【《市场化债转股动因、效果及风险分析案例》15000字】

市场化债转股动因、效果及风险分析案例目录TOC\o"1-3"\h\u28488市场化债转股动因、效果及风险分析案例 1123801.1中国船舶市场化债转股的动因分析 1313511.1.1外部动因分析 1168471.1.2内部动因分析 2209241.2中国船舶市场化债转股的短期市场效应分析 5110781.3中国船舶市场化债转股的中长期财务效应分析 843901.3.1中国船舶市场化债转股对单项财务指标的影响 973581.3.2中国船舶市场化债转股的综合财务绩效分析 15174721.4中国船舶市场化债转股对公司股权及治理的影响 23105111.5中国船舶市场化债转股给实施机构带来的风险 25312491.5.1实施机构收益难以确定的风险 2552281.5.2缺乏债务融资约束，股东权益无法获得保障的风险 26148851.5.3债转股股权无法顺利退出的风险 271.1中国船舶市场化债转股的动因分析1.1.1外部动因分析（1）响应国家去杠杆及混合所有制改革的号召在供给侧结构性改革的大背景下，国家发布了一系列政策文件，以推动实体部门去库存去杠杆、化解过剩产能，其中债转股便是一大有效的工具，2016年10月，国务院针对市场化债转股专门发布了相应的指导文件指导文件：《关于积极稳妥降低企业杠杆率的意见》及其附件《关于市场化银行债权转股权的指导意见》，标着我国市场化债转股的序幕正式拉开。后续中央和地方政府又相继出台了多项法律条例，中央银行和银保监会也纷纷出台相关金融政策以鼓励金融机构对满足条件的企业积极指导文件：《关于积极稳妥降低企业杠杆率的意见》及其附件《关于市场化银行债权转股权的指导意见》市场化债转股落地不仅可以推动实体部门杠杆率下降，还可通过引进战略投资者，促进企业股权结构多元化，推进国有企业混合所有制改革。自2015年中央出台了国有企业改革政策以来，联通、铁总混改等多个项目纷纷落地，树立了新标杆，国企改革进程明显提速。不仅如此，三批次20多家的混改大军及重型装备制造、能源等领域重组正蓄势待发。当前国企改革已进入"施工高峰期"、"落实攻坚期"，国企混改和重组将得到大规模实质性推进。2017年政府工作报告明确将军工板块作为混改的先行领域重点推进，中船集团被纳入第一批混改试点单位。作为中国船舶的母公司，中船集团提出将混改试点选在有较强竞争力的纯民品业务领域，通过各种所有制资本的引入优化国企的股权结构，完善企业治理，提高经营决策效率。为了响应国家号召，同时更好的利用政策环境带来的优势，中国船舶市场化债转股项目在此背景下应运而生。（2）行业面临长期低迷状态，整体融资成本上升金融危机以来，伴随着全球经济低迷，国际贸易也呈现萧条局面，船舶业首当其冲。受有效需求不足的影响，世界三大造船指标三大造船指标：造船完工量、新接订单量、手持订单量持续下滑，造船企业盈利能力大幅降低，行业面临严峻挑战。而2014年以来国际油价的下跌则给船舶业发展带来了双重打击，受低油价影响，海洋工程设备需求疲软，相关产业也陷入萧条。根统计数据来源：英国克拉克松研究公司，2016年全球海工装备成交量仅三大造船指标：造船完工量、新接订单量、手持订单量数据来源：英国克拉克松研究公司我国造船业同样不容乐观，根据中国船舶工业协会和上文的分析显示，2016年我国造船业三大指标均呈现降低趋势，其中造船完工量仅为3532万载重吨，同比降低15.6%，手持订单量同比降低19%，新接订单量同比下降32.6%，行业内亏损企业数量大幅增加，尽管2017年订单量有少量回升，但是船舶业创造的收入、利润及出口产值依然是下降的。因而船舶行业的资金流依然紧张。因为行业陷入萧条，金融机构也开始收紧对船舶和海洋工程装备建造企业的授信，部分银行已经出现减少或延长授信审批的情况，加剧了企业的融资难度。盈利能力的下降和银行贷款的收紧让船舶行业资金状况雪上加霜。1.1.2内部动因分析对于那些行业处于下行周期，或陷入短期流动性困难，但具有巨大发展潜力的民营企业，以市场化为基础的债转股可以帮助这些企业摆脱财务困境。而中国船舶便属于这类企业。（1）改善财务报表，帮助企业摆脱退市危机在行业进入发展萧条时期，中国船舶也难以独善其身，通过表4-1可以看到公司净利润一直维持在负值状态，近两年尤甚，其中2016年和2017年净利润分别为-30.22及-25.44亿元，累计亏损将近50亿元，根据《上海证券交易所股票上市规则》的规定，中国船舶最近两年持续亏损，公司股票被上交所实行退市风险警示。中国船舶的公告显示，船舶业务总量同比减少是公司利润大幅减少的重要原因，而由于海工市场的低迷造成的大额资产减值准备的计提则使得公司近两年持续亏损。同时财务费用的增加，也加重了中国船舶的财务负担和现金流压力。表4-12013-2017年中国船舶净利润和资产减值损失单位：亿元年份20132014201520162017净利润-0.02-0.40-2.34-30.22-25.44资产减值损失12.157.062.9537.2225.74数据来源：中国船舶公告根据表4-2财务数据显示，2016年和2017年计提的大额资产减值准备均来源于外高桥造船和中船澄西两家子公司，其中外高桥造船分别亏损28.21亿元和25.1亿元，资产减值损失也主要来源于外高桥造船。由上文可知，2014年来国际油价持续走低，导致海上油气开发需求放缓，外高桥大量海工装备生产严重受到影响，由于无法交付，已完工的钻井平台维护成本大幅增加。