金融資源錯配對非金融企業杠桿率的影響：理論框架與經驗證據

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杠桿率，金融資源錯配水平越高，非金融企業杠桿率越高；異質性分析表明，金融資源錯配推高了國有企業財務杠桿率，降低了民營企業杠桿率，金融資源錯配水平越高，國有企業杠桿率越高，民營企業杠桿率越低。文章將非金融企業杠桿率影響因素的研究擴展到了金融資源錯配，擴展了非金融企業杠桿率影響因素的研究邊界，深化了非金融企業杠桿率影響因素的認識，為企業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，我國非金融企業杠桿率不斷攀升，截止2023年7月，非金融企業杠桿率達到167.8%，遠高于居民部門和政府部門（見圖1），非金融企業高杠桿率給我國系統性金融防范工作帶來挑戰，嚴重威脅中國的金融安全和穩定，研究企業杠桿率影響因素對于防范化解金融風險、維護金融安全和穩定具有重要意義。

當前文獻對非金融企業杠桿率問題的理論研究可以分為微觀和宏觀兩類，微觀上非金融企業債務問題可以歸結為公司金融和資本結構問題，認為企業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、影子銀行發展、預算軟約束等是非金融企業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杠桿率的影響；（3）將非金融企業分為國有企業和民營企業，檢驗不同所有制下金融資源錯配對非金融企業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杠桿率的影響機制。

民營企業中金融資源錯配水平越高，民營企業杠桿率越低。由此提出假設3：

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

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）由于金融行業與其他行業資產負債不同，本文剔除了金融行業；（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；（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資產負債率的影響，本文控制了企業規模變量，經營績效和宏觀環境變量，用企業總人數（Labor）作為企業規模變量的代理變量，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的杠桿率，金融資源錯配水平提高1%，企業杠桿率提高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的杠桿率，金融資源錯配水平提高1%，企業杠桿率提高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健性，同樣表明金融資源錯配顯著提高了企業的杠桿率，金融資源錯配水平提高1%，企業杠桿率提高0.02%；就控制變量而言，企業規模越大，企業杠桿率越高，企業經營績效越好，企業杠桿率越低，外部融資環境越寬松，由于我國主要以間接為主，企業杠桿率越高。總體而言，金融資源錯配推升了企業杠桿率，金融資源錯配水平越高，企業杠桿率越高，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杠桿率，金融資源錯配水平提高1%，國有企業杠桿率提高0.01%，證明了假設2；列（2）是民營企業的回歸結果，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杠桿率，金融資源錯配水平提高1%，民營企業杠桿率降低0.002%，證明了假設3。控制變量中，外部融資環境較好時，民營企業可以獲得更多金融資源，國有企業杠桿率降低，民營企業杠桿率升高，符合現實經濟事實。

六、研究結論

非金融企業杠桿率高企嚴重威脅我國的金融安全和穩定，研究企業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杠桿率的影響。研究結果表明：（1）金融資源錯配推升了企業杠桿率，金融資源錯配水平越高，企業杠桿率越高。（2）金融資源錯配對非金融企業的影響存在異質性，金融資源錯配推高國有企業杠桿率，金融資源錯配程度越高，國有企業杠桿率越高；（3）金融資源錯配降低了民營企業杠桿率，金融資源錯配程度越高，民營企業杠桿率越低。

本文將非金融企業杠桿率的影響因素擴展到了金融資源錯配，擴展了非金融企業杠桿率影響因素的研究邊界，深化了非金融企業杠桿率影響因素的認識，為企業杠桿率相關研究提供了新的研究視角。

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責編：險峰