信息透明度與中小企業貸款行為分析——對“小銀行優勢”的檢驗

張劍 姜濤 謝欣

信息透明度與中小企業貸款行為分析
——對“小銀行優勢”的檢驗

張劍 姜濤 謝欣

中小銀行的地緣性優勢和組織結構特征使其能夠對中小企業進行有效篩選和監督,并且,這種地緣優勢和組織結構特征有利于中小銀行對中小企業利用軟信息。而軟信息在一定程度上可以替代硬信息,進而可以緩解中小企業信息不對稱程度。在緩解信息不對稱問題之后,能夠在提高利率水平和降低對抵押品的要求的情況下較好地控制風險,從而提高對中小企業的供給意愿,進而緩解中小企業的信貸約束。中小銀行結構簡單、機制靈活、決策鏈條短、審批時間快的特點,適合資金周轉快的中小企業對資金需求的季節性和臨時性的特征。要想緩解中小企業貸款、信貸約束強等問題,應該大力發展中小銀行。

中小企業;信貸約束;中小銀行;信息透明度;信息不對稱

一、問題的提出

中小企業作為我國經濟的重要組成部分,在促進經濟增長,緩解就業壓力等方面,發揮著越來越重要的作用。但是,我國中小企業歷來都存在資金約束問題,獲得的資金支持與其社會貢獻不成比例。截止到 2006年 10月底,我國中小企業數已達4200多萬戶,占全國企業總數的 99.8%,中小企業創造的最終產品和服務的價值占國內生產總值的58%,生產的商品占社會銷售額的 59%,出口額占到全部商品出口額的 68%,上繳稅收占 50.2%,新增就業崗位占所有新增就業崗位的 75%以上。〔1〕然而,當前我國大多中小企業仍然面臨較強的資金約束,金融支持不足嚴重影響了我國中小企業的發展。據筆者 2008年 7至 8月對浙江、山西、甘肅158家縣域中小企業的調查,66.9%的企業反映面臨資金緊張問題,45.6%的企業認為資金問題成為制約本企業發展的最重要的因素。

針對以上問題,許多學者認為,應當大力發展中小銀行以解決中小企業融資難問題。林毅夫、李永軍〔2〕認為,在推行“趕超”戰略的計劃經濟時期,為了支持我國重工業的生存和發展,我國建立

然而,張杰卻認為,將發展中小銀行和金融機構作為解決中小企業信貸融資問題的主要對策是一種規模結構的機械對應。〔4〕董彥嶺也認為,銀行規模因素不是影響中小企業信貸融資的根本性因素,通過發展中小金融機構解決我國的中小企業信貸融資問題有其片面性,而且可能對我國銀行業規模結構政策造成誤導。〔5〕陳天閣,方兆本等人認為,基于利率市場化基礎上的我國大型商業銀行同樣適宜于中小企業的融資安排。〔6〕

筆者的調查結果顯示,中小銀行是中小企業融資的重要來源。調查樣本中的 158家企業,近兩年共有 118家企業從正規金融機構獲得 266筆貸款。詢問到貸款詳細信息的有 104家企業,196筆貸款。其中,有 54家企業從中小銀行獲得貸款,占獲得貸款企業的一半。196筆貸款中有 61筆來自中小銀行。那么,中小銀行在中小企業融資過程中倒底扮演什么樣的作用?它是否是中小企業重要的融資渠道?本文通過實地調查的微觀數據試圖對這一問題做出解釋。

二、理論框架

金融機構對中小企業進行信貸配給的一個重要原因是“信息不對稱”。信息不對稱問題是影響金融機構供給意愿,降低中小企業信貸獲取能力,進而導致中小企業受到信貸約束的最主要和最根本原因。由于信息不對稱問題的存在,使得金融機構往往將貸款利率控制在市場出清 (Market Clearing)水平以下,通過在借款人之間配給可貸資金,減少風險;同時,還會在貸款利率、期限、用途等方面設定嚴格的限制,提出嚴格的抵押擔保要求,從而限制中小企業的信貸可得性。那么。中小銀行是如何解決中小企業“信息不對稱”問題的,它在信息獲取方面具備哪些優勢呢?

