信息不對稱、供應鏈金融與融資約束
——基于電子行業的實證研究

孫鴻博 中南財經政法大學

一、引言

隨著5G時代的逐步到來和我國核心技術的不斷提升，電子行業受到人們越來越多的關注。電子行業包括半導體、電子元件、光學光電子、電子制造等產業，均位于供應鏈上游，為核心科技企業提供電子零部件產品，承擔著供應商的角色，是5G建設中不可忽視的重要行業。但由于其規模較小、抵押擔保能力弱，往往面臨著融資難、融資貴的境遇。供應鏈金融的出現改善了這一困境，即通過引入產業鏈中的核心企業，提高上下游中小企業的信貸信用度，緩解其融資約束。在此背景下，本文基于信息不對稱視角，探究了供應鏈金融如何更好的緩解電子行業企業的融資約束，為供應鏈金融的發展提供經驗證據及數據支撐。

二、理論分析與研究假設

（一）信息不對稱程度對融資約束的影響分析

商業銀行在為供應鏈中的核心科技型企業提供信貸服務時，往往可以借助其更加透明的財務報表和信息披露數據對其進行資格審查，而在與位于供應鏈上游的規模較小的電子行業企業交易時，對于對企業的財務情況、資信狀況等并不了解，雙方之間信息不對稱程度較高[1]。因此商業銀行更加偏向于為信息更透明的核心企業提供融資服務，而通過提高貸款門檻、增加貸款利率的方式彌補在與電子行業企業交易中處于的信息劣勢，這部分風險溢價使得電子行業企業存在著較高的融資約束。

假設1：電子行業企業的融資約束與信息不對稱程度存在正相關關系。

（二）供應鏈金融對融資約束的影響分析

電子行業中企業同供應鏈中的核心企業相比無規模優勢，且抵押物較少，因此存在一定程度的融資約束。而供應鏈金融中的應收賬款融資方式可以幫助上游企業緩解融資約束。在傳統的供應鏈中，核心企業往往利用自身優勢采取先取貨后付款的方式，較長的還款期限對上游供應商的資金周轉造成了較大壓力。而在應收賬款融資模式中，供應商可以將核心企業賒銷時產生的應收賬款作為還款來源，利用核心企業的信用作為擔保，獲得融資[2]。而第三方物流行業的興起也使得供應鏈金融具有更廣闊的發展空間，即在金融機構放貸前，核心企業與物流機構可以對供應商進行預先評估，在放貸后，核心企業和物流機構可以加強對供應商的監督，控制供應商的信貸風險[3]。

另一方面，在供應鏈金融模式下，核心企業的信譽延展到上游供應商中，使得雙方捆綁在一起，存在著共同的目標和利益。若供應商信貸違約，便會失去與核心企業合作的機會。因此電子行業的企業作為供應商，必須自覺規范行為，按時還款付息。

假設2：供應鏈金融可以緩解電子行業企業的融資約束。

（三）不同信息不對稱程度下供應鏈金融緩解融資約束的差異分析

銀企之間的信息不對稱可能導致企業利用信息優勢損害金融機構的利益。而在信息不對稱程度較低時，即銀行等金融機構對電子行業企業的資金流、信息流等有著更為全面的了解時，供應鏈金融的模式使得銀行對于鏈上的各個企業和交易都有了更為清晰的認識，在此基礎上，核心企業可以利用其規模優勢為供應商提供更多的擔保，這對于抵押品較少的供應商而言無異于降低貸款門檻及融資成本，增加了融資積極性。因此，較低的信息不對稱程度可以更好的實現供應鏈上的信息傳遞，使得電子行業等供應商的信貸渠道更加通暢，緩解融資約束。

假設3：在信息不對稱程度較低的情況下，供應鏈金融能更好的緩解電子行業的融資約束。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

2012年被認為是供應鏈金融初步成熟的時間節點，因此本文選取2012年-2019年滬深A股上市企業中申萬行業（新）分類下的電子行業的面板數據作為研究樣本，剔除指標不完整的公司，進行1%的縮尾處理以消除極端值的影響。本文數據全部來源于東方財富choice數據庫。

（二）變量定義

1.供應鏈金融指標（SCF）的設計：

目前國內外一般采取兩種方式對供應鏈金融進行測度。其一是通過全國短期貸款發生額、商業匯票發生額及貼現發生額對供應鏈金融發展水平進行衡量[4]。其二是通過測度企業是否被關聯企業擔保，進而判斷企業的供應鏈金融水平[5]。