此外，海工产品的低成交量，也使得目前手持的钻进平台存在可能无法按合同交付的风险，因此，外高桥造船对已完工的钻井平台、辅助船等海工产品进行了大额的资产减值准备。综合近两年的情况来看，外高桥造船已经成为中国船舶最大的“负担”。表4-2外高桥造船和中船澄西净利润和资产减值损失单位：亿元公司外高桥造船中船澄西年份2016201720162017净利润-28.21-25.100.320.33资产减值损失33.5021.143.721.60数据来源:中国船舶年报由于行业的不景气，公司的盈利难以承受高企的债务成本，因此外部资金的扶持对于实现企业灵活周转就显得至关重要，市场化债转股的资金注入可以减轻子公司的债务负担及财务费用，改善中国船舶的盈利状况，帮助企业摆脱退市风险，度过财务难关。（2）减轻企业债务负担，增强企业持续经营能力中国船舶所处的船舶制造业属产能过剩行业，加上民用船舶及海洋工程装备市场低迷，企业需要长期依靠贷款来维持生存，船舶行业资产负债率普遍偏高，财务负担较重，而根据图4-1-图4-3可以看出，中国船舶的资产负债率要远高于行业平均水平，而流动比率则低于行业均值，总债务呈逐年递增趋势，并且有息负债率常年维持在50%左右，对于处在行业低谷周期的中国船舶来说，长期高额的财务费用不仅会增加企业的财务风险，也会拖累企业正常经营。图4-1中国船舶近五年总负债和有息负债率数据来源：根据中国船舶年报整理图4-2中国船舶资产负债率与行业平均资产负债率对比数据来源：Wind图4-3中国船舶流动比率与行业平均流动比率对比数据来源：Wind2008年之后，造船业普遍低迷，国内许多造船厂发力海工业务。然而石油价格的断崖式下跌，导致了大量海工产品接单难、交付难，现金流紧张，负债率高企。实施市场化债转股之前，外高桥造船与中船澄西合计负债高达350亿元数据来源：中国船舶公告数据来源：中国船舶公告1.2中国船舶市场化债转股的短期市场效应分析据信号传递理论，资本市场对重大事件的预期可以通过事件发生前后短期内的股价波动体现出来，当市场对该事件呈现良好预期时，该事件往往会带来正向的超额收益率，反之超额收益率则可能为负。事件研究法是一种分析某个事件对短期股价波动影响的广为使用的方法。本文使用Wind数据库查询了中国船舶2017年4月到2018年3月的中国船舶的股票日收益率和相应时期的上证综合指数每日涨跌幅，并通过Stata建立CAPM模型进行回归分析，接着使用回归模型计算出预期收益率，并基于此求出事件期间内中国船舶的超额收益率，最后计算出事件期内的累计超额收益率，并由此分析债转股事件对资本市场的影响。（1）确定事件窗口期和估计期事件窗口期指的是研究事件对股价影响的一段区间。一般在事件发生前后30天内不等的范围，而估计期指的是用于估计窗口期正常收益率的区间，一般设在100-300天，本文将发布债转股公告的日期2018年1月25日作为事件日，并选择停牌日前15个交易日和复盘日后第15个交易日作为事件窗口期，因为2017年9月27日为停牌日，2018年3月21日为复牌日，所以事件窗口分别为2017年9月6日-2017年9月26日和2018年3月21日-2018年4月12日。另外选择事件日前的100天，即2017年4月26日到2017年9月5日为估计期。（2）计算超额收益率AR和累计超额收益率CAR本文使用Stata软件建立CAPM市场模型来估计股票的超常收益，其中，Rit表示估计期内中国船舶的每日股票收益率，Rmt代表市场收益率，可以用上证指数在估计期的收益率表示,αi和βRit=经过Stata回归分析，得知α1＝-0.2413013，β1＝回归方程Rit本文的窗口期为停牌前的15日和复牌后的15日，即分别为2017年9月6日-2017年9月26日和2018年3月21日-2018年4月12日。在Wind数据库选取该段区间内中国船舶股票每日股票收益率和上证综指日收益率。根据公式可计算出事件期内超额收益率ARit＝实际收益率Rit-预期收益率RARit=Rit-Rit∧-(-0.2413013由此计算出事件期的超额收益率CAR，如下表所示：表4-3窗口期超额收益率AR和累计超额收益率CAR停牌日前AR（%）CAR（%）复牌日后AR（%）CAR（%）-15-0.292399287-0.2923992871-9.235044479-5.516658783-14-0.084151894-0.3765511812-8.789464951-11.30612373-130.4168159660.0402647853-3.593458891-17.89958191-120.282508850.3227736354-3.442597628-21.34218025-110.0758489370.39862257251.286805153-17.05537605-100.3912638130.7898863556-1.784545064-18.83992004-9-0.87162596-0.0817395757-1.872488022-20.71240807-81.3247095351.2429699989.742194176-10.97021389-7-0.4226217570.82034820391.032406807-6.937807083-6-0.4910249710.329323232103.84788537-3.089921951-51.6776920562.007015228112.151316166-0.938605726-4-0.3650283221.64198696612-2.96352911-3.902134895-3-0.206183211.43580377113-5.69366169-9.595796585-20.796335282.232139111140.626983106-8.968813896-11.4862465863.718385696150.292608172-8.676205635数据来源：根据回归方程计算结果整理图4-4超额收益率AR和累计超额收益率波动图由图4-4可以看出，在中国船舶市场化债转股公告披露之前，超额收益率和累计超额收益率都保持平缓的接近为0的状态，这表明在停牌日之前不存在重大内幕消息泄露的情况。