李鑫源 李霆威

摘 要： 信息技術業(yè)是以計算機和通信技術為支柱的新興IT行業(yè)，隨著互聯網技術的高速發(fā)展，企業(yè)的創(chuàng)新性與成長性日益重要。本文以2014—2016年124家信息技術上市公司的財務數據為研究對象，利用二次曲線估計模型和固定效應模型進行實證研究得出：資產負債率、流動負債比率、主營業(yè)務收入增長率與企業(yè)價值呈現正相關關系，長期負債率、公司規(guī)模與企業(yè)價值呈現負相關關系。最后，結合本文研究結果對信息技術企業(yè)存在的問題提出合理建議。

關鍵詞： 信息技術業(yè);資本結構;企業(yè)價值;固定效應模型

中圖分類號：F270????? 文獻標識碼：A????? 文章編號：1008-4428（2018）10-0023-03

一、 引言

自從MM理論提出以來，國內外學者對資本結構及其理論不斷地進行研究，但這二者之間究竟存在怎樣的關聯，國內外至今還沒有統一的定論。合理的資本結構不僅會帶來公司的治理效應和財務的杠桿效應，給企業(yè)的發(fā)展帶來巨大的優(yōu)勢，同時對宏觀經濟的穩(wěn)定運行都有著重要影響。信息技術業(yè)作為高投入、高收益、高風險的技術產業(yè)，與其他產業(yè)相比有極大的優(yōu)勢，而且由于各個行業(yè)的信息化進程逐年加速，信息技術業(yè)逐漸成為國民經濟中的支柱產業(yè)，研究其資本結構與企業(yè)價值之間的關系具有很強的現實意義。

二、 國內研究現狀

（一）資本結構與企業(yè)價值呈現正相關關系

劉東輝（2004）運用一次和二次回歸分析，發(fā)現隨著流通股比率的上升，企業(yè)價值呈現一種向上的趨勢，且得出較好的流通股比率為70 % 以上。鄭思穎（2012）通過建立固定效應回歸模型得到國內電力、煤氣A股上市公司的公司規(guī)模和主營業(yè)務增長率與企業(yè)價值呈現正相關關系;吳可佳（2012）運用多元回歸分析得出長期負債率與企業(yè)價值具有正相關關系。

（二）資本結構與企業(yè)價值呈現負相關關系

侯躍（2012）對2009—2010年61家信息技術上市公司進行實證研究，得到第一大股東的持股比例過高會對企業(yè)價值產生負面影響。李睿欣（2016）利用因子分析法，對2010—2014年228家信息技術上市公司的財務數據進行主成分分析和因子分析，得到長期負債率與企業(yè)價值中的盈利能力指標呈現負相關關系。

（三）資本結構與企業(yè)價值呈現倒U型關系

楊遠霞（2013）運用多元回歸模型對2010年創(chuàng)業(yè)板上市公司資本結構與盈利能力的關系進行實證，得到信息技術上市公司的資產負債率與經營績效之間不是簡單的線性關系，當資產負債率低于拐點才會對公司價值產生正面影響。楊奕（2017）通過建立資產負債率與凈資產收益率的二次曲面模型，得到我國信息技術上市公司最優(yōu)的資產負債比例為38 % ，當資產負債比率低于38 % 時，企業(yè)價值與負債水平呈現負相關關系。

國內學者對于資本結構理論的研究十分豐富，針對不同行業(yè)的資本結構，其對企業(yè)價值的影響程度并不相同，近幾年的主要趨勢為：從不同的角度劃分企業(yè)的資本結構、采用不同的指標構建企業(yè)價值模型、著重研究一個行業(yè)的企業(yè)的資本結構等，多采用固定效應模型、因子分析、多元線性回歸等模型，選取多種指標彌補單一指標的局限性。然而現有的理論研究重點主要聚焦于傳統產業(yè)，信息技術業(yè)作為新興產業(yè)，國內學者對此研究較少，未來還有很多的研究空間，伴隨著信息技術產業(yè)的快速發(fā)展，許多上市公司面臨著資本結構的動態(tài)調整等一系列問題亟待解決，因此對信息技術公司資本結構對企業(yè)價值的相關性的研究有重要的現實意義。

