供應鏈金融緩解汽車制造業融資約束效應研究

王梓涵，劉亞娟，田宇婧，王思雨

(北京信息科技大學 經濟管理學院 財務管理系，北京 100192)

1 前言

近年來，隨著國家鼓勵金融活水澆灌實體經濟、服務中小企業的政策不斷出臺，科技手段的加持勢必會加快供應鏈金融的發展，使其迎來新的機遇。汽車行業作為在國民經濟生活中市場份額較高的實體企業，供應鏈金融未來將會在該領域發揮更重要的作用。文章研究對象為中小企業板和創業板上市的汽車制造類中小企業，大都是行業中提供汽車配件生產及零售的企業。從實證入手，驗證供應鏈金融能否解決汽車制造類中小企業存在的融資約束問題。

2 供應鏈金融對汽車制造業融資約束的實證研究設計

2.1 變量選取

綜合以往研究成果，結合汽車制造業的特點，最終選取CASH(現金持有量變化程度)作為被解釋變量，選取CF(經營活動產生的現金流凈額變動程度)、SCF(傳統供應鏈金融發展程度)、PL(供應鏈合作穩定性)作為解釋變量，GROWTH(企業成長能力)、EXPEND(長期資本支出)、NWC(凈營運資本變化程度)作為控制變量，INDUSTRY(產業分類)作為調節變量來研究此實證分析。變量說明見表1。

表1 變量說明

2.2 模型建立

以往研究顯示，供應鏈金融通過拓寬汽車制造企業融資渠道進而緩解其面臨的融資約束。且汽車制造企業不同產權性質、在供應鏈中的位置及上下游關系等都會影響供應鏈金融對其融資約束的緩解效應。因此，文章提出以下研究假設。

假設1∶汽車制造業存在融資約束；假設2∶供應鏈金融能夠緩解汽車制造業的融資約束；假設3∶汽車制造業在供應鏈中合作關系的穩定性可以正向緩解企業所面臨的融資約束；假設4∶相比于國有企業，供應鏈金融更有助于緩解非國有汽車制造企業所面臨的融資約束。

2.2.1 假設1檢驗用模型

基準的現金——現金流量模型驗證供應鏈金融是否能緩解汽車制造業融資約束。

CASHi，t=α0+α1CFi，t+α2SHORTDEBTi，t+α3NWCi，t+α4GROWTHi，t+α5EXPENDi，t+ni+εi，t

(1)

2.2.2 假設2檢驗用模型

在模型(1)的基礎上增加傳統供應鏈金融發展水平(SCF)以及傳統供應鏈金融發展水平與經營活動產生的現金流凈額變動程度的交互項(SCF·CF)，用來測度供應鏈金融對汽車制造業融資約束的影響。拓展模型為：

CASHi，t=α0+α1CFi，t+α2SCFi，t·CFi，t+

α3SHORTDEBTi，t+α4NWCi，t+α5GROWTHi，t+
α6EXPENDi，t+ni+εi，t

(2)

2.2.3 假設3檢驗用模型

在模型(2)的基礎上增加供應鏈穩定性指標、傳統供應鏈金融發展水平與經營活動產生的現金流凈額變動程度的交互項(PL·SCF·CF)，用來測度供應鏈上企業之間合作的穩定性對供應鏈金融緩解中小企業融資約束的影響。拓展模型為：

CASHi，t=α0+α1CFi，t+α2SCFi，t·CFi，t+α3PLi，t·

SCFi，t·CFi，t+α4SHORTDEBTi，t+α5NWCi，t+
α6GROWTHi，t+α7EXPENDi，t+ni+εi，t

(3)

2.2.4 假設4檢驗用模型

該檢驗仍使用模型(2)，改變控制變量，通過對比模型(2)中的交互項(SCF·CF)來檢驗相比于國有企業，供應鏈金融是否更有助于緩解非國有企業所面臨的融資約束。

2.3 樣本選擇

考慮數據的可獲得性，文章以中小企業板和創業板上市的汽車制造類中小企業作為研究對象，該類企業大都是汽車行業中提供汽車零部件生產及零售的企業，可以較好地代表供應鏈金融中汽車制造類的中小企業。選取了2016—2020年上市公司汽車制造業數據為樣本，并進行以下篩選：一是剔除經過特殊處理或特別轉讓處理的公司(ST/SP)；二是剔除數據不完整的上市公司；三是剔除資產負債率大于1的資不抵債公司；四是剔除上市時間未達到3年的上市公司。

經過處理后最終獲得845個觀測值。數據處理使用EXCEL軟件和EViews 8軟件完成。

2.4 計量檢驗

2.4.1 Hausman檢驗

文章使用的是面板數據，一般需要進行F檢驗、LM檢驗及豪斯曼檢驗，以便在混合 OLS 模型、固定效應模型以及隨機效應模型之間進行選擇，得到適合分析對象的模型。檢驗結果如表2所示。