(一)軟信息收集優勢分析

中小銀行往往都局限于一定的地域范圍內開展業務,由于地緣上的關系,它與企業及其所有者,與企業的供貨商及客戶,與企業所在的社區等,在各個維度上,有形無形,或多或少都有接觸。因此,不管其是否曾與當地企業建立過信貸關系,它對這些企業的經營情況,企業的社會信譽和業主的個人品行,企業與其供應商和顧客的關系等,均有一定的了解。這在一定程度上都可以對財務報表等硬信息進行替代,緩解信息不對稱程度。

(二)軟信息傳遞優勢分析

大銀行的組織機構龐大,專業人才多,網絡分布廣,在收集和處理公開信息以及運用標準化的貸款合約向信息透明度高的大中型企業發放貸款上擁有優勢;而小銀行雖然在收集和處理公開信息上居于劣勢,但由于其地域性和社區性特征,它們可以通過長期與中小企業保持密切的近距離接觸來獲得各種非公開的關聯信息 (即軟信息),因而,在向信息不透明的中小企業發放貸款上擁有優勢。〔7〕與客觀的、易于傳遞和統計處理的硬信息相比,關系型借貸所需要的軟信息多數是關于特定對象的專有信息,這些軟信息由于具有模糊性和人格化特征,難以用書面報表形式進行統計歸納,因此,很難在組織結構復雜的大銀行內部傳遞。相反,小銀行由于組織結構相對簡單,決策鏈條短,在軟信息的傳遞方面占有優勢。

(三)軟信息利用的代理成本優勢分析

當信息在銀行貸款決策中有價值時,使決策權與可利用的信息相匹配會帶來收益。有兩條途徑使信息與決策權相匹配。一是將信息轉移給有決策權的人。再就是將決策權轉移給擁有信息的人。若決策所涉及的是容易轉換和傳遞的硬信息 (如價格、數量等),前一條途徑是最優的;若決策所需要的是難以轉換和傳遞的軟信息時,那么,將決策權轉讓給擁有這種信息的代理人 (基層經理和信貸員)在理論上是最優的。〔8〕后一條途徑必然導致在銀行內部分割決策權,這就會產生決策權分散以后如何使被授權的代理人的行為與委托人的目標函數相一致的代理問題。為解決代理問題所設計并實施的控制和激勵制度的成本就是代理成本。在結構不同的組織中,解決代理問題的成本也不同。科層越多、結構越復雜的組織,其代理成本越高,反之則反是。與科層結構復雜的大銀行相比,結構簡單的小銀行由于代理鏈條短,在解決代理問題的成本上具有優勢。〔9〕

大企業,尤其是上市公司,信息是公開化的,比較透明,金融機構能夠以較低的成本獲得較多的有關大企業的信息。而中小企業則不同。中小企業的信息基本是內部化的,通過一般的渠道很難獲得。所以,與大企業相比,中小企業的信息不對稱更為嚴重。缺乏信息透明度的中小企業貸款一般是非標準化的借貸過程,即不能依靠同一的標準或模型來衡量中小企業借貸的可行性,需要更加專業的知識、嚴格的把關和監控,以防止道德風險等不利行為。

