資本結構與經營績效非線性關系研究——來自中國能源行業上市公司的經驗證據

楊 華,陳 迅,田洪剛

(1.重慶大學經濟與工商管理學院,重慶 400044;2.重慶理工大學經貿學院,重慶 400054)

一、問題的提出及文獻簡要回顧

國內外有關資本結構與經營績效的關系的研究層出不窮。盡管許多學者選取不同的樣本數據、變量、方法模型、研究假設從不同的角度進行研究,但是他們的研究結論千差萬別,更為重要的是,以往的研究大多采用線性分析方法,認為兩者是一種簡單的線性關系,無法對非線性和有門限值的變量進行合理解釋。資本結構與經營績效關系可能并非簡單的線性關系。能源在經濟發展中占據重要地位,包括電力、石油和煤炭在內的能源行業是國家的基礎產業,長期以來受到國家產業政策的扶持和各級政府高度重視,具有良好的獲利能力和低風險性。本文以該行業1999年至2008年上市公司數據為樣本,運用非線性計量方法—面板門限 (Panel Threshold)模型研究資本結構與經營績效的關系[1]。以期為行業發展提供參考。

對于資本結構與經營績效的關系,研究人員得出完全不同的結論:有正相關和負相關兩種對立的觀點,并各自有大量的實證研究文獻。

國外很多研究發現,資本結構與經營績效呈正相關。Jensen&Meckling(1976)從代理成本和公司治理角度分析了最優外部融資的規模和結構,他們認為,隨著負債份額的增加,會降低由經理與股東之間利益沖突所導致的代理成本,并增加公司價值,資本結構與經營績效呈正相關關系[2]。Ross(1977)等提出的信號傳遞理論也論證了經營績效與資產負債率正相關[3]。Masulis(1983)在資本結構與績效相關性實證研究檢驗時發現,經營績效與負債水平正相關,且能夠對經營績效產生影響的負債水平變動范圍介于0.23-0.45之間[4]。更多的研究認為資本結構與經營績效負相關。Myers&Mujluf(1984)的融資順序理論認為,企業內部融資成本最低,只有當內部融資不足以滿足企業融資需求時,才應該采用負債融資,公司理應采取的融資順序為:內部融資、債務融資、股權融資,因此,企業盈利能力與財務杠桿比率之間是負相關關系[5]。Booth(2001)等人通過對10個發展中國家樣本數據的分析發現影響發展中國家公司債務比率的因素似乎與影響發達國家的相似且作用方式也類似,10個發展中國家 (除了津巴布韋以外)的經營績效與資本結構之間都存在著高度顯著的負相關關系[6]。

國內方面洪錫熙、沈藝峰 (2000)對1995-1997年上證A股221家工業類公司進行的實證研究得出企業的資本結構與經營績效呈正相關關系的結論[7]。汪輝 (2003)利用A股上市公司1998-2000年的數據進行實證分析發現,公司負債融資率每增長1%,凈資產收益率將增長0.12%,資本結構與經營績效存在顯著的正相關關系[8]。然而,陸正飛、辛宇 (1998)研究發現,獲利能力與長期負債比率之間有顯著的負相關關系[9]。肖作平 (2005)通過考察資本結構與經營績效之間的相互關系注意到,財務杠桿對經營績效具有顯著的消極影響[10]。張志輝,趙悅 (2008)以我國49家醫藥行業A股上市公司為例,2003-2005年為樣本期研究資本結構與經營績效之間的關系,結果表明,資本結構對經營績效有顯著為負的影響[11]。

縱觀國內外對資本結構與經營績效關系的研究,發現絕大多數文獻采用線性方法分析研究兩者之間的關系,認為兩者之間呈正相關或負相關的線性關系。資本結構與經營績效之間可能不是簡單的線性關系。有鑒于此,本文假設資本結構與經營績效可能存在非線性關系,在開始階段經營績效隨著債務比例的提高而提高,達到某一臨界值后,經營績效隨著債務比例的提高而下降。

二、實證模型

本文運用Hansen提出的面板門限模型以我國能源行業上市公司為例分析資本結構與經營績效的關系。我們先對模型進行簡介。

下面先介紹單一門限模型,樣本資料取自于一個平衡面板資料 [xit,dit:(1≤i≤n,1≤t≤n],模型下標i代表個別公司,t則代表特定期間,本文以年為單位,且被解釋變量vit及門限變量git為標量,回歸變量xit為一k維向量。則單一門限模型可表示為:

