黃德忠，殷世佳

貨幣政策是政府宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的重要手段之一，當(dāng)貨幣政策發(fā)生變化時(shí)，微觀行為主體所面臨的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境隨之變化，作為微觀行為主體的企業(yè)和其他利益相關(guān)者的行為也將受到影響[1]。李志軍和王善平(2011)認(rèn)為貨幣政策趨緊時(shí)，信息不對(duì)稱的加劇會(huì)使銀行通過(guò)價(jià)格歧視的方式對(duì)企業(yè)實(shí)行信貸配給[2]。勒慶魯、孔祥和侯青川(2012)認(rèn)為寬松的貨幣政策會(huì)降低企業(yè)的融資約束，當(dāng)存在較好投資機(jī)會(huì)時(shí)，會(huì)提高企業(yè)投資效率，增加企業(yè)價(jià)值[3]。由此可見(jiàn)，貨幣政策能夠直接影響企業(yè)融資情況，最終影響企業(yè)價(jià)值。

對(duì)于上市公司而言，企業(yè)一方面通過(guò)融資活動(dòng)獲得了更多的資金支持，從而可以維持企業(yè)的良好運(yùn)營(yíng)；另一方面，企業(yè)過(guò)度依賴債務(wù)融資，也帶來(lái)了較大的融資成本，導(dǎo)致企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力下降，而最為直觀的負(fù)面影響，就是企業(yè)因無(wú)法償還債務(wù)而陷入破產(chǎn)清算的局面。我國(guó)大多數(shù)上市公司的債務(wù)類型都較為復(fù)雜，因此，從債務(wù)異質(zhì)性視角來(lái)分析企業(yè)債務(wù)是十分必要的。本文從債務(wù)來(lái)源異質(zhì)性的視角出發(fā)，以2009—2018年1 052家滬深A(yù)股非金融上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了債務(wù)異質(zhì)性對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探討經(jīng)營(yíng)性負(fù)債、金融性負(fù)債與企業(yè)價(jià)值的關(guān)系，以及貨幣政策對(duì)這種關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

一 理論分析與研究假設(shè)

(一)債務(wù)異質(zhì)性對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響

我國(guó)學(xué)者李心合在西方資本結(jié)構(gòu)理論的基礎(chǔ)上，結(jié)合上市公司的實(shí)際債務(wù)結(jié)構(gòu)，提出了債務(wù)異質(zhì)性的概念，他認(rèn)為中國(guó)企業(yè)面臨著兩個(gè)市場(chǎng)(金融市場(chǎng)和產(chǎn)品市場(chǎng))和兩類負(fù)債(金融負(fù)債和經(jīng)營(yíng)負(fù)債)[4]。Parthiban和Jonathan從研發(fā)投入、企業(yè)業(yè)績(jī)和債務(wù)異質(zhì)性角度側(cè)面驗(yàn)證了日本企業(yè)存在著債務(wù)異質(zhì)性，其中異質(zhì)性債務(wù)主要包括了關(guān)系債務(wù)和交易債務(wù)[5]。Angela Cristiane Santos Póvoa對(duì)2017—2011年巴西113家公司的債務(wù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)這些公司存在著異質(zhì)債務(wù)模式[6]。DeMarzo和Fishman(2007)提出了一個(gè)長(zhǎng)期融資的最佳模型，該模型將公司債券、銀行信貸額度和項(xiàng)目融資股票等不同的債務(wù)工具結(jié)合起來(lái)，強(qiáng)調(diào)了公司債務(wù)結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性[7]。

