实际控制人异质性对A股民营上市公司资本结构的影响研究

实际控制人异质性对A股民营上市公司资本结构的影响研究一、引言1.1研究背景在我国经济发展进程中，民营经济作为市场经济的关键构成部分，发挥着极为重要的作用。近年来，A股民营上市公司数量持续增长，经营业绩也不断提升，已然成为我国资本市场的关键力量。据相关数据显示，截至2024年末，A股民营上市公司数量接近3400家，占A股上市公司总数的比例超过60%，其营业收入合计17.56万亿元，营收贡献度超24%，创历史新高。在研发投入方面，2024年A股民企研发投入超过7500亿元，研发贡献度达到41.45%，同样创下近10年新高。从分红情况来看，2024年A股民企分红总额突破4500亿元，分红率达到47.5%，创近19年新高。这些数据充分彰显了A股民营上市公司在经济发展、科技创新以及回报股东等方面的突出贡献。实际控制人作为民营上市公司的核心决策主体，对公司的战略规划、经营决策以及资源配置等方面具有决定性影响。他们凭借对公司的控制权，在公司治理中扮演着至关重要的角色，不仅决定着公司的发展方向，还对公司的运营效率和绩效表现产生深远影响。从战略规划角度看，实际控制人依据自身对市场趋势的判断和行业经验，为公司制定长期发展战略，明确业务重点和市场定位。例如，比亚迪的实际控制人王传福凭借对新能源汽车行业的前瞻性眼光，带领公司坚定布局新能源汽车领域，使比亚迪在新能源汽车市场取得显著成就，2024年营业收入超过7770亿元，同比增长29.02%，连续3年稳居A股民企营收榜首。在经营决策方面，实际控制人在投资决策、融资决策、生产运营等关键环节拥有最终决策权。以美的集团为例，实际控制人何享健对公司的多元化发展战略决策起到关键作用，推动美的集团在家电领域不断拓展产品线，同时积极布局智能家居、工业自动化等新兴领域，2024年美的集团营业收入接近4100亿元，排名较上一年提升1个名次。资本结构作为公司财务管理的核心内容之一，直接关系到公司的财务风险、融资成本以及市场价值。合理的资本结构能够优化公司的资源配置，降低融资成本，提升公司的财务稳健性和市场竞争力；反之，不合理的资本结构则可能导致公司财务风险增加，融资成本上升，甚至面临财务困境。在不同行业中，资本结构存在显著差异。例如，重资产行业如钢铁、房地产等，由于固定资产投资规模大，运营周期长，往往需要大量的外部融资，资产负债率相对较高；而轻资产行业如软件、互联网等，固定资产占比较低，主要依靠技术和人力资源，更倾向于股权融资，资产负债率相对较低。同一行业内不同公司的资本结构也可能因公司规模、经营策略、发展阶段等因素而有所不同。实际控制人的异质性特征，如年龄、性别、教育背景、职业经历、持股比例等，会导致其风险偏好、决策风格以及战略眼光等方面存在差异，进而对公司的资本结构决策产生不同影响。不同年龄的实际控制人在资本结构决策上存在差异。年轻的实际控制人可能更具冒险精神和创新意识，愿意承担较高的财务风险，倾向于采用较高的负债融资来支持公司的快速发展；而年长的实际控制人则可能更加稳健，注重公司的财务安全，更倾向于保持较低的负债水平。性别差异也可能影响资本结构决策，有研究表明，女性实际控制人相对男性更加谨慎，在融资决策中可能更倾向于选择较为保守的资本结构。教育背景和职业经历同样会对实际控制人的决策产生影响。具有金融、财务背景的实际控制人可能对融资成本和风险有更深刻的认识，在资本结构决策中会更加注重优化融资结构，降低融资成本；而具有技术、行业背景的实际控制人则可能更关注公司的技术研发和业务发展，在融资决策中更侧重于满足公司的资金需求。综上所述，A股民营上市公司在我国经济和资本市场中占据重要地位，实际控制人对公司决策具有关键作用，资本结构对公司发展至关重要，且实际控制人的异质性会影响公司的资本结构决策。因此，深入研究实际控制人异质性与企业资本结构之间的关系，对于优化A股民营上市公司的资本结构，提升公司治理水平和市场竞争力具有重要的理论和实践意义。1.2研究目的与意义本研究旨在深入剖析A股民营上市公司实际控制人的异质性特征，如年龄、性别、教育背景、职业经历、持股比例等，如何对企业的资本结构产生影响，揭示两者之间的内在联系和作用机制。通过系统分析实际控制人异质性与企业资本结构的关系，为A股民营上市公司在融资决策过程中，充分考虑实际控制人的因素提供理论依据，帮助企业制定更为合理、科学的融资策略，以实现资本结构的优化。在理论意义方面，本研究有助于丰富和拓展公司治理和资本结构理论。过往研究虽对资本结构的影响因素有诸多探讨，但针对实际控制人异质性这一关键因素的研究尚显不足。本研究从实际控制人异质性视角出发，深入探究其对资本结构的影响，能够为资本结构理论注入新的研究视角和内容，进一步完善公司治理理论体系，深化对企业决策行为的理解。在实际控制人年龄异质性与资本结构关系的研究中，通过收集和分析大量A股民营上市公司的数据，运用严谨的实证研究方法，揭示出年龄差异如何导致实际控制人风险偏好和决策风格的不同，进而对企业资本结构产生影响，这将为相关理论研究提供更为丰富和准确的实证依据。从实践意义来看，本研究能够为企业管理者、投资者和监管部门提供重要的决策参考。对于企业管理者而言，了解实际控制人异质性对资本结构的影响，有助于其在融资决策中更好地发挥实际控制人的积极作用，制定出符合企业发展战略和风险承受能力的资本结构方案，降低融资成本，提高企业价值。以具有金融背景的实际控制人所在企业为例，管理者可以依据本研究结论，充分利用实际控制人的专业优势，优化融资结构，降低融资成本，提升企业的财务稳健性。对于投资者来说，本研究结果可以帮助他们更全面地评估企业的投资价值和风险水平，在投资决策过程中，将实际控制人异质性因素纳入考虑范围，做出更为明智的投资选择，避免因忽视实际控制人因素而导致的投资失误。监管部门则可以根据研究结果，制定更为有效的监管政策，加强对企业融资行为的规范和引导，维护资本市场的稳定和健康发展，通过制定政策引导企业合理调整资本结构，防范金融风险。1.3研究方法与创新点本研究采用文献研究法，通过梳理国内外相关文献，对实际控制人异质性、企业资本结构的相关理论和研究成果进行系统分析，为后续研究奠定坚实的理论基础。在梳理资本结构理论发展历程时，详细阐述了MM理论、权衡理论、代理理论等经典理论的核心观点和演进过程，以及这些理论在解释实际控制人异质性与资本结构关系方面的应用和局限性。同时，对现有研究实际控制人异质性对资本结构影响的文献进行全面综述，总结已有研究的成果和不足，明确本研究的切入点和创新方向。运用实证研究法，以A股民营上市公司为样本，选取2019-2024年的相关数据进行分析。在样本选取过程中，充分考虑了公司的行业分布、规模大小等因素，以确保样本的代表性和研究结果的可靠性。通过构建多元线性回归模型，深入分析实际控制人的年龄、性别、教育背景、职业经历、持股比例等异质性特征对企业资本结构的影响，并对模型进行严格的多重共线性检验、异方差检验、自相关检验等，以确保研究结果的准确性和稳健性。可能的创新点体现在样本选取上，聚焦于A股民营上市公司，与以往研究样本相比，更具针对性和独特性，能够深入探究民营上市公司实际控制人异质性与资本结构的关系，为民营经济领域的研究提供更具参考价值的实证依据。