基于杠杆效应的企业风险与资本结构选择——来自中国上市公司的证据

基于杠杆效应的企业风险与资本结构选择　来自中国上市公司的证据　封铁英　（西安交通大学公共政策与管理学院，陕西西安７１００４９）　【摘　要】　文章选取９３２家中国上市公司２００４年的横截面数据，以资产负债率为资本结构的表征变量，引入基于　杠杆效应的企业风险因素作为资本结构的解释变量，并结合规模、盈利性、成长性、税收效应、资产结构、资产流动性、独特　性、现金产生能力等控制变量，构建多元线性回归模型，对影响上市公司资本结构选择的相关变量进行了实证研究，并对　其回归结果进行了检验与分析。　【关键词】资本结构；财务杠杆；杠杆效应；企业风险　【中图分类号】Ｆ２７９．２４６　【文献标识码】Ａ　【文章编号】１００４—２７６８（２００７）１５—００３７—０２　作为发展中国家，中国上市公司存在严重的股权融资偏　ｏｏ　好，资本结构具有特殊性，资产负债率偏低。国内学术界对于上　市公司资本结构影响因素的研究，主要包括融资成本、公司特　与经营杠杆类似，财务杠杆通常用财务杠杆系数表示，即　征、公司治理结构、外部制度环境的影响，尤其是对公司特征影　企业每股收益（ＥＰＳ）变动率与ＥＢＩＴ变动率之间的比率（见公式　响因素的研究，得出了大量的实证研究成果。　２）。财务杠杆系数越大，表明财务杠杆作用越大，财务风险亦越　在现有的研究中，我们注意到，对于资本结构的风险影响　大。　因素，一般采用收入或主营业务收入的波动性来体现，其操作　ＤＦＬ＝　（２）　变量为连续数年该公司收入或主营业务收入的标准差，这只能　体现出企业经营风险的一个方面，另外还要求获取多年的公司　可见，经营杠杆通过扩大销售量影响息税前盈余，财务杠　历史数据，增加了实证研究难度。如果研究中同时涉及非连续　杆通过扩大息税前盈余影响收益。如果两种杠杆共同作用，则　变量，如某年公司是否有重大财务举措行为（需要设置虚拟变　销售稍有变动，就会使每股收益产生更大的变动，我们通常把　量）、年度报表审计意见类型等等，只能以某一年度的横截面数　这两种杠杆的连锁作用称为总杠杆作用，总杠杆作用的程度，　据来体现。由此看来，对于风险因素的单一衡量指标，不可避免　用总杠杆系数（ＤＴＬ）表示（见公式３）。　地造成数据收集过程中时间跨度的不一致性，导致时间序列数　ＤＴＬ＝ＤＯＬ×ＤＦＬ＝ＡＥＰＳ／ＥＰＳ　（３）　…．．Ａ　，　据与横截面数据的冲突。　面对上述问题，本文将从微观层面，将基于杠杆效应的企　在资本结构选择研究中，对于风险因素的度量与相关变量　业风险，引入对我国上市公司资本结构选择的实证研究中，以　的选取，为了避免采用单一指标（收入或主营业务收入的变动　期更准确反映资本结构与其影响因素的相关关系及影响程度。　程度）所带来的不利影响，我们将基于杠杆效应的风险因素引　入，以经营杠杆系数、财务杠杆系数、总杠杆系数这三个易于量　一、基于杠杆效应的企业风险　化的指标来分别度量企业的经营风险、财务风险，以及两者连　在成熟的财务管理理论中，财务杠杆（Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｌｅｖｅｒａｇｅ）　锁作用引发的总风险。　具有杠杆的撬动效应，分别用经营杠杆系数（ＤＯＬ）和财务杠杆　系数（ＤＦＬ）来表征企业的经营风险和财务风险。