【作 者】
羊照云1（副教授），徐学荣2（博士生导师）
【作者单位】
1.福州外语外贸学院工商系，福州350202；2.福建农林大学经济学院，福州350002
【摘 要】
【摘要】以国泰安数据库提供的105家科技类上市公司的数据为样本，运用结构方程模型的研究方法分析科技类上市公司资本结构的影响因素，研究结果表明：公司规模和股权结构对资本结构有显著、直接的正向影响且同时通过创新绩效的中介作用间接、显著地影响资本结构；成长性对资本结构的直接影响不显著，但通过创新绩效的中介作用间接地影响资本结构。
【关键词】科技类上市公司；资本结构；影响因素；创新绩效；结构方程模型
【中图分类号】F270 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2016）29-0017-5一、引言
资本结构是公司治理结构的重要组成部分，是企业资金规范有序运行的基础，同时也是检验公司财务风险最重要的依据之一。资本结构足以对公司的融资成本以及资本运作等产生非常重要的影响，因此资本结构的影响因素一直是国内外学术界关注的焦点。科技产业作为国民经济的新生力量正在异军突起，科技的发展水平在某种程度上是一国经济发展水平的体现，同时也决定着一国在国际竞争中的地位。随着我国证券市场的发展，越来越多的科技企业成功上市进入证券市场。然而，科技产业具有投入大、见效慢以及风险高等特点，科技类上市公司的资金需求仅靠某一方面的力量根本无法满足，需要通过诸多方式进行融资，才能保持相对比较合理的资本结构。因此，研究科技类上市公司资本结构的影响因素具有较强的现实意义。
二、文献综述
自从Modigllani和Meiller（l958）提出 MM理论后，资本结构方面的问题就得到了理论界和学术界的广泛关注。Jensen和Meckling（1976）于20世纪70年代就从代理成本的角度出发研究了资本结构，结果发现代理成本是企业资本结构的决定因素；Titman和Wessels（1988）应用因子分析方法对公司资本结构的影响因素进行了实证分析，结果表明公司绩效、公司规模与资本结构具有显著的相关关系；Rajan和Zingalas（1995）以反映资本结构的指标资产负债率为被解释变量，以成长性指标主营业务收入增长率为解释变量，研究发现企业成长性与负债率明显负相关；Booth等（2001）选取10个发展中国家的上市公司对其资本结构进行研究，结果发现除津巴布韦以外，其他9个国家的上市公司绩效与资本结构之间存在着显著的负相关关系。
与国外的研究相比，由于我国资本市场发展相对较晚，所以这方面的研究成果相对较少，主要体现在资本结构的影响因素方面。陆正飞和辛宇（1998）对35家上市公司的创新绩效、企业规模、成长性和资本结构的关系进行了多元线性回归分析。研究发现，公司创新绩效对资本结构具有显著的负向影响，公司规模和成长性等因素对资本结构的影响不显著。王娟和杨凤林（2002）以2000年沪市上市公司为样本，研究了资本结构的影响因素，结果表明公司绩效、公司规模对资本结构影响显著，成长性和股权集中度对资本结构的影响不显著。肖作平和吴世农（2002）以总资产增长率为解释变量对上市公司资本结构的影响因素进行了研究，得出成长性与资本结构显著负相关。李善民和刘智（2003）通过研究发现公司总资产与企业的资产负债率呈显著的正相关关系。肖作平（2005）研究了 204 家上市公司资本结构与创新绩效的关系，结果表明财务杠杆与创新绩效显著负相关。肖泽忠和邹宏（2008）在分析中国上市公司资本结构影响因素的时候，发现公司规模对资本结构的影响较为显著，且表现为正相关性；邢有洪（2008）也得出了相同的结论。
综上所述，国内外学者在公司资本结构影响因素方面的研究已经相当成熟，但有关科技类上市公司资本结构影响因素的研究却不多见，尤其是运用结构方程模型的研究方法进行分析的更是少见。本文以我国科技类上市公司为样本，通结构方程模型的研究方法找出影响公司资本结构的关键因素，以期为相关企业政策的制定和优化我国科技类上市公司资本结构提供一定的参考。
