高新技術(shù)企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)與銀行信貸研究

崔元敏

河南大學(xué)

高新技術(shù)企業(yè)所有權(quán)性質(zhì)與銀行信貸研究

崔元敏

河南大學(xué)

為了順應(yīng)時(shí)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展的潮流和新趨勢(shì)，我國(guó)實(shí)施了而創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展國(guó)家戰(zhàn)略，大力支持高新技術(shù)的研究和高新產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。高新技術(shù)企業(yè)投入高，資金周轉(zhuǎn)慢，回報(bào)周期長(zhǎng)，具有高風(fēng)險(xiǎn)的特征，由于信息不對(duì)稱(chēng)等現(xiàn)象的存在，融資比較困難。本文主要基于2008-2014年在A股上市的高新技術(shù)企業(yè)，研究分析了高新技術(shù)企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)和企業(yè)獲得的銀行信用貸款的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)有背景的高新技術(shù)企業(yè)更容易獲得銀行的信用貸款。

高新技術(shù)企業(yè)；所有權(quán)性質(zhì)；信用貸款

一、引言

高新技術(shù)企業(yè)是指那些投入大量研究與開(kāi)發(fā)資金、為社會(huì)提供高科技含量的產(chǎn)品與服務(wù)，以迅速的技術(shù)進(jìn)步為標(biāo)志的特殊類(lèi)型的現(xiàn)代企業(yè)。隨著經(jīng)濟(jì)全球化和知識(shí)經(jīng)濟(jì)時(shí)代的到來(lái)，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)也已成為各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要推動(dòng)器。我國(guó)的高新技術(shù)企業(yè)也存在著高投資、高風(fēng)險(xiǎn)的特點(diǎn)，在發(fā)展中存在著融資難的現(xiàn)象，而在我國(guó)，企業(yè)融資仍然主要依賴(lài)于商業(yè)銀行。高新技術(shù)企業(yè)融資難的原因主要是，高新技術(shù)企業(yè)自身的高風(fēng)險(xiǎn)特性，以及高新技術(shù)企業(yè)主要是無(wú)形資產(chǎn)，而缺乏獲得銀行貸款所需的抵押品，而根本原因是信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象的存在。企業(yè)能夠提供的信息通常被劃分為兩種：“硬信息”和“軟信息”?！坝残畔ⅰ笔悄切┮子谟^察、證實(shí)的信息?！败浶畔ⅰ蓖ǔＪ倾y行和企業(yè)的長(zhǎng)期接觸建立的。高新技術(shù)企業(yè)相對(duì)于傳統(tǒng)制造業(yè)企業(yè)在銀行信貸獲取方面存在著“硬信息”的劣勢(shì)。而很多文獻(xiàn)指出，企業(yè)和銀行可以通過(guò)建立一種關(guān)系，通過(guò)借助這種“軟信息”來(lái)降低企業(yè)和銀行之間的信息不對(duì)稱(chēng)。因此，很有必要研究高新技術(shù)企業(yè)如何與銀行建立聯(lián)系，因此傳遞“軟信息”獲得更多的銀行貸款。我國(guó)的信貸資源主要掌握在國(guó)有商業(yè)銀行手中，本文從企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)角度來(lái)研究企業(yè)和銀行之間的建立的聯(lián)系，以及這種關(guān)系與銀行信貸的聯(lián)系。

二、理論分析與研究假設(shè)

