资本结构决策的“同伴效应”与国有企业过度负债

李世辉+胡江峰+何绍丽

内容提要：同伴效应对组织决策的影响倍受关注，“去杠杆”促使学界对过度负债成因及解决措施的研究如火如荼。本文利用我国A股上市公司2009-2014年的数据，采用2SLS和固定效应工具变量模型检验国有企业资本结构决策的同伴效应，通过Ivprobit与非国有企业对比验证国有企业资本结构决策的同伴效应是否会导致过度负债。实证结果表明：我国上市公司企业的资本结构决策存在同伴效应；相比于非国有企业，国有企业的资本结构决策的同伴效应更容易使其向上偏离最优资本结构，从而导致过度负债。这些结论有助于人们加深对国有企业过度负债成因的理解，为更好地实现“去杠杆”的目标提供了理论依据。

关键词：资本结构；同伴效应；过度负债

中图分类号：F2755文献标识码：A文章编号：1001-148X（2018）01-0105-07

国际金融危机以来，我国企业的负债水平出现攀升现象，解决企业过度负债问题迫在眉睫。实际负债率超过最优负债率形成过度负债，一般的情况是过度负债与资本结构决策密切相关。资本结构常用的度量指标是资产负债率，过度负债是向上偏离最优资本结构的特殊情况。本文利用我国A股上市公司面板数据考察国有企业的资本结构是否存在“同伴效应”①，并在此基础上验证资本结构决策的同伴效应是否受产权性质的影响，致使国有企业具有向上偏离最优资本结构的倾向，从而形成过度负债。

一、研究假设与实证模型设计

资本结构决策历来是企业比较重视的财务决策，本文以最优资本结构的存在为前提探讨资本结构决策的影响因素。同伴效应在不同的研究邻域中有不同的叫法，如“羊群效应”、“学习效应”、“参照点效应”或“战略互动”等，其本质是基于某些动机的模仿或参照。因此，提出如下假设：

H1：企业的资本结构存在同伴效应。

往往好的事物才容易被争相模仿，个体在决策时不仅需要面临复杂环境，其决策行为也是众多的理性因素和非理性因素共同作用的结果。由人构成的组织决策包含非理性因素，企业资本结构决策的同伴效应可能使企业向上偏离最优资本结构带来过度负债问题。我国的国有企业与非国有企业在内部公司治理、外部公司风险以及公司行为等方面存在较大差异，因国有企业承担了许多政策性负担，致使其更有参照同伴企业资本结构决策的动机，更有可能向上偏离最优资本结构而导致过度负债。因此，提出如下假设：

H2：与非国有企业相比，国有企业的资本结构决策的同伴效应致使其向上偏离最优资本结构从而形成过度负债。

鉴于资产负债率作为资本结构的度量指标是比较常用且可获得性大，可以避免数据缺失带来结论的不稳健，本文用资产负债率（LEV）衡量企业的资本结构。由于我国股票市场还不成熟，采用市值计算可能会存在偏差，故用账面价值进行测算。在设计模型时考虑到体现资本结构参照效应最便捷的方法，是直接考察企业的资产的负债率（LEV）与行业平均资产负债率（LEV） 的相关性，借鉴Manski[1]研究“同伴效应”的线性均值（Linear-in-Mean）模型，得到如下资本结构决策参照的模型：

LEVijt=α+βLEV-ijt+γ∑FF-ijt-1+δ∑FFijt-1+εijt （1）

其中i表示公司，j表示行业，t表示年度；LEVijt表示j行业i公司t年度的资本结构；βLEV-ijt表示j行业t年度的平均资本结构（不包括i公司）；行业层面控制变量∑FF-ijt-1 表示j行业滞后一年度（t-1）的财务特征；公司层面控制变量∑FFijt-1表示i公司滞后一年度（t-1）的财务特征；εijt表示干扰项系数；β和γ表示同行业资本结构调整行为和同行业财务特征对公司资本结构的影响；δ系数表示公司财务特征对公司资本结构的影响。