本文參考方法一，以短期借款與應付票據之和與當期總資產的比值作為衡量供應鏈金融發展水平的指標，這也是國內目前應用最為廣泛的測度供應鏈金融的指標。

2.信息不對稱指標（DIF）的設計：

由于信息不對稱程度不僅與市場中的公開信息總量有直接的關系，與信息的披露質量、對信息的解讀等一系列主觀因素也有著密不可分的聯系，因此如何衡量資本市場的信息不對稱程度對于國內外專家學者而言依然是一個尚未達成共識的議題。Holod & Peek（2007）認為公司的流動性和信息不對稱具有十分緊密的關系[6]，因此本文參考王蕾等（2019）的做法，選取我國股票市場的年周轉率（年換手率）測度信息不對稱程度[7]，年換手率反映了投資者交易股票的愿望，越高意味著交易意愿越強，信息不對稱程度越低。即DIF與信息不對稱程度呈現負相關關系。

其他變量的設計如表1所示。

表1 變量定義表

（三）模型構建

本文借鑒Heitor Almeida等（2004）提出的現金-現金流敏感性模型（CFF模型）[8]，同時參考（Khurana、Martin 和 Pereira，2006）的研究[9]得到公式（1）。

CFF模型認為當企業面臨著較高的外部融資約束時，就會偏向于持有更多的現金來滿足企業日常經營及投資的需求。而當企業外部融資約束小時，考慮到現金持有成本，企業會減少現金的持有量。若企業經營活動現金流的系數顯著為正，則意味著企業存在融資約束，且越大，代表融資約束越高。

四、實證分析

（一）描述性統計

如表2的描述性統計結果所示，各企業的現金及現金等價物的變動（△CASH）最大值和最小值分別為0.9458613和-0.9681636，意味著電子行業的現金增量情況存在著較大差異，對其持有現金的影響因素進行具體分析具有較強的實際意義。同時，樣本企業的信息不對稱指標（DIF）標準差為3.063823，意味著銀企之間的信息不對稱程度存在較大差異。供應鏈金融指標（SCF）的均值為0.3472863，說明電子行業的供應鏈金融發展程度良好，但是最值之間差距較大，說明供應鏈金融在電子行業中發展并不平衡，普及率還需進一步提升。

表2 描述性統計

GRO 824 0.2428521 0.5083463 -0.957615 2.157549 NWC 824 0.1449091 0.4778104 -0.9677815 0.9764842 EXP 824 0.4065285 0.2676611 -0.298325 0.9915174

（二）回歸分析

為檢驗電子行業企業的融資約束同供應鏈金融、信息不對稱之間的關系，本文通過上述公式進行回歸分析以驗證假設1-3，同時將樣本數據按照信息不對稱程度分為高信息不對稱組和低信息不對稱組，以驗證假設4。

從表4中的回歸結果中可以看出，模型1、模型2及模型3的全樣本中的經營活動現金流的系數皆顯著為正，從數值上可以看出，系數大小皆在0.2左右，意味著當經營活動現金流每增加1元，企業就需要為未來的投資預留0.2元左右的現金，說明電子行業企業存在著一定程度的融資約束。

從模型2的回歸結果可以看出，信息不對稱和經營活動現金流的交互項（DIF×CF）系數顯著且為負數，說明當企業的換手率提高1個單位時，信息不對稱程度減少，企業的融資約束降低0.043615個單位，該結果對假設2進行了驗證。

如模型3的全樣本數據回歸結果所示，供應鏈金融與經營活動現金流的交互項（SCF×CF）在10%的顯著性水平下系數為-0.264557，意味著供應鏈金融可以有效減小電子行業企業的現金-現金流敏感性系數，即供應鏈金融可以緩解電子行業的融資約束，假設3成立。同時，在低信息不對稱組中，該系數顯著且為-0.342704，其絕對值大于全樣本的絕對值，而這一系數在高信息不對稱組中不顯著，說明低信息不對稱的樣本企業能夠通過供應鏈金融緩解更多的融資約束，假設4得到驗證。

表3 回歸結果

（四）穩健性檢驗

本文采取替換變量的方法進行穩健性檢驗，參照施曉敏（2015）的觀點，選取滯后一期的每股凈資產與每股股價之比作為信息不對稱程度的度量指標[10]，當比值越大時，每股股價中反應的凈資產越多，即該公司在資本市場上的信息傳遞越好，信息不對稱程度越低。假設依然得到驗證。

五、結論

本文從理論層面分析了信息不對稱、供應鏈金融與融資約束之間的關系，認為供應鏈金融可以幫助電子行業企業緩解融資約束，且緩解效果在信息不對稱程度較低時表現更為明顯，并利用2012年—2019年的滬深A股中電子行業企業作為樣本數據進行實證分析以證明上述觀點。因此，電子行業企業應當建立健全信息披露制度，提高公司的信息透明度，加強與銀行等金融機構的聯系，降低信息不對稱程度，使得供應鏈金融發揮出更大的優勢。