旅游业上市公司资本结构影响因素研究
资本结构是公司财务的重要部分。随着政策导向及大众旅游消费热情的高涨，旅游业渐渐成为国民经济支柱产业，研究影响资本结构的因素，便可以在一定限度内合理提高债务资金的比例，降低综合资金成本和获取相应的财务杠杆利益，通过制定合理的资本结构决策以最小的代价，最低的风险获取最大的经济利益，实现公司价值最大化。本文结合我国旅游业上市公司的具体情况，选取16家旅游业上市公司2011年至2015年数据，从盈利能力、公司规模、成长能力、运营能力、偿债能力、现金流量、盈利质量和股权结构 8个方面，建立多元回归模型，对我国旅游业上市公司资本结构的影响因素进行实证分析，研究表明，旅游业上市公司长期负债比例由上升趋势。资本结构与公司规模、成长性呈显著正相关；资本结构与偿债能力、盈利质量呈显著负相关。最后本文给出了优化我国旅游业上市公司资本结构的建议，包括将提升公司价值放在首位，适当关注财务困境风险，提高应收账款周转率加强现金流流动性。
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
一、引言1
二、文献综述 2
（一）国外的相关研究2
（二）国内的相关研究2
三、我国旅游业上市公司资本结构分析2
（一）资产负债率趋势分析2
（二）流动负债率趋势分析3
四、我国旅游业上市公司资本结构影响因素分析4
（一）研究变量设计4
（二）数据来源及研究样本选取5
（三）研究假设提出5
（四）各变量相关性分析6
（五）实证结果分析7
五、结论与建议9
（一）结论10
（二）优化我国旅游业上市公司资本结构的建议10
致谢11
参考文献12
我国旅游业上市公司资本结构影响因素研究
引言
引言
旅游业是个综合性很强的行业，凭借其旅游资源，主要提供接待游客、负责交通、带队游览、住宿、餐饮、购物、娱乐等七个方面服务的综合性行业，增加就业，增加经济积累和外汇收入，促进我国产业结构调整和优化，进而提高人们的物质文化生活水平，影响国家或地 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
区的经济发展。随着我国社会和经济迅速发展，大众旅游消费热情升高，旅游业得到了迅猛发展。据统计，2015年中国接待国内外游客人数超过41亿人次，旅游总收入4.13万亿元，比2014年增长11%。 全年全国旅游业对GDP的直接贡献为3.32万亿元，占GDP总量比重为4.9%；综合贡献为7.34万亿元，占GDP总量的10.8%。
文献综述
(一) 国外的相关研究
国外专家学者对于资本结构的研究主要集中于静态权衡理论和优序融资理论两个方面。 莫迪利亚尼和米勒假设在无公司税时公司价值与资本结构不相关；在存在公司税的情况下，由于负债的税盾作用，认为杠杆公司的价值等于无杠杆公司的价值加上税盾的现值。詹森和麦克林提出代理成本理论，认为可供企业管理者自由支配的现金流量会增大管理者在职消费等行为的可能性，合理的资本结构可以约束管理者，有助于减少股东与管理者之间的代理成本。罗斯认为负债具有信号传递作用，只有财务状况良好的企业才会采用负债融资；Myers和Majluf提出了优序融资理论，认为企业更倾向于内部融资，负债融资，股权融资这样的融资次序，即在企业现金流充足时采用外部融资的可能性较小。关于资本结构影响因素的研究，Titman和Wessels运用主成分因子分析法从 15 个变量中选择出公司规模、盈利能力、变异性、行业性、成长性、独特性、非负债税盾、资产结构8 个变量作为解释变量，同被解释变量资本结构做回归分析，得出资本结构影响因素的相关结论。
（二）国内的相关研究
我国上市公司资本结构的影响因素研究主要针对选取的经济指标与资本结构进行回归实证分析，代表性的研究成果主要有：陆正飞和辛宇（2000）发现，行业和资本结构之间存在显着差异，应该在实证研究中控制行业变量。肖作平和吴世农（2012）选取深市、沪市多行业上市公司面板数据，构建双向效应动态模型进行实证分析，研究表明企业资本结构与公司规模、财务困境成本成正相关，与现金流量、资产流动性成负相关;此外，研究还发现企业资本结构选择与宏观经济环境，行业因素等宏观经济因素相关，。胡国柳和黄景贵（2006）的研究表明，非债务税盾，盈利能力和资本结构呈负相关;资产负债率与公司年龄率，流动负债比例，银行贷款比例三项指标呈正相关关系，与长期负债率呈负相关关系。综合先前国内学者的研究，上市公司资本结构的影响因素主要有：盈利能力，企业规模，企业资产抵押价值，成长能力，财务困境成本，非债务税盾，行业因素等。
三、 我国旅游业上市公司资本结构分析
（一）资产负债率趋势分析
资产负债率是总负债与总资产之间的比例，资产负债率过低说明企业的资金使用效率相应较低，未能通过外部融资充分利用闲置资金拓展公司规模，也侧面反映公司经营管理者的风险规避偏好；资产负债率过高则会存在财务困境成本，企业可能存在现金流断裂的风险。
为考察我国旅游业上市公司资本结构变化趋势，本文选取16 家上市公司2011年至2015年的资产负债率作为样本数据，整理数据之后对所选数据做包含平均值、最小值、最大值以及标准差在内的描述性统计，具体见表 31和表 32。
