沈 磊

(淮南師范學(xué)院 金融與數(shù)學(xué)學(xué)院，安徽 淮南 232038)

相關(guān)數(shù)據(jù)顯示，2018年參與股票投資交易的股民人均虧損6萬(wàn)元。根據(jù)2018年7月5日統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2018年度上證指數(shù)跌幅16.57%，深圳成指跌幅18.2%。股民在震蕩的股市中謀求生存，需要對(duì)上市公司股票進(jìn)行準(zhǔn)確的價(jià)值分析，確定公司當(dāng)前和未來(lái)的盈利能力與市場(chǎng)股價(jià)的契合度，以從內(nèi)在價(jià)值增長(zhǎng)中尋求長(zhǎng)期投資收益。對(duì)上市公司資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)績(jī)效的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，可為股票價(jià)值投資提供理論基礎(chǔ)。

1 理論基礎(chǔ)

Durand(1952)在其關(guān)于企業(yè)債務(wù)與權(quán)益成本計(jì)量方法的報(bào)告中闡述了資本結(jié)構(gòu)的概念[1]。Modigliani & Miller(1958)指出在無(wú)稅的條件下公司的資本結(jié)構(gòu)對(duì)公司價(jià)值不產(chǎn)生影響[2]。后續(xù)學(xué)者們?cè)谠缙谫Y本結(jié)構(gòu)理論的基礎(chǔ)上放寬假定條件，實(shí)證研究公司價(jià)值、經(jīng)營(yíng)績(jī)效與公司資本結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。Lakshmi(1988)認(rèn)為公司普通股期望收益率與債務(wù)權(quán)益比正相關(guān)[3]。Frank & Goyle(2003)提出公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效與體現(xiàn)市場(chǎng)價(jià)值的財(cái)務(wù)杠桿比率之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[4]。隨著我國(guó)資本市場(chǎng)制度不斷完善，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)我國(guó)上市公司的資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行了實(shí)證分析。張桂林等(2003)以電力行業(yè)上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析，認(rèn)為上市公司凈資產(chǎn)收益率與負(fù)債比率之間呈顯著正相關(guān)關(guān)系[5]。張玉明等(2015)基于資產(chǎn)負(fù)債率和市盈率構(gòu)建模型進(jìn)行分析，結(jié)果表明不存在一個(gè)適宜的資本結(jié)構(gòu)區(qū)間來(lái)涵蓋所有企業(yè)[6]。陳玉蓉(2017)對(duì)40家上市電力公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，提出資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與股權(quán)集中程度之間無(wú)明顯線性關(guān)系[7]。

2 研究樣本和指標(biāo)的選取

2.1 研究樣本的選取

不同行業(yè)的公司的資本結(jié)構(gòu)存在差異，重工業(yè)公司因?yàn)樯a(chǎn)需要往往會(huì)借款經(jīng)營(yíng)，導(dǎo)致負(fù)債率較高。金融類上市公司經(jīng)營(yíng)門檻較高，自有資本較為充足，負(fù)債率相對(duì)較低。為使研究結(jié)果具有普遍性，考慮到不同市場(chǎng)結(jié)構(gòu)的影響，并排除先天資源差異較大的行業(yè)和政策性因素影響較大的行業(yè)，本文選取制造業(yè)、建筑業(yè)、信息技術(shù)服務(wù)業(yè)中的100家上市公司為樣本，對(duì)其2014-2017年公布的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。

2.2 指標(biāo)的選取

主成分分析法通過(guò)降維的方式把多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)主成分綜合指標(biāo)，每個(gè)主要變量指標(biāo)可以反映原始變量的大部分信息，并且不重復(fù)其中包含的信息[8]。該方法簡(jiǎn)化了待分析的變量，可獲得更加科學(xué)有效的數(shù)據(jù)信息。為了全面、系統(tǒng)地分析問(wèn)題，我們?cè)诤饬抗窘?jīng)營(yíng)績(jī)效時(shí)選取企業(yè)償債能力、營(yíng)運(yùn)能力、盈利能力指標(biāo)，具體為托賓Q值、產(chǎn)權(quán)比率(DER)、存貨周轉(zhuǎn)率(TOV)、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率(PRMO)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(TAR)、速動(dòng)比率(QR)、ROE增長(zhǎng)率7個(gè)變量。