经营风险是指　二、研究设计　企业因经营上原因而导致利润变动的风险，受产品需求、售价、　（一）数据来源与样本选取　成本、调整价格能力、固定成本比重等多种因素的影响；财务风　本文实证研究的原始数据均来源于中国证监会制定信息　险是指全部资本中债务资本比率的变化带来的风险，当债务资　披露网站——巨潮资讯网（ｗｗｗ．ｃｎｉｎｆｏ．ｔｏｍ．ｔ２ｎ）所披露的上市公　本比率较高时，投资者将负担较多的债务成本，并经受较多的　司相关资料，以现有研究成果与样本选取方法为依据，遵循如　负债作用所引起的收益变动的冲击，从而加大财务风险；反之，　下原则进行样本的选取：　当债务资本比率较低时，财务风险较小。　（１）以截至２００３年ｌ２月３１日沪深两市的所有上市公司　经营杠杆一般用经营杠杆系数表示，即企业息税前盈余　为初选样本；（２）剔除金融保险类上市公司（与其他行业相比，　（ＥＢＩＴ）变动率与销售量（Ｑ）变动率之间的比率（见公式１），经　金融保险类上市公司资本结构具有独特性）和仅发行Ｂ股、Ｈ　营杠杆系数越大，表明经营杠杆作用越大，经营风险亦越大。　股、Ｓ股、Ｎ股的上市公司；（３）剔除２００４年新上市的公司，以消　【收稿日期】２００５—０４—３０　【作者简介】封铁英（１９７８一），女，河北人，管理学博士，西安交通大学公共政策与管理学院讲师、硕士生导师，研究方向：财务管理、公共管理。　３ｆ７　维普资讯 http://www.cqvip.com

除ＩＰＯ的影响；（４）剔除ｓＴ、ｆｒｒ类上市公司和净资产为负的上　市公司，以消除非健康上市公司相关指标对研究结果的不利影　响；（５）剔除无法获得数据的上市公司。　以上述原则为基础，本文最终选取了在沪深两交易所上市　的９３２家上市公司，以其２００４年的横截面数据为观测值，进行　企业资本结构选择的实证研究，采用ＳＰＳＳ１２．０软件完成对收集　数据进行处理。　（二）研究方法　归结果见表３。该多元线性回归模型调整后的Ｒ　为０．５１７，Ｆ值　为５６．３３２，ｓｉｇ．为０．０００，Ｄｕｒｂｉｎ—Ｗａｔｓｏｎ系数为２．０５４（趋近于２），　系列指标说明整体拟合优度较好。　一表２上市公司资本结构影响因素变量描述性统计（ｎ＝９３２）　Ｎｎ　１　２　３　４　５　６　７　８　９　１０　１１　Ｖａｒｉａｂｌｅｓ　ＤＡＲ　ＳｌＺＥ１　ＳＩＺＥ２　ＥＰｓ　ＲｏＥ　ＲｏＡ　ＧＲＯＷ１　ＧＲｏＷ２　ＮＤＴＳ　ＴＡ）（　ＴＡＲ　Ⅶｎｌｍｕｍ　０７Ｉ１　ｌ８　７９７６　１４　７５１８　．２１３９２　＿２１　２２１４　．５５９８　．９７３４　．６６１２　０００７　．９Ｉ４８９　０３７４　］￣ｑｆｌｄｍＵｌｌｌ　９９２９　２６　６３２４　２６　５０４６　１　６９４４　６８２５　２２５３　３　９０９４　４１４８６　１　２４２２　１０１９７５　２Ｉ３０７　Ｍｅａｎ　４７８０９７　２１ｌ２２３１６　２Ｏ　２２２５２７　０９５９８１　．Ｏ５３５３２　００９２０１　２０９４３３　ｌｌ８３１８　１４５７３１　Ｉ９５３７６　６ｏ：９２３　Ｓｔｄ．Ｄｅｖｉａｔｉｏｎ　ＳｋｅＷｌｉｅｇｓ　ｌ６ｏＯ２３９　８６７３９７３　ｌ　２８０６００２　３２５１０１１　９Ｉ２２９２３　０７２４５８Ｉ　５１６６６８２　２６７８７７２　１３０６９２３　５４６３５Ｉ８　２　６３Ｉ８　１０２　６８４　．１４３　．１　７２３　．Ｉ７　２７１　．