本章主要变量的描述性统计见表6-2。其中A部分为模型1的描述性统计，B部分为后文模型2的描述性统计。因变量的描述性统计显示：金融渠道投资收益占营业收入比重均值为3.8%，接近制造业行业平均利润率，而最大值达到84.7%，而金融渠道投资收益占期末总资产比重均值为1.2%，最大值为13.9%，这说明投资金融资产获得的收益在整个实体企业利润中占据重要位置。自变量的描述性统计显示：Post2004均值为0.881，Post2013均值为0.335，表明88.1%的样本观测值位于贷款利率上限放松之后，33.5%的观测值位于贷款利率下限放松之后，其与产权性质（非国有企业）交互项（Nonstate×Post2004，Nonstate×Post2013）的均值分别为0.407、0.197，表明约有40.7%的非国有企业样本位于放松利率上限管制之后，而约有19.7%的非国有企业样本位于放松贷款利率下限管制之后。控制变量规模分布与已有文献研究一致，表明本章样本选择具有一定的合理性。
表6-2 利率市场化与投资结构模型主要变量描述性统计
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在模型B中，累计公司年度观测值为16593个，这是因为剔除了利息支出缺失的样本观测值，Post2004和Post2013分布特征与模型A基本一致，Interest为利息支出，表示利息占总债务的比重，均值为36.5%，表明我国企业平均具有非常高的利息支出，而Post2004与Interest，Post2013与Interest交互项均值分别为0.008、0.022，相对于Intertest 0.365的均值下降不少，表明放松贷款利率管制确实显著降低了贷款利息支出。控制变量规模分布与已有文献研究一致，表明本章样本选择具有一定的合理性。(www.xing528.com)
表6-3则为模型1和模型2变量的相关系数表。从中可以发现，除了Post2004与Nonstate×Post2004，以及Interestit－1与Post2004×Interestit－1之间的相关系数较高之外，其余变量之间相关系数均在0.8以下，表明没有严重的多重共线性问题，造成这两组变量之间相关性较高的原因是因为样本区间内，Post2004取值为1的观测值较多，其均值达到88.1%。
表6-3 主要变量的Pearson相关系数表
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