企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較研究

錢雪松, 陳雪麗, 吳瑞芳

(1.華中科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院, 湖北 武漢 430074; 2.華中科技大學(xué) 校史館, 湖北 武漢 430074)

“融資難”和“融資貴”現(xiàn)象一直是困擾我國(guó)經(jīng)濟(jì)的焦點(diǎn)問(wèn)題。2015年以來(lái),我國(guó)政府實(shí)施了以“降成本”為核心內(nèi)容的供給側(cè)改革,期望能有效降低企業(yè)融資成本。特別在經(jīng)濟(jì)實(shí)踐中,除了依靠銀行信貸、股權(quán)融資等外部資本市場(chǎng)機(jī)制實(shí)施的企業(yè)間資本配置以外,還存在十分普遍的企業(yè)(集團(tuán))內(nèi)部借貸交易。但由于企業(yè)借款利率信息難以獲得,學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)外部借款定價(jià)機(jī)理研究不多,尤其缺乏對(duì)企業(yè)(集團(tuán))內(nèi)部借貸價(jià)格的研究。在此背景下,企業(yè)內(nèi)外部借款如何定價(jià)、是否存在差異及如何有效降低企業(yè)借款利率等重要問(wèn)題急需回答。

實(shí)際上,學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)借款定價(jià)的研究由來(lái)已久。一方面,從銀行借款維度看,基于世界各國(guó)實(shí)踐的經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),不僅管理層自利動(dòng)機(jī)等代理問(wèn)題促使銀行提高借款利率[1-2],而且信息不對(duì)稱程度是推高銀行借款價(jià)格的重要因素[3-4]?；诖?一些研究進(jìn)一步指出,由于能有效緩解信息不對(duì)稱、代理問(wèn)題等市場(chǎng)摩擦因素,債權(quán)保護(hù)等法律制度改進(jìn)優(yōu)化可以降低銀行借款利率[5-7]。另一方面,從企業(yè)債券融資維度看,公司債的違約條款設(shè)計(jì)越嚴(yán)格、融資金額越大、到期期限越短,債券融資成本相對(duì)越低[8-9]。這些研究增進(jìn)了我們對(duì)企業(yè)借款價(jià)格如何確定的理解和認(rèn)識(shí)。但是,企業(yè)內(nèi)部借貸價(jià)格等信息難以獲得,探討企業(yè)內(nèi)部資本市場(chǎng)貸款定價(jià)問(wèn)題的研究并不多見(jiàn),比較企業(yè)內(nèi)外部借款定價(jià)的研究更少,導(dǎo)致學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)借款定價(jià)問(wèn)題的討論不充分。要想實(shí)證考察企業(yè)內(nèi)外部借款定價(jià)是否存在差異及其運(yùn)作機(jī)理等問(wèn)題,我們需要獲取借款利率等借貸契約的詳細(xì)信息。慶幸的是,近年來(lái)我國(guó)上市公司披露了若干借貸交易信息,不僅涵括利率、期限、抵押等豐富的借貸條款,而且還提供了借貸雙方關(guān)系信息,使得我們可以識(shí)別借款類型。這為考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率提供了很好的研究素材。

基于此,我們手工整理了我國(guó)上市公司貸款公告數(shù)據(jù),篩選出同一年度既有內(nèi)部又有外部貸款的企業(yè)借貸交易樣本。以此為研究對(duì)象的經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn),與外部債務(wù)融資成本相比,企業(yè)內(nèi)部借款價(jià)格降低了0.35%。進(jìn)一步的研究顯示,企業(yè)內(nèi)外部借款利率在信息摩擦維度存在豐富差異。第一,與年齡(資產(chǎn)規(guī)模)較大企業(yè)相比,對(duì)年齡(資產(chǎn)規(guī)模)較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大;第二,與信息透明度較高企業(yè)相比,對(duì)信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大;第三,與分析師關(guān)注度較高企業(yè)相比,對(duì)分析師關(guān)注度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大。這些經(jīng)驗(yàn)證據(jù)與企業(yè)內(nèi)部資本市場(chǎng)具有的信息優(yōu)勢(shì)促使借款價(jià)格下降的經(jīng)濟(jì)邏輯一致。

