債務結構、創新投資與中小企業成長性研究——基于交互效應模型

胡振華胡姍姍(中南大學，長沙　410083)

債務結構、創新投資與中小企業成長性研究——基于交互效應模型

胡振華胡姍姍
(中南大學，長沙410083)

〔摘要〕本文以2010～2014年的中小板上市公司數據作為研究對象，采用層次回歸方法檢驗假設。研究結果表明:企業的債務結構與成長性有負相關關系，創新投資與中小企業的成長性有正相關關系，并且隨著中小企業的創新投資的增加，債務結構對中小企業的成長性的負向影響作用進一步加大。

〔關鍵詞〕債務結構創新投資成長性中小企業交互效應模型

引言

中小企業是我國經濟社會發展的重要部分，也是中國經濟崛起的一支重要力量。目前，我國中小企業在企業總數的占比已經超過了99%，每年為國家創造的稅收超過了50%，GDP的貢獻率占比超過了60%，進出口貿易額占比接近70%，所提供的城鎮就業崗位高達80%［1］。雖然，現階段我國中小企業的發展速度十分迅速，但是在技術、資金和信息獲取等方面仍然存在著較多的障礙［2］。由于中小企業的就業人員素質較低，資金規模較小，研發水平較弱等一系列問題，導致中小企業在市場競爭中一直處于不利的地位，缺乏后續發展的持續性［3］。一般高成長性的中小上市企業都具有非常優秀的產品，銷量和規模不斷地增加，并且由于其市值較小、機制靈活等方面的優勢，不斷地培育出大型優質企業［4］。因此中小企業未來的發展方向就是要保持較高的成長性，具有較高成長性的中小企業也會因此得到更多投資者的青睞，投資者帶來的資金將會進一步帶動企業的發展，形成一個良性循環。因此，目前中小企業的成長問題已經成為政府、企業界以及學術界關注的焦點。

債務結構和創新投資是決定中小企業成長性的兩個非常重要的因素，但是目前國內外的研究都是分別從這兩個角度去探討它們對中小企業成長性的影響。例如，Margaritis和Psilaki［5］的研究主要是分析企業的債務結構與成長性之間的關系;陳曉紅［6］和翟華云［7］的研究認為，創新投資是影響企業成長性的重要原因;陳前前［8］的研究分析雖然也涉及到債務結構對成長性的影響，但是分析的重點還是創新投資對企業成長性的影響。可見，現階段，大部分的研究僅僅只考慮了債務結構和創新投資對中小企業的單獨影響作用，很少研究債務結構和創新投資的交互作用對企業成長性的影響。本研究認為，企業的創新投資除了對成長性產生直接影響外，還起到調節債務結構與企業成長性關系的作用，對債務結構和創新投資的交互效應進行分析，有利于進一步深化我們對中小企業成長性的理解，也對我國中小企業的發展有重要的指導意義。

1　理論分析與研究假設

1. 1債務結構與成長性

許多學者都認為債務結構是影響企業成長性的一個非常重要的因素。關于企業的債務結構對成長性的影響的研究，最早是來源于Miller和Modigliani［9］在1958年所提出的“MM理論”。隨后大量學者對這方面進行了研究。Gaver［10］的研究結果顯示，高成長性的企業的債務水平明顯比低成長性的企業的債務水平低。學者Gul［11］和Greiner［12］通過實證分析，發現企業的債務結構與成長性之間存在著顯著地負相關性。沈根祥［13］以凈利潤增長率、銷售額年增長率作為衡量成長性的指標，肖作平［14］以資產增長率作為衡量成長性的指標，潘立生［15］以投資機會集作為企業成長性替代變量，均得到企業的債務結構與成長性顯著負相關的結論。因此，中小企業具有較高的債務水平會降低企業的成長能力，保持較低的債務水平會提高企業的成長性。綜上所述提出假設1:

H1:中小企業的債務融資比例與成長性呈負相關關系。

1. 2創新投資與成長性

學者們也強調了創新投資對企業成長性的影響作用。縱觀國內外成功企業的發展道路，可以發現，企業的成功之路就是技術創新發展之路，只有持續不斷的技術創新，才能使企業保持較高的競爭力，于市場競爭中立于不敗之地［16］。學者Baptista［17］認為企業的研發支出有利于企業開展多元化的經營活動，從而使企業具有更強的市場競爭力，加強企業的自身成長性。除此之外，學者杜勇［18］認為企業創新投資的增加，還有利于內部員工參與創新學習和提高員工工作積極性，進一步促進企業的業績進一步提高，加強自身的成長性。當企業不斷增加研發費用，加大創新投資時，將會改善企業的創新環境、增加專利技術、提供給員工更多創新學習的機會，進而增強企業的技術創新能力，增強競爭力，提升企業業績，提高企業的成長能力。因此，企業的創新投資越多，越能激發企業的技術創新和提高企業競爭力，從而帶動企業的成長性。綜上所述提出假設2:

H2:中小企業的創新投資與成長性呈正相關關系。

1. 3創新投資的調節作用

本文認為中小企業創新投資的增加會增強債務結構對成長性變化的負向影響作用。雖然目前大部分研究結果都強調債務結構對成長性的影響，但是企業在不同的創新投資下，債務結構對企業成長能力是不一樣的，所以，我們更應該注意何種情況下更能提高中小企業的成長能力。在我國，一般研發費用較高的企業大部分是擁有較高技術含量的高科技類型企業，此類型的企業需要較多的創新投資，面臨較高的財務風險，其債權人一般會索要較高的利息費用作為高風險補償，企業為了避免產生較高的融資費用一般會傾向于較低的負債比率［20］。此外，創新投資較高的企業一般來說其成長性也較好，具有較好的發展前景，較容易獲得投資資金，為了降低融資成本，企業一般會主動減少債務融資。綜上所述提出假設3:

H3:創新投資負向調節債務水平對成長性的影響，即高創新投資下，債務水平對中小企業成長性的負向影響更大。

2　　實證研究

2. 1樣本數據

本文所使用的企業數據來源于wind數據庫和國泰君安數據庫，部分數據通過上市公司年報手動整理，包含了2010～2014年5年的中小板塊上市企業數據，為了保證數據的完整及可得性，設置了如下的篩選標準: (1)剔除時間內被ST和*ST、PT的公司; (2)剔除金融類的公司; (3)剔除時間區間內財務信息披露不足或者是財務數據存在異常的公司; (4)剔除時間區間內任意一年的財務報表中審計意見是非“無保留意見”的上市公司，進而保障了數據的可靠性。經過上述篩選，一共選取了648家中小板塊上市公司，共計2728個研究樣本。

2. 2變量設計

2. 2. 1被解釋變量

現階段的研究對成長性的測量主要采用兩種方法:綜合指標法和單一指標法。其中，單一指標法由于考察的因素較單一，沒有將其他因素考慮進去，不能合理全面的衡量企業的成長性。因此本文采用綜合指標法中的主成分分析法構建代表中小企業成長能力的指標體系。在前人研究的成果上進行篩選，從兩個維度篩選出8個能代表中小企業成長性的特征指標，進一步構建成長性財務指標體系。如表1所示。

表1　成長性財務指標體系

本文通過采用主成分分析法來構造企業的成長性變量，并因此計算出成長性的綜合得分，作為被解釋變量引入回歸模型中進行分析。

2. 2. 2解釋變量

(1)債務結構。目前，學者們所采用衡量債務結構的方法有以下3種:第一種方法是Fisher、Hankel等學者采用的資產總額/負債總額的衡量方法;第二種就是Fleming、Cairncross等所采用的負債/股東權益;第三種方法就是長期負債/總資產。本文主要是采用國際上通用的方法，也是第一種衡量方法。債務結構=總資產/總負債。

(2)創新投資。目前，國內外學者們對創新投資指標的衡量主要是采用相對指標法。相對指標法是指采用研發費用的金額來反映企業的創新投資，由于絕對指標并不能反映創新投資相對于公司業績發展的變化，因此本文采用學者Sougiannis［21］、Deng［22］以及程宏偉［23］等研究的方法，使用相對指標研發密度Rd來衡量中小企業的創新投資。Rd =研發費用/主營業務收入。