而复牌之后中国船舶的超额收益率开始下降，并出现了较大幅度的负的累计超额收益率，但是这种情况在一周左右后慢慢得到了缓解，在事件日的第15天累计超额收益率为-8%左右，表明市场对中国船舶市场化债转股总体持偏负向的态度，市场预期偏弱。（3）累计超额收益率CARit的显著性检验为判断CARit是因为股价的随机波动而引起的,还是因事件的影响而引起的，可以用t统计量进行检验，假如检验结果显著，那么可以说明股价在事件窗口期里发生的超额收益是由事件直接导致的，而非随机波动的结果。根据统计学原理可知，如果股价波动与事件的发生没有关系，则累计超额收益率应当服从均值为0的正态分布，为此可以作出显著性检验假设：H0：CAR的均值为0；H1：CAR的均值不为0。本次检验取显著性水平α=0.005，根据t分布表显示，当∣t∣>2.845时，拒绝原假设H0，即超额收益率CAR的均值不为0，表明股价的波动是由事件显著影响的，反之，股票的波动和事件的发生则没有显著关联。根据计算得出t=-3.6184可知t的绝对值大于临界值2.845，表示中国船舶债转股公告的公布对累计超额收益率产生了显著的影响。但因为CAR持续为负，说明债转股事件没有对股价造成正面的效应，没有在资本市场上给利益关联人带来利益和价值。究其原因本文认为可能有以下两点：第一是前一轮的政策性债转股的实施企业多半为僵尸企业，实施效果不尽如人意，而中国船舶作为比较早的开展市场化债转股的企业之一，人们对此还处于观望态度；第二是在停牌期间，中国船舶发布了2017年年度业绩预亏公告，预计2017年扣非归母净利润达到-29亿元到-35亿元，亏损数据让市场一时内产生了消极的市场反应。综上所述，中国船舶本次市场化债转股的市场效应短期内是负向的，至于长期来看债转股效果到底如何还需要后续的进一步研究。1.3中国船舶市场化债转股的中长期财务效应分析此次债转股涉及向外高桥造船、中船澄西增资54亿元，其中外高桥造船、中船澄西增资额分别为47.75亿元、6.25亿元。增资的金额用于偿还银行以及中船财务公司的长期和短期借款，该等借款的主要用途用于生产经营或者偿还他行借款，属于风险评级正常的贷款。具体明细如下：表4-4债转股偿还贷款明细（单位：万元）标的子公司债权人机构金额外高桥造船农业银行自贸试验区分行50000外高桥造船中国进出口银行上海分行265700外高桥造船浦发银行30000外高桥造船民生银行上海分行50000外高桥造船中船财务公司90000中船澄西中国进出口银行30000中船澄西中船财务公司12500合计-540000数据来源：中国船舶公告1.3.1中国船舶市场化债转股对单项财务指标的影响（1）偿债能力分析由上文可知，2018年1月，华融瑞通等8名投资者对子公司外高桥造船和中船澄西分别实行增资，增资款用于归还银行和财务公司的借款，导致长期借款和当年度短期借款大幅减少。由表4-5知2018年末上市公司总负债较2017年末减少127.22亿元，降幅为33.97%，并且2019年负债总额也依然呈下降的趋势，可知公司的债务负担得到了有效的减轻。表4-52016-2019年中国船舶负债情况（单位：亿元）年份2016201720182019总负债356.26373.32246.51232.84流动负债171.12188.86172.33166.53短期借款48.7928.011.0028.11长期借款156.02118.5218.3023.03数据来源：中国船舶年报从负债结构来看，截至2017、2018和2019年末，中国船舶非流动负债占总负债的比例分别为49.41%、30.09%和28.48%，降幅较为可观；流动负债占总负债的比例分别为50.59%、69.91%和71.52%，虽然占比有所增加，但是总量是下降的趋势，可见中国船舶的债务状况在债转股之后有明显的改善。表4-62016-2019年中国船舶偿债能力指标年份2016201720182019资产负债率（%）67.8871.3451.4552.50流动比率2.151.741.711.69速动比率1.251.261.321.28有息负债率（%）0.650.490.270.29数据来源：中国船舶年报从表4-5可以看出，通过2018年年初实施市场化债转股，资产负债率呈现不断下降的趋势，截至2019年底，资产负债率相比债转股前的2017年末降低了18.84个百分点，有息负债率大幅下降，但是代表短期偿债能力的流动比率和速动比率却没有明显改善，反而有小幅的下滑，表明市场化债转股主要减轻的是中国船舶的长期债务负担，宗旨是要致力于企业的长效发展，而不仅仅是短期的财务脱困。