如何测算企业融资能力？
融资能力的量化分析是建立在可量化的融资指标基础上的，这些指标来自财务报表和公司业绩报告等公共信息，易于获取；同时，由于我国目前处于金融制度转型时期，新会计准则的实施为融资能力的量化提供了可能。对融资能力进行定量分析和测量具有可行性。 本文选择沪深两市A股上市公司中主营业务收入规模居前100名的作为研究样本，利用EPS（每股收益）、PE（市盈率）、PB（市净率）这3个常见财务指标以及净利润、总市值与流通市值这几个变量来描述企业的融资能力。
考虑到不同行业的盈利能力存在较大差异，且财务指标易受非经常投资项目的影响而产生波动，为保证研究的稳定性和有效性，本文引入了行业和年度两个控制变量。其中，行业以上市公司所处的行业为主，分为农林渔牧、房地产、采掘、钢铁、交通运输、物流、化工、医药卫生、商业连锁、信息技术、通信、电子、公用事业、银行、非银金融共16类，每个行业中选取收入规模最大的20%的公司作为该行业样本；年度采用虚拟变量表示，分别将各年的融资能力进行排序，然后取前10%的公司的各项财务指标作为该年度的最优值，以此对整体进行加权计算。
在此基础上，借鉴国外市场微观结构理论，构建了以下计量模型： 这里被解释变量ENERGY表示企业融资能力指数，用年末总资产的自然对数表示。解释变量为4个：PE、PB、EPS和DPB，代表公司特有风险、交易成本和盈利能力的指标。还加入了行业和年度两个控制变量。
对于每一个变量，若其取值无法得到，则用0进行替代，这样就能保证回归方程的可操作性。
根据式（1）建立统计模型，运用OLS方法对数据进行回归分析。为了检验模型的拟合效果，需要计算模型的R²，如果R²大于0.5，说明模型的拟合良好，可以利用；反之，则需要进一步修正模型。
通过对1020个样本公司数据（16×20=320个行业样本+800个年度样本）进行回归，可以得到下面结果： 从上述结果可以看出，在所考察的四个解释变量中，除PB这一指标外，其他三个变量都在1%的水平上显著。模型的R²达70%以上，表明模型的拟合效果较好，可以利用。从变量系数可以看出，对于每个变量，当增加一个单位时，债务比重会下降96.59个百分点，股权比重会上升11.95个百分点，资产负债率上升5.46个百分点，而EBIT/I（息税前利润/总资产）收益率会下降2.41个百分点。
影响企业融资能力最主要的因素不是公司的负债水平也不是资产结构，而是公司的盈利能力，这点与理论预期相符。但值得注意的是，在这里交易成本的影响并不显著。这可能是由于我国资本市场发展还不完善，股票价格反映的信息不充分，因此通过杠杆效应进行过度融资的现象比较少见；也可能是因为我国企业对融资成本敏感，而融资能力又主要取决于盈利能力，二者之间存在内生关系，从而导致了交易费用的不显著。至于为什么PB在5%的水平下显著为负，还需要进一步研究来验证。 考虑到不同行业之间的盈利能力差距很大，且财务指标受到非正常项目的影响会产生波动，为了保证结论的稳定性，本文还进行了如下检验：在式（1）中引入行业和年度的交叉项，若交叉项不显著，说明行业差异不影响回归结果，否则就需要区分对待。经过检验，交叉项在10%的水平下显著，这说明行业差异对企业融资能力有重要影响，需要考虑行业特征对结果进行加权。