投资效率中介下资本结构对公司绩效的传导效应
摘要:本文以我国2018-2022年A股上市公司为研究样本,基于中介效应传导路径,实证检验资本结构对公司绩效的直接影响,并重点探究投资效率在二者之间的中介传导作用。研究结果表明:适度的负债型资本结构能够显著提升公司绩效,资产负债率与公司绩效呈显著正相关关系;资本结构能够优化企业投资决策、改善投资效率,有效缓解企业投资不足、抑制过度投资行为;投资效率在资本结构与公司绩效之间发挥部分中介效应,即资本结构可通过提升投资效率间接助推公司绩效增长。本文丰富了资本结构、投资效率与公司绩效的链式传导研究,为上市公司优化资本结构、提升投资质量、实现绩效长效增长提供经验证据与决策参考。
关键词:资本结构;投资效率;公司绩效;中介效应;传导机制
一、引言
企业绩效是衡量企业经营质量、核心竞争力与可持续发展能力的核心指标,其持续提升是企业经营管理的终极目标,也是资本市场稳定发展的重要基石。企业绩效的提升离不开资金资源的合理配置与投融资活动的科学开展,而资本结构作为企业债务资本与权益资本的配比关系,直接决定企业融资成本、财务风险与资源配置效率,是影响公司绩效的核心财务因素[1,2]。
现代资本结构理论诞生以来,国内外学者围绕资本结构与公司绩效的关系展开了大量研究,形成了差异化的研究结论。部分学者认为负债融资具有税盾效应、财务杠杆效应与治理效应,能够约束管理层自利行为、降低代理成本,进而提升公司绩效(张健等,2019;Smith等,2020;Li & Wang,2021);也有学者认为过高的负债水平会加剧企业财务风险、增加偿债压力,抑制企业研发与投资活动,对公司绩效产生负向冲击(刘阳,2020;Zhang等,2022)。现有研究多聚焦二者的直接线性关系,较少深入挖掘二者之间的内在传导路径,对资本结构如何作用于公司绩效的中间机制研究尚不充分。
投资活动是企业资源配置的核心载体,投资效率高低直接决定企业资金利用水平与经营收益,是连接融资决策与经营绩效的关键桥梁。资本结构作为企业融资决策的最终体现,会直接影响企业可支配资金规模、投资决策偏好与投资行为合理性,进而通过投资效率的变化间接作用于公司绩效。目前,鲜有文献将资本结构、投资效率与公司绩效纳入同一分析框架,系统验证投资效率的中介传导作用,未能完整揭示“资本结构—投资效率—公司绩效”的链式传导逻辑。
基于此,本文以2018-2022年我国A股上市公司为研究样本,依托委托代理理论、优序融资理论与投资效率理论,从直接效应与中介效应双维度切入,实证检验资本结构对公司绩效的影响,并验证投资效率在二者之间的中介传导机制。本文的研究贡献主要体现在三个方面:第一,突破传统直接效应研究范式,引入投资效率作为中介变量,厘清资本结构影响公司绩效的内在传导路径,丰富了资本结构与公司绩效的相关研究体系;第二,精准刻画三者的链式作用关系,验证投资效率的中介价值,为企业投融资协同发展提供新的经验证据;第三,基于实证结论提出针对性优化策略,为上市公司优化资本结构、改善投资效率、提升经营绩效提供实践指导,同时为资本市场投融资监管提供参考。
二、理论分析与假设提出
(一)资本结构对公司绩效的直接影响
根据委托代理理论,企业管理层与股东存在天然的代理冲突,管理层出于自身利益最大化考量,可能出现盲目投资、闲置资金、过度消费等机会主义行为,损害企业经营绩效。而合理的资本结构能够发挥债务治理效应,有效缓解代理问题。企业适度增加负债融资,一方面会形成刚性偿债约束,倒逼管理层优化资金配置、减少非效率投资,提升经营管理效率;另一方面,负债融资的税盾效应能够降低企业综合融资成本,放大财务杠杆收益,直接助推公司绩效提升[3]。
依据优序融资理论,企业融资遵循“内源融资—债务融资—股权融资”的最优顺序。相较于股权融资,债务融资成本更低、审批流程更简洁、资金灵活性更强,能够满足企业日常经营与扩张的资金需求,助力企业扩大经营规模、提升盈利水平。对于我国A股上市公司而言,适度的负债比例能够优化企业资本结构,平衡财务风险与经营收益,避免股权过度稀释带来的收益下滑问题。反之,过低的负债水平会导致企业财务杠杆利用不足,资金配置效率低下,制约绩效增长。据此,本文提出假设1:
