摘要：本文采用Panel Data模型分内外两条路径检验了公司治理因素对资本结构选择的影响。研究结果表明，股权集中度、国家股比例、流通股比例、董事会规模、产品要素市场竞争程度、创新战略指标和私人收益指标与资本结构水平负相关；独立董事比例、董事会会议频率和股权制衡度指数与资本结构水平正相关；法人股比例、董事长是否兼任总经理与资本结构水平关系不显著。
　　要害词：公司治理 资本结构 Panel Data模型
　　在公司治理视野下，债权和股权不仅仅被看做是不同的融资工具，同时还被看做是不同的治理结构。股权和债权均对企业形成控制权，两者有着不同的控制权形式，共同构成公司治理结构的基本内容。股权和债权的有机组合完善了公司治理结构。青木昌彦(1995)指出：“资本结构之与现代公司的重要性，不仅仅体现在融资成本与公司的市场价值方面，更加重要的是其影响着公司的治理结构。”
　　
　　本文将结合我国上市公司资本结构的现状，从公司治理的角度研究其选择问题，在借鉴公司治理相关文献的基础上(张维迎，1996；李维安，2001；赵蒲、孙爱英，2003)，分两条路径研究公司治理因素对资本结构的影响：一条路径强调公司内部产权安排对资本结构的影响，选用治理层持股比例、股权集中度、股东性质、董事会特征等变量作理论与实证分析；另外一条路径是强调外部治理机制对高级治理人员的约束，选用法律环境、产品竞争市场和公司控制权市场的相关变量作实证分析。
　　
　　一、样本及指标选取
　　
　　本文以2000年12月31日之前在深、沪上市的A股公司为研究对象，样本区间为2001-2004年，数据主要来自于中国股票市场研究数据库(CSMAR)和巨潮资讯网(http：//www．cninf0．com．cn)，部分数据从年报中手工收集得到，样本量为931个。样本的选取遵循以下原则：(1)根据惯例，不考虑金融类上市公司；(2)剔除sT和PT类上市公司；(3)剔除数据异常或数据不全的部分公司。因此，本文的研究样本为包含2001—2004年间可获得相关信息的931家A股非金融类上市公司的非平衡面板。
　　本文选取总负债率(Id)的账面值来衡量资本结构水平。选取治理层持股比例、股权集中度、股东性质、董事会特征、产品要素竞争和公司控制权这些变量来衡量公司治理水平。
　　
　　二、描述性统计
　　
　　混合样本的总资产负债率、流动资产负债率和长期资产负债率的均值(中值)分别为44．99％(45．33％)、38．31％(37．61％)和6．68％(3．13％)，表明在我国上市公司的资本结构中负债水平偏低，流动负债水平偏高。
　　第一大股东持股比例(cr1)的均值(中值)分别为44．15％(43．33％)，表明我国上市公司的股权高度集中。z指数最大值为1，214，均值(中值)为50．577(7．0751)，表明第一大股东与第二大股东的力量差异较大，第一大股东在股权结构上具有绝对优势。h5指数均值(中值)为0．2442(O．2164)，说明股东的持股比例不均衡。平均来讲，高层治理者持有公司的股份为0．03％，最大值为0．47％，表明中国上市公司高层治理者的持股数量十分有限。非流通股占总股本比例的均值为58．66％(国家股为40．53％，法人股为18．13％)，大部分股份不能上市流通。独立董事占全体董事成员比重的均值为24．15％，独立董事占全体董事成员比重的最小值为0，说明有些上市公司没有按照中国证监会的要求设立独立董事。股权制衡指数均值(中值)为0．4994(0．2754)，表明其他股东难以与第一大股东抗衡。私人收益均值(中值)为0．0039(0．0018)，表明治理层通过非主营业务获得私人收益的可能较小。反映产品要素市场特征的指标se、ae、is和cd的均值(中值)分别为0．0637(0．0377)、0．1069(0．0784)、0．0343(O．0179)和0．0343(0．0179)。
　　
　　三、实证结果分析
　　
　　对于时间序列和横断面数据的衡量，一般均采用普通最小二乘法(OLS)来分析，但此法易产生偏误的现象，造成全体资料的分析结果与个别结果相异。为克服此种情况，本文采用兼具时间序列和横断面分析的Panel Data模型。
　　本文设定影响资本结构选择的计量模型为：
　　
　　本研究采用Stata／SE9．0进行分析。首先假设样本没有组间异方差和自相关问题，估计式2。使用3种不同的方法：最小二乘法估计(OLS)、固定效应模型估计(FEM)和随机效应模型估计(REM)。计量结果如表2所示：
　　OLS和固定效应模型中，估计系数下的括号中显示了T检查值；随机效应模型中，估计系数下的括号中显示了Z检查值。
　　为选择最有解释能力、最适合样本数据的模型,我们首先使用沃尔德F检验(Wald Test)(比较OLS与FEM)。原假设是适用最小二乘法，拒绝原假设说明使用固定效应模型更好。接着使用拉格朗日乘子检验(Breusch-Pagan LM Test)随机效应模型(比较OLS和REM)。原假设是适用最小二乘法，拒绝原假设说明使用随机效应模型更好。最后为选择使用固定效应还是选择随机效应，我们使用豪斯曼检验(HausmanTest)。原假设是随机效应与固定效应模型没有差别。不能拒绝原假设说明使用固定效应模型更好。根据拉格朗日乘子检验及沃尔德F检验结果，都拒绝原假设，所以面板模型比最小二乘法更适用。由于豪斯曼检验结果拒绝原假设，所以使用随机效应模型更好。因此计量结果应该基于随机模型来分析。
　　其次检验并运用广义最小二乘法估计(FGLS)纠正组间异方差和自相关问题。因为在异方差及自相关的情况下，都会使回归结果发生偏误，所以应消除相关问题。截面异方差使用修整沃尔德F检验。原假设是同方差。序列自相关使用伍德里奇检验(WooldridgeTest)。原假设是没有一阶自相关。检验结果如表3所示。
　　运用STATA软件的相关程序包，检验结果表明在5％显著水平下存在异方差和组间异方差，运用广义最小二乘法估计模型(FGLS)，结果发现，纠正异方差和自相关后，面板模型更有解释力，公司治理结构变量系数符号大都与预期一致，且模型在5％的置信水平下通过了检验调整后的值达到了0．769，从回归结果看：
　　
　　1、治理层持股与资本结构选择
　　治理者持股比例与总负债率不存在显著关系。这可能是因为我国上市公司治理成持股比例普遍偏 低，样本公司治理层持股比例均值为0．03％。治理层在只拥有极少量股权的情况下，可能会增加负债减少负债的代理成本，也有可能减少负债谋求自身利益最大化，所以治理者持股比例与资本结构选择的关系不明显。