物流业上市公司资本结构与公司绩效关系研究

洪爱珍

摘要：文中以我国物流行业作为目标行业，对该行业上市公司2013～2015年的样本数据进行研究，在通过因子分析综合评价公司绩效的基础上，采用多元线性回归方法探索公司负债水平是如何影响公司绩效的。根据实证结果，本文认为，物流行业上市公司负债水平提高，不利于增加其公司绩效，即二者间为负相关关系，此外，我们还发现在5%的显著性水平下，公司整体经营表现也会受到公司规模及其成长性的影响，结合资本结构理论知识，对实证结果讨论。

Abstract： The article takes China's logistics industry as a target industry， and studies the sample data of listed companies in the industry from 2013 to 2015. Based on comprehensive evaluation of company performance through factor analysis， it uses a multiple linear regression method to explore the influence of the company's debt level on the company performance. According to the empirical results， this paper believes that the increase in the debt level of listed companies in the logistics industry is not conducive to increasing their company performance， that is， they are negatively correlated. In addition， we also find that at the 5% level of significance， the overall operating performance of the company will be influenced by the size of the company and its growth. Combined with the knowledge of capital structure theory， the empirical results are discussed.

关键词：物流业；资本结构；公司绩效；因子分析

Key words： logistics；capital structure；corporate performance；factor analysis

中图分类号：F259.23 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）14-0071-04

0 引言

物流行业的健康发展在我国宏观经济平稳增长中扮演着重要角色，而随着市场环境的复杂化，以盈利为目的的经营组织间的竞争也愈发激烈，如何在全球经济一体化的大趋势下转危机为机遇，在市场整体销售份额中占有一席之地，是各公司利益相关者十分关心的问题。有关公司资本结构对其公司整体经营表现的影响，一直以来是公司高层实践者与相关研究学者的热点话题。考虑到不同行业的特征差异，本文按照证监会行业划分标准，以物流业作为研究行业，在对近几年物流行业上市公司负债评价水平描述性分析的基础上，探讨了该行业资本结构与其绩效间联系。

1 文献回顾

在上世纪中期，自有关资本结构与公司市场价值间关系的MM理论的出现开始，有关公司资本结构问题引起了学者们极大的反响，相关理论知识不断的补充与丰富，目前已发展的较为成熟。最初的MM理论由于其无税负条件太过苛刻而受到理论界学者质疑，为增强其适用性，后来考虑了纳税的影响，对MM理论进行了修正和拓展。此后，学者们基于公司资金成本、运营风险等角度考虑，提出了权衡理论、代理成本理论等。从有关资本结构理论来看，公司资本结构会影响公司的治理结构，对公司绩效表现产生影响。虽然理论研究表明，公司保持适当的负债水平会正向影响公司绩效表现，但学者们在实证研究过程中得出的结论存在较大差异。

目前为止，有关公司绩效与资本结构间关系的研究较为丰富，实证结果差异较大，一方面，对公司绩效的衡量方式多样，国外学者多从上市公司的市场价值角度对公司的整体运营效果进行评价，而国内学者则更多的是以量化的财务指标进行度量；另一方面，国内外的市场环境、宏观政策、行业特征等影响，且学者们研究的出发视角等不多，研究结果也不相同。实证结论大致可分为两种：①资本结构正向影响公司绩效。例如Masulis和Ronald W.（1980）在研究中以上市公司股票价格作为公司绩效指标，对两者关系进行实证研究，结果发现只有当债务水平处于23～45%的水平范围内时，公司股票价格会随着其负债水平的升高正向变动，当债务水平不属于该范围时，这种相关关系并不成立。而后有许多学者基于不同的理论视角实证研究也支持两者为正相关关系这一观点（Mehralian G（2012）、Colombo M G（2014）、Stam W.（2014））。此外，国内也有不少学者进行了相关研究，阮素梅、杨善林（2012）选取了117家A股上市公司为样本公司，对公司资本结构与多个绩效衡量指标分别进行回归分析，并认为提高公司产权比率能增加其绩效。徐璐等人（2016）以外贸上市公司为研究对象，为增强实证结果稳健性，分别以公司市场价值与会计相关指标对公司绩效进行评价，实证结果再次支持了上述观点。②资本结构负向影响公司绩效。戴钰（2013）基于不同行业特征的考虑，以我国传媒行业作为实证探究对象，实证认为该行业上市公司资本结构、资产流动性会正向影响其整体绩效，此外，研究发现公司成长机会的高低及股权集中度、流动性等都对公司的负债水平偏好具有显著影响，且为正相关关系。武力超等人（2016）在实证研究公司负债水平（包括长期负债与短期负债）与绩效间关系时考慮了不同行业及产品市场竞争程度因素的影响，实证发现在不同的行业，公司资本结构对绩效影响差异显著，并认为产品市场的竞争程度与公司绩效存在正相关关系。唐勇军、赵智慧（2015）以电力行业企业为对象研究表明，资本结构的上升对增加公司绩效有反向影响。

