宏觀經濟因素對資本結構動態調整的影響研究

王曉燕 張冊

【摘 要】 為進一步優化京津冀地區的企業資本結構，帶動企業經濟實力提升，實現京津冀一體化協同發展戰略目標，文章利用京津冀地區A股上市企業2008—2018年度的平衡面板數據，從資本結構調整速度和調整方式兩方面對企業資本結構動態優化行為的相關宏觀經濟影響因素進行探討。實證發現，寬松的財政和貨幣政策以及活躍的股票市場均會顯著加快企業的資本結構調整速度，但作用方式不同，前兩者主要促使企業相應調整債務融資，而后者主要促進企業調整權益性融資。進一步研究發現，非國企對財政政策和貨幣政策變動的敏感度要明顯高于國企。

【關鍵詞】 宏觀經濟因素; 資本結構調整; 動態優化; 京津冀地區

【中圖分類號】 F832.5? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）10-0059-08

一、引言

京津冀三地擁有得天獨厚的地理位置、相似的歷史文化背景以及聯通互補的教育資源，作為我國北方經濟發展規模最大的地區，其發展極具活力。自習近平總書記提出實施京津冀協同一體化發展戰略以來，京津冀地區的企業作為激發市場經濟活力的主體，其發展狀況備受關注。但目前來看，京津冀地區企業的發展仍不完善，較美日等發達國家仍有較大差距，突出表現為企業資本結構不合理，嚴重制約了企業的進一步發展。政府作為推動企業調整資本結構的重要力量，其制定的宏觀經濟政策會對企業的資本結構動態調整行為產生重要作用。因此，明確影響企業資本結構動態調整行為的主要宏觀經濟因素，有利于政府針對性地完善相關政策制定，改善京津冀地區的融資環境，從而正確引導企業合理優化資本結構，加速京津冀地區一體化發展進程，帶動我國整體經濟實力提升。

二、文獻綜述

已有關于宏觀經濟因素與資本結構動態調整行為關系的國外研究成果中，Hackbarth等[ 1 ]以構建模型方式得出經濟發展狀況會顯著影響企業的資本結構調整速度。Cook和Tang[ 2 ]、Drobetz等[ 3 ]、Antzoulatos等[ 4 ]實證表明企業在經濟繁榮條件下的資本結構調整速度明顯高于經濟衰退時期。Halling等[ 5 ]在此基礎上引入經濟周期性，證實經濟周期與資本結構調整速度呈正相關。Oztekin等[ 6-7 ]均證明了法律和制度環境與企業的資本結構調整速度之間具有強相關性，法律環境越完備，企業的資本結構調整速度越快。Natalia等[ 8 ]研究了歐洲不同發達國家的數據，證明宏觀經濟政策會影響企業的融資行為，并且主要影響其債務融資行為。Jiang等[ 9 ]發現銀行業競爭會影響企業的資本結構動態調整行為，銀行業競爭越激烈，企業獲得貸款的成本越低，越會相應提高資本結構中負債融資比例。

國內研究中，雒敏和聶文忠[ 10 ]以及謝盛紋和孫微微[ 11 ]得出了相似的結論，證明政府財政支出的增加和利率的降低均會對企業提高資本結構調整速度產生正向影響。此外，還有學者發現股票市場規模會對企業資本結構調整速度產生負向影響[ 12 ]。曾令濤和汪超[ 13 ]證實地方財政刺激能正向促進企業對資本結構進行優化調整。朱遠方等[ 14 ]證明貨幣供給量和利率均會負向影響企業的資本結構動態調整行為。袁春生和郭晉汝[ 15 ]通過實證證明如果國家實施了寬松的貨幣政策，會引起資本結構調整速度加快。林萍和張華超[ 16 ]、凌鴻程[ 17 ]均認為當宏觀經濟運行狀況較好時，企業調整資本結構向目標資本結構靠近的可能性較大。劉貫春等[ 18 ]認為經濟金融化程度與企業資本結構調整速度之間為負相關關系。巫岑等[ 19 ]發現對于能獲得國家產業政策支持的企業，其資本結構調整速度會更快，并且這一現象在非國有企業和小規模企業中表現更為明顯。

