我國高技術產業鏈“鏈主”企業的資本結構優化研究

劉 杰 占明珍 吳添榮

（武漢紡織大學經濟學院，湖北 武漢 430200）

一、引言

高技術產業指的是研發投入大、產品附加值高、國際市場前景好的技術密集型產業，它具有智力性、創新性、戰略性和低資源消耗等特征。高技術產業相對于其他產業而言，總體上表現出較高的技術領先性和技術復雜性。而高技術產業鏈中的“鏈主”企業是在產業鏈中居于主導地位的企業，對于推動產業創新發展、整合產業鏈資源、帶動產業鏈企業協同發展起著至關重要的作用?！版溨鳌笨梢詭由舷掠?、左右鏈的企業，使其符合市場經濟規律，提升產業鏈協同創新能力，加速科技成果的轉化，是行業的“領頭羊”，在產業鏈中占據重要的地位，因此研究高技術產業中的“鏈主”企業具有很好的代表作用。

企業的資本結構優化就是指通過調整影響資本結構的因素，使企業資本結構更加合理化，從而實現公司設定目標的過程。高技術型企業技術密集度很高，其發展需要大量的資金支持，在大規?；I集資金的過程中，資本結構的合理安排顯得尤為重要，而國內對于高技術產業鏈企業的資本結構優化問題研究較少。因此，研究高技術產業鏈“鏈主”企業的資本結構優化問題，對于促進高技術產業鏈企業健康和可持續發展以及突破“卡脖子”技術問題具有較大的理論價值和現實意義。

二、文獻綜述

1.高技術產業鏈相關研究

關于產業鏈的內涵可以追溯到1776 年，亞當·斯密在《國富論》中首先提出了這一概念，他認為工業生產是一系列基于分工的生產鏈條。國外學者對于產業鏈方面的界定，大多數都是從價值鏈、供應鏈理論入手，然后在其中滲透產業鏈的含義。國內學者對于產業鏈的研究相對更豐富一些，劉志彪（2020）認為，所謂產業鏈，指的是一個國家或地區的國民經濟各個產業部門之間客觀形成的一種技術和經濟聯系。中國社會科學院工業經濟研究所課題組（2022）認為產業鏈是一個基于“產業總體”投入產出關系來分析產業效率或競爭力的產業組織概念，反映的是存在著有機關聯的各個經濟部門之間依據特定的邏輯關系和時空布局形成的相互交織的網絡關系。陳子韜等（2020）利用兩階段系統GMM 方法得出政府的支持能夠提升這些高技術產業如醫藥制造行業、醫療設備及儀器儀表制造業、電子及通信設備制造業的研發投入，但對航空航天器制造業和電子計算機及辦公設備制造業的研發投入沒有產生明顯的影響。龍瑜清等（2021）認為我國高技術產業已經形成較為完整的產業鏈體系，但有些高技術產業仍處于“卡脖子”境況，一些細分行業仍存在著發展不均衡的問題。劉麗（2021）從產業鏈的視角研究推動我國高技術產業高質量發展的路徑，通過對創新鏈、價值鏈、供應鏈和空間鏈四個方面的測度研究，提出我們應強化創新鏈，充分發揮空間鏈區域優勢。

張建忠等（2011）認為在買方驅動的價值鏈中，鏈主往往是那些在價值鏈中牢牢占據品牌和營銷環節、擁有定價權、具有制定標準和設定參數能力的品牌商、零售商、營銷商或者國際大賣家（如沃爾瑪、家樂福）。在生產者驅動的價值鏈中，“鏈主”通常是那些決定技術標準、掌握技術標準制定權、具有主導行業技術革新與演進方向的核心企業。劉志彪等（2021）認為產業鏈的未來取決于“鏈主”的創新能力和發展思維，“鏈主”的市場地位和技術能力穩固，就可以推動上下游企業共同成長，構建本土“鏈主”成為國家產業安全政策追求主要目標。

綜合以上學者的研究以及官方對“鏈主”企業的認定，將高技術產業鏈“鏈主”企業定義為：擁有整條產業鏈附加值最高的部分，在產業鏈中居主導地位，企業規模實力較強，主營業務收入或產值規模在所屬產業鏈企業中位于前列的企業。所選取的樣本企業也是參考這一標準進行選擇的。

