【作　　者】
程 悦（博士）

【作者单位】
北京工商大学经济学院，北京100048

【摘　　要】

【摘要】 本文选取沪深两市A股房地产上市公司2009 ~ 2013年的财务数据为研究样本，运用面板门槛模型对房地产企业的资本结构与公司价值之间的非线性关系进行检验。研究结果表明，房地产企业资产负债率与公司价值之间存在显著的双重门槛效应：当资产负债率低于51.6%时，增加负债能够带来公司价值较大幅度的提升；当资产负债率高于51.6%但低于71.2%时，负债增加对公司价值的提升幅度显著降低；当资产负债率高于71.2%后，继续增加负债将无法带来公司价值的上升。房地产企业可以通过对债务水平进行合理规划，实现提升公司价值的目标。
【关键词】 资本结构；公司价值；房地产；面板门槛模型
【中图分类号】F276.6           【文献标识码】A           【文章编号】1004-0994（2016）06-0104-5一、引言
房地产业作为我国国民经济的支柱产业之一，在过去的十多年中对我国经济社会的发展起到了巨大的推动作用。但近些年来，房价持续增长，增速远远超过同期居民收入的增长。政府为了遏制房价上涨过快，采取了一系列宏观调控措施，如严格控制房地产行业信贷、提高第二套住房贷款首付款比例和贷款利率等。随着银行对房地产企业的信贷不断收紧，房地产企业的融资也面临更多阻碍，宏观调控措施不仅影响了房地产的供求关系，也在很大程度上冲击了房地产企业的融资结构。因此，调整筹资渠道、优化资本结构对房地产上市公司而言变得越来越重要。
适度的负债能够使企业获得更多的利润，相关的研究也表明债务的税盾效应和治理效应能够带来公司价值的提升，但过高的负债水平也会导致公司财务状况恶化，因此，企业需要将负债保持在一个合理的水平。而对房地产上市公司而言，其融资决策具有行业特殊性。房地产业是资金密集型行业，房地产企业开发投资大、风险高、周期长，而正是由于这一特性，房地产上市公司的资产负债率普遍高于其他行业的公司，对银行贷款的依赖性也较强。因此，对房地产上市公司资本结构与公司价值之间的关系进行有针对性的研究，探讨房地产公司资本结构的优化问题，具有非常重要的现实意义。要实现房地产公司资本结构的优化，首先要解决的核心问题有两个，即是否存在使公司价值最大化的最优资本结构？如果存在，最优资本结构水平是多少？
从以往对资本结构和公司价值的相关研究中可以发现，资本结构是影响企业价值的重要因素，但国内外此类研究并没有得到一致的结论。而针对我国房地产企业进行的相关研究数量也非常有限，并且大多是研究负债水平与公司价值之间的线性关系，关注负债水平的变动是增加还是降低公司价值，并没有对房地产公司的最优资本结构水平进行探讨。因此，本文以2009 ~ 2013年沪深两市的所有A股房地产上市公司为初始样本，充分考虑公司负债水平可能存在的门槛效应，运用由Tong（1983）提出并由Hansen（1996）发展的面板门槛模型（Panel Threshold Model），对资本结构与公司价值之间的非线性关系进行检验，试图找出使房地产上市公司价值最大化的最佳资本结构，为我国房地产上市公司资本结构的优化提出参考意见。
二、文献综述
对资本结构与公司价值二者之间关系的理论研究，最早可以追溯至Modigliani和Miller（1958）的MM理论。该理论论证了在一个完全有效的资本市场中，公司价值与资本结构无关。由于MM理论的假设条件与现实状况存在较大的差异，Modigliani和Miller（1963）随后对模型进行了修订，引入了公司税收因素。他们指出，由于债务存在税盾效应，公司的价值将随着杠杆的增加而上升，但这一模型仍然无法解释现实中公司的资本结构决策。随后学者们的研究在放松MM理论假设的条件下，从不同角度提出了权衡理论、信号理论、优序融资理论、控制权理论等各种资本结构理论，试图阐明资本结构与公司价值之间的关系，并提出相应的公司资本结构优化策略。
