創業板上市公司資本結構影響因素Panel Data模型分析

【摘 要】資本結構是公司財務與融資決策的關鍵內容。創業板市場作為多層次的資本市場體系的一員，對為中小企業提供更方便的融資渠道及為風險資本營造一個正常的退出機制起著重要的作用。文章選取創業板市場36家上市公司2009～2011年面板數據，對創業板上市公司資本結構影響因素進行了Panel Data模型分析。研究結果表明，我國創業板企業總體負債比率較低，資本結構與企業規模呈正相關關系，與營運能力及償債能力呈負相關關系，與盈利能力、成長能力無顯著相關關系。文章研究的目的在于為我國創業板上市公司的健康發展提供數據支持。

【關鍵詞】資本結構；創業板上市公司；影響因素；Panel Data模型

一、文獻綜述

2009年10月30日，中國創業板正式上市。創業板的設立，為眾多高科技中小企業創造了融資機會，同時促進了企業的發展壯大。本文擬對我國創業板上市公司資本結構的影響因素進行實證研究，并提出相應的優化對策，力求為規范創業板投資行為與完善市場配置資源提供數據支持。陸正飛和辛宇（1998）通過實證研究，論證指出不同行業的資本結構有著明顯的差異，資本結構與獲利能力呈顯著的負相關關系，公司規模與成長性對資本結構的影響不甚顯著。陳德萍和陳永圣（2010）以創業板55家上市公司為基礎，通過多元統計分析方法論證得出，保持其他變量不變，公司資本結構與其流動負債的償債能力、非債務稅盾呈顯著的負相關關系，與盈利能力、資產擔保價值之間呈顯著的正相關關系。創業板公司的成長性及股權集中程度對資本結構的影響尚不明確。國內外學者對上市公司資本結構影響因素問題進行了大量的研究，取得了一系列研究成果。Stonehill（1996）認為，影響資本結構的因素主要是國家因素、產業因素及公司特征因素三個層面，其中國家因素對資本結構的影響最大。大部分學者主要從公司的某些特征角度進行分析。Titman和Wessels（1988）研究指出，影響資本結構的企業特征因素中，公司規模、成長性、資產擔保價值與其資本結構呈正相關關系，盈利能力、非債務稅盾及波動性與其資本結構呈負相關關系。從具體分析結果來看，影響企業的融資需求和資本結構的因素是極其復雜的，以上研究結論差異主要是由于依據的模型及樣本選取的不同造成的，關鍵在于數據處理和建立合理的模型。

二、變量選取及樣本區間設定

筆者在國內外學者研究成果的基礎上，提出如下基本假設：創業板上市公司盈利能力、公司規模、營運能力、償債能力以及成長能力與其資本結構具有一定的相關關系。同時，本文擬用Panel Data模型進行實證研究。根據假設，確定本文研究所需變量：解釋變量包括代表盈利能力的凈資產收益率；代表公司規模的總資產，并做自然對數處理；代表營運能力的應收賬款周轉率；代表償債能力的流動比率及代表成長能力的營業收入同比增長率。被解釋變量為資產負債率。樣本數據為創業板前36家上市公司2009年第4季度～2011年第3季度的季度數據。所有數據取自Wind金融資訊數據庫，運用Eviews6.0軟件進行分析。