三、理论分析与研究假设
1. 创新绩效与资本结构。融资优序理论认为，内源融资由于成本最低而成为第一选择，其次是债务融资，最后才是股权融资。根据该理论，创新绩效好的公司不仅有知识和技术等方面的优势和实力，而且会有较多的财务盈余，因而绩效好的公司负债率应该较低。肖作平和吴世农（2002）以总资产增长率为解释变量来研究上市公司资本结构影响因素时，发现成长性与资本结构显著负相关；肖泽忠和邹宏（2008）也得出了同样的结论。鉴于此，本文提出如下假设：
H1：科技类上市公司创新绩效对资本结构存在显著的负向影响。
2. 公司规模与资本结构。根据信息不对称理论，相对于小公司而言，大公司的信息不对称程度较低，可以给债权人带来更多的信息资源，因此，债权人会更加愿意和大公司合作，当然大公司也就更容易获得贷款。Marsh和Paul（1982）通过实证研究发现，公司规模与资本结构呈现显著的正相关关系。李善民和刘智（2003） 在研究上市公司资本结构影响因素时发现，公司总资产与资产负债率呈显著的正相关关系；肖泽忠和邹宏（2008）也得出了同样的结论。鉴于此，本文提出如下假设：
H2：科技类上市公司规模对资本结构存在显著的正向影响。
3. 成长性与资本结构。根据代理成本理论，高成长性公司如果需要外部融资，那么高负债的公司可能就不会选择外部融资，因为会使财富转移至债权人。因此，高成长性的公司负债就会较少。Rajan和Zingalas（1995）通过研究发现企业的成长性与负债率明显负相关；肖作平和吴世农（2002）同样得出成长性与资本结构显著负相关的结论。鉴于此，本文提出如下假设：
H3：科技类上市公司成长性对资本结构存在显著的负向影响。
4. 股权结构与资本结构。代理理论认为，股权集中虽然可以降低代理成本，但不利于债权人利益的保护。这样一来，便会因此增加债务融资的成本，降低债务杠杆水平。冯根福等（2000）在研究我国上市公司资本结构影响因素的时候，得出股权结构是资本结构的一个重要影响因素，且是负向影响。Huang和Song（2006）通过研究指出：盈利能力、成长性以及股权结构与公司杠杆负相关。王春梅（2008）以房地产行业为例来研究上市公司资本结构影响因素，也得出股权结构与资本结构明显负相关。鉴于此，本文提出如下假设：
H4：科技类上市公司股权结构对资本结构存在显著的负向影响。
5. 公司规模与创新绩效。一般来说，企业规模越大，资源会越多，那么其具备的创新能力也就会越强，因而规模大的企业比规模小的企业具有更强的创新能力，从而带来绩效的提高。赖国毅（2005）运用线性回归分析方法对创新绩效与企业规模进行定量研究，结果表明：企业创新绩效与公司规模的扩张之间存在着明显的相关关系。孙莹和顾晓敏（2013）以我国51家创业板上市公司为样本，研究了创业板上市公司创新绩效及其影响因素，结果表明，公司规模与创新绩效显著正相关。由此，本文提出以下假设：
H5：科技类上市公司规模对创新绩效存在显著的正向影响。
6. 成长性与创新绩效。成长能力是企业实力不断增强的能力，是衡量企业创新力度的重要指标，是企业技术手段更新的标志。吴世农和李常青（1999）认为，成长性是公司在技术手段、知识理念、科技创新等多方面的综合特征。岑成德（2002）对上市公司的成长性与财务指标进行了相关分析与回归分析，结果发现主营业务收入增长率与净利润增长率存在显著的正相关关系。这也就表明企业成长性越高，其绩效就越好。为此，本文提出以下假设：
H6：科技类上市公司成长性对创新绩效存在显著的正向影响。
7. 股权结构与创新绩效。股权结构是公司治理结构的基础，股权结构不同，公司的治理结构也就会不同，创新绩效也会有所差异。Shleifer和Vishny（1986）指出，股权集中型公司的大股东有足够的动力对高管进行监督，从而有利于提高公司的业绩。陈小悦和徐晓东（2001）研究了股权结构与公司绩效之间的关系，结果表明第一大股东持股比例与公司业绩显著正相关。马辉和金浩（2007）也同样发现股权集中度与公司绩效正相关。基于此，本文提出以下假设：
