來源:《中國外匯》2022年第8期 

作者:劉志剛 魏穎娣 梅雨欣 

金融資源發達地區，需正視本地上市企業套保不足情況，可積極作為，為上市企業加強匯兌損益管理提供支援；金融資源欠發達地區，可積極引入外部金融機構，多措並舉加強匯率風險中性理念宣傳，提升涉外企業、尤其是中小微企業的匯率避險能力。

隨著中資企業國際化、全球化水平的日益提升，企業匯率風險管理的重要性日益凸顯。近年來，A股上市公司年度匯兌損益加總淨值規模不斷擴大，這也從側面印證了在人民幣匯率雙向波動的新時期，企業匯率風險管理的難度在加大。為此，本文擬通過分析A股上市企業年報匯兌損益數據，探明當前上市企業匯率套保情況，並給出相關建議。

樣本篩選與數據處理

截至2022年3月末，A股上市企業4854家。先做適當樣本篩選：一是剔除運營相對不正常企業，如ST企業和上市至今尚未盈利的企業，這些企業的經營狀況存在較大不確定性，匯率管理代表性較差；二是剔除觀察期內沒有產生匯兌損益的企業，這類企業不存在匯率套保需求。

在數據選擇方面，確定以2016—2020年期間篩選後的A股上市公司年報數據為準。一是由於2015年“8·11”匯改後，人民幣匯率波幅有效擴大，市場化程度提高；二是因為2016—2020年恰好經曆了兩輪較完整的人民幣匯率升貶周期。無論是出口型還是進口型企業，在完整的匯率升貶周期內如果沒有採取足夠的套保措施，都可能出現較大的匯兌損益波動，易於觀測；三是本文完稿時僅有32%的A股上市公司發布了2021年年報，考慮數據完整性問題，本文未用2021年數據。

經上述數據篩選後，2016—2020年的存在匯兌損益的樣本企業（以下簡稱“樣本企業”）分別為3102家、3279家、3667家、3701家和3724家。

上市企業匯率套保樣本初瞰

首先對樣本企業所在地、行業、經營規模、匯兌損益等分布情況進行描述性統計。

一是地區分布。對於辦公場所與註冊場所不一致的樣本企業按總部辦公地點作為企業所在地。圖1顯示，樣本企業所在地近五年分布比較穩定，東南沿海企業密集度明顯高於西北部。此外，按省份劃分的企業聚集度排名與該省份金融行業GDP總值排名高度契合，說明了金融業伴隨實體經濟、相輔相成的發展態勢，而更高的金融業發展水平也可為該地區上市企業匯率套保提供更加豐富的服務支援。

二是毛利率分布。不同行業的企業，其套保損益可能有所不同。為觀測這一點，常用的方法是將樣本企業按照行業進行分類。但考慮到樣本企業的行業集中度，尤其是製造業企業佔比過高，行業分析的差異性不夠顯著，故本文以不同企業的毛利率水平為代理區分變數進行分析。圖2顯示，2020年度樣本企業毛利率較接近統計上的常態分佈，主要集中在10%—40%區間內。

三是樣本企業經營規模分布。通過數據導入，發現樣本企業營業收入主要集中在40億元以下，約佔總體樣本的70%。

四是匯兌損益分布。數據顯示，2016—2020年間樣本企業匯兌損益主要集中在-300萬到500萬人民幣區間。具體來看，五年間產生匯兌盈餘（即匯兌損益為負）的企業佔比分別為74%、21%、68%、64%、22%，具備明顯的年度特徵：2016年、2018年和2019年匯率盈餘企業佔比明顯高於2017年和2020年。之所以如此，主要是2017年、2020年這兩年匯率雙向波動更為明顯，當年匯率升值幅度較大，對企業匯率風險管理帶來較大挑戰。

橫向比較：不同上市企業匯率衝擊率比較分析

為更好地分析樣本企業收益受匯兌損益影響，本文橫向地在不同規模上市企業中進行套保程度比較，構建匯率衝擊率指標如下：

匯率衝擊率=|匯兌損益/（淨利潤-匯兌損益）|

其中，分母為企業不考慮匯兌損益前的利潤水平（匯兌損益前利潤+匯兌損益=淨利潤），分子為匯兌損益本身。比率取絕對值是因為無論正值還是負值，絕對值過大都是套保不足的體現——充分套保的企業應不存在匯兌損益對淨利潤的過高影響，匯率衝擊率數值越高，說明企業收益受匯兌損益影響越大。

一是地區比較。將樣本企業按不同所在地劃分並分析表現差異。為避免極值影響，取企業匯率衝擊率的中位數來進行觀察。數據顯示，樣本企業總體匯率衝擊率中位數為1.67%。圖4可見，在樣本企業集中度最高的北京、上海、山東、江蘇、浙江、廣東和福建七省市中，僅上海和北京的匯率衝擊率低於全國水平，而福建的匯率衝擊率為2.67%，明顯高於全國平均水平。

為更好地分析樣本企業所在地不同對匯率套保行為的影響，本文進一步統計了辦公地與註冊地不一致的企業的匯率衝擊率。2016—2020年間，樣本企業中共有191家企業將辦公地選在註冊地以外的省市，其中173家企業將辦公地駐紮在了金融GDP排名前七的省市。這173家企業的匯率衝擊率中位數為0.74%，顯著低於全國平均水平1.67%。這說明金融資源發達是企業實施匯率套保的重要條件。

