信贷稳定环境下信贷波动对资本结构的影响——基于行业异质性视角

皓 星，叶 鹏，咸笑然

（东北财经大学 金融学院，辽宁 大连 116021）

一、引言

公司的资本结构决策是指公司在不同的资本结构方案中选择最优资本结构。公司的资本结构是公司长期负债与资产总额的比例关系，反映了上市公司如何通过不同渠道获取长期资本，以及这些长期资本之间的比例构成。公司通过债务融资渠道获得的长期和短期债务融资，需要定期支付利息，到期偿还本金，但利息支付具有税盾的作用；而公司通过股权融资渠道进行融资主要是发行普通股，它只有剩余求偿权。公司选择不同的资本结构，其资源配置效率有所不同，不同的资本结构也决定了公司的融资策略选择及融资成本的确定。

公司资本结构最优策略的选择主要取决于公司债务的边际成本，其主要受到两方面的影响：一方面，企业通过债务融资可能会引发债务危机；另一方面，公司也将为预防债务危机和解决债务困难而付出代价。信贷环境会对公司资本结构的选择产生影响：如果信贷环境宽松，公司陷入财务危机的可能性和解决它所付出的成本将减少，公司的杠杆率会上升，资本结构也会上升；反之亦然。由于各行业上市公司的资本结构和现金流量等经营指标不同，其债务的融资成本也不同。因此，即使在相同的信贷环境下，行业异质性的存在也会使上市公司在资本结构决策中的表现截然不同。

当前中国资本市场的发展还不成熟，金融市场体系是由银行主导的，大多数中国企业融资的主要方式还是银行贷款，这使得银行体系对公司资本结构有重要影响。换言之，银行信贷资金的供给波动对公司资本结构的决策有直接影响。因此国家可以通过信贷政策影响银行业的信贷规模，不断提高信贷资金使用效率，进而优化上市公司资本结构，对其融资决策产生影响。

2003年中华人民共和国银行业监督管理委员会成立，同年，国有商业银行开始了股份制改革，中国人民银行在每年年初开始制定信贷预期控制目标。从这一年起，将中国的信贷政策环境划分为三个时期：2003—2006年为信贷控制紧缩期，2004年，在经济过热的情况下，国家出台了信贷紧缩政策和相关措施，以控制通货膨胀，抑制物价的整体上涨；2007—2010年是信贷控制扩张期，为了应对金融危机，中国在2008年开始实施信贷扩张政策；2011年至今是信贷控制稳定期，为了保持经济平稳较快增长，中国在2011年开始实行稳健的信贷政策。中国信贷政策的调整经历了“紧缩——扩张——稳健”的调整过程。

本文基于行业异质性研究信贷波动对资本结构的影响，需要控制信贷政策环境对信贷波动和资本结构的影响。因此，本文选择以2011年中国开始实行稳健的信贷政策作为研究的起点，在研究信贷规模波动与公司资本结构关系的基础上，探讨不同行业的差异性，在当前信贷稳定政策环境下，国家信贷政策对上市公司资本结构的调控作用是否失灵，研究结论对国家调控上市公司资本结构具有借鉴意义。

二、文献综述

在20世纪80年代中期以前，学者们在研究影响公司资本结构的因素时，一般以行业因素作为外生变量进行研究，假设行业因素对公司债务和股票组合没有影响。然而，不同行业的公司之间的资本结构存在着差异，这必须从行业异质性的角度来解释。James等（1986）发表了《寡头垄断与金融结构：有限责任效应》，具有开创性意义[1]。此后，研究者开始关注行业异质性对公司资本结构的影响。随后，Bolton 等（1990）[2]、Khanna 等（2000）[3]、Banejee等（2008）对理论模型和实践研究提出了相同的观点[4]。Schwartz等（1967）研究了 1928—1961 年 4 个行业的32家公司，结果表明，天然气、矿业、工业、铁路四大产业资本结构存在显著差异，而同行业的公司具有相似的资本结构[5]。

