本站原创
拥有控制权的大股东如果能以高于每股净资产的发行新股，则其手中股票的每股净资产就会上升；同理，当以高于每股净资产的配股时，若大股东放弃配股权，则其也会因此而受益4。所以，我国上市公司都偏好股权融资。综合上述两方面可知，公司盈余质量越高，对融资决策的影响将是先内源、后股权、最后债权，负债比率将越低。反之，盈余质量越差，不能产生充足内源，同时不被市场看好，股权融资的困难也就越大，此时公司更可能面向银行进行短期举债，负债比率将越高。总而言之，债务水平与盈余质量呈现反向关系。至此提出本文检测设1。检测设1. 其他条件相同的情况下，公司的盈余质量越高，会导致资本结构中股权比例越高，债务水平越低，即债务水平与盈余质量负相关，也即可操控性应计利润与资产负债率正相关。⑵从资本结构影响盈余质量的角度而言一方面，从融资需求来说，上述股权融资偏好会对盈余质量产生一定的反作用力。由于市场普遍看好盈余水平较高的公司，这将使得公司在以股权融资为目的时，人为操纵盈余信息，资本结构中债务水平降低的同时，盈余质量也将降低，即盈余质量与债务水平呈现同向关系。另一方面，从经营过程来说，若公司对已有债务治理比较恰当，严格控制债务比率，以提高公司绩效为目标进行理性投资决策，则可能出现债务水平降低而盈余质量提高的理想情形。但是，由于我国的企业破产制度不健全，虽然早已出台《破产法》，但由于职工就业、债权人利益等诸多因素的限制，企业破产往往有法难依，上市公司退出更是难上加难，这必将使得上市公司难以树立风险意识，导致其反映经营风险的债务水平居高不下5。这种情况下， 若公司对已有债务治理不恰当，筹集到的过多资4《上市公司资本结构与公司绩效互动关系实证研究》，肖作平著，2005。5《上市公司资本结构与企业绩效的实证分析》，李义超、蒋振声著，2001。20金往往助长企业的过度投资行为，最终导致经营状况每况愈下，公司盈余质量出现下滑趋势，即资本结构中债务水平上升的同时，盈余质量下降。也就是说，公司对债务治理恰当与否将导致两种截然不同的结果，但这两种结果都表明，盈余质量与债务水平呈现反向关系。综合上述两方面可知，从融资需求来说，盈余质量与债务水平呈现同向关系；从经营过程来说，盈余质量与债务水平呈现反向关系。本文认为，融资决策只在特定时刻出现，所以此时债务水平对盈余质量的影响情形并不常见，经营决策作用下债务水平对盈余质量的负向影响应大于融资决策作用下债务水平对盈余质量的正向影响，即综合影响效果体现为负向。至此提出本文检测设2。检测设2. 其他条件相同的情况下，公司资本结构中债务水平越高，可能会导致盈余质量下降，即盈余质量与债务水平负相关，也即资产负债率与可操控性应计利润正相关，但可能不显著。
3.3变量的定义与模型的建立根据前文文献综述可知，盈余质量和资本结构均受到诸多因素的影响，为有效研究两者之间的相关关系，必须寻找合适的控制变量。现将已有文献中发现的对盈余质量与资本结构影响较为显著的因素分别总结如下。⑴影响盈余质量的变量定义盈余质量受到规模、资本结构、产生内部资源能力（如流）等公司自身因素，以及股权结构、董事会治理等人为操纵因素的影响。另外，本文认为，当公司处于保牌敏感区间（上年交易状态为ST）和重亏敏感区间（上年净资产收益率小于10%）时，出现盈余操纵的可能性将大大增加，所以本文拟将这两个因素也列为控制变量。
①公司规模。 一般而言，在公司规模不断扩大的过程中，盈余最可能表现的变化趋势应是波动性，即虽然规模是公司最基础的自身特征，但由于盈余还受到外部经营环境、主观决策等方面的影响，所以规模与盈余质量间的相关关系是不确定的。本文采用总资产的自然对数衡量公司规模。
②产生内部资源能力。公司内生资源越充足，盈余的自身质量越高，若此时存在较少的人为操纵，盈余质量便与产生内部资源能力正相关。但是，若内生资源表现为较多的闲置流量，且公司本身成长潜力较小时，会导致管理者利益与股东利益的21严重冲突，产生较高的写作技巧成本6。这种情况下，管理者更倾向于进行非价值最大化的活动，如提高自身报酬、操纵会计数据等，盈余质量因此下降，所以盈余质量与产生内部资源能力负相关。本文用经营活动流量净额/总资产度量产生内部资源能力。
③股权结构和董事会治理。前文对盈余质量研究进行文献综述时，已对国内外研究发现的股权结构和董事会治理对盈余质量的影响做了详细介绍，这里不再赘述。本文拟选取第一大股东持股比例、其他股东制衡能力与管理层持股比例度量股权结构，选取独立董事比例和是否设立审计委员会度量董事会治理。
