上市公司資本結構對企業價值影響的實證分析

【摘要】隨著我國資本市場的發展以及公司規模的不斷擴大，我國上市公司的融資渠道不斷增加。上市公司從不同渠道融資，形成了不同的資本結構，公司的價值也隨之改變。本文以我國鋼鐵行業上市公司2000-2013年的數據為樣本，以上市公司資本結構對公司價值的影響為研究對象，構建計量模型做實證研究，并對結果做出經濟意義解釋并給出政策性建議。

【關鍵詞】多元線性回歸模型 企業價值 資本結構

一、問題的提出

（一）研究背景

自MM定理提出以來，公司資本結構的研究一直是財務界的熱點問題。盡管MM定理指出，在完美的資本市場條件下，企業的市場價值與其資本結構無關；然而現實的資本市場是不完美的，由于稅收、信息不對稱等因素，資本結構的選擇對企業價值產生影響。對上市公司資本結構的研究能夠為企業決策者和利益相關者的行動提供理論依據。

（二）研究目的及意義

當前的諸多研究都建立偏重理論；且已有的實證研究常常是基于歐美市場產生的，作為處在經濟轉型重要時期，證券市場逐步發展的中國，長期以來缺乏對資本結構的深入研究。因此，為了給公司管理層及利益相關者，特別是中小投資者提供決策建議，對我國上市公司的資本結構及企業價值研究有著深遠意義。

二、模型搭建與分析

（一）樣本選取

本文選取了2012年12月31日以前在滬深兩市上市的鋼鐵行業公司為研究主體，擬定2000年1月1日至2013年12月31日為研究區間，在剔除了ST公司和數據缺失公司后，得到38家公司的數據。

（二）模型變量的選取

1.被解釋變量。本文旨在研究資本結構對公司價值的影響，現有的研究理論常采用EVA率來衡量公司價值。本文將衡量企業價值的指標轉換為衡量企業績效的指標——凈資產收益率。

2.解釋變量。各變量定義詳情見表1：

表1 變量的定義

（三）多元線性回歸模型的建立與修正

1.模型設定。首先建立多元線性回歸模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+μ

2.描述統計。

表2 描述統計匯總表

總體來看，我國鋼鐵業上市公司債務期限結構較短，流動負債占據了上市公司債務融資的主導地位。但是偏高的流動負債會使上市公司在金融市場波動較大時陷入資金周轉的困境，增加了信用風險和流動性風險。另外，我國上市公司銀行信用比率較高，這是由我國債券市場發展不健全，政府監控太嚴格，發行債券成本高、風險大等原因造成的。

3.模型建立。對多元線性回歸模型進行回歸分析。經過多重共線性、異方差、自相關問題的檢驗和修正后，最終得出上司公司價值與其資本結構間的線性回歸模型為：

=0.0599+0.1002X+0.3399X

（1.5629） （2.2404） （9.4233）

R2=0.7278 F=46.7839

模型結果表明，上市公司價值與流動負債比率和每股收益呈正相關關系。

（四）結果分析及政策建議

1.實證結論。企業資本結構構成是企業經營者和股東的戰略博弈，當出現利益沖突時，必然會為雙方帶來一定損失。作為中小投資者，由于并不能參與到公司治理中來，只能被動接受博弈結果，遭受的損失也相對較大。

我國由于缺乏健全的機制，地方政府的政績在一定程度上又與當地上市公司牽連，導致公司管理層上市的動機不純，“圈錢”的情形著實存在，非常不利于企業長期發展，對我國經濟發展也會產生阻礙作用。

2.政策建議。

（1）建立完善的管理機制。我國證券市場落后發達國家很多，正是因為管理不善，監管不嚴，上市公司資金來源和運用較為模糊，逆向選擇和道德風險發生不在少數。

中小投資者一直以來在公司治理中都處于弱勢地位，隨著公司規模的擴張，股份日益分散化，中小投資者幾乎脫離公司的控制權，利益受到了嚴重侵犯，最終落為大股東和經營管理者博弈的犧牲者。

因此，完善的市場管理機制，監督的加強刻不容緩。

（2）完善銀行監督機制。銀行作為國家金融的堅強后盾，需要改良其監督制度，制定完善的貸款監督機制，既可以減少不必要的資金損失，又能支持中小企業的發展，從而促進中國證券市場的發展。

（3）建立完善的破產機制。上市公司在面臨經營不善困境時，往往都會被要求重組，而非破產或退市，這無疑是對經營者打了一劑強心劑。國家應該建立完善的破產法律機制，對企業具有威懾作用，充分保障債權人的合法權益，避免資金浪費，促使上市公司改善其經營能力。

三、研究評價

（一）優點

1.簡化的模型，數據獲取較易；

2.整體思路新穎，模型具有較強的操作性和科學合理性；

3.可推廣到其他行業的實證研究中；

4.特別針對中小投資者做出投資決策。

（二）缺點

1.本文模型采用的是截面數據，未考慮到時間因素帶來的影響；

2.本文用凈資產收益率作為衡量企業價值的指標存在一定的局限性，主流的衡量企業價值的指標多為EVA率，由于數據的局限和計算公式的復雜，本文選擇ROE代替EVA來衡量公司價值；

3.僅選取鋼鐵行業，用來探究整個證券市場的情況略為不妥；

4.模型對于波動性加大的行業，如金融保險行業可能不適用。

參考文獻

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作者簡介：胡靜（1993-），女，漢族，重慶人，西南財經大學經濟信息工程學院本科在讀，金融智能與信息管理專業，研究方向：大數據金融。