資產誤定價與資本結構動態調整
——來自中國A股上市公司的經驗證據

■朱艷艷，畢 鵬，趙 爽

本文以2003～2016年A股上市公司為研究樣本，從資本結構調整速度和資本結構偏離程度兩個方面檢驗了資產誤定價對資本結構動態調整的影響，并探討了其影響路徑。研究結果表明：資產誤定價顯著減小了實際資本結構與目標資本結構的偏離程度，資本結構調整速度也會相應加快；資產誤定價通過權益融資方式影響了公司資本結構的動態調整。本文的研究結論為合理利用市場資源、推進供給側改革和降低企業財務杠杠與融資成本提供了一定參考。

一、問題的提出

資本結構反映公司股權和債務的資金來源、構成比例和相互關系，對提升公司價值和持續發展起到至關重要的作用，故而如何通過合理的融資活動安排實現有效的資本結構決策一直都是公司財務金融研究的熱點問題。對于長期存在股權融資偏好的中國資本市場，我國學者多關注市場時機理論在中國的適用性（劉端等，2005）、市場時機對資本結構影響的持續度（胡志強和卓琳玲，2008）以及股票誤定價對公司融資方式的影響（羅琦和賀娟，2015）。總體看，我國學者對市場時機與公司融資行為的研究要么僅限于基于國外指標驗證我國上市公司融資決策過程中市場時機效應的存在性，故而不具有良好的解釋力，要么只是探討資產誤定價對公司資本結構決策的靜態影響，而鮮有學者從資產誤定價視角對公司資本結構的動態調整展開研究。因此，隨著2015年供給側改革“去杠桿”任務的提出，研究資本市場如何影響公司資本結構決策，從而通過改變融資結構來降低杠桿率和融資成本極具現實意義。

鑒于此，本文以2003～2016年A股上市公司數據為樣本，實證分析了資產誤定價如何影響公司資本結構動態調整。本文的貢獻主要體現為：首先，不同于以往文獻僅研究資產誤定價對靜態資本結構的影響，本文從非有效資本市場的角度出發，研究資產誤定價對資本結構動態調整的影響，豐富了行為金融與資本結構動態調整領域的文獻。其次，現有關于資產誤定價的研究多是圍繞資產誤定價現象的存在性、產生原因及對公司投資效率的影響展開討論，而本文探討了資產誤定價在資本結構過程中發揮的作用，拓展了資產誤定價的經濟后果研究。最后，本文關注資本市場與微觀企業融資決策之間的關系具有較強的政策含義，為股市的“去杠桿”效應提供了經驗證據，契合供給側改革的現實情境。

二、理論分析與研究假設

權衡理論認為資本結構調整是企業債務收益與債務成本之間持續博弈的結果，只有當債務產生的收益大于債務成本時，企業才會積極主動地采取措施縮小實際資本結構與目標值之間的偏差進而實現提升企業價值的目的。由此可知，資本結構調整速度的快慢取決于調整成本。所謂調整成本就是指企業進行資本結構調整時所耗費的費用，包括權益發行費用、折價損失、權益回購費用及償還債務的利息等成本。而無論是權益的發行費用，還是回購手續費都依賴于資本市場融資狀況。國內外學者已廣泛探討過資本市場狀況對資本結構動態調整的影響。最早可以追溯到Baker&Wurgler（2002）提出的市場時機理論，他們采用“外部財務加權平均（M/B）”的市值杠桿比來度量公司歷史平均市場價值，發現杠桿率與M/B顯著負相關，由此得出結論：資本結構調整是資本市場選擇時的累積結果，并且這種影響是長期可持續的。我國資本市場發展狀況與國外存在很大差別，股權融資偏好現象普遍存在，國內學者多是結合我國實際情況驗證市場時機對資本結構持續效應的存在性（胡志強和卓琳玲，2008）。近年來，一些學者開始關注資產誤定價影響公司融資決策這一現象。李君平和徐龍炳（2015）利用2000～2013年A股上市公司數據進行實證研究，發現資產誤定價對股權融資和債務融資均有顯著的促進作用。可見，資產誤定價是影響資本結構調整的重要因素。當股價高估時，公司股票價格上漲向市場傳遞了公司經營狀況良好的信號，提高了投資者對公司股票的盈余預期，促使其增加對公司的股票投資，這直接降低了公司的股權融資成本，使公司能夠利用股價被高估的時機進行股權再融資。同時，高漲的股票市場也會增加投資者對債券的需求量，公司市場價值的上升也使得銀行等金融機構放松對公司的貸款限制，債務融資成本也隨之降低。而當股價低估時，投資者的悲觀情緒充斥整個資本市場，出于風險規避考慮的投資者會急于出售手中持有的上市公司股票，此時公司回購股票所支付的交易成本較低，更傾向于回購股票。綜上所述，資產誤定價降低了權益和債務融資成本以及股票回購成本。相應地，公司面臨的調整成本也就越低，此時公司能夠充分利用有利的外部融資環境選擇合適的融資方式向目標資本結構趨近，使得公司實際資本結構與目標資本結構的偏離程度縮小，調整速度加快。據此，本文提出假設：

