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摘 要：文章以中国制造业A股上市公司2007—2010年的公开财务报表数据为样本，采用多元回归模型对我国制造业上市公司资产流动性与公司资本结构的关系进行了实证检验。结果发现：公司资本结构与公司资产流动性显著负相关；公司资本结构与其盈利能力显著负相关；公司资本结构与公司规模显著正相关；公司股权集中度、实际税率与公司资本结构之间的关系不显著。
关键词：资产流动性 资本结构 多元回归模型
中图分类号：F830.9 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2014）01-150-03
一、研究设计
（一）研究假设
尽管资产流动性极大地有助于解释公司资产负债率，但是从以上描述可以发现，现有的研究对资产流动性与资本结构间的相关性结论仍存在较大的差异，一部分学者认为两者之间应该是正相关关系，另一部分学者认为两者之间应该是负相关关系，也有学者认为两者之间可能呈现曲线型关系。而且他们的实证研究对象主要是特定的行业或特定类型的资产，甚少从大样本来实证检验资产流动性与资本结构间的相关性，需要做进一步的深入探讨。结合我国的特有制度背景和公司特征，本文对我国制造业上市公司资产流动性和资本结构间的相关性作出探讨。考虑到我国资本市场较之于西方发达资本市场的不成熟性以及我国上市公司治理结构的不完善性，现提出研究假设：其它条件保持不变时，资产流动性与我国上市公司资产负债率呈负相关。
（二）样本选择与数据来源
由于行业发展状况不同，行业所处的宏观环境不同，导致了不同行业的企业具有不同的资本结构，这是被很多学者所证明了的。因此，在本文资产流动性与资本结构相关性的研究中，笔者专门选择制造业这个具体的行业来进行研究，因为该行业上市公司数据很多，便于选取样本。
考虑到2006年会计准则发生重大变化，笔者选取了沪、深两市所有制造业A股上市公司2007—2010年的数据作为样本，在剔除变量数据无法观测的公司以及ST公司之后，共得到观测值2633个，具体如表1所示。本文所有数据均来自CSMAR中国上市公司财务报表数据库；行业分类则依据中国证监会2003年9月发布的《中国上市公司行业分类指引》作出；所用分析工具为SPSS Statistics 17.0以及Excel电子表格。
（三）指标选择与模型构建
检验公司资本结构与资产流动性之间是否存在相关关系，以及如果这种相关关系存在，是正的关系还是负的关系，可以通过对两者进行回归并通过回归系数的显著性以及符号来进行判断。而要进行回归，就必须建立回归模型。模型的建立需要解决两个问题：一是应该使用什么变量来反映企业的资本结构及其资产流动性，即被解释变量和解释变量的设定问题；二是如何在研究资本结构与资产流动性之间的关系时有效排除其他因素的影响，即如何解决模型的多重共线性以及内生性等问题。根据资本结构的定义，可以采用资产负债率，即总负债/总资产的比率来代表公司的资本结构。而对资产流动性的衡量则有很多指标，如流动比率，速动比率等。由于流动资产中的存货和应收账款等较之于现金以及短期投资变现通常更加困难，因此本文使用更容易变现的现金及现金等价物来衡量流动性，即使用（现金+现金等价物）/总资产来代表公司的资产流动性。根据Pulvino（1998）的实证研究结果，资产非流动性是公司资本结构的重要决定因素之一，Shleifer& Vishny（1992）在研究资本结构与资产流动性之间的关系时也考虑了资产非流动性的影响，因此，除了从正向的角度反映资产流动性对公司资本结构的影响外，笔者还将从反向角度入手以佐证研究结论。即将引入一个反映企业资产非流动性的变量——固定资产净额/总资产，并研究其与企业资本结构的关系。
由于本文所要研究的是资本结构与公司资产流动性的关系，而资本结构的影响因素还有很多，如税率越高，使用负债筹资就越有利；企业经营情况越好，发生偿债危机的可能性就越低；公司治理机制越完善，管理层侵占股东利益的可能性就越低，进而资产流动性与公司资本结构的正向关系就越显著等。此外，不同年度、不同行业公司的资本结构也会不同。因此，为了排除以上因素的影响，需要引入一系列控制变量对以上因素进行控制，从而得出资本结构与资产流动性之间的“净”关系。
综合考虑以上因素，建立如下多元回归模型：
DA=β0+β1assetliquidity+β2controlvariable+β3dummy+ε （1）
