(一)样本的选取
本文所选取的研究对象是当前我国电力行业的上市公司,排除了ST、PT等财务状况异常的上市公司以及同时发行B股或者H股的上市公司,同时为了保证数据的完整性及有效性,排除在这四年间财务数据不全的上市公司以及资产负债率大于1的公司。最后,本文选取了44家A股上市公司为研究样本,以2009-2012年四年间各公司公布的年报数据为研究的基础,利用Eviews6.0软件对所选取的截面数据进行实证分析。
(二)相关变量的界定
结合我国电力行业资本结构的特点以及国内外学者之前的研究结果,本文对以上资本结构的影响因素的代理变量定义如下:(表1)
(三)实证模型的检验及对结果的分析
根据前面文章选取的相关变量,通过面板数据本文建立以下资本结构模型的回归方程:
Yit=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+β4X4it+β5X5it+β6X6it+β7X7it+β8X8it+β9X9it+μit
式中,i=1,2……,N代表第i个截面单位,即选取的样本上市公司;t=1,2……,T代表时间序列,即选取样本的年份;μit代表随机误差,即其他不确定因素对模型所带来的影响,同时假设其方差为δ2,均值为0,且与Xit不相关。本文将利用Eviews6.0统计软件来对数据进行分析,同时选取广义最小二乘法进行估计。
广义最小二乘法回归分析结果如下表2所示:
通过上述实证分析的结果,可以得出以下结论:
1、模型的解释程度较强。
模型中,调整后的R2为83.18%,说明该模型的拟合优度较高,同时,所有解释变量的t统计量均小于0.05,说明这些解释变量对被解释变量有显著的影响,均通过了显著性检验。另外,在5%的显著水平下,通过查DW统计表,对变量之间的自相关性进行检验,模型中的DW数值为2.0891,查表可知dl=1.57,du=1.78,DW>du,说明当前的模型不存在自相关。同时,可决系数R2、t、F统计量也均达到了理想水平。
2、公司规模与资产负债率有显著的正相关关系
这说明规模大的公司具有更强的抵抗各种风险的能力,其破产的可能性也较低,因此,从银行获得贷款的可能性也越大。另一方面,规模大的公司具有较强的盈利能力,其自身的负债和融资能力较强,因为这些公司具有较充足的现金流,并且信息不对称的程度更低,债权人更愿意借款给这类公司。从回归结果可以看出,我国电力行业上市公司倾向于采取负债融资的方式,因为其存在很小的边际成本,具有较强的规模效应。
3、公司成长性与资产负债率有显著的正相关关系
这一点与公司规模与资产负债率的关系具有一定的相似性,也印证了代理理论和优序融资理论的预测。在我国目前的经济条件下,电力公司为了扩张规模,自身的留存收益还不能满足资金方面的需求,还是要通过外源融资这种方式来获取足够的资金,大多数公司还是更愿意选取负债融资而不是股权融资的方式来获取资金。
4、股权集中度与资产负债率有显著的负相关关系
由于我国电力行业上市公司大多具有国有性质,股东成分有性质的持股还是占据相当大的比例,管理者为了达到个人利益最大化,往往会追求较低的负债,这就会降低公司的价值。股权越集中,这种现象越明显,特别是在发展家,这种现象更为普遍。
5、非债务税盾与资产负债率有显著的负相关关系
由于我国电力行业上市公司的规模一般较大,拥有的固定资产较多,因此,这些公司具有较多的固定资产折旧。而大量的折旧会产生较强的避税作用,从而有效地替代了负债,起到了很好的非债务税盾效应,降低了公司的税负,这会直接导致公司减少负债融资。
6、盈利能力与资产负债率有显著的负相关关系
这一点与优序融资理论相符,说明我国电力行业上市公司在经营能力很强,能产生很多盈利的条件下,如果能够满足其资金需求时,更倾向于通过内部融资的方式来筹集资金,这样企业就会减少负债以及发行债券。但是同时,由于一些企业会考虑负债的税盾效应,因此也会适当增加负债的比例,但总体上还是优先利用内部的留存收益。
7、资产结构与资产负债率有显著的正相关关系
这一结果也符合代理理论的预测,当我国电力行业上市公司具有较多的固定资产和存货等可抵押资产的时候偏好于较高的资产负债率。一方面,可抵押资产可有效降低信息不对称所产生的问题,降低了融资成本;另一方面,也对公司的债权人是一种可靠的保护,减少了其与股东之间的纠纷。
8、资产流动性与资产负债率有显著的负相关关系
由于电力行业的特殊性,决定了其项目的规模非常大,因此,对资金的需求也很大。且电力项目的周期较长,使得电力行业上市公司在进行负债融资时,更愿意选择长期负债这样一种债务期限结构。另一方面,从数据的计算结果也可以看出,电力公司普遍存在较高的流动比率,流动资产占比较大,这也为公司的发展提供了保证,减少了外部融资的需求。
9、产生内部资源能力与资产负债率有显著的正相关关系 |