制造业轻资产企业的资本结构对财务绩效影响的实证研究

摘要：国内关于轻资产企业的资本结构与财务绩效关系的研究起步较晚，且多以定性分析为主。本文通过 选取 2020-2022 年 1911 家制造业轻资产上市公司共 5733 个样本数据作为研究对象，运用 stata16 软件进 行多元线性回归分析。从股权集中度、股权制衡度、债权整体结构、债权期限结构四个方面分别研究其与 公司财务绩效的关系。得出如下结论：股权集中度和股权制衡度与财务绩效显著正相关；资产负债率和长 期负债率与财务绩效显著负相关，并在此基础上提出了优化资本结构以提高财务绩效的建议。

关键词：轻资产企业；制造业；资本结构；财务绩效
 

 
一、引言
 
随着科技发展的日新月异，对现代企业的发展模式提出了新的挑战，以往单纯扩大企业 规模的方式越来越不适用。目前，企业的发展主要由追求量的扩大向促进质的提高转变，在 此背景下，轻资产的概念应运而生，越来越多的企业采取轻资产运营的模式参与市场竞争。

不过，目前学术界对于轻资产企业的相关研究较少，而有关轻资产企业的资本结构问题 的文献更是少见。本文聚焦制造业，利用 2020 年至 2022 年制造业 1911 家轻资产上市公司 的数据，对轻资产制造业公司的资本结构对财务绩效的影响进行了实证研究，旨在探究当今 时代背景下，制造业轻资产企业提高财务绩效，进而增加企业价值的合理路径。

二、文献综述
 
（一）轻资产及轻资产企业的界定

1.轻资产的界定

目前，对于轻资产的界定，国内外学者还没有达成统一的认识，而我国对于轻资产的研 究起步较晚，大约 2004 年前后才开始进行对轻资产的研究。吕民乐（2004）认为，轻资产 包括企业经验、标准化流程管理、治理体系、全方位的关系资源、企业品牌、人力资源、企 业文化等。杨贤峰和唐秋生（2007）认为，轻资产是在企业的商业过程中形成的无形资产。 王军辉（2014）将轻资产进一步细化，将品牌、专利技术、著作权、人力资本、客户群体等 无形资产统统归类为轻资产。也有学者（吕爽，2004）认为，轻资产是一种以知识及其管理 为核心的智力资本。薛文艳（2012）认为，企业的轻资产主要包括部分流动资产，如货币基 金、应收账款和股票，以及部分非流动资产，如无形资产和长期投资。综上所述，一部分学 者认为，轻资产是企业所拥有的无形资产和流动性较强的有形资产，如货币资金、专利技术 等，这些可以在企业的资产负债表中进行反映；也有一部分学者认为轻资产侧重于企业所拥 有的人力资本、客户资源、销售渠道以及企业文化等隐性因素，这些不能在资产负债表中得 以反映。

 
2.轻资产企业的界定

对于轻资产企业，学界仍然没有权威的定义。在实证研究中，学者往往把固定资产占总 资产比例为 25%以下，或者销售收入与总资产的比值较高的公司定义为轻资产公司，而程 芳（2016）提出了轻资产度的概念，将轻资产度定义为总资产与固定资产、在建工程和工程 物资之和的比值，通过测算整个行业的轻资产度，将连续三年轻资产度在 9 以下公司定义为 轻资产公司。

（二）资本结构理论概述

1.早期资本结构理论

资本结构理论最早由美国学者 David Durand（1952）提出，主要包括净收益理论、净营 业收益理论和传统折中理论三种观点。净收益理论认为，由于财务杠杆的存在，债务资本的 比例越高，公司的税后收益就越大，因此公司的价值就越高。净营业收益理论认为，债务资 本比例的增加将会带来财务风险，并提高企业的股权成本率，从而抵消了由于债务而增加的 税后收益，所以债务资本比例的高低与公司的价值没有关系。传统折中理论是对净收益和净 经营收益两种理论的折中。传统折中理论是介于上述两种极端观点的折中观点，认为增加债 务资本有利于提高企业的价值，但债务资本规模应该是适度的。