H7：科技类上市公司股权集中度对创新绩效存在显著的正向影响。
四、研究设计
1. 样本选取与数据来源。科技类上市公司是一个很宽泛的概念，因此难以确切地对其进行定义。 《上市公司行业分类指引》是按照具体行业来对上市公司进行划分的，然而，许多非科技内企业中也含有国家规定的高新技术业务或产品。因此，本研究将采取以下方式对所有上市公司进行筛选：①初选：参照《上市公司行业分类指引》排除零售业、金融保险业、社会服务业等领域的上市公司，其他所有的上市公司都被列入初选范围；被科技部或地方科技厅认定为高新技术企业的上市公司。②复选：查阅通过初选的上市公司的年度报告，将其主营业务与《中国高新技术产品目录2000》中指定的高新技术产品进行对照，对主要产品未被认定为高新技术产品的公司予以剔除。
经过初选和复选之后确定的入选上市公司为中兴通讯、振华港机、波导股份等105家，对其2014年的截面数据进行分析。本文涉及数据主要由国泰安数据库以及经审计后的年度报表提供。
2. 指标选取与变量定义。根据国内相关权威文献以及前文的研究假设来初步设计本研究的潜变量和可测变量指标。以资本结构和创新绩效作为本研究的内生潜变量，以股权结构、成长性以及公司规模作为本研究的外生潜变量。具体指标定义见表1。
3. 模型设定。结构方程模型是基于变量的协方差矩阵来分析变量之间关系的一种统计方法。本研究拟用结构方程模型来验证科技类上市公司资本结构与其影响因素之间的内在关系，分析科技类上市公司资本结构影响因素潜变量之间的结构关系以及潜变量与可测变量之间的收敛关系，探寻变量之间的作用机理。下面是本研究构建的结构方程和测量方程：
对科技类上市公司资本结构与其影响因素之间的关系建立以下结构方程：
η=Bη+Γξ+ζ
其中：η为m×1向量，是内生潜变量，即创新绩效、资本结构；B为m×m矩阵，内生潜变量η的系数，代表内生潜变量之间的相互影响；Γ为m×n矩阵，外生潜变量ξ的系数，代表外生潜变量对内生潜变量的影响；ξ为n×1向量，是外生潜变量，即股权结构、公司规模、成长性；ζ为m×1向量，是结构方程模型中的随机误差项。
对潜变量与可测变量之间建立以下测量方程：
x=Λxξ+δ y=Λyη+ε
其中：x为外生可测变量组成的向量；y为内生可测变量组成的向量；Λx为外生可测变量与外生潜变量之间的关系，称为外生可测变量在外生潜变量上的因子负荷矩阵；Λy为内生可测变量与内生潜变量之间的关系，称为内生可测变量在内生潜变量上的因子负荷矩阵；δ为外生可测变量x的测量误差；ε为内生可测变量y的测量误差。
五、实证分析
1. 测量模型的检验。为了验证因子内在结构是否合理，需要运用验证性因子分析对结构方程模型中的测量方程进行收敛效度验证，本研究拟用验证性因子分析的标准化因子载荷系数作为收敛效度指标。运用AMOS 17.0软件对模型进行初步检验，使用最大似然估计（Maximum Likelihood）进行模型参数运算。具体见图1。
注：CMIN/DF=2.237，NFI=0.936，TFI=0.912，CFI=0.935，RMSEA=0.072。
通过图1可以看出，验证性因子分析的所有可测指标的标准化因子载荷都大于截断值0.30，且这些标识的因子载荷P值都小于0.10，也即在10%的显著性水平上都通过了统计检验。另外，CMIN/DF=2.237、NFI=0.936、TFI=0.912、CFI=0.935、RMSEA=0.072，表明模型的拟合指标都在可接受的范内。因此，本研究的可测指标与潜变量聚敛效度较好，能很好地反映各个潜变量的变异。
2. 结构模型的拟合与评价。在前文验证性因子分析基础上，进行结构模型的拟合与综合评价，具体的拟合度检验结果见表2所示，模型的标准化路径系数如图2所示，假设检验结果见表3。
资本结构与其影响因素关系模型的拟合度检验结果表明，该模型的所有拟合指标基本上都达到了可以接受的水平，整体而言模型的拟合效果较好，可以接受。
