我國民營企業貸款的距離影響因素分析

許坤++笪亨果

摘要：選取我國2011年滬深兩市A股的628家民營上市企業的貸款數據為樣本進行實證分析發現：銀行貸款量與銀行到企業之間距離具有顯著的負相關關系，說明銀企距離是制約我國民營企業貸款的一個重要影響因素；地區金融發展與企業的銀行貸款量之間具有顯著的負相關的關系，說明了競爭關系對企業外地銀行貸款的抑制作用不是表現在區域的銀行網點的競爭，而是地區的金融發展。因此，應重視銀企距離，加大地區金融發展。

關鍵詞： 銀行貸款；銀企距離；地區金融發展

中圖分類號：F823.41文獻標識碼：A文章編號：1003-7217（2015）02-0009-07

一、引言

銀行信貸仍是目前我國民營企業較為重要的資金來源。銀企距離是否會對企業銀行借貸行為產生重要影響；在其他條件給定的情況下，企業是否會偏好于距離近的銀行進行借貸，這是一個值得研究的問題。那么，距離是否會影響到銀行借貸行為，這種影響是否存在區域差別；銀行之間的競爭關系是否會對這種關系產生影響。

民營經濟作為我國國民經濟的重要組成部分，為社會提供了大量的消費產品，同時也解決了大量勞動力就業問題。近些年，世界經濟受次貸危機影響萎靡不振，國內經濟增長乏力以及人民幣升值預期下，民營企業生存狀況堪憂，融資難、融資貴問題特別突出。民營企業屬于中小型企業，以關系型貸款模式為主，信息是其能否獲取銀行貸款的重要因素，距離又是信息的影響因素之一，因而銀企距離是民營企業貸款融資一個不可忽視的影響因素。

二、文獻綜述

近年來學界圍繞著距離產生的一系列金融問題進行了全面而深入的探討。Berger et al（2003）實證發現，歐洲20國的銀行在國際化和全球化過程中，企業更加偏好選擇本國銀行提供的金融業務[1]。Buch（2005）通過研究法國、德國、意大利、英國和美國五個國家銀行的資產負債表，發現銀行在距離遠的市場上會持有較低的信貸資產[2]。Grinblatt and Keloharju（2001）同樣發現在股票市場上，個人投資者會偏好距離近的企業，然而機構投資者偏好距離遠的企業[3]。上述研究說明：距離對于經濟主體的融資行為是有影響的。

在距離與銀行借貸關系的研究過程中存在著兩種思路：第一種思路認為，在技術進步的情況下，距離對于銀行的借貸影響會越來越小。Petersen and Rajan（2002）研究發現，從1973～1993年美國的小企業的銀行借貸距離（企業總部到銀行機構的距離）在不斷地擴大，面對面的交流方式已逐漸被電話、電子郵件等非面對面的交流方式取代。他們認為在信息技術進步的推動下，銀行采用更多網絡的信息聯系方式，采用數學模型進行銀行貸款的風險分析，代替了依靠單個信貸員進行信貸的傳統人工方式，提高了銀行的效率，使銀行能夠進行遠距離貸款[4]。第二種思路認為，只要距離對信息獲取產生干擾，就會明顯影響銀行借貸。銀行獲取企業的信息分為兩種類型，一種是硬信息，另一種是軟信息（Petersen，2004；Agarwal and Hauswald，2010）。企業的資產負債表、員工數量等屬于硬信息，企業高管的性格特征、風險屬性等屬于軟信息。通常情況下，軟信息更加有利于銀行信貸風險控制。在遠距離傳播中，信息的強度和準確性降低，距離對信息造成干擾。因此，與距企業遠的銀行相比，距企業近的銀行更容易獲取企業的軟信息。距企業近的銀行發放貸款時，面臨不確定性相對較小，提高了銀行貸款質量。距離能夠對銀行信貸產生影響，主要原因是距離干擾了信息。距離和信息干擾成正比，而信息干擾又和成本成正比，所以，銀行為了彌補成本必然對遠距離企業要求支付更高的貸款利率，即距離與銀行貸款利率呈正相關。Knyazeva and Knyazeva（2012） 采用美國上市企業，銀企距離的中位數是935千米，實證發現距離與銀行利率之間具有顯著的正向關系，并且把因距離而發生的成本上升主要歸因于監督成本的增加。但也有部分學者持有截然不同的觀點，即距離與銀行貸款利率呈負相關，認為遠距離企業融資成本要比近距離企業低[5]。Dgryse and Ongena（2005）采用比利時小企業樣本，銀企距離的中位數是2.25千米，實證發現距離與銀行貸款的利率之間具有顯著的負相關的關系。他們認為由于地域區別和企業的議價能力，銀行對企業存在價格歧視。銀行為了獲得更多貸款業務量，往往根據距離的遠近進行價格歧視，即對遠距離的企業進行貸款利率折價，對本地企業卻要求更高的貸款利率[6]。

