EVA对上市公司资本结构影响的实证研究

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1、EVA 对上市公司资本结构影响的实证研究*沈维涛 叶晓铭( 厦门大学管理学院 361005)内容提要: 本文以我国沪深交易所的上市公司为对象, 研究 EVA( Economic ValueAdded, 经济增加值) 对我国上市公司资本结构的影响, 同时考察 EVA 是否能比传统的会计指标( 以 EPS、 ROE 代表) 在更大程度上解释了上市公司资本结构的形成。研究结果表明, EVA 的确影响了我国上市公司的资本结构, 但影响的程度不大; 结合对会计指标的考察发现 EVA 并不比会计指标(EPS、 ROE) 在更大程度上解释了上市公司资本结构的形成;研究同时还表明, EPS、 ROE 对资本结

2、构的影响程度也不大。关键词: EVA 资本结构 上市公司 平行数据* 作者感谢匿名审稿人提出的宝贵的修改意见,但对文中可能存在的错误负责。一、 文献回顾资本结构一直是现代财务学研究的一个重要内容, 对资本结构的实证研究主要有两个方面: 一方面是资本结构与企业价值的关系的研究, 另一方面是资本结构影响因素的研究。资本结构影响因素的实证研究基于这样一个观点, 即企业的资本结构受到很多因素的影响, 而非仅仅像传统经典理论所说的只受少数几个因素如税收、 破产成本、 代理成本等的影响, 并为证实这一观点进行了大量的实证研究。对资本结构影响因素的实证研究起源于巴克特和卡格。巴克特和卡格在其 1970 年发

3、表的文章/ Corporate Choice among Long -term Financial Instruments0中提出, 规模越大的企业越倾向于通过发行 债券来融资, 而负债比率越高的企业越不可能发行债券。Taggart, R.A. 发现市场价值对企业的长期负债有重要影响; 泰特曼和威塞尔斯考察了企业盈利能力对资本结构的影响; 舒尔茨和阿罗森考察了行业因素对资本结构的影响。国外学者还对影响企业资本结构的各种因素做了综合考察, 这方面早期的有塔布、 马什所做的研究。影响较大的是Titman 就 1996 年沪市机械及运输设备业上市公司来说, 获利能力对资本结构有着显著影响( 负相关)

4、 ; 规模、 资产担保价值、 成长性因素对资本结构的影响不甚显著; 获利能力、 规模、 资产担保价值、 成长性四个因素对长期负债比率的影响均不甚显著。李善民、 苏( 2000) 使用了沪深两市 1993、 1995、 1997 年的数据分别做截面分析, 并将资 本结构影响因素分为与税收相关的指标、 与破产成本相关的指标( 用固定资产P 总资产表示) 、 与代理理论相关的指标( 用总资产增长百分比和盈利波动水平表示) 、 信号机制指标( 用市场价值与账面价值比表示) 四大类, 其中税收因素作者认为可不予考虑。使用逐步回归的方法得出: 不同年份对 资本结构产生影响的因素不同, 对 1993 和 1

5、995 年来说企业规模是影响资本结构的重要因素。为排除使用截面数据容易产生异方差而使回归分析失效的情况, 洪锡熙、 沈艺峰( 2000) 使用沪市1995) 1997年数据进行列联表分析, 对资本结构影响因素变量的选择与陆正飞、 辛宇( 1998) 两人相同, 为企业规模、 资产担保价值、 盈利能力、 成长性及行业, 但对这几个变量的定义有所不同, 洪、 沈 两人用总资产替代主营业务收入表示规模、 用企业权益替代存货与固定资产表示资产担保价值、 用三年内主营业务收入的平均数代替一年的资产变动数表示成长性, 在资本结构的度量上使用总负债率( 总负债P 总资产) 加以描述, 对上述变量均采用账面价

