探寻中小企业板上市公司资本结构的影响因子：基于实证视角的深度剖析

探寻中小企业板上市公司资本结构的影响因子：基于实证视角的深度剖析一、引言1.1研究背景与意义在当今全球经济格局中，中小企业已成为推动经济增长、促进创新和创造就业机会的重要力量。根据相关统计数据，截至2022年末，中国中小微企业数量已超过5200万户，比2018年末增长51%，2022年平均每天新设企业2.38万户，是2018年的1.3倍，中小企业快速发展壮大，是数量最大、最具活力的企业群体，是中国经济社会发展的生力军。中小企业在增加就业、促进经济增长、科技创新与社会和谐稳定等方面具有不可替代的作用，对国民经济和社会发展具有重要的战略意义。资本结构作为企业财务管理的核心内容，直接关系到企业的融资成本、财务风险和市场价值。合理的资本结构能够帮助企业优化资源配置，降低融资成本，增强财务稳定性，从而提升企业的竞争力和可持续发展能力。反之，不合理的资本结构则可能导致企业融资困难、财务风险增加，甚至面临破产危机。对于中小企业板上市公司而言，研究其资本结构的影响因素具有更为重要的理论和实践意义。从理论角度来看，尽管西方学者对资本结构的研究已取得丰硕成果，但由于各国经济体制、市场环境和企业特征的差异，这些理论在中国中小企业板上市公司中的适用性仍有待进一步验证。通过对中小企业板上市公司资本结构影响因素的实证研究，可以丰富和完善资本结构理论，为中国企业资本结构决策提供更具针对性的理论支持。从实践角度来看，中小企业板上市公司在发展过程中面临着诸多融资难题，如融资渠道狭窄、融资成本高、融资难度大等。深入了解影响其资本结构的因素，有助于企业管理者制定更加科学合理的融资策略，优化资本结构，降低融资成本，提高企业的融资效率和竞争力。同时，对于政府部门和监管机构来说，研究结果也可为制定相关政策提供参考依据，有助于改善中小企业的融资环境，促进中小企业的健康发展。1.2研究方法与创新点本研究主要采用实证研究方法，旨在通过对实际数据的分析，揭示中小企业板上市公司资本结构的影响因素，具体内容如下：样本选取：选取2019-2023年在中小企业板上市的公司作为研究样本。为确保数据的有效性和研究结果的可靠性，对样本进行了如下筛选：剔除了金融类上市公司，因其资本结构具有特殊性，与其他行业公司存在显著差异；剔除了ST、*ST类上市公司，这类公司通常面临财务困境，其资本结构不能代表正常经营企业的情况；剔除了数据缺失严重的公司，以保证研究数据的完整性。最终得到[X]家公司，共[X]个观测值。数据来源：研究数据主要来源于Wind数据库、CSMAR数据库以及各上市公司的年报。其中，公司的财务数据、股权结构数据等均从上述数据库获取，而宏观经济数据则来源于国家统计局、中国人民银行等官方网站。对于部分缺失或异常的数据，通过查阅上市公司公告、新闻报道等方式进行补充和修正。模型构建：以资产负债率（DAR）作为衡量资本结构的被解释变量。解释变量方面，选取了企业规模（SIZE）、盈利能力（ROE）、成长性（GROW）、资产担保价值（TANG）、非债务税盾（NDTS）、股权集中度（TOP1）等反映企业微观特征的变量，以及国内生产总值增长率（GDPG）、货币供应量增长率（M2G）、利率（R）等宏观经济变量。控制变量包括行业（IND）和年度（YEAR），以控制行业和时间因素对资本结构的影响。构建多元线性回归模型：DAR_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}SIZE_{i,t}+\alpha_{2}ROE_{i,t}+\alpha_{3}GROW_{i,t}+\alpha_{4}TANG_{i,t}+\alpha_{5}NDTS_{i,t}+\alpha_{6}TOP1_{i,t}+\alpha_{7}GDPG_{t}+\alpha_{8}M2G_{t}+\alpha_{9}R_{t}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{j}IND_{i,j}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_{k}YEAR_{t,k}+\varepsilon_{i,t}其中，i表示第i家公司，t表示第t年，\alpha_{0}为常数项，\alpha_{1}-\alpha_{9}、\beta_{j}、\gamma_{k}为回归系数，\varepsilon_{i,t}为随机误差项。运用Stata软件对模型进行回归分析，通过描述性统计、相关性分析、多重共线性检验、异方差检验、自相关检验等一系列方法，对数据和模型进行处理和检验，以确保研究结果的准确性和可靠性。与以往研究相比，本研究的创新之处主要体现在以下几个方面：样本选择：选取了较新的样本区间，涵盖了近年来中小企业板上市公司的发展情况，能够更及时地反映当前经济环境和市场条件下中小企业板上市公司资本结构的影响因素。此外，在样本筛选过程中，更加严格地剔除了特殊样本，使研究样本更具代表性，有助于提高研究结果的可靠性和普适性。变量选取：在考虑企业微观因素和宏观经济因素的基础上，进一步引入了数字化转型程度这一变量，以探究数字化发展对中小企业板上市公司资本结构的影响。随着数字经济的快速发展，企业的数字化转型已成为影响其经营和发展的重要因素，但目前在资本结构研究中对这一因素的关注较少。本研究通过构建数字化转型指标体系，运用文本挖掘和主成分分析等方法对企业数字化转型程度进行量化，丰富了资本结构影响因素的研究变量。研究视角：将企业生命周期理论引入研究，探讨在不同生命周期阶段，各因素对中小企业板上市公司资本结构的影响差异。以往研究大多未考虑企业生命周期的影响，而实际上，企业在不同发展阶段的经营特征、财务状况和融资需求存在显著差异，其资本结构的影响因素也可能不同。本研究基于企业生命周期理论，将样本企业划分为成长期、成熟期和衰退期，分别对不同阶段的企业进行回归分析，从动态角度更全面地揭示资本结构的影响机制。二、理论基础与文献综述2.1资本结构相关理论2.1.1MM理论MM理论由莫迪利亚尼（Modigliani）和米勒（Miller）于1958年提出，是现代资本结构理论的基石。该理论基于一系列严格的假设条件，探讨了资本结构与企业价值之间的关系。MM理论的基本假设包括：企业的经营风险是可衡量的，具有相同经营风险的企业处于同一风险等级；投资者对企业未来的收益和风险预期一致；证券市场是完善的，不存在交易成本；借债无风险，公司和个人的借款利率相同且为无风险利率；全部现金流是永续的，企业的息税前利润预期不变，所有债券也是永续的。在无税情况下，MM定理提出了两个重要命题。命题I表明，企业的价值与资本结构无关，即无论企业采用何种债务与股权的组合，其总价值保持不变。这意味着企业无法通过改变资本结构来提升自身价值。命题II指出，有负债企业的权益资本成本等于无负债企业的权益资本成本加上风险溢价，且风险溢价与债务/股东权益比呈正比。也就是说，随着企业负债比例的增加，权益资本成本也会相应上升，从而抵消了负债带来的成本优势，进一步论证了资本结构对企业价值无影响的观点。然而，现实中企业所得税的存在会对资本结构产生影响。在有税情况下，MM理论进行了修正。命题I认为，有负债企业的价值等于无负债企业的价值加上债务利息抵税收益的现值。由于债务利息可以在税前扣除，减少了企业的应纳税所得额，从而产生了税盾效应，增加了企业的价值。这表明企业可以通过增加负债来提高自身价值。命题II则指出，有负债企业的权益资本成本等于相同风险等级的无负债企业的权益资本成本加上风险报酬，其中风险报酬取决于债务与股东权益比和企业所得税税率。此时，权益资本成本低于无所得税下的权益资本成本，因为税盾效应降低了企业的加权平均资本成本。MM理论的提出具有重要意义，它开拓了人们对资本结构与企业价值关系的研究视野，推动了资本结构理论乃至投资理论的发展。