微觀非金融企業(yè)杠桿治理的加減法

殷孟波 吳佳其 許坤

摘要：信貸市場(chǎng)是我國(guó)非金融企業(yè)債務(wù)融資的“活水”之源，是治理我國(guó)企業(yè)去杠桿和加杠桿難題的樞紐。文章基于2005—2015年獲得信貸支持的5 977筆非金融企業(yè)貸款數(shù)據(jù)，從信貸交易視角考察了信貸市場(chǎng)中企業(yè)杠桿率的異質(zhì)性、影響因素及其潛在的去杠桿對(duì)象。在宏觀快速加杠桿期間，銀行信貸總體上發(fā)揮了微觀穩(wěn)杠桿的作用。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)大型、公有制和異地企業(yè)更容易加杠桿，但異地大型企業(yè)的高杠桿缺乏經(jīng)營(yíng)效率支撐應(yīng)是去杠桿的對(duì)象。文章還發(fā)現(xiàn)銀企關(guān)系、資產(chǎn)專(zhuān)用性等交易因素與杠桿率顯著相關(guān)。文章的研究結(jié)果為增進(jìn)我國(guó)企業(yè)杠桿治理的協(xié)同性和精準(zhǔn)度提供了明晰的政策參考。

關(guān)鍵詞：非金融企業(yè);去杠桿;加杠桿;資本結(jié)構(gòu);信貸市場(chǎng);金融改革

中圖分類(lèi)號(hào)：F832.0;F832.4;F275 ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? 文章編號(hào)：1008-5831（2021）03-0245-14

引言

信貸市場(chǎng)是我國(guó)非金融企業(yè)債務(wù)融資主要的“活水”之源，是治理企業(yè)去杠桿和加杠桿難題的樞紐。2008年全球金融危機(jī)以后，我國(guó)非金融企業(yè)杠桿率高且增長(zhǎng)迅速，成為實(shí)體經(jīng)濟(jì)高杠桿的根源[1]。為維護(hù)金融穩(wěn)定，國(guó)內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)去杠桿迅速形成了廣泛共識(shí)。然而，在國(guó)際形勢(shì)更加復(fù)雜、國(guó)內(nèi)市場(chǎng)對(duì)去杠桿的反應(yīng)愈加劇烈的現(xiàn)實(shí)背景下，為減緩經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)下行壓力，經(jīng)濟(jì)去杠桿化更需統(tǒng)籌兼顧[2]，尤其需要兼顧企業(yè)為減緩流動(dòng)性壓力所誘致的合理加杠桿的需求。

中國(guó)社會(huì)科學(xué)院的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2008—2015年我國(guó)進(jìn)入長(zhǎng)達(dá)7年的快速加杠桿時(shí)期，實(shí)體經(jīng)濟(jì)杠桿率年均增長(zhǎng)率超過(guò)12%，圖1直觀地呈現(xiàn)了我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)杠桿率及其構(gòu)成的變化趨勢(shì)。從圖中可以看出，相比于政府和居民部門(mén)，非金融企業(yè)部門(mén)占實(shí)體經(jīng)濟(jì)杠桿率的比重達(dá)到了約70%，對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的高杠桿產(chǎn)生了重要影響[3]?？焖偌痈軛U所衍生的金融風(fēng)險(xiǎn)引起了中央的重視，黨的十八屆五中全會(huì)迅速提出去杠桿要求，2015年年底的中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議將去杠桿作為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的核心目標(biāo)之一，實(shí)體經(jīng)濟(jì)正式進(jìn)入去杠桿時(shí)期。2017年，非金融企業(yè)部門(mén)杠桿率在當(dāng)年年底實(shí)現(xiàn)了自2008年以來(lái)的首次下降。

