股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移和金融錯(cuò)配

呂沐天，張文龍

（1.招商證券股份有限公司證券營(yíng)業(yè)部，山西 太原 030012；2.山西財(cái)經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，山西 太原 030006）

一、引 言

伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力由傳統(tǒng)的要素驅(qū)動(dòng)逐漸向技術(shù)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)過(guò)渡，社會(huì)層面的金融錯(cuò)配，不僅造成了大型企業(yè)杠桿高居不下、中小企業(yè)融資約束顯著的結(jié)構(gòu)失衡問(wèn)題，同時(shí)也成為了制約經(jīng)濟(jì)向高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)軌邁進(jìn)的瓶頸。如何完善市場(chǎng)資源配置結(jié)構(gòu)、優(yōu)化資源配置效率已然成為發(fā)揮市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)、激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新潛力進(jìn)而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展目標(biāo)的關(guān)鍵。

目前學(xué)術(shù)界對(duì)金融錯(cuò)配和杠桿率之間的關(guān)系展開(kāi)了積極的討論，并得出了一系列有意義的結(jié)論。［1-6］學(xué)者們普遍認(rèn)為杠桿率的提升對(duì)金融錯(cuò)配的影響是非線性的，［7-9］這種非線性的影響取決于多個(gè)層面，大部分研究認(rèn)為股權(quán)所有制的異質(zhì)性是對(duì)上述非線性的一個(gè)較好的解釋，［10］中國(guó)企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)也普遍能夠證明民營(yíng)企業(yè)在低杠桿率、高運(yùn)營(yíng)效率的客觀情境下卻面臨著高金融錯(cuò)配程度。［11-12］也有學(xué)者指出，企業(yè)杠桿率與金融錯(cuò)配以及金融周期息息相關(guān)，［13］銀行的高負(fù)債經(jīng)營(yíng)特征決定了其順周期信貸擴(kuò)張行為，這也就造成了在經(jīng)濟(jì)上行時(shí)企業(yè)杠桿率較高，金融錯(cuò)配程度較輕；而當(dāng)經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力時(shí)，銀行出于安全性考慮，普遍提高信貸門(mén)檻和借貸成本，無(wú)論是社會(huì)層面的金融錯(cuò)配還是結(jié)構(gòu)性錯(cuò)配的程度均加劇。由此不難引申出，杠桿的結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)移理應(yīng)是緩解宏觀層面金融錯(cuò)配、降低微觀層面企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的有效手段。

然而，順著現(xiàn)有文獻(xiàn)的邏輯思路，仍然存在以下兩個(gè)空白有待挖掘。第一，在前人揭示了杠桿率和金融錯(cuò)配之間關(guān)系基礎(chǔ)上，其中一個(gè)重要的中介變量——企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，如何影響或響應(yīng)了杠桿率和金融錯(cuò)配之間的非線性關(guān)系，目前鮮有文獻(xiàn)就此進(jìn)行討論。第二，在識(shí)別了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)杠桿率和金融錯(cuò)配的作用機(jī)制基礎(chǔ)上，如何理解杠桿轉(zhuǎn)移對(duì)企業(yè)金融錯(cuò)配的影響，是本文關(guān)注的另一個(gè)有待延伸的問(wèn)題。杠桿在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)存在異質(zhì)性的企業(yè)間轉(zhuǎn)移，是否對(duì)金融錯(cuò)配產(chǎn)生影響，以及會(huì)產(chǎn)生何種影響。若杠桿轉(zhuǎn)移造成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)與金融錯(cuò)配之間存在顯著的正向關(guān)系，那么金融穩(wěn)定、信貸擴(kuò)張、資源配置效率等問(wèn)題的治理便變得直觀，因?yàn)樯鲜瞿繕?biāo)方向一致；而若杠桿轉(zhuǎn)移造成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)與金融錯(cuò)配之間并不存在正向關(guān)系或單一的線性關(guān)系，那么決策部門(mén)就需面對(duì)金融穩(wěn)定、去杠桿和資源配置等目標(biāo)之間的權(quán)衡。

