企業成長性、委托代理問題與非效率資本配置
——基于創業板上市公司的實證研究

■崔志霞，臧秀清

企業成長性、委托代理問題與非效率資本配置
——基于創業板上市公司的實證研究

■崔志霞，臧秀清

文章以創業板市場諸多企業業績“變臉”的現狀為研究背景，并從委托代理關系角度出發，圍繞企業成長性來探討非效率資本配置問題。搜集整理了創業板上市公司2013~2015年的財務面板數據，實證檢驗了企業成長性與非效率資本配置的關系以及委托代理問題對此關系的調節效應與中介效應。研究發現：企業成長性與非效率資本配置呈倒U型關系，債權人介入與股權結構對此關系具有調節效應，而管理層道德風險具有部分中介效應并受到債權人介入的影響。進一步研究發現：絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應大于非絕對控股，股權制衡對此關系的調節效應小于非股權制衡。上述結論對企業成長過程中的融資方式選擇、股權結構設計與資本配置等方面具有積極的啟示意義。

企業成長性；委托代理問題；非效率資本配置；調節效應；中介效應；DEA-Malmquist指數；熵值賦權法

崔志霞（1991-），河北滄州人，燕山大學經濟管理學院碩士研究生，研究方向為公司治理與公司理財；臧秀清（1963-），山東新泰人，燕山大學經濟管理學院教授，博士，研究方向為公司治理與公司理財。（河北秦皇島066004）

一、引言

創業板市場又稱為二板市場，興起于上世紀90年代，為解決中小企業融資難的問題，證監會根據具體要求在2009年正式啟動創業板市場，與主板市場、三板市場共同組建了我國多層次的資本市場結構體系。因其創建以來低門檻進入與嚴要求運作的特點，使其備受實務界的青睞。截至2016年末，相比成立之初的28家企業掛牌上市，創業板上市公司的數量已增長近20倍，創業板市場規模的快速擴張引起了業界的強烈關注。據媒體報道，近年來多數創業板企業的高成長性特點逐漸消失，經營業績增長開始滯緩，甚至已有企業瀕臨虧損，其整體估值也降至近三年來的最低位，諸多弊端的創業板市場令潛在的投資者隱憂。

創業板企業的發展狀況已成為理論界和實務界的熱點話題，其資本是否有效配置也隨之成為重點關注的問題之一。有效的資本配置可以增強企業的市場競爭力與取得以小博大的經濟效果，資本配置雖已被企業所重視，但低效和無效的資本配置問題卻頻頻發生，即便是高成長性企業，它的資本配置也并非總是有效的（Cai，2011；李云鶴，2014）。非效率的資本配置常常使企業陷入困境，成為理論界所要探討的迫切話題，經數據統計，以Malmquist指數測算的非效率資本配置的企業占據總樣本的73.633%，因此，結合上述問題，有必要進一步探討以創業板企業為研究樣本的企業成長性與非效率資本配置的關系。

回顧已有的理論文獻，相關學者們取得了諸多的研究成果，但多以營業收入增長率衡量企業的成長性或以因子分析法構建評價企業成長性的綜合體系，且對于非效率資本配置的測算多是借鑒Richardson的殘差度量模型。企業成長性與非效率資本配置存在著密切的關系，但目前在搜索到的文獻領域內，國內尚未有對兩者關系進行研究的文獻，也未能發現探討委托代理問題對此關系調節效應與中介效應的理論文獻。本文乘襲已有的相關研究理論，將委托代理問題引入，探討企業成長性與非效率資本配置的關系，并試圖在以下兩方面有所創新：

第一，本文以當前創業板市場諸多企業業績“變臉”的現狀為研究背景，實證檢驗企業成長性與非效率資本配置的關系以及委托代理問題對此關系的調節效應與中介效應。實證分析過程中，基于F?re等構建的Malmquist指數模型來衡量資本的配置效率，并劃分出非效率資本配置的企業；并根據Shannon提出的信息熵理論以熵值賦權法來綜合測算企業的成長性。以上衡量方法的運用豐富了現有的相關研究理論，為現階段創業板企業的成長性以及非效率資本配置情況提供了可靠證據。

