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公司治理因素對我國上市公司資本結構選擇的影響
摘要：本文采用Panel Data模型分內外兩條路徑檢驗了公司治理因素對資本結構選擇的影響。研究結果表明，股權集中度、國家股比例、流通股比例、董事會(huì )規模、產(chǎn)品要素市場(chǎng)競爭程度、創(chuàng )新戰略指標和私人收益指標與資本結構水平負相關(guān)；獨立董事比例、董事會(huì )會(huì )議頻率和股權制衡度指數與資本結構水平正相關(guān)；法人股比例、董事長(cháng)是否兼任總經(jīng)理與資本結構水平關(guān)系不明顯�！ ￡P(guān)鍵詞：公司治理 資本結構 Panel Data模型在公司治理視野下，債權和股權不僅僅被看做是不同的融資工具，同時(shí)還被看做是不同的治理結構。股權和債權均對企業(yè)形成控制權，兩者有著(zhù)不同的控制權形式，共同構成公司治理結構的基本內容。股權和債權的有機組合完善了公司治理結構。青木昌彥(1995)指出：“資本結構之與現代公司的重要性，不僅僅體現在融資本錢(qián)與公司的市場(chǎng)價(jià)值方面，更加重要的是其影響著(zhù)公司的治理結構�！�
本文將結合我國上市公司資本結構的現狀，從公司治理的角度研究其選擇題目，在鑒戒公司治理相關(guān)文獻的基礎上(張維迎，1996；李維安，2001；趙蒲、孫愛(ài)英，2003)，分兩條路徑研究公司治理因素對資本結構的影響：一條路徑夸大公司內部產(chǎn)權安排對資本結構的影響，選用治理層持股比例、股權集中度、股東性質(zhì)、董事會(huì )特征等變量作理論與實(shí)證分析；另外一條路徑是夸大外部治理機制對高級治理職員的約束，選用法律環(huán)境、產(chǎn)品競爭市場(chǎng)和公司控制權市場(chǎng)的相關(guān)變量作實(shí)證分析。
一、樣本及指標選取
本文以2000年12月31日之前在深、滬上市的A股公司為研究對象，樣本區間為2001-2004年，數據主要來(lái)自于中國股票市場(chǎng)研究數據庫(CSMAR)和巨潮資訊網(wǎng)(http：//www．cninf0．com．cn)，部分數據從年報中手工收集得到，樣本量為931個(gè)。樣本的選取遵循以下原則：(1)根據慣例，不考慮金融類(lèi)上市公司；(2)剔除sT和PT類(lèi)上市公司；(3)剔除數據異�；驍祿蝗牟糠止�。因此，本文的研究樣本為包含2001—2004年間可獲得相關(guān)信息的931家A股非金融類(lèi)上市公司的非平衡面板。
本文選取總負債率(Id)的賬面值來(lái)衡量資本結構水平。選取治理層持股比例、股權集中度、股東性質(zhì)、董事會(huì )特征、產(chǎn)品要素競爭和公司控制權這些變量來(lái)衡量公司治理水平。
二、描述性統計
混合樣本的總資產(chǎn)負債率、活動(dòng)資產(chǎn)負債率和長(cháng)期資產(chǎn)負債率的均值(中值)分別為44．99％(45．33％)、38．31％(37．61％)和6．68％(3．13％)，表明在我國上市公司的資本結構中負債水平偏低，活動(dòng)負債水平偏高。
