电子商务行业上市公司资本结构、资产结构与公司绩效关系的实证分析毕业论文(编辑修改稿)

电子商务行业上市公司资本结构、资产结构与公司绩效关系的实证分析毕业论文(编辑修改稿)内容摘要：

存在非线性关系。 一般情况下 ,企业绩效是 与产出同方向变动的 ,故推断流动资产比重与企业绩效之间成倒 U型的曲线关系，企业绩效最高时所对应的流动资产在总资产中所占的比重就是最佳值。 又因为电子商务企业轻资产的特点，推断电子商务企业流动资产比重多分布于倒 U型曲线最高点右侧的下降阶段。 “在企业生产扩张的开始阶段，厂商由于扩 大生产规模而使经济效益得到提高，这叫规模经济。 当生产扩张到一定 规模以后，厂商继续扩大生产规模，就会使经济效益下降，这叫规模不经济。 ” [22]由于电子商务的特点，所需资产多是轻资产。 在企业发展初期，轻资产的优越性能被很好的体现出来，最直接 可见的就是可以保持一个较低的成本水平。 当企业规模较小 不需要很多固定资产便能很好地匹配企业的生产水平及消费者对企业的要求， 过多的话则会造成闲置浪费，拉低企业的整体收益；当企业规模逐渐变大 时 ， 逐步 添加固定资产就是有利的，真正充分发挥 轻 资产的获利能力还是需要固定资产来辅助的。 关于这一点，京东商城的发展就是最好的例子 ：从消费者的角度出发，为确保货品安全高效地送到消费者手中，京东顶住外界质疑和反对的压力，坚持拿出大笔的资金自建物流，使消费者得到了更好的购物体验，也解除了外包物流对企业发展的制约。 故推断固定资产比重与企 业绩效之间成 倒 U 型 曲线关系。 又因为电子商务企业轻资产的特点， 电子商务企业固定资产比重多分布于 倒 U型曲线最高点左侧的 上升 阶段。 武汉纺织大学 20xx届毕业设计论文 9 “财务杠杆是指企业在筹资活动中采用债务或优先股筹资而产生了固定性债务利息或优先股股利等财务费用，使得企业的每股收益（ EPS）的变动幅度大于息税前利润（ EBIT）的变动幅度的现象。 ” [23]负债能够缓解企业自有资金不足的矛盾，提高自有资本的收益水平。 权益资本的成本高于债务资本的成本，而且负债的利息成本有节税效应，适当负债经营是值得提倡的。 但负债过多会导致财务风险过大，偿债能力过低，过重的利息负担也会消耗大量利润使公司绩效降低，甚至丧失偿债能力而面临破产。 故推断负债比例与企业绩效之间成倒 U 型的曲线关系。 又因为电子商务企业轻资产的特点，在借款的抵押贷款方面没有优势，推断电子商务企业负债比例多分布于倒 U型曲线最高点左侧的上升阶段。 3 实证研究 3． 1 研究假设 资产结构是指资产的构成，是企业投资活动的直接反映。 主要包括流动资产与非流动资产的比例、流动资产及非流动资产其内部各项的分配、有形资产与无形资产的比例。 资本结构是指企业各种资金的构成和比例关系，是企业融资活动的直接反映。 通常资本结构仅指狭义上的，即权益资本和长期负债资本的比例。 投资与融资是企业资金流转的两大重要环节。 企业的资产结构会直接影响到公司的投资收益，而资本结构则影响了公司的资本成本。 基于已有的研究成果，再根据财务管理中的杠杆原理及微观经济学的生产论和成本论 , 结合电子商务企业的资产结构、资本结构的特 点，提出以下几个假设 ,并在此基础上建立模型对其进行检验 : H1:流动资产比重与企业绩效之间成微弱的倒 U 型曲线关系 ,电子商务企业流动资产比重多分布于倒 U型曲线最高点右侧的下降阶段。 H2:固定资产比重与企业绩效之间成微弱的 倒 U 型曲线关系 ,电子商务企业固定资产比重多分布于倒 U型曲线最高点 左 侧的 上升 阶段。 H3:负债比例与企业绩效之间成微弱的倒 U 型曲线关系 ,电子商务企业负债比例多分布于倒 U型曲线最高点左侧的上升阶段。 武汉纺织大学 20xx届毕业设计论文 10 3． 2 研究设计 3． 2． 1 样本选取 本文选取的数据来自巨潮资讯网及各公司网站公布的年报中已经审计的财务数据。 并且考虑到数据的可得性和研究的客观性，将以下四类公司剔除了：第一类是在研究区间已经退市的公司；第二类是财务数据出现大幅变动的公司；第三类是相关数据不全或无法获得的公司；第四类是规模过小还不成熟的公司。 