互联网背景下文化产业的资本结构研究Word下载.docx
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首先，通过互联网技术的开发和应用，文化产业的创意生产、设计、发行、消费等价值链条将被激活。
其次，互联网的智能化可以塑造智慧城市。
通过互联网的虚拟现实技术以及合成技术，城市现实空间将会虚拟空间对接，使城市的旅游文化、创意会展、文化设施服务等实现升级换代。
再次，文化资源可以利用互联网进行优化重组。
我国文化产业发展的根本动力在于通过科技创新与体制新，对文化资源进行优化配置，例如，深圳通过文化与科技融合，有效拓展了文化产业链条，并催生了新兴的文化传媒业态。
3.2文化产业上市公司资本结构现状分析
随着在2012年“十二五”文化产业规划的“关键年”，国家统计局《文化及相关产业分类（2012）》的发布，社会各界的焦点迅速聚焦于文化企业的快速发展，文化强国、文化生产力、文化数字化、文化传播渠道、文化对外贸易等等一些概念走进大众思维，跨界融合逐渐成为了文化产业的一大亮点；
2015年，李克强总理在《政府工作报告》中提出“互联网+”的新概念。
信息时代网络技术与多种行业结合产生了新的变化，也为文化产业的发展带来全新契机。
《政府工作报告》明确提出要制定“互联网+”行动计划，这也在互联网因子原本高度活跃的文化产业领域投下不小的波澜。
通过网络看电影、听音乐、玩游戏、看小说等正成为当下社会文化生活的新习惯，互联网与传统文化产业的融合，成为一个新的市场契机。
在这一过程中，文化产业结构开始面临升级转型，互联网与文化的融合更是为其带来了新的机遇与挑战。
以2012年国家统计局对文化产业新分类标准为界，前后各4年文化及相关产业占GDP比重如下图3-1：
图3-1文化及相关产业占GDP比重
从图中我们可以清楚的看出，文化及相关产业占GDP得比重从2009-2016年呈现逐步上升的趋势，2009年的2.52%到2012年的3.48%比重增加了0.96%，从2013年的3.48%上升到了2016年的4.14%，说明文化产业作为国家软实力的体现在不断的壮大，在2012年进行文化产业细分新标准后，文化产业与互联网技术的融合使得文化产业传统的产业结构不断发生着变化，也面临着转型升级的挑战。
所以面对这些新的机遇与挑战，我们需要清楚的了解文化产业的资本结构现状以及相关的影响因素，才能更好的应对升级转变带来的问题。
3.2.1资产负债率
资产负债率是指企业的负债与全部资产的对比，在这里，企业的负债包括短期负债和长期负债，该指标反映的是在企业的资产中有多少是通过举债获得的。
资产负债率是对我国文化产业上市公司资产负债情况衡量的重要指标。
本文从横向2016年文化产业与不同行业之间的资产负债率的对比、纵向上2011-2016年连续五年的文化产业上市公司的资产负债率来进行分析。
首先是对我国文化产业上市公司的连续六年的数据统计，得到情况如表3-1所示，
表3-1上市公司资产负债率单位：
％
年份极小值极大值均值中值标准差
2009.00237.3547.5638.6739.41
20101.77200.3039.3234.5132.49
20111.49169.5737.5632.8227.80
20123.4994.8335.1930.9722.31
20133.3295.3335.8631.5720.63
20146.95122.6135.2232.7121.14
20156.8377.5333.3628.6117.07
20164.5467.4832.7129.3115.77
数据来源：
新浪财经网、SPSS整理所得
根据表3-1中资产负债率的各项反映指标，我们主要从均值、中值、标准差来进行分析：
（1）均值
文化产业上市公司2009-2016年资产负债率的均值如下图：
3-1资产负债率均值
图3-2资产负债率折线图
如图3-2所示，2009-2016年文化产业上市公司资产负债率的均值的分布我们可以看出八年的数据总体呈现出来的趋势是由高到低发展；
