涉農(nóng)企業(yè)參股銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的影響研究*

馬九杰 ，黃 建

(中國人民大學 農(nóng)業(yè)與農(nóng)村發(fā)展學院，北京 100872)

一 引 言

近年來，越來越多的實體企業(yè)投資于金融行業(yè)，除了在金融市場購買股票、基金等金融產(chǎn)品外，還對金融機構(gòu)進行股權(quán)投資，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)資本與金融資本的結(jié)合[1-3]。實體企業(yè)進行股權(quán)投資的金融機構(gòu)包括銀行、小額貸款公司、證券公司、擔保公司等，其中以銀行為主。近年來，越來越多的涉農(nóng)上市企業(yè)也開始對銀行業(yè)機構(gòu)進行股權(quán)投資(為了行文方便，后文將這一現(xiàn)象或行為簡稱為“參股銀行”或“持有銀行股權(quán)”)。Wind數(shù)據(jù)顯示，2019年，中國A股和新三板445家涉農(nóng)企業(yè)中有62家企業(yè)持有銀行股權(quán)，占比約為13.9%；從2008年到2019年，在3313個年度-企業(yè)樣本中，有519個樣本持有銀行股權(quán)，占比約為15.7%(1)數(shù)據(jù)根據(jù)wind數(shù)據(jù)整理分析而得。。然而，在對銀行等金融機構(gòu)的股權(quán)投資實踐中不乏失敗案例，比如新疆德隆事件、臺灣力霸集團事件，以及農(nóng)業(yè)領域的雛鷹農(nóng)牧集團遭強制退市等。在這些失敗案例中，企業(yè)參股銀行等金融機構(gòu)后，不但未經(jīng)營好金融板塊，而且最終殃及企業(yè)的主業(yè)發(fā)展。這不禁引人發(fā)問：實體企業(yè)參股銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績到底有怎樣的影響？

調(diào)研發(fā)現(xiàn)(2)作者前期參與了對深圳諾普信集團、新希望六合股份有限公司和安徽農(nóng)墾集團的調(diào)研，其中前兩家公司創(chuàng)辦了互聯(lián)網(wǎng)金融平臺為農(nóng)業(yè)供應鏈提供信貸服務，安徽農(nóng)墾集團旗下的懷遠農(nóng)亢農(nóng)場是懷遠農(nóng)商行的股東，在農(nóng)場的引薦下，農(nóng)商行為部分農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體提供融資。這些企業(yè)表示，辦金融業(yè)務一是能為供應鏈上中小主體提供服務，有利于優(yōu)化供應鏈；二是可增加企業(yè)收益。，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行等金融機構(gòu)的原因主要有兩個：一是利用企業(yè)與金融機構(gòu)的關系，以及企業(yè)在農(nóng)業(yè)供應鏈上的特點和優(yōu)勢，促進農(nóng)業(yè)供應鏈融資，推動供應鏈優(yōu)化升級，以促進企業(yè)自身的主業(yè)發(fā)展；二是進行金融投資，增加企業(yè)收益。農(nóng)業(yè)的收益率通常低于其他行業(yè)的收益率，那么涉農(nóng)企業(yè)參股銀行，能否提升其主業(yè)業(yè)績呢？反之，是否會導致企業(yè)脫實向虛的問題，即企業(yè)偏重于金融投資而弱化了主業(yè)[4-5]。

關于這一問題，既有文獻還缺乏較為深入的研究。多數(shù)文獻利用中國上市企業(yè)數(shù)據(jù)，分析企業(yè)參股金融機構(gòu)后對企業(yè)自身融資約束的影響。研究普遍發(fā)現(xiàn)，企業(yè)參股金融機構(gòu)能降低企業(yè)自身與金融機構(gòu)之間的信息不對稱程度，緩解企業(yè)的融資約束[1，6-9]。融資方面的影響屬于較為直接和基礎性的影響，所以在此基礎上，還有部分文獻進一步分析了企業(yè)參股金融機構(gòu)對企業(yè)創(chuàng)新、投資和績效等方面的影響，但并未得出一致結(jié)論。一部分研究發(fā)現(xiàn)，非金融企業(yè)參股金融機構(gòu)可通過緩解企業(yè)融資約束，促進企業(yè)創(chuàng)新[10]，降低投資不足，提升投資效率[11]、主營業(yè)務增長率[12]和企業(yè)總體績效[7，13]。但也有研究得出了不一樣的結(jié)果：曾海艦和林靈利用2004-2011年中國A股企業(yè)數(shù)據(jù)通過匹配分析發(fā)現(xiàn)，企業(yè)參股銀行雖有利于緩解融資約束，但是對企業(yè)業(yè)績(ROA)并沒有顯著影響[6]；李維安和馬超利用2006-2010年中國A股企業(yè)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)企業(yè)控股金融機構(gòu)會加劇企業(yè)投資過度，降低投資效率[13]。

