资产结构、企业规模与企业价值——基于A股制造业上市公司的研究
Asset Structure, Firm Size and Firm Value—Research Based on A-Share Manufacturing Listed Firms
DOI: 10.12677/FIN.2023.133049, PDF, HTML, XML, 下载: 360  浏览: 625 
作者: 邓培杰:广东财经大学金融学院,广东 广州
关键词: 资产结构企业规模企业价值Asset Structure Firm Size Firm Value
摘要: 资产结构体现企业不同类别资产的占比,各类资产的资产形态不同,运用效率就不同,从而影响企业的运营能力和经济效益。合理的资产结构可以优化企业的资源配置,增加企业绩效,提升企业价值。另一方面,不同的企业规模,也会对企业价值产生影响。本文将企业规模纳入到资产结构与企业价值分析框架中,以我国A股制造业上市公司为样本,选取2015~2018年期间相关数据进行回归分析,结果表明:制造业上市公司的流动资产占比与企业价值正相关;企业规模与企业价值负相关;企业规模的扩大会降低流动资产占比对企业价值的正向影响。
Abstract: The asset structure reflects the proportion of different types of assets in an enterprise. Different asset forms of different types of assets will lead to different operation efficiency, thus affecting the economic benefits of an enterprise. Reasonable asset structure can optimize the allocation of enterprise resources and enhance firm value. On the other hand, different firm sizes will also have an impact on enterprise value. The firm size is included in the asset structure and firm value analysis framework. Taking China’s A-share manufacturing companies as samples, the relevant data during 2015~2018 were selected for regression analysis. The results show that the current assets ratio of manufacturing companies is positively correlated with firm value. Firm size is negatively correlated with firm value. The expansion of firm size will reduce the positive impact of current assets ratio on firm value.
文章引用:邓培杰. 资产结构、企业规模与企业价值——基于A股制造业上市公司的研究[J]. 金融, 2023, 13(3): 503-509. https://doi.org/10.12677/FIN.2023.133049

1. 引言

中国制造业经过数十年的快速增长,企业管理成为企业经营的重点之一,通过调整资本结构、资产结构等因素,提升企业价值。大量学者研究资本结构对企业价值的影响,相对而言,研究资产结构对企业价值的影响的学者较少。

资产结构体现企业不同类别资产的占比,各类资产的资产形态不同,运用效率就不同,从而影响运营能力和经济效益。合理的资产结构可以优化资源配置,增加绩效,提升企业价值。另一方面,企业规模的差异,会带来公众关注度、管理成本和新技术研发与应用动力等各方面差异,进而影响企业价值。在生命周期视角下,不同的企业规模往往存在不同的资产结构,资产结构对企业价值的影响也因为企业规模的差异而存在差异。在不同的企业规模下,研究流动资产占比对企业价值的影响,可以帮助不同规模的企业合理调整资产结构,实现企业绩效最大化、企业价值最大化。

2. 理论分析与研究假设

从Czyzewski and Hicks (1992)的研究开始,国外学者们开始了跨国公司资产结构对企业价值影响的研究。有研究认为,流动资产创造价值的能力较弱,但是为了满足正常运营的需求,不同企业发展阶段需要保有一定的流动资产存量。企业经营过程中,固定资产占比过高,总资产变现能力减弱,企业经营风险增加;流动资产占比过高,虽然可以减弱企业经营风险,但会降低企业收益,进而影响到企业价值 [1] 。合理的流动资产比例不但能满足经营周转的需要,还能提高资金的利用效率。合理规划的流动资产比率可以在固定资产的基础上充分发挥功效,从而为企业创造价值 [2] 。于是提出假设1:

H1:流动资产占比对企业价值有积极影响。

许多研究发现,企业规模较小的公司股票具有异常高的回报,在企业规模较大的企业则不存在类似的现象。规模假说认为,企业规模越大,企业的社会关注度越高,需要承担更大的社会成本,有抵延盈余确认的倾向。在企业管理层面,企业规模越大,企业架构愈发稳定,管理复杂性越大。在发展潜力层面,大企业在竞争中处于优势地位,应用创新动力较弱 [3] ,创新往往来源于小公司。在并购层面,对大企业的并购意向弱,并购难度大 [4] ,这些都影响着企业价值。企业规模扩大,社会成本的增加和企业发展潜力的降低可能导致企业价值降低。于是提出假设2:

H2:企业规模对企业价值有消极影响。

规模较大的企业,一般而言资本实力雄厚、信贷关系稳定和资金周转比较顺畅。在此基础上,大企业有较多的方法应对短期的流动资金需求,流动资产的比重一般较小 [5] 。若大企业增加流动资产占比,能一定程度上减弱经营风险,但大量流动资产占比会明显降低企业收益,这不利于增加企业价值。另一方面,企业规模逐渐扩大时,流动资产与固定资产的变化基本与成长期一致,该阶段企业更重视专利权、著有技术专著等能为企业创造更多财富的资产,因此无形资产的应用也成为受重视的环节,企业会减少流动资产持有投入到无形资产中 [6] ,以此提高公司价值。由此提出假设3:

H3:企业规模会减弱流动资产比对企业价值的积极作用。

3. 研究设计

3.1. 样本选取与数据来源

依照证监会2012年公布的《上市公司行业分类指引》为行业划分依据,选择我国A股2015~2018年制造业上市公司作为研究对象。为避免可能存在的离群值对研究结果客观性的影响,采取对各变量进行上下1%的Winsor缩尾处理,同时剔除财务数据不全的公司以及研究期间财务数据存在异常的ST,*ST样本公司。根据以上原则,最终满足研究标准的样本含有1352家制造业上市公司,共5408个观测值。本文所使用的全部财务数据均来自于国泰安CSMAR数据库。

3.2. 变量定义

1、被解释变量

企业价值(TQ),衡量企业价值指标包括净资产收益率、市净率、托宾Q值等,各指标各有利弊,结合学者的研究成果,企业价值的度量选用国泰安数据库中的托宾Q值。

2、解释变量

1) 流动资产比(RA),流动资产主要包括货币资金、可供出售金融资产、应收账款、存货等。

2) 企业规模(SIZE),企业规模的度量按惯例用企业年末总资产的自然对数表示。

3、控制变量

1) 企业的治理结构,公司的治理结构代表公司的控制权和决策权以及公司内部的组织结构,影响企业价值。企业治理结构安排合理,企业价值也有可能随着增长。用第一大股东的持股比例(STOCK)和独立董事人数占董事会总人数比(ID)为代理指标。

2) 资产负债率(Debt),如果企业能够合理的安排资产结构,那么企业以低融资成本获得最多的资金使用,发挥财务杠杆作用,影响企业价值。

3) 资产收益率(ROA),用以衡量企业利用资产获取利润的能力,反映了企业总资产的利用效率。

4) 年度虚拟变量(Year),把年份作为虚拟变量加以控制。

本文主要解释变量释义如下表1所示:

Table 1. Main variable interpretation

表1. 主要变量释义

3.3. 模型构建

为验证本文的三个假设,构建如下模型:

TQ = β 0 + β 1 RA + β 2 ROA + β 3 Stock + β 4 Debt + β 5 ID + ε

模型一

TQ = β 0 + β 1 SIZE + β 2 ROA + β 3 Stock + β 4 Debt + β 5 ID + ε

模型二

TQ = β 0 + β 1 RA + β 2 SIZE + β 3 RA SIZE + β 4 ROA + β 5 Stock + β 6 Debt + β 7 ID + ε

模型三

本文采取面板数据固定效应模型进行回归分析,其中若模型一中RA的系数β1为正,表明流动资产占比与企业价值正相关,假设一得到验证;若模型二中的SIZE的系数为正,表明企业规模与企业价值负相关,假设二得到验证;为了衡量企业规模对企业规模对流动资产占比价值影响作用的大小,在模型一二的基础上引入企业规模和流动资产占比的交互项构建模型三,如果交互项的系数小于0,表明企业规模弱化了流动资产占比与企业价值的关系,假设三得到验证。

