企业成长性、委托代理问题与非效率资本配置——基于创业板上市公司的实证研究

■崔志霞，臧秀清

企业成长性、委托代理问题与非效率资本配置
——基于创业板上市公司的实证研究

■崔志霞，臧秀清

文章以创业板市场诸多企业业绩“变脸”的现状为研究背景，并从委托代理关系角度出发，围绕企业成长性来探讨非效率资本配置问题。搜集整理了创业板上市公司2013~2015年的财务面板数据，实证检验了企业成长性与非效率资本配置的关系以及委托代理问题对此关系的调节效应与中介效应。研究发现：企业成长性与非效率资本配置呈倒U型关系，债权人介入与股权结构对此关系具有调节效应，而管理层道德风险具有部分中介效应并受到债权人介入的影响。进一步研究发现：绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应大于非绝对控股，股权制衡对此关系的调节效应小于非股权制衡。上述结论对企业成长过程中的融资方式选择、股权结构设计与资本配置等方面具有积极的启示意义。

企业成长性；委托代理问题；非效率资本配置；调节效应；中介效应；DEA-Malmquist指数；熵值赋权法

崔志霞（1991-），河北沧州人，燕山大学经济管理学院硕士研究生，研究方向为公司治理与公司理财；臧秀清（1963-），山东新泰人，燕山大学经济管理学院教授，博士，研究方向为公司治理与公司理财。（河北秦皇岛066004）

一、引言

创业板市场又称为二板市场，兴起于上世纪90年代，为解决中小企业融资难的问题，证监会根据具体要求在2009年正式启动创业板市场，与主板市场、三板市场共同组建了我国多层次的资本市场结构体系。因其创建以来低门槛进入与严要求运作的特点，使其备受实务界的青睐。截至2016年末，相比成立之初的28家企业挂牌上市，创业板上市公司的数量已增长近20倍，创业板市场规模的快速扩张引起了业界的强烈关注。据媒体报道，近年来多数创业板企业的高成长性特点逐渐消失，经营业绩增长开始滞缓，甚至已有企业濒临亏损，其整体估值也降至近三年来的最低位，诸多弊端的创业板市场令潜在的投资者隐忧。

创业板企业的发展状况已成为理论界和实务界的热点话题，其资本是否有效配置也随之成为重点关注的问题之一。有效的资本配置可以增强企业的市场竞争力与取得以小博大的经济效果，资本配置虽已被企业所重视，但低效和无效的资本配置问题却频频发生，即便是高成长性企业，它的资本配置也并非总是有效的（Cai，2011；李云鹤，2014）。非效率的资本配置常常使企业陷入困境，成为理论界所要探讨的迫切话题，经数据统计，以Malmquist指数测算的非效率资本配置的企业占据总样本的73.633%，因此，结合上述问题，有必要进一步探讨以创业板企业为研究样本的企业成长性与非效率资本配置的关系。

回顾已有的理论文献，相关学者们取得了诸多的研究成果，但多以营业收入增长率衡量企业的成长性或以因子分析法构建评价企业成长性的综合体系，且对于非效率资本配置的测算多是借鉴Richardson的残差度量模型。企业成长性与非效率资本配置存在着密切的关系，但目前在搜索到的文献领域内，国内尚未有对两者关系进行研究的文献，也未能发现探讨委托代理问题对此关系调节效应与中介效应的理论文献。本文乘袭已有的相关研究理论，将委托代理问题引入，探讨企业成长性与非效率资本配置的关系，并试图在以下两方面有所创新：

第一，本文以当前创业板市场诸多企业业绩“变脸”的现状为研究背景，实证检验企业成长性与非效率资本配置的关系以及委托代理问题对此关系的调节效应与中介效应。实证分析过程中，基于Färe等构建的Malmquist指数模型来衡量资本的配置效率，并划分出非效率资本配置的企业；并根据Shannon提出的信息熵理论以熵值赋权法来综合测算企业的成长性。以上衡量方法的运用丰富了现有的相关研究理论，为现阶段创业板企业的成长性以及非效率资本配置情况提供了可靠证据。

