科技創新型企業的資本結構及其影響因素
——基于中國上市公司面板數據的實證研究

褚 敏， 楊朝軍(上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030)

科技創新型企業的資本結構及其影響因素
——基于中國上市公司面板數據的實證研究

褚 敏， 楊朝軍
(上海交通大學 安泰經濟與管理學院，上海 200030)

基于中國上市公司的面板數據研究了科技創新型企業的資本結構及其影響因素，利用被解釋變量滯后項和干擾項之間的正交條件，采用廣義矩估計(GMM)方法進行回歸參數估計。結果顯示，企業的資本結構選擇受成長速度、產品獨特性、股權集中度、流通股比例、法律環境、股票市場價格和銀行信貸市場價格等因素的影響比較顯著。

科技創新型企業；資本結構；融資策略

1 引言

在經歷了30多年的高速增長之后，中國已經成為當今世界的第二大經濟體，人均GDP根據世界銀行的標準也已經達到“上中等”水平，成功地從一個農業大國變成了工業大國。但是，自2008年全球金融危機以來，中國的經濟增長速度明顯放緩，2015年的GDP增長率更是跌破7%，為1990年以來的最低點。反觀中國經濟的發展模式，長期以來的高速增長主要依靠增加生產要素投入來擴大生產規模，實現經濟增長。這種粗放式經濟增長模式使中國長期處于世界產業鏈的“中間加工”環節，原創技術相對落后成為中國經濟發展的瓶頸。過去賴以發展的勞動力紅利已經趨于終結，而投資、消費、出口拉動也亟需原創性科技成果支撐。在這種情況下，黨的十八屆五中全會提出了“創新、協調、綠色、開放、共享”五大發展理念，指出“要用創新驅動取代要素驅動，增強發展的內在動力”，為中國未來經濟發展描繪出了一幅全新的發展圖景。

本文重點研究科技創新型企業的資本結構問題。雖然資本結構這一研究領域已擁有廣泛、深入的研究成果，但結合我國目前特殊背景的研究還比較少。在當前的經濟新常態背景下研究科技創新型企業的資本結構問題，有如下意義：(1)有助于為不同融資需求類型的企業建立合理的資本結構、提升資金使用效率，并根據資本結構影響因素的變化對自身的資本結構進行調整，以使企業的利益最大化；(2)有助于為債權人或資信評級機構在評估企業風險時提供建議，可以幫助其區分不同企業的合理負債水平，從而使評估更為合理與科學；(3)有助于監管機構完善監管措施，建立分類的監管標準，使得融資環境更有利于促進我國科技創新型企業的健康發展。

2 理論基礎與文獻回顧

MM定理是現代資本結構理論的奠基性研究成果，由Modigliani & Miller[1]在1958年提出。其核心觀點是，在嚴格的假設條件下，公司的價值與資本結構無關。但是，MM定理成立的假設條件很強，包括：(1)沒有公司和個人所得稅；(2)不存在破產成本；(3)資本市場運行是有效的；(4)企業的股息政策不會影響企業的價值[2]。MM理論最重要的貢獻在于提出了現代資本結構理論的核心。盡管其假設條件過強，與實際情況相差較大，但是隨著后續研究對假設條件的每一次放松，都使資本結構理論更趨完善。

權衡理論是在MM理論基礎上，放松了“不存在破產成本”的條件，同時也考慮了債務相關的其他風險成本。隨著債務水平的提高，雖然稅盾效應使得加權資本成本下降，但是企業的風險水平也在上升、債務融資能力減弱，從而負債成本上升。因此，權衡理論認為，企業需要平衡兩方面的情況，當避稅的邊際收益等于邊際預期成本時，可以形成最優的資本結構。

代理成本理論將不對稱信息引入資本結構模型，討論存在委托-代理關系時形成的利益沖突。Jensen & Mackling[3]首先運用代理成本理論，發現了兩類代理沖突：股東和管理層之間的沖突，以及股東和債權人之間的沖突。后來的控制權理論本質上還是由債權人、股東、管理層之間的委托代理沖突引發的，認為企業的融資決策不僅在于決定現金流的分配，還在于控制權的分配。