３　２　２　９４１　４　８５９　２　４９０　７５６　７８４　Ｋｕｒｔｏｓｉｓ　．１８２　２　２６ｌ　Ｉ　６５８　９　３６６　３５２　２８２　ｌ５Ｉ８２　ｌ６　３３０　５８　５４７　ｌ０　７８６　＇－２２２　９６８　２Ｉ６２　１．被解释变量——资本结构的度量。由于中国资本市场上　市公司普遍存在股权融资偏好，资产负债率偏低，债权融资比　重较小，而债权融资中又以流动负债为主，一些上市公司甚至　没有长期负债，因此，本文采用资产负债率（ＤＡＲ）的账面价值　作为资本结构的表征变量。　２．解释变量的度量。在已有实证研究成果的基础上，本文对　以财务指标为主的解释变量进行了系统的梳理，分别以９大类　别列示（见表１），包括：规模、盈利性、成长性、税收效应、资产　结构、资产流动性、独特性、现金产生能力，以及本文重点研究　的企业风险因素。　表１上市公司资本结构影响因素变量描述　被解释变量　资本结构　赍产负债率（ＤＡＲ）　Ｙ＝负债总额／资产总额　规槿　１　总资产自然对数（ＳＩＺＥＩ）　ＳＩＺＥ１＝Ｌｎ（赍产总额）　２１）主营业务收入自然对数　ＳＩＺＥ２＝Ｌｎ（主营业务收入）　（ＳＩｚＥ２）　Ｉ２盈利性　１）每段收益（ＥＰＳ）　ＥＰＳ＝净利润／发行在外段数　２１　Ｊ净资产收益率（ＲＯＥ）　ＲＯＥ＝净利润／权益总额　Ｉ３）总资产收益率（ＲＯＡ）　ＲＯＡ＝净利润／资产总额　３成长性　ｉ）主营业务收入增长率　ＧＲＯＷ．Ｉ＝ｆ主营业务收入朝末数一期书　（ＧＲＯＷＩ）　数），期初数　１２）总资产增长搴（ＧＲＯＷ２）　ＧＲＯＷ２＝（资产总额期末数期辛刀数，　解释变量　期初数　Ｙ．ｉ　税收效应　¨非怖每悦盾ＮＤＴＳ　ＮＤＴＳ＝折日，资产总额　（ｉ＝ｌ～　２Ｉ）宴际概　Ｔ．ａ￣Ｘ）　ＴＡＸ＝实际缴纳所得税，币伸　总额　１７’　Ｉ５资产结构　有形资产比率ｔＴＡＲ）　ＴＡＲ＝ｆ存货＋固定资产）／总资产　Ｉ６资产流动性　动比率（Ｌ１ＱＵ）　ＬＩＱＵ１＝流动资产／ｚ　动负债　‘　Ｉ７独特性　营业费用比率ｆＵＮＩＱ）　ＵＮＩＱ＝营业费用／主营业务收入　８现金产　１）现金净汽量与总资产比率　ＮＣＦ＝现金净流量／总资产　生能力　（ＮＣＦ）　２１　经营活动现金净流量与　ＯＣＦ＝经营活动现盒净流量，总瓷产　总资产比率（ＯＣＦ）　９企业风险　１）经营杠杆系数ｆＤＯＬ）　ＤＯＬ＝（△ＥＢＩＴ／ＥＢ１Ｔｙ（△Ｑ／Ｑ１　【２）财务杠杆系数（ＤＦＬ）　ＤＦＬ＝ｃ△ＥＰＳ￣ＰＳ　／【△ＥＢ１Ｔ／ＥＢＩＴＩ　【３ｊ总杠杆系数（ＤＴＬ，　ＤＴＬ＝ＤＯＬ×ＤＦＬ　△ＥＰＳ／ＥＰＳ　△ＱｉＱ｝　３．模型的建立。本文采用多元线性回归模型来考察企业资　本结构与解释变量之间的关系。模型建立如下：　１８　ＤＡＲ＝　“＋２　．ｘ．．．＋￡　（４）　ｌ：ｌ　其中，ＤＡＲ表示上市公司的资产负债率，用以度量资本结　构；ｘ．（ｉ＝１，２，３，……，１７），分别表示ｌ７个解释变量ＳＩＺＥ１，　ＳＩＺＥ２，ＥＰＳ，ＲＯＥ，ＲＯＡ，ＧＲＯＷ１，ＧＲＯＷ２，ＮＤＴＳ，ＴＡＸ，ＴＡＲ，　ＬＩＱＵ，ＵＮＩＱ，ＮＣＦ，ＯＣＦ，ＤＯＬ，ＤＦＬ，ＤＴＬ；　１～９３２，表示上市公　司样本。　三、实证分析　（一）变量的描述性统计结果分析　按照实证分析的步骤，首先对上市公司资本结构及其影响　因素的的表征变量的描述性统计结果进行分析。对于所选取的　９３２家上市公司样本，资产负债率的平均值为４７．