第二，本文将公司治理中的委托代理问题引入本研究过程中，并将委托代理问题划分为三个层面分别进行探讨，为进一步剖析委托代理问题对企业成长性与非效率资本配置关系的影响提供了理论依据。委托代理问题最早由Berle和Means发现，时隔多年，依旧困扰着无数的企业界人士，本文在探讨企业成长性与非效率资本配置关系的同时，检验委托代理问题的调节效应与中介效应，这有助于提升创业板企业在发展过程中对委托代理问题的关注度，深化了有关企业成长性与非效率资本配置的理论研究，也为企业如何提高资本配置效率提供了参考依据。

二、理论分析与研究假设

委托代理理论认为委托人和经理人都是独立的经济人，各自追求着自身利益最大化的目标，加之企业所有权与经营权的分离等为委托代理问题的产生提供了基本条件。根据非对称信息博弈发生在事前还是事后的时间标准，可划分为逆向选择和管理层道德风险，且管理层道德风险是股东与管理层间委托代理问题的主要方面，影响了企业正常的生产经营活动，降低了公司价值（臧秀清和崔志霞，2016），因此，被诸多的学者所关注。管理层掌握着企业的发展命脉，其日常行为也已成为舆论热点话题。出于我国长期以来的资本市场发展不完善的缘故加之创业板企业成立时间短、经营不稳定等因素，目前只是一味地依赖于一纸契约来约束管理层的日常行为，并不能完全避免管理层的道德风险。近年来由媒体曝出的管理层道德风险不可小视，尤其是在缺乏投资者保护的国度里更容易滋生管理层的道德风险，导致股东与管理层间的代理问题。管理层为了达到彰显实际地位、提高自身声誉等目的，可能会利用手中职权进行非效率资本配置，为有效避免上述情形，企业普遍采取股权激励的措施来拉拢管理层，但由管理层道德风险所导致的非效率资本配置行为仍屡屡发生。不管企业处于哪个成长阶段，似乎都充斥着管理层与股东之间的委托代理问题，因此加重了非效率资本配置的风险。据此，提出以下研究假设H1。

H1管理层道德风险对企业成长性与非效率资本配置的关系具有调节效应或中介效应。

资本市场中，银行作为理性经济人,以设立债务合同的形式将资金借给企业，并对经理层进行监督（包括提高债务利息、增加限制性条款等），最终企业以高额的债务成本方式来弥补债权人利益损失的风险敞口。企业具体操作过程中，以举债来缓解资金短缺的做法已比比皆是，而债务双方所追求利益的不一致性以及债务合约中潜在的未来发展不确定性都会导致代理问题。尤其是在低成长性企业，潜在的投资机会和现金流间的不匹配性可能会使股东将资金投放于净现值为负的项目上，把投资失败的风险转嫁于债权人身上，并且上述情况在较弱的公司治理机制下，发生的概率更大（Bertrand和Mullainathan，2003）。另一方面，债务契约有利于债权人约束部门经理人的行为，发挥监督效应。理论界有学者指出债权人介入可以强化公司治理机制减轻非效率资本配置问题（Dittmar和Mahrt-Smith，2005)。不同成长性企业对投资的需求不同，但伴随债权人介入而产生的还款付息压力有利于提高资本的配置效率。因此，根据上述理论分析，提出以下研究假设H2。

H2债权人介入对企业成长性与非效率资本配置的关系具有调节效应或中介效应。

回顾有关股权结构的代理冲突研究理论，大致可分为两个阶段：一是由于股权过度集中而引发的代理冲突；二是由于股权制衡失效而引发的代理冲突。基于第一大股东的持股比例，将股权结构划分成绝对控股和非绝对控股。在绝对控股的条件下，容易出现“一股独大”的现象，此时内部治理机制的作用弱化，控股股东所拥有的决策权和所有权可以操纵企业的资本配置，尤其是在高成长性企业，拥有着充裕的现金流和较多的潜在投资机会，加之控股股东日益膨胀的自信心更容易导致非效率资本配置。况且高成长性企业正向成熟期过渡，往往存在产权不明和关系不清的现象，尤其是在家族式的民营企业里，绝对控股和非效率资本配置的状况在短期内也很难得到扭转。非效率资本配置在实务界不足为奇，控股股东的侵占效应使非效率资本配置更易发生，而且控股股东的持股比例越大，越容易出现非效率资本配置（窦炜等，2011)。另一方面，出于控股股东的监督效应。股权越集中，控股股东越有动力监管企业，控股股东利益与企业利益的捆绑效应使资本配置的决策更加谨慎，减少了非效率资本配置发生的概率。控股股东的任免权迫使管理层与其行动的一致性，提高了企业的财务透明度（Habib，2008）。因此，与非绝对控股相比，绝对控股增强了企业成长性对非效率资本配置的影响。因此，基于上述理论分析，提出以下相对应的研究假设H3a和H3b。