由此可見，宏觀環境確實會對企業的資本結構調整行為產生較大影響。但這些研究大多是以單一宏觀因素為出發點進行的，較為片面，本文則盡可能多地考慮各種宏觀經濟因素并將它們納入模型，使研究更為全面。同時，對企業資本結構動態調整行為的測度，除常用的資本結構調整速度指標外，還包括調整的路徑，因此本文進一步研究了相關宏觀經濟因素變動給企業融資方式調整帶來的影響，具有一定創新性。

三、樣本與研究設計

（一）樣本選取與數據來源

考慮到我國企業會計準則在2007年開始施行，為保持樣本中數據的可比性并鑒于企業資本結構調整需要較長時間，本文選取2008—2018年度的京津冀地區上市企業相關數據為樣本進行研究，并參考大多數學者做法剔除以下樣本：（1）金融類和保險類樣本;（2）ST、*ST類樣本;（3）杠桿率（資產負債率）大于1的樣本;（4）企業財務指標不完善和數據異常的樣本。按如上方法對收集到的數據進行處理后，最終有效樣本3 189個。本文所用到的數據均來源于Wind數據庫和中經網統計數據庫。同時，為消除異常值對回歸結果產生的干擾，本文對所有連續變量進行了1%的縮尾處理并使用Stata15.1軟件進行實證檢驗。

（二）變量設計

1.被解釋變量

（1）資本結構調整速度（Adjust 1）

企業在運營過程中會為自己設定一個目標資本結構，但是在實際操作時，由于外界環境變化和自身發展影響，企業的實際資本結構（本文用資產負債率來衡量）會偏離目標資本結構，二者產生一個差值，企業必須盡量縮小這個差值以向目標資本結構趨同達到資本結構優化目的，一般把企業調整實際資本結構向目標資本結構趨同的速度稱為資本結構調整速度。

（2）資本結構調整方式（Adjust 2）

資本結構調整方式主要包括增加借債、償還債務、發行股票以及回購股票。從我國上市公司的融資現狀來看，由于債券發行的門檻較高，目前絕大多數企業的債務資金主要來源于銀行借款，通過發行債券融資的占比較小，同時，采用股票回購方式籌集資金的也非常少見。因此，本文選用債務融資和權益融資的凈值變化量來代表企業資本結構的調整方式，具體衡量指標包括債務融資的凈增加（或減少）值和權益融資的凈增加（或減少）值。

其中，將債務融資的凈增加（或減少）值凈定義為（Debti，t-Debti，t-1）/TAi，t-1與5%的大小關系，即如果t年度企業新增（或減少）的有息債務占年初資產總額的比例大于或等于5%，該指標取1，否則取0;相似地，將權益融資的凈增加（或減少）值定義為（Equityi，t-Equityi，t-1-NIi，t）/ TAi，t-1與5%的大小關系，即如果t年度企業新增（或減少）的股東權益扣除本年凈利潤后的值占企業年初資產總額的比例大于或等于5%，該指標取1，否則取0。

2.解釋變量

本文研究重點是從宏觀環境層面探索影響企業資本結構動態調整行為的因素，因而選擇了一系列宏觀經濟政策變量（包括財政政策、貨幣政策和產業政策）以及資本市場發展程度變量（包括股票市場發展程度和債券市場發展程度）等主要宏觀因素作為解釋變量，探究它們對企業資本結構調整速度及方式的作用效果，以便為政府合理制定經濟政策、健全資本市場提供直接依據。

3.控制變量

由于企業自身微觀因素也會影響資本結構調整行為，為避免這些因素對實證結果產生干擾，本文選取影響較大的幾個因素作為控制變量，主要包括企業規模、資產有形性、非負債類稅盾、盈利能力和成長能力。

本文研究涉及的所有相關變量定義如表1所示。

（三）模型設定

1.資本結構調整速度的模型設定

本文參考黃繼承等[ 20 ]、Li等[ 21 ]的做法，以標準的部分調整模型為基準模型。

模型（1）中的被解釋變量Lev*i，t-Levi，t-1代表企業本年與上年實際資本結構的差值，解釋變量Levi，t-Levi，t-1為企業上年實際資本結構與設定的目標資本結構的差值，Adjust 1代表企業向目標資本結構調整的速度。

接著設定模型（2）來計算企業的目標資本結構，其中X代表上文中選取的一系列與企業資本結構相關的控制變量。

將模型（2）代入模型（1）來估計目標資本結構，整理后得到：

然后利用GMM模型對模型（3）進行估計，將從模型（3）中估計得出的系數？茁代入模型（2）得到企業的目標資本結構，再將此值帶回模型（1）進行OLS回歸得到資本結構調整速度的估計值。