一直以来，中国船舶下属子公司的融资均以金融机构借款为主，存在融资结构较为单一的问题，且杠杆率提升后又进一步提高了融资成本，导致相关公司的债务负担进一步加重。此次债转股将充分进一步合理利用资本市场，借力本次重组完成后市场化投资机构股东的优势和资源，丰富了融资来源，拓宽了融资渠道、也优化了资本结构。（2）盈利能力分析企业从事经营活动的主要目的是获取利润，利润的逐年增加有助于企业维持其持续稳定的经营发展状态，同时盈利能力的强弱将决定负债企业赚取现金的能力，对企业现金流和偿债能力产生直接影响，此外，盈利能力意味着给股东带来更多的利润，从而使得股票价格上涨、股息增加，使投资者的资本收益增加。因此，盈利能力是企业经营发展的关键指标。由中国船舶的年报数据可以整理得出2015-2019年公司的收入和利润情况如表4-7，为剔除此次债转股减少的利息对盈利指标的影响，证明市场化债转股确实对企业的经营产生了改善作用，本文将剔除市场化债转股为企业每年节省利息费用的影响，对中国船舶的利润情况进行进一步的分析：由公告资料来源：中国船舶2018年3月21日发布的《中国船舶工业股份有限公司发行股份购买资产预案（修订稿）》资料来源：中国船舶2018年3月21日发布的《中国船舶工业股份有限公司发行股份购买资产预案（修订稿）》表4-72015-2019年中国船舶盈利情况（单位：亿元）年份20152016201720182019营业总收入277.64211.57166.91169.1231.36营业利润-1.16-27.27-30.546.336.12净利润-2.34-30.22-25.446.075.16数据来源：中国船舶年报表4-82019年中国船舶营业收入、收入增速和净利润情况（单位：亿元）年份20152016201720182019营业总收入277.64211.57166.91169.1231.36营业收入增速-0.02-0.23-0.220.010.37剔除债转股减免利息后净利润-2.34-30.22-25.441.373.46数据来源：根据表4-7计算整理图4-52015-2019年中国船舶营业收入及增速数据来源：根据表4-8整理图4-62015-2019年中国船舶净利润（单位：亿元）数据来源：根据表4-8整理由图4-5至4-6可知，在债转股前的2015年-2017年，中国船舶的营业收入和收入增速均呈现下降趋势，在剔除利息负担影响的情况下，债转股后的2018、2019两年不管是营业收入还是营业利润都得到了大幅提升，利润也实现了扭亏为盈的局面。原因可能是由于债转股资金的注入，作为主要子公司的外高桥造船和中船澄西将上述增资款用于归还银行借款，导致利息费用减少，现金流改善，同时债务减轻有助于盘活资产，使得公司有更多充足的资金去投资更好的项目，从而增强公司的持续经营能力。从中国船舶工业行业协会可知，2018-2019年，全球海工市场依然较为冷清。从整体上看，全球供应过剩的局面依然未得到根本的扭转，海工设备的闲置规模和全球船厂库存规模依旧较为庞大。在此背景下，中国船舶一方面不断加大对科技创新的投入，努力打造海洋油气勘探技术的过硬实力，另一方面，也强化了对全球海工市场的研判，加快开拓海外业务的步伐，适时调整生产计划，积极推动库存产品的交付及投入运营，两年实现了累计4座平台连续完工交付，采用“租、转、售、联”等方式多管齐下，积极消化海工装备库存，化解运营风险。根据公司年报统计，2018-2019年，海洋工程业务收入分别为6.73亿、25.76亿元，同比增长176.69%，282.93%，因库存和闲置成本所产生的资产减值损失大幅减小。因此在船舶行业和海工市场整体不景气的2018-2019年，中国船舶依然保持了一定程度的盈利。表4-92015-2019年中国船舶盈利能力指标年份20152016201720182019销售净利润率（%）-0.84-11.08-15.243.592.23营业利润率（%）-1.5-12.71-18.33.742.65销售毛利率（%）8.4917.7417.6613.3210.57数据来源：Choice金融终端剔除因债转股带来的利息的减少因素后会影响中国船舶的销售净利润率水平，使得2018年和2019年原本为3.59%及2.23%的销售净利润率降低至2.59%和1.5%，具体如表4-10所示，根据下表及东方财富网Choice数据中相应的行业指标可以作出对比图如4-7。表4-10剔除利息因素后2015-2019年中国船舶经营盈利能力指标年份20152016201720182019销售净利润率（%）-0.84-11.08-15.242.591.5营业利润率（%）-1.5-12.71-18.33.742.65销售毛利率（%）8.4917.7417.6613.3210.57数据来源：根据表4-9计算整理图4-7中国船舶及同行业经营盈利能力指标对比（单位：%）数据来源：Choice金融终端剔除因债转股带来的利息的减少因素后会影响中国船舶的每股盈利EPS，净资产收益率ROE和总资产收益率ROA，使得这三项指标有所下降，具体如表4-11所示，根据下表及东方财富网Choice数据中相应的行业指标可以作出对比图如4-7。