大集汇官方网站(2)

因此，总体来看金融结构与企业杠杆率之间确实存在负相关关系，但这并不意味金融结构指数较高国家的企业杠杆率必然会低于其他国家，这一负向关系很可能还会受到其他因素的影响。图1只是对金融结构与企业杠杆率之间关系的一个直观描述。大力发展直接融资，提高金融结构市场化程度，是否有助于降低企业的杠杆率，以及这种作用是否会随其他因素而发生变化，需要进行更为严格的论证。为更好地回答上述问题，本文利用全球上市企业分析库中47个国家和地区2000—2015年的上市企业数据，从微观层面分析了一国金融结构与非金融企业杠杆率之间的内在联系，以及二者关系是否会随企业特征、行业特征和国家特征(宏观环境)的不同而表现出异质性。

相较于以往的研究文献，本文的边际贡献主要有以下三点：①以往文献在衡量金融结构时大多采用虚拟变量来区分一国金融结构，这导致样本国家的金融结构在样本期间内是固定不变的，但一国金融结构会随着时间变动(Rajan and Zingales,2003)。基于此，本文采用Levine(2002)提出的金融结构测量方法，计算了各国时变的金融结构综合指数。②本文在证实金融结构市场化程度与企业杠杆率之间存在显著负向关系后，还分析了金融结构市场化程度对企业长期杠杆率和短期杠杆率的影响差异，并进一步考察了金融结构对企业杠杆率的负向影响在不同国家特征、不同行业特征和不同企业特征下的异质性表现。③在深化供给侧结构性改革的过程中，企业去杠杆的重点是国有企业，其中重要的政策选项之一就是大力发展股权融资和多层次资本市场，提高直接融资比重，优化社会融资结构。本文发现中国非金融企业杠杆率较高与金融结构有关，为中国国有企业去杠杆政策选项提供经验证据。

本文余下部分内容安排如下：第二部分为文献综述与研究假设，第三部分为数据描述和模型设计，第四部分为实证分析和稳健性检验，第五部分为主要结论和政策建议。

3

数据描述和模型设计

为了考察金融结构对企业杠杆率的影响以及该影响在不同条件下的异质性，本文既需要金融结构的衡量指标，也需要不同国家企业的财务数据。为此，本文通过整合全球金融发展数据库(GFDD)和全球上市企业分析库(Osiris数据库)，最终得到37473家企业的数据，数据频率为年度，共331009个观测值。

1．上市企业财务数据

本文选取47个发达国家和新兴市场国家2000—2015年上市企业数据作为企业财务数据原始样本，所有企业数据均来自全球上市企业分析库(Osiris数据库)。并对原始数据做以下处理：①剔除金融类行业以及杠杆率为负值的观测值；②只保留有至少连续4年观测值的企业；③为剔除异常值对回归结果的影响，本文对企业层面变量做上下1%的缩尾处理。

2．金融结构的度量

参照Levine(2002)金融结构指标的构造思路和方法，本文把金融结构市场化程度的上升定义为股票市场相对于银行部门的较快发展，并参照其所提供的计算方法计算出47个样本国家金融结构的度量指标。所用数据全部来源于世界银行的全球金融发展数据库(GFDD)。Levine(2002)分别从股票市场和银行的相对规模、活跃度和效率三个维度对一国金融结构类型进行了衡量，并采用上述三个维度指标的第一主成分作为一国金融结构的综合指标。具体各子指标构造方式如下：

(1)金融结构规模指标。金融结构规模指标是对一国股票市场规模相对银行业规模大小的一种度量。其中，股票市场规模用股票市场市值除以GDP衡量；银行业规模则用银行信贷比例衡量，即银行给私人部门的信贷余额占GDP的比重，这一做法可以排除公共部门提供的信贷余额，如中央和地方政府等。金融结构规模指标等于股票市场规模除以银行业规模比例的对数值。该指标数值越大表明一国金融结构市场化程度越强。

(2)金融结构活跃度指标。金融结构活跃度指标是对一国股票市场相对银行活跃度大小的一种度量。其中，股票市场的活跃度用股票市场总交易额占GDP的比例进行衡量，该指标可以很好地度量市场交易相对经济活动的流动性；银行业活跃度则与银行业规模的衡量方式相同，即用银行信贷比例衡量。金融结构活跃度指标等于股票市场活跃度与银行业活跃度比例的对数值，该指标越大表明一国金融结构市场化程度越强。

(3)金融结构效率指标。金融结构效率指标是对一国股票市场相对银行效率高低的一种度量。其中，股票市场效率与股票市场活跃度采用相同的衡量方式，即采用股票市场总交易额占GDP的比例进行衡量；而银行部门效率则用净息差衡量，该指标值越大表明银行体系对储蓄投资转化过程收取的租金越高，银行部门的效率越低。金融结构的效率指标等于股票市场总交易额占GDP的比例乘以银行净息差，该指标越高表明一国金融结构市场化程度越高。