信號理論由Ross[4]創立，他把資本結構作為企業向外部人員傳遞信號的一個途徑。Ross的模型假設企業將高杠桿作為高質量的信號，同時作為信號傳遞的成本，企業可能會增加破產的可能性。低質量的企業不具有模仿高質量企業的能力，因為管理層不能忍受很高的破產成本，因而這個信號是有效的。

啄序理論則把資本結構作為減少信息不對稱造成企業低效的手段。Myers & Majluf[5]提出，如果企業的內部價值信息不為外界所知，其公開權益市場上的股票價值就會被低估，外部人員甚至會誤解企業的質量類型。因而，當企業需要融資時，總是偏好于先進行內部融資，而外部融資方面也優先選擇債權融資，股權融資往往是企業最后的選擇。

市場時機理論是行為金融學一個新的分支，打破了經典的公司金融理論中理性人、有效市場和股東價值最大化的假設，認為資本結構是企業和資本市場博弈后形成的結果。Stein[6]率先提出“市場時機”概念，在他的模型中，市場的投資者存在非理性行為，而公司的管理層則是理性的，故管理層會在資本市場被高估的時候發行股票，而在低估的時候回購股票。因此，市場的非理性行為會影響企業的融資時機。

在主流的資本結構理論基礎上，國內外學者做了大量的資本結構影響因素的實證研究。Marsh[7]較早進行了相關研究，他選取了1959—1974年784家英國企業的融資決策，采用probit模型進行研究，發現：(1)企業做融資決策會著重考慮目前的股價情況與歷史股價走勢；(2)企業在選擇股權還是債權融資時主要會考慮目標資本結構與現存資本結構的差異；(3)目標資本結構是企業規模、破產風險和資產構成的函數。企業杠桿率與企業規模、固定資產成正相關關系，與破產風險呈負相關關系。Bradley，Jarrel & Kim[8]建立了一個綜合各主流資本結構理論的單期模型，選取COMPUSTAT數據庫中1962—1981年的821家企業進行橫截面回歸，并加入了行業虛擬變量，發現杠桿率與企業收入的波動性呈負相關，而與非債務稅盾呈正相關。Titman & Wessels[9]則對各個影響因素進行了更廣泛的挖掘，同時將被解釋變量細化成短期負債、長期負債和可轉換債券，他的實證結果表明了成長性、產品獨特性等八個決定因素的顯著性，并發現由經營利潤增加而提升的企業價值并不能被資本結構的改變完全抵消，從而暗示交易成本的存在。

對于科創型企業的資本結構，目前研究還不多，也沒有針對不同融資需求企業的資本結構進行過比較，但有較多的研究成果集中研究了中小企業資本結構的特殊性。許多學者發現中小企業或初創型企業作為一個特殊的群體，在資本結構方面與傳統的大企業相比有較為明顯的差異。事實上，很多科創型企業也都是中小企業。Jordan，Lowe & Taylor[10]發現除了傳統的財務指標外，中小企業的戰略規劃對其資本結構也有很大的影響，而且啄序理論和收入波動性在中小企業中的影響力更大。Hall，Hutchinson & Michaelas[11]從歐洲八國中各選取了800家中小企業進行回歸分析，發現整體上抵押品對中小企業的資本結構選擇影響最大，而成長性的影響最小。不過，各個影響因素的影響程度會隨著不同國家銀行體系、稅收制度、經濟文化水平不同而存在很大的差異。Cassar[12]則將目光投向了初創企業，他發現在企業規模、資產結構、組織類型、成長性和所有者特征這幾個變量中，初創企業在前兩個變量的顯著性尤其明顯。

