高技術屬性、銀行關聯與民營企業信貸融資

王慶金,周 雪

(青島大學商學院,山東 青島 266071)

一、問題的提出

民營企業在我國市場經濟發展和提高就業率中發揮重要作用。然而，在新興市場國家，已有研究發現，由于國有企業和民營企業的資源稟賦具有與生俱來的差別，民營企業仍然面臨信貸歧視[1]。政府對許多經濟資源實施嚴格的控制，銀行大多為國有銀行，我國大部分銀行貸款依舊被國有企業吸收利用，民營企業難以獲得銀行貸款[2]。民營企業的信貸融資約束已經成為其發展的絆腳石，將信貸資金更多地投入到效率相對較低的國有企業中，嚴重降低了信貸市場的資金配置效率，不利于經濟增長[3]。因此，將民營企業信貸融資作為研究重點，對其影響因素進行探討是必要和緊迫的。

相比于國有企業，民營企業為獲取信貸融資，更有可能通過銀行關聯等方式增加信貸籌碼。Lu等[1]研究表明，與國有企業相比，民營企業更有可能入股銀行。唐建新等[4]在分析銀行關聯對信貸融資產生的影響時發現，銀行關聯對民營企業的影響強于其對國有企業信貸融資帶來的變化，原因在于民營企業遭受信貸歧視，而銀行關聯的建立可以顯著減輕信貸融資約束造成的困境。Sisli-Ciamarra[5]與Byrd和Mizruchi[6]的分析說明，銀行關聯能夠拓展民營企業的信息獲取渠道，幫助其把握關鍵的金融信息，銀行與企業之間建立聯系能夠使銀行獲得在市場中無法獲得的民營企業信息，同時緊密的銀行關聯會幫助企業降低信貸成本。若民營企業董事會中有人具有銀行背景，對民營企業信貸會有以下影響：以個人貸款形式增加企業負債比重、降低企業借款成本和民營企業的貸款抵押物要求。Chakravarty 和Yilmazer[7]強調，銀企關系是民營企業是否向銀行貸款和銀行是否向民營企業放款的重要參考因素。James[8]也指出，董事會中的銀行家能夠更直接參與對民營企業管理過程的監督，并且有助于銀行獲取企業的真實信息，從而更好地評估企業信譽度，為銀行放貸提供參考，基于該過程的信貸也降低了企業融資成本。此外，Kracaw和Zenner[9]的研究還說明，銀行家任職于私有企業董事會還具有正向外部性，能夠為企業贏得來自其他銀行的穩定資金來源。同時，我國處于經濟結構調整的轉型期，政府強調必須重視創新、重視高技術產業的發展，并實施高技術企業認定和補貼政策，鼓勵各銀行通過貸款扶持高技術企業，以促進和推動高技術企業的發展。因而，高技術屬性能夠享受稅收優惠和政策補貼，為民營企業緩解資金壓力[10]，從某種程度上可以降低債權人的風險，有利于民營企業信貸融資。

面對民營企業的信貸融資約束，高技術屬性和銀行關聯作為企業緩解融資困境的有效手段，高技術企業的創新優勢和銀行關聯的社會資本優勢均能夠對民營企業信貸融資帶來影響，然而當企業的高技術屬性遭遇了銀行關聯，銀行會更偏向于企業的何種特質呢？基于此，本文基于可信性信息理論和社會資本理論，運用2009—2016年的民營企業面板數據構建模型，重新解讀高技術屬性和銀行關聯對民營企業信貸融資的影響效果和差異。

二、理論分析與研究假設

可信性信息理論認為，信息的可信性主要通過信息發送者的聲譽或信息的內容建立[11]。信息的可信性(Credibility)對信息的說服性效果具有非常重要的影響[12]。可信性包括信息本身的可靠性(Reliability)和信息接受者的信任(Trust)，是決定信息分享有效性的關鍵。本文依據民營企業是否具有國家高技術企業認證來判定企業的高技術屬性，從可信性角度來看，高技術屬性意味著企業具有較高的創新聲譽，其對信貸融資的支持作用主要依靠政府政策和補貼。具體體現在：第一，具有高技術屬性的企業能夠享受政策性信貸。我國2006年頒布的《國家中長期科技發展規劃綱要》提出，鼓勵企業承擔技術創新任務，為企業的技術創新活動提供相應的財政稅收和金融政策支持，建立相應的人才培養體制和科技創新能力評價機制，為技術創新企業提供制度支持。因而，具有高技術屬性的民營企業能夠基于創新聲譽，向銀行傳達出其能獲得直接政策性貸款支持或以政府擔保的形式幫助其獲得銀行貸款的信息，從而改善銀行對高技術民營企業金融狀況的認識。第二，高技術企業享受金融支持。國家為扶持高技術企業發展，制定了一系列金融支持政策，如政府對企業進行的直接投資和各級政府補貼，以及國家對高技術企業稅收減免等政策。這類支持有助于高技術企業償債能力的改善，使高技術企業更好地承擔債務責任，從而改善高技術企業的獲貸競爭能力。因此，基于可信性信息理論，高技術企業的聲譽機制有助于銀行將補貼信息同高技術企業進行聯系，補貼帶來的金融改善重塑銀行對高技術企業的償貸能力評估，強化銀行對高技術企業償貸的信任。綜上，筆者提出如下假設：

