创业板上市公司资本结构与企业价值关系研究
——以信息技术业为例

杨 非，霍丽洁

（天水师范学院 财务处，商学院；甘肃 天水 741001）

资本结构与企业价值的关系研究由来已久，从1958年资本结构理论的产生到现代资本结构理论的形成和发展，国内外学者对企业资本结构与企业价值之间的关系进行了大量的实证研究。国外具有代表性的研究有，Simerly和Li[1]为资本结构与企业价值关系研究引入了环境动态性因素后发现，在强动态环境下，两者负相关；在相对稳定环境下，两者正相关。Frank和Goyal[2]通过区分账面价值财务杠杆比率和市场价值财务杠杆比率后发现，企业价值与前者正相关，与后者负相关。而国内的研究表明，资本结构与企业价值之间并非简单的线性关系。于斌，孙玉真[3]研究发现，我国A股上市公司资本结构与企业价值之间总体上呈“倒U型”二次曲线关系，不同行业的两者相关性存在差别，一些行业资本结构与企业价值线性相关或无关。

一、研究背景

信息技术产业是我国重要的战略产业之一，在国民经济建设中占据重要地位。随着我国互联网、物联网、大数据及云计算等信息技术的不断发展，新一代信息技术产业正在兴起并发挥重要作用。特别是在如今创新创业和产业融合的时代背景下，创业板信息技术公司正在关键技术创新方面发挥着重要作用，并推动着信息技术在各行业的广泛应用，不断促进国民经济的转型升级。[4]因此，研究创业板信息技术产业上市公司具有重要的现实意义。

目前，国内对信息技术业上市公司资本结构与企业价值关系的相关研究并不少，其中具有代表性的研究有，刘义鹃、朱燕萍[5]和于斌、孙玉真分别选取经济增加值(EVA)和净资产收益率(ROE)作为企业价值的衡量指标来研究信息技术业上市公司资本结构与企业价值的关系，结果表明，两者为负相关关系。朱卫东等[6]以增加价值的全新视角研究高新技术上市公司资本结构与企业价值的关系，结果表明，两者为正相关关系。以上研究选取的对象是在我国沪深两市A股上市的信息技术业上市公司或高新技术企业。那么在我国创业板上市的信息技术业上市公司的资本结构与企业价值的关系是怎样的呢？是否不存在“倒U型”二次曲线关系，而表现为线性相关关系呢？文章将采用增加价值与总资产的比率作为企业价值的衡量指标，从而对创业板信息技术业上市公司的资本结构与企业价值的关系进行实证检验。

二、研究设计

（一）变量定义

1.因变量（企业价值）的度量指标

关于如何衡量企业的价值，国内外学者在研究时并没有采用一致的度量指标，其中采用较多的是净资产收益率、托宾Q值和经济增加值。这三个常用指标均是基于对股东利益进行最大考量的基础上定义而来的，并没有对企业其他利益相关者的利益加以考量。另外，我们知道企业价值应该是企业的所有利益相关者共同作用而创造的价值，并不只是股东单方面作用而创造的价值，因此，用这三个指标度量企业价值具有一定的片面性。[7]为了体现股东、债权人、企业职工及政府对企业价值的共同作用和贡献，本文采用增加价值与总资产的比率作为企业价值的度量指标。其中，增加价值为企业全年支付的股利、利息、职工薪酬、税费与留存收益增加值之和，总资产为年初总资产。

2.自变量（资本结构）的度量指标

本文使用资产负债率，即年末总负债与年末总资产的账面价值比率作为资本结构的度量指标。鉴于我国信息技术类企业，特别是高新技术企业，它们的长期负债比率通常较低，甚至无长期负债，因而，我们使用总负债来衡量企业的负债规模更为合理。另外，由于受市场各方面因素的影响，资产的重置成本和公允价值不易可靠取得，因此，我们用总负债的账面价值和总资产的账面价值来计算资产负债率更为实际和可靠。

3.控制变量

资本结构只是影响企业价值的一个重要因素，除了资本结构以外，企业的经营规模、成长性和获利能力等因素都会影响企业的价值。因此，为了保证资本结构与企业价值关系研究的可靠性，我们引入三个控制变量分别衡量企业的规模水平、发展能力和盈利能力，即总资产的自然对数、总资产增长率和营业净利率。

各类变量名称、符号及计算公式见表1.

