高技術企業有效增長速度的識別與檢驗

倫 蕊

(河南財經政法大學，河南 鄭州 450003)

1 研究述評

近年來，企業規模、年齡、內部融資可獲得性、外部金融發展乃至法律和腐敗等因素對于企業增長的影響作用也陸續通過了實證檢驗［1-4］。上述研究雖從多角度驗證了公司增長的影響因素，但遺憾的是，由于各項研究之間缺乏有效的整合，我們還無法描述在各種可能影響因素的合力作用下，企業的最優增長軌跡。

美國財務學家羅伯特·希金斯和詹姆斯·范霍恩提出的“可持續增長率(sustainable growth rate，SGR)”在這一研究思路上做出了重要突破［5-6］。可持續增長率從資源限制和效率要求兩方面規定了企業合理的增長速度:若不考慮公司內部管理效率和外部市場環境的變化，沒有增發新股且不改變公司財務政策，則公司的銷售收入增長率應等于資產的增長率并等于公司權益的增長率。國內外學者在可持續增長率方面有著大致趨同的研究結論:①只有嚴格按照可持續增長率的速度增長，才是可持續的增長;②偏離可持續增長率的增長速度是不合理的，有可能招致破產或被兼并;③盡管企業的增長時快時慢，但從長期來看，總會受到可持續增長率的制約;④企業必須實施管理高增長和低增長的財務戰略。國內大量的實證研究基本上是依據上述研究結論來設置研究問題的，有代表性的如李明發［7］、王玉春［8］等的研究。但本文認為，這一方法并不適宜于探尋中國高技術企業的有效增長速度。原因在于:①由于未考慮到企業財務戰略的多樣性、環境影響的復雜性、行業實踐的差異以及我國企業的特殊性，模型的解釋力受到局限，計算結果可能會存在偏頗。②上述研究只把可持續增長率默認為唯一合理的增長速度，卻未能對事實上普遍存在的、嚴重偏離標準值的、并是可以持續的高增長或低增長現象做出解釋，也無法為所謂的無效增長提出系統的管理對策。③由于把企業增長看作純粹的機械活動，模型所指向的財務戰略也缺乏可操作性。為實現可持續增長，企業須保持四個基本財務比率不變且不發行新股，而這顯然非長久之計。

有鑒于此，本文突破當前基于可持續增長率模型評價企業增長速度有效性的傳統思路，為企業適宜增長速度的判定尋求來自上市公司的經驗數據支持。

2 理論推演

增長使企業得享擴張過程中的規模效益。在規模基數大致相當的情況下，增長速度更快的企業內，崗位分化的速度更快，專業化分工的程度更高，規模效益也更能夠彰顯。在增長速度更快的企業內，還能夠更充分地享有大規模管理、大規模銷售、大規模服務、大規模采購生產資料所產生的規模效益。在規模基數有較大差異的情況下，更快的增長也表明市場對于企業更積極的認可，企業產品的更高聲譽、更明顯的技術優勢及競爭優勢，這些為企業效益的提升增添籌碼。

規模經濟也存在限度。一旦駛入超高速增長軌道，企業現有的資源條件、管理能力未必能與其生產、銷售的超常規增長相匹配。企業追求超速增長往往以犧牲短期收益為代價，伴隨著超高速增長的是巨額的新增投資和激增的營運資本管理規模，企業需要大筆開支用于防控各種潛在風險。

當企業增長率尚未超越某一最高限度時，更快增長帶來更高收益，增長率與效益正相關，而當增長率超過某一極限水平后，增長的繼續加速卻難以帶來績效的繼續提升，此時增長率與效益逐漸轉化為負相關關系。因此，大體上企業增長率與效益之間存在一種倒U型曲線關系。

增長就意味著風險。增長速度越快，企業所面臨的生產質量風險、組織管理風險、市場競爭風險、資產質量風險、對外投資風險、利率匯率風險等也就越復雜，極易導致增長性破產。

高增長帶來高風險并不意味著低增長就必定伴隨著低風險。當企業陷入極低增長乃至負增長時，企業的主營產品往往已步入衰退期或尚處于萌芽期。此時企業要么面臨新產品的強大沖擊，應時刻警惕退市風險，要么正面臨現有產品構筑起的穩固壁壘，在市場開拓方面一籌莫展。在這兩種情況下，企業的增長速度越低，風險系數就越高。