3 實(shí)證檢驗(yàn)與分析

首先運(yùn)用主成分分析法構(gòu)造反映企業(yè)綜合業(yè)績(jī)的指標(biāo)，其次將構(gòu)造的指標(biāo)與企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率相結(jié)合建立回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析。鑒于一元回歸模型難以提供變量間的最優(yōu)組合方案，我們?cè)谝辉€性回歸基礎(chǔ)上配以非線性回歸方程，以解決最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)合理區(qū)間問(wèn)題。

3.1 模型的構(gòu)建

資產(chǎn)負(fù)債率(DAR)和綜合業(yè)績(jī)(Z)模型如下：

模型1：Z=β11+β12DAR+ε1

模型2：Z=β21+β22DAR+β23DAR2+ε2

3.2 主成分分析

基于托賓Q值、速動(dòng)比率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、存貨周轉(zhuǎn)率、產(chǎn)權(quán)比例和ROE增長(zhǎng)率7個(gè)變量進(jìn)行主成分分析，獲得各個(gè)主成分的特征值以及方差貢獻(xiàn)率。為方面描述，將上述7個(gè)變量分別定義為Z1～Z7。

表1 主成分分析的方差貢獻(xiàn)率

根據(jù)表1，采用Z1～Z5五個(gè)主成分，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為87.3%，達(dá)到分析數(shù)據(jù)的要求。計(jì)算各主成分指標(biāo)單獨(dú)方差貢獻(xiàn)率，并將其作為各主成分的權(quán)重構(gòu)建反映公司綜合業(yè)績(jī)的綜合指標(biāo)Z。

Z=0.287Z1+0.228Z2+0.132Z3+0.115Z4+0.109Z5

3.3 相關(guān)性分析

對(duì)上市公司的綜合業(yè)績(jī)與資產(chǎn)負(fù)債率進(jìn)行線性相關(guān)性分析。通過(guò)計(jì)量軟件對(duì)綜合業(yè)績(jī)和公司資產(chǎn)負(fù)責(zé)率兩個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行觀察，根據(jù)相關(guān)系數(shù)=協(xié)方差/標(biāo)準(zhǔn)差之積，計(jì)算二者的相關(guān)系數(shù)。針對(duì)所選取的100家上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分別構(gòu)建反映其綜合績(jī)效的指標(biāo)變量，并結(jié)合每個(gè)上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率計(jì)算二者之間相關(guān)系數(shù)，以此反映變量間線性相關(guān)性。最后通過(guò)對(duì)這100個(gè)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行均值處理，得出這些上市公司資產(chǎn)負(fù)債率與綜合業(yè)績(jī)指標(biāo)的平均相關(guān)系數(shù)為-0.273。在絕對(duì)數(shù)層面，0.273明顯小于1，說(shuō)明從平均水平看所選取的上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率與其綜合業(yè)績(jī)指標(biāo)之間雖然存在線性關(guān)系，但是關(guān)聯(lián)程度相對(duì)較弱；在影響方向?qū)用?，相關(guān)系數(shù)負(fù)號(hào)表示變量之間反相關(guān)，即上市公司資產(chǎn)負(fù)債率越高，綜合業(yè)績(jī)反而越差。由此可知，公司資產(chǎn)負(fù)債率與綜合業(yè)績(jī)之間呈低度負(fù)相關(guān)關(guān)系。

3.4 模型估計(jì)

對(duì)模型1進(jìn)行回歸分析，以資產(chǎn)負(fù)債率為解釋變量，以主成分分析擬合出的綜合業(yè)績(jī)?yōu)楸唤忉屪兞繕?gòu)建模型1，并對(duì)其進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，輸出結(jié)果如表2所示。

