由于国内没有太多的研究能够证明多元化与资本结构的关系，已有的相关研究往往只有三四年的样本（如洪道麟等，2007），因而研究结论非常不稳健。为了对粤商多元化战略选择与其资本结构间的关系寻找理论证据，我们接着以中国上市公司为样本（因为粤商企业样本数不够），对多元化与资本结构间的关系进行计量分析，然后再结合粤商企业的财务数据，进行案例说明。
4.3.1 研究设计
我们首先从检验多元化与资本结构的关系入手，建立截面回归模型，观察两变量间的关系变化过程。被解释变量为资本结构指标（CS），解释变量为多元化指标（DIV）。参考蒂特曼和韦赛尔斯（TitmanandWes-sels，1988），拉詹和津加莱斯（RajanandZingaless，1995），黄桂海和宋敏（2003）、苏冬蔚（2005）、张翼等（2005）、肖作平（2005）、洪道麟等（2007）的研究；我们还采用了以下控制变量：公司规模（Size）、成长性（Growth）、非债务性税盾（NDTS）、盈利能力（Prof）、股权集中度（OC）、有形资产比例（Tang）、所有权结构（Cont）。
下标t代表不同的时间，β代表回归系数，u表示残差项。由于截面回归可能存在异方差问题，我们用广义最小二乘法（GLS）对式（4.1）进行估计。
接着，为了多元化程度与资本结构的总体关系，同时更好的利用数据的信息，我们进一步检验以下面板数据模型：
cst=β0+β2DIVt+β3OCt+β4Sizet+β5Growtht+β6NDTSt
式中，cs表示资本结构一阶差分变量。这是因为资本结构是非平稳变量。此外考虑到股权分制改革的因素，我们还加入了股权分制改革控制变量（ER），这样（4.2）式实际考察的是各变量对资本结构变化速度的影响。
以上模型是静态模型，且没有考虑到变量间内生性和时滞性的问题。布罗姆利（Bromiley，1990）指出，企业战略对资本结构会有一定的影响。从而，资本结构和战略变量可能是相互内生的（洪道麟等，2007）。屈耀辉等（2007）对中国上市公司的实证研究表明，资本结构对于公司竞争力有着重要的影响，而且这种影响存在着时滞性。这说明资本结构对多元化的影响应该存在时滞性。而多元化对资本结构的影响同样也可能存在时滞性。另外，前期资本结构会对企业后期资本结构的变化产生影响，前期多元化战略也会对后期多元化战略产生影响，考虑到这些因素，并参考阿绍尔（Aschauer，1988，1989）、劳奇（Rauch，1995）。
（4.3）式中，Y是相关变量（多元化程度和资本结构指标，下文将分别说明），X代表除了Y的滞后值以外非虚拟变量的其他解释变量集，D为虚拟变量，η是公司特有效应，ε是误差项。下标i和t分别代表不同的公司和时间。由于变量也可能存在两阶滞后影响，我们还进一步考察（4.4）式，此时X的下标也相应地滞后一期，等式左边的Yi，t-1可以移到等式右边，于是模型可以反映出Xt-1对Yi，t的影响。用小写字母表示一阶差分变量，并对（4.3）式和（4.4）式进行差分以消除公司特有效应。
因为需要控制滞后的被解释变量潜在的内生性问题，最小二乘法和两阶段最小二乘法都是有偏的。为了解决这一问题，我们用系统广义矩估计方法（SYSGMM）对此动态模型进行估计。这一方法由阿雷拉诺和邦德（ArellanoandBond，1991）、阿雷拉诺和博韦尔（ArellanoandBover，1995）以及布伦代尔和邦德（BlundellandBond，1998）建立。X变量集包括上面提到的所有变量。
使用（4.8）和（4.10）式是因为因变量可能存在两阶滞后影响。γ和β代表回归系数，ε和u表示残差项。由于变量间可能存在内生性，在用SYSGMM方法对（4.7）~（4.8）式进行估计时，我们选择进入方程的非虚拟控制自变量的滞后一期变量、即期虚拟控制变量，以及Growtht-1和Tangt-1作为工具变量；对（4.9）式~（4.10）式进行估计时，根据模型具体形式选择非虚拟控制自变量（包括未进入方程的变量）的滞后变量和即期虚拟控制变量作为工具变量。
