信貸穩定環境下信貸波動對資本結構的影響
——基于行業異質性視角

皓 星，葉 鵬，咸笑然

（東北財經大學 金融學院，遼寧 大連 116021）

一、引言

公司的資本結構決策是指公司在不同的資本結構方案中選擇最優資本結構。公司的資本結構是公司長期負債與資產總額的比例關系，反映了上市公司如何通過不同渠道獲取長期資本，以及這些長期資本之間的比例構成。公司通過債務融資渠道獲得的長期和短期債務融資，需要定期支付利息，到期償還本金，但利息支付具有稅盾的作用；而公司通過股權融資渠道進行融資主要是發行普通股，它只有剩余求償權。公司選擇不同的資本結構，其資源配置效率有所不同，不同的資本結構也決定了公司的融資策略選擇及融資成本的確定。

公司資本結構最優策略的選擇主要取決于公司債務的邊際成本，其主要受到兩方面的影響：一方面，企業通過債務融資可能會引發債務危機；另一方面，公司也將為預防債務危機和解決債務困難而付出代價。信貸環境會對公司資本結構的選擇產生影響：如果信貸環境寬松，公司陷入財務危機的可能性和解決它所付出的成本將減少，公司的杠桿率會上升，資本結構也會上升；反之亦然。由于各行業上市公司的資本結構和現金流量等經營指標不同，其債務的融資成本也不同。因此，即使在相同的信貸環境下，行業異質性的存在也會使上市公司在資本結構決策中的表現截然不同。

當前中國資本市場的發展還不成熟，金融市場體系是由銀行主導的，大多數中國企業融資的主要方式還是銀行貸款，這使得銀行體系對公司資本結構有重要影響。換言之，銀行信貸資金的供給波動對公司資本結構的決策有直接影響。因此國家可以通過信貸政策影響銀行業的信貸規模，不斷提高信貸資金使用效率，進而優化上市公司資本結構，對其融資決策產生影響。

2003年中華人民共和國銀行業監督管理委員會成立，同年，國有商業銀行開始了股份制改革，中國人民銀行在每年年初開始制定信貸預期控制目標。從這一年起，將中國的信貸政策環境劃分為三個時期：2003—2006年為信貸控制緊縮期，2004年，在經濟過熱的情況下，國家出臺了信貸緊縮政策和相關措施，以控制通貨膨脹，抑制物價的整體上漲；2007—2010年是信貸控制擴張期，為了應對金融危機，中國在2008年開始實施信貸擴張政策；2011年至今是信貸控制穩定期，為了保持經濟平穩較快增長，中國在2011年開始實行穩健的信貸政策。中國信貸政策的調整經歷了“緊縮——擴張——穩健”的調整過程。

本文基于行業異質性研究信貸波動對資本結構的影響，需要控制信貸政策環境對信貸波動和資本結構的影響。因此，本文選擇以2011年中國開始實行穩健的信貸政策作為研究的起點，在研究信貸規模波動與公司資本結構關系的基礎上，探討不同行業的差異性，在當前信貸穩定政策環境下，國家信貸政策對上市公司資本結構的調控作用是否失靈，研究結論對國家調控上市公司資本結構具有借鑒意義。

二、文獻綜述

在20世紀80年代中期以前，學者們在研究影響公司資本結構的因素時，一般以行業因素作為外生變量進行研究，假設行業因素對公司債務和股票組合沒有影響。然而，不同行業的公司之間的資本結構存在著差異，這必須從行業異質性的角度來解釋。James等（1986）發表了《寡頭壟斷與金融結構：有限責任效應》，具有開創性意義[1]。此后，研究者開始關注行業異質性對公司資本結構的影響。隨后，Bolton 等（1990）[2]、Khanna 等（2000）[3]、Banejee等（2008）對理論模型和實踐研究提出了相同的觀點[4]。Schwartz等（1967）研究了 1928—1961 年 4 個行業的32家公司，結果表明，天然氣、礦業、工業、鐵路四大產業資本結構存在顯著差異，而同行業的公司具有相似的資本結構[5]。