上述模型存在两类内生性问题，有较大噪音，无法合理体现“同伴效应”的存在。Manski[1]在研究为何处于相同群组的个体会有行为相似的倾向时提出了三个原因：第一种因素是内生效应（Endogenous Effect）， 即企业自身导致因变量结果的内部影响因素，包括企业规模、盈利性，成长性等；第二个因素是外生效应（Exogenous Effect），即外部影响因素，包括行业、参照组的背景等因素；第三是“关联效应”（Correlated Effect）。钟田丽和张天宇[2]认为“‘关联效应是指同一参照组内的个体由于面临相同的环境因素（如市场需求），或因具有相似的个体特征（如利用相似的生产技术、专业设备生产相似的产品），而采取相似决策行动的现象”。“关联效应”没有体现模仿的本质，只是由于面临相似境地而自然选择的被动结果，但“同伴效应”是主动行为。

第一类内生性问题来自模型中采用的行业平均负债率并非纯粹的外部影响因素，如果直接使用行业平均资产负债率，企业的资产负债率参照行业资产负债率时，行业资产负债率也是企业资产负债率的函数，解释变量与自变量相互影响，导致出现“反向因果”的内生性问题。Manski利用期望方法对线性均值模型的推导，发现只需要借助有效的外生性的工具变量（它既要与行业资本结构相关，又不会受i企业资本结构变动的影响），验证其系数不显著为0便可以证明参照效应的存在，但关键在于找到这个有效的工具变量。Leary和Roberts[3]构建了行业特质回报（PIR）作为衡量同行公司平均杠杆的工具变量，有效地驗证了美国企业的资本结构存在参照效应。因此，本文采用该工具变量，其实际有效性将在下文呈现。第二类内生性问题源于“关联效应”，或控制变量与未观测到的变量相关，以及与之联系密切的“自选择问题”，如果参照组由个体自发选择形成（如由董事或高层管理人员形成的关系网络等），则关联效应存在可能性较高，自选择问题也就很难避免，但此类问题可以借助工具变量，通过以外生既定规则或标准形成的参照组（如行业、地区等）来规避。本文利用证监会的行业分类标准，并控制行业和时间效应以及采用了面板数据可以较好地解决这类内生性问题。endprint

二、工具变量测度与过度负债测度

遵循Leary和Roberts[3]构建工具变量的思路，利用比较成熟的资本资产定价模型（CAPM），并考虑行业影响因素，得到如下多因素资本资产定价模型：

rijt=a+bMijt（rmt-rft）+bIijt（r*-ijt-rft）+uijt（2）

其中rijt为j行業i公司t月度的预计回报，r*-ijt为i公司所在的j行业t月度的平均预计回报，（rmt-rft）为月度市场超额回报，（r*-ijt-rft）为月度行业超额回报（不包括i公司），uijt为随机扰动项。

上述模型（2）是用来计算预期回报率，而特质回报（IR）其实就是模型（2）的残差，描述的是单个企业预计股票回报率与实际回报率的差值，也即未观测到的因素对股票回报率的冲击。行业特质回报（PIR）是剔除i企业后的行业平均的特质回报，为了避免每一行业样本过大带来的“溢出效应”（就是当某一行业样本数过大，在这里剔除i企业自身后的行业特质回报差异不明显），从而无法捕捉参照组行业资本结构的变化，也就无法有效地预计股票回报率。因此，需要利用证监会划分的上市公司3级细分行业进行测算。

Expected Return=ijt=ijt+b[DD（-*2/3][HT6”]^[][HT][DD）]Mijt（rmt-rft）+b[DD（-*2/3][HT6”]^[][HT][DD）]Iijt（r*-ijt-rft）（3）