权衡理论认为，公司的最优资本结构是公司对采用债务融资获得的税收收益与采用债务融资引致的相关成本（如破产成本和代理成本等）进行权衡的结果。因此，公司存在一个最优的资本结构，在负债低于最优水平时，负债融资的增加将会带来公司价值的提升，而超过这一水平后，继续增加负债将会损害公司价值。
Jensen和Meckling（1976）从代理成本和公司治理角度分析了最优外部融资的规模和结构，他们认为负债的增加会降低由经理与股东之间利益冲突所导致的代理成本，从而增加公司价值。
Ross（1977）的信号理论则认为，由于内部管理者与外部投资者之间存在信息不对称，公司融资方式的选择会向外部的投资者传递出公司经营状况的信号。而债务融资是资产质量良好的信号，因此资产负债率与企业价值之间应当是正相关关系。西方很多学者的实证研究都论证了负债融资和公司价值间的正相关关系，如Masulis（1983）、Petersen和Rajan（1994）、Berger和Patti（2006）等。
Myers和Majluf（1984）提出的优序融资理论则认为，由于企业所有权和经营权分离，企业内部人员比外部投资者更了解企业经营的真实情况，为了向市场传递企业经营状况良好的有利信息，最稳妥的融资方式就是内部融资，从而避免外部融资导致企业的市值下跌，因而企业融资一般会遵循内源融资、债务融资、权益融资这样的先后顺序。优序融资理论暗含着的意思是：在企业内源资金足够的情况下，企业价值与资产负债率之间呈负相关关系。二者间的负相关关系在实证研究领域得到了Booth等（2001）、Fama和French（1998）等的验证。
由于我国与西方国家的经济发展程度、资本市场发展程度不同，在文化、法律环境等外部因素方面也存在显著差异，国内对于二者之间关系的分析和阐述与西方文献观点相比也存在差异。
汪辉（2003）针对沪深两市上市公司进行研究发现，公司的负债水平与市场价值正相关，他认为出现这样的结果是由于我国的投资主体错位，控股股东无能力监督公司的经营管理，因此企业通过增加债务融资来约束经理人，减少其可操纵的自由现金流，从而降低代理成本。
肖作平（2003）认为，我国企业债务的约束是软约束，企业的债权人主要是国有银行，银行和企业之间的债权债务关系实际上是同一所有者的内部借贷关系，债务在公司治理中不能有效发挥作用，因此不应与公司价值显著正相关。他的实证结果显示，企业资产负债率与公司价值显著负相关，这与于东智（2003）和沈洪涛（2004）的研究结果相一致。
晏艳阳（2002）的研究则显示，我国上市公司的资本结构与企业价值不存在显著相关关系，她将这一结果归因于资本结构的科学决策问题在我国没有得到上市公司的重视，且市场的理性投资选择不够。
沈艺峰和江伟（2007）强调了研究方法选择和模型构建对研究结果的影响作用。他们发现，当使用普通最小二乘法（OLS方法）时，上市公司价值与其资产负债率之间呈显著的负相关关系，但当运用三阶段最小二乘法（3SLS方法），考虑公司资本结构和所有权结构的内生性问题以后，上市公司的资产负债率对公司价值不再有影响。
综上所述，国内学者针对资本结构与公司价值关系的实证研究也没有得到一致的结论。造成这一结果的原因是多样的，但其中一个重要的潜在因素是以上研究在模型构建方面都采用了线性回归模型，研究结果的不一致隐含着资本结构与公司价值之间可能存在非线性关系。因此，有必要对二者间的关系进行更为深入的探讨。基于以上分析，本文提出以下两个研究假设：
