王浩然 李亞婷 施夢麗 朱輝 (浙江農(nóng)林大學(xué)暨陽學(xué)院 浙江諸暨 311800)
我國自2001年加入世界貿(mào)易組織后,國內(nèi)工業(yè)和制造業(yè)在全球化競爭中發(fā)展迅速,2010年我國制造業(yè)占全球的比重為19.8%,躍升為世界制造大國;2015年我國提出“中國制造2025”,以實現(xiàn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級,實現(xiàn)中低端向中高端的飛躍。2020年初,突發(fā)的新冠肺炎疫情給我國的實體經(jīng)濟造成了巨大沖擊。相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)表明,我國工業(yè)出口交貨值自2020年1月以來較2019年同期下降約1 000億元,社會消費品零售總額較2019年均值下降約4 000億元。受此影響實體經(jīng)濟資金壓力凸顯,融資需求迫切,相關(guān)融資決策會使企業(yè)融資結(jié)構(gòu)發(fā)生改變,最終會影響后期企業(yè)績效。制造業(yè)作為國民經(jīng)濟主體,其融資渠道隨著經(jīng)濟快速發(fā)展、市場經(jīng)濟不斷完善和投融資體制深入改革而不斷拓展,其融資結(jié)構(gòu)多樣性也會對績效產(chǎn)生影響。
本文以我國A股制造業(yè)公司為研究樣本,通過梳理當(dāng)前學(xué)術(shù)界已有的研究成果,并結(jié)合資本結(jié)構(gòu)理論等提出研究假設(shè),構(gòu)建融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)績效的數(shù)量模型,從實證角度分析上市公司融資結(jié)構(gòu)與企業(yè)績效的相關(guān)性,以提高企業(yè)籌資效率,合理配置資源,謀求企業(yè)價值最大化,為企業(yè)制訂相關(guān)融資決策提供數(shù)據(jù)支撐。
融資的來源途徑不同,對企業(yè)經(jīng)營績效的影響會存在差異。在債務(wù)融資和企業(yè)績效的相關(guān)性研究中,Salim &Yadav(2012)以馬來西亞地區(qū)200多家上市公司為研究對象,通過面板數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn),在成熟的資本市場中,當(dāng)企業(yè)的負(fù)債率達(dá)到一定程度時,其托賓Q值也會隨之提升。Davydov(2016)引用了中、巴、印、俄等“金磚四國”中700多家上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù),提出了債務(wù)融資水平越高、上市公司的經(jīng)營管理模式和績效水平越能得到有效提升的觀點。Mcconnell&Servaes(1995)對不同盈利水平的企業(yè)的債務(wù)融資水平與經(jīng)營績效之間的關(guān)系進(jìn)行了實證研究分析,發(fā)現(xiàn)提高公司的負(fù)債率非但不能帶動公司業(yè)績的提升,反而會對公司績效產(chǎn)生不利的影響。朱頤和(2021)以新能源上市公司為樣本,研究表明,較高資產(chǎn)負(fù)債率會阻礙企業(yè)績效的提升。褚玉春(2009)以滬深兩地400多家制造業(yè)上市公司7年的財務(wù)數(shù)據(jù)為樣本,實證結(jié)果表明公司績效的提升隨著債務(wù)融資水平的提升呈現(xiàn)先增后減的趨勢,即資產(chǎn)收益率與資產(chǎn)負(fù)債率呈近似倒U形關(guān)系。劉玉(2018)等以2010—2016年我國A股制造業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了實證研究,發(fā)現(xiàn)公司的資產(chǎn)負(fù)債率與經(jīng)營績效之間存在明顯非線性關(guān)系。根據(jù)以上分析,本文提出假設(shè)1:
H1:在其他條件保持不變時,債務(wù)融資與企業(yè)績效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。