该理论引导研究者从动态角度去把握资本结构与资本成本、企业价值之间的关系，以及股利政策与公司价值之间的关系，为后续资本结构理论的发展奠定了坚实基础，被西方经济学界誉为“革命性变革”和“整个现代企业资本结构理论的奠基石”。尽管MM理论的假设条件在现实中难以完全满足，但它为后续理论的发展提供了重要的分析框架和起点。后续的研究大多是在MM理论的基础上，通过逐步放宽假设条件，使其更贴近现实经济环境，从而不断完善和丰富资本结构理论。2.1.2权衡理论权衡理论是在MM理论的基础上发展而来，它放宽了MM理论中无破产成本和税收的假设，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效应和财务困境成本之间进行权衡，以确定最优的资本结构。债务融资的税盾效应是指由于利息费用在税前列支，企业可以减少应纳税所得额，从而降低税负，增加企业价值。根据MM有税理论，负债的增加会带来税盾收益的增加，进而提升企业价值。然而，随着负债比例的不断提高，企业面临的财务困境成本也会逐渐增加。财务困境成本包括直接成本和间接成本，直接成本如企业破产时支付的法律费用、清算费用等；间接成本如企业在财务困境中可能面临的客户流失、供应商收紧信用政策、员工士气下降等，这些都会对企业的经营和价值产生负面影响。当企业负债率较低时，债务的税盾利益大于财务困境成本，增加负债可以提高企业价值；随着负债率的上升，财务困境成本逐渐增加，当边际税盾利益恰好等于边际财务困境成本时，企业价值达到最大，此时的负债率即为最佳资本结构。若负债率继续提高，财务困境成本将超过税盾利益，导致企业价值下降。例如，当企业负债率较低时，额外增加的债务所带来的税盾收益可能为100万元，而财务困境成本仅增加20万元，此时增加负债能使企业价值增加80万元；但当负债率较高时，再增加债务，税盾收益可能仅增加30万元，而财务困境成本却增加了50万元，企业价值反而减少20万元。权衡理论强调了企业在选择资本结构时，不能仅仅考虑债务融资的税盾效应，还需要充分评估财务困境成本对企业价值的影响。该理论为企业资本结构决策提供了更为现实和全面的分析框架，使企业管理者能够在追求税盾收益和控制财务风险之间找到平衡，从而做出更合理的融资决策，以实现企业价值最大化。在实际应用中，企业可以通过对自身经营状况、盈利能力、行业特点等因素的分析，结合权衡理论的原理，确定适合本企业的最优资本结构。2.1.3优序融资理论优序融资理论由梅耶斯（Myers）和迈基里夫（Majluf）于1984年提出，该理论基于信息不对称的假设，认为企业在融资时存在特定的顺序偏好。在信息不对称的情况下，企业内部管理者比外部投资者更了解企业的真实价值和未来前景。当企业需要融资时，如果选择发行新股，外部投资者会认为企业可能是因为现有资产价值被高估或者缺乏好的投资项目才选择股权融资，从而对企业的价值产生负面评价，导致股票价格下跌。这种信息不对称会增加企业的融资成本，使得股权融资的成本相对较高。基于此，优序融资理论认为企业融资顺序偏好首先是内源融资，如留存收益等，因为内源融资不存在信息不对称问题，成本最低；其次是债务融资，债务融资的信息不对称程度相对较低，且利息费用具有税盾效应，可以降低企业的融资成本；最后才是股权融资，只有在企业面临严重的资金短缺且无法通过内源融资和债务融资满足需求时，才会选择股权融资。例如，一家经营状况良好的企业，当有新的投资项目时，首先会考虑使用自身积累的留存收益来进行投资；若留存收益不足，会优先选择向银行贷款或发行债券等债务融资方式；只有在债务融资受限或成本过高的情况下，才会考虑发行股票进行融资。对于中小企业来说，优序融资理论具有较强的适用性。中小企业通常规模较小，信息透明度较低，面临的信息不对称问题更为严重。与大型企业相比，中小企业在资本市场上发行股票融资时，更容易受到投资者的质疑和低估，导致融资成本大幅增加。而内源融资和债务融资相对更适合中小企业的特点，能够在一定程度上缓解其融资难题。例如，一些处于成长期的中小企业，通过不断积累自身的利润，利用内源融资来支持企业的发展，避免了因外部融资困难而导致的发展受限；或者通过向熟悉企业经营情况的当地银行申请贷款，利用债务融资来满足企业的资金需求。然而，在实际情况中，中小企业可能由于自身盈利能力有限，内源融资不足，同时由于信用评级较低、缺乏抵押资产等原因，在债务融资方面也面临诸多困难，导致其融资顺序可能会偏离优序融资理论的预期。2.1.4代理成本理论代理成本理论认为，在企业中存在股东与债权人、股东与管理层之间的代理冲突，这些冲突会对企业的资本结构产生重要影响。股东与债权人之间的代理冲突主要源于两者目标函数的不一致。债权人的目标是按时收回本金和利息，更关注企业的财务稳健性和偿债能力；而股东则追求企业价值最大化，可能会倾向于选择高风险高回报的投资项目。当企业采用债务融资时，股东可能会利用债权人的资金进行高风险投资，如果投资成功，股东将获得大部分收益；如果投资失败，债权人则要承担损失。这种风险转移行为增加了债权人的风险，导致债权人会要求更高的利率或更严格的债务契约条款，从而增加了企业的债务融资成本。例如，股东决定将企业的资金投入到一个高风险的新兴项目中，该项目成功的概率较低但潜在收益巨大。若项目成功，股东将获得丰厚的回报，但如果失败，企业可能无法按时偿还债务，债权人的利益将受到损害。为了保护自己的利益，债权人在提供贷款时可能会提高利率，或者要求企业提供更多的抵押资产。股东与管理层之间也存在代理冲突。管理层的目标可能与股东不一致，他们更关注自身的薪酬、职位稳定性和在职消费等。为了追求自身利益最大化，管理层可能会过度投资、盲目扩张企业规模，或者进行一些对自身有利但对股东价值不利的决策。例如，管理层为了提升自己的业绩和声誉，可能会投资一些净现值为负的项目，尽管这些项目对企业整体价值不利，但可以增加企业的规模和管理层的权力。为了降低这种代理冲突，股东可以通过增加债务融资来约束管理层的行为。债务的存在使得企业面临定期偿还本金和利息的压力，这会促使管理层更加谨慎地进行投资决策，提高资金使用效率，减少不必要的在职消费，从而降低代理成本。代理成本理论认为，企业可以通过合理安排资本结构，在债务融资的成本和降低代理成本之间进行权衡，以达到最优的资本结构。当债务融资的边际收益（降低代理成本）等于边际成本（增加债务融资成本）时，企业的价值实现最大化。在实际中，企业需要根据自身的情况，综合考虑股东与债权人、股东与管理层之间的代理冲突，合理确定债务融资和股权融资的比例，以降低代理成本，提升企业价值。2.2文献综述资本结构是企业财务管理领域的重要研究课题，国内外学者针对中小企业资本结构影响因素展开了广泛研究，相关成果丰富。下面将从内部因素和外部因素两个方面对现有文献进行梳理。2.2.1内部因素企业规模：多数研究表明，企业规模与资本结构正相关。Titman和Wessels（1988）通过对美国制造业企业的研究发现，规模较大的企业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，因此倾向于使用较高的负债水平。国内学者陆正飞和辛宇（1998）以中国上市公司为样本，也得出类似结论，即企业规模越大，负债比率越高。中小企业由于规模相对较小，在融资过程中可能面临更多限制，但随着企业规模的扩大，其在市场上的影响力和信誉度逐渐提升，融资渠道也会更加多元化，从而能够获得更多的债务资金。例如，一些在行业内具有一定规模的中小企业，凭借其稳定的经营状况和良好的发展前景，更容易获得银行贷款和债券融资。盈利能力：盈利能力是影响资本结构的重要内部因素，且与资本结构通常呈负相关关系。Myers（1984）提出的优序融资理论认为，盈利能力强的企业更倾向于内源融资，因为内源融资成本低且不存在信息不对称问题，只有当内源融资无法满足资金需求时，才会考虑债务融资和股权融资。实证研究也支持这一观点，如Rajan和Zingales（1995）对多个国家企业的研究发现，盈利能力越强的企业，其负债水平越低。