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ST公司资本结构优化研究
我国对上市公司的特别处理制度始于1998年5月，是对上市公司出现财务状况异常或其他状况异常时，对其股票交易所进行的特别处理。上市公司的健康发展是整个证券市场良好运行的保障，因此，改善 ST的经营状况，提高其盈利能力，遏制其继续扩容是市场亟待解决的问题。导致 ST公司财务状况恶化的因素有很多，其中不合理的资本结构是影响其发展的重要因素。国内外对于资本结构影响因素及优化的研究文献很多，但在财务困境状态下对资本结构及其优化的研究很少。ST公司不同于非ST公司的一个显著特点就是负债率较高，面临着很大的融资约束。因此，分析ST公司资本结构的影响因素并进一步进行优化，对ST公司脱离困境有很重要的意义。基于此，本文以2013年首次被ST的24家公司作为研究对象，理论与实证分析相结合。以ST公司的资本结构为研究切入点，分析其现状及影响因素，并有针对性地提出优化对策。　　本文按照理论分析——实证研究——结论对策的研究思路开分析。　　首先，本文对国内外有关资本结构影响因素及其优化的研究文献进行梳理，并进行总结；接着阐述了资本结构相关的基础理论，并分析了基础理论对ST公司的适用性及后续研究需要注意的问题，为后面的实证分析作理论指导。之后，文章分析了ST公司资本结构现状及存在的问题，发现ST公司融资结构主要有以下特点：内源融资偏少，资金来源主要依靠外源融资；同时在外源融资中主要依靠负债融资，这一融资次序与优序融资理论不相一致。对其债务结构进行分析发现短期债务融资所占比例较高，而长期债务融资比例偏低；短期债务中，商业信用和银行信用占总债务比例较大，发挥了重要作用。　　接着，文章以2013年首次被ST的24家上市公司为研究对象，整理了样本公司2007年至2013年共7年的数据。以资产负债率作为被解释变量，以净资产增长率、总资产周转率、总资产增长率、股权集中度、公司规模、资产担保价值和对外担保比例作为解释变量。首先对资本结构的影响因素做了理论分析，并对各指标与资本结构的相关关系做了假设；然后对影响 ST公司资本结构的各因素进行面板回归。实证发现，总资产增长率、公司规模和对外担保比例与资本结构呈显著的正相关关系；总资产周转率、盈利能力和股权集中度与资本结构呈显著的负相关关系；而资产担保价值与资本结构呈弱的负相关关系。　　最后，文章总结了研究结论，指出过度依靠负债融资会增加公司的财务风险。特别是在经济下行状态下，过度的债务融资更容易使企业面临破产，所以优化 ST公司资本结构非常重要。具体措施包括：完善股权并购市场，增强股权转让对ST公司资本结构的改善作用；通过负债结构的改善，进而使 ST公司的资本结构得到优化；提高企业的营运能力以及盈利能力，提升经营业绩，从而使 ST公司的资本结构得到改善；规范对外担保市场，降低公司的隐形负债；发展金融创新，通过“债转股”、资产证券化以及发行“垃圾债券”等方式融资，解决ST公司负债较高的问题，改善其资本结构。
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万方数据电子出版社行业资本结构优化研究--《贵州财经大学》2012年硕士论文
行业资本结构优化研究
【摘要】：近年来，我国各行业上市公司的数量和规模都得到迅猛发展，同时，在经济全球化的背景下，企业之间的竞争也日益加剧。企业作为一个独立的经济实体，都在追求自身价值的最大化，而如何才能达到利润的最大化则涉及到企业财务管理的许多财务政策的制定问题，资本结构政策作为制定财务政策的一个重要环节，它成为国内外学术界关注的焦点。随着我国资本市场日渐成熟，对于资本结构的研究成为一个热门话题，许多学者从不同的角度提出了不同的资本结构理论。资本结构与经营绩效之间到底存在什么样的关系并未达成共识。
随着我国改革的日益深化，我国企业的产权制度、经营管理体质等都发生了较大的变化，从而引起行业资本结构出现新的变化。目前，我国行业资本结构是否合理？这是关系到我国经济发展的重要课题，也是当前理论界关注并需进一步深入研究的课题。
