1、我国电线电缆业上市公司资本结构影响因素分析、额可飞钱;，略 a 资本市场针一.品如我仓钱金彼此上市.?司资存给伪彩响 索令祈王琴资本结构影响因素学派诞生于 20 世纪 70 年代，该学月31 日 31 家电线电缆业上市公司的数据为样本数据。用派的理论基础是 MM 定理，该学派在继承前期资本结构因子分析法处理解辞变量，在此基础上进行回归分析。理论研究成果的基础上，认为税收优惠与破产成本是影因子分析过程使用SPSSI2.0 统计分析软件。本文中的所响企业资本结构的重要因素，但在上述两因素之外，还有变量都用账面价值衡量，因为:(I)考虑到我国的实际有很多因素制约并影响着企业资本结构。纵观该学派国情况
2、，证券市场还存在部分非流通股，而非流通股的交内外研究成果，可将影响企业资本结构的因素归纳为以易价格更接近于股权的账面价值，而非市场价值;(2)根下几个方面:企业规模、盈利能力、资产结构、公司成长据大多数研究结果，负债率的账面价值和市场价值的横性、股权结构、非负债税盾、税收制度、资产流动性、影响截面关系相当高，所以，使用账面价值度量资本结构造资本结构的其他因素。成错误设定的可能性较小;(3)我国二级市场极高的资本文采用截面分析，选取截面数据，选择 27 年 12 本利得并不能真实的反映上市公司的实际价值。-咽-;司-唱-一-唱唱-司-+-裴二明显下降的前提下，企业销售收入现金回笼比例下降，201
3、0 年 2008 年 2006 年样本企业家数 应收账款增多，对应地，原材料采购端的应付账款也明正正正/负 35 显增多，而部分企业在 08一 10 年期间购买商品、接受劳负正正 13 经营活动产生的务支付的现金流出量不对称地急剧上升的现象，不论其正负正 6 现金流量净额是出于降低采购成本，还是准备扩张产量的目的，都将负负正 7 正/负负负 5 降低企业经营现金净流量，增加即期的财务支付风险，金净流量应为 IE 值，所选取的样本企业均属于主板上市降低企业防范未知风险的能力。公司，因此其现金流应处于稳定期的正值，按照上表统三、结论计发现 35 家样本企业经营现金流量基本稳定，另奋5 家综合分析上
4、市浙企在金融危机影响下资本结构、存企业由于其本身经营状况较差，其经营现金流趋于负货状况、盈利能力及经营现金流状况，本文得出以下结值，以上 40 家企业受金融危机影响造成现金流异常的相论:关性较弱，为此对剩余的 26 家企业进行经营现金流量内 1.上市浙企在资本构成上仍处于低债务水平，融资部结构分析，构成经营现金净流量的内容主要包括两个偏好更偏向融资成本相对降低，风险小的股权市场，如部分，一是经营活动现金流入，二是经营活动现金流出，何保持更佳的债务比例，提升企业价值有待探索。经营活动现金流出又主要包括购买商品、接受劳务支付 2.上市浙企具有较强的盈利能力，在出口订单锐的现金及其他与经营奋关的现金
5、支出。减，全球经济不景气的背景下，能依托政策契机，及时转企业经营活动现金流量趋势状况有以下特点:08 一变经营策略，盈利能力复苏较快，但在货币流动量又将 10 年期间，经营现金净流量持续负值(正-负-负)的企业收紧的政策 r.如何继续保持发展势头仍需考验。其经营活动现金流入量与购买商品、接受劳务支付的现 3.多数上市浙企存货状况虽出现技动，但仍处于可金流出量都出现 8f明思的缩量;08 一 10 年期间，经营现控伍国，业绩般的浙企在经历了库存快速上涨的时期金净流量由正值转为负值(正-正-负)的企业真经营活后均保持了一个相对稳定的存货量，并有进一步消化库动现金流入量F 降的同时，购买商品、接受劳
6、务支付的存的趋势。现金流出量不对称地急剧 Ijtfh08一 10 年期间，经营现 4.部分上市浙企现金流异常，在金融危机背景下，金净流量由负值转为正值(正-负-正)的企业其经营活为保持销量，出现了较多的应收款项，要预防财务支付动现金流入量相对于购兵商品、接受劳务支付的现金流风险。出量出现了快速增长。这些特点表明，在销售量未出现(作者单位:浙江蝶州市财政局)18 ?忒?偟?狃? 卐?卓?氲?变量表表 4.3 因子成分短阵 C 佣 lponentMatrix; 变量类别变量名称变量符号变量定义 Component 资产负债率 OAR 总负债/总资产被解释变量 1 2 3 短期负债率 SO 短期负债