可見，針對前述問題還可進一步探討。第一，僅少數(shù)文獻探討了企業(yè)參股金融機構(gòu)對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的影響[12],其他部分文獻雖然分析了企業(yè)的總體業(yè)績，但是并未完全理清企業(yè)參股金融機構(gòu)后其主業(yè)與金融的關系。第二，既有研究主要從企業(yè)自身的融資約束視角進行機制分析，但是否存在“企業(yè)參股銀行—影響供應鏈—影響企業(yè)主業(yè)業(yè)績”這一機制還有待探討。第三，金融機構(gòu)有多種類型，參股不同的金融機構(gòu)產(chǎn)生的影響可能不同，故需要區(qū)分不同類型的金融機構(gòu)或聚焦于某一類金融機構(gòu)。

基于以上討論，本文利用2008年-2019年中國A股和新三板涉農(nóng)企業(yè)數(shù)據(jù)，從農(nóng)業(yè)供應鏈的視角分析了涉農(nóng)企業(yè)參股銀行對企業(yè)自身主業(yè)業(yè)績的影響，創(chuàng)新點有三：第一，從供應鏈視角進行了理論分析與實證檢驗，與既有相關文獻的研究視角有較大不同，對既有研究做了有益補充。第二，參考Penman[14]以及宋軍和陸旸[15]的研究，在企業(yè)經(jīng)營收益和總資產(chǎn)中分別剝離出金融投資收益和金融資產(chǎn)，構(gòu)建了更為精確的主業(yè)業(yè)績指標。第三，聚焦于分析銀行機構(gòu)，且進一步區(qū)分了銀行類型(涉農(nóng)類和非涉農(nóng)類)，研究更為深入細致。研究發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行有助于通過優(yōu)化農(nóng)業(yè)供應鏈進而提升企業(yè)的主業(yè)業(yè)績，拓寬了理論分析視角，對供應鏈機制是否存在做了實證檢驗，且對企業(yè)致力于加強產(chǎn)融結(jié)合，深耕和優(yōu)化供應鏈以促進企業(yè)發(fā)展具有較好的指導意義。

二 理論分析與研究假說

建立銀企關系有多種形式，比如通過延長銀企合作加強銀企關系[16]，聘請具有銀行從業(yè)經(jīng)歷的高管[17]。相較于這些間接的銀企關系，更為直接的形式是企業(yè)持有銀行股份建立銀企股權(quán)聯(lián)系。既有研究多從企業(yè)自身融資的角度分析企業(yè)參股銀行對企業(yè)業(yè)績的影響，但企業(yè)參股銀行能否通過影響其所在供應鏈進而影響其主業(yè)業(yè)績呢？

(一)涉農(nóng)企業(yè)參股銀行對主業(yè)的影響

涉農(nóng)企業(yè)，尤其是上市或掛牌的涉農(nóng)企業(yè)因其規(guī)模較大、技術(shù)水平較高和議價能力較強，成為其所在農(nóng)業(yè)供應鏈上的龍頭。但農(nóng)業(yè)供應鏈上下游的其他經(jīng)營主體，如農(nóng)戶、家庭農(nóng)場、農(nóng)民專業(yè)合作社和中小型農(nóng)業(yè)企業(yè)等，由于小而分散、經(jīng)營風險高、財務信息不透明，且缺乏抵質(zhì)押品，長期面臨銀行等正規(guī)金融機構(gòu)的金融排斥，融資需求難以得到有效滿足。對于龍頭企業(yè)而言，培育更多優(yōu)質(zhì)供應商和客戶，增強供應鏈的穩(wěn)定性和促進供應鏈優(yōu)化升級是保證其主業(yè)發(fā)展的重要條件。所以，如何緩解供應鏈上利益相關者的融資約束，實現(xiàn)與企業(yè)自身主業(yè)業(yè)務的經(jīng)營協(xié)同也成為企業(yè)考慮解決的問題[18]。

供應鏈金融是緩解中小經(jīng)營主體融資難題的一種有效形式[19-21]。供應鏈金融分為供應鏈內(nèi)部融資和外部融資，其中供應鏈外部融資指有金融機構(gòu)參與，金融機構(gòu)以供應鏈作為一個整體對供應鏈上的參與者提供融資[19，22，23]。涉農(nóng)企業(yè)通過參股銀行促進銀行向供應鏈提供融資屬于供應鏈外部融資。