我國(guó)學(xué)者靳曙暢(2019)采用2007—2017年中國(guó)上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證研究了債務(wù)異質(zhì)性對(duì)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展能力的影響效應(yīng)。他發(fā)現(xiàn)債務(wù)異質(zhì)性的程度較高且債權(quán)結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)多元化，企業(yè)為了滿足不同債權(quán)人的要求，需要在公開(kāi)市場(chǎng)上公布更多的信息，以降低企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對(duì)稱，因此，他認(rèn)為伴隨著債務(wù)異質(zhì)性的提高能夠帶來(lái)較高的信息對(duì)稱程度，提升企業(yè)可持續(xù)發(fā)展。一方面較高的透明度可以改善企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)行為，另一方面敢于披露大量信息以接受公開(kāi)市場(chǎng)檢驗(yàn)的企業(yè)，通常具備良好的發(fā)展?jié)摿8]。李心合(2014)認(rèn)為債務(wù)異質(zhì)性程度越高，債權(quán)人群體越復(fù)雜，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)防范機(jī)制也就越強(qiáng)[4]。唐媚媚和陳欣欣(2019)考察了債務(wù)異質(zhì)性對(duì)上市公司投資的影響，提出債務(wù)異質(zhì)性可以減少企業(yè)的非效率投資，提升企業(yè)價(jià)值水平[9]。此外，王圣芳(2019)根據(jù)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)和債務(wù)來(lái)源結(jié)構(gòu)兩個(gè)維度劃分異質(zhì)性，將債務(wù)劃分為長(zhǎng)期債務(wù)、短期債務(wù)、商業(yè)信用以及金融機(jī)構(gòu)借款四種異質(zhì)性債務(wù)，再基于企業(yè)生命周期視角，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)異質(zhì)性債務(wù)與企業(yè)非效率投資間存在顯著關(guān)系[10]。也有不同觀點(diǎn)表示，債務(wù)異質(zhì)性帶來(lái)的債權(quán)復(fù)雜化背景下，不同債權(quán)人的利益不一致，引發(fā)的分歧可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)資產(chǎn)的預(yù)期清算價(jià)值被低估。

由于，債務(wù)異質(zhì)性的提升可以加強(qiáng)信息對(duì)稱程度，提高企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，減少企業(yè)非效率投資，而債權(quán)人利益沖突對(duì)企業(yè)的影響較為間接，故本文假設(shè)債務(wù)異質(zhì)性能提高企業(yè)價(jià)值。即：

H1：在其他條件不變的情況下，債務(wù)異質(zhì)性能夠提高企業(yè)價(jià)值。

國(guó)內(nèi)學(xué)者黃蓮琴和屈耀輝(2010)、王玨和劉釔沅(2015)等研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債所形成的資產(chǎn)成本是最低的，金融性負(fù)債則需要支付利息，并且經(jīng)營(yíng)性負(fù)債的債務(wù)監(jiān)督約束效果更強(qiáng)，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債與企業(yè)價(jià)值正相關(guān)[11-12]。

經(jīng)營(yíng)性負(fù)債主要來(lái)自上游供應(yīng)鏈的商品市場(chǎng)，還款周期較短，而金融性負(fù)債主要來(lái)源于外部的金融機(jī)構(gòu)，通常付款周期較長(zhǎng)且有較高的利息支出，如果企業(yè)沒(méi)有按期履行支付義務(wù)會(huì)影響企業(yè)在整個(gè)供應(yīng)鏈上的商業(yè)信用和聲譽(yù)，對(duì)企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展不利，因此企業(yè)必須具備較強(qiáng)的償債能力。

由于經(jīng)營(yíng)性負(fù)債的資產(chǎn)成本低，債務(wù)監(jiān)督約束效果強(qiáng)，而金融性負(fù)債融資成本高，違約影響大，故本文假設(shè)經(jīng)營(yíng)性負(fù)債比金融性負(fù)債更能提高企業(yè)價(jià)值。即：

H2：在其他條件不變的情況下，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債能提高企業(yè)價(jià)值，金融性負(fù)債會(huì)降低企業(yè)價(jià)值。

(二)貨幣政策、債務(wù)異質(zhì)性對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響

國(guó)內(nèi)外大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為貨幣政策對(duì)企業(yè)價(jià)值具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，從而能產(chǎn)生間接影響。國(guó)內(nèi)學(xué)者孟為等(2018)指出貨幣政策、流動(dòng)性管理與企業(yè)價(jià)值之間的關(guān)系存在條件效應(yīng)[13]。隨著貨幣政策的緊縮，高流動(dòng)性水平有助于降低股東與債權(quán)人之間的代理沖突，緩解融資約束，并積極作用于企業(yè)價(jià)值；隨著貨幣政策的寬松，高流動(dòng)性水平會(huì)由于占用較多長(zhǎng)期資金，引發(fā)投資不足，損害企業(yè)價(jià)值。傅傳銳(2016)認(rèn)為貨幣政策對(duì)具有不同產(chǎn)權(quán)背景、融資約束狀態(tài)的企業(yè)存在異質(zhì)性的影響[14]。與非國(guó)有控股企業(yè)、弱融資約束的企業(yè)相比，寬松的貨幣政策能夠更有力地提升擁有較高結(jié)構(gòu)資本的國(guó)有控股企業(yè)、強(qiáng)融資約束企業(yè)的結(jié)構(gòu)資本效率，從而弱化、抵消寬松貨幣政策對(duì)人力資本增值效率的負(fù)面效應(yīng)，最終實(shí)現(xiàn)企業(yè)總體價(jià)值的提升。