考慮到現(xiàn)有文獻(xiàn)大多單獨(dú)從企業(yè)外部資本市場(chǎng)(或內(nèi)部資本市場(chǎng))運(yùn)作切入考察企業(yè)負(fù)債融資成本,本文運(yùn)用手工搜集整理的獨(dú)特?cái)?shù)據(jù),將企業(yè)內(nèi)外部負(fù)債融資結(jié)合起來(lái)實(shí)證考察它們的差異,并識(shí)別推斷出信息不對(duì)稱因素是導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部負(fù)債融資成本優(yōu)勢(shì)的重要因素。

一、對(duì)企業(yè)內(nèi)外部資本市場(chǎng)借款價(jià)格差異的分析和研究假設(shè)

作為影響企業(yè)借貸交易的重要因素,信息不對(duì)稱及其引致的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題會(huì)影響企業(yè)負(fù)債融資成本[10]。一方面,從事前角度來(lái)看,與信息不對(duì)稱程度較弱情形相比,當(dāng)借貸雙方之間信息不對(duì)稱程度較強(qiáng)時(shí),逆向選擇問(wèn)題更嚴(yán)重[11-12],貸款方會(huì)要求借款方支付更高利率。另一方面,從事后角度來(lái)看,與信息不對(duì)稱程度較弱情形相比,當(dāng)借貸雙方之間信息不對(duì)稱程度較強(qiáng)時(shí),道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題更嚴(yán)重[13],此時(shí)為了補(bǔ)償放貸風(fēng)險(xiǎn),貸款方將索取相對(duì)較高的利率。

值得指出的是,與外部資本市場(chǎng)相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場(chǎng)上,借貸雙方往往存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系,而且大多存在頻繁的業(yè)務(wù)往來(lái)。這一特點(diǎn)會(huì)在信息維度產(chǎn)生以下系統(tǒng)差異。一方面,從信息溝通層面看,與外部資本市場(chǎng)上的借貸交易相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場(chǎng)上,借貸雙方可通過(guò)派遣管理人員或日常業(yè)務(wù)往來(lái)等渠道獲得更廣泛、更細(xì)致的信息,這不僅有利于貸款者事前對(duì)借款者的風(fēng)險(xiǎn)狀況進(jìn)行甄別以減少逆向選擇問(wèn)題,而且使貸款者有能力在放貸后及時(shí)掌握借款者的運(yùn)營(yíng)情況以降低道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,避免資產(chǎn)替代等不良行為的負(fù)面影響[14-15]。另一方面,從貸款違約后的處理層面看,與外部資本市場(chǎng)上的借貸交易相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場(chǎng)上,借貸雙方之間的股權(quán)關(guān)聯(lián)可以在一定程度上對(duì)違約借款者施加監(jiān)督和控制,并能運(yùn)用其信息監(jiān)督優(yōu)勢(shì)采取應(yīng)對(duì)措施以減少貸款損失[16-17]。

綜合以上分析可知,與外部資本市場(chǎng)相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場(chǎng)上,借貸雙方之間關(guān)系機(jī)制有利于降低信息不對(duì)稱程度,從而促使其借貸價(jià)格相對(duì)較低?；诖?我們提出本文的研究假說(shuō)1:

H1:與外部資本市場(chǎng)相比,企業(yè)從內(nèi)部資本市場(chǎng)獲得貸款的利率相對(duì)較低。

如果信息不對(duì)稱程度導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,那么一個(gè)隨之而來(lái)的問(wèn)題是,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異是否因?yàn)榻栀J企業(yè)之間的信息不對(duì)稱程度差異而不同?為了深入探究企業(yè)內(nèi)外部借款利率存在差異的機(jī)理,我們從四個(gè)方面展開(kāi)具體分析。其一,基于借款企業(yè)年齡的分析。一般而言,企業(yè)上市時(shí)間越長(zhǎng),關(guān)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)的信息越豐富,積累的信息記錄越多,貸款者對(duì)其了解也越多,信息不對(duì)稱程度越低。因而,與年齡較大企業(yè)相比,對(duì)年齡較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大。其二,基于借款企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的分析。企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模越大,不僅企業(yè)抵抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)、潛在還款能力越強(qiáng),而且能夠通過(guò)資產(chǎn)規(guī)模揭示出更多的“硬信息”,信息不對(duì)稱程度越低。因而,與資產(chǎn)規(guī)模較大企業(yè)相比,對(duì)資產(chǎn)規(guī)模較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大。其三,基于借款企業(yè)信息透明度的分析。信息透明度程度越高,企業(yè)的信息披露情況越好,關(guān)于企業(yè)的信息越豐富,貸款者對(duì)其了解也越多,信息不對(duì)稱程度相對(duì)較低。因而,與信息透明度較高企業(yè)相比,對(duì)信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大。其四,基于借款企業(yè)分析師關(guān)注度的分析。跟蹤分析上市公司的分析師越多,該上市公司的信息生產(chǎn)越多,信息不對(duì)稱程度相對(duì)越低。因而,與分析師關(guān)注度較高的企業(yè)相比,對(duì)分析師關(guān)注度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大?；谝陨戏治?我們提出本文的研究假說(shuō)2:

H2a:與年齡較大企業(yè)相比,對(duì)年齡較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大;

H2b:與資產(chǎn)規(guī)模較大企業(yè)相比,對(duì)資產(chǎn)規(guī)模較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大;

H2c:與信息透明度較高企業(yè)相比,對(duì)信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大;

H2d:與分析師關(guān)注度較高企業(yè)相比,對(duì)分析師關(guān)注度較低的企業(yè),企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大。

二、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來(lái)源

由于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)從2003年開(kāi)始公布貸款交易,我們選取2003—2016年中國(guó)滬深交易所A股上市公司披露的借款契約為研究樣本。本文對(duì)研究數(shù)據(jù)進(jìn)行了如下處理:(1)剔除主要變量利率數(shù)據(jù)缺失的上市公司;(2)剔除金融類上市公司;(3)為消除極端值的影響,對(duì)主要連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行縮尾(Winsorize)處理。為了比較企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們篩選出同一年度既有內(nèi)部又有外部貸款的企業(yè)借貸交易樣本,最終獲得524個(gè)借款契約樣本。其中,內(nèi)部借款306個(gè),外部借款218個(gè)。

本文使用的數(shù)據(jù)包括借款利率、借款企業(yè)特征、信息透明度指標(biāo)等。其中,借款利率的數(shù)據(jù)來(lái)源于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)和公司年報(bào),由于銳思數(shù)據(jù)庫(kù)只提供了部分借款的詳細(xì)數(shù)據(jù),缺失的數(shù)據(jù)我們從各公司年報(bào)中手工整理獲得。借款者的特征以及信息透明度、分析師關(guān)注度等數(shù)據(jù)均來(lái)源于深圳國(guó)泰安經(jīng)濟(jì)金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)。

(二)方程設(shè)定和變量定義

為檢驗(yàn)企業(yè)內(nèi)外部借款利率的差異,除了本文關(guān)注的表示內(nèi)外部資本市場(chǎng)的虛擬變量以外,在回歸方程中,我們還控制了借款企業(yè)特征及其他非價(jià)格借款條款等可能影響借款價(jià)格的主要因素。具體而言,我們將待檢驗(yàn)的回歸方程設(shè)定為

Interest=C+β1Inside+β2Chara+β3Control+ε

其中,因變量Interest是企業(yè)借貸交易的年利率,C是常數(shù)項(xiàng),Inside是表示內(nèi)外部資本市場(chǎng)的虛擬變量,Chara為借款企業(yè)特征變量,Control為其他非價(jià)格貸款條款等控制變量。具體變量解釋如下。

1.企業(yè)借貸利率(Interest)

Interest是企業(yè)借貸的年利率,直接從貸款公告中獲得。由于公告大多以高于或低于當(dāng)年基準(zhǔn)利率百分比的形式披露利率,因而我們利用基準(zhǔn)利率計(jì)算得到借貸利率數(shù)據(jù)。

2.內(nèi)外部資本市場(chǎng)借款(Inside)

Inside是表示內(nèi)外部資本市場(chǎng)借款的虛擬變量。我們將企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部的借款定義為內(nèi)部資本市場(chǎng)借款,具體包括股權(quán)關(guān)聯(lián)企業(yè)等企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部發(fā)放的借貸交易。相應(yīng)地,將銀行、信托公司、租賃公司、投資公司、小貸公司等非企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部發(fā)放的貸款界定為外部資本市場(chǎng)借款。如果是企業(yè)集團(tuán)內(nèi)部借貸交易,Inside取值為1,否則取值為0。

