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【摘 要】 文章采用分位数回归法重新审视了中国上市公司资本结构影响因素，进一步从分布函数不同部位对其影响因素进行分析，比传统只考虑条件均值的普通最小二乘法更具有优势，并根据研究结果对上市公司的治理提出建议。
【关键词】 资本结构； 分位数回归； 上市公司
一、引言
资本结构理论是企业理论的一个重要组成部分，在研究资本结构影响因素角度上的传统方法是最小二乘法，其本质上是一种均值回归，即从平均的角度基于大多数公司的财务杠杆下，对其影响因素做回归分析，忽略了两端尾部的信息特征。而对这一问题的探析加入新的分位数回归方法，则可以考虑分布的整体情况，可根据不同的分位数点，即在不同的资本结构下对其影响因素做回归分析。
二、研究理论及文献综述
现代资本结构理论的诞生是以MM资本结构理论的出现为标志的，其出现在财务理论的发展史上有着里程碑式的重要意义。许多文献证明，公司规模在资本结构的选择中扮演着非常重要的角色。Warnerh（1997）、Meconnel和Angclua（1982）的研究均发现公司规模越大，其破产成本越小。Myers（1997）认为大公司中管理者的自由裁量权和成长机会较少的原因使得大公司的边际破产成本较低。而Fama和Jensen（1983）从代理成本的角度来分析规模对资本结构的影响，认为与小公司相比，大公司更倾向于向贷款人提供更多的信息。另外在研究方法方面，闫庆悦、李娜（2007）采用panel data模型对内外两条路径分别检验了公司治理因素对资本结构选择的影响，并得到各影响因素之间的关系。陈耀辉，邵希娟（2010）采用多元回归模型及神经网络模型对上市公司资本结构及其影响因素进行了分析，结果发现，神经网络模型的残差平方和SSE较小，预测能力更强。
从上面的文献回顾中可以发现，其中绝大部分文献采用的是线性的计量模型。首先，前人在研究方法上用的是OLS方法，即为解释就平均而言解释变量与被解释变量的关系，它侧重于整个分布的集中趋势，对于样本整体分布的描述略显不足，不但使回归结果受到极端值的支配，也忽略了尾部分布下解释变量与被解释变量的关系。因此，本文将采用新的研究模型——分位数回归的方法来研究我国上市公司资本结构的影响因素是十分必要的。
三、研究假设
在国内外已有研究的基础上，本文试图通过对沪深A股的部分可获得完整资料的上市公司来研究资本结构的影响因素。根据国内外已有的文献和研究成果，本文提出如下假设：
假设1：企业获利能力与其资本结构（资产负债率）负相关。
当公司获利能力较强时，公司就能够保留较多的留存收益，减少对外负债。对于亏损的公司来说，由于受到增配股票的业绩条件的限制而得不到股权融资，或通过对外举债来满足资金的需求。
假设2：公司规模与其资本结构（资产负债率）正相关。
公司规模在资本结构中起着重要的作用。根据权衡理论，大企业更倾向于多元化经营，具有较为稳定的现金流量，发生财务困境的机会相对较少，抵抗风险的能力较强，因此，大公司有意愿和能力使用较多的负债。
假设3：有形资产担保率与公司的资产负债率正相关。
如果企业用于担保的有形资产，如存货和固定资产等所占的比重较大，则企业的信用等级越高，越容易获得更多的债权融资，其资产负债率就会越高。
假设4：企业自由现金流量与公司的资产负债率负相关。
在没有约束经理层举债的情况下，经理将避免使用负债。在此基础上提出如果公司缺乏投资机会并有自由现金流量时倾向于发行股票。
假设5：发展机会与公司的资产负债率正相关。
公司的前景越好，潜力越大，需要从外部借入的资金就越多。
四、研究设计
（一）研究方法的选择
本文将采用分位数回归的方法进行实证研究。分位数回归是一种基于因变量Y的条件分布来拟合自变量X的回归模型。
假设条件分布y|x的总体q分位数Yq（x）是x的线性函数，即：
yq（xi）=x’’’’■βq （1）
其中，βq被称为“q分位数回归系数”，估计量■可以由以下最小化问题来定义：
■qy■-x’’’’■β■ ∑■■（1-q）y■-x’’’’■β■（2）
若：q=1/2，则为“中位数回归”（median regression）。此时，目标函数简化为：