2. 2. 3控制變量

本文研究主要是探討債務結構、創新投資以及它們之間的交互效應對成長性的影響，但是，前人的研究結果表明，還有一些其他的因素影響中小企業的成長性變化，因此，在進行實證分析時還需要設置相關控制的變量。主要包括:

(1)公司規模。熊彼特假說提出，企業的規模與其創新能力之間存在正相關性，企業的規模越大，所擁有的資源更多，那么其更具有市場競爭力，成長性也會更好。因此，在交互模型中加入公司規模來進行分析。

(2)資本密集度。對于企業來說，資本密集度越高說明該企業所擁有資本也越多，所擁有的技術水平也越高。因此資本密集度更有利于促進企業的成長［24］。

(3)股權集中度。企業的股權集中度越高，那么大股東的利益與公司的經營情況越密切相關，可有效地解決委托代理問題，更有利于企業的成長。

(4)行業虛擬變量。因為不同行業之間的企業成長性也具有較大的區別，本文將制造業作為研究參照，制造業行業的企業為1，否則為0。

(5)年度虛擬變量。不同年度之間的宏觀經濟會存在較大的差異，本文以2010年作為研究參照，設置虛擬變量來控制不同年度之間宏觀經濟的變化。

綜上所述，公司規模、資本密集度和股權集中度都是能夠影響中小企業成長性的相關變量，但是這些變量并不是本文所研究的重點，因此，將這些變量作為控制變量處理。

表2　模型變量定義

3　　研究結果

3. 1因子分析結果

首先用SPSS 19. 0對這8個指標進行KMO和Bartlett檢驗。如表3所示，KMO = 0. 779＞0. 5，數據適合因子分析。Bartlett球形檢驗統計量卡方=32596. 687，對應的顯著性水平Sig = 0. 000＜0. 05，具備很強的顯著性，因此對數據進行因子分析有效。

使用SPSS 19. 0對8個指標做因子分析之后，總方差的解釋如表4所示。由總方差的解釋情況來看，前兩個因子的特征值大于1，它們能夠解釋總體方差86. 752%的變動，按照特征值大于1的原則，應選擇前兩個因子，累計解釋貢獻度達到了86. 752%，解釋度非常好。

表3　KMO和Bartlett的檢驗

表4　解釋的總方差

通過因子得分矩陣，可以構造出各個因子的得分函數。

F1=－0. 041X1－0. 065X2+ 0. 221X3+ 0. 195X4+ 0. 239X5+ 0. 229X6+ 0. 243X7－0. 074X8

F2=0. 3370X1+0. 376X2－0. 033X3+0. 023X4－0. 059X5－0. 051X6－0. 055X7+0. 378X8

我們將成長性的綜合得分命名為Growth，通過計算得到Growth的表達式:

Growth =0. 60032F1+0. 2672F2

3. 2描述性統計和相關分析

表5列出了本文研究的6個變量的平均值、標準差以及其相關系數。相關性分析結果表明，中小企業的成長性與債務結構(r =－0. 114，P＜0. 01)和創新投資(r = 0. 318，P＜0. 01)顯著負相關。

表5　變量的均值、標準差和相關系數

3. 3數據處理

本文主用OLS進行回歸分析檢驗假設。模型1主要分析了控制變量(公司規模、資本密集度和持股比例)對成長性變化的影響;模型2在模型1控制變量的基礎上增加了債務結構這個自變量對成長性的影響;模型3在模型2變量的基礎上增加了自變量創新投資對成長性的影響;模型4為包含自變量、控制變量和交互項的交互效應模型。相關的回歸分析結果如表6所示。

表6　成長性的回歸結果分析

3. 4實證結果與討論

從表6的分析結果，我們可以看出中小企業的公司規模與企業成長性變化之間存在顯著的正相關(r = 0. 048，P＜0. 01)，表明中小企業的公司規模越大，企業的成長性越好;企業的資本密集度與成長性之間存在顯著的負相關(r = －0. 04，P＜0. 01)，表明中小企業的資本密集度越大，企業的成長性越差。

