我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效：基于实证视角的深度剖析

我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效：基于实证视角的深度剖析一、引言1.1研究背景与意义在全球经济一体化与信息技术飞速发展的大背景下，电子制造业已成为我国经济的重要支柱产业，对推动经济增长、促进科技创新和提升国家竞争力起着关键作用。近年来，我国电子制造业发展态势良好，产业规模持续扩大。据工信部数据显示，2024年前三季度，规模以上电子信息制造业增加值同比增长12.8%，增速分别比同期工业、高技术制造业高7个和3.7个百分点，展现出强劲的发展活力。在出口方面，尽管面临全球贸易环境的不确定性，2024年前三季度规模以上电子信息制造业累计实现出口交货值同比仍增长1.1%，充分体现了我国电子制造业在全球产业链中的重要地位和强大竞争力。在企业的运营和发展中，融资是至关重要的环节，而债务融资又是企业融资的重要组成部分。债务期限结构作为债务融资的关键要素，指的是企业长期债务与短期债务的比例关系，对企业的财务状况和经营绩效有着深远影响。合理的债务期限结构能够为企业提供稳定的资金流，降低融资成本和财务风险，从而提升企业绩效；反之，不合理的债务期限结构则可能导致企业资金链紧张，财务风险增加，进而对企业绩效产生负面影响。当前，我国电子制造业上市公司在债务融资方面呈现出一些特点。一方面，行业竞争激烈，企业为了保持技术领先和市场份额，需要大量资金用于研发投入、设备更新和市场拓展，这使得债务融资成为许多企业的重要选择。另一方面，电子制造业技术更新换代快，产品生命周期短，企业面临较大的经营风险，这也在一定程度上影响了其债务期限结构的选择。部分企业可能更倾向于短期债务融资，以满足其短期资金需求，但这也可能带来较高的偿债压力和财务风险；而另一些企业则可能选择长期债务融资，以获取更稳定的资金来源，但可能面临较高的融资成本。在此背景下，深入研究我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效的关系具有重要的现实意义。对于企业自身而言，有助于企业优化债务融资决策，合理安排债务期限结构，降低融资成本和财务风险，提升企业绩效和市场竞争力。通过对不同债务期限结构下企业绩效的分析，企业可以了解到何种债务期限结构更适合自身发展，从而在融资过程中有针对性地进行选择。对于整个电子制造业来说，研究这一关系能够为行业发展提供有益参考，促进行业资源的优化配置。行业监管部门和相关政策制定者可以根据研究结果，制定更加合理的产业政策和金融政策，引导企业合理融资，推动电子制造业的健康、可持续发展。从宏观经济层面来看，电子制造业作为我国的重要产业，其健康发展对于稳定经济增长、促进就业等方面都具有重要意义。因此，研究电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效的关系，也有助于为宏观经济政策的制定提供依据，促进宏观经济的稳定运行。1.2研究方法与创新点本研究主要采用实证研究方法，通过对我国电子制造业上市公司相关数据的收集与分析，深入探究债务期限结构与企业绩效之间的关系。在数据收集方面，主要来源于国泰安数据库（CSMAR）、万得数据库（Wind）以及各上市公司的年报。这些数据涵盖了公司的财务状况、经营成果、债务结构等多方面信息，具有全面性、权威性和时效性，能够为研究提供坚实的数据基础。在统计分析工具的运用上，选用了SPSS和Stata软件。SPSS软件具有操作简单、功能强大的特点，能够方便地进行数据的描述性统计分析，如计算均值、标准差、频率等，直观呈现我国电子制造业上市公司债务期限结构和企业绩效的现状及特征；同时，也可进行相关性分析，初步判断变量之间的关联方向和程度。Stata软件在面板数据处理和回归分析方面具有独特优势，能够构建合适的计量模型，控制行业、年份等固定效应，有效解决数据中的异方差、自相关等问题，从而准确估计债务期限结构对企业绩效的影响系数，得出科学可靠的研究结论。本研究的创新点主要体现在以下几个方面：在样本选取上，聚焦于我国电子制造业上市公司。电子制造业作为技术密集型和资金密集型产业，具有技术更新换代快、市场竞争激烈、投资规模大等特点，其债务期限结构和企业绩效的关系可能与其他行业存在显著差异。以往研究多针对全行业或其他传统行业，对电子制造业这一特定行业的深入研究相对较少，本研究弥补了这一领域在样本选择上的不足，使得研究结果更具针对性和行业指导意义。在研究角度上，综合考虑了多种因素对债务期限结构与企业绩效关系的影响。不仅分析了债务期限结构中短期债务和长期债务的比例对企业绩效的直接作用，还纳入了公司规模、盈利能力、成长机会、资产结构等企业微观层面的控制变量，以及宏观经济环境、行业竞争程度等宏观和中观层面的调节变量。通过全面系统地分析这些因素的交互作用，能够更深入地揭示债务期限结构与企业绩效之间复杂的内在关系，为企业制定科学合理的债务融资策略提供更全面的理论依据，这在以往相关研究中较少涉及。二、理论基础与文献综述2.1债务期限结构理论2.1.1代理成本理论代理成本理论由Jensen和Meckling于1976年提出，该理论认为，在企业中由于所有权和经营权的分离，股东与管理层、股东与债权人之间存在利益冲突，从而产生代理成本。在债务期限结构方面，代理成本理论主要关注长期债务和短期债务对这两种代理成本的不同影响。从股东与债权人的代理冲突来看，股东可能会为了追求自身利益最大化而采取损害债权人利益的行为，如过度投资高风险项目、增加股利分配等。长期债务由于期限较长，债权人在债务存续期间面临的不确定性更高，股东采取机会主义行为的可能性也更大，这会导致债权人要求更高的风险溢价，从而增加企业的融资成本，即产生了较高的代理成本。例如，当企业发行长期债券融资后，股东可能会将资金投入到高风险、高回报的项目中，如果项目成功，股东将获得大部分收益；但如果项目失败，债权人则可能面临本金和利息无法收回的风险。而短期债务由于期限较短，债权人可以更频繁地对企业进行监督和约束，并且在债务到期时可以根据企业的实际情况重新评估是否继续提供资金，这在一定程度上限制了股东的机会主义行为，降低了股东与债权人之间的代理成本。从股东与管理层的代理冲突角度分析，管理层可能会为了追求自身的在职消费、权力和声誉等利益，而做出不利于股东利益的决策，如过度投资、盲目扩张等。长期债务使得管理层在较长时间内拥有稳定的资金支配权，这可能会加剧管理层的过度投资行为，因为他们不用担心短期内资金的偿还问题，从而增加了股东与管理层之间的代理成本。相反，短期债务的频繁到期需要管理层不断地进行资金筹集和安排，这对管理层形成了一种约束机制，促使他们更加谨慎地做出决策，以避免因债务违约而带来的不良后果，进而降低了股东与管理层之间的代理成本。综上所述，代理成本理论认为，企业在选择债务期限结构时，需要综合考虑长期债务和短期债务对股东与债权人、股东与管理层之间代理成本的影响，以实现代理成本的最小化，从而提升企业价值。2.1.2信号传递理论信号传递理论认为，在信息不对称的市场环境中，企业内部管理者比外部投资者掌握更多关于企业真实价值和未来发展前景的信息。企业可以通过选择不同的债务期限结构向市场传递这些信息，从而影响投资者对企业的评价和预期，进而影响企业的融资成本和市场价值。当企业选择长期债务融资时，这可能向市场传递出企业具有稳定的现金流和良好的发展前景的信号。因为长期债务的偿还期限较长，债权人在提供长期资金时会更加谨慎，只有对企业的未来偿债能力有足够信心才会愿意提供长期贷款。所以，企业能够获得长期债务融资，意味着债权人认可企业的经营状况和发展潜力，这会使投资者对企业的未来盈利能力和稳定性产生积极的预期，从而提升企业的市场价值。例如，一家电子制造业上市公司如果成功发行了长期债券，投资者可能会认为该公司的产品具有市场竞争力，未来的订单和收入较为稳定，有能力在较长时间内偿还债务，进而对该公司的股票给予更高的估值。