经营性对冲与我国涉外企业的外汇风险暴露

李新安，高文莲

（1.中国人民银行潍坊市中心支行，山东 潍坊 261041；2.中央财经大学 中国金融发展研究院，北京 100081）

经营性对冲与我国涉外企业的外汇风险暴露

李新安1，高文莲2

（1.中国人民银行潍坊市中心支行，山东 潍坊 261041；2.中央财经大学 中国金融发展研究院，北京 100081）

以沪深两市318个上市涉外企业为样本，将2005年7月至2013年7月作为研究时段，用股票回报率与人民币兑美元汇率的变化率作时间序列回归，由此得到的回归系数作为企业外汇风险暴露测量指标，用涉外企业在海外不同地区销售量的分布即赫芬达指数来近似描述经营性对冲，考察经营性对冲对企业汇率风险暴露的影响。研究发现经营性对冲与企业外汇风险暴露系数存在显著负相关的关系，经营性对冲能降低企业的汇率风险，上述作用在2008年全球金融危机期间尤其明显。

人民币汇率；经营性对冲；外汇风险暴露

2005年7月21日我国实行人民币汇率改革以来，人民币对美元总体呈升值趋势，但中间也多次出现阶段性贬值。在上述背景下，我国涉外企业一方面面临人民币对美元汇率的频繁双向波动，另一方面国际市场参与度也在持续提升，包括出口依存度和海外投资均有大幅提升。这使我国涉外企业面临较以往更为复杂的汇率环境，对汇率走势难以进行准确预测，导致外汇风险与日俱增，甚至成为一些企业生死攸关的决定因素。因此外汇风险管理已成为我国涉外企业管理中不容忽视的重要问题。

一、引言

具体来说，外汇风险是指一个组织、经济实体或个人以外币计价的资产与负债，因外汇汇率波动而引起其价值上涨或下降的可能。对涉外企业来说，在整个经营活动过程中，都存在着由于外汇汇率变化而引起的外汇风险。具体可分为交易风险、折算风险和经济风险。

汇率风险管理主要是通过各种内部和外部的管理工具，降低企业经营过程中的各种汇率波动的影响，使企业获得稳定的收益和现金流。因为外汇风险的形成机制不同，与此相对应的风险管理方法也不同。涉外企业利用外汇衍生金融工具对外汇头寸进行套期保值，是其应对外汇交易风险时普遍采用的方法。涉外企业通过该方法达到外汇衍生产品的收益或损失与被套期项目的损失或收益相互抵消的目的，从而锁定外汇风险。常用的套期保值金融工具包括外汇远期、外汇期货、外汇期权。我国涉外企业对于汇率风险的管理起步较晚，对这些金融衍生工具的使用并不普遍。主要原因在于2005年7月21日之前人民币实行的是盯住美元的汇率制度，而美元是我国涉外企业的主要结算货币，涉外企业的大部分汇率风险在交易达成时就“自动”进行了套期保值。折算风险通常只导致折算时出现账面损益，而不反映实际经营成果，对企业未来的现金流量无实质性影响，因此企业一般也不会花很大精力专门规避此类风险。经济风险发生的时间跨度比较长，也难以测量，期望通过金融衍生工具对经济风险进行套期保值并不现实。企业在制定长期战略计划时对上述因素应予以统筹考虑。

经营性对冲（operational hedges）是一种能够有效帮助企业降低经营性外汇风险的管理措施。经营性对冲包括公司关于营销、生产、外包、工厂选址等一系列对策，最适合于管理汇率变化对企业在不同产品、不同市场上竞争力的影响。本文主要研究我国涉外企业经营性对冲的现状以及经营性对冲对降低外汇风险暴露的作用。

