贾云瑞

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1002-5812（2016）12-0063-03

摘要：为了使企业价值达到最大，需要进行有效的财务管理，因此对资本结构和企业价值的关系进行研究十分重要。本文结合我国上市公司的实际情况，通过构建影响公司价值各因素的多元线性模型，运用实证分析方法，来研究资本结构对上市公司价值的综合影响作用，得出我国上市公司资产负债率与企业价值负相关的结论。因此，现阶段，对提高我国上市公司债务融资的比率应持谨慎的态度，应通过不断完善我国的资本市场，改善我国上市公司的资本结构。

关键词：企业价值 资本结构 上市公司 实证分析

一、引言

关于资本结构的定义，从广义上说，它指的是资产负债表右半部分的比例关系。包括负债以及所有者权益。而狭义的概念仅仅指的是企业长期资本的来源，指长期负债和所有者权益的比例，并没有包括短期负债。公司价值，指的是企业能够给其拥有者所带来的现在和预计未来现金流量的现值。

早期资本结构理论，主要包括净收益理论、净经营收益理论、传统理论。净收益理论认为公司的资本成本与企业的负债正相关，净经营收益理论认为两者无关，传统理论认为，存在一个负债的临界点，此时，企业价值可以达到最大。现代资本结构理论源于佛朗克·莫迪格莱尼和莫顿·米勒的研究。从那时起，资本结构理论有了可以用正式的统计分析进行检测的模型。现代资本结构理论，主要包括无所得税情况下MM理论、引入财务拮据和代理成本的权衡模型、有所得税情况下的MM理论。新资本结构理论，主要包括学者们提出的一些比较新的资本结构理论，包括优续融资理论、信号传递理论等。

国外的研究理论相对成熟，大多认为资本结构与企业价值正相关，这是由于国外的证券市场相对发达，市场相对有效和充分。但我国的证券市场相比国外起步较晚，仍有许多不完善之处，因此，需要对国内的公司进行分析，得出适合中国国情的关系，以指导企业的经营。

二、研究假设

笔者假设资产负债率与企业价值负相关。这是因为，第一，根据优序融资理论，企业往往更加愿意首先进行内部融资，因为内部融资比较稳定，且成本较低，是企业融资的首选。其次企业才会进行外部融资。第二，当企业负债较多时，会存在很高的偿本付息的压力，可能会存在破产的风险，带来财务拮据和破产成本。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文数据取自国泰安CSMAR数据库，选取2013—2015年度在上交所和深交所A股上市的所有公司年报中的数据，共计2 662个公司。剔除ST和*ST公司、数据不全、异常、有缺失值的公司，以及金融类上市公司（行业代码为I开头）。最终得到了个805符合需要的数据。

（二）变量设计

1.被解释变量。关于企业价值，笔者选取了总资产增长率、净利润增长率、总资产净利率ROA、净资产收益率ROE、成本费用利润率五个指标，并采用主成分分析法计算因子得分。

第一步，适合性检验，进行因子分析的第一步要求所选择的原有变量之间存在高度的相关性。因此，对原有变量之间进行相关系数的检验（详见表1）。从表1可以看出，各变量之间存在着比较高的相关性，初步分析显示适合使用主成分分析降维法。

第二步，因子变量提取。下页表2中，第二列是根据因子分析初始解计算出的变量共同度，每个原始变量的共同 度都是1。第三列表示的是变量共同 度，这是由因子分析最终计算出的。根据后来提取的特征向量及特征值计算出因子载荷矩阵。由于原始变量个数大于因子变量个数，因此，共同度 必小于1是每个变量的特征。例如总资产净利率0.886表示几个因子表达了原来方差的88.6%。

表3给出了总体方差的稀释程度，结果显示从初始解中提取了4个公共因子对原始变量加以解释，方差解释度达到了95.788%，反映了原变量的大部分信息。

第三步，获取旋转的因子载荷矩阵（见表4）。

经过主成分分析法和具有Kaiser 标准化的正交旋转法，第一个成分主要表示ROA和ROE，第二个成分主要表示成本费用利润率。第三个成分主要表示总资产增长率，第四个成分则主要表示营业利润增长率。这样，就将原有的五个维度降低到了四个，可以更容易地进行分析。