最后通過模型（4）來檢驗選取的不同宏觀變量對企業資本結構調整速度的作用效果。其中，Y表示上文選取的一系列宏觀經濟因素（包括財政政策、貨幣政策和產業政策以及資本市場發展程度），？酌1表示資本結構偏離程度（Dev）與宏觀經濟因素交互項的回歸系數，用來衡量宏觀因素變化對資本結構調整速度的影響。當？酌1顯著為正時，代表相應宏觀經濟因素的變動越積極，資本結構調整速度越快。

2.資本結構調整方式的模型設定

Adjust_Ni，t表示資本結構調整方式的虛擬變量，N代表企業選取了第N種調整方式對資本結構進行調整，比如當i企業在t年度進行了第N種調整如增加股權融資，則將Adjust_Ni，t取值設定為1，否則為0。Devi，t-1=Lev*i，t-Levi，t-1代表的是i企業在t年初時的實際資本結構與目標資本結構偏離程度的絕對值。如果模型中某一調整方式N的偏離程度對應的回歸系數？琢1顯著為正，則表明偏離程度與通過調整資本結構達到縮小偏離程度之間的相關性較強，即偏離程度越大，企業越應該采用方式N來達到調整資本結構向目標資本結構靠近的目的。

為深入研究宏觀經濟變量對資本結構趨向目標調整方式的作用效果，在模型（5）中添加各宏觀變量與偏離程度的交互項Yi，t-1×Devi，t-1構建模型（6）。當某個宏觀因素與偏離程度交互項的回歸系數？琢3顯著為正，說明在偏離程度相同的條件下，該項政策的實施能正向促進企業以方式N來調整資本結構;相反，當？琢3顯著為負時，該項政策的實施則會抑制企業以方式N來調整資本結構。

四、實證檢驗

（一）資本結構調整速度的實證研究

1.描述性統計分析

本文對京津冀地區企業在2008—2018年度的資本結構調整情況進行初步統計，得到表2?？梢钥吹剑┙蚣降貐^上市企業的目標資本結構均值與標準差分別為0.446和0.223，實際資本結構與目標資本結構偏離值的平均值與標準差分別為0.047和0.171，說明企業整體的資本結構偏離度較小，京津冀地區企業的資本結構優化取得良好成效。資本結構調整速度的年度均值和標準差分別為0.670和0.094，說明大多數企業都在有意識地提高資本結構優化調整速度，但最大值與最小值相差較大，說明不同企業的調整速度存在顯著差異。從宏觀經濟因素來看，財政支出增長率、M2增速、股票市場發展程度以及債券市場發展程度的極差均較大，說明我國在不同年度實施的宏觀經濟政策以及資本市場發展程度存在明顯差異，這也為下文研究宏觀經濟因素對企業資本結構調整行為的影響創造了良好條件。

2.回歸結果分析

為檢驗不同宏觀經濟因素對資本結構調整速度的作用效果，本文對模型（4）進行了回歸分析，得到表3?？梢钥闯觯珮颖酒髽I資本結構調整偏離程度（Dev）的回歸系數為0.252，說明京津冀地區企業的資本結構平均調整速度為25.2%。列（2）和列（3）分別表明當企業實際資本結構低于或高于目標資本結構時，偏離程度的回歸系數各自為0.184和0.348，說明企業向下調整資本結構的速度明顯大于向上調整的速度。另外，各宏觀經濟因素中，財政支出增長率、M2增速以及股票市場發展程度與偏離程度交互項的回歸系數顯著為正并且在低資本結構和高資本結構中表現一致，說明國家實施的財政政策和貨幣政策越寬松，股票市場越健全完善，企業向目標資本結構調整的速度越快。而產業政策和債券市場發展程度與偏離程度交互項的回歸系數雖然為正但并不顯著，說明活躍的債券市場和積極的產業政策雖然能在一定程度上加快企業的資本結構調整速度，但效果十分有限。