H3a是否绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系产生差异性调节效应，且绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应小于非绝对控股；

H3b是否绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系产生差异性调节效应，且绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应大于非绝对控股。

基于股东间能否形成相互制衡的机制，将股权结构划分成股权制衡与非股权制衡。在股权相互制衡的条件下，“一股独大”的现象被有效遏制，股东间的相互监管避免了个别股东与管理层共谋的现象，降低了个别股东掏空企业资源的可能性，股东们只能通过企业整体价值的提升来获得分红或配股等收益。群体性控股股东的互相牵制削弱了大股东对中小股东的侵占效应，有利于资源的有效配置（Luo和Ye，2015）。另一方面，尤其是在国家鼓励机构投资者介入后，股权分散的特征更加凸显，这种股权分散并未形成管理者预想中的股权制衡，反而常常因为股权争斗使企业陷入困境。在企业管治过程中，股权相互制衡的条件下股东们容易产生懒惰心理，责任心减弱和归属感降低，失去了对企业的监督效应，从情怀上与企业产生了距离感，导致制定决策的效率下降（Hawas和Tse, 2016）。据此，提出以下相对应的研究假设H4a和H4b。

H4a是否股权制衡对企业成长性与非效率资本配置关系产生差异性调节效应，且股权制衡对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应大于非股权制衡；

H4b是否股权制衡对企业成长性与非效率资本配置关系产生差异性调节效应，且股权制衡对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应小于非股权制衡。

三、研究设计

（一）变量选取与变量定义

1.非效率资本配置的衡量

有关非效率资本配置的衡量标准，多以模拟的理想资本配置数额与实际资本配置数额的差额来解释企业的非效率资本配置情况，还未能搜索到以数据包络分析（DEA）中的跨期Malmquist指数来衡量企业非效率资本配置情况的文献，因此，本文拟用Malmquist指数对非效率资本配置进行分析①Malmquist指数最早由瑞典著名学者Malmquist在基于距离函数的研究中提出，一般用于测算不同时期全要素生产率的变化，是数据包络分析（DEA）中测算投入产出效率的常用方法，后由Färe等（1994）构建了基于DEA的Malmquist指数模型，Lovell(2003)对其进行证实，而实务中资本配置效率可以用输入与输出的比值来衡量。相比其他有关TFPCH的研究方法（增长核算法、随机前沿分析法等），DEA-Malmquist指数具有无需对函数做先验假设、无需对参数进行估计、允许无效率行为存在以及可分析面板数据等优点，因此，本研究沿用Färe等提出的Malmquist指数模型来测算资本的配置效率。，并作为实证研究中的被解释变量。

2.企业成长性的衡量

本研究锁定于创业板块上市的企业。鉴于现有的文献研究，对于企业成长性的衡量以下面两种方法为主：一是以营业收入增长率作为企业成长性的界定标准；二是以因子分析法构建成长性的评价体系。但在国内有关企业成长性的研究领域内，还尚未发现以熵值赋权法来综合衡量企业成长性的文章①“熵”兴起于热力学，由德国著名学者Clausius首次提出，在信息论中又被称作“信息熵”。熵值赋权法是一种客观的赋权方法，根据各指标的变异程度利用信息熵计算熵权，或者可以认为是根据各个指标所提供的信息量的大小来确定相应指标的权重，并以客观的数据为基础，因此，有效克服了主观确定权重的缺陷；在测算过程中，当指标提供的信息量越多时，不确定性越小，熵越小，该指标的权重就越大，反之则小。，因此，本研究试图采用此种方法来评价企业的成长性，并作为实证分析中的解释变量。

3.委托代理问题的衡量

本文拟将委托代理问题划分成以下三个层面：一是管理层的道德风险以管理费用率衡量，主要反映管理层过度在职消费而引发的道德风险；二是股东与债权人之间的债务代理成本以利息费用率衡量；三是股权结构中的是否绝对控股以第一大股东的持股比例衡量，大于等于50%为绝对控股，其他的为非绝对控股，是否股权制衡以第二大股东到第五大股东持股比例之和与第一大股东持股比例之比衡量，大于等于1为股权制衡，其他的为非股权制衡。