假設1：高技術屬性能夠正向影響民營企業獲貸能力。

社會資本是社會網絡資源的體現，具體包括三個維度：一是結構維度，指人與人作為節點在社會網絡中形成的結構性聯系；二是關系維度，指人與人之間在不斷的長期交流中所建立的社會資本，包含信任、互惠和承諾等內容；三是認知維度，指通過社會網絡聯系而形成的共同認知和愿景[13]。本文將銀行關聯(Bankers on Board)界定為公司高管或主要股權持有人現在或曾經就職于銀行管理部門的情形。依據社會資本理論，銀行關聯意味著企業能夠進入到與銀行共同形成的社會網絡中，并依托于此社會網絡獲取信貸資源。其影響具體體現在：第一，銀行關聯的資源替代和補充作用。民營企業存在銀行關聯，主要是指企業高管或大股東具備銀行工作經歷，因而相關主體同其具備工作經歷的銀行工作人員具有社會關系。根據社會資本理論，這種不同主體之間形成的關系即為社會資本，并且這種社會資本是一種值得投資的長期資產，社會資本并不僅僅歸屬于能夠從中獲取利益的某個個體，而是作為一種集體所有物品而存在，并且社會資本存在于主體之間的關系中，而非存在于主體中，為促進社會資本的發展而進行的投資不適合量化測量[14]。因此，在民營企業向銀行申請貸款的過程中，通過銀行關聯而形成的社會資本能夠形成對其他貸款需求資源的替代或補充，從而幫助民營企業增強申請貸款的競爭力，提高獲得銀行貸款的可能性，降低債權人的風險[15]。第二，銀行關聯的信息傳播效應。根據信息可信性理論，信息傳播主要包括發送者(Source)、信息內容(Information)、傳播渠道(Channel)和接受者(Receptor)四項主要因素[16]，信息可信性能從信息發出者聲譽和信息內容兩方面獲得改善。當民營企業存在銀行關聯時，信息傳播可以從民營企業關聯者向銀行關聯對象傳播，鑒于在民營企業申貸過程中，合約達成之前銀行需考察和評估企業，合約進行中銀行需對企業進行監督，通過銀行關聯建構的信息渠道對企業有利，并且能夠依靠關聯者之間的信任機制來提高信息可信性，改善銀行和企業間的信息不對稱。在信息傳播過程中，關聯者能為借貸雙方提供不同價值的信息，按照聲譽機制，關聯者聲譽依附于個體，當其工作單位從銀行轉變為民營企業時，他在原單位的聲譽能夠幫助民營企業增加企業信息可信性，尤其在注重信用和聲譽的金融領域，關聯者的信用和聲譽會直接影響銀行對民營企業履行債務合約的判斷[17]。另外，在銀行任職的企業管理者或股東能對債務人進行監督，由于其在銀行任職，因而銀行的業務情況直接關系到其自身利益，該利益相關性有利于關聯者在債務契約監督過程中自我激勵，由關聯者對債務人進行監督能夠向銀行傳達更為可信的信息，改善銀行對民營企業的風險認知。綜上，銀行關聯信息效應能夠改善債務人和債權人間的信息不對稱，加強外部履約機制效力，使企業更可能成功獲貸。第三，銀行關聯的知識效應。存在銀行關聯說明民營企業高層管理者或主要股東具有從事銀行管理工作的經驗，即關聯者是金融領域專業人士，具備金融工作專業知識和實踐經驗，可為民營企業財務管理和融資提供知識支持。具體到民營企業信貸申請上，關聯者的先前金融經驗使其具備對民營企業信貸融資申請過程、側重點及申請材料準備方面的掌控能力，且憑借對金融領域的了解和工作經驗積累，能幫企業擬定信貸融資申請方案、決策申請時機，從而提高企業成功獲貸的機率。基于以上討論，筆者提出如下假設：