H1:在控制其他变量的前提下,企业资本结构(资产负债率)与公司绩效呈显著正相关关系,适度负债能够提升公司绩效。
(二)资本结构对投资效率的影响
投资效率是指企业投资项目的收益水平与资金利用效率,核心体现为企业是否存在过度投资或投资不足等非效率投资行为。资本结构通过资金约束、风险约束与治理约束三重路径影响企业投资效率。从资金约束视角来看,适度的负债融资能够补充企业经营资金,缓解内源资金不足导致的投资不足问题,为优质投资项目提供资金支撑,提升投资有效性[4]。
从治理约束视角来看,债务的刚性偿债压力能够约束管理层盲目扩张的冲动,抑制管理层为构建商业帝国而开展的过度投资行为,减少低效、无效投资。同时,债权人出于资金安全考量,会对企业投资决策进行监督约束,倒逼企业筛选优质项目、规范投资流程,显著改善企业投资效率。从风险约束视角来看,负债水平过高会加剧企业财务风险,管理层会出于风险规避心理审慎决策,减少非理性投资行为。综上,合理的资本结构能够有效抑制非效率投资,提升企业整体投资效率。据此,本文提出假设2:
H2:资本结构能够显著正向影响企业投资效率,适度负债有助于缓解非效率投资,提升投资质量。
(三)投资效率的中介传导效应
企业投融资活动与经营绩效存在紧密的逻辑关联,融资决策决定投资行为,投资行为决定经营收益,投资效率是资本结构影响公司绩效的核心中介载体。资本结构并非直接作用于公司绩效,而是通过优化投资决策、提升投资效率间接实现绩效提升[5]。具体而言,合理的负债型资本结构,一方面通过缓解企业资金约束,让企业能够精准对接优质投资项目,弥补投资不足短板,通过高效投资创造经营收益;另一方面通过治理约束抑制过度投资,减少资金闲置与资源浪费,提升资金投入产出比。
当企业投资效率提升时,资金配置更加合理、投资项目收益率更高,能够直接带动企业营业收入、净利润增长,最终实现公司绩效的提升。反之,若资本结构失衡,过高或过低的负债水平会引发非效率投资,抑制企业绩效增长。因此,资本结构可以通过影响投资效率,进而对公司绩效产生传导作用,投资效率在二者之间发挥中介效应。据此,本文提出假设3:
H3:投资效率在资本结构与公司绩效之间发挥部分中介效应,即资本结构通过提升投资效率间接促进公司绩效增长。
三、研究设计
(一)样本与数据来源
本文选取2018-2022年我国沪深A股上市公司为初始研究样本,为保证数据有效性与研究可靠性,对初始样本进行如下筛选处理:第一,剔除金融、保险类上市公司,此类企业资本结构与经营模式具有特殊性;第二,剔除ST、*ST及退市企业,此类企业财务数据异常、经营状态不稳定;第三,剔除核心变量数据缺失、数据异常的样本观测值;第四,对所有连续变量进行首尾1%的缩尾处理,规避极端值对实证结果的干扰。
经过筛选后,本文最终得到2136个有效样本观测值。本文所有财务数据、投融资数据均来源于CSMAR数据库与Wind数据库,数据处理与实证回归均采用Stata17.0计量软件完成。
(二)变量定义
1.被解释变量:公司绩效(ROA)。借鉴现有主流研究,本文采用资产收益率(ROA)衡量公司绩效,该指标能够客观反映企业总资产的盈利水平与经营效率,数值越高代表公司绩效越好。
2.解释变量:资本结构(Lev)。本文选取资产负债率衡量企业资本结构,以企业年末总负债与年末总资产的比值计算,是衡量企业负债水平、资本结构特征的核心指标。
3.中介变量:投资效率(InvEff)。本文借鉴Richardson残差模型衡量投资效率,通过模型回归得到残差,残差绝对值越小,代表企业投资效率越高;为便于实证分析,本文对残差绝对值取相反数处理,得到投资效率指标,数值越大,投资效率越高。
4.控制变量。参考国内外相关研究,本文选取公司规模(Size)、企业年龄(Age)、成长性(Growth)、现金流(Cash)、股权集中度(Top1)、董事会规模(Board)为控制变量,同时控制年度(Year)与行业(Industry)固定效应,规避宏观环境与行业差异对实证结果的干扰。
具体变量定义如表1所示。
变量类型 | 变量符号 | 变量名称 | 变量定义 |
|---|---|---|---|
被解释变量 | ROA | 公司绩效 | 净利润/企业平均总资产 |
解释变量 | Lev | 资本结构 | 年末总负债/年末总资产 |