截至目前大部分关于外汇风险的文章都侧重于分析宏观层面人民币汇率与股票市场的相关性（例如：张碧琼、李越（2002）[1]；邓燊、杨朝军（2008）[2]；周虎群、李育林（2010）[3]等）。这些文献发现，人民币汇率与股票价格之间存在联动关系。另外一部分相关文献则侧重于微观层面，以上市公司作样本，研究是否存在汇率风险，以及行业分布等（例如，罗航、江春（2007）[4]；倪庆东、倪克勤（2010）[5]；潘雅琼、赵娉婷（2012）[6]等）。极少的文章涉及外汇风险管理（即金融性对冲），但尚无关于经营性对冲的研究。然而理论研究表明，经营性对冲对于管理长期外汇风险更为有效，而金融性对冲对管理短期外汇风险更为有效(见Logue,1995[7]；Chowdhry and Howe,1999）[8])。

本文用股票回报率与人民币兑美元汇率的变化率作时间序列回归，由此得到的回归系数作为该企业外汇风险暴露的测量指标。经营性对冲则用涉外企业在海外不同地区销售量的分布来近似。如果一个企业在国外的销售量越集中，则表明该企业的经营性对冲力度不强；反之，则表明企业的经营性对冲力度较大。然后，我们考察经营性对冲对企业汇率风险暴露的影响，同时控制金融性对冲以及其他公司特征的影响。

二、样本选取

本文的主要数据来源是国家外汇管理局公布的人民币兑美元汇率的每日中间价（http://www.safe.gov.cn）和汤森路透公司（Thomson Reaters）的Worldscope和Datastream。本文所用的所有公司特征的变量都来自于Worldscope，而上交所和深交所的指数回报率和公司股票的收益率均来自于Datastream，研究时段是从2005年7月31日到2013年7月31日。之所以选择2005年7月31日为起点，是因为从2005年7月21日起，人民币汇率由原来的单方面盯住美元改为参考一篮子货币并允许一定程度的波动。

样本是基于所有在上海和深圳两个证券交易所上市的公司，并要求2012年的国外销售量占总营销收入的10%以上（参见潘雅琼、赵娉婷，2012[6]；He and Ng,1998[9]；Jorion,1990[10]）。由此得到318个公司，其中143个在上交所上市，175个在深交所上市。这些样本公司大致分布在9个行业，分别是服装纺织、石油化工、建筑建材、食品饮料、机械机电、冶金矿产、医药卫生、信息产业和交通运输。

样本公司在各个行业的分布如表1所示。其中石油化工、建筑建材、机械机电和信息产业都超过30个样本公司，说明这些行业出口企业比较多。就平均出口比例来说，服装纺织行业的出口比例最高，为53.7%，并且在深交所上市的出口比例要高于在上交所上市的服装纺织企业。其次为建筑建材、信息产业和食品饮料，这些行业的出口比率都高于或接近45%。就两个证券交易所的比较来说，在深交所上市的样本公司平均出口比率（45.4%）要高于在上交所上市的样本公司(39.5%)，尤其表现在服装纺织、食品饮料、医药卫生和信息产业等行业上。这些行业在深交所上市的样本公司的出口比例接近或高于50%，由此可见，在深交所上市的公司中出口导向的占比较高。

表1 样本情况

三、我国涉外企业的汇率风险

本部分内容考察我国涉外企业汇率风险暴露的基本情况，汇率风险随时间的变化，以及在上交所和深交所上市的企业的汇率风险的对比。

基本的回归模型参考He and Ng（1998）[9]；Jorion（1990）[10]和 Bartov and Bodnar(1994)[11]等:

表2 外汇风险系数的分布特征

在模型（1）中，因变量Rit为每个样本公司股票的日收益率，自变量Rmt为证券交易所指数日回报率,对于在上交所和深交所上市的公司，我们分别采用上交所指数日回报率和深交所指数日回报率。Rxt是人民币兑美元汇率的日变化率。我们对每个样本公司单独进行回归，回归模型中汇率变化率的系数βix即为企业的外汇风险暴露系数。该系数越大，则说明对应企业的汇率风险越高，或该企业的股票收益率对人民币汇率的变化越敏感。如果该系数为正，说明对应企业的股票收益率与人民币贬值呈正相关关系；反之，则说明该企业的股票收益率与人民币贬值呈负相关关系。模型的回归结果展示在表2中。

