金祥荣：宏观冲击、融资约束与公司资本结构动态调整

        内容提要：本文探讨经济转型背景下宏观冲击对上市公司融资决策和资本结构调整的影响。研究发现，在资金供给方面，信贷市场和股权再融资市场上容量性指标和成本性指标的变动，对上市公司的股权债权融资选择有重要影响。进一步的经验研究表明，宏观冲击对融资约束程度不同的企业的影响存在异质性：融资约束紧的企业，资本结构的调整更多地受到容量性指标的刚性制约；融资约束松的企业对成本性指标的变动更为敏感。本文的发现有助于加深我们对宏观经济政策有效性的认识，政策效果对不同企业主体的差异性应引起决策者的重视。

        关键词：宏观冲击，融资约束，资本结构动态调整

        本研究得到国家社科基金重点项目(09AZD023)和国家社科基金项目(07BJY158)的支持。感谢加拿大滑铁卢大学会计与金融学院Tony Wirjanto、浙江大学经济学院罗德明、美国南加州大学经济系孙琪提出的建议，感谢第九届中国经济学年会和2010年中国金融国际年会与会学者的评论和建议。另外，作者特别感谢两位匿名审稿人的宝贵意见和建议。

        一  引言

        经典资本结构理论隐含地假定了资本供给完全弹性，企业只需要根据财务状况做出最大化企业价值的融资决策，而无需考虑资金供给的约束。实际上，企业融资不仅取决于企业自身的融资需求，还取决于金融市场的供给面因素(Faulkender和Petersen，2006)。资金供给对企业决策的影响越来越受到学界的重视。Kashyap等(1993、1994)、Gertler和Gilchrist(1994)、Leary(2009)及Lemmon和Roberts(2010)选取一系列宏观经济和政策事件作为信贷市场和资本市场资金供给的外生冲击，检验资金供给面因素对美国企业融资决策的影响。经验证据表明，来自资金供给面的冲击是影响企业行为的重要因素。

        中国企业融资渠道有限，加之外部经济环境和政策环境变动频繁，企业的融资决策更易受到宏观供给面因素的冲击。尽管近年来中国金融市场发展迅速，拓宽了企业的融资渠道，但金融市场尚不完善，融资工具仍不够丰富，企业的选择空间依然有限(吴敬琏，2003)。债务融资方面，企业债券市场发展缓慢，企业的债务性融资仍以银行信贷为主；股权融资方面，企业上市门槛较高，中国证券监督管理委员会(下文简称证监会)设置再融资资格线，限制企业再融资。与此同时，企业面临的宏观经济和政策环境具有不确定性，政策仍带有计划特征且变动频繁(陈国权和徐碧波，2005)。这些宏观政策变动包括中国人民银行(下文简称央行)信贷政策和信贷规模的变动、证监会融资政策的变化等等。伴随着频繁的政策变动，企业的外部融资环境急剧变化，企业融资渠道的顺畅程度也随之改变，企业的股权债权融资选择势必受到宏观政策面因素的影响和金融市场供给条件的限制。中国企业可供选择的融资工具种类相对匮乏，会进一步加剧宏观面因素对企业融资决策的冲击。

        国内学者虽已就中国企业的融资模式做了大量研究，但这些研究均着眼于企业的自身特征，对宏观经济和政策环境如何影响企业融资行为的关注较少。中国企业面临诸如信贷规模约束、股权扩容规模约束、贷款利率以及股票市场整体收益率等宏观基本面与政策面因素的影响。作为对企业而言的外生冲击，这些宏观因素如何影响企业的资本结构？中国中小企业面临严重的融资约束，“融资难”问题突出(林毅夫和李永军，2001)，对于不同融资约束程度的企业，宏观冲击的影响是否存在差异？本文从“容量受限”和“成本权衡”两个方面探讨宏观冲击下企业最优资本结构的选择与调整。

        首先，本文结合中国独特的金融市场环境，提出宏观冲击下企业融资选择的理论假说。其次，本文采用动态框架，将宏观变量与企业微观数据相结合，从经验角度考察宏观环境和金融市场供给条件如何影响企业的资本结构调整。结果表明，信贷市场和股权再融资市场上容量性指标和成本性指标的变动，作为来自资金供给面的冲击，对上市公司的融资决策有重要影响，企业资本结构的调整幅度是股权扩容规模、贷款利率和股市收益率的减函数。①进一步的经验研究表明，宏观冲击对不同融资约束②程度企业的影响存在异质性：融资约束较严重的企业对外部融资的需求强烈，对融资成本的关注度相对较低，资本结构的调整更多地受到容量性指标的刚性制约；融资约束较轻的企业对外部融资需求的迫切程度相对较低，对成本性指标的变动更为敏感。

        本文为宏观政策和金融市场供给条件如何影响企业的融资决策，尤其是在宏观冲击对于不同融资约束程度企业的异质性影响方面，提供了更为丰富的经验证据。本文的发现有助于加深我们对宏观经济政策有效性的认识，现行偏重于总量调节的宏观调控政策对融资约束紧的民营和中小企业影响比较大，而对融资约束松的国有和大型企业影响不大，因此宏观调控的政策效果往往达不到预期目的。由于政策对不同企业的差异性效应，政府在宏观调控决策时有必要对政策传导的微观机制加以重点关注。

