1、引言（一）研究背景公司治理是当前国内外理论界和实务界研究的重要课题。它随企业的诞生而诞生，随企业发展而精进细致。科学合理的公司治理结构可为企业提供生存发展优势，就企业的长期发展而言十分重要，也是企业提高竞争力的关键环节之一。资本结构在企业的经营发展中起到十分重要的作用，也决定了企业偿付债务以及再融资的能力，影响企业价值。资本结构有不同比例的权益资本和债务资本组成，是公司治理结构是否合理的外在表现，是利益相关者之间争夺控制权的结果，也是企业在内外部环境制约下做出的融资选择。公司治理水平较低则不能较好地监督约束管理者的自利行为，从而影响公司的资本结构。所以，企业的价值也受制于公司治理结构。在创业板
2、上市的公司往往从事高科技业务，成长性较高，增值能力较强，但成立时间较短，规模小。创业板市场现阶段主要目的是为高科技领域中运作良好，发展前景良好，成长性强的新兴中小企业提供融资渠道。现实中创业板由于创立时间并不长，企业公司治理水平较弱，两权分离度较低，仍依赖高度集中的股权结构。公司治理问题制约了其融资决策和资本结构，阻碍了其发展。因此，针对公司治理问题构建合理资本结构，对于创业板上市公司来说十分重要。（二）研究意义资本结构和公司治理结构都是影响企业价值的因素，且二者相互影响、相互作用。研究公司治理结构的各个代表性维度如何影响资本结构，对于创业板中的中小企业做出合理资本结构安排提供理论参考具有一定
3、意义。目前，学者多以具体行业或主板和中小企业板上市公司作为研究对象，来探讨公司治理结构与资本结构之间的关系。创业板与中小企业板存在一定差别，如运作方式等，其公司治理结构与资本结构与其他版块相比也有不同之处。因此，研究创业板上市公司治理结构如何影响资本结构具有重要的理论意义和现实意义。一、数据来源与研究假设（一）数据来源本文的数据取自 CSMAR 数据库中深交所科创板上市公司 2021 年度数据。为保证数据的有效性，在收集过程中去除异常值和减少缺失值，从而降低对本文研究结果的影响。本文样本选取以在深交所创业板发行上市的中小企业中集中程度较高的制造业、信息传输、软件和信息技术服务业、科学研究和技术
4、服务业以及水利、环境和公共设施管理业为对象，来研究创业板上市公司资本结构的影响因素。本文经处理后得到样本公司 775 家，以此具体分析公司治理结构对资本结构的影响。（二）变量设计1.被解释变量本文选取资本负债率来表征资本结构作为被解释公司治理结构对公司资本结构的影响基于我国创业板上市公司的实证研究高越（黑龙江出版传媒股份有限公司，哈尔滨 150001）摘要：在梳理国内外公司治理结构与资本结构相关文献的基础上，分析相关理论基础，针对创业板中新兴中小企业公司治理结构问题以及公司资本结构情况，利用2021年创业板上市公司的财务数据，运用多元线性回归模型处理数据，分析了公司治理结构对资本结构的影响，认
5、为良好合理的公司治理结构对中小企业形成合理的资本结构有一定的促进作用，并提出相关对策建议，以促进创业板上市公司的进一步发展。关键词：公司治理；资本结构；创业板；线性回归中图分类号：F279.246；F832.51文献标志码：A文章编号：1673-291X（2023）02-0070-05作者简介：高越（1990-），女，山东人，中级会计师，硕士，从事财务管理研究。经济研究导刊ECONOMIC RESEARCH GUIDE总第532期2023年第02期Serial No532No02，202370-变量。以往学者通常选择资产负债率、长期负债或总资产等作为对资本结构的衡量指标。依据定义，资本结构有广
6、义和狭义两种类别。本文研究对象为在创业板市场上市的企业，因其获得长期债务的门槛较高，所以在此类企业中，短期债务与长期债务的作用类似。介于不同的资本结构理论对长期资本的定义不同，本文选用广义的资本结构概念，以资产负债率作为资本结构的衡量指标。2.解释变量解释变量的选择参考了肖作平（2005）和王会娟（2012）等学者的关于公司治理的研究指标，在股权分布、控制权、薪酬激励和董事会结构四个方面分别选取一个指标来代表其特征作为解释变量，即前三大股东持股比例、董事会持股比例、高管薪酬比例和独立董事比例。3.控制变量此外，本文选择了可能影响创业板上市公司资本结构的两个控制变量，即公司规模和企业盈利性。为了