Min∑■■y■-x’’’’■β （3）
故中位数回归也被称为“最小绝对离差估计量”（Least Absolute Deviation Estimator，LAD）。显然，它比均值回归（OLS）更不易受到极端值的影响，所以更加稳健。由于分位数回归的目标函数带有绝对值，不可微分，故通常使用线性规划（linear programming）的方法来计算■q。
（二）样本的选取和数据来源
在样本选取方面，本文以2003—2010年深沪两市的A股上市公司作为研究样本，所有数据均来自中国股票市场研究数据库（CARMAR DATABASE）。鉴于金融和保险行业的资本结构的特殊性，笔者剔除了上述样本中所有金融和保险行业的公司。其次，考虑到综合性行业的主营业务难以确定，故也剔除掉该类公司。最后在剔除了缺失数据的公司后，得到2003—2010年的739家公司，共计样本容量5 912个。
（三）定义变量
1.资本结构。本文以目前研究的普遍做法为标准，即以资产负债率（Y）作为研究企业资本结构的数量指标。其中，资产负债率=负债总额/资产总额。
2.获利能力。本文以总资产利润率作为衡量企业获利能力的数量指标。总资产利润率（ROA）=净利润/资产总额。
3.有形资产担保价值（TANG）：（存货净额 固定资产净额）/资产总额。
4.规模（ASSET）：企业资产总额的自然对数。 5.发展机会（TBQ）：以Tobin’s Q值来表示公司的发展机会。
（四）模型设计
根据前面所述，建立回归模型如下：
y=β0 β1ASSET β2TANG β3ROA β4TBQ （4）
五、实证结果分析
根据建立模型及样本数据，本文采用STATA11统计软件对所选样本进行回归分析。回归结果如表1。
表1报告了规模、有形资产担保价值、获利能力和发展机会对中国A股上市公司的资本结构影响程度的估计结果。OLS估计反映的是一种期望结果。从表中可以看出，就平均效应而言，规模、有形资产担保价值和发展机会对企业的债务水平有显著的正相关影响，分别为0.0286、0.1936、0.0565。而获利能力对企业的资本结构有显著的负相关影响，影响系数为-1.1065。由此可见影响企业平均负债水平的因素主要是企业的获利能力。
另一方面，从横向看企业资产规模在不同分位点影响力度来看，其分位数的数值变化趋势呈现出先上升再下降的情况，即与负债率处于样本中间水平时相比，高负债率和低负债率的企业的资本结构受规模的影响相对较小。而有形资产担保价值在各分位点的回归结果可以看出，除了分位点0.1和0.2外，分位数回归曲线呈现出逐渐下降的趋势。这说明，有形资产担保价值对于负债率高的企业的资本结构的影响程度要小于负债率低的企业。
企业盈利能力的各分位点回归结果表明，其回归曲线是一条向下的曲线。由于盈利能力与企业的负债率是负相关的关系，因此回归结果表明盈利能力对于负债率较高的企业的影响程度更大。此外，在各个分位点下，盈利能力的回归系数的绝对值均大于其他的自变量，表明盈利能力是影响企业资本结构的一个主要的因素。
企业的发展能力的分位数回归结果中，从0.1到0.7七个分位点上，企业的发展能力与其资本结构为负相关的关系，而在0.8和0.9分位点上则为正相关。同时，除了0.1、0.2和0.6分位点外，其余分位点的回归均不显著。这说明了企业的发展能力对资本结构的影响是变动的。笔者认为，这是因为前景好的企业需要更多地获得外部资金，然而一般而言，有潜力的企业都是规模较小、缺乏有形资产的中小企业，其承担负债的能力往往较低。因此，企业的发展能力对资本机构的影响方向不定。由此也可以看出，采用分位数回归的结果比仅仅使用传统的最小二乘法更为准确。
六、研究结论及建议
（一）研究结论
新的分位数回归的方法考虑了分布的整体情况，并可以从分布函数不同部位，即在不同的资产负债率下，分别考虑影响因素的变动情况，因此该方法比只考虑条件均值的普通最小二乘法更具有优势，也更为准确。
（二）结论解释及政策建议
1.在国内，普遍认同的上市公司融资排序为：内部融资，发行新股，银行贷款，发行债券。这一点和国外文献中所表现出的融资顺序是不同的。企业盈利能力作为影响企业资本结构的主要因素，盈利能力与企业的负债率成负相关的关系，且随着q分位数据的回归结果显示：企业负债率越高，受企业盈利能力的影响越大。要想在公司的发展进程中获取先机，就必须注重内部融资的效率问题，提高企业的盈利水平，特别是高负债企业，其受到企业的盈利能力的影响较大，更要注重“自我造血”，利用留存收益成本相对较低、风险相对较小的特点提高盈利的效率。
