商業(yè)銀行信貸配給偏向及動機(jī)：一個(gè)微觀實(shí)證*

四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院 賀立龍 李 敬 何立果 周慧珍

一、引 言

根據(jù)央行發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2008～2017年，我國社會融資規(guī)模累計(jì)新增150萬億元，其中新增人民幣貸款94.7萬億元，占到新增總量的63.13%。商業(yè)銀行信貸為主的間接融資仍然是企業(yè)融資的主要途徑。銀行的資金中介和風(fēng)險(xiǎn)管控職能可以有效地融通金融資源，促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)發(fā)展(Schumpeter,1911)。Fisher(1933)的研究肯定了信貸融資總量對經(jīng)濟(jì)波動的影響。因此，揭示商業(yè)銀行信貸配置流向的特征和動機(jī)，有助于引導(dǎo)商業(yè)銀行合理配置信貸資源，更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

商業(yè)銀行信貸配置存在復(fù)雜的結(jié)構(gòu)化特征。張淦和趙永清(2018)研究指出，商業(yè)銀行信貸結(jié)構(gòu)呈現(xiàn)非均衡的狀態(tài)，商業(yè)銀行信貸資金的行業(yè)配置與金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率提升存在背離。夏祥謙和范敏(2019)研究指出，銀行體系信貸配置存在“所有制歧視”和對小微企業(yè)的“規(guī)模歧視”。劉仁伍和盛文軍(2011)指出，銀行信貸配置在非國有企業(yè)中存在一定歧視，但非國有企業(yè)信貸可得量也與自身盈利水平相關(guān)。

關(guān)于商業(yè)銀行信貸配置動機(jī)的觀點(diǎn)也不盡一致。Giovanni和Robert(2004)研究指出，在信息不對稱的市場，銀行會收取更高的利率，為信用較差的企業(yè)提供融資。王諍諍和王洪衛(wèi)(2016)研究指出，商業(yè)銀行偏好房地產(chǎn)信貸，其決策的主要動因是“避險(xiǎn)動機(jī)”。劉京軍等(2016)研究發(fā)現(xiàn)，銀行更愿意貸款給一些有良好資產(chǎn)抵押的對象，如擁有土地抵押權(quán)的房地產(chǎn)企業(yè)。此外，劉飛(2014)研究指出，銀行信貸配置并沒有完全按照市場化的原則，存在收益與風(fēng)險(xiǎn)之外的復(fù)雜因素。

本文基于商業(yè)銀行對公授信報(bào)告的樣本數(shù)據(jù)，對商業(yè)銀行信貸配給偏向及動機(jī)進(jìn)行微觀實(shí)證分析，揭示：(1)商業(yè)銀行信貸流向呈現(xiàn)怎樣的結(jié)構(gòu)性特征？尤其是在非公有制企業(yè)內(nèi)部有何配置偏向？(2)商業(yè)銀行信貸偏向反映出什么信貸動機(jī)與行為傾向？

二、文獻(xiàn)述評與研究假設(shè)

Minsky(1976,1986)研究指出，經(jīng)濟(jì)不穩(wěn)定的重要來源不是投資，而是為投資進(jìn)行的融資，他強(qiáng)調(diào)信貸融資結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟(jì)波動的影響。Diamond和Dybvig(1983)指出，銀行體系的流動性創(chuàng)造及其不穩(wěn)定性對經(jīng)濟(jì)波動具有重要影響。國內(nèi)學(xué)者在研究金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)系時(shí)，創(chuàng)造性地使用了“虛擬經(jīng)濟(jì)”的概念。丁肇勇(2003)指出，虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)間存在共生性，并從促進(jìn)資源優(yōu)化配置、推進(jìn)國有經(jīng)濟(jì)布局調(diào)整、加速啟動民間投資等方面闡述了虛擬經(jīng)濟(jì)對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響。蘇治(2017)等從規(guī)模和周期兩層面檢驗(yàn)中國虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)在兩層面均存在虛實(shí)背離特征。胡曉(2015)研究虛擬資產(chǎn)規(guī)模對美國制造業(yè)部門GDP的影響，發(fā)現(xiàn)金融對實(shí)體經(jīng)濟(jì)增量的促進(jìn)作用變?nèi)?，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響變強(qiáng)，金融化到一定程度可能抑制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的增長。劉小玄和周曉艷(2011)通過對中國制造業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析，指出國有企業(yè)和民營企業(yè)在金融市場中面臨制度性歧視，造成金融資源無法有效配置到實(shí)體經(jīng)濟(jì)中。李思龍(2017)檢驗(yàn)了金融業(yè)股權(quán)投資總額對銀行體系、股票市場和金融體系金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)上市公司“脫實(shí)向虛”的金融業(yè)股權(quán)投資行為，可能引發(fā)資金從實(shí)體經(jīng)濟(jì)回流到金融體系，造成虛擬經(jīng)濟(jì)的過度膨脹，提升了股票市場及金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此，金融對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持效率有較大的不確定性。

關(guān)于商業(yè)銀行信貸配置的偏向和動機(jī)。Robert和Lixin(1999)研究指出，20世紀(jì)80年代，銀行對國企的預(yù)算約束較為嚴(yán)格，銀行貸款更多流向生產(chǎn)率較高的國企。饒品貴和姜國華(2013)的實(shí)證分析表明，非國有企業(yè)具有更高的經(jīng)濟(jì)效益卻沒有得到足夠的信貸資金。王諍諍和王洪衛(wèi)(2016)研究指出，商業(yè)銀行可能是出于“避險(xiǎn)動機(jī)”而更偏好房地產(chǎn)信貸，以降低信貸不良率。朱太輝等(2018)研究指出，近年來銀行信貸資金利用效率持續(xù)下降，信貸資金更多流向產(chǎn)出效率低的部門，信貸擴(kuò)張和經(jīng)濟(jì)增速之間的背離趨勢不斷加劇。宋文昌和童士清(2009)認(rèn)為，銀行厭惡短期風(fēng)險(xiǎn)，偏好短期收益，是導(dǎo)致信貸資源配置不合理、影響信貸資源配置效率的原因之一。商業(yè)銀行信貸的配置偏向與動機(jī)是相互聯(lián)系的。