④保牌敏感区间和重亏敏感区间。当公司处于保牌敏感区间和重亏敏感区间时，其盈余的真实质量本身就较差，盈余操纵行为更是容易发生，所以盈余质量较差。本文拟建立虚拟变量度量这两个指标。⑵影响资本结构的变量定义排除行业和宏观因素，就微观层面而言，资本结构主要受到规模、资产构成、非债务税盾、产生内部资源能力、成长性、独特性、资产流动性、股权结构等因素影响。
①公司规模。根据权衡理论和写作技巧理论，大公司一般倾向于多元化经营，流比较稳健，不容易受到财务困境的影响，因此倾向选择债务融资以获得更多债务税盾，而对小公司而言，债权人与股东之间的利益冲突更严重，所以公司规模应与负债比率正相关；根据啄食顺序理论，大公司一般流稳健，内源充足，应首先倾向于内源融资，所以具有更低的负债比率，即公司规模应与负债比率负相关。因此，从理论上来讲，公司规模对资本结构的影响方向并不确定7。另外，关于规模与资本结构的实证研究也没有得到一致结论。
②资产构成。根据写作技巧理论，因为股东与债权人之间存在利益冲突，债权人将面临道德风险和逆向选择问题。因此若公司将举债所得资金投资于风险高的资产，债权人将承担更多的风险。由于资产构成中有形资产在公司破产时比无形资产价值高，所以有形资产的担保能在一定程度上降低债权人风险，即资产有形性与负债比率正相关。本文用（存货+固定资产）/总资产度量资产构成。
③非债务税盾。虽然债务利息具有节税效应，但折旧、税务亏损递延等也具有节税效应，因此被称为非债务税盾。在其他情况相同时，非债务税盾可以作为债务税盾的替代，即拥有较多非债务税盾的公司可以适当降低债务水平，非债务税盾与负债比6引自Jensen（1986）提出的写作技巧成本理论。7《资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市公司面板数据的证据》，肖作平著，2004。22率负相关。本文用当年折旧/总资产度量非债务税盾。
④产生内部资源能力。权衡理论认为，内源充足的公司为获取更多债务税盾，倾向选择债务融资，即产生内部资源能力与负债比率正相关。而啄食顺序理论认为，内源充足的公司只有在内部资源被耗尽时才举债，因此产生内部资源能力与负债比率负相关。本文用经营活动流量净额/总资产度量产生内部资源能力。
⑤成长性。当公司成长性很高时，可能需要许多资金投入，此时若债权融资大于股权融资，将会使负债率上升，即成长性与负债率正相关。但大量举债将会使财富从股东转移到债权人身上，而这是控股股东所不愿看到的，此时控股股东可能会放弃该投资项目或者减少债务，即成长性与负债率负相关8。本文用托宾Q值度量成长性。
⑥独特性。从利益相关者的角度出发，当生产产品主要为独特性产品时，若公司面临破产清算，相对生产大众化产品的公司而言，其客户、供应商、内部员工等都会遭受更高成本。因此，为规避破产风险，具有独特性产品的公司应较少举债，即独特性与负债比率负相关。本文用销售费用/主营业务收入度量独特性。⑦资产流动性。资产流动性对资本结构的影响分两种情形。其一，公司流动性高，表明支付短期到期债务的能力较强，因此流动性与负债比率正相关。其二，公司流动资产较多时，可能将其用于长期投资的融资，此时资产流动性会对负债率产生负面影响，即流动性与负债比率负相关。本文用流动比率度量流动性。⑧股权结构。前人研究发现，我国上市公司的投资决策和再融资安排几乎严格受制于控股股东9；前文各变量的分析也可见控股股东为追求控制权收益而对资本结构产生的影响，但视不同情况可能方向不同，因而比较复杂。本文选取第一大股东持股比例度量股权结构。⑶模型的建立由于经济现象一般都具有动态持续性，例如居民的当期消费会受到自己过去消费习惯的影响，增加消费容易，减少消费难，普遍存在“棘轮效应”。同理，前期的盈余质量很可能对当期盈余质量产生惯性影响，资本结构也相同。而如果盈余质量与资本结构确实在时间上存在路径依赖，则省略滞后的盈余质量和资本结构变量会导致遗漏变量误差，估计值将是有偏和不一致的。为了反映这种动态关系，本文拟学习前人做法，分别将盈余质量和资本结构的一阶滞后项作为控制变量之一。8《资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市公司面板数据的证据》，肖作平著，2004。9《上市公司资本结构影响因素经验研究》，赵冬青、朱武祥著，2006。23由此建立的联立方程模型为EQt =α0t+α1t*LEVt+α2t*EQt-1+α3t*SIZEt+α4t*OCFt+α5t* COS1t+α6t*MSt+α7t *OSt+α8t *NEDt+α9t *ACt+α10t *STt+α11t *LOSSt+ Uit
（1）LEVt =β0t+β1t*EQt +β2t*LEVt-1 +β3t*SIZEt +β4t*OCFt +β5t*COS1t +β6t*GROWt +β7t*UNIQt +β8t *TANGt +β9t *NDTSt +β10t *CRt + Vit
