信息技術業上市公司最優資本結構實證研究

廣東行政職業學院 楊 奕

信息技術業上市公司最優資本結構實證研究

廣東行政職業學院 楊 奕

信息技術業占據了我國新興產業布局、產業結構調整、消費結構調整中的戰略地位，在我國經濟發展中起到關鍵作用，本文將信息技術業這個新興產業作為研究對象，通過對43家樣本公司的數據進行回歸分析，總結出關于信息技術業上市公司資本結構與企業價值的分布的相關規律。在此基礎上，再分區間進行相關分析，得出各區間內資本結構與公司價值的相關性，從而最終確定信息技術業的最優資本結構區間。結果表明：我國信息技術業上市公司目前的資本結構還是相對比較合理的，部分負債水平較高的公司需要引起注意，有待進一步優化，從而使我國信息技術業的資本結構能夠取得大幅的進步。

信息技術業 上市公司 最優資本結構

一、引言

進入21世紀以來，借助于互聯網迅猛發展的春風，我國信息技術產業開始了持續并快速的發展，并逐步成為我國國民經濟的基礎性、支柱性產業，在未來有著非常廣闊的發展前景。因此，信息技術產業吸引了眾人的目光，尤其該行業的上市公司更是受到了人們的廣泛關注。但是受金融危機的影響，自2008年以來，我國信息技術產業增速出現大幅下降，相當一部分行業骨干型信息技術上市公司開始出現經營困難等困境，整個信息技術產業發展也面臨著嚴峻的挑戰和考驗。上市公司的資本結構不僅與企業資本成本和價值息息相關，更對公司的發展和整個宏觀國民經濟的運行產生重要的影響。因此，對我國信息技術業上市公司的最優資本結構進行深入的分析就顯得十分重要。在此之前，需要認識到要對信息技術業上市公司最優資本結構研究最關鍵的就是正確分析該行業的公司資本結構現狀以及影響資本結構的主要因素。雖然當前國內外對于企業資本結構的組成和影響因素進行了大量的理論研究和實證分析并取得了階段性成果，但是由于不同國家經濟制度和模式的差異性，行業的特殊性，研究方法與側重點的差異性，導致最終的實證結果與理論分析并不一致。因此，從當前我國的自身實際情況出發，針對國內信息技術業上市公司資本結構的影響因素進行分析，并對上市公司最優資本結構進行進一步研究和探討，是一個非常現實和具有重要參考價值的課題。

二、文獻綜述

（一）國外研究 1952年，美國經濟學家杜蘭特（Durand）在美國國家經濟研究局召開的“公司理財研究學術會議”上發表了一篇名為《公司債務和所有者權益費用：趨勢和問題的度量》的文章。“首次將當時的資本結構理論進行了系統的總結，劃分成了三種類型：凈收入理論（Net Income Method）、凈經營收入理論（Net Operating Income Method）、以及介于這兩者之間的傳統理論（A Theoretical Compromise between the Two Methods）。這就是早期的資本結構理論。莫迪格利安尼（Modigliani）和米勒（Miller）1958年在《資本結構、公司財務和投資理論》中提出的資本結構模型（MM定理）拉開了現代資本結構理論研究的序幕。MM第一定理的推理過程無懈可擊，但是在實際應用過程中卻面臨了挑戰，在考慮公司稅的情況下，債務融資具有避稅作用。為了進一步完善MM定理，莫迪格利安尼和米勒在1963年對MM定理做出了修正。美國學者Eli Schwartz和Richard Aronson（1967）提出：“為了研究最優的資本結構，在這個研究存在困難的時候，就可以從研究不同行業的資本結構之上進行著手，然后進行分析，找到他們之間比較明顯的差異。如果分析結果表明資本結構存在顯著的差異，那么就可能有找到最優資本結構的希望；不然，要是發現不了一些差異規律，則可能無法找到最優資本結構。Bradley等（1984）研究了西方發達國家上市公司的資本結構，發現，行業因素會產生資本結構的系統性差異。Harris和Raviv（1990）針對美國上司公司進行實證研究，研究結果表明公司規模、資產擔保價值、非負債稅盾、成長性與資本結構呈正相關關系；公司廣告消費支出、破產、風險性與資本結構呈負相關關系。得出非負債稅盾、稅收、有形資產、發展機會、公司規模、盈利能力、經營風險等對企業的資本結構均有影響。Saumitra（2007）選取印度上市公司的財務數據對資本結構理論進行了檢驗，通過實證研究發現公司規模、現金流、主營業務收入增長率、資產擔保價值、非負債稅盾等因素對資本結構有影響。

