WPS7522 Policy Research Working Paper 7522 The Impact of the Global Financial Crisis on Firms’ Capital Structure Asli Demirguc-Kunt Maria Soledad Martinez-Peria Thierry Tressel Development Research Group December 2015 Policy Research Working Paper 7522 Abstract Using a data set covering about 277,000 firms across 79 and medium-size enterprises, these effects were larger in countries over the period 2004–11, this paper examines the countries with less efficient legal systems, weaker infor- evolution of firms’ capital structure during the global finan- mation-sharing mechanisms, shallower banking systems, cial crisis and its aftermath in 2010–11. The study finds and more restrictions on bank entry. In contrast, there is that firm leverage and debt maturity declined in advanced weaker evidence of a significant decline of leverage and debt economies and developing countries, even in countries that maturity among firms listed on a stock exchange, which are did not experience a crisis. The deleveraging and maturity typically much larger than other firms and likely benefit from reduction were particularly significant for privately held the “spare tire” of easier access to capital market financing. firms, including small and medium enterprises. For small This paper is a product of the Development Research Group. It is part of a larger effort by the World Bank to provide open access to its research and make a contribution to development policy discussions around the world. Policy Research Working Papers are also posted on the Web at http://econ.worldbank.org. The authors may be contacted at ademirguckunt@ worldbank.org, mmartinezperia@worldbank.org, and ttressel@worldbank.org. The Policy Research Working Paper Series disseminates the findings of work in progress to encourage the exchange of ideas about development issues. An objective of the series is to get the findings out quickly, even if the presentations are less than fully polished. The papers carry the names of the authors and should be cited accordingly. The findings, interpretations, and conclusions expressed in this paper are entirely those of the authors. They do not necessarily represent the views of the International Bank for Reconstruction and Development/World Bank and its affiliated organizations, or those of the Executive Directors of the World Bank or the governments they represent. Produced by the Research Support Team The Impact of the Global Financial Crisis on Firms’ Capital Structure  Asli Demirguc‐Kunt, Maria Soledad Martinez‐Peria and Thierry Tressel  Keywords: capital structure; corporate debt; global financial crisis  JEL: F65, G01, G30    Asli Demirguc‐Kunt is the Director of the Development Research Group at The World Bank. Maria Soledad Martinez  Peria  is  a  Research  Manager  at  the  Development  Research  Group  of  The  World  Bank.  Thierry  Tressel  is  a  Lead  Economist  at  The  World  Bank.  We  are  grateful  to  Jeanne  Verrier  and  Nan  Zhou  for  excellent  research  assistance.  Corresponding  author:  Thierry  Tressel,  The  World  Bank,  1818  H  St.,  N.W.,  Washington,  D.C.  20433,  Email:  ttressel@worldbank.org.  I. Introduction  The collapse of Lehman Brothers in September 2008 had tremendous effects on financial  markets  across  the  globe.  What  started  as  a  US  crisis  spread  rapidly  across  both  advanced  and  developing  countries.  It  was  transmitted  worldwide  through  financial  markets,  international  banks  and  trade  links,  and  affected  many  economic  sectors  (Imbs,  2010;  Ahn,  Amiti  and  Weinstein, 2011; Cetorrelli and Goldberg, 2011; Chudik and Fratzscher, 2012; IMF, 2013).   These events offer an important opportunity to study how financial and macroeconomic  instability affect the capital structures of firms. How did firms’ capital structures evolve after the  onset of the Global Financial Crisis in 2008? Were all firms affected equally or were privately held  firms, especially small and medium‐sized enterprises (SMEs), especially hit? Did capital structures  change  only  in  the  countries  that  experienced  a  banking  crisis,  or  did  they  change  in  many  countries,  depending  on  their  specific  institutional,  financial,  and  macroeconomic  characteristics? We particularly focus on two characteristics of firms: market access and size.  It  is important to distinguish between firms that are publicly‐listed and privately‐held, because the  former are likely to enjoy better access to capital market financing than the latter. Importantly,  greater  information  availability  in  being  a  listed  firm  may  also  mitigate  the  reduction  of  bank  credit  during  a  crisis.   In  contrast,  an  unlisted  SME’s  access  to  external  finance  is  more  likely  to  depend  on  specific  banking  relationships  relative  to  other  firms,  and,  therefore,  may  be  more  severely affected by negative bank credit supply shocks due to their intrinsic opaqueness.   This  paper  examines  these  questions  by  relying  on  a  unique  firm‐level  data  set  covering  more than 270,000 firms operating in 79 countries during the period 2004‐2011. We study how  2    firms’ capital structures evolved during the onset of the global financial crisis in 2008‐2009, and  its immediate aftermath in 2010‐2011, which coincided with sovereign and banking crises in euro  area countries. We characterize the evolution of the ratio of total debt to total assets (leverage),  the ratio of long‐term debt to total assets (long‐term leverage), and the ratio of long‐term debt  to total debt (maturity composition), after accounting for standard firm characteristics that have  been identified in the literature as important determinants of capital structures (Harris and Raviv,  1991;  Rajan  and  Zingales,  1995;  Demirguc‐Kunt  and  Maksimovic,  1999;  Booth  et  al.,  2001).  In  particular,  we  examine  how  the  capital  structure  of  SMEs,  large  privately  owned  firms,  and  publicly  listed  firms  behaved  during  the  global  crisis  and  its  aftermath.  Next,  for  privately‐held  firms and SMEs, where we observe the most significant changes, we also investigate the extent  to which country characteristics explain the evolution of firms’ capital structures since the global  financial crisis.   Theory  suggests  that  a  financial  crisis  may  impact  the  capital  structure  of  firms  through  different channels. During a crisis, as uncertainty and risk rise and expected returns decline, both  lenders  and  borrowers  become  reluctant  to  lock‐in  capital  in  long‐term  investments.  From  the  perspective of the lenders, given a rise in default probabilities, the term premium at which they  are  willing  to  lend  increases  significantly  during  a  crisis,  which  makes  long‐term  debt  less  attractive  relative  to  short‐term  debt  (Gürkaynak  and  Wright,  2012;  Dick,  Schmelling  and  Schrimpf,  2013).  Financial  intermediaries  with  impaired  balanced  sheets  may  also  strengthen  their  lending  margins  and  increase  their  term  premium  even  more.  As  uncertainty  or  risk  increases and business prospects become more uncertain, firms that are unable to commit to an  aggregate  maturity  structure  may  also  reduce  their  debt  maturity  and  leverage.  For  example  in  3    the  “rat  race”  capital  structure  model  of  Brunnermeier  and  Oehmke  (2013),  high  volatility  increases  firms’  incentive  to  shorten  the  maturity  of  debt,  in  spite  of  the  high  roll‐over  costs  associated  with  short‐term  debt,  because  doing  so  dilutes  the  pay‐offs  of  long‐term  investors.  They  also  show  that,  if  firms  value  financial  flexibility  during  volatile  economic  conditions,  they  will be less likely to enter into long‐term contracts with covenants, and the demand for long‐term  debt will decline.1  Thus,  during periods of economic crisis, new issuance of long‐term debt may  decline and any new debt issues would have shorter maturities.  The  maturity  composition  of  corporate  debt  is  important  because  it  determines  the  extent  to  which  assets  are  financed  by  liabilities  that  expose  the  firm  to  rollover  risks.  Hence,  a  decline in the maturity of corporate debt shifts rollover risks to firms and away from their lenders,  and these refinancing risks may have a negative impact on long‐term productive investments and  firm  growth  (Milbradt  and  Oehmke,  2014).  For  example  Duchin,  Ozbas,  and  Sensoy  (2010)  and  Almeida  et al.  (2012)  for  the  US,  and  Vermoesen,  Deloof,  and  Laveren  (2013)  for  Belgium  show  that  firms  with  higher  amounts  of  short‐term  debt  outstanding  before  the  crisis  experienced  larger declines in investment during the crisis.    On the other hand, shorter maturities could help mitigate the underinvestment problem  of debt finance in times of rising uncertainty and become more attractive to borrowers, because  the  value  of  short‐term  debt  is  less  sensitive  to  future  investment  opportunities  than  the  value  of long‐term debt (Myers, 1977).                                                                1   Diamond  and  He  (2014)  show  instead  that  borrowers  should  aim  at  lengthening  debt  maturity  during  period  of  financial crisis, because the rollover‐costs of short‐term debt increase.  4    Theory  also  suggests  that  the  extent  to  which  a  crisis  impacts  firms’  capital  structures  through higher risk, higher uncertainty, or lower returns is likely to depend on the characteristics  of  financial systems  and  on  the  institutional  environment  in which  firms operate.   For  example,  in  the  agency  cost  model  of  Jensen  and  Meckling  (1976),  an  increase  in  the  variance  of  returns  would  induce  more  risk‐taking  by  shareholders  (a  risk‐shifting  effect)  in  countries  where  monitoring  costs  and  bankruptcy  costs  are  high.  When  widespread  bad  news  and  uncertainty  materialize,  shortening  of  debt  maturities  and  resulting  de‐leveraging  are  likely  to  be  larger  in  environments  where  contracts  are  difficult  to  enforce,  for  instance  where  bankruptcy  laws  and  procedures are such that liquidation of assets is costly (Diamond, 2004). In the international debt  context, the lack of commitment to strong investor rights in countries with weak property rights  or  weak  rule  of  law  can  result  in  inefficiently  short  debt  maturities  and  excessive  roll‐over  risks  that materialize when uncertainty becomes high  (Jeanne, 2009).  Without  attempting  to  disentangle  demand  and  supply  factors,  we  show  that,  since  the  global  financial  crisis,  firm  leverage,  the  use  of  long‐term  debt  to  finance  assets,  and  debt  maturity  have  all  declined  among  firms  that  used  long‐term  debt  financing  before  the  crisis.  These  patterns  are  observed  in  developed  countries  and  in  developing  countries;  they  are  also  present in countries that did not experience a systemic banking crisis, and across different type  of firms. The reduction in debt maturity since the crisis is statistically and economically significant,  even after we control for observed firm characteristics that are known to affect capital structures  and for unobserved time invariant firm specific factors. We also uncover significant heterogeneity  across  firms  and  countries.  In  particular,  we  find  that,  after  accounting  for  firm  characteristics  and  firm  fixed  effects  (also  encompassing  country  time  invariant  characteristics),  the  decline  in  5    leverage  and  in  long‐term  debt  financing  was  particularly  pronounced  among  privately  held  firms,  including  small  and  medium  firms.  In  contrast,  there  is  weaker  evidence  of  a  significant  decline  in  debt  ratios  or  in  the  maturity  of  debt  among  firms  listed  on  a  stock  exchange,  which  are  typically  much  larger  than  other  firms  and  have  significantly  easier  access  to  capital  market  financing.  For  these  firms,  instead,  these  leverage  and  debt  maturity  ratios  appear  to  have  increased at the onset of the crisis in some cases.    Our  analysis  also  suggests  that  there  are  complex  interplays  between  the  evolution  of  firm capital structures and country characteristics during and in the immediate aftermath of the  global financial crisis. The impact of country characteristics on capital structures during the crisis  cannot  be  simply  uncovered  from  average  econometric  associations  because  they  differ  markedly by firm size and by type of incorporation (e.g., privately held or publicly listed on a stock  exchange). When focusing on privately owned firms where we see significant changes in capital  structure,  we  find  that  the  declines  in  leverage,  debt  maturity,  and  use  of  long‐term  debt  were  significantly larger for SMEs in the countries with less efficient bankruptcy procedures, with less  coverage, scope and accessibility of credit information sharing mechanisms (i.e., credit registries  and credit bureaus), with less developed banking systems or with more stringent restrictions on  bank entry.    Our  findings  are  consistent  with  the  literature  that  emphasizes  the  influence  of  a  developed  financial  system  and  of  the  institutional  environment  on  firms’  capital  structures  (Caprio  and  Demirguc‐Kunt,  1998;  World  Bank,  2015).    Specifically,  our  findings  suggest  that  having a deep banking system and a strong institutional environment help mitigate the adverse  effects of financial and economic volatility, albeit in different ways for SMEs and for publicly listed  6    firms. Our paper is also related to studies that have explored the role of country characteristics  in explaining the evolution of corporate financing during a financial crisis. For example, Bae and  Goyal  (2009)  examine  loan  terms  offered  to  firms  at  the  time  of  the  Asian  crisis,  and  find  that  banks reduced loan maturities and raised loan spreads in countries with weak creditor rights and  weak property rights.   Our finding that the decline of leverage and of long‐term debt financing was particularly  pronounced  among  privately  held  firms  and  was  less  significant  among  publicly  listed  firms  is  consistent with the view that stock markets may play the role of a “spare tire” for large firms or  for  publicly  listed  firms,  by  providing  an  alternative  source  of  external  finance  and  better  information  when  the  functioning  of  the  banking  system  is  impaired  during  the  crisis,  as  suggested  by  Levine,  Lin  and  Xie  (2015).  Relatedly,  Oh  and  Rhee  (2002)  show  that  the  development  of  a  local  bond  market  helped  finance  the  activities  of  large  corporations  during  the  Asian  crisis  in  the  Republic  of  Korea.  In  another  paper,  Ayyagari,  Demirguc‐Kunt  and  Maksimovic (2011) study the role of financial markets for the recovery of large firms in a sample  of financial crises. During episodes of so called credit‐less recoveries, they show that cash flows  rarely recover without a recovery in external credit, and that long‐term debt and equity financing  play  an  important  role  in  this  recovery.   Our  findings   suggest  that  for  privately‐held  firms,   the  crisis led to a significant decline in their leverage and in the maturity structure of their debt, and  that, in this respect, having a bond market in place did not help SMEs. However, our findings do  point to the fact that having a strong financial infrastructure, such as related to credit information  sharing,  insolvency  regimes  and  the  protection  of  investors,  helped  mitigate  the  impact  of  the  7    global  financial  crisis  on  capital  structures  at  both  ends,  for  large,  publicly  listed  firms,  and  for  SMEs as well.    The  rest  of  the  paper  is  organized  as  follows.  Section  II  describes  the  data  and  presents  some summary statistics. Section III introduces the empirical approach. Section IV discusses the  empirical findings. Section V concludes.    II. Data and Summary Statistics  Our firm‐level database covers the period 2004‐2011 and comes from Orbis, a worldwide  database  compiled  by  Bureau  Van  Dijk  from  various  national  sources.2,3  Given  our  focus  on  the  evolution of firms’ capital structures since the global financial crisis, we restrict our main analysis  to firms that have at least 6 consecutive years of observations, including 2011. This leaves us with  a  sample  of  277,000  firms  established  in  79  countries,  including  39  high  income  countries,  25  upper middle income countries, and 15 lower middle and low income countries.   The  database  is  predominantly  composed  of  privately  held  firms  and  of  SMEs.  In  the  database,  98.7  percent  of  firms  are  privately  owned  and  about  1.3  percent  of  the  firms  (5,000  firms) are publicly listed on a stock exchange. About 85 percent of firms with employment data                                                               2  http://www.bvdinfo.com/en‐gb/our‐products/company‐information/international‐products/orbis  3  All firm level variables are winzorised at the bottom 5 percentile and the top 95 percentile. However, in our sample,  more  than 5 percent  of  firm observations  have  zero  total debt  or  zero  long‐term debt, so  the  winsorization has no  effect on the bottom percentiles of the distribution.   8    are SMEs (see appendix tables A1). 4,5 At the onset of the global financial crisis in 2007, privately  held firms, accounted for 30 percent of total assets and almost 40 percent of total employment  in our sample. Moreover, about 60 percent of the firms, or about 160,000 firms, used long‐term  debt  at  some  point  in  the  years  preceding  the  financial  crisis.    Because  we  are  interested  in  examining  the  evolution  of  debt  use  by  firms  over  time,  this  subset  of  firms  will  constitute  our  main sample.    Our three main variables of interest are the ratio of total debt to total assets (TDTA), the  ratio  of  long‐term  debt  to  total  asset  (LTDTA),  and  the  ratio  of  long‐term  debt  to  total  debt  (LTDTD). The first two variables capture the extent to which firms finance their assets with debt  and long‐term debt, respectively. The last variable captures the maturity composition of debt. A  standard  approach  in  the  literature  is  to  focus  on  a  narrow  definition  of  total  financial  debt,  defined as the sum of short‐term financial debt (including trade credit),6 plus long‐term financial  debt (defined as the portion of long‐term debt maturing after one year). This approach has often  been  used  in  the  literature,  for  instance  by  Rajan  and  Zingales  (1995),  because  it  is  consistent  with the focus on external finance in the theoretical corporate finance literature.7                                                                4  We follow the World Bank Group Enterprise Survey definition, according to which a firm is defined as a small firm  if  it  has  between  5  and  19  employees,  a  medium  firm  if  it  has  between  20  and  99  employees,  and  a  large  firm  if  it  has more than 100 employees. In robustness tests, we will use a threshold of 250 employees to define a firm as an  SME, consistent with the EU SME employment threshold.  5   The  literature  has  shown  that  SMEs  cover  more  than  50  percent  of  the  formal  workforce  in  developing  countries  and  a  very  large  share  of  economic  activity  on  average  (Ayyagari,  Beck  and  Demirgüç‐Kunt  (2007),  Ayyagari,  Demirguc‐Kunt, Maksimovic (2011)).  6  In our data, short term financial debt includes the portion of long‐term financial debt maturing within the year in  addition to the debt with a maturity below one year.  7  See also Fan, Titman and Twite (2010). An alternative approach that we do not follow in this paper is to look at the  total liabilities of the firm (excluding net worth), and to assess its maturity composition, by differentiating long‐term  and short‐term liabilities. We do not follow this approach because liabilities other than net worth and financial debt  typically  include  other  items  in  addition  to  external  debt  financing,  such  as  account  payables  (which  are  related  to  how firms manage transactions), pension liabilities, tax items or provisions. They may be unrelated to how firms are  9    In our complete sample, including firms without any long‐term debt prior to the crisis, the  average ratios of total debt to total assets, long‐term debt to total assets, and long‐term debt to  total  debt  are  0.34,  0.09,  and  0.24,  respectively  (Table  1,  panel  A).  But  there  is  considerable  variation in these ratios, since the standard deviations of these variables are 0.26, 0.14, and 0.31,  respectively.  