产能过剩、股权性质与企业债务融资

潘舒芯

一、引言

本文从企业债务融资角度，检验了“三去一降一补”供给侧结构性改革的整体政策中去产能和去杠杆两项政策的内在经济关系。2008年金融危机以来，高杠杆一直被视为宏观经济脆弱性的来源，防范化解金融风险是中央部署的三大攻坚战之首。2015年年底，中央经济工作会议明确将去产能、去杠杆作为经济工作的重要内容。2016年到2018年，我国将降低企业杠杆率作为经济工作的重中之重，并要求将地方政府和国有企业作为去杠杆政策落地核心领域。产能过剩是高杠杆的原因之一，去产能被视为去杠杆的核心，企业在去产能过程中能否自发地实现降杠杆的目标，以及如何促进去产能和去杠杆政策的有效结合，是值得研究的重要问题。深入理解企业产能过剩与负债率之间的内在经济逻辑，可以更好地贯彻实施中央经济工作提出的目标和要求。

由于过剩资本难以出清，资本产出率的下降导致杠杆率攀升，引发高杠杆。去产能有利于公司盈利的提升，为降杠杆创造条件。经典的优序融资理论也支持了上述观点，当企业投资不能被内部融资满足时，会增加债务融资(Myers 和 Majluf,1984[1])，而当公司存在自由现金流时，则会偿还债务，降低负债率(Shyam-Sunder和Myers,1999[2])。因此，如果我国企业的投资饥渴症是高负债的主要动因，那么通过抑制企业的投资扩张能力能够使企业自发降低负债率。

但公司在资金溢余时并不总是选择偿还债务。Admati等(2018)[3]认为，公司债务存在棘轮效应，降低负债等同于股东将财富转移给了现有的债权人，而如果增加负债，股东可以从现有债权人付出的成本中获益，因此股东会抵抗负债率的下降。可见，由于股东和债权人之间的利益冲突，即使投资规模减少增加了公司的可支配现金流，公司也不会偿还债务以保障债权人利益，具体表现为公司投资规模降低，债务融资规模却没有同步下降。基于此，本文认为公司的债务融资存在粘性现象，在这种情况下，企业的去产能并不能够自发地实现去杠杆。对于产能过剩的公司来说，由于存在市场失灵和政府干预(林毅夫等,2010[4];江飞涛等,2012[5])，其退出机制受限，保持当前负债水平的动机更大，这在对银行话语权更大的国有企业中表现更强。

本文以我国2003年到2018年A股上市公司为样本，借鉴ABJ成本粘性，以负债变动和资金需求的关系构造债务融资的粘性模型进行检验，研究结果表明：(1)我国上市公司的债务融资存在粘性现象，资金缺口驱动负债产生，但存在资金溢余时不会同等程度减少负债，而且长期负债的粘性高于短期负债，仅靠去产能无法达到企业自发地去杠杆的目的。(2)与民营控股上市公司相比，国有控股上市公司的产能过剩显著增强了债务融资的粘性现象，银行在信贷资源配置中存在作用，但无法制约国有企业的债务决策。以上结果在控制企业增长机会和经营风险后仍然成立。

本文的贡献在于以下三个方面：(1)为研究去产能和降杠杆政策的内在关系提供了重要的经验证据。理论上对去产能和降杠杆之间的关系存在不同的解释，本文从经验证据的角度说明，由于粘性现象的存在，去产能虽然抑制了公司投资规模，但是并不必然导致公司负债率的下降。因此，要实现去产能和降杠杆的目标，不仅需要产业层面的供给侧改革，也需要金融市场的供给侧改革。(2)提出企业债务融资存在粘性，并检验了其内在的经济特征。Admati等(2018)[3]采用模型推演的方法说明企业债务的棘轮效应，认为股东会抵抗负债率的下降。本文在此基础上，结合优序融资理论，将企业债务变动与资金需求挂钩，借鉴成本粘性模型给出了具体度量，一方面扩展了棘轮效应的研究并提供了相应的实证证据，另一方面也对资本结构相关研究进行了有益补充。(3)本文研究指出，要实现结构性去杠杆目标，需要进一步提高银行在信贷资源配置中的有效性，特别是需要加强对国有企业去杠杆的有效政策约束。本文补充了银行信贷资源配置方面的文献，为供给侧结构性改革下的政策制定提供启示，具有一定的现实意义。

