[摘 要] 资本结构决策是公司融资决策的核心问题，它直接决定企业融资方式的选择及各种融资方式所占的比重。本文以在上海证券交易所上市的1226家上市公司2006年年报数据作为样本，选取可能影响企业资本结构的多个指标构建指标体系，通过主成分分析和多元回归分析方法，对影响上市公司资本结构的主要因素进行实证分析，试图为国内上市公司资本结构决定因素提供新的实证研究证据。
[关键词] 资本结构 影响因素 主成分分析 多元回归
一、引言
随着我国经济的稳步发展和法律制度环境的不断完善，国内证券市场发生了崭新的变革。诸多实证研究表明，很多上市企业经营行为已具有与发达国家类似的特征，对资本结构的选择与过去相比逐步趋于理性和和务实，但仍然存在盲目性。资本结构不仅是财务理论研究中的热点及难点，也日益成为公司理财决策的关键。本文以2006年部分上市公司数据为基础，在考虑数据可观测性和可获得性的前提下，运用多种统计方法，分析各因素对企业资本结构的影响，试图为国内企业资本结构决定因素提供新的实证研究证据，并为企业财务决策提供支持。
二、研究设计
1.研究方法
在公司资本结构影响因素的研究中,主成分分析法(principal components analysis)是常用且有效的研究方法之一。主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。由于各主成分之间互不相关,且在研究复杂问题时只需考虑少数几个主成分而不至于损失太多信息,因此使用该法更容易抓住主要矛盾,揭示事务内部变量之间的规律性，使问题得到简化,提高分析效率。wwW.11665.cOm基于以上优点,我们首先依据所掌握的数据资料,尽可能多地罗列影响企业资本结构的指标变量，然后利用主成分分析方法进行降维,提炼出上市公司资本结构的主要影响因素,最后用主成分得分对企业的资产负债比进行多元回归分析，确定各因素对公司资本结构的影响程度。
2.研究假设
国内目前对资本结构的实证研究现状为:卢福才通过对上市公司负债率与企业融资成本关系的实证分析,认为长期财务杠杆与上市公司的加权平均资本成本、权益资本成本存在显著的负相关关系,但短期财务杠杆对资本成本没有显著影响。李书峰对资本结构影响因素进行的实证分析结果为：国有化程度和股利政策对公司总负债率有很强的解释力，现金流和企业成长性对资本结构没有显著影响。文忠桥利用上市公司的截面数据，从初评角度对中国上市公司资本结构的影响因素进行比较和分析，结果发现影响上市公司资本结构的因素不是稳定不变的，同一因素在不同年度对资本结构的影响程度不同。洪锡熙、沈艺峰采用列联表行列独立性的卡方检验得到的结果表明:公司负债比率与其规模和盈利能力显著相关,但公司的权益性与成长性两个因素对资本结构的影响并不显著。冯根福、吴林江的研究结果显示:股权流动性、盈利能力与资本结构负相关,而公司规模则与资本结构正相关；成长性因素、抵押价值与负债比率相关性并不大。陈维云、张宗益对深圳市217家公司进行的研究表明:企业资本结构与企业资产抵押价值、利息保障倍数和实际税率不相关；企业资本结构与企业盈利能力、资产变现能力、资产运营能力负相关。
借鉴国内已有的研究成果,试提出以下若干待检验的假设:
假设1:行业对资本结构有显著影响。
假设2:非债务税盾比例与资本结构负相关。
假设3:公司规模与资本结构正相关。
假设4:盈利能力与资本结构负相关。
假设5:有形担保资产比率与资本结构正相关。
假设6:成长性与资本结构正相关。
假设7:偿债能力与资本结构正相关。
3.变量设定
本文所使用的变量的定义和计算如表1所示。其中，总负债率和流动负债率为被解释变量，反映上市公司的资本结构。其他指标为解释变量，反映资本结构的影响因素。
4.样本选取与数据来源
选取上海证券交易市场部分a股公司作为样本。选择过程遵循下列原则：(1)金融类上市公司不予考虑，因为此类公司资本结构具有特殊性；(2)上市年限较长，以保证公司运营相对成熟;(3)剔除st类和pt类公司，这些公司的财务状况已经出现异常，或连续亏损，会影响研究结果；(4)选取只发行a股的上市公司，以保证样本数据的可比性。根据上述原则，选取了1226家上市公司作为研究样本。数据来源于各上市公司2006年度的年报。
三、实证分析过程及结果
1.主成分分析
通过统计软件spss对所选取的18个指标变量进行主成分分析，得出kmo检验结果为0.555，认为基本适合因子分析，并得到相关矩阵的特征值及累积方差贡献率。由于一个因子与各变量的相关系数常常不明显，难以从总直观地看出各个因子所代表的意义，为此需要对其进行旋转（本文选取方差最大旋转法），以达到一个变量尽可能仅与一个因子相关，且一个因子只与全部变量中的极少数变量有亲缘关系，并使其系数向0和1两极转化。
