(一)股票市场与资本结构调整速度的检验

为了检验股票市场和资本结构调整速度的相关关系，本文首先采用了分样本检验的方法，将股票市场按发展指标大小分为高、中、低三个子样本，由于饶品贵、姜国华(2011)发现，比较最低组和最高组的结果更具有说服力和代表性，因此本文在用式(3)分样本检验时只列示最低组和最高组的检验结果。另外，在利用式(4)扩展的整体部分调整模型检验时由于模型中包括滞后一期资本结构，所以样本数量自动扣减一期。假设1运用式(3)分样本检验和利用式(4)全样本检验的结果如表2所示。

当用股票市场规模衡量股票市场发达程度时，股票市场规模较小(不发达)时，调整速度为0. 415 = 1-0. 585，而股票市场规模较大(较为发达)时，资本结构调整速度为0.410 = 1一0. 590，表明股市规模越小资本结构调整速度反而越快(0.415 >0.410),SCALE与LLEV交叉向系数显著为正，表明股票市场的规模和公司资本结构调整速度负相关，这和假设H1的内容正好相反，表明股票市场规模越大，股票市场越发达，公司资本结构调整的速度反而较慢，究其原因，可能本文所用的样本主要是1999年以前已上市的公司，而股票市场规模的扩大并不是因为样本公司市值的增加而引起的，可能更多是由于新公司IPO所引起的。1999年以前上市的公司只有852家，而2013年已达到2489家，因此用股票市场规模衡量股票市场发达程度有可能得到相反的结论。

当用股票市场综合回报率衡量股票市场发达程度时，可以看出股票市场收益越高，资本结构调整的速度。470(1 -0.530)快于股市收益率较低时的资本结构调整速度0. 446 (1一0. 554)，全样本检验中股票市场收益(SR)和滞后一期资本结构的交叉项系数为一0. 028(一2.48)，显著为负，这说明股市的表现是股票市场决定公司资本结构调整的重要因素，并且股市收益率和资本结构调整速度显著正相关，这和H1的检验结果基本一致，另外资本结构调整速度和股市规模负相关，但和股市收益率显著正相关，同时也说明对公司来讲，“成本溢价”效应大于“规模受限效应”，这和曾海舰、苏东蔚( 2010)对信贷市场上资本结构调整速度的检验结论相一致。

为保证结论的可靠性，本文在估计资本结构调整速度时同时采用了2SLS方法。首先本文利用Logit最大似然估计(Logit QMLE)方法，借助STATA软件，估计出上市公司的目标资本结构，其次再把估计值带人式(2)运用固定效应法计算出调整速度。在利用式(2)进行检验时，不仅用分样本检验的方法，也和上文一样采用添加交互项的方法，即在全样本中加人TARGDIF(目标资本结构与上期资本结构的差值)和STO(:K(股票市场发展程度)的乘积，当交互项系数为正时，表明资本结构调整速度和股票市场发展程度正相关。假设1运用2SLS方法回归检验的结果如表3。从表3中可以看出，虽然2SLS回归模型的拟合优度和估计的资本结构调整速度低于整体部分调整模型，但两者的结论基本一致。如股票市场规模较大时用2SLS回归估计的调整速度为0. 416，规模较小时为0. 438，并且全样本检验中S(:ALE与TARGDIF交叉项系数为负，表明公司资本结构的调整速度和股票市场的规模负相关;当股市市场回报率较高时，公司资本结构调整速度为0. 488，股票市场回报率较低时，资本结构调整速度为0. 472，全样本中SR与TARGDIF交叉项系数为正，表明资本结构调整速度和股票市场收益率正相关，即股票市场收益越高，公司资本结构调整速度越快。

