創業板制造業企業融資結構影響因素分析

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（北京信息科技大學經濟管理學院北京100192）

一、引言

融資結構是指企業各類資本的構成及其比例關系。企業不同的籌資策略會形成不同的融資結構，并對融資成本產生反作用，造成股東收益及企業價值等重要指標的波動。因此，為了在降低企業融資成本的同時充分發揮財務杠桿作用，確保企業自身具備充足的成長潛力，企業有必要合理利用債務資本并盡可能實現融資結構最優，這是籌資管理的核心問題。

行業類型是融資結構問題研究中的一個重要切入點，分行業類別研究中小企業的融資結構具備進行科學探討的合理性與前瞻性。制造業是我國工業的支柱，再加上我國中小企業數量龐大的客觀事實，探討創業板制造業企業融資結構受哪些因素影響既具有理論上的重要性，也具有實踐參考價值。

二、研究設計

（一）研究假設。Michaelas等（1999）通過實證研究，發現中小企業相比大型企業需要承擔更高的代理成本與信息不對稱成本，尤其當經濟處于短期下滑階段，資產規模越小的企業越不被金融機構看好，中小企業由于可抵押擔保資產比例較低而不得不減少外部債務融資比重。因此提出：

假設1：創業板制造業企業的公司規模與債務比率正相關。

鳥啄次序理論認為，企業營運能力越好，獲利水平越高，越傾向于優先使用自身積累，其次會選擇舉債，最后才選擇股權融資。因此提出：

假設2：創業板制造業企業的盈利性與債務比率負相關。

代理理論認為，債權人會將舉債方可供抵押的有形資產作為貸款約束衡量簽訂債權協議所產生的一系列風險，同時股東存在要求經理人侵占債權人利益以向高投資回報項目注資的可能性，對成長性越高的企業而言這種對外部債權融資的需求會更大，因此提出兩個假設：

假設3：創業板制造業企業的資產確定性與債務比率正相關。

假設4：創業板制造業企業的成長性與債務比率正相關。

已知企業舉債可以通過財務杠桿獲取抵稅效應，剔除負債后企業能通過固定資產折舊等其他成本費用對沖利潤，在抵減所得稅費用的同時增加了企業的稅后收入，這類費用形成了相當于負債的稅盾效應，即非債務稅盾。由于非債務稅盾能間接地為企業帶來節稅收益，削弱企業對債務融資的需求，DeAngelo 與 Masulis（1980）認為融資結構與企業這一內部特征負相關。因此提出：

假設5：創業板制造業企業的非債務稅盾與債務比率負相關。

營運能力與資產周轉速度相關，企業營運能力越強，資產周轉速度就越高，資金的閑置率就越低，財務狀況也更具活力，風險控制水平越高。依據信息不對稱融資理論，營運能力作為市場信號可以強化投資者對企業的信任，弱化道德風險。而且，如果企業營運能力過低，資金管理低效，債權人會認為企業沒有能力償還相應的長期借款成本，更不會輕易提供長期借款。因此提出：

假設6：創業板制造業企業的營運能力與債務比率正相關。

根據代理理論，股東與債權人之間的利益沖突造成了債權融資的代理成本，尤其是當大股東間的差距縮小，即股權制衡度提升的情況下，大股東更傾向于將債務資金投入到高風險、高收益的項目上，放棄低風險、低收益的投資項目，債權人為轉嫁更高的代理成本風險會要求更高的利息，導致企業降低融資杠桿。股權制衡度的提升同時意味著次級大股東對抗第一大股東的力量得到增強，內部人控制問題下中小股東更難參與到制約大股東的實際過程中，所以股權制衡度與負債水平之間存在負相關關系。因此提出：

假設7：創業板制造業企業的股權制衡度與債務比率負相關。

對上市公司而言，由于存在經理人追求非現金利益的動機，存在因經理人的影響而頻繁采用非理性股權融資策略的可能性，股東為了對經理人實施強而有效的監控活動必須運用自身優勢進行干預，而股權就是一個很有用的道具：股權越集中在大股東手中，大股東越能強有力地對經理人進行監督和控制，進而約束管理者的機會主義行為，管理者在壓力的干擾下會回歸到理性層面并借由增加自身管控成本增加對債權融資的運用。因此提出：

假設8：創業板制造業企業的股權集中度與債務比率正相關。

Titman 與 Wessels（1988）基于大量的實證研究，認為在信息不對稱理論下，一旦企業在清算時債務比率偏低，便會向客戶、員工及供應商三方強加成本開銷，并造成企業產品的獨特性與融資結構間的負相關。此外，肖作平（2004）也用實證研究驗證了產品獨一度與融資結構的負相關關系。因此提出：

假設9：創業板制造業企業的產品獨特性與債務比率負相關。

（二）研究樣本與數據來源。本文選取了2012年之前在我國創業板上市的100家制造業企業2011—2016年的數據作為研究樣本，剔除了金融及保險性質的公司、被ST以及在研究期間發生*ST摘帽的公司和部分變量存在異常值的公司，樣本總數為600個。財務數據均通過RESSET數據庫獲得，并采用SPSS 20.0與Eviews 8軟件進行分析。

