企业融资行为具有经济周期性吗——来自中国上市公司的经验证据，本文主要内容关键词为：周期性论文,中国论文,上市公司论文,证据论文,企业融资论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
由Kydland等[1]提出的实际经济周期模型逐渐成为研究宏观经济波动的主流框架。由于标准的实际经济周期模型对现实当中企业加总投资的顺周期行为解释得比较好，所以文献为了简化起见一般会把企业融资行为抽象掉，不考虑任何金融市场的摩擦。但自2007-2010年全球金融危机以来，越来越多的宏观经济学家重新开始关注金融市场和实体经济波动的联系，通过定量分析发现金融摩擦对实体经济波动有显著的影响，例如Christiano等、[2]Gilchrist等、[3]Jermann等[4]所做的研究。这些文献的共同特点是在标准的实际经济周期模型框架下引入金融摩擦机制，使得企业面临“事前”融资约束。由于金融摩擦的存在，企业的融资行为会受到宏观经济波动的影响，与此同时，企业的融资行为反过来也会影响宏观经济波动。我们依据文献习惯把此类模型统称为“宏观金融摩擦模型”。目前的大部分宏观金融摩擦模型通常只考察债务融资，忽略了现实中普遍存在的另外一种融资方式：股权融资。这可能是一个重要的遗漏，因为仅考虑信贷市场摩擦可能不足以刻画经济周期当中的企业融资行为。我们认为，全面地研究企业债务融资和股权融资对于理解中国宏观经济波动同样很重要。首先，投资对中国经济增速的贡献很大，而外部融资是投资资金来源的重要组成部分。其次，和欧美等发达国家的成熟市场经济相比，中国作为一个发展中国家，其金融市场发展比较落后，由于市场不完全或者制度不完善等因素造成的金融摩擦的程度可能更严重。 本文研究的主要目的是从实证的角度考察中国企业融资行为的经济周期性特征，从而为构建解释中国经济的宏观金融摩擦模型提供一个初步的参考。我们主要研究债务融资和股权融资这两个融资渠道。由于我国对首次公开上市(IPO)的管制较为严格，所以我们主要研究非IPO股权融资。下文所指“股权融资”均不包含首次公开上市(IPO)。我们关心的问题如下：(1)中国企业的债务融资和股权融资是否具有经济周期性？(2)事前融资约束是否会影响债务融资或者股权融资的经济周期性？为了回答上述问题，本文首先构建一个简单的宏观金融摩擦模型说明企业融资周期性的内在机制，并且在模型基础上提出一些可供检验的理论假设。接着，本文根据企业资产规模对1996-2011年中国A股上市公司样本数据企业进行排序，研究样本企业的融资行为。本文研究的一个重要目是为构建宏观模型提供微观层面的证据，因此本文尽可能采用符合宏观经济波动文献惯例的实证设定。本文研究发现中国上市公司的融资行为的周期性主要有以下特点：第一，加总数据分析以及面板数据分析都表明，债务融资和股权融资均为顺经济周期(Pro-cyclical)；第二，综合加总数据和面板数据分析发现，债务融资的强顺周期性主要由规模较大(事前融资约束较弱)的企业造成，对于规模较小(事前融资约束较严重)的企业而言，债务融资没有明显的经济周期性(A-cyclical)；第三，股权融资的经济周期性受到企业规模的影响不显著。 本文的主要贡献在于首次利用微观数据考察了中国企业债务融资和股权融资的经济周期性，并做了定量分析。国内有部分文献从公司金融的视角讨论宏观经济变量对于企业资产负债率的影响，但是这些文献的研究设计主要是围绕检验公司金融理论展开的，对于建立符合中国实际的宏观金融摩擦模型的借鉴意义十分有限。另外，本文还有一定的现实政策意义。自2010年年末以来，中国人民银行开始强调“保持合理的社会融资规模”，并且在其公布的宏观指标当中新增了“社会融资规模”一项。本文所研究的企业融资不仅包括信贷融资，还包括债券融资、股权融资等，因此本文的研究结果对于针对社会融资规模的宏观调控有一定的启示意义。比如，本文发现在控制货币政策因素后本文的结论依然成立，这说明实际经济周期因素(例如技术冲击、需求冲击等)对于企业的融资决策有重要影响，因此根据社会融资规模估计实体经济的发展情况具有合理性。 