〔摘要〕 基于中國上市企業(yè)破產距離的分布特征考察1996年1月-2020年9月滬深A股全部上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的波動特征，結果表明，中國上市企業(yè)的財務穩(wěn)健性與宏觀經濟景氣波動密切相關，并且在高、中、低穩(wěn)健性狀態(tài)之間呈周期性運動規(guī)律。雖然處于適度穩(wěn)健性狀態(tài)的概率最大，但從適度穩(wěn)健性向高穩(wěn)健性或低穩(wěn)健性變遷的概率非常相近，需要高度注意防范企業(yè)財務風險和違約風險。進一步地，通過中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的宏觀經濟效應脈沖模擬分析，發(fā)現(xiàn)其財務穩(wěn)健性變動對經濟波動和經濟增長率的沖擊影響存在輕微的非對稱性特征，但狀態(tài)依賴性極為明顯，當前整體處于低穩(wěn)健性狀態(tài)。構建“雙循環(huán)”的新發(fā)展格局離不開高質量的金融服務。提高企業(yè)財務穩(wěn)健性、營造穩(wěn)定的金融環(huán)境應是進入全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的時代背景下推進企業(yè)改革創(chuàng)新和經濟轉型升級的首要任務。

〔關鍵詞〕 上市企業(yè);財務穩(wěn)健性;狀態(tài)變遷;經濟波動

〔中圖分類號〕F275;F014.8 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1000-4769（2021）02-0115-10

〔基金項目〕華僑大學2020年度第一期高層次人才科研啟動項目（20SKBS005）

〔作者簡介〕楊術，華僑大學工商管理學院講師，華僑大學經濟與金融學院博士后流動站研究人員，福建泉州 362021。

一、引言與文獻回顧

財務狀況穩(wěn)健在時下中國企業(yè)轉型升級、提質增效的關鍵時刻已成為企業(yè)經營的核心。有效地測度企業(yè)財務穩(wěn)健性不僅可以合理量化企業(yè)面臨的財務風險，讓企業(yè)間接對經營風險做出判斷，及時規(guī)避自身風險，靈活調整投資和經營策略，而且已有研究結論顯示，企業(yè)的財務風險是衡量金融摩擦效應的關鍵變量，金融摩擦通過阻塞流動性使得負向沖擊持續(xù)惡化企業(yè)的財務穩(wěn)健性分布，并經由微觀主體財務風險的不斷集聚和傳染，對宏觀經濟產生持續(xù)放大的負面影響，甚至可能導致系統(tǒng)性金融風險的爆發(fā)（Bernanke，1983、Reinhart和Rogoff，2009、王兆星，2020）。①企業(yè)財務穩(wěn)健性通常能夠反映企業(yè)在面對實際或者潛在財務風險背景下保持持續(xù)穩(wěn)健經營的能力。對企業(yè)財務風險做出準確的識別和合理的評估至關重要。

目前，國內外有關企業(yè)財務風險度量與穩(wěn)健性評價的研究文獻主要沿著兩條路徑展開：一是財務風險預警研究，此類研究在國內外學者的共同努力下不斷豐富，從單一財務變量向多元化指標拓寬，從參數(shù)模型向非參數(shù)模型發(fā)展，從統(tǒng)計判別方法向人工智能分析推進，注重通過風險企業(yè)的財務、現(xiàn)金流和市場收益指標識別企業(yè)財務風險并預測企業(yè)破產危機。其中，多元判別模型（ZScore模型）、條件概率模型（Logistic模型、Probit模型）、神經網(wǎng)絡模型等都是被學術界廣泛應用的代表性方法。國內學者普遍以ST上市企業(yè)作為研究樣本，并通過沿用或拓寬國外的典型財務風險預警模型探索中國企業(yè)財務風險及其穩(wěn)健性問題。例如，楊貴軍等（2019）在條件概率模型基礎上引入Benford律，通過構建企業(yè)財務風險預警模型BenfordLogistic，更有效且準確率較高地識別公司是否存在財務舞弊和預警模型的準確性，這項研究為企業(yè)財務風險預警和穩(wěn)健性評估開拓了新思路②;王竹泉等（2020）基于對傳統(tǒng)短期財務風險預警功能的完善和補充，創(chuàng)新性地構造了兼顧流量與存量的短期財務風險評估體系，并探究了非金融企業(yè)在新冠肺炎疫情期間遭受短期風險沖擊的影響③;肖毅等（2020）基于TEI@ I方法論提出了長短期記憶網(wǎng)絡與卷積神經網(wǎng)絡相結合的財務風險預警模型，該模型充分考慮了影響企業(yè)財務穩(wěn)健性的各項財務或非財務因素，對預警企業(yè)財務風險效果較優(yōu)。④二是信用風險研究，其分析方法是從主觀判斷和傳統(tǒng)財務比率評價法逐步轉向強調資本市場理論及市場風險管理的動態(tài)計量分析法，現(xiàn)有文獻主要從簡約化模型（Creditrisk+模型）、結構化模型（KMV模型、Creditmetrics模型）以及混合模型等展開。例如，趙靜和方兆本（2011）利用結構化模型考察了信用風險、流動性風險和市場風險對中國公司債信用利差的解釋能力⑤;許屹（2017）基于KMV模型對債券發(fā)行主體的違約距離進行計算，考察了違約距離對信用風險變化的捕捉能力及敏感性⑥;錢茜等（2019）基于復雜網(wǎng)絡理論和傳染病模型探究了管控策略對關聯(lián)企業(yè)之間信用風險傳染的影響。⑦

