股票流动性对资本结构动态调整的影响

李芳 郝晓雁 田苗俊

【摘 要】 资本结构一直是财务管理领域研究的核心问题。权衡理论一定程度上放宽了MM理论的假设，主要从静态和动态角度研究。股票流动性影响资本结构动态调整主要是上市公司在进行权益融资时影响其股权资本成本，进而影响其资本结构相关决策。研究股票流动性对资本结构动态调整的影响对于进一步丰富动态权衡理论及企业资本结构相关决策实践具有重要意义。文章主要基于股票市场摩擦视角来研究股票流动性对企业资本结构动态调整的影响，这样有助于证明并且在一定程度上丰富动态权衡理论。

【关键词】 股票流动性; 资本结构; 动态调整

【中图分类号】 F275  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2019）21-0152-06

一、引言

对于资本结构的研究历来是财务管理领域研究的核心问题之一。对资本结构的研究热潮开始于1958年 Modigliani和Miller提出经典的MM理论。但该理论是建立在完美市场基础上，即认为市场是零融资成本的、信息对称的且是零税收的，资本结构不会影响公司价值。然而，现实与MM理论的苛刻假设相互排斥，因此，公司价值必然受到资本结构的影响。权衡理论在一定程度上放宽了MM理论的假设，认为公司存在最优的资本结构，其建立在市场是不完美的、有效的、不存在信息不对称问题的基础上。对于资本结构的研究历来主要从静态角度以及动态角度分别进行。然而其进入动态研究的轨道，主要是由1989年Fisher将调整成本引入传统静态权衡理论开始的。从动态角度来说，企业会不断通过调整自身的资本结构来逐步趋近其目标值以追求企业價值最大化。

然而大多数的研究主要从公司特征、宏观经济环境及经济周期等方面来研究企业资本结构的动态调整。随着全球金融市场的不断发展，公司越来越多地选择股权融资作为重要的融资手段，而股票市场的运行机制、市场风险和股票流动性等一些企业外部因素日益成为公司的融资决策的重要影响因素。股票的流动性影响股权资本成本，进而影响公司资本结构的决策，在此基础上，本文主要基于股票市场摩擦视角来研究股票流动性对企业资本结构动态调整的影响，这样有助于证明并且在一定程度上丰富动态权衡理论。

二、理论分析及研究假设

（一）股票流动性的定义及度量

1990年Harris提出从宽度、深度、即时性以及弹性四个维度来进行定义股票流动性。其中宽度是指成交价与市场的合理有效价之间最大的偏差;深度是指最优价格下的最大订单量;即时性衡量了定量股票在定价下成交时间的长短，代表着市场双方进行交易的速度;而弹性是指价格的一个恢复速度，其衡量了价格从交易引起价格波动中恢复的快慢或者令价格波动因素消失的快慢[1]。

能够反映股票流动性的指标很多，价格法比如买卖价差、交易量法比如报价深度和换手率等、流动性比率法如非流动性指标等[2]，最具有代表性的为弱流动性。一般认为，弱流动性与股票的流动性成反比关系。该指标避免了有效价差和换手率仅从单一维度考虑股票流动性，权衡数据的可获得性以及有效性。本文最终将其选作衡量股票流动性的指标。

（二）资本结构动态调整的定义及度量

研究表明资本结构存在动态调整。而公司是否会调整，本质上决定于调整收益与调整成本之间的权衡，若调整成本大于调整收益则不调整，反之，调整。但就长期来看企业会不断调整其资本结构以趋近于目标资本结构[3]。本文借鉴前人的研究方法，通过将股票流动性这一变量引入到资本结构动态调整模型中来研究股票流动性对其动态调整的影响，以资本结构动态调整速度指标来反映企业的资本结构动态调整的情况。