（2）在模型中，EQ为盈余质量的替代变量，LEV为资本结构的替代变量，两者均为系统内生变量，其他变量都是外生变量。具体变量定义见表
3.2研究变量定义：资本结构为被解释变量变量 名称 简写 定义被解释变量 资本结构LEVt第t年的资产负债率解释变量 盈余质量EQt利用修正琼斯模型计算的可操控应计利润绝对值控制变量上年资本结构 LEVt-1 第t-1年的资产负债率公司规模SIZEt资产总计的自然对数产生内部资源OCFt经营活动流量净额/总资产股权结构COS1t第一大股东持股比例成长性GROWt托宾Q值独特性UNIQt当年销售费用/主营业务收入资产构成TANGt有形资产比率=（存货+固定资产）/总资产非债务税盾NDTSt当年折旧/总资产资产流动性CRt流动比率=流动资产/流动负债24需要指出的是，本文在进行修正琼斯模型的第一步计算时发现，若按年份分别求解回归系数γ0、γ1、γ2，模型的拟合优度调整后R2值非常小，且检验结果不显著；若将各年数据混合求解一次回归系数，模型拟合优度和显著性都明显提高；因此，本文在计算EQ时选择混合求解，不区分时期。
3.4样本的选择本文所选数据横跨2002-2008年期间7年的所有沪深A股中至今一直存续的制造业上市公司。在样本的选择过程中，本文主要遵循以下原则：⑴首先选择沪深主板A股中截至2009年12月31日已上市且一直存续至今的制造业上市公司953家。主要原因是，第一研究退市公司不再具有实际意义；第二是为了控制已有文献中的行业因素对资本结构的影响；第三方便可操控性应计利润的计算。⑵剔除在2002年1月1日及以后上市的373家公司。这主要基于两方面的考虑。首先是公司生命周期因素，处于成长期与成熟期的公司可能选择截然不同的资本结构，盈余质量也可能不同，但是由于生命周期很难界定和量化，所以本文借助上市时间，可以从一定程度上排除生命周期的影响，确保公司行为相对成熟10。其次，本文研究的时间跨度较长，拟从2004年到2008年，但所使用的研究方法要求计算t-2期即最早2002年的可操控性应计利润，此时将使用到2001年的数据，所以选择在2001年及之前已经上市的公司。⑶为简单起见，剔除了拥有B股或H股的70家公司。⑷删除变量值缺失或异常的公司72家。根据上述原则，本文构建了一个包含由2002年-2008年间的至少连续7年可获得相关信息的438家制造业上市公司组成的动态面板。本文财务数据主要来自CCER数据库和上海财汇信息技术有限公司，部分由翻阅上市公司年度报告得到。分析使用的统计软件为SPSS17.0和EViews6.0。10这主要参照了《上市公司资本结构与公司绩效互动关系实证研究》的做法，肖作平著，2005。25
第4章检验结果本文对这一章的安排如下：首先对样本数据进行描述性统计分析，其次对所有变量进行相关系数检验。由于本文所选变量在经济意义上具有一定联系，所以变量间相关性可能较强。如果变量间存在多重共线性，本文拟利用主成份分析法分别对方程
（1）和
（2）右端所有外生解释变量提取主成份，将各主成份重新导入联立方程。之后对产生的新面板数据进行联立性检验，若通过联立性检验，则表明建立联立方程研究盈余质量与资本结构相关性是必要的。接着通过联立方程进行估计并分析结果。之后，为稳健考虑，本文拟利用单方程逐一回归方法再次进行估计，并将结果与联立方程估计结果相对比。若没有通过联立性检验，则直接采用单方程逐一回归方法，此时稳健性检验则采用替换相关变量的方法进行。
1.84270.38150.4227MS 0.00000.26180.00140.0130AC 0.00001.00000.58350.4931NED 0.00000.61540.33110.0653ST 0.00001.00000.04570.2088LOSS 0.00001.00000.07370.2613UNIQ 0.00000.92370.06370.0713CR 0.116310.1162
②从资26本结构来看，我国制造业上市公司的资产负债率平均约为48.75%，该比率偏低，这可能是由我国特殊背景所造成。前文提到，首先，我国资本市场发展不平衡，股票市场发展迅速，而债券市场发展缓慢，上市公司举债主要通过银行；其次，上市公司普遍具有股权融资偏好。
③从经营活动流量净额来看，该变量的均值为正，表明我国制造业上市公司具备一定的产生内部资源的能力。
④从股权结构来看，第一大股东持股比例的均值为4
3.11%；表明样本公司对董事会治理比较重视，这可能是由于样本公司上市时间相对较长，因此公司治理方面相对规范。
⑥样本公司中有
4.
