在公司金融理论研究中,学者们对公司资本结构的研究较为广泛且深入,但随着负债结构细分化现象越来越明显且债务融资工具之间的特性区别逐渐增大,经典的资本结构理论已经在企业负债结构较为复杂的情况下变得越来越难以解释,因此更为细致的债务结构研究则显得尤为重要。Collaetal(2013)对美国上市公司债务结构进行了深入的研究后发现,公司债务结构呈现单一化的现象且这种现象在不同的子样本中均普遍存在,同时表明企业存在的信息不对称现象越严重时该单一化现象则越明显。由于我国债务融资市场处于高速发展的阶段,上市公司债务结构的研究不仅能够更进一步细化资本结构研究,也将对债务融资市场的发展提供借鉴意义。本文首先借鉴Colla et al(2013)对公司债务结构单一化指标的构建方法,本文先将公司债务分成八类,随后基于赫芬达指数的计算方法构建出公司债务结构单一化指标HHI,同时运用二元变量思想构建出Exce190指标并与HHI指标结果进行对照分析。在指标构建完成之后,本文使用机器学习中的K-means聚类算法对我国778家上市公司的债务融资工具数据进行聚类分析,根据聚类结果将样本数据分成5类之后分别计算出每个聚类类别的HHI指标及Exce190指标后发现,5个聚类类别中有4个均体现出了非常明显的债务结构单一化现象,换句话说,在778家上市公司中大约有80%的公司其债务结构单一化现象明显。随后,本文对上述上市公司数据进行进一步的划分,在筛选出国有企业以及民营企业两子样本后重新进行聚类分析,经过同样的研究步骤后得到结果表明,民营企业的平均HHI指标和Exce190指标均要大于国有企业的相应指标,由此可知在民营企业中公司债务结构单一化现象要比国有企业更加普遍。朱红军等(2007)通过研究发现我国的证券分析师能够提高上市公司股票的信息含量,促进市场的信息传递。由于分析师作为信息中介对企业信息不对称现象的影响较为明显,故本文试图从分析师的角度对上述得到的公司债务结构单一化现象进行研究。首先,本文使用分析师跟进人数、分析师研究报告数量、分析师综合评级三种不同的方法对企业分析师跟进进行衡量;随后,由于分析师在学历、工作经验、性别等诸多方面的不同都会对其信息传递作用造成影响,且分析师在选择分析目标公司时往往不仅是通过常见的、易量化的指标进行筛选,还有可能基于一些像直觉、公司名声等较难量化的指标,因此本文构建分析师综合能力指标用于对上述这类难以量化的指标进行统一衡量从而进行债务结构单一化原因的分析。由于分析师对企业的影响主要是通过对企业信息透明度的影响来传导的,因此本文借鉴潘越等(2011)对于企业信息透明度指标的衡量方法,即基于修正Jones模型对企业可操纵性应计利润项目进行计算并构建。在得到信息透明度指标后,本文在实证模型中加入信息透明度以及与分析师跟进指标的交互项来控制信息透明度对公司债务结构的影响。鉴于本文样本数据为平衡面板数据,故在进行实证之前本文首先对数据进行平稳性检验确定数据在时间序列上的平稳性,随后先后使用F检验及Hausman检验确定本文实证的模型为个体时点固定效应模型。在确定模型及检验方法之后,本文随即对四种预设模型进行实证检验,结果发现分析师跟进人数、分析师研究报告数量以及分析师综合评级三种衡量指标的回归结果均显著为负,也就是说在控制了信息透明度及其他影响因素的情况下易量化衡量的分析师跟进指标将会显著的降低公司债务结构单一化程度。同时,本文根据两阶段回归方法构建并分析的分析师综合能力指标系数同样也显著为负,这也进一步验证了本文提出的假说,即不易量化衡量的分析师跟进也能有效的减弱公司债务结构单一化程度。随后,本文对公司债务结构单一化和信息透明度两方面对研究结果进行了稳健性检验。由于Colla et al(2013)提出企业的信用评级将会影响债务融资结构,且在非评级企业中公司债务结构单一化现象更明显,所以本文将样本分成了有主体评级和没有主体评级的两类子样本重新进行聚类分析,结果显示没有主体评级的子样本确实存在更明显的债务结构单一化现象。随后,由于潘越等(2011)提出在我国真实盈余管理项目相对于可操纵应计利润项目更能反映我国企业的信息透明度,因此本文基于真实盈余管理项目重新构建信息透明度指标并进行回归,回归结果与替换指标之前结论一致。综上所述,本文研究验证了我国上市公司同样普遍存在债务结构单一化的现象,并且分别使用易量化衡量与不易量化衡量的分析师跟进指标分析了其对债务结构单一化指标的影响,主要的结论有以下几点:第一,我国上市公司普遍的存在债务结构单一化的现象,并且在民营企业中该现象更明显,再将样本分成了评级企业与非评级企业后发现,非评级企业相比于评级企业债务结构单一化的现象更明显;第二,在控制了信息透明度等因素的情况下,无论是分析师跟进人数、研究报告数量、分析师综合评级都与债务结构单一化指标呈显著负相关;第三,在构建了分析师综合能力指标后依1旧发现分析师综合能力与债务结构单一化指标的关系显著为负。上述结论不仅对我国公司债务结构研究具有一定的借鉴意义,同时还从侧面验证了我国证券分析师的信息中介作用。本文的创新之处主要在于三个方面。第一是在研究方向上,国内学者虽然对公司资本结构探讨较多,但是对更加细化且丰富的债务结构探讨较少,本文使用多种统计工具多角度对我国上市公司债务结构进行了研究;第二是在方法创新上,由于债务结构的特征目前主要体现在统计学方面,因此本文使用了机器学习中的K-means聚类算法进行研究,从统计学意义上发现了我国上市公司债务结构单一化的普遍现象;第三个方面是在研究内容上,本文分别使用了易量化衡量与不易量化衡量的方法对分析师跟进指标进行度量,不易量化衡量的分析师跟进往往容易被学者们忽略,该衡量方法也对本文的最终结论构成了重要的借鉴作用。