3.借款企業(yè)特征變量(Chara)

考慮到借款企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)大小及其面臨的融資約束各不相同,在數(shù)據(jù)可得性前提下,我們?cè)诨貧w中引入所有制屬性、企業(yè)年齡、所在行業(yè)等借款企業(yè)特征變量:

其一,國(guó)有和非國(guó)有企業(yè)在融資約束和違約風(fēng)險(xiǎn)等方面存在較大差異。一方面,現(xiàn)階段我國(guó)的銀行體系仍是國(guó)有銀行占主導(dǎo),國(guó)有企業(yè)由于自身優(yōu)勢(shì)使其貸款可得性和融資成本一般都優(yōu)于非國(guó)有企業(yè)。另一方面,國(guó)有企業(yè)普遍承擔(dān)吸納就業(yè)等政策性負(fù)擔(dān),即使出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境,政府也會(huì)對(duì)其進(jìn)行援助以解決債務(wù)問(wèn)題,這會(huì)顯著降低國(guó)有企業(yè)借貸的違約風(fēng)險(xiǎn)[18]。因而,我們?cè)诨貧w中加入了表示所有制屬性的虛擬變量Ownership,如果借款企業(yè)是國(guó)有企業(yè),取值為1,否則取值為0。

其二,借款企業(yè)上市時(shí)間越長(zhǎng),關(guān)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)的信息越豐富,企業(yè)未來(lái)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較小,同時(shí)貸款企業(yè)對(duì)借款企業(yè)的信息搜集獲取相對(duì)容易,因而年齡較大的企業(yè)更容易獲得貸款?；诖?我們?cè)诨貧w中引入借款企業(yè)年齡變量lnAge。我們從CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)獲得借款企業(yè)上市時(shí)間,然后用借貸交易發(fā)生時(shí)間減去上市時(shí)間得到借款企業(yè)年齡,最后用企業(yè)年齡加1取自然對(duì)數(shù)得到lnAge變量。

同時(shí),我們還在回歸中控制了行業(yè)變量Industry。行業(yè)分類來(lái)源于中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012年公布的《上市公司行業(yè)分類指引》,并根據(jù)具體行業(yè)信息設(shè)置相應(yīng)虛擬變量進(jìn)行控制。

4.控制變量

我們控制了利息保障倍數(shù)、資產(chǎn)負(fù)債率、息稅折舊攤銷前利潤(rùn)率、有形資產(chǎn)占比和流動(dòng)比率等反映企業(yè)盈利能力和經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的財(cái)務(wù)指標(biāo),具體變量定義如表1所示。另外,為了控制其他可能影響企業(yè)借款利率的因素,我們引入了是否要求抵押擔(dān)保(Collateral)、金額(lnAmount)等借貸條款變量。這些變量信息從貸款公告中獲得,其中,如果借貸契約中涵括抵押擔(dān)保條款,Collateral取值為1,否則為0;lnAmount為借款金額的對(duì)數(shù)值。最后,本文回歸中還加入了控制年度效應(yīng)的年度虛擬變量(Year)。

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征。數(shù)據(jù)顯示,企業(yè)借款利率的均值為6.337%,標(biāo)準(zhǔn)差為2.335%,其分布在0%—14%的范圍之內(nèi);在524個(gè)總樣本中,內(nèi)部借款樣本有306個(gè)(占比58.4%),外部借款樣本有218個(gè)(占比41.6%)。這表明,在本文關(guān)注的中國(guó)上市企業(yè)借貸交易中,企業(yè)借貸利率波動(dòng)幅度較大,而且內(nèi)外部借款數(shù)量大致對(duì)應(yīng),這為我們考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異提供了很好的研究素材。

表1 變量及其定義

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

另外,主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣(表3)顯示,虛擬變量Inside與借貸利率的Pearson相關(guān)系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明與外部資本市場(chǎng)相比,企業(yè)從內(nèi)部資本市場(chǎng)獲得貸款的利率相對(duì)較低。資產(chǎn)規(guī)模(lnAsset)、利息保障倍數(shù)(lnCoverage)和息稅折舊攤銷前利潤(rùn)率(Profitability)等借款企業(yè)特征與借貸利率的相關(guān)系數(shù)顯著為正,有形資產(chǎn)占比(Tangibility)和所有制屬性(Ownership)等變量與借貸利率的相關(guān)系數(shù)顯著為負(fù)。這意味著,考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異時(shí)需要控制相關(guān)變量。

