《上市公司债务融资结构对财务绩效影响实证研究》8200字（论文）

上市公司债务融资结构对财务绩效影响实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u11051上市公司债务融资结构对财务绩效影响实证研究 1197681.1综合指标分析 1216981.1.1描述性统计分析 1309801.1.2因子分析 24048数据来源：运用SPSS运算得出 3256381.1.3相关性检验 5293491.2科创板上市公司债务整体水平对财务绩效的影响分析 6254871.2.1数学模型一多重共线性检验 6160761.2.2整体行业债务水平对公司财务绩效的影响分析 622934数据来源：运用SPSS运算得出 782971.3科创板上市公司债务期限结构对财务绩效的影响 8287471.3.1数学模型二多重共线性检验 855721.3.2整体行业债务期限结构对公司财务绩效的影响分析 88042数据来源：运用SPSS运算得出 9102291.4科创板上市企业债务类型结构对公司财务绩效的影响分析 989111.4.1数学模型三多重共线性检验 997301.4.2整体行业债务类型结构对公司财务绩效的影响分析 1028056数据来源：运用SPSS运算得出 10240561.5实证分析结果汇总 1118272（1）债务整体水平对财务绩效的影响结果及原因分析： 1127589（2）债务期限结构对财务绩效的影响结果及原因分析： 1227694（3）债务期限结构对财务绩效的影响结果及原因分析： 131.1综合指标分析1.1.1描述性统计分析本文选取了2019年50家我国科创板上市企业的财务数据，一次做描述性统计分析。在之前文中已经详细介绍了解释变量并分析了其现状，因此这部分仅对被解释变量进行分析。具体数据见5-1：表1-1财务绩效的描述性统计分析变量名年份样本个数均值标准差净资产收益率（ROE）20195063%21.4%2020509.3%9.4%总资产周转率（TAT）20195041.1%33.3%20205038.86%21.4%速动比率（QR）201950870.9%926.3%202050609.8%944.9%总资产增长率（TAGR）20195069.8%164%202050184.1%653.8%从表1-1，能够得出我国科创板上市公司的财务绩效水平情况。在2019-2020年度区间里，净资产收益率总体呈现着断崖式下降，有可能是受到新冠疫情的影响，使得财务绩效收到较大的冲击。2020年的总资产周转率相比于2019年的总资产周转率下降了2.24%，说明我国科创板上市企业的营运能力在下降。2020年度的速动比率相比于2019年下降了261.1%，平均速动比率虽然呈现着下降的趋势，但是每年速动比率依然远大于100%，这说明我国科创板上市企业所面临的短期偿债能力较高，企业面临着较小的财务风险。2020年度的总资产增长率相比于2019年度上升了114.3%，由此可以得出结论我国科创板上市公司的资产规模在不断的扩大，呈现较好的发展趋势。初步从解释变量与被解释变量之间的变动来看，整体债务融资水平与企业财务绩效呈现负相关。为了更严谨的剖析债务融资水平与财务绩效之间的相关性，下面我们对这些变量进行回归线分析。1.1.2因子分析（1）检验是否适合进行因子分析采用KMO和巴特利球来检验法，对变量之间的线性关系进行检验，以此来判断变量是否适合采用因子分析法，KMO值越是趋近于1，则数据之间的相关性则越强。KMO和巴特利球结果如表1-2所示：表1-2KMO和巴特利特检验KMO取样适切性量数.533巴特利特球形度检验近似卡方40.188自由度6显著性.000数据来源：运用SPSS运算得出由表1-2可得KMO值为0.533，数值大于0.5，因此数据变量可以进行因子分析。巴特利特检验结果近似卡方为40.188，且其相对应的概率值P接近于0，则应拒绝原假设，认为相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异。通过两项检验证明变量可以采用因子分析法。（2）利用主成分分析法提取主因子在确定了可以使用因子分析法的前提后，对主因子进行提取。本文依据主成分分析法提取数据变量的主因子。提取主因子有两个标准可以参考：一个是提取成分的初始特征值大于1；另一个是提取成分的方差百分比的累积贡献率达到75%以上。