張林宜

【摘要】文章構(gòu)建了數(shù)理分析框架，理論分析金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響，并使用2012—2021年A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響。研究結(jié)果表明，金融資源錯(cuò)配推升了非金融企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平越高，非金融企業(yè)杠桿率越高；異質(zhì)性分析表明，金融資源錯(cuò)配推高了國有企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿率，降低了民營企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平越高，國有企業(yè)杠桿率越高，民營企業(yè)杠桿率越低。文章將非金融企業(yè)杠桿率影響因素的研究擴(kuò)展到了金融資源錯(cuò)配，擴(kuò)展了非金融企業(yè)杠桿率影響因素的研究邊界，深化了非金融企業(yè)杠桿率影響因素的認(rèn)識，為企業(yè)杠桿率相關(guān)研究提供了新的視角。

【關(guān)鍵詞】金融資源錯(cuò)配；企業(yè)杠桿率；雙向固定效應(yīng)模型

【中國分類號】F830.2

一、引言與文獻(xiàn)回顧

2008年以來，我國非金融企業(yè)杠桿率不斷攀升，截止2023年7月，非金融企業(yè)杠桿率達(dá)到167.8%，遠(yuǎn)高于居民部門和政府部門（見圖1），非金融企業(yè)高杠桿率給我國系統(tǒng)性金融防范工作帶來挑戰(zhàn)，嚴(yán)重威脅中國的金融安全和穩(wěn)定，研究企業(yè)杠桿率影響因素對于防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融安全和穩(wěn)定具有重要意義。

當(dāng)前文獻(xiàn)對非金融企業(yè)杠桿率問題的理論研究可以分為微觀和宏觀兩類，微觀上非金融企業(yè)債務(wù)問題可以歸結(jié)為公司金融和資本結(jié)構(gòu)問題，認(rèn)為企業(yè)的負(fù)債行為是對資本結(jié)構(gòu)作出決策的結(jié)果，代表性理論有MM定理（Modigliani and Miller，1958[ 1 ]）、權(quán)衡理論（Robichek，1967[2]，Kraus，1973[3]；Rubinmstein，1973[4]）、委托代理理論（Jensen and Meckling，1976[5]）、優(yōu)序融資理論（Myers，1977[ 6 ]；Myers and Majluf，1984[ 7 ]；Mikkelson and Partch，1986[8]）；宏觀層面代表性理論有債務(wù)-通縮理論（Fisher，1933[ 9 ]；Tobin，1975[10]；Tobin，1993[ 1 1 ]；King，1994[12]）、明斯基的金融不穩(wěn)定假說（Minsky，1986[13]；Minsky，1994[14]）、金融加速器理論（Bernanke and Gertler，1989[15]；Bernanke et al.，1996[ 1 6 ]）、信貸抵押約束理論（Kiyotaki and Moore，1997[ 1 7 ]；Iacoviello，2005[18]；Mendoza，2010[ 1 9 ]）和辜朝明提出的資產(chǎn)負(fù)債表衰退理論等（Koo，2001[20]；Koo，2008[21]；Koo，2013[22]）。在實(shí)證研究上，主流觀點(diǎn)認(rèn)為經(jīng)濟(jì)增長、貨幣擴(kuò)張、融資結(jié)構(gòu)單一、高儲蓄率、影子銀行發(fā)展、預(yù)算軟約束等是非金融企業(yè)債務(wù)杠桿問題形成的主要原因（方軍雄，2007[23]；Qian et al.，2009[24]；馬建堂等，2016[25]；李翀，2016[26]；陳衛(wèi)東、熊啟躍，2017[27]；夏小文，2017[28]），其他一些學(xué)者則認(rèn)為中國債務(wù)問題核心在于收支分配結(jié)構(gòu)扭曲（盛松成、劉西，2016[29]）、政策性負(fù)擔(dān)（倪志良等，2019[30]）、資產(chǎn)質(zhì)量及其產(chǎn)出效率（劉曉光和劉元春，2018[31]）等方面。影響非金融企業(yè)杠桿率變動(dòng)的因素包括周期性因素（Sutherland et al.， 2012[32]；Borio et al.，2014[33]）、政策性因素（Turner，2015[34]；雒敏、聶文忠，2012[35]；紀(jì)洋等，2018[36]；謝里、張斐，2018[37]）、資產(chǎn)價(jià)格因素（Geanakoplos，2010[38]）、結(jié)構(gòu)性因素（Cecchetti and Kharroubi，2015[39]）和制度性或體制性因素（張曉晶等，2019[40]）等，現(xiàn)有文獻(xiàn)對金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率可能的影響并未進(jìn)行深入研究。