表31 20112015年资产负债率描述性统计 单位（%）
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
2011
16
5.8047
66.0105
36.882575
15.3895679
2012
16
5.0288
64.9421
35.081488
17.2776142
2013
16
32.0113
目录
摘要1
关键词1
Abstract1
Key words1
一、引言1
二、文献综述 2
（一）国外的相关研究2
（二）国内的相关研究2
三、我国旅游业上市公司资本结构分析2
（一）资产负债率趋势分析2
（二）流动负债率趋势分析3
四、我国旅游业上市公司资本结构影响因素分析4
（一）研究变量设计4
（二）数据来源及研究样本选取5
（三）研究假设提出5
（四）各变量相关性分析6
（五）实证结果分析7
五、结论与建议9
（一）结论10
（二）优化我国旅游业上市公司资本结构的建议10
致谢11
参考文献12
我国旅游业上市公司资本结构影响因素研究
引言
引言
旅游业是个综合性很强的行业，凭借其旅游资源，主要提供接待游客、负责交通、带队游览、住宿、餐饮、购物、娱乐等七个方面服务的综合性行业，增加就业，增加经济积累和外汇收入，促进我国产业结构调整和优化，进而提高人们的物质文化生活水平，影响国家或地 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
区的经济发展。随着我国社会和经济迅速发展，大众旅游消费热情升高，旅游业得到了迅猛发展。据统计，2015年中国接待国内外游客人数超过41亿人次，旅游总收入4.13万亿元，比2014年增长11%。 全年全国旅游业对GDP的直接贡献为3.32万亿元，占GDP总量比重为4.9%；综合贡献为7.34万亿元，占GDP总量的10.8%。
文献综述
(一) 国外的相关研究
国外专家学者对于资本结构的研究主要集中于静态权衡理论和优序融资理论两个方面。 莫迪利亚尼和米勒假设在无公司税时公司价值与资本结构不相关；在存在公司税的情况下，由于负债的税盾作用，认为杠杆公司的价值等于无杠杆公司的价值加上税盾的现值。詹森和麦克林提出代理成本理论，认为可供企业管理者自由支配的现金流量会增大管理者在职消费等行为的可能性，合理的资本结构可以约束管理者，有助于减少股东与管理者之间的代理成本。罗斯认为负债具有信号传递作用，只有财务状况良好的企业才会采用负债融资；Myers和Majluf提出了优序融资理论，认为企业更倾向于内部融资，负债融资，股权融资这样的融资次序，即在企业现金流充足时采用外部融资的可能性较小。关于资本结构影响因素的研究，Titman和Wessels运用主成分因子分析法从 15 个变量中选择出公司规模、盈利能力、变异性、行业性、成长性、独特性、非负债税盾、资产结构8 个变量作为解释变量，同被解释变量资本结构做回归分析，得出资本结构影响因素的相关结论。
（二）国内的相关研究
我国上市公司资本结构的影响因素研究主要针对选取的经济指标与资本结构进行回归实证分析，代表性的研究成果主要有：陆正飞和辛宇（2000）发现，行业和资本结构之间存在显着差异，应该在实证研究中控制行业变量。肖作平和吴世农（2012）选取深市、沪市多行业上市公司面板数据，构建双向效应动态模型进行实证分析，研究表明企业资本结构与公司规模、财务困境成本成正相关，与现金流量、资产流动性成负相关;此外，研究还发现企业资本结构选择与宏观经济环境，行业因素等宏观经济因素相关，。胡国柳和黄景贵（2006）的研究表明，非债务税盾，盈利能力和资本结构呈负相关;资产负债率与公司年龄率，流动负债比例，银行贷款比例三项指标呈正相关关系，与长期负债率呈负相关关系。综合先前国内学者的研究，上市公司资本结构的影响因素主要有：盈利能力，企业规模，企业资产抵押价值，成长能力，财务困境成本，非债务税盾，行业因素等。
三、 我国旅游业上市公司资本结构分析
（一）资产负债率趋势分析
资产负债率是总负债与总资产之间的比例，资产负债率过低说明企业的资金使用效率相应较低，未能通过外部融资充分利用闲置资金拓展公司规模，也侧面反映公司经营管理者的风险规避偏好；资产负债率过高则会存在财务困境成本，企业可能存在现金流断裂的风险。
为考察我国旅游业上市公司资本结构变化趋势，本文选取16 家上市公司2011年至2015年的资产负债率作为样本数据，整理数据之后对所选数据做包含平均值、最小值、最大值以及标准差在内的描述性统计，具体见表 31和表 32。
表31 20112015年资产负债率描述性统计 单位（%）
Descriptive Statistics
N
Minimum
Maximum
Mean
Std. Deviation
2011
16
5.8047
66.0105
36.882575
15.3895679
2012
16
5.0288
64.9421
35.081488
17.2776142
2013
16
32.0113
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