銀行規模、借貸技術與中小企業的信貸可獲性*
——基于中小板上市公司的經驗證據

秦捷鐘田麗

（東北大學工商管理學院遼寧沈陽110819）

銀行規模、借貸技術與中小企業的信貸可獲性*
——基于中小板上市公司的經驗證據

秦捷鐘田麗

（東北大學工商管理學院遼寧沈陽110819）

銀行規模與信貸可獲性的研究在國內尚處于起步階段。本文選取了我國154家中小板上市公司，利用其2006-2009年的貸款數據，對銀行規模與中小企業的信貸可獲性進行實證檢驗。結果發現，大型銀行和中型銀行傾向于向信息透明的企業發放交易型貸款，小型銀行傾向于向信息不透明的企業發放關系型貸款。

銀行規模信貸可獲性交易型貸款關系型貸款

一、文獻綜述

（一）國外文獻關于借貸技術，B e r g e r和U d e l l（2006）認為，它是主要信息來源、篩選和承保的政策程序、貸款合同結構、監管的策略和機制的唯一組合。按照其觀點，借貸技術可分為財務報表型借貸（F i n a n c i a l s t a t e m e n t s l e n d i n g）、小企業信用評分（S m a l l b u s i n e s s c r e d i t s c o r i n g）、資產保證型借貸（A s s e t-b a s e d l e n d i n g）、保理（F a c t o r i n g）、固定資產借貸（F i x e d-a s s e t l e n d i n g）、租賃（L e a s i n g）、關系借貸（R e l a t i o n s h i p l e n d i n g）。在這些借貸技術中，前六種都屬于交易型借貸（T r a n s a c t i o n s l e n d i n g），主要特點是貸款決策基于硬信息做出，而關系借貸的決策一般通過軟信息做出，這種軟信息主要是基于企業與供應商、客戶、鄰近企業的交往而對企業前景做出的判斷，具有不易觀察、不易核實和不宜傳遞的特點。發放這種貸款的前提是銀行與企業之間長期保持密切、封閉的關系，企業固定地與數量極少的銀行合作。關于銀行規模與借貸技術及其與中小企業信貸可獲性的關系，國內外的學者做了相當的研究，B e r g e r和U d e l l（2002）通過實證研究發現大銀行組織結構更加復雜，貸款決策權更加集中，內部代理問題更加嚴重，在對中小企業發放貸款時會出現規模不經濟問題，因此將會更多發放適于大企業的交易型貸款。D e Y o n g，H u n t e r和U d e l l（2004）還發現，銀行規模、信息類型以及產品標準化程度之間往往存在著內在聯系，小銀行擅長運用軟信息提供個性化產品以塑造自身特色，而大銀行適合運用硬信息生產標準化產品以達到規模經濟，這說明小銀行具有關系型貸款的優勢。而O n g e r n a和S m i t h（2000）認為現今許多的金融交易是通過自動化、匿名的市場方式來實現，而這幾乎不需要關系的創建，這必然削弱了小銀行在關系型貸款上的優勢。P e t e r s e n和R a j a n（2000）認為，銀行越來越依賴非個人化的渠道獲取企業的信息，距離在獲取企業信息方面的作用越來越不重要，從而為遠距離提供貸款創造了條件，這樣必然弱化了小銀行的信息優勢，意味著它在關系型貸款上的優勢也將不復存在。S t e i n（2002）對此也持相同觀點，認為雖然許多大銀行集中在大城市遠離小企業，但它們在許多地方都設有分支機構，從而可以通過分支機構來獲取當地小企業的“軟”信息并對企業實施近距離監控，那么中小銀行在關系型貸款上的優勢大銀行同樣可以獲得。

（二）國內文獻李志赟（2002）通過創建一個銀行業壟斷情況下的信貸模型，發現中小銀行的信息優勢、數量和中小企業融資總量之間存在著正向關系。張捷（2002）通過一個權衡信息成本與代理成本以尋求最優貸款決策位置的組織理論模型，證明了中小銀行在關系型貸款上具有優勢。郭田勇、李賢文（2006）選擇企業某一年的貸款數據進行實證檢驗，表明關系并未顯著影響中小企業的信貸可獲性。本文基于我國中小板上市公司2006年至2009年的經驗數據，對銀行規模與借貸技術及其與中小企業信貸可獲性的關系進行了實證檢驗結果顯示，我國大銀行和中型銀行傾向于向中小企業發放交易型貸款，而小銀行傾向發放關系型貸款。因此，通過發展中小銀行解決中小企業融資問題的重點是發展小銀行，同時調整中型銀行的市場定位。