6、值法。经过列联表分析发现, 企业负债比例分别与其规模和盈利能力显著相关, 而公司权益、 成长性、 行业因素不影响企业资本结构。为 解决以往资本结构影响因素研究中存在的从静态角度研究动态资本结构、 没有控制时间特征效应、没有控制不可观察的公司特征效应如管理层能力、 动机、 对风险的态度等不足, 肖作平( 2004) 使用沪深两市 1995 ) 2001 年的平行数据, 采用双向效应动态模型, 利用广义矩估计方法对资本结构影 响因素进行考察。在肖的研究中, 将资本结构影响因素归纳为七个, 分别是: 资产构成、 公司规模、非债务税盾、 成长性、 独特性、 资产流动性、 产生内部资源能力, 另外在回归

7、模型中加入了交易成本以及时间特征效应、 公司特征效应变量。通过模型的广义矩估计结果发现: 中国公司转换债务结构的成本并不高, 有形资产比例、 企业规模与负债率正相关, 成长性与负债率负相关。其他学者, 如吕 长江、 韩慧博( 2001) 、 王娟、 杨凤林( 2002) 等也分别使用不同的数据和方法对资本结构影响因素进行了研究, 得出了不完全一致的结论。已有的对于资本结构影响因素的研究有以下特点: ( 1) 大部分的研究是使用一年的数据进行横 截面分析, 这就容易存在异方差现象, 使模型的可信度受到影响, 一年的分析也很难保证结果的稳定性; 另外, 由于资本结构的变动存在一定的滞后性, 这样,

8、 通过一年数据分析出来的结果很可能是伪相关的, 只具有数据上的意义。( 2) 部分研究使用若干年的数据, 但是没有对时间特征效应进行控制, 时间特征效应如通胀、 利率等在大部分情况下都是存在的, 使得对于不同的截面单元和个体 因变量的抽样分布是不同的, 从而导致最小二乘估计失效。( 3) 对资本结构变动的滞后性不予考虑或考察不足, 国内的研究仅有肖作平( 2004) 考虑到资本结构的调整成本, 但并未得出资本结构调整所需的时间。 从迄今的研究成果来看, 基本上还未见到对 EVA 与公司资本结构之间关系的探讨, 而可以肯定的是, 企业的盈利能力是影响公司资本结构的重要因素。本文引入 EVA, 以

9、沪深交易所的上市公司为对象, 探讨EVA 对上市公司资本结构的影响, 从理论上看可以进一步对资本结构的形成以及EVA 的本质有更深刻的理解, 实践上则对我国企业的融资决策、 监管机构的管理支持以及投资 者的投资决策的正确性等有重要意义。48沈维涛、 叶晓铭: EVA 对上市公司资本结构影响的实证研究二、 问题的提出与研究方法从理论分析来看, EVA、 资本结构之间存在一定的关系:( 一) EVA 反映了企业的盈利能力 从EVA 的计算来看, 它基本上等于经济利润。它由收入出发, 逐步扣除与此相关的各项成本( 包括资本成本) 得出企业在一定期间所获得的净收益, 并且如 Stewart 所声称的,

10、 通过考虑所使用的资本成本以及对会计原则的更加合理的调整, 使得 EVA 指标比会计指标更能准确地反映企业的盈利能力。已有的资本结构影响因素的研究表明, 由于企业更倾向于使用内部留存收益( 啄食理论) , 而盈利高的企业能保留更多的留存收益, 因此盈利性越高的企业其资本结构趋向于低负债。 ( 二) EVA 比传统会计指标更加准确地反映了企业的盈利EVA 指标与会计利润不同, 它将某些在会计上列为费用而实际上具有资本性支出特征的开支不列为费用, 如将商誉、 研发支出等予以资本化。在现代经济中, 知识边际收益递增的影响越来越大, 这些包含大量的知识投入的资本能够在很大程度上增强企业在未来持续成长的

11、潜力, 因此 EVA 指标也反映了企业的成长性。成长性对于企业的资本结构的影响在于: 成长性高的企业通常只在于企业规模的扩张, 而规模的扩张带来的高成本反而使企业的盈利并不高; 同时, 大规模的扩张使得企业能够用于抵押的资产较少, 提高了企业的破产风险, 从而降低了企业的负债能力。因此从反映成长性来看, EVA 指标与负债率是负相关的, 这与前面得出的 EVA 与负债率负相关的结论是一致的。 ( 三) EVA 包含了企业资本成本的信息分析 EVA 的计算公式:EVA = NOPAT - TC C%EVA 指标减去了资本成本, 包含了资本成本的信息, 资本成本越高 EVA 值越低, 而资本结构的

