暨南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 黃桑葉

金融發(fā)展水平、資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)
——基于制造業(yè)上市公司的實證研究

暨南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 黃桑葉

本文以2004-2015年滬深A(yù)股的541家制造業(yè)上市企業(yè)為樣本，研究了資本結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展水平與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系。研究結(jié)果表明：資產(chǎn)負債率與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)正相關(guān)，金融發(fā)展水平與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)正相關(guān)，但在對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)促進作用方面，資產(chǎn)負債率與金融發(fā)展水平存在替代關(guān)系。

企業(yè)風(fēng)險承擔(dān) 資本結(jié)構(gòu) 金融發(fā)展水平 制造業(yè)

一、引言

企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)是指在企業(yè)在投資決策中主動選擇高風(fēng)險高凈現(xiàn)值的項目（Amihud和lev,1981），雖然這種行為會加重企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險，但是企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)是促進企業(yè)績效和成長的重要因素，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)不僅能夠提高公司的短期投資效率，還能夠提高長期投資效率（石大林，2015）。此外，風(fēng)險承擔(dān)可以促進技術(shù)進步，加快社會的資本積累，使社會生產(chǎn)率維持在較高水平（Acemoglu和Zilibotti,1997）。早期的風(fēng)險承擔(dān)研究主要是針對銀行，金融危機過后，越來越多的學(xué)者將風(fēng)險承擔(dān)的研究視角由銀行轉(zhuǎn)向一般企業(yè)，主要圍繞企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)影響因素和經(jīng)濟后果兩個方面展開，而關(guān)于影響因素的研究主要為企業(yè)規(guī)模、成長性等企業(yè)特征和管理層代理問題（蘇坤,2015）。

資本結(jié)構(gòu)反映的是公司資本中股權(quán)資本與債務(wù)資本的比例。王倩（2007）以商業(yè)銀行為研究對象，其結(jié)果表明銀行的資本結(jié)構(gòu)與風(fēng)險承擔(dān)正相關(guān)，另一方面，Paligorova（2010）認為負債的約束機制影響企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平，債務(wù)約束性強的環(huán)境下企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平越低。國內(nèi)學(xué)者徐向藝和李鑫（2008）研究認為上市企業(yè)短期負債水平越高，企業(yè)過度投資越少，風(fēng)險承擔(dān)越小。江偉（2011）以2000-2006年的上市公司樣本考察我國銀行貸款的控制效應(yīng)，其研究表明我國銀行貸款對上市公司的過度投資行為具有控制效應(yīng)，但是對于國有上市公司控制效應(yīng)并不隨著金融發(fā)展水平的提升而加強，而對于民營上市公司金融發(fā)展對控制效應(yīng)會有促進作用。趙卿（2012）通過研究金融發(fā)展、融資性負債與過度投資的關(guān)系表明金融發(fā)展水平越高，融資性負債對上市公司過度投資的約束作用越明顯，尤其對于國有上市公司，金融發(fā)展的這種影響更大。

綜上所述，資本結(jié)構(gòu)作為影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的微觀因素，其對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)是促進作用還是約束作用，學(xué)者們的觀點并不一致，中國金融發(fā)展水平存在較大的地區(qū)差異（沈洪波等，2010），在不同的金融發(fā)展水平下企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)也會存在差異性，資本結(jié)構(gòu)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響也會不同?；诖?，本文以制造業(yè)企業(yè)為樣本，試圖研究制造業(yè)行業(yè)金融發(fā)展水平、資本結(jié)構(gòu)和企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的互動關(guān)系。

本文其他部分安排如下：第二部分為理論分析與研究假設(shè)；第三部分介紹本文的樣本、數(shù)據(jù)和研究設(shè)計；第四部分對本文的假設(shè)進行實證檢驗和分析；第五進行穩(wěn)健性檢驗；最后得出結(jié)論。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān) 江偉和沈藝峰（2005）認為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)會隨著長期負債比率的提高而提高，因為長期負債比率高會引發(fā)更多的過度投資。石大林（2015）采用動態(tài)面板System GMM估計方法研究資本結(jié)構(gòu)、市場化進程和風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系，其結(jié)果表明資產(chǎn)負債率與公司風(fēng)險承擔(dān)正相關(guān)。一般來說，股權(quán)資本投資者的回報率會隨著企業(yè)盈利增加而提升，而債權(quán)投資者只是獲取不隨企業(yè)經(jīng)營績效變化的固定利息，因此在公司負債率較高的情況下，股東有很強的激勵提高企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)，如果投資成功，股東就可以獲得風(fēng)險收益，如果失敗，大部分的損失由債券人承擔(dān)。因此，提出本文的第一個假設(shè)：