3.穩健性檢驗

為盡可能保證所得結論可靠，本文重新采用固定效應模型以及最小二乘法模型進行檢驗，發現結果類似。然后又采用工具變量法以市值資本結構（負債與企業年末市值之比）代替資本結構（資產負債率）對模型（4）重新進行回歸，得到相同結果。唯一區別在于采用市值資本結構度量時，其估計出的調整速度更大，原因在于市值資本結構考慮了股本的市場價格，而股本的市場價格波動較大，造成估計出的結果偏高。因此本文得出的結論是可靠的。

4.進一步檢驗

由于國家在國有企業中持有股份，直接參與國有企業運營，因而一般認為政府在制定各種經濟政策時，會向國企傾斜，對非國企存在歧視，造成非國企融資難度加劇，資本結構調整速度低于國企。為證實這一觀點，本文又對樣本進行了異質性檢驗，回歸結果如表4所示?？梢钥闯?，非國有企業的偏離程度系數明顯大于國有企業，說明宏觀因素變動對非國企資本結構調整速度產生的影響要顯著高于國企。另外，財政支出增長率和貨幣供給量增速與偏離交互項的回歸系數國企均顯著大于非國有企業，而資本市場發展程度、產業政策與偏離交互項的回歸系數相差并不大，說明寬松的財政政策和貨幣政策能正向促進企業的資本結構調整速度并且在非國企中表現更為明顯。因此，政府在制定經濟政策時，應重點增加對非國企的財政支出補助和貨幣供給，同時健全股票市場，以提高非國有企業趨向目標資本結構調整的速度，加速京津冀地區整體的資本結構優化進程。

（二）資本結構調整方式的實證研究

1.描述性統計分析

對京津冀地區企業2008—2018年度資本結構方式的調整情況進行初步統計，得到表5所示的結果?？梢钥闯?，增加或減少債務融資的均值分別為0.431和0.132，說明每年平均有43.1%的企業提高了有息負債占比，有13.2%的企業降低了有息負債占比，共計56.3%的企業以調整有息負債占比方式對資本結構進行了調整，超過半數，說明調整負債融資占比是企業調整資本結構向目標資本結構趨同的主要方式之一。同時，選擇增加負債的企業占比要高于減少負債的企業，原因可能在于企業獲得經營利潤后，股東權益會隨之增加，而股東分紅一般以增股形式實現，股東并不會直接獲得現金分紅，這種情況下，為保持資本結構穩定，企業通常會選擇以增加有息債務占比方式進行調整。從區分負債水平來看，當企業向下偏離目標資本結構水平時，有58.6%的企業提高了有息債務占比，遠大于選擇減少有息債務的17.2%;而在企業向上偏離目標資本結構水平時，分別有25.4%和36.1%的企業增加或減少了有息債務，向下調整的企業占比更大。初步反映出大多數企業在調整債務融資時，有向目標資本結構靠近的傾向性行為。

從權益性融資的調整行為來看，增加或減少凈權益融資的均值分別為16.7%和11.6%，共有28.3%的企業進行了權益性融資調整，比重遠小于以調整有息負債方式調整資本結構的企業，反映出目前企業在對資本結構進行調整時，更傾向于選擇調整債務融資的方式。另外，當企業向下偏離目標資本結構水平時，選擇增加或減少凈權益融資的企業各占14.1%和10.1%;而當企業向上偏離目標資本結構水平時，選擇增加或減少凈權益融資的企業占比分別為9.2%和29.3%。這說明當企業的資本結構偏離目標資本結構時，企業會相應調整權益融資行為來優化資本結構。由此說明調整債務融資和權益融資占比是企業優化資本結構的有效方式。

2.回歸結果分析

（1）債務融資與企業資本結構調整方式

為檢驗企業資本結構偏離程度與企業債務融資行為之間的相關性，本文以有息負債的增加量（或減少量）作為衡量企業調整債務融資行為的指標對模型進行Logit回歸，得到表6的結果。列（1）和列（7）分別反映了當企業實際資本結構低于和高于目標資本結構時，偏離絕對值Dev的回歸系數分別為3.347和6.732，均通過了1%的顯著性水平檢驗，說明企業資本結構向下（向上）偏離目標水平的程度越大，企業采用增加（減少）有息負債方式趨向目標調整資本結構進行調整的可能性越大。并且列（7）中Dev的回歸系數要明顯大于列（1），說明當資本結構高于目標偏離程度時，企業對資本結構方式調整的可能性更高。由此可以證實，在資本結構偏離目標情況下，企業會采取相應增加或減少有息負債的方式對現有資本結構進行調整使其趨向目標資本結構，即調整債務融資占比是調整資本結構的有效方式之一。

