彭方平 廖敬賢 何錦安

(中山大學(xué)管理學(xué)院)

1 研究背景

“防范金融風(fēng)險(xiǎn)”是近年來經(jīng)濟(jì)的重要任務(wù)之一，高杠桿問題容易誘發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)[1]，因此去杠桿一直是我國供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重點(diǎn)。自2015年開始，我國進(jìn)入強(qiáng)制“去杠桿”階段，對(duì)企業(yè)尤其是國有企業(yè)明確提出了降低杠桿率的要求。然而，從資本市場(chǎng)角度看，去杠桿政策給企業(yè)帶來較大壓力，一方面負(fù)債端難以穩(wěn)妥壓降，另一方面權(quán)益端融資成本偏高，由此導(dǎo)致人為操控杠桿率迎合監(jiān)管要求的問題[2]。除了政策壓力外，企業(yè)融資壓力也是杠桿操縱行為的重要?jiǎng)訖C(jī)[3]。杠桿率是衡量企業(yè)信用違約風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，資本市場(chǎng)在進(jìn)行債務(wù)項(xiàng)目投資時(shí)，會(huì)傾向于杠桿率水平保持在安全合理區(qū)間的企業(yè)。尤其是在銀行業(yè)主導(dǎo)的中國金融體系下，銀行機(jī)構(gòu)在對(duì)高杠桿企業(yè)進(jìn)行貸款時(shí)，會(huì)選擇更謹(jǐn)慎的信貸規(guī)模和設(shè)置更嚴(yán)苛的債務(wù)契約條款。為了增強(qiáng)融資能力降低融資成本，企業(yè)會(huì)選擇進(jìn)行杠桿操縱。從企業(yè)財(cái)務(wù)角度看，外部融資的能力越強(qiáng)，對(duì)資本結(jié)構(gòu)調(diào)整的靈活性越高，意味著能夠更穩(wěn)妥、有效地對(duì)資本結(jié)構(gòu)進(jìn)行調(diào)整安排，進(jìn)行杠桿操縱的壓力更小。因此，企業(yè)外部融資能力和條件是影響企業(yè)杠桿操縱與否和高低的關(guān)鍵因素。

根據(jù)許曉芳等[3]的觀點(diǎn)，企業(yè)杠桿操縱手段主要有表外負(fù)債[2,4,5]、名股實(shí)債[3,6]和會(huì)計(jì)操縱3種手段[3,7]。其中，表外負(fù)債是企業(yè)杠桿操縱的主要方式，通過將真實(shí)的負(fù)債“出表”而隱藏該部分負(fù)債，實(shí)現(xiàn)企業(yè)賬面?zhèn)鶆?wù)水平的下降。企業(yè)根據(jù)融資和經(jīng)營(yíng)狀況，采取上述不同杠桿操縱手段組合，達(dá)到自身融資目的。為此，學(xué)者們對(duì)影響企業(yè)杠桿操縱程度的相關(guān)融資因素進(jìn)行深入研究。許曉芳等[8]發(fā)現(xiàn)，存在控股股東股權(quán)質(zhì)押的高杠桿公司進(jìn)行杠桿操縱的可能性更大，且該效應(yīng)在不同風(fēng)險(xiǎn)因素暴露程度企業(yè)間存在異質(zhì)性。翟淑萍等[9]通過實(shí)證研究證明了在去杠桿政策壓力下，國有上市公司融資能力下降，出現(xiàn)更多杠桿操縱等隱瞞債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的行為。ROYCHOWDHURY[10]的研究也證明了公司管理者和股東會(huì)出于增強(qiáng)融資能力的動(dòng)機(jī)，采用盈余操縱等手段降低財(cái)務(wù)杠桿水平。

企業(yè)的融資能力受到多方面因素影響，這些因素會(huì)通過改變企業(yè)融資能力從而對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為產(chǎn)生影響。部分文獻(xiàn)從市場(chǎng)壟斷角度出發(fā)，觀察到市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)與企業(yè)融資密切相關(guān)。黎來芳等[11]、朱武祥等[12]均發(fā)現(xiàn)壟斷企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)更加穩(wěn)健，壟斷地位使其在股權(quán)融資和長(zhǎng)期債務(wù)融資上具有明顯優(yōu)勢(shì)。高壟斷勢(shì)力企業(yè)通過市場(chǎng)支配地位搶占稀缺資源，獲取高額利潤(rùn)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)金流穩(wěn)定，因此銀行等債權(quán)人更愿意將資金貸給低現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)的高壟斷勢(shì)力企業(yè)[13]。而處于激烈競(jìng)爭(zhēng)中的企業(yè)，需要更多的現(xiàn)金流支持其持續(xù)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)[14]，因此會(huì)采取激進(jìn)的融資策略，承受高負(fù)債帶來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)[15]，這會(huì)進(jìn)一步提升企業(yè)的融資約束[16]。從信息經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，高壟斷勢(shì)力企業(yè)的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)相當(dāng)于“隱形擔(dān)保”，降低了資金供求雙方的信息不對(duì)稱，因此金融資源更多流向高壟斷勢(shì)力企業(yè)，擠占低壟斷勢(shì)力企業(yè)的金融資源[17]。綜上所述，一方面，高壟斷勢(shì)力企業(yè)和低壟斷勢(shì)力企業(yè)在自身財(cái)務(wù)稟賦上存在顯著差異；另一方面，融資市場(chǎng)尤其是債務(wù)融資市場(chǎng)資源供給，存在傾向高壟斷勢(shì)力企業(yè)的“偏好”，從而導(dǎo)致高壟斷勢(shì)力企業(yè)外部融資能力和財(cái)務(wù)靈活性優(yōu)于低壟斷勢(shì)力企業(yè)，高壟斷勢(shì)力企業(yè)進(jìn)行財(cái)務(wù)杠桿操縱的經(jīng)濟(jì)動(dòng)機(jī)更小。因此，本研究擬通過探討企業(yè)壟斷勢(shì)力對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為的影響，以期揭示其中的因果關(guān)系。

