史修松

(1.淮陰工學院 經(jīng)濟管理學院,江蘇 淮安 223001; 2.南京信息工程大學 經(jīng)濟管理學院,江蘇 南京 210044)

公司資本結構對公司績效具有重要影響已經(jīng)被國內(nèi)外學者研究所證實,但不同學者的研究結果存在一定的差異。傳統(tǒng)凈經(jīng)營收益理論從公司凈收益角度研究認為資本結構對公司的績效幾乎沒有什么影響;傳統(tǒng)折衷理論通過資本結構變化對公司績效影響研究認為存在一個最優(yōu)資本結構,可以使公司的價值最大化?，F(xiàn)代資本結構的理論研究是以MM定理為中心,是建立在傳統(tǒng)資本結構理論的基礎之上。迪格里亞尼和米勒提出的MM理論認為公司的負債越多則價值越大。在新資本結構的理論研究階段形成了以信號傳遞理論和委托代理理論兩大思想。代理成本的高低與公司選擇的不同融資方式有關,最優(yōu)化的資本結構可以使公司的代理成本最小化。中國改革開放以來,市場經(jīng)濟體系逐步完善,企業(yè)的資本結構得到了優(yōu)化。容宇恩認為零售企業(yè)付息債務資產(chǎn)比是更為優(yōu)良的指標,與績效負相關,第一大股東持股比例與公司績效正相關;馮躍等以2008—2010年紡織、機械、信息行業(yè)上市公司進行研究認為負債率與公司績效都呈顯著的倒U型關系。本文以江蘇省58家上市公司資本結構為例,以2001—2012年的企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本對資本結構對企業(yè)績效影響進行實證研究。

一、模型與變量

(一) 變量選擇

1 公司績效變量 用來衡量公司的績效指標目前沒有統(tǒng)一的體系,可以分為單一指標與多指標,單一指標主要用凈資產(chǎn)收益率或者托賓Q值表示,多指標主要包括公司的盈利能力、資產(chǎn)營運、償債能力和發(fā)展能力四方面狀況。盈利能力狀況可用凈資產(chǎn)收益率、總資產(chǎn)收益率、銷售毛利率、每股收益等來表示;資產(chǎn)營運狀況可用總資產(chǎn)周轉率、流動資產(chǎn)周轉率、存貨周轉率、應收賬款周轉率來表示;償債能力狀況可以資產(chǎn)負債率、權益乘數(shù)、流動比率、已獲利息倍數(shù)等來表示;持續(xù)發(fā)展能力可用銷售增長率、總資產(chǎn)增長率來衡量。本文結合江蘇省上市公司實際選擇凈資產(chǎn)收益率作為公司經(jīng)營績效的評價指標變量。

2 資本結構變量 國內(nèi)外理論和實證研究表明，處于不同地區(qū)和不同發(fā)展時期的企業(yè),其資本結構會有不同的變化和特點。筆者從總資本結構、負債結構和股權結構三個方面分別選擇了資產(chǎn)負債率、國有股持股比例、長期負債率作為表示資本結構的變量。公司的負債比例的影響是雙向的,因為較高的負債比例會給經(jīng)理層帶來一種潛在的壓力,一定程度上限制經(jīng)理層對個人利益的追求,從而影響公司的經(jīng)營績效。國有股比例較高時會導致公司的所有者缺位,難以形成有效的國有資產(chǎn)保護機制和完善的公司治理結構,這就不利于公司管理層和員工能動性性的發(fā)揮,從而對企業(yè)的績效產(chǎn)生負面的影響。短期負債具有流動性強、優(yōu)先償付的特點,而長期借款償還期限較長,因此,短期負債比長期負債在約束管理者濫用自由現(xiàn)金流量、促使管理者努力工作方面的治理作用要強,所以過高的長期負債率可能會對公司績效產(chǎn)生負面影響。

(二) 模型建立

在前文假設建立及變量選擇的基礎上,構建公司績效變量和資本結構變量之間的計量回歸模型如下:

ROEit=α+β1DARit+β2SOSit+β3LDARit+ε

其中:ROE表示凈資產(chǎn)收益率,i表示不同的上市公司,t表示不同的年份,DAR表示資產(chǎn)負債率,SOS表示國有股持股比例,LDAR表示長期負債率;β1、β2、β3表示自變量系數(shù),ε表示殘差量。

二、樣本與數(shù)據(jù)

本文以2001年在滬深交易所A股上市的江蘇省上市公司作為研究對象,數(shù)據(jù)來源于公司年報,從樣本公司財務報表中提取2001—2012年的12年間相關的財務數(shù)據(jù)。為了保證樣本數(shù)據(jù)的科學性以及準確性,本文依據(jù)以下標準對于江蘇省截至2012年末仍在滬深交易所公開上市的公司進行篩選,確保符合標準的公司構成樣本: (1) 剔除出現(xiàn)ST、PT或出現(xiàn)異常值的上市公司。如果將這些被ST、PT的公司和異常的公司選入研究樣本,會很大程度上影響結論的準確性、可靠性和一致性。 (2) 因為需要獲得江蘇省上市公司連續(xù)12年的財務數(shù)據(jù),因此剔除2001年12月31日后上市的公司,同時也剔除2001年之前上市但出現(xiàn)倒閉重組并購而導致數(shù)據(jù)缺失的公司。截至2012年底江蘇省的上市公司191家中,其中2001年前上市未出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失的共有58家上市公司。