中央財(cái)經(jīng)委員會(huì)在2018年4月首次提出結(jié)構(gòu)性去杠桿思路，為市場(chǎng)化的去杠桿方式提供了科學(xué)指引。結(jié)構(gòu)性去杠桿思路進(jìn)一步明確了去杠桿的重點(diǎn)，對(duì)分部門(mén)、分債務(wù)類(lèi)型提出了不同要求，還特別指明不求宏觀杠桿率的快速下降，而是在宏觀杠桿率相對(duì)平穩(wěn)的情況下實(shí)現(xiàn)局部去杠桿。研究國(guó)內(nèi)外去杠桿經(jīng)濟(jì)后果的文獻(xiàn)資料，印證了我國(guó)結(jié)構(gòu)性去杠桿思路的科學(xué)性。Mian和Sufi的研究表明，次貸危機(jī)后美國(guó)的去杠桿伴隨著信貸緊縮、失業(yè)率上升和總需求下降[9]。在去杠桿環(huán)境下，日本部分企業(yè)對(duì)邊際收益為正的項(xiàng)目也無(wú)投資愿意，導(dǎo)致企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表衰退[11]。金融部門(mén)去杠桿會(huì)抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，加劇經(jīng)濟(jì)波動(dòng)[12]。金融部門(mén)和非金融部門(mén)在去杠桿中會(huì)相互影響形成具有放大效應(yīng)的負(fù)反饋循環(huán)，這可能誘致經(jīng)濟(jì)深度衰退[13]。市場(chǎng)化改革是我國(guó)治理宏觀杠桿難題的重要政策選項(xiàng)[14]。短期而言，結(jié)構(gòu)性去杠桿更有賴(lài)于政府高質(zhì)量的制度供給，這有助于微觀市場(chǎng)主體形成穩(wěn)定的政策預(yù)期，同政府形成杠桿治理的合力[15-16]。需要進(jìn)一步思考的問(wèn)題是，如何借助信貸資源市場(chǎng)化配置的力量化解我國(guó)微觀非金融企業(yè)的“去”或“加”杠桿難題？本文基于2005—2015年獲得信貸支持的5 977筆非金融企業(yè)貸款數(shù)據(jù)，把這一問(wèn)題細(xì)分為以下兩個(gè)子問(wèn)題求解。

一是信貸市場(chǎng)中影響企業(yè)加杠桿的主要因素有哪些？回答該問(wèn)題的主要目的是從總體上把握異質(zhì)企業(yè)杠桿結(jié)構(gòu)的特征，以便于在杠桿治理中對(duì)癥下藥。這方面的研究與資本結(jié)構(gòu)理論相關(guān)。王朝陽(yáng)等認(rèn)為影響企業(yè)杠桿的因素與影響其資本結(jié)構(gòu)的因素是一致的，企業(yè)加杠桿或去杠桿實(shí)質(zhì)上是反映資本結(jié)構(gòu)的調(diào)整[15]。Baker和Martin[17]、朱武祥等[18]、譚小芬等[19]對(duì)這些影響因素作了系統(tǒng)闡述。Newman等考察了1 539個(gè)浙江民營(yíng)中小企業(yè)，發(fā)現(xiàn)杠桿率與規(guī)模正相關(guān)，與盈利負(fù)相關(guān)，與固定資產(chǎn)比率的相關(guān)性不顯著[20]。Bhabra等選用我國(guó)上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)杠桿率與規(guī)模和固定資產(chǎn)比率正相關(guān)，與盈利和成長(zhǎng)性負(fù)相關(guān)[21]。與先前研究不同的是，本文基于信貸市場(chǎng)，重點(diǎn)考察了多個(gè)與銀行表內(nèi)授信直接相關(guān)的指標(biāo)和杠桿率之間的關(guān)系，這既可以與已有資本結(jié)構(gòu)理論研究文獻(xiàn)形成有效互補(bǔ)，還可以拓展銀企關(guān)系等相關(guān)領(lǐng)域的研究[22-24]。通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)和實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)的第一類(lèi)事實(shí)是：在宏觀快速加杠桿期間，銀行表內(nèi)授信總體上發(fā)揮了穩(wěn)杠桿作用;企業(yè)規(guī)模、公有制屬性對(duì)加杠桿有顯著正向影響;銀企合作時(shí)間與企業(yè)杠桿率之間呈倒U形;異地企業(yè)對(duì)加杠桿有顯著正向影響。