我们首先在整体样本时间段上对每个公司做回归，由此得到的外汇风险暴露系数的描述性统计特征展示在第一行。结果表明，总体样本公司在实行汇率改革之后的8年间呈现出显著的汇率风险。例如，样本公司的平均外汇风险暴露系数为0.324，并且在5%的显著性水平上显著为正，说明人民币对美元每贬值1%，我国涉外企业的股票收益率平均上升0.324%。中位数为0.315，也是在5%显著性水平上显著。外汇风险暴露系数的中位数和均值相差不大，说明样本公司汇率风险的分布基本对称，没有扭曲。最小的外汇风险暴露系数为-1.362，而最大的系数为1.929，标准方差为0.579，所以我们样本公司的汇率风险的大小差别也是很大的。在所有的样本公司中，25（42）个公司的外汇风险暴露系数在5%(10%)的显著性水平上显著为正，而只有3（7）个公司的外汇风险暴露系数在5%(10%)的显著性水平上显著为负。所以大部分公司显示出正的外汇风险暴露系数，即它们的市场收益率与人民币贬值是正相关的，人民币兑美元汇率越低，这些企业越受益。

接下来，我们分阶段对样本进行回归。具体来说，我们把整个样本时间段分为2005年8月—2008年7月、2008年8月—2010年7月和2010年8月—2013年7月，其中第二个时段是全球金融危机爆发的阶段。结果显示，企业的外汇风险程度是随时间变化的：在金融危机期间，企业的外汇风险明显增加；金融危机之前的外汇风险相对最小；危机之后的汇率风险比金融危机期间明显下降，但仍较危机前高。例如，金融危机中的外汇风险暴露系数平均为1.687（中位数为1.778）,然而危机前的汇率风险暴露系数平均仅为0.175（中位数为0.061）；危机后的平均数为0.238（中位数为0.280）。汇率风险暴露系数显著的企业数目也呈现出相同的趋势，即金融危机中汇率风险暴露系数显著的企业数目最多，次之是金融危机之后，而金融危机之前有显著外汇风险暴露系数的企业最少。例如，金融危机中，总共有88个企业的外汇风险暴露系数在10%的显著性水平上显著，其中80个为正，8个为负。金融危机前，只有28个企业有显著外汇风险暴露系数，当然也可能与刚开始汇率改革后不久有关。危机后，则只有59个企业有显著外汇风险系数。总体而言，金融危机加大了我国企业的外汇风险程度，并且这种作用直到现在仍未完全消除。

最后，我们分别考察了在深交所和上交所上市的公司的外汇风险情况。平均来看，上交所的公司外汇风险要高于深交所上市的公司。例如，上交所上市的公司的平均汇率风险暴露系数为0.414（中位数为0.469），而深交所上市的公司平均汇率风险暴露系数为0.250（中位数为0.240）。并且，上交所有显著外汇风险的公司数目也多于深交所。比如，上交所有30家公司的外汇风险暴露系数显著，而深交所只有19家。结合表1的数据，我们发现了一个有趣的现象：深交所的公司平均海外销售比率高于上交所的公司，但是深交所的公司的外汇风险却比上交所的公司低。这可能是因为深交所的公司在规避外汇风险上更有经验，采取了更有效的措施以降低汇率风险。

表3 外汇风险系数的行业分布

表3考察了各个行业的汇率风险情况，包括全体样本公司和根据汇率风险特征划分的风险暴露系数为正和为负的公司。就全体样本公司而言，除了冶金矿产之外，其他产业都显示了正的外汇风险暴露系数。其中，医药卫生业的汇率风险最高，风险暴露系数平均为0.592。次之为机械机电和信息产业，平均汇率风险暴露系数为0.483和0.462，而交通运输和建筑建材业的外汇风险最低，平均暴露系数为0.168和0.201。冶金矿产业的平均风险暴露系数为负，并且数值也比较小，只有-0.042，可能因为这类企业的进口比例也比较大，所以它们的市场收益率与人民币贬值负相关。