运算结果如表1-3、5-4所示：表1-3公因子方差表指标名称初始提取净资产收益率(ROE)1.000.823总资产周转率(TAT)1.000.771速动比率(QR)1.000.779总资产增长率(TAGR)1.000.790数据来源：运用SPSS分析得出表1-4总方差解释成分初始特征值提取载荷平方和旋转载荷平方和总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%总计方差百分比累积%11.82041.49441.4941.82041.49441.4941.76944.23144.23121.34433.59179.0851.34433.59179.0851.39434.85479.0853.45811.45290.5374.3799.463100.000数据来源：运用SPSS运算得出本文根据上文中提出的两个参考标准对主因子进行提取。从表1-3中可以看到4个变量提取因子后的变量共同度，变量信息最好的能达到82.3%，变量信息最差的能达到77.1%，这些变量都有着较高的共同度，每一个变量提取后信息丢失性相对较少，因此本次主因子提取的效果还是不错的。从表1-4中可以看出每一个因子的特征值都大于1，2个因子累计解释了原有变量总方差的79.09%。因子旋转后，每个因子所占的方差百分比发生了变化，但是总累积解释总方差79.09%没有发生变化。综上所述，本文提取两个主因子来代替初始的4个变量指标。（3）提取2个初始主因子，但初始因子很难进行解释，为了更好的对因子进行解释，本部分通过因子载荷矩阵的方式进行说明。每个因子的载荷取值都处在0到1的区间范围内，同时，呈现出分化状态，不同因子之间的载荷也会存在较大的差别。当因子载荷矩阵中的系数相对接近时，表示因子之间有相似的地方，对因子进行解释就存在困难。基于此，为了更加清晰明了的对因子进行解释，本文通过方差最大正交旋转的方式，对原有的因子载荷矩阵进行旋转。旋转后的载荷系数更趋0和1，有利于对提取的2个主因子进行解释。旋转后的载荷系数表如表1-5所示：表1-5旋转后的成分矩阵成分因子12总资产增长率(TAGR).889速动比率(QR).882净资产收益率(ROE).229.878总资产周转率(TAT)-.386.789数据来源：运用SPSS运算得出由上表显示，4个变量指标的载荷系数经过旋转后分化明显，2个因子解释了变量指标的大部分信息。经过方差最大正交旋转，4个变量数据的信息反映到对应的因子下方，系数分化使得2个因子代表的变量含义更加清晰明了，每个因子都能反映特定的指标信息，使得2个主因子解释起来相对容易。通过表1-5对2个主因子进行解释：①总资产增长率(TAGR)、速动比率(QR)这两个指标在因子F₁上的解释力度分别为0.889、0.882，因此F₁主因子所反映的是发展能力和偿债能力。②净资产收益率(ROE)、总资产周转率(TAT)这两个指标在主因子F₂上的解释力度分别为0.878、0.789，因此F₂主因子所反映的是盈利能力和运营能力。（4）算因子得分由表1-6成分得分系数矩阵可以得到计算主因子得分的公式，计算公式如下：表1-6成分得分系数矩阵成分因子12净资产收益率(ROE).183.649总资产周转率(TAT)-.173.548速动比率(QR).501.027总资产增长率(TAGR).506.044数据来源：运用SPSS运算得出F₁=0.183*ROE+0.501*QR+0.506*TAGR-0.173*TATF₂=0.649*ROE+0.548*TAT+0.027*QR+0.044*TAGR(5)计算因子得分从表1-4中分贝的到了两个主因子所占到的权重为44.231%和34.854%，Y值函数表达值为：Y=44.231%*F₁+34.854%*F₂1.1.3相关性检验本文采用收集到的数据利用SPSS2.6软件对变量两两之间的关系进行了Pearson检验，得到的相关数据如表1-7所示表1-7皮尔逊相关性检验相关性YDBLTDSTDBDCDSIZEGROWTHY皮尔逊相关性1-.462**-.183-.451**-.430**-.300*-.033.131Sig.（双尾）.001.203.001.002.035.821.371DB皮尔逊相关性-.462**1.379**.979**.422**.927**.450**.109Sig.（双尾）.001.007.000.002.000.001.458LTD皮尔逊相关性-.183.379**1.183.500**.163.134.066Sig.（双尾）.203.007.203.000.258.354.654STD皮尔逊相关性-.451**.979**.1831.339*.949**.449**.101Sig.（双尾）.001.000.203.016.000.001.488BD皮尔逊相关性-.430**.422**.500**.339*1.132-.110.118Sig.（双尾）.002.002.000.016.362.448.418CD皮尔逊相关性-.300*.927**.163.949**.1321.522**.076Sig.