融資融券與公司財務杠桿

○ 彭 章 陸 瑤 楊 琛

引言

在當前經濟下行壓力巨大、供給側結構性改革不斷深入的背景下，我國公司債務比例過高、財務桿過大所帶來的巨大風險隱患引起了社會各界的廣泛關注。自2015年底中央經濟工作會議提出“去杠桿”以來，我國采取了大量措施來降低企業財務杠桿以防范風險，成效顯著。在經濟形勢復雜嚴峻、不確定性大大提升的今天，要使企業有更強的抗風險能力、保持長期穩定的發展，僅依靠短期的政策是不行的，我們需要發展股票市場、降低公司對債務融資的依賴度，并建立一套行之有效的機制來抑制企業的高風險行為，切實運用市場化的方法激勵企業控制財務杠桿。

企業財務杠桿，即資本結構，一直是學術界關注的重要問題。大量學者研究了資本結構的影響因素，發現稅收、[1,2]行業、[3,4]財務困境成本、[5]獲利能力[6,7]等因素都能夠影響公司資本結構。股票市場是權益融資最主要的平臺，公司股價的高低直接影響管理者融資決策和資本結構。[8]股票市場除了在一級市場為企業提供融資之外，二級市場交易也會對企業的經營決策產生巨大影響，如公開市場交易起到的外部治理作用，[9]但二級市場交易如何影響公司資本結構卻很少有人研究。

在二級市場交易中，起始于2010年的融資融券交易備受關注，發展也非常迅速，從最初90只標的股票的規模，逐漸擴大至2019年8月的1600只標的股票，市場融資融券標的市值占總市值比重達80%以上。①根據《上海證券交易所科創板股票交易特別規定》，科創板股票自上市首日起可作為融資融券標的。這意味著融資融券將成為我國證券市場上主流的交易制度之一。其作用也受到學術界的廣泛關注。一方面，現有研究發現融資融券可以為市場提供流動性、提升資本市場定價效率、[10]減少企業財務造假和盈余管理，[11,12]但另一方面也有學者認為融資融券可能加劇市場波動，[13]對股票市場造成一定負面影響。雖然已有文獻研究了融資融券制度的各種經濟后果，但這些研究大多集中在對股票市場的影響上，缺乏對公司資本結構影響的研究。現實案例顯示，如渾水公司做空輝山乳業②等，賣空型投資者會關注企業財務狀況，在發現異常之后進行賣空，給公司帶來巨大負面影響。那么，融資融券交易是否能夠影響公司資本結構？如果可以，其機制是什么？

文章通過中國上市A股公司2006-2015年的歷史數據，運用雙重差分模型探究了融資融券交易對于中國上市公司財務杠桿的影響。實證結果顯示，成為融資融券標的后，公司財務杠桿顯著降低。進一步探究影響機制，我們發現融資融券通過三個渠道降低公司財務杠桿：（1）融資融券會增大財務困境的負面影響，使公司管理者更加規避財務風險，從而降低公司財務杠桿；（2）成為融資融券標的后，管理者投資決策更加謹慎保守，公司投資水平下降，債務融資需求減少，從而降低公司財務杠桿；（3）融資融券促使債權人提升貸款利率、增加債務融資成本，導致公司選擇更低的財務杠桿。

進一步研究顯示，融資融券可以減少企業過度負債的程度和概率。本研究在分別檢驗融資機制和融券機制的作用后，我們發現融資機制和融券機制均可降低公司杠桿率。異質性分析顯示，融資融券的作用在非國有企業、小規模企業中更加顯著。最后，本文還進行了一系列穩健性檢驗。在運用模糊斷點回歸法（Fuzzy RD）和傾向得分匹配法匹配樣本（PSM）排除了選擇性偏差可能帶來的干擾之后，結果依然穩健。此外，在考慮了混雜效應、更換了模型設置和樣本區間后，主要結果依舊穩健。

本文的學術貢獻有以下三點：第一，本文補充了公司資本結構相關研究。以往文獻雖然對企業資本結構進行了大量研究，但關于二級市場對資本結構影響的研究較少。本文發現融資融券機制能夠影響公司資本結構，深入分析并檢驗了其影響渠道，證明二級市場交易機制能夠影響公司資本結構。第二，本文豐富了目前關于融資融券機制在公司層面影響的研究。以往融資融券研究大多集中在股票市場方面。[14-19]目前，越來越多的學者開始關注融資融券對公司行為的影響，發現融資融券可以提升公司治理，[20]減少公司財務造假、盈余管理和內幕交易行為，[11,12,21-23]降低管理層風險承擔，[24]減少公司外部融資，[25]影響公司創新，[26]加快資本結構調整速度。[27]本文不僅從企業資本結構角度補充了融資融券制度對公司行為影響的相關研究，而且從公司內部管理者和外部融資環境兩個方面出發，分析并檢驗了融資融券影響財務杠桿的各種可能渠道。相比之前研究，[25,27]本文聚焦于資本結構，在分析上更加系統、全面。③第三，本文在研究方法上有一定創新。除了現有文獻中經常使用的傾向得分匹配法外，本文還利用交易所選擇融資融券標的的方式，構造模糊斷點回歸來處理選擇性偏差導致的內生性問題，在計量上提高了結果的穩健性。

