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摘要：文章选取2006年制造业上市公司中81家未使用长期债务的上市公司和81家采用长期债务最多的上市公司进行对比，采用均值比较和二分类Logistic回归模型来研究上市公司长期债务的使用情况，实证发现两组之间资产负债率、托宾Q、非债务税盾、企业规模、抵押价值和在建工程存在显著的差异，Logistic回归发现导致资产负债率、企业规模、非债务性税盾、资产期限和在建工程与长期债务的使用正相关，
关键词：上市公司；长期债务；二分类Logistic
企业的外源融资方式主要有两种：股权融资与债权融资。由于公司的债务可以区分为长期债务和短期债务，对公司长期债务使用的讨论一般都是考察长期债务在总债务中的比重，或者反过来。考察短期债务在总债务中的比重，对此的研究形成了资本结构理论的一个延伸——债务期限结构。从实践来看，我国上市公司存在着非常严重的债务期限过短的问题，很多上市公司甚至不采用长期债务，这要求我们在关注企业高负债风险的同时更应该深入思考债务期限短期化所带来的影响及其治理，考虑为何有些上市公司会选择较多的长期债务，而有些上市公司却一点长期债务都不使用。这种差异究竟是什么原因造成的，值得深思。
一、文献综述
通常认为。真正掀起了对债务期限结构进行系统而深入研究的是迈耶斯(Myers，1977)。迈耶斯的《公司借款的决定因素》一文揭开了从债务代理成本的角度来对债务期限结构进行研究的序幕。此后，学者们从不同的角度对债务期限结构进行研究与探讨。到在20世纪90年代。有关债务期限的研究从单纯的理论研究转向到理论与实证相结合的研究。
有关债务期限选择的理论假说主要从代理成本、信息不对称、风险与收益角度来进行研究。而在债务期限结构研究的实证方面，Morris(1992)用资产负债表法进行了检验，他发现具有较高成长机会的企业更有可能具有较短的债务期限。此结果对代理成本假说给予了支持。Barclay与Smith(1995)实证研究发现到期期限超过三年的债务数量占公司债务总数量的比例。与公司的增长机会(市帐比)显著负相关。而与公司资产规模显著正相关。Stohs and Mauer(1996)使用加权平均债务期限作为期限结构的替代指标来研究债务期限结构的影响因素。他们的研究结果表明。资产期限较长的、规模较大的、风险较小的企业更有可能来使用长期限债务。
国内研究中肖作平(2004)发现管制行业有显著多的长期债务，投资机会集中于有更多成长性机会的公司会运用更多的短期债务。杨兴全、吕瑁(2004)发现资产的市值账面值比与短期负债占总负债的比例不显著的正相关。袁卫秋(2005)发现资产期限对债务期限有显著影响，但参数估计符号为负。杨兴全(2007)发现短期债务和成长性与债务融资比例显著负相关，但认为选择短期债务降低成长性对债务融资比例负面影响的观点没有得到证实。
从逻辑上看，长期债务的选择与债务期限结构的决定是密切相关的。确定了债务期限结构自然也就决定了应该选择多少长期债务。同时，长期债务的选择与短期债务的选择必然存在一个权衡，因此。研究了债务期限结构的决定自然也就研究了长期债务的选择问题。但是。与国外不同的是。中国的资本市场和融资环境存在很大的特殊性。中国上市公司的债务期限结构存在很大的特殊性，正常的A股上市公司的总债务中。长期债务基本占15％左右。其余85％都是期限在一年以内的短期债务，ST公司的债务期限要明显短于正常的A股上市公司的债务期限结构，连其1／3都不到。同时。很多的上市公司甚至不使用长期债务。在2001年这种情况最多。达到了21.92％。最低的2005年也有16.62％，而2005年的ST公司的该指标则更高，几乎达到了30％(程建伟，2007)。由此，把这些不使用长期债务的上市公司混合起来进行多元回归可能是有问题的。为此，本为采用Logistic回归方法。将不使用长期债务的上市公司与使用长期债务最多的上市公司作为对比，来研究上市公司选择长期债务的决定因素。
二、变量设计和研究假设
我们采用二分类logistic回归模型来进行研究，当上市公司采用长期债务时。赋值为1。当上市公司不采用长期债务时，赋值为0。我们从成长性、公司规模、公司质量、自由现金流、资产期限、财务杠杆、抵押资产、实际所得税、非债务税盾和在建工程这些方面来研究上市公司采用长期债务的概率。
