煤炭行业上市公司资本结构影响因素的实证分析

刘 晓 韩丽红

(河北经贸大学 金融学院，河北 石家庄832000)

一、文献综述

(一)国外研究现状

Titman和Wesse1s(1988)最早全面研究了资本结构的决定因素，研究表明，可能影响资本结构的因素主要有:盈利能力、企业规模、资产担保价值、成长性、非负债税盾、变异性、独特性、工业分类。Harris和Raviv(1991)对美国公司的实证研究结果表明，负债比率与投资发展机会、公司规模、固定资产比率、非债务税盾呈正相关关系，与公司的风险性、破产可能性、产品特殊性、广告消费支出呈负相关。John K.Wald(1999)将企业杠杆率的解释变量归纳如下:财务困境成本、道德风险、税收减免、企业收益、成长机会和企业规模。Jean J.Chen(2004)在研究中国上市公司资本结构时，对资本结构的六个影响因素展开分析:企业盈利能力、规模、成长机会、资产结构、财务困境成本和非债务税盾。Tarek Eledmiaty(2007)采用负债/总资产为因变量，自变量为税率、破产风险、成长性以及盈利能力。对埃及99家公司进行了分析。结果表明，税率与资本结构呈现显著的正相关关系，破产风险与资本结构呈现显著的负相关关系，成长性与资本结构呈现显著的负相关关系，而赢利能力与资本结构呈现显著的正相关关系。

(二)国内研究现状

陆正飞和辛宇(1998)采用沪市机械和运输设备业的35家上市公司1996和1997两年的数据进行分析，对获利能力、规模、成长性、资产担保价值与长期资产负债率的关系进行多元回归分析后发现，企业获利能力与资本结构显著负相关，但其他因素对企业资本结构影响并不显著。王娟、杨凤林(2002)采用了列联表的分析方法，对2000年深沪市非金融类845家公司(除ST、PT类公司)进行研究，结果表明:企业杠杆与资本成本、净资产收益率、资产担保价值、公司规模、成长性负相关，与内部收益率、非负债税盾正相关，与主营业务收入收益率、控制权集中度、非对称信息相关性不显著，受行业影响显著。李晋(2007)采用最小二乘法进行多元回归分析来研究资本结构的影响因素。研究结论为:影响我国上市公司债务融资的主要因素为企业成长性、盈利能力和经营现金流。企业成长性和经营现金流量与财务杠杆之间呈显著正相关关系，盈利能力与资本结构呈显著负相关关系。江书军(2009)对从宏观和微观两个方面煤炭上市公司资本结构影响因素进行了分析，微观方面主要对资产构成、企业规模、盈利能力、股权结构进行分析，并推出了优化煤炭上市公司资本结构的建议。钱雍，宋英慧(2011)通过理论和实证相结合的分析方法，探讨影响我国上市公司资本结构的因素及其作用方向与影响程度。陆珩瑱，吕睿(2011)在考虑内生性的基础上检验资本结构的影响因素。研究发现，公司绩效与负债水平负相关;不考虑内生性的估计结果明显高估了绩效与负债水平的负相关关系，引入工具变量估计得到的结果更为真实可靠。此外，公司规模、成长性、资产结构、非债务税盾、股权集中度等都是影响公司负债水平的重要因素。

二、研究设计

(一)样本选取

本文选取2007年至2010年所有沪深交易所煤炭类上市公司作为研究对象。为消除异常数值影响，剔除了ST及数据不全的上市公司。最终选择了29家煤炭行业上市公司进行实证分析，基本上覆盖了所有的大型煤炭企业。

(二)变量定义

1.被解释变量(资本结构)

对资本结构的度量，学术界一般采用三种做法:一是总负债/总资产;二是总负债/股东权益总额;三是长期负债/总资产。本文采用总负债/总资产即资产负债率这一指标来对资本结构进行度量。

2.解释变量(影响因素)

资本结构的每个影响因素从理论上说都可以用多个指标来表示，但单个指标一般不能表达一个因素的全部含义，所以本文对解释变量采用了分类设计的方法。即对资本结构的每个影响因素尽可能超过一个解释变量。所有的变量都采用账面价值计算。被解释变量及解释变量的度量指标如表1所示。

在获得这些指标数据之后，对解释变量以及被解释变量指标的2007年到2010年之间4年数值作简单算术平均以消除数据噪声的影响。全部数据分析使用SPSS11.5软件。

表1 变量度量表

(三)研究方法

为了降低变量间的重叠性和共线性，本文选用因子分析法将众多的原有变量提取成较少的相互独立的因子，从而消除诸多解释变量之间的多元共线性并有效降低变量维数，然后运用多元回归方法对提取出来的因子与资本结构间的关系进行进一步研究。

