经济论文哪里有？本研究首先从理论上探讨了信贷错配下杠杆分化影响企业绩效的内在逻辑：在信贷错配的大环境下，杠杆结构性分化通过破坏银行的债务估值机制扭曲了企业的外部融资溢价，进而负面激励实体企业主营业务的发展与创新，最终导致整体企业的利润下滑。
第一章 导论
1.5 研究创新点与不足
已有研究对杠杆率分化的关注较少，且探讨信贷错配的角度较为单一。基于此，为回答历时五年的去杠杆工作是否给企业带来正效果、信贷错配又在其中发挥了什么作用、其传导机理为何这三个问题，本文从政府的地方竞争与隐性担保、企业的所有权性质与资产规模、银行的社会责任与经营偏好相互影响的角度出发，创新性地对信贷错配下杠杆分化对企业绩效的影响展开了系统分析。
相比已有研究，本文的边际贡献在于：（1）国内外针对杠杆结构性分化的标准和测度尚属空白，本文将杠杆分化作为核心解释变量，量化并探究其与信贷错配二者交互下如何影响企业绩效的作用机理。（2）将信贷错配问题分解为期限错配与投向错位两个维度，弥补过往研究中仅以融资成本偏离度或短期借款依赖度衡量信贷错配的不足，更为合理地评估企业信贷配置效率。（3）利用大量微观企业数据深入探究杠杆分化机制，对现有文献进行补充和发展，也为结构性去杠杆工作提供经验事实支撑和一个更为全面的政策切入点。
本文的不足之处在于：（1）杠杆分化指标的测度问题。相比于理论研究，针对杠杆分化的实证相对较少，可供参考的测度方法更是贫瘠，因此本文使用的量化方法较为简单，仅以个体杠杆率对比子行业平均杠杆率，其结果是外生给定的，而未考虑企业内部的变化和差异性，因此杠杆背离的衡量方法需作进一步修正。（2）相关的微观数据较为庞杂。样本的全面性和准确性无法保证，部分企业的早期基本面数据缺失情况普遍，插补数据可能对本文实证结果具有不良影响。（3）异质性分析不足。受限于篇幅及原始数据缺失，本文对杠杆分化的异质性渠道分析仅落足于产权性质，没有从企业规模、行业特征和区域金融发展等角度作进一步探究。
图 2-1 非金融上市企业平均杠杆率变化情况（2003-2019）
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第三章 机制分析与研究假设
3.1 信贷错配、杠杆分化与企业绩效
在直接融资并不发达的中国，金融体系由间接融资主导，银行承担了金融市场流动性提供和创造的职能，资产负债率在某种程度上也是银行借贷意愿与企业融资可得性的代理指标（纪洋等，2018；陆磊等，2020）。我国杠杆率长期分化表明，一部分企业在享受银行“特殊待遇”的同时，由于信贷规模受总量政策控制，另一部分企业只能从前者的漏损或影子银行获取资金支持，不同经济主体的融资地位并不平等（韩珣等，2020）。若银行增设的贷款条件完全符合利润最大化动机，金融资源只流向高效率部门，对全体企业而言，杠杆结构性分化在一定程度上将是一个优胜劣汰的良性循环机制。基于此，在保证货币供给合理稳定的前提下银行给予市场完全的信贷支持，不仅可以实现信贷资源的帕累托最优配置，高产出效率企业也能最大发挥出债务融资的市场治理属性，提高企业盈利和投资效率的同时改善社会福利。
但完美市场只是假设，银企信息不对称、政企关系不明晰等现实问题也令我国的贷款人筛选条件多含有非市场因素，加之近年经济下行压力不断，杠杆分化极大提高了信贷倾斜企业过度负债与非效率投资的可能性（张庆君和李萌，2018）。根据资源配置理论，也即资源只会流向效率最高部门的投资替代机制，不合理高杠杆也大大增强了劣质强势企业将资金从主营业务中抽离并转向高收益的影子银行业务的内在动机（韩珣和李建军，2020）。另一方面，基于金融抑制理论（McKinnon，1973；Shaw，1973），政府不当干预会恶化融资环境，收紧弱势企业的外源融资，导致其中优质企业的投融资行为因利息负担而受限，进而抑制其业务发展、研发投资和资本积累，最终引发企业的利润滑坡和净资产缩水（徐臻阳，2019；钟凯等，2016）。Xiao 和 Zhao（2012）比较发现，在政府拥有较高银行所有权的国家或地区，金融发展对企业创新，特别是小规模企业无积极效应甚至有时为负面影响[61]。类似的，徐奇渊（2019）研究得出，2018 年工企利润稳定增长的背后，是盈利国企的盈利同比增速（16.1%）大幅超过盈利民企（10.0%），亏损国企的亏损同比增速（-7.1%）远低于亏损民企（21.5%）[30]。
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第四章 模型设定与实证分析
4.1 变量选取与数据说明
4.1.1 数据来源