H1：資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)呈正相關(guān)關(guān)系

（二）金融發(fā)展水平、資本結(jié)構(gòu)與風(fēng)險承擔(dān) 我國公司的融資性負債主要來源于商業(yè)銀行的短長期借款，并且主要是依靠公司所在地全國性商業(yè)銀行的當?shù)貭I業(yè)機構(gòu)或當?shù)貐^(qū)域性商業(yè)銀行（謝德仁等,2009），這就使得負債作為一種公司治理機制（Harvey and Shrieves,2001）的發(fā)揮效果會受到公司所在地區(qū)的金融生態(tài)環(huán)境的影響。朱磊和潘愛玲（2009）以2001-2006年333家中國制造業(yè)上市公司為樣本研究負債融資和企業(yè)非效率投資行為的關(guān)系，其結(jié)果表明：中國制造業(yè)上市公司的負債融資不能抑制企業(yè)的非效率投資行為，其原因在于債務(wù)的“硬約束”功能沒有發(fā)揮。金融發(fā)展水平越高的地區(qū)，銀行業(yè)的競爭相對更大，銀行經(jīng)營獨立性更強，較少受到政府干預(yù)等非利益最大化因素的干擾，其貸款決策的收益和成本由其自身承擔(dān)，因而銀行更有動力在事前事中事后加強對企業(yè)貸款的監(jiān)督、控制，從而使得企業(yè)減少高風(fēng)險投資行為。此外金融發(fā)展水平較高的地區(qū)往往趨向于寬松的貨幣政策，此時企業(yè)從商業(yè)銀行可以獲得更多貸款，同時貸款利息也會相應(yīng)下?。ɡ顚殤c和王婉芬,2014）。當融資成本較低時，企業(yè)負債壓力相對較小，企業(yè)需要從高風(fēng)險項目中獲得高收益的壓力就會減少，因此企業(yè)就會減少高風(fēng)險項目的投資?；谝陨显颍岢霰疚牡牡诙€假設(shè)：

H2：金融發(fā)展水平和資產(chǎn)負債率間存在替代關(guān)系。金融發(fā)展水平越高，資本結(jié)構(gòu)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的正向性影響減小

三、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源 本文以中國制造業(yè)2004-2015年的上市公司作為樣本，所選公司需滿足以下條件：（1）在2004年1月1號之前已經(jīng)公開上市；（2）處于正常上市狀態(tài)，即非ST、PT類公司；（3）所選樣本必須保證12年全部可得。經(jīng)過以上篩選，最終以541家制造業(yè)上市公司作為樣本，一共6492個樣本觀察值。為了排除異常值的可能影響，使用Winsor方法對變量進行了在1%水平上的極端值處理。本文的數(shù)據(jù)來源是萬德數(shù)據(jù)庫，使用的軟件是stata12.0。

（二）變量定義

（1）被解釋變量。本文的被解釋變量是企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)。王箐華和茅寧（2015）總結(jié)現(xiàn)有文獻，將企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的衡量方法大致分為了四類，分別是業(yè)績表現(xiàn)、政策行為、生存狀況和態(tài)度，并比較了4類指標的優(yōu)缺點。鑒于企業(yè)選擇風(fēng)險性較高的投資項目會導(dǎo)致企業(yè)盈利較大的波動性，本文選擇被學(xué)者廣泛使用的企業(yè)盈利波動性衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)，并借鑒Boubakri等（2012）的研究，采用每一段時間內(nèi)企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（ROE）的滾動標準差衡量公司風(fēng)險承擔(dān)，用符號Risk1表示。以下是Risk1的計算方法：