从资本结构与其影响因素关系模型的标准化路径系数可以看出，测量模型的最小标准化因子载荷系数为0.382>0.30，符合结构方程模型收敛效度的基本要求，因此模型整体效果较好。
由以上实证分析结果可以看出，科技类上市公司资本结构与其影响因素关系模型整体效果较好，也即数据与模型的适配程度较高。测量模型的标准化路径系数大于0.30的截断值。根据实证模型的参数估计结果，现将影响资本结构的因素归纳如下：
第一，创新绩效与资本结构的路径关系。实证结果显示，创新绩效对资本结构的路径系数在1%的显著性水平上通过了统计检验，并且路径系数为负，这也就意味着创新绩效越高，公司的负债率相对越低。这一估计结果与前面的理论分析一致。H1通过检验。
第二，公司规模与资本结构的路径关系。实证结果显示，公司规模对资本结构的路径系数在1%的显著性水平上通过了统计检验，并且路径系数为正，这也就意味着公司规模越大，公司负债能力越强。这一估计结果与前面的理论分析一致。H2通过检验。
第三，成长性与资本结构的路径关系。实证结果显示，成长性对资本结构的路径系数在10%的显著性水平上没有通过统计检验，并且路径系数为负。H3没有通过检验。
第四，股权结构与资本结构的路径关系。实证结果显示，股权结构对资本结构的路径系数在10%的显著性水平上通过了统计检验，这也就意味着股权集中度越高，公司债务杠杆水平越低。这一估计结果与前面的理论分析一致。H4通过检验。
第五，公司规模与创新绩效的路径关系。实证结果显示，公司规模对创新绩效的路径系数在10%的显著性水平上通过了统计检验，并且路径系数为正，这也就意味着公司规模越大，创新绩效相应地越高。这一估计结果与前面的理论分析一致。H5通过检验。
第六，成长性与创新绩效的路径关系。实证结果显示，成长性对创新绩效的路径系数在1%的显著性水平上通过了统计检验，并且路径系数为正，这也就意味着公司成长性越强，公司创新绩效相应地越高。这一估计结果与前面的理论分析一致。H6通过统计检验。
第七，股权结构与创新绩效的路径关系。实证结果显示，股权结构对创新绩效的路径系数在10%的显著性水平上通过了统计检验，并且路径系数为正，这也就意味着股权结构越合理，创新绩效就会越高。这一估计结果与前面的理论分析相一致。H7通过检验。
3. 中介效应分析。由资本结构与其影响因素关系全模型可以看出，创新绩效是股权结构与资本结构、成长性与资本结构、公司规模与资本结构之间的中介变量。具体中介作用分析如下：
第一，创新绩效在股权结构与资本结构之间的中介作用。按照温忠麟等（2004）的中介效应检验做法，研究股权结构与资本结构之间的中介作用。由资本结构与其影响因素关系模型的假设检验结果可知，股权结构对创新绩效影响的路径系数的P值为0.078，达到了10%的显著性水平；创新绩效对资本结构影响的路径系数的P值小于0.01，达到了1%的显著性水平。因此，创新绩效对资本结构与公司规模之间的关系起中介作用。而股权结构对资本结构影响的路径系数的P值为0.093，达到了10%的显著性水平，这说明创新绩效在股权结构与资本结构之间起部分中介作用。详情见表4。
第二，创新绩效在成长性与资本结构之间的中介作用。由资本结构与其影响因素关系模型的假设检验结果可以看出，成长性对创新绩效影响的路径系数的P值小于0.01，达到了1%的显著性水平；创新绩效对资本结构影响的路径系数的P值小于0.01，达到了1%的显著性水平。因此，创新绩效对资本结构与成长性之间的关系起中介作用。而成长性对资本结构影响的路径系数的P值为0.901，没有达到10%的显著性水平，这说明创新绩效在成长性与资本结构之间起完全中介作用。详情见表4。
第三，创新绩效在公司规模与资本结构之间的中介作用。由资本结构与其影响因素关系模型的假设检验结果可以看出，公司规模对创新绩效影响的路径系数的P值为0.067，达到了10%的显著性水平，创新绩效对资本结构影响的路径系数的P值小于0.01，达到了1%的显著性水平。因此，创新绩效对资本结构与公司规模之间的关系起中介作用。而公司规模对资本结构影响路径系数的P值小于0.001，达到了1%的显著性水平，这说明创新绩效对资本结构起部分中介作用。详情见表4。
