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浅析我国上市公司资本结构影响因素的实证研究

来源::未知 | 作者:足球游戏APP_足球游戏app排行榜_安卓下载推荐** | 本文已影响

论文关键词:资本结构 实证分析 影响因素 混合回归 
  论文摘要:本文运用固定效应方法,对资本结构及其影响因素进行研究,利用深圳交易所256家上市公司近七年的数据资料,建立了我国上市公司资本结构影响因素模型。结果表明,公司规模、担保价值、盈利能力和成长性对上市公司资本结构影响显著。 
  一、引言 
  自从MM定理发表以后,许多学者开始对资本结构进行广泛的研究,并揭示企业的资本结构不仅影响企业的资本成本和企业总价值,而且影响企业的治理结构和经理行为,进而影响整个国家的经济增长和稳定,所以资本结构问题的研究一直是财务领域研究的重要课题之一。实证是研究资本结构的重要方法,对评价、验证各种理论观点以及启发新的思路起到了十分重要的作用。 
  近年来,我国上市公司资本结构问题的实证研究得到了普遍的关注,国内不少学者分别从不同角度利用不同时期的截面数据成功地建立了资本结构模型。但国内目前的资本结构实证研究所选数据多是截面数据,没有将时间序列数据结合起来考虑。采用的方法以普通最小二乘法(OLS)为主。 
  本文试图将截面数据和时间序列数据(平行数据)相结合,寻求资本结构及其影响因素之间的关系。这种平行数据不仅能增加样本数量而且能进行比单独的截面或时间样本更有效的估计,因为平行数据考虑到不可观测的公司影响,使各公司的截距各不相尸,从而减少了误差。 
  二、研究方法 
  (一)实证假设 
  本文在国内外研究的基础上,将成长性、企业规模、盈利能力和担保价值作为影响资本结构的关键因素,并提出实证假设。 
  1.公司规模  大公司更容易采取多元化经营和纵向一体化战略,使投资分散,交易内部化,从而降低成本,稳定收人流,减少经营风险,所以相同的负债水平下,大公司的破产风险较小,可以承担更多的负债。从非对称信息角度看,股东、债权人与小公司之间的冲突更加剧烈,信息不对称程度大,所以小公司在贷款时将会面临更多的限制条件,长期融资成本较大,只能依赖于短期融资。 
  根据理论,我们假设: 
  H1:长期资产负债率与公司规模正相关。 
  H2:短期资产负债率与公司规模负相关。 
  2、担保价值  由于股东和债权人的利益冲突,债权人面临着逆向选择和道德风险。为了债权安全,债权人会要求企业提供有形资产作担保,以降低由于信息劣势而导致的信用风险。另外,根据破产成本理论,担保价值越大,期望的破产成本和财务困境成本就越小。 
  所以,我们假设: 
  H3:长期资产负债率与担保价值正相关。 
  H4:短期资产负债率与担保价值负相关。 
  3、获利能力 Myers和Mailuf(1984)根据不对称信息理论模型指出,内部融资成本较低而被优先选择,负债次之,最后是股权融资。也就是说,获利能力越强,公司的内部资金可能越多,可以相应减少举债的数量。 

  所以,我们假设: 
  H5:资产负债率与获利能力负相关。 
  4、成长性 Myers(1977)认为成长性高的公司股东在投资上有更大的灵活性,可能会有采取损害债权人利益的潜在动机,比如:改变投资项目,分散资源等。另外,成长性大的企业大多属于新兴行业,经营风险较大,破产成本也较大。鉴于这种预期,债权人将会对这些公司借款施加更多的限制,这最终会制约公司的灵活性。同时,Myers等学者又指出如果公司的短期债务多于长期债务,代理成本问题将会减弱。由于成长性V企业资金需求量大,而长期融资渠道受阻时,短期融资将会增加以弥补资金的缺口。许多实证表明成长性与资产负债率的关系比较复杂,没有一个定性的结论。 
  我们先根据理论作出假设: 
  H6:长期资产负债率与成长性负相关。 
  H7:短期资产负债率与成长性正相关。 
  (二)样本的选取 
  本文以在深圳证券交易所上市的256家公司为研究总体,利用这些公司从1996年到2002年的进行实证研究。考虑到样本前后期的一致性,所选出的样本均是1996年已上市的公司,同时做出了以下调整:1剔除ST,PT类公司。2.剔除金融保险类公司。3.剔除掉一些不全的公司。 
  (三)指标的选取 
  1、被解释变量指标 
  总资产负债率Yi=总负债/总资产(期末数) 
  长期资产负债率Y2=长期负债/总资产(期末数) 
  短期资产负债率Y3=流动负债/总资产(期末数) 
  2、解释变量指标 
  公司规模X1=LN(主营业务收人) 
  担保价值X2=固定资产净值FA/总资产TA 
  盈利能力X3=主营业务利润/总资产 
  X4=净利润/主营业务收人 
  有学者认为,主营业务资产收益率与净资产收益率相比能够在一定程度上缩小公司盈余管理空间。主营业务资产收益率分母为总资产,避免了一些公司账面净资产很小或为负数的情况,分子为主营业务利润,减少上市公司利用非主营业务进行利润操纵的情况。但鉴于净利润指标是公司管理人员及其他利益相关者进行决策的关键指标,所以本文将这两项盈利指标同时纳人分析模型中。 
  成长性X5=(期末总资产一期初总资产)/期初总资产 
  (四)确定研究方法 
  理论上有三种运用平行数据建立模型的方法,分别是:普通最小二乘法(OLS)、固定效应模型(fixed effects model)和随机效应模型(random effects model)。 
  普通最小二乘法假定没有公司和时间的影响,不同时间、不同个体的截距完全一样,于是比固定效应模型包含更多的参数限制条件,所以普通最小二乘模型的误差平方和会比较大。事实上,各公司有自身的具体情况,它们往往会从各自的特点出发,选择资产负债率。另外,不同时间的资产负债率会受当期的政策、经济的影响。如果添加限制条件引起的误差平方和的增加不显著,那么限制条件是适当的,可以采用普通最刁、-燕I。否则,就应当选择固定效应模型。误差平方和的F检验(F=9.34>1)表明,在5%显著性水平下公司因素影响是显著的,继续采用普通最小二乘估计法将会造成误差过大,而采用固定效应模型法是有效的。 
  固定效应模型和随机效应模型是两种相互联系的估计模型,随机效应模型将不可观测的因素影响包含在误差项中,而固定效应模型将其包含在截距项中。随机效应模型的问题是如果误差项与解释变量相关,将造成随机效应模型估计量不一致。而固定效应模型却能弥补随机效应模型的不足,无误差项与解释变量是否相关,其估计量总是一致的。但是固定效应也存在一些缺陷,它需要给每个公司进行单独的估计,所以不如随机效应有效。为了比较固定效应模型和随机效应模型,我们采用了Hauseman检验。结果以5%的显著水平拒绝了随机效应模型的无关性假设。因此,应选择固定效应模型进行估计。 