本文的政策意義如下：首先，本文發現融資融券能夠起到降低公司財務杠桿、抑制過度負債的積極作用，因此，在資本市場深化改革的過程中，應當考慮完善融資融券機制，在保證其風險可控的基礎上充分發揮其積極作用；其次，本文的發現也有助于“去杠桿”政策的制定與實施，本文結果說明我們可以通過完善融資融券交易制度、提高資本市場效率，達到“去杠桿”的效果。

一、研究假設

理論上，融資融券交易可以有助于公司負面信息的揭發，促進私人信息在股價上的反映，提高股票定價效率，[14,28,29]增加股價下跌壓力。[25]具體來說：第一，在融券機制方面，大量文獻指出存在賣空限制時，股價難以反映公司負面信息。[10,30]融券機制的推出為股票市場引入了賣空機制，使得投資者可以通過賣空公司股票從公司負面消息中獲得更大的收益，導致投資者更有動力挖掘公司的負面信息。大量研究也指出賣空型投資者更加擅長挖掘和分析公司信息，并利用負面信息盈利，[31]并能夠使得負面信息更快融入股價。[10]第二，在融資機制方面，投資者一方面可以利用其獲得融資，這使得投資者在有利好私人信息時可以較少受資金的約束，從而使股價對利好消息的反映更加充分，因此存在融資機制時，公司利好消息也可以更快速地融入股價。[20]另一方面，融資機制的推出使投資者可以更多利用杠桿進行交易，導致股價變動對投資者收益的影響成倍放大，在股價下跌時，利用融資交易的投資者更可能由于無法承受損失及保證金的要求而拋出股票（即平倉），造成股價進一步下跌，加大了股票崩盤風險、[32]放大了股價下跌壓力。第三，在融資機制和融券機制同時存在時，一旦賣空型交易者觸發股價下跌，融資型交易者可能出現的平倉行為會加劇股價下跌幅度，因此融資機制可以放大融券賣空的影響，導致公司負面信息造成的股價下跌更加嚴重。

上述作用可從兩個方面傳導到公司：一方面，融資融券促進了私人信息在股價上的反映，提升了股票定價效率，導致公司負面信息造成的股價下跌更加嚴重，正面消息造成的股價上升也更充分，這些作用改變了管理者決策偏好，管理者更傾向于選擇謹慎保守的投融資政策，更有動機提高公司業績；另一方面，融資融券幫助公司負面信息的揭發，加大股價下跌壓力的作用，也使得債權人和股權投資者的必要回報率提高，改變了公司外部融資環境。這兩方面改變都會對公司資本結構決策產生影響。接下來，本文從公司管理者決策偏好和公司外部融資環境這兩個方面，具體分析融資融券導致財務杠桿變化的五個渠道。

1.融資融券改變公司管理者決策偏好

第一，融資融券可以放大財務困境的負面影響、促使管理者規避財務風險、降低財務杠桿。權衡理論認為公司會權衡負債的收益（稅盾）與成本。[33]負債的成本會提高財務風險，增大企業陷入財務困境的可能性，因此企業不會無限制地運用債務融資。上文提到，賣空型投資者能夠挖掘公司負面信息、促進負面信息在股價上的反映，同時融資機制可以放大賣空機制的作用，使得公司陷入財務困境時馬上被投資者發現，且其引起的股價下跌速度更快、幅度更大，不僅有損公司股東和管理者利益，還提高了再融資成本。故融資融券放大了財務困境的負面影響，管理者因此選擇降低財務風險、減少財務杠桿以避免陷入財務困境。此外，融資機制可促進低財務風險在股價上的反映，這也激勵了公司管理者降低財務風險和財務杠桿。本文稱該渠道為“財務風險渠道”。

第二，融資融券可使管理者減少投資，降低債務融資需求，導致杠桿率下降。融資絕大多數是為了投資，公司投資決策與融資決策息息相關。我國公司過度投資、盲目擴張的現象比較嚴重，投資效率低下。[34]而我國資本市場融資渠道欠發達、股權融資限制較多，因此企業非常依賴債務融資，[35]導致企業的過度投資和擴張往往伴隨著過度負債。[36]高額的債務給企業帶來沉重的負擔和更高的財務風險，故公司投資水平下降時，企業更傾向于減少債務融資、降低財務杠桿。基于該現實，融資融券可能通過減少企業投資、降低債務融資需求而降低財務杠桿。當公司成為融資融券標的后，一方面，企業投資較差的項目時，賣空型投資者會立即發現該情況，并乘機賣空公司股票牟利，造成股價下跌；[37]另一方面，由于融資機制可以使得利好消息更充分地反應，公司管理者也更有動機提高投資效率，面對較差投資機會時選擇不投資。此外，融資融券使得投資者的信息能夠更好地反映到股價上，當公司有投資項目時，股價會快速反映投資者對該項目的評價，管理者可以從股價中學習，做出更好的投資決策。[38]因此，引入融資融券機制后，標的公司管理者投資更加謹慎，面對可能是較差的投資項目時更傾向于不投資，其投資水平，特別是過度投資水平下降，債務融資需求相應減少，財務杠桿下降。本文稱該渠道為“投資水平渠道”。