本文基于古典资本结构理论、现代资本结构理论等国外的经典资本结构理论，认为我国各行业也存在最优的资本结构区间使得行业所属企业价值最大化。本文选取了2009年沪、深两市的房地产业、批发零售贸易业、信息技术业、制造业四个行业的数据为样本空间。通过对不同行业企业资本结构与公司绩效进行的数据统计分析，确立了资本结构与绩效间的相关关系。在实证分析的基础上，本文进一步运用数理统计知识，在行业企业近似服从正态分布并相互独立的基础上，构建了行业资本结构的t分布模型，并根据此模型构建了不同行业资本结构的合理区间。最后，本文针对实证分析的结果，就如何优化四个行业的资本结构，提高企业的绩效提出建议。
【关键词】：
【学位授予单位】：贵州财经大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2012【分类号】：F275;F224【目录】：
摘要4-5Abstract5-91. 导论9-15 1.1 问题的提出9 1.2 选题意义9-10
1.2.1 理论意义9-10
1.2.2 实践意义10 1.3 资本结构理论研究回顾10-14
1.3.1 国外研究回顾10-12
1.3.2 国内研究回顾12-14
1.3.3 国内外研究评述14 1.4 研究目的与研究内容14-15
1.4.1 研究目的14
1.4.2 研究内容14-15 1.5 本文创新点152. 资本结构理论基础15-23 2.1 资本结构理论学派15-21
2.1.1 古典资本结构理论15-16
2.1.2 现代资本结构理论16-18
2.1.3 新资本结构理论18-20
2.1.4 后资本结构理论20-21 2.2 行业资本结构相关研究文献综述21-23
2.2.1 国外研究综述21-22
2.2.2 国内研究综述22-23
2.2.3 国内外研究评述233. 行业资本结构与绩效的影响因素实证研究23-44 3.1 行业资本结构研究的必要性23-24 3.2 相关概念的界定24-26
3.2.1 行业划分标准24-25
3.2.2 行业资本结构概念的界定25
3.2.3 行业企业绩效概念的界定25-26 3.3 研究设计26-29
3.3.1 数据来源及研究方法26-27
3.3.2 研究变量的选择27-29 3.4 研究模型的建立29-31
3.4.1 研究假设29-30
3.4.2 建立模型30-31 3.5 4 行业上市公司资本结构与绩效关系的实证研究结果31-43
3.5.1 房地产业相关统计实证分析31-34
3.5.2 批发与零售贸易业相关统计实证分析34-37
3.5.3 信息技术业相关统计实证分析37-40
3.5.4 制造业相关统计实证分析40-43 3.6 对实证结果的比较分析43-444. 行业资本结构优化研究44-51 4.1 研究方法44 4.2 行业资本结构指标比例界定44-51
4.2.1 行业资产负债率比例区间的界定44-46
4.2.2 留存收益权益资本比例的界定46-47
4.2.3 行业资本结构长短期借款权益资本比区间的界定47-515. 行业资本结构的优化建议51-56 5.1 加强我国行业资本结构比例区间的运营管理51 5.2 注重行业特征51-52 5.3 确立我国行业资本结构的优化目标52-53 5.4 加强行业资本结构的风险管理53-54 5.5 提高行业企业的盈利预测能力，并针对不同区域发展状况对应调整其行业资本结构54-55 5.6 完善行业的治理结构55-566. 结论56-58 6.1 本文主要研究结论56-57 6.2 本文的局限性及展望57-58参考文献58-61攻读硕士期间取得的成果61-62致谢62
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京公网安备75号在10个鸡蛋上坐了3星期后，终于成功孵化出第一颗鸡蛋。
但礼仪小姐、导购小姐依然是场内的一道风景线。
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　　无论规模大小，无论是生产型还是服务型，无论是盈利还是非盈利机构，运营管理，即产品制造，都是每个组织的核心。我们(企业)所有对市场销售的产品都来自与企业的制造生产环节，是不是我们所生产的产品或服务，都是市场可销售的，或是市场需要的呢？