表1 变量定义表

（二）构建模型

创业板信息技术业上市公司资本结构与企业价值之间究竟是二次函数关系，还是线性相关关系，为了实证检验需要，我们同时建立以下两个回归模型：

（三）样本数据选取

本文样本数据均来自深证证券交易所创业板网站中上市公司信息，其中，样本公司取自上市公司列表中信息技术业上市公司，并剔除2017年及以后上市的公司、涉嫌违规的公司以及存在变量极端值的公司，共获取样本公司92家；计算变量涉及的财务数据取自年度报告中各样本公司2017年的年报，主要从各自的合并资产负债表、合并利润表及合并现金流量表中获取。文章将以这92家上市公司为研究对象，通过已建立的模型，对样本公司2017年截面数据定义的变量进行多元回归分析。

三、实证分析

（一）利用模型1回归分析

将样本公司数据代入模型1，利用SPSS 21.0统计软件进行线性回归分析，得到表2、表3和表4分析结果，其中，表2为模型汇总，反映模型1的拟合优度及估计误差；表3为方差分析表，反映模型1的F检验及结果；表4为系数表，反映模型1的回归系数以及相应的t检验的情况。具体分析结果如下：

表2 模型1汇总

表3 模型1方差分析

表4 模型1系数分析

从以上回归结果可以看出，模型1的拟合优度R2=0.242，调整后的拟合优度为0.207，估计标准误差为0.102.该模型的F检验值为6.950，对应F检验的P值（Sig.）为0.000.所以该模型通过F检验。从各变量回归系数的t值及对应的P值（Sig.）可以看出，企业规模水平、总资产增长率和营业净利率三个变量的t值分别是-3.724、2.741和2.231，对应的各自P值（Sig.）均小于0.05，均通过t检验；而资产负债率（自变量）的t值为0.904，对应的P值（Sig.）为0.368，大于0.05，未通过t检验。因此，通过模型1回归结果表明：因变量（企业价值）与自变量（资产负债率）之间不存在线性相关关系。

（二）利用模型2回归分析

将样本公司数据代入模型2，再次利用SPSS 21.0统计软件进行回归分析，得到表5、表6和表7，即模型汇总、方差分析和系数，具体结果如下：

表5 模型2汇总

表6 模型2方差分析

表7 模型2系数分析

从模型2的回归结果可以看出，模型2的拟合优度R2=0.294，调整后的拟合优度为0.253，估计标准误差为0.099，稍好于模型1.模型2的F检验值为7.177，对应的P值（Sig.）为0.000，该模型通过F检验。各变量的回归系数β1、β2、β3、β4和β5分别为0.675、-0.789、-0.051、0.172和0.303，相应的t值 分 别 为 2.690、 -2.524、 -3.891、 3.063 和2.573，与之对应的P值 （Sig.）分别为0.009、0.013、0.000、 0.003 和 0.012， 均 小于 0.05， 因此，各变量通过了t检验。由此可得模型2的函数表达式为：0.051 SCA+0.172AGR+0.303 NIR，可见，企业价值(VAL)与资产负债率(DAR)为二次函数关系，即表现为“倒U型”二次曲线关系。在不考虑其他变量影响的情况下，由0.789DAR2可以得出：在DAR=42.78%左右时，的值最大，即当资产负债率为42.78%左右时，企业价值达到最大。

四、结论与建议

（一）结论

通过上述实证检验表明：创业板信息技术业上市公司资本结构与企业价值之间呈“倒U型”二次曲线关系，即创业板信息技术业上市公司存在最优资本结构，这与我国上市公司资本结构与企业价值总体呈“倒U型”二次曲线关系相一致，并没有像已有研究表明的在主板上市的信息技术业上市公司资本结构与企业价值总体负相关的结果。出现这种偏差的原因主要有两个方面，一是创业板市场和主板市场具有明显的差别，主要表现为创业板市场波动性强于主板市场，且市场资源配置效率高于主板市场，故两者为补充关系，不能相互替代。二是选用的模型及变量计算存在差异，不同的模型和不同的变量计算方法，得出的结论可能不同，因此要保证模型构建和变量计算的合理性。

（二）建议

创业板信息技术公司应积极寻求最优资本结构，提升企业价值创造能力。首先，政府要完善债券融资市场，适度放宽债券融资的条件，增强债券发行的灵活性，从制度上解决创业板融资难的问题；并健全企业破产和退市法律制度，抑制企业为扩大企业规模而盲目进行负债融资，防止企业陷入财务危机而面临退市或破产。其次，创业板信息技术公司要根据自身的内部条件采取相应的优化措施。例如，资产负债率较低的企业可以通过增发债券等方式融资，利用债务固定的还本付息，不仅可以限制管理层过度在职消费而损坏股东利益，还可以迫使企业完善内部治理结构，加强公司绩效考核和投资风险管理，增强企业价值创造活力；资产负债率较高，或存在一定的财务风险的企业可以通过债转股等方式减轻企业的偿债压力，从而化解财务风险，并重新给企业注入活力，使其创造更大的企业价值。[8]