4.控制变量

为消除其他变量对结果的影响，选取以下控制变量：盈利能力、偿债能力、公司规模、公司年龄、年度和行业。

表1 变量定义

本文中各变量的详细定义和解释说明如表1所示。

（二）样本选取与数据来源

根据本研究的内容，选取了2013年至2015年在创业板上市公司的相关财务数据，并剔除金融保险类的企业、ST和*ST的企业（财务状况和经营成果指标恶化的企业）以及数据异常或数据缺失的企业。经上述处理过程，最终获得512家上市公司，3年共计1536个观测值，后续检验得出非效率资本配置的企业有377家，3年共计1131个观测值，占比73.633%。在回归分析中，为了更精确地排除极端异常值对研究结果的影响，本研究还利用Winsorize处理方法对相关变量进行1%分位数以下和99%分位数以上的缩尾处理。

以上财务数据来源于RESSET数据库、CSMAR数据库、新浪财经网站和巨潮资讯网站的年度财务报表，由查询企业的相关财务资料获得，并经过手工收集整理和计算。

（三）计量模型设计

1.非效率资本配置测算过程

数据包络分析（DEA）中的跨期Malmquist指数是一种基于距离函数的非参数估计方法，可以准确地测算出资本配置效率以划分出非效率资本配置的企业。具体分析过程如下：一家上市公司为一个决策单元（DMU），以上市公司的实际投资额（即当期的长期股权投资、固定资产净值、在建工程和无形资产净值之和的自然对数）作为输入指标，以资产收益率作为输出指标。运用Deap-xp1软件，在Malmquist指数模型下结果将产生四个相关指数，分别是纯技术效率指数（PEFFCH）、规模效率指数（SCH）、技术变动指数（TECHCH）和技术效率变动指数（EFFCH），依据相关研究理论得出全要素生产效率指数(TFPCH)与上述四个指数间的关系：资本配置效率=全要素生产效率指数(TFPCH)= PEFFCH*SCH*TECHCH=EFFCH*TECHCH，根据全要素生产效率指数(TFPCH)的数值得出，TFPCH小于1的为非效率资本配置。

2.企业成长性测算过程

本研究考虑以下五个方面的财务指标来表现企业的成长性，分别为：企业扩展潜力的成长性X1（利润保留率=（税后利润-应付利润）/税后利润）、企业资产增长能力的成长性X2（总资产增长率=本年总资产增长额/年初总资产数额）、企业资产营运能力的成长性X3（资产周转率=销售收入/平均资产总额）、企业分红能力的成长性X4（每股现金股利支付额）、企业资本完整性和保全性的成长性X5（资本保值增值率=年末所有者权益总额/年初所有者权益总额），并参考相关研究理论以熵值赋权法来综合评价企业的成长性。具体测算过程如下：

由于上述指标都为正指标，所以第t年各指标的无量纲化处理公式为（t=2013,2014,2015）：

第i家企业第j项指标的比重或概率：

第j项指标的熵值：

第j项指标的权重：

综合测算企业的成长性：Growth=w1*x′i1+w2*x′i2+

3.企业成长性与非效率资本配置的关系

4.委托代理问题的调节效应与中介效应

（1）管理层道德风险与债权人介入的调节效应

（2）股权结构的调节效应

四、实证研究

（一）描述性统计

表2 Malmquist指数分析结果

由表2的Malmquist指数分析结果显示，各个相关指数小于1的企业数量要多于相关指数大于1或等于1的企业数量，全要素生产效率指数小于1的企业数达到了377家，占比73.633%，即表明截至2015年末，多数创业板企业的资本配置效率是相对下降的，资本投入存在浪费的现象，致使有些产出收益没有位于或接近于“生产前沿面”。

