中国A股上市公司资本结构的差异及其原因分析

　　[ 摘 要 ] 本文以国内部分上市公司为样本,利用多种统计分析方法(包括采用因子分析和回归分析方法)从行业差异角度对其资本结构进行实证研究,并进一步分析了影响行业间资本结构差异的主要因素。通过分析我国不同行业上市公司资本结构之间存在的显著差异,对行业的资产结构、行业的成长性、资产的流动性及资产运营能力等会在较大程度上导致行业资本结构差异的因素进行了分析和总结。
　　[ 关键词 ] 资本结构 行业差异 统计分析 上市公司
　　
　　一、引言
　　不同行业的企业对资本结构的选择存在显著的行业差异这一结论被诸多学者认同。陆正飞选取沪市1996年A股上市公司中的企业为样本,以此做实证研究得出不同行业的资本结构有着明显的差异。赵根宏等人则选择2000年~2002年的A股上市公司资本结构数据,以行业门类为虚拟变量对样本数据进行多元线性回归,也得出公司所属行业对资本结构具有显著性影响,且这种差异在行业间普遍存在。乐菲菲则肯定了行业间的资本结构差异,着重分析了产生这些差异的原因。丁晨等人也表示我国不同行业上市公司资本结构存在显著差异。但也存在与上述相悖的结论,如沈艺峰对上海证券交易所的221家工业类公司进行实证研究时发现不能拒绝原假设,得出企业负债比例与行业类型是相互独立的,即企业所处的行业与其资产结构没有显著的关系。另外,还有Collins和Sekely(1983)对美国制造业的研究,Remmers对美国等国九大行业的研究都未发现资本结构行业差异的显著性。
　　本文试图通过对我国不同行业部分上市公司的实证研究来验证资本结构是否存在显著的行业差异,并用统计分析的方法分析导致行业资本结构差异的原因。
　　二、实证分析及原因解析
　　1.研究设计
　　(1)样本选择
　　本文选择的是国内A股上市公司2004-2006年的资本结构数据,样本数292家。文中对样本的选取遵循下列原则:(1)上市年限较长,以保证公司运营相对成熟(2)剔除ST类和PT类公司,这些公司的财务状况已出现异常,或连续亏损,会影响研究结果(3)选取只发行A股的上市公司,以保证样本数据的可比性(4)为保证样本的行业的恒定.剔除了2004年和2005年主营业务变动的公司(5)剔除了跨行业经营的综合类行业的公司。另外,本文采用中国证监会2001年4月发布的《上市公司行业分类指引》.数据来源于巨潮资讯网。
　　(2)变量设计
　　因变量:
　　总负债比率:Y1=总负债/总资产
　　自变量:
　　固定资产比例:X1=固定资产/总资产
　　流动资产比例:X2=流动资产/总资产
　　无形资产比例:X3=无形资产/总资产
　　资产流动比率:X4=流动资产/流动负债
　　总资产周转率:X5=主营业务收入净额/平均总资产总额
　　主营业务收入增长率:X6=(本年主营业务收入-上年主营业务收入)/本年主营业务收入
　　净资产收益率:X7=净利润/权益总额
　　资产现金回收率:X8=现金总额/总资产
　　(3)研究方法
　　本文首先是对样本中十三个行业门类资本结构差异的描述性统计,然后用Knlskal一WallisH非参数检验方法检验总体样本间的负债比率是否具有显著性差异,如果有,再采用LSD检验方法进行行业间两两比较,最后对所设定的财务指标进行因子分析,提出主成分因子,然后对这些提出的成分因子进行回归分析,以便找出这些指标与行业间的资本结构是否存在关系。
　　2.统计结果
　　(1)资本结构行业特征的描述性统计
　　13个行业门类的中国上市公司资本结构1997一2002年的描述性统计结果如表1所示。
