企業(yè)短貸長投、資產可抵押性與財務風險

周恩慧

摘 要：中國企業(yè)短貸長投現象比較嚴重，這種行為會惡化企業(yè)經營現狀，加劇企業(yè)的財務風險。本文基于2011年-2019年中國A股上市公司財務數據，探究短貸長投行為對財務風險的影響機理。研究發(fā)現，短貸長投導致企業(yè)財務風險增大;進一步分析發(fā)現資產可抵押性具有弱化短貸長投經濟惡果的作用，即資產可抵押性高的企業(yè)會削弱因短貸長投行為而引發(fā)的財務風險。文章最后探究降低短貸長投負面影響的對策，對企業(yè)優(yōu)化融資結構、加強風險管理、提高資產可抵押性有一定參考意義。

關鍵詞：短貸長投;財務風險;資產可抵押性

一、引言

中國大部分企業(yè)主要依靠銀行等金融機構貸款的方式進行融資。利用2011年-2019年中國上市公司短期、長期債務數據分析發(fā)現，大部分上市公司短期債務比例持續(xù)大幅高于短期資產比例，長期債務比例持續(xù)顯著低于長期資產比例，反映出中國企業(yè)普遍存在嚴重的短債長投現象。所謂短貸長投，是指企業(yè)違背一般情況下的投融資期限結構匹配原則，將其獲得的短期債務投資到長期項目中，是一種激進的財務行為（白云霞等，2016;鐘凱等，2016）。關于短貸長投的成因，曾秋根（2006）表示，在我國現有金融市場環(huán)境下，企業(yè)無法從商業(yè)銀行獲得足夠的長期債務滿足長期投資需要，也無法通過債券市場發(fā)行中長期債券以改善債務期限結構錯配問題。鐘凱等（2016）經過實證研究發(fā)現，企業(yè)采取短貸長投這種激進的融資活動是因為企業(yè)面臨著嚴重的融資約束，銀行等金融機構基于自身風險控制更傾向于發(fā)放短期貸款，因此大部分企業(yè)難以獲得長期債務。白云霞等（2016）認為，我國金融市場發(fā)展不全面，現有長期債務無法滿足企業(yè)的長期投資需求，由此可以看出短貸長投是企業(yè)面臨金融抑制下的被迫之舉。一些企業(yè)的生產銷售每年都在增長、經營規(guī)模每年都在擴大，這意味著企業(yè)的經營發(fā)展面臨著資金缺口的壓力（陳莉莉，2017）。資金缺口和貸款難都增加了企業(yè)使用短貸長投手段的可能。劉曉光等（2019）指出借貸長期債務的標準較高、融資成本也較高，因此短貸長投是企業(yè)面臨嚴重融資約束下的次優(yōu)選擇。短貸長投行為很可能會引發(fā)企業(yè)經營困難并加劇流動性風險。與此同時，中國企業(yè)的債務主要用于投資而非消費，大規(guī)模債務背后是巨額的資產，大部分中國企業(yè)面臨的財務風險不是資產負債率過高，而是資產質量和資產產出效率的下降（劉曉光等，2018）。

現有文獻主要集中于探討企業(yè)信貸融資期限結構對企業(yè)業(yè)績和企業(yè)投資活動的影響，較少基于融資期限錯配研究短貸長投對企業(yè)財務風險的影響以及削減影響的對策。本文通過探究短貸長投行為的經濟后果，深化了關于短貸長投對企業(yè)財務風險的影響這一問題的理解，有助于補充針對債務與資本期限結構錯配的經濟后果的相關研究，闡明了“短貸長投”是否會加劇企業(yè)風險。同時，本文通過實證分析檢驗了資產可抵押性對短貸長投的作用機制，拓展了企業(yè)如何削弱短貸長投帶來的負面影響的研究視角。研究結論對企業(yè)合理安排融資投資匹配結構、加強財務風險管理、提高資產可抵押性具有一定的借鑒作用。