4.3.2 变量说明
4.3.2.1 多元化指标（DIV）
（1）收入的赫芬达尔指数（HI）
其中，Si为行业收入占总收入的比重，M为企业经营的行业数。当公司只涉足某一类行业时，HI值为1，也就是我们所说的专业化经营公司。HI值与多元化程度呈反比，即多元化程度越高，HI值就越小。HI值越接近0，多元化程度越高。在涉及行业数目相同时，HI越大，说明各业务收入比例差距越大，公司的收入主要来自于某一个行业。
（2）熵指数（Entropy，EI）
其中，Si为行业收入占总收入的比重，M为企业经营的行业数。专业化经营的公司熵指数为0；多元化程度越高，熵指数就越高。
4.3.2.2 资本结构指标
和以往研究类似，我们用资产负债率（即负债/资产）作为资本结构指标。以往的一些研究表明，行业是影响资产负债率的一个重要原因（如陆正飞、辛宇，1998），为此有的学者在计算这一指标时，运用郎咸平和斯图尔兹（1994）对企业价值指标进行行业调整的方法，对资产负债率指标进行了行业调整（洪道麟等，2007）。但我们在计算这一指标时，没有对行业进行调整。这是因为，（1）郎咸平和斯图尔兹（1994）进行行业调整，是因为他们运用的是年度截面回归模型，由于担心多元化与企业价值间存在逆因果关系，也即，处于价值比较低的行业为了摆脱困境可能会采取多元化战略，而不是多元化引起企业价值的变化，故需要进行行业调整。我们使用的是动态结构式模型，本身已经考虑到了这种内生性，故无需进行调整。（2）郎咸平和斯图尔兹（1994）进行行业调整的方法是先用各部门资产重置成本占公司总重置成本比重为权重，乘上专业化公司的平均企业价值，来计算公司应有的企业价值，然后用公司实际价值减去其应有的价值，实现对企业价值的行业调整。可见，郎咸平和斯图尔兹（1994）的方法是以能够准确计算各部门资产重置成本为基础的，而我国不具备这种数据条件。洪道麟等（2007）采用了变通的方法，用各部门销售收入占公司总销售收入比重为权重，但我们认为，这种变通的方法是有问题的。因为，销售收入本身和多元化有着密切的关系，这么一调整很可能削弱了多元化对资本结构的影响。
4.3.2.3 非虚拟控制变量
（1）公司规模。如果小规模公司更倾向于多元化或者多元化会使公司规模发生变化，那么公司规模就与多元化程度密切相关。另一方面，大部分实证研究表明（如陆正飞、辛宇，1998），规模因素与资产负债率正相关。公司规模越大，负债水平越高。这是因为，在其他条件相同的情况下，大公司相对小公司而言，其现金流比较稳定，经营风险比较小。所以公司的规模越大，资产负债率越高。但拉詹和津加莱斯（RajanandZin-gales，1995）提出了不同看法，认为大公司的信息披露会更加充分，信息不对称程度较轻，因此它们会更倾向于选择股权融资，从而降低负债比例。我们用企业总资产的自然对数作为规模因素代理变量。
（2）盈利能力。低盈利的企业或许会更倾向于采用多元化策略摆脱困境，多元化战略也可能会对企业盈利能力带来影响。另一方面，根据著名的融资顺序理论（MyersandMajluf，1984），当存在信息不对称时，企业将首先利用留存收益进行内部融资，其次才是债权融资，再其次是股权融资。因而企业盈利能力越强，其财务杠杆水平越低。而根据斯图尔兹（1990），对于盈利能力高的企业，负债可以限制经理人的过度投资，因而盈利能力应该和资产负债率正相关。我们用资产回报率（ROA）代表盈利能力。
（3）股权集中度。已有研究（王克敏，2003；肖作平，2004等）表明，股权结构是影响我国上市公司资本结构和公司价值的重要因素。由于股权结构在中国公司中具有独特的重要作用，它很可能也会影响多元化。我们用前十大股东持股比例作为股权集中度变量。
