一、研究设计
（一）理论分析与研究假设
首先，Ｃｏｌｏｍｂｏ和Ｇｒｉｌｌｉ［１７］１２５－１４７对意大利小型高技术企业的研究表明，小型高新技术企业的融资渠道主要为内源融资。根据权衡理论，规模大的企业抗风险能力较强，因此拥有更强的负债能力和更高的负债比率。创业板高新技术中小企业普遍具有规模小、高风险、高成长性的特点，随着企业规模的逐渐扩大，负债能力也会逐步增强。据此，本文提出假设一：创业板高新技术中小企业的资本结构与企业规模存在正相关关系。本文选取总资产和利润总额的自然对数，来衡量创业板高新技术中小企业的规模。其次，Ｃｈｉｔｔｅｎｄｅｎ和Ｈｕｔｃｈｉｎｓｏｎ［１８］５９－６７选取了３４８０家英国高技术企业组成的样本，分析了它们的资本结构，发现使用银行债务尤其是短期债务与企业的盈利能力呈负相关。根据融资优序理论，企业的盈利性好，则企业在融资时倾向于优先使用留存收益，即先内源融资后外源融资，从而导致债务比率降低。据此，本文提出假设二：创业板高新技术中小企业的盈利能力与资本结构负相关。本文以营业利润率和净资产收益率来代表创业板高新技术中小企业的盈利能力。第三，根据Ｃｈａｈｉｎｅ等［１９］５０５－５２８的研究，具有较多的专利和较少的有形资产的企业，在获取外部融资时遇到更多的问题。与此观点相似，Ｃａｓｓａｒ［２０］２６１－２８３分析了２９２家澳大利亚中小型科技企业的资本结构，通过Ｔｏｂｉｔ模型的估计，发现银行债务占总资产的比率随着企业可抵押资产额的增大而增大。根据代理成本理论，资产的担保价值高，则可以降低债权人承担债务代理成本的风险，从而增加债务融资量。据此，本文提出假设三：创业板高新技术中小企业的资产担保价值与资本结构正相关。本文以固定资产比率来代表资产担保价值。第四，Ｂｏｕｇｈｅａｓ等［２１］１９９－２２７提供的证据表明，偿债能力强的德国小型高技术企业，其资产负债率较高。根据信息不对称理论，如果企业的偿债能力越强，尤其是短期偿债能力越强，则越容易获得债权人的信任，从而更易获得新的债务融资，资产负债率会随之提高。据此，本文提出假设四：创业板高新技术中小企业的偿债能力与资本结构正相关。本文以流动比率和速动比率代表创业板高新技术中小企业的偿债能力。第五，Ｇｒｉｌｌｉ［２２］２９３－３０５认为，企业成长性对贷款的需求产生较大影响，即具有高成长性的公司有较高的资金需求，根据代理成本理论，企业的成长性越强，资产替代效应将会越强，债务融资能力也将随之增强，从而导致债务比率上升。据此，本文提出假设五：创业板高新技术中小企业的成长性与资本结构正相关。本文以总资产增长率和净利润增长率来代表创业板高新技术中小企业的成长性。第六，Ｃｕｍｍｉｎｇ和Ｊｏｈａｎ［２３］５３５－５７４以及Ｋａｐｌａｎ［２４］２７３－３１１通过对不同国家的数据分析，发现营运能力越强的高技术企业，其负债越少，其影响程度虽在不同国家会有所不同，但影响的整体方向是一致的。根据融资优序理论，营运能力越强的企业，企业的财务状况越好，融资时企业将优先使用留存收益，会更多地依赖于内源融资，即倾向于先内源融资后外源融资，因此资产负债率会随之降低。据此，本文提出假设六：创业板高新技术中小企业的营运能力与资本结构负相关。本文以存货周转率和应收账款周转率来代表创业板高新技术中小企业的营运能力。第七，Ｓｃｅｌｌａｔｏ和Ｕｇｈｅｔｔｏ［２５］１－２５分析了２４００多家美国上市公司的面板数据，这些公司均为高科技制造业公司，时间从１９９５年到２００７年。其研究表明，非债务税盾与资本结构呈负相关。根据资本结构的税收理论，债务具有税盾价值，可以降低企业的实际税负，即负债可以获得免税优惠而提高企业的价值，而非债务税盾可以替代债务融资所产生的节税利益，从而导致企业的负债动机削弱。据此，本文提出假设七：创业板高新技术中小企业的非债务税盾与资本结构负相关。本文采用折旧占总资产的比重来衡量创业板高新技术中小企业的非债务税盾。
（二）研究样本与数据来源
