電力行業上市公司資本結構影響因素實證分析
摘要:本文以各種資本結構為依據,以我國28家電力行業上市公司為樣本,采用面板數據模型對資本結構因素進行實證。關鍵詞:資本結構 影響因素 面板數據(Panel data)
電力是當前人類生產生活的必須品,對國民起著重要作用。從資金需求來看,電力行業屬資金密集型行業,它的發展需要各種渠道的資金投進,電力行業資本結構的公道與否直接關系到公司融資本錢的高低和市場價值的大小。2003年以來,全國缺電現象日益嚴重,國家對電力行業的投資力度加大;2004年,我國一共有24個省份拉閘限電,“電荒”現象依然存在;2005年,電力供給仍然偏緊,最大電力缺口在2500萬千瓦左右,華東、華北等地區夏季用電高峰時期供需矛盾依然突出。從中可以看出,電力行業的發展任務艱巨,責任重大。 ,我國日益壯大的資本市場為電力行業的融資需求提供了一個較好的基礎,電力行業只有充分利用資本市場上可利用的資源,優化其自身的資本結構,進步績效,才能緩解整個國民經濟的電力供給壓力并加快電力行業的可持續發展。因此,對電力行業資本結構的研究具有重要的現實意義。
建立研究框架
樣本的選取和數據的來源
到目前為止,在滬深兩市上市的電力公司共有50余家,本文采用面板數據,在此選擇1999年12月31日前上市的公司,樣本期為2000—2004年,再剔除ST類上市公司,最后符合條件的有28家單位的樣本。本文的數據來源于wind數據庫、證券之星網站。
實證假設
資本結構是指企業的各種資本的構成及其比例關系,廣義的資本結構是指企業的全部資本的構成。狹義的資本結構是指長期資本結構,而短期負債資本作為營運資本來治理。本文主要研究微觀影響因素對資本結構的影響,這些微觀因素主要有公司規模、盈利能力、成長性、非債務稅盾、活動性、資產結構。在實證之前先提出以下假設,通過檢驗來說明實證結果的可靠性。
公司規模與資本結構正相關 權衡理論以為,公司直接的破產本錢是固定的,隨著公司規模的增大,公司的邊際本錢遞減,破產本錢只占公司價值的很小一部分。此外,根據不對稱信息理論,相對小企業來說,大企業信息的表露更充分,信息不對稱程度更低;另外,企業規模越大,更輕易實行多元化經營,抵御風險的能力越強,傾向于債務融資擴大其財務杠桿,因此假定公司規模與資本結構正相關。本文采用公司的主營業務收進的對數來衡量公司規模(用x1表示)。
盈利能力與資本結構負相關 優序融資理論以為,企業偏好內部融資,假如需要外部融資,債務融資優先,其次是股權融資。根據這一理論,公司將優先選擇保存收益作為資金來源,盈利能力越強的公司就越輕易進行內部融資,高盈利能力的公司通常具有較低的財務杠桿水平。因次,公司盈利能力與資本結構負相關。本文采用公司主營業務利潤與總資產的比率來衡量盈利能力(用x2表示)。
成長性與資本結構正相關 優序融資理論以為,高成長性公司往往缺少資金,內部融資較為困難,不得不選擇次優的債務融資。根據代理本錢理論,債務會對經理職員產生約束,增加負債可以使經理職員受到更多的約束和監視,因此成長性與資本結構正相關。本文采用前后兩年間公司總資產的增長率來衡量(用x3表示)。
非債務稅盾與資本結構負相關 在一個考慮公司所得稅、個人所得稅的模型中,折舊、投資稅貸和稅務虧損遞延等非債務稅盾可作為債務融資稅收優惠的替換,非債務性避稅越多的公司,其債務融資就越少。因此,非債務稅盾和公司資本結構間應是負相關關系。用公司年折舊額與公司總資產的比值來作為非債務稅盾的代理變量(用x4表示)。
活動性與資本結構負相關 活動性高的公司支付短期到期債務的能力較強,但是公司活動比率高,說明公司具有較多的活動性資產,資金周轉速度快,并有可能用這些活動資產作為新的投資資金來源,從而減少對債務的需求,因此活動性與資本結構負相關。活動性用公司活動資產與活動負債的比率來衡量(用x5表示)。
資產結構與資本結構正相關 資產結構是指活動資產、固定資產、無形資產和長期投資之間的比例。代理本錢理論以為,債權人面臨著道德風險與逆向選擇,當公司發行債務,將其投資于風險更高的資產,從而從債權人那里謀取價值,有形資產的擔保能在一定程度上降低債務代理本錢,資產有形性與杠桿正相關;另外,根據信息不對稱理論,有形資產較少的企業將面臨較少的信息不對稱題目,應該進行權益融資而不是債務融資。本文假定資產結構與資本結構正相關。用(固定資產 存貨)/總資產來度量資產的有形性(用x6表示)。
關于資本結構的度量,本文采用總負債/總資產,即資產負債率來衡量資本結構(變量用Y表示)。