第三，融資融券可能通過激勵管理者提升公司績效，增加企業內源融資，減少企業對債務融資的需求而降低企業財務杠桿。一方面，融券機制帶來的賣空壓力會給公司管理者帶來很大的業績壓力，迫使管理者提升公司績效；另一方面，融資機制可以促進利好消息的反映，[20]對于管理者來說，提高公司績效帶來的股價提升也就更大，這為管理者提升公司績效提供了激勵。因此，當公司成為融資融券標的后，管理者提升公司績效的動機更強，績效提升也會給公司帶來更多的留存收益，提高公司內源融資的能力。而根據啄食次序理論，由于信息不對稱和交易成本的存在，公司內源融資的成本更低，公司會首先選擇內源融資的方式。[39]因此，在公司有更多的內源融資時，企業無需利用債務融資，導致財務杠桿下降。本文稱該渠道為“內源融資渠道”。

2.融資融券改變公司外部融資環境

第一，融資融券可能通過增加企業債務融資成本，導致企業財務杠桿下降。一方面，由于賣空型投資者擅長挖掘和分析公司信息，特別是負面信息，所以賣空一般被認為是負面信號，這導致在有投資者做空股票時，債權人會相應提升公司貸款利率，[25,40]導致公司債務融資成本提高。另一方面，上文提到，融資融券機制會增加公司股價下跌壓力，這可能使公司價值下降，用于擔保的股權或者資產的價值也相應下降，導致債權人提高必要回報率。因此，公司管理者傾向于減少債務融資，導致財務杠桿下降。本文稱該渠道為“債務成本渠道”。

第二，融資融券可能通過增加企業股權融資成本，從而迫使公司管理者減少股權融資，導致財務杠桿上升。融券賣空機制給股東帶來了潛在威脅、給股價施加向下的壓力，融資機制也會加劇股價下行壓力，因此股權投資者可能在事前提高必要回報率，導致股權融資成本上升，[25]公司管理者減少股權融資。[41]當債務融資和內源融資情況保持不變時，公司財務杠桿自然隨著股權融資的減少而上升。因此，當公司成為融資融券標的后，股權投資者提升必要回報率，可能導致管理者減少股權融資，導致財務杠桿上升。本文稱該渠道為“股權融資渠道”。

綜上所述，融資融券可以通過財務風險渠道、投資水平渠道、內源融資渠道和債務成本渠道降低公司財務杠桿，也可以通過股權融資渠道提高公司財務杠桿。五個渠道的關系如圖1所示。

圖1 融資融券影響公司杠桿率的渠道

由于上述五個渠道中，四個渠道都支持融資融券降低公司財務杠桿，且我國公司存在強烈的、無法被股權融資成本解釋的股權融資偏好，[42]故融資融券導致的股權融資成本上升對杠桿率的影響可能較小。基于上述理論分析，我們引入假設1用于探究融資融券對公司財務杠桿的影響：

H1： 成為融資融券標的后，企業財務杠桿降低

二、研究設計

1.變量設置

（1）融資融券變量

融資融券變量記做Pilot。若該公司當年在融資融券標的名單中，Pilot記為1；若該公司從未成為融資融券標的或被劃出標的名單，Pilot記為0。

（2）財務杠桿變量

在主要回歸中，研究借鑒屈耀輝等、[43]沈藝峰等[44]的研究，運用短期借款與長期債務之和占總資產的比例（Lev1）、總資產負債率（Lev2）作為公司財務杠桿的衡量指標。總資產負債率（Lev2）是最常用的財務杠桿指標，但是債務中的短期應付款很大程度上是公司在生產運營中自然產生的，不出于融資的目的，故研究主要運用Lev1衡量財務杠桿。在渠道檢驗、進一步分析、穩健性檢驗中，Lev2的結果均與Lev1類似，為簡潔起見，本文只展示了Lev1衡量財務杠桿的結果。

（3）財務風險變量

為檢驗財務風險渠道，我們運用Altman[45]提出的Z得分來判別公司是否存在財務隱患和風險，計算方式為：Z得分=1.2×營運資金/總資產+1.4×留存收益/總資產+3.3×息稅前利潤/總資產+0.6×公司市值/債務賬面價值+1.0×銷售收入/總資產。當Z得分小于2.8時，意味著公司存在一定財務危機，破產概率較高。[46]據此，構建虛擬變量Z作為公司存在財務風險的衡量指標，虛擬變量Z在Z得分小于2.8時為1，否則為0。

（4）投資變量

為驗證投資水平渠道，研究參考靳慶魯等[37]的做法構造投資水平（Inv）的衡量指標，具體計算方式為：（購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金－處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額）/（前期固定資產凈額＋無形資產凈額）。

