王琳 趙登攀 馮婧

摘 要：將經(jīng)濟周期和金融周期的變化同時納入杠桿率模型，分別建立中國上市公司的衰退模型和擴張模型，結(jié)合企業(yè)融資約束，研究經(jīng)濟周期、金融周期的周期異步性對企業(yè)杠桿率的直接效應和間接效應。研究發(fā)現(xiàn)：周期異步性對企業(yè)杠桿率的直接效應呈逆周期性特征，間接效應呈順周期性;衰退期時，再融資企業(yè)杠桿率對周期性變動比融資受限企業(yè)更為敏感。研究對于監(jiān)管當局綜合經(jīng)濟周期、金融周期，制定、調(diào)整、完善企業(yè)債務(wù)融資政策，幫助企業(yè)深入理解債務(wù)融資環(huán)境，提升債務(wù)融資能力具有參考和借鑒意義。

關(guān)鍵詞： 金融周期;經(jīng)濟周期;融資約束;杠桿率

中圖分類號：F832.0 文獻標識碼： A 文章編號：1003-7217（2020）06-0010-08

一、引 言

2008年金融危機后，經(jīng)濟周期和金融周期間相互關(guān)系和作用機理再度成為學術(shù)研究的中心，特別是周期變動對微觀企業(yè)的影響越來越受到學者重視。當前我國正處在經(jīng)濟增速下行與金融流動性退潮的疊加時期，非金融企業(yè)作為市場經(jīng)濟的重要組成部分，其杠桿率極易受到外部宏觀環(huán)境的影響。因此，探討周期性波動規(guī)律及其與企業(yè)杠桿率之間的關(guān)聯(lián)性，對于我國深化企業(yè)改革、防范風險、穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟運行具有重要的意義。

本文以我國滬深兩市A股上市公司為研究樣本，采用HP濾波法對2001-2018年的經(jīng)濟、金融周期進行劃分，結(jié)合融資約束，研究周期疊加對上市公司杠桿率的影響。本文的創(chuàng)新之處在于：（1）從經(jīng)濟周期和金融周期的異步特性出發(fā)，分別建立衰退模型和繁榮模型，綜合考察雙周期異步對企業(yè)杠桿率的影響;（2）根據(jù)融資約束將樣本劃分為兩個類別，更加細致、清晰、精確地反映周期變動對企業(yè)杠桿率的影響，為我國上市企業(yè)合理杠桿率的選擇提供重要依據(jù)。

二、文獻綜述

早在21世紀初就有學者研究發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟周期波

動的不確定性會對企業(yè)再融資造成重大的影響[1，2]。2008年金融危機后，關(guān)于企業(yè)杠桿率與宏觀經(jīng)濟變量間的關(guān)系又再度成為焦點[3-7]。目前，學界對經(jīng)濟周期性變動與企業(yè)杠桿率的研究主要存在順周期與逆周期兩種觀點。一部分學者認為，企業(yè)杠桿率是順周期的[8，9]，即經(jīng)濟繁榮期，企業(yè)會提升杠桿率，相反在衰退期，企業(yè)會選擇降低杠桿率。經(jīng)濟周期對不同規(guī)模、不同行業(yè)的企業(yè)杠桿率影響也不一樣[10]。也有學者對此提出了異議，認為企業(yè)杠桿率是逆周期波動的[11]，經(jīng)濟處于上行期時，公司的杠桿率下降，經(jīng)濟處于下行期時，公司的杠桿率則上升。部分學者進一步分析后認為，經(jīng)濟周期對企業(yè)杠桿率的影響可能是由于企業(yè)受到債務(wù)融資約束所導致的，且處于不同行業(yè)的企業(yè)債務(wù)融資約束不同[12，13，5]。大部分學者認為，對于融資不受約束的企業(yè)而言，企業(yè)杠桿率是逆周期的，而對融資受限的企業(yè)，杠桿率尚存在爭議，一部分學者認為是順周期的[14，15]，也有學者認為是逆周期的[4]，還有學者認為融資受約束的企業(yè)杠桿率沒有表現(xiàn)出明顯的周期性[16，5]。

