長江經(jīng)濟帶工業(yè)資本結構調整的區(qū)域差異研究——來自長江經(jīng)濟帶工業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)

摘要：本文以長江經(jīng)濟帶滬深A 股上市的594 家工業(yè)企業(yè)2005—2015 的年度財務數(shù)據(jù)為樣本，采用固定效應模型，對工業(yè)資本結構調整的區(qū)域差異進行實證研究。結果表明，工業(yè)資本結構調整速度的區(qū)域差異明顯，表現(xiàn)為上、中、下游遞增的趨勢。根據(jù)實證結果，本文認為應該在上游地區(qū)大力發(fā)展金融市場，以提升其資本結構調整速度。

關鍵詞：長江經(jīng)濟帶；區(qū)域差異；資本結構；調整速度

一、引言

長江經(jīng)濟帶是全球重要的內河經(jīng)濟帶，覆蓋我國四川、云南、貴州、重慶、湖北、湖南、江西、安徽、浙江、江蘇、上海共11個省市，人口和經(jīng)濟總量占全國40%以上，在我國經(jīng)濟發(fā)展中，占有舉足輕重的戰(zhàn)略地位。2016年3月2日，國家發(fā)展改革委、科技部、工業(yè)和信息化部共同印發(fā)了《長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新驅動產業(yè)轉型升級方案》，方案重點提出了“打造工業(yè)新優(yōu)勢”的任務。長江經(jīng)濟帶是我國重要的工業(yè)集聚區(qū)域，已形成了“工業(yè)走廊”的格局，其中先進軌道交通裝備、汽車制造、航空航天等產業(yè)已具備較強的國際競爭力。然而，長江經(jīng)濟帶的工業(yè)企業(yè)卻面臨著企業(yè)財務杠桿較高等問題。財務杠桿越高，企業(yè)所面臨的負債越大，破產風險就越大。在目前宏觀經(jīng)濟下行的背景下，國家“十三五”規(guī)劃指出，企業(yè)要提高直接融資比例，實現(xiàn)“去杠桿”的目標，這是跨越中等收入陷阱的關鍵一步。在公司金融領域，如何優(yōu)化企業(yè)杠桿實際上就是如何優(yōu)化資本結構的問題，而資本結構的優(yōu)化必然要經(jīng)歷資本結構的調整過程。因此，對長江經(jīng)濟帶工業(yè)資本結構調整的研究，對優(yōu)化工業(yè)資本結構、提高資本配置效率、實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)“去杠桿”目標具有重要的現(xiàn)實意義。

長江經(jīng)濟帶共11 個省市，橫跨中國東中西部地區(qū)，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差異較大。因此，本文試圖從區(qū)域經(jīng)濟的視角，探討長江經(jīng)濟帶的工業(yè)資本結構調整速度的區(qū)域差異。根據(jù)本文的實證結果，對長江經(jīng)濟帶工業(yè)企業(yè)如何“去杠桿”以及如何轉型升級提出可供參考的措施與建議，為工業(yè)企業(yè)制定融資方案提供了理論依據(jù)。

二、文獻綜述

大量的理論和實證研究表明，企業(yè)存在最優(yōu)的資本結構，以使得企業(yè)價值最大化。由于企業(yè)內部因素與外部融資環(huán)境的不確定性，企業(yè)最優(yōu)資本結構并非固定不變。因此，為了實現(xiàn)企業(yè)價值最大化，決策者會根據(jù)內外部環(huán)境，對資本結構進行動態(tài)調整。

在國外的研究文獻中，Leary和Rob?erts認為，因為實際資本結構偏離最優(yōu)資本結構以及調整成本的存在，決策者會不斷地將實際資本結構向最優(yōu)資本結構調整，以實現(xiàn)企業(yè)價值最大化。Flannery和Rangan認為公司存在最優(yōu)資本結構，并且資本結構調整速度的大小取決于資本結構調整成本的大小。在資本結構調整成本的影響因素研究中，Cook和Tang認為，宏觀經(jīng)濟的發(fā)展狀況對調整成本影響顯著，在經(jīng)濟繁榮時期，資本結構的調整成本較低；在經(jīng)濟衰退時期，資本結構的調整成本較高。