从波动幅度来看，整体趋于稳定状态，除了2009年资产负债率的数值相较来说较高之外，2010-2016年的数值整体在30%~40%范围内变动。
（2）中值
文化产业上市公司2009-2016年资产负债率的中值如下图：
图3-3资产负债率中值
从图3-3中数据分析显示，在2009-2016年这8年期间，每一年都有一半以上文化产业上市公司的资产负债率低于每一年的中值38.67%、34.51%、32.82%、30.97%、31.57%、32.71%、28.61%、29.31%，验证了文化产业资产负债率较低的这一特征，这也说明在2012年以来互联网技术与文化产业快速融合发展的过程中，文化产业自身具有的知识性和创意性特征得到了一个发展平台，这样就使得公司所拥有的资产少进而在进行举债融资过程中遇到阻碍，所以造成了文化产业资产负债率低的现状。
（3）标准差
文化产业上市公司2009-2016年资产负债率的标准差如下图：
由图3-4数据分析得出，从2009年至2016年标准差逐年降低，说明各个上市公司的资产负债率之间差异逐渐缩小，由表3-2中数据看出，极大值与极小值之间的差异也在逐年降低，其中2014-2015年之间从21.14%降至了17.07%，说明在2014年国务院颁布关于《国务院关于推进文化创意和设计服务与相关产业融合发展的若干意见》使得互联网与文化产业之间的相互渗透更加明晰，对文化产业的经济起到了重要的推动作用。
总体来说，同一文化产业上市公司在不同年份中资产负债率变化不大，不同文化产业上市公司在同一年份资产负债率的变化较大。
3.2.2产权比率
产权比率是指负债与股东权益的比值，反映企业债务负担与偿债保证程度相对关系的指标，也是衡量企业资本结构的最重要指标。
资产负债率反映的是负债占全部资产的比重，但是产权比率反映的是企业资金来源的构成。
我国文化产业上市公司的2009-2016年的产权比率如下表3-4：
从表3-2中的数据我们可以看出2009-2012年文化产业上市公司的产权比率为27.63%、-126.53%、57.43%、101.99%，波动较大，其中2010年的产权比率为负值，而2012-2016年产权比率整体呈现下降的走势，说明负债比重在变小，权益比重在增加，其中不乏有互联网与文化产业融合为文化产业公司所创造的价值。
从表中。
我们也发现不同文化产业公司在同一时间内的产权比率差异较大，从标准差来看个体之间的差异也在逐年下降，说明互联网背景下的文化产业公司的偿债能力在逐渐增强，则公司承担的财务风险也在逐渐的降低。
3.2.4影响因素
（1）公司规模
通过在上面对文化产业上市公司资本结构的分析的过程中，我们可以发现不同的文化产业上市公司所计算出来的资产负债率都有很大的区别，而同一家上市公司在不同时间里的资产负债率变化并不是很大。
由此根据信号传递理论，规模较大的上市公司会向市场传递对公司有利的信息，可以减少信息的不对称性，更容易吸收投资者的资金，增加融资渠道；
提高公司的负债能力，增加市场占有份额，这样可以降低资本成本；
而对于规模较小的公司来讲融资就会困难，社会的认可度较低。
（2）股权结构
股权结构是指股份公司总股本中，不同性质的股份所占得比例以及相互关系，是公司治理结构的基础。
在我国，股权构成有国家股、法人股、社会公众股、职工股，其中国有股与法人股所占比例较大，所以在公司进行融资决策中拥有一定的决定权。
同时一个公司的股权结构也反映着公司股权的集中程度，对于我国文化产业上市公司来讲，有一半是国有企业，而国有企业因其股权构成的优势，容易获得金融机构的借款和国家政策的支持，另一方面也体现了股权集中对公司融资具有偏好选择，所以股权结构对资本结构存在着重要的联系。
（3）资产结构
1984年，Meyers和Majluf在分析管理者与外部信息不对称问题后认为，企业可以通过发行由抵押担保的债务可以降低债权人由于信息不对称带来的信用风险，因此有形资产的担保可以使债权人更愿意提供贷款，筹集更多的资金。