很多中國研究人員選取了國內的數據進行實證。黃貴海和宋敏[13]采用了1994—2000年的1 000多家中國上市公司數據，發現我國企業的杠桿率隨企業規模、非債務稅盾、經營風險和固定資產的增加而增加，隨盈利的增加而降低，同時還會受到所有權的影響；相比融資優序理論，靜態權衡理論在中國的解釋能力更強。周坤[14]則專門選取了創業板的公司進行多元線性回歸，結果驗證了成長性、資產擔保價值與創業板企業負債率的正相關關系，破產風險、非債務稅盾和控股股東控制權則存在負相關關系，其余變量均不顯著。喬軍華[15]、陳家淳和胡哲帥[16]是僅有的幾篇以戰略性新興行業企業作為樣本的研究文章，他們通過新興產業上市企業的實證，發現此類企業最特殊的地方是有形資產與企業負債呈負相關關系。

3 中國科技創新型企業的融資策略與資本結構的影響因素實證研究

3.1模型設計

企業的融資策略可以分為股權融資和債權融資兩大類。股權融資是指企業股東出讓一部分股權、通過增資方式引入新股東的融資方式。股權融資所獲得的資金無須還本付息，但新股東將分享企業未來的收益。債權融資是指通過舉債的方式進行融資，所融得的資金需要支付利息和償還本金。

企業的融資策略會影響企業的資產負債率，進而表現在企業的資本結構上。本文以資本結構為被解釋變量，研究科技創新企業資本結構受到哪些因素的影響。一般來說，廣義的資本結構是指企業全部資金來源的結構情況，狹義的資本結構則是指企業長期資本的來源組成。但是，在實際計量過程中，資產和負債的度量還有賬面價值和市場價值兩個度量方法。在Wald[17]的研究中使用了總負債/總賬面價值作為資本結構的代理變量。在Bradley等[8]，Titman & Wessels[9]等人的研究中，長期負債率被用來表征企業的資本結構特征。在賬面價值和市場價值選擇方面，大部分已有的研究結論都支持賬面價值的使用。比如，Toy等[18]認為經理人在決定最優資本結構時不會將市場價值考慮在內，因為權益市場的價格一直在不斷波動。Myers[19]認為管理層更愿意將賬面價值作為決策的考慮因素，因為它反映了企業固定的償還價值。因此，本文使用賬面價值度量資產負債率作為資本結構的代理變量，即：

被解釋變量DEBT=總負債的賬面價值/總資產的賬面價值

借鑒相關文獻資料的結論，本文主要考慮企業的資本結構受到企業規模、有形資產、企業成長速度、非債務稅盾、所得稅稅率、產品獨特性、資產流動性、內部現金流、股權集中度、流通股比例、法律環境、股票市場價格、債券市場價格以及銀行信貸市場價格等因素的影響。各變量選取及解釋詳見表1。

本文參考肖作平[20]的雙向效應動態模型作為實證模型的基礎。考慮到企業資本結構除了受到企業規模、有形資產等影響外，還有一些不能量化或次要的因素，包括企業的聲譽、戰略規劃、風險偏好、經濟制度環境等，因此構建企業資本結構影響因素的基本模型：

α1+α2TAGA+α3SIZE+α4NBSH+α5TAXR+α6RVGW+α7UNIQ+α8LIQR+α9INTR+α10FISH+α11OUSR+α12HSHR+α13SHID+α14BDID+α15LENR+γt+δi+μit

表1 模型變量設計一覽表

由于企業的資本結構決策是不斷調整的，因此需要考慮時間滯后項。參考Heinkel和Zechner[21]的部分調整模型：

DEBTit=α1β+(1-β)DEBTi,t-1+α2βTAGA+α3βSIZE+α4βNBSH+α5βTAXR+α6βRVGW+α7βUNIQ+α8βLIQR+α9βINTR+α10βFISH+α11βOUSR+α12βHSHR+α13βSHID+α14βBDID+α15βLENR+βγt+βδi+εit