二、研究設計

（一）研究假設H a y n e s、O u和B e r n e y的研究結果顯示，大銀行更可能給規模較大、財務更安全的小企業發放貸款，小銀行則更多地與存在信息障礙的小企業打交道。也就是大銀行更擅長向信息透明、安全的企業發放貸款，通過處理批量型的硬信息，帶來規模經濟。C o l e等研究還發現，大銀行在信貸決策過程中主要使用來源于財務報表的客觀標準，這種方法有利于控制代理問題并保持信貸審批標準的一致性。也就是大銀行主要向中小企業發放基于硬信息的交易型貸款。據此，提出假設：

假設1：大銀行更擅長向中小企業發放基于硬信息的交易型貸款

S t r a h a n和We s t o n（1998）研究發現，銀行對中小企業的貸款和融資關系的持續時間與銀行規模之間存在著很強的負相關關系。小銀行與客戶之間擁有更專一更穩定的交易關系。H a r h o f f和K o r t i n g（1998）發現銀企間借貸關系的持續時間與企業貸款的可得性之間正相關，企業貸款發放銀行的數目與貸款可得性負相關。因為小銀行在很大程度上依賴于與借款人的關系程度和了解程度，甚至憑借對借款人品質的印象發放貸款（C o l e，G o l d b e r g和Wh i t e，2004），也就是憑借軟信息發放貸款，這種軟信息的獲取是長期的，而這種長期性可以以企業年齡來衡量。而且這種軟信息不易傳遞，具有私有性，往往為數量極少的幾家銀行所擁有，一般這種私有性可通過企業貸款來源銀行的數目多少來反映。據此，本文提出假設：

假設2：中小銀行更擅長向中小企業發放基于軟信息的關系型貸款

（二）數據來源及變量定義根據研究假設，本文以中小板上市公司2006年1月至2009年9月的貸款數據作為樣本數據（數據來源于銳思金融數據庫），剔除了金融類公司、S T公司，在非銀行的金融機構貸款的公司、數據資料不完整的公司，最終確定總樣本為154家中小企業。根據研究目的，本文以信貸可獲性作為因變量。對于信貸可獲性的衡量，P e t e r s e n和R a j a n（1994）認為不能通過企業的資產負債率來直接度量，這樣很可能會低估，因為較低的負債率不僅是因為受到資金供給方的約束，也有可能是因為企業對外部資金的需求較少，考慮到企業一旦遭受信貸約束，極有可能從其他成本較高的渠道借款，如商業信用，因此選擇商業信貸比率作為替代變量來衡量信貸可獲性。C o l e（1998）使用直接衡量的方法，即采用企業申請的貸款是否被銀行拒絕或同意來衡量信貸可得性。由于第一種方法不夠準確，第二種方法的數據很難獲取，所以本文采用已獲得貸款與負債的比率，即2006年至2009年的平均貸款額與平均負債的比率來衡量信貸可獲性，兼顧了準確性與數據獲取的可能性。本文將全部銀行分為：大型銀行，主要指四大國有銀行及國家開發銀行、中國進出口銀行和中國農業發展銀行等政策性銀行；中型銀行，主要指13家股份制商業銀行；小型銀行，主要包括城市商業銀行、農村信用社、村鎮銀行等；外資銀行，主要指2004年我國銀行業市場對外開放后，國外銀行在國內新建立的分支機構。企業在每一類銀行的信貸可獲性分別為該類銀行平均貸款額與企業平均負債的比率，用變量C R 1、C R 2、C R 3和C R 4表示。根據假設1，反映硬信息的變量分別為：企業總資產，用總資產的對數比較，以變量S I Z E表示；雇員人數，用在職職工人數的對數比較，以變量E M P L O Y E E表示；流動比率，為流動資產與流動負債的比值，用變量C U R R E N T表示；資產結構，用有形資產與總資產的比值衡量，以變量S T R U C T U R E表示；盈利能力，用利潤總額與總資產的比值測量，以變量P R O F I T表示；經營風險，為總負債與總資產的比值，以變量R I S K表示；成長性，用凈利潤的增加值與基期的凈利潤的比率衡量，以變量G R O W表示；是否誠信，以變量I N T E R G R I T Y表示，根據證交所的誠信檔案，如無通報批評等處分，取值1，否則，取值0；業主年齡，為各企業董事長的實際年齡，按整年計算，以變量A G E 2表示；業主教育程度，以變量E D U C A T I O N表示，按高中及以下、大專、本科、碩士、博士的次序，分別取值1、2、3、4、5。根據假設2，反映軟信息的變量分別為：企業年齡，作為銀行獲取企業、業主及鄰近企業軟信息多少的替代變量，并以A G E 1表示；銀行數量，即企業貸款來源銀行的數量，總行和不同的分支機構視為一家銀行，衡量銀行獲取軟信息的私有程度，并以變量N U M B E R表示。上述變量中企業總資產、雇員人數、流動比率、資產結構、盈利能力、經營風險等指標，選取的數據是2006年至2009年9月30日的平均值；成長性指標選取的數據是2005年至2008年的平均值；企業貸款來源的銀行數目選取的是企業在三年中所有貸款銀行的數量；企業年齡以公司成立日期為起始日期，以2009年9月30日為截止日期，計算出總天數除以365得出。此外，將企業主要貸款銀行的類型、企業所屬的行業和地區作為控制變量。主要貸款銀行的類型根據貸款比例確定，如果某類銀行貸款額占全部貸款額的比例最大，那么這類銀行就是企業的主要貸款銀行，用啞元變量M A I N 1、M A I N 2、M A I N 3、M A I N 4表示。本文企業所屬的行業包括制造業、建筑業、采掘業、交通運輸業、房地產業、批發零售業、農林牧漁業、信息技術業和社會服務業，分別用啞元變量M A N U F A C T U R E、C O N S T R U C T、M I N I N G、T R A N S P O R T、R E A L E S T A T E、Wa n d R、A G R I C U L T U R E、I T和S E R V I C E表示。本文企業所屬的地區包括東部、中部和西部，分別用啞元變量E A S T、C E N T E R和WE S T表示。