H1：資產誤定價有助于降低公司實際資本結構與目標資本結構之間的偏離程度。

H2：資產誤定價有助于提高公司的資本結構調整速度。

調整速度和偏離程度都是資本結構調整效果，資產誤定價對資本結構調整的影響還需通過具體的作用路徑。對于一直存在股權融資偏好的我國，資本結構調整主要包括發行股票、增加負債、償還債務、現金分紅和回購股票等方式。當資本負債率過高時，公司可以發行股票或者償還債務實現下調資本結構，而當資產負債率偏低時可以向銀行等金融機構借款實現上調資本結構，而資產誤定價改變了公司外部融資環境，能有效降低公司的融資成本。具體而言，當股價高估時，公司能夠以較低的股權融資成本獲取外部資金，從而普遍存在股權融資偏好的上市公司傾向于把握“機會窗口”發行股票實現下調資本結構，而當股價低估時，投資者情緒比較低迷，公司往往利用低成本的優勢回購股票以上調資本結構。據此，本文提出假設：

H3：資產誤定價是通過權益融資方式影響資本結構動態調整的。

三、研究設計

（一）樣本選取

本文選取2003～2016年A股上市公司數據為研究樣本，共計9438個公司年度觀測值，并對樣本進行如下處理：（1）剔除當年被ST或PT公司數據；（2）由于金融保險類上市公司遵循的會計準則與其他類上市公司存在較大的差異，且資產負債表結構等與其他行業無法類比，故剔除金融保險類上市公司；（3）剔除資產負債率小于0或大于1的公司數據；（4）僅保留至少有兩年以上觀測值的公司數據。本文對所有連續變量進行上下1%分位的Winsorize處理以剔除異常值和極端值的影響。本文數據來自CSMAR數據庫，采用Stata14.0進行統計分析。

（二）變量定義

1.被解釋變量。資本結構（Lev）。本文采用賬面法即總負債與總資產的賬面價值之比定義為公司的資本結構。

2.解釋變量。資產誤定價（Misp）。本文借鑒了近年來被普遍采用的Frankel&Lee（1998）、饒品貴和岳衡（2012）等的研究方法，利用剩余收益模型計算股票內在價值：

其中，Vt是每股內在價值，f（）為分析師預測的公司盈余。本文借鑒饒品貴和岳衡（2012）的計算方法，將分析師預測盈余用基于公司基本面信息估計的公司盈余來替代。具體預測方法為：

Earningsi，t+T=β0+β1Asseti，t+β2Dividendi，t+β3DDi，t+β4Earningsi，t+β5NegE+β6Accruali，t+εi，t+T（2）

