煤炭行業上市公司資本結構影響因素的實證分析

劉 曉 韓麗紅

(河北經貿大學 金融學院，河北 石家莊832000)

一、文獻綜述

(一)國外研究現狀

Titman和Wesse1s(1988)最早全面研究了資本結構的決定因素，研究表明，可能影響資本結構的因素主要有:盈利能力、企業規模、資產擔保價值、成長性、非負債稅盾、變異性、獨特性、工業分類。Harris和Raviv(1991)對美國公司的實證研究結果表明，負債比率與投資發展機會、公司規模、固定資產比率、非債務稅盾呈正相關關系，與公司的風險性、破產可能性、產品特殊性、廣告消費支出呈負相關。John K.Wald(1999)將企業杠桿率的解釋變量歸納如下:財務困境成本、道德風險、稅收減免、企業收益、成長機會和企業規模。Jean J.Chen(2004)在研究中國上市公司資本結構時，對資本結構的六個影響因素展開分析:企業盈利能力、規模、成長機會、資產結構、財務困境成本和非債務稅盾。Tarek Eledmiaty(2007)采用負債/總資產為因變量，自變量為稅率、破產風險、成長性以及盈利能力。對埃及99家公司進行了分析。結果表明，稅率與資本結構呈現顯著的正相關關系，破產風險與資本結構呈現顯著的負相關關系，成長性與資本結構呈現顯著的負相關關系，而贏利能力與資本結構呈現顯著的正相關關系。

(二)國內研究現狀

陸正飛和辛宇(1998)采用滬市機械和運輸設備業的35家上市公司1996和1997兩年的數據進行分析，對獲利能力、規模、成長性、資產擔保價值與長期資產負債率的關系進行多元回歸分析后發現，企業獲利能力與資本結構顯著負相關，但其他因素對企業資本結構影響并不顯著。王娟、楊鳳林(2002)采用了列聯表的分析方法，對2000年深滬市非金融類845家公司(除ST、PT類公司)進行研究，結果表明:企業杠桿與資本成本、凈資產收益率、資產擔保價值、公司規模、成長性負相關，與內部收益率、非負債稅盾正相關，與主營業務收入收益率、控制權集中度、非對稱信息相關性不顯著，受行業影響顯著。李晉(2007)采用最小二乘法進行多元回歸分析來研究資本結構的影響因素。研究結論為:影響我國上市公司債務融資的主要因素為企業成長性、盈利能力和經營現金流。企業成長性和經營現金流量與財務杠桿之間呈顯著正相關關系，盈利能力與資本結構呈顯著負相關關系。江書軍(2009)對從宏觀和微觀兩個方面煤炭上市公司資本結構影響因素進行了分析，微觀方面主要對資產構成、企業規模、盈利能力、股權結構進行分析，并推出了優化煤炭上市公司資本結構的建議。錢雍，宋英慧(2011)通過理論和實證相結合的分析方法，探討影響我國上市公司資本結構的因素及其作用方向與影響程度。陸珩瑱，呂睿(2011)在考慮內生性的基礎上檢驗資本結構的影響因素。研究發現，公司績效與負債水平負相關;不考慮內生性的估計結果明顯高估了績效與負債水平的負相關關系，引入工具變量估計得到的結果更為真實可靠。此外，公司規模、成長性、資產結構、非債務稅盾、股權集中度等都是影響公司負債水平的重要因素。

二、研究設計

(一)樣本選取

本文選取2007年至2010年所有滬深交易所煤炭類上市公司作為研究對象。為消除異常數值影響，剔除了ST及數據不全的上市公司。最終選擇了29家煤炭行業上市公司進行實證分析，基本上覆蓋了所有的大型煤炭企業。

(二)變量定義

1.被解釋變量(資本結構)

對資本結構的度量，學術界一般采用三種做法:一是總負債/總資產;二是總負債/股東權益總額;三是長期負債/總資產。本文采用總負債/總資產即資產負債率這一指標來對資本結構進行度量。

2.解釋變量(影響因素)

資本結構的每個影響因素從理論上說都可以用多個指標來表示，但單個指標一般不能表達一個因素的全部含義，所以本文對解釋變量采用了分類設計的方法。即對資本結構的每個影響因素盡可能超過一個解釋變量。所有的變量都采用賬面價值計算。被解釋變量及解釋變量的度量指標如表1所示。

在獲得這些指標數據之后，對解釋變量以及被解釋變量指標的2007年到2010年之間4年數值作簡單算術平均以消除數據噪聲的影響。全部數據分析使用SPSS11.5軟件。

表1 變量度量表

(三)研究方法

為了降低變量間的重疊性和共線性，本文選用因子分析法將眾多的原有變量提取成較少的相互獨立的因子，從而消除諸多解釋變量之間的多元共線性并有效降低變量維數，然后運用多元回歸方法對提取出來的因子與資本結構間的關系進行進一步研究。