2.现代资本结构理论

1958 年，Modigliani 和 Miller 发表了《资本成本、公司财务与投资理论》，在文中首次 提出了著名的 MM 资本结构理论，这标志着现代资本结构理论的创建。MM 理论认为，在 资本市场充分运行、无税收、无交易成本等假设条件下，公司的价值与其资本结构无关。在 MM 理论的基础上，Modigliani 和 Miller （1963）取消了对公司所得税的假设，认为在考虑 公司所得税的基础上，公司的债务会起到税盾的作用，使得公司的价值随着财务杠杆系数的 提高而增加。之后，Miller（1977）又加入了个人所得税的因素。他认为由于债务利息产生 的节税效应会被投资者个人所得税的存在而抵消。

在 MM 理论的基础上，权衡理论、代理理论、信号传递理论和啄序理论等资本成本理  论在学术界相继兴起。权衡理论是 20 世纪 70 年代中期学界所形成的普遍的观点，权衡理论  认为，随着公司杠杆率的提高，公司面临的风险也会增加，导致公司陷入财务危机，不利于  企业家安置的提高。因此，公司的最佳资本结构点应该是节税带来的利益和债务资本比例上  升所带来的财务危机与破产成本之间的最优平衡点。Jensen 和 Meckling 于 1976 年提出的代  理成本理论认为, 随着公司债务成本的增加债权人的监督成本随之上升，债权人会要求更高  的利率，从而降低公司的价值。信号传递理论认为，公司可以通过调整资本结构向市场传递  信息：当公司价值被低估时会增加债务资本，反之则会增加股权资本。Myers 和 Majluf（1884） 提出的啄序理论认为外部筹资尤其是外部股权筹资比内部筹资更能传递对股价不利的信息。

（三）资本结构对财务绩效的影响

在资本结构理论研究的早期，学者们常常以资产负债率来代替企业的资本结构进行研 究，但这种研究方式忽视了股权结构在公司资本结构中的重要作用，所以本文认为资本结构 主要包括股权结构和债权结构两大部分，本文研究的资本结构对财务绩效的影响也分别从这 两部分进行。

 
1.股权结构对财务绩效的影响

对于股权结构对财务绩效的影响，学术界主要从股权集中度的角度出发进行研究。衡量 股权集中度的指标主要有大股东持股比例和管理层持股比例等。张兆国等（2007）通过对上 市公司的实证研究得出结论，外部大股东持股比例和管理层持股比例与全部样本公司的绩效 呈正相关关系。任木荣，冯明静（2012）通过对 A 股 121 家房地产上市公司 2009—2011 年 的财务数据进行实证研究得出的结论是第一大股东持股比例对财务绩效的影响作用并不显  著。而祝继高等（2012）在分析了我国城市商业银行的数据之后，认为第一大股东持股比例 和第一大股东与第二大股东持股比例之差越大，银行的绩效越差。杨德勇，曹永霞（2007） 通过对中国上市银行的研究发现，不仅第一大股东持股比例与公司的财务绩效呈负相关，而 且“多股制衡”相对于“一股独大”更能提高企业的绩效。

2.债权结构对财务绩效的影响

对于债权结构对财务绩效的影响，学术界的研究主要从资产负债率及相关指标（如债务 期限指标）入手。王新利，张弘瑶（2014）通过对农业上市公司的多元回归分析发现，资产 负债率与公司的财务绩效呈显著正相关关系，而长期资本债务率对企业绩效有积极的影响， 而短期资本债务率对企业绩效有负向影响。而张伊玲，汪茹燕（2014）通过对浙江省中小科 技企业进行实证研究发现，资产负债率、银行借款率、商业信用融资率都与财务绩效呈现显 著的负相关关系。朱颐和，郭春蕊（2021）使用回归分析的方法对新能源上市公司进行研究 后发现，资产负债率和银行借款率与财务绩效呈负相关关系，而商业信用融资率与财务绩效 呈显著的正相关关系。

三、理论分析与研究假设
 
（一）股权结构与财务绩效

1.股权集中度与财务绩效

股权集中度是反映公司股份集中程度的指标，是公司股权结构的重要组成部分。如果一 个企业的大部分股份集中在少数股东手中，或者第一大股东所持有的股份远远多于第二大股 东所持有的股份数，则可以分为该企业拥有较高的股权集中度。股权集中度会对企业的业绩 产生一定的影响，这已经成为了学界的共识，只是股权集中度对企业绩效的作用方向仍众说 纷纭。随着我国公司治理的制度建设的逐步完善，大股东利用自身的控股权侵吞公司资产， 损害中小股东利益的行为受到了严重的制约，相反，大股东由于自身利益与企业的经营情况 的好坏高度绑定，为了减少与管理层的信息差、降低代理成本，会对公司的日常运营付出更 多精力，加强对管理层的监督，从而有利于企业财务绩效的提高。对于衡量股权集中度的指 标，学界常使用 Herfindahl 指数，即前几大股东持股比例的平方和来表示企业的股权集中程 度，在本文中的 Herfindahl 指数为第一大股东持股比例平方和。Herfindahl 指数越大，说明 企业的股权集中度越高。综上， 本文提出如下假设：