  Yit代表第1个公司在第t期的资产负债率。Xit代表随公司和时间而变化的影响因素。 
  zi代表随公司而变化的影响因素。wt代表随时间而变化的影响因素。 
是待估计的系数向量。残差由三部分组成,分别是截面误差成分Oi、时间序列误差成分和混合误差成分 

三、估计结果及分析 

  (二)估计结果分析 
  1、长期负债的公司规模系数为正且在1%的水平下显著,证明假设H1是正确的。结果表明我国大公司的非对称信息程度较低,破产风险小,银行显然更愿意对大公司进行长期贷款。另外,大公司的经营项目多,投资的项目更多,对长期资金的需求一也比小公司大。短期负债的公司规模系数也为正,这与假设H2恰恰相反,表明大公司在很大程度上依赖于短期负债。这可能是由于大公司的往来账款、应付工资、利润等项目较大,造成短期负债较多。从另一方面来看,自从1992年以来,商业银行的坏账增加,出于安全性的角度考虑,银行对长期贷款保持了比较谨慎的态度,使得获取长期借款的难度增大。此外,我国的债券市场还不够完善,大公司要想通过发行长期债券的形式筹资也难于实现。因此,当长期负债融资渠道受阻时,大公司只能通过短期借款以获得所需资金。总资产负债率与公司规模正相关,回归系数为0.0518,也就是说,规模为一千万元的公司比规模为五百万元的公司资产负债率要高3.6个百分点。可见公司规模的影响是很大的。 
  2、担保价值与总负债、长期负债、短期负债的相关系均为正,表明公司担保价值越大,不对称信息程度和破产概率越小,资产负债率越高。结果与假设H3相符而与H4不符,担保价值对短期资产负债率的影响不显著。 
  3、获利能力的回归系数全部为负且显著,与假设H5完全吻合。固定效应模型预测,如果其它条件不变,主营业务利润率每增长约6%,净利润占主营业务收人比例每增长94%将引起资产负债率增长1%。我国上市公司资本结构与获利能力的这种负相关关系还可能有我国资本市场特殊性方面的原因。因为获利能力强的公司能够满足配股的条件,所以公司可以通过股权融资的方式获取成本更低的配股资金以满足资金需求。 
  4、长期资产负债与成长性显著负相关,与假设H6一致。总资产负债率与成长性正相关,即公司成长速度越快,负债率越高。这是因为成长机会大的公司市场的扩张欲望强烈,需要大量资金来扩大市场,而其内部积累严重不足,配股又需严格的资格审核,资金到位需较长时间,因而,不得不依靠增加融资速度较快的负债。成长性对短期资产负债率的影响不显著。 
  六、结论 
  经过本文的分析,得出以下基本结论:公司规模、担保价值、盈利能力和成长性对上市公司资本结构影响显著。 
  由于受数据资料的限制,本文对影响因素的考察仅限于四个关键因素,其他因素,如:非负债税盾、风险偏好管理决策等未纳人模型中。另外,资本结构采用的是账面价值,没有考虑市场价值,这些都将对模型的解释能力也产生了一定的影响。由于上述研究限制,本文的分析和结论难免有武断之处,恳请专家学者予以指正。


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