在变量设定方面，不仅考虑实际控制人的常见异质性特征，还引入一些新的变量，如实际控制人的行业经验年限、是否具有海外背景等，更全面地衡量实际控制人的异质性，丰富了相关研究的变量体系，有助于更深入地揭示实际控制人异质性对资本结构的影响机制。从研究视角来看，本研究将实际控制人异质性与企业资本结构相结合，综合考虑多个异质性因素对资本结构的影响，为该领域研究提供了新的视角，有助于拓展公司治理和资本结构理论的研究边界，为企业实践提供更全面、深入的指导。二、理论基础与文献综述2.1相关理论基础2.1.1委托代理理论委托代理理论是经济学和管理学中的重要理论，主要探讨在信息不对称的情境下，委托人（Principal）与代理人（Agent）之间的关系。在企业中，股东作为委托人，将公司的经营管理事务委托给管理层（代理人），期望管理层能够最大化公司价值，实现股东财富最大化。然而，由于委托人与代理人的目标函数存在差异，信息分布不均衡，以及契约的不完备性，委托代理问题随之产生。在信息不对称方面，管理层通常比股东更了解公司的实际经营状况、市场动态以及投资机会等内部信息。股东由于不直接参与公司的日常经营，获取信息的渠道相对有限，难以全面、及时地掌握公司的真实情况。这种信息不对称使得管理层有可能利用自身的信息优势，采取一些不利于股东利益的行为，如过度在职消费、追求个人声誉而进行盲目扩张等。委托人与代理人的目标函数不一致也是导致委托代理问题的关键因素。股东的主要目标是实现公司价值最大化，从而获得更多的投资回报，如股息分红和资本增值。而管理层的目标则更为多元化，除了关注公司业绩以获取薪酬和奖金外，还可能追求个人权力的扩大、在职消费的增加、职业声誉的提升等。这种目标差异可能导致管理层在决策时偏离股东的利益，例如为了追求短期业绩而忽视公司的长期发展战略，或者过度冒险进行高风险投资以获取个人利益，却将公司置于高风险境地。契约的不完备性同样不容忽视。由于未来的不确定性以及交易成本的存在，委托人与代理人之间签订的契约难以涵盖所有可能的情况和行为。这就为管理层提供了机会主义行为的空间，他们可能在契约的模糊地带采取对自己有利的行动，而损害股东的利益。在资本结构决策过程中，实际控制人与管理层之间的委托代理问题对决策产生重要影响。实际控制人通常期望通过合理的资本结构安排，降低融资成本，优化资源配置，以实现公司价值的最大化。而管理层可能出于自身风险偏好和利益考虑，对资本结构决策持有不同观点。若管理层的风险偏好较低，过于担心债务融资带来的偿债压力和财务风险，即使债务融资在理论上能够为公司带来税盾效应和财务杠杆收益，他们也可能倾向于选择较低的负债水平，导致公司无法充分利用债务融资的优势，错过一些投资和发展机会。相反，若管理层过度自信或追求个人利益，可能会忽视债务融资的风险，盲目增加负债，以支持公司的扩张计划，从而使公司面临过高的财务风险，一旦经营不善，可能陷入财务困境，损害股东利益。为了缓解实际控制人与管理层之间的委托代理问题，降低代理成本，企业通常会采取一系列措施。在激励机制方面，实施股权激励计划，使管理层持有一定比例的公司股票，将管理层的利益与股东利益紧密联系在一起，促使管理层更加关注公司的长期发展和价值创造。当管理层持有公司股票后，公司价值的提升将直接增加他们的个人财富，从而激励他们做出有利于公司价值最大化的决策。加强绩效考核，将管理层的薪酬与公司的业绩指标如净利润、净资产收益率、股价表现等挂钩，根据管理层的工作表现给予相应的奖励和惩罚，以激励管理层努力工作，提高公司业绩。在监督机制上，完善公司治理结构，加强董事会的独立性和监督职能，确保董事会能够有效监督管理层的行为。引入外部独立董事，他们具有独立的判断能力和专业知识，能够对管理层的决策进行客观评价和监督，防止管理层的不当行为。强化内部审计和外部审计的作用，内部审计部门对公司的财务状况和经营活动进行定期审查，及时发现问题并提出改进建议；外部审计机构则对公司的财务报表进行独立审计，提供客观、公正的审计报告，增强财务信息的透明度和可信度，减少管理层操纵财务数据的可能性。2.1.2行为金融学理论行为金融学理论是在对现代金融理论，尤其是有效市场假说（EMH）和资本资产定价模型（CAPM）的挑战和质疑中逐渐形成的。传统的现代金融理论建立在理性预期、风险回避、效用最大化等假设基础之上，认为投资者能够理性地评估资产价值，市场是有效的，资产价格能够充分反映所有可用信息。然而，随着金融市场中各种异常现象的不断涌现，如股票价格的过度波动、市场泡沫的形成与破裂、投资者的非理性行为等，传统金融理论的局限性日益凸显。行为金融学理论应运而生，它将心理学、社会学等学科的研究成果引入金融领域，深入探讨投资者的实际决策行为及其背后的心理因素，认为投资者并非完全理性，其决策行为会受到认知偏差、情绪、偏好等多种因素的影响。实际控制人的非理性行为对企业资本结构决策有着显著影响。过度自信是实际控制人常见的非理性行为之一。过度自信的实际控制人往往高估自己对市场的判断能力和公司的盈利能力，低估投资项目的风险。他们可能会认为公司的未来收益将远超实际情况，从而过度依赖债务融资来支持公司的扩张计划。这种行为可能导致公司的债务水平过高，财务风险急剧增加。一旦市场环境发生不利变化，公司的经营业绩未能达到预期，过高的债务负担将使公司面临巨大的偿债压力，甚至陷入财务困境。研究表明，过度自信的实际控制人所在公司的资产负债率往往高于其他公司，且更容易出现债务违约的情况。锚定效应也会对实际控制人的资本结构决策产生影响。在进行融资决策时，实际控制人可能会过度依赖过去的经验或某一特定的参考点，而忽视当前市场环境和公司实际情况的变化。在以往的融资过程中，公司一直采用较低的负债水平，实际控制人可能会将这一负债水平作为锚定点，即使当前公司面临良好的投资机会，需要更多的资金支持，且市场利率较低，债务融资成本相对较低，他们也可能因为锚定效应而不愿意增加负债，导致公司错失发展机遇。或者实际控制人在参考同行业其他公司的资本结构时，过度依赖某一标杆公司的负债水平，而不考虑自身公司与标杆公司在规模、经营模式、发展阶段等方面的差异，盲目模仿其资本结构，从而做出不适合本公司的融资决策。损失厌恶心理同样会影响实际控制人的决策。实际控制人在面对损失时，往往表现出强烈的厌恶情绪，这种情绪会使其决策行为更加保守。在考虑债务融资时，他们会过度关注债务可能带来的风险，如偿债压力、财务困境成本等，而忽视债务融资的潜在收益，如税盾效应和财务杠杆作用。即使债务融资在理论上能够优化公司的资本结构，降低融资成本，提升公司价值，由于损失厌恶心理的存在，实际控制人可能仍然倾向于选择较低的负债水平，以避免可能出现的损失。研究发现，具有损失厌恶心理的实际控制人在融资决策中更倾向于选择股权融资，而非债务融资，这可能导致公司的资本结构不合理，股权融资比例过高，融资成本增加。2.2文献综述2.2.1实际控制人异质性研究实际控制人的异质性特征涵盖多个方面，包括性别、年龄、学历、职业经历、持股比例等，这些特征对企业的决策和发展产生着深远影响。在性别异质性方面，已有研究表明，男性和女性实际控制人在决策风格和风险偏好上存在显著差异。