杜得彪(2018)在研究債務(wù)異質(zhì)性對(duì)煤炭業(yè)上市公司價(jià)值的影響時(shí)，發(fā)現(xiàn)貨幣政策緊縮時(shí)期貨幣供應(yīng)量減少，銀行會(huì)提高資金成本并收縮信貸規(guī)模，企業(yè)可以從銀行取得的貸款數(shù)量下降，為了滿足企業(yè)正常經(jīng)營(yíng)的資金需要，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債的資金替代作用至關(guān)重要[15]。牛培路(2013)在研究中，發(fā)現(xiàn)貨幣政策緊縮時(shí)期，商業(yè)信用作為商品市場(chǎng)上的短期融資對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升作用更強(qiáng)[16]。李心合(2014)認(rèn)為經(jīng)營(yíng)性負(fù)債無(wú)需定期支付利息，在規(guī)定時(shí)間內(nèi)可以無(wú)償使用，沒(méi)有銀行信貸中的諸多審核程序，因此經(jīng)營(yíng)性負(fù)債因靈活便捷和及時(shí)性等優(yōu)點(diǎn)成為企業(yè)重要的非正式融資方式[4]。從聲譽(yù)機(jī)制出發(fā)，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債有較強(qiáng)的監(jiān)督約束作用，未按期履行支付義務(wù)會(huì)影響企業(yè)在整個(gè)供應(yīng)鏈上的商業(yè)信用和聲譽(yù)，對(duì)企業(yè)長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展不利。從代理人角度出發(fā)，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債隱含的高違約成本和再融資約束會(huì)抑制企業(yè)管理者的隨意投資行為，增加了資金使用流向的透明度，減少了代理成本。而在貨幣政策寬松時(shí)期企業(yè)面臨的融資約束減小，可供企業(yè)選擇的融資渠道多，企業(yè)選擇金融性負(fù)債，不僅審核程序復(fù)雜，而且利息成本通常較其他渠道高會(huì)抑制企業(yè)價(jià)值。

貨幣寬松時(shí)期，由于企業(yè)融資渠道多樣、融資約束少，而金融性負(fù)債融資流程復(fù)雜、利息高，故本文假設(shè)選擇金融性負(fù)債將不利于提升企業(yè)價(jià)值。即：

H3：在其他條件不變的情況下，貨幣政策寬松時(shí)期相對(duì)于緊縮時(shí)期，金融性負(fù)債對(duì)企業(yè)價(jià)值的削弱程度更強(qiáng)。

貨幣緊縮時(shí)期，銀行貸款成本上升，而經(jīng)營(yíng)性負(fù)債具有低成本、靈活性、低代理成本等特點(diǎn)，因此本文假設(shè)以經(jīng)營(yíng)性負(fù)債替代銀行貸款將提高企業(yè)價(jià)值。即：

H4：在其他條件不變的情況下，貨幣政策緊縮時(shí)期相對(duì)于寬松時(shí)期，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升效果更強(qiáng)。

二 研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選擇我國(guó)滬深A(yù)股上市公司2009年至2018年的數(shù)據(jù)作為研究樣本，利用CSMAR和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，使用EXCEL2003和Stata15.0進(jìn)行計(jì)算和分析。為了保證充足的數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，根據(jù)研究目的按以下原則進(jìn)行樣本篩選。

一是剔除銀行、證券期貨等銀行金融類企業(yè)；二是剔除當(dāng)年ST、*ST等PT類上市公司樣本；三是剔除上市時(shí)間晚于2009年1月1日的樣本公司；四是剔除某些關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失的上市公司。此外，本文在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中，對(duì)模型中連續(xù)變量99%以上及1%以下的分位數(shù)施行縮尾處理，以此控制極端值的影響。經(jīng)過(guò)以上的篩選，初步得到1 052個(gè)樣本公司共10 520個(gè)觀測(cè)數(shù)據(jù)。