另外，國際金融危機也促使學術(shù)界更加關(guān)注金融周期變化，各國央行也認識到只關(guān)注以物價穩(wěn)定等為代表的經(jīng)濟周期實施宏觀調(diào)控顯然遠遠不夠，傳統(tǒng)單一調(diào)控框架難以有效應對系統(tǒng)性金融風險，

甚至在一定程度上還會縱容資產(chǎn)泡沫，積聚金融風險。目前，關(guān)于金融周期的定義學術(shù)界尚未統(tǒng)一，Borio（2014）[17]認為金融親周期特點明顯，表現(xiàn)為信貸規(guī)模與資產(chǎn)價格等指標具有順周期性。因此，理論上來說杠桿率應呈現(xiàn)順周期性，即經(jīng)濟周期處于繁榮期（經(jīng)濟增速快）時，金融周期處于繁榮期（監(jiān)管寬松，信用擴張）時，企業(yè)杠桿率高;經(jīng)濟周期處于衰退期，金融周期處于衰退期（監(jiān)管嚴格，信用收縮）時，企業(yè)杠桿率低。

但考慮到經(jīng)濟周期、金融周期對企業(yè)杠桿率都具有聯(lián)動效應，現(xiàn)有文獻缺少對經(jīng)濟周期和金融周期雙重考慮的相關(guān)研究，對于企業(yè)杠桿率變動的周期性屬性也尚未達成共識。本文更關(guān)注經(jīng)濟周期與金融周期異步時杠桿率的變化，從而探索金融經(jīng)濟周期中的杠桿政策選擇。為此，選擇從微觀視角下，結(jié)合融資約束，研究經(jīng)濟周期與金融周期異步性對企業(yè)杠桿率的聯(lián)動影響，并分析企業(yè)杠桿率是如何隨周期性變化而變動的。

三、理論分析與研究假設(shè)

由于經(jīng)濟周期和金融周期涉及因素不同，其變動對企業(yè)杠桿率的影響力也存在不少差異。我國經(jīng)濟周期與金融周期存在明顯相關(guān)性，但二者并非簡單線性相關(guān)。觀察金融周期和經(jīng)濟周期走勢，可以發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟周期的波峰要比金融周期的波峰出現(xiàn)早，而經(jīng)濟周期的波谷比金融周期的波谷出現(xiàn)晚，即我國經(jīng)濟周期與金融周期之間存在明顯的疊加和異步狀態(tài)，周期峰谷轉(zhuǎn)換存在一定滯后性。經(jīng)濟周期的衰退向金融周期的傳染速度要快于金融周期的繁榮對經(jīng)濟周期的傳染速度。因此，經(jīng)濟周期與金融周期存在不同步現(xiàn)象。

經(jīng)濟周期與金融周期出現(xiàn)異步現(xiàn)象，企業(yè)杠桿率的波動會受到影響。從直接影響看，當經(jīng)濟周期處于繁榮期，金融周期處于衰退期時，金融市場信用環(huán)境緊縮，資產(chǎn)價格下跌，企業(yè)增加債務(wù)融資，提高杠桿率，此時市場整體風險偏好擴張，貨幣政策等政策傳導效果好，實體企業(yè)經(jīng)營興盛，導致杠桿率上升。當經(jīng)濟周期處于衰退期，金融周期處于繁榮期時，金融市場信用環(huán)境寬松，資產(chǎn)價格上升，企業(yè)減少債務(wù)融資，降低杠桿率，此時市場整體風險偏好收縮，貨幣政策等政策實施效果下降，企業(yè)經(jīng)營困難，導致杠桿率下降。也就是說，從直接影響看，企業(yè)杠桿率呈逆金融周期波動。從間接影響看，當經(jīng)濟周期處于繁榮期（經(jīng)濟增速快）、金融周期處于衰退期（監(jiān)管加強，信用緊縮）時，由于周期波動對企業(yè)其他特征因素產(chǎn)生影響后，再傳遞影響企業(yè)杠桿率的波動，期間存在滯后效應，因此杠桿率相對呈下降趨勢;在經(jīng)濟周期處于衰退期（經(jīng)濟增速減慢）、金融周期處于繁榮期（監(jiān)管寬松，信用擴張）時，由于周期對企業(yè)其他特征因素的影響進而影響杠桿率，期間存在滯后效應，使得企業(yè)杠桿率相對上升。也就是說，從間接影響看，企業(yè)杠桿率呈順金融周期波動。由此，提出假設(shè)1：

