資本結構對企業績效影響的實證研究
——以陜西省制造業為例

閆雨莎

一、文獻綜述

國內外研究人員都對資本結構和企業績效之間的內在聯系進行了實證分析，本文對相關研究成果進行歸納總結，發現這些研究成果主要分為正相關關系、負相關關系、無確定關系等三種，但是到目前為止沒有達成一致意見。

資本結構與企業績效之間存在正相關關系。仟木榮和馮明靜（2012）將我國A股大型房產企業作為主要研究對象，對資本結構和企業績效之間的內在聯系實施系統地回歸分析，結果發現房產企業的資產負債率和企業績效之間有著明顯的正相關關系。柳學良（2014）將江西省的高新技術企業為主要研究對象，對2010-2012年的相關數據進行統計分析，最終發現這些企業的資產負債率和企業績效之間有著明顯的正相關關系。

資本結構和企業績效之間存在負相關關系。彭景頌、黃志康（2015）對300多家新型產業企業2010-2012年的數據進行統計分析，得到了1062個研究樣本，對這些企業的資產結構與企業績效之間的關系進行分析探討，結果發現，不管是資產負債率，還是長期資本負債率，都與企業績效之間有著明顯的負相關關系。袁楚毅（2018）對2016年A股市場中廣東省200多家大型企業的財務數據進行統計分析，最終發現資本結構和企業績效之間有著明顯的負相關關系，資本結構信息傳遞理論無法應用到廣東省大型制造企業當中，此外生產規模與企業績效之間也有明顯的負相關關系。

資本結構和企業績效之間沒有確定的內在聯系。俞晨越、饒棟平、許紀校（2015）對“新三板”掛牌上市的2300多家企業的相關數據進行統計分析，最終發現：“新三板”企業的資本結構和企業績效之間有著明顯的“U”型聯系。龍瀟旭（2017）對2009-2014年A股上市公司的財務指標進行統計整理，并做出了深入的實證分析，最終發現這些企業的資本結構和企業績效之間存在明顯的倒U型關系。

二、研究設計與實證分析

（一）變量選取

1．被解釋變量

多重指標衡量績效是對企業的許多數據指標進行統計分析，從而了解企業的經營績效，隨著數據指標的數量增加，得出的績效成果也會更加完善。本文在研究過程中選取了償債能力、發展能力、營運能力等四個指標對企業績效進行統計分析。

2．解釋變量

系統性地總結一方面是梳理學過的知識，另一方面則是回顧、復習過去的知識，古語有云：“學而時習之，不亦說乎”，只有經常總結、回顧自己學過的知識才能夠保證自己已有知識體系的充實飽滿，甚至還能在已有知識的基礎上根據構建理論建構出新的知識和新的認識，讓自己的知識煥然一新，這也是經常總結、經常梳理知識的主要作用.養成了總結的好習慣，學生的學習就會更加輕松、更加全面，自主學習能力才能獲得最大程度上的提高.

從傳統理論角度分析，一旦企業的資產負債率超出了限定范圍，該企業的償債壓力就會大大增加，出現風險的可能性就會大大提高，說明公司的資本結構已經出現了重大缺陷。然而企業的資產負債率低于正常范圍時，由此產生的結余效應就會十分明顯，對企業的經營績效產生不利影響。由此可以看出恰當的負債率對企業經營發展有著極大的影響。本文將負債率當成研究企業資本結構的核心數據。

3．控制變量

（1）企業規模

不同的房地產企業其發展規模會有所不同，發展規模對企業資本有著深遠的影響。房地產企業的發展規模越大，其管理工作會更加標準，信息公示工作更加到位，市場影響力也更強，融資費用支出也會大大減小。因此本文在研究過程中將企業規模當成控制變量，用總資產的對數表示。

（2）企業成長性

不同的房地產企業其管理能力存在很大的區別，而且發展水平也不盡相同。當企業的發展狀況較好時，其管理水平往往比較優秀，獲得的經濟利潤也更加可觀。有學者通過研究發現：企業成長性能夠有效提高企業的績效水平，所以本文將成長性當成控制變量，以總資產增長率表示。