在不同的行業中，行業壁壘和行業集中度決定了行業的競爭力。一般來說，行業的集中度越高，該行業的競爭力越小，那么公司的負債率就會越高。如果一個行業的競爭強度很高，市場供求關系將對產品價格和企業利潤產生更大的影響。因此，企業的破產風險更大。企業在進行融資決策時，還必須考慮到自身破產的風險。一般來說，為了降低風險，公司將使用相對較低的負債率水平。Andres等選擇了1992—2000年的行業數據，研究發現若公司所在的行業具有高度的集中度，企業之間的資本結構差異將相對較大[6]。對于企業資本結構的選擇，Mackay等（2005）認為，行業因素有著非常重要的影響。通過實證分析發現，如果行業具有相對較高的集中度，企業將具有較高的杠桿率，而行業資本結構的分散將相對較低[7]。

在分析資本結構權衡理論的基礎上，Magnus等（2008）認為，在債務融資過程中，由于行業的異質性，不同行業的破產風險成本不同，這將使不同行業的公司在財務杠桿和資本結構的選擇上具有一定的異質性[8]。由于市場環境相似、行業特征相似，行業同質化的上市公司在資本結構選擇上具有相似的決策。

張鐵剛等（2017）基于中國A股市場2003—2015年的經驗數據，對信貸波動與資本結構進行了分析，研究表明兩者存在正相關關系，這一關系在多種穩健性檢驗下依然顯著，并且信貸期限的差異也對上市公司資本結構產生影響，即中長期信貸規模增長率與上市公司資本結構呈正相關關系，短期則相反[9]。Wu等（2018）基于中國 A股市場2003—2015年10個行業的數據，研究了行業異質性對信貸波動和資本結構的影響，結果顯示不同信貸政策環境下上市公司的信貸波動與資本結構之間的關系是不同的[10]。唐國正等（2005）以中國上市公司為樣本研究了金融監管環境對公司資本結構的影響，發現中國的金融監管當局對市場的管制會顯著影響上市公司的資本結構選擇[11]。曾海艦等（2010）考慮了信貸政策環境的影響，研究了1998年的信貸擴張與2004年的信貸緊縮期的信貸政策與公司資本結構的關系，考察了公司負債水平對信貸變動的敏感程度[12]。

以往研究信貸波動對資本結構影響的文獻均將信貸波動劇烈的時間段作為樣本區間，因此得出信貸波動對資本結構具有顯著影響的結論。本文認為上述研究得到的結論存在局限性，從2011年起中國實行信貸穩定政策至今，信貸波動對資本結構的影響顯著減弱。據此本文聚焦于信貸穩定政策環境，對以往文獻的結論進行檢驗，結果發現這一時期總信貸波動、長期信貸波動及短期信貸波動對資本結構的影響均不顯著，從而證明了以往文獻得出的結論具有片面性，在當前信貸穩定政策環境下，國家信貸政策對上市公司資本結構的調控存在失靈現象。

綜上所述，由于公司所在行業的異質性，信貸波動對公司資本結構的影響存在很大差異。信貸供給在根本上是國家信貸政策的體現，已成為中央銀行調控經濟的重要手段。隨著中國市場環境的不斷改善，不同行業上市公司的決策背景也不同，在銀行主導的金融體系中，本文將信貸規模變化作為衡量因素，充分考慮行業異質性，研究其對資本結構的影響，對資本結構決策異質性理論進行了檢驗和分析，并對實證結果進行比較，得出相應的結論。

三、研究設計

本文以2011—2017年中國A股上市公司為研究對象，根據WIND數據庫一級行業分類標準，選取除金融行業和電信服務行業外的九大行業共2356家上市公司的短面板數據，從行業異質性的角度對不同行業上市公司的信貸波動與資本結構之間的關系進行實證研究。

（一）模型設定

本文選取信貸規模的增長率作為核心解釋變量，并從微觀企業層面和宏觀經濟層面選擇控制變量，共同構建計量模型。由于上市公司中存在著一些不可觀測的變量，而這些因素也會對公司的資本結構產生影響，因此本文選擇面板數據模型，經過Hausman檢驗采用固定效應以減少內生性的影響。具體模型設定如下：

其中，i表示第i家上市公司，t表示年份，Leveragei，t表示第i家上市公司第t年的資本結構，Crediti，t是第 t期的信貸規模波動，Controli，t表示第i家上市公司第 t年的控制變量，εi，t和 μt分別代表個體因素和觀測樣本的隨機擾動項。