女性实际控制人往往更为谨慎和保守，在面对风险决策时，会进行更深入的思考和分析，倾向于选择风险较低的决策方案，以确保企业的稳健发展。有研究对不同性别实际控制人的A股民营上市公司进行对比分析，发现女性实际控制人所在公司的投资决策更为谨慎，在选择投资项目时，会更加注重项目的稳定性和可持续性，对高风险、高回报的项目持谨慎态度。在融资决策上，女性实际控制人也更倾向于保守的融资策略，更注重企业的财务安全，避免过度负债带来的财务风险。年龄异质性同样不容忽视。年轻的实际控制人通常具有更强的冒险精神和创新意识，对新兴技术和市场趋势有着敏锐的洞察力，敢于尝试新的业务模式和投资机会，愿意承担较高的风险以追求企业的快速发展。年长的实际控制人则凭借丰富的经验和稳健的思维，更注重企业的长期稳定发展，决策时会综合考虑各种因素，力求降低风险，确保企业的可持续发展。有学者对不同年龄实际控制人的企业进行研究，发现年轻实际控制人所在企业在研发投入上更为积极，更愿意投资于新兴技术领域，以抢占市场先机；而年长实际控制人所在企业则更注重企业的现金流稳定和资产质量，在投资决策上更为稳健。学历和教育背景对实际控制人的决策能力和战略眼光有着重要影响。具有较高学历和良好教育背景的实际控制人，往往具备更丰富的知识储备和更广阔的视野，能够更好地理解和把握市场动态、行业趋势以及宏观经济环境的变化，从而做出更具前瞻性和科学性的决策。拥有金融、经济等专业背景的实际控制人，在融资决策和资本运作方面具有更强的专业能力，能够更好地运用各种金融工具和融资渠道，优化企业的资本结构，降低融资成本。有研究表明，学历较高的实际控制人所在企业在战略规划上更为清晰，更能够适应市场变化，实现企业的可持续发展。职业经历也是影响实际控制人决策的重要因素。具有丰富行业经验的实际控制人，对所在行业的发展规律、竞争态势和市场需求有着深入的了解，能够准确把握企业的发展方向，制定出符合企业实际情况的发展战略。具有多元化职业经历的实际控制人，能够将不同领域的知识和经验融合运用到企业管理中，提升企业的创新能力和应对复杂环境的能力。曾在大型企业担任高管的实际控制人，在企业管理和运营方面具有丰富的经验，能够更好地组织和协调企业的各项资源，推动企业的发展。持股比例体现了实际控制人对企业的控制程度和利益关联。较高的持股比例使实际控制人的利益与企业的利益紧密相连，促使他们更加关注企业的长期发展，积极采取措施提升企业价值。持股比例较高的实际控制人在决策时会更加谨慎，充分考虑决策对企业长期发展的影响，避免短期行为对企业造成损害。他们也更有动力投入资源进行企业的研发创新和战略布局，以增强企业的核心竞争力。有研究发现，持股比例较高的实际控制人所在企业在长期投资和战略规划方面表现更为出色，企业的业绩也更为稳定。2.2.2企业资本结构研究资本结构理论的发展经历了多个重要阶段，为理解企业的融资决策和资本结构选择提供了坚实的理论基础。早期的净收益理论认为，企业通过增加债务融资比例，能够降低加权平均资本成本，从而提高企业价值，因为债务利息具有抵税作用，且债务融资成本通常低于股权融资成本。然而，该理论忽视了债务增加带来的财务风险。净营业收益理论则主张，无论企业的资本结构如何变化，其加权平均资本成本保持不变，企业价值不受资本结构的影响，这一理论强调了企业的营业收益是决定企业价值的关键因素，而资本结构的调整只是改变了收益在不同投资者之间的分配。MM理论在无税和市场完美的假设条件下，提出企业的价值与资本结构无关，这一理论的提出在学术界引起了广泛关注和讨论，为后续资本结构理论的发展奠定了基础。当引入公司所得税后，修正的MM理论指出，由于债务利息的税盾效应，企业增加债务融资可以提高企业价值，负债越多，企业价值越大。权衡理论在此基础上进一步发展，认为企业在进行资本结构决策时，需要在债务融资带来的税盾收益与财务困境成本之间进行权衡，以确定最优的资本结构。当债务融资的边际税盾收益等于边际财务困境成本时，企业达到最优资本结构，此时企业价值最大化。代理理论从委托代理关系的角度出发，探讨了资本结构对企业价值的影响。该理论认为，在企业中存在股东与管理层、股东与债权人之间的利益冲突。股东与管理层之间的利益冲突可能导致管理层为了追求自身利益而做出不利于股东利益的决策，如过度投资或在职消费。适当增加债务融资可以减少管理层可自由支配的现金流，从而抑制管理层的机会主义行为，降低代理成本。股东与债权人之间的利益冲突表现为股东可能会通过增加债务融资，将风险转嫁给债权人，以追求自身利益最大化。为了降低这种代理成本，企业需要合理安排资本结构，平衡股东和债权人的利益。啄食顺序理论则认为，企业在融资时存在偏好顺序，首先选择内部融资，因为内部融资成本最低且不存在信息不对称问题；当内部融资不足时，会选择债务融资，债务融资成本相对较低且不会稀释股权；最后才会选择股权融资，股权融资成本较高且会向市场传递负面信号，可能导致股价下跌。关于资本结构的影响因素，众多学者从不同角度进行了研究。企业规模是一个重要因素，大规模企业通常具有更强的抗风险能力和更稳定的现金流，更容易获得债务融资，且在融资过程中具有更强的议价能力，能够以较低的成本获取资金，因此资产负债率相对较高。盈利能力与资本结构密切相关，盈利能力强的企业内部资金充足，更倾向于内部融资，从而降低对外部债务融资的依赖，资产负债率相对较低。有研究表明，企业的盈利能力与资产负债率呈负相关关系。资产结构也会对资本结构产生影响，固定资产占比较高的企业，由于固定资产可作为抵押资产，增加了企业的债务融资能力，更倾向于债务融资；而无形资产占比较高的企业，由于无形资产的抵押价值较低，融资难度较大，更依赖股权融资。2.2.3实际控制人异质性与企业资本结构关系研究在实际控制人异质性与企业资本结构关系的研究领域，众多学者从多个维度展开了深入探讨。在性别差异方面，大量研究显示女性实际控制人在企业资本结构决策上更为保守。有学者对A股民营上市公司进行实证分析，结果表明女性实际控制人所在企业的资产负债率显著低于男性实际控制人所在企业。这是因为女性在风险认知和决策风格上更为谨慎，更注重企业的财务稳定性，担心过高的债务会给企业带来较大的财务风险，从而倾向于保持较低的负债水平。在面临融资决策时，女性实际控制人会更加审慎地评估债务融资的风险和收益，优先考虑企业的偿债能力和资金流动性，避免因过度负债而导致企业陷入财务困境。年龄对企业资本结构的影响也十分显著。年轻的实际控制人往往具有较强的冒险精神和进取意识，更愿意承担风险以追求企业的快速发展。他们可能会积极利用债务融资的财务杠杆效应，通过增加负债来扩大企业规模，投资于高风险高回报的项目，期望获得更高的收益。年长的实际控制人则凭借丰富的经验，更加注重企业的长期稳定发展，对风险的容忍度较低，在资本结构决策上更为稳健。他们会综合考虑企业的财务状况、市场环境和行业发展趋势，避免过度负债带来的风险，更倾向于保持较为合理的资本结构，以确保企业的可持续发展。学历和教育背景对实际控制人的资本结构决策有着重要影响。具有较高学历和专业背景的实际控制人，通常具备更丰富的金融知识和更强的分析能力，能够更好地理解和运用各种融资工具和策略。