融資融券與企業(yè)商業(yè)信用關(guān)系探究

王秋臨

【摘? 要】自融資融券交易業(yè)務(wù)放開以來，融資融券對于商業(yè)信用的影響研究尚少。論文從相關(guān)文獻(xiàn)的梳理開始，對我國融資融券對于企業(yè)的供應(yīng)商處商業(yè)信用的影響進(jìn)行了理論的分析和闡述，并以A股上市公司為研究對象，基于雙重差分（DID）模型，選取2008-2018年作為研究時間區(qū)間，實(shí)證檢驗(yàn)了融資融券對企業(yè)在供應(yīng)商處的商業(yè)信用產(chǎn)生的影響，得到了融資融券會增加企業(yè)在供應(yīng)商處商業(yè)信用的結(jié)論。論文從供應(yīng)商的全新視角補(bǔ)充了對于融資融券對企業(yè)商業(yè)信用影響的研究，并提出了相應(yīng)的建議。

【關(guān)鍵詞】融資融券；商業(yè)信用；雙重差分模型

【中圖分類號】F275；F832.4? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?【文章編號】1673-1069（2023）12-0055-03

1 引言

我國自2010年3月31日宣布啟動融資融券試點(diǎn)工作以來，至今已經(jīng)過了7次較大的擴(kuò)容。標(biāo)的股票從最初的90支股票也逐步擴(kuò)展到了第七次擴(kuò)容的2 200支股票。在我國啟動融資融券工作之前，我國股票市場不存在賣空機(jī)制。也正因此，我國股票存在著較低的定價效率。唐松等[1]認(rèn)為，賣空約束使得投資者在預(yù)期到股價下跌時，難以通過賣空形式將負(fù)面消息反映在股價中。因此，投資者整體難以掌握準(zhǔn)確的相關(guān)信息。開展融資融券工作后有助于解除我國股票的賣空約束，提高我國股票市場定價的效率。賣空機(jī)制的引入在一定程度上會促進(jìn)監(jiān)管，讓投資者更加關(guān)注企業(yè)可能存在的負(fù)面信息。信用融資是企業(yè)融資的重要渠道之一，以商業(yè)信用作為基礎(chǔ)的應(yīng)付賬款可以有效緩解企業(yè)的現(xiàn)金流壓力。朱冠平和黃志媛[2]認(rèn)為商業(yè)信用融資可以通過提升企業(yè)的現(xiàn)金持有水平來助力企業(yè)進(jìn)行高質(zhì)量發(fā)展。融資融券會促進(jìn)投資者自發(fā)地對企業(yè)進(jìn)行監(jiān)管，企業(yè)的負(fù)面信息會通過投資者的融券交易迅速擴(kuò)散并且反映到股價上。因此成為兩融標(biāo)的的股票會受到相對而言更好的監(jiān)管。供應(yīng)商在提供企業(yè)的商業(yè)信用融資時，企業(yè)是否屬于融資融券標(biāo)的也就在一定程度上代表了企業(yè)的信用。也正因如此，成為融資融券標(biāo)的會影響企業(yè)在其供應(yīng)商處的信用評定。信用融資可以幫助企業(yè)緩解財務(wù)困境，也因此融資融券對于商業(yè)信用的可能影響是值得探討的。基于以上因素，本文將從供應(yīng)商的角度出發(fā)，探討融資融券對于供應(yīng)商處商業(yè)信用的影響。為融資融券對企業(yè)商業(yè)信用的影響提供一個獨(dú)特的研究視角。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 概念界定

本文著眼于研究被列入融資融券標(biāo)的對企業(yè)從供應(yīng)商處取得的商業(yè)信用產(chǎn)生的影響。根據(jù)海內(nèi)外學(xué)者的歷史研究，商業(yè)信用具有延期支付的特征，作為企業(yè)的一種短期融資方式被廣泛的應(yīng)用。因此本文接下來將要研究的企業(yè)從供應(yīng)商處取得的商業(yè)信用，是指企業(yè)能夠從供應(yīng)商處獲取的具有延期支付特點(diǎn)的短期融資。