（5）內源融資與股權融資變量

本研究也對內源融資渠道和股權融資渠道進行檢驗。因為內源融資的主要來源是留存收益，本文用留存收益增長額度（RE，即今年留存收益減去上一年留存收益/總資產）衡量內源融資能力。在股權融資方面，我們借鑒顧乃康等，[25]運用新增股權融資額度（EQ，即吸收權益性投資收到的資金/總資產）衡量股權融資額度。

（6）債務融資成本變量

為檢驗債務融資渠道，研究借鑒熊劍等，[47]運用財務費用除以長短期債務之和計算公司的債務成本。為了避免行業因素的影響，研究用公司的債務成本減去其行業年度均值，構造相對債務融資成本指標（DebtCost）。財務費用存在大量缺失值和小于0的值，在這種情況下我們以0替代。為了減少該操作對結果可能存在的影響，在涉及DebtCost的模型中，控制虛擬變量dDebtCost在財務費用大于0時為0，否則為1。

（7）控制變量

在主要回歸中，研究借鑒陳德萍等、[48]姜付秀等，[49]控制了公司規模（Size）、總資產收益率（ROA）、資產有形性（TANG）、產生內部資源能力（CFO）、流動比率（Currt）、董事會規模（Board）、前十大股東持股比例（Top10）、行業競爭度（HHI）、公司是否為國有企業（State）和公司所得稅稅率（TaxRate）。

檢驗融資融券對公司投資水平的影響時，參考靳慶魯等，[37]控制成長性（Growth）、市值規模（logMV）、公司股票換手率（TurnOver）、公司現金持有（CashRatio）、公司系統性風險（Beta）、上市時間（Age）、投資機會（dGrow）和股票波動性（Vola）。此外，還控制企業產權、公司治理變量：董事會規模（Board）、前十大股東持股率（Top10）、公司是否為國有企業（State）。

檢驗融資融券對債務成本的影響時，研究控制公司規模（Size）、總資產收益率（ROA）、資產有形性（TANG）、產生內部資源能力（CFO）、流動比率（Currt）、董事會規模（Board）、前十大股東持股率（Top10）、行業競爭度（HHI）、公司是否為國有企業（State）。

其他回歸中的控制變量均與主要回歸一致。篇幅限制，不展示控制變量的計算方式，讀者可向作者索取。

2.數據和樣本

本文公司財務數據和股票信息來自于國泰安數據庫（CSMAR）和銳思數據庫（RESSET），所得稅稅率數據來自于萬德數據庫（Wind）。樣本構造方法如下：由于2015年之后我國實施了“去杠桿”政策，2015年中的股災也導致交易所和相關監管部門對融資融券監管力度加強，研究選取A股上市公司2006-2015年數據；剔除金融業、ST類公司；為避免不同市場上市融資條件對資本結構可能造成的影響，研究剔除了同時在B股或H股上市的公司和創業板上市公司；剔除了主要數據缺失的公司。最后得到10679個樣本。所有公司層面連續變量進行了1%水平上的縮尾處理。

主要變量的描述性統計見表1。Pilot的均值是0.150，說明在整個樣本期間內，成為融資融券標的之后的觀測值占總體的15%。短期借款與長期債務之和占總資產的比例（Lev1）均值為0.213，說明樣本公司平均債務占資產的比例為21.3%。總資產負債率（Lev2）的均值是0.519，說明樣本公司平均資產負債率為51.9%。

表1 主要變量的描述性統計

3.實證模型

借鑒Bertrand等，[50]運用雙重差分模型（DID）探究融資融券對財務杠桿的影響。具體回歸模型如下。

其中Levi,t指公司i在t年的財務杠桿，Year FE 為年度固定效應，Firm FE為公司固定效應。主要變量Pilot的系數β1反映的是標的公司在納入融資融券名單前后財務杠桿變化相比于非標的公司財務杠桿變化的差異。如果β1顯著為負，說明融資融券制度降低公司財務杠桿。本研究運用最小二乘法（OLS）進行回歸分析。

三、主要實證結果

1.主要回歸結果

運用Lev1和Lev2作為財務杠桿的衡量方式，我們對模型（1）進行了回歸，結果如表2的列（1）、（2）所示。當因變量為Lev1時，Pilot的系數為-0.009，在5%的顯著水平下顯著，說明在公司成為融資融券標的后，短期借款與長期債務之和占總資產比例平均下降0.9%，占均值的4.2%；當因變量為Lev2時，Pilot的系數為-0.013，在5%的顯著水平下顯著，說明在公司成為融資融券標的后，總資產負債率平均下降1.3%，占均值的2.5%。該結果說明，在公司成為融資融券標的之后，其財務杠桿顯著下降，假設1成立。

表2 融資融券對企業財務杠桿的回歸結果

為規避各地區市場化程度不同帶來的影響，本研究進一步控制了省份×年度固定效應，結果如表2的列（3）、（4）所示，可以看到，即使控制省份×年度固定效應，結果依然顯著。