表4-11剔除利息因素影响后2015-2019年中国船舶的资产盈利能力指标年份20152016201720182019EPS0.04-1.89-1.670.250.19ROE0.35-16.03-15.942.431.78ROA0.20-1.47-3.490.910.61数据来源：根据Choice金融终端数据计算整理图4-8中国船舶及同行业资产盈利能力指标对比（单位：%）由表4-10和图4-7可知，中国船舶的净利润率和营业利润率在市场化债转股之后均得到了有效的提升，盈利水平从低于行业平均水平扭亏为盈，超过同行业平均值，虽然在2018-2019年间净利润率和毛利率水平呈现下降的趋势，但是依然高于同行业水平，对于2018-2019年间净利润率和毛利润的下滑，主要原因是受船舶行业原材料价格上升的整体影响导致营业成本升高压缩了利润空间，此外就是销售产品结构的影响，在中国船舶主营业务中，毛利率较低的代加工船舶比例上升使总毛利水平有所下降。同样的，根据图4-8可以看出，中国船舶每股盈利、净资产收益率和总资产收益率在债转股之前均低于行业均值，其中ROE和ROA甚至为负值状态，但是在2018初债转股之后，三项指标都超过了行业平均水平，以上的分析均剔除了债转股减免利息因素的影响，可以看出，尽管2019年盈利有所下调，但主要原因是基于行业因素以及公司产品结构调整的影响。从整体上来说，中国船舶的盈利表现，相比同行业的其他公司依然是处于较好状态的，债转股不仅仅只是为企业解除了债务负担，也让企业的盈利从之前的连续亏损到债转股后开始逐年盈利，这说明债转股对企业的盈利能力有较为明显的改善作用。可以看到利润总额依然呈现上升水平，但因为利润增幅相对收入增长更小，因此利润率有所下降，在2018-2019年行业盈利状况整体表现不佳，利润为负的的情况下，依然超过同行业平均水平，实现小幅盈利。（3）营运能力分析表4-122016-2019年中国船舶及同行业营运能力情况年份2016201720182019流动资产周转率(次)0.590.470.540.80固定资产周转率(次)1.861.481.763.03总资产周转率(次)0.410.320.350.52行业总资产周转率（次）0.370.300.280.34数据来源：中国船舶年报及Wind由表格可以看出，2018年初市场化债转股实施之后流动资产、固定资产周转率均有明显幅度的提升，而行业的营运水平则处于较为平缓的状态。由上文可知，中国船舶加强了库存商品的处理效率，通过多种措施提升产品的交付率，正好解释了企业在流动资产周转率的大幅提升。而固定资产周转率的改善则更加说明了企业在市场化债转股之后管理资产方面的能力得到了有效的增强。经过上述分析可知，市场化债转股为企业减轻了财务费用，增强了企业的偿债能力、营运能力，以及企业的持续经营能力。1.3.2中国船舶市场化债转股的综合财务绩效分析在日常研究中,为了使研究结果更加全面有效，单个变量的分析能反映的信息非常有限，一般要将反映不同维度的多个变量综合起来进行考量。但是变量间的相关性会使反映的效率大大降低，而主成分分析法便可以解决这个问题，通过降低维度的方法主成分分析可以从多个变量中提取少数的主要成分对便能将不同维度信息综合性的反映出来。为评价债转股给企业财务绩效带来的综合性影响，本文分别从盈利能力、偿债能力、成长能力和营运能力四个维度，选取了最具代表性的财务指标，然后利用SPSS软件，将代表这些指标变量的主成分提取出来，最后计算综合性的评分，通过观察综合评分在各个年份季度的变化，来对中国船舶2016年到2020年（20年的数据仅更新至第三季度）的经营绩效进行评价，说明债转股对中国船舶综合财务绩效的影响。通过构建一个综合性的评价指标，能避免单一指标评价的缺陷，更好的从多个维度上衡量债转股对企业中长期财务绩效产生的影响。表4-13债转股绩效评价指标指标名称计算公式作用方向偿债能力资产负债率负债/资产负流动比率流动资产/流动负债正速动比率（流动资产-存货）/流动负债正盈利能力销售毛利率销售收入-销售成本）/销售收入正销售净利率净利润/销售收入正净资产收益率净利润/净资产总额正成长能力营业收入同比增长率（本期营业收入-上年同期营业收入）/上年同期营业收入正归母净利润同比增长率（本期归母净利润-上年同期归母净利润）/上年归母净利润正营运能力总资产周转率销售收入/平均资产总额正流动资产周转率销售收入/流动资产总额正数据选取与标准化处理为此本文选取了债转股前2年以及债转股发生后最新公布的季报数据，即2016年3月31日-2020年9月30日，共5年的样本数据。数据覆盖范围涵盖了债转股前后，具有纵向可比性，并且数据持续到债转股发生近两年的时间，能从较长的时间范围内分析债转股给企业带来的影响。经过对中国船舶债转股前后5年季度数据的计算整理，可以得到本次主成分分析中需要的原始数据。表4－142016-2020年中国船舶原始数据时间资产负债率（%）流动比率速动比率销售毛利率（%）销售净利率（%）净资产收益率（%）营业收入同比增长率（%）归母净利润增长率（%）总资产周转率（次）流动资产周转率（次）2016/3/3161.421.480.8710.011.070.66-13.19-70.480.110.172016/6/3062.191.590.8910.70-1.810.10-17.16-161.460.230.332016/9/3063.001.670.919.65-1.29-2.52-20.52-812.260.340.492016/12/3167.882.151.2517.74-11.08-16.03-22.72-1,455.180.410.592017/3/3168.162.621.5310.56-3.34-0.48-29.80-363.540.080.112017/6/3