由于电子商务上市公司数量比较少，同时上市时间较短且参差不齐，最终确定了24 家电子商务上市公司作为此次实证分析的对象，同时选取这些上市公司年报数据作为原始资料 ，其中搜集到 20xx20xx 年共计 3 年的年报数据 的有 24 家，搜集到 20xx20xx 年共计 6 年的年报数据 的公司有 14 家。 3． 2． 2 自变量与因变量的选取 （ 1） 资本结构与资产结构的度量 资产结构是指资产的构成，是企业投资活动的直接反映。 主要包括流动资产与非流动资产的比例、流动资产及非流动资产其内部各项的分配、有形资产与无形资产的比例。 在企业规模一定的情况下 ,企业资产结构的不同安排 ,会导致其对企业绩效的影响也不相同。 基于本文的研究假设，本文的资产结构变量选取了流动资产占总资产的比重（ X1）、固定资产占总资产的比重（ X2）这 2 个变量作为资产结构变量。 另外 ,为了验证资产结构与企业绩效之间并不是严格的正相关或负相关的线性关系 ,在资产结构变量的选择上 ,又分别引入了流动资产比率的平方（ X12）、固定资产比率的平方（ X22）两个辅助自变量 ,用来研究资产结构与企业绩效之间具体的非线性关系。 关于变量的计算，流动资产占总资产的比重、固定资产占总资产的比重分别采用报表数据中流动资产合计额与资产总计额的比值和固定资产合计额与资产总计额的比值。 资本结构是指企业各种资金的构成和比例关系，是企业融资活动的直接反映。 通常资本结构仅指狭义上的，即权益资本和长期负债资本的比例。 投资与融资 是企业资金流转的两大重要环节。 企业的资产结构会直接影响到公司的投资收武汉纺织大学 20xx届毕业设计论文 11 益，而资本结构则影响了公司的资本成本。 在实证研究方面，不同的学者对于资本结构有着不同的定义。 有些学者把长期、短期和可转换债券除以权益的市场价值和帐面价值，作为资本结构的衡量指标。 有些在回归分析中，使用调整后的债务对调整后的债务加权益的帐面价值比率作为资本结构的指标。 对于电子商务的上市公司而言，在负债组成中流动负债占有相当大的比重，因此在本文资本结构的分析中把流动负债占总负债的比例也作为一个分析变量提出来，最后选定 2个指标来衡量公司的资本结构 ： 权益乘数 (X3)、资产负债率 (X4)。 另外 ,为了验证资本结构与企业绩效之间并不是严格的正相关或负相关的线性关系 ,在资本结构变量的选择上 ,又分别引入了 权益乘数 的平方（ X32）、资产负债率 的平方（ X42）两个辅助自变量 ,用来研究资本结构与企业绩效之间具体的非线性关系。 关于变量的计算，资产负债率、流动负债占总负债的比例分别采用报表数据中负债合计额与资产总计额的比值和流动负债合计额与负债合计额的比值。 （ 2） 公司绩效的衡量 对于公司绩效的分析多是以三大财务报 表为基础的，通过表内各项目之间逻辑关系构建一套指标体系，用以评价一家公司。 在实证中多数学者是依据杜邦财务分析体系（ Dupont System）来作为 企业业绩衡量指标的，即以净资产收益率作为衡量指标。 净资产收益率可以分解为销售净利率、资产周转率及权益乘数的乘积。 但 本文为结合实际情况及行业特点，对于公司绩效的衡量不直接采用净资产收益率这个综合指标。 按照科学性、综合性、全面性及可比性的原则，同时考虑到数据的可得性，选取了 流动比率 (m1)、 资产负债率 (m2)、 流动资产周转率 (m3)、 总资产周转率(m4)、股东权益报酬率 (m5)、销售净利率 (m6)及 销售毛利率 (m7) 这七 个财务指标来反映上市公司的效益。 流动比率及资产负债率可以反映企业现有资本结构及资产结构下企业的偿债能力。 流动资产周转率 、 总资产周转率 可以从资产效率的角度说明企业现有资产结构的资产质量。 股东权益报酬率 可以反映企业现有资本结构下权益资本的平均收益水平。 销售净利率可以从销售收入对净利润的贡献的角度评价企业效益。 销售毛利率可以剔除投资收益等其他收入的影响，对前一个指标反应的内容起辅助说明作用，结合起来可以使分析更客观。 武汉纺织大学 20xx届毕业设计论文 12 关于指标的计算， m1~ m7分别采用报表数据中 流动资产合计额与流动负债合计额的比值、负债合计额与资产总计额的比值、 营业收入与 流动资产合计 额的比值 、 营业收入与资产总计额的比值 、净利润额与股东权益合计额的比值 、净利润额与营业收入额的比值及营业收入与营业成本的差值与营业收入的比值。 