一、相关文献 本文首先和基于金融摩擦理论的实证文献紧密相连。Gertler等[5]研究发现，美国不同规模上市公司的投资行为对于货币政策的反应不同。Balke[6]通过门限自向量回归方法研究发现，在宽松的信贷环境下宏观冲击对经济波动的影响较弱，从而证实了Bernanke等[7]所提出的金融摩擦理论。Chaney等[8]则根据Kiyotaki等[9]提出的金融摩擦理论分析了美国上市公司的投融资如何受到其所持有的房地产价值变化的影响。在国内文献方面，赵振全等[10]采取和Balke[6]类似的方法研究中国经济得到相似结论。袁申国等[11]通过研究企业投资对负债率的敏感性发现中国西部地区信贷市场的金融摩擦较大，而东部地区信贷市场的金融摩擦较小。罗时空等[12]拓展了一个金融摩擦模型，并且利用上市公司数据研究发现房价变化对企业投资的作用方向和企业面临的事前融资约束有关。上述文献仅仅关注债务融资的金融摩擦问题，目前有个别实证研究突破了这一局限。Jermann等[4]利用资金流量表对美国企业融资的经济周期性质进行了研究，他们发现企业债权融资顺周期，但是股权融资逆周期。Covas等[13]研究了相似的问题，他们同样发现企业债权融资顺周期，但认为如果除了个别大型企业，股权融资整体上同样是顺周期的。 此外，本文还和公司金融文献当中讨论宏观经济因素的研究有一定联系。其中具有代表性的是Korajczyk等[14]用一个微观计量模型估计宏观经济变量对于企业融资行为的影响，他们发现，对于现金流较小的企业，其目标资产负债率顺经济周期，但是债务融资选择没有经济周期性；而对于资金较充足的企业，其目标资产负债率和债权融资发生的概率都是逆经济周期的。国内学者当中，苏冬蔚等[15]率先研究了中国上市公司资产负债率和宏观经济环境的联系。于蔚等[16]则采用一个动态面板模型考察了宏观经济因素对于企业资产负债率的动态影响。此外，陈武朝[17]还研究了不同经济周期阶段我国上市公司的盈余管理问题。以上文献的目的主要是为公司金融理论提供新的证据。本文实证的主要目的不是检验已有的公司金融理论，而是研究企业债务融资和股权融资的波动特征，丰富国内金融摩擦实证文献，为将来的宏观金融摩擦模型奠定一定的微观实证基础。 二、理论假设和实证模型 1.理论背景 经典的实际经济周期模型假设市场完全竞争，认为导致经济波动的主要因素为生产技术冲击。Kydland等[1]的研究发现，仅考虑生产技术冲击，利用简单的动态一般均衡模型就可以模拟出产出波动和消费、投资、劳动等变量波动之间的协同关系，并且和现实数据比较吻合。Kiyotaki等、[9]Carlstrom等[18]在经典的实际经济周期模型框架下引入不完全金融市场。他们的理论模型认为，由于信息不对称或者不完全合同等因素，企业的债务融资成本受到企业资产价值的影响。生产技术冲击导致产出波动，进而影响投资和资产价格，所以资产价格顺经济周期，因此企业的债务融资同样是顺经济周期的。Jermann等[4]以及Covas等[13]的实证研究支持上述结论。为了解释债务融资和股权融资的周期性，Jermann等[4]以及Covas等[3]分别在Kiyotaki等[9]以及Carlstrom等[18]模型的基础上加入股权融资。但是他们并没有提供一个具有微观基础的模型，而仅仅是利用外生给定的调整成本来刻画股权融资成本。 实际经济周期模型的另一个重要拓展为引入多部门或者异质性个体。例如Christiano等[19]发现，不同部门间的劳动波动具有协同性。Greenwood等[20]则讨论了投资品部门和消费品部门的经济周期性。Bernanke等[7]利用金融加速器模型分析了事前融资约束的程度不同的两个部门波动特征。和欧美发达国家相比，中国的金融市场比较落后，不同企业部门之间的事前融资约束差异很大，这可能对于企业融资行为的经济周期性造成影响。Song等[21]根据中国现实构造了包含国有企业和民营企业的经济增长模型，其中民营企业受到Kiyotaki等[9]所假设的事前融资约束，国有企业没有融资约束。在引入融资约束异质性后，他们的模型能够较好地解释我国经济增长中的一些典型事实。