（二）變量選取

考慮到上市公司的資本結構反映了其長期資本的不同來源及其構成關系，短期債務由于時限較短且存在諸多不確定性因素，難以成為公司穩定的資金來源，故本文選取的債務數據不包含短期債務，也就是說用非流動負債占總資產的比重（Leverage）衡量資本結構，并以此作為模型的被解釋變量。

信貸波動來源于信貸供給規模的增減變動，結合數據可獲得性，本文選取信貸規模增長率描述信貸波動，為進一步體現信貸規模的數量因素和期限結構因素的影響，以總信貸規模增長率（Total_credit）、短期信貸增長率（Short_credit）、長期信貸增長率（Long_credit）三個具體指標衡量信貸波動。

考慮到現實中上市公司資本結構選擇除了與信貸政策有關，還受公司微觀層面因素和宏觀整體經濟因素的影響，本文將從公司和宏觀經濟等多個角度選擇控制變量。在公司層面，本文選取了凈資產收益率（AvgROE）、息稅前利潤/營業總收入（EBITTORTTM）和流動比率（Currt）作為企業特征的控制變量；在宏觀經濟層面，本文重點研究宏觀經濟形勢對解釋變量的影響，選取GDP的對數（LnGDP）和宏觀經濟景氣指數（Mac_index）作為宏觀經濟角度的控制變量。

（三）數據來源與處理

從2003年起，中國的信貸政策環境可以劃分為三個時期：2003—2006年為信貸控制緊縮期，2007—2010年是信貸控制擴張期，2011年以后是信貸控制穩定期。本文基于行業異質性研究信貸波動對資本結構的影響，因此要控制信貸政策環境對信貸波動和資本結構的影響，將研究的時間跨度設定為2011—2017年。

本文選取滬深兩市的A股上市公司作為研究對象，由于金融行業的特殊性和電信服務行業公司較少不具有代表性，故選取除金融行業和電信服務外的九大行業的全部上市公司，并進行如下篩選：由于本文只研究正常狀態下的資本結構決策，只保留負債率位于0～1區間內的上市公司；若樣本區間內存在數據缺失則予以剔除；剔除ST和ST*的上市公司。最終得到一個包含2356家上市公司的短面板數據：其中能源行業共57家，材料行業409家，工業行業633家，可選消費行業358家，日常消費行業146家，醫療保健行業212家，信息技術行業339家，房地產行業115家，公用事業行業87家。

本文所選取的資本結構變量和公司層面控制變量的數據均來自WIND數據庫；宏觀經濟數據取自銳思（RESSET/DB）金融研究數據庫；信貸規模增長率的數據參照中國人民銀行網站發布的年度數據統計，并通過信貸規模增長率的計算公式計算得到。

四、實證分析

（一）數據分析與描述性統計

本部分分析了九大行業資產負債率、非流動負債率、盈利能力和流動比率，全面呈現了這些行業的具體情況。表1是對回歸模型中涉及的信貸波動變量及宏觀經濟變量的描述性統計。

圖1是2003—2017年總信貸規模增長率的時間序列圖，該圖完全符合中國信貸政策“緊縮——擴張——穩健”的調整過程。并且可以看出，2011—2017年的總信貸規模增長率區域穩定，因此本文選取2011—2017年作為研究區間是符合實際的，由此可以控制信貸政策環境對信貸波動和資本結構的影響，從而考察基于行業異質性的信貸波動對資本結構的影響。

表1 信貸波動及宏觀經濟變量描述性統計

圖1 2003—2017年總信貸規模增長率時間序列

圖2是2011—2017年不同信貸期限的信貸規模增長率對比圖，從圖中可以看出，短期信貸規模增長率與長期信貸規模增長率具有顯著的負相關關系。張鐵剛等（2017）通過實證分析得出，信貸期限的差異對上市公司資本結構產生影響，即中長期信貸規模增長率與上市公司資本結構呈正相關關系，短期則相反[9]。本文將對此結論進行檢驗。表2是不同行業公司特征變量均值的描述性統計。

一般來說，我國金融保險業是一個重要的高負債行業。信息技術行業、批發零售業、房地產業也有比較高的資產負債率。這是由行業本身的業務特點決定的，這些行業需要大量資金，因此債務率很高。相比之下，在一些行業中，自有資金較多，對外部資金的需求量較小，負債率較低。