（双尾）.035.000.258.000.362.000.602SIZE皮尔逊相关性-.033.450**.134.449**-.110.522**1.146Sig.（双尾）.821.001.354.001.448.000.318GROWTH皮尔逊相关性.131.109.066.101.118.076.1461Sig.（双尾）.371.458.654.488.418.602.318**.在0.01级别（双尾），相关性显著。*.在0.05级别（双尾），相关性显著。数据来源：运用SPSS运算得出由表1-7可以看出：被解释变量财务绩效(Y)与总资产负债率(DB)在0.01的水平上显著负相关，长期负债率(LTD)与财务绩效(Y)呈现负相关，但是不显著，短期借款率(BD)在与财务绩效(Y)在0.01的水平上呈现负相关，银行借款率(BD)在与财务绩效(Y)在0.01的水平上呈现负相关，商业信用率(CD)与财务绩效(Y)在0.005水平上显著负相关。而控制变量企业规模(SIZE)以及企业成长性(GROWTH)分别呈现正相关与负相关，但不显著。但这些都与本文的基本假设有些出入，具体情况还需要进一步的分析。1.2科创板上市公司债务整体水平对财务绩效的影响分析1.2.1数学模型一多重共线性检验在具体研究行业整体债务水平对公司财务绩效的影响分析中，所采用的是上文所建立的多元回归数学模型一。首先对所有变量进行检验，检查各个变量之间是否存在着多重共线性。数据结果如表1-8所示。表1-8解释的总方差系数a模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计B标准错误Beta容差VIF1(常量)-.5351.748-.306.761企业规模(SIZE).040.084.070.477.636.7581.319企业成长性(GROWTH).451.331.1771.364.179.9771.024总资产负债率(DB)-1.873.525-.523-3.566.001.7661.306数据来源：运用SPSS运算得出依据表1-8中的数据所示在数学模型一中，VIF值在都在1.3左右，且小于5。证明了在探究科创板上市企业的债务整体水平(DB)对财务绩效(Y)关系的回归模型各个变量不存在严重的共线性问题，它们之间较小的关系不会对回归方程的结果造成影响，符合建立回归方程的条件。1.2.2整体行业债务水平对公司财务绩效的影响分析在满足了建立多元线性回归的条件后，将样本各变量数据导入SPSS2.6后得到了我国科创板上市企业的债务整体水平(DB)与财务绩效(Y)之间的回归相关结果。结果如表1-9，5-10所示：表1-9模型汇总模型RR方调整后R方标准估算的错误1.508a.258.209.45939数据来源：运用SPSS运算得出表1-10ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性1回归3.30431.1011.219.004b残差9.49745.211总计12.80148数据来源：运用SPSS运算得出从表1-9中我们可以看到：本文中建立的科创板上市企业的债务整体水平(DB)与财务绩效(Y)之间相关性的回归模型中的R为0.508，调整后的R方为20.9%，说明我国科创板上市企业的债务整体水平(DB)解释财务绩效(Y)的能力为20.9%。R方值反映的是模型与数据的拟合度，R方越大则模型的拟合度就越高。但从表1-10可以看出模型中F值为1.219，显著性水平为0.004，小于0.01，这说明企业债务整体水平(DB)与财务绩效(Y)存在线性关系。即我国科创板上市企业解释变量、被解释变量、控制变量的所有指标联合起来对财务绩效(Y)有较为显著的影响。即使R方值不够大，对该模型的拟合度的影响也不大。从表1-8来看，总资产负债率(DB)对财务绩效(Y)：回归系数b₃=-1.873，标准误差0.525，T值检验为-3.566，显著性水平Sig.为0.001，说明我国科创板上市企业的总资产负债率(DB)对财务绩效存在着显著的负相关关系。测算结果与上文中所提出的假设一不相符。控制变量企业规模(SIZE)对财务绩效(Y)：回归系数b₁=0.04，标准误差0.084，T值检验为0.477，显著性水平Sig.为0.636，可见我国科创板上市企业模(SIZE)与财务绩效(Y)存在着正相关关系，但并不显著。控制变量企业成长性(GROWTH)对财务绩效(Y)：回归系数b₂=0.451，标准误差0.331，T值检验为1.364，显著性水平Sig.为0.179，可见我国科创板上市企业成长性(GROWTH)对财务绩效(Y)存在着正相关关系，但并不显著。