货币政策、债务异质性与企业价值

黄德忠，殷世佳

货币政策是政府宏观经济调控的重要手段之一，当货币政策发生变化时，微观行为主体所面临的宏观经济环境随之变化，作为微观行为主体的企业和其他利益相关者的行为也将受到影响[1]。李志军和王善平(2011)认为货币政策趋紧时，信息不对称的加剧会使银行通过价格歧视的方式对企业实行信贷配给[2]。勒庆鲁、孔祥和侯青川(2012)认为宽松的货币政策会降低企业的融资约束，当存在较好投资机会时，会提高企业投资效率，增加企业价值[3]。由此可见，货币政策能够直接影响企业融资情况，最终影响企业价值。

对于上市公司而言，企业一方面通过融资活动获得了更多的资金支持，从而可以维持企业的良好运营；另一方面，企业过度依赖债务融资，也带来了较大的融资成本，导致企业持续经营能力下降，而最为直观的负面影响，就是企业因无法偿还债务而陷入破产清算的局面。我国大多数上市公司的债务类型都较为复杂，因此，从债务异质性视角来分析企业债务是十分必要的。本文从债务来源异质性的视角出发，以2009—2018年1 052家沪深A股非金融上市公司为研究样本，实证检验了债务异质性对企业价值的影响，并在此基础上进一步探讨经营性负债、金融性负债与企业价值的关系，以及货币政策对这种关系的调节作用。

一 理论分析与研究假设

(一)债务异质性对企业价值的影响

我国学者李心合在西方资本结构理论的基础上，结合上市公司的实际债务结构，提出了债务异质性的概念，他认为中国企业面临着两个市场(金融市场和产品市场)和两类负债(金融负债和经营负债)[4]。Parthiban和Jonathan从研发投入、企业业绩和债务异质性角度侧面验证了日本企业存在着债务异质性，其中异质性债务主要包括了关系债务和交易债务[5]。Angela Cristiane Santos Póvoa对2017—2011年巴西113家公司的债务结构进行了研究，发现这些公司存在着异质债务模式[6]。DeMarzo和Fishman(2007)提出了一个长期融资的最佳模型，该模型将公司债券、银行信贷额度和项目融资股票等不同的债务工具结合起来，强调了公司债务结构的异质性[7]。

我国学者靳曙畅(2019)采用2007—2017年中国上市公司的相关数据，实证研究了债务异质性对企业可持续发展能力的影响效应。他发现债务异质性的程度较高且债权结构呈现多元化，企业为了满足不同债权人的要求，需要在公开市场上公布更多的信息，以降低企业与债权人之间的信息不对称，因此，他认为伴随着债务异质性的提高能够带来较高的信息对称程度，提升企业可持续发展。一方面较高的透明度可以改善企业生产经营行为，另一方面敢于披露大量信息以接受公开市场检验的企业，通常具备良好的发展潜力[8]。李心合(2014)认为债务异质性程度越高，债权人群体越复杂，企业的风险防范机制也就越强[4]。唐媚媚和陈欣欣(2019)考察了债务异质性对上市公司投资的影响，提出债务异质性可以减少企业的非效率投资，提升企业价值水平[9]。此外，王圣芳(2019)根据债务期限结构和债务来源结构两个维度划分异质性，将债务划分为长期债务、短期债务、商业信用以及金融机构借款四种异质性债务，再基于企业生命周期视角，实证研究发现异质性债务与企业非效率投资间存在显著关系[10]。也有不同观点表示，债务异质性带来的债权复杂化背景下，不同债权人的利益不一致，引发的分歧可能会导致企业资产的预期清算价值被低估。

由于，债务异质性的提升可以加强信息对称程度，提高企业风险防范意识，减少企业非效率投资，而债权人利益冲突对企业的影响较为间接，故本文假设债务异质性能提高企业价值。即：