H1：房地产上市公司的负债水平与公司价值之间并不是严格的线性关系，而是存在门槛效应。
H2：在一定的负债水平区间里，负债水平的提高能够显著提升房地产上市公司的价值，但当超过一定的门槛上限后，负债水平对公司价值的正效应将不再显著，甚至会产生负向影响。
三、模型设定与估计方法
（一）面板门槛模型的设定
在众多对资本结构与公司价值进行研究的文献中，通常采用的标准计量模型可以表示为：
yit=μi+θ"xit+βqit+εit
其中：yit为公司价值的衡量变量；qit是资本结构的衡量变量；xit为公司价值的一组控制变量的向量；θ和β是待估参数；μi为不可观测的公司个体效应；εit为随机干扰项。
这一模型暗含了公司的价值和资本结构之间存在线性关系。但资本结构与公司价值之间可能并不是简单的线性关系，随着负债水平的提高，二者之间的关系有可能发生结构性变化。鉴于此，本文假设资本结构与公司价值间可能存在非线性关系，在理论分析和前人实证研究的基础上，采用面板门槛模型检验二者之间的非线性关系。
采用面板门槛模型可以根据数据的自身特征来进行负债水平区间的划分，进而研究不同区间内负债水平与公司价值之间的关系。这种方法可以有效避免人为划分公司负债水平区间带来的偏误。
单一门槛模型可以表示为：
       μi+θ"xit+β1qit+εit   if   qit≤γ
       μi+θ"xit+β2qit+εit   if   qit＞γ
其中，qit既是解释变量，也是门槛变量，在本文中为资本结构变量。γ是触发机制转换的门槛值，与θ、β1和β2同为待估数。
模型还可以简写为：
yit=μi+θ"xit+β1qitI（qit≤γ）+β2qitI（qit＞γ）+εit
其中，I（）为指示函数（indicator function）。若括号中的表达式为真，则取值为1；反之，则取值为0。
（二）估计方法说明
为了获得估计值，首先将每一个观察值减去其组内均值，以剔除不可观测的个体效应，将模型转换为：
[y∗it]=θ"[x∗it]+β1[q∗it]I（qit≤γ）+β2[q∗it]I（qit＞γ）+[ε∗it]
随后就可以根据相应的门槛值运用OLS回归对模型进行估计。在估计门槛值时，根据Chan（1993）的思想，通过对所有可能的门槛值γ进行迭代，选择使模型残差平方和最小的门槛值γ作为估计值。该最小残差平方和与对应的门槛值分别为：
S1（γ）=[ε"]（γ）[ε]（γ）；[γ]=argminS1（γ）。
在得到门槛值后，需要对门槛效应的显著性进行统计检验。原假设为H0：β1=β2，对应的备择假设为H1：β1≠β2，检验的LM统计量为：
F1=[S0-S1γσ2]
其中，S0是在原假设H0下得到的残差平方和。
由于在无门槛效应的原假设下门槛参数无法识别，使得传统检验量的渐进分布是非标准的。对比Hansen（1996）的研究，建议采用“自抽样法（Bootstrap）”来获得其渐进分布，继而构造其P值。当P值足够小时，则可以拒绝原假设，说明存在门槛效应。
以上是对单一门槛进行的讨论，而在实证研究中，可能会存在多重门槛。当存在双重门槛时，估计式修正为：
yit=μi+θ"xit+β1qitI（qit≤γ1）+β2qitI（γ1＜qit≤γ2）+β3qitI（qit＞γ2）+εit
在确定存在一个门槛效应的基础上，检验是否存在第二个门槛效应。即假设在单一门槛模型中得到的估计值[γ1]为已知，再搜索γ2，得到第二个门槛的判断标准：
[Sr2γ2=Sγ1,γ2  if  γ1<γ2Sγ2,γ1  if  γ2<γ1]
同时得到第二个门槛值为：

