二、估计方法
在分布滞后模型中，部分调整模型与库伊克（Koyck）模型和自适应预期模型不同，其随机误差项可以满足无自相关、与滞后解释变量不相关的古典假设，因而部分调整模型可以使用普通最小二乘法（OLS）得到一致性估计（Johnson，1984）。
虽然模型中的某些滞后解释变量与随机误差项也许是不相关的，但模型中添加了公司特征固定效应，而解释变量与固定效应有可能是序列相关的，所以不能简单地应用OLS估计。因此本书在估计模型时采用了一阶差分转换，以消除模型中不可观测的公司特征变量与回归元之间的相关性。经过一阶差分转换后，若残差中不存在二阶序列相关，则可以认为系数估计具有一致性（Arellano和Bond，1991）。
为了解决目标资本结构以及资本结构调整速度的内生性问题，根据Arellano和Bond（1991）的建议，本书将采取广义矩（generalized method of moments，GMM）的方法来估计模型。GMM是一个稳健估计量，在经济计量学的很多领域得到了广泛应用，因为它不要求扰动项的准确分布信息，允许随机误差项存在异方差和序列相关，并且所得到的参数估计量要比其他参数估计方法更合乎实际。可以证明，GMM包容了许多常用的估计方法，OLS、广义OLS（GLS）和极大似然估计法（QMLE）等都是它的特例；GMM有着更好的检验结果（张卫东，2007）。
但应用GMM估计仍然需要一定的条件。GMM是“矩估计”方法的一般化，其基本思想是选择最小距离估计量，仍然是设定参数满足的理论关系，把理论关系用样本近似值代替（Wooldridge，2002）。但是，有些情况下“矩条件”个数超过参数个数，比如一元回归模型设定中不包含常数项，只有一个系数的情况，系统将“过度识别”。
同时，GMM是一个大样本估计，只有在大样本的情况下，GMM的估计量是渐近有效的。把GMM应用到多元线性回归模型中，比如对k维单方程参数向量的估计，由于解释变量向量与随机误差项可能相关，因此需要利用工具变量（instrumental variables，IV）方法，也就是选择合适的替代变量来代替回归模型中同随机误差项存在相关性的解释变量。选择的工具变量既要能保证与随机误差项不相关，也要能满足与所替代的解释变量高度相关，并与其他解释变量不存在多重共线性。GMM估计中可以假设存在含有L（L≥k）个分量的工具向量与随机误差项不相关。
本书的模型估计方法与屈耀辉（2006）、Hovakimian，Opler和Titman（2001）等学者的做法不同，他们的调整速度估计分为两步：第一步估计目标杠杆比率，第二步估计资本结构调整速度，但在第二步中利用了第一步的目标负债率的拟合值，可见这种两步估计并没有完全解决内生性问题，本书利用模型可以直接“一步”得出估计系数。但为了表述的方便，本书也分两个步骤来描述模型的有效性。其一，为了证明目标负债率的线性拟合是正确的，对模型进行固定效应的Hausman检验、拟合优度测试、回归方程显著性的F检验、变量显著性的t检验，以及变量本身的多重共线性、自相关等的测试。其二，为了证实二阶滞后变量作为工具变量的有效性，对模型进行了Sargan检验；为验证模型中目标资本结构决定系数的有效性，进行了Wald检验；同时，为验证模型中解释变量估计系数的一致性，对差分残差的二阶序列相关性进行了检验。
第三节动态调整模型的变量设计
在动态调整模型中，包含了目标资本结构决定模型和资本结构调整速度决定模型。因此，可以把模型的各变量分为三类：一是资本结构的代理变量，二是目标负债率的拟合变量，三是资本结构调整速度的影响变量。
一、资本结构的代理变量
