文献综述（或调研报告）：
国内外学者对于货币政策与企业融资约束的度量都提出了各自的看法和见解，并在此基础上进行模型的构造和实证检验，从而发现货币政策对企业融资约束的影响，并进一步分析此影响由于企业特征不同所导致的差异。
- 融资约束相关文献综述
1、融资约束的定义
当企业内外部融资的成本有差异时，便产生了融资约束，关于其定义，经历了几个重要的发展历程。根据Modiglian and Majluf（1958）提出的无税MM理论，在完美的资本市场中，公司价值与其资本结构无关，即企业内部融资和外部融资的成本并无差别，两者完全可以相互替代，因此不存在融资约束的问题，企业的投资行为完全取决于该项目的收益，而不受公司财务状况的限制。然而，现实中并不存在真正意义上的完美市场，信息不对称和代理问题总是存在的，这就在一定程度上使得内外部融资成本产生差异，两者之前的完全替代性消失。Myer and Majluf（1984）把信息不对称问题引入资本市场的研究，在不完美市场中，由于信息的不对称，导致了内外部融资成本出现差异，通常来说，外部融资成本要高于内部融资成本，因此，企业的外部融资行为受到约束，导致企业在一定程度上更加依赖于内部融资，从而出现投资不足的现象。并且，信息不对称程度越高，企业面临的融资约束就越大。Bernanke and Gertler（1995）指出，在不完美市场中，除了信息不对称问题，代理问题也在一定程度上使得外部融资成本要高于内部融资成本，这就使得企业在进行投资决策时，不仅仅要考虑到项目的收益和公司的需求，还要考虑到企业所拥有的内部资金。Kaplan and Zingales（1997）对各大文献中关于融资约束的定义做了总结：由于市场的不完备，及存在信息不对称、代理成本等一系列问题，从而导致企业内外部融资成本存在差额，产生融资约束。
2、融资约束的度量
关于融资约束的度量，各学者也都在前人所提出的模型基础上进行了改进和创新。Fazzari，Hubbard and Pertersen（1988，将三者构建的模型简称FHP模型）指出，当企业内外部融资成本差异不大时，则使用内部或外部融资对投资无显著影响；当外部融资成本显著高于内部融资成本时，公司会尽可能多地使用内部融资。FHP模型将投资作为因变量，托宾Q和现金流作为自变量，其中，托宾Q代表投资机会，称为“投资—现金流敏感性模型”。此模型为之后的大量文献提供了实证基础，但是，Vogt（1994）认为正的投资—现金流敏感系数并不一定就是对融资约束的反映，在某些情况下可能是由过度投资导致的。Almeida，Campello and Weisbach（2004，将三者构建的模型简称为ACW模型）认为融资约束的存在会影响公司未来的行为，公司会增加内部资金以应对未来的外部融资约束，并在当前或未来的投资项目之间进行权衡，使得公司价值最大化。此模型将现金持有的变化量作为因变量，与FHP模型同将托宾Q和现金流作为自变量。该模型在FHP模型的基础上进行了改进，FHP模型中使用投资作为因变量，而这一实际变量易受现金流影响，ACW将因变量从投资改为现金，在一定程度上增强了对现金政策的解释力，但是，此“现金—现金流敏感性”对于融资约束的估计仍然存在着一定的偏差，因为影响现金持有的其他因素仍会对其造成干扰。除了这两种度量指标，Kaplan and Zingales（1997）通过Logit回归，将经营性净现金流、股利、负债、现金持有及成长性这五个不同指标综合为一个指数，称为KZ指数，并以此来度量融资约束，指数大小与融资约束程度成正比。Hadlock and Pierce（2010）使用KZ指数对样本数据进行验证，结果表明KZ指数并不能很好地度量融资约束，并指出可能原因在于因变量和自变量都是用了企业年报中相同的信息，从而导致结果出现偏差。Whited and Wu（2006）采用GMM估计，构建了WW指数，为现金流、股利支付率、负债率、公司规模、行业销售收入增长率及公司销售增长率所构成的线性组合，采用的样本较多，但其范围的适用性也较难确定。
(二)关于货币政策度量的文献综述
货币政策是指中央银行为实现其既定的宏观经济目标而采取的控制和调节货币供应量和利率，进而影响宏观经济的各项政策措施的总和。关于如何对货币政策的松紧进行度量，国内外学者都提出了各自的看法。
Bernanke和Blinder（1992）指出，联邦基金利率对未来实际宏观经济变量的变动具有极其重要的作用，因为基金利率准确地记录了货币政策对银行准备金供应量的冲击，也就是说，基金利率是衡量货币政策松紧的良好指标。Gaiotti和Secchi（2006）以大约五万家意大利公司为样本，通过利率的变化量来反应某段时间内货币政策的松紧情况。
国内关于货币政策的度量大多基于广义的货币供应量M2及其增速。徐涛（2007）采用M2作为货币政策变量，表明中国货币政策对绝大多数行业存在正向影响，且存在明显的行业效应。蒋益民、陈璋（2009）同样选取M2作为货币政策的代表变量，并选取生产力高端区域和低端区域的实际GDP作为实体经济对货币政策的反应变量。叶康涛和祝继高（2009）参考了中国人民银行发布的《全国银行家问卷调查报告》所编制出的季度性货币政策紧缩指数，并采用选择“偏紧”的银行家比例来度量货币紧缩程度。靳庆鲁、孔祥和侯青川（2012）采用M2的增长率对货币政策进行度量，通过描述性统计发现其样本期间内，货币政策总体上较为宽松。马文超和胡思玥（2012）以及蔡卫星等人（2015）均根据央行对存款准备金率的调整作为标准，央行上调存款准备金率则意味着货币政策紧缩，下调则意味着货币政策扩张。
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