企業(yè)融資結(jié)構(gòu)中除了債務(wù)融資,還包括股權(quán)融資。根據(jù)制衡機制理論,制衡機制的形成受制于大股東數(shù)量的增減。大股東數(shù)量增加,管理層與股東之間的制衡就越有可能形成,也就是說隨著公司的控制權(quán)分散程度增高,各股東之間的監(jiān)督也會加強,從而提高企業(yè)治理效率和經(jīng)營績效。在股權(quán)融資與企業(yè)績效的相關(guān)性研究中,Babeau&Berle(1969)通過對中小股東“搭便車”問題的探究,發(fā)現(xiàn)股權(quán)分散是造成絕大多數(shù)中小股東缺乏監(jiān)督管理層意識和動力的根本原因,換言之,股權(quán)集中在少部分大股東手中會起到激勵股東監(jiān)督管理者的作用,進(jìn)而提升公司整體績效水平。也有部分學(xué)者提出了不同的觀點,如Thomsen&Pedersen(2000)通過對400多家歐洲大型上市公司樣本數(shù)據(jù)的計量分析發(fā)現(xiàn),企業(yè)績效水平會隨著股權(quán)集中度的提高而上升,但當(dāng)股權(quán)集中度達(dá)到某臨界值后,企業(yè)績效水平會逐漸下降。劉素榮等(2016)通過對2010—2014年創(chuàng)業(yè)板上市公司樣本數(shù)據(jù)的實證研究,提出了股權(quán)越集中的企業(yè)其經(jīng)營績效往往越高的觀點。黃方亮等(2018)則基于投資者保護的視角,在分別考慮股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)績效的內(nèi)生性與動態(tài)性后,發(fā)現(xiàn)了股權(quán)集中度會對企業(yè)績效產(chǎn)生正向激勵作用,但在動態(tài)性影響下,股權(quán)結(jié)構(gòu)對企業(yè)績效的作用力會有所削減。許安娜(2021)以不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與內(nèi)部控制質(zhì)量的企業(yè)作為區(qū)分,研究發(fā)現(xiàn)股權(quán)越集中對企業(yè)績效越有利。也有部分學(xué)者提出了不同觀點,盛術(shù)俊等(2022)通過對異質(zhì)性性股權(quán)結(jié)構(gòu)的研究,發(fā)現(xiàn)了股權(quán)集中度對企業(yè)績效的調(diào)節(jié)效應(yīng),即當(dāng)?shù)谝淮蠊蓶|持股比例小于51% 時,二者呈反比關(guān)系;當(dāng)?shù)谝淮蠊蓶|持股比例超過了 51% 時,二者呈正比關(guān)系。根據(jù)以上分析,本文提出假設(shè)2:
H2:在其他條件保持不變時,股權(quán)融資與企業(yè)績效呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系。
實施股權(quán)融資的公司將所有權(quán)關(guān)系與管理方法更緊密地聯(lián)系起來,這樣所有者和管理者的目標(biāo)就更為一致,而不僅僅是只為實現(xiàn)個人利益最大化。受到股權(quán)激勵的高管會因此增加工作積極性,承擔(dān)好經(jīng)營管理公司的責(zé)任,帶領(lǐng)企業(yè)實現(xiàn)長期穩(wěn)定的發(fā)展。對于同時實施債務(wù)融資來說,我國企業(yè)融資的債務(wù)成本不受債務(wù)數(shù)量的影響,公司本身沒有控制債務(wù)狀況的權(quán)力,債務(wù)約束的減少主要取決于公司的外部因素。并且即使融資超過一定價值,債務(wù)融資率仍在央行可變利率范圍內(nèi),不會存在特別明顯的變化,這樣會造成企業(yè)不斷增加債務(wù)并從中獲益?;诖耍疚奶岢黾僭O(shè)3:
H3:在其他條件保持不變時,股權(quán)融資能夠調(diào)節(jié)債務(wù)融資與企業(yè)績效的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
本文選取了2015—2019年A股制造業(yè)上市公司的財務(wù)數(shù)據(jù)為研究樣本,數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。為保證數(shù)據(jù)的有效性,我們對數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下處理:一是剔除了無法獲取完整數(shù)據(jù)的樣本;二是剔除 ST、*ST 公司樣本股等存在退市風(fēng)險、不穩(wěn)定的股票數(shù)據(jù)。另外對樣本進(jìn)行了1%的縮尾處理,最終獲得2 227個樣本數(shù)據(jù)。本文運用SPSS 23.0軟件對樣本進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。
本文采用多元回歸分析債務(wù)融資、股權(quán)融資與企業(yè)績效的關(guān)系,為驗證債務(wù)融資與企業(yè)績效相關(guān)性設(shè)定模型(1) :
為驗證股權(quán)融資與企業(yè)績效相關(guān)性設(shè)定模型(2):
為驗證假設(shè)3設(shè)定模型(3):
上述模型中α為常數(shù)項,α—α為回歸系數(shù),ε為隨機誤差項。研究變量的定義見表1。
表1 研究變量的定義