关于资本结构概念的界定，学术界存在一定的分歧，其分歧主要体现在资本结构中负债内涵的界定上。一种观点认为资本结构中的负债是指企业的长期负债，与权益一样是支持企业运作的永久性或者长期资本，短期负债不属于资本结构的研究范畴；另一种观点则认为资本结构中的负债是企业资产负债表右边所列示的所有负债。两种界定方法体现了资本结构研究重点的不同：前者是反映长期负债与所有者权益的关系，可称之为狭义资本结构；后者则系统地反映了总负债与总资产、总负债与总权益、不同债务之间、不同权益之间的相互关系，可称之为广义资本结构。对资本结构概念界定的差异是基于对长期负债与短期负债功能认识上的不同。狭义资本结构观认为只有长期负债才具有税收优惠及负债约束功能，而广义资本结构观则认为短期负债具有与长期负债相同的功能。
如本书第4章的第四节所述，中国上市公司的负债期限结构呈现出短期负债占主导地位的特点，并有着短期负债循环使用的倾向，再加上《破产法》的不完善和地方政府对企业的保护，企业因资金短缺而无法按时偿债的破产风险很小，因而可以认为，中国上市公司的短期负债在融资功能上与长期负债没有本质区别。所以，本书拟采用企业总负债与总资产的比值作为企业资本结构的度量，即广义资本结构的概念。广义的资本结构涵盖了各种融资方式的融资结构和融资行为，也有利于分析资本结构的调整路径。
从计量的角度看，总资产的价值（主要是权益价值）又有账面价值和市场价值之分。账面价值规范易懂，但反映的是企业的过去；市场价值能反映企业的未来，但不易计量且波动较大。企业的资产负债率也由此分为账面资产负债率和市场资产负债率两种，在实证文献中既有用账面负债率的也有用市场负债率的。为了取得较稳健的实证效果，本书分别利用账面负债率和市场负债率进行研究。
二、目标负债率的拟合变量
大量学者对目标资本结构的决定因素进行了广泛的研究。就这些因素的层次和类别看来，主要包括企业特征因素、公司治理因素、市场竞争因素、制度因素和宏观经济环境因素等等，其中最重要的资本结构决定因素还是在于企业自身特征因素（Oztekin和Flannery，2012）。由于本书主要讨论资本结构的调整速度，所以前文的目标负债率拟合模型只考虑了企业特征（含公司治理）和制度导向两个方面；但本书并非不考虑有关的行业因素和宏观环境因素，行业特性和宏观环境因素的影响在资本结构动态调整模型和中以控制变量或者控制样本的方式来分析。
1.公司特征变量
第一，公司规模（SIZE）。一般而言，规模大的企业信用能力强，更倾向于多元化经营或纵向一体化，以此提高效率，分散风险，并通过内部调节有效使用资金，因此预期破产成本低，可以比中小企业负债更多，因而有较高的负债比率。本书以企业主营业务收入的自然对数表示公司规模。
第二，资产有形性（TANG）。当公司面临破产时，相对于很快就消失掉的无形资产，有形资产更容易变现，从而降低了破产成本。同时，有形资产的担保能在一定程度上降低债务的代理成本。从这两个角度来讲，有形资产的比例应与负债率正相关。本书以扣除无形资产后的总资产除以资产总额来表示资产有形性。
第三，非负债类税盾（NDTS）。根据权衡理论，较高的非负债类税盾（如折旧、开办费等）会部分抵消负债带来的税盾效应。所以在其他条件相同的情况下，拥有较多非负债类税盾的公司会更少的使用债务。本书以固定资产折旧占总资产的比例来表示非负债类税盾。
第四，盈利能力（PROF）。盈利能力对目标负债率有两方面的影响。根据权衡理论，盈利能力强的公司会提高负债率从而更好的利用税盾效应；从代理成本理论来看，外部股东也会强制经理人提高负债率以减少公司的自由现金流量从而降低代理成本。但优序融资理论则认为信息不对称的存在使得公司优先使用内部资金，盈利越高则降低负债。本书以息税前利润（EBIT）除以总资产来表示公司的盈利能力。
第五，成长性（GROW）。成长性对目标负债率也有两方面的影响。高成长性企业一般是一些新兴企业，基础较为薄弱，运作和管理均不太成熟，这会限制其负债融资活动；但成长性高的公司有很好的预期效应，并且公司资金需求大，需要依靠融资速度较快的负债来解决资金需求。本书以托宾Q值来表示公司的成长性。
第六，公司治理变量。近年来有很多学者关注公司治理变量对资本结构的影响，公司治理的结构和机制很大程度是由股权结构决定的。股权结构有两个重要表征变量（张兆国，2005）：一是控股股东特性（TYPE），二是股权集中度（TOP1）。中国上市公司有强烈的股权融资偏好现象，其原因在很大程度上源于国家股、国有法人股比重过大而导致的内部人控制（黄少安和张岗，2001）。本书定义“控股股东特性”为“0-1”虚拟变量，当企业是国有控股时，TYPE为1，反之为0。至于股权集中度，本书用公司的第一大股东的持股比例来表示。