但是他们并没有讨论经济波动。受到以上文献的启发，本文还将关注事前融资约束是否会对企业融资行为的周期性有影响。如果该影响确实存在，那么说明引入融资约束异质性可能对于构建符合我国实际的宏观金融摩擦模型会有所帮助。 目前，对于中国宏观金融摩擦的研究同样多限于债务融资问题，无论在理论或者实证方面都缺乏对于企业融资行为的全面讨论(例如许伟等[22]以及刘兰凤等[23]针对中国信贷市场的研究)。从经济学直觉上看，股权融资合同和债务融资合同的差别很大，与此同时股权融资合同也更难用精简的理论模型描述。虽然目前的金融摩擦模型通常认为随着经济形势好转，债务融资合同的约束将变小，但是由于股权融资合同的机制未知，股权融资合同的约束变动方向未知。在经济周期当中，股权融资和债务融资之间既可能具有替代性，也可能具有互补性。因此可以暂时采用缩减式(Reduced Form)方法来理解企业的融资行为：在经典的实际经济周期模型框架下，我们假设代表性企业根据投资需求面临一个最小化外部融资成本的问题，并且视该“融资成本函数”为一个黑盒子。那么，随着宏观经济波动，不同融资方式的融资成本可能随之波动。这背后的机制可能是内生的(如由企业的最优化行为决定)，也有可能是外生的(如由外生宏观经济政策决定)。经典的实际经济周期理论和实证显示投资是顺经济周期的，[24]但这并不意味着外部融资就一定同样是顺经济周期的。由于对于外部融资成本的作用机制未知，我们无法预测在经济周期当中，债务融资成本和股权融资成本如何变化。因此有必要首先从实证的角度来回答这个问题。总之，目前尚没有比较一般的理论能够在实际经济周期模型框架下讨论具有微观基础的企业融资行为。 尽管如此，我们在这里提供一个简单模型来初步说明企业融资行为的经济周期性的理论机制，并根据这个模型提出一些可检验的假设，进而利用现实数据进行验证。首先考虑一个简单的完全竞争市场条件下的两期部分均衡模型作为基准模型，其中的关键设定尽量遵循目前宏观金融摩擦模型的文献习惯。拓展至标准的多期宏观金融摩擦模型不会影响在这里得到的定性结论。在第一期，企业家拥有初始资本K，他的目标是通过选择融资购买资本K′以最大化第二期股东(包括企业家和外部投资者)的收益。我们将该优化问题的值函数定义为U(K)。假设企业家掌握规模报酬递减的生产技术：
，其中A可以理解为外生技术冲击或者宏观经济波动。对于企业家而言，资本的总收益率为。
在第一期企业家分两步进行融资。第一步，企业家进行股权融资决策，将净资本扩充至K+E；第二步，企业家进行债务融资决策，最终购买资本K′=K+E+D。假设股权融资和债务融资的成本均为外生给定的。我们先从第二步开始解企业家所面临的优化问题，此时企业家的初始资本和外部投资者持有股本均为状态变量：
遵循目前宏观金融摩擦文献的习惯，根据Kiyotaki等[9]的设定，我们假设债务合同存在不完全合同问题，因此(1)式表示债务融资受到可抵押资产的约束。其中θ＜1可以用来衡量事前融资约束的程度。假设在均衡时融资约束其作用，亦即(1)式等号成立。将(2)式带入其他式子替换掉K，令约束(1)式的拉格朗日乘子为λ。对控制变量求一阶条件易得：
现在回到第一步，此时企业家初始资本为状态变量，企业家选择股权融资以最大化未来收益(或者说公司价值)：
根据以上条件可以通过比较静态来研究债务融资或者合股权融资的“经济周期性”。假设外生技术出现一个扰动，根据(3)、(5)以及(6)式易得：
分别表示股权融资和债务融资的经济周期性，K衡量企业的初始资本规模。在上述基准模型当中，θ是一个外生给定的参数，但是在现实当中其可能具有一定的内生性。例如在我国，中小型企业除了用来抵押的资产较少以外，还往往在信贷市场上受到歧视。为了研究这一现象，我们可以在基准模型的基础上设定：
，从而得到一个拓展模型。在拓展模型当中，随着企业规模增大，其事前融资约束下降。表1汇集了在基准模型和拓展模型的假设下各自关于融资周期性的一些可检验的预测。