其中，εit=βμit，為隨機變量。

由于補充影響因素δi不可觀測，并且與其他主要解釋變量之間的協方差不為0，因此存在內生性問題，在此基礎上做普通最小二乘估計將是有偏的。而且，由于DEBTit與δi相關，DEBTi,t-1與δi也是相關的，所以系數的普通最小二乘法估計也是不一致的。本文采用Arellano & Bond[22]的估計方法，利用被解釋變量滯后項和干擾項之間的正交條件，運用廣義矩估計(GMM)方法進行參數估計，即在上述整理的模型中，用右邊的所有滯后兩期變量作為工具變量，并加入γt和δi兩個虛擬變量。

3.2樣本選擇

盡管“創新驅動”的概念目前被學術界廣泛提及，但對于什么是創新這個問題卻沒有統一的認識。一般來說，創造出新的產品或服務會被認為是創新，對現有產品或服務進行改進也是創新，對業務模式、監管制度進行改進同樣也是創新。本文的研究主要將“創新”的定義限定在科學技術的商業應用領域，科技創新型企業主要指采用新技術向市場提供產品和服務的企業。和傳統企業相比，科技創新性是其根本特征，因此具有知識技術密集性的特點。但是，對于哪些技術是新技術，定義仍然是比較模糊的，而且必然會隨著時代的發展而變化的。在高新技術企業認定條件中，通常將微電子科學和電子信息技術、空間科學和航空航天技術、光電子科學和光機電一體化技術、生命科學和生物工程技術、材料科學和新材料技術、能源科學和新能源、高效節能技術、生態科學和環境保護技術、地球科學和海洋工程技術、基本物質科學和輻射技術、醫藥科學和生物醫學工程等作為高新技術的認定范圍。在《戰略性新興產業重點產品和服務指導目錄(2013年版)》中，則將節能環保、新一代信息技術、生物技術、高端裝備、新能源、新材料、新能源汽車等七大產業劃定為戰略性新興產業，認為這些產業是以重大技術突破和重大發展需求為基礎，對經濟社會全局和長遠發展具有重大引領帶動作用的產業。

此外，技術創新型企業可能處于不同階段，考慮到數據資料的可得性，本文暫不考慮初創型的企業，僅研究成熟型的企業樣本。本文所研究的企業樣本均從中國A股上市公司中選取，在樣本選取中主要參考《“十二五”國家戰略性新興產業發展規劃》《戰略性新興產業重點產品和服務指導目錄(2013年版)》的標準，并結合企業自身的細分業務情況進行判斷。本文研究選取曾在2005—2009年進行過新股發行、增發、配股等融資行為并公布融資方案的企業，逐個閱讀每家企業的募集資金用途，從而確定企業未來五年的融資需求類型，只有符合科技創新型企業標準的才入選為研究樣本。在剔除金融類企業、ST類企業和存在缺失值的企業后，獲得科技創新型企業樣本194家，建立平衡面板數據集。

3.3實證結果

3.3.1變量的相關性檢驗 本文首先對各變量進行相關性檢驗，發現除了股票市場價格水平(SHID)、債券市場價格水平(BDID)和銀行借貸市場價格水平(LENR)三個變量之間存在較高的多重共線性，其他變量則相關性不強，無須考慮多重共線性的問題。因此，在后文進行回歸分析時只選取三個市場變量之一加入回歸模型，以避免變量間的干擾。

3.3.2實證檢驗 本文計算了三個檢驗統計量，分別是：(1)一階自相關檢驗統計量，即殘差在無序列相關下按照漸進標準正態分布的一階自相關z值，若z值大于1.96，說明在5%的顯著性水平下可以拒絕殘差無一階自相關的原假設，即殘差存在一階自相關；(2)二階自相關檢驗統計量，即殘差在無序列相關下按照漸進標準正態分布的二階自相關z值，若z值大于1.96，說明在5%的顯著性水平下可以拒絕殘差無二階自相關的原假設，即殘差存在二階自相關；根據Arellano-Bond的證明，若存在L階序列相關，則需要L+1階滯后項作為工具變量；(3)Sargan檢驗統計量，即工具變量按漸進χ2分布下的過度識別檢驗P值，若P值大于0.05，說明在5%的顯著性水平下無法拒絕工具變量都有效的原假設。

