陈紫晴，杨柳勇
(浙江大学经济学院，浙江杭州310058)
摘要：本文选取236家中小板上市公司2011—2013年的面板数据作为样本，运用因子分析法评价其成长性，并实证研究融资结构与中小企业成长性、融资结构与研发密度的关系。实证结果表明：就中小企业而言，资产负债率与成长性关系不显著，股权融资率与成长性显著负相关，内源融资率与成长性显著正相关；资产负债率与研发密度显著负相关，而股权融资率、内源融资率与研发密度均不相关；对于高研发密度的中小企业，资产负债率与其成长性显著负相关。
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关键词 ：融资结构；R&D投入；中小企业；成长性；中小板上市公司
中图分类号：F830.57 文献标识码：A 文章编号：1000-176X(2015)09-0044-08
收稿日期：2015-04-18
作者简介：陈紫晴（1993-），女，辽宁盘锦人，主要从事金融学研究。E-mail：1393696835@qq.com
杨柳勇（1964-），男，浙江桐乡人，教授，博士，博士生导师，主要从事公司金融、国际金融等方面的研究。E-mail：cec_zju@126.com
一、引言
近年来，我国中小企业迅速发展，是市场经济中最活跃的组成部分，为我国经济发展做出了很大贡献。然而，我国中小企业的经营困难甚至倒闭现象也较为严重，其成长状况越来越受到社会关注。虽然中小企业具有独特的优势和良好的发展势头，但我国金融市场不够成熟，企业自身也存在缺少核心竞争力及治理结构不完善等问题，这就导致中小企业陷入融资难及融资结构不合理的困境，严重阻碍了企业的成长。对于我国中小企业来说，融资结构对其有怎样的影响？什么样的融资结构才能促进其成长？本文将通过实证研究寻找答案。
Modigliani和Miller［1］提出的“MM理论”开启了现代资本结构研究的先河。20世纪70年代以后，更多有关融资结构的理论相继被提出，也有越来越多的学者开始研究融资结构与企业成长性的关系，但学者们观点不一，并未得出一致结论。我国在这方面的研究起步较晚，虽然也有不少学者进行过相关研究，但专门研究中小企业融资结构与成长性的文献很少。本文基于中小企业的视角，研究融资结构对其成长性的影响，期望能为中小企业优化融资结构提供参考。
我国的中小企业有很多是高科技企业，高科技企业往往研发投入很高，成长性和市场前景较好。研究开发活动（Research & Development，简称R&D）是企业提升技术创新能力的主要途径，而技术创新在中小企业成长过程中起到十分关键的作用。然而，R&D活动具有资金需求量大、周期长、现金收益流不确定等特点，因此，R&D活动融资困难，且因其风险大而面临更高的债务融资成本。本文将实证研究融资结构对R&D投入的影响，并进一步研究对于R&D投入水平较高的中小企业，融资结构对其成长性的影响。
二、文献回顾
1.融资结构与企业成长性
有关企业融资结构的研究最早可追溯到Modigliani和Miller［1］提出的“MM理论”。“MM理论”最初未考虑公司所得税，之后被加以修正，认为考虑所得税后，企业的负债越多，财务杠杆作用越大，公司价值越大。Robiehek和Myer等提出了权衡理论，认为负债经营下会产生财务拮据成本和代理成本，只有在负债带来的税收利益与负债引起的各类相关成本得到权衡时，企业才能达到最优资本结构。Ross［2］认为，在信息不对称的情况下，企业的价值会随负债比例的上升而增加。Myers［3］提出了融资优序理论，认为企业融资的顺序应当是内源融资→债务融资→股权融资，这是因为内源融资的成本最低，而且能完好保持现有股东的利益，在内源融资无法满足企业资金需求时，应先考虑债务融资，债务融资的成本相比股权融资会低一些，同时也不会稀释企业股东的股权，因此，往往最后考虑股权融资。