4. 实证结果

4.1. 描述性统计和相关性分析

表2中可知,TobinQ极小值为0.8855,极大值为11.4225,说明行业间企业价值参差不齐,另外流动资产占比最小值为0.1723,均值为0.5654,最大值为0.9023,说明流动资产占比在制造业上市公司之间差别比较大,各企业之间明显不同。

Table 2. Descriptive statistics

表2. 描述性统计

表3可知,企业流动资产占比RA与TobinQ值显著正相关,企业规模SIZE与TobinQ值显著负相关,其余控制变量均与TobinQ值显著相关,可以进行进一步实证分析。

4.2. 回归分析

针对面板数据存在的组间异方差和组内自相关问题,采用聚类稳健标准误进行实证回归分析。

表4中回归一展示了流动资产占比与企业价值的回归结果,回归二展示了企业规模与企业价值的回归结果,由回归系数可知,流动资产占比回归系数为正数且在1%的显著水平下显著,说明流动资产占比

Table 3. Correlation analysis

表3. 相关性分析

对企业价值具有正向作用,假设一得到验证,企业规模对系数为负且在1%的显著水平下显著,说明企业规模对企业价值具有负向作用,假设二得到验证。回归三是在回归一的基础上加入了企业规模和企业规模与流动资产占比的交互项的回归结果,由交互项的回归系数为−0.573小于0且显著,表明企业规模对流动资产占比与企业价值之间的关系起弱化作用,说明企业规模越大流动资产占比对企业价值的作用就越弱,制造业企业规模增加会使得企业还款能力的增强和信誉的提升,这会促使企业减少流动资产,增加固定资产,假设三得到验证。

Table 4. Regression result

表4. 回归结果

4.3. 稳健性检验

本部分更换计量模型进行稳健性检验。同样用聚类稳健标准误修正异方差和自相关问题,表5为面板数据随机效应模型估计结果。估计结果与原回归基本一致,说明原回归结果稳健。

Table 5. Regression result

表5. 回归结果

5. 结语

本文将企业规模纳入到资产结构与企业价值分析框架中,以我国A股制造业上市公司为样本,选取2015~2018年期间相关数据进行回归分析,结果表明:1) 制造业上市公司的流动资产占比与企业价值正相关;2) 企业规模与企业价值负相关,即企业规模越大,越不利于企业价值的提升;3) 企业规模的扩大会降低流动资产占比对企业价值的正向影响。

在既定的企业规模下,优化资产结构是提高企业价值的方法之一,对资产结构的合理规划提出如下建议:1) 流动资产方面,企业可以适当提高流动资产的占比,保有一定的资产变现能力,提高应对市场不确定性风险的能力;2) 固定资产方面,由于流动资产必须结合一定的固定资产才能使企业正常运转,故企业基于运营需求,应明确自身经营特性,明确自身发展阶段,寻找最适合的固定资产规模,合理分配资产比例,保持相对较低且适合企业发展阶段的固定资产比重。3) 对大公司而言,优化资产结构依然能够起到改善经营绩效。但由于公司规模会削弱流动资产占比对企业价值的正向影响,其作用可能不再明显。规模较大的公司应该开始关注资产结构的其他方面;4) 企业应在扩大经营规模上保持审慎的态度,并且在扩大规模的方式上应尽可能避免资产结构发生巨大变动,如斥巨资投资大额固定资产等;5) 制造业创业者选择轻资产运营模式有利于实现相对高的企业价值。轻资产运营指对非核心业务尽可能地通过外包或者并购进行解决,而企业专注于高附加值的业务,运用品牌效应、管理能力和供应链关系等轻资产撬动资金。轻资产运营高流动资产占比的特性往往有助于其实现更高的企业价值。

参考文献

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