第二，本文將公司治理中的委托代理問題引入本研究過程中，并將委托代理問題劃分為三個層面分別進行探討，為進一步剖析委托代理問題對企業成長性與非效率資本配置關系的影響提供了理論依據。委托代理問題最早由Berle和Means發現，時隔多年，依舊困擾著無數的企業界人士，本文在探討企業成長性與非效率資本配置關系的同時，檢驗委托代理問題的調節效應與中介效應，這有助于提升創業板企業在發展過程中對委托代理問題的關注度，深化了有關企業成長性與非效率資本配置的理論研究，也為企業如何提高資本配置效率提供了參考依據。

二、理論分析與研究假設

委托代理理論認為委托人和經理人都是獨立的經濟人，各自追求著自身利益最大化的目標，加之企業所有權與經營權的分離等為委托代理問題的產生提供了基本條件。根據非對稱信息博弈發生在事前還是事后的時間標準，可劃分為逆向選擇和管理層道德風險，且管理層道德風險是股東與管理層間委托代理問題的主要方面，影響了企業正常的生產經營活動，降低了公司價值（臧秀清和崔志霞，2016），因此，被諸多的學者所關注。管理層掌握著企業的發展命脈，其日常行為也已成為輿論熱點話題。出于我國長期以來的資本市場發展不完善的緣故加之創業板企業成立時間短、經營不穩定等因素，目前只是一味地依賴于一紙契約來約束管理層的日常行為，并不能完全避免管理層的道德風險。近年來由媒體曝出的管理層道德風險不可小視，尤其是在缺乏投資者保護的國度里更容易滋生管理層的道德風險，導致股東與管理層間的代理問題。管理層為了達到彰顯實際地位、提高自身聲譽等目的，可能會利用手中職權進行非效率資本配置，為有效避免上述情形，企業普遍采取股權激勵的措施來拉攏管理層，但由管理層道德風險所導致的非效率資本配置行為仍屢屢發生。不管企業處于哪個成長階段，似乎都充斥著管理層與股東之間的委托代理問題，因此加重了非效率資本配置的風險。據此，提出以下研究假設H1。

H1管理層道德風險對企業成長性與非效率資本配置的關系具有調節效應或中介效應。

資本市場中，銀行作為理性經濟人,以設立債務合同的形式將資金借給企業，并對經理層進行監督（包括提高債務利息、增加限制性條款等），最終企業以高額的債務成本方式來彌補債權人利益損失的風險敞口。企業具體操作過程中，以舉債來緩解資金短缺的做法已比比皆是，而債務雙方所追求利益的不一致性以及債務合約中潛在的未來發展不確定性都會導致代理問題。尤其是在低成長性企業，潛在的投資機會和現金流間的不匹配性可能會使股東將資金投放于凈現值為負的項目上，把投資失敗的風險轉嫁于債權人身上，并且上述情況在較弱的公司治理機制下，發生的概率更大（Bertrand和Mullainathan，2003）。另一方面，債務契約有利于債權人約束部門經理人的行為，發揮監督效應。理論界有學者指出債權人介入可以強化公司治理機制減輕非效率資本配置問題（Dittmar和Mahrt-Smith，2005)。不同成長性企業對投資的需求不同，但伴隨債權人介入而產生的還款付息壓力有利于提高資本的配置效率。因此，根據上述理論分析，提出以下研究假設H2。

H2債權人介入對企業成長性與非效率資本配置的關系具有調節效應或中介效應。

回顧有關股權結構的代理沖突研究理論，大致可分為兩個階段：一是由于股權過度集中而引發的代理沖突；二是由于股權制衡失效而引發的代理沖突。基于第一大股東的持股比例，將股權結構劃分成絕對控股和非絕對控股。在絕對控股的條件下，容易出現“一股獨大”的現象，此時內部治理機制的作用弱化，控股股東所擁有的決策權和所有權可以操縱企業的資本配置，尤其是在高成長性企業，擁有著充裕的現金流和較多的潛在投資機會，加之控股股東日益膨脹的自信心更容易導致非效率資本配置。況且高成長性企業正向成熟期過渡，往往存在產權不明和關系不清的現象，尤其是在家族式的民營企業里，絕對控股和非效率資本配置的狀況在短期內也很難得到扭轉。非效率資本配置在實務界不足為奇，控股股東的侵占效應使非效率資本配置更易發生，而且控股股東的持股比例越大，越容易出現非效率資本配置（竇煒等，2011)。另一方面，出于控股股東的監督效應。股權越集中，控股股東越有動力監管企業，控股股東利益與企業利益的捆綁效應使資本配置的決策更加謹慎，減少了非效率資本配置發生的概率。控股股東的任免權迫使管理層與其行動的一致性，提高了企業的財務透明度（Habib，2008）。因此，與非絕對控股相比，絕對控股增強了企業成長性對非效率資本配置的影響。因此，基于上述理論分析，提出以下相對應的研究假設H3a和H3b。