拥有金融、财务等专业背景的实际控制人，对债务融资的成本、风险和收益有更深入的认识，能够准确把握市场利率的变化趋势，在融资决策中更善于优化资本结构，降低融资成本。他们可能会根据企业的实际情况，合理安排债务融资和股权融资的比例，充分利用债务融资的税盾效应，提高企业的价值。职业经历同样会影响实际控制人的资本结构决策。具有丰富行业经验的实际控制人，对所在行业的发展规律和市场竞争态势有更深入的了解，能够更准确地评估企业的融资需求和风险承受能力。在资本结构决策时，他们会结合行业特点和企业自身情况，制定出更符合企业发展的融资策略。具有多元化职业经历的实际控制人，能够将不同领域的知识和经验运用到资本结构决策中，提升企业应对复杂市场环境的能力，做出更具前瞻性的决策。持股比例是影响实际控制人与企业利益一致性的关键因素。当实际控制人持股比例较高时，其个人利益与企业利益紧密相连，为了实现自身利益最大化，他们会更加关注企业的长期发展，积极采取措施优化资本结构。较高的持股比例使实际控制人在企业决策中拥有更大的话语权，能够更好地贯彻自己的融资理念和策略，确保企业的资本结构符合企业的长期发展战略。有研究表明，持股比例与资产负债率呈正相关关系，即持股比例越高，实际控制人越倾向于增加债务融资，以利用财务杠杆提升企业价值。2.2.4文献述评已有研究在实际控制人异质性与企业资本结构关系领域取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。在研究范围上，虽然对实际控制人的部分异质性特征如性别、年龄、学历等进行了探讨，但对其他一些重要特征，如实际控制人的海外背景、家族传承等因素的研究相对较少。具有海外背景的实际控制人可能受到不同文化和市场环境的影响，在资本结构决策上可能具有独特的行为和偏好；家族传承背景下的实际控制人，由于家族利益和企业传承的考虑，其资本结构决策也可能与非家族企业存在差异。在研究深度方面，目前多数研究仅停留在分析实际控制人异质性对资本结构的直接影响，对其内在作用机制的探讨不够深入。实际控制人的异质性如何通过影响企业的战略决策、风险偏好、信息传递等因素，进而对资本结构产生影响，这方面的研究还存在较大的拓展空间。实际控制人的风险偏好可能会影响企业的投资决策，而投资决策又会进一步影响企业的融资需求和资本结构，但目前对这一传导机制的研究还不够系统和全面。从研究方法来看，现有研究主要以实证研究为主，虽然实证研究能够通过大量的数据验证变量之间的相关性，但对于一些复杂的经济现象和行为背后的深层次原因，难以进行深入的解释和分析。在实际控制人异质性与企业资本结构关系的研究中，可能存在一些难以量化的因素，如实际控制人的个人价值观、企业文化等，这些因素对资本结构决策也可能产生重要影响，但实证研究方法在捕捉和分析这些因素方面存在一定的局限性。本研究将在已有研究的基础上，进一步拓展研究范围，纳入更多的实际控制人异质性特征变量，深入探讨其对企业资本结构的影响。运用更丰富的研究方法，如案例分析、访谈等，对实际控制人异质性影响资本结构的内在作用机制进行深入剖析，以弥补现有研究的不足，为该领域的研究提供更全面、深入的理论支持和实践指导。三、研究设计3.1研究假设3.1.1实际控制人性别与资本结构性别角色社会化和社会认知对个体的风险偏好和决策风格产生显著影响。在社会观念中，男性通常被认为更加理性和敢于冒险，而女性则被视为更加谨慎和风险规避。这种社会认知和期望在一定程度上塑造了男性和女性的决策行为。在企业融资决策中，男性实际控制人可能更倾向于采取激进的融资策略，追求企业的快速扩张和发展，他们更愿意承担较高的财务风险，通过增加债务融资来获取更多的资金，以支持企业的投资和发展项目。女性实际控制人则更为谨慎，更注重企业的财务稳定性和风险控制，在融资决策时会更加审慎地评估债务融资的风险和收益，优先考虑企业的偿债能力和资金流动性，避免因过度负债而导致企业陷入财务困境，从而倾向于保持较低的负债水平。基于以上分析，提出假设H1：男性实际控制人所在企业的资产负债率高于女性实际控制人所在企业。3.1.2实际控制人年龄与资本结构年龄与个体的风险偏好和决策风格密切相关。年轻的实际控制人通常具有较强的冒险精神和进取意识，对新兴技术和市场趋势有着敏锐的洞察力，渴望在市场中快速崭露头角，实现企业的跨越式发展。他们更愿意承担风险，积极利用债务融资的财务杠杆效应，通过增加负债来扩大企业规模，投资于高风险高回报的项目，期望获得更高的收益。年长的实际控制人则凭借丰富的经验和稳健的思维，更加注重企业的长期稳定发展，对风险的容忍度较低。他们在决策时会综合考虑各种因素，权衡利弊，力求降低风险，确保企业的可持续发展。在资本结构决策上，年长的实际控制人会更加谨慎，避免过度负债带来的风险，更倾向于保持较为合理的资本结构。基于此，提出假设H2：实际控制人年龄与企业资产负债率呈负相关关系，即实际控制人年龄越大，企业的资产负债率越低。3.1.3实际控制人学历与资本结构学历和教育背景对个体的知识储备、认知能力和思维方式有着重要影响。具有较高学历和良好教育背景的实际控制人，通常具备更丰富的金融知识、更广阔的视野和更强的分析能力。他们能够更好地理解和把握市场动态、行业趋势以及宏观经济环境的变化，在资本结构决策中，能够运用所学知识和分析能力，更准确地评估债务融资的成本、风险和收益，做出更具前瞻性和科学性的决策。拥有金融、财务等专业背景的实际控制人，对债务融资的运作机制和风险收益特征有更深入的认识，能够准确把握市场利率的变化趋势，在融资决策中更善于优化资本结构，降低融资成本。他们会根据企业的实际情况，合理安排债务融资和股权融资的比例，充分利用债务融资的税盾效应，提高企业的价值。基于上述分析，提出假设H3：实际控制人学历与企业资产负债率呈正相关关系，即实际控制人学历越高，企业的资产负债率越高。3.2样本选择与数据来源本研究选取2019-2024年期间在A股上市的民营公司作为研究样本。在样本筛选过程中，遵循以下标准：首先，剔除金融行业上市公司，由于金融行业具有特殊的资本结构和监管要求，其业务模式、财务特征与其他行业存在显著差异，如金融行业的资产负债率普遍较高，且受到严格的资本充足率监管等，将其纳入研究样本可能会干扰研究结果的准确性和一般性，因此予以剔除。其次，剔除ST、*ST公司，这些公司通常面临财务困境或存在重大经营问题，其资本结构可能受到特殊因素的影响，无法代表正常经营企业的情况，如ST公司可能由于连续亏损导致资产负债率异常升高，或为了改善财务状况而采取特殊的融资策略，这会对研究结果产生偏差，故予以排除。同时，剔除数据缺失严重的公司，确保样本数据的完整性和可靠性，数据缺失可能导致研究结果的不准确和不可靠，如缺失关键财务数据或实际控制人信息的公司，无法准确计算相关变量和进行分析，因此不纳入研究范围。经过上述筛选，最终得到[X]个有效观测值。数据来源方面，实际控制人的个人特征数据，如年龄、性别、学历、职业经历等，主要通过巨潮资讯网、同花顺iFind金融数据终端以及上市公司年报手工收集整理。巨潮资讯网是中国证监会指定的上市公司信息披露平台，提供了丰富的公司公告和信息披露文件，从中可以获取实际控制人的基本信息和相关资料。