论文投稿_医学论文投稿_核心期刊,职称论文投稿发表_论文部落

　　从表1Pearson相关分析结果可以看出，CA和HHI、CR5之间的系数大于0.5，而LNSIZE和CR5、CA、NPM之间的系数也大于0.5，根据回归方程中变量相关性的含义，如果相关系数的绝对值大于0.5，说明该数据在统计学上具有一定的显著性，应该从变量中予以剔除，所以本研究中将产业内企业数目解释变量指标和企业规模的控制变量指标进行了剔除，而选择剩余的六个指标进行多元回归模型的建立。

　　（四）模型的建立

　　本文利用OLS（最小二乘法，变量保留在模型中的显著性水平为0.05），建立多元回归模型如下：

　　Yi=？茁0+X1？茁1+…+X6？茁6+üi（i=1，2，…，6）

　　其中：？茁0为常数项，üi为残差。

　　由于产业竞争程度的不同，企业可能会出现不同的资产负债水平，进而确定企业不同阶段以及不同行业的最优资本结构，所以，在模型中被解释变量确定为资产负债率（Y）。而解释变量根据选择的8个指标，进行变量的自相关性检验后，将产业内企业数目解释变量指标和企业规模的控制变量指标进行了剔除，选择确定了赫芬达尔指数HHI为（X1）、市场集中度CR5为（X2）、销售净利率CPM为（X3）、总资产收益率ROA（X4）、第一大股东持股比例S1（X5）和企业成长性GROWTH（X6）为解释变量，进行模型的多元回归分析。

　　从表2模型回归分析结果可以看出，资产负债率总变量中有55.7%可以通过赫芬达尔指数HHI为（X1）、市场集中度CR5为（X2）、销售净利率CPM为（X3）、总资产收益率ROA（X4）、第一大股东持股比例S1（X5）和企业成长性GROWTH（X6）为解释变量所得出的解释，这些说明上述模型有效，具体回归模型为：

　　调整R2=0.557

　　从T统计量情况来看，HHI为（X1）、市场集中度CR5为（X2）、销售净利率CPM为（X3）、第一大股东持股比例S1（X5）和企业成长性GROWTH（X6）为正数，说明以上指标和资产负债率的指标是正相关关系，而总资产收益率ROA（X4）为负数，说明该指标和资产负债率指标是负相关关系。

　　三、回归结果分析及结论