梳理現(xiàn)有文獻，我們發(fā)現(xiàn)，對于企業(yè)財務穩(wěn)健性的量化研究需要解決兩個關鍵問題：一是數(shù)據(jù)可得性。由于企業(yè)的財務困境和信用風險事件并非實時發(fā)生，加之大多數(shù)企業(yè)的資本結構相對復雜，難以直接獲取有效的基本數(shù)據(jù)或因樣本量不足而難以支撐模型中的參數(shù)估計。不僅如此，以資產負債表等會計數(shù)據(jù)為基礎的企業(yè)財務指標質量也會直接影響估計結果的真實性和準確性。二是量化模型的有效性。盡管企業(yè)財務穩(wěn)健性的量化模型和方法已經取得長足發(fā)展，但各類模型在理論解析或實踐應用中還存在一些局限性，例如，統(tǒng)計模型有嚴格的假設條件，而現(xiàn)實中的大量數(shù)據(jù)難以滿足假設;人工神經網(wǎng)絡模型的“黑箱問題”則使得理論解析過于抽象，以致判別結果很難具備解釋性;結構化模型所需的資產價值等指標有不可直接觀測的特性;簡約化模型中的違約強度難以被合理估計，等等。基于對上述問題的考慮，Atkeson等（2017）提出使用破產距離（Distance to Insolvency，DI）作為對企業(yè)財務穩(wěn)健性的度量指標，并利用美國企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進行了有效驗證⑧，通過理論推導證實了企業(yè)財務狀況的穩(wěn)健性主要體現(xiàn)于資產價格平穩(wěn)。這一度量方法只需借助企業(yè)的資產價格波動數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)涵蓋的預判與前瞻性信息全面地反映企業(yè)的財務穩(wěn)健性狀況。由于其同時兼顧了現(xiàn)有研究對數(shù)據(jù)可得性和量化結果有效性兩方面要求，并且更加簡單易解、便于推廣，因而無論是從計算方法的可行性還是從度量結果的可靠性上都具有明顯優(yōu)勢。

理解企業(yè)財務穩(wěn)健性與宏觀經濟之間的作用機制是防止企業(yè)財務風險擴散傳染、平抑宏觀經濟大幅波動、守住不發(fā)生系統(tǒng)性風險的關鍵環(huán)節(jié)。以往的研究普遍認為，宏觀經濟環(huán)境是影響企業(yè)財務穩(wěn)健性的重要因素（盧永艷等，2013、王雄元等，2015）⑨，宏觀經濟波動將通過貨幣渠道或信貸渠道對企業(yè)的各類財務活動產生影響，例如企業(yè)的資本結構、流動性、償債能力等指標在不同經濟周期會呈現(xiàn)顯著差異（于蔚等，2012、李環(huán)等，2016）。⑩這些研究的基本思路顯然均立足于微觀層面，將企業(yè)財務波動視為宏觀經濟波動的微觀映射，卻鮮少針對企業(yè)財務穩(wěn)健性對宏觀經濟波動的沖擊以及由此產生的影響進行研究。直至2008年華爾街金融危機爆發(fā)引發(fā)了學術界對傳統(tǒng)宏觀經濟理論框架的反思，金融摩擦和金融沖擊因素在宏觀經濟波動中的重要地位才被重新確立。有學者的研究表明，企業(yè)的財務風險是衡量金融摩擦效應的關鍵變量，金融摩擦通過阻塞流動性使得負向沖擊持續(xù)惡化企業(yè)的財務穩(wěn)健性分布，并通過資產負債表反饋渠道和銀行信貸渠道影響宏觀經濟的波動，繼而對宏觀經濟產生持續(xù)放大的負面影響（Miao和Wang，2010、吳恒煜等，2013）。B11目前的問題是，盡管學術界已開展針對企業(yè)財務穩(wěn)健性與宏觀經濟波動之間的作用機制和影響動態(tài)的探討，但多數(shù)研究仍聚焦于宏觀經濟因素對企業(yè)財務穩(wěn)健性的影響作用，尤其國內學者鮮少考察企業(yè)財務穩(wěn)健性對宏觀經濟波動的反饋效應，這方面因此存在較大的研究空間。本文借鑒Atkeson等（2017）的研究思路B12，利用滬深全部A股的上市企業(yè)作為研究樣本，基于股價波動在橫截面上的分布特征及其遷移規(guī)律，嘗試從中尋求一種可以合理描述中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性狀態(tài)的簡易方法，并在此基礎上分析中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的波動特征及其由此引發(fā)的宏觀經濟效應。更重要的價值也許在于，現(xiàn)有研究忽略了企業(yè)財務穩(wěn)健性的狀態(tài)變遷，而宏觀經濟目標變量對企業(yè)財務穩(wěn)健性變動的沖擊響應可能會表現(xiàn)出明顯的非對稱性和狀態(tài)依賴性特征，因此作為本文的第二項嘗試與邊際貢獻，將借助馬爾科夫區(qū)制轉移模型考察上市企業(yè)財務穩(wěn)健性在不同穩(wěn)健性狀態(tài)之間的變遷規(guī)律，進一步地，運用向量自回歸模型深入分析企業(yè)財務穩(wěn)健性變動對經濟增長、經濟波動等宏觀經濟目標變量的非對稱性影響及其區(qū)制差異，以期厘清企業(yè)財務風險的宏觀經濟效應，推動對系統(tǒng)性金融風險的前瞻性預估與防范，引導金融市場穩(wěn)定發(fā)展和宏觀經濟平穩(wěn)增長，為進一步理解中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的宏觀經濟效應，進而采取科學有效的宏觀調控政策和金融改革措施提供有益的經驗依據(jù)和政策啟示。

二、中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性度量

Atkeson等（2017）根據(jù)企業(yè)間破產距離的分布特征度量了美國金融企業(yè)的財務穩(wěn)健性，發(fā)現(xiàn)度量結果所預警的破產危機與美國1926-2012年發(fā)生的三次大蕭條在時間上完全吻合。B13這一方法的中心思想是，任何時點上財務穩(wěn)健性在企業(yè)間的分布是一個總的狀態(tài)變量，這種分布特征可以作為企業(yè)財務穩(wěn)健性的度量依據(jù)。破產距離一般用于衡量企業(yè)陷入信用危機或財務困境的程度，其取值反映了企業(yè)資產價值距離破產點的距離，取值越大，財務穩(wěn)健性越大，企業(yè)出現(xiàn)資不抵債的概率越小。因此破產距離DI可以描述為企業(yè)杠桿（潛在資產和負債的百分比偏差）與資產波動的比率，即DIt=（VAt-VBt）/VAt*（1/σAt）。其中，VAt和VBt用于刻畫企業(yè)資產和負債未來現(xiàn)金流的市場價值，選取VAt的標準差（σAt）描述資產波動。