(二)产权性质对股票市场和公司资本结构调整速度关系的影响

为分析股票市场与公司资本结构调整速度之间的关系是否会受到产权性质的影响，本文将公司样本划分为国有公司与非国有公司，其中国有公司样本5236个，非国有公司样本840个，利用式(4)进行检验(由于运用2SLS方式对式(2)回归的拟合优度较低，结论基本与式(4)检验结果一致，本部分不再列示(2)式2SLS的检验结果)，结果如表4所示。从表4可以看出，首先，产权性质并不影响股票市场和公司资本结构调整速度之间关系的方向，因为股票市场发展指标S(:ALE与SR与滞后一期的资本结构的交叉项系数的正负，无论在国有公司样本检验结果中还是在非国有公司样本检验结果中都是相同的，并且分样本交叉项系数的正负和全样本检验的结果一致;其次，产权性质影响股票市场和公司资本结构调整速度关系的程度，因为在非国有公司样本检验结果中，股票市场发展指标S(:ALE与SR与滞后一期的资本结构的交叉项系数的绝对值均大于在国有公司样本中检验的结果。例如，在非国有公司样本检验结果中，股票市场规模和滞后一期资本结构交互项的系数为0. 215(显著性为5% )，是国有公司样本检验结果中交互相系数0. 048的4倍，这说明无论在国有公司还是非国有公司，股票市场规模和公司资本结构调整速度均负相关，但在非国有公司中，股票市场规模对公司资本结构速度调整的影响程度更大，作用更明显。在非国有公司样本检验结果中股票市场收益和滞后一期资本结构交互项系数为一0. 075(显著性为10% )，国有公司中交互项的系数为一0. 008不显著)，这说明无论在国有还是非国有公司，股市收益率都是和资本结构调整速度正相关，但在非国有公司中的影响更为明显和显著，这一也更加说明，外部环境变化对非国有公司的影响更大，和H2的假设内容相符。

(三)负债水平对股票市场和公司资本结构调整速度关系的影响

Faulkender et al. ( 2012)研究发现，当t年初的实际资本结构大于t年的目标资本结构时，公司过度负债，反之则反是。由于目标资本结构值变化范围介于0和1之间，可以假定目标资本结构服从Bernoulli模型，利用广义线性模(GLM)的Logit最大似然估计(Logit QMLE)方法根对式(1)进行参数估计(Pake&Woolridge ,1996 )。本文首先利用STATA软件估计出上市公司的目标资本结构，其次把期初的实际资本结构与当期的目标资本结构进行比较，发现过度负债样本3107个，非过度负债样本2969个。我们分别利用过度负债和非过度负债公司样本参照式(4)进行检验，结果如表5所示。从表中可以看出，首先，负债水平并不影响股票市场和公司资本结构调整速度关系的方向，因为股票市场发展指标S(:ALE与SR与滞后一期的资本结构的交叉项系数的正负无论在过度负债公司样本检验结果中还是在非过度负债公司样本检验结果中都是相同的，并且分样本交叉项系数的正负和全样本检验的结果一致;其次，负债水平影响股票市场和公司资本结构调整速度关系的程度，因为在过度负债公司样本检验结果中股票市场发展指标S(:ALE与SR与滞后一期的资本结构的交叉项系数的绝对值均大于在非过度负债公司样本中检验的结果。例如，在过度负债公司样本检验结果中股票市场规模和滞后一期资本结构交互项的系数为0. 042，是非过度负债公司样本检验结果中交互相系数0. 012的3倍，并且过度负债公司交叉项系数的显著性水平高于非过度负债公司，说明无论在过度负债公司还是非过度负债公司，股票规模和公司资本结构调整速度均正相关，但在过度负债公司中，股票市场规模对公司资本结构速度调整的影响程度更大，显著性更强。在非国有公司样本检验结果中股票市场收益和滞后一期资本结构交互项系数为一0. 075(显著性为10% )，国有公司中交互相的系数为一0.008(不显著)，这说明无论在国有还是非国有公司股市总体收益率都是和资本结构调整速度正相关。此外过度负债公司SR x LLEV的系数为一0. 032，其绝对值是大于非过度负债公司SR x LLEV系数一0. 012，并且过度负债公司交叉项系数的显著性水平高于非过度负债公司，这说明，在过度负债公司中股票市场总体收益的变化对公司资本结构速度调整的影响程度更大，这和H3的检验结论是一致的。

4稳健性检验

为了保证本文检验结果的稳健性，本文做了如下工作:(1)运用LL(:单位根检验。由于本文运用的是平衡面板数据，容易出现因变量与自变量序列的不平稳性，从而造成伪回归，LL(:检验结果表明本文所采用的变量为平稳序列，各个横截面数列不存在单位根;(2)采用市值资本结构进行检验。本文采用陈辉等(2014)建议的计算方法，用(流通股市值+非流通股*每股净资产)计算权益资本的大小，用账面价值计算债务资本的大小，再用债务资本占总资本(权益资本+债务资本)的比重衡量资本结构，研究发现，用市价计量资本结构并不影响本文的最终结论，但用市值资本结构指标估计调整速度时，估计的结果大于账面资本结构，可能的原因是股票市场的价格波动较大，这和美国采用市值资本结构估计出的调整速度一也较高的结论相一致。