企业资本结构和经营绩效的关系研究—基于信息技术行业A股上市公司的实证分析[摘要]：本文以信息技术行业上市公司的资本结构与企业经营绩效之间的关系为研究对象，首先通过理论分析提出了资本结构与企业经营绩效的关系假设，然后运用2013年信息技术行业上市公司的相关数据进行了实证分析。
结果发现，中国信息技术上市公司的资本结构和企业经营绩效存在着显著负相关关系。
从而，为信息技术企业优化资本结构，提高经济效益提供相应的指导建议。
关键词：信息技术行业资本结构经营绩效一、引言：随着我国资本市场的不断发展和完善，企业价值最大化已被越来越多的企业作为追求目标，公司经营绩效也受人们普遍关注，资本结构作为公司治理结构中的重要方面，不仅影响企业的资本成本，还会影响企业的治理结构和经营绩效，公司治理结构和公司绩效一直是国内外学者普遍关注的问题。
一直以来，理论界对资本结构与企业经营绩效之间关系的探讨从未间断。
我国对于资本结构与企业经营绩效的相关性研究，陆正飞、辛宇(1998)分析得出，不同行业的资本结构有着显著的差异，获利能力与资本结构之间有显著的负相关关系。
李义超、蒋振声(2001)得出我国上市公司资本结构与企业绩效之间存在负相关关系的结论。
于东智(2003)通过研究股权结构、治理效率与公司绩效关系发现，资产负债率与公司绩效表现出较强的负相关关系。
刘志彪等(2003)证实企业的资本结构与其所在的产品市场上的竞争强度之间具有显著的正相关关系，同时资本结构与绩效之间存在显著的负相关关系。
综合来说，我国的研究除了少数结论（洪锡熙和沈艺峰，2000；王娟和杨凤林2002）外，普遍认为企业经营绩效与资本结构是负相关的（陆正飞，1996；刘志彪，2003；于东智，2003；肖作平，2005）。
然而，研究结果的不一致性主要是下面几个原因：首先，未将行业因素考虑在内。
在不同的行业中，资本结构与企业经营业绩之间的关系可能是不同的。
因此，我们应该在同一行业中进行横向的比较，进而排除行业因素的干扰。
其次，未全面考虑公司绩效的影响因素。
影响绩效的因素有很多，除受资本结构影响外，还受公司规模、公司成长性等因素影响，漏掉重要影响因素容易导致有偏误的估计结果，甚至会掩盖资本结构与公司绩效之间的真实关系。
而我们在研究中加入了相关的控制变量。
因此，本文利用我国信息技术行业A股2103年182家上市公司为研究样本，采用多元线性回归分析的方法，并选取多个变量进行控制，进一步研究了资本结构和企业经营业绩之间的关系，为信息技术上市公司优化资本结构，减少财务风险，提高企业经营效益提供政策建议。
二、理论分析与假设提出对于资本结构和公司绩效相关性的研究，国内外主要依据以下理论进行分析：MM及其修正理论，权衡理论、代理成本理论、控制权理论以及琢序理论等。
资本结构中的股权结构，从理论上对企业经营效益体现为积极作用，合理地增加股权结构比例有利于提高企业的经营效益。
相反，资本结构中的债券结构对企业的经营绩效产生消极作用。
过高的负债比例反而使企业的经营业绩下降，抑制公司的成长。
同时，相关的研究表明，良好的经营业绩必然会有充足稳定的资金流，从而负债比例相对较低。
因此提出假设1：假设H1:资本结构与企业绩效显著负相关。
三．研究设计1、样本选取本文研究对象为我国2013年信息技术行业A股上市公司，并按照以下原则进行处理：（1）剔除数据不全的公司；（2）剔除ST企业。
笔者从国泰安查到信息技术行业A股上市公司共有205家，剔除数据不全的企业18家和ST企业5家，总样本量为182个。
该样本占信息技术行业A股上市公司的88.78%，足以代表该行业的情况。
数据处理通过eviews7.0进行。
2、变量设计（1）资本结构国内外学术界对资本结构的界定基本上是从“广义”和“狭义”的角度进行，两者的主要区别在于是否将“短期债务资金”纳入资本结构的研究范围。
充分考虑到中国上市公司的现状(流动负债在负债总额中占绝对优势，即80%左右)，本文将短期债务资金(在资产负债表中表现为负债中的流动负债部分)纳入资本结构的研究范围，舍弃了以狭义资本结构为限定对象的常规作法，在剖析上市公司特有资本结构现象的基础上，从企业所有资金筹集来源的构成和比例关系，即广义资本结构的视角来探讨其与企业绩效的相互关系。
因此，本文中以使用频率最高的资产负债率(负债总额/资产总额)作为资本结构的度量指标。
另外，考虑到中国股票市场约2/3的股份为非流通股，市场价值不易计算;而中国资本市场属十新兴市场，上市公司流通股份的股票价格在一定程度上难以准确反映其市场价值，因此，本文对于资产与负债的计量均采用账面价值。