H3a是否絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系產生差異性調節效應，且絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應小于非絕對控股；

H3b是否絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系產生差異性調節效應，且絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應大于非絕對控股。

基于股東間能否形成相互制衡的機制，將股權結構劃分成股權制衡與非股權制衡。在股權相互制衡的條件下，“一股獨大”的現象被有效遏制，股東間的相互監管避免了個別股東與管理層共謀的現象，降低了個別股東掏空企業資源的可能性，股東們只能通過企業整體價值的提升來獲得分紅或配股等收益。群體性控股股東的互相牽制削弱了大股東對中小股東的侵占效應，有利于資源的有效配置（Luo和Ye，2015）。另一方面，尤其是在國家鼓勵機構投資者介入后，股權分散的特征更加凸顯，這種股權分散并未形成管理者預想中的股權制衡，反而常常因為股權爭斗使企業陷入困境。在企業管治過程中，股權相互制衡的條件下股東們容易產生懶惰心理，責任心減弱和歸屬感降低，失去了對企業的監督效應，從情懷上與企業產生了距離感，導致制定決策的效率下降（Hawas和Tse, 2016）。據此，提出以下相對應的研究假設H4a和H4b。

H4a是否股權制衡對企業成長性與非效率資本配置關系產生差異性調節效應，且股權制衡對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應大于非股權制衡；

H4b是否股權制衡對企業成長性與非效率資本配置關系產生差異性調節效應，且股權制衡對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應小于非股權制衡。

三、研究設計

（一）變量選取與變量定義

1.非效率資本配置的衡量

有關非效率資本配置的衡量標準，多以模擬的理想資本配置數額與實際資本配置數額的差額來解釋企業的非效率資本配置情況，還未能搜索到以數據包絡分析（DEA）中的跨期Malmquist指數來衡量企業非效率資本配置情況的文獻，因此，本文擬用Malmquist指數對非效率資本配置進行分析①Malmquist指數最早由瑞典著名學者Malmquist在基于距離函數的研究中提出，一般用于測算不同時期全要素生產率的變化，是數據包絡分析（DEA）中測算投入產出效率的常用方法，后由F?re等（1994）構建了基于DEA的Malmquist指數模型，Lovell(2003)對其進行證實，而實務中資本配置效率可以用輸入與輸出的比值來衡量。相比其他有關TFPCH的研究方法（增長核算法、隨機前沿分析法等），DEA-Malmquist指數具有無需對函數做先驗假設、無需對參數進行估計、允許無效率行為存在以及可分析面板數據等優點，因此，本研究沿用F?re等提出的Malmquist指數模型來測算資本的配置效率。，并作為實證研究中的被解釋變量。

2.企業成長性的衡量

本研究鎖定于創業板塊上市的企業。鑒于現有的文獻研究，對于企業成長性的衡量以下面兩種方法為主：一是以營業收入增長率作為企業成長性的界定標準；二是以因子分析法構建成長性的評價體系。但在國內有關企業成長性的研究領域內，還尚未發現以熵值賦權法來綜合衡量企業成長性的文章①“熵”興起于熱力學，由德國著名學者Clausius首次提出，在信息論中又被稱作“信息熵”。熵值賦權法是一種客觀的賦權方法，根據各指標的變異程度利用信息熵計算熵權，或者可以認為是根據各個指標所提供的信息量的大小來確定相應指標的權重，并以客觀的數據為基礎，因此，有效克服了主觀確定權重的缺陷；在測算過程中，當指標提供的信息量越多時，不確定性越小，熵越小，該指標的權重就越大，反之則小。，因此，本研究試圖采用此種方法來評價企業的成長性，并作為實證分析中的解釋變量。

3.委托代理問題的衡量

本文擬將委托代理問題劃分成以下三個層面：一是管理層的道德風險以管理費用率衡量，主要反映管理層過度在職消費而引發的道德風險；二是股東與債權人之間的債務代理成本以利息費用率衡量；三是股權結構中的是否絕對控股以第一大股東的持股比例衡量，大于等于50%為絕對控股，其他的為非絕對控股，是否股權制衡以第二大股東到第五大股東持股比例之和與第一大股東持股比例之比衡量，大于等于1為股權制衡，其他的為非股權制衡。