實踐中，計算一個企業(yè)的DI是非常困難的，因為VAt和σAt的數(shù)據(jù)均難以通過直接觀察得到，且VBt受到會計計量口徑因時間、國家、行業(yè)不同而不一致這一客觀事實的限制。為了克服這些問題，現(xiàn)有研究通常利用結構化信用風險模型化解，但更為簡單的方法是采取Atkeson等（2017）基于結構化信用風險模型與股權價值函數(shù)所推導得出的兩個命題B14：其一，一個企業(yè)的DI是有上界的，即股價波動的倒數(shù)，DIt=（VAt-VBt）/VAt*（1/σAt）≤（1/σEt）;其二，企業(yè)股價波動的倒數(shù)位于其破產距離DI和違約距離DD之間，即DIt≤（1/σEt）≤DDt。將兩個命題綜合，當破產距離DI和違約距離DD的結果非常相近時，可以將企業(yè)股價波動的倒數(shù)（1/σEt）作為破產距離DI的度量指標，也即如果債權人迅速迫使一個資不抵債的企業(yè)違約，DI與DD之間的界限是極為緊密的，這與經驗和現(xiàn)實中債權人為了避免財務困境的進一步加深迫使破產企業(yè)盡快破產的動機是完全一致的。因此，股價波動率的倒數(shù)不僅描述了企業(yè)股權價值的波動性，而且可以反映企業(yè)的財務健康狀況。本文在借鑒Atkeson等（2017）以及鄧創(chuàng)等（2016）思路的基礎上B15，利用歷史標的企業(yè)股價波動率的倒數(shù)對DI做近似刻畫，進而通過刻畫DI的橫截面信息及分布特征驗證該指標用于描述企業(yè)財務穩(wěn)健性狀況的合理性和有效性?；趯暧^經濟景氣指數(shù)公布時間、經濟增長率季度公布時間以及股市初期數(shù)據(jù)缺陷等因素的考量，為了保證數(shù)據(jù)的可得性與可靠性，我們從國泰安數(shù)據(jù)庫選擇了滬深全部A股上市企業(yè)于1996年1月-2020年9月的日數(shù)據(jù)，借助stata13軟件計算全樣本區(qū)間企業(yè)破產距離DI的非平衡面板數(shù)據(jù)，并選取5%、25%、50%、75%和95%百分位點描繪和考察數(shù)據(jù)的分布情況，以期能夠全面直觀地理解企業(yè)的財務狀況。如圖1所示，當DI這一指標在百分位數(shù)上的截點值升高時，該指標的發(fā)散和波動程度也隨之增大?；诮y(tǒng)計學和概率分布理論，采用對數(shù)形式可以使DI在各個百分比截點上以較為均勻的形式分布，據(jù)此推算特定分布的核心參數(shù)，并將其作為企業(yè)財務穩(wěn)健性的有效度量指標。

考慮到每個百分比臨界點處DI的對數(shù)值分布是相對均勻的，同時基于各企業(yè)DI的橫截面分布均滿足對數(shù)正態(tài)分布的前提假設，本文采用KolmogorovSmirnov檢驗將特定理論分布和樣本數(shù)據(jù)的累計頻數(shù)分布進行聯(lián)合比較，如果二者之間的差異很小，則證實樣本來自特定分布集群這一推斷。為此，首先將DI對數(shù)值標準化，以找到如圖1所示的五個超前百分位數(shù)所對應的標準計分（Standard Score），然后以其作為區(qū)間上限計算每月標準計分落入該區(qū)間的比例（近似累積概率），最后將此比例值與相應的百分位數(shù)進行比較，觀察其偏離程度。根據(jù)圖2，各個月份DI對數(shù)值落在不同區(qū)間的比例非常接近正態(tài)分布的累積概率，且在297個月份中，這些比率在相應的累積概率附近均基本穩(wěn)定。由此可以推斷本文的假設具有合理性，即DI在橫截面上均近似服從對數(shù)正態(tài)分布。

接下來可以利用各個時點DI對數(shù)分布的均值和標準差描述企業(yè)在該時間點的財務穩(wěn)健性。根據(jù)圖3中DI的標準偏差（實線），隨時間推移盡管有新的標的證券不斷加入，但DI在橫截面上所表現(xiàn)的波動態(tài)勢是相對穩(wěn)定的，相比之下，標準差的變動幅度明顯小于均值（虛線）的變動幅度，這在一定程度上表明，均值變化是導致DI對數(shù)值在橫截面分布上發(fā)生變化的主要誘因。為了進一步驗證這一論點，我們提取每個月DI對數(shù)值的95%分位數(shù)并將其記錄為真實值（圖4中的實線），同時假設全樣本下DI所始終遵循的對數(shù)正態(tài)分布具有相同的標準差（即在297個不同時間點下的正態(tài)分布平均標準差，計算結果為0.4145），再針對每個月份都可以基于此恒定標準差和對數(shù)正態(tài)分布的均值計算95%分位數(shù)的模擬值（圖4中的虛線）。根據(jù)圖4，其真實值和模擬值的結果十分接近，表明均值是大部分DI對數(shù)值變化的主導因素，因此可以使用DI橫截面分布均值變化對企業(yè)財務穩(wěn)健性整體變遷提供合理有效的描述。

綜上，由本文計算并得出的中國上市企業(yè)破產距離DI盡管受限于相關數(shù)據(jù)的可獲取性，也未驗證該結果能準確反映企業(yè)陷入財務困境從而扭曲股權激勵作用的可能性，但對計算結果分布特征的檢驗分析表明，DI在橫截面上近似服從對數(shù)正態(tài)分布，而利用對數(shù)分布的均值可以較為合理準確地刻畫DI總體的時變規(guī)律。這意味著從統(tǒng)計角度，使用DI對數(shù)均值作為描述企業(yè)財務穩(wěn)健性狀態(tài)的指標是可行的。接下來我們將以此作為中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)的替代指標，進一步考察中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的波動特征及其與宏觀經濟目標變量之間的影響關系。