（2）的联立，变量数目较多，受到篇幅的限制，因此本文将其分开进行两次相关系数检验，具体检验结果见表
②各控制变量之间存在显著的相关关系，可能存在多重共线性，如第一大股东持股比例与其他股东制衡能力的相关系数为-0.7173，Sig.值为0.0000，呈现显著的负相关关系；有形资产比率与非债务税盾的相关系数为0.5699，Sig.值为27表
（1）和
（2）右端所有外生解释变量提取主成份。原因有三：第一，虽然相关系数检验结果仅能表明控制变量间可能存在多重共线性，但在联立方程模型系统中，一个方程的估计误差会对整个系统的估计结果产生不良影响，所以为谨慎考虑而提取主成份。第二，这些控制变量是从已有文献中挑选出的常见且结果比较显著的变量，已得到相关验证，重新选择变量进行替代可能会失去相应的理论支持；第4.
②选择碎石图中斜率变化较大的拐弯点；
③只保留方差大于1的主成份。本文主要选取第一种方法作为主成份个数的确定依据。由表
（2）的前6个主成份的累计贡献率达到89.83%，符合累计贡献率在85%以上的要求，由此，本文确定出主成份的个数。对于主成份的命名，本文的主要依据是表
4.3可以看出，这两者之间呈现显著的正相关关系，所以合并成为一个主成份是合理的，本文将该主成份命名为资产构成。另外，方程
（1）和
（2）提取的主成份中均删除了公司规模这一指标，这可以通过两点进行解释：
①理论上来说，规模是公司自身最基本的特征，对其他指标都可能产生本质性影响；
②许多指标实际是通过公司规模换算而来，而且表
3.3变量的定义与模型的建立根据前文文献综述可知，盈余质量和资本结构均受到诸多因素的影响，为有效研究两者之间的相关关系，必须寻找合适的控制变量。现将已有文献中发现的对盈余质量与资本结构影响较为显著的因素分别总结如下。⑴影响盈余质量的变量定义盈余质量受到规模、资本结构、产生内部资源能力（如流）等公司自身因素，以及股权结构、董事会治理等人为操纵因素的影响。另外，本文认为，当公司处于保牌敏感区间（上年交易状态为ST）和重亏敏感区间（上年净资产收益率小于10%）时，出现盈余操纵的可能性将大大增加，所以本文拟将这两个因素也列为控制变量。
①公司规模。 一般而言，在公司规模不断扩大的过程中，盈余最可能表现的变化趋势应是波动性，即虽然规模是公司最基础的自身特征，但由于盈余还受到外部经营环境、主观决策等方面的影响，所以规模与盈余质量间的相关关系是不确定的。本文采用总资产的自然对数衡量公司规模。
②产生内部资源能力。公司内生资源越充足，盈余的自身质量越高，若此时存在较少的人为操纵，盈余质量便与产生内部资源能力正相关。但是，若内生资源表现为较多的闲置流量，且公司本身成长潜力较小时，会导致管理者利益与股东利益的21严重冲突，产生较高的写作技巧成本6。这种情况下，管理者更倾向于进行非价值最大化的活动，如提高自身报酬、操纵会计数据等，盈余质量因此下降，所以盈余质量与产生内部资源能力负相关。本文用经营活动流量净额/总资产度量产生内部资源能力。
③股权结构和董事会治理。前文对盈余质量研究进行文献综述时，已对国内外研究发现的股权结构和董事会治理对盈余质量的影响做了详细介绍，这里不再赘述。本文拟选取第一大股东持股比例、其他股东制衡能力与管理层持股比例度量股权结构，选取独立董事比例和是否设立审计委员会度量董事会治理。
④保牌敏感区间和重亏敏感区间。当公司处于保牌敏感区间和重亏敏感区间时，其盈余的真实质量本身就较差，盈余操纵行为更是容易发生，所以盈余质量较差。本文拟建立虚拟变量度量这两个指标。⑵影响资本结构的变量定义排除行业和宏观因素，就微观层面而言，资本结构主要受到规模、资产构成、非债务税盾、产生内部资源能力、成长性、独特性、资产流动性、股权结构等因素影响。
①公司规模。根据权衡理论和写作技巧理论，大公司一般倾向于多元化经营，流比较稳健，不容易受到财务困境的影响，因此倾向选择债务融资以获得更多债务税盾，而对小公司而言，债权人与股东之间的利益冲突更严重，所以公司规模应与负债比率正相关；根据啄食顺序理论，大公司一般流稳健，内源充足，应首先倾向于内源融资，所以具有更低的负债比率，即公司规模应与负债比率负相关。因此，从理论上来讲，公司规模对资本结构的影响方向并不确定7。另外，关于规模与资本结构的实证研究也没有得到一致结论。
②资产构成。根据写作技巧理论，因为股东与债权人之间存在利益冲突，债权人将面临道德风险和逆向选择问题。因此若公司将举债所得资金投资于风险高的资产，债权人将承担更多的风险。由于资产构成中有形资产在公司破产时比无形资产价值高，所以有形资产的担保能在一定程度上降低债权人风险，即资产有形性与负债比率正相关。本文用（存货+固定资产）/总资产度量资产构成。
③非债务税盾。虽然债务利息具有节税效应，但折旧、税务亏损递延等也具有节税效应，因此被称为非债务税盾。在其他情况相同时，非债务税盾可以作为债务税盾的替代，即拥有较多非债务税盾的公司可以适当降低债务水平，非债务税盾与负债比6引自Jensen（1986）提出的写作技巧成本理论。7《资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市公司面板数据的证据》，肖作平著，2004。22率负相关。本文用当年折旧/总资产度量非债务税盾。