H1 當經(jīng)濟周期與金融周期存在異步現(xiàn)象時，從直接影響看，企業(yè)杠桿率是逆金融周期波動;從間接影響看，企業(yè)杠桿率是順金融周期波動的。

企業(yè)杠桿率取決于企業(yè)的融資成本和收益，企業(yè)融資約束情況也會影響企業(yè)面對經(jīng)濟周期、金融周期的波動時的敏感程度?？稍偃谫Y的企業(yè)對融資的需求強烈，融資時往往會忽視對融資成本和收益的關(guān)注，較易提高杠桿率;相反，融資受限企業(yè)，會更多地選擇內(nèi)部融資，這些企業(yè)在融資時會較多地考慮融資的成本和收益，會綜合考慮各融資渠道的融資成本進行選擇，這類企業(yè)杠桿率波動較小。

從直接影響看，當經(jīng)濟周期與金融周期存在異步現(xiàn)象時，企業(yè)杠桿率是隨金融周期逆周期變化的，且可再融資的公司表現(xiàn)更明顯，通過融資來提升企業(yè)杠桿率。在金融衰退時期，融資環(huán)境緊縮，可融資企業(yè)得不到融資，融資受限的企業(yè)反而不易受周期波動影響;在金融繁榮時期，可再融資的公司可以通過融資來提升企業(yè)杠桿率，而融資受限企業(yè)因為不能得到融資，使公司杠桿率相對下降。因此，可再融資企業(yè)杠桿率受金融周期波動的影響較融資受限企業(yè)大。同理，從間接影響看，當經(jīng)濟周期與金融周期存在異步現(xiàn)象時，企業(yè)杠桿率是隨金融周期順周期變化的，但相同的是，可再融資企業(yè)杠桿率受金融周期波動的影響較融資受限企業(yè)大。由此可見，融資約束會對企業(yè)杠桿率產(chǎn)生影響?；谶@一分析，提出假設(shè)2：

H2 當經(jīng)濟周期與金融周期存在異步現(xiàn)象時，可再融資企業(yè)杠桿率受金融周期波動的影響較融資受限企業(yè)大。

（二）變量選取

1.企業(yè)杠桿率。

企業(yè)杠桿率可以反映公司治理的水平，從已有的研究看，大部分學者選擇用資產(chǎn)負債率來衡量企業(yè)的杠桿率，主要取決于負債和資產(chǎn)之間的比例關(guān)系。也有學者選用企業(yè)負債中中長期負債和短期負債的數(shù)據(jù)，采用長期負債與短期負債比衡量企業(yè)杠桿率[18]。

2.經(jīng)濟周期。

以往針對經(jīng)濟周期的研究中，大多數(shù)學者采用HP濾波、BP濾波等方法，通過差分來提取趨勢成分、周期成分等，劃分經(jīng)濟周期[19-21]。通過對比多篇文獻，發(fā)現(xiàn)這幾種方法所得到的經(jīng)濟周期劃分結(jié)果基本一致，而HP濾波的方法相對比較直觀，HP趨勢線之上的為經(jīng)濟周期的上行期，趨勢線之下的為經(jīng)濟周期的下行期，可以保證經(jīng)濟周期的可靠性，因此選擇采用HP濾波來計算我國的經(jīng)濟周期。

如圖1所示，我國2000-2018年GDP增長率的波動周期與對GDP數(shù)據(jù)差分后的HP濾波分析得到的波動周期基本一致，因此本文以2008年為分界點，2008年之前為上行趨勢，2008年之后為下行趨勢。

3.金融周期。

以往對金融周期的測算方法主要圍繞信貸、金融杠桿、股價、房地產(chǎn)價格等金融周期變量的增長率波動及濾波分析法[22，23]。本文為與經(jīng)濟周期劃分一致，選擇我國同一時期M2增長率衡量金融周期，同時采用HP濾波技術(shù)提取周期成分來得到金融周期的波動，以虛擬變量方式確定金融周期指標。