表2顯示模型1估計(jì)的擬合優(yōu)度R2為0.074，說(shuō)明對(duì)被解釋變量擬合效果差，即資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)綜合業(yè)績(jī)的線性解釋程度差，這是因?yàn)榫C合業(yè)績(jī)指標(biāo)受到多個(gè)因素的影響，資產(chǎn)負(fù)債率只是其中的一個(gè)，一個(gè)因素的解釋貢獻(xiàn)率不高。

通過(guò)方差分析得出回歸方程的顯著性檢驗(yàn)F統(tǒng)計(jì)量為52.21，檢驗(yàn)P值為0.00，在1%的顯著水平下擬合的回歸方程具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即認(rèn)為解釋變量與被解釋變量之間存在線性關(guān)系。

在回歸系數(shù)顯著性檢驗(yàn)中，資產(chǎn)負(fù)債率的回歸系數(shù)t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為-7.2，P值為0.00，取1%的顯著水平，資產(chǎn)負(fù)債率回歸系數(shù)t值大于臨界值，拒絕原假設(shè)，即參數(shù)顯著性檢驗(yàn)通過(guò)。資產(chǎn)負(fù)債率的回歸系數(shù)為-0.54，說(shuō)明資產(chǎn)負(fù)債率與綜合業(yè)績(jī)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，驗(yàn)證了之前的結(jié)論。對(duì)樣本而言，資產(chǎn)負(fù)債率每增加1個(gè)百分點(diǎn)，綜合業(yè)績(jī)減少0.54個(gè)百分點(diǎn)?；貧w方程為：

Z=0.253-0.54×DAR

為尋找最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)區(qū)間，構(gòu)建模型2，即在線性回歸模型中引入了資產(chǎn)負(fù)債率的二次項(xiàng)。

表3 模型2擬合結(jié)果

從表3可看出，引入二次項(xiàng)后回歸系數(shù)都不顯著，說(shuō)明上市公司綜合業(yè)績(jī)與資產(chǎn)負(fù)債率之間沒(méi)有二次曲線關(guān)系，只有線性關(guān)系?？梢?，上市公司資本結(jié)構(gòu)的最優(yōu)區(qū)間是不存在的。

4 結(jié)論

以2014～2017年上海證券交易所上市公司三個(gè)行業(yè)(制造業(yè)、建筑業(yè)和信息技術(shù)服務(wù)業(yè))為樣本構(gòu)建上市公司綜合業(yè)績(jī)指標(biāo)，并將其與資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)相結(jié)合構(gòu)建回歸模型進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果顯示通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的參數(shù)值為負(fù)值。引入二次項(xiàng)后，回歸系數(shù)不再顯著。由此得出結(jié)論：我國(guó)上市公司資本結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)績(jī)效存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，且不存在上市公司資本結(jié)構(gòu)的最優(yōu)范圍。

制造業(yè)、建筑業(yè)和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)公司在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，負(fù)債越高越不利于公司經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提升。負(fù)債規(guī)模的擴(kuò)大一方面會(huì)增加企業(yè)成本，降低企業(yè)用于設(shè)備更新、技術(shù)改革的留存利潤(rùn)；另一方面持續(xù)高負(fù)債經(jīng)營(yíng)會(huì)導(dǎo)致企業(yè)債務(wù)敞口，增大破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，降低經(jīng)營(yíng)績(jī)效?？梢姡つ坎捎脗鶛?quán)融資方式，追求債務(wù)稅盾、財(cái)務(wù)杠桿會(huì)使企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)受到掣肘，不利于企業(yè)經(jīng)營(yíng)績(jī)效的提升。企業(yè)應(yīng)合理分配股權(quán)和債權(quán)融資的比例，綜合考慮行業(yè)間、企業(yè)間差異，選擇適合自身長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的資本結(jié)構(gòu)。