不同研究思路產生了不同研究結論，其實質上是研究著眼點不同。第一種思路以時間為研究維度，強調技術進步替代了銀企距離對銀行借貸信息獲取制約的影響。但技術進步是一個可觀測但很難度量的變量，而且它不能解釋單純空間物理距離對銀行借貸的作用原理和機制，不利于銀行進行風險控制。所以，第一種思路的解釋力有限。第二種思路著眼于空間維度，以信息受距離阻礙為內在發生作用機制，探討了距離如何影響了企業貸款行為。它把信息受距離阻礙直接轉化為企業或銀行由于距離遠而發生的成本，但它忽視了影響銀行貸款的競爭距離等空間因素。這使得第二種思路的結論缺乏可靠性。

為此，本文擬采用信息被阻礙的研究視角，結合競爭影響因素，通過利用2011年中國滬深A股上市民營企業貸款的截面數據，研究空間物理距離對于銀行借貸行為的影響。

財經理論與實踐（雙月刊）2015年第2期2015年第2期（總第194期）許坤，笪亨果：我國民營企業貸款的距離影響因素分析

三、研究假設

信息是銀行正確篩選、剔除次品客戶的關鍵。在我國信貸市場，由于民營企業本身的透明度低，具有潛在掠奪銀行貸款的行為動機。因此，獲取充分的信息成為銀行對民營企業發放貸款時防止逆向選擇的重要的手段。但是，空間的距離阻礙和干擾了信息。隨著距離的增加，信息的數量和精度會出現大幅度下降。為此提出假設1。

假設1：在其他條件給定的情況下，企業的銀行貸款量與企業到銀行的距離之間成顯著的負相關的關系。

銀行在對企業發放貸款的時候，不僅會根據對企業信息的掌握程度決策，還會受到企業本地銀行的競爭影響。因為距離企業近的銀行會具有更好信息優勢。Degryse and Ongena（2005）發現企業本地競爭銀行與企業的距離和本地的銀行業競爭程度具有很強的關聯性。企業本地銀行業競爭激烈，信貸約束較小，企業就會選擇更多本地的銀行貸款，使企業外地銀行貸款量出現下降。銀行間的競爭關系對于企業的外地貸款具有顯著抑制作用。為此，提出假設2。

假設2：企業的銀行貸款量與企業到競爭銀行的距離具有顯著的正相關的關系。

四、研究設計

（一）樣本建立

選取2011年滬深兩市A股上市的民營企業①，按照La porta et al（1999）的層層追溯所有權關系鏈的方法，當發現上市企業的實際控制人為自然人時，將企業確認為民營企業。在確認的民營企業中，進行以下篩選：刪除樣本中發行B股和H股的企業；刪除樣本中行業為金融業的上市企業；刪除樣本中ST、*ST、SST、S*ST和S的上市企業；刪除樣本凈利潤為負和利息支付倍數小于1的上市企業；刪除樣本中實際控制人為外國人的樣本。這樣共獲得了628家民營的上市企業。

（二）變量定義與解釋

1.距離。

Distance： 銀企距離，即發放貸款銀行機構到獲得貸款民營企業注冊總部之間的直線物理距離。這是主要關注的解釋變量。為了平滑數據和對數據進行正態化，對變量進行取自然對數，標記為 lgdistance，并在回歸中使用。

2.企業特征。

Size：企業的大小，即企業的總資產取自然對數。企業的大小對企業獲取銀行貸款具有重要的作用。Tang：企業固定資產，即企業的固定資產與總資產的比例。企業的固定資產越高，可抵押資產越多，從而越容易獲得銀行貸款。

Roa：企業的資產回報率，即企業的利潤與總資產的比例。企業的資產回報率越高，說明企業的經營的業績越好，從而有利于企業獲得銀行的貸款。

Payability：企業的利息支付倍數，即企業的利潤總額和財務費用之和與財務費用之間的比例。企業的利息支付倍數是對企業還款能力的衡量，利息支付倍數越高，說明企業償還貸款的能力越強。