第一大股東持股比例(cr1)的均值(中值)分別為44．15％(43．33％)，表明我國上市公司的股權高度集中。z指數最大值為1，214，均值(中值)為50．577(7．0751)，表明第一大股東與第二大股東的氣力差異較大，第一大股東在股權結構上具有盡對上風(fēng)。h5指數均值(中值)為0．2442(O．2164)，說(shuō)明股東的持股比例不均衡。均勻來(lái)講，高層治理者持有公司的股份為0．03％，最大值為0．47％，表明中國上市公司高層治理者的持股數目十分有限。非流通股占總股本比例的均值為58．66％(國家股為40．53％，法人股為18．13％)，大部分股份不能上市流通。獨立董事占全體董事成員比重的均值為24．15％，獨立董事占全體董事成員比重的最小值為0，說(shuō)明有些上市公司沒(méi)有按照中國證監會(huì )的要求設立獨立董事。股權制衡指數均值(中值)為0．4994(0．2754)，表明其他股東難以與第一大股東抗衡。私人收益均值(中值)為0．0039(0．0018)，表明治理層通過(guò)非主營(yíng)業(yè)務(wù)獲得私人收益的可能較小。反映產(chǎn)品要素市場(chǎng)特征的指標se、ae、is和cd的均值(中值)分別為0．0637(0．0377)、0．1069(0．0784)、0．0343(O．0179)和0．0343(0．0179)。
三、實(shí)證結果分析
對于時(shí)間序列和橫斷面數據的衡量，一般均采用普通最小二乘法(OLS)來(lái)分析，但此法易產(chǎn)生偏誤的現象，造玉成體資料的分析結果與個(gè)別結果相異。為克服此種情況，本文采用兼具時(shí)間序列和橫斷面分析的Panel Data模型。
本文設定影響資本結構選擇的計量模型為：
本研究采用Stata／SE9．0進(jìn)行分析。首先假設樣本沒(méi)有組間異方差和自相關(guān)題目，估計式2。使用3種不同的方法：最小二乘法估計(OLS)、固定效應模型估計(FEM)和隨機效應模型估計(REM)。計量結果如表2所示：
OLS和固定效應模型中，估計系數下的括號中顯示了T檢查值；隨機效應模型中，估計系數下的括號中顯示了Z檢查值。
為選擇最有解釋能力、最適合樣本數據的模型,我們首先使用沃爾德F檢驗(Wald Test)(比較OLS與FEM)。原假設是適用最小二乘法，拒盡原假設說(shuō)明使用固定效應模型更好。接著(zhù)使用拉格朗日乘子檢驗(Breusch-Pagan LM Test)隨機效應模型(比較OLS和REM)。原假設是適用最小二乘法，拒盡原假設說(shuō)明使用隨機效應模型更好。最后為選擇使用固定效應還是選擇隨機效應，我們使用豪斯曼檢驗(HausmanTest)。原假設是隨機效應與固定效應模型沒(méi)有差別。不能拒盡原假設說(shuō)明使用固定效應模型更好。根據拉格朗日乘子檢驗及沃爾德F檢驗結果，都拒盡原假設，所以面板模型比最小二乘法更適用。由于豪斯曼檢驗結果拒盡原假設，所以使用隨機效應模型更好。因此計量結果應該基于隨機模型來(lái)分析。
其次檢驗并運用廣義最小二乘法估計(FGLS)糾正組間異方差和自相關(guān)題目。由于在異方差及自相關(guān)的情況下，都會(huì )使回回結果發(fā)生偏誤，所以應消除相關(guān)題目。截面異方差使用修整沃爾德F檢驗。原假設是同方差。序列自相關(guān)使用伍德里奇檢驗(WooldridgeTest)。原假設是沒(méi)有一階自相關(guān)。檢驗結果如表3所示。
運用STATA軟件的相關(guān)程序包，檢驗結果表明在5％明顯水平下存在異方差和組間異方差，運用廣義最小二乘法估計模型(FGLS)，結果發(fā)現，糾正異方差和自相關(guān)后，面板模型更有解釋力，公司治理結構變量系數符號大都與預期一致，且模型在5％的置信水平下通過(guò)了檢驗調整后的值達到了0．769，從回回結果看：
1、治理層持股與資本結構選擇
治理者持股比例與總負債率不存在明顯關(guān)系。這可能是由于我國上市公司治理成持股比例普遍偏
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