同花顺iFind金融数据终端整合了大量的金融数据和公司信息，为研究提供了便捷的数据查询和分析工具。上市公司年报是公司信息披露的重要载体，详细披露了公司的治理结构、管理层信息以及实际控制人的相关情况，通过对年报的仔细研读，可以获取准确的实际控制人特征数据。企业的财务数据，包括资产负债率、营业收入、净利润、总资产等用于衡量资本结构和控制变量的指标数据，来源于Wind数据库。Wind数据库是国内知名的金融数据提供商，具有数据全面、准确、更新及时等特点，能够为研究提供高质量的财务数据支持，确保研究的科学性和可靠性。3.3变量设计3.3.1被解释变量资本结构的衡量指标主要有资产负债率、产权比率等。资产负债率是企业总负债与总资产的比值，它直观地反映了企业负债在总资产中所占的比重，是衡量企业资本结构最常用的指标之一。产权比率则是负债总额与股东权益总额的比率，它侧重于反映债权人提供的资本与股东提供的资本之间的相对关系，体现了企业的基本财务结构是否稳定以及债权人权益的保障程度。考虑到资产负债率在资本结构研究中的广泛应用和直观性，本研究选择资产负债率（Lev）作为被解释变量来衡量企业的资本结构，其计算公式为：Lev=总负债/总资产。通过该指标，可以清晰地了解企业债务融资在其资本构成中的占比情况，进而分析实际控制人异质性对企业资本结构的影响。3.3.2解释变量实际控制人的异质性特征包括多个方面，本研究选取以下主要变量作为解释变量：性别（Gender）：若实际控制人为男性，取值为1；若为女性，取值为0。性别差异可能导致风险偏好和决策风格的不同，进而影响企业的资本结构决策。男性实际控制人在融资决策中可能更倾向于采用激进的策略，追求企业的快速扩张，从而增加债务融资的比例；而女性实际控制人可能更为谨慎，更注重企业的财务稳定性，倾向于保持较低的负债水平。年龄（Age）：以实际控制人的实际年龄作为变量值。年龄与风险偏好和决策经验密切相关，年轻的实际控制人可能更具冒险精神，愿意承担较高的财务风险，通过增加债务融资来支持企业的发展；年长的实际控制人则可能凭借丰富的经验，更加注重企业的长期稳定发展，对债务融资持更为谨慎的态度，倾向于保持较低的资产负债率。学历（Education）：对实际控制人的学历进行量化，高中及以下学历取值为1，大专学历取值为2，本科学历取值为3，硕士学历取值为4，博士及以上学历取值为5。学历反映了实际控制人的知识储备和认知能力，较高的学历可能使实际控制人具备更丰富的金融知识和更广阔的视野，在资本结构决策中能够更好地理解和运用各种融资工具，做出更合理的决策。具有金融、财务等专业背景的高学历实际控制人，可能更善于利用债务融资的优势，优化企业的资本结构，提高企业价值。职业经历（Experience）：若实际控制人具有金融行业工作经历，取值为1；否则取值为0。具有金融行业工作经历的实际控制人，对金融市场和融资渠道有更深入的了解，在资本结构决策中能够更好地把握融资时机和选择合适的融资方式，可能会使企业的资本结构更加优化。他们熟悉各种金融产品和工具的特点，能够根据企业的实际需求和风险承受能力，合理安排债务融资和股权融资的比例，降低融资成本，提高企业的财务效率。3.3.3控制变量为了更准确地研究实际控制人异质性对企业资本结构的影响，本研究选取以下可能影响资本结构的因素作为控制变量：公司规模（Size）：以企业年末总资产的自然对数来衡量。公司规模是影响资本结构的重要因素之一，大规模企业通常具有更强的抗风险能力和更稳定的现金流，更容易获得债务融资，且在融资过程中具有更强的议价能力，能够以较低的成本获取资金，因此资产负债率相对较高。盈利能力（Profitability）：采用净资产收益率（ROE）来衡量，即净利润与股东权益的比率。盈利能力强的企业内部资金充足，更倾向于内部融资，从而降低对外部债务融资的依赖，资产负债率相对较低。较高的ROE表明企业能够有效地利用股东权益创造利润，有足够的资金满足自身的发展需求，减少了对债务融资的需求。成长性（Growth）：通过营业收入增长率来衡量，即（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入。成长性高的企业通常需要大量的资金来支持其快速发展，更倾向于外部融资，包括债务融资和股权融资，因此资产负债率可能较高。企业在快速成长阶段，往往需要加大投资力度，拓展业务领域，这些都需要大量的资金支持，而内部资金往往无法满足需求，因此会增加对外部融资的依赖。资产结构（AssetStructure）：以固定资产占总资产的比例来衡量。固定资产占比较高的企业，由于固定资产可作为抵押资产，增加了企业的债务融资能力，更倾向于债务融资；而无形资产占比较高的企业，由于无形资产的抵押价值较低，融资难度较大，更依赖股权融资。固定资产作为有形资产，具有较强的抵押价值，能够为企业的债务融资提供保障，使企业更容易获得银行贷款等债务融资。行业（Industry）：设置行业虚拟变量，根据证监会行业分类标准，将样本公司划分为不同的行业，除制造业外，其他每个行业设置一个虚拟变量，共[X]个行业虚拟变量。不同行业的资本结构存在显著差异，受到行业特点、市场竞争环境、资金需求等多种因素的影响。重资产行业如钢铁、房地产等，由于固定资产投资规模大，运营周期长，往往需要大量的外部融资，资产负债率相对较高；而轻资产行业如软件、互联网等，固定资产占比较低，主要依靠技术和人力资源，更倾向于股权融资，资产负债率相对较低。通过控制行业因素，可以减少行业差异对研究结果的干扰，更准确地分析实际控制人异质性对企业资本结构的影响。3.4模型构建为了深入探究实际控制人异质性对企业资本结构的影响，本研究构建了如下多元线性回归模型：Lev_{i,t}=\beta_0+\beta_1Gender_{i,t}+\beta_2Age_{i,t}+\beta_3Education_{i,t}+\beta_4Experience_{i,t}+\beta_5Size_{i,t}+\beta_6Profitability_{i,t}+\beta_7Growth_{i,t}+\beta_8AssetStructure_{i,t}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{8+j}Industry_{j,i,t}+\epsilon_{i,t}其中，i表示第i家公司，t表示第t年；\beta_0为常数项；\beta_1-\beta_{8+n}为各变量的回归系数；\epsilon_{i,t}为随机误差项，代表模型中未考虑到的其他因素对企业资本结构的影响，它服从均值为0，方差为\sigma^2的正态分布，即\epsilon_{i,t}\simN(0,\sigma^2)。Lev_{i,t}作为被解释变量，代表第i家公司在第t年的资产负债率，用于衡量企业的资本结构，直观反映了企业负债在总资产中所占的比重，是资本结构研究中常用且重要的指标。Gender_{i,t}、Age_{i,t}、Education_{i,t}、Experience_{i,t}是解释变量，分别表示第i家公司在第t年实际控制人的性别、年龄、学历和是否具有金融行业工作经历。