三、 研究設計

（一）研究假設

綜合上述國內學者的研究，可以發(fā)現不同的資本結構會影響企業(yè)經營效績等企業(yè)價值的重要指標，因此本文提出以下五種假設：

一方面，處于合理區(qū)間內的負債水平具有抵稅作用，可以產生財務杠桿效應。另一方面，如果企業(yè)資產負債率過高，企業(yè)會支付過多的利息，抵消了負債的抵稅效益，誘發(fā)財務危機。因此，可認為企業(yè)價值與企業(yè)的資本結構呈現二次曲線關系，國內學者楊遠霞（2013）也認同這一觀點。故本文提出以下假設：

假設1：信息技術上市公司資產負債率與公司價值呈現“倒U”型曲線關系

信息技術企業(yè)在成立之初就需要大量的資金投入，科技創(chuàng)新的投資回收周期長，而長期負債短期內不會對企業(yè)帶來很大的償還壓力，在企業(yè)成立之初，較多的長期負債有利于企業(yè)快速發(fā)展，吳可佳（2012）也選取了資產負債率和長期借款率來表示資本結構。故本文提出假設：

假設2：長期負債比例與企業(yè)價值呈現正相關關系

信息技術行業(yè)具有高投入，高風險的特點，短期負債一方面綜合資金成本較低，另一方面對于企業(yè)有更好的監(jiān)督作用，從而降低企業(yè)的代理成本，于少磊（2014）運用多元回歸模型也得到了相同的結論。故本文提出如下假設：

假設3：流動比率與企業(yè)價值呈現正相關關系

信息技術產品更新換代快，因此該類企業(yè)注重創(chuàng)新，第一大股東持股比率越高的企業(yè)，一般來說決策效率較高，會進行更多的無形資產和研發(fā)的投入，這與國內學者李睿欣（2016）的觀點契合。故本文提出以下假設：

假設4：第一大股東持股比例與企業(yè)價值呈現正相關關系

國內不同的信息技術企業(yè)流通股比率差異顯著，但是國內大部分的學者都認為企業(yè)的流通股比率是一個較好的可以衡量企業(yè)的價值的指標，且流通股比重越大，企業(yè)價值越大。劉東輝（2004）也認同這一點。故本文提出以下假設：

假設5：股權流通比率與企業(yè)價值呈現正相關關系

（二）樣本選取和數據來源

截至2016年年底，我國信息技術業(yè)的上市公司總量為348家，本文在選取指標時采用了以下標準：①為了保證數據的可靠性，本文剔除了ST公司;②剔除了年報數據不完整的公司;③為避免異常數據的影響，剔除了個別指標異常的公司。經過篩選，最終選取了124家公司2014—2016年的財務數據，共372個樣本，樣本具有代表性。研究數據均來自國泰安數據庫和證券之星網（http：∥quote.stockstar.com），數據處理采用Eviews7.0和Excel等統計分析軟件。

（三）變量設計

1. 被解釋變量

目前許多學者喜歡使用凈資產收益率衡量企業(yè)價值，這一指標綜合能力較強，可以全面的反映企業(yè)盈利能力，符合國內當下的企業(yè)現狀，且凈資產收益率越大，表明公司盈利水平較高，企業(yè)價值也就越大。所以本文選取凈資產收益率這一指標來反映企業(yè)價值。

2. 解釋變量

國內的學者在選取資本結構的研究指標時，大都選取資產負債率，資產負債率是企業(yè)負債水平的宏觀觀察指標，本文在此基礎上將企業(yè)的外部融資渠道又分為債權融資和股權融資兩個方面，選取長期負債比率、短期負債比率和企業(yè)第一大股東持股比率、流通股比率分別作為代表這兩個方面的指標。

3. 控制變量

一方面，公司規(guī)模越大其抵御市場風險的能力越強，可以減少外部因素素的影響，另一方面，信息技術業(yè)作為新興產業(yè)，具有較高的成長性，成長性較高的企業(yè)，其盈利能力較強。因此選取公司規(guī)模和代表公司的成長性的主營業(yè)務增長率作為研究的控制變量（見表1）。

四、 實證研究

本文通過Eviews7.0等軟件對124家信息技術上市公司的財務數據進行實證分析，得到如下表2結果：

（一）變量描述性統計分析

變量的描述性統計如表2所示。首先，從企業(yè)盈利能力可以看出，2014—2016年平均凈資產收益率為8.22 % ，可能是由于當前國內外經濟疲軟，市場需求不足導致盈利下降。此外，企業(yè)的流動負債比例偏高，近三年均值大于2，長期負債水平較低，三年均值為4.32 % ，長期負債率水平仍然較低，個別公司的長期負債率為0，說明公司偏好短期負債。資產負債率、流動比率、第一大股東持股比率的方差變動較小，樣本分布較為均勻。