在這里i代表企業(yè)，t代表年度，K代表制造業(yè)行業(yè)的第K家企業(yè)。表達式（1）中的Ni代表制造業(yè)行業(yè)企業(yè)的總數(shù)，本文Ni為541家，AdjROEi,t即為企業(yè)每一年的ROE減去對應(yīng)年份的制造業(yè)ROE平均值。表達式（2）中的T代表觀測時間段，本文T=3。

此外，出于穩(wěn)健性考慮，本文還將用表達式（3）的Risk2來衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)，其中的Max（AdjROEi,t）、Adj（ROEi,t）分別表示每一個觀測時間段（T=3）內(nèi)AdjROEi,t的最大值和最小值。

（2）解釋變量。本文的解釋變量是資本結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展水平和資本結(jié)構(gòu)與金融發(fā)展水平的交叉項。（1）資本結(jié)構(gòu)用Lev表示，用資產(chǎn)負債率來衡量，即負債總額/資產(chǎn)總額。（2）金融發(fā)展水平用Fdl表示。Goldsmith（1969）認為金融發(fā)展不僅表現(xiàn)在金融資產(chǎn)與機構(gòu)的增多上，還表現(xiàn)為金融結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，金融結(jié)構(gòu)包括金融機構(gòu)形成方式和性質(zhì)、金融資產(chǎn)和實物資產(chǎn)的比例等8個指標，同時Goldsmith提出用金融相關(guān)比率（FIR）即全部金融資產(chǎn)與全部實物資產(chǎn)即國民財富價值之比來衡量金融發(fā)展的程度。本文借鑒Goldsmith的金融相關(guān)比率并參照沈洪波等（2010），采用“各地區(qū)當年金融機構(gòu)貸款余額”與“各地區(qū)當年GDP”之比代表金融發(fā)展水平。（3）資本結(jié)構(gòu)和金融發(fā)展水平的交叉項采用Fdl*Lev表示。在不同的金融發(fā)展水平下資本結(jié)構(gòu)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)作用強度很可能不同。這兩個解釋變量的交叉項，用來研究在對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)作用上，金融發(fā)展水平和企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)是存在替代關(guān)系還是互補關(guān)系。

（3）控制變量。本文的控制變量一共有6個，分別是股權(quán)集中度、企業(yè)自由現(xiàn)金流比率、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)成長能力以、企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)以及時間虛擬變量。（1）股權(quán)集中度用Lsh表示，用第一大股東的持股比例衡量。Nguyen（2010）研究日本公司的結(jié)果表明股權(quán)集中度通過影響公司的治理結(jié)構(gòu)從而提升企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)，并且企業(yè)有更好的業(yè)績表現(xiàn)。（2）企業(yè)自由現(xiàn)金流比率用Rfc表示，用自由現(xiàn)金流/企業(yè)總資產(chǎn)來衡量。Richardson（2006）得出與代理成本理論一致的結(jié)論，認為企業(yè)自由現(xiàn)金流越大，企業(yè)越容易產(chǎn)生過度投資，良好的公司治理可以減少過度投資行為。（3）企業(yè)規(guī)模用Size表示，用公司總資產(chǎn)的對數(shù)來衡量。不同規(guī)模的企業(yè)獲取資源和實現(xiàn)投資機會的能力不同，較大的公司受到的融資約束較少，更有可能投資高風(fēng)險的項目。（4）企業(yè)的成長能力用Gta表示，用總資產(chǎn)增長率（本年總資產(chǎn)增長額/年初資產(chǎn)總額）衡量。高成長的公司投資機會較多，更有可能投入大量的資源以換取未來的高回報，從而使得公司的風(fēng)險承擔(dān)水平也較高（石大林，2015）。（5）企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)用State表示。若企業(yè)的實際控制人為政府，則認為是國有企業(yè)性質(zhì)，Stata取值為0，否則State取值為1。李文貴等（2012）以滬深A(yù)股非金融類上市公司1998—2011年的數(shù)據(jù)作為研究樣本，檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平更低。（6）時間虛擬變量用Year表示，按年設(shè)置，一共11個年度虛擬變量。

（三）模型構(gòu)建 為了檢驗假設(shè)1即資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)呈正相關(guān)關(guān)系，本文將待檢驗的模型設(shè)為：