鑒于此，本文試圖通過(guò)以下研究工作，來(lái)揭示杠桿轉(zhuǎn)移、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間的內(nèi)在聯(lián)系：（1）杠桿率、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融錯(cuò)配存在怎樣的影響。（2）對(duì)異質(zhì)性企業(yè)而言，杠桿轉(zhuǎn)移、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融錯(cuò)配的作用機(jī)制是否一致。本文潛在的邊際貢獻(xiàn)在于：首先，通過(guò)構(gòu)建企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，并采用相應(yīng)計(jì)量手段揭示企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移和金融錯(cuò)配之間的內(nèi)在聯(lián)系，擴(kuò)展對(duì)資本、債務(wù)結(jié)構(gòu)的研究邊界；其次，區(qū)別于現(xiàn)有關(guān)于杠桿部門(mén)間轉(zhuǎn)移的研究，本文側(cè)重于企業(yè)的市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，基于公司財(cái)務(wù)視角，揭示了杠桿在不同所有制結(jié)構(gòu)、不同股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、不同規(guī)模的異質(zhì)性企業(yè)間轉(zhuǎn)移的特征，及其對(duì)金融錯(cuò)配的影響，為我國(guó)實(shí)施穩(wěn)健的去杠桿政策提供微觀基礎(chǔ)和政策依據(jù)。

二、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移與金融錯(cuò)配的實(shí)證設(shè)計(jì)和變量選取

（一）實(shí)證設(shè)計(jì)

綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)和理論分析可以看出，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)金融錯(cuò)配、杠桿轉(zhuǎn)移存在著一定的影響。若企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)并不顯著、企業(yè)特質(zhì)收益率正向波動(dòng)，且存在企業(yè)市值被市場(chǎng)高估的情況，則企業(yè)在貸款過(guò)程中容易產(chǎn)生市值抵押估值過(guò)高、信貸約束放松的情況，進(jìn)而造成企業(yè)融資冗余，最終市場(chǎng)杠桿向著市值被高估的企業(yè)轉(zhuǎn)移。為進(jìn)一步驗(yàn)證上述思想，本文擬通過(guò)以下幾個(gè)步驟對(duì)此進(jìn)行驗(yàn)證。首先，構(gòu)建模型（1）來(lái)驗(yàn)證企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系；其次，構(gòu)建模型（2）來(lái)驗(yàn)證在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)前提下，杠桿在不同規(guī)模企業(yè)之間轉(zhuǎn)移的特征，及其對(duì)金融錯(cuò)配的影響；最后，構(gòu)建模型（3）對(duì)異質(zhì)性企業(yè)的金融錯(cuò)配和杠桿轉(zhuǎn)移進(jìn)行驗(yàn)證，具體包括異質(zhì)性所有權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模和不同崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的差異。

上述計(jì)量方程的變量含義一致。其中，fmi，t為企業(yè)i在t期的金融錯(cuò)配程度；riski，t為企業(yè)i在t期的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)，在具體實(shí)證過(guò)程中采用負(fù)收益率偏度系數(shù)（ncskewi，t）和特質(zhì)收益上下波動(dòng)比例（duvoli，t）兩個(gè)指標(biāo)對(duì)其進(jìn)行衡量；levei，t為企業(yè)i在t期的杠桿率；controli，t為控制變量，具體包括企業(yè)盈利能力（凈資產(chǎn)收益率，roe；每股收益，pro）、企業(yè)成長(zhǎng)性（營(yíng)收增長(zhǎng)率，pratio）、企業(yè)重置價(jià)值（托賓 Q，tobin_q）、企業(yè)規(guī)模（size）等；group為分組變量，在具體估計(jì)過(guò)程中，分組標(biāo)準(zhǔn)分別體現(xiàn)為所有權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模、企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)等；βi為相應(yīng)變量的待估系數(shù)；di和dt分別為個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)；εi，t為殘差項(xiàng)。相應(yīng)的變量構(gòu)造、定義、樣本選擇見(jiàn)下文及表1。

（二）核心變量定義與樣本選擇

本文被解釋變量為金融錯(cuò)配及其指標(biāo)構(gòu)造，借鑒邵挺［14］、周煜皓和張盛勇［15］、寧薛平和張慶君［7］研究中對(duì)該指標(biāo)的構(gòu)建思路，以企業(yè)實(shí)際支付利率和行業(yè)平均利率之間的差值來(lái)衡量企業(yè)金融錯(cuò)配水平。具體公式為金融錯(cuò)配 ＝［利息支出／（負(fù)債-應(yīng)付賬款）-行業(yè)平均利率］／行業(yè)平均利率。該指標(biāo)為正向指標(biāo)，表明企業(yè)資金使用成本越高、使用數(shù)量越少，企業(yè)的金融錯(cuò)配程度越大。