(二)變量定義與模型設(shè)定

1.變量定義

(1)被解釋變量

企業(yè)價(jià)值(TQ)。考慮到收益率等財(cái)務(wù)指標(biāo)僅能反映企業(yè)過(guò)去的價(jià)值，難以對(duì)企業(yè)未來(lái)價(jià)值進(jìn)行度量，本文借鑒程小可和李浩舉等(2016)的基于貨幣政策視角反映稅收規(guī)避對(duì)企業(yè)價(jià)值影響的研究思路，從企業(yè)價(jià)值和企業(yè)成長(zhǎng)性來(lái)考量，采用托賓Q(TQ)來(lái)衡量企業(yè)價(jià)值。

(2)解釋變量

根據(jù)李心合(2014)[4]和靳曙暢(2019)[8]的劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)主要解釋變量債務(wù)異質(zhì)性、經(jīng)營(yíng)性負(fù)債和金融性負(fù)債進(jìn)行構(gòu)建。

債務(wù)異質(zhì)性(DH)。具體計(jì)算包括三個(gè)部分：第一，計(jì)算企業(yè)的金融性負(fù)債與經(jīng)營(yíng)性負(fù)債之差的絕對(duì)值即債務(wù)差異。第二，根據(jù)債務(wù)差異絕對(duì)值得出行業(yè)均值。第三，將債務(wù)差異的絕對(duì)值與行業(yè)均值進(jìn)行比較，若債務(wù)差異性的絕對(duì)值大于行業(yè)均值，則定義為高債務(wù)差異性，DH=1；反之，定義為低債務(wù)差異性，DH=0。

經(jīng)營(yíng)性負(fù)債(OL)=(應(yīng)付賬款+應(yīng)付票據(jù)+預(yù)收款項(xiàng)+應(yīng)付職工薪酬+應(yīng)交稅費(fèi)+其他應(yīng)付款+遞延所得稅負(fù)債)/總資產(chǎn)；金融性負(fù)債(FL)=(交易性金融負(fù)債+短期借款+長(zhǎng)期借款+應(yīng)付債券+應(yīng)付利息+衍生金融負(fù)債+應(yīng)付股利)/總資產(chǎn)。

(3)調(diào)節(jié)變量

借鑒祝繼高等(2009)[17]的研究方法，采用“MPS=M2增長(zhǎng)率-GDP增長(zhǎng)率-CPI增長(zhǎng)率”計(jì)算公式，根據(jù)MPS中位數(shù)，選擇MPS較大的年份，作為貨幣政策寬松期；其余年份作為貨幣政策緊縮期。最終得到2009年、2010年、2012年、2013年、2015年為貨幣政策寬松時(shí)期，MPS賦值為0。2011年、2014年、2016年、2017年、2018年為貨幣政策緊縮時(shí)期，MPS賦值為1。

(4)控制變量

通過(guò)梳理相關(guān)領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)，本文將公司規(guī)模(SIZE)、企業(yè)年齡(AGE)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)、資產(chǎn)收益率(ROA)、凈資產(chǎn)收益率(ROE)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(SOE)、第一大股東控制(TOP1)作為控制變量，同時(shí)還控制了行業(yè)虛擬變量Ind和年度虛擬變量Year，本文變量具體設(shè)定見(jiàn)表1。

表1 變量定義

2.模型構(gòu)建

本文在設(shè)定模型時(shí)不僅考慮了時(shí)間效應(yīng)，還考慮了行業(yè)效應(yīng)，通過(guò)對(duì)面板數(shù)據(jù)的梳理，進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果拒絕原假設(shè)，選擇固定效應(yīng)模型。

首先檢驗(yàn)假設(shè)一和假設(shè)二。其中模型(1)用于檢驗(yàn)假設(shè)一，在其他條件不變的情況下，企業(yè)的債務(wù)異質(zhì)性程度越高，企業(yè)價(jià)值的提升效果越強(qiáng)。模型(2)用于檢驗(yàn)假設(shè)二，在其他條件不變的情況下，相比金融性負(fù)債，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債更能有效提高企業(yè)價(jià)值。