如圖2所示，基于我國2000-2018年M2增長率的波動周期與對M2增速的HP濾波分析得到的波動周期基本一致，2001年，2003年，2005年，2007-2009年，2013年，2015年，2018年為經(jīng)濟上行期，2002年，2004年，2006年，2010-2012年，2014年，2016-2017年為經(jīng)濟下行期。

4.公司特征因素。在已有研究成果的基礎(chǔ)上，選取資產(chǎn)有形性（Tangle）、公司規(guī)模（SIZE）、股權(quán)回報率（RET）、成長性（MB）、流動比率（LIQ）、營運能力（OPE）、盈利能力（ROE）作為控制變量。

（三）數(shù)據(jù)來源

企業(yè)基本面數(shù)據(jù)來自wind數(shù)據(jù)庫、深圳證券交易所以及上海證券交易所。選擇我國滬深兩市全部A股上市的企業(yè)2001-2018年的財務(wù)會計報表作為研究樣本，剔除ST的企業(yè)、數(shù)據(jù)異常企業(yè)以及指標缺失企業(yè)，最終選擇了704家上市公司作為樣本進行多元回歸研究，其中有433家上市國有企業(yè)和271家上市非國有企業(yè)，涉及采礦業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)等18個行業(yè)。

結(jié)合經(jīng)濟周期波動趨勢劃分發(fā)現(xiàn)，金融周期與經(jīng)濟周期存在異步現(xiàn)象：2008年之前，經(jīng)濟周期處于上行期，而金融周期在2001年，2003年，2005年，2007年，2008年為上行期，2002年，2004年，2006年為下行期，存在經(jīng)濟周期與金融周期異步現(xiàn)象;同理，2008年之后經(jīng)濟周期處于下行期，與金融周期同樣出現(xiàn)了異步現(xiàn)象。

因此，根據(jù)經(jīng)濟周期與金融周期異步現(xiàn)象，將經(jīng)濟周期的兩個階段進行劃分，對2008年之前的數(shù)據(jù)建立金融衰退模型，將上行期的金融周期性指標賦值為0，下行期的金融周期性指標賦值為1;對2008年之后的數(shù)據(jù)建立繁榮模型，將上行期的金融周期性指標賦值為1，下行期的金融周期性指標賦值為0。

（四）樣本分組

本文首先根據(jù)2008年之前和之后的經(jīng)濟周期繁榮期和經(jīng)濟周期衰退期對總體樣本進行劃分，在此基礎(chǔ)上進一步區(qū)分出經(jīng)濟周期與金融周期異步的樣本，對樣本進行雙周期異步與企業(yè)杠桿率關(guān)聯(lián)性的研究。其次，依據(jù)我國上市企業(yè)再融資的要求，近三年平均凈資產(chǎn)收益率超過6%的企業(yè)可以再融資，因此，本文根據(jù)公司是否符合再融資要求，將樣本分為再融資樣本和融資受限樣本，分別研究周期異步性對不同企業(yè)杠桿率的影響。

五、實證結(jié)果及分析

（一）周期異步性對企業(yè)杠桿率的直接效應分析

使用stata14對所選擇的704家上市公司指標數(shù)據(jù)進行多元回歸研究分析，采用的是普通最小二乘法，通過hausman檢驗得到，Prob>chi2 =0.0000，該模型使用固定效應是最佳的結(jié)果。得到2008年之前衰退模型的回歸結(jié)果如表2：

由表2可知，全部上市公司面板數(shù)據(jù)的擬合度較好，表明回歸模型較為顯著。無論企業(yè)可否再融資，企業(yè)的杠桿率與金融周期呈負相關(guān)性，說明衰退模型能解釋金融周期波動對企業(yè)杠桿率的直接影響，且上市公司杠桿率是逆金融周期變化，說明在2008年之前，我國的經(jīng)濟周期正處于繁榮期，當雙周期存在異步現(xiàn)象（即金融周期處于衰退期）時，金融市場信用環(huán)境緊縮，但此時市場整體風險偏好擴張，貨幣政策等政策傳導效果好，實體企業(yè)經(jīng)營興盛，導致企業(yè)杠桿率上升。