1.3科创板上市公司债务期限结构对财务绩效的影响1.3.1数学模型二多重共线性检验在对整体行业债务期限结构对公司财务绩效的影响分析中，所采用的是上文中建立的数学模型二。首先对所有变量进行检验，看看各个变量之间是否存在着多重共线性。数据结果如表1-11所示。表1-11系数a模型未标准化系数标准化系数tt显著性共线性统计B标准错误Beta容差VIF1(常量)-.2541.736-.146.884长期负债率(LTD)-5.0582.222-.296-2.277.028.9521.051短期负债率(STD)-1.538.566-.401-2.716.009.7361.359企业规模(SIZE).028.083.050.339.736.7511.331企业成长性(GROWTH).467.327.1841.430.160.9761.025数据来源：运用SPSS运算得出依据表1-11中的数据所示在数学模型二中，VIF值在都在1-1.4之间，且小于5。证明了在探究科创板上市企业的债务期限结构对财务绩效关系的回归模型各个变量不存在严重的共线性问题，它们之间较小的关系不会对回归方程的结果造成影响，符合建立回归方程的条件。1.3.2整体行业债务期限结构对公司财务绩效的影响分析满足了建立多元线性回归的条件后，将样本各变量数据导入SPSS2.6后得到了我国科创板上市企业的债务期限结构与财务绩效之间的回归相关结果。结果如表1-12，5-13所示：表1-12模型摘要b模型RR方调整后R方标准估算的错误1.541a.293.229.45352数据来源：运用SPSS运算得出表1-13ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性1回归3.7514.9384.560.004b残差9.05044.206总计12.80148数据来源：运用SPSS运算得出从表1-12中我们可以得出：本文所建立的科创板上市企业债务期限结构与财务绩效之间相关性的回归模型中的R值为0.541，调整后的R方为22.9%，说明在我国科创板上市企业中债务期限结构解释财务绩效的能力为22.9%。同时从表1-13中可以看出回归模型中F值为4.560，显著性水平为0.004，小于0.01，说明债务期限结构与财务绩效存在线性关系。即我国科创板上市企业的解释变量、被解释变量、控制变量所有指标联合起来对财务指标(Y)有显著的影响。即使R方值不足够大，对该模型的拟合度的影响也不足够大。从表1-11来看，长期负债率(LTD)对财务绩效(Y)：回归系数b₁=-0.5058，标准误差2.222，T值检验为-2.227，显著性水平Sig.为0.028。说明我国科创板上市企业长期负债率(LTD)与财务绩效(Y)存在着显著的负相关关系，这与之前提出的假设二相符合。短期负债率(STD)对财务绩效(Y)：回归系数b₂=-1.538，标准误差0.566，T值检验为-2.716，显著性水平Sig.为0.009。说明我国科创板上市企业短期负债率(STD)与财务绩效(Y)存在着显著的负相关关系，这与之前提出的假设二不相符。控制变量企业规模(SIZE)对财务绩效(Y)：回归系数b₃=0.028，标准误差0.083，T值检验为0.339，显著性水平Sig.为0.736，可见我国科创板上市企业模(SIZE)与财务绩效(Y)存在着正相关关系，但并不显著。控制变量企业成长性(GROWTH)对财务绩效(Y)：回归系数b₄=0.467，标准误差0.327，T值检验为1.430，显著性水平Sig.为0.160，可见我国科创板上市企业成长性(GROWTH)对财务绩效(Y)存在着正相关关系，但并不显著。1.4科创板上市企业债务类型结构对公司财务绩效的影响分析1.4.1数学模型三多重共线性检验在对整体行业债务类型对公司财务绩效的影响分析中，所采用的是上文中建立的数学模型三。首先对所有变量进行检验，看看各个变量之间是否存在着多重共线性。数据结果如表1-14所示。表1-14系数a模型未标准化系数标准化系数t显著性共线性统计B标准错误Beta容差VIF1(常量).7801.890.413.682银行借款率(BD)-4.4191.811-.328-2.440.019.9391.065商业信用率(CD)-1.311.672-.307-1.952.057.6881.454企业规模(SIZE)-.028.090-.048-.307.761.6781.474企业成长性(GROWTH).509.338.2001.504.140.9611.041数据来源：运用SPSS运算得出依据表1-14中的数据所示在数学模型三中，VIF值在都在1-1.5之间，且小于5。