1、煤炭企业资本结构与经营绩效的关系研究内容摘要：本文以 2008-2012 年 32 家沪深 A 股煤炭上市公司为样本，采用因子分析法评价选取样本的经营绩效，建立回归模型分析资本结构与经营绩效的关系。实证研究结果表明，当资产负债率低于 65%时，煤炭企业的资本结构与经营绩效呈反向关系，这就要求煤炭企业应适当降低负债水平以降低资产负债率，合理利用财务杠杆效应，以达到优化资本结构，降低财务风险的目的，进而提升经营绩效，应对行业危机，发挥我国煤炭企业的能源主导地位。 关键词：煤炭企业 资本结构 经营绩效 实证研究 引言 煤炭是我国的主要能源，决定着我国的经济发展和社会进步，在社会主义现代化进程中发挥着
2、重要作用。2004 年 6 月 30 日由国务院讨论通过的能源中长期发展规划纲要（2004-2020） 中也明确指出我国坚持以煤炭能源为主体的发展战略。然而，纵观煤炭市场价格，所谓“煤飞色舞”的鼎盛十年自 2012 年就终结了。2012 年下半年以来，煤炭市场价格急转直下，一些国外进口煤炭凭借着自身的价格优势大兵压境，仅2013 年前 11 个月的进口量就高达 2.92 亿吨，同比增长 15.1%，超过2012 年全年 2.89 亿吨的进口量，大幅侵占了我国煤炭企业的市场空间，使国内煤炭企业面临着前所未有的生存发展难题。同时，很多煤炭企业本身也存在资本结构不合理的问题，如债务融资结构混乱，股权
3、过度集中等现象，这些都制约着其经营绩效的提高。煤炭企业如何应对危机的影响，寻求企业的平稳发展，这都要求我们对煤炭公司的资本结构和经营绩效认真研究。 对资本结构和经营绩效的研究一直以来就是国内外学者的研究热点，尤其是在 1958 年 Modigliani 和 Miller 提出 MM 理论以后。资本结构对于企业的经营绩效至关重要，决定着企业未来的生存发展空间。综合相关文献，资本结构从多个方面通过多途径影响着企业的资本结构，针对资本结构与经营绩效的关系这一问题，国内外学者主要持四种观点：国外 MM 理论和国内学者（洪锡熙、沈艺峰、范从来等）研究结果显示，资本结构与经营绩效呈正相关关系；国外学者 T
4、itman 和 Jensen 的早期研究以及国内学者陆正飞等的研究分析结果表明，资本结构与经营绩效呈负相关关系；国外学者 Hatfield 等通过对行业负债率和公司价值的关系研究，得出资本结构与经营绩效不存在显著关系的结论；我国学者龙莹和钭志斌对电力上市公司和汽车上市公司的实证研究结果得出了新的观点，即二者呈非线性相关关系，表现为资本结构与经营绩效呈倒 U 型关系。 国内外学者得出不同结论的原因可归结为三个方面：一是国内外资本市场和经济发展程度的区别，导致企业的资本结构存在差异，进而影响了研究结论；二是对企业经营绩效衡量指标的选取，目前尚无统一的选取标准，不同学者对指标的选取使得研究结论具有一
5、定的主观性；三是不同行业的资本结构以及经营绩效都有着较大的差异，而国内外学者的指标选取中却没有考虑这一影响因素，造成了研究结果的显著差异。 结合对资本结构与经营绩效的众多研究，分析其研究设计的优势及不足，本文从两个方面进行了拓展。首先，本文以煤炭行业的上市公司为研究对象，将研究领域限定于一个行业，使得研究结果对于煤炭行业具有适用性，对于我国煤炭企业优化资本结构，提升经营业绩，应对生存发展危机具有重要意义。其次，在实证研究中采用因子分析法来衡量企业的经营业绩，可以避免单一指标衡量存在的局限性，使得经营业绩的评价更加科学。 研究方案 （一）经营业绩评价方法的选择 要研究资本结构与经营绩效的关系，如
6、何评价经营业绩是十分重要的。对于此，本文采用因子分析法来评价煤炭企业的经营业绩，把信息重复、错综复杂的众多变量归结为几个相关性不强、具有代表性的综合因子，使得评价的方法更加的科学合理。 （二）指标选择 本文以煤炭上市公司作为目标变量，根据煤炭行业的资本结构特点并结合上市公司的治理结构和财务体系，参考各个指标的具体含义，选取了 10 个指标（如表 1 所示）来评价经营业绩。 （三）数据来源和样本 本文选取沪深 A 股煤炭企业中的 32 家作为研究对象，具体的研究期间为 2008-2012 年。数据来源于新浪财经，部分缺失数据通过上交所官网和巨潮资讯网补充。 以 2012 年的资产负债率为例，对
7、32 家煤炭上市公司的资本结构进行汇总分析。统计数据表明，12.5%的企业的资产负债率在 30%以下；65.64%企业的资产负债率在 30%和 65%之间，为 21 家；21.86%的企业的资产负债率在 65%以上。具体汇总见表 2。 经营业绩的因子分析 对于经营业绩的因子分析使用 SPSS 软件处理数据：首先对选取样本数据的潜在结构以及是否能够使用因子分析法进行了巴特雷特球形检验，检验结果表明基础数据适合采用因子分析法，检验结果见表 3。其次，由因子分析的结果，基础指标 X1-X10 被合成了 4 个主要因子，本文中将这4 个主要因子命名为 F1、F2、F3 和 F4，F1-F4 包含了基础
8、指标 77.53%的信息含量。表 4 反映了各因子的具体方差贡献率及累计的方差贡献率。再次，由表 5 因子旋转矩阵得出，F1 中包含 X5、X6、X7、X8、X9，F2 中包含 X1、X2、X10，F3 中包含 X4，F4 包括 X3。由表 6 的系数得分矩阵，得出 4 个主因子的得分，用 F1、F2、F3、F4 表示，具体见公式（1） 、（2） 、 （3） 、 （4） 。 F1=0.250*X5+0.252*X6+0.254* X7+0.226*X8+0.206*X9 （1） F2=0.473*X1+0.294*X2+0.429*X10 （2） F3=0.655*X4 （3） F4=0.785*X3 （4） 最后，用 Business Performance（简写为 BP）表示煤炭企业的经营业绩，评估方法见公式（5） ，各因子的方差贡献率决定 BP 值的大小。
