以价值为导向的科技型企业资本结构优化研究

金桂荣，赵　辰

(1.天津科技大学经济与管理学院，天津　300222；2.北方联合电力有限责任公司，内蒙古　呼和浩特　010020)



以价值为导向的科技型企业资本结构优化研究

金桂荣1，赵辰2

(1.天津科技大学经济与管理学院，天津300222；2.北方联合电力有限责任公司，内蒙古呼和浩特010020)

本文将科技型企业资本结构优化的目标确定为企业价值的最大化，根据国内外的研究资料，提出资本结构与企业价值之间存在倒U型关系的假设，然后以109家科技型上市公司为样本，分别建立了资本结构与静态企业价值及动态企业价值的二次回归模型。通过实证研究发现科技型企业的资本结构与静态企业价值之间存在着倒U型的关系，即存在着最优资本结构的理论值；实证研究还得出科技型企业的长期负债比重与企业价值正相关，股权集中度与企业价值正相关的结论。根据以上结论提出了优化科技型企业资本结构的建议。

科技型企业；资本结构；静态企业价值；动态企业价值；回归分析

1　引言

科技型企业作为知识经济时代推动经济发展和社会进步的主要动力，在经济活动中的作用越来越大。拥有领先技术所带来的竞争优势使得科技型企业发展速度超过其他类型企业，需要筹集大量资金来满足规模不断扩张的需要。在大规模筹集资金的过程中，资本结构的合理安排显得尤为重要，而中国对科技型企业资本结构的研究还刚刚起步。因此，研究中国科技型企业资本结构优化问题，对于促进科技型企业健康和可持续发展，具有较大的理论价值和现实意义。

参照资本结构实证研究的一般作法，首先应确定科技型企业资本结构优化目标，进而探讨并发现资本结构变动与优化目标之间的关系及影响因素，最后根据相关因素的变动来调整科技型企业资本结构，实现其目标。资本结构决策是企业的重要战略决策之一，其决策目标应服从于企业的总体财务目标。当前中国学术界关于企业财务目标的观点主要有利润最大化、股东财富最大化和以利益相关者为基础的企业价值最大化，其中被广泛认同的是企业价值最大化目标[1-2]。鉴于此，本文将企业价值最大化设定为中国科技型企业的财务目标，以价值为导向，采用静态和动态相结合的方法对科技型企业资本结构进行研究，以实现资本结构决策和价值创造的统一，为科技型企业管理提供借鉴。

权衡理论的代表人物Kraus等认为，由于负债具有税收屏蔽作用，企业可以通过增加负债来提高企业价值。但是随着债务上升，企业陷入财务困境的可能性增大，对外筹资的难度增大，甚至可能导致破产，从而给企业带来额外的成本，即破产成本。因此，企业在资本结构决策时，必须权衡负债的抵税作用和增加的破产成本。企业的最佳资本结构存在于负债所引起的节税收益与增加的破产成本相等的平衡点上，此时企业价值达到最大化[3]。Williamson认为在市场经济条件下债务资本和股权资本通过对公司治理的不同作用来影响公司价值的创造和实现，合理安排股权和债务结构对提高治理效率和企业价值是必不可少的[4]。孙永祥等通过实证研究揭示资本结构与企业价值之间的关系，研究结果表明资本结构与企业价值之间存在着倒U型的函数关系[5]，支持最优资本结构理论。

基于国内外的研究，本文以2010—2013年中国科技型上市公司的平行面板数据为样本，运用多元线性回归方法，分析验证资本结构与企业价值之间的关系，提出最优资本结构的理论值和资本结构优化的建议。

2　理论分析与研究假设

2.1企业价值的衡量

企业价值是指企业拥有的全部资产的价值，有关企业价值的衡量指标很多，但总体来说包括静态指标和动态指标两大类。静态指标是基于财务报表的账面数据计算的财务绩效指标，一般包括总资产报酬率、净资产收益率、主营业务利润率、营业收入利润率等，它们都是反映企业过去资产使用效率和综合盈利能力的指标。由于会计方法的局限性，这些指标普遍存在短期性问题，不能反映上市公司的中长期绩效，但由于计算方法符合会计准则规范，具有较好的操作性和可比性。本文将从中选择一个与资本结构相关性最强的财务绩效指标作为静态企业价值指标。动态指标是基于市场预期确定的企业价值，包括股票和债务资本的市场价值。考虑到可比性的问题，研究中常以托宾Q系数来表示。托宾Q系数是经济学家托宾提出的，一般定义为企业市场价值对其资产重置成本的比率[6]。与账面指标相比，托宾Q系数受公司股票价格影响而随时变动。随着中国证券市场的不断发展，上市公司财务数据披露进一步加强，股票市场反映企业价值的可靠性也在提高，故本文将以托宾Q系数作为动态的企业价值指标。