证明了在探究科创板上市企业的债务类型对财务绩效关系的回归模型各个变量不存在严重的共线性问题，它们之间较小的关系不会对回归方程的结果造成影响，符合建立回归方程的条件。1.4.2整体行业债务类型结构对公司财务绩效的影响分析满足了建立多元线性回归的条件后，将样本各变量数据导入SPSS2.6后得到了我国科创板上市企业的债务类型与财务绩效之间的回归相关结果。结果如表1-15，5-16所示：表1-15模型摘要b模型RR方调整后R方标准估算的错误.503a.253.186.46607数据来源：运用SPSS运算得出表1-16ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性1回归3.2434.8113.733.011b残差9.55844.217总计12.80148数据来源：运用SPSS运算得出从表1-15中我们可以得出：本文所建立的科创板上市企业债务类型与财务绩效之间相关性的回归模型中的R值为0.503，调整后的R方为18.6%，说明在我国科创板上市企业中债务类型解释财务绩效的能力为18.6%。同时从表1-16中可以看出回归模型中F值为3.733，显著性水平为0.011，说明债务类型与财务绩效存在线性关系。即我国科创板上市企业的解释变量、被解释变量、控制变量所有指标联合起来对财务指标(Y)有显著的影响。即使R方值不足够大，对该模型的拟合度的影响也不足够大。从表1-14来看，银行借款率(BD)对财务绩效(Y)：回归系数b₁=-4.419，标准误差1.811，T值检验为-2.440，显著性水平Sig.为0.019。说明我国科创板上市企业银行借款率(BD)与财务绩效(Y)存在着显著的负相关关系，这与之前提出的假设二相符合。商业信用率(CD)对财务绩效(Y)：回归系数b₂=-1.311，标准误差0.672，T值检验为-1.952，显著性水平Sig.为0.057,在10%的水平上相关。说明我国科创板上市企业商业信用率(CD)与财务绩效(Y)存在负相关关系，这与之前提出的假设二不相符。控制变量企业规模(SIZE)对财务绩效(Y)：回归系数b₃=-0.028，标准误差0.09，T值检验为-0.307，显著性水平Sig.为0.761，可见我国科创板上市企业模(SIZE)与财务绩效(Y)存在着负相关关系，但并不显著。控制变量企业成长性(GROWTH)对财务绩效(Y)：回归系数b₄=0.509，标准误差0.338，T值检验为1.504，显著性水平Sig.为0.140，可见我国科创板上市企业成长性(GROWTH)对财务绩效(Y)存在着正相关关系，但并不显著。1.5实证分析结果汇总表1-17回归结果汇总表项目实验假设回归结果是/否通过检验资产负债率正相关负相关否短期债务正相关负相关否长期债务负相关负相关是银行存款负相关负相关是商业信用正相关负相关否（1）债务整体水平对财务绩效的影响结果及原因分析：通过上文第四章的回归分析结果可知：我国科创板上市企业整体债务水平与财务绩效呈现负相关,这与之前提出的假设一结果不相符，原因如下：eq\o\ac(○,1)国内的债务融资管理体系尚不完善。债务成本与利息费用需要如期偿还，经营者会保留足够的资金用于还本付息，这样保守的决策降低了公司的财务风险和经营使用的自由现金流，增强了资金的运营效率，限制了经营者的不规范行为。截至现在，我国在债务融资管理方面尚未形成有效的监管制度，即使是债务人与债权人签订明确双方权利与义务协议，但在现实履约过程中对双方制约程度依旧达不到较高水平。部分企业的股权激励机制不足，没有股票期权等方式让利益相关者与经营者的目标达到一致，促使公司债务融资的代理成本增大，进而影响了总体财务绩效，使得财务绩效降低。eq\o\ac(○,2)科创板刚刚发展，资金的投入与产出存在着时间差异。公司需要充分的时间来运营债务融资资本，并且部分公司没有对债务融资资金进行计划管理，无效的投入引起了债务资本的浪费，者导致了运营债务资金所获取的真实收益无法得到公允的评价，经营产生了高昂的融资成本但不能够收获与之匹配的收益，因此对企业的财务绩效起到了消极的作用。（2）债务期限结构对财务绩效的影响结果及原因分析：短期债务影响财务绩效的原因分析：通过上文第四章的回归分析结果可知：我国科创板上市公司的短期债务水平与财务绩效之间呈现负相关,这与上文所提出的假设二结果不相符，原因如下：eq\o\ac(○,1)短期债务融资会导致再融资成本的增加，会增加对资金的需求。短期债务融资的成本相比较于长期债务融资而言，短期债务因其时间短利息费用低的特点，促使公司在一定时间内进行多轮短期融资，这会促进再融资成本和滚动融资成本的上升。这样就使得高成本影响了财务绩效，而使得财务绩效下降。eq\o\ac(○,2)短期负债的风险主要就体在期限风险与流动性风险，企业的刚性兑付对导致企业的资金链存在