為了檢驗假設(shè)2即金融發(fā)展水平和資產(chǎn)負債率間存在替代關(guān)系，金融發(fā)展水平越高，資本結(jié)構(gòu)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的正向性影響減小。本文參考趙卿（2012）的做法引入資本結(jié)構(gòu)和金融發(fā)展水平的交叉項作為解釋變量之一，因此將待檢驗的模型設(shè)定為：

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計 從表1中可以看到：（1）制造業(yè)企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)、資產(chǎn)負債率在企業(yè)間存在較大的差異。此外通過分年的描述性統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的均值呈先上升后下降的趨勢，而資產(chǎn)負債率呈不規(guī)則變化；（2）金融發(fā)展水平最大值為2.585，最小值為0.537，說明金融發(fā)展水平在省際間或者各年間存在較大的差異。另外，通過分省的描述性統(tǒng)計表明我國金融發(fā)展水平存在地區(qū)性差異，北京、上海、浙江等地金融發(fā)展水平較高，內(nèi)蒙等地金融發(fā)展水平較低，同時通過對全國金融發(fā)展水平考察發(fā)現(xiàn)在2004-2015年間我國金融發(fā)展水平整體上呈先下降后上升，這與分年的企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)趨勢正好相反，表明金融發(fā)展水平有助于降低企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

（二）相關(guān)性分析 表2列出了主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣。各變量相關(guān)系數(shù)中最大值（絕對值）為0.316，表明變量之間不存在嚴重的多重共線性。此外，表中的數(shù)據(jù)顯示資產(chǎn)負債率（Lev）與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)（Risk1）正相關(guān)，與假設(shè)1一致。

表2 Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

（三）回歸分析

（1）資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系。表3的（1）列表示以資本結(jié)構(gòu)為解釋變量進行的回歸，結(jié)果發(fā)現(xiàn)資本結(jié)構(gòu)（Lev）的系數(shù)為0.1397，在1%的水平上顯著為正，表明制造業(yè)資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)正相關(guān)，即資產(chǎn)負債率高的企業(yè)越有可能投資高風(fēng)險高回報的項目，風(fēng)險承擔(dān)越大，假設(shè)1成立。股權(quán)集中度（Lsh）在1%的水平上顯著為正，與Nguyen（2010）的研究一致。自由現(xiàn)金流比率（Rfc）、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)的成長能力在1%的水平上顯著為負，這與石大林（2015）的研究發(fā)現(xiàn)不同。

（2）金融發(fā)展水平、資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系。表3的（2）表示以資本結(jié)構(gòu)、金融發(fā)展水平以及金融發(fā)展水平與資本結(jié)構(gòu)的交叉項為解釋變量，結(jié)果表明，資本結(jié)構(gòu)（Lev）的系數(shù)為0.1628，在1%的水平上顯著為正，與模型（1）的結(jié)果一致，說明在考慮了金融發(fā)展水平差異的資本結(jié)構(gòu)仍對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)具有正向的推動作用。金融發(fā)展水平（Fdl）的系數(shù)為0.9628，在1%的水平上顯著為正，表明金融水平越高，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)越大，但是金融發(fā)展與資本結(jié)構(gòu)的交叉項（Fdl*Lev）為-0.0186，在5%的水平上顯著為負，說明金融發(fā)展與資本結(jié)構(gòu)在促進企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的作用上存在替代關(guān)系，即金融發(fā)展水平越高，資本結(jié)構(gòu)對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的正向性影響減小，假設(shè)2成立。那么當企業(yè)所處的外界環(huán)境金融發(fā)展水平高時，金融發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進作用大，還是金融發(fā)展與資本結(jié)構(gòu)在促進企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)過程中的替代作用更大？因此，本文將樣本企業(yè)按其所在地區(qū)金融發(fā)展水平的不同分為高、中、低金融發(fā)展水平的企業(yè)。企業(yè)所在地區(qū)當年金融發(fā)展水平減去當年所有地區(qū)金融發(fā)展水平平均值，若差額高于或等于0.3即為高金融發(fā)展水平，若差額低于或等于-0.3即為低金融發(fā)展水平組，否則為中等金融發(fā)展水平組，本文取高金融發(fā)展水平組和低金融發(fā)展水平組進行對比。由于各個地區(qū)的金融發(fā)展水平不是固定不變的，因此每一年高金融發(fā)展水平組與低金融發(fā)展水平組中的企業(yè)會有所變動，從而形成非平衡面板數(shù)據(jù)。本文利用Stata12.0將非平衡面板數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平衡面板數(shù)據(jù)后再進行實證分析得到表3的（3）、（4）列。金融發(fā)展水平低組資本結(jié)構(gòu)（Lev）的系數(shù)為0.1554，金融發(fā)展水平高資本結(jié)構(gòu)（Lev）的系數(shù)為0.1089，二者均在1%的水平上顯著，并且通過t檢驗表明金融發(fā)展水平低的資本結(jié)構(gòu)系數(shù)在5%的顯著性水平上大于金融發(fā)展高的資本結(jié)構(gòu)系數(shù)，因此可以得出結(jié)論金融發(fā)展與資本結(jié)構(gòu)在促進企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)過程中存在替代關(guān)系，并且替代作用大于金融發(fā)展對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的促進作用。