国内外已有很多学者研究了融资结构与企业成长性的关系，但并未得出一致结论。Gaver 和Gaver［4］的研究表明，增长型企业的资产负债率明显比非增长型企业的资产负债率低。Harris和Raviv［5］通过实证研究证实了企业成长性与债务水平正相关。Demirguc和Maksimovic［6］运用融资计划模型，论证企业的利润率与其对外源融资的依赖程度呈现出显著负相关关系，同时证明外源融资有助于提高企业的成长率。Gul［7-8］通过对日本和中国的上市公司进行实证研究，得出企业成长性与资本结构呈现出显著负相关的结论。Greiner［9］也通过实证研究证实了企业成长性与负债比例负相关。还有少数学者研究认为融资结构与企业成长性不相关，Titman和Wessels［10］推测，由于存在负债代理问题，负债比例与企业的成长性负相关，他们以总资产增长率作为反映成长性的被解释变量，研究结果显示负债比例与成长性的关系不显著。Chaplinsky和Niehaus［11］的研究发现，企业成长性与融资结构负相关， 但统计上不显著。
国内学者对于融资结构与企业成长性的关系也是各执己见。沈根祥和朱平芳［12］以净利润增长率、销售额年增长率作为衡量成长性的指标，实证研究发现负债比例与企业成长性负相关。张则斌等［13］发现企业成长性与负债水平正相关，与理论预期相反，这是因为投资者认为成长性强的企业有着良好的发展前景，偿债更有保障。陈维云和张宗益［14］以息税前利润增长率、总资产增长率作为企业成长性的衡量指标，研究得出企业负债比例与成长性正相关的结论。肖作平和吴世农［15］以资产增长率作为衡量成长性的指标，也得出了成长性与债务水平负相关的结论。周明义［16］的研究发现，内源融资对中小企业的成长来说是最有利的融资方式，而债券融资和股权融资均没有证据表明能促进中小企业的成长。潘立生和朱杰［17］以投资机会集作为企业成长性替代变量，研究得出企业成长性与资产负债率负相关的结论。但也有一些学者研究得出截然相反的结论。欧阳澍等［18］采用Z值模型衡量中小企业存在的融资风险，通过实证研究发现，对于债务融资风险小的公司，融资结构与成长性显著正相关，而对于债务融资风险大的公司，融资结构与成长性显著负相关。张玉明和王墨潇［19］运用回归分析法对467家中小板上市公司的数据进行研究，发现债务水平与企业成长性呈现正相关关系。
2.融资结构与R&D投入
国外关于融资结构与R&D投入关系的研究大多集中在债务融资与R&D投入方面。Myers［3］认为负债率过高会给经营者带来很大的盈利压力，R&D投入较高会减少当期利润，影响经营者的业绩，导致经营者没有积极性进行研发投入。Ryan和Wiggins［20］认为R&D投资是经营者从债权人和股东手中转移资产的渠道，债权人很难监督R&D活动，因此，债权人不会积极支持企业从事R&D活动。Jensen和Meckling［21］研究发现，公司负债比例与R&D强度负相关。Baysinger等［22］认为银行等债权人一般倾向于得到实物资产的抵押，而R&D投资过程中会产生大量的无形资产，因此，债权人贷款给R&D项目的意愿不大。另外，R&D项目很难保证有稳定的现金收益流来偿付债务。所以，企业或是不能或是不愿意以负债来支持 R&D 投资。Williamson［23］研究表明，资产负债率与研发强度呈现倒U型关系，有高研发强度和无研发的企业比那些有较少研发的企业的资产负债率低。Scherr和Hulburt［24］却得出相反结论，他研究发现资产负债率与研发强度呈U型关系，高负债企业更乐于考虑从成功的研发活动中获得收益而很少考虑研发失败，因此，负债率高的企业更积极投资研发。Aivazian等［25］用加拿大上市公司的数据研究了负债融资对公司投资支出的影响，研究发现负债融资与投资支出呈现负相关关系。在此基础上，又研究了负债融资对不同成长性企业投资支出的不同影响，结果显示负债融资与投资支出之间的负相关关系在低成长性企业表现的更显著。
国内有关融资结构与R&D投入关系的研究并不多。王珍［26］研究发现资产负债率与研发投入显著不相关。刘斌和岑露［27］则发现资产负债率与R&D费用负相关，这是因为企业的资产负债率受到债务契约的约束，企业的R&D投入也受到限制。陈海声和卢丹［28］的研究表明，非国有控股上市公司研发强度显著高于国有控股公司， 高负债水平对研发强度存在显著的负向影响。柴斌锋［29］以沪深两市的民营上市公司为样本，考察了资本结构对研发密度的影响，得出以下结论：资本结构与企业的研发密度显著负相关，研发密度越强的企业，其用来投资的资金大多来自权益资本。
三、研究假设
1.融资结构与中小企业成长性