由表3可知，全部上市公司面板數(shù)據(jù)的擬合度較好，表明回歸模型較為顯著。無論企業(yè)可否再融資，企業(yè)杠桿率與周期呈顯著負相關(guān)性，說明繁榮模型能解釋金融周期波動對企業(yè)杠桿率的直接影響，且上市公司的杠桿率是逆金融周期變化，說明在2008年之后，我國處于經(jīng)濟衰退期，當金融周期與經(jīng)濟周期存在不同步現(xiàn)象（即金融周期處于繁榮期）時，金融市場信用環(huán)境寬松，但市場整體風險偏好收縮，貨幣政策等實施效果下降，實體經(jīng)濟經(jīng)營困難，導致杠桿率下降。

綜上所述，金融周期與經(jīng)濟周期存在異步現(xiàn)象時，企業(yè)杠桿率是隨著金融周期逆周期波動的，與假設(shè)一致。當經(jīng)濟周期處于繁榮期，金融周期處于衰退期時，金融市場信用環(huán)境緊縮，但此時市場整體風險偏好擴張，貨幣政策等傳導效果好，實體企業(yè)經(jīng)營興盛，杠桿率上升。當經(jīng)濟周期處于衰退期，金融周期處于繁榮期時，金融市場信用環(huán)境寬松，但市場整體風險偏好收縮，貨幣政策等實施效果下降，企業(yè)經(jīng)營困難，杠桿率下降。

（二）周期異步性對企業(yè)杠桿率的間接效應分析

考慮到企業(yè)杠桿率可能在整個經(jīng)濟周期內(nèi)發(fā)生變化，因此選擇周期性波動對企業(yè)杠桿率的間接影響進行分析。使用stata 14對所選擇的704家上市公司指標數(shù)據(jù)進行多元回歸分析，引入各指標與經(jīng)濟周期的交互項，構(gòu)建衰退模型和繁榮模型，采用普通最小二乘法來回歸分析間接影響。通過hausman檢驗得到，Prob>chi2 =0.0000，該模型使用固定效應是最佳的結(jié)果。

由2008年之前構(gòu)建的衰退模型回歸結(jié)果（表4）分析可知，在控制了企業(yè)的特征因素之后，全部企業(yè)杠桿率與金融周期呈負相關(guān)性，金融衰退期對企業(yè)杠桿率的影響為負，這表明企業(yè)杠桿率是順周期變化的，與假設(shè)一致。當經(jīng)濟周期處于繁榮期、金融周期處于衰退期時，由于周期波動對企業(yè)其他特征因素產(chǎn)生影響后，再傳遞引起企業(yè)杠桿率的波動，期間存在滯后效應，因此杠桿率相對呈下降趨勢。同樣，從實證結(jié)果看，可再融資企業(yè)的杠桿率是順周期變化最明顯的，也就是說相對于不可再融資企業(yè)，可再融資企業(yè)因為不能得到融資，使得企業(yè)杠桿率不斷下降，在衰退期面臨的風險加大。

由2008年之后構(gòu)建的繁榮模型回歸結(jié)果（表5）可知，在控制了企業(yè)的特征因素之后，全部企業(yè)杠桿率與金融周期呈正相關(guān)性，即企業(yè)杠桿率隨金融周期順周期波動，與假設(shè)一致。在經(jīng)濟周期處于衰退期、金融周期處于繁榮期時，由于周期對企業(yè)其他特征因素的影響進而影響杠桿率，期間存在滯后效應，使得企業(yè)杠桿率相對上升。同樣從實證結(jié)果可以看出，可再融資企業(yè)債務(wù)融資規(guī)模的變化是順周期變化最明顯的，也就是說相對于不可再融資企業(yè)，可再融資企業(yè)可以通過融資來提升企業(yè)杠桿率，而融資受限企業(yè)因為不能得到融資，公司杠桿率不斷下降。

綜合對比分析衰退模型和繁榮模型發(fā)現(xiàn)，當經(jīng)濟周期與金融周期存在異步現(xiàn)象時，企業(yè)杠桿率是隨金融周期順周期變化的，且可再融資企業(yè)會通過融資來提升企業(yè)杠桿率，與假設(shè)一致。在金融衰退時期，融資環(huán)境緊縮，可融資企業(yè)得不到融資，融資受限企業(yè)反而不易受周期波動影響;在金融繁榮時期，可再融資企業(yè)可以通過融資來提升企業(yè)杠桿率，而融資受限企業(yè)因為不能得到融資，使公司杠桿率不斷下降。