4.控制變量

為消除其他變量對結果的影響，選取以下控制變量：盈利能力、償債能力、公司規模、公司年齡、年度和行業。

表1 變量定義

本文中各變量的詳細定義和解釋說明如表1所示。

（二）樣本選取與數據來源

根據本研究的內容，選取了2013年至2015年在創業板上市公司的相關財務數據，并剔除金融保險類的企業、ST和*ST的企業（財務狀況和經營成果指標惡化的企業）以及數據異常或數據缺失的企業。經上述處理過程，最終獲得512家上市公司，3年共計1536個觀測值，后續檢驗得出非效率資本配置的企業有377家，3年共計1131個觀測值，占比73.633%。在回歸分析中，為了更精確地排除極端異常值對研究結果的影響，本研究還利用Winsorize處理方法對相關變量進行1%分位數以下和99%分位數以上的縮尾處理。

以上財務數據來源于RESSET數據庫、CSMAR數據庫、新浪財經網站和巨潮資訊網站的年度財務報表，由查詢企業的相關財務資料獲得，并經過手工收集整理和計算。

（三）計量模型設計

1.非效率資本配置測算過程

數據包絡分析（DEA）中的跨期Malmquist指數是一種基于距離函數的非參數估計方法，可以準確地測算出資本配置效率以劃分出非效率資本配置的企業。具體分析過程如下：一家上市公司為一個決策單元（DMU），以上市公司的實際投資額（即當期的長期股權投資、固定資產凈值、在建工程和無形資產凈值之和的自然對數）作為輸入指標，以資產收益率作為輸出指標。運用Deap-xp1軟件，在Malmquist指數模型下結果將產生四個相關指數，分別是純技術效率指數（PEFFCH）、規模效率指數（SCH）、技術變動指數（TECHCH）和技術效率變動指數（EFFCH），依據相關研究理論得出全要素生產效率指數(TFPCH)與上述四個指數間的關系：資本配置效率=全要素生產效率指數(TFPCH)= PEFFCH*SCH*TECHCH=EFFCH*TECHCH，根據全要素生產效率指數(TFPCH)的數值得出，TFPCH小于1的為非效率資本配置。

2.企業成長性測算過程

本研究考慮以下五個方面的財務指標來表現企業的成長性，分別為：企業擴展潛力的成長性X1（利潤保留率=（稅后利潤-應付利潤）/稅后利潤）、企業資產增長能力的成長性X2（總資產增長率=本年總資產增長額/年初總資產數額）、企業資產營運能力的成長性X3（資產周轉率=銷售收入/平均資產總額）、企業分紅能力的成長性X4（每股現金股利支付額）、企業資本完整性和保全性的成長性X5（資本保值增值率=年末所有者權益總額/年初所有者權益總額），并參考相關研究理論以熵值賦權法來綜合評價企業的成長性。具體測算過程如下：

由于上述指標都為正指標，所以第t年各指標的無量綱化處理公式為（t=2013,2014,2015）：

第i家企業第j項指標的比重或概率：

第j項指標的熵值：

第j項指標的權重：

綜合測算企業的成長性：Growth=w1*x′i1+w2*x′i2+

3.企業成長性與非效率資本配置的關系

4.委托代理問題的調節效應與中介效應

（1）管理層道德風險與債權人介入的調節效應

（2）股權結構的調節效應

四、實證研究

（一）描述性統計

表2 Malmquist指數分析結果

由表2的Malmquist指數分析結果顯示，各個相關指數小于1的企業數量要多于相關指數大于1或等于1的企業數量，全要素生產效率指數小于1的企業數達到了377家，占比73.633%，即表明截至2015年末，多數創業板企業的資本配置效率是相對下降的，資本投入存在浪費的現象，致使有些產出收益沒有位于或接近于“生產前沿面”。

表3 熵值賦權法測算結果

表3為以熵值賦權法測算的表現企業成長性各財務指標的熵值與權重，此測算的相關財務指標包括：企業擴展潛力的成長性X1、企業資產增長能力的成長性X2、企業資產營運能力的成長性X3、企業分紅能力的成長性X4與企業資本完整性和保全性的成長性X5，上述各財務指標分別對應著熵值e1，e2，e3，e4，e5與權重w1，w2，w3，w4，w5。按上述公式（5）計算后發現，2013年、2014年和2015年成長性（Growth）分別在均值以下的企業數占總樣本的61.562%、60.902%、61.874%，表明創業板企業成長性的水平參差不齊，大多數面臨高成長性特點消失的困境。