　　制造，即运营管理是供应链的四大环节之一，负责规划，组织，管理所有制造产品所需要的资源，包括设备，人力，技术，流程，信息等。其主要的职能就是统筹相关的资源与活动，将投入的资源转变成最终可销售的产品和服务。
　　每个企业都有自己的规划和自己企业在运营环节的管理最佳实践，毕竟，这么多年的信息化建设，对企业的产品制造的方方面面都有了很大的提升。大数据对促进供应链中的生产环节产生了前所未有的巨大影响，在众多的运营决策改进里面，这些影响包括产品设计，质量控制，客户画像等等。由于任何问题都有可能在某种程度得到优化，问题在于，大数据在企业运营(产品制造)中到底有哪些应用值得我们关注？
　　笔者结合自己企业的发展和管理，以及大量客户和机构的研究与实践，提出了大数据在企业运营管理过程中可落地的八大应用场景：
　　1、消费者需求分析
　　很多企业管理者都意识到了消费者再也不是营销产品的被动接收器了，通过大数据来了解并设计消费者的需求的产品，可能是我们所有企业都应该去考虑的第一个大数据的生产应用场景。
　　借助大数据，我们对采集来的企业内部(内源数据)，例如销售网点的数据，消费者直接反馈等，与外部数据(外源数据)，例如社交媒体的评论，描述产品用途的传感器数据等，通过微观细分，情感分析，消费者行为分析以及基于位置的营销等手段，让我们企业“擦亮眼睛”，摸清消费者的需求，彻底改变曾经那种“跟者感觉走”的状态，走出直觉猜测消费者的需求的局面。
　　企业由此迫切需要建立利用内源数据以及外源数据的机制，全渠道了解消费者的需求，使用多重分析法，例如联合分析法，来确定消费者对与产品某种特点的支付意愿，了解使产品抢占市场的重要产品特征，从而改善产品设计，为产品提供相应的改造升级的明确方向和规格参数。
　　2、打通生产竖井
　　竖井有两层含义。 首先是信息和数据的孤岛。传统行业经历了过去20年的信息化建设，形成了大量的，种类繁多的大型应用。每个应用系统都有自己的数据，与组织结构的竖井相辅相成，逐步形成了我们今天看到的信息独岛。
　　其次， 竖井是对于组织部门的一种比喻，这种组织部门有自己的管理团队和人才，但缺乏与其他组织单位合作或交流的动机与需求。跨越竖井是当代企业营销面临的重大挑战之一。重塑企业架构是必由之路。我们必须改变妨碍消费者体验的组织结构，建立基于消费者的意愿，去改变组织结构，去影响消费者与品牌打交道的方式。通过接触其他文化、改变先前的设想，并且要去除联想障碍，来实现各渠道创造无缝体验。
　　大数据的先进架构，例如大数据湖，可以让跨部门，跨公司，跨地域，甚至跨行业的相关组织，在共同遵循的数据治理框架下，产品设计者与制造工程师可以共享数据，模拟实验以测试不同的产品设计，部件与相应供应商的选择，并计算出相关的成本，以促进产品设计，测试。实现信息与情报的融通。
　　3、产品与服务的设计
　　产品可以分为有形产品和无形产品。 生产型企业生产的多为有形产品， 而服务型企业生产的多为无形的产品。无论有形，无形或是把产品服务化的企业，其最终的目的都是以通过服务来增加利润，并且在同质化竞争中体现差异性。
　　产品设计是明确企业产品性质与特点的过程，这个过程复杂且代价高。生产成本的80%左右是受到了产品设计阶段的决策影响。因此，如何提升产品设计的决策是所有企业家和管理者的共同挑战。
　　我们在设计并且生产出消费着需要的产品的旅程中发现， 产品的设定和生产要素，跟流程、工艺、市场，消费习惯，销售策略，区域，气候等等都有千丝万缕的关系，数字化能够帮我把这个轮廓勾勒出来。利用大数据的实时数据分析，将数字勾勒出来的消费者偏好转化成为有形的产品特点，利用数据设计产品，实现研发与运营共享数据，共同参与产品设计的改进和调整。
　　4、开放式的融合创新
　　Web 2.0的出现和广泛流行至今，深远地影响了用户使用互联网的方式。互联网，移动通信网以及物联网是当今最具影响力的三个全球性网络，移动互联网恰恰融合了前两者的发展优势，而物联网传感器数据则使得创新型售后服务成为可能。现在，人们越来越习惯从互联网上获取所需的应用与服务。
　　供应商，消费者，第三方机构等与此同时将自己的数据在网络上共享与保存，不仅仅会通过全渠道征求消费者意见，还与学术或行业研究者合作开发新产品。通过互联网平台来为企业创新出谋划策，与其合作研发产品。Web 2.0时代不单单提供了云计算的接入模式，也为云计算培养了用户习惯。大数据为生产型企业提供创新服务乃至建立新型商业模型提供了历史性的机会。
