债务融资结构及其影响因素实证研究

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1、债务融资结构及其影响因素实证研究摘要:以2007-2015年在上海证券交易所和深圳证券交易所全部A股的制造业上市公司为样本,对样本数据进行统计分析和实证检验。研究发现:(1)监事总规模、董事长货币薪酬激励强度、股权的流通结构、研究开发支出、公司总资产对数值和营业收入增长率对总负债率有显著的正面影响;股东大会出席股份比例、股权集中度和股权制衡度对总负债率有显著的负面影响。(2)监事总规模、董事长货币薪酬激励强度、股权的流通结构、研究开发支出和公司总资产对数值对有息负债率有显著的正面影响;股东大会出席股份比例、股权集中度和股权制衡度对有息负债率有显著的负面影响。中国2/vie  关键词:债务融

2、资结构;经营者权力;经营者激励;股权结构  中图分类号:F83  文献标识码:A  doi:10.19311/j.ki.1672-3198.2017.08.050  1引言  债务融资结构是指企业各种不同债务的构成和比例。在信息不对称的情况下,债务融资结构问题实际上也是公司治理问题,不同的融资结构安排会导致不同的债务融资治理绩效。债务融资在一定程度上能约束和激励管理者行为,降低企业代理成本,在公司利益相关者之间形成一种相互制衡的机制,进而对公司治理产生影响。  2016年中央经济工作会议提出了深化企业改革的五大任务,即去产能、去库存、去杠杆、降成本和补短板(“三去一降一补”)。其中,去杠杆

3、与债务融资结构密切相关。对债务融资结构及其影响因素的研究,不仅有助于企业选择适当的融资方式,而且有助于政府的宏观调控。  为此,本文以2007-2015年在上海证券交易所和深圳证券交易所上市的全部A股的制造业公司为研究对象,对债务融资结构及其影响因素进行统计分析和实证检验。  2研究设计  2.1变量选择  本文用总负债比例、有息负债比例反映债务融资结构,主要关注经营者权力、经营者激励、股权结构、投资结构、公司规模、成长性等因素对债务融资结构的影响。主要变量的类型、名称和计量指标见表1。  2.2回归模型  在模型1中,JSBL是被解释变量,代表债务融资结构,用总负债率(TLR)和有息�债

4、率(IDR)两个指标来衡量。α0是常数项。  解释变量包括经营者权力变量、经营者激励变量、股权结构变量和投资结构变量。NS和SMA是经营者权力变量,分别代表监事总规模和股东大会出席股份比例;CMI是经营者激励变量,代表董事长货币薪酬激励强度;CSE、HER和EBD是股权结构变量,分别代表股权的流通结构、股权集中度和股权制衡度;SI是投资结构变量,代表研究开发支出。  控制变量包括公司规模变量和成长性变量。TA是公司规模变量,代表公司总资产的对数值;IGR是成长性变量,代表营业收入增长率。εit是误差项。  2.3样本时限与数据来源  本文以在上海证券交易所和深圳证券交易所中上市的全部A股的

5、制造业公司为研究样本,样本时限为2007-2015年。  利用国泰安(CSMAR)数据库,进行样本公司筛选和原始数据搜集。初选样本公司同时满足以下条件:(1)“行业分类标准”选择“2012”,即采用2012年证监会的行业分类标准;(2)“股票市场分类”选择“上证A股”和“深证A股”,即不包括创业板、中小企业版、深圳主板A股和全部B股;(3)“ST&非ST”选择“非ST”,即不包括上市公司连续两个财年亏损而被特别对待的ST股票;(4)“证监会2012版行业分类”选择“制造业”;(5)“条件筛选”中“截止日期”选择“包含12-31”,即年度数据;(6)“条件筛选”中“报表类型编码”选择“等于A

6、”,即合并财务报表数据。  2.4数据处理  首先,从国泰安(CSMAR)数据库中导出原始数据;然后利用年末负债总额、年末资产总额、年末短期借款、年末长期借款、年末应付债券、年末长期应付款、年末专项应付款等数据,计算出总负债率即“年末负债总额/年末资产总额”、非流动负债比例即“年末非流动负债/年末负债总额”等变量。  再利用STATA13.1对初选样本数据进行如下处理:(1)缺失值的处理。把含有缺失值的样本,从初选样本中删除。(2)极端值的处理。对各连续变量进行1%的缩尾处理。经过筛选,最终得到6825个样本数据。  3债务融资结构及其影响因素描述性统计分析  债务融资结构变量、经营者权力

7、变量、经营者激励变量、股权结构变量和投资结构变量的描述性统计分析结果见表2。  从表2的统计结果可以发现:(1)在债务融资结构变量中,总负债率(TLR)的平均值为0.3740,标准差为0.2020;有息负债率(IDR)的平均值为0.1540,标准差为0.1450。(2)在经营者权力变量中,监事总规模(NS)的平均值为3.4550,标准差为0.9780;股东大会出席股份比例(SMA)的平均值为52.0800,标准差为19.

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