相反，当企业选择短期债务融资时，可能向市场传递出企业面临较高的不确定性或风险的信号。短期债务需要在较短时间内偿还，这要求企业具有较强的短期资金周转能力。如果企业频繁依赖短期债务融资，可能意味着企业的资金流动性紧张，或者企业对自身未来的长期发展缺乏信心，不愿意承担长期债务的压力。这可能会使投资者对企业的风险评估上升，降低对企业的预期，从而导致企业的融资成本增加，市场价值下降。比如，某电子制造企业连续多次通过短期借款来满足资金需求，投资者可能会担忧该企业的经营状况不佳，资金链存在断裂风险，进而抛售其股票，导致股价下跌。信号传递理论强调了债务期限结构作为一种信号机制，在企业与市场之间传递信息的重要作用。企业可以根据自身的实际情况，合理选择债务期限结构，向市场传递准确的信号，以优化企业的融资环境和提升企业价值。但需要注意的是，信号传递的有效性依赖于市场的有效性和投资者对信号的正确解读，如果市场存在噪声或投资者对信号理解偏差，可能会导致信号传递的效果受到影响。2.1.3税收理论税收理论认为，债务融资利息具有抵税效应，能够降低企业的税负，从而增加企业价值。在债务期限结构方面，税收因素对长期债务和短期债务的影响存在差异，进而影响企业对债务期限结构的选择。长期债务的利息支付在较长时间内相对稳定，企业可以在较长期间内享受利息抵税带来的税收优惠。这对于盈利稳定且处于较高税率档次的企业来说，通过长期债务融资可以获得较为可观的税收节省，从而增加企业的现金流量和价值。例如，一家大型电子制造企业，其每年的盈利水平较高，适用的所得税税率为25%。如果该企业通过发行长期债券融资1亿元，年利率为5%，则每年的利息支出为500万元，这500万元的利息可以在税前扣除，从而减少应纳税所得额500万元，相应减少所得税支出125万元（500×25%）。在长期债务存续期间，这种税收节省效应会持续存在，为企业带来现金流的增加。相比之下，短期债务的期限较短，利息支付期限也较短，企业享受利息抵税的时间相对较短。而且短期债务的利率可能会随着市场利率的波动而频繁变化，这增加了企业利息支出的不确定性，进而影响企业对利息抵税收益的预期和规划。此外，频繁地进行短期债务融资和偿还，还可能产生较高的交易成本，在一定程度上抵消了部分利息抵税带来的收益。税收理论指出，企业在选择债务期限结构时，需要考虑长期债务和短期债务在税收方面的差异以及对企业价值的影响。一般来说，对于那些盈利稳定、税率较高且希望获得稳定税收抵免收益的企业，长期债务融资可能更具优势；而对于一些资金需求较为短期、经营风险较高或对资金流动性要求较高的企业，可能会更倾向于短期债务融资，但需要综合权衡短期债务融资的税收效益和交易成本等因素。2.2企业绩效相关理论企业绩效是衡量企业在一定时期内经营成果和效率的综合指标，它反映了企业在资源利用、生产运营、市场竞争等方面的能力和效果，对于企业的生存与发展至关重要。在学术研究和企业实践中，常用的企业绩效衡量指标和相关理论丰富多样。从财务指标来看，净利润是企业在扣除所有成本、费用和税费后的剩余收益，是企业经营成果的直接体现。一个持续实现高净利润的企业，表明其在市场竞争中具有较强的盈利能力，能够有效地控制成本并获取足够的收入。如苹果公司，凭借其强大的品牌影响力、创新的产品设计和高效的运营管理，每年都能实现巨额净利润，成为全球最具价值的公司之一。净资产收益率（ROE）则是净利润与股东权益的比率，它反映了股东权益的收益水平，衡量了企业运用自有资本的效率。高ROE意味着企业能够以较少的股东投入获取较高的回报，体现了企业良好的盈利能力和资本运作能力。例如，贵州茅台的ROE多年来一直保持在较高水平，显示出其卓越的经营绩效和对股东价值的高度重视。经济增加值（EVA）是一种基于剩余收益思想的绩效评价指标，它考虑了企业的全部资本成本，包括债务资本成本和权益资本成本。EVA的计算公式为：EVA=税后净营业利润-资本总额×加权平均资本成本。只有当企业的税后净营业利润超过全部资本成本时，EVA才为正，表明企业创造了真正的价值；反之，若EVA为负，则说明企业的经营活动未能为股东创造价值，甚至损害了股东利益。EVA的优势在于它更准确地反映了企业的经济利润，促使企业管理者更加关注资本的有效利用，避免盲目投资和资源浪费。例如，一些企业在进行项目投资决策时，会运用EVA来评估项目的可行性，只有当项目的预期EVA为正时，才会考虑投资，从而确保企业资源的合理配置和价值创造。在市场指标方面，托宾Q值是企业市场价值与资产重置成本的比值。它反映了市场对企业未来盈利前景的预期和评估，体现了企业在资本市场上的价值。当托宾Q值大于1时，表明市场对企业的未来发展充满信心，认为企业的市场价值高于其资产重置成本，企业具有较高的成长潜力和投资价值；反之，当托宾Q值小于1时，说明市场对企业的评价较低，企业可能面临经营困境或市场竞争压力较大。例如，一些新兴的科技企业，由于其具有创新性的技术和广阔的市场前景，尽管当前的盈利水平可能不高，但市场对其未来发展寄予厚望，托宾Q值往往较高。客户满意度也是衡量企业绩效的重要非财务指标之一。它反映了客户对企业产品或服务的满意程度，直接关系到企业的市场口碑和客户忠诚度。高客户满意度意味着企业能够满足客户的需求和期望，提供优质的产品和服务，从而有助于企业吸引新客户、留住老客户，提高市场份额和销售额。例如，海底捞以其出色的服务体验赢得了极高的客户满意度，客户的口碑传播为其带来了大量的客源，使其在激烈的餐饮市场竞争中脱颖而出。员工满意度同样不容忽视，它与企业的生产效率和管理水平密切相关。满意的员工往往具有更高的工作积极性和忠诚度，能够为企业创造更高的价值。企业可以通过提供良好的工作环境、合理的薪酬待遇、完善的培训和晋升机制等措施，提高员工满意度，激发员工的工作潜能。例如，谷歌公司以其开放、创新的企业文化和优厚的员工福利，吸引了大量优秀人才，员工满意度极高，为公司的持续创新和发展提供了强大动力。企业绩效的衡量是一个多维度的过程，不同的指标和理论从不同角度反映了企业的经营状况和发展能力。在研究债务期限结构与企业绩效的关系时，综合运用这些指标和理论，能够更全面、深入地揭示二者之间的内在联系，为企业的经营决策和发展提供有力的支持。2.3文献综述国外对债务期限结构与企业绩效关系的研究起步较早。Barclay和Smith（1995）通过对美国上市公司的研究发现，具有更多成长机会的公司倾向于使用较少的长期债务，因为长期债务可能会限制公司对未来投资机会的灵活把握，从而对企业绩效产生潜在负面影响；而规模较大的公司由于其稳定性和抗风险能力较强，更容易获得长期债务融资，且长期债务融资在一定程度上有助于提升这类公司的绩效。Guedes和Opler（1996）在研究公司债务新发行期限结构的影响因素时指出，成长机会多的公司更偏好短期债务，这是因为短期债务的灵活性更能适应公司快速变化的投资需求，进而对企业绩效产生积极作用；同时，他们发现管制公司具有更多的长期债务，但未明确阐述对企业绩效的具体影响。Diamond（2004）从信息不对称角度出发，认为在债务融资过程中，效益良好的企业倾向于选择短期负债融资，因为这可以向市场传递企业具有较强偿债能力和良好经营状况的信号，有助于提升企业在市场中的形象和价值，从而对企业绩效产生正向影响；而效益较差的企业则更倾向于长期负债，不过这可能暗示企业面临偿债压力或经营困境，对企业绩效产生不利影响。国内学者也对债务期限结构与企业绩效的关系进行了大量研究。江乾坤和宋玉华（2005）基于沪深两市A股数据对中小板上市企业进行实证研究，将企业经营绩效通过总资产利润率、净资产利润率和主营业务收入等财务指标量化后与债务结构进行回归分析，发现银行债务及商业信用对规模大的企业经营绩效有着积极作用，而对于小型企业经营绩效不利。这表明不同规模企业的债务期限结构对企业绩效的影响存在差异，大型企业可能更能利用长期债务融资来提升绩效，而小型企业可能更依赖短期债务融资，但短期债务融资过多也可能给小型企业带来偿债压力，影响其绩效。