信息技术上市公司资本结构对企业价值的影响研究

李鑫源 李霆威

摘 要： 信息技术业是以计算机和通信技术为支柱的新兴IT行业，随着互联网技术的高速发展，企业的创新性与成长性日益重要。本文以2014—2016年124家信息技术上市公司的财务数据为研究对象，利用二次曲线估计模型和固定效应模型进行实证研究得出：资产负债率、流动负债比率、主营业务收入增长率与企业价值呈现正相关关系，长期负债率、公司规模与企业价值呈现负相关关系。最后，结合本文研究结果对信息技术企业存在的问题提出合理建议。

关键词： 信息技术业;资本结构;企业价值;固定效应模型

中图分类号：F270      文献标识码：A      文章编号：1008-4428（2018）10-0023-03

一、 引言

自从MM理论提出以来，国内外学者对资本结构及其理论不断地进行研究，但这二者之间究竟存在怎样的关联，国内外至今还没有统一的定论。合理的资本结构不仅会带来公司的治理效应和财务的杠杆效应，给企业的发展带来巨大的优势，同时对宏观经济的稳定运行都有着重要影响。信息技术业作为高投入、高收益、高风险的技术产业，与其他产业相比有极大的优势，而且由于各个行业的信息化进程逐年加速，信息技术业逐渐成为国民经济中的支柱产业，研究其资本结构与企业价值之间的关系具有很强的现实意义。

二、 国内研究现状

（一）资本结构与企业价值呈现正相关关系

刘东辉（2004）运用一次和二次回归分析，发现随着流通股比率的上升，企业价值呈现一种向上的趋势，且得出较好的流通股比率为70 % 以上。郑思颖（2012）通过建立固定效应回归模型得到国内电力、煤气A股上市公司的公司规模和主营业务增长率与企业价值呈现正相关关系;吴可佳（2012）运用多元回归分析得出长期负债率与企业价值具有正相关关系。

（二）资本结构与企业价值呈现负相关关系

侯跃（2012）对2009—2010年61家信息技术上市公司进行实证研究，得到第一大股东的持股比例过高会对企业价值产生负面影响。李睿欣（2016）利用因子分析法，对2010—2014年228家信息技术上市公司的财务数据进行主成分分析和因子分析，得到长期负债率与企业价值中的盈利能力指标呈现负相关关系。

（三）资本结构与企业价值呈现倒U型关系

杨远霞（2013）运用多元回归模型对2010年创业板上市公司资本结构与盈利能力的关系进行实证，得到信息技术上市公司的资产负债率与经营绩效之间不是简单的线性关系，当资产负债率低于拐点才会对公司价值产生正面影响。杨奕（2017）通过建立资产负债率与净资产收益率的二次曲面模型，得到我国信息技术上市公司最优的资产负债比例为38 % ，当资产负债比率低于38 % 时，企业价值与负债水平呈现负相关关系。

国内学者对于资本结构理论的研究十分丰富，针对不同行业的资本结构，其对企业价值的影响程度并不相同，近几年的主要趋势为：从不同的角度划分企业的资本结构、采用不同的指标构建企业价值模型、着重研究一个行业的企业的资本结构等，多采用固定效应模型、因子分析、多元线性回归等模型，选取多种指标弥补单一指标的局限性。然而现有的理论研究重点主要聚焦于传统产业，信息技术业作为新兴产业，国内学者对此研究较少，未来还有很多的研究空间，伴随着信息技术产业的快速发展，许多上市公司面临着资本结构的动态调整等一系列问题亟待解决，因此对信息技术公司资本结构对企业价值的相关性的研究有重要的现实意义。

三、 研究设计

（一）研究假设

综合上述国内学者的研究，可以发现不同的资本结构会影响企业经营效绩等企业价值的重要指标，因此本文提出以下五种假设：

一方面，处于合理区间内的负债水平具有抵税作用，可以产生财务杠杆效应。另一方面，如果企业资产负债率过高，企业会支付过多的利息，抵消了负债的抵税效益，诱发财务危机。因此，可认为企业价值与企业的资本结构呈现二次曲线关系，国内学者杨远霞（2013）也认同这一观点。故本文提出以下假设：

