衍生金融工具对公司价值的影响研究——基于产权性质和政治关联的调节作用

郑莉莉，于 睿， 苏 雅

(中央财经大学 保险学院，北京 100081)

一、引言

2018年中美贸易战以来，越来越多的企业开始利用远期、期货等金融衍生品开展风险管理。从企业参与的积极性、大宗商品服务机构(风险管理公司、期货公司风险子公司、大宗商品信息化服务机构等)的涌现、监管层出台的相关系列政策等方面都不难感受到，企业应用金融衍生品进行风险管理的迫切性(张涛和何军强，2021)[1]，衍生金融工具正在被越来越多的企业所使用。面对日益加大的市场风险，身处转型经济体的中国企业运用衍生金融工具管理风险的积极性也在不断提高，在国际和国内金融市场的发展中，金融衍生品在对冲基金、风险管理、优化资源配置、提高金融创新能力、有效增加市场流动性等方面发挥着重要作用，我国金融市场也迎来了金融衍生品发展的新机遇。由于衍生金融工具本身的杠杆性和复杂性，不同公司使用衍生金融工具的程度和效应都有差别，那么何种企业能更有效地通过使用衍生金融工具提升公司价值呢? 本文通过使用2005—2019年2410家中国上市公司使用衍生金融工具的数据，研究了产权性质和政治关联在上市公司使用衍生金融工具对公司价值影响中的调节作用。

本文主要在以下两个方面对已有的研究进行了扩展：(1)发达国家的研究为使用衍生品的溢价效应提供了一些证据，但由于我国的上市公司所处的制度环境与发达国家相比差别较大，因此已有研究的结论对于我国特殊制度背景下的解释力有限，中国上市公司的特点一是国有股在股权结构中占绝对比例(Huang和Song，2006)[2]，二是一些上市公司通过使其高管人员成为政府官员、人大代表、政协委员，或是与政府官员保持接触而建立政治关联。这一特殊的制度环境可能会导致中国上市公司呈现出不同于其他发达国家或发展中国家的特点。制度性差异是各国使用衍生品管理风险存在不同的主要原因(Bodnar等，2003)[3]，也是衍生品溢价效应不尽相同的因素(Bartram ，2006)[4]。因此本文基于我国的制度因素(产权性质和政治关联)对衍生品的溢价效应进行研究。(2)在模型的设计上，本文尽量准确地衡量使用衍生品的程度对公司价值的影响(Gay等，2003[5]；Dionne和Triki，2005[6]；Bartram等，2009[7])，并加入治理环境、资产结构等影响衍生公司价值的控制变量，使模型的结果更加完整。

本文的第二部分为文献回顾和研究假设；第三部分为研究设计，包括样本选择、研究模型与变量设计；第四部分为实证研究结果及解释；第五部分为稳健性检验；第六部分是结论及政策建议。

二、文献综述与假设提出

(一)金融衍生品对公司价值的影响研究

自Stulz(1984)[8]以来，很多研究认为公司使用衍生品能提高公司价值，其途径包括优化资产配置(Tufano，1996)[9]、提升战略决策水平(Doherty，2000)[10]和股价波动的管理层激励(Agrawal，2001)[11]等。相关的理论研究包括三个方面：一是成本收益假说，认为由于税收函数、成本函数存在凸性，公司使用衍生品可以降低现金流的波动，从而获得额外的预期收益，从而提高公司价值(Graham和Rogers，2002)[12]；二是系统性假说，认为使用衍生品可以降低公司现金流与市场系统性风险变量的相关性，从而为股东创造额外的价值(Adam和Fernando，2005；[13]Bartram 等，2011[14])；三是非系统性假说，认为使用衍生品可以分散公司非系统性风险，从而影响公司的价值(Erwan 和Smith，2007)[15]。