根據模型2的分析結果，我們可以看出企業的資產負債率越高，其成長性越差，支持假設H1;模型3的分析結果表明:企業的創新投資與成長性之間存在顯著的正相關(r = 0. 363，P＜0. 01)，企業投入越多的研發費用，其成長性越高，支持假設H2;模型4的分析結果表明:隨著企業創新投資的增加，資產負債率對企業成長性變化的負向影響作用更大。

為了更加直觀的展示創新投資對企業債務結構和成長性之間的調節作用，我們利用調節作用圖來進行分析，如圖1所示。

圖1　創新投資對債務結構與成長性的調節作用

圖1揭示了創新投資在中小企業債務結構與成長性之間的調節作用，如圖1所示，創新投資對債務結構與成長性有反向調節作用。具體而言，創新投資較低的中小企業，債務結構對成長性有反向影響作用，但是影響作用相對較弱，也就是說對于創新投資較低的企業來說，不容易受到債務結構的影響改變企業的成長性;而對于創新投資較多的企業來說，債務結構對成長性的負向作用就變得十分強烈了。這說明，中小企業的債務結構對成長性的影響還取決于創新投資的高低，高創新投資的企業的成長性受到債務結構的影響更大，即高的創新投資放大了債務結構對成長性的反向作用，從而表現出創新投資反向調節了債務結構與成長性之間的關系。

4　　研究結論

本文以中小板上市公司為主要研究對象，實證檢驗了中小企業債務結構和創新投資對成長性的影響作用。研究結果表明:中小企業的債務結構越高，其成長性越差;創新投資越多，其成長性越好;隨著中小企業創新投資的增加，債務結構對成長性的影響作用不斷的增加。本文實證結果反映出要提高中小企業的成長性，在改善債務結構同時還需進一步優化創新投資，這樣才能保證中小企業快速發展。本文的研究結果有利于更深入的了解中小企業的成長原理，為中國大力發展中小企業，推進中小企業規模化、經濟化提供了一定的理論依據。

同時，根據本文的研究結果，我們可以得到如下的啟示: (1)中小企業創新投資的增加將會提高中小企業的成長性; (2)企業資產負債率越高，成長性越差，不利于中小企業的發展; (3)中小企業應該意識到中小企業的成長性在不同的創新投資的情況下會發生不同的變化，所以企業應該及時調整經營模式來應對企業不同階段的發展需求。

本文還存在以下兩個方面的局限性: (1)本文的研究樣本來自中小板企業，因此，若將本文研究結論推廣到滬深所有上市公司時需持謹慎態度; (2)本文研究的重點是債務結構、創新投資以及它們之間的交互效應對成長性的影響，并沒有考慮融資約束等其他因素對成長性的影響，未來可從企業財務狀況、融資約束等角度進一步研究企業成長性的變化。

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(責任編輯:王平)

Debt Financing Structure，R＆D Investment and the Growth of SMEs——Based on the Interactive Effect Model

Hu Zhenhua Hu Shanshan
(Central South University，Changsha 410083，China)

〔Abstract〕Based on the SMEs data from 2010 to 2014，this paper used hierarchical regression to test hypotheses．The empirical result shows that the debt financing structure has an inhabited effect on the company's growth，and R＆D investment has significant positive correlation to the growth of SMEs; with the increase of R＆D investment，the effect of the debt financing structure on the SMEs' growth will increase．

〔Key words〕debt financing structure; R＆D investment; growth; small and medium enterprises; interactive effect model

作者簡介:胡振華，中南大學商學院教授，博士生導師。研究方向:金融計量、貨幣政策。胡姍姍，中南大學商學院碩士研究生。研究方向:金融計量。

基金項目:國家自然科學基金項目(項目編號: 71072079)。

收稿日期:2015—12—11

〔中圖分類號〕F276. 3

〔文獻標識碼〕A

DOI:10．3969/j．issn．1004－910X．2016．04．007