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本文以2020年互聯网背景下以及新冠肺炎疫情契机下迅速发展的计算机应用行业的89家企业为研究对象，探究该行业资本结构与企业价值的关系。结果显示，该行业两者之间的关系符合MM定理，当资产负债水平小于39.93%时，企业价值随资产负债水平的增加而增大，当资产负债水平大于39.93%，两者呈负相关关系。现阶段，企业应适当提高资产负债率，减少对股权融资的依赖，持续增强盈利能力，不断优化资本结构，努力提升自身价值。
在互联网、大数据、物联网发展迅速的背景下，新冠肺炎疫情的爆发为产业数字化应用场景爆发、计算机产业迅速崛起提供了良好契机，进一步加速了产业链的深度融合。计算机产业具有增长快、附加值高、渗透力强的特点，通过提高其他产业产品的科技附加值，能够促使传统产业有效转型升级，从而提高整个经济系统的生产效率（王新红，2007）。可见，在信息化时代计算机应用技术举足轻重，计算机产业对与国民经济的推动作用也愈发凸显。本文从微观的角度出发，以计算机应用行业上市为研究对象，分析其资本结构与公司价值的关系，深化企业对融资效率的认识，探求有助于企业提升自身价值，增强核心竞争力的有效路径。
融资结构理论在企业融资行为中具有重要的理论指导作用。在满足有效市场理论、经纪人假设以及增长最大化假说的前提下，即在完全竞争的完善的资本市场下，早期的MM理论（无公司税的MM理论）认为，资本结构对企业价值没有影响；作为MM定理的延续和发展，权衡模型理论对原本的MM定理进行了修正，认为在考虑了税收（公司赋税和个人所得税）、权益代理成本和财务困境成本的条件下，加权资本成本会随债务的增加而减小，因此存在最优的资本结构，使得企业价值最大化。目前，对于资本结构与企业价值关系的研究颇多。当所得税率为33%时，其负债比例保持在低于60%较为适宜（胡援成，2002）。一般来说，上市公司的资产负债率近似服从均值为42%、标准差为18%的正态分布（吕长江、韩慧博，2001）。同时，资本结构与企业价值受影响的因素不同呈现出不同的相关关系。由于现金持有水平的不同，在低现金持有企业两者呈负相关，在高现金持有企业两者负相关程度显著减弱（陈静、潘海英，2017）。对于创业板上市公司而言，资本结构与企业价值呈现显著的负相关关系（丘启航、张丽、郑天翔，2018）。熊检、孟庆军（2019）以中小板制造业企业为样本，受股权激励的水平的影响，当股权激励处于较低水平时两者呈正相关关系，当股权激励处于较高水平时两者呈负相关关系。
本文与以往文献相比，有以下创新点：一方面，本文选用当下最具前沿、备受资本青睐的计算机应用行业作为研究对象，具有较强的针对性，且采用2020年的最新数据，具有一定时效性。另一方面，在信息化时代背景下，本文提出企业应科学地控制融资比例，提高融资效率对计算机产业企业在未来把握产业新机遇，激发高质量新活力具有实践意义。
样本选取与数据来源
本文选取2020年计算机应用行业深沪两市A股上市公司年度数据作为研究样本。样本数据来自于深证信数据服务平台、深圳国泰安CSMAR系列数据库及万得数据库。为保证研究的有效性，对原始数据做以下处理：（1）剔除2020年12月31日之后上市的公司；（2）剔除ST和ST*的上市公司；（3）剔除亏损严重的上市公司；（4）剔除数据不全、没有披露研发费的上市公司。最终得到89家计算机应用行业上市公司。利用SPSS软件对上述样本企业2020年的截面数据进行线性回归分析。
变量确定
1.被解释变量
本文选择托宾Q作为被解释变量，用来衡量公司所处产业的成长能力。一般来说，当Q大于1时，公司市场价值大于资本重置成本，企业会选择通过投资建厂来扩大公司规模，从而增加投资的需求；当Q小于1时，公司市场价值小于资本重置成本，企业会选择通过股票收购其他企业来扩大公司规模，从而减少投资的需求。具体计算公式为：
2.解释变量：
本文选择资产负债率（LEV）作为解释变量，用来代表公司的资本结构。资产负债率，即期末负债总额与资产总额的比例关系，反映的是债权人所提供的资本占全部资本的占比。由于本文聚焦计算机应用行业，属于高新技术行业，该行业通常拥有较少长期负债，甚至无长期负债，所以选用总负债来衡量企业的负债规模。
3.控制变量：
