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我國電力上市公司資本結構動態調整及影響因素實證研究

2008-12-31 00:00:00彭明雪
商場現代化 2008年27期

[摘要] 對資本結構影響因素的研究,一直是資本結構研究的熱點問題。本文針對我國電力行業上市公司資本結構特征,建立資本結構動態調整模型,利用面板數據對其資本結構影響因素進行了實證研究。研究發現:我國電力行業上市公司資本結構的動態調整程度較高,即資本結構調整成本較低。資本成本、流動比率等因素與資本結構存在相關性。

[關鍵詞] 資本結構 動態調整 面板數據

隨著近年來國民經濟的持續快速發展,電力需求不斷增加。在資金需求增加而電力投資的政策性支持力度減弱的情況下,電力行業通過多元化融資來滿足其巨大的資金需求。在融資結構選擇的基礎上,資本結構隨之發生改變。研究我國電力行業上市公司的資本結構具有重要意義。

一、我國電力行業上市公司資本結構特征

資本結構是一個長期的融資方式選擇的結果,對資本結構進行研究,必須先對融資結構進行分析。為滿足資本結構研究的需要,本文選取2000年以前上市的30余家A股電力上市公司為研究樣本,樣本期限為2001年~2005年。

為更真實反映融資結構特征,本文對樣本公司融資結構數據進行加權處理后發現(見表1),我國電力行業上市公司在進行融資選擇時,傾向于外源融資的負債融資方式,而內源融資則以折舊融資為主。這表明,我國電力行業上市公司總體呈現出“負債優先的外源融資主導,折舊融資為主的內源融資輔助”的融資結構格局。2001年~2005的5年間,電力上市公司樣本的負債融資額幾乎是股權融資額的3倍。從融資增量注入的角度來看,我國電力行業上市公司并未表現出經濟界所流行的股權融資偏好,相反卻具有明顯的負債融資傾向。

數據來源:以上數據均由樣本公司2001年~2005年報中相應數據加權計算得出。

融資結構長期作用于資本結構,即資本結構的變化趨勢取決于融資結構的變化。在樣本期間,我國電力上市公司的資產負債率平均值45.27%,低于負債融資比率46.37%。隨著時間的推移,其長期累積的結果必然是資產負債率的逐年上升。由圖可見,樣本公司資產負債率由2001年的38.08%,上升到2005年的50.66%。

二、我國電力上市公司資本結構動態調整及影響因素實證分析

我國電力行業上市公司資本結構受融資結構影響而逐年上升,其影響因素是多方面的??紤]到行業因素對資本結構的影響和電力行業自身特點,本文借鑒資本結構理論及國內外實證研究結果,通過構建資本結構動態調整模型、設計研究變量,對我國電力行業上市公司資本結構影響因素進行實證分析。

1.模型構建

前人對于資本結構影響因素的研究多停留在靜態分析的基礎上,而忽視了資本結構本身的動態性,因此不能揭示資本結構動態調整的本質。本文采用動態分析方法,一方面對我國電力行業最優資本結構的影響因素進行分析,另一方面通過建立動態調整模型,來估算出我國電力行業資本結構調整彈性,并據此判斷我國電力上市公司能否調整到最優資本結構狀態。模型如下:

Dit =γ0 Dit-1+∑γkXkit +uit

其中,Dit為公司i在t時刻的資本結構,Xit為公司i在t時刻影響資本結構的變量。γ0、γk為回歸系數;uit為殘差。

2.變量設計

本文借鑒國內外學者對資本結構影響因素實證分析中對相關變量的界定,結合電力行業的特點,對上述影響因素代理變量進行界定(見表2)。

3.研究樣本

為滿足資本結構研究的需要,根據中國證監會2001年4月頒布的《上市公司行業分類指引》,截至2006年深滬兩市A股電力上市公司共有50余家,為了使結論更具有說服力,本文只選取1999年12月31日以前上市的公司作為樣本,上市的年限較長可以確保公司的行為相對成熟,另外最重要的是數據完備才能計算相關的指標?;谏鲜鲈瓌t,本文選取了電力行業30家A股上市公司作為樣本,觀察期為2001年~2005年。數據來源于各上市公司2001年~2005年年報。