而资产结构中的资产在传统意义上包括流动资产与非流动资产，其中非流动资产中的固定资产与无形资产对资本结构的影响较大，固定资产价值越高可以做担保越大，无形资产是一种软实力，在融资过程可以增加一定的优势。
但是对于文化产业而言，由于其行业的特殊性，具备的固定资产占有较小的比重，无形资产是其主要资产，而金融机构对借入资金的公司有着严格的要求，并且银行借款作为负债的主要组成部分，对资本结构有着重要的影响。
（4）盈利能力
盈利能力是指企业在一定时期内赚取利润的能力，也是用来衡量资本结构的重要指标。
根据代理理论成本，一个企业的盈利能力较高，会对外传递较为有利的信息，使债权人监督成本降低，股东承担的代理成本降低这样就会使资本成本降低，吸引更多债权人的资金注入，利用财务杠杆增加了公司的负债能力；
因此公司的盈利能力越强，资产负债率越高。
（5）成长能力
企业的成长能力是对企业扩展经营能力的分析，一般来讲，成长能力越强需要注入的生产经营资金就会越多，而企业为了扩大生产规模会通过债务方式来获取资金，可见企业的成长能力也影响着资本结构。
文化产业本身资产的特殊性使得其获得银行借款较为困难，所以大多数人会通过股权融资来获取资金，资本成本增加从而影响着资本结构
（6）短期偿债能力
短期偿债能力的高低对一个公司的生产经营活动和财务状况有重要的影响，虽然拥有良好的营运能力和较强的盈利能力，但是若短期偿债能力不好，就会因为资金周转困难影响正常的生产经营，降低企业的盈利能力，严重的时候还可能会出现财务危机，所以短期的偿债能力对资本结构有着很大的影响。
3.3研究假设
在2012年我国工信部正式提出“两化”，即信息化与文化产业相互融合的大背景下，互联网技术推动着文化产业的价值结构升级转型，进而促使文化产业资本结构也发生着改变。
通过以上我们对资本结构改变的相关影响因素进行分析后，我们可以得出以下假设：
（1）互联网背景下文化产业公司规模对资本结构的影响呈现负相关；
（2）互联网背景下文化产公司的盈利能力对资本结构的影响呈现出负相关；
（3）互联网背景下文化产业的成长能力对资本结构影响的呈现出正相关；
（4）互联网背景下文化产业公司的股权结构对资本结构的影响呈现出正相关；
（5）互联网背景下文化产业公司的短期偿债能力对资本结构的影响呈现出负相关；
（6）互联网背景下文化产业资产结构的对资本结构的影响呈现出负相关。
4实证分析
4.1样本选取及数据来源
4.1.1样本选取
首先，按照2012年国家统计局新颁布关于《文化及相关产业分类（2012）》的文化产业公司的细分来选择并且公司的主营业务收入占收入总额的50%以上为了防止非文化产业公司的影响，保证研究数据的有用性；
其次，剔除一些ST公司，因为这些公司连续几年亏损经营，并且经营内容与经营名称存在着差异，会导致研究数据失去意义。
根据以上要求，总共筛选出60家上市公司作为研究样本，如下：
表4-1文化产业上市公司
股票代码公司名称股票代码公司名称
沪深00156华数传媒600037歌华有线
000607华媒控股600088中视传媒
000673当代东方600136当代明诚
00681视觉中国600158中体产业
00719大地传媒600373中文传媒
00793华闻传媒600551时代出版
000917电广传媒600576万家文化
002027分众传媒600593大连圣亚
002071长城影视600633浙报传媒
002103广博股份600637东方明珠
002143印纪传媒600715文投控股
002175东方网络600757长江传媒
002712思美传媒600825新华传媒
002181粤传媒600831广电网络
002238天威视讯600880博瑞传播
002292奥飞娱乐600892大晟文化
002343慈文传媒601098中南传媒
002354天神娱乐601801皖新文化
002400省广股份601928凤凰传媒
002445中南文化601929吉视传媒
002502骅威文化601999出版传媒
