信貸配給、固定資產(chǎn)投資水平與企業(yè)創(chuàng)新

馮 科

一、引言

經(jīng)濟(jì)中的信貸配給現(xiàn)象很早就存在。即在一群貸款申請(qǐng)者中，一部分人得到貸款，另一部分人被拒絕，即使他們?cè)敢庵Ц陡叩睦?；或是貸款申請(qǐng)者只得到部分所要求的貸款。但直到20世紀(jì)50年代，信貸配給才得到系統(tǒng)性的研究(例如:Rosa，1951[1]；Wilson，1954[2]；Scott，1957[3]；Hodgman，1960[4]、1962[5]；Jaffee和Modigliani，1969[6]；Smith，1972[7])。20世紀(jì)70年代末以來，不完全信息理論被應(yīng)用于信貸配給現(xiàn)象的分析(例如:Jaffee和Russell，1976[8]；Fried和Howitt，1980[9]；Stiglitz和Weiss，1981[10]；Thakor和Callaway，2004[11]；Guttentag和Herring，1984[12]；Williamson，1987[13]；Blinder，1987[14]；Sharp，1991[15]；Berger和Udell，1992[16]；Hellman和Stiglitz，2000[17])，比較一致的結(jié)論是，即使在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，由于不完全信息，信貸配給會(huì)作為一種長期均衡現(xiàn)象存在。

但信貸配給在中國的存在，除了信息不對(duì)稱等市場(chǎng)因素之外，更多的是在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌過程中受政府政策的影響，從而形成的“關(guān)系型信貸配給”(張捷，2002[18]；穆爭(zhēng)社，2005[19]；張杰等，2007[20]；鄧超等，2010[21])。在中國計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時(shí)期和改革開放之初，銀行信貸資金實(shí)行的是“統(tǒng)存統(tǒng)貸”的計(jì)劃管理體制，信貸規(guī)?？刂坪椭笜?biāo)計(jì)劃是這種體制的重要特征。隨著金融市場(chǎng)化改革的深入，中國人民銀行于1996年開始采用貨幣供應(yīng)量作為貨幣政策的中介目標(biāo)，不再對(duì)信貸總量和投向進(jìn)行直接干預(yù)。而且從1998年起，人民銀行取消了對(duì)商業(yè)銀行信貸規(guī)模的指令性計(jì)劃，改為“指導(dǎo)性計(jì)劃”。雖如此，政府仍保持著對(duì)信貸的“指導(dǎo)”，商業(yè)銀行的經(jīng)營自主權(quán)不高。特別是2008年末以來，為了應(yīng)對(duì)國際金融危機(jī)的沖擊，中國實(shí)施了“四萬億”的經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，與之相應(yīng)的是天量的信貸投放。2006年、2007年、2008年，中國新增人民幣信貸分別為3.1萬億元、3.6萬億元、4.9萬億元；而2009年、2010年、2011年、2012年，中國新增人民幣信貸則分別達(dá)到9.6萬億元、7.9萬億元、7.5萬億元、8.2萬億元。特別是2009年的1月、3月、6月，新增人民幣信貸分別達(dá)1.62萬億元、1.89萬億元、1.53萬億元。①數(shù)據(jù)來源:中國人民銀行官方網(wǎng)站。從理論上講，在經(jīng)濟(jì)蕭條時(shí)期，商業(yè)銀行有“惜貸”的傾向，而在2009年中國經(jīng)濟(jì)蕭條的情況下，竟有如此天量信貸，很顯然是政府干預(yù)商業(yè)銀行的結(jié)果。也就是說，近幾年中國對(duì)于信貸的管理，在很大程度上有向計(jì)劃經(jīng)濟(jì)回歸的傾向，“配給”的特征很明顯。

由于信貸資金是固定資產(chǎn)投資的重要資金來源，而中國的經(jīng)濟(jì)增長和轉(zhuǎn)型又需要對(duì)創(chuàng)新的投資，因而探討信貸配給與固定資產(chǎn)投資、企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系，有著重要的理論與實(shí)際意義。從微觀上來講，信貸可獲得性是決定企業(yè)投資水平的重要因素，進(jìn)而會(huì)影響到企業(yè)對(duì)創(chuàng)新、研發(fā)以及無形資產(chǎn)的投資，也就是說，信貸配給，固定資產(chǎn)投資水平與企業(yè)創(chuàng)新這一問題，有著很強(qiáng)的微觀基礎(chǔ)。