三、中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的波動特征與狀態(tài)遷移

一個時間序列包含長期趨勢成分、循環(huán)成分、季節(jié)成分和不規(guī)則成分四個要素，由于本文在計算過程中未對股票價格等原始數(shù)據(jù)進行季節(jié)調整，這意味著最終得到的中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)（DI的對數(shù)均值序列）極有可能存在季節(jié)性波動，從而可能干擾分析。因此，首先分離上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)的季節(jié)成分，考察財務穩(wěn)定狀態(tài)的季節(jié)性和周期波動態(tài)勢，然后去除季節(jié)成分和不規(guī)則成分的上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)，再運用馬爾科夫區(qū)制轉移模型分析中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的狀態(tài)遷移過程。

為了深入理解DI對數(shù)均值序列的季節(jié)波動特征，采用X12法對DI對數(shù)均值做季節(jié)調整，并假定各年份之間的季節(jié)因子不變，將所分離出的季節(jié)成分采用移動平均法然后得到圖5所示的季節(jié)因子。上述研究均借助了Eviews10.0軟件。從圖5中可以看到，2月份的季節(jié)因子最大，6月份最小，即上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)具有“兩頭高中間低”的季度變動規(guī)律，資產價格在第一、四季度的波動性要比第二、三季度更小，且這種季節(jié)性變化規(guī)律與企業(yè)經營狀況的季節(jié)性變化相符。

去除季節(jié)和不規(guī)則成分后所得的DI對數(shù)均值趨勢循環(huán)成分即可用于描述中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的波動態(tài)勢，如圖6。根據(jù)圖6，中國上市企業(yè)的財務穩(wěn)健性狀態(tài)具有顯著的時變特征。受1997年東南亞金融危機的影響，大量企業(yè)效益下滑加之還本付息壓力增加，導致信用風險集聚，企業(yè)整體財務狀況惡化，但在后危機時期便以較快的速度回暖，至2001年整體呈現(xiàn)上升趨勢。但自2002年起，因前期擴張導致的企業(yè)債務累積，資產負債率居高甚至資不抵債，企業(yè)效益再次下滑并引發(fā)償債能力不足，2008年國際金融危機期間到達谷底。此次危機由華爾街金融部門迅速蔓延至實體經濟部門，資產泡沫的集中破滅導致企業(yè)爭相拋售不良資產，繼而進一步促使企業(yè)資產減值，形成資產拋售惡性循環(huán)。隨著全球主要經濟體施以擴張性政策及時調控和市場的逐步回暖，后危機時期的企業(yè)財務狀況隨之向好。從2014年底開始，伴隨著經濟增速的持續(xù)放緩，大宗商品價格開始出現(xiàn)斷崖式下跌，包括中國在內的主要經濟體陷入嚴重的工業(yè)品通縮危機，國內債券違約量和違約主體顯著上升，企業(yè)財務穩(wěn)健性出現(xiàn)大幅波動。而2020年新冠肺炎疫情的突然爆發(fā)，使實體需求下跌、流動性短期內突然枯竭，導致企業(yè)財務風險普遍高于常態(tài)，并在短期內出現(xiàn)明顯波動，未來疫情對企業(yè)財務穩(wěn)健性的中長期影響可能還會有所增大，企業(yè)潛在的破產風險也仍然存在。再進一步將上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)與宏觀經濟景氣一致指數(shù)的變動情況進行對比可以發(fā)現(xiàn)（見圖6），在典型金融危機或經濟下行背景下二者均表現(xiàn)出顯著下降的波動態(tài)勢，例如上文提到的1997年東南亞金融危機時期、2008年全球金融危機時期、2015年大宗商品危機時期，以及2020年新冠肺炎疫情時期，上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)均達到樣本期內的極大值或伴隨著短期波動。由此可見，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性較高時，宏觀經濟趨于好轉，即企業(yè)財務狀況的穩(wěn)健性對宏觀經濟存在明顯的反饋效應和影響作用，企業(yè)財務風險作為宏觀金融風險的微觀映射和鏡像，在特定時期可以充當宏觀經濟的晴雨表，預報宏觀經濟的景氣變動。

接下來，我們基于上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)的趨勢循環(huán)成分，識別中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的不同波動狀態(tài)，并判斷不同狀態(tài)之間的轉換究竟是一次性的結構突變還是周期性的狀態(tài)轉移。為了準確地刻畫上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)的動態(tài)變化路徑以及不同狀態(tài)之間的非線性轉換機制，本文選用馬爾科夫區(qū)制轉移模型（Hamilton，1989）B16，對上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)的趨勢循環(huán)成分進行分析。首先，利用偏自相關函數(shù)的計算結果，判定了金融穩(wěn)健指數(shù)自回歸過程的最優(yōu)滯后階數(shù)為5階;其次，將區(qū)制（狀態(tài)）的數(shù)目設定為3，將上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)劃分為低、中、高三種狀態(tài)，對財務脆弱狀態(tài)（低穩(wěn)健性狀態(tài)）、適度穩(wěn)健性狀態(tài)和高穩(wěn)健性狀態(tài)三種情形做分別描述;最后，利用Ox6.0軟件對MSMA（3）-AR（5）模型進行估算，得到如圖7所示的三區(qū)制的平滑概率結果（圖中自上而下分別表示上市企業(yè)財務穩(wěn)健性處于低、中、高三個區(qū)制的平滑概率結果）。