本文其余部分安排如下：第二部分为理论分析与研究假说；第三部分为样本选择与研究设计；第四部分为实证分析结果；第五部分为结论。

二、理论分析与研究假说

(一)企业债务融资的粘性现象

优序融资理论认为，债务融资规模是由公司投资需求与经营活动现金流量之间的差异决定的(Myers和Majluf,1984[1];Shyam-Sunder和Myers,1999[2])，企业对外部资金的需求驱动了其债务比例变化。当投资所需资金超过内部经营活动现金流量时(即存在资金缺口)，公司会优先通过债务方式融资；当内部经营活动现金流量超过投资需求时(即存在资金溢余)，公司会偿还债务(Myers,1984[6])。因此，公司的资金缺口(溢余)是影响负债规模的重要因素。

很多研究认为公司增加负债和减少负债的能力和水平是完全相同的，资金需求的变动对负债的上升和下降影响等同，也就是说增加和减少投资对负债的影响是对称的。但Admati等(2018)[3]指出企业债务存在棘轮效应。他们认为，由于未来融资存在不确定性，股东会抵抗负债率的下降，即使公司当前有足够的现金，减少负债有利于提升公司价值，也不会主动偿还债务，甚至可能新增等级更低负债损害公司价值。因为降低负债相当于股东把财富转移给了现有的债权人，保护了债权人的利益，降低的破产成本和代理成本为债权人所有，股东并不能享有这些收益(Frenkel等,1989[7];Bulow和Rogoff,1990[8])，而增加负债则以牺牲现有债权人利益为代价，股东获得收益(Fama 和 Miller,1972[9];Black 和 Scholes,1973[10])。因此，均衡的负债结果是历史路径依赖的。

由于棘轮效应，债务随投资需求的变化可能是非对称的。根据优序融资理论，债务的出现是内部现金流、股利支出和投资支出之间不平衡的结果，当企业内部经营产生的现金流无法满足企业股利发放、固定资产和营运资本投资的需求时，企业会向外部市场借取债务，此时企业的债务随着内部资金缺口的上升而增加。但如果内部资金出现溢余，内源融资完全覆盖股利发放和投资所需要的现金流后，仍有多余现金留存时，由于股东和债权人之间的利益冲突，企业并不倾向于将这部分现金用于偿还债务，此时债务没有同等下降，而是呈现相对稳定的状态。因为股东无法从下降的负债率中获益，其会反抗债务比例的下降。而通过保持债务的稳定，将以现有债权人的利益损失为代价获得收益，同时将破产风险转移给债权人。由于收益享受和成本承担的非对称性，当出现资金缺口时，公司会增加负债，但是当出现资金溢余时，公司不会同等程度地偿还负债。因此，当公司投资需求被抑制，公司不会自发降低负债率，仍然会选择维持当前的负债水平。

(二)产能过剩与债务融资

企业较高的负债率会导致金融风险，降低企业杠杆率是我国经济工作的重要内容。产能过剩是高杠杆的原因之一，去产能被视为去杠杆的核心。

现有研究中，市场失灵和政府干预是中国产能过剩成因的两种主流理论(林毅夫等,2010[4];江飞涛等,2012[5])。以林毅夫等的“潮涌理论”为代表的研究认为，由于信息不对称和经理人的过度自信，企业对产业发展前景形成共识，从而引发 “羊群效应”，企业会进行盲目投资。由于生产能力形成存在滞后性，且短期内调整成本较高，企业最终产出会高于市场需求，出现产能过剩。当企业的良好前景预期被修正时，产能过剩则会消失。但我国的产能过剩呈现非周期性，政府干预是另一重要解释。由于政绩诉求以及地区竞争，政府对企业投资进行补贴，将企业内部成本进行外部化，进而扭曲企业投资行为，使企业投资高于利润最大化下的最优投资。

产能过剩意味着公司当前的生产能力远大于市场需求量，产能过剩企业通过形成过剩生产能力在竞争中获得优势，将对手挤出市场从而获得较高的市场份额。而政府出于经济与就业角度，会帮助维持产能过剩公司，使市场的出清机制失效。从信贷资源配置角度，在供给有限情况下，产能过剩企业对信贷资源存在挤占效应(黄俊等，2019[11])。过剩资本难以出清，资本产出率下降导致杠杆率升高，而去产能有利于公司盈利的提升，为降杠杆创造条件，经典的优序融资理论也支持了这种观点。