其中,vit代表經營績效,在本文中被解釋變量vit為Tobin q值,解釋變量dit則為公司的資產負債率,γ為特定的門限值。I(·)為一指標函數,ui用于反映公司的個體效應,eit為隨機干擾項。為了得到參數的估計量,我們需要先從每一個觀察值中減去其組內平均值以消除個體效應ui,變換后的模型為:

我們進而可以對所有觀察值進行累疊,并采用矩陣形式將 (2)式表示為:

對于給定的門限值γ,我們可以采用OLS估計 (3)式以得到β的估計值:

其中^e＊(γ)=v＄-x＊(γ)β (γ)為殘差向量,我們可以通過最小化 (5)式對應的S1(γ)值來獲得γ的估計值,即

進而可得到^β=β (γ),殘差向量^e＊=^e＊(^γ)和殘差平方和^σ2=^σ2^γ。

得到了參數的估計值后,我們需要進行兩個方面的檢驗:一是門限效應是否顯著;二是門限的估計值是否等于其真實值。第一個檢驗的原假設為:H0∶β1=β2,對應的備擇假設為H1:β1≠β2,檢驗統計量為:

其中,S0為在原假設H0下得到的殘差平方和。在原假設H0下,門限值γ是無法識別的,因此F1統計量的分布是非標準的。Hansen建議采用自抽樣法 (Bootstrap)來獲得其漸進分布,進而構造其P值第二個檢驗的原假設為:H0∶^γ=^γ0,相應的似然比檢驗統計量為:

該統計量的分布也是非標準的,但Hansen提供了一個簡單的公式,可以計算出其非拒絕域,即當LR1(γ0)≤(α)時,不能拒絕原假設。

以上只是假設僅存在一個門限,但從計量角度看,可能會出現多個門限。下面以雙重門限模型為例作簡要說明,多重門限模型可以基于此很方便地進行擴展,模型設定為:

估計方法是先假設單一門限模型中估計出的γ1為已知,再進行γ2的搜索,最終得到:

Bai研究表明,＊γ2是漸進有效的,但＊γ1卻不具有此性質①Bai J Estimatingmultiple breaksone at a time.Econometric Theory,1997,13:315-352,指結構突變。。我們可以固定＊γ2對＊γ1進行再次搜索,從而得到其優化后的一致估計量＊γ1,多重面板門限模型可參照上述模型擴充。

三、樣本與研究變量

(一)數據來源和處理方法

研究數據來自于Wind經濟金融研究數據庫,選取了包括電力、石油和煤炭采掘為主營業務的上市公司,本文利用這些公司1999-2008年平衡面板數據進行實證分析。樣本選取時遵循以下原則:(1)選用的樣本公司必須在2000年以前已經上市;(2)把1999-2008年數據不全的公司剔除掉;(3)在樣本中剔除了ST和PT類上市公司;(4)不包含發行B股和H股的樣本,以保證托賓Q值計算的統一性。得到68家電力行業上市公司的680個觀察值。

(二)變量的選擇和處理

1.解釋變量

根據取得的數據,我們以資產負債率度量企業資本結構,作為解釋變量,并把它設為門限變量。

2.被解釋變量

衡量經營績效的指標有很多,主要指標包括:凈資產收益率、每股收益、每股凈資產和托賓Q等。本文選取托賓Q值作為被解釋變量 ,可代表公司未來成長機會,當其值越高,代表公司未來成長機會越大,使得市場對公司的價值評價高于重置成本,這樣經營績效就越高。

3.控制變量

資本結構實證研究成果豐富,為本文中控制變量的選擇提供了充分的備選變量,其中以規模、未來成長性、資產結構 、行業類別等最具代表性,考慮到本文用非線性面板門限模型來分析資本結構與經營績效的關系,而自變量個數過多或不恰當的選入都會對統計的顯著性產生不利影響。本文選取公司規模、成長性 、資產結構作為控制變量。其具體度量指標 (在參考國內外理論和實證研究成果的基礎上)如下:

表1 研究變量界定

表2為變量描述性統計分析結果。

表2 變量的描述性統計分析結果

四、模型運用和實證分析

(一)模型運用

根據前面介紹的面板門限模型,本文建立多重面板門限模型來檢驗公司資本結構與經營績效的關系,另外本文加入三項控制變量:規模-總資產的對數 (lnsize),資產結構-固定資產凈值占總資產的比重 (zcjg),成長性-營業收入增長率 (yysrzzl)。