其中：Earningsi，t+T是公司未來1～3年的每股盈余預測值；Asseti，t是每股總資產；Dividendi，t為每股現金股利；DDi，t是否發放股利的虛擬變量，公司若發放取值為 1，否則為 0；Earningi，t是當年的每股盈余；NegEi，t是公司是否虧損的虛擬變量，若虧損取值為1，否則取值為0；Accruali，t是每股應計項目，由當年營業利潤減去經營活動產生的現金流量凈額計算所得。同時，本文采用公式（2）中估計得到的系數計算公司未來1～3年的盈余預測值，并將其代入式（1）估計公司的內在價值V。用V與次年4月末股票收盤價P之比（V/P）表示誤定價水平，V/P＜1表示正向的誤定價，V/P＞1表示負向的誤定價。

3.控制變量。借鑒已有研究成果，本文選擇公司規模（Size）、非債務稅盾（Ndts）、市值賬面比（MB）、盈利能力（Roa）、資產有形性（Tang）和資本結構行業中位數（Lev_m）等變量作為控制變量。此外，本文還設置了行業和年份虛擬變量以控制公司所在行業、年份因素的影響。具體變量的定義和度量見表1。

（三）模型設定

1.資產誤定價與資本結構偏離程度。根據動態權衡理論，公司在進行資本結構調整時會權衡調整收益和調整成本，只有當調整收益大于調整成本時，公司才會選擇進行調整。本文用i公司t年的實際資本結構與t年的目標資本結構差額的絕對值度量實際資本結構與目標值的偏離程度，用來衡量t年公司資本結構的調整效果，偏離程度越小，資本結構水平越接近于目標值，越有利于提升公司價值，即調整的效果越好。本文構建了如下模型來檢驗資產誤定價是否影響資本結構偏離程度。

表1 變量定義

其中：Disi，t=|Levi，t-Levi，t*|為資本結構偏離程度；Mispi，t-1為資產誤定價，若 Mispi，t-1的回歸系數Φ顯著為負，則說明資產誤定價有助于縮小公司實際資本結構與目標資本結構之間的偏離程度；Zi，t-1為除資產誤定價之外影響資本結構偏離程度的其他變量，包括公司規模Size、非債務稅盾Ndts、市值賬面比MB、盈利能力Roa、資產有形性Tang、資本結構行業中位數Lev_m和年度啞變量；νi，t為隨機誤差項。

為了擬合目標資本結構，本文借鑒Flannery&Rangan（2006）的做法，建立了如下模型：

其中：Levi，t*是i公司t年的目標資本結構；向量組Xi，t-1為一組決定目標資本結構的公司特征變量，包括公司規模（Size）、非債務稅盾（Ndts）、市值賬面比（MB）、盈利能力（Roa）、資產有形性（Tang）、資本結構行業中位數（Lev_m）和年度啞變量；ε為影響目標資本結構的不可觀測因素。

2.資產誤定價與資本結構調整速度。在確定目標資本結構后，本文借鑒Flannery&Rangan（2006）的研究成果，采用如下標準部分調整模型估計資本結構調整速度。

其中，Levi，t和 Levi，t-1分別為 i公司t年和t-1年的資本結構，Levi，t*為i公司t年的目標資本結構。

將（4）式代入（5）式，整理后得到模型（6）：

其中，λ為模型估計得到的樣本公司每年平均的資本結構調整速度。λ值越大，說明公司當年的資本結構調整速度越快，反之則越慢。

為了考察資產誤定價對資本結構調整速度的影響，本文借鑒姜付秀和黃繼承（2011）的研究，在式（6）加入資產誤定價變量以及資產誤定價與資產負債率的交乘項，構建拓展的部分調整模型如下：

這時，資本結構的調整速度為λ′=λ-η*Misp，資產誤定價變量一般情況下為正數。如果資產誤定價與資產負債率交乘項的回歸系數η顯著為負，則說明資產誤定價有助于加快資本結構調整速度，而如果η顯著為正，則說明資產誤定價降低了資本結構調整速度。因為模型（7）是動態面板模型，為了避免模型存在的內生性問題，考慮到最小二乘回歸和工具變量法可能存在一定的誤差，而系統廣義矩估計可以允許自相關和異方差的存在而且可以盡可能的克服模型內生性的問題，故本文采用系統廣義矩估計（SY-GMM）對相關模型進行估計，并以滯后一期企業特征變量為工具變量。

