文化產業資本結構影響因素的實證研究

黃弘 侯旭康

作者簡介：黃弘（1963-），男，江西高安人，景德鎮陶瓷大學教授，碩士生導師;侯旭康（1996-），男，河南永城人，景德鎮陶瓷大學產業經濟學碩士研究生在讀。

摘 要：文化產業的發展離不開國家的政策支持與資本市場的助力。本文以國泰安數據庫2003-2019年我國文化類51家上市公司財務數據為研究樣本，使用隨機效應模型分析，發現盈利能力、成長性以及資產擔保價值顯著影響資本結構，而對非債務稅盾的考察中并未發現這一影響。這一實證結果將對我國文化產業上市公司資本結構的調整及優化提供一定指導意義。

關鍵詞：文化產業;資本結構;影響因素

中圖分類號：F2 文獻標識碼：A doi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2022.09.015

1 文獻回顧

首先，對于“納稅大戶”而言，提高負債率會進一步強化債務的“稅盾效應”，故稅負也會反作用于資本結構的配置（Mackie-Mason，1990）。當前，學者普遍認為公司規模、盈利狀況、非債務稅盾與資產擔保價值四個指標顯著影響公司的資本結構配置（Rajan & Zingales，1995;陸正飛和辛宇，1998;肖澤忠和鄒宏，2008）。至于成長性對與資本結構配置的影響不明顯（洪錫熙和沈藝峰，2000），然而也并非如此（肖作平和吳世農，2002;肖澤忠和鄒宏，2008）。

2 理論基礎與研究假設

假設1：文化產業類上市公司的盈利能力與資本結構顯著負相關。根據啄食順序理論，盈利能力較好且有融資需求的公司可能會優先考慮使用內部資金，原因在于內源融資手續簡單、財務風險小。因此，盈利狀況越好的公司，其負債水平會相對較低一些。

假設2：文化產業類上市公司的成長性與資本結構顯著負相關。資本結構權衡理論認為，公司成長能力與其破產的概率息息相關，主要表現是公司成長能力越強，其破產的概率也越大。因此，企業進行再融資時為了避免陷入財務困境的可能性，通常會優先考慮使用權益資本融資，而放棄債務融資。綜上，本文認為公司成長能力與資本結構兩者可能會表現出負相關關系。

假設3：文化產業類上市公司非債務稅盾與資本結構顯著負相關。債務稅盾與非債務稅盾表面上像是一對孿生兄弟，但實則是一種零和博弈，所以企業需要平衡好兩者的關系。非債務稅盾又被稱為非利息抵稅，是指除債務以外（比如折舊和攤銷等）具有抵稅效應的其他費用支出。與債務稅盾相比，非債務稅盾無須償付，且沒有利息支出也不會引發到期無法償付的財務風險。因此，當非利息抵稅效應越大時，公司使用債務融資的概率就會越低。

3 研究設計與實證分析

3.1 數據來源、處理及變量定義

本文對于文化產業的分類是參考證監會《上市公司行業分類指引》（2012版），其中包括文化藝術業、新聞業以及廣播、電視、電影和影視錄音制作業。首先，研究所涉及的樣本數據主要來源于國泰安數據庫，并剔除股票代碼中含*ST標注的顯示財務狀況異常的樣本量，同時選擇合并報表類型的財務報表并以期末指標為準，最終選取了2003-2019年深交所和上交所A股共計51家文化類上市公司的財務數據為研究樣本。其次，本文使用了統計軟件STATA15對樣本數據進行處理和回歸分析。為了保持數據的原貌，對不同數據文件的合并主要采取橫向關聯的方法，并使用剔除和縮尾的辦法處理離群值。最后，變量定義方式詳見表1，其中被解釋變量是資本結構;解釋變量包含盈利能力（肖澤忠和鄒宏，2008）、資產擔保價值（陸正飛和辛宇，1998）、成長性與非債務稅盾（肖作平和吳世農，2002）;控制變量是公司規模、無形資產規模、資本支出規模以及稅收負擔規模。

3.2 描述性統計、相關系數分析與共線性問題診斷

由表2知，資產負債率（ADR）的均值為0.388，中位數0.348，最大值0.925與最小值0.045之間存在較大的差距，說明我國文化產業上市公司的資產負債率分布相對集中，但小部分企業的資產負債率存在明顯差異。非債務稅盾（NDTS）標準差僅為0.086，說明樣本數據間的波動程度不大。無形資產規模（Ln IA）、主營收入增長率（OI）以及稅負（Ln TB）的標準差分別為2.127、3.043、1.827，相比其他指標數據波動程度較大，在實證部分值得特別關注。

3.3 模型設計

本文構建模型主要使用對比篩選的方式，同時結合面板數據特點和研究主題，擬在混合橫截面模型（Pooled OLS）、固定效應模型（Fixed Effect Model）與隨機效應模型（Random Effect Model）之間進行選擇。最終，根據F檢驗和Hausman檢驗的結果，決定使用隨機效應模型。此外，本文使用了LM檢驗（Breusch & Pagan，1980）證實到個體效應的存在，并且驗證了年度效果對資本結構配置的影響（王玉法等，2019）。

3.4 回歸結果

本文使用廣義最小二乘法（GLS）和極大似然估計法（MLE）分別對隨機效應模型進行估計，并采取分類、逐步加入變量的方式識別核心自變量的解釋力度。同時，在控制其他因素的影響下，公司資產規模、無形資產規模與資本結構顯著正相關;資本支出規模與資本結構顯著負相關;而稅收負擔規模在MLE的估計方法中發現對公司的資本結構產生顯著影響。因此，本文認為選擇上述解釋變量作為模型中的控制變量是合理且有效的（詳見表3）。

由表3可知，與第（1）列相比，第（2）列的回歸結果在加入了公司層面的控制變量后，不難看出公司的盈利能力（ROE）、成長性（OI）與資本結構（ADR）的關系依然在1%的顯著性水平上是負相關關系，這驗證了本文的假設1、假設2;同時，也可以發現公司資產擔保價值（CVOA）與資本結構（ADR）在1%的水平上顯著正相關，進而驗證了本文的假設4;但是，并未發現非債務稅盾（NDTS）對資本結構的顯著性影響，因而不能支持本文的假設3。在進一步考慮年度效應后（見第（3）列的回歸結果），我們發現模型的擬合優度R平方與第（1）、（2）列相比有所上升，雖然主要解釋變量的系數值和t值有所下降，但是其顯著性水平未受影響，這并不會對實證結果產生明顯影響。

3.5 穩健性分析

考慮模型可能存在異方差的問題，本文回歸結果均使用聚類穩健的標準誤。為了進一步驗證模型的穩健性，本文采用變量更換和估計方法更新兩種方式進行穩健性檢驗。

當衡量公司盈利能力的代理變量替換為資產回報率（ROA）（見表4第（4）列的回歸結果），并使用隨機效應模型的極大似然估計法（MLE）進行分析時（見表4第（5）列的回歸結果），我們發現本文所關注的主要解釋變量的估計系數的符號與顯著性水平并沒有發生明顯改變，這進一步增強了實證結果的有效性。

4 結論與建議

本文使用文獻研究和實證分析相結合的研究方法對我國文化產業上市公司資本結構的影響因素進行分析，發現盈利能力、成長性與資本結構顯著負相關，說明經營績效好的企業更偏好于內源融資;資產擔保價值與資產負債率之間高度正相關，說明企業有形資產情況是投資者關心的重要變量之一;但并未發現非債務稅盾對資本結構的顯著影響，這可能與樣本數據的選擇和文化行業本身的特征有關，是值得進一步分析的方向。

參考文獻

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