上市公司资本结构影响因素的实证分析

    侯雪晨

    

    

    摘要：本文在国内外研究的基础上，以中国制造业上市公司为研究对象，选取新样本，采用描述性统计分析及多元回归分析的方法，对上市公司资本结构影响因素进行实证分析，为资本结构理论的发展提供新佐证。

    关键词：资本结构；影响因素

    1 研究假设及设计

    1.1 研究假设

    本文将检验公司规模、盈利能力和成长性三方面的公司特征因素对制造业上市公司资本结构的影响，特提出以下三个假设：

    假设1公司规模与资本结构正相关。

    假设2企业盈利能力与资本结构负相关。

    假设3企业成长性与资本结构负相关。 1.2 样本选取及数据来源

    本文以2012年在上海和深圳证券交易所上市的所有制造业公司为初始样本，在剔除数据无法获取及数据不连贯的公司之后，最终获得856个上市公司财务数据作为本文研究样本数据。

    1.3 变量设计

    本文将采用三个负债比率来度量上市公司的资本结构：（1）资产负债率（TD），即总负债，总资产；（2）流动负债率（sD），即流动负债/总资产；（3）长期负债率（LD），即长期负债/总资产。基于上文提出的三个假设，本文将设置各自对应的自变量：（1）公司规模（sIZE），本文用各上市公司期末总资产的自然对数来度量企业的规模大小；（2）盈利能力（ROE），即净资产收益率，是衡量上市公司盈利能力最直接最有效的指标。这一指标反映了股东权益的收益水平，是一个综合性最强的财务比率。其计算公式为：净资产收益率（净利润）=净利润，股东权益合计；（3）企业成长性（GROW），本文采用总资产增长率来衡量企业成长性。其计算公式为：总资产增长率=本期总资产/前一期总资产-1。

    1.4 模型构建

    根据上述分析，本文建立如下三个模型：

    模型1：以广义资本结构（总负债率）作为因变量TD=α+β1×SIZE+β2×ROEβp3×GROW+ε；模型2：以狭义资本结构（流动负债率）作为因变量SD=α+β1×SIZE+β2×ROE+β3×GROW+ε；模型3：以狭义资本结构（长期负债率）作为因变量LD=α+β1×SIZE+β2×ROE+β3×GROW+ε其中，α代表常量，ε代表残差项。

    2 实证结果及分析

    2.1 描述性统计分析

    表1列出上述三个模型中各个变量的描述性统计结果。从总体上来看，本文选取的856个样本间总负债率和流动负债比率的差别比较大，存在两级分化现象。总负债率的最小值约为0.0533，最大值达到4.1137，且平均值在0.5122，说明总体资产负债率水平偏低。流动负债比率的最小值和最大值分别为0.0240和3.7998，且平均值在0.4332，说明样本总体流动负债水平也偏低。长期负债比率总体水平也不高。从表1中还可得出，企业规模指标差异并不大，最小值在7.6831，最大值在11.1502，行业平均水平在9.3470，接近平均值9.4029。从反映企业盈利能力的指标净资产收益率来看，最小值是3.8504，最大值是1.2285，平均值和中位数都在0.08左右，说明制造业上市公司总体盈利能力较好。

    2.2 回归结果及分析

    本文利用经济学数据分析软件Eviews对2010年制造业上市公司资本结构的影响因素进行多元线性回归分析，三个模型的回归结果分别如下表所示：

    因变量：资产负债率（TD）

    因变量：流动负债率（sD）

    因变量：长期负债率（LD）

    表2、表3和表4依次揭示模型1、模型2和模型3的回归结果。从表2中可以看出公司规模与资本结构呈正相关关系，企业盈利能力和成长性与资本结构呈负相关关系，与假设相符。在公司基本特征与流动负债比率的回归关系中，如表3所示，公司规模、盈利能力和企业成长性都与流动负债率呈负相关关系。根据表4结果，公司规模与长期负债率显著正相关，意味着规模较大公司更倾向于长期负债，与理论相一致。