表1第二、三列显示，无论是在基准模型还是在拓展模型的设定下，债务融资和股权融资都是顺经济周期的。其中起决定性作用的机制在于债务融资约束的影子价格λ为顺经济周期的。根据表1第四、五列所示，在基准模型下，初始规模越大的企业的债务融资和股权融资的经济周期性越弱。导致这一结果的主要原因是边际报酬递减，所以随着宏观经济波动规模较小的企业调整资本的积极性更大。但是，在拓展模型下，初始规模和企业的债务融资以及股权融资的经济周期性之间的关系不确定，依赖于θ(K)的形式：当θ(K)的函数形式比较“陡峭”时，有可能出现和基准模型相反的结果。这是因为，尽管规模较小的企业调整资本的积极性更大，其所面临的事前融资约束同样会更大，后者对前者会起到一定的抑制作用。最后，表1第六列显示，在拓展模型下不同规模企业之间债务融资周期性的差异要大于股权融资周期性的差异，然而在基准模型下两者相同。本文的实证部分将主要针对表1中的理论预测进行检验。 2.实证策略 首先，宏观经济学的主要目的是研究总量经济，因此需要收集和企业加总行为有关的经验事实。具体加总方法见下文。根据宏观经济波动文献的习惯，我们用实际GDP的周期项来衡量经济周期，探寻总融资量的经济周期性，给出相应的“经济周期统计量”(Business Cycle Statistics)。遵循宏观经济学商业周期文献的惯例，对年度数据进行滤波处理一般取参数λ=100，具体参见Hodrick等[25]的研究。另外，根据Gertler等、[5]Almeida等[26]大量投资文献的研究设定，我们使用公司资产规模作为企业事前融资约束的近似度量。公司金融文献也常常根据Fazzari等[27]的研究使用分红比率作为事前融资约束的度量，但是由于中国上市公司普遍分红很少(本文样本当中分红为0的样本点占总样本的比例高达67%)，这一方法可能欠妥。我们根据总资产规模对1996-2011年中国A股上市公司样本企业进行排序，考察不同规模的企业融资量的经济周期性，从而可以近似地研究事前融资约束的作用。 其次，我们以面板数据分析作为上述加总分析的补充。面板数据分析可以定量地刻画平均意义上的个体企业融资周期行为，为宏观模型的微观基础提供微观实证证据。考虑到在企业个体层面其融资决策会受到微观层面和宏观层面两方面的影响，我们分别使用以下缩减形式的基准回归模型和拓展回归模型来讨论企业融资量的经济周期性：
其中
表示债务融资量或者股权融资量；加入二次多项式形式的时间变量有助于控制被解释变量的时间趋势，从而可以更好地讨论其周期性质；
用来控制企业层面因素；
表示实际经济周期因素；
为外生的模型偏误随机项。参数γ的大小和显著性是我们最为关心的，当它大于零时，表示因变量调整是顺经济周期的，当它小于零时，表示因变量调整是逆经济周期的；显著性越高则说明经济周期性越明显。在拓展回归模型(Ⅰ)中，我们在基准模型基础上加入
，包含信贷、利率、股市表现等其它宏观层面的变量，从而比较实际经济周期因素和其它宏观因素对企业融资行为的影响。在拓展回归模型(Ⅱ)中，我们在基准模型的基础上加入企业规模和
交互项，并估计其参数σ，从而考察事前融资约束程度的不同是否会影响到γ。我们主要关心γ、σ和γ+σ的符号和显著性。 加总数据分析和面板数据分析具有互为补充的作用。通过面板数据分析，我们可以考察企业层面因素和宏观层面因素对企业融资行为所产生影响的差异；另外，我们还可以定量地比较不同的融资决策对宏观经济波动的反应程度。但是一般而言，难以完全保证回归模型一定没有模型设定偏误问题，而加总数据分析没有此顾虑。此外，由于加总可以让企业层面的一些扰动相互抵消，所以，加总数据同样可以描述平均意义上的企业行为，因此也可以和面板数据分析互为稳健性检验。 三、实证分析 1.数据和主要变量的构造 我们选取1996年之前(包括1996年)在A股上市的上市公司作为研究对象，并作以下处理：首先我们主要研究非金融企业的行为，所以剔除金融行业公司；遵循Covas等[28]的方式剔除电力、煤气及水的生产与供应行业的企业，因为该行业的定价行为受到政府的严格管制，和实际经济周期模型的商品市场假设相距甚远；另外，由于所选企业样本当中农、林、渔、牧行业企业仅有两家(中福实业000592和永安林业000663)，所以在考察宏观经济的影响时我们只考虑第二、三产业实际GDP的波动，同时在考察企业融资行为时我们也相应地把那两家企业剔除掉；我们不考虑在样本期间内退市或者新上市的公司，因为公开上市与否不属于本文所关注的企业融资行为。