在不同的行业中，行业壁垒和行业集中度决定了行业的竞争力。一般来说，行业的集中度越高，该行业的竞争力越小，那么公司的负债率就会越高。如果一个行业的竞争强度很高，市场供求关系将对产品价格和企业利润产生更大的影响。因此，企业的破产风险更大。企业在进行融资决策时，还必须考虑到自身破产的风险。一般来说，为了降低风险，公司将使用相对较低的负债率水平。Andres等选择了1992—2000年的行业数据，研究发现若公司所在的行业具有高度的集中度，企业之间的资本结构差异将相对较大[6]。对于企业资本结构的选择，Mackay等（2005）认为，行业因素有着非常重要的影响。通过实证分析发现，如果行业具有相对较高的集中度，企业将具有较高的杠杆率，而行业资本结构的分散将相对较低[7]。

在分析资本结构权衡理论的基础上，Magnus等（2008）认为，在债务融资过程中，由于行业的异质性，不同行业的破产风险成本不同，这将使不同行业的公司在财务杠杆和资本结构的选择上具有一定的异质性[8]。由于市场环境相似、行业特征相似，行业同质化的上市公司在资本结构选择上具有相似的决策。

张铁刚等（2017）基于中国A股市场2003—2015年的经验数据，对信贷波动与资本结构进行了分析，研究表明两者存在正相关关系，这一关系在多种稳健性检验下依然显著，并且信贷期限的差异也对上市公司资本结构产生影响，即中长期信贷规模增长率与上市公司资本结构呈正相关关系，短期则相反[9]。Wu等（2018）基于中国 A股市场2003—2015年10个行业的数据，研究了行业异质性对信贷波动和资本结构的影响，结果显示不同信贷政策环境下上市公司的信贷波动与资本结构之间的关系是不同的[10]。唐国正等（2005）以中国上市公司为样本研究了金融监管环境对公司资本结构的影响，发现中国的金融监管当局对市场的管制会显著影响上市公司的资本结构选择[11]。曾海舰等（2010）考虑了信贷政策环境的影响，研究了1998年的信贷扩张与2004年的信贷紧缩期的信贷政策与公司资本结构的关系，考察了公司负债水平对信贷变动的敏感程度[12]。

以往研究信贷波动对资本结构影响的文献均将信贷波动剧烈的时间段作为样本区间，因此得出信贷波动对资本结构具有显著影响的结论。本文认为上述研究得到的结论存在局限性，从2011年起中国实行信贷稳定政策至今，信贷波动对资本结构的影响显著减弱。据此本文聚焦于信贷稳定政策环境，对以往文献的结论进行检验，结果发现这一时期总信贷波动、长期信贷波动及短期信贷波动对资本结构的影响均不显著，从而证明了以往文献得出的结论具有片面性，在当前信贷稳定政策环境下，国家信贷政策对上市公司资本结构的调控存在失灵现象。

综上所述，由于公司所在行业的异质性，信贷波动对公司资本结构的影响存在很大差异。信贷供给在根本上是国家信贷政策的体现，已成为中央银行调控经济的重要手段。随着中国市场环境的不断改善，不同行业上市公司的决策背景也不同，在银行主导的金融体系中，本文将信贷规模变化作为衡量因素，充分考虑行业异质性，研究其对资本结构的影响，对资本结构决策异质性理论进行了检验和分析，并对实证结果进行比较，得出相应的结论。

三、研究设计

本文以2011—2017年中国A股上市公司为研究对象，根据WIND数据库一级行业分类标准，选取除金融行业和电信服务行业外的九大行业共2356家上市公司的短面板数据，从行业异质性的角度对不同行业上市公司的信贷波动与资本结构之间的关系进行实证研究。

（一）模型设定

本文选取信贷规模的增长率作为核心解释变量，并从微观企业层面和宏观经济层面选择控制变量，共同构建计量模型。由于上市公司中存在着一些不可观测的变量，而这些因素也会对公司的资本结构产生影响，因此本文选择面板数据模型，经过Hausman检验采用固定效应以减少内生性的影响。具体模型设定如下：

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年的资本结构，Crediti，t是第 t期的信贷规模波动，Controli，t表示第i家上市公司第 t年的控制变量，εi，t和 μt分别代表个体因素和观测样本的随机扰动项。