        本文其余部分安排如下：第二部分是文献综述；第三部分提出外生宏观冲击下企业资本结构动态调整的理论假说；第四部分描述本文使用的数据并定义相关的变量；第五部分利用面板数据检验第三部分的假说；最后给出结论。

        二  文献回顾

        宏观因素如何影响企业的融资行为与资本结构，这一问题一直被学者们忽视。Levy和Hennessy(2007)首次将宏观因素引入资本结构分析框架进行理论研究。他们基于一个可计算的一般均衡(CEG)模型，发现宏观经济波动会使得企业不断调整融资策略以维持对经营者的有效激励，企业资本结构呈现出反经济周期(counter-cyclical)特征。融资约束小的企业所面临的代理问题较轻，融资方式选择空间较大，资本结构的反周期特征更为显著。Choe等(1993)与Korajczyk和Levy(2003)的研究为此提供了经验证据。Choe等(1993)考察了美国企业在公开金融市场上的融资行为，发现企业在经济处于上升通道时会优先选择股权融资，当经济面临下行风险时更偏好于债务融资。Korajczyk和Levy(2003)发现，企业融资决策对经济波动的反应取决于自身融资约束的严重程度，融资约束较轻企业的负债率呈反经济周期变化，融资约束较严重企业的负债率呈顺周期(pro-cyclical)变化，且宏观变量对融资约束较轻企业的影响更为显著。

        从资金供给角度研究企业行为的文献发现，无论是来自于信贷市场还是来自于资本市场的资金供给冲击都是影响企业决策的重要因素。Kashyap等(1993)发现，紧缩性货币政策会改变企业的外部融资行为，企业获得的银行贷款金额大幅减少。Kashy-ap等(1994)检验了信贷政策对企业存货投资策略的影响，他们发现在紧缩性货币政策下，对银行贷款依赖程度高的企业相对于依赖程度低的企业，更易受到流动性的约束，存货大幅下降；而在宽松货币政策下，企业基本上不会受到流动性约束。Gertler和Gilchrist(1994)也发现了紧缩性货币政策对于不同企业的差异性影响，银行贷款依赖程度较高的小企业大幅削减生产能力和存货，而对银行贷款依赖程度较弱的大企业只是轻微减少生产能力，同时还增加了存货。Leary(2009)选取美国1961年大额可转让存单(NCDs)出现导致的银行可贷资金增加和1966年因存款利率上限管制(格拉斯-斯蒂格尔法案Q项条款)导致的可贷资金外流作为事件窗口，研究了银行信贷供给变化给企业带来的冲击，发现相对于低银行贷款依赖度、高债券信用等级的大企业，高银行贷款依赖度、低债券信用等级的小企业负债率变动受到可贷资金变动的影响更为显著。Lemmon和Roberts(2010)利用1989年后美国低等级债券市场所发生的剧烈变化衡量资本市场供给的外生冲击，发现与属于投资级别(investment-grade)的公司相比，低于投资级别(below-investment-grade)的公司的负债和投资均显著下降。

        尽管许多文献探讨了中国企业的融资模式，③但关于宏观环境如何影响企业融资决策的讨论还很少见(于蔚和钱彦敏，2011)。赵冬青等(2008)检验了宏观调控对房地产上市公司资本结构的影响，发现宏观调控之后房地产上市公司的负债率显著提高。苏冬蔚和曾海舰(2009)发现中国上市公司资本结构呈显著的反经济周期变化，信贷违约风险与资本结构显著负相关，而信贷配额及股市表现与资本结构之间关系不大。上述研究是在静态框架下展开的，难以体现出宏观经济环境变化中资本结构调整的动态特征，本文则是在一个动态框架下讨论宏观冲击的影响。此外，中国中小企业“融资难”问题突出，融资约束严重制约了企业行为和企业发展，虽有不少文献从企业外部融资环境和企业内部融资决策等方面讨论了企业的融资困境(张杰，2000；林毅夫和李永军,2001；李大武,2001；李善民和余鹏翼,2004)，但鲜有文献从经验数据上考察宏观环境对于不同融资约束程度企业的异质性影响，我们的研究为此提供了经验证据。