Allayannis和Ofek(2001)[16]最早对衍生品的溢价效应做了实证检验。他们用托宾Q作为公司价值的代理变量，用衍生金融工具使用程度作为解释变量，使用有海外销售的美国大型非金融公司为样本，发现使用衍生金融工具给公司带来了3%～8%的溢价。Guay 和Kothari(2003)[17]发现，美国的中型公司使用衍生品使得股价增加了1.3%。Robert(2007)[18]认为衍生品溢价提高了公司17%的价值。Jose和Purnanadam(2008)[19]利用巴西公司1997—2004年的使用衍生金融工具的数据，发现使用衍生金融工具的公司比未使用衍生金融工具公司的价值高出了6.7%～7.8%。Bartram和Bodnar(2007)[20]通过对6个国家的16家公司的汇率风险敞口建模认为使用衍生金融工具减少了公司10%～15%的风险敞口，从而增加了公司价值。Nain(2004)[21]发现，如果一个行业非常普遍地运用衍生品，未使用衍生品的公司面临的外汇风险较高，其公司价值也会大打折扣。Bartram(2006)[4]发现衍生金融工具通过影响公司的破产成本、投资活动、现金流、税收、风险敞口等方面对公司的价值产生影响。陈炜(2006)[22]采用中国有色金属行业为样本，发现使用衍生产品很少能提高公司的价值。Clark和Mefteh(2010)[23]以法国176家大型非金融类公司为样本，发现外汇衍生品的使用是法国企业价值的一个重要决定因素，这种影响集中在较大的企业，且对该公司的曝光状况很敏感，风险敞口较高的公司高1.5倍以上，风险敞口为欧元贬值的公司比风险敞口为欧元升值的公司高5.5倍以上。郭飞(2012)[24]使用跨国公司的研究则发现衍生金融工具的使用带来了约10%的价值溢价。Phan等(2014)[25]调查了1998—2009年衍生品在提高美国石油天然气勘探和生产公司价值的作用，发现对冲会导致油气价格下跌时期的公司价值的增加。Alam和Gupta(2018)[26]基于印度129家顶级公司2008—2015年的数据发现，与没有从事对冲的公司相比，从事对冲的公司价值波动性较小，并且在金融危机期间，使用对冲会提高公司价值。Luo和Wang(2018)[27]发现从事衍生品对冲活动以减少外汇敞口的公司往往具有更高的企业价值。Bachiller 等(2020)[28]对51篇文献进行了分析，发现外汇衍生品单独或和其他衍生品联合使用，能积极地提升企业价值，对冲为所有公司提供了经济优势，特别是发达国家的公司。

可见，衍生品的使用通过降低公司税前价值的波动性，有效减少了公司的预期税负，从而产生溢价效应(Smith和Stulz,1985)[29]；还可以增加公司的举债能力，改变公司资本结构，从而增加公司的价值(Stulz，1996[30]；Leland，1998[31])；公司通过使用衍生品，可以降低陷入财务困境或者破产的概率，由此减少破产成本或财务困境成本，并最终增加公司价值(Nance等，1993[32]；Geczy等，1997[33])；使用衍生品能够避免公司在负债条件下放弃正净现值项目，或者是投资高风险负净现值的项目，从而增加公司的价值(Froot等，1993)[34]。总的来说，使用衍生品进行风险管理可以降低公司经营和管理中存在的交易成本和摩擦成本，从而增加对公司价值的正向影响。