從表中還能看到，無論企業資本結構比目標水平高還是低，財政支出增長率和M2增速與偏離交互項之間的回歸系數都顯著為正，說明國家的財政支出增長率越高，貨幣供給量增速越大，企業越傾向于以調整有息負債占比方式來達到向目標資本結構趨同的目的。這是因為當國家實施擴張性財政政策時，消費需求被大大刺激，企業的銷售情況明顯好轉，企業的自有資金（留存收益等）大幅增加，企業抵御風險能力增強，會有足夠實力通過調整資本結構中的債務融資占比優化資本結構;而當貨幣供給量增速較大時，企業融資成本相對較低，會積極對負債融資進行相應調整使其更接近目標資本結構。債券市場發展程度與偏離交互項之間的回歸系數為正但顯著性程度較弱，說明債券市場的完善能在一定程度上促進企業對債務融資行為進行合理調整，但由于目前我國京津冀地區債券市場整體發展還較為落后，債券發行規模十分有限，造成債券市場發展與債務融資調整行為之間的正相關關系顯著性程度較低。產業政策、股票市場發展程度與債務融資調整行為的相關性并不顯著，主要是由于國家的產業政策支持旨在為相關企業吸引更多的融資機會，并不會直接影響企業的資本結構調整行為，而股票市場主要影響企業的股權融資行為，對債務融資行為的影響程度較小。

（2）權益性融資行為與企業資本結構調整方式

為檢驗企業資本結構偏離程度與權益性融資行為之間的相關性，本文分別以企業扣除本年凈利潤后的股東權益增加和減少值作為衡量企業凈權益融資行為的指標對模型進行Logit回歸分析，得到表7的結果。同樣地，列（1）和列（7）分別表示當企業資本結構低于和高于目標資本結構時，各自對應的偏離絕對值Dev的回歸系數分別為1.792和2.345，均通過了1%的顯著性水平檢驗，表明企業現有資本結構向下（向上）偏離目標水平的程度越大，企業采用增加（減少）權益融資方式進行調整的可能性越大。此外，表中列（7）Dev的回歸系數要明顯大于列（1），表明當企業實際資本結構水平比目標值高時，企業通過調整權益融資占比方式進行資本結構優化的可能性更高。由此說明在實際資本結構偏離目標情況下，企業會以增加或減少股東權益的方式對資本結構進行調整，使其趨向目標資本結構，即調整權益性融資占比也是企業優化資本結構的有效方式之一。

從表中還能看到，無論企業資本結構比目標水平高還是低，財政支出增長率、M2增速與偏離交互項的回歸系數均為正但顯著性程度較弱，這說明寬松的財政政策和貨幣政策會在一定程度上促使企業通過相應調整權益性融資占比的方式向目標資本結構趨同，但作用效果較小，可能原因在于大多數企業資本結構中負債融資占比會更高，當財政政策和貨幣政策變動時，企業主要調整的是債務融資行為，對權益性融資行為調整程度較小。股票市場發展程度與偏離交互項的回歸系數顯著為正，說明股票市場越完善，越會正向促進企業以調整權益性融資占比方式對資本結構進行調整。這是因為當股票市場較為活躍時，企業的股票價值上漲，企業對股票發行數量擁有更多自主選擇權，有較強能力對權益性融資行為進行相應調整以達到向目標資本結構靠近的目的。債券市場發展程度、產業政策與偏離交互項的回歸系數并不顯著，主要是因為債券市場活躍度直接影響企業的債務融資行為，對企業的權益性融資行為作用效果有限，而國家的產業政策支持是為了降低企業的融資成本，對企業的融資方式調整產生的影響較小。因此，企業以調整權益性融資方式達到優化資本結構的目的主要與股票市場的完善度密切相關，與其他宏觀因素的關聯度較小。