4.實證分析結果

根據以上選取的相關變量,本文進行了多次試驗,最終選擇基于面板數據的固定影響變截距模型,并利用EViews5.0進行估計(見表3)。

三、實證分析結論

1.模型解釋力較強

模型的擬合優度參數說明,解釋變量較好地解釋了被解釋變量。表3可見,估計結果中,調整后的R2為98.14%,說明最優資本結構的波動可以同該模型解釋98.14%。由于在具有滯后被解釋變的回歸方程中,殘差項的一階序列相關D.W.檢驗失效,因而本文計算了估計標準化殘差的正態性檢驗統計值。Jarpue-Bera統計值為 24.25750,p值為 0.000005,說明殘差值正態性原假設在99%水平上被接受。以上驗證結果證實了最優資本結構動態調整模型的正確性。

2.資本結構動態調整成本較小

正如預期的一樣,資產負債率前期值的系數為正,且在所有自變量中顯著性最高,證明了模型中該變量設置的有效性。DARit-1的估計系數γ0為0.3148,說明公司資產負債率的確是隨時間逐漸調整至最優狀態,企業資本結構決定過程確實具有動態性。從表3看到,資本結構滯后項DARit-1的系數γ0為正且在1%的顯著性水平上顯著。同公式(5)可知,公司資本結構調整系數δ=1-γ0,由估計的γ0值計算系數δ為0.6852。與Banerjee, Heshmati 和Wihlborg在2000年對英美兩國企業所做研究得到的調整系數估計值比較,我國電力上市公司動態調整其資本結構的程度還是比較高的,說明我國電力上市公司資本結構調整的成本比較低。

3.相關性分析結果

我國電力行業上市公司的公司規模的確可以作為衡量破產概率的反代理變量;公司主營業務收入的增加,有效的增加了公司的抗風險能力,同時也提高了負債融資的能力;為解決“電荒”而進行電站擴容投入時,公司內部保留盈余遠遠無法滿足所面臨的巨大資金需求,內源融資能力極其有限,而外源融資中,負債融資成為首選;在我國債券市場發展有限的情況下,這就使快速成長的電力公司對銀行貸款形成了非常高的依賴;公司可抵押資產的確可以有效地減緩信息不對稱的問題,資產有形性越高,負債融資成本就越低,從獲得更多的負債融資;公司普遍具有較高的流動比率,資金周轉快,較多的流動資產可以用做長期投資的資金來源,從而相對減少了對外融資的需求;公司非債務稅盾的避稅效果很強,它有效的對債務進行了替代,這在一定程度上提高了公司內部融資能力,相對減少了對外部融資的依賴;公司的資本結構利息避稅效應十分顯著,反映出現階段我國電力上市公司整體的負債水平較低,尚未威脅到公司的永續經營,雖然存在潛在的財務拮據風險,但此項財務困境成本還不足以抵消利息避稅和增加債權人監督所帶來的收益。

值得注意的是,盈利能力與資產負債率不存在線性關系。這說明對于我國電力上市公司來說,資本結構與盈利能力之間不是簡單線性關系可以解釋的,二者之間的復雜關系,有待進一步研究。

四、結束語

資本結構是企業長期融資行為的靜態結果,資本結構趨于優化的調整必然在動態中進行。本文借鑒前人對于資本結構動態調整理論,將之應用于我國電力行業,針對影響電力行業上市公司資本結構的因素,重建資本結構動態調整模型,并發現我國電力行業上市公司資本結構的動態調整程度較高,即我國電力行業存在較低的資本結構調整成本。這對于系統研究我國電力行業資本結構具有一定現實意義。

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