資本結構與企業價值的關系研究

賈云瑞

中圖分類號：F275 文獻標識碼：A 文章編號：1002-5812（2016）12-0063-03

摘要：為了使企業價值達到最大，需要進行有效的財務管理，因此對資本結構和企業價值的關系進行研究十分重要。本文結合我國上市公司的實際情況，通過構建影響公司價值各因素的多元線性模型，運用實證分析方法，來研究資本結構對上市公司價值的綜合影響作用，得出我國上市公司資產負債率與企業價值負相關的結論。因此，現階段，對提高我國上市公司債務融資的比率應持謹慎的態度，應通過不斷完善我國的資本市場，改善我國上市公司的資本結構。

關鍵詞：企業價值 資本結構 上市公司 實證分析

一、引言

關于資本結構的定義，從廣義上說，它指的是資產負債表右半部分的比例關系。包括負債以及所有者權益。而狹義的概念僅僅指的是企業長期資本的來源，指長期負債和所有者權益的比例，并沒有包括短期負債。公司價值，指的是企業能夠給其擁有者所帶來的現在和預計未來現金流量的現值。

早期資本結構理論，主要包括凈收益理論、凈經營收益理論、傳統理論。凈收益理論認為公司的資本成本與企業的負債正相關，凈經營收益理論認為兩者無關，傳統理論認為，存在一個負債的臨界點，此時，企業價值可以達到最大。現代資本結構理論源于佛朗克·莫迪格萊尼和莫頓·米勒的研究。從那時起，資本結構理論有了可以用正式的統計分析進行檢測的模型。現代資本結構理論，主要包括無所得稅情況下MM理論、引入財務拮據和代理成本的權衡模型、有所得稅情況下的MM理論。新資本結構理論，主要包括學者們提出的一些比較新的資本結構理論，包括優續融資理論、信號傳遞理論等。

國外的研究理論相對成熟，大多認為資本結構與企業價值正相關，這是由于國外的證券市場相對發達，市場相對有效和充分。但我國的證券市場相比國外起步較晚，仍有許多不完善之處，因此，需要對國內的公司進行分析，得出適合中國國情的關系，以指導企業的經營。

二、研究假設

筆者假設資產負債率與企業價值負相關。這是因為，第一，根據優序融資理論，企業往往更加愿意首先進行內部融資，因為內部融資比較穩定，且成本較低，是企業融資的首選。其次企業才會進行外部融資。第二，當企業負債較多時，會存在很高的償本付息的壓力，可能會存在破產的風險，帶來財務拮據和破產成本。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文數據取自國泰安CSMAR數據庫，選取2013—2015年度在上交所和深交所A股上市的所有公司年報中的數據，共計2 662個公司。剔除ST和*ST公司、數據不全、異常、有缺失值的公司，以及金融類上市公司（行業代碼為I開頭）。最終得到了個805符合需要的數據。

（二）變量設計

1.被解釋變量。關于企業價值，筆者選取了總資產增長率、凈利潤增長率、總資產凈利率ROA、凈資產收益率ROE、成本費用利潤率五個指標，并采用主成分分析法計算因子得分。

第一步，適合性檢驗，進行因子分析的第一步要求所選擇的原有變量之間存在高度的相關性。因此，對原有變量之間進行相關系數的檢驗（詳見表1）。從表1可以看出，各變量之間存在著比較高的相關性，初步分析顯示適合使用主成分分析降維法。

第二步，因子變量提取。下頁表2中，第二列是根據因子分析初始解計算出的變量共同度，每個原始變量的共同 度都是1。第三列表示的是變量共同 度，這是由因子分析最終計算出的。根據后來提取的特征向量及特征值計算出因子載荷矩陣。由于原始變量個數大于因子變量個數，因此，共同度 必小于1是每個變量的特征。例如總資產凈利率0.886表示幾個因子表達了原來方差的88.6%。

表3給出了總體方差的稀釋程度，結果顯示從初始解中提取了4個公共因子對原始變量加以解釋，方差解釋度達到了95.788%，反映了原變量的大部分信息。

第三步，獲取旋轉的因子載荷矩陣（見表4）。

經過主成分分析法和具有Kaiser 標準化的正交旋轉法，第一個成分主要表示ROA和ROE，第二個成分主要表示成本費用利潤率。第三個成分主要表示總資產增長率，第四個成分則主要表示營業利潤增長率。這樣，就將原有的五個維度降低到了四個，可以更容易地進行分析。