资本结构动态调整速度实质上是一个调整系数，其反映了在某一时期企业的资本结构向其最优值调整的快慢。该调整系数通过MDRi，t+1-MDRi，t=λ（MDR*i，t+1-MDRi，t）+δi，t模型来反映，其中MDR*i，t+1代表在t+1年时，企业i的目标资本结构，MDR*i，t+1-MDRi，t表示在t年企业i理论上应该向最优资本结构调整的幅度，MDRi，t+1-MDRi，t表示在t年和t+1年企业i实际资本结构的调整幅度，λ值表示企业资本结构实际调整幅度与应该调整幅度的比值，其客观反映了资本结构动态调整的速度[4]。

（三）股票流动性对资本结构动态调整的影响

1.股票流动性影响下资本结构动态调整状况

基于动态权衡理论可知，企业总是在不停地调整其资本结构以达到最优值。然而影响资本结构的因素很多，其本身也一直处于动态变化之中而导致企业选择目标资本结构成为一个动态过程。并且随着全球金融市场的不断发展，公司越来越多地选择股权融资作为重要的融资手段，而股票市场的运行机制、市场风险和股票流动性等日益成为公司融资决策的重要影响因素。股票的流动性影响企业的股权资本成本，进而影响其在资本结构问题上的选择，因此，在股票流动性的影响下绝大多数进行的是动态调整。

由动态权衡理论可知，资本结构进行动态调整存在调整成本，其本质上决定动态调整。调整成本使公司不会立即将此时的资本结构调整到预测的最优值，并且该成本使企业只能进行部分调整。股票流动性影响资本结构动态调整主要是上市公司在进行权益融资时，通过影响调整成本即股票的发行成本和回购成本进而形成影响的[5]。因此，在股票流动性的影响下，公司的资本结构由于调整成本的存在只能进行部分调整。据此提出假设1。

H1：公司资本结构在股票流动性的影响下绝大部分进行动态调整，且多数进行的是部分调整。

2.股票流动性影响下资本结构动态调整速度

由上可知，上市公司在进行权益融资时，股票流动性可以通过影响企业资本结构动态调整的决定性因素——调整成本来影响其动态调整。调整成本主要包括股票的发行成本和股票的回购成本。

股票的发行成本主要包括发行费用和SEO折价。很多学者认为股票的发行费用会随股票流动性的增强而减少。Butler et al.（2005）认为，承销费用在股票发行费用中占有很大的比重，而当企业的股票流动性增强时，企业之间的信息不对称程度会降低，从而承销商的搜寻成本及交易成本等会减少，进而其承销费用也会较少，因此股票的发行费用会随股票流动性的增强而减少。同时，股票流动性越高，SEO折价也会越低。如Corwin[6]认为，股票的流动性越高，管理者和投资者之间的信息不对称程度便会越低，SEO的折价也会越低。因此，股票的流动性越高，则企业股票的发行成本如发行费用和SEO折价会越低，从而企业所面临的调整成本便會更小，那么此时调整收益越容易超过调整成本，则动态调整的速度也会加快。

股票的回购成本即回购股票所付出的代价。一般认为，企业的股票流动性越高，则企业的回购成本越低。如Banerjee and Gatchev（2007）认为如果企业股票流动性增强，那么其在进行回购股票时所进行交易的费用便会降低，同时其在价格方面的冲击也会变小，即股票的回购成本会随着股票流动性的增强而降低。因此，股票的流动性增强时，其回购成本会降低，从而企业所面临的调整成本便会更小，那么此时调整所带来的收益越容易超过调整成本，则动态调整的速度也会加快。据此提出假设2。

H2：当我国上市公司股票流动性升高时，其资本结构动态调整的速度会越快。

三、实证设计

（一）样本选取与数据来源

本文以2011年至2015年在深沪两市仅发行了A股的上市公司作为研究样本，剔除同时发行了B股或H股的A股上市公司、金融保险类上市公司以及*ST、ST、PT、S、S*ST类公司，剔除主要变量存在缺失以及财务数据异常的公司等，并对筛选出的样本进行如下处理：