涉農(nóng)企業(yè)參股銀行可以更好地優(yōu)化農(nóng)業(yè)供應鏈融資環(huán)境。第一，涉農(nóng)企業(yè)深耕農(nóng)業(yè)供應鏈，通過與供應商或客戶的貿(mào)易關系積累了較為豐富的信息，比銀行更了解這些利益相關者的生產(chǎn)經(jīng)營狀況、信譽和風險等信息；涉農(nóng)企業(yè)與銀行的股權(quán)關系則可推動銀企互動，密切銀企聯(lián)系。所以，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行后可以發(fā)揮信息中介的作用，為銀行篩選和推薦客戶，降低銀行的信息搜尋成本，并減少信貸市場的逆向選擇問題[19]。第二，涉農(nóng)企業(yè)基于與上下游的貿(mào)易關系和對利益相關者的了解，在銀行放貸后可持續(xù)向銀行提供借款方的信息，協(xié)助貸后監(jiān)督，降低信貸違約概率。第三，銀行通過銀企關系以較低成本獲取供應鏈的專有信息后在未來可重復利用，成本節(jié)約帶來的利益由銀行與借款方共享，既有利于銀行鞏固和繼續(xù)開拓金融業(yè)務，降低金融服務成本[24-26],又能降低借款方的融資成本[27-29]。所以，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行，可發(fā)揮橋梁作用，有利于促進銀行持續(xù)向企業(yè)主導的農(nóng)業(yè)供應鏈提供金融服務。

農(nóng)業(yè)供應鏈融資條件的改善，有助于涉農(nóng)企業(yè)主導的供應鏈優(yōu)化升級，進而促進企業(yè)主業(yè)發(fā)展。第一，農(nóng)業(yè)具有農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)的生命連續(xù)性、生產(chǎn)季節(jié)性、自然影響不確定性[30]以及投資周期長、市場波動大等特點，即使是農(nóng)產(chǎn)品加工和銷售等中下游環(huán)節(jié)，也會受到上游的傳遞影響。所以，涉農(nóng)企業(yè)如何保證上游原料供應渠道與下游產(chǎn)品銷售市場的穩(wěn)定和優(yōu)質(zhì)，對于企業(yè)主業(yè)發(fā)展至關重要。農(nóng)業(yè)供應鏈融資條件的改善有助于上游供應商和下游客戶緩解融資約束，改善生產(chǎn)條件，穩(wěn)定和擴大生產(chǎn)，增強抗風險能力；而供應商和客戶的成長則為企業(yè)進一步打通和優(yōu)化了原料供應渠道以及產(chǎn)品銷售市場，利于企業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量，進而提升企業(yè)的市場競爭力和經(jīng)營績效。第二，供應鏈融資環(huán)境的改善也有助于促進優(yōu)質(zhì)供應商和客戶數(shù)量的增加，優(yōu)化企業(yè)的供應商結(jié)構(gòu)和客戶結(jié)構(gòu)，使企業(yè)降低對少數(shù)大供應商和大客戶的依賴風險，進而增強企業(yè)在上下游中的市場地位和主業(yè)經(jīng)營的穩(wěn)定性。當企業(yè)的供應商和客戶數(shù)量很有限時，一旦某一原料供應渠道或產(chǎn)品銷售市場受到不利沖擊，將損害企業(yè)的主業(yè)發(fā)展。第三，供應鏈系統(tǒng)外的金融機構(gòu)為供應鏈提供融資，減少了涉農(nóng)企業(yè)為上下游提供直接融資所耗費的精力和資源，有助于涉農(nóng)企業(yè)專注于主業(yè)經(jīng)營[31-32]。

由以上分析可得出假設1：涉農(nóng)企業(yè)參股銀行有助于通過優(yōu)化農(nóng)業(yè)供應鏈提升企業(yè)主業(yè)業(yè)績。

(二)涉農(nóng)企業(yè)參股不同類型銀行的影響

銀行機構(gòu)有多種類型，不同銀行的市場定位有差異，目標客戶群體也不完全相同，進而對農(nóng)業(yè)供應鏈的影響存在差異。如果涉農(nóng)企業(yè)參股全國性或地方性股份制商業(yè)銀行，由于這些銀行的目標客戶群體主要是非農(nóng)經(jīng)營主體，其網(wǎng)點也多分布在縣級以上城市，與農(nóng)業(yè)和農(nóng)村的距離較遠，為涉農(nóng)企業(yè)上下游的中小經(jīng)營主體提供金融服務的可能性較??；如果涉農(nóng)企業(yè)參股涉農(nóng)類金融機構(gòu)，如農(nóng)村商業(yè)銀行、村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)村合作銀行等，由于這些農(nóng)村金融機構(gòu)的重要目標客戶包括了農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體，其網(wǎng)點分支也主要在縣城或鄉(xiāng)鎮(zhèn)，與農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的距離較近，對當?shù)氐牡乩砬闆r、土地產(chǎn)權(quán)、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)特點、農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體的投融資需求及風險等情況較為了解[33]，因而能夠為農(nóng)業(yè)供應鏈上的中小經(jīng)營主體提供金融服務，進而促進涉農(nóng)企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績。