TQi,t=β0+β1DHi,t+β2ROAi,t+β3ROEi,t+

β4TOPli,t+β5SIZEi,t+β6LEV+β7SOEi,t+

β8AGEi,t+∑Year+∑lnd+μi,t

(1)

TQi,t=β0+β1OLi,t+β2ROAi,t+β3ROEi,t+

β4TOPli,t+β5SIZEi,t+β6LEV+β7SOEi,t+

β8AGEi,t+∑Year+∑lnd+μi,t

(2)

TQi,t=β0+β1FLi,t+β2ROAi,t+β3ROEi,t+

β4TOPli,t+β5SIZEi,t+β6LEV+β7SOEi,t+

β8AGEi,t+∑Year+∑lnd+μi,t

(3)

為了檢驗(yàn)假設(shè)三、假設(shè)四，參考陳艷利2018建立的模型，將貨幣政策作為調(diào)節(jié)變量納入到模型(2)和模型(3)中，分別得出模型(4)和模型(5)。

TQi,t=β0+β1FLi,t+β2MPSi,t+β3FLi,t×MPSi,t+

β4ROAi,t+β5ROEi,t+β6TOPl+β7SIZEi,t+

β8LEVi,t+β9SOEi,t+β10AGEi,t+∑Year+

∑lnd+μi,t

(4)

TQi,t=β0+β1OLi,t+β2MPSi,t+β3OLi,t×MPSi,t+

β4ROAi,t+β5ROEi,t+β6TOPl+β7SIZEi,t+

β8LEVi,t+β9SOEi,t+β10AGEi,t+∑Year+

∑lnd+μi,t

(5)

三 實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

從表2全樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知，托賓Q最小值為0.862，最大值為9.126，最大值與最小值相差10倍，說(shuō)明樣本中不同企業(yè)的托賓Q值差異較大。經(jīng)營(yíng)性負(fù)債和金融性負(fù)債的均值分別為0.237和0.196，前者大于后者的現(xiàn)象表明，在中國(guó)特殊的制度背景下，針對(duì)經(jīng)營(yíng)性負(fù)債的研究具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)意義。從企業(yè)的基本屬性來(lái)看，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的均值為0.608，說(shuō)明在樣本中有60.8%的企業(yè)為國(guó)有企業(yè)。從企業(yè)的基本屬性來(lái)看，企業(yè)的平均規(guī)模為22.494，平均上市年限為14.028年，企業(yè)面臨的平均風(fēng)險(xiǎn)為0.485倍。資產(chǎn)負(fù)債率的最小值與最大值分別為0.071和0.886，說(shuō)明樣本中企業(yè)的所借負(fù)債占其總資產(chǎn)比重相差較大。第一大股東的平均持股比率高達(dá)36.2%，最小值和最大值分別為0.088和0.760，說(shuō)明樣本中企業(yè)第一大股東持股比例相差較大。

表2 全樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

從表3貨幣政策寬松時(shí)期和緊縮時(shí)期主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以看出貨幣政策緊縮時(shí)期托賓Q值的均值為2.023，貨幣政策寬松時(shí)期略高于貨幣政策緊縮時(shí)期。此外，貨幣政策寬松時(shí)期金融性負(fù)債的均值為0.203大于貨幣政策緊縮時(shí)期，說(shuō)明在貨幣政策寬松時(shí)期，企業(yè)在金融市場(chǎng)上籌集資金的難度相對(duì)較小，也說(shuō)明中國(guó)金融機(jī)構(gòu)的信貸歧視是客觀存在的。在貨幣政策寬松時(shí)期，資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率和第一大股東持股比例的均值均要大于貨幣緊縮時(shí)期，上述現(xiàn)象表明貨幣寬松時(shí)期與緊縮時(shí)期之間企業(yè)的基本屬性、經(jīng)營(yíng)狀況存在較大的差異。

表3 貨幣政策寬松時(shí)期和緊縮時(shí)期的主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