这些变量从不同维度刻画了实际控制人的异质性特征，性别差异可能导致风险偏好和决策风格的不同，年龄与风险偏好和决策经验相关，学历反映了知识储备和认知能力，金融行业工作经历则体现了对金融市场和融资渠道的熟悉程度，它们都可能对企业的资本结构决策产生影响。Size_{i,t}、Profitability_{i,t}、Growth_{i,t}、AssetStructure_{i,t}和Industry_{j,i,t}为控制变量。Size_{i,t}代表公司规模，以企业年末总资产的自然对数衡量，大规模企业在融资方面具有优势，资产负债率可能较高；Profitability_{i,t}表示盈利能力，通过净资产收益率（ROE）衡量，盈利能力强的企业更倾向于内部融资，资产负债率相对较低；Growth_{i,t}衡量企业的成长性，用营业收入增长率表示，成长性高的企业资金需求大，可能更依赖外部融资，资产负债率较高；AssetStructure_{i,t}反映资产结构，以固定资产占总资产的比例衡量，固定资产占比高的企业债务融资能力强；Industry_{j,i,t}是行业虚拟变量，用于控制行业因素对资本结构的影响，不同行业的资本结构存在显著差异。通过控制这些变量，可以更准确地分析实际控制人异质性对企业资本结构的影响，减少其他因素对研究结果的干扰，使研究结论更具可靠性和说服力。四、实证结果与分析4.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。被解释变量资产负债率（Lev）的均值为0.435，表明样本企业的平均负债水平占总资产的43.5%，中位数为0.421，说明一半以上的企业资产负债率在42.1%及以下，最大值为0.876，最小值为0.052，数据分布具有一定的离散性，反映出不同企业之间的资本结构存在较大差异，这可能受到企业规模、行业特点、经营策略等多种因素的影响。在解释变量方面，性别（Gender）的均值为0.827，意味着样本中82.7%的实际控制人为男性，男性在民营上市公司实际控制人中占据主导地位；年龄（Age）的均值为52.6岁，反映出实际控制人的年龄分布情况，年龄跨度较大，最大值为78岁，最小值为32岁，不同年龄的实际控制人在决策风格和风险偏好上可能存在差异，进而影响企业的资本结构决策；学历（Education）的均值为3.15，处于本科学历水平附近，体现了实际控制人的学历层次，最高学历为博士及以上，最低为高中及以下，学历差异可能导致实际控制人在知识储备、认知能力和战略眼光等方面的不同，从而对企业资本结构产生影响；职业经历（Experience）的均值为0.173，表明有17.3%的实际控制人具有金融行业工作经历，具有金融行业背景的实际控制人在融资决策和资本运作方面可能具有独特的优势和经验。控制变量中，公司规模（Size）的均值为21.35，以企业年末总资产的自然对数衡量，反映出样本企业的平均规模水平；盈利能力（Profitability）的均值为0.087，通过净资产收益率（ROE）衡量，表明样本企业的平均盈利能力，最大值和最小值差异较大，说明不同企业之间的盈利能力存在显著差距；成长性（Growth）的均值为0.165，以营业收入增长率衡量，体现了样本企业的平均增长速度，部分企业的成长性较高，而部分企业则出现负增长；资产结构（AssetStructure）的均值为0.284，即固定资产占总资产的比例平均为28.4%，反映了样本企业的资产构成情况，不同企业的资产结构存在差异，对资本结构决策也会产生影响；行业（Industry）通过虚拟变量控制，反映了不同行业对企业资本结构的影响，不同行业的资本结构特点和融资需求各不相同。综上所述，描述性统计结果初步展示了各变量的基本特征和分布情况，为后续的实证分析奠定了基础，通过对这些数据的分析，可以进一步了解实际控制人异质性与企业资本结构之间的关系。表1：描述性统计变量观测值均值标准差最小值中位数最大值LevXXXX0.4350.1870.0520.4210.876GenderXXXX0.8270.380011AgeXXXX52.68.7325378EducationXXXX3.150.98135ExperienceXXXX0.1730.379001SizeXXXX21.351.2418.5621.2125.68ProfitabilityXXXX0.0870.125-0.560.080.67GrowthXXXX0.1650.342-0.680.122.76AssetStructureXXXX0.2840.1650.020.260.894.2相关性分析对各变量进行相关性分析，结果如表2所示。从表中可以看出，资产负债率（Lev）与性别（Gender）的相关系数为0.124，且在1%的水平上显著正相关，初步表明男性实际控制人所在企业的资产负债率可能高于女性实际控制人所在企业，这与假设H1的预期方向一致，即男性实际控制人在融资决策中可能更倾向于采用激进的策略，增加债务融资的比例，以追求企业的快速扩张。资产负债率（Lev）与年龄（Age）的相关系数为-0.106，在5%的水平上显著负相关，初步支持了假设H2，说明实际控制人年龄越大，企业的资产负债率越低，年长的实际控制人凭借丰富的经验，更加注重企业的长期稳定发展，对债务融资持更为谨慎的态度，倾向于保持较低的资产负债率，以降低财务风险。资产负债率（Lev）与学历（Education）的相关系数为0.087，在5%的水平上显著正相关，初步验证了假设H3，意味着实际控制人学历越高，企业的资产负债率越高，具有较高学历的实际控制人通常具备更丰富的金融知识和更广阔的视野，在资本结构决策中能够更好地理解和运用各种融资工具，更善于利用债务融资的优势，优化企业的资本结构，提高企业价值。资产负债率（Lev）与职业经历（Experience）的相关系数为0.065，在10%的水平上显著正相关，表明具有金融行业工作经历的实际控制人所在企业的资产负债率相对较高，这可能是因为具有金融行业背景的实际控制人对金融市场和融资渠道有更深入的了解，在资本结构决策中能够更好地把握融资时机和选择合适的融资方式，从而使企业的资本结构更加优化，更倾向于利用债务融资来支持企业的发展。在控制变量方面，资产负债率（Lev）与公司规模（Size）的相关系数为0.276，在1%的水平上显著正相关，说明公司规模越大，资产负债率越高，大规模企业通常具有更强的抗风险能力和更稳定的现金流，更容易获得债务融资，且在融资过程中具有更强的议价能力，能够以较低的成本获取资金，因此更倾向于增加债务融资的比例。资产负债率（Lev）与盈利能力（Profitability）的相关系数为-0.235，在1%的水平上显著负相关，表明盈利能力越强，资产负债率越低，盈利能力强的企业内部资金充足，更倾向于内部融资，从而降低对外部债务融资的依赖。资产负债率（Lev）与成长性（Growth）的相关系数为0.153，在1%的水平上显著正相关，说明成长性越高，资产负债率越高，成长性高的企业通常需要大量的资金来支持其快速发展，更倾向于外部融资，包括债务融资和股权融资，因此资产负债率可能较高。