是通过登陆资本市场发行股票获得直接融资;而其他的融资方式包括债券、信托融资计划、信贷资产证券化、保理业务、金融机构同业拆借、商业银行贷款等。因政策限制和自身原因, 汽车金融公司难以获得长期稳定的融资来源, 引起了资产负债的期限不匹配和流动性风险, 后面对几种融资方式及其有效性进行分析。

二、国内汽车金融公司主要融资渠道特点及有效性分析

1.股东注册资本金和境外股东及其所在集团在华全资子公司和境内股东3 个月 (含) 以上定期存款

目前各大汽车金融公司主要通过增加注册资本、留存收益再投资, 减轻融资的压力。大部分汽车金融公司实现盈利, 但还没有哪家为股东进行分红, 原因就是公司其他融资渠道少, 融资成本高, 被迫将每年的利润进入再投资。另外, 就目前利率尚未完全市场化而言, 汽车金融公司对于股东定期存款还无法利用为可靠融资渠道, 这主要是汽车金融公司在接受股东定期存款时只能向股东支付人民银行规定定期存款的利率, 对于股东来讲过低, 股东不愿接受。从目前现状来看, 股东方对汽车金融公司支持力度仍然不够。

2.经销商授信保证金

经销商授信保证金是汽车金融公司向经销单位依照对其授信额度收取的一定比例的保证金, 其比例从授信额度的5%-30%不等, 对于汽车金融公司整体业务所需资金量来讲还是规模偏小。

3.发行金融债券

目前国内汽车金融公司发行金融债券首先需银监会和人民银行批复, 获得这个批复难度较大。仅上海通用汽车金融公司和丰田汽车金融公司实现了金融债发行:证监会和人民银行在2010 年和2013 年分别批复上汽通用汽车金融公司发行15 亿元人民币的金融债以及丰田汽车金融公司发行13 亿元人民币金融债。两次发行金额相对两家汽车金融公司资产规模来说很小, 另外在政策层面看两次发行也只是试点性质。就目前, 发行债券融资对于汽车金融公司来说还无法成为可靠的长期资金来源。

4.银行间同业拆借

同业拆借可以缓解汽车金融公司短期资金来源的压力。在我国, 进行银行间同业拆解需要先向中国人民银行上海总部进行申请, 条件也较为严格, 目前只有半数的汽车金融公司获批在银行间同业市场进行资金拆借。而且, 人民银行要求, 拆借期限要在3 个月以内且总金额不得超过注册资本。因此, 资金的拆借规模和期限受到了比较大的限制, 对于汽车金融公司的长期大规模资金需求来说仍然杯水车薪。

5.银行借款

借款是目前国内汽车金融公司主要资金来源, 银行所提供的短期借款为主, 无法满足汽车金融公司长期资金需求, 造成资产负债期限难以匹配的流动性问题 (1 年至5 年期的零售金融业务所形成的资产无法得到持续可靠支持) 。在进行抵押的问题上, 银行与汽车金融公司也无法达成一致。汽车金融公司向银行申请的通常是基于信用, 所以对于授信额度会有所限制。对于汽车金融公司而言, 一方面汽车贷款由于期限和利率不同且经销商批发贷款没有固定的还款日期, 这些信贷资产不太适合作为向银行申请授信的抵押物;另一方面, 大部分汽车金融公司不愿将自己的资产抵押, 担心因信息泄露而导致自己客户的流失。

6.资产证券化

资产证券化是一种结构性融资手段。需要资产达到一定规模, 且对资产质量要求也较高, 是将短期流动性不足, 而未来具有相对稳定回款来源的资产进行重组并信用增级, 然后基于未来的资金流在金融市场发行有价证券以获得资金的方式。资产证券化是解决国内汽车金融公司资产负债期限不匹配和资金流动性问题的可靠途径。美国大约80%的汽车金融公司贷款余额采用汽车金融资产证券化的方式被证券化。在我国, 信贷资产证券化处于起步阶段, 后期汽车金融资产证券化将得到快速发展, 现已有上汽通用汽车金融公司在2008 年和2012 年完成了两次资产证券化形式的融资, 为国内汽车金融公司长期融资方式指明了路线。

三、综述

汽车金融公司的融资问题只是国内中小金融机构融资困难与期限匹配问题的一个缩影, 为了这类中小金融机构能够更好地参与到对实体经济的服务, 建议监管部门加强完善金融法律法规以实现对金融企业经营行为和风险的有效控制, 也要根据实际情况, 逐步降低各项融资政策限制门槛并适当开放资本市场, 为中小型金融企业发展提供更多可靠的融资渠道。

摘要：近年来, 随着国家对过剩产能的调整及经济增长模式的转型, 我国对为经济注入强大活力的非国有中小微企业发展提供了很大力度的支持。央行近期多次降准降息以释放活力刺激实体经济发展, 然而因为无法对中小微企业的主要业务、经营状况和偿债能力有充分的把握, 商业银行对处于初创期内部资金匮乏却有着强大发展潜力的中小微企业仍然不能提供有力的金融支持, 对企业“嫌贫爱富”的态度没有转变。于是, 新兴的中小型金融机构和新的金融服务模式对实体经济平稳转型尤为重要, 大力发展中小型金融机构及其服务是解决我国中小微企业资金渠道较少的根本出路。而融资能力和资本结构的管理又是中小型金融企业稳健发展的两个重要因素。

关键词：中小型金融企业,融资渠道,资本结构,期限匹配

参考文献

[1]陈勇勤.金融、资本与风险量化[J].南阳师范学院学报, 2015, 14 (1) :19-24.

[2]苏诚.金融冲击、资本流动与风险传染--基于动态随机一般均衡的分析框架[J].中国农业银行武汉培训学院学报, 2014 (4) :4-9.

[3]刘国风.国际投机资本冲击风险引致中国金融风险的测度[J].中央财经大学学报, 2012 (5) :38-43.

[4]张子春.汽车金融中资金链研究[J].天津财经大学, 2009 (11) :1-40