        三  宏观冲击下的资本结构动态调整：理论假说和经验模型

        (一)外生宏观冲击下的资本结构调整

        企业在选择融资方式时，一方面需要权衡债务融资与股权融资的相对成本，另一方面又受到融资资源可获得性的制约。在中国独特的金融市场供给条件下，企业的债权和股权融资环境在以下几个方面与宏观经济和政策的变动息息相关：(1)尽管央行自1998年起逐步放松银行信贷管制，以指导性计划替代指令性计划对商业银行实行贷款增量管理，实行“计划指导、自求平衡、比例管理、间接调控”的信贷资金管理体制，但是宏观调控下贷款规模管理的计划色彩依然笼罩信贷市场，制约了企业的债务融资行为。2004年以来，在“宏观调控”的名义下，行政的力量甚至还有所加强(吴敬琏，2009)。(2)上市公司外部股权融资的主要渠道无外乎配股与增发两条途径。证监会出台的一系列股权再融资监管法规，从再融资时间间隔、公司盈利状况、募集资金用途、发行规模上限以及公司治理结构等多个方面设定了再融资市场的准入资格，对企业的增发和配股施加“门槛”限制。(3)虽然利率市场化改革正逐步推进，但整体市场化水平不高，基准利率仍由央行根据宏观经济运行状况直接调控。利率管制导致的利率扭曲对企业的债务融资具有重要影响(唐国正和刘力，2005)。(4)理性经营者将在公司价值被高估(股价高企)时发行新股，在价值被低估(股市低迷)时进行回购，这样的市场时机选择行为(market timing)会使得负债率与股票收益率负相关(Baker和Wurgler，2002)。④中国政府在股市上的驱动意识和宏观调控意识使得股市“政策市”特征明显，股票市场走势受政策影响极大。带有浓重“政策市”烙印的股市波动将影响企业的股权再融资选择。

        信贷规模约束、股权扩容规模约束反映了宏观冲击下金融市场供给的容量约束，贷款利率和股票市场整体收益率反映了金融市场供给的成本性指标，这些变量较好地体现了宏观经济与政策因素对资金供给面的影响。我们选取这些变量作为宏观面外生冲击的衡量指标，从“容量受限”和“成本权衡”两个方面讨论企业在上述信贷环境和股权融资环境中的行为选择。在讨论之前，我们先来考虑没有宏观冲击时企业的资本结构调整行为。企业在目标资本结构上运营是最优的，任何偏离目标值的杠杆率都会造成价值损失，因此企业有动力把实际资本结构向目标值做调整，但是调整需要付出成本。我们不妨设想企业的融资决策包含如下两个步骤：首先，企业在每一期的期初基于前期信息确定最大化企业价值的目标资本结构；然后，企业权衡偏离资本结构目标值的价值损失和调整成本，选择最优的实际资本结构。我们再来考虑宏观冲击下企业的行为选择。受政策及经济形势影响，贷款利率和股市收益率的不确定性很大，企业对它们的预期不可避免与真实水平存在偏差。在观察到宏观冲击变量的真实水平之后，企业有动力对资本结构进行“再调整”(rebalance)。依据实际贷款利率和股市收益率，企业重新权衡偏离目标杠杆的价值损失与调整成本。在信贷规模和股权扩容规模的约束之下，企业对之前基于预期贷款利率和股市收益率所确定的目标债务融资额和股权融资额做出修正，选择最优的实际债务融资额和股权融资额，调整实际杠杆。

        在调整资本结构时，企业会充分权衡债务融资与股权融资的相对成本与收益，利用较低成本的融资方式进行外部融资，直到该融资方式的容量约束趋紧(也可能债务融资和股权融资的容量约束同时趋紧)。信贷规模反映货币政策的宽松程度：若货币政策较为宽松，企业相对容易获得银行贷款；当银根紧缩时，企业获得银行贷款的难度增大，预期资本结构调整幅度与信贷规模正相关。证监会的再融资资格线对上市公司的增发和配股施加“门槛”限制，并约束企业的股权再融资规模。股权扩容规模越大，企业股权再融资的障碍就相对越小，因此预期股权扩容规模对资本结构调整幅度的影响为负。贷款利率是企业通过银行贷款进行债务融资的单位成本，成本越高，企业就越有动机以股权融资代替债务融资，预期贷款利率对资本结构调整幅度的影响为负。理性经营者将选择有利的市场时机，在企业价值被高估时发行新股，在价值被低估时回购，预期资本结构调整幅度与股市收益率负相关。由此我们提出如下理论假说：

        假说1  宏观经济与政策因素影响之下金融市场供给条件的变动，将影响企业的融资方式选择和资本结构调整：(a)资本结构调整幅度与信贷规模正相关；(b)与股权扩容规模负相关；(c)与贷款利率负相关；(d)与股市收益率负相关。

        对于假说1，我们提出一个简单的分析模型：

        ΔBLit=a+γMacroShct    (1)

        其中，ΔBLit表示资本结构的实际调整量；MacroShct表示外生宏观冲击。γ衡量了企业受到宏观冲击对资本结构做出的调整量。若γ显著异于0，就表明宏观冲击对企业的资本结构调整有重要影响。在后文的经验分析中，我们利用此模型对假说1加以检验。

        (二)融资约束与资本结构调整

        考虑企业为一个正净现值的投资项目筹集资金。资金来源既可以是自有资金，也可以是外部资金。企业会优先使用内部资金，倘若自有资金不足，则寻求外部融资(Myers和Majluf，1984)。企业在寻求外部资金时会面临种种障碍和摩擦，外部融资成本高于内部融资成本。假如外部融资的摩擦过大，企业就将被迫放弃有利可图的投资机会。

        从微观机制上讲，融资约束程度的高低是企业经营者与外部投资者之间信息不对称程度和委托代理矛盾严重程度的体现。信息成本和代理成本将会影响外部融资的影子成本。信息不对称程度越大、代理问题越严重，信息成本和代理成本就越高，外部资金的影子成本就越大，融资约束也就越严重(Hubbard，1998；Whited和Wu，2006；Hennessy和Whited，2007)。⑤