影響信貸資源配置的根本原因在于借貸雙方的信息不對(duì)稱(chēng)。企業(yè)可以提供兩種信息來(lái)緩解信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象，即“硬信息”和“軟信息”。高新技術(shù)企業(yè)的核心財(cái)產(chǎn)和資源是無(wú)形資產(chǎn)，在“硬信息”方面存在劣勢(shì)。以往的銀企關(guān)系的研究主要是基于企業(yè)的銀行的業(yè)務(wù)往來(lái)，或是企業(yè)高管的從業(yè)背景。Petersen and Rajan（1994）度量銀行關(guān)系強(qiáng)度的方法為企業(yè)接受銀行服務(wù)項(xiàng)目的數(shù)量、銀行與企業(yè)交往的時(shí)間長(zhǎng)度。Berger and Udell（1995）則采用企業(yè)的經(jīng)營(yíng)年限來(lái)衡量銀企關(guān)系強(qiáng)度。唐建新等（2011）研究發(fā)現(xiàn)聘請(qǐng)了在銀行工作的人員擔(dān)任董事長(zhǎng)或者高管的企業(yè)，能夠獲得更多的銀行貸款。蘇峻等（2010）研究證明，企業(yè)與銀行的關(guān)系越緊密，獲得的貸款額度越高，獲得貸款的成本越低。余明桂等（2008）以我國(guó)1993-2005年在滬深交易所上市的民營(yíng)企業(yè)為樣本，研究了企業(yè)董事長(zhǎng)或高管是否現(xiàn)在或曾經(jīng)任職政治官員、人大代表或政協(xié)委員，判斷企業(yè)和銀行之間的政治聯(lián)系，發(fā)現(xiàn)，政治關(guān)系可以作為一種替代的非正式機(jī)制，幫助民營(yíng)企業(yè)獲得銀行的信用貸款。

另外，有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)， 具有良好政治關(guān)系的企業(yè)更容易或者以更低的利率獲得銀行的貸款，特別是國(guó)有銀行的貸款 （ Sapienza， 2004；Serdar Dinc， 2005）。事實(shí)上，企業(yè)和銀行之間因?yàn)闃I(yè)務(wù)往來(lái)通常也具有廣泛的關(guān)系網(wǎng)絡(luò)（ Hochberg et al.，2007），我國(guó)的信貸資源也主要掌握在大型國(guó)有商業(yè)銀行手中，共同的國(guó)有屬性也能夠使企業(yè)與銀行之間形成天然的聯(lián)系。本文從企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)方面來(lái)研究企業(yè)與銀行信貸之間的關(guān)系，并提出了如下假設(shè)：

在其他條件相同的情況下，相對(duì)于非國(guó)有背景的高新技術(shù)企業(yè)，國(guó)有背景的高新技術(shù)企業(yè)能夠獲得更多的銀行信用貸款。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇

本文的樣本選擇了2008-2014年在A股上市的高新技術(shù)企業(yè)作為樣本，剔除了金融行業(yè)的企業(yè)，最終得到了5944個(gè)觀測(cè)值。其中高新技術(shù)企業(yè)名單源于高新技術(shù)企業(yè)認(rèn)定管理工作網(wǎng)的“公式專(zhuān)區(qū)”，以及在企業(yè)年報(bào)中找尋相關(guān)信息手工搜集整理。在處理樣本時(shí)，對(duì)有異常值得連續(xù)變量進(jìn)行了1%的縮尾處理。

（二）研究模型與變量定義

為了檢驗(yàn)假設(shè)，本文將回歸方程設(shè)定為：

其中，Creditloan表示銀行信貸比例，為企業(yè)獲得的信用貸款占全部銀行貸款的比例。信用貸款的相關(guān)數(shù)據(jù)，從各公司年報(bào)中手工整理；State為企業(yè)的所有權(quán)性質(zhì)，在本論文中分為國(guó)有和非國(guó)有，如果企業(yè)為國(guó)有屬性，則State為1，否則，為0；Lev為資產(chǎn)負(fù)債率，反映企業(yè)的長(zhǎng)期償債能力，為總負(fù)債與總資產(chǎn)的比值；Growth為企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率，等于企業(yè)營(yíng)業(yè)總收入本年本期金額和營(yíng)業(yè)總收入上年本期金額的差額除以營(yíng)業(yè)總收入上年本期金額；Tangible為企業(yè)的固定資產(chǎn)比例，等于固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值；ROA為總資產(chǎn)凈利潤(rùn)率，等于凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)平均余額，其中，總資產(chǎn)平均余額=（總資產(chǎn)期初余額+總資產(chǎn)期末余額）/2；Year為年度虛擬變量；Industry為行業(yè)虛擬變量，采用2012年證監(jiān)會(huì)的行業(yè)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

首先，我們對(duì)變量進(jìn)行了描述性統(tǒng)計(jì)。如表1所示，樣本中，企業(yè)獲得的信用貸款占銀行總總貸款的平均值為35.04%，這說(shuō)明高新技術(shù)企業(yè)獲得信用貸款的比例并不算高。另外，在變量數(shù)據(jù)的處理中，本文對(duì)連續(xù)變量Growth、Lev、Tangible、ROA進(jìn)行了1%的縮尾處理。