關(guān)于信貸配給對(duì)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多關(guān)注信貸配給對(duì)不同所有制企業(yè)產(chǎn)生的影響(例如:張捷，2002[18]；楊天宇，2002[22]；王霄和張捷，2003[23]；胡紅星和張亞維，2005[24]；江偉和李斌，2006[25]；張杰等，2007[20]；方軍雄，2007[26]、2010[27]；葉康濤和祝繼高，2009[28]；宋文昌和童士清，2009[29]；陸正飛等，2009[30]；鄧超等，2010[21]；王靜等，2011[31]；尹志超和甘犁，2011[32])，較為一致的結(jié)論是，信貸過多地流向了與政府關(guān)系密切的大型國有企業(yè)，而民營企業(yè)、中小企業(yè)獲得的信貸量很少而且很困難。在研究思路上，一般從銀行角度出發(fā)，考察其受到的政策約束及銀行對(duì)不完全信息的甄別機(jī)制。在研究方法上，多運(yùn)用制度分析并建立數(shù)學(xué)模型進(jìn)行理論推導(dǎo)；經(jīng)驗(yàn)研究則一般對(duì)中國信貸市場(chǎng)作總量分析，也有一些根據(jù)上市公司公開數(shù)據(jù)或是局部信貸市場(chǎng)的調(diào)研數(shù)據(jù)作的微觀分析。還有一些文獻(xiàn)直接討論了信貸或信貸配給對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響(例如:齊志鯤，2002[33]；劉濤，2005[34]；穆爭(zhēng)社，2005[19]；許偉和陳斌開，2009[35]；陳曉光和張宇麟，2010[36])，在研究范式上，與前文所述類似。

對(duì)于信貸配給如何影響固定資產(chǎn)投資水平的問題，一些文獻(xiàn)關(guān)注了信貸配給中的抵押品及投資問題(例如:Bester，1987[37]；Tybout，1983[38]；Wette，1983[39]；Chan和Kanatas，1985[40]；Buffie，1991[41]；Gelos和Alejandro，2002[42]；王霄和張捷，2003[23]；尹志超和甘犁，2011[32])。由于固定資產(chǎn)是最重要的抵押品之一，因而商業(yè)銀行更愿意貸款給固定資產(chǎn)多的企業(yè)，因?yàn)橐坏┯酗L(fēng)險(xiǎn)發(fā)生，銀行至少可以從處置固定資產(chǎn)的收益中彌補(bǔ)壞賬損失。在泡沫經(jīng)濟(jì)破滅以后的日本、亞洲金融危機(jī)以后的東南亞諸國以及金融隱患嚴(yán)重的中國，商業(yè)銀行均普遍出現(xiàn)了“抵押擔(dān)保至上”的傾向，這種現(xiàn)象表明，將抵押品作為信貸配給機(jī)制是轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)和金融欠穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要特征(王霄和張捷，2003[23])。然而，這種針對(duì)固定資產(chǎn)存量的信貸配給，是否會(huì)導(dǎo)致中國固定資產(chǎn)投資水平過高，并抑制對(duì)創(chuàng)新和無形資產(chǎn)的投資？這是本文要研究的核心問題。在研究思路上，本文首先作宏觀層面的分析，然后以制造業(yè)上市公司為例，從微觀角度來論證上述問題。

本文接下來的結(jié)構(gòu)安排如下:第二部分是宏觀層面的分析；第三部分是基于制造業(yè)上市公司的微觀層面分析；第四部分是結(jié)論和政策建議。

二、宏觀層面分析

從宏觀的層面判斷中國的信貸配給行為，我們建立以下回歸模型:

其中，LoanRt為平均貸款利率；DepositRt為平均存款利率；ln(Depositt)為存款規(guī)模的自然對(duì)數(shù)，反映了可貸資金的總規(guī)模；ln(M2t)為廣義貨幣供應(yīng)量的自然對(duì)數(shù)，反映了貨幣政策。在該式中，最主要是考察系數(shù)β的估計(jì)值情況，由于該系數(shù)反映了整個(gè)銀行體系可信貸資金規(guī)模與貸款利率的關(guān)系，其能作為宏觀信貸配給的代理變量。當(dāng)該參數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著時(shí)，表示貸款利率的確定并不由信貸資金規(guī)模決定，此時(shí)，必然存在一部分被配給信貸申請(qǐng)人，雖然其愿意支付高于銀行利率水平的貸款利率，但銀行并不愿意按照更高的利率進(jìn)行貸款，從而產(chǎn)生了信貸配給行為；當(dāng)該系數(shù)顯著且為較為明顯的負(fù)值時(shí)，從宏觀的角度，不存在信貸配給現(xiàn)象。

本文首先從整體上估計(jì)中國是否存在明顯的信貸配給行為，我們估計(jì)了2000年1月至2011年12月中國一年期貸款利率與一年期存款利率、全國平均存款以及廣義貨幣供應(yīng)量的關(guān)系，數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫，貸款利率和存款利率的月度數(shù)據(jù)是以時(shí)間權(quán)重進(jìn)行調(diào)整，以最小二乘法進(jìn)行估計(jì)，其結(jié)果詳見表1。

表1 宏觀信貸配給行為估計(jì)