根據筆者上面的分析,中小銀行能夠相對有效的緩解中小企業的信息不對稱問題,如圖 1,因此,提出本文的假說:信息不透明的中小企業更傾向于向中小銀行申請貸款。

圖 1 中小企業更易獲得中小銀行貸款分析框架

三、模型選擇與實證分析

我們用下面的計量模型來檢驗本文的假說。

Pi是估計的中小企業獲得大銀行貸款的概率; X i為解釋變量的向量,包括中小企業特征變量、業主特征變量、地區變量等;β為待估參數向量; e為誤差項。

(一)數據來源

本文研究所用的數據主要來源于教育部哲學社科重大課題攻關項目——“我國農村金融體系建設與機制創新研究”實地調查的數據。課題組于2008年 7月至 8月對山西、甘肅、浙江三個省 15個縣中小企業的抽樣調查。抽樣方法如下:首先選取浙江、山西、甘肅分別代表東中西三個區域。其次主要依據各縣 (市)人均工業增加值指標排序,進行系統抽樣,并根據地理位置做出適當調整,每省抽 5個縣,共 15個樣本縣。然后,從每個縣中抽 2個鎮,鄉鎮抽取辦法:按人均工業增加值排序,按系統抽樣辦法從中抽取 2個鄉鎮 (不包括城關鎮),并根據地理位置作適當調整,共三十個樣本鄉鎮。每個縣抽取 12家企業,其中位于縣域的 4家,位于兩個鄉鎮的各 4家。計劃調查 180家,實際調查共獲得 158份有效問卷。

(二)變量選擇和指標選取

1.因變量。回歸模型的因變量設為 “是否獲得大銀行貸款”。①需要說明的是,從假說直觀的來看,似乎模型中的 Pi應該是獲得中小銀行貸款的概率。之所以把因變量設置為“是否獲得大銀行貸款”,而不設為“是否獲得小銀行貸款”是因為大銀行對企業的要求高,獲得小銀行貸款的企業不一定能獲得大銀行貸款,所以設置為“是否獲得大銀行貸款”,我們預期會看到的是,企業信息透明度越高,獲得大銀行貸款可能性越大;企業信息透明度越低,獲得大銀行貸款的可能性越小。因為我們選取的樣本是都已經獲得銀行貸款的企業,所以,如果我們看到信息透明度越低的企業獲得大銀行貸款的可能性越小,則說明它們越傾向于從小銀行獲得貸款。這正是我們所要證明的。獲得銀行貸款的樣本企業其貸款來源有 3種,第一種是只有大銀行的貸款,第二種是只有小銀行的貸款,第三種是既有大銀行的貸款又有小銀行的貸款。第一種和第三種我們都認為是“獲得了大銀行貸款”,用 “1”表示,第二種只有小銀行貸款的,用“0”表示。 (這里不考慮沒有獲得銀行貸款的企業,即剔除那些沒有銀行貸款的企業樣本)

2.主要考察的自變量。解釋變量中反映 “信息透明度”用“企業規模、企業成立年限”來表示。Jayaratne and Wolken的模型也用這兩個變量表示。〔10〕因為一般情況下,企業規模越小,財務越不規范,信息越不透明。〔11〕

例如,微型企業——家庭式小作坊,很少會去記賬;稍大一點的企業,可能會自己記賬;規模再大一些的企業則會專門雇傭會計來記賬;而規模更大的企業——上市公司,則有經嚴格審計的會計報表,具有公開化的信息。

另外,一般來講,企業成立年限越短,信息越不透明。因為,成立年限短的企業,與其打交道的對象較少,外界對它的了解程度較低;而隨著成立年限增加,與其接觸的對象也增加,外界對它的了解程度提高,金融機構在信貸調查時,可以較為容易地從第三方獲取該企業的信息。

3.其他控制變量。實際上,由于大銀行的貸款條件要求要比中小銀行來的嚴格,融資能力相對較強的企業才能從大銀行獲得貸款,故應用反映企業信貸融資能力的變量作為控制變量。馬九杰提供了一個中小企業信貸融資能力影響因素的分析框架。〔12〕他認為,貸款金融機構基于中小企業相關特征對其進行信用評價,并根據主觀評價做出是否對中小企業發放貸款、發放貸款的額度、利率、期限、抵押條件等決策。影響貸款金融機構對借款中小企業信用評價的具體因素很多,包括企業規模、成立年限、行業特征、產權結構、地理位置等自身特征以及企業的財務狀況、經營狀況等,也包括企業的信用記錄、與銀行的關系、宏觀經濟形勢等;同時,還包括中小企業業主的個人特征 (年齡、受教育程度、職業經歷、個人操守、收入、財富狀況等)。其中的企業規模、企業成立年限已經作為反應企業“信息不透明”的解釋變量。現在考察一下其它控制變量。