接下来，我们把样本公司按汇率风险暴露系数分为正、负两组。我们发现，对大多数行业来说，大部分公司显示出正的外汇风险暴露系数，只有一小部分显示负的外汇风险暴露系数。比如，服装纺织业有21家公司受益于人民币贬值，而只有7家公司因人民币贬值受损。只有冶金矿产业有超过一半的公司因人民币贬值受损。在因人民币贬值受损的企业中，食品饮料业汇率风险暴露系数最高，平均为-0.530。

综上所述，我国各行业的汇率风险大小不一，差别比较大。但大部分行业都显示出正的汇率风险系数，表明我国涉外企业多为出口型企业，人民币贬值能帮助其提高市场的收益率。

四、经营性对冲与汇率风险的关系

本文考察的重点是经营性对冲风险对公司外汇风险的影响。我们用公司国外销售量的分散化来衡量经营性对冲。汤森路透公司的Worldscope数据库对每个跨国公司提供高达10个地区的国外销售量。国外销售量的赫芬达指数（Herfindahl index）定义为国外每个地区的销售量市场份额的平方的和。根据赫芬达指数的定义，如果公司的国外销售集中在某一地区，则其赫芬达指数为1，表明该公司未采用运作性外汇对冲；如果公司的海外销售比较均匀地分散在多个地区，则其赫芬达指数就比较低，说明该公司采取了力度较大的运作性外汇对冲。

公司特征的描述性统计变量展示在表4中。就全体样本公司来说，平均速动比率为1.139，说明这些公司的流动性，即偿还短期负债的能力没有问题，账面价值与市值的比率平均为0.421，平均利息分配率为0.386，长期负债率为0.106，赫芬达指数平均为0.693，说明我国出口企业的对外销售地区比较集中，分散度不高。

表4 公司特征的分布

然后，我们把全体样本公司进行分类，分别来看每组公司的公司特征。首先来看外汇风险系数为正和为负的公司。外汇风险系数为正的公司拥有更高的速动比率，所以流动性更好，利息分配率和长期负债率都偏低，并且它们的国外销售百分比和赫芬达指数更高一些，说明这些公司虽然国外销售量比较多，但相对在地域上比较集中。

对比在深交所上市的公司，上交所的公司速动比率和对外销售比率偏低，而利息分配率和长期负债率则较高。就国外销售地域的多样化来看，上交所公司平均的赫芬达指数更高一些，说明深交所上市的公司的海外销售在地域上更分散一些，或这些公司的经营性对冲力度更大一些。这也与表2中，深交所上市的公司汇率风险较低相一致，说明经营性对冲对外汇风险有降低的作用。

表5 公司特征的行业分布

表5分行业展示了主要的公司特征。就公司大小来说，冶金矿产和交通运输业规模最大；从流动性上来看，食品饮料和冶金矿产业流动性最差，而信息产业流动性最好；关于公司增长机会，食品饮料业最高，而纺织服装和冶金矿产业偏低；关于股息分配率，机械机电业和食品饮料业倾向于少派股息；交通运输业债务比率偏高，平均为0.236，而纺织服装业只有4.7%。最后，这些行业在经营性对冲的力度上也有所不同，交通运输业海外销售的地域分散化最低，赫芬达指数为0.978，其次为冶金矿产和建筑建材业，其余的行业差别不大。