　　5、适应性库存管理
　　总所周知，库存成本往往占了产品成本的50%，过多的库存会造成过高的库存管理成本。与此同时，库存的多少似乎永远也无法解决商品的脱销。无论是库存量还是脱销量，企业在发展过程中，都希望利用信息化手段，能够通过实时跟踪货物，采集数据，确定不同地区在不同时间的库存水平，使得库存水平具有适应性。
　　运用大数据使得供应与需求信号紧密联系在一起变得容易实现和具有可操作性。我们可以把销售记录，销售网点数据，天气预报，季节性销售周期，区域库存信息等不同纬度的数据融合起来，形成实时感应需求信号，与实时货物位置等信息能关联分析，匹配供求关系。产生的精确的信息，可以反馈到生产计划，库存水平与订单量等库存计算的各个环节， 使企业了解具体地区的库存量并且自动生成订单，从“需求感应”实现“适应性的库存”管理，不断优化库存水平。
　　6、质量管理
　　早在上世纪90年代开始，大量的企业就开始通过应用分析法来提高产品质量和生产的效率，其核心是实现生产与服务的需求相匹配。今天的大数据分析手段也是如出一辙。大数据不仅能够使生产商制造产品的时间缩短20%-50%，还能够在产品批量生产前通过模拟，检验防止产品缺陷，减少产品开发周期过程中不必要的环节等。
　　质量管理强调产品质量要符合消费者预期，这个预期包括预算，功能，外观等等。这是大数据分析法提升质量管理环节的首要收益。通过对内源与外源数据的实时采集和分析，企业能够准确地了解消费者需求以及购买行为，明确产品特征，运用高级分析法准确地指导生产，运输与采购以提升产品或服务的质量。
　　大数据的实时性与实效性，o企业的生产质量管理提供了质的飞跃。传统质量管理主要是通过静态的，历史的，沉淀的数据，通过检查表，散点图，控制图等检测手段，来发现生产过程的质量问题大数据通过物联网，通过产品上安装传感器，标签等手段，实时监测采集数据，认知产品性能，实时提高质量。
　　7、劳动力的数字化
　　劳动力是除了产品成本外，企业最重视的开支。而且，问题的复杂程度也是最大的。 问题除了员工本身之外，有很大一部分问题与管理水平低下有关，管理者不因只强调员工的问题，而忽略自身和机制的问题，特别是在零售，分销，加工等这些劳动密集型企业，劳动力问题尤为突现。
　　任何一个组织，应该通过有效的科技信息手段，快速建立认知，基于组织的行为和文化标准，提高一致性和我们从雇佣的质量，继任计划，以及到员工的成长进程的全人才生命周期的管理。通过大数据方式，找到进行员工调度的最佳模式，缩短管理时间，实现技能与岗位的周期匹配，劳动力效率最优化。让劳动力的管理成为可预测的，且基于分析学的方法来实现人才资源的管理。这样的方法一是客观，二是从大数据统计的角度将员工的绩效指标和行为特征连接了起来，为每个企业创造了一个“最适合”的劳动力模式。
　　大数据在帮助企业生产实现需求预测的精确性，对提高员工调度效率起这非常重要的作用，这又进一步说明了在销售环节获取的数据是如何影响生产环节决策的。由此o组织带来提供卓越的客户体验，更高的生产率，更高的销售增长，和更广泛的利润空间。这一切都源自于100%数据驱动的，尽可能避免主观判断和推测。
　　8、资产智能管理
　　物联网(IOT)的发展以及感应技术的兴起，为我们开创了一个能紧密连接物理空间许多事物的信息网络。随着大数据分析技术的发展，特别是预测分析的发展，结合互联网云化的广泛应用，物理空间与虚拟信息空间的形成与同步，离不开设备的自我意识和自主维修机械系统。
　　智能设备的未来，一定是能够自主评估健康状况和退化情况并主动预防潜在性能故障，并且做出维修决策，以避免潜在故障的系统。要实现健康条件评估，就需要利用数据驱动算法分析从机械设备及其周边环境中的数据。实时设备条件信息可反馈至机械控制器以实现自适应控制，同时信息也会反馈至设备管理人员方便及时维修。操作员可根据每台设备的健康条件平衡和调节每台设备工作量和工作压力，从而最大程度优化生产和设备性能，实现主动检修计划的智能决策。
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