三、實證結果分析

(一)因子分析

1.提取因子

本文采用主成分分析法來提取因子，表2列示了因子解釋原有變量總方差的情況。對因子的提取遵循兩個原則:一是要選取特征根值大于1的特征根，二是選取累計方差貢獻率大于75%時的特征根個數為因子個數。表2中主成分的方差貢獻率表示該主成分包含原解釋變量的信息量，累計貢獻率則表示前幾個主成分的累計信息含量。從表2中可知，本文提取的5個主成分累計占了總方差的79.802%，因此，參照這兩個原則，本文選取出5個因子進行分析。

表2 因子解釋原有變量總方差的情況

為了更直觀地了解各因子重要程度，本文給出了按特征值大小對因子排列的碎石圖，見圖1，其中橫軸表示因子序號，縱軸為特征值。碎石圖呈明顯的前陡后緩的形狀，這代表前面因子對解釋變量影響很大，后面因子對其影響較弱。由圖1可知，5個主成分的特征值都大于1，其他因子可謂無關緊要的“碎石”。

2.因子的命名和解釋

某些因子變量在眾多原有的解釋變量上都有較高的載荷，因此很難確定原有的解釋變量應該最終屬于哪個因子。為解決這一問題，本文采用正交旋轉方式下的方差最大法，使一個原有變量在盡可能少的因子上有較高的載荷。旋轉后的因子含義會更加清晰，找出每個因子上有顯著載荷的變量，根據這些變量代表的經濟含義給因子賦予一個合適的名稱。一般認為，因子負載的絕對值越大，說明該因子和該變量的重疊性越高，在解釋和命名因子時就越重要。旋轉后的因子載荷矩陣如表3所示。

圖1:碎石圖

表3 旋轉后的因子載荷矩陣

旋轉方法:方差最大正交旋轉法

根據表3旋轉后的因子載荷矩陣，對因子的解釋和命名如下:

在因子1上有顯著載荷的解釋變量是X1、X2，其載荷為0.967和0.922。這兩個載荷較大的解釋變量分別是總資產的對數和主營業務收入的對數，因此因子1被命名為“企業規模”。因子2主要是由X6、X5和X11決定的，它們作用在因子2上的載荷分別是0.873、0.872、0.650，分別代表了非債務稅盾、固定資產占總資產的比率和總資產周轉率，并且非債務稅盾和資產擔保價值的載荷幾乎相等，因此命名因子2為“非債務稅盾以及資產擔保價值”。因子3在X9、X10、X13上的載荷分別為0.901、0.900和0.582。前兩個具有較大載荷的變量是流動比率和速動比率。很明顯這兩個變量是反映企業資產流動性的指標，所以因子3可稱為“資產流動性”。因子4在X4和X3上載荷值較高，其值分別為0.865和0.712，這兩個變量是總資產增長率和主營業務收入增長率，都反映了企業的發展潛力，所以賦予該因子“成長性”的名稱。在因子5上有較高載荷的變量是X12、X7，分別為現金流量與總資產的比率和凈資產收益率，由于現金流量與總資產的比率也反映了以現金流量為基礎的資產報酬率，因此將因子5命名為“盈利能力”。

將原始變量重新分類，如下表:

表4 原始變量分類表

(二)多元回歸分析

1.回歸過程

多元回歸分析就是在研究多個自變量對一個因變量的相互關系的基礎上，確定出它們之間的多元回歸方程，從而根據各個自變量的變動程度來預測因變量的變動程度。在此通過回歸分析，來測算各種因素對資本結構的影響程度，并對以上假設進行驗證。因此，本文以提取的主成分的因子得分為解釋變量，以資產負債率為被解釋變量，建立多元回歸模型，回歸模型為:

其中:Y為資產負債率

β—常量

Faci—第i個因子

βi—為第i個因子的回歸系數

ε—為殘差項

2.回歸模型的檢驗

從表5中可以看到，R2為0.716，即方程的擬合度是0.716，表明本文的解釋變量可以解釋被解釋變量變化中的71.6%。另外杜賓-沃森值為1.857，這表明該模型不存在序列自相關。表6顯示，回歸方程的 F量值為11.584，其顯著性水平為0.000，通過了F檢驗，即該模型回歸效果很好。

表5 資產負債率線性回歸模型概述

表6 資產負債率回歸方差分析表

3.回歸結果

為了全面考察五個因子的影響因素和資本結構的關系，選擇回歸分析方法是采用強行進入法，即讓5個變量全部進入模型中，不再剔除不能通過檢驗的因子，最后測算結果如表7。通過結果的分析可以看出資本結構與成長性、非債務稅盾、資產擔保價值等呈正相關關系，而與其他因素成負相關關系。

表7 資本結構影響因素回歸分析結果

(三)實證結果分析

1.煤炭行業上市公司的資本結構與資產流動性呈負相關關系

從實證結果中可以看出，Fac3(資產流動性)的回歸系數是-0.118，顯著性概率為0.000，說明Fac3與資產負債率存在顯著的負相關關系。資產流動性越強，越能滿足企業資金周轉的需要，因而對外部資金依賴性越小。我國煤炭行業上市公司的流動性較強，這就使得資金的利用程度提高，使得企業獲得了較為充足的資金進行擴大再生產而減少對外部資金的需求，所以會呈現資本結構與資產流動性呈負相關的關系。