本研究可能的邊際貢獻(xiàn)如下：①現(xiàn)有文獻(xiàn)中缺乏對(duì)壟斷競(jìng)爭(zhēng)格局與杠桿操縱直接關(guān)系的相關(guān)研究成果，僅有文獻(xiàn)[9]對(duì)該內(nèi)容略有涉及。本研究開創(chuàng)性地討論市場(chǎng)壟斷競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)與企業(yè)杠桿操縱行為的關(guān)系，通過科學(xué)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，低壟斷勢(shì)力企業(yè)受制于自身稟賦和外部融資約束，具有更高的杠桿操縱動(dòng)機(jī)；并且進(jìn)一步論證了寬松貨幣政策對(duì)杠桿操縱的抑制作用在高壟斷勢(shì)力企業(yè)更顯著，低壟斷勢(shì)力企業(yè)杠桿操縱程度下降幅度相對(duì)較小。本研究結(jié)論豐富了企業(yè)杠桿操縱的相關(guān)研究，為科學(xué)識(shí)別企業(yè)杠桿操縱行為和深化供給側(cè)改革提供了經(jīng)驗(yàn)成果支持。②在實(shí)證研究方面，本研究從微觀視角出發(fā)，使用基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷雙重/無偏機(jī)器學(xué)習(xí)模型[18]，對(duì)我國企業(yè)杠桿操縱水平與壟斷勢(shì)力的關(guān)系開展實(shí)證研究。雙重機(jī)器學(xué)習(xí)DML有效彌補(bǔ)了傳統(tǒng)線性模型的不足，例如大樣本多變量的情境下普遍存在的維數(shù)詛咒問題、多重共線性、混雜因素干擾等問題[19]。DML的非參數(shù)估計(jì)也避免了傳統(tǒng)參數(shù)估計(jì)方法需預(yù)設(shè)變量間函數(shù)形式從而可能導(dǎo)致模型設(shè)定偏誤的問題[20]。并且，CHERNOZHUKOV等[19]提出的DML方法是一種去偏的因果建模方法，能夠獲得因果推斷的無偏一致估計(jì)。COLANGELO等[18]提出了基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型，引入了Kernel核密度估計(jì)方法，使得DML模型可以精確估計(jì)連續(xù)處理變量與被解釋變量之間的關(guān)系，刻畫被解釋變量隨著連續(xù)處理變量變化而變化的連續(xù)因果關(guān)系。使用基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型，體現(xiàn)了本研究在實(shí)證方法上的準(zhǔn)確性與前沿性。

2 研究假設(shè)

本研究選取2000～2020年的我國滬深A(yù)股上市公司年度數(shù)據(jù)，根據(jù)許曉芳等[2]、LOECKER等[21]的方法分別獲得企業(yè)狹義/廣義杠桿操縱率和企業(yè)成本加成率指標(biāo)，通過繪制散點(diǎn)圖，從總橫截面的維度對(duì)企業(yè)杠桿操縱行為和企業(yè)壟斷勢(shì)力的關(guān)系初步觀察(見圖1)。圖1中向下趨勢(shì)的擬合線表明，成本加成率和狹義/廣義杠桿操縱率之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)狹義/廣義杠桿操縱率隨著企業(yè)壟斷勢(shì)力的提升而下降。這種負(fù)相關(guān)性是由于兩者之間存在實(shí)際經(jīng)濟(jì)因果關(guān)系導(dǎo)致的嗎？雖然現(xiàn)有研究并沒有直接證明過度市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)會(huì)刺激企業(yè)杠桿操縱，壟斷勢(shì)力能抑制企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱，但大量文獻(xiàn)從壟斷競(jìng)爭(zhēng)與融資能力的角度，展開論述了兩者之間的經(jīng)濟(jì)關(guān)系。如劉瑞明等[13]提出，高壟斷勢(shì)力企業(yè)通過市場(chǎng)支配地位搶占稀缺資源，獲取高額利潤(rùn)，實(shí)現(xiàn)現(xiàn)金流穩(wěn)定可觀，因此銀行等債權(quán)人更愿意將資金貸給高壟斷勢(shì)力企業(yè)，而不是處于激烈競(jìng)爭(zhēng)中的企業(yè)。朱武祥等[12]也發(fā)現(xiàn)，相較于競(jìng)爭(zhēng)壓力較大的企業(yè)，高壟斷勢(shì)力企業(yè)的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)表現(xiàn)得更穩(wěn)健，壟斷地位使其在股權(quán)融資和長(zhǎng)期債務(wù)資金融資上具有明顯優(yōu)勢(shì)。與之相反，低壟斷勢(shì)力企業(yè)出于經(jīng)營(yíng)和長(zhǎng)期競(jìng)爭(zhēng)的考慮，可能會(huì)采取激進(jìn)的融資策略，承受高負(fù)債融資帶來的財(cái)務(wù)危機(jī)風(fēng)險(xiǎn)[14,15]。根據(jù)許曉芳等[3]的觀點(diǎn)，企業(yè)融資需求是財(cái)務(wù)杠桿操縱的核心動(dòng)機(jī)，企業(yè)通過正規(guī)渠道融資的能力越強(qiáng)，財(cái)務(wù)靈活性越好，進(jìn)行財(cái)務(wù)杠桿操縱的動(dòng)機(jī)越小，反之進(jìn)行杠桿操縱動(dòng)機(jī)越大。由此，提出以下假設(shè)：