2.融資融券影響財務杠桿的渠道分析

接下來，本研究對五個渠道進行檢驗。對于財務風險渠道、內源融資渠道、債務成本渠道、股權融資渠道，研究借鑒溫忠麟等[51]對這四個渠道進行中介效應檢驗。該檢驗分為三步：第一，檢驗X（自變量）對Y（因變量）是否有顯著影響；第二，檢驗X對M（渠道變量）是否有顯著影響；第三，將M加入第一步回歸，若此M顯著且X的系數變小，說明X通過M影響Y。主要結果已經說明融資融券可以降低財務杠桿，中介效應檢驗第一步成立。這里我們進行第二、三步的檢驗。

投資水平渠道較為特殊，若使用中介效應檢驗需將杠桿率作為因變量、投資水平作為自變量，雖然公司的融資決策取決于投資決策，但投資行為發生在債務融資之后，杠桿率作為因變量而投資水平作為自變量的檢驗方法不適用，因此我們對投資水平渠道單獨進行檢驗。

（1）財務風險渠道、內源融資渠道、債務成本渠道、股權融資渠道的中介機制檢驗

第一，若財務風險渠道成立，融資融券應該會降低公司存在財務危機的可能性。研究運用模型（2）來檢驗融資融券與財務危機的關系。由于Z為虛擬變量，我們運用條件logit（Clogit）模型進行回歸。這里主要關注β1，若β1顯著為負，說明融資融券可以降低公司存在財務危機的可能性。表3列（1）展示該結果，Pilot系數顯著為負，與財務風險渠道一致。

第二，若內源融資渠道成立，融資融券應當可以提高公司留存收益額度。研究運用模型（3）對此進行檢驗。如果β1顯著為正，則說明融資融券能夠增加企業內源融資能力。表3列（2）展示該結果，Pilot系數顯著為負，與內源融資渠道不一致。

第三，若債務成本渠道成立，融資融券應當可以提高債務成本。研究運用模型（4）對此進行檢驗。由于債權人決策時不會考慮公司所得稅，在模型（4）中并沒有控制所得稅稅率（TaxRate）。若β1顯著為正，說明融資融券能夠促使債務成本上升。表3列（3）展示該結果，Pilot系數顯著為正，與債務成本渠道一致。

第四，若股權融資渠道成立，融資融券應當可以降低公司股權融資額度。本研究運用模型（5）對此進行檢驗。如果β1顯著為負，則說明融資融券能夠減少企業股權融資額度。表3列（4）所示展示該結果，Pilot系數顯著為負，與股權融資渠道一致。

表3 中介效應檢驗

以上結果說明，融資融券可以降低公司存在財務危機的可能性、提高債務成本、減少股權融資額度，但是不能夠增加公司內源融資能力。接下來，將這些渠道變量加入模型（1）進行回歸，進行中介效應檢驗的第三步。

回歸結果如表3列（5）所示。Z的系數顯著為正，說明高財務風險與高杠桿率顯著正相關，結合模型（2）的結果，可以支持財務風險渠道；DebtCost的系數均顯著為負，說明高債務融資成本會降低企業杠桿率，結合模型（4）的結果，可以支持債務成本渠道；EQ的系數也顯著為負，說明公司股權融資更多時杠桿率更低，結合模型（5）的結果，可以支持股權融資渠道。在控制渠道變量的情況下，Pilot的系數相比表2中的數值小，進一步支持了這三個渠道。

（2）投資水平渠道的檢驗

關于投資水平渠道的分析指出，融資融券可以促使管理者降低投資水平，減少債務融資需求，導致杠桿率下降。為驗證該渠道，本文進行如下檢驗：首先，檢驗融資融券對投資水平的影響；其次，檢驗投資水平與杠桿率的正向關系。

研究運用模型（6）檢驗融資融券對公司投資水平的影響。由于企業也可以通過內源融資和股權融資來進行投資，檢驗也控制了RE和EQ。如果β1顯著為負，則說明融資融券能夠減少企業投資水平。表4列（1）展示該結果，Pilot系數顯著為負，與投資水平渠道一致。

接下來，我們運用模型（7）檢驗杠桿率與投資水平的關系。若投資水平與杠桿率存在顯著正相關，β1應顯著為正。表4列（2）展示該結果，Lev1系數顯著為正，說明杠桿率與投資水平呈正相關，公司會通過債務融資來進行投資。

表4 投資水平渠道檢驗

模型（6）、（7）的結果說明，融資融券降低公司投資水平，導致公司債務融資需求下降，杠桿率降低。

綜上所述，渠道檢驗的結果支持財務風險渠道、債務成本渠道、股權融資渠道、投資水平渠道。其中，財務風險渠道、債務成本渠道、投資水平渠道使得公司財務杠桿下降，股權融資渠道使得公司財務杠桿上升。這四個渠道整體上使得融資融券機制降低了公司財務杠桿。

四、進一步分析

1.融資融券對過度負債的影響

一味地降低杠桿并不是“去杠桿”政策的初衷，讓企業負債率保持在合理范圍內、降低企業的過度負債才是重點。接下來，探究融資融券是否能夠降低過度負債。

借鑒姜付秀等[49]和陸正飛等，[52]分別運用OLS回歸和Tobit回歸計算目標負債率，構建2套過度負債指標。

第一，運用OLS回歸計算目標負債率。模型（8）計算目標負債率：將真實杠桿率減去對應的OLS估計值，得到過度負債率（OverLev_ols），作為過度負債程度的衡量指標。研究還構造了是否過度負債指標，dOverLev_ols，當Lev1大于其OLS預測值時為1，否則為0。

