房地产所得税政策影响资本结构的实证研究

1、房地产企业所得税政策对资本结构影响的实证研究2009335 季建国摘要 资本结构问题是财务理论研究的重要问题。从最早的MM理论开始，企业所得税一直是资本结构的重要研究对象，目前理论研究表明企业所得税是影响企业资本结构的重要因素。然而，这些理论都是以西方发达国家为研究背景的，而在我国特殊国情下，研究我国企业所得税与资本结构之间的关系就具有了现实的意义。本文就将结合我国企业所得税政策背景，探讨所得税政策导致企业税率的差异对资本结构的影响。 本文选择我国房地产上市公司为研究对象。实证研究中，以资产负债率和长期负债率的改变作为衡量资本结构的因变量，以边际税率为解释变量，以企业规模和盈利能力等相关的因素

2、作为控制变量。为了消除多重共线性的影响，采用主成分分析的技术路线，并将资产负债率和长期负债率变化率二个因变量分别与所有自变量进行线性回归分析，通过对结果进行比较分析，旨在筛选出主要的控制变量，以提高解释变量的效力。 研究表明，资产负债率、长期负债变化率与边际税率有显著相关性，因此这两个指标是衡量我国上市公司资本结构的合适指标。回归结果显示，企业所得税率会对企业资本结构产生显著的影响，并且边际税率高的企业倾向于采用更多的负债。对于控制变量的研究显示：企业规模与资产负债率正相关；企业盈利能力和成长性与资产负债率没有显著关系；所有权形式的影响不明显。 综上所述，企业所得税政策会对资本结构产生显著性影

3、响。在未来企业所得税率调整的情况下，可以预见的是企业将会结合自身的行业和企业特点，调整负债比率，降低融资成本，以寻求企业价值的最大化。关键词：资本结构 企业所得税 边际税率 房地产企业1引言1.1选题背景与研究意义 资本结构理论自19世纪60年代诞生以来，形成了丰富的理论，从最初的MM理论，到如今多元化的研究方向。这一系列理论经历了从规范性研究到验证性的实证性研究的发展。在对资本结构有影响的所有因素中，税收是最早提出的关键影响因素之一。 从财务理论研究的角度来看，本文是将社会制度作为影响变量来研究，符合最新的研究发展方向。自亚当·斯密以来，经济学家们始终以经济人假设为前提，在制度不变

4、的前提下来研究经济问题，这在一定程度上简化了复杂多变的经济现象，有利于经济学家对经济问题作深入的分析。但是，现实生活中的人类经济行为远比传统经济理论中的经济人假设复杂得多，只考虑经济因素，忽视非市场的力量对社会经济的影响，会使得经济学很难解释现实生活中的诸多经济现象。上世纪30年代产生了制度经济学派，他们将制度作为变量，并用正统经济学的研究方法来分析制度的构成和应用，揭示制度对社会经济发展的影响以及制度在经济体系中的地位和作用，这正是财务理论研究的新领域制度财务学。 从资本结构理论研究的角度看，该理论的产生和研究主要关注于西方资本主义社会国家，很多理论是否适用于其他社会制度和社会环境，也是有待

5、研究的。Myers也曾指出，对发展中国家和转型经济，研究制度安排和金融体系对资本结构的影响是一个具有潜力的方向。 因此，本文将从中国的特殊国情出发，利用上市企业的财务数据，研究我国税收制度下，对企业的资本结构的影响。以及未来税收制度变化的情况下，企业对资本结构又将做如何的调整。 2007年3月，我国通过了新的中华人民共和国企业所得税法，该法令自2008年1月1日起施行，新法统一所得税率为25%，实现了所得税法的统一。这一税收政策的改革，对通过债务融资可以产生税后利益的资本安排产生重大的影响。从政府的角度看，国家通过税收政策的调整，可以决定整个社会的均衡负债率，从而影响整个社会的资本结构。从企业

6、的角度看，这项税制改革措施必将影响到我国的资本市场，企业也必须积极准备融资策略的调整，以应对新的挑战。 2008年以前，我国企业所得税率一般是33%，而由与不同程度的税收优惠以及纳税调整等因素的影响，导致部分上市企业的平均所得税率低于33%。根据资本结构的税差学派以及权衡理论，由于负债的利息可以抵税，有税盾利益存在，在不考虑个人所得税的情况下，平均税率较高的企业会借入较高的债务以获得更大的税盾收益。 本文的研究将经典的资本结构理论应用于中国的特殊国情下，来具体分析我国所得税制度背景下，企业因为所得税政策影响税率的不同影响企业的负债率差异，以及税率与负债率的相关程度的差异等。这是对资本结构影响因