2.2资本结构界定与分析

学术界关于资本结构概念的界定存在一定分歧，一种观点认为资本结构是企业长期资本的构成和比例关系，称为“狭义资本结构”；另一种观点认为资本结构是企业全部资金来源的构成和比例关系，即“广义资本结构”。贺红亮等[7]指出，中国上市公司的负债期限结构具有短期化的特点，短期负债循环使用，其作用不容忽视。因此，借鉴同类研究的做法，本文按照“广义资本结构”的范畴展开研究。

从广义角度界定资本结构，可细分为全部资本结构、负债结构以及所有者权益结构。反映全部资本结构的基本指标是资产负债率，资产负债率是资本结构理论和经验研究的核心指标。负债结构中，长期负债和短期负债在融资成本、融资风险和对公司治理影响等方面均存在显著差异，负债期限结构的合理安排尤为重要，因此，本文以长期负债比重来反映负债结构。所有者权益结构即股权结构，是指全部股东因持股比例不同所表现出来的股权集中或分散的程度，一般以股权集中度指标来表示，不同的股权结构对公司治理模式和治理绩效产生影响，进而影响企业价值。

2.3研究假设

基于研究目标，本文提出以下几点假设：

H1：资产负债率指标与企业价值呈倒U型关系。

资产负债率即负债占全部资本的比率。由于债务融资所带来的抵税利益和破产风险及破产成本并存，科技型企业资产负债率应存在一个理论上的理想值。当科技型企业的实际资产负债率低于该理想值时，负债所带来的抵税收益大于破产成本，提高负债率可提升企业价值，资产负债率与企业价值正相关；而超过这一理想值以后，企业的财务风险增加，破产成本大于负债的抵税收益，提高负债率导致企业价值降低，资产负债率与企业价值负相关。

H2：长期负债比率与企业价值正相关。

长期负债比率即长期负债占负债资本的比率。无论是短期债务融资还是长期债务融资，都具有公司治理效应[8]。短期债务使企业会面临较大的流动性压力，为保持偿债能力和避免破产，企业一般不会用短期资金投资于高风险项目，因而会放弃净现值大于零的投资项目，表现为投资不足。长期债务可以通过对现有资产及收益的抵押享有法定的优先权，来抑制经营者依赖现有资产收益对净现值为零或负的新项目进行投资，从而阻止企业的无效扩张。综合以上两个方面可以看出，增加长期负债比例有利于提升企业价值，长期负债比率与企业价值正相关。

H3：股权集中度与企业价值负相关。

股权结构与公司治理密切相关。在公司股权分散的情况下，分散股东无法对经理实施有效的监督，会产生较高的股权代理成本，不利于公司价值提升；如果公司股权相对集中，拥有一定数量的大股东，大股东由于持股比例高，在既有利益的驱动下，会积极监督经理层的经营行为，以实现自身利益的最大化。但是如果股权过于集中，则又容易导致大股东侵害中小股东利益，产生另一种代理成本，导致严重的逆向选择和道德风险，降低企业价值[9]。中国上市公司股权集中问题由来已久，吴育辉、吴世农(2011)研究表明，中国上市公司第一大股东平均持股比例达到了40%以上[10]。虽然近年来中国上市公司控股股东持股比例有所下降，但是股权集中的现象并未得到明显改善，股权集中度仍然很高[11]。根据wind数据库统计结果显示，中国科技型上市公司第一大股东持股比例平均达到了38%，且第一大股东多为国有股东或内部股东，内部大股东侵害外部股东和企业价值的可能性较大。在此种情况下，股权集中度提高会导致企业价值降低，股权集中度与企业价值负相关。