但在产能过剩条件下，抑制企业投资规模并不必然导致企业负债率下降。股东和债权人存在利益冲突，股东延迟偿还债务的动机以及保有负债的能力会影响债务融资的粘性程度，而产能过剩下企业延迟偿还债务的动机会被加强。相比正常经营公司，产能过剩企业现有生产规模较大，企业预期维持未来经营需要大量资金支持，因此更为依赖外部债务融资。由于偿还债务后剩余风险全部由股东承担，即使企业通过减少投资获得资金溢余，也不会急于降低杠杆。因此，产能过剩企业更加倾向于将资金留存在企业。

基于上述分析，本文提出研究假说1：

假说1：产能过剩增强企业债务融资的粘性现象。

(三)产能过剩、股权性质与债务融资

但是另一方面，产能过剩企业是否具有足够的能力保有负债呢？如果债权人预期到企业存在债务融资粘性，会采取相应的措施应对这部分积累风险的杠杆，比如索要更高的利率(Admati等,2018[3])。我国企业融资主要依赖银行借款，银行作为债权人具有进行信贷资源配置的能力，这将从供给侧决定公司的债务融资粘性。因此，不同企业与银行的谈判能力会影响企业债务融资。对于产能过剩的企业，较高的调整成本和隐含的风险使银行对其资金状况更为关注，当企业存在资金溢余，为防止企业过度融资，银行将要求其偿还债务以保障自身的贷款安全。

在我国，股权性质是重要且具有特色的制度场景。国有企业与民营企业相对银行的话语权天然存在差异。与民营企业相比，我国国有企业与银行谈判能力更强：一方面，从性质上看国有企业承担更多社会责任，其发展有助于社会稳定，银行配合经济政策的执行需要扶持和补贴国有企业；另一方面，政府对国有企业具有隐性担保，国有企业的违约风险相较民营企业更低(钟宁桦等,2016[12];纪洋等,2018[13];胡悦和吴文锋,2019[14];黄俊等,2019[11])。国有企业的政策扶持与隐性担保优势，使其在出现资金短缺时，更容易获得银行贷款，增加负债；在资金出现溢余时，将资金留存在企业内部或是增加新负债的能力更强。

产能过剩国有企业虽然产能偏离最优投资水平，但仍对维持地方经济增长与就业水平稳定发挥作用。政府具有保有过剩产能的动机，与正常经营的国有企业相比，产能过剩国有企业更容易获得来自政府的扶持和隐性担保。由于政府干预造成市场退出机制不畅，当产能过剩国有企业在盈利状况不佳时，仍需维持现有生产，对银行信贷的需求以及获取信贷的能力提升。因此，对于国有企业来说，产能过剩提高了其保有负债的动机和能力，增强了债务融资的粘性现象。

但与国有企业相比，民营企业获得融资的可能性更低，获得银行贷款的成本更高，再融资过程中不确定性更强，在出现资金溢余时，民营企业更希望保留资金，而不是偿还债务。与国有企业相似，产能过剩也会加强民营企业提高债务融资粘性的动机，但是由于民营企业与银行的谈判能力比较弱，且产能过剩增加了民营企业被淘汰的风险，进一步削弱了民营企业的议价能力，更容易引起银行关注。因此，虽然产能过剩也会增加民营企业保有债务的动机，但其对应的谈判能力没有提升，当产能过剩民营企业出现资金溢余时，银行就会要求民营企业偿还债务，以降低违约风险。

基于上述分析，本文提出研究假说2：

假说2：产能过剩对债务融资的影响主要在国有企业中。

三、样本选择与研究设计

(一)样本选取

本文研究对象为沪深两市全部A股上市公司，由于企业对未来的预期会在一定程度上影响债务粘性，文章的样本期间为2003年到2018年，剔除金融保险业上市公司、资不抵债公司以及相关数据缺失公司，最终确定样本为25 337个公司-年度。数据均来自国泰安数据库，为了控制异常值影响，本文对连续型变量进行了上下1%的winsorize处理。