本文主要檢驗(yàn)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)這一關(guān)鍵變量在企業(yè)金融錯(cuò)配和杠桿轉(zhuǎn)移過(guò)程中的作用機(jī)制，需要構(gòu)建衡量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（riski，t）的指標(biāo)。參照 Hutton 等、Kim 等、許年行等［16］、彭俞超［17］等學(xué)者的研究思路，首先利用周頻數(shù)據(jù)構(gòu)建如下簡(jiǎn)單的線性回歸模型，將個(gè)股收益率中的市場(chǎng)信息部分剝離，進(jìn)而分解出個(gè)股收益中難以用市場(chǎng)信息解釋的特質(zhì)收益率μi，t

其中，ri，t為個(gè)股i在第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率；rM，t為第t周市場(chǎng)加權(quán)收益率。出于非同步性交易的考慮，在回歸過(guò)程中需要控制領(lǐng)、滯兩期的市場(chǎng)加權(quán)收益率對(duì)個(gè)股特質(zhì)收益率可能造成的影響。

進(jìn)一步構(gòu)造負(fù)收益率偏度系數(shù)（ncskewi，t）和特質(zhì)收益上下波動(dòng)比率（duvoli，t）兩個(gè)指標(biāo)，對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)（riski，t）進(jìn)行衡量。特質(zhì)收益率偏度負(fù)值（ncskewi，t）的計(jì)算方法如下：

其中，Wi，t＝ ln（1+ μi，t）。上述公式中，n 表示個(gè)股 i在 t年總共交易周數(shù)。ncskewi，t為正向指標(biāo)，其數(shù)值越大，意味著偏態(tài)系數(shù)為負(fù)的程度越嚴(yán)重，個(gè)股崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越大。

在回歸過(guò)程中，為了保持結(jié)果的穩(wěn)健性，同時(shí)計(jì)算特質(zhì)收益上下波動(dòng)比率作為衡量股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的代理變量：

其中，nup（ndown）表示個(gè)股i的周特質(zhì)收益率大于（小于）年平均收益率的周數(shù)。duvoli，t為正向指標(biāo)，其數(shù)值越大，意味著個(gè)股收益率分布越傾向于左偏，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越大。

對(duì)于其他核心解釋變量和控制變量的構(gòu)建，本文定義企業(yè)負(fù)債總額和資產(chǎn)總額的比為企業(yè)杠桿率；定義企業(yè)市值和企業(yè)重置資本的比值為衡量?jī)r(jià)值指標(biāo)的托賓Q；定義企業(yè)總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)為衡量企業(yè)規(guī)模的指標(biāo)；同時(shí)選取企業(yè)凈資產(chǎn)收益率（roe）、企業(yè)每股收益（pro）和企業(yè)營(yíng)收增長(zhǎng)率（pratio）分別作為衡量企業(yè)盈利能力和企業(yè)成長(zhǎng)性的指標(biāo)。相應(yīng)的指標(biāo)定義及計(jì)算方式見(jiàn)表1。

表1 變量定義與理論來(lái)源

在具體實(shí)證過(guò)程中，本文選取中國(guó)A股上市公司的面板數(shù)據(jù)為研究樣本。在構(gòu)建股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)過(guò)程中，需要對(duì)原始的周頻收益數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算進(jìn)而轉(zhuǎn)換為年度數(shù)據(jù)，相應(yīng)的樣本為2003～2020年的周頻數(shù)據(jù)，考慮到春節(jié)持幣效應(yīng)可能造成的影響，剔除每年12月份到次年3月份的交易數(shù)據(jù)（平均每年交易周期為38周，因此對(duì)每年交易不滿20周的數(shù)據(jù)樣本予以剔除），同時(shí)剔除金融類上市公司樣本、北京證券交易所交易的數(shù)據(jù)樣本、存在數(shù)據(jù)缺失的樣本以及企業(yè)狀態(tài)不正常的數(shù)據(jù)樣本，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行99%分位異常值縮尾處理，共計(jì)獲取樣本量為28 304。上述指標(biāo)中所涉及的原始數(shù)據(jù)均源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