7、/总资产 I.NMOI .913 -6. 75E-02 4.744E-02 LNTA 期末总资产的自然对数 ROA .879 一 8.77E-02 一.101 公司规模期末主营业务收入的自然对 LNMOI EPS .853 .244 .202 数 LNTA .784 6.846E-02 一.362ROA 净利润/平均总资产 NPR .756 一.287 一.199 公司盈利能力 NPR 净利润/主营业务收入 CR 3.823E-02 .957 一 4.22E-04 解释变量 EPS 净利润/总股数 AR 一7.65E-02.881 .239 营运能力 RTT 主营业务收入/平均总资产 WC .
8、262 .859 一.102CR 流动资产/流动负债 RTT .409 一.243.861 AR 速动资产/流动负债短期偿债能力 Extraction MethOO: Principal Cmoponent Analysis. (流动资产一流动负债)/流动 WC A. 3 components extracted. 资产 t 一表 4.3 为成分矩阵，由成分矩阵可以看到 3 个主成第一步，KMO 和 Bartletts 球形检验分，从而使描述资本结构影响因素的参数只有 3 个，大大表 4.1KMO 抽样适度测定值和 Bartlett 球形检验值减少了描述信息的冗余。但从表中数据可看到，各个主K
9、 如 10and Bartletts Test 成分对每一个变量的载荷相差不大，难以说明各个主成 Kaiser-Meyer-Olkin Measure of Sampling 分都涵盖了那哩变量的测量结果。为了使因子能够更好 Adequacy. .548 Bartletts Test of Approx. Chi -Square 302.221 地解释变量，应当将不同因子解释的变量尽量分开，这 Sphericity df 36 就需要采用旋转方法。Sig. .000 第主步，因子辨识与重命名为获取主成分的实际意义，对成分短阵作最大方差;Kaisex Meyer OIkin;检验结果:KMO 的
10、取值为旋转，得到表 5 所示结果:0.548，大于 0.5，说明本数据适合做因子分析。;Bartle 忧表 4.4 旋转后的因子成分矩阵 s;球形检验结果:Sig=O 脱泊，说明相关矩阵不是一个单 Rotated (油?I 附l?entMatix; 位矩阵，适合做因子分析。Component 第二步，主成分因子分析2 3 表 4.2 总方差解释 ROA .878 一 2.18E-02.143 LN 肌 101.869 1600E-02 .291 10 时 VariaJ 毗 Explair 时 LNTA .847 9.849E-02 . 151 Extraction sums of Rotati
11、on Sums of NPR .797 .240 3.999E-02 Initial Eigenvalues 句 npo-Squared 切 adi 鸣 SSquared Loadings EPS .753 一.335.387 nent %o f Cumulative %o f Cumulative %o f Cumulative CR 一 1.65E-02 .952 一.105Total Total Total Variance % Varian 回% V 町四 1 回% AR 一.187.891 .103 3.763 41. 815 41. 815 3.763 4l.815 41. 815
