寧金輝，史方

【摘要】基于供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革去杠桿的現(xiàn)實(shí)需求， 以2012年銀監(jiān)會(huì)出臺(tái)的《綠色信貸指引》這一外生沖擊事件作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)， 采用雙重差分模型， 實(shí)證檢驗(yàn)綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響及其作用路徑。 研究發(fā)現(xiàn)， 綠色信貸政策的出臺(tái)顯著降低了重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度， 且在國(guó)有企業(yè)和市場(chǎng)化程度較高地區(qū)的企業(yè)中更為顯著。 作用路徑分析還表明， 綠色信貸政策通過(guò)縮小貸款規(guī)模， 來(lái)降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

【關(guān)鍵詞】綠色信貸;資本結(jié)構(gòu);動(dòng)態(tài)調(diào)整;去杠桿

【中圖分類(lèi)號(hào)】F275? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2021）21-0044-10

一、引言

供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革是引領(lǐng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)走向新常態(tài)的關(guān)鍵抓手。 十九大報(bào)告明確指出以供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為主線， 推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量變革、效率變革、動(dòng)力變革。 結(jié)構(gòu)性去杠桿作為我國(guó)供給側(cè)改革五大任務(wù)之一， 被看作是推行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的核心環(huán)節(jié)。 相關(guān)數(shù)據(jù)顯示， 非金融A股上市公司的資產(chǎn)負(fù)債率已從2007年的44.07%上升到2017年的60.07%， 但從行業(yè)屬性來(lái)看， 高杠桿企業(yè)主要集中在煤炭、有色金屬、鋼鐵、電力、熱力等重污染行業(yè)[1] 。 重污染行業(yè)的高杠桿蘊(yùn)含著較高的舉債風(fēng)險(xiǎn)， 已經(jīng)嚴(yán)重影響到重污染行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)， 成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展的重大隱患。 綠色信貸政策作為商業(yè)銀行供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要內(nèi)容， 要求商業(yè)銀行在信貸審批和投放過(guò)程中， 嚴(yán)格管控對(duì)重污染行業(yè)的信貸投放， 以倒逼其產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)， 防范系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)， 維護(hù)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定。

為了推動(dòng)綠色信貸政策落地， 原銀監(jiān)會(huì)于2012年發(fā)布了《綠色信貸指引》（銀監(jiān)發(fā)[2012]4號(hào)）， 對(duì)銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)實(shí)施綠色信貸的工作提出了明確要求[2] ， 這標(biāo)志著綠色信貸正式成為商業(yè)銀行的發(fā)展戰(zhàn)略。 該指引明確指出“對(duì)存在重大風(fēng)險(xiǎn)隱患的企業(yè)， 中斷甚至終止信貸資金投放”， 這表明綠色信貸政策嚴(yán)格限制對(duì)重污染企業(yè)的授信。 在我國(guó)資本市場(chǎng)資源配置功能尚不完善的背景下， 銀行信貸仍是企業(yè)融資的主要渠道。 銀行授信作為一個(gè)相對(duì)外生且與企業(yè)負(fù)債密切相關(guān)的調(diào)整成本， 是公司外部流動(dòng)資產(chǎn)的主要來(lái)源[3，4] 。 然而， 綠色信貸政策重塑了重污染企業(yè)的融資環(huán)境， 商業(yè)銀行將環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)納入授信審核條件， 嚴(yán)控對(duì)重污染企業(yè)的信貸投放， 從而降低其資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。 那么， 綠色信貸政策是否落實(shí)到位？ 本文嘗試從資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)化角度， 來(lái)觀測(cè)綠色信貸政策的實(shí)施效果， 即考察綠色信貸是否影響重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整。 此次《綠色信貸指引》的出臺(tái)， 為我們的研究提供了良好的研究契機(jī)。

理論上講， 現(xiàn)有關(guān)于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整影響因素的研究多關(guān)注于產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)、宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊、市場(chǎng)化進(jìn)程、法制環(huán)境、媒體報(bào)道、產(chǎn)業(yè)政策等外部環(huán)境因素以及公司成長(zhǎng)機(jī)會(huì)、自由現(xiàn)金流、高管薪酬激勵(lì)、公司治理、大型投資等內(nèi)部特征。 但對(duì)于從綠色信貸政策這一宏觀變量出發(fā)， 探討資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整影響因素的研究卻鮮有文獻(xiàn)回應(yīng)。 基于此， 本文結(jié)合供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革去杠桿的現(xiàn)實(shí)需求， 以2012年原銀監(jiān)會(huì)發(fā)布的《綠色信貸指引》這一外生沖擊事件作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)， 采用雙重差分模型， 實(shí)證檢驗(yàn)綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響及其作用機(jī)制。 這不僅有助于我們從理論上理解綠色信貸的經(jīng)濟(jì)后果、資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響因素， 同時(shí)， 對(duì)于政府部門(mén)探索經(jīng)濟(jì)去杠桿的實(shí)現(xiàn)路徑、激活經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行的微觀基礎(chǔ)也具有重要的政策啟示。