（3）股權集中度

前人研究中選取第一大股東持比例或前五大股東持股比例，本文選取前十大股東持股比例作為控制變量。

（二）樣本選擇與指標選擇

本文的研究重點是2013-2018年陜西省制造企業的財務信息。要想充分提高研究成果的準確性，本文在研究過程中會嚴格按照以下原則：1．2013年以后在IPO上市的制造企業不在研究范圍之內；2．ST和財務信息不正常的制造企業不在研究范圍之內。本文在A股、B股中選取了15家制造企業為研究對象，所有的研究數據均來自于國泰安數據庫。

參考前人學者的研究成果，為了對制造企業的績效水平有一個系統地了解，本文從營運能力、發展能力、償債能力等多個角度入手，選取了流動比率、營業利潤率、流動資產周轉率等10個指標來分析探討企業績效，進而利用因子分析法對這些指標進行分析研究，在因子得分系數和因子貢獻率的基礎上設計績效價值指標pre，結合企業資產結構選取資產負債率為重點研究內容，充分保證研究成果的可靠性。

（三）因子分析

KMO與Bartlett的檢驗結果，KMO值越趨近于1，因子分析法的可行性就越高，通過對表格數據進行分析探討可以發現，KMO數值為0.563，所以本文研究可以使用因子分析法。Bartlett球形度檢驗的原假設為相關系數矩陣為單位陣，Sig為0.000，與顯著水平0.05之間有著明顯的差距，所以原假設不成立，說明相關變量之間存在一定的內在聯系，可以使用因子分析法。

本文使用SPSS22.0對相關數據進行整理分析，借助主成分方法選取了四個因子，三個主成分的累計方差貢獻率為84.122%，丟失信息為15.878%，也就是說分析結果涵蓋了原指標84.122%的信息內容。

其中公因子F1在流動比率、現金比率、速動比率上存在較高載荷，因此將其確定為償債能力因子。公因子F2不僅在營業收入增長率有較高載荷，而且在固定資產增長率上也有較高載荷，因此將其確定為發展能力。公因子F3不僅在凈資產收益率上存在較高載荷，而且在營業利潤率上也存在較高載荷，因此將其確定為盈利能力因子。公因子F4不僅在流動資產周轉率上存在較高載荷，而且在總資產周轉率上存在較高載荷，因此將其確定為營運能力因子。

計算得出企業績效綜合指標Pre，表示為：

（四）回歸分析

1．模型構建

式中：pre－企業績效綜合指標

C－常數項DAR－資產負債率ε－殘差項Control－控制變量，本文選取公司規模、公司成長性和股權結構三個指標作為控制變量。

2．回歸結果

利用SPSS22.0進行多元線性回歸，R2為0.530，通過計算分析得出R2=0.504，由此可以看出企業績效影響因素的解釋能力是50.4%，該模型的擬合度非常優秀。其中F統計量是19.772，Sig.F是0.000，由此可以看出該模型達到了F檢驗的標準，與方程之間有著密切的聯系。DW是1.053，在正常范圍之內，由此可以看出殘差和自變量之間沒有必然的聯系。

研究成果：資本結構和企業績效之間有著明顯的負相關關系，也就是說當企業通過融資方式獲得更多的資本時，企業的資產負債率會大大提高，由此產生的財務風險也會大大增加，企業出現債務危機的概率就會大大提高。前十大股東持股比例和企業績效之間存在明顯的正相關關系，企業成長性總資產增長率和企業績效之間有著明顯的正相關關系，企業規模總資產對數和企業之間存在明顯的負相關關系，然而尚未達到顯著性檢驗水平。

三、結論與政策建議

（一）結論

隨著大型制造企業前十大股東持股比例的提高，企業績效也會顯著提高，這可能是因為：第一，制造業是我國國民經濟的重要組成部分，為推動經濟建設做出了突出的貢獻，因此這些企業的股權大部分都集中在少部分人手中，前十大股東對企業有著強大的管理能力。第二，制造企業的股權集中在前十大股東手中，股東想獲得更大的經濟利潤，往往會制定出比較統一的發展規劃，這些合理的發展規劃能夠幫助企業獲得更加可觀的利潤。

（二）建議

第一，大力發展和完善債券市場，應該完善債務市場機制，更好地發揮資本融通功能。第二，加強銀對企的監督與約束。要提高銀行對企業的監督效應，應該對銀行進行改革，減少政府干預。第三，加強市場監管與完善信息披露制度。利用政府統一與行業自律管理的方式促進債券市場的發展，監督其及時準確地披露相關重要信息。