下面我们考察公司特征，尤其是公司国外销售的地域分散化如何影响公司的外汇风险系数。根据He and Ng（1998）[9]，我们采用如下的回归模型：

表6 经营性对冲对公司汇率风险的影响

回归结果如表6所示。表中第一列展示了在整个样本时间段的回归，即外汇风险暴露系数βˆix来自于对模型（1）在整个样本时间段的回归。结果表明，赫芬达指数与外汇风险暴露系数呈显著正相关。例如，赫芬达指数的回归系数α1=0.117，t值为2.22。这一结果表明，跨国企业的国外销售地域上的分散化对企业的汇率风险有显著的降低作用，即国外销售越分散，或赫芬达指数越低，则该企业的汇率风险越低，反之亦然。另外，公司的总资产数量、利息分配率以及长期负债率都是汇率风险的重要决定因素，并且它们的作用都与最优对冲理论相符合。其中公司总资产与汇率风险负相关，说明大公司虽然汇率风险比较大，但它们可能更倾向于采取汇率风险避险措施，比如使用外汇衍生证券等，因此降低了总体汇率风险。股息分配比率和长期负债率的回归系数都显著为负，说明股息分配率和负债率低的公司，进行金融性对冲的动力也低，因此这些公司有较高的汇率风险。其他公司特征，如国外销售比率、速动比率和账面价值与市值比对汇率风险没有显著影响。

然后我们分阶段考察了经营性对冲对汇率风险的影响。结果表明，赫芬达指数的回归系数只有在全球金融危机期间显著为正。在金融危机之前或之后，赫芬达指数的回归系数虽然为正，但并不显著。这与我们在表2的发现相对应，金融危机期间，出口企业的汇率风险增加，经营性对冲的作用也明显增强。最后，我们对在上交所和深交所上市的公司作了比较并发现经营性对冲对在上交所上市的公司有明显的降低汇率风险的作用。

综上所述，经营性对冲确实能够降低我国涉外企业的汇率风险，尤其是在金融危机期间。

表7显示，赫芬达指数只对汇率风险暴露系数为正的企业有显著影响，而对风险暴露系数为负的企业，则赫芬达指数的系数不显著。这一结果也显示在其他回归时间段上。只有金融危机前例外，在这一阶段上赫芬达指数不显著。在对上交所和深交所上市的公司分别回归显示，赫芬达指数只对上交所的公司的汇率风险有显著作用，而对深交所上市的公司没有显著作用。这与表6的发现是一致的。

有趣的是，当我们把汇率风险暴露系数为正和为负的公司分开考察后，模型的解释力有了大幅度的提高，从10%～15%提高到了60%～70%。表明这两组公司在汇率风险以及公司特征上存在着很大的不同。

五、结束语

本文运用2005年8月至2013年8月这8年间人民币汇率日变化率和股票日回报率考察了我国在上交所和深交所上市的涉外企业面临的外汇风险状况，包括在全球金融危机时期汇率风险的特点、在上交所和深交所上市的涉外企业的汇率风险对比以及汇率风险在各行业的分布。本文还进一步研究了经营性对冲对涉外企业汇率风险的影响。

研究结果表明，在2008年全球金融危机期间，涉外企业的汇率风险明显增加，并且在上交所上市的涉外企业的汇率风险要高于在深交所上市的涉外企业。我们还发现，经营性对冲与企业的汇率风险显著负相关，说明经营性对冲可以显著降低企业的汇率风险。并且经营性对冲在全球金融危机期间的作用最明显，对汇率风险暴露系数为正的企业，和在上交所上市的涉外企业作用明显。

本文的研究发现对我国涉外企业的汇率风险管理有重要的现实意义，涉外企业应尽量增加海外销售区域，并平衡在各销售区域的分布，以达到降低汇率风险，尤其是经营性外汇风险的目的。

[1]张碧琼，李越.汇率对中国股票市场的影响是否存在：从自回归分布滞后模型(ARDL-ecm)得到的证明[J].金融研究，2002，（7）：26-35.

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[3]周虎群，李育林.国际金融危机下人民币汇率与股价联动关系研究[J].国际金融研究，2010，（8）：69-76.

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1003-4625（2014）07-0046-06

F832.6

A

2014-05-12

李新安（1973-），男，山东潍坊人，硕士，经济师，研究方向：金融风险管理，公司治理；高文莲（1973-），女，山东潍坊人，博士，副教授，研究方向：公司金融，国际金融，行为金融。

王淑云）