鹿 梅，張麗君

（中南財經政法大學a.工商管理學院；b.新聞與文化傳播學院，武漢 430073）

1 問題的提出

資本結構決策是企業(yè)融資決策的核心問題，關于資本結構問題的研究一直是公司理財研究的核心問題之一。隨著資本結構決策理論研究的不斷發(fā)展，許多學者開始從不同的角度對上市公司資本結構影響因素進行實證分析。本文通過對不同行業(yè)上市公司資本結構進行方差分析發(fā)現(xiàn)行業(yè)因素對資本結構影響較大，因此為了探究公司特征對資本結構的影響，本文采以同一行業(yè)多家上市公司資本結構為因變量，以公司規(guī)模、經營波動性、資產擔保價值、成長性、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，探究公司特征對資本結構的影響。

2 模型設定

2.1 研究假設

參考國內外學者研究文獻，本文以上市公司資產負債率、流動負債率和長期負債率為因變量，以公司特征、經營波動性、資產擔保價值、成長性、盈利能力、償債能力和特殊性等公司特征為自變量，進行多元線性回歸。

本文提出以下假設：

H1：公司的資產規(guī)模和公司的資產負債率正相關。

H2：公司的經營波動性和公司的資產負債率負相關。

H3：公司的資產擔保價值公司的資產負債率正相關，和公司的長期負債率正相關。

H4：公司的成長性和公司的資產負債率負相關。

H5：公司的盈利能力和公司的資產負債率正相關。

H6：公司的償債能力和公司的資產負債率正相關

H7：公司的特殊性和公司的資產負債率負相關

2.2 變量選擇與模型構建

本文所用多元線性回歸模型如下：

其中i=1,2,3，Y1為上市公司資產負債率，Y2為上市公司流動負債率，Y3為上市公司長期負債率；Xj為上市公司第j個公司特征變量；ai為常數項；bi為各個解釋變量對應參數項；ei為誤差項。

表1 模型變量及解釋

3 統(tǒng)計檢驗和分析

為了保證樣本量的充足和研究結果的實效性，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年的橫截面數據作為研究樣本。由于外資股股價和A股股價相差較大，所以剔除了含B股或H股的公司，同時剔除了處于財務狀況異常的情況或連續(xù)虧損兩年以上的公司。樣本數據來源于巨靈金融平臺，模型分析使用EVIEWS6.0統(tǒng)計分析軟件。

3.1 資產負債率總體分布

為研究中國上市公司資本結構特點，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，特剔除金融保險業(yè)的公司，并剔除155家數據不足的上市公司，總計1371家樣本公司，其資產負債率分布呈正態(tài)分布。

1371家樣本公司的資產負債率近似服從均值為47.996，標準差為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。由正態(tài)分布特點我們可以知道，資產負債率受很多因素的影響，但每個因素對其作用都很小。

3.2 不同行業(yè)資本結構差異

為探究行業(yè)因素對公司資本結構的影響，本文按照證監(jiān)會一級行業(yè)分類，將1371家樣本公司分為12個行業(yè)，進行方差分析。

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，即認為不同行業(yè)的資產負債率有顯著性差異。各行業(yè)的資產負債率均值差異較大，最高為建筑業(yè)69.73%，最低為新聞與文化產業(yè)32.96%（詳見表3）。通過LSD法對每個行業(yè)的均值進行多重比較，發(fā)現(xiàn)在0.05水平下，采掘業(yè)和生產與供應業(yè)、房地產業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、信息技術業(yè)等五個行業(yè)具有顯著性差異（詳見表4），即這六個行業(yè)的資產負債率差異較大。

表3 統(tǒng)計量

表4 多重比較表

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

3.3 變量描述性統(tǒng)計

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象。

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

3.4 實證結果及分析

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

分析模型一回歸結構發(fā)現(xiàn)X2、X5、X6的系數正負情況與假設不同，我們不排除假設不完全正確，但模型存在多重共線性的可能。為檢驗模型的多重共線性，本文對7個解釋變量進行相關性檢驗，結果如下表5所示。