在國內的研究文獻中，閔亮等學者從宏觀經(jīng)濟的角度出發(fā)，其認為宏觀經(jīng)濟沖擊對資本結構調整速度具有顯著的負向影響。其他學者分別從市場化進程、法律環(huán)境、產品市場競爭、高管股權激勵等角度，考察了其對資本結構動態(tài)調整的影響，實證結果表明市場化進程、法律環(huán)境、產品市場競爭、高管股權激勵均對資本結構的調整有顯著影響。此外，也有學者從區(qū)域差異[1]和區(qū)域因素[2]的角度，考察了中國上市公司資本結構調整速度的區(qū)域差異，結果證明，中國上市公司的資本結構調整受區(qū)域因素影響顯著，不同區(qū)域的資本結構調整速度具有顯著差異。張春景和馬文超[3]著眼于制造業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中的特殊性，利用中國制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)考察了資本結構調整。上述文獻對我們了解最優(yōu)資本結構以及調整成本的影響因素有著重要意義。

本文主要考慮到長江經(jīng)濟帶工業(yè)轉型發(fā)展在全國經(jīng)濟發(fā)展中的重要性，從區(qū)域經(jīng)濟的視角，研究長江經(jīng)濟帶工業(yè)資本結構調整速度的區(qū)域差異。

1. 模型選擇與估計方法

⑴模型選擇。在有效市場假說的條件下，調整公司資本結構沒有成本，此時，公司能夠立即將資本結構調整至目標資本結構，以保證公司價值最大化。但有效市場假說的多數(shù)條件是無法得到滿足的，公司資本結構的調整面臨著較高的成本約束。以往的研究文獻表明，由于調整成本的存在，當決策者發(fā)現(xiàn)實際資本結構與目標資本結構發(fā)生偏離時，并不能立即進行調整，普遍存在逐步動態(tài)調整效應。為了更精確地描述資本結構調整的動態(tài)行為，參考以往學者的實證模型，本文使用部分動態(tài)調整模型來估計資本結構的調整速度。

為了描述公司資本結構的調整速度，設計模型如（1）式所示：

LEVi,t -LEVi,t -1 =δ(LEV *i,t -1 -LEVi,t -1)+μi,t (1)

其中LEVi,t 為i 公司t 年資產負債率，LEV *i,t -1 為i 公司t -1 年的目標資產負債率，μi,t 為殘差項。δ 為公司資本結構的調整速度，反映了公司從t -1年至t 年的資本結構調整快慢，δ 越大表示資本結構的調整速度越快，反之越慢。事實上，由于存在調整成本，δ ∈(0,1) 。在估計δ 時，由于目標資本結構LEV *i,t 不可觀測，模型（1）實際上是不可行的，因此我們必須先設法估計出公司目標資本結構。

在中國資本市場，國內學者研究發(fā)現(xiàn)，區(qū)域特征以及公司特征是資本結構的重要影響因素[2]。為了估計出目標資本結構，本文假設目標資產負債率LEV *i,t 是反映區(qū)域特征的指標向量Areai,t 以及反映公司特征的指標向量Firmi,t 的線性函數(shù)，如模型（2）所示：

其中κ 表示常數(shù)項，β 、γ 表示系數(shù)向量，ηi,t 則表示殘差項，模型（2）有效地解決了目標資本結構不可觀測的問題。將模型（2）帶入模型（1），得到本文的實證模型（3）：

⑵估計方法。本文使用的是面板數(shù)據(jù)，為了使模型估計更為有效，本文對使用固定效應還是隨機效應進行了豪斯曼檢驗（Hausman）。豪斯曼檢驗的原假設為“H0：隨機效應模型為正確模型”。如果原假設成立，則使用隨機效應比固定效應的估計模型更為有效；如果原假設不成立，則隨機效應模型估計不一致，應當采用固定效應模型，檢驗結果顯著拒絕原假設。因此，本文采用固定效應模型進行系數(shù)估計。

2. 變量選擇

（1）區(qū)域特征變量。①經(jīng)濟衰退期。研究表明，宏觀經(jīng)濟衰退期的加入對資本結構的調整有顯著影響，本文借鑒閔亮和沈悅[4]的研究思路，采用虛擬變量定義中國的宏觀經(jīng)濟衰退期。觀察2005 年—2015年我國GDP的增長率，可以發(fā)現(xiàn)，在此期間我國分別經(jīng)歷了2008年和2015年兩個宏觀經(jīng)濟衰退期，本文將2008年和2015年設為1，其他年份為0。②區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平。經(jīng)濟發(fā)展水平較高的地區(qū)，其資本市場相對發(fā)達，公司的融資成本較低，具有明顯的融資和資本結構調整優(yōu)勢。本文借鑒金桂榮[2]的變量選擇方式，以人均GDP描述區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平，為避免因變量數(shù)量級差異導致模型估計偏誤，人均GDP的單位取萬元。另外，由于上市公司財務年報均未剔除通貨膨脹因素的影響，為了保證估計的一致性，本文采用人均名義GDP作為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的代理變量。