（二）企業成長性與非效率資本配置的關系

對企業成長性與非效率資本配置的關系進行回歸分析，并檢驗委托代理問題的調節效應與中介效應，且對檢驗調節效應時的自變量和連續型調節變量進行數據中心化處理。

表4中Ⅰ和Ⅱ列檢驗了企業成長性與非效率資本配置之間的關系，Ⅲ至Ⅵ列檢驗了管理層道德風險和債權人介入的調節效應。（1）Growth的系數為負但不顯著，Growth2的系數為負且顯著(-0.0046,t值=-2.25），表明企業成長性與非效率資本配置呈倒U型關系，即中等水平的企業成長性與非效率資本配置的關聯度最高。（2）Expense的系數為正且顯著，表明管理層的道德風險越高，越容易滋生非效率資本配置問題；Growth2*Expense的系數為正但不顯著，表明管理層道德風險對企業成長性與非效率資

表4 企業成長性與非效率資本配置的關系

本配置的關系沒有調節效應。（3）Interest的系數為負且顯著，表明債權人介入有助于緩解非效率資本配置問題，Growth2*Interest的系數為負且顯著，表明債權人介入對企業成長性與非效率資本配置的關系具有調節效應。（4）檢驗控制變量與非效率資本配置間的關系。盈利能力與非效率資本配置呈非顯著負相關；償債能力與非效率資本配置呈非顯著正相關；公司規模與非效率資本配置呈顯著正相關，表明企業的規模越大，越有可能導致非效率資本配置；公司年齡與非效率資本配置呈顯著負相關，表明企業存在的時間越久，越有可能避免非效率資本配置。篇幅所限未披露。（3）計算變量間的相關系數來檢驗多重共線性問題（Pwcorr命令），所有變量間的相關系數均在0.6以下，所以排除多重共線性問題，可以進行回歸分析。

表5 管理層道德風險和債權人介入的中介效應檢驗

表5列示了管理層道德風險和債權人介入的中介效應，在表5a中Ⅰ列的結果顯示Growth2的系數為正但不顯著，Ⅱ列的結果顯示Growth2的系數為負且顯著（-0.0103，t值=-1.95），Ⅲ列的結果中Expense的系數為正且顯著（0.0349，t值=2.56），Ⅳ列的結果中Interest的系數為負且顯著（-0.0168，t值=-1.98），結合表5b可知管理層道德風險對企業成長性與非效率資本配置的關系具有中介效應，而債權人介入不具有中介效應，且Ⅱ列中Growth2的系數與Ⅲ列中Expense的系數乘積與Ⅲ列中Growth2的系數符號相同，因此，管理層道德風險的中介效應是部分中介效應。此外，Expense*Interest的系數為正且顯著（0.0106，t值=2.17），因此，管理層道德風險的中介效應也受到債權人介入的影響，是有調節的中介效應。

表6 絕對控股與股權制衡的調節效應比較分析

表6列示了分組回歸檢驗的調節效應，并在此基礎上采用層級分析方法，Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ和Ⅶ列只將控制變量列入回歸分析，Ⅱ、Ⅳ、Ⅵ和Ⅷ列將自變量Growth2也列入回歸分析。在絕對控股組，Growth2加入回歸分析后，模型對非效率資本配置變差的解釋能力增加了0.1519（ΔAdj-R2=0.1535,ΔF=2.24，P< 0.01）；在非絕對控股組，Growth2加入回歸分析后，模型對非效率資本配置變差的解釋能力增加了0.0094（ΔAdj-R2=0.0128,ΔF=0.20，P<0.01）。在這兩組回歸分析中，Growth2的回歸系數分別為-0.0048（P<0.05）、-0.0032（P<0.1），絕對控股組Growth2對非效率資本配置變差的解釋能力（0.4789）大于非絕對控股組Growth2對非效率資本配置變差的解釋能力（0.3775），因此，股權結構中是否絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系產生差異性調節效應，且絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應大于非絕對控股，即假設H3b得證。

