原创《企业风险承担经济后果》：本论文主要论述了企业风险论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
摘 要：文章以我国沪、深两市1998年-2012年上市公司为研究对象,以债务期限结构为视角,深入探讨了债权人能否感知企业的风险承担水平并做出相应的信贷决策.研究表明：风险承担水平的提高增大了企业*流的波动,带来了偿债风险的增加,而债权人能有效地感知企业风险承担水平并在信贷决策时做出相关反应,倾向于为风险承担水平较高的企业发放更多的短期债务资金以降低资金回收风险,企业风险承担水平与债务期限结构显著负相关.文章从外部利益相关者——债权人的视角,丰富了企业风险承担经济后果的相关研究.
关键词：风险承担；债权人；债务期限结构
一、 引言
风险与收益紧密相连,风险承担也是形成企业收益的重要路径,对于企业成功和长期价值增长至关重要（John et al.,2008）.随着理论界与实务界对于企业风险承担问题的重视,相关研究也逐渐成为学术界的研究热点.然而,当前有关企业风险承担的研究主要集中于企业风险承担影响因素的研究,而对其经济后果的研究则主要从风险承担内涵出发,关注其所带来的积极影响（如绩效、价值和成长性等）,没有关注外部利益相关者的反应.在此背景下,本文从外部债权人的视角,关注它们能否感知企业的风险承担水平,并基于此感知对企业的债务期限结构做出相应决策?
二、 理论分析与研究假设
尽管风险与收益二者具有紧密的联系,但作为获取固定收益（利息和本金）的债权人更为关注企业的风险性.提高企业风险承担水平会带来较大的*流波动（Djembissi,2011）,增加了企业的偿债风险,而以往的研究也表明债权人能够有效地识别企业风险并在信贷决策时做出相关反应（申香华,2014）.而具体到债务期限结构而言,短期债务相比长期债务,能够更有效地降低企业*问题（包括风险相关的*问题）,促使企业频繁“吐出”*流,更能有效控制企业的机会主义行为（Shyu & Lee,2009）.当企业面临较高破产风险时,短期债务也更便于债权人回收借贷资金（章细贞,2011）.同时,风险承担水平较高的企业其信息不对称程度也相对更高（申香华,2014）,为了降低企业的逆向选择和道德风险,债权人也倾向于向企业发放短期负债.将企业风险承担水平、债权人感知与不同债务期限负债的治理效应结合起来,本文认为债权人能够有效地感知企业的风险承担水平,当企业风险承担水平较高时,债务资金面临着较严重的*成本,债权人也就倾向于发放较短期限的债务来降低其*成本,而不愿发放长期资金,以降低资金回收风险.在此基础上,本文提出如下假设1：
假设1：企业风险承担水平与债务期限结构负相关.
三、 研究设计
1. 变量设计.
（1）被解释变量设计.本文被解释变量是对企业债务期限结构的衡量.借鉴Su和Li（2013）的研究,结合我国上市公司可获得的财务数据,采用资产负债表法中长期负债占企业总负债的比例来测度债务期限结构（DM）.
（2）解释变量设计.本文的解释变量主要是对企业风险承担水平的测度.借鉴Koerniadi等（2014）、苏坤（2015）的研究,采用如下三种方法衡量企业风险承担,包括企业年化日收益率标准差的对数值（Risk1）、年化周收益率标准差的对数值（Risk2）和年化月收益率标准差的对数值（Risk3）.计算公式如模型（1）所示：
（3）控制变量选择.借鉴已有研究成果,控制以下可能影响企业债务期限结构的因素.①资本结构（Lev）.使用企业期末总负债与总资产的比值来衡量.②盈利能力（ROA）.使用资产收益率也即息税前利润与年末资产总额的比值来衡量企业盈利能力.③成长性（Tobin"s Q）.使用Tobin"s Q值来衡量企业成长性（对非流通股市值的衡量采用其账面价值来替代）.④资产有形性（Tang）.使用期末固定资产净额与资产总额的比值衡量资产有形性.⑤产权性质（State）.根据上市公司实际控制人的产权属性来划分企业产权性质,如果为国有产权,定义为1,否则为0.此外,在回归时还控制了行业差异和年度差异的影响.
2. 样本与数据来源.以我国沪、深两市1998年～2012年上市公司为初始样本,并按照以下标准进行筛选.①剔除金融、保险类行业上市公司；②剔除在样本期间被ST、PT的公司；③剔除资料不全或缺少相关数据资料的样本.在此基础上共得到我国上市公司15年共计16 402个样本观测值,其中1998年595个、1999年692个、2000年784个、2001年905个、2002年976个、2003年1046个、2004年1 105个、2005年1 184个、2006年1 187个、2007年1 184个、2008年1 317个、2009年1 375个、2010年1 360个、2011年1 346个、2012年1 346个.本研究对所有连续变量进行了上下1%的Winsorize 处理以消除相关极端值的不利影响.本研究所用财务数据主要来源于香港理工大学和国泰安信息技术有限公司联合开发的中国股票市场数据库（C*AR）以及上市公司年报等.本研究的数据分析主要采用STATA11.0软件.
3. 研究模型.采用如下模型运用多元回归分析来检验本文所提假设.
其中,Risk用來表示企业风险承担,本文采用Risk1、Risk2和Risk3三种衡量方式；其中,?琢0表示截距项,?茁表示回归系数,?着表示误差项,i表示企业,t表示年份.在上述模型中,如果?茁1的系数显著为负,表明债权人会对风险承担水平较高的企业发放更多的短期债务,企业风险承担水平与债务期限结构显著负相关,则本文所提研究假设成立；本研究对所有连续变量进行了上下1%的Winsorize 处理以消除相关极端值所造成的不利影响.同时,由于常用的面板数据估计方法会低估回归结果的标准误差,借鉴Petersen（2009）的研究,在后文回归检验时对标准误差进行了企业层面的群聚（Cluster）调整.
企业风险论文参考资料：
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