假設2：銀行關聯能夠正向影響民營企業獲貸能力。

根據上述分析，高技術屬性對民營企業獲得銀行信貸融資的支持作用主要體現在政策性信貸和政府金融支持兩方面，銀行關聯對民營企業信貸融資的支持作用體現在資源替補效應、信息傳播效應和知識效應三個方面。高技術屬性和銀行關聯對民營企業信貸融資的影響主要具有以下區別：第一，認定主體不同，高技術企業屬性的認定過程是由政府完成的，認定主體是政府，銀行關聯的建立過程是由企業和銀行完成的，認定主體是企業和銀行。第二，對民營企業信貸融資發揮影響的實施主體不同，高技術屬性對民營企業信貸融資影響的實施主體為政府，銀行關聯對民營企業信貸融資影響的實施主體為銀行關聯者。第三，信貸決策主體同認定主體和影響實施主體的統一性方面，民營企業信貸融資是民營企業從銀行獲取信貸資源的過程，該過程中銀行是信貸決策主體，高技術屬性的認定主體和影響實施主體是政府，與信貸決策主體不統一，銀行關聯的認定主體和影響實施主體是銀行，與信貸決策主體統一。因此，高技術屬性對銀行信貸決策過程不能直接產生影響，銀行關聯能夠對銀行信貸決策過程直接產生影響。由此，筆者提出如下假設：

假設3：銀行關聯比高技術屬性對民營企業信貸融資具有更大的正向影響效果。

三、數據來源、變量界定與模型構建

1.數據來源

本文原始數據采集對象為2009—2016年我國A股市場非金融類民營上市企業。數據來源于： RESSET金融研究數據庫、國泰安經濟金融研究數據庫、中國人民銀行官方網站和高技術企業認定公示網。根據研究需要，按以下標準保留數據：(1)凈資產收益率在-50%—50%的企業。(2)資產負債率不超過1的企業。(3)在2009—2016年間未被視為PT或ST的企業，防止樣本企業出現因財務風險退市或即將退市的狀況。(4)在2009—2016年間未發生行業變更的企業。(5)企業管理者的背景和履歷詳細，以保證變量信息完整性。經篩選，獲得在2009年1月初至2016年12月底合計涉及167家數據。

2.變量界定

本文中被解釋變量為民營企業信貸融資，用企業借款數量(Loan)表示，對民營企業借款總數取自然對數。解釋變量包含銀行關聯和高技術屬性，分別界定為：(1)銀行關聯(Bank)，即企業高管或主要股權持有人現在或曾經就職于銀行管理部門，滿足上述內容變量值取1，不滿足取0。(2)高技術屬性(Hte)，企業獲得高技術企業認證變量取值為1，否則取0。控制變量包含企業和財務特征，具體為：(1)企業規模(Size)，對企業資產取自然對數。(2)現金比率(Cash)，體現民營企業資金流動性。(3)企業成長能力(Growth)，即企業凈資產增長率。(4)資產可抵押性(Tangible)，為企業固定資產在總資產中的比重。(5)企業負債水平(Debt)，即企業資產負債率。(6)企業資產的凈利潤率(Roa)，體現民營企業資產的盈利水平。(7)流動比率(Currt)，即流動負債中企業流動資產的比重，體現企業流動資產可用于償還其短期負債的可能性。(8)凈資產收益率(Profit)，體現企業盈利能力。(9)外部融資需求(EXF)，定義為扣除融資產生的現金流量后，企業的投資和經營所產生的現金流量占期末資產的比率。(10)托賓Q值(Q)，在一定水平上體現企業的市場價值是否被高估。(11)賬面市值比(B/M)，說明企業財務狀況。虛擬變量為年度，以2009年為基準年，共設定8個變量。

3.模型構建

本文研究高技術屬性、銀行關聯對民營企業信貸融資的影響，為檢驗上述假設，構建模型如下：

Loani,t=α+β1Banki,t+β2Htei,t+γ1Sizei,t+γ2Cashi,t+γ3Growthi,t+γ4Tangiblei,t+γ5Debti,t+γ6Roai,t+γ7Currti,t+γ8Profiti,t+

γ9EXFi,t+γ10Qi,t+γ11(B/M)i,t+∑Year+εi,t

(1)

其中，ε為隨機誤差項，Year為年度虛擬變量。i和t分別表示企業和時間。

四、實證分析

1.描述性統計

各變量的描述性統計分析結果如表1所示。

表1 描述性統計結果(N=1 072)