3　研究设计

3.1指标选取

(1)被解释变量。综合上文的分析，本文将分别研究科技型企业资本结构与静态企业价值、动态企业价值的关系，选用财务绩效指标(SEV)作为静态企业价值指标，初选指标包括总资产报酬率(ROA)、净资产收益率(ROE)、主营业务净利率(ROS)；选用托宾Q系数(DEV)作为动态企业价值指标。

(2)解释变量。资产负债率(LEV)是反映全部资本结构的指标，即全部资本中来源于负债的比例。计算公式为：资产负债率(LEV)=总负债/总资产*100%。具体运用时，该指标可根据资产、负债的账面价值计算，也可根据市场价值计算。由于账面价值可靠性强且易于操作，本文按账面价值计算。

长期负债比重(LT)是反映负债结构的指标，即全部负债中长期负债所占的比重。

股权集中度(CR)是衡量持股比例位居前若干位大股东持有的股份之和占总股份的比例，反映公司股权集中的情况。由于中国科技上市公司股权集中度较高，特别是第一大股东持股比例较大，根据研究需要，选择第一大股东持股比例作为研究变量。

(3)控制变量。为了提高模型的拟合度，并突出科技型企业的特点，选取固定资产增长率(FAGR)、研发人员比例(TECH)、技术性无形资产比例(INTANG)和企业规模(SIZE)做控制变量进行研究。

各变量的计算方法如表1所示。

表1　变量选取与定义

3.2模型构建

根据研究假设，构建企业价值回归模型如下：

SEV(DEV)=β0+β1LEV+β2LEV2+β3LT+β4CR+β5FAGR+β6TECH+β7INTAN+β8SIZE+ξ1

(1)

基于企业价值和资产负债率之间的倒U型关系假设，模型中引入了资产负债率指标的二次项，即建立二次回归模型。当资产负债率的一次项系数为正、二次项系统为负，且均通过显著性检验时，则说明资产负债率与企业价值之间存在倒U型关系。

3.3样本的选取

目前，国内对科技型企业研究样本的确定多采用行业筛选法，即从高新技术行业内选取科技型企业。本文从2010年之前在沪深主板和创业板上市的高新技术行业上市公司中选取样本公司，剔除数据异常和信息披露不完整的上市公司，最终选择109家上市公司作为研究对象，研究期间为2010—2013年，样本总数共计436个。

4　实证分析

4.1科技型上市公司主要财务数据的比较分析

在运用模型对样本数据进行计算与分析之前，首先对科技型上市公司的资本结构和绩效情况做一下总体分析，相关数据统计如表2所示。

表2　科技型上市公司主要财务指标的平均水平

数据来源：根据wind数据库统计。

从表2数据来看，科技型上市公司的总资产报酬率指标高于同时期全部上市公司的总体平均水平，表明中国科技型上市公司投资效益好于一般上市公司。说明先进技术对生产力产生了拉动作用，使科技型企业具有创造超额收益的能力。基于财务杠杆作用的基本原理，当企业总资产报酬率较高时，提高负债比率，利用财务杠杆效应可以进一步提高净利润和净资产报酬率。但是，从资产负债率和长期负债比率来看，科技型上市公司对负债和长期负债的利用水平明显低于全部上市公司的总体水平。这可能是因为科技型企业经营风险高，债权人基于风险规避原则不愿意对科技型企业提供较多的债务资金[12]。由于科技型企业负债水平低，财务杠杆对净资产报酬率的撬动作用不及一般企业的总体水平。但是另一方面，由于大部分科技型企业都享有国家提供的税收优惠政策，税负普遍低于一般企业。最终科技型上市公司的净资产报酬率和主营业务净利率还是具有一定优势。从这里也可以看出国家政策对科技型企业发展的激励和引导作用是必不可少的。

4.2基于静态企业价值的资本结构实证分析

(1)静态企业价值指标筛选。 运用模型分别针对初选的总资产报酬率(ROA)、净资产收益率(ROE)、主营业务净利率(ROS)三个静态企业价值指标进行一元线性回归，找出与资本结构相关性最强的财务绩效指标，将其作为最终的静态企业价值指标。其模型为：

SEV=β0+β1LEV+β2LT2+β3CR+β4FAGR+β5TECH+β6INTAN+β7SIZE+ξ1

(2)