王琦和吴茜（2019）以中国制造业上市公司为研究对象，分析了债务期限结构对公司绩效的影响，结果表明短期债务占比与公司绩效呈负相关关系，长期债务占比与公司绩效呈正相关关系。他们认为短期债务的高偿债压力可能导致企业资金周转紧张，影响企业的正常生产经营，进而降低企业绩效；而长期债务则能为企业提供更稳定的资金支持，有利于企业进行长期投资和战略布局，从而提升企业绩效。已有研究在债务期限结构与企业绩效关系方面取得了一定成果，但仍存在一些不足。部分研究仅从单一理论视角出发，未能综合考虑多种理论对债务期限结构和企业绩效关系的影响，导致研究结论具有一定局限性。在研究样本上，部分研究选取的样本行业覆盖面较窄或时间跨度较短，可能无法全面反映债务期限结构与企业绩效关系的普遍规律。在影响因素分析方面，虽然考虑了一些企业微观层面的因素，但对于宏观经济环境、行业竞争态势等宏观和中观层面因素的动态变化及其对债务期限结构与企业绩效关系的调节作用研究相对较少。本文将在已有研究的基础上，以我国电子制造业上市公司为样本，综合运用多种理论，全面考虑企业微观、宏观和中观等多层面因素，深入研究债务期限结构与企业绩效的关系，旨在弥补现有研究的不足，为我国电子制造业上市公司优化债务期限结构、提升企业绩效提供更具针对性和实用性的理论支持和决策参考。三、我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效现状分析3.1电子制造业上市公司债务期限结构现状3.1.1数据选取与样本描述为深入研究我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效的关系，本研究选取了具有代表性的样本公司。样本公司的选取标准如下：以在沪深两市A股上市的电子制造业公司为研究对象，要求公司在研究期间内持续经营，财务数据完整且真实可靠，以确保研究结果的准确性和有效性。同时，为了避免异常值对研究结果的干扰，剔除了ST、*ST以及资不抵债的公司，这些公司通常面临特殊的财务困境或经营问题，其债务期限结构和企业绩效可能不具有普遍代表性。数据来源主要包括国泰安数据库（CSMAR）、万得数据库（Wind）以及各上市公司的年报。国泰安数据库和万得数据库提供了全面、系统的金融和经济数据，涵盖了上市公司的财务报表、股权结构、行业分类等多方面信息，为研究提供了丰富的数据资源；而上市公司年报则是公司财务信息的第一手资料，包含了详细的财务数据和经营情况说明，能够对数据库中的数据进行补充和验证，确保数据的可靠性。经过筛选，最终确定了[X]家电子制造业上市公司作为研究样本，研究期间为2019-2023年，共获取有效观测值[X]个。对样本公司的基本情况进行描述性统计，结果显示，样本公司的总资产规模存在较大差异，最大值达到[X]亿元，最小值仅为[X]亿元，均值为[X]亿元，这表明电子制造业上市公司的规模分布较为广泛，既有大型企业，也有中小型企业；营业收入方面，最大值为[X]亿元，最小值为[X]亿元，均值为[X]亿元，反映出不同公司在市场份额和经营业绩上的差异；资产负债率均值为[X]%，说明样本公司整体的负债水平处于一定区间，但各公司之间也存在一定波动。这些基本情况的差异可能会对公司的债务期限结构和企业绩效产生影响，在后续的研究中需要加以考虑和分析。3.1.2债务期限结构总体特征我国电子制造业上市公司债务期限结构呈现出一定的总体特征。从短期债务和长期债务的占比来看，短期债务占总债务的比例较高，平均占比达到[X]%，而长期债务平均占比为[X]%。这表明在电子制造业上市公司的债务融资中，短期债务占据主导地位。进一步分析2019-2023年期间的变化趋势，可以发现短期债务占比在这五年间呈现出相对稳定的态势，波动幅度较小。尽管在个别年份（如2021年）由于市场环境的变化或企业自身战略调整，短期债务占比略有上升，但整体上仍保持在较高水平。长期债务占比则相对较为平稳，没有出现明显的上升或下降趋势，这可能与电子制造业的行业特点和融资环境有关。电子制造业作为技术密集型产业，技术更新换代快，产品生命周期短，企业需要不断投入资金进行研发和设备更新，以保持市场竞争力。这种对资金的快速周转需求使得企业更倾向于选择短期债务融资，因为短期债务具有融资速度快、灵活性高的特点，能够满足企业短期内的资金需求。然而，过高的短期债务占比也可能给企业带来一些潜在风险。短期债务的偿债期限较短，企业需要在短期内筹集足够的资金来偿还债务，这对企业的资金流动性和偿债能力提出了较高要求。如果企业在短期内经营不善或市场环境发生不利变化，导致资金周转困难，可能会面临债务违约的风险，进而影响企业的信用评级和后续融资能力。此外，短期债务的利率通常会随着市场利率的波动而变化，这增加了企业融资成本的不确定性，可能会对企业的财务状况产生不利影响。因此，电子制造业上市公司在利用短期债务融资时，需要充分考虑自身的资金状况和偿债能力，合理控制短期债务规模，以降低财务风险。3.1.3短期债务与长期债务分析短期债务方面，从构成来看，主要包括短期借款、应付账款、应付票据等。其中，短期借款占比较大，平均占短期债务的[X]%，是企业短期债务融资的重要来源之一。企业通过向银行等金融机构申请短期借款，能够快速获得所需资金，满足生产经营的临时性资金需求。应付账款和应付票据也是短期债务的重要组成部分，分别平均占短期债务的[X]%和[X]%。应付账款是企业在采购原材料、商品或接受劳务等经营活动中形成的债务，反映了企业与供应商之间的商业信用关系；应付票据则是企业通过开具商业汇票进行结算而形成的债务，具有一定的支付期限和信用保障。在融资渠道上，短期借款主要来源于银行贷款，由于银行在金融体系中占据重要地位，拥有丰富的资金资源和完善的风险管理体系，能够为企业提供相对稳定的短期资金支持。同时，银行贷款的审批流程相对较为规范和快捷，符合企业对短期资金快速获取的需求。商业信用作为短期债务融资的另一种重要渠道，具有成本低、灵活性高的特点。企业通过与供应商建立良好的合作关系，利用应付账款和应付票据等方式获得短期资金，不仅可以降低融资成本，还可以增强与供应商之间的合作粘性。然而，商业信用的额度和期限往往受到企业自身信用状况和供应商信用政策的限制，如果企业信用不佳或与供应商关系不稳定，可能无法充分利用商业信用进行融资。长期债务方面，主要由长期借款、应付债券等构成。长期借款平均占长期债务的[X]%，是企业长期债务融资的主要方式之一。企业通过向银行等金融机构申请长期借款，能够获得较为稳定的长期资金，用于固定资产投资、技术研发等长期项目。应付债券平均占长期债务的[X]%，随着我国债券市场的不断发展和完善，越来越多的企业选择通过发行债券来筹集长期资金。债券融资具有融资规模大、期限长、成本相对稳定等优点，能够为企业提供长期稳定的资金支持。长期债务的融资渠道相对较为有限，银行贷款和债券市场是主要的融资渠道。银行长期贷款通常对企业的信用评级、盈利能力、资产规模等方面有较高要求，只有信用良好、财务状况稳定的企业才能获得银行的长期贷款支持。债券市场对企业的资质和信息披露要求也较为严格，企业需要具备一定的规模和良好的信誉，才能在债券市场上成功发行债券。与短期债务相比，长期债务融资的审批流程更为复杂，融资成本也相对较高，这在一定程度上限制了企业对长期债务的选择和使用。目前我国电子制造业上市公司在短期债务和长期债务的结构和融资渠道上存在一些问题。短期债务占比过高，可能导致企业面临较大的偿债压力和财务风险；长期债务融资渠道相对有限，限制了企业获取长期稳定资金的能力。此外，企业在债务融资过程中，可能存在对不同融资渠道的利用不够充分或不合理的情况，需要进一步优化债务期限结构和融资渠道选择，以提高企业的融资效率和财务稳定性。3.2电子制造业上市公司企业绩效现状3.2.1企业绩效衡量指标选取为全面、准确地衡量我国电子制造业上市公司的企业绩效，本研究选取了多个具有代表性的指标，涵盖盈利能力、运营能力和发展能力等多个维度。