2.企業資本結構優化相關研究

自MM 理論提出以來，對于企業資本結構的研究就成為學術界研究的熱點話題。

關于影響企業資本結構優化的因素研究，連玉君等（2007）從動態角度研究了我國上市公司資本結構調整行為，得出我國上市公司存在最優資本結構的結論，調整速度受到諸如企業規模、成長性以及最佳水平偏離程度等因素影響；黃繼承等（2015）在討論了產品市場競爭對資本結構調整速度的影響后，發現隨著產品市場競爭的加劇，公司調整資本結構的速度也會加快；巫岑（2019）指出產業政策會影響企業資本結構的調整速度，并呈現出正相關的關系；陳良華等（2022）以中國房地產上市公司為樣本，通過實證表明采用優化的目標資本結構模型，在降低目標資本結構估計偏差的同時，還會與一般模型估計下的資本動態調整速度和偏離程度存在差異；王竹泉等（2022）通過實證檢驗數字金融對資本結構的優化作用，研究發現數字金融可以顯著提升企業資本結構調整速度，并且向下調整速度快于向上調整速度。

綜上所述，學者們對于上市企業資本結構優化研究較多，并且從微觀和宏觀兩方面進行了分析，但是大多數文獻所研究的樣本都是大范圍的上市公司，單獨研究高技術產業鏈企業資本結構的相關研究較少，而高技術產業鏈“鏈主”企業結構優化的相關研究更少。

三、理論機理與研究假設

基于上述學者的研究以及理論的鋪墊，證實企業資本結構調整會受到諸多因素的影響，本文主要研究五個可能影響資本結構的因素，它們之間的關系如圖1 所示。在圖中，“+”表示兩變量之間正相關，“-”表示兩變量之間負相關。

根據上述理論機理提出以下五個假設。

1.公司規模對資本結構的影響

公司規模越大，需要的資金就越多，融資渠道也比較多元，抵抗風險的能力也較強，因此能受到金融機構的青睞從而獲得較多的貸款，可以利用負債解決資金問題，資本結構就會相對更好。故提出假設1：

H1：公司規模與資本結構正相關。

2.公司營運能力對資本結構的影響

營運能力反映了企業資金運用的效率。營運能力越強，說明資金在企業內部與外部的流動速度越快，資本積累會更多，能夠衡量企業管理資金的效率。因此，營運能力強的公司可以向市場傳遞一個好的經營狀態，取得貸款也會更加容易，有利于企業靈活地調整資本結構。故提出假設2：

H2：公司營運能力與資本結構正相關。

3.公司盈利水平對資本結構的影響

優序融資理論認為，根據成本最小化原則，公司在融資時會首先考慮內部盈余，其次是債務融資，最后是股權融資。因此企業在有充分的內部盈余時會減少舉債，相應的資產負債率會降低，不利于企業資本結構的調整。故提出假設3：

H3：公司盈利能力與資本結構負相關。

4.公司償債能力對資本結構的影響

流動比率越大，公司用來償還負債的變現能力變強，使企業償債能力變強，公司資產負債率降低，然后資本結構又是企業總負債與總資產的比率即不利于資本結構的調整。故提出假設4：

H4：公司償債能力與資本結構負相關。

5.公司成長能力對資本結構的影響

成長能力好的公司一般具有較好的預期，容易受到投資者的青睞，資金來源渠道較多，調整資本結構的方式也更加靈活。故提出假設5：

H5：公司成長能力與資本結構正相關。

四、實證研究

1.樣本選擇與數據來源

這里基于官方與學術界對“鏈主”的界定及數據可得性，剔除數據缺失的樣本，篩選出我國高技術產業鏈中符合條件的36 家“鏈主”企業，選取2017—2021 年相關數據，主要來源于國泰安數據庫以及企業公司年報。

2.變量說明

（1）被解釋變量

基于上述研究，這里資本結構用資產負債率（LEV）來衡量。

（2）解釋變量（資本結構優化的擬合變量）

公司規模：用總資產的自然對數來表示。

營運能力：用資產周轉率來表示。

盈利能力：用資產收益率表示。

償債能力：用流動比率表示。

成長能力：用營業總收入增長率表示。

3.模型構建

實證分析高技術產業鏈“鏈主”企業的資本結構優化調整速度，參考已有研究（黃繼承等，2016；羅琦等，2016），借助模型（1），根據選擇的變量指標計算企業優化后的資本結構LEV*：

表1 變量指標及含義

借鑒Flannery 等（2006）的做法，在模型（1）計算出的LEV*的基礎上，接著采用部分調整模型來估計高技術產業鏈“鏈主”企業的資本結構調整速度，得到如下模型（2）：

其中，LEVi,t和LEVi,t-1分別表示企業i 在第t 年和t-1年的實際資本結構，系數λ 反映企業資本結構的調整速度，為隨機擾動項。將模型（1）代入模型（2），得到如下模型（3）：