结合我国市场环境和企业运营的特点，借鉴李露（2016），引入规模水平、发展能力和盈利能力三个控制变量。其中，用年初总资产的自然对数表示规模水平；用本年总资产增长额与年初资产总额的比值来衡量企业的发展能力；企业的盈利能力用营业利润率来衡量，具体用营业利润占全部业务收入的比来表示。
回归模型
根据理论研究和分析，根据逐步回归分析法，分两步进行逐层回归：首先加入被解释变量与解释变量进行初步回归，估计两者之间的相关关系；第二步，运用步进的方法，引入其他控制变量，建立“最优”的多元线性回归方程，提高模型的准确性。据此，建立模型1和模型2的回归方程如下：
描述性统计
将收集到的数据进行描述性统计用SPSS进行描述性统计。托宾Q，代表企业价值，其平均值为3.357，标准误差为1.762，表明计算机应用行业企业间的价值为还存在差距。可以推断，在该年特殊的背景下，整个计算机行业市场快速发展，欣欣向荣。资产负债率的均值为0.3477，标准误差为0.1719，标准误差值小，说明各个企业负债比例差距不大。企业规模的均值为12.47，最大值是15.03，最小值是10.83，可以看出企业间的规模水平存在较大差距。企业间的总资产增长率差距较大，最小值为-0.2260，最大值为0.4387。营业利润率的均值为0.1014，极值相差0.9536差距较大，有企业出现巨额亏损的情况。另外，利用方差膨胀因子作为检验指标，所得VIF值均小于2.5，远远低于10的阈值，由此判断该模型的各个变量之间不存在严重的多重共线性。
回归分析
利用逐步回归分析法进行假设检验，结果如表2所示。
注：括号内为t检验值。*表示在10%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，***表示在1%的水平上显著。
首先，本文将解释变量与被解释变量带入模型1初步回归，回归结果如图所示。根据以上回归分析，模型1的拟合优度R2=0.068，F检验值为6.440，在5%的水平上通过了F检验。解释变量资本结构估计的参数为-2.676，且通过了T检验，说明企业价值与资本结构在5%的显著性水平上呈负向的相关关系。为了更好的拟合模型，本文加入了解释变量LEV^2以及控制变量，利用模型2进行回归分析。可以看到，模型2的拟合优度R2=0.293，明显优于模型1，说明各解釋变量联合起来对企业价值有29.3%的解释力度。F检验值等于8.798，通过了F检验，并在1%的水平上显著。各变量回归系数均通过了t检验，且在1%的水平上显著，说明这些变量可以对被解释变量产生显著影响。其中，企业价值与企业规模呈负相关关系，与营业利润率呈正相关关系。模型2的回归结果表明，企业价值资本结构存在二次函数关系，呈“倒U形”曲线，表达式为：TobinQ=8.658+10.013LEV-12.538LEV2-0.592SCA+5.355NIR。在不考虑其他变量的条件下，由Tob inQ=8.658+10.013LEV-12.53 8LEV2，可以得出：当资产负债水平为39.93%时，TobinQ的值最大。
结 论
基于权衡模型理论，对计算机应用行业上市公司的进行实证分析，我们可以判断，计算机应用行业上市公司的企业价值与企业的规模水平、盈利能力以及资本结构有相关关系。资本结构与企业价值是二次函数的关系，呈“倒U形”，即在考虑了公司税和个人所得税、财务困境成本和权益代理成本的条件下，计算机应用行业上市公司存在最佳资本结构使得企业价值最大。这与刘东辉（2004）、熊检（2019）得出的结论一致，但与一般的上市公司相比，该行业上市公司的负债率较低，这可能是因为计算机应用行业属于高新技术产业，资源配置效率更高，但受市场波动的影响也更强，企业往往较少选择长期举债。
建 议
基于研究，本文提出如下建议：计算机应用行业企业保持适度的资产负债率。样本的平均资产负债率为34.77%，远低于企业价值最大化所对应的39.93%的最优资本结构，因此管理者可以适当举债经营，减少对股权融资的依赖，不断优化资本结构。同时，实施融资方式多元化，合理利用融资渠道，努力提高内源融资比例，增强自身“造血”功能。另外，管理者还应在综合考虑内外部发展需要以及成本控制的基础上，合理扩张企业规模；提高主营业务利润率，实现企业的高质量成长。
（北京语言大学）
参考文献：
[1]王新红. 我国高新技术企业融资效率研究[D].西北大学，2007.