2.煤炭行業上市公司的資本結構與成長性呈正相關關系

有關成長性的回歸系數通過了T檢驗。從理論上說，快速成長企業的股東會選擇引入更多的負債，使經理面臨更多的債權人的監控和還本付息的壓力，以減少代理成本;另外，快速成長企業的擴張速度快，需要更多的資源投入，而且一般有著良好的盈利前景。當股東資源有限時，老股東一般不愿較多地發行新股，但為了滿足企業快速成長的需要，這時就不得不進行負債融資。

3.煤炭行業上市公司的資本結構與非債務稅盾呈正相關關系

從理論上分析來看，煤炭類上市公司都是大中型企業，固定資產較多，每年提取的折舊費用也較多，折舊作為稅收優勢的替代形式在很大程度上降低了公司的實際稅負水平，公司債務融資應該明顯減少。因此，一般情況下，煤炭類上市公司資本結構應與非債務稅盾呈負相關關系。但是實證結果表明，近幾年煤炭行業上市公司的資本結構與非債務稅盾呈正相關關系，該指標也沒有通過95%置信水平的T檢驗。主要是因為煤炭行業的上市公司近幾年發展勢頭良好，多為優質企業，在獲取銀行的貸款時要比中小企業容易的多，能夠比較輕松地以低成本獲得銀行貸款。另外還可能是因為樣本容量、數據、變量選取、行業特點等因素造成的。因此最后呈現出資本結構與非債務稅盾正相關的關系。

4.煤炭行業上市公司的資本結構與資產擔保價值呈正相關關系

資產擔保價值對資本結構有著正向影響，但是該回歸系數并沒有通過顯著性檢驗，因此此變量對上市公司資本結構的影響微小。但一定程度上也說明煤炭企業有形資產的比例影響著融資來源，煤炭企業固定資產、存貨等有形資產比例大，能夠為其取得貸款提供強有力的信用擔保。

5.煤炭行業上市公司的資本結構與公司規模呈負相關關系

公司規模是選擇資本結構的重要影響因素，根據優序融資理論，大公司財務困境的成本較小，抗風險的能力較強，往往會選擇較高的財務杠桿。因此，企業規模應該與資本結構正相關。但實證分析結論與理論分析并不一致，也沒有通過顯著性檢驗。不一致主要是因為我國煤炭類行業的上市公司由于自身行業的特點，更傾向于短期債務融資。而本文中所用的反映公司資本結構的指標用的是資產負債率，是公司全部負債(包括短期負債和長期負債)在資產總額中所占的比例。由于統計上的誤差，造成了實證結果與理論的不一致。另外由于公司的規模大，它與金融市場之間的信息不對稱程度也比較低，因此可能更容易采取權益融資。這兩個方面的作用力相互抵消，可能是導致二者關系不顯著的原因。

6.煤炭行業上市公司的資本結構與盈利能力呈負相關關系

企業獲利能力強，其內部積累能力也較強，企業的獲利能力較差時，則不得不依賴外部負債融資，中西方情況都相同。一般經營效益差的企業都伴隨著高負債率，這在我國己是一個相當普遍的現象。本結果支持優序融資理論中關于內部資金充裕的公司會選擇較低的資產負債率的觀點，因而盈利能力與資本結構呈負相關關系。

7.煤炭行業上市公司的資本結構與資源優化能力呈負相關關系

該回歸系數通過了顯著性檢驗。2008年年初以來，國際煤炭價格不斷上漲，帶動國內煤價一直居高不下，并且旺盛的需求仍有帶動煤價持續走高的趨勢。因此現金流量較充足，可以較多地利用內部資金來發展，而不會過多地使用負債。實證分析的結果也正是驗證了這一點。

四、結論

本文通過對煤炭行業上市公司資本結構的影響因素的實證分析，得到如下結論:

總之，影響我國煤炭行業上市公司資本結構的關鍵因素有:企業規模、非債務稅盾以及資產擔保價值、資產流動性、成長性、盈利能力。

同時，通過多元回歸分析得出煤炭行業上市公司資本結構與公司規模、資產流動性、內部資源的優化能力、盈利能力等影響因素呈負相關的關系，而與其他影響因素呈正相關的關系。但是企業規模、非債務稅盾以及資產擔保價值對資本結構的影響并不顯著，資產的流動性、盈利能力、成長性對資本結構影響比較顯著，且影響程度依次減弱。

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［2］陸珩瑱，呂睿.我國上市公司資本結構影響因素研究——基于內生性的視角［J］.南京航空航天大學學報(社會科學版)，2011，(3):27-33

［3］李松青，王國順.我國礦業類上市公司資本結構影響因素實證分析［J］.系統工程，2009，(4):124-126

［4］劉雙明.煤炭行業上市公司資本結構及其影響因素的實證研究［J］.技術經濟，2006，(11):119-123

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