Idiosyncration Return（IR）=ijt=rijt-ijt（4）

为了保证回归的可行性，一般至少利用36个月度的历史数据去测度系数，用36个月的预估数据进行观测。如在做回归时将五粮液（000858）2009年1月至2011年12月的数据代入公式中计算出系数2012年的a、bMijt和bIijt，将2012年的数据代入公式，用月度实际回报减去计算出的月度预期回报即可得公司月度特质回报，为获取数据一致性，将月度数据按复利形式计算年度回报，从而获得公司年度特质回报，进一步求平均（剔除i公司本身）可得j行业i公司的年度行业特质回报，这便是本文需要的外生性的行业特征变量PIR。然后滚动回归，直至代入2014年的数据，求出2014年的PIR。

仅看企业实际负债的高低可能无法判断其负债水平是否合理，因为不少企业的资产负债率达到60%甚至70%以上，然而其效益却很好。这意味着高负债不一定就是过度负债，高负债的情况下也可能存在合理的资本结构。尽管不同的学者从不同的视角给予不同的解释，如采取比较实际负债率与最优负债率的方法确定企业是否过度负债。Caballero等[4]提出“僵尸企业”这一概念，并从财务困境和结构困境两个维度进行识别，但是这种方法比较复杂，且难以精准确定指标的阈值。Caskey等[5]将负债率分为目标负债率和过度负债率，通过实际负债率与目标负债率的比较来判断是否过度负债，这种方法比较直观和简单。Costanzo等[6]从偿还债务和利息能力两个维度构建过度负债指标DEBT和债务持续性指标NSD，但其第二个指标在计算系数时存在缺陷，总体操作也较为繁琐。李伟[7]关注到当平均借款利率超过总资产回报率且当年发生了借款，这些新借的债务就形成了过度负债，这种考量有一定的合理性，但只是考察了新增借款是否为过度负债，具有一定局限性。

中国人民银行苍南县支行课题组[8]将过度负债定义为企业在投资项目净现值小于零的情况下进行融资，融资规模超过了公司价值最大化时的最优融资规模；或者企业能带来正净现值的某一项目进行融资，所融资金数额超过了完成该项目所需的资金”。此定义是基于债权安全的视角，只是从项目视角进行分析和企业整体债务状况相比还是存在差异。在分析了此前的定义后，基于维系企业持续经营、保证债权人债权安全的角度，龙章睿[9]把过度负债定义为负债过多导致创现能力不足以负担，其中创现能力是指经营活动创造现金流入量或净流量的能力。虽然这一定义考虑得比较全面，对我们进一步理解过度负债的含义具有很大裨益，但没有给出量化的指标进行衡量，难以对企业的负债状态进行实际的判断。因此，无论从定性还是定量的层来看，过度负债的一个显著特征就是高杠杆给企业带来的风险隐患，本质是当企业达到某一负债率后增量负债带来的边际收益小于边际成本，而那“某一负债率”就是指最优负债率，也就是最优资本结构状态。所以，不论从本质和还是实际测度便捷的角度看，过度负债采用实际负债率超过最优负债率来衡量都是比较合适的选择，也就是说现在的问题就转变为测度最优负债率的问题上。由此，借鉴Caskey等[5]的原理并根据Chang等[10]结合中国实际情况选取的影响因素，本文得到以下模型预计目标资产负债率。

LEVijt=α0+α1SOEt-1+α2ROAt-1+α3IND_LEVt-1+α4GROWTHt-1+α5FATAt-1+α6SIZEt-1+α7SHRCR （5）

利用以上模型分年度回归提取系数，再代入数据计算出预计负债率（值得注意的是控制变量采用滞后一期的数据），并与实际负债率对比，这里把实际与预计相减，得到的结果记为EXLEV，EXLEV越大表明过度负债水平越高；若当年实际负债率高于预计负债率，即EXLEV大于零则该企业存在过度负债行为，并用哑变量Dum_EXLEV表示，过度负债为1；否则不存在过度负债行为，记为0。