7、素理论研究的一些创新，增加了税收对资本结构影响的实证研究。 2008年正式实施的新企业所得税政策，不论是对外资还是对内资企业，都是一种挑战，税收政策的调整，必然导致企业现金流的变化，从而改变企业的战略。新的税法已经实施了一年多的时间，新税法对企业到底产生着怎么样的作用，这正是本文要考证的问题。1.2研究方法与研究思路 本文以实证研究为主，研究方法上既有定性研究也有定量分析。 定性分析主要表现在：以时间为纵轴对资本结构理论的发展进行了论述;对我国税收政策的发展进行了总结分析。 定量分析主要表现在：利用一些描述性统计指标对样本总体以及按行业和企业类型分类的样本的资本结构进行了描述性统计分析;以时间

8、为纵轴描述了享受不同所得税率的企业的资本结构的变化趋势;运用相关性分析、因子分析、线性回归等计量经济学常用的统计方法，借助EXCEL和spss软件对税收政策影响资本结构差异进行了实证分析。1.3相关术语的界定1.3.1资本结构 资本结构又叫融资结构，资本结构是指企业各种长期资本筹集来源的构成和比例关系。是企业采用各种融资方式而形成的，各种融资方式的组合不同决定了企业资本结构的构成及比例关系，它是企业融资决策的直接结果，融资决策的过程实际上就是资本结构选择的过程。关于资本结构概念的界定，学术界存在一定分歧，其分歧主要体现在资本结构中负债内涵的界定上。一种观点认为资本结构中的负债是指企业的长期负债

9、，短期负债不属于资本结构的研究范畴。另一种观点则认为资本结构中的负债是企业的所有负债。 由上述资本结构概念的界定可以看出，两个资本结构概念存在包容关系。前者是后者的子集，后者是前者的母体。两种界定方法体现了资本结构研究重点的不同。前者反映长期负债与所有者权益的关系，可称之为狭义资本结构。后者则系统反映了总负债与总资产、总负债与总权益、不同债务之间、不同权益之间的相互关系，可称之为广义资本结构。狭义资本结构观认为只有长期负债才具有税收优惠及负债约束功能。与狭义资本结构观不同，广义资本结构观则认为长短期负债具有同样的功能。 从资本结构概念的实际运用来看，研究人员往往并不严格区分资本构的概念差异，而

10、是根据研究目的的需要灵活运用资本结构概念。具体而言，理论研究中往往对负债与权益进行高度抽象与概括；实证研究则常常将负债与权益进行适当的划分。根据研究的需要，本文将使用广义资本结构概念。如公式(1-1)： (1-1) 1.3.2所得税政策 本文所讨论的所得税政策，专指企业所缴纳的企业所得税，而所得税政策，也主要关注于企业所得税率的优惠政策，包括对于外资企业和经济技术开发区内的高新技术企业的税收优惠政策等。本研究将用企业的边际税率来研究所得税政策所反映出的税率差异。边际税率，是指每增加一元的应税收入，所增加的税的现值。如公式(1-2)： (1-2) 因为企业在缴纳所得税时要考虑各方面税收的政策，而

11、实际税率并不反映在会计报表中，因此本研究中是用替代的“真实”边际税率。所得税对资本结构选择的影响企业所得税一直是资本结构研究的重要因素，其原因就是税收的非中性。按照国际间的通行做法，在计算企业应税所得时，税法总是允许企业将负债融资所发生的利息支出在税前扣除的，即作为财务费用抵减应纳税所得额，从而取得节税效应；而将支付给股东的股息、红利视为利润分配，只能在所得税后进行，不能作为扣除项目抵减应纳税所得额。因此，利息的抵税效应将降低债务融资的成本，使得企业会更多地选择负债，调整企业的资本结构，以获得企业价值最大化。 因此，自上世纪资本结构理论发展以来，关于税收对资本结构的影响已经形成了一系列经典理论

12、和大量的实证研究成果。2.1税收影响资本结构的实证研究2.1.1国外实证研究 自从Modigliani和Miller C 1963提出债务利息可以成为税后并影响企业对资本结构的财务决策后，许多国外学者对债务税后利益如何影响资本结构进行了大量的实证研究，研究主要关注于债务税后是否具有对资本结构的决定性作用以及所得税调整将引起资本结构相应的变化的结论。 国外早期的研究并没有发现支持这一资本结构理论的证据(如Bradley, Jarrell and Kim，1984；Titman and Wessels，1988)；而较近时期的研究则发现企业所得税率与资本结构是相互影响的(Scholes, Wils

