如何理解上市公司融資的兩極分化?

2019-09-04   地產資管網

文丨明明債券研究團隊

來源:明晰筆談

報告要點

從非金融上市公司資產負債表的數據來看,上市公司整體的資產負債率是整體上升的;但企業融資需求偏弱、信用投放不足是2019年2季度以來的共識,統計局提供的工業企業資產負債率同樣提示我們工業企業在邊際上處於去槓桿進程。在前期報告中,我們指出營業「應收-應付」周轉率的趨勢性不匹配推升了企業的短貸需求;本文我們從兩個視角分析企業融資情況。

上市公司資產負債率與「直覺」的背離。非金融上市公司的整體的資產負債率走升,上市公司的資產負債率走升同樣不合「融資承壓」的大背景。另一方面,從銀行對非金融企業企業信貸增速來看:在經歷了2019年1季度的信貸沖高後,非金融企業信貸增速始終處於下行區間。企業「應收-應付」的周轉率錯配可以解釋企業更加偏愛短貸的原因,但中長期增速的不足不應僅僅用「經濟承壓」這一原因解釋。

從企業端看:企業融資與經營均面臨分化的環境。從非金融上市企業的規模這一視角看,企業存在「融資資質分化」。中國上市公司已經是企業部門中經濟業績最為優秀的一批企業,即便如此在上市公司內部依舊出現了負債增速的分化。我們認為,中國廣大資質平平的中小企業同樣也面臨著由資質下滑帶來的信貸融資困難的局面。從經營情況看,不同規模的公司經營狀況分化同樣顯著。觀察中小盤股總負債增速與非金融企業貸款增速的關係,我們發現二者的相關性相較大盤股要好,因此我們認為小盤股負債端特徵更能反映企業整體融資情況。

從銀行端看:監管嚴格+債市火熱是兩個因素。嚴監管帶來的非標融資下滑和企業債券性價比提高是企業信貸不足的兩個影響因素。由於企業部門僅有少數龍頭企業經營績效較好,多數企業的資質下沉就是銀行難以放貸的一大因素。而信貸融資之外,金融嚴監管背景下,表外融資、非標融資承壓,寬信用又顯得不那麼通暢。我們認為短期內非標融資難以反彈。銀行部門非信貸資產增速目前已經掉頭向下,而2季度該項增速稍好時,表內信貸表現卻不佳,使得企業融資總體表現低迷。若信貸持續不振,預計表外融資很難支持企業信貸投放。同時銀行在債市走牛的大背景下,也開始更多的配置企業債券,這種「債-貸」的性價比變化同樣為企業信貸帶來了壓力。

債市展望:本文從上市公司財務數據出發,指出:目前企業經營分化明顯,多數企業的「資質下滑」是銀行「寬信用」不振的一大因素;同時相較信貸對資質要求更低的融資方式又受到了嚴格的監管;債市的火爆又降低了企業信貸的相對「性價比」,這三個原因共同作用造成了目前的企業融資局面。預計2019年3季度融資低迷或依舊持續,企業經營的好轉可能更多的要展望4季度,維持10年國債到期收益率中樞維持在2.8%-3.2%區間的判斷。收益率將向2.8%-3.0%下限靠近。

正文

時間進入9月,各大上市公司陸續公布了自身的半年報。企業半年報的推出給予我們一個很好的工具去觀察企業負債行為和經營行為的關係。令人疑惑的是,從非金融上市公司資產負債表的數據來看,上市公司整體的資產負債率是整體上升的;但企業融資需求偏弱、信用投放不足是2019年2季度以來的共識,統計局提供的工業企業資產負債率同樣提示我們工業企業在邊際上處於去槓桿進程。

統計範圍的不同自然是造成這種背離的主要原因:上市企業基本都是各自行業的龍頭企業,普遍競爭力強,信用相較全體企業更好。但是這種現象同樣在另一方面提示我們:或許目前企業經營和企業融資行為已經出現了分化,中小企業在獲取融資的難度相對提高,這種企業間的「信用分層」或許是解讀當前企業融資形勢的一個抓手。

同時,從上市公司財務數據和工業企業經營效益數據可以看出,一般1個季度內企業經營的各項指標均不會發生過大的環比變動。如果我們認為短期內中國企業經營的情況不會產生趨勢性的逆轉,那麼每月更新的金融數據就可以給予我們判斷企業經營的工具——每月更新的金融數據和每季度更新的上市企業財報可以進行交替驗證和預測。在前期報告中,我們指出營業「應收-應付」周轉率的趨勢性不匹配推升了企業的短貸需求;本文我們從兩個視角分析企業融資情況。

上市公司資產負債率與「直覺」的背離

非金融上市公司的整體的資產負債率走升。儘管從2018年第2季度以來,非金融上市公司總資產和總負債同比均呈下滑趨勢,但是負債增速持續高於資產。2019年第2季度,資產同比增速約為9%,負債同比增速約為11%。此外,上中下游的資產負債率同樣呈小幅上升趨勢,自2018年底以來分別變動255.3bps、5.15bps、67.4bps。從這個視角看,不論上中下游,非金融上市企業資產負債率均有所上升。但中證「上中下游」成分股數量分別是50、250、200支,僅包含了中證800指數中具有較大規模的股票,在規模這一因素上具有統計範圍偏差。