Moreover,  many  firms  do  not  have  any  debt  in  a  given  year:  at  the  end  of  a  given  fiscal year, about 9 percent of firms do not have any financial debt, and about 46 percent do not  have any long‐term debt.   Firms  tend  to  have  lower  leverage  and  shorter  debt  maturities  in  developing  countries.  The average debt to asset ratios are 0.35, 0.35, and 0.22 in high income countries, in upper middle  income  countries,  and  in  lower  middle  and  low  income  countries,  respectively.  Turning  to  the  ratio  of  long‐term  debt  to  total  assets,  the  average  among  all  firms  is  0.10  in  high  income  countries, 0.08 in upper middle income countries, and only 0.02 in lower middle and low income  countries,  respectively.  The  average  long‐term  debt  to  total  debt  ratios  are  0.26,  0.21  and  0.07  in high income countries, in upper middle income countries, and in lower middle and low income  countries, respectively.   In  most  of  our  analysis,  we  will  focus  on  the  firms  that  used  long‐term  debt  financing  at  least  one  year  before  the  global  financial  crisis.  Indeed,  firms  that  did  not  have  any  long‐term  debt on their balance sheet during 2004‐2007 were likely to be already constrained in their access                                                               externally  financed,  and  are  also  very  dependent  on  accounting  rules  or  other  practices  or  laws  that  differ  across  countries.  10    to external finance, or may not have needed any long‐term financing, and thus were less likely to  be adversely affected by changes in market conditions for long‐term financing.8   Table 1, panel B shows that, among firms that used long‐term debt before the crisis, the  average  long‐term  debt  to  total  assets  and  the  long‐term  debt  to  total  debt  ratio  remain  larger  in high income countries than in developing countries, but the differences across income groups  are smaller. This may be because firms that did not use any long‐term debt financing before the  crisis  account  for  a  larger  subset  of  the  sample  in  developing  countries  than  in  high  income  countries.  Considering  only  the  firms  using  long‐term  debt  before  the  crisis,  we  find  that  the  average long‐term debt to total assets ratios are 0.15, 0.12, and 0.10 in high income countries, in  upper middle income countries, and in lower middle and low income countries, respectively. At  the  same  time,  the  average  ratios  of  long‐term  debt  to  total  debt  are  0.36,  in  high  income  countries,  0.29  in  upper  middle  income  countries,  and  0.30,  in  lower  middle  and  low  income  countries.   Our database allows us to construct standard firm‐level determinants of capital structures  that have been well established in the literature (see Rajan and Zingales, 1995; Booth et al., 2001;  Demirguc‐Kunt  and  Maksimovic,  1996,  1999).  These  variables  aim  to  capture  various  factors  underpinning  firms’  capital  structures  that  are  related  to  agency  models  of  conflicts  between  insiders  and  outside  financiers  as  in  Jensen  and  Meckling  (1976),  Jensen  (1986),  Rajan  (1992),  Hart  and  Moore  (1995),  Diamond  (2004)  and  asymmetric  information  models  of  external                                                               8  We will present robustness tests relaxing this condition that a firm used long‐term debt before the crisis.  11    financing    as  in  Myers  and  Majluf  (1984).9  These  standard  firm‐level  determinants  of  capital  structure include firm size, asset tangibility, growth opportunities, and profitability.   Firm  size  is  expected  to  have  a  positive  impact  on  firm’s  capital  structures  since  larger  firms  tend  to  have  higher  survival  rates  than  smaller  firms,  are  generally  less  risky  and  more  diversified, and hence less likely to default on their debt obligations.10 Moreover, these firms are  more  transparent  than  smaller  firms,  because  they  are  more  likely  to  have  adequate  financial  records to document their performance, and therefore should have easier access to credit.  Last,  various  fixed  costs  of  financial  transactions  or  of  contract  enforcement  often  make  lending  to  small firms more costly.    The existing empirical evidence supports the view that firms strive to match the maturity  of their assets and of their liabilities (Rajan and Zingales, 1995; Booth et al, 2001). This evidence  is supported by theory that suggests that the optimal payment structure for debt should match  the  timing  of  project  returns  (Hart  and  Moore  1995).  Indeed,  working  capital  and  other  short  term investments are better financed with short‐term debt, while firms with a higher proportion  of  tangible  fixed  assets  in  their  total  assets  (FA/TA)  require  a  higher  proportion  of  long‐term  funding. Moreover, firms with a larger share of tangible assets that can be pledged as collateral  to outside financiers to secure their claims can more easily raise longer‐term debt, because the  cost of defaulting on debt obligations are higher. Overall, the use of long‐term debt allows firms                                                               9  See Harris and Raviv (1991) for an early review of the literature.  10  For OECD cross‐country evidence on firm survival rates and the relationship with size, see Bartelsman, Scarpetta,  Schivardi (2003).  12    with  a  large  share  of  fixed  assets  to  minimize  the  risk  of  having  to  refinance  in  bad  times  when  lenders may become reluctant to do so (Diamond 1991, 1993).          Firms  with  good  growth  opportunities,  as  proxied  by  the  turnover  or  sales  to  total  asset  ratio (Sales/TA),11 are more likely to forego profitable investment opportunities if they are more  indebted  and  rely  more  on  longer  maturity  debt.  This  is  due  to  the  fact  that  the  benefits  from  new  investments  financed  with  risky  debt  accrue  largely  to  existing  debt  holders  rather  than  shareholders (Myers, 1977).  Hence, we expect a negative correlation between the sales to total  asset  ratio  and  the  use  of  long‐term  debt.  Another  explanation  for  a  negative  correlation  between the turnover ratio and the use of long‐term debt financing is that firms with high sales  to  assets  in  sectors  such  as  services  may  have  a  greater  need  for  working  capital,  which  is  best  financed by short term financing.  More profitable firms may be able to grow from retained earnings and would require less  external finance than other firms, according to the pecking order view (Myers and Majluf, 1984;  Demirguc‐Kunt  and  Maksimovic,  1999).  On  the  other  hand,  profitable  firms  may  have  easier  access  to  long‐term  finance  because  of  their  higher  cash  flows,  and  because  the  market  for  corporate  control  may  force  firms  to  commit  to  paying  out  cash  by  levering  up  (Jensen,  1986).  They may also signal their higher quality by resorting to a higher proportion of short‐term finance,  which is relatively less costly, as its rollover risks are mitigated by the arrival of good news on the  profitability of its assets (Diamond, 1991). Highly profitable firms may also require less discipline  from short‐term debt, especially if their profitability is positively related with the quality of their                                                               11   Profit  opportunities  are  often  proxied  by  the  ratio  of  the  market  value  of  assets  to  book  value  (e.g,  Rajan  and  Zingalez, 1995) something we cannot do here because our sample includes a large sample of non‐listed firms.  13    corporate governance (Berglof and Von Thadden, 1994). Profitability is measured by the ratio of  profits before taxes and interest expenses to total assets (ROA).  Table 1 panel A and panel B present descriptive statistics on these firm characteristics. On  average,  among  firms  that  used  long‐term  debt  before  the  global  financial  crisis,  38  percent  of  firms’ assets are fixed assets, with a wide variation between the minimum which is close to zero,  and  the  sample  maximum  at  84  percent.  Average  return  on  assets  (ROA)  is  6  percent,  with  a  median of 4 percent, and varies between ‐7 percent and 38 percent. The average sales’ turnover  ratio  is  150  percent  and  exhibits  a  large  standard  deviation  of  about  100  percent.  The  average  total assets is 10 million USD.  III. Empirical Specifications   Characterizing the evolution of firms’ capital structures   To  assess  the  evolution  of  firms’  capital  structures  since  the  global  financial  crisis,  we  estimate  a  simple  empirical  model  linking  a  firm’s  capital  structure  to  its  observable  characteristics,  to  a  set  of  time  invariant  unobserved  characteristics,  and  to  time  dummies  to  capture the impact of the global financial crisis period and its aftermath:  Yijt      Firm _ Controlsijt   0  Crisis0809t  1  Post _ Crisis1011t  f i   ijt       (1)  Where  Y ijt   is  the  total  debt  to  assets  ratio,  the  long‐term  debt  to  total  assets  ratio,  or  the long‐term debt to total debt ratio for firm  i  in country  j  and during year t . Firm_controlsijt is  the  set  of  firm  level  control  variables  discussed  in  the  previous  section  (i.e.,  the  ratio  of  fixed  assets to total assets, return over assets, the sales to assets ratio, and the total assets). Crisis0809  14    is  a  dummy  indicator  variable  for  the  global  financial  crisis  of  2008‐09,  and  Post_Crisis1011  is  a  dummy indicator for the years 2010 and 2011.12   Our coefficients of interest are μ0 and μ1 since these capture the behavior of firms’ capital  structure during the global crisis and subsequently.  f i  is a set of firm fixed effects and  ijt  is the  firm level residual that is assumed to be potentially auto‐correlated of order one and correlated  in  the  cross‐section  at  the  country  level  as  well.13  Indeed,  the  firm  capital  structures  are  quite  persistent  over  time.  In  our  complete  sample,  the  correlation  of  the  ratio  of  total  debt  to  total  assets,  long‐term  debt  to  total  assets,  and  long‐term  debt  to  total  debt  with  their  own  lags  are  respectively  0.82,  0.84,  and  0.85.    Because  of  this  persistence,  standard  OLS  or  fixed  effects  estimators will be biased. To correct the resulting bias, we use a feasible generalized least square  estimator where the error terms are assumed to be serially correlated (Prais‐Winsten estimator).  Specifically,  the  error  terms  are  assumed  to  follow  a  first‐order  autoregressive  process   ijt     ijt  ijt   where  ijt   is  the  error  term  and   is  the  autocorrelation  coefficient.  The  equation  (1)  is  transformed  by  using  the  autocorrelation  coefficient  from  the  Durbin‐Waston  statistics. We also cluster observations of the transformed model at the country‐year level. This                                                               12   This  period  also  coincides  with  the  crisis  in  the  euro  area,  which  started  with  the  first  bailout  of  Greece  in  May  2010.  13   Various  papers  in  the  recent  cross‐country  comparative  literature  on  corporate  capital  structures  have  relied  on  firm  specific  data,  including  Booth  et  al  (2001),  Fan  et  al.  (2010),  Beck  et  al.  (2008),  or  on  individual  loan  data,  including Bae and Goyal (2009) and Qian and Strahan (2007).  15    allows us to estimate standard errors that correct for common shocks within countries, such as  macroeconomic or financial shocks that affect all firms at the country level.14  15   In  our  estimations,  we  distinguish  between  different  sets  of  firms:  publicly  listed  firms,  privately held firms, and small and medium‐sized firms, in contrast to the existing literature that  has usually focused only on publicly listed firms (see for recent studies Anginer, Demirgüç‐Kunt,  Maksimovic,  and  Tepe,  2015;  Levine,  Lin  and  Xie,  2015).  Publicly  listed  firms  are  in  fact  only  a  small subset (about 1 percent) of the total number of firms in our sample. These firms differ from  other  firms  in  that  they  are  more  transparent,  more  established,  more  scrutinized  by  market  analysts, and, other things equal, tend to have easier access to debt and equity financing relative  to other firms.  We  estimate  variations  of  the  empirical  model  (1)  to  (a)  assess  whether  the  crisis  impacted small and medium size enterprises (identified by the dummy variable SME) differently  than  large,  privately  held  firms  when  we  exclude  publicly  listed  firms  from  the  sample  (model  2a)16 and (b) to analyze the impact of the crisis on large publicly versus large privately held firms  when we exclude SMEs from the sample (model 2b).                                                               14   Because  we  use  firm  level  observations  and  include  firm  fixed  effects,  we  are  able  to  filter  out  the  influence  on  the capital structures of time invariant or slow moving firm level characteristics, but also of country characteristics  or  sector  characteristics.  Hence,  we  characterize  the  within  firm  evolution  since  the  global  financial  crisis  of  the  residual portion of the capital structure that is not explained by firm observable characteristics (Firm controls) or by  slowing moving unobserved firm characteristics (fi).  15   The  wide  variation  of  capital  structures  over  time  within  firms  has  been  recently  documented  by  DeAngelo  and  Roll  (2015)  who  study  corporate  capital  structures  in  the  US  since  1950  and  show  that,  even  if  the  cross‐sectional  variation of capital structures is larger than the within firm variation, firms do experience very significant changes of  capital structures over time.  16  In our sample, all SMEs are privately held firms.  16    Yijt      Firm _ Controls ijt   0  Crisis 0809 t   1  Post _ Crisis 1011 t              (2a)    0  SME i  Crisis 0809 t   1  SME i  Post _ Crisis 1011 t  f i   ijt Yijt      Firm _ Controls ijt   0  Crisis 0809 t   1  Post _ Crisis 1011 t           (2b)    0  Non _ Listed i  Crisis 0809 t   1  Non _ Listed i  Post _ Crisis 1011 t In  the  specification  (2a),  the  average  impact  of  the  crisis  and  the  post‐crisis  periods  on  large  privately  held  firms   is  captured  by   0   and   1 ,  respectively  ,  while  the  average impact  on  SMEs  firms  is  given  by   0   0   and   1   1 .  Last,   0 and   1 measure  the  differential  impact  on  SMEs  relative  to  large  privately  held  firms  of  the  crisis  period  and  the  post‐crisis  period,  respectively. In the specification (2b), the average impact of the crisis and the post‐crisis on firms  publicly listed on a stock market is given respectively by   0  and   1 , while the average impact on  large  privately  held  firms  is  given  by   0   0    and   1   1 .   0   and   1 measure  the  differential  impact  on  large  privately  held  firms  relative  to  publicly  listed  firms  of  the  crisis  and  post‐crisis  periods, respectively.    Country determinants of the impact of the crisis on capital structures of privately‐held firms and  SMEs  In this part of the paper, we further evaluate the impact of country characteristics on the  evolution of firm’s capital structures since the global financial crisis and to assess how they affect  unlisted firms and among them, SMEs, building on specification (2a) in the following way.17 First,                                                               17  For brevity we focus this part of the analysis on unlisted firms and SMEs, which experienced the most significant  changes in their capital structure.  Sample of large, listed firms are also distributed in a more unbalanced way across  the countries in the sample, leading to reduced sample size.  17    we  evaluate  how  country  characteristics  impacted  the  capital  structures  of  privately  held  firms  (hence dropping publicly listed firms from the sample) by estimating equation (3).   Yijt      Firm _ Controls ijt   0  Crisis 0809 t   1  Post _ Crisis 1011 t   0  SME i  Crisis 0809 t   1  SME i  Post _ Crisis 1011 t  (3)    0  Crisis 0809 t  Cty i  1  Post _ Crisis 1011 t  Cty i   0  SME i  Crisis 0809 t  Cty i   1  SME i  Post _ Crisis 1011 t  Cty i  f i   ijt Where   and   1 are  the  coefficient  estimates  of  the  impact  of  a  country  characteristic  Cty i on  a  large  privately  held  firm’s  capital  structure  respectively  during  the  crisis  period  and  during  the  post‐crisis period. The differential effect of the country characteristic on an SME during the crisis  period  and 0   during  the  post‐crisis  period  is  given  respectively  by   0 and  1 ,  while  the  total  effect on an SME is given by     and    .   0 0 1 1 The  literature  has  identified  the  country  characteristics  most  likely  to  have  first  order  effects  on  firms’  capital  structures  (Caprio  and  Demirguc‐Kunt,  1998;  Demirgüç‐Kunt  and  Maksimovic,  1996,  1999;  Bae  and  Goyal,  2009;  Fan,  Titman,  and  Twite,  2012;  Gopalan,  Mukherjee, and Singh, 2014; Demirgüç‐Kunt, Martinez Peria, and Tressel, 2015; among others).  In  particular,  institutional  factors,  such  as  the  contracting  environment,  including  the  extent  to  which investors are protected (such as through the strength and impartiality of the legal system)  and  the  costs  of  enforcing  contracts  and  recovering  assets  during  bankruptcy  have  been  found  to  be  important  determinants  of  firms’  capital  structure  and,  in  particular,  of  the  share  of  long‐ term debt. Some studies have also found that lending conditions are less impacted in countries  with better contracting environments (Bae and Goyal, 2009). Levine, Lin and Xie (2015) provide  evidence  suggesting  that  stronger  shareholder  protection  laws  provide  the  legal  infrastructure  18    for stock markets to act as alternative sources of finance when banking systems are in crisis.  As  discussed in the introduction, several of these characteristics could become even more relevant  during  a  financial  crisis  when  instability  and  uncertainty  are  heightened.  To  identify  countries  that experienced a systemic banking crisis since the onset of the global financial crisis, we use the  indicators  constructed  by  Laeven  and  Valencia  (2010).  Other  country  characteristics  are  measured as of 2008.   We  consider  real  GDP  per  capita  as  an  indicator  of  overall  economic  and  institutional  development.  As  indicator  of  the  efficiency  of  the  legal  system  in  enforcing  contracts  and  addressing  insolvencies,  we  consider  two  indicators  from  the  World  Bank  Doing  Business  Database:  an  indicator  that  estimates  the  average  duration  of  bankruptcy  proceedings,  and  an  indicator  that  estimates  the  average  recovery  rate  on  assets  during  a  bankruptcy.  As  indicators  of investor  protection, we consider the index of anti‐director rights and the index of disclosure,  taken  again  from  the  World  Bank  Doing  Business  Database.  Last,  better  transparency  and  information  sharing  among  lenders  may  also  help  support  firms’  access  to  external  finance  in  general and in particular during a financial crisis. To measure this we consider the Doing Business  index of depth of credit information.   Financial  development  has  been  found  to  exert  a  significant  impact  on  the  capital  structure and debt maturity of firms (Demirguc‐Kunt and Maksimovic, 1996, 1999) and on their  performance  (Demirguc‐Kunt  and  Maksimovic,  1998),  and  tends  to  disproportionately  benefit  the use of external finance by smaller firms (Beck, Demirguc‐Kunt, Laeven and Levine, 2005). As  indicators  of  financial  development,  we  consider  the  ratio  of  private  credit  to  GDP,  the  ratio  of  stock  market  capitalization  to  GDP  and  the  private  (domestic  and  international)  bond  market  19    capitalization  to  GDP,  all  from  the  World  Bank  Global  Financial  Development  Database.  During  episodes  of  banking  crisis  in  emerging  markets,  the  issuance  of  corporate  bonds  and  the  stock  market  infrastructure  may  play  the  role  of  a  “spare  tire”  by  providing  an  alternative  source  of  long‐term debt finance for large firms (Oh and Rhee, 2002; Chan et al., 2012). By contrast, Levine,  Lin  and  Xie  (2015)  argue  that  a  good  financial  infrastructure,  in  the  form  of  adequate  investor  protection,  rather  than  a  large  bond  or  stock  market,  helps  support  firm  performance  during  a  financial crisis.  