12、 3.564 39.595 39.595 WC .231 .864 一.1332 2.648 29.420 7!. 235 2.648 29.420 7!. 235 2.640 29.329 68.924 民 TT.176 一.120.960 3 1. 033 11. 473 82.708 1. 033 11. 473 82.708 1. 240 13.783 82.708 Extraction MethOO: Principal Component Analysis. Rotation Meth-4 .899 9.986 92.694 00: Varirnax with Kaiser Nor
13、rnalization. 5 .305 3.388 96.082 a. Rotation Converged in 4 iterations. .241 2.6 7 98. 59 .08j .950 99.709 根据旋转后的因子成分矩阵确定主成分的意义:8 .016 .172 99.881 因子 l 与总资产对数 LNTA、主营业务收入对数 LN?9 .011 .119 100.000 MOI、净利润率 NPR、总资产收益率 ROA、每股收益 EPSExtr 缸tionMthod :Principal Component Analysis. 高度正相关。故将因子 1 定义为盈利与规模指标。由
14、于系统采用的方法为主成分分析法，抽取的因子因子 2与流动比率 CR、速动比率 AR、营运资本配置就是主成分。当抽取 3 个主成分时，它们的累积百分比已率 WC 高度正相关。故将因子 2 定义为偿债能力指标。经达到 82.708%.用 3 个主成分的贡献率为 82.7081?岛，即使因子 3 与总资产周转率高度正相关。故将因子 3 定义用 3 个主成分的解释率已经非常高了。为营运能力指标。19 ?廿?刨?乐?剔?坃?虑呥?潦卡?狞摦?卩?佬玡?呯噡?卵副危湥?吰囋?楐?刱?潦?危噡?刨?汬?呁?獴浰敱?灲桥枣物瑲浳湬?畡?浵?楳悭?祥瑡灬佦?莹?浰楴悫畡晩?剔?呁?慬?侳牴歩?浮?坃汩畡?潲?物
15、虑惯莹来牥悫污?潮?乐?敲畲楳慩?潮?瑥?汥?楡楮牥虑?祳?呁?闵?楸砢汥涌捹?捩捥莹潮湶?沣?敮?瑴杳捥?楳?数溡?湥?敮?泓?瑹潮慬?症?瑴楰敮?敹?榡略杳?慬?敲?煵?慲?汫?侺?瑲瑨?楮?惯润? ?莹?潮?慲? 偒?瑬?务?整?楧?乔?璡慲?沶?瑬?整? 瓇? 务? 剏?亡? 偓?牴? 汥?瑴?、温幽鑫缸植.;岛时 4 嚼 第四步，因子得分表 4.7 方差分析表-b ANOVA解择了各个因子的意义，还需要知道各个因子的 Model Sig. 值，就是求因子得分。因子得分系数矩阵如表 4.5，通过这个矩阵可求出各国子得分。Regression .000 Residual 表 4.5 因子
16、得分系数矩阵 Total Component Score Coefficient Matrix a. Predictors,(Constant),REGR factor score 3 for analysis 1.RE?C.?m 严 mentGR factor sre 2 for analysis 1. R 巨浪 factorscore 1 for analysis 1 1 2 3 b. Dependent Variable: DAR LNTA .293 .008 一.285F=26.844，Sig.=?.仪泊，线性回归方程可以通过 95%LNMOI .222 .000 .110 的F 检验
17、。ROA .253 .023 .029 表 4.8回归系数 NPR .251 一.110 一.120Coefficients; CR 一.010.359 一.041U nstandardized Standardized AR 一.100 .351 .176 Coefficients Coeffi 口ents 如 10delt Sig. -.114 RTT .002 .838 B Std E 口 UBeta EPS . 160 .130 .236 1 I (Constant) .556 .017 31. 809 .000 wc .075 .318 一.116REGR factor sre 4.
