论文：资本结构与公司价值的非对称关系研究

论文：资本结构与公司价值的非对称关系研究
----基于信息技术类上市公司的面板门槛检验

一、引言
资本结构理论所研究的目标，就是寻求配置适当的权益与负债组合，使公司的资金成本降到最低，并能达到公司价值极大化。现有文献研究资本结构理论主要包括Modigliani and Miller（1958，1963）先后提出的“资本结构无关论”和修正的“资本结构相关论”[1，2]。Miller（1977）在考虑个人所得税后，导出非线性“负债相对节税利益”公式，得到负债相对节税利益不同比例下，财务杠杆增加之有利、不利、及无关之区间[3]。然而，举债经营有如双刃剑，举债可为公司带来节税利益及对管理当局正当管理诱因的增进，但过度举债却会带来财务危机或破产成本。Jensen and Meckling（1976）指出由于公司经理人、股东及债权人三者由于立场不同产生利益冲突，造成额外的成本支出即为代理成本，举债过高可能产生代理成本问题[4]。
Ross（1977）提到的“信号理论”指出在资本市场上，管理当局与投资者存在着“信息不对称”的现象，管理当局可以借着公司资本结构改变的讯号来调整公司价值，即当公司提高负债时，可以在投资人心中产生“正面”的信号效果，间接的进一步提高公司价值[5]。其它有关于资本结构的重要理论还包括：Myers（1984）的“静态均衡理论”，Brennan and Schwartz（1978）以及Goldste
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96）证实公司价值会影响管理者持股，然而管理者持股又会透过财务决策来影响公司价值，所以公司价值、管理者持股、财务决策，这三者是相关联，相互影响的[22]。冯丹(2008) 以我国信息技术类上市公司为研究样本，从企业价值视角，以利息税蔽、财务危机成本、代理问题和信息不对称四个方面分析了资本结构的影响因素 [23]。金天、余鹏翼（2005）分析了多元化经营对公司价值的影响[24]。陈信元、汪辉（2004）从股东制衡的角度分析了资本结构的决定因素[25]。汤洪波、李湛（2008）分析了资本结构决定因素中的高管人员的权力结构的影响[26]。
资本结构理论与资本结构决定因素的研究是资本结构与公司价值的两个方面，本文在资本结构理论的基础上，结合资本结构的决定因素，分析负债比率对公司价值的影响，寻找资本结构与公司价值的非对称关系。本文假设：公司价值与负债比率之间，可能存在着上下不对称的非线性关系，使得负债比率对公司价值的影响的线性关系产生不一致的结果。本文运用 Hansen（1999）[27]的面板门槛回归方法，研究资本结构可能存在的不对称关系：当负债比率小于门坎值时，其与公司价值成正向相关关系，也就是说公司经营者此时提高负债比率，将有效提高公司经营绩效，进而提高公司价值；相反的，当负债比率大于门坎值时，其与公司价值的关系可能呈现负相关，若公司经营者提高负债比率，原有的节税收益将因为杠杆关联成本的提高而被降低，造成公司的财务风险提高，实际公司价值将因而随之降低。
本文共分为五部分：第一部分为引言，说明研究的背景、动机与目的，并对部分相关文献进行探讨；第二部份为变量的选择、数据类别及来源的分析；第三部分介绍面板门槛效果研究方法，包括实证模型、估计方法、检验程序及门槛模型的渐近分布等；第四部分为实证结果与分析；第五部分对本文的实证研究做出结论。
二、变量的选择及数据处理
本文选取我国信息技术类上市公司为研究对象，信息技术产业是高科技及高附加价值型产业，已经成为我国的支柱产业。由于高科技产业具有资本相对密集的特性，资本结构就成为高科技及高附加价值型产业相当重要的课题。研究中公司价值变量采用Tobin’s q值。当Tobin’s q值越高，代表公司所创造的无形资产或未来成长机会越大。Tobin’s q值的计算以公司普通股市值加上流通股市值再加上债券价值之后除以总资产的账面价值，其中债券价值为流动负债加上长期负债的账面价值。另外，本文又根据代表公司价值变量的市净率和净资产收益率进行估计，并与Tobin’s q估计结果作比较。
对于门槛变量选取为负债比率，以“总负债账面价值”除以“总资产账面价值”为计算公式。另再考虑因影响公司价值并非只限于负债比率，为了能有更精确的估计，本文另加入三项对于公司价值可能产生影响的控制变量，包括：第一大股东持股比例、长期投资比率和总资产成长率。其中第一大股东持股比例考虑股权结构对公司价值的可能影响；长期投资比例为长期投资账面价值除以总资产账面价值，考虑公司投资政策及多元化经营程度的影响。至于总资产成长比率利用资产总额年成长率来代替公司规模的成长，并考虑其影响。
此外，考虑数据的完整性、代表性、以及合理性后，另外，本文又去除负债比率大于1的数据，最后本研究共选取我国上海股票市场的上市信息技术类公司21家（此21家为具有完整样本研究所采用自变量、应变量所需数据：包括：Tobin’s q、负债比率、第一大股东持股比例、长期投资比率、及总资产成长率，研究期间自1996年起至2006年，为平衡面板数据，检验观察值共231笔。上述各变量数据来源，均选自CCER数据库。
三、研究方法
本文将参照Hansen（1999）的面板门槛方法，进行平衡面板门槛效果分析，实证研究信息技术类上市公司财务杠杆运用对于公司价值的影响。
1．门槛自回归模型
门槛模型最早是由Tong（1978）[28]所提出，Tong在1978年提出门槛自回归（TAR）模型之后，对于应用非线性时间序列模型上，成为财务及经济研究上广受欢迎的模型之一。
估计门槛自回归模型时，必须先检验门槛效果是否存在，在零假设成立下，传统检验统计量的分布不是正态分布，Hansen建议采用拔靴法求其检验统计量的渐近分布，以检验模型的门槛效果。当零假设不成立，即门槛效果存在时，门槛的最小平方估计式具有超一致性，但渐近分布会受到干扰参数的影响而成为高度非正态分布。针对此问题，Hansen指出可以利用最大似然比检验法（LR），得到渐近分布，进而检验模型的门槛效果。
传统的最小二乘法并不适合估计非线性问题，Hansen提出两阶段线性最小二乘法来对于面板数据的门槛模型设定及其估计与检验。首先于第一阶段设定门槛值，由最小二乘法求得残差平方和；第二阶段利用第一阶段求得的残差平方和反推算估计的门槛值。最后，再利用估计的门槛值求各区间的回归系数以进行结果分析。
2．门槛模型 ……（未完，全文共15897字，当前仅显示2859字，请阅读下面提示信息。收藏《论文：资本结构与公司价值的非对称关系研究》）