Banking system policies – such as those related to bank competition and contestability–  are expected to impact the terms and availability of bank loans, including the maturity of these  loans (see Love and Martinez Peria, 2015). This would be in line with the notion that the entry of  new  financiers  could  reduce  the  rents  that  incumbent  banks  extract  by  rolling‐over  short‐term  loans (Rajan, 1992). Contestability of the banking system could matter even more during a crisis  as  it  may  affect  firms’  ability  to  be  less  dependent  on  a  pre‐determined  set  of  banking  relationships and access loans from diverse lenders. To account for this effect in our estimations,  we  include  a  variable  that  captures  the  regulatory  requirements  for  bank  entry.  This  variable  comes  from  Barth,  Caprio  and  Levine  (2013)  and  higher  numbers  reflect  tighter  regulations  for  bank entry.  Appendix  table  A2  lists  the  definitions  and  data  sources  for  the  variables  used  in  our  empirical analysis.    20    IV. Results  Average effect of the global financial crisis  Figures 1a and 1b illustrate the evolution of firms’ capital structures at an aggregate level  since the onset of the global financial crisis. Figure 1a shows changes in country averages of firm  level debt ratios between the pre‐crisis period (04‐07) and the global crisis (08‐09) or post‐crisis  (10‐11) periods, by size category of firms (large firms, SMEs).  In the top two charts, we keep only  the  firms  with  strictly  positive  total  leverage  before  the  crisis,  and  in  the  following  charts,  we  keep  only  the  firms  with  strictly  positive  long‐term  debt  before  the  crisis  as  in  the  main  econometric analysis.18   What  is  apparent  from Figure  1a  is that,  both  in  advanced  economies  and  in  developing  countries, there was a significant decline in total firm leverage, and in the ratio of long‐term debt  to total assets. The decline was larger for SMEs than for large firms. Looking at the evolution of  LTDTD, we find that this ratio declined both in high income countries and in developing countries,  and  even  more  so  in  the  second  group  of  countries,  as  expected.  The  decline  was  also  more  marked for SMEs than for large firms. The decline started in 2008‐09 but continued in 2010‐11,  across  a  broad  group  of  countries.  Some  of  these  average  declines  in  leverage  or  in  the  use  of  long‐term  debt  financing  are  in  fact  very  large.  Most  strikingly,  these  declines  of  about  2.2  percentage  points  of  the  ratio  of  long‐term  debt  to  total  assets  between  2004‐2007  relative  to  2010‐2011  among  SMEs  in  developing  countries  are  very  large,  since  they  represent  about  25                                                               18   The  figure  is  constructed  by  first  averaging  firm  capital  structures  during  the  relevant  period,  taking  first  differences,  and  averaging  the  first  differences  by  country.  The  country  numbers  are  next  averaged  by  income  groups.  21    percent of the entire sample average of LTDTA and about 50 percent of the developing countries’  sample average.   Figure 1b replicates the same descriptive analysis, but instead splits firms into two groups  according to their type of incorporation (e.g. privately held or publicly listed on a stock exchange).  We find that firms listed on a stock market seem to have, on average, experienced a much more  moderate  decline  in  leverage,  in  the  use  of  long‐term  debt,  and  in  the  maturity  composition  of  debt  than  privately  held  firms.  These  differences  are  particularly  noticeable  for  high  income  countries.  This suggests that the distinction between publicly listed firms and privately held firms  may be particularly important, independently of their size. Given these interesting trends in the  variables  of  interest,  we  now  turn  to  a  more  rigorous  empirical  analysis  to  investigate  to  what  extent these stylized facts are confirmed by the econometric analysis described above.   Table 2 reports regressions of equation (1), estimating the average within firm impact on  the capital structures ratios (TDTA, LTDTA, and LTDTD) of the global financial crisis (2008‐09), and  of the post‐crisis period (2010‐11), after controlling for firms’ characteristics and unobserved firm  fixed effects. We present results for the set of firms that used strictly positive amounts of long‐ term debt at least once before the global financial crisis. The results are organized as follows. We  first present estimates for firms in all countries and then by income groups. We also show results  for countries that did not experience a systemic banking crisis to show that our results are very  widespread  across  countries.19  The  inclusion  of  firm  fixed  effects  accounts  for  all  unobserved                                                               19   When  looking  at  the  group  of  high  income  countries  (to  which  most  of  the  countries  that  have  experienced  a  systemic banking crisis since 2008 belong to), we looked at the countries that did not experience a systemic banking  crisis.  Looking  at  this  group  is  useful  because  it  tells  us  whether  the  changes  we  may  identify  among  the  crisis  countries  could  be  taking  place  more  generally  in  other  high  income  countries.  A  few  developing  countries  (Kazakhstan,  Nigeria,  Russia  and  Ukraine)  also  experienced  a  systemic  banking  crisis  during  the  period  2004‐2011  22    firm‐level  time  invariant  factors  that  may  affect  capital  structures,  which  would  for  instance  include  initial  firm  conditions  (such  as  initial  performance,  initial  capital  structures),  in  addition  to  the  firm  characteristics  described  above.  These  firm  fixed  effects  also  absorb  the  impact  of  time invariant country characteristics on capital structures. The log of GDP per capita is included  as  an  additional  explanatory  variable  to  control  for  the  macroeconomic  effect  of  the  evolution  over time (e.g., after filtering out firm fixed effects) of output per capita. The table shows three  panels, one for each of the three different debt ratios we examine: panel A shows results for the  TDTA ratio, panel B presents results for LTDTA, and panel C shows results for LTDTD.  Examining the results in Table 2, we see that the two debt ratios (TDTA, LTDTA) and the  maturity  ratio  (LTDTD)  all  declined  on  average  during  the  global  financial  crisis,  and  remained  significantly  below  their  pre‐crisis  level  in  2010‐11.20  These  declines  happened  in  high  income  countries  (column  (2)),  in  upper  middle  income  countries  (column  (4))  and  in  lower  middle  and  low  income  countries  (column  (5)).  They  also  took  place  in  countries  that  did  not  experience  a  systemic banking crisis (columns (6) and (7)). The changes in capital structures relative to the pre‐ crisis  period  are  also  very  significant  economically.  In  2010‐11,  the  decline  in  the  leverage  ratio  (TDTA)  reached  3  percentage  points  in  high  income  countries  (column  (2)  of  panel  A)  and  7  percentage points on average in developing countries (column (3) of panel A).  A large part of the  decline was driven by the reduction in the use of long‐term debt (panel B), which was ultimately  reflected  in  the  maturity  ratio  (panel  C),  e.g.  a  decline  in  the  average  LTDTD  of  2.5  percentage                                                               according  to  Laeven  and  Valencia  (2012).  All  other  crisis  countries  are  high  income  countries  that  experienced  a  systemic banking crisis in 2008 or afterwards.  20  Results for TD/TA are very similar if we restrict the sample to firms with positive total debt before the crisis (results  not reported).  23    points  in  high  income  countries  and  of  9  percentage  points  in  developing  countries  in  2010‐11  relative  to  the  pre‐crisis  period.  Thus,  the  maturity  composition  effect  was  particularly  large  in  developing countries (where the infrastructure of the contracting environment is on average the  weakest).  These  findings  hold  after  controlling  for  the  deviation  of  various  firms  characteristics  relative to their sample average. This means that we are controlling for the possibility that capital  structures  may  have  changed  since  the  crisis  simply  because  firms  experienced  changes  in  profitability,  in  their  ratio  of  fixed  assets  to  total  assets,  the  sales  turnover  or  size  which  also  impacted  their  capital  structures.  The  coefficients  on  the  firm  level  control  variables  are  consistent with the predictions and findings of the existing literature (see for instance, Demirguc‐ Kunt and Maksimovic, 1999; Booth et al., 2001; and Demirguc‐Kunt, Martinez‐Peria and Tressel,  2015,  for  in‐depth  discussions).  Within  firms,  a  higher  proportion  of  fixed  assets  tends  to  be  associated with a higher ratio of long‐term debt to total assets, and a higher proportion of long‐ term debt to total debt. However, the association between the ratio of fixed assets to total assets  and  the  leverage  ratio  appears  to  change  across  income  groups.  It  is  positive  in  high  income  countries, but it is negative developing countries. Given that the leverage ratio combines the use  of short‐term debt and of long‐term debt, the expected association between the FATA ratio and  leverage is ambiguous. In high income countries, where firms use more long‐term debt than their  counterpart in developing countries, an increase in FATA may be associated with greater use of  long‐term debt which increases leverage. In developing countries, an increase in the FATA ratio  may be associated with lower leverage, because firms may increase long‐term debt by reducing  their overall leverage. We find that firms that become more profitable tend to reduce leverage,  24    and  their  use  of  long‐term  debt.  An  increase  in  firm  size  tends  to  be  associated  with  higher  leverage and longer debt maturities, while firms that increase sales’ turnover reduce their overall  indebtedness and rely on shorter debt maturities, as expected.   Overall,  in  this  section  we  find  that  the  global  financial  crisis  had  a  significant  impact  on  firms’  capital  structures  around  the  world,  across  various  income  groups,  after  controlling  for  firm characteristics, including their performance.     The impact of the global financial crisis by type of firm  In  this  section,  we  try  to  uncover  the  extent  to  which  the  global  financial  crisis  had  different  impacts  across  different  types  of  firms.  Our  main  focus  is  on  the  size  of  the  firm  –  whether a firm is an SME or not ‐‐ and on the ownership structure of the firms – whether a firm  is listed on a stock exchange or is privately held.21 In particular, we study whether SMEs’ capital  structures were more affected than those of large private firms, to test the view that SMEs may  be  more  subject  to  the  adverse  effects  of  a  credit  crunch  than  larger  firms,  because  of  their  dependence on a few selective banking relationships due to their intrinsic opaqueness. Also, we  investigate if the impact of the crisis significantly differed for firms listed on a stock exchange and  for  privately  held  firms,  thus  testing  the  hypothesis  that  the  former  subset  of  firms  may  have                                                               21  In robustness tests, we also examine whether the impact of the global financial crisis on firms differed depending  on firms’ initial leverage (as firms initially more indebted may be more likely to reduce their use of long‐term finance  and  their  overall  leverage)  or  by  their  initial  productivity  (as  a  potential  decline  in  the  availability)  of  long‐term  finance may have impacted low productivity firms more than others.  25    benefited  from  access  to  capital  market  financing  as  a  substitute  for  bank  finance  (the  “spare  tire” hypothesis).   To facilitate the analysis, in Table 3, we drop the firms that are listed on a stock exchange  and investigate the impact of the financial crisis on the capital structures of large privately held  firms and of SMEs. We find that by 2010‐11 the leverage of firms had declined relative to the pre‐ crisis period in all income groups and also in countries that did not experience a systemic banking  crisis.  The  decline  was  economically  and  statistically  significant,  in  the  range  of  4  percentage  points.  Moreover,  we  find  that,  in  middle  and  low  income  countries,  SMEs’  leverage  declined  significantly  more  than  the  leverage  of  large  firms,  by  an  additional  2  to  4  percentage  points  (columns  4  and  5  of  panel  A),  depending  on  the  specification.  As  shown  in  panel  B,  the  use  of  long‐term  debt  also  declined  significantly  in  all  income  groups,  and  in  2010‐11,  the  ratio  was  lower  by  1.5  percentage  points  in  high  income  countries  and  3.5  percentage  points  in  upper  middle  income  countries,  relative  to  their  pre‐crisis  average.   This  decline  was  even  larger  for  SMEs  in  lower  middle  and  low  income  countries.  Turning  to  the  maturity  structure  (panel  C)  of  firms’  debt,  we  find  that  the  ratio  of  LTDTD  declined  on  average  in  all  income  groups,  and  that  the  decline  was  larger  in  developing  countries  than  in  high  income  countries.  SMEs  seemed  to  experience an additional reduction of debt maturity in lower middle and low income countries.   Table 4 shows the estimations focusing on the sample of large firms (e.g. dropping SMEs),  where we differentiate non‐listed firms from firms that are listed on a stock market. We find that  the leverage of listed firms did not decline during the global financial crisis, but declined in high  income countries in 2010‐11 relative to the pre‐crisis period.  The leverage of privately held firms  declined  significantly  more  relative  to  that  for  listed  firms  both  during  the  global  crisis  and  in  26    2010‐11 in high income countries and in upper middle income countries. This relative decline of  leverage  for  large  privately  held  firms  was  economically  significant:  2  percentage  points  in  high  income countries, and 4 percentage points in upper middle income countries. Turning to the ratio  of long‐term debt to total assets, we found that a decline occurred for listed firms in high income  countries and in lower middle and low income countries after the crisis relative to the pre‐crisis  average.  The  decline  was  again  significantly  larger  for  non‐listed  firms  in  high  income  countries  and  in  upper  middle  income  countries.  Finally,  the  debt  maturity  of  listed  firms  in  developing  countries was lower in 2010‐11 than their pre‐crisis average. It was lower for non‐listed firms in  high income countries and in upper‐middle income countries.  Table 5 and 6 report robustness tests for the results of Table 3 and 4. In Table 5, we report  robustness  tests  for  Table  3,  first  changing  the  threshold  defining  SMEs  from  100  employees  to  250 employees; and second keeping in the sample the firms that disappeared in 2011. In table 6,  we  report  robustness  tests  for  table  4.  First,  we  add  an  interaction  of  the  crisis  and  post‐crisis  dummy  with  the  average  total  asset  of  each  firm.22  By  doing  so,  we  are  able  to  assess  the  relevance of being listed on a stock market or not while controlling for the impact of the crisis by  firm size. Second, we keep in the sample the firms that do not have data for 2011. We find that  our main findings do not change significantly.23   Tables 7 and 8 present additional robustness tests – e.g. whether our findings related to  the incorporation of the firm (listed or not‐listed) and to the size of the firm may in fact be related                                                               22  This additional interaction term is not reported to simplify the exposition of the key results in the table.  23  We also find positive coefficients on the interaction term between the crisis or post‐crisis dummy and the average  firm size. This confirms our finding that size was also a determinant of the impact of the crisis.  27    to other features of the firms that may have been relevant in time of crisis. In Table 7, we examine  the  interaction  of  the  crisis  dummies  with  an  indicator  for  the  initial  (2007)  leverage  of  firms.  Specifically, we created a dummy variable equal to one whenever a firm’s leverage in 2007 was  above the median of firms’ leverage in the country group considered. There is indeed a view that  some firms may have experienced debt overhang as a result of the crisis (Kalemli‐Ozcan, Laeven  and  Moreno,  2015).  This  view  suggests  that  firms  that  were  more  indebted  would  have  been  more likely to reduce their indebtedness. The results in Table 7 show that our main conclusions  are  not  altered  when  we  control  for  the  impact  of  initial  leverage.  But  we  also  find  support  for  the  view  that  some  of  the  deleveraging  may  be  the  consequence  of  a  debt  overhang  in  the  balance  sheet  of  some  firms.  Surprisingly,  we  find  that  firms  that  were  initially  more  indebted  experienced a smaller reduction in debt maturity (LTDTD) relative to the pre‐crisis average than  other firms.     In Table 8, we explore whether firms with initially lower productivity may have been more  impacted  and  experienced  greater  deleveraging  than  others  by  the  crisis.    Indeed,  there  is  evidence  that  economic  crises,  including  financial  crises,  can  “cleanse  out”  entrenched  inefficiencies by reallocating resources and cutting access to finance of less efficient firms, which  will  eventually  contribute  to  overall  productivity  growth  (Caballero  and  Hammour,  1994).  An  implication of this view is that the supply of credit, and especially of long‐term credit, should have  declined  relatively  more  for  firms  that  were  initially  less  productive.  When  splitting  each  subsample  of  firms  by  the  median  labor  productivity  in  addition  to  the  size  or  incorporation  dimension,  we  find  that  our  results  are  robust  and  that  there  is  little  evidence  supporting  the  “cleansing hypothesis”.   28      Country determinants of the evolution of capital structures    Table 9 summarizes the estimations of equation (3) where we assess the extent to which  SMEs’ and non‐listed firms’ capital structure react differently to the crisis depending on various  country  characteristics.  In  Panel  A,   we  find  that  the  difference  in  deleveraging  between  large  firms and SMEs was more positive in countries with higher incomes (column 2), deeper banking  systems  (column  3),  with  better  investor  protection  (column  7),  with  faster  insolvency  proceedings  (column  9),  with  better  credit  information  (column  10)  and  in  countries  with  less  country risk (column 11), suggesting that in countries with such characteristics, SMEs’ access to  debt finance was less adversely affected relative to that of large firms.   In  Panel  B,  we  show  that  the  decline  in  the  ratio  of  LTDTA  was  more  muted  for  SMEs  in  countries with higher incomes, more efficient bankruptcy procedures, deeper banking systems,  stronger protection of investor rights, higher quality credit information mechanisms, and greater  contestability  of  the  banking  system.  An  SME  located  in  a  country  with  better  characteristics  along one of these dimension would experience a significantly smaller reduction in its use of long‐ term debt relative to a large firm than an otherwise similar SME located in another country. We  do  not  find  that  the  evolution  of  the  capital  structures  of  firms  located  in  the  countries  that  experienced  a  systemic  banking  crisis  differed  from  the  evolution  of  capital  structures  in  other  countries.  29    Panel C in Table 9 reports the regressions with LTDTD as the dependent variable. We find  that LTDTD  declines more among SMEs in countries with less contestable banking systems, less  efficient bankruptcy regimes and, surprisingly, deeper bond markets.24   The  estimated  effects  reported  in  Table  9a,  b,  and  c  are  economically  significant.    