2.在权衡理论看来，当经济处于上升和繁荣阶段时，企业盈利水平的预期较高，进而企业抵抗财务风险的能力较强，或破产的可能性更小。故当企业受益于经济增长而获得更大规模或更高的有形资产担保价值时，越倾向于举债。模型回归看来：有形资产担保价值与企业的负债率呈正相关的关系，并可从不同的分位来看，随着q值的增大，其对负债率的影响逐渐减小。此时，上市公司适当地增加负债比例，不仅可以减少企业的综合资本成本率，亦可使得单位利润所承担的固定利息降低，从而增加股权所有者分到的利润，企业可受益于财务杠杆的作用。
3.企业规模与其负债率的相关关系随着企业负债程度的不同而有所差异。当负债率较低时，资产规模与企业资本结构呈正相关关系；而企业拥有较高债务杠杆时，资产规模与企业资本结构为负相关关系。企业的发展能力在不同的债务水平上与其资本结构有不同的相关关系，同时在部分分位点上的回归结果不显著。这表明企业的发展能力对资本结构的影响方向不定。笔者认为这是因为前景好的企业需要更多地获得外部资金，然而一般而言，有潜力的企业都是规模较小、缺乏有形资产的中小企业，其承担负债的能力往往较低。
【参考文献】
［1］ 吴建南，马伟.估计极端行为模型：分位数回归方法及其实现与应用［J］.数理统计与管理，2006（25）.
［2］ Baker M，J. Wurgler. Market timing and capital structure ［J］.Journal of Finance，2002，（62）：1-32.
［3］ Kroajczyk R. A，A.Levy.Capital structure choice macroe-
conomic conditions and financial constraints ［J］.Journal of F inancia l E conom ics，2003，（68）：75-109. ［20］. Journal of Financia l E conomics，2003，（68）：75-109.
【关键词】 资本结构； 分位数回归； 上市公司
一、引言
资本结构理论是企业理论的一个重要组成部分，在研究资本结构影响因素角度上的传统方法是最小二乘法，其本质上是一种均值回归，即从平均的角度基于大多数公司的财务杠杆下，对其影响因素做回归分析，忽略了两端尾部的信息特征。而对这一问题的探析加入新的分位数回归方法，则可以考虑分布的整体情况，可根据不同的分位数点，即在不同的资本结构下对其影响因素做回归分析。
二、研究理论及文献综述
现代资本结构理论的诞生是以MM资本结构理论的出现为标志的，其出现在财务理论的发展史上有着里程碑式的重要意义。许多文献证明，公司规模在资本结构的选择中扮演着非常重要的角色。Warnerh（1997）、Meconnel和Angclua（1982）的研究均发现公司规模越大，其破产成本越小。Myers（1997）认为大公司中管理者的自由裁量权和成长机会较少的原因使得大公司的边际破产成本较低。而Fama和Jensen（1983）从代理成本的角度来分析规模对资本结构的影响，认为与小公司相比，大公司更倾向于向贷款人提供更多的信息。另外在研究方法方面，闫庆悦、李娜（2007）采用panel data模型对内外两条路径分别检验了公司治理因素对资本结构选择的影响，并得到各影响因素之间的关系。陈耀辉，邵希娟（2010）采用多元回归模型及神经网络模型对上市公司资本结构及其影响因素进行了分析，结果发现，神经网络模型的残差平方和SSE较小，预测能力更强。
从上面的文献回顾中可以发现，其中绝大部分文献采用的是线性的计量模型。首先，前人在研究方法上用的是OLS方法，即为解释就平均而言解释变量与被解释变量的关系，它侧重于整个分布的集中趋势，对于样本整体分布的描述略显不足，不但使回归结果受到极端值的支配，也忽略了尾部分布下解释变量与被解释变量的关系。因此，本文将采用新的研究模型——分位数回归的方法来研究我国上市公司资本结构的影响因素是十分必要的。
