鹿 梅，張麗君

（中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)a.工商管理學(xué)院；b.新聞與文化傳播學(xué)院，武漢 430073）

1 問題的提出

資本結(jié)構(gòu)決策是企業(yè)融資決策的核心問題，關(guān)于資本結(jié)構(gòu)問題的研究一直是公司理財(cái)研究的核心問題之一。隨著資本結(jié)構(gòu)決策理論研究的不斷發(fā)展，許多學(xué)者開始從不同的角度對(duì)上市公司資本結(jié)構(gòu)影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。本文通過對(duì)不同行業(yè)上市公司資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行方差分析發(fā)現(xiàn)行業(yè)因素對(duì)資本結(jié)構(gòu)影響較大，因此為了探究公司特征對(duì)資本結(jié)構(gòu)的影響，本文采以同一行業(yè)多家上市公司資本結(jié)構(gòu)為因變量，以公司規(guī)模、經(jīng)營波動(dòng)性、資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值、成長(zhǎng)性、盈利能力、償債能力和特殊性等公司特征為自變量，采用逐步多元線性回歸模型，探究公司特征對(duì)資本結(jié)構(gòu)的影響。

2 模型設(shè)定

2.1 研究假設(shè)

參考國內(nèi)外學(xué)者研究文獻(xiàn)，本文以上市公司資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)負(fù)債率和長(zhǎng)期負(fù)債率為因變量，以公司特征、經(jīng)營波動(dòng)性、資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值、成長(zhǎng)性、盈利能力、償債能力和特殊性等公司特征為自變量，進(jìn)行多元線性回歸。

本文提出以下假設(shè)：

H1：公司的資產(chǎn)規(guī)模和公司的資產(chǎn)負(fù)債率正相關(guān)。

H2：公司的經(jīng)營波動(dòng)性和公司的資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)相關(guān)。

H3：公司的資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值公司的資產(chǎn)負(fù)債率正相關(guān)，和公司的長(zhǎng)期負(fù)債率正相關(guān)。

H4：公司的成長(zhǎng)性和公司的資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)相關(guān)。

H5：公司的盈利能力和公司的資產(chǎn)負(fù)債率正相關(guān)。

H6：公司的償債能力和公司的資產(chǎn)負(fù)債率正相關(guān)

H7：公司的特殊性和公司的資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)相關(guān)

2.2 變量選擇與模型構(gòu)建

本文所用多元線性回歸模型如下：

其中i=1,2,3，Y1為上市公司資產(chǎn)負(fù)債率，Y2為上市公司流動(dòng)負(fù)債率，Y3為上市公司長(zhǎng)期負(fù)債率；Xj為上市公司第j個(gè)公司特征變量；ai為常數(shù)項(xiàng)；bi為各個(gè)解釋變量對(duì)應(yīng)參數(shù)項(xiàng)；ei為誤差項(xiàng)。

表1 模型變量及解釋

3 統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和分析

為了保證樣本量的充足和研究結(jié)果的實(shí)效性，本文選擇了2000年前在上海證券交易所上市到目前仍在流通的上市公司在2010年的橫截面數(shù)據(jù)作為研究樣本。由于外資股股價(jià)和A股股價(jià)相差較大，所以剔除了含B股或H股的公司，同時(shí)剔除了處于財(cái)務(wù)狀況異常的情況或連續(xù)虧損兩年以上的公司。樣本數(shù)據(jù)來源于巨靈金融平臺(tái)，模型分析使用EVIEWS6.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。

3.1 資產(chǎn)負(fù)債率總體分布

為研究中國上市公司資本結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，特選取了在滬深兩地上市的1526家純A股上市公司，由于本文研究的是一般上市公司，特剔除金融保險(xiǎn)業(yè)的公司，并剔除155家數(shù)據(jù)不足的上市公司，總計(jì)1371家樣本公司，其資產(chǎn)負(fù)債率分布呈正態(tài)分布。

1371家樣本公司的資產(chǎn)負(fù)債率近似服從均值為47.996，標(biāo)準(zhǔn)差為19.77的正態(tài)分布，這一分布為后面的方差分析和回歸分析提供了理論基礎(chǔ)。由正態(tài)分布特點(diǎn)我們可以知道，資產(chǎn)負(fù)債率受很多因素的影響，但每個(gè)因素對(duì)其作用都很小。