本文研究數(shù)據(jù)均來源于這58家樣本公司2001—2012年各年的財務報表外,還來源于中國國家統(tǒng)計局、新浪財經(jīng)、鳳凰財經(jīng)等披露上市公司相關資料數(shù)據(jù)的網(wǎng)站。數(shù)據(jù)的含義與計算處理如表1。

表1 各個變量的計算方法

三、計量回歸結果與分析

(一) 公司的區(qū)域與行業(yè)分布

樣本顯示江蘇省上市公司分布具有顯著的區(qū)域特征和行業(yè)特征。區(qū)域分布上大部分上市公司分布在南京、無錫和蘇州等經(jīng)濟較發(fā)達地區(qū),其中將近半數(shù)集中在南京,其次分布在南通、揚州等城市。南京市上市公司的數(shù)量占到全江蘇省的近一半,而南京市的財政稅收就占到江蘇省全省的27%左右(如表2)。從分布行業(yè)看,江蘇省上市公司分為5種行業(yè),其中制造業(yè)所屬的公司最多(表2),約占江蘇省上市公司的68.97%,表中顯示零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、交通運輸業(yè)所占比重比較均衡,這表明江蘇省上市公司中服務型的行業(yè)所占比重不是很大。本文分別從整體、行業(yè)和區(qū)域角度進行計量分析,結果如下。

表2 江蘇省上市公司行業(yè)與地區(qū)分布狀況

(二) 整體回歸結果

用stata11軟件對樣本數(shù)據(jù)進行回歸分析,見表3。

表3 整體回歸模型

表3顯示，在模型一中即把資產(chǎn)負債率、國有股持股比例、長期負債率一并考慮對凈資產(chǎn)收益率的影響,其中資產(chǎn)負債率的P值小于0.1即通過10%的顯著性檢驗,說明這個變量對凈資產(chǎn)收益率是有影響且呈現(xiàn)負相關,即資產(chǎn)負債率每增加1%則凈資產(chǎn)收益率會減少0.11的數(shù)值。而國有股持股比例沒通過10%的顯著性檢驗,所以國有股持股比例與公司績效關系不強。長期負債率也沒有通過10%的顯著性檢驗,說明長期負債率與公司的績效關系不大。

在模型二中,即把資產(chǎn)負債率和國有股持股比例組合考慮與凈資產(chǎn)收益率的關系。其中資產(chǎn)負債率通過了10%的顯著性檢驗,說明其對凈資產(chǎn)收益率有影響且呈現(xiàn)負相關,即資產(chǎn)負債率每增加1%則凈資產(chǎn)收益率會減少0.099的數(shù)值。同時發(fā)現(xiàn)在模型一中增加了一個長期負債率這一變量后資產(chǎn)負債率的變量系數(shù)的絕對值變大,這表明增加了長期負債率之后資產(chǎn)負債率對于凈資產(chǎn)收益率的影響更加顯著。

在模型三中,是將資產(chǎn)負債率與長期負債率進行組合與凈資產(chǎn)收益率進行分析。其中資產(chǎn)負債率的P值小于0.1即通過了顯著性檢驗,與公司績效國有股持股比例和長期負債率比例無論怎么重組的P值都大于0.1,未能通過 10%的顯著性檢驗,說明這個變量對凈資產(chǎn)收益率是有影響的而且是呈現(xiàn)負相關,即資產(chǎn)負債率每增加1%則凈資產(chǎn)收益率會減少0.109的數(shù)值。同時我們可以發(fā)現(xiàn)模型一中增加了一個國有股持股比例這一變量后資產(chǎn)負債率的變量系數(shù)的絕對值變大,這表明增加了國有股持股比例后資產(chǎn)負債率對于凈資產(chǎn)的影響更加顯著。

模型四直接將資產(chǎn)負債率與凈資產(chǎn)收益率進行分析,資產(chǎn)負債率的P值依然小于0.1,通過了顯著性檢驗,即資產(chǎn)負債率每增加1%則凈資產(chǎn)收益率會減少0.098 6的數(shù)值。比較模型一中增加了國有持股比例、長期負債率兩個變量后,資產(chǎn)負債率變量系數(shù)的絕對數(shù)值變大,這表明增加了國有股持股比例和長期負債率兩個變量后加強了資產(chǎn)負債率對凈資產(chǎn)收益率的影響,強化了資產(chǎn)負債率對凈資產(chǎn)收益率的負相關性。

綜上所述,對樣本進行整體回歸分析表明資產(chǎn)負債率與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)一定程度的負相關,但國有股持股比例和長期負債率與公司績效關系未能通過 10%的顯著性檢驗,表明在全樣本中國有股持股比例和長期負債率對凈收益率沒有很強的關系。