基于上述文献梳理，我们发现，由于公司绩效和资本结构的财务评价指标众多，有单一指标法和多重指标法，特别是企业绩效指标的选取更具多变性，不同的选取方法也会对实证结果产生影响。因此本文在实证研究过程中，考虑到公司绩效是一个比较综合的指标，为增强实证结论的说服力，降低因绩效变量选择差异给实证结果带来的影响，根据评价公司绩效的各方面财务指标，采用因子分析得到行业内公司整体绩效表现的综合量化结果Y值。

2 实证分析过程

2.1 数据的获取、变量的确定

2.1.1 样本数据

本次研究样本选取了A股市场在2013年前上市的全部物流行业上市公司，并收集样本上市公司2013～2015年的财务指标。为减少实证误差，样本筛选遵循以下几点：①不包括一些样本指标数据明显不合理（如公司资产负债率大于1）的上市公司；②本文未考虑某些数据不全的上市公司；最终确定了78家主营物流业的上市公司，本次实证样本数据主要从锐思数据库获取。分析工具主要是spss19.0软件。

2.1.2 变量确定

采用因子分析方法对物流行业上市公司绩效综合评价的财务指标，是从影响公司生存发展的各个方面进行考虑的，经过认真的筛选分析，最终确定以下财务指标，具体结果如表1。

①解释变量。

本文主要以公司的总体债务水平——资产负债率作为资本结构度量指标，作为实证研究的解释变量。

②控制变量的确定。

基于上述文献梳理结果发现公司绩效的影响因素多样，除了公司的负债水平，公司规模、行业特征等诸多因素也会对绩效产生影响，考虑到物流行业特征，本次实证以公司总资产及成长性作为下文回归分析的控制变量。

③被解释变量。

公司绩效是对公司整体发展状况的评价，对上述财务指标（见表1）进行因子分析，综合评价公司绩效。

2.2 采用因子分析法对物流业上市公司绩效表现进行综合评价

①为了对本文实证样本指标数据是否适合进行因子分析进行测试，我们要先对样本指标进行KMO样本检测和Bartlett 的检验。分析结果如表2。

从表2可以看出，相关样本指标KMO测度值为0.641，大于0.6且通过显著性检验，表示表1中用于进行因子分析的财务指标间是具有相关性的，因此这些变量适合进行因子分析。

②总方差分解表Total Variance Explained。

从表3可以得知，旋转后的四个主成分对原财务指标的解释程度达71.943%，表明前四个主成分对原财务指标有较好的代表性。

③成分得分系数矩阵。

根据表4的成分得分系数矩阵，我们可以用原变量指标线性表达出四个主成分的计算式，具体结果如表4。

分别以Q1、Q2、Q3、Q4表示提取的四个公因子，具体表达式如下：

Q1=.054*A1+.065*A2+.043*A3+.045*A4+.052*A5+.209

*A6+.061*A7+.290*A8+.297*A9+0.309*A10-.062*A11+.014

*A12+.023*A13

依照上述Q1表达式得出过程，我们同样可按照表4用原财务指标的线性组合式表达其他三个主成分，同时，根据表3，Q1、Q2、Q3、Q4的对原变量的解释程度分别为26.678%、16.06%、15.378%、13.826%，以此为基础计算确定各主成分在综合指标中的权数值大小，综合计算出物流行业各上市公司的绩效结果值Y，具体表达式如下：

Y=0.3708*Q1+0.2232*Q2+0.2138*Q3+0.1922*Q4

最后得出的Y值即为对样本公司绩效表现的量化结果值，作为因变量进行回归分析。

2.3 回归分析

2.3.1 模型构建

结合上述因子分析结果，各样本公司的绩效以最终的量化结果Y值衡量，作为回归模型中的因变量，公司总体负债水平——资产负债率X为自变量，此外，考虑到自变量X与因变量Y间可能存在的非线性关系，因此将公司资本结构衡量指标的平方项引入模型，同时加入控制变量——公司规模（K1）、成长性指标（K2）进行回归分析，模型如下：