（三）變量描述性統(tǒng)計(jì)

為了初步判斷企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)杠桿水平及杠桿轉(zhuǎn)移對(duì)企業(yè)金融錯(cuò)配的影響，本文對(duì)關(guān)鍵變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，相應(yīng)結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

就金融錯(cuò)配這一指標(biāo)來(lái)看，各個(gè)企業(yè)之間的金融錯(cuò)配存在顯著差異（標(biāo)準(zhǔn)差為0.6，極差約為3.4）。結(jié)合企業(yè)金融錯(cuò)配的平均水平和極值分布來(lái)看，大部分企業(yè)金融錯(cuò)配程度低于行業(yè)平均水平。上述描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，一方面，大部分企業(yè)資金使用成本較低，低于行業(yè)平均水平；另一方面，存在金融錯(cuò)配的企業(yè)其資金使用成本極高，不同企業(yè)的融資約束水平存在顯著的兩極分化現(xiàn)象。

直覺(jué)上，與企業(yè)金融錯(cuò)配間接相關(guān)的企業(yè)杠桿率表現(xiàn)出了與金融錯(cuò)配相近似的規(guī)律。2003～2020年，中國(guó)企業(yè)杠桿率平均水平在0.5左右，同時(shí)極差約為0.95，表明杠桿率高的企業(yè)多于杠桿率低的企業(yè)，也間接反映了中國(guó)企業(yè)普遍面臨融資約束、金融錯(cuò)配客觀存在的典型事實(shí)。

從企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)這一指標(biāo)來(lái)看，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，在2003～2020年期間，股價(jià)異常波動(dòng)的平均程度較為緩和（ncskew的平均值為-0.292；duvol的平均值為-0.177）。進(jìn)一步對(duì)金融錯(cuò)配和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行初步作圖發(fā)現(xiàn)（圖1、圖2），股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較低的企業(yè)（平均值附近，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)略小于0），其金融錯(cuò)配程度較大（大部分企業(yè)金融錯(cuò)配水平集中在0～1之間）；而股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較高或較低的企業(yè)，金融錯(cuò)配水平相對(duì)較低。企業(yè)金融錯(cuò)配水平和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)之間并不存在簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，需要進(jìn)一步進(jìn)行計(jì)量分析。

圖1 金融錯(cuò)配與崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系圖（ncskew）

圖2 金融錯(cuò)配與崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系圖（duvol）

三、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移與金融錯(cuò)配的實(shí)證結(jié)果及分析

本文首先利用OLS估計(jì)、控制個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)的估計(jì)方式，對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，估計(jì)結(jié)果如表3所示。

表3 企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的杠桿轉(zhuǎn)移與金融錯(cuò)配

檢驗(yàn)結(jié)果表明，首先，無(wú)論采用怎樣的計(jì)量方法，抑或是更換變量的方式，關(guān)鍵變量的系數(shù)符號(hào)和顯著性均未發(fā)生系統(tǒng)性改變，表明變量之間的內(nèi)在關(guān)系是穩(wěn)定的。進(jìn)一步，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)金融錯(cuò)配程度存在顯著的負(fù)向影響，表明企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越低，企業(yè)的平均資金使用成本越高、金融錯(cuò)配程度越大；而企業(yè)杠桿率與企業(yè)金融錯(cuò)配之間也呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系，表明杠桿率低的企業(yè)融資成本較高、面臨的融資約束較大；最后，企業(yè)杠桿率和企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的交互項(xiàng)與企業(yè)金融錯(cuò)配程度之間呈現(xiàn)顯著的正向關(guān)系，表明企業(yè)市值波動(dòng)較大、杠桿率較高會(huì)加重市場(chǎng)金融錯(cuò)配程度，而有效規(guī)避股價(jià)異常波動(dòng)、降低企業(yè)杠桿率是緩解市場(chǎng)金融錯(cuò)配的關(guān)鍵。因此，降低股價(jià)波動(dòng)頻繁、振動(dòng)幅度較大企業(yè)的杠桿率，適當(dāng)提高股價(jià)穩(wěn)定企業(yè)的杠桿率，能夠有效緩解市場(chǎng)金融錯(cuò)配程度。