3.2 不同行業(yè)資本結(jié)構(gòu)差異

為探究行業(yè)因素對(duì)公司資本結(jié)構(gòu)的影響，本文按照證監(jiān)會(huì)一級(jí)行業(yè)分類，將1371家樣本公司分為12個(gè)行業(yè)，進(jìn)行方差分析。

表2 方差分析

方差分析中F值較大，F(xiàn)值的相伴概率小于0.05（詳見表2），拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為不同行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率有顯著性差異。各行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率均值差異較大，最高為建筑業(yè)69.73%，最低為新聞與文化產(chǎn)業(yè)32.96%（詳見表3）。通過LSD法對(duì)每個(gè)行業(yè)的均值進(jìn)行多重比較，發(fā)現(xiàn)在0.05水平下，采掘業(yè)和生產(chǎn)與供應(yīng)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、信息技術(shù)業(yè)等五個(gè)行業(yè)具有顯著性差異（詳見表4），即這六個(gè)行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率差異較大。

表3 統(tǒng)計(jì)量

表4 多重比較表

不同行業(yè)資本結(jié)構(gòu)差異較大，說明行業(yè)特點(diǎn)是影響上市公司資本結(jié)構(gòu)的因素之一。因此為了研究公司特征因素如何影響資本結(jié)構(gòu)的選擇，本文選擇了在同一行業(yè)下多家上市公司進(jìn)行回歸分析。

3.3 變量描述性統(tǒng)計(jì)

為了避免行業(yè)因素影響，本文僅選擇了符合條件的159家律屬制造業(yè)的上市公司作為研究對(duì)象。

上市公司的負(fù)債主要是流動(dòng)負(fù)債，長(zhǎng)期負(fù)債占比重很小，兩者所占總資產(chǎn)的比例分別是83.7%和16.6%（表略）。由此可以推斷，回歸變量中自變量對(duì)長(zhǎng)期負(fù)債影響較小。

3.4 實(shí)證結(jié)果及分析

（1）以Y1為自變量，以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7進(jìn)行多元線性回歸。

分析模型一回歸結(jié)構(gòu)發(fā)現(xiàn)X2、X5、X6的系數(shù)正負(fù)情況與假設(shè)不同，我們不排除假設(shè)不完全正確，但模型存在多重共線性的可能。為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷亩嘀毓簿€性，本文對(duì)7個(gè)解釋變量進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)，結(jié)果如下表5所示。

表5 重共線性檢驗(yàn)表

通過多重共線性檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)X6與X7的相關(guān)系數(shù)較大為0.54，其他變量也具有不同程度的相關(guān)性。所以我們可以肯定模型具有多重共線性，對(duì)模型進(jìn)行逐步多元線性回歸，產(chǎn)生模型二。

在顯著性水平為0.1的條件下，公司規(guī)模、資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值和特殊性和公司資產(chǎn)負(fù)債率呈顯著正相關(guān)，償債能力和獲利能力和公司資產(chǎn)負(fù)債率呈顯著負(fù)相關(guān)，并且判定系數(shù)達(dá)到了0.93（詳見表6），說明以上解釋變量具有較強(qiáng)的解釋能力。

表6 回歸分析結(jié)果表

表7 多元線性回歸分析結(jié)果表

（2）以Y2為自變量，以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7進(jìn)行多元線性回歸和逐步多元線性回歸。

在顯著性水平為0.1的條件下，特殊性、資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值和公司流動(dòng)負(fù)債率呈顯著正相關(guān)，公司償債能力和流動(dòng)負(fù)債率呈顯著負(fù)相關(guān)。并且判定系數(shù)達(dá)到了0.74（詳見表7），說明以上三個(gè)變量可以很好的解釋Y2。

（3）以Y3為自變量，以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7進(jìn)行多元線性回歸和逐步多元線性回歸。

在顯著性水平為0.1的條件下，資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值和公司長(zhǎng)期負(fù)債率呈負(fù)相關(guān)，公司特殊性、償債能力、公司規(guī)模和公司長(zhǎng)期負(fù)債率呈正相關(guān)。判定系數(shù)為0.49（詳見表8）釋變量X3、X7、X6、X1對(duì)Y3的解釋性不是很強(qiáng)，這與上市公司長(zhǎng)期負(fù)責(zé)所占比例較小，公司特征對(duì)長(zhǎng)期負(fù)責(zé)影響較小有關(guān)。