2.3.2 物流行业上市公司资本结构衡量指标统计性描述

从表5的统计结果可以看出，物流业上市公司的平均负债水平从2013年0.3356、2014年0.3507到2015年0.3531，逐年上升，虽然总体来看，行业平均负债水平不高，但也在一定程度上发挥了债务融资的财务杠杆作用。此外，根据上表中对物流行业上市公司总的债务水平最大值（如0.94）与最小值（如0.04）的对比，可以看出，行业内上市公司的负债情况悬殊一方面说明了行業发展不平衡，另一方面说明了样本公司中存在过度利用财务杠杆和未发挥财务杠杆作用的情况。

2.3.3 回归结果分析

根据回归结果，可以得出函数方程：

有表6的回归结果可知，F值为185.38，P=0.000，整体上看，模型是有显著的统计意义。DW值主要用于回归模型中序列的自相关检验，表6的结果表明，模型中的DW值为1.9433，与数值2相接近，接受原假设，排除变量间可能存在强负（或正）相关性而影响模型回归结果。

如表6所示，表格中第一列为公司整体绩效表现量化值Y的各项解释变量，第二列为各变量与因变量Y的线性回归系数值，我们可以看出，除自变量X（-0.1816）外，其余解释变量系数值均大于0，分别为0.168059、0.0748、0.1448，且各变量的检验结果均为显著，表示因变量Y随着自变量X的增大而减小，即物流行业上市公司负债水平反向影响其公司整体绩效表现。同时，公司的总规模指标（LN总资产）K1与成长性指标K2的回归系数值分别为均大于0，结果显著，说明随着K1、K2的增大，Y值也会随之增大，即公司规模与成长性正向影响行业公司绩效。

3 实证结果讨论

根据上述实证结果，我们得出随着物流行业上市公司负债水平的上升，会有助于提高其整体绩效表现，即物流业上市公司资本结构与其整体绩效间存在显著的负相关关系，我们还发现在5%的显著性水平下，公司整体经营表现也会受到公司规模及其成长性的影响，且为正相关。从理论的角度看，在适度的水平下，增加公司债务水平比率是有助于提高公司市场价值的，当超过临界值时，才会因为会增加公司的财务与经营风险而会导致公司整体经营绩效的降低，因为公司的债务利息可以税前抵扣，起到一定的税盾作用，此外，公司总资产增加可以拓展公司规模，实现规模效应。但是从总体来看，物流行业上市公司的平均负债水平偏低，下文在结合行业特点的基础上，对实证产生的结果进行分析。主要从以下几点考虑：①从对物流业的资本结构统计性描述结果来看，物流行业上市公司的债务融资偏好不同，有的不甚合理，根据有关资本结构理论，适度的债务水平有利于公司价值的提高，也就是说公司可以结合自身的情况，适当提高或降低其债务水平，最大化利用财务杠杆效应，以增加公司经营绩效。②上市公司所有者在获得委托职业经理人管理公司所带来的便利时，也烦恼自身与公司经营者间因信息不对称而可能存在的各种经营风险，特别是对于股权相对分散的行业上市公司来说，公司所有者无法对管理层实施高效的监督，因此需要优化公司内部治理结构与监督机制，加强对公司的管理及公司经营者的监督，增加公司绩效。除了优化内部的管理机制外，也可以采取措施增加股东与管理层利益的一致，有关研究表明，管理层持股对公司绩效的提升有一定的正向作用（蔡纯冰、孙洁（2014））；③近几年，由于互联网经济的发展，我国的物流行业发展势头较猛，且行业门槛相对较低，行业不断扩大，所提供服务的同质化比较严重，作为服务业中的一种，物流业上市公司在不断提高服务效率，增加顾客满意度的同时，也需要优化对公司内部的资本结构，降低公司资本成本，增加内部绩效，但是根据该行业自身的特点，需要较大的资金投入，而公司的融资渠道不足，融资能力有限，且随着融资金额的增加，公司需要承担较高的资金成本，特别是在公司资金周转困难的时候，会给公司的带来较大的经济压力，甚至可能会影响到公司的正常运营。因此，本文认为，物流业上市公司之间可以通过收购、合并或长期的战略合作来加大其内部投资力度的同时降低其经营成本，最大化扩大公司规模所带来的好处。

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