為進(jìn)一步探究股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系，本文將股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)按照分位數(shù)進(jìn)行分組，分別計(jì)算不同組別中股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系，相應(yīng)的計(jì)量結(jié)果見(jiàn)表4。結(jié)果表明，在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較低的組別（0～p25分位），股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間存在顯著的負(fù)向關(guān)系，而在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較高的組別（p50～p75分位），股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間存在顯著的正向關(guān)系，且顯著性和符號(hào)并不隨著變量的替換而發(fā)生系統(tǒng)性改變。表明股價(jià)異常波動(dòng)頻率和振幅較低的企業(yè)，其股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和所受到的融資約束之間存在顯著的負(fù)向關(guān)系，而股價(jià)異常波動(dòng)頻率和振幅較高的企業(yè)，其股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和所受到的融資約束之間存在顯著的正向關(guān)系。

表4 企業(yè)股價(jià)異常波動(dòng)的杠桿轉(zhuǎn)移與金融錯(cuò)配

就企業(yè)杠桿率和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系而言，在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較低的組別（0～p25分位），企業(yè)杠桿率和金融錯(cuò)配之間存在顯著的負(fù)向關(guān)系，而在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較高的組別（p75～p100分位），企業(yè)杠桿率和金融錯(cuò)配之間存在顯著的正向關(guān)系，且顯著性和符號(hào)不隨著變量的替換而發(fā)生系統(tǒng)性改變。表明股價(jià)異常波動(dòng)頻率和振幅較低的企業(yè)，適當(dāng)提高企業(yè)杠桿率能夠緩解企業(yè)所受到的融資約束，而對(duì)于股價(jià)異常波動(dòng)頻率和振幅較高的企業(yè)，適當(dāng)降低杠桿率才能有效緩解受到的融資約束。

上述規(guī)律在企業(yè)杠桿率和股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的交互項(xiàng)中也有所體現(xiàn)，在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較低的組別（0～p25分位），交互項(xiàng)和金融錯(cuò)配之間存在顯著的負(fù)向關(guān)系，而在股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較高的組別（p50～p75分位），交互項(xiàng)和金融錯(cuò)配之間存在顯著的正向關(guān)系，且顯著性和符號(hào)并不隨著變量的替換而發(fā)生系統(tǒng)性改變。表明企業(yè)的市場(chǎng)估值波動(dòng)較為劇烈、杠桿率水平較高時(shí)，難以幫助資金供給方對(duì)企業(yè)價(jià)值形成準(zhǔn)確認(rèn)知，造成企業(yè)所受的融資約束程度較高、金融錯(cuò)配較為嚴(yán)重；而當(dāng)企業(yè)市值穩(wěn)定、企業(yè)股權(quán)抵押質(zhì)量較高時(shí)，適當(dāng)提高杠桿率水平能夠有效降低企業(yè)融資約束，緩解金融錯(cuò)配。

為進(jìn)一步挖掘企業(yè)杠桿轉(zhuǎn)移、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系，本文分別采用OLS、控制個(gè)體效應(yīng)和控制時(shí)間效應(yīng)的固定效應(yīng)模型，對(duì)不同規(guī)模下企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿轉(zhuǎn)移和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。相應(yīng)的計(jì)量結(jié)果見(jiàn)表5。結(jié)果表明，在全樣本條件下，企業(yè)杠桿率和金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系（不同計(jì)量方法下企業(yè)杠標(biāo)率的估計(jì)系數(shù)均在1%置信水平下顯著），表明在全樣本條件下，企業(yè)杠桿率水平越高，金融錯(cuò)配程度越小；而企業(yè)規(guī)模也與金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)顯著的負(fù)向關(guān)系，進(jìn)一步證明了中國(guó)中小微企業(yè)融資難的客觀事實(shí)。企業(yè)規(guī)模和杠桿率的交互項(xiàng)與金融錯(cuò)配之間表現(xiàn)出顯著的負(fù)向關(guān)系，表明若能實(shí)現(xiàn)杠桿率從大型企業(yè)向中小型企業(yè)轉(zhuǎn)移，則能夠在一定程度上緩解社會(huì)金融錯(cuò)配的現(xiàn)狀。