從估計(jì)的結(jié)果來看，一年期貸款利率只與一年期存款利率存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，與存款總額以及貨幣供應(yīng)量之間不存在顯著的相關(guān)性。這說明，受利率市場(chǎng)化程度低的影響，中國在宏觀層面存在明顯的信貸配給行為，且利率的變動(dòng)與貨幣政策的相關(guān)性亦不顯著。由于宏觀貸款利率和存款利率都是政策決定的，不能反映市場(chǎng)對(duì)于貨幣資金的需求情況，在實(shí)際的存貸操作中，銀行可以進(jìn)行一定程度的調(diào)整，因此，進(jìn)一步地，本文應(yīng)用中國16家上市銀行的數(shù)據(jù)來進(jìn)行信貸配給的檢驗(yàn)。

上市銀行數(shù)據(jù)的跨度為2007—2011年，原始數(shù)據(jù)包括銀行發(fā)放貸款及墊款總額，利息收入總額、吸收存款總量和利息支出總額，平均貸款利率是以利息收入與貸款總額比獲得，同理，平均存款利率以利息支出與吸收存款總量之比表示，數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)情況如表2所示。

表2 上市銀行存貸數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)分析

由表2可知，2007—2011年，中國16家上市銀行貸款及墊款存量的平均值為16 900億元，最大值為2011年工商銀行的75 900億元。關(guān)注表2中的平均貸款利率和平均存款利率，可以發(fā)現(xiàn)，5年16家上市銀行的平均貸款利率為8%，最大值為13%，最小值為5%，中間存在8個(gè)百分點(diǎn)的波動(dòng)空間，而均值為2%的存款利率的最大值與最小值之間相差為3個(gè)百分點(diǎn)，調(diào)節(jié)的空間小于貸款利率。與此同時(shí)，值得關(guān)注的還有較大程度的存貸款利率差，如圖1所示。

圖1 上市銀行平均存貸款利率

由圖1可看出，中國貸款利率要遠(yuǎn)高于存款利率，這中間形成的利率差成為中國商業(yè)銀行盈利的主要來源。在這種背景下，銀行有動(dòng)機(jī)發(fā)放更大規(guī)模的貸款，形成規(guī)模效應(yīng)，這樣，也就存在面向重資產(chǎn)型企業(yè)進(jìn)行貸款的偏向。

接下來，估計(jì)上市銀行平均貸款利率與存款之間的關(guān)系，來從銀行層面分析信貸配給的情況，其結(jié)果如表3所示。

表3 上市銀行信貸配給行為分析

可以發(fā)現(xiàn)，以上市銀行為樣本進(jìn)行分析時(shí)，銀行存款自然對(duì)數(shù)與銀行平均貸款利率之間存在著顯著的負(fù)相關(guān)，但相關(guān)系數(shù)較小，這可以說，對(duì)于上市銀行來講，信貸配給行為得到了部分改善。

三、基于制造業(yè)上市公司的微觀層面分析

(一)信貸配給——企業(yè)投資行為的理論推導(dǎo)

關(guān)于信貸配給、企業(yè)固定資產(chǎn)比例、企業(yè)投資決策關(guān)系的理論推導(dǎo)如下。

假設(shè)企業(yè)的決策分別在時(shí)間點(diǎn)0、1時(shí)做出，在時(shí)間點(diǎn)0時(shí)，企業(yè)擁有一項(xiàng)生產(chǎn)技術(shù)f(I)，即在已經(jīng)完成I水平投資基礎(chǔ)上進(jìn)行人力資源的投入，來實(shí)現(xiàn)該生產(chǎn)技術(shù)，為此，企業(yè)需要資金總額為B的項(xiàng)目啟動(dòng)資金。

其中L為所需外部資金總量，W為企業(yè)能用以實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目的內(nèi)部資金。

基于已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的投資水平I，企業(yè)在面向銀行進(jìn)行外部資金貸款，此時(shí)，銀行會(huì)對(duì)I的抵押價(jià)值進(jìn)行估計(jì)，其主要的參考便是I中固定資產(chǎn)所占的比例，設(shè)為λ，即企業(yè)所能獲得的外部貸款水平滿足以下約束:

在內(nèi)外部資金約束下，企業(yè)對(duì)項(xiàng)目做出的價(jià)值最大化決策是基于以下的約束條件:

假設(shè)企業(yè)所能做出的項(xiàng)目最優(yōu)投資決策水平為IB，當(dāng)上述條件能實(shí)現(xiàn)IB時(shí)，企業(yè)信貸不受限制，反之，企業(yè)信貸受限:

一旦企業(yè)面向外部的信貸受限時(shí)，企業(yè)的最優(yōu)項(xiàng)目投資決策并非由企業(yè)的投資價(jià)值最大化決定，而是由企業(yè)的信貸受限水平?jīng)Q定，表示為:

對(duì)于企業(yè)來說，其投資-現(xiàn)金敏感性可定義為:

從上式可以看出，企業(yè)的投資-現(xiàn)金敏感程度與銀行對(duì)于企業(yè)資產(chǎn)的固定比例要求存在非單調(diào)的關(guān)系，即當(dāng)企業(yè)的信貸受限時(shí)，隨著企業(yè)資產(chǎn)的固定程度增長，企業(yè)的投資-現(xiàn)金敏感性也隨之增長。對(duì)此合理的解釋為，生產(chǎn)函數(shù)的實(shí)現(xiàn)包括兩個(gè)部分，一是特定水平的固定資產(chǎn)投資，二是人力資源的投入，一旦企業(yè)不能獲得所需水平的資金來投入企業(yè)項(xiàng)目，項(xiàng)目前期的固定投資都將成為沉沒成本，所以，前期的固定投資程度越高，對(duì)資金的需求就越敏感，信貸受限對(duì)于企業(yè)的影響也越大；但另一方面，一旦企業(yè)固定資產(chǎn)的比例超過最優(yōu)約束時(shí)，信貸限制對(duì)企業(yè)的投資決策約束就不再存在，即上式的第二種情況。

在實(shí)際的企業(yè)-銀行體系，一旦銀行偏好于貸款給重資產(chǎn)企業(yè)，即存在較大的λ值時(shí)，一方面，對(duì)于資產(chǎn)比例不足最優(yōu)λ的企業(yè)，其投資-現(xiàn)金敏感程度更大，即企業(yè)的投資水平與企業(yè)的現(xiàn)金盈余水平緊密相關(guān)，外部信貸受限，企業(yè)只能通過內(nèi)部積累的方式確保投資的可靠進(jìn)行，這樣，固定資產(chǎn)水平不足的企業(yè)的投資水平就會(huì)存在不足的現(xiàn)象；另一方面，對(duì)于重資產(chǎn)型的企業(yè)，其λ已經(jīng)超過最優(yōu)投資所需λ?水平，其信貸不再受限，就會(huì)有動(dòng)機(jī)進(jìn)行更高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目投資，該類項(xiàng)目往往需要進(jìn)行大規(guī)模的固定資產(chǎn)投資，這就進(jìn)一步提高其固定資產(chǎn)水平。如此積累，在整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系中，就會(huì)出現(xiàn)重資產(chǎn)投資比例過高，而輕資產(chǎn)創(chuàng)新型企業(yè)投資不足的情況。

(二)基于內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)

從上述的邏輯分析來看，要實(shí)現(xiàn)對(duì)于銀行信貸配給、企業(yè)投資行為和宏觀經(jīng)濟(jì)增長的經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)，就應(yīng)該考慮企業(yè)信貸的不同受限情況，即對(duì)所有的樣本企業(yè)基于其信貸受限程度的判斷進(jìn)行分組，然后組內(nèi)檢驗(yàn)和組間對(duì)于信貸配給對(duì)固定資產(chǎn)投資和經(jīng)濟(jì)增長的影響，為此，本文采用了內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型(Endogenous Switching Regression)，該模型是由Hu和Schiantarelli(1998)[43]提出，其目的在于克服一般融資受限模型的單一判斷指標(biāo)①在一般外生判斷(即選擇事前指標(biāo))企業(yè)融資受限程度的模型中(如Kaplan和Zingales，2000[44])，通常是利用一種指標(biāo)(如現(xiàn)金股利)作為企業(yè)融資是否受限的分類標(biāo)準(zhǔn)，且一旦通過該標(biāo)準(zhǔn)判斷出企業(yè)的受限分類之后，其在時(shí)間跨度上都不再進(jìn)行改變，則不能反映企業(yè)融資受限的動(dòng)態(tài)變化情況。和靜態(tài)判斷的不足，該模型通過構(gòu)建一組內(nèi)生轉(zhuǎn)換方程組，基于企業(yè)的多個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)(如負(fù)債比率、資本存量、利息支付比率)來計(jì)算企業(yè)處于融資受限或者是不受限狀態(tài)的概率，然后可以對(duì)分組后的樣本企業(yè)進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)分析，例如判斷受限和不受限企業(yè)在投資支出上的差異、投資-現(xiàn)金流敏感性差異。

本文的內(nèi)生轉(zhuǎn)換回歸模型同時(shí)估計(jì)以下三式:

其中式(9)、(10)描述了兩種不同信貸受限程度企業(yè)的投資行為。其中，Xit為企業(yè)投資行為影響變量序列，在具體的經(jīng)驗(yàn)研究過程中，企業(yè)投資水平Iit以企業(yè)年度投資活動(dòng)實(shí)際現(xiàn)金流出總計(jì)的自然對(duì)數(shù)為代理變量，即ln(RCapitalExpi，t)。Xit包括:企業(yè)營業(yè)活動(dòng)現(xiàn)金流凈值自然對(duì)數(shù)反映企業(yè)內(nèi)部資金積累能力，即ln(ROperCashit)；企業(yè)賬面市值比，為托賓Q值的代理，表示為反映了企業(yè)的投資機(jī)會(huì)。

式(11)決定被研究企業(yè)所屬的信貸受限組，Zit為企業(yè)信貸受限的影響因素，某企業(yè)具體的投資行為屬于哪個(gè)信貸受限組是由下式?jīng)Q定的:

本文在應(yīng)用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型時(shí)，重點(diǎn)假設(shè)了企業(yè)對(duì)外部進(jìn)行信貸(主要是以銀行貸款為主要方式的間接信貸手段)時(shí)，其受限制的程度是內(nèi)生的由企業(yè)的固定資產(chǎn)比例決定的，即假設(shè)1。