13、on and Wolfson, 1990；Graham,1996，1999)。但是，这些研究都没有直接回答变动对资本结构的影响。Givoly, Hahn,Ofer和Sarig(1992)以美国1986年税法改革为背景进行研究，发现企业税率的降低会导致财务杠杆的下降。然而，这一结论的可靠性值得怀疑，其原因在十美国1986年税法改革降低了所有企业的税率，研究企业税率变动对资本结构的影响，缺乏企业税率没有变动的企业作为基准。因此，只能从改革之前的边际税率差异对企业资本结构的影响予以替代，另外，美国1986年税法改革同时影响个人所得税率，而个人所得税率也影响企业的资本结构决策(Graham, 2003

14、)。可见，Givoly,Hahn,Ofer和Sarig(1992)发现的企业税率低所导致的财务杠杆下降，实际上可能并不是企业税率降低所导致的，而可能是个人所得税率的变化所带来的。虽然Givoly, Hahn，Ofer和Sarig(1992)用滞后一期的股利收入对个人所得税效应进行控制，但是，Rajan和Zingales(1995)发现对个人所得税效应运用不同的替代变量，会得到不同的研究结论。2.1.2国内实证研究 从资本结构理论引入我国以来，我国学者对于资本结构相关问题的研究主要侧重于影响资本结构的各种因素，例如，企业规模，盈利能力，资产比例等等，针对税收影响的研究并不多，但是也有了一定的探索

15、。 对于资本结构和所得税相关性的研究结论主要有二种： 一种认为税收对资本结构有重大影响，证实了税后的存在。宋敏考察了决定中国上市企业资本结构的若干因素，认为在中国有效税率对资本结构不大可能产生显著影响。肖美英于2006年发表税收与企业资本结构选择，文中通过举例说明债务的税后效益，并且指出我国税收制度下，税后是存在的。李齐云、李文君于2006年发表的基于税收视角的上市企业资本结构选择分析，通过对影响资本结构选择的税收因素的理论和实证分析，也证明了税收对资本结构的重大影响。 一种是通过研究得出所得税与资本结构存在正相关的关系。王素荣，张新民于2006年发表的资本结构和所得税税负关系实证研究，证明了

16、上市企业资产负债率、流动比率与所得税税负存在正相关关系。3我国所得税政策对企业边际税率的影响3.1我国所得税政策的基本规定 企业所得税的纳税义务人是指在中国境内实行独立经济核算的企业或者组织。所谓独立经济核算，是指企业或者组织自主从事经济活动，并独立地、完整地进行会计核算。 1993年，国务院颁布的中华人民共和国企业所得税，一直沿用至2007年底。具体的税率规定包括：企业所得税33%的比例税率。对年应纳税所得额在3万元(含3万元)以下的企业，暂减按18%的税率征收所得税；年应纳税所得额在10万元(含10万元)以下至3万元的企业，暂减按27%的税率征收所得税。如果企业上一年度发生亏损，可用当年应

17、纳税所得额予以弥补，按弥补亏损后的应纳税所得额来确定适用税率。2008年起我国企业所得税实行两税合并一律按照25%的基本税率征收企业所得税。3.2我国企业所得税的优惠政策 企业所得税的税收优惠，是指国家运用税收政策在税收法律、行政法规中规定对某一部分特定企业和课税对象给予减轻或免除税收负担的一种措施，一般国家会根据经济和社会发展的需要，对经济政策起到导向作用。目前我国税收优惠政策主要包括税法、税收条例、国务院其它行政法规规定的税收优惠政策及经国务院批准、由国务院财税主管部门制定的过渡性税收优惠政策。4研究设计及样本描述4.1因变量的选择本研究主要用二个变量来反映企业的资本结构。4.1.1资产负

18、债率 资产负债率即负债总额与资产总额的比例关系，这是传统资本结构研究中常用变量。资产负债率反映了总资产中有多大的比例是通过借债来筹资的。用变量TD(资产负债率)表示，计算公式如（4-1）：（4-1）公式中的负债总额不仅包括长期负债，还包括短期负债。因为，短期负债作为整体，企业总是长期占用着，可以视为长期性资本来源的一部分。4.1.2 长期负债变动率 以往的关于资本结构的研究，绝大多数研究者都把资产负债率作为衡量资本结构的因变量，但是也有学者认为将资产负债率作为因变量，并不能确切反映税率变化时企业资本结构的调整。有学者在研究中，以负债的改变作为因变量，将其与边际税率回归，往往却得出结论表明税率水