二是企業(yè)加杠桿的行為是否得到了自身經(jīng)營(yíng)效率的支撐？該問(wèn)題關(guān)系到識(shí)別信貸資源是否配置給了有效率的企業(yè)，分辨出哪些杠桿是“好”的，哪些是“壞”的，進(jìn)而識(shí)別潛在的去杠桿對(duì)象。這方面的研究與預(yù)算軟約束理論和僵尸企業(yè)問(wèn)題相關(guān)。2008年全球金融危機(jī)以后，我國(guó)以信貸驅(qū)動(dòng)的投資模式有效地化解了經(jīng)濟(jì)“硬著陸”風(fēng)險(xiǎn)，但是巨額的信貸投放就和非金融企業(yè)快速加杠桿有了內(nèi)在的聯(lián)系。加之我國(guó)近年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)面臨的不確定性有所增加，將信貸資源配置給有效率的企業(yè)就變得尤為重要了[4]。林毅夫和李志赟認(rèn)為，政策性負(fù)擔(dān)是企業(yè)預(yù)算軟約束的直接誘因，低經(jīng)營(yíng)效率的企業(yè)會(huì)要求政府提供信貸補(bǔ)貼等，這一現(xiàn)象在民營(yíng)企業(yè)中同樣存在[25]。紀(jì)洋等借助預(yù)算軟約束視角對(duì)企業(yè)杠桿治理進(jìn)行了分析[16]。從識(shí)別方法可以看出，預(yù)算軟約束企業(yè)和僵尸企業(yè)有高關(guān)聯(lián)性。Caballero等提出的CHK方法將是否獲得信貸補(bǔ)貼作為識(shí)別僵尸企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)，后續(xù)改進(jìn)的FN-CHK方法進(jìn)一步考慮了經(jīng)營(yíng)績(jī)效因素[26]?；谖覈?guó)的情況，黃少卿和陳彥在FN-CHK方法基礎(chǔ)上增加了政府補(bǔ)貼等指標(biāo)[27]。蔣靈多和陸毅認(rèn)為處置僵尸企業(yè)最關(guān)鍵的還是要發(fā)揮市場(chǎng)機(jī)制的作用[10]。由此可見(jiàn)，經(jīng)營(yíng)效率是信貸市場(chǎng)中識(shí)別去杠桿對(duì)象的重要依據(jù)。通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)和實(shí)證分析，我們發(fā)現(xiàn)的第二類(lèi)事實(shí)是：在樣本觀測(cè)期，企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率對(duì)其加杠桿行為有顯著的正向影響，影響程度與企業(yè)規(guī)模顯著正相關(guān);異地企業(yè)規(guī)模越大越容易實(shí)現(xiàn)加杠桿，但是異地大型企業(yè)的高杠桿率缺乏經(jīng)營(yíng)效率的支撐，因而是潛在的去杠桿對(duì)象。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：（1）銀行信貸是我國(guó)企業(yè)債務(wù)融資的主要資金來(lái)源，企業(yè)杠桿治理亦需追本溯源。但先前文獻(xiàn)鮮有來(lái)自信貸市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，本文縱向拓展了該領(lǐng)域的研究視野，是對(duì)杠桿治理、資本結(jié)構(gòu)理論文獻(xiàn)的重要補(bǔ)充[28-30]。（2）結(jié)合銀行表內(nèi)授信的決策指標(biāo)，發(fā)現(xiàn)即便是相同的杠桿率影響因素（例如固定資產(chǎn)比率，本文以資產(chǎn)專(zhuān)用性變量ASI代理），在不同金融市場(chǎng)的影響結(jié)果迥異，說(shuō)明企業(yè)杠桿治理需結(jié)合信貸市場(chǎng)異質(zhì)性辨證施治。（3）宏觀經(jīng)濟(jì)去杠桿需以改善微觀企業(yè)杠桿質(zhì)量為基礎(chǔ)，企業(yè)杠桿率是否獲得經(jīng)營(yíng)效率的支撐有助于辨別杠桿質(zhì)量，還有助于辨別軟預(yù)算約束體、僵尸企業(yè)，這可以增進(jìn)政府制度供給的協(xié)同性和精準(zhǔn)度。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源與描述性統(tǒng)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本文以某國(guó)有銀行省級(jí)分行2005—2015年的信貸交易為樣本來(lái)驗(yàn)證上述兩類(lèi)事實(shí)。樣本涵蓋我國(guó)銀行業(yè)主要表內(nèi)授信業(yè)務(wù)，其中流動(dòng)資金貸款5 977筆，占總貸款筆數(shù)的92.77%。這也印證了企業(yè)的融資困境主要表現(xiàn)為流動(dòng)性不足。受信企業(yè)的行業(yè)分屬《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》（GB/T4754-2017）20個(gè)門(mén)類(lèi)中的19個(gè)。我們對(duì)這些信貸交易作了進(jìn)一步篩選與處理：剔除了樣本中的金融企業(yè);剔除2005年以前的交易記錄;參照樣本銀行貸款政策，剔除杠桿率大于75%的樣本;剔除債項(xiàng)分類(lèi)為可疑、損失以及數(shù)據(jù)缺失的樣本;對(duì)主要連續(xù)變量在1%和99%的水平做winsorize處理，以消除極端值影響。本文最終得到4 414筆有效樣本觀測(cè)值。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)一