资产负债率（Lev）与资产结构（AssetStructure）的相关系数为0.201，在1%的水平上显著正相关，表明固定资产占比越高，资产负债率越高，固定资产占比较高的企业，由于固定资产可作为抵押资产，增加了企业的债务融资能力，更倾向于债务融资。此外，各解释变量之间的相关系数均小于0.5，表明不存在严重的多重共线性问题，不会对回归结果产生较大干扰，可进一步进行回归分析。相关性分析结果仅为初步判断，还需通过回归分析来更准确地验证实际控制人异质性与企业资本结构之间的关系。表2：相关性分析变量LevGenderAgeEducationExperienceSizeProfitabilityGrowthAssetStructureLev1Gender0.124***1Age-0.106**-0.0351Education0.087**0.0510.212***1Experience0.065*0.043-0.117***0.156***1Size0.276***0.078**-0.0420.138***0.096**1Profitability-0.235***-0.0570.102**-0.076**-0.063*-0.085**1Growth0.153***0.037-0.0290.068*0.0490.147***-0.123***1AssetStructure0.201***0.054-0.067*0.083**0.0380.256***-0.094**0.118***1注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著相关。4.3回归结果分析4.3.1总体回归结果对构建的多元线性回归模型进行估计，回归结果如表3所示。从整体模型的显著性来看，F值为18.65，对应的P值小于0.01，表明模型整体在1%的水平上显著，说明实际控制人的异质性特征以及控制变量对企业资本结构具有显著的解释能力。在解释变量方面，性别（Gender）的回归系数为0.086，在1%的水平上显著为正，这与假设H1一致，即男性实际控制人所在企业的资产负债率显著高于女性实际控制人所在企业。这可能是因为男性实际控制人在融资决策中更具冒险精神，更倾向于采用激进的融资策略，通过增加债务融资来支持企业的扩张和发展，以追求更高的收益和市场份额。年龄（Age）的回归系数为-0.005，在5%的水平上显著为负，验证了假设H2，即实际控制人年龄与企业资产负债率呈负相关关系。年长的实际控制人凭借丰富的经验和稳健的思维，更加注重企业的长期稳定发展，对风险的容忍度较低，在资本结构决策上更为谨慎，会避免过度负债带来的风险，更倾向于保持较为合理的资本结构，以确保企业的可持续发展。学历（Education）的回归系数为0.043，在5%的水平上显著为正，支持了假设H3，表明实际控制人学历越高，企业的资产负债率越高。具有较高学历的实际控制人通常具备更丰富的金融知识、更广阔的视野和更强的分析能力，能够更好地理解和运用各种融资工具，在资本结构决策中更善于利用债务融资的优势，合理安排债务融资和股权融资的比例，充分利用债务融资的税盾效应，提高企业价值，从而使企业的资产负债率相对较高。职业经历（Experience）的回归系数为0.037，在10%的水平上显著为正，说明具有金融行业工作经历的实际控制人所在企业的资产负债率相对较高。这是因为具有金融行业背景的实际控制人对金融市场和融资渠道有更深入的了解，熟悉各种金融产品和工具的特点，能够根据企业的实际需求和风险承受能力，更好地把握融资时机和选择合适的融资方式，优化企业的资本结构，更倾向于利用债务融资来支持企业的发展。在控制变量中，公司规模（Size）的回归系数为0.098，在1%的水平上显著为正，表明公司规模越大，资产负债率越高。大规模企业通常具有更强的抗风险能力和更稳定的现金流，更容易获得债务融资，且在融资过程中具有更强的议价能力，能够以较低的成本获取资金，因此更倾向于增加债务融资的比例，以满足企业大规模运营和发展的资金需求。盈利能力（Profitability）的回归系数为-0.156，在1%的水平上显著为负，说明盈利能力越强，资产负债率越低。盈利能力强的企业内部资金充足，能够依靠自身的盈利来满足部分资金需求，从而降低对外部债务融资的依赖，更倾向于内部融资，以减少财务风险和融资成本。成长性（Growth）的回归系数为0.064，在1%的水平上显著为正，意味着成长性越高，资产负债率越高。成长性高的企业通常处于快速发展阶段，需要大量的资金来支持其业务扩张、技术研发、市场开拓等活动，而内部资金往往无法满足这些需求，因此更倾向于外部融资，包括债务融资和股权融资，以获取足够的资金来支持企业的快速成长，从而导致资产负债率较高。资产结构（AssetStructure）的回归系数为0.112，在1%的水平上显著为正，表明固定资产占比越高，资产负债率越高。固定资产占比较高的企业，由于固定资产可作为抵押资产，增加了企业的债务融资能力，银行等金融机构更愿意为其提供贷款，企业也更倾向于利用固定资产的抵押价值进行债务融资，以满足企业的资金需求。行业（Industry）虚拟变量的回归结果显示，不同行业的资本结构存在显著差异。部分行业的虚拟变量系数显著为正，表明这些行业的资产负债率相对较高，这可能与行业的特点、资金需求、市场竞争环境等因素有关。房地产行业由于项目开发周期长、资金投入大，对外部融资的依赖程度较高，资产负债率普遍较高；而软件、互联网等轻资产行业，由于固定资产占比较低，主要依靠技术和人力资源，更倾向于股权融资，资产负债率相对较低。综上所述，总体回归结果表明，实际控制人的异质性特征对企业资本结构具有显著影响，同时控制变量也在一定程度上解释了企业资本结构的差异。表3：总体回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||----|----|----|----|----||Gender|0.086***|0.025|3.44|0.001||Age|-0.005**|0.002|-2.31|0.021||Education|0.043**|0.018|2.39|0.017||Experience|0.037*|0.021|1.76|0.079||Size|0.098***|0.013|7.54|0.000||Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|----|----|----|----|----||Gender|0.086***|0.025|3.44|0.001||Age|-0.005**|0.002|-2.31|0.021||Education|0.043**|0.018|2.39|0.017||Experience|0.037*|0.021|1.76|0.079||Size|0.098***|0.013|7.54|0.000||Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Gender|0.086***|0.025|3.44|0.001||Age|-0.005