《股權(quán)集中度對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用實(shí)證探究》10000字（論文）

[15]等學(xué)者研究認(rèn)為企業(yè)資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)績(jī)效是正相關(guān)的關(guān)系。這提醒我們需要考慮企業(yè)以銀行貸款形式來(lái)獲得資金的影響。我國(guó)股份制公司從商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)或從投資公司等金融企業(yè)取得貸款的難度并不大，所以企業(yè)因貸款融資而使資產(chǎn)負(fù)債率增加，并不會(huì)立刻導(dǎo)致企業(yè)價(jià)值的下降。事實(shí)上，企業(yè)利用債務(wù)融資有其正向作用：債務(wù)融資具有抵稅作用，而且由于負(fù)債減少了公司現(xiàn)金流，這在一定程度上減少了公司對(duì)不優(yōu)秀的項(xiàng)目的投資，從而可以促進(jìn)了公司的資金使用率?？梢?jiàn)企業(yè)負(fù)債對(duì)企業(yè)的績(jī)效有積極作用亦有消極作用，這增加了研究的復(fù)雜性，所以本文嘗試從股權(quán)集中度的角度入手，研究這一指標(biāo)會(huì)怎樣影響企業(yè)的負(fù)債發(fā)揮作用。研究經(jīng)濟(jì)主體的活動(dòng)時(shí)，往往假設(shè)經(jīng)濟(jì)主體為“經(jīng)濟(jì)人”，即其所進(jìn)行的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)都具有理性。但實(shí)際生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中，大股東作為公司的實(shí)際控制者，可能會(huì)因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱做出不合理的決策，且其在行動(dòng)上沒(méi)有制約，他們有優(yōu)先滿足自己利益的動(dòng)機(jī)。因此，股權(quán)集中的企業(yè)的舉債決定相比于股權(quán)分散的企業(yè)，更不具合理性，這樣便會(huì)對(duì)企業(yè)的績(jī)效表現(xiàn)起消極作用。也即：如果企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)向影響企業(yè)績(jī)效，股權(quán)集中度會(huì)強(qiáng)化這種負(fù)向影響。但同時(shí)，若公司的大股東掌握充分的市場(chǎng)信息，具備清晰的市場(chǎng)判斷，高資產(chǎn)負(fù)債率并不會(huì)對(duì)企業(yè)績(jī)效起消極影響。事實(shí)上，這樣的公司中高資產(chǎn)負(fù)債率所帶來(lái)的高額經(jīng)營(yíng)資產(chǎn)更有利于公司創(chuàng)造出良好的績(jī)效。也即：如果企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效有正向影響，股權(quán)集中度會(huì)強(qiáng)化這種負(fù)向影響。綜合以上分析，本文提出以下假設(shè)：H1：股權(quán)集中度會(huì)強(qiáng)化資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行區(qū)位選擇時(shí)，運(yùn)輸成本是其重要考慮因素。以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為例，黃金水道長(zhǎng)江與縱列分布的鐵路網(wǎng)互補(bǔ)，為生產(chǎn)要素與產(chǎn)成品的空間轉(zhuǎn)移提供了極大便利，可以有效提高企業(yè)產(chǎn)品周轉(zhuǎn)。且長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶坐擁三大城市群，對(duì)周邊地區(qū)有巨大的輻射作用。所以位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的制造業(yè)企業(yè)考慮原料產(chǎn)地、產(chǎn)銷地與運(yùn)輸成本時(shí)與其他區(qū)域的城市相比具備明顯優(yōu)勢(shì)。背負(fù)相同的負(fù)債，而位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的制造業(yè)企業(yè)會(huì)更容易取得經(jīng)濟(jì)效益。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：H2：地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系會(huì)弱化資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效的消極影響。股權(quán)集中度高的企業(yè)的控制者利用公司謀取私利的行為不是本文的研究范疇。但企業(yè)控制者因信息不對(duì)稱而做出的不合理決策，卻可以在一定程度上避免。已經(jīng)有研究表明：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶各地的制造業(yè)與物流業(yè)都在向著正向?qū)ΨQ互惠共生模式靠攏。產(chǎn)業(yè)間的制約作用較小，實(shí)現(xiàn)了共生發(fā)展，這也是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。且長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象較為普遍，除了產(chǎn)生集聚效應(yīng)，以推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展以外，也為區(qū)域內(nèi)股權(quán)集中的企業(yè)提供了決策參考，避免高負(fù)債的消極影響被進(jìn)一步強(qiáng)化?；诖?