三、实证结果分析

(一)因子分析

1.提取因子

本文采用主成分分析法来提取因子，表2列示了因子解释原有变量总方差的情况。对因子的提取遵循两个原则:一是要选取特征根值大于1的特征根，二是选取累计方差贡献率大于75%时的特征根个数为因子个数。表2中主成分的方差贡献率表示该主成分包含原解释变量的信息量，累计贡献率则表示前几个主成分的累计信息含量。从表2中可知，本文提取的5个主成分累计占了总方差的79.802%，因此，参照这两个原则，本文选取出5个因子进行分析。

表2 因子解释原有变量总方差的情况

为了更直观地了解各因子重要程度，本文给出了按特征值大小对因子排列的碎石图，见图1，其中横轴表示因子序号，纵轴为特征值。碎石图呈明显的前陡后缓的形状，这代表前面因子对解释变量影响很大，后面因子对其影响较弱。由图1可知，5个主成分的特征值都大于1，其他因子可谓无关紧要的“碎石”。

2.因子的命名和解释

某些因子变量在众多原有的解释变量上都有较高的载荷，因此很难确定原有的解释变量应该最终属于哪个因子。为解决这一问题，本文采用正交旋转方式下的方差最大法，使一个原有变量在尽可能少的因子上有较高的载荷。旋转后的因子含义会更加清晰，找出每个因子上有显著载荷的变量，根据这些变量代表的经济含义给因子赋予一个合适的名称。一般认为，因子负载的绝对值越大，说明该因子和该变量的重叠性越高，在解释和命名因子时就越重要。旋转后的因子载荷矩阵如表3所示。

图1:碎石图

表3 旋转后的因子载荷矩阵

旋转方法:方差最大正交旋转法

根据表3旋转后的因子载荷矩阵，对因子的解释和命名如下:

在因子1上有显著载荷的解释变量是X1、X2，其载荷为0.967和0.922。这两个载荷较大的解释变量分别是总资产的对数和主营业务收入的对数，因此因子1被命名为“企业规模”。因子2主要是由X6、X5和X11决定的，它们作用在因子2上的载荷分别是0.873、0.872、0.650，分别代表了非债务税盾、固定资产占总资产的比率和总资产周转率，并且非债务税盾和资产担保价值的载荷几乎相等，因此命名因子2为“非债务税盾以及资产担保价值”。因子3在X9、X10、X13上的载荷分别为0.901、0.900和0.582。前两个具有较大载荷的变量是流动比率和速动比率。很明显这两个变量是反映企业资产流动性的指标，所以因子3可称为“资产流动性”。因子4在X4和X3上载荷值较高，其值分别为0.865和0.712，这两个变量是总资产增长率和主营业务收入增长率，都反映了企业的发展潜力，所以赋予该因子“成长性”的名称。在因子5上有较高载荷的变量是X12、X7，分别为现金流量与总资产的比率和净资产收益率，由于现金流量与总资产的比率也反映了以现金流量为基础的资产报酬率，因此将因子5命名为“盈利能力”。

将原始变量重新分类，如下表:

表4 原始变量分类表

(二)多元回归分析

1.回归过程

多元回归分析就是在研究多个自变量对一个因变量的相互关系的基础上，确定出它们之间的多元回归方程，从而根据各个自变量的变动程度来预测因变量的变动程度。在此通过回归分析，来测算各种因素对资本结构的影响程度，并对以上假设进行验证。因此，本文以提取的主成分的因子得分为解释变量，以资产负债率为被解释变量，建立多元回归模型，回归模型为:

其中:Y为资产负债率

β—常量

Faci—第i个因子

βi—为第i个因子的回归系数

ε—为残差项

2.回归模型的检验

从表5中可以看到，R2为0.716，即方程的拟合度是0.716，表明本文的解释变量可以解释被解释变量变化中的71.6%。另外杜宾-沃森值为1.857，这表明该模型不存在序列自相关。表6显示，回归方程的 F量值为11.584，其显著性水平为0.000，通过了F检验，即该模型回归效果很好。

表5 资产负债率线性回归模型概述

表6 资产负债率回归方差分析表

3.回归结果

为了全面考察五个因子的影响因素和资本结构的关系，选择回归分析方法是采用强行进入法，即让5个变量全部进入模型中，不再剔除不能通过检验的因子，最后测算结果如表7。通过结果的分析可以看出资本结构与成长性、非债务税盾、资产担保价值等呈正相关关系，而与其他因素成负相关关系。