截至２０１２年１２月，创业板的上市公司总数达到了３５５家，其中高新技术中小企业共有３１２家，剔除数据不全和业绩亏损的恒信移动、鼎汉技术、三五互联、高新兴、天龙光电、新大新材、启源装备、佳讯飞鸿等１８家公司，样本公司一共是２９４家。所有的统计数据都取自这２９４家公司对外公布的２００９年至２０１２年的年度财务报表，研究所使用的数据主要来自锐思金融研究数据库、巨潮资讯网以及国泰安信息技术有限公司提供的ＣＳＭＡＲ数据库。
（三）变量设计与研究方法
根据前文的理论分析，本文选择１２个指标作为解释变量。选取资产负债率、产权比率以及长期负债率作为被解释变量。各指标定义见表１。本文采用的研究方法为因子分析法和多元线性回归。
（四）模型设定
以资产负债率作为被解释变量ｙ１、产权比率作为被解释变量ｙ２、长期负债率作为被解释变量ｙ３，设定回归模型如下：公式（１）至（３）中，α１、α２、α３为回归常数，βｉ为偏回归系数，Ｆｉ为因子，ε为随机误差。本文应用ＳＰＳＳ１７０软件对研究样本进行回归分析。
二、实证结果与分析
（一）因子分析
下面对样本公司２００９—２０１２年的数据依次进行分析，其步骤如下：输入原始数据，计算样本均值和方差，进行标准化处理；求样本相关系数矩阵；求相关系数矩阵的特征根和相应的标准正交的特征向量；确定公共因子数；计算公共因子的共性方差；对载荷矩阵进行旋转，以求能更好地解释公共因子；对公共因子作出专业性的解释。限于篇幅，部分具体过程略。首先分析２０１１年的数据。采用方差最大法对因子载荷矩阵进行正交旋转，得到因子命名情况见表２。应用ＳＰＳＳ１７０软件，得出２０１１年相关数据的因子得分系数矩阵，结果如表３。然后可以计算出各因子的得分，同理可得出其他年份的因子得分函数。下面利用各因子得分进行多元回归分析。
（二）多元回归分析
利用公式（４）至公式（１０）计算各个样本企业各年的６个因子得分值，然后分别与资产负债率、产权比率以及长期负债率进行多元线性回归。下面首先利用各个样本企业的因子得分值与资产负债率进行回归，分析结果见表４。 本文采用方差分析来进行显著性检验，使用偏Ｆ检验的概率ｐ值作为筛选标准，如果概率ｐ值大于显著性水平０１０，则该变量被剔除；如果概率ｐ值小于显著性水平００５，则该变量被引入。经过逐步筛选，最终模型为第三个模型。表５是对第三个模型进行Ｆ检验的方差分析表，从表５可以看到，第三个模型的Ｆ值为４７９０８，对应的概率值ｐ为００００，取显著性水平００５，该模型的概率值ｐ小于００５，通过了显著性检验。 根据表４可得２０１１年资产负债率的回归模型为：＾ｙ１＝４１６２７＋７３７５Ｆ１－５２８２Ｆ３＋４７６３Ｆ２＋３６４７Ｆ６＋３１５２Ｆ４（１１）根据公式（１１）可以发现，偿债能力因子Ｆ１对资产负债率影响最大，呈现正相关，因子Ｆ３作为反映企业盈利能力的指标对资产负债率的影响较为明显，呈现负相关，企业成长性因子Ｆ２与资产负债率正相关，企业成长性越强，资产负债率越大。利用各个样本企业的因子得分值与产权比率进行回归，结果如表６：根据表６可以看出偿债能力因子Ｆ１对产权比率影响最大，而且偿债能力越强，产权比率越高。偿债能力因子对产权比率的影响较为明显，呈显著正相关。根据表６可以得出２０１１年的产权比率的回归模型如下： ＾ｙ２＝０７５９＋０３５６Ｆ１＋０２７４Ｆ２＋０２３８Ｆ６＋０１８５Ｆ４－０１５７Ｆ３（１２）利用各个样本企业的因子得分值与长期负债率进行回归，限于篇幅，部分结果略去，最终结果如表７。 根据表７可以得出２０１１年长期负债率的回归模型如下：＾ｙ３＝０９１５＋０５２９Ｆ１＋０３８５Ｆ４－０３２７Ｆ３＋０２１８Ｆ２＋０１９４Ｆ６（１３）根据表７可以看出偿债能力因子Ｆ１对长期负债率影响最大，而且偿债能力越强，长期负债率越高。根据表４至表７可以得到各年的最优回归模型，汇总如表８。
（三）结果分析