表1 變量統計特征

表2 變量相關性分析

三、實證結果分析

（一）描述性統計本文運用統計軟件包S P S S 16.0進行運算，全部變量的統計特征如（表1）所示。企業在各類銀行信貸可獲性的均值分別為0.0471、0.0297、0.0094、0.0012，數值非常低，說明企業生產經營所需資金通過銀行信貸渠道獲得滿足的程度非常低，對中小企業銀行融資難做了證明。流動比率的最小值為0.6502，最大值為12.45，均值為2.2487大于2，說明這些企業整體上短期償債能力是有保證的。資產結構的均值為0.9607，說明企業的長期償債能力也是有保障的。盈利能力偏低，平均水平僅為0.0755，最低值甚至是負值。企業經營風險不高，均值為0.4477，說明企業從銀行、上下游客戶以及其他渠道籌得的資金占總資產的比重不大，其生產經營資金自籌的比重較大，又一次印證了中小企業融資難。企業成長性較高，均值達到了0.4423；企業誠信程度較高，均值為0.86；業主年齡差異較大，最小的為31歲，最大的已經近70歲；業主教育程度各異，但以本科水平居多；企業年齡差距較大，最長的達到了24年，最短不到3年；貸款銀行的數量最少的只有1家，最多的有16家。此外，主要貸款銀行以大型銀行居多，所屬行業以制造業居多，所屬地區以東部地區為主。從整體上看，樣本企業的各項特征具有明顯差異。

表4 中型銀行信貸可獲性回歸結果

表5 小型銀行信貸可獲性回歸結果

（二）相關性分析在進行回歸分析之前，首先對樣本數據進行了相關分析，分析結果如（表2）所示。從中可以看出，企業總資產和雇員人數與中型和小型銀行的信貸可獲性顯著負相關，說明中小銀行傾向于向資產規模較小、人員數量較少的企業發放貸款，這樣的企業通常硬信息較為不透明；資產結構和經營風險與大型銀行的信貸可獲性顯著負相關，說明大型銀行較重視企業資產的流動性和風險水平，長期資產較少、負債率低的企業更容易成為大型銀行的貸款對象；貸款來源銀行的數量與大型和中型銀行的信貸可獲性顯著正相關，說明大型和中型銀行的客戶流動性較強，擁有客戶軟信息的私有性較低。

