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关于资本结构论文范文数据库,与中国体育用品制造业资本结构影响因素的实证相关本科毕业论文
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的数据进行了研究,发现成长性与资产负债率显著正相关.潘立生和朱杰（2009）对我国388家制造业上市公司进行的研究表明,成长性越高的企业,负债水平越低.Gul（1999）以资产市值帐面比衡量成长性,对日本1988-1992年上市公司的数据进行了研究,结果表明企业成长性与资产负债率之间显著负相关.Bradlely等（1984）同样通过实证分析得出企业成长性与负债率负相关的结论.（3）企业规模与资本结构
Ferri等（1979）的研究结果表明,企业规模与资本结构间并无显著关系.Barclay等（1995）认为以企业资产的帐面价值衡量的企业规模与资本结构呈负相关关系.陆正飞（1996）研究发现我国企业的负债率与企业的规模负相关.洪锡熙等（2000）也认为企业规模对资本结构的选择有显著影响.肖作平（2004）通过采用资本存量模型进行研究,发现资产有形性、公司规模、财务困境成本与负债比率正相关；投资额、成长性与负债比率的关系不显著.
1.2文献评论
虽然国内外对资本结构的影响因素的研究基本都框定在盈利能力（或经营绩效）、规模、成长性等几个方面,但具体分析到这几方面与资本结构的关系时,实证研究并未能得到一致的结论,各研究的结论具有一定的个体化的特征.存在这种个体化差异的原因可能来自于研究过程中,样本群自身特点的不同、样本选择的方式方法的不同、财务指标选取的不同、实证分析模型的不同等多个方面.本文研究经营绩效、行业规模和成长性对我国体育用品制造各子行业资本结构的影响,意在针对体育用品制造这一特定的行业,找出上述因素与资本结构之间的关系,进而为其子行业提出合理的发展建议,这为行业今后优化资本结构和做大做强,起到一定的决策参考作用.
2变量与数据
2.1样本选取
本文以我国体育制造业的5个子行业为研究对象,即球类制造、体育器材及配件制造、训练健身制造、运动防护用具制造,及其他体育用品制造.选择的样本区间为2003年第4季度至2011年第3季度,选取的样本频率为季度数据.近10年间,我国体育用品制造业得到快速发展,企业数量、资产总规模和就业人数等均呈现出大量增长,因此,选择这一样本期,可以较为全面地反映影响我国体育制造业资本结构的主要因素.
文中所有数据除特别标明外,均来自于Wind资讯金融数据服务终端和数据中华在线数据库.表2给出了各变量的描述性统计指标值.其中,ALRatio表示资产负债率,PRatio、lnTasset、MBR分别表示利润率、总资产的对数、主营业务收入增长率.
2.2被解释变量
资本结构的度量指标,学术界一般采用总负债/总资产、总负债/股东权益、长期负债/总资产3种方式.最优的资本结构应达到企业价值的最大或资本成本的最低,然而由于经济、行业和企业自身的复杂性和不确定性,使得确定最优的资本结构极为困难,因此,理论界常以资产负债率作为资本结构优化的评价标准.［2］本文采用资产负债率等于总负债/总资产来描述体育制造业各子行业的资本结构.
2.3解释变量
（1）经营绩效.衡量经营绩效的指标有很多,主要指标包括：利润率、净资产收益率、每股收益、每股净资产和托宾Q等.本文采用利润率等于总利润/总资产作为经营绩效的衡量指标.该指标衡量的是企业总体资产的盈利能力.但需要注意的是,总利润是一个流量指标,而总资产是时点指标,为了使分子分母的计算口径一致,以便准确反映各子行业在整个报表期间的经营绩效,本文在计算时采用总资产的期末和期初数的平均值作为分母.在我国盈利性较强的企业,自身资本积累能力较强,同时,也较容易通过资本市场发行股票或配股,提高总资产中股权比例,从而会形成较低的资产负债率.
（2）行业规模.研究公司规模时通常用总资产的对数来表示.Fama and Jensen认为,大企业有较高的透明度,相对来说更倾向于股权融资,所以企业负债融资比例与企业规模负相关.［3］在本文的研究中,用子行业总资产的对数来表示各子行业的总规模,总资产的对数越高,说明行业的规模越大.
（3）行业成长性.行业成长性指标用主营业务收入增长率来反映,以季度数据为研究对象.具体地,主营业务收入季度增长率等于（本季度主营业务收入-上季度主营业务收入）/上季度主营业务收入来衡量.对于一个成长性较好的行业而言,往往面临很多投资机会,为了避免股东在投资过程中出现次优决策,债权人往往会要求更高的债务成本,这使得成长性较好的行业往往会放弃负债融资.但另一方面,成长性强的行业由于其往往具有乐观的发展前景,原有股东则可能不愿通过发行新股方式获取发展资金,这样则会对原有股东的股东控制权及每股收益产生稀释作用,但为了满足快速增长所需资金,则不得不进行负债融资.
当然,对体育制造各子行业资本结构的影响还有其他一些因素,由于本文研究的重点在于探讨经营绩效、行业规模和成长性对于资本结构的影响,因此,为了简化模型估计,不再对其余影响因素进行一一控制.
3计量模型与实证结果分析
3.1平稳性检验
为了避免伪回归和虚假回归,确保估计结果的有效性,在进行实证检验之前需要对各面板数据序列的平稳性进行检验,而检验数据平稳性最常用的方法就是单位根检验.面板数据的单位根检验包括相同根和不同根两种情形,本文采用Eviews7.2软件提供的综合检验,即同时使用LLC、Im-Persaran、ADF-Fisher和PP-Fisher四种检验方法,检验结果如表3.变量MBR在LLC检验下不显著,但在Im-Persaran检验下通过10%显著性水平、且ADF-Fisher和PP-Fihser检验下显著,其余变量在四种检验方法下均通过显著性水平检验,所以,可以根据综合判断的原则,拒绝存在单位根的原假设,个数据具有良好的平稳性.
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