(1)資產結構。企業的財務狀況是影響貸款人信貸決策的重要因素。反映資產結構的指標(資產負債比率、流動性比率、速動比率等)是指示企業運營狀況的重要信號,也是銀行等金融機構對貸款企業進行信用評價的重要依據。企業資產中負債比例小,所有者權益大,企業破產風險小,清償能力強,而且,對企業貸款履約的激勵作用大。同時,企業資產中固定資產份額大,可用作抵押的資產相對較多,獲取抵押貸款的可能性較大。在很大程度上,貸款的發放取決于抵押品的質量和數量。若企業資產結構中固定資產比例較高,其適合于做抵押品的資產質量和數量就相應的比較高,從而相應地提高該企業的信用質量,提高其獲取大銀行貸款的可能性。

(2)盈利能力。盈利是企業償債和信用的保障,盈利能力是是衡量企業信用的一個重要方面。盈利能力越強的企業,財務基礎越牢固,企業對外籌資的能力和清償債務的能力也越強,企業發生財務危機的可能性也越小。

(3)信用歷史。企業以前的貸款記錄對其信貸獲取具有影響。企業有無貸款違約記錄,信用歷史狀況如何,在某種程度上能夠反映企業在借貸行為中的信用風險程度大小。如果企業成立年限短、缺乏信譽紀錄、財務報告及相關信息披露體系不健全等,金融機構往往不愿意向其發放貸款。通常來說,進行過信用評級的企業,其信息披露程度相對較高,披露的信息質量也較好。而且,信用評級的結果也清楚明白地體現企業的信用質量,信用級別越高,企業信用越高。

(4)企業家素質及相關個人特征。企業家個人素質和管理決策機制影響著整個企業行為與經營績效。企業家既是企業內部網絡系統的核心,又是企業連接外部網絡的樞紐,其才干、責任感、性格以及管理經驗都會影響企業信用。一個有著豐富管理經驗和良好職業道德的企業家,能給企業帶來良好的信譽。特別是對中小企業而言,企業業主(企業家)個人特征 (年齡、受教育程度、經歷、資產狀況等)、信譽、信貸歷史,是貸款金融機構對企業進行信用評價和貸款決策所考量的重要方面。因而,中小企業業主的個人特征及相關信息資料將影響企業貸款獲取。

表 1 模型中擬選擇的變量及其影響方向

(三)變量描述性統計結果與分析

158個樣本企業中,獲得金融機構貸款,并有具體數據的企業共有 104家,其中有 50家企業只有大型金融機構貸款,有37家企業只有小型金融機構貸款,有17家企業既有大銀行貸款,也有小銀行貸款。在分析時,這17家企業算成是“獲得大銀行貸款”的企業。因此,根據前面對因變量的定義,回歸分析中,獲得大銀行貸款的企業有 67家,沒有獲得大銀行貸款的企業有37家。變量描述性統計結果見表 2(只包括獲得貸款的 104家企業)。