[2]吕长江，韩慧博.上市公司资本结构特点的实证分析[J].南开管理评论， 2001，{4}（05）：26-29.
[3]陈静，潘海英.现金持有、资本结构与企业价值[J].财会月刊，2017，{4}（15）：3-8.
[4]熊检，孟庆军.高管股权激励、资本结构与企业价值——基于中小板制造业企业[J].经济论坛，2019，{4}（01）： 141-147.
[5]李露.资本结构与企业价值的倒U型关系研究——基于企业风险承担的中介效应[J].江苏社会科学，2016，{4}（03）：109-115.
[6]胡援成.中国企业资本结构与企业价值研究[J].金融研究，2002，{4}（03）：110-122.
[7]刘东辉，黄晨.资本结构与企业价值关系的实证研究[J].南方经济， 2004，{4}（02）：47-49.
[8]李义超.中国上市公司资本结构研究[D].浙江大学，2001.
[9]辛琳，张萌.企业吸收能力、资本结构与企业价值——以长江经济带战略性新兴产业上市公司为例[J].会计研究，2018，{4}（09）：47-55.
[10]朱艳丽，孙英楠，向欣宇.“重盈利”还是“重成长”？——资本结构与企业价值的相关性研究[J].中国经济问题， 2019，{4}（06）：104-118.
在互联网、大数据、物联网发展迅速的背景下，新冠肺炎疫情的爆发为产业数字化应用场景爆发、计算机产业迅速崛起提供了良好契机，进一步加速了产业链的深度融合。计算机产业具有增长快、附加值高、渗透力强的特点，通过提高其他产业产品的科技附加值，能够促使传统产业有效转型升级，从而提高整个经济系统的生产效率（王新红，2007）。可见，在信息化时代计算机应用技术举足轻重，计算机产业对与国民经济的推动作用也愈发凸显。本文从微观的角度出发，以计算机应用行业上市为研究对象，分析其资本结构与公司价值的关系，深化企业对融资效率的认识，探求有助于企业提升自身价值，增强核心竞争力的有效路径。
融资结构理论在企业融资行为中具有重要的理论指导作用。在满足有效市场理论、经纪人假设以及增长最大化假说的前提下，即在完全竞争的完善的资本市场下，早期的MM理论（无公司税的MM理论）认为，资本结构对企业价值没有影响；作为MM定理的延续和发展，权衡模型理论对原本的MM定理进行了修正，认为在考虑了税收（公司赋税和个人所得税）、权益代理成本和财务困境成本的条件下，加权资本成本会随债务的增加而减小，因此存在最优的资本结构，使得企业价值最大化。目前，对于资本结构与企业价值关系的研究颇多。当所得税率为33%时，其负债比例保持在低于60%较为适宜（胡援成，2002）。一般来说，上市公司的资产负债率近似服从均值为42%、标准差为18%的正态分布（吕长江、韩慧博，2001）。同时，资本结构与企业价值受影响的因素不同呈现出不同的相关关系。由于现金持有水平的不同，在低现金持有企业两者呈负相关，在高现金持有企业两者负相关程度显著减弱（陈静、潘海英，2017）。对于创业板上市公司而言，资本结构与企业价值呈现显著的负相关关系（丘启航、张丽、郑天翔，2018）。熊检、孟庆军（2019）以中小板制造业企业为样本，受股权激励的水平的影响，当股权激励处于较低水平时两者呈正相关关系，当股权激励处于较高水平时两者呈负相关关系。
本文与以往文献相比，有以下创新点：一方面，本文选用当下最具前沿、备受资本青睐的计算机应用行业作为研究对象，具有较强的针对性，且采用2020年的最新数据，具有一定时效性。另一方面，在信息化时代背景下，本文提出企业应科学地控制融资比例，提高融资效率对计算机产业企业在未来把握产业新机遇，激发高质量新活力具有实践意义。