為了研究金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響，本文做了以下工作：（1）沿著Hsieh and Klenow（2009）[41]的研究框架，理論分析了金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響機(jī)制；（2）使用2012—2021年A股上市公司的非平衡面板數(shù)據(jù)，使用雙向固定效應(yīng)模型，實(shí)證檢驗(yàn)金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響；（3）將非金融企業(yè)分為國有企業(yè)和民營企業(yè)，檢驗(yàn)不同所有制下金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的異質(zhì)性影響。

二、理論機(jī)制

本文沿著Hsieh and Klenow（2009）[41]的研究思路，將金融資本錯(cuò)配τKi引入中間品生產(chǎn)商的利潤函數(shù)πi，并假設(shè)企業(yè)購買資本的資金全部來自于銀行貸款，且一單位貸款可以生產(chǎn)一單位資本，建立理論模型來分析金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響機(jī)制。

民營企業(yè)中金融資源錯(cuò)配水平越高，民營企業(yè)杠桿率越低。由此提出假設(shè)3：

H3：金融資源錯(cuò)配降低了民營企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配程度越高，民營企業(yè)杠桿率越低。

三、模型與數(shù)據(jù)

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文從CEIC數(shù)據(jù)庫中選取了2013年1月到2021年12月的貨幣政策數(shù)據(jù)，從國泰君安數(shù)據(jù)庫中選擇了2013—2021年的A股上市公式作為研究樣本，并按照研究慣例進(jìn)行了如下處理：（1）由于金融行業(yè)與其他行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債不同，本文剔除了金融行業(yè)；（2）ST或者已經(jīng)退市的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)質(zhì)量不高，本文剔除了ST和已經(jīng)退市的企業(yè)；（3）為了排除離群值的影響，本文對主要數(shù)據(jù)進(jìn)行了1%、99%縮尾處理。經(jīng)處理后，共選取股票數(shù)為3809，時(shí)間序列數(shù)據(jù)為36個(gè)（季度數(shù)據(jù)），共有104 733個(gè)觀測值。

（二）估計(jì)模型與變量

為了控制其他因素對企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的影響，本文控制了企業(yè)規(guī)模變量，經(jīng)營績效和宏觀環(huán)境變量，用企業(yè)總?cè)藬?shù)（Labor）作為企業(yè)規(guī)模變量的代理變量，用現(xiàn)金比率（CashRatio）作為經(jīng)營績效的代理變量，用貨幣供給總量的對數(shù)（lnM2）作為宏觀環(huán)境的代理變量。同時(shí)控制了個(gè)體和時(shí)間效應(yīng)。

（三）統(tǒng)計(jì)性描述

在104 733個(gè)樣本中，資產(chǎn)負(fù)債率平均值為0.4159，最小值為0.0506，最大值為0.8883；和理論分析一致，金融資源錯(cuò)配水平為-3.43E-10，其中最小值為-2 024.37，最大值為23.2287；樣本企業(yè)中，平均員工數(shù)為6 259.227，最小值為0，最大值為552 698；現(xiàn)金比率平均值為0.8420，最小值為0.0236，最大值為8.9590；貨幣供給總量的對數(shù)平均值為12.0413，最小值為11.5481，最大值為12.3812。