④产生内部资源能力。权衡理论认为，内源充足的公司为获取更多债务税盾，倾向选择债务融资，即产生内部资源能力与负债比率正相关。而啄食顺序理论认为，内源充足的公司只有在内部资源被耗尽时才举债，因此产生内部资源能力与负债比率负相关。本文用经营活动流量净额/总资产度量产生内部资源能力。
⑤成长性。当公司成长性很高时，可能需要许多资金投入，此时若债权融资大于股权融资，将会使负债率上升，即成长性与负债率正相关。但大量举债将会使财富从股东转移到债权人身上，而这是控股股东所不愿看到的，此时控股股东可能会放弃该投资项目或者减少债务，即成长性与负债率负相关8。本文用托宾Q值度量成长性。
⑥独特性。从利益相关者的角度出发，当生产产品主要为独特性产品时，若公司面临破产清算，相对生产大众化产品的公司而言，其客户、供应商、内部员工等都会遭受更高成本。因此，为规避破产风险，具有独特性产品的公司应较少举债，即独特性与负债比率负相关。本文用销售费用/主营业务收入度量独特性。⑦资产流动性。资产流动性对资本结构的影响分两种情形。其一，公司流动性高，表明支付短期到期债务的能力较强，因此流动性与负债比率正相关。其二，公司流动资产较多时，可能将其用于长期投资的融资，此时资产流动性会对负债率产生负面影响，即流动性与负债比率负相关。本文用流动比率度量流动性。⑧股权结构。前人研究发现，我国上市公司的投资决策和再融资安排几乎严格受制于控股股东9；前文各变量的分析也可见控股股东为追求控制权收益而对资本结构产生的影响，但视不同情况可能方向不同，因而比较复杂。本文选取第一大股东持股比例度量股权结构。⑶模型的建立由于经济现象一般都具有动态持续性，例如居民的当期消费会受到自己过去消费习惯的影响，增加消费容易，减少消费难，普遍存在“棘轮效应”。同理，前期的盈余质量很可能对当期盈余质量产生惯性影响，资本结构也相同。而如果盈余质量与资本结构确实在时间上存在路径依赖，则省略滞后的盈余质量和资本结构变量会导致遗漏变量误差，估计值将是有偏和不一致的。为了反映这种动态关系，本文拟学习前人做法，分别将盈余质量和资本结构的一阶滞后项作为控制变量之一。8《资本结构影响因素和双向效应动态模型——来自中国上市公司面板数据的证据》，肖作平著，2004。9《上市公司资本结构影响因素经验研究》，赵冬青、朱武祥著，2006。23由此建立的联立方程模型为EQt =α0t+α1t*LEVt+α2t*EQt-1+α3t*SIZEt+α4t*OCFt+α5t* COS1t+α6t*MSt+α7t *OSt+α8t *NEDt+α9t *ACt+α10t *STt+α11t *LOSSt+ Uit
（1）LEVt =β0t+β1t*EQt +β2t*LEVt-1 +β3t*SIZEt +β4t*OCFt +β5t*COS1t +β6t*GROWt +β7t*UNIQt +β8t *TANGt +β9t *NDTSt +β10t *CRt + Vit
（2）在模型中，EQ为盈余质量的替代变量，LEV为资本结构的替代变量，两者均为系统内生变量，其他变量都是外生变量。具体变量定义见表
3.1和表
3.2。表
3.1研究变量定义：盈余质量为被解释变量变量 名称 简写 定义被解释变量 盈余质量EQt利用修正琼斯模型计算的可操控应计利润绝对值解释变量 资本结构LEVt第t年的资产负债率控制变量上年盈余质量 EQt-1 第t-1年的可操控性应计利润绝对值公司规模SIZEt资产总计的自然对数产生内部资源 OCFt 经营活动流量净额/总资产股权结构COS1t第一大股东持股比例MSt高管人员持股比例OSt其他股东制衡能力=第二、三大股东持股比例/第一大股东持股比例董事会治理NEDt独立董事占董事会的比例ACt虚拟变量，设立审计委员会为1；否则为0保牌敏感区间STt虚拟变量， ST或*ST为1；否则为0重亏敏感区间 LOSSt 虚拟变量，净资产收益率小于-10%为1；否则为0表3.2研究变量定义：资本结构为被解释变量变量 名称 简写 定义被解释变量 资本结构LEVt第t年的资产负债率解释变量 盈余质量EQt利用修正琼斯模型计算的可操控应计利润绝对值控制变量上年资本结构 LEVt-1 第t-1年的资产负债率公司规模SIZEt资产总计的自然对数产生内部资源OCFt经营活动流量净额/总资产股权结构COS1t第一大股东持股比例成长性GROWt托宾Q值独特性UNIQt当年销售费用/主营业务收入资产构成TANGt有形资产比率=（存货+固定资产）/总资产非债务税盾NDTSt当年折旧/总资产资产流动性CRt流动比率=流动资产/流动负债24需要指出的是，本文在进行修正琼斯模型的第一步计算时发现，若按年份分别求解回归系数γ0、γ1、γ2，模型的拟合优度调整后R2值非常小，且检验结果不显著；若将各年数据混合求解一次回归系数，模型拟合优度和显著性都明显提高；因此，本文在计算EQ时选择混合求解，不区分时期。