（4）成长性。高成长性公司的破产成本更大，因而公司会更倾向于股权融资。而斯图尔兹（1990）认为对于缺乏投资机会的低成长性公司，债务是一种限制代理成本的有效工具。因此，公司财务杠杆和成长性之间应当具有负相关关系。我们用资本性支出与销售收入之比代表成长性。
（5）非债务性税盾。迪安杰洛和马苏利斯（DeAngeloandMasulis，1980）指出，非债务性税盾取代利息费用发挥了抵减公司税收的作用，非债务性税盾越多，企业债务融资的税盾效应的相对贡献越小，债务也就越少。因此，非债务性税盾规模同财务杠杆负相关。参照蒂特曼和韦赛尔斯（TitmanandWessels，1988）和洪道麟等（2007），我们用公司年度折旧额与总资产之比代表非债务性税盾。
（6）有形资产比例。当企业破产时，有形资产的价值应当高于无形资产的价值。因此威廉森（Williamson，1988），哈里斯和拉维夫（Harris andRaviv，1990）等认为企业的清算价值越高，财务杠杆就会越大。但苏冬蔚（2005）发现无形资产占总资产的比例与企业总价值无关，这表明有形资产比例也不一定与企业价值有关。我们用固定资产净值占总资产比例计算这一变量。
以上六个控制变量中，前三个变量可能同时影响多元化和资本结构，后三个变量可能影响资本结构。
4.3.2.4 虚拟控制变量
以下两个因素可能影响多元化和资本结构，我们分别用虚拟变量控制其影响：
（1）所有权结构。政府干预严重的企业会更易于发生多元化（陈信元、黄俊，2007）。而公司所有权结构与政府干预密切相关。田利辉（2004，2005）也证实了企业杠杆治理效果与所有权性质密切相关。我们用一个虚拟变量代表所有权结构，如果第一大股东为国有股或国有法人股，则认为该公司为国有控股，此变量为1，否则认为该公司为非国有控股，此变量为0.
（2）股权分置改革。由于2005年后上市公司普遍进行了股权分置改革，这一因素可能会对公司多元化或资本结构产生影响，考虑到影响的时滞性，我们令2006年这一变量为1，其他时间为0.
4.3.3 数据和样本说明
参考以往研究者的方法，我们采用2001年4月中国证监会颁布的《上市公司行业分类指引》对公司业务进行分类。我们将行业划分到《上市公司行业分类指引》行业代码的第二位，将公司各项主要业务分成91类，并根据上市公司分部报告中各行业销售收入和总业务收入数据，计算多元化指标。我们选取的样本期为2000~2006年，选取的样本公司为1999年底前在深圳和上海证券交易所上市的1026家公司，并对样本进行以下筛选：（1）剔除金融类公司；（2）剔除数据有问题和数据不全的公司；最终得到的是平衡面板数据集。样本公司数共789家。
2000~2002年上市公司年度报告中的分部报告数据来源于巨潮资讯网（cninfo。com。cn）。其他数据来源于《CSMAR中国上市公司财务指标分析数据库》和《CSMAR中国上市公司财务报告数据库》。需要指出的是，我们的数据集时间序列较短而截面数较大，而系统广义矩估计方法正是适用于截面数较大而时间序列较短的平衡面板数据，这与我们数据集的特点是相符合的。
4.3.4 描述性统计
4.3.4.1 多元化均值的变化
表4-1给出多元化均值。可见，国有控股公司的多元化程度明显高于非国有公司，但是，国有控股公司与非国有控股公司的这种差异并没有随时间扩大的趋势，表明所有权结构变量可能会与多元化程度有关。另外，我们看不到多元化均值有随时间变化的均值。
4.3.4.2 多元化与资本结构的相关性
我们用HI和EI指数分别度量企业多元化程度，发现两个指标的Pearson相关系数高达-0.88，且相关系数值的双尾t检验在1%水平上高度显著，可见两个指标是可以相互替代的。我们以下的分析基于HI指标进行，稳健性检验采用EI指标。我们将样本分为多元化公司（HI>；1）与专业化公司（HI=1），另外，考虑到国有控股公司和非国有控股公司在所有权性质上的差异，又进一步将多元化和专业化公司分别分为国有和非国有控股两类，并计算出各类公司的资本结构均值。