运用SPSS软件进行回归，与资本结构指标相关性最强的静态企业价值指标是总资产收益率，因此，本文将选用总资产收益率(ROA)作为被解释变量来建立下一步的二次回归模型。

(2)回归分析。利用ROA作为被解释变量，运用模型1进行回归，结果见表3。

表3　静态企业价值模型回归结果

数据来源：根据spss软件统计结果整理而得，***表示在1%水平上显著、**表示在5%水平上显著、*表示在10%水平上显著。

从表3可以看出，除了研发人员比例以外的变量均通过了显著性检验，模型的调整判定系数为0.662，拟合度较好。回归结果同时显示，资产负债率的一次项系数为0.136，二次项的系数为-0.141，表明资产负债率和企业价值之间确实存在倒U型的二次曲线关系，假设1成立；长期负债比例与总资产报酬率正相关，即长期负债比重越大，企业价值越大，假设2成立；第一大股东持股比例与总资产报酬率正相关，说明股权集中度越高，企业价值越大，与假设3相反。

通过建立静态价值的回归模型，得到以下结论：

(1)资产负债率与总资产报酬率存在倒U型的关系，对倒U型的函数关系进行计算，可以得出使企业价值最大的资本结构是48.22%。当科技型企业的资产负债率低于48.22%时，提高资产负债率可以提升企业价值；而当资产负债率高于48.22%后将导致企业价值下降。从目前科技型企业资本结构的现状来看，未来期间资产负债率水平还可以提高。

(2)长期负债比重与总资产报酬率正相关，说明科技型企业提高长期负债在总负债中的比重有助于提高企业价值。从债务期限上看，中国科技型企业流动负债高，长期负债低且多以银行借款为主，长远看，这不利于企业价值提升。

(3)第一大股东持股比例与总资产报酬率正相关，说明科技型企业提高股权集中度，有利于企业价值提升。科技型企业的技术风险和经营风险要高于一般企业，提高大股东尤其是技术股东的持股比例，保持股权结构稳定，有利于公司战略的持续性和稳定性；同时，一定程度的股权集中能产生有效的激励作用，降低代理成本。

(4)控制变量中，固定资产增长率、公司规模与总资产报酬率正相关，说明中国科技型企业目前规模尚小，普遍处于边际收益递增的扩张阶段，发展空间较大[13]。技术性无形资产比例与总资产报酬率负相关。理论上讲，提高技术性无形资产比例应有利于科技型企业形成核心竞争力，创造超额利润，提升企业价值，但是实证研究却得出相反的结论，说明科技型企业技术性资产的先进性或优势不强，对价值创造的贡献不足，或者是企业没有充分运用自身的科技优势来创造价值。

4.3基于动态企业价值的资本结构实证分析

(1)动态企业价值指标描述。如上文所述，托宾Q系数为公司市场价值与有形资产重置成本的比值。由于获取公司重置成本技术难度大，本文以年末总资产账面价值来替代；债务资本的市场价值以年末账面价值表示。流通股市场价值根据年末流通股股数和市场价格来确定，非流通股价值根据非流通股股数和每股净资产来确定。样本数据显示，全部样本的托宾Q值均为正常，最大的是德赛电池(600570)，为17.51，最小的是长城电脑(000066)，为0.87，样本平均值为2.34。对上市公司来说，托宾Q大于1表明公司的总市值大于新建造相同公司的总成本，投资者有进一步投资的意愿，这说明科技型企业未来的前景较好。

(2)回归分析。以托宾Q作为被解释变量，运用模型1进行回归，结果见表4。

表4　动态企业价值模型回归结果

数据来源：根据spss19.0软件统计结果整理而得，***表示在1%水平上显著、**表示在5%水平上显著、*表示在10%水平上显著。

结果显示，模型的调整判定系数为0.601，拟合度较好，但固定资产增长率、研发人员比例没有通过显著性检验。资产负债率与企业价值之间的一次项系数为负、二次项系统为正，不存在倒U型的关系，故假设1不成立。长期负债比例与托宾Q值正相关，即长期负债比重越大，企业价值越大，假设2成立。第一大股东持股比例与托宾Q值正相关，假设3也不成立。