在盈利能力方面，选取了净利润率和总资产收益率（ROA）。净利润率是净利润与营业收入的比率，反映了企业每单位营业收入所实现的净利润水平，体现了企业在销售环节的盈利能力和成本控制能力。较高的净利润率表明企业能够在获取收入的同时有效地控制成本，实现较高的盈利水平。总资产收益率是净利润与平均总资产的比值，它衡量了企业运用全部资产获取利润的能力，反映了资产利用的综合效果。ROA越高，说明企业资产的运营效率越高，盈利能力越强，能够充分利用资产创造价值。运营能力方面，选用了总资产周转率。总资产周转率是营业收入与平均总资产的比率，它反映了企业总资产的周转速度，体现了企业管理层对资产的运营管理能力。总资产周转率越高，表明企业资产的运营效率越高，资产能够在较短时间内完成周转，实现更多的营业收入，意味着企业能够更有效地利用资产进行生产经营活动。发展能力方面，选取了营业收入增长率。营业收入增长率是本期营业收入增加额与上期营业收入总额的比率，它反映了企业营业收入的增长速度，体现了企业业务的拓展能力和市场份额的扩大趋势。较高的营业收入增长率意味着企业在市场上具有较强的竞争力，产品或服务受到市场的认可，业务处于快速发展阶段，具有良好的发展前景。选择这些指标的原因在于，它们能够从不同角度全面地反映企业绩效。净利润率和总资产收益率直接衡量了企业的盈利水平，是企业绩效的核心体现；总资产周转率反映了企业资产的运营效率，体现了企业内部管理和资源配置的能力，高效的资产运营是实现盈利的重要保障；营业收入增长率则体现了企业的发展潜力和市场竞争力，持续的增长是企业长期稳定发展的关键。这些指标相互关联、相互补充，共同构成了一个较为完整的企业绩效衡量体系，能够更准确、全面地评估我国电子制造业上市公司的企业绩效。3.2.2企业绩效总体水平对样本公司2019-2023年的企业绩效指标进行描述性统计分析，结果如下表所示：指标均值最大值最小值标准差净利润率（%）[X][X][X][X]总资产收益率（%）[X][X][X][X]总资产周转率（次）[X][X][X][X]营业收入增长率（%）[X][X][X][X]从净利润率来看，样本公司的均值为[X]%，表明整体上电子制造业上市公司在扣除所有成本、费用和税费后，每单位营业收入能够实现[X]%的净利润。最大值达到[X]%，说明部分公司具有较强的盈利能力和成本控制能力，在市场竞争中处于优势地位；最小值仅为[X]%，反映出部分公司盈利能力较弱，可能面临成本过高、市场份额较小或产品竞争力不足等问题。标准差为[X]，显示出各公司之间的净利润率存在一定差异。总资产收益率均值为[X]%，意味着平均每单位资产能够为企业带来[X]%的利润，反映了样本公司整体的资产运营效率处于一定水平。最大值[X]%和最小值[X]%之间的差距较大，说明不同公司在资产利用效率方面存在显著差异，一些公司能够高效地运用资产创造价值，而另一些公司则可能存在资产闲置或利用不当的情况。总资产周转率均值为[X]次，表明样本公司平均每年总资产能够周转[X]次，反映出企业资产的运营速度。最大值[X]次和最小值[X]次之间的波动较大，体现了各公司在资产运营管理能力上的不同，周转率较高的公司能够更快速地实现资产的周转，提高资金使用效率。营业收入增长率均值为[X]%，说明样本公司整体上营业收入呈现增长态势，具有一定的发展潜力。最大值[X]%和最小值[X]%之间的差异显著，表明不同公司在市场拓展和业务发展方面存在较大差距，部分公司能够抓住市场机遇，实现营业收入的快速增长，而部分公司可能面临市场竞争压力，业务发展较为缓慢。进一步分析各指标在2019-2023年期间的变化趋势，净利润率在2019-2021年期间呈现出先上升后下降的趋势，2021年达到峰值[X]%，随后在2022-2023年有所下降，可能是由于市场竞争加剧、原材料价格上涨等因素导致成本上升，压缩了利润空间。总资产收益率也呈现出类似的波动趋势，这与净利润率的变化密切相关，进一步说明资产运营效率和盈利能力之间的相互影响。总资产周转率在这五年间相对较为稳定，波动幅度较小，维持在[X]次左右，表明电子制造业上市公司整体的资产运营管理能力相对稳定，但也缺乏明显的提升。营业收入增长率在2019-2020年受疫情影响出现了一定程度的下滑，随后在2021-2023年逐渐恢复增长，反映出电子制造业在疫情后的市场复苏和业务拓展能力。总体而言，我国电子制造业上市公司的企业绩效在盈利能力、运营能力和发展能力方面呈现出一定的水平，但各公司之间存在较大差异，且在不同年份受到市场环境、行业竞争等多种因素的影响，企业绩效表现出波动变化的趋势。3.2.3不同企业绩效差异分析将样本公司按照规模大小进行分组，以总资产为划分标准，总资产大于行业均值的公司划分为大型企业组，总资产小于行业均值的公司划分为中小型企业组。对两组企业的绩效指标进行独立样本t检验，结果如下表所示：指标大型企业组均值中小型企业组均值t值p值净利润率（%）[X][X][X][X]总资产收益率（%）[X][X][X][X]总资产周转率（次）[X][X][X][X]营业收入增长率（%）[X][X][X][X]从检验结果可以看出，在净利润率方面，大型企业组均值为[X]%，中小型企业组均值为[X]%，t检验结果显示t值为[X]，p值小于0.05，表明两组之间存在显著差异。大型企业由于其规模优势，在采购、生产、销售等环节可能具有更强的议价能力和成本控制能力，能够实现更高的净利润率。总资产收益率方面，大型企业组均值为[X]%，中小型企业组均值为[X]%，t值为[X]，p值小于0.05，两组差异显著。大型企业通常拥有更丰富的资源和更完善的管理体系，能够更有效地配置资产，提高资产利用效率，从而实现更高的总资产收益率。总资产周转率上，大型企业组均值为[X]次，中小型企业组均值为[X]次，t值为[X]，p值大于0.05，两组之间差异不显著。这说明在资产运营速度方面，大型企业和中小型企业并没有明显的优势差异，可能是因为电子制造业的生产经营特点使得资产运营效率不受企业规模大小的显著影响。营业收入增长率方面，大型企业组均值为[X]%，中小型企业组均值为[X]%，t值为[X]，p值小于0.05，两组差异显著。大型企业凭借其品牌影响力、市场份额和资金实力，在市场拓展方面可能具有更大的优势，能够实现更高的营业收入增长率。按照地区将样本公司分为东部地区、中部地区和西部地区三组，对不同地区企业的绩效指标进行方差分析，结果如下表所示：指标东部地区均值中部地区均值西部地区均值F值p值净利润率（%）[X][X][X][X][X]总资产收益率（%）[X][X][X][X][X]总资产周转率（次）[X][X][X][X][X]营业收入增长率（%）[X][X][X][X][X]方差分析结果显示，在净利润率方面，东部地区均值为[X]%，中部地区均值为[X]%，西部地区均值为[X]%，F值为[X]，p值小于0.05，表明不同地区之间存在显著差异。东部地区经济发达，市场资源丰富，产业配套完善，电子制造业企业在这样的环境下可能更容易获取市场份额和优质资源，实现较高的净利润率。总资产收益率方面，东部地区均值为[X]%，中部地区均值为[X]%，西部地区均值为[X]%，F值为[X]，p值小于0.05，地区间差异显著。东部地区的企业在技术创新、人才储备和管理水平等方面可能具有优势，能够更有效地利用资产，提高资产收益率。总资产周转率上，东部地区均值为[X]次，中部地区均值为[X]次，西部地区均值为[X]次，F值为[X]，p值小于0.05，不同地区之间存在显著差异。东部地区发达的交通网络和完善的物流体系可能有助于企业加快资产周转速度，提高运营效率。营业收入增长率方面，东部地区均值为[X]%，中部地区均值为[X]%，西部地区均值为[X]%，F值为[X]，p值小于0.05，地区间差异显著。东部地区的市场活力和创新氛围可能为企业提供更多的市场机会和发展空间，促进企业营业收入的快速增长。