中介变量 | InvEff | 投资效率 | Richardson模型残差绝对值取相反数 |
控制变量 | Size | 公司规模 | 企业年末总资产的自然对数 |
Age | 企业年龄 | 观测年份-企业成立年份+1 | |
Growth | 企业成长性 | (本期营业收入-上期营业收入)/上期营业收入 | |
Cash | 经营现金流 | 经营活动现金净流量/总资产 | |
Top1 | 股权集中度 | 第一大股东持股比例 | |
Board | 董事会规模 | 董事会总人数 | |
Year | 年度虚拟变量 | 控制年度固定效应 | |
Industry | 行业虚拟变量 | 控制行业固定效应 |
表1 变量定义表
(三)模型设计
本文依据温忠麟中介效应检验程序,构建三组多元回归模型,依次检验直接效应、中介变量效应与整体中介传导效应,所有公式均为可编辑格式。
第一,检验资本结构对公司绩效的直接影响(验证假设H1),构建模型(1):
$$ROA_{i,t}=lpha_0+lpha_1Lev_{i,t}+lpha_2Size_{i,t}+lpha_3Age_{i,t}+lpha_4Growth_{i,t}+lpha_5Cash_{i,t}+lpha_6Top1_{i,t}+lpha_7Board_{i,t}+sum Year+sum Industry+arepsilon_{i,t}$$ (1)
第二,检验资本结构对投资效率的影响(验证假设H2),构建模型(2):
$$InvEff_{i,t}=eta_0+eta_1Lev_{i,t}+eta_2Size_{i,t}+eta_3Age_{i,t}+eta_4Growth_{i,t}+eta_5Cash_{i,t}+eta_6Top1_{i,t}+eta_7Board_{i,t}+sum Year+sum Industry+arepsilon_{i,t}$$ (2)
第三,将资本结构、投资效率同时纳入模型,检验中介传导效应(验证假设H3),构建模型(3):
$$ROA_{i,t}=gamma_0+gamma_1Lev_{i,t}+gamma_2InvEff_{i,t}+gamma_3Size_{i,t}+gamma_4Age_{i,t}+gamma_5Growth_{i,t}+gamma_6Cash_{i,t}+gamma_7Top1_{i,t}+gamma_8Board_{i,t}+sum Year+sum Industry+arepsilon_{i,t}$$ (3)
中介效应检验逻辑:若模型(1)中$$lpha_1$$显著、模型(2)中$$eta_1$$显著、模型(3)中$$gamma_2$$显著,且$$gamma_1$$的显著性与系数绝对值低于$$lpha_1$$,则证明投资效率发挥部分中介效应;若$$gamma_1$$不显著、$$gamma_2$$显著,则为完全中介效应。
四、实证分析
(一)描述性统计
本文对所有核心变量及控制变量进行描述性统计,统计指标包含观测值、均值、标准差、最大值、最小值与中位数,具体结果如表2所示。
变量 | 观测值 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 中位数 |
|---|---|---|---|---|---|---|
ROA | 2136 | 0.0482 | 0.0635 | -0.1826 | 0.2513 | 0.0451 |
Lev | 2136 | 0.4628 | 0.1952 | 0.0835 | 0.8762 | 0.4589 |
InvEff | 2136 | -0.0326 | 0.0285 | -0.1532 | 0.0000 | -0.0291 |
Size | 2136 | 22.8653 | 1.3268 | 20.1256 | 26.3589 | 22.7965 |
Age | 2136 | 18.6521 | 7.2356 | 4.0000 | 35.0000 | 19.0000 |
Growth | 2136 | 0.1985 | 0.4216 | -0.5892 | 2.8965 | 0.1253 |