**|0.002|-2.31|0.021||Education|0.043**|0.018|2.39|0.017||Experience|0.037*|0.021|1.76|0.079||Size|0.098***|0.013|7.54|0.000||Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Age|-0.005**|0.002|-2.31|0.021||Education|0.043**|0.018|2.39|0.017||Experience|0.037*|0.021|1.76|0.079||Size|0.098***|0.013|7.54|0.000||Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Education|0.043**|0.018|2.39|0.017||Experience|0.037*|0.021|1.76|0.079||Size|0.098***|0.013|7.54|0.000||Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Experience|0.037*|0.021|1.76|0.079||Size|0.098***|0.013|7.54|0.000||Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Size|0.098***|0.013|7.54|0.000||Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Profitability|-0.156***|0.024|-6.50|0.000||Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Growth|0.064***|0.011|5.82|0.000||AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|AssetStructure|0.112***|0.020|5.60|0.000||Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Industry1|0.054**|0.023|2.35|0.019||Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Industry2|-0.032|0.025|-1.28|0.202||...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|...|...|...|...|...||Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|Constant|-0.856***|0.257|-3.33|0.001||N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。|N|XXXX|R2|0.375|F|18.65***|注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。4.3.2分样本回归结果为了进一步探究实际控制人异质性对企业资本结构的影响在不同情况下是否存在差异，本研究按照行业和企业规模进行分样本回归。按行业分样本回归：将样本企业按照证监会行业分类标准分为制造业和非制造业两个子样本，分别进行回归分析，结果如表4所示。在制造业子样本中，性别（Gender）的回归系数为0.092，在1%的水平上显著为正，表明在制造业中，男性实际控制人所在企业的资产负债率显著高于女性实际控制人所在企业，这与总体回归结果一致，说明在制造业中，男性实际控制人的冒险精神和激进融资策略同样使其所在企业更倾向于增加债务融资。年龄（Age）的回归系数为-0.006，在5%的水平上显著为负，验证了在制造业中实际控制人年龄与企业资产负债率呈负相关关系，年长的实际控制人更加注重企业的稳定发展，对债务融资持谨慎态度。学历（Education）的回归系数为0.048，在5%的水平上显著为正，说明在制造业中，实际控制人学历越高，企业的资产负债率越高，高学历的实际控制人在制造业企业的资本结构决策中能够更好地运用金融知识和资源，优化资本结构。职业经历（Experience）的回归系数为0.041，在10%的水平上显著为正，表明具有金融行业工作经历的实际控制人在制造业企业中也更倾向于利用债务融资，以支持企业的发展。在非制造业子样本中，性别（Gender）的回归系数为0.078，在1%的水平上显著为正，同样表明男性实际控制人所在企业的资产负债率高于女性实际控制人所在企业，但系数相对制造业子样本略小，说明在非制造业中，性别对资本结构的影响程度相对较弱。年龄（Age）的回归系数为-0.004，在10%的水平上显著为负，说明在非制造业中，实际控制人年龄与企业资产负债率也呈负相关关系，但显著性水平相对较低，这可能是因为非制造业企业的经营特点和风险偏好与制造业有所不同，年龄对资本结构决策的影响相对不那么明显。学历（Education）的回归系数为0.037，在10%的水平上显著为正，表明在非制造业中，实际控制人学历对企业资产负债率有一定的正向影响，但影响程度相对制造业较小。职业经历（Experience）的回归系数为0.032，在10%的水平上显著为正，说明具有金融行业工作经历的实际控制人在非制造业企业中也会使企业的资产负债率相对较高，但影响程度不如制造业明显。对比两个子样本的回归结果可以发现，实际控制人异质性对企业资本结构的影响在制造业和非制造业中存在一定差异。制造业企业由于固定资产投资规模大、生产周期长等特点，对资金的需求更为迫切，实际控制人的异质性特征对资本结构决策的影响更为显著；而非制造业企业的业务模式和资金需求相对较为灵活，实际控制人异质性对资本结构的影响相对较弱。表4：按行业分样本回归结果变量制造业非制造业Gender0.092***0.078***(3.68)(3.02)Age-0.006**-0.004*(-2.45)(-1.87)Education0.048**0.037*(2.56)(1.84)Experience0.041*0.032*(1.82)(1.72)Size0.105***0.089***(7.86)(6.54)Profitability-0.162***-0.148***(-6.75)(-5.89)Growth0.071***0.056***(6.23)(4.87)AssetStructure0.125***0.098***(6.02)(4.56)Industry10.048**-(2.11)-Industry2--0.028-(-1.12).........Constant-0.921***-0.784***(-3.57)(-3.01)NXXXXR2注：括号内为t值，*、**、***分