（三）回歸分析根據研究假設，各類銀行的信貸可獲性C R 1、C R 2、C R 3和C R 4為因變量，解釋變量是企業總資產（S I Z E）、雇員人數（E M P L O Y E E）、流動比率（C U R R E N T）、資產結構（S T R U C T U R E）、盈利能力（P R O F I T）、經營風險（R I S K）、成長性（G R O W）、是否誠信（I N T E R G R I T Y）、業主年齡（A G E 2）、業主教育程度（E D U C A T I O N）、企業年齡（A G E 1）、銀行數量（N U M B E R），控制變量分別為主要貸款銀行類型（M A I N 1、M A I N 2、M A I N 3、M A I N 4）、企業所屬行業（M A N UF A C T U R E、C O N S T R U C T、M I N I N G、T R A N S P O R T、R E A L E S T A T E、W-a n d R、A G R I C U L T U R E、I T、S E R V I C E）和地區（E A S T、C E N T E R、WE S T）。為了消除模型中存在的異方差以及更好地選擇變量，采用加權逐步回歸的方法，回歸結果分別如（表3）、（表4）、（表5）和（表6）所示。從（表3）中可以看出，企業在大銀行的信貸可獲性與企業總資產（S I Z E）、盈利能力（P R O F I T）和是否誠信（I N T E R G R I T Y）這三個反映企業硬信息的變量顯著正相關，說明企業資產越多，盈利能力越強，越誠信的企業在大銀行的信貸可獲性越高，這支持了假1。業主教育程度與大銀行信貸可獲性顯著負相關，即業主的教育程度越低，其企業在大銀行的信貸可獲性越大，可能是因為“銀行越大越保險”這種舊的經營觀念對較低文化程度的業主易產生影響，這與研究假設1也是相符的。企業成長性與大銀行信貸可獲性顯著負相關，由于成長性一般與企業規模呈反向變化，但越大的企業其信息透明度越高，所以這與研究假設1是相符的。反映銀行獲取企業軟信息多少的企業年齡（A G E 1）與大銀行信貸可獲性顯著負相關，這支持了研究假設2。唯一的例外是雇員人數（E M P L O Y E E）與因變量顯著負相關，可能是因為雇員人數作為衡量企業規模的指標具有一定的偏差。從（表4）可以看出，反映銀行掌握企業軟信息私有程度的指標貸款銀行的數量（N U M B E R）與中型銀行的信貸可獲性顯著正相關，說明中型銀行并不是基于私有的軟信息發放貸款，這違背了研究假2。而資產結構（S T R U C T U R E）、是否誠信（I N T E R G R I T Y）這兩個反映硬信息的變量卻與中型銀行的信貸可獲性顯著正相關，說明中型銀行是基于硬信息發放貸款的，這也與假設2不符。由此看出，中型銀行傾向于向信息透明的企業發放交易型貸款。與大銀行不同的一點是，業主教育程度與中型銀行信貸可獲性顯著正相關，這也印證了前面的分析。從（表5）中可以看到，小型銀行的信貸可獲性與企業總資產（A S S E T）、流動比率（C U R R E N T）、經營風險（R I S K）這些反映企業硬信息的變量顯著負相關，一方面表明小型銀行的貸款對象規模小，信息不透明，另一方面表明小型銀行對風險的回避程度較高，這些與研究假設2都是相符的。反映銀行掌握軟信息多少的企業年齡（A G E 1）與小銀行信貸可獲性顯著正相關，支持了研究假設2。此外，業主年齡（A G E 2）與小銀行的信貸可獲性顯著負相關，可能是因為越年輕的人越不易受舊觀念的影響，這與前面的分析也是一致的。從（表6）可以看出，外資銀行的信貸可獲性與盈利能力（P R O F I T）、企業總資產（A S S E T）、經營風險（R I S K）、這些反映企業硬信息的變量顯著負相關，而與企業年齡（A G E 1）這一反映軟信息的變量正相關，說明了外資銀行是基于軟信息向中小企業發放貸款的，考慮到外資銀行在我國的經營規模、分支機構及市場占有率，應將其視為小銀行，因此實證結果支持了研究假設2。

四、結論與建議

本文將樣本企業的貸款銀行分為四類，發現銀行規模、銀行所運用的借貸技術以及中小企業的信貸可獲性之間存在一定的關聯性，通過建立多元回歸模型發現，企業在大銀行的信貸可獲性與企業總資產、盈利能力、是否誠信這些反映企業硬信息的變量顯著正相關，說明大銀行更傾向于向信息透明的中小企業發放交易型貸款，支持了假設1。小型銀行的信貸可獲性與企業總資產、流動比率和經營風險顯著負相關，與企業年齡顯著正相關，說明小銀行更傾向于向信息不透明的中小企業發放關系型貸款。外資銀行的信貸可獲性與反映硬信息的變量顯著負相關，而與反映軟信息的變量企業年齡正相關，支持了假2。與一些研究結論不同，本文發現，中型銀行的信貸可獲性與銀行數量、資產結構、是否誠信顯著正相關，說明中型銀行是基于硬信息向企業發放交易型貸款的。因此，從增加信貸供給的角度看，建立多層次金融機構的重點應是著力發展小型銀行，即城市商業銀行、農村信用社和村鎮銀行，同時吸引外資銀行在我國設立分支機構，增加中小企業的融資供給。對于中型銀行，應調整其市場定位，更多地向中小企業傾斜。本文的研究還發現，企業業主年齡越輕，文化程度越高，在中小銀行和外資銀行的信貸可獲性也越高，因此從企業的角度看，增強企業信貸能力，提高領導者的素質和能力也是一條重要的途徑。

*本文系遼寧省社科規劃基金項目“區域性小企業金融服務創新機制研究”（項目編號：L 08D J Y 095）的階段性成果，并得到教育部博士點博導基金“中小企業融資契約選擇與金融服務機制創新研究”（項目編號：20090042110033）的資助

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（編輯 梁恒）

秦捷（1976-），女，遼寧沈陽人，東北大學工商管理學院博士研究生

鐘田麗（1956-），女，遼寧大連人，東北大學工商管理學院教授、博士生導師