002624完美环球603000人民网
002678珠江钢琴002699美盛文化
新三板300027华谊兄弟300148天舟文化
300043互动娱乐300182捷成股份
300058蓝色光标300251光线传媒
300071华谊嘉信300291华录百纳
300104乐视网300315掌趣科技
300133华策影视300329海伦钢琴
300144宋城演艺300336新文化
以上所筛选出的公司包括了文化产业新划分标准的八个大类，没有涉及到的是关于文化专用设备的生产和工艺品的生产，主要是由于这两类生产经营收入占比很低并且相关公司的生产涉及其他行业因素，所以为了研究数据的有效性和结论的有用性，进行了相关的筛选。
4.1.2数据来源
以2012年国家颁布关于文化产业与信息化融合的相关文件以及国家统计局对相关文化产业分类划分的新标准为界限，由于文化产业属于高速发展行业，具有不稳定性，所以选取了我国文化产业上市公司2009-2016年连续八年的财务数据分析其在与互联网技术融合的过程中资本结构的特征与影响因素，并确保研究的意义。
其中涉及到的数据来源于由作者对对新浪财经网中各公司的报表数据的手工整理，并通过EXCEL表格和SPSS运算得出使用的数据。
4.2变量选择、模型建立
4.2.1变量的选择
（1）因变量的选择
反映资本结构的指标有很多，如股东权益比率、产权比率、资产负债率、长期负债比率等，在这里主要选取资产负债率来表示资本结构，我们知道资产负债率等于负债与资产的比值，又有会计恒等式资产=负债+所有者权益，所以股东权益比率、产权比率、长期负债比率与资产负债率具有一定的联系。
（2）自变量的选择
在第三章中，已经分析出影响资本结构的因素有公司规模，盈利能力，成长能力，短期偿债能力、股权结构、资产结构。
所以选择以下指标作为自变量。
①文化产业上市公司的资本结构与公司规模呈负相关，选择资产作为衡量公司规模大小的指标；
②文化产业上市公司的资本结构与股权结构具有负相关关系，选取公司前十位股东的股份比重来体现股权结构；
③文化产业上市公司的资本结构与资产结构具有正相关，选择固定资产的比重来体现。
④资本结构与上市公司的盈利能力呈现正相关关系，选择净资产收益率来体现盈利能力；
⑤资本结构与上市公司的成长能力呈现负相关，选择净利润增长率来衡量公司的成长能力；
⑥文化产业上市公司的偿债能力与资本结构具有负相关，选择流动比率作为衡量短期偿债能力的指标；
根据以上内容建立关于对文化产业上市公司资本结构的影响因素的指标体系如下：
表4-2影响因素指标体系
变量指标变量名称变量类型
企业规模资产总额取对数X1
自变量
股权结构前十位股东股份占比合计数X2
变量指标变量名称
资产结构固定资产占比=固定资产/资产总额X3
盈利能力净资产收益率=净利润/所有者权益X4
成长能力净利润增长率=（本年净利润-去年同期净利润）/去年同期净利润X5
短期偿债能力流动比率=流动资产/流动负债X6
资本结构资产负债率=负债/资产Y因变量
4.2.2模型建立
根据第3章做出的假设分析和第四章第1节的指标建立，文化产业上市公司资本结构的影响因素较多，所以构建多元线性回归分析模型，如下：
Y=α+α1X1+α2X2+α3X3……+αkXk+ε，其中k=1，2，3，4，5，6
4.3分析过程
4.3.1变量的统计描述
将样本量60家文化产业上市公司从2009-2016年连续8年的财务数据输入SPSS软件进行相关的描述统计与分析，得到结果如下表：
表4-3变量的统计描述
描述统计量
变量期间N极小值极大值均值标准差
SPSS分析
从表4-3可以看出，在60个样本、480个统计变量的观测值中，，平均净资产收益率为10.52%，平均的净利润同比增长率为36.12%，平均的前十大股东持股合计为0.63，平均流动比率为3.37%，平均固定资产比率为17.01%。
从各年的数据来看，公司的规模呈现增大的趋势；