假設(shè)1:企業(yè)的固定資產(chǎn)比例越高，企業(yè)的信貸受限程度越低。

該變量以固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例表示，即亦為邏輯分析中的λ。

對(duì)該假設(shè)進(jìn)行研究，可以分析當(dāng)前中國信貸分布不平衡的具體情況，對(duì)于重資產(chǎn)型企業(yè)的信貸偏倚和對(duì)輕資產(chǎn)型企業(yè)的貸款不足，其后果會(huì)導(dǎo)致整個(gè)經(jīng)濟(jì)增長過度依賴于固定資產(chǎn)投資或者說過度依賴于制造業(yè)的發(fā)展，從而導(dǎo)致了整個(gè)社會(huì)的創(chuàng)新不足。進(jìn)一步對(duì)企業(yè)信貸受限與企業(yè)創(chuàng)新能力關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，假設(shè)以企業(yè)的無形資產(chǎn)占比作為信貸受限的重要內(nèi)生判斷指標(biāo)，由于信息不對(duì)稱，無形資產(chǎn)估值困難，對(duì)無形資產(chǎn)投資的變現(xiàn)能力差、回報(bào)風(fēng)險(xiǎn)大等特點(diǎn)導(dǎo)致銀行對(duì)無形資產(chǎn)高的一類企業(yè)進(jìn)行信貸限制的可能性較大，基于此形成假設(shè)2。

假設(shè)2:企業(yè)無形資產(chǎn)占比越高，信貸受限程度越高。

該變量以無形資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例表示，即

在上兩項(xiàng)重要指標(biāo)選擇的基礎(chǔ)上，本文還將加入一些傳統(tǒng)的信貸受限判斷指標(biāo)體系，參考Hovakimian和Titman(2004)[45]的研究，樣本企業(yè)信貸受限判斷還包括以下指標(biāo)。

第一，企業(yè)規(guī)模(Size)。企業(yè)規(guī)模是企業(yè)信貸受限最常用的代理變量，一般而言，小企業(yè)所面臨的信貸受限程度要高于大型企業(yè)，原因在于相比較大型企業(yè)，小企業(yè)的信息透明程度較低、破產(chǎn)可能性較高，并且由于小型企業(yè)的貸款規(guī)模較小，其貸款交易成本要高于大型企業(yè)。在當(dāng)前中國銀行盈利主要以存貸款利率差的情況下，大筆信貸存在規(guī)模效應(yīng)，則由于規(guī)模差異產(chǎn)生的信貸限制將更為明顯，因此形成關(guān)于企業(yè)規(guī)模與信貸受限程度的假設(shè)3。

假設(shè)3:企業(yè)規(guī)模越大，信貸受限程度越低。

企業(yè)規(guī)模代理變量以年初實(shí)際總資產(chǎn)賬面價(jià)值對(duì)數(shù)值表示，即ln(RTotalassetsi，t-1)。

第二，企業(yè)年齡(Age)。與規(guī)模相似，企業(yè)成立的年限也是企業(yè)進(jìn)行內(nèi)外部融資成本差的代理變量，但其與銀行的利率差不存在明顯的關(guān)系，一般，越年輕的企業(yè)越容易受限信貸限制，因此提出假設(shè)4。

假設(shè)4:企業(yè)成立年限越長，其受到信貸限制的可能性越低。

企業(yè)年齡代理變量以企業(yè)成立年限的自然對(duì)數(shù)表示，即ln(Agei，t)。

第三，杠桿比率(Leverage)。企業(yè)杠桿比率過高會(huì)對(duì)企業(yè)的投資和信貸造成負(fù)面影響，一方面，過高的負(fù)債會(huì)減少企業(yè)投資所需的內(nèi)部資金，另一方面，高杠桿率會(huì)帶來高的外部融資成本。銀行對(duì)企業(yè)進(jìn)行信貸審核時(shí)，考慮到高杠桿企業(yè)所存在的風(fēng)險(xiǎn)，則會(huì)對(duì)其信貸進(jìn)行一定程度的限制，因此提出假設(shè)5。

假設(shè)5:企業(yè)杠桿比率越高，信貸受限程度越高。

企業(yè)杠桿比率以長期資產(chǎn)負(fù)債率表示，即

第四，賬面市值比(Market-to-Book Ratio)。對(duì)于企業(yè)來說，賬面市值比反映了企業(yè)價(jià)值和增長能力被市場(chǎng)認(rèn)可的程度，被市場(chǎng)認(rèn)可的程度越高，企業(yè)獲得外部融資的可能性就越高，因此提出假設(shè)6。