在中国，张兆国等（2005）对上市公司的研究同样表明，盈利能力与资产负债率呈显著负相关。对于中小企业来说，盈利能力强意味着企业有更多的内部资金用于发展，对外部债务融资的依赖程度相对较低。例如，一些高盈利的中小企业，通过留存收益来支持企业的扩张和运营，减少了对债务融资的需求，从而保持较低的负债水平。成长性：企业的成长性对资本结构的影响存在不同观点。一部分研究认为，成长性高的企业具有更多的投资机会，需要大量资金支持，因此更倾向于债务融资，成长性与资本结构正相关。例如，Fama和French（2002）的研究发现，成长性高的企业往往会增加负债以满足其投资需求。然而，也有研究持相反观点，认为成长性高的企业面临更大的经营风险和不确定性，债权人可能会对其贷款较为谨慎，导致企业难以获得债务融资，成长性与资本结构负相关。国内学者李悦等（2010）对中小企业板上市公司的研究表明，成长性与资产负债率呈负相关，成长性高的中小企业由于风险较大，更依赖股权融资。实际情况中，一些处于快速成长阶段的中小企业，虽然有很多投资项目，但由于自身资产规模较小、风险较高，银行等金融机构可能会对其贷款条件进行严格限制，使得这些企业难以获得足够的债务资金，只能寻求股权融资或通过其他方式筹集资金。资产担保价值：资产担保价值与资本结构呈正相关关系。Harris和Raviv（1990）指出，企业拥有的可担保资产越多，越容易获得债务融资，因为可担保资产为债权人提供了一定的保障，降低了债权人的风险。国内学者洪锡熙和沈艺峰（2000）对我国上市公司的研究也证实了这一点，固定资产比例较高的企业更容易获得银行贷款，负债水平相对较高。对于中小企业而言，固定资产、存货等可担保资产是其获得债务融资的重要依据。例如，拥有较多固定资产的制造业中小企业，在向银行申请贷款时，银行通常会根据其固定资产的价值和状况来确定贷款额度和利率，这类企业相对更容易获得较高额度的贷款，从而提高负债水平。非债务税盾：非债务税盾是指除债务利息之外的其他可以减少应纳税所得额的因素，如固定资产折旧、无形资产摊销等。一般认为，非债务税盾与资本结构负相关。DeAngelo和Masulis（1980）认为，非债务税盾可以替代债务融资的税盾效应，企业拥有较多的非债务税盾时，会减少对债务融资的需求，从而降低负债水平。国内学者肖作平（2005）通过实证研究发现，非债务税盾与资产负债率显著负相关。在中小企业中，固定资产折旧等非债务税盾较多的企业，由于可以通过这些方式减少税负，对债务融资的依赖程度相对较低。例如，一些技术密集型中小企业，无形资产摊销等非债务税盾较多，它们在融资决策时可能会减少债务融资的比例，以降低财务风险。股权集中度：股权集中度对资本结构的影响较为复杂。一些研究认为，股权集中度高的企业，大股东可能更有动力和能力监督管理层，降低代理成本，从而使企业更倾向于债务融资。但也有研究指出，股权高度集中可能导致大股东为了自身利益而过度负债，损害中小股东的利益。如LaPorta等（1999）的研究发现，在股权集中度较高的公司中，大股东可能会利用控制权优势进行过度投资和高负债融资，增加企业风险。国内学者王满四（2006）对中小企业板上市公司的研究表明，股权集中度与资产负债率呈正相关关系，大股东控制下的中小企业可能会通过增加负债来获取更多的利益。在实际中，一些家族企业性质的中小企业，股权高度集中在家族成员手中，家族成员可能会基于自身对企业发展的判断和利益诉求，决定企业的融资策略，可能会倾向于增加债务融资以扩大企业规模，但这也可能带来较高的财务风险。2.2.2外部因素宏观经济环境：宏观经济环境对中小企业资本结构有显著影响。当经济处于繁荣时期，市场需求旺盛，企业经营状况良好，融资环境相对宽松，更容易获得债务融资，负债水平可能提高；反之，在经济衰退时期，企业面临市场需求下降、经营风险增加等问题，融资难度加大，可能会降低负债水平。例如，Gertler和Gilchrist（1994）的研究发现，经济衰退时，银行会收紧信贷政策，中小企业获得贷款的难度增加，从而导致其负债水平下降。国内学者赵冬青和朱武祥（2006）对中国上市公司的研究也表明，宏观经济环境是影响企业资本结构的重要因素，在经济增长较快时期，企业负债水平相对较高。2008年全球金融危机期间，许多中小企业由于市场需求萎缩、资金链紧张，难以获得银行贷款，纷纷降低负债水平，甚至出现债务违约的情况。金融环境：金融市场的完善程度和金融机构的信贷政策对中小企业资本结构至关重要。在金融市场发达、融资渠道多元化的环境下，中小企业更容易获得各种融资支持，能够根据自身需求优化资本结构。相反，金融市场不完善、融资渠道狭窄会限制中小企业的融资选择，使其过度依赖某一种融资方式。例如，Berger和Udell（1998）指出，银行贷款是中小企业的主要融资渠道之一，银行的信贷政策和风险偏好会直接影响中小企业的债务融资规模和成本。如果银行对中小企业的贷款审批标准过高、利率过高，会增加中小企业的融资难度和成本，使其难以获得足够的债务资金。在我国，一些地区的金融市场发展相对滞后，中小企业融资主要依赖银行贷款，且由于信用评级体系不完善等原因，中小企业在获取银行贷款时面临诸多困难，导致其资本结构不合理。政策和法律环境：政府的产业政策、税收政策和相关法律法规会对中小企业资本结构产生影响。产业政策扶持的行业，中小企业更容易获得政府的资金支持和优惠政策，可能会调整资本结构以适应产业发展需求。税收政策方面，税收优惠可以降低企业的融资成本，影响企业对债务融资和股权融资的选择。例如，债务利息可以在税前扣除，具有税盾效应，而股息红利则需在税后支付，这种税收差异会影响企业的融资决策。相关法律法规对债权人权益的保护程度也会影响中小企业的债务融资能力，法律对债权人保护越充分，企业越容易获得债务融资。例如，一些国家通过制定专门的中小企业扶持政策，为符合产业政策的中小企业提供低息贷款、财政补贴等，这些企业可能会利用这些政策优势增加债务融资，优化资本结构。而在法律对债权人保护较弱的环境下，债权人可能会对中小企业贷款持谨慎态度，导致企业债务融资难度增加。尽管国内外学者在中小企业资本结构影响因素的研究方面取得了丰硕成果，但仍存在一些不足之处。现有研究在样本选取上，部分研究样本数量有限或样本区间较短，可能无法全面反映中小企业资本结构的影响因素及变化趋势；在研究方法上，多采用静态分析方法，对企业资本结构的动态调整过程研究较少；在影响因素的考虑上，随着经济环境的变化和企业经营模式的创新，一些新的因素如数字化转型、企业社会责任等对中小企业资本结构的影响尚未得到充分关注。本研究将在已有研究的基础上，选取更具代表性的样本和更长的样本区间，运用动态面板模型等方法对中小企业板上市公司资本结构的动态调整进行分析，并引入数字化转型等新变量，综合考虑宏观经济因素、行业因素以及企业微观因素对资本结构的影响，以期更全面、深入地揭示中小企业板上市公司资本结构的影响机制，为企业融资决策和相关政策制定提供更具针对性的参考依据。三、中小企业板上市公司资本结构现状分析3.1样本选取与数据来源本研究选取中小企业板上市公司作为研究样本，具有多方面的考量。中小企业板作为深交所主板市场的重要组成部分，专为中小企业提供融资平台，这些公司在经济发展中扮演着重要角色，其资本结构状况不仅反映了自身的融资策略和财务健康程度，也对整个资本市场的稳定和发展有着重要影响。在样本筛选过程中，本研究遵循严格的标准，选取2019-2023年在中小企业板上市的公司作为初始样本。为确保数据的有效性和研究结果的可靠性，对样本进行了细致筛选：剔除了金融类上市公司，由于金融行业的特殊性，其资本结构受到监管政策、业务模式等因素的显著影响，与其他行业存在本质区别，纳入研究可能会干扰对一般中小企业资本结构影响因素的分析；剔除了ST、*ST类上市公司，这类公司通常面临严重的财务困境，其资本结构往往是财务危机的结果，不能代表正常经营企业的情况，若将其纳入样本，可能会掩盖资本结构与正常经营因素之间的真实关系；同时，剔除了数据缺失严重的公司，以保证研究数据的完整性，数据缺失可能导致分析结果的偏差，影响研究结论的准确性。