基于上述分析，我们提出假设1：使用衍生金融工具会提高公司价值。

(二)产权性质的调节作用

从委托代理关系的角度看，国有公司与非国有公司之间存在很大的差异，从而带来两类公司使用衍生金融工具的动机和溢价效应的差别：(1)从管理层来说，我国国有公司经营者基本上没有享有或者即使有也是相当少量的剩余索取权。从公司委托人(股东)角度来看，公司使用衍生品溢价收益的受益者是国家，而出现损失却可能对公司经营者产生不利的影响。在这种不对称下，国有公司管理层使用衍生品进行风险管理的动力不足；而非国有公司不同，非国有公司对使用衍生品控制风险的积极性很高，对利润的要求也不同。从公司代理人(管理者) 角度来看，国有公司管理者的身份通常带有很强的行政色彩，而非国有公司的管理者往往就是公司的大股东，二者身份上的差异将使得两类公司在使用衍生品上有所不同。(2)国有公司的特殊性质为政府干预公司提供了途径(Shleifer 和Vishny，2000)[35]，而政府干预常会带来政府目标与公司目标之间的冲突，作为公司的控股股东，伴随着公司价值最大化，政府将从公司价值最大化中获益。但是另一方面，政府承担着其他的社会目标，决定了国有公司经营者在经营决策过程中必须考虑很多经营绩效之外的非经济因素，也就导致国有公司在进行决策时很多时候会放弃公司价值最大化的目标，因此其管理层使用衍生品进行套期保值的意愿比非国有公司低。(3)国有上市公司在面对现金流的波动时，可以把风险转嫁出去，如通过预算软约束和政府补贴转嫁给纳税人，通过金融系统取得低息贷款，进入垄断性行业而获取垄断利润等，且国有公司更容易获得银行贷款(Khwaja 和Mian，2006[36]；Cull 和Xu，2005[37])。而非国有公司对使用衍生品带来的公司价值变化更为敏感，也更为看重使用衍生品带来的溢价效应。综合以上分析, 我们认为国有公司较之非国有公司在使用衍生金融工具上更为保守，而且使用衍生品所获得的溢价也将小于非国有公司。

综合以上分析，我们提出如下假设2：国有上市公司使用衍生金融工具对公司价值的影响低于非国有上市公司。

(三)政治关联的调节作用

出于利益最大化的追求，公司会通过满足政府政治需要或者将经济资源转为政治资源等方式，进入政治幕后获取左右政治权力的影响力，以改善公司的外部环境。公司将社会关系和政治权力相结合形成的政治关联就是一种普遍存在的方式。作为一种暗含契约的交易，政治关联合法而隐蔽地通过潜规则将关系资本转变成为经济资源。(1)政治关联会影响公司的资本结构，政治关联的公司能在经济困境中优先得到政府补助和更多政策扶助，降低公司的融资成本(Faccio等，2006)[38]，且能获得更多的借款和利率优惠，因此更能承受现金流的波动(Khwaja和 Mian，2005)[39]。而没有政治关联的公司相对融资成本较高，没有政治关联的公司与有政治关联的公司相比更为重视使用衍生金融工具管理公司的风险，且使用衍生金融工具的行为应更为积极，因此获取的溢价效应越大。(2)有政治关联的公司可以通过其他途径将风险转移出去，从而对冲了衍生品的溢价效应，获得较少的衍生品溢价。政治关联能为公司的经营提供资源，为公司带来利润(Helland和 Sykuta，2004)[40]。通过建立政治关联可以及时知悉政策的导向或引导政策往有利于公司的方向实施，因此政治关联能为公司起到制度保护的作用，提高公司的竞争力(Agrawal和Knoeber，2001)[11]。(3)有政治关联公司的CEO获取衍生品溢价的积极性不高，因此使用衍生品获取的溢价效应小于没有政治关联的公司。Yuan(2008)[41]的研究发现，尽管有政治关联的CEO 不会有更好的业绩表现，但公司仍然不会解雇CEO，政治关联会损害公司价值。Fan等(2007)[42]对我国上市公司的研究甚至发现，有政治背景的CEO 更倾向于聘请有关政府部门的人员出任董事会成员，而此类CEO 更多是关注政治前途，因此他们在任职期内会为了实现政治目标不惜损害股东利益，相比没有政治关联的公司，这类公司的业绩表现显得更差。