7、统一变量量纲更有效观测数值，本文采用总资产的自然对数对公司规模进行衡量，选用经营活动现金变量名称变量符号变量定义因变量资本结构TD总负债/总资产股权集中度前三大股东持股比例T3前三大股东持股数/总股本控制权特征董事会持股比例DP董事会持股数量/股本总数薪酬激励特征高管薪酬比例XC3高管前三名薪酬/高管薪酬总额董事会结构特征独立董事比例DD独立董事人数/董事会总人数公司规模GM公司总资产的自然对数企业盈利性YL经营活动现金流量/总资产表 1研究变量定义表自变量控制变量流量占总资产的比重予以衡量企业盈利性。（三）研究假设根据前文对影响因素的分析解释，本文提出以下研究假设：H1：股权分布特征与资产负
8、债率呈负相关。H2:控制权特征与资产负债率呈正相关。H3:薪酬激励特征与资产负债率呈正相关。H4:董事会结构特征与资产负债率呈负相关。二、实证分析（一）描述性统计分析通过 SPSS 软件对选取样本公司的资产负债率和治理结构变量进行描述性统计。统计结果见表 2。从表 2 中数据可以看出，创业板市场上市公司的资产负债率水平偏低，平均值为 34.95%，最大值和最小值之间的差距较大，公司间差异较大，但数据标准偏差较小，说明数据波动幅度不大。在股权集中度方面，创业板公司前三大股东持股比例平均值为 47.08%，股权集中的特点较为明显，前三大股东掌握了公司将近一半的股权。独立董事比重的均值为 40.2%
9、，超过三分之一。高管前三名薪酬比例均值为 65.74%，相对较高。标准偏差较小，说明公司间差异性不大。（二）相关性分析本文采用 Pearson 相关系数检验变量间的相关关系，对资本结构、前三大股东持股比例、董事会持股比个案数最小值最大值平均值标准差资本结构7750.034 81.726 20.349 5420.197 149 8前三大股东持股比例（%）7757.060 098.180 047.079 90015.779 630 0董事会持股比例7750.000 00.794 90.240 9550.199 700 7独立董事比例7750.214 30.714 30.402 0190.076 3
10、99 3高管前三名薪酬比例7750.248 91.000 00.657 3580.159 950 5有效个案数（成列）775表 2描述性统计例、独立董事比例、公司规模这 5 个变量做相关性分析，得到相关系数和显著性，结果如表 3 所示。由表 3 可以看出，前三大股东持股比例、董事会持股比例与资本结构的相关系数都为负，且都通过 1%水平下的显著性检验，表明前三大股东持股比例、董事会持股比例与资本结构有负相关关系，即前三大股东持股71-比例、董事会持股比例与资产负债率的变动方向相反，前三大股东持股比例、董事会持股比例越大，资本负债率就越低。高管前三名薪酬比例与资本结构的相关系数为负，独立董事比例与
11、资本结构的相关系数为正，但二者都未通过 1%水平下的显著性检验。同时，表中解释变量间的相关系数都不超过 0.8，这表明解释变量之间并没有太多关系。相关性分析可作为初步预测为回归分析提供参考。（三）模型的构建根据研究假设和整理汇总的数据，本文建立如下模型：TD=0+1T3+2DP+3XC3+4DD+5GM+6 YL+模型中，TD 为资本结构，0为截距项，16为各个影响因素的系数，为随机误差项。（四）回归分析首先，进行多重共线性检验。若 VIF10，则可认为变量之间具有多重共线性。从表 6 中可看出，解释变量之间的 VIF 均远远小于 10，故可以认为变量之间几乎不存在多重共线性的问题，可进行多元