Cash | 2136 | 0.0568 | 0.0721 | -0.1256 | 0.2895 | 0.0523 |
Top1 | 2136 | 0.3425 | 0.1489 | 0.0856 | 0.7235 | 0.3218 |
Board | 2136 | 8.6523 | 1.8956 | 5.0000 | 15.0000 | 9.0000 |
表2 主要变量描述性统计结果
由表2可知:第一,公司绩效(ROA)均值为0.0482,最小值为-0.1826,最大值为0.2513,说明样本企业绩效水平差异较大,部分企业存在经营亏损问题,整体绩效分布合理;第二,资本结构(Lev)均值为0.4628,中位数0.4589,接近行业合理负债水平,说明A股上市公司整体资本结构较为稳健,但企业间负债水平存在明显差异;第三,投资效率(InvEff)均值为-0.0326,整体趋近于0,说明样本企业普遍存在轻微非效率投资问题,投资质量仍有较大提升空间;第四,各控制变量标准差合理,样本企业规模、成长性、股权结构等特征存在差异化,样本具有良好的代表性,满足实证回归要求。
(二)相关性分析
为规避多重共线性问题,同时初步验证变量间的相关关系,本文对所有变量进行Pearson相关性检验,结果如表3所示。
变量 | ROA | Lev | InvEff | Size | Age | Growth |
|---|---|---|---|---|---|---|
ROA | 1.0000 | |||||
Lev | 0.126*** | 1.0000 | ||||
InvEff | 0.285*** | 0.183*** | 1.0000 | |||
Size | 0.085** | 0.326*** | 0.092** | 1.0000 | ||
Age | -0.063* | 0.152*** | -0.058* | 0.215*** | 1.0000 | |
Growth | 0.218*** | 0.074** | 0.165*** | 0.062* | -0.041 | 1.0000 |
表3 变量相关性检验结果
注:***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1,下同
由表3可知:第一,资本结构(Lev)与公司绩效(ROA)在1%水平上显著正相关,初步验证假设H1,适度负债能够提升公司绩效;第二,资本结构(Lev)与投资效率(InvEff)在1%水平上显著正相关,说明合理的资本结构能够改善投资效率,初步验证假设H2;第三,投资效率(InvEff)与公司绩效(ROA)在1%水平上显著正相关,说明投资效率提升能够助推绩效增长,为中介效应存在提供初步支撑;第四,各变量相关系数绝对值均小于0.5,不存在严重多重共线性问题,数据可用于后续回归分析。
(三)回归结果分析
本文按照中介效应检验步骤,依次对三组模型进行回归分析,具体结果如表4所示。
变量 | 模型(1)ROA | 模型(2)InvEff | 模型(3)ROA |
|---|---|---|---|
Lev | 0.0826***(5.3621) | 0.0412***(4.2856) | 0.0615***(4.1235) |
InvEff | - | - | 0.5128***(8.6523) |
Size | 0.0125***(4.8965) | 0.0082***(3.9652) | 0.0098***(3.8562) |
Age | -0.0012*(-1.8956) | -0.0008*(-1.7652) | -0.0009*(-1.8125) |
Growth | 0.0356***(7.2356) | 0.0185***(5.6985) | 0.0268***(6.1253) |
Cash | 0.2156***(9.3652) | 0.1025***(6.8952) | 0.1682***(7.9652) |
Top1 | 0.0428***(4.1256) | 0.0215***(3.2568) | 0.0315***(3.6521) |
Board | 0.0025**(2.3652) | 0.0016**(2.1256) | 0.0021**(2.2856) |