８０９７％，可见，　我国上市公司债务融资比率偏低（平均值不足５０％），在对资本　结构选择中明显表现出股权融资偏好。对于包含企业风险因素　的９大类ｌ７个解释变量的描述性统计结果见表２。　（二）回归结果分析与检验　对于资本结构与ｌ７个解释变量的关系，所建立模型的回　３８　１２　Ｌ１Ｑｕ　Ｉ７８６　８　３１８７　１　４０８８６１　７９１０４６５　２　９３３　ｌ５　７５３　１３　ＵＮＩＱ　００００　１　３２０４　０６６９５１　０９４４３４３　５　３２５　４６　９００　１４　ＮＣＦ　．６５０２　４Ｉ３０　．００９９８５　０８６８７８４　．６３５　６　９７９　１５　ｏＣＦ　．３８９９　４８５７　０４５Ｉ８９　０８３９４３８　．２５９　３　６２７　１６　Ｄ０Ｌ　．１７　７４８２　７８　８７３２　２　２６８５１７　４　４９７０４３Ｉ　１０　７３５　Ｉ６３　７８６　１７　ＤＦＬ　．１Ｉ　２０Ｉ６　９４１２８８　１　８５１５２３　４　０５Ｉ１８］２　Ｉ４　７７２　３Ｏ１ｌＩ１　１８　ＤＴＬ　．７３　２２７Ｉ　４２２　４７３２　５　０４９５８８　２０　０８７２３３４　ｌ３　４９１　２３６　４４３　表３上市公司资本结构选择的影响因素多元回归结果（ｎ＝９３２）　Ｖａｒｉａｂｌｅｓ　ｌ　ｐＩ　］ｔ　０　Ｖａｒｉａｂｌｅｓ　ｐ．　ｔ　（Ｃｏｎｓｔａｎｔ）Ｉ　１７３　１　１．７５２＂　０　ＴＡＸ　４　Ｉ８１Ｅ．Ｏ３　５７９　ＳＩＺＥＩ　Ｉ．Ｉ　３１　５Ｅ．０２】　．１　８Ｉ５　ＴＡＲ　．１　８５２Ｅ．ｏ２　．７６０　ＳＩＺＥ２　ｌ　３＂４７Ｅ・０２　６　９６Ｉ　ＬＩＱＵ　－９　８７６Ｅ．０２　．２０　４５５　ＥＰＳ　Ｉ・Ｉ　３８２Ｅ・０２　Ｊ　・５３５　ＵＮＩＱ　９　２００Ｅ．０２　２Ｉ８７　ＲＯＥ　ｌ－２　６６５Ｅ．０２　Ｉ．５．９８７＋一０　ＮＣＦ　２８０　５　８５０＊　ＲＯＡ　Ｉ　．６１８　　Ｉ．５　６５５　０　ＯＣＦ　．３２６　．５　９７９　ＧＲＯＷｌ　ｌ　１　８５９Ｅ－０２　２　２６６　ＤｏＬ　８　８４６Ｅ．０４　１　０５６　ＧＲＯＷ２　Ｉ　６．８７０Ｅ．０２　Ｉ　４　０２９＊￣　ＤＩＣＬ　４　５８６Ｅ．０３　３　３０８　ＮＤＴＳ　１　．１６２　Ｉ－３　４１２　一　ＤＴＬ　１５ＯＥ．０４　－２　６０６　－　注：＋、一．一＋分别代表在１０％．５％，１％的水平上统计显著　对具体解释变量而言，我们作如下分析：　１．以总资产和主营业务收入的自然对数作为规模的表征变　量，其回归结果不一致。总资产的自然对数与资产负债率显著　负相关；而主营业务收入的自然对数与资产负债率显著正相　关。如果以资产度量企业规模，可能是规模大的公司更倾向于　长期借款；如果以主营业务收入度量企业规模，可能是由于业　务量越大的企业，为了维持日常的生产经营和加速企业周转，　更倾向于选择流动负债。本文中，由于对资本结构和规模的表　征变量的选择不同，导致了结果的不一致性。　２．盈利性。以ＥＰＳ度量的盈利性与资产负债率的负相关关　系不显著；而以ＲＯＥ、ＲＯＡ度量的盈利性与资产负债率均呈现　出显著的负相关关系，即企业盈利能力越强，负债水平越低，该　结果与冯根福，吴林江，刘世彦（２０００）的研究结论相一致。　３．成长性。以主营业务收入增长率、总资产增长率度量的成　长性与资产负债率均呈现显著的正相关关系，说明企业成长速　度越快，其负债水平越高。　４．税收效应。