其中成长性以托宾Q表示，Q=(总股本×年收盘价 负债)，总资产；企业规模(SIZE)以资产的自然对数来表示：企业质量用资产收益率(ROA)来表示，其中资产收益率=(净利润，总资产)x100％；自由现金流量(FCF)以(自由现金流，总资产)x100％来表示：资产期限(LONG)以固定资产净值，当年折旧额来表示；以资产负债率(LEV)表示财务杠杆，其中资产负债率=(负债，总资产)×100％；抵押价值(DIYA)与长期债务的使用正相关。抵押价值=(存货 固定资产／总资产)×100％；我们考察实际所得税率(TAX)，其中实际所得税=(所得税，税前利润)×100％；非债务税盾(NDTS)=固定资产折IEI／总资产×100％；工程需要=(在建工程/总资产)x100％。
三、描述性分析
考虑到行业因素的影响，我们以制造业上市公司2006年的数据为样本，我们只分析沪深股市的上市的A股公司。因此含B股上市公司从样本中予以剔除。由于sT、PT公司存在着较大的重组，会对研究带来很多的异常值。同样不予考虑，最后得到568家上市公司。我们发现，有81家上市公司的长期债务为0。在采用长期债务的情况下，长期债务的最高比重为总债务的76.41％，说明有些上市公司是非常注重长期债务的使用的。为了进行对比分析，我们选取长期债务比值最高的81家上市公司，与这些没有采用长期债务的81家上市公司进行二分类Logistic回归。我们首先对这两组样本进行均值比较，计算变量的各项指标取自CSMAR系统。
从表1的均值来看，采用长期债务的上市公司在资产负债率、非债务税盾、企业规模、抵押价值、自由现金流资产期限和在建工程方面的指标数值都要大于未采用长期债务的上市公司，尤其是在建工程，两者的差异十分明显。而未采用长期债务的上市公司一般具有较高的成长性和较好的盈利，在资产期限上也比较短。同时。我们发现两组企业的税率都小于33％，说明上市公司不同程度的获得了税收优惠。而自由现金流的均值都为负数，说明这个上市公司的自由现金都是比较缺乏的。
从t检验结果来看，双尾概率值小于0.05的指标有资产负债率、托宾Q、非债务税盾、企业规模、抵押价值和在建工程，说明这几个指标在统计上存在显著的差异，两者具有不同的均值。资产收益率和自由现金流的差异表现的 最不明显：而企业资产期限的差异相对于税率来说，同样也不明显。
进一步对各指标进行相关性检验，我们发现抵押价值和非债务税盾之间存在显著的相关性。其系数是所有变量之中最高的，不过也只有0.480，其次是抵押价值与企业规模，其相关系数达到了0.471，总体上不同的指标之间虽然存在一点的显著相关关系，但相关系数都不是很高。
四、二分类Logistic回归分析
我们采用SP5513.0进行二分类logistic回归。逐步剔除不显著的变量。我们得到表4的二分类logistic回归结果，我们发现此时剩下的变量为资产负债率、非债务税盾、企业规模、资产期限和在建工程，其中非债务税盾、企业规模、和在建工程在0.001的置信水平下显著。资产负债率在0.05的置信水平下显著。而资产期限仅在0.1的置信水平下显著。
从指标的方向上看。资产负债率的系数显著为正。并且其方向与理论的预期完全一致，这说明财务杠杆或者说财务风险是造成企业增加长期债务使用的重要原因。当然，另外一方面债务较多的企业从银行融资的能力也较强，这也会有助于其获得更多的长期债务。当然，这种变量是就正常公司而言，对经营陷入困境的上市公司，其债务可能比较多，但是其长期债务的使用却是很困难的。
与税收理论相关的用固定资产折旧／总资产所表示的非债务性税盾对长期债务的使用有显著影响。但是其系数却是正数，在这与我们前面理论分析中的假设并不一致。事实上。在检验税收影响时，既有的研究得出的结论并不一致，如张志宏等(2007)以沪深135家上市公司财务数据为研究对象进行实证发现ETF与长期债务比率成负相关，王刚(2005)对上市公司面板数据进行混合时间序列回归、横截面回归和固定效应回归发现税负假说对中国上市公司债务期限结构的支持表现出不确定性。按照张志宏等(2007)的解释。这可能主要因为我国税收征管存在税收优惠政策，使得上市公司实际承担的所得税税率要偏低一些，这样税收的税盾作用并没有达到预期的水平。对非债务性税盾与长期债务使用的关系可能需要进一步的研究。