(四)實(shí)證檢驗(yàn)思路

為了細(xì)致深入考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,本文的實(shí)證檢驗(yàn)思路如下:首先分別進(jìn)行單變量檢驗(yàn)和多變量檢驗(yàn)以實(shí)證考察企業(yè)從內(nèi)外部資本市場(chǎng)獲得貸款的利率差異;接下來(lái)進(jìn)一步探究并揭示企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異的作用機(jī)理,我們從信息不對(duì)稱程度差異切入,分別根據(jù)借款企業(yè)自身信息特征(企業(yè)年齡和資產(chǎn)規(guī)模)和信息生產(chǎn)視角(信息透明度和分析師關(guān)注度)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。

表3 主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

三、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

(一)企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異分析:基于單變量檢驗(yàn)結(jié)果

為了檢驗(yàn)企業(yè)內(nèi)外部借款利率是否存在顯著差異,我們首先對(duì)其進(jìn)行單變量檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表4?？梢园l(fā)現(xiàn),企業(yè)內(nèi)部借款利率均值和中位數(shù)都顯著低于外部借款利率,這初步驗(yàn)證了本文的假說(shuō)H1,即與外部借款相比,內(nèi)部借款具有相對(duì)較低的價(jià)格。

表4 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:單變量檢驗(yàn)

注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

(二)企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異分析:基于多變量檢驗(yàn)結(jié)果

由于資產(chǎn)規(guī)模、利息保障倍數(shù)和資產(chǎn)負(fù)債率等借款企業(yè)特征會(huì)對(duì)企業(yè)借款價(jià)格產(chǎn)生影響,我們進(jìn)一步控制了這些變量,運(yùn)用多元回歸方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果見(jiàn)表5。第1—2列結(jié)果顯示,在逐步控制借款企業(yè)特征的基礎(chǔ)上,Inside與借款利率都至少在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān);考慮到借款金額和抵押擔(dān)保等其他條款與借貸價(jià)格同時(shí)決定可能引致的內(nèi)生性問(wèn)題,我們借鑒了已有研究的處理方法,在第3列進(jìn)一步引入了其他借貸條款變量進(jìn)行回歸分析,檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn),Inside與借款利率都仍在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。

(三)對(duì)主要實(shí)證結(jié)果的解釋

表4單變量檢驗(yàn)的實(shí)證結(jié)果顯示,企業(yè)內(nèi)部借款利率的均值和中位數(shù)都在1%的水平上顯著低于外部借款利率。表5多變量回歸的結(jié)果表明,在逐步控制企業(yè)特征、其他借貸條款等變量后,Inside與借款利率都在10%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。這些回歸結(jié)果表明,相較于外部資本市場(chǎng),上市公司從內(nèi)部資本市場(chǎng)借款利率相對(duì)較低。這些結(jié)果驗(yàn)證了假說(shuō)H1。其經(jīng)濟(jì)邏輯在于,與外部資本市場(chǎng)相比,在內(nèi)部資本市場(chǎng)上,借貸雙方往往具有股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系,而且大多存在頻繁的業(yè)務(wù)往來(lái),因而信息不對(duì)稱程度較低,這樣一來(lái)貸款者索取的利率也就相對(duì)較低。

表5結(jié)果還表明,借款企業(yè)特征也會(huì)影響企業(yè)借款價(jià)格。第一,資產(chǎn)負(fù)債率與借款利率顯著正相關(guān),這符合我們的預(yù)期,企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率越大,其舉債經(jīng)營(yíng)比率越大,公司風(fēng)險(xiǎn)越大[19],因而貸款人要求的貸款價(jià)格相對(duì)較高。第二,所有制屬性與借款利率顯著負(fù)相關(guān),說(shuō)明與非國(guó)有企業(yè)相比,國(guó)有企業(yè)借款利率相對(duì)較低,這符合我們的經(jīng)濟(jì)直覺(jué)。在我國(guó)特殊的經(jīng)濟(jì)背景下,國(guó)有企業(yè)擁有更多的融資優(yōu)待,因而會(huì)獲得更優(yōu)惠的借款價(jià)格。第三,借款企業(yè)年齡與借貸利率顯著負(fù)相關(guān),這也符合我們的預(yù)期,企業(yè)年齡越大,關(guān)于企業(yè)經(jīng)營(yíng)的信息越豐富,貸款者對(duì)其了解越多,風(fēng)險(xiǎn)越低,因而貸款者要求的貸款價(jià)格越低。

