我国农业上市公司资本结构影响因素的实证研究

我国农业上市公司资本结构影响因素的实证
研究
资本结构对农业上市公司的融资和治理有着重要的影响，肯定合理的或最优的资本结构对农业上市公司的进展相当重要，而要肯定最优的资本结构就必需明确农业上市公司的资本结构受哪些因素的影响。

20世纪90年代以来，资本结构的研究受到学者们的高度重视，我国学者对影响企业资本结构的因素进行了较全面深入的研究。

总体而言，大多数的研究是从企业所属的行业、企业的规模、盈利能力、成长性、可抵押性、税收因素等方面进行定性和定量分析。

由于目前我国复杂的经济环境和体制环境，加上研究样本、研究方法和研究指标内容的不同，这些研究并未对影响我国企业资本结构的因素达成一致的结论，但是，这些研究对农业上市公司资本结构影响因素的研究具有重要的参考价值。

众多研究表明，影响企业资本结构的因素主要有企业所属的行业、企业的规模、盈利能力、成长性等，对农业上市公司而言，影响其资本结构决策的因素有哪些?本文将对此做一些探讨。

一、变量设计
(一)被解释变量
在有关我国企业资本结构影响因素的研究中，大多数以账面资产负债率作为被解释变量，也有少数研究对资产负债率进行了扩展。

例如，黄晓莉(2002)选取五种资产负债比例来衡量企业的资本结构，它们是：短期借入资本与总资本的比例、流动负债与总资本的比例、长期负债与总资本
的比例、借入资本与总资本的比例、总负债与总资本的比例；黄贵海(2002)等人采用账面长期借款比率、账面总借款比率、账面资产负债率、市价长期借款比率、市价总借款比率和市价资产负债率作为被解释变量。

由于本文的研究目的是分析影响农业上市公司资本结构的影响因素，而不是研究资本结构的构成，因此，本文采用账面资产负债率和市场资产负债率两个指标作为被解释变量。

账面资产负债率(BDAR)=负债账面价值/资产账面价值
市场资产负债率(MDAR)=负债市场价值/资产市场价值
由于资料难以取得，无法计算负债的市场价值，因此，在计算中，假设负债市场价值等于其账面价值(李义超，2003)，则有：
市场资产负债率(MDAR)=负债账面价值/(负债账面价值+股权市场价值)
(二)解释变量
影响农业上市公司资本结构的因素是多方面的，既有农业上市公司内部的因素，也有外部因素；既有宏观的因素，也有微观的因素；既有可以定量的因素，也有定性的因素(如债权人和信用机构的态度、资本市场的发育程度、国家的金融政策等)。

对不可量化因素，实证分析往往将其看成是随机因素，本文选择一些有代表性的因素进行定量分析。

1.公司规模。

公司规模可以用投入(资产规模)来衡量，也可以用产出规模(主营业务收入)来衡量，本文选用公司的资产规模(TA)，即公司年初和年末总资产的账面价值的平均数，并取其自然对数(LnTA)。

2.盈利能力。

公司的盈利能力用总资产净利率(ROA)指标来衡量，其
计算公式：总资产净利率(ROA)=净利润/平均总资产。

3.成长性。

在已有的研究中，有人用资本性支出与销售额的比例、研发费用与销售额的比例、折旧费用与销售额的比例等指标间接反映公司的成长能力，也有人用销售增长率、净利润增长率和总资产增长率等指标直接反映公司的成长能力。

本文采用主营业务收入增长率(MOIG)和托宾Q 值(Tobin’s Q)反映公司的成长能力，其中主营业务收入增长率反映企业过去的增长情况，而托宾Q值用来反映企业未来成长的潜力。

主营业务收入增长率(MOIG)=本年主营业务收入增长额/上年主营业务收入。

Tobin’s Q=公司市值(债务市值与股东权益市值之和)/公司总资产重置成本。

由于在股权分置改革之前上市公司的总股本中包含流通股和非流通股两类，流通股的市价用12月份最后5个交易日收盘价的均价；对于非流通股的市价，本文用每股净资产代替非流通股的价格。