一般而言，根據(jù)平滑概率是否大于0.5即可判定該時點的區(qū)制歸屬。圖7中的三種不同狀態(tài)表明，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的確是在高、中、低穩(wěn)健性三種狀態(tài)之間循環(huán)往復的，呈一種周期性的運動規(guī)律。通過表1所示的三區(qū)制轉移概率矩陣則可以更加清楚地看出，中國上市企業(yè)財務狀況高穩(wěn)健性和低穩(wěn)健性狀態(tài)之間的轉移概率接近為0，低穩(wěn)健性、適度穩(wěn)健性和高穩(wěn)健性狀態(tài)的持續(xù)概率分別高達0.9564、0.9689和0.9654，三種狀態(tài)的期望持續(xù)期分別為22.92、32.11、28.93個月?？梢娬麄€樣本期間，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性具有較強的惰性，從一個狀態(tài)遷移至另一個狀態(tài)是一個緩慢的過程，特別是從高穩(wěn)健性到低穩(wěn)健性之間幾乎沒有突變。另一方面，樣本期間內高、中、低穩(wěn)健性狀態(tài)出現(xiàn)的概率分別占24.7%、52.99%和22.31%，表明中國企業(yè)財務穩(wěn)健性雖然處于適度穩(wěn)健性狀態(tài)的概率最大，但從適度穩(wěn)健性向高穩(wěn)健性或低穩(wěn)健性變遷的概率非常相近，因此需要高度注意防范企業(yè)財務風險和違約風險。值得注意的是，近年來上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的狀態(tài)變遷過程開始表現(xiàn)出和以往明顯不同的特征：2015年以前，無論是處于何種狀態(tài)，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性均持續(xù)2-3年，即高穩(wěn)健性和低穩(wěn)健性狀態(tài)之間的轉換需經歷一個長達2-3年的過渡期（適度穩(wěn)健狀態(tài)）;然而自2015年上半年以來，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性在短期內經歷了自低穩(wěn)健性到適度穩(wěn)健性，再到高穩(wěn)健性狀態(tài)的迅速轉變，由低穩(wěn)健性到高穩(wěn)健性之間的過渡期僅3個月。盡管受樣本長度限制，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性狀態(tài)變遷這一新特征還有待多方位、深層次的考察和分析，但短期內上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的急劇下降問題需要引起市場監(jiān)管部門和決策部門的高度重視。

以上基于上市企業(yè)資產價格波動性整體分布的變動特征所測度的上市企業(yè)財務穩(wěn)健性指數(shù)，不僅與宏觀經濟景氣一致指數(shù)具有相似的變動趨勢，也揭示出中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的周期波動規(guī)律，以及近期上市企業(yè)財務穩(wěn)健性狀態(tài)變遷過程中所表現(xiàn)的新特征。雖然受限于樣本長度難以從周期波動視角考察企業(yè)財務穩(wěn)健性的波動特征以及狀態(tài)變遷的決定因素，企業(yè)財務風險作為宏觀金融風險的微觀映射和鏡像，在特定時期仍然可以充當宏觀經濟的晴雨表，而且其穩(wěn)健性的變動情況對宏觀經濟究竟會產生何種程度的沖擊影響也是一項值得深入探究的重要課題，本文接下來擬進一步利用脈沖模擬分析上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變遷的宏觀經濟效應。

四、中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變遷對宏觀經濟目標變量的動態(tài)影響

在引發(fā)危機的過程中，金融摩擦起到了推波助瀾的作用（Bernanke， 2009）B17，這意味著產生于個別實體部門的波動可能通過金融摩擦的傳導和放大效應快速地影響其他實體部門的活動，從而使局部風險演變?yōu)槿謩邮帲@就需要進一步檢驗企業(yè)財務穩(wěn)健性波動對宏觀經濟波動和經濟增長產生了何種程度的沖擊，以及是否存在非對稱性和非線性特征等。這項工作對提高金融市場監(jiān)管水平和宏觀經濟調控效果具有重要的參考價值和實踐意義。為此本文選擇在宏觀經濟與政策效應分析中應用比較廣泛的向量自回歸模型和脈沖響應函數(shù)，考察上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變動對經濟景氣波動、經濟增長率等宏觀經濟目標變量的沖擊影響。

1.上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變動對宏觀經濟目標變量的影響關系的非對稱性特征

與大多數(shù)宏觀經濟變量之間的影響關系一樣，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的改善或惡化對宏觀經濟的影響可能存在非對稱性特征。為了檢驗的需要，借鑒鄧創(chuàng)和徐曼（2014）的思路B18，首先對前述上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)的趨勢循環(huán)成分進行對數(shù)差分，以計算上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的變化率ΔDIt;其次，將ΔDIt拆分為兩個不同的序列DI+t=max（0，ΔDIt）和DI-t=-min（0，ΔDIt），以區(qū)別性地描述上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變動的正向沖擊和負向沖擊。很顯然，DI+t（DI-t）越大，說明上市企業(yè)財務穩(wěn)健性改善（惡化）的速度越快。 為了考察經濟波動與經濟增長對上市企業(yè)財務穩(wěn)健性正向沖擊和負向沖擊的動態(tài)反應，我們先建立由DI+t、DI+t、宏觀經濟景氣一致指數(shù)及經濟增長率組成的向量自回歸模型，利用脈沖響應函數(shù)模擬上市企業(yè)財務穩(wěn)健性一個標準差大小的正向和負向沖擊對目標變量的沖擊動態(tài)，如圖8、圖9所示，其中實線為正向沖擊的影響動態(tài)，虛線為負向沖擊的影響動態(tài)。

根據(jù)圖8，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的正向沖擊在一開始即對經濟波動產生正向影響，在第8期達到極大值后開始下降，而后從第12期開始繼續(xù)上升。負向沖擊則正好相反，一開始對經濟波動產生明顯的負向沖擊，并且在第8期開始減弱，第12期后持續(xù)增大。根據(jù)圖9所描述的上市企業(yè)財務穩(wěn)健性對經濟增長的沖擊影響，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性正向沖擊一開始便對經濟增長產生明顯的正向影響，并且于第4期達到最大響應值;而經濟增長對上市企業(yè)財務穩(wěn)健性負向沖擊的響應盡管在第8期才達到最大，但影響程度卻更明顯，收斂速度也相對更慢。可見，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性提高有助于促進宏觀經濟的繁榮，而上市企業(yè)財務穩(wěn)健性下降則可能引起宏觀經濟衰退。相比之下，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性帶來的正向和負向沖擊對經濟波動的影響在時滯上具有極為相似的表現(xiàn)，但整體上正向沖擊對經濟波動（經濟增長）的影響比負向沖擊的影響相對更弱一些，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變動對經濟波動（經濟增長）的影響表現(xiàn)出輕微的非對稱性特征。

