資本結(jié)構(gòu)和企業(yè)價(jià)值關(guān)系實(shí)證研究

劉可欣

本文以2020年互聯(lián)網(wǎng)背景下以及新冠肺炎疫情契機(jī)下迅速發(fā)展的計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)的89家企業(yè)為研究對(duì)象，探究該行業(yè)資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系。結(jié)果顯示，該行業(yè)兩者之間的關(guān)系符合MM定理，當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債水平小于39.93%時(shí)，企業(yè)價(jià)值隨資產(chǎn)負(fù)債水平的增加而增大，當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債水平大于39.93%，兩者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。現(xiàn)階段，企業(yè)應(yīng)適當(dāng)提高資產(chǎn)負(fù)債率，減少對(duì)股權(quán)融資的依賴，持續(xù)增強(qiáng)盈利能力，不斷優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)，努力提升自身價(jià)值。

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速的背景下，新冠肺炎疫情的爆發(fā)為產(chǎn)業(yè)數(shù)字化應(yīng)用場(chǎng)景爆發(fā)、計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)迅速崛起提供了良好契機(jī)，進(jìn)一步加速了產(chǎn)業(yè)鏈的深度融合。計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)具有增長(zhǎng)快、附加值高、滲透力強(qiáng)的特點(diǎn)，通過(guò)提高其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品的科技附加值，能夠促使傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)有效轉(zhuǎn)型升級(jí)，從而提高整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的生產(chǎn)效率（王新紅，2007）。可見(jiàn)，在信息化時(shí)代計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)舉足輕重，計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)對(duì)與國(guó)民經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用也愈發(fā)凸顯。本文從微觀的角度出發(fā)，以計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)上市為研究對(duì)象，分析其資本結(jié)構(gòu)與公司價(jià)值的關(guān)系，深化企業(yè)對(duì)融資效率的認(rèn)識(shí)，探求有助于企業(yè)提升自身價(jià)值，增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力的有效路徑。

融資結(jié)構(gòu)理論在企業(yè)融資行為中具有重要的理論指導(dǎo)作用。在滿足有效市場(chǎng)理論、經(jīng)紀(jì)人假設(shè)以及增長(zhǎng)最大化假說(shuō)的前提下，即在完全競(jìng)爭(zhēng)的完善的資本市場(chǎng)下，早期的MM理論（無(wú)公司稅的MM理論）認(rèn)為，資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)價(jià)值沒(méi)有影響；作為MM定理的延續(xù)和發(fā)展，權(quán)衡模型理論對(duì)原本的MM定理進(jìn)行了修正，認(rèn)為在考慮了稅收（公司賦稅和個(gè)人所得稅）、權(quán)益代理成本和財(cái)務(wù)困境成本的條件下，加權(quán)資本成本會(huì)隨債務(wù)的增加而減小，因此存在最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)，使得企業(yè)價(jià)值最大化。目前，對(duì)于資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值關(guān)系的研究頗多。當(dāng)所得稅率為33%時(shí)，其負(fù)債比例保持在低于60%較為適宜（胡援成，2002）。一般來(lái)說(shuō)，上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率近似服從均值為42%、標(biāo)準(zhǔn)差為18%的正態(tài)分布（呂長(zhǎng)江、韓慧博，2001）。同時(shí)，資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值受影響的因素不同呈現(xiàn)出不同的相關(guān)關(guān)系。由于現(xiàn)金持有水平的不同，在低現(xiàn)金持有企業(yè)兩者呈負(fù)相關(guān)，在高現(xiàn)金持有企業(yè)兩者負(fù)相關(guān)程度顯著減弱（陳靜、潘海英，2017）。對(duì)于創(chuàng)業(yè)板上市公司而言，資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價(jià)值呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系（丘啟航、張麗、鄭天翔，2018）。熊檢、孟慶軍（2019）以中小板制造業(yè)企業(yè)為樣本，受股權(quán)激勵(lì)的水平的影響，當(dāng)股權(quán)激勵(lì)處于較低水平時(shí)兩者呈正相關(guān)關(guān)系，當(dāng)股權(quán)激勵(lì)處于較高水平時(shí)兩者呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