非债务税盾与资产负债率呈显著负相关，而实　际税负与资产负债率之间不存在显著的相关关系。　５．资产结构与资产负债率呈不显著的正相关关系；资产的　流动性与资产负债率显著负相关；企业独特性与资产负债率显　著正相关。　６．现金产生能力。反映出企业产生内部资源的能力。现金净　流量与资产负债率显著正相关，因为产生内部资源能力强的企　业往往选择更多负债以获得更多的债务税盾（权衡理论观点）；　经营现金净流量与资产负债率显著负相关，根据优序融资理论，　由于信息不对称，企业偏好于内源融资，当内部资源耗尽时才　发行债务，最后选择权益，因此产生内部资源的能力与负债水　平负相关（Ｔｉｔｍａｎ　ａｎｄ　Ｗｅｓｓｅｌｓ，１９８８；Ｒ￣ｊｎａ　ａｎｄ　Ｚｉｎｇａｌｅｓ，１９９５）。　（下转第５７页）　维普资讯 http://www.cqvip.com

且均较低，因此新型工业化科技支持能力　根据隐含层神经元的经验公式ＢＨ＝、　．　＋２，取隐含层神　能力得分基本接近，的综合结果为弱，基本排名为１４位，与哈尔滨的经济、科技水　经元数为８；　平基本吻合。在哈市科技支持能力中具有比较优势的是科技资　训练网络的Ｔｒａｉｎｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎ函数选择为：ＴＲＡＩＮＧＤＭ；　　训绷　Ａｄａｐｔｉｏｎ　ｌｅａｒｎｉｎｇｆｕｎｃｔｉｏｎ函毁　：ＬＥＡＲＮＧＤＭ；　源供给力和产业发展的先导力。五、结束语　训练网络的Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ　ｆｕｎｃｔｉｏｎ函数选择为：ＭＳＥ；　本文提出了两个层次的科技有效支持能力体系的新概念，　训练网络的Ｔｒａｎｆｅｒ　ｕｎｃｔｆｉｏｎ函数选择为：ＴＡＮＳＩＧ。　进而构建了新型工业化科技有效支持能力综合评价模型，运用　预设ｇｏａｌ为５ｅ一００６。　模糊神经元网络（ＦＮＮ）模型全面准确地对１５个副省级城市的　（四）网络训练结果　该模型收集资　根据选定的网络及其各项参数的设定，将样本数据放入网　科技支持能力进行评价与比较。实证研究表明，其评价结果与城市的实　络进行训练，经过７　７４９次训练，网络训练结束，得到哈尔滨市　料容易，可操作性强。经有关专家验证，际情况基本相符。因此，它的构建对于科技管理部门指导科技　的数据结果为０．５９１３６，计算结果见表４。　表４网络训练学习结果　发展，对政府指导新型工业化的科技支持能力建设具有一定的　掰　＼＼数据　　原始数据　训练结果　绝对误差　相对误差　实用性和参考价值。　大连　Ｏ．７２　Ｏ．７１Ｏ９　－０．ｏ０６３　—０．６０８８　【参考文献】　青岛　Ｏ．７２　０．６７９７　－０．０４２４　－０．０５８７　…１李建华，成宝英，杨雪．新型工业化进程中信息化作用下的科技需求　宁波　Ｏ．６７　Ｏ．６５Ｏ６　－０．Ｏ２２６　－０．０３３５　广州　Ｏ．７５　０．７４８５　－０．０ｏＯ８　－０．ｏ０ｌｌ　分析ｆＪ１＿情报科学，２００４，（８）：９０２—９０４．　深圳　０．９６　Ｏ．９１９６　－０．０３６９　－０．０３８５　ｆ２杜占元．２１科技创新是新型工业化的动力源泉ｆＪ１－中国科技产业，２００４，　沈阳　Ｏ．６８　０．６８９１　Ｏ．０ｏ９Ｏ　Ｏ．Ｏ１３３　（１）：１３－１７．　西安　０．７４　０．７２７　－０．Ｏ１２１　－０．