相應的，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的提高（降低），也意味著金融摩擦效應和金融市場風險的下降（上升）。金融摩擦對宏觀經濟的影響一般而言主要體現(xiàn)在以下方面：一是通過信貸渠道阻礙宏觀經濟的發(fā)展，金融市場作為實體經濟的主要融資渠道，其過度波動必然削弱甚至扭曲其融資功能，導致實體經濟陷入融資困境;二是通過資產負債表渠道向實體經濟傳染，當金融市場的價格波動處于上行階段時，通常會進一步吸納閑散資金，擠兌儲蓄和消費，而當價格波動處于下跌階段時，又將導致財富縮水，壓低實體經濟總需求;三是金融市場的劇烈波動不利于發(fā)揮金融體系對實體經濟的服務功能，不僅阻礙實體經濟正常的生產和交易等行為，而且不利于金融產品的創(chuàng)新和經濟結構的轉型升級;四是金融市場的劇烈波動甚至可能導致經濟主體對宏觀經濟發(fā)展的悲觀預期，挫傷投資者和生產者的信心以及積極性。綜合圖8和圖9的模擬分析結果，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性提高既有助于促進宏觀經濟景氣繁榮，也有利于經濟增長;相反，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性降低，則可能使宏觀經濟陷入景氣衰退和增速放慢的困境，而且相比之下，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性降低給宏觀經濟目標變量帶來的負面效應比上市企業(yè)財務穩(wěn)健性提高所帶來的正面影響更明顯。綜上，基于脈沖響應函數(shù)得到的模擬分析結果與金融摩擦對宏觀經濟的傳導影響在理論上是一致的。

從前文關于上市企業(yè)財務穩(wěn)健性指數(shù)的變化也可以發(fā)現(xiàn)，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性在1997-2002年、2009-2014年以及2016-2017年三個階段均出現(xiàn)整體上升趨勢，而這幾段時期恰好對應著經濟周期在走出谷底之后的復蘇階段。1997年東南亞金融危機時期、2008年全球金融危機時期以及2015年大宗商品危機時期，上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)均伴隨著短期的波動并達到了樣本期內的極大值，此階段的宏觀經濟也同樣表現(xiàn)出明顯的衰退跡象。不僅如此，2015年前中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性在高、低穩(wěn)健性狀態(tài)之間的轉換還存在一個較長的過渡期，體現(xiàn)出明顯的惰性;但自2015年上半年以來，其財務穩(wěn)健性在短期內便經歷了自低穩(wěn)健性到高穩(wěn)健性狀態(tài)的迅速轉變。究其原因，可能的解釋是受2015年大宗商品危機的影響，滬深股市多次出現(xiàn)“千股跌?！?，總市值大幅縮水，企業(yè)違約風險大幅增長，金融市場劇烈震蕩，由此引發(fā)社會各界對中國金融和宏觀經濟的擔憂。盡管此次危機事件對金融機構特別是銀行部門的沖擊較小，但市場價格的大幅下跌不僅加大了企業(yè)的融資難度，在大大縮減投資者財富的同時也嚴重地挫傷了投資熱情以及對未來市場的信心，所以自此開始實體經濟遭受的負面影響逐漸顯現(xiàn)。當前在全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的時代背景下，進一步完善金融市場運行機制、加強對金融市場的監(jiān)管，提高上市企業(yè)財務穩(wěn)健性，不僅對于提振企業(yè)投資、刺激生產擴張和消費需求、促進經濟持續(xù)發(fā)展和多元化成長至關重要，而且也是發(fā)揮金融對實體經濟的服務和支持功能、為金融改革創(chuàng)新和經濟轉型升級營造良好金融環(huán)境的必然要求。

2.上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變動對宏觀經濟目標變量的狀態(tài)依賴性影響特征

為了進一步檢驗不同狀態(tài)下上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變化對宏觀經濟目標變量的影響差異，根據(jù)前文對上市企業(yè)財務穩(wěn)健性狀態(tài)的劃分結果，按照上市企業(yè)財務穩(wěn)健性所處的高、中、低三種狀態(tài)將樣本拆分為三個子樣本，分別建立包含上市企業(yè)財務穩(wěn)健性指數(shù)、宏觀經濟景氣一致指數(shù)和經濟增長率的向量自回歸模型，進而基于脈沖響應函數(shù)模擬高穩(wěn)健性、適度穩(wěn)健性和低穩(wěn)健性三種情形下上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變化對經濟波動和經濟增長的動態(tài)沖擊，如圖10和圖11所示。根據(jù)前文分析，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的正向沖擊和負向沖擊對目標變量影響的非對稱性特征并不十分明顯，因此考慮到模型對樣本大小的要求，圖10和圖11中僅描述了三種狀態(tài)下上市企業(yè)財務穩(wěn)健性一個標準差大小的正向沖擊對目標變量所產生的影響動態(tài)。

根據(jù)圖10，不同穩(wěn)健性狀態(tài)下，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變動對經濟波動的沖擊影響確實存在明顯差異。當財務處于低穩(wěn)健性狀態(tài)時，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的提高在第4期后即對經濟波動產生顯著正向沖擊，于第12期達到最大值后開始下降;當其處于適度穩(wěn)健性狀態(tài)時，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的提高同樣對經濟波動產生正向沖擊，但這一沖擊的影響相對較小，且滯后期也相對更長，從第12期開始才產生明顯正向沖擊，第20期后轉為下降并趨于收斂;當財務處于高穩(wěn)健性狀態(tài)時，繼續(xù)提高上市企業(yè)財務穩(wěn)健性會對經濟波動產生顯著負向影響，并且持續(xù)時間較長，直至第16期達到最大值后才開始緩慢減退。 根據(jù)圖11則可以發(fā)現(xiàn)，不同穩(wěn)健性狀態(tài)下，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變化對經濟增長的影響也存在類似的狀態(tài)依賴特征。當財務處于低穩(wěn)健性狀態(tài)時，其穩(wěn)健性的提高對經濟增長的正向沖擊盡管存在較大波動，但一直持續(xù)到第15期以后才逐漸收斂;當財務處于適度穩(wěn)健性狀態(tài)時，其穩(wěn)健性的提高對經濟增長產生的正向沖擊在第4期之后開始出現(xiàn)，于第16期達到最大值后緩慢趨于收斂;而當財務處于高穩(wěn)健性狀態(tài)時，其穩(wěn)健性的進一步提高會對經濟增長產生立即的負向影響，并且比適度穩(wěn)健性狀態(tài)下提高企業(yè)財務穩(wěn)健性所產生的正向影響更顯著。

