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摘要：我国创业板市场自成立以来一直受到人们的广泛关注，越来越多的投资者将目光投射到创业板市场，创业板市场能否有序、健康地发展已经成为政府、投资者以及所有者的共同期盼。本文选取创业板上市公司作为研究对象，运用理论与实证相结合的研究方法分析了创业板上市公司的资本结构与绩效的关系，得出了合理有序的资本结构有助于提高公司绩效水平的结论。

关键词：创业板、资本机构、公司绩效

一、引言

对主板市场上市公司资本结构以及上市公司资本结构与绩效的关系问题的研究，一直是理论界讨论的热点且取得了大量的成果。

创业板市场作为新兴的资本市场，其与主板市场有所不同，创业板市场主要针对扶持中小型企业与高科技企业的筹资并进行资本运作的市场，其入市门槛低，注重企业的增长潜力与成长性的开发，重视创新企业的发展，相对于主板市场而言，创业板市场具有较高的前瞻性，注重公司发展前景与增长潜力;另一方面，创业板市场的推出为中小型企业提供了更广泛的融资渠道，很大程度上解决了中小型企业融资难的问题。从而大大改善了我国的风险投资环境，使得资本市场的运作更加活跃、通畅。但是，由于上市条件较主板市场宽松，因此，创业板市场上市公司的风险性也相对较高，对于企业信息披露的要求就更加苛刻。从国外来看，创业板市场已经存在很长时间，而我国创业板市场刚刚兴起，从对资本结构与绩效的关系研究上看，我国理论界以创业板市场为对象进行的研究还很不够。

创业板市场注重高科技企业与创新型企业的资本运作，作为我国资本市场的重要组成部分，他的进一步完善对投资通路的扩展必将产生深远的影响。在创业板市场下，上市公司的成长性、上市公司的资本结构与绩效的关系等都是非常值得探讨的问题，其得到的结论对于创业板市场以及中国资本市场的健康发展将具有十分重要的意义。

二、文献综述

公司绩效反映的是公司经营业绩和效率，对公司绩效的评价指标有很多，近几年，国内外很多专家学者围绕公司绩效做了大量的实证研究，采用的研究方法主要有财务指标评价法、市场价值评价法以及经济增加值评价法。

财务指标评价法主要是通过销售利润率、净资产利润率、总资产利润率和每股收益等传统的公司绩效评价指标来衡量企业绩效的，这些传统的绩效评价指标具有较高的综合性，能够综合的衡量企业的绩效，主要包括衡量上市公司绩效的盈利能力、偿债能力、营运能力、现金流量能力以及成长性五个方面指标，相比单一指标的绩效评价存在一定的优势，但由于资本结构和偿债能力指标具有一定的相似性，因此，对衡量结果将产生一定的影响。

国外很多理论界人士倾向于通过对市场价值指标托宾Q值的测评来衡量上市公司的绩效问题，其主要原因是托宾Q值能够更好的体现企业现时价值和企业未来的增值潜力。其计算公式如下：Q=企业市场价值/企业重置成本。但是由于国内证券市场信息披露不对称、国家相关的法规政策、经济发展情况、利率水平以及企业自身经营状况等因素都较国外存在很大差距，在样本数据的收集上受到很大的限制，因此，采用托宾Q值进行衡量的公司绩效水平的波动性较大，准确程度不高。

基于以上两种评价方法的诸多不足，上个世纪90年代美国思腾思特公司设计了一种新的绩效评价方法，即EVA评价法。该方法在计算企业成本时，在考虑公司债务成本的同时，也考虑了公司的权益成本，通过计算经济增加值来衡量公司的绩效水平。但是，由于EVA评价指标是绝对值指标，不能有效控制企业与各部门之间的规模差异。其次，EVA的测量需要借助财务会计中的数值进行测量，因此，存在较高的人为操纵性，进而容易导致功能失调或激励失灵。最后，EVA对权力的分离有一定的要求，应用不够广泛。

Masulis(1983)运用后期权衡理论进行了实证研究，其实证研究结果表明：公司的负债水平与公司绩效呈正相关关系，同时得出进一步的结论，只有当负债水平在0.23一0.45之间时才能够对公司绩效产生影响。

Bradley等(1984)通过选取1962-1981年间的公司作为研究对象，其中包括：25个行业中的851家企业，在对这些企业的数据进行实证分析之后，得到的结论是：公司的负债水平与公司的价值之间是负相关关系。

肖作平(2005)选取1995年-2002年的204家非金融上市企业为研究对象，在运用三阶最小二乘法的模型对相应的财务数据进行相关性估计的同时，采用资本结构与企业绩效模型对这204家非金融上市企业的财务数据进行实证分析，其实证研究结果表明:资本结构与企业绩效是呈显著的负相关关系的，并且资本结构与企业绩效之间存在一种互动关系。