基于已有研究，本文提出如下配置偏向假設(shè)。

H1：商業(yè)銀行信貸流向偏好國有企業(yè)，表現(xiàn)出總體上的“所有制歧視”。

H2：商業(yè)銀行信貸流向偏好房地產(chǎn)行業(yè)，表現(xiàn)出總體上的“產(chǎn)業(yè)歧視”。

H3：信貸可得性與企業(yè)凈利率呈負(fù)相關(guān)，與資產(chǎn)負(fù)債率呈正相關(guān)，商業(yè)銀行總體上重視短期風(fēng)險(xiǎn)防控。

除了從信貸可得性考察商業(yè)銀行信貸配置，本文進(jìn)一步從企業(yè)獲得信貸的成本角度，考慮商業(yè)銀行信貸流向的結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)。顧海峰和鄭婷(2015)以2009～2013年16家上市銀行為研究對象，從商業(yè)銀行自身的指標(biāo)考慮商業(yè)銀行信貸配置效率，結(jié)果表明，在信息不對稱的情況下，商業(yè)銀行將信貸資金低成本地配置于國有企業(yè)等大型企業(yè)。景麟德等(2018)進(jìn)一步研究指出，國有企業(yè)一般擁有相對更長的存續(xù)歷史(1)國企一般具有“大而不倒”的特征。，這使資金供給者減少了逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。茍琴等(2014)研究指出，信貸資金配給更多的與企業(yè)自身稟賦和宏觀金融環(huán)境有關(guān)，信貸配置偏向國有企業(yè)，更多因?yàn)榉菄衅髽I(yè)與銀行之間的信息不對稱?？梢?，商業(yè)銀行信貸配置偏好國企和短期利益有一定的影響因素，商業(yè)銀行比較看重信息和管理成本。而融資余額反映了銀企之間較為穩(wěn)定的合作關(guān)系，銀行信貸配置可能偏向融資余額高的企業(yè)。

基于以上認(rèn)識，本文提出如下假設(shè)。

H4：信貸成本與企業(yè)融資余額呈負(fù)相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置看重信息和管理成本。

H5：融資余額與企業(yè)的國有性質(zhì)呈正相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置更看重“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企。

關(guān)于銀行信貸在非公有制企業(yè)內(nèi)部的配置，白俊和連立帥(2012)研究認(rèn)為，信貸對象的經(jīng)營規(guī)模是商業(yè)銀行信貸決策的主要考量因素。顧海峰(2013)從最優(yōu)貸款利率與非市場出清視角分析信貸配給，認(rèn)為銀行信貸排斥信用等級不足的中小企業(yè)，扭曲信貸配置的效率偏向。方軍雄(2007)研究指出，信貸資金過多的投放給國有企業(yè)，可能源于國有企業(yè)相比非國有企業(yè)具有信息成本優(yōu)勢和違約風(fēng)險(xiǎn)小的優(yōu)勢。因此，對非公有制的信貸對象，商業(yè)銀行放貸更偏好規(guī)模大的企業(yè)，并看重違約風(fēng)險(xiǎn)。

基于以上認(rèn)識，本文提出如下假設(shè)。

H6：在非公有制企業(yè)內(nèi)部，信貸可得性與企業(yè)規(guī)模正相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置偏好規(guī)模大的企業(yè)。

H7：信貸可得性與企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率、融資余額正相關(guān)，與短期借款負(fù)相關(guān)，商業(yè)銀行信貸配置看重信息成本和短期風(fēng)險(xiǎn)可控。

H8：信貸成本與企業(yè)規(guī)模正相關(guān)，大企業(yè)具有抬高信貸價(jià)格擠出中小企業(yè)的能力。

三、數(shù)據(jù)來源與統(tǒng)計(jì)描述

(一)數(shù)據(jù)來源

由于從公開發(fā)布的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)中獲得不同地區(qū)商業(yè)銀行的信貸資金配置偏好情況較為困難，筆者分別走訪四川、安徽、湖南、河南、江蘇、江西、遼寧、河北、甘肅、山東等省份的包括國有四大商業(yè)銀行(2)指中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行和中國建設(shè)銀行。、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行在內(nèi)的不同性質(zhì)、規(guī)模的商業(yè)銀行，進(jìn)行實(shí)地調(diào)研，對2009～2017年里形成的商業(yè)銀行對公客戶的信貸可行性分析報(bào)告進(jìn)行隨機(jī)抽樣，共采集到213份樣本。樣本采集范圍涵蓋我國東、中、西和東北部地區(qū)，授信主體囊括我國主要的四類商業(yè)銀行，融資主體類型在產(chǎn)權(quán)、行業(yè)、規(guī)模、城鄉(xiāng)、區(qū)域等層面涵蓋范圍全面，形成了對于研究我國商業(yè)銀行對公信貸行為具有較強(qiáng)代表性的樣本，其中有效樣本204份。

調(diào)查的具體內(nèi)容包括三大類：授信合約基本情況；授信主體特征；授信業(yè)務(wù)特征。其中，授信合約基本情況包含的變量包括公司客戶的經(jīng)營性質(zhì)、本次授信額度及期限、貸款利率、擔(dān)保方式或條件；授信主體特征包含的變量包括銀行的性質(zhì)與規(guī)模、銀行所在區(qū)域、客戶成立的時(shí)間及地址、所有制性質(zhì)、主營業(yè)務(wù)、法人及高管情況、資產(chǎn)負(fù)債狀況、投融資情況、盈利情況以及是否存在不良記錄等；授信業(yè)務(wù)特征包含的變量包括授信對象所處行業(yè)的國家支持政策、當(dāng)次授信的風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)及銀行收益來源。為了保護(hù)貸款客戶的關(guān)鍵信息以及滿足被調(diào)研銀行的保密需要，本文將相關(guān)地理信息和具體公司名稱略去。調(diào)查樣本的地區(qū)分布情況如表1所示。