        面对宏观冲击，企业资本结构的调整幅度取决于自身的融资约束。转轨背景下的企业融资行为，是依据特定宏观条件下市场的要素供给及其价格信号做出的理性选择行为。这种理性选择受到企业融资条件的约束，企业会依据自身的融资约束程度决定融资规模的变化(或增加或减少)，选择最优的股权债权融资方式，进而调整现有的资本结构。

        融资约束程度较高的企业，其融资选择更多地受到信贷市场和股权融资市场上的容量约束。当宏观冲击对信贷规模和资本市场扩容限额等总量性指标产生限制时，出于对外部融资的迫切需求，这类企业会降低对融资成本的关注度，对成本指标不敏感，在某些利益驱动下甚至可能形成刚性的外部融资需求。对于融资约束程度较低的企业，由于其融资方式的选择空间更广，外部融资冲动相对较小，能够更为充分地权衡各种融资方式的成本与收益，因此宏观冲击中那些影响企业运营成本的因素就成为更为敏感的变量。由此，我们提出如下假说：

        假说2  在调整资本结构时，融资约束较严重的企业对宏观冲击中的容量性指标更为敏感，融资约束较轻的企业对成本性指标更为敏感：(a)对融资约束较轻的企业，资本结构的变动受贷款利率的影响更为显著；(b)对融资约束较轻的企业，资本结构的变动受股票市场整体收益率的影响更为显著；(c)对融资约束较严重的企业，资本结构的变动受信贷规模的影响更为显著；(d)对融资约束较严重的企业，资本结构的变动受股权扩容规模的影响更为显著。

        对于假说2，我们也提出一个分析模型：

        ΔBLit=a+γ0MacroShct+φFCit·MacroShct+θFit    (2)

        其中，FCit是一个虚拟变量，取0表示融资约束较轻，取1表示融资约束较严重，θ为其系数；FCit·MacroShct是融资约束与宏观冲击的交互项。系数γ0和γ0+φ分别衡量了在受到宏观冲击时，融资约束较轻与较严重的企业，对各自资本结构所做出的调整量。系数φ反映了宏观冲击下两类企业资本结构调整行为的差异，若φ显著不等于0，就表明宏观冲击对两类企业资本结构的影响存在显著差异。在后文的研究中，我们利用此模型对假说2加以检验。

        四  数据与变量

        (一)样本说明

        本文选取沪深两市A股上市公司作为研究样本。考虑到研究数据的可获得性，时间跨度设定为1999～2008年。若无特别说明，本文的企业微观数据均取自Wind数据库。我们剔除了金融类企业以及ST和*ST公司。为避免异常值对分析的影响，我们参照Flannery和Rangan(2006)的做法，对企业特征变量在1%和99%分位上进行缩尾处理(winsorize)。经过上述处理，最终形成了一个包含855家公司5057个有效观测值的非平衡面板数据。

        (二)变量设定

        本研究涉及的变量包括：资本结构、企业特征变量、财务赤字、外生宏观冲击以及融资约束。本节第三部分单独讨论对融资约束的衡量。

        遵循蒋殿春(2003)、Qian等(2009)、赵冬青等(2008)及屈耀辉(2006)等关于中国上市公司资本结构的研究，我们采用账面杠杆(book leverage)即总负债与总资产的比值来衡量资本结构，也即BL=D/A。由于本文要估计的是一个动态面板，为缓解内生性问题，我们选用市值杠杆(market leverage)作为账面杠杆的工具变量。市值杠杆ML的计算方法为总负债/(股权价值+总负债)。股改完成之前，中国上市公司存在大量非流通股，缺乏精确的市场定价。关于股权价值，现有文献中一般有两种测算方法：(1)股权价值=流通股本×股价+非流通股本×每股净资产，采用这种方法的有白重恩等(2005)、夏立军和方轶强(2005)等；(2)股权价值=流通股本×股价+非流通股本×股价×0.3，采用这种方法的有Chen和Xiong(2002)、Firth等(2008)等。我们在文中报告了以前一种方法衡量ML的结果。为保证结论的稳健性，我们也采用了后一种方法来衡量ML，结果表明，本文的结论仍然成立。

        关于决定目标资本结构的企业特征变量，我们沿用Fama和French(2002)、Flan-nery和Rangan(2006)及Kayhan和Titman(2007)所采用的度量方法(见表1)。表1还就企业特征变量对资本结构的影响做了描述，详细的论述可参见Harris和Raviv(1991)、Frank和Goyal(2008)及Parsons和Titman(2009)。

表1  决定目标资本结构的企业特征变量

        说明：①为消除通货膨胀(下文简称通胀)的影响，所有名义变量均折算为1990年不变价，中国官方CPI指数体系编制严重滞后于现实的居民消费模式，以CPI度量通胀率有失偏颇，本文选用反映一般物价水平走向的GDP平减指数来衡量通胀率；②“+”表示目标杠杆随该变量的增加而增大，“-”表示目标杠杆随该变量的增加而减小；③a权衡理论，b静态优序理论，c动态优序理论。