在統計範圍因素之外,上市公司的資產負債率走升同樣不合「融資承壓」的大背景。一方面,工業企業主動調降融資。儘管工業企業的資產和負債增速均呈下滑走勢,但負債降速快於資產,導致工業企業資產負債率震盪下降至56.8%,為2019年以來最低水平。另一方面,自2019年第二季度起,我國企業信貸同比、環比增速走低,且企業短期貸款、中長期貸款均呈現下滑趨勢。

另一方面,從銀行對非金融企業企業信貸增速來看:在經歷了2019年1季度的信貸沖高後,非金融企業信貸增速始終處於下行區間;截至2019年6月,新增人民幣非金融企業貸款累計新增62600億元,其中短貸增加14700億元,去年同期為7696億元;中長期貸款增加38478億元,去年同期增幅為42075億元。企業「應收-應付」的周轉率錯配可以解釋企業更加偏愛短貸的原因,但中長期增速的不足不應僅僅用「經濟承壓」這一原因解釋。

那麼,企業融資到底面臨何種環境?下面我們通過探究工業企業和上市公司的財務數據,試圖揭示企業面臨的融資境況。

從企業端看:企業融資與經營均面臨分化的環境

從非金融上市企業的規模這一視角看,企業存在「融資資質分化」。上文中的現象擁有一個直觀解釋:各行業績優龍頭股的經營績效明顯好於其他企業,大盤的上市企業往往是經營良好、實力強勁的行業細分龍頭,而其他中小規模上市企業與各大龍頭相比經營和資質便有所遜色。具體來看,自2019年來中證100、500、1000指數的財務數據中,僅有中證100、500延續資產負債率上升的態勢;2019年第2季度,大盤股中證100的資產負債率已達86.96%;而中證1000的資產負債率僅為54.6%,與去年年末持平。從各指數公司的平均總負債增速來看,中證500所含公司總負債增速即有走平趨勢,而中證1000指數所含公司總負債增速自2018年下半年即有下滑態勢。這說明,融資分化在上市公司內部早已存在,大、中盤股融資情況顯著優於小盤股。

中國上市公司已經是企業部門中經濟業績最為優秀的一批企業,即便如此在上市公司內部依舊出現了負債增速的分化。我們認為,中國廣大資質平平的中小企業同樣也面臨著由資質下滑帶來的信貸融資困難的局面。

從經營情況看,不同規模的公司經營狀況分化同樣顯著。我們用在建工程反應未來產能,用固定資產凈值反應現在產能,同時計算以規模劃分的企業營業收入和凈利潤增速。我們發現以中小盤股為主的中證1000成分股公司的收入、利潤以及投資端均表現不佳。分化的經營情況自然會引發信用資質的分化,銀行對資質較差的企業減少信貸是可以理解的。

中小盤股負債端增速更能反映企業整體融資情況。觀察中小盤股總負債增速與非金融企業貸款增速的關係,我們發現二者的相關性相較大盤股要好,因此我們認為小盤股負債端特徵更能反映企業整體融資情況。當然,我們僅能每季度獲得一次上市公司財報,但我們同樣認為短期內企業的經營行為很難有巨大的轉變。那麼可以認為多數企業依舊面臨著「資質分化」帶來的「融資難問題」,更多的銀行信貸依舊集中於大盤龍頭企業,「寬信用」的推進因為銀行難以推進「資質下沉」而受到阻礙。

從銀行端看:監管嚴格+債市火熱是兩個因素

嚴監管帶來的非標融資下滑和企業債券性價比提高是企業信貸不足的兩個影響因素。由於企業部門僅有少數龍頭企業經營績效較好(如果我們暫時排除華為這類非上市龍頭企業),多數企業的資質下沉就是銀行難以放貸的一大因素。而信貸融資之外,金融嚴監管背景下,表外融資、非標融資承壓,寬信用又顯得不那麼通暢。從同比增速來看,2019年起中國非標融資增速也僅僅表現為底部企穩微增,總量上還有所減少。如果說非標融資是部分資質不足的中小企業融資的一大渠道,那麼2019年這部分企業可能就會面臨融資困難:借信貸資質不足,借表外受到限制。

我們認為短期內非標融資難以反彈。銀行部門非信貸資產增速目前已經掉頭向下,而2季度該項增速稍好時,表內信貸表現卻不佳,使得企業融資總體表現低迷。目前國家大力推進的小微信貸支持計劃也在穩步進行,但其總額也僅有企業信貸總額的1/3左右。若信貸持續不振,預計表外融資很難支持企業信貸投放。同時銀行在債市走牛的大背景下,也開始更多的配置企業債券(通常只有較大型的企業可以發債融資),這種「債-貸」的性價比變化同樣為企業信貸帶來了壓力。

債市展望

本文從上市公司財務數據出發,指出:目前企業經營分化明顯,多數企業的「資質下滑」是銀行「寬信用」不振的一大因素;同時相較信貸對資質要求更低的融資方式又受到了嚴格的監管;債市的火爆又降低了企業信貸的相對「性價比」,這三個原因共同作用造成了目前的企業融資局面。如果我們將「中小盤股票」的負債行為和企業信貸投放建立聯繫,那麼目前較為低迷的金融數據提示我們7月份多數企業仍以去負債為主,長端錯配的信貸結構提示我們企業周轉依舊困難。從該角度來看,由於短期內企業經營往往有一定慣性,故而預計2019年3季度融資低迷或依舊持續,企業經營的好轉可能更多的要展望4季度,維持10年國債到期收益率中樞維持在2.8%-3.2%區間的判斷。