综合以上分析，我们提出如下假设3：有政治关联的上市公司使用衍生金融工具对公司价值的影响小于没有政治关联的上市公司。

三、研究设计

(一)样本筛选

本文选取沪深两市2005年到2019年全部A股上市公司作为样本期，研究数据几乎涵盖了中国的所有非金融上市公司，其研究结果对整个非金融类上市公司都具有代表性。选择样本的标准如下：(1)公司使用的衍生金融工具包括远期、期货、期权和掉期等；(2)为了避免ST上市公司样本对结果的影响，剔除了使用衍生金融工具的ST上市公司；(3)金融类上市公司的金融行业经营特点和使用衍生品的动机跟非金融类公司有显著差异，因而将金融类上市公司剔除；(4)对变量进行winsorized处理以消除异常值对结果的影响。

根据以上条件，本文最终选取2410家上市公司作为样本，其中，国有上市公司1014家，非国有上市公司1396家，有政治关联的上市公司2179家，没有政治关联的公司231家。数据的来源包括国泰安CSMAR金融经济数据库、RESSET金融研究数据库等，上市公司使用衍生金融工具的数据来自巨潮资讯网上的上市公司年报。

(二)模型与变量

为了检验本文提出的3个假设, 我们对公司使用衍生金融工具的程度对公司价值的影响构建模型进行检验。本文没有使用公司是否使用衍生金融工具的虚拟变量的原因主要是：虚拟变量无法对公司使用衍生金融工具的程度进行衡量，因为使用1%衍生金融工具的公司与使用100%衍生金融工具的公司在实证检验中的地位完全一样，而实际上，使用1%衍生金融工具的公司与没有使用衍生金融工具的公司很难区分。因此我们使用连续变量作为解释变量，使用衍生金融工具同资产和销售收入的比率来衡量衍生金融工具使用的程度。在衍生品总面值同现金流的比例中，我们剔除掉现金流小于0的样本，以保持样本的代表性。设计的模型如下：

Qik=c+β1size+∑βixi+∑βjindj+∑βkyeark+εi

(1)

其中，size分别用衍生金融资产和衍生金融负债与总资产的比例、衍生金融资产和衍生金融负债与营业收入的比例来表示。

衍生金融工具的面值数据来源于上市公司的年报，涉及2005年至2019年15个年度。而2007年我国颁布了新的公司会计准则，新会计准则把金融衍生品划归为表内项目，一些公司之前年报中未披露的衍生金融工具在新准则下得以出现，因此2005年至2007年的数据披露在不同上市公司间存在差别。

两个模型中的控制变量为影响公司价值的一些因素，包括国外销售收入同总销售收入的比例、总资产的对数、资产负债率、固定资产比例、资产净利率等，加入控制变量是为了控制这些因素对公司使用衍生金融工具溢价效应的影响，变量如表1所示。

表1 变量说明表

四、实证分析

(一)描述性统计

表2针对持有衍生金融资产的246家上市公司进行统计分析，由表2可知，衍生金融资产面值均值与中值有较大幅度偏离，均值为3.11亿元，中值为1320万元，均值是中值的约23倍。同样衍生金融资产的标准差很大，数据离散程度高。

表3给出持有衍生金融负债的183家上市公司的统计数据，由表3可知，衍生金融负债面值均值与中值有较大幅度偏离，均值为1.47亿元，中值为1100万元，均值是中值的约13倍。同样衍生金融负债的标准差很大，数据离散程度高。

表2 样本上市公司持有衍生金融资产情况的统计分析(2005—2019年)

表3 样本上市公司持有衍生金融负债情况的统计分析(2005—2019年)

国有上市公司有衍生金融资产占国有上市公司比重为14.30%，有衍生金融负债比例为8.28%，而非国有上市公司对应的比例分别为7.23%和7.09%，略低于国有上市公司。与有政治关联的公司相比，无政治关联的公司有衍生金融资产或负债的比例略高，详见表4。

表4 不同产权性质和政治关联的上市公司使用衍生金融工具的概况(2005—2019年)