        财务赤字(financial deficit)是指企业为了满足生产经营活动的需要，通过外部融资方式筹集的资金总额。财务赤字=营运资本变化+投资+股利-净现金流≡债务融资金额ΔD+外部权益融资金额Δe。遵循Frank和Goyal(2003)的做法，我们将财务赤字对总资产进行标准化，即FD=(ΔD+Δe)/A。优序理论(Myers和Majluf，1984)认为，企业在寻求外部资金时会优先考虑债务融资，把债务融资作为外部资金的边际来源(marginal source)。按照这一逻辑，假如企业增加财务赤字，其负债率也会随之上升。因此，一些文献通常以资本结构与财务赤字之间存在正相关关系作为支持优序理论的经验证据(Shyam-Sunder和Myers，1999；Frank和Goyal，2003)。财务赤字也可能是内垒决定的，比如当负债率过高时(overlevered)，企业可能会削减投资来降低财务赤字，或者用库存现金来偿还债务。此类企业行为也会导致资本结构与财务赤字正相关。由于我们模型设定的解释变量中包含了目标杠杆与上期实际杠杆之间的差值(也即杠杆赤字，leverage deficit)，可在一定程度上缓解财务赤字的内生性问题(Kayhan和Titman，2007)。

        表2给出了外生宏观冲击的度量方法。尽管信贷规模和股权扩容规模采用的是事后度量指标，在一定程度上仍是供给与需求共同作用的结果，但就企业个体而言，这些指标依然能够较好地刻画企业所面临的债务融资规模约束和股权扩容限额约束。作为稳健性检验，我们还考虑了外生宏观冲击的备选度量方法，但并没有改变本文的基本结论。

表2  外生宏观冲击的度量

        说明：①a年化贷款利率的计算按每档利率的执行时间加权平均；b以两市A股流通市值作为权重。②数据来源：各项贷款余额，《中国金融年鉴》；贷款增加额，《证券期货统计年鉴》；股票筹资额、GDP,《中国统计年鉴》；配股、增发募集资金，Wind数据库；金融机构法定贷款利率，央行网站；上证、深证A股指数、综合指数，清华金融研究数据库。

        (三)融资约束的衡量

        关于融资约束的经验度量，尚无确定统一的标准。如何更准确地衡量融资约束，是公司金融文献仍在讨论的重要问题。早期研究一般以企业规模作为融资约束的代理变量。Fazzari等(1988)做了开创性的工作，他们将股利支付水平作为企业融资约束程度的判断标准，认为分红越少的企业可能面临越严重的融资约束。这一策略是基于如下观念：假如拥有良好的投资机会但面临较高的外部融资成本，企业会最大限度地利用低成本的内部资金，用于新项目的投资。为了尽可能多地保留内部资金，企业会选择少分红或者不分红。此后的一系列研究都采用Fazzari等(1988)的方法衡量融资约束(Oliner和Rudebush，1989；Hoshi等，1991；Korajczyk和Levy，2003)。

        因为采用了先验的标准来衡量融资约束的强弱，Fazzari等(1988)方法曾受到一些质疑。Kaplan和Zingales(1997)以Fazzari等(1988)研究中被认为是融资约束最严重的49家企业为样本，依据企业年报中的各项量化指标和非量化的文字信息，将这些企业划分为不同的融资约束组别，然后利用有序逻辑(ordered logit)回归，将融资约束程度和企业会计特征联系起来。Lamont等(2001)利用Kaplan和Zingales(1997)的回归结果，基于更广泛的企业样本，构造了衡量融资约束的Kaplan-Zingales指数(下文简称KZ指数)。

        然而KZ指数的可靠性也受到学者们的质疑。正如Whited和Wu(2006)所指出的，Kaplan和Zingales(1997)所采用的样本仅有49家企业，且都是低股利分派的企业，对更大范围更长时间跨度的企业样本是否适用，仍有待探讨。Whited和Wu(2006)构建了一个含有融资摩擦的跨期投资模型，通过对投资欧拉方程的大样本广义矩估计，得到Whited-Wu融资约束指数(下文简称WW指数)。为检验WW指数/KZ指数的可靠性，Whited和Wu(2006)按照WW指数/KZ指数的数值大小把企业划分为融资约束程度由低到高的4个组别，观察各融资约束组企业的财务特征(包括企业规模、现金流量、股利水平和投资水平等)是否符合经济直觉。他们发现，在WW指数所表征的企业融资约束下，各融资约束组企业的财务特征与经济直觉相吻合：受融资约束最严重组企业的规模、营业现金流水平和股利水平均低于其他组别的企业。在各融资约束组企业投资机会大致相同的情况下，融资约束最严重组企业的投资水平比其他组别的企业低18%，表明该组企业在外部融资方面遇到较大的障碍。当内部资金不足以支持投资项目时，该组企业会被迫放弃投资机会，降低投资水平。而在KZ指数所表征的融资约束下，企业的财务特征与经济直觉明显不符：融资约束最弱组的企业，企业规模反倒最小，当融资约束变得更强时，企业的投资水平不降反升。这些有悖于经济直觉的企业特征对KZ指数的可靠性提出了挑战。