代理成本理论认为，负债的引入可以降低股权代理成本，同时对管理者的行为形成一定约束。然而对于我国的上市公司来说，债务的引入不能很好地降低股权代理成本，债务约束功能也不能很好地发挥，并不能给管理者有效施压使其为公司利益最大化而努力。中小企业的治理结构不完善，股东侵害债权人利益的现象十分严重，负债的引入大大地增加了债权代理成本。另外，中小企业的规模较小，管理体制不健全，抵御风险的能力较弱，很容易受到外部因素的冲击，负债的引入加大了陷入财务困境的可能性，使得破产风险增大。较高的资产负债率可能不利于公司的成长。因此，提出假设1：
H1：资产负债率与中小企业成长性负相关。
虽然股权融资具有筹集资金效果好和分散风险的优势，但股权融资的成本要高于内源融资和债务融资，股利从企业的税后利润中支付，不具备抵税作用。中小企业的成长过程需要大量的资金支持，而支付股利会减少企业的留存收益，中小企业无法将这一部分留存收益用于自身的成长。较高的股权融资率可能会对中小企业成长产生负面影响。因此，提出假设2：
H2：股权融资率与中小企业成长性负相关。
内源融资是通过企业内部融通所需要的资金，它使用起来十分便利，不会受到外界的阻力。内源融资的成本最低，而且可以避免股权的稀释和控制权的转移，有利于企业做出适合自己的经营决策。内源融资由于是企业使用自己的资金，往往会很谨慎，因此，内源融资的风险也较低。此外，内源融资向市场传递了利好消息，能够显示企业自身的资金能力强大、发展良好，有助于提升企业信誉，为日后的融资做好铺垫。内源融资通常是企业融资的第一选择，其对企业的成长有积极作用。因此，提出假设3：
H3：内源融资率与中小企业成长性正相关。
2.融资结构与R&D投入
企业 R&D 活动具有不确定性、不可逆性和投资周期长等特点，虽然R&D投入可以为企业提供未来成长的机会，但投入资金巨大、短期内无法实现现金收入，因此，R&D投入面临着很大的风险。在企业的债务融资中，债权人在R&D 投入中仅能获得贷款利息的固定收益而无权享受 R&D 投入所带来的风险收益，因此，债权人会索取较高的债务利息率，这就大大提高了融资成本。对企业来说，负债比例越高，偿债压力越大，面临的财务风险越大，如果企业R&D投入较多难以保证资金的回流，就会加大企业的破产风险，对企业的生存造成威胁。所以企业出于规避风险的考虑，不愿意以债务融资来支持R&D投入。因此，提出假设4：
H4：资产负债率与R&D投入负相关。
3.高研发密度下，融资结构与中小企业成长性
研发密度是指研发投入与主营业务收入之比，它可以反映企业的研发投入水平。在我国，研发密度高的企业多是技术含量高的高科技企业，这类企业的研发投入大，面临的风险较大，债权人会要求较高的利息作为风险补偿，企业为避免较高的融资成本会使用较低的负债比率。另外，高研发密度的企业一般属于成长性较好的企业，这类企业往往有较好的市场评价和市场前景，更容易从其他渠道获得资金，为了避免较高的资金成本，企业会减少债务融资。因此，提出假设5：
H5：高研发密度下，资产负债率对企业成长性的负面影响更大。
四、研究设计
1.样本选取与数据来源
本文的研究对象为深圳证券交易所中小企业板上市的公司，研究区间为2011—2013年，为保证数据可得，选择2011年之前在中小板上市的公司。为保证数据的完整可靠，按照以下标准对数据进行筛选：剔除已被标记为ST或*ST，或在研究区间被标记为ST或*ST的公司。由于本文研究涉及R&D投入，需选择2011—2013年持续披露研发投入数据的公司。剔除研究区间财务数据不全的公司。考虑到第一产业、第三产业的某些行业（例如农林牧渔、服务业、房地产和金融）不适合对R&D投入情况进行分析，予以剔除。为避免极端值对实证结果的影响，剔除出现严重亏损的公司。剔除研究区间进行过重大的资产重组或并购活动的公司。经过以上筛选，得到符合条件的236家中小板上市公司2011—2013年的面板数据作为研究样本。
本文的数据来源：国泰安CSMAR数据库——CSMAR 中国上市公司财务报表数据库、中国上市公司财务报表附注数据库、中国上市公司财务指标分析数据库，本文的研发投入数据是由巨潮资讯网上公布的上市公司2011—2013年年报手工收集而得。
2.模型构建
本文从以下三个角度研究融资结构、R&D投入与中小企业成长性之间的关系：融资结构对中小企业成长性的影响；融资结构对研发密度的影响；研发密度与资产负债率对中小企业成长性的交互影响。为探究以上三种关系，构建如下多元回归模型：