(二)回归模型

为了检验企业债务融资是否具有粘性现象，本文基于Basu(1997)[15]的会计稳健性模型以及Anderson等(2003)[16]成本粘性研究的ABJ模型，构造模型(1)，作为检验粘性的基本模型，等式两边均采用上期期末资产总额进行标准化。当资金缺口(Deficiti,t)小于0时，Di,t取1，所以β1和β1+β3分别度量了负债对资金缺口和资金溢余的反应。根据定义，如果存在粘性，资金溢余时企业不急于偿还债务，应当有β1>β1+β3，即β3<0。

ChgDebti,t(ChgSDebti,t，ChgLDebti,t)

=β0+β1Deficiti,t+β2Di,t+β3Di,t×Deficiti,t

+∑Year+∑Industry+εi,t

(1)

为了检验假说1和假说2，即产能过剩、股权性质和债务融资的关系，本文建立模型(2)，加入企业高产能过剩(HLagExci,t)相关的交乘项，并按最终控制人的股权性质进行分组检验。

ChgDebti,t(ChgSDebti,t，ChgLDebti,t)

=β0+β1Deficiti,t+β2Di,t+β3Di,t×Deficiti,t+β4HLagExci,t

+β5HLagExci,t×Deficiti,t+β6HLagExci,t×Di,t

+β7HLagExci,t×Di,t×Deficiti,t+∑Year+∑Industry

+εi,t

(2)

(三)变量定义

1.资金缺口(Deficiti,t)。

Shyam-Sunder和Myers(1999)[2]将债务变化与资金缺口进行回归，其斜率表示资金缺口能解释多少新的债务。本文借鉴其做法，将资金缺口定义为：投资+营运资本变化+股利-内部现金流，具体计算如表1所示。该变量如果小于0则意味着企业存在资金溢余。

2.产能过剩变量(HLagExci,t)。

本文根据Aretz 和 Pope(2018)[17]的方法得到公司层面的产能过剩指标，采用随机边界模型用式(3)估计公司层面企业现有产能和理想产能的差距，即产能过剩变量。其假定产能过剩非负，根据Aigner等(1977)[18]的做法进行随机下边界模型的残差项估计。将估计得到的残差取滞后一期，与行业年度中位数相比取虚拟变量，作为高产能过剩的指标。

lnati,t=β0+β1lnsalei,t+β2lncogsi,t+β3lnsgei,t

+β4lnlagvolatilityi,t+β5lagmktbetai,t+β6rfi,t

+∑Industry+vi,t+ui,t

(3)

其中，被解释变量为固定资产、在建工程、工程物资、固定资产清理、生产性生物资产净额与无形资产净额合计，解释变量分别为营业收入、营业成本、销售费用和管理费用、滞后一期的股票收益率波动、滞后一期的市场组合贝塔值、无风险收益以及行业哑变量。公式两边均取自然对数。

其余相关变量定义与计算方式如表1所示，连续型变量均采用上期期末资产总额进行标准化。

四、实证分析结果

(一)描述性统计

主要变量的描述性统计如表2所示。资金缺口(Deficiti,t)的均值为0.073，中位数为0.053，资金缺口虚拟变量(Di,t)均值为0.324，说明32.4%的公司出现资金溢余的情况。债务变动(ChgDebti,t)的均值为0.035，中位数为0.006，说明平均来看公司的资产负债率相对比较稳定。高产能过剩虚拟变量(HLagExci,t)、高增长机会虚拟变量(HFSGi,t)与高经营风险虚拟变量(HStdROAi,t)均值分别为0.498、0.480和0.495。主要变量的相关系数表如表3所示，资金缺口(Deficiti,t)与债务变动(ChgDebti,t)相关系数为0.500，说明资金缺口在一定程度上决定债务的形成。

表2 主要变量描述性统计

表3 主要变量相关系数表

(二)主要回归结果

表4报告了企业债务融资粘性现象的回归结果。列(1)检验资金缺口是否影响负债规模变动，在控制行业年度固定效应以后，Deficiti,t的系数为0.333，在1%的水平上显著为正，说明产生1单位资金缺口，会引起债务变动33.3%。列(2)为粘性基本模型的回归结果，交乘项Di,t×Deficiti,t的系数为-0.360，在1%的水平上显著为负，说明当资金出现溢余时，企业不倾向将资金用于偿还债务。为检验契约期限的影响，列(3)和列(4)分别报告了短期债务融资和长期债务融资的粘性情况，交乘项Di,t×Deficiti,t对短期债务融资变动(ChgSDebti,t)的系数为-0.143，对长期债务融资变动(ChgLDebti,t)的系数为-0.199，二者均在1%的水平上显著为负。采用似不相关回归发现长期和短期债务融资系数存在显著差异(p=0.000 2)，长期债务融资的粘性程度高于短期债务融资，说明债务期限影响粘性现象，企业获得长期借款的能力一定程度上表明企业延迟偿还债务的能力。