观察表4-2可以发现，除了2005年和2006年外，无论是国有控股还是非国有控股公司，多元化经营公司的资产负债率均比专业化公司高。我们猜测这可能是因为股权分置改革的原因。因为多元化经营的公司可能存在着更为严重的公司治理问题，而股权分置改革对其资本结构的影响或许因此而更为明显。另外，我国上市公司资本结构呈现出逐渐上升的趋势，这从一个侧面说明了我国上市公司改革初见成效，股权融资偏好逐渐降低。
4.3.4.3 多元化可以产生共同保险效应吗
由表4-2可知，多元化和资本结构（资产负债率）间存在着明显的正相关性。但这种正相关性的原因是什么？洪道麟等（2007）根据1999~2003年的数据进行了实证研究，认为卢埃林（Lewellen，1971）提出的共同保险理论可以对其进行解释。也即，企业多元化可以分散经营风险，从而增加了企业的负债融资能力。为了检验这一点，我们在用资产收益率度量企业盈利能力的基础上，进一步用资产收益率的标准差度量企业经营风险，分别计算了各年多元化与专业化公司的经营风险。
多数情况下，多元化公司的盈利能力不如专业化公司，只有极少数时间多元化公司的盈利能力超过了专业化公司，这一研究结论与姚俊等（2004）是类似的。而从表4-4可见，2002年之前，多数情况下，多元化公司的经营风险确实较专业化公司低，但是2003年后这种情况发生了变化。2003年后大部分情况下专业化公司的经营风险更低。我们认为，2000~2002年中国股市处于熊市期，而银行也较为惜贷，企业融资较为困难。在这一阶段可能多元化公司的扩张冲动减少，多元化公司经营的共同保险效应能够得以较充分的体现；但2003年中国股市由熊转牛，企业扩张冲动加强，共同保险效应就失效了。总之，从表4-3和表4-4中，并没有多元化公司能够降低企业经营风险的证据，因而共同保险效应理论对于分析我国上市公司多元化与资本结构关系仍然欠缺解释力。当然，从上文分析可知，由于多元化和资本结构（资产负债率）间存在着明显的正相关性，内部资本效率理论也是失效的。
4.3.4.4 企业规模、资本结构与多元化的关系
由于企业规模会影响资本结构，如果多元化能够引起企业规模变化，那么多元化就会通过规模因素影响企业资本结构。我们通过表4-5比较了多元化与专业化公司的规模均值。
各年多元化公司的规模均小于专业化公司，但差别不大。这说明了多元化和企业规模间存在负相关关系。但是，这不一定是多元化引起企业规模的减小，或许是小规模的企业更希望通过多元化迅速成长。与此相类似，上文我们虽然发现了多元化和企业盈利能力很可能存在着负相关关系，但我们也并不知道究竟是盈利能力低的企业为摆脱经营困境，比较倾向于多元化，还是因为多元化折价造成企业盈利能力下降。因此，我们需要对4.3.1部分建立的各类实证模型进行回归分析。
4.3.5 截面数据回归结果
对模型（4.1）的回归结果中动态地观察多元化与资本结构的作用。可以看到各年度的模型拟合度都很好。NDTS和Prof与资本结构间均是高度显著的负相关关系，Size和
资本结构高度显著正相关，Tang和Growth的系数则不稳定，说明有形资产比例、企业成长性与资产负债率间存在不稳定的相关关系。OC在大部分时间里和资本结构显著负相关，但有的年份又是正相关，说明其对资本结构的影响也不稳定。Cont系数基本上显著为负，说明国有控股公司的资本结构要低于非国有控股公司。以上关系和我们的设想基本上是相合的。但是，Div的系数却出现了明显的变化过程，2002年前它显著为负，但在2003年后却逐步过渡到显著为正值。说明多元化程度与资产负债率间的正相关关系已经在逐步减弱甚至逆转。因此，从截面回归结果看，共同保险效应理论对我国上市公司多元化行为的解释力是有限的。另外我们发现，每当Prof和Size变量进入模型时，都会引起DIV系数值及其显著水平的下降，说明多元化和企业盈利能力与企业规模间存在相关性。