EXLEV=LEV（Actual）-LEV（Expected）

Dum_EXLEV=1，EXLEV>0

0，EXLEV0 （6）

为了验证企业资本结构决策的同伴效应是否会导致过度负债，本文采用虚拟变量Over-debt来衡量同伴效应”对资本结构的影响，由其导致的过度负债状态记为1，否则为0。企业自身的资本结构调整行为（用当期负债率与上期负债率的差值来衡，即△LEV）有3种：第一，向上调整，即调高杠杆；第二，向下调整，即降低杠杆；第三，保持不变。实际负债率与最优负债率的偏离情况已通过Dum_EXLEV描述，但仅仅通过本期的Dum_EXLEV与工具变量的关系来判断资本结构决策的同伴效应是否导致过度负债是有局限性的，因为上述指标只能判定过度负债的状态（即静态过度负债），而无法反映受同伴效应影响后资本结构调整对过度负债的影响。如上期为过度负债状态，本期也为过度负债状态，但若本期的资本结构是负向调整则表明本期的过度负债并非由同伴效应引起反而可能起到抑制作用。因此，受同伴效应影响而导致的过度负债准确地描述应为本期为过度负债状态，且存在正向调整杠杆行为，形象描述如表3所示。endprint

三、 实证检验结果分析

（一）研究样本

本文以20091-201412 A股上市公司为样本，样本来源为国泰安（CSMAR），通过以下筛选：（1）由于至少需要具有连续6年的数据，剔除2010年以后上市的公司；（2）剔除银行及保险等金融类企业；（3）剔除数据缺失的样本；（4）删除无同行参照的公司；获得1329家企业，并依据证监会2001年第3级细分标准，涉及行业79个（A01-M），平均每个行业17家公司，最终获得考察期2012-2014年的3987个观测值。为避免极端值的影响，并且保证结果的可比性，对所有的连续变量进行了1%的缩尾处理（Winsorize处理）。

本文研究的主要目的是考察企业的资本结构决策是否存在参照效应，并在此基础上进一步探讨受产权性质的影响，国有企业的资本结构的同伴效应是否会导致其过度负债。因此，结合前面的分析，利用以下修正模型分别进行考察：

LEVijt=α+βPIR-ijt+γ∑FF-ijt-1+δ∑FFijt-1+φ′μj+φ′νt+εijt （7）

Over_debtijt=α+βPIR-ijt+γ∑FF-ijt-1+δ∑FFijt-1+φ′μj+φ′νt+εijt （8）

控制变量的选择主要包括企业规模、盈利性、成长性和偿债能力，这些因素对资本结构的影响不尽相同，如盈利性更好的公司更容易利用债务的税盾作用而借更多的债，由于融资成本的不同企业融资有偏好，会先使用内源融资而后使用外源融资。因此，盈利性较好的公司本身有较多的内部现金流，从而减少对外部借款的依赖。但不管其影响究竟如何都不是本文的重点，只要对其进行控制便可。

（二） 描述性统计

由表5可以看出公司层面与行业层面的平均值基本一致，这符合基本预期。行业平均资产负债率在50%以上，说明我国企业的杠杆率水平呈现较高水；从Dum_EXLEV中位数和均值可以看出处于过度负债状态的企业达到一半偏上；按产权性质分组看，国有企业的Dum_EXLEV的均值要略高于非国有企业，说明国企业过度负债情况要比非国有企业严重一些。由于公司特质回报（IR）与行业特质回报（PIR），为剔除i公司后的条件均值，它们的均值都不为0。

（三）回归结果分析

根据公式（5），本文利用两阶段工具变量模型和固定面板工具变量模型，考察企业的资本结构决策是否会受到同伴企业的影响。由于选取的参照组划分依据为行业，即是否会受到同行企业资本结构决策的影响。由表6第（1）列可以看出只控制公司本身的特征和时间效应后，企业的资本结构（LEV）与行业平均的资本结构（LEV[TX-]）在1%的水平上显著正相关。由于前面分析时该模型存在内生性问题，引入工具变量PIR（行业特质回报），利用2SLS进行进一步验证，并控制行业层的特征。