數據分析運行結果顯示，一階自相關檢驗統計量在-2左右，因此存在一階自相關；二階自相關檢驗統計量在-1.4左右，可以認為不存在二階自相關。Sargan檢驗統計量大于0.2且遠離1，說明工具變量是有效的，因此可以采用滯后二期的解釋變量作為工具變量。

3.3.3變量作用顯著性分析 從模型回歸分析的結果來看，科技創新型企業的資本結構受成長速度、產品獨特性、股權集中度、流通股比例、法律環境、股票市場價格和銀行信貸市場價格這七個指標的影響顯著。回歸分析的系數及其顯著性檢驗結果詳見表2。

滯后項DEBTi,t-1的系數在加入SHID和BDID兩種情況下都表現顯著，而在加入LENR情況下實際上也接近于顯著(只比10%顯著性水平邊界低0.01)。如前所述，DEBTi,t-1的系數(1-β)中的β為度量交易成本的調整系數。根據Heinkel和Zechner(1990)的模型解釋，科技創新型企業從上期資本結構調整至本期時需要承擔交易成本。

表2 回歸分析的系數及其顯著性檢驗

注：*，**，***分別表示在10%，5%，1%水平下表現顯著。每個變量的第一行為估計的系數，第二行括號中的數據為t值。

有形資產TAGA的t值都接近于1.65的臨界值，但都不顯著。理論認為，對于科技創新型企業，若有形資產較少，則更需要通過負債率減少代理成本。但考慮到我國上市公司職業經理人制度起步不久，這一效應會較小，所以不夠顯著。

企業規模SIZE也不顯著。傳統理論都認為企業規模越大，企業抗風險能力越高，越傾向于通過提高負債來向市場投資者傳遞信號和起到避稅作用。但是，由于科技創新型企業整體抗風險能力都較弱，因此正相關效應不強。

非債務稅盾NBSH雖然不顯著，但三種情況下t值都非常接近1.65。這說明對于科技創新型企業來說，由于折舊抵稅項較少，非債務稅盾的提高對于負債的避稅作用有一定的“擠出效應”；但科技創新型企業的稅收優惠以及利潤不高導致該類企業實際繳稅額較少，由此負相關性被削弱，而這也是導致所得稅稅率TAXR非常不顯著的原因。

企業成長速度RVGW負向顯著，這與理論較為符合。對于科技創新型企業，由于國內管理層與股東之間的代理問題較緩和，而內部人員與外部投資者的信息不對稱較為嚴重，因此企業成長速度雖快，但高風險性仍存，銀行的融資成本無法明顯壓縮。同時，權益市場的估值會很高，這使得企業更愿意進行股權融資，從而降低了負債率。

產品獨特性UNIQ變量的負相關性非常顯著，三種情況下顯著性水平都在1%以內。這體現了科技創新型企業的管理層有較強的專業壁壘，因此企業不會過于激進。而且，獨特性越強的企業在權益市場也更受青睞，因而綜合以上幾點，負債率會顯著下降。

資產流動性LIQR不顯著，說明科技創新型企業流動資產本身就較少，而且在資本結構選擇時更看重長期的融資手段。

內部現金流INTR僅在加入LENR回歸時負向顯著，其余兩種情況均不顯著。這說明大體上現金流與負債率呈反向關系，盡管有時在統計上表現不夠顯著。

股權集中度FISH在5%顯著性水平上負向相關，這說明企業股權市場溢價較高，大股東更愿意進行股權融資，而且股權的集中增加了股權人與債權人之間的代理問題，使得債務融資的成本進一步提升。