研究设计
样本选取与数据来源
本文选取2020年计算机应用行业深沪两市A股上市公司年度数据作为研究样本。样本数据来自于深证信数据服务平台、深圳国泰安CSMAR系列数据库及万得数据库。为保证研究的有效性，对原始数据做以下处理：（1）剔除2020年12月31日之后上市的公司；（2）剔除ST和ST*的上市公司；（3）剔除亏损严重的上市公司；（4）剔除数据不全、没有披露研发费的上市公司。最终得到89家计算机应用行业上市公司。利用SPSS软件对上述样本企业2020年的截面数据进行线性回归分析。
变量确定
1.被解释变量
本文选择托宾Q作为被解释变量，用来衡量公司所处产业的成长能力。一般来说，当Q大于1时，公司市场价值大于资本重置成本，企业会选择通过投资建厂来扩大公司规模，从而增加投资的需求；当Q小于1时，公司市场价值小于资本重置成本，企业会选择通过股票收购其他企业来扩大公司规模，从而减少投资的需求。具体计算公式为：
2.解释变量：
本文选择资产负债率（LEV）作为解释变量，用来代表公司的资本结构。资产负债率，即期末负债总额与资产总额的比例关系，反映的是债权人所提供的资本占全部资本的占比。由于本文聚焦计算机应用行业，属于高新技术行业，该行业通常拥有较少长期负债，甚至无长期负债，所以选用总负债来衡量企业的负债规模。
3.控制变量：
结合我国市场环境和企业运营的特点，借鉴李露（2016），引入规模水平、发展能力和盈利能力三个控制变量。其中，用年初总资产的自然对数表示规模水平；用本年总资产增长额与年初资产总额的比值来衡量企业的发展能力；企业的盈利能力用营业利润率来衡量，具体用营业利润占全部业务收入的比来表示。
回归模型
根据理论研究和分析，根据逐步回归分析法，分两步进行逐层回归：首先加入被解释变量与解释变量进行初步回归，估计两者之间的相关关系；第二步，运用步进的方法，引入其他控制变量，建立“最优”的多元线性回归方程，提高模型的准确性。据此，建立模型1和模型2的回归方程如下：
实证结果及说明
描述性统计
将收集到的数据进行描述性统计用SPSS进行描述性统计。托宾Q，代表企业价值，其平均值为3.357，标准误差为1.762，表明计算机应用行业企业间的价值为还存在差距。可以推断，在该年特殊的背景下，整个计算机行业市场快速发展，欣欣向荣。资产负债率的均值为0.3477，标准误差为0.1719，标准误差值小，说明各个企业负债比例差距不大。企业规模的均值为12.47，最大值是15.03，最小值是10.83，可以看出企业间的规模水平存在较大差距。企业间的总资产增长率差距较大，最小值为-0.2260，最大值为0.4387。营业利润率的均值为0.1014，极值相差0.9536差距较大，有企业出现巨额亏损的情况。另外，利用方差膨胀因子作为检验指标，所得VIF值均小于2.5，远远低于10的阈值，由此判断该模型的各个变量之间不存在严重的多重共线性。
回归分析
利用逐步回归分析法进行假设检验，结果如表2所示。
注：括号内为t检验值。*表示在10%的水平上显著，**表示在5%的水平上显著，***表示在1%的水平上显著。