(二)門限效應檢驗

我們需要確定模型 (10)中的資本結構 (資產負債率)的門限效應,求得門限值。根據前面介紹的門限模型估計方法,我們依次在不存在門限效應、一個門限、兩個門限的設定下對模型 (10)進行估計,以0.01、0.05、0.1的顯著水平,對被解釋變量的進行門限回歸測試,得到下面的門限效應p-value。見表3。我們發現單一門限效應非常顯著,其自抽樣p值為0.004;而二重、三重門限效應并不顯著,其自抽樣p值分別為0.697、0.747,下面就單一門限模型進行分析。

表3 門限效應檢驗結果

(三)實證結果分析

在95%的置信區間下,我們所估計的單一門限值為0.264,即Tobin q值符合本文所設計的單一門限模型:即該模型存在不對稱的非線性關系,在高于或低于門限估計值26.4%時,會呈現各自不同的參數估計值。

表4 資本結構與經營績效的關系

從表4模型的估計結果來看,當資本結構 (資產負債率)處于不同的門限區間時,資本結構與經營績效之間關系的估計系數有所不同。實證結果表明,當資產負債率小于26.4%時,資本結構與經營績效顯著正相關,資產負債率變量的系數估計值為0.3989(t值為3.14,在5%的水平下顯著),也就是說在此時提高負債比率時,可有效提高經營績效,實現股東財富最大化的目標;當資產負債率大于26.4%,資本結構與經營績效顯著負相關,資產負債率變量的系數估計值為-2.71 (t值為 -2.63,在5%的水平下顯著),也表明在此時提高負債比率時,原有的稅盾價值將會因為杠桿關聯成本的提高而被抵消,與線性模型相比,可以更好地解釋資本結構與經營績效的關系。

另外,實證結果還表明,控制變量中公司規模與經營績效在統計上負相關,估計系數在1%的水平下顯著,顯示公司規模越大,經營績效越小;公司的成長性與經營績效顯著正相關,估計系數在1%的水平下顯著,這表明公司的成長性越好,越利于提高經營績效;資產結構與經營績效顯著負相關,在5%的水平下顯著,也就是說優化資產結構便于提高經營績效。

五、結 論

本文運用Hansen(1999)的面板門限模型以我國A股能源行業上市公司為例分析資本結構與經營績效的關系,檢驗其門限效應 。研究結果表明:我國能源行業上市公司資產負債率與經營績效具有單一門限效應,資本結構與經營績效呈現明顯的非線性關系。即一定程度上財務杠桿的運用能提升經營績效,舉債會產生稅盾價值,但當過度使用財務杠桿、會產生杠桿關聯成本、財務風險,稅盾價值將會相應的被抵消、經營績效隨之降低。因此,建議我國的企業經營管理者可通過合理的調整資本結構,適當的舉債經營、發揮財務杠桿作用,有效改善公司經營績效、提高公司價值,并努力實現股東財富最大化的目標。由于我國上市公司普遍存在股權融資偏好,并且在負債軟約束的法律背景和能源緊張的經濟環境下,部分上市公司可能存在盲目擴張的行為。要使能源行業上市公司的資本結構得到優化、合理利用財務杠桿效率,應該加快我國債券市場的建設,完善我國上市公司破產機制、激勵機制等證券法規制度,完善債權人的監督機制。

[1]Hansen,B.E.Threshold effects in non-dynamic panels:Estimation,testing and inference[J].Journal of Econometrics,1999,(93).

[2]Jensen,M.C.and W.H.Meckling.Theory of the firm:Managerial Behavior,agency cost and ownership structure[J].Journal of Financial Economics,1976,(3).

[3]Ross,S.A.The Determination of Financial Structure:the Incentive Signaling Approach Bell[J].Journal of Economics and Management Science,1977,(8).

[4]Masulis.Bankruptcy Risk and Optimal Capital Structure[J].Journal of Finance,1983,(5).

[5]Myers,S.C.and N.S.Majluf.Corporate Financing and Investment DecisionsWhen Firms Have Information That Investors Do Not Have[J]. Journal of Financial Economics,1984,(13).

[6]Booth.An EBITBased Model of Dynamic Capital Structure[J].Journal of Business,2001,(74).

[7]洪錫熙,沈藝峰.我國上市公司資本結構影響因素分析[J].廈門大學學報 (哲學社會科學版),2000,(3).

[8]汪輝.上市公司債務融資、公司治理與市場價值[J].經濟研究,2003,(8).

[9]陸正飛,辛宇.上市公司資本結構主要影響因素之實證研究[J].會計研究,1998(8).

[10]肖作平.上市公司資本結構與公司績效互動關系實證研究[J].管理科學,2005,(3).

[11]張志輝,趙悅.我國醫藥行業上市公司資本結構與經營績效實證分析 [J].經濟研究導刊,2008,(14).