对上述模型做如下说明：
（1）被解释变量
在模型（1）和模型（3）中，被解释变量都是中小企业的成长性G。对于如何评价企业的成长性，国内外学者提出了许多不同的评价方法，并没有统一的评价成长性的标准。本文在总结现有研究成果的基础上，从企业财务状况和未来增长潜力的角度出发，选取出可代表企业成长性的7个指标，构建企业成长性指标体系，如表1所示。
本文采用因子分析法提取7个企业成长性指标中的共性因子，并计算企业成长性的得分，以此作为模型（1）和模型（3）的被解释变量。
在模型（2）中，被解释变量是中小企业的研发密度RDS，本文用研发密度来衡量企业的R&D投入水平，研发密度即研发投入与主营业务收入之比，是最普遍的用来反映企业R&D投入水平的指标。
（2）解释变量
在三个模型中，都选择了资产负债率（V1）、股权融资率（V2）和内源融资率（V3）这三个变量作为解释变量，这三个变量能够反映企业的融资结构。资产负债率 = 负债总额/资产总额；股权融资率 = （股本+资本公积）/资产总额；内源融资率 = （盈余公积+未分配利润+累计折旧）/资产总额。
在模型（3）中，设置了研发密度虚拟变量D，将样本按照研发密度从小到大的顺序排列，前半部分属于低研发密度，D=0；后半部分属于高研发密度，D=1。
（3）控制变量
在模型（1）和模型（3）中，为消除企业规模对企业成长性的影响，选择企业的总资产自然对数（ASSET）作为控制变量。
lnASSET=ln（总资产）
上述三个模型的变量设置，如表2所示。
五、成长性指标的因子分析
1.成长性指标的相关关系
由表3可知，7个成长性指标之间存在较高的相关关系，如总资产净利润率与净资产收益率的相关系数高达总资产增长率与净资产增长率的相关系数高达0.8651。因此，需要进行主成分分析，提取上述变量的共性因子，运用因子得分法综合评价各样本公司的成长性。
2.成长性指标的因子分析过程
KMO样本测度（Kaiser-Meyer-Olkin）和巴特莱特球形检验（Bartlett?s Test of Sphericity）是用于验证指标是否适合做因子分析的两个方法。一般认为KMO的值大于0.5000，适合做因子分析，巴特莱特球形检验统计值小于等于α时，适合做因子分析。本研究中KMO为0.5730，大于0.5000，巴特莱特球形检验的卡方较大，对应的显著性水平Sig.= 0.0000 <0.0500，具备很强的显著性，因此，对数据进行因子分析有效。
运用spss19.0对上述7个指标做因子分析后，总方差的解释如表4所示。从总方差的解释情况来看，前三个因子的特征值大于1，基于特征值大于1的原则，选取前三个因子，累积解释贡献率达到78.55%，解释度很好。
采用旋转成分矩阵进行分析，旋转成分矩阵中成分系数越大，表明综合指标对相应的原指标解释能力越强。
由表5可知，成分1在总资产净利润率、净资产收益率和市账比三个指标上系数很大，而这三个指标都可以直接或间接反映企业的盈利能力，因此，成分1可作为盈利因子F1；成分2在总资产增长率、净资产增长率上的系数很大，这两个指标反映了企业的规模扩张情况，因此，成分2可作为规模扩张因子F2；成分3在营业利润增长率、主营业务收入增长率上的系数很大，这两个指标反映了企业的成长潜力，因此，成分3可作为成长潜力因子F3。
由于采用正交旋转法，旋转后得到的三个因子不相关。将7个代表成长性的指标转化为3个不相关的因子F1、F2、F3，这样高科技中小企业的成长性就可以具体表达为：
G = 0.3151×F1 + 0.2973×F2 + 0.1731×F3（4）
由此就可以计算出每个样本企业的成长性得分。
六、实证结果与分析
1.融资结构对中小企业成长性的影响
为研究融资结构对中小企业成长性的影响，本文采用符合条件的236家中小板上市公司2011—2013年的面板数据，对模型（1）进行回归分析。通过对2011—2013年这三年的面板数据进行F 检验和Hausman检验，确定本文样本面板数据适合采用固定效应模型。同时，考虑到截面数据庞大而时间序列较短，需要消除截面个体差异造成的异方差影响，因此采用广义最小二乘法（GLS）进行估计。
运用Eviews 6.0对模型（1）进行回归分析，结果如表6所示。