（二）变量选取

考虑到上市公司的资本结构反映了其长期资本的不同来源及其构成关系，短期债务由于时限较短且存在诸多不确定性因素，难以成为公司稳定的资金来源，故本文选取的债务数据不包含短期债务，也就是说用非流动负债占总资产的比重（Leverage）衡量资本结构，并以此作为模型的被解释变量。

信贷波动来源于信贷供给规模的增减变动，结合数据可获得性，本文选取信贷规模增长率描述信贷波动，为进一步体现信贷规模的数量因素和期限结构因素的影响，以总信贷规模增长率（Total_credit）、短期信贷增长率（Short_credit）、长期信贷增长率（Long_credit）三个具体指标衡量信贷波动。

考虑到现实中上市公司资本结构选择除了与信贷政策有关，还受公司微观层面因素和宏观整体经济因素的影响，本文将从公司和宏观经济等多个角度选择控制变量。在公司层面，本文选取了净资产收益率（AvgROE）、息税前利润/营业总收入（EBITTORTTM）和流动比率（Currt）作为企业特征的控制变量；在宏观经济层面，本文重点研究宏观经济形势对解释变量的影响，选取GDP的对数（LnGDP）和宏观经济景气指数（Mac_index）作为宏观经济角度的控制变量。

（三）数据来源与处理

从2003年起，中国的信贷政策环境可以划分为三个时期：2003—2006年为信贷控制紧缩期，2007—2010年是信贷控制扩张期，2011年以后是信贷控制稳定期。本文基于行业异质性研究信贷波动对资本结构的影响，因此要控制信贷政策环境对信贷波动和资本结构的影响，将研究的时间跨度设定为2011—2017年。

本文选取沪深两市的A股上市公司作为研究对象，由于金融行业的特殊性和电信服务行业公司较少不具有代表性，故选取除金融行业和电信服务外的九大行业的全部上市公司，并进行如下筛选：由于本文只研究正常状态下的资本结构决策，只保留负债率位于0～1区间内的上市公司；若样本区间内存在数据缺失则予以剔除；剔除ST和ST*的上市公司。最终得到一个包含2356家上市公司的短面板数据：其中能源行业共57家，材料行业409家，工业行业633家，可选消费行业358家，日常消费行业146家，医疗保健行业212家，信息技术行业339家，房地产行业115家，公用事业行业87家。

本文所选取的资本结构变量和公司层面控制变量的数据均来自WIND数据库；宏观经济数据取自锐思（RESSET/DB）金融研究数据库；信贷规模增长率的数据参照中国人民银行网站发布的年度数据统计，并通过信贷规模增长率的计算公式计算得到。

四、实证分析

（一）数据分析与描述性统计

本部分分析了九大行业资产负债率、非流动负债率、盈利能力和流动比率，全面呈现了这些行业的具体情况。表1是对回归模型中涉及的信贷波动变量及宏观经济变量的描述性统计。

图1是2003—2017年总信贷规模增长率的时间序列图，该图完全符合中国信贷政策“紧缩——扩张——稳健”的调整过程。并且可以看出，2011—2017年的总信贷规模增长率区域稳定，因此本文选取2011—2017年作为研究区间是符合实际的，由此可以控制信贷政策环境对信贷波动和资本结构的影响，从而考察基于行业异质性的信贷波动对资本结构的影响。

表1 信贷波动及宏观经济变量描述性统计

图1 2003—2017年总信贷规模增长率时间序列

图2是2011—2017年不同信贷期限的信贷规模增长率对比图，从图中可以看出，短期信贷规模增长率与长期信贷规模增长率具有显著的负相关关系。张铁刚等（2017）通过实证分析得出，信贷期限的差异对上市公司资本结构产生影响，即中长期信贷规模增长率与上市公司资本结构呈正相关关系，短期则相反[9]。本文将对此结论进行检验。表2是不同行业公司特征变量均值的描述性统计。

一般来说，我国金融保险业是一个重要的高负债行业。信息技术行业、批发零售业、房地产业也有比较高的资产负债率。这是由行业本身的业务特点决定的，这些行业需要大量资金，因此债务率很高。相比之下，在一些行业中，自有资金较多，对外部资金的需求量较小，负债率较低。