观察特征值及累积方差，得到第８个主成分对应的累积方差贡献率为69.271％，根据特征值大于１的原则，选取前８个主成分，并计算出各主成分的得分。
主成分１：该主成分在每股收益、净资产收益率、资产报酬率和权益报酬率上均有很大载荷，而对其他变量的载荷则较小。变量反映了公司的盈利情况，因此可以将该主成分识别为公司盈利能力。
主成分２：该主成分在总资产取自然对数和主营业务收入取自然对数两项指标上有较大载荷。这两项指标是用以衡量企业规模的，据此可将此主成分识别为企业规模。
主成分３：该主成分在主营业务收入变动率上载荷为0.937，在主营业务利润增长率上载荷为0.941，远远超过其他指标的载荷量，据此判断该主成分为企业成长性指标。
主成分４：在该主成分中，流通股比率载荷为0.874，同时，第一大股东持股比例这一指标载荷为0.870，较其他指标显著，因此将该主成分定义为股权结构。
主成分５：该主成分在主营业务资产收益率和内部留存收益两项上有最大载荷量。该两项指标服务于盈利能力的度量。因此可将其与主成分1一起看作是识别企业盈利能力的标志。
主成分6：该主成分在非债务税盾一项上的载荷明显大于其他指标，而非债务税盾是税收效应指标。
主成分７：该主成分在流动比率和利息保障倍数上载荷最大，这两个指标度量了企业偿债能力的强弱，因此，该主成分应定义为偿债能力。
主成分８：在该主成分中，有形资产比率载荷量为0.764，充分说明该主成分主要可以用来说明资产担保价值，据此给出该主成分的定义。
2.回归分析
通过运用主成分分析法，我们已经得到主成分得分矩阵，以此矩阵作为自变量，用加权最小二乘法分别对总资产负债率和流动资产负债率做多变量线性回归。
由于用做回归分析的两个负债比是大于０而小于1的，不满足正态分布假设，同时也不会是回归因素变量的线性或二次函数，一般的多项式函数也不适合，这样就给回归分析带来了很多困难，使回归的结果失真；另一方面，当负债比（yi）接近0或1时一些因素即使有很大变化，yi的变化也不可能太大。从数学上讲就是函数对自变量的变化在0或1的附近是不敏感的，缓慢的，因此可用logit变换，即：
，i＝1,2
变换后的θ(yi)∈-∞，+∞ ，i=1,2满足了正态分布假设，况且由于变换是单调递增函数，用θ(yi)代替y作回归分析，其他各因素的相关关系是不受影响的。
[摘 要] 资本结构决策是公司融资决策的核心问题，它直接决定企业融资方式的选择及各种融资方式所占的比重。本文以在上海证券交易所上市的1226家上市公司2006年年报数据作为样本，选取可能影响企业资本结构的多个指标构建指标体系，通过主成分分析和多元回归分析方法，对影响上市公司资本结构的主要因素进行实证分析，试图为国内上市公司资本结构决定因素提供新的实证研究证据。
[关键词] 资本结构 影响因素 主成分分析 多元回归
一、引言
随着我国经济的稳步发展和法律制度环境的不断完善，国内证券市场发生了崭新的变革。诸多实证研究表明，很多上市企业经营行为已具有与发达国家类似的特征，对资本结构的选择与过去相比逐步趋于理性和和务实，但仍然存在盲目性。资本结构不仅是财务理论研究中的热点及难点，也日益成为公司理财决策的关键。本文以2006年部分上市公司数据为基础，在考虑数据可观测性和可获得性的前提下，运用多种统计方法，分析各因素对企业资本结构的影响，试图为国内企业资本结构决定因素提供新的实证研究证据，并为企业财务决策提供支持。
二、研究设计
1.研究方法
在公司资本结构影响因素的研究中,主成分分析法(principal components analysis)是常用且有效的研究方法之一。主成分分析是利用降维的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标的多元统计方法。由于各主成分之间互不相关,且在研究复杂问题时只需考虑少数几个主成分而不至于损失太多信息,因此使用该法更容易抓住主要矛盾,揭示事务内部变量之间的规律性，使问题得到简化,提高分析效率。基于以上优点,我们首先依据所掌握的数据资料,尽可能多地罗列影响企业资本结构的指标变量，然后利用主成分分析方法进行降维,提炼出上市公司资本结构的主要影响因素,最后用主成分得分对企业的资产负债比进行多元回归分析，确定各因素对公司资本结构的影响程度。
2.研究假设