12、线性回归分析。输出模型相关统计量如表 4 所示。结果显示，最终模型的 R=0.449，表示公司治理结构与资产负债率之间存在较密切的回归关系。与只纳入 4 个自变量相比，纳入控制变量后调整后的 R 方在资本结构前三大股东董事会高管前三名独立董事公司规模企业盈利性持股比例持股比例薪酬比例比例资本结构皮尔逊相关性1-.237*-.201*-.033.040.330*-.233*显著性（双尾）.000.000.353.270.000.000个案数775775775775775775775前三大股东持股比例皮尔逊相关性-.237*1.245*.147*.013-.173*.111*显著性（双尾）.000
13、.000.000.713.000.002个案数775775775775775775775董事会持股比例皮尔逊相关性-.201*.245*1.092*.104*-.214*.037显著性（双尾）.000.000.011.004.000.305个案数775775775775775775775高管前三名薪酬比例皮尔逊相关性-.033.147*.092*1.066-.215*.065显著性（双尾）.353.000.011.066.000.071个案数775775775775775775775独立董事比例皮尔逊相关性.040.013.104*.0661-.011-.062显著性（双尾）.270.713.
14、004.066.751.087个案数775775775775775775775公司规模皮尔逊相关性.330*-.173*-.214*-.215*-.0111.006显著性（双尾）.000.000.000.000.751.878个案数775775775775775775775企业盈利性皮尔逊相关性-.233*.111*.037.065-.062.0061显著性（双尾）.000.002.305.071.087.878个案数775775775775775775775表 3相关性分析注：*在 0.01 级别（双尾），相关性显著；*在 0.05 级别（双尾），相关性显著模型摘要c更改统计模型RR 方调整
15、后 R 方标准估算的误差R 方变化量F 变化量自由度 1 自由度 2显著性 F 变化量 德宾-沃森1.281a.079.074.1897200.07916.4524770.0002.449b.202.195.1768456.12359.0972768.0002.079表 4模型摘要a.预测变量：（常量），独立董事比例，前三大股东持股比例，高管前三名薪酬比例，董事会持股比例b.预测变量：（常量），独立董事比例，前三大股东持股比例，高管前三名薪酬比例，董事会持股比例，企业盈利性，公司规模c.因变量：资本结构72-增大。标准估算的错误减小，说明拟合效果逐渐变好。德宾 沃森值为残差的自相关性检验。DW
16、 值为 2.079，说明残差不存在自相关现象。表 5 为方差分析结果。从表 5 中可知，F 统计量的值为 32.322，且在 1%的显著性水平下通过 F 检验，说明可在 1%的显著性水平下拒绝整个模型的线性关系不显著的原假设，即公司治理结构变量与资本结构之间存在线性关系。ANOVAa模型平方和自由度均方F显著性1回归2.3694.59216.452.000b残差27.715770.036总计30.0847742回归6.06561.01132.322.000c残差24.019768.031总计30.084774表 6 为样本回归结果，为最终得出多元线性回归的系数列表。因此，根据模型建立的多元线性回归方程为：TD=-1.093-0.002T3-0.109DP+0.088XC3+0.095DD+0.068GM-0.467YL表 5方差ANOVAa.因变量：资本结构b.预测变量：（常量），独立董事比例，前三大股东持股比例,高管前三名薪酬比例，董事会持股比例c.预测变量：（常量），独立董事比例，前三大股东持股比例，高管前三名薪酬比例，董事会持股比例，企业盈利性，公司规模系数a模型未标准化系数标准