圖1 壟斷勢(shì)力與企業(yè)杠桿操縱相關(guān)性

假設(shè)1市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)越激烈的企業(yè)杠桿操縱動(dòng)機(jī)越高，壟斷勢(shì)力越強(qiáng)的企業(yè)越少進(jìn)行杠桿操縱。

融資壓力是企業(yè)杠桿操縱的主要?jiǎng)訖C(jī)，財(cái)務(wù)杠桿操縱問題在一定程度上可以歸結(jié)為企業(yè)融資問題。在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中，當(dāng)央行采取寬松性貨幣政策時(shí)，社會(huì)整體資金供給增加，即意味著融資市場(chǎng)資源增加。資金供給釋放不僅拓寬了經(jīng)營(yíng)主體的融資渠道，提升資金可獲得性，同時(shí)也降低了企業(yè)融資成本[22]。外部融資環(huán)境優(yōu)化，企業(yè)通過正規(guī)渠道獲得充足低成本的資本，緩解融資壓力，進(jìn)行財(cái)務(wù)杠桿操縱的意愿隨之下降[2]。但鄢萍等[23]認(rèn)為，寬松性貨幣政策主要降低具有壟斷地位的大型國有企業(yè)借款成本，壟斷型國有企業(yè)獲得充足資金供給，而處于競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)的中小民營(yíng)企業(yè)的融資約束并沒有得到有效緩解。這一現(xiàn)象可以通過融資市場(chǎng)“信貸歧視”問題進(jìn)行解釋。我國金融體系以銀行為主導(dǎo)，銀行在融資市場(chǎng)中占據(jù)核心地位，寬松性貨幣政策的資金供給與調(diào)控依賴于銀行體系[24]。而銀行在信貸過程中存在“信貸歧視“問題，寬松貨幣政策釋放的資金資源主要通過銀行體系注入大型國有企業(yè)，中小企業(yè)受寬松貨幣政策的資源支持有限[25]。而大型國有企業(yè)往往在行業(yè)市場(chǎng)中處于壟斷地位，具有明顯的壟斷勢(shì)力，尤其是上游資源開采、中間生產(chǎn)等行業(yè)表現(xiàn)出很強(qiáng)的國有企業(yè)壟斷特征[13]。由于高壟斷勢(shì)力企業(yè)自身財(cái)務(wù)狀況及資本市場(chǎng)存在“信貸歧視”等問題，寬松性貨幣政策釋放的資金資源通過金融體系更多流入高壟斷勢(shì)力企業(yè)，低壟斷勢(shì)力企業(yè)資金資源被高壟斷勢(shì)力企業(yè)擠占。結(jié)合上述資金融資和杠桿操縱理論可知，寬松貨幣政策帶來的資金供給可有效削弱高壟斷勢(shì)力企業(yè)杠桿操縱意愿，而對(duì)低壟斷勢(shì)力企業(yè)杠桿操縱動(dòng)機(jī)的抑制作用有限。由此，提出以下假設(shè)：

假設(shè)2寬松性貨幣政策釋放資金供給，可降低企業(yè)杠桿操縱水平，高壟斷勢(shì)力企業(yè)杠桿操縱率下降幅度高于低壟斷勢(shì)力企業(yè)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 數(shù)據(jù)說明與變量計(jì)算說明

本研究主要數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、CSMAR數(shù)據(jù)庫和CEIC數(shù)據(jù)庫，在實(shí)證分析中選取了2000～2020年我國滬深A(yù)股上市公司年度數(shù)據(jù)。對(duì)于初始數(shù)據(jù)，本研究進(jìn)行了如下處理：①剔除金融行業(yè)的企業(yè)樣本；②剔除ST等特殊類型企業(yè)；③剔除存在數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)樣本；④為避免數(shù)據(jù)庫中偏誤數(shù)據(jù)對(duì)研究結(jié)果造成的影響，進(jìn)一步剔除了年初及年末均有有息負(fù)債但當(dāng)年沒有利息支出的樣本；⑤為避免個(gè)別異常值的影響，對(duì)所有連續(xù)變量采取最大和最小1%的縮尾(Winsorize)處理。最終，本研究獲得涵蓋2 753家上市企業(yè)的非平衡面板數(shù)據(jù)，總共包括21 565個(gè)企業(yè)-年份樣本觀測(cè)值。

3.1.1被解釋變量：杠桿操縱程度

參照許曉芳等[2]提出的XLT-LEVM方法，通過計(jì)算表外負(fù)債和名股實(shí)債估計(jì)狹義杠桿操縱率，在估計(jì)出會(huì)計(jì)操縱計(jì)量份額后，進(jìn)一步得到廣義杠桿操縱率。企業(yè)i在t期的狹義和廣義杠桿操縱率分別為

(1)

(2)

式中，LMi,t為企業(yè)狹義杠桿操縱程度；ELMi,t為企業(yè)廣義杠桿操縱程度；Di,t為企業(yè)賬面負(fù)債總額；Ai,t為企業(yè)賬面資產(chǎn)總額；DOBi,t為企業(yè)表外負(fù)債總額；DNSRDi,t為企業(yè)名股實(shí)債總額；DAi,t為企業(yè)會(huì)計(jì)操縱金額；Li,t為企業(yè)賬面杠桿率。DOBi,t和DNSRDi,t的估計(jì)可以使用中位值法和預(yù)期模型法，根據(jù)XLT-LEVM法檢驗(yàn)結(jié)果，兩種方法具有相同的估計(jì)原理和一致的估計(jì)結(jié)果，現(xiàn)有文獻(xiàn)也支持將行業(yè)中位值作為行業(yè)公司正常值的做法[26]。因此，本研究選取行業(yè)中位值法估計(jì)的狹義/廣義杠桿操縱率作為主要被解釋變量，并在后續(xù)實(shí)證分析中使用預(yù)期模型估計(jì)法，得到的狹義/廣義杠桿操縱率作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)指標(biāo)。