第二，運用Tobit回歸估計模型（8），計算目標負債率。同樣地，研究用真實負債率減去對應的Tobit預測值，得到過度負債率（OverLev_tobit）。研究還構造了是否過度負債指標dOverLev_tobit，當Lev1大于其Tobit預測值時為1，否則為0。

運用上述指標作為因變量重新估計模型（1）。當因變量為過度負債程度時，我們運用OLS進行估計。當因變量為是否過度負債時，我們運用條件Logit進行估計。表5展示了回歸結果。Pilot在所有回歸中均顯著為負，說明融資融券可以減少公司過度負債程度、降低過度負債概率。

表5 過度負債結果

此外，研究還運用了行業年度均值和中位數作目標負債率進行同樣的檢驗，也運用Lev2作為負債率的衡量指標，結果均與表5一致。

2.融資機制與融券機制的分別影響

融資融券可以分為融資機制和融券機制，研究假設部分提出兩者都可能起到降低財務杠桿的作用。究竟哪個機制起主要作用，還是兩個機制都起作用？研究把兩個機制分開進行檢驗。

借鑒陳海強等[53]的做法，我們運用融資余額（MT_std，公司該年度每月融資余額的均值/總資產，進行標準化處理）和融券余額（SS_std，公司該年度每月融券余額的均值/總資產，進行標準化處理）分別④代替Pilot作為金融杠桿的衡量指標，重新對模型（1）進行估計。表6展示了該結果。MT_std與SS_std的系數均顯著為負，說明融資機制和融券機制均可起到降低公司財務杠桿的作用。

表6 融資機制與融券機制的分別作用

3.異質性分析

（1）產權性質

融資融券的作用在國有企業與非國有企業中可能存在差異。一方面，融資融券通過促進私人信息在股價上的反映、提高股票定價效率來影響企業行為。非國有企業更加市場化，受到股票市場的影響更大，這可能使得融資融券的作用在非國有企業中更加顯著；另一方面，國有企業高杠桿的問題更加嚴重，[54]這可能使得融資融券的作用在國有企業中更加顯著。那么，融資融券究竟在哪類企業中更有效？

在模型（1）中加入Pilot與公司是否國企指標（State）的交互項進行回歸，結果見表7列（1）。Pilot×State顯著為正，說明融資融券的作用在非國企中更加顯著。

表7 異質性分析

（2）公司規模

融資融券對不同規模的公司可能影響不同。理論上，融資融券的作用應當在小公司中更加明顯。首先，上文提到融資融券可以促進私人信息的挖掘和釋放，而大公司的信息更加透明，因此融資融券的作用應當在小公司中更加顯著；其次，一般而言，大公司的融資約束較小，出現財務危機、違約的可能性也較低，因此財務風險渠道對大公司的作用較小。

研究在模型（1）中加入Pilot與公司規模（Size）的交互項進行回歸，結果如表7列（2）所示。Pilot×Size顯著為正，說明融資融券的作用在小公司中更加顯著。

五、穩健性檢驗

1.樣本選擇性偏差

（1）模糊斷點回歸（Fuzzy RD）

融資融券標的并非隨機選取，市值較大、流動性較好的股票更可能被選作融資融券標的，故樣本可能存在選擇性偏差。

滬深兩交易所在《關于擴大融資融券標的股票范圍的通知》等文件中指出，選取融資融券標的證券時，證券除了需要滿足融資融券交易實施細則中相關規定外，需按照加權評價指標從大到小排序，并綜合考慮個股及市場情況選取。加權評價指標計算方式為： 2×（一定時間內該股票平均流通市值/一定時間內滬市（深市）A股平均流通市值）+（一定時間內該股票平均成交金額/一定時間內滬市（深市）A股平均成交金額）。通過選取流程可見，加權評價指標越大，股票被選為融資融券標的的概率越大。故研究借鑒Keys等，[55]嘗試運用模糊斷點回歸排除樣本選擇性偏差問題。

模糊斷點回歸的主要思想是：在截斷點附近，公司的加權評價指標是否超過截斷點是隨機的，故可運用截斷點附近一個小區間內樣本，運用加權評價指標是否超過截斷點的虛擬變量（Dummy）作為工具變量，利用兩階段最小二乘法估計融資融券的作用。由于每次融資融券標的擴張時間并不一致，入選的新標的個數也不確定，加權評價指標中“一定時間”并不是精準的表述，除加權評價指標之外還會考慮其他因素，故可以認為，在截斷點附近公司無法操控加權評價指標。我們運用McCrary檢驗對上述假設進行了確認，并對其他控制變量在斷點處的連續性進行了檢驗，結果顯示控制變量滿足連續性假設。

