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      金融資源錯配對非金融企業(yè)杠桿率的影響:理論框架與經驗證據

      2023-11-23 19:16:38張林宜
      國際商務財會 2023年17期

      張林宜

      【摘要】文章構建了數理分析框架,理論分析金融資源錯配對非金融企業(yè)杠桿率的影響,并使用2012—2021年A股上市公司數據,實證檢驗了金融資源錯配對非金融企業(yè)杠桿率的影響。研究結果表明,金融資源錯配推升了非金融企業(yè)杠桿率,金融資源錯配水平越高,非金融企業(yè)杠桿率越高;異質性分析表明,金融資源錯配推高了國有企業(yè)財務杠桿率,降低了民營企業(yè)杠桿率,金融資源錯配水平越高,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展到了金融資源錯配,擴展了非金融企業(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識,為企業(yè)杠桿率相關研究提供了新的視角。

      【關鍵詞】金融資源錯配;企業(yè)杠桿率;雙向固定效應模型

      【中國分類號】F830.2

      一、引言與文獻回顧

      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)杠桿率達到167.8%,遠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性金融防范工作帶來挑戰(zhàn),嚴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險、維護金融安全和穩(wěn)定具有重要意義。

      當前文獻對非金融企業(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)債務問題可以歸結為公司金融和資本結構問題,認為企業(yè)的負債行為是對資本結構作出決策的結果,代表性理論有MM定理(Modigliani and Miller,1958[ 1 ])、權衡理論(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-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負債表衰退理論等(Koo,2001[20];Koo,2008[21];Koo,2013[22])。在實證研究上,主流觀點認為經濟增長、貨幣擴張、融資結構單一、高儲蓄率、影子銀行發(fā)展、預算軟約束等是非金融企業(yè)債務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]),其他一些學者則認為中國債務問題核心在于收支分配結構扭曲(盛松成、劉西,2016[29])、政策性負擔(倪志良等,2019[30])、資產質量及其產出效率(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];紀洋等,2018[36];謝里、張斐,2018[37])、資產價格因素(Geanakoplos,2010[38])、結構性因素(Cecchetti and Kharroubi,2015[39])和制度性或體制性因素(張曉晶等,2019[40])等,現有文獻對金融資源錯配對非金融企業(yè)杠桿率可能的影響并未進行深入研究。

      為了研究金融資源錯配對非金融企業(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配對非金融企業(yè)杠桿率的影響機制;(2)使用2012—2021年A股上市公司的非平衡面板數據,使用雙向固定效應模型,實證檢驗金融資源錯配對非金融企業(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),檢驗不同所有制下金融資源錯配對非金融企業(yè)杠桿率的異質性影響。

      二、理論機制

      本文沿著Hsieh and Klenow(2009)[41]的研究思路,將金融資本錯配τKi引入中間品生產商的利潤函數πi,并假設企業(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一單位資本,建立理論模型來分析金融資源錯配對非金融企業(yè)杠桿率的影響機制。

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

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

      三、模型與數據

      (一)數據來源與樣本選擇

      本文從CEIC數據庫中選取了2013年1月到2021年12月的貨幣政策數據,從國泰君安數據庫中選擇了2013—2021年的A股上市公式作為研究樣本,并按照研究慣例進行了如下處理:(1)由于金融行業(yè)與其他行業(yè)資產負債不同,本文剔除了金融行業(yè);(2)ST或者已經退市的財務數據質量不高,本文剔除了ST和已經退市的企業(yè);(3)為了排除離群值的影響,本文對主要數據進行了1%、99%縮尾處理。經處理后,共選取股票數為3809,時間序列數據為36個(季度數據),共有104 733個觀測值。

      (二)估計模型與變量

      為了控制其他因素對企業(yè)資產負債率的影響,本文控制了企業(yè)規(guī)模變量,經營績效和宏觀環(huán)境變量,用企業(yè)總人數(Labor)作為企業(yè)規(guī)模變量的代理變量,用現金比率(CashRatio)作為經營績效的代理變量,用貨幣供給總量的對數(lnM2)作為宏觀環(huán)境的代理變量。同時控制了個體和時間效應。

      (三)統計性描述

      在104 733個樣本中,資產負債率平均值為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,平均員工數為6 259.227,最小值為0,最大值為552 698;現金比率平均值為0.8420,最小值為0.0236,最大值為8.9590;貨幣供給總量的對數平均值為12.0413,最小值為11.5481,最大值為12.3812。

      四、實證結果分析

      為了檢驗假設1,本文使用式(15)進行了估計,估計結果見表2。為了作為對比,列(1)是使用混合回歸模型的估計結果,金融資源錯配估計系數為0.0006,在1%水平顯著,表明金融資源錯配顯著提高了企業(yè)的杠桿率,金融資源錯配水平提高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)進行估計的結果,金融資源錯配估計系數為0.0003,回歸結果在1%水平顯著,同樣表明金融資源錯配顯著提高了企業(yè)的杠桿率,金融資源錯配水平提高1%,企業(yè)杠桿率提高0.03%;列(3)是加入控制變量,使用式(15)進行估計的結果,金融資源錯配估計系數為0.0002,回歸結果在1%水平顯著,表明回歸結果具有穩(wěn)健性,同樣表明金融資源錯配顯著提高了企業(yè)的杠桿率,金融資源錯配水平提高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,金融資源錯配推升了企業(yè)杠桿率,金融資源錯配水平越高,企業(yè)杠桿率越高,證明了假設1。

      五、異質性分析

      為了證明假設2和假設3,本文使用式(15)進行了估計,估計結果見表3。列(1)是國有企業(yè)的回歸結果,金融資源錯配估計系數為0.0001,回歸結果在5%水平顯著,表明金融資源錯配推升了國有企業(yè)杠桿率,金融資源錯配水平提高1%,國有企業(yè)杠桿率提高0.01%,證明了假設2;列(2)是民營企業(yè)的回歸結果,金融資源錯配估計系數為-0.00002,回歸結果在1%水平顯著,表明金融資源錯配降低了民營企業(yè)杠桿率,金融資源錯配水平提高1%,民營企業(yè)杠桿率降低0.002%,證明了假設3。控制變量中,外部融資環(huán)境較好時,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,符合現實經濟事實。

      六、研究結論

      非金融企業(yè)杠桿率高企嚴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險、維護金融安全和穩(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配對非金融企業(yè)杠桿率的影響機制,并使用2012—2021年A股上市公司數據,實證檢驗金融資源錯配對非金融企業(yè)杠桿率的影響。研究結果表明:(1)金融資源錯配推升了企業(yè)杠桿率,金融資源錯配水平越高,企業(yè)杠桿率越高。(2)金融資源錯配對非金融企業(yè)的影響存在異質性,金融資源錯配推高國有企業(yè)杠桿率,金融資源錯配程度越高,國有企業(yè)杠桿率越高;(3)金融資源錯配降低了民營企業(yè)杠桿率,金融資源錯配程度越高,民營企業(yè)杠桿率越低。

      本文將非金融企業(yè)杠桿率的影響因素擴展到了金融資源錯配,擴展了非金融企業(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識,為企業(yè)杠桿率相關研究提供了新的研究視角。

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      責編:險峰

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