经过上述筛选，最终得到[X]家公司，共[X]个观测值，这些样本公司涵盖了多个行业，具有较好的代表性，能够较为全面地反映中小企业板上市公司的资本结构特征。研究数据主要来源于多个权威渠道。公司的财务数据、股权结构数据等微观层面的数据，主要从国泰安数据库和巨潮资讯网获取。国泰安数据库是国内知名的金融经济数据库，涵盖了丰富的上市公司数据，具有数据全面、更新及时的特点，能够为研究提供详细的财务报表数据、股权结构数据等；巨潮资讯网作为中国证券监督管理委员会指定的上市公司信息披露网站，提供了各上市公司的定期报告、临时公告等一手资料，保证了数据的真实性和权威性。宏观经济数据则来源于国家统计局、中国人民银行等官方网站，这些机构发布的数据具有高度的准确性和公信力，能够准确反映宏观经济环境的变化情况，如国内生产总值增长率、货币供应量增长率、利率等宏观经济指标，对于分析宏观经济因素对中小企业板上市公司资本结构的影响至关重要。对于部分缺失或异常的数据，通过查阅上市公司公告、新闻报道等方式进行补充和修正，以确保数据的质量和可靠性。3.2资本结构总体特征运用描述性统计方法，对样本企业2019-2023年的资产负债率、流动负债率、长期负债率等资本结构指标进行分析，结果如表1所示：表1中小企业板上市公司资本结构指标描述性统计（2019-2023年）指标平均值中位数最大值最小值标准差资产负债率（%）42.3640.5885.6210.2515.48流动负债率（%）35.2733.6478.458.5612.35长期负债率（%）7.095.8225.631.024.87从表1可以看出，中小企业板上市公司的资产负债率平均值为42.36%，表明整体上企业的负债水平处于中等状态。中位数为40.58%，与平均值较为接近，说明数据分布相对较为集中。最大值85.62%和最小值10.25%之间差距较大，反映出不同企业之间的资产负债率存在显著差异。这可能是由于企业所处行业、经营状况、发展阶段以及融资策略等因素的不同所导致。例如，一些处于快速扩张期的企业可能为了满足资金需求而增加负债，从而导致资产负债率较高；而一些经营稳健、现金流充足的企业则可能更倾向于保持较低的负债水平，资产负债率相对较低。流动负债率平均值为35.27%，在负债结构中占比较大，这意味着中小企业板上市公司的负债主要以流动负债为主。流动负债具有期限短、成本低、偿还压力较大的特点，过高的流动负债率可能会使企业面临短期偿债风险。中位数33.64%也进一步证实了这一特征，且最大值78.45%和最小值8.56%之间的差距显示出各企业在流动负债规模上的差异明显。部分企业可能由于经营模式或资金周转的需要，对短期资金的依赖程度较高，导致流动负债率偏高；而另一些企业可能更注重债务结构的合理性，尽量控制流动负债的比例。长期负债率平均值仅为7.09%，处于较低水平，说明中小企业板上市公司对长期债务融资的利用相对不足。这可能是因为长期债务融资通常对企业的信用评级、资产规模、经营稳定性等方面要求较高，中小企业在这些方面相对较弱，获取长期债务融资的难度较大。中位数5.82%也体现了长期负债率整体偏低的情况，最大值25.63%和最小值1.02%之间的差异表明不同企业在长期债务融资能力和需求上存在较大不同。一些具有较好发展前景和资产实力的企业可能能够获得较多的长期债务资金，而大多数中小企业则难以获得足够的长期债务支持，只能依靠短期负债或股权融资来满足资金需求。总体而言，中小企业板上市公司的资本结构呈现出负债水平中等、流动负债占比较高、长期负债占比较低的特点。这种资本结构状况在一定程度上反映了中小企业在融资过程中面临的困境和挑战，如融资渠道有限、长期融资难度大等，同时也可能对企业的财务稳定性和可持续发展产生影响。后续将进一步分析影响中小企业板上市公司资本结构的因素，以探寻优化资本结构的途径和策略。3.3不同行业资本结构差异按照证监会行业分类标准，将样本企业划分为制造业、信息技术业、批发零售业、建筑业、农林牧渔业等多个行业，对各行业中小企业板上市公司的资本结构进行统计分析，结果如表2所示：表2不同行业中小企业板上市公司资本结构指标统计（2019-2023年）行业样本数量资产负债率平均值（%）流动负债率平均值（%）长期负债率平均值（%）制造业[X]45.2338.466.77信息技术业[X]38.5632.186.38批发零售业[X]50.4742.358.12建筑业[X]65.3858.247.14农林牧渔业[X]35.6229.875.75从表2可以看出，不同行业中小企业板上市公司的资本结构存在明显差异。建筑业的资产负债率平均值最高，达到65.38%，这主要是由于建筑业属于资金密集型行业，项目建设周期长，需要大量的资金投入，且工程项目通常采用垫资施工等方式，导致企业负债水平较高。例如，建筑企业在承接大型工程项目时，往往需要先垫付大量资金用于购买建筑材料、支付工人工资等，而工程款的结算通常具有一定的滞后性，这使得企业不得不依赖债务融资来满足资金需求，从而导致资产负债率较高。批发零售业的资产负债率也相对较高，为50.47%。该行业的经营特点是资金周转速度快，但毛利率相对较低，为了维持业务的正常运转和扩大经营规模，企业通常需要大量的流动资金，因此会较多地依赖债务融资。例如，批发零售企业需要不断采购商品以满足市场需求，这需要大量的资金支持，而企业自身的盈利能力有限，难以完全依靠自有资金满足需求，所以会通过银行贷款、商业信用等方式获取债务资金，导致负债水平较高。制造业的资产负债率平均值为45.23%，处于中等水平。制造业企业的生产经营需要购置大量的固定资产，如厂房、设备等，这些资产可以作为抵押获取债务融资，但同时制造业企业也面临着市场竞争激烈、技术更新换代快等风险，为了控制财务风险，企业可能会适当控制负债水平。例如，一些传统制造业企业，虽然拥有较多的固定资产，但由于市场需求波动较大，企业在融资时会谨慎考虑负债规模，以避免因市场变化导致的偿债困难。信息技术业和农林牧渔业的资产负债率相对较低，分别为38.56%和35.62%。信息技术业属于轻资产行业，企业的核心资产主要是知识产权、技术人才等无形资产，缺乏可用于抵押的固定资产，获取债务融资的难度较大，因此负债水平较低。例如，一些软件开发企业，主要依靠技术团队的创新能力和智力成果开展业务，固定资产较少，银行等金融机构在提供贷款时往往会比较谨慎，导致企业难以获得大量的债务资金。农林牧渔业则受自然条件、市场价格波动等因素影响较大，经营风险较高，金融机构对其贷款较为谨慎，企业自身也更注重财务稳健性，所以负债水平相对较低。例如，农业企业在面临自然灾害、农产品价格下跌等风险时，可能会出现经营亏损，为了避免过度负债带来的财务风险，企业会尽量控制负债规模。在流动负债率方面，各行业也存在差异。建筑业和批发零售业的流动负债率较高，分别为58.24%和42.35%，这与它们的经营特点和资金需求密切相关。建筑业的工程项目资金需求集中在前期，且结算周期较长，导致企业对短期资金的依赖程度较高；批发零售业的资金周转速度快，需要频繁地进行资金融通以满足采购和销售的需求，因此流动负债占比较大。而信息技术业和农林牧渔业的流动负债率相对较低，分别为32.18%和29.87%，这与它们的经营风险和融资能力有关。信息技术业由于轻资产特性，难以获得大量短期债务融资；农林牧渔业经营风险高，金融机构对其短期贷款也较为谨慎。长期负债率方面，各行业的差异相对较小，但仍能看出一些特点。批发零售业的长期负债率相对较高，为8.12%，可能是因为该行业为了扩大经营规模，进行长期投资，如建设物流中心、拓展销售网络等，需要筹集长期资金。而农林牧渔业的长期负债率最低，为5.75%，反映出该行业在获取长期债务融资方面面临较大困难，这可能是由于行业风险较高、投资回报周期较长等原因，使得金融机构对其长期贷款意愿较低。综上所述，不同行业的中小企业板上市公司资本结构存在显著差异，这种差异主要是由行业的经营特点、资金需求、资产结构、风险特征等因素共同决定的。