3.1.2核心解釋變量：成本加成率

成本加成率是識(shí)別市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)和企業(yè)壟斷勢(shì)力的有效指標(biāo)[21]。商家一般按生產(chǎn)成本的一定倍數(shù)加成作為產(chǎn)品價(jià)格，加成倍數(shù)依賴于市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度。成本加成率越大，表明企業(yè)可以獲得越高的壟斷利潤(rùn)，所以成本加成倍數(shù)高低反映了市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度[27]。本研究使用LOECKER等[21]提出的成本加成估算模型估算企業(yè)成本加成率。該方法用Translog生產(chǎn)函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)方法中的Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)，并且利用要素產(chǎn)出彈性估計(jì)企業(yè)層面的價(jià)格成本加成；通過引入控制函數(shù)，控制技術(shù)進(jìn)步等內(nèi)生因素引起的測(cè)度市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度的偏差，使得估算出的成本加成能夠更穩(wěn)健地反映企業(yè)壟斷勢(shì)力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度[28]。基于該方法，通過要素產(chǎn)出彈性可以估計(jì)企業(yè)i在第t期的成本加成MKi,t，即

(3)

3.1.3控制變量

除了企業(yè)壟斷勢(shì)力外，企業(yè)進(jìn)行杠桿操縱行為還可能受到其他因素的影響。參考已有研究[2,22,29,30]，進(jìn)一步控制企業(yè)規(guī)模、賬面杠桿率等一系列潛在影響企業(yè)杠桿操縱行為的變量。本研究各關(guān)鍵變量的定義及計(jì)算方式見表1。

表1 變量說明

3.1.4描述性統(tǒng)計(jì)分析

變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。由表2可知，狹義杠桿操作率LM和廣義杠桿操縱率ELM的均值分別為9.163%和12.239%，杠桿操作率估計(jì)與許曉芳等[2]的測(cè)算結(jié)果一致。由于廣義杠桿操縱率ELM計(jì)算過程中運(yùn)用了修正瓊斯模型，產(chǎn)生樣本損失，因此狹義杠桿操縱率LM和廣義杠桿操縱率ELM樣本量存在差異。企業(yè)成本加成率MK的均值為1.170，標(biāo)準(zhǔn)差為0.140，這與現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)情況相吻合。此外，成本加成率MK主要分布在[1.0,1.4]區(qū)間內(nèi)(區(qū)間內(nèi)樣本數(shù)據(jù)占總樣本數(shù)據(jù)的93.60%)，這為下文使用基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型進(jìn)行實(shí)證研究時(shí)的數(shù)據(jù)區(qū)間提供了依據(jù)。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

3.2 模型選取

3.2.1基準(zhǔn)回歸模型

本研究基準(zhǔn)回歸使用以下模型：

LMi,t,j/ELMi,t,j=α+θMKi,t,j+φEi,t-1,j+

λZi,t,j+Ci+Yt+Ij+εi,t,j,

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式中，j表示行業(yè)；α表示常數(shù)項(xiàng)；θ、φ和λ為系數(shù)；為了避免遺漏變量引起內(nèi)生性問題，本研究控制了一系列變量，包括企業(yè)層面控制變量Ei,t-1,j、宏觀層面控制變量Zi,t,j、個(gè)體固定效應(yīng)Ci、時(shí)間趨勢(shì)效應(yīng)Yt和行業(yè)固定效應(yīng)Ij，并對(duì)企業(yè)層面控制變量進(jìn)行了滯后一期處理。

3.2.2基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型

基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型由COLANGELO等[18]提出，是基于核函數(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)估計(jì)的非參數(shù)推斷方法，對(duì)求解連續(xù)變量的因果關(guān)系具有應(yīng)用價(jià)值。假設(shè)存在非參數(shù)方程Y(T)=g(T,X,ε)，其中Y(T)為被解釋變量，T為核心解釋變量，X為相關(guān)控制變量，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)。非參數(shù)估計(jì)過程中，未觀測(cè)到的ε并不會(huì)被事先定義?；诖?，通過假設(shè)的處理變量t值，可以得到潛在平均響應(yīng)結(jié)果Y(T)=g(T,X,ε)。Y(T)是由已經(jīng)觀察到的和未觀察到的異質(zhì)性(X,ε)求平均值定義，即平均潛在響應(yīng)βt=E[Y(t)]=?g(t,X,ε)dFXε。對(duì)βt求偏導(dǎo)，得到邊際效應(yīng)θ=?βt/?t，即在核心解釋變量處于t水平時(shí)對(duì)響應(yīng)結(jié)果βt的貢獻(xiàn)。通過不同值t，可得到連續(xù)推斷的潛在響應(yīng)估計(jì)β=(β1,β2,…,βt)和邊際效應(yīng)估計(jì)θ=(θ1,θ2,…,θt)。

(5)

①根據(jù)數(shù)據(jù)分布區(qū)間，設(shè)置合理的t值區(qū)間和步長(zhǎng)。由上述描述性統(tǒng)計(jì)可知，本研究使用的樣本數(shù)據(jù)的成本加成率主要分布在[0.9,1.6]區(qū)間內(nèi)，進(jìn)一步考慮到分組估計(jì)會(huì)損失一定的樣本量，為避免每個(gè)分區(qū)間因樣本數(shù)據(jù)量過少而導(dǎo)致估計(jì)偏差，故而最終選取t值區(qū)間為[1.0,1.4]，區(qū)間步長(zhǎng)設(shè)置為0.02。