19、平与负债的改变呈正相关的关系。对于负债的改变，为了使不同企业具有可比性，可用长期负债变化率LDEBT。该指标定义如公式(4-2) (4-2) 从一方面看，长期负债变化率能够体现了企业融资结构的改变;但从另一方面看，长期负债变化率并无法揭示企业融资结构的这种改变是否是源自有意识的债务政策。国外学者研究表明，如果长期负债变化率大于3%，一般而言，这种改变是源自企业有意识的债务政策，因此，本研究也使用这一划分方法，将负债的改变区分为企业有意识的债务政策和无意识的，后面将用这个比率大于3%的数据做一次检验。 综合考虑上述情况，在随后的实证研究中，本文既选用负债的水平(资产负债率)，也选用负债的改变来检

20、验企业所得税与资本结构的关系，以选择出合适计量我国上市公司资本结构的指标。4.2解释变量的选择 本研究采用边际税率作为解释变量。所谓边际税率即每增加一兀的应税收入，所增加所得税的现值。因为真实的边际税率无法获得，本研究是用的边际税率替代。 以往研究所使用的边际税率替代有很多，如：企业的法定税率、有效税率、平均税率、模拟税率、二分法变量等。其中模拟税率能够较准确反映真实的边际税率，但是在现实中难以获得该数据，因此有学者采用二分变量法和法定税率来替代边际税率。在本研究中，将采用修正后的二分法来计算边际税率，其计算具体如下：1) 如果企业的应税所得是正，且没有亏损弥补，边际税率为该企业的有效税率，

21、(4-3)公式4-4中，所得税费和税前利润都使用会计报表中的金额，以此替代。2)如果应税所得为负，或者有亏损弥补，边际税率为法定税率的二分之一；3)如果企业应税所得为负，而有亏损弥补，边际税率为0%；4.3控制变量的选择 以往的研究表明，有很多因素影响企业的资本结构，而本文的研究对象是税收政策造成的边际税率变化对资本结构的影响。这就需要控制其他的影响资本结构的变量，才能保证边际税率不是其他的影响因素的替代，从而保证检验的正确性。通过对控制变量的确定，也能使我们研究企业所得税率能在多大程度上解释资本结构。4.3.1企业规模 理论上，企业规模对资本结构的影响并没有达成一致。一方面，对于大企业来说，

22、多元化的经营战略可以降低投资风险，会容易获得高负债水平，小企业的风险较大，不容易获得负债融资；而另一方面，大企业自身会更倾向于融资成本更低的股权融资，这将导致负债比例并不高。 大量的实证研究已经表明企业规模与资本结构之间存在相关关系。其中国外学者的实证研究结果有正相关也有负相关的结论，国内学者的研究尽管采用的方法不同，但结果大致相同，即上市公司资本结构与其企业规模正相关。 本研究中企业规模的变量用总资产的自然对数来表示。（4-4）4.3.2盈利能力 关于企业盈利能力对资本结构的影响，至今还没有一个完全一致的结论。一般认为盈利能力较高的企业享有高的信誉，因此容易从债权人处筹措到款项，而盈利能力较

23、低的企业则由于信誊不够高而使负债规模受到限制。从债务避税的角度考虑，盈利高的企业对债务避税的需要也更大。优序融资理论认为，企业为新项目筹资时，将先使用留存收益，即内源资金，然后再通过低风险的债券，最后是股票。因此，企业盈利能力强时，内源资金充足，将会减少对外部资金的需求，从而企业的负债水平应该低。 国外的大部分研究证实了优序融资理论，即企业盈利能力与企业资本结构负相关；而国内对此的结论还不一致，有正相关也有负相关。 一般来说，企业盈利性的代表变量可以是ROE, ROA和净边际利润。ROA：企业的资产回报率；ROE：企业的股权回报率。 本研究采用ROE，这样可以保证盈利能力的计算与企业的负债情况

24、无关。（4-5）4.3.3企业的成长性 由于仅靠自身留存盈余很难满足其发展的需要，折旧的融资效应也具有限制，因此发展速度越快，成长性越好的企业对外部资金的依赖性就越强。从这一点来石负债融资成了维持企业高成长所需资金的主要来源，即成长性应该与企业负债水平正相关。但另一方面，有成长机会的企业为了避免债权人分享投资利润，通常不会发行长期债券。此外，依据代理成本理论，股东具有侵占企业债权人利益的次优投资倾向， 故对于成长中的企业而言，其债务代理成本很可能更高。因此，从这一点来看，成长性又应该与企业负债水平负相关。虽然国内外已有实证研究结果也没有得到一致的结论，但企业的成长性对资本结构无疑是有影响的，关