综上所述，当分别采用资产负债率、产权比率、长期负债率度量资本结构时，可以发现：１．以资产负债率描述资本结构以资产负债率度量资本结构，则偿债能力、企业规模与资本结构正相关。另外从２０１０年的资本结构影响因素看，营运能力与资本结构呈显著的负相关关系；２０１１年盈利能力与资本结构之间呈显著的负相关关系，企业成长性、资产担保价值与资本结构之间呈显著的正相关关系；从２０１２年的资本结构影响因素看，偿债能力、企业规模与资本结构呈显著的正相关关系，实证结果与假设基本一致。 ２．以产权比率度量资本结构从各年的回归模型看，偿债能力因子均进入回归模型，且与资本结构正相关，与假设基本一致。从２０１１年的回归模型看，企业成长性、企业规模、资产担保价值均与资本结构之间呈显著的正相关关系，盈利能力与资本结构之间呈显著的负相关关系，与假设基本一致；从２０１２年的回归模型看，偿债能力、企业成长性、企业规模与资本结构之间呈显著的正相关关系，与假设相一致。３．以长期负债率度量资本结构从各年的回归模型看，以长期负债率描述资本结构，则偿债能力与企业规模均对资本结构产生显著影响，呈显著的正相关关系，与假设一致。从各年的资本结构影响因素看，除以上两个因素之外，２０１０年盈利能力与资本结构呈显著的负相关关系；在２０１１年，企业成长性、资产担保价值与资本结构之间呈显著的正相关关系，盈利能力与资本结构呈显著的负相关关系，与假设相一致；在２０１２年，偿债能力、企业规模、企业成长性与资本结构之间呈显著的正相关关系，与假设相一致。
三、结论
本文基于创业板２９４家高新技术中小企业的数据，构建了回归模型，检验了资本结构的影响因素。主要得出以下结论：１．偿债能力、企业规模、企业成长性、资产担保价值与资本结构之间呈显著正相关从２００９年至２０１２年的分别对资产负债率、产权比率、长期负债率进行回归的１２个模型来看，创业板高新技术中小企业的偿债能力对资本结构影响最为稳定，而且偿债能力越强，负债越多，这是因为偿债能力越强，则越容易获得债权人的信任，从而更易获得新的债务融资。这与Ｒｉｔｔｅｒ和Ｗｅｌｃｈ［２６］１７９５－１８２８的研究结论是相一致的，他们的研究均得出偿债能力与企业负债比例呈正相关的结论。其次，实证结果表明，创业板高新技术中小企业的规模与资本结构之间呈显著的正相关关系，这与假设相一致，规模大的企业其经营战略常为多元化，因而其风险一般低于规模小的企业，预期破产成本较低，较易进行外源性融资，因而负债率较高。此外，创业板高新技术中小企业的成长性越强，其资金需求也越高，同时成长性强的企业更易得到债权人的信任，因此其负债率也越高。最后，资产担保价值较高，可以降低代理成本，因而有利于企业获得长期性债务融资，但对于创业板的高新技术中小企业来说，固定资产普遍较少，长期负债率偏低甚至没有长期负债，这也从另一侧面验证了资产担保价值与资本结构呈正相关关系的结论。２．企业的盈利能力、营运能力与资本结构之间呈显著负相关实证分析表明，创业板高新技术中小企业的盈利能力与资本结构之间呈显著负相关，根据融资优序理论，盈利性提高，融资时企业将优先使用留存收益，会更多地依赖于内源融资。营运能力强，则企业财务状况较好，其内部积累可以在很大程度上满足企业的融资需求，因此与资本结构之间呈显著负相关。３．非债务税盾对资本结构没有显著的解释作用通过上文的多元线性回归分析，发现非债务税盾因子在各年模型中均被筛选掉，这表明非债务税盾与资本结构不相关，这与假设七不一致。由于我国创业板高新技术中小企业的债务融资以短期债务为主，从非债务税盾与企业资产负债率不相关的结论中，并不能判定企业利用债务避税的动机不存在，虽然实证中并没有直接得到非债务税盾与企业资本结构相关的直接证据。这其中的原因可能就是Ｍａｒｇａｒｉｔｉｓ［２７］２４１－２５６所认为的，高技术企业的高成长与高风险的特性使得税收对企业资本结构的影响不敏感。实证结果表明，对于创业板高新技术中小企业来说，影响资本结构的首要因素为企业偿债能力，其偿债能力对资本结构的影响最为稳定也最大，其次为企业规模、盈利能力、企业成长性、营运能力和资产担保价值。中小高新技术企业应该根据以上影响因素，调整资本结构，拓展融资渠道，实现资本结构的优化。本文虽探讨了创业板高新技术中小企业的资本结构问题，并取得了一些结果，但仍存在不足：在对融资结构的影响因素进行分析时，没有考虑行业因素以及宏观经济因素对创业板高新技术中小企业融资结构的影响，造成了研究结果的局限性，这也是本文的研究方向，今后还需进一步地研究。
作者：杨楠 单位：南京大学 工商管理博士后流动站中原工学院经济管理学院