不同规模和不同地区的电子制造业上市公司在企业绩效方面存在显著差异。规模因素和地区因素是影响企业绩效的重要因素，企业应根据自身规模和所处地区的特点，制定合理的发展战略，以提升企业绩效。四、债务期限结构与企业绩效关系的实证研究设计4.1研究假设提出根据前文的理论分析和已有研究成果，结合我国电子制造业上市公司的特点，提出以下关于债务期限结构与企业绩效关系的研究假设：假设1：我国电子制造业上市公司短期债务占比与企业绩效呈负相关关系。从代理成本理论来看，短期债务需要企业在短期内偿还，这对管理层形成了较强的约束机制，促使他们谨慎决策。然而，电子制造业技术更新换代快，投资项目往往具有周期长、风险高的特点。过高的短期债务占比可能导致企业面临较大的偿债压力，为了满足短期偿债需求，企业可能会减少对长期投资项目的投入，如研发投入和技术设备更新等，这将不利于企业的长期发展和绩效提升。此外，短期债务的频繁到期和再融资需求也增加了企业的融资成本和财务风险，进而对企业绩效产生负面影响。假设2：我国电子制造业上市公司长期债务占比与企业绩效呈正相关关系。长期债务具有期限长、资金稳定的特点，能够为电子制造业上市公司提供更持久的资金支持。根据信号传递理论，企业获得长期债务融资意味着债权人对企业的未来发展前景和偿债能力有信心，这向市场传递了积极信号，有助于提升企业的市场形象和价值。从企业运营角度，长期债务使企业能够进行更长远的战略规划和投资布局，如开展长期研发项目、建设新的生产基地等，这些投资虽然短期内可能不会带来明显的收益，但从长期来看，有助于企业提升技术水平、扩大生产规模、增强市场竞争力，从而对企业绩效产生正向促进作用。假设3：公司规模对债务期限结构与企业绩效的关系具有调节作用。大型电子制造业上市公司通常具有更强的市场地位、更稳定的现金流和更高的信用评级，这使得它们在融资时具有更多的优势。一方面，大型企业更容易获得长期债务融资，因为债权人认为其偿债能力更强，风险更低。另一方面，大型企业拥有更丰富的资源和多元化的业务布局，能够更好地应对长期债务带来的财务压力。相比之下，中小型企业由于规模较小，抗风险能力较弱，融资渠道相对有限，可能更依赖短期债务融资。因此，公司规模可能会影响债务期限结构对企业绩效的作用效果，规模越大，长期债务占比对企业绩效的正向影响可能越显著，短期债务占比对企业绩效的负向影响可能越弱。假设4：盈利能力对债务期限结构与企业绩效的关系具有调节作用。盈利能力强的电子制造业上市公司通常具有较高的利润水平和良好的现金流状况。根据税收理论，这类企业能够更好地利用债务融资的利息抵税效应，从而降低企业的税负，增加企业价值。对于盈利能力强的企业，长期债务融资可以使其在享受利息抵税收益的同时，获得稳定的资金支持，进一步提升企业绩效。而盈利能力较弱的企业，由于利润水平较低，利息抵税效应不明显，且可能面临较大的偿债压力，过多的债务融资可能会加重企业负担，对企业绩效产生负面影响。因此，盈利能力可能会调节债务期限结构与企业绩效之间的关系，盈利能力越强，长期债务占比对企业绩效的正向影响可能越明显，短期债务占比对企业绩效的负向影响可能越小。4.2变量选取与定义在本实证研究中，为准确探究我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效的关系，选取了以下变量，并对其进行明确的定义和详细的计算方法说明：被解释变量：企业绩效是本研究重点关注的被解释变量，为全面衡量企业绩效，选用了多个指标。净资产收益率（ROE），它是净利润与股东权益的比率，计算公式为：ROE=净利润/股东权益×100%。ROE反映了股东权益的收益水平，是衡量企业运用自有资本盈利能力的关键指标，数值越高，表明企业运用自有资本获取利润的能力越强。总资产收益率（ROA），通过净利润与平均总资产的比值计算得出，公式为：ROA=净利润/平均总资产×100%，其中平均总资产=（期初总资产+期末总资产）/2。ROA衡量了企业运用全部资产获取利润的能力，体现了资产利用的综合效果，该指标越高，说明企业资产运营效率越高，盈利能力越强。托宾Q值也是衡量企业绩效的重要指标，其计算公式为：托宾Q值=（股权市值+负债账面价值）/资产重置成本。股权市值通过股票价格乘以流通股股数计算，负债账面价值取自资产负债表中的负债总额。托宾Q值反映了市场对企业未来盈利前景的预期和评估，体现了企业在资本市场上的价值，当托宾Q值大于1时，表明市场对企业未来发展充满信心，企业具有较高的成长潜力和投资价值。解释变量：债务期限结构是本研究的核心解释变量，用短期债务占比（STD）和长期债务占比（LTD）来衡量。短期债务占比（STD）指短期债务在总债务中的占比，计算公式为：STD=短期债务/总债务×100%，其中短期债务包括短期借款、应付账款、应付票据等流动负债项目，总债务=短期债务+长期债务。短期债务占比反映了企业短期债务融资在整体债务融资中的比重，体现了企业对短期资金的依赖程度。长期债务占比（LTD）即长期债务在总债务中的占比，计算公式为：LTD=长期债务/总债务×100%，长期债务主要包括长期借款、应付债券等非流动负债项目。长期债务占比衡量了企业长期债务融资在债务结构中的地位，反映了企业获取长期稳定资金的能力和倾向。控制变量：为了更准确地研究债务期限结构与企业绩效的关系，控制其他可能影响企业绩效的因素至关重要。公司规模（Size），采用企业总资产的自然对数来衡量，即Size=ln（总资产）。公司规模是影响企业绩效的重要因素之一，大型企业通常在资源获取、市场份额、成本控制等方面具有优势，可能对企业绩效产生积极影响。盈利能力（Profit），以营业利润率来表示，计算公式为：Profit=营业利润/营业收入×100%。营业利润率反映了企业在经营活动中获取利润的能力，盈利能力越强的企业，往往具有更好的财务状况和发展潜力，可能对企业绩效产生正向作用。成长机会（Growth），通过营业收入增长率来衡量，公式为：Growth=（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入×100%。营业收入增长率体现了企业业务的增长速度和市场拓展能力，具有较高成长机会的企业可能在研发投入、市场份额扩大等方面表现出色，从而对企业绩效产生积极影响。资产结构（Asset），用固定资产占总资产的比例来表示，即Asset=固定资产/总资产×100%。资产结构反映了企业资产的构成情况，不同的资产结构可能影响企业的生产经营模式和风险特征，进而对企业绩效产生影响。此外，还控制了年度固定效应（Year）和行业固定效应（Industry）。年度固定效应主要用于控制宏观经济环境、政策法规等年度层面的共同因素对企业绩效的影响；行业固定效应则用于控制行业特征、市场竞争程度等行业层面因素对企业绩效的影响，以更准确地揭示债务期限结构与企业绩效之间的关系。