表5 重共線性檢驗表

通過多重共線性檢驗可以發(fā)現(xiàn)X6與X7的相關系數較大為0.54，其他變量也具有不同程度的相關性。所以我們可以肯定模型具有多重共線性，對模型進行逐步多元線性回歸，產生模型二。

在顯著性水平為0.1的條件下，公司規(guī)模、資產擔保價值和特殊性和公司資產負債率呈顯著正相關，償債能力和獲利能力和公司資產負債率呈顯著負相關，并且判定系數達到了0.93（詳見表6），說明以上解釋變量具有較強的解釋能力。

表6 回歸分析結果表

表7 多元線性回歸分析結果表

（2）以Y2為自變量，以X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7進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、資產擔保價值和公司流動負債率呈顯著正相關，公司償債能力和流動負債率呈顯著負相關。并且判定系數達到了0.74（詳見表7），說明以上三個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，資產擔保價值和公司長期負債率呈負相關，公司特殊性、償債能力、公司規(guī)模和公司長期負債率呈正相關。判定系數為0.49（詳見表8）釋變量X3、X7、X6、X1對Y3的解釋性不是很強，這與上市公司長期負責所占比例較小，公司特征對長期負責影響較小有關。

表8 多元線性回歸結果表

表9 回歸結果匯總表

公司規(guī)模和資產負債率和長期負債率正相關，與假設1相符。公司規(guī)模越大，公司更傾向于負債融資，公司的資產負債率和長期負債率越高。

公司經營波動性、成長性和資產負債率、流動負債率和長期負責率均不相關，與假設2和假設4不符。這與我國國情有關，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，無論上市公司的經營情況如何，公司是否存在投資機會，公司的股權融資和債權融資選擇都沒有差異。而本文前面的假設是基于國外學者的理論研究的出的假設，所以有一定的不符也是與我國經濟發(fā)展現(xiàn)狀有一定關系。

上市公司的資產擔保價值和資產負債率、流動負債率正相關，和上市公司的 長期負債率負相關，這也與前文的假設3不符。原因可能為：第一，上市公司擔保價值大，企業(yè)信用能力強，可以降低由于信息不對稱導致的信用風險；第二，公司擔保價值較大，債務償還有了保證，投資者更愿意投資，而上市公司也能降低籌資成本，公司的資產負債率增加。

上市公司的盈利能力和資產負債率負相關，與流動負債率和長期負債率不相關，這與假設5不符。這可能是由于我國的資本市場發(fā)展較快，同時市場還存在一定程度的信息不對稱，上市公司在盈利較多的情況下，更傾向于內部融資，然后才是債權融資，最后才是股權融資，這與融資順序理論是相符的。

上市公司的償債能力與資產負債率、流動負債率負相關，與長期負債率正相關，這與假設6不符。本文所選取的流動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構中，短期負債占絕對比重，對短期債務的償還能力，直接決定了公司對全部債務的償還能力，公司的短期償債能力較高，則財務風險較低，公司更易借到長期負債，而公司為了保證好了流動比率，必定存有大量流動資金，從而對流動負債的需求減少。

上市公司的特殊性與資產負債率、流動負債率、長期負債率正相關，這與假設7相符。在這個信息大爆炸的時代，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更好，投資機會會更多，所以這樣的公司更易獲得負債。

4 結束語

本文通過對不同行業(yè)的資本結構進行方差分析，發(fā)現(xiàn)不同行業(yè)間資本結構差異較大，說明行業(yè)是對上市公司資本結構有著較大影響的一個因素。為探究其他能夠對資本結構產生影響的因素，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上市公司的影響時，均只選擇了一個行業(yè)為研究對象。

通過對影響中國上市公司資本結構的公司特征進行計量分析，發(fā)現(xiàn)相同行業(yè)下不同上市公司的資本結構也有著明顯差異，部分在其他國家能夠對資本結構產生影響的公司特征由于我國的經濟制度和市場經濟發(fā)展不完善，并不能產生預計的作用，甚至部分特征還產生了相反的影響。

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