由第（2）列可以看出 第二阶段回归结果LEV与LEV[TX-]仍在5%的水平上显著正相关，第一阶段回归LEV[TX-]与PIR显著负相关，初步验证了工具变量的有效性。进一步利用Hausman检验，发现卡方（chi2）值为1859，仅在1%的水平上接受LEV[TX-]为外生性变量，证明原解释变量存在内生性问题。工具变量的F检验显示其值为45890（远大于10），且其P值为0000，表明其为有效的工具变量。

再看第（3）列，利用剔除不随时间变化的变量后的固定面板工具变量模型，回归得到的结果仍然显示LEV与LEV[TX-]仍在10%的水平上显著正相关，通过观察F值为1348（仍大于10），且其P值为0000，又一次证明了工具变量并非弱工具变量。因此，企业的资本结构确实存在同伴效应，在此具体表现为同行业的参照效应，同行业其他企业的资本结构决策行为会影响企业自身的资本结构决策。这也与Leary和Roberts[3]以及钟田丽和张天宇[2]的研究结果相一致，都严验证了企业的资本结构决策存在同伴效应。

在验证了企业的资本结构决策存在同伴效应后进一步验证受产权性质的影响，是否国有企业在参照同伴企业资本结构的时候有正向调整资本结构的倾向，从而导致其向上偏离资本结构，形成过度负债状态，具体实证结果如表7。从表7第（1）列国有组检验可以看出Over-debt（與资本结构正向调整相关的过度负债），与LEV 在5%的水平上显著正相关，证明了国有企业的资本结构的同伴效应会使其形成过度负债，第（2）列非国有组则不存在显著的相关关系；这是因为国有性质背后潜在的预算软约束问题以及道德风险和逆向选择产生的代理问题等所导致的，这种特殊企业所有权性质容易导致其有加大杠杆的动机，从而导致国有企业的资本结构扭曲，形成过度负债。第（1）列的Wald外生性检验，也进一步验证了 LEV为内生性变量。

（四）稳健性检验

为了使上述结构更加稳健，本文从2个角度来进行检验。首先是资本结构的衡量，将由账面资产负债率换为账面长期资产负债率，这是考虑到对短期举债的做出及时调整可能难以实现，而长期负债是一种有效的治理机制且包含企业的战略信息[2]。为使第二个假设的结果更加稳健，将利用过度负债的实际值EXLEV（衡量与资本结构调整行为相关的过度负债的程度）来进行验证，如表8所示，结果依然稳健，工具变量效果依然有效。

四、结论

本文利用筛选后的A股上市公司样本数据，考察了同伴效应对资本结构以及其特殊状态过度负债的影响，通过实证发现企业的资本结构决策存在同伴效应，在本研究中具体表现为同业参照效应；无论是因为管理层信息缺乏而导致的“学习行为”还是居于组织竞争视角的“战略互动”，企业的资本结构不是孤立的自决结果，而会受到同伴企业资本结构决策的影响。国有企业的资本结构的同伴效应会导致其过度负债，国有企业性质放大和引导了这种同伴效应，也就是说当国有企业中有一部分企业通过加大杠杆经营时，将很有可能传播到其他国有企业中，非国有企业由于治理问题较弱且企业主体明确面对破产风险时不会盲目地跟从，但国有企业由于其特殊性质背后潜在的问题，容易存在“羊群效应”现象。endprint