由于资料信息的局限，公司债务市值和总资产的重置成本难以计算，本文用公司债务的账面价值代替债务市值，用公司总资产的账面价值代替公司总资产的重置成本。

4.可抵押性。

在企业的资产结构中，适宜用来抵押的资产首先是固定资产，其次是存货，本文用固定资产和存货占总资产的比重(STFIX)来表示可抵押性。

5.资产的流动性。

企业的短期资产具有较强的变现能力，本文用平均短期资产占平均总资产的比重(SA)来表示资产的流动性。

6.所得税。

我国企业正常的所得税率为33％，但许多上市公司的部分或全部业务可以获得15％甚至更低的优惠税率，政府通过补贴或其他形式退还部分所得税。

同时，现行税法规定，纳税人发生年度亏损的，可以用下一年度的所得弥补，下一纳税年度的所得不足弥补的，可以在5年内延续弥补。

因此，本文用企业实际所得税税率(RRT)作为所得税因素的衡量指标。

RRT可以用企业应交所得税除以税前利润得到，由于采用上市公司的合并会计报表计算该指标时可能出现小于0和大于33％的情况，因此将该指标的取值限定在0～33％的范畴内。

7.非债务税盾。

虽然固定资产折旧和投资税收优惠都具有避税的效果，但由于资料的限制，本文只考虑折旧因素，并用折旧除以总资产(NDTS)来反映非债务税盾。

二、模型的构建与样本选取
本文根据账面资产负债率(BDAR)和市场资产负债率(MDAR)两个被解释变量建立以下两个线性回归模型：
BDAR=β[,0]+β[,1]LnTA+β[,2]ROA+β[,3]MOIG+β[,4]Tobin’s
Q+β[,5]STFIX+β[,6]SA+β[,7]RRT+β[,8]NDTS+ε(1)
其中，ε表示由于不可量化的随机因素或其他原因引起的随机误差。

MDAR=β[,0]+β[,1]LnTA+β[,2]ROA+β[,3]MOIG+β[,4]Tobin’sQ+β[,5 ]STFIX+β[,6]SA+β[,7]RRT+β[,8]NDTS+ε(2)
其中，ε表示由于不可量化的随机因素或其他原因引起的随机误差。

本文选取的农业上市公司仅指主营业务分布在农、林、牧、渔以及农产品加工、流通等领域的上市公司，不包括主营农药、化肥、造酒、农
用车等涉农相关上市公司。

由于2001年以前，我国证券市场投机气氛浓厚，上市公司股票价格泡沫成分很重，从2002年开始，股票价格逐渐向价值回归。

同时，由于股权分置改革从2005年开始，目前有的农业上市公司已完成股改，有些公司尚未进行股改，而股改对公司股价有非常大的影响，因此，本文只选取2002—2004年的数据，并剔除曾被ST处理的公司。

相关的财务数据来自农业上市公司各年的财务会计报表。

三、研究方法与实证分析
由于各个解释变量对资本结构的影响是渐进的，企业资本结构的调整是逐步进行的，也就是说，企业资产负债率的调整是各解释变量逐年影响的结果，因此，本文对资产负债率取2004年的值，而对各解释变量分别计算其各年的平均数，并用SPSS软件进行分析。

(一)账面资产负债率的影响因素
1.回归结果的初步分析和模型的调整。

表1是包含多重共线性诊断的账面资产负债率影响因素全模型的回归结果。

从表1可以看出，大多数变量的回归系数通过了10％显著性水平的t检验，但是，主营业务收入增长率和资产流动性的t值分别只有、，没能通过10％显著性水平的t检验，表明这两个因素对账面资产负债可能没有重要的影响。