企业规模指标前面的系数显著为正，说明企业规模越大。长期债务越多。这与Jalilvand和Harris(1984)大企业的信息不对称问题与代理问题相对较小，其所拥有的有形资产也较多。破产的风险较小。因此大企业较容易进入长期负债市场是密切相关的。事实上，我们发现，在中国，规模越大的企业从银行融资越为容易。越容易获得长期贷款。这也与Marsh(1982)认为大公司具有同债权人讨价还价的能力相一致。因此，企业规模越大，越容易采用长期债务。
反映资产期限的固定资产净值，当年折旧额指标虽然置信水平最低。但是却进入了回归方程。从方向上看，其系数为正。这也与前面的预期相一致，说明资产期限较长的企业会选择长期债务，因为这可以确保资产期限和债务期限的匹配。减少财务风险。
最后。我们新引入的在建工程指标显著的正相关。说明有在建工程的企业会选择使用长期债务，这与资产期限的理论解释具有一定的形式之处。同时。也说明了另一个问题。就是只有当上市公司有项目要进行。他才会去找银行进行长期债务借贷，这里的回归结果证明了这一点。
比较均值检验和Logistic回归结果，我们发现在均值比较中具有显著差异的托宾Q和抵押价值并未能有效的预测上市公司采用长期债务与否，在均值比较中不具有显著差异的资产收益率、税率和自由现金流Logistic回归中同样也为起到有效的预测作用。唯一例外的是资产期限，虽然在均值比较中不具有显著差异，但却进入了最后的Logistic回归模型，这说明均值检验的结果和Logistic回归模型的结果仍存在一定的差异。
五、结论
本文选取2006年制造业上市公司中81家未使用长期债务的上市公司和81家采用长期债务最多的上市公司的数据，从成长性、公司规模、公司质量、自由现金流、资产期限、财务杠杆、抵押资产、实际所得税、非债务税盾和在建工程这些方面来研究上市公司采用长期债务的概率。
对样本进行的均值比较表明，采用长期债务的上市公司在资产负债率、非债务税盾、企业规模、抵押价值、自由现金流资产期限和在建工程方面的指标数值都要大于未采用长期债务的上市公司。未采用长期债务的上市公司一般具有较高的成长性和较好的盈利，在资产期限上也比较短。从t检验结果来看，两组之间资产负债率、托宾Q、非债务税盾、企业规模、抵押价值和在建工程存在显著的差异。
采用二分类Logistic回归模型来研究上市公司长期债务的使用情况。实证发现导致上市公司采用长期债务的重要因素包括资产负债率、企业规模、非债务性税盾、资产期限和在建工程，他们都与长期债务的使用正相关。
关键词：上市公司；长期债务；二分类Logistic
企业的外源融资方式主要有两种：股权融资与债权融资。由于公司的债务可以区分为长期债务和短期债务，对公司长期债务使用的讨论一般都是考察长期债务在总债务中的比重，或者反过来。考察短期债务在总债务中的比重，对此的研究形成了资本结构理论的一个延伸——债务期限结构。从实践来看，我国上市公司存在着非常严重的债务期限过短的问题，很多上市公司甚至不采用长期债务，这要求我们在关注企业高负债风险的同时更应该深入思考债务期限短期化所带来的影响及其治理，考虑为何有些上市公司会选择较多的长期债务，而有些上市公司却一点长期债务都不使用。这种差异究竟是什么原因造成的，值得深思。
一、文献综述
通常认为。真正掀起了对债务期限结构进行系统而深入研究的是迈耶斯(Myers，1977)。迈耶斯的《公司借款的决定因素》一文揭开了从债务代理成本的角度来对债务期限结构进行研究的序幕。此后，学者们从不同的角度对债务期限结构进行研究与探讨。到在20世纪90年代。有关债务期限的研究从单纯的理论研究转向到理论与实证相结合的研究。
有关债务期限选择的理论假说主要从代理成本、信息不对称、风险与收益角度来进行研究。而在债务期限结构研究的实证方面，Morris(1992)用资产负债表法进行了检验，他发现具有较高成长机会的企业更有可能具有较短的债务期限。此结果对代理成本假说给予了支持。Barclay与Smith(1995)实证研究发现到期期限超过三年的债务数量占公司债务总数量的比例。与公司的增长机会(市帐比)显著负相关。而与公司资产规模显著正相关。Stohs and Mauer(1996)使用加权平均债务期限作为期限结构的替代指标来研究债务期限结构的影响因素。他们的研究结果表明。资产期限较长的、规模较大的、风险较小的企业更有可能来使用长期限债务。