(三) 按行業(yè)回歸結果

在前文中，已經(jīng)將58家江蘇省上市公司分為五種行業(yè)，分別為交通運輸、倉儲和運輸業(yè)、零售業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)和建筑業(yè)、租賃與經(jīng)濟服務業(yè)和制造業(yè)。將這五個行業(yè)分別導入stata11軟件進行研究得出下列結果,見表4。

從表4中可以看出交通運輸以及租賃與經(jīng)濟服務業(yè)的資產(chǎn)負債率的P值都小于0.1,即都通過了顯著性檢驗,即資產(chǎn)負債率與凈資產(chǎn)收益率是呈現(xiàn)負相關,與前文的結論一致。在交通運輸、倉儲和運輸業(yè)中資產(chǎn)負債率的系數(shù)為-0.3,即資產(chǎn)負債率每增加1%則凈資產(chǎn)收益率會降低0.3的數(shù)值。在租賃與經(jīng)濟服務業(yè)中，資產(chǎn)負債率的系數(shù)為-0.552,即資產(chǎn)負債率每增加1%則凈資產(chǎn)收益率就會降低-0.552的數(shù)值,而觀察制造業(yè)發(fā)現(xiàn)它的擬合度只有0.004 8,說明制造業(yè)的資本結構與公司經(jīng)營績效的關系不大,因為制造業(yè)的行業(yè)資本結構比較穩(wěn)定,不會出現(xiàn)大的變動,所以資產(chǎn)負債率與凈資產(chǎn)收益率關系微弱。而在房地產(chǎn)業(yè)和建筑業(yè)中如前文分析鳳凰股份的國有股持股比例達到74.56%,國有股持股比例過大導致了國有股持股比例對于資產(chǎn)負債率產(chǎn)生了影響從而導致了資產(chǎn)負債率對凈資產(chǎn)收益率沒有很強的相關性。

表4 分行業(yè)回歸模型

(四) 按地區(qū)回歸結果

通過對樣本數(shù)據(jù)進一步觀察發(fā)現(xiàn)還可以將江蘇省58家上市公司按所在市分為11個組,將11組的數(shù)據(jù)用stata11軟件進行分析,結果如表5。

表5反映了蘇南、蘇北、蘇中地區(qū)上市公司的回歸分析結果,發(fā)現(xiàn)常州市資產(chǎn)負債率的P值小于0.1、國有股持股比例的P值小于0.1、長期負債率的P值小于0.1，均通過了顯著性檢驗,常州市資產(chǎn)負債率與公司績效呈負相關,即資產(chǎn)負債率越高反而不利于公司的經(jīng)營。國有股持股比例與長期負債率也都與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)負相關,同時發(fā)現(xiàn)無錫市長期負債率與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)負相關。在蘇南地區(qū),資產(chǎn)負債率與凈資產(chǎn)收益率是負相關,雖然國有股持股比例和長期負債率與凈資產(chǎn)收益率的關系微弱,但還是可見它們之間呈現(xiàn)負相關。蘇中地區(qū)上市公司的回歸分析結果顯示國有股持股比例與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)負相關,而其他市的相關指標并沒有通過顯著性檢驗,蘇中地區(qū)的行業(yè)集中在制造業(yè),前文行業(yè)分析因為制造業(yè)的資本結構較穩(wěn)定,所以與公司的績效影響不是很強。蘇北地區(qū)上市公司的回歸分析結果表明資產(chǎn)負債率與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)負相關,國有股持股比例與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)負相,資產(chǎn)負債率和長期負債率與凈資產(chǎn)收益率呈現(xiàn)負相關,與前文假設一致。

表5 分地區(qū)回歸分析模型

四、結論

研究發(fā)現(xiàn),江蘇省上市公司的股權結構行業(yè)間差異較大,國有股持股比例在不同公司不同行業(yè)存在較大的差異。其原因與江蘇省的行業(yè)和地區(qū)分布有關,省會城市南京分布著江蘇省將近半數(shù)的上市公司,政府比較重視南京地區(qū)的發(fā)展,國有持股比例自然較高?？傮w而言,江蘇省上市公司的資本結構與經(jīng)營績效之間存在較低的相關性,關聯(lián)性不夠顯著。所以應該以南京市為中心建設江蘇省上市公司的優(yōu)良金融生態(tài)環(huán)境,努力構建有利于上市公司培育、發(fā)展的政策和制度環(huán)境,通過放松管制、引進外資、創(chuàng)新結構等途徑優(yōu)化公司的外部環(huán)境,如債券市場和銀行信貸市場,來改良江蘇省上市公司的資本市場結構,從而改變現(xiàn)狀,為江蘇省上市公司外部融資提供便利,通過股票期權等薪酬激勵經(jīng)理層,提高經(jīng)營者管理水平,加快資金和資產(chǎn)的利用效率來提高公司經(jīng)營績效。

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