同时，从表1可知，所有变量的方差扩大因子(VIF)均小于2，说明解释变量之间不存在严重的多重共线性，回归系数的正负号符合经济意义。

一个好的回归模型，并不是考虑的自变量越多越好，在建立回归模型时，选择自变量的基本指导思想是少而精。

哪怕我们丢掉了一些对被解
释变量还有些影响的解释变量，但是由选模型估计的保留变量的回归系数的标准差，要比由全模型所估计的相应变量的回归系数的标准差小。

由于主营业务收入增长率和资产流动性的t值很小，本文将这两个变量剔除后建立账面资产负债率影响因素的选模型Ⅰ：
BDAR=β[,0]+β[,1]LnTA+β[,2]ROA+β[,3]Tobin’s
Q+β[,4]STFIX+β[,5]RRT+β[,6]NDTS+ε
表1 账面资产负债率影响因素全模型的回归结果
未标准化系数标准化系数共线性统计
项目t值显著性
B 标准差β容限度方差扩大因子
常数
公司规模
总资产净利率
主营业务收入增长率
托宾Q值
可抵押性
资产流动性
所得税
非债务税盾
注：因变量：账面资产欠债率。

下同
表2是选模型Ⅰ的回归结果。

从表2可以看出，所有变量的回归系数均通过了10％显著性水平的t检验，而且回归系数的标准差与表1中的数据相比都有所降低；同时所有变量的VIF值均在2以下，远远低于10，亦不存在多重共线性的问题，说明选模型Ⅰ获得了很好的回归效果。

表2 账面资产负债率影响因素选模型的回归结果
未标准化系数标准化系数共线性统计
项目t值显著性
B 标准差β容限度方差扩大因子
常数
公司规模
总资产净利率
托宾Q值
可抵押性
所得税
非债务税盾
2.回归结果分析。

回归结果显示，公司规模与账面资产欠债率显著正相关(1％的显著性水平)，表明农业上市公司的欠债水平随着公司规模的扩大而提高。

这主如果由于随着企业规模的扩大，企业对外部资金的需求增强，而随着企业规模的扩大，企业经受风险的能力增强，企业的透明度增大，也有利于企业进行债务融资。

在公司盈利能力与账面资产负债率的关系上，回归结果显示总资产净利率与账面资产负债率显著负相关(1％的显著性水平)。

其原因，一是由于企业的盈利能力强，则企业通过留用利润等内部融资的能力相应增强，这也符合“融资顺序理论”；二是由于农业上市公司的盈利能力强，易于吸引外部的投资者进行权益融资，从而导致企业负债率的下降。

关于企业的成长性与账面资产负债率的关系，回归结果显示，主营业务收入增长率与账面资产负债率正相关，但不存在显著相关性，Tobin’s Q也与账面资产负债率正相关，并且通过了10％水平的显著性检验。

这是由于成长性高的公司，其资金需求不断扩大，通过内部融资难以满足日益增长的资金需求。

同时，随着企业的快速成长，企业的盈利能力和偿债能力也相应增强，有助于企业通过负债融资来解决资金需求，从而使负债水平提高。

就企业的可抵押性与账面资产负债的关系，回归结果显示，固定资产和存货占总资产的比重与账面资产负债率显著正相关(在5％的水平上显著)。

对于农业上市公司而言，固定资产和存货占总资产的比重越高，企业越有能力也有可能维持较高的负债水平。

一方面，企业资产的可抵押价值
越高，企业抵御破产风险的能力也越强，考虑到负债融资的低成本，企业会增加负债融资；另一方面，企业资产的可抵押性高，也较容易得到较高的信用评级，易于获得借款，从而维持较高的负债水平。

回归结果显示，所得税与账面资产负债率显著正相关(在1％的水平上显著)，这是由于现行税法规定企业负债的利息可以在税前支付，具有抵税效应，因此企业适用的所得税率越高，则负债融资的好处越大，对企业负债融资的安排有一定的刺激作用。