表 2 所選變量描述性統計

獲得大銀行貸款與未獲得大銀行貸款的企業特征比較見表 3。從表中可以看出,員工數量、注冊資本、企業成立年限、業主文化程度、業主類似管理年限、業主是否擔任社會職務、盈利情況、產值、資產收益率的影響方向都與我們的判斷相一致。而總資產、固定資產、是否曾未按時償還貸款、業主是否為當地人、固定資產比率 5個變量與我們的判斷相悖,但是,將總資產和固定資產用分段表示①分段表示是指將原來連續變量離散化,即,將總資產和固定資產都分成四個等級,規模最小的 25%為“1”,規模排在 25%-50%之間的為“2”,規模排在 50%-75%之間的為“3”,規模最大的 25%為 4。其他變量的分段表示方法與此相同。后,其影響方向也跟我們的判斷一致。是否為涉農企業的影響方向從表中來看是正的,這可能與我們的樣本企業貸款來源中有一大部分是來自中國農業發展銀行有關。

表 3 從大銀行獲得貸款與沒有從大銀行獲得貸款的企業特征比較

(四)Logistic模型回歸結果

Logistic模型估計結果如表 4所示。

模型中是用 2007年資產規模來代表企業規模大小,放入的其他考察的變量和控制變量,包括企業年齡,企業信用歷史,企業其他特征,業主個人特征 (受教育程度、類似管理年限、是否擔任社會職務),以及地區變量。模型回歸結果見表 4。

表 4 Logistic模型估計結果

從回歸結果來看,模型較好地驗證了我們的假說。反映企業信息透明度的變量之一“企業成立年限”,在模型中通過顯著性檢驗,且方向與我們預期判斷的一致。反映企業信息透明度的另一變量——企業規模,也在 10%的水平上通過顯著性檢驗,這說明,成立年限越短,規模越小,即信息越不透明的企業,越傾向于從中小銀行貸款,證明了本文提出的假說。

企業信用歷史變量未能通過顯著性檢驗,但方向與我們預期判斷一致。說明企業信用等級越高,越傾向于從大銀行貸款。不顯著的原因可能是因為,企業信用評級絕大部分是由所貸款的銀行來評估的,很少是由專門的評估機構來評估,由于各個銀行對企業信用評級標準不一樣,故信用級別較難以用來進行橫向比較。

是否為農業企業未能通過顯著性檢驗,從系數符號來看,影響方向為正向,即農業企業更傾向從大銀行獲得貸款。這可能是因為,大銀行中包括農業發展銀行的緣故,由于政策性因素,農業發展銀行向農業龍頭企業貸款,所以,對于相同規模的農業企業與非農企業來說,農業企業更可能獲得農業發展銀行 (大銀行)貸款。

固定資產比率在模型中十分顯著,但是方向為負,這與我們預期判斷并不一致。這可能是因為并非規模大的企業固定資產比率就高,而規模小的企業固定資產比率就低的緣故 (見表 5)。即,對于小規模企業來說,即使固定資產比率很高,但也難以從大銀行獲得貸款。

表 5 企業規模與固定資產比率之間的關系

企業盈利能力用了 2007年盈利水平來表示,結果也很顯著,影響方向和我們的判斷一致,即盈利能力越強,越容易從大銀行獲得貸款。業主文化程度在模型中不顯著,但與我們預期判斷方向一致,即業主文化程度越高,越容易從大銀行獲得貸款。

業主類似管理年限和是否擔任社會職務在模型中都不顯著。這說明業主類似管理年限和是否擔任社會職務與企業傾向于從大銀行貸款還是傾向于從小銀行貸款并無顯著影響。

從地區變量上來看,企業是否獲得大銀行貸款在地區間的差異顯著,東部企業從大銀行獲得貸款的概率高于中西部企業。這可能與地方經濟發展水平及制度環境有關,經濟發展水平越高、經濟越繁榮,企業的融資環境也越好。

從計量分析可以看出,信息不透明的中小企業傾向于從中小銀行貸款。由于企業規模越小,成立年限越短,財務越不規范,信息越不透明,故在計量模型中用企業規模和企業成立年限代表企業信息不透明程度,驗證了在獲得貸款的企業中,成立年限越短的企業、資產規模越小的企業越傾向于從中小銀行獲得貸款。