表1 信貸樣本的地區(qū)分布

注：東、中、西、東北部采用《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》中的劃分方式。東部包括：北京、天津、河北、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南；中部包括：山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部包括：內(nèi)蒙古、廣西、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆；東北部包括：遼寧、吉林和黑龍江。樣本平均授信額度以樣本中該地區(qū)企業(yè)所獲總授信額度除以該地區(qū)樣本數(shù)量獲得。

(二)信貸資金配置流向的結(jié)構(gòu)化特征

1.銀行授信的基本特征。樣本中股份制銀行的信貸數(shù)量超過半數(shù)，國有四大商業(yè)銀行的信貸數(shù)量最少。從商業(yè)銀行類型與授信對象行業(yè)特征來看，除傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)樣本數(shù)較多外，股份制銀行對于金融行業(yè)及用途的信貸數(shù)量較多；城市商業(yè)銀行對新興產(chǎn)業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)的授信數(shù)量相對較多；農(nóng)村商業(yè)銀行的信貸主要配置在非生產(chǎn)類產(chǎn)業(yè)及用途的企業(yè)授信上，對新興產(chǎn)業(yè)的支持較小(見表2)。從商業(yè)銀行類型與授信對象所有制結(jié)構(gòu)考察，樣本總體的授信對象基本為國有企業(yè)和民營企業(yè)，由于民營企業(yè)樣本數(shù)量較大，因此四種類型的銀行對民營企業(yè)的信貸數(shù)量都是最大的(見表3)。

表2 不同產(chǎn)業(yè)及用途的授信銀行結(jié)構(gòu) 單位：個(gè)

表3 不同所有制企業(yè)的授信銀行結(jié)構(gòu) 單位：個(gè)

2.授信對象的結(jié)構(gòu)特征。如表4所示，從樣本數(shù)量看，商業(yè)銀行信貸配置中民營企業(yè)占據(jù)主導(dǎo)地位(60%)，該特征也完全體現(xiàn)在實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的所有制結(jié)構(gòu)上，尤其是配置到新興產(chǎn)業(yè)的信貸中，有81.8%流向了民營企業(yè)。同時(shí)，在對非實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信貸配置中，大多數(shù)信貸流向了國有企業(yè)，在配置到金融行業(yè)及用途領(lǐng)域的信貸中有超過70%流向國有企業(yè)。在企業(yè)財(cái)務(wù)特征方面，金融類信貸流向的企業(yè)呈現(xiàn)資產(chǎn)規(guī)模大、負(fù)債率高、利潤率高、對外擔(dān)保額度高的特點(diǎn)。值得注意的是，非生產(chǎn)用途的授信企業(yè)呈現(xiàn)資產(chǎn)負(fù)債率較低、利潤率較高，同時(shí)不良信用記錄率較高的特征。樣本中的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)無論在凈利潤率還是在對外擔(dān)保額度方面均處于較低水平，同時(shí)融資余額較高，也體現(xiàn)了該類企業(yè)盈利能力較弱、信用實(shí)力不強(qiáng)、依賴銀行融資的特點(diǎn)。

表4 授信對象的產(chǎn)業(yè)分布與資金用途

如表5所示，按企業(yè)所有制類型分類后，國有企業(yè)與民營企業(yè)的對比較為直觀。在資產(chǎn)規(guī)模方面，國有企業(yè)的平均資產(chǎn)超過150億元，而民營企業(yè)平均不到20億元；在風(fēng)險(xiǎn)控制層面，國有企業(yè)的平均融資余額和對外擔(dān)保額度都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于民營企業(yè)；同時(shí)，作為反映企業(yè)杠桿率的重要指標(biāo)，國有企業(yè)的平均資產(chǎn)負(fù)債率明顯高于民營企業(yè)。另外，樣本中國有企業(yè)的盈利能力略高于民營企業(yè)。

表5 不同所有制企業(yè)的結(jié)構(gòu)性特征

3.信貸資金的產(chǎn)業(yè)配置偏向與所有制配置偏向。如表6所示，在產(chǎn)業(yè)層面，從企業(yè)數(shù)量考察，實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)尤其是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)仍是銀行對公信貸的主要客戶。另外，有23個(gè)樣本的信貸資金流向金融業(yè)，其中包括金融企業(yè)信貸及用于一般企業(yè)的金融業(yè)務(wù)及用途如投資管理、借新還舊、提供擔(dān)保業(yè)務(wù)額度、置換股東借款等，所占比例僅次于對傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和非生產(chǎn)用途產(chǎn)業(yè)的授信；還有18個(gè)樣本的信貸資金流向房地產(chǎn)行業(yè)。從授信額度來看，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的總體額度所占比例依然最大(38.07%)，金融行業(yè)及用途(20.20%)和房地產(chǎn)行業(yè)(16.57%)的授信額度次之；同時(shí)，房地產(chǎn)行業(yè)和金融行業(yè)的樣本授信額度均值都超過了9億元，是所有產(chǎn)業(yè)中最高的，分別是授信額度最低的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的2.82倍和2.69倍。綜上可見，商業(yè)銀行對于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信貸支持力度較大，相對于新興科技型企業(yè)，傳統(tǒng)制造型企業(yè)仍然是銀行的主要授信客戶，同時(shí)房地產(chǎn)和金融行業(yè)的平均授信額度較大，銀行更傾向于把大額信貸配置到這兩個(gè)行業(yè)及用途。

表6 信貸樣本額度的產(chǎn)業(yè)用途分布

注：授信額度比例的偏差為±0.005%。下同。

如表7所示，在所有制層面，從樣本企業(yè)數(shù)量考察，民營企業(yè)的數(shù)量在信貸市場中居于主體地位，占總企業(yè)數(shù)量的60.29%。從獲得信貸的額度考察，配置到國有企業(yè)的資金占總量的83.66%，體現(xiàn)出國有企業(yè)在信貸可得量上的絕對優(yōu)勢。從樣本授信均值觀察，可以得到更為明顯的結(jié)果，國有企業(yè)的均值超過了民營企業(yè)的9倍。相比之下，樣本中集體企業(yè)數(shù)量很少，無法對國有企業(yè)與非公有制企業(yè)的二元市場格局造成影響。