3.資產誤定價與資本結構調整方式。在研究資產誤定價對資本結構動態調整的影響后，為了進一步研究這一影響的作用路徑，本文借鑒李彬（2013）的研究，以權益變動和債務變動來衡量資本結構的調整路徑。當權益變化率與債務變化率之差大于0，CAW取值為1，說明權益變動程度大于債務變動程度即公司傾向于通過權益融資方式對資本結構進行調整。而當CAW取值為0，說明公司傾向于通過債務融資方式進行資本結構調整，并構建了如下Logit模型：

其中：CAWi，t是調整方式的啞變量，權益變動率與債務變動率等于其當期值與期初值的差額除以期初總資產；Disi，t=│Levt-Levt-1│，表示公司實際資本結構與目標值偏離程度的絕對值。如果ω0顯著為正，說明資產誤定價的公司是通過權益融資方式調整資本結構，而如果ω0顯著為負，則說明資產誤定價是通過債務融資方式影響公司資本結構動態調整的。

四、實證研究結果

（一）描述性統計和相關性分析

表2列示了各變量的描述性統計結果，從中可以看出：資本結構（Lev）的均值和中位數分別為0.4727和0.4845，說明我國上市公司的負債率水平較高；最小值為0.0192，最大值為0.9986，說明不同上市公司的負債率存在較大差異；資產誤定價（Misp）的標準差為0.3103，標準差較大意味著資產誤定價的分布較分散。同時，從主要變量的Pearson和Spearman相關系數分析看，各變量之間的相關性系數均在0.6以下，顯示不存在顯著的相關關系，說明變量間不存在嚴重的多重共線性。

表2 變量的描述性統計

（二）回歸結果與分析

1.資產誤定價與資本結構偏離程度。本文使用固定效應回歸（fe）、隨機效應回歸（re）和極大似然隨機效應回歸（ml）三種方法擬合目標資本結構進而計算出資本結構偏離程度。以偏離度Dis為解釋變量對模型（3）進行回歸分析，結果如表3所示。從中可以看到，在不同估計方法下，資產誤定價（Mispt-1）的回歸系數均在1%的水平上顯著為負，說明資產誤定價顯著降低了實際資本結構對目標資本結構的偏離程度，資產誤定價可以優化公司的資本結構，使之不斷趨近目標資本結構。三種不同方法（fe、re和ml）下資產誤定價的回歸系數與顯著性并無太大差異，說明本文資產誤定價與資本結構偏離程度之間的關系是比較穩健的。

表3 資產誤定價與資本結構偏離程度

2.資產誤定價與資本結構調整速度。本文首先運用系統廣義距估計（SY-GMM）估計模型（7）檢驗資產誤定價是否影響了資本結構動態調整的速度。為了更清晰地辨別資產誤定價偏離方向的差異性對全樣本結果的影響，本文將樣本分為兩組：V/P小于1的為資產高估組，V/P大于1的為資產低估組，分組后同樣運用系統GMM估計，回歸結果如表4所示。

從中可以看出，在全樣本中，資產誤定價（Mispt-1）的回歸系數為0.2746，資產誤定價與資本結構的交乘項Mispt-1*Levt-1的回歸系數為-0.7208，且均在1%的水平上顯著，表明資產誤定價可以顯著提高資本結構調整速度，初步驗證了本文的假設1。將樣本按照資產高估和資產低估兩組樣本進行回歸，從第2～3列可以看到，高估組資產誤定價與資本結構的交乘項Mispt-1*Levt-1的系數在1%的水平上顯著為負，說明上市公司利用了資產高估的機會窗口以較低的融資成本調整資本結構。而低估組交乘項的系數不顯著，這表明在資產誤定價不同偏離方向下，資本結構動態調整的速度是存在差異的。為了檢驗干擾項的序列相關性和工具變量的過度識別問題，本文在表4列示了相應的檢驗統計量。AR（1）P值和AR（2）P值顯示，隨機誤差項存在一階序列相關而不存在二階序列自相關，模型也通過了Sargan檢驗，說明工具變量的設定是合理的，不存在過度識別問題。

