4.3 Results of the regression analy

4.3 Results of the regression analyses
The results of the OLS and fixed-effects models presented in Table IV are statistically
significant for the two dependent variables at the 1 per cent level. The results suggest a
positive relationship between size and STD and a negative relationship between size and
LTD, implying that the larger the SME, the more STD and the less LTD it will use. A possible
reason for these findings, which are in contrast to H1a and H1b, is that the sampled SMEs,
even the larger ones, generally rely more on STD than LTD. In line with H2a and H2b, the
OLS model suggests a significant and negative relationship between age and STD and a
significant and positive relationship between age and LTD. However, the fixed-effects model
suggests a significant and negative relationship between age and the two debt variables,
which is in line with H2a but in contrast to H2b. The results of the fixed-effects model
suggest that older SMEs use less debt, as they can rely more on internally generated capital.
The results of the two models suggest a positive and significant association between growth
rate and the dependent variables. In accordance with H3a and H3b, SMEs with a relatively high
growth rate tend to use more external financing. The results further indicate that profitability is
negatively and significantly related to the debt variables, more profitable SMEs being less likely
to use external financing. These findings, generated through the OLS and fixed-effects models,
are consistent with H4a and H4b. Similar results can be observed concerning the relationship
between liquidity and the debt variables. In line with H5a and H5b, high-liquidity SMEs are less
likely than low-liquidity SMEs to use external financing.
Supporting H6a and H6b, the relationship between asset tangibility and STD is significantly
negative, whereas the relationship between asset tangibility and LTD is significantly positive.
This means that SMEs with high levels of tangibility tend to use less STD and more LTD than do
other firms. In agreement with H7a and H7b, the fixed-effects model indicates that use of tax
shields is significantly and negatively related to both STD and LTD. However, according to the
OLS model, and in contrast to H7a, use of tax shields is significantly and positively related to
STD. Finally, the OLS results suggest an industry effect on the debt ratios.
Overall, the OLS and fixed-effects models provide evidence at the 1 per cent level of a positive
relationship between size and growth, respectively, and STD, and a negative relationship
between age, profitability, liquidity and asset tangibility, respectively, and STD. Regarding tax
shields, theOLS model indicates a positive association with STD, whereas the fixed-effects model
indicates a negative association with STD. Moreover, the OLS and fixed-effects models provide
evidence of a positive relationship between growth and asset tangibility, respectively, and LTD,
and a negative relationship between size, profitability, liquidity and tax shields, respectively, and
LTD. Regarding age, the OLS model indicates a positive association with LTD, whereas the
fixed-effects model indicates a negative association with LTD. The industry variable is
significantly associated with both SDT and LTD.
The results of the hypothesis tests are summarized in Table V. Note that for a hypothesis
to be rejected, it is sufficient if just one of the two models indicates an insignificant result.
When comparing how the determinants affect STD and LTD, respectively, Table V shows
that profitability and liquidity are negatively related to both STD and LTD, whereas growth
is positively related to the two dependent variables. Industry sector affects STD and LTD.
The remaining determinants affect STD and LTD, not only differently but also in four
different ways. Size is positively related to STD, but negatively related to LTD. Age is
negatively related to STD, but unrelated to LTD. Asset tangibility is negatively related to

結果 (繁體中文) 1:

回歸的結果4.3分析
在表IV中給出的OLS和固定效應模型的結果在統計上是
用於在1％的水平的兩個因變量顯著。結果表明一個
尺寸和STD和大小之間的負相關關係之間的正相關關係
LTD，這意味著較大的中小企業，更多的STD和少LTD它將使用。一個可能的
原因是這些發現，這是在對比H1a和H1B，是所採樣的中小企業，
即使是較大的，一般更多地依賴於STD比LTD。在與H2A的和H2B線，在
OLS模型表明年齡和性傳播疾病和之間的顯著和負相關關係
年齡和LTD之間顯著和積極的關係。但是，固定效應模型
表明，年齡和二級債變量之間的顯著和負相關關係，
這與H2A的線，但在對比H2B。固定效應模型的結果
顯示，年長的中小企業使用更少的債務，因為他們可以更多地依靠內部產生的資金。
兩個模型的結果顯示增長的積極，顯著的關聯
率和因變量。按照假設3a和H3B，具有相對高的中小企業
增長率傾向於使用更多的外部融資。結果進一步表明，盈利是
負和顯著相關債務變量，更有利可圖的中小企業是不太可能
使用外部融資。這些研究結果，通過OLS和固定效應模型產生的，
與H4A和H4B一致。可關於關係可以觀察到類似的結果
流動性和債務變量之間。在與H5A和H5B線，高流動性的中小企業較少
比低流動性的中小企業很可能使用外部融資。
支撐H6A和H6B，資產有形和STD之間的關係是顯著
陰性，而資產有形和LTD之間的關係是顯著正。
這意味著，與高水平的有形的中小企業傾向於使用更少的性病，更LTD比做
其他公司。在與H7A和H7B協議，固定效應模型表明，利用稅收
盾牌是顯著而負相關既STD和LTD。然而，根據
OLS模型，並在對比H7A，使用稅盾是顯著的正相關
性病。最後，OLS結果表明，在負債率的行業效應。
總體而言，OLS和固定效應模型提供在1％的水平的正證據
分別呈負相關大小和生長之間的關係，和性病和
分別年齡，盈利性，流動性和資產有形之間，和STD。關於稅
盾，theOLS模型顯示性病正相關，而固定效應模型
表明性病呈負相關。此外，OLS和固定效應模型提供
分別的增長和資產有形之間的正相關關係的證據，和LTD，
和規模，盈利，流動性和稅收擋板，分別和之間的負關係
LTD。關於年齡的增長，OLS模型指示與LTD正相關，而
固定效應模型指示與LTD負相關。業內變量
顯著既SDT和LTD相關。
假設檢驗的結果列於表五，注意，假設
被拒絕，這是足夠的，如果只是兩個模型中的一個指示一個微不足道的結果。
進行比較時，決定因素如何影響STD和LTD，分別表V示出了
盈利能力和流動性的負面既STD和LTD的相關，而增長
是正相關的兩個因變量。行業影響STD和LTD。
其餘的因素影響STD和LTD，不僅不同，而且四種
不同的方式。大小呈正相關，STD，而是LTD負相關。年齡是
負相關的性病，但無關LTD。有形資產是負相關

結果 (繁體中文) 2:

4.3 迴歸分析的結果
表四仲介紹的OLS和固定效應模型的結果在統計上是統計的
對於兩個因變數在 1% 級別上顯著。結果顯示
大小與性病之間的正關係，大小與性病之間的負關係
LTD，意味著中小企業越大，性病越多，使用的LTD越少。可能
這些發現與H1a和H1b相反，原因是樣本的中小企業，
即使是較大的，通常更依賴性病比LTD。與 H2a 和 H2b 一致，
OLS 模型表明，年齡和性病之間存在顯著和負關係，
年齡和LTD之間的重要和積極的關係。但是，固定效果模型
表明年齡和兩個債務變數之間存在顯著和負關係，
這與H2a一致，但與H2b相反。固定效果模型的結果
建議較老的中小企業使用較少的債務，因為他們可以更多地依賴內部產生的資本。
兩種模型的結果表明，增長之間存在積極而顯著的關係
率和因變數。根據H3a和H3b，中小企業相對較高
增長率傾向于使用更多的外部融資。結果進一步表明，盈利能力是
與債務變數有顯著關係，利潤更高的中小企業不太可能
使用外部融資。這些發現，通過OLS和固定效應模型產生，
與H4a和H4b一致。在關係方面也有類似的結果。
流動性和債務變數之間。與H5a和H5b一致，高流動性中小企業較少
可能比低流動性的中小企業使用外部融資。
支援H6a和H6b，資產有形性與性病的關係顯著
負，而資產有形性與LTD之間的關係顯著為正。
這意味著具有高有形性的中小企業傾向于使用更少的性病和更多的LTD比
其他公司。與H7a和H7b一致，固定效應模型表明使用稅收
遮罩與性病和LTD顯著和負相關。但是，根據
OLS 模型，與 H7a 相比，避稅的使用與
性病。最後，OLS的結果表明，行業對債務比率有影響。
總體而言，OLS 和固定效果模型在 1% 的正數水準上提供了證據
大小和增長之間的關係，分別和性病，和負關係
年齡、盈利能力、流動性和資產有形性，以及性病稅
遮罩，OLS模型表示與STD有正關聯，而固定效應模型
表示與 STD 呈負關聯。此外，OLS 和固定效果模型還提供
分別證明增長和資產有形性之間存在正關係，以及LTD，
以及規模、盈利能力、流動性和避稅之間的負關係，以及
關於年齡，OLS 模型表示與 LTD 存在正聯繫，而
固定效應模型表示與 LTD 呈負關聯。行業變數是
與 SDT 和 LTD 顯著關聯。
假設檢驗的結果在表五中總結。
如果兩個模型中只有一個模型表示一個微不足道的結果，則拒絕就足夠了。
當比較決定因素如何影響性病和LTD時，表五顯示
盈利能力和流動性與性病和LTD呈負相關，而增長
與兩個因變數呈正相關。工業部門影響性病和LTD。
其餘的決定因素影響性病和性病，不僅不同，而且在四個
不同的方式。大小與性病呈正相關，但與LTD.年齡呈負相關
與性病有負相關，但與 LTD 無關。