研究所用的企业财务数据和宏观经济数据均来源于国家统计局和 CSMAR数据库，时间跨度从 2003 年到 2019 年。截止 2019 年，CSMAR 数据库收录沪深 A 股工业上市企业 2915 家，制造业企业占比 93.2%，对非金融上市公司总负债的贡献度最高1，也是金融资源错配和扭曲的重灾区。为与之匹配，非金融上市公司研究样本只保留制造行业的年度频率数据。由于部分数据 2003 年后才纳入统计口径，为保持样本一致性和完整性，本文选取 2003-2019 年 A 股制造型上市企业作为研究对象。在样本清洗上，本文参照刘莉亚等（2019）的做法，剔除了ST/ST*/PT 类、上市时长不足三年以及关键数据缺失或异常2企业，并对相关数据进行消胀处理[34]。为缓解离群值的异常影响，本文还对连续型解释变量进行了［1%，99%］的缩尾调整处理（Winsorize）。在此基础上，合并公司基本信息、财务资料等数据并对其进行插补后共获得 22202 个公司-年度观测值，统计工具为 Stata16.0。
4.1.2 变量定义
（1）被解释变量
企业绩效（Return）：在反映企业效益方面，比较有代表性的指标包括总资产利润率（ROA）、净现值（NPV）、投入资本回报率（ROIC）等。由于净资产利润率（ROE）未能剔除资本杠杆对盈利指标的扰动影响，参考钟凯等（2016）和刘晓光等（2019）研究的做法，本文基于普适性原则选取总资产利润率作为企业绩效的基准衡量指标[60]。
表 4-4 基准回归结果
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4.2 计量模型设计
本文的样本集合为短面板数据，为纠正企业 i 在不同时期 t 的扰动项自相关问题，参照刘莉亚等（2019）的做法[34]，模型把稳健标准误聚类到企业层面，构造了比使用异方差稳健标准误和普通标准误更为严格有效的 t 统计量。据此，本文采用交互效应面板模型估计了信贷扭曲与债务杠杆分化对企业绩效的交互影响。如果杠杆分化指数（levdiv）等核心变量的回归系数 β 显著为负，则表明杠杆分化作为市场失灵的结果，与信贷错配等因素共同抑制了企业绩效的提升。
通过非平衡面板固定效应模型，本文检验了杠杆分化和信贷错配对企业绩效的影响。如表 4-4 所示，回归（1）和（2）分别报告了加入核心交互项前后的基准结果。在不考虑交互效应的基础上，回归（1）报告了信贷错配与杠杆率分化对企业绩效的总体影响，杠杆分化指数（levdiv、levdiv-1）的系数 β1、β2分别为-0.09843 和 0.03054，而信贷错配变量（lm、fm）的系数也均小于零。在不区分企业个体特征的情况下，经济社会当期的杠杆分化与信贷错配均对企业绩效产生了负面效应，验证了研究假设 H1a 与 H1b，即杠杆分化与信贷错配反向引导企业绩效。但与经济直觉是相反的是，往期的杠杆分化却对企业绩效产生了加成效果，这是否表明对全体企业而言，杠杆结构性分化促使了落后产能退出市场？可能的解释为，第一，部分杠杆结构性分化由银行的主动决策推动，通过基本面判断以收紧的融资约束淘汰劣质企业，从而放宽优势企业的融资条件并为其腾出更大的业务市场，起到了督促市场有序竞争的良性循环作用。
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第五章 结论与对策建议
5.1 研究结论
在稳增长与防风险同步推进的宏观背景下，实现真正的“稳中降杠杆”需要决策部门厘清企业绩效与信贷配置效率以及企业杠杆率之间的内在逻辑关联，通过差异化施策推动经济高质量发展。本研究首先从理论上探讨了信贷错配下杠杆分化影响企业绩效的内在逻辑：在信贷错配的大环境下，杠杆结构性分化通过破坏银行的债务估值机制扭曲了企业的外部融资溢价，进而负面激励实体企业主营业务的发展与创新，最终导致整体企业的利润下滑。在此基础上，本文进一步搭建了信贷错配与杠杆分化的交互作用机制：一方面，受金融抑制影响，银行对于授信对象的低效筛选催化了信贷错配，并通过抑制尾部企业杠杆提升引发了微观杠杆的结构性分化；另一方面，低效的企业杠杆又倒逼道德风险与逆向选择行为在金融市场不断扩散，加速了银行的资产风险暴露，银行相应提高坏账防御等级、转嫁违约风险的操作反过来加剧了企业的融资错配。据此，信贷错配加速了杠杆率分化对制造型企业绩效的负面影响。
基于此，本文将 2003-2019 年沪深 A 股制造型上市企业的年度财务数据作为研究对象，通过交互效应面板模型对上述机制假设进行了实证检验。基准回归发现，第一，制造类企业的杠杆分化水平和信贷错配程度均对企业绩效呈现出显著的负向反馈机制：杠杆分化指数每增加一个标准差，企业绩效下降 0.770 个百分点，相应的，信贷扭曲的负效应以流动性冲击为主，期限错配与投向错位会分别降低 0.282%和 0.002%的企业绩效，支持了信贷错配与杠杆分化反向影响企业绩效的机制假设。第二，不仅信贷错配与杠杆分化各自会对企业利润产生负面冲击，而且信贷错配与杠杆分化还会相互催化，进一步恶化企业绩效：期限错配、投向错位与杠杆分化相应的交互项每增加一个标准差，企业绩效分别下降 0.317 和0.004 个百分点，验证了信贷错配与杠杆分化的交互效应。总而言之，信贷错配的负外部性会通过弱化负债对企业价值的积极效应、强化杠杆对企业风险的消极作用，进而影响企业的利润回报。
参考文献（略）
