董监高银行背景与资本结构动态调整

李冬生，刘颖然

(南华大学 经济管理与法学学院，湖南 衡阳 421001)

20世纪70年代，在MM理论的基础上修正而来的静态权衡理论为企业最优资本结构的存在提供了理论支持。学者们认为保持目标资本结构的企业能以较低的加权平均资本成本筹集资金和实现企业价值最大化的目标。而随着资本结构理论的发展，学者也发现企业实际资本结构与目标资本结构间的较大偏差[1]，调整成本便是阻碍两者趋近的原因[2-3]。通过调整成本与调整收益的权衡形成资本结构局部调整，使得动态权衡理论应运而生。而目标资本结构及其影响因素也常处于动态变化的过程，因此通过资本结构动态调整过程来确定企业资本结构[4]成为支持动态权衡理论的国内外学者的共识。Flannery、Rangan也指出资本结构动态调整模型在资本结构动态调整研究中被广泛使用[5]。

现有围绕动态权衡理论的研究要么着眼于引致资本结构偏差的企业内外部因素，要么关注于何种因素会导致调整成本差异，进而影响资本结构的调整。对于后者的研究，学者们多从公司特征、公司治理、国家层面以及宏观经济因素等方面进行探讨，却较少从高管特征和利益相关者角度去考察。如Mushtaq和Yet从企业的规模、信用评级与金融机构的关系等方面证实了印度企业的资本结构动态调整速度慢于巴基斯坦企业[6]，郭雪萌、梁彭等得出企业的高管薪酬激励能促使高管做出向最优资本结构调整的决策[7]。事实上企业资本结构调整的决策有赖于企业高管，且其调整除了关乎企业本身的发展，与企业的利益相关者也息息相关，特别是作为资金提供者的股东与债权人。例如Faulkender和Petersen就曾表示企业的目标资本结构除了依赖企业的融资需求，也有赖于资金供给[8]。所以作为企业资金供给方的债权人值得关注，且不同于美国等发达国家，贷款资金特别是银行贷款是我国企业外部筹资的重要资金供给源头。由于金融市场和法律制度环境尚不完善、银行贷款资金的稀缺性、银行设置严苛的企业贷款筛查机制，加之政府对银行金融资源配置的干预，银行贷款可获得性受限成为企业普遍的融资现状。因此许多企业通过聘请具有银行背景的高管、董事及监事的方法，以借助董监高与银行相关联的公共社会资本，拓宽基于非正式制度的银行贷款渠道，从而引起了资本结构调整成本和收益的变化，最终对企业资本结构动态调整决策产生影响。

本文着眼于企业债权人之一的银行和企业董监高，拟探究董监高银行背景与资本结构动态调整的关系。旨在丰富资本结构动态调整影响因素方面的研究，也为企业合理利用社会资本进行资本结构决策提供理论依据。

一 理论基础与研究假设

(一)董监高银行背景与资本结构动态调整

本文将董监高银行背景定义为上市企业的董事、监事及高级管理者中过去或现在任职于商业银行或政策性银行的人员。近些年，随着行为经济学研究的蓬勃发展，企业高管、董事或监事的行为对企业决策的影响受到了普遍关注。而Hambrick和Mason[9]提出的高阶梯队理论认为企业高层管理人员的任职背景会影响其行为决策。因此董监高的银行背景经历也必然影响他们做资本结构动态调整决策时的判断。同时董监高的银行背景经历，通过董监高与企业间的契约关系，又形成了企业与银行间的一种公共社会资本并为企业筹资活动所用。

基于Bourdieu提出的社会资本理论的观点，这种公共社会资本也必然依附于企业、董监高成员、银行三者共同构成的关系网络。三者共享关系网中的资源，也负有资源交换的义务。首先，具有银行背景的高管或董事可以利用自身的专业技能优势，为企业在债务市场的投融资提供更多金融咨询，为企业制定出更多优质的债务融资方案。这样企业在权衡资本结构调整成本和收益时有更大的决策空间，从而提升了企业现有的债务融资能力，使企业获得更低融资成本的债务资金[10]，且企业高管银行背景的存在会使企业委托理财意愿增强[11]。其次，具有银行背景的高管、董事或监事强大的金融背景关系网络可为企业而用。从而助力企业发掘更多隐形的融资渠道以推进其向最优资本结构调整的进程。最后，有银行背景的董监高可充当信息交流的中介，提高银企之间的信息流动性和利用程度。一来银行可以通过这些高管、董事和监事获得更多从公开渠道不易获得的企业专有“软信息”，从而提高银行资源配置效率，控制信贷风险[12]。二来企业也可借此向银行释放更多积极信号，以获取与自身资质相匹配的借贷资金量，降低自身资本结构调整成本。另外，在关系网络中处于特殊地位或位置的人可以对其代理人产生影响[13]。如有银行背景的企业董监高会出于专业的考量而避免企业的一些非理性投资。同时银企关系网中企业也会因此而受到银行更多的外部监督。这些最终都将促使企业更有动力地进行资本结构调整。当然银行背景的董监高可利用自己的声誉为企业提供一定的信誉担保，降低银企之间的逆向选择和道德风险[14]，缓解融资约束程度，为杠杆调整增加动力。