從上述文獻研究中可以看出資本結構影響因素的研究模式和方法正在逐步發展并相對比較成熟，它注重從多方面來檢驗資本結構與影響因素的關系，同時學者對資本結構與企業價值的研究也是為了揭示兩者的相關關系。但是從目前的研究現狀中可以看出即便有著豐富的理論基礎和大量的研究對象和研究變量，卻始終沒有確切統一的結論，這說明資本結構及其影響因素由于國家的不用、行業的不同、時期的不同，呈現動態變化的趨勢。

（二）國內研究 李錦望、張世強（2004）是我國這個研究領域的開拓者，他們系統分析了企業債務結構，尤其是對我國家電行業上市公司進行了深入的綜合，最后發現它們的資本結構與企業價值存在負相關關系。張玉明、張會麗、吳有紅（2005）對我國制造業83家樣本公司進行實證研究，最后得出的結論認為，并不存在一個資本結構區間能夠涵蓋所有企業。黃輝和王志華（2006）通過對我國上市公司資本結構行業差異及其影響因素進行的實證分析發現，我國上市公司不同行業門類之間的資本結構具有顯著性差異。蘭峰、劉曉君和王曉昌（2007）也對這方面進行了研究，他們研究的行業是再生水行業，認為最優資本結構是一種理想狀態，如果用一個區間值來表示最優資本結構則更切合實際，能夠更好地反映現實情況。江書軍（2010）針對煤炭行業上市公司的資本結構進行研究，得到了與蘭峰他們相似的結論，他認為二次曲線模型更優，即企業價值與資本結構呈現二次函數關系，此外他采用區間估計的方法得出了一個最優的負債區間以供煤炭行業完善其資本結構。梁杰、張悅、汪延飛（2010）最優資本結構這個問題對裝備制造業進行了實證研究，研究結果符合他們的初期假設并且與前人的研究結論相一致，他們認為不同行業的最優資本結構是存在差異的，應該具體情況具體分析，合理地協調各種負債之間的比例，從而使資本結構在動態調整當中不斷地趨于優化。程振龍（2010）選取年信息技術業上市公司的分析資料和財務數據，實證表明，資產擔保價值、非債務稅盾、股東結構和營運能力與信息技術行業上市公司的資本結構都不具有顯著相關關系，而資本結構與企業的盈利能力、企業規模、成長性以及償債能力的相關關系顯著。并且提出要注重企業規模，提升企業盈利能力，保障企業償債能力，要建立和不斷完善集團的資金集中管理體系，加大財政支持力度，完善稅收激勵政策，鼓勵金融機構加大信貸支持等優化建議。

當前國內對于信息技術業及上市公司的研究可以看出，業內對于信息技術業上市公司的資本結構影響因素并沒有統一的定論，而且此類問題還一直處于業內學者的探討中，這正說明了當前對于信息技術業進行資本結構影響因素及資本結構對企業價值分布規律的研究是非常必要并具有十分重要的參考價值的。上述的研究中，大部分都是在特定的時期內根據相應的數據進行分析并得出的結論，缺乏整體性和時效性，因此也不具備普適性。由于我國當前信息技術也的發展與所處的市場環境和政治環境息息相關，在不同時間段和不同發展階段，影響資本結構的因素也是變化的，因此針對此狀況的進一步研究顯得十分必要。

三、理論分析與研究假設

本文基于擴展的MM理論提出假設：

在利率的影響因素方面。上市公司在舉債經營時會有負債節稅的優惠，但需要知道并不是所有的公司舉債都是有利可圖的。當上市公司的借入資本的平均利率小于總資產利潤率時上市公司舉債才會有利。就總體的宏觀經濟來說，政府通過宏觀利率的調控，可促使上市公司的舉債行為發生變化。當在經濟景氣時，上市公司的債務普遍升高，一旦上市公司的舉債行為投資過度，宏觀利率就可以適當調高，使上市公司的借入資本的平均利率大于總資產利潤率，權益資本的收益率會變小。

