劉可欣

本文以2020年互聯(lián)網(wǎng)背景下以及新冠肺炎疫情契機下迅速發(fā)展的計算機應用行業(yè)的89家企業(yè)為研究對象，探究該行業(yè)資本結構與企業(yè)價值的關系。結果顯示，該行業(yè)兩者之間的關系符合MM定理，當資產負債水平小于39.93%時，企業(yè)價值隨資產負債水平的增加而增大，當資產負債水平大于39.93%，兩者呈負相關關系?，F(xiàn)階段，企業(yè)應適當提高資產負債率，減少對股權融資的依賴，持續(xù)增強盈利能力，不斷優(yōu)化資本結構，努力提升自身價值。

在互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速的背景下，新冠肺炎疫情的爆發(fā)為產業(yè)數(shù)字化應用場景爆發(fā)、計算機產業(yè)迅速崛起提供了良好契機，進一步加速了產業(yè)鏈的深度融合。計算機產業(yè)具有增長快、附加值高、滲透力強的特點，通過提高其他產業(yè)產品的科技附加值，能夠促使傳統(tǒng)產業(yè)有效轉型升級，從而提高整個經(jīng)濟系統(tǒng)的生產效率（王新紅，2007）?？梢?，在信息化時代計算機應用技術舉足輕重，計算機產業(yè)對與國民經(jīng)濟的推動作用也愈發(fā)凸顯。本文從微觀的角度出發(fā)，以計算機應用行業(yè)上市為研究對象，分析其資本結構與公司價值的關系，深化企業(yè)對融資效率的認識，探求有助于企業(yè)提升自身價值，增強核心競爭力的有效路徑。

融資結構理論在企業(yè)融資行為中具有重要的理論指導作用。在滿足有效市場理論、經(jīng)紀人假設以及增長最大化假說的前提下，即在完全競爭的完善的資本市場下，早期的MM理論（無公司稅的MM理論）認為，資本結構對企業(yè)價值沒有影響；作為MM定理的延續(xù)和發(fā)展，權衡模型理論對原本的MM定理進行了修正，認為在考慮了稅收（公司賦稅和個人所得稅）、權益代理成本和財務困境成本的條件下，加權資本成本會隨債務的增加而減小，因此存在最優(yōu)的資本結構，使得企業(yè)價值最大化。目前，對于資本結構與企業(yè)價值關系的研究頗多。當所得稅率為33%時，其負債比例保持在低于60%較為適宜（胡援成，2002）。一般來說，上市公司的資產負債率近似服從均值為42%、標準差為18%的正態(tài)分布（呂長江、韓慧博，2001）。同時，資本結構與企業(yè)價值受影響的因素不同呈現(xiàn)出不同的相關關系。由于現(xiàn)金持有水平的不同，在低現(xiàn)金持有企業(yè)兩者呈負相關，在高現(xiàn)金持有企業(yè)兩者負相關程度顯著減弱（陳靜、潘海英，2017）。對于創(chuàng)業(yè)板上市公司而言，資本結構與企業(yè)價值呈現(xiàn)顯著的負相關關系（丘啟航、張麗、鄭天翔，2018）。熊檢、孟慶軍（2019）以中小板制造業(yè)企業(yè)為樣本，受股權激勵的水平的影響，當股權激勵處于較低水平時兩者呈正相關關系，當股權激勵處于較高水平時兩者呈負相關關系。

本文與以往文獻相比，有以下創(chuàng)新點：一方面，本文選用當下最具前沿、備受資本青睞的計算機應用行業(yè)作為研究對象，具有較強的針對性，且采用2020年的最新數(shù)據(jù)，具有一定時效性。另一方面，在信息化時代背景下，本文提出企業(yè)應科學地控制融資比例，提高融資效率對計算機產業(yè)企業(yè)在未來把握產業(yè)新機遇，激發(fā)高質量新活力具有實踐意義。

研究設計

樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取2020年計算機應用行業(yè)深滬兩市A股上市公司年度數(shù)據(jù)作為研究樣本。樣本數(shù)據(jù)來自于深證信數(shù)據(jù)服務平臺、深圳國泰安CSMAR系列數(shù)據(jù)庫及萬得數(shù)據(jù)庫。為保證研究的有效性，對原始數(shù)據(jù)做以下處理：（1）剔除2020年12月31日之后上市的公司；（2）剔除ST和ST*的上市公司；（3）剔除虧損嚴重的上市公司；（4）剔除數(shù)據(jù)不全、沒有披露研發(fā)費的上市公司。最終得到89家計算機應用行業(yè)上市公司。利用SPSS軟件對上述樣本企業(yè)2020年的截面數(shù)據(jù)進行線性回歸分析。

變量確定

1.被解釋變量

本文選擇托賓Q作為被解釋變量，用來衡量公司所處產業(yè)的成長能力。一般來說，當Q大于1時，公司市場價值大于資本重置成本，企業(yè)會選擇通過投資建廠來擴大公司規(guī)模，從而增加投資的需求；當Q小于1時，公司市場價值小于資本重置成本，企業(yè)會選擇通過股票收購其他企業(yè)來擴大公司規(guī)模，從而減少投資的需求。具體計算公式為：

2.解釋變量：

本文選擇資產負債率（LEV）作為解釋變量，用來代表公司的資本結構。資產負債率，即期末負債總額與資產總額的比例關系，反映的是債權人所提供的資本占全部資本的占比。由于本文聚焦計算機應用行業(yè)，屬于高新技術行業(yè)，該行業(yè)通常擁有較少長期負債，甚至無長期負債，所以選用總負債來衡量企業(yè)的負債規(guī)模。

3.控制變量：

結合我國市場環(huán)境和企業(yè)運營的特點，借鑒李露（2016），引入規(guī)模水平、發(fā)展能力和盈利能力三個控制變量。其中，用年初總資產的自然對數(shù)表示規(guī)模水平；用本年總資產增長額與年初資產總額的比值來衡量企業(yè)的發(fā)展能力；企業(yè)的盈利能力用營業(yè)利潤率來衡量，具體用營業(yè)利潤占全部業(yè)務收入的比來表示。

回歸模型

根據(jù)理論研究和分析，根據(jù)逐步回歸分析法，分兩步進行逐層回歸：首先加入被解釋變量與解釋變量進行初步回歸，估計兩者之間的相關關系；第二步，運用步進的方法，引入其他控制變量，建立“最優(yōu)”的多元線性回歸方程，提高模型的準確性。據(jù)此，建立模型1和模型2的回歸方程如下：