表3 熵值赋权法测算结果

表3为以熵值赋权法测算的表现企业成长性各财务指标的熵值与权重，此测算的相关财务指标包括：企业扩展潜力的成长性X1、企业资产增长能力的成长性X2、企业资产营运能力的成长性X3、企业分红能力的成长性X4与企业资本完整性和保全性的成长性X5，上述各财务指标分别对应着熵值e1，e2，e3，e4，e5与权重w1，w2，w3，w4，w5。按上述公式（5）计算后发现，2013年、2014年和2015年成长性（Growth）分别在均值以下的企业数占总样本的61.562%、60.902%、61.874%，表明创业板企业成长性的水平参差不齐，大多数面临高成长性特点消失的困境。

（二）企业成长性与非效率资本配置的关系

对企业成长性与非效率资本配置的关系进行回归分析，并检验委托代理问题的调节效应与中介效应，且对检验调节效应时的自变量和连续型调节变量进行数据中心化处理。

表4中Ⅰ和Ⅱ列检验了企业成长性与非效率资本配置之间的关系，Ⅲ至Ⅵ列检验了管理层道德风险和债权人介入的调节效应。（1）Growth的系数为负但不显著，Growth2的系数为负且显著(-0.0046,t值=-2.25），表明企业成长性与非效率资本配置呈倒U型关系，即中等水平的企业成长性与非效率资本配置的关联度最高。（2）Expense的系数为正且显著，表明管理层的道德风险越高，越容易滋生非效率资本配置问题；Growth2*Expense的系数为正但不显著，表明管理层道德风险对企业成长性与非效率资

表4 企业成长性与非效率资本配置的关系

本配置的关系没有调节效应。（3）Interest的系数为负且显著，表明债权人介入有助于缓解非效率资本配置问题，Growth2*Interest的系数为负且显著，表明债权人介入对企业成长性与非效率资本配置的关系具有调节效应。（4）检验控制变量与非效率资本配置间的关系。盈利能力与非效率资本配置呈非显著负相关；偿债能力与非效率资本配置呈非显著正相关；公司规模与非效率资本配置呈显著正相关，表明企业的规模越大，越有可能导致非效率资本配置；公司年龄与非效率资本配置呈显著负相关，表明企业存在的时间越久，越有可能避免非效率资本配置。篇幅所限未披露。（3）计算变量间的相关系数来检验多重共线性问题（Pwcorr命令），所有变量间的相关系数均在0.6以下，所以排除多重共线性问题，可以进行回归分析。

表5 管理层道德风险和债权人介入的中介效应检验

表5列示了管理层道德风险和债权人介入的中介效应，在表5a中Ⅰ列的结果显示Growth2的系数为正但不显著，Ⅱ列的结果显示Growth2的系数为负且显著（-0.0103，t值=-1.95），Ⅲ列的结果中Expense的系数为正且显著（0.0349，t值=2.56），Ⅳ列的结果中Interest的系数为负且显著（-0.0168，t值=-1.98），结合表5b可知管理层道德风险对企业成长性与非效率资本配置的关系具有中介效应，而债权人介入不具有中介效应，且Ⅱ列中Growth2的系数与Ⅲ列中Expense的系数乘积与Ⅲ列中Growth2的系数符号相同，因此，管理层道德风险的中介效应是部分中介效应。此外，Expense*Interest的系数为正且显著（0.0106，t值=2.17），因此，管理层道德风险的中介效应也受到债权人介入的影响，是有调节的中介效应。

表6 绝对控股与股权制衡的调节效应比较分析

表6列示了分组回归检验的调节效应，并在此基础上采用层级分析方法，Ⅰ、Ⅲ、Ⅴ和Ⅶ列只将控制变量列入回归分析，Ⅱ、Ⅳ、Ⅵ和Ⅷ列将自变量Growth2也列入回归分析。在绝对控股组，Growth2加入回归分析后，模型对非效率资本配置变差的解释能力增加了0.1519（ΔAdj-R2=0.1535,ΔF=2.24，P< 0.01）；在非绝对控股组，Growth2加入回归分析后，模型对非效率资本配置变差的解释能力增加了0.0094（ΔAdj-R2=0.0128,ΔF=0.20，P<0.01）。在这两组回归分析中，Growth2的回归系数分别为-0.0048（P<0.05）、-0.0032（P<0.1），绝对控股组Growth2对非效率资本配置变差的解释能力（0.4789）大于非绝对控股组Growth2对非效率资本配置变差的解释能力（0.3775），因此，股权结构中是否绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系产生差异性调节效应，且绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应大于非绝对控股，即假设H3b得证。

