基于EFA的资本结构影响因素探析——来自山东省上市公司经验数据

○ 张 健 赵 耀

（山东理工大学商学院 山东 淄博 255000）

关于资本结构的研究已是财务管理领域中比较成熟的一个分支。自1958年Modigliani和Miller提出著名的MM理论以来，学者们主要基于三个层面展开后续的研究：探寻资本结构的影响因素；研究公司资本结构和绩效间的关系；资本结构的动态调整相关问题研究。目前，虽然学术界从相当广泛的角度对资本结构影响因素做了实证分析，但在这一问题的研究上仍存在着一定的局限性，主要体现在以下两个方面：一是分析方法大都为数据统计型描述，二是收集的样本都是全国范围内的数据。由此可见，我国关于资本结构影响因素的实证研究仍然存在可以改进之处。所以，本文以山东省上市公司为例，通过二步模型法先用EFA-探索性因子分析后再用多元回归分析来探究资本结构的影响因素。

一、文献回顾和理论假设

资本结构简单地说就是指企业的各项资金来源之间的相互关系。陆正飞、辛宇（1998）在控制了行业因素的情况下，对选取的35家机械及运输设备业上市公司进行多元回归分析，结论表明：盈利能力对该行业上市公司资本结构影响显著。洪锡熙、沈艺峰（2000）选取了1995—1997年在上交所注册上市的221家工业类企业作为样本，进行列联表卡方检验，研究结论表明：企业规模、盈利能力影响企业资本结构显著，公司权益与成长性及行业因素对资本结构影响并不显著。肖作平与吴世农（2002）选取在1996年1月1日之前深市上市的117家企业，具体分析了它们1998年年末的资本结构，并采用多远回归的方法进行研究。研究发现：股权结构是决定资本结构选择的一个重要因素，而投资数额与负债水平之间的关系并不显著。公司规模、资产担保价值、负债水平和财务困境成本呈正相关关系；而非债务税盾、产生内部资源能力、成长性与负债水平呈负相关关系。肖作平（2004）以1995年1月1日之前上市的239家非金融企业作为样本，运用资本存量模型进行研究发现：交易成本是资本结构的重要影响因素之一。郭昱、顾海英（2008）在《基于因子分析的资本结构影响因素研究》一文中采用二步模型法，对2005年12月31日前在深沪两市上市的公司作为研究样本，对资本结构影响因素做了相关研究。苏剑（2012）也运用了因子分析对资本结构的影响因素做了实证研究。

二、研究设计

1、资本结构表征指标的选择

虽然使用市场价值计算负债比率更能体现一个公司的真实价值，由于中国股票的相关机制并不完善，不能完全真实地反映公司的价值，所以本文采用账面价值来计算上市公司的负债比率。在众多的负债比例中，由于总负债比率（RLA）比较概念简单而且容易被界定，被国内外的大多数研究采用，故本文采用这一指标作为企业资本结构的表征指标。

2、解释变量设计

资本结构的影响因素有很多。在寻找影响因素的解释变量时，应遵循可行性、可比性、全面性的原则进行设计。因此对影响资本结构的每个因素，应尽可能多地设计几个解释变量，以消除单一变量造成的信息丢失所导致的分析结果偏差。通过借鉴其他学者对资本结构影响因素的研究，结合山东省上市公司的实际情况及特点，本文共总结了20个可能影响负债比率的解释变量（略）。

3、样本描述

本文的研究对象为山东板块沪深两市A股上市的145家上市公司（不包括B股以及境外上市公司），截止到2012年4月25日有132家上市企业发布了2011年的年报。为了分析山东省上市公司资本结构的影响因素以及比较于2010年的动态变化情况，基于对数据的可获得性的考虑，我们剔除了2010年12月31号后上市（即没有披露2010年年报的上市公司）和ST、PT的上市公司，避免出现如负债率大于100%的异常值，最后汇总得到分布于18行业的107家上市公司2010—2011年的年报数据。这里需要说明的一点的是，研究的107家山东省上市公司中没有金融类企业，所以前面在确定相关指标时也考虑了这个方面的影响。本文的研究数据均来源于巨潮资讯网和上海证券交易所。对于所选取的数据运用SPSS17.0进行描述性统计、因子分析和多元线性回归分析。