本文的研究貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面： 第一， 相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)于綠色信貸政策實(shí)施效果評(píng)價(jià)主要集中在貸款規(guī)模、投資水平等方面。 而本文從資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)化角度， 基于《綠色信貸指引》這一外生沖擊事件， 采用雙重差分模型， 探討綠色信貸政策對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響， 有利于從更多元的視角去評(píng)價(jià)綠色信貸政策的實(shí)施效果。 第二， 學(xué)者們針對(duì)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整影響因素已經(jīng)做了較為豐富的探討， 但很少有研究關(guān)注到綠色信貸這一重要的研究領(lǐng)域。 而本文結(jié)合當(dāng)前結(jié)構(gòu)性去杠桿的現(xiàn)實(shí)背景， 探討綠色信貸政策對(duì)公司資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響， 豐富了公司資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的理論研究。 第三， 本文在深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下， 討論綠色信貸和企業(yè)資本結(jié)構(gòu)， 有利于更全面地理解資本市場(chǎng)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)， 對(duì)監(jiān)管部門(mén)去杠桿、商業(yè)銀行完善綠色信貸政策以及投資者優(yōu)化相關(guān)投資決策等具有重要的借鑒意義。

二、文獻(xiàn)綜述

資本結(jié)構(gòu)作為企業(yè)一項(xiàng)重要的財(cái)務(wù)決策， 在公司理財(cái)研究領(lǐng)域占據(jù)核心地位。 MM理論認(rèn)為， 在完美的市場(chǎng)條件下資本結(jié)構(gòu)和企業(yè)價(jià)值無(wú)關(guān)。 而權(quán)衡理論認(rèn)為， 由于存在信息不對(duì)稱(chēng)、破產(chǎn)成本、代理成本等摩擦因素， 企業(yè)存在一個(gè)最優(yōu)的資本結(jié)構(gòu)， 是權(quán)衡債務(wù)融資和權(quán)益融資各種利弊后的均衡結(jié)果。 隨著資本結(jié)構(gòu)研究的逐步深入， 動(dòng)態(tài)資本結(jié)構(gòu)成為該領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。 動(dòng)態(tài)資本結(jié)構(gòu)理論認(rèn)為， 企業(yè)存在目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)， 基于外部環(huán)境和內(nèi)部環(huán)境的變化， 不斷適時(shí)對(duì)其進(jìn)行調(diào)整， 以實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的最大化， 但趨向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的速度取決于調(diào)整成本。

有關(guān)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整影響因素， 當(dāng)前學(xué)者們主要從公司內(nèi)外部因素出發(fā)進(jìn)行研究。 外部因素主要包括產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)[5] 、宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊[6] 、市場(chǎng)化進(jìn)程[7] 、法制環(huán)境[8] 、媒體報(bào)道[9] 、產(chǎn)業(yè)政策[10] 等。 姜付秀等[5] 認(rèn)為產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈， 企業(yè)越逼近目標(biāo)資本結(jié)構(gòu); Cook和Tian[6] 的研究表明， 宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況是影響資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的重要因素; 姜付秀和黃繼承[7] 發(fā)現(xiàn)， 市場(chǎng)化進(jìn)程與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度顯著正相關(guān); 黃繼承等[8] 認(rèn)為， 法律環(huán)境越完善， 資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度越快; 林慧婷等[9] 的研究表明， 媒體報(bào)道顯著提高了資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度; 巫岑等[10] 認(rèn)為， 產(chǎn)業(yè)政策降低了資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本。 內(nèi)部因素主要包括成長(zhǎng)機(jī)會(huì)[11] 、現(xiàn)金流[12] 、高管薪酬激勵(lì)[13] 、公司治理[14] 、大型投資[15] 。 黃繼承等[13] 的研究表明， 高管薪酬與資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度顯著正相關(guān); 甘麗凝等[15] 發(fā)現(xiàn)， 有大型投資的企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度比無(wú)大型投資的企業(yè)更快， 實(shí)際資本結(jié)構(gòu)與目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的偏差較小; 羅琦和胡亦秋[12] 發(fā)現(xiàn)， 公司自由現(xiàn)金流是影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要因素。

關(guān)于綠色信貸政策實(shí)施效果的評(píng)價(jià)主要集中在貸款規(guī)模、投資水平等方面。 蘇冬蔚和連莉莉[16] 、陳琪[17] 和蔡海靜等[18] 研究發(fā)現(xiàn)， 綠色信貸政策降低了重污染企業(yè)的債務(wù)融資， 提高了債務(wù)資本成本， 同時(shí)顯著減少了新增投資。

三、理論分析與研究假設(shè)

資本結(jié)構(gòu)靜態(tài)權(quán)衡理論認(rèn)為， 企業(yè)存在最優(yōu)的負(fù)債水平， 可以通過(guò)調(diào)整資本結(jié)構(gòu)達(dá)到最優(yōu)以實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值最大化。 但資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)權(quán)衡理論認(rèn)為， 企業(yè)存在目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)， 實(shí)際資本結(jié)構(gòu)不斷向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整， 但企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整需耗費(fèi)成本， 目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)往往偏離最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)。 現(xiàn)有關(guān)于資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的文獻(xiàn)主要集中在調(diào)整成本， 調(diào)整成本直接決定了資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度， 即調(diào)整成本的增加降低了企業(yè)的調(diào)整速度。 調(diào)整成本同時(shí)受到公司內(nèi)部經(jīng)營(yíng)活動(dòng)和外部金融發(fā)展環(huán)境的雙重影響， 并處于不斷的動(dòng)態(tài)變化中， 因此， 不同企業(yè)的調(diào)整成本不同， 其資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度存在顯著的差異[19] 。 Leary和Roberts[20] 認(rèn)為， 調(diào)整成本包括固定成本和制度成本兩個(gè)部分， 前者是指進(jìn)行調(diào)整所需要的會(huì)計(jì)費(fèi)用、資產(chǎn)評(píng)估費(fèi)用等成本， 而后者是由資本市場(chǎng)外在環(huán)境決定。 對(duì)于不同的企業(yè)來(lái)說(shuō)， 固定成本絕對(duì)數(shù)量差異不大， 其相對(duì)大小因公司規(guī)模、盈利能力等經(jīng)營(yíng)情況的不同而存在差異， 制度成本則主要?dú)w因于資本市場(chǎng)的不完善， 使公司無(wú)法及時(shí)獲取資金或融資環(huán)節(jié)過(guò)于復(fù)雜， 從而使其調(diào)整成本增加[21] 。 連玉君和鐘經(jīng)樊[21] 指出， 在我國(guó)金融市場(chǎng)不完善的現(xiàn)實(shí)背景下， 制度成本是影響我國(guó)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整更為重要的因素。 信貸融資的可獲得性是影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本的關(guān)鍵， 張勝等[22] 認(rèn)為， 信貸資金的可獲得性作為重要且更具隱蔽性的調(diào)整成本， 直接影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度; 林炳華和陳琳[4] 認(rèn)為， 銀行融資在公司的融資渠道中仍占據(jù)主導(dǎo)位置， 作為稀缺金融資源， 銀行授信是影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的關(guān)鍵因素; 常亮[23] 認(rèn)為， 銀行授信是影響負(fù)債的調(diào)整成本更為直接的因素。