表5 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:多變量回歸

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

四、企業(yè)內(nèi)外部借款價(jià)格差異的擴(kuò)展檢驗(yàn):基于信息視角

為深入探究企業(yè)內(nèi)外部借款價(jià)格差異,我們進(jìn)一步從信息視角切入做了多個(gè)分組回歸。整體來(lái)看,這些檢驗(yàn)結(jié)果都傾向于支持信息假說(shuō)。具體而言,我們根據(jù)借款企業(yè)年齡、資產(chǎn)規(guī)模、信息透明度及分析師關(guān)注度等指標(biāo)進(jìn)行分組檢驗(yàn)。

(一)基于借款企業(yè)自身信息特征的擴(kuò)展檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)借款企業(yè)年齡是否影響企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們以企業(yè)年齡中位數(shù)為分組標(biāo)準(zhǔn)將借款企業(yè)分為高年齡組和低年齡組,對(duì)內(nèi)外部借款利率分別進(jìn)行了T檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表6?？梢园l(fā)現(xiàn),對(duì)于年齡較大的企業(yè)而言,其內(nèi)外部借款利率差異不顯著,而對(duì)于年齡較小的企業(yè)而言,其內(nèi)部資本市場(chǎng)借款利率顯著低于外部資本市場(chǎng)。

按照借款企業(yè)年齡維度的分組回歸結(jié)果(表7)顯示,在借款企業(yè)年齡較大組,Inside的回歸系數(shù)均不顯著,而在借款企業(yè)年齡較小組,回歸系數(shù)在接近10%的顯著性水平上顯著為負(fù)。這些結(jié)果表明,與年齡較大企業(yè)相比,對(duì)年齡較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大,這驗(yàn)證了假設(shè)H2a。

類似地,為了檢驗(yàn)資產(chǎn)規(guī)模是否影響企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們以資產(chǎn)規(guī)模中位數(shù)為分組標(biāo)準(zhǔn)將借款企業(yè)分為資產(chǎn)規(guī)模較大組和資產(chǎn)規(guī)模較小組,對(duì)內(nèi)外部借款利率分別進(jìn)行了T檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表6。可以發(fā)現(xiàn),對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)而言,其在內(nèi)外部資本市場(chǎng)借款利率差異不顯著,而對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較小的企業(yè)而言,其內(nèi)部資本市場(chǎng)借款利率顯著低于外部資本市場(chǎng)。進(jìn)一步地,我們按照資產(chǎn)規(guī)模進(jìn)行了分組回歸,結(jié)果見(jiàn)表8?？梢园l(fā)現(xiàn),在借款企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較大組,Inside的回歸系數(shù)均不顯著,而在借款企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較小組,回歸系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著為負(fù)。這些結(jié)果表明,與資產(chǎn)規(guī)模較大企業(yè)相比,對(duì)資產(chǎn)規(guī)模較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大,這驗(yàn)證了假設(shè)H2b。

表6 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于企業(yè)年齡和資產(chǎn)規(guī)模的T檢驗(yàn)

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

表7 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于企業(yè)年齡的分組回歸

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

(二)外界對(duì)借款企業(yè)信息生產(chǎn)視角的擴(kuò)展檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)借款企業(yè)信息透明度是否影響企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們將信息披露質(zhì)量為優(yōu)秀和良好的企業(yè)劃分為信息透明度較高組,將及格和不及格的企業(yè)劃分為信息透明度較低組,在此基礎(chǔ)上,對(duì)內(nèi)外部借款利率分別進(jìn)行了T檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表9。可以發(fā)現(xiàn),信息透明度較高企業(yè)的內(nèi)外部借款利率差異不顯著,而對(duì)于信息透明度較低的企業(yè)而言,其內(nèi)部資本市場(chǎng)借款利率顯著低于外部資本市場(chǎng)。