在股權制衡組，Growth2加入回歸分析后，模型對非效率資本配置變差的解釋能力增加了0.0222（ΔAdj-R2=0.0275,ΔF=0.11，P<0.01）；在非股權制衡組，Growth2加入回歸分析后，模型對非效率資本配置變差的解釋能力增加了0.0639（ΔAdj-R2=0.1350, ΔF=2.25，P<0.01）。在這兩組回歸分析中，Growth2的回歸系數分別為-0.0037（P<0.1）、-0.0045（P< 0.05），股權制衡組Growth2對非效率資本配置變差的解釋能力（0.2638）小于非股權制衡組Growth2對非效率資本配置變差的解釋能力(0.4179）。因此，股權結構中是否股權制衡對企業成長性與非效率資本配置關系產生差異性調節效應，且股權制衡對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應小于非股權制衡，即假設H4b得證。

根據上述理論分析，股權結構對企業成長性與非效率資本配置的關系產生差異性調節效應，絕對控股對此關系的調節效應大于非絕對控股，股權制衡對此關系的調節效應小于非股權制衡。

（三）內生性檢驗

考慮到本研究中的變量間可能存在互為因果關系的內生性問題，企業成長性會影響非效率資本配置情況，反過來，非效率資本配置也會對企業成長性產生影響，因此，擬采取以下方法檢驗并解決上述內生性問題。

1.對自變量進行滯后處理以緩解內生性問題

將滯后一期的企業成長性作為控制變量加入回歸方程，并對其進行逐步回歸分析，結果顯示滯后一期的企業成長性與當期的非效率資本配置呈顯著相關關系，但顯著性水平較弱，因此，本研究繼續采取以下方法來進一步檢驗和修正內生性問題。

2.引入工具變量，并采用兩階段最小二乘法（2SLS）回歸分析

鑒于已有文獻研究成果，可以采取加入不同行業的企業成長性均值作為工具變量，并以聯立方程的形式進行2SLS回歸來進一步檢驗和修正上述的內生性問題。不同行業的企業成長性均值與企業自身的成長性水平顯著正相關，但與非效率資本配置無顯著相關性，也就是與隨機誤差項無關，即不同行業的企業成長性均值理論上符合工具變量的要求。經Hausman檢驗得P值為0.000，因此，拒絕變量均為外生的原假設，有必要引入工具變量進行2SLS回歸分析。回歸結果顯示第一階段的F值為30.75，即此工具變量并非弱工具變量，第二階段的回歸結果顯示企業成長性的系數值變大，顯著性水平未發生改變。限于篇幅，且本文的研究結論并未發生顯著變化，因此，不再以表格的形式進行贅述。

（四）穩健性檢驗

1.以Z-score標準化殘差值來衡量企業的非效率資本配置情況

以企業實際的資本配置額度減去投資回歸方程確定的理想資本配置額度，其差額為非效率的資本配置數額，并對非效率資本配置數額進行Z-score標準化處理，統計結果表明非效率資本配置數值的均值為-0.084，即投資不足導致的非效率資本配置情況在創業板企業更為嚴重，按上述回歸過程進行實證分析，結果表明：以不同的方法計算資本配置效率時，并沒有改變上述的研究結論，該實證結果具有可靠性。

2.以因子分析法構建評價企業成長性的評價體系

類似于上述的熵值賦權法，分別選取同樣表現企業成長性的五個方面X1、X2、X3、X4和X5，并對其進行KMO和巴特利特球形檢驗，結果顯示，KMO抽樣測試值為0.609，Sig.值小于顯著性水平0.05，即可以進行因子分析，最后獲得各企業成長性的綜合得分Growth=37.999%*F1+32.267%*F2（F1和F2為主因子，37.999%和32.267%為主因子的貢獻率，F1=0.719* ZX1-0.746*ZX2+0.242*ZX3-0.548*ZX4+0.643*ZX5，F2=0.144*ZX1+0.270*ZX2+0.852*ZX3+0.522*ZX4+ 0.277*ZX5,ZXi為標準化后各指標（i=1，2，…5）），以上述方法衡量的企業成長性作為解釋變量進行回歸分析，所得結果與上述研究結論基本一致。

3.以營業收入增長率和員工數增長率分別衡量企業的成長性

以營業收入增長率和員工數增長率替代上述的熵值賦權法來分別作為企業成長性的衡量標準進行穩健性檢驗，經回歸分析發現實證研究結論并沒有因為企業成長性衡量標準的改變而發生變化，該研究結果具有較好的穩健性。由于篇幅所限，相關的穩健性檢驗結果并未以表格形式進行列示。