25、于成长性，主要的衡量指标有，资产增长率，净利润增长率，主营业务增长率等指标。本文将采用营业收入来表示成长性，理由是基于财务学关于可持续成长性的传统概念。 (4-6)4.3.4资产抵押价值通常，企业破产清算时，相对无形资产而言，有形资产的价值损失更小。有形资产在总资产中比重较高的企业，其破产成本较小，债权人受到的损失也会相应地减少。因此，从理论上讲，资产抵押价值与负债水平正相关的结论。但是随着无形资产在总资产中比重增大，企业资产的可塑性也在增加，这使经理人员对企业资产的支配可能更随意，也使得债权人对经理人员的监管变得更加困难，Grossman和Hart（1982)认为，缺乏抵押价值的企业有可能选

26、择较高的负债水平以限制经理人员的在职消费。因此，从这一点看，经理人员过度在职消费也可能导致资产抵押价值与负债水平负相关。而大部分学者的实证研究结论支持了企业负债水平与其资产抵押价值正相关的理论假说。在有形资产中，固定资产和存货的价值较大，且最能反映资产的抵押价值，因此，本研究就使用存货和固定资产所占的比例来衡量资产的抵押价值，公式(4-7)如下： (4-7) 4.3.5收益现金流量 相对利润指标和基于利润的ROE 而言，经营现金流，在某种程度上说，更能衡量企业产生内部收益能力。因为如果一个企业产生的盈利或利润不能转化为相应的现金流，而以应收账款等形式存在，那么即使该企业利润再高，也有产生财务危

27、机的风险。特别是我国上市企业的“三角债”现象较为普遍，收益现金流通常较低，这样的企业即使盈利能力强，有时也需要外部资金的支持，即收益现金流量与负债比率负相关。因此，应将经营现金流作为影响资本结构的一个重要指标予以考虑。本研究中，将用经营现金净流量与总资产的比值来衡量企业收益现金流量能力。公式(4-8)如下： (4-8)4.4研究的基本假设 通过前面的分析，运用目前可以获得的有关数据，对资本结构的影响因素提出以下基本假设： H1：所得税与资本结构正相关。MM定理告诉我们，所得税税率越高，企业的税后价值越大，企业越偏好负债融资。所以所得税与资本结构正相关。 H2：企业规模与资本结构正相关。大企业可

28、以进行多角化或纵向一体化经营，这样有助于企业整体效益水平的提高和内部资金的有效调度，且大企业往往较小企业实力强，企业信誊高，预期破产成本小，因而可以采取更高的负债融资。 H3：盈利能力与资本结构负相关。盈利能力强的企业可以产生大量的税后利润，其内部积累可以在很大程度上满足企业扩大再生产的资金需要，对债务资金的依赖程度较低。因此，盈利能力与资本结构负相关。 H4：成长性与资本结构正相关。一方面，成长性好的企业仅靠其内部留存收益不能满足其快速发展的需要；另一方面，成长性高的企业往往前景看好，其通常不愿意发行新股，以免分散和稀释公司原有股东的控制权和收益。所以企业需要较多地负债融资。 H5：资产抵押

29、价值与资本结构正相关。企业的可抵押的资产(如存货、固定资产等)所占比例较大，其信用能力就强，从银行等金融机构筹资也就较容易，融资成本也小，因而可以更多地负债融资。H7：收益现金流量与资本结构负相关。如果公司盈利伴随着相应的盈利现金流，则公司可以较少依靠借债来满足对现金的需求，即收益现金流与资本结构负相关。这是对公司获利能力的进一步考察。具体每个变量的解释如下表一：表一变量类型变量名称说明因变量TDTD=负债总额/资产总额LDEBTLDEBT=（上一年长期负债总额-当年长期负债总额）/上一年资产总额解释变量MTRMTR=所得税费用/税前利润控制变量SIZESIZE=LN(资产总额)ROEROE=

30、净利润/平均净资产总额GROETHGROETH=（本年主营业务-上年主营业务）/上年主营业务TANGTANG=（存货+固定资产）/总资产CASHCASH=经营现金净流量/总资产4.5样本选择及描述性统计分析4.5.1样本选择考虑到我国税收法规的发展阶段，从2005年到2009年是税收优惠较多的阶段，税率有较大的变动，因此，本研究选取的就是从2005年到新税法实施后一年2009年的5年的所有房地产企业上市公司数据。根据研究的需要，按如下标准对上市公司进行筛选：（1）为保证公司运营相对成熟，本文要求研究的公司具有一定的上市年限，同时也是为了保持数据的完整性，因此，我们选择2000年以前上市的公司；