表10展示了借款企業(yè)信息透明度維度的分組回歸結(jié)果,在逐步控制了企業(yè)特征變量和其他非價(jià)格條款之后,我們發(fā)現(xiàn),Inside系數(shù)都至少在10%的顯著性水平上顯著為負(fù),而且與信息透明度較高組相比,信息透明度較低組的系數(shù)絕對(duì)值相對(duì)較大,且顯著性水平也相對(duì)較高。這些結(jié)果表明,與信息透明度較高企業(yè)相比,對(duì)信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大,這驗(yàn)證了假設(shè)H2c。

類似地,按照分析師關(guān)注度中位數(shù)進(jìn)行分組的T檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表9?？梢园l(fā)現(xiàn),分析師關(guān)注度較高企業(yè)的內(nèi)外部借款利率差異不顯著,而分析師關(guān)注度較低企業(yè)的內(nèi)部資本市場(chǎng)借款利率顯著低于外部資本市場(chǎng)。分組回歸結(jié)果見(jiàn)表11,在分析師關(guān)注度較高組,Inside的回歸系數(shù)都不顯著,與之形成鮮明對(duì)比的是,在分析師關(guān)注度較低組,Inside系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著為負(fù)。這些結(jié)果表明,與分析師關(guān)注度較高的企業(yè)相比,對(duì)分析師關(guān)注度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對(duì)較大,這驗(yàn)證了假設(shè)H2d。

表8 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于資產(chǎn)規(guī)模的分組回歸

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

表9 企業(yè)內(nèi)外部借款利率的比較分析:基于信息透明度和分析師關(guān)注度的T檢驗(yàn)

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

表10 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于企業(yè)信息透明度的分組回歸

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

五、結(jié)論

企業(yè)借貸價(jià)格是學(xué)術(shù)界和實(shí)業(yè)界關(guān)注的核心問(wèn)題,但由于企業(yè)借款利率信息難以獲得,學(xué)術(shù)界對(duì)企業(yè)借貸定價(jià)機(jī)制的研究不充分,特別是缺乏對(duì)企業(yè)內(nèi)部借貸利率形成機(jī)制的認(rèn)識(shí)。基于手工搜集整理的企業(yè)內(nèi)外部借貸交易這一獨(dú)特?cái)?shù)據(jù),我們實(shí)證考察了企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異及其原因。檢驗(yàn)結(jié)果表明,與銀行借款等外部債務(wù)融資相比,企業(yè)內(nèi)部借款的價(jià)格相對(duì)較低;基于信息視角的擴(kuò)展檢驗(yàn)顯示,在借款企業(yè)年齡(資產(chǎn)規(guī)模)較小、信息透明度較低、分析師關(guān)注度較低等情形下,企業(yè)內(nèi)部借貸市場(chǎng)具有的價(jià)格優(yōu)勢(shì)相對(duì)較大,這揭示出企業(yè)內(nèi)外部負(fù)債融資成本差異的原因之一在于信息摩擦因素。

表11 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于分析師關(guān)注度的分組回歸

注:括號(hào)里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

本研究豐富了企業(yè)借貸定價(jià)機(jī)制的研究文獻(xiàn),增進(jìn)了我們對(duì)企業(yè)內(nèi)部資本市場(chǎng)運(yùn)作的認(rèn)識(shí)和理解。而且,在“融資難”和“融資貴”問(wèn)題制約企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展的背景下,本研究具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。由于借貸企業(yè)之間的信息不對(duì)稱是導(dǎo)致企業(yè)外部債務(wù)成本相對(duì)較高的因素,為了降低企業(yè)借款利率,一個(gè)切實(shí)有效的方法就是加強(qiáng)信息披露以及優(yōu)化信息生產(chǎn)傳遞。具體而言,從借款企業(yè)層面看,應(yīng)該更加注重披露自身信息,在提高企業(yè)信息透明度方面下大力氣;從證監(jiān)會(huì)等政府層面看,應(yīng)該致力于構(gòu)建信息平臺(tái)的基礎(chǔ)設(shè)施,并建立起獎(jiǎng)懲機(jī)制,從而促進(jìn)證券市場(chǎng)生產(chǎn)更多有效信息。

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