一、文獻回顧
我國關于資本結構的實證研究有兩種: 一是資本結構的經濟效果研究, 如陳小悅和李晨( 1998) 選取了 1993 年 3 月 21 日以前在滬市上市的 A股, 并以 1993 年 7 月至 1994 年 3 月作為分析時間段, 通過計算各參量間的相關系數以及進行多元線性回歸后,獲得結論, 上海股市收益與負債 / 權益比率、公司規模負相關, 與Beta 系數正相關; 二是資本結構的影響因素研究, 如陸正飛和辛宇( 1998) 對滬市 1996 年上市公司以控制行業因素選取了機械及運輸設備業的 35 家上市公司進行多元線性回歸分析, 得出三點主要結論, 不同行業的資本結構有著顯著的差異; 企業的資本結構與獲利能力顯著負相關; 規模、資產擔保價值、成長性等因素對資本結構沒有明顯的影響; 洪錫熙和沈藝峰( 2000) 以 1995～1997 年間在上海證券交易所上市的 221 家工業類公司為樣本數據進行了 X2 檢驗, 得出企業規模、盈利能力對企業資本結構有顯著影響; 公司權益和成長性這兩個因素都不影響企業資本結構;行業因素不因企業資本結構的不同而呈現差異。本文擬在上述文章的研究基礎上, 對我國礦業上市公司的資本結構影響因素進行實證分析。
二、樣本選取及變量描述
( 一) 樣本的確定和數據來源 在樣本選取中, 本文遵循了以下三個原則: 一是考慮到不同資本市場的匯率差異, 本文不考慮發行 B股的上市公司, 僅選取深滬兩市的 A股上市公司, 以確保樣本數據的可比性; 二是由于上市公司的經營范圍日益廣泛, 本文以上市公司主營業務是否含有礦物勘探開采作業作為主要標準來選取礦業公司;三是由于 ST類公司或處于財務狀況異常的情況, 或已經連續虧損兩年以上, 因此本文在樣本選取時剔除了 ST類公司?；谏鲜鲈瓌t, 本文選取了 2006 年 12 月 31 日之前在深圳和上海證券交易所上市的 27 家礦業公司作為研究對象。本文研究所需的財務數據來源于萬德資訊( Wind) , 以 2003、 2004、 2005 年為數據窗口,應用截面數據和平行數據來編制各變量的混合數據。( 二) 變量及其期望關系 包括被解釋變量與解釋變量。( 1) 被解釋變量( 資本結構) 的度量。對資本結構的度量, 目前有三種做法, 一是總負債 / 總資產, 即總負債率; 二是流動負債 /總資產, 即流動負債率; 三是長期負債 / 總資產, 即長期負債率。由于在我國的融資實務中, 短期債務長期用的情況比較普遍, 無法區分流動負債和長期負債的實際比例, 因此本文采用總負債率來度量資本結構。( 2) 解釋變量及其期望關系。理論和實證研究表明, 資產構成、成長性、企業規模、獲利能力、本 論文 出自 無憂論文網非債務稅盾、獨特性、產生內部資源的能力等公司特征因素影響公司資本結構的選擇。參考有關資本結構實證研究的文獻, 本文所考慮的影響資本結構的公司特征因素包括以下方面:第一, 公司規模。一般來說, 規模大的企業信用能力強, 更傾向于多元化經營或縱向一體化, 以此提高效率, 分散風險, 并通過內部調節有效使用資金, 因此預期破產成本低, 可以比規模較小的企業更多的負債經營。而且在我國, 企業規模越大, 越易得到政府的扶持, 享有銀行信貸。因此, 企業的規模與資產負債率應該呈現正相關關系。本文采用 X1 來表示公司規模。X1= 總資產的自然對數 = LN ( 總資產)第二, 盈利能力。企業盈利能力的高低直接決定了保留盈余多寡的可能性, 即企業盈利能力越強, 內部資金越充足, 債務水平就越低, 所以公司盈利能力與資產負債率應呈現負相關關系。本文采用 X2 來表示盈利能力。X2= 主營業務利潤率 = 主營業務利潤 / 主營業務收入第三, 公司資產擔保價值。如果公司資產結構中有形資產的比重較大, 可以用于作為債務資金抵押的資產價值高, 公司債權融資的代理成本就會下降。這是因為, 無形資產在清算變現時的價值損失通常高于有形資產, 從而使實物性資產占資產總額比重較高的企業破產成本較小, 即使公司破產了, 由于實物資產在清算時的價值高于無形資產, 這樣債權人受到的損失也會相應減少。因此實物資產占總資產的比重與其資產負債率呈現正相關關系。本文采用X3 來表示資產擔保價值。