31、 （2）由于金融类和综合类上市企业在资本结构上的特殊性，本文不考虑，将它们从样本中剔除； （3）为避免异常值的影响，从样本中剔除ST, PT类以及有年度亏损的上市公司； （4）剔除没有公布年报的、数据不全等有数据异常的上市公司； 挑选出有效公司样本88家，数据资料来源于国泰安上市公司财务数据库数据筛选统计表，如下表4-3所示： 表4-3数据筛选统计表行业初选的企业剔除的企业有效企业所占比例房地产业103上市时间少于5年数据不全1148885.44%4.5.2描述性统计分析 1)样本总体描述性分析本研究的中实际样本数436组，每组包括8个变量，下表4-4和表4-5是利用SPSS软件对样本总体的分

32、析。表4-4样本总体统计描述统计量(1)N极小值极大值均值统计量统计量统计量统计量标准误TD435.00003.1355.583563.0110765LDEBT435-110.5531.4311-.278035.2543538MTR435-1.11218.1711.272361.0211720SIZE43518.071625.647721.601390.0580537ROE434-6.89123.5462-.028416.0322642GROWTH435-43.81911.0002-.421012.1558713TANG435.00283.9157.618035.0161519CASH435-

33、.5428.9014.007354.0061426有效的 N （列表状态）434表4-5样本总体统计描述统计量(2)标准差方差偏度峰度统计量统计量统计量标准误统计量标准误TD.2310181.0532.859.11733.395.234LDEBT5.304968528.143-20.792.117433.186.234MTR.4415770.19513.161.117236.793.234SIZE1.21080501.466.146.117.213.234ROE.6721491.452-5.542.11745.714.234GROWTH3.250953410.569-8.693.11791.9

34、33.234TANG.3368752.1134.038.11732.995.234CASH.1281149.016.313.1176.332.2345实证结果与分析 在前面的研究中，我们已经从理论上分析了资本结构的影响因素，并且给出了本研究中将要采用的因变量、解释变量和控制变量的计量。但是考虑到：解释变量边际税率(MTR) ,控制变量SIZE, ROE, GROWTH等间可能存在着多重共线性问题，因此本章将采用主成分分析的技术路线，并将资产负债率和长期负债率二个因变量分别与所有自变量进行多元线性回归分析，通过对结果进行比较分析，旨在筛选出主要的控制变量，以进一步提高解释变量的效力。 在本研究中

35、，解释变量边际税率与控制变量SIZE, ROE等的作用有所不同:解释变量(统计学中用于解释因变量的自变量)是用与研究边际税率对因变量的影响程度；而控制变量(统计学中额外必须加以控制的变量)是为了限制这些影响因素的影响而设置的。但它们都对因变量有影响，故在本章中均被作为多元回归模型中的自变量。5.1多元线性回归分析5.1.1 多重共线性问题 多重共线性问题，是回归模型中的某些或所有自变量间存在完全或近似完全的线性关系，必须恰当解决才能得出科学的结论。多重共线性在经济管理问题上的表现是：多个变量有共同的变化趋势。由于本文采用多个财务指标作为解释变量和控制变量，存在多重共线性的可能，所以需要检验这些

36、解释变量和控制变量是否存在多重共线性。 统计学上，对多重共线性的诊断方法有： 1)自变量的相关系数矩阵R诊断法：研究变量的两两相关分析，如果自变量间的二元相关系数值很大，则认为存在多重共线性。但无确定的标准判断相关系数的大小与共线性的关系。有时，相关系数值不大，也不能排除多重共线性的可能。 2)方差膨胀因子(VIF)诊断法：方差膨胀因子表达式为：其中为自变量对其余自变量作回归分析的复相关系数。当很大时，表明自变量间存在多重共线性。该诊断方法也存在临界值不易确定的问题。 3)容忍值 (Tolerance，简记为Tol)法：容忍值实际上是VIF的倒数，即Tol=1/VIF。其取值在0-1之间，To

