產融結合對物流行業融資約束影響的實證研究

周 麗，賴曉東

（西南交通大學 經濟管理學院，四川 成都 610031）

產融結合對物流行業融資約束影響的實證研究

周 麗，賴曉東

（西南交通大學 經濟管理學院，四川 成都 610031）

以2010-2015年物流行業上市公司為研究樣本，采用差分廣義矩估計(DIFF-GMM)與系統廣義矩估計(SYS-GMM)動態面板模型實證檢驗銀行、保險和證券公司持股對物流行業上市公司融資約束的影響。研究結果發現，與非產融結合企業相比，物流企業通過產融結合與金融企業成為利益相關者，有利于緩解物流企業的融資約束。

物流行業；產融結合；融資約束；動態面板模型

1 引言

改革開放以來，隨著市場經濟快速發展和經濟全球化，我國物流業順勢興起，尤其在21世紀初，在消費和電子商務市場的帶動下，物流行業搭上了互聯網高速發展的順風車。在消費作為促進經濟發展的主要推動力的背景下，物流企業也從客戶的需求出發創新物流技術和產品，結合互聯網思維為客戶提供更便捷、更全面的服務。但是，在激烈的行業競爭壓力下，日趨成熟的物流體系也不足以滿足企業的盈利要求。在原有的盈利模式基礎上，通過與銀行、保險、證券等金融中介以股權滲透、人事參與、財務等方式，滿足資金供需雙方的需求進行產融結合，獲取兩個行業的協同效應，提升各自在行業中的競爭力成為大勢所趨。作為金融市場的三大支柱，銀行、保險和證券行業是推動經濟發展的主要力量，對企業成長也起著至關重要的支撐作用。產融結合一方面可以降低企業的信息不對稱水平，減少審核程序和降低成本，成為企業的一個外部監管者；另一方面金融企業可以利用其在資本市場的優勢和地位，憑借專業的投融資經驗，幫助物流企業發展籌集到更多的資金。物流金融的推出，更是將物流業與金融業緊密結合在一起。作為一個勞動密集型和大眾服務型行業，物流業可以直接接觸客戶，通過物流服務了解客戶的經營狀況和未來前景，以此可以和銀行建立信用平臺和監督體系。如音飛儲存（603066）通過中融人壽保險股份有限公司持股，中儲股份（600787）通過中國人壽保險股份有限公司和太平洋證券股份有限公司持股進行產融結合，將兩家公司產融結合前后的財務數據和投融資狀況對比，產融結合后企業利潤率更高，并能優化企業資源配置，緩解融資約束。

在現有關于物流行業的研究中，從產融結合視角分析物流上市企業發展金融體系保障問題的研究較少，從企業微觀層面的實證研究亦較少。因此，本文以實證的方式研究金融市場資金是否能有效緩解物流企業的融資約束，研究成果有利于豐富有關產融結合對物流業發展作用的文獻，為決策層采用金融手段推進物流行業發展提供參考。

2 理論基礎與問題的提出

銀行、保險、證券作為金融市場的三大支柱，在資本市場上擁有專業的投融資和風險管理經驗，能幫助企業改善投資效率，減少融資成本，緩解融資約束。Greenwood and Jovanovic(1990)提出：金融中介能夠利用其專業優勢，降低信息收集和處理的成本，向更有前景的企業提供資金，為企業提供更有效率的資本配置。在投融資效率方面，Khanna and Yafeh(2007)以新興市場國家的企業為研究對象，認為企業參與金融機構能夠降低企業融資時的信息不對稱和交易成本，提升資本的使用效率。藺元（2010）認為上市公司借助產融結合構建融資平臺，一方面可以突破產業資本自身資金積累局限，為企業資本積累和擴大再生產提供資金保障，另一方面，可以借助金融機構較為方便地聚集和集中各種社會資金，緩解了企業發展過程中面臨的融資約束問題。何婧和徐龍炳(2012)發現，產業資本向金融行業滲透可以增加企業價值，反過來金融市場也有力支持了產業資本的擴張。鄧建平和曾勇(2011)以民營企業為樣本，提出產融結合將有利于節約企業外部融資所付出的信用和信息甄別、履約等交易費用，從而降低融資成本，緩解融資約束。