三、研究假设
在国内外已有研究的基础上，本文试图通过对沪深A股的部分可获得完整资料的上市公司来研究资本结构的影响因素。根据国内外已有的文献和研究成果，本文提出如下假设：
假设1：企业获利能力与其资本结构（资产负债率）负相关。
当公司获利能力较强时，公司就能够保留较多的留存收益，减少对外负债。对于亏损的公司来说，由于受到增配股票的业绩条件的限制而得不到股权融资，或通过对外举债来满足资金的需求。
假设2：公司规模与其资本结构（资产负债率）正相关。
公司规模在资本结构中起着重要的作用。根据权衡理论，大企业更倾向于多元化经营，具有较为稳定的现金流量，发生财务困境的机会相对较少，抵抗风险的能力较强，因此，大公司有意愿和能力使用较多的负债。
假设3：有形资产担保率与公司的资产负债率正相关。
如果企业用于担保的有形资产，如存货和固定资产等所占的比重较大，则企业的信用等级越高，越容易获得更多的债权融资，其资产负债率就会越高。
假设4：企业自由现金流量与公司的资产负债率负相关。
在没有约束经理层举债的情况下，经理将避免使用负债。在此基础上提出如果公司缺乏投资机会并有自由现金流量时倾向于发行股票。
假设5：发展机会与公司的资产负债率正相关。
公司的前景越好，潜力越大，需要从外部借入的资金就越多。
四、研究设计
（一）研究方法的选择
本文将采用分位数回归的方法进行实证研究。分位数回归是一种基于因变量Y的条件分布来拟合自变量X的回归模型。
假设条件分布y|x的总体q分位数Yq（x）是x的线性函数，即：
yq（xi）=x’’’’■βq （1）
其中，βq被称为“q分位数回归系数”，估计量■可以由以下最小化问题来定义：
■qy■-x’’’’■β■ ∑■■（1-q）y■-x’’’’■β■（2）
若：q=1/2，则为“中位数回归”（median regression）。此时，目标函数简化为：
Min∑■■y■-x’’’’■β （3）
故中位数回归也被称为“最小绝对离差估计量”（Least Absolute Deviation Estimator，LAD）。显然，它比均值回归（OLS）更不易受到极端值的影响，所以更加稳健。由于分位数回归的目标函数带有绝对值，不可微分，故通常使用线性规划（linear programming）的方法来计算■q。
（二）样本的选取和数据来源
在样本选取方面，本文以2003—2010年深沪两市的A股上市公司作为研究样本，所有数据均来自中国股票市场研究数据库（CARMAR DATABASE）。鉴于金融和保险行业的资本结构的特殊性，笔者剔除了上述样本中所有金融和保险行业的公司。其次，考虑到综合性行业的主营业务难以确定，故也剔除掉该类公司。最后在剔除了缺失数据的公司后，得到2003—2010年的739家公司，共计样本容量5 912个。
（三）定义变量
1.资本结构。本文以目前研究的普遍做法为标准，即以资产负债率（Y）作为研究企业资本结构的数量指标。其中，资产负债率=负债总额/资产总额。
2.获利能力。本文以总资产利润率作为衡量企业获利能力的数量指标。总资产利润率（ROA）=净利润/资产总额。
3.有形资产担保价值（TANG）：（存货净额 固定资产净额）/资产总额。
4.规模（ASSET）：企业资产总额的自然对数。 5.发展机会（TBQ）：以Tobin’s Q值来表示公司的发展机会。
（四）模型设计
根据前面所述，建立回归模型如下：
y=β0 β1ASSET β2TANG β3ROA β4TBQ （4）
五、实证结果分析
根据建立模型及样本数据，本文采用STATA11统计软件对所选样本进行回归分析。回归结果如表1。
表1报告了规模、有形资产担保价值、获利能力和发展机会对中国A股上市公司的资本结构影响程度的估计结果。OLS估计反映的是一种期望结果。从表中可以看出，就平均效应而言，规模、有形资产担保价值和发展机会对企业的债务水平有显著的正相关影响，分别为0.0286、0.1936、0.0565。而获利能力对企业的资本结构有显著的负相关影响，影响系数为-1.1065。由此可见影响企业平均负债水平的因素主要是企业的获利能力。