For  example, considering the estimates of the differential effect of country characteristics on SMEs’  capital  structure,  the  coefficients  imply  that  a  one  standard  deviation  increase  in  the  private  credit to GDP ratio, the log of real GDP per capita, the time to resolve insolvencies, and the depth  of  credit  information  would  be  associated  with  a  change  in  the  leverage  ratio  TDTA  of  SMEs  relative  to  large  firms  of  respectively  1.6  percentage  points,  1.7  percentage  points,  ‐1.2  percentage points, 1.5 percentage points, and 1.0 percentage points. The same exercise for the  private credit to GDP ratio, the index of entry requirements, the time to resolve insolvencies, and  the  depth  of  credit  information  index  would  be  associated  with  a  change  in  the  long‐term  debt  to  asset  ratio  LTDTA  of  respectively  0.7  percentage  points,  ‐0.7  percentage  points,  ‐0.8  percentage  points,  and  0.7  percentage  points.  Last  a  one  standard  increase  in  the  size  of  the  private  bond  markets,  in  the  time  to  resolve  insolvencies  would  be  associated  with  a  change  in  the  debt  maturity  LTDTD  of  SMEs  relative  to  that  of  large  firms  respectively  by ‐2.2  percentage  points and ‐3.4 percentage points.  These  findings  are  broadly  robust  to  various  specification  changes  (appendix  table  A3),  such as: (1) removing the restriction that firms should have strictly positive LTD at least one year  before the crisis; (2) including in the sample the  firms that disappeared in 2011; (3)  using a 250                                                               24   This  may  suggest  that  in  countries  with  deeper  private  bond  markets,  banks  specialize  in  lending  at  shorter  maturities, as suggested by Diamond (1991), and that this maturity effect is reinforced during a financial crisis.  30    employee threshold to define SMEs instead of a 100 employee threshold; (4) controlling for the  interaction of the crisis and post‐crisis dummy with log of real GDP per capita.  In  Table  10,  we  report  regressions  in  which  country  characteristics  that  have  significant  coefficients  are  considered  simultaneously  in  the  estimation.  Many  of  these  country  characteristics are quite correlated with each other, so significance of the estimated coefficients  should be expected to  drop. Nonetheless, the point estimates are generally stable and  some of  these  variables  remain  consistently  significant.  The  results  show  that  indicators  of  the  financial  infrastructure  (credit  information,  efficiency  of  the  bankruptcy  process)  and  the  indicator  of  contestability of the banking system yield significant coefficients, in particular in the interaction  term with the SME dummy.   V. Conclusion  This  paper  establishes  new  stylized  facts  on  the  evolution  of  corporate  financing  structures  during  the  global  financial  crisis  of  2008‐09  and  its  aftermath  of  2010‐11.  We  find  evidence  of  a  widespread  deleveraging  of  firms  in  developing  countries  and  in  high  income  countries. This deleveraging was associated with a reduction in the use of long‐term debt finance,  both in high income and in developing countries, including in countries that did not experience a  banking  crisis.  These  changes  were  particularly  significant  for  firms  that  did  not  have  access  to  capital market financing, while the changes were more moderate for publicly listed firms.  We  also  find  robust  evidence  that  the  extent  of  deleveraging  and  the  reduction  in  debt  maturity of privately held firms, in particular SMEs, was larger in countries with shallower banking  systems, with weaker legal systems for bankruptcy, weaker investor protection, lower quality of  31    credit  information,  and  with  more  restrictions  on  bank  entry.  In  contrast,  there  is  weaker  evidence  of  a  significant  decline  of  leverage  and  debt  maturity  among  firms  listed  on  a  stock  exchange,  which  are  typically  much  larger  than  other  firms  and  likely  benefit  from  the  “spare  tire”  of  easier  access  to  capital  market  financing.  Overall,  the  evidence  suggests  that  policies  affecting financial infrastructures, perhaps more than direct exposure to the crisis environment,  had  significant  effects  on  firms’  capital  structures.  The  evidence  also  supports  the  view  that  capital markets may provide a “spare tire” in time of financial crisis for large, publicly listed firms. 32    References   Adrian,  Tobias  and  Hyun  Song  Shin,  2010.  “Liquidity  and  Leverage,”  Journal  of  Financial  Intermediation 19(3), 418‐437.      Ahn,  JaeBin,  Mary  Amiti,  and  David  E.  Weinstein,  2011.  “Trade  Finance  and  the  Great  Trade  Collapse,” American Economic Review 101(3), 298‐302.    Anginer,  Deniz,  Aslı  Demirgüç‐Kunt,  Vojislav  Maksimovic,  and  Mete  Tepe,  2015.  “Is  Short‐Term  Debt a Substitute or a Complement to Good Governance?” World Bank, Washington, DC.    Ayyagari,  Meghana,  Asli  Demirguc‐Kunt,  and  Vojislav  Maksimovic,  2011.  “Small  vs.  Young  Firms  across  the  World:  Contribution  to  Employment,  Job  Creation,  and  Growth,”  Policy  Research  Working Paper Series 5631, The World Bank.   Ayyagari,  Meghana,  Beck  Thorsten,  and  Asli  Demirguc‐Kunt,  2007.  “Small  and  Medium  Enterprises Across the Globe,” Small Business Economics 29(4), 415‐434.  Bae,  Kee‐Hong  and  Vidhan  K.  Goyal,  2009.  “Creditor  Rights,  Enforcement,  and  Bank  Loans.”  Journal of Finance 64 (2), 823–60.    Bartelsman,  Eric,  John  Haltiwanger,  and  Stefano  Scarpetta,  2013.  "Cross‐Country  Differences  in  Productivity: The Role of Allocation and Selection," American Economic Review 103(1), 305‐34.  Beck, Thorsten, Asli Demirgüç‐Kunt, and Vojislav Maksimovic, 2008. "Financing Patterns Around  the World: Are Small Firms Different?" Journal of Financial Economics 89(3), 467‐487.    Beck, Thorsten, Asli Demirguc‐Kunt, Luc Laeven, and Ross Levine, 2008. "Finance, Firm Size, and  Growth," Journal of Money, Credit and Banking 40(7), 1379‐1405.  Bekaert, Geert, Michael Erhmann, Marcel Fratzscher, and Arnaud Mehl, 2014. “The Global Crisis  and Equity Market Contagion,” The Journal of Finance 69(6), 2597–2649.  Berglof,  Erik  and  Ernst‐Ludvig  Von  Thadden,  1994.  “Short‐Term  versus  Long‐term  Interests:  Capital Structure with Multiple Investors.” The Quarterly Journal of Economics 109(4), 1055‐1084.   Booth,  Laurence,  Varouj  Aivazian,  Asli  Demirguc‐Kunt,  and  Vojislav  Maksimovic,  2001.  “Capital  Structures in Developing Countries,” The Journal of Finance, 87‐130.    Brunnermeier,  Markus  and  Martin  Oehmke,  2013.  “The  Maturity  Rat  Race.”  Journal  of  Finance  68 (2), 483–521.    Caballero,  R.  J.  and  M.  L.  Hammour,  1994.  “The  Cleansing  Effect  of  Recessions,”  The  American  Economic Review 84 (5), 1350‐1368.    33    Caprio,  Gerard  and  Aslı  Demirgüç‐Kunt,  1998.  “The  Role  of  Long‐Term  Finance:  Theory  and  Evidence,” World Bank Research Observer 13 (2), 171–89.    Cetorelli Nicola and Linda S Goldberg, 2011. "Global Banks and International Shock Transmission:  Evidence from the Crisis," IMF Economic Review 59(1), 41‐76.    Chudik,  Alexander  and  Marcel  Fratzscher,  2012.  "Liquidity,  Risk  and  the  Global  Transmission  of  the 2007‐08 Financial Crisis and the 2010‐11 Sovereign Debt Crisis," CEPR Discussion Papers 8787,  C.E.P.R. Discussion Papers.    DeAngelo,  Harry  and  Richard  Roll,  2015.  “How  Stable  are  Corporate  Capital  Structures?”  The  Journal of Finance, 70(1),  373–418.     Demirgüç‐Kunt,  Aslı  and  Vojislav  Maksimovic,  1996.  “Stock  Market  Development  and  Financing  Choices of Firms.” World Bank Economic Review 10 (2), 341–69.    Demirgüç‐Kunt, Aslı and Vojislav Maksimovic. 1998. “Law, Finance, and Firm Growth.”  Journal of  Finance 53 (6), 2107–37.    Demirgüç‐Kunt,  Aslı  and  Vojislav  Maksimovic,  1999.  “Institutions,  Financial  Markets  and  Firm  Debt Maturity,” Journal of Financial Economics 54(3).   Demirgüç‐Kunt, Asli, Maria Soledad Martinez Peria, and Thierry Tressel, 2015. “The Determinants  of Firms’ Capital Structures”, mimeo, World Bank.  Demirgüç‐Kunt,  Aslı,  Enrica  Detragiache,  and  Ouarda  Merrouche.  2013.  "Bank  Capital:  Lessons  from the Financial Crisis," Journal of Money, Credit and Banking 45, 1147–64.    Diamond,  Douglas,  1991.  “Monitoring  and  Reputation:  The  Choice  between  Bank  Loans  and  Directly Placed Debt,” The Journal of Political Economy 99(4), 689‐721.  Diamond, Douglas, 2004. “Presidential Address, Committing to Commit: Short‐term Debt When  Enforcement Is Costly,” The Journal of Finance 59(4), 1447–1479.  Didier,  Tatiana,  Ross  Levine,  and  Sergio  Schmukler,  2014.  “Capital  Market  Financing,  Firm  Growth, Firm Size Distribution”, NBER Working Paper No. 20336.  Duchin,  Ran,  Oguzhan  Ozbas,  and  Berk  A.  Sensoy,  2010.  “Costly  External  Financing,  Corporate  Investment,  and  the  Subprime  Mortgage  Credit  Crisis,”  Journal  of  Financial  Economics  97,  418– 35.  Fan,  Joseph  P.  H.,  Sheridan  Titman,  and  Garry  Twite,  2012.  “An  International  Comparison  of  Capital Structure and Debt Maturity Choices.” Journal of Financial and Quantitative Analysis 47,  23–56.  34    Gopalan,  Radhakrishnan,  Abhiroop  Mukherjee,  and  Manpreet  Singh.  2014.  “Do  Debt  Contract  Enforcement  Costs  Affect  Financing  and  Asset  Structure?”  Olin  School  of  Business,  Washington  Business School, Saint Louis. MO.  Harris  Milton  and  Artur  Raviv,1991.  “The  Theory  of  Capital  Structure,”  The  Journal  of  Finance  XLVI, N.1, March 1991.    Hart,  Oliver,  and  John  Moore,  1995.  “Debt  and  Seniority:  An  Analysis  of  Hard  Claims  in  Constraining Management,” American Economic Review 85, 567–87.  Imbs, Jean, 2010. "The First Global Recession in Decades," IMF Economic Review 58(2), 327‐354.    Jeanne,  Olivier,  2009.  “Debt  Maturity  and  the  International  Financial  Architecture.”  American  Economic Review 99 (5), 2135–48.    Jensen,  Michael,  1986.  “Agency  Costs  of  Free  Cash  Flow:  Corporate  Finance  and  Takeovers.”  American Economic Review 76 (2), 323–29.    Kalemli‐Özcan, Şebnem, Luc Laeven, and David Moreno, 2015. “Debt Overhang, Rollover Risk and  Investment in Europe”, mimeo University of Maryland and European Central Bank.  Laeven,  Luc  and  Fabian  Valencia,  2012.  “Systemic  Banking  Crises  Database:  An  Update”,  IMF  Working Paper No. 12/163.  Levine,  Ross,  Lin,  Chen,  and  Wensi  Xie,  2015.  "Spare  Tire?  Stock  Markets,  Banking  Crises,  and  Economic Recoveries," NBER Working Papers 20863, National Bureau of Economic Research, Inc.  Myers,  S.  C.  1977.  “Determinants  of  Corporate  Borrowing.”  Journal  of  Financial  Economics  5,  147–75.    Myers, S. C., and N. S. Majluf. 1984. “Corporate Financing and Investment Decisions When Firms  Have Information That Investors Do Not Have.” Journal of Financial Economics 13 (2), 187–221.    Qian, Jun, and Philip E. Strahan. 2007. “How Laws and Institutions Shape Financial Contracts: The  Case of Bank Loans.” Journal of Finance 62 (6), 2803–34.  Rajan, Raghuram G and Luigi Zingales, 1995. “What Do We Know about Capital Structure? Some  Evidence from International Data,” The Journal of Finance 50(5) 1421‐1460.    Rajan, Raghuram, 1992. “Insiders and Outsiders: The Choice between Informed and Arm's‐Length  Debt.” Journal of Finance 47 (4), 1367–400.  Vermoesen,  Veronique,  Marc  Deloof,  and  Eddy  Laveren,  2013.  “Long‐term  Debt  Maturity  and  Financing Constraints of SMEs during the Global Financial Crisis,” Small Bus Econ 41, 433–448.  World  Bank,  2013.  Global  Finance  Development  Report  2013:  The  Role  of  the  State  in  Finance.  Washington, DC: World Bank.  35      Figure 1a. Average changes in capital structures by firm size   (Income group averages)    Average change in Total Debt to Total Assets  Average change in Total Debt to Total Assets  between 2004‐07 and 2008‐09 between 2004‐07 and 2010‐11 All firms Large firms Small and medium firms All firms Large firms Small and medium firms 0.60% 2.00% 0.35% 0.40% 1.50% 0.20% 0.14% 1.00% 0.03% 0.00% 0.50% ‐0.20% 0.00% ‐0.40% ‐0.50% ‐0.35% ‐0.54% ‐0.64% ‐0.60% ‐1.00% ‐0.57% ‐0.80% ‐1.50% ‐1.25% ‐1.27% ‐1.23% Developing countries ‐0.78% Developing countries ‐1.00% High income countries Source: ORBIs and authors' calculations High income countries ‐1.20% Source: ORBIs and authors' calculations ‐1.06%     Average change in Long‐Term Debt to Total Assets  Average change in Long‐Term Debt to Total Assets  between 2004‐07 and 2008‐09 between 2004‐07 and 2010‐11 All firms Large firms Small and medium firms All firms Large firms Small and medium firms 0.50% 0.50% 0.00% 0.00% ‐0.06% ‐0.20% ‐0.50% ‐0.50% ‐0.30% ‐0.38% ‐0.53% ‐1.00% ‐0.84% ‐1.00% ‐1.13% ‐1.50% Developing countries ‐1.52% High income countries ‐2.00% ‐1.50% Developing countries ‐1.56% ‐2.13% ‐2.09% ‐2.50% High income countries ‐2.26% Source: ORBIS and authors' calculations Source: ORBIS and authors' calculations ‐2.00%     Average change in Long‐Term Debt to Total Debt Average change in Long‐Term Debt to Total Debt between 2004‐07 and 2008‐09 between 2004‐07 and 2010‐11 All firms Large firms Small and medium firms All firms Large firms Small and medium firms 0.0% 0.0% ‐1.0% ‐1.0% ‐1.25% ‐2.0% ‐2.0% ‐1.51% ‐1.87% ‐2.20% ‐3.0% ‐2.35% ‐2.95% ‐3.0% ‐2.91% ‐4.0% ‐3.98% ‐4.0% ‐5.0% Developing countries ‐5.0% High income countries ‐6.0% ‐5.85% ‐5.87% ‐5.78% ‐5.37% ‐7.0% Source: ORBIS and authors' calculations Developing countries ‐6.0% Source: ORBIS and authors' calculations           36      Figure 1b. Average changes in capital structures by ownership type   (Income group averages)    Average change in Total Debt to Total Assets  Average change in Total Debt to Total Assets  between 2004‐07 and 2008‐09 between 2004‐07 and 2010‐11 All firms Listed firms Non‐listed firms All firms Listed firms Non‐listed firms 1.00% 2.00% 0.6% 0.6% 0.50% 1.00% 0.14% 0.00% 0.00% ‐0.2% ‐0.3% ‐1.00% ‐0.54% ‐0.50% ‐1.25% ‐2.00% ‐1.00% ‐0.78% Developing countries ‐2.1% Developing countries ‐1.1% ‐3.00% High income countries ‐2.8% ‐1.50% High income countries Source: ORBIs and authors' calculations ‐4.00% ‐1.7% Source: ORBIs and authors' calculations ‐2.00%   Average change in Long‐Term Debt to Total Assets  Average change in Long‐Term Debt to Total Assets  between 2004‐07 and 2008‐09 between 2004‐07 and 2010‐11 All firms Listed firms Non‐listed firms All firms Listed firms Non‐listed firms 0.50% 0.50% 0.0% 0.00% 0.00% ‐0.50% ‐0.1% ‐0.20% ‐1.00% ‐0.50% ‐0.53% ‐1.50% ‐1.13% ‐1.4% ‐1.00% ‐1% ‐2.00% ‐2% ‐1% ‐2.50% ‐2.13% ‐1.50% Developing countries ‐3.00% Developing countries High income countries High income countries ‐3.50% ‐2.00% Source: ORBIS and authors' calculations Source: ORBIS and authors' calculations ‐4.00% ‐4%   Average change in Long‐Term Debt to Total Debt Average change in Long‐Term Debt to Total Debt between 2004‐07 and 2008‐09 between 2004‐07 and 2010‐11 All firms Listed firms Non‐listed firms All firms Listed firms Non‐listed firms 1.0% 0.0% 0.5% 0.34% ‐1.0% ‐0.89% 0.0% ‐2.0% ‐0.5% ‐3.0% ‐2.95% ‐1.0% ‐4.0% ‐4.02% ‐1.5% ‐5.0% ‐1.51% ‐4.83% ‐2.0% ‐6.0% ‐5.85% ‐2.5% ‐2.11% ‐7.0% ‐2.25% Developing countries Developing countries ‐3.0% ‐8.0% High income countries ‐2.91% High income countries ‐7.95% ‐2.99% ‐3.5% Source: ORBIS and authors' calculations ‐9.0% Source: ORBIS and authors' calculations 37    Table 1. Summary statistics: Firm capital structure ratios                                               Panel A. All observations     Panel B. Sample firms with pre‐crisis LTD>0     Obs.  Mean  Median  Std. Dev.  Min  Max     Obs.   Mean  Median  Std. Dev.  Min  Max  Capital structure variables        Complete sample  TD/TA            2,096,061   0.34  0.32  0.26  0.00  0.79                 1,245,588   0.42  0.43  0.24  0.00  0.79  LTD/TA            2,096,061   0.09  0.00  0.14  0.00  0.48                 1,245,588   0.15  0.10  0.15  0.00  0.48  LTD/TD            1,859,286   0.24  0.07  0.31  0.00  1.00                 1,188,265   0.36  0.29  0.32  0.00  1.00     High‐income  TD/TA            1,765,814   0.35  0.34  0.26  0.00  0.79                 1,126,209   0.42  0.44  0.24  0.00  0.79  LTD/TA            1,765,814   0.10  0.01  0.14  0.00  0.48                 1,126,209   0.15  0.10  0.15  0.00  0.48  LTD/TD            1,563,768   0.26  0.12  0.32  0.00  1.00                 1,075,210   0.36  0.30  0.32  0.00  1.00    Upper  middle income    TD/TA               116,885   0.35  0.34  0.25  0.00  0.79                      75,807   0.40  0.41  0.24  0.00  0.79  LTD/TA               116,885   0.08  0.00  0.13  0.00  0.48                      75,807   0.12  0.06  0.14  0.00  0.48  LTD/TD               105,194   0.21  0.04  0.28  0.00  1.00                      70,127   0.29  0.20  0.30  0.00  1.00     Lower Middle and Low Income                               TD/TA               213,362   0.22  0.12  0.24  0.00  0.79                      43,572   0.30  0.25  0.24  0.00  0.79  LTD/TA               213,362   0.02  0.00  0.08  0.00  0.48                      43,572   0.10  0.03  0.14  0.00  0.48  LTD/TD               190,324   0.07  0.00  0.21  0.00  1.00                      42,928   0.30  0.16  0.34  0.00  1.00  Other variables                                         FA/TA             2,097,372   0.33  0.29  0.25  0.00  0.84                 1,246,682   0.38  0.35  0.24  0.00  0.84  ROA ‐ Return on assets            2,097,372   0.08  0.04  0.10  ‐0.07  0.38                 1,246,682   0.06  0.04  0.08  ‐0.07  0.38  Sales/TA            2,097,372   1.63  1.35  1.17  0.09  5.09                 1,246,682   1.50  1.28  1.03  0.09  5.09  Cash/TA            2,058,656   0.15  0.07  9.27  0.00  13302                 1,229,780   0.13  0.06  12.00  0.00  13302  Total assets (mil. USD)            2,097,372   0.06  0.00  1.69  0.00  331.05                 1,246,682   0.10  0.00  2.19  0.00  331.05  SME            1,843,586   85%  .  .  .  .                 1,138,327   83%  .  .  .  .  Listed            2,097,372   2%  .  .  .  .                 1,246,682   3%  .  .  .  .  Non‐Listed            2,097,372   98%  .  .  .  .                 1,246,682   97%  .  .  .  .  Crisis year (08‐09)            2,097,372   48%  .  .  .  .                 1,246,682   48%  .  .  .  .  Crisis years (10‐11)            2,097,372   26%  .  .  .  .                 1,246,682   26%  .  .  .  .  High Income            2,097,372   84%  .  .  .  .                 1,246,682   90%  .  .  .  .  Upper Middle Income            2,097,372   6%  .  .  .  .                 1,246,682   6%  .  .  .  .  Lower Middle and Low Inc.            2,097,372   10%  .  .  .  .                 1,246,682   3%  .  .  .  .                                            Source: ORBIS and authors' calculations.                                      38      Table 2. Average impact of the crisis on firms' capital structures  (Firms with strictly positive LTD before 2008)                             (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)    ALL  HI  DEV  UMI  LMILI  HI no crisis  DEV no crisis  Panel A: TD/TA  Fixed assets to total assets  0.0392**  0.0541***  ‐0.0646***  ‐0.0271**  ‐0.125***  0.0841***  ‐0.0263**  Return over assets  ‐0.319***  ‐0.314***  ‐0.350***  ‐0.354***  ‐0.350***  ‐0.337***  ‐0.353***  Sales to total assets  ‐0.0186***  ‐0.0207***  ‐0.00798***  ‐0.0102***  ‐0.00510  ‐0.0191***  ‐0.00975***  Total assets   0.000943***  0.00113***  0.000816*  0.00109**  ‐0.000947  0.00253***  0.00105*  log of GDP per capita  0.0521  0.0898  0.0774*  0.0431  0.141**  ‐0.0410  0.0686  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0259**  ‐0.0245*  ‐0.0400***  ‐0.0540***  ‐0.0155  ‐0.0241***  ‐0.0541***  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0357**  ‐0.0325*  ‐0.0746***  ‐0.0910***  ‐0.0466***  ‐0.0354***  ‐0.0906***  Observations  1,245,588  1,126,209  119,379  75,807  43,572  501,417  78,940  R‐squared  0.037  0.036  0.065  0.068  0.083  0.088  0.065  Panel B: LTD/TA  Fixed assets to total assets  0.199***  0.210***  0.115***  0.145***  0.0620***  0.230***  0.139***  Return over assets  ‐0.103***  ‐0.106***  ‐0.0935***  ‐0.102***  ‐0.0865***  ‐0.111***  ‐0.0987***  Sales to total assets  ‐0.0207***  ‐0.0216***  ‐0.0156***  ‐0.0167***  ‐0.0130***  ‐0.0180***  ‐0.0169***  Total assets   0.000925***  0.00114***  0.000502*  0.000639**  ‐0.00498*  0.00192***  0.000778**  log of GDP per capita  0.000803  0.00411  0.0709**  0.0714**  0.0816  ‐0.0244  0.0341  Dummy 2008‐09=1  ‐0.00855**  ‐0.00786**  ‐0.0214***  ‐0.0292***  ‐0.00924  ‐0.00641***  ‐0.0255***  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0156***  ‐0.0134***  ‐0.0476***  ‐0.0512***  ‐0.0438***  ‐0.0124***  ‐0.0547***  Observations  1,245,588  1,126,209  119,379  75,807  43,572  501,417  78,940  R‐squared  0.071  0.076  0.055  0.063  0.051  0.099  0.066  Panel C: LTD/TD  Fixed assets to total assets  0.431***  0.446***  0.317***  0.349***  0.255***  0.451***  0.329***  Return over assets  ‐0.0332***  ‐0.0385***  ‐0.00971  ‐0.0429***  0.0322  0.0152  ‐0.0260  Sales to total assets  ‐0.0326***  ‐0.0323***  ‐0.0347***  ‐0.0338***  ‐0.0326***  ‐0.0257***  ‐0.0361***  Total assets   0.00188***  0.00218***  0.00113**  0.00126***  ‐0.00999*  0.00434***  0.00164***  log of GDP per capita  ‐0.0156  ‐0.0404  0.166*  0.0990**  0.220  ‐0.0146  ‐0.0325  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0141***  ‐0.0134***  ‐0.0357***  ‐0.0291***  ‐0.0411**  ‐0.00451  ‐0.0159  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0301***  ‐0.0259***  ‐0.0929***  ‐0.0580***  ‐0.141***  ‐0.0144**  ‐0.0665***  Observations  1,188,265  1,075,210  113,055  70,127  42,928  495,780  73,247  R‐squared  0.048  0.050  0.045  0.049  0.051  0.053  0.051                          Note: The dependent variables are respectively the ratio of total financial debt plus trade credit liabilities to total assets (Panel A), the ratio of long‐term financial debt at  remaining maturity to total assets (Panel B), and the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus trade credit liabilities (Panel C). The  estimation method is a generalized least squares linear model with a first order autoregressive process (Prais‐Winsten estimator), with robust standard errors clustered by  country‐year, and it includes firm fixed effects. A firm is included in the sample if it had strictly positive long‐term financial debt on average in the years before 2008, and if it  has at least 6 years of consecutive data, including 2011.  