由此可得出假設2：涉農(nóng)企業(yè)參股涉農(nóng)類銀行將促進企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績，而參股非涉農(nóng)類銀行則不會對企業(yè)主業(yè)業(yè)績產(chǎn)生影響。

三 研究設計

(一)實證模型與變量設置

為了分析涉農(nóng)企業(yè)參股銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的影響，構(gòu)建如下模型：

Performi,t+1=α1+β1Dit+θ1Xi,t-1+γ1Industryi+δ1Yeart+uit

(1)

變量設置如表1所示。

一是,關于被解釋變量。被解釋變量Performi,t+1代表企業(yè)i在t+1期的主業(yè)業(yè)績，選擇t+1期值是因為企業(yè)主業(yè)發(fā)展受參股銀行的影響可能需要一個過程。受Penman[15]以及宋軍和陸旸[16]的研究啟發(fā)，通過剝離總資產(chǎn)中的金融資產(chǎn)和收益中的金融投資收益，構(gòu)造反映企業(yè)主業(yè)業(yè)績的指標。在資產(chǎn)部分，總資產(chǎn)包括金融資產(chǎn)和非金融資產(chǎn)，其中金融資產(chǎn)包括企業(yè)通過參股銀行等金融機構(gòu)形成的金融資產(chǎn)和在證券市場上通過購買股票、債券等方式形成的金融資產(chǎn)，另外考慮到房地產(chǎn)具有虛擬化和獨立性特征，也需要加以剝離。在收益部分，企業(yè)利潤表中的營業(yè)利潤包括了金融投資形成的收益和非金融部分的經(jīng)營利潤，因此需要剝離各種金融收益，包括參股金融機構(gòu)獲得的收益以及其他金融投資活動獲得的收益。因此，主業(yè)業(yè)績指標具體構(gòu)成如下：

1)主業(yè)收益=營業(yè)利潤-公允價值變動凈收益-投資凈收益+(對聯(lián)營和合營企業(yè)的投資收益-參股銀行所獲投資收益-參股其他金融機構(gòu)所獲投資收益)；2)主業(yè)資產(chǎn)=總資產(chǎn)-持有銀行資產(chǎn)-持有其他金融機構(gòu)資產(chǎn)-其他金融資產(chǎn)-投資性房地產(chǎn)(3)其他金融資產(chǎn)包括應收利息、應收股利、買入返售金融資產(chǎn)、交易性金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款、持有至到期投資、其他非流動金融資產(chǎn)、其他權(quán)益工具投資、衍生金融資產(chǎn)、一年內(nèi)到期的非流動資產(chǎn)、其他債權(quán)投資、其他短期投資、可供出售金融資產(chǎn)。；3)主業(yè)業(yè)績(Performi,t+1)=主業(yè)收益/主業(yè)資產(chǎn)。

表1 變量設置與定義

二是關于自變量。核心自變量為Dit，衡量企業(yè)在t期參股銀行的情況，選擇t期值，可以緩解自變量和因變量(t+1期值)互為因果的問題。為檢驗假設1，以DXit(持有銀行股份的比例)衡量企業(yè)參股銀行情況，該指標既能衡量企業(yè)是否參股銀行，又能體現(xiàn)參股比例，是一個相對全面的指標。對假設2的檢驗實際上是在進行異質(zhì)性分析，即分別探討參股涉農(nóng)類銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的影響和參股非涉農(nóng)類銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的影響。為驗證該假設，需構(gòu)建衡量參股不同類型銀行的變量，根據(jù)銀行與“三農(nóng)”的關系，將農(nóng)商行、農(nóng)合行、農(nóng)信社和村鎮(zhèn)銀行歸類為涉農(nóng)類銀行；將城商行、民營銀行、全國性股份制商業(yè)銀行歸類為非涉農(nóng)類銀行(4)研究中的涉農(nóng)企業(yè)樣本，沒有參股農(nóng)行、郵儲行等大型銀行的。。為分析參股涉農(nóng)類銀行的影響，設定連續(xù)變量Dait，代表持有涉農(nóng)類銀行股份比例(將參股非涉農(nóng)類銀行的樣本排除在外)；為分析參股非涉農(nóng)類銀行的影響，設定連續(xù)變量Dbit，代表持有非涉農(nóng)類銀行股份比例(將參股涉農(nóng)類銀行的樣本排除在外)。