将变量成长性MB、盈利能力EBIT_SIZE、折旧非债务税盾DEP_SIZE和研发非债务税盾RD_SIZE、有形性FA_SIZE进行了1%水平上双侧Winsorize处理（本文将Winsorize处理后的变量名之后加上_W）。

基于上述规则及标准，本文最终选取1 032家上市公司，从2011年至2015年共5年的数据作为研究样本。

（二）变量设计

1.股票流动性

本文主要采用弱流动性LIQ指标来衡量，其指标如下：

LIQ=■■■×107 （1）

其中Ni表示一年内股票i的除交易量为零的交易天数;Voli，t表示在第t天时，股票i的成交额;Ri，t表示在第t天时，股票i的收益率。在研究过程中将弱流动性扩大107倍是为了保证该指标与其他指标在同等的数量级上。该指标的值与股票流动性成反比，该值越小则股票流动性越强。

2.资本结构动态调整速度

本文将股票流动性引入到资本结构动态调整模型来研究股票流动性对资本结构调整速度的影响。使用以下资本结构动态调整模型：

MDRi，t+1-MDRi，t=λ（MDR*i，t+1-MDRi，t）+δi，t （2）

其中MDRi，t代表在第t年企业i的市场资本结构，MDR*i，t+1代表在第t+1年企业i的目标资本结构，MDR*i，t+1-MDRi，t表示在t年企业i理论上应该向最优资本结构调整的幅度，MDRi，t+1-MDRi，t表示在t年和t+1年企业i实际资本结构的调整幅度，δi，t～N（0，I），I为单位矩阵。λ值表示企业资本结构实际调整幅度与应该调整幅度的比值，其客观反映了资本结构动态调整的速度。

MDR*i，t+1=βXi，t  （3）

其中，Xi，t代表研究的所有自变量的函数，MDR*i，t+1代表在t+1年企业i的目标资本结构。本文研究目标资本结构MDR*i，t+1主要使用该模型来拟合主要是由于无法直接获取企业的目标资本结构数据造成的。

MDRi，t+1=（λβ）Xi，t+（1-λ）MDRi，t+δi，t （4）

通过联立公式2和公式3可得公式4。本文主要通过公式4来分析我国上市公司股票流动性对其动态调整的影响，它是本文使用的一个主要模型。

3.控制变量

控制变量定义如表1所示。

（三）模型构建

由上可知，在研究股票流动性对资本结构动态调整的影响时，将股票流动性引入到资本结构动态调整模型MDRi，t+1-MDRi，t=λ（MDR*i，t+1-MDRi，t）+δi，t中来，可得到具体模型设定如下：

MDRi，t+1=α0+（1-λ）MDRi，t+α1LIQ+α2SIZE+α3EBIT_SIZE+α4MB+

α5DEP_SIZE+α6FA_SIZE+α7RD_SIZE+α8MED_IND+δi，t    （5）

首先，用市场资产负债率MDRi，t+1作为被解释变量，估计以下模型：

MDRi，t+1=α0+α1LIQ+α2SIZE+α3EBIT_SIZE+α4MB+α5DEP_SIZE+

α6FA_SIZE+α7RD_SIZE+α8MED_IND+δi，t （6）

由此可以估计出的MDRi，t+1线性预测值MDR*i，t+1，该值为目标资本结构变量。

其次，将目标资本结构MDR*i，t+1带入公式7。

MDRi，t+1-MDRi，t=λi，t（MDR*i，t+1-MDRi，t） （7）

可以得到上市公司资本结构动态调整速度λi，t。

然后通过分析λ与0的大小来反映我国上市企业在股票流动性的影响下是否进行动态调整;分析λ与1的关系来反映企业对资本结构的调整是部分调整、恰好调整还是过度调整，具体如下：