37、l越接近1，说明自变量间的共线性越弱。在应用时一般先预先指定一个Tol值，容忍值小于指定值的变量不能进入方程，从而保证进入方程的变量的相关系数矩阵为非奇异阵，计算结果具有稳定性。但是，有的自变量即使通过了容忍性检验进入方程，仍可导致结果的不稳定。 4)多元决定系数值诊断法：假定多元回归模型p个自变量，其多元决定系数为,分别构成不含其中某个自变量(，i=1,2,.，p)的p个回归模型，并应用最小二乘法准则拟合回归方程，求出它们各自的决定系数。如果其中最大的一个与很接近，就表明该自变量在模型中对多元决定系数的影响不大，说明该变量对Y总变异的解释能力可由其他自变量代替。它很有可能是其他自变量的线性组

38、合。因此，该自变量进入模型后就有可能引起多重共线性问题。该方法也存在临界值和主观判断问题。 5)主成分因子分析法：在自变量的观测值构成的设计矩阵X中，求出变量相关系数R的特征值，如果某个特征值很小(如小于0.05)或所有特征值的倒数之和为自变量数目的5倍以上，表明自变量间存在多重共线性关系。利用主成分分析，如果XX的特征值RK小于0.05时，RK所对应的主成分FK可近似为零，表明自变量间存在K个多重共线性关系。 以上各种方法都有各自的局限性，为了保证筛选变量的准确，我们采用了以下的技术路线： 首先，对所有变量总体进行回归，得到以下汇总表1，可以发现R不趋于1,说明回归模型中的解释变量和控制变量

39、对因变量的解释能力有效。表1：回归模型汇总表模型RR 方调整 R 方标准估计的误差1.345a.119.107.217388094预测变量: (常量), CASH, ROE, MTR, GROWTH, TANG, SIZE。其次，预选自变量的相关性分析，预选变量的复相关与两两相关分析，一方面根据显著性水平，判断变量的相关程度，另一方面，根据相关系数的大小，判断变量间相关的关系。相关性研究如下面表2、3所示：变量相关性分析表表2相关性MTRSIZEROEGROWTHTANGCASHMTRPearson 相关性1-.048.063.048-.020.056显著性（双侧）.318.192.323.6

40、85.244N435435434435435435SIZEPearson 相关性-.0481.156*.174*.259*-.114*显著性（双侧）.318.001.000.000.017N435435434435435435ROEPearson 相关性.063.156*1.012.137*.021显著性（双侧）.192.001.802.004.655N434434434434434434GROWTHPearson 相关性.048.174*.0121.143*.087显著性（双侧）.323.000.802.003.070N435435434435435435TANGPearson 相关性-.0

41、20.259*.137*.143*1-.089显著性（双侧）.685.000.004.003.065N435435434435435435CASHPearson 相关性.056-.114*.021.087-.0891显著性（双侧）.244.017.655.070.065N435435434435435435*. 在 .01 水平（双侧）上显著相关。*. 在 0.05 水平（双侧）上显著相关。表3相关系数MTRSIZEROEGROWTHTANGCASHKendall 的 tau_bMTR相关系数1.000.036.070*.051.073*.015Sig.（双侧）.261.029.112.024

42、.641N435435434435435435SIZE相关系数.0361.000.213*.096*.198*-.075*Sig.（双侧）.261.000.003.000.020N435435434435435435ROE相关系数.070*.213*1.000.128*.159*.048Sig.（双侧）.029.000.000.000.133N434434434434434434GROWTH相关系数.051.096*.128*1.000.104*.079*Sig.（双侧）.112.003.000.001.014N435435434435435435TANG相关系数.073*.198*.159*

43、.104*1.000-.138*Sig.（双侧）.024.000.000.001.000N435435434435435435CASH相关系数.015-.075*.048.079*-.138*1.000Sig.（双侧）.641.020.133.014.000.N435435434435435435Spearman 的 rhoMTR相关系数1.000.058.123*.075.108*.023Sig.（双侧）.230.010.119.025.632N435435434435435435SIZE相关系数.0581.000.321*.143*.292*-.112*Sig.（双侧）.230.000.0

44、03.000.019N435435434435435435ROE相关系数.123*.321*1.000.189*.232*.078Sig.（双侧）.010.000.000.000.106N434434434434434434GROWTH相关系数.075.143*.189*1.000.152*.116*Sig.（双侧）.119.003.000.002.015N435435434435435435TANG相关系数8.292*.232*.152*1.000-.201*Sig.（双侧）.025.000.000.002.000N435435434435435435CASH相关系数.023-.112*.0

45、78.116*-.201*1.000Sig.（双侧）.632.019.106.015.000.N435435434435435435*. 在置信度（双测）为 0.05 时，相关性是显著的。*. 在置信度（双测）为 0.01 时，相关性是显著的。注：表中红字部分为具有相关性的变量。 从上面的变量的相关性分析表，可以发现许多变量之间存在显著的相关关系，例如，MTR, SIZE, ROE以及GROWTH之间具有显著的相关性；SIZE, ROE, TANG,CASH之间具有显著的相关性。当所有的变量同时作为自变量回归时，可能会出现共线性的现象，从而影响整个的回归分析结果。 再次，将每一个预选变量与因变