表4 資產誤定價與資本結構調整速度

3.資產誤定價與資本結構動態調整：影響路徑。本文進一步探討資產誤定價對資本結構動態調整的作用路徑，根據模型（8）進行logit回歸，結果見表5。為了控制模型中可能存在的自相關和異方差問題，本文對所有回歸系數都在公司層面進行了聚類調整。從中可以看出，全樣本中，在三種不同效應回歸方法下，資產誤定價（Mispt-1）的回歸系數都在1%的水平下顯著為正，且資本結構偏離度（Dist-1）的回歸系數也顯著為負，說明資產誤定價與權益調整方式呈顯著的正相關關系，資產誤定價對資本結構調整的影響主要是通過權益融資。為了對應調整速度的研究，本文將全樣本劃分為資產高估組和資產低估組重新進行回歸。結果發現，在資產高估列，資產誤定價（Mispt-1）與權益融資（CAW=1）在1%的水平上顯著正相關，而在資產低估列回歸系數并不顯著。這說明資產高估時上市公司利用股權融資低成本機會進行股權融資從而將實際資本結構向目標資本結構趨近，而在資產被低估時資產誤定價對公司進行權益融資趨向目標資本結構的影響較弱。此外，從后幾列的報告中可以看出，隨機效應、最大似然效應回歸與固定效應回歸回歸系數和模型擬合程度基本一致，表明資產誤定價顯著提高了上市公司通過權益融資方式調整資本結構的可能性。

（三）穩健性檢驗

為了保證實證結果的可靠性，本文進行了以下穩健性檢驗：第一，采用有息負債與總資產的比值來衡量因變量（Lev）。其中，有息負債為短期借款、長期借款、一年內到期的非流動負債和應付債券的總和，并將控制變量成長性指標替換為托賓Q。第二，資本結構調整方式的度量。采用期末值相對期初值變化率度量所有者權益變化率與負債變化率，并假定模型符合正態分布，采用probit模型進行重新回歸。總體上，穩健性檢驗結果與前文一致。

表5 資產誤定價與資本結構調整方式

五、研究結論

資產誤定價對公司的投融資決策具有重要影響，盡管已有學者從資產誤定價視角研究公司融資方式，但從資產誤定價角度研究資本結構動態調整的文獻并不多見。本文以2003～2016年上市公司為研究樣本，實證檢驗了資產誤定價是否影響資本結構動態調整，并深入探究了其影響路徑。研究發現：在資本結構偏離程度方面，資產誤定價有助于減小資本結構偏離目標值的程度；在資本結構調整速度方面，資產誤定價對資本結構調整速度有顯著的正向影響，但這種影響并不對稱，資產高估能顯著加快資本結構調整速度而資產低估對資本結構調整速度的影響較弱；資產誤定價是通過權益融資方式影響資本結構動態調整的。

本文的研究結論既豐富了資產誤定價和資本結構理論，也為股市的“去杠桿”效應提供了新的證據支持，具有重要的政策意義。近年來中國整體資本結構呈上升趨勢，“去杠桿，降成本”是當前學術界和實務界的研究熱點之一。目標資本結構是企業權益和債務的比值達到最優化的資產負債水平，它能最小化資本成本，最大化股東財富和公司價值。資本結構動態調整的目的是使其實際資本結構達到目標資本結構水平。本文的研究結論表明資產誤定價通過權益融資方式對資本結構偏離程度具有顯著的降低作用，也顯著加快了資本結構調整速度。這不僅對我國上市公司合理利用股票價格的波動和資本市場融資環境進行資本結構優化調整具有重要的借鑒價值，而且為完成“去杠桿，降成本”的供給側改革任務，合理利用資本這一生產要素的供給潛力實現合理利用市場資源從而深入推進供給側改革提供了一定參考。