（1）当λ<0时，此时企业资本结构进行了动态调整，但是实际调整方向背离应该调整方向;（2）当λ=0时，此时企业没有进行任何调整，其资本结构仍然为前期的数值，但此时并不意味着企业资本结构就是最优资本结构;（3）当0<λ<1时，此时企业资本结构进行了动态调整，但是从t期到t+1期由于调整成本的存在使其只是进行部分调整，并没有完全达到目标资本结构;（4）当λ=1时，此时企业资本结构进行了动态调整，且恰好完全达到目标资本结构，完成向目标资本结构的全部调整，说明当不存在调整成本时，企业可以达到最优资本结构;（5）当λ>1时，此时企业资本结构进行了动态调整，但是调整实际资本结构时超过了目标资本結构，进行了过度调整，并不处于最优资本结构上。

在此基础上通过按照LIQ百分位分组来分析当股票流动性升高时，其资本结构动态调整速度是如何变化的[7]。

四、实证分析

（一）特征描述

1.描述性统计分析

本文运用Stata 14对线性回归模型中各个基本相关变量做了主要描述性统计，结果呈现：资本结构（MDR）均值为0.2637，说明我国上市企业的平均负债水平整体不是很高。标准差为0.2561，可看出我国上市公司的资本结构标准差较小，说明其分布相对比较集中。股票流动性指标（LIQ）均值为0.0698，标准差为0.1430，可以看出我国上市公司的股票流动性标准差较小，股票流动性指标的分布也比较集中。

从其他变量的相关数据来看，公司规模SIZE均值为21.3756，说明我国上市企业的平均规模达到了较高水平，而其均值21.3756与中位数21.2760差异较小。除公司规模SIZE与成长性MB_W的标准差大于1，其他变量的标准差均小于1，说明所选取的样本数据相对比较集中，离散程度不大。

2.变量相关性分析

在对文中的模型进行参数估计和检验之前，我们先对基本变量进行相关性分析，其结果如表2所示。

从表2可以看出：整体来看，我国上市公司资本结构MDR与流动性LIQ在1%水平上显著，其相关系数为0.09，初步说明模型设计是合理的。其他变量基本与MDR之间也在1%水平上显著相关，MDR与行业资本结构中位数MED_IND在1%水平上显著，相关性较高为0.325，说明变量选取比较恰当，模型整体的有效性得到初步验证。

（二）回归结果分析

1.股票流动性影响下资本结构动态调整状况

为了研究企业资本结构在股票流动性影响下是否进行动态调整以及如何调整，将股票流动性引入到资本结构动态调整模型中，首先进行股票流动性LIQ与企业资本结构MDR的动态调整回归分析，并基于第四章对资本结构动态调整速度大小分析的基础上，对回归分析得到的资本结构动态调整速度进行统计分析。LIQ与MDR的动态调整回归分析如表3。

为了保证回归结果可靠性，我们主要采用固定效应和随机效应回归方法进行回归分析。其中，FE和RE分别表示采用固定效应面板模型和随机效应面板模型对我国上市公司动态调整过程进行回归。由FE和RE得到的R2分别为0.512和0.651，说明变量选取较好，模型拟合程度较好，模型设计较合理。此外，通过FE对模型进行回归分析，其调整速度为0.742;通过RE对模型进行回归分析，其调整速度为0.421。

可以看出，各个变量的相关系数的正负性与预计基本一致，且基本所有变量与MDR在1%水平上显著相关，这进一步说明本论文变量选取比较恰当，模型构造比较合理。股票流动性LIQ在1%水平上显著影响我国上市公司的资本结构MDR。

在LIQ与MDR的动态调整回归分析的基础上，为了研究资本结构在股票流动性下是否进行动态调整以及如何调整，基于前述调整速度大小分析的基础上，对调整速度进行统计分析。见表4。

从表4可以看出，企业资本结构在股票流动性的影响下不进行任何调整是极少数的，样本数仅为3.89%。这表明我国上市公司资本结构在股票流动性的影响下不进行任何调整是很少的，绝大部分进行动态调整。