當企業增長速度處于極低水平時，增速越低風險越高，增長率與風險負相關。而當企業增長速度超過某一最低限度后，增長率與風險逐漸轉化為正相關關系，更快的增長將面臨更高的風險。因此，大體上企業增長率與風險之間是一種U型曲線關系。

企業的有效增長是在控制財務風險、保證盈利質量和資產質量基礎上的可持續增長，須保持增長、效益、風險的三維平衡。因此，如將倒U型的企業效益曲線表達式和U型的企業風險曲線表達式相減，有望得到一條企業綜合績效曲線，曲線的極大值處能夠達成高效益與低風險的完美結合，可視為企業的有效增長速度。

3 研究設計

3.1 模型設定與變量定義

本文構建如下動態面板模型:

其中，下標(i，t)表示第i個觀測單元第t期的相應指標。α0和β0是常數項。αi和βi(i=1，…，9)為回歸系數，φi和σi為非觀測個體固定效應，εi，t和νi，t為隨機擾動項。變量 size 和 age的數值在不同樣本點間差異較大，在回歸中做了對數 處 理。為變量的平方項，用以考察可能存在的二次函數關系。

（1）無雙重支付的情形。假設A有1枚比特幣，要將其轉給B。A首先構造一筆交易Tx1：使用私鑰簽署該筆交易，并將交易單Tx1廣播出去。其他實體收到信息后，通過UTXO索引計算A是否有能力支付1枚比特幣，如果有能力支付，則認為此次交易是合法。最后，A的錢包地址減少1枚比特幣，B的錢包地址增加1枚比特幣。

增長率(increase)是自變量，使用主營業務收入增長率測度。

效益因子(benefit)和風險因子(risk)是因變量。我們使用凈資產收益率、總資產報酬率、銷售凈利潤率和成本費用利潤率這四個指標表征企業的效益水平。使用資產負債率、流動比率、速動比率和利息保障倍數這四個指標表征企業的風險水平。資產負債率、流動比率、速動比率均為適度指標，我們分別計算出指標值距離0.6、2和1的絕對值加以轉化。我們使用主成分和因子分析法對企業效益變量及風險變量進行指標降維處理。

本文選取了企業規模(size)、企業年齡(age)、最終控制人類型(control)、總資產周轉率(TAT)和市場景氣度指數(prosperity)作為控制變量。其中，企業規模用企業資產總額的自然對數表示。企業年齡用公司上市直至各觀測期的年數的自然對數表示。最終控制人類型是虛擬變量，1=國有或集體企業，0=民營企業，若最終控制人為自然人則界定為民營控制。市場景氣度指數用企業所屬二位數產業的銷售產值與總產值的比值表示。

3.2 數據說明

本文選取年報中明確聲明為“經認定的高新技術企業”的公司作為研究樣本，初步獲得來自滬深主板和中小企業板的355家公司樣本。初選樣本進一步篩選的方法為:①剔除財務報告審計意見非標準的樣本;②剔除不符合基本邏輯關系的錯誤記錄;③剔除財務狀況異常的ST、*ST和PT公司;④剔除上市時間少于3年和在2007—2011年間退市的公司;⑤剔除非制造業公司。經過以上篩選程序，最終得到294個高新技術上市公司樣本。為確保會計信息的一致性和公允性，本文僅使用新會計準則實施后的2007—2011年間公司財務報告數據。所有數據來源于國泰安數據庫。

4 實證測評

本文采用系統廣義矩估計(Sys_GMM)方法進行參數估計，所有變量均通過了平穩性檢驗。表1顯示，Wald檢驗表明模型整體非常顯著;Sargan檢驗表明工具變量的選擇是有效的;Arellano-Bond檢驗顯示估計方程的殘差項存在一階序列相關和二階序列不相關。這說明采用一階自回歸的動態面板模型的設定是合理的，估計結果是可信的。

表1中，模型1和4為僅包含因變量滯后一期、自變量及其平方項變量的回歸結果。為檢驗模型1和4的穩健性，我們在其基礎上又分別加入一組控制變量，形成了模型2、3和模型5、6。從模型1～3可以看出，增長率與效益因子之間的倒U型曲線關系顯著，從模型4～6可以看出，增長率與風險因子之間的U型曲線關系顯著。估計結果顯示出較好的穩健性。

從模型1～6中可得出以下有關高技術企業增長速度的基本結論:

②從模型4～6的U型風險曲線可推導出滿足風險最小化目標的增長率水平介于1.7%～13.5%之間。

③將前述效益曲線表達式與風險曲線表達式相減，可得到一條新的倒U型曲線，從這條曲線推導出兼顧效益與風險目標的增長率水平，即有效增長率介于37.5%～44.4%之間。