從表1可以看出，Hte的均值為0.319，Bank的均值為0.144，說明本文中同時具備高技術屬性和銀行關聯的樣本較少。

2.相關系數分析與多重共線性檢驗

本文各主要變量的Spearman和Pearson相關系數幾乎都在0.01水平上顯著，可見，各變量之間的相關性較高，因而需要對研究涉及的主要變量進行多重共線性分析，方差膨脹因子(Variance Inflation Factor，VIF)和容忍度(1/ VIF)的分析結果如表2所示。

表2 多重共線性檢驗結果

從表2可以看出，各個變量的方差膨脹因子(VIF)均滿足多重共線性的判斷原則，并且通過計算，全樣本方差膨脹因子的平均值(Mean VIF)為3.049，因而共線性沒有對本文結果造成嚴重影響。這為后續論證提供了一定支持。

3.回歸結果與分析

本文采用Stata11.0分析高技術屬性、銀行關聯對信貸融資的影響。表3中列(1)為全樣本下的結果，觀測值為1 072；列(2)為只具有高技術屬性的樣本分析結果，觀測值為275；列(3)為只具有銀行關聯的樣本分析結果，觀測值為126。

表3 回歸結果

注：**、***表示在0.01、0.001水平(雙側)上顯著相關。

從表3可以看出，列(1)中銀行關聯系數為19.644，高技術屬性系數為0.181，并且二者均在0.001水平上顯著，由于|19.644|>|0.181|，因此，假設3獲得支持。基于列(2)回歸結果，當民營企業只具有高技術屬性而不具有銀行關聯時，高技術屬性的回歸系數為20.165，且在0.001水平上顯著，因此，具備高技術屬性能正向影響銀行借款數量，假設1獲得支持。基于列(3)回歸結果，當民營企業只具有銀行關聯而不具有高技術屬性時，銀行關聯的回歸系數為21.014，且在0.001水平上顯著，因此，假設2獲得支持。

4.內生性問題與穩健性檢驗

本文通過兩階段回歸來避免內生性問題。在第一步中，用過度識別檢驗確定工具變量識別度，判斷其識別適應性，若工具變量僅與內生變量相關，則通過檢驗。選擇企業所在地區的GDP值和失業率水平為工具變量對銀行關聯和企業高技術屬性進行內生性檢驗，并且所選取的工具變量均通過適應性檢驗。在第二步中，執行兩階段回歸，并通過DM檢驗來判斷內生性問題是否對工具變量兩階段回歸結果造成嚴重影響，對銀行關聯的內生性檢驗結果為p=0.406，接受原假設，說明內生性問題對回歸估計結果未造成嚴重影響，對企業高技術屬性的內生性檢驗結果為p=0.501，接受原假設，說明內生性問題可以忽略[18]。

本文采用變量替換的方式進行穩健性檢驗，將銀行關聯替換為管理者銀行關聯，將借款數量由借款數量的自然對數替換為企業借款數量占總資產的比重。替換后進行回歸分析發現研究結果未發生變化，說明研究結果穩健。

四、研究結論與啟示

1.研究結論

本文基于2009—2016年我國A股市場非金融類民營上市企業數據，構建模型實證檢驗高技術屬性、銀行關聯對民營企業信貸融資的影響，研究發現：第一，高技術屬性能夠顯著促進民營企業的信貸數量。第二，銀行關聯能夠集聚重要的社會資本，從而有益于民營企業成功獲得銀行貸款。第三，高技術屬性和銀行關聯相比較，銀行關聯對民營企業信貸融資的影響系數更大，意味著銀行關聯比高技術屬性更有助于民營企業獲取貸款。

2.啟示

本文對民營企業和政府部門有以下啟示：第一，民營企業應通過高技術企業認證帶來的政策優惠改善信貸融資情況。基于民營企業的信貸融資需求和社會責任，民營企業應致力于通過技術研發獲得技術優勢，努力獲得國家的高技術企業認定，通過政府的政策扶持提升其信貸融資效率，而非通過建立銀行關聯等尋租行為爭取信貸融資。第二，政府應基于社會資源配置視角，有力防范銀行關聯造成的資源配置扭曲。政府應就銀行就職人員和退休領導的兼職或未來職業類型進行限制，從銀行關聯的供給方約束由此類尋租行為造成的社會資源配置效率的損失。同時，繼續出臺相應政策保障銀行對于科技型企業的貸款扶持，以推進企業技術進步，助力各產業轉型升級。