综上，董监高的银行背景有助于企业以更低的融资成本获得更丰富的银行信贷融资，融资弹性更大，资本结构调整的空间更大。同时由于信息不对称的缓解，企业所受的增多的外部监督敦促企业更快速地向目标资本结构调整。因此本文提出以下假设：

H1：有董监高银行背景的企业相对于没有董监高银行背景的企业而言，资本结构动态调整速度更快

H2：企业董监高银行背景程度越深，资本结构动态调整速度越快

(二)产权性质、董监高银行背景与资本结构动态调整

金融市场化及股权分置改革的推进虽然在一定程度上削减了中央或地方政府对商业银行的干预，但我国大多数商业银行，特别是国有银行仍被政府直接或间接的控制[15]。政府为推进地方经济的发展，常常会混淆其股权管理身份与行政管理身份。为扶持那些服务于地方经济发展，缓解就业压力的国有企业，政府会对商业银行的金融资源配置进行干预，这大大削弱了商业银行信贷决策的独立性，形成了政府、国企与商业银行之间的双重预算软约束[14]。此外，由于国企大都体量大，存续时间长，经营发展更稳定，而大部分非国企则相对更年轻，面临的经营风险较大，未来收益的不确定性较大。两类企业不同的特征差异也会引起银行对国有企业的融资倾斜，这就造成现阶段我国国有企业高企的杠杆率，以及非国企，特别是民营企业受到严重的融资歧视。不同产权性质的企业在获得外部债务资金的难易程度上的差异导致了其在资本结构调整决策上的不同表现，如非国有企业的资本结构调整速度相对较慢。而借助董监高银行背景，企业能拓宽与银行相关的关系网络，积累排他性的公共社会资本，进而拓宽企业非正式制度贷款筹资渠道，弥补正式制度下的金融资源配置机制失调导致的非国有企业资本调整不足。据此，本文提出以下假设：

H3：相对于国有企业，在非国有企业中董监高银行背景能更大幅度地加速资本结构动态调整速度

H4：相对于国有企业，在非国有企业中随着董监高银行背景程度的加深，资本结构动态调整速度提高的幅度更大

二 研究设计

(一)样本选择和数据来源

本文选取2012—2018年持续经营的我国A股非金融业上市公司为初始样本，并剔除ST、*ST、PT状态、公司董监高简历缺失、产权性质发生变更及其他相关变量缺失的样本。最终得到674个样本企业7年来的4718个样本观测值。同时对模型中的连续变量在上下1%的水平上进行了缩尾处理(Winsor)。本文数据均取自CSMAR和RESSET数据库。其中董监高银行背景变量参考罗付岩[16]、张改清[17]的做法，将CSMAR的上市公司人物特征数据库中的董监高金融背景数据和个人简历进行手工比对整理而得。所有数据均使用STATA13.1软件和Excel2013进行分析和处理。

(二)变量定义与模型设定

1.变量定义

(1)董监高银行背景

企业通过董监高建立起与银行的关系网络，积累了与银行相关联的公共社会资本，拓展了企业的非正式制度融资渠道。这种关系网络的构建常通过企业聘请具有银行背景的人员担任企业董事、监事或高管来实现。基于此，本文借鉴罗付岩[16]的做法构造了董监高银行背景虚拟变量BANK_Dum及董监高银行背景深度变量BANK_Depth两个衡量指标。若上市公司董事、监事及高级管理人员曾经或现在在商业银行及政策性银行中任职的，BANK_Dum取值为1，否则为0。BANK_Depth则衡量具有银行背景的董监高人数占董监高总人员数的比例。