二是毛利率比較。將樣本企業數量按2020年毛利率從低到高均分成5組，觀察每組的匯率衝擊率中位數。圖5可見，隨著不同組別毛利率的上升，匯率衝擊率呈現先升後降的趨勢。毛利率在15%—24%間的樣本企業，其匯率衝擊率最高；毛利率超過24%後，匯兌衝擊率隨著毛利率的升高呈快速下行；特別是毛利率超過43%之後，匯率衝擊率顯著低於全國中位數。這可能是因為低毛利企業對成本敏感度更高，更不願意承擔匯率套保成本。

三是樣本企業規模比較。首先，按營業收入分組。將樣本企業按2020年營業收入從低到高均分成5組，觀察每組的匯率衝擊率中位數。圖6可見，隨著營業收入的增加，匯率衝擊率也呈先升後降的趨勢。營收規模在6至26億間的企業匯率衝擊率最高；隨著營收規模的擴大，匯率衝擊率有所下降，但下降幅度有限。說明相比毛利率，匯率衝擊率對營業收入的變化相對沒有那麼敏感，即與其自身經營規模呈弱相關。

其次，按財務人員數量分組。將所有企業按財務人員數量從低到高均分成5組，觀察每組的匯率衝擊率中位數。圖7可見，隨著財務人員數量的增加，匯率衝擊率也呈先升後降的趨勢。這可能是因為，財務人員配置越充足，意味著企業越重視財務規劃，決策團隊的專業能力可能較強，匯率衝擊率隨之下降。

通過橫向比較發現，金融資源較豐富的地區更容易吸引企業聚集，但這並不意味著該地區的企業套保能力就更強；毛利率越高（特別是超過43%）的企業，其經營受匯率損益影響越小；營收規模越大（特別是超過26億元）的企業，其匯率衝擊率也可能降低。

縱向比較：同一企業、不同時期的匯率衝擊率變化

樣本企業中具有2016—2020年五年匯兌損益數據的企業共2927家。進一步觀察這2927家企業在五年間的匯率衝擊率變化，可以衡量上述企業主體套保能力是否提升。具體方法是，對這2927家企業，先設定一個特定幅度閾值X，若某企業逐年匯率衝擊率>前一年匯率衝擊率*X，則定義其為發散狀態，即套保惡化；若某企業逐年匯率衝擊率<前一年匯率衝擊率*X，則定義其為收斂狀態，即套保改善。

為充分分析不同情況，本文將該特定幅度閾值X分別設定為150%、140%、130%、120%、110%和100%六檔進行分類統計。分析結果顯示，無論特定幅度閾值X取哪一個值，2927家企業中均只有少數企業匯率衝擊產生收斂，即匯率套保改善。例如，當特定幅度閾值X取最大值“150%”作為判別標準時，只有177家企業出現收斂；當特定幅度閾值X取最小值“100%”作為判別標準時，僅61家企業出現收斂。這說明，從匯率衝擊率本身作為時間序列數據看，大部分企業數據在2016—2020年呈發散狀態，這其中有兩點可能原因：一是部分企業雖充分意識到匯率波動會對其財務指標產生影響，但由於項目周期過長、財務考核跨年度、財務紀律約束等各種原因考慮並未開展匯率套保；二是部分開展套保的企業匯率套保能力並未隨著時間推移明顯改善，後續還有較大提升空間。值得特別說明的是，由於本文研究數據並未包含2021年度A股上市公司年報數據，故2021年以來監管機構大力提倡匯率風險中性的效果在本文數據中無法得到體現。

相關結論與建議

根據對樣本企業數據橫向、縱向分析，由此可見：

一是金融資源的發達程度是企業套保的必要非充分條件，金融發達地區同樣存在套保不足企業。全國75%的具有套保需求的企業分布在廣東、浙江、江蘇、北京、上海、山東和福建等地，這7個省市在全國金融業GDP排名位列前7，不過，這7個省市中的樣本企業除京滬外，其他5個省份匯率衝擊率均高於全國平均水平，說明金融資源豐富地區，其當地企業並不必然擁有更強的套保能力。

二是毛利率偏低企業的，套保積極性更低。匯率套保產生財務成本，對於高毛利企業而言，該類成本不算高，但對於低毛利行業而言，匯率套保成本可能成為其選擇匯率敞口“靠天吃飯”的充分理由。

三是企業的經營規模越大，財務人員配備越齊全，匯兌損益對企業經營的影響相對越小。企業對匯率風險的認知和匯率套保的能力，是隨著企業的成長而不斷提升的。成長中的上市企業，其匯兌損益的波動隨著經營規模的增長而放大，當企業成長到一定規模，其有精力有條件關注匯率風險對沖，企業套保能力提升，匯兌損益波動就有所下降。

根據上文分析，筆者在改善上市企業匯率套保工作方面，有如下建議：

一是要繼續加大宣傳，強化企業主體匯率風險中性理念。金融資源發達地區，需正視本地上市企業套保不足情況，可積極作為，為上市企業加強匯兌損益管理提供支援；金融資源欠發達地區，可積極引入外部金融機構，多措並舉加強匯率風險中性理念宣傳，提升涉外企業、尤其是中小微企業的匯率避險能力。

二是多措並舉，進一步降低低利潤率企業套保成本。短期可通過政府補貼和金融機構讓利雙管齊下，降低企業主體負擔，培育該類企業的套保習慣。中長期中，可採取保證金方式，降低企業套保的資金佔用成本，以市場化手段推動其長期參與匯率套保。尤其是對於抗風險能力相對較弱的中小微企業，監管部門和金融機構可不斷改善小微企業的外匯套保金融服務，降低企業套保成本，提升其匯率風險防範能力。

作者劉志剛、魏穎娣 工作單位：東方證券固定收益業務總部

作者梅雨欣 工作單位：新加坡國立大學