4、研究方法

由于解释变量之间存在一定的相关性，而且解释变量与被解释变量的残差可能相关，在这样的情况下直接应用多元直线回归进行分析将会导致变量误差，所以本文采用两步模型法进行研究，首先对这些解释变量做探索性因子分析（EFA），找出相互独立的解释因子，然后再就这些主要的解释因子对资本结构进行多元线性回归分析，探究这些因子是如何影响资本结构的。

三、实证分析及结果

1、EFA-探索性因子分析

（1）相关性检验。EFA是为了简化数据或者找出基本数据结构，所以在使用因子分析之前需要观测变量之间有较强相关关系。若变量之间相关程度较小，那么它们就不可以共享因子。通过对107家企业20项指标的分析，得出了Anti-image相关矩阵及KMO和Bartlett球形检验结果和相关系数矩阵。

其中，KMO值为0.631，由Kasier给出的标准值（0.5）可知，适合进行因子分析。Bartlett球形检验数值为1946.825，且对应的P值为.000，远小于显著性水平0.01，通过检验。综上所述，原指标变量适合做因子分析。从相关系数矩阵（表略）可以看出，每个变量都至少与一个变量存在显著相关关系，所以保留所有变量，不考虑删除问题。

（2）提取公共因子。本文分析中，采用主成分分析法来提取公共因子，在解释的总方差分析表中（表略），10个公共因子的方差贡献率都大于3%，最高的达到28.018%，累积的方差贡献率高达89.366%。但是仅仅有前7个公共因子的特征值大于1，且前7个公共因子的方差贡献率达到了78.502%，足以提供原始数据中足够的信息。所以为了用最少的公共因子对原始数据进行充分的解释，在这里提取前7个公共因子，分别记为F1，F2，……，F7。

利用Varimax正交旋转法对因子进行旋转得到的因子载荷，旋转后，因子载荷进一步提高了因子的可解释性。在探索的过程中，还运用Direct Oblimin斜交旋转进行试验，但得出的结果并没有明显比正交旋转的结果更好，故采用正交旋转得到的结果。载荷矩阵中系数的绝对值越大，表明公共因子与相应变量的相关程度越强。从分析的结果可以看出，第一公共因子F1包括总资产累计折旧率、累计折旧对销售比率、固定资产占总资产比率、固定资产在长期负债和股东权益占比、固定占比率，F1可命名为固定性指标。第二公共因子F2包括总资产净利润率、总资产报酬率、销售净利润率、净利润增长率，所以F2可命名为盈利性指标。第三公共因子F3则包括速动比率、流动比率、总资产变化率，把F3命名为资产流动性指标。第四公共因子F4包括流动负债率、总资产的自然对数以及利息负担率，可将F4命名为公司规模指标。第五公共因子F5包括总资产周转率和销售收入增长率，可将F5命名为成长速度指标。第六公共因子F6仅包括销售费用支出比率，这个指标可以说明一个企业产品的独特性，故定名为独特性指标。第七公共因子F7则包括流动资产负债率和研究开发支出占比，把F7命名为风险性指标。

2、多元回归分析

为了验证前面得到7个影响因子的正确性，以及探究它们与资本结构及总资产负债率RLA之间的关系，本文利用多元线性回归的方法进一步探究这7个因子是如何影响企业的总负债比率的。从模型拟合的的总体情况来看，R Square值为0.687，即这7个影响因子可以解释资本结构变异的68.7%。从回归方程检验的方差分析表中可以看出，自变量F1～F7对总资产负债率 RLA 的线性回归方程是显著的，F（7，99）=31.052，P=0.000，即说明选取7个公共因子可以作为影响资产负债率即资本结构的解释因子。