2.2 機(jī)制分析

在我國股票市場，企業(yè)如果沒有被列入融資融券標(biāo)的，投資者也就難以對該企業(yè)進(jìn)行賣空的操作。當(dāng)企業(yè)被列入融資融券標(biāo)的后，投資者就有了進(jìn)行融券賣空操作進(jìn)行投機(jī)的機(jī)會。也正因有利可圖，投資者會更加自發(fā)地關(guān)注被列入融資融券的企業(yè)的可能的負(fù)面消息。因此，投資者實(shí)際上對被列入融資融券的企業(yè)進(jìn)行了更進(jìn)一步的監(jiān)管。被列入融資融券標(biāo)的的企業(yè)也就更難進(jìn)行不好的行為。李志輝等[3]發(fā)現(xiàn)融資融券能夠提高股票的流動性，并能夠進(jìn)一步地抑制操縱行為。同時，融資融券也有助于強(qiáng)化市場的信號傳遞，從源頭提升企業(yè)信息披露的準(zhǔn)確程度，改善信息不對稱的問題。因此，融資融券提高了企業(yè)的信息披露，也就有助于供應(yīng)商更準(zhǔn)確地評估企業(yè)的風(fēng)險。實(shí)際降低了因?yàn)楸O(jiān)管不到位、市場信號傳遞受阻、信息不對稱等因素帶來的供應(yīng)商誤判企業(yè)風(fēng)險的可能。也因此被列入融資融券標(biāo)的的企業(yè)在供應(yīng)商處的商業(yè)信用會得到提升。商業(yè)信用作為企業(yè)的信譽(yù)融資，是企業(yè)以自己的信譽(yù)為擔(dān)保向供應(yīng)商借入的短期貸款。企業(yè)違約會使得供應(yīng)商難以回收現(xiàn)金，有陷入財務(wù)困境的可能。也因此，供應(yīng)商對于企業(yè)的財務(wù)風(fēng)險和具體狀況會持續(xù)關(guān)注，并進(jìn)行及時調(diào)整來保護(hù)自身的利益。融資融券減輕了信息不對稱程度，降低了供應(yīng)商對于企業(yè)信譽(yù)誤判的風(fēng)險，因此預(yù)計融資融券帶來的更完善的對企業(yè)的監(jiān)管會提高供應(yīng)商處該企業(yè)的信用水平。綜上所述，本文認(rèn)為企業(yè)被列入融資融券后會受到多方更好的監(jiān)管，也將會提高企業(yè)的信息透明度，降低信息不對稱程度。也因此企業(yè)在供應(yīng)商處的商業(yè)信譽(yù)會有所提高，具體則表現(xiàn)為企業(yè)的應(yīng)付賬款和應(yīng)付票據(jù)占比增加。

據(jù)以上分析，本文提出假設(shè)H1：

H1：企業(yè)被列入融資融券對企業(yè)在供應(yīng)商處的商業(yè)信譽(yù)提升有顯著的促進(jìn)作用。

3 研究設(shè)計

3.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2008-2018年我國A股上市公司為研究樣本，并按照以下原則進(jìn)行了篩選。剔除了ST和*ST的公司，剔除了重要變量有所缺失的公司。最終本文用于研究的上市公司共有670家，涉及7 370個觀測值。本文所使用的數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

3.2 變量選取

本文研究的被解釋變量是企業(yè)在供應(yīng)商處的商業(yè)信用，具體為企業(yè)能夠從供應(yīng)商處取得的具有延遲支付特點(diǎn)的信用融資。企業(yè)的應(yīng)付賬款和應(yīng)付票據(jù)具有延遲支付的特點(diǎn)，屬于企業(yè)的信用融資，能夠體現(xiàn)企業(yè)在供應(yīng)商處的信用水平。因此本文選取企業(yè)的應(yīng)付賬款和應(yīng)付票據(jù)占企業(yè)總負(fù)債的比率作為被解釋變量企業(yè)在供應(yīng)商處的信用水平Trust。計算公式為：（應(yīng)付賬款+應(yīng)付票據(jù)）/總負(fù)債。

本文選取是否屬于融資融券范圍內(nèi)Treat與進(jìn)入融資融券范圍的時點(diǎn)Post的交乘項(xiàng)作為核心被解釋變量。其中，當(dāng)企業(yè)被列為融資融券標(biāo)的時Treat為1，否則為0。其中Post在企業(yè)進(jìn)入融資融券標(biāo)的之后的年份為1，否則為0。

本文在加入公司規(guī)模、資產(chǎn)負(fù)債率等控制變量的基礎(chǔ)上，參考白雪蓮等[4]加入了經(jīng)營性現(xiàn)金流、短期借款、盈利能力、成長性、股權(quán)集中度、兩職合一、股權(quán)性質(zhì)作為控制變量。這些控制變量會對企業(yè)的商業(yè)信譽(yù)產(chǎn)生對應(yīng)的影響，因此納入模型作為控制變量。除此之外，本文還控制了公司層面的固定效應(yīng)，并同時控制了時間固定效應(yīng)。變量定義如表1所示。

3.3 模型構(gòu)建

本文構(gòu)建如下雙重差分模型來驗(yàn)證本文的假設(shè)：

Trustit=α+β1Treatit+β2Treatit×Postit+∑Control+∑Year+εit（1）

其中，α為常數(shù)項(xiàng)，Trust為企業(yè)的商業(yè)信用，Treat與Post為企業(yè)是否為融券標(biāo)的和是否處于可融券時點(diǎn)，Control為控制變量，Year為控制年份固定效應(yīng)。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計