四、實(shí)證結(jié)果分析

為了檢驗(yàn)假設(shè)1，本文使用式（15）進(jìn)行了估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見表2。為了作為對比，列（1）是使用混合回歸模型的估計(jì)結(jié)果，金融資源錯(cuò)配估計(jì)系數(shù)為0.0006，在1%水平顯著，表明金融資源錯(cuò)配顯著提高了企業(yè)的杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平提高1%，企業(yè)杠桿率提高0.06%；列（2）是未加入控制變量，使用式（15）進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，金融資源錯(cuò)配估計(jì)系數(shù)為0.0003，回歸結(jié)果在1%水平顯著，同樣表明金融資源錯(cuò)配顯著提高了企業(yè)的杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平提高1%，企業(yè)杠桿率提高0.03%；列（3）是加入控制變量，使用式（15）進(jìn)行估計(jì)的結(jié)果，金融資源錯(cuò)配估計(jì)系數(shù)為0.0002，回歸結(jié)果在1%水平顯著，表明回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性，同樣表明金融資源錯(cuò)配顯著提高了企業(yè)的杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平提高1%，企業(yè)杠桿率提高0.02%；就控制變量而言，企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)杠桿率越高，企業(yè)經(jīng)營績效越好，企業(yè)杠桿率越低，外部融資環(huán)境越寬松，由于我國主要以間接為主，企業(yè)杠桿率越高?？傮w而言，金融資源錯(cuò)配推升了企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平越高，企業(yè)杠桿率越高，證明了假設(shè)1。

五、異質(zhì)性分析

為了證明假設(shè)2和假設(shè)3，本文使用式（15）進(jìn)行了估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見表3。列（1）是國有企業(yè)的回歸結(jié)果，金融資源錯(cuò)配估計(jì)系數(shù)為0.0001，回歸結(jié)果在5%水平顯著，表明金融資源錯(cuò)配推升了國有企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平提高1%，國有企業(yè)杠桿率提高0.01%，證明了假設(shè)2；列（2）是民營企業(yè)的回歸結(jié)果，金融資源錯(cuò)配估計(jì)系數(shù)為-0.00002，回歸結(jié)果在1%水平顯著，表明金融資源錯(cuò)配降低了民營企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平提高1%，民營企業(yè)杠桿率降低0.002%，證明了假設(shè)3?？刂谱兞恐?，外部融資環(huán)境較好時(shí)，民營企業(yè)可以獲得更多金融資源，國有企業(yè)杠桿率降低，民營企業(yè)杠桿率升高，符合現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)事實(shí)。

六、研究結(jié)論

非金融企業(yè)杠桿率高企嚴(yán)重威脅我國的金融安全和穩(wěn)定，研究企業(yè)杠桿率影響因素對于防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)、維護(hù)金融安全和穩(wěn)定具有重要意義。本文沿著Hsieh and Klenow（2009）[41]的研究框架，理論分析了金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響機(jī)制，并使用2012—2021年A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)杠桿率的影響。研究結(jié)果表明：（1）金融資源錯(cuò)配推升了企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配水平越高，企業(yè)杠桿率越高。（2）金融資源錯(cuò)配對非金融企業(yè)的影響存在異質(zhì)性，金融資源錯(cuò)配推高國有企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配程度越高，國有企業(yè)杠桿率越高；（3）金融資源錯(cuò)配降低了民營企業(yè)杠桿率，金融資源錯(cuò)配程度越高，民營企業(yè)杠桿率越低。

本文將非金融企業(yè)杠桿率的影響因素?cái)U(kuò)展到了金融資源錯(cuò)配，擴(kuò)展了非金融企業(yè)杠桿率影響因素的研究邊界，深化了非金融企業(yè)杠桿率影響因素的認(rèn)識，為企業(yè)杠桿率相關(guān)研究提供了新的研究視角。

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責(zé)編：險(xiǎn)峰