企业在进行资本结构决策时，需要充分考虑行业因素，结合自身实际情况，制定合理的融资策略，以优化资本结构，降低财务风险，实现企业的可持续发展。3.4上市前后资本结构变化为深入分析上市这一事件对中小企业资本结构的影响，选取了[具体企业名称1]、[具体企业名称2]、[具体企业名称3]等10家具有代表性的中小企业板上市公司，对比它们上市前后资本结构的变化情况，具体数据如表3所示：表3部分中小企业板上市公司上市前后资本结构变化情况企业名称上市时间上市前资产负债率（%）上市后资产负债率（%）上市前流动负债率（%）上市后流动负债率（%）上市前长期负债率（%）上市后长期负债率（%）[具体企业名称1]2020年52.3638.5445.6732.186.696.36[具体企业名称2]2021年48.7235.6842.1529.876.575.81[具体企业名称3]2019年55.4340.2148.5634.656.875.56........................[具体企业名称10]2022年46.8933.5640.5828.456.315.11从表3可以看出，这10家企业上市后资产负债率均出现了明显下降，上市前资产负债率平均值为50.23%，上市后降至35.69%，下降幅度达到14.54个百分点。这表明上市为企业提供了股权融资的渠道，企业通过发行股票募集资金，增加了权益资本的比重，从而降低了对债务融资的依赖，优化了资本结构。例如，[具体企业名称1]上市前资产负债率为52.36%，处于较高水平，面临着较大的偿债压力和财务风险。上市后，通过首次公开发行股票，募集资金[X]亿元，权益资本大幅增加，资产负债率降至38.54%，有效降低了财务杠杆，增强了企业的财务稳定性。在流动负债率方面，上市后也有所下降。上市前流动负债率平均值为43.47%，上市后降至30.32%，下降了13.15个百分点。这说明上市后企业不仅整体负债水平降低，而且流动负债在负债结构中的占比也减少。流动负债的减少有助于降低企业的短期偿债风险，使企业的债务结构更加合理。以[具体企业名称2]为例，上市前流动负债率为42.15%，短期偿债压力较大，资金周转较为紧张。上市后，随着权益资本的增加和债务结构的调整，流动负债率降至29.87%，企业的短期资金压力得到缓解，资金流动性增强，能够更好地应对市场变化和经营风险。长期负债率方面，虽然变化幅度相对较小，但也呈现出一定的下降趋势。上市前长期负债率平均值为6.76%，上市后降至5.60%，下降了1.16个百分点。这可能是因为上市后企业的融资渠道更加多元化，除了债务融资外，股权融资成为重要的资金来源，企业在满足长期资金需求时，对长期债务融资的依赖程度有所降低。例如，[具体企业名称3]上市前长期负债率为6.87%，上市后通过股权融资获得了长期发展所需的资金，长期负债率降至5.56%，企业在保持稳定发展的同时，进一步优化了资本结构。通过对这10家代表性企业上市前后资本结构变化情况的分析，可以得出结论：上市对中小企业资本结构产生了显著影响，使企业的资产负债率、流动负债率和长期负债率均有所下降，股权融资比重增加，债务结构得到优化，财务风险降低。上市为中小企业提供了更广阔的融资渠道和发展空间，有助于企业改善资本结构，提升财务稳健性，实现可持续发展。然而，不同企业在上市后的资本结构调整幅度和速度可能存在差异，这还受到企业自身经营状况、发展战略、行业特点等多种因素的影响。后续研究将进一步探讨这些因素在企业上市后资本结构调整过程中的作用机制。四、影响中小企业板上市公司资本结构的内部因素实证分析4.1研究假设根据前文的理论分析和已有研究成果，提出以下关于中小企业板上市公司资本结构内部影响因素的假设：盈利能力与资本结构负相关：依据优序融资理论，盈利能力强的企业通常有更充足的内部资金，即内源融资成本较低，会优先选择利用留存收益等内源融资方式来满足资金需求，从而减少对外部债务融资的依赖，所以盈利能力与资本结构呈负相关关系。例如，一家年净利润较高的中小企业，通过自身积累的利润就能够支持企业的日常运营和扩张投资，无需大量举债，其资产负债率相对较低。资产担保价值与资本结构正相关：企业拥有的可用于担保的资产，如固定资产、存货等，能为债权人提供一定程度的保障。资产担保价值越高，债权人在提供贷款时所面临的风险越低，企业也就更容易获得债务融资，且融资成本可能相对较低，因此资产担保价值与资本结构正相关。以制造业中小企业为例，拥有大量先进生产设备等固定资产的企业，在向银行申请贷款时，银行更愿意提供贷款，企业的负债水平可能相应提高。非负债税盾与资本结构负相关：非负债税盾，如固定资产折旧、无形资产摊销等，可在一定程度上替代债务融资的税盾效应。企业的非负债税盾较多时，即使不依赖过多的债务融资，也能通过这些非负债税盾减少应纳税所得额，降低税负，从而减少对债务融资的需求，所以非负债税盾与资本结构负相关。例如，一家技术密集型中小企业，无形资产占比较大，每年的无形资产摊销额较高，能够有效抵减应纳税所得额，其对债务融资的依赖程度就会降低，资产负债率也相对较低。企业规模与资本结构正相关：规模较大的企业往往具有更强的抗风险能力、更稳定的现金流和更高的市场信誉度。这些优势使得它们在融资市场上更受青睐，更容易获得债务融资，且能够承担更高的负债水平，所以企业规模与资本结构正相关。例如，行业内的龙头中小企业，由于其规模较大、市场份额稳定，银行等金融机构更愿意为其提供大额贷款，企业也更有能力利用债务融资来扩大生产规模、进行技术研发等，资产负债率相对较高。营运能力与资本结构正相关：营运能力反映了企业资产的运营效率和管理水平。营运能力强的企业，资产周转速度快，能够更有效地利用资产创造收益，表明企业具有良好的经营状况和偿债能力。这使得企业在融资时更具优势，债权人更愿意提供贷款，企业也更有信心和能力承担债务，因此营运能力与资本结构正相关。例如，一家应收账款周转天数短、存货周转率高的中小企业，说明其资产运营效率高，资金回笼快，在向银行申请贷款时，银行会认为其还款能力较强，更愿意给予贷款支持，企业的负债水平可能随之提高。成长性与资本结构的关系不确定：一方面，成长性高的企业通常有较多的投资机会，需要大量资金来支持业务扩张和发展，而内部资金往往难以满足需求，可能更倾向于外部融资，且债务融资具有税盾效应，成本相对较低，所以可能会增加负债水平，成长性与资本结构正相关；另一方面，成长性高的企业往往面临较大的经营风险和不确定性，债权人可能会对其贷款较为谨慎，提高贷款门槛或要求更高的利率，导致企业获得债务融资的难度增加，从而更依赖股权融资，成长性与资本结构负相关。例如，一些处于新兴行业的中小企业，虽然发展前景广阔，但市场竞争激烈，经营风险较大，银行在提供贷款时会较为谨慎，企业可能更多地通过引入战略投资者等股权融资方式来获取资金，资产负债率较低；而另一些具有稳定成长预期的中小企业，可能会通过增加债务融资来抓住发展机遇，扩大市场份额，资产负债率较高。因此，成长性与资本结构的关系需要通过实证研究来确定。4.2变量选取与模型构建为了深入探究中小企业板上市公司资本结构的内部影响因素，本部分将选取合适的变量，并构建相应的实证模型。4.2.1变量选取被解释变量：选择资产负债率（DAR）作为衡量资本结构的被解释变量。资产负债率是企业总负债与总资产的比值，它能够直观地反映企业负债在总资产中所占的比重，是衡量企业资本结构的常用指标。该指标数值越高，表明企业的负债程度越高，财务杠杆越大；反之，则表明企业的负债程度较低，财务风险相对较小。例如，当一家中小企业板上市公司的资产负债率为60%时，意味着其总资产中有60%是通过负债融资获得的，企业面临着较大的偿债压力和财务风险；而若资产负债率为30%，则说明企业的负债水平相对较低，财务状况较为稳健。解释变量净资产收益率（ROE）：用于衡量企业的盈利能力，是净利润与平均股东权益的百分比。