互聯網金融發展、銀企關聯與創業板公司債務融資

馬 玎（博士），萬蓬勃

一、引言

創業板公司大多處于初創階段，屬于創新型、高成長性、高風險的科技型中小企業。相比主板與中小板，創業板公司科技創新能力更強，但技術風險更高，信息不對稱更嚴重，規模小且資產少，因而其債務融資易受到較大的限制，并遭受銀行的信貸配給。一方面，創業板公司的負債結構相對不均衡；另一方面，創業板公司在獲得融資時更傾向于將其用于高風險的創新研發，投資回報存在較大的不確定性，因而增加了籌資難度。近十年來互聯網金融飛速發展，其依托信息技術有效緩解了中小企業的融資約束。謝平等[1]在梳理互聯網金融模式的基礎上，提出了互聯網金融可以緩解信息不對稱并提高金融資源配置效率的觀點。宮曉林[2]認為，基于大數據、云計算的互聯網金融模式可以超越傳統融資方式的資源配置效率，大幅降低交易成本，有效解決中小企業融資難題。王馨[3]基于“長尾”理論指出，互聯網金融減輕了信貸配給程度，促進了金融資源的合理配置，有效匹配了小微企業融資需求。

現有研究也從不同視角證實了銀企關聯對中小企業融資的顯著作用，鄧超等[4]指出，銀企的長期合作關系提高了企業的會計信息透明度，降低了企業融資成本。張敏等[5]認為，商業銀行大股東可以通過降低銀行高管薪酬與業績的關聯性獲得更多關聯貸款。唐瑋等[6]實證檢驗發現，銀企關聯的存在顯著緩解了融資性負債對企業研發投資的約束。然而，已有研究僅囿于互聯網金融對中小企業融資影響機理的定性分析，為數不多的經驗研究僅論證了互聯網金融發展對中小企業融資約束的緩解作用。在銀企關聯的研究中，也存在樣本代表性不強或銀企關聯衡量方式片面性的問題。特別是鮮有文獻對比分析互聯網金融發展和銀企關聯對債務融資的作用程度，對影響融資決策的具體維度也尚不明確。這一方面使得對于傳統金融可獲得性和互聯網金融發展產生的區別化的影響及其影響途徑的認識較為有限，另一方面也難以揭示銀企關聯和互聯網金融是否存在替代或互補關系。

鑒于此，本文從融資能力和融資結構視角，考察了銀企關聯和互聯網金融發展對創業板公司在融資規模、資本成本、貸款期限上的區別化影響，并進一步通過分組回歸探究銀企關聯和互聯網金融在創業板公司融資活動中的交互影響，識別了傳統金融可獲得性和非傳統金融可獲得性在公司債務融資中的替代機制，從而為創業板公司提高債務融資效率，改進融資策略提供借鑒和思路。

二、理論分析和研究假設

創業板公司大多從事高科技業務，具有較高的成長性，多為科技型中小企業。本文依據科技型中小企業的相關文獻梳理互聯網金融發展與銀企關聯影響創業板公司債務融資的機制。

1.債務期限結構。從資金供求層面來看，互聯網金融模式很好地匹配了科技型中小企業的融資特點。在資金需求方面，科技型中小企業的融資特點是“短、急、頻、快”。由于長期負債會產生更大的信息成本，信息不對稱嚴重的公司可能更傾向于發行短期債務[7]，初創期的企業普遍存在信息約束問題，并且缺乏高效的財務計劃與管理策略，經常會出現短暫性資金周轉困難，資金使用迫切程度高，因而往往傾向于選擇審批流程較簡便、資金發放更快捷的短期債務融資。在資金供給方面，互聯網金融能夠滿足科技型中小企業“短、急、頻、快”的資金需求。資金供需雙方的快速匹配、更高效率的審批程序縮短了從貸款申請至放款完成的時間，幫助企業及時獲得資金。隨時隨地的線上信貸申請，靈活便捷的信貸流程，填補了企業頻繁面臨的流動性缺口。此外，信用捆綁與抵押物等擔保要素的缺失、貸后風險控制能力的不足使互聯網金融更傾向于提供短期小額信貸服務。

銀企關聯從以下兩個方面影響企業的債務結構：①從聲譽的視角來看，聘請銀行背景的人員擔任公司高管能夠提供潛在的擔保和聲譽機制，使企業更容易獲得銀行的信任，這種關系機制便于企業獲取稀缺的長期貸款資金。②從社會資本的視角來看，這種關系網絡作為企業調動稀有資源能力的社會資本，幫助企業獲得長期信貸，進而轉化為生產經營所需的實物資本與研發成果。在實證研究層面，Chammlind 等[8]以泰國公司為研究樣本，發現通過建立銀企關聯，企業能夠有效增加長期借款總額，且只需要提供更少的抵押物。鄧建平和曾勇[9]指出，銀企關聯使企業長期借款增量提高，并擁有更優的債務期限結構?；诖?，本文提出以下假設：