，本文提出以下假設(shè)：H3：長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中的制造業(yè)企業(yè)，其股權(quán)集中度對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系的調(diào)節(jié)作用更弱。4研究設(shè)計(jì)4.1樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源本文選擇2013-2020年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省A股制造業(yè)上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，研究股權(quán)集中度對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。為增加研究的科學(xué)性，本文按照以下標(biāo)準(zhǔn)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了處理：（1）對(duì)于主要變量嚴(yán)重缺失的企業(yè)樣本予以剔除；（2）結(jié)合我國(guó)具體國(guó)情，考慮政府會(huì)保護(hù)制造業(yè)企業(yè)與其上市資源，可能會(huì)為ST企業(yè)提供補(bǔ)助與融資便利，所以剔除全部ST制造業(yè)上市公司樣本；（3）個(gè)別數(shù)據(jù)缺失極少的樣本給予保留。本文所使用的數(shù)據(jù)大部分取自國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融庫(kù)，少數(shù)數(shù)據(jù)不全的企業(yè)數(shù)據(jù)通過(guò)上市公司年報(bào)補(bǔ)充。最終得到520家企業(yè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理軟件使用StataMP16.0。4.2變量定義與回歸模型構(gòu)建4.2.1變量定義（1）企業(yè)績(jī)效根據(jù)現(xiàn)有的研究，企業(yè)績(jī)效的指標(biāo)主要采用資產(chǎn)收益率（ROA）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）以及托賓Q（TQ）。托賓Q可以很好地避免一些人為操縱的因素，但在我國(guó)并不好運(yùn)用。凈資產(chǎn)收益率（ROE）的含義是每一元股東的資產(chǎn)中企業(yè)創(chuàng)造的收益，用它來(lái)代表企業(yè)績(jī)效往往可以更好地反映企業(yè)營(yíng)運(yùn)綜合收益，所以本文選擇凈資產(chǎn)收益率來(lái)衡量企業(yè)績(jī)效。（2）資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)債占企業(yè)資產(chǎn)的比重，不僅能反映企業(yè)負(fù)債經(jīng)營(yíng)的能力，同時(shí)也體現(xiàn)了債權(quán)人放貸的安全程度。（3）股權(quán)集中度本文使用第一大股東持股比例表示。（4）控制變量企業(yè)績(jī)效的個(gè)體特征不可忽視，其受公司屬性的影響較大。參考已有文獻(xiàn)綜合考慮，本文選擇資產(chǎn)結(jié)構(gòu)以及公司規(guī)模作為控制變量。其中資產(chǎn)結(jié)構(gòu)以固定資產(chǎn)與存貨占總資產(chǎn)的比重來(lái)衡量，這結(jié)合了制造業(yè)企業(yè)特性，主要是為了衡量企業(yè)資產(chǎn)的有形性。表4-1給出了以上指標(biāo)的定義與計(jì)算方法：表4-1變量定義與計(jì)算方法變量類型衡量指標(biāo)指標(biāo)符號(hào)定義方式因變量企業(yè)績(jī)效ROE凈利潤(rùn)/凈資產(chǎn)自變量資產(chǎn)負(fù)債率Lev負(fù)債總額/總資產(chǎn)控制變量股權(quán)集中度Rat第一大股東持股比例公司規(guī)模Sizelg(總資產(chǎn))資產(chǎn)結(jié)構(gòu)Fix（固定資產(chǎn)+存貨）/總資產(chǎn)4.2.2模型構(gòu)建首先，本文研究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)企業(yè)上市公司資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效的關(guān)系，構(gòu)建模型(1):ROE=a0+a1Lev+a2Rat+a3Size+a4Fix+ε（1）其中，ROE表示企業(yè)績(jī)效,為被解釋變量；ε為誤差項(xiàng)。若a1顯著為負(fù)，則表明資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)向影響企業(yè)的績(jī)效，若a1顯著為正，則表明資產(chǎn)負(fù)債率正向影響企業(yè)績(jī)效。其次，本文將檢測(cè)股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)作用，在模型(1)的基礎(chǔ)上添加企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與股權(quán)集中度的交叉項(xiàng)Lev*Rat，模型(2)設(shè)定如下：ROE=a0+a1Lev+a2Lev*Rat+a3Rat+a4Size+a5Fix+ε（2）其中，ROE表示凈資產(chǎn)收益率，為被解釋變量；Lev代表企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率；Rat表示股權(quán)集中度；Lev*Rat是兩者的交叉乘項(xiàng)，是本模型的核心解釋變量，用來(lái)研究股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)作用。若a2顯著為正，則意味著相對(duì)于股權(quán)分散的公司，股權(quán)集中度更高的企業(yè)中，資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響作用更強(qiáng)。Size與Fix為控制變量，分別表示企業(yè)規(guī)模與資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。