        Hennessy和Whited(2007)在一个内生化投资、股利、负债率和债务违约率的动态随机一般均衡(DSGE)框架下，运用模拟矩估计法(simulatedmethod of moments)估计了企业的外部融资成本，并以此为基础，检验前述几类融资约束度量方法的可靠性。他们发现，在企业规模、股利水平以及WW指数所表征的企业融资约束下，被划分为高融资约束组的企业有较高的外部融资成本，符合理论预期；但在KZ指数所表征的企业融资约束下，没有得到类似的结果。Hennessy和Whited(2007)认为，这可能是因为Kaplan和Zingales(1997)在将企业划分为不同的融资约束组别时，所采用的分类策略实际上识别的是那些对外部资金需求更强烈而非融资约束更严重的企业。

        已有的研究表明，相比于KZ方法，基于企业规模、股利水平以及WW方法的融资约束度量策略更具合理性。受到数据的限制，WW融资约束指数的构建思路难以实现。⑥鉴于一些经验研究发现股利水平是中国上市公司融资约束严重程度的良好表征，本文采用Fazzari等(1988)基于股利水平的融资约束度量方法。⑦经验上判定一个企业为融资约束较严重的企业，需要符合两个标准：一是有较高的留存比例(reten-tion rate)；二是有良好的投资机会即成长性(Korajczyk和Levy，2003)。我们将成长性较好且不分红的企业视作融资约束较严重的企业。借鉴Chen(2004)、陆正飞和叶康涛(2004)、Qian等(2009)的做法，我们以主营业务增长率衡量企业成长性，将主营业务增长率高于当年行业平均水平的企业定义为具有较好成长性的企业。这样，我们将样本划分为4165家次融资约束较轻的企业和892家次融资约束较严重的企业。

表3  不同融资约束组别企业的财务特征以及投资-现金流敏感度

        说明：表中报告了(1)不同融资约束组别企业财务特征的均值(前一行)和中位数(后一行)；(2)不同融资约束组别企业财务特征的等均值t检验结果(小括号内)和Kolmogorov-Smirnov同分布检验结果(中括号内)；(3)不同融资约束组别企业的投资-现金流敏感度及其显著性水平。***、**、*分别表示在1%、5%及10%水平上显著，下表同。

        我们从企业财务特征和投资-现金流敏感性两个方面来检验本文所采用的融资约束度量方法的合理性(见表3)。等均值t检验和Kolmogorov-Smirnov同分布检验都表明，在Fazzari等(1988)方法所表征的融资约束下，融资约束较轻企业的规模、盈利能力、有形资产比例、营业现金流和投资水平都显著高于融资约束较严重的企业，这些差异性特征符合经济直觉，也与Korajczyk和Levy(2003)、Whited和Wu(2006)的研究结论一致。关于投资-现金流敏感度的理论和经验文献指出，融资约束较严重企业的投资水平对内部资金的依赖程度更高，会呈现出更为强烈的投资-现金流敏感性(Fazzari等，1988；Hoshi等，1991；钱震杰，2006；罗琦等，2007)。基于该观念，我们来进一步考察本文所采用的融资约束度量方法的合理性。按照相关文献的惯常做法，我们以投资水平对投资机会、营业现金流做回归(对投资水平和现金流用总资产做了标准化处理)，现金流的估计系数即为投资-现金流敏感度。我们发现，融资约束较严重企业的投资-现金流敏感度显著高于约束较轻的企业(差异性检验显著性p值为0.02)。融资约束较轻企业的投资-现金流敏感度为0.026，没有表现出显著性；而融资约束较严重企业的投资-现金流敏感度为0.120，在1%水平上显著为正。不同融资约束组别企业的财务特征和投资-现金流敏感度都表明，我们采用的Fazzari等(1988)基于股利水平的融资约束度量方法是合适的。

        五  经验分析

        基于资本结构的动态调整模型，本节利用1999～2008年沪深两市855家上市公司的非平衡面板数据，检验前文提出的假说。我们首先介绍资本结构动态调整模型的标准形式，然后将宏观冲击变量引入分析框架，最后考察宏观冲击对不同融资约束组别企业的异质性影响。

        (一)外生宏观冲击与资本结构调整

        1.基准模型。遵循Flannery和Rangan(2006)与Kayhan和Titman(2007)的研究设计，我们将包含财务赤字的资本结构动态调整模型设定如下：⑧

        BLit-BLi,t-1=λ(BLitT-BLi,t-1)+δFDit    (3)

        BLit-BLi,t-1表示负债率的实际调整幅度,它由本期目标杠杆与上期实际杠杆之间的差值BLTit-BLi,t-1以及财务赤字FDit共同决定。其中，本期目标杠杆BLTit由企业根据上一期的企业特征变量Xi,t-1选择决定，即BLTit=βXi,t-1。根据Flannery和Rangan(2006)、Kayhan和Titman(2007)、Frank和Goyal(2008)、Parsons和Titman(2009)的研究，在我们的研究中，这些企业特征变量包括盈利能力、企业规模、有形资产比例、非债务税盾以及成长性，即X=(Prof，Size，Tang，NDTS，Grow)。⑨λ表示调整速度，反映调整的程度与快慢。当调整的边际成本远小于偏离目标杠杆的边际损失时，调整速度趋向于1；反之，调整速度趋向于0。一般而言，企业面临的真实情况介于上述两种极端情形之间，企业负债率将做部分而非完全的调整，即0＜λ＜1。优序理论(Myers和Majluf，1984)指出，外部投资者与经营者之间的信息不对称会造成“内部资金-债务融资-股权融资”的企业融资顺序偏好。为此，我们在模型中引入财务赤字FDit，若系数δ显著大于零，就表明企业进行外部融资时会优先考虑债务融资。