（二）相關(guān)性分析

表2列示了主要變量的相關(guān)系數(shù)矩陣?？梢钥闯觯咝录夹g(shù)企業(yè)的銀行信貸比例Creditloan與企業(yè)的國(guó)有屬性State、企業(yè)的規(guī)模Size、總資產(chǎn)凈利率ROA顯著正相關(guān)。銀行信貸比例Creditloan與企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率Lev、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、固定資產(chǎn)比例呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，但是不顯著。

（三）回歸分析

表1 各模型變量匯總描述性統(tǒng)計(jì)

表2 模型相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

表3為銀行信貸比率與企業(yè)所有制屬性的回歸結(jié)果。具體見(jiàn)下表。

表3 模型回歸結(jié)果

從表3中的回歸分析結(jié)果可以看出，銀行的信用貸款Creditloan與高新技術(shù)企業(yè)的所有權(quán)屬性State有顯著的相關(guān)性。國(guó)有屬性的高新技術(shù)企業(yè)更容易獲得信用貸款，回歸的結(jié)果證明了我們的假設(shè)。另外，銀行信貸比例Creditloan與企業(yè)的規(guī)模Size也呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明，規(guī)模越大的企業(yè)越容易獲得銀行的信用貸款；Creditloan與企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系；Creditloan與固定資產(chǎn)比例呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，企業(yè)的固定資產(chǎn)能夠作為企業(yè)獲得貸款的抵押物、質(zhì)押物，使企業(yè)更容易獲得擔(dān)保貸款，因此與企業(yè)獲得的信用貸款為負(fù)相關(guān)關(guān)系；Creditloan與企業(yè)的總資產(chǎn)凈利率呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明企業(yè)的盈利能力越強(qiáng)，越容易獲得銀行的信用貸款。因此，在這個(gè)回歸中，論文的假設(shè)得到了驗(yàn)證。

五、結(jié)論

高新技術(shù)企業(yè)在我國(guó)的發(fā)展中起著重要的作用，信息不對(duì)稱(chēng)現(xiàn)象影響著高新技術(shù)企業(yè)的融資，而企業(yè)能夠有效獲得融資，對(duì)企業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。以往的研究中發(fā)現(xiàn)，關(guān)系型融資在企業(yè)獲得融資的過(guò)程中也起到很大作用。本文和以往從高管背景，企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限等來(lái)衡量銀企關(guān)系不同，采用了基于所有權(quán)性質(zhì)的研究，以A股上市的高新技術(shù)企業(yè)為樣本，研究證明出國(guó)有背景的高新技術(shù)企業(yè)能夠獲得更多的信用貸款。

［1］蘇峻、劉紅曄、何佳，關(guān)系型信貸與中小企業(yè)融資，金融論壇，2010（8）：41-46.

［2］孫崢、李增泉、王景斌，所有權(quán)性質(zhì)、會(huì)計(jì)信息與債務(wù)契約——來(lái)自我國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，管理世界，2006（10）：100-107.

［3］唐建新、盧劍龍、余明桂，銀行關(guān)系、政治聯(lián)系與民營(yíng)企業(yè)貸款，經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2011（3）：51-58.

［4］余明桂、潘洪波，政治關(guān)系、制度環(huán)境與民營(yíng)企業(yè)銀行貸款，管理世界，2008（8）：9-21.

［5］Berger N.B.and G.F.Udell， 1995.Relationship Lending and Lines of Credit in Small Firm Finance.Journalof Business， 68（3）， pp.351-381.

［6］Hochberg Yael V.， Alexander Ljungqvist and Yang Lu， 2007.Whom You Know Matters： Venture Capital Networks and Investment Performance.Journal of Finance， 62（1）， pp.251-301.

［7］Petersen M.and Rajan R.， 1994.The Benefits of Lending Relationships：Evidence from Small Business Data.Journal of Finance， 49， pp.3-37.

［8］Sapienza P.，2004，“The Effects of Government Ownership On Bank Lending”，Journal of Financial Economics，72，pp.357-384.

［9］Serdar Dinc，2005，“Politicians and Firms”，Quarterly Journal of Economics，109，pp.995-1025.