Determinants of capital structure: a case of hospitals in China
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Hospitals possess distinct characteristics that influence their capital structures, particularly in China, where the hospital industry is predominantly public but includes private not-for-profit and private for-profit hospitals. There is currently limited empirical evidence on how operational and financial factors influence the debt-to-asset decisions of hospitals in China. METHODS: This study analyzed data from 909 hospitals in China collected in 2013 and 2014 through the China National Health Statistical Information Report. Using a two-part model, we examined the effects of ownership, hospital type, revenue stream diversification, market share, and other characteristics on short-term, long-term, and total debt-to-asset ratios. RESULTS: The analysis revealed that private for-profit (FP) hospitals and specialized hospitals did not significantly reduce the probability of assuming short-term debt. However, private FP hospitals with less diversified revenue streams were more likely to rely on short-term debt to meet operational needs. Private ownership also reduced the probability of assuming long-term debt. Higher returns on assets (ROA) were significantly associated with a lower probability of assuming any debt or short-term debt but had no significant effect on the likelihood of assuming long-term debt. Most hospital characteristics were not significant predictors of short-term or long-term debt-to-asset ratios, with the exception that being a general hospital was linked to higher long-term debt-to-asset ratios. Notably, private FP hospitals with higher ROA were associated with increased long-term debt-to-asset ratios, indicating that profitability plays a key role in their long-term borrowing decisions. CONCLUSION: This study highlights the influence of financial and operational factors on hospital capital structures in China. The results emphasize the need for policies to support private hospitals, particularly in obtaining long-term loans and diversifying financing options, to promote equitable access to funding and improve healthcare delivery. These insights contribute to the understanding of hospital debt dynamics and provide implications for healthcare policy and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».