表7 信貸樣本額度的所有制分布

4.不同產(chǎn)業(yè)及所有制的信貸成本差異。如表8所示，實(shí)體經(jīng)濟(jì)與非實(shí)體經(jīng)濟(jì)授信成本差異較大。傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)授信利率平均為基準(zhǔn)上浮24.43%，高于信貸樣本總體平均利率(22.05%)，分別超過金融行業(yè)及房地產(chǎn)行業(yè)4.65%和8.21%。與此對應(yīng)，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的平均授信年限相對最短(2.05年)，房地產(chǎn)行業(yè)因其項(xiàng)目周期較長，授信年限最長(7.22年)。除利率成本外，非實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)在增信方式上也與實(shí)體經(jīng)濟(jì)，尤其是傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)有明顯差異。相比信用和保證，質(zhì)押和抵押屬于“實(shí)權(quán)/實(shí)物”類增信，對貸款的追索能力較強(qiáng)，貸款人需要承擔(dān)的違約風(fēng)險(xiǎn)更大，因此貸款成本也就更大。與其他產(chǎn)業(yè)及用途相比，金融類信貸的信用(21.74%)和保證(65.22%)比例分別最大，房地產(chǎn)行業(yè)信用最小(0%)，兩類信貸成本差異顯著。其他產(chǎn)業(yè)的增信方式中，非生產(chǎn)類信貸的抵押比例(52.00%)相對其他產(chǎn)業(yè)及用途最大；房地產(chǎn)類信貸的質(zhì)押比例最大(32.58%)。從樣本總體分布情況考察，與其他增信方式相比，保證所占平均比例最大(56.81%)，信用所占平均比例最小(13.62%)。

表8 不同產(chǎn)業(yè)及用途的授信成本

注：(1)基準(zhǔn)利率上浮程度為授信報(bào)告中直接反映的數(shù)據(jù)，如樣本報(bào)告涉及固定利率及外匯利率按照當(dāng)期基準(zhǔn)利率及匯率換算得出,涉及的保證金比例按照保證金比例+利率上浮得出。(2)除信用擔(dān)保外，每個(gè)信貸樣本中的擔(dān)保方式可能不止一種，因此四種增信方式的比例之和大于1。

如表9所示，在所有制層面，利率方面，國有企業(yè)信貸的利率平均上浮程度最小(16.16%)，民營企業(yè)的利率平均上浮程度接近國有企業(yè)的2倍。增信措施方面，國有企業(yè)樣本中有29.30%為信用貸款，相比之下，民營企業(yè)這一比例僅為4.07%。同時(shí)，民營企業(yè)樣本中的抵押貸款比例達(dá)到68.29%，超過了國有企業(yè)的抵押貸款比例(44.00%)。從利率和增信兩方面考察，民營企業(yè)相比國有企業(yè)表現(xiàn)出明顯的貸款成本較高的特征。

表9 不同所有制企業(yè)的授信成本

四、變量選擇及模型估計(jì)

(一)自變量選擇

根據(jù)授信報(bào)告中所體現(xiàn)的企業(yè)財(cái)務(wù)特征，選擇具有代表性的指標(biāo)：資產(chǎn)總量、資產(chǎn)負(fù)債率、短期借款、營業(yè)收入、融資余額、對外擔(dān)保額度、凈利率、企業(yè)所有制性質(zhì)和企業(yè)產(chǎn)業(yè)性質(zhì)作為自變量，考察其對貸款額度和成本的影響。

營業(yè)收入反映了企業(yè)面臨的市場波動，市場波動對于信貸配置具有很大的影響，景氣時(shí)期企業(yè)銷售收入增長，信貸需求上升，相應(yīng)的還款能力也會提高；不景氣時(shí)信貸需求下降，還款能力也會下降。雖然授信報(bào)告樣本中還體現(xiàn)了企業(yè)的營業(yè)成本，但考慮到營業(yè)成本和營業(yè)收入存在較強(qiáng)的共線性，因此不宜同時(shí)作為自變量。企業(yè)的凈利率反映了企業(yè)的盈利能力，通常應(yīng)當(dāng)成為銀行選擇融資企業(yè)的最基本標(biāo)準(zhǔn)。從理論上看，銀行需要根據(jù)企業(yè)的預(yù)期利潤來決定貸款，因?yàn)橹挥性谄髽I(yè)利潤穩(wěn)定增長的基礎(chǔ)上，銀行貸款才能促進(jìn)其發(fā)展，并得到及時(shí)、安全地償還。

企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率是測度企業(yè)長期經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和短期信貸活躍度的重要指標(biāo)之一，反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿情況和長期債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，是信貸資源配置的重要依據(jù)。短期借款反映了企業(yè)的短期償債風(fēng)險(xiǎn)。融資余額代表的不僅是企業(yè)的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，也反映了企業(yè)與銀行建立的合作關(guān)系，償債能力高的企業(yè)，更容易建立較為穩(wěn)定的銀企關(guān)系，其融資余額也應(yīng)該相對較高。另外，企業(yè)的對外擔(dān)保額度間接反映企業(yè)的資金實(shí)力，表明了金融機(jī)構(gòu)對于企業(yè)的認(rèn)可程度，但同時(shí)也反映了間接債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，對外擔(dān)保額度越大，企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越高，這一變量對于企業(yè)信貸可得量的影響有待考察。

企業(yè)所有制性質(zhì)和產(chǎn)業(yè)性質(zhì)(實(shí)體或金融偏向)兩個(gè)變量用以刻畫信貸配置投放的產(chǎn)權(quán)和虛擬偏向。

(二)以信貸可得強(qiáng)度為因變量的商業(yè)銀行信貸流向結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)分析

學(xué)界對信貸配給等問題進(jìn)行研究，常用“信貸可得性”的概念表示企業(yè)能夠得到信貸供給的概率(胡海峰和金允景，2014)。信貸交易是否達(dá)成是兩種對立的狀態(tài)，但在同樣信貸“可得”的情況下，不同的企業(yè)在信貸市場中的均衡的量卻是不同的。在健康的金融市場中，優(yōu)質(zhì)的、具有成長性的企業(yè)的信貸需求更容易得到滿足，均衡的信貸量更高；落后的、成長性差的企業(yè)的信貸需求更容易被抑制，均衡的信貸量更低。因此，可以把達(dá)成信貸均衡的量定義為信貸可得量，以反映獲得貸款的不同企業(yè)在信貸市場中的均衡地位。