綜上所述，無論從經濟增長還是從經濟波動的角度，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性提高對實體經濟所產生的正向促進作用均存在拐點，即當上市企業(yè)財務穩(wěn)健性已升至高穩(wěn)健性水平時，如果再進一步提高將轉而對實體經濟產生負面影響。上市企業(yè)財務穩(wěn)健性提高和下降盡管對實體經濟的影響存在一定程度的非對稱性，但仍然可以推測，當企業(yè)財務處于高穩(wěn)健性狀態(tài)時，上市企業(yè)財務的穩(wěn)健性下降會有助于增強市場活性，刺激經濟增長和宏觀經濟景氣繁榮;而當上市企業(yè)財務的穩(wěn)健性較低時，降低上市企業(yè)財務穩(wěn)健性將對實體經濟產生不利影響。事實上，金融市場的價格波動來自宏觀經濟環(huán)境變動、調控政策干預、投資者個體和群體行為等多重因素的綜合影響，不僅是經濟基本面變化的反映，也是市場活力的重要體現(xiàn)。利用市場監(jiān)管和政策調控等手段降低金融市場的波動性，一方面其調控難度將隨上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的提高而不斷加大，另一方面在提高上市企業(yè)財務穩(wěn)健性和增強經濟活性之間進行權衡也極為必要。

根據(jù)本文對上市企業(yè)財務穩(wěn)健性狀態(tài)的劃分結果，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性在2000年11月至2004年5月和2016年6月至2017年11月處于高穩(wěn)健性狀態(tài)。不難發(fā)現(xiàn)，這兩個階段存在以下共同點：首先，中國經濟在這兩個階段都表現(xiàn)出國內需求不足、經濟增長速度放緩、經濟活性相對較低的態(tài)勢;其次，中國金融市場特別是股票市場在這兩個階段均處于持續(xù)低迷狀態(tài)，企業(yè)融資相對困難;最后，這兩個階段均為中國金融體系改革的關鍵時期，出臺了一系列擴張性宏觀調控政策，而且頻繁推出金融改革措施以及金融創(chuàng)新產品，在積極完善金融體系運行機制的同時也為激發(fā)企業(yè)經營活力做出了努力。所以，在企業(yè)財務處于高穩(wěn)健性狀態(tài)下，如果一味降低市場波動性，不僅可能削弱企業(yè)的融資能力，也不利于金融市場本身的改革和成長，更難以有效地發(fā)揮其對實體經濟的服務和支撐功能，進而不利于宏觀經濟的繁榮與發(fā)展。

從2015年上半年來看，短短幾個月時間，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性便經歷了從適度穩(wěn)健性到低穩(wěn)健性的迅速變遷。上市企業(yè)財務穩(wěn)健性下降速度之快前所未有，這一點值得金融市場監(jiān)管層和政策制定者尤為重視。相比于西方發(fā)達國家，中國金融市場對實體經濟的傳導機制很不完善，特別是已上市公司中的實體注冊企業(yè)數(shù)量占比相對較低，金融市場的劇烈震蕩對中國經濟的影響可能更多地體現(xiàn)在心理預期層面。而市場的低穩(wěn)健性或者高波動性，不僅給投資者帶來投資與資產配置的巨大風險和挑戰(zhàn)，更重要的是容易挫傷投資者對企業(yè)經營、市場監(jiān)管水平以及市場風險和收益權衡等諸多問題的信心與積極性，從而動搖其對未來金融市場走勢和經濟發(fā)展前景的信心。另一方面市場參與者在金融市場劇烈震蕩中所表現(xiàn)出的決策錯判和無所適從，又會反過來阻礙實體經濟的發(fā)展?，F(xiàn)階段大力提高金融市場的穩(wěn)健性，提升經濟參與者對經濟金融未來發(fā)展前景的信心，不僅是降低金融市場震蕩對宏觀經濟不利影響的有效途徑，也是進一步健全金融市場運行機制、促進金融市場健康成長和宏觀經濟平穩(wěn)運行需要盡快解決的問題。

2020年受新冠肺炎疫情的影響，全球企業(yè)的經營環(huán)境和信用環(huán)境大幅趨緊，多種行業(yè)的企業(yè)違約概率與破產風險均呈上升趨勢，企業(yè)財務穩(wěn)健性明顯偏離常態(tài)表現(xiàn)出下落態(tài)勢。一方面是由于全球各國各地區(qū)疫情交叉爆發(fā)，導致社會總需求急劇縮水，全球產業(yè)鏈和供應鏈接連受到巨大沖擊，企業(yè)市場規(guī)模和經營狀況也相應出現(xiàn)縮水和下滑，部分企業(yè)甚至因存貨折價嚴重虧損;另一方面則由于信用收縮導致資本市場不振，企業(yè)融資難度增大，違約概率和破產風險顯著上升。在此過程中，企業(yè)財務穩(wěn)健性的跌落又會進一步導致社會消費需求惡化，容易使實體經濟陷入產業(yè)鏈收縮，面臨現(xiàn)金流枯竭的風險，進而引起失業(yè)率上升、消費下滑的惡性循環(huán)。需要密切關注企業(yè)財務穩(wěn)健性和企業(yè)融資渠道暢通與否，防止經濟陷入企業(yè)財務穩(wěn)健性下降和實體經濟持續(xù)衰退的惡性循環(huán)。