H1：互聯網金融的發展有助于創業板公司增加其短期債務，銀企關聯有助于創業板公司增加其長期債務。

2.債務融資成本?；赪illamson[10]的交易成本理論，互聯網金融通過降低交易成本影響公司債務融資成本，主要表現在搜尋成本、信息成本以及議價成本三個維度。搜尋成本體現尋找合意交易對象的難易程度，互聯網金融平臺打破了金融系統的壟斷，更多經濟主體得以參與到金融活動中，使搜尋成本大大降低。信息成本反映為獲取交易對象信息并進行信息交換所耗費的資源，互聯網金融減少了信息不對稱，使交易雙方能夠借助互聯網了解對方基本財務與信用狀況[2]，進而提高市場交易的匹配效率，使信息成本大大降低。議價成本反映交易雙方討價還價的成本，未來不確定性以及交易雙方不信任是議價成本產生的重要原因，互聯網金融基于對龐大數據的分析鑒定，估測和控制風險并建立信用體系，資金供求雙方得以高效理性地訂立契約，進而議價成本大大降低。

現有文獻揭示了銀企關聯能夠有效降低企業債務融資成本。在持股關聯方面，企業持有商業銀行股份可以促進債權人與股東之間利益沖突的緩解，令企業獲得成本更低的關聯貸款[11]。在高管關聯方面有學者發現，具備銀行背景的成員加入公司的董事會，能通過運用自身的專業知識為企業做出有效的融資決策，并降低信息不對稱程度，進而顯著降低公司貸款費用[12]?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O：

H2：互聯網金融的發展和銀企關聯可以減少創業板公司的債務融資成本。

3.債務融資規模。從互聯網金融發展影響企業融資規模角度來看，互聯網金融多元化業務為科技型中小企業在生命周期各個階段擴大融資規模提供了可能性。初創期企業信用機制有限，面臨銀行信貸配給，具有“草根”與普惠特征的互聯網金融成為緩解信息不對稱的一把鑰匙，為初創期企業提供無抵押、低門檻的融資支持[13]。成長期企業交易記錄較多，能夠通過互聯網借貸解決臨時性資金周轉困難，補充流動性。成熟期企業交易記錄與財務數據較為全面，聲譽已建立并且效益穩定，通過互聯網金融，企業能夠方便快捷地融得用于業務拓展的資金。

從銀企關聯影響企業融資規模角度來看，現有研究基于資源、信息、管理三個角度探討銀企關聯緩解企業融資約束的機制[14]。資源效應表現為關系網絡與尋租中介所帶來的關系資源優勢，這種資源優勢能夠影響銀行信貸資源的配置，使企業通過金融資源的代理人獲取貸款[15]。信息效應表現為信息中介和聲譽擔保，通過銀企關聯，一方面銀行便于獲取企業真實的經營信息，另一方面為企業提供聲譽和隱性擔保機制，使得銀行會在一定程度上放寬對企業會計信息的要求[16]，幫助企業擴大債務規模。管理效應體現為企業融資管理的改善，銀行工作背景的董事利用自身的金融技能提高企業融資決策效率，并幫助企業獲得更多貸款?；诖?，本文提出以下假設：

H3：互聯網金融的發展和銀企關聯可以擴大創業板公司債務融資規模。

三、研究設計

1.樣本選擇與數據來源。本文選取2010 ～2016年的非金融創業板上市公司為研究樣本。樣本公司的年度財務數據來源于CSMAR數據庫公司研究系列下的財務報表數據，衡量銀企關聯的數據源于CSMAR數據庫人物特征系列下的上市公司人物特征數據以及公司研究系列下的股權性質數據，衡量互聯網金融發展的數據源于網貸之家官網手工收集的各省P2P 經營中平臺數量。從原始樣本中剔除了所有者權益為負值或0 的公司、主要研究變量缺失的樣本。最終篩選出7 年共計603 個公司的2792個非平衡面板觀察值。本文各變量的定義如表1所示。