二、理論分析與研究假設

關于財務風險成因，羅欣（2011）指出，企業(yè)財務風險加劇的內部因素主要是不合理的資本結構、較差的流動性、盲目投資以及不恰當的股利政策。企業(yè)的財務風險、資本運營不可避免地受到宏觀經濟狀況的影響（肖賢輝等，2012）。曾秋根（2006）通過分析化源集團財務困境，指出企業(yè)陷入財務困境的一個重要因素就是債務期限結構錯配。劉曉光等（2018）認為中國企業(yè)債務問題的核心不是巨額的債務總量，而是資產質量下降以及債務與資產期限結構錯配等結構性問題。債務本身并不必然導致財務危機爆發(fā)，更關鍵的問題是債務如何利用以及是否形成了相應的資產。關于短貸長投的經濟后果，國外已有研究認為基于優(yōu)序融資理論，短期貸款對降低企業(yè)進行長期投資的融資成本具有積極作用（Kahl等，2015）。劉曉光等（2019）結合中國樣本分析認為，短貸長投雖然在一定程度上降低了企業(yè)所面臨的融資約束程度，但極大程度增加了企業(yè)的償債壓力，加劇了持續(xù)經營風險。鐘凱等（2016）指出，當監(jiān)管趨嚴或貨幣緊縮時，銀行等債權人可能會停止發(fā)放短期貸款，從而導致企業(yè)面臨更為嚴峻的融資約束。斯琴（2016）表示，當短期貸款到期時，若長期投資尚未產生利潤效應，企業(yè)則不得不尋找其他籌資途徑償還債務，導致資金斷裂、償債風險增大。短貸長投的經濟惡果具有隱蔽性和突發(fā)性（劉曉光等，2019），企業(yè)一旦出現資金周轉困難，可能會被迫削減正常營運資金用于償還債務，進而惡化企業(yè)盈利能力和償債能力，最終導致企業(yè)陷入財務困境甚至是破產倒閉（鞏瀟嫻，2020）。由此本文提出以下假設：

H1：短貸長投行為會惡化企業(yè)財務風險。

進一步地衡量企業(yè)財務風險不僅要看債務層次，更要看資產層次。鞏瀟嫻（2020）指出，在我國以銀行為主導的金融市場中，銀行等金融機構為了降低與控制貸款回收風險，會對企業(yè)進行信用等級的評價，其中資產可抵押性是最為主要的參考指標之一?；蓍龋?017）也表示，外部投資者及股東對企業(yè)的資產可抵押性有較高的要求。因此，企業(yè)可以通過資產抵押的方式緩解所面臨的融資約束程度。一方面，較高的資產可抵押性能夠極大程度上向外界傳遞企業(yè)擁有良好的經營成果及財務狀況等信號，顯著緩解銀行與企業(yè)間的信息不對稱的問題（惠楠等，2017）。曾凱等（2015）認為，企業(yè)想要獲得融資，就需要向外界傳遞一個信號，即向投資者保證其資金的安全和升值。艾健明等（2017）通過分析資產可抵押性與融資約束間的關系得出，企業(yè)資產可抵押性越高，投資者承擔的風險越低，越有利于提升企業(yè)在金融機構的評價等級。因此，企業(yè)獲得長期資本的可能性提升，顯著緩解了企業(yè)所面臨的融資約束程度。另一方面，資產可抵押性越強，證明企業(yè)償債能力越強，企業(yè)面臨的流動性風險就越?。枮t嫻，2020）。由此本文提出以下假設：