图2 2011—2017年信贷期限差异对比

通过观察上述九大行业的描述性统计，发现资产负债率最高的行业是房地产行业，行业平均值高达65.68%。这主要是由于在房地产公司的资产组成中固定资产的比重较大，可用于银行抵押的资产较多。因此，通过银行渠道进行债务融资，导致房地产行业的资产负债率最高。

非流动负债率最高的行业是公用事业行业，行业平均值达到46.09%。这可能与中国近年来大规模的公共基础设施建设有关，这种投资基本上是通过非流动性长期负债的融资来实现的。通过对比数据发现，在各行业中，有的上市公司的非流动性负债率接近于0，有的则接近于1。这反映出即使在同行业中，中国上市公司对非流动性长期负债的偏好仍存在一定的异质性。

表2 上市公司特征变量均值的描述性统计 单位：%

从各行业描述性统计中还可以看出，不同行业的上市公司盈利能力有很大差异。其中最赚钱的行业是医疗保健行业，行业平均净收益率为13.73%，收入最差的行业是材料行业，行业平均净收益率为5.536%。流动比率最低的行业是公用事业行业，平均仅有1.082%。这主要是因为国家对公用事业的融资基本上是债务融资，其中不仅包括非流动性长期负债，还有大量短期负债，但其资产主要以固定资产形式存在，流动性较低，因此流动比率较低。大部分公用事业都是基础设施项目，这些项目投资周期长，短期内难以盈利，因此盈利能力也较低，行业平均净收益率仅为6.937%。

（二）实证分析

在进行实证评估的过程中，既可以使用固定效应模型，也可以使用随机效应模型，但是由于公司的特征变量在不同的公司之间具有一定的非完全外生性，为了确定应该使用固定效应还是随机效应模型，本文进行了Hausman检验。检验假定，在H0成立的情况下，随机效应模型是最有效率的。检验结果显示p值为0.0000，强烈拒绝原假设。由此可以断定应该使用固定效应模型，而非随机效应模型，故本文采用固定效应模型进行估计。

1.基于行业异质性的实证检验

表3显示了不同行业上市公司总信贷规模波动对资本结构影响的实证结果，由于篇幅原因，只展示了控制固定效应后的实证结果。表中数据显示，在控制固定效应后，总信贷规模增长率与部分行业上市公司资本结构正相关，这些行业是工业、医疗保健、信息技术和房地产行业；总信贷规模增长率与部分行业上市公司资本结构负相关，这些行业是能源、材料、日常消费、可选消费和公用事业行业。但这些相关性均没有通过10%的显著性水平。

表3 总信贷波动对上市公司资本结构影响的实证结果

这表明，在信贷稳定政策环境下，信贷波动与资本结构的关系具有行业异质性，但总体来说所有行业的资本结构对信贷规模的变化都是不敏感的。这与张铁刚等（2017）[9]得出的结论相反，他们用2003—2015年中国A股上市公司的数据，得出的结论为信贷波动与上市公司资本结构存在显著正相关。2003—2010年，中国信贷政策经历了“紧缩——扩张”的调整过程。从图1中可以看出，这一期间信贷规模波动幅度巨大，信贷政策完全可以影响上市公司资本结构的选择，信贷波动与上市公司资本结构显著正相关的结论是毋庸置疑的。然而，2011年中国进入信贷稳定环境后，信贷规模波动幅度很小，特别是2015年中国实现了利率完全市场化。因此在2011—2017年这一区间，信贷波动对上市公司资本结构的影响甚微，符合本文得出的所有行业全部不显著的结论。

然而信贷波动与上市公司资本结构的关系不显著，并不影响我们得出信贷波动对资本结构的影响存在行业异质性的结论。长期信贷规模增长率和短期信贷规模增长率对上市公司资本结构的影响作用是相反的，不同行业的上市公司对长期信贷和短期信贷之间的选择存在差异，因而两者间的相互作用使得部分行业信贷波动与资本结构正相关，部分行业则呈现负相关。