首先，本文将解释变量与被解释变量带入模型1初步回归，回归结果如图所示。根据以上回归分析，模型1的拟合优度R2=0.068，F检验值为6.440，在5%的水平上通过了F检验。解释变量资本结构估计的参数为-2.676，且通过了T检验，说明企业价值与资本结构在5%的显著性水平上呈负向的相关关系。为了更好的拟合模型，本文加入了解释变量LEV^2以及控制变量，利用模型2进行回归分析。可以看到，模型2的拟合优度R2=0.293，明显优于模型1，说明各解釋变量联合起来对企业价值有29.3%的解释力度。F检验值等于8.798，通过了F检验，并在1%的水平上显著。各变量回归系数均通过了t检验，且在1%的水平上显著，说明这些变量可以对被解释变量产生显著影响。其中，企业价值与企业规模呈负相关关系，与营业利润率呈正相关关系。模型2的回归结果表明，企业价值资本结构存在二次函数关系，呈“倒U形”曲线，表达式为：TobinQ=8.658+10.013LEV-12.538LEV2-0.592SCA+5.355NIR。在不考虑其他变量的条件下，由Tob inQ=8.658+10.013LEV-12.53 8LEV2，可以得出：当资产负债水平为39.93%时，TobinQ的值最大。
结论与建议
结 论
基于权衡模型理论，对计算机应用行业上市公司的进行实证分析，我们可以判断，计算机应用行业上市公司的企业价值与企业的规模水平、盈利能力以及资本结构有相关关系。资本结构与企业价值是二次函数的关系，呈“倒U形”，即在考虑了公司税和个人所得税、财务困境成本和权益代理成本的条件下，计算机应用行业上市公司存在最佳资本结构使得企业价值最大。这与刘东辉（2004）、熊检（2019）得出的结论一致，但与一般的上市公司相比，该行业上市公司的负债率较低，这可能是因为计算机应用行业属于高新技术产业，资源配置效率更高，但受市场波动的影响也更强，企业往往较少选择长期举债。
建 议
基于研究，本文提出如下建议：计算机应用行业企业保持适度的资产负债率。样本的平均资产负债率为34.77%，远低于企业价值最大化所对应的39.93%的最优资本结构，因此管理者可以适当举债经营，减少对股权融资的依赖，不断优化资本结构。同时，实施融资方式多元化，合理利用融资渠道，努力提高内源融资比例，增强自身“造血”功能。另外，管理者还应在综合考虑内外部发展需要以及成本控制的基础上，合理扩张企业规模；提高主营业务利润率，实现企业的高质量成长。
（北京语言大学）
参考文献：
[1]王新红. 我国高新技术企业融资效率研究[D].西北大学，2007.
[2]吕长江，韩慧博.上市公司资本结构特点的实证分析[J].南开管理评论， 2001，{4}（05）：26-29.
[3]陈静，潘海英.现金持有、资本结构与企业价值[J].财会月刊，2017，{4}（15）：3-8.
[4]熊检，孟庆军.高管股权激励、资本结构与企业价值——基于中小板制造业企业[J].经济论坛，2019，{4}（01）： 141-147.
[5]李露.资本结构与企业价值的倒U型关系研究——基于企业风险承担的中介效应[J].江苏社会科学，2016，{4}（03）：109-115.
[6]胡援成.中国企业资本结构与企业价值研究[J].金融研究，2002，{4}（03）：110-122.
[7]刘东辉，黄晨.资本结构与企业价值关系的实证研究[J].南方经济， 2004，{4}（02）：47-49.
[8]李义超.中国上市公司资本结构研究[D].浙江大学，2001.
[9]辛琳，张萌.企业吸收能力、资本结构与企业价值——以长江经济带战略性新兴产业上市公司为例[J].会计研究，2018，{4}（09）：47-55.
[10]朱艳丽，孙英楠，向欣宇.“重盈利”还是“重成长”？——资本结构与企业价值的相关性研究[J].中国经济问题， 2019，{4}（06）：104-118.