圖2 2011—2017年信貸期限差異對比

通過觀察上述九大行業的描述性統計，發現資產負債率最高的行業是房地產行業，行業平均值高達65.68%。這主要是由于在房地產公司的資產組成中固定資產的比重較大，可用于銀行抵押的資產較多。因此，通過銀行渠道進行債務融資，導致房地產行業的資產負債率最高。

非流動負債率最高的行業是公用事業行業，行業平均值達到46.09%。這可能與中國近年來大規模的公共基礎設施建設有關，這種投資基本上是通過非流動性長期負債的融資來實現的。通過對比數據發現，在各行業中，有的上市公司的非流動性負債率接近于0，有的則接近于1。這反映出即使在同行業中，中國上市公司對非流動性長期負債的偏好仍存在一定的異質性。

表2 上市公司特征變量均值的描述性統計 單位：%

從各行業描述性統計中還可以看出，不同行業的上市公司盈利能力有很大差異。其中最賺錢的行業是醫療保健行業，行業平均凈收益率為13.73%，收入最差的行業是材料行業，行業平均凈收益率為5.536%。流動比率最低的行業是公用事業行業，平均僅有1.082%。這主要是因為國家對公用事業的融資基本上是債務融資，其中不僅包括非流動性長期負債，還有大量短期負債，但其資產主要以固定資產形式存在，流動性較低，因此流動比率較低。大部分公用事業都是基礎設施項目，這些項目投資周期長，短期內難以盈利，因此盈利能力也較低，行業平均凈收益率僅為6.937%。

（二）實證分析

在進行實證評估的過程中，既可以使用固定效應模型，也可以使用隨機效應模型，但是由于公司的特征變量在不同的公司之間具有一定的非完全外生性，為了確定應該使用固定效應還是隨機效應模型，本文進行了Hausman檢驗。檢驗假定，在H0成立的情況下，隨機效應模型是最有效率的。檢驗結果顯示p值為0.0000，強烈拒絕原假設。由此可以斷定應該使用固定效應模型，而非隨機效應模型，故本文采用固定效應模型進行估計。

1.基于行業異質性的實證檢驗

表3顯示了不同行業上市公司總信貸規模波動對資本結構影響的實證結果，由于篇幅原因，只展示了控制固定效應后的實證結果。表中數據顯示，在控制固定效應后，總信貸規模增長率與部分行業上市公司資本結構正相關，這些行業是工業、醫療保健、信息技術和房地產行業；總信貸規模增長率與部分行業上市公司資本結構負相關，這些行業是能源、材料、日常消費、可選消費和公用事業行業。但這些相關性均沒有通過10%的顯著性水平。

表3 總信貸波動對上市公司資本結構影響的實證結果

這表明，在信貸穩定政策環境下，信貸波動與資本結構的關系具有行業異質性，但總體來說所有行業的資本結構對信貸規模的變化都是不敏感的。這與張鐵剛等（2017）[9]得出的結論相反，他們用2003—2015年中國A股上市公司的數據，得出的結論為信貸波動與上市公司資本結構存在顯著正相關。2003—2010年，中國信貸政策經歷了“緊縮——擴張”的調整過程。從圖1中可以看出，這一期間信貸規模波動幅度巨大，信貸政策完全可以影響上市公司資本結構的選擇，信貸波動與上市公司資本結構顯著正相關的結論是毋庸置疑的。然而，2011年中國進入信貸穩定環境后，信貸規模波動幅度很小，特別是2015年中國實現了利率完全市場化。因此在2011—2017年這一區間，信貸波動對上市公司資本結構的影響甚微，符合本文得出的所有行業全部不顯著的結論。

然而信貸波動與上市公司資本結構的關系不顯著，并不影響我們得出信貸波動對資本結構的影響存在行業異質性的結論。長期信貸規模增長率和短期信貸規模增長率對上市公司資本結構的影響作用是相反的，不同行業的上市公司對長期信貸和短期信貸之間的選擇存在差異，因而兩者間的相互作用使得部分行業信貸波動與資本結構正相關，部分行業則呈現負相關。