068.802.351.3813.49-1.14-0.13-27.63-142.590.160.222017/9/3069.362.431.4713.86-3.45-1.98-29.43-28.950.230.322017/12/3171.341.741.2617.66-15.24-15.94-22.21-9.320.320.472018/3/3157.411.831.3510.251.190.54-27.85133.800.060.092018/6/3057.891.901.4511.103.261.45-10.53-60.890.150.242018/9/3055.221.821.3510.803.572.16-8.7356.870.230.362018/12/3151.451.711.3213.323.593.371.3189.200.350.542019/3/3152.631.761.327.820.140.0255.45-341.770.100.162019/6/3055.251.651.298.140.690.3027.9573.940.210.332019/9/3053.381.661.268.180.930.6445.9879.330.360.562019/12/3152.501.691.2810.572.232.6636.8287.730.520.802020/3/3160.981.321.159.43-1.260.013.7176.950.120.192020/6/3061.841.301.168.34-0.170.35-0.66-65.790.280.412020/9/3062.851.301.198.61-0.300.40-0.12-171.050.420.61来源：Wind通常不同的财务指标的计量单位未必一致，正负号的指向性也不一定相同，比如资产负债率的单位是百分比，周转率却是以次来进行计量；正向指标如利润率、增长率等数值越大对绩效的提高越有帮助，而负向指标如资产负债率数值越大表示对绩效提高的阻碍越大，所以在运用主成分分析法之前，要先将相关数据做标准化处理以使不同指标对结果的贡献度保持一致。利用SPSS软件对数据进行标准化后，产生的结果如下表所示：表4-152016-2020年中国船舶标准化数据时间Z资产负债率Z流动比率Z速动比率Z销售毛利率Z销售净利率Z净资产收益率Z营业收入同比增长率Z归母净利润增长率Z总资产周转率Z流动资产周转率2016/3/31-0.09-0.83-2.02-0.360.500.36-0.380.24-1.04-1.012016/6/30-0.21-0.53-1.91-0.12-0.060.26-0.530.00-0.12-0.192016/9/30-0.35-0.32-1.80-0.48-0.54-0.23-0.66-1.690.720.622016/12/31-1.140.980.022.28-2.43-2.75-0.74-3.361.251.132017/3/31-1.192.251.52-0.17-0.360.15-1.01-0.52-1.27-1.322017/6/30-1.291.520.720.830.070.22-0.930.05-0.66-0.762017/9/30-1.381.741.200.95-0.38-0.13-1.000.35-0.12-0.242017/12/31-1.71-0.130.072.25-2.66-2.73-0.720.400.560.522018/3/310.560.110.56-0.280.520.34-0.940.77-1.42-1.422018/6/300.490.301.090.010.920.51-0.280.26-0.74-0.652018/9/300.920.090.56-0.090.980.64-0.210.57-0.12-0.042018/12/311.05-0.210.390.770.980.870.170.650.790.882019/3/311.34-0.080.39-1.110.320.242.22-0.47-1.12-1.062019/6/300.92-0.370.23-1.000.420.301.180.61-0.28-0.192019/9/301.22-0.350.07-0.980.470.361.860.630.870.982019/12/311.36-0.260.18-0.170.720.741.510.652.092.212020/3/31-0.02-1.26-0.52-0.560.050.240.260.62-0.97-0.912020/6/30-0.16-1.32-0.46-0.930.260.310.090.250.260.222020/9/30-0.32-1.32-0.30-0.840.230.310.11-0.031.331.24（2）数据检验接下来则要利用SPSS软件对数据进行KMO和Bartlett球形检验，以便得知这些变量是否适合使用主成分分析法，其中KMO表示的是变量之间的简单相关系数和偏相关系数，只有变量之间呈现出较为显著的相关性时，才适合进行分析，一般来说KMO取值大于0.5就可以使用主成分分析法。而球形检验则是通过测试变量之间的独立性来检验其数据分布，当测出的sig值低于0.05的水平时，数据分布为球形，表示该数据适合做因子分析。