就本文的研究主題而言， 綠色信貸要求銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)收緊對(duì)重污染企業(yè)的信貸投放， 將更多的信貸資源投入綠色項(xiàng)目和綠色產(chǎn)業(yè)， 促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型， 從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。 《綠色信貸指引》明確指出：“對(duì)存在重大風(fēng)險(xiǎn)隱患的企業(yè)， 中斷甚至終止信貸資金投放?！?雖然該政策的實(shí)施是為了督促商業(yè)銀行具體落實(shí)綠色信貸， 但政策已經(jīng)成為具有強(qiáng)制約束力的管理辦法[17] 。 因此， 該指引出臺(tái)后， 商業(yè)銀行一方面積極履行社會(huì)責(zé)任， 另一方面為了優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)、提高銀行資產(chǎn)質(zhì)量、防范環(huán)境和社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)， 對(duì)待重污染企業(yè)更加謹(jǐn)慎[18] 。 銀行授信作為一項(xiàng)相對(duì)外生且與企業(yè)負(fù)債密切相關(guān)的調(diào)整成本， 是公司外部流動(dòng)資產(chǎn)的主要來(lái)源， 具有減小調(diào)整成本的功能， 獲取銀行授信意味著擁有更快的調(diào)整速度[23] 。 銀行授信可以緩解企業(yè)融資約束， 使企業(yè)更容易獲得信貸資金， 直接降低資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整成本， 從而大大提高資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度[24] 。

但商業(yè)銀行在信貸審核過(guò)程中引入企業(yè)環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估機(jī)制， 對(duì)重污染企業(yè)進(jìn)行嚴(yán)格的授信限制， 重污染企業(yè)獲取新增貸款的難度將會(huì)加大[18] 。 蘇冬蔚和連莉莉[16] 、陳琪[17] 和蔡海靜等[18] 的研究均已證實(shí)綠色信貸政策降低了重污染企業(yè)的新增銀行貸款。 因此， 綠色信貸政策的出臺(tái)較大地改變了重污染企業(yè)的融資環(huán)境， 銀行授信的限制加劇了企業(yè)的融資約束程度， 降低了外部信貸融資的可得性， 提高了融資的制度成本和調(diào)整成本， 從而降低了重污染企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。

基于此， 本文提出：

H1： 綠色信貸政策出臺(tái)后， 重污染企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度有所降低。

綠色信貸政策作為我國(guó)政府應(yīng)對(duì)環(huán)境問(wèn)題、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的經(jīng)濟(jì)手段， 是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革去杠桿的重要內(nèi)容。 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的關(guān)鍵因素， 有可能影響綠色信貸政策與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整之間的關(guān)系。 首先， 現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍認(rèn)為國(guó)有企業(yè)的公有產(chǎn)權(quán)屬性決定了其面臨著所有者缺位問(wèn)題， 國(guó)有股權(quán)屬于全體人民， 政府充當(dāng)“代理股東”， 復(fù)雜的委托代理關(guān)系和過(guò)長(zhǎng)的代理鏈條使國(guó)有企業(yè)擁有過(guò)多的決策環(huán)節(jié)， 審批決策制度僵化， 融資環(huán)節(jié)復(fù)雜。 加之國(guó)有企業(yè)股權(quán)集中度較高， 融資決策效率較低， 其無(wú)法及時(shí)獲得資本結(jié)構(gòu)調(diào)整所需要的信貸資金， 進(jìn)而增加了調(diào)整成本[25] 。 其次， 國(guó)有企業(yè)的預(yù)算軟約束比較突出， 加重了管理層的道德風(fēng)險(xiǎn)， 從而減小了管理層優(yōu)化資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的動(dòng)機(jī)， 進(jìn)而導(dǎo)致資本結(jié)構(gòu)決策發(fā)生扭曲， 也有可能提高調(diào)整成本[26] 。 最后， 在綠色信貸出臺(tái)后， 該政策對(duì)國(guó)有重污染企業(yè)融資懲罰效應(yīng)更強(qiáng)， 主要降低了國(guó)有企業(yè)的貸款規(guī)模。 加之國(guó)有企業(yè)承擔(dān)了更多的國(guó)家政策導(dǎo)向性任務(wù)， 商業(yè)銀行對(duì)國(guó)有企業(yè)的監(jiān)管更加嚴(yán)格， 從而更有可能減少對(duì)國(guó)有重污染企業(yè)的信貸投放， 提高調(diào)整成本， 降低其資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。