其中βi为回归系数，i=0，1，2，3；ε为残差项；DA是因变量，代表公司资本结构；assetliquidity表示公司资产的流动性；controlvariable代表控制变量，包括公司盈利能力、公司规模、股权集中度等变量；dummy代表年度虚拟变量。变量定义如表2所示。
二、实证结果及分析
（一）描述统计分析
从表3的描述性统计中可以看到，沪、深两市所有A股上市公司四年资产负债率的均值约为49.76%，可以看到不同公司间的资本结构差异较大，从最小的0.91%到最大的99.85%不等。而且该序列的偏度值（Skewness）和峰度值（Kurtosis）与标准正态分布S=0，K=3相差比较大，这说明了对各个公司所属年度进行控制的必要性。并且可以看到我国上市公司固定资产比率差异很大，最小值为0，最大值有85.17%，均值约为30%，此外，可以看到各个公司的资产流动性也存在很大的差异，其标准差有0.104。并且我国制造业上市公司的盈利能力比较低，平均资产报酬率约为5%。表3显示出了我国制造业A 股上市公司高的股权集中度，前十大股东共占据了整个上市公司股权的53%左右，这与我国A股上市公司大多数是国有企业改制上市有关。相对总资产报酬来说，所得税费用占整个总资产比率很低，均值不到1%左右，就均值而言，利润高于所得税。 单从以上描述性统计的结果并不能发现公司资本结构与其相应资产流动性之间的关系，为此需要作进一步的分析。为了研究各个变量之间的相关性，构建了相关系数矩阵如表4所示。由表4可知，与所建立的假设相符，资本结构与企业资产流动性负相关，相关系数约为-0.37。但资本结构与表征资产流动性的另一变量——固定资产净额占整个总资产的比重之间却并未显现出强相关性，相关系数不到-0.03。在引入的几个控制变量中，资本结构与公司盈利能力、公司规模以及实际所得税显现出了比较强的相关性，相关系数分别约为-0.24、0.30、-2.42。企业的股权集中度似乎并未对其资本结构造成显著影响，相关系数的绝对值均不足0.01。表4统计数据显示出固定资产比率与其它控制变量之间的相关性不强，但是资产流动性与企业盈利能力以及与企业规模和股权集中度之间的相关性很大。总的来讲，各个控制变量之间基本上呈现出了较强的相关性。
（二）多元回归分析
以上变量间的相关性分析初步证实了资本结构与资产流动性负相关的假设，但这仅是一个相关性分析，只是说明了资本结构的变动方向与资产流动性的变动性方向相反，对于资产流动性的变动是否会引起资本结构的变动以及如果引起变动，这个变动在统计上是否显著等问题，相关性分析并不能解决。为此，需要利用之前建立的回归模型进行多元回归分析。本文先同时把资产流动性指标和资产非流动性指标作为解释变量，进行回归分析。从表5可以看到，调整后的R平方为0.887，回归模型的拟合优度很高。从回归结果（表6）可以看到，进一步证实了本文的假设。这表明在其他因素保持不变的情况下，资产流动性每增加1%，企业的资产负债率就要减少0.9%左右，与资本结构与企业资产流动性负相关的假设相一致。
随后，本文单独以资产非流动性指标作为解释变量和以资产流动性指标作为解释变量分别进行回归分析。一般而言，固定资产比重越大，企业流动性越低，所以在解释变量中笔者采用了固定资产净额占总资产的比重这一资产非流动性指标，以期从反面映证结论。当单独采用资产非流动性指标作为解释变量时，系数为0.013，但是sig.为0.079，其在5%的显著性水平下并不显著。当单独采用资产流动性指标作为解释变量时，系数为-0.088，sig.为0.000，表明其在5%的显著性水平下显著为正，结果符合预期。
三次多元回归结果均表明：在控制变量中，企业的资本结构与其盈利能力显著负相关，企业盈利能力越高，自有资金便越多，需要借债的可能性也就越少，而且，企业自有资金充足时也可以按时还清负债，避免债务拖欠。回归数据还表明企业规模与资本结构存在正的解释关系，即企业越大时其资产负债率越高。这可能是由于企业扩大经营规模，需要更多资金。在这些控制变量中，企业的股权集中度和实际税率这两个变量均与公司资本结构正相关，但是结果不显著，这说明本文的研究结论并不能为公司股权集中度以及实际税率与公司资本结构相关提供实证支持。
三、研究结论及局限
（一）研究结论
本文研究了我国制造业A股上市公司资本结构与其资产流动性的关系，分析结果表明：不同公司间资本结构差异很大；无论是单独以资产流动性指标作为解释变量或者同时以资产流动性指标和资产非流动性指标作为解释变量，公司资本结构与表征资产流动性的现金及短期投资资产比显著负相关；公司资本结构与其盈利能力显著负相关，与公司规模显著正相关；公司资本结构与企业税收和公司治理结构之间的关系并不显著。