基于以上對(duì)我國(guó)不同杠桿期間的討論，圖2描述了全樣本企業(yè)在2009—2015年快速加杠桿期間杠桿率的變化趨勢(shì)。杠桿率的均值為0.48，中位數(shù)為0.49，說(shuō)明數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)無(wú)明顯偏態(tài)杠桿率等概念的定義請(qǐng)見(jiàn)本文的“模型與變量”部分。。2009年以后，樣本企業(yè)的杠桿率總體呈下降趨勢(shì)，這與相同時(shí)期圖1所示的我國(guó)非金融企業(yè)杠桿率快速上升的事實(shí)相反。說(shuō)明樣本銀行表內(nèi)授信在快速加杠桿時(shí)期非但沒(méi)有推波助瀾，還在一定程度上發(fā)揮了穩(wěn)杠桿的功能。多年來(lái)，這一事實(shí)似乎并未引起學(xué)術(shù)界的關(guān)注，這為深入研究我國(guó)企業(yè)的高杠桿是否源于銀行表外授信或者非銀行體系提供了啟發(fā)。

圖3描述了不同規(guī)模企業(yè)杠桿率的情況。企業(yè)規(guī)模均值為2.80，中位數(shù)為3.00，說(shuō)明樣本中的大中型企業(yè)相對(duì)較多。圖3表明，2009—2015年大中型企業(yè)的杠桿率明顯高于小微企業(yè)，并且趨勢(shì)比較平穩(wěn)?？梢猿醪阶C實(shí)，企業(yè)規(guī)模對(duì)加杠桿有正向影響，即規(guī)模越大的企業(yè)更容易實(shí)現(xiàn)加杠桿。

圖5描述了受信企業(yè)地域、規(guī)模特征與杠桿率之間的關(guān)系。是否異地貸款變量的均值為2.24，中位數(shù)為2，說(shuō)明該樣本主要為非異地借貸。圖5表明，異地企業(yè)的杠桿率明顯高于本地企業(yè); 以規(guī)模分

（三）描述性統(tǒng)計(jì)二

圖6描述了企業(yè)杠桿率與經(jīng)營(yíng)效率之間的關(guān)系。企業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的中位數(shù)為0.58，均值為0.82，數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)存在右偏，說(shuō)明獲得銀行信貸支持的企業(yè)的經(jīng)營(yíng)效率總體較高，符合信貸資源市場(chǎng)化配置的效率優(yōu)先原則。在信貸資源市場(chǎng)化配置中，那些有經(jīng)營(yíng)效率支撐的高杠桿可以歸屬為“好”杠桿，否則就可以歸屬為去杠桿的對(duì)象。根據(jù)圖6，在2011年之前，總體上符合高效率—高杠桿和低效率—低杠桿特征;此后，則出現(xiàn)了低效率—高杠桿和高效率—低杠桿的現(xiàn)象，說(shuō)明信貸資源市場(chǎng)化配置的趨勢(shì)發(fā)生了一定的偏離。這也為協(xié)同治理企業(yè)高杠桿和貸款難，明確潛在的去杠桿對(duì)象提供了增量信息。

