微觀非金融企業杠桿治理的加減法

摘要：信貸市場是我國非金融企業債務融資的“活水”之源，是治理我國企業去杠桿和加杠桿難題的樞紐。文章基于2005—2015年獲得信貸支持的5 977筆非金融企業貸款數據，從信貸交易視角考察了信貸市場中企業杠桿率的異質性、影響因素及其潛在的去杠桿對象。在宏觀快速加杠桿期間，銀行信貸總體上發揮了微觀穩杠桿的作用。實證研究發現大型、公有制和異地企業更容易加杠桿，但異地大型企業的高杠桿缺乏經營效率支撐應是去杠桿的對象。文章還發現銀企關系、資產專用性等交易因素與杠桿率顯著相關。文章的研究結果為增進我國企業杠桿治理的協同性和精準度提供了明晰的政策參考。

關鍵詞：非金融企業;去杠桿;加杠桿;資本結構;信貸市場;金融改革

中圖分類號：F832.0;F832.4;F275 " 文獻標志碼：A " 文章編號：1008-5831（2021）03-0245-14

引言

信貸市場是我國非金融企業債務融資主要的“活水”之源，是治理企業去杠桿和加杠桿難題的樞紐。2008年全球金融危機以后，我國非金融企業杠桿率高且增長迅速，成為實體經濟高杠桿的根源[1]。為維護金融穩定，國內對經濟去杠桿迅速形成了廣泛共識。然而，在國際形勢更加復雜、國內市場對去杠桿的反應愈加劇烈的現實背景下，為減緩經濟增長下行壓力，經濟去杠桿化更需統籌兼顧[2]，尤其需要兼顧企業為減緩流動性壓力所誘致的合理加杠桿的需求。

中國社會科學院的統計數據顯示，2008—2015年我國進入長達7年的快速加杠桿時期，實體經濟杠桿率年均增長率超過12%，圖1直觀地呈現了我國實體經濟杠桿率及其構成的變化趨勢。從圖中可以看出，相比于政府和居民部門，非金融企業部門占實體經濟杠桿率的比重達到了約70%，對實體經濟的高杠桿產生了重要影響[3]。快速加杠桿所衍生的金融風險引起了中央的重視，黨的十八屆五中全會迅速提出去杠桿要求，2015年年底的中央經濟工作會議將去杠桿作為供給側結構性改革的核心目標之一，實體經濟正式進入去杠桿時期。2017年，非金融企業部門杠桿率在當年年底實現了自2008年以來的首次下降。

中央財經委員會在2018年4月首次提出結構性去杠桿思路，為市場化的去杠桿方式提供了科學指引。結構性去杠桿思路進一步明確了去杠桿的重點，對分部門、分債務類型提出了不同要求，還特別指明不求宏觀杠桿率的快速下降，而是在宏觀杠桿率相對平穩的情況下實現局部去杠桿。研究國內外去杠桿經濟后果的文獻資料，印證了我國結構性去杠桿思路的科學性。Mian和Sufi的研究表明，次貸危機后美國的去杠桿伴隨著信貸緊縮、失業率上升和總需求下降[9]。在去杠桿環境下，日本部分企業對邊際收益為正的項目也無投資愿意，導致企業資產負債表衰退[11]。金融部門去杠桿會抑制經濟增長，加劇經濟波動[12]。金融部門和非金融部門在去杠桿中會相互影響形成具有放大效應的負反饋循環，這可能誘致經濟深度衰退[13]。市場化改革是我國治理宏觀杠桿難題的重要政策選項[14]。短期而言，結構性去杠桿更有賴于政府高質量的制度供給，這有助于微觀市場主體形成穩定的政策預期，同政府形成杠桿治理的合力[15-16]。需要進一步思考的問題是，如何借助信貸資源市場化配置的力量化解我國微觀非金融企業的“去”或“加”杠桿難題？本文基于2005—2015年獲得信貸支持的5 977筆非金融企業貸款數據，把這一問題細分為以下兩個子問題求解。

一是信貸市場中影響企業加杠桿的主要因素有哪些？回答該問題的主要目的是從總體上把握異質企業杠桿結構的特征，以便于在杠桿治理中對癥下藥。這方面的研究與資本結構理論相關。王朝陽等認為影響企業杠桿的因素與影響其資本結構的因素是一致的，企業加杠桿或去杠桿實質上是反映資本結構的調整[15]。Baker和Martin[17]、朱武祥等[18]、譚小芬等[19]對這些影響因素作了系統闡述。Newman等考察了1 539個浙江民營中小企業，發現杠桿率與規模正相關，與盈利負相關，與固定資產比率的相關性不顯著[20]。Bhabra等選用我國上市公司數據，實證結果發現杠桿率與規模和固定資產比率正相關，與盈利和成長性負相關[21]。與先前研究不同的是，本文基于信貸市場，重點考察了多個與銀行表內授信直接相關的指標和杠桿率之間的關系，這既可以與已有資本結構理論研究文獻形成有效互補，還可以拓展銀企關系等相關領域的研究[22-24]。通過描述性統計和實證分析，發現的第一類事實是：在宏觀快速加杠桿期間，銀行表內授信總體上發揮了穩杠桿作用;企業規模、公有制屬性對加杠桿有顯著正向影響;銀企合作時間與企業杠桿率之間呈倒U形;異地企業對加杠桿有顯著正向影響。