Columns are organized as follows: high income countries (column 2), developing countries (column 3), upper middle  income countries (column 4), lower middle and low income countries (column 5), high income countries that did not experienced a crisis (column 6), developing countries  that did not experience a crisis (column 7). A country is a crisis country if it has experienced a systemic banking crisis since 2008, according to the classification of Laeven and  Valencia (2012). Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).              39    Table 3.  Impact of the crisis on firms' capital structures for SMEs and large firms  (Sample of privately held firms only)     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)    ALL  HI  DEV  UMI  LMILI  HI no crisis  DEV no crisis  Panel A: TD/TA  Fixed assets to total assets  0.0287*  0.0405**  ‐0.0760***  ‐0.0298*  ‐0.131***  0.0795***  ‐0.0346**  Return over assets  ‐0.324***  ‐0.321***  ‐0.350***  ‐0.361***  ‐0.339***  ‐0.341***  ‐0.354***  Sales to total assets  ‐0.0187***  ‐0.0207***  ‐0.00529*  ‐0.00559  ‐0.00498  ‐0.0191***  ‐0.00525  Total assets   0.00400***  0.00679***  0.00182***  0.00215***  ‐0.000696  0.0188***  0.00178***  log of GDP per capita  0.0740  0.0794  0.108**  0.0471  0.168**  ‐0.0428  0.0840*  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0238***  ‐0.0274***  ‐0.00977  ‐0.0240***  ‐0.00245  ‐0.0251***  ‐0.0265***  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0374***  ‐0.0387***  ‐0.0373***  ‐0.0469***  ‐0.0338***  ‐0.0379***  ‐0.0499***  SME * dummy 08‐09  0.000534  0.00448  ‐0.0243***  ‐0.00737  ‐0.0307***  0.00164  ‐0.00820  SME * dummy 10‐11  0.00644  0.00940  ‐0.0327***  ‐0.0183**  ‐0.0394***  0.00376  ‐0.0198**  Observations  1,108,882  1,031,664  77,218  42,200  35,018  482,296  38,870  R‐squared  0.038  0.036  0.075  0.067  0.094  0.089  0.063  Panel B: LTD/TA  Fixed assets to total assets  0.207***  0.214***  0.137***  0.188***  0.0743***  0.233***  0.186***  Return over assets  ‐0.100***  ‐0.103***  ‐0.0892***  ‐0.0985***  ‐0.0820***  ‐0.110***  ‐0.0930***  Sales to total assets  ‐0.0204***  ‐0.0211***  ‐0.0148***  ‐0.0162***  ‐0.0128***  ‐0.0180***  ‐0.0154***  Total assets   0.00263***  0.00395***  0.00141***  0.00163***  0.00190  0.00858***  0.00130***  log of GDP per capita  0.0184  ‐0.00825  0.142***  0.102***  0.180***  ‐0.0275  0.146***  Dummy 2008‐09=1  ‐0.00714***  ‐0.00842***  ‐0.00815**  ‐0.0153***  ‐0.00509*  ‐0.00909***  ‐0.0204***  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0148***  ‐0.0142***  ‐0.0277***  ‐0.0357***  ‐0.0252***  ‐0.0151***  ‐0.0425***  SME * dummy 08‐09  0.000680  0.00194  ‐0.0118***  ‐0.00117  ‐0.0182***  0.00348  ‐0.000575  SME * dummy 10‐11  0.00287  0.00320  ‐0.0123***  0.00102  ‐0.0227***  0.00412  0.00135  Observations  1,108,882  1,031,664  77,218  42,200  35,018  482,296  38,870  R‐squared  0.076  0.080  0.062  0.075  0.058  0.101  0.074  Panel C: LTD/TD  Fixed assets to total assets  0.440***  0.448***  0.361***  0.409***  0.297***  0.458***  0.405***  Return over assets  ‐0.0242**  ‐0.0288***  ‐0.00952  ‐0.0430***  0.0311  0.0203*  ‐0.0321**  Sales to total assets  ‐0.0307***  ‐0.0302***  ‐0.0346***  ‐0.0359***  ‐0.0323***  ‐0.0252***  ‐0.0350***  Total assets   0.00461***  0.00482*  0.00387***  0.00370***  0.0673**  0.00895  0.00329***  log of GDP per capita  ‐0.00218  ‐0.0672  0.324***  0.139**  0.464***  ‐0.0208  0.189***  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0125***  ‐0.0111***  ‐0.0355***  ‐0.0227***  ‐0.0411**  ‐0.0120***  ‐0.0290***  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0296***  ‐0.0214***  ‐0.0908***  ‐0.0688***  ‐0.103***  ‐0.0213***  ‐0.0783***  SME * dummy 08‐09  0.000656  ‐0.000119  ‐0.0167  ‐0.00516  ‐0.0343***  0.00904*  ‐0.00477  SME * dummy 10‐11  0.00541  ‐1.58e‐05  ‐0.00567  0.00981  ‐0.0439***  0.00941*  0.0106  Observations  1,065,481  989,391  76,090  41,696  34,394  477,429  38,372  R‐squared  0.049  0.050  0.052  0.061  0.053  0.054  0.060  Note: The dependent variables are respectively the ratio of total financial debt plus trade credit liabilities to total assets (Panel A), the ratio of long‐term financial debt at  remaining maturity to total assets (Panel B), and the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus trade credit liabilities (Panel C). The  estimation method is a generalized least squares linear model with a first order autoregressive process (Prais‐Winsten estimator), with robust standard errors clustered by  country‐year, and it includes firm fixed effects. A firm is included in the sample if it is privately held, if it had strictly positive long‐term financial debt on average in the years  before 2008, and if it has at least 6 years of consecutive data, including 2011. Columns are organized as follows: high income countries (column 2), developing countries  (column 3), upper middle income countries (column 4), and lower middle and low income countries (column 5), high income countries that did not experienced a crisis  (column 6), developing countries that did not experience a crisis (column 7). A country is a crisis country if it has experienced a systemic banking crisis since 2008, according  to the classification of Laeven and Valencia (2012). A firm is classified as an SME if it had on average less than 100 employees during the period of observation. Significance  levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).    40    Table 4.  Impact of the crisis on firms' capital structures for privately held and publicly listed firms  (Large firms only)     (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)    ALL  HI  DEV  UMI  LMILI  HI no crisis  DEV no crisis  Panel A: TD/TA  Fixed assets to total assets  ‐0.0392***  ‐0.00402  ‐0.113***  ‐0.0207  ‐0.167***  ‐0.0216  ‐0.00809  Return over assets  ‐0.352***  ‐0.349***  ‐0.358***  ‐0.383***  ‐0.350***  ‐0.367***  ‐0.399***  Sales to total assets  ‐0.0120***  ‐0.0136***  ‐0.00688*  ‐0.00477  ‐0.00819  ‐0.0120***  ‐0.00538  Total assets   0.000570***  0.000896***  ‐0.000224  ‐5.40e‐05  ‐0.0115*  0.00182***  ‐2.60e‐05  log of GDP per capita  0.0793***  0.0487  0.0965**  0.0441**  0.159***  0.00508  0.0352  Dummy 2008‐09=1  ‐0.00314  ‐0.00505  ‐0.00250  ‐0.000195  ‐0.000702  ‐0.00803*  ‐0.00226  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0142***  ‐0.0159***  ‐0.0149*  ‐0.00430  ‐0.0199  ‐0.0214***  ‐0.00823  Non‐listed firm * dummy 08‐09  ‐0.0194***  ‐0.0209***  ‐0.00693  ‐0.0234***  ‐0.00212  ‐0.0166***  ‐0.0204**  Non‐listed firm * dummy 10‐11  ‐0.0222***  ‐0.0203***  ‐0.0221***  ‐0.0417***  ‐0.0143  ‐0.0177***  ‐0.0351***  Observations  192,329  152,229  40,100  16,983  23,117  82,366  18,027  R‐squared  0.057  0.055  0.071  0.059  0.091  0.079  0.058  Panel B: LTD/TA  Fixed assets to total assets  0.143***  0.165***  0.0945***  0.154***  0.0583***  0.167***  0.162***  Return over assets  ‐0.106***  ‐0.114***  ‐0.0945***  ‐0.114***  ‐0.0889***  ‐0.113***  ‐0.111***  Sales to total assets  ‐0.0197***  ‐0.0186***  ‐0.0212***  ‐0.0260***  ‐0.0190***  ‐0.0155***  ‐0.0253***  Total assets   0.000792***  0.00104***  6.16e‐05  9.46e‐05  ‐0.0117***  0.00177***  0.000294  log of GDP per capita  0.0366*  ‐0.0168  0.0975***  0.0410***  0.153***  ‐0.0175  0.0291  Dummy 2008‐09=1  0.00151  0.00356*  ‐0.00864*  ‐0.00472  ‐0.00745  0.00282  ‐0.00301  Dummy 2010‐11=1  ‐0.00991**  ‐0.00446**  ‐0.0292***  ‐0.00389  ‐0.0553**  ‐0.00624  ‐0.0229**  Non‐listed firm * dummy 08‐09  ‐0.00839***  ‐0.0112***  0.00210  ‐0.00609  0.00255  ‐0.0114***  ‐0.00724  Non‐listed firm * dummy 10‐11  ‐0.00558  ‐0.00891***  0.00401  ‐0.0261***  0.0312  ‐0.00901***  ‐0.00505  Observations  192,329  152,229  40,100  16,983  23,117  82,366  18,027  R‐squared  0.056  0.064  0.049  0.069  0.052  0.072  0.068  Panel C: LTD/TD  Fixed assets to total assets  0.368***  0.390***  0.305***  0.348***  0.276***  0.398***  0.351***  Return over assets  ‐0.0436***  ‐0.0779***  0.00753  ‐0.0672**  0.0389  ‐0.0538**  ‐0.0519*  Sales to total assets  ‐0.0384***  ‐0.0332***  ‐0.0499***  ‐0.0578***  ‐0.0456***  ‐0.0260***  ‐0.0556***  Total assets   0.00165***  0.00179***  0.000765**  0.000829***  ‐0.0211***  0.00428***  0.00124***  log of GDP per capita  0.0348  ‐0.0962**  0.233***  0.0241  0.408***  ‐0.0620  0.00519  Dummy 2008‐09=1  ‐0.00129  0.00919**  ‐0.0403***  ‐0.0154*  ‐0.0490**  0.00403  ‐0.0128  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0200*  ‐5.58e‐05  ‐0.0873***  ‐0.00401  ‐0.166***  ‐0.00457  ‐0.0527*  Non‐listed firm * dummy 08‐09  ‐0.0120**  ‐0.0201***  0.00839  0.000742  0.00888  ‐0.0156***  ‐0.000620  Non‐listed firm * dummy 10‐11  ‐0.0120  ‐0.0209***  0.00189  ‐0.0552***  0.0669  ‐0.0152**  ‐0.00433  Observations  190,535  150,686  39,849  16,900  22,949  81,890  17,940  R‐squared  0.039  0.044  0.042  0.053  0.047  0.044  0.052  Note: The dependent variables are respectively the ratio of total financial debt plus trade credit liabilities to total assets (Panel A), the ratio of long‐term financial debt at  remaining maturity to total assets (Panel B), and the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus trade credit liabilities (Panel C). The  estimation method is a generalized least squares linear model with a first order autoregressive process (Prais‐Winsten estimator), with robust standard errors clustered by  country‐year, and it includes firm fixed effects. A firm is included in the sample if it is a large firm (average employment greater or equal to 100), if it had strictly positive long‐ term financial debt on average in the years before 2008, and if it has at least 6 years of consecutive data, including 2011.  Columns are organized as follows: high income  countries (column 2), developing countries (column 3), upper middle income countries (column 4), lower middle and low income countries (column 5), high income countries  that did not experienced a crisis (column 6), developing countries that did not experience a crisis (column 7). Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard  errors are in parenthesis).    41        Table 5. Robustness impact of the crisis on firms' capital structures for SMEs and large firms  (privately held firms only)                             SME threshold: <250 employees     Criteria firm present in 2011 dropped    HI  UMI  LMILI     HI  UMI  LMILI     (1)  (2)  (3)     (4)  (5)  (6)    Panel A: TD/TA  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0271***  ‐0.0215**  0.00400     ‐0.0285***  ‐0.0197**  ‐0.000446  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0395***  ‐0.0271**  ‐0.0225***     ‐0.0393***  ‐0.0440***  ‐0.0295***  SME * dummy 08-09 0.00370  ‐0.00878  ‐0.0257***     0.00630  ‐0.00955  ‐0.0307***  SME * dummy 10-11 0.00934  ‐0.0370***  ‐0.0367***     0.00998  ‐0.0146*  ‐0.0408***  Observations  1,031,664  42,200  35,018     1,215,143  60,786  40,626  R‐squared  0.036  0.067  0.092     0.036  0.066  0.087    Panel B: LTD/TA  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0103***  ‐0.0149***  0.00184     ‐0.00855***  ‐0.0161***  ‐0.00379  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0160***  ‐0.0340***  ‐0.0141**     ‐0.0143***  ‐0.0379***  ‐0.0237***  SME * dummy 08-09 0.00373  ‐0.00138  ‐0.0191***     0.00256  0.000536  ‐0.0180***  SME * dummy 10-11 0.00475  ‐0.000891  ‐0.0270***     0.00343  0.00630  ‐0.0231***  Observations  1,031,664  42,200  35,018     1,215,143  60,786  40,626  R‐squared  0.080  0.075  0.058     0.078  0.075  0.058    Panel C: LTD/TD  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0154***  ‐0.0187*  ‐0.0256     ‐0.0112***  ‐0.0285***  ‐0.0375**  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0262***  ‐0.0762***  ‐0.0739***     ‐0.0215***  ‐0.0760***  ‐0.0990***  SME * dummy 08-09 0.00439  ‐0.00883  ‐0.0390***     ‐0.00120  0.00117  ‐0.0320***  SME * dummy 10-11 0.00498  0.0163  ‐0.0612***     ‐0.000994  0.0211  ‐0.0413***  Observations  989,391  41,696  34,394     1,163,991  60,071  39,927  R‐squared  0.050  0.061  0.053     0.048  0.062  0.051    Note:  The  dependent  variables  are  respectively  the  ratio  of  total  financial  debt  plus  trade  credit  liabilities  to  total  assets  (Panel  A),  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  assets  (Panel  B),  and  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  financial  debt  plus  trade credit liabilities (Panel C). The estimation method is a generalized least squares linear model with a first order autoregressive process (Prais‐Winsten  estimator),  with  robust  standard  errors  clustered  by  country‐year,  and  it  includes  firm  fixed  effects.  Control  variables  include  FATA,  ROA,  sales  to  total  assets, total assets, and the log of real GDP per capita. A firm is included in the sample if it is privately held, and if it has at least 6 years of consecutive data.   Columns are organized as follows: high income countries (column 2 and 4), upper middle income countries (columns 2 and 5), lower middle and low income  countries (columns 3 and 6). In columns (1)‐(3),  a firm is classified as an SME if it had on average less than 250 employees during the period of observation.  In columns (4)‐(6) the SME threshold is 100 employees. In the last three columns, the criteria that in order for a firm to enter the sample it has to be present  in 2011 is not applied.  Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).        42          Table 6.  Robustness impact of the crisis on firms' capital structures for privately held and publicly listed firms  (large firms only)                          Controlling for crisis effect by average    Criteria firm present in 2011 dropped   total assets  HI  UMI  LMILI     HI  UMI  LMILI     (1)  (2)  (3)     (4)  (5)  (6)     Panel A: TD/TA  Dummy 2008‐09=1  ‐0.00597*  ‐0.000799  ‐0.00195     ‐0.00426  ‐0.000301  0.00114  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0168***  ‐0.00474  ‐0.0206*     ‐0.0158***  ‐0.00581  ‐0.0185  Non-listed firm * dummy 08-09 ‐0.0200***  ‐0.0229***  ‐0.000964     ‐0.0227***  ‐0.0200**  ‐0.00177  Non-listed firm * dummy 10-11 ‐0.0195***  ‐0.0413***  ‐0.0136     ‐0.0210***  ‐0.0384***  ‐0.0109  Observations  152,229  16,983  23,117     177,154  20,045  25,803  R‐squared  0.055  0.059  0.091     0.053  0.060  0.085    Panel B: LTD/TA  Dummy 2008‐09=1  0.00287  ‐0.00522  ‐0.00853     0.00319  ‐0.00511  ‐0.00829  Dummy 2010‐11=1  ‐0.00475**  ‐0.00425  ‐0.0544**     ‐0.00536**  ‐0.00595  ‐0.0568**  Non-listed firm * dummy 08-09 ‐0.0105***  ‐0.00566  0.00358     ‐0.0110***  ‐0.00323  0.00481  Non-listed firm * dummy 10-11 ‐0.00863***  ‐0.0258***  0.0304     ‐0.00809***  ‐0.0214***  0.0346  Observations  152,229  16,983  23,117     177,154  20,045  25,803  R‐squared  0.064  0.069  0.052     0.064  0.066  0.053    Panel C: LTD/TD  Dummy 2008‐09=1  ‐0.00597*  ‐0.000799  ‐0.00195     0.00607*  ‐0.0163*  ‐0.0502**  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0168***  ‐0.00474  ‐0.0206*     ‐0.00447  ‐0.00846  ‐0.169***  Non-listed firm * dummy 08-09 ‐0.0200***  ‐0.0229***  ‐0.000964     ‐0.0171***  0.00284  0.0132  Non-listed firm * dummy 10-11 ‐0.0195***  ‐0.0413***  ‐0.0136     ‐0.0166***  ‐0.0477***  0.0726  Observations  152,229  16,983  23,117     175,263  19,936  25,611  R‐squared  0.055  0.059  0.091     0.043  0.052  0.046    Note:  The  dependent  variables  are  respectively  the  ratio  of  total  financial  debt  plus  trade  credit  liabilities  to  total  assets  (Panel  A),  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  assets  (Panel  B),  and  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  financial  debt  plus  trade  credit  liabilities  (Panel  C).  The  estimation  method  is  a  generalized  least  squares  linear  model  with a first order autoregressive process (Prais‐Winsten estimator), with robust standard errors clustered by country‐year, and it includes  firm fixed effects. Control variables include FATA, ROA, sales to assets, total assets, and the log of real GDP per capita. A firm is included  in the sample if it is privately held, and if it has at least 6 years of consecutive data. Columns are organized as follows: high income countries  (columns 1 and 4), upper middle income countries (columns 2 and 5), lower middle and low income countries (columns 3 and 6). A country  is a crisis country if it has experienced a systemic banking crisis since 2008, according to the classification of Laeven and Valencia (2012).   The  estimation  in  columns  (1)‐(3)  include  the  interaction  of  the  crisis  dummies  with  the  firm  assets.  In  columns  (3)‐(6).  In  the  last  three  columns,  the  criteria  that  in  order  for  a  firm  to  enter  the  sample  it  has  to  be  present  in  2011  is  not  applied.     Significance  levels:  ***:  p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).        43      Table 7.  Estimates of tables 3 and 4 controlling for debt overhang                          Sample:  X= SME (listed firms dropped)     X= non‐listed (SME dropped)     (1)  (2)  (3)     (4)  (5)  (6)    HI  UMI  LMILI     HI  UMI  LMILI    Panel A: TD/TA  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0235***  ‐0.0114  0.00676     ‐0.00221  0.00533  0.00892  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0309***  ‐0.0248**  ‐0.00997     ‐0.00963**  0.0122  0.00766  X * dummy 08‐09  0.00500  ‐0.00556  ‐0.0302***     ‐0.0187***  ‐0.0217***  ‐0.00466  X * dummy 10‐11  0.0105  ‐0.0152*  ‐0.0380***     ‐0.0157***  ‐0.0364***  ‐0.0217**  UTDTA*dummy 08‐09  ‐0.00840  ‐0.0268*  ‐0.0210     ‐0.0106*  ‐0.0159*  ‐0.0163  UTDTA*dummy 10‐11  ‐0.0164  ‐0.0468***  ‐0.0542*     ‐0.0230***  ‐0.0474***  ‐0.0459**  Observations  1,031,664  42,200  35,018     152,229  16,983  23,117  R‐squared  0.037  0.071  0.099     0.057  0.064  0.096    Panel B: LTD/TA  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0102***  ‐0.0132**  ‐0.00632     0.00359  ‐0.00229  ‐0.00858  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0141***  ‐0.0297***  ‐0.0183**     ‐0.00288  0.00257  ‐0.0427*  X * dummy 08‐09  0.00167  ‐0.000878  ‐0.0183***     ‐0.0112***  ‐0.00531  0.00295  X * dummy 10‐11  0.00323  0.00185  ‐0.0224***     ‐0.00774***  ‐0.0240***  0.0278  UTDTA*dummy 08‐09  0.00387  ‐0.00434  0.00276     ‐6.54e‐05  ‐0.00698  0.00157  UTDTA*dummy 10‐11  ‐0.000343  ‐0.0127  ‐0.0158     ‐0.00583**  ‐0.0186***  ‐0.0209  Observations  1,031,664  42,200  35,018     152,229  16,983  23,117  R‐squared  0.080  0.075  0.060     0.065  0.071  0.055    Panel C: LTD/TD  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0250***  ‐0.0324***  ‐0.0746***     0.00523  ‐0.0161*  ‐0.0844***  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0384***  ‐0.0859***  ‐0.141***     ‐0.00573  ‐0.0104  ‐0.202***  X * dummy 08‐09  ‐0.00224  ‐0.00653  ‐0.0366***     ‐0.0231***  0.000524  0.0185  X * dummy 10‐11  ‐0.00252  0.00738  ‐0.0466***     ‐0.0251***  ‐0.0573***  0.0762  UTDTA*dummy 08‐09  0.0296***  0.0203**  0.0761***     0.0148***  0.00206  0.0589***  UTDTA*dummy 10‐11  0.0358***  0.0361***  0.0861***     0.0206***  0.0183*  0.0592***  Observations  989,391  41,696  34,394     150,686  16,900  22,949  R‐squared  0.052  0.062  0.058     0.044  0.054  0.050  Note:  The  dependent  variables  are  respectively  the  ratio  of  total  financial  debt  plus  trade  credit  liabilities  to  total  assets  (Panel  A),  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  assets  (Panel  B),  and  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  financial  debt  plus  trade credit liabilities (Panel C). The estimation method is a generalized least squares linear model with a first order autoregressive process (Prais‐Winsten  estimator), with robust standard errors clustered by country‐year, and it includes firm fixed effects. A firm is included in the sample if it is privately held, if  it  had  strictly  positive  long‐term  financial  debt  on  average  in  the  years  before  2008,  and  if  it  has at  least  6  years of  consecutive  data,  including  2011.   