對于上市公司的盈利能力影響因素方面。一般來說，內部資金充裕的上市公司會選擇較低的資本結構，因而內部留存收益與資本結構負相關。盈利能力強的上市公司其財務拮據風險相應較低，所以可以選擇較高的資本結構比率，使得凈資產收益率對資本結構的影響就表現為正相關。但是，盈利能力的另一指標—主營業務資產收益率對中國上市公司資本結構的作用不顯著。這其中的原因可能在于，市場對上市公司資本結構決策的判斷更多地依賴于凈資產收益率，而不是主營業務資產收益率

上市公司管理人員對待企業風險的態度影響因素。管理人員如何看待風險問題，也是影響資本結構的一個重要因素。富于冒險的財務管理人員喜歡安排較高的負債比率；反之，那些持穩健態度的財務人員，則會使用較少的負債。當一個企業的股票被眾多投資者所持有，這樣誰也沒有絕對的控制權，這時企業可能會更多地通過發行股票的方式來籌資，因為企業所有者不用擔心控制權丟落。

綜上，在考慮利率、上市公司盈利能力以及管理人員對風險的態度等各種現實因素的情況下，企業應該存在一個最優的資本結構。因此，本文提出如下假設：

H:信息技術業上市公司存在一個最優資本結構區間，而如果公司的資本結構分布在這個區間，就會實現價值最大化，從而有理由認為，如果該最優資本結構存在，那么在資本結構達到最優之前，即在最優資本結構左側的區間內，資本結構和公司價值應該呈現正相關關系；而達到最優資本結構之后，即在其右側的區間內，資本結構和公司價值則應呈現負相關關系；在這個最優資本結構區間內，資本結構與公司價值之間不存在顯著的相關關系

四、研究設計

（一）樣本選擇及數據來源 本文以2014年三季報數據為依據，選取上海證券交易所掛牌的部分信息技術業上市公司，進行橫截面數據分析。根據上交所公布的上市公司行業分類列表數據，截止至2015年2月19日，我國滬市信息技術業上市公司一共有53家。為了保證數據的有效性，盡可能減少其它因素對數據的干擾，本文根據以下原則對原始樣本進行篩選：首先，考慮到不同資本市場的匯率差異以及B股市場對A股股價的影響，本文不考慮發行B股的上市公司，即選取只發行A股的上市公司，以確保樣本數據的可比性。其次，考慮到ST公司財務數據的特殊性，本文在樣本篩選過程中剔出ST及*ST類公司。最后，為了保證公司的融資行為相對成熟，提高數據的可信度和有效性，本文只選取上市年限較長并且能夠收集到很完整的數據的上市公司進行研究分析。并且在此基礎上，本文最終選取了滬市43家信息技術業上市公司作為樣本來驗證最優資本結構的存在。本文上市公司相關數據主要來源于上海證券交易所網站、東北證券通達信V6.04軟件、和訊網，數據處理采用MS Excel 2003和統計軟件SPSS Statistics 17.0。

（二）變量選取

（1）解釋變量。本文選取資產負債率這個指標來度量資本結構的情況。資產負債率是反映一個公司經濟實力以及債權人資產安全程度的指標，同時也能夠根據這個指標對企業資本結構進行詳細的分析。”

資產負債率=負債總額/資產總額*100%

（2）被解釋變量。其次是被解釋變量——公司價值的指標選擇。關于公司價值度量同樣有很多種方法，例如總資產報酬率、托賓Q值、市盈率、市凈率、主營業務利潤率等，所得的結論也會因所選的指標不同而產生差異。本文選取了凈資產收益率來反映企業投資報酬能力，體現公司業績水平。凈資產收益率是立足所有者權益的角度來考核公司獲利能力和投資回報能力，這個指標在評價公司獲取報酬水平方面具有公認的權威性，一般認為它是最具綜合性和代表性的指標，這個指標能夠應用到基本所有的行業之中，具有很強的適應性，因此，它是最為人們所關注的、對公司具有重大影響的指標。在我國上市公司業績綜合排序中，凈資產收益率的代表性居于首位，計算公式為：凈資產是益率=（凈利潤/平均凈資產總額）*100%