（2）公司特征變量。國內大量實證研究表明，公司規(guī)模、成長性、盈利能力、資產有形性、行業(yè)虛擬變量、年度虛擬變量均顯著影響公司資本結構。鑒于本文主要研究工業(yè)資本結構調整速度的區(qū)域差異，單個行業(yè)并無行業(yè)差異，不考慮行業(yè)變化的影響。因此，本文選取公司規(guī)模、成長性、盈利能力、資產有形性四個變量作為公司的特征變量，同時控制年度差異。本文所涉及的變量定義如表1所示。

3. 樣本篩選

已有研究表明，在研究資本結構調整速度差異的問題上，數(shù)據(jù)的觀測區(qū)間越長，研究結論越有效[5]，因此，本文選擇2005—2015年共11年長江經(jīng)濟帶滬深A股工業(yè)上市公司的年度財務數(shù)據(jù)為初始樣本。參照已有文獻，本文按照如下原則對初始樣本進行篩選處理：剔除ST、PT類上市公司；剔除同時擁有B股或H股的上市公司；剔除模型中關鍵變量數(shù)據(jù)缺失的觀測樣本；剔除觀測數(shù)據(jù)樣本連續(xù)少于2年的上市公司；按省級注冊地將公司樣本分類；剔除資產負債率大于1或者Tobin’s Q值大于10的公司樣本。按照地理區(qū)域劃分標準，將長江經(jīng)濟帶11個省市劃分為上游地區(qū)（四川、云南、貴州）、中游地區(qū)（江西、湖北、湖南、重慶）、下游地區(qū)（安徽、上海、江蘇、浙江）。最終得到長江經(jīng)濟帶594家工業(yè)上市公司為研究對象，其中上游地區(qū)95家，中游地區(qū)165家，下游地區(qū)334家。

本文的所有數(shù)據(jù)均來自國泰君安數(shù)據(jù)庫（CSMAR），數(shù)據(jù)全部采用Stata MP14.1軟件進行處理。

三、實證分析

1. 變量的基本統(tǒng)計量

變量的基本統(tǒng)計量如表2 所示。為了避免異常值導致模型估計偏誤，本文將公司規(guī)模、盈利能力、資產有形性三個變量進行了5‰的雙邊縮尾處理，并通過了正態(tài)檢驗。從表中可以看出，除TOBINQ以外，其他變量的均值與中位數(shù)的差別均在可接受的范圍內。TOBINQ描述的是公司成長性，數(shù)據(jù)表明，50%的工業(yè)上市公司成長性在1.95 以下，低于行業(yè)均值2.41，說明工業(yè)行業(yè)大多數(shù)公司的成長性不足，這與工業(yè)行業(yè)產能過剩的現(xiàn)狀相對應。

2. 長江經(jīng)濟帶區(qū)域內的估計結果對比

長江經(jīng)濟帶區(qū)域內估計結果對比如表3所示。本文對該分組樣本間估計的系數(shù)進行了嚴格的假設檢驗，檢驗結果均在5%的顯著性水平下拒絕了“H0：組間估計系數(shù)不存在差異”的原假設，故我們認為分樣本的估計系數(shù)存在顯著差異。

從表3可以看出，對工業(yè)資本結構調整速度的影響因素中：（1）區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平（RGDP）對長江經(jīng)濟帶下游工業(yè)上市公司的資本結構存在顯著的負向影響，這與金桂榮的實證結果一致[2]，但其他區(qū)域樣本則不顯著。究其原因可能是因為區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平越高的下游區(qū)域，金融市場越發(fā)達，企業(yè)更偏向于以股權融資，從而降低了負債率。（2）經(jīng)濟衰退期（CY?CLE）對工業(yè)資本結構的影響并不顯著。閔亮和沈悅的研究結論表明，經(jīng)濟衰退期對融資約束型公司的資本結構具有顯著的負向影響；對非融資約束型公司的資本結構具有顯著的正向影響[4]。本文僅對長江經(jīng)濟帶的工業(yè)行業(yè)樣本進行了研究，相當于閔亮和沈悅研究樣本的子樣本，與其研究結論對比發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟衰退期對長江經(jīng)濟帶的工業(yè)資本結構的影響并不顯著。（3）公司規(guī)模（SIZE）對工業(yè)資本結構具有顯著的正向影響，這與資本結構的權衡理論相符合，規(guī)模越大的企業(yè)其破產成本與融資成本越低，融資信譽度越高，更容易融得資金，因而資產負債率越高。（4）公司成長性（TOBINQ）僅在長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)的影響顯著為正，中下游地區(qū)則不顯著。其原因可能是因為上游地區(qū)的資本市場不發(fā)達，企業(yè)外源融資主要來源于銀行貸款，從而導致資產負債率較高。（5）盈利能力（PROFIT）對工業(yè)資本結構具有顯著的負向影響，這與融資優(yōu)序理論相符合。外部融資成本高于內部融資成本，以至于高盈利性企業(yè)由于內部資金充足，會優(yōu)先考慮內部融資，此類融資不體現(xiàn)在賬面負債上，故負債率較低，國內外的實證研究均支持這一結論。（6）資產有形性（TANG）均有顯著的正向影響。實際上，當公司破產時，有形資產的價值最大。某種程度上，公司的有形資產越多代表公司的信用越高，從而越容易通過負債的形式融入資金，因而負債率較高。

