system: [SYSTEM]

user: 3. 研究准备 3.1. 样本选取与数据来源 根据新证监会行业分类，选取2015~2019年在沪深A股上市的信息技术业上市公司为研究样本。样本数据来源于同花顺ifind数据库。在剔除含有ST、*ST的公司和数据不全的公司后，最终选定了187家信息技术业上市公司，对其资本结构与经营绩效的关系进行研究。 3.2. 变量选择 3.2.1. 被解释变量 考虑到数据的可获得性和可计算性，采用财务指标对企业绩效进行计算。由于综合绩效指标更加多元化，具有全面、客观的特点，因此从盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力中共选取9个指标，通过因子分析法计算出企业绩效综合评分，具体指标如表1所示。 Table 1 Factor analysis index of listed companies in information technology industr 维度 符号 指标 指标计算 盈利能力 Z 1 每股收益 净利润/普通股股数 Z 2 净资产收益率 净利润/平均净资产 Z 3 总资产净利率 净利润/平均资产总额 偿债能力 Z 4 流动比率 流动资产/流动负债 Z 5 速动比率 速动资产/流动负债 营运能力 Z 6 流动资产周转率 主营业务收入净额/平均流动资产总额 Z 7 总资产周转率 销售收入净额/平均资产总额 成长能力 Z 8 净利润增长率 (期末净利润总额 − 期初净利润总额)/期初净利润总额 Z 9 总资产增长率 (期末总资产 − 期初总资产)/期初总资产 表1. 信息技术业上市公司因子分析指标 3.2.2. 解释变量 资本结构具有债权结构和股权结构两个层面。资产负债率是负债状况的综合衡量标准，其水平可以反映公司的经营状况和价值，因此选择资产负债率作为衡量资本结构的指标。为了进一步研究债权资本及股权资本的构成，选取流动负债比率作为债权结构的衡量指标，前十大股东持股比例作为股权结构的衡量指标。流动负债比率的高低是公司对短期负债的依赖度高低的一种表现形式，流动负债比率越高表示对短期资金的依赖度越高，财务风险也就越高，会影响公司经营业绩。股权越集中，有利于大股东间互相牵制，使得公司得到更有效地经营和监管，能实现公司更好地发展。 3.2.3. 控制变量 为了控制其他因素对经营绩效产生影响，选择代表公司成长性的营业收入增长率、公司成立年限和代表公司研发投入强度的研发投入总额占营业收入比例作为控制变量，具体指标如表2所示。 Table 2 Empirical analysis index syste 变量类型 变量类别 变量名称 符号 变量计算 被解释变量 企业绩效 综合绩效值 Y 通过因子分析得到 解释变量 资本结构 资产负债率 X 1 负债总额/资产总额 债权结构 流动负债比率 X 2 流动负债总额/负债总额 股权结构 前十大股东持股比例 X 3 前十大股东持股数/总股本 控制变量 公司成长性 营业收入增长率 X 4 (年末营业收入 − 年初营业收入)/年初营业收入 成立年限 X 5 2019~成立年份 研发投入强度 研发投入总额占营业收入比例 X 6 研发投入总额/营业总收入 表2. 实证分析指标体系 3.3. 因子分析 为了构建企业绩效综合评价体系，利用SPSS 24.0软件进行因子分析。 3.3.1. KMO和Bartlett球形检验 Table 3 KMO and Bartlett sphericity test result KMO和巴特利特检验 KMO取样适切性量数。 0.619 巴特利特球形度检验 近似卡方 7140.214 自由度 36 显著性 0.000 表3. KMO和Bartlett球形检验结果 使用KMO和Bartlett球形检验判断是否适合进行因子分析，当KMO值大于0.5时，适合因子分析，其检验结果如表3所示。由表3可知，KMO值为0.619，显著性概率值p为0，说明各项数据之间存在较强的关联性，可以进行因子分析。 3.3.2. 公因子提取 通过主成分分析法得到因子负荷矩阵，选取特征值大于1的因子，用于解释多个变量。其结果如表4所示。 