（二）研究局限
衡量资产流动性的方法有多种，本文主要是使用现金和短期投资净额占总资产的比重来对其进行衡量，因此研究结论的准确性很大程度上依赖于此种方法是否能够正确代表企业的资产流动性。从前面的相关系数矩阵以及回归结果可以看出因变量与自变量、因变量与控制变量、自变量与控制变量以及各个控制变量之间都存在着一定程度的相关性，这使模型容易产生内生性。如果能够寻找到更好的工具变量来替代模型中的资产流动性衡量指标，模型的说服力将大为增加。描述性统计数据表明各个公司之间的资本结构差异巨大，虽然本文分年度对其进行了控制，但这样一来也造成了模型回归元过多，稳健性降低。因此，如果能够采用适当的方法剔除异常值，然后再进行回归，模型的解释力可能会得到进一步的增强。
参考文献：
[1] 徐冬，冼国明.寡占、资本结构与资产流动性[J].南开经济研究，2002（3）
[2] 余哲等.资产流动性损失下财务危机重组研究[J].数量经济技术研究，2005（11）
[3] A Shleifer， RW Vishny. Liquidation Values and Debt Capacity： A Market Equilibrium Approach [J].The Journal of Finance， 1992
[4] A Dittmar， J Mahrt- Smith， H Servaes. International Corporate Governance and Corporate Cash Holdings [J].Journal of Financial and Quantitative Analysis， 2003
[5] E Morellec. Asset liquidity， Capital Structure， and Secured Debt [J].Journal of Financial Economics， 2001
[6] Efraim Benmelech. Do Liquidation Values Affect Financial Contracts.——Evidence From Commercial Loan Contracts and Zoning Regulation [J]. NBER working paper， 2004 [7] F Modigliani， MH Miller. The Cost of Capital， Corporate Finance， and the Theory of Investment [J]. American Economic Review， 1958
[8] Frederik P. Schlingemanna， René M. Stulzb， c， Ralph A. Walkling. Divestitures and the Liquidity of the Marke for Corporate Assets [J]. Journal of Financial Economics， 2002
[9] Harry DeAngelo， Linda DeAngelo， Karen H. Wruck. Asset Liquidity， Debt Covenants， and Managerial Discretion in Financial Distress： the Collapse of L.A.Gear [J]. Journal of Financial Economics， 2002
[10] JM Keynes. A Treatise on Money. Macmillan [J].1930
[11] LP Litov. Corporate Governance and Financing Policy： New Evidence [J]. Unpublished working paper， 2005
[12] M Harris， A Raviv. Capital Structure and the Informational Role of Debt[ J].The Journal of Finance， 1990
[13] Myers， S.C.， and Majluf， N.S.. The capital Structure Puzzle [J]. Journal of Finance， 1984