另外，為確保結論可靠，本文假定？準服從正態分布，利用Probit模型進行穩健性檢驗，得到了相同的結論。

五、研究結論與建議

經過以上相關檢驗，發現財政政策、貨幣政策和股票市場發展程度等宏觀經濟政策與京津冀地區企業的資本結構動態優化調整行為間具有較強相關性但其作用路徑存在差異，而產業政策支持和債券市場發展對企業資本結構優化的促進作用并不明顯。其中，寬松的財政政策和貨幣政策主要通過促進企業調整債務融資占比方式來加速資本結構動態優化，而完善的股票市場則主要通過調整企業的權益性融資占比來進行優化。因此，國家應重點增加對京津冀地區的財政撥款支出和貨幣供應量，大力發展并健全京津冀地區的股票市場，從而推動京津冀地區企業資本結構不斷優化，助力京津冀地區協同發展。進一步研究發現，非國有企業對財政政策和貨幣政策變動的敏感程度更高，當相關條件變化時，非國企對資本結構進行優化調整的速度要高于國企，因此要想從整體上優化京津冀地區的企業資本結構，帶動京津冀地區企業發展，應將制定政策的重點目標放在非國有企業上，針對非國企實施更為積極寬松的財政政策和貨幣政策。

【參考文獻】

[1] HACKBARTH D， MIAO J， MORELLEC E. Capital structure，credit risk，macro economic conditions[J].Journal of Financial Economics，2006，82（3）：519-550.

[2] COOK D O，TANG T.Macroeconomic conditions and capital structure adjustment speed[J].Journal of Corporate Finance，2010（16）：73-87.

[3] DROBETZ W，SCHILLING D，SCHRODER H.Heterogeneity in the speed of capital structure adjustment across countries and over the business cycle[J].European Financial Management，2015，21（5）：936-973.

[4] ANTZOULATOS? A， KOUFOPOULOS? K， LAMBRINOUDAKIS C，et al. Supply of capital and capital structure：the role of financial development[J].Journal of Corporate Finance，2016，38：166-195.

[5] HALLING M， YU J，ZECHNER J.Leverage dynamics over the business cycle[J].Journal of Corporate Finance，2016，122（1）：21-41.

[6] OZTEKIN.Capital structure decisions around the world：which factors are reliably important？[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2015，50（3）：301-323.

[7] OZTEKIN M，FLANNERY J.Institutional determinants of capital structure adjustment speeds[J].Journal of Financial Economics，2012，103（1）：88-112.

[8] NATALIA MOKHOVA， MAREK ZINECKER.Macro economic factors and corporate capital structure[J].Procedia Social and Behavioral Sciences，2014，110（24）：530-540.

[9] JIANG F，JIANG Z，HUANG J，et al.Bank competition and leverage adjustments[J].Financial Management，2017，46（4）：995-1022.

[10] 雒敏，聶文忠.財政政策、貨幣政策與企業資本結構動態調整：基于我國上市公司的經驗證據[J].經濟科學，2012（5）：18-32.

[11] 謝盛紋，孫微微.企業所得稅與資本結構動態調整：來自中國上市公司的經驗證據[J].會計與經濟研究，2015，29（6）：15-27.

[12] 聶文忠，雒敏.經濟周期、政府控制與公司資本結構動態調整速度[J].中國地質大學學報（社會科學版），2013，13（5）：111-120，140.

[13] 曾令濤，汪超.地方財政支出對本地上市公司資本結構的影響探析[J].商業經濟研究，2015（15）：74-76.

[14] 朱遠方，陳家淳，余春霞.宏觀經濟因素對企業資本結構動態調整影響實證檢驗[J].商業經濟研究，2015（6）：72-74.

[15] 袁春生，郭晉汝.貨幣政策變化對企業資本結構動態調整影響研究：來自中國上市公司的經驗證據[J].宏觀經濟研究，2018（7）：19-32.

[16] 林萍，張華超.宏觀環境與企業資本結構調整關系研究[J].湖北經濟學院學報（人文社會科學版），2019，16（8）：41-44.

[17] 凌鴻程.金融發展與企業資本結構調整[J].南京審計大學學報，2019，16（1）：92-101.

[18] 劉貫春，劉媛媛，閔敏.經濟金融化與資本結構動態調整[J].管理科學學報，2019，22（3）：71-89.

[19] 巫岑，黎文飛，唐清泉.產業政策與企業資本結構調整速度[J].金融研究，2019（4）：92-110.

[20] 黃繼承，闞鑠，朱冰，等.經理薪酬激勵與資本結構動態調整[J].管理世界，2016（11）：156-171.

[21] LI WF， WU C， XU LP，et al. Bank connections and the speed of leverage adjustment：evidence from China's listed firms[J].Accounting and Finance，2017，57（5）：1349-1381.