4.3.6 静态面板数据回归结果
为了保证面板数据回归方法的可靠性，我们首先对面板数据进行了冗余固定效应（RedundantFixedEffect）似然比检验，结果证明采用固定效应方法优于最小二乘法，接着我们又进行了Hausman检验，结果证明了固定效应优于随机效应。因此我们选择固定效应模型，为了克服截面异方差问题，我们选择了对截面进行加权的广义最小二乘法（GLS）进行回归。
表4-13各回归方程拟合度均较高。但DIV系数为正且不显著，说明其对资本结构的变化速度没有起到明显作用，这就说明共同保险效应理论很难解释中国上市公司的多元化行为。NDTS和Prof与资本结构间均是高度显著的负相关关系，Size和资本结构高度显著正相关，这些变量与资本结构的关系和我们从截面回归得到的结论是近似的。不过，表4-13中Tang的系数显著为负，表明有形资产比例会减弱资本结构增长的速度，Growth的系数显著为正，表明企业成长性的加强有助于资产结构增长速度的加快。Growth的系数为何为正？我们认为，这恰恰反映了中国金融市场上存在着严重的信息不对称问题，导致高成长性的风险企业在获取负债融资上更有优势。多元化很可能引起企业的盈利能力下降，但却能够为企业带来更多的负债融资。这其中的原因，也就在于高风险多元化企业与投资者间的信息更为不对称，对于这类企业投资者更容易出现错误判断，将资金借给它们。OC的值虽然显著但非常小，说明股权集中度可能和资本结构增长速度存在微弱的负相关关系，ER的值显著为负，说明股权分置改革有助于规范股市运作，提高投资者对股市的信心，从而使得企业更容易从股市筹措资金，因而其对资本负债率的提高有一定的制约作用。
4.3.7 动态面板数据模型回归结果
4.3.7.1 多元化的影响因素
我们首先对模型（4.7）和（4.8）进行检验，以分析影响多元化的因素。结果分别在表4-14和表4-15给出。由表4-14可见，DIVt-1系数显著为正，说明前期多元化程度对后期多元化程度有明显的推动作用，OCt系数显著为负，说明股权集中度越高，多元化程度越高。这从一个侧面说明，股权度越集中，多元化决策就越容易通过。CSt系数为正且有一定显著性，说明资本负债率的升高对多元化程度有一定的制约作用影响。Sizet，Proft，Contt和ERt的系数均不显著，说明企业规模、盈利能力、所有权结构和股权分置因素对多元化均无影响。另外，Sargan过度识别检验说明工具变量的选取是可靠的。不过，Arrelano-Bond二阶自相关检验说明模型存在二阶自相关，因而模型（4.7）的设定可能存在问题，所以我们需要进一步检验模型（4.8）。
观察表4-15可见，divt-1系数显著为负且约为-0.12，因为div=DIV-DIVt-1，divt-1=DIVt-1-DIVt-2，根据模型（4.8）可知，此时DIVt-1系数显著为正且小于1（约等于（1~0.12）），DIVt-2的系数则约为0.12.说明前期多元化程度对后期多元化程度有明显的推动作用，但这种推动作用随时间推移显著减弱。OCt-1系数为负，但绝对值很小且不显著，说明滞后一期的股权集中度的高低对多元化决策没有影响。CSt-1仍然为正且具有一定的显著性，说明资本负债率的升高确实对多元化有一定制约作用。Sizet-1，Proft-1，Contt-1和ERt的系数均不显著，说明滞后一期规模、盈利能力、所有权结构和股权分置因素对多元化均无影响。因此，综合表4-14和表4-15的回归结果，并结合上文的论述，可知盈利能力弱和规模小均不是引起企业多元化程度增加的原因。盈利能力、规模与企业多元化程度负相关性的原因很可能在于企业的多元化行为导致其规模减小和盈利能力下降。此外，表4-15中Sargan过度识别检验结果说明工具变量的选取是可靠的，Arrelano-Bond一、二阶自相关检验结果说明模型设置是合理的。