(二)单因素分析

表5为不同产权性质和政治关联的公司使用衍生金融工具价值的差异对比及统计检验结果。观察表中使用衍生金融工具的样本公司，国有上市公司Q值的均值小于非国有上市公司，且二者差异在1%的置信水平下均显著；而有政治关联的公司Q值小于没有政治关联的公司，持有金融资产时二者的差异在5%的置信水平下显著，但持有金融负债时二者的差异并不显著。针对未使用衍生金融工具的样本公司，国有上市公司的Q值小于非国有上市公司的Q值，且二者差异在1%的置信水平下均显著；而有政治关联的公司Q值小于没有政治关联的公司，但二者差异都并不显著。

表5 不同产权性质、政治关联的公司价值差异的T检验

(三) 固定效用模型结果

通过LM检验和Hausman检验，本文最终确定使用固定效应模型。为消除异方差、序列相关对估计结果的影响，最终本文选择基于稳健性标准误Robust的固定效应模型进行回归，同时给出了chow结构检验的结果，具体见表6。

表6 衍生金融工具对公司价值的影响

续表

表6采用聚类稳健性标准误的个体固定效应回归结果显示，使用衍生金融工具产生的溢价效应分别为20.7%和0.02%，这与大多数研究(Allayannis 和Weston，2001[43]；Nain，2004[21]；Carter等，2006[44]；Wang等，2010[45]；Jose和Purnanandam，2008[19])认为使用衍生金融工具会产生溢价效应的研究结果是一致的，但其溢价程度有区别。本文将衍生金融资产和负债总面值同总资产比例作为被解释变量的研究结论，得到的溢价效应高于Allayannis 和Weston(2001)[43](3%～8%)、Jose和Amiyatosh(2008)[19](6.7%～7.8%)和Carter, Rogers和Simkins(2006)[44](12%～16%)研究发现的溢价水平。假设1得到了验证。

其他控制变量的检验结果如下：资产负债率、资产净利率、主营业务收入增长率、高管平均薪酬增长率和Q值显著正相关，说明这些变量对公司价值的影响是正的；总资产自然对数、现金流比例、每股股利、前十大股东持股比例与Q值显著负相关，说明这些变量对公司价值的影响是负的；固定资产比率、第一大股东持股比例、高管持股占股本比例和市场化指数的系数在统计上并不显著。所有模型中总资产对数都在1%的置信水平下同Q值负相关，说明公司规模越大的公司价值越低，这与已有文献的研究结论相悖(Bartram和Bodnar，2007[20]；Dionne和Triki，2005[6])，可能是由于公司规模越大组织效率越低；资产负债率同Q值在1%的置信水平下正相关，说明公司对债权人资金的利用程度越高，公司的价值越高；资产净利率同Q值在1%的置信水平下显著正相关，说明盈利能力强的上市公司通常会比盈利差的上市公司更受市场追逐，也拥有更高的Q值；主营业务收入增长率同Q值在1%的置信水平下显著正相关，说明主营收入增速越快的公司Q值越大，虽然系数很小，但对公司价值存在有利影响；现金流比例同Q值都是显著负相关，说明公司流动性越强，公司价值越低；每股股利同Q值都是显著负相关，说明公司股利总额与流通股数比值越大，公司价值越低；前十大股东持股比例同Q值都是显著负相关，说明公司的股权越集中，公司的价值越低，这与Allayannis和Ofek(2001)[16]和Dionne和Triki(2005)[6]的结论相悖；高管薪酬增长率在1%的置信水平下与Q值显著正相关，说明高管薪酬增长越快，公司的价值越高，主要是由于薪酬激励有利于提升高管的决策前瞻性和思维开拓性，有利于提升企业的成长能力和价值。

同时，Chow Test结构检验的结果表明，可以接受不存在结构性变化的原假设。

(四)产权性质的调节作用

为了检验产权性质的调节作用，设计包含对产权性质和衍生金融工具交互变量的模型进行检验，模型如下：

Qik=c+β1size+β2OWN+∑β2(OWN×size)+∑βixi+∑βjindj+∑βkyk+εi

(2)