5實(shí)證結(jié)果與分析5.1描述性統(tǒng)計(jì)分析由表5-1關(guān)于主要變量的基本統(tǒng)計(jì)信息可以看出，我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率最大值為2.155，最小值0.011，極差較大，但標(biāo)準(zhǔn)差為0.192，說(shuō)明各企業(yè)此指標(biāo)較為接近。平均值為0.425，這是一個(gè)相對(duì)較低的水平?？赡艿脑蚴牵褐圃鞓I(yè)資產(chǎn)流動(dòng)性同其它行業(yè)相比不高。一般而言，更高的資產(chǎn)流動(dòng)性意味著更強(qiáng)的周轉(zhuǎn)能力，而制造業(yè)不具有這個(gè)特征。再者，新興行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率往往更高，而我國(guó)制造業(yè)發(fā)展已然非常成熟。第一大股東持股比例標(biāo)準(zhǔn)差為14.205，極差較大。股權(quán)集中度高的公司相對(duì)來(lái)說(shuō)更穩(wěn)定，內(nèi)耗較少，公司目標(biāo)明確。但相對(duì)地，公司依賴于實(shí)際控制人的決策，如果實(shí)際控制人失誤，整個(gè)公司都將蒙受巨大損失。存貨占總資產(chǎn)比過(guò)高的話，會(huì)大量積壓公司資金。而且存貨價(jià)值容易受市場(chǎng)行情波動(dòng)影響，公司會(huì)承擔(dān)存貨折價(jià)準(zhǔn)備風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)比，一般而言，該比率越低，意味著公司資產(chǎn)可以更快地流動(dòng)。制造業(yè)該項(xiàng)比率一般較高。觀察表5-1發(fā)現(xiàn)以固定資產(chǎn)與存貨占總資產(chǎn)比率來(lái)衡量的企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，均值為0.376，標(biāo)準(zhǔn)差為0.147，各個(gè)企業(yè)這一指標(biāo)較為接近。表5-1描述性統(tǒng)計(jì)VariableObsMeanStd.Dev.MinMaxROE41600.0441.259-72.7294.929Lev41600.4250.1920.0112.155Rat416032.82314.2053.62089.090size41609.7720.5478.23011.964Fix41600.3760.1470.0000.8415.2回歸結(jié)果與分析表5-2展示了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)上市公司的回歸結(jié)果。資產(chǎn)負(fù)債率的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)向影響企業(yè)績(jī)效。企業(yè)規(guī)模與本文定義的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)均與企業(yè)績(jī)效顯著正相關(guān)。而第一大股東持股比例雖然回歸系數(shù)為正，但其系數(shù)太小，不排除樣本量過(guò)小帶來(lái)的誤差影響，這有待于進(jìn)一步的研究。表5-2長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶回歸結(jié)果ROECoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]Lev-0.9427420.1170619-8.050.000-1.172246-0.713238Rat0.0030550.00139052.200.0280.0003290.0057811size0.19746340.04072854.850.0000.11761370.2773131Fix0.22769610.1358071.680.094-.03855830.4939505cons-1.6706920.3767513-4.430.000-2.409326-0.932058為驗(yàn)證股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)作用，引入交叉項(xiàng)Lev*Rat，并依據(jù)模型(2)進(jìn)行回歸，表5-3顯示了回歸結(jié)果?？梢钥吹劫Y產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效負(fù)相關(guān)，且其系數(shù)為-2.062275，絕對(duì)值大于表5-2的回歸系數(shù)。原因可能是是股權(quán)集中度加強(qiáng)了資產(chǎn)負(fù)債率的負(fù)向財(cái)務(wù)績(jī)效效果。觀察到本模型的交叉項(xiàng)Lev*Rat回歸系數(shù)顯著為正，其值為0.0360098，表明第一大股東持股比例會(huì)加強(qiáng)資產(chǎn)負(fù)債率所發(fā)揮的作用，而且這種作用是一種負(fù)向作用。這意味著與股權(quán)較為分散的公司相比，股權(quán)集中度更高的企業(yè)中資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效的增長(zhǎng)有更強(qiáng)的抑制效果。如上文分析，其背后的原因?yàn)椋汗蓹?quán)更集中的公司中，公司決策取決于公司的實(shí)際控制者，也即大股東，以此為基礎(chǔ)的公司做出的債務(wù)融資決策與股權(quán)更分散的公司相比欠缺合理性，甚至有“以公謀私”的嫌疑，所以公司取得相同的經(jīng)濟(jì)回報(bào)更具難度。本文假設(shè)1成立。