The  dummy variable "UTDTA" takes the value 1 if a firm's TDTA in 2007 is above the median across all firms. Control variables include the ratio of fixed assets to  total assets, the return on assets, the turnover ratio (sales over assets), total assets (in mil. USD) and the log of real GDP per capita. Columns are organized  as follows: high income countries (columns 1 and 4), upper middle income countries (columns 2 and 5), lower middle and low income countries (columns 3  and  6).  In  the  estimations  in  columns  (1)‐(3)  listed  firms  are  dropped  while  in  columns  (4)‐(5)  SME  firms  are  dropped.  SMEs  are  firms  with  less  than  100  employees. Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).        44      Table 8.  Estimates of tables 3 and 4 controlling for initial productivity                          Sample:  X= SME (listed firms dropped)     X= non‐listed (SME dropped)     (1)  (2)  (3)     (4)  (5)  (6)    HI  UMI  LMILI     HI  UMI  LMILI    Panel A: TD/TA  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0221***  ‐0.0201**  ‐0.00241     0.00234  0.00237  0.00206  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0331***  ‐0.0439***  ‐0.0340***     ‐0.00456  ‐0.000504  ‐0.0126  X * dummy 08‐09  0.00467  ‐0.00560  ‐0.0307***     ‐0.0229***  ‐0.0231***  ‐0.00552  X * dummy 10‐11  0.00860  ‐0.0158*  ‐0.0390***     ‐0.0243***  ‐0.0431***  ‐0.0230*  UYL*dummy 08‐09  ‐0.0116**  ‐0.00901  ‐0.0142**     ‐0.0119***  ‐0.00704  ‐0.0143**  UYL*dummy 10‐11  ‐0.0126**  ‐0.00736  ‐0.0175***     ‐0.0170***  ‐0.00740  ‐0.0253***  Observations  920,513  40,483  34,917     144,823  14,822  21,667  R‐squared  0.040  0.068  0.094     0.057  0.062  0.098    Panel B: LTD/TA  Dummy 2008‐09=1  ‐0.00712***  ‐0.0140***  ‐0.00496     0.00508**  ‐0.00121  ‐0.00848*  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0137***  ‐0.0350***  ‐0.0252***     ‐0.00141  ‐0.00200  ‐0.0227**  X * dummy 08‐09  0.00241  0.000165  ‐0.0184***     ‐0.0114***  ‐0.00682  0.00261  X * dummy 10‐11  0.00342  0.00223  ‐0.0227***     ‐0.00966***  ‐0.0261***  ‐0.00333  UYL*dummy 08‐09  ‐0.00233  ‐0.00413  ‐0.00308     ‐0.00242  ‐0.00866  ‐0.00290  UYL*dummy 10‐11  ‐0.000465  ‐0.00159  ‐0.00468     ‐0.00454**  ‐0.00640  ‐0.0131***  Observations  920,513  40,483  34,917     144,823  14,822  21,667  R‐squared  0.079  0.076  0.058     0.063  0.072  0.052    Panel C: LTD/TD  Dummy 2008‐09=1  ‐0.0113***  ‐0.0201**  ‐0.0410*     0.00793*  ‐0.00532  ‐0.0571***  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0231***  ‐0.0696***  ‐0.103***     ‐0.00181  0.00184  ‐0.0884***  X * dummy 08‐09  ‐0.00103  ‐0.00279  ‐0.0344***     ‐0.0192***  ‐0.00445  0.0145  X * dummy 10‐11  ‐0.000275  0.0105  ‐0.0437***     ‐0.0185***  ‐0.0600***  ‐0.0157  UYL*dummy 08‐09  0.00273  ‐0.00862  0.0152     0.00320  ‐0.0145  0.00864  UYL*dummy 10‐11  0.00762  0.000718  0.0324**     0.00274  ‐0.00556  0.00578  Observations  889,076  40,118  34,294     143,522  14,768  21,506  R‐squared  0.048  0.062  0.053     0.043  0.055  0.047  Note:  The  dependent  variables  are  respectively  the  ratio  of  total  financial  debt  plus  trade  credit  liabilities  to  total  assets  (Panel  A),  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  assets  (Panel  B),  and  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total  financial  debt  plus  trade credit liabilities (Panel C). The estimation method is a generalized least squares linear model with a first order autoregressive process (Prais‐Winsten  estimator), with robust standard errors clustered by country‐year, and it includes firm fixed effects. A firm is included in the sample if it is privately held, if  it  had  strictly  positive  long‐term  financial  debt  on  average  in  the  years  before  2008,  and  if  it  has at  least  6  years of  consecutive  data,  including  2011.   The  dummy variable "UYL" takes the value 1 if a firm's labor productivity in 2007 is above the median across all firms. Control variables include the ratio of fixed  assets to total assets, the return on assets, the turnover ratio (sales over assets), total assets (in mil. USD) and the log of real GDP per capita. Columns are  organized as follows: high income countries (columns 1 and 4), upper middle income countries (column 2 and 5), and lower middle and low income countries  (column 3 and 6). A firm is classified as an SME if it had on average less than 100 employees during the period of observation. In the estimations in columns  (1)‐(3) listed firms are dropped while in the estimations in columns (4)‐(6) SMEs are dropped.  Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard  errors are in parenthesis).  45          Table 9A. Impact on SMEs of country characteristics during the crisis ‐ TD/TA  (Privately held firms with strictly positive LTD before 2008)                                        (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)                                      Dummy 2008‐09=1  ‐0.0286***  0.0470  ‐0.00656  ‐0.0171**  ‐0.0103  ‐0.00614  ‐0.00922  ‐0.0307  ‐0.0241***  ‐0.00179  0.0581  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0475***  ‐0.00622  ‐0.0209  ‐0.0324**  ‐0.0208*  ‐0.0202  ‐0.0259***  ‐0.0639  ‐0.0377***  ‐0.0203**  0.0281  SME * dummy 08‐09  0.00257  ‐0.159**  ‐0.0389  ‐0.00328  ‐0.0174  ‐0.0226  ‐0.0335**  0.0407  0.0168  ‐0.0516***  ‐0.123  SME * dummy 10‐11  0.00472  ‐0.227***  ‐0.0355  0.00263  ‐0.000454  ‐0.0160  ‐0.0432***  0.00657  0.0273**  ‐0.0575***  ‐0.130*  Systemic  Log GDP  Private  Bond mkt  Stock mkt  Investor  Investor  Bank  Credit  Country characteristic (X)  crisis  per capita  credit / GDP  cap / GDP  cap / GDP  protection 1  protection 2  contestability  Insolvency 1  information  Country risk  Common effect                                   2008‐09*X  0.00888  ‐0.00730  ‐0.000152  ‐0.000150  ‐0.000235  ‐0.00393  ‐0.00270  0.000913  ‐4.12e‐05  ‐0.00478  ‐0.000922  2010‐11*X  0.0183**  ‐0.00329  ‐0.000147  ‐0.000101  ‐0.000288**  ‐0.00381  ‐0.00215  0.00342  ‐0.000252  ‐0.00374**  ‐0.000579  Interaction with SME dummy                                   2008‐09*SME*X  ‐0.00374  0.0161**  0.000334**  0.000156*  0.000308  0.00509  0.00586  ‐0.00516  ‐0.00818***  0.0109***  0.00159*  2010‐11*SME*X  0.00290  0.0232***  0.000356*  0.000157  0.000132  0.00493  0.00835**  7.66e‐05  ‐0.0105***  0.0132***  0.00172**  F test (common+SME effects)                                   2008‐09  0.846  0.2185  0.4046  0.9516  0.8996  0.866  0.3722  0.8439  0.0281  0.0826  0.5029  2010‐11  0.4863  0.0113  0.4114  0.6677  0.8148  0.8936  0.1611  0.8881  0.0011  0.0002  0.3112  Observations  1,108,882  1,108,796  1,079,995  957,403  1,108,642  1,108,642  1,108,642  1,093,221  1,108,642  1,108,642  1,100,014  R‐squared  0.038  0.039  0.036  0.032  0.039  0.038  0.039  0.037  0.039  0.038  0.038    Note: The dependent variable is the ratio of total financial debt plus trade credit liabilities to total assets. The estimation method is a generalized least squares linear model with first order autoregressive process (Prais‐ Winsten estimator), with robust standard errors clustered by  country‐year, and includes firm fixed effects. A  firm is included if it was privately held, had strictly positive long‐term financial debt on average in the years  before 2008, and if it has at least 6 years of consecutive data ending in 2011. Control variables include the ratio of fixed assets to total assets, the ROA, the ratio of sales to total assets, total assets (in USD), and the log of  real  GDP  per  capita.   All  country  variables  are  as  of  2008,  except  country  risk  which  for  the  second  period  is  the  average  2010‐11,  and  the  systemic  crisis  dummy  equal  to  one  if  the  country  has  experienced  a  systemic  banking crisis since 2008, according to the classification of Laeven and Valencia (2012). A firm is an SME if it had less than 100 employees on average during the period. Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1.  (Standard errors are in parenthesis).        46              Table 9B. Impact on SMEs of country characteristics during the crisis – LTD/TA  (Privately held firms with strictly positive LTD before 2008)                                        (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)                                      Dummy 2008‐09=1  ‐0.0102***  0.0256  ‐0.00673  ‐0.00818**  ‐0.00412  ‐0.00871  ‐0.00342  ‐0.0348  ‐0.00787***  0.00268  0.0569*  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0193***  ‐0.00538  ‐0.0154**  ‐0.0136***  ‐0.0112**  ‐0.0211**  ‐0.0107  ‐0.0470**  ‐0.0163***  ‐0.00784  0.0487  SME * dummy 08‐09  0.00384*  ‐0.0581**  ‐0.0135  0.000675  ‐0.00994  ‐0.00838  ‐0.00338  0.0863**  0.00954**  ‐0.0206***  ‐0.0548*  SME * dummy 10‐11  0.00503  ‐0.0966***  ‐0.0146  0.00536  ‐0.00785  ‐0.0101  ‐0.00911  0.108***  0.0162***  ‐0.0284***  ‐0.0674**  Systemic  Log GDP  Private  Bond mkt  Stock mkt  Investor  Investor  Bank  Credit  Country characteristic (X)  crisis  per capita  credit / GDP  cap / GDP  cap / GDP  protection 1  protection 2  contestability  Insolvency 1  information  Country risk  Common effect                                   2008‐09*X  0.00608  ‐0.00337  ‐3.89e‐06  1.28e‐06  ‐5.19e‐05  0.000311  ‐0.00131  0.00367  0.000246  ‐0.00213  ‐0.000691*  2010‐11*X  0.00862**  ‐0.00101  2.40e‐06  ‐1.79e‐06  ‐6.18e‐05  0.00130  ‐0.00131  0.00427  0.000467  ‐0.00152  ‐0.000542  Interaction with SME dummy                                   2008‐09*SME*X  ‐0.00623  0.00594**  0.000117**  1.92e‐05  0.000176  0.00197  0.00147  ‐0.0112**  ‐0.00444***  0.00445***  0.000709*  2010‐11*SME*X  ‐0.00448  0.00987***  0.000146**  ‐1.35e‐05  0.000177  0.00278  0.00249**  ‐0.0138**  ‐0.00669***  0.00643***  0.000878**  Note: F test (common+SME effects)                                   2008‐09  0.9819  0.3004  0.0432  0.5939  0.3671  0.1901  0.884  0.1727  0.0016  0.0924  0.9565  2010‐11  0.6025  0.0012  0.0205  0.7519  0.4795  0.0555  0.3284  0.133  0  0.0001  0.5081  Observations  1,108,882  1,108,796  1,079,995  957,403  1,100,049  1,108,642  1,108,642  1,093,221  1,108,642  1,108,642  1,100,097  R‐squared  0.077  0.077  0.074  0.073  0.077  0.077  0.077  0.075  0.077  0.077  0.079    Note: The dependent variable is the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total assets. The estimation method is a generalized least squares linear model with first order autoregressive process (Prais‐ Winsten estimator), with robust standard errors clustered by  country‐year, and includes firm fixed effects. A  firm is included if it was privately held, had strictly positive long‐term financial debt on average in the years  before 2008, and if it has at least 6 years of consecutive data ending in 2011. Control variables include the ratio of fixed assets to total assets, the ROA, the ratio of sales to total assets, total assets (in USD), and the log of  real  GDP  per  capita.   All  country  variables  are  as  of  2008,  except  country  risk  which  for  the  second  period  is  the  average  2010‐11,  and  the  systemic  crisis  dummy  equal  to  one  if  the  country  has  experienced  a  systemic  banking crisis since 2008, according to the classification of Laeven and Valencia (2012). A firm is an SME if it had less than 100 employees on average during the period. Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1.  (Standard errors are in parenthesis).        47            Table 9C. Impact on SMEs of country characteristics during the crisis – LTD/TD  (Privately held firms with strictly positive LTD before 2008)                                        (1)  (2)  (3)  (4)  (5)  (6)  (7)  (8)  (9)  (10)  (11)                                      Dummy 2008‐09=1  ‐0.0123***  ‐0.0327  ‐0.0260*  ‐0.0129  ‐0.0167  ‐0.0288*  ‐0.0184  ‐0.0353  ‐0.00765  ‐0.0191  0.0263  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0251***  ‐0.167*  ‐0.0553***  ‐0.0174*  ‐0.0399***  ‐0.0731***  ‐0.0431*  0.00134  ‐0.0232**  ‐0.0619**  ‐0.0538  SME * dummy 08‐09  0.00793*  ‐0.0406  0.0242  0.0303**  0.00401  0.0232  ‐0.00502  0.211***  0.0102  ‐0.0128  ‐0.0834  SME * dummy 10‐11  0.0101**  ‐0.0302  0.0275  0.0408***  0.00572  0.0346*  ‐0.00193  0.271***  0.0228***  ‐0.0211  ‐0.0601  Systemic  Log GDP  Private  Bond mkt  Stock mkt  Investor  Investor  Bank  Credit  Country characteristic (X)  crisis  per capita  credit / GDP  cap / GDP  cap / GDP  protection 1  protection 2  contestability  Insolvency 1  information  Country risk  Common effect                                   2008‐09*X  0.000270  0.00202  0.000122  4.26e‐05  7.20e‐05  0.00357  0.00107  0.00303  ‐0.00239  0.00143  ‐0.000356  2010‐11*X  ‐0.00746  0.0140  0.000230*  ‐1.83e‐05  0.000178  0.00955**  0.00246  ‐0.00400  ‐0.00331  0.00694  0.000730  Interaction with SME dummy                                   2008‐09*SME*X  ‐0.0146  0.00403  ‐0.000195  ‐0.000448**  ‐5.79e‐05  ‐0.00492  0.000812  ‐0.0275***  ‐0.00507  0.00264  0.00109  2010‐11*SME*X  ‐0.00951  0.00306  ‐0.000187  ‐0.000551***  ‐1.43e‐05  ‐0.00653  0.000931  ‐0.0346***  ‐0.00915***  0.00495  0.000797  Note: F test (common+SME effects)                                   2008‐09  0.114  0.2434  0.5926  0.0517  0.9388  0.66  0.4089  0.0058  0.0065  0.2407  0.4002  2010‐11  0.1985  0.0185  0.7981  0.022  0.5531  0.4873  0.206  0  0.0005  0.0025  0.254  Observations  1,065,481  1,065,395  1,036,661  915,022  1,056,653  1,065,241  1,065,241  1,049,921  1,065,241  1,065,241  1,056,701  R‐squared  0.049  0.049  0.047  0.047  0.049  0.049  0.049  0.049  0.049  0.049  0.050    Note: The dependent variable is the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus trade credit liabilities. The estimation method is a generalized least squares linear model with first  order  autoregressive  process  (Prais‐Winsten  estimator),  with  robust  standard  errors  clustered  by  country‐year,  and  includes  firm  fixed  effects.  A  firm  is  included  if  it  was  privately  held,  had  strictly  positive  long‐term  financial  debt  on  average  in  the  years  before  2008,  and  if  it  has  at  least 6  years  of  consecutive  data  ending  in  2011.   Control  variables  include  the  ratio  of  fixed  assets  to  total  assets,  the  ROA,  the  ratio  of  sales  to  total  assets, total assets (in USD), and the log of real GDP per capita.  All country variables are as of 2008, except country risk which for the second period is the average 2010‐11, and the systemic crisis dummy equal to one if  the country has experienced a systemic banking crisis since 2008, according to the classification of Laeven and Valencia (2012). A firm is an SME if it had less than 100 employees on average during the period. Significance  levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).          48      Table 10. Joint impact of country characteristics for the sample of privately held firms    Panel A: LTD/TD    Panel B: TD/TA    Panel C: LTD/TD     (1)  (2)  (3)     (4)  (5)  (6)     (7)  (8)  (9)  Dummy 2008‐09=1  0.0406  0.0476  0.0712     ‐0.0107  0.0420  0.00626     ‐0.0788  0.0665  ‐0.0446  Dummy 2010‐11=1  ‐0.0220  ‐0.113*  ‐0.0738     ‐0.0340  ‐0.0108  ‐0.0639     ‐0.112  0.00425  ‐0.195  SME * dummy 08‐09  ‐0.127  ‐0.101  ‐0.141     0.0403  0.0474  0.0522     0.251***  0.141  0.234**  SME * dummy 10‐11  ‐0.202  ‐0.0938  ‐0.239     0.0402  0.0857*  0.0505     0.305***  0.253**  0.353***  Main effect                                   2008‐09*Credit information  ‐0.00552*  ‐0.00541*  ‐0.00429     ‐0.00204  ‐0.000716  ‐0.00137     0.00172  0.00546  0.00306  2010‐11*Credit information  ‐ ‐0.00617***  ‐0.00590**     ‐0.00117  ‐0.000549  ‐0.00234     0.00741  0.0105*  0.00412  2008‐09*resolving insolvency 1  ‐0.00152  ‐0.00167  ‐0.00228     ‐ ‐0.00118  ‐0.00125     ‐0.00303  ‐0.00381  ‐0.00378  2010‐11*resolving insolvency 1  ‐0.00236  ‐0.00191  ‐0.00151     ‐ ‐0.000723  ‐6.20e‐05     ‐0.00123  ‐0.00180  0.000356  2008‐09*bank contestability  ‐0.00474  ‐0.00508  ‐0.00489     0.00198  0.000134  0.00187     0.00857  0.00362  0.00832  2010‐11*bank contestability  0.000829  0.00402  0.00134     0.00340  0.00262  0.00365     0.00670  0.00280  0.00735  2008‐09*country risk     ‐6.39e‐05           ‐0.000582**           ‐    2010‐11*country risk      0.00100*           ‐0.000261           ‐0.00130*     2008‐09*log GDP per capita        ‐0.00344           ‐0.00190           ‐0.00378  2010‐11*log GDP per capita        0.00562           0.00329           0.00923  Interaction with SME dummy                                   2008‐09*Credit information  0.0106**  0.0109**  0.00974***     0.00269  0.00196  0.00256     ‐0.00287  ‐0.00630  ‐0.00389  2010‐11*Credit information  0.0135**  0.0161***  0.0139***     0.00417* 0.00427**  0.00498**    ‐0.00246  ‐0.00494  0.000186  2008‐09*resolving insolvency 1  ‐ ‐0.00690*  ‐0.00629***     ‐ ‐0.00289**  ‐    ‐ ‐0.000232  ‐0.000202  2010‐11*resolving insolvency 1  ‐ ‐0.0102**  ‐0.00766***     ‐ ‐0.00485***  ‐    ‐0.00355  ‐0.00427  ‐0.00404  2008‐09*bank contestability  0.0117  0.0116  0.0120     ‐0.00631  ‐0.00539  ‐0.00591     ‐ ‐0.0266**  ‐0.0305***  2010‐11*bank contestability  0.0211  0.0180  0.0198     ‐0.00657  ‐0.00682  ‐0.00702     ‐ ‐ ‐0.0380***  2008‐09*country risk     ‐0.000318           ‐0.000107           0.00121     2010‐11*country risk      ‐0.00124           ‐0.000533           0.000571     2008‐09*log GDP per capita        0.00161           ‐0.00127           0.00186  2010‐11*log GDP per capita        0.00406           ‐0.00115           ‐0.00534  Observations  1,092,981  1,084,196  1,092,895     1,092,98 1,084,196  1,092,895     1,049,68 1,040,901  1,049,595  R‐squared  0.038  0.039  0.039     0.076  0.076  0.076     0.049  0.049  0.049  Note:  The  dependent  variables  are  respectively  the  ratio  of  total  financial  debt  plus  trade  credit  liabilities  to  total  assets  (Panel  A),  the  ratio  of  long‐term  financial  debt  at  remaining  maturity  to  total assets (Panel B), and the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus trade credit liabilities (Panel C). The estimation method is a generalized least squares  linear  model  with  first  order  autoregressive  process  (Prais‐Winsten  estimator),  with  robust  standard  errors  clustered  by  country‐year,  and  includes  firm  fixed  effects.  A  firm  is  included  if  it  was  privately held, had strictly positive long‐term financial debt on average in the years before 2008, and if it has at least 6 years of consecutive data ending in 2011.  Control variables include the ratio  of fixed assets to total assets, the ROA, the ratio of sales to total assets, total assets (in USD), and the log of real GDP per capita.  All country variables are as of 2008, except country risk which for  the second period is the average 2010‐11, and the systemic crisis dummy equal to one if the country has experienced a systemic banking crisis since 2008, according to the classification of Laeven  and Valencia (2012). A firm is an SME if it had less than 100 employees on average during the period. Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).  