本文選擇企業(yè)的年均信貸可得強(qiáng)度作為因變量，具體指標(biāo)為企業(yè)的年均信貸額度與上年?duì)I業(yè)收入之比。一方面，年均信貸可得強(qiáng)度可以很好地代表金融資源的配置量，同時(shí)消除不同企業(yè)的貸款項(xiàng)目占用年限的差異；另一方面，可以消除由于企業(yè)規(guī)模和業(yè)務(wù)總量差異造成的內(nèi)生性問題。這也是從銀行角度來考察企業(yè)特征對信貸可得量的影響。

Crei=CreAmounti÷Yearsi÷Incomei

進(jìn)一步地，可建立年均信貸額度的多元線性回歸模型：

lnCrei=α0+α1ALRi+α2lnSTLi+α3lnincome+α4lnloani+α5net+α6lnguari+α7lnASTi+α8Owneri+α9industi+εi

其中，ALR代表企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率，衡量商業(yè)銀行信貸配置長期風(fēng)險(xiǎn)；STL代表企業(yè)短期負(fù)債金額，衡量商業(yè)銀行信貸配置短期風(fēng)險(xiǎn)；income代表企業(yè)上年?duì)I業(yè)收入；loan代表企業(yè)當(dāng)前融資余額；net代表企業(yè)上年凈利潤率，衡量商業(yè)銀行信貸配置長期回報(bào)；guar代表企業(yè)對外擔(dān)保額度；Owner代表企業(yè)所有制性質(zhì)；控制變量AST代表企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模。引入虛擬變量：

變量indust表示授信企業(yè)或用途的虛擬性質(zhì)。由于多方面因素作用，我國住房在近10年來成為投資者熱衷炒作的投資品，使房地產(chǎn)市場從金融市場吸納了較高的投資比例，金融資源流向房地產(chǎn)市場推高了住房價(jià)格，使其轉(zhuǎn)化為以投資炒作為主導(dǎo)的虛擬經(jīng)濟(jì)市場。因此，可以將以房地產(chǎn)市場為導(dǎo)向的信貸配置視為金融資源向金融體系的回流，將針對房地產(chǎn)企業(yè)或房地產(chǎn)用途的授信與用作投資管理、借新還舊等金融類用途的授信一并歸為“虛擬經(jīng)濟(jì)”授信，與其相對應(yīng)的是“實(shí)體經(jīng)濟(jì)”授信，虛擬經(jīng)濟(jì)授信主要用于考察商業(yè)銀行信貸配置的長期風(fēng)險(xiǎn)回避動機(jī)(劉仁伍和盛文軍，2011)。

總體樣本對年均信貸可得強(qiáng)度的回歸結(jié)果如表10所示。

表10 總體樣本對年均信貸可得強(qiáng)度的回歸結(jié)果

續(xù)表

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)，懷特檢驗(yàn)的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計(jì)量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

對年均授信額度的回歸表現(xiàn)出以下特征。

從企業(yè)所有制特征看，企業(yè)的國有性質(zhì)與信貸可得強(qiáng)度呈顯著的正相關(guān)趨勢，表明信貸可得量偏好“大而平穩(wěn)”的國企，具有規(guī)模效應(yīng)。國有企業(yè)在政府平臺的信貸可得強(qiáng)度較高，相對民營企業(yè)在貸款議價(jià)時(shí)的談判能力更強(qiáng)。信貸可得量下H1得到印證。

結(jié)論1：銀行在信貸發(fā)放的數(shù)量上明顯偏好“大而平穩(wěn)”的國企，表現(xiàn)出“所有制歧視”。

從行業(yè)特征考察，信貸配置的虛擬特征與年均授信額度的關(guān)系不顯著，并呈現(xiàn)微弱的負(fù)相關(guān)趨勢。這表明信貸在配置額度上并未表現(xiàn)出明顯的“虛擬化”傾向，并沒有明顯偏好房地產(chǎn)行業(yè)，因此長期避險(xiǎn)動機(jī)較弱。H2沒有得到印證。

結(jié)論2：銀行在信貸發(fā)放的數(shù)量上沒有明顯偏好房地產(chǎn)行業(yè)，沒有明顯的“產(chǎn)業(yè)歧視”。

從企業(yè)盈利能力看，凈利潤率和年均授信額度顯著負(fù)相關(guān)，營業(yè)收入與信貸可得強(qiáng)度的相關(guān)關(guān)系為正，但并不顯著。這表明了銀行信貸配置的非有效性，不具有長期回報(bào)的特點(diǎn)。

結(jié)論3：銀行的信貸配置沒有以企業(yè)利潤率為傾向，資源配置呈現(xiàn)非有效性，不具有長期回報(bào)的特點(diǎn)。

2.1.5 藥品劑型的影響:同一藥品的劑型不同,其在體內(nèi)的吸收也不會相同,即生物利用度相異,如果不能掌握劑量就會導(dǎo)致不良反應(yīng)的出現(xiàn)。

從企業(yè)資產(chǎn)債務(wù)指標(biāo)看，資產(chǎn)負(fù)債率與信貸可得強(qiáng)度呈顯著正相關(guān)，短期借款、融資余額、對外擔(dān)保額度和信貸可得強(qiáng)度相關(guān)性不強(qiáng)，但其系數(shù)為正，表現(xiàn)出微弱的正相關(guān)趨勢。這樣的結(jié)果表明了銀行放貸更偏好長期負(fù)債更高而短期信貸活躍的企業(yè)，表明了信貸配置不具有長期風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)，而具有短期避險(xiǎn)動機(jī)。

結(jié)論4：信貸對象的負(fù)債狀況甚至財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)并沒有削弱銀行對其的信貸投放，商業(yè)銀行信貸配置不具有長期風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的動機(jī)，而具有短期動機(jī)。

