我国上市公司资本结构动态调整的初步研究

李瑶怡��

【摘要】本文在研究资本结构动态调整时，同时考虑了内外因素的共同影响。在认识到企业内部特征对其资本结构动态调整的主导性作用的基础上，通过设置年度虚拟变量综合考虑了宏观经济因素。同时适当了考虑了行业特征等中观影响因素，并利用固定效应模型消除了公司个体效应，合理设计不同层次的变量来进行全面分析，得出了较为合理的动态调整速度。

【关键词】动态调整；资本结构；调整速度；固定效应模型

一、动态调整模型的设定

本文选用的是账面负债率来计算企业的资本结构。如下（1）式到（4）式为文章主要的模型设定。

（1）

（2）

（3）

（4）

（1）式主要是衡量目标负债率，BDR*代表账面目标负债率，X是影响债务融资的变量。本文基于权衡理论，认为存在目标负债率，公司在决定是否增加债务融资时，会权衡债务融资的优劣。若公司的盈利能力很强，则在跟银行贷款时，陷入破产困境或财务困境的概率相对小，盈利能力越强，越可以多负债。对于大规模公司来讲，陷入财务困境的概率也较小，故通常都会采用多元化经营或分散业务单元的方式来降低风险。（1）式的基本的思路就是把反映债务融资的一系列变量都找出来，进而把目标负债率写成债务融资的变量的线性函数。

在（2）式中，BDRi，t与BDRi，t+1分别代表本年和下一年度的实际负债率。λ是调整速度。假设调整速度等于1，那么下一期的实际负债率就刚好等于目标值。意味着公司进行了一个完全的调整。而当调整速度等于0时，公司下一期的负债率BDRi，t+1与当前负债率BDRi，t相等。意味着公司没有进行任何的调整。而部分调整理论认为，在现实情况下，因为调整成本的存在，公司只会进行部分调整。调整速度介入0到1之间。这也是部分调整最核心的思想。

把（1）代入（2）式，稍作变形即可得（3）式，模型（3）是文章后续一系列相关实证分析的基础。重点在估计调整速度λ。λβ是公司特征变量前的系数。精简之后，可写成（4）式。在（4）式中，模型的解释变量部分包含了被解释变量的滞后一期，是典型的动态面板模型。文中假设所有的公司具有相同的调整速度，认为调整速度是一个不随公司和时间变化的常数。

二、研究假设与变量选择

（一）研究假设

公司的动态调整行为是建立在目标负债率存在的前提上。故全文是基于权衡理论展开，假设在实际经营过程中，当实际负债率偏离目标值时，公司会朝着目标值进行调整。本文假设所有的公司具有相同的调整速度，认为调整速度是一个不随公司和时间变化的常数。

（二）变量选择

基于最优资本结构影响因素的理论分析，兼顾我国上市公司信息披露的情况，本文在解释变量设计中将理论分析的可能影响因素与现实经济中信息获取的实际可行有机地结合起来，同时考虑了来自公司内部的微观因素，来自行业的中观因素和宏观因素，力求使实证分析能够全面反映理论研究成果。

1.微观因素

（1）公司成长性

采用Tobin'S q为代理变量，从已有研究来看，Tong&Green（2005）认为公司的成长性与资产负债率正相关。而Rajan&zingales（1995）认为公司成长性指标与公司资产负债率呈现负相关关系。研究学者在这一问题上存在一定的分歧。

（2）盈利能力

依据融资啄序假说，由于外部融资成本较高，以至于高盈利能力的公司往往内部资金更为充裕，因此其债务融资比例较低。国内外实证研究均表明公司的盈利能力与其资产负债率之间存在负相关关系。

（3）公司规模

用公司总资产的自然对数表示。根据权衡理论，公司的规模越大，财务困境成本就越小，公司选择的财务杠杆即资产负债率就越高。

（4）有形资产占比

我们采用固定资产占总资产的比重度量公司的有形资产比例。

2.中观因素

在对行业进行重新分类的基础上生产负债率的行业中位数这一指标，以考虑行业特征对资本结构的影响。结合中国制造业比例很大这一行业特征，采用制造业细分到次类，其他行业采用门类的行业划分。再对公司数太少的行业进行合并。

3.宏观因素

考虑到中国处于经济发展的转型阶段，而股市的发展时间也较短，我们在模型中加入时间虚拟变量来控制经济结构调整和政策变化等宏观经济因素的影响。

三、样本选取和指标定义

本文数据来源于CSMAR和Wind数据库，包含我国A股主板和创业板共2889家上市公司2005-2014年10年的數据，共21370笔观察值。

我们遵循以下原则对样本进行了筛选：（1）删除金融行业的公司；（2）仅保留连续两年以上有样本的公司；（3）对负债率大于100%的公司进行了认为的缩尾处理。最后保留了19809笔观察值，2355家公司作为最终的研究对象，平均每家公司包含8.41年的观察值。描述性统计正文从略。

四、回归分析

本文选用面板数据进行回归分析，并考虑公司的个体效应μi，μi反映了很多不随时间变化的东西，比如公司的文化，CEO到底是一个激进的还是稳健的投资人。首先通过Hauaman检验看随机效应模型和固定效应模型哪一个更适合后续分析。

在Hasuman检验结果中，b和B分别是随机效应和固定效应模型估计出的系数，由Chi2（14）的值可知，二者存在显著差异。故显著地拒绝原假设，选用固定效应模型。

在固定效应模型中加入了t-1个时间虚拟变量，又被称为双向固定效应模型。最后得到的BDRi，t前面的系数是0.571，反推出来的调整速度大概是0.429左右.F检验假设所有截面的截距项都等于相同，一共有2374个截距项，2373个约束值。由P值可知，应显著拒绝原假设，即个体效应显著。