結果 (繁體中文) 3:

4.3回歸分析結果
錶4所示的ols和固定效應模型的結果在統計學上是
這兩個因變數在1%的水准上具有顯著意義。結果表明
大小與性病呈正相關，大小與性病呈負相關
有限公司，這意味著中小企業規模越大，使用的STD越多，使用的有限公司就越少。可能的
與h1a和h1b形成對比的這些發現的原因是，抽樣的中小企業，
即使是較大的，通常比有限公司更依賴性傳播疾病。根據H2A和H2B，
ols模型提示年齡與std和a
年齡與有限公司的顯著正相關。然而，固定效應模型
表明年齡與兩個債務變數之間存在顯著的負相關關係，
這與h2a一致，但與h2b相反。固定效應模型的結果
建議中小型企業使用較少的債務，因為它們可以更多地依賴內部產生的資本。
兩個模型的結果表明，增長之間存在顯著的正相關關係
速率和因變數。按照H3A和H3B，中小企業
增長率傾向於使用更多的外部融資。結果進一步表明，盈利能力
與債務變數顯著負相關，盈利能力强的中小企業不太可能
利用外部融資。這些發現是通過ols和固定效應模型得出的，
與h4a和h4b相一致。可以觀察到類似的結果
在流動性和債務變數之間。與h5a和h5b一致，高流動性中小企業較少
可能比流動性低的中小企業使用外部融資。
支持h6a和h6b，資產有形性與std之間的關係顯著。
負相關，而資產有形性與有限責任公司的關係顯著正相關。
這意味著，具有高度有形性的中小企業傾向於使用更少的性病和更多的有限責任公司比
其他公司。與h7a和h7b一致，固定效應模型表明稅收的使用
護盾與性病和性病都有顯著的負相關。
ols模型，與h7a相比，稅盾的使用與
最後，ols的結果顯示了行業對負債率的影響。
總的來說，ols和固定效應模型提供了1%的正效應水准的證據。
大小與生長的關係，分別與性病和負相關
年齡、盈利能力、流動性和資產有形性，以及與稅收相關的標準
希爾茲，Theols模型表明與性病有正相關，而固定效應模型
表明與性病呈負相關。此外，ols和固定效應模型提供了
增長與資產有形性之間存在正相關關係的證據，以及
以及規模、盈利能力、流動性和稅收遮罩之間的負相關，以及
在年齡方面，ols模型表明與ltd存在正相關，而
固定效應模型表明與有限公司存在負相關。行業變數為
與SDT和LTD有顯著關聯。
假設檢驗的結果總結在錶五中。注意對於假設
如果兩個模型中只有一個表明結果無關緊要，那麼就足够了。
當分別比較决定因素對std和ltd的影響時，錶v顯示
盈利能力和流動性與STD和LTD均呈負相關，而增長
與兩個因變數正相關。工業部門影響STD和LTD。
剩下的决定因素不僅對性病和ltd有不同的影響，而且對四種疾病也有不同的影響。
不同的管道。大小與性病呈正相關，但與ltd呈負相關。
與性病呈負相關，但與有限公司無關。資產有形性與性病呈負相關