Tobinq：托賓Q值，即企業市場價值與期末總資產的比例。Risk：企業的風險，即企業2007～2011年每個季度的Roa的標準差。風險是銀行發放貸款最重要的衡量的因素，風險越大，銀行會減少貸款發放。

Firmyear：企業的年限，即企業成立的時間到2011年的整數年份。這個指標可以衡量企業的公開硬信息，企業存在時間越長，市場公開的硬信息越多，軟信息越少。

3.貸款特征。

Loan：銀行的貸款，即銀行貸款數量，這是主要關注的被解釋變量。為了讓銀行貸款數量進行相對化和去單位化，運用替代指標lev，企業的銀行貸款融資比，即企業的銀行貸款與企業總資產之間比例。Collateral：貸款的抵押品。抵押品是銀行貸款一個重要的特征，這是一個虛擬變量，當每項貸款具有質押品或抵押品，此變量是1，否則是0。

Relating：關聯貸款。這是一個虛擬變量，當獲得貸款具有關聯時，該變量是1，否則是0。獲得貸款的企業有關聯時，貸款企業可能會借機對銀行貸款進行掠奪，加大銀行貸款的風險，使銀行的擔保機制失去應有作用。

4.競爭關系。

Cdistance：競爭銀企距離，即距企業總部最近的競爭銀行機構與企業總部之間的直線物理距離。這是衡量銀行業之間的競爭程度的指標，該指標越小，說明競爭銀行距企業越近，越容易獲得企業的信息，給貸款銀行帶來競爭壓力。Cbbank：競爭銀行的類型。這是一個虛擬變量，當競爭銀行是國有大型銀行時，變量是1；否則，變量是0。競爭銀行的類型對發放貸款銀行的貸款量具有重要的影響。

5.制度環境。

Finance1：金融業競爭指數1，此變量來自樊綱，王小魯和朱恒鵬（2006）[7]編制的“中國市場化指數”中的子指標（4a1）。該指標是用來衡量銀行的競爭程度，該指標越大，說明該地區的銀行業競爭激烈，企業獲取貸款相對容易。Finance2：金融業競爭指數2，即企業所在的省份非國有金融機構吸收的存款量占金融機構吸收存款總量的比例。該指標用來衡量銀行業的競爭程度，該指標越大，說明該地區銀行業競爭激烈，企業獲取銀行貸款相對容易。Market：企業所在省份的市場化指數，該指數從政府與市場關系、非國有經濟發展、產品市場發育、要素市場發育與市場中介和法律環境五個方面衡量各地區市場化的進程。該指標越大，說明該地區市場化程度高。Pgdp：地區生產總值比例，即企業所在省份的地區生產總值占全國生產總值的比例。Pfinance：金融發展指數，即企業所在省份的金融業的產值占地區生產總值的比例。該指標越大，說明該地區金融業發達，該地區金融業的競爭相對激烈，企業獲得貸款相對容易。Pergdp：人均地區生產總值，即企業所在省份的人均地區生產總值。該指標越大，說明該地區經濟發展程度高。

（三）數據來源

數據主要來自兩個方面：一是手工收集，二是數據庫整理。數據按照變量的類型分為距離指標、企業特征指標、貸款特征指標、競爭關系指標、制度環境指標。手工收集的指標有距離指標和競爭關系指標②。數據庫整理的指標中，企業特征和貸款特征的數據來自國泰安數據庫（CSMAR）；制度環境的指標，部分來自《中國市場化指數-各地區市場化相對進程2006年度報告》[7]，另一部分來自2011年《中國統計年鑒》。

