中国制造业上市公司绩效影响因素的实证研究(2)中国制造业上市公司绩效影响因素的实证研究CFO：每股经营现金流，主要反映平均每股所获得的现金流量,隐含了上市公司在维持期初现金流量情况下，有能力发给股东的最高现金股利金额。公司现金流强劲，很大程度上表明主营业务收入回款力度较大，产品竞争性强，公司信用度高，经营发展前景有潜力，因此，我们预期上市公司的绩效越好。ROE：净资产收益率，是公司税后利润除以净资产得到的百分比率，用以衡量公司运用自有资本的效率，因此，该项指标值越高，说明投资带来的收益越高，上市公司的绩效可能越好。3实证研究3.1简单相关系数检验基由于本文解释变量较多，可能存在多重共线性，因此，先对各解释变量间相关性进行统计分析。3.2找出最简单的回归形式分别作Tobin’sQ与LEV、Size、CFO、ROE间的回归：1.Tobin’sQ=0.0032+0.9974LEV（23.27）（3398.25）调整的R2=0.9995F=11.55D.=1.582.Tobin’sQ=-0.3669+0.0382Size（-1.___）（4.09）调整的R2=0.0276F=16.81D.=1.923.Tobin’sQ=0.4307-0.0088CFO（47.38）（-0.4578）调整的R2=-0.0014F=0.2096D.=1.904.Tobin’sQ=0.4306-0.0322ROE（52.40）（-2.32）调整的R2=0.0077F=5.33D.=1.93可见，财务杠杆对制造业上市公司绩效的影响最大，因此我们选择（1）作为初始的回归模型。3.3逐步回归将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻找最佳回归方程.首先，我们在初始模型中引入变量Size，模型拟合优度提高，而且参数符号合理，变量也通过了显著性检验。其次，引入变量CFO，可以发现在5%的显著性水平下，变量CFO即每股经营现金流量并未通过t检验。而在10%的显著性水平下，我们可以认为CFO通过了t检验，但是，通过比较调整后的判断系数及D.值，我们发现CFO的引入并未提高拟合优度，D.的值也并未得到改善。再次，我们去掉变量CFO，引入变量ROE，发现该变量并未通过t检验，而且拟合优度也并未提高。因此，在5%的显著性水平下，变量CFO与ROE是多余的，最终我们确定的方程为：Tobin’Q=0.0215+0.9980LEV-0.0009Size（a）（18.97）（4061.6）（116.23）调整的R2=0.9999F=8497619D.=1.69若放宽条件，考虑10%的显著性水平，可以确定最终方程为：Tobin’sQ=0.0218+0.9981LEV-0.00091Size+0.0002CFO(b)（19.03）（4063.11）（116.28）（1.71）调整的R2=0.9999F=5684839D.=1.69但在这里，我们更偏向于方程a，或者说方程a可能更准确些，因此本文的分析部分将以a进行说明。3.4回归结果分析通过方程a我们发现中国制造业上市公司的绩效（Tobin’sQ）与公司财务杠杆（LEV,资本结构）存在着显著的正相关关系，仅这一项指标就可解释上市公司绩效变化的99.8%。由于并未对变量取对数，方程中变量前的系数反映了自变量对因变量的边际影响，即资产负债率增加1单位，托宾Q值增加0.998单位。另外，公司的规模(Size)也是影响上市公司绩效的主要因素之一，而且回归结果表明公司规模越小，上市公司的绩效反而越好。然而，每股经营现金流（CFO）与净资产收益率（ROE）对于公司绩效而言没有多大的影响。另外，从方程总体回归结果来看，拟合优度很高，回归结果较好。4结论与启示通过对xx年我国制造业上市公司绩效影响因素的实证分析，现有以下结论与启示：首先，我国制造业上市公司的绩效随着财务杠杆（资产负债率）的增加而提升，这说明在这段期间内，我国制造业上市公司得益于负债增加所带来的税盾的好处。与税收存在时的MM定理相一致，即在一定债务范围内，公司的价值随着财务杠杆的增加而增加。虽然，过高的负债带来的财务困境成本可能降低公司价值，但对于制造业来说，由于其固定设备投入较高，与信息产业、服务业等无形资产投入较大的行业来说，破产成本与风险要相对小些。模板,内容仅供参考