通过建立动态价值的回归模型，得到以下结论：以托宾Q表示的动态企业价值与资本结构之间不存在倒U型的关系，这一结论与资本结构的均衡理论相矛盾。托宾Q系数随公司股票价格变动，中国股票市场还不能做到完全有效，科技型企业的技术性风险又加大了投资者的“信息不对称”性[14]，这些都不利于科技型企业股票价值的市场发现。加之中国破产制度不完善、执行不到位，投资者很难根据公司资产负债率来判断其前景好坏。有时甚至会作出与“信号理论”完全相反的价值判断，即上市公司资产负债率越高，投资者对其前景越不看好，股价越低。与静态价值模型相同，动态回归模型也得出了企业价值与长期负债比重正相关、与第一大股东持股比例正相关的结论。控制变量中技术性无形资产比例与公司价值负相关，公司规模与企业价值正相关，这与静态企业价值模型回归得出的结论相同。

5　结论与建议

本文在建立资本结构与静态企业价值及动态企业价值的二次回归模型的基础上，选取了109家上市的科技型企业2010—2013年的平行面板数据进行研究，得出了资本结构与静态企业价值存在倒U型关系的结论，即存在最优资本结构的理论值。此外，本文还得出长期负债比重与企业价值正相关，股权集中度与静态企业价值正相关的结论。

基于以上研究结论，结合中国科技型企业资本结构现状，提出如下几点建议：

一是要以提升企业价值为目标来进行资本结构决策与调整。科技型上市公司资产负债率普遍低于上市公司的平均水平，观测期内偏离目标水平分别达到了20%、25%、25和20%，说明科技型企业对资本结构决策重视不够。科技型企业筹资渠道少，并具有明显的惯性筹资倾向，由此导致资本结构偏离目标水平情况比较突出，资本结构调整任务艰巨。同时还应注意到，伴随着内部和外部经营环境的变化，企业的最优资本结构并不是固定不变的，这就需要对资本结构进行动态调整，使其不断向最优目标水平靠拢，实现企业价值最大化[15]，企业的资本结构是一个不断调整的动态过程。

二是要加大技术股东的持股比例。本文发现增大科技型企业股权集中度，尤其是第一大股东持股比例有助于提升企业价值。股权集中有利于发展和控制科技型企业的核心技术，保持企业战略的持续性和有效性。科技型企业在其发展过程中，必然要引入社会资本和风险资本，但应保持技术股东的股权优势地位。科技型企业可以通过股权配送、转赠股本以及股权激励等方式增加技术股东的持股比例，强化技术股东和技术人员对企业的归属感，增强科技型企业的创新活力。

三是要调整负债结构。当前中国科技型企业负债结构中短期负债比例高，长期负债比例低，长期负债又以银行借款为主，发行企业债券的公司很少[7]。本文研究发现提高长期负债比重有利于提升科技型企业价值，因此，科技型企业在优化资本结构时应注重负债内部结构的调整，提高长期负债比重。但是提高长期负债比率的关键不是增加长期借款而是引入其他形式长期负债，比如融资租赁、公司债券等。实现各种融资方式之间的相互配合，最大限度地发挥各类债务资金的治理作用，降低代理成本。

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(责任编辑沈蓉)

The Optimization of Capital Structure of Scientific and Technological Enterprises Based on Value Orientation

Jin Guirong1,Zhao Chen2

(1.College of Economics and Management,Tianjin University of Science and Technology,Tianjin 300222,China;2.North United Power Co.,Ltd.,Hohhot 010020,China)

This paper uses enterprise value maximization as the goal of capital structure optimization, and sets the hypothesis that between capital structure and enterprise value there exists opposite U relationship .109 high-tech enterprises are set as samples, and the regression model of enterprise value is built.Then the opposite U relationship is found between capital structure and enterprise value, and it is also concluded that long-term liabilities and enterprise value has positive correlation, and ownership concentration and enterprise value has positive correlation.

High-tech enterprise；Capital structure；The static value of the enterprise；Dynamic enterprise value；Regression analysis

教育部人文社会科学研究规划基金项目(11YJA630102)。

2015-12-23

金桂荣(1965-)，女，辽宁锦州人，硕士，天津科技大学经济与管理学院副教授，硕士生导师，注册会计师；研究方向：企业财务管理。

F275

A