表5 企業(yè)股價(jià)異常波動(dòng)的杠桿轉(zhuǎn)移與金融錯(cuò)配

同時(shí)，本文根據(jù)企業(yè)規(guī)模進(jìn)行分組，采取同樣的計(jì)量策略對(duì)不同規(guī)模下企業(yè)杠桿轉(zhuǎn)移、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，只有在適當(dāng)企業(yè)規(guī)模下（p25～p50分位），提高企業(yè)杠桿率水平才能有效緩解企業(yè)金融錯(cuò)配的困境（p25～p50分位組中，企業(yè)杠桿率的估計(jì)系數(shù)在1%水平下負(fù)向顯著，且估計(jì)系數(shù)高達(dá)-175.1，而其他分位組盡管估計(jì)系數(shù)為負(fù)，但均不顯著）。企業(yè)規(guī)模變量（size）以及規(guī)模和杠桿率的交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)也佐證了這一點(diǎn)（估計(jì)系數(shù)均在p25～p50分位組中顯著，其他分位組不顯著）。

最后，驗(yàn)證企業(yè)的杠桿轉(zhuǎn)移、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間的關(guān)系是否會(huì)因?yàn)槠髽I(yè)存在異質(zhì)性而產(chǎn)生改變。具體的做法是，根據(jù)企業(yè)股權(quán)所有制結(jié)構(gòu)、企業(yè)規(guī)模、股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)程度的大小進(jìn)行分組，并驗(yàn)證異質(zhì)性組別之間的組間差異。在針對(duì)股權(quán)所有制結(jié)構(gòu)的分組檢驗(yàn)中，民營(yíng)企業(yè)的杠桿率和其金融錯(cuò)配程度呈現(xiàn)顯著正向關(guān)系，而國(guó)有企業(yè)的杠桿率和其金融錯(cuò)配程度呈現(xiàn)顯著負(fù)向關(guān)系。表明目前中國(guó)民營(yíng)企業(yè)在融資過(guò)程中所受的金融歧視程度較大，民營(yíng)企業(yè)的金融約束程度要顯著高于國(guó)有企業(yè)，因此對(duì)于民營(yíng)企業(yè)而言，應(yīng)降低杠桿率使其資產(chǎn)負(fù)債水平維持在良性區(qū)間，緩解金融錯(cuò)配程度。而對(duì)于國(guó)有企業(yè)而言，明顯存在融資成本低、金融冗余和生產(chǎn)效率低下的情況。同時(shí)，無(wú)論是國(guó)有企業(yè)，抑或是民營(yíng)企業(yè)，股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)均與金融錯(cuò)配存在顯著的負(fù)向關(guān)系，表明穩(wěn)定股價(jià)、避免股價(jià)異常波動(dòng)仍然是減緩金融錯(cuò)配的有效途徑。

表6 異質(zhì)性企業(yè)的杠桿轉(zhuǎn)移與金融錯(cuò)配

在針對(duì)企業(yè)規(guī)模的分組檢驗(yàn)中，本文將企業(yè)平均規(guī)模以上的企業(yè)定義為大企業(yè)、平均規(guī)模以下的企業(yè)定義為小企業(yè)。在這樣的分組規(guī)則下，異質(zhì)性企業(yè)規(guī)模的杠桿率和金融錯(cuò)配之間所表現(xiàn)出來(lái)的規(guī)律與企業(yè)股權(quán)所有制結(jié)構(gòu)表現(xiàn)出來(lái)的規(guī)律類似：大企業(yè)杠桿率和企業(yè)金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系，而小企業(yè)杠桿率和金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)正向關(guān)系。表明企業(yè)資本規(guī)模越大、資本充足率越高，企業(yè)融資約束越小，面臨的金融錯(cuò)配程度越小。就企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和企業(yè)金融錯(cuò)配之間的關(guān)系來(lái)看，小企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越高，企業(yè)的金融錯(cuò)配程度越大。而大企業(yè)股價(jià)異常波動(dòng)越大、頻率越高，企業(yè)金融錯(cuò)配程度越低。