国内研究中肖作平(2004)发现管制行业有显著多的长期债务，投资机会集中于有更多成长性机会的公司会运用更多的短期债务。杨兴全、吕瑁(2004)发现资产的市值账面值比与短期负债占总负债的比例不显著的正相关。袁卫秋(2005)发现资产期限对债务期限有显著影响，但参数估计符号为负。杨兴全(2007)发现短期债务和成长性与债务融资比例显著负相关，但认为选择短期债务降低成长性对债务融资比例负面影响的观点没有得到证实。
从逻辑上看，长期债务的选择与债务期限结构的决定是密切相关的。确定了债务期限结构自然也就决定了应该选择多少长期债务。同时，长期债务的选择与短期债务的选择必然存在一个权衡，因此。研究了债务期限结构的决定自然也就研究了长期债务的选择问题。但是。与国外不同的是。中国的资本市场和融资环境存在很大的特殊性。中国上市公司的债务期限结构存在很大的特殊性，正常的A股上市公司的总债务中。长期债务基本占15％左右。其余85％都是期限在一年以内的短期债务，ST公司的债务期限要明显短于正常的A股上市公司的债务期限结构，连其1／3都不到。同时。很多的上市公司甚至不使用长期债务。在2001年这种情况最多。达到了21.92％。最低的2005年也有16.62％，而2005年的ST公司的该指标则更高，几乎达到了30％(程建伟，2007)。由此，把这些不使用长期债务的上市公司混合起来进行多元回归可能是有问题的。为此，本为采用Logistic回归方法。将不使用长期债务的上市公司与使用长期债务最多的上市公司作为对比，来研究上市公司选择长期债务的决定因素。
二、变量设计和研究假设
我们采用二分类logistic回归模型来进行研究，当上市公司采用长期债务时。赋值为1。当上市公司不采用长期债务时，赋值为0。我们从成长性、公司规模、公司质量、自由现金流、资产期限、财务杠杆、抵押资产、实际所得税、非债务税盾和在建工程这些方面来研究上市公司采用长期债务的概率。
其中成长性以托宾Q表示，Q=(总股本×年收盘价 负债)，总资产；企业规模(SIZE)以资产的自然对数来表示：企业质量用资产收益率(ROA)来表示，其中资产收益率=(净利润，总资产)x100％；自由现金流量(FCF)以(自由现金流，总资产)x100％来表示：资产期限(LONG)以固定资产净值，当年折旧额来表示；以资产负债率(LEV)表示财务杠杆，其中资产负债率=(负债，总资产)×100％；抵押价值(DIYA)与长期债务的使用正相关。抵押价值=(存货 固定资产／总资产)×100％；我们考察实际所得税率(TAX)，其中实际所得税=(所得税，税前利润)×100％；非债务税盾(NDTS)=固定资产折IEI／总资产×100％；工程需要=(在建工程/总资产)x100％。
三、描述性分析
考虑到行业因素的影响，我们以制造业上市公司2006年的数据为样本，我们只分析沪深股市的上市的A股公司。因此含B股上市公司从样本中予以剔除。由于sT、PT公司存在着较大的重组，会对研究带来很多的异常值。同样不予考虑，最后得到568家上市公司。我们发现，有81家上市公司的长期债务为0。在采用长期债务的情况下，长期债务的最高比重为总债务的76.41％，说明有些上市公司是非常注重长期债务的使用的。为了进行对比分析，我们选取长期债务比值最高的81家上市公司，与这些没有采用长期债务的81家上市公司进行二分类Logistic回归。我们首先对这两组样本进行均值比较，计算变量的各项指标取自CSMAR系统。
从表1的均值来看，采用长期债务的上市公司在资产负债率、非债务税盾、企业规模、抵押价值、自由现金流资产期限和在建工程方面的指标数值都要大于未采用长期债务的上市公司，尤其是在建工程，两者的差异十分明显。而未采用长期债务的上市公司一般具有较高的成长性和较好的盈利，在资产期限上也比较短。同时。我们发现两组企业的税率都小于33％，说明上市公司不同程度的获得了税收优惠。而自由现金流的均值都为负数，说明这个上市公司的自由现金都是比较缺乏的。
从t检验结果来看，双尾概率值小于0.05的指标有资产负债率、托宾Q、非债务税盾、企业规模、抵押价值和在建工程，说明这几个指标在统计上存在显著的差异，两者具有不同的均值。资产收益率和自由现金流的差异表现的 最不明显：而企业资产期限的差异相对于税率来说，同样也不明显。