對比各組的資本結構調整速度可知，長江經(jīng)濟帶工業(yè)資本結構的調整速度為44.66%（1-0.5534），上游的調整速度為39.53%，中游的調整速度為46.04%，下游的調整速度為46.57%，表現(xiàn)為上、中、下游工業(yè)資本結構調整速度遞增的特征，這與麥勇和胡文博的研究結論一致[5]。上游地區(qū)的調整速度與長江經(jīng)濟帶整體調整速度相比慢5.13%，比中游地區(qū)慢6.51%，比下游地區(qū)慢7.04%，差距較大，這與西部地區(qū)不發(fā)達的金融市場相對應。麥勇和胡文博以西、中、東的區(qū)域劃分方式對全國上市公司的資本結構調整速度進行研究，采用同樣的估計方法，得出資本結構調整速度的估計值分別為西部32.3%、中部35.4%、東部44.3%。由于長江經(jīng)濟帶橫跨東中西部地區(qū)，可以將長江經(jīng)濟帶上游、中游、下游看作全國西部、中部、東部的子樣本。進一步對比可知，上、中、下游的調整速度比西、中、東部平均調整速度分別高7.23%、10.64%、2.27%。究其原因可能是長江經(jīng)濟帶的多數(shù)工業(yè)企業(yè)為國有企業(yè)，容易獲得國家的政策支持。

四、結論與建議

本文采用2005—2015年長江經(jīng)濟帶工業(yè)A股上市公司的年度財務數(shù)據(jù)，建立資本結構動態(tài)調整的固定效應模型，對樣本按區(qū)域分組進行估計，并將結果進行對比。實證研究表明：（1）長江經(jīng)濟帶工業(yè)資本結構的調整速度存在明顯的區(qū)域差異，呈現(xiàn)出由上、中、下游的遞增趨勢，且上游與中下游工業(yè)資本結構調整速度的差距較大。（2）區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平對經(jīng)濟發(fā)達的下游地區(qū)的工業(yè)資本結構具有顯著的負向影響，對區(qū)域經(jīng)濟水平較低的中上游地區(qū)影響不顯著。（3）工業(yè)企業(yè)成長性對資本結構的影響程度有限，在成長性較高的工業(yè)企業(yè)中具有顯著影響，在成長性較低的工業(yè)企業(yè)中影響不顯著。

根據(jù)以上研究結論，本文認為應該著力發(fā)展上游地區(qū)的金融市場，尤其是資本市場。研究表明，上游地區(qū)的工業(yè)資本結構調整速度遠低于中下游地區(qū)，調整成本較高，其直接原因是由于金融市場的資本市場不發(fā)達。由于長江經(jīng)濟帶上游地區(qū)（云南、貴州、四川）金融市場相對不完善，主要以銀行的間接融資為主，資本市場的直接融資不發(fā)達，阻滯了區(qū)域內工業(yè)企業(yè)資本結構的動態(tài)調整。由此加速完善云貴川地區(qū)的金融市場制度，大力發(fā)展區(qū)域性股權市場，積極實施債轉股，可提高區(qū)域內企業(yè)資本結構調整速度。

參考文獻

[1]麥勇,胡文博,于東升.上市公司資本結構調整速度的區(qū)域差異及其影響因素分析——基于2000—2009年滬深A股上市公司樣本的研究[J].金融研究,2011(07).

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[3]張春景, 馬文超.基于企業(yè)經(jīng)營預期下的資本結構調整——來自我國制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 會計研究, 2014(08).

[4]閔亮, 沈悅. 宏觀沖擊下的資本結構動態(tài)調整——基于融資約束的差異性分析[J]. 中國工業(yè)經(jīng)濟, 2011(05).

[5]盛明泉, 張春強,王燁.高管股權激勵與資本結構動態(tài)調整[J]. 會計研究, 2016(02).

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