我國上市公司資本結(jié)構動態(tài)調(diào)整的初步研究

李瑤怡??

【摘要】本文在研究資本結(jié)構動態(tài)調(diào)整時，同時考慮了內(nèi)外因素的共同影響。在認識到企業(yè)內(nèi)部特征對其資本結(jié)構動態(tài)調(diào)整的主導性作用的基礎上，通過設置年度虛擬變量綜合考慮了宏觀經(jīng)濟因素。同時適當了考慮了行業(yè)特征等中觀影響因素，并利用固定效應模型消除了公司個體效應，合理設計不同層次的變量來進行全面分析，得出了較為合理的動態(tài)調(diào)整速度。

【關鍵詞】動態(tài)調(diào)整；資本結(jié)構；調(diào)整速度；固定效應模型

一、動態(tài)調(diào)整模型的設定

本文選用的是賬面負債率來計算企業(yè)的資本結(jié)構。如下（1）式到（4）式為文章主要的模型設定。

（1）

（2）

（3）

（4）

（1）式主要是衡量目標負債率，BDR*代表賬面目標負債率，X是影響債務融資的變量。本文基于權衡理論，認為存在目標負債率，公司在決定是否增加債務融資時，會權衡債務融資的優(yōu)劣。若公司的盈利能力很強，則在跟銀行貸款時，陷入破產(chǎn)困境或財務困境的概率相對小，盈利能力越強，越可以多負債。對于大規(guī)模公司來講，陷入財務困境的概率也較小，故通常都會采用多元化經(jīng)營或分散業(yè)務單元的方式來降低風險。（1）式的基本的思路就是把反映債務融資的一系列變量都找出來，進而把目標負債率寫成債務融資的變量的線性函數(shù)。

在（2）式中，BDRi，t與BDRi，t+1分別代表本年和下一年度的實際負債率。λ是調(diào)整速度。假設調(diào)整速度等于1，那么下一期的實際負債率就剛好等于目標值。意味著公司進行了一個完全的調(diào)整。而當調(diào)整速度等于0時，公司下一期的負債率BDRi，t+1與當前負債率BDRi，t相等。意味著公司沒有進行任何的調(diào)整。而部分調(diào)整理論認為，在現(xiàn)實情況下，因為調(diào)整成本的存在，公司只會進行部分調(diào)整。調(diào)整速度介入0到1之間。這也是部分調(diào)整最核心的思想。

把（1）代入（2）式，稍作變形即可得（3）式，模型（3）是文章后續(xù)一系列相關實證分析的基礎。重點在估計調(diào)整速度λ。λβ是公司特征變量前的系數(shù)。精簡之后，可寫成（4）式。在（4）式中，模型的解釋變量部分包含了被解釋變量的滯后一期，是典型的動態(tài)面板模型。文中假設所有的公司具有相同的調(diào)整速度，認為調(diào)整速度是一個不隨公司和時間變化的常數(shù)。

二、研究假設與變量選擇

（一）研究假設

公司的動態(tài)調(diào)整行為是建立在目標負債率存在的前提上。故全文是基于權衡理論展開，假設在實際經(jīng)營過程中，當實際負債率偏離目標值時，公司會朝著目標值進行調(diào)整。本文假設所有的公司具有相同的調(diào)整速度，認為調(diào)整速度是一個不隨公司和時間變化的常數(shù)。

（二）變量選擇

基于最優(yōu)資本結(jié)構影響因素的理論分析，兼顧我國上市公司信息披露的情況，本文在解釋變量設計中將理論分析的可能影響因素與現(xiàn)實經(jīng)濟中信息獲取的實際可行有機地結(jié)合起來，同時考慮了來自公司內(nèi)部的微觀因素，來自行業(yè)的中觀因素和宏觀因素，力求使實證分析能夠全面反映理論研究成果。

1.微觀因素

（1）公司成長性

采用Tobin'S q為代理變量，從已有研究來看，Tong&Green（2005）認為公司的成長性與資產(chǎn)負債率正相關。而Rajan&zingales（1995）認為公司成長性指標與公司資產(chǎn)負債率呈現(xiàn)負相關關系。研究學者在這一問題上存在一定的分歧。

（2）盈利能力

依據(jù)融資啄序假說，由于外部融資成本較高，以至于高盈利能力的公司往往內(nèi)部資金更為充裕，因此其債務融資比例較低。國內(nèi)外實證研究均表明公司的盈利能力與其資產(chǎn)負債率之間存在負相關關系。

（3）公司規(guī)模

用公司總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示。根據(jù)權衡理論，公司的規(guī)模越大，財務困境成本就越小，公司選擇的財務杠桿即資產(chǎn)負債率就越高。

（4）有形資產(chǎn)占比

我們采用固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重度量公司的有形資產(chǎn)比例。

2.中觀因素

在對行業(yè)進行重新分類的基礎上生產(chǎn)負債率的行業(yè)中位數(shù)這一指標，以考慮行業(yè)特征對資本結(jié)構的影響。結(jié)合中國制造業(yè)比例很大這一行業(yè)特征，采用制造業(yè)細分到次類，其他行業(yè)采用門類的行業(yè)劃分。再對公司數(shù)太少的行業(yè)進行合并。

3.宏觀因素

考慮到中國處于經(jīng)濟發(fā)展的轉(zhuǎn)型階段，而股市的發(fā)展時間也較短，我們在模型中加入時間虛擬變量來控制經(jīng)濟結(jié)構調(diào)整和政策變化等宏觀經(jīng)濟因素的影響。

三、樣本選取和指標定義

本文數(shù)據(jù)來源于CSMAR和Wind數(shù)據(jù)庫，包含我國A股主板和創(chuàng)業(yè)板共2889家上市公司2005-2014年10年的數(shù)據(jù)，共21370筆觀察值。

我們遵循以下原則對樣本進行了篩選：（1）刪除金融行業(yè)的公司；（2）僅保留連續(xù)兩年以上有樣本的公司；（3）對負債率大于100%的公司進行了認為的縮尾處理。最后保留了19809筆觀察值，2355家公司作為最終的研究對象，平均每家公司包含8.41年的觀察值。描述性統(tǒng)計正文從略。

四、回歸分析

本文選用面板數(shù)據(jù)進行回歸分析，并考慮公司的個體效應μi，μi反映了很多不隨時間變化的東西，比如公司的文化，CEO到底是一個激進的還是穩(wěn)健的投資人。首先通過Hauaman檢驗看隨機效應模型和固定效應模型哪一個更適合后續(xù)分析。

在Hasuman檢驗結(jié)果中，b和B分別是隨機效應和固定效應模型估計出的系數(shù)，由Chi2（14）的值可知，二者存在顯著差異。故顯著地拒絕原假設，選用固定效應模型。

在固定效應模型中加入了t-1個時間虛擬變量，又被稱為雙向固定效應模型。最后得到的BDRi，t前面的系數(shù)是0.571，反推出來的調(diào)整速度大概是0.429左右.F檢驗假設所有截面的截距項都等于相同，一共有2374個截距項，2373個約束值。由P值可知，應顯著拒絕原假設，即個體效應顯著。