(2)资本结构

资本结构，即企业各种资本的构成及其比例关系。其有广义与狭义之分。广义的资本结构指企业全部资金来源的构成，既包括长期资本，也包括短期负债。表示为企业股权融资与债券融资的构成比。狭义的资本结构只指代长期资本，即权益资本与长期债务的比值。本文的资本结构定义为广义的资本结构。借鉴姜付秀和黄继承[18]、盛明泉和周洁[19]的做法，用有息债务率Lev_Interest作为资本结构的代理变量，并用长期债务率LongLev进行稳健性检验。

(3)产权性质

由于国有企业与非国有企业本身的特征、所受的政策优惠、融资约束程度等的异同，董监高银行背景对资本结构调整速度的影响在两者之间也应有所差异。因此，本文设置了State_Dum变量去区分企业的产权性质，当State_Dum=1时，企业为国有企业，否则为非国有企业。

(4)控制变量

根据现有研究，企业资本结构的影响因素主要有公司特征变量[20]与宏观环境因素[21]两大类。因此本文选取的控制变量包括企业规模(Size)、成长性(Tobin’sQ)、盈利能力(Profit)、资产有形性(Tang)、非债务税盾(Ndts)、企业独特性(Unique)、经营性现金流比率(Cash)、行业年度资本结构中位数(Lev_Med)，并用年度虚拟变量控制宏观经济环境变化对公司资本结构的影响，见表1。

表1 变量定义表

2.模型构建

(1)目标资本结构

(1)

(2)资本结构动态调整

根据Nerlove构建的部分调整模型的思想，并借鉴Flannery 和Rangan[5]的研究成果，构建了标准的资本结构动态调整模型(2)：

(2)

其中Levi,t表示t年末的资本结构。将模型(1)代入模型(2)，整理后得：

Levi,t=(1-λ)Levi,t-1+λ(α0+∑βiXi,t-1+∑γtyrt)+εi,t

(3)

(3)董监高银行背景与资本结构动态调整

为研究董监高银行背景如何影响资本结构调整速度，在此借鉴姜付秀、黄继承[18]的做法。在标准的资本结构部分调整模型中加入董监高银行背景变量BANKi,t-1及其与资本结构的交互项BANKi,t-1×Levi,t-1，得到拓展的资本结构部分调整模型(4)。

Levi,t=(1-λ)Levi,t-1+λ(α0+∑βiXi,t-1+

∑γtyrt)+εi,t+δ0BANKi,t-1+

δ1BANKi,t-1×Levi,t-1

(4)

从上面的模型可知，资本结构的调整速度可表示为λ-δ1BANKi,t-1，如果δ1符号显著为正，则说明董监高银行背景会减慢企业资本结构的调整速度；反之，则会加快企业资本结构的调整速度。

三 实证结果与分析

(一)描述性统计与相关性分析

变量的基本情况如表2所示。

表2 描述性统计

表2列示了主要变量的描述性统计。样本公司实际资本结构Lev的均值是0.4496，Lev的标准差是0.2034，实际资本结构分布相对分散，有利于后续进行回归分析。BANK_Dum的均值表明样本中有董监高银行背景的企业约占总样本数的37.37%，我国上市公司聘请银行背景董监高的这一现象较为普遍，也侧面印证了我国企业通过构建非正式制度关系网来缓解正式制度债务资金筹集难的现状。BANK_Depth的均值为0.0276，极大值为0.4，这表明我国企业董监高团体中有银行背景的人员占比并不高。

表3列示了相关变量的Pearson相关性分析。其中由BANK_Dum与Lev的相关性系数显著为正可以初步表明，聘请具有银行工作背景的人员担任董监高的企业比董监高成员中无银行工作背景人员的企业负债程度更高。这也初步增大了本文假设得以证明的可能性。其他变量间的相关性也基本符合预期。

表3 相关性分析

(二)回归分析

1.董监高银行背景与资本结构动态调整

根据拓展的资本结构部分调整模型(4)，本文拟探讨企业董监高银行背景与资本结构动态调整速度间的关系。由于模型解释变量中包含了被解释变量Lev_Interesti,t的滞后项Lev_Interesti,t-1，因此回归使用的面板数据属于“动态面板数据”。若使用OLS进行回归结果不具有一致性，使用固定效应及随机效应的回归方法无法消除模型内生性，为缩小动态面板偏差，本文选择一阶差分GMM的方法对模型进行估计。因GMM回归会将变量前一期和前两期的数据作为当期的工具变量，最终共使用674个企业5年内的3370个观测值进行回归分析。回归结果见表4。