二是企業加杠桿的行為是否得到了自身經營效率的支撐？該問題關系到識別信貸資源是否配置給了有效率的企業，分辨出哪些杠桿是“好”的，哪些是“壞”的，進而識別潛在的去杠桿對象。這方面的研究與預算軟約束理論和僵尸企業問題相關。2008年全球金融危機以后，我國以信貸驅動的投資模式有效地化解了經濟“硬著陸”風險，但是巨額的信貸投放就和非金融企業快速加杠桿有了內在的聯系。加之我國近年經濟增長面臨的不確定性有所增加，將信貸資源配置給有效率的企業就變得尤為重要了[4]。林毅夫和李志赟認為，政策性負擔是企業預算軟約束的直接誘因，低經營效率的企業會要求政府提供信貸補貼等，這一現象在民營企業中同樣存在[25]。紀洋等借助預算軟約束視角對企業杠桿治理進行了分析[16]。從識別方法可以看出，預算軟約束企業和僵尸企業有高關聯性。Caballero等提出的CHK方法將是否獲得信貸補貼作為識別僵尸企業的標準，后續改進的FN-CHK方法進一步考慮了經營績效因素[26]。基于我國的情況，黃少卿和陳彥在FN-CHK方法基礎上增加了政府補貼等指標[27]。蔣靈多和陸毅認為處置僵尸企業最關鍵的還是要發揮市場機制的作用[10]。由此可見，經營效率是信貸市場中識別去杠桿對象的重要依據。通過描述性統計和實證分析，我們發現的第二類事實是：在樣本觀測期，企業經營效率對其加杠桿行為有顯著的正向影響，影響程度與企業規模顯著正相關;異地企業規模越大越容易實現加杠桿，但是異地大型企業的高杠桿率缺乏經營效率的支撐，因而是潛在的去杠桿對象。

本文的邊際貢獻主要體現在以下三個方面：（1）銀行信貸是我國企業債務融資的主要資金來源，企業杠桿治理亦需追本溯源。但先前文獻鮮有來自信貸市場的經驗證據，本文縱向拓展了該領域的研究視野，是對杠桿治理、資本結構理論文獻的重要補充[28-30]。（2）結合銀行表內授信的決策指標，發現即便是相同的杠桿率影響因素（例如固定資產比率，本文以資產專用性變量ASI代理），在不同金融市場的影響結果迥異，說明企業杠桿治理需結合信貸市場異質性辨證施治。（3）宏觀經濟去杠桿需以改善微觀企業杠桿質量為基礎，企業杠桿率是否獲得經營效率的支撐有助于辨別杠桿質量，還有助于辨別軟預算約束體、僵尸企業，這可以增進政府制度供給的協同性和精準度。

一、數據來源與描述性統計

（一）數據來源與樣本選擇

本文以某國有銀行省級分行2005—2015年的信貸交易為樣本來驗證上述兩類事實。樣本涵蓋我國銀行業主要表內授信業務，其中流動資金貸款5 977筆，占總貸款筆數的92.77%。這也印證了企業的融資困境主要表現為流動性不足。受信企業的行業分屬《國民經濟行業分類》（GB/T4754-2017）20個門類中的19個。我們對這些信貸交易作了進一步篩選與處理：剔除了樣本中的金融企業;剔除2005年以前的交易記錄;參照樣本銀行貸款政策，剔除杠桿率大于75%的樣本;剔除債項分類為可疑、損失以及數據缺失的樣本;對主要連續變量在1%和99%的水平做winsorize處理，以消除極端值影響。本文最終得到4 414筆有效樣本觀測值。

（二）描述性統計一

基于以上對我國不同杠桿期間的討論，圖2描述了全樣本企業在2009—2015年快速加杠桿期間杠桿率的變化趨勢。杠桿率的均值為0.48，中位數為0.49，說明數據結構無明顯偏態杠桿率等概念的定義請見本文的“模型與變量”部分。。2009年以后，樣本企業的杠桿率總體呈下降趨勢，這與相同時期圖1所示的我國非金融企業杠桿率快速上升的事實相反。說明樣本銀行表內授信在快速加杠桿時期非但沒有推波助瀾，還在一定程度上發揮了穩杠桿的功能。多年來，這一事實似乎并未引起學術界的關注，這為深入研究我國企業的高杠桿是否源于銀行表外授信或者非銀行體系提供了啟發。