表1 變量定義

2.模型的構建與變量選取。企業的融資行為體現為融資能力和融資結構兩個方面：企業融資規模以及資本成本的大小反映了企業融資能力，申請貸款的期限又是衡量企業融資結構的重要標準[17]。一般而言，企業可以采取內源融資、債務融資或股權融資等方式緩解融資約束，但內源融資以及股權融資難以測度互聯網金融與銀企關聯所發揮的作用。因此，本文選擇從債務融資規模、成本和結構三個維度，實證分析互聯網金融發展以及銀企關聯對創業板公司債務融資的作用機制。具體而言，借鑒王營、曹廷求[18]分析企業債務融資決策的方法，構建如下回歸模型來實證研究互聯網金融發展與銀企關聯對科技型中小企業債務融資的影響：

本文采用債務融資規模lfinance、債務融資成本icost、長期負債比例longtl 和短期負債比例shorttl 作為實證研究設計的被解釋變量。

解釋變量方面，銀企關聯主要有兩種表現形式。一種是將企業的董事曾經或者目前在商業銀行任職定義為銀企關聯[19]。國內學者依據此定義認為銀企關聯具體表現為：①董事現在或者曾經在商業銀行總行擔任高管（行長或副行長）；②董事或監事在商業銀行分行和支行擔任高管（行長或副行長）；③董事有在商業銀行重要部門和崗位任職的經歷[14]。另一種表現為企業持股銀行。一方面，當下銀行業對股東持股比例有著嚴格限定；另一方面，一般而言前十大股東對公司經營決策會產生重大影響，有學者則把建立銀行關聯的企業定義為持有單一銀行股權超過2%且為前十大股東的企業[20]。然而，銀企關聯的特征不僅局限于上述兩種方式，本文借鑒程小可等[21]的衡量方法，將至少存在以下五種情況之一定義為企業存在銀企關聯（bankbond 取值為1）：公司高管在銀行兼職、公司高管或實際控制人曾在銀行任職、公司的關聯方中涉及銀行、銀行為公司的大股東之一或公司持股銀行。當公司不具備上述特征時，則bankbond取值為0。

現有研究較少涉及互聯網金融發展水平的定量測度，已有研究采用互聯網金融規模增長率（相比上一年互聯網金融規模增長的百分比）反映互聯網金融發展水平[22]，抑或運用文本挖掘法構建的互聯網金融指數。該方法基于智能算法，從大規模的非結構化文本集中提取涉及互聯網金融的重要文本信息，進而通過因子分析法構建互聯網金融指數[23]。也有學者從支付結算、投資融資以及金融基礎設施建設等維度選取了共8 項反映互聯網金融發展的指標，應用因子分析法構建互聯網金融發展指數[24]。本文借鑒袁樂平等[22]的測度方式，以不同創業板公司所在省（直轄市）歷年新增P2P網貸平臺數量衡量互聯網金融發展程度。

為了提升研究結論的穩健性，參考李萬福等[25]以及程小可等[21]的研究，控制以下變量：每股收益eps、賬面市值比m/b、股權集中度shrhfd、固定資產比例fixasset、公司規模size和對外商業信用credit。文獻已證明上述指標的波動同樣會影響企業的債務融資決策，因而加以控制。

四、實證分析

1.變量描述性統計。表2 列示了研究樣本的描述性統計結果。關于債務融資規模lfinance，創業板公司年均債務融資增加額占總資產的0.107，最大值和最小值分別為8.633和-0.483，說明不同公司獲取的債務資源規模存在較大差距；在債務融資成本icost 方面，以利息費用計算的債務融資成本變化的均值為-0.050，最大值為0.206，最小值為-2.032，說明不同創業板公司獲取債務融資成本異質性較高；關于債務期限結構，長期負債比例longtl 的均值為-0.003，最小值為-0.779，最大值為0.689，短期負債比例shorttl 的均值為-0.012，最小值為-0.686，最大值為0.737。關于主要解釋變量，互聯網金融發展指數ifd的均值為30.818，標準差為41.775，最小值和最大值分別為0和138，一方面說明近年來國內整體互聯網金融飛速發展，為中小企業融資提供了較好的平臺與環境，另一方面反映了不同創業板上市公司所在地區互聯網金融發展程度存在顯著差距；銀企關聯指數bankbond的均值為0.249，最大值為1.000，最小值為0，說明有24.9%的創業板上市公司建立了銀企關聯。關于控制變量，公司規模size的均值和標準差處于合理范圍內，不存在極端值；對外商業信用credit 均值為0.208，反映出創業板公司資信水平普遍較低；企業每股收益eps均值為0.474，最小值和最大值之間差距較大，表明企業盈利能力存在一定差異；公司固定資產比例fixasset的均值為0.15，標準差為0.116，表明該指標普遍較低；賬面市值比m/b 的均值為0.375，標準差為0.23，這與創業板上市公司的高成長性相關；股權集中度shrhfd 均值為0.121，標準差為0.092，反映出樣本公司具有較低的股權集中度。