結(jié)合我國的宏觀經(jīng)濟環(huán)境，總結(jié)我國企業(yè)杠桿率逆金融周期波動的原因有：

第一，經(jīng)濟周期和金融周期的動態(tài)演變對企業(yè)杠桿率具有明顯沖擊。經(jīng)濟周期與金融周期之間異步時，若金融周期呈上升趨勢，則經(jīng)濟處于下行期，企業(yè)對未來悲觀，因此縮小了融資規(guī)模。當經(jīng)濟周期和金融周期都處于下降階段時，企業(yè)的發(fā)展需要依靠外部融資，雙周期下行壓力導致杠桿率擴大。第二，政府可以通過貨幣政策干預市場經(jīng)濟的發(fā)展，從而影響企業(yè)杠桿率。貨幣政策是逆周期的，即在經(jīng)濟景氣時，選擇從緊的貨幣政策來調(diào)整企業(yè)杠桿率，在經(jīng)濟蕭條時，選擇寬松的貨幣政策來干預經(jīng)濟。第三，企業(yè)杠桿率受到資產(chǎn)價格波動的影響。在經(jīng)濟低迷時期，資產(chǎn)價格下跌，企業(yè)增加債務(wù)融資，提高杠桿率。在經(jīng)濟繁榮時期，資產(chǎn)價格上升，企業(yè)會選擇股權(quán)融資來減小債務(wù)融資規(guī)模，降低杠桿率。因此，資產(chǎn)價格的順周期波動使得企業(yè)杠桿率逆周期波動。

六、研究結(jié)論及政策建議

基于近年來學術(shù)界對周期性波動的研究，通過選擇我國2001-2018年704家上市企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，再根據(jù)我國對企業(yè)再融資的約束條件，將全部企業(yè)分為可再融資企業(yè)和融資受限企業(yè)，結(jié)合經(jīng)濟周期和金融周期的異步性，以2008年為界限，分別在2008年前后建立了衰退模型和繁榮模型，研究了周期性對企業(yè)杠桿率的直接影響和間接影響。得出如下主要結(jié)論：

（1）經(jīng)濟周期與金融周期存在異步現(xiàn)象，且經(jīng)濟周期與金融周期的波動大致是反向波動的，金融周期發(fā)展的頂端恰好是經(jīng)濟周期衰退的起點。

（2）從直接影響看，企業(yè)杠桿率是逆周期波動的，相反，從間接影響看，企業(yè)杠桿率是順周期波動的，與假設(shè)一致。在成熟的金融體系中，企業(yè)在經(jīng)濟衰退時期杠桿率是逆周期波動的，會選擇提高杠桿率來將企業(yè)置于相對穩(wěn)定安全的狀態(tài)，減少經(jīng)濟衰退對其的影響，側(cè)面反映了我國金融體系尚未完全成熟。

（3）對比再融資樣本和非融資樣本，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟衰退時，周期性對再融資樣本中企業(yè)杠桿率的影響較融資受限企業(yè)顯著，且融資受限的企業(yè)在衰退時期不能進入市場進行外部融資，不易受周期性波動影響，與假設(shè)一致。

隨著中國金融體制改革的不斷深入，各種體制性、結(jié)構(gòu)性和周期性影響都有可能通過非金融部門的傳導機制對宏觀經(jīng)濟的穩(wěn)定性造成沖擊。了解經(jīng)濟周期波動規(guī)律及其與企業(yè)發(fā)展的聯(lián)動機制，對深化企業(yè)改革、防范風險、穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。結(jié)合我國宏觀經(jīng)濟周期與金融周期的異步性特征以及實證得到的結(jié)論，對我國實體經(jīng)濟的發(fā)展提出以下建議：

首先，擴大企業(yè)公開信息披露的范圍。企業(yè)融資質(zhì)量關(guān)乎企業(yè)的發(fā)展，完善企業(yè)披露信息的完整性和真實性，可以降低企業(yè)由于信息不對稱導致的融資風險，提高企業(yè)的融資效率，促進企業(yè)發(fā)展。其次，完善企業(yè)的再融資政策。融資政策的調(diào)整對企業(yè)的發(fā)展具有重要意義，尤其對中小企業(yè)而言，采用多元化的融資工具、優(yōu)化融資結(jié)構(gòu)，促進企業(yè)發(fā)展。最后，利用周期性波動對企業(yè)杠桿率的影響，及時調(diào)整企業(yè)融資政策，在經(jīng)濟衰退時期放寬企業(yè)的融資政策，幫助企業(yè)度過蕭條時期。

參考文獻：

[1] Korajczyk R A， Levy A. Capital structure choice： Macroeconomic conditions and financial constraints[J]. Journal of Financial Economics，2003，68（2）：75-109.