流通股比例OUSR在5%顯著性水平上正向相關，說明流通股比例越高，企業的資本結構中的負債比例傾向于越高。

法律環境HSHR負相關程度也很顯著，這是因為科技創新型企業的代理問題與信息不對稱問題比較嚴重，法律環境的向好使得債務所承擔的功能減弱，而且成長性與負債率的負相關性也加劇了這一效應。

股票市場價格SHID也呈明顯的負相關關系，這說明股票市場的牛熊對科技創新型企業的影響較大，企業在價格過高或過低的情況下會更有意愿調整自己的股權融資比例。

債券市場價格BDID的影響不顯著，說明科技創新型企業很少考慮進行債券發行，更多的是股權籌資策略。

信貸市場價格LENR的t值為1.66，恰好達到10%的顯著性水平。信貸市場價格下降意味著央行的融資寬松，對于科技創新型企業來說，由于缺乏較為便捷、成本較低的融資手段，融資寬松將會有助于銀行放開對該類企業的融資限制。

4 結論和建議

本文通過對有融資需求的科技創新型企業進行研究，建立面板數據集，運用Arellano和Bond(1991)的廣義矩估計方法進行回歸。回歸結果顯示，企業的資本結構選擇受到成長速度、產品獨特性、股權集中度、流通股比例、法律環境、股票市場價格和銀行信貸市場價格等因素的影響顯著。基于這些特點，本文針對科技創新型企業的融資促進政策提出以下幾點建議：

首先，在國家、資信評估機構以及企業自身考量資本結構合理性時，需要針對企業的特點建立特定的衡量體系。對于科技創新型企業，可以參考成長速度、產品獨特性、股權集中度、流通股比例、法律環境、股票市場價格和銀行信貸市場價格這七個指標。企業的資本結構沒有統一的最優值，最合理的方法是針對不同的情況評估不同的企業。這一方法也適用于金融市場監管機構對于企業融資門檻的約束。

其次，對于不同融資類型與公司特征的企業，國家需要給予不同的融資引導政策。雖然對于規模較大的企業債權融資方式比較受到青睞，但是對于那些成長速度快、產品獨特性高的科技創新型企業，權益市場融資方式是特別重要的融資渠道。所以，我國仍然需要間接融資與直接融資相結合的資金供給市場體系。

第三，應健全債券市場體系，提高債券發行審批效率，以促進企業對債券融資的敏感度。在本文實證結果中，債券市場對企業資本結構選擇的影響不顯著，說明在我國企業融資的過程中，債券市場并不是其優先考慮的融資平臺，因而影響不大。這與我國債券市場融資門檻較高、融資審批時間較長有關，也與債券市場定價受到政府兜底、民企偏見的影響而未形成完善的風險定價機制有關。這些都亟待我們去解決，以拓寬企業的直接融資渠道。

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CapitalStructureanditsInfluencingFactorsofSci-techInnovationEnterprises—AnEmpiricalStudyBasedonPanelDataofChineseListedCompany

CHUMin，YANGChaojun
(Antai College of Economics and Management, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200030, China)

In this paper, we studied the capital structure of Chinese innovative enterprises and its influencing factors based on the panel data of Chinese listed companies. The generalized moment estimation method (GMM) is used to estimate the regression parameters based on the orthogonality between the lagged term and the interference term of the dependent variable. According to the research，the choice of the capital structure is significantly influenced by the factors such as the growth rate, the uniqueness of the product, the concentration of stock ownership, the proportion of tradable shares, the legal environment, the stock market price and the market price of bank credit.

sci-tech innovation enterprise; capital structure; financing strategy

F 062.4

A

2017-04-06

褚敏(1972—)，男，江蘇宜興人，上海交通大學安泰經濟與管理學院金融學博士生，研究方向為科技金融。E-mail：chuminzy@163.com(第一作者及通信作者)；

楊朝軍(1960—)，男，江蘇宜興人，上海交通大學安泰經濟與管理學院金融學教授，博士生導師，證券金融研究所所長，研究方向為資本市場、證券投資。

1005-9679(2017)05-0001-07