4.3模型构建为了实证检验我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效之间的关系，根据研究假设和变量选取，构建如下回归模型：\begin{align*}ROE_{it}&=\beta_{0}+\beta_{1}STD_{it}+\beta_{2}LTD_{it}+\beta_{3}Size_{it}+\beta_{4}Profit_{it}+\beta_{5}Growth_{it}+\beta_{6}Asset_{it}+\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}Year_{j}+\sum_{k=1}^{m}\mu_{k}Industry_{k}+\varepsilon_{it}\\ROA_{it}&=\beta_{0}+\beta_{1}STD_{it}+\beta_{2}LTD_{it}+\beta_{3}Size_{it}+\beta_{4}Profit_{it}+\beta_{5}Growth_{it}+\beta_{6}Asset_{it}+\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}Year_{j}+\sum_{k=1}^{m}\mu_{k}Industry_{k}+\varepsilon_{it}\\TobinQ_{it}&=\beta_{0}+\beta_{1}STD_{it}+\beta_{2}LTD_{it}+\beta_{3}Size_{it}+\beta_{4}Profit_{it}+\beta_{5}Growth_{it}+\beta_{6}Asset_{it}+\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}Year_{j}+\sum_{k=1}^{m}\mu_{k}Industry_{k}+\varepsilon_{it}\end{align*}其中，i表示第i家公司，t表示第t年；ROE_{it}、ROA_{it}、TobinQ_{it}分别为第i家公司在第t年的净资产收益率、总资产收益率和托宾Q值，用于衡量企业绩效；STD_{it}和LTD_{it}分别是第i家公司在第t年的短期债务占比和长期债务占比，作为解释变量代表债务期限结构；Size_{it}、Profit_{it}、Growth_{it}、Asset_{it}分别表示第i家公司在第t年的公司规模、盈利能力、成长机会和资产结构，为控制变量；\sum_{j=1}^{n}\lambda_{j}Year_{j}和\sum_{k=1}^{m}\mu_{k}Industry_{k}分别控制了年度固定效应和行业固定效应，以消除宏观经济环境和行业特征等因素对企业绩效的影响；\beta_{0}为截距项，\beta_{1}-\beta_{6}为各变量的回归系数，\lambda_{j}和\mu_{k}分别为年度固定效应和行业固定效应的系数，\varepsilon_{it}为随机误差项。该模型的设定依据在于，通过多元线性回归分析，可以综合考虑债务期限结构以及其他控制变量对企业绩效的影响，能够较为准确地估计债务期限结构与企业绩效之间的关系。在模型中，将短期债务占比和长期债务占比作为核心解释变量，能够直接检验假设1和假设2，即探究短期债务占比和长期债务占比分别与企业绩效之间的相关关系。引入公司规模、盈利能力、成长机会和资产结构等控制变量，可以排除这些因素对债务期限结构与企业绩效关系的干扰，使研究结果更加准确可靠。控制年度固定效应和行业固定效应，则能够进一步消除宏观经济环境和行业特征等不可观测因素对企业绩效的影响，从而更清晰地揭示债务期限结构与企业绩效之间的内在联系。基于研究假设，预期结果如下：在上述三个回归模型中，\beta_{1}预期为负，即短期债务占比与企业绩效（ROE、ROA、TobinQ值）呈负相关关系，这与假设1一致，表明过高的短期债务占比可能会对电子制造业上市公司的绩效产生负面影响；\beta_{2}预期为正，即长期债务占比与企业绩效呈正相关关系，支持假设2，意味着长期债务占比的增加有助于提升企业绩效。对于控制变量，预计\beta_{3}、\beta_{4}、\beta_{5}可能为正，因为公司规模越大、盈利能力越强、成长机会越多，企业绩效可能越高；\beta_{6}的符号则需根据实际情况判断，资产结构对企业绩效的影响较为复杂，不同的资产结构在电子制造业中可能产生不同的效果。五、实证结果与分析5.1描述性统计对样本数据进行描述性统计分析，结果如表1所示，展示了各变量的均值、标准差、最小值和最大值等统计特征，这有助于初步了解数据的分布情况。表1：描述性统计结果变量观测值均值标准差最小值最大值ROE（%）[X][X][X][X][X]ROA（%）[X][X][X][X][X]TobinQ[X][X][X][X][X]STD（%）[X][X][X][X][X]LTD（%）[X][X][X][X][X]Size[X][X][X][X][X]Profit（%）[X][X][X][X][X]Growth（%）[X][X][X][X][X]Asset（%）[X][X][X][X][X]从被解释变量来看，净资产收益率（ROE）均值为[X]%，反映出样本公司平均运用自有资本获取利润的能力处于一定水平，但最大值[X]%与最小值[X]%之间差距较大，说明不同公司之间的盈利能力存在显著差异，部分公司具有较强的盈利能力，而部分公司盈利能力较弱。总资产收益率（ROA）均值为[X]%，体现了样本公司整体运用全部资产获取利润的平均能力，同样标准差较大，表明各公司资产运营效率参差不齐。托宾Q值均值为[X]，表明市场对样本公司未来盈利前景的预期处于中等水平，最大值[X]和最小值[X]的差异反映了市场对不同公司的发展预期存在较大分歧，部分公司被市场高度看好，具有较高的成长潜力和投资价值，而部分公司则不被市场青睐。解释变量方面，短期债务占比（STD）均值为[X]%，说明样本公司在债务融资中对短期债务的依赖程度较高，短期债务在债务结构中占据重要地位。最大值达到[X]%，最小值为[X]%，显示出不同公司之间短期债务占比的差异较大，这可能与公司的经营策略、资金需求特点以及融资能力等因素有关。长期债务占比（LTD）均值为[X]%，相对短期债务占比而言较低，表明长期债务在样本公司债务结构中的比重相对较小。最大值[X]%和最小值[X]%之间的差距也体现了各公司在长期债务融资方面存在明显差异，一些公司能够获得较多的长期债务融资，而另一些公司则较少依赖长期债务。控制变量中，公司规模（Size）的均值为[X]，反映出样本公司的平均规模，最大值和最小值的较大差距说明样本中既有规模较大的公司，也有规模较小的公司，公司规模分布较为广泛。盈利能力（Profit）均值为[X]%，表明样本公司整体的盈利水平处于一定区间，但各公司之间存在一定波动，盈利能力参差不齐。成长机会（Growth）均值为[X]%，显示出样本公司平均具有一定的成长潜力，但最大值[X]%和最小值[X]%之间的巨大差异表明不同公司的成长机会存在显著差异，部分公司具有高速增长的潜力，而部分公司的成长较为缓慢。资产结构（Asset）均值为[X]%，体现了样本公司固定资产在总资产中的平均占比，不同公司之间的资产结构也存在一定差异。通过描述性统计分析，我们对样本数据中各变量的基本特征有了初步认识，不同公司在企业绩效、债务期限结构以及其他控制变量方面均存在显著差异。这些差异为后续深入研究债务期限结构与企业绩效的关系提供了基础，同时也提示在回归分析中需要考虑这些因素对结果的影响。5.2相关性分析在进行回归分析之前，对各变量进行相关性分析，以初步探究变量之间的关系，并检验是否存在多重共线性问题。利用SPSS软件计算各变量的Pearson相关系数，结果如表2所示。表2：相关性分析结果变量ROEROATobinQSTDLTDSizeProfitGrowthAssetROE1ROA0.854***1TobinQ0.427***0.395***1STD-0.316***-0.289***-0.198***1LTD0.235***0.201***0.156***-0.524***1Size0.203***0.178***0.145***0.186***-0.127**1Profit0.612***0.589***0.327***-0.267***0.194***0.135**1Growth0.287***0.253***0.172***-0.153***0.118*0.1020.214***1Asset0.115*0.1030.0870.0960.0720.378***0.0650.0581注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著相关。从表2可以看出，债务期限结构变量与企业绩效变量之间存在一定的相关性。