4.3.7.2 资本结构的影响因素
我们接着对模型（4.9）和（4.10）进行检验，以分析影响多元化的因素。结果分别在表4-16和表4-17给出。由表4-16可见，CSt-1的系数显著为正，说明前一期的资本结构对后一期有正面影响，NDTSt-1系数为负且有一定显著性，证实了非债务税盾与资本结构理论上应该存在的即期关系。但对于其他变量而言，模型（4.9）的回归结果很不稳定，且回归1与回归3的Arrelano-Bond二阶自相关检验说明模型存在二阶自相关，因而模型（4.9）的设定可能存在问题。故需要进一步考察模型（4.10）。
表4-17中Sargan过度识别检验结果说明工具变量的选取是可靠的，Arrelano-Bond一、二阶自相关检验结果说明模型设置是合理的。观察表4-17可发现，DIVt-1系数在10%水平上显著为负，说明前期多元化会引起后期资产负债率的提高，Proft-1显著为负，证实了盈利能力高的企业更愿意通过内部留存收益筹资。ERt显著为负，说明股权分置改革有助于NDTSt-1系数显著为正，说明前期非债务税盾与资产负债率正相关；而Growtht-1系数显著为正，说明公司上期良好的成长能力会引起后期财务杠杆上升。这两个变量的系数与理论是不符合的。
NDTSt-1的系数为何为正？我们认为，这主要是因为非债务税盾对资本结构的影响时滞较短，使得NDTSt-1对CSt的影响被CSt-1吸收了。NDTSt-1对CSt的影响主要通过两条途径：（1）如果NDTSt-1增加，会引起CSt-1低，并进而引起CSt降低，反之反是；（2）NDTSt-1的增加会引起NDTSt的减少，因为前期折旧提得越多，后期折旧就越少，而NDTSt的减少又会引起CSt的增加，反之反是。一般而言，两种途径以第一种为主，毕竟前期折旧对后期折旧的影响要通过一段时间才能明显体现出来，因此在没有CSt-1项的方程中，NDTSt-1对CSt的影响为负，但当CSt-1进入模型后，第一种影响途径被CSt-1吸收，只剩下第二种影响途径，故NDTSt-1系数为正。
Growtht-1的系数为何为正？和前面一样，我们认为，这也反映了中国金融市场上存在着严重的信息不对称问题，导致高成长性的风险企业在获取负债融资上更有优势。根据我们的分析，多元化很可能引起企业的盈利能力和规模下降，但却能够为企业带来更多的负债融资。这其中的原因，也就在于高风险多元化企业与投资者间的信息更为不对称，对于这类企业投资者更容易出现错误判断，将资金借给它们。
在没有太多变量进入模型时，cst-1对cst变量的影响显著为正（回归1和回归2），但随着Sizet-1等变量进入方程，它变成了显著的负值（回归3和回归4），这说明回归1和回归2中cst-1对cst变量的影响有很大部分是其他因素造成的。相对而言，回归3和回归4的结果更为可信。在回归3中，cst-1系数为-0.863，表明CSt-1的系数为0.137（1-0.863），CSt-2的系数为0.863，说明前期资本结构对后期资本结构的影响有一个较长的时滞。ERt的系数为负，说明股权分置改革有助于规范股市运作，提高投资者对股市的信心，从而使得企业更容易从股市筹措资金，因而其对资本负债率的提高有一定的制约作用。此外，Contt系数不显著，说明所有权性质对于资本结构的变化速度没有影响。Tangt-1的系数为正且有一定的显著性，说明滞后一期的有形资产比例的提升，有助于资产负债率的提高。结合上文静态面板数据模型中Tangt的系数为正的情况，有形资产比例上升可能会先引起资本结构的降低，然后再引起资本结构的上升。这或许是因为注重提升有形资产比例的企业，在短期内更注意通过内部资本市场融资，而信贷市场上的资金供给者认识到企业的价值也存在一个时滞。