三是關于控制變量。在既有研究基礎上[5，11]選擇以下變量作為控制變量，考慮到因變量Performi,t+1和自變量Dit都可能受到企業(yè)t-1期特征的影響，若選擇的控制變量為t期值則會使誤差項和Dit明顯相關，因此控制變量為t-1期值?？刂谱兞堪ǎ旱谝?，企業(yè)財務特征，包括規(guī)模(Sizei,t-1)、資產(chǎn)負債率(Leveli,t-1)、成長性(Vitalityi,t-1)、總資產(chǎn)凈利率(ROAi,t-1)?？傎Y產(chǎn)凈利率衡量的是企業(yè)總收益情況，包括經(jīng)營收益和非經(jīng)營收益(如獲得的補貼、捐贈等)，但并未進行區(qū)分，所以模型中還加入了經(jīng)營活動獲利能力(Operalityi,t-1)，進而對兩部分收益情況都進行了控制。第二，企業(yè)內(nèi)外部治理特征，包括產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(Propertyi,t-1)、第一大股東所持股份(Holderi,t-1)、獨董比例(Indirectori,t-1)、董事會規(guī)模(Boardi,t-1)和機構(gòu)持股比例(Instisharei,t-1)。同時，模型還控制了企業(yè)年齡(Agei,t-1)。

此外，為控制不同年份、行業(yè)宏觀社會經(jīng)濟環(huán)境因素的影響，還需要控制時間和行業(yè)虛擬變量。

由于涉農(nóng)企業(yè)參股銀行可能存在自選擇偏誤，會導致內(nèi)生性問題。為解決可觀測和不可觀測因素引起的自選擇偏誤和內(nèi)生性問題，將采用傾向得分匹配法和處理效應模型加以處理。屆時將以虛擬變量形式衡量自變量：設定Dyit,代表是否參股銀行，是則為1，否則為0; 為檢驗參股涉農(nóng)類銀行的影響，設定Dcit，代表是否參股涉農(nóng)類銀行，是則為1，否則為0(參股非涉農(nóng)類銀行的樣本需排除在外)。同理，為檢驗參股非涉農(nóng)類銀行的影響，設定Ddit，代表是否參股非涉農(nóng)類銀行，是則為1，否則為0(參股涉農(nóng)類銀行的樣本需排除在外)。

(二)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

研究數(shù)據(jù)主要來自wind數(shù)據(jù)庫，但企業(yè)參股金融機構(gòu)的數(shù)據(jù)不全，需要根據(jù)企業(yè)年報手動整理補充；延伸討論部分構(gòu)建省級普惠金融服務水平的數(shù)據(jù)來自wind宏觀數(shù)據(jù)庫。為盡可能確保實證結(jié)果的信度，還對數(shù)據(jù)做了如下處理：1)刪除總資產(chǎn)缺失的樣本；2)刪除研究時段內(nèi)已退市或被PT和ST處理的樣本；3)對主要連續(xù)型變量進行了上下1%縮尾處理，以減輕異常值的影響并盡可能保留有效樣本。

表2中，3313個樣本中的519個樣本持有銀行股份，占樣本總量的比例為15.67%。參股全國性股份制商業(yè)銀行和城商行(含民營銀行)的樣本分別有34個和72個，分別占參股類樣本的比例為6.55%和13.87%，合計占比20.42%；參股村鎮(zhèn)銀行、農(nóng)商行、農(nóng)合行和農(nóng)信社的樣本分別有87個、178個、32個和116個，占參股類樣本比例分別為16.76%、34.30%、6.17%和22.35%，合計占比79.58%?？梢姡粎⒐摄y行類型中以涉農(nóng)類銀行為主。

表3為主要變量描述性統(tǒng)計。Dx的最大值為0.111，說明涉農(nóng)企業(yè)持有的銀行股份比例最大值為11.1%，持有股份比例并不高。Da和Db的樣本量分別為3207和2900，這是因為在設定Da時排除了參股非涉農(nóng)類銀行的企業(yè)樣本，在設定Db時排除了參股涉農(nóng)類銀行的樣本。Perform的最小值是-0.291，最大值是0.315，說明不同樣本企業(yè)的主業(yè)業(yè)績存在較大差異，有的主業(yè)經(jīng)營較差，出現(xiàn)了虧損。