Bai（1997）研究发现，   是渐进有效的，但    却不然，建议固定第二个门槛，重新对第一个门槛进行搜索，从而得到优化的[γr1]。
得到第二个门槛值后，还可继续对第三个门槛进行搜索和检验，直到第n+1个门槛的检验不再显著，就可以确定有n个门槛值。
四、实证分析
（一）样本和变量选择
1. 样本选择。本文选取沪深两市A股所有房地产上市公司为初始样本，根据数据的可获得性，确定研究区间为2009 ~ 2013年。样本数据全部来自国泰安CSMAR数据库。在剔除了含有缺失数据的个体和被ST、PT的上市公司后，最终获得79家公司连续5年的均衡面板数据。
2. 变量说明和界定。本文研究使用的主要变量及其含义详见表1：

（1）因变量。本文采用Tobin’s Q作为公司价值的衡量指标。Tobin’s Q是公司资产的市场价值与重置价值之比，代表了公司未来的成长机会，其数值越高，表示公司未来的成长机会越大，经营绩效越高，公司价值越高。由于资产重置成本和非流通股市值数据无法获得，因此重置成本用公司总资产的账面价值代替，而非流通股市值以“股本数与每股净资产之积”代替。
（2）门槛变量。本文以资产负债率作为公司资本结构的衡量变量。资产负债率既是解释变量，也是门槛变量，它是检验财务杠杆是否对公司价值存在不对称性门槛效应的核心变量。
（3）控制变量。借鉴前人的实证研究，在模型中引入公司规模、资产结构、短期偿债能力和股权集中度等会对公司价值产生影响的变量作为控制变量。用公司总资产的自然对数来衡量公司规模，用固定资产和存货占总资产的比率来衡量资产结构，用流动比率来衡量企业的短期偿债能力，用前五大股东持股比例的平方和来衡量公司的股权集中度。此外，鉴于房地产公司的经营会受到国家相关政策和宏观经济条件的影响，在模型中引入年度虚拟变量以控制政策和宏观经济对公司价值的影响作用。
3. 描述性统计。表2报告了各变量的描述性统计结果。Tobin’s Q平均值为1.357，标准差为0.737，最大值和最小值别为7.545和0.539，表明我国房地产上市公司的价值存在明显的差异。公司资产负债率的平均值为62.3%，标准差为0.164，表明从整体来看，我国房地产上市公司具有较高的资产负债率，债务融资在房地产企业资金来源中占有非常重要的地位。

（二）实证结果
1. 门槛值的估计及检验。首先需要确定模型中资本结构的门槛效应并求得门槛值。依次在不存在门槛、存在一个门槛和存在两个门槛的设定下对模型进行估计。在得到门槛估计值后，利用自抽样方法模拟LM检验F统计量的渐进分布和P值，检验结果见表3。
从表3数据可以看出，单一门槛和双重门槛效应显著存在，而三重门槛效应不显著。这一结论很好地验证了H1。因此，下文将基于双重门槛模型进行估计。双重门槛模型中的两个门槛值分别为0.516和0.712，可以据此将门槛模型划分为三个机制。

表4列示了各个年份不同资本结构区间内房地产上市公司的数量和所占百分比。数据显示，在2009 ~ 2013年间，处于低负债水平区间内的公司数量基本保持稳定，大约占公司总数的20%，处于中等负债水平区间的公司数量则逐年下降，处于高负债水平区间的公司数量逐年上升，至2013年，处于中等负债水平和高负债水平两个区间的公司数量均约占公司总数的40%。
由此可以看出，过去几年间，在政府进行宏观调控、抑制房价泡沫的大背景下，相当数量的房地产上市公司一方面在资本市场再融资受阻，另一方面自有资金在短期内难以大幅度增加，直接造成其债务水平不断攀升。

2. 面板门槛模型的参数估计结果。根据获得的门槛值，对门槛模型进行估计。面板门槛模型可以改写为：
yit=μi+θ"xit+β1TLitI（TLit≤0.516）+β2TLitI（0.516＜TLit≤0.712）+β3TLitI（TLit＞0.712）+εit
模型的回归结果见表5，同时表5列示了线性固定效应模型的回归结果，以便进行比较分析。