国内目前对资本结构的实证研究现状为:卢福才通过对上市公司负债率与企业融资成本关系的实证分析,认为长期财务杠杆与上市公司的加权平均资本成本、权益资本成本存在显著的负相关关系,但短期财务杠杆对资本成本没有显著影响。李书峰对资本结构影响因素进行的实证分析结果为：国有化程度和股利政策对公司总负债率有很强的解释力，现金流和企业成长性对资本结构没有显著影响。文忠桥利用上市公司的截面数据，从初评角度对中国上市公司资本结构的影响因素进行比较和分析，结果发现影响上市公司资本结构的因素不是稳定不变的，同一因素在不同年度对资本结构的影响程度不同。洪锡熙、沈艺峰采用列联表行列独立性的卡方检验得到的结果表明:公司负债比率与其规模和盈利能力显著相关,但公司的权益性与成长性两个因素对资本结构的影响并不显著。冯根福、吴林江的研究结果显示:股权流动性、盈利能力与资本结构负相关,而公司规模则与资本结构正相关；成长性因素、抵押价值与负债比率相关性并不大。陈维云、张宗益对深圳市217家公司进行的研究表明:企业资本结构与企业资产抵押价值、利息保障倍数和实际税率不相关；企业资本结构与企业盈利能力、资产变现能力、资产运营能力负相关。
借鉴国内已有的研究成果,试提出以下若干待检验的假设:
假设1:行业对资本结构有显著影响。
假设2:非债务税盾比例与资本结构负相关。
假设3:公司规模与资本结构正相关。
假设4:盈利能力与资本结构负相关。
假设5:有形担保资产比率与资本结构正相关。
假设6:成长性与资本结构正相关。
假设7:偿债能力与资本结构正相关。
3.变量设定
本文所使用的变量的定义和计算如表1所示。其中，总负债率和流动负债率为被解释变量，反映上市公司的资本结构。其他指标为解释变量，反映资本结构的影响因素。
4.样本选取与数据来源
选取上海证券交易市场部分a股公司作为样本。选择过程遵循下列原则：(1)金融类上市公司不予考虑，因为此类公司资本结构具有特殊性；(2)上市年限较长，以保证公司运营相对成熟;(3)剔除st类和pt类公司，这些公司的财务状况已经出现异常，或连续亏损，会影响研究结果；(4)选取只发行a股的上市公司，以保证样本数据的可比性。根据上述原则，选取了1226家上市公司作为研究样本。数据来源于各上市公司2006年度的年报。
三、实证分析过程及结果
1.主成分分析
通过统计软件spss对所选取的18个指标变量进行主成分分析，得出kmo检验结果为0.555，认为基本适合因子分析，并得到相关矩阵的特征值及累积方差贡献率。由于一个因子与各变量的相关系数常常不明显，难以从总直观地看出各个因子所代表的意义，为此需要对其进行旋转（本文选取方差最大旋转法），以达到一个变量尽可能仅与一个因子相关，且一个因子只与全部变量中的极少数变量有亲缘关系，并使其系数向0和1两极转化。
观察特征值及累积方差，得到第８个主成分对应的累积方差贡献率为69.271％，根据特征值大于１的原则，选取前８个主成分，并计算出各主成分的得分。
主成分１：该主成分在每股收益、净资产收益率、资产报酬率和权益报酬率上均有很大载荷，而对其他变量的载荷则较小。变量反映了公司的盈利情况，因此可以将该主成分识别为公司盈利能力。
主成分２：该主成分在总资产取自然对数和主营业务收入取自然对数两项指标上有较大载荷。这两项指标是用以衡量企业规模的，据此可将此主成分识别为企业规模。
主成分３：该主成分在主营业务收入变动率上载荷为0.937，在主营业务利润增长率上载荷为0.941，远远超过其他指标的载荷量，据此判断该主成分为企业成长性指标。
主成分４：在该主成分中，流通股比率载荷为0.874，同时，第一大股东持股比例这一指标载荷为0.870，较其他指标显著，因此将该主成分定义为股权结构。
主成分５：该主成分在主营业务资产收益率和内部留存收益两项上有最大载荷量。该两项指标服务于盈利能力的度量。因此可将其与主成分1一起看作是识别企业盈利能力的标志。
主成分6：该主成分在非债务税盾一项上的载荷明显大于其他指标，而非债务税盾是税收效应指标。
主成分７：该主成分在流动比率和利息保障倍数上载荷最大，这两个指标度量了企业偿债能力的强弱，因此，该主成分应定义为偿债能力。
主成分８：在该主成分中，有形资产比率载荷量为0.764，充分说明该主成分主要可以用来说明资产担保价值，据此给出该主成分的定义。
2.回归分析
通过运用主成分分析法，我们已经得到主成分得分矩阵，以此矩阵作为自变量，用加权最小二乘法分别对总资产负债率和流动资产负债率做多变量线性回归。
由于用做回归分析的两个负债比是大于０而小于1的，不满足正态分布假设，同时也不会是回归因素变量的线性或二次函数，一般的多项式函数也不适合，这样就给回归分析带来了很多困难，使回归的结果失真；另一方面，当负债比（yi）接近0或1时一些因素即使有很大变化，yi的变化也不可能太大。从数学上讲就是函数对自变量的变化在0或1的附近是不敏感的，缓慢的，因此可用logit变换，即：
，i＝1,2
变换后的θ(yi)∈-∞，+∞ ，i=1,2满足了正态分布假设，况且由于变换是单调递增函数，用θ(yi)代替y作回归分析，其他各因素的相关关系是不受影响的。