表4-16KMO和Bartlett的检验取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0.543Bartlett的球形度检验近似卡方225.893df45Sig.0.000可以看到,KMO检验系数为0.543>0.5,Sig值为0<0.05，检验通过，表明可以进行主成分分析。表4-17公因子方差显示的是提取的主成分对每个变量的方差的概括情况，数值越高，表示主成分的代表效果越好。从表中可以看出大部分指标的提取度都在0.8以上，这说明主成分能代表大部分变量，可以提取出足够量的信息。表4-17公因子方差初始提取资产负债率10.816流动比率10.846速动比率10.914销售毛利率10.799销售净利率10.884净资产收益率10.842营业收入同比增长率10.669归母净利润增长率10.499总资产周转率10.934流动资产周转率10.949（3）主成分的提取与分析计算通过主成分分析法，在原来的10个变量中，通过线性变化提取出了3个相互独立的主成分，从表中可以看出，三个主成分的累计方差贡献率达到了81.516%，其中第一个主成分解释能力最强，为42.223%，第二和第三主成分对方差贡献率依次减弱，分别为25.458%、13.835%表明这三个主成分指标便可以较好的囊括十个变量的信息。表4-18解释的总方差成份初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%11.22242.22342.2231.22242.22442.2231.08040.80040.80022.54625.45867.6812.54625.46267.6812.31223.11663.91631.38413.83581.5161.38413.85081.5161.76017.60081.5164.7527.51889.0345.5955.95291.9866.2712.71397.6997.1621.62399.3228.058.58199.9039.009.09299.99510.001.005100.00利用碎石图可以更加清晰的看出各指标的特征值大小。由图可以看出，前三个主成分的特征值均大于1，表明这三个主成分具有良好的代表性。图4-9主成分分析碎石图表4-19旋转成分矩阵成份123资产负债率0.8510.277-0.123流动比率-0.351-0.2470.814速动比率0.128-0.0250.947销售毛利率-0.7920.1640.38销售净利率0.929-0.144-0.002净资产收益率0.894-0.203-0.022营业收入同比增长率0.6550.474-0.127归母净利润增长率0.682-0.160.091总资产周转率-0.1540.95-0.094流动资产周转率-0.0890.966-0.091旋转成分矩阵将使解释每个主成分的载荷效果将更加清晰。根据最大方差法旋转后的成分结果，第一主成分在销售净利率和净资产收益率以及资产负债率上有较大载荷，可以解释公司为股东创造盈利的情况；第二主成分的较大载荷表现在总资产周转率和流动资产周转率上，代表了公司的营运能力，第三个主成分体现在流动比率和速动比率上，可以解释公司的偿债能力，具体情况见表表4-20成分得分系数矩阵成份123资产负债率0.220.1420.04流动比率-0.022-0.0220.449速动比率0.1240.1140.608销售毛利率-0.1640.0950.185销售净利率0.237-0.0330.07净资产收益率0.223-0.0640.046营业收入同比增长率0.1750.2250.043归母净利润增长率0.181-0.0370.103总资产周转率-0.0150.4190.047流动资产周转率0.0030.4290.057表4-20表示的是各项指标对主成分的权重系数，F1，F2，F3三个主成分在各个时间的分值可以由10个指标变量在各季度的数值与相应的系数相乘后加总得到。而总评分F则是由三个主成分按照不同的方差贡献率加权求和获得：F=0.4222*F1+0.2546*F2+0.1383*F3最后计算出的F可以表达长期财务绩效评价的综合得分，通过计算得出主成分在各个季度的得分以及各季度的综合得分：表4-21主成分得分及综合绩效得分时间F1F2F3F2016/3/31-0.00417-1.26234-1.71728-0.5606521622016/6/30-0.29852-0.51361-1.46081-0.4588302732016/9/30-0.822370.2199-1.52162-0.501658122016/12/31-2.583891.256650.27683-0.7326896792017/3/31-0.40352-1.36661.60502-0.2963282382017/6/30-0.44478-0.886631.12804-0.2575141822017/9/30-0.57915-0.378591.57244-0.1234376922017/12/31-2.033420.523530.08545-0.7134014512018/3/310.42547-1.36890.30262-0.127036162018/6/300.57268-0.536220.849070.2226902652018/9/300.7269-0.02490.540510.3753101732018/12/