假设1：信息技术上市公司资产负债率与公司价值呈现“倒U”型曲线关系

信息技术企业在成立之初就需要大量的资金投入，科技创新的投资回收周期长，而长期负债短期内不会对企业带来很大的偿还压力，在企业成立之初，较多的长期负债有利于企业快速发展，吴可佳（2012）也选取了资产负债率和长期借款率来表示资本结构。故本文提出假设：

假設2：长期负债比例与企业价值呈现正相关关系

信息技术行业具有高投入，高风险的特点，短期负债一方面综合资金成本较低，另一方面对于企业有更好的监督作用，从而降低企业的代理成本，于少磊（2014）运用多元回归模型也得到了相同的结论。故本文提出如下假设：

假设3：流动比率与企业价值呈现正相关关系

信息技术产品更新换代快，因此该类企业注重创新，第一大股东持股比率越高的企业，一般来说决策效率较高，会进行更多的无形资产和研发的投入，这与国内学者李睿欣（2016）的观点契合。故本文提出以下假设：

假设4：第一大股东持股比例与企业价值呈现正相关关系

国内不同的信息技术企业流通股比率差异显著，但是国内大部分的学者都认为企业的流通股比率是一个较好的可以衡量企业的价值的指标，且流通股比重越大，企业价值越大。刘东辉（2004）也认同这一点。故本文提出以下假设：

假设5：股权流通比率与企业价值呈现正相关关系

（二）样本选取和数据来源

截至2016年年底，我国信息技术业的上市公司总量为348家，本文在选取指标时采用了以下标准：①为了保证数据的可靠性，本文剔除了ST公司;②剔除了年报数据不完整的公司;③为避免异常数据的影响，剔除了个别指标异常的公司。经过筛选，最终选取了124家公司2014—2016年的财务数据，共372个样本，样本具有代表性。研究数据均来自国泰安数据库和证券之星网（http：∥quote.stockstar.com），数据处理采用Eviews7.0和Excel等统计分析软件。

（三）变量设计

1. 被解释变量

目前许多学者喜欢使用净资产收益率衡量企业价值，这一指标综合能力较强，可以全面的反映企业盈利能力，符合国内当下的企业现状，且净资产收益率越大，表明公司盈利水平较高，企业价值也就越大。所以本文选取净资产收益率这一指标来反映企业价值。

2. 解释变量

国内的学者在选取资本结构的研究指标时，大都选取资产负债率，资产负债率是企业负债水平的宏观观察指标，本文在此基础上将企业的外部融资渠道又分为债权融资和股权融资两个方面，选取长期负债比率、短期负债比率和企业第一大股东持股比率、流通股比率分别作为代表这两个方面的指标。

3. 控制变量

一方面，公司规模越大其抵御市场风险的能力越强，可以减少外部因素素的影响，另一方面，信息技术业作为新兴产业，具有较高的成长性，成长性较高的企业，其盈利能力较强。因此选取公司规模和代表公司的成长性的主营业务增长率作为研究的控制变量（见表1）。

四、 实证研究

本文通过Eviews7.0等软件对124家信息技术上市公司的财务数据进行实证分析，得到如下表2结果：

（一）变量描述性统计分析

变量的描述性统计如表2所示。首先，从企业盈利能力可以看出，2014—2016年平均净资产收益率为8.22 % ，可能是由于当前国内外经济疲软，市场需求不足导致盈利下降。此外，企业的流动负债比例偏高，近三年均值大于2，长期负债水平较低，三年均值为4.32 % ，长期负债率水平仍然较低，个别公司的长期负债率为0，说明公司偏好短期负债。资产负债率、流动比率、第一大股东持股比率的方差变动较小，样本分布较为均匀。

