融資約束的影響因素

【摘 要】 本文運(yùn)用上市公司數(shù)據(jù)，利用HLM模型考察了公司內(nèi)部與外部因素對融資約束的影響。其中企業(yè)內(nèi)部包括了資產(chǎn)負(fù)債率，股權(quán)集中率，企業(yè)創(chuàng)新，公司投資，公司規(guī)模等因素；企業(yè)外部因素包括貨幣政策，匯率，媒體報道，市場化進(jìn)程，經(jīng)濟(jì)水平等因素。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)外部因素較為顯著影響融資約束。尤其是經(jīng)濟(jì)水平尤為顯著。

【關(guān)鍵詞】 HLM模型 融資約束

一.引言

自2008年以來，全球金融危機(jī)爆發(fā)，世界各國的經(jīng)濟(jì)都處于緩和期，目前我國的經(jīng)濟(jì)也是類似。因此，我國目前經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)期再加上經(jīng)濟(jì)處于改革時期，企業(yè)的融資是有一定困難的，許多企業(yè)的融資都受到約束，因此，研究融資約束的因素是很有必要的。

本文運(yùn)用上市公司數(shù)據(jù)，利用HLM模型考察了公司內(nèi)部與外部因素對融資約束的影響。其中企業(yè)內(nèi)部包括了資產(chǎn)負(fù)債率，股權(quán)集中率，企業(yè)創(chuàng)新，公司投資，公司規(guī)模等因素；企業(yè)外部因素包括貨幣政策，匯率，媒體報道，市場化進(jìn)程，經(jīng)濟(jì)水平等因素。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)外部因素較為顯著影響融資約束。

二.理論分析

傳統(tǒng)回歸系數(shù)的估計的標(biāo)準(zhǔn)誤依賴于相互獨(dú)立的假設(shè)，如果獨(dú)立性的假設(shè)不滿足，得到的標(biāo)準(zhǔn)誤的估計往往偏小，因此所犯第一類錯誤的概率往往偏大。HLM模型解決了這個問題，HLM模型可以明確地允許因變量水平在組內(nèi)和組間存在差異。一個簡單的HLM模型如下：

三.模型建立

首先我們確定因變量指標(biāo)，我們首先用分紅率對上市公司的融資約束做預(yù)分類，同時結(jié)合并購重組數(shù)據(jù)，外部融資約束程度的融資約束指數(shù)，投資效率損失，WW指數(shù)這四個指標(biāo)作為融資約束的指標(biāo)，即為因變量。

其次我們確定自變量，自變量我們分為兩大類，內(nèi)部因素和外部因素。其中企業(yè)內(nèi)部因素包括了資產(chǎn)負(fù)債率，公司規(guī)模，股權(quán)集中度即內(nèi)部控制，企業(yè)戰(zhàn)略激進(jìn)程度，企業(yè)創(chuàng)新，現(xiàn)金持有，公司投資，投資—資本存量。外部因素包括媒體報道，銀行業(yè)競爭，市場化進(jìn)程，房價，貨幣政策，匯率，GDP，利率。以往大部分文獻(xiàn)是以我國整體GDP 衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展，本文采用HLM模型，水平一采用我國整體人均GDP去衡量融資約束，水平二采用上市公司所在的城市的人均GDP去衡量該公司所處的經(jīng)濟(jì)大環(huán)境，若該公司有多個城市的業(yè)務(wù)，則采用規(guī)模最大的分公司（或總部）所在地來計算，若各個分公司所在地經(jīng)營規(guī)模相當(dāng)，則對各個城市分別回歸來研究融資約束情況。

四.數(shù)據(jù)處理

本文利用2008-2017中國上市公司數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，剔除銀行，證券，保險等金融業(yè)上市公司和風(fēng)險警示、資不抵債、數(shù)據(jù)不全的上市公司。在樣本篩選后，整理得30928個大中型企業(yè)這十年的數(shù)據(jù)，總計127570個觀察值。

五.主要結(jié)論

本文通過對內(nèi)外部因素研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟(jì)環(huán)境良好的情況下，公司內(nèi)部因素為影響融資約束的主要因素；而在經(jīng)濟(jì)水平較差的情況下，公司外部因素是影響融資約束的主要因素。

【參考文獻(xiàn)】

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作者簡介：杜玲中（出生年份1993-），性別女，民族漢，籍貫甘肅，學(xué)歷在讀研究生，單位：天津師范大學(xué)，研究方向：互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)。