H1：在其他条件不变的情况下，债务异质性能够提高企业价值。

国内学者黄莲琴和屈耀辉(2010)、王珏和刘钇沅(2015)等研究发现，经营性负债所形成的资产成本是最低的，金融性负债则需要支付利息，并且经营性负债的债务监督约束效果更强，经营性负债与企业价值正相关[11-12]。

经营性负债主要来自上游供应链的商品市场，还款周期较短，而金融性负债主要来源于外部的金融机构，通常付款周期较长且有较高的利息支出，如果企业没有按期履行支付义务会影响企业在整个供应链上的商业信用和声誉，对企业长远发展不利，因此企业必须具备较强的偿债能力。

由于经营性负债的资产成本低，债务监督约束效果强，而金融性负债融资成本高，违约影响大，故本文假设经营性负债比金融性负债更能提高企业价值。即：

H2：在其他条件不变的情况下，经营性负债能提高企业价值，金融性负债会降低企业价值。

(二)货币政策、债务异质性对企业价值的影响

国内外大多数学者认为货币政策对企业价值具有调节效应，从而能产生间接影响。国内学者孟为等(2018)指出货币政策、流动性管理与企业价值之间的关系存在条件效应[13]。随着货币政策的紧缩，高流动性水平有助于降低股东与债权人之间的代理冲突，缓解融资约束，并积极作用于企业价值；随着货币政策的宽松，高流动性水平会由于占用较多长期资金，引发投资不足，损害企业价值。傅传锐(2016)认为货币政策对具有不同产权背景、融资约束状态的企业存在异质性的影响[14]。与非国有控股企业、弱融资约束的企业相比，宽松的货币政策能够更有力地提升拥有较高结构资本的国有控股企业、强融资约束企业的结构资本效率，从而弱化、抵消宽松货币政策对人力资本增值效率的负面效应，最终实现企业总体价值的提升。

杜得彪(2018)在研究债务异质性对煤炭业上市公司价值的影响时，发现货币政策紧缩时期货币供应量减少，银行会提高资金成本并收缩信贷规模，企业可以从银行取得的贷款数量下降，为了满足企业正常经营的资金需要，经营性负债的资金替代作用至关重要[15]。牛培路(2013)在研究中，发现货币政策紧缩时期，商业信用作为商品市场上的短期融资对企业价值的提升作用更强[16]。李心合(2014)认为经营性负债无需定期支付利息，在规定时间内可以无偿使用，没有银行信贷中的诸多审核程序，因此经营性负债因灵活便捷和及时性等优点成为企业重要的非正式融资方式[4]。从声誉机制出发，经营性负债有较强的监督约束作用，未按期履行支付义务会影响企业在整个供应链上的商业信用和声誉，对企业长远发展不利。从代理人角度出发，经营性负债隐含的高违约成本和再融资约束会抑制企业管理者的随意投资行为，增加了资金使用流向的透明度，减少了代理成本。而在货币政策宽松时期企业面临的融资约束减小，可供企业选择的融资渠道多，企业选择金融性负债，不仅审核程序复杂，而且利息成本通常较其他渠道高会抑制企业价值。

货币宽松时期，由于企业融资渠道多样、融资约束少，而金融性负债融资流程复杂、利息高，故本文假设选择金融性负债将不利于提升企业价值。即：

H3：在其他条件不变的情况下，货币政策宽松时期相对于紧缩时期，金融性负债对企业价值的削弱程度更强。

货币紧缩时期，银行贷款成本上升，而经营性负债具有低成本、灵活性、低代理成本等特点，因此本文假设以经营性负债替代银行贷款将提高企业价值。即：

H4：在其他条件不变的情况下，货币政策紧缩时期相对于宽松时期，经营性负债对企业价值的提升效果更强。

二 研究设计

(一)样本选择和数据来源

本文选择我国沪深A股上市公司2009年至2018年的数据作为研究样本，利用CSMAR和Wind数据库，使用EXCEL2003和Stata15.0进行计算和分析。为了保证充足的数据量和数据准确性，根据研究目的按以下原则进行样本筛选。