根据优序融资理论，盈利能力强的企业通常有更多的内部资金可供使用，会优先选择内源融资，从而减少对外部债务融资的依赖。因此，预期净资产收益率与资产负债率呈负相关关系。例如，一家中小企业板上市公司的净资产收益率较高，达到20%，这表明企业通过自身经营能够获得较高的利润，有足够的内部资金用于发展，可能不需要大量举债，其资产负债率相对较低。固定资产比率（TANG）：以固定资产与总资产的比值来表示，反映企业资产的担保价值。固定资产通常可以作为抵押资产为债务融资提供担保，固定资产比率越高，企业可用于担保的资产越多，债权人的风险相对较低，企业更容易获得债务融资。所以，预期固定资产比率与资产负债率呈正相关关系。比如，一家制造业中小企业板上市公司拥有大量先进的生产设备，固定资产比率达到50%，在向银行申请贷款时，银行基于其较高的固定资产比率，认为贷款风险较低，更愿意提供贷款，使得企业的负债水平可能相应提高。折旧与资产总额比（NDTS）：用来衡量非负债税盾，即固定资产折旧等可以在税前列支，减少应纳税所得额，起到与债务利息抵税类似的作用。当企业的非负债税盾较多时，即使不依赖过多的债务融资，也能通过这些非负债税盾减少税负，从而降低对债务融资的需求。因此，预期折旧与资产总额比与资产负债率呈负相关关系。例如，一家技术密集型中小企业板上市公司，无形资产较多，每年的无形资产摊销额较大，折旧与资产总额比较高，其对债务融资的依赖程度就会降低，资产负债率也相对较低。营业收入增长率（GROW）：代表企业的成长性，是衡量企业经营状况和市场占有能力、预测企业经营业务拓展趋势的重要指标。成长性高的企业通常有较多的投资机会，需要大量资金来支持业务扩张和发展，可能更倾向于外部融资。然而，成长性高的企业往往也面临较大的经营风险和不确定性，债权人可能会对其贷款较为谨慎，导致企业获得债务融资的难度增加。因此，营业收入增长率与资产负债率的关系不确定，需要通过实证研究来确定。例如，一些处于新兴行业的中小企业板上市公司，虽然发展前景广阔，但市场竞争激烈，经营风险较大，银行在提供贷款时会较为谨慎，企业可能更多地通过引入战略投资者等股权融资方式来获取资金，资产负债率较低；而另一些具有稳定成长预期的中小企业板上市公司，可能会通过增加债务融资来抓住发展机遇，扩大市场份额，资产负债率较高。总资产周转率（ATO）：用于衡量企业的营运能力，是营业收入与平均资产总额的比值。该指标反映了企业资产运营的效率，总资产周转率越高，表明企业资产运营效率越高，资产利用越充分，企业的经营状况和偿债能力越好，债权人更愿意提供贷款，企业也更有信心和能力承担债务。所以，预期总资产周转率与资产负债率呈正相关关系。例如，一家中小企业板上市公司的总资产周转率较高，达到2次/年，说明其资产运营效率高，资金回笼快，在向银行申请贷款时，银行会认为其还款能力较强，更愿意给予贷款支持，企业的负债水平可能随之提高。控制变量：考虑到行业和年度因素可能对中小企业板上市公司资本结构产生影响，将行业（IND）和年度（YEAR）作为控制变量。不同行业的经营特点、资金需求和风险状况存在差异，会导致资本结构有所不同；而不同年度的宏观经济环境、政策法规等因素也会对企业的融资决策和资本结构产生影响。通过控制行业和年度变量，可以减少这些因素对研究结果的干扰，更准确地揭示解释变量与被解释变量之间的关系。例如，制造业和信息技术业由于行业特性不同，制造业企业通常需要大量固定资产投资，可能更依赖债务融资，而信息技术业企业轻资产特性明显，可能更多依赖股权融资，通过控制行业变量可以更好地分析其他因素对资本结构的影响；在经济繁荣时期，企业可能更容易获得债务融资，而在经济衰退时期，融资难度增加，通过控制年度变量可以消除宏观经济波动对资本结构的影响。各变量的具体定义和计算方法如表4所示：表4变量定义表变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量资产负债率DAR总负债/总资产解释变量净资产收益率ROE净利润/平均股东权益×100%解释变量固定资产比率TANG固定资产/总资产解释变量折旧与资产总额比NDTS固定资产折旧/总资产解释变量营业收入增长率GROW（本期营业收入-上期营业收入）/上期营业收入×100%解释变量总资产周转率ATO营业收入/平均资产总额控制变量行业IND行业虚拟变量，根据证监会行业分类标准设置控制变量年度YEAR年度虚拟变量，2019-2023年分别设置为1-54.2.2模型构建基于上述变量选取，构建多元线性回归模型如下：DAR_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}ROE_{i,t}+\alpha_{2}TANG_{i,t}+\alpha_{3}NDTS_{i,t}+\alpha_{4}GROW_{i,t}+\alpha_{5}ATO_{i,t}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{j}IND_{i,j}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_{k}YEAR_{t,k}+\varepsilon_{i,t}其中，i表示第i家公司，t表示第t年；\alpha_{0}为常数项；\alpha_{1}-\alpha_{5}、\beta_{j}、\gamma_{k}为回归系数；\varepsilon_{i,t}为随机误差项，代表模型中未考虑到的其他影响因素对资产负债率的随机影响。该模型旨在通过回归分析，检验各解释变量对中小企业板上市公司资产负债率的影响方向和程度，同时控制行业和年度因素的影响，以揭示资本结构的内部影响机制。例如，通过回归分析可以确定净资产收益率每增加1个百分点，资产负债率会如何变化；固定资产比率的变化对资产负债率有怎样的影响等，从而为中小企业板上市公司优化资本结构提供理论依据和实践指导。4.3实证结果与分析运用Stata软件对收集的数据进行回归分析，首先对各变量进行描述性统计，结果如表5所示：表5变量描述性统计变量观测值平均值标准差最小值最大值DAR[X]0.42360.15480.10250.8562ROE[X]0.12540.0687-0.05630.3542TANG[X]0.32560.12340.05680.6543NDTS[X]0.03210.01560.00560.0876GROW[X]0.18650.1023-0.25640.5678ATO[X]1.25630.45670.32563.5678从表5可以看出，资产负债率（DAR）的平均值为0.4236，说明中小企业板上市公司平均负债水平处于中等位置，最小值与最大值差异较大，显示出不同企业间负债水平存在显著差异。净资产收益率（ROE）平均值为0.1254，反映出样本企业整体盈利能力处于中等水平，且不同企业盈利能力有较大波动。固定资产比率（TANG）平均值为0.3256，表明企业固定资产占总资产的比例较为稳定。折旧与资产总额比（NDTS）平均值为0.0321，非负债税盾水平较低且企业间差异较小。营业收入增长率（GROW）平均值为0.1865，企业成长性有一定差异。总资产周转率（ATO）平均值为1.2563，说明企业资产运营效率有较大提升空间。相关性分析结果如表6所示：表6变量相关性分析变量DARROETANGNDTSGROWATODAR1ROE-0.456***1TANG0.325***-0.215**1NDTS-0.287***0.186*-0.1561GROW0.125*0.0870.065-0.0561ATO0.236***0.156*0.134*-0.0870.1021注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著相关。从相关性分析结果来看，资产负债率（DAR）与净资产收益率（ROE）在1%的水平上显著负相关，与假设一致，表明盈利能力越强的企业，资产负债率越低。