        式(3)经整理得到基准方程的计量形式：

        BLit=(1-λ)BLi，t-1+δFDit+λβXi，t-1+ui+εit    (4)

        其中，ui表示企业个体效应(individual effect)，用以控制那些难以观测和量化的非时变影响因素，εit表示特异性误差(idiosyncraticerror)。式(4)是一个动态面板，固定效应估计量不再是一致的(Nickell，1981；Bond，2002)。受Flannery和Rangan(2006)的启发，我们以市值杠杆ML作为账面杠杆BL的工具变量，采用固定效应工具变量法(FE IV/within IV)作为估计策略。考虑到特异性误差可能存在异方差性和组内序列相关，显著性检验采用面板稳健标准误(panel-robust standard error)。

        基准模型的估计结果在表4第1列给出。检验结果表明，中国上市公司确实存在实际资本结构向着目标值做调整的现象。这与屈耀辉(2006)、王正位等(2007)、Qian等(2009)的经验分析结果相一致，也与陆正飞和高强(2003)的调查证据相印证。由于存在调整成本，企业的实际资本结构不能立即调整到位，调整速度λ约为0.35，即每年大约可以完成目标杠杆与实际杠杆差值的35%。财务赤字的系数δ显著大于0，表明上市公司在进行外部融资时会优先考虑债务融资，验证了优序理论。关于企业特征变量的估计与现有经验研究(Hovakimian等，2001；Fama和French，2002)的主要结果相一致。盈利能力、非债务税盾对资本结构的影响显著为负，企业规模、有形资产比例的影响显著为正，成长性的影响不显著。

        2.外生宏观冲击与资本结构调整。利用资本结构动态调整框架，我们把用于检验假说1的经验模型式(1)改写为如下形式：

        BLit-BLi，t-1=λ(BLitT-BLi，t-1)+δFDit+γMacroShct    (5)

        或    BLit=(1-λ)BLi，t-1+δFDit+λβXi，t-1+γMacroShct+ui+εit    (6)

        其中，MacroShct表示宏观冲击，γ衡量了企业在应对宏观冲击时的资本结构调整量，我们主要关注γ的符号及显著性。

表4  宏观冲击与资本结构调整

        说明：估计策略采用固定效应工具变量法，以市值杠杆ML作为账面杠杆BL的工具变量；小括号内是各解释变量的面板稳健标准误，下表同。

        由于信贷规模Cred、股权扩容规模Equi、贷款利率i以及股票市场整体收益率R这四个宏观冲击代理变量的相关程度较高(其中，Cred与Equi相关系数为-0.545，Equi与i相关系数为-0.515，Equi与R相关系数为0.512)，若同时引入计量方程将产生较严重的多重共线性问题，因此将它们作为外生冲击的代理变量逐次引入，回归结果在表4第2～5列给出。Equi、i、R在1%水平上显著为负，验证了假说1(b)～(d)，即资本结构与股权扩容规模、贷款利率以及股票市场整体收益率负相关。股权再融资市场准入门槛越低，再融资发行规模上限即股权扩容规模越大，企业越倾向于选择股权再融资；贷款利率越高，企业就越有动机以股权融资代替债务融资；企业经营者确实会在增发或回购时考虑股票市场的表现，倾向于在企业价值被高估时发行新股，在价值被低估时回购，上述市场时机选择行为导致资本结构与股票收益率负相关。表4第2列显示，与假说1(a)的预期不同，资本结构与信贷规模Cred的关系并不显著，促使我们进一步考察信贷规模如何影响不同融资约束程度企业的资本结构。

        (二)宏观冲击、融资约束与资本结构调整

        下面我们进一步考察面对相同的外生宏观冲击，不同融资约束程度企业的资本结构调整行为是否存在差异。借助资本结构动态调整框架，我们把用于检验假说2的经验模型式(2)改写为：

        BLit=(1-λ)BLi,t-1+δFDit+λβXi,t-1+γ0MacroShct+φFCit·MacroShct+θFCit+ui+εit    (7)

        式(7)中各变量的含义同前文。γ0衡量了融资约束较轻的企业在应对宏观冲击时的资本结构调整量，γ0+φ衡量了融资约束较严重的企业的调整量，ψ衡量的是宏观冲击下两类企业资本结构调整行为的差异。γ0、φ和γ0+φ的符号及显著性是我们的关注重点。

        表5第1～4列分别报告了以信贷规模、股权扩容规模、贷款利率及股票市场整体收益率作为宏观冲击代理变量的回归结果，并报告了γ0+φ的数值和显著性。可以看出，各组回归关于滞后杠杆、财务赤字以及企业特征变量的估计结果较为稳健。检验结果显示：