第一个发现佐证了资本结构的影响因素不应剔除同伴企业因素的影响，对企业具体资本结构形成的理解具有重要作用。第二个发现对监管部门具有重要启示：首先，要防范国有企业过度举债的风险，因为这不仅是国有企业自身举债与否的问题，同伴效应对过度负债的形成具有传导作用，这也从另一个视角分析了我国国有企业过度负债严重的现象。目前，证监会正在加紧完善退市机制，把企业破产退出机制落到实处可能不失为明智的方法，这将为化解我国国有企业债务违约及“僵死企业”问题具有重大现实意义。其次，违规成本低的问题迫切呼吁相关处罚法律的完善，如顶格处罚的上限应及时修改。

由于把过度负债置于资本结构影响因素中进行考察，本文的不足之处在于只关注资本结构的同伴效应是否会导致国有企业过度负债，而未关注同伴效应对过度负债的边际效应。另外，对过度负债的度量可能过于简单，未来更严谨的测度方法可以进行进一步验证。

注释：

①同伴效应是指关系较近的个体或组织之间相互作用时，某一个体或组织的行为会受到其所处参照组内其他个体或组织（即同伴）行为或特征的影响（Manski，1993）。

参考文献：

[1]Manski CF. Identification of Endogenous Social Effects： The Reflection Problem[J].The Review of Economic Studies，1993， 60（3）： 531-42.

[2]钟田丽，张天宇.我国企业资本结构决策行为的“同伴效应”——来自深沪两市A股上市公司面板数据的实证检验[J].南开管理评论， 2017（2）：58-70.

[3]Leary MT， Roberts MR. Do Peer Firms Affect Corporate Financial Policy？[J].The Journal of Finance，2014，69（1）：139-178.

[4]Caballero R J， Kashyap A K. Zombie Lending and Depressed Restructuring in Japan[J].Nber Working Papers， 2006，98（5）：1943-1977.

[5]Caskey， Hughes J， Liu J. Leverage， Excess， Leverage， and Future Returns[J].Review of Accounting Studies， 2012，17（2）： 443-471.

[6]Costanzo DG，Silipo DB，Succurro M. Over-indebtness and Innovation： Some Preliminary Results[J].Dipartimento di Scienze Economiche，2013（4）.

[7]李偉. 产权性质、现金持有与企业过度负债[C]//中国会计学会教育分会.中国会计学会2012年学术年会论文集.中国会计学会教育分会，2012：12.

[8]中国人民银行苍南县支行课题组，张步湘. 防止过度融资演化为资金链断裂的对策分析[J].浙江金融， 2013（6）：76-79

[9]龙章睿. 企业过度负债：涵义、识别与应对——基于银行信贷视角[J].南方金融，2016（6）：54-62.

[10]Chang C， Chen X， Liao GM. What are the reliably important determinants of capital structure in china？[J].Pacific-Basin Finance Journal，2014，30：87-113.

“Peer Effect” of Capital Structure Decision-making and Over-indebtedness of

State-owned Enterprises： An Analysis based on Empirical Evidence of China′s

A-share Listed Companies

LI Shi-hui， HU Jiang-feng， HE Shao-li

（Business School of Central South University， Changsha 410083，China）

Abstract：Peer effect of organizational decision-making has drawn much attention， and “deleveraging” urges academic circles to study the cause of over-indebtedness and its solutions. This paper uses the data of China′s A-share listed companies from 2009 to 2014 to test the peer effect of capital structure decision-making of state-owned enterprises with the instrumental variable methods of 2SLS and fixed effects model， and then uses Ivprobit to verify whether the peer effect of capital structure decision-making of state-owned enterprises leads to over-indebtedness by comparison with non-state-owned enterprises.The empirical results show that peer effect exists in the capital structure decision-making of listed companies in China；compared with non-state-owned enterprises， peer effect of state-owned enterprises in capital structure decision-making will make their capital structure more easily deviate upward from the optimal one and then lead them to over-indebtedness. These conclusions help to deepen the understanding of the causes of over-indebtedness of state-owned enterprises and provide a theoretical basis for better achieving the goal of “deleveraging”.

Key words：capital structure； peer effect； over-indebtedness

（责任编辑：关立新）endprint