圖6所呈現(xiàn)的企業(yè)加杠桿行為與經(jīng)營(yíng)效率之間的關(guān)系背后，實(shí)際上還具有更嚴(yán)密的授信制度邏輯。我國(guó)《商業(yè)銀行授信工作盡職指引》規(guī)定“商業(yè)銀行應(yīng)認(rèn)真評(píng)估客戶(hù)的財(cái)務(wù)報(bào)表，對(duì)影響客戶(hù)財(cái)務(wù)狀況的各項(xiàng)因素進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，預(yù)測(cè)客戶(hù)未來(lái)的財(cái)務(wù)和經(jīng)營(yíng)情況”。對(duì)授信盡職調(diào)查中定量和定性信息收集、信用等級(jí)評(píng)定、授信限額核定等提出了詳盡的要求和評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)。我國(guó)《流動(dòng)資金貸款管理暫行辦法》對(duì)增量負(fù)債額度的測(cè)算給予了明確規(guī)定，其計(jì)算公式為：增量負(fù)債額度=營(yíng)運(yùn)資金量-借款人自有資金-現(xiàn)有流動(dòng)資金貸款-其他渠道提供的營(yíng)運(yùn)資金，而營(yíng)運(yùn)資金量則通過(guò)“營(yíng)運(yùn)資金量=上年度銷(xiāo)售收入×（1-上年度銷(xiāo)售利潤(rùn)率）×（1+預(yù)計(jì)銷(xiāo)售收入年增長(zhǎng)率）/ 營(yíng)運(yùn)資金周轉(zhuǎn)次數(shù)”計(jì)算得出。從這兩個(gè)最基本的公式可以看出，企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)效率對(duì)其能否獲得信貸支持而實(shí)現(xiàn)加杠桿具有決定性的影響[31-32]。

鑒于本部分描述性統(tǒng)計(jì)提供的有關(guān)企業(yè)加杠桿行為及其影響因素的信息較為初步，接下來(lái)將通過(guò)回歸分析作進(jìn)一步考察，以更深入地驗(yàn)證上述兩類(lèi)事實(shí)。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）企業(yè)加杠桿影響因素的回歸結(jié)果

表1以模型（1）為基礎(chǔ)，先對(duì)變量按類(lèi)別單獨(dú)估計(jì)，然后對(duì)全部變量進(jìn)行估計(jì)?；貧w結(jié)果顯示，除變量Times的系數(shù)估計(jì)值的顯著性有差異以外，其他主要變量的系數(shù)估計(jì)符號(hào)及顯著性基本一致，說(shuō)明估計(jì)結(jié)果比較穩(wěn)健。依據(jù)全變量估計(jì)結(jié)果，在控制其他變量的情況下，D_ scale對(duì)杠桿率的影響在1%水平下顯著為正，說(shuō)明與小微企業(yè)相比，大中型企業(yè)的杠桿率較高;D_ group、D_ ownship、D_ yddk也均在1%水平下顯著為正，說(shuō)明集團(tuán)客戶(hù)、公有制企業(yè)、異地企業(yè)的杠桿率更高;Length與杠桿率之間的關(guān)系呈倒U型。綜合表1報(bào)告的結(jié)果看，本文的第一類(lèi)事實(shí)基本上得到了實(shí)證結(jié)果的支持。

表2在表1基礎(chǔ)上基于企業(yè)規(guī)模分組對(duì)模型（1）作出進(jìn)一步的估計(jì)，分析不同規(guī)模企業(yè)中影響杠桿率的因素是否存在差異。結(jié)果表明，是否為集團(tuán)客戶(hù)、是否為異地貸款和是否為公有制企業(yè)變量系數(shù)顯著性及方向與表1一致。