基于此， 本文提出：

H2：與非國(guó)有企業(yè)相比， 綠色信貸政策出臺(tái)后， 國(guó)有重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的降低更為明顯。

市場(chǎng)化程度是影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的重要外部變量。 由于各地區(qū)資源、信息、文化等因素的影響， 我國(guó)市場(chǎng)化程度存在明顯的地區(qū)差異。 企業(yè)所在地區(qū)市場(chǎng)化程度越低， 政府對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和銀行借貸的干預(yù)程度越高， 非市場(chǎng)化機(jī)制對(duì)資源配置的扭曲效應(yīng)越明顯。 由于重污染企業(yè)是地方財(cái)政的主要稅源， 某些官員為了自身和地方利益可能會(huì)對(duì)地方國(guó)有重污染企業(yè)施加保護(hù)， 干預(yù)商業(yè)銀行的綠色信貸政策， 從而使該政策的實(shí)施效果可能不及預(yù)期。 然而， 在市場(chǎng)化程度較高的地區(qū)， 市場(chǎng)在資源配置中的作用更為突出， 政府對(duì)市場(chǎng)的干預(yù)越少， 市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)越充分， 嚴(yán)格的市場(chǎng)規(guī)則會(huì)導(dǎo)致企業(yè)面臨競(jìng)爭(zhēng)激烈的經(jīng)營(yíng)環(huán)境。

在基本實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化的今天， 注重生態(tài)、保護(hù)環(huán)境越來(lái)越重要， 通過(guò)發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制實(shí)現(xiàn)工業(yè)綠色發(fā)展才是大勢(shì)所趨。 盡管重污染工業(yè)具有歷史必然性， 但重污染企業(yè)作為傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)， 是環(huán)境污染的主要制造者， 不符合市場(chǎng)需求， 與綠色發(fā)展趨勢(shì)相悖， 無(wú)法適應(yīng)外部競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)化環(huán)境。 同時(shí)， 在市場(chǎng)化程度較高的地區(qū)， 金融發(fā)展水平也比較高， 商業(yè)銀行的信貸政策會(huì)更加市場(chǎng)化， 商業(yè)銀行在決定信貸資源的配置時(shí)會(huì)更多地考慮市場(chǎng)因素， 基于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)原則來(lái)決定貸款對(duì)象[27] 。 銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的專(zhuān)業(yè)化水平越高， 防范信貸風(fēng)險(xiǎn)和環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的能力更強(qiáng)， 降低風(fēng)險(xiǎn)水平的措施更加嚴(yán)格， 信貸融資對(duì)重污染企業(yè)而言更難[28] ， 綠色信貸政策的實(shí)施更加徹底， 商業(yè)銀行對(duì)重污染企業(yè)的授信限制執(zhí)行得更加嚴(yán)格， 提高了資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整成本。 因此， 綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的約束作用有可能更強(qiáng)。

基于此， 本文提出：

H3：與市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)相比， 綠色信貸政策出臺(tái)后， 市場(chǎng)化程度較高地區(qū)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的降低更為明顯。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本文以2007 ～ 2018年滬深兩市A股重污染上市公司為實(shí)驗(yàn)組， 同時(shí)將非重污染上市公司為控制組。 在此基礎(chǔ)上， 本文對(duì)數(shù)據(jù)按照以下原則進(jìn)行進(jìn)一步篩選： ①剔除ST或?ST的公司樣本; ②剔除金融保險(xiǎn)行業(yè)公司樣本; ③剔除核心研究指標(biāo)缺失的樣本。 最終得到27116個(gè)觀測(cè)值。 本文使用的數(shù)據(jù)均來(lái)源于CSMAR國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。 為了消除極端值對(duì)實(shí)證結(jié)果造成的誤差， 本文對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行上下1%的縮尾處理。

（二）模型設(shè)定與變量定義

借鑒Rangan和Flannery[29] 的研究， 本文運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)部分調(diào)整模型對(duì)公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度進(jìn)行測(cè)算， 模型（1）如下：

LEVi，t-LEVi，t-1=θ（LEV?i，t-LEVi，t-1）+μi，t （1）

其中， LEVi，t和LEVi，t-1分別表示公司i在第t年和第t-1年的實(shí)際資本結(jié)構(gòu)， 用資產(chǎn)負(fù)債率表示。 LEV?i，t表示公司i在第t年的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)。 系數(shù)θ反映公司資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整速度， μi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

理論上來(lái)說(shuō)， 資本結(jié)構(gòu)是由企業(yè)特征、行業(yè)、時(shí)間等因素共同決定的函數(shù)[5，29] 。 基于Huang和Ritter[30] 的做法， 本文通過(guò)企業(yè)規(guī)模（Size）、盈利能力（Profit）、抵押能力（Tangble）、成長(zhǎng)機(jī)會(huì)（MB）、非債務(wù)稅盾（Dep）、研發(fā)投入（R&D和R&Ddum）、資本結(jié)構(gòu)年度—行業(yè)中位數(shù)（LEVmed）以及行業(yè)效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)等指標(biāo)來(lái)計(jì)算目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)LEV?i，t， 模型（2）如下：