本文與以往文獻(xiàn)相比，有以下創(chuàng)新點(diǎn)：一方面，本文選用當(dāng)下最具前沿、備受資本青睞的計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)作為研究對(duì)象，具有較強(qiáng)的針對(duì)性，且采用2020年的最新數(shù)據(jù)，具有一定時(shí)效性。另一方面，在信息化時(shí)代背景下，本文提出企業(yè)應(yīng)科學(xué)地控制融資比例，提高融資效率對(duì)計(jì)算機(jī)產(chǎn)業(yè)企業(yè)在未來(lái)把握產(chǎn)業(yè)新機(jī)遇，激發(fā)高質(zhì)量新活力具有實(shí)踐意義。

研究設(shè)計(jì)

樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2020年計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)深滬兩市A股上市公司年度數(shù)據(jù)作為研究樣本。樣本數(shù)據(jù)來(lái)自于深證信數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)、深圳國(guó)泰安CSMAR系列數(shù)據(jù)庫(kù)及萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)。為保證研究的有效性，對(duì)原始數(shù)據(jù)做以下處理：（1）剔除2020年12月31日之后上市的公司；（2）剔除ST和ST*的上市公司；（3）剔除虧損嚴(yán)重的上市公司；（4）剔除數(shù)據(jù)不全、沒(méi)有披露研發(fā)費(fèi)的上市公司。最終得到89家計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)上市公司。利用SPSS軟件對(duì)上述樣本企業(yè)2020年的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析。

變量確定

1.被解釋變量

本文選擇托賓Q作為被解釋變量，用來(lái)衡量公司所處產(chǎn)業(yè)的成長(zhǎng)能力。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)Q大于1時(shí)，公司市場(chǎng)價(jià)值大于資本重置成本，企業(yè)會(huì)選擇通過(guò)投資建廠來(lái)擴(kuò)大公司規(guī)模，從而增加投資的需求；當(dāng)Q小于1時(shí)，公司市場(chǎng)價(jià)值小于資本重置成本，企業(yè)會(huì)選擇通過(guò)股票收購(gòu)其他企業(yè)來(lái)擴(kuò)大公司規(guī)模，從而減少投資的需求。具體計(jì)算公式為：

2.解釋變量：

本文選擇資產(chǎn)負(fù)債率（LEV）作為解釋變量，用來(lái)代表公司的資本結(jié)構(gòu)。資產(chǎn)負(fù)債率，即期末負(fù)債總額與資產(chǎn)總額的比例關(guān)系，反映的是債權(quán)人所提供的資本占全部資本的占比。由于本文聚焦計(jì)算機(jī)應(yīng)用行業(yè)，屬于高新技術(shù)行業(yè)，該行業(yè)通常擁有較少長(zhǎng)期負(fù)債，甚至無(wú)長(zhǎng)期負(fù)債，所以選用總負(fù)債來(lái)衡量企業(yè)的負(fù)債規(guī)模。

3.控制變量：

結(jié)合我國(guó)市場(chǎng)環(huán)境和企業(yè)運(yùn)營(yíng)的特點(diǎn)，借鑒李露（2016），引入規(guī)模水平、發(fā)展能力和盈利能力三個(gè)控制變量。其中，用年初總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)表示規(guī)模水平；用本年總資產(chǎn)增長(zhǎng)額與年初資產(chǎn)總額的比值來(lái)衡量企業(yè)的發(fā)展能力；企業(yè)的盈利能力用營(yíng)業(yè)利潤(rùn)率來(lái)衡量，具體用營(yíng)業(yè)利潤(rùn)占全部業(yè)務(wù)收入的比來(lái)表示。

回歸模型

根據(jù)理論研究和分析，根據(jù)逐步回歸分析法，分兩步進(jìn)行逐層回歸：首先加入被解釋變量與解釋變量進(jìn)行初步回歸，估計(jì)兩者之間的相關(guān)關(guān)系；第二步，運(yùn)用步進(jìn)的方法，引入其他控制變量，建立“最優(yōu)”的多元線性回歸方程，提高模型的準(zhǔn)確性。據(jù)此，建立模型1和模型2的回歸方程如下：