進(jìn)一步比較表2中各變量系數(shù)估計(jì)值在樣本組之間的差異，以揭示規(guī)模異質(zhì)性對(duì)杠桿率的影響存在差異的可能因素。經(jīng)過(guò)基于似無(wú)相關(guān)模型SUR的檢驗(yàn)，D_ group、Length、ASI的系數(shù)在各規(guī)模子樣本之間存在顯著差異，說(shuō)明銀行在授信決策時(shí)這些信息會(huì)區(qū)別對(duì)待。大中型企業(yè)組中D_ yddk顯著為正，說(shuō)明與本地大中型企業(yè)相比，異地大中型企業(yè)的杠桿率更高，這為提升治理企業(yè)高杠桿的精準(zhǔn)度提供了更有效的增量信息。

（二）企業(yè)加杠桿與經(jīng)營(yíng)效率關(guān)系的回歸結(jié)果

表3以模型（2）為依據(jù)，在表2基礎(chǔ)上加入經(jīng)營(yíng)效率變量Turnover，分全樣本、大型企業(yè)組、中型企業(yè)組、小微企業(yè)組樣本分別估計(jì)。除變量Turnover以外，全樣本其他變量系數(shù)估計(jì)結(jié)果的符號(hào)及顯著性與表1一致，子樣本其他變量系數(shù)估計(jì)結(jié)果與表2基本一致。對(duì)于全樣本，Turnover對(duì)杠桿率的影響在1%水平下顯著為正，說(shuō)明經(jīng)營(yíng)效率總體上對(duì)企業(yè)加杠桿行為有顯著的正向影響。

但是，經(jīng)過(guò)SUEST檢驗(yàn)，我們發(fā)現(xiàn)不同規(guī)模樣本組Turnover估計(jì)系數(shù)在5%水平下存在顯著差異，說(shuō)明經(jīng)營(yíng)效率對(duì)杠桿率的影響存在規(guī)模差異。其中，大型和中型企業(yè)組中Turnover系數(shù)估計(jì)值顯著為正，說(shuō)明大中型企業(yè)的加杠桿行為是有經(jīng)營(yíng)效率支撐的。對(duì)于小微企業(yè)而言，Turnover對(duì)杠桿率的影響并不顯著。這說(shuō)明小微企業(yè)通過(guò)信貸市場(chǎng)加杠桿減緩流動(dòng)性壓力可能會(huì)面臨更高的信息約束。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

模型（1）至模型（4）報(bào)告的回歸結(jié)果，總體上已證實(shí)了本文要驗(yàn)證的兩類(lèi)事實(shí)。根據(jù)信貸資源市場(chǎng)化配置效率優(yōu)先的大前提，去杠桿的目標(biāo)理應(yīng)首先鎖定于低效率的企業(yè)，而加杠桿呼聲最高的是小微企業(yè)。為了解答非金融企業(yè)杠桿治理中“去”和“加”的難題，我們對(duì)模型穩(wěn)健性的檢驗(yàn)也主要從規(guī)模、效率兩個(gè)維度展開(kāi)，將樣本按照規(guī)模和效率分為四個(gè)子樣本，它們依次為：大中型—高效率、大中型—低效率、小微型—高效率、小微型—低效率。表6報(bào)告了將樣本進(jìn)行分組后的檢驗(yàn)結(jié)果。

表6報(bào)告的回歸結(jié)果與前面各表的結(jié)果基本一致，其中經(jīng)營(yíng)效率變量的系數(shù)估計(jì)值除小微型—高效率組以外均顯著為正，規(guī)模變量除小微型—低效率組外均顯著為正。本文表1至表6顯示ASI與杠桿率總體顯著負(fù)相關(guān)，這與前述文獻(xiàn)形成了有效互補(bǔ)。除此之外，我們還分別采用去除政府平臺(tái)樣本、用等級(jí)變量Area作為變量D_ yddk的替代變量再次對(duì)上述模型進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果表明主要系數(shù)估計(jì)值的統(tǒng)計(jì)特征基本不變。說(shuō)明模型是符合穩(wěn)健性要求的。