④將模型1的效益曲線和模型4的風險曲線繪制在圖1中，由曲線斜率和交點可知，當增長率介于1.7%～66.9%之間時，隨著企業增長率的不斷提升，收益與風險亦同步提升，此時企業的發展符合“收益與風險成正比”的經濟規律，此時企業應謹慎選擇增長策略;當增長率低于1.7%時，隨著企業增長率的不斷提升，收益提升而風險趨降，此時企業有必要全力推動增長;而當增長率高于66.9%時，企業將面臨伴隨著增長率的不斷提升，收益下降風險反而提高的尷尬局面，因此，可把高于66.9%的增長速度視為企業增長的雷區。圖1顯示了模型1的效益曲線(1-a)、模型4的風險曲線(1-b)，以及根據二者差值繪制的綜合績效曲線(1-c)。

表1 動態面板Sys_GMM 估計結果

為進一步驗證模型結論的準確性，我們又將樣本企業按照增長率水平分組，看落入有效增長速度區間的樣本企業與其他組企業在價值創造能力方面是否存在顯著差異。本文采用托賓Q值描述上市公司的價值創造能力。

我們將增長率介于37.5%～44.4%之間的企業歸入有效增長組(命名為M)，將增長率高于44.4%的企業歸入高增長組(H)，將增長率低于37.5%的企業歸入低增長組(L)。在高增長組內部，又分為增長率高于66.9%的較高收益-極高風險組(H1)、增長率介于59.6%～66.9%之間的高收益-高風險組(H2)、增長率介于44.4%～59.6%之間的較高收益-較高風險組(H3)三類。在低增長組內部，也分為增長率介于13.5%～37.5%之間的低收益-低風險組(L1)、增長率介于1.7%～13.5%之間的低收益 -極低風險組(L2)、增長率低于1.7%的極低收益-低風險組(L3)三類。各組企業Q值的比較結果見表2。

圖1－a效益曲線

圖1－b風險曲線

圖1－c綜合績效曲線

表2 組間均值差異的T檢驗結果-p值

表2中p值越小說明組間差異越顯著。M組與H組、L組的Q值差異在5%的水平上顯著，說明以有效增長速度來成長發展的企業在價值創造能力方面要顯著優于偏離這一增長區間的企業。在細分組比較中，M組與H1、H3、L1、L3組的差異在10%的水平上顯著，與L2組的差異在13%的水平上顯著。因此，本文有關企業有效增長區間的測算結果是基本有效的。

5 簡短結論與管理啟示

①沒有價值方向的增長和沒有剎車裝置的速度同樣危險。企業應追求有效的增長，即在控制財務風險、保證盈利質量和資產質量基礎上的可持續增長，保持增長、效益、風險的三維平衡。②實證測評發現，中國高技術上市公司的有效增長區間為［37.5%，44.4%］，能滿足效益最大化目標的增長區間是 ［59.6%，66.9%］，能滿足風險最小化目標的增長區間是 ［1.7%，13.5%］。③有效增長要求企業發展出一種內在的動態適應機制。在過快增長時要硬化企業擴張的財務約束，防止高負債擴張，在過慢增長時則須積極尋找新增長的可行渠道。

［1］Jovanovic，B.:Selection and the Evolution of Industry［J］.Econometric，1982，50(3).

［2］Evans，D.S.:The Relationship Between Firm Growth，Size，and Age:Estimates for 100 Manufacturing Industries［J］.The Journal of Industrial Economics，1987，35(4).

［3］Carpenter，R.E.＆ B.C.Petersen，:Is the Growth of Small Firms Constrained by Internal Finance［J］，The Review of Economics and Statistics，2002，84(2).

［4］Beck，T.，Demirguc-Kunt，A.，V.Maksimovic:Financial and Legal Constraints to Growth:Does Firm Size Matter［J］，The Journal of finance，2006.

［5］［美］羅伯特·C·希金斯:財務管理分析(第6版)［M］，沈藝峰、洪錫熙等譯，北京:北京大學出版社，2003.

［6］［美］詹姆斯·C·范霍恩:財務管理與政策(第11版)［M］，劉志遠主譯，大連:東北財經大學出版社，2000.

［7］李明發，朱和平，劉瑋:江浙民營中小上市公司可持續增長實證研究［J］，企業管理，2009，(1).

［8］王玉春，花貴如:從財務視角審視上市公司可持續增長［J］，會計研究，2007，(2).