同时，还可以看出企业资本结构在股票流动性的影响下进行趋向调整占比为60.46%，这说明趋向调整可能仅仅是资本结构的调整方向之一。资本结构进行趋向调整说明企业的资本结构具有目标值，并逐渐向其趋近。而企业进行背离调整的占比为35.65%，说明企业在进行资本结构动态调整时背离调整也确实是其存在的一种方式。

此外，还可以看出：企业资本结构在股票流动性的影响下能够恰好调整到目标资本结构的样本数很少，占比仅为4.02%。而进行部分调整的为46.27%，说明企业资本结构在进行动态调整时由于调整成本的因素使其多数进行部分调整，这与H1相一致。

2.股票流动性影响下资本结构动态调整速度

为了研究当股票流动性升高时，其资本结构动态调整速度如何变化，先通过LIQ与MDR的动态调整回归分析可得出股票流动性对资本结构存在显著影响以及其调整速度，但是无法反映出不同水平上的股票流动性对企业资本结构动态调整过程的影响。

因此，本文按百分位分组将股票流动性分为3段，采用随机效应回归方法和固定效应回归方法来研究当股票流动性不同时的调整速度，其结果见表5。

如表5所示，FE0、FE1、FE2分别表示股票流动性66—100百分位、33—66百分位、0—33百分位时采用固定效应回归方法来研究股票流动性对其调整速度的影响;而RE0、RE1、RE2分别表示股票流动性66—100百分位、33—66百分位、0—33百分位时采用随机效应回归方法来研究股票流动性对其调整速度的影响[8]。

由表5可看出，模型整体R2都在50%左右，说明模型设计较为合理，在整体上可以对被解释变量有比较好的解释作用。各个变量的相关系数的正负性与预计基本一致，且基本所有变量在1%水平上显著相关，这进一步说明变量选取比较恰当，模型构造比较合理。股票流动性LIQ在1%水平上显著影响我国上市公司的资本结构MDR。

可以看出，随着股票流动性的不断提高，采用固定效应回归方法对模型进行回归得到其动态调整的速度SPEED分别为0.713、0.753、0.862;采用随机效应回归方法对模型进行回归得到其动态调整的速度分别为0.315、0.432、0.435。这充分可以说明我国上市公司随着其股票流动性不斷提高，其资本结构动态调整的速度也越来越快，这与H2一致。

五、结论

当股票流动性变化时，我国上市公司资本结构绝大部分进行的是动态调整，不进行任何调整的企业是极少的，且由于调整成本的存在，多数企业进行的是部分调整，这进一步验证了企业资本结构遵循动态权衡理论。我国上市公司股票流动性越高，其资本结构动态调整的速度越快。这主要是由于其决定性因素——调整成本即股票的发行成本和回购成本会随着股票流动性的增强而降低。如果调整成本降低，那么此时企业调整收益越容易超过调整成本，则其进行资本结构动态调整的速度也会加快。●

【参考文献】

[1] HARRIS M，RAVIV A.Capital structure and the informational role of debt[J].Journal of Finance，1990（45）：321-349.

[2] 陈启欢，杨朝军.证券市场流动性综合指标及计量理论[J].数量经济技术经济研究，2005（8）：114-128.

[3] 孔爱国，薛光煌.中国上市公司资本结构调整能力的实证研究[J].复旦学报（社会科学版），2005（4）：39-46.

[4] 盛明泉，章砚.股票流动性对资本结构动态调整速度的影响[J].财经问题研究，2015（11）：85-91.

[5] BUTLER A W，GRULLON G，WESTON J P. Stock market liquidity and the cost of issuing equity[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2005（40）：331-348.

[6] BANERJEE S，GATCHEV V A，PAUL A. Stock market liquidity and firm dividend policy[J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2007（42）：369-397.

[7] 丁培嵘，郭鹏飞.基于行业均值的公司资本结构动态调整[J].系统工程理论应用，2005（5）：454-457.

[8] 伍婷婷.股票流动性对资本结构动态调整的影响分析[D].上海：东华大学硕士学位论文，2012.