在股权制衡组，Growth2加入回归分析后，模型对非效率资本配置变差的解释能力增加了0.0222（ΔAdj-R2=0.0275,ΔF=0.11，P<0.01）；在非股权制衡组，Growth2加入回归分析后，模型对非效率资本配置变差的解释能力增加了0.0639（ΔAdj-R2=0.1350, ΔF=2.25，P<0.01）。在这两组回归分析中，Growth2的回归系数分别为-0.0037（P<0.1）、-0.0045（P< 0.05），股权制衡组Growth2对非效率资本配置变差的解释能力（0.2638）小于非股权制衡组Growth2对非效率资本配置变差的解释能力(0.4179）。因此，股权结构中是否股权制衡对企业成长性与非效率资本配置关系产生差异性调节效应，且股权制衡对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应小于非股权制衡，即假设H4b得证。

根据上述理论分析，股权结构对企业成长性与非效率资本配置的关系产生差异性调节效应，绝对控股对此关系的调节效应大于非绝对控股，股权制衡对此关系的调节效应小于非股权制衡。

（三）内生性检验

考虑到本研究中的变量间可能存在互为因果关系的内生性问题，企业成长性会影响非效率资本配置情况，反过来，非效率资本配置也会对企业成长性产生影响，因此，拟采取以下方法检验并解决上述内生性问题。

1.对自变量进行滞后处理以缓解内生性问题

将滞后一期的企业成长性作为控制变量加入回归方程，并对其进行逐步回归分析，结果显示滞后一期的企业成长性与当期的非效率资本配置呈显著相关关系，但显著性水平较弱，因此，本研究继续采取以下方法来进一步检验和修正内生性问题。

2.引入工具变量，并采用两阶段最小二乘法（2SLS）回归分析

鉴于已有文献研究成果，可以采取加入不同行业的企业成长性均值作为工具变量，并以联立方程的形式进行2SLS回归来进一步检验和修正上述的内生性问题。不同行业的企业成长性均值与企业自身的成长性水平显著正相关，但与非效率资本配置无显著相关性，也就是与随机误差项无关，即不同行业的企业成长性均值理论上符合工具变量的要求。经Hausman检验得P值为0.000，因此，拒绝变量均为外生的原假设，有必要引入工具变量进行2SLS回归分析。回归结果显示第一阶段的F值为30.75，即此工具变量并非弱工具变量，第二阶段的回归结果显示企业成长性的系数值变大，显著性水平未发生改变。限于篇幅，且本文的研究结论并未发生显著变化，因此，不再以表格的形式进行赘述。

（四）稳健性检验

1.以Z-score标准化残差值来衡量企业的非效率资本配置情况

以企业实际的资本配置额度减去投资回归方程确定的理想资本配置额度，其差额为非效率的资本配置数额，并对非效率资本配置数额进行Z-score标准化处理，统计结果表明非效率资本配置数值的均值为-0.084，即投资不足导致的非效率资本配置情况在创业板企业更为严重，按上述回归过程进行实证分析，结果表明：以不同的方法计算资本配置效率时，并没有改变上述的研究结论，该实证结果具有可靠性。

2.以因子分析法构建评价企业成长性的评价体系

类似于上述的熵值赋权法，分别选取同样表现企业成长性的五个方面X1、X2、X3、X4和X5，并对其进行KMO和巴特利特球形检验，结果显示，KMO抽样测试值为0.609，Sig.值小于显著性水平0.05，即可以进行因子分析，最后获得各企业成长性的综合得分Growth=37.999%*F1+32.267%*F2（F1和F2为主因子，37.999%和32.267%为主因子的贡献率，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为标准化后各指标（i=1，2，…5）），以上述方法衡量的企业成长性作为解释变量进行回归分析，所得结果与上述研究结论基本一致。

3.以营业收入增长率和员工数增长率分别衡量企业的成长性

以营业收入增长率和员工数增长率替代上述的熵值赋权法来分别作为企业成长性的衡量标准进行稳健性检验，经回归分析发现实证研究结论并没有因为企业成长性衡量标准的改变而发生变化，该研究结果具有较好的稳健性。由于篇幅所限，相关的稳健性检验结果并未以表格形式进行列示。