表5-3長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)股權(quán)集中度調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果ROECoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]Lev-2.0622750.2499312-8.250.000-2.552274-1.572276Rat-0.01217850.0033114-3.680.000-0.0186706-0.0056864Lev*Rat0.03600980.00710865.070.0000.02207310.0499465size0.16416460.04113683.990.0000.08351440.2448147Fix0.1961730.13554871.450.148-0.0695750.461921_cons-0.86168620.4081782-2.110.035-1.661934-0.06143845.3地區(qū)異質(zhì)性分析為驗(yàn)證假設(shè)2與假設(shè)3，本文接著選取全國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省以外A股制造業(yè)上市企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，根據(jù)上文所述相同方法進(jìn)行樣本選取與篩選，得到了332家企業(yè)數(shù)據(jù)。利用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶樣本的回歸結(jié)果對(duì)比，進(jìn)行地區(qū)的異質(zhì)性檢驗(yàn)。將這些數(shù)據(jù)作為樣本帶入模型（1）進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表5-4所示。首先發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率系數(shù)顯著為負(fù)。而且其回歸系數(shù)為-1.023788，絕對(duì)值大于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶樣本回歸結(jié)果中資產(chǎn)負(fù)債率的系數(shù)，說(shuō)明其資產(chǎn)負(fù)債率的影響更強(qiáng)。也就是說(shuō)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶這一經(jīng)濟(jì)空間條件弱化了資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響。根據(jù)點(diǎn)軸開(kāi)發(fā)理論：通過(guò)研究區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)中心首先出現(xiàn)在某些發(fā)展條件更具優(yōu)勢(shì)的地方，如上海。這些地方是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的增長(zhǎng)極，也即“點(diǎn)”，他們發(fā)揮輻射作用，帶動(dòng)周邊地區(qū)的發(fā)展。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，交通線，資源供應(yīng)線往往被賦予更高的地位，以滿足區(qū)域間更高的要素交換需求。這些“線”，如長(zhǎng)江，鐵路等，將“點(diǎn)”更緊密地聯(lián)系在一起，形成軸線。軸線一開(kāi)始旨在推動(dòng)增長(zhǎng)極資源與要素的輸入輸出，但軸線形成以后，也進(jìn)一步增強(qiáng)了點(diǎn)的輻射作用，人口、資源沿軸線集聚，形成點(diǎn)軸系統(tǒng)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶“一軸、兩翼、三級(jí)、多點(diǎn)”的發(fā)展格局就是對(duì)此理論的生動(dòng)解釋與運(yùn)用。一條黃金水道貫通東西11省，加上長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省市之間公路網(wǎng)，鐵路網(wǎng)豐富，制造業(yè)企業(yè)為找到相同的原料地與銷售城市往往承擔(dān)更低的運(yùn)輸成本。且各類生產(chǎn)要素集聚于長(zhǎng)江，不同行業(yè)之間容易形成共生發(fā)展模式。所以，即使有著相同的負(fù)債率，位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的企業(yè)更容易創(chuàng)造出經(jīng)濟(jì)效益。本次回歸結(jié)果也印證了這一觀點(diǎn)，本文假設(shè)2成立。表5-4非長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶樣本回歸結(jié)果ROECoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]Lev-1.0237880.1000135-10.240.000-1.219845-0.8277299Rat0.00306390.00118272.590.0100.00074540.0053824size0.21210140.03405026.230.0000.14535240.2788504Fix0.24979690.11365382.200.0280.02699980.472594_cons-1.7933790.3151322-5.690.000-2.411136-1.175621為驗(yàn)證假設(shè)3，接下來(lái)于模型中引入交叉項(xiàng)Lev*Rat，運(yùn)用非長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)企業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的樣本，帶入模型（2）進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如5-5所示。根據(jù)回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效有顯著負(fù)向影響，且其系數(shù)為-2.502454，絕對(duì)值大于未加入Lev*Rat的同樣本回歸結(jié)果，而且Lev*Rat的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明股權(quán)集中度對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響具有促進(jìn)作用，這也進(jìn)一步印證了假設(shè)1。