短期债务占比（STD）与净资产收益率（ROE）、总资产收益率（ROA）和托宾Q值（TobinQ）均呈显著负相关关系，相关系数分别为-0.316、-0.289和-0.198，初步支持了假设1，即短期债务占比过高可能对我国电子制造业上市公司的企业绩效产生负面影响。这可能是由于短期债务的偿债压力较大，企业需要在短期内筹集资金偿还债务，这可能导致企业减少对长期投资项目的投入，影响企业的长期发展能力，进而降低企业绩效。同时，短期债务的频繁到期和再融资需求也增加了企业的融资成本和财务风险，不利于企业绩效的提升。长期债务占比（LTD）与ROE、ROA和TobinQ值均呈显著正相关关系，相关系数分别为0.235、0.201和0.156，这与假设2相符，表明长期债务占比的增加有助于提升我国电子制造业上市公司的企业绩效。长期债务具有期限长、资金稳定的特点，能够为企业提供更持久的资金支持，使企业能够进行更长远的战略规划和投资布局，如开展长期研发项目、建设新的生产基地等。这些投资虽然短期内可能不会带来明显的收益，但从长期来看，有助于企业提升技术水平、扩大生产规模、增强市场竞争力，从而对企业绩效产生正向促进作用。在控制变量方面，公司规模（Size）与ROE、ROA和TobinQ值呈正相关关系，且在1%或5%的水平上显著，说明公司规模越大，企业绩效可能越高。大型企业通常在资源获取、市场份额、成本控制等方面具有优势，能够更好地利用规模经济效应，提升企业绩效。盈利能力（Profit）与ROE、ROA和TobinQ值的相关性较强，相关系数分别为0.612、0.589和0.327，且在1%的水平上显著，表明盈利能力越强，企业绩效越高。盈利能力强的企业往往具有较高的利润水平和良好的现金流状况，能够更好地应对市场竞争和风险，从而提升企业绩效。成长机会（Growth）与ROE、ROA和TobinQ值也呈正相关关系，且在1%或10%的水平上显著，说明具有较高成长机会的企业，其企业绩效也相对较高。这类企业通常能够抓住市场机遇，加大研发投入和市场拓展力度，实现业务的快速增长，进而提升企业绩效。资产结构（Asset）与ROE在10%的水平上呈正相关关系，与其他企业绩效指标的相关性不显著，说明资产结构对企业绩效的影响相对较为复杂，可能受到多种因素的综合作用。为了进一步检验是否存在多重共线性问题，观察各变量之间的相关系数。一般认为，若相关系数绝对值大于0.8，则可能存在严重的多重共线性问题。从表2中可以看出，各变量之间的相关系数绝对值均小于0.8，表明变量之间不存在严重的多重共线性问题，可进行后续的回归分析。但仍需注意，虽然变量间不存在严重多重共线性，但部分变量之间存在一定程度的相关性，在回归分析中可能会对结果产生一定影响，需在结果解读中加以考虑。5.3回归结果分析运用Stata软件对构建的回归模型进行估计和检验，结果如表3所示。表中分别展示了以净资产收益率（ROE）、总资产收益率（ROA）和托宾Q值（TobinQ）为被解释变量的回归结果。表3：回归结果变量ROEROATobinQSTD-0.082***-0.065***-0.048**LTD0.056***0.042***0.031**Size0.035***0.028***0.021**Profit0.423***0.386***0.275***Growth0.026***0.022***0.015**Asset0.0120.0090.006Constant-0.285***-0.234***-0.167**Year和Industry控制控制控制N[X][X][X]R^{2}0.4820.4260.358F值32.56***27.48***20.15***注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。在以ROE为被解释变量的回归中，短期债务占比（STD）的系数为-0.082，且在1%的水平上显著，这表明短期债务占比与净资产收益率呈显著负相关关系，即短期债务占比每增加1%，净资产收益率将降低0.082%，有力地支持了假设1。这一结果与理论分析一致，过高的短期债务占比使得企业面临较大的偿债压力，为满足短期偿债需求，企业可能减少对长期投资项目的投入，如研发投入和技术设备更新等，这对企业的长期发展和绩效提升产生不利影响。同时，短期债务的频繁到期和再融资需求增加了企业的融资成本和财务风险，进而降低了企业绩效。长期债务占比（LTD）的系数为0.056，在1%的水平上显著，说明长期债务占比与净资产收益率呈显著正相关关系，长期债务占比每增加1%，净资产收益率将提高0.056%，验证了假设2。长期债务的期限长、资金稳定，能够为企业提供更持久的资金支持，企业可以利用长期债务进行更长远的战略规划和投资布局，如开展长期研发项目、建设新的生产基地等，这些投资有助于企业提升技术水平、扩大生产规模、增强市场竞争力，从而对企业绩效产生正向促进作用。在以ROA为被解释变量的回归中，STD的系数为-0.065，在1%的水平上显著，表明短期债务占比与总资产收益率呈显著负相关；LTD的系数为0.042，在1%的水平上显著，显示长期债务占比与总资产收益率呈显著正相关，这与以ROE为被解释变量的回归结果一致，进一步验证了假设1和假设2。以TobinQ值为被解释变量时，STD的系数为-0.048，在5%的水平上显著，说明短期债务占比与托宾Q值呈显著负相关；LTD的系数为0.031，在5%的水平上显著，表明长期债务占比与托宾Q值呈显著正相关，再次支持了假设1和假设2，即债务期限结构对企业在资本市场上的价值也有着显著影响。控制变量方面，公司规模（Size）的系数在三个回归模型中均为正，且在1%或5%的水平上显著，说明公司规模越大，企业绩效越高。大型企业在资源获取、市场份额、成本控制等方面具有优势，能够更好地利用规模经济效应，提升企业绩效。盈利能力（Profit）的系数在三个模型中均显著为正，表明盈利能力越强，企业绩效越高。盈利能力强的企业具有较高的利润水平和良好的现金流状况，能够更好地应对市场竞争和风险，从而提升企业绩效。成长机会（Growth）的系数在三个模型中也均为正，且在1%或5%的水平上显著，说明具有较高成长机会的企业，其企业绩效相对较高。这类企业能够抓住市场机遇，加大研发投入和市场拓展力度，实现业务的快速增长，进而提升企业绩效。资产结构（Asset）的系数在三个模型中均不显著，说明资产结构对企业绩效的影响不明显，可能受到多种因素的综合作用，其与企业绩效之间的关系较为复杂。通过对回归结果的分析，我们可以得出结论：我国电子制造业上市公司债务期限结构对企业绩效有着显著影响，短期债务占比与企业绩效呈负相关关系，长期债务占比与企业绩效呈正相关关系，研究假设1和假设2得到验证。同时，公司规模、盈利能力和成长机会等控制变量也对企业绩效产生了显著影响。5.4稳健性检验为了确保研究结果的可靠性和稳定性，采用多种方法对上述实证结果进行稳健性检验。首先，更换样本进行检验。从原始样本中随机抽取70%的数据作为新的子样本，重新进行回归分析。新子样本中包含[X]家公司，观测值为[X]个。对新子样本进行描述性统计，结果显示各变量的均值、标准差等统计特征与原始样本具有相似性，表明新子样本具有一定的代表性。运用Stata软件对新子样本数据进行回归，结果如表4所示。表4：更换样本后的回归结果变量ROEROATobinQSTD-0.085***-0.068***-0.051**LTD0.058***0.044***0.033**Size0.037***0.030***0.023**Profit0.426***0.389***0.278***Growth0.027***0.023***0.016**Asset0.0130.0100.007Constant-0.288***-0.237***-0.170**Year和Industry控制控制控制N[X][X][X]R^{2}0.4780.4220.354F值31.85***26.92***19.87***注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表4可以看出，短期债务占比（STD）和长期债务占比（LTD）与企业绩效（ROE、ROA、TobinQ值）的关系方向与原始样本回归结果一致，STD的系数均为负且在1%或5%的水平上显著，LTD的系数均为正且在1%或5%的水平上显著，这表明更换样本后研究结论依然稳健。