表2 全樣本描述性統計

2.實證結果分析。由于本研究樣本選取的是從2010 ～2016 年的面板數據，因此需要判斷是運用負二項隨機回歸模型還是采用負二項固定效應模型。依據Hausman 檢驗，所有模型均未能在顯著性水平下拒絕原假設，因此選擇負二項隨機回歸模型。表3列示了全樣本實證檢驗的回歸結果。從回歸系數來看，互聯網金融發展ifd 的系數在模型（1）、模型（3）中在1%的水平上顯著為正，說明互聯網金融模式的信息技術效應能夠幫助創業板公司提高債務融資規模，獲得更多短期債務融資，這印證了假設1、假設3。模型（2）和模型（4）中ifd 的系數反映出互聯網金融發展與債務融資成本和公司長期債務比例均不存在關聯性。銀企關聯bankbond 在模型（2）中在10%的水平上顯著為負，但在模型（1）、模型（3）、模型（4）中的估計系數不顯著，這說明銀企關聯能夠在一定程度上降低企業債務融資成本，這與假設2一致，但其對公司債務總規模以及長、短期負債比例的影響均不顯著。這可能是因為：一方面，創業板公司主要通過股權融資緩解融資約束，負債水平不高同時權益融資比重過大，對關聯貸款的需求程度不高，存在未充分利用關聯信貸的可能性；另一方面，“兩高六新”的顯著特征使創業板公司普遍能夠獲得可觀的政策補助，政府為創新研發投資提供的資金沒有增加公司的經營風險，不存在資金成本，因而這種對政策支持企業進行的金融資源的配給輸送會對銀企關聯形成替代。創業板上市公司不同于主板上市公司以及一般意義上的中小企業，銀企關聯提供關系網絡、信息渠道、聲譽擔保以及改善公司融資管理的效用是相對有限的。針對銀企關聯與互聯網金融發展在創業板公司融資決策中所發揮的交互效應，將在下文做進一步討論。

控制變量方面，每股收益eps 與短期負債比例shorttl 和長期負債比例longtl的系數均顯著為負，說明公司盈利能力越強，創業板公司越傾向于降低短期及長期債務融資占比。公司賬面市值比m/b 與債務融資規模lfinance顯著正相關，表明高成長性的公司更傾向于擴大自身債務融資規模。公司固定資產比例fixasset 與債務融資規模lfinance、長期負債比例longtl的系數顯著為負，與債務融資成本icost的系數顯著為正，說明較低的固定資產比例會提高公司資產的流動性，并增強營運能力，進而幫助企業以更低的成本獲得更多的信用貸款，同時也延長了債務期限。公司規模size與債務融資規模lfinance、長期負債比例longtl 和債務融資成本icost 顯著正相關，說明資產體量越大的公司相應的負債規模越大，長期負債規模越大，融資成本越高。對外商業信用credit 與債務融資成本icost 的系數顯著為正，表明公司應收賬款、應收票據、預付賬款等資產占比越高，公司信用越低，投資者所需承擔的未知風險越高，進而提高了企業債務融資成本。

3.進一步分析。從表2的描述性統計結果來看，目前我國不同創業板上市公司所在地區的互聯網金融發展程度存在顯著差距。此外，創業板上市公司以無銀企關聯企業為主，約有近25%的公司具備銀企關聯特征，本文將樣本分為有無銀企關聯樣本組以及高低互聯網金融發展程度組先后進行回歸，進一步探究這兩種融資方式對創業板公司債務融資決策的作用機制。

表3 全樣本實證回歸結果

銀企關系分組回歸結果如表4 所示。從回歸系數來看，互聯網金融發展ifd 與短期負債比例shorttl在無銀企關聯的樣本公司中顯著為正，而在有銀企關聯的樣本中不顯著，表明不具備銀企關聯的創業板公司會更多借助互聯網金融平臺增加短期債務，而有銀企關聯企業則更多地借助銀行資源或其他渠道獲取短期債務。這說明在滿足公司生產經營流動性需要的短期債務方面，銀企關聯與互聯網金融發展間存在替代效應。

互聯網金融發展水平分組回歸結果如表5 所示。從模型（2）的回歸結果來看，銀企關聯顯著降低了債務融資成本。從bankbond回歸系數大小來看，低互聯網金融發展程度分組樣本中，銀企關聯對融資成本降低的程度要高于高互聯網金融發展水平分組。分析其原因，低互聯網金融發展程度樣本公司多集中在我國中西部欠發達地區，創業板公司所處地區市場化程度較低，金融市場不發達，信貸尋租空間更大，經濟中非市場因素使得建立銀企關聯顯得更為重要，聘請銀行背景高管對于企業債務融資的幫助作用也會更顯著，進而能在更大程度上降低貸款費用。