[2] Levy A， Hennessy C. Why does capital structure choice vary with macroeconomic conditions？[J]. Journal of monetary Economics，2007，54（6）：1545-1564.

[3] Chen H. Macroeconomic conditions and the puzzles of credit spreads and capital structure[J]. The Journal of Finance，2010，65 （6）：2171-2212.

[4] Halling M， Yu J， Zechner J. Leverage dynamics over the business cycle[J]. Journal of Financial Economics，2016，122（3）：21-41.

[5] Pattanaik A， Rajeswari S. Business cycle effect on leverage： A study of Indian non-financial firm[R]. Mumbai Working Papers，Indira Gandhi Institute of Development Research，2018.

[6] 鄧創(chuàng)，徐曼.金融周期理論與實證研究的新進展[J].國際金融研究，2019（5）：36-44.

[7] 舒長江，洪攀，黃佳卉.基于資金循環(huán)流動視角的結(jié)構(gòu)性杠桿與金融脆弱性[J].財經(jīng)理論與實踐，2019（1）：10-16.

[8] Adrian T， Shin H S. Liquidity and leverage： Financial cycles liquidity and securitization conference[R].International Monetary Fund，2008.

[9] Covas F， Haan D， Wouter J. The role of debt and equity finance over the business cycle[J]. The Economic Journal，2012，122（565）：1262-1286.

[10]吳華強，才國偉，徐信忠.宏觀經(jīng)濟周期對企業(yè)外部融資的影響研究[J].金融研究，2015（8）：109-123.

[11]蘇冬蔚，曾海艦.宏觀經(jīng)濟因素與公司資本結(jié)構(gòu)變動[J].經(jīng)濟研究，2009（12）：52-65.

[12]Byoun S. How and when do firms adjust their capital structures toward targets？[J]. The Journal of Finance，2008，63（6）： 3069-3096.

[13]劉春紅，張文君.經(jīng)濟周期波動與融資約束的動態(tài)調(diào)整[J].中央財經(jīng)大學學報，2013（12）：37-42.

[14]Mendoza E G， Terrones M E. An anatomy of credit booms： Evidence from macro aggregates and micro data[R]. NBER Working Paper，National Bureau of Economic Research，2008.

[15]江龍，宋常，劉笑松.經(jīng)濟周期波動與上市公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整方式研究[J].會計研究，2013（7）：28-34，96.

[16]羅時空，龔六堂.企業(yè)融資行為具有經(jīng)濟周期性嗎——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].南開管理評論，2014（2）：74-83.

[17]Borio C. The financial cycle and macroeconomics： What have we learnt？[J]. Journal of Banking & Finance，2014，45（1）： 182-198.

[18]Barth J R， Miller S M. Benefits and costs of a higher bank "leverage ratio"[J]. Journal of Financial Stability，2018，38（3）：37-52.

[19]Drehmann M， Juselius M， Korinek A. Going with the flows： New borrowing， debt service and the transmission of credit booms[R]. National Bureau of Economic Research，2018.

[20]范小云，袁夢怡，肖立晟.理解中國的金融周期：理論、測算與分析[J].國際金融研究，2017（1）：28-38.

[21]任澤平，熊柴.當前中國經(jīng)濟金融運行邏輯[J].中國金融，2018（14）：73-75.

[22]Drobetz W， Wanzenried G. What determines the speed of adjustment to the target capital structure？[J]. Applied Financial Economics，2006，16（13）： 941-958.

[23]Cook D O， Tang T. Macroeconomic conditions and capital structure adjustment speed[J]. Journal of corporate finance，2010，16（1）：73-87.

（責任編輯：王鐵軍）