六、结论与建议
通过以上分析可以得到以下结论：公司规模直接、显著地影响资本结构，并且通过创新绩效的中介作用来间接、显著地影响资本结构；股权结构直接、显著地影响资本结构，并且通过创新绩效的中介作用间接、显著地影响资本结构；成长性对资本结构的直接影响不显著，但通过创新绩效间接地影响资本结构。创新绩效对公司规模的影响程度最大，其总效应为-0.41；公司规模对资本结构的影响次之，其总效应为0.38；成长性对资本结构的影响总效应为-0.28，而股权结构对资本结构影响的总效应只有0.18。也即科技类上市公司资本结构的合理程度主要受到公司规模以及创新绩效的影响。基于以上研究结论，本研究提出如下建议：
第一，适度扩大公司规模。大公司一般更有实力采取多元化发展战略转移经营风险，为企业带来更加稳定的经济效益，所以在同等负债水平下，与小公司相比，其破产风险较小，负债能力较强；而且大公司一般可以给债权人提供更多的市场信息，与债权人之间的信息不对称程度低。因此，公司应适度扩大自身规模，以期有更多融资方式可供选择。
第二，注重公司的综合绩效。由实证分析结果可以看出，公司创新绩效与资本绩效呈现显著的负相关关系，这是因为绩效越好的企业一般会有更多的留存收益，它们会比较愿意采用内源融资方式，这种融资方式带来的后果可能就是资金不足而不利于公司的发展。因此，积极引导公司绩效较好的公司利用外部融资，利用财务杠杆作用来进行债务融资，从而促进公司的快速稳定发展。
主要参考文献：
Booth L. Aivazian， Maksimovie V.．Capital structures in developing countries［J］．Journal of Finance，2001（56）．
Huang G. H.， Song F. M.．The Determinants of Capital Structure： Evidence from China［J］．China Economic Review，2006（17）．
Jensen M. C.， Meckling W. H.．Theory of the firm： Managerial behavior， agency costs and capital structure［J］．Journal of Financial Economics，1976（3）．
Marsh，Paul．The choice between equity and debt： An empirical study［J］．Journal of Finance，1982（6）．
Rajan R. G.， Zingalas L.．What do we know about capital structure？ some evidence from international data［J］．Journal of Finance，1995（50）．
Shleifer A.， Vishny R.W.．Large Shareholders and Corporate Control［J］．Journal of Economy，1986（94）．
Titman S.， R. Wessels. The determinants of capital structure choice［J］．Journal of Finance，1988（6）．
冯根福，吴林江，刘世彦．中国上市公司资本结构形成的影响因素分析［J］．经济学家，2000（5）．
王春梅．上市公司资本结构影响因素实证研究——基于房地产行业的实例［J］．财会通讯，2008（3）．
肖作平，吴世农．中国上市公司资本结构影响因素实证研究［J］．证券市场导报，2002（8）．