綜上，信貸可得強(qiáng)度下的H3得到印證。

(三)以信貸成本為因變量的商業(yè)銀行信貸流向結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)分析

企業(yè)從銀行進(jìn)行融資的成本分為兩部分：一是本金之外還需償還的利息；二是為滿足銀行的增信要求而提供的權(quán)利讓度，包括信用、保證、質(zhì)押、抵押四種。銀行的授信中所包含的利率通常以央行發(fā)布的貸款基準(zhǔn)利率上浮一定的百分比體現(xiàn)出來，這個(gè)上浮比重在不同信貸中有所差異，表現(xiàn)出銀行與不同信貸主體達(dá)成的信貸均衡價(jià)格的差異。由于不同種類的增信方式難以統(tǒng)一比較，而且很難量化，這里只利用利率成本度量信貸價(jià)格?？紤]到不同時(shí)期貸款基準(zhǔn)利率的變化，將每個(gè)信貸樣本的當(dāng)期基準(zhǔn)利率設(shè)為Baserate，根據(jù)央行歷年發(fā)布的貸款基準(zhǔn)利率賦值到Baserate，引入利率上浮變量iRate，得到第i個(gè)樣本的利率價(jià)格Price：

Pricei=(1+iRATEi)×Baseratei

根據(jù)以上變量設(shè)定，建立信貸價(jià)格的多元線性回歸模型：

lnPricei=β0+β1ALRi+β2lnSTLi+β3lnincomei+β4lnloan+β5neti+β6lnguari+β7lnASTi+β8Owneri+β9industi+β10crediti+β11morti+β12pledi+β13lnassurei+β14lnCreAmounti+εi

其中，年均授信額度lnCreAmount、企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模lnAST為控制變量，引入虛擬變量增信方式作為控制變量：

對信貸價(jià)格的回歸結(jié)果如表11所示。

表11 對信貸價(jià)格的回歸結(jié)果

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)，懷特檢驗(yàn)的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計(jì)量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

對信貸價(jià)格的回歸表現(xiàn)出以下特征。

從企業(yè)資產(chǎn)債務(wù)指標(biāo)看，企業(yè)融資余額與信貸價(jià)格呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，短期借款與信貸價(jià)格未見相關(guān)性，但符號為負(fù)，這表明銀行在設(shè)置信貸價(jià)格時(shí)對企業(yè)現(xiàn)有長期債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)缺乏重視，與信貸可得量下的回歸結(jié)果一致，H4得到驗(yàn)證。資產(chǎn)負(fù)債率和對外擔(dān)保額度與信貸價(jià)格都存在一定程度的負(fù)相關(guān)性，進(jìn)一步表明銀行在決定信貸價(jià)格時(shí)沒有將企業(yè)未來可能引發(fā)的潛在債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)作為考慮重點(diǎn)，也在一定程度上說明了資金實(shí)力較強(qiáng)的企業(yè)在貸款議價(jià)時(shí)存在優(yōu)勢，銀行偏好短期信貸活躍的企業(yè)，更看重信息成本和管理成本。

結(jié)論5：信貸價(jià)格對于信貸既得企業(yè)的再配置有“偏好效應(yīng)”，并陷入了“路徑依賴”。

一方面，信貸既得企業(yè)可能與較多銀行保持著合作關(guān)系，與銀行有較多貸款業(yè)務(wù)往來，即銀企關(guān)系較為穩(wěn)定；同時(shí)，融資余額、對外擔(dān)保額度能夠間接反映企業(yè)在金融市場的信用，對于銀行來說可以降低信息不對稱成本。另一方面，銀行不希望有較高貸款余額的企業(yè)出現(xiàn)經(jīng)營問題從而形成壞賬，因此，更愿意以低價(jià)支持負(fù)債較高的企業(yè)。

從企業(yè)盈利能力看，營業(yè)收入與信貸價(jià)格有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與此對比，企業(yè)凈利率與信貸價(jià)格不存在顯著的相關(guān)性。這表明銀行在進(jìn)行信貸成本配置時(shí)傾向于對企業(yè)的銷售能力而非實(shí)際盈利能力的考察，導(dǎo)致具有成長性的優(yōu)質(zhì)企業(yè)可能承擔(dān)高額的融資成本。不可否認(rèn)的是，信貸市場中也存在一些盈利能力較高的金融、房地產(chǎn)類國有企業(yè)依賴壟斷等自身先天優(yōu)勢，傾向于支付較高的信貸價(jià)格，這正是融資軟約束的典型表現(xiàn)。因此，這個(gè)結(jié)果并沒有否定商業(yè)銀行信貸配置的短期動機(jī)傾向。

從企業(yè)的產(chǎn)業(yè)/所有制特征看，企業(yè)的國有性質(zhì)與虛擬性質(zhì)都與信貸價(jià)格呈現(xiàn)一定的正相關(guān)關(guān)系，但與信貸價(jià)格的關(guān)系并不顯著。就系數(shù)符號來看，結(jié)果表明國企與民企在貸款價(jià)格的談判中可能存在差異，即國企在貸款過程中愿意支付更高的成本，取得信貸競爭優(yōu)勢。

結(jié)論6：企業(yè)的產(chǎn)業(yè)性質(zhì)和所有制性質(zhì)都不是影響信貸價(jià)格的主要因素，但相比實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)和民營企業(yè)，虛擬經(jīng)濟(jì)企業(yè)和國有企業(yè)有可能承擔(dān)著更高的信貸價(jià)格。

(四)企業(yè)融資余額的影響因素分析

由于融資余額的提高顯著造成信貸價(jià)格的降低，為得到樣本企業(yè)的融資余額與企業(yè)所有制、合作銀行數(shù)量之間的關(guān)系，將融資余額作為因變量進(jìn)行再檢驗(yàn)，控制企業(yè)其他特征，得到的結(jié)果如表12所示。

表12 對企業(yè)融資余額的回歸結(jié)果

續(xù)表

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)，懷特檢驗(yàn)的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計(jì)量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