进一步对各指标进行相关性检验，我们发现抵押价值和非债务税盾之间存在显著的相关性。其系数是所有变量之中最高的，不过也只有0.480，其次是抵押价值与企业规模，其相关系数达到了0.471，总体上不同的指标之间虽然存在一点的显著相关关系，但相关系数都不是很高。
四、二分类Logistic回归分析
我们采用SP5513.0进行二分类logistic回归。逐步剔除不显著的变量。我们得到表4的二分类logistic回归结果，我们发现此时剩下的变量为资产负债率、非债务税盾、企业规模、资产期限和在建工程，其中非债务税盾、企业规模、和在建工程在0.001的置信水平下显著。资产负债率在0.05的置信水平下显著。而资产期限仅在0.1的置信水平下显著。
从指标的方向上看。资产负债率的系数显著为正。并且其方向与理论的预期完全一致，这说明财务杠杆或者说财务风险是造成企业增加长期债务使用的重要原因。当然，另外一方面债务较多的企业从银行融资的能力也较强，这也会有助于其获得更多的长期债务。当然，这种变量是就正常公司而言，对经营陷入困境的上市公司，其债务可能比较多，但是其长期债务的使用却是很困难的。
与税收理论相关的用固定资产折旧／总资产所表示的非债务性税盾对长期债务的使用有显著影响。但是其系数却是正数，在这与我们前面理论分析中的假设并不一致。事实上。在检验税收影响时，既有的研究得出的结论并不一致，如张志宏等(2007)以沪深135家上市公司财务数据为研究对象进行实证发现ETF与长期债务比率成负相关，王刚(2005)对上市公司面板数据进行混合时间序列回归、横截面回归和固定效应回归发现税负假说对中国上市公司债务期限结构的支持表现出不确定性。按照张志宏等(2007)的解释。这可能主要因为我国税收征管存在税收优惠政策，使得上市公司实际承担的所得税税率要偏低一些，这样税收的税盾作用并没有达到预期的水平。对非债务性税盾与长期债务使用的关系可能需要进一步的研究。
企业规模指标前面的系数显著为正，说明企业规模越大。长期债务越多。这与Jalilvand和Harris(1984)大企业的信息不对称问题与代理问题相对较小，其所拥有的有形资产也较多。破产的风险较小。因此大企业较容易进入长期负债市场是密切相关的。事实上，我们发现，在中国，规模越大的企业从银行融资越为容易。越容易获得长期贷款。这也与Marsh(1982)认为大公司具有同债权人讨价还价的能力相一致。因此，企业规模越大，越容易采用长期债务。
反映资产期限的固定资产净值，当年折旧额指标虽然置信水平最低。但是却进入了回归方程。从方向上看，其系数为正。这也与前面的预期相一致，说明资产期限较长的企业会选择长期债务，因为这可以确保资产期限和债务期限的匹配。减少财务风险。
最后。我们新引入的在建工程指标显著的正相关。说明有在建工程的企业会选择使用长期债务，这与资产期限的理论解释具有一定的形式之处。同时。也说明了另一个问题。就是只有当上市公司有项目要进行。他才会去找银行进行长期债务借贷，这里的回归结果证明了这一点。
比较均值检验和Logistic回归结果，我们发现在均值比较中具有显著差异的托宾Q和抵押价值并未能有效的预测上市公司采用长期债务与否，在均值比较中不具有显著差异的资产收益率、税率和自由现金流Logistic回归中同样也为起到有效的预测作用。唯一例外的是资产期限，虽然在均值比较中不具有显著差异，但却进入了最后的Logistic回归模型，这说明均值检验的结果和Logistic回归模型的结果仍存在一定的差异。
五、结论
本文选取2006年制造业上市公司中81家未使用长期债务的上市公司和81家采用长期债务最多的上市公司的数据，从成长性、公司规模、公司质量、自由现金流、资产期限、财务杠杆、抵押资产、实际所得税、非债务税盾和在建工程这些方面来研究上市公司采用长期债务的概率。
对样本进行的均值比较表明，采用长期债务的上市公司在资产负债率、非债务税盾、企业规模、抵押价值、自由现金流资产期限和在建工程方面的指标数值都要大于未采用长期债务的上市公司。未采用长期债务的上市公司一般具有较高的成长性和较好的盈利，在资产期限上也比较短。从t检验结果来看，两组之间资产负债率、托宾Q、非债务税盾、企业规模、抵押价值和在建工程存在显著的差异。
采用二分类Logistic回归模型来研究上市公司长期债务的使用情况。实证发现导致上市公司采用长期债务的重要因素包括资产负债率、企业规模、非债务性税盾、资产期限和在建工程，他们都与长期债务的使用正相关。