五、研究结论与相关建议

（一）研究结论

本文系统收集了2013~2015年我国创业板上市公司的相关财务指标数据，检验了企业成长性与非效率资本配置的关系，并分析了委托代理问题对此关系的调节效应与中介效应。研究结果表明：（1）企业成长性与非效率资本配置呈倒U型关系；（2）债权人介入对企业成长性与非效率资本配置关系具有调节效应，管理层道德风险具有部分中介效应且受到债权人介入的影响；（3）股权结构具有差异性调节效应，绝对控股对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应大于非绝对控股，股权制衡对企业成长性与非效率资本配置关系的调节效应小于非股权制衡。以上结论拓展了相关领域内的研究框架，为企业的日常资本配置决策提供了参考依据。

（二）相关建议

时至今日，创业板市场历经了多年的磨炼，早已成为我国证券界的第二主战场，为中小型企业的投融资提供了交易场所。但我国创业板上市公司经营情况参差不齐，其发展过程中暴漏出的问题令业界人士隐忧。从企业的成长性出发，以减轻非效率资本配置为落脚点，根据上述的研究结论，提出以下四点建议：

1.企业应重视自身的非效率资本配置问题，尤其是中等水平成长性的企业

资本配置是企业的一项重要财务战略，而现实中的各种摩擦因素往往导致资本投资偏离最优投资水平，降低了资本配置效率。研究结果显示创业板上市公司普遍存在非效率资本配置问题，尤其在中等水平成长性的企业更为严重，因此，企业应对资本配置加大监管力度，在日常经营中确保部门间信息可以完整和及时地传递，对于潜在的投资机会要准确地察觉并上报项目管理部门，而项目管理部门要及时批复并作出理性决策，对于已经丧失投资价值的项目要建立完整的记录，防止再次投资的发生，避免造成资金浪费，减轻非效率资本配置问题。

2.可适度举债，引入债权人的监督效应

举债是企业解决资金不足的常用措施，近年来随着市场化改革的不断深入，企业的融资环境得到很大的改善。实证表明债权人介入可以减轻非效率资本配置，债务契约以约束债务人行为的方式来保护债权人的利益，还本付息的压力在一定程度上使债务人对于投资项目更加谨慎，减少了非效率资本配置的可能性。相比股权融资，举债的成本小、速度快，还能避免股权被稀释的风险，尤其是对于非上市公司，更多的依赖于债务来满足投资需求。企业应充分发挥举债的优势，引入债权人的监督效应，减少部门经理人的非理性行为，依据权衡理论准确地衡量财务杠杆效应。

3.完善公司治理机制，缓解委托代理问题

公司治理不仅是理论界的热点话题，在实务界也是备受关注的问题。实证检验发现股权结构具有调节效应，绝对控股的情况对企业成长性与非效率资本配置的关系影响更大，因此，企业应设置相对集中的股权，发挥大股东的监督效应，以股东利益和公司利益的一致性来激励大股东监管企业。管理层的道德风险与非效率资本配置显著正相关，因此，任何成长阶段的企业都应重视管理层的道德风险，可采取有效的激励措施和设置系统的任免条例，让管理者的薪酬与企业的业绩挂钩来完善内部激励措施并结合市场中兼并和收购的外部激励措施，以此来降低管理层的道德风险。

4.监管部门要结合企业实际情况发挥政策性导向作用，促使企业实现二次高成长

政府在宏观调控中要扮演“守夜人”的角色，合理发挥“看不见的手”的作用，既不能“越位”也不能“缺位”。实证结果显示企业成长性与非效率资本配置呈倒U型关系，高成长性企业的非效率资本配置问题较轻，因此，监管部门应对企业未来的发展做出正确的引导性方案，帮助企业延长高成长期，必要时可以扶持企业研发核心技术和创立知名品牌。并且创业板企业多为中小型企业，监管部门要针对企业的实际需求建立和完善有效公平的市场竞争机制，防止恶性竞争的出现，让更多的企业都能将资本投放在最合适的项目上。

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[2]李云鹤.企业成长、管理者代理与公司资本配置效率[J].系统管理学报,2014,23(6):788~796.

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F275

A

1006-169X（2017）05-0085-09

2016年燕山大学课外科研立项指令性文件(16-05-02A)；河北省社会科学发展研究课题重点课题(201602020220)；河北省社会科学基金项目（HB14GL012）。