从回归分析的结果可以看出，除了F1固定比率以外，其他6个公共因子的偏回归系数t检验都达到了显著性水平，p＜0.01，而F1固定比率并没有达到显著性水平，p=0.342＞＞0.01，这说明F1固定比率对山东省上市公司资本结构几乎无影响，可以忽略不计。在筛选出来6个影响因子中，可以看出F4公司规模指标对资本结构的影响力较大，且与负债比率呈正相关，也就是说公司规模越大其资产负债比率越高。上市公司的规模越大，在一定程度上说明其承受风险的能力越强，公司有能力也更倾向于通过发行债券等来融资。F3资产流动性指标与负债比率呈负相关关系，这是因为，当企业的资产流动性较强时，其变现能力也随之提高，所以在一定程度降低了企业对债务融资的需求。F2盈利性指标与负债比率成负相关关系，由于企业的盈利性较强，就会带来大量的内部盈余，从而对外部债务融资的需求较小，这同时也与优序融资理论相一致。F7风险性指标与负债比率呈正相关，也就是说如果一个企业对风险的态度是积极的，那它更倾向于采用债务融资这种财务风险较高的融资手段。F6企业独特性指标与负债比率呈负相关，即企业产品的独特性越高，其利用债务融资的需求越小。F5成长速度指标与负债比率呈正相关关系，对资本结构有一定影响。企业成长越快，就越需要大量资金予以支持，由债务融资的优势决定，会加大债务融资的比例。

四、结论及建议

本文通过对山东省107家上市公司为样本进行实证分析，以探寻影响山东省上市公司资本结构的影响因素。采用两步模型法，最终筛选得到6个达到显著性水平的因子，分别为公司规模、资产流动性、盈利性、对待风险的态度、独特性以及成长性指标。其中，公司规模、成长性以及风险性指标与资本结构呈正相关，而资产流动性、盈利性、独特性指标与资本结构呈负相关。基于山东省上市公司特点可得出以下两点结论：第一，山东省上市公司的融资模式基本遵循融资优序理论中的融资原则，也就是说上市公司优先考虑利用内部盈余，在无法满足需要的情况下才会利用负债融资。第二，由生命周期理论可知，成长期的上市公司其发展速度、公司规模的扩张都是最快的，此时的企业需要大量资金，由于债务融资到位快、易取得、富弹性、成本低等优势，成为山东省上市公司成长的主要融资来源。2011年年报数据分析：山东上市公司的整体负债率为59.20%，比较合理，而流动负债占总资产的比例高达48.96%，过多的流动负债使得上市公司面临短期还款的压力，而陷入资金流动性危机中，从而影响财务质量。

由此可以看出山东省上市公司仍需要从资本结构的各影响因素出发对其进行动态调整，趋近最优资本结构。为此本文提出如下几点建议：第一，完善企业的融资体制，为上市公司调整资本结构创造良好外部条件。第二，端正资本市场的功能定位，强化其建设基础工作，提高运行的效率。调整要从结构上进行，积极建设多品种、多层次的资本市场。第三，加强山东省上市公司的改革，完善其治理结构，使其筹资行为更加理性化，基于对山东省上市公司资本结构的影响因素，建立符合山东省上市公司独特性的资本结构的动态优化机制。

[1]陆正飞、辛宇：上市公司资本结构主要影响因素之实证研究[J].会计研究，1998（8）.

[2]洪锡熙、沈艺峰：我国上市公司资本结构影响因素的实证分析[J].厦门大学学报（哲学社会科学版），2000（3）.

[3]肖作平：资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市公司面板数据的证据[J].会计研究，2004（2）.

[4]肖作平：资本结构影响因素实证研究综述[J].证券市场导报，2005（11）.

[5]郭昱、顾海英：基于因子分析的资本结构影响因素研究[J].山东师范大学学报（自然科学版），2008（6）.

[6]苏剑：影响上市公司资本结构的因素分析[J].沈阳大学学报（社会科学版），2012（4）.

[7]李治国：公司盈利能力与资本结构相关性研究——基于对山东上市公司的实证研究[J].工业技术经济，2008（6）.