交叉項(xiàng)Lev*Rat的系數(shù)為0.046791，其值大于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶樣本回歸中Lev*Rat的系數(shù)。這意味著長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中的制造業(yè)企業(yè)，其股權(quán)集中度對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的調(diào)節(jié)作用更弱。也就是說(shuō)，如果兩家制造業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率與股權(quán)集中度相同，位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的公司往往擁有更好的績(jī)效表現(xiàn)。其背后的原因?yàn)椋洪L(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的產(chǎn)業(yè)集聚較為普遍，企業(yè)大股東做出公司決策時(shí)，可以參考同區(qū)位企業(yè)的選擇，一定程度上可以減弱盲目舉債的消極影響。本文假設(shè)3成立。表5-5非長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶樣本股權(quán)集中度調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果ROECoef.Std.Err.tP>|t|[95%Conf.Interval]Lev-2.5024540.2166635-11.550.000-2.927182-2.077725Rat-0.01618510.0027679-5.850.000-0.0216112-.0107591Lev*Rat0.0467910.00608897.680.0000.03485490.0587273size0.17703350.03421145.170.0000.10996850.2440985Fix0.21457860.11326421.890.058-0.00745460.4366119_cons-0.82658580.3380753-2.440.015-1.489319-0.16385236結(jié)論與建議6.1研究結(jié)論本文以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶以及非長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)上市企業(yè)的數(shù)據(jù)為樣本，采用實(shí)證分析方法研究股權(quán)集中度對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效影響關(guān)系的調(diào)節(jié)作用以及不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域企業(yè)績(jī)效的差異，通過(guò)實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：制造業(yè)企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率負(fù)向影響企業(yè)績(jī)效；股權(quán)集中度會(huì)強(qiáng)化這種負(fù)向影響；（2）地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系會(huì)弱化這種負(fù)向影響；位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中的企業(yè)，其股權(quán)集中度的調(diào)節(jié)作用更弱。6.2啟示與建議 根據(jù)研究結(jié)論，本文提出以下啟示與建議：（1）制造業(yè)企業(yè)應(yīng)合理安排股權(quán)融資與債權(quán)融資比例，追求低負(fù)債占比，這有利于企業(yè)創(chuàng)造出更高的效益。同時(shí)制造業(yè)公司應(yīng)避免股權(quán)過(guò)于集中，這會(huì)使公司的舉債決策更具合理性，避免高負(fù)債的消極影響被進(jìn)一步強(qiáng)化。制造業(yè)企業(yè)也應(yīng)謀求創(chuàng)新，不斷提高產(chǎn)品質(zhì)量。這是新時(shí)代構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體，國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局的內(nèi)在要求，也是制造業(yè)企業(yè)謀求經(jīng)濟(jì)收益，避免高負(fù)債的源頭之策。政府應(yīng)給予制造業(yè)企業(yè)創(chuàng)新政策優(yōu)惠。（2）加強(qiáng)地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，構(gòu)建聯(lián)系更緊密的經(jīng)濟(jì)區(qū)域。不僅要開(kāi)發(fā)其他的“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶”，在國(guó)家層面點(diǎn)面相連。在經(jīng)濟(jì)區(qū)域內(nèi)部，也應(yīng)統(tǒng)籌資源配置，加大對(duì)處于增長(zhǎng)極之間斷裂點(diǎn)城市的扶持，使其更好地享受區(qū)域一體化的效益，同時(shí)引導(dǎo)人口轉(zhuǎn)移。此外，應(yīng)注意地方經(jīng)濟(jì)調(diào)配的負(fù)面影響，地區(qū)間經(jīng)濟(jì)的聯(lián)系易受行政區(qū)域剛性界線的阻礙，應(yīng)當(dāng)持續(xù)穩(wěn)步推進(jìn)地區(qū)間互惠互信的發(fā)展模式。6.3研究局限與展望本文以我國(guó)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶的制造業(yè)上市公司為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建回歸模型，探討了股權(quán)集中度對(duì)資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)績(jī)效影響的調(diào)節(jié)作用以及考慮非長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶制造業(yè)上市企業(yè)的數(shù)據(jù)比較不同區(qū)域企業(yè)績(jī)效的差別。