參考學者寧金輝等（2021）的做法，對模型（3）進行回歸，得到（1-λ）和λβ1到λβ5的值，從而得到β1到β5的值，再將其代入模型（1）即可得到優化后的資本結構LEV*i,t 的擬合值。

4.實證結果與分析

（1）數據描述性統計

如表2 所示，呈現了主要變量的描述性統計結果，資產負債率的平均值為43.65%，最小值是8.48%，最大值是87.07%，在一般情況下，40%～60%的資產負債率是正常的，標準差為0.1743，說明資產負債率存在一定的分散性；企業規模均值為22.9976，最小值為和最大值的差距也不大，分布較均勻；營運能力均值為0.5978，最小值和最大值也相差不大，說明樣本企業的營運能力也都相差不大；盈利能力均值為0.0498，不是很高，且樣本中有的企業虧損，有的企業盈利，相差較大；流動比率均值為2.1285，一般認為流動比率在2 左右比較好，所以總體來說樣本企業的短期償債能力較好；成長能力的均值為0.5093，可以說明樣本企業總體發展前景較好。

表2 主要變量的描述性統計

（2）相關性分析

表3 對各變量進行了Pearson 相關性分析，可看出自變量之間的系數均小于0.8，表明所選取的自變量之間沒有強烈的相關性。下一步是用方差膨脹因子（VIF）來檢驗變量之間的多重共線性問題，如表4 所示。一般情況下，如果VIF ＞10，則說明自變量之間存在多重共線性的問題，由表4 可以看出各自變量的方差膨脹因子VIF 以及方差膨脹因子的均值都比2 小，遠小于10，說明各自變量之間不存在多重共線問題。

表3 Pearson相關性分析

表4 多重共線性檢驗（VIF）

（3）回歸結果分析

為研究影響高技術產業鏈“鏈主”企業資本結構的因素，本文先對模型（1）進行回歸，首先確定使用何種模型來對樣本進行回歸，根據已有文獻的研究，先采用LM 檢驗來檢驗個體隨機效應，求得LM 統計量為124.17，其P 值為0.0000，在1%顯著水平上拒絕原假設，所以選擇使用隨機效應模型。表5 為三種模型的回歸結果。

表5 優化資本結構三種回歸分析

從表5 可以看出，在隨機效應模型下各個解釋變量均比較顯著，在混合回歸下衡量企業成長能力的變量不顯著，固定效應模型下代表企業規模和營運能力這兩個變量都不顯著。

接著對模型（3）用隨機效應模型進行回歸，得到（1-λ）的值為0.6799，即可得到λ 的值為0.3201，該值介于0 和1 之間，說明樣本區間內的高技術產業“鏈主”企業資本結構以32.01%的速度向目標資本結構調整。表6 是在樣本企業中按照規模大中小分別選取了6 家公司，列舉了從2017 年到2018 年的資本結構以及通過計算得出的優化后的資本結構?？梢钥闯龈呒夹g產業中醫藥制造業領域資本結構不太合理，有進一步優化的空間。

表6 樣本企業資本結構

五、研究結論和建議

本文以2017—2021 年我國高技術產業鏈中的“鏈主”企業為研究對象，運用資本結構動態調整模型來估計“鏈主”企業的資本結構調整速度，并對其變化機理進行檢驗。研究表明：公司規模、營運能力以及成長能力對促進“鏈主”企業的資本結構向目標資本結構調整有正向作用，其中營運能力的影響較大；盈利能力和償債能力對“鏈主”企業的資本結構向目標資本結構調整具有負向作用，其中盈利能力的作用效果更顯著。

作為知識和技術密集型的高技術產業鏈企業，特別是起“領頭羊”作用的“鏈主”企業，是推動中國經濟高質量發展的重要力量，因此促進這類企業的資本結構優化顯得尤為重要。據此，本文提出以下建議：

第一，企業要注重公司的營運情況，提高公司全部資產的管理質量和利用效率。根據本文研究結果顯示，營運能力對企業向目標資本結構調整具有明顯的正向作用，因此充分利用企業總資產，提高企業資金的使用效率有利于企業資本結構調整。

第二，針對負債率較高的企業，應提高自己的內源融資能力，多經營可以為公司創造利潤的業務；資產負債率過低的企業說明它們經營比較穩健，對待投資行為比較慎重，但是不宜過度保守，要學會很好地利用財務杠桿擴大企業經營生產，靈活運用企業資金。

第三，企業應保持靈活有效的資本結構動態調整機制。資本結構是一個動態概念，企業應根據自身的內部狀況并結合外部環境的變化，適時判斷企業當前的資本結構是否合理，及時地制定策略，建立靈活有效的資本結構調整速度。