假設(shè)6:企業(yè)賬面市值比越高，信貸受限程度越低。

第五，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Ownership)，即企業(yè)是國有還是民營。企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)企業(yè)行為具有重要的影響，民營企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)要求其經(jīng)營目的為利潤最大化，因此一般預(yù)期對(duì)于同一項(xiàng)目，民營企業(yè)的經(jīng)營能獲得更高的回報(bào)率。兩種性質(zhì)的企業(yè)在進(jìn)行貸款時(shí)對(duì)待抵押品的態(tài)度是不一樣的，民營企業(yè)以自有資產(chǎn)進(jìn)行抵押，當(dāng)存在貸款違約時(shí)，銀行會(huì)收回抵押品，而國有企業(yè)是以國有資產(chǎn)進(jìn)行抵押，個(gè)人并不直接承擔(dān)由于違約帶來的損失，因此一般來說，國有企業(yè)更有可能利用貸款進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目。從這個(gè)角度來說，銀行更愿意選擇具有更強(qiáng)營利能力和更低風(fēng)險(xiǎn)的民營企業(yè)，但是，相比較民營企業(yè)，國家會(huì)在國有企業(yè)存在財(cái)務(wù)困難時(shí)進(jìn)行救助，這就抵消了其低效率運(yùn)行和高風(fēng)險(xiǎn)偏好帶來的違約風(fēng)險(xiǎn)，綜上，提出企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與信貸受限的關(guān)系為假設(shè)7。

假設(shè)7:國有企業(yè)的信貸受限程度低于民營企業(yè)。

產(chǎn)權(quán)以啞變量Equityit表示，0代表民營企業(yè)，1代表國有企業(yè)。

對(duì)方程式(9)、(10)和(11)參數(shù)的估計(jì)是假設(shè)殘差符合均值序列為0，方差序列滿足下列行列式的聯(lián)合正態(tài)分布:

在上述聯(lián)合分布的假設(shè)下，應(yīng)用對(duì)數(shù)極大似然方程可對(duì)式(9)、(10)的參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，如下:

(三)樣本選擇和數(shù)據(jù)處理

本研究的數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫，以截至2011年12月31日滬深兩市所有的制造業(yè)上市公司為樣本①制造業(yè)選擇是以證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類為標(biāo)準(zhǔn)，分屬C大類，范圍為C01-C99。，共1 514家上市公司，剔除ST的118家和數(shù)據(jù)缺乏的170家公司，最終有效樣本公司為1 236家。數(shù)據(jù)時(shí)間跨度為2007—2011年②以2007年為起始年的原因是2006年中國頒布新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，為了保障數(shù)據(jù)的一致性，以2007年為起始年。，共5年，最終處理的公司—年份數(shù)據(jù)為6 180份。

對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表4所示。

表4 上市制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)

(四)經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)

我們首先以固定資產(chǎn)占比Fixedassesti，t Totalassetsi，t

進(jìn)行企業(yè)信貸受限實(shí)證檢驗(yàn)，來體現(xiàn)由于企業(yè)固定資產(chǎn)占比的差異而導(dǎo)致的不同受限程度企業(yè)的投資方程，估計(jì)的結(jié)果如表5所示。

表5 基于固定資產(chǎn)占比不同信貸受限程度企業(yè)投資方程估計(jì)

從以固定資產(chǎn)占比的企業(yè)信貸受限投資方程的估計(jì)結(jié)果可以看出信貸受限與信貸不受限企業(yè)在投資行為上的差異:(1)ln(RCapitalExpi，t)-1，即上一年度的投資水平，對(duì)信貸受限企業(yè)存在顯著的負(fù)向影響，即對(duì)于銀行貸款受到約束的企業(yè)，其上期的投資水平對(duì)當(dāng)期的投資決策有負(fù)向影響。這就反映，當(dāng)企業(yè)處于融資受限的位置時(shí)，根據(jù)本文的研究，在中國，往往是由于其是一家輕資產(chǎn)企業(yè)時(shí)，為了盡可能地保障其以最優(yōu)的決策方式進(jìn)行投資，就必須持有謹(jǐn)慎的投資態(tài)度，因?yàn)椋坏┻M(jìn)行當(dāng)期項(xiàng)目的投資，就需要通過內(nèi)部資金積累的方式來維持項(xiàng)目的順利進(jìn)行，這就有可能喪失后期更佳投資機(jī)會(huì)的可能；而上期投資水平對(duì)信貸不受限的企業(yè)影響并不顯著，即一旦企業(yè)能順利地通過銀行貸款獲得項(xiàng)目投資所需要的啟動(dòng)資金時(shí)，其投資決策受既有投資的約束較少。(2)對(duì)于當(dāng)期和滯后一期的內(nèi)部資金積累變量ln(ROperCashit)與投資行為的關(guān)系進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，在中國，無論是信貸受限還是不受限的企業(yè)，其投資行為都必須要通過一定程度的內(nèi)部資金積累來保障。這間接地反映，中國企業(yè)融資的渠道總體仍是受限的，從滯后一期的內(nèi)部資金積累來看，信貸不受限企業(yè)不受其限制，但是信貸受限企業(yè)受其顯著的負(fù)向影響。對(duì)此合理的解釋需要結(jié)合當(dāng)期內(nèi)部資金積累的顯著性正向影響和滯后一期的投資水平對(duì)其的負(fù)向影響進(jìn)行，由于企業(yè)投資行為主要受當(dāng)前的內(nèi)部資金積累水平的影響，那么滯后一期的內(nèi)部資金積累主要是滿足滯后一期的投資行為的需要。綜合上述兩條，可以得出一個(gè)基本的結(jié)論，相比較信貸不受限的企業(yè)，信貸受限的企業(yè)的決策更具有連續(xù)性，其受既有投資狀況的影響也更為明顯。(3)Q值反映企業(yè)的投資機(jī)會(huì)，對(duì)比兩類企業(yè)，信貸受限企業(yè)的Q值影響不顯著，而信貸不受限企業(yè)的Q值顯著為負(fù)。本文對(duì)Q值的計(jì)算是以企業(yè)市值除以凈資產(chǎn)，對(duì)于Q值對(duì)企業(yè)投資行為的負(fù)向影響可以部分地體現(xiàn)出中國企業(yè)在實(shí)體投資上動(dòng)力不足的現(xiàn)象。