LEV?i，t-1=αXi，t-1 （2）

其中， α表示回歸系數(shù)， Xi，t-1表示影響資本結(jié)構(gòu)的公司特征、行業(yè)、時(shí)間等因素。

將模型（2）代入模型（1）得到如下模型（3）：

LEVi，t=αXi，t-1+（1-θ）LEVi，t-1+ui，t （3）

為了保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性， 借鑒Flannery和Hankins[24] 、黃繼承等[8] 的做法， 本文同時(shí)使用固定效應(yīng)模型（FE）和廣義矩估計(jì)（GMM）兩種方法對(duì)模型（3）進(jìn)行估計(jì)。 然后， 將估算出的回歸系數(shù)α代入模型（2）中， 可以估計(jì)出公司的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)LEV?i，t。 具體而言， 用固定效應(yīng)模型估計(jì)的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)以LEVfe表示， 用廣義矩估計(jì)方法估計(jì)的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)以LEVgmm表示。

為了檢驗(yàn)《綠色信貸指引》的出臺(tái)對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響， 本文參考林慧婷等[9] 的做法， 對(duì)模型（1）進(jìn)行如下的修正：

LEVi，t-LEVi，t-1=（β0+β1Posti，t+β2Treatmenti，t+β3Posti，tTreatmenti，t）（LEV?i，t-LEVi，t-1）+ui，t （4）

其中： β0為常數(shù)項(xiàng)， β1、β2和β3是解釋變量的估計(jì)系數(shù); Posti，t為時(shí)間變量， 表示《綠色信貸指引》是否出臺(tái)， 2012年以前的年份取0， 2012年及以后的年份取1; Treatmenti，t為實(shí)驗(yàn)變量， 若為重污染企業(yè)該值取1， 否則取0; ui，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。 本文關(guān)注的是模型（4）中的系數(shù)β3， 反映《綠色信貸指引》的出臺(tái)對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。 若β3顯著為負(fù)， 則表明《綠色信貸指引》出臺(tái)后重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度有所降低。

具體變量的定義如表1所示。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 用固定效應(yīng)模型測(cè)算的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)LEVfe的均值為0.637、中位數(shù)為0.704、標(biāo)準(zhǔn)差為0.229。 而用廣義矩估計(jì)方法測(cè)算的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)LEVgmm的均值為0.692、中位數(shù)為0.757、標(biāo)準(zhǔn)差為0.261。 用固定效應(yīng)模型估計(jì)實(shí)際資本結(jié)構(gòu)偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的偏離程度DEVfe的均值為0.247、中位數(shù)為0.249、標(biāo)準(zhǔn)差為0.201。 而用廣義矩估計(jì)方法估計(jì)實(shí)際資本結(jié)構(gòu)偏離目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)的偏離程度DEVgmm的均值為0.302、中位數(shù)為0.313、標(biāo)準(zhǔn)差為0.196。 可以看出， 用兩種不同方法估算的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)存在一定差異， 但差異并不大。 Treatment的均值為0.243， 表示重污染企業(yè)樣本占樣本總量的24.3%。

（二）基本回歸結(jié)果

1. 綠色信貸政策對(duì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。 本文使用模型（4）考察綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。 回歸結(jié)果如表3所示。 表3的第（1）列和第（3）列分別列示了使用固定效應(yīng)模型和廣義矩估計(jì)方法估算全樣本的估計(jì)結(jié)果， 資本結(jié)構(gòu)偏離程度的回歸系數(shù)分別為0.1285和0.1308， 這意味著就全樣本而言， 企業(yè)的年平均資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度大約在12% ～ 13%之間， 企業(yè)存在不斷向目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整的趨勢(shì)。

表3的第（2）列和第（4）列列示了雙重差分模型估計(jì)結(jié)果， 回歸結(jié)果中三階交乘項(xiàng)DEVfe×Post×Treatment的系數(shù)β3是本文關(guān)注的主要變量。 第（2）列是模型（4）固定效應(yīng)模型估算的回歸結(jié)果， DEVfe×Post×Treatment的回歸系數(shù)為-0.0234， 在5%的水平上顯著為負(fù)。 這意味著《綠色信貸指引》出臺(tái)后， 重污染企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度下降了2.34%。 第（4）列是模型（4）廣義矩估計(jì)方法估算的回歸結(jié)果， DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)β3為-0.0227， 在1%的水平上顯著為負(fù)。 這意味著《綠色信貸指引》出臺(tái)后， 重污染企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度下降了2.27%。 因此， 綠色信貸政策出臺(tái)后， 重污染企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度有所降低， 支持了本文H1。

2. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。 表4報(bào)告了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。 本文將全樣本按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)兩個(gè)樣本組。 第（1）列和第（3）列顯示： 在國(guó)有企業(yè)樣本組中， DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)分別為-0.0256和-0.0257， 分別在10%和5%的水平上顯著為負(fù)。 第（2）列和第（4）列顯示： 在非國(guó)有企業(yè)樣本組中， DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)分別為-0.008和-0.0054， 均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。 這表明與非國(guó)有企業(yè)相比， 綠色信貸政策出臺(tái)后， 國(guó)有重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的降低更為明顯， 支持了本文H2。