三、實證分析

（1）基本描述。首先對模型中各變量進行基本描述性統計。由分析得知，創業板上市公司資產負債率平均值約為15.3%，遠遠低于我國整體上市公司的負債水平，數據恰好說明了我國中小創業板企業債務融資難的問題。（2）面板單位根檢驗。為了避免偽回歸，需要先分析數據的平穩性。（3）回歸模型。根據影響形式的不同，面板數據模型通常分為固定效應模型和隨機效應模型兩種。當數據中所包含的截面成員是所研究總體的所有單位時，即截面成員單位之間的差異可以被看作回歸系數的參數變動時，固定影響模型是一個合理的Panel Data模型。當把反映截面差異的特定常數項看作是跨截面成員的隨機分布，以樣本結果對總體進行分析，則選用隨機影響模型。首先建立隨機效應回歸：yi=α+vi+xiβ+μi，用Hausman檢驗該模型是否是隨機效應模型。Hausman Test統計量（W）為x2（5）=5.1599，P值為0.3967，接受原假設“隨機影響模型中個體影響與解釋變量不相關”，將模型設定為隨機模型。面板數據模型一般有三種形式：變截距模型、動態變截距模型和變系數模型（高鐵梅，2009）。面板數據模型形式為：Yit=αit+X′itβit+μit（i=1，2…N，t=1，2…T）

模型檢驗基于兩個原假設：H1：β1=β2=…=βN；H2：α1

=α2=…αN，β1=β2=…βN利用協方差構造兩個F統計量，若檢驗結果接受假設H2則為不變系數模型，無需進一步檢驗。如果拒絕假設H2，則檢驗假設H1，若接受H1，則模型為變截距模型，若拒絕H1，則模型為變系數模型。計算得到兩個統計量分別為F2=20.7577，F1=0.6088，在給定5%的顯著性水平下，查F分布表得F臨界值為F2α（210，72）=0.6170，F1α（175，72）=

0.6129，兩個F統計量均大于對應的F臨界值，因此模型應采用變截距的形式。為了分析各變量對資本結構的影響情況，本文采用表1給出的隨機效應變截距模型的估計結果進行分析，同時采用廣義二階段最小二乘（GTSLS）對隨機影響變截距模型進行估計。

從模型擬合結果來看，模型擬合整體效果很好，調整后可決系數為0.654。從估計的結果來看，創業板上市公司企業規模（LN總資產）、營運能力（應收賬款周轉率）、償債能力（流動比率）對其資本結構的影響都是顯著的。從影響大小來看，企業規模每增加1%，公司資產負債率將上升11.4220%，企業規模越大，上市公司越容易將自己的資產抵押向金融機構融資，企業規模越大，越不易破產，債權人越愿意提供貸款；應收賬款周轉率每加快1%，公司資產負債率將下降0.0324%；流動比率每加快1%，公司資產負債率將下降0.5662%，正好說明了創業板上市公司高風險的特性，中小企業信息不透明，財務相關數據的難以獲得也降低了銀行的信任感，因此創業板公司應多加防范破產風險，注意現金流量情況。而盈利能力（凈資產收益率）以及成長能力（營業收入同比增長率）對創業板上市公司的資本結構影響是不顯著的。西方學者對中小企業的融資假設理論在我國創業板資本市場并不完全適用，主要是因為當前創業板剛上市不久，一些上市公司管理層的非理性決策，融資效益未達到最大化。

四、結論與政策建議

結論：創業板上市公司資本結構與上市公司盈利能力、成長能力無顯著關系，與企業規模正相關，與償債能力、營運能力負相關。基于以上結論，提出如下政策建議：第一，創業板上市公司應提高經營風險意識。創業板上市公司可以利用投資組合理論進行多元投資來規避風險，同時注重完善公司內部組織結構，建立有效的規章制度，提高管理水平，進而提高公司自身的信譽度。第二，相關部門應加強創業板上市公司的信用評級體系的建立。第三，創業板上市公司還應完善債務結構，加強內源融資的力度。創業板上市公司可以利用財務杠桿，使財務融資渠道多樣化，降低債務代理成本。在加強內源融資力度的同時，提高資金利用效率。

參 考 文 獻

[1]陸正飛，辛宇.上市公司資本結構主要影響因素之實證研究[J].會計研究.1998（8）

[2]陳德萍，陳永圣.對我國創業板公司資本結構的實證檢驗[J].統計與決策.2010（14）

[3]高鐵梅.計量經濟分析方法與建模—EViews應用及實例（第二版）[M].北京：清華大學出版社，2009：319～372