表4 债务融资的粘性现象

表5报告了产能过剩和债务融资粘性的关系。列(1)中交乘项HLagExci,t×Di,t×Deficiti,t的系数为-0.057，结果不显著，说明产能过剩在整体上不会影响企业债务融资粘性，这是由于产能过剩削弱了企业对银行的谈判能力。分股权性质的结果显示，列(2)中国有企业交乘项HLagExci,t×Di,t×Deficiti,t的系数为-0.120，在5%的水平上显著为负，列(3)民营企业中则不显著，支持了假说2。银行有能力约束产能过剩民营企业的杠杆，但无法决定信贷在国有企业的配给，信贷被低效的国有企业占据。

表5 产能过剩与债务融资结果

为了进一步检验假说1和假说2，表6报告了区分债务期限后产能过剩与债务融资粘性的结果。表6中列(1)和列(2)分别为全样本下长期债务和短期债务的结果。长期债务交乘项HLagExci,t×Di,t×Deficiti,t的系数为-0.087，在1%的水平上显著为负，可见产能过剩会提高整体的长期负债粘性，支持了假说1。长期负债的交乘项HLagExci,t×Di,t×Deficiti,t在国有企业中的系数为-0.129，显著性水平为1%，在民营企业中不显著，支持了假说2。此外，从表6列(2)、列(4)和列(6)中可见，产能过剩对整体短期负债粘性、国有企业短期负债粘性、民营企业短期负债粘性，交乘项HLagExci,t×Di,t×Deficiti,t的系数均不显著。实证结果显示，产能过剩主要影响国有控股上市公司的长期债务融资，而对短期负债没有显著影响，其相比民营上市公司对银行确实有更大的话语权。

表6 不同债务期限结果

(三)稳健性检验

1.控制增长机会和经营风险。

产能过剩企业在当期投资规模高于理想投资，这可能受到两方面因素影响：一方面，企业预期未来存在较大增长机会，从而驱动出当期看似偏离理想值的正常性投资支出；另一方面，公司经营风险较高，资产流动性出现问题。而债务融资的粘性现象产生是因为股东无法从降低的负债率中获益，不倾向于在拥有现金溢余时偿还负债，企业的增长机会和经营风险都将在一定程度上会产生影响。

对于增长机会来说，增长期企业往往实施市场占优投资战略，企业资金需求上升，这会促使其出于交易性动机保留盈余而不偿还债务，以方便及时把握和捕捉未来市场占优投资机会。同时，成长机会的增加作为公司价值的构成部分或价值创造的主要方式，会加剧企业内外部信息不对称(杨兴全和吴昊旻,2011[19])，未来融资的不确定性上升，为防止出现资金不足而面临融资约束问题，股东会更加反抗债务的降低。

对于经营风险来说，以往研究发现，在经济环境存在较大不确定性时，企业倾向于保持财务弹性，增加现金持有(江龙和刘笑松,2011[20];刘名旭和向显湖,2014[21];杜晶和郭旭,2016[22])。当经营风险增大时，企业出于预防性或者投机性的动机将资金溢余留存在企业内部(韩立岩和刘博研,2011[23];姜彭等,2015[24];李凤羽和史永东,2016[25])，以此应对可能发生的市场变化和竞争状况(韩忠雪和周婷婷,2011[26])，避免未来陷入流动性困境，而非返还给债权人。

因此，本文在原有检验基础上控制企业增长机会和经营风险，对产能过剩的可能影响进行稳健性检验。本文将未来销售收入增长作为增长机会替代变量(罗琦和胡志强,2011[27])，并与行业年度中位数相比取虚拟变量，作为高增长机会(HFSGi,t)的指标。此外，本文采用企业未来8个季度的资产回报率波动作为经营风险的指标，并与行业年度的中位数进行比较取虚拟变量(HStdROAi,t)。