表4 銀企關系分組回歸

表5 互聯網金融發展水平分組回歸

五、穩健性檢驗

由于本文模型設定為面板數據隨機效應模型，并通過了Hausman 檢驗，而銀企關聯和互聯網金融發展相對企業融資來說為外生變量，因而模型設定誤差和互為因果問題可以不予考慮。本文主要從遺漏變量和替換變量兩方面進行穩健性分析。首先，為避免某一特定行業影響回歸結果，本文引入行業虛擬變量來控制行業效應。從因變量替換來看，本文在融資規模、融資成本和融資結構的衡量上均采用絕對值，而絕對值指標容易受到企業屬性的影響。為了得到銀企關聯和互聯網金融發展水平的凈影響，本文設定融資規模擴大、融資成本降低、短期融資比例上升、長期融資比例上升虛擬變量作為因變量，采用Tobit 模型進行回歸。從控制變量的替換來看，由于創業板上市公司中存在較大比例的家族企業，股權結構的顯著特征在于共同控制，因此，本文用公司前三位大股東持股比例的平方和——赫芬達爾指數shrhfd3 來替換公司第一大股東持股比例平方和的股權集中度指標shrhfd。全樣本穩健性分析結果列示于表6中。

表6 穩健性檢驗結果

表6 的結果顯示，除互聯網金融發展的顯著性略有差異外，銀企關聯與其他控制變量的回歸結果與前文結果基本一致。此外，分樣本穩健性分析結果也與前文結果基本一致，限于篇幅此處不予列示。

六、結論

本文對互聯網金融發展和銀企關聯影響科技中小企業的債務融資規模、融資成本、融資結構三個維度進行了理論分析，并以2010 ～2016 年創業板上市公司為樣本進行了實證檢驗。檢驗結果顯示，就創業板上市公司整體而言，互聯網金融的發展有助于公司獲取債務融資，并且主要通過擴大債務融資規模以及增加短期債務的方式實現。銀企關聯并未體現出預期的正面影響，雖能在一定程度上降低公司債務融資成本，但對總的債務規模以及長期負債比例的增加所發揮的積極作用有限?；ヂ摼W金融平臺的普惠性與靈活性很好地匹配了創業板公司的融資特點，不僅依托信息技術降低了交易的搜尋成本、信息成本、議價成本，而且利用業務多元化幫助不同生命周期的企業擴大了融資規模。銀企關聯提供關系網絡、信息渠道、聲譽擔保的能力以及改善企業融資管理的效用是相對有限的，公司存在未充分利用關聯信貸的可能性。進一步，在滿足公司生產經營需要的短期債務方面，互聯網金融發展對銀企關聯存在部分替代性；在減少融資成本方面，銀企關聯在低互聯網金融發展程度地區發揮的作用更為顯著。為幫助創業板公司提高債務融資管理效率，優化債務融資決策，進而緩解融資約束，本文提出幾點政策建議：

1.發展銀企關系，拓展融資渠道。在利用關系型借貸方面，低互聯網發展程度地區創業板公司更要發揮主動性，正視銀企關聯的重要性，通過建立密切的銀企關系，為自身創新研發活動提供長遠的資金保障。

2.調整債務結構，降低短期負債占比。當下創業板公司短期債務占比過高，使得企業創新研發投資資金供給不足，故應進一步增加長期負債所占比例，充分利用關聯信貸獲取長期債務，降低流動負債比率，提高負債資金的使用效率。

3.對接發展階段，發揮互補作用。銀企關聯和互聯網金融這兩種模式在企業不同發展階段都是不可或缺的。創業板公司應把銀企關聯與互聯網金融的資源進行合理配置，在初創、發展和成熟期做出合理的融資決策，使兩者在時間上形成互補，保證創業板公司在發展的任何階段都能獲得融資。

4.促進融合發展，優化融資模式。央行和銀監會等監管機構可出臺政策以促進互聯網金融與商業銀行之間業務的合作，實現優勢互補。互聯網金融平臺利用商業銀行公信力、資金實力、風險管理等優勢幫助創業板公司獲取更多短期債務，商業銀行利用互聯網金融數據資源的挖掘積累優勢降低交易成本，幫助創業板公司提髙長期借款水平。二者通過戰略合作取長補短，形成一種更加完善的融資模式。