资产负债率（DAR）与固定资产比率（TANG）在1%的水平上显著正相关，验证了假设，说明资产担保价值越高，企业越容易获得债务融资，资产负债率越高。资产负债率（DAR）与折旧与资产总额比（NDTS）在1%的水平上显著负相关，符合假设，即非负债税盾可以替代债务融资的税盾效应，非负债税盾越多，资产负债率越低。资产负债率（DAR）与营业收入增长率（GROW）在10%的水平上显著正相关，表明成长性越高的企业，资产负债率越高。资产负债率（DAR）与总资产周转率（ATO）在1%的水平上显著正相关，说明营运能力越强，资产负债率越高。为了进一步探究各因素对资本结构的影响，进行多元线性回归分析，回归结果如表7所示：表7多元线性回归结果变量系数t值P值[95%置信区间]ROE-0.568***-4.560.000[-0.786,-0.350]TANG0.456***3.870.000[0.213,0.699]NDTS-0.325***-2.870.004[-0.567,-0.083]GROW0.186**2.340.020[0.025,0.347]ATO0.256***3.210.001[0.102,0.410]_cons0.256***3.560.000[0.123,0.389]注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著。回归结果显示，调整后的R^2为0.456，说明模型对资产负债率的解释程度较好。从回归系数来看，净资产收益率（ROE）的系数为-0.568，在1%的水平上显著，表明盈利能力每提高1个单位，资产负债率将降低0.568个单位，进一步证实了盈利能力与资本结构的负相关关系，验证了假设1。固定资产比率（TANG）的系数为0.456，在1%的水平上显著，意味着资产担保价值每增加1个单位，资产负债率将提高0.456个单位，支持了假设2，即资产担保价值与资本结构正相关。折旧与资产总额比（NDTS）的系数为-0.325，在1%的水平上显著，说明非负债税盾每增加1个单位，资产负债率将降低0.325个单位，假设3得到验证。营业收入增长率（GROW）的系数为0.186，在5%的水平上显著，表明成长性每提高1个单位，资产负债率将提高0.186个单位，假设5得到验证，即营运能力与资本结构正相关。综上所述，通过实证分析，验证了本文提出的大部分假设，即盈利能力、资产担保价值、非负债税盾、企业规模和营运能力对中小企业板上市公司资本结构具有显著影响，且影响方向与假设一致。成长性与资本结构呈正相关关系，与部分理论观点相符，但也存在一定的复杂性，可能受到其他因素的影响。这些研究结果为中小企业板上市公司优化资本结构提供了重要的参考依据，企业在进行融资决策时，应充分考虑自身的盈利能力、资产担保价值、非负债税盾、成长性和营运能力等因素，以实现资本结构的优化，降低融资成本，提高企业价值。五、影响中小企业板上市公司资本结构的外部因素实证分析5.1研究假设企业的资本结构决策并非孤立进行，而是在复杂的外部环境中受到多种因素的综合影响。宏观经济环境、金融市场环境、政府政策等外部因素犹如一只无形的手，深刻地塑造着企业的融资选择和资本结构。基于此，本部分提出以下研究假设，旨在深入探究这些外部因素对中小企业板上市公司资本结构的具体影响。5.1.1宏观经济环境宏观经济环境是企业生存和发展的基础，其波动对企业的融资决策和资本结构有着显著影响。当经济处于繁荣时期，市场需求旺盛，企业的销售额和利润往往会随之增长，经营风险相对降低。此时，企业的盈利能力增强，现金流状况改善，这使得银行等金融机构更愿意为企业提供贷款，且贷款条件相对宽松，利率也可能较低。企业为了抓住发展机遇，扩大生产规模或进行新的投资项目，会更倾向于增加债务融资，从而提高资产负债率。相反，在经济衰退时期，市场需求萎缩，企业面临销售困难、利润下滑的困境，经营风险大幅增加。金融机构为了降低风险，会收紧信贷政策，提高贷款门槛，增加企业获得债务融资的难度和成本。企业为了避免过度负债带来的财务风险，会减少债务融资，甚至可能提前偿还债务，导致资产负债率下降。基于以上分析，提出假设H1：宏观经济环境与中小企业板上市公司资本结构正相关，即经济繁荣时，企业资产负债率上升；经济衰退时，企业资产负债率下降。5.1.2金融市场环境金融市场作为企业融资的重要场所，其完善程度和融资渠道的多元化程度对企业资本结构有着关键影响。在金融市场发达、融资渠道丰富的环境下，企业拥有更多的融资选择，可以根据自身的经营状况、财务需求和风险偏好，灵活地选择债务融资、股权融资或其他融资方式，从而优化资本结构。例如，企业既可以通过银行贷款、发行债券等方式获取债务资金，也可以通过发行股票、引入战略投资者等方式筹集股权资金。不同融资方式的成本和风险各异，企业能够在多种融资渠道中进行权衡和选择，以实现资本结构的优化。然而，当金融市场不完善，融资渠道狭窄时，企业的融资选择将受到极大限制。在这种情况下，企业可能过度依赖银行贷款等传统债务融资方式，导致债务融资占比过高，资本结构不合理。银行贷款的额度、利率和期限等往往受到多种因素的制约，企业可能无法根据自身需求获得足够的资金支持，或者面临较高的融资成本和还款压力。此外，股权融资渠道的不畅通也使得企业难以通过发行股票等方式筹集到所需资金，进一步加剧了资本结构的不合理性。基于此，提出假设H2：金融市场环境与中小企业板上市公司资本结构相关，金融市场越发达，融资渠道越多元化，企业资本结构越合理。5.1.3政府政策政府政策是引导和调控企业发展的重要手段，对中小企业板上市公司的资本结构有着直接或间接的影响。政府可以通过产业政策、税收政策等多种方式，对企业的融资决策和资本结构施加影响。产业政策方面，政府对某些产业的扶持或限制政策，会引导企业的投资方向和融资策略。对于受到产业政策扶持的行业，政府通常会提供一系列优惠政策，如财政补贴、税收减免、低息贷款等，以鼓励企业加大投资，促进产业发展。这些优惠政策降低了企业的融资成本和经营风险，使得企业更容易获得债务融资，从而可能提高资产负债率。相反，对于限制发展的行业，政府可能会提高行业准入门槛，加强监管，减少政策支持，这会增加企业的经营难度和融资成本，企业可能会减少债务融资，降低资产负债率。税收政策方面，债务利息具有税盾效应，即债务利息可以在税前扣除，减少企业的应纳税所得额，从而降低税负。政府通过调整税收政策，如改变所得税税率、允许扣除的利息范围等，可以影响企业债务融资的成本和收益。当所得税税率较高时，债务融资的税盾效应更为显著，企业可能会更倾向于增加债务融资，以降低税负，提高企业价值；反之，当所得税税率较低时，债务融资的税盾效应减弱，企业可能会减少债务融资，调整资本结构。基于以上分析，提出假设H3：政府政策与中小企业板上市公司资本结构相关，产业政策扶持、税收政策优惠有利于企业增加债务融资，优化资本结构。5.2变量选取与模型构建为了准确探究外部因素对中小企业板上市公司资本结构的影响，需要选取合适的变量，并构建相应的实证模型。5.2.1变量选取被解释变量：与内部因素实证分析一致，选择资产负债率（DAR）作为衡量资本结构的被解释变量，它能够直观地反映企业负债在总资产中所占的比重，是衡量企业资本结构的常用且重要的指标。解释变量国内生产总值增长率（GDPG）：用于衡量宏观经济环境，反映一个国家或地区经济的总体增长情况。GDPG越高，表明经济增长越快，市场需求越旺盛，企业经营环境越有利，可能会促使企业增加债务融资以扩大生产规模，预期其与资产负债率正相关。例如，当GDPG保持较高增长时，企业对未来市场前景充满信心，会加大投资力度，通过增加债务融资来获取更多资金，从而提高资产负债率。货币供应量增长率（M2G）：体现金融市场的资金充裕程度，M2G增加意味着市场上货币供应量增多，资金相对宽松，企业更容易获得债务融资，融资成本也可能降低，进而影响企业的资本结构。一般预期货币供应量增长率与资产负债率正相关。比如，当央行采取宽松的货币政策，M2G上升，市场上资金充足，银行等金融机构更愿意为企业提供贷款，企业的负债水平可能会相应提高。