[14] OE Williamson. Corporate Finance and Corporate Governance [J].The Journal of Finance， 1988
（作者单位：山西财经大学会计学院专业硕士（3）班 太原太航科技有限公司外派下属子公司公司财务主管 山西太原 030006）
（责编：李雪）
关键词：资产流动性 资本结构 多元回归模型
中图分类号：F830.9 文献标识码：A
文章编号：1004-4914（2014）01-150-03
一、研究设计
（一）研究假设
尽管资产流动性极大地有助于解释公司资产负债率，但是从以上描述可以发现，现有的研究对资产流动性与资本结构间的相关性结论仍存在较大的差异，一部分学者认为两者之间应该是正相关关系，另一部分学者认为两者之间应该是负相关关系，也有学者认为两者之间可能呈现曲线型关系。而且他们的实证研究对象主要是特定的行业或特定类型的资产，甚少从大样本来实证检验资产流动性与资本结构间的相关性，需要做进一步的深入探讨。结合我国的特有制度背景和公司特征，本文对我国制造业上市公司资产流动性和资本结构间的相关性作出探讨。考虑到我国资本市场较之于西方发达资本市场的不成熟性以及我国上市公司治理结构的不完善性，现提出研究假设：其它条件保持不变时，资产流动性与我国上市公司资产负债率呈负相关。
（二）样本选择与数据来源
由于行业发展状况不同，行业所处的宏观环境不同，导致了不同行业的企业具有不同的资本结构，这是被很多学者所证明了的。因此，在本文资产流动性与资本结构相关性的研究中，笔者专门选择制造业这个具体的行业来进行研究，因为该行业上市公司数据很多，便于选取样本。
考虑到2006年会计准则发生重大变化，笔者选取了沪、深两市所有制造业A股上市公司2007—2010年的数据作为样本，在剔除变量数据无法观测的公司以及ST公司之后，共得到观测值2633个，具体如表1所示。本文所有数据均来自CSMAR中国上市公司财务报表数据库；行业分类则依据中国证监会2003年9月发布的《中国上市公司行业分类指引》作出；所用分析工具为SPSS Statistics 17.0以及Excel电子表格。
（三）指标选择与模型构建
检验公司资本结构与资产流动性之间是否存在相关关系，以及如果这种相关关系存在，是正的关系还是负的关系，可以通过对两者进行回归并通过回归系数的显著性以及符号来进行判断。而要进行回归，就必须建立回归模型。模型的建立需要解决两个问题：一是应该使用什么变量来反映企业的资本结构及其资产流动性，即被解释变量和解释变量的设定问题；二是如何在研究资本结构与资产流动性之间的关系时有效排除其他因素的影响，即如何解决模型的多重共线性以及内生性等问题。根据资本结构的定义，可以采用资产负债率，即总负债/总资产的比率来代表公司的资本结构。而对资产流动性的衡量则有很多指标，如流动比率，速动比率等。由于流动资产中的存货和应收账款等较之于现金以及短期投资变现通常更加困难，因此本文使用更容易变现的现金及现金等价物来衡量流动性，即使用（现金+现金等价物）/总资产来代表公司的资产流动性。根据Pulvino（1998）的实证研究结果，资产非流动性是公司资本结构的重要决定因素之一，Shleifer& Vishny（1992）在研究资本结构与资产流动性之间的关系时也考虑了资产非流动性的影响，因此，除了从正向的角度反映资产流动性对公司资本结构的影响外，笔者还将从反向角度入手以佐证研究结论。即将引入一个反映企业资产非流动性的变量——固定资产净额/总资产，并研究其与企业资本结构的关系。
由于本文所要研究的是资本结构与公司资产流动性的关系，而资本结构的影响因素还有很多，如税率越高，使用负债筹资就越有利；企业经营情况越好，发生偿债危机的可能性就越低；公司治理机制越完善，管理层侵占股东利益的可能性就越低，进而资产流动性与公司资本结构的正向关系就越显著等。此外，不同年度、不同行业公司的资本结构也会不同。因此，为了排除以上因素的影响，需要引入一系列控制变量对以上因素进行控制，从而得出资本结构与资产流动性之间的“净”关系。
综合考虑以上因素，建立如下多元回归模型：
DA=β0+β1assetliquidity+β2controlvariable+β3dummy+ε （1）
其中βi为回归系数，i=0，1，2，3；ε为残差项；DA是因变量，代表公司资本结构；assetliquidity表示公司资产的流动性；controlvariable代表控制变量，包括公司盈利能力、公司规模、股权集中度等变量；dummy代表年度虚拟变量。变量定义如表2所示。
二、实证结果及分析
（一）描述统计分析