②為避免參數(shù)估計(jì)中的過度擬合問題并提高估計(jì)準(zhǔn)確性，DML方法采用了樣本交叉驗(yàn)證的方法，先隨機(jī)將全部n個(gè)樣本分成K組(本研究將樣本分成5組)，取其第k份(k≤K)數(shù)據(jù)Dk作為輔助樣本。

(6)

(7)

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4 實(shí)證檢驗(yàn)

4.1 基準(zhǔn)回歸實(shí)證分析

基準(zhǔn)回歸結(jié)果見表3，其中列(1)和列(4)是沒有控制變量的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明成本加成率與企業(yè)狹義/廣義杠桿操縱率之間存在顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)企業(yè)成本加成率提升100%時(shí)，其狹義杠桿操縱率下降16.476%，廣義杠桿操作率下降17.538%，企業(yè)成本加成率越高，壟斷勢(shì)力越強(qiáng)，越少進(jìn)行杠桿操縱。但這一結(jié)果可能是由于某些遺漏變量而存在估計(jì)偏誤。為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，在列(2)和列(5)控制了企業(yè)層面變量，在列(3)和列(6)同時(shí)控制了企業(yè)層面和宏觀層面變量。根據(jù)表3的回歸結(jié)果，加入相關(guān)控制變量后，變量MK回歸系數(shù)仍均在1%的水平上顯著為負(fù)，并且成本加成率對(duì)狹義和廣義杠桿操縱率的效應(yīng)均估計(jì)保持為-17%水平左右，可見成本加成率與狹義/廣義杠桿操縱率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系具有十分穩(wěn)健的統(tǒng)計(jì)意義。結(jié)合表2可知，估計(jì)系數(shù)的大小與實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況相符，說明回歸結(jié)果同時(shí)具備顯著的經(jīng)濟(jì)解釋意義。該結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)1，企業(yè)的壟斷勢(shì)力越強(qiáng)，在融資市場(chǎng)上越容易受到債權(quán)人和權(quán)益投資者的青睞，能夠通過正規(guī)融資渠道滿足自身的資金需求，因而進(jìn)行杠桿操縱美化財(cái)務(wù)報(bào)表的動(dòng)機(jī)較弱。相反，處于激烈競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)中的企業(yè)由于自身財(cái)務(wù)稟賦和融資市場(chǎng)非中性等問題，往往無法通過正規(guī)渠道獲得充足的資金，即使能獲取資金，也需要付出較高的成本代價(jià)，因此，低壟斷勢(shì)力企業(yè)試圖隱藏真實(shí)債務(wù)水平來緩解外部融資壓力，進(jìn)行財(cái)務(wù)杠桿操縱的動(dòng)機(jī)更強(qiáng)。

表3 企業(yè)壟斷勢(shì)力對(duì)杠桿操縱程度影響

4.2 基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型

在基準(zhǔn)模型OLS回歸估計(jì)的基礎(chǔ)上，本研究進(jìn)一步使用基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型(設(shè)置機(jī)器學(xué)習(xí)算法為隨機(jī)森林算法)，對(duì)成本加成率和企業(yè)狹義/廣義杠桿操縱率響應(yīng)情況進(jìn)行估計(jì)，考察不同壟斷勢(shì)力企業(yè)的杠桿操縱情況。在模型估計(jì)區(qū)間和估計(jì)步長(zhǎng)選擇上，參考COLANGELO等[18]的做法，并結(jié)合表2的變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，最終設(shè)定壟斷勢(shì)力變量MK的估計(jì)區(qū)間為[1.0,1.4]，估計(jì)步長(zhǎng)為0.02。機(jī)器學(xué)習(xí)中其他相關(guān)估計(jì)參數(shù)設(shè)置，若沒有特別說明，則默認(rèn)參考COLANGELO等[18]的相關(guān)做法。

使用隨機(jī)森林機(jī)器學(xué)習(xí)方法，狹義杠桿操縱率和廣義杠桿操縱率隨著成本加成增長(zhǎng)而變化的情形見圖2。由圖2(a)和(c)可直觀地了解到：當(dāng)企業(yè)生產(chǎn)成本加成率不斷提升即企業(yè)的壟斷勢(shì)力不斷增強(qiáng)時(shí)，企業(yè)狹義和廣義杠桿操縱水平都呈現(xiàn)明顯的下降趨勢(shì)；當(dāng)企業(yè)成本加成率為1時(shí)，模型估計(jì)出企業(yè)狹義杠桿操縱率約為14%，估計(jì)的廣義杠桿操縱率約為18%；而當(dāng)企業(yè)成本加成率提升到1.4的水平時(shí)，企業(yè)的狹義杠桿操縱率會(huì)下降到7%水平左右，估計(jì)的廣義杠桿操縱率則下降到10%水平左右。可以合理推斷，當(dāng)企業(yè)成本加成率提高到2時(shí)，企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿操縱率降低幅度大致為15%～20%的水平，與表3的基準(zhǔn)回歸模型估計(jì)結(jié)果一致。圖2(b)和(d)則是DML模型得到的邊際效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。通過圖2(b)和(d)可以看到，成本加成率對(duì)狹義/廣義杠桿操縱率的邊際效應(yīng)均為負(fù)，邊際變動(dòng)幅度整體處于-10%～-25%的水平，并且基本上通過5%水平的顯著性檢驗(yàn)，與基準(zhǔn)回歸模型實(shí)證結(jié)果一致。而邊際效應(yīng)曲線呈現(xiàn)向上的趨勢(shì)，表明隨著企業(yè)壟斷勢(shì)力的提高，企業(yè)壟斷勢(shì)力對(duì)企業(yè)杠桿操縱的抑制作用持續(xù)遞減。