表4 董监高银行背景与资本结构动态调整

(1)董监高银行背景与资本结构动态调整速度

据表4中第2列的结果，模型的Sargan检验和二阶自相关检验的P值均大于0.1。模型的工具变量不存在过度识别且干扰项也不存在高阶自相关，模型结果有效。其中资本结构滞后项Lev_Interesti,t-1及其与董监高银行背景哑变量的交互项BANK_Dumi,t-1×Lev_Interesti,t-1均在1%的显著性水平上显著，且交互项的系数显著为负。这表明当企业有银行背景的董监高成员时，资本结构调整速度较快，董监高银行背景对资本结构动态调整有正向促进作用，假设1得以证明。

(2)产权性质、董监高银行背景与资本结构动态调整速度

由表4中第3和第4列中模型的Sargan检验和二阶自相关检验P值均大于0.1可知，模型结果有效。资本结构的滞后项及与董监高银行背景虚拟变量BANK_Dumi,t-1的交互项均在1%的显著性水平上显著，且滞后项的系数为正，交互项的系数为负。表明不同产权性质下董监高银行背景对企业资本结构调整的促进作用都能较好地发挥出来。对于有息债务率Lev_Interesti,t-1这一资本结构衡量指标而言，非国有企业和国有企业的资本结构调整速度分别为0.103+0.532×BANK_Dumi,t-1和0.322+0.297×BANK_Dumi,t-1，非国有企业交互项系数的绝对值大于国有企业。Bootstrap的Fisher组合检验[22]的经验P值为0.027，表明不同产权性质组间交互项BANK_Dumi,t-1×Lev_Interesti,t-1系数在1%的水平上存在显著差异。综上，相对于国有企业，非国有企业董监高银行背景能更大幅度地加速资本结构动态调整速度，董监高的银行背景特征对于加速企业资本结构调整在非国有企业中能发挥更大的作用，假设3得以验证。

2.董监高银行背景深度与资本结构动态调整

为进一步检验随着董监高银行背景程度的加深，资本结构调整速度提升的幅度是否会随之扩大，将董监高银行背景深度变量代入资本结构动态部分调整模型中进行检验，结果如表5所示。

(1)董监高银行背景深度与资本结构动态调整速度

回归结果列示在表5的第2列。结果显示模型的Sargan检验和二阶自相关检验均在1%的显著性水平上拒绝原假设，因此模型结果具有有效性。资本结构滞后项Lev_Interesti,t-1的系数在1%的水平上显著为正，系数为0.792。滞后项与董监高银行背景深度变量的交互项BANK_Depthi,t-1×Lev_Interesti,t-1系数为-4.358，在1%的水平上显著且为负值。根据模型(4)可知，当使用有息负债率Lev_Interesti,t-1作为资本结构的衡量指标时，资本结构调整速度为0.208 +4.358×BANK_Depthi,t-1。其中BANK_Depthi,t-1≥0，所以随着BANK_Depthi,t-1的增大，资本结构调整速度也逐渐加快。据此我们可以得出随着董监高银行背景程度的加深，企业资本结构调整速度也会随之加快，资本结构调整周期缩短，假设2得以证明。同时，若具有银行背景的董监高占比足够大时，企业可能会因这一关系融资而进行过度的资本结构调整，进而损害到企业价值最大化的实现。这也合理的解释了为何我国企业银行背景董监高占比并不高的现状。

表5 董监高银行背景深度与资本结构动态调整

(2)产权性质、董监高银行背景深度与资本结构动态调整速度

将样本企业按产权性质分组，检验产权性质对董监高银行背景深度与资本结构动态调整速度之间关系的影响，结果如表5的第3列和第4列所示。回归结果显示模型的Sargan检验和二阶自相关检验均在1%的水平上显著，拒绝原假设，模型工具变量不存在过度识别，干扰性不存在高阶自相关性。资本结构的滞后项Lev_Interesti,t-1及其与董监高银行背景虚拟变量BANK_Depthi,t-1的交互项均在1%的水平上显著。其中滞后项系数均为正数，交互项的系数均为负数。这表明不同产权性质下企业资本结构调整速度随董监高银行背景深度的加深而加快的趋势均存在。用有息债务率Lev_Interesti,t-1作为资本结构衡量指标时，非国有企业和国有企业的资本结构调整速度分别为0.208+5.716×BANK_Depthi,t-1和0.288+3.576×BANK_Depthi,t-1。由回归结果可以发现，非国有企业资本结构动态调整模型中董监高银行背景深度与有息负债率的交互项系数的绝对值大于国有企业。且基于Bootstrap的Fisher组合检验[22]的经验P值为0.018，表明在5%的水平上不同产权性质组间交互项BANK_Depthi,t-1×Lev_Interesti,t-1系数存在显著差异。综上可得，相比于国有企业，在非国有企业中随着董监高银行背景深度的增大，企业资本结构调整速度提高的幅度更大，假设4得以验证。