从表3的描述性统计中可以看到，沪、深两市所有A股上市公司四年资产负债率的均值约为49.76%，可以看到不同公司间的资本结构差异较大，从最小的0.91%到最大的99.85%不等。而且该序列的偏度值（Skewness）和峰度值（Kurtosis）与标准正态分布S=0，K=3相差比较大，这说明了对各个公司所属年度进行控制的必要性。并且可以看到我国上市公司固定资产比率差异很大，最小值为0，最大值有85.17%，均值约为30%，此外，可以看到各个公司的资产流动性也存在很大的差异，其标准差有0.104。并且我国制造业上市公司的盈利能力比较低，平均资产报酬率约为5%。表3显示出了我国制造业A 股上市公司高的股权集中度，前十大股东共占据了整个上市公司股权的53%左右，这与我国A股上市公司大多数是国有企业改制上市有关。相对总资产报酬来说，所得税费用占整个总资产比率很低，均值不到1%左右，就均值而言，利润高于所得税。 单从以上描述性统计的结果并不能发现公司资本结构与其相应资产流动性之间的关系，为此需要作进一步的分析。为了研究各个变量之间的相关性，构建了相关系数矩阵如表4所示。由表4可知，与所建立的假设相符，资本结构与企业资产流动性负相关，相关系数约为-0.37。但资本结构与表征资产流动性的另一变量——固定资产净额占整个总资产的比重之间却并未显现出强相关性，相关系数不到-0.03。在引入的几个控制变量中，资本结构与公司盈利能力、公司规模以及实际所得税显现出了比较强的相关性，相关系数分别约为-0.24、0.30、-2.42。企业的股权集中度似乎并未对其资本结构造成显著影响，相关系数的绝对值均不足0.01。表4统计数据显示出固定资产比率与其它控制变量之间的相关性不强，但是资产流动性与企业盈利能力以及与企业规模和股权集中度之间的相关性很大。总的来讲，各个控制变量之间基本上呈现出了较强的相关性。
（二）多元回归分析
以上变量间的相关性分析初步证实了资本结构与资产流动性负相关的假设，但这仅是一个相关性分析，只是说明了资本结构的变动方向与资产流动性的变动性方向相反，对于资产流动性的变动是否会引起资本结构的变动以及如果引起变动，这个变动在统计上是否显著等问题，相关性分析并不能解决。为此，需要利用之前建立的回归模型进行多元回归分析。本文先同时把资产流动性指标和资产非流动性指标作为解释变量，进行回归分析。从表5可以看到，调整后的R平方为0.887，回归模型的拟合优度很高。从回归结果（表6）可以看到，进一步证实了本文的假设。这表明在其他因素保持不变的情况下，资产流动性每增加1%，企业的资产负债率就要减少0.9%左右，与资本结构与企业资产流动性负相关的假设相一致。
随后，本文单独以资产非流动性指标作为解释变量和以资产流动性指标作为解释变量分别进行回归分析。一般而言，固定资产比重越大，企业流动性越低，所以在解释变量中笔者采用了固定资产净额占总资产的比重这一资产非流动性指标，以期从反面映证结论。当单独采用资产非流动性指标作为解释变量时，系数为0.013，但是sig.为0.079，其在5%的显著性水平下并不显著。当单独采用资产流动性指标作为解释变量时，系数为-0.088，sig.为0.000，表明其在5%的显著性水平下显著为正，结果符合预期。
三次多元回归结果均表明：在控制变量中，企业的资本结构与其盈利能力显著负相关，企业盈利能力越高，自有资金便越多，需要借债的可能性也就越少，而且，企业自有资金充足时也可以按时还清负债，避免债务拖欠。回归数据还表明企业规模与资本结构存在正的解释关系，即企业越大时其资产负债率越高。这可能是由于企业扩大经营规模，需要更多资金。在这些控制变量中，企业的股权集中度和实际税率这两个变量均与公司资本结构正相关，但是结果不显著，这说明本文的研究结论并不能为公司股权集中度以及实际税率与公司资本结构相关提供实证支持。
三、研究结论及局限
（一）研究结论
本文研究了我国制造业A股上市公司资本结构与其资产流动性的关系，分析结果表明：不同公司间资本结构差异很大；无论是单独以资产流动性指标作为解释变量或者同时以资产流动性指标和资产非流动性指标作为解释变量，公司资本结构与表征资产流动性的现金及短期投资资产比显著负相关；公司资本结构与其盈利能力显著负相关，与公司规模显著正相关；公司资本结构与企业税收和公司治理结构之间的关系并不显著。
（二）研究局限