回归结果见表7：

表7 产权性质的调节作用

模型1和模型2在固定效应模型基础上引入了公司产权性质变量OWN和衍生金融工具变量与公司产权性质的交互变量。回归结果显示，模型中企业性质的系数都显著为正，说明国有企业的公司价值比非国有企业显著高；交乘项的系数为负，即国有企业的产权性质会削弱使用衍生金融工具对公司价值的影响，虽然该估计量不具有统计显著性，但仍可以看出非国有企业使用衍生金融工具的程度对公司价值的正向影响大于国有企业，假设2得到验证。

(五)政治关联的调节作用

为了检验政治关联的调节作用，设计包含对政治关联和衍生金融工具的交互变量的模型进行检验，模型如下：

Qik=c+β1size+∑β2(CON×size)+∑βixi+∑βjindj+∑βkyk+εi

(3)

回归结果详见表8：

表8 政治关联的调节作用

模型1和模型2在固定效应模型基础上引入了政治关联变量CON和衍生金融工具变量与政治关联的交互变量。回归结果显示，模型1中政治关联的系数显著为负，说明在使用衍生金融资产的企业中，有政治关联企业的价值低于没有政治关联企业的价值，模型2中政治关联的系数也为负，但在统计上并不显著。两个模型中交乘项的系数为负，即存在政治关联会削弱使用衍生金融工具对公司价值的影响，虽然该估计量不具有统计显著性，但可以看出没有政治关联的公司使用衍生金融工具的程度对公司价值的正向影响大于有政治关联的公司，假设3得到验证。

(六)产权性质和政治关联的共同调节作用

上述模型的结果验证了本文的三个假设，为了进一步分析产权性质和政治关联对企业使用衍生金融工具的效应的调节作用，构建了如下调节效应模型，回归结果详见表9。

Qik=c+β1OWN+β2CON+β3size+∑β4(OWN×CON×size)+∑βixi+∑βjindj+∑βkyk+εi

(4)

表9 产权性质和政治关联的调节作用

调节效应模型部分同时引入产权性质、政治关联、衍生金融工具的使用程度及三者的交互项进行回归。在模型1中，产权性质对企业价值的影响显著为正，DA作为衍生金融工具的使用程度对企业价值的影响也显著为正，模型2中，产权性质对企业价值的影响显著为正，DL作为衍生金融工具的使用程度对企业价值的影响也显著为正。两个模型中，衍生金融工具的使用程度、企业性质和政治关联三者的交互项负向显著。进一步地，通过使用margins命令为OWN和CON的不同值计算期望值并绘图，调节效应见图1、图2。

图2 DL为解释变量的调节效应图

图1 DA为解释变量的调节效应图

图1和图2的横轴分别表示使用衍生金融工具的程度，纵轴表示企业价值的被解释变量，四条线分别表示四类企业：国有企业有政治关联、国有企业没有政治关联、非国有企业有政治关联、非国有企业没有政治关联。由两个图都可以看出，当同时存在企业性质和政治关联的联合调节作用时，国有企业且没有政治关联的企业使用衍生金融工具对公司价值的调节作用最大，非国有企业并且有政治关联的企业使用衍生金融工具对公司价值的影响的调节作用最小。

五、稳健性检验

(一)滞后效应检验

考虑到各解释变量对企业价值的影响可能存在滞后效应，即解释变量对企业价值的影响需要在下一期才能体现出来，将所有解释变量滞后一期，被解释变量企业价值使用当期的数据，分别检验企业性质和政治关联的调节效应，回归结果见表10。