表8 多元線性回歸結(jié)果表

表9 回歸結(jié)果匯總表

公司規(guī)模和資產(chǎn)負(fù)債率和長(zhǎng)期負(fù)債率正相關(guān)，與假設(shè)1相符。公司規(guī)模越大，公司更傾向于負(fù)債融資，公司的資產(chǎn)負(fù)債率和長(zhǎng)期負(fù)債率越高。

公司經(jīng)營波動(dòng)性、成長(zhǎng)性和資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)負(fù)債率和長(zhǎng)期負(fù)責(zé)率均不相關(guān)，與假設(shè)2和假設(shè)4不符。這與我國國情有關(guān)，我國的上市公司大多為國有控股公司，而銀行的信貸量受政策影響，無論上市公司的經(jīng)營情況如何，公司是否存在投資機(jī)會(huì)，公司的股權(quán)融資和債權(quán)融資選擇都沒有差異。而本文前面的假設(shè)是基于國外學(xué)者的理論研究的出的假設(shè)，所以有一定的不符也是與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀有一定關(guān)系。

上市公司的資產(chǎn)擔(dān)保價(jià)值和資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)負(fù)債率正相關(guān)，和上市公司的 長(zhǎng)期負(fù)債率負(fù)相關(guān)，這也與前文的假設(shè)3不符。原因可能為：第一，上市公司擔(dān)保價(jià)值大，企業(yè)信用能力強(qiáng)，可以降低由于信息不對(duì)稱導(dǎo)致的信用風(fēng)險(xiǎn)；第二，公司擔(dān)保價(jià)值較大，債務(wù)償還有了保證，投資者更愿意投資，而上市公司也能降低籌資成本，公司的資產(chǎn)負(fù)債率增加。

上市公司的盈利能力和資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)相關(guān)，與流動(dòng)負(fù)債率和長(zhǎng)期負(fù)債率不相關(guān)，這與假設(shè)5不符。這可能是由于我國的資本市場(chǎng)發(fā)展較快，同時(shí)市場(chǎng)還存在一定程度的信息不對(duì)稱，上市公司在盈利較多的情況下，更傾向于內(nèi)部融資，然后才是債權(quán)融資，最后才是股權(quán)融資，這與融資順序理論是相符的。

上市公司的償債能力與資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)負(fù)債率負(fù)相關(guān)，與長(zhǎng)期負(fù)債率正相關(guān)，這與假設(shè)6不符。本文所選取的流動(dòng)比率主要是衡量公司的短期償債能力，這樣選擇的原因是中國上市公司的資本結(jié)構(gòu)中，短期負(fù)債占絕對(duì)比重，對(duì)短期債務(wù)的償還能力，直接決定了公司對(duì)全部債務(wù)的償還能力，公司的短期償債能力較高，則財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低，公司更易借到長(zhǎng)期負(fù)債，而公司為了保證好了流動(dòng)比率，必定存有大量流動(dòng)資金，從而對(duì)流動(dòng)負(fù)債的需求減少。

上市公司的特殊性與資產(chǎn)負(fù)債率、流動(dòng)負(fù)債率、長(zhǎng)期負(fù)債率正相關(guān)，這與假設(shè)7相符。在這個(gè)信息大爆炸的時(shí)代，同一行業(yè)的特殊企業(yè)往往更易受到人們的青睞，在投資者眼中這樣的公司未來前景會(huì)更好，投資機(jī)會(huì)會(huì)更多，所以這樣的公司更易獲得負(fù)債。

4 結(jié)束語

本文通過對(duì)不同行業(yè)的資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行方差分析，發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)間資本結(jié)構(gòu)差異較大，說明行業(yè)是對(duì)上市公司資本結(jié)構(gòu)有著較大影響的一個(gè)因素。為探究其他能夠?qū)Y本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響的因素，必須剔除行業(yè)因素。因此本文在研究宏觀因素和公司特征對(duì)上市公司的影響時(shí)，均只選擇了一個(gè)行業(yè)為研究對(duì)象。

通過對(duì)影響中國上市公司資本結(jié)構(gòu)的公司特征進(jìn)行計(jì)量分析，發(fā)現(xiàn)相同行業(yè)下不同上市公司的資本結(jié)構(gòu)也有著明顯差異，部分在其他國家能夠?qū)Y本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響的公司特征由于我國的經(jīng)濟(jì)制度和市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不完善，并不能產(chǎn)生預(yù)計(jì)的作用，甚至部分特征還產(chǎn)生了相反的影響。

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