X3= ( 存貨 + 固定資產) / 總資產第四, 股權結構。目前我國存在著特殊的股權結構。一方面,國家股和法人股大多居于控股地位, 因而我國上市公司具有一種超穩定的股權結構; 另一方面, 非流通股的存在使得股權割裂和市場割據, 造成了事實上的同股不同權、同股不同利, 且國家控股的公司, 其行為受到政府行政干預, 很可能會像國有企業那樣具有較高的負債率。因此, 特殊的股權結構可能會對資本結構造成一定的影響, 國有股本占總股本的比重應與債務水平呈正相關關系。本文采用 X4 來表示股權結構。X4= 國家股比例 + 國有法人股比例 = ( 國家股本 + 國有法人股本) / 總股本第五, 公司成長性。一般來說, 發展速度越快, 成長性越高的企業對外部資金的依賴性就越強, 因為這類公司僅依靠自身留利很難滿足其發展的需要, 由于其具有良好的發展前景, 老股東不愿意過多地發行新股, 以免分散老股東的控制權和稀釋每股收益。公司的成長性與資產負債率應呈正相關關系。本文采用 X5 來表示公司成長性。X5=總資產增長率 = ( 期末總資產 - 期初總資產) /期初總資產第六, 非債務稅盾。債務具有抵稅作用, 其他的項目如折舊、投資稅貸項和稅務虧損遞延也可以提供納稅抵減。因此, 這類“非債務”避稅是一種替代形式的杠桿, 而且非債務避稅不會產生到期不能償付債務的風險。因此, 本文認為擁有大量非債務稅盾的公司比沒有這些稅盾的公司更少利用債務, 即非債務稅盾與資產負債率呈現負相關關系。本文采用 X6 來表示非債務稅盾。X6= 非債務稅盾 = 折舊 / 總資產( 三) 資本結構解釋模型 本文運用多元回歸分析法對上述因素進行實證分析, 以便提供這些變量如何影響我國礦業上市公司資本結構的證據?；净貧w方程如下:Y1=αi+β1X1+β2X2+......+βjXj+β6X6+ξi其中: Y1 為總資產負債率;αi為常數項;βj為第 j 個變量的回歸系數; Xj為第 j 個融資結構的影響因素;ξi為隨機變量。
三、 描述性分析
通過對 2003～ 2005 年我國 27 家礦業上市公司財務數據的分析, 得到以下各變量分年度的描述性統計表 。( 一) 被解釋變量( 資本結構) 的描述性分析 總資產負債率的平均值是逐年遞增的, 從 2003 年的 45.24%到 2004 年的47.96%, 再到 2005 年的 51.18%; 而且在同一年度, 不同企業的負債水平差異較大, 最低的負債水平不到 20%, 但是最高的負債水平竟然達到了 80%左右; 樣本的三年平均值也達到了 48%, 說明我國礦業上市公司整體負債水平較高。( 二) 解釋變量的描述性分析 具體包括以下變量:( 1) 表示公司規模指標的總資產, 除極少數公司以外, 絕大多數公司都是逐年遞增, 其平均值也是逐年遞增的。表明我國礦業上市公司的規模不斷擴大, 但增加的比例不顯著。( 2) 表示盈利能力的主營業務利潤率的平均值先增后降, 從 2003 年的 26.53%到 2004 年的28.63%再到 2005 年的 28.40%; 其最大值逐年遞減, 從 2003 年的59%到 2004 年的 56.44%再到 2005 年的 54.2%; 其最小值逐年遞增, 從 2003 年的- 68.51%到 2004 年的- 34.37%再到 2005 年的6.29%, 表明我國礦業上市公司的盈利能力不斷增強且各公司的盈利能力差異不斷縮小。 ( 3) 表示資產擔保價值指標的( 存貨+固定資產) 比率的各年平均值逐年遞增, 由 2003 年的 49.05%到2004 年的 52.73%再到 2005 年的 57.65%。雖然是單調遞增, 但漲幅不大, 三年均值只漲了 8 個百分點。這表明我國礦業上市公司的信用不斷增強, 有可能獲得更多的負債。 ( 4) 表示股權結構指標的國有股比例逐年下降, 其平均值從 2003 年的 53.47%下降到2004 年的 52.79%, 再到 2005 年的 47.51%。 從持股比例看, 國家股和法人股占 50%左右, 甚至有些企業的國有股和法人股的比例高達 73.33%, 說明我國礦業上市公司的股權結構與其他行業的情況基本相同, 國家股和國有法人股居多, 由于國家股和法人股居于控股地位, 因而使得上市公司具有一種超穩定的股權結構。 ( 5) 表示公司成長性指標的總資產增長率先增后降, 而且變化幅度很大。總資產增長率由 2003 年的 29.05%升到 2004 年的 38.29%, 之后下降到 23.1%。( 6) 表示非債務稅盾的折舊占總資產比例逐年增加, 但增幅不大, 從 2003 年 3.67%到 2005 年 4.56%, 其平均值三年增幅才不過 1 個百分點。