3.市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)。 借鑒陳琪[17] 的研究， 本文使用《中國(guó)分省份市場(chǎng)化指數(shù)報(bào)告（2016）》（王小魯和樊剛等）中的市場(chǎng)化總指數(shù)評(píng)分來(lái)衡量地區(qū)市場(chǎng)化程度的代理變量。 市場(chǎng)化指數(shù)越高， 說(shuō)明該地區(qū)的市場(chǎng)化程度越高。 表5報(bào)告了不同市場(chǎng)化程度下綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。 按照市場(chǎng)化指數(shù)中位數(shù)將全樣本分為高市場(chǎng)化程度和低市場(chǎng)化程度地區(qū)兩個(gè)子樣本組， 分別對(duì)其進(jìn)行回歸。 第（1）列和第（3）列顯示： 在高市場(chǎng)化程度樣本組中， DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)分別為-0.0252和-0.022， 均在5%的水平上顯著為負(fù)。 第（2）列和第（4）列顯示： 在低市場(chǎng)化程度樣本組中， DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)分別為-0.0168和-0.0185， 均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。 這表明， 與市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)相比， 綠色信貸政策出臺(tái)后， 市場(chǎng)化程度較高地區(qū)的重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度的降低更為明顯， 支持了本文H3。

（三）穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗(yàn)

1. 傾向得分匹配法。 為了解決可能存在的樣本偏差問(wèn)題， 本文使用傾向得分匹配法為重污染企業(yè)實(shí)驗(yàn)組在非重污染企業(yè)樣本中匹配控制組， 并對(duì)模型（4）重新進(jìn)行估計(jì)。 具體而言： 首先， 本文使用企業(yè)規(guī)模、盈利能力、資本結(jié)構(gòu)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、成長(zhǎng)性、市場(chǎng)化程度等關(guān)鍵變量作為匹配標(biāo)準(zhǔn); 其次， 采用Probit模型來(lái)估計(jì)樣本為重污染企業(yè)的可能概率;最后， 按照傾向的分值， 利用1∶4近鄰匹配法為實(shí)驗(yàn)組選取與其預(yù)期概率值最為接近的控制組。 表6列示了傾向得分匹配法的基本回歸結(jié)果。 可以看出， 三階交乘項(xiàng)DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)， 結(jié)論與前文一致， 說(shuō)明本文的研究結(jié)論相對(duì)穩(wěn)健。

2. 安慰劑檢驗(yàn)。 為了進(jìn)一步排除可能存在不可觀測(cè)的遺漏變量問(wèn)題， 參考陳琪[17] 的研究， 本文使用安慰劑檢驗(yàn)重新考察綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響。 通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)可知本文共包含6589家重污染企業(yè)樣本， 從總樣本中隨機(jī)選取與原回歸重污染企業(yè)樣本同等數(shù)量的樣本， 并生成虛擬實(shí)驗(yàn)組， 隨機(jī)選擇的實(shí)驗(yàn)組就是安慰劑， 其他樣本企業(yè)則作為對(duì)照組。 本文設(shè)置一個(gè)新的虛擬變量Treat， Treat取1表示虛擬實(shí)驗(yàn)組， Treat取0表示控制組。 重復(fù)上述回歸， 如果模型中不存在不可觀測(cè)的遺漏變量， 則安慰劑的檢驗(yàn)結(jié)果即隨機(jī)選擇的虛擬實(shí)驗(yàn)組與控制組的雙重差分的估計(jì)系數(shù)不顯著。 表7列示了安慰劑檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。 結(jié)果顯示， DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)均不顯著， 表明模型不存在不可觀測(cè)的遺漏變量問(wèn)題， 說(shuō)明本文的研究結(jié)論較為穩(wěn)健。

六、作用路徑分析

企業(yè)融資方式的選擇會(huì)受到融資資源可獲得性的制約。 我國(guó)政府從環(huán)境污染問(wèn)題和綠色發(fā)展趨勢(shì)出發(fā)， 引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)積極承擔(dān)環(huán)境責(zé)任。 為了治理污染、保護(hù)環(huán)境， 綠色信貸政策要求嚴(yán)格控制對(duì)重污染企業(yè)的信貸投放， 將企業(yè)的環(huán)境表現(xiàn)設(shè)為發(fā)放信貸的條件。 面對(duì)宏觀資金供給面的沖擊， 重污染企業(yè)獲得外部信貸融資的難度加大。 而信貸資金的可獲得性及獲得數(shù)量的多少作為重要且更具隱蔽性的調(diào)整成本， 直接影響著企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。 綠色信貸降低了重污染企業(yè)信貸的可獲得性， 信貸資金規(guī)模的約束限制了其進(jìn)行資本結(jié)構(gòu)調(diào)整所需要的信貸資金規(guī)模， 提高了企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整成本， 進(jìn)而降低了重污染企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。 因此， 本文認(rèn)為綠色信貸降低了重污染企業(yè)銀行貸款規(guī)模， 而銀行信貸的減少又為綠色信貸政策對(duì)企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度提供了媒介。 基于此， 本文認(rèn)為綠色信貸政策通過(guò)減少貸款規(guī)模作用于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度。 為了驗(yàn)證綠色信貸政策的作用路徑， 構(gòu)建如下中介效應(yīng)模型：

Loani，t=r0+r1Posti，t+r2Treatmenti，t+r3Posti，t×

Treatmenti，t+rXi，t+μi，t （5）

LEVi，t-LEVi，t-1=（θ0+θ1Posti，t+θ2Treatmenti，t

+θ3Posti，tTreatmenti，t）（LEV?i，t-LEVi，t-1）+

θ4Loani，t+μi，t （6）

其中， Loani，t表示企業(yè)銀行借款。 為了保證結(jié)論的可靠性， 本文借鑒陳琪[17] 和蔡海靜等[18] 的做法， 同時(shí)采用企業(yè)現(xiàn)金流量表中“取得借款收到的現(xiàn)金”除以期末總資產(chǎn)（用Loan1表示）和企業(yè)的短期借款、長(zhǎng)期借款以及一年內(nèi)到期的非流動(dòng)負(fù)債之和的本期變化值除以期末總資產(chǎn)（用Loan2表示）兩種度量方式來(lái)衡量銀行借款的變化。 同時(shí)， 還控制了企業(yè)規(guī)模、盈利能力、抵押能力、成長(zhǎng)性、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、市場(chǎng)化程度、年度效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)等變量。