圖2 應(yīng)用隨機(jī)森林學(xué)習(xí)方法的DML估計(jì)(95%置信區(qū)間)

此外，本研究還分別使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和LASSO回歸這兩種不同的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，改變成本加成率區(qū)間為[1.0, 1.8]，將步長(zhǎng)從0.02替換為0.01，重做基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML估計(jì)，所得結(jié)果與上述研究保持一致(1)限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果并未展示，留存?zhèn)渌?。，未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，說明本研究結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

4.3.1替換解釋變量

通過使用不同的企業(yè)市場(chǎng)壟斷勢(shì)力代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。表4中列(1)和列(2)是使用滯后一期的成本加成率MKL作為核心解釋變量。企業(yè)成本加成率是企業(yè)市場(chǎng)壟斷勢(shì)力的有效代理變量，而企業(yè)杠桿操縱行為本質(zhì)上屬于企業(yè)融資行為，考慮到壟斷勢(shì)力與企業(yè)杠桿之間可能存在互相影響的內(nèi)生性情況，因此使用滯后一期的成本加成率替換當(dāng)期成本加成率進(jìn)行實(shí)證回歸檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果顯示，當(dāng)企業(yè)滯后一期成本加成率提升100%時(shí)，企業(yè)狹義杠桿操縱率下降12.825個(gè)百分點(diǎn)，廣義杠桿操縱率下降12.976個(gè)百分點(diǎn)，并且均通過1%水平的顯著性檢驗(yàn)。一方面，進(jìn)一步佐證了企業(yè)壟斷勢(shì)力與杠桿操縱之間是顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；另一方面，也證明了使用當(dāng)期或滯后一期的成本加成率作為代理變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，都是合理科學(xué)的。除了成本加成率外，勒納指數(shù)也是衡量企業(yè)壟斷勢(shì)力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)，因此，本研究使用勒納指數(shù)變量LN替代成本加成率作為回歸分析的核心解釋變量。列(3)和列(4)為使用勒納指數(shù)作為企業(yè)壟斷勢(shì)力代理變量的回歸結(jié)果，回歸系數(shù)為負(fù)并通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)。使用不同的變量作為企業(yè)壟斷勢(shì)力的代理變量，實(shí)證分析結(jié)果均顯示企業(yè)壟斷勢(shì)力與企業(yè)杠桿操縱之間顯著負(fù)相關(guān)，這證明了假設(shè)1的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)1：替換壟斷勢(shì)力的代理變量

4.3.2替換被解釋變量

根據(jù)許曉芳等[2]提出的杠桿操縱率測(cè)度方法，本研究使用基于預(yù)期模型法計(jì)算的狹義杠桿操縱率LMR和廣義杠桿操縱率ELMR進(jìn)行實(shí)證分析檢驗(yàn)，結(jié)果見表5。預(yù)期模型法是根據(jù)企業(yè)特質(zhì)變量進(jìn)行回歸估計(jì)企業(yè)的表外負(fù)債總額和名股實(shí)債總額，進(jìn)而根據(jù)式(1)和式(2)計(jì)算狹義和廣義杠桿操縱率。表5中列(1)和列(3)沒有加入控制變量，列(2)和列(4)對(duì)企業(yè)層面和宏觀層面變量進(jìn)行控制，結(jié)果均顯示成本加成率的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。這說明使用行業(yè)中位值法估計(jì)杠桿操縱和使用預(yù)期模型法估計(jì)杠桿操縱，在原理和結(jié)果上都具有一致性，并進(jìn)一步佐證了假設(shè)1的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)2：替換杠桿操縱的代理變量

進(jìn)一步地，使用基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型(基于隨機(jī)森林算法)，對(duì)預(yù)期模型法估計(jì)的狹義/廣義杠桿操縱操縱率與企業(yè)壟斷勢(shì)力負(fù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果見圖3。潛在響應(yīng)估計(jì)和邊際效應(yīng)估計(jì)均顯示，狹義/廣義杠桿操縱率與企業(yè)成本加成率是負(fù)相關(guān)關(guān)系，雖然過程中存在一定波動(dòng)反復(fù)，但圖3(a)和(c)的潛在響應(yīng)估計(jì)線整體向下走勢(shì)明顯，因此更加穩(wěn)健地論證了假設(shè)1的合理性。

圖3 替換杠桿操縱變量：應(yīng)用隨機(jī)森林學(xué)習(xí)方法的DML估計(jì)(95%置信區(qū)

4.3.3替換回歸方法

考慮到被解釋變量杠桿操縱率程度為不小于0的截?cái)鄶?shù)據(jù)，因此采用Tobit回歸檢驗(yàn)企業(yè)成本加成率對(duì)杠桿操縱的影響。同時(shí)，為了控制可能存在于行業(yè)維度和時(shí)間維度的相關(guān)問題，本研究還采用行業(yè)年度雙維Cluster回歸，對(duì)基準(zhǔn)回歸模型(4)中標(biāo)準(zhǔn)誤基于行業(yè)和年度雙維層面進(jìn)行了Cluster處理。結(jié)果均與使用基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果相近，證明了對(duì)假設(shè)1的實(shí)證研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