一是剔除银行、证券期货等银行金融类企业；二是剔除当年ST、*ST等PT类上市公司样本；三是剔除上市时间晚于2009年1月1日的样本公司；四是剔除某些关键数据缺失的上市公司。此外，本文在数据处理的过程中，对模型中连续变量99%以上及1%以下的分位数施行缩尾处理，以此控制极端值的影响。经过以上的筛选，初步得到1 052个样本公司共10 520个观测数据。

(二)变量定义与模型设定

1.变量定义

(1)被解释变量

企业价值(TQ)。考虑到收益率等财务指标仅能反映企业过去的价值，难以对企业未来价值进行度量，本文借鉴程小可和李浩举等(2016)的基于货币政策视角反映税收规避对企业价值影响的研究思路，从企业价值和企业成长性来考量，采用托宾Q(TQ)来衡量企业价值。

(2)解释变量

根据李心合(2014)[4]和靳曙畅(2019)[8]的划分标准，对主要解释变量债务异质性、经营性负债和金融性负债进行构建。

债务异质性(DH)。具体计算包括三个部分：第一，计算企业的金融性负债与经营性负债之差的绝对值即债务差异。第二，根据债务差异绝对值得出行业均值。第三，将债务差异的绝对值与行业均值进行比较，若债务差异性的绝对值大于行业均值，则定义为高债务差异性，DH=1；反之，定义为低债务差异性，DH=0。

经营性负债(OL)=(应付账款+应付票据+预收款项+应付职工薪酬+应交税费+其他应付款+递延所得税负债)/总资产；金融性负债(FL)=(交易性金融负债+短期借款+长期借款+应付债券+应付利息+衍生金融负债+应付股利)/总资产。

(3)调节变量

借鉴祝继高等(2009)[17]的研究方法，采用“MPS=M2增长率-GDP增长率-CPI增长率”计算公式，根据MPS中位数，选择MPS较大的年份，作为货币政策宽松期；其余年份作为货币政策紧缩期。最终得到2009年、2010年、2012年、2013年、2015年为货币政策宽松时期，MPS赋值为0。2011年、2014年、2016年、2017年、2018年为货币政策紧缩时期，MPS赋值为1。

(4)控制变量

通过梳理相关领域的研究文献，本文将公司规模(SIZE)、企业年龄(AGE)、资产负债率(LEV)、资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)、产权性质(SOE)、第一大股东控制(TOP1)作为控制变量，同时还控制了行业虚拟变量Ind和年度虚拟变量Year，本文变量具体设定见表1。

表1 变量定义

2.模型构建

本文在设定模型时不仅考虑了时间效应，还考虑了行业效应，通过对面板数据的梳理，进行Hausman检验，检验结果拒绝原假设，选择固定效应模型。

首先检验假设一和假设二。其中模型(1)用于检验假设一，在其他条件不变的情况下，企业的债务异质性程度越高，企业价值的提升效果越强。模型(2)用于检验假设二，在其他条件不变的情况下，相比金融性负债，经营性负债更能有效提高企业价值。

TQi,t=β0+β1DHi,t+β2ROAi,t+β3ROEi,t+

β4TOPli,t+β5SIZEi,t+β6LEV+β7SOEi,t+

β8AGEi,t+∑Year+∑lnd+μi,t

(1)

TQi,t=β0+β1OLi,t+β2ROAi,t+β3ROEi,t+

β4TOPli,t+β5SIZEi,t+β6LEV+β7SOEi,t+

β8AGEi,t+∑Year+∑lnd+μi,t

(2)

TQi,t=β0+β1FLi,t+β2ROAi,t+β3ROEi,t+

β4TOPli,t+β5SIZEi,t+β6LEV+β7SOEi,t+

β8AGEi,t+∑Year+∑lnd+μi,t

(3)