由表12可知，融資余額與企業(yè)合作銀行的數(shù)量有顯著的正相關(guān)關(guān)系，與企業(yè)的國有性質(zhì)在10%的顯著性上存在相關(guān)性，H5得到驗(yàn)證。融資余額的大小不僅反映了企業(yè)資產(chǎn)的杠桿化程度，也代表著企業(yè)與銀行所建立的合作關(guān)系，在一定程度上反映企業(yè)信貸活躍度，也產(chǎn)生信息擴(kuò)散效應(yīng)?？傮w而言，商業(yè)銀行信貸更偏好“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企。

(五)非公有制企業(yè)的信貸可得量與信貸成本分析

上述研究基于樣本總體，反映出信貸配置明顯偏向“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企，以及非公有制企業(yè)在信貸融資市場中的弱勢地位。為進(jìn)一步探尋商業(yè)銀行信貸流向的結(jié)構(gòu)特征和動機(jī)，有必要研究在非公有制企業(yè)內(nèi)部商業(yè)銀行信貸配置的特點(diǎn)，從而更好地分析其在信貸市場中被“擠出”的原因，(3)由于樣本中國有企業(yè)的數(shù)量不足以達(dá)到回歸要求，這里只對非公有制企業(yè)作單獨(dú)分析。推動金融服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

對非公有制企業(yè)組年均信貸可得強(qiáng)度的多元回歸結(jié)果如表13所示。

表13 非公有制企業(yè)組年均信貸可得強(qiáng)度的多元回歸結(jié)果

注：(1)非公有制企業(yè)組的懷特檢驗(yàn)通過，無異方差性。(2)括號中為t統(tǒng)計(jì)量，*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

表13回歸結(jié)果表明，在銀行對非公有制企業(yè)的貸款中，信貸可得量的大小主要取決于企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)規(guī)模、短期借款和融資余額。企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模越大，在信貸交易中的談判能力越強(qiáng)，達(dá)成貸款交易的規(guī)模也就越大。說明在非公有制企業(yè)貸款時(shí)存在“規(guī)模歧視”，H6得到印證。

企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率和融資余額反映了企業(yè)的中長期債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，二者都與信貸規(guī)模呈顯著的正向關(guān)系。從企業(yè)角度分析，這反映出長期債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)會顯著提高企業(yè)的信貸需求；從銀行角度分析，相對于中長期風(fēng)險(xiǎn)，銀行可能更加重視銀企關(guān)系的維護(hù)，以此促進(jìn)與大型非公有制企業(yè)的長期合作，覆蓋長期風(fēng)險(xiǎn)。這進(jìn)一步說明商業(yè)銀行信貸的長期避險(xiǎn)動機(jī)較弱。

同時(shí)，短期借款與貸款規(guī)模呈顯著負(fù)相關(guān)，表明銀行對于非公有制企業(yè)短期違約風(fēng)險(xiǎn)的重視，屬于短期風(fēng)險(xiǎn)回避型。對外擔(dān)保額度與貸款規(guī)模呈較為顯著的正相關(guān)關(guān)系，凈利率與貸款規(guī)模不相關(guān)，說明相比企業(yè)長期盈利能力，銀行發(fā)放貸款時(shí)更加重視非公有制企業(yè)在金融市場中的認(rèn)可度。綜上，H7得到驗(yàn)證，說明銀行短期避險(xiǎn)動機(jī)更強(qiáng)。

對非公有制企業(yè)組信貸結(jié)果的多元回歸結(jié)果如表14所示。

表14 非公有制企業(yè)組信貸價(jià)格的多元回歸結(jié)果

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)，懷特檢驗(yàn)的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計(jì)量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

表14的回歸結(jié)果顯示，營業(yè)收入、凈利率和企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模都對信貸價(jià)格有顯著影響，H8得到驗(yàn)證。資產(chǎn)規(guī)模大或凈利率高的企業(yè)，在談判過程中有更強(qiáng)的能力提高價(jià)格，提高市場均衡，擠出中小企業(yè)。而在控制其他特征的情況下，營業(yè)收入成為銀行主要考察的指標(biāo)，使?fàn)I業(yè)能力的提高在一定程度上降低了信貸價(jià)格。

企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率對信貸價(jià)格有顯著正向影響，可以理解為銀行采用價(jià)格覆蓋長期風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合以上分析可知，對于信貸規(guī)模需求和杠桿率雙高的企業(yè)，銀行采取提價(jià)方式進(jìn)行信貸配給。

同時(shí)，非公有制企業(yè)的虛擬產(chǎn)業(yè)特征對信貸價(jià)格存在顯著正向影響。從事虛擬產(chǎn)業(yè)的企業(yè)，憑借強(qiáng)大的杠桿資本支撐，短期議價(jià)能力強(qiáng)。

結(jié)論7：銀行在對非公有制企業(yè)信貸配置上存在“規(guī)模歧視”。

(六)非公有制企業(yè)組與樣本總體結(jié)果對比

在前面得出信貸配置存在規(guī)模偏好結(jié)論的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步比較非公有制企業(yè)組和總體樣本的信貸配置特征，以分析信貸在不同所有制企業(yè)中的配置效率差異。

樣本總體與非公有制企業(yè)組關(guān)于信貸可得量和價(jià)格的回歸對比如表15所示。

表15 樣本總體與非公有制企業(yè)組關(guān)于信貸可得量和價(jià)格回歸對比

續(xù)表

注：(1)為優(yōu)化回歸效果，lnCre是對年均授信額度單位取“千萬元”后取對數(shù)，lnSTL、lnincome、lnloan、lnguar和lnAST是對單位取“萬元”后取對數(shù)。(2)經(jīng)過對解釋變量的異方差性進(jìn)行檢驗(yàn)，懷特檢驗(yàn)的p值為0.0010，強(qiáng)烈拒絕同方差假設(shè)，可以認(rèn)為異方差性存在，以上為穩(wěn)健性O(shè)LS回歸結(jié)果。(3)括號中為t統(tǒng)計(jì)量;*、**、***分別代表在10%、5%、1%的水平上顯著。