圖3描述了不同規模企業杠桿率的情況。企業規模均值為2.80，中位數為3.00，說明樣本中的大中型企業相對較多。圖3表明，2009—2015年大中型企業的杠桿率明顯高于小微企業，并且趨勢比較平穩。可以初步證實，企業規模對加杠桿有正向影響，即規模越大的企業更容易實現加杠桿。

圖5描述了受信企業地域、規模特征與杠桿率之間的關系。是否異地貸款變量的均值為2.24，中位數為2，說明該樣本主要為非異地借貸。圖5表明，異地企業的杠桿率明顯高于本地企業; 以規模分

（三）描述性統計二

圖6描述了企業杠桿率與經營效率之間的關系。企業經營效率的中位數為0.58，均值為0.82，數據結構存在右偏，說明獲得銀行信貸支持的企業的經營效率總體較高，符合信貸資源市場化配置的效率優先原則。在信貸資源市場化配置中，那些有經營效率支撐的高杠桿可以歸屬為“好”杠桿，否則就可以歸屬為去杠桿的對象。根據圖6，在2011年之前，總體上符合高效率—高杠桿和低效率—低杠桿特征;此后，則出現了低效率—高杠桿和高效率—低杠桿的現象，說明信貸資源市場化配置的趨勢發生了一定的偏離。這也為協同治理企業高杠桿和貸款難，明確潛在的去杠桿對象提供了增量信息。

圖6所呈現的企業加杠桿行為與經營效率之間的關系背后，實際上還具有更嚴密的授信制度邏輯。我國《商業銀行授信工作盡職指引》規定“商業銀行應認真評估客戶的財務報表，對影響客戶財務狀況的各項因素進行分析評價，預測客戶未來的財務和經營情況”。對授信盡職調查中定量和定性信息收集、信用等級評定、授信限額核定等提出了詳盡的要求和評定標準。我國《流動資金貸款管理暫行辦法》對增量負債額度的測算給予了明確規定，其計算公式為：增量負債額度=營運資金量-借款人自有資金-現有流動資金貸款-其他渠道提供的營運資金，而營運資金量則通過“營運資金量=上年度銷售收入×（1-上年度銷售利潤率）×（1+預計銷售收入年增長率）/ 營運資金周轉次數”計算得出。從這兩個最基本的公式可以看出，企業自身經營效率對其能否獲得信貸支持而實現加杠桿具有決定性的影響[31-32]。

鑒于本部分描述性統計提供的有關企業加杠桿行為及其影響因素的信息較為初步，接下來將通過回歸分析作進一步考察，以更深入地驗證上述兩類事實。

三、實證結果與分析

（一）企業加杠桿影響因素的回歸結果

表1以模型（1）為基礎，先對變量按類別單獨估計，然后對全部變量進行估計。回歸結果顯示，除變量Times的系數估計值的顯著性有差異以外，其他主要變量的系數估計符號及顯著性基本一致，說明估計結果比較穩健。依據全變量估計結果，在控制其他變量的情況下，D_ scale對杠桿率的影響在1%水平下顯著為正，說明與小微企業相比，大中型企業的杠桿率較高;D_ group、D_ ownship、D_ yddk也均在1%水平下顯著為正，說明集團客戶、公有制企業、異地企業的杠桿率更高;Length與杠桿率之間的關系呈倒U型。綜合表1報告的結果看，本文的第一類事實基本上得到了實證結果的支持。

表2在表1基礎上基于企業規模分組對模型（1）作出進一步的估計，分析不同規模企業中影響杠桿率的因素是否存在差異。結果表明，是否為集團客戶、是否為異地貸款和是否為公有制企業變量系數顯著性及方向與表1一致。

進一步比較表2中各變量系數估計值在樣本組之間的差異，以揭示規模異質性對杠桿率的影響存在差異的可能因素。經過基于似無相關模型SUR的檢驗，D_ group、Length、ASI的系數在各規模子樣本之間存在顯著差異，說明銀行在授信決策時這些信息會區別對待。大中型企業組中D_ yddk顯著為正，說明與本地大中型企業相比，異地大中型企業的杠桿率更高，這為提升治理企業高杠桿的精準度提供了更有效的增量信息。

（二）企業加杠桿與經營效率關系的回歸結果

表3以模型（2）為依據，在表2基礎上加入經營效率變量Turnover，分全樣本、大型企業組、中型企業組、小微企業組樣本分別估計。除變量Turnover以外，全樣本其他變量系數估計結果的符號及顯著性與表1一致，子樣本其他變量系數估計結果與表2基本一致。對于全樣本，Turnover對杠桿率的影響在1%水平下顯著為正，說明經營效率總體上對企業加杠桿行為有顯著的正向影響。