为了检验假设三、假设四，参考陈艳利2018建立的模型，将货币政策作为调节变量纳入到模型(2)和模型(3)中，分别得出模型(4)和模型(5)。

TQi,t=β0+β1FLi,t+β2MPSi,t+β3FLi,t×MPSi,t+

β4ROAi,t+β5ROEi,t+β6TOPl+β7SIZEi,t+

β8LEVi,t+β9SOEi,t+β10AGEi,t+∑Year+

∑lnd+μi,t

(4)

TQi,t=β0+β1OLi,t+β2MPSi,t+β3OLi,t×MPSi,t+

β4ROAi,t+β5ROEi,t+β6TOPl+β7SIZEi,t+

β8LEVi,t+β9SOEi,t+β10AGEi,t+∑Year+

∑lnd+μi,t

(5)

三 实证分析

(一)描述性统计分析

从表2全样本的描述性统计结果可知，托宾Q最小值为0.862，最大值为9.126，最大值与最小值相差10倍，说明样本中不同企业的托宾Q值差异较大。经营性负债和金融性负债的均值分别为0.237和0.196，前者大于后者的现象表明，在中国特殊的制度背景下，针对经营性负债的研究具有较强的现实意义。从企业的基本属性来看，企业产权性质的均值为0.608，说明在样本中有60.8%的企业为国有企业。从企业的基本属性来看，企业的平均规模为22.494，平均上市年限为14.028年，企业面临的平均风险为0.485倍。资产负债率的最小值与最大值分别为0.071和0.886，说明样本中企业的所借负债占其总资产比重相差较大。第一大股东的平均持股比率高达36.2%，最小值和最大值分别为0.088和0.760，说明样本中企业第一大股东持股比例相差较大。

表2 全样本的描述性统计

从表3货币政策宽松时期和紧缩时期主要变量的描述性统计结果，可以看出货币政策紧缩时期托宾Q值的均值为2.023，货币政策宽松时期略高于货币政策紧缩时期。此外，货币政策宽松时期金融性负债的均值为0.203大于货币政策紧缩时期，说明在货币政策宽松时期，企业在金融市场上筹集资金的难度相对较小，也说明中国金融机构的信贷歧视是客观存在的。在货币政策宽松时期，资产负债率、资产收益率、净资产收益率和第一大股东持股比例的均值均要大于货币紧缩时期，上述现象表明货币宽松时期与紧缩时期之间企业的基本属性、经营状况存在较大的差异。

表3 货币政策宽松时期和紧缩时期的主要变量的描述性统计

(二)回归分析

表4的模型(1)为债务异质性程度与企业价值之间关系的回归结果，从结果可知，债务异质性程度与企业价值之间的系数为0.113且在1%的显著性水平上显著。表明在控制其他因素之后，具有债务异质性的企业比不具有债务异质性的企业其企业价值高11.3%，即企业的债务异质性程度越高，越能提升企业价值，研究假设一得到验证。此外，企业的资产收益率、第一大股东持股比例与企业价值在1%的显著性水平上显著正相关。净资产收益率、企业规模与企业价值在1%的显著性水平上显著负相关。

表4 货币政策、债务异质性与企业价值回归结果

表4的模型(2)和模型(3)分别为金融性负债、经营性负债与企业价值之间关系的回归结果，从结果可以看出金融性负债(FL)与企业价值(TQ)之间的系数为-0.716，在1%的显著性水平上显著负相关；经营性负债(OL)与企业价值(TQ)之间的系数为0.487，在1%的显著性水平上显著正相关。说明在控制其他因素之后，金融性负债率每提高1%，企业价值将下降0.72%；经济性负债每提高1%，企业价值将上升0.49%。因此，相比金融性负债，经营性负债更能有效提高企业价值，研究假设二得到验证。此外，在模型(2)和模型(3)中可以看出控制变量之间的显著性水平与模型(1)保持一致。