（二）相關性分析

由表3可以看出資產負債率、第一大持股比率、流通股比率、流通股比率、主營業(yè)收入增長率均在0.01的顯著水平上顯著，流通股比率與凈資產收益率之間的系數為-0.244，說明兩者之間具有反向作用，而企業(yè)流動比率和公司規(guī)模與我國信息技術上市公司的凈資產收益率的相關系數并不顯著。大多數變量與凈資產收益率的相關系數較為顯著，各變量之間不存在多重共線性問題，所以回歸分析時，不需要刪除變量。

（三）實證研究分析

1. 二次曲線模型的構建及回歸結果

以代表企業(yè)價值的凈資產收益率（Y）為被解釋變量，以資產負債率（X1）為解釋變量來檢驗資本結構對企業(yè)價值的影響。建立二次曲線模型如下：

Y=α0+α1X1+α2X21+ε

由表4得到凈資產收益率（Y）與資產負債率（X1）之間的二次曲線關系為：

Y=0.055+0.113X1-0.074X21

回歸結果表明資產負債率與公司價值之間雖然存在二次曲線關系，但是T-檢驗的檢驗概率P值均大于0.1，未通過顯著性檢驗，R2為0.021表明方程擬合程度較低。從研究的嚴謹性考慮，拒絕假設一，將資產負債率（X1）與凈資產收益率（Y）進行面板數據模型回歸。

2. 面板數據模型的構建及回歸結果

以凈資產收益率（Y）為因變量代表企業(yè)價值，資產負債率（X1）、長期負債率（X2）、流動比率（X3）、第一大持股比率（X4）、流通股比率（X5）主營業(yè)收入增長率（X6）、公司規(guī)模（X7）為自變量，β0為待回歸估計參數，ε表示殘差項，得到如下模型：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+ε

回歸結果如表5所示：

R2表示模型對觀測值的擬合程度，由表5可以看出R2約為0.691，修正后的R2為0.524，這表明擬合程度較好。P值是T-檢驗的檢驗概率值，可以看出資產負債率，長期負債率，流動比率，公司規(guī)模和主營業(yè)務收入增長率，對應的P值幾乎都小于或接近于10 % ，都通過了T檢驗，對被解釋變量凈資產收益率（Y）影響顯著。F檢驗值為4.143較大，其相應的P值為0.000<0.1，說明通過了F檢驗，模型回歸總體較為顯著。Durbin-Watson檢驗值為2.379，接近于2，變量之間自相關程度較弱?？偠灾Ｐ突貧w較為顯著，具有良好的統計意義。

五、 結論與對策

（一）結論

文章通過以上實證研究得出如下結論：

第一，資產負債率、流動負債比率、主營業(yè)務收入增長率與企業(yè)價值呈現正相關關系。資產負債率與企業(yè)價值呈現正相關關系，可能是由于當前信息技術類公司負債比率偏低。流動負債率與企業(yè)價值呈現正相關關系，表明企業(yè)偏好短期融資，用以保障資金的需求，因此可以接受假設3。主營業(yè)務收入增長率與企業(yè)價值呈現正相關關系，是因為主營業(yè)務增長率可以體現企業(yè)的競爭能力，對企業(yè)有著積極的作用。第二，長期負債率、公司規(guī)模與企業(yè)價值呈現負相關關系。長期負債率與企業(yè)價值呈現負相關關系，可能是由于長期借款期限較長，靈活性不足，而信息技術業(yè)需要大量的流動資金滿足公司根據市場需求的而增加的研發(fā)投入，因此拒絕假設2。公司規(guī)模對企業(yè)價值產生了負面影響，這可能是由于前幾年信息技術企業(yè)盲目擴張，給企業(yè)帶來了負面影響。第三，第一大股東持股比例、流通股比率與企業(yè)價值呈現正相關關系。第一大股東持股比例的P值為0.9517，說明不顯著，顯著性檢驗未能過關，但仍可接受假設4。流通股比率與企業(yè)價值呈正相關關系，但不顯著。因為要想股價反映公司的真實市場價值，流通股的比重越大越好，雖然其P值為0.8563，并不顯著，但仍可接受假設5。

（二）對策

企業(yè)所處的市場環(huán)境不斷變化，所以任何企業(yè)都需要根據外部環(huán)境不斷調整其資本結構，以達到最優(yōu)的債權和股權負債比率。綜合本文實證研究分析得到的結果，本文就信息技術企業(yè)未來的發(fā)展提出以下建議：