表10 滞后一期的检验效果

回归结果与表9基本一致，验证了本文结论的可靠性。

(二)加入工具变量的2SLS模型

实证检验证明了企业使用衍生金融工具对公司价值有正向的影响，但从反向影响来看，那些市场价值越高的公司也越有可能采用衍生金融工具来进行风险对冲，即企业使用衍生金融工具和企业价值之间存在着互为因果的内生性问题，有必要将企业使用衍生金融工具视为内生变量，本文考虑使用工具变量估计其对企业价值的影响。二阶段最小二乘模型能够充分考虑系统中的内生性问题以及误差项之间的相关性问题(Arellano，2003[46])，因此本文采用加入工具变量的2SLS模型，我们估计某个企业是否使用衍生金融工具可能受当地其他企业的影响，因此本文的工具变量使用某一企业所在地区内除了自身以外使用衍生金融工具的企业数占所在地区总企业数的比例，该变量对企业使用衍生金融工具产生积极的影响，但与误差项的相关性较小，可以解决样本自选择的问题，在此工具变量的基础上进行两阶段回归。

首先对工具变量进行识别不足、弱工具变量以及过度识别检验，结果显示不存在弱工具变量和过度识别问题，采用加入工具变量的2SLS模型检验衍生金融工具影响企业价值的结果。

表11 衍生金融工具对公司价值的影响：基于工具变量的2SLS回归

模型1和模型2第一阶段模型的结果都显示，工具变量对使用衍生金融工具的影响是正的且在1%的置信水平上显著。模型1第二阶段模型的结果显示，企业使用衍生金融工具程度对公司价值具有正向影响且在1%的置信水平下显著，影响程度为14.2%，模型2第二阶段模型的结果显示，企业使用衍生金融工具程度对公司价值具有正向影响且在1%的置信水平下显著，影响程度为5.7%，这验证了前文结论的稳健性。

六、结论与政策建议

本文在国外已有研究的基础上，结合我国特有的制度背景，研究产权性质和政治关联在企业使用衍生金融工具对公司价值影响中的调节作用。研究发现：(1)衍生金融工具的使用程度对公司价值有显著的正向效应，分别为20.7%和0.02%；(2)非国有企业使用衍生金融工具的程度对公司价值的正向影响大于国有企业；没有政治关联的公司使用衍生金融工具的程度对公司价值的正向影响大于有政治关联的公司。(3)当同时存在企业性质和政治关联的联合调节作用时，国有企业且没有政治关联的企业使用衍生金融工具对公司价值的调节作用最大，非国有企业并且有政治关联的企业使用衍生金融工具对公司价值的影响的调节作用最小。本文结论为解释转型经济背景下企业使用衍生金融工具作用于公司价值以及企业微观特征如何影响这种关系提供了较为系统的理论逻辑。

基于本文的研究，提出如下三点建议：一是从研究结论可以看出，使用金融衍生工具的程度可以提高公司的价值，随着衍生品市场规模的扩大和新产品的不断推出，加之我国金融体系面临的外部不确定性的增加等多重因素影响，上市公司风险管理的需求显著提高，我国应当根据市场状况和经济金融形势，加快衍生金融工具市场建设，为公司规避汇率风险提供有效渠道。二是由本文收集的数据可以看出，使用衍生金融工具的公司在上市公司中所占的比例仍然较低，防范和化解金融风险已上升至国家战略和国家安全的高度。衍生金融工具因具有风险对冲的作用而在金融业上市公司中广泛使用。公司应积极发挥主观能动性，进一步增强公司的避险意识和能力，提高公司使用衍生金融工具进行风险管理的动力。三是产权性质和政治关联在企业使用衍生金融工具对公司价值影响中存在显著的调节作用，这启示我国企业在使用衍生金融工具时，要根据企业异质性制定差别化的使用衍生金融工具的政策，充分发挥企业自身资源能力或培养相关能力，从而有效地提升企业价值。

注释：

① 通过将样本数据进行F检验、BP检验和Hausman检验,最终选择固定效应模型。

② Chow 结构检验是对模型的一种稳定性检验，用于判断结构在预先给定的时点是否发生变化。这种方法的特点在于把时间序列数据分成两部分，其分界点就是检验是否已发生结构变化的检验时点。