4.4 寬松貨幣政策對(duì)高壟斷勢(shì)力企業(yè)和低壟斷勢(shì)力企業(yè)杠桿操縱影響的異質(zhì)性分析

為了驗(yàn)證假設(shè)2，先分析貨幣政策寬緊程度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿操縱行為是否有影響，以及影響程度如何。在實(shí)證研究中，構(gòu)建貨幣政策的代理變量MP，使用廣義貨幣同比增長(zhǎng)率M和貨幣政策虛擬變量MD。虛擬變量MD的計(jì)算方式：計(jì)算貨幣供應(yīng)量增速M(fèi)中位值，貨幣供應(yīng)量增速高于中位值則理解當(dāng)年為貨幣政策寬松年份，MD=1；貨幣供應(yīng)量增速低于中位值則理解當(dāng)年為貨幣政策緊縮年份，MD=0。實(shí)證結(jié)果均顯示，寬松貨幣政策會(huì)降低企業(yè)狹義/廣義杠桿操縱程度；與之相反，緊縮性貨幣政策則會(huì)導(dǎo)致企業(yè)更多采取杠桿操縱行為。

為了驗(yàn)證在不同貨幣政策背景下，高壟斷勢(shì)力企業(yè)與低壟斷勢(shì)力企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿操縱行為是否存在異質(zhì)性，本研究采取進(jìn)一步實(shí)證研究。先以企業(yè)成本加成率為標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建壟斷勢(shì)力企業(yè)虛擬變量MKD：分年度、分行業(yè)計(jì)算成本加成率MK中位值，成本加成率高于中位值則為高壟斷勢(shì)力企業(yè)，MKD=1；成本加成率低于中位值則為低壟斷勢(shì)力企業(yè)，MKD=0。在具體實(shí)證過程中，依據(jù)貨幣政策代理變量MP劃分不同貨幣寬緊程度，采用分組回歸以及使用式(10)構(gòu)建交乘項(xiàng)兩種方式進(jìn)行異質(zhì)性分析。

LMi,t,j/ELMi,t,j=α+θ1MKDi,t,j+θ2MP+

θ3MKDi,t,j×MP+φXi,t-1,j+λZi,t,j+

Ci+Yt+Ij+εi,t,j。

(10)

具體實(shí)證分析結(jié)果見表6。其中，列(1)、列(2)、列(5)和列(6)是根據(jù)貨幣政策寬松與否進(jìn)行分組回歸檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果顯示，高壟斷勢(shì)力企業(yè)變量的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，高壟斷勢(shì)力企業(yè)較低壟斷勢(shì)力企業(yè)更少使用杠桿操縱，與假設(shè)1保持一致。比較不同樣本組結(jié)果可知，寬松貨幣政策樣本組內(nèi)，高壟斷勢(shì)力企業(yè)狹義和廣義杠桿操縱程度較低壟斷勢(shì)力企業(yè)分別低2.808個(gè)百分點(diǎn)和2.920個(gè)百分點(diǎn)；緊縮貨幣政策樣本組內(nèi)，高壟斷勢(shì)力企業(yè)狹義和廣義杠桿操縱程度較低壟斷勢(shì)力企業(yè)僅低1.900個(gè)百分點(diǎn)和2.168個(gè)百分點(diǎn)；兩系數(shù)之間的差異表明，寬松貨幣政策期間，高壟斷勢(shì)力企業(yè)和低壟斷勢(shì)力企業(yè)杠桿操縱率水平差異變大，高壟斷勢(shì)力企業(yè)較低壟斷勢(shì)力企業(yè)更少使用杠桿操縱手段。為了檢驗(yàn)組間的系數(shù)差異是否在統(tǒng)計(jì)上顯著，本研究使用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)方法對(duì)分組估計(jì)系數(shù)進(jìn)行分析。結(jié)果均顯示，緊縮貨幣政策組和寬松貨幣政策組的估計(jì)系數(shù)在1%水平上存在顯著差異。即可以合理地認(rèn)為，寬松貨幣政策期間，高壟斷勢(shì)力企業(yè)更少地使用杠桿操縱。

表6 異質(zhì)性分析：考慮貨幣政策因素

進(jìn)一步地，列(3)和列(7)展示了加入交乘項(xiàng)后式(10)的回歸結(jié)果。高壟斷勢(shì)力企業(yè)虛擬變量估計(jì)系數(shù)為負(fù)，與假設(shè)1一致；寬松貨幣政策虛擬變量估計(jì)系數(shù)為負(fù)，表明寬松貨幣政策會(huì)降低企業(yè)杠桿操縱率；兩者的交乘項(xiàng)顯著為負(fù)，則說明寬松貨幣政策對(duì)杠桿操縱的影響在高壟斷勢(shì)力企業(yè)和低壟斷勢(shì)力企業(yè)之間存在顯著差異，高壟斷勢(shì)力企業(yè)的杠桿操縱率平均下降幅度顯著大于低壟斷勢(shì)力企業(yè)的杠桿操縱率下降幅度。具體而言，寬松貨幣政策期間，高壟斷勢(shì)力企業(yè)狹義杠桿操縱率平均下降幅度較低壟斷勢(shì)力企業(yè)要高0.943%，高壟斷勢(shì)力企業(yè)廣義杠桿操縱率平均下降幅度較低壟斷勢(shì)力企業(yè)要高1.098%。為了更加穩(wěn)健地論證研究結(jié)果的可靠性，本研究使用廣義貨幣量同比增速M(fèi)作為貨幣政策松緊程度的代理變量進(jìn)行式(10)的回歸檢驗(yàn)，結(jié)果見表6的列(4)和列(8)，交乘項(xiàng)估計(jì)系數(shù)分別為-0.108和-0.130，均顯著為負(fù)，充分論證了假設(shè)2的穩(wěn)健性。