对于控制变量而言，面板门槛模型和线性固定效应模型的估计结果相一致。公司规模和股权集中度与公司价值显著负相关，资产结构和短期偿债能力与公司价值显著正相关，表明公司规模的扩大和股权集中度的提高将会降低公司价值，而固定资产和存货占总资产比重的上升以及短期偿债能力的提高则对公司价值起到正向提升作用。这与前期的多数实证研究结果相一致。
本文重点分析房地产上市公司资本结构与公司价值之间的关系。从表5的结果可以看出，在线性模型中，资产负债率与公司价值正相关，但并不显著。但在考虑了资本结构的门槛效应之后，结果发生了显著变化：当房地产公司的资产负债率处于不同的门槛区间时，反映其与公司价值之间关系的估计系数有所不同。
在低资产负债率机制（TL≤0.516）中，资产负债率对公司价值的影响系数为1.4054，且在1%的水平上显著；在中等水平资产负债率机制（0.516<TL≤0.712）中，资产负债率对公司价值的影响系数降低为0.7842，且显著性水平有所降低；而在高资产负债率机制（TL>0.712）中，资产负债率对公司价值不存在显著影响。这表明当房地产公司的资产负债率低于51.6%时，资产负债率每提高1%，将会带来以Tobin’s Q衡量的公司价值1.41%的提高，当资产负债率介于51.6%和71.2%之间时，资产负债率每提高1%，公司价值只提高0.78%；而当公司的资产负债率超过71.2%后，资产负债率的提高将不会给公司价值带来显著影响。实证结论很好地验证了H2，即相对于线性模型，门槛模型更好地刻画了房地产上市公司的资本结构对公司价值的影响。
由此可以看出，当房地产公司的负债水平较低时，增加负债将会给公司价值带来较大幅度的提高；当资产负债率提高至某一门槛值（0.516）时，继续增加负债仍然能带来公司价值的提高，但提升幅度明显下降；当资产负债率继续提升超过某一较高的门槛值（0.712）后，公司将无法再通过提高负债来提升其价值，这与Lin和Chang（2011）针对我国台湾上市公司所做研究得到的结论相一致。
五、结论
近几年，我国政府为了限制房地产发展过热采取了一系列调控措施，房地产公司调整融资渠道、优化资本结构也变得愈加重要。相关的理论和实证研究表明，优化资本结构是增加公司价值的一种重要方式，但国内对房地产上市公司负债水平与公司价值关系的研究数量有限，且缺少对房地产公司合理负债区间的探讨。本文以我国沪深两市A股房地产上市公司为研究对象，运用面板门槛模型，实证检验了我国房地产上市公司的资本结构与公司价值之间的关系。
本文的研究结果显示，在控制了公司规模、资产结构、短期偿债能力、股权集中度和宏观经济政策等因素后，房地产公司的负债水平与公司价值之间确实存在显著的双重门槛效应，因此不能简单运用线性方程进行解释，只有运用面板门槛模型才能够完整描述现象。回归结果显示，当房地产上市公司的资产负债率低于51.6%时，负债的增加将会带来公司价值较大幅度的提升（资产负债率每提高1%，公司价值将提高1.41%）；当资产负债率介于51.6%和71.2%之间时，负债的增加对公司价值的提升作用大幅度降低（资产负债率每提高1%，公司价值将提高0.78%）；当房地产公司的资产负债率高于71.2%后，资产负债率与公司价值之间将不存在显著关系。这表明如果一个房地产公司具有较低的资产负债率，财务经理可以通过提高债务水平来实现公司价值和绩效的提升，但债务水平的提升并不是无限制的，当资产负债率超过71.2%时，进一步增加负债不仅不能够增加公司价值，还会增大潜在的财务风险。
因此，房地产公司的管理层应该对企业的债务资本进行合理规划。处于低资产负债率区间的房地产公司可以适当提高负债水平，拓宽融资渠道，充分发挥财务杠杆的作用，提升财务绩效；而处于高资产负债率区间的企业则需要严格控制负债规模，防范财务风险，通过对资本结构的优化，最终实现公司价值的提升。

主要参考文献：
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