        (1)融资约束与信贷规模的交互项在1%水平上显著为正，表明信贷规模对两类企业的影响存在显著差异。对于融资约束较严重的企业，信贷规模对资本结构的影响在5%水平上显著为正；对于融资约束较轻的企业，信贷规模的影响不显著。尽管我们发现信贷规模与资本结构的关系在整体上并不显著，这与苏冬蔚和曾海舰(2009)的结论相一致，但是在区分了融资约束程度之后，我们观察到，对于融资约束更强的企业，信贷规模的影响是显著的，该类企业的融资能力受信贷配额影响较大。

        (2)两类企业的资本结构均与股权扩容规模显著负相关(在1%水平上显著)，但股权扩容规模对融资约束紧的企业影响更大，这种差异性在5%水平上显著。即，股权扩容规模越低，企业股权再融资障碍越高，并且这一制约对融资约束较严重企业的影响更大。

        (3)融资约束与贷款利率的交互项在5%水平上显著为正，说明贷款利率对两类企业的影响有显著差异。贷款利率对融资约束较轻的企业资本结构有显著的负影响(在1%水平上显著)，但贷款利率的影响对融资约束紧的企业并不显著。债务融资的单位成本越高，企业越有动机以股权融资代替债务融资，这种影响对融资约束较轻的企业更大。这一发现细化了唐国正和刘力(2005)关于利率与债务融资关系的研究结论。

表5  宏观冲击、融资约束与资本结构调整

        说明：中括号内是假设检验H0：γ0+φ=0对应Wald统计量的显著性水平，下表同。

        (4)两类企业的资本结构均与股市收益率显著负相关(在1%水平上显著)，并且股市收益率的影响在两类企业之间没有表现出显著的差异。与苏冬蔚和曾海舰(2009)资本结构与股市表现无关的结论不同，我们发现无论融资约束严重与否，企业经营者在增发新股时都会将股票市场的表现作为重要考虑因素，选择有利的市场时机。这与Hovakimian等(2001)、Kayhan和Titman(2007)关于美国上市公司的经验研究结论相一致。

        融资约束较轻的企业通常是国有和大型企业，而融资约束较严重的企业往往是民营和小规模企业。⑩我们的经验证据表明，融资约束紧的民营和中小企业对外部融资需求的迫切程度更高，外部融资冲动强烈，更多地受到信贷规模和股权扩容规模这类容量性指标的刚性制约，对融资成本的关注度相对较低；而融资约束松的国有和大型企业对外部融资需求的迫切程度相对较低，更关注融资成本，对成本性指标的变动更为敏感。

        (三)稳健性检验：基于融资约束的备选衡量方法

        2000年以来证监会将企业的现金分红与再融资资格挂钩，使得许多迫切需要再融资的企业有发放现金股利的冲动。根据前文的划分标准，发放股利的企业有较小的融资约束，而实际上部分发放股利的企业有可能更需要外部股权融资。(11)需要说明的是，尽管这些企业对外部资金的需求更为强烈，但并不意味着它们必然面临更为严重融资约束。(12)不过这提示我们，在将企业划分为不同的融资约束组别时，需要特别谨慎。这里我们采用两种备选策略衡量融资约束，进行稳健性检验。

        伍利娜等(2003)指出，股利分配是企业的自主行为，尽管政策干预可以增加现金分红的企业数量，但对企业分红意愿实质改变不大。2000年后分红企业的比例虽然有所上升，但其中相当大的比例是象征性的低派现企业，即为达到再融资条件而进行“蜻蜓点水”式的分红，这些企业派现额极低，每股红利大都低于0.05元。作为稳健性检验，我们把每股红利低于0.05元的企业也归为融资约束较严重的企业。这样，我们将样本划分为3917家次融资约束较轻的企业和1 140家次融资约束较严重的企业。需注意的是，前文把这部分每股红利低于0.05元的企业归为融资约束较轻的企业，可能会低估融资约束企业的数量，而备选分类策略可能会高估融资约束企业的数量。假如在备选策略下前文的结论依然成立，则我们的分析结论应该是较为可信的。

        Hennessy和Whited(2007)的研究表明，传统的基于企业规模的融资约束度量策略也具有合理性。为确保分析结论的可靠性，我们也以企业规模(总资产对数)作为分类标准。具体来说，将规模位于所属行业最末1/5的企业定义为融资约束较严重的企业。行业类别划分遵循证监会2001年发布《上市公司行业分类指引》，参照张纯和吕伟(2009)的做法，制造业取2位行业代码，其余行业均取1位。这样，我们将样本划分为4034家次融资约束较轻的企业和1023家次融资约束较严重的企业。

表6  宏观冲击、融资约束与资本结构调整的稳健性检验：基于融资约束的备选测算方法(1)

        两种融资约束备选衡量策略下的回归结果分别在表6、7中给出。估计结果表明，本文的基本结论仍然成立，即宏观冲击下不同融资约束组别企业的资本结构调整行为的确存在差异。

表7  宏观冲击、融资约束与资本结构调整的稳健性检验：基于融资约束的备选测算方法(2)