以固定資產(chǎn)占比為主的企業(yè)受限轉(zhuǎn)換方程估計(jì)結(jié)果如表6所示。

表6 基于固定資產(chǎn)占比的信貸受限轉(zhuǎn)換方程估計(jì)

可以看出:第一，企業(yè)無形資產(chǎn)占比Intagassesti，t/Totalassetsi，t與企業(yè)信貸受限程度顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.227，這和假設(shè)2是一致的，說明在中國，確實(shí)存在無形資產(chǎn)較高企業(yè)的銀行貸款申請(qǐng)受限的現(xiàn)象。第二，企業(yè)規(guī)模代理變量ln(RTotalassetsi，t-1)與企業(yè)信貸受限程度顯著負(fù)相關(guān)，即規(guī)模大的企業(yè)申請(qǐng)貸款時(shí)受到的限制較小。第三，公司成立年齡與信貸受限程度顯著負(fù)相關(guān)。第四，杠桿比率越高，企業(yè)信貸受限程度越高，兩者顯著相關(guān)。第五，Q值與企業(yè)信貸受限程度相關(guān)性不顯著，這與中國資本市場(chǎng)發(fā)展不完善也有關(guān)系，企業(yè)的市值現(xiàn)狀并不成為銀行對(duì)企業(yè)進(jìn)行信貸配給的重要考慮因素。第六，企業(yè)產(chǎn)權(quán)啞變量與受限程度負(fù)相關(guān)，當(dāng)企業(yè)為國有時(shí)，該啞變量取值為1，這說明銀行在進(jìn)行信貸行為時(shí)，存在明顯的朝國有企業(yè)偏向的現(xiàn)象。

進(jìn)一步考慮到企業(yè)的創(chuàng)新能力，以無形資產(chǎn)占比即對(duì)企業(yè)的受限程度進(jìn)行分類，并分別對(duì)企業(yè)的投資方程和轉(zhuǎn)換方程進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果分別如表7、表8所示。

表7 基于無形資產(chǎn)占比不同信貸受限程度企業(yè)投資方程估計(jì)

考慮到企業(yè)的創(chuàng)新能力，企業(yè)的投資行為與信貸受限程度之間的關(guān)系呈現(xiàn)出與以固定資產(chǎn)為判斷的投資行為不同的特點(diǎn)。首先，若考慮到創(chuàng)新能力，信貸不受限企業(yè)上期的投資規(guī)模對(duì)當(dāng)期具有顯著的正向影響，即這部分企業(yè)在完成上階段投資時(shí)，當(dāng)期仍會(huì)繼續(xù)進(jìn)行追加投資，來提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，而信貸受限企業(yè)在此變量上系數(shù)較小，可見，信貸約束的存在，會(huì)限制被配給企業(yè)的創(chuàng)新能力的發(fā)展。其次，滯后一期的內(nèi)部資金積累對(duì)信貸受限企業(yè)的影響不再顯著，這也與滯后一期投資與受限企業(yè)當(dāng)前投資之間的關(guān)系相關(guān)。最后，此時(shí)Q值對(duì)兩類企業(yè)都有顯著的負(fù)向影響，且對(duì)信貸不受限企業(yè)的影響更大，這說明Q值的增大對(duì)企業(yè)的創(chuàng)新能力有一定的抑制。

轉(zhuǎn)換方程估計(jì)結(jié)果如表8所示。

表8 基于無形資產(chǎn)占比的信貸受限轉(zhuǎn)換方程估計(jì)

該轉(zhuǎn)換方程中把固定資產(chǎn)占比作為自變量，其系數(shù)顯著為負(fù)，驗(yàn)證了在中國固定資產(chǎn)占比越高，企業(yè)越容易獲得貸款的假設(shè)；其他變量如企業(yè)規(guī)模、年齡與企業(yè)信貸受限程度的關(guān)系同固定資產(chǎn)占比；但在創(chuàng)新考慮的情況下，產(chǎn)權(quán)與受限程度的相關(guān)性不再顯著，另外杠桿比率的負(fù)向影響更為明顯。