從表2主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果可以看出,凈資產(chǎn)收益率(ROE)的最小值為-0.5451,最大值為0.2998,兩者差額懸殊,且均值與標(biāo)準(zhǔn)差較小,說明樣本中各企業(yè)的財務(wù)績效水平普遍偏低且差異化程度高。債務(wù)融資率(DRF)方面,企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率一般控制在40%—60%之間,樣本均值為46.3631,說明樣本總體負(fù)債水平較為正常,但標(biāo)準(zhǔn)差偏大,說明不同企業(yè)之間存在較大的差異性。股本比率(ER)方面,最小值和最大值分別為2.4838和43.6198,均值為14.1008,較債務(wù)融資率差距明顯,說明股權(quán)融資并非樣本公司的主流方式。成長性(GROW)的均值為0.1401,標(biāo)準(zhǔn)差為0.2746,表明各企業(yè)在成長能力方面存在較大差距但普遍正向發(fā)展。股權(quán)集中度(TOP1)的最大值與最小值之間差額為59.2051,但均值為31.6183,說明樣本企業(yè)股權(quán)相對集中。獨立董事比例(INDEP)平均值為39.0717,說明各企業(yè)中平均有0.39071的獨立董事,符合證監(jiān)會關(guān)于獨立董事的要求。其余變量的最大最小值、均值等描述性統(tǒng)計數(shù)值的分布均在合理范圍之內(nèi)。
表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果
為了驗證本文所提出的假設(shè),通過相關(guān)分析來逐一衡量各變量之間的相關(guān)性及其統(tǒng)計學(xué)意義,分析結(jié)果如表2所示。債務(wù)融資率(DRF)與凈資產(chǎn)收益率(ROE)的相關(guān)系數(shù)為-0.153,并且在1%的顯著水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,假設(shè)1得到初步驗證,表明債務(wù)融資對凈資產(chǎn)收益有負(fù)向作用,凈資產(chǎn)收益率會因為債務(wù)融資率的上升而下降。股本比率(ER)與凈資產(chǎn)收益率負(fù)相關(guān),系數(shù)為-0.196,通過了1%的水平的相關(guān)性檢驗,說明隨著股本比例的提升,凈資產(chǎn)收益率會不斷下降,假設(shè)2通過初步驗證??刂谱兞糠矫?,凈資產(chǎn)收益率與成長性(GROW)在1%的顯著水平上呈正相關(guān)關(guān)系,說明成長性好的企業(yè),其經(jīng)營績效往往也好。高管持股比例(SP)、股權(quán)集中度(TOP1)與凈資產(chǎn)收益率正相關(guān)且有1%的顯著性,體現(xiàn)了重視高管持股比例與股權(quán)集中度的必要性。此外,各變量之間相關(guān)性系數(shù)絕對值均低于0.5,說明本文所選取變量之間不存在多重共線性問題,可以作進(jìn)一步的數(shù)據(jù)分析。
為了進(jìn)一步驗證本文所提出的假設(shè),對各模型進(jìn)行多元回歸模型,表 4 列(1)、列(2)、列(3)的回歸結(jié)果分別對應(yīng)前述模型(1)、模型(2)、模型(3)。
在表4回歸結(jié)果中,列(1)里的調(diào)整R為0.102,說明該模型擬度較好,F(xiàn)值為21.971,在1%的顯著性水平上顯著,表明模型(1)中的解釋變量債務(wù)融資率和控制變量能較好地反映被解釋變量凈資產(chǎn)收益率的變動。債務(wù)融資率與凈資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)為-0.002,在1%的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明債務(wù)融資越高的企業(yè),其績效水平往往越低,從而驗證了假設(shè)1。企業(yè)規(guī)模、成長性、存貨周轉(zhuǎn)率、高管持股比例和股權(quán)集中度均與凈資產(chǎn)收益率存在正向顯著水平,說明這五個方面能夠提高企業(yè)經(jīng)營水平。而固定資產(chǎn)比率和獨立董事比例與企業(yè)績效顯著負(fù)相關(guān),表明二者會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營水平下降。
表3 相關(guān)性分析
表4 回歸結(jié)果