下面将进一步分析造成行业异质性的原因，即基于期限结构的信贷波动对上市公司资本结构的影响。

2.基于期限结构的实证研究

表4显示了短期信贷规模波动对不同行业上市公司资本结构的影响。在控制固定效应后，短期信贷规模增长率与除信息技术和房地产之外的其他行业上市公司资本结构均正相关，其中材料行业显著水平为1%，医疗保健行业显著水平为10%。表5显示了长期信贷规模波动对不同行业上市公司资本结构的影响。在控制固定效应后，长期信贷规模增长率与除信息技术之外的其他行业上市公司资本结构均负相关，其中材料行业的显著水平为1%，工业和医疗保健行业的显著水平为10%。

表4 短期信贷波动对上市公司资本结构影响的实证结果

表5 长期信贷波动对上市公司资本结构影响的实证结果

理论上，短期信贷规模的波动会对公司短期负债起到促进作用，对长期负债则具有替代效应，长期信贷规模的波动则恰恰相反。由于公司的资本结构是公司长期负债与资产总额的比例关系，因此长期信贷规模波动应该与上市公司资本结构正相关，短期则反之。理论上说，信贷风险和信贷配给直接影响公司的借贷行为，因此影响公司的资本结构选择。根据权衡理论可知，如果市场信用状况恶化且贷款违约风险上升，贷款成本必然增加，此时公司将尽力维持较低的负债水平或使用非债务的融资方式。根据最优融资顺序理论，信贷风险上升引起投资者与借款公司之间的信息不对称程度扩大，债务融资成本增加，因此公司将减少负债或主要使用内源融资。因此信贷供给的剧烈波动会显著影响公司的资本结构选择。然而在信贷稳定时期，市场信用状况明显改善，信贷风险明显减少，因此公司融资成本减少，公司资本结构的选择对信贷供给的小幅波动不再敏感，因此信贷供给的调控作用失灵，信贷波动对资本结构的影响不再显著。

张铁刚（2017）等通过实证研究得到信贷波动对资本结构具有显著影响的结论[9]，本文与张铁刚等采用完全相同的计量模型，实证结果则显示信贷波动对资本结构的影响在九大行业均不显著，这与其结论相悖。首先，从数据的样本区间选择上来看，从图1可知，2011—2017年总信贷规模趋于稳定且存在下降趋势，而2003—2011年总信贷规模则呈现大幅剧烈波动，信贷波动的剧烈波动必然对公司资本结构的选择产生显著影响，因此可以认为信贷波动对资本结构具有显著影响。然而在信贷稳定时期，公司预期信贷供给不会产生大幅剧烈波动，信贷波动对资本结构的影响将逐渐减弱。因此，本文的结论是符合现阶段我国信贷状况的国情的。

在信贷稳定政策环境下，特别是利率完全市场化后，公司的债务融资成本的可控性和可测性更强，公司预防财务危机和解决财务困难的代价降低。因此，公司资本结构的选择对微小信贷波动并不敏感，即使在这一时期总信贷规模增长率实际上有所下降，公司也倾向于提高杠杆率，选择更高的资本结构。特别是2015年中国实现利率完全市场化，更是以降低国家信贷政策的调控作用为代价，需要寻找新的宏观调控方式来控制上市公司结构的选择。

五、结论

本文根据WIND数据库一级行业分类标准，选取中国A股九大行业2011—2017年共计2356家上市公司的短面板数据，为控制信贷政策环境的影响，以2011年中国开始实行稳健的信贷政策作为研究起点，研究基于行业异质性的信贷波动对资本结构的影响。研究结果表明，在采用固定效应的情况下，短期信贷规模增长率与除信息技术和房地产之外的其他行业上市公司资本结构均正相关，长期信贷规模增长率与除信息技术之外的其他行业上市公司资本结构均负相关。在两者的共同作用下，总信贷规模增长率与工业、医疗保健、信息技术和房地产业的上市公司资本结构正相关，与能源、材料、日常消费、可选消费和公用事业行业的上市公司资本结构负相关，但这些相关性均没有通过10%的显著性水平，故总体来说所有行业的资本结构对信贷规模的变化都是不敏感的。由此说明国家信贷政策对上市公司资本结构的调控作用存在失灵，需要寻找新的方式调控上市公司资本结构。