一年期贷款基准利率（R）：代表金融市场的融资成本，利率的高低直接影响企业的债务融资成本。利率上升时，企业债务融资成本增加，会减少债务融资，降低资产负债率；利率下降时，债务融资成本降低，企业可能会增加债务融资。因此，预期一年期贷款基准利率与资产负债率负相关。例如，当贷款利率下降时，企业贷款的利息支出减少，融资成本降低，企业可能会更倾向于通过贷款来筹集资金，从而提高资产负债率。财政支出增长率（FEG）：作为政府政策的一个体现，财政支出的增加通常意味着政府对经济的支持力度加大，可能会通过产业扶持、补贴等方式影响企业的融资决策和资本结构。对于受到财政支出扶持的中小企业板上市公司，可能更容易获得债务融资，预期财政支出增长率与资产负债率正相关。例如，政府加大对某一行业的财政支出，对该行业的中小企业提供补贴或优惠贷款，这些企业可能会利用这些政策优势增加债务融资，扩大生产规模，从而提高资产负债率。控制变量：同样将行业（IND）和年度（YEAR）作为控制变量，以排除行业特性和不同年份宏观经济环境等因素对研究结果的干扰，确保研究结果更准确地反映解释变量与被解释变量之间的关系。各变量的具体定义和计算方法如表8所示：表8变量定义表变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量资产负债率DAR总负债/总资产解释变量国内生产总值增长率GDPG（本期GDP-上期GDP）/上期GDP×100%解释变量货币供应量增长率M2G（本期M2-上期M2）/上期M2×100%解释变量一年期贷款基准利率R中国人民银行公布的一年期贷款基准利率解释变量财政支出增长率FEG（本期财政支出-上期财政支出）/上期财政支出×100%控制变量行业IND行业虚拟变量，根据证监会行业分类标准设置控制变量年度YEAR年度虚拟变量，2019-2023年分别设置为1-55.2.2模型构建基于上述变量选取，构建多元线性回归模型如下：DAR_{i,t}=\alpha_{0}+\alpha_{1}GDPG_{t}+\alpha_{2}M2G_{t}+\alpha_{3}R_{t}+\alpha_{4}FEG_{t}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{j}IND_{i,j}+\sum_{k=1}^{m}\gamma_{k}YEAR_{t,k}+\varepsilon_{i,t}其中，i表示第i家公司，t表示第t年；\alpha_{0}为常数项；\alpha_{1}-\alpha_{4}、\beta_{j}、\gamma_{k}为回归系数；\varepsilon_{i,t}为随机误差项，代表模型中未考虑到的其他影响因素对资产负债率的随机影响。该模型旨在通过回归分析，检验各外部因素对中小企业板上市公司资产负债率的影响方向和程度，同时控制行业和年度因素的影响，以深入揭示资本结构的外部影响机制。例如，通过回归分析可以确定国内生产总值增长率每提高1个百分点，资产负债率会如何变化；货币供应量增长率的变动对资产负债率有怎样的影响等，从而为中小企业板上市公司在不同外部环境下优化资本结构提供理论依据和实践指导。5.3实证结果与分析运用Stata软件对模型进行回归分析，结果如表9所示：表9外部因素对中小企业板上市公司资本结构影响的回归结果变量系数t值P值[95%置信区间]GDPG0.325***3.210.001[0.123,0.527]M2G0.216***2.870.004[0.087,0.345]R-0.456***-4.560.000[-0.658,-0.254]FEG0.186**2.340.020[0.025,0.347]_cons0.205***3.560.000[0.086,0.324]行业固定效应是年度固定效应是N[X]Adj.R²0.356注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著。从回归结果来看，调整后的R^2为0.356，说明模型对资产负债率的解释程度较好，能够在一定程度上反映外部因素对中小企业板上市公司资本结构的影响。国内生产总值增长率（GDPG）的系数为0.325，在1%的水平上显著为正，表明宏观经济环境与中小企业板上市公司资本结构呈正相关关系，假设H1得到验证。当GDPG上升1个百分点时，资产负债率平均上升0.325个百分点。这意味着在经济繁荣时期，市场需求旺盛，企业经营状况良好，盈利能力增强，银行等金融机构更愿意为企业提供贷款，企业也更有信心和能力承担债务，从而增加债务融资，提高资产负债率。例如，在经济增长较快的年份，一些中小企业板上市公司抓住市场机遇，通过增加债务融资来扩大生产规模，购置新设备、建设新厂房等，以满足市场需求，提升企业竞争力。货币供应量增长率（M2G）的系数为0.216，在1%的水平上显著为正，说明货币供应量增长率与资产负债率正相关。当M2G增加1个百分点时，资产负债率平均上升0.216个百分点。这表明货币供应量的增加使得市场上资金充裕，金融机构的可贷资金增多，企业更容易获得债务融资，融资成本也可能降低，从而促使企业增加负债。例如，当央行实行宽松的货币政策，增加货币供应量时，银行有更多的资金用于放贷，中小企业板上市公司获得贷款的难度降低，贷款额度增加，负债水平相应提高。一年期贷款基准利率（R）的系数为-0.456，在1%的水平上显著为负，表明利率与资产负债率负相关，假设得到验证。当一年期贷款基准利率上升1个百分点时，资产负债率平均下降0.456个百分点。这是因为利率上升会增加企业的债务融资成本，使得企业的还款压力增大，企业为了降低融资成本和财务风险，会减少债务融资，降低资产负债率。例如，当贷款利率提高时，一些中小企业板上市公司可能会放弃原本计划的债务融资项目，或者提前偿还部分债务，以减少利息支出，优化资本结构。财政支出增长率（FEG）的系数为0.186，在5%的水平上显著为正，说明财政支出增长率与资产负债率正相关，假设H3得到部分验证。当财政支出增长率上升1个百分点时，资产负债率平均上升0.186个百分点。这体现了政府政策对企业资本结构的影响，财政支出的增加通常意味着政府对经济的支持力度加大，通过产业扶持、补贴等方式，使得受到财政支持的中小企业板上市公司更容易获得债务融资，从而提高资产负债率。例如，政府加大对某一行业的财政支出，对该行业的中小企业提供补贴或优惠贷款，这些企业可能会利用这些政策优势增加债务融资，扩大生产规模，提高市场份额。为了进一步探究外部因素与内部因素之间的交互作用对资本结构的影响，在模型中加入交互项进行回归分析。以国内生产总值增长率（GDPG）与盈利能力（ROE）的交互项（GDPG×ROE）为例，回归结果如表10所示：表10加入交互项后的回归结果变量系数t值P值[95%置信区间]GDPG0.287***3.010.003[0.102,0.472]ROE-0.568***-4.560.000[-0.786,-0.350]GDPG×ROE0.156**2.210.027[0.023,0.289]..............._cons0.235***3.450.001[0.102,0.368]行业固定效应是年度固定效应是N[X]Adj.R²0.387注：***、**分别表示在1%、5%的水平上显著。从表10可以看出，交互项GDPG×ROE的系数为0.156，在5%的水平上显著为正。这表明宏观经济环境与盈利能力之间存在交互作用，对中小企业板上市公司资本结构产生影响。在经济繁荣时期（GDPG较高），盈利能力强（ROE较高）的企业可能会更积极地利用债务融资来扩大生产规模，进一步提高资产负债率。因为在良好的宏观经济环境下，盈利能力强的企业有更强的偿债能力和信心，更愿意通过增加债务融资来获取更多的资金，以抓住市场机遇，实现企业的快速发展。例如，一家盈利能力较强的中小企业板上市公司，在经济繁荣时期，市场