五、研究結論與政策建議

本文通過計算上市企業(yè)破產距離DI，利用DI的分布特征構建中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)并考察其穩(wěn)健性狀況，結果表明，中國上市企業(yè)破產距離DI在橫截面上近似服從對數(shù)正態(tài)分布，其均值的遷移過程能夠合理度量中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的變化趨勢，并且與宏觀經濟景氣一致指數(shù)表現(xiàn)出較為相似的變動規(guī)律。這意味著本文測度的上市企業(yè)財務穩(wěn)健指數(shù)涵蓋了重要的宏觀經濟信息，可以將其作為宏觀經濟調控和金融市場監(jiān)管的有效依據(jù)。自1996年以來，中國上市企業(yè)財務穩(wěn)健性經歷了高穩(wěn)健性、適度穩(wěn)健性和低穩(wěn)健性三種狀態(tài)，各狀態(tài)之間呈現(xiàn)周期性遷移規(guī)律;最近幾年以來，由高穩(wěn)健性轉換到低穩(wěn)健性狀態(tài)的過渡期大幅縮短，表現(xiàn)出與歷次變遷明顯不同的新特征。進一步地，本文還發(fā)現(xiàn)上市企業(yè)財務穩(wěn)健性變化的宏觀經濟效應存在輕微的非對稱性和顯著的狀態(tài)依賴性。其非對稱性特征表現(xiàn)在，提高上市企業(yè)財務穩(wěn)健性對宏觀經濟產生的促進作用相比于降低上市企業(yè)財務穩(wěn)健性所產生的負面影響稍弱;其狀態(tài)依賴性則主要體現(xiàn)在對經濟增長和經濟波動的影響隨上市企業(yè)財務穩(wěn)健性狀態(tài)的變遷而表現(xiàn)出顯著差異：當企業(yè)財務狀況波動較大時，提高企業(yè)財務穩(wěn)健性有助于宏觀經濟景氣指數(shù)的好轉和經濟增長，而當上市企業(yè)財務穩(wěn)健性上升至高穩(wěn)健性狀態(tài)時，進一步降低市場波動性則對宏觀經濟產生不利影響。

目前我國正在加快形成“雙循環(huán)”的新發(fā)展格局，這離不開高質量的金融服務。與此同時新冠肺炎疫情的影響仍在持續(xù)，上市企業(yè)財務穩(wěn)健性遭遇了顯著跌落，無論從信貸渠道、資產負債表渠道，還是從市場參與者的預期心理，都或將對經濟景氣度和經濟增長產生不容忽視的負面影響，不利于發(fā)揮金融對實體經濟的服務和支持功能，而且極易挫傷投資者對未來金融市場和經濟發(fā)展前景的信心，從而對實現(xiàn)我國全面建設社會主義現(xiàn)代化國家的目標形成阻礙。國家金融監(jiān)管部門應高度重視上市企業(yè)財務穩(wěn)健性的狀態(tài)變遷，協(xié)調運用各項宏觀經濟調控政策和金融監(jiān)管措施，減輕短期內金融摩擦對實體經濟的負面影響;同時，應進一步完善金融市場的運行機制，重罰披露虛假信息的上市企業(yè)，制定有效的企業(yè)上市及退市方案，保證金融穩(wěn)定性和投資者切身利益，促進金融市場高質量、高效率、高安全性地長期健康成長和宏觀經濟平穩(wěn)運行。

① Bernanke B.，“NonMonetary Effects of the Financial Crisis in the Propagation of the Great Depression，”Journal of Economics & Business，no.73，1983，pp.257-276;Reinhart C，Rogoff K.， This Time Is Different： Eight Centuries of Financial Folly，Princeton University Press，2009，p.xxvi;王兆星：《防范化解系統(tǒng)性金融風險的實踐與反思》，《金融監(jiān)管研究》2020年第6期。

② 楊貴軍、周亞夢、孫玲莉、石玉慧：《基于Benford律的Logistic模型及其在財務舞弊識別中的應用》，《統(tǒng)計與信息論壇》2019年第8期。

③ 王竹泉、宋曉繽、王苑琢：《我國實體經濟短期金融風險的評價與研判——存量與流量兼顧的短期財務風險綜合評估與預警》，《管理世界》2020年第10期。

④ 肖毅、熊凱倫、張希：《基于TEI@I方法論的企業(yè)財務風險預警模型研究》，《管理評論》2020年第7期。

⑤ 趙靜、方兆本：《中國公司債信用利差決定因素——基于結構化理論的實證研究》，《經濟管理》2011年第11期。

⑥ 許屹：《信用評級變動的時效性研究——基于違約距離視角》，《技術經濟與管理研究》2017年第8期。

⑦ 錢茜、周宗放、李永奎：《管控策略對關聯(lián)企業(yè)網(wǎng)絡穩(wěn)定狀態(tài)的影響——基于關聯(lián)信用風險傳染的視角》，《中國管理科學》2019年第6期。

⑧ B12 B13 B14 Atkeson A，Eisfeldt A，Weill P O.，“Measuring the Financial Soundness of U.S. Firms， 1926-2012，”Research in Economics，no.71，2017，pp.613-635.

⑨ 盧永艷：《宏觀經濟因素對企業(yè)財務困境風險影響的實證分析》，《宏觀經濟研究》2013年第5期;王雄元、張春強、何捷：《宏觀經濟波動性與短期融資券風險溢價》，《金融研究》2015年第1期。

⑩ 于蔚、金祥榮、錢彥敏：《宏觀沖擊、融資約束與公司資本結構動態(tài)調整》，《世界經濟》2012年第3期;李環(huán)、郭宏媛、鄧婕：《財務風險對中國企業(yè)信用風險的影響研究》上篇，《金融會計》2016年第5期。

B11 Miao J，Wang P.，“Credit Risk and Business Cycles，”Boston UniversityDepartment of EconomicsWorking Papers Series，no.33，2010，p.4;吳恒煜、胡錫亮、呂江林：《金融摩擦的宏觀經濟效應研究進展》，《經濟學動態(tài)》2013年第7期。

B15 Atkeson A，Eisfeldt A，Weill P O.， “Measuring the Financial Soundness of U.S. Firms， 1926–2012，”Research in Economics，no.71，2017，pp.613-635;鄧創(chuàng)、王思怡、甘喆：《中國金融穩(wěn)定性的度量及其與主要宏觀經濟變量的關系》，《數(shù)量經濟研究》2016年第1期。

B16 Hamilton J.D.，“A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle，”Econometrica，no.57，1989，pp.357-384.

B17 Bernanke B.，“Financial Reform to Address Systemic Risk，”BIS Review，no.28，2009，p.1.

B18 鄧創(chuàng)、徐曼：《中國的金融周期波動及其宏觀經濟效應的時變特征研究》，《數(shù)量經濟技術經濟研究》2014年第9期。

（責任編輯：張 琦）