周德慧 副教授

（西安歐亞學(xué)院金融學(xué)院 陜西西安 710065）

近年來(lái)，很多新興物流公司從市場(chǎng)中興起。然而，由于我國(guó)物流行業(yè)起步較晚，債務(wù)市場(chǎng)和股票市場(chǎng)目前還不完善，長(zhǎng)期負(fù)債率太低，主要依賴于短期流動(dòng)負(fù)債，存在較大的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及較高的破產(chǎn)概率等，這些問(wèn)題的存在成為了物流上市公司長(zhǎng)期持續(xù)發(fā)展道路上巨大的障礙和阻力。因此，如何找到影響物流上市公司融資結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素，在提升物流上市公司整體績(jī)效方面具有較強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)作用，并且對(duì)物流上市公司的快速、健康、穩(wěn)定的發(fā)展也是具有極其重要的實(shí)踐推動(dòng)意義。

樣本選擇、數(shù)據(jù)來(lái)源和指標(biāo)選擇

為了數(shù)據(jù)的有效性，基于以下標(biāo)準(zhǔn)對(duì)物流上市公司進(jìn)行篩選，剔除ST等財(cái)務(wù)出現(xiàn)異常的公司，剔除銷售凈利率為負(fù)的公司，剔除B股公司，最終選定55家物流公司，數(shù)據(jù)的有效區(qū)間是2017-2019年。本文的數(shù)據(jù)主要來(lái)自于國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫(kù)（CSMAR）以及各上市公司年報(bào)。

選取如下反映物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的14個(gè)具體指標(biāo)。股權(quán)結(jié)構(gòu)維度擁有第一大股東持股比例（X1）、前五大股東持股比例（X2）、前三大股東股東持股平方和（X3）這3個(gè)指標(biāo)；總資產(chǎn)（X4）、營(yíng)業(yè)總收入（X5）這2個(gè)指標(biāo)可以比較全面反映了公司規(guī)模；存貨周轉(zhuǎn)率（X6）、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X7）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（X8）這3個(gè)指標(biāo)可以比較全面反映了營(yíng)運(yùn)能力；盈利能力維度擁有凈資產(chǎn)收益率（X9）、銷售凈利率（X10）、每股收益（X11）這3個(gè)指標(biāo)；總資產(chǎn)增長(zhǎng)率（X12）、凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率（X13）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（X14）這3個(gè)指標(biāo)可比較全面反映了成長(zhǎng)能力，如表1所示。

基于因子分析法的影響物流上市公司融資結(jié)構(gòu)關(guān)鍵因素的識(shí)別

（一）因子分析模型建立

因子分析是將多個(gè)變量X1，X2，X3，…，XP綜合為少數(shù)幾個(gè)因子F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，…，F(xiàn)m，揭示多個(gè)指標(biāo)與其相對(duì)應(yīng)因子之間關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)方法。具體可以表現(xiàn)為以下公式：

（二）可行性分析

KMO取值在0到1之間，一般認(rèn)為KMO值至少0.7以上才可以做因子分析。本文可行性檢驗(yàn)的KMO值為0.891，且P值為0.000。因此，可以看出本文數(shù)據(jù)適合做因子分析。

（三）特征根確定和公共因子提取分析

公共因子是反映原始指標(biāo)間共同信息的因素。因子貢獻(xiàn)率是此因子所對(duì)應(yīng)的特征值與所有特征值之和的比值，如表2所示。從表2可以看出，特征值大于1的有5個(gè)，前5個(gè)主成分占據(jù)了累計(jì)方差的75.847%，所以可以提取這5個(gè)主成分作為物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的因子，具體可以表述為 F1、F2、F3、F4、F5。

由表3可以得出此結(jié)論：主成分2擁有3個(gè)大載荷的指標(biāo)X1、X2、X3，所以可叫股權(quán)因子；主成分4擁有3個(gè)大載荷的指標(biāo)X6、X7、X8所以可叫營(yíng)運(yùn)因子；主成分5擁有2個(gè)大載荷的指標(biāo)X4、X5，所以可叫規(guī)模因子；主成分1擁有3個(gè)大載荷的指標(biāo)X9、X10、X11，所以可叫盈利因子；主成分3擁有3個(gè)大載荷的指標(biāo)X12、X13、X14，所以可叫成長(zhǎng)因子。

表1 融資結(jié)構(gòu)影響因素指標(biāo)

表2 特征根與方差貢獻(xiàn)率

表3 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表4 研究假設(shè)匯總

物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的實(shí)證分析

（一）變量選擇

因變量。主流的融資結(jié)構(gòu)代表變量可以用資產(chǎn)負(fù)債率來(lái)代替，因此運(yùn)用資產(chǎn)負(fù)債率作為本文融資結(jié)構(gòu)的替代變量作為因變量。自變量。自變量選擇了因子分析法提取的5個(gè)主成分。它們分別是規(guī)模因子、盈利因子、營(yíng)運(yùn)因子、成長(zhǎng)因子、股權(quán)因子。

（二）研究假設(shè)

股權(quán)高度集中的話，需要管理層等代理人的數(shù)量就會(huì)較少，這樣一來(lái)，就可以適度地降低代理成本，代理成本降低了，債權(quán)人的利益就會(huì)一定程度上受到損害，因此，這種情況下降低債務(wù)杠桿水平才能緩解這一問(wèn)題?；谝陨戏治觯岢鋈缦录僭O(shè)（見(jiàn)表4）：

H1：股權(quán)集中度與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的負(fù)因果關(guān)系。