(二)回歸分析

表4的模型(1)為債務(wù)異質(zhì)性程度與企業(yè)價(jià)值之間關(guān)系的回歸結(jié)果，從結(jié)果可知，債務(wù)異質(zhì)性程度與企業(yè)價(jià)值之間的系數(shù)為0.113且在1%的顯著性水平上顯著。表明在控制其他因素之后，具有債務(wù)異質(zhì)性的企業(yè)比不具有債務(wù)異質(zhì)性的企業(yè)其企業(yè)價(jià)值高11.3%，即企業(yè)的債務(wù)異質(zhì)性程度越高，越能提升企業(yè)價(jià)值，研究假設(shè)一得到驗(yàn)證。此外，企業(yè)的資產(chǎn)收益率、第一大股東持股比例與企業(yè)價(jià)值在1%的顯著性水平上顯著正相關(guān)。凈資產(chǎn)收益率、企業(yè)規(guī)模與企業(yè)價(jià)值在1%的顯著性水平上顯著負(fù)相關(guān)。

表4 貨幣政策、債務(wù)異質(zhì)性與企業(yè)價(jià)值回歸結(jié)果

表4的模型(2)和模型(3)分別為金融性負(fù)債、經(jīng)營(yíng)性負(fù)債與企業(yè)價(jià)值之間關(guān)系的回歸結(jié)果，從結(jié)果可以看出金融性負(fù)債(FL)與企業(yè)價(jià)值(TQ)之間的系數(shù)為-0.716，在1%的顯著性水平上顯著負(fù)相關(guān)；經(jīng)營(yíng)性負(fù)債(OL)與企業(yè)價(jià)值(TQ)之間的系數(shù)為0.487，在1%的顯著性水平上顯著正相關(guān)。說(shuō)明在控制其他因素之后，金融性負(fù)債率每提高1%，企業(yè)價(jià)值將下降0.72%；經(jīng)濟(jì)性負(fù)債每提高1%，企業(yè)價(jià)值將上升0.49%。因此，相比金融性負(fù)債，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債更能有效提高企業(yè)價(jià)值，研究假設(shè)二得到驗(yàn)證。此外，在模型(2)和模型(3)中可以看出控制變量之間的顯著性水平與模型(1)保持一致。

表4的模型(4)為貨幣政策下金融性負(fù)債與企業(yè)價(jià)值之間關(guān)系的回歸結(jié)果，貨幣政策(MPS)和金融性負(fù)債(FL)的交互項(xiàng)與企業(yè)價(jià)值(TQ)之間的系數(shù)為0.826，在1%的顯著性水平上顯著正相關(guān)；金融性負(fù)債(FL)與企業(yè)價(jià)值之間的系數(shù)為-1.095，在1%的顯著性水平上顯著負(fù)相關(guān)。表明貨幣寬松時(shí)期(MPS=0)相較于貨幣緊縮時(shí)期(MPS=1)而言，金融性負(fù)債率每提高1%，對(duì)企業(yè)價(jià)值的削弱程度將提高0.83%。因此在貨幣政策寬松時(shí)期提高金融性負(fù)債會(huì)降低企業(yè)價(jià)值，說(shuō)明假設(shè)三成立。

表4的模型(5)為貨幣政策下經(jīng)營(yíng)性負(fù)債與企業(yè)價(jià)值之間關(guān)系的回歸結(jié)果，貨幣政策(MPS)和經(jīng)營(yíng)性負(fù)債(OL)的交互項(xiàng)與企業(yè)價(jià)值(TQ)之間的系數(shù)為0.627，在1%的顯著性水平上顯著正相關(guān)；經(jīng)營(yíng)性負(fù)債(OL)與企業(yè)價(jià)值(TQ)之間的系數(shù)為0.187，在1%的顯著性水平上顯著正相關(guān)。表明貨幣緊縮時(shí)期(MPS=1)相較于貨幣寬松時(shí)期(MPS=0)而言，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債率每提高1%，對(duì)企業(yè)價(jià)值的提高程度將上升0.63%。因此，貨幣政策緊縮時(shí)期提高經(jīng)營(yíng)性負(fù)債能夠增加企業(yè)價(jià)值，因此接受假設(shè)四。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)上述實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文借鑒陸正飛和楊得明(2011)[18]的方法作為度量貨幣政策松緊的衡量指標(biāo)。將虛擬變量MPS用連續(xù)變量MPS替代，計(jì)算公式為“MPS=M2增長(zhǎng)率-GDP增長(zhǎng)率-CPI增長(zhǎng)率，”其中MPS值越大表示貨幣政策趨向?qū)捤桑琈PS值越小表示貨幣政策趨向緊縮。采用2009—2018年1 052家滬深A(yù)股非金融上市公司為研究樣本，將調(diào)節(jié)變量代入模型(4)和模型(5)，研究結(jié)論不變，研究結(jié)果如表5所示。