四、 嶺回歸分析
( 一) 嶺回歸分析的原理 嶺回歸分析是一種專門用于共線性數據分析的有偏估計回歸方法, 它實際上是一種改良的最小二乘法, 以放棄最小二乘的無偏性, 損失部分信息, 放棄部分精確度為代價來尋求效果稍差但更符合實際的回歸方程。 因此, 嶺回歸所得剩余標準差比最小二乘回歸者要大。 但是, 嶺回歸對數據的耐受性要遠遠強于最小二乘法。本文之所以采用嶺回歸分析方法而不采用一般多元回歸分析方法, 是考慮到各解釋變量間存在共線性問題, 如果直接使用一般回歸方法, 可能會對模型的擬合帶來嚴重的影響。為了解釋嶺回歸的原理, 需引入數理統計公式: 當解釋變量間存在共線性時, 解釋變量的相關矩陣的行列式就近似為 0,或稱為奇異的。此時, X′ X也是奇異的。但是如果將 X′ X加上正常數矩陣 kI, 則 X′ X+kI 的奇異性就會比 X′ X有所改善。 因此, 可用 ^ B ( k) = ( X′ X+kI)- 1X′ Y 作為回歸系數的估計值, 稱其為回歸系數的嶺估計。當 k=0 時, ^ B ( k) 就為最小二乘估計; 而當 k=∞時, ^ B ( k) 就趨于 0。 因此, k 不能太大。 但是, 由于 k 的選擇是任意的, 嶺回歸分析時的重要問題就是 k 的取值。 由于嶺回歸是有偏估計, 所以 k 值不能太大; 同時為了盡可能地保留信息, 應盡量讓 k值小些。 因此通過觀察在不同 k 的取值時方程的變動情況, 獲取使得方程基本穩定的最小 k 值。( 二) 嶺回歸分析的結果 本文采用 SPSS軟件進行嶺回歸分析, 可得到以下輸出結果( 見表 2) 。表 2 為不同 K值時決定系數和各回歸系數的變化情況。通過觀察在不同 K的取值時方程的變動情況, 獲取使得方程基本穩定的最小 K值。 可見當 K=0.04～ 0.06 時, 回歸系數開始趨于穩定。 取K=0.05, 則相應的回歸方程中六個變量的系數分別為- 0.003551,- 0.414456, 0.031659, - 0.184883, 0.252249, - 0.268052, 嶺回歸分析并沒有給出常數項, 但是由于本文所研究的是各變量對資本結構的影響, 因此常數項并不是關心的內容。 由此可得出總資產負債率( Y1) 的回歸方程是:Y1 =α1 - 0.003551X1 - 0.414456X2 +0.031659X3 - 0.184883X4 + 0.252249X5- 0.268052X6
五、 結論
通過上面的實證分析, 可以得出以下結論:( 1) 代表公司規模的總資產和總資產負債率是正相關關系。 這說明公司的資產越大,就越容易獲得銀行的抵押貸款, 其債務水平也就越高。 ( 2) 代表公司盈利能力的主營業務利潤率和總資產負債率是負相關關系。這說明企業盈利能力的高低直接決定了保留盈余多寡的可能性, 即企業盈利能力越強, 內部資金越充足, 債務水平就越低。( 3) 公司的資產擔保價值和總資產負債率是正相關關系。這說明如果公司中的資產結構中有形資產的比重較大, 可以用于作為債務資金抵押的資產價值高, 那么公司的債務水平也就越本 論文 出自 無憂論文網高。 ( 4) 代表股權結構的國有股比例和總資產負債率是負相關關系。( 5) 代表公司成長性的總資產增長率和總資產負債率是正相關關系。這是由于在我國, 債務融資的渠道主要是銀行貸款, 而銀行貸款大多采用抵押貸款的方式。隨著公司資產的增長, 企業更加容易獲得銀行貸款,因此企業的負債率也相應提高。( 6) 非債務稅盾和總資產負債率是負相關關系。這說明非債務稅盾作為債務的替代形式降低了公司的實際稅負, 實際稅負低的公司更少地利用債務融資, 企業的融資決策朝著最佳資本結構方向靠進。
參考文獻:
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