4.3.7.3 稳健性检验
为了保证研究结果的稳健性，我们用熵指数代替赫芬达尔指数重复了上述检验，结果完全一致。接着，我们根据年度数据进行了截面数据回归，结果与动态结构模型的结论也基本相符。最后，我们参照模型（4.8）和（4.10），构造了企业规模和盈利能力的决定模型，通过实证检验证实了多元化对企业规模和盈利能力的负面影响。
式（4.11）中小写变量proft表示盈利能力的一阶差分变量。
DIVt-1的系数为正且高度显著，可见多元化造成了企业盈利能力的下降和规模的减小。CSt-1对于proft的系数为正，说明资本结构的提升有助于提高下期利润，这与前文结论也是相符的，因为资本结构提升对下期的多元化有一定制约作用，所以有助于增加企业利润。但相对于DIVt-1，CSt-1的系数显著水平较低且绝对值较小（0.122），说明这种制约作用是有限的。此外，ERt系数为正，说明股权分置改革有助于提高公司绩效。Contt的系数为正但不显著，说明国有企业的绩效优势并不明显，这与我们描述性统计和之前的实证分析得到的结论也基本一致。
多元化与资本结构间的关系非常复杂，利用2000~2006年的数据，在对中国上市公司资本结构的决定因素进行分析的基础上，我们通过截面回归与面板数据回归，较为深入地考察了多元化经营和资本结构之间的关系，检验了共同保险效应能否解释中国上市公司的多元化行为。我们的研究发现，共同保险效应对中国上市公司多元化行为的解释力是极其有限的。我们还得到以下结论：
（1）盈利能力、非债务性税盾、企业规模对资本结构具有显著的影响，是资本结构的重要决定因素。资本结构及其变化速度与盈利能力、非债务性税盾负相关，与企业规模正相关。这些结论与以往文献的结论是类似的。
（2）所有权性质对于资本结构有一定的副作用，是造成国有控股公司资产负债率低于非国有控股公司的一个原因。但所有权性质不会影响资本结构的变化速度。
（3）股权集中度对资本结构的作用不明显。即期有形资产比例增加可能会约束企业负债的增长速度，而企业成长性的增加则可能会促进企业负债的增长速度。股权分置改革对于提高证券市场质量，提高企业股权融资比例有较明显的促进作用。
由于静态研究存在局限性，难以窥察多元化和资本结构的动态内生关系，我们又尝试构建动态结构模型，运用系统广义矩方法（SYS GMM）进行研究，并结合中国转型经济下的一些特有因素去思考多元化和资本结构的关系问题，试图提供一些有价值的理论思考线索和经验证据。
对动态模型的实证检验再次说明，共同保险理论和内部资本效率理论均无法解释我国上市公司特有的资本结构的变化。而且我们证明了，我国上市公司的资本结构和多元化战略间是互为因果关系的。多元化程度的提高，很可能加剧了债权人和公司间的信息不对称，从而提升了企业的负债能力，引起资本结构上升；而资本结构上升又会反过来对多元化行为产生一定的制约作用，引起多元化程度的下降。多元化程度与企业规模和盈利能力呈负相关关系。我们通过进一步的实证分析证明了，这并不是因为盈利能力差或小规模的企业更愿意采取多元化经营，相反却是由于多元化经营会带来企业盈利能力和企业规模的下降。这从一个侧面说明了，企业多元化行为所增加的负债资金，主要被转移到了企业的核心行业，且并未取得很好的经营绩效。因此上述多元化和资本结构相互影响的过程实际上是对债权人和投资者的某种利益侵害。苏冬蔚（2005）曾发现，如果用TobinsQ值或账面市值比度量企业价值，那么价值高的企业容易采用多元化经营，也即存在所谓的多元化溢价。对此我们认为，无论是TobinsQ值还是账面市值比的计算都离不开公司股票的市价，在多元化带来企业盈利能力下降的情况下，这种多元化溢价实际上在一定程度上说明了企业利用信息不对称，采用多元化行为给投资者带来的侵害。