根據(jù)表15，非公有制企業(yè)組與樣本總體的信貸配置特征差異主要體現(xiàn)在：(1)短期借款。非公有制企業(yè)的短期借款和信貸可得量存在顯著負(fù)相關(guān)，這種關(guān)聯(lián)在樣本總體中不存在，表明對非公有制企業(yè)信貸的短期風(fēng)險(xiǎn)控制較強(qiáng)。(2)融資余額。融資余額與非公有制企業(yè)信貸可得量顯著正相關(guān)，與總體的信貸價(jià)格負(fù)相關(guān)，表明對非公有制企業(yè)的路徑依賴主要體現(xiàn)在信貸的量而非價(jià)格上，銀行偏好信貸活躍的非公有制企業(yè)。(3)凈利率。非公有制企業(yè)中凈利率和價(jià)格存在正相關(guān)關(guān)系，樣本總體信貸可得量和凈利率存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明對于不同所有制企業(yè)，信貸的利潤率導(dǎo)向配置均無效，不具有長期回報(bào)特點(diǎn)。(4)對外擔(dān)保額度。與非公有制企業(yè)的信貸可得量有正相關(guān)關(guān)系，與樣本總體企業(yè)的信貸價(jià)格有負(fù)相關(guān)關(guān)系，這一因素上兩類樣本差異較小。(5)資產(chǎn)規(guī)模。與非公有制企業(yè)的信貸價(jià)格正相關(guān)，與樣本總體信貸價(jià)格關(guān)系不顯著且不為正，表明信貸價(jià)格在非公有制企業(yè)中存在明顯的“規(guī)模歧視”。(6)產(chǎn)業(yè)虛擬性質(zhì)。非公有制金融類企業(yè)或金融類用途的信貸提高了價(jià)格均衡，這一現(xiàn)象在樣本總體中不存在，表明對非公有制實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信貸在價(jià)格支持上表現(xiàn)出了有效性。(7)增信方式。樣本總體企業(yè)采用信用和保證增信可以降低信貸價(jià)格，這一現(xiàn)象在非公有制企業(yè)中不存在。對非公有制企業(yè)信貸的風(fēng)險(xiǎn)控制較對公有制企業(yè)更加有效。

通過以上對樣本總體和非公有制企業(yè)組信貸分析的對比，可以發(fā)現(xiàn)，對非公有制企業(yè)組的信貸配置表現(xiàn)出了風(fēng)險(xiǎn)較低、價(jià)格彈性較強(qiáng)、存在“規(guī)模歧視”的特征，但以利潤率為導(dǎo)向的信貸的量和價(jià)格的配置無論是在總體樣本中還是在非公有制企業(yè)組中都沒有體現(xiàn)。

結(jié)論8：相比樣本總體，對非公有制企業(yè)的信貸配置效率較高，商業(yè)銀行總體配置具有短期的風(fēng)險(xiǎn)回避型的規(guī)模效應(yīng)動機(jī)。

五、結(jié)論和啟示

本文通過對信貸配置偏向進(jìn)行微觀實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，銀行信貸資金配置更偏好“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國有企業(yè)，但未有顯著的產(chǎn)業(yè)歧視特征。商業(yè)銀行更重視的是短期的風(fēng)險(xiǎn)管控和規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，以及信息成本與信用管理成本因素，而非對信貸質(zhì)量、收益回報(bào)的長期考量。

具體結(jié)論如下：(1)信貸資金配置并未呈現(xiàn)明顯的長期效率導(dǎo)向，實(shí)體利潤率與信貸配置的連接并不緊密。信貸資金配置并未特別青睞盈利能力強(qiáng)、發(fā)展?jié)摿Υ蟮膶?shí)體行業(yè)及企業(yè)項(xiàng)目，其更偏好信貸活躍的企業(yè)但對其系統(tǒng)性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的考察不夠，側(cè)重短期的銀企關(guān)系而非中長期風(fēng)險(xiǎn)控制，這可能增加潛在的金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。(2)信貸資金在配置流向上明顯偏向“大而平穩(wěn)”“信貸活躍”的國企。這類國有企業(yè)在信貸市場中的議價(jià)能力較強(qiáng)，存在一定的融資軟約束，便于獲得優(yōu)質(zhì)金融資源，可能對民營企業(yè)融資造成一定的擠出效應(yīng)。(3)信貸資金配置呈現(xiàn)“虛擬化”傾向的主要原因，是虛擬部門中的國有控股企業(yè)較多?！疤摂M部門”國有企業(yè)獲得信貸配置較多，容易造成信貸市場中虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)、國有企業(yè)與非公有制企業(yè)的雙重“二元分割”效應(yīng)。(4)信貸資金在非公有制企業(yè)配置上，無論是信貸量還是信貸價(jià)格，都存在“規(guī)模歧視”。資產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)，有更多的社會資本、社會信用及政治保障，信貸風(fēng)險(xiǎn)相對較小。此外，企業(yè)信貸需求與資產(chǎn)規(guī)模存在較高的相關(guān)性。

上述研究結(jié)論帶來以下啟示和建議。改變考核導(dǎo)向，推動商業(yè)銀行形成長期收益回報(bào)與風(fēng)險(xiǎn)控制平衡的發(fā)展觀和業(yè)績觀，抑制其信貸業(yè)務(wù)至上的短期主義行為，扭轉(zhuǎn)其“重短期業(yè)務(wù)量而不重長期質(zhì)量”的粗放信貸傾向；結(jié)合金融監(jiān)管制度優(yōu)化、信用體系建設(shè)，設(shè)立信貸“黑名單”制度，倡導(dǎo)以信用水平取代信貸活躍度作為信貸信息顯示的關(guān)鍵標(biāo)志?；谛刨J配置所有制中性原則，強(qiáng)化不同所有制企業(yè)信貸信息披露，規(guī)范國有企業(yè)信貸行為，推動信貸市場“優(yōu)勝劣汰”機(jī)制的形成，保障不同所有制企業(yè)獲得公平信貸。提升實(shí)體經(jīng)濟(jì)和高科技產(chǎn)業(yè)回報(bào)率，扭轉(zhuǎn)“脫實(shí)向虛”局面，暢通信貸資金向高科技、實(shí)體行業(yè)的傳導(dǎo)渠道。