表2 參股不同類別銀行的樣本數(shù)量及比例

四 實證檢驗

(一)模型基準結(jié)果

首先使用最小二乘(OLS)方法估計涉農(nóng)企業(yè)參股銀行對企業(yè)t+1期主業(yè)業(yè)績的影響。表4中，Dxit的系數(shù)在5%水平上顯著為正，說明涉農(nóng)企業(yè)參股銀行能促進企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績，初步驗證了假設1。Dait的系數(shù)在5%水平上顯著為正，說明涉農(nóng)企業(yè)參股涉農(nóng)類銀行能提升主業(yè)業(yè)績；Dbit的系數(shù)都不顯著，說明涉農(nóng)企業(yè)參股非涉農(nóng)類銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績沒有影響，初步驗證了假設2。由于企業(yè)是否參股銀行可能存在自選擇等問題，因此基準結(jié)果只能作為一個初步參考，后續(xù)還需要進一步做內(nèi)生性處理。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計

表4 基準回歸結(jié)果

絕大多數(shù)控制變量的系數(shù)都顯著，如Sizei,t-1的系數(shù)顯著為正，說明規(guī)模越大的涉農(nóng)企業(yè)可能在供應鏈上的影響越大，參股銀行后越可能推動供應鏈優(yōu)化升級，進而促進企業(yè)的主業(yè)發(fā)展。Agei,t-1的系數(shù)顯著為正，說明企業(yè)年齡越大，可能掌握或使用的各方面資源越多，越可能通過參股銀行提升企業(yè)主業(yè)業(yè)績。由于篇幅所限，對其他控制變量系數(shù)的顯著性結(jié)果不再論述。

(二)內(nèi)生性處理

企業(yè)是否參股銀行可能與企業(yè)本身的某些特征相關，可能存在自選擇問題，需進行內(nèi)生性處理。處理自選擇偏誤一般有兩類方法：一是假設個體依可觀測變量進入處理組，二是假設個體依不可觀測變量進入處理組。對應于兩類方法，這里分別采用傾向得分匹配方法(PSM)和處理效應模型。

1.傾向得分匹配法

在已有文獻的基礎上，選擇以下變量作為協(xié)變量：Sizei,t-1、Propertyi,t-1、Leveli,t-1、ROAi,t-1、Cashi,t-1、Vitalityi,t-1、Operalityi,t-1、Holderit-1、Indirectori,t-1、Boardi,t-1、Instisharei,t-1。本文使用最近鄰匹配方法進行匹配,所選擇的協(xié)變量通過了平衡性檢驗(5)由于篇幅所限，平衡性檢驗結(jié)果備索。。表5為傾向得分匹配結(jié)果，匹配后，Dyit引致的平均處理效應(ATT)在10%水平上顯著為正，說明涉農(nóng)企業(yè)參股銀行有助于企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績，支持了假設1。

對參股不同類型銀行的PSM檢驗發(fā)現(xiàn)，Dcit引致的ATT在10%水平顯著為正，但Ddit引致的ATT并不顯著，說明涉農(nóng)企業(yè)參股涉農(nóng)類銀行可促進企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績，而參股非涉農(nóng)類銀行則不會對企業(yè)主業(yè)業(yè)績有影響，支持了假設2。

2.處理效應模型

傾向得分匹配方法只能解決可觀測變量引起的自選擇問題，如果存在影響企業(yè)選擇是否參股銀行的不可觀測因素，則采用處理效應模型是一個可行辦法。借鑒Lu and Zhu[7]一文的做法，在選擇方程中加入了基年前一年的企業(yè)總部所在省份人口變量。之所以這么做，是基于這樣的假設：人口越多，一個地區(qū)銀行數(shù)量就越多，企業(yè)越可能參股銀行，而地區(qū)人口數(shù)量和企業(yè)主業(yè)業(yè)績又不會直接相關。本文樣本中涉農(nóng)企業(yè)所參股的銀行約80%為涉農(nóng)類銀行(見表1)，銀行在成立及增設網(wǎng)點前考慮的一個重要因素是人口，農(nóng)村人口是涉農(nóng)金融機構(gòu)的重要客戶，所以將企業(yè)總部所在省份2007年的農(nóng)村人口數(shù)(Ruralpopu2007)變量加入了選擇方程；而為滿足排除性條件，結(jié)果方程中并不加入該變量。由于兩步法存在第一步誤差帶入第二步中引起估計效率損失的問題，故使用最大似然估計法同時估計兩個模型的參數(shù)。表6第(1)(3)(5)欄為選擇模型，第(2)(4)(6)欄為結(jié)果模型，選擇模型中變量Ruralpopu2007的系數(shù)在10%水平上顯著為正，說明地區(qū)農(nóng)村人口越多，涉農(nóng)企業(yè)越可能參股銀行，符合預期；Dyit的系數(shù)在10%水平上顯著為正，說明涉農(nóng)企業(yè)參股銀行有助于提升企業(yè)主業(yè)業(yè)績，支持了假設1。Dcit的系數(shù)在10%水平上顯著為正，但Ddit的系數(shù)不顯著，說明參股涉農(nóng)類銀行能促進企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績，但參股非涉農(nóng)類銀行則無此效應，支持了假設2。