2.制度导向变量
第一，税收优惠（TAX）。中国在1994年进行了税制改革，2007年又进行了“两税合一”，但中间十几年来的税收政策并没有较大变化。在本书的样本区间内，可以考虑不同性质、不同区域、不同经营业务的企业在税收优惠上的差异，也即企业的综合所得税税率并不相同。因而本书以所得税税率来表示企业的税收制度导向，其大小等于企业当年所得税除以税前利润总额。
第二，股票市场（MARKET）。中国从上世纪90年代初开始发展股票市场，并为促进股票市场的快速稳定发展采取了许多政策和措施。股票市场的产生改变了众多公司的资本结构，本书以沪深两市的A股流通股市值与当年GDP的比值来反映股票市场的重要性，它是一个时间变量。
第三，法制体系（LAW）。中国对投资者、生产者的法律保护制度和措施是逐渐建立起来的，并且由于东西部发展的不均衡，各个地区的法律保护等有很大差异。本书选取“中国各地区的市场化指数”（樊纲和王小鲁，2010）中的“法律制度环境”来反映企业的法制因素，它是一个地区变量。
三、资本结构调整速度的影响变量
第一，偏离最优资本结构的程度（DIST）。该变量在前文第一节已有论述。
第二，公司规模（SIZE）。公司规模不仅决定着公司的目标资本结构，同时也影响着资本结构的调整速度。该变量的定义与前文第三小节一样，为公司主营业务收入的自然对数。
第三，成长性（GROW）。成长性也是同时影响公司目标资本结构和资本结构调整速度的变量。该变量的定义也同前文第三小节，用托宾Q值来表示。
第四，公司声誉（AGE）。公司声誉反映了公司的信用水平，本应该用公司债券等级来度量，但中国目前还缺乏象“穆迪”（Moody’s Investment Service Company）和“标准普尔”（Stand and Poor’s）那样的权威信用评级机构。相对而言，上市时间较早的公司有一个较长发展记录并因此形成一个较高的名声（本书剔除了ST和PT公司），因而本书选用公司的上市年龄来度量公司声誉。
第五，融资约束。本书所指的融资约束是公司的负债融资约束，也即公司有可行的投资机会，但由于偿债能力较差而不能申请到银行借款。因而本书认定一个公司是否存在负债融资约束，是看该公司是否同时符合以下两个条件：其一，该公司的托宾Q值大于1，表明该公司确有可行的投资机会；其二，该公司的流动比率（流动资产/流动负债，LIQU）连续两年小于2，这是国际和国内通常用来企业偿债能力的一个权威标准值。本书利用上述两个条件对样本公司进行了分类，即一类是存在融资约束的公司（financially constrained company），另一类是没有融资约束的公司（financially unconstrained company），分别利用不同的样本来分析负债融资约束对资本结构调整速度的影响。
第六，宏观经济环境。在经济周期的不同阶段，企业的目标资本结构选择大不相同，并且企业在不同的宏观经济环境中的调整速度也不相同。大多数文献（Estrella和Mishkin，1991；Chen，1991；Cook和Tang，2008）通常利用短期利率、国债息差、GDP增长率、市场回报率等来表示宏观经济环境的好坏，本书则选择其中的GDP增长率（GRGDP）指标，GRGDP等于当年GDP的增长额度除以上年的GDP。为了更好描述和验证宏观经济环境对目标资本结构的影响，遵循Cook和Tang（2008）的做法，本书把样本数据按照宏观经济环境好坏划分为较好、一般和较差三个等次，划分标准是GDP增长率（GRGDP）的四分位数，即在GRGDP的1/4分位数之上的为较好的宏观经济环境，在GRGDP的1/4分位数之下的为较差的宏观经济环境，其余为一般的宏观经济环境（即2/4～3/4分位数）。