3.4样本的选择本文所选数据横跨2002-2008年期间7年的所有沪深A股中至今一直存续的制造业上市公司。在样本的选择过程中，本文主要遵循以下原则：⑴首先选择沪深主板A股中截至2009年12月31日已上市且一直存续至今的制造业上市公司953家。主要原因是，第一研究退市公司不再具有实际意义；第二是为了控制已有文献中的行业因素对资本结构的影响；第三方便可操控性应计利润的计算。⑵剔除在2002年1月1日及以后上市的373家公司。这主要基于两方面的考虑。首先是公司生命周期因素，处于成长期与成熟期的公司可能选择截然不同的资本结构，盈余质量也可能不同，但是由于生命周期很难界定和量化，所以本文借助上市时间，可以从一定程度上排除生命周期的影响，确保公司行为相对成熟10。其次，本文研究的时间跨度较长，拟从2004年到2008年，但所使用的研究方法要求计算t-2期即最早2002年的可操控性应计利润，此时将使用到2001年的数据，所以选择在2001年及之前已经上市的公司。⑶为简单起见，剔除了拥有B股或H股的70家公司。⑷删除变量值缺失或异常的公司72家。根据上述原则，本文构建了一个包含由2002年-2008年间的至少连续7年可获得相关信息的438家制造业上市公司组成的动态面板。本文财务数据主要来自CCER数据库和上海财汇信息技术有限公司，部分由翻阅上市公司年度报告得到。分析使用的统计软件为SPSS17.0和EViews6.0。10这主要参照了《上市公司资本结构与公司绩效互动关系实证研究》的做法，肖作平著，2005。25
第4章检验结果本文对这一章的安排如下：首先对样本数据进行描述性统计分析，其次对所有变量进行相关系数检验。由于本文所选变量在经济意义上具有一定联系，所以变量间相关性可能较强。如果变量间存在多重共线性，本文拟利用主成份分析法分别对方程
（1）和
（2）右端所有外生解释变量提取主成份，将各主成份重新导入联立方程。之后对产生的新面板数据进行联立性检验，若通过联立性检验，则表明建立联立方程研究盈余质量与资本结构相关性是必要的。接着通过联立方程进行估计并分析结果。之后，为稳健考虑，本文拟利用单方程逐一回归方法再次进行估计，并将结果与联立方程估计结果相对比。若没有通过联立性检验，则直接采用单方程逐一回归方法，此时稳健性检验则采用替换相关变量的方法进行。
4.1描述性统计分析各变量描述性统计结果经过整理如表
4.1所示。表
4.1变量描述性统计结果变量 最小值 最大值 平均值 标准差EQ 0.00010.88210.06070.0657LEV5.0800188.950048.746417.2384SIZE 9.33011
6.81131
2.12070.9233OCF -0.31410.45840.05670.0734COS1 0.03550.85230.41510.1683OS 0.00151.84270.38150.4227MS 0.00000.26180.00140.0130AC 0.00001.00000.58350.4931NED 0.00000.61540.33110.0653ST 0.00001.00000.04570.2088LOSS 0.00001.00000.07370.2613UNIQ 0.00000.92370.06370.0713CR 0.116310.1162
1.43750.9637GROW 0.55039.5988
1.42940.6844TANG 0.0057
5.95820.52210.3844NDTS -0.47590.81990.02410.0466从表4.1可知：
①从盈余质量来看，我国制造业上市公司普遍存在盈余操纵行为，且从最大值与最小值相差较大不难推断，某些公司的盈余操纵现象比较严重。②从资26本结构来看，我国制造业上市公司的资产负债率平均约为48.75%，该比率偏低，这可能是由我国特殊背景所造成。前文提到，首先，我国资本市场发展不平衡，股票市场发展迅速，而债券市场发展缓慢，上市公司举债主要通过银行；其次，上市公司普遍具有股权融资偏好。
③从经营活动流量净额来看，该变量的均值为正，表明我国制造业上市公司具备一定的产生内部资源的能力。
④从股权结构来看，第一大股东持股比例的均值为4
1.51%，最大值为8
5.23%；第二、三大股东占第一大股东持股比例的比重均值为38.15%；表明我国制造业上市公司的股权结构比较集中，可能存在一股独大的现象。当然，由于本文的时间跨度涵盖了股权分置改革的前三年，所以该数据对目前而言可能有所失真。另外，从表4.1中还能看出，我国制造业上市公司中较少存在管理层持股现象。
⑤从董事会治理来看，58.35%的制造业上市公司设立了审计委员会；独立董事占董事会人数的比例均值为33.11%；表明样本公司对董事会治理比较重视，这可能是由于样本公司上市时间相对较长，因此公司治理方面相对规范。
⑥样本公司中有
4.57%曾处于ST状态，有7.37%曾处于重亏状态。⑦样本公司的流动比率均值为
1.44，虽然同属于制造业，但个体之间差异仍然较大。