模糊斷點回歸可以規避常用的傾向得分匹配法（PSM）存在的兩個問題：第一，PSM只能匹配可以觀測的變量，PSM不能解決在不能觀測特征上的差異；第二，PSM方法需要滿足共同支撐假設，即存在與處理組匹配的控制組樣本。但在融資融券標的選擇過程中，交易所按照加權評價指標進行排序，指標越大選中的概率越大，因此標的證券的加權評價指標整體上一定大于非標的證券，共同支撐域很小，PSM效果不佳。而斷點回歸則可以規避上述缺點，更好地解決選擇性偏差問題。

首次試點之后，截至2015年末，滬深兩交易所共進行了4次大規模的融資融券標的擴張。研究按照交易所的規定刪除了不符合要求的股票，⑤再運用擴張前三個月⑥的數據計算了加權評價指標。圖2展示了加權評價指標與成為融資融券標的概率的關系，可以看到，加權評價指標越大，成為融資融券標的的概率越高。特別地，對于上交所股票來說，當指標高于0.001時，股票成為融資融券標的的概率大幅上升；對于深交所股票來說，當2011年11月25日擴張的指標高于0.003時，或在其他3次擴大標的名單中高于0.002時，股票成為融資融券標的的概率大幅上升。故研究運用0.001作為上交所的截斷點，用0.003（只用于2011年11月25日的擴張）和0.002作為深交所的截斷點。為保證結果可靠性，研究還選用6個月作為計算加權評價指標的區間，得到的截斷點與運用三個月數據計算的一致。在帶寬選取上，研究運用Imbens等[56]方法，分別估計兩個因變量（Lev1、Lev2）對應的最優帶寬，取其均值作為帶寬，研究也嘗試了平均最優帶寬的0.5倍和1.5倍。此外，研究也用兩個因變量對應的最優帶寬分別作為對應回歸的帶寬進行了估計，結果與平均最優帶寬結果非常接近。

圖2 加權評價指標與成為融券融券概率

研究運用模型（9）進行回歸分析。Gapi,t為公司i在t年加權評價指標與截斷點的差值。根據模糊斷點回歸的要求，研究控制了加權評價指標與截斷點的差值（Gapi,t）的n次方（嘗試了n為1或2）之和，并運用加權評價指標是否大于截斷點（Dummy）作為融資融券的工具變量進行兩階段最小二乘回歸。

表8為模糊斷點回歸第二階段結果。Pilot的系數在絕大多數回歸中顯著為負，說明在排除樣本選擇性偏差之后，融資融券對公司財務杠桿仍有顯著負影響。此外我們還運用6個月數據計算加權評價指標，結果依然一致。最后，為進一步避免企業策略性調整自身加權評價指標帶來的問題，研究只運用前兩次擴張進行模糊斷點回歸，結果仍一致。篇幅所限，上述結果可向作者索要。

表8 模糊斷點回歸結果（第二階段）

（2）傾向性匹配得分法（PSM）

與之前文獻類似，我們也運用傾向匹配得分法（PSM）解決選擇性偏差問題。

研究根據交易所選取融資融券標的證券的標準，刪除不符合要求的股票，在股票流通市值、股票成交金額、換手率、三個月平均漲跌幅和三個月平均波動幅度這五個維度進行匹配。我們運用probit模型計算傾向得分。為使實驗組和對照組沒有顯著差異，這里選用0.0025作為半徑進行半徑匹配。⑦最終得到1697個樣本，其中996個是融資融券標的（實驗組），701個是非標的（對照組）。匹配后實驗組和對照組在五個維度上無顯著差異。

研究運用匹配樣本重新估計模型（1），回歸結果見表9。運用匹配后樣本的回歸結果與主要回歸結果相似。

表9 傾向得分匹配樣本檢驗結果

2.考慮混雜效應

融資融券制度在2010年首次推出，其前后幾年有一些重大宏觀經濟環境和政策的變化，如2008年金融危機等。為證明主要結果并非由這些政策變化導致，借鑒Bertrand等[50]進行前期趨勢分析（Pre-trend Analysis）來解決該問題。

研究定義8個虛擬變量：（1）beforeX （X為1到5），公司成為融資融券標的的前X年為1，其他時間與從未成為融資融券標的的公司都為0；（2）after0，成為融資融券標的的當年為1，其他為0；（3）afterX（X為1或2），成為融資融券標的的后X年為1，其他為0。將before1-5和after0-2加入模型（1）進行回歸，發現before1-before5在兩個回歸中均不顯著，該結果與平行趨勢假設一致。after0在5%水平下顯著為負，after1系數為負但不顯著，after2在1%水平下顯著為負。這說明融資融券對財務杠桿的作用主要在公司成為標的兩年后開始顯現。綜上所述，主要結果并非由于除融資融券外其他事件造成。

3.更改模型設置

模型（1）中的控制變量中包含財務指標，這些變量也可能存在一定的內生性。為了緩解該問題，研究將所有控制變量滯后一期，再次進行回歸，Pilot仍然顯著為負。為了簡潔，這里不展示該檢驗結果，備索，下同。

企業的資本結構具有一定的穩定性，因此上一期的杠桿率與當期杠桿率存在高度相關，為了避免該現象對本文結果的影響，研究在模型（1）中加入上一期杠桿率再次回歸。回歸結果如表17所示，可以看到，即使控制上一期的杠桿率，Pilot仍然顯著為負。