第四步，计算因子得分。通过SPSS软件，可以得到各成分的成分得分系数（见表5）。

F1 =0.528ROA+0.628ROE-0.233x-0.040y-0.001z

F2 =-0.052ROA-0.274ROE+1.094x+0.014y-0.024z

F3 =-0.051ROA-0.002ROE+0.012x+1.007y-0.061z

F4 =-0.016ROA+0.014ROE0-0.021x-0.061y+1.006z

SPSS将4个因子得分作为新的变量，保存在数据中，即fac1_1，fac2_1，fac3_1，fac4_1。

第五步，进行综合因子得分。根据一些因素给予这四个因子权重，在这里，使用了表3中旋转平方和载入后的四个因子各占的贡献率。其中，第一个是35.521%，第二个是20.225%，第三个是20.032%，第四个是20.010%。

ZF=35.521%F1+20.225%F2+20.032%F3+20.010%F4

这样，在SPSS中可以自动计算出一个综合得分，即企业价值指数，来作为企业价值的表示方式。

2.解释变量设计。本文采用广义的概念，即用资产负债率表示资本结构。

3.控制变量设计（见表6）。公司规模（SCALE），用资产总额的对数值表示。行业变量IV（industry variation），根据中国证监会公布的上市公司行业分类进行分类，在所选出的数据中，共有12个行业。第一大股东持股比率LSR（largest stockholders ratio），即第一大股东持股比例/总股数。

（三）建立模型

本文借鉴罗成德在2011年所使用的模型：

ZF=β0+β1DAR+β2SCALE+β3LSR2+■λiINDi+ε

其中，β0是回归常数，β1、β2、β3、λi是回归系数；ZF为被解释变量（因变量），DAR、SCAL、LSR2 、INDi为解释变量（自变量）。ε为随机误差。

同时，同样假设E（ε）=0；var（ε）=σ

分析资产负债率DAR对公司价值的影响，引入了公司规模（SCALE）、第一大股东持股比率（LSR）的平方和行业变量（IND）作为控制变量。

1.描述性统计（见上页表7）。表7所选取的2013—2015年度连续三年年报的数据中，共计805个，全部有效。从中我们可以看出，第一大股东持股比率该组数据不稳定，变化较大；公司资产、规模差距较大；资产负债率的变化也不小，可能是由于行业等因素导致。

然后针对不同的资产负债率进行统计，得到表8。

根据表8，可以初步看出，资产负债率和企业价值负相关，随着资产负债率的提高，企业价值下降。此外，我国上市公司的大部分企业的资产负债率维持在60%—70%的水平。

2.回归分析。以之前得到的综合评分代表企业价值作为被解释变量。以资产负债率为解释变量，代表资本结构。以行业、第一大股东持股比率、公司规模为控制变量。其中，共有12个行业，引入11个哑变量进行回归。运用SPSS将数据进行分析，得到表9—表11。

表9为输入和移去的各变量。说明在对这些数据进行分析时所使用的是全部引入法，即进入法。

从表10中我们可以看出，调整后判定系数为0.065，回归的标准误差为0.7138，回归方程的拟合优度不理想。

从表11中我们可以看出平方和中，回归平方和为35.714，残差平方和为402.466，总计为438.18，F为5.007，伴随的p<0.001。通过了F检验。

从表12中我们可以看到，常数项为0.446，t检验时值为2.708，相伴的p值为0.007<0.01，通过了检验。资产负债率的系数为-1.130，t检验值为-6.036，相伴概率值p<0.001。说明资产负债率与企业价值负相关，与假设相同。第一大股东持股比率的平方进行t检验时值为2.289，相伴的p值为0.022<0.01，说明在1%的水平上显著。它的系数为正，证明第一大股东持股比率与公司价值存在正U型的关系。当股权高度分散或高度集中第一大股东时，第一大股东对企业的掏空现象较轻，有利于提高公司价值。公司规模的系数t检验时值为0.46，相伴的p值为0.646，没有通过检验，说明公司规模对企业价值的影响较小。行业因素对企业价值的影响有正有负。此外，我们可以看到，通过检验的行业数目极少，几乎没有，说明行业因素对公司价值的影响也是极小的。

四、结论和建议

经过上面的分析本文可以得出结论：我国上市公司资本结构与公司价值表现为一次线性正相关关系，基本证明了假设。资产负债率与企业价值负相关，尽管行业平均负债率并未超过国内有关学者预计的60%的最佳负债率，但并不能因此而扩大负债，相反，仍应严格控制负债规模，防范财务风险。

负债会带来一些风险，主要是破产风险，负债的增加很可能会导致企业的破产，这种负面效应远远超过了负债的抵税作用。因为由于负债的增加，企业价值可能会因此降低，同样，无论短期负债还是长期负债都应控制在一定的范围内，应根据行业的特点进行举债。

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