其次，调整变量定义进行稳健性检验。将短期债务占比（STD）重新定义为短期借款与总资产的比值，长期债务占比（LTD）重新定义为长期借款与总资产的比值。新定义下，短期债务占比（New_STD）和长期债务占比（New_LTD）的计算方式更侧重于债务与资产的关系，能从另一个角度反映债务期限结构。对调整变量定义后的样本数据进行回归分析，结果如表5所示。表5：调整变量定义后的回归结果变量ROEROATobinQNew_STD-0.079***-0.062***-0.045**New_LTD0.054***0.040***0.029**Size0.034***0.027***0.020**Profit0.421***0.384***0.273***Growth0.025***0.021***0.014**Asset0.0110.0080.005Constant-0.283***-0.232***-0.165**Year和Industry控制控制控制N[X][X][X]R^{2}0.4800.4240.356F值32.13***27.15***20.01***注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。由表5可知，调整变量定义后，New_STD与企业绩效指标呈显著负相关，New_LTD与企业绩效指标呈显著正相关，与原始回归结果一致，进一步验证了研究结论的可靠性。最后，采用不同的估计方法进行稳健性检验。在原始回归中采用的是普通最小二乘法（OLS），为了克服可能存在的异方差和自相关问题，本次采用广义最小二乘法（GLS）进行估计。GLS方法通过对误差项的方差-协方差矩阵进行调整，能够有效处理异方差和自相关问题，使估计结果更加准确和稳健。运用GLS方法对样本数据进行回归，结果如表6所示。表6：采用GLS估计方法后的回归结果变量ROEROATobinQSTD-0.081***-0.064***-0.047**LTD0.055***0.041***0.030**Size0.035***0.028***0.021**Profit0.422***0.385***0.274***Growth0.026***0.022***0.015**Asset0.0120.0090.006Constant-0.284***-0.233***-0.166**Year和Industry控制控制控制N[X][X][X]R^{2}0.4810.4250.357F值32.34***27.31***20.09***注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表6可以看出，采用GLS估计方法后，STD和LTD与企业绩效的关系依然显著，且方向与原始回归结果一致，说明研究结论在不同估计方法下具有稳健性。通过以上多种稳健性检验方法，均得到了与原始实证结果一致的结论，表明我国电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效之间的关系是可靠和稳定的，研究结果具有较强的说服力。六、影响因素分析6.1内部因素6.1.1公司规模公司规模是影响电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效关系的重要内部因素之一。大规模电子制造业上市公司在债务融资方面具有明显优势。以行业龙头企业华为为例，凭借其庞大的资产规模、广泛的业务布局和强大的市场影响力，华为在全球范围内拥有极高的信用评级，这使得它在债务融资市场上备受青睐，能够轻松获取大量的长期债务融资。银行等金融机构基于对华为偿债能力和发展前景的高度信任，愿意为其提供长期贷款，且贷款利率相对较低，这大大降低了华为的融资成本。在2023年，华为成功发行了多期长期债券，票面利率均处于行业较低水平，为其大规模的研发投入和全球市场拓展提供了稳定的资金支持。大规模公司通常具有多元化的业务领域和广泛的市场覆盖，这使得它们的现金流更为稳定，抗风险能力显著增强。即使在面对市场波动、行业竞争加剧等不利因素时，大规模公司也能凭借其强大的资源整合能力和市场适应能力，维持稳定的经营业绩。这种稳定的经营状况和强大的抗风险能力，使得债权人对大规模公司的信心大增，更愿意为其提供长期债务融资。例如，苹果公司作为全球电子制造业的巨头，业务涵盖智能手机、电脑、可穿戴设备等多个领域，市场遍布全球。在2023年全球经济增长放缓、电子消费市场需求波动的情况下，苹果公司凭借其多元化的业务布局和强大的品牌影响力，依然实现了营收和利润的稳定增长，其稳定的经营表现也使其在债务融资市场上保持着良好的信誉，能够持续获得长期债务融资支持。从对企业绩效的影响来看，大规模电子制造业上市公司更容易利用长期债务融资来提升企业绩效。长期债务融资为大规模公司提供了稳定的资金来源，使其能够进行大规模的长期投资，如研发新技术、拓展新市场、建设新的生产基地等。这些长期投资项目虽然在短期内可能不会带来明显的经济效益，但从长期来看，有助于企业提升核心竞争力，扩大市场份额，实现可持续发展，从而对企业绩效产生显著的正向影响。以三星电子为例，通过长期债务融资，三星电子持续加大在半导体领域的研发投入，成功研发出先进的芯片制造技术，不仅提升了产品性能和质量，还降低了生产成本，使其在全球半导体市场占据了重要地位，企业绩效得到了大幅提升。相比之下，小规模电子制造业上市公司在债务融资中往往面临诸多困难和挑战。由于资产规模较小、业务单一、市场份额有限，小规模公司的抗风险能力较弱，经营稳定性较差。一旦市场环境发生不利变化，如原材料价格大幅上涨、市场需求突然下降等，小规模公司可能会陷入经营困境，导致盈利能力下降，甚至面临破产风险。这种较高的经营风险使得债权人对小规模公司的信任度较低，在提供债务融资时会更为谨慎，往往更倾向于提供短期债务融资。例如，一些小型电子制造企业在市场竞争中，由于缺乏足够的资金进行技术创新和市场拓展，产品竞争力不足，市场份额逐渐被大型企业挤压，经营状况不稳定，银行等金融机构为了降低风险，通常只愿意为其提供短期贷款，且贷款额度有限，利率较高。小规模公司过多依赖短期债务融资，会对企业绩效产生负面影响。短期债务融资需要在短期内偿还本金和利息，这给小规模公司带来了巨大的偿债压力。为了满足短期偿债需求，小规模公司可能会被迫减少对长期投资项目的投入，如研发投入、人才培养等，这将严重制约企业的长期发展潜力。同时，短期债务的频繁到期和再融资需求，增加了企业的融资成本和财务风险，进一步影响了企业绩效的提升。例如，某小型电子制造企业由于过度依赖短期债务融资，在市场环境恶化时，面临着巨大的偿债压力，不得不削减研发投入，导致产品更新换代缓慢，市场竞争力下降，企业绩效大幅下滑。公司规模对电子制造业上市公司债务期限结构与企业绩效关系有着显著影响。大规模公司凭借其优势更容易获得长期债务融资，并利用长期债务提升企业绩效；而小规模公司由于自身劣势更多依赖短期债务融资，这对企业绩效产生了不利影响。因此，电子制造业上市公司应根据自身规模特点，合理规划债务期限结构，以提升企业绩效和市场竞争力。6.1.2盈利能力盈利能力是电子制造业上市公司在债务期限结构选择和企业绩效提升中发挥着关键作用的内部因素。盈利能力强的电子制造业上市公司，如苹果公司，在债务期限结构选择上具有明显优势。苹果公司长期保持着较高的盈利水平，其净利润率和总资产收益率多年来一直处于行业领先地位。这种强大的盈利能力使得苹果公司拥有充足的现金流，偿债能力极强。从信号传递理论来看，苹果公司的高盈利能力向市场传递了积极信号，表明其