表7 资本结构影响因素回归分析结果

(三)实证结果分析

1.煤炭行业上市公司的资本结构与资产流动性呈负相关关系

从实证结果中可以看出，Fac3(资产流动性)的回归系数是-0.118，显著性概率为0.000，说明Fac3与资产负债率存在显著的负相关关系。资产流动性越强，越能满足企业资金周转的需要，因而对外部资金依赖性越小。我国煤炭行业上市公司的流动性较强，这就使得资金的利用程度提高，使得企业获得了较为充足的资金进行扩大再生产而减少对外部资金的需求，所以会呈现资本结构与资产流动性呈负相关的关系。

2.煤炭行业上市公司的资本结构与成长性呈正相关关系

有关成长性的回归系数通过了T检验。从理论上说，快速成长企业的股东会选择引入更多的负债，使经理面临更多的债权人的监控和还本付息的压力，以减少代理成本;另外，快速成长企业的扩张速度快，需要更多的资源投入，而且一般有着良好的盈利前景。当股东资源有限时，老股东一般不愿较多地发行新股，但为了满足企业快速成长的需要，这时就不得不进行负债融资。

3.煤炭行业上市公司的资本结构与非债务税盾呈正相关关系

从理论上分析来看，煤炭类上市公司都是大中型企业，固定资产较多，每年提取的折旧费用也较多，折旧作为税收优势的替代形式在很大程度上降低了公司的实际税负水平，公司债务融资应该明显减少。因此，一般情况下，煤炭类上市公司资本结构应与非债务税盾呈负相关关系。但是实证结果表明，近几年煤炭行业上市公司的资本结构与非债务税盾呈正相关关系，该指标也没有通过95%置信水平的T检验。主要是因为煤炭行业的上市公司近几年发展势头良好，多为优质企业，在获取银行的贷款时要比中小企业容易的多，能够比较轻松地以低成本获得银行贷款。另外还可能是因为样本容量、数据、变量选取、行业特点等因素造成的。因此最后呈现出资本结构与非债务税盾正相关的关系。

4.煤炭行业上市公司的资本结构与资产担保价值呈正相关关系

资产担保价值对资本结构有着正向影响，但是该回归系数并没有通过显著性检验，因此此变量对上市公司资本结构的影响微小。但一定程度上也说明煤炭企业有形资产的比例影响着融资来源，煤炭企业固定资产、存货等有形资产比例大，能够为其取得贷款提供强有力的信用担保。

5.煤炭行业上市公司的资本结构与公司规模呈负相关关系

公司规模是选择资本结构的重要影响因素，根据优序融资理论，大公司财务困境的成本较小，抗风险的能力较强，往往会选择较高的财务杠杆。因此，企业规模应该与资本结构正相关。但实证分析结论与理论分析并不一致，也没有通过显著性检验。不一致主要是因为我国煤炭类行业的上市公司由于自身行业的特点，更倾向于短期债务融资。而本文中所用的反映公司资本结构的指标用的是资产负债率，是公司全部负债(包括短期负债和长期负债)在资产总额中所占的比例。由于统计上的误差，造成了实证结果与理论的不一致。另外由于公司的规模大，它与金融市场之间的信息不对称程度也比较低，因此可能更容易采取权益融资。这两个方面的作用力相互抵消，可能是导致二者关系不显著的原因。

6.煤炭行业上市公司的资本结构与盈利能力呈负相关关系

企业获利能力强，其内部积累能力也较强，企业的获利能力较差时，则不得不依赖外部负债融资，中西方情况都相同。一般经营效益差的企业都伴随着高负债率，这在我国己是一个相当普遍的现象。本结果支持优序融资理论中关于内部资金充裕的公司会选择较低的资产负债率的观点，因而盈利能力与资本结构呈负相关关系。

7.煤炭行业上市公司的资本结构与资源优化能力呈负相关关系

该回归系数通过了显著性检验。2008年年初以来，国际煤炭价格不断上涨，带动国内煤价一直居高不下，并且旺盛的需求仍有带动煤价持续走高的趋势。因此现金流量较充足，可以较多地利用内部资金来发展，而不会过多地使用负债。实证分析的结果也正是验证了这一点。

四、结论

本文通过对煤炭行业上市公司资本结构的影响因素的实证分析，得到如下结论:

总之，影响我国煤炭行业上市公司资本结构的关键因素有:企业规模、非债务税盾以及资产担保价值、资产流动性、成长性、盈利能力。

同时，通过多元回归分析得出煤炭行业上市公司资本结构与公司规模、资产流动性、内部资源的优化能力、盈利能力等影响因素呈负相关的关系，而与其他影响因素呈正相关的关系。但是企业规模、非债务税盾以及资产担保价值对资本结构的影响并不显著，资产的流动性、盈利能力、成长性对资本结构影响比较显著，且影响程度依次减弱。

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［4］刘双明.煤炭行业上市公司资本结构及其影响因素的实证研究［J］.技术经济，2006，(11):119-123

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