實證
本文采用的是面板數據,主要是由于面板數據模型可同時反映研究對象在時間和截面單元兩個方向上的變化及不同時間、不同單元的特性,綜合利用樣本信息,使研究更加深進,同時可以減少多重共線性帶來的影響。面板數據模型主要有變系數模型和變截距模型,根據樣本數據性質的不同,這兩種模型又都有確定效應模型和隨機效應模型之分,分別對應不同的參數估計。本文選用的是固定影響變截距模型(選擇該模型的檢驗過程略,主要是F檢驗),模型的形式為:
Yit=ai Xitβ μit
其中:xit為1×K向量,β為K×1向量,αi為個體影響,為模型中被忽略的反映個體差異變量的影響;μiitt為隨機誤差項,為模型中被忽略的隨橫截面和時間變化的因素的影響,假設其均值為零,方差為δ2,并假定μit和Xit不相關。引進虛擬變量成為下列形式:
Y=Da Xβ μ
令D=[d1,d2,……dn],其中di代表第i各單位的虛擬變量。上式叫做LSDV(最小二乘虛擬變量模型)。采用Eviews軟件對模型進行估計,估計結果見下表:
540)this.width=540" vspace=5>
由表二可以看出,模型的解釋能力是比較高的,調整后的R2達到98.75%,模型擬合優度很高, F統計量為334.251,說明模型整體線性關系明顯。
表一的實證結果表明:公司規模對財務杠桿有正向效應,在5%明顯性水平下,P=0.000,說明二者之間呈明顯的正相關關系,另外,公司規模的回回系數為0.159,也即公司規模每擴大1%,公司的資產負債率將增加0.159%個單位。這就證實了公司規模越大,公司和外部債權人之間的信息不對稱程度越低,公司更輕易通過債務融資,又由于公司規模越大,規模效應越大,邊際本錢遞減從而其破產本錢變小,因此規模越大的公司越傾向于債務融資。這很好的印證了電力行業的行業特征,電力行業的邊際本錢很小,存在很大的規模效應。
公司盈利能力和資本結構明顯負相關,回回系數為-0.941, 說明主營業務利潤占總資產的比例每增長1個單位,將引起公司資產負債率降低0.941個單位;同時該系數的盡對值也是所有變量中系數最大的,說明電力公司的盈利性對其資產負債率最大,這和優序融資一致,當盈利能力較強時,公司偏好內源融資,企業就有可能保存較多的盈余而更少的發行債券。
成長性和資本結構正相關,但不明顯,P=0.208,回回系數=0.038,資產負債率關于成長性的彈性為0.038,從學上的彈性看屬于缺乏彈性,說明當成長性上升1%時,公司資產負債率上升0.038%,這一結論和優序融資理論相符,和國內一些學者的結論不太一致,產生這一現象的原因可能是電力行業大多是由以前的國有企業改制而來,高級治理職員大多由國家的任命產生,公司大股東對公司的治理作用不是很高,從而傳統的代理理論無法解釋電力上市公司的資本結構。
非債務稅盾和資本結構負相關,它的回回系數為-0.433,說明非債務性避稅1個單位,公司的資產負債率將下降0.433個單位,它的系數的盡對值是除了盈利能力系數外最大的,這也和電力行業的實際情況相符,電力行業屬國家基礎設施產業,公司規模一般很大,公司的固定資產也相對較多,因此每年對公司提取的折舊也較多,折舊所帶來的避稅作用也較強,非債務稅盾作為稅收上風的替換形式降低了公司的實際稅負,公司債務融資較少。
活動性也和資本結構負相關,系數為-0.002,是所有系數中最小的,它的變化引起公司資產負債率的變化較小,電力行業由于其行業特征,其生產和銷售具有很強的周期性和季節性,例如夏季用電高峰時期電力經常供不應求,因此資金的投進也有周期性,故其資金的活動性對公司的資產負債率影響不是很大。
資產結構和資本結構明顯正相關,資產結構對企業經營風險和經濟效益都有重大影響,各種活動資產、固定資產、無形資產和長期投資的公道配置使公司的資產償債能力和獲利能力都能達到最佳點。另外,根據信息不對稱理論,有形資產較多的企業面臨較少的信息不對稱題目,輕易在外部市場上融資。故資產結構和公司的資產負債率間存在正相關關系。
本文的實證結果表明:電力行業公司的規模、成長性和資產結構與財務杠桿正相關,而盈利能力、非債務稅盾和活動性與財務杠桿負相關。本文僅對電力行業上市公司進行,得出的某些結論和其他學者的結論不一致,這可能是由電力行業的行業特征決定的。其次,本文未把宏觀影響因素變量納進模型,因此在對資本結構影響因素的解釋上不太完整,將在以后的研究中進一步完善。
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