從不同的參股金融體系來看，郭牧炫和廖慧（2013）實證分析發現，企業與銀行產融結合能幫助企業獲得外部融資，顯著緩解上市公司的融資約束。姚德權和王帥（2011）從產融結合對企業運營效率影響出發，發現隨著證券公司風險管理和控制能力的增強，會給企業的運營效率帶來正面效應。保險作為經營、管理風險的特殊金融企業，陳棟等(2012)以上市公司季度數據為樣本研究發現：上市公司與保險公司產融結合能夠有效緩解企業的融資約束，同時能夠降低信息不對稱水平和企業流動性風險。產融結合已是物流企業發展物流金融的重要戰略，基于已有研究，由此提出假設：

H1：產融結合有助于緩解物流行業上市公司的融資約束。

3 研究設計

3.1 樣本選擇與數據來源

2008年，全球爆發了金融危機，對國內外經濟造成了重大沖擊，2009年市場緩慢修復，為排除金融危機對研究內容的影響，選取2010-2015年申銀萬國二級行業中物流業上市公司為研究樣本，研究各變量從上市公司每年披露的年報和Wind金融數據庫中搜集。到2015年，物流行業上市公司有25家，共得到有效觀測值121個。本文使用了EXCEL 軟件對基本數據進行處理，運用Stata 12.0軟件進行描述性統計、單位根檢驗以及動態面板回歸分析。

3.2 變量的定義

（1）因變量。采用現金持有量變動作為被解釋變量，現金持有量為當年財務報告中現金及現金等價物的數據，△Cash=（第t年現金持有量-第t-1年現金持有量）/第t年總資產。

（2）自變量。①產融結合(Dummy)：從Wind金融數據庫獲取是否產融結合虛擬變量，若銀行、保險或證券公司參股物流企業，則賦值為1，否則賦值為0。由于數據的缺失，本文選擇的標準是考察樣本企業和保險公司的前十大股東。②現金流量：Cashflow=經營活動現金流量凈額/總資產。

（3）控制變量。借鑒已有研究，選取資產負債率（Debt）、凈資產收益率（ROE）、資產流動性（Liq）作為控制變量。

3.3 模型設計

基于上述假設，提出模型（1）：

模型中，β代表系數，下標i代表公司，t代表年份。

借鑒連玉君等(2010)的研究，采用現金-現金流敏感性模型構建模型（1）。在模型中加入現金流量變量與產融結合的交乘項，該項代表產融結合對融資約束的增量影響。如果該交乘項系數β4顯著為負，則表明產融結合能夠有效地緩解物流企業的融資約束。由于因變量的滯后一期項作為解釋變量，從而導致解釋變量具有內生性，若采用最小二乘法（OLS）或靜態面板模型進行估計，將得到一個有偏誤的估計量。為了解決這個問題，Arellano and Bond（1991）、Arellano and Bover(1995)、Blundell and Bond(1998)提出差分廣義矩估計法（Difference GMM）和系統廣義矩（System GMM），極大的提高了估計參數的有效性和一致性。因此，研究采用動態面板模型。

4 實證分析

4.1 描述性統計和相關性分析

表1是對2010-2015年保險、銀行和證券持股物流上市企業的統計分析，分析發現，股權方式投資物流業以保險和證券公司為主，銀行參股物流行業上市公司的較少，只在2011年有一家，是興業銀行股份有限公司濟南分行參股瑞茂通（600180），而有36個公司分別在不同的年度與證券行業或保險行業進行了產融結合，其中有五家公司同時被保險和證券公司持股。因此，產融結合的樣本有32個觀測值，占總樣本觀測值的26%，且在研究期間產融結合并沒有明顯的上升和下降趨勢，但2015年進行產融結合的物流上市企業最多。

表1 產融結合情況分析

表2是對各變量進行描述性分析，被解釋變量現金持有量變動的均值為0.009 18，中位數為0.010 9，其均值小于中位數，表明樣本公司現金持有量變動整體呈現左偏。產融結合的均值為0.264，表明樣本中平均約有26.4%的公司產融結合，說明物流上市公司與三大金融體系產融結合的比率還比較低。

4.2 單位根檢驗

經濟變量大都是非平穩的，為防止偽回歸，在回歸之前采用Fisher-ADF和Fisher-PP檢驗對變量進行單位根檢驗。從表3可以看出，變量在5%的水平下都通過了顯著性檢驗，說明各變量水平值都平穩，不存在單位根。

表2 描述性統計

表3 單位根檢驗

4.3 協整檢驗

若各變量單整階數相同，則可以進行協整檢驗。借鑒Kao(1999)的研究，選擇Kao檢驗來檢驗變量是否協整。從表4得出，Kao檢驗的ADF統計量在1%的顯著性水平下拒絕不存在協整的原假設，表明變量之間存在長期的協整關系。所以可以直接進行回歸分析，不存在偽回歸。