列(2)中調(diào)整后R為0.071,說明該模型擬度較好,F(xiàn)值為15.182,在1%的顯著性水平上顯著,說明模型(2)中的解釋變量股本比率和控制變量能較好地反映被解釋變量凈資產(chǎn)收益率的變動。股本比率與凈資產(chǎn)收益率的系數(shù)為-0.002,在1%的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,說明股權(quán)融資與企業(yè)績效呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,假設(shè)2通過驗證。同時,模型中的控制變量企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長性、存貨周轉(zhuǎn)率、高管持股比例和股權(quán)集中度均與凈資產(chǎn)收益率存在正向顯著水平,說明這五個因素能夠提高企業(yè)經(jīng)營水平。而固定資產(chǎn)比率和獨立董事比例與企業(yè)績效顯著負(fù)相關(guān),表明二者會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營水平下降。
列(3)調(diào)整后R為0.134,說明該模型擬合度較好,F(xiàn)值為27.485,在1%的水平上顯著,表明模型(3)中的解釋變量和控制變量能較好地反映被解釋變量凈資產(chǎn)收益率的變動。債務(wù)融資率與股本比例的交互項在1%的顯著正相關(guān),假設(shè)3得以驗證。同時,模型中其他變量與凈資產(chǎn)收益率均呈顯著相關(guān)關(guān)系。
穩(wěn)健性檢驗的目的是證明實證結(jié)果的可靠性和非隨機性,主要表現(xiàn)在關(guān)鍵變量間實證結(jié)果的符號與顯著性是否發(fā)生改變。為了保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性,通過借鑒現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)績效的文獻(xiàn),發(fā)現(xiàn)總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率都可以有效代表企業(yè)的績效水平。因此,在基于上述模型(1)至模型(3)的基礎(chǔ)上,改用總資產(chǎn)收益率ROA(凈利潤/平均資產(chǎn)總額)作為企業(yè)績效的代理變量,以替換原被解釋變量ROE,進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。得到的結(jié)果是各解釋變量符號依舊為負(fù),且交乘項符號依舊為負(fù),并且顯著性依然較強,這就說明了債務(wù)融資、股權(quán)融資都會對企業(yè)績效產(chǎn)生負(fù)面影響,且股權(quán)融資能夠調(diào)節(jié)債務(wù)融資與企業(yè)績效的負(fù)相關(guān)關(guān)系。替換后的回歸結(jié)果與替換之前的結(jié)論基本一致,說明本文的結(jié)論具有比較高的穩(wěn)健性。
本文以2015—2019年A股制造業(yè)企業(yè)為研究對象,探討企業(yè)融資結(jié)構(gòu)對企業(yè)績效的影響。實證結(jié)果顯示,債務(wù)融資和股權(quán)融資與企業(yè)績效呈負(fù)向相關(guān)關(guān)系,而且在其他條件保持不變的情況下,股權(quán)融資能夠調(diào)節(jié)債務(wù)融資與企業(yè)績效的負(fù)相關(guān)關(guān)系。本文基于上述研究提出如下建議:
第一,優(yōu)化制造業(yè)企業(yè)的融資結(jié)構(gòu),不能過度依賴債務(wù)融資或股權(quán)融資。一方面,企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身情況減少債務(wù)融資,并加強對企業(yè)財務(wù)狀況的監(jiān)督,避免因債務(wù)過高而對企業(yè)績效造成負(fù)面影響,但也要保持一定的外債水平來充分發(fā)揮財務(wù)杠桿作用與債務(wù)的稅盾作用。另一方面,調(diào)整股權(quán)融資比例、平衡股權(quán)結(jié)構(gòu),為企業(yè)營造一個安全的股權(quán)融資環(huán)境,從而減少企業(yè)在市場不穩(wěn)定時的損失。第二,完善企業(yè)內(nèi)部融資結(jié)構(gòu),增加自身盈利能力。企業(yè)在構(gòu)建融資結(jié)構(gòu)時應(yīng)根據(jù)自身的實際情況建立適合自身發(fā)展的模式,并通過提高自身盈利能力增加留存收益,保證企業(yè)對資金的需求。這能夠在一定程度上減少企業(yè)對外部融資的需求,使融資成本最小化。第三,建立健全相關(guān)制度來為融資結(jié)構(gòu)的合理性提供制度保障。債務(wù)融資方面,應(yīng)建立有效的償債機制,實現(xiàn)經(jīng)營管理與監(jiān)督約束相制衡,從而提高債務(wù)的強約束作用并有效保護債權(quán)人的利益。股權(quán)融資方面,鑒于國內(nèi)上市公司存在股權(quán)高集中度的特點,完善企業(yè)內(nèi)部的監(jiān)督及反饋機制顯得至關(guān)重要,企業(yè)可以借助股權(quán)分置改革,適當(dāng)降低大股東持股比例,使公司股東之間能夠相互制衡,減少“一股獨大”對企業(yè)財務(wù)安全與績效的危害。