０１６３　ｆ３张志勇．３１走新型工业化道路：科技进步与产业结构优化ＩＪ１．山东行政　武汉　Ｏ．６８　Ｏ．６５６６　－０．０２５７　－０．０３７６　学院山东省经济管理干部学院学报，２００５，（５）：２６—２８．　罔尿　０．６４　０．６６７９　Ｏ．Ｏ２３５　０．０３６５　ｆ４１查英青．论新型工业化的科技创新战略选择ｆＪ１．中共福建省委党校学　成都　Ｏ．６１　Ｏ．６１２７　Ｏ．０ｏ４８　Ｏ．ｏ０７９　报，２００４，（７）：３４—３８．　长春　Ｏ．６６　０．６８９２　０．０３３５　Ｏ．Ｏ５ｌｌ　济南　Ｏ．５９　０．６０７　Ｏ．Ｏ１５２　Ｏ．０２５７　［５王旭东．５１充分发挥科学技术在新型工业化道路中的作用ｆＪ１．山东经　厦门　Ｏ．８１　０．８９６６　０．０８７６　Ｏ．１０８３　济，２００４，（７）：３５—３７．　杭州　０．７０　０．６９２６　－０．Ｏ１２４　－０．Ｏ１７６　［６１６荣莉莉，王众托．基于知识和模糊神经网络的学习型评价系统ｆＪ１－管　理科学学报，２００３，（３）：１－７．　由上面的评估标准可知，哈尔滨产业内源与外源科技支持　（责任编辑：×校对：Ｔ）　（上接第３８页）　【参考文献】　７．基于杠杆效应的风险因素。本文特别引入经营杠杆系数　【１］李善民，刘智．上市公司资本结构影响因素述评【Ｊ１．会计研究，２００３，　（ＤＯＬ）、财务杠杆系数（ＤＦＬ）和总杠杆系数（ＴＯＬ）来度量企业　（８）：３１—３５．　的经营风险、财务风险和两者共同作用引发的总风险。从回归　【２］财政部注册会计师考试委员会．财务成本管理【Ｍ］．北京：经济科学出　结果来看，ＤＯＬ与资产负债率的相关关系不显著；ＤＦＬ、ＤＴＬ与　版社，２ｏ０５．　资产负债率分别呈现出显著正相关和负相关关系，表明资产负　【３］冯根福，吴林江，刘世彦．我国上市公司资本结构形成的影响因素分　债率随着财务风险的增加而增加，随着总风险的增加而减少。　析ｆＪ１．经济学家，２０００，（５）：５９—６６．　四、结论　ｆ４］王娟，杨凤林．中国上市公司资本结构影响因素的最新研究【Ｊ１．国际　本文选取沪深两市９３２家上市公司２００４年的横截面数　金融研究，２００２，（８）：４５—５２．　【５１肖作平．资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市　据，通过构建多元线性回归模型，对影响非金融类上市公司资　公司面板数据的证据ｆＪ１－会计研究，２００４，（２）：３６—４１．　本结构选择的相关变量进行了分析与检验，包括９类共１７个　【６］Ｔｉｔｍａｎ　Ｓ　ａｎｄ　Ｒ．Ｗｅｓｓｅｌｓ．Ｔｈｅ　Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔ　ｏｆ　Ｃａｐｉｔａｌ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　Ｃｈｏｉｃｅ．　变量，其中特别引入了基于杠杆效应的企业风险因素（ＤＯＬ、　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆＦｉｎａｎｃｅ［Ｊ］．１９８８，４３：１－１９．　ＤＦＬ和ＤＴＬ　ｏ实证结果表明，中国上市公司具有明显的股权融　【７］Ｍｉｇｕｅｌ　Ａｌｂｅｒｔｏ　ｄｅ，ａｎｄ　Ｐｉｎｄａｄｏ　Ｊｕｌｉｏ．Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｎｔｓ　ｏｆ　Ｃａｐｉｔａｌ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ：　资偏好，总体负债比率偏低。对于本文重点探讨的基于杠杆效　Ｎｅｗ　Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　Ｓｐａｎｉｓｈ　Ｐａｎｅｌ　Ｄａｔａ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｒｐｏｒａｔｅ　Ｆｉｎａｎｃｅ，　应的企业风险对资本结构选择的影响，财务杠杆系数和总杠杆　２００１，７：７７—９９．　系数与资产负债率分别呈现出显著正相关和负相关关系，表明　【８］Ｐｈｉｌｉｐｐｅ　Ｇａｕｄ，Ｅｌｉｏｎ　Ｊｎａｉ，Ｍａｒｔｉｎ　Ｈｏｅｓｌｉ，ａｎｄ　Ａｎｄｒ　６　Ｂｅｎｄｅｒ．Ｔｈｅ　Ｃａｐｉｔａｌ　资产负债率随着财务风险的增加而增加，随着总风险的增加而　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ　ｏｆＳｗｉｓｓ　Ｃｏｍｐａｎｉｅｓ：Ａｎ　Ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　Ａｎａｌｙｓｉｓ　Ｕｓｉｎｇ　Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｐａｎｅｌ　减少。　Ｄａｔａ［Ｊ］．ＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＧｅｎｅｖａ，２００３．　影响资本结构选择的诸多因素之中，本文所关注的１７个　【９］Ｒａｊａｎ，Ｒ．Ｇ，Ｚｉｎｇａｌｅｓ，Ｌ．Ｗｈａｔ　ｄｏ　Ｗｅ　Ｋｎｏｗ　ａｂｏｕｔ　Ｃａｐｉｔｌａ　Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ？Ｓｏｍｅ　解释变量以财务指标为主，此外，股权结构、公司治理结构、经　Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｄａｔｅ【Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｆｉｎａｎｃｅ，１９９５，１：　理人特征、审计意见的出具形式，以及宏观的市场环境和制度　１４２１－１４６１．　【１０］Ｒａｔａ￣ｍ　Ｄｅｅｓｏｍｓａｋ，Ｋｒｉｓｈｎａ　Ｐａｕｄｙａｌ，ｎａｄ　Ｇｉｏｉａ　Ｐｅｓｃｅｔｔｏ．Ｔｈｅ　Ｄｅｔｅｒ—　因素等，都会对资本结构产生不同程度的影响，这为我们对该　ｍｉｎａｎｔｓ　ｏｆ　Ｃａｐｉｔｌａ　Ｓｔｕｒｃｔｕｒｅ：Ｅｖｉｄｅｎｃｅ　ｆｒｏｍ　ｔｈｅ　Ａｓｉａ　Ｐａｃｉｉｆｃ　Ｒｅｇｉｏｎ［Ｊ］．　领域进一步深入研究提供了方向。　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｍｕｌｔｉｎａｔｉｏｎａｌ　Ｆｉｎａｎｃｉｌａ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，２００４，１４：３８７－４０５．　（责任编辑：×校对：Ｑ）