49    Appendix Table A1: Number of firms                    Panel A: All firms                                        Country  # Observations  # Firms  # Listed firms  # SMEs  # Large firms  # Emp data  Argentina                          494                  68                           8                     19                          27                     46   Australia                          574                  77                         74                       9                          56                     65   Bangladesh                            81                  11                         11                     ‐                           11                     11   Belgium                     65,261             8,818                         28                3,971                     1,016                4,987   Bolivia                            23                    3                           1                       1                            2                       3   Bosnia and Herzegovina                     12,839             1,700                       121                1,533                        166                1,699   Brazil                          568                  76                         58                       1                          40                     41   Bulgaria                     34,053             4,905                         47                3,938                        967                4,905   Canada                          436                  57                         53                     ‐                             7                       7   Cayman Islands                          703                  97                         97                     ‐                           94                     94   Chile                          231                  30                         25                     ‐                           19                     19   China                       3,632                520                       348                     11                        508                   519   Costa Rica                            16                    2                           2                     ‐                            ‐                      ‐    Croatia                     55,824             7,234                         66                5,217                        648                5,865   Cyprus                            85                  13                         12                       1                            9                     10   Czech Republic                     68,389             9,224                           4                6,779                     1,449                8,228   Denmark                          142                  19                         17                       2                          17                     19   Ecuador                          162                  23                           6                     ‐                            ‐                      ‐    Egypt, Arab Rep.                          320                  41                         41                     ‐                           20                     20   Estonia                     18,433             2,387                           4                1,920                        242                2,162   Finland                     18,631             2,501                         22                1,827                        124                1,951   Germany                     21,529             3,040                       136                   973                     1,664                2,637   Greece                     31,209             4,030                         53                3,523                        372                3,895   Hong Kong SAR, China                          149                  21                         20                     ‐                           18                     18   Hungary                     34,248             4,491                           7                3,648                        769                4,417   Iceland                          513                  71                         ‐                        6                            1                       7   India                       4,353                593                       592                       4                        108                   112   Indonesia                          355                  47                         47                       1                          46                     47   Ireland                            80                  11                         11                       1                          10                     11   Islamic Republic of Iran                          290                  38                         37                       1                          37                     38   Israel                          524                  76                         66                       7                          64                     71   Italy                   549,656           72,420                         71              50,965                     3,594              54,559   Japan                   327,142           42,732                       590              35,323                     7,372              42,695   Jordan                          117                  16                         16                       4                          12                     16   Kazakhstan                            98                  15                           3                       1                          13                     14   Kenya                            72                  10                         10                     ‐                             3                       3   Korea, Rep.                     78,633           10,428                         20                8,998                     1,350              10,348   Kuwait                          123                  17                         17                       3                          12                     15   Latvia                       4,497                598                           7                   422                        176                   598   Lithuania                       3,108                414                           3                   218                        196                   414         50      Appendix Table A1 (continued)                    Panel A: All firms ‐ continued                                         Country  # Observations  # Firms  # Listed firms  # SMEs  # Large firms  # Emp data  Luxembourg                          905                124                           4                     33                          55                     88   Malta                       3,561                479                           1                     44                            9                     53   Mauritius                            29                    4                           4                     ‐                              2                       2   Mexico                          189                  25                         17                       3                          16                     19   Montenegro                            92                  13                           8                       6                            7                     13   Morocco                            36                    5                           5                     ‐                              1                       1   Namibia                          444                  60                         58                     ‐                            52                     52   New Zealand                          357                  49                         23                       3                          14                     17   Nigeria                            92                  12                         12                     ‐                            12                     12   Norway                     59,935             8,045                         11                7,498                        547                8,045   Oman                          162                  22                         22                       2                          20                     22   Pakistan                          484                  66                         66                       1                          24                     25   Panama                            54                    7                           2                       2                            5                       7   Paraguay                            43                    6                           2                       2                            4                       6   Peru                          211                  29                         22                       6                          11                     17   Philippines                          188                  25                         25                       3                          22                     25   Poland                     34,326             4,784                         42                2,926                     1,845                4,771   Portugal                   131,994           17,824                         15              15,757                        942              16,699   Republic of Moldova                          910                120                         87                     34                          12                     46   Russian Federation                          622                  88                         80                       1                          78                     79   Saudi Arabia                          194                  26                         26                     ‐                            25                     25   Serbia                       9,165             1,191                       181                   942                        249                1,191   Seychelles                          247                  32                         28                       1                          31                     32   Singapore                          998                135                         83                     15                          81                     96   Slovak Republic                       6,625                911                           9                   697                        185                   882   Slovenia                       7,620             1,269                           9                1,087                        152                1,239   Spain                   128,544           16,709                         26              13,395                     2,027              15,422   Sri Lanka                          273                  39                         39                     ‐                            28                     28   Sweden                   111,412           14,408                         61              13,443                        854              14,297   Switzerland                       2,208                287                         43                     84                        177                   261   Thailand                     46,164             6,067                       121                   408                        606                1,014   Turkey                          135                  19                         19                     ‐                            17                     17   Ukraine                   205,262           26,597                       344              20,773                     5,821              26,594   United Arab Emirates                            40                    5                           5                     ‐                              5                       5   United Kingdom                       1,318                173                       159                     10                        161                   171   United States                       4,034                531                       501                     22                        504                   526   Venezuela, RB                            14                    2                           1                     ‐                              1                       1   Vietnam                          870                133                       123                       5                          97                   102   Virgin Islands (British)                            22                    3                           3                     ‐                              3                       3         51      Appendix Table A1 (continued)                    Panel B: Firms with LTD>0 pre crisis                                      Country  # Observations  # Firms  # Listed firms  # SMEs  # Large firms  # Emp data  Argentina                            359                     49                             5                     14                           22                     36   Australia                            531                     71                           70                       8                           51                     59   Bangladesh                              81                     11                           11                     ‐                             11                     11   Belgium                       41,886                5,644                           28                2,634                         682                3,316   Bolivia                              23                       3                             1                       1                             2                       3   Bosnia and Herzegovina                         9,604                1,266                         100                1,124                         142                1,266   Brazil                            516                     69                           52                       1                           39                     40   Bulgaria                       17,522                2,524                           29                1,989                         535                2,524   Canada                            408                     53                           50                     ‐                               6                       6   Cayman Islands                            602                     82                           82                     ‐                             80                     80   Chile                            223                     29                           25                     ‐                             19                     19   China                         2,972                   413                         330                       3                         409                   412   Costa Rica                              16                       2                             2                     ‐                              ‐                       ‐     Croatia                       37,544                4,830                           61                3,968                         578                4,546   Cyprus                              85                     13                           12                       1                             9                     10   Czech Republic                       35,204                4,682                             4                3,277                      1,195                4,472   Denmark                            127                     17                           15                     ‐                             17                     17   Ecuador                            162                     23                             6                     ‐                              ‐                       ‐     Egypt, Arab Rep.                            280                     36                           36                     ‐                             18                     18   Estonia                       16,466                2,118                             4                1,783                         224                2,007   Finland                       15,725                2,101                           20                1,596                           67                1,663   Germany                       19,466                2,739                         128                   864                      1,544                2,408   Greece                       16,608                2,132                           48                1,833                         264                2,097   Hong Kong SAR, China                            131                     18                           17                     ‐                             18                     18   Hungary                       13,938                1,808                             6                1,279                         515                1,794   Iceland                            436                     60                            ‐                         6                             1                       7   India                         4,322                   589                         588                       4                         108                   112   Indonesia                            340                     45                           45                       1                           44                     45   Ireland                              80                     11                           11                       1                           10                     11   Islamic Republic of Iran                            180                     23                           23                     ‐                             23                     23   Israel                            481                     70                           60                       7                           58                     65   Italy                     287,910              37,531                           71              29,493                      2,438              31,931   Japan                     267,497              34,897                         474              29,134                      5,745              34,879   Jordan                              89                     12                           12                       3                             9                     12   Kazakhstan                              49                       7                             3                     ‐                               6                       6   Kenya                              44                       6                             6                     ‐                               1                       1   Korea, Rep.                       66,618                8,809                           18                7,697                      1,043                8,740   Kuwait                            110                     15                           15                       2                           12                     14   Latvia                         3,455                   457                             6                   324                         133                   457   Lithuania                         3,066                   408                             3                   217                         191                   408     52    Appendix Table A1 (continued)                    Panel B: Firms with LTD>0 pre crisis                                      Country  # Observations  # Firms  # Listed firms  # SMEs  # Large firms  # Emp data  Luxembourg                            346                     47                             4                     11                           27                     38   Malta                         2,452                   328                             1                     29                             4                     33   Mauritius                              21                       3                             3                     ‐                               2                       2   Mexico                            155                     20                           15                       1                           13                     14   Montenegro                              58                       8                             4                       3                             5                       8   Morocco                              30                       4                             4                     ‐                               1                       1   Namibia                            436                     59                           57                     ‐                             51                     51   New Zealand                            312                     42                           23                       3                           14                     17   Nigeria                              69                       9                             9                     ‐                               9                       9   Norway                       28,966                3,864                             9                3,658                         206                3,864   Oman                            148                     20                           20                       2                           18                     20   Pakistan                            458                     62                           62                       1                           22                     23   Panama                              46                       6                             1                       2                             4                       