2.4.2 變量的單位根檢驗

文章使用的短面板數據需進行平穩性檢驗。通過ADF檢驗，如表3結果所示每個變量都具有穩定性，不存在單位根，不需要進行協整檢驗，可以直接進行回歸分析。

表3 變量的單位根檢驗結果

2.5 參數估計

2.5.1 樣本回歸總體分析

對上文構建的三個拓展模型進行全樣本和分樣本回歸分析，回歸結果匯總如表4所示。

表4 全樣本及分樣本回歸模型

模型(1)的結果顯示，現金流系數為0.270，且在5%的水平上顯著。理論上，若外部融資成本高于內部融資，當面臨現金流壓力時，企業會從日常經營的現金流中抽取一部分以滿足資金需求。所以，當企業所持有現金流量對現金流的系數為正時，說明企業面臨融資約束，假設1得到驗證。

模型(2)的結果顯示，現金流量與供應鏈金融發展程度的交乘項系數為負數，并在10%的水平上顯著，說明供應鏈金融的發展對現金流敏感性系數有負向調節作用，驗證了假設2。 從控制變量來看，凈營運資本變化的系數顯著為負，說明企業短期償債能力的增強、或企業短期借款的增加，會減少現金及其現金等價物的持有量，有利于緩解中小企業的融資約束。

模型(3)結果顯示，供應鏈穩定性指標(用應收賬款周轉率變化程度來測度，兩者之間呈負相關)、傳統供應鏈金融發展水平、經營活動產生的現金流凈額變動程度交互項的回歸系數顯著為正，這表明企業應收賬款周轉率變化程度越大，則企業面臨的融資約束會越大，進而驗證假設3。

分樣本的回歸結果顯示：供應鏈金融發展水平及其與現金流變動交互項的回歸系數均顯著為負，非國有企業的回歸系數絕對值大于國有企業的回歸系數絕對值，表明相比于國有企業，供應量金融更有助于緩解非國有企業所面臨的融資約束。這與假設4相符。

2.5.2 穩健性檢驗

為了使回歸結果更具有穩健性，對上述假設進行穩健性檢驗。原以經營活動產生的現金流量凈額與總資產的比值衡量CF，考慮營業收入對企業經營性現金流量的影響，將C重新定義為經營活動產生的現金流量凈額與營業總收入的比值記為CF1[1]。回歸結果如表5所示。

由檢驗結果可知，各變量的系數符號均與之前的回歸結果一致，并未出現實質性改變，支持了前述的研究結論。

3 實證結論及建議

結合上述回歸分析結果，得出以下結論及建議。

第一，汽車制造類中小企業面臨顯著的融資約束。通過模型(1)的實證結果可以得出結論，汽車制造類中小企業面臨著較強的融資約束。其原因主要在于以下三方面。

首先，相較于整車制造，上游的汽車制造類中小企業普遍存在資金周轉困難、應收賬款周期長的問題，導致貸款損失風險相對較高，但同時該類企業為了滿足自身經營發展，對于資金的需求比較迫切，依靠其自身資質難以實現債券或股權融資，銀行等金融機構為了盡量避免呆賬壞賬的產生，基本不愿意向其提供充足的信貸支持，所以大多數汽車制造類中小企業面臨著融資約束。

其次，汽車制造類中小企業中會涉及鋼鐵、塑料和橡膠等產能相對過剩的行業，這類企業大多數盈利水平較低，產量規模小，導致企業本身沒有形成足夠的資本積累，從而造成企業融資的障礙和短缺。

最后，汽車制造類中小企業不僅內部資金積累不足，外部融資渠道大多數也僅依靠商業銀行的信貸支持，單一的融資渠道導致該類中小企業進行融資活動時可選擇范圍較小，從而面臨融資約束。

綜上所述，融資難是汽車制造類中小企業發展面臨的核心問題，阻礙了中小企業進一步發展，若不采取有效的措施，可能會對我國經濟發展產生不利影響[2]。

第二，汽車制造業在供應鏈中交易或合作關系的穩定性可以正向緩解企業所面臨的融資約束。鏈上企業之間的穩定合作促進了企業之間的信息和資金的整合，實現規模經濟效益并提升信用程度，從而降低了交易成本和融資成本。為了保證供應鏈體系的穩定發展，核心企業在選擇上下游合作企業時會建立較高的準入門檻和篩選標準，為了獲得與核心企業長期合作的機會，上下游的中小企業也會盡可能披露更多的真實信息。因此，金融機構可以通過供應鏈的準入標準對中小企業的信用水平進行預判，并利用核心企業獲取中小企業的真實經營信息。

第三，相比于國有企業，供應鏈金融更有助于緩解非國有企業所面臨的融資約束。國有企業的風險評估小，金融機構在授信評估時，不再著眼于獨立的中小企業的資信，而是考慮了整個供應鏈體系的信用狀況，依托核心企業良好的信譽，以核心企業和中小企業之間的業務合同作為憑證，提高整體參與企業的信用情況，保證了金融機構向汽車制造類中小企業所提供的信貸安全，從而愿意為其提供信貸支持，供應鏈金融對其緩解作用不大，而非國有企業普遍存在融資約束問題，供應鏈金融對其作用更加明顯。