（3）控制變量。此外，本文還選取了總資產的自然對數作為控制變量，反映企業規模的大小。計算公式為：總資產自然對數=ln（資產總額）

（三）模型構建 本文結合我國信息技術業上市公司的實際情況，最終決定在采用線性模型的同時，另外重點選用了二次曲線模型，希望通過不同的模型對資本結構與公司價值進行研究，來尋找信息技術業的最優資本結構。

本文構建的模型如下：

其中，ROE為凈資產收益率用來反映公司價值，DAR為資產負債率用來反映資本結構，β代表常數項和自變量的系數，ε代表殘差。

五、實證結果與分析

（一）描述性統計 從表1中可以看出，2014年我國信息技術業企業的資本結構、公司業績、公司規模各方面差別都很大。資產負債率的變化區間為（4.4833%，88.5404%），均值為47.646%，標準差達到16.7782%，樣本分布情況比較分散，公司與公司之間資本結構存在一定差異；凈資產收益率的均值為2.6477%，標準差幾乎為均值的5倍之多，因此公司業績的差異也比較大；總資產自然對數指標的數據相對比較集中，公司資產規模的差異不大。

表1 信息技術業樣本指標描述性統計

我國信息技術業上市公司資產負債率差異性的存在，為回歸分析提供了必要條件。此外，較大的變化區間為分區間分析提供了研究的可能性。

此外，為了更直觀地了解資本結構與凈資產收益率之間的關系，本文利用Excel制作了散點圖來進行初步的趨勢分析。如圖1所示，添加趨勢線以后可以發現二次曲線的擬合優度高于一元線性回歸的擬合優度。

從圖1中趨勢線的形狀來看，資產負債率與凈資產收益率之間似乎呈現出先遞增后遞減的倒U型關系，這與研究假設是相一致的。

圖1 樣本公司資產負債率凈與資產收益率的散點圖及趨勢分析

（二）總體樣本的回歸分析 首先，本文按照模型（1）的設計，其中的因變量是凈資產收益率，自變量是資產負債率，控制變量是總資產自然對數，線性回歸分析是它們的分析方法，得到表2的分析結果。根據給定的顯著性水平α=0.05，公司規模與企業價值的關系不顯著，但是企業價值和資產負債率這兩個指標之間具有密切的聯系。

表2 總體樣本線性回歸分析

剔除公司規模這個因素以后，重新對樣本進行線性回歸分析，得到表3的分析結果。根據給定的顯著性水平α=0. 05，可以得出資本結構與企業價值之間存在明顯的負相關關系，統計分析對應模型（1）得出的線性回歸方程：

ROE=17.318-0.308*DAR

表3 修正后的總體樣本線性回歸

然后，再按照模型（2）的設計，其中的因變量是凈資產收益率，然后以資產負債率為自變量，對全體樣本進行二次曲線擬合，得到表4的分析結果。根據表4的數據顯示，二次函數模型在資產負債率與凈資產收益率的回歸分析的應用上比線性回歸更成功，Sig.=0.000，遠小于0.05，回歸系數在5%顯著性水平上通過了T檢驗。因此該結果證實了研究假設。統計分析對應模型（2）得出的二次函數方程為：

ROE=-17.951+1.452*DAR-0.019*DAR2

根據該回歸方程一階導數為零，求ROE的最大值，可以計算得出，當DAR=38.013的時候，ROE達到最大值，因此可以得到目前我國信息技術業上市公司最優資產負債率約為38%。

表4 總體樣本二次曲線回歸分析

（三）分區間資產負債率與凈資產收益率的相關性分析按照研究設想，在最優資本結構的左側區間內，資本結構與公司價值應該正相關；在最優資本結構的右側區間內，資本結構順應了前文的說法，即其與公司價值是負相關的；但是如果公司的資本結構分布在最優資本結構區間內，那么資本結構與公司價值之間的這種相關關系是不明顯的，或者說甚至是不存在的。

本文經過了多次的實驗，最終從小到大樣本公司的資產負債率分為5組，分別是：0-25、25-35、35-45、45-55、55以上，對每一個區間分別進行資本結構與公司價值的相關性分析，來驗證信息技術業最優資本結構區間的存在問題。