最后样本包括439家公司从1996年到2011年共6585个样本点。公司财务数据均来自国泰安数据库。宏观数据方面我们选择1996年到2011年第二、三产业年度名义GDP数据，并用GDP平减指数处理得到实际GDP。其中名义GDP数据来自中国统计年鉴，GDP平减指数来自World Bank网站。 债务融资量(ΔD)用总负债的变化量衡量。根据Fama等[29]的研究，股权融资量(ΔE)用股东权益改变量和留存收益改变量之差衡量。他们的研究表明，尽管该方法存在一些会计上的测量误差，但能够包含所有可能的股权融资渠道，并且可以平衡资金运用和资金来源，比较适合用于我们的研究。在稳定性检验中，我们将采用股票增发(配股)的现金筹资额(ΔSS)来度量股权融资，用有息债务的变化(ΔDI)来度量债务融资。我们根据宏观经济波动文献普遍采用的H-P滤波方法来度量实际经济周期。经济周期(LNGDPC)用实际GDP自然对数和H-P滤波方法得到的潜在实际GDP自然对数之差衡量，我们对其标准化使其落在[0，1]之间，从而方便定量的理解其参数。该度量能够较好地描述宏观经济在增长趋势附近的波动。
面板数据分析当中关于融资量的回归模型缺乏相关文献基础，其中企业层面的控制变量主要借鉴公司金融当中的投资文献和资本结构文献，包括：发展能力，用Tobin's Q(TBQ)和总营业收入增长率(GROW)衡量，其中TBQ等于企业的总资产市场价值比总资产账面价值，非流通股定价按照每股净资产计算；盈利能力(ROA)用净利润比总资产衡量；可抵押资产规模(LNFA)为企业固定资产净值的自然对数；股权结构，用第一大股东持股比例(SHARE)衡量。在拓展的回归模型部分我们还将考虑商业周期以外的宏观经济因素对企业融资行为的影响。根据于蔚等[16]的研究，这些因素包括：信贷总量波动(LNCRED)用各项贷款余额自然对数的周期项衡量；利率(INTEREST)用三个月银行间市场拆借利率衡量；股市表现(STOCK)用股市加权平均(以市值为权重)年回报率衡量，并且根据企业所处的市场类型分配相应的股市表现变量(上海证券交易所或者深圳证券交易所)。LNCRED和INTEREST反映了货币政策的松紧程度，对企业的债务融资行为可能会产生影响。根据市场择机理论，STOCK可能会影响企业的股权融资决策。面板回归模型所用到的主要变量的定义和描述性统计分别参见表2、表3。 2.企业融资量变化的周期性 (1)加总数据分析
我们关心相关系数符号和显著性，正相关表示变量是顺周期变化，否则表示逆周期变化。另外，我们还会考察不同企业规模分组下相关系数之间的差异。 由图1和图2可以看到，1996至2011年期间中国宏观经济总体而言经历了一个“V”型波动，与刘恒等[30]的研究结果相一致。不同企业规模组别下债务融资、股权融资的周期项和实际GDP的周期项的相关系数参见表4。首先从总体上看，债务融资量、股权融资量和产出的相关系数分别为0.6689和0.4266，可见两者均呈现顺经济周期的特点，和前面基准模型以及拓展模型的理论预测一致。另外，根据相关系数的大小可以初步判断债务融资量的周期性比股权融资量的经济周期性更强。下面的面板模型分析将提供统计意义上更为严格的比较。为了和经典的实际商业周期典型事实作比照，我们还计算得到1996-2011年的实际投资以及消费的周期项和实际GDP的周期项的相关性分别为0.6834(在1%水平上显著)和-0.1034。可见债务融资的周期性和投资的周期性比较接近。此外，1996-2011年的实际GDP周期项的标准差约为1.72%，因此债务融资和股权融资的波动性均大于产出。
图1 规模较大企业债务融资量的经济周期性 注：左侧纵轴对应变量LNGDPC，右侧纵轴对应总资产高于当年75%分位数的企业债务融资量的周期项