表5 PSM檢驗結(jié)果

表6 處理效應模型

(三)穩(wěn)健性檢驗

1.變換因變量

考慮到在構(gòu)建主業(yè)業(yè)績指標時可能由于數(shù)據(jù)太繁雜等原因沒有完全剝離金融投資收益，這里使用另一個更保守的主業(yè)業(yè)績指標來考察前文結(jié)果的穩(wěn)健性。此時的主業(yè)業(yè)績衡量為：主業(yè)業(yè)績2=(營業(yè)利潤-公允價值變動收益-投資凈收益)/(總資產(chǎn)-金融資產(chǎn))，該指標扣除了金融投資收益及長期股權(quán)投資中實體板塊經(jīng)營收益，因此，主業(yè)業(yè)績≥主業(yè)業(yè)績2。如果參股銀行能顯著提升主業(yè)業(yè)績2，則能說明前文結(jié)果的穩(wěn)健性。最終估計的結(jié)果與用原指標估計的結(jié)果基本一致，說明基準回歸結(jié)果是穩(wěn)健的(6)由于篇幅有限，結(jié)果備索。。

2.變換自變量

一是考慮《商業(yè)銀行與內(nèi)部人和股東關聯(lián)交易管理辦法》中將表決權(quán)或控股5%以上作為控股股東的標準；二是參考陳棟和陳運森的做法[34]，這里將持有銀行股份比例是否達到5%作為涉農(nóng)企業(yè)是否參股銀行的標準，即持股比例超過5%視為參股銀行，否則視為未參股銀行，利用分類變量衡量自變量，進行回歸分析。最終得出的結(jié)果與基準結(jié)果基本一致①，這也說明基準回歸結(jié)果是穩(wěn)健的。

(四)影響機制分析

為驗證涉農(nóng)企業(yè)參股銀行是否通過優(yōu)化農(nóng)業(yè)供應鏈，進而促進企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績，選擇經(jīng)典的中介效應模型進行檢驗。中介變量為農(nóng)業(yè)供應鏈優(yōu)化情況(Mediatori,t+1)，以前五大供應商采購金額占比(Supplieri,t+1)和前五大客戶銷售收入占比(Customeri,t+1)作為供應鏈優(yōu)化情況的代理變量，兩個變量的值越低代表供應鏈優(yōu)化程度越高。因為若更多中小供應商和客戶得到了培育和成長，則企業(yè)有更為穩(wěn)定、廣闊的原料供應渠道和產(chǎn)品銷售市場，對大供應商和大客戶的依賴風險更低。以下三個模型中，(1)式即為前文基本模型，β1為參股銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績影響的總效應；(2)式中β2表示核心自變量對中介變量(Mediatori,t+1)的影響；(3)式右邊同時放入了核心自變量和中介變量，γ1為參股銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績影響的直接效應。如果β2和λ顯著為負，β1顯著為正，β3為正數(shù)且小于β1，則說明存在中介效應。

Performi,t+1=α1+β1Dit+θ1Xi,t-1+γ1Industryi+δ1Yeart+uit

(1)

Mediatori,t+1=α2+β2Dit+θ2Xi,t-1+γ2Industryj+δ2Yeart+εit

(2)

Performi,t+1=α3+λMediatori,t+1+β3Dit+θ3Xi,t-1+γ3Industryj+δ3Yeart+ξit

(3)