但是，由于这些指标之间存在一定程度的重叠性和相关性，所以首先需要采用因子分析的方法对其进行综合评价。 3． 2． 3 回归模型的建立 首先需要采用因子分析的方法对公司绩效的九个财务指标进行综合评价得出评价值 M，然后以 M 为因变量，以反映资产结构的流动资产比率、固定资产比率和反映资本结构的资产负债率、流动负债占总负债的比例及其各自的平方为自变量 ,分析资产结构、资本结构和企业绩效之间的关系。 因为要分别研究各个自变量与 M 的相关关系，故 将 资产负债率 (m2)、总资产周转率 (m4)、 销售净利率 (m6)及销售毛利率 (m7)分别 引入 各个 回归方程，以期 获取更好的回归效果， 以 在此基础上更准确的观察自变量 X 与 M 的关系。 最后 建立多元 回归模型如下 : M=β 0+β 1 X1+β 2 X12+β 3m2+β 4 m6+β 5 m7+ε (31) M=β 0+β 1 X2+β 2 X22+β 3m2+β 4 m4+β 5 m6+ε (32) M=β 0+β 1 X3+β 2 X32+β 3m4+β 4 m6+ε (33) M=β 0+β 1 X4+β 2 X42+β 3m4+β 4 m6+ε (34) ε ~N（ 0，σ 2） 其中ε为随机干扰项，β 0 、 β β β β β 5及σ 2均为未知参数 3． 3 公司绩效的因子分析 “社会科学领域解释中最重要的一个问题在于：从尽可能多的变量中概括出相互独立的影响因素，然后以此为依据进行下面的分析，这正是因子分析的任务。 和回归分析相反，因子分析试图寻找相互独立的描写变量和解释变量。 ” [24]因子分析是从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂关系的变量归武汉纺织大学 20xx届毕业设计论文 13 结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。 具体地说，就是寻找出支配多个指标 m1， m2， …. m n 相互关系的少数几个公共因子 f1， f2， … f n，以再现原指标与公因子之间的相互关系。 因子分析的数据采用 24 家公司 09~11 年 3 年的报表数据作为原始数据。 3． 3． 1 样本的描述性统计 先对所有数据进行描述性统计， SPSS20． 0 的描述性统计分析结果如 表 11所示 ： 表 31 描述统计量 （单位： %） N 极小值 极大值 均值 标准差 流动比率 m1 24 资产负债率 m2 24 流动资产周转率 m3 24 总资产周转率 m4 24 股东权益报酬率 m5 24 销售净利率 m6 24 销售毛利率 m7 24 有效的 N （列表状态） 24 3． 3． 2 对原始数据进行标准化变换 在因子分析前，一般建议先将原数据矩阵标准化，因为标准化的矩阵具有以 下三个优点： ① 简化相关性计算和在因子分析框架下必要的计算步骤 ② 达到简化解释的目的 ③ 是不同计算标准下变量的比较成为可能。 首先算出 24 家公司关于 7 个变量 m1~ m7 在 09~11 年三年 的平均数，列出矩阵。 用平均数可以在一定程度上排除偶然性，使结果更具一般性。 “ 通过每个变量观察值和平均值的差，然后再除以标准差来使数据矩阵标准化，以此可以确保新的平均值为 0，同时变量的标准差为 1。 ” [24]处理之后的标准化矩阵如表 31所示： 武汉纺织大学 20xx届毕业设计论文 14 表 32 标准化矩阵 3． 3． 3 因子分析适用性的检验 （ 1）相关性的显著 水平检验 显著水平用于检验概率，以这种概率来判断前面变量相关的假设适合还是不适合。 SPSS20． 0 得出的相关性显著水平如表 33 所示 ，由表中可以看出各个变量之间的相关性基本上都以 30%以下的犯错概率拒绝零假设，即各个变量间的相关程度较高。 流动比率 m1 资产负债率m2 流动资产周转率 m3 总资产周转率 m4 股东权益报酬率 m5 销售净利率m6 销售毛利率m7 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16。