图2 规模较小企业债务融资量的经济周期性 注：左侧纵轴对应变量LNGDPC，右侧纵轴对应总资产低于当年25%分位数的企业债务融资量的周期项 接下来，在控制企业规模这一特征后，我们发现总体而言债务融资的强周期性主要来自规模较大(总资产高于当年75%分位数)的企业，其与产出的相关系数高达0.7783(在1%水平上显著)。规模较小(总资产低于当年25%分位数)的企业的债务融资和产出的相关系数仅为-0.0322，且很不显著。这也说明，不同事前融资约束的企业债务融资的经济周期性差异很大，图1、图2更是直观地体现了这一差异。但是这个结果和基准模型不一致。在股权融资方面，控制规模特征后企业融资行为的经济周期性差异并不大。造成这一结果的可能原因是，规模主要控制的是信贷市场的事前融资约束。总之，通过加总分析我们发现不同规模企业债务融资经济周期性的差异要大于股权融资经济周期性的差异，这个结果和前面基准模型的预测不一致，但是和拓展模型的预测比较相符。我们还发现对于规模较小的企业而言，其债务融资和股权融资的波动性要更大。
(2)面板数据分析 我们分别对基准回归模型和拓展回归模型估计，考察不同融资方法的经济周期性以及企业规模因素的影响。Hausman检验表明，企业个体效应存在内生性，所以需要用固定效应模型进行估计。基准模型的OLS和固定效应法回归结果如表5所示，实际经济周期对于债权融资量和股权融资量的影响均显著为正。因此，债权融资量和股权融资量均为顺经济周期变化：当宏观经济形势向上变化1%(最大100%)，债务融资量对资产的比值增加2.078%-2.175%，股权融资量对资产的比值增加0.356%-0.364%。从融资的组成来看，平均而言由宏观经济波动所引起的债务融资占比约为股权融资占比的6倍。由此可见，债务融资对宏观经济波动更为敏感，债务融资的经济周期性更强。由于在这里两个回归当中的控制变量相同，所以得到的实证结论更为可靠，印证了前面加总分析的初步结果。另外，股权融资与债务融资同为顺经济周期，这说明股权融资和债务融资在经济周期当中并没有显著的替代关系。 拓展模型(Ⅰ)虽然加入了利率、信贷总量以及股市表现等其他宏观变量，经济周期的作用依然显著为正。这说明以实际GDP的周期项作为代理变量的实际经济周期因素和我们在这里所考虑的其他宏观因素有所不同。根据实际经济周期模型及其拓展的观点，这意味着某些无法观测到的宏观冲击(比如生产技术冲击或者需求冲击)可能会内生地影响企业的融资决策。值得注意的是，回归等式右边的企业融资行为属于微观层面因素，而右边的实际经济周期因素属于宏观层面因素，基本可以视为外生变量，因此互为因果的内生问题较小，可以认为实际经济周期因素对企业融资行为存在单方向的影响。
拓展模型(Ⅱ)考察了企业规模的影响。我们使用虚拟变量L控制企业规模，当企业总资产位于当年50%分位数以上时取1，剩下的则作为参照组。首先看债务融资的情况：参照组系数γ为正但不显著，而σ、σ+γ显著为正。规模较大企业的债务融资周期性系数为3.023(在1%水平显著)，规模较小企业的债务融资周期性系数为1.318，这说明事前融资约束较大的企业的债务融资的经济周期性较弱，而事前融资约束较小的企业债务融资的顺经济周期性很强，两者的经济周期性差异较大。在股权融资方面，γ和γ+σ均显著为正，σ为负，但是不显著。规模较大企业的股权融资周期性系数为0.409(在5%水平显著)，规模较小企业的股权融资周期性系数为0.3203(在10%水平显著)，这至少说明，尽管事前融资约束较大的企业的股权融资更为顺经济周期，但是不同事前融资约束下的企业股权融资的经济周期性差异并不明显。这些结论和前面的加总分析基本一致。 四、稳健性检验：融资量的度量 我们在正文用两种不同的方法(加总数据分析和面板数据分析)考察融资行为的经济周期性，得到基本一致的结论，本身就是一种稳健性检验。但在这里我们将从其他角度进行稳健性分析，进一步确保结果的可靠性。本文度量债务融资和股权融资分别用的是总负债的变动和股东权益(减去留存收益)的变动。首先，本文使用的Fama和French[29]所提倡的股权融资度量方法存在一定的争议。因此，这里我们采用国内研究经常使用到的股票增发(配股)的现金筹资额ΔSS来度量股权融资作为补充。该度量方法遗漏了譬如并购重组或者股权激励等非现金形式的股权融资，并且没有考虑股票回购等逆向操作，所以被用来估计股权融资规模时的测量误差较大。其次，我们使用有息债务(长期借款+短期借款+应付债券)的变化ΔDI来度量债务融资。由于无息负债在中国上市公司的总负债当中占比很大(样本均值约为0.57)，这一度量同样会带来较大的测量误差。