表4的模型(4)为货币政策下金融性负债与企业价值之间关系的回归结果，货币政策(MPS)和金融性负债(FL)的交互项与企业价值(TQ)之间的系数为0.826，在1%的显著性水平上显著正相关；金融性负债(FL)与企业价值之间的系数为-1.095，在1%的显著性水平上显著负相关。表明货币宽松时期(MPS=0)相较于货币紧缩时期(MPS=1)而言，金融性负债率每提高1%，对企业价值的削弱程度将提高0.83%。因此在货币政策宽松时期提高金融性负债会降低企业价值，说明假设三成立。

表4的模型(5)为货币政策下经营性负债与企业价值之间关系的回归结果，货币政策(MPS)和经营性负债(OL)的交互项与企业价值(TQ)之间的系数为0.627，在1%的显著性水平上显著正相关；经营性负债(OL)与企业价值(TQ)之间的系数为0.187，在1%的显著性水平上显著正相关。表明货币紧缩时期(MPS=1)相较于货币宽松时期(MPS=0)而言，经营性负债率每提高1%，对企业价值的提高程度将上升0.63%。因此，货币政策紧缩时期提高经营性负债能够增加企业价值，因此接受假设四。

(三)稳健性检验

为检验上述实证结果的稳健性，本文借鉴陆正飞和杨得明(2011)[18]的方法作为度量货币政策松紧的衡量指标。将虚拟变量MPS用连续变量MPS替代，计算公式为“MPS=M2增长率-GDP增长率-CPI增长率，”其中MPS值越大表示货币政策趋向宽松，MPS值越小表示货币政策趋向紧缩。采用2009—2018年1 052家沪深A股非金融上市公司为研究样本，将调节变量代入模型(4)和模型(5)，研究结论不变，研究结果如表5所示。

表5模型(1)为货币政策下金融性负债与企业价值之间关系的回归结果，货币政策(MPS)和金融性负债(FL)的交互项与企业价值(TQ)之间的系数为-0.076，在1%的显著性水平上显著负相关，金融性负债(FL)与企业价值之间的系数为-0.365，说明货币宽松时期，企业融资约束较少，金融性负债会加剧企业非效率投资行为的发生，因此在货币政策趋向宽松，提高金融性负债会造成企业价值更大程度的减少，说明假设三成立。

表5的模型(2)为货币政策下经营性负债与企业价值之间关系的回归结果，货币政策(MPS)和经营性负债(OL)的交互项与企业价值(TQ)之间的系数为-0.063，在1%的显著性水平上显著正相关，经营性负债(OL)与企业价值之间的系数为0.773，说明在货币政策紧缩时期，企业融资约束较多，而经营性负债具有低成本的特点，因此在货币政策趋向紧缩时期，提高经营性负债更能使企业价值得到提升，假设四成立。

表5 稳健性检验

四 结论及建议

本文以2009年至2018年我国沪深非金融A股上市公司为样本，利用固定效应模型考察了债务异质性对企业价值的影响，并进一步检验了货币政策的调节作用。实证结果表明：(1)企业债务异质性程度越高，越能提升企业价值。(2)在其他条件不变的情况下，货币政策宽松时期相对于紧缩时期，金融性负债对企业价值的削弱程度更强。货币政策紧缩时期相对于宽松时期，经营性负债对企业价值的提升效果更强。

基于上述的研究结论，本文给出以下几点政策性建议：第一，企业应该提高债务异质性程度，丰富债务来源，扩充融资渠道。尤其是合理利用经营性负债，重视经营性负债的管理，发挥财务杠杆作用，才能实现企业价值的最大化。在样本中可以看出，债务异质性程度总体上偏低，从持续经营的角度看，不利于企业未来发展。第二，民营企业相较于国有企业而言，获取金融性负债更为困难，应该利用好经营性负债以满足资金需求，促进企业可持续发展，而不应该盲目追求扩大企业规模，应该合理调整负债结构，保持财务状况良好，做到信息披露及时，以吸引更多的外部资金。