（2）企业经营绩效在对资本结构与企业绩效之间相互关系的理论和实证研究中，对于企业绩效的度量，一般以财务指标为主，比较具有代表性的基于账面价值的财务指标主要有总资产收益率(ROA)和净资产收益率(ROE ) （ Frank和Goyal 2003 ;陈超和饶育蕾，2003）。
本文选取总资产收益率作为度量企业业绩的财务指标。
（3）控制变量企业经营绩效影响因素的实证研究成果丰富，为本文中控制变量的选择提供了充分的备选变量，其中以规模、非债务税盾、实际税率、未来成长性、资产结构、资产流动性、产品独特性、现金流量、财务困境成本、行业归属等最具代表性。
但是考虑到本文选择多元线性回归模型来考察资本结构对企业绩效的影响，而自变量个数过多或不恰当的自变量的选入都会对统计的显著性产生不利影响，因此，在选择控制变量之前，本文首先以182家上市公司的数据为基础，以逐步多元线性回归的方法对上述公司特征变量进行了筛选，将具有统计上的显著性的规模、资产流动性、成长性、现金流量四个变量挑选出来作为控制变量，其具体度量指标主要参考国内外理论研究成果和实证分析结论。
对于资本结构变量、企业绩效变量和控制变量的具体度量指标汇总如表1。
表13、回归模型构建本文采用多元线性回归模型对资本结构和经营绩效的关系进行探讨，建立模型如下：Y=C+X1+a2X2+a3X3+a4X4+a5X5+U。
其中Y表示多元线性回归中的被解释变量——企业经营绩效的表征变量——总资产收益率（ROA）；解释变量包括资产负债率和控制变量两部分，其中控制变量有包括规模、资产流动性、成长性、现金流量；a1、a2、a3、a4、a5分别表示各个自变量的相关系数；U表示残差。
四.实证结果与分析1、总体样本的多元线性回归结果分析所建模型的多元回归结果如表4所示。
其中，X1的系数为负，X2、X3、X4、X5的系数均为正。
并且，在选择显著性水平 =0.05，根据尾概率可知，模型中的参数X1、X2、X4、X5通过t检验，也就是说，资本结构与企业经营绩效显著负相关。
Dependent Variable: YMethod: Least SquaresDate: 01/06/15 Time: 11:26Sample: 1 182Included observations: 182Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.X1 -0.130516 0.029015 -4.498174 0.0000X2 0.008809 0.004069 2.164897 0.0317X3 0.000855 0.000773 1.105070 0.2706X4 0.191895 0.019024 10.08692 0.0000X5 0.186920 0.049406 3.783389 0.0002C -0.142155 0.081507 -1.744070 0.0829R-squared 0.473597 Mean dependent var 0.045381 Adjusted R-squared 0.458643 S.D. dependent var 0.061749 S.E. of regression 0.045433 Akaike info criterion -3.312752 Sum squared resid 0.363289 Schwarz criterion -3.207125 Log likelihood 307.4604 Hannan-Quinn criter. -3.269933 F-statistic 31.66898 Durbin-Watson stat 2.064019 Prob(F-statistic) 0.000000表2五、研究结论针对信息技术行业上市公司的资本结构不合理等问题，本文从资本结构和企业经营业绩的研究视角切入，通过多元线性回归分析，探讨了信息技术企业资本结构与企业经营绩效之间的相互关系。
以国泰安数据库上查到的182家上市企业2013年的财务数据为基础，通过相应的相关系数和多元线性回归结果可知，信息技术行业的资本结构与企业的经营绩效成负相关的关系。
也就是说，对于信息技术企业，需要适度利用负债的财务杠杆效应，若资产负债率偏高，则会带来企业经营效益的下降。
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