四、結論與建議

本文通過實證研究發現,中小銀行的地緣性優勢和組織結構特征使其能夠對中小企業進行有效篩選和監督,并且,這種地緣優勢和組織結構特征有利于中小銀行對中小企業利用軟信息。而軟信息在一定程度上可以替代硬信息,進而可以緩解中小企業信息不對稱程度。在緩解信息不對稱問題之后,能夠在提高利率水平和降低對抵押品的要求的情況下較好地控制風險,從而提高對中小企業的供給意愿,進而緩解中小企業的信貸約束。中小銀行結構簡單、機制靈活、決策鏈條短、審批時間快的特點,適合資金周轉快的中小企業對資金需求的季節性和臨時性的特征。要想緩解中小企業貸款難,面臨的信貸約束強的問題,應該大力發展中小銀行,更好的貼近中小企業的需求,創新金融產品,更好的服務于中小企業的發展。

〔1〕劉雅文.中小企業融資的信息不對稱問題分析與對策研究 〔J〕.情報科學,2007,(05).

〔2〕林毅夫,李永軍.中小金融機構發展與中小企業融資 〔J〕.經濟研究,2001,(01).

〔3〕李志赟.銀行結構與中小企業融資 〔J〕.經濟研究,2002,(06).

〔4〕張杰.民營經濟的金融困境與融資次序 〔J〕.經濟研究,2000,(04).

〔5〕董彥嶺.中小企業銀行信貸融資研究 〔M〕.經濟科學出版社,2005.

〔6〕陳天閣,方兆本.支持中小企業融資的銀企規模匹配模型研究 〔J〕.科學學與科學技術管理,2005,(04).

〔7〕BergerA.N,and Udell G.F.,The Economics of SmallBusiness Finance:The Role of Private Equity and DebtMarket in the Financial Growth Cycle〔J〕.Journal ofBanking and Finance,1998,(22):613-667.

〔8〕張捷.中小企業的關系型借貸與銀行組織結構 〔J〕.經濟研究,2002,(6).

〔9〕BergerA.N,andUdell G.F.,SmallBusiness CreditAvailability and Relationship Lending:The Importance ofBankOrganizational Structure〔J〕.The Economic Journal,2002,112:32-53

〔10〕ayaratne J,Wolken J,How Important are SmallBanks to SmallBusinessLending,New Evidence from a Survey of Small Fir ms〔J〕.Journal ofBanking&Finance,1999,(23):427-458.

〔11〕〔12〕馬九杰.農村金融風險管理與信貸約束問題研究 〔M〕.中國經濟出版社,2004.

F832.35

A

1004—0633(2011)04—054—05

本文得到教育部哲學社會科學重大課題攻關項目〈我國農村金融體系建設與創新機制研究〉 (項目編號:07JZD0009)、國家社會科學基金重點項目〈面向弱勢群體的金融組織及服務創新研究〉(項目編號:08AJY027)的資助。本文曾入選“后危機時代的糧食安全與農村發展國際研討會 (2010南京)”,感謝與會專家的意見,當然,文責自負。

2011—05—05

張劍,中國農業銀行總行農村產業金融部,研究方向:農村金融,中小企業融資。北京 100005姜濤,博士,南京農業大學經濟管理學院講師,研究方向:企業管理,盈余管理。江蘇南京 210095謝欣,中國人民銀行蘭州中心支行,研究方向:農村金融、風險控制。甘肅蘭州 730000了以大銀行為主的高度集中的金融體制。但大型金融機構天生不適合為中小企業服務,不可避免地造成我國中小企業的融資困難。因此,他們認為,大力發展和完善中小金融機構是解決我國中小企業融資難問題的根本出路。李志赟建立了一個中小企業融資分析框架,發現,在引入中小銀行之后,中小企業信貸將增加,社會總福利也將增加。他提出,我國應該建立起以中小金融機構為主體的金融體系。〔3〕

(本文責任編輯 王云川)