衡量资产流动性的方法有多种，本文主要是使用现金和短期投资净额占总资产的比重来对其进行衡量，因此研究结论的准确性很大程度上依赖于此种方法是否能够正确代表企业的资产流动性。从前面的相关系数矩阵以及回归结果可以看出因变量与自变量、因变量与控制变量、自变量与控制变量以及各个控制变量之间都存在着一定程度的相关性，这使模型容易产生内生性。如果能够寻找到更好的工具变量来替代模型中的资产流动性衡量指标，模型的说服力将大为增加。描述性统计数据表明各个公司之间的资本结构差异巨大，虽然本文分年度对其进行了控制，但这样一来也造成了模型回归元过多，稳健性降低。因此，如果能够采用适当的方法剔除异常值，然后再进行回归，模型的解释力可能会得到进一步的增强。
参考文献：
[1] 徐冬，冼国明.寡占、资本结构与资产流动性[J].南开经济研究，2002（3）
[2] 余哲等.资产流动性损失下财务危机重组研究[J].数量经济技术研究，2005（11）
[3] A Shleifer， RW Vishny. Liquidation Values and Debt Capacity： A Market Equilibrium Approach [J].The Journal of Finance， 1992
[4] A Dittmar， J Mahrt- Smith， H Servaes. International Corporate Governance and Corporate Cash Holdings [J].Journal of Financial and Quantitative Analysis， 2003
[5] E Morellec. Asset liquidity， Capital Structure， and Secured Debt [J].Journal of Financial Economics， 2001
[6] Efraim Benmelech. Do Liquidation Values Affect Financial Contracts.——Evidence From Commercial Loan Contracts and Zoning Regulation [J]. NBER working paper， 2004 [7] F Modigliani， MH Miller. The Cost of Capital， Corporate Finance， and the Theory of Investment [J]. American Economic Review， 1958
[8] Frederik P. Schlingemanna， René M. Stulzb， c， Ralph A. Walkling. Divestitures and the Liquidity of the Marke for Corporate Assets [J]. Journal of Financial Economics， 2002
[9] Harry DeAngelo， Linda DeAngelo， Karen H. Wruck. Asset Liquidity， Debt Covenants， and Managerial Discretion in Financial Distress： the Collapse of L.A.Gear [J]. Journal of Financial Economics， 2002
[10] JM Keynes. A Treatise on Money. Macmillan [J].1930
[11] LP Litov. Corporate Governance and Financing Policy： New Evidence [J]. Unpublished working paper， 2005
[12] M Harris， A Raviv. Capital Structure and the Informational Role of Debt[ J].The Journal of Finance， 1990
[13] Myers， S.C.， and Majluf， N.S.. The capital Structure Puzzle [J]. Journal of Finance， 1984
[14] OE Williamson. Corporate Finance and Corporate Governance [J].The Journal of Finance， 1988
（作者单位：山西财经大学会计学院专业硕士（3）班 太原太航科技有限公司外派下属子公司公司财务主管 山西太原 030006）
（责编：李雪）