H1：股权集中度与企业的财务绩效呈正相关关系。

2.股权制衡度与财务绩效

股权制衡度也是描述一个企业股权结构的重要指标。股权制衡是指几个大股东的持股比例相等或接近，共享对公司的控制权，通过大股东之间的相互牵制，可以形成没有一个大股 东能够单独控制公司的局面，达到大股东相互监督的公司治理模式。虽然在当今时代下，绝 对控股股东对公司利益的侵占的现象越来越少，但保留一定的股权制衡度有利于发挥集体领 导的优势，为公司的经营决策提供更加有效的建议。所以一定的股权制衡可以有效避免大股 东对公司利益的侵占，同时在一定程度上也能发挥股权相对集中的优势。但同时我们也注意 到，一个企业的股权制衡度越高，相应地其股权集中度就会越低，从而降低了股权集中度对 企业财务绩效的正向作用。然而，本文认为股权制衡度提高所导致的企业财务绩效的提高的 程度要大于股权集中度的降低所导致的企业财务绩效的降低的程度，因为股权制衡度在一定 程度上也反映了少数股东持有公司较多的股份，也可以在一定程度上发挥股权集中度的优 势。对于衡量股权制衡度的指标，学界常使用 S 指数，即第二大股东到第十大股东的持股比 例，S 指数越大，说明企业的股权制衡度越高。综上，本文提出如下假设：

H2：股权制衡度与企业的财务绩效呈正相关关系。

（二）债权结构与财务绩效

1.债权整体结构与财务绩效

债权的整体结构是指企业所持有的负债占总资产的比例，通常用资产负债率来表示。虽 然基于 MM 理论，企业持有一定数量的债务可以产生税盾效应，增加企业的财务杠杆，但 对于资产负债率对我国制造业企业财务绩效的影响，还应结合我国资本市场的现状来进行分 析。目前，我国资本市场仍发展不充分，外加近几年我国经济下行压力增大，经济发展活力 有待提振，企业通过借债所筹集的资金往往不能获得较大的收益，甚至有可能造成亏损，从 而不利于企业的扩大再生产，造成财务绩效的下降。综上，本文提出如下假设：

H3：资产负债率与企业的财务绩效呈负相关关系。

2.债权期限结构与财务绩效

债权期限结构是指企业总负债中长期负债和短期负债之间的比例关系，长期负债率和短 期负债率是常见的衡量企业债权期限结构的指标。其中， 长期负债通常由于借贷金额较大， 资金偿还期大多为一年或超过一年，与此同时，公司必须在融资时提供担保或满足某些其他 条件，这实际上是增加了企业的运营成本，而且长期负债资金的缺乏灵活性，综合以上关于 长期负债的缺陷，本文认为长期负债会降低企业的财务绩效。而短期负债在一定程度上避免 长期负债的上述缺陷，由于其借款限制小，使用更加灵活，若利用得当则会产生较高的杠杆 收益，若投资失败损失也较小，同时由于短期负债的还款压力大，企业会更加重视短期负债 资金的监督和使用，加快资金周转，从而有利于提高企业财务绩效。综上本文提出如下假设：

H4：长期负债率与企业的财务绩效呈负相关关系。

四、研究设计
 
（一）样本选取及数据来源

1.样本选取

有关轻资产以及轻资产企业的界定，学界众说纷纭。本文采用程芳（2016）的方法，引 入轻资产度的概念，将连续 3 年轻资产度小于 9 的企业定义为轻资产企业。本文依据中国证券监督管理委员会的《上市公司行业分类指引》（2012 年修订）的制造业企业的分类，选择 沪深两市全部制造业上市公司 2020-2022 年三年的数据作为原始样本，为保证样本数据的准 确性，尽量减少研究结果的误差，对上述数据做如下筛选：（1）剔除 ST 、*ST 等经营风险 或财务风险较大的公司；（2）剔除部分年度数据缺失的公司；（3）剔除所有 2019 年 12 月 31  日之后上市的公司；（4）剔除至少有一个年度轻资产度大于 9  的公司。经过筛选，最终 从 1911 家制造业上市企业中提取了 5733 份样本。
 