對(2)式的檢驗發(fā)現(xiàn)，涉農(nóng)企業(yè)持有銀行股份比例(Dxit)，以及持有涉農(nóng)類銀行股份比例(Dait)對Supplieri,t+1的影響不顯著，但可顯著降低Customeri,t+1；持有非涉農(nóng)類銀行股份比例(Dbit)對兩個中介變量的影響都不顯著①。以上結(jié)果初步表明，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行可能是通過培育更多客戶，降低企業(yè)對大客戶的依賴風險，進而提升企業(yè)主業(yè)業(yè)績。表7給出了對主業(yè)業(yè)績的中介效應檢驗，第(1)(3)欄檢驗了參股銀行對主業(yè)業(yè)績影響的總效應，第(2)(4)欄則在模型中加入了中介變量Customeri,t+1。可見，第(2)(4)欄中自變量Dxit和Dait的系數(shù)分別小于第(1)和第(3)欄中核心自變量的系數(shù)，且系數(shù)顯著性也下降了，這初步說明涉農(nóng)企業(yè)參股銀行能夠通過優(yōu)化供應鏈融資環(huán)境，培育更多中小客戶，開拓和優(yōu)化下游市場，進而提升企業(yè)主業(yè)業(yè)績；而Dbit對兩個中介變量的影響都不顯著則說明涉農(nóng)企業(yè)參股涉農(nóng)類銀行才能產(chǎn)生這一效應。進一步分析中通過bootstrap法再次證明了這一中介機制的存在，且中介效應占總效應的比例在20%以上①。

表7 機制檢驗(中介效應模型)

(五)進一步討論：區(qū)域普惠金融服務水平的調(diào)節(jié)作用

前文機制討論中，一個不足之處在于未能直接衡量企業(yè)參股銀行對供應鏈融資環(huán)境的影響，而是以前五大供應商采購金額占比和前五大客戶銷售收入占比間接說明農(nóng)業(yè)供應鏈的優(yōu)化情況。為了做進一步的檢驗，構(gòu)建了省級普惠金融服務水平，探討在不同的普惠金融服務水平下，企業(yè)參股銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的影響是否存在差異。如果地區(qū)普惠金融服務水平越低，意味著農(nóng)業(yè)供應鏈上中小經(jīng)營主體直接獲得正規(guī)金融機構(gòu)信貸資源的可能性越低，其對核心企業(yè)直接或間接帶來的金融資源的依賴性就越強。在這種情況下，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行后通過優(yōu)化供應鏈融資環(huán)境，進而提升自身主業(yè)業(yè)績的機制作用就會越強。為了驗證這一猜想，參考Sarma[35]以及王雪和何廣文[36]的做法，從銀行滲透性、銀行服務可得性和服務使用效率性等幾方面構(gòu)建了省級普惠金融服務水平指數(shù)IFI(Inclusive Finance Index)(7)由于篇幅有限，構(gòu)建省級普惠金融服務水平的具體指標備索。，并在前文基本模型(1)式中加入了IFI與核心自變量Dit的交互項，如果上述猜想成立，則交互項的系數(shù)應顯著為負。由表8可知，Dxit、Dait分別與IFI的交互項系數(shù)顯著為負，說明在普惠金融服務水平越低的地區(qū)，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績的提升作用越大，這一結(jié)果間接支持了前文的分析結(jié)論。

表8 區(qū)域普惠金融服務水平的調(diào)節(jié)作用

五 結(jié)論與政策建議

本文利用2008-2019年中國A股和新三板涉農(nóng)企業(yè)數(shù)據(jù)，探究了企業(yè)的銀行業(yè)股權(quán)投資對其主業(yè)業(yè)績的影響，并從供應鏈視角進行了機制分析。研究主要得出以下結(jié)論：第一，涉農(nóng)企業(yè)參股銀行有助于提升企業(yè)主業(yè)業(yè)績；第二，參股涉農(nóng)類銀行可促進企業(yè)提升主業(yè)業(yè)績，但參股非涉農(nóng)類銀行對企業(yè)主業(yè)業(yè)績沒有影響。產(chǎn)生以上影響的主要機制在于涉農(nóng)企業(yè)參股涉農(nóng)類銀行，有助于優(yōu)化企業(yè)所在供應鏈的融資環(huán)境，培育更多中小客戶，優(yōu)化客戶結(jié)構(gòu)，推動供應鏈優(yōu)化升級。另外，通過分析區(qū)域普惠金融服務水平的調(diào)節(jié)作用，進一步支持了研究結(jié)論。

根據(jù)研究結(jié)論，提出如下政策建議：第一，在把控金融風險的前提下，進一步放寬社會資本參股農(nóng)村地區(qū)銀行業(yè)金融機構(gòu)的準入政策，推動涉農(nóng)企業(yè)與銀行機構(gòu)的產(chǎn)融結(jié)合；第二，通過財稅等政策助力核心企業(yè)進一步打通和優(yōu)化農(nóng)業(yè)供應鏈的各環(huán)節(jié)，加強其與其他中小經(jīng)營主體的上下游聯(lián)系，為銀行信貸資源流向農(nóng)業(yè)供應鏈和降低信貸風險創(chuàng)造良好條件。