表7是控制增长机会和经营风险两个潜在因素后，产能过剩对公司债务融资的影响。其中列(1)列(2)表示不考虑其他变量情况下，增长机会和经营风险对产能过剩的影响。列(1)中交乘项HFSGi,t×Di,t×Deficiti,t在1%的水平上显著为负，表明增长机会加强企业债务融资粘性现象。列(2)中交乘项HStdROAi,t×Di,t×Deficiti,t的系数为0.180且显著，说明虽然经营风险加强企业借债和延迟偿还动机，但未来的违约风险上升，银行能够预期并提前防范，避免此类粘性现象的产生，约束高风险公司信贷的借取和偿还。列(3)到列(5)为控制增长机会和经营风险后，产能过剩对整体债务粘性影响以及分股权性质的结果，与主结果一致，产能过剩主要影响国有企业的债务融资。分债务期限的结果也与前文一致，由于篇幅限制没有列示。

表7 控制增长机会和经营风险稳健性检验

2.国企的信贷优势。

本文认为由于不同企业对银行的谈判能力存在差异，银行的信贷资源在国有企业和民营企业间配置不均衡，导致产能过剩在国企中更容易引发高位粘性杠杆。表8报告了按股权结构分组后企业债务融资的结果，发现不管长期还是短期债务，在不同股权性质下均存在粘性现象。对比组(1)到组(3)粘性系数差异，在总体负债和长期负债中，国有企业和民营企业存在显著差异，p值分别为0.001 9和0.000 0，国有企业债务粘性显著高于民营企业，主要存在于长期负债中。由结果也可知，由于长期负债风险高于短期，银行主要约束民营企业长期负债的获得，在无法改变贷款利率情况下，银行通过改变债务期限结构对企业债务融资行为做出反应。

表8 国企的信贷优势

3.资金空缺替代变量。

表9将资金空缺变量(Deficiti,t)中剔除营运资本的影响，仅考虑投资和内部现金流变动，发现产能过剩能够增加国有企业的长期债务融资粘性，降低国有企业和民营企业的短期债务粘性。这说明在民营企业中，银行始终占据资源配置的决定地位，而国有企业更倾向于借取长期负债，减少短期负债。

表9 替换资金空缺变量结果

五、结论

本文从微观企业债务融资粘性的角度，分析并检验了不同股权性质下，产能过剩对债务融资的影响，从而揭示去产能与降杠杆政策的内在经济关系。由于降低负债有助于保护债权人的利益，但股东无法享有，这种收益和成本的不匹配导致企业债务融资呈现粘性现象：当资金出现缺口时企业会增加负债，而资金溢余时却不会同等程度偿还负债。而且，债权人对公司的监督能力，也会影响到公司的债务融资粘性。

产能过剩企业对信贷资源具有挤占效应，由于市场失灵与政府干预，产能过剩企业在表现不佳时仍然需要维持现有产能，即使有资金溢余，未来可能的资金需求导致这些企业仍不愿意偿还负债，因此产能过剩企业会同时表现为财务杠杆居高不下。由于肩负社会责任以及政府隐性担保，与民营企业相比，银行对国有企业的监督能力受到了较大的削弱，即当出现资金溢余时，民营企业虽更有动机保留债务，但是来自银行的监督削弱了民营企业保留资金的能力。因此，银行的监督可以有效约束产能过剩民营企业的债务融资，却无法有效制约产能过剩国有企业的债务行为。

本文以我国2003到2018年A股上市公司进行实证分析,结果发现：(1)企业债务融资具有粘性现象，并且长期负债的粘性高于短期负债，国有企业相比民营企业粘性结果更强；(2)产能过剩加重了国有企业的债务融资粘性现象，而对民营企业没有显著影响，产能过剩对融资粘性的影响主要在长期负债中；(3)在控制了成长机会和经营风险的影响后，上述结果仍然成立。

本文的研究成果具有一定的理论和实践意义。本文认为企业债务融资具有粘性，并进行了实证检验分析，为理解企业融资行为增加视角。同时本文从微观企业揭示了去产能和降杠杆政策的密切联系。产业层面抑制企业投资规模不一定能够达到降低企业资产负债率的效果，去产能政策需要金融市场的供给相互协调，这为供给侧结构性改革提供政策启示，帮助理解通过改革推动高质量发展的政策意义。本文从债务融资的粘性角度分析银行信贷配置作用，对提高市场配置资源，巩固“三去一降一补”成果，提供经验支持。