表5 分區間資產負債率與凈資產收益率的相關性分析

表5顯示的是各區間資產負債率與凈資產收益率的相關性，從中可以看出，在0至25%的組別中，資本結構與公司價值呈現正相關，相關系數幾乎接近于1，且在5%的水平上具有顯著的相關性，負債的增加對公司價值的增長起到了積極的作用。在25%至35%的組別中，資本結構與公司價值無顯著相關關系。在35%至45%的組別中，資產負債率與凈資產收益率的相關系數僅為0.002，幾乎接近于0，這說明資本結構與公司價值之間幾乎完全不相關，而之前得出的最優資本結構點38%正是落在此區間內。在45%至55%的組別內，資本結構與公司價值依然沒有顯著的相關關系。然而當資產負債率超過了55%以后，資本結構與公司價值呈現負相關關系了，且通過了顯著性水平α=1%的T檢驗，這說明負債過高對企業造成的負面影響超過了債務融資帶來的收益，對公司價值產生了消極作用。因此，本文認為我國信息技術業存在最優資本結構，比較適宜信息技術業上市公司發展的資本結構區間為25%至55%之間。

五、結論與建議

通過二次函數回歸分析，得出我國信息技術業上市公司的最優負債水平點為38%。當公司資產負債率小于38%時，提高杠桿水平有利于公司價值的提高；當公司的資產負債率超過38%以后，負債的增加將不利于公司的發展。

在最優資本結構點的基礎上，再分區間對資本結構與公司價值進行相關性分析，得到的結論是資產負債率在25%至55%之間都是比較適合我國信息技術業企業發展的，最后從這些分析之中得出這樣的結論，即我國信息技術業上市公司具有最優資本結構區間，它們是為（25%，55%）。

由于實際經營過程中，不同的公司所處的發展階段、獲利能力等各方面存在差異性，公司的資本結構與公司價值具有各種各樣的影響因素，所以并不能單純地從理論上的最優資本結構來看待問題，這樣就會忽略很多其他的內容，從而對企業的發展造成不利影響。因此，該臨界值只是給企業以參考。

信息技術業企業盡量將負債比率控制在25%到55%之間便可以使公司價值得到較好的體現，在這一區間內，公司權益資本和債務資本的合理搭配意味著一定比例的負債經營可以使公司享受到財務杠桿效應，并且可以體現出經營者對公司發展前景十分樂觀。而在這個范圍之內，每個公司可以根據自身實際情況對資本結構進行相應的調整。就近幾年情況來看，我國信息技術業上市公司目前的資本結構還是相對比較合理的，行業總體負債水平基本上都在25%至55%的區間內，但是2009年信息技術業的資產負債率為51.28%，已經接近55%這個上限了，因此部分負債水平較高公司需要引起注意，控制負債比率，從而使我國信息技術業的資本結構不斷趨于優化，進而使我國信息技術業蓬勃穩定地發展。

[1]江書軍：《煤炭上市公司最優資本結構實證研究》，《財會通訊·綜合》2010年第1期。

[2]程振龍：《我國信息技術業上市公司資本結構影響因素實證研究》，天津理工大學2011年碩士學位論文。

[3]David Durand.“Costs of Debt and Equity Funds for Business:Trends and Problems of Measurement”,Conference onResearch in Business Finance,NBER.1952:215-262.

[4]Eli Schwartz and J.Richard Aronson,“Some Surrogate Evidence in Support of the Concept of Optimal Financial Structure”,Journal of Finance,Vol.22.1967:10-18.

[5]Franco Modigliani and Merton H.Miller“The Cost of Capital,Corporation Finance and the Theory of Investment”,The American Economic Review.1958:261-297.

[6]Eli Schwartz and Richard Aronson.“Corporate Financing and InvestmentDecisions When Firms Have Information that Investors Do Not Have”,Journal of Financial Economics,Vol.13,2009:187-221.

[7]Harris Milton and Artur Raviv.“Capital Structure and The informational Role of Debt”,Journal of Business Research. 1990:321-349.

[8]Saumitra N.Bhaduri.“Determinants ofcorporate borrowing:Some evidence from the indian Corporate Structure”, Journal of Economics and Finance,2007.

（編輯 杜昌）