另一方面，从横向看企业资产规模在不同分位点影响力度来看，其分位数的数值变化趋势呈现出先上升再下降的情况，即与负债率处于样本中间水平时相比，高负债率和低负债率的企业的资本结构受规模的影响相对较小。而有形资产担保价值在各分位点的回归结果可以看出，除了分位点0.1和0.2外，分位数回归曲线呈现出逐渐下降的趋势。这说明，有形资产担保价值对于负债率高的企业的资本结构的影响程度要小于负债率低的企业。
企业盈利能力的各分位点回归结果表明，其回归曲线是一条向下的曲线。由于盈利能力与企业的负债率是负相关的关系，因此回归结果表明盈利能力对于负债率较高的企业的影响程度更大。此外，在各个分位点下，盈利能力的回归系数的绝对值均大于其他的自变量，表明盈利能力是影响企业资本结构的一个主要的因素。
企业的发展能力的分位数回归结果中，从0.1到0.7七个分位点上，企业的发展能力与其资本结构为负相关的关系，而在0.8和0.9分位点上则为正相关。同时，除了0.1、0.2和0.6分位点外，其余分位点的回归均不显著。这说明了企业的发展能力对资本结构的影响是变动的。笔者认为，这是因为前景好的企业需要更多地获得外部资金，然而一般而言，有潜力的企业都是规模较小、缺乏有形资产的中小企业，其承担负债的能力往往较低。因此，企业的发展能力对资本机构的影响方向不定。由此也可以看出，采用分位数回归的结果比仅仅使用传统的最小二乘法更为准确。
六、研究结论及建议
（一）研究结论
新的分位数回归的方法考虑了分布的整体情况，并可以从分布函数不同部位，即在不同的资产负债率下，分别考虑影响因素的变动情况，因此该方法比只考虑条件均值的普通最小二乘法更具有优势，也更为准确。
（二）结论解释及政策建议
1.在国内，普遍认同的上市公司融资排序为：内部融资，发行新股，银行贷款，发行债券。这一点和国外文献中所表现出的融资顺序是不同的。企业盈利能力作为影响企业资本结构的主要因素，盈利能力与企业的负债率成负相关的关系，且随着q分位数据的回归结果显示：企业负债率越高，受企业盈利能力的影响越大。要想在公司的发展进程中获取先机，就必须注重内部融资的效率问题，提高企业的盈利水平，特别是高负债企业，其受到企业的盈利能力的影响较大，更要注重“自我造血”，利用留存收益成本相对较低、风险相对较小的特点提高盈利的效率。
2.在权衡理论看来，当经济处于上升和繁荣阶段时，企业盈利水平的预期较高，进而企业抵抗财务风险的能力较强，或破产的可能性更小。故当企业受益于经济增长而获得更大规模或更高的有形资产担保价值时，越倾向于举债。模型回归看来：有形资产担保价值与企业的负债率呈正相关的关系，并可从不同的分位来看，随着q值的增大，其对负债率的影响逐渐减小。此时，上市公司适当地增加负债比例，不仅可以减少企业的综合资本成本率，亦可使得单位利润所承担的固定利息降低，从而增加股权所有者分到的利润，企业可受益于财务杠杆的作用。
3.企业规模与其负债率的相关关系随着企业负债程度的不同而有所差异。当负债率较低时，资产规模与企业资本结构呈正相关关系；而企业拥有较高债务杠杆时，资产规模与企业资本结构为负相关关系。企业的发展能力在不同的债务水平上与其资本结构有不同的相关关系，同时在部分分位点上的回归结果不显著。这表明企业的发展能力对资本结构的影响方向不定。笔者认为这是因为前景好的企业需要更多地获得外部资金，然而一般而言，有潜力的企业都是规模较小、缺乏有形资产的中小企业，其承担负债的能力往往较低。
【参考文献】
［1］ 吴建南，马伟.估计极端行为模型：分位数回归方法及其实现与应用［J］.数理统计与管理，2006（25）.
［2］ Baker M，J. Wurgler. Market timing and capital structure ［J］.Journal of Finance，2002，（62）：1-32.
［3］ Kroajczyk R. A，A.Levy.Capital structure choice macroe-
conomic conditions and financial constraints ［J］.Journal of F inancia l E conom ics，2003，（68）：75-109. ［20］. Journal of Financia l E conomics，2003，（68）：75-109.