（四）模型方法

首先以企業的特征變量和貸款的特征變量為控制變量，以銀企距離為主要的解釋變量得到基本的模型1：

lev=α+β1×lgdistan ce+β2×size+β3×tan g+

β4×roa+β5×payability+β6×tobinq+β7×risk+

β8×firmyear+β9×collateral+β-10×relating+ε（1）

然后在模型1的基礎上加入競爭關系特征變量，研究銀行之間的網點競爭對企業貸款融資的影響，從而得到模型2：

lev=α+β1×lgdistan ce+β2×size+β3×tan g+

β4×roa+β5×payability+β6×tobinq+β7×risk+

β8×firmyear+β9×collateral+β-10×relating+

β-11×lg cdistan ce+β-12×cbbank+ε（2）

為了檢測關于競爭距離不顯著的原因分析，在模型2的基礎上加入反映地區金融發展的制度環境特征變量，研究各省的金融發展對企業貸款的抑制的效應，得到模型3：

lev=α+β1×lgdistance+β2×institution+

β3lgdistance×institution+β4×size+β5×tang+

β6×roa+β7×payability+β8×tobing+β9×risk+

β-10×firmyear+β-11×collateral+β-12relating+ε（3）

（五）描述性統計

表1列出了企業信息主要變量的描述性統計結果。從表1可以看出企業的總資產的均值是77億元，固定資產均值是12.9億元，利潤額均值是3.5億元，企業的年限均值是13.04年。從中可以看出，樣本中的民營企業的規模較大，質量也較好。銀行與企業距離的均值是454.58千米，中位數是91.55千米，標準差是603.88，此變量值的分布具有明顯的左偏。表2列出了各個地區（以省為單位）金融發展的相關的指標。

五、實證結果及其分析

（一）實證分析

表3顯示，主要解釋變量銀企距離系數全部顯著為負，可以看出銀企距離的增加會降低企業的銀行貸款，說明距離阻礙了銀行貸款的遠距離發放。距離對銀行的貸款出現負顯著關系，是因為距離阻礙了銀行獲取企業信息，特別是企業軟信息。距離越遠，銀行獲取信息越困難，為了控制風險，必須減少遠距離貸款量的發放。從而假設1得到支持。

控制變量中Size、Tang、Firmyear都出現了顯著的負相關關系，這是因為樣本中大量觀測都是短期貸款。銀行在發放短期貸款時，考察企業的流動性，偏向短期流動資產多的企業，側重于企業的短期的償付能力。因此，Size、Tang出現了顯著的負相關性。Firmyear出現負顯著性是因為變量衡量的是企業的公開硬信息多少，企業的公開硬信息與企業的銀行貸款的取得具有負相關。樣本出現大量短期銀行貸款，因為民營上市企業除了能夠進行銀行貸款的間接融資，還能夠進行股權直接融資。上市企業的長期資金一般通過股權融資獲得，成本較低。上市企業短期資金主要進行資金的周轉，一般通過銀行貸款獲得。變量抵押品的系數也是顯著為正，當企業的銀行貸款具有抵押品時，會提高企業銀行貸款，因為抵押品能夠降低風險。關系貸款顯著為負，當獲取銀行貸款的企業與擔保人具有關聯關系時，企業的貸款會出現下降。因為如果貸款出現關聯關系時，貸款企業就很可能掠奪銀行的貸款，引發道德風險問題。因此，銀行面對關聯貸款會減低貸款量。

表4顯示，解釋變量競爭銀企距離沒有出現顯著的情形，說明競爭銀行距貸款企業近，沒有對貸款企業的銀行貸款產生顯著影響。這與Degryse and Ongena（2005）發現銀行貸款的利率與競爭的銀行的距離具有顯著的正相關系是不一樣的。不顯著的結果說明在我國的銀行貸款市場上，銀行營業網點多不具有優勢，不能說明銀行之間的競爭關系不會對外地銀行貸款產生抑制作用。出現不顯著的原因在于：我國競爭銀企距離可能不是一個能夠很好衡量企業所在地的銀行間競爭程度的變量。因為我國的面積廣大，銀行業的發展在各個地區具有顯著的差異。Degryse and Ongena（2005）使用競爭銀企距離來代表本地銀行業的競爭關系，并且發現銀行間的競爭關系對外地銀行的利率具有顯著的抑制作用，原因是他們以歐洲的比利時為樣本。眾所周知，比利時地域狹小，競爭銀企距離與企業所在地區銀行業的競爭關系具有顯著的相關性。因此，我們必須用一個能夠更好衡量企業所在地區銀行業競爭程度的變量，才能正確地找到競爭關系與銀行貸款量之間的關系。

（二）進一步討論

為了檢驗關于競爭關系不顯著的分析，參考江偉（2011）、余明桂和潘洪波（2008）等做法[8，9]，選取一組新的變量來衡量地區的銀行業競爭關系：地區金融發展指數。該變量從地區整體出發，能夠很好地衡量一個地區金融業的發展程度，特別是地區銀行業發展和競爭程度。

表5顯示地區金融發展指數和銀企距離的交叉項系數全部顯著為負。說明地區金融發展會對企業外地的銀行存款產生明顯的抑制作用，從而說明企業所在地區的銀行競爭關系會顯著地影響企業的外地貸款。財務控制變量和貸款特征的控制變量與銀行貸款基本模型保持一致。從而對競爭關系的不顯著原因的討論得到了驗證。