四、結(jié)論與政策建議

本文從宏觀和微觀兩個(gè)層面探討了信貸配給、固定資產(chǎn)投資與企業(yè)創(chuàng)新的關(guān)系，其中宏觀信貸配給行為的分析是通過建立全國平均貸款利率與存款總額、各上市銀行平均貸款利率與存款總額的關(guān)系進(jìn)行，微觀企業(yè)信貸受限與企業(yè)投資行為的研究應(yīng)用內(nèi)生轉(zhuǎn)換模型，主要研究結(jié)論包括以下幾點(diǎn)。

第一，從宏觀層面上，中國存在著信貸配給行為，貸款利率的確定不以可信貸資金的規(guī)模進(jìn)行調(diào)整，利率的市場(chǎng)化程度較低進(jìn)一步加劇信貸配給行為。

第二，對(duì)上市銀行研究的結(jié)果表明，通過銀行對(duì)自我部分調(diào)節(jié)存貸款利率，上市銀行的信貸配給行為得到了緩解，但是由于大幅存貸款利率差的存在，銀行有動(dòng)機(jī)將貸款偏向規(guī)模更大的重資產(chǎn)企業(yè)。

第三，對(duì)信貸受限和企業(yè)投資行為的理論分析表明，若企業(yè)的信貸受限，其必須通過內(nèi)部資金積累的方式獲得投資資金，因此投資行為與經(jīng)營性現(xiàn)金流入的關(guān)系更為敏感。

第四，對(duì)微觀企業(yè)的信貸受限程度與投資行為的研究結(jié)果表明，不受限企業(yè)與受限企業(yè)投資行為的差異體現(xiàn)在上一期投資水平對(duì)受限企業(yè)影響顯著為負(fù)，而對(duì)不受限企業(yè)影響不顯著，且結(jié)合滯后一期企業(yè)內(nèi)部資金積累的分析發(fā)現(xiàn)，受限企業(yè)的投資決策更謹(jǐn)慎，更具有連續(xù)性。

第五，轉(zhuǎn)換方程的回歸結(jié)果驗(yàn)證了關(guān)于企業(yè)信貸受限于企業(yè)特征的相關(guān)假設(shè)，包括企業(yè)的固定資產(chǎn)占比越高，規(guī)模越大、成立時(shí)間越久，信貸受限程度越低，而企業(yè)無形資產(chǎn)占比越高、杠桿比率越高等將增加企業(yè)信貸受限的可能性。

基于上述研究結(jié)論，本文提出下列政策建議:

第一，加快推進(jìn)利率市場(chǎng)化。當(dāng)前中國存貸款利率受到管制，經(jīng)濟(jì)主體對(duì)利率變動(dòng)的反應(yīng)不夠敏感，限制了利率作為信息甄別機(jī)制的有效性，因而商業(yè)銀行才過度偏好貸款給重資產(chǎn)的企業(yè)，從而抑制了創(chuàng)新。其實(shí)質(zhì)是，商業(yè)銀行將企業(yè)固定資產(chǎn)的存量水平作為信貸配給的信息甄別機(jī)制。因而加快利率市場(chǎng)化的進(jìn)程，將利率作為信息甄別機(jī)制，有利于糾正這一偏向。

第二，放松對(duì)信貸市場(chǎng)的準(zhǔn)入管制，允許更多的中小銀行發(fā)展起來。在競(jìng)爭(zhēng)性的信貸市場(chǎng)上，競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制會(huì)使商業(yè)銀行放松決策約束，增加信貸配給總量，降低借款人的抵押品及貸款額門檻，從而使更多的中小企業(yè)甚至高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)獲得貸款。而且，中小銀行擁有較多的社區(qū)信息與社會(huì)資本，有利于貸款審查及降低信貸市場(chǎng)的企業(yè)規(guī)模門檻。因此，大力發(fā)展中小銀行能幫助緩解信貸配給問題。

第三，發(fā)展為民營企業(yè)服務(wù)的信用擔(dān)保與信息服務(wù)體系。信用擔(dān)保與信息服務(wù)有利于解決信貸市場(chǎng)上存在的信息不對(duì)稱問題，而且由于信用擔(dān)保與信息服務(wù)具有非盈利性、非排他性等公共產(chǎn)品的特點(diǎn)，因而政府應(yīng)作相應(yīng)的投資，加快發(fā)展為民營企業(yè)服務(wù)的信用擔(dān)保與信息服務(wù)體系，幫助解決民營企業(yè)的信貸難題。

第四，積極發(fā)展各種融資渠道，促進(jìn)企業(yè)對(duì)創(chuàng)新的投資。企業(yè)創(chuàng)新存在固有的風(fēng)險(xiǎn)而且需要大量資金投入，除了信貸資金的支持，加快發(fā)展商業(yè)信貸、信用卡融資、股權(quán)融資、天使基金、VC、PE等融資渠道，有利于企業(yè)籌集對(duì)創(chuàng)新投資的資金。

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