四、結(jié)語(yǔ)

在2017年的全國(guó)金融工作會(huì)議上，習(xí)近平總書(shū)記明確表示，我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)的源頭在杠桿率?；谖覈?guó)現(xiàn)實(shí)的投融資制度環(huán)境，信貸市場(chǎng)是治理非金融企業(yè)部門(mén)高杠桿難題的樞紐。鑒于此，本文立足于我國(guó)信貸市場(chǎng)，結(jié)合非金融企業(yè)的加杠桿記錄，主要回答了兩個(gè)問(wèn)題：（1）信貸市場(chǎng)中影響企業(yè)加杠桿行為的主要因素是什么？（2）信貸資源市場(chǎng)化配置中，企業(yè)加杠桿行為是否得到了自身經(jīng)營(yíng)效率的支撐？本文主要發(fā)現(xiàn)，在我國(guó)快速加杠桿時(shí)期，銀行表內(nèi)授信發(fā)揮了穩(wěn)杠桿的作用;多個(gè)銀行表內(nèi)授信指標(biāo)與企業(yè)杠桿率顯著相關(guān)，經(jīng)營(yíng)效率對(duì)企業(yè)加杠桿有顯著的正向影響;異地大型企業(yè)的高杠桿缺乏自身經(jīng)營(yíng)效率的支撐，因而是信貸市場(chǎng)去杠桿的對(duì)象。本文的研究發(fā)現(xiàn)對(duì)我國(guó)企業(yè)杠桿治理衍生了以下的政策啟示。

第一，我國(guó)的結(jié)構(gòu)性去杠桿工作可以立足于我國(guó)高儲(chǔ)蓄率、高信貸投資率和企業(yè)異質(zhì)性等客觀實(shí)際，抓好信貸市場(chǎng)這個(gè)“牛鼻子”，對(duì)非金融企業(yè)杠桿的“去”或“加”難題辨證施治。事實(shí)上，我國(guó)非金融企業(yè)的杠桿治理近年已取得可喜的局面，結(jié)合“三位一體”的金融工作任務(wù)，可以繼續(xù)發(fā)揮信貸市場(chǎng)對(duì)當(dāng)前“穩(wěn)杠桿”形勢(shì)的調(diào)理作用，進(jìn)一步鞏固杠桿治理工作所取得的階段性成果。

第二，結(jié)構(gòu)性去杠桿思路的平穩(wěn)性和局部性要求，內(nèi)生地對(duì)政府制度供給的協(xié)同性和精準(zhǔn)度提出了更高要求。考察非金融企業(yè)加杠桿行為是否得到了經(jīng)營(yíng)效率的支撐，是識(shí)別信貸市場(chǎng)“去”或“加”杠桿對(duì)象的可行之策，有助于提升政府去杠桿制度供給的協(xié)同性和精準(zhǔn)度。就治理異地大型企業(yè)的高杠桿而言，政府職能部門(mén)可以建立覆蓋銀行表內(nèi)、表外異地授信業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，督促銀行完善異地貸款業(yè)務(wù)的授權(quán)審批制度，引導(dǎo)銀行審慎開(kāi)展此類(lèi)業(yè)務(wù)。

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Abstract： Credit market is the source of non-financial enterprises debt financing in China， and it is also the key to solve the problems of leveraging and deleveraging. Based on the data of 5 977 non-financial enterprises credit from 2005 to 2015， this paper examines the heterogeneity of enterprises leverage in the credit market， the influencing factors of leveraging and the potential goal of deleveraging. It is found that bank credit has played a role in stabilizing leverage; large-scale， public owned and non local enterprises are more likely to increase leverage; however， the high leverage of large non local enterprises lacks the support of operating efficiency， so it is the focus of deleveraging. It is also found that bank-firm relationship and asset specificity have significant influence on leveraging. The results of this study provide a clear reference for enhancing coordination and accuracy of leverage governance in China.

Key words： non-financial enterprises; deleveraging; leveraging; capital structure; credit market; financial reform

（責(zé)任編輯 傅旭東）