第四步，計算因子得分。通過SPSS軟件，可以得到各成分的成分得分系數（見表5）。

F1 =0.528ROA+0.628ROE-0.233x-0.040y-0.001z

F2 =-0.052ROA-0.274ROE+1.094x+0.014y-0.024z

F3 =-0.051ROA-0.002ROE+0.012x+1.007y-0.061z

F4 =-0.016ROA+0.014ROE0-0.021x-0.061y+1.006z

SPSS將4個因子得分作為新的變量，保存在數據中，即fac1_1，fac2_1，fac3_1，fac4_1。

第五步，進行綜合因子得分。根據一些因素給予這四個因子權重，在這里，使用了表3中旋轉平方和載入后的四個因子各占的貢獻率。其中，第一個是35.521%，第二個是20.225%，第三個是20.032%，第四個是20.010%。

ZF=35.521%F1+20.225%F2+20.032%F3+20.010%F4

這樣，在SPSS中可以自動計算出一個綜合得分，即企業價值指數，來作為企業價值的表示方式。

2.解釋變量設計。本文采用廣義的概念，即用資產負債率表示資本結構。

3.控制變量設計（見表6）。公司規模（SCALE），用資產總額的對數值表示。行業變量IV（industry variation），根據中國證監會公布的上市公司行業分類進行分類，在所選出的數據中，共有12個行業。第一大股東持股比率LSR（largest stockholders ratio），即第一大股東持股比例/總股數。

（三）建立模型

本文借鑒羅成德在2011年所使用的模型：

ZF=β0+β1DAR+β2SCALE+β3LSR2+■λiINDi+ε

其中，β0是回歸常數，β1、β2、β3、λi是回歸系數；ZF為被解釋變量（因變量），DAR、SCAL、LSR2 、INDi為解釋變量（自變量）。ε為隨機誤差。

同時，同樣假設E（ε）=0；var（ε）=σ

分析資產負債率DAR對公司價值的影響，引入了公司規模（SCALE）、第一大股東持股比率（LSR）的平方和行業變量（IND）作為控制變量。

1.描述性統計（見上頁表7）。表7所選取的2013—2015年度連續三年年報的數據中，共計805個，全部有效。從中我們可以看出，第一大股東持股比率該組數據不穩定，變化較大；公司資產、規模差距較大；資產負債率的變化也不小，可能是由于行業等因素導致。

然后針對不同的資產負債率進行統計，得到表8。

根據表8，可以初步看出，資產負債率和企業價值負相關，隨著資產負債率的提高，企業價值下降。此外，我國上市公司的大部分企業的資產負債率維持在60%—70%的水平。

2.回歸分析。以之前得到的綜合評分代表企業價值作為被解釋變量。以資產負債率為解釋變量，代表資本結構。以行業、第一大股東持股比率、公司規模為控制變量。其中，共有12個行業，引入11個啞變量進行回歸。運用SPSS將數據進行分析，得到表9—表11。

表9為輸入和移去的各變量。說明在對這些數據進行分析時所使用的是全部引入法，即進入法。

從表10中我們可以看出，調整后判定系數為0.065，回歸的標準誤差為0.7138，回歸方程的擬合優度不理想。

從表11中我們可以看出平方和中，回歸平方和為35.714，殘差平方和為402.466，總計為438.18，F為5.007，伴隨的p<0.001。通過了F檢驗。

從表12中我們可以看到，常數項為0.446，t檢驗時值為2.708，相伴的p值為0.007<0.01，通過了檢驗。資產負債率的系數為-1.130，t檢驗值為-6.036，相伴概率值p<0.001。說明資產負債率與企業價值負相關，與假設相同。第一大股東持股比率的平方進行t檢驗時值為2.289，相伴的p值為0.022<0.01，說明在1%的水平上顯著。它的系數為正，證明第一大股東持股比率與公司價值存在正U型的關系。當股權高度分散或高度集中第一大股東時，第一大股東對企業的掏空現象較輕，有利于提高公司價值。公司規模的系數t檢驗時值為0.46，相伴的p值為0.646，沒有通過檢驗，說明公司規模對企業價值的影響較小。行業因素對企業價值的影響有正有負。此外，我們可以看到，通過檢驗的行業數目極少，幾乎沒有，說明行業因素對公司價值的影響也是極小的。

四、結論和建議

經過上面的分析本文可以得出結論：我國上市公司資本結構與公司價值表現為一次線性正相關關系，基本證明了假設。資產負債率與企業價值負相關，盡管行業平均負債率并未超過國內有關學者預計的60%的最佳負債率，但并不能因此而擴大負債，相反，仍應嚴格控制負債規模，防范財務風險。

負債會帶來一些風險，主要是破產風險，負債的增加很可能會導致企業的破產，這種負面效應遠遠超過了負債的抵稅作用。因為由于負債的增加，企業價值可能會因此降低，同樣，無論短期負債還是長期負債都應控制在一定的范圍內，應根據行業的特點進行舉債。

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