在針對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的分組檢驗(yàn)中，本文將企業(yè)平均股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)以上的企業(yè)定義為高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)、平均股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)以下的企業(yè)定義為低風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)。在這樣的分組規(guī)則下，低風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)杠桿率和企業(yè)金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系，而高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)杠桿率和金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)正向關(guān)系。表明對(duì)于市場(chǎng)估值穩(wěn)定的企業(yè)，其市值的正向波動(dòng)能夠緩解金融錯(cuò)配，而對(duì)于市場(chǎng)估值并不穩(wěn)定的企業(yè)，其市值波動(dòng)容易加劇市值的不確定性，加劇金融錯(cuò)配程度。

四、結(jié) 論

規(guī)避企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、降低企業(yè)杠桿率，是緩解社會(huì)金融錯(cuò)配、提高金融服務(wù)效率的關(guān)鍵。本文結(jié)合“結(jié)構(gòu)性去杠桿”的基本思路，利用中國(guó)2003～2020年A股上市公司數(shù)據(jù)，研究了中國(guó)非金融企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、杠桿水平對(duì)金融錯(cuò)配的影響，并通過(guò)區(qū)分企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)程度等異質(zhì)性指標(biāo)，深入檢驗(yàn)了異質(zhì)性企業(yè)間的杠桿轉(zhuǎn)移對(duì)企業(yè)金融錯(cuò)配的緩和所用。結(jié)合本文的實(shí)證結(jié)果，得到如下結(jié)論：

首先，本文發(fā)現(xiàn)了股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系這一客觀規(guī)律。在全樣本下，企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配之間呈現(xiàn)顯著負(fù)向關(guān)系，表明股價(jià)的長(zhǎng)期穩(wěn)定并不利于企業(yè)融資行為，市值適當(dāng)?shù)母吖捞岣吡似髽I(yè)擔(dān)保價(jià)值，在一定程度上減緩了企業(yè)融資約束；而在分樣本下，發(fā)現(xiàn)上述規(guī)律僅適用于市值始終穩(wěn)定、股價(jià)波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)小的企業(yè)，而對(duì)于股價(jià)異常波動(dòng)頻繁、波動(dòng)程度劇烈、崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)較大的企業(yè)而言，企業(yè)股價(jià)的不穩(wěn)定并不能夠緩解其受到的信貸約束，反而容易造成金融錯(cuò)配程度的加劇。

其次，本文檢驗(yàn)了不同條件下杠桿轉(zhuǎn)移對(duì)金融錯(cuò)配的影響。在全樣本下，無(wú)論是考慮到股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的存在，抑或是企業(yè)規(guī)模、企業(yè)股權(quán)所有制結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性，適當(dāng)提高杠桿率有助于減緩社會(huì)層面的金融錯(cuò)配狀況。且資本規(guī)模越大、企業(yè)信用越高的企業(yè)，提高杠桿率對(duì)金融錯(cuò)配的緩解效果更好。同時(shí)，結(jié)合股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)規(guī)模和杠桿率的交互項(xiàng)來(lái)看，高風(fēng)險(xiǎn)、高杠桿率的企業(yè)融資成本較高、金融錯(cuò)配程度較大，而高杠桿率、大規(guī)模企業(yè)的融資成本較低、金融錯(cuò)配程度較低。

上述實(shí)證結(jié)果對(duì)我國(guó)實(shí)行積極穩(wěn)妥的結(jié)構(gòu)性去杠桿政策存在一定啟示。同時(shí)實(shí)現(xiàn)穩(wěn)經(jīng)濟(jì)和杠桿轉(zhuǎn)移的關(guān)鍵在于改善經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式。原始的資源驅(qū)動(dòng)型，尤其是信貸擴(kuò)張驅(qū)動(dòng)容易造成社會(huì)普遍的金融錯(cuò)配和信貸效率的低下。應(yīng)逐步推進(jìn)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整，按照企業(yè)特征，分門(mén)別類地逐步實(shí)行杠桿轉(zhuǎn)移仍然是解決企業(yè)債務(wù)問(wèn)題的關(guān)鍵。同時(shí)，注意到企業(yè)股價(jià)不同穩(wěn)定程度造成的金融錯(cuò)配存在顯著差異，推進(jìn)金融體制改革，以期股權(quán)融資對(duì)債權(quán)融資形成良性互補(bǔ)，是實(shí)現(xiàn)降低杠桿率水平、緩釋金融錯(cuò)配的有效途徑。