6   Paraguay                              43                       6                             2                       2                             4                       6   Peru                            191                     26                           20                       5                           10                     15   Philippines                            165                     22                           22                       1                           21                     22   Poland                       24,616                3,432                           33                2,158                      1,264                3,422   Portugal                       86,383              11,554                           14              10,420                         758              11,178   Republic of Moldova                            312                     42                           32                       8                             5                     13   Russian Federation                            438                     60                           54                     ‐                             52                     52   Saudi Arabia                            170                     23                           23                     ‐                             22                     22   Serbia                         5,673                   733                         119                   553                         180                   733   Seychelles                            233                     30                           26                       1                           29                     30   Singapore                            651                     87                           73                       7                           62                     69   Slovak Republic                         3,270                   441                             4                   333                         106                   439   Slovenia                         6,174                1,028                             8                   902                         102                1,004   Spain                       76,918                9,902                           26                7,969                      1,662                9,631   Sri Lanka                            243                     35                           35                     ‐                             25                     25   Sweden                       67,547                8,707                           53                8,286                         378                8,664   Switzerland                         1,882                   244                           42                     62                         159                   221   Thailand                       30,704                4,011                         111                   281                         430                   711   Turkey                            102                     14                           14                     ‐                             12                     12   Ukraine                       36,428                4,663                         180                2,049                      2,614                4,663   United Arab Emirates                              32                       4                             4                     ‐                               4                       4   United Kingdom                         1,254                   164                         151                       8                         154                   162   United States                         3,837                   504                         474                     17                         483                   500   Venezuela, RB                              14                       2                             1                     ‐                               1                       1   Vietnam                            734                   112                         105                       4                           82                     86   Virgin Islands (British)                              15                       2                             2                     ‐                               2                       2       53      Appendix Table A2. Definition of variables and sources       Variable  Definition  Source    Firm characteristics           TDTA  Ratio of total financial debt include trade credit to total assets  ORBIS, Bureau Van Dijk      LTDTA  Ratio of long‐term financial debt (on a remaining maturity basis) to total assets  ORBIS, Bureau Van Dijk      LTDTD  Ratio of long‐term financial debt (on a remaining maturity basis) to total financial debt  ORBIS, Bureau Van Dijk      ROA  Ratio of pre‐tax profits to total assets  ORBIS, Bureau Van Dijk      FATA  Ratio of tangible and intangible fixed assets to total assets  ORBIS, Bureau Van Dijk      Sales / TA  Ratio of net sales to total assets  ORBIS, Bureau Van Dijk      Cash / TA  Ratio of cash and cash equivalents to total assets  ORBIS, Bureau Van Dijk      SME   Dummy variable =1 if average employment is between 10 and 99  ORBIS, Bureau Van Dijk      Listed  Dummy variable =1 if the firm is publicly listed on a stock exchange  ORBIS, Bureau Van Dijk      Total assets   Total assets of the firm (in millions USD)  ORBIS, Bureau Van Dijk   Country characteristics          Global financial crisis years (08‐09)  Dummy variable =1 if year = 2008 or 2009        Post global financial crisis years (10‐11)  Dummy variable =1 if year = 2010 or 2011        Crisis country  Dummy variable =1 if the country has experienced a systemic banking crisis since 2008  Laeven and Valencia (2010)     High Income   Dummy =1 if the country was High income in 2012  World Development Indicators     Upper Middle Income   Dummy =1 if the country was Upper Middle Income in 2012  World Development Indicators     Lower Middle and Low Income   Dummy =1 if the country was Lower Middle and Low Income in 2012  World Development Indicators     GDP per capita  Log of real GDP per capita, in constant 2005 USD  World Development Indicators        54        Appendix Table A2. Definition of variables and sources (continued)       Variable  Definition  Source         Country characteristics     Investor protection 1  Index of antidirector rights, scale 0‐10. It measures minority shareholders' ability to sue  Doing Business, World Bank  and hold interested directors liable for prejudicial related party transactions, and available  legal remedies.     Investor protection 2  Index of disclosure, scale 0‐10. The index measures review and approval requirements for  Doing Business, World Bank  related party transactions and internal, immediate and periodic disclosure requirements.     Private credit to GDP  Ratio of private credit by deposit money banks to GDP.  Global Financial Development Database 2013     Stock market capitalization to GDP  Ratio of stock market capitalization to GDP  Global Financial Development Database 2013     Private bond market capitalization to  Amount outstanding of private domestic and international debt securities, as a share of  Global Financial Development Database 2013  GDP  GDP.      Bank contestability  Index of restrictions on bank entry, scale 0‐8, defined as the sum of dummy variables  Barth, Caprio and Levine (2013)  capturing the extent to which legal submissions are required to obtain a bank license.      Resolving insolvency 1  The average duration (in calendar years) of bankruptcy proceedings, including includes all  Doing Business, World Bank  appeals and delays. Weaknesses in existing bankruptcy law and the main procedural and  administrative bottlenecks in the insolvency process that increase costs and impede  contract enforcement.     Resolving insolvency 2  Recovery rate (cents on the dollar) secured creditors recover from an insolvent firm at the  Doing Business, World Bank  end of insolvency proceedings. Weaknesses in existing bankruptcy law and the main  procedural and administrative bottlenecks in the insolvency process that increase costs  and impede contract enforcement.     Credit information  This index measures rules and practices affecting the coverage, scope and accessibility of  Doing Business, World Bank  credit information available through either a public credit registry or a private credit  bureau. Scale 0‐8.     Country risk  Composite political riks (50%), financial riks (25%) and economic risk (25%) indicators. Scale  International Country Risk Guide  0‐100.    55    Table A3. Robustness of Table 9                                LTD/TD           250 empl  Control interact.           no restrict LTD>0  non‐survivor  threshold  GDP per cap                                            Systemic crisis  Main  2008‐09  0.00717  0.00312  ‐0.00475  0.00133        2010‐11  0.00699  ‐0.00512  ‐0.0140  ‐0.00304     2008‐09  ‐0.0126  ‐0.0187  ‐0.00854  ‐0.0153     Interaction SME  2010‐11  ‐0.00546  ‐0.0130  ‐0.00169  ‐0.0138  GDP per capita  Main  2008‐09  ‐0.00622  0.00114  ‐0.00436  .        2010‐11  ‐0.00133  0.0127  0.00480  .     2008‐09  0.00393  0.00318  0.0103**  .     Interaction SME  2010‐11  0.000807  0.00166  0.0127*  .  Private credit / GDP  Main  2008‐09  ‐2.81e‐05  0.000141  4.67e‐05  0.000186*        2010‐11  1.62e‐05  0.000238**  0.000113  0.000112     2008‐09  ‐8.51e‐05  ‐0.000245  ‐8.70e‐05  ‐0.000363**     Interaction SME  2010‐11  1.76e‐06  ‐0.000243  ‐3.37e‐05  ‐0.000272  Bond market cap / GDP  Main  2008‐09  3.14e‐05  7.70e‐05  3.51e‐05  0.000111        2010‐11  ‐1.64e‐05  4.84e‐06  4.72e‐05  ‐3.60e‐05     2008‐09  ‐0.000291*  ‐0.000511**  ‐0.000379**  ‐0.000532***     Interaction SME  2010‐11  ‐0.000218  ‐0.000599***  ‐0.000546**  ‐0.000568***  Stock cap / GDP  Main  2008‐09  ‐0.000112  0.000119  3.89e‐05  7.14e‐05        2010‐11  ‐8.60e‐05  0.000230  9.72e‐05  ‐4.45e‐05     2008‐09  ‐8.18e‐05  ‐0.000125  ‐1.52e‐05  ‐0.000128     Interaction SME  2010‐11  ‐0.000152  ‐6.90e‐05  7.58e‐05  7.10e‐06  Investor protection 1  Main  2008‐09  ‐0.00188  0.00409  0.000459  0.00523*        2010‐11  0.00162  0.00984***  0.00675  0.00703*     2008‐09  ‐0.00165  ‐0.00619  ‐0.000967  ‐0.00807**     Interaction SME  2010‐11  ‐0.00191  ‐0.00774*  ‐0.00266  ‐0.00701*  Investor protection 2  Main  2008‐09  ‐0.000417  0.000534  ‐0.000230  0.000981        2010‐11  ‐0.000313  0.00196  ‐0.00137  ‐0.000265     2008‐09  0.00112  0.00167  0.00208  0.000417     Interaction SME  2010‐11  0.00128  0.00145  0.00500*  0.00153  Bank contestability  Main  2008‐09  0.0111**  0.00477  0.00839  0.00452        2010‐11  0.00888  ‐0.00183  0.00426  0.00655     2008‐09  ‐0.0219**  ‐0.0297***  ‐0.0296***  ‐0.0289***     Interaction SME  2010‐11  ‐0.0226***  ‐0.0363***  ‐0.0387***  ‐0.0422***  Resolving insolvency 1  Main  2008‐09  0.000874  ‐0.00211  ‐0.000340  ‐0.00238        2010‐11  0.000444  ‐0.00271  0.000349  0.00188     2008‐09  ‐0.00234  ‐0.00532*  ‐0.00640  ‐0.00576     Interaction SME  2010‐11  ‐0.00394  ‐0.00915***  ‐0.0116***  ‐0.0119***  Credit information  Main  2008‐09  ‐0.00232  0.000641  ‐0.00199  0.00189        2010‐11  ‐0.000998  0.00613  0.000859  0.00342     2008‐09  0.00262  0.00288  0.00586*  0.00141     Interaction SME  2010‐11  0.00293  0.00483  0.0107***  0.00594  Country risk  Main  2008‐09  ‐0.00119*  ‐0.000573  ‐0.00115  ‐0.00353***        2010‐11  ‐0.000801  0.000546  ‐0.000527  ‐0.00621***     2008‐09  0.000787  0.000958  0.00168**  0.00343*     Interaction SME  2010‐11  0.000305  0.000325  0.00184*  0.00298  Note: The dependent variables are respectively the ratio of total financial debt plus trade credit liabilities to total assets (Panel A), the ratio of long‐term  financial debt at remaining maturity to total assets (Panel B), and the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus  trade credit liabilities (Panel C). The estimation method is a generalized least squares linear model with first order autoregressive process (Prais‐Winsten  estimator), with robust standard errors clustered by country‐year, and includes firm fixed effects. Control variables include the ratio of fixed assets to total  assets, the ROA, the ratio of sales to total assets, total assets (in USD), and the log of real GDP per capita. A firm is included if it was privately held,  and if it  has at least 6 years of consecutive data . Interact GDP per capita: log of 2008 GDP per capita interacted with dummies for 2008‐09, and with dummies for  2010‐11. Robustness tests: No restrict LTD>: condition that a firm had strictly positive LTD before the crisis is dropped; Non‐survivor: firms that disappear  in 2011 are kept in the sample; 250 empl threshold:  a firm is an SME if its average number of employees is below the EU employment threshold of 250.    Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).                      56         Table A3. Robustness of Table 9 (continued)                          TD/TA        Control interact.        no restrict LTD>0  non‐survivor  250 empl threshold  GDP per cap                                      Systemic crisis  Main  0.0129  0.00708  0.00655  0.00812        0.0197***  0.0171**  0.0144*  0.0193***     ‐0.00299  ‐0.00154  ‐0.000977  ‐0.00297     Interaction SME  0.00576  0.00260  0.00755  0.00173  GDP per capita  Main  ‐0.00838*  ‐0.00824  ‐0.00873  .        ‐0.00653**  ‐0.00426  ‐0.00797**  .     0.0106*  0.0168**  0.0142**  .     Interaction SME  0.0157**  0.0232***  0.0237***  .  Private credit / GDP  Main  ‐0.000202*  ‐0.000160  ‐0.000254**  ‐9.32e‐05        ‐0.000212**  ‐0.000153  ‐0.000278**  ‐0.000169     0.000344***  0.000340**  0.000396***  0.000247     Interaction SME  0.000418***  0.000364**  0.000450***  0.000231  Bond market cap / GDP  Main  ‐0.000132  ‐0.000170*  ‐0.000142  ‐0.000187        ‐0.000119  ‐0.000116  ‐7.16e‐05  ‐9.37e‐05     0.000231***  0.000187**  0.000131  0.000185**     Interaction SME  0.000309***  0.000169*  0.000112  0.000132  Stock cap / GDP  Main  ‐0.000312**  ‐0.000257  ‐0.000352**  ‐0.000140        ‐0.000346***  ‐0.000305**  ‐0.000350**  ‐0.000290*     0.000320  0.000330  0.000396  0.000115     Interaction SME  0.000151  0.000174  0.000186  ‐0.000162  Investor protection 1  Main  ‐0.00575*  ‐0.00441  ‐0.00604  ‐0.000743        ‐0.00678**  ‐0.00402  ‐0.00731*  ‐0.00323     0.00637*  0.00552  0.00667  0.000415     Interaction SME  0.00844**  0.00538  0.00806  0.000461  Investor protection 2  Main  ‐0.00292  ‐0.00269  ‐0.00330*  ‐0.00167        ‐0.00226**  ‐0.00238*  ‐0.00275*  ‐0.00199     0.00405  0.00572*  0.00550*  0.00415     Interaction SME  0.00574  0.00840**  0.00764**  0.00621*  Bank contestability  Main  0.00823  0.000732  0.00179  ‐0.00558        0.0129**  0.00285  0.00457  0.00163     ‐0.00457  ‐0.00552  ‐0.00531  0.00365     Interaction SME  0.00159  ‐0.00123  ‐0.000947  0.00849  Resolving insolvency 1  Main  0.00193  ‐0.000151  0.00108  ‐0.00349        0.00185  ‐0.000388  0.00127  ‐0.00193     ‐0.00648***  ‐0.00799***  ‐0.00800***  ‐0.00443     Interaction SME  ‐0.00884***  ‐0.0102***  ‐0.0105***  ‐0.00427  Credit information  Main  ‐0.00500**  ‐0.00511*  ‐0.00567**  ‐0.00419        ‐0.00456***  ‐0.00427***  ‐0.00558***  ‐0.00575**     0.00647***  0.0114***  0.00905***  0.00906***     Interaction SME  0.00840***  0.0140***  0.0120***  0.0112***  Country risk  Main  ‐0.00106  ‐0.000922  ‐0.00103  0.000755        ‐0.000727*  ‐0.000484  ‐0.000743  0.000335     0.00114***  0.00157**  0.00149**  ‐0.00181     Interaction SME  0.00136***  0.00157**  0.00167**  ‐0.00482  Note: The dependent variables are respectively the ratio of total financial debt plus trade credit liabilities to total assets (Panel A), the ratio of long‐term  financial debt at remaining maturity to total assets (Panel B), and the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus  trade credit liabilities (Panel C). The estimation method is a generalized least squares linear model with first order autoregressive process (Prais‐Winsten  estimator), with robust standard errors clustered by country‐year, and includes firm fixed effects. Control variables include the ratio of fixed assets to total  assets, the ROA, the ratio of sales to total assets, total assets (in USD), and the log of real GDP per capita.A firm is included if it was privately held,  and if it  has at least 6 years of consecutive data .  Interact GDP per capita: log of 2008 GDP per capita interacted with dummies for 2008‐09, and with dummies for  2010‐11. Robustness tests: No restrict LTD>: condition that a firm had strictly positive LTD before the crisis is dropped; Non‐survivor: firms that disappear  in 2011 are kept in the sample; 250 empl threshold:  a firm is an SME if its average number of employees is below the EU employment threshold of 250.    Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).  57    Table A3. Robustness of Table 9 (continued)                          LTD/TA        250 empl  Control interact.        no restrict LTD>0  non‐survivor  threshold  GDP per cap                                      Systemic crisis  Main  0.00622**  0.00674  0.00369  0.00566        0.0101***  0.00914**  0.00521  0.00904**     ‐0.00423  ‐0.00630  ‐0.00336  ‐0.00576     Interaction SME  ‐0.00168  ‐0.00486  ‐0.000422  ‐0.00509  GDP per capita  Main  ‐0.00414**  ‐0.00374  ‐0.00578  .        ‐0.00385**  ‐0.00141  ‐0.00496  .     0.00355**  0.00600**  0.00737**  .     Interaction SME  0.00438**  0.00956***  0.0122***  .  Private credit / GDP  Main  ‐4.46e‐05  8.17e‐06  ‐7.90e‐05  6.51e‐05*        ‐5.84e‐05*  1.13e‐05  ‐9.62e‐05*  2.35e‐05     9.75e‐05***  0.000103**  0.000181***  5.46e‐05     Interaction SME  0.000154***  0.000132**  0.000232***  6.84e‐05  Bond market cap / GDP  Main  ‐3.66e‐06  1.62e‐05  ‐1.93e‐05  2.64e‐05        ‐8.24e‐06  9.54e‐06  ‐1.44e‐05  1.60e‐05     5.29e‐05**  1.37e‐05  3.96e‐05  ‐7.51e‐06     Interaction SME  8.76e‐05**  ‐1.77e‐05  3.90e‐06  ‐4.74e‐05  Stock cap / GDP  Main  ‐0.000101**  ‐3.36e‐05  ‐0.000106*  1.04e‐05        ‐0.000130***  ‐4.14e‐05  ‐0.000113*  ‐4.97e‐05     0.000116  0.000163  0.000213*  0.000111     Interaction SME  8.53e‐05  0.000171  0.000211  7.75e‐05  Investor protection 1  Main  ‐0.00133  0.000430  ‐0.00181  0.00310**        ‐0.00111  0.00148  ‐0.00123  0.00310*     0.00199*  0.00185  0.00397**  ‐0.000955     Interaction SME  0.00304***  0.00268  0.00512***  ‐0.000217  Investor protection 2  Main  ‐0.00105  ‐0.00137  ‐0.00191  ‐0.000868        ‐0.00143**  ‐0.00146  ‐0.00252**  ‐0.00149**     0.00113  0.00158  0.00187  0.000670     Interaction SME  0.00176**  0.00265**  0.00341**  0.00142  Bank contestability  Main  0.00616**  0.00406  0.00477  0.00124        0.00827***  0.00461  0.00564*  0.00419     ‐0.00818*  ‐0.0116**  ‐0.0108**  ‐0.00861     Interaction SME  ‐0.00828**  ‐0.0144***  ‐0.0133**  ‐0.0116*  Resolving insolvency 1  Main  0.00108  ‐1.68e‐06  0.00123  ‐0.00120        0.00157  0.000353  0.00187  0.000183     ‐0.00254**  ‐0.00431***  ‐0.00475***  ‐0.00369**     Interaction SME  ‐0.00385***  ‐0.00660***  ‐0.00711***  ‐0.00496***  Credit information  Main  ‐0.00202**  ‐0.00241  ‐0.00360*  ‐0.00174        ‐0.00245**  ‐0.00185  ‐0.00381*  ‐0.00267     0.00248***  0.00470***  0.00497***  0.00383***     Interaction SME  0.00335***  0.00669***  0.00740***  0.00595***  Country risk  Main  ‐0.000675***  ‐0.000730*  ‐0.000884*  ‐0.00122***        ‐0.000714***  ‐0.000553  ‐0.000853*  ‐0.00211***     0.000432*  0.000653*  0.000821**  0.000163     Interaction SME  0.000416*  0.000703*  0.00105**  ‐0.00104  Note: The dependent variables are respectively the ratio of total financial debt plus trade credit liabilities to total assets (Panel A), the ratio of long‐term  financial debt at remaining maturity to total assets (Panel B), and the ratio of long‐term financial debt at remaining maturity to total financial debt plus  trade credit liabilities (Panel C). The estimation method is a generalized least squares linear model with first order autoregressive process (Prais‐Winsten  estimator), with robust standard errors clustered by country‐year, and includes firm fixed effects. Control variables include the ratio of fixed assets to total  assets, the ROA, the ratio of sales to total assets, total assets (in USD), and the log of real GDP per capita.A firm is included if it was privately held,  and if it  has at least 6 years of consecutive data .  Interact GDP per capita: log of 2008 GDP per capita interacted with dummies for 2008‐09, and with dummies for  2010‐11. Robustness tests: No restrict LTD>: condition that a firm had strictly positive LTD before the crisis is dropped; Non‐survivor: firms that disappear  in 2011 are kept in the sample; 250 empl threshold:  a firm is an SME if its average number of employees is below the EU employment threshold of 250.    Significance levels: ***: p<0.01, **: p<0.05, *: p<0.1. (Standard errors are in parenthesis).              58