表5模型(1)為貨幣政策下金融性負(fù)債與企業(yè)價(jià)值之間關(guān)系的回歸結(jié)果，貨幣政策(MPS)和金融性負(fù)債(FL)的交互項(xiàng)與企業(yè)價(jià)值(TQ)之間的系數(shù)為-0.076，在1%的顯著性水平上顯著負(fù)相關(guān)，金融性負(fù)債(FL)與企業(yè)價(jià)值之間的系數(shù)為-0.365，說(shuō)明貨幣寬松時(shí)期，企業(yè)融資約束較少，金融性負(fù)債會(huì)加劇企業(yè)非效率投資行為的發(fā)生，因此在貨幣政策趨向?qū)捤?，提高金融性?fù)債會(huì)造成企業(yè)價(jià)值更大程度的減少，說(shuō)明假設(shè)三成立。

表5的模型(2)為貨幣政策下經(jīng)營(yíng)性負(fù)債與企業(yè)價(jià)值之間關(guān)系的回歸結(jié)果，貨幣政策(MPS)和經(jīng)營(yíng)性負(fù)債(OL)的交互項(xiàng)與企業(yè)價(jià)值(TQ)之間的系數(shù)為-0.063，在1%的顯著性水平上顯著正相關(guān)，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債(OL)與企業(yè)價(jià)值之間的系數(shù)為0.773，說(shuō)明在貨幣政策緊縮時(shí)期，企業(yè)融資約束較多，而經(jīng)營(yíng)性負(fù)債具有低成本的特點(diǎn)，因此在貨幣政策趨向緊縮時(shí)期，提高經(jīng)營(yíng)性負(fù)債更能使企業(yè)價(jià)值得到提升，假設(shè)四成立。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

四 結(jié)論及建議

本文以2009年至2018年我國(guó)滬深非金融A股上市公司為樣本，利用固定效應(yīng)模型考察了債務(wù)異質(zhì)性對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，并進(jìn)一步檢驗(yàn)了貨幣政策的調(diào)節(jié)作用。實(shí)證結(jié)果表明：(1)企業(yè)債務(wù)異質(zhì)性程度越高，越能提升企業(yè)價(jià)值。(2)在其他條件不變的情況下，貨幣政策寬松時(shí)期相對(duì)于緊縮時(shí)期，金融性負(fù)債對(duì)企業(yè)價(jià)值的削弱程度更強(qiáng)。貨幣政策緊縮時(shí)期相對(duì)于寬松時(shí)期，經(jīng)營(yíng)性負(fù)債對(duì)企業(yè)價(jià)值的提升效果更強(qiáng)。

基于上述的研究結(jié)論，本文給出以下幾點(diǎn)政策性建議：第一，企業(yè)應(yīng)該提高債務(wù)異質(zhì)性程度，豐富債務(wù)來(lái)源，擴(kuò)充融資渠道。尤其是合理利用經(jīng)營(yíng)性負(fù)債，重視經(jīng)營(yíng)性負(fù)債的管理，發(fā)揮財(cái)務(wù)杠桿作用，才能實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的最大化。在樣本中可以看出，債務(wù)異質(zhì)性程度總體上偏低，從持續(xù)經(jīng)營(yíng)的角度看，不利于企業(yè)未來(lái)發(fā)展。第二，民營(yíng)企業(yè)相較于國(guó)有企業(yè)而言，獲取金融性負(fù)債更為困難，應(yīng)該利用好經(jīng)營(yíng)性負(fù)債以滿足資金需求，促進(jìn)企業(yè)可持續(xù)發(fā)展，而不應(yīng)該盲目追求擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模，應(yīng)該合理調(diào)整負(fù)債結(jié)構(gòu)，保持財(cái)務(wù)狀況良好，做到信息披露及時(shí)，以吸引更多的外部資金。