4.2相关系数检验本文所选替代变量在经济意义上存在一定联系，如第一大股东持股比例与其他股东制衡能力之间存在换算关系， ST类公司可能恰好处于重亏区间内，因此，有必要对所选变量进行相关系数检验，以验证其相互之间是否存在多重共线性。若存在多重共线性，则利用这些数据得到的估计结果将是有偏和不一致的，无法形成正确结论。4.2.1多重共线性分析本文模型是上述方程
（1）和
（2）的联立，变量数目较多，受到篇幅的限制，因此本文将其分开进行两次相关系数检验，具体检验结果见表4.2和表
4.3，两表都分为两部分，上半部分均为两两变量之间的相关系数，下半部分均为t检验的显著性水平。由表4.2和表
4.3可以看出：
①可操控性应计利润与资产负债率呈现显著的正相关关系，即盈余质量与债务水平负相关，与本文的检测设相一致，可为下文的双向关系研究提供一定的参考。②各控制变量之间存在显著的相关关系，可能存在多重共线性，如第一大股东持股比例与其他股东制衡能力的相关系数为-0.7173，Sig.值为0.0000，呈现显著的负相关关系；有形资产比率与非债务税盾的相关系数为0.5699，Sig.值为27表
4.2方程
（1）的相关系数矩阵：盈余质量为被解释变量项目 变量EQ LEV OS MS AC NED ST LOSS SIZE OCF COS1相关EQ 0.13660.0334-0.02170.00510.01180.11420.1019-0.04610.1764-0.0173LEV 0.13660.0312-0.05000.06880.13960.12900.18880.2408-0.0878-0.0971OS 0.03340.03120.13060.01740.01640.01910.0295-0.1840-0.0220-0.7173MS -0.0217-0.05000.13060.05950.0061-0.0180-0.0207-0.02110.0209-0.0908AC 0.00510.06880.01740.05950.26640.0010-0.01230.1124-0.0050-0.1474NED 0.01180.13960.01640.00610.26640.0552-0.00410.1428-0.0081-0.0986ST 0.11420.12900.0191-0.01800.00100.05520.0818-0.20200.0207-0.0499LOSS 0.10190.18880.0295-0.0207-0.0123-0.00410.0818-0.1831-0.0618-0.0567SIZE -0.04610.2408-0.1840-0.02110.11240.1428-0.2020-0.18310.13800.1678OCF 0.1764-0.0878-0.02200.0209-0.0050-0.00810.0207-0.06180.13800.0572COS1 -0.0173-0.0971-0.7173-0.0908-0.1474-0.0986-0.0499-0.05670.16780.0572Sig.（单侧）EQ 0.00000.03240.11490.38930.25650.00000.00000.00530.00000.1691LEV 0.00000.04220.00280.00010.00000.00000.00000.00000.00000.0000OS 0.03240.04220.00000.16840.18160.14560.05150.00000.11200.0000MS 0.11490.00280.00000.00050.36700.15980.12560.12180.12350.0000AC 0.38930.00010.16840.00050.00000.47830.24740.00000.39010.0000NED 0.25650.00000.18160.36700.00000.00110.41070.00000.32680.0000ST 0.00000.00000.14560.15980.47830.00110.00000.00000.12560.0028LOSS 0.00000.00000.05150.12560.24740.41070.00000.00000.00030.0008SIZE 0.00530.00000.00000.12180.00000.00000.00000.00000.00000.0000OCF 0.00000.00000.11200.12350.39010.32680.12560.00030.00000.0008COS1 0.16910.00000.00000.00000.00000.00000.00280.00080.00000.000828表4.3方程