46、量做单因素的线性回归，界定显著性检验水平,剔除那些不通过检验的变量。同时根据每一个回归模型的决定系数，来判断该变量对因变量的影响程度。 最后，对上一步筛选出的变量进行主成分因子分析，选择特征值大于1的因子，特征值最大的是第一主成分因子，表明该因子是对因变量影响最大的主成分。然后对因子矩阵进行最大方差旋转法，获得与每一个因子最相关的极少数变量。同时与某一个因子相关的变量就是具有线性关系的替代变量，根据该变量对因变量的影响程度的大小选择对因变量影响较大的，从而剔除具有共线性目_影响较小的预选变量。最后剩下的变量就是没有显著线性相关的，且能最多影响因变量的有效变量。 因子分析法具有以下几个显著的特点

47、：第一，因子变量的数量远少于原有指标的数量，对因子变量的分析能够减少分析中的计算工作量；第二，因子变量不是对原有因变量进行取舍，而是根据原始变量的信息进行重构，原始变量的每一个数据都参与了运算，并在其中得到反映，信息损失量大为减少，因而它能够反映原有变量的大部分信息；第二，因子变量之间不存在线性相关关系，对变量的分析较为方便。后面的二个因变量的回归中，将采用以上的研究方法筛选有效的自变量。5. 2资产负债率作为因变量的回归分析 1)自变量的筛选 (1)各自变量与因变量的单因素线性回归将所有的自变量与因变量(TD)进行线性回归，找出每一个模型的决定系数R和相关性的显著程度。结果如表4所示：表4系

48、数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量)-.113.198-.572.568MTR.040.024-.077-1.683.093SIZE.030.009.1563.223.001ROE-.081.016-.236-5.082.000GROWTH.007.003.0931.982.048TANG.101.033.1483.105.002CASH-.004.083-.002-.054.957a. 因变量: TD得出回归模型： 其中，自变量边际税率MTR与资产负债率正相关，验证了理论假设，随着税率的提高，利息的抵税作用会增加，所以企业会增加负债，直到债务上升到某一个均衡点，

49、获得的税收利益正好等于由此带来的财务危机成本和代理成本，那么，此时的企业资本结构是最佳的； 第二个重要影响因素是公司规模SIZE，它与资产负债率也是正相关的关系。因为大公司往往具备更高的负债能力，而公司的规模越大，融资的需求越多，选择负债融资的可能性也越高； 第二个重要影响因素是破产的可能性，与资产负债率正相关，这与假设相矛盾。所有权控制人对资产负债率的影响并不明显，只有变量L4社会团体持股进入方程，且与资产负债率负相关。一方面是因为样本的选择上，上市公司中所有权属于社会团体持股的较少，所以导致结果虽然有较大影响，但是只对该属性的企业的资本结构有影响，对于其他的所有权企业，并没有显著影响。 从

50、行业的影响来看，大多数行业对资本结构有负相关的影响，包括电力燃气、采矿业、交通运输、农林牧渔、文化体育，这些行业属于行业差异性较大，竞争性较小；而电子信息和批发零售与其呈正相关关系，其余行业没有显著的影响。5.3长期负债变动率作为因变量的回归分析1)自变量的筛选(1)各自变量与因变量的单因素线性回归 将所有的解释变量与因变量(LDEBT)进行线性回归，找出每一个模型的决定系数(R)和相关性的显著程度，并对决定因素排序。结果如表5所示：表5：回归系数表系数a模型非标准化系数标准系数tSig.B标准 误差试用版1(常量).1474.865.030.976MTR.096.585.008.163.87

51、0SIZE-.012.227-.003-.052.958ROE-.248.390-.031-.635.526GROWTH-.026.081-.016-.318.751TANG-.333.799-.021-.417.677CASH-1.0472.036-.025-.514.607a. 因变量: LDEBT从以上的单变量线性回归可以发现，大部分变量与因变量之间具有线性相关的关系，其中TANG的影响大，虽然MTR的影响程度不显著，但是作为研究的因变量，予以保留。(1) 所有样本的描述与回归表6描述性统计量均值标准 偏差NLDEBT-2.786751372799E-015.3110739625073434MTR.27299761538240.441886471779933434SIZE21.609523178202101.200247409