模型（1）的回归结果基本证实了假设11、假设2和假设3。虽然资产负债率的t检验不显著，但回归系数为负，说明资产负债率与中小企业成长性之间具有不显著的负相关关系，这一结果与假设1基本相符。对于假设2和假设3，回归结果与其吻合，假设2和假设3成立。
2.融资结构对研发密度的影响
仍然采用模型（2）中用到的样本，用相应的面板数据对模型（2）进行回归分析。对相应的面板数据进行F 检验和Hausman检验，确定采用固定效应模型。为消除截面个体差异造成的异方差影响，仍采用广义最小二乘法（GLS）进行估计。
运用Eviews 6.0对模型（2）进行回归分析，结果如表7所示。
模型（2）的回归结果显示，在95%的显著水平上，资产负债率对研发密度有负向影响，而股权融资率与内源融资率的t检验均不显著，P值均大于0.0500，这说明股权融资率与内源融资率对研发密度都没有显著影响。模型（2）的R2为0.2377，2为0.2011，模型（2）的拟合优度不太理想，这可能是因为有很多其他影响研发密度的因素未考虑到模型（2）中去。
模型（2）的回归结果表明，资产负债率与研发密度显著负相关，证明了假设4。
3.研发密度与资产负债率对中小企业成长性的交互影响
模型（3）比模型（1）多引入了研发密度虚拟变量D（D=1代表高研发密度企业，D=0代表低研发密度企业）以及研发密度虚拟变量D和资产负债率V1的交互项D×V1，这是为了考察高研发密度与低研发密度中小企业成长性的差异以及研发密度与资产负债率对中小企业成长性的交互影响。模型（3）也采用和模型（1）、模型（2）相同的样本，用相应的面板数据进行回归分析。经过F 检验和Hausman检验，确定采用固定效应模型。同样用广义最小二乘法（GLS）进行估计。
运用Eviews 6.0对模型（3）进行回归分析，结果表明：
模型（3）反映的资产负债率、股权融资率、内源融资率与中小企业成长性的关系与模型（1）一致，即资产负债率对中小企业成长性的影响不显著，股权融资率与中小企业成长性负相关，内源融资率与中小企业成长性正相关。然而，对于交互项D×V1，t检验显著，P值小于0.0100，说明在99%的显著水平上，D×V1对成长性G有负向影响。也就是说，对于高研发密度中小企业（D=1），资产负债率对成长性有显著负面影响。单独的虚拟变量D对应的P值大于0.1000，说明D对成长性G没有显著影响，也表明高研发密度与低研发密度中小企业成长性没有显著差异。模型（3）的R2为0.4467，2为0.4135，而且非常显著地通过了F 检验，这说明模型的拟合效果较好。
模型（3）中V1对G的影响不显著，而D×V1对G有显著负向影响，这表明对于高研发密度的中小企业，资产负债率对其成长性的负面影响更大也更显著。这就证明了假设5。
七、研究结论
研究结果显示，资产负债率对中小企业成长性没有显著影响，股权融资率对中小企业成长性有显著的负向影响，内源融资率对中小企业成长性有显著的正向影响。在研究融资结构与研发密度的关系时发现，资产负债率对研发密度有显著负面影响，而股权融资率和内源融资率对研发密度均没有显著影响。进一步的研究发现，虽然对于全体样本企业，资产负债率对成长性的影响不显著，但对于样本中的高研发密度企业，资产负债率对成长性有显著负面影响。此外，研究还发现高研发密度与低研发密度中小企业成长性没有显著差异。
上述结果基本证实了假设1—假设5，也与融资优序理论吻合，即中小企业在选择融资方式时，首选是内源融资，其次是债务融资，最后是股权融资。内源融资不仅成本低、风险小，而且能够完好保留现有股东利益，因此，是中小企业融资的最佳选择。当内源融资不能满足企业资金需求时，再考虑外源融资。债务融资的成本要低于股权融资，且不会稀释股东权益，所以要先考虑债务融资，最后考虑股权融资。中小企业在实际融资过程中，要综合考虑不同融资渠道的融资成本和利益分配情况，确定合理的融资结构，尽量从多种渠道获取资金。
高科技中小企业是中小企业的中坚力量，它们往往R&D投入较多，市场前景较好。然而，R&D活动一般资金需求量大、风险高、周期长，因此，债权人不愿意贷款给R&D项目，即使债权人同意贷款，也会收取较高的利息。对于高研发密度企业，债务融资成本较高，因此，积极拓展融资渠道，减少债务融资比例是明智的做法。
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