模型（4）、（5）和（6）構(gòu)成了中介效應(yīng)的驗(yàn)證路徑， 根據(jù)假設(shè)分析， 本文預(yù)計(jì)r3顯著小于0， θ3和θ4均在統(tǒng)計(jì)上顯著， 且|θ3|<|β3|。

檢驗(yàn)綠色信貸政策對(duì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響路徑包含三個(gè)步驟。

首先， 模型（4）的估計(jì)結(jié)果（表3）已經(jīng)表明綠色信貸政策的出臺(tái)顯著降低了重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

其次， 以模型（5）驗(yàn)證綠色信貸政策對(duì)中介變量（貸款規(guī)模）的作用。 表8與表9的列（1）和列（3）分別報(bào)告了綠色信貸政策與企業(yè)貸款規(guī)模Loan1和Loan2的回歸結(jié)果。 可以看出， 無(wú)論被解釋變量是Loan1還是Loan2， 三階交乘項(xiàng)DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)均為負(fù)， 且至少通過(guò)了5%水平的顯著性檢驗(yàn)。 這說(shuō)明綠色信貸政策顯著降低了重污染企業(yè)的貸款規(guī)模， 與本文預(yù)期一致。

最后， 模型（6）用于驗(yàn)證中介變量的加入對(duì)被解釋變量的影響。 從表8的列（2）和列（4）可以看出， 當(dāng)貸款規(guī)模用Loan1表示時(shí)， 三階交乘項(xiàng)DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)分別為-0.0161和-0.0172， 且分別在10%和5%的水平上顯著， 與模型（4）的結(jié)果相比， 回歸系數(shù)的絕對(duì)值有所下降。 同時(shí)， 中介變量Loan1的系數(shù)也在1%的水平上顯著。 這說(shuō)明以Loan1衡量的企業(yè)貸款規(guī)模在綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響中起到了部分中介的作用。 從表9的列（2）和列（4）可以看出， 當(dāng)貸款規(guī)模用Loan2表示時(shí)， 三階交乘項(xiàng)DEVfe×Post×Treatment和DEVgmm×Post×Treatment的回歸系數(shù)分別為0.002和0.0013， 并不顯著。 但是中介變量Loan2的系數(shù)仍在1%的水平上顯著， 這說(shuō)明以Loan2衡量的企業(yè)貸款規(guī)模在綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度的影響中起到完全中介作用。 根據(jù)現(xiàn)有的中介效應(yīng)模型， 中介效應(yīng)檢驗(yàn)的Sobel Z值分別為-2.212、-2.073、-5.115和-5.147， 均至少在5%的水平上顯著。 綜合上述結(jié)果， 綠色信貸政策通過(guò)縮小貸款規(guī)模作用于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整速度， 與本文預(yù)期一致。

七、研究結(jié)論和政策建議

本文結(jié)合供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革去杠桿的現(xiàn)實(shí)需求， 以2012年我國(guó)原銀監(jiān)會(huì)出臺(tái)的《綠色信貸指引》這一外生沖擊事件作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)， 采用雙重差分模型， 實(shí)證檢驗(yàn)了綠色信貸政策對(duì)重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整的影響及其作用路徑。 研究發(fā)現(xiàn)： 綠色信貸政策的出臺(tái)顯著降低了重污染企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度， 且在國(guó)有企業(yè)和市場(chǎng)化程度較高地區(qū)的企業(yè)中更為明顯。 作用路徑分析表明： 綠色信貸政策通過(guò)降低貸款規(guī)模， 來(lái)降低企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度。

本文的研究結(jié)論具有一定的理論意義和政策啟示。 根據(jù)上述結(jié)論， 本文提出以下建議： 第一， 研究結(jié)果表明， 綠色信貸政策取得了階段性實(shí)施效果， 因此建議政府進(jìn)一步完善和細(xì)化綠色信貸政策的管理辦法， 加強(qiáng)對(duì)綠色信貸政策的實(shí)施力度。 重點(diǎn)關(guān)注和監(jiān)管銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)和非國(guó)有企業(yè)授信限制的具體落實(shí)情況。 第二， 建議銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)在授信的審查過(guò)程中， 盡量避免一刀切式落實(shí)綠色信貸政策， 根據(jù)重污染細(xì)分行業(yè)的不同屬性制定不同類(lèi)型的實(shí)施細(xì)則， 以提高商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量和防范壞賬風(fēng)險(xiǎn)。 此外， 綠色信貸政策限制資金流入重污染企業(yè)僅僅是手段， 其真正的目的在于倒逼重污染企業(yè)通過(guò)綠色創(chuàng)新促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)。 商業(yè)銀行在制定懲罰措施的同時(shí)， 還要制定配套的激勵(lì)措施， 對(duì)于存在較高環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)， 嚴(yán)格控制信貸投放， 而對(duì)于綠色創(chuàng)新表現(xiàn)突出的重污染企業(yè)優(yōu)先授信， 不斷完善綠色信貸政策制度和流程建設(shè)。 第三， 建議重污染企業(yè)積極順應(yīng)綠色發(fā)展潮流， 關(guān)注自身生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中產(chǎn)生的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)， 加強(qiáng)節(jié)能減排技術(shù)的開(kāi)發(fā)和應(yīng)用， 完善環(huán)境信息披露機(jī)制， 降低企業(yè)與銀行之間的信息不對(duì)稱(chēng)， 爭(zhēng)取長(zhǎng)期發(fā)展所需的信貸資源。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[1] 綦好東，劉浩，朱煒.過(guò)度負(fù)債企業(yè)“去杠桿”績(jī)效研究[ J].會(huì)計(jì)研究，2018（12）：3 ～ 11.