表4 協整檢驗

4.4 動態面板回歸

根據已有研究，我們利用差分廣義矩估計(DIFFGMM)與系統廣義矩估計(SYS-GMM)方法對模型（1）進行參數估計。為了減輕序列的不平穩，分別采用非穩健一階段估計和穩健二階段估計這兩種修正方法進行分析。從表5的AR(2)P值可知，在采用動態面板模型進行估計時均不存在二階自相關，而從Hansen檢驗和Sargan檢驗的P值進一步表明，工具變量的選取是合理的，沒有過度識別的問題。

表5中，△Cashi,t-1系數顯著為負，這表明現金持有量變動的滯后項會對當期產生顯著影響，也證實了使用動態面板進行分析的必要性和合理性。根據Opler等(1994)、劉博研和韓立巖(2012)研究，顯著為負表明樣本企業存在最優的目標現金持有水平，現金持有圍繞目標值上下浮動。同時，交乘項（Cashflow×Dummy）在5%水平下顯著為負，這表明產融結合能顯著緩解物流企業的融資約束，由于金融行業是一個敏感性行業，其擁有更專業的信息收集和信息處理技術，加上成熟的投融資體系，產融結合可在一定程度上達到資源共享，以提高企業的效率、緩解企業的融資約束、改善企業公司治理等，與前文假設相符。

表5 動態面板回歸

5 結論

在消費推動經濟發展的背景下，電子商務行業蓬勃興起，帶動了我國物流行業的發展。隨著我國交通運輸業和互聯網高新技術產業的發展，傳統的物流形式已不能滿足消費者的需求，為提供便捷、快速、全面的服務，物流金融應運而生。但我國產業經濟高速發展，金融市場也逐漸健全與完善，傳統的以銀行信貸為主的融資模式已不能滿足物流企業生產經營的需求，由于物流行業上市公司發展已經到一個瓶頸期，使其對金融資本有著強烈的訴求。借助動態面板模型差分廣義矩估計法（Difference GMM）和系統廣義矩（System GMM），以2010-2015年物流上市企業為樣本，在控制了凈資產收益率、資產負債率、流動性等因素之后，研究發現，與非產融結合企業相比，物流企業通過銀行、保險和證券險公司持股與金融行業建立良好的合作關系，成為利益相關者，有利于緩解物流企業的融資約束。根據研究結論，提出以下建議：

第一，對于證券業，積極開展物流企業與證券業健康、合理的產融結合，搭建產融平臺，一方面對于證券企業來說是資金運用的需要，另一方面幫助物流企業識別市場風險，將利益與證券企業綁在一起，實現產融雙方的共贏。

第二，對于銀行，加強金融創新，推進物流金融業務的健康發展，使物流企業與銀行緊密合作，利用雙方業務優勢，構建信用體系和監督平臺，降低雙方在資本市場上的風險。

第三，保險作為特殊的金融企業，自2015年初以來，保險公司舉牌上市的數量占總數的三分之一，使得險資一次又一次攪動資本市場和監管層等各方的神經。作為監管層，應加強制度優化來監督險資進入產業經濟的健康發展，為緩解企業的融資約束和促進企業的發展做好制度保障，使產業體系、政策體系、法律體系、道德規范體系、社會合作體系等按照一定的機理有序運行，以保證產業資本和險資正常、合規的投資行為。

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Empirical Study on Influence of Industry-financing Integration on Financial Constraint of Logistics Industry

Zhou Li,Lai Xiaodong
(School of Economics&Management,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)

In this paper,with the listed logistics enterprises in the 2010-2015 period as the research sample,we used the dynamic panel model with DIFF-GMM and SYS-GMM to investigate the influence of the stock holding of the bank,insurer and securities company on the financial constraint of the listed logistics enterprises,finding that as compared with enterprises without industry-financing integration,the logistics enterprises became stakeholder with the financial enterprises through industry-financing integration,which helped relieving their financial constraint.

logistics industry;industry-financing integration;financial constraint;dynamic panel model

F224.0;F830.571

A

1005-152X(2017)06-0063-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.06.017

2017-03-21

教育部人文社科基金規劃項目（15YJA790031）

周麗（1990-），女，河南商丘人，西南交通大學經濟管理學院碩士研究生；賴曉東（1972-），女，四川成都人，西南交通大學經濟管理學院副教授，博士，研究方向：非銀行金融機構經營管理、公司理財。