（三）研究方法、變量選取與模型建立。本文以債務比率作為被解釋變量融資結構的具體衡量指標。依據假設，其余變量的定義如表1所示。

在Eviews中對各變量構成的個體隨機回歸效應模型進行豪斯曼（Hausman）檢驗，結果如表2所示。

由上可知，面板數據回歸模型拒絕建立隨機效應模型的原假設，應建立面板數據固定效應模型，如下所示：

其中，β0為截距，β1—β9是各影響因素的系數，ε為殘差，i=1，2，…，100表示第 i家企業，t=1，2，…，6 表示2011年到2016年的各個年份。

三、實證結果與分析

（一）描述性統計。100家樣本企業2011—2016年間的解釋變量與被解釋變量相應數據如表3所示。可以看出，樣本企業的債務比率均值為24.58%，盈利能力有待提高，有形資產占比達31.77%，符合制造業的特點，成長性反映出絕大多數樣本企業主營業務呈增長態勢，很多企業仍未充分發揮非債務稅盾的功效，股東權益周轉率與股權制衡度整體均值較高，股權集中度最高不超過41.77%，股東獲得回報的效率與股權分配較為可觀，但依托銷售費用衡量的產品獨特性極值差距較大，均值水平為11.05%。

（二）相關性分析。在使用Eviews軟件對模型1進行回歸分析之前，先運用SPSS軟件對各個變量的相關性進行初步分析，結果如表4所示。可以看出，債務比率與除股權制衡度以外的其他變量均顯著相關，其中，盈利性、股權集中度、產品獨特性與債務比率顯著負相關。由于各變量的r值均不高于0.8，初步說明模型不存在嚴重的多重共線性。

依托方差膨脹因子（VIF）對各自變量的共線性進行具體分析，如下頁表5所示。結果表明，9個自變量的VIF均小于10，可以認為不存在多重共線性。

（三）回歸分析。使用Eviews軟件對模型1進行回歸分析，回歸結果如下頁表6和表7所示。

調整后的面板數據固定效應回歸模型（模型1）的擬合優度達82.28%，說明影響創業板制造業企業融資結構的自變量基本被涵蓋在方程之中。F統計量在1%的顯著性水平上通過了方程整體顯著性檢驗。可以看出，在5%的顯著性水平上，創業板制造業企業的融資結構與公司規模、資產確定性以及營運能力顯著正相關，與盈利性顯著負相關，與成長性、非債務稅盾正相關但不顯著，與股權制衡度、股權集中度及產品獨特性負相關但不顯著，對創業板制造業企業影響最大的三個自變量依次為盈利性、非債務稅盾與資產確定性。為了更好地觀察回歸結果，對回歸結果與9個原假設進行比較，如表8所示。

表1 變量定義表

表2 Hausman檢驗結果

表3 各變量描述性統計

表4 相關性分析

表5 自變量共線性分析

表6 模型整體指標

表7 融資結構與各因素間的回歸分析

表8 融資結構影響因素原假設與回歸結果比對

除假設5與假設8外，其余假設均得到驗證。非債務稅盾與債務比率正相關，這與針對創業板制造業企業的稅收優惠等政策有關，但由于制造業企業的共性是固定資產規模相較其他行業要大，而資產確定性與非債務稅盾兩個特征均與固定資產緊密聯系，不能排除企業在填補融資缺口時傾向于關注這類資產的抵押價值而非折舊的可能性。股權集中度與債務比率負相關，說明相比其他股東，整體上這些企業的大股東認為在現有融資結構下，債務融資帶來的財務風險要高于節省的融資成本，再加上創業板本身的市場政策，為了維護自身利益，股權融資相比債務融資更受大股東青睞。

四、結論

本文以創業板制造業企業2011—2016年的有關數據為樣本，探討了創業板制造業企業融資結構的影響因素，并提出以下建議：

公司規模與創業板制造業企業的融資結構顯著正相關，說明企業選擇融資結構時要根據公司規模進行決策。通常情況下資產規模稍大的企業具有較低的失信水平、信息不對稱水平與破產風險，更方便實施縱向一體化與多樣化經營，并應當在有效范圍內使用盡可能多的債務融資創造財務杠桿，滿足更大的資金需求。規模較小的創業板制造業企業應慎重衡量自身抵御風險的能力，必要時對融資結構進行適當限制，避免因過多的財務風險造成企業破產。

盈利性與創業板制造業企業融資結構顯著負相關，而且是所有內部特征中影響作用最大的，說明企業在進行融資決策過程中應重點關注這一指標。而且對于上市公司而言，盈利性與企業能否繼續正常上市并獲取更多的股權融資緊密關聯，商業銀行對企業進行信用評估時也會把盈利性納為關鍵考核指標，盈利性較低的企業通常很難獲取銀行貸款。

資產確定性與創業板制造業企業融資結構顯著正相關，說明創業板制造業企業為獲取外部債務融資，可以運用這一行業優勢緩解甚至克服銀行貸款壞賬及信息不對稱水平等融資中的常見問題。如果創業板制造業企業不能有效運用這一具有顯著影響的因素，在因自身規模造成的經營風險與信譽水平上會更難填補資金缺口。

基于信息不對稱理論，企業營運能力越強，市場投資者會提升對獲取投資回報的期望，再加上營運能力與創業板制造業企業融資結構顯著正相關，所以創業板制造業企業在確定融資需求時應當“量出為入”，即結合營運能力的實際情況來確定企業客觀的融資需求，盡可能避免資金閑置，并根據確定的融資規模高效利用自身在融資渠道方面的優勢進行多種融資方式組合，優化融資結構。