本文的被解釋變量、解釋變量以及控制變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

可以看到，企業(yè)從供應(yīng)商處商業(yè)信用帶來的信用融資的均值約為30%，同其他學(xué)者較為一致。從最大值、最小值和標(biāo)準(zhǔn)差來看，各企業(yè)間通過商業(yè)信用取得的信用融資具有較大差異，其樣本覆蓋了較低信用融資和較高信用融資的企業(yè)，具有一定的代表性。從解釋變量可以看到，約有7%的觀測值是被列入融資融券標(biāo)的的股票處于被列入融資融券標(biāo)的后的時間點(diǎn)。因?yàn)闃颖緮?shù)據(jù)涵蓋了部分融資融券發(fā)布前的時間作為對照，同時我國的融資融券經(jīng)歷了多次擴(kuò)容，最初政策給出的標(biāo)的股票較少。因此可以認(rèn)為本文所用數(shù)據(jù)具有一定的代表性。

4.2 基礎(chǔ)回歸結(jié)果

本文使用雙重差分模型研究融資融券對于供應(yīng)商處的商業(yè)信用帶來的信用融資的影響。基準(zhǔn)回歸結(jié)果如表3所示。可以看到核心解釋變量Treat×Post在5%的顯著性水平下顯著，表明了進(jìn)入融資融券標(biāo)的放松賣空限制帶來的投資者自發(fā)監(jiān)管會增加企業(yè)在供應(yīng)商處的商業(yè)信用。假設(shè)H1得到驗(yàn)證，即企業(yè)被列入融資融券標(biāo)的后在供應(yīng)商處的商業(yè)信用會有上升。

4.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用了雙重差分模型，將被列入融資融券作為對應(yīng)的政策實(shí)施，能夠緩解一部分可能存在的內(nèi)生性問題。同時為了保證結(jié)果的可靠性，本文進(jìn)一步進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。為防止其偶然性，本文將選取樣本的時間區(qū)間縮短到2013年至2018年，對樣本進(jìn)行子樣本回歸。整體回歸結(jié)果如表3中縮短年份部分所示。可以看到，核心解釋變量的顯著性水平提高了，并在1%的水平下顯著，其他變量顯著性沒有過多明顯變化。可以說明本文的結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。本文還對被解釋變量供應(yīng)商處的商業(yè)信用進(jìn)行了對應(yīng)的指標(biāo)替換，將企業(yè)能夠從供應(yīng)商處取得的具有延遲支付特點(diǎn)的信用融資占總負(fù)債占比替換為同樣較為常用的占總資產(chǎn)占比進(jìn)行構(gòu)建，具體公式為：（應(yīng)付賬款+應(yīng)付票據(jù)）/總資產(chǎn)。回歸結(jié)果如表3中替換因變量部分所示。可以看到核心解釋變量在5%的水平下仍然保持顯著。其他變量的顯著性水平并沒有太大變化。因而可以證明本文具有一定的穩(wěn)健性。

5 結(jié)語

本文從融資融券政策出發(fā)，從供應(yīng)商的獨(dú)特視角，研究了融資融券對供應(yīng)商視角下企業(yè)的商業(yè)信譽(yù)的影響。本文選取了2008-2018年A股上市公司為樣本，運(yùn)用雙重差分模型，控制時間固定效應(yīng)考察了列入融資融券對企業(yè)在供應(yīng)商處商業(yè)信譽(yù)的影響。本文的結(jié)果表明，被列入融券標(biāo)的的企業(yè)在其供應(yīng)商處的商業(yè)信譽(yù)顯著提高，具體表現(xiàn)為能夠取得更多的應(yīng)付賬款。

根據(jù)本文的研究內(nèi)容，本文得出以下啟示：首先，對于廣大投資者而言，企業(yè)被列入融券標(biāo)的會提高企業(yè)在供應(yīng)商處的商業(yè)信用，緩解企業(yè)的現(xiàn)金流壓力，因此在作出估計和投資決策時可以將融資融券對應(yīng)信用融資的影響納入考慮，作出更準(zhǔn)確的判斷。其次，對于企業(yè)供應(yīng)商而言，需要注意到企業(yè)被列入融券標(biāo)的帶來的外部監(jiān)督效果，調(diào)整對于企業(yè)整體商業(yè)信用的評價，適度調(diào)整對于企業(yè)的信用借貸。這有助于企業(yè)供應(yīng)商更好地對企業(yè)進(jìn)行信用評估并作出決策。最后，對于企業(yè)自身而言，要意識到被列入融券標(biāo)的的優(yōu)勢，主動獲取更多的信用融資來緩解可能的現(xiàn)金流壓力。

【參考文獻(xiàn)】

【1】唐松，吳秋君，溫德爾，等.賣空機(jī)制、股價信息含量與暴跌風(fēng)險——基于融資融券交易的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財經(jīng)研究，2016，42（08）：74-84.

【2】朱冠平，黃志媛.商業(yè)信用融資對我國企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的影響[J].企業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022，41（09）：27-38.

【3】李志輝，王博，孫沁茹.融資融券與市場操縱：加劇還是抑制[J].財經(jīng)科學(xué)，2021（06）：1-11.

【4】白雪蓮，賀萌，張俊瑞.企業(yè)金融化損害商業(yè)信用了嗎？——來自中國A股市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].國際金融研究，2022（09）：87-96.