鲁靖文、朱淑芳(2008)以上市公司的年终财务数据作为测量依据，选取2003年-2006年间的234家上市公司作为研究对象，通过建立资本结构与公司绩效模型对上述234家上市公司的年终财务数据进行实证研究，其研究结果表明:资本结构与公司绩效的关系是呈负相关关系，有些年份资本结构与公司绩效之间存在二次线性相关性。

周三深(2009)以2007年沪深两市A股上市公司的财务数据为依据，选取沪深两市A股上市公司为研究对象，对其资本结构与公司绩效关系进行深入研究。首先，构建综合绩效指标与资本结构模型，然后，运用主成分分析方法分析出反映公司绩效指标的综合绩效指标，最后，建立资本结构与综合绩效指标模型，通过一系列分析结果表明：公司的长期负债率与公司综合绩效呈负相关关系，而短期负债率、资产负债率、有息负债率、无息负债率与公司综合绩效则呈正相关关系。

三、理论分析与研究假设

关于资本结构与公司绩效的关系，国内外学者作了很多理论研究，但对于创业板市场上市公司的研究还尚不多见。在创业板市场中资本结构与公司绩效的关系是怎样的?资本机构是如何影响公司绩效的?影响的程度有多大等成为本文关注的重点。

通过研究国内外有关资本结构与公司绩效关系的理论和相关文献，在已有研究成果的的基础上，针对创业板市场上市公司的资本机构与绩效关系，提出以下几点假设：

假设一：创业板上市公司的资产负债率与公司绩效呈正相关关系。资产负债率是公司年末负债总额同资产总额的比率。良好的资产负债率水平可以发挥财务杠杆效应使企业获利。资产负债率偏高会影响公司的偿债能力，资产负债率偏低则会影响企业成长速度。创业板上市公司的高成长性使其需要更多资金支持，因此，在一个合理的范围内，资产负债率与公司绩效水平呈正相关关系。

假设二：创业板上市公司的流动负债率与公司绩效成正相关关系。创业板上市公司的特点是公司规模小、成长性较高。对于高成长性的公司，其成长速度越快，对资金的需求也就越大，当其成长的速度高于获取利润的速度时，为了满足资金周转的需要，便需要向外界快速融资，因此，其主要偏向于短期负债融资，也就是流动负债融资。

假设三：创业板上市公司的长期资本负债率与公司绩效成负相关关系。创业板上市公司主要偏向于短期负债融资，其长期负债一般很少，有的甚至为零。长期负债的增加将对公司偿债能力产生影响，偿债能力的下降将进一步影响公司的绩效水平。因此，长期资本负责率对公司绩效产生负面影响。

四、研究方法与模型构建

1.变量的选择

研究变量包括自变量和因变量。本文选取公司绩效作为本次研究的因变量(y)，其代理变量为净资产收益率(ROE)。本文以资产负债率(DAR)、流动负债率(SDAR)、长期资本负债率(LDAR)和总资产的对数值(LNA)作为本次研究的自变量。

其计算公式如下：净资产收益率(ROE)=本期净利润/ 本期所有者权益;资产负债率(DAR) = 负债总额/ 资产总额;流动负债率(SDAR)=短期负债/负债总额;长期资本负债率(LDAR)=长期负债/(长期负债+股东权益);总资产的对数值(LNA)=公司年末总资产的对数值。

2.模型构建

本文采用多元线性回归的方法，建立一个多变量回归模型对影响公司绩效的资本结构因素进行分析，研究其之间存在的关系，具体的模型构建如下:

Y= a+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+ε

其中：Y为净资产负债率;a为常数项;βi为第i个变量的回归系数;Xi为第i个公司绩效的影响因素;ε为随机变量。其中X1代表资产负债率，X2代表流动负债率，X3代表长期资本负债率，X4代表总资产的对数值。

3.数据来源

本文数据主要来源于巨潮资讯网创业板信息披露平台和深圳证券交易所中创业板板块的年度报告以及国泰安数据库。

4.样本选择

本文随机选取深圳交易所创业板市场的上市公司作为研究对象，选取创业板中前225家上市公司，查阅其2010年年度报告之后，剔除掉数据不全的公司，若这些公司纳入研究样本中将影响研究结果。在剩余的189家中，剔除掉ST的公司，这些公司或出现财务状况异常的情况，或已连续亏损两年以上。再剔除掉资产负债率大于1的公司，这类公司已经资不抵债，存在退市可能，不能体现公司的正常负债水平。最终得到174家样本公司年度财务报告的数据，并对其进行SPSS多元线性回归。

五、实验过程

本文采用多元线性回归的方法，为了提高实验结果的可信程度，采用逐步回归法消除自变量的多重共线性，选出具有显著关系的自变量X1、X3和X4，自变量X2被剔除，建立拟合回归方程对所建立模型进行拟合程度检验，如表1所示。

从表1中可以看出，模型1的R Square为0.361，模型2的R Square为0.525，模型3的R Square为0.545，说明模型3较模型1、模型2的拟合优度明显提高，总体看来模型的拟合程度比较理想。说明自变量对公司绩效的影响程度达到了50%以上。