4.更換樣本區間

2008年金融危機、2009年四萬億經濟刺激計劃，都可能會影響到公司的財務杠桿。為了避免這些事件帶來的影響，研究運用2010年之后的樣本重新估計模型（1）。此外，在2016-2019年，融資融券標的股票名單又進行了大規模兩次擴容，為了保證結果的穩健性，本文將樣本擴充到2019年，運用2006-2019年的樣本重新估計。更換樣本區間的回歸結果仍與主要結果一致。

六、研究結論

在我國經濟下行壓力增大、不確定因素增多、供給側改革不斷深入的背景下，如何降低企業過高負債率是一個重要問題。目前關于企業資本結構的研究雖多，但很少有人關注二級市場交易機制對公司財務杠桿的影響。

本文運用我國A股上市公司2006-2015年數據作為樣本，利用雙重差分模型探究了融資融券與公司財務杠桿的關系。本文發現，當公司成為融資融券標的后，其財務杠桿有顯著的下降。融資融券導致財務杠桿下降的渠道有三個：（1）融資融券放大了財務困境的負面影響、促使管理者降低財務風險，導致財務杠桿下降；（2）融資融券促使管理者降低投資水平，從而降低債務融資需求；（3）融資融券提升了公司債務融資成本，從而降低債務融資需求。進一步研究發現融資融券可以降低公司過度負債的概率和程度，分別檢驗融資機制和融券機制的作用后，發現融資機制和融券機制都能夠起到降低公司杠桿率的作用。異質性分析發現，融資融券降低財務杠桿的作用在非國有企業、小規模企業中更加顯著。此外，在運用模糊斷點回歸和傾向得分匹配法排除樣本選擇性偏差，運用前期趨勢分析考慮混雜效應、更改模型設置、更換樣本區間后，主要結論仍然成立。

本文結果說明融資融券可以有效降低公司財務杠桿、抑制過度負債，因此在資本市場深化改革的過程中，我們需要發展并完善融資融券交易，在保證其風險可控的基礎上，讓其發揮抑制公司高風險行為（如高杠桿等）的積極作用，使得股票市場能夠促進實體企業健康發展。本文對“去杠桿”相關政策也有一定意義，本文結果說明可以通過完善融資融券交易制度、提高資本市場效率，達到“去杠桿”和降低企業過度負債的效果。

注釋

① 詳情見《證監會指導證券交易所修訂＜融資融券交易實施細則＞ 融資融券交易機制優化實現落地》：http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite/zjhxwfb/xwdd/201908/t20190809_360455.html。

② 2016年12月16日，賣空型投資機構渾水公司出具沽空報告，指出輝山乳業可能存在財務造假，財務杠桿過高、處于違約邊緣，公司價值為零。面對沽空報告，輝山乳業大股東雖進行了一系列增持來維持股價，但公司資金鏈仍然斷裂。之后，輝山乳業處于長期停牌的狀態并深陷債務重組泥潭，2019年12月，港交所取消了輝山乳業的上市地位。

③ 顧乃康等[25]發現賣空壓力顯著減少企業新增外部權益融資、債務融資和外部融資總額，而且新增債務融資減少的程度大于新增權益融資程度，造成財務杠桿的下降。該文和本文雖然有一定相似之處，但本文不僅探討融券賣空的作用，也說明并檢驗了融資機制的作用，并進一步分析并檢驗了融資融券的作用機制、對過度負債的影響。黃俊威等[27]考察了融資融券對公司資本結構調整速度的影響，但該文并未直接對資本結構進行檢驗，也沒有全面分析融資融券影響資本結構的渠道。

④ 融資與融券交易量差異較大，為了便于解釋和比較兩者系數，我們對融資余額和融券余額進行標準化處理。融資余額和融券余額的相關系數高達0.5508，為避免多重共線性問題，我們未將這兩個變量同時放入方程進行回歸。

⑤ 我們刪除了《上海證券交易所融資融券交易實施細則（2015年修訂）》和《深圳證券交易所融資融券交易實施細則（2015年修訂）》中規定的不符合要求的股票，即：上市時間不到3個月的樣本；流通股本少于2億股且流通市值低于8億元的樣本；股東人數少于4000人的樣本；三個月內日均換手率低于對應基準指數的15%的樣本；三個月內日均成交額小于5000萬元的樣本；三個月內日均漲跌幅均值超過對應基準指數4%的樣本；波動幅度超過對應基準指數5倍以上的樣本；尚未完成股權分置改革的樣本；被ST或者*ST的樣本。

⑥ 由于融資融券交易實施細則中對于上市時間等指標的要求為三個月，故這里我們同樣選取三個月作為“一定時間”。此外為了結果的穩健性，我們還運用了六個月計算該指標。

⑦ 這里選取0.0025作為半徑是因為這個半徑下實驗組和對照組沒有顯著差距。我們也運用了0.005作為半徑進行了檢驗，主要結果仍然成立。由于篇幅所限，這里不再贅述用0.005作為半徑的回歸結果。