（二）相关性分析

由表3可以看出资产负债率、第一大持股比率、流通股比率、流通股比率、主营业收入增长率均在0.01的显著水平上显著，流通股比率与净资产收益率之间的系数为-0.244，说明两者之间具有反向作用，而企业流动比率和公司规模与我国信息技术上市公司的净资产收益率的相关系数并不显著。大多数变量与净资产收益率的相关系数较为显著，各变量之间不存在多重共线性问题，所以回归分析时，不需要删除变量。

（三）实证研究分析

1. 二次曲线模型的构建及回归结果

以代表企业价值的净资产收益率（Y）为被解释变量，以资产负债率（X1）为解释变量来检验资本结构对企业价值的影响。建立二次曲线模型如下：

Y=α0+α1X1+α2X21+ε

由表4得到净资产收益率（Y）与资产负债率（X1）之间的二次曲线关系为：

Y=0.055+0.113X1-0.074X21

回归结果表明资产负债率与公司价值之间虽然存在二次曲线关系，但是T-检验的检验概率P值均大于0.1，未通过显著性检验，R2为0.021表明方程拟合程度较低。从研究的严谨性考虑，拒绝假设一，将资产负债率（X1）与净资产收益率（Y）进行面板数据模型回归。

2. 面板数据模型的构建及回归结果

以净资产收益率（Y）为因变量代表企业价值，资产负债率（X1）、长期负债率（X2）、流动比率（X3）、第一大持股比率（X4）、流通股比率（X5）主营业收入增长率（X6）、公司规模（X7）为自变量，β0为待回归估计参数，ε表示残差项，得到如下模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+ε

回归结果如表5所示：

R2表示模型对观测值的拟合程度，由表5可以看出R2约为0.691，修正后的R2为0.524，这表明拟合程度较好。P值是T-检验的检验概率值，可以看出资产负债率，长期负债率，流动比率，公司规模和主营业务收入增长率，对应的P值几乎都小于或接近于10 % ，都通过了T检验，对被解释变量净资产收益率（Y）影响显著。F检验值为4.143较大，其相应的P值为0.000<0.1，说明通过了F检验，模型回归总体较为显著。Durbin-Watson检验值为2.379，接近于2，变量之间自相关程度较弱。总而言之，模型回归较为显著，具有良好的统计意义。

五、 结论与对策

（一）结论

文章通过以上实证研究得出如下结论：

第一，资产负债率、流动负债比率、主营业务收入增長率与企业价值呈现正相关关系。资产负债率与企业价值呈现正相关关系，可能是由于当前信息技术类公司负债比率偏低。流动负债率与企业价值呈现正相关关系，表明企业偏好短期融资，用以保障资金的需求，因此可以接受假设3。主营业务收入增长率与企业价值呈现正相关关系，是因为主营业务增长率可以体现企业的竞争能力，对企业有着积极的作用。第二，长期负债率、公司规模与企业价值呈现负相关关系。长期负债率与企业价值呈现负相关关系，可能是由于长期借款期限较长，灵活性不足，而信息技术业需要大量的流动资金满足公司根据市场需求的而增加的研发投入，因此拒绝假设2。公司规模对企业价值产生了负面影响，这可能是由于前几年信息技术企业盲目扩张，给企业带来了负面影响。第三，第一大股东持股比例、流通股比率与企业价值呈现正相关关系。第一大股东持股比例的P值为0.9517，说明不显著，显著性检验未能过关，但仍可接受假设4。流通股比率与企业价值呈正相关关系，但不显著。因为要想股价反映公司的真实市场价值，流通股的比重越大越好，虽然其P值为0.8563，并不显著，但仍可接受假设5。

（二）对策

企业所处的市场环境不断变化，所以任何企业都需要根据外部环境不断调整其资本结构，以达到最优的债权和股权负债比率。综合本文实证研究分析得到的结果，本文就信息技术企业未来的发展提出以下建议：