（2）的相关系数矩阵：资本结构为被解释变量项目 变量LEV EQ UNIQ CR GROW TANG NDTS SIZE OCF COS1相关LEV0.1366-0.0769-0.6771-0.1203-0.0108-0.01240.2408-0.0878-0.0971EQ0.13660.0365-0.04790.13910.01590.0235-0.04610.1764-0.0173UNIQ -0.07690.03650.11830.1314-0.0266-0.0466-0.1490-0.0373-0.1162CR-0.6771-0.04790.11830.1511-0.0157-0.0045-0.20380.01560.0581GROW -0.12030.13910.13140.15110.0260-0.0438-0.19790.0907-0.1719TANG -0.01080.0159-0.0266-0.01570.02600.5699-0.0906-0.03030.0151NDTS -0.01240.0235-0.0466-0.0045-0.04380.56990.04520.06200.0414SIZE0.2408-0.0461-0.1490-0.2038-0.1979-0.09060.04520.13800.1678OCF-0.08780.1764-0.03730.01560.0907-0.03030.06200.13800.0572COS1 -0.0971-0.0173-0.11620.0581-0.17190.01510.04140.16780.0572Sig.（单侧）LEV0.00000.00000.00000.00000.27480.24660.00000.00000.0000EQ0.00000.02170.00400.00000.19010.09700.00530.00000.1691UNIQ 0.00000.02170.00000.00000.07060.00490.00000.01940.0000CR0.00000.00400.00000.00000.19280.40090.00000.19400.0006GROW 0.00000.00000.00000.00000.07540.00770.00000.00000.0000TANG 0.27480.19010.07060.19280.07540.00000.00000.04690.2015NDTS 0.24660.09700.00490.40090.00770.00000.00620.00030.0110SIZE0.00000.00530.00000.00000.00000.00000.00620.00000.0000OCF0.00000.00000.01940.19400.00000.04690.00030.00000.0008COS1 0.00000.16910.00000.00060.00000.20150.01100.00000.0008290.0000，呈现显著的正相关关系。因此，本文拟采用主成份分析法，分别对方程（1）和
（2）右端所有外生解释变量提取主成份。原因有三：第一，虽然相关系数检验结果仅能表明控制变量间可能存在多重共线性，但在联立方程模型系统中，一个方程的估计误差会对整个系统的估计结果产生不良影响，所以为谨慎考虑而提取主成份。第二，这些控制变量是从已有文献中挑选出的常见且结果比较显著的变量，已得到相关验证，重新选择变量进行替代可能会失去相应的理论支持；第
三、这些变量之间的相关性可从经济意义上进行解释。
4.2.2主成份分析表
4和表
4.5是主成份分析结果。对于主成份个数的确定，计量上通常采用的方法主要有三种11：
①所选主成份个数能使累计贡献率达到85%以上；②选择碎石图中斜率变化较大的拐弯点；
③只保留方差大于1的主成份。本文主要选取第一种方法作为主成份个数的确定依据。由表
4.4和表
4.5可以看出，方程
（1）的前7个主成份的累计贡献率达到89.83%，方程（2）的前6个主成份的累计贡献率达到89.83%，符合累计贡献率在85%以上的要求，由此，本文确定出主成份的个数。对于主成份的命名，本文的主要依据是表
4.4和表
4.5中的因子负荷系数，并参照表
4.2和表
4.3中的相关性。方程
（1）在做主成份分析时，股权结构的三个指标（第一大股东持股比例、其他股东制衡能力、管理层持股比例）被分化为两个主成份，本文分别将其命名为股权集中度和管理层持股比例；其中，股权集中度包含第一大股东持股比例和其他股东制衡能力，第一大股东持股比例对其贡献为正，而其他股东制衡能力对其贡献为负，这一点可以通过表4.2中两者显著的负相关关系进行解释。方程
（2）在做主成份分析时，有形资产比率和非债务税盾形成第一大主成份，这可能是由于这两个指标都是从固定资产角度出发计算所导致，而且，从表4.3可以看出，这两者之间呈现显著的正相关关系，所以合并成为一个主成份是合理的，本文将该主成份命名为资产构成。另外，方程
（1）和
（2）提取的主成份中均删除了公司规模这一指标，这可以通过两点进行解释：
①理论上来说，规模是公司自身最基本的特征，对其他指标都可能产生本质性影响；
②许多指标实际是通过公司规模换算而来，而且表