我们使用这两个新的融资量的度量方法重复上文所进行的实证分析，相关结果参见表6和表7。和上文加总分析和面板分析的结果相似，我们发现规模较小企业的债务融资经济周期性不显著，规模较大企业债务融资具有较强的顺经济周期性，而不同规模企业股权融资的经济周期性差异不大。其中，加总分析还显示规模较小企业的债务融资具有逆经济周期倾向。和上文结果有所不同的是，在这里债务融资平均而言虽然具有顺经济周期性，但不显著。可能的原因是总负债当中的有息负债所占比例较小，所以不足以体现企业的债务融资行为。另一方面，这也说明无息债务的融资成本受到宏观经济波动周期的影响更大。总体而言，尽管度量方法发生很大的变化，本文针对融资量经济周期性的主要结论基本不受影响：债务融资量和股权融资量均为顺周期；事前融资约束对于债务融资的周期性影响较大，而对于股权融资的周期性的影响较小。
五、研究总结 本文研究了我国企业融资行为的经济周期性。首先加总数据分析证实了对于我国上市公司而言，无论哪种融资方法其融资量都是顺经济周期的。债务融资量、股权融资量和实际产出波动之间的当期相关系数分别为0.6689以及0.4266。另外，事前融资约束对于我国上市公司的融资周期性行为存在一定的影响。不同事前融资约束下企业之间的债务融资周期性行为差异较大，股权融资的周期性行为差异较小。面板数据分析支持加总数据分析的结果，同时进一步发现，平均而言，债务融资量对实际经济周期的反应要大于股权融资量。值得强调的是，本文仅讨论企业融资行为和宏观经济波动的实证关系，而非其背后机制。随着宏观经济的波动，很多因素都有可能影响企业的外部融资成本，从而决定了我们所观测到的企业融资行为。但是本文发现，即便控制一部分可观测的宏观因素(信贷、利率和股市表现)，企业融资行为的经济周期性仍然显著存在。本文根据目前宏观金融模型的一般设定提供了一个简单的基准模型，并且在基准模型的基础上做适当修改得到一个拓展模型。我们发现，总体而言拓展模型和本文发现的经验更为相符。 值得注意的是，Covas等[13]发现在美国规模较小的企业的债务融资量的顺周期性更强，和本文发现的我国的相关事实刚好相反。本文提供的基准模型符合美国的事实，但和我国的事实不相符。拓展模型针对这一事实的预测并不确定，具体结论依赖于函数形式的假设。本文模型设定非常简单，主要的作用是说明企业融资周期性的内在机制，为实证检验提供一定的指导意义。如果想要构建符合本文所发现的现实的宏观金融摩擦模型，还需要对其进一步完善。在前面提到过，目前尚没有一般性的宏观金融摩擦模型。Covas等[13]虽然尝试构建了一个包括债务融资和股权融资的宏观金融摩擦模型，但是其模拟结果对债务融资量周期性的解释很不好，同时也无法解释本文发现的相关现实。和Covas等[13]的模型仅考虑生产技术冲击不同，Jermann等[4]引入金融冲击后发现模型对现实融资周期性的解释力大幅提升。Bernanke等[7]的模型只考虑了债务融资，且其理论结果预测融资约束较大的企业的债务融资量的顺周期性更强，同样和我们发现的中国现实不符。这实际上提出了一个理论问题，如果说中国的融资经济周期行为具有其特性，那么其背后机制是什么？如果要解释我国的企业融资周期性，关键是构建一个更为合理的内生机制(例如本文拓展模型所提供的机制)，还是要更全面地考虑生产技术冲击以外的其他外生宏观冲击，或者两者皆是？这是一个很有意思也很重要的议题，将来的研究可以在此基础上展开。
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具有经济周期性的企业融资行为：来自中国上市公司的实证证据_经济周期论文
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