五、研究結論與相關建議

（一）研究結論

本文系統收集了2013~2015年我國創業板上市公司的相關財務指標數據，檢驗了企業成長性與非效率資本配置的關系，并分析了委托代理問題對此關系的調節效應與中介效應。研究結果表明：（1）企業成長性與非效率資本配置呈倒U型關系；（2）債權人介入對企業成長性與非效率資本配置關系具有調節效應，管理層道德風險具有部分中介效應且受到債權人介入的影響；（3）股權結構具有差異性調節效應，絕對控股對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應大于非絕對控股，股權制衡對企業成長性與非效率資本配置關系的調節效應小于非股權制衡。以上結論拓展了相關領域內的研究框架，為企業的日常資本配置決策提供了參考依據。

（二）相關建議

時至今日，創業板市場歷經了多年的磨煉，早已成為我國證券界的第二主戰場，為中小型企業的投融資提供了交易場所。但我國創業板上市公司經營情況參差不齊，其發展過程中暴漏出的問題令業界人士隱憂。從企業的成長性出發，以減輕非效率資本配置為落腳點，根據上述的研究結論，提出以下四點建議：

1.企業應重視自身的非效率資本配置問題，尤其是中等水平成長性的企業

資本配置是企業的一項重要財務戰略，而現實中的各種摩擦因素往往導致資本投資偏離最優投資水平，降低了資本配置效率。研究結果顯示創業板上市公司普遍存在非效率資本配置問題，尤其在中等水平成長性的企業更為嚴重，因此，企業應對資本配置加大監管力度，在日常經營中確保部門間信息可以完整和及時地傳遞，對于潛在的投資機會要準確地察覺并上報項目管理部門，而項目管理部門要及時批復并作出理性決策，對于已經喪失投資價值的項目要建立完整的記錄，防止再次投資的發生，避免造成資金浪費，減輕非效率資本配置問題。

2.可適度舉債，引入債權人的監督效應

舉債是企業解決資金不足的常用措施，近年來隨著市場化改革的不斷深入，企業的融資環境得到很大的改善。實證表明債權人介入可以減輕非效率資本配置，債務契約以約束債務人行為的方式來保護債權人的利益，還本付息的壓力在一定程度上使債務人對于投資項目更加謹慎，減少了非效率資本配置的可能性。相比股權融資，舉債的成本小、速度快，還能避免股權被稀釋的風險，尤其是對于非上市公司，更多的依賴于債務來滿足投資需求。企業應充分發揮舉債的優勢，引入債權人的監督效應，減少部門經理人的非理性行為，依據權衡理論準確地衡量財務杠桿效應。

3.完善公司治理機制，緩解委托代理問題

公司治理不僅是理論界的熱點話題，在實務界也是備受關注的問題。實證檢驗發現股權結構具有調節效應，絕對控股的情況對企業成長性與非效率資本配置的關系影響更大，因此，企業應設置相對集中的股權，發揮大股東的監督效應，以股東利益和公司利益的一致性來激勵大股東監管企業。管理層的道德風險與非效率資本配置顯著正相關，因此，任何成長階段的企業都應重視管理層的道德風險，可采取有效的激勵措施和設置系統的任免條例，讓管理者的薪酬與企業的業績掛鉤來完善內部激勵措施并結合市場中兼并和收購的外部激勵措施，以此來降低管理層的道德風險。

4.監管部門要結合企業實際情況發揮政策性導向作用，促使企業實現二次高成長

政府在宏觀調控中要扮演“守夜人”的角色，合理發揮“看不見的手”的作用，既不能“越位”也不能“缺位”。實證結果顯示企業成長性與非效率資本配置呈倒U型關系，高成長性企業的非效率資本配置問題較輕，因此，監管部門應對企業未來的發展做出正確的引導性方案，幫助企業延長高成長期，必要時可以扶持企業研發核心技術和創立知名品牌。并且創業板企業多為中小型企業，監管部門要針對企業的實際需求建立和完善有效公平的市場競爭機制，防止惡性競爭的出現，讓更多的企業都能將資本投放在最合適的項目上。

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F275

A

1006-169X（2017）05-0085-09

2016年燕山大學課外科研立項指令性文件(16-05-02A)；河北省社會科學發展研究課題重點課題(201602020220)；河北省社會科學基金項目（HB14GL012）。