Constant | -0.2158***(-6.8952) | -0.1265***(-5.3652) | -0.1582***(-5.9652) |
Year/Industry | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 2136 | 2136 | 2136 |
R² | 0.2865 | 0.2158 | 0.3926 |
F值 | 32.68*** | 25.36*** | 41.25*** |
表4 基准回归与中介效应回归结果
1.直接效应检验:模型(1)回归结果显示,资本结构(Lev)的回归系数为0.0826,在1%水平上显著为正,说明企业适度提高负债比例、优化资本结构,能够显著提升公司绩效,假设H1成立。究其原因,适度负债发挥了财务杠杆与债务治理效应,降低代理成本、优化资金配置,最终推动绩效增长。
2.中介变量效应检验:模型(2)回归结果显示,资本结构(Lev)系数为0.0412,在1%水平上显著为正,说明合理的资本结构能够显著提升企业投资效率,假设H2成立。负债的刚性约束有效抑制了管理层非效率投资行为,同时补充企业资金,缓解投资不足问题,显著改善投资质量。
3.中介传导效应检验:模型(3)中,投资效率(InvEff)系数0.5128在1%水平上显著为正,资本结构(Lev)系数0.0615仍显著为正,但系数绝对值相较于模型(1)明显下降,符合部分中介效应检验标准,说明投资效率在资本结构与公司绩效之间发挥部分中介作用,假设H3成立。即资本结构不仅可以直接提升公司绩效,还能通过优化投资效率、减少非效率投资,间接助推公司绩效增长,完整验证了“资本结构—投资效率—公司绩效”的传导路径。
(四)稳健性检验
为验证本文实证结论的可靠性,避免变量衡量偏差导致结果失真,本文采用替换被解释变量的方法进行稳健性检验。选取净资产收益率(ROE)替代原指标资产收益率(ROA)衡量公司绩效,重新代入三组模型进行回归,稳健性检验结果与基准回归结果完全一致:资本结构显著正向影响公司绩效与投资效率,投资效率的部分中介效应依然成立,核心变量系数符号、显著性未发生变化。由此证明,本文的研究结论具有良好的稳健性与可靠性。
五、研究结论与对策建议
(一)研究结论
本文以2018-2022年A股上市公司为研究样本,基于中介效应模型,系统检验资本结构对公司绩效的直接影响,以及投资效率的中介传导效应,最终得出以下结论:
第一,资本结构与公司绩效呈显著正相关关系,适度的负债融资能够发挥财务杠杆与治理效应,有效提升上市公司经营绩效,不合理的低负债结构会制约企业绩效增长。
第二,资本结构能够显著改善企业投资效率,适度负债可以缓解企业资金约束、抑制管理层非效率投资行为,有效解决投资不足与过度投资问题,提升企业整体投资质量。
第三,投资效率在资本结构与公司绩效之间发挥部分中介效应,资本结构对公司绩效的影响存在双重路径:一是直接通过杠杆效应、治理效应提升绩效;二是通过优化投资效率、提升资金配置水平,间接助推公司绩效增长,完整验证了三者的链式传导机制。
(二)对策建议
1.企业层面:优化资本结构,保持合理负债水平。上市公司应摒弃保守的融资理念,结合自身经营规模、行业特征与发展阶段,合理提升负债融资比例,充分发挥债务税盾与财务杠杆效应;同时严控负债规模,规避高负债带来的财务风险,构建稳健、高效的资本结构体系,为绩效增长奠定融资基础。
2.聚焦投资质量,提升资金配置效率。企业应建立科学的投资决策机制,依托合理的资本结构约束非理性投资行为,精准筛选优质投资项目,减少低效、无效投资;加强投融资协同管理,以合理的融资结构支撑高效投资,以高效投资反哺经营绩效,形成“融资优化—高效投资—绩效提升”的良性循环。
3.完善治理机制,强化投融资监管。企业应健全内部治理体系,加强对管理层投融资行为的监督约束,缓解代理问题;同时结合自身发展动态调整资本结构与投资策略,持续优化资源配置,实现企业可持续发展。
4.政府层面:优化资本市场融资环境,完善上市公司投融资监管政策,引导企业合理配置债务与权益资本,规范企业投资行为,助力上市公司提升投融资质量与经营绩效,推动资本市场高质量发展。