但是，經過SUEST檢驗，我們發現不同規模樣本組Turnover估計系數在5%水平下存在顯著差異，說明經營效率對杠桿率的影響存在規模差異。其中，大型和中型企業組中Turnover系數估計值顯著為正，說明大中型企業的加杠桿行為是有經營效率支撐的。對于小微企業而言，Turnover對杠桿率的影響并不顯著。這說明小微企業通過信貸市場加杠桿減緩流動性壓力可能會面臨更高的信息約束。

（四）穩健性檢驗

模型（1）至模型（4）報告的回歸結果，總體上已證實了本文要驗證的兩類事實。根據信貸資源市場化配置效率優先的大前提，去杠桿的目標理應首先鎖定于低效率的企業，而加杠桿呼聲最高的是小微企業。為了解答非金融企業杠桿治理中“去”和“加”的難題，我們對模型穩健性的檢驗也主要從規模、效率兩個維度展開，將樣本按照規模和效率分為四個子樣本，它們依次為：大中型—高效率、大中型—低效率、小微型—高效率、小微型—低效率。表6報告了將樣本進行分組后的檢驗結果。

表6報告的回歸結果與前面各表的結果基本一致，其中經營效率變量的系數估計值除小微型—高效率組以外均顯著為正，規模變量除小微型—低效率組外均顯著為正。本文表1至表6顯示ASI與杠桿率總體顯著負相關，這與前述文獻形成了有效互補。除此之外，我們還分別采用去除政府平臺樣本、用等級變量Area作為變量D_ yddk的替代變量再次對上述模型進行了穩健性檢驗，結果表明主要系數估計值的統計特征基本不變。說明模型是符合穩健性要求的。

四、結語

在2017年的全國金融工作會議上，習近平總書記明確表示，我國金融風險的源頭在杠桿率。基于我國現實的投融資制度環境，信貸市場是治理非金融企業部門高杠桿難題的樞紐。鑒于此，本文立足于我國信貸市場，結合非金融企業的加杠桿記錄，主要回答了兩個問題：（1）信貸市場中影響企業加杠桿行為的主要因素是什么？（2）信貸資源市場化配置中，企業加杠桿行為是否得到了自身經營效率的支撐？本文主要發現，在我國快速加杠桿時期，銀行表內授信發揮了穩杠桿的作用;多個銀行表內授信指標與企業杠桿率顯著相關，經營效率對企業加杠桿有顯著的正向影響;異地大型企業的高杠桿缺乏自身經營效率的支撐，因而是信貸市場去杠桿的對象。本文的研究發現對我國企業杠桿治理衍生了以下的政策啟示。

第一，我國的結構性去杠桿工作可以立足于我國高儲蓄率、高信貸投資率和企業異質性等客觀實際，抓好信貸市場這個“牛鼻子”，對非金融企業杠桿的“去”或“加”難題辨證施治。事實上，我國非金融企業的杠桿治理近年已取得可喜的局面，結合“三位一體”的金融工作任務，可以繼續發揮信貸市場對當前“穩杠桿”形勢的調理作用，進一步鞏固杠桿治理工作所取得的階段性成果。

第二，結構性去杠桿思路的平穩性和局部性要求，內生地對政府制度供給的協同性和精準度提出了更高要求。考察非金融企業加杠桿行為是否得到了經營效率的支撐，是識別信貸市場“去”或“加”杠桿對象的可行之策，有助于提升政府去杠桿制度供給的協同性和精準度。就治理異地大型企業的高杠桿而言，政府職能部門可以建立覆蓋銀行表內、表外異地授信業務的風險監測預警系統，督促銀行完善異地貸款業務的授權審批制度，引導銀行審慎開展此類業務。

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Abstract： Credit market is the source of non-financial enterprises’ debt financing in China， and it is also the key to solve the problems of leveraging and deleveraging. Based on the data of 5 977 non-financial enterprises credit from 2005 to 2015， this paper examines the heterogeneity of enterprises leverage in the credit market， the influencing factors of leveraging and the potential goal of deleveraging. It is found that bank credit has played a role in stabilizing leverage; large-scale， public owned and non local enterprises are more likely to increase leverage; however， the high leverage of large non local enterprises lacks the support of operating efficiency， so it is the focus of deleveraging. It is also found that bank-firm relationship and asset specificity have significant influence on leveraging. The results of this study provide a clear reference for enhancing coordination and accuracy of leverage governance in China.

Key words： non-financial enterprises; deleveraging; leveraging; capital structure; credit market; financial reform

（責任編輯 傅旭東）