四 稳健性检验

为检验上述实证结果的稳健性，本文使用长期债务率LongLev重新衡量企业的资本结构。因GMM回归会将变量前一期和前两期的数据作为当期的工具变量，最终使用4年675个企业，共2700个观测值进行上述回归，结果如表6所示。

表6 稳健性检验

全样本的情形下，董监高银行背景哑变量和董监高银行背景深度变量与长期债务率的交互项BANK_Dumi,t-1×LongLevi,t-1和BANK_Dumi,t-1×LongLevi,t-1的系数在1%的水平上显著为负，因此假设1和假设2得以验证。区分不同的产权性质进行分组回归，发现不论是用董监高银行背景虚拟变量BANK_Dumi,t-1进行回归，还是用董监高银行背景深度变量BANK_Depthi,t-1回归，结果显示非国有企业交互项的系数的绝对值均大于国有企业。且他们基于Bootstrap的Fisher组合检验[22]的经验P值为分别为0.017和0.036，均在5%的水平上显著，这表明不同产权性质下交互项的系数有显著差异。因此，假设3和假设4得以验证。综上可得本文结果具有稳健性。

五 研究结论与展望

本文通过构建资本结构部分调整模型，使用一阶差分GMM法分别检验了企业董监高是否有银行背景和董监高银行背景深度变量对资本结构动态调整速度的影响，并进一步讨论不同产权性质下这种影响的差异。本文主要的研究结论有以下两点：

第一，董监高银行背景的存在能显著提高企业资本结构动态调整速度，且随着董监高银行背景深度的加深，企业资本结构动态调整速度提高的幅度更大。

第二，产权性质不同的企业中，董监高银行背景对企业资本结构调整速度均有影响，但影响幅度也有所不同。在不考虑企业无息负债的情况下，即用有息负债率作为企业资本结构的衡量变量时，相比于国有企业，非国有企业董监高银行背景对企业资本结构调整速度的正向促进作用更大，且这种促进作用随着董监高银行背景深度的增大，企业资本结构调整速度提高幅度越大。

根据上述研究结论，我们提出如下建议：

1.企业可以通过拓展必要的非正式制度融资渠道以使其走出融资困境，如聘请具有银行背景的人员担任董监高成员等，以建立与银行之间的联系。从而为企业筹资活动谋求更多融资渠道和更多可供筛选的融资方案。但同时企业也应合理使用这一非正式制度，使其服务于企业的资本结构调整决策，缩小实际与目标资本结构的偏差，减少向目标资本结构趋同过程中的调整成本，降低综合资本成本率，使企业经营状况更佳，综合实力得以提升，进而提高企业在正式制度融资渠道筹集资金的能力。

2.企业在聘任董监高人员时应充分了解他们的专业技术背景及过往任职经历，合理安排不同专业领域的人才配比，完善企业的人才信息资料库。充分利用董监高人员的社会资本，为企业的资本结构调整、投资活动的扩张提供助力。

3.对于具有银行背景的董监高人员而言，可以利用自身的专业背景为企业制定更加合理的筹资方案。并督促企业合理使用借贷资金，避免因债权人与企业间的信息不对称而进行非效率投资，提升企业外部声誉。同时他们应积极履行信息传递职能：一方面使贷款银行更充分的了解并评估贷款企业的资质与经营现状，识别优质企业，降低贷款回收风险，优化贷款资金的分配；另一方面使经营状况良好、发展前景宽广的企业能够获取充足的资金来源，在面对众多投资机会时果断出击。

4.对于银行等资金提供方而言，应改变其固有的贷款偏见，不能只关注发展前景稳定、经营风险低的国有或大中型企业，应该要持续推进普惠金融体系的构建。银行等金融机构应增加更多小额贷款产品，吸引优质的小微企业，逐步建立起长期的银企合作关系，为优质企业的成长注入活力，也使金融机构贷款资金流向更加合理，金融市场化的进程加快。

5.此外，政府可通过制定更完善的信息披露机制，鼓励中小企业在公开财务及经营状况等信息时提升信息质量和信息透明度。减轻以企业为代表的资金需求方与以银行等金融机构为代表的资金提供方之间的信息不对称程度，促使产融结合以更好的服务与国家实体经济的发展。