关于非债务税盾与账面资产负债率的关系，回归结果显示折旧占总资产的比重与账面资产负债率显著负相关(在1％的水平上显著)。

这是由于折旧作为企业的费用，并不减少企业的现金流，相反可以减少税前利润，发挥抵税的作用。

如果农业上市公司采用负债融资只是出于负债利息的抵税效应方面的考虑，由于折旧的抵税效应可以发挥替代的作用；进而使企业的负债率降低。

短期资产占总资产的比重与账面资产负债率的回归结果未通过显著性检验，这可能是受本文研究数据和方法的影响。

从理论上讲，资产的流动性越高，则企业的偿债能力特别是偿还短期债务的能力越强，因此，不能根据本文的回归结果断定资产流动性对农业上市公司的资本结构没有影响。

(二)市场资产负债率的影响因素
1.回归结果的初步分析和模型的调整。

表3是市场资产负债率影响因素全模型的回归结果。

回归结果显示，只有托宾Q值和资产流动性的回归系数未通过显著性检验，而且所有变量的VIF值小于10，不存在多重共线性的问题。

为了改进模型，本文剔除托宾Q值、主营业务增长率、资产流动性这三个变量，最后确定了市场资产负债率影响因素的选模型Ⅱ：MDAR=β[,0]+β[,1]LnTA+β[,2]ROA+β[,3]STFIX+β[,4]RRT+β[,5]NDTS +ε
表3 市场资产负债率影响因素全模型的回归结果
未标准化系数标准化系数共线性统计
项目t值显著性
B 标准差β容限度方差扩大因子
常数
公司规模
总资产净利率
主营业务收入增长率
托宾Q值
可抵押性
资产流动性
所得税
非债务税盾
表4是市场资产欠债率影响因素的选模型Ⅱ的回归结果，结果显示，所有变量的回归系数都通过了显著性查验，而且回归系数的标准差与表3中的数据相较均有所降低；同时，各变量的VIF值都远远低于10，不存在多重共线性的问题，说明选模型Ⅱ取得了专门好的回归效果。

表4 市场资产负债率影响因素选模型的回归结果
未标准化系数标准化系数共线性统计
项目t值显著性
B 标准差β容限度方差扩大因子
常数
公司规模
总资产净利率
可抵押性
所得税
非债务税盾
2.回归结果的分析。

回归结果显示，公司规模与市场资产欠债率显
著正相关(在1％的水平上显著)，该结果与账面资产欠债率的实证结果是一致的，表明随着农业上市公司规模的扩大，其市场资产欠债率相应提高。

固定资产和存货占总资产的比重、企业实际税率与市场资产负债率显著正相关(在1％的水平上显著)，而折旧占总资产的比重与市场资产负债率显著负相关(在1％的水平上显著)，表明公司的抵押价值、所得税和非债务税盾对公司市场资产负债率的影响与账面资产负债率是一致的。

总资产净利率与市场资产负债率显著负相关(在5％的水平上显著)，表明随着农业上市公司盈利能力的增强，其市场资产负债率也相应降低，该结果与账面资产负债率的实证结果是一致的，但其显著性水平明显下降，表明股票的市场价格没有完全反映企业的盈利能力。

此外，回归结果显示，托宾Q值与市场资产负债率正相关，但未通过显著性检验，该结果与账面资产负债率的实证结果不同，其原因可能是由于我国股票二级市场的价格长期以来受很多因素的干扰，股票的市场价格难以完全反映公司价值的变化，因此不能就此断定成长性对农业上市公司的市场负债率没有影响。

四、简要结论
通过对我国农业上市公司资本结构影响因素的实证分析，表明资本结构的有关理论如“融资顺序理论”、“权衡理论”、“代理理论”等对我国农业上市公司资本结构的决定同样适用。

(1)农业上市公司的资产负债率随公司规模、成长性、所得税率、可抵押性而上升。

(2)农业上市公司的资产负债率随公司的盈利能力、非债务税盾而下降。

农业上市公司应综合考虑公司规模、盈利能力、成长性、可抵押性
和所得税、非债务税盾等相关因素调整其资本结构。

同时，由于股票的市场价格难以及时、准确反映各影响因素的变化，我国农业上市公司主要依据账面数据调整资本结构。