高成長(zhǎng)性公司由于行業(yè)發(fā)展景氣，所以可以借此機(jī)會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大自身的規(guī)模發(fā)展壯大，但是由于高成長(zhǎng)的公司資金實(shí)力還不是特別雄厚，所以如果要發(fā)展壯大，必須要進(jìn)行外部融資，因此那些高成長(zhǎng)性公司的總負(fù)債往往會(huì)比較高。因此，提出如下假設(shè)：

H2：成長(zhǎng)性與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的正因果關(guān)系。

大公司信息來(lái)源渠道相對(duì)比較廣闊，而且所掌握信息的準(zhǔn)確性比較高，所以他們能夠提供給債權(quán)人更多信息資源，所以，債權(quán)人出于信息安全和自身利益的考慮，會(huì)選擇和大公司合作，因?yàn)榭梢詼p少合作后帶來(lái)的種種風(fēng)險(xiǎn)，這樣一來(lái)，大公司也就更加容易獲得資金支持。因此，提出如下的假設(shè)：

H3：公司規(guī)模與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的正因果關(guān)系。

當(dāng)一個(gè)企業(yè)擁有較好的營(yíng)運(yùn)能力，這個(gè)企業(yè)的正常運(yùn)營(yíng)的時(shí)候，用的資金反而會(huì)更少些，因此，它就不太需要從外部進(jìn)行債務(wù)融資。因此，提出如下假設(shè)：

H4：營(yíng)運(yùn)能力與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的負(fù)因果關(guān)系。

有些企業(yè)由于自身的獲利能力較強(qiáng)，具有較強(qiáng)的資金實(shí)力，具有充足的現(xiàn)金流和資金周轉(zhuǎn)能力，因此，他們一般很少需要進(jìn)行外部負(fù)債，即使是擴(kuò)大規(guī)?；蛘呤沁M(jìn)一步發(fā)展壯大。因此，提出如下假設(shè)：

H5：盈利能力與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)之間存在顯著的負(fù)因果關(guān)系。

（三） 回歸模型的建立

回歸分析法是通過(guò)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，運(yùn)用多個(gè)自變量的組合最優(yōu)化建立回歸方程來(lái)從而預(yù)測(cè)因變量的回歸分析稱為多元回歸分析。其模型一般形式為：

Y稱為因變量；X1，X2，…，Xk稱為自變量或解釋變量；ε為隨機(jī)誤差；β0，β1，…，βk是回歸系數(shù)。

（四）回歸結(jié)果分析

本文采用全部進(jìn)入的方法對(duì)模型進(jìn)行逐步回歸?；貧w結(jié)果如表5所示。根據(jù)表5中回歸的結(jié)果，可以看出：

第一，股權(quán)集中度因子對(duì)融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為-1.724，可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，且回歸系數(shù)為負(fù)，也即股權(quán)集中度越高，融資能力反而越低。

第二，成長(zhǎng)因子對(duì)融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為3.500，可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，且回歸系數(shù)為正，也即成長(zhǎng)性越好，公司融資能力就越強(qiáng)。

第三，規(guī)模因子對(duì)融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為3.917，可以通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，且回歸系數(shù)為正，也即公司規(guī)模越大，公司的融資能力也就越強(qiáng)。

第四，營(yíng)運(yùn)因子對(duì)融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為0.155，不能通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。

第五，盈利能力因子對(duì)融資結(jié)構(gòu)影響回歸系數(shù)的T值為-1.285，不能通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)。具體結(jié)果如表6所示。

結(jié)論

運(yùn)用因子分析法對(duì)物流上市公司融資結(jié)構(gòu)影響因素的多個(gè)指標(biāo)進(jìn)行關(guān)鍵因素的提煉，再用多元回歸的方法對(duì)物流上市公司融資結(jié)構(gòu)與關(guān)鍵影響因素進(jìn)行計(jì)量分析，結(jié)論發(fā)現(xiàn)：第一，提取出了成長(zhǎng)因子、股權(quán)因子、規(guī)模因子、營(yíng)運(yùn)因子、盈利因子這5個(gè)主成分。第二，成長(zhǎng)因子、規(guī)模因子與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)存在著顯著的正相關(guān)作用。第三，股權(quán)因子與物流上市公司融資結(jié)構(gòu)存在著顯著的正相關(guān)作用。第四，營(yíng)運(yùn)因子、盈利因子對(duì)融資結(jié)構(gòu)的影響不顯著。

表5 回歸系數(shù)

表6 結(jié)果匯總

綜上，提出優(yōu)化物流上市公司融資結(jié)構(gòu)的對(duì)策建議：

第一，適度降低股權(quán)集中度，形成股權(quán)制衡的局面。股權(quán)集中度一旦過(guò)高，就必然會(huì)出現(xiàn)股權(quán)融資代理成本過(guò)高的局面，所以必須減少絕對(duì)股東持股比例，適度增加其他股東持股的比重，形成股權(quán)相互制衡的局面，降低第一大股東控制資本結(jié)構(gòu)決策的權(quán)力和能力。

第二，適度促進(jìn)企業(yè)的成長(zhǎng)速度?；貧w結(jié)果表明：物流上市公司的成長(zhǎng)性與融資結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系。企業(yè)成長(zhǎng)有利于物流上市公司股權(quán)融資，而股權(quán)融資又對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)具有較強(qiáng)的促進(jìn)作用，這種相互轉(zhuǎn)換對(duì)融資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化比較有利。

第三，適度擴(kuò)大企業(yè)經(jīng)營(yíng)規(guī)模。回歸結(jié)果表明企業(yè)規(guī)模越大，物流上市公司融資能力越強(qiáng)，其抵抗財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的能力就越強(qiáng)。因此，物流上市公司應(yīng)適度擴(kuò)大公司規(guī)模，合理選擇和確定資金的來(lái)源，拓寬公司的融資渠道。