[2] 丁杰.綠色信貸政策、信貸資源配置與企業(yè)策略性反應(yīng)[ J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2019（4）：62 ～ 75.

[3] Sufi A.. Bank lines of credit in corporate finance：An empirical analysis[ J].Review of Financial Studies，2009（3）：1057 ～ 1088.

[4] 林炳華，陳琳.公司如何獲得銀行授信——基于公司財(cái)務(wù)和公司治理的視角[ J].經(jīng)濟(jì)管理，2015（10）：136 ～ 145.

[5] 姜付秀，屈耀輝，陸正飛，李焰.產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）：99 ～ 110.

[6] Cook D. O.， Tian T.. Macroeconomic conditions and capital structure adjustment speed[ J].Journal of Corporate Finance，? 2010（1）：73 ～ 87.

[7] 姜付秀，黃繼承.市場(chǎng)化進(jìn)程與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].管理世界，2011（3）：124 ～ 134.

[8] 黃繼承，朱冰，向東.法律環(huán)境與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].管理世界，2014（5）：142 ～ 156.

[9] 林慧婷，何玉潤(rùn)，王茂林，朱冰.媒體報(bào)道與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].會(huì)計(jì)研究，2016（9）：41 ～ 46.

[10] 巫岑，黎文飛，唐清泉.產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度[ J].金融研究，2019（4）：92 ～ 110.

[11] Drobetz W.， Wanzenried G.. What determines the speed of adjustment to the target capital structure？[ J].Applied Financial Economics，2006（16）：941 ～ 958.

[12] 羅琦，胡亦秋.公司自由現(xiàn)金流與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].財(cái)貿(mào)研究，2016（3）：117 ～ 125.

[13] 黃繼承，闞鑠，朱冰，鄭志剛.經(jīng)理薪酬激勵(lì)與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].管理世界，2016（11）：156 ～ 171.

[14] Chang Y. K.， Chou R. K.， Huang T. H.. Corporate governance and the dynamics of capital structure： New evidence[ J].Journal of Banking & Finance，2014（48）：374 ～ 385.

[15] 甘麗凝，武洪熙，牛芙蓉，張鳴.大型投資與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整——基于中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].會(huì)計(jì)研究，2015（9）： 59 ～ 67.

[16] 蘇冬蔚，連莉莉.綠色信貸是否影響重污染企業(yè)的投融資行為？[ J].金融研究，2018（12）：123 ～ 137.

[17] 陳琪.中國(guó)綠色信貸政策落實(shí)了嗎——基于“兩高一?！逼髽I(yè)貸款規(guī)模和成本的分析[ J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2019（3）：118 ～ 129.

[18] 蔡海靜，汪祥耀，譚超.綠色信貸政策、企業(yè)新增銀行借款與環(huán)保效應(yīng)[ J].會(huì)計(jì)研究，2019（3）：88 ～ 95.

[19] 凌鴻程.分析師跟蹤與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].財(cái)經(jīng)論叢， 2018（7）：60 ～ 69.

[20] Leary M. T.， Roberts M. R.. Do firms rebalance their capital structures？[ J].Social Science Electronic Publishing，2005（6）： 2575 ～ 2619.

[21] 連玉君，鐘經(jīng)樊.中國(guó)上市公司資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制研究[ J].南方經(jīng)濟(jì)，2007（1）：23 ～ 38.

[22] 張勝，張珂源，張敏.銀行關(guān)聯(lián)與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].會(huì)計(jì)研究，2017（2）：49 ～ 55.

[23] 常亮.銀行授信與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整——來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].南方經(jīng)濟(jì)，2012（9）：156 ～ 168.

[24] Flannery M. J.， Hankins K. W.. Estimating dynamic panel models in corporate finance[ J].Journal of Corporate Finance，2013（1）：1 ～ 19.

[25] 盛明泉，張敏，馬黎珺，李昊.國(guó)有產(chǎn)權(quán)、預(yù)算軟約束與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].管理世界，2012（3）：151 ～ 157.

[26] 盛明泉，張春強(qiáng)，王燁.高管股權(quán)激勵(lì)與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].會(huì)計(jì)研究，2016（2）：44 ～ 50.

[27] 翟勝寶，易旱琴，鄭潔，唐瑋，曹學(xué)勤.銀企關(guān)系與企業(yè)投資效率——基于我國(guó)民營(yíng)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].會(huì)計(jì)研究，2014（4）：74 ～ 80.

[28] 趙興楣，王華.政府控制、制度背景與資本結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整[ J].會(huì)計(jì)研究，2011（3）：34 ～ 40.

[29] Rangan K. P.， Flannery M. J.. Partial adjustment toward target capital structures[ J].Journal of Financial Economics，2006（3）：? 469 ～ 506.

[30] Huang R.， Ritter J. R.. Testing theories of capital structure and estimating the speed of adjustment[ J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2009（2）：237 ～ 271.