Table 4 Total variance explaine 成分 初始特征值 提取载荷平方和 旋转载荷平方和 总计 方差百分比 累积% 总计 方差百分比 累积% 总计 方差百分比 累积% 1 2.863 31.815 31.815 2.863 31.815 31.815 2.746 30.513 30.513 2 2.291 25.452 57.267 2.291 25.452 57.267 1.967 21.859 52.372 3 1.599 17.771 75.038 1.599 17.771 75.038 1.923 21.365 73.737 4 1.025 11.385 86.423 1.025 11.385 86.423 1.142 12.686 86.423 5 0.838 9.312 95.735 6 0.184 2.046 97.780 7 0.085 0.940 98.721 8 0.061 0.676 99.397 9 0.054 0.603 100.000 表4. 总方差解释 提取方法：主成分分析法。 由表4可知，特征值大于1的公因子有4个(F 1 ， F 2 ， F 3 ， F 4 )，对总方差的贡献率达到了86.423%，能够包含原有9项指标的大部分信息，因此能很好地代表原始指标。 3.3.3. 企业综合绩效得分计算 根据成分得分系数矩阵，得到4个因子(F 1 ， F 2 ， F 3 ， F 4 )的计算公式。 F 1 = 0.349 Z 1 + 0.361 Z 2 + 0.355 Z 3 − 0.020 Z 4 − 0.017 Z 5 − 0.008 Z 6 + 0.002 Z 7 − 0.075 Z 8 − 0.061 Z 9 (1) F 2 = − 0.019 Z 1 − 0.026 Z 2 − 0.002 Z 3 + 0.504 Z 4 + 0.503 Z 5 + 0.014 Z 6 + 0.068 Z 7 − 0.065 Z 8 + 0.108 Z 9 (2) F 3 = 0.010 Z 1 − 0.017 Z 2 − 0.001 Z 3 + 0.040 Z 4 + 0.040 Z 5 + 0.506 Z 6 + 0.521 Z 7 − 0.062 Z 8 + 0.045 Z 9 (3) F 4 = − 0.056 Z 1 − 0.056 Z 2 − 0.028 Z 3 + 0.031 Z 4 + 0.009 Z 5 − 0.002 Z 6 − 0.013 Z 7 + 0.678 Z 8 + 0.682 Z 9 (4) 在此基础上，以各因子方差贡献率为权重，可以得出企业绩效综合因子得分公式。 Y = ( 30.513 % F 1 + 21.859 % F 2 + 21.365 % F 3 + 12.686 % F 4 ) / 86.423 % (5) 样本公司的企业绩效可由以上因子分析法计算得出，得分大于0代表企业绩效高于行业平均水平，反之则低于行业平均水平。 3.4. 描述性统计分析 在进行信息技术业上市公司资本结构与企业绩效的关系分析之前，先对样本数据的相关变量进行描述性统计分析，其结果如表5所示。 Table 5 Descriptive statistic 个案数 最小值 最大值 平均值 方差 综合绩效(Y) 935 −22.7299 6.3521 0.9437 1.126 资产负债率(X 1 ) 935 0.03602 0.9484 0.3459 0.028 流动负债比率(X 2 ) 935 0.3167 1.0000 0.8857 0.019 前十大股东持股比例(X 3 ) 935 0.1790 0.9705 0.5336 0.020 营业收入增长率(X 4 ) 935 −0.7049 6.7843 0.2362 0.267 成立年限(X 5 ) 935 6 34 18.56 24.840 研发投入总额占营业收入比例(X 6 ) 935 0.0006 0.5749 0.1026 0.007 有效个案数(成列) 935 表5. 描述统计 由表5可知，样本公司企业绩效范围值在−22.73~6.35之间，存在较大的范围值，说明在经营绩效方面各公司是存在比较大的差距的。信息技术业样本公司资产负债率具有最大值94.84%，最小值3.60%，均值34.59%，说明该行业中存在债务融资极小比例的公司，也存在债务融资规模较大的公司，信息技术业整体资产负债率不高。信息技术业各公司流动负债比率最小值31.67%，最大值为100%，平均值为88.57%，说明从整体来看该行业流动负债水平是较高的。前十大股东持股比例的最小值为17.90%，最大值为97.05%，平均值为53.36%，可知信息技术业各公司股权集中度较高。