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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

电子商务行业作为一个方兴未艾的行业，正处于蓬勃发展的阶段，是近两年才兴起的。由于互联网的普及，电子商务势必会在未来获得更加广阔的发展前景，因此研究电子商务行业资本结构的影响因素也有利于帮助各个公司实现利益的最大化，做出更合理的决策。正是因为出于起步阶段的原因，各个方面都可能存在或多或少的问题，所以研究其中的问题，找出合理解决的方法就显得尤为重要。此外，由于电子商务行业是一个关联性较大的行业，它更是不受地域时间的限制，几乎任何行业都可以借助电子商务实现更进一步的目的，进行更多的交易。当传统行业与电子商务挂钩以后，对其的帮助更是大了不少，有些本来因为地域上的问题而无法达成的交易也会因为有了电子商务的助力而成为可能。所以本文的研究更是有利于优化整个产业链，帮助相关利益方做出有利于他们的对策。

2. 研究的基本内容

4.1研究假设

假设一：资产负债率和盈利能力呈现负相关。由于一般电子商务公司的盈利能力较强，所以公司可以有更强的能力来偿还债务，这种情况强化了公司的内部融资能力。由于公司盈利能力的强大，相应的盈余收益必然也是增加的，这种情况下，公司的股票、债券会相比减少发行，同时可能降低了公司对融资的需求，由此可见两者应该呈现负相关关系。

假设二：资产负债率和成长性呈现正相关。如果公司的成长性较高，则需要更多的资金来支撑其发展，从而公司背负的债务也会相应的增多。当出现能够看得见的光明前景，股东也会更愿意投入更多资金来促使其成长，这样一来得到的结果就是公司的资产变多，从而使得资产负债率变小。

假设三：资产负债率和偿债能力为负相关。偿债能力越强，越容易减少公司本身的负债，从而降低了资产负债率。

假设四：公司规模与资产负债率两者表现为正相关关系。当规模达到一定程度，公司往往会选择扩大融资渠道，较大的规模也会带来经营效率的增加和承受负债能力的增强，这样的结果就是引起资产负债率的增大。

4.2样本选取与数据来源

本文选取了2015年95家电子商务上市公司对外公布的财务数据作为研究样本。在研究资产结构影响因素这个问题上，选取了95个样本进行研究。

对数据作如下说明：（1）上述数据来源于各电子商务上市公司对外公布的年度会计报表；（2）剔除了*ST和ST标记的公司；（3）数据本身来源于巨潮资讯网等网络平台，收集后综合使用stata11.0和EXCEL等工具进行数据处理。

4.3变量设计

4.3.1被解释变量

根据大量阅读有关资本结构影响因素的文献，出于理论上的考虑，最终本文选择资产负债率作为被解释变量，也就是因变量并以此来衡量资本结构，用Z 表示。

4.3.2解释变量

本文选取盈利能力、成长性、偿债能力、总资产作为解释变量，用 X₁ X₂ X₃ X₄ 表示。

4.3.3控制变量

本文选取总资产对数作为控制变量。

表1：变量定义表

4.4资本结构影响因素的实证研究

4.4.1回归模型建立

Z= a₀ a₁X₁ a₂X₂ a₃X₃ a₄X₄ ε

公式中a₀为常数项，a₁ a₂ a₃ a₄ a₅为回归系数，ε为随机变量

4.4.2样本的描述性统计

表2：变量描述性统计分析

4.4.3回归系数

根据上述模型用stata11.0软件对样本数据进行多元回归系数分析，得到结果如下表所示：

表3：回归系数表

本文建立的理想模型为：Z= a₀ a₁X₁ a₂X₂ a₃X₃ a₄X₄ ε（ε为随机变量），其中模型的回归结果为表3所示。表3中的各个变量都通过了百分之一的显著性检验，相对拟合度也较高图中看出盈利能力的系数为负，说明资本结构与盈利能力是明显的负相关关系，成长性亦是如此。而偿债能力和公司规模显示的是正值系数，显示为正相关关系。因此显而易见假设一、四是成立的，而假设二、三则是相悖的。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

4. 参考文献

[1miller m, modigliani f. dividend policy, growth andthe valuation of shares [j].journal of business, 1961(10)

[2]harris. m, ravi, a, corporate control contests andcapital structure [j], journal of financial economics, 1988；55-86.