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上市公司資本結構行業差異分析
【論文關鍵詞】資本結構 行業特征 面板數據 【論文摘要】本文基于我國10個行業上市公司連續5年的面板數據分行業建立的動態調整模型。研究發現:我國上市公司的資本結構存在顯著的行業差異;資本結構影響因素對不同行業的影響力的大小和方向也存在很大差異;同時各行業受宏觀經濟因素的影響,資本結構的調整成本和資本結構的適宜度也各不相同。 本文運用面板數據構建了我國上市公司分行業資本結構動態調整模型,通過對多個行業上市公司連續五年數據的分析,試圖對我國上市公司資本結構行業差異進行較全面的分析,并對產生這些差異的原因進行解釋。 一、模型變量與動態調整模型 1.模型變量的選取。本文選擇了與行業經營特點緊密相關的盈利能力、公司規模、成長性、資產可抵押性、非債務稅盾和收益波動性等指標作為影響公司資本結構的因素納入動態調整模型,指標代碼及計算方法見表1: 對于資本結構的度量,學術界普遍采用三種方式:總負債/總資產,總負債/股東權益,長期負債/總資產。本文采用總負債/總資產(DEBT)來衡量企業的資本結構。由于采用市場價值計算企業資產價值存在較大困難,本文的DEBT指標采用賬面價值計算�！ �2.動態調整模型。以上分析表明企業的最優資本結構是由多個因素綜合作用的結果,因此最優資本結構可以表示為: DEBT*it=β0 β1PR Oit β2SIZEit β3GR OWit β4TANGit β5NDTSit β6INVAit εit(1) 然而,由于企業在調整資本結構時存在調整成本,并不是將資本結構調整到最優值,而是遵循一個動態目標并運用如下調整模型: DEBTit-DEBTit-1=δ(-DEBTit-1)(2) 其中: DEBT*it表示公司第t期的最優資本結構;DEBTit和DEBTit-1分別為第t年和t-1年的實際資本結構;系數δ用來度量資本結構的調整成本,δ越小,表明企業承擔的調整成本越高。將式(2)調整為DEBTit的函數再代入式(1),并加入時間固定效應變量Tt和個體特定效應控制變量μt,以控制與公司個體相關但未被模型包含的其他資本結構影響因素,最終建立資本結構動態調整模型如下:DEBTit=β0 β1PROit β2SIZEit β3GROWit β4TANGit β5NDTSit β6INVAit (1-δ)DEBTit-1 Tt μt εit(3) 模型中Tt表示時間固定效應變量,可以理解為宏觀經濟因素變動對資本結構調整的影響;εit為未被觀察到的隨時間和截面個體同時變化的剩余誤差項。本文所采用的模型與肖作平(2004)和王皓、趙俊(2004)所采用模型的原理基本一致。因同行業企業一般具有大致相同的特征,因此模型中并未包含企業特征效應變量�！ 《�、樣本的確定及數據來源 本文采用的行業分類標準為證監會2001年4月發布的《上市公司行業分類指引》,即13個行業大類,各行業大類下進一步分行業門類。本文同時對制造業下的各行業門類也分別進行分析,以考察相似行業的資本結構差異情況。按照2001年證監會官方公布的分類結果,首先選擇在深滬兩市1998年12月31日以前上市的所有非金融類A股上市公司;為避免異常值的影響,樣本中刪除了1999～2003年中曾被ST和PT的公司及在任何一年中負債率大于1的公司;同時為了保證模型估計的可靠性,考慮到統計中對樣本的最低要求,對于樣本小于30家的行業不加以分析;最后取得數據完整的588家公司1999～2003年連續5年的完整數據,共2 940個觀察單元。樣本分屬6個行業大類,其中制造業公司338家,分屬5個行業門類。各行業樣本分布情況見表2: 三、實證分析 1.資本結構行業差異的統計描述與假設檢驗。將各行業資產負債率整理后統計描述如表3所示。從表3中可以發現,行業間各期負債率的平均值存在較明顯的差別。分行業來看,代碼為J的房地產業的負債率最高,5年的平均值為0.534,然后依次為批發零售貿易業、綜合類行業、信息技術業、制造業和電力、煤氣及水生產供應業。房地產業的負債經營特征明顯,批發零售貿易業存在大量的短期負債,而電力、煤氣及水生產供應業投資需求較少,因而負債率也相對較低。從制造業下的各行業門類來看,機械設備儀表行業的負債率最高,而食品行業的負債率最低。除制造業2003年的標準差大于0.2外,其他各行業各期的標準差均小于0.2,這說明各行業負債率的集中度較高。同時,各行業的負債率在5年中均出現了不同程度的增長。2.行業間影響資本結構選擇的各因素分析。模型中包含有不可觀察的公司特征效應μt被解釋變量的滯后項,同時本研究的時間維度只有5年,因此直接采用LSDV方法進行模型估計是有偏差的。Arellano【上市公司資本結構行業差異分析】相關文章：
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