310.72230.906530.59750.6183918482019/3/310.97363-0.301510.017160.3366753682019/6/300.889560.08119-0.041550.3904968412019/9/301.066741.237740.044810.7717034552019/12/311.048642.27210.457261.0844515262020/3/310.28536-0.86616-0.99435-0.2375639492020/6/300.277790.05103-0.96369-0.0030031512020/9/300.180770.9568-0.777420.212405188（4）评价结果分析根据表可以绘出绩效评价指标体系中各主成分评价结果及综合评价结果的走势图：图4-10各主成分评价结果及综合评价结果走势图可以看到在债转股事件（2018年1月）前后，中国船舶的综合绩效水平开始由负转正，并且在此后的两年里一直保持稳步上升的趋势，而这一变化便是以债转股作为时间节点的。这说明债转股对企业的综合绩效水平产生了正向的效果。可以看到主要代表了销售净利率和净资产收益率以及资产负债率的第一主成分F1的评分在债转股发生当季度立即扭亏为盈，并且在接下来的两年里，持续保持了稳步上升的态势，而在此之前的两年里F1一直处于负值水平。所以F1走势图显示这起债转股事件对中国船舶盈利水平带来了中长期的提升，而并非短暂改善财务报表的效果。第二主成分F2涵盖了总资产周转率和流动资产周转率，衡量了企业的营运能力，可以看出这项指标是呈季节性波动的，这是因为作为指标分子的销售收入在每年末一般是最高的，而每年末的F1值是呈现上升态势的。这说明债转股事件对企业的营运能力也起到了一定的积极作用。第三主成分F3主要涵盖了流动比率和速动比率两项企业短期偿债能力指标，而这两项指标是呈下降趋势的，所以对并未对绩效产生贡献。因为分析结果中显示第一主成分系数占比最大，所以最终的综合评价得分走势图基本与第一主成分的走势趋同，即债转股后综合绩效呈现季度持续增长。从债转股前年度2017年末的-0.71，逐步扭亏为盈，并一直保持正向的绩效水平。从各主成分和总评分F的趋势图可以看出，债转股之后，中国船舶的盈利能力及营运能力都获得了明显的改善，综合绩效水平自债转股后由负转正，并呈现逐期递增的良好态势，这说明，市场化债转股为中国船舶带来了良好的综合财务绩效。同时，从上文财务分析中可以看出，2016-2019年，中国船舶的盈利能力、长期偿债能力和营运能力均在债转股前后从低于行业平均值的水平转为高于行业均值，基于此，本文认为是中国船舶实施债转股带来的积极影响使得企业在债转股后两年保持了超越行业平均水平的业绩，为企业带来了中长期的正向效应，因此是一次较为成功的债转股事件。1.4中国船舶市场化债转股对公司股权及治理的影响表4-22市场化债转股前后中国船舶前十大股东变化情况股份收购前股份收购后股东名称持股比例（%）股东名称持股比例（%）中国船舶工业集团有限公司51.18中国船舶工业集团有限公司47.11中国远洋运输有限公司3.19中船海洋与防务装备股份有限公司5.15上海电气（集团）总公司3.12华融瑞通3.81中船投资发展有限公司1.80新华人寿3.78中央汇金资产管理有限责任公司1.58建信金投基金管理（天津）有限公司－国新建信股权投资基金（成都）合伙企业（有限合伙）2.24中国证券金融股份有限公司1.24结构调整基金2.19信泰人寿保险股份有限公司－万能保险产品0.95太保财险2.17中国农业银行股份有限公司－中证500交易型开放式指数证券投资基金0.47中国人寿1.89招商银行股份有限公司－博时中证央企创新驱动交易型开放式指数证券投资基金0.47人保财险1.89中欧基金－农业银行－中欧中证金融资产管理计划0.38工银投资1.88如表4-17所示，在债转股实施完成之前，中国船舶第一大股东为其母公司中船集团，加上其控股的中船投资发展有限公司达到52.98%，对中国船舶处于绝对控股的地位。剩余9大股东累计持股仅占13.2%，并且大部分均为持股比例较小的证券投资基金，对于中国船舶决策影响力非常有限，市场化债转股为中国船舶引进了众多战略投资者，其中华融瑞通、结构调整基金、建信投资控股的东富天恒以及工银投资均为专为支持市场化债转股而成立的实施机构，旨在参与市场化债转股项目的实施以及债转股实施后的股权管理，通过投资以及后续的管理提高国有资本运营效率、促进国有经济布局结构的优化调整。在债转股之后，实施机构的持股稀释了原有的中国船舶前十大股东的股权，八名投资者成为除中船集团及其子公司中船海洋与防务装备股份有限公司以外的新晋的前十大股东，对中国船舶的持股比例达到17.61%，原母公司中船集团持股比率略有下降，从原有的51.18%下降至47.11%，虽然，中船集团“一股独大”的局面并没有发生根本的改变，但是却实现了股权结构的优化。在实施机构增资前，除了中船集团及其子公司，中国船舶的主要股东为中国远洋运输有限公司和上海电气（集团）总公司，股权集中在控股股东和两个大股东手中，虽然在决策过程中能降低股东之间的协调成本，但是也存在股权高度集中导致股东之间无法相互制衡的弊端，这种弊端在国有企业中体现得更为明显，由于国有企业的所有权归属于国家，目前国企的经营绩效也缺乏有效的规范准则，因而企业股东和管理层为追求自身利益可能盲目追求业务的扩张，依靠不断举债维持企