12、一个重要决定因素在于资本成本。从根本上说, 某种特定资本的成本越高, 则企业使用这种资本成 本的倾向越低, 从而其在资本结构中所占的比例也就越低。( 四) EVA 与企业价值相关企业价值等于现时账面价值加上未来 EVA 的折现值。如果企业的最优资本结构确实存在的话( 在这种情况下企业的价值达到最大化) , 则 EVA 与资本结构之间必然存在一定的关系。 另外, 由于资本结构的调整需要一定的成本,这使得调整就需要一定的时间, 如果 EVA 指标确实影响了资本结构的话, 作为对 EVA 变动的反应的资本结构的调整应该具有一定的时滞性。根据以上分析, 提出本文的第一个假设:假设 1: EVA 与资本

13、结构间存在相关关系, 并且这种相关关系存在滞后性。传统的盈利指标如每股收益、 净资产收益率、 息税前盈余、 资产收益率等已被以往的研究证明 对资本结构的形成存在影响。Stewart 声称 EVA 比传统的会计指标包含了更准确的盈利信息, 除此之外它还包含了会计指标所不包含的成长性、 资本成本、 企业价值的信息, 而这些信息都是能够影响企业资本结构形成的。从理论分析来看, EVA 指标应该比传统的会计指标能更好地解释资本结构的形成。由于会计指标类型众多, 鉴于本文的篇幅以及重点所限, 不能对所有的会计指标进行此类优劣检验, 而只能选取其中比较具有代表性而又比较容易取得数据的每股收益( EPS)

14、和净资产 收益率( ROE) 这两项指标进行检验。由此提出本文的第二个假设:492004年第 11 期肖作平(2004) 指出: 中国上市公司的交易成本要较美英等发达国家为低, 这可能使中国公司资本结构对相关影响因素变 化做出反应的时滞要短。假设 2: EVA 指标比 EPS、 ROE 指标在更大程度上解释了资本结构的形成。从解决目前国内已有的资本结构影响因素的研究中存在的异方差、 稳定性、 时间效应、 资本结构滞后性考虑不足等问题出发, 本文采用上世纪 70 年代发展起来的平行数据模型技术, 动态地考察EVA、 EPS、 ROE 对资本结构的影响。平行数据( panel data) 是在时间

15、序列上取多个截面, 在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据。( 李子奈等, 2000, 第132 页) 平行数据结合了截面数据和时间序列数据的特征, 能够反映对象在时间上和截面上的特点, 因此具有更加广泛的用途。根据平行数据的相关理论, 建立如下平行数据一般模型:yit= Ai+ xi( t- m)# Bi+ ui( t- m)其中, yit为负债率指标, 根据因变量的不同, 分别为长期负债率、 短期负债率、 总负债率; xit系根据模型所要研究的内容不同分别为 EVA、 EPS、 ROE 指标的绝对值及增长数; M 为自变量的滞后期数,m= 0, 1, 2. . . ; ui ( t

16、- m)为误差项。长期负债率、 短期负债率、 总负债率在以后的方程中分别用 LDAR( Long Debts to Assets Ratio) 、CLAR( Current Liabilities to Assets Ratio) 、 TLAR( Total Liabilities to Assets Ratio) 表示。为排除企业规模的影响, 对 EVA 指标使用 EVA 率来表示, 以下在谈到 EVA 时均指 EVA 率。对各解释变量的绝对值分别用 EVA、 EPS、 ROE 表示。三、 数据筛选与实证分析( 一) 数据筛选和变量描述性统计为全面反映资本结构的形成, 本文使用长期负债率、 短期负债率、 总负债率这三个指标来表示企业的资本结构, 其中短期负债率定义为短期负债P 总资产。对于上述变量, 均使用账面价值法。本文研究样本取自我国沪深两市自 1998 年前即已上市的公司。对样本公司按如下顺序进行筛选: ( 1) 剔除其间曾被ST、 PT 的公司; ( 2) 剔除从 1998 年到 2002年间EPS、 ROE 指标数据全部缺失的公司, 经上述筛选后, 共有 5