但本文仍存在一些局限性：（1）在變量定義上，股權(quán)集中度本文采用第一大股東持股比例進(jìn)行衡量，并未考慮其它指標(biāo)因素的影響，有一定的局限性；（2）在研究?jī)?nèi)容上，本文在分析不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域，資產(chǎn)負(fù)債率與制造業(yè)企業(yè)績(jī)效影響的差異性研究中，只做了結(jié)果分析，并未深入探討其中的影響機(jī)制機(jī)理，論文的研究深度還有待加強(qiáng)。在以后的研究中，（1）在變量定義上，關(guān)于股權(quán)集中度的變量定義盡可能的從多個(gè)維度進(jìn)行衡量，盡可能的降低單一維度變量定義造成的局限性；（2）在研究?jī)?nèi)容上，關(guān)于股權(quán)集中度、資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)制造業(yè)企業(yè)績(jī)效影響關(guān)系在不同經(jīng)濟(jì)區(qū)域的差異性的機(jī)理研究方面進(jìn)行深入研究，以期理清三者之間的影響機(jī)制機(jī)理。參考文獻(xiàn)吳國(guó)鼎,葉揚(yáng).股權(quán)集中度、行業(yè)特征與企業(yè)績(jī)效——基于中國(guó)上市公司的實(shí)證分析[J].北京工商大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2013,28(05):90-98.胡澤民,劉杰,莫秋云.股權(quán)集中度、代理成本與企業(yè)績(jī)效[J].財(cái)會(huì)月刊,2018(02):25-31.徐鳳菊,鐘婭紅,張懷進(jìn).股權(quán)集中度對(duì)企業(yè)績(jī)效影響研究——基于非效率投資視角[J].財(cái)會(huì)通訊,2018(15):37-41+129.王希為,白嘉,張碩.股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度與企業(yè)績(jī)效——基于物流上市企業(yè)2009-2018年的實(shí)證檢驗(yàn)[J].西安建筑科技大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2020,39(05):56-62.RashidMM.OwnershipStructureandFirmPerformance:theMediatingRoleofBoardCharacteristics[J].CorporateGovernance:TheInternationalJournalofBusinessinSociety,2020,20(4):719-737.于鵬慧.我國(guó)汽車制造業(yè)上市公司資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)績(jī)效的相關(guān)性研究[D].北京化工大學(xué),2014.吳婧嫻,趙迪.企業(yè)債務(wù)結(jié)構(gòu)與績(jī)效關(guān)系研究——基于A股民營(yíng)上市企業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì),2020(09):178-180.陳陽(yáng),韓飛.研發(fā)投入、資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)績(jī)效的影響——基于研發(fā)投入的調(diào)節(jié)作用[J].商業(yè)會(huì)計(jì),2021(03):51-54.楊楠.資本結(jié)構(gòu)、技術(shù)創(chuàng)新與企業(yè)績(jī)效——基于中國(guó)上市公司的實(shí)證分析[J].北京社會(huì)科學(xué),2015(07):113-120.武力超,喬鑫皓,陳玉春,黃穎.資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響的新證據(jù)——基于產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度的研究[J].金融論壇,2016,21(08):62-80.袁楚毅.資本結(jié)構(gòu)對(duì)企業(yè)績(jī)效影響實(shí)證研究——來(lái)自廣東制造業(yè)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].市場(chǎng)周刊(理論研究),2018(02):10-12.吳波虹,張科杰.資本結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新能力與企業(yè)績(jī)效實(shí)證研究[J].合作經(jīng)濟(jì)與科技,2019(23):128-129.張利霞.汽車制造業(yè)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)經(jīng)營(yíng)績(jī)效研究——基于2015-2017年A股上市公司數(shù)據(jù)[J].北方經(jīng)貿(mào),2019(09):100-103.VithessonthiC,TonguraiJ.TheEffectofLeverageonPerformance:Domestically-orientedVersusInternationally-orientedFirms[J].ResearchinInternationalBusinessandFinance,2015,34:265-280.ShahzadSJH,AliP,AhmadT,AliS.FinancialLeverageandCorporatePerformance:DoesFinancialCrisisOweanExplanation?[J].PakistanJournalofStatisticsandOperationResearch,2015,11(1):67-90.IqbalU,UsmanM.ImpactofFinancialLeverageonFirmPerformance[J].S