（三）穩健性檢驗

以上對3個模型都進行了不同的變量選取，基本的結論未發生改變，其中銀行貸款擴展模型Ⅱ在3種替代的反映地區銀行業競爭和金融發展的指數下進行了檢驗，基本的結論未發生改變。回歸結果如表6。

考慮到銀行貸款的數量會直接影響銀行的貸款行為，因此，以銀行貸款量（Loan）的中位數為區分。企業的銀行貸款大于中位數為大額貸款，小于或等于中位數為小額貸款。分別對大額貸款和小額貸款進行分組回歸檢驗，主要結論未發生實質的改變。

考慮到企業的大小也會對銀行貸款的行為產生重要的影響，因此，以企業的總資產（Asset）的中位數來區分企業的大小，企業的總資產大于中位數的是大企業，小于中位數是小企業。根據企業的大小進行的分組回歸檢驗，其主要結論也未發生實質的改變。

六、結論及啟示

以上通過驗證2011年民營上市企業的貸款數據，發現銀企距離與企業的銀行貸款量之間具有顯著的負相關的關系，說明目前銀企距離對于我國銀行的信息收集的能力依然會產生重大的影響。距離干擾信息明顯，因此，銀行有必要采用更先進的信息技術和更先進的風險控制手段，加強信息的收集，特別是軟信息，防范企業利用信息不對稱掠奪銀行的貸款，產生銀行壞賬，導致金融系統的風險。以上研究沒有發現競爭銀企距離與企業的銀行貸款量之間具有顯著正相關的關系，因此，銀行的網點競爭對于獲取銀行的貸款是不發生作用的。但在競爭關系中，地區金融發展對于企業的外地銀行貸款具有顯著的抑制作用，因此，政府要大力發展地區金融，增加地區銀行業競爭程度，切實解決民營企業融資難的問題。

注釋：

①選擇民營上市企業為研究對象，主要基于以下的原因：我國民營企業獲取銀行貸款，更多是憑借企業自身的財務情況和發展機會，能夠反映市場行為。而國有企業獲取銀行貸款存在很多隱性干擾因素，如政府干預會顯著影響。相比之下，民營上市企業的信息披露更加規范，信息質量較好。

②其中距離指標是通過各個企業的年報找到企業注冊辦公地址，然后通過銀行貸款找到銀行地址，最后用電子地圖測量兩地之間的直線的物理距離。競爭關系指標通過電子地圖獲得企業總部附近距離最近的銀行名稱和距離。

③銀行貸款基本模型以企業的銀行貸款為被解釋變量，以銀企距離為主要的解釋變量。模型1.1是只含有企業財務特征的數據，模型1.2、模型1.3和模型1.4分別加入變量風險指數、抵押品、關聯貸款。模型1.5是一個完整的模型。

④銀行貸款擴展模型Ⅰ以企業的銀行貸款為被解釋變量，加入了競爭關系特征變量為解釋變量。模型2.1和2.2是分別加入變量競爭銀企距離和競爭銀行類型，模型2.3是一個完整的模型，模型2.4和2.5是分別加入了競爭銀企距離和競爭銀行與銀企距離的交叉項。

⑤銀行貸款擴展模型Ⅱ是以企業的銀行貸款為被解釋變量，加入了地區金融發展為解釋變量。模型3.1～3.3的制度環境變量分別是金融業競爭指數1、金融業競爭指數2、市場化指數。

參考文獻：

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[2]Buch C M. Distance and international banking [J]. Review of International Economics，2005，13（4）：787-804.

[3]Grinblatt M， Keloharju M. How distance，language， and culture influence stockholdings and trades [J].The Journal of Finance，2001，56（3）：1053-73.

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[5]Knyazeva A， Knyazeva D. Does being your banks neighbor matter？ [J].Journal of Banking & Finance， 2012，36（4）：1194-209.

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[7]樊綱，王小魯，朱恒鵬.中國市場化指數各省區市場化相對進程2006度報告（2001～2005指數）[M].北京：經濟科學出版社，2006.

[8]江偉.金融發展、銀行貸款與公司投資 [J]. 金融研究，2011，（4）：113-28.

[9]余明桂， 潘紅波.政府干預、法治、金融發展與國有企業銀行貸款 [J]. 金融研究，2008，（9）：1-22.

（責任編輯：寧曉青）