值”的前提条件，但是随着中国股市的有效性逐步提高，中国股市基本可认为有效。并且托宾 Q 值在反映金融市场对公司长期绩效的预期方面是优于其他指标的。因此本文就选择以托宾Q作为企业价值的指标。
3。2。2解释变量
解释变量用资产负债率DAR(Debt-Assets Ratio)来表示，反映总体资本结构。考虑到长期负债率和短期负债率之间的相关性，本文进一步将资产负债率以资本期限为界分为长期负债率（LDAR）和短期负债率（SDAR），分别考察其对企业价值的影响，建立三个模型。
3。2。3控制变量
   考虑到影响企业价值的除了资本结构,还有很多可能的企业特征因素,在以往的文献中发现公司规模、主营业务增长率等因素是普遍具有一定解释力的。据Morck ( 1988)、汪辉(2003)等的研究都表明公司规模、主营业务增长率对企业价值有影响。本文也将主营业务增长率和公司规模这两个变量作为控制变量引入到本文的模型中。
（1）公司规模SCALE，是用企业总资产的自然对数表示。假设企业的规模越大则企业价值越大。公司规模越大说明企业发展趋势越好且具有雄厚的资金实力,易于调配资金同时还比较可能形成行业壁垒,形成威慑力而保护企业产品的竞争力，另外规模较大的企业更可能导致形成规模效应,导致企业价值的上升，因此假设企业规模与企业价值呈正相关。
（2）成长性RGR，是用主营业务增长率表示。假设企业的主营业务收入增长率越大则企业价值越大。主营业务的成长率展现了企业核心产品的发展力和未来创造收益的可能性即企业未来发展潜力。该指标越高说明企业的主营产品越具有竞争力，市场前景越好，企业价值越大。因此假设企业的成长性与企业价值呈正相关。
3。3数据来源 
   根据2012 年版的证监会行业分类选择制造业，截止2012年我国沪深两市制造业上市公司就有2603家，几乎占全体上市公司数量的半壁江山。本文研究的制造业上市公司样本数据数据均直接或间接来自于锐思数据库、上海证券交易所网站( http: / /www。 sse。 com。 cn)、深圳证券交易所网站( http: / /www。 szse。 com。 cn) 
等国内公开披露的我国沪深两市仅发行A股的制造业上市公司2009-2012年年度财务报告。数据处理和回归统计的检验与分析均使用的是Excel软件及eviews统计分析软件。
   在借鉴相关研究文献的基础上, 为使实证结果更具解释力和现实意义，按以下原则对所有样本公司进行筛选: 第一, 为了避免异常值对研究的影响, 剔除在样本期间内被ST的公司以及财报和股市数据残缺，资料不全的公司; 第二, 剔除2006年之后上市的公司，保证公司上市有一定的年限，各项业务比较完善，企业价值才不会出现较大波动。第三，选择仅发行A股的上市公司。最后得到553家上市公司2010-2012年一共1659个样本。所选择的数据包括用于计算托宾Q值的上市公司收盘价、总股数、流通股数、每股净资产，以及年度财务报表中的主营业收入，总资产，总负债，流动负债，非流动负债。利用以上数据进行多元线性回归分析。 资本结构与企业价值来自中国制造业上市公司的证据(4):http://www.youerw.com/jingji/lunwen_14204.html