下面將進一步分析造成行業異質性的原因，即基于期限結構的信貸波動對上市公司資本結構的影響。

2.基于期限結構的實證研究

表4顯示了短期信貸規模波動對不同行業上市公司資本結構的影響。在控制固定效應后，短期信貸規模增長率與除信息技術和房地產之外的其他行業上市公司資本結構均正相關，其中材料行業顯著水平為1%，醫療保健行業顯著水平為10%。表5顯示了長期信貸規模波動對不同行業上市公司資本結構的影響。在控制固定效應后，長期信貸規模增長率與除信息技術之外的其他行業上市公司資本結構均負相關，其中材料行業的顯著水平為1%，工業和醫療保健行業的顯著水平為10%。

表4 短期信貸波動對上市公司資本結構影響的實證結果

表5 長期信貸波動對上市公司資本結構影響的實證結果

理論上，短期信貸規模的波動會對公司短期負債起到促進作用，對長期負債則具有替代效應，長期信貸規模的波動則恰恰相反。由于公司的資本結構是公司長期負債與資產總額的比例關系，因此長期信貸規模波動應該與上市公司資本結構正相關，短期則反之。理論上說，信貸風險和信貸配給直接影響公司的借貸行為，因此影響公司的資本結構選擇。根據權衡理論可知，如果市場信用狀況惡化且貸款違約風險上升，貸款成本必然增加，此時公司將盡力維持較低的負債水平或使用非債務的融資方式。根據最優融資順序理論，信貸風險上升引起投資者與借款公司之間的信息不對稱程度擴大，債務融資成本增加，因此公司將減少負債或主要使用內源融資。因此信貸供給的劇烈波動會顯著影響公司的資本結構選擇。然而在信貸穩定時期，市場信用狀況明顯改善，信貸風險明顯減少，因此公司融資成本減少，公司資本結構的選擇對信貸供給的小幅波動不再敏感，因此信貸供給的調控作用失靈，信貸波動對資本結構的影響不再顯著。

張鐵剛（2017）等通過實證研究得到信貸波動對資本結構具有顯著影響的結論[9]，本文與張鐵剛等采用完全相同的計量模型，實證結果則顯示信貸波動對資本結構的影響在九大行業均不顯著，這與其結論相悖。首先，從數據的樣本區間選擇上來看，從圖1可知，2011—2017年總信貸規模趨于穩定且存在下降趨勢，而2003—2011年總信貸規模則呈現大幅劇烈波動，信貸波動的劇烈波動必然對公司資本結構的選擇產生顯著影響，因此可以認為信貸波動對資本結構具有顯著影響。然而在信貸穩定時期，公司預期信貸供給不會產生大幅劇烈波動，信貸波動對資本結構的影響將逐漸減弱。因此，本文的結論是符合現階段我國信貸狀況的國情的。

在信貸穩定政策環境下，特別是利率完全市場化后，公司的債務融資成本的可控性和可測性更強，公司預防財務危機和解決財務困難的代價降低。因此，公司資本結構的選擇對微小信貸波動并不敏感，即使在這一時期總信貸規模增長率實際上有所下降，公司也傾向于提高杠桿率，選擇更高的資本結構。特別是2015年中國實現利率完全市場化，更是以降低國家信貸政策的調控作用為代價，需要尋找新的宏觀調控方式來控制上市公司結構的選擇。

五、結論

本文根據WIND數據庫一級行業分類標準，選取中國A股九大行業2011—2017年共計2356家上市公司的短面板數據，為控制信貸政策環境的影響，以2011年中國開始實行穩健的信貸政策作為研究起點，研究基于行業異質性的信貸波動對資本結構的影響。研究結果表明，在采用固定效應的情況下，短期信貸規模增長率與除信息技術和房地產之外的其他行業上市公司資本結構均正相關，長期信貸規模增長率與除信息技術之外的其他行業上市公司資本結構均負相關。在兩者的共同作用下，總信貸規模增長率與工業、醫療保健、信息技術和房地產業的上市公司資本結構正相關，與能源、材料、日常消費、可選消費和公用事業行業的上市公司資本結構負相關，但這些相關性均沒有通過10%的顯著性水平，故總體來說所有行業的資本結構對信貸規模的變化都是不敏感的。由此說明國家信貸政策對上市公司資本結構的調控作用存在失靈，需要尋找新的方式調控上市公司資本結構。