公司的盈利能力以净资产收益率为代表，也呈现出增大的趋势，从2009年的11.60%上升到2016年的12.39%，增长幅度达到了0.79%；
作为公司成长能力中的衡量指标净利润同比增长率的平均值从2009年的--259.53%增长到2013年的-23.62%，在2014年、2015年和2016年的数值分别为168.44%、897.75%和36.12%；
在前十大股东的持股合计上，我们可以发现在近八年中的变化不是特别大，平均值在63%左右；
流动比率呈现出不稳定的状态；
在资产结构中，固定资产比率也呈现出下降的趋势，2009年为19.85%，2013年下降到19.26%，2014年、2015年和2016年分别为15.84%、11.45%和11.60%。
4.3.2多元线性回归分析
（1）拟合度检验
应用SPSS软件对收集数据进行回归分析之后，我们可以得出如表4-5的结果，反映了因变量Y和自变量X1到X6之间的关系。
表4-4拟合优度的检验模型
模型RR2调整R2标准估计的误差
1.999a.997.982.29345
a.预测变量:
（常量），X6，X2，X5，X1，X3，X4。
表4-4显示模型1中相关系数R为0.999，而决定系数R2为0.997，相关调整系数R2为0.982，我们都知道在回归方程中R2越大越接近1表明建立的多元线性回归模型的拟合度效果越好，模型1建立的拟合度较高。
（2）回归方程的显著性检验
根据SPSS软件输出的结果求出F值和对应的P值，对因变量资产负债率进行方差分析。
其次，根据P值的大小与选定的显著性水平α=0.05的大小，来得出建立的回归方程对因变量的显著性。
得出的结论如下：
表4-5方差分析表
Anovab
模型平方和df均方FSig.
1回归33.55565.59264.941.003
残差.0861.086
总计33.6417
b.因变量:
Y
在表4-5中我们可以看出，所建立的回归方程模型的平方和为33.555，残差平方和是0.086以及总偏差平方和为33.641，它们一一对应的对应的自由度分别是6、1、7。
除此之外从表中可以知道F值=64.941，即显著性检验统计量为64.941，P值=0.003，根据选定的显著性水平检验α=0.05可以得出p<
0.05，由此说明回归方程效果显著，该回归模型具有统计学意义。
（2）回归方程相关系数的显著性检验（T检验）
在
（1）中我们已经知道回归方程的建立对因变量资产负债率具有显著的作用，但是并不能说明所有的自变量Xk都对因变量Y有显著影响，所以还需要对
Xk对Y的线性关系是否显著，在这里还是和
（1）中的判别方法相同，以显著水平检验α=0.05为标准进行检验。
根据SPSS运行得出如下的结果：
表4-7回归系数及其显著性
模型非标准化系数标准系数
B标准误差试用版tSig.
1（常量）.625.04214.88.138
X1-.0223.439-.0024-.453.652
X2-.334.068-.276-4.911.001
X3.0206.06.021.344.306
X4.193.039.7214.132.009
X5-.0314.082-.0277-1.908.105
X6-.035.341-.017-5.764.001
SPSS计算整理所得
从表4-7中，我们可以看出只有X2=0.001、X4=0.009、X6=0.001，P值均＜0.05，也就是说代表股权结构的前十位股东的股份合计数、表示盈利能力的净资产收益率以及代表短期偿债能力的的流动比率与文化企业上市公司的资产负债率有着较为显著的关系，而X1=0.652、X3=0.306、X5=0.105，P值均＞0.05，即公司规模、成长能力和资产结构与公司的资产负债率之间的相关关系不显著。
根据以上数据显示，我们得出以下结果：
表4-8结论对比
变量X1（公司规模）X2（股权结构）X3（资产结构）X4（净资产收益率）X5（净利润增长率）X6
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