在基準(zhǔn)回歸模型研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，本研究使用基于連續(xù)處理變量的非參數(shù)推斷DML模型(基于隨機(jī)森林算法)對(duì)分組樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)，模型具體指標(biāo)設(shè)置與上文保持一致。實(shí)證研究結(jié)果見圖4。由圖4可知，寬松貨幣政策樣本組高壟斷勢(shì)力企業(yè)的狹義/廣義杠桿操縱率低于緊縮貨幣政策樣本組。從具體杠桿操縱水平隨壟斷勢(shì)力的變化趨勢(shì)而言，寬松貨幣政策期間，當(dāng)企業(yè)成本加成率從1上升到1.4時(shí)，企業(yè)狹義杠桿操縱水平從約15%下降到4%，廣義杠桿操縱率從17%下降到7%；而在緊縮貨幣政策期間，當(dāng)企業(yè)成本加成率從1上升到1.4時(shí)，企業(yè)狹義杠桿操縱水平從約15%下降到6%水平左右，廣義杠桿操縱率從17%下降到9%水平左右。寬松貨幣政策組狹義/廣義杠桿操縱率隨企業(yè)壟斷勢(shì)力升高而下降的幅度更大，變化趨勢(shì)與基準(zhǔn)回歸研究結(jié)果一致。寬松貨幣政策對(duì)杠桿操縱的抑制效應(yīng)對(duì)高壟斷勢(shì)力企業(yè)作用更強(qiáng)；在寬松貨幣政策期間，高壟斷勢(shì)力與低壟斷勢(shì)力杠桿操縱水平差異拉大，進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)2的嚴(yán)謹(jǐn)性和穩(wěn)健性。

圖4 分組檢驗(yàn)：應(yīng)用隨機(jī)森林學(xué)習(xí)方法的DML估計(jì)(95%置信區(qū)間)

5 結(jié)語

本研究利用2000～2020年滬深A(yù)股上市公司的數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了企業(yè)壟斷勢(shì)力對(duì)其財(cái)務(wù)杠桿操縱行為的影響，并進(jìn)一步分析不同貨幣政策環(huán)境下該影響作用的差異。研究表明：①相較于具有高壟斷勢(shì)力的企業(yè)，受到激烈競(jìng)爭(zhēng)壓力的企業(yè)融資能力偏低，財(cái)務(wù)靈活性欠缺，因此具有更強(qiáng)的意愿通過杠桿操縱行為隱瞞債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，以拓寬融資渠道降低融資成本。②寬松貨幣政策背景下，高壟斷勢(shì)力企業(yè)杠桿操縱程度下降程度較低壟斷勢(shì)力更大。由于我國資本市場(chǎng)存在“信貸歧視”等問題，寬松貨幣政策增加的貨幣資金供給更多地流入高壟斷勢(shì)力企業(yè)，高壟斷勢(shì)力企業(yè)財(cái)務(wù)實(shí)力進(jìn)一步加固，寬松貨幣政策對(duì)杠桿操縱的抑制作用在高壟斷勢(shì)力企業(yè)中更顯著。

根據(jù)上述實(shí)證結(jié)果，本研究提出如下政策啟示：①在執(zhí)行去杠桿政策時(shí)，國家監(jiān)管部門和資本市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)不能拘泥于企業(yè)賬面杠桿水平，而是要深入了解企業(yè)信息透露的真實(shí)債務(wù)情況。尤其是對(duì)競(jìng)爭(zhēng)壓力大并受到較強(qiáng)融資約束的低壟斷勢(shì)力企業(yè)，監(jiān)管部門要關(guān)注其杠桿操縱行為和科學(xué)測(cè)試杠桿操縱程度，及時(shí)管控此類高財(cái)務(wù)杠桿操縱動(dòng)機(jī)企業(yè)的潛在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。②疏通企業(yè)融資渠道，重點(diǎn)解決中小企業(yè)“融資難、融資貴”的問題。一方面，積極指引銀行等金融機(jī)構(gòu)支持高價(jià)值中小企業(yè)融資，緩解信貸市場(chǎng)“歧視”問題，抑制相對(duì)弱勢(shì)的中小企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿操縱動(dòng)機(jī)；另一方面，大力發(fā)展權(quán)益融資市場(chǎng)，拓寬企業(yè)融資渠道，引導(dǎo)企業(yè)更多選擇“增權(quán)”方式穩(wěn)妥去杠桿，通過積極穩(wěn)妥融資方式緩解杠桿操縱問題。③優(yōu)化平衡行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壟斷勢(shì)力。需要先打破過度壟斷市場(chǎng)的畸形格局，引導(dǎo)高壟斷勢(shì)力企業(yè)資源向具備成長(zhǎng)價(jià)值的企業(yè)轉(zhuǎn)移，提升相對(duì)弱勢(shì)的優(yōu)質(zhì)企業(yè)融資能力；監(jiān)管機(jī)構(gòu)也要引導(dǎo)部分行業(yè)從過度競(jìng)爭(zhēng)向良性競(jìng)爭(zhēng)轉(zhuǎn)變，從而提升整體行業(yè)生產(chǎn)效率和企業(yè)投融資能力，從根本上解決融資難帶來的財(cái)務(wù)杠桿操縱問題。

本研究尚存以下不足：①僅從企業(yè)融資能力角度探討了壟斷勢(shì)力對(duì)財(cái)務(wù)杠桿操縱的作用效應(yīng)，尚未進(jìn)一步考察作用的傳導(dǎo)機(jī)制，未來研究可考慮融資規(guī)模、融資成本、不同財(cái)務(wù)杠桿操縱手段等因素；②主要利用上市公司數(shù)據(jù)獲取經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，研究結(jié)論的適用范圍存在一定局限性，未來可加入非滬深A(yù)股企業(yè)作為研究樣本，進(jìn)行更廣泛的實(shí)證研究，提升研究結(jié)論的普適性。