　　从表1中可以看到,各行业的资产结构存在较大差异,金融保险业、建筑业和房地产业是典型的依赖于负债经营的行业,其平均资产负债率最高。金融业负债经营为主,所以负债比率最高。采掘业和农、林、牧、渔业负债率比较低,均在31%左右,可能因为他们是典型的经营稳定的传统产业。传播文化业、社会服务业、交运仓储业这三个行业负债比率也较低,这可能是因为传播文化业、社会服务业前期投入较少,导致负债比率不高,而交运仓储业由于其固定资产占的比例较高,因此也不需要较高的负债比率,但这些差异是否具有统计显著性尚待检验。
　　(2)资本结构行业间差异的假设检验
　　这里采用Kruskal—WallisH非参数检验方法,如表 2所示,
　　可以看到,P值<0.01,因此可以认为不同行业之间的资本结构具有非常显著的差异。
　　下面进一步检验行业间资本结构差异的具体情况,采用LSD法进行多重比较,其结果如表 3:
　　由表3可知行业之间的差异有26个检验结果在90%的置信水平下显著,有38个检验结果在95%的置信水平下显著,且显著结果比较均匀地分散在很多行业门类之间。因此,行业门类间资本结构的差异显著并不是由于个别行业的异常值引起的,而是行业门类之间普遍存在的。
　　(3)行业资本结构影响因素的假设检验
　　本文通过对上面所选的8个指标进行因子分析,所得结果如表 4:
　　
　　在SPSS软件中根据取特征值大于1的因子原则,可提取3个主成分,但由于成分4特征值达到了0.805,比较接近于1,所以我们这里提取4个成分因子。为了直观地看出各个因子所代表的意义,对各因子进行旋转(本文选取方差最大旋转法),以达到一个变量尽可能仅与一个因子相关,且一个因子只与全部变量中的极少数变量有亲缘关系,并使其系数向0和1两极转化。旋转结果如表 5:
　　从上表5可以看到,这4个因子的各主成分因子如下:
　　因子一:该主成分在固定资产比例、流动资产比例以及无形资产比例上均有很大载荷,而对其他变量的载荷则较小,可以将该主成分识别为行业的资产结构。
　　因子二:该主成分在主营业务收入增长率、净资产收益率上载荷较大,可理解为行业的成长性指标。
　　因子三:该主成分在资产流动比率上有较大载荷为0.938,远远超过其他指标。这项指标是用以衡量行业的资产流动性,据此可将其识别为资产流动性。
　　因子四:总资产周转率载荷为0.786,资产现金回收率为0.612,将该主成分定义为该行业资产的运营能力。
　　再以这四个因子为自变量,对资产负债率进行回归分析,通过计算可知各主成分因子对资产负债率的影响均在1%水平下显著,因此可以认为这四个成分因子对资产负债率均有显著影响。
　　3.原因分析
　　(1)行业的资产结构
　　资产结构是影响行业资本结构的主要因素,对于拥有大量固定资产的房地产、建筑业,其行业负债率很高,这是由于此类行业的资产破产清算及担保价值大,因此较容易得到银行信贷。拥有较多流动资产的行业,则更多依赖流动负债来筹集资金,如批发零售业,其平均资产负债率达到47.96%,处于比较高的水平,这是因为其需要为存货而增加筹资,而存货的周转期短,变现能力强,所以使用了大量短期债务,使其债务总的比例比较高。资产结构中无形资产所占比重较多的,如信息技术行业,一方面此类高新技术需要大量的资金研发,另一方面,一旦研发失败,损失惨重,破产成本高。所以,此类行业的资产负债水平通常保持在一个偏低的水平。
　　(2)行业的成长性
　　对于大量投入研发费用的成长性行业而言,由于未来投资选择更富弹性,因而其债务代理成本可能会更高。原因主要有:第一,研发或广告等无形资产难以作为抵押品,其投资也难以被银行有效地监控,从而有大量无形资产的公司往往更难得到贷款;第二,根据代理成本理论,新兴行业一般具有较高的成长性,同时也具有较大经营风险和较高的破产率,潜在的债权人会向公司索取较高的利息作为补偿,造成公司较高的债务成本。因而,可以推知行业的成长性与负债率呈负相关关系。

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