表3 被解釋變量為Risk1的實證回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗 為了進一步檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，本文用未經(jīng)過去中心化處理的Risk2來衡量企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)，表4即為Risk2為被解釋變量的實證檢驗結(jié)果，表4的回歸結(jié)果與表3具有一致性，表明假設(shè)1、假設(shè)2成立。

表4 被解釋變量為Risk2的實證回歸結(jié)果

五、結(jié)論

本文以2004-2015年541家制造業(yè)上市公司為樣本研究了金融發(fā)展水平、資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)間的關(guān)系。通過實證研究，本文得出以下結(jié)論：（1）資產(chǎn)負債率與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)正相關(guān)，資產(chǎn)負債率越高，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平越高；（2）金融發(fā)展水平與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)正相關(guān)，金融發(fā)展水平越高，企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平越高；（3）在對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)促進作用方面，金融發(fā)展水平與資產(chǎn)負債率間存在替代關(guān)系，即金融發(fā)展水平較高的地區(qū)，資產(chǎn)負債率對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)行為促進作用強度較??；在金融發(fā)展水平低的地區(qū)，資產(chǎn)負債率對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)行為的促進作用強度較大。

［1］石大林：《資本結(jié)構(gòu)、市場化進程與公司風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系探究》，《金融教學(xué)與研究》2015年第3期。

［2］蘇坤：《企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)研究述評與未來展望》，《中國軟科學(xué)》2015年第9期。

［3］王倩、黃艷艷：《商業(yè)銀行資本結(jié)構(gòu)與風(fēng)險承擔(dān)的實證分析》，《濟南金融》2007年第10期。

［4］徐向藝、李鑫：《自由現(xiàn)金流、負債融資與企業(yè)過度投資——基于中國上市公司的實證研究》，《中國軟科學(xué)》2008年第7期。

［5］江偉：《金融發(fā)展、銀行貸款與公司投資》，《金融研究》2011年第4期。

［6］趙卿：《金融發(fā)展、債務(wù)治理與上市公司過度投資行為》，《南方經(jīng)濟》2012年第11期。

［7］沈洪波、寇紅、張川：《金融發(fā)展、融資約束與企業(yè)投資的實證研究》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2010年第6期。

［8］江偉、沈藝峰：《大股東控制、資產(chǎn)替代與債權(quán)人保護》，《財經(jīng)研究》2005年第12期。

［9］謝德仁、陳運森：《金融生態(tài)環(huán)境、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與負債的治理效應(yīng)》，《經(jīng)濟研究》2009年第5期。

［10］朱磊、潘愛玲：《負債對企業(yè)非效率投資行為影響的實證研究——來自中國制造業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù)》，《經(jīng)濟與管理研究》2009年第2期。

［11］李寶慶、王婉芬：《金融發(fā)展差異與貨幣政策區(qū)域效應(yīng)——以華東六省一市為例》，《統(tǒng)計與信息論壇》2014年第2期。

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（編輯 文 博）