18、561E Extraction Method:Principal Cmponent Analysis. Rotation Method: .018 .248 2.568 .016 1 for anal ysis 1 一 02Varirnax with Kaiser Norrnalization. Cn 阴阳 ntScores. REGR factor sre 一.147.018 .795 一 8.248 .000 2 for analysis 1 设 X，X，川分别代表LNTA，LNMOI，wc 的标准 12REGR factor score 4.317E .018 .234 2.430 .0
19、22 化值，Fl，F2F3 分别代表因子得分，可根据以下式子计算 3 for analysis 1 -02 各因子得分:a. Dependent Variable: DAR 如表 4.8 所示，3 个解辞变量都能通过 t 检验和 951?毛的Fl=.293*Xl+O.222*+O.253*X3+O.251 *兀.-0.010*皂F 检验。得到资产负债率的决定模型:-0.1*X-O.114*X+O.1*Xs+O75*兀(4.1) 67DAR=.556+0.045*F-O.147*F+O.倒沪F3(4.5) 12F=.8*X+0.0*-0.023*-O.11 0*兀+0.359*Xs21(1 )F
20、 与 DAR 正相关。Fl 为盈利与规模指标，较强的1+0.351 *X6+0.002*+0.130*Xs+0.318* (4.2) 盈利能力产生更高的利润，增加公司的资本帜累，随着F 3 =-0.285*X 1 +O.110*X 2 -0.02 伊 X3 -0.120*几资本规模的扩大而产出增加。规模大的公司可以利用集-0.041*X 5 +0. 176*X6 +O.838*X 7 +0.236*X s -O.116*X9 中采购、流水化作业、集中销售等途径从产、供、销上降(4.3 ) 低各种成本和费用，最终体现为规模大的公司其盈利能第五步，回归分析力较强。较强的盈利能力也提高了公司的偿债能
21、力，降以求出的因子得分 Fl，F2FJ 作为解择变量，以资产低了企业的财务风险，使企业财务危机戚本降低，最优负债率 DAR 和短期负债比率 SD 作为被解择变量，建立债务水平提高。规模大的公司是实力和信誉的象征，非线性模型:对称信息程度低，破产风险小，信誉度较高，有较强的举 DAR=白。+债能力。 I*F1+ 2*F+ 3*F+(4.4) 2J(2)F2 与 DAR 负相关。F 为偿债能力指标，说明公司回归结果如下所示:2 表 4.6 模型摘要短期偿债能力越强，债权融资比例越小。这一结果证实了优序融资理论，即产生内部所需资金能力越强的公司 Model Smmna 旷在很大程度上能够自己满足项目
22、投资所需的资金，外部 Std. Error of Model 融资的需求就不强烈，因此具有较低的资产负债率。 the Estirnate 。)F 与 DAR 正相关。F 可为营运能力指标，即主营业.09729 3a. Predictors:(Constant).Regr factor score 3 for analysis I,REGR 务收入较高，资产的周转速度越快，显示出管理者较高 factor score 2 for analysis 1. REGE factor score 1 for analysis 1 的经营管理水平，所以企业的举债能力较强、王 1期偿债 b. Dependen
23、t Variable: DAR 有保障、风险小，因此管理者倾向于采用高负债率的融由表 4.6 知:R=0.865，R24.749，因变量和自变量之资决策。间的线性相关系数比较高，调整后的拟合优度达72.1%。(作者单位:河南胜华电缆有限公司)20 ?坃?噡乯卣?氢?漫泄?卭?却潦危獱瑨晡獣景虑?卵摦憣抣?啮卩?睩?景噡卩卣潲?慬物潲掸?捴?虑?灥危沣獴敦枣却?浰?瑨灯牭橵畡?瑲?摥?剏?楳莹晡物枣?刽?浮敭?潲碣?潮?祳浡敳?慬?湤牥畡剥慢虑摡晩摅瑡?潮敦?润湥慬?獴牥潲数?瑲敲浡?憣捴慢?景?楸?敮呁?楳牲?祳?牥杲?汥摡牤捩渧虑?楽十?氢?慲敩?乐?惯瑥?潲汥?獴剅晡?敮晩?湴楺?堷场?敤?潲?楳敳?剥?牤楺敮佉?慬?摩?莹牥?虑?捴?檡?捩?慴?祢摥敮?副獩?呯?楺敤瑳祳?澣?潮摩?琩?潲?捴敮?物瑡楯?潮摵敤楳?瑳?捴?莹?场?慬潲?闵溣?劺?佬?潲?潮?楰?剔玣?动? 慬潭?灯?塉?劣?楧?湳?湥?瑡?湡?湴?瑡?湴? 敧?玑?碡?砷?