2.数据来源

本文涉及的样本数据均来自国泰安数据库，选取 2020-2022  年我国沪深两市 1911 家制 造业上市公司作为研究对象，利用stata 软件进行研究分析。

（二）变量设计

1.被解释变量

衡量公司的财务绩效包括企业盈利能力指标、发展能力指标、经营稳健指标和抗风险指  标等，对于财务绩效的测度国内外文章通常以盈利能力指标为主，其中总资产收益率（ROA） 是盈利能力的基础指标，对于盈利能力的综合解释较强。因此，本文选择总资产收益率作为  被解释变量。

2.解释变量

由于资本结构包括股权结构和债权结构两个方面，所以，对解释变量的选取也应从这两 个方面考虑。在股权结构方面，分别考虑股权集中度和股权制衡度，选择第一大股东持股比 例（H1）和第二大股东至第十大股东持股比例之和（S）作为解释变量；在债务结构方面， 分别考虑债权整体结构和债权期限结构，选择资产负债率（DAR）和长期负债率（LDR） 作为解释变量。

3.控制变量

在企业经营过程中，除上述解释变量外，其他因素也会影响企业的财务绩效，为使回归 模型更加准确，本文将公司规模（Size）和公司成长性（Growth）加入到模型中作为控制变 量。

表 1  变量设计

变量类型	变量意义	变量名称	变量符号	变量计算
被解释变量	财务绩效	总资产收益率	ROA	息税前利润/总资产
解释变量	股权结构     债权结构	第一大股东持股比例 第二大股东至第十大 股东持股比例之和 资产负债率 长期负债率	H1 S DAR LDR	第一大股东股本/总股本 第二大股东至第十大股东持股比例之和/ 总股本 总负债/总资产   长期负债/总资产
控制变量	公司规模 发展能力	公司规模   公司成长性	SIZE GROWTH	主营业务收入的自然对数 净资产增长率=（本期净资产-上期净资 产）/上期净资产*100%

  

（三）模型构建

依据上述研究，本文构建如下的多元回归线性模型，来说明对于轻资产制造业公司，其 资本结构对财务绩效的影响：

 
 
其中为常数项，β-B为各变量的系数，e为扰动项，i 表示公司，t 表示年份。

五、实证分析
 
（一）描述性统计

本文对 2020-2022 年三年间 1911 家轻资产制造业上市公司的数据进行了描述性统计分 析，结果如表 2 所示。

............略

表 2 描述性统计结果
 

注：*表示在 10%水平上显著，**表示在 5%水平上显著，***表示在 1%水平上显著。

由表 3 可知，总资产收益率（ROA）与第一大股东持股比例（H1）、第二到第十大股东 持股比例之和（S）在 1%的水平上呈显著正相关关系，与资产负债率（DAR）、长期负债率 （LDR）在 1%的水平上呈显著负相关关系，可以初步判断相关性分析的结果与假设 1、假 设 2、假设 3 和假设 4 一致。

（三）多元回归分析

1.共线性分析

在进行回归分析之前，本文利用 stata16 计算方差膨胀系数（VIF），以判断解释变量之 间是否存在多重共线性现象，计算结果如表 4 所示。

表 4 共线性分析结果
 

Variable	VIF	1/VIF
DAR	1.57	0.635979
LDR	1.32	0.756712
SIZE	1.30	0.768713
H1	1.19	0.841740
S	1.18	0.847079
GROWTH	1.04	0.961403
Mean VIF	1.27

 
由表 4 可知，VIF 均小于 5 ，即模型不存在多重共线性问题。

2. 回归分析

为选择合适的线性回归模型，本文利用 stata16 对数据进行 F 检验和 hausman 检验。通 过 F 检验，F 统计量的值为 3.41 ，Prob>F=0.0000，说明固定效应模型优于混合回归模型； 通过 hausman 检验，结果为 chi2(7)=326.65，Prob>chi2=0.0000，小于显著性水平 0.05，说明 固定效应模型要优于随机效应模型。综上，本文应用固定效应模型对面板数据进行回归，回 归结果如表 5 所示。

表 5 回归分析结果