H2：較高的資產可抵押性會削弱短貸長投對財務風險的負面影響。

三、研究設計

1.樣本選取

本文選取2011年-2019年我國A股上市公司作為研究樣本，財務數據來自于國泰安數據庫（CSMAR）和Wind數據庫，通過以下處理對樣本進行篩選：（1）剔除ST、*ST類公司;（2）剔除金融行業(yè)公司;（3）剔除數據異常的樣本;（3）剔除含有缺失值的樣本;（4）由于缺少上期數據，故刪除于2011年-2019年新上市公司第一年的財務數據;（5）對連續(xù)性變量進行上下1%的winsorize處理，最終得到21701個觀測樣本。

2.變量定義

（1）財務風險（Z）

本文運用美國學者Edward Altman于1968年提出的“Z值分析法”衡量企業(yè)財務風險（Z），具體公式如下：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.999X5 （1）

其中X1=（流動資產-流動負債）/資產總額;X2=未分配利潤/資產總額;X3=（利潤總額+利息支出）/資產總額;X4=股票總市值/負債賬面價值;X5=銷售收入/資產總額。該方法認為，當Z值小于1.8時企業(yè)將破產，當Z值介于1.8和2.9之間時企業(yè)存在財務危機或破產風險，當Z值大于2.9時企業(yè)較為安全。

（2）短貸長投（SFLI）

根據短貸長投定義，本文借鑒鐘凱等（2016、2019）的研究方法，構建衡量企業(yè)短貸長投（SFLI）指標的計算公式如下：SFLI=（購建固定資產等投資活動現金支出-本期長期借款-一年內到期非流動負債+上期長期借款-本期權益增加額-經營活動現金凈流量-出售固定資產現金流入）/上一年度總資產。其中，除以上一年度總資產是為了剔除規(guī)模效應。當SFLI小于等于0時說明企業(yè)不存在短貸長投行為，當SFLI大于0時說明企業(yè)存在短貸長投行為，此時數值越大證明企業(yè)短貸長投行為越嚴重。

（3）控制變量

為了更精準地驗證企業(yè)財務風險與短貸長投之間的關系，本文借鑒白云霞等（2016）、鐘凱等（2019）的研究方法，同時結合我國相應的制度背景和上市公司實際情況，從四個角度即企業(yè)償債能力、企業(yè)盈利能力、企業(yè)發(fā)展能力和企業(yè)運營能力選取控制變量，分別用企業(yè)規(guī)模（SIZE）、資產負債率（LEV）、總資產凈利潤率（ROA）、總資產周轉率（TAT）表示。其中，SIZE=期末總資產余額的自然對數;LEV=總負債/總資產;ROA=凈利潤/平均資產總額;TAT=營業(yè)收入/平均資產總額。本文還控制了年份（Year）、行業(yè)（Ind）固定效應，行業(yè)采取2012年中國證監(jiān)會上市公司行業(yè)一級分類標準即《上市公司行業(yè)分類指引》。具體變量定義見表1。

3.基本模型

為了驗證短貸長投行為對企業(yè)財務風險的影響，本文建立模型（2）。

其中，Z表示財務風險，SFLI表示短貸長投，LEV表示資產負債率，TAT表示總資產周轉率，ROA表示總資產凈利潤率，SIZE表示企業(yè)規(guī)模，∑Year表示年份虛擬變量，∑Ind表示行業(yè)虛擬變量，表示誤差項，β0表示截距。根據前文變量定義，當SFLI大于0時說明企業(yè)存在短貸長投行為，數值越大則企業(yè)短貸長投行為越嚴重;Z值越小，企業(yè)財務風險越大。故當β1小于0時，說明SFLI越大，Z值越小，即短貸長投越嚴重，企業(yè)財務風險越大，支持了H1假設。

四、實證分析

1.描述性統計

本文對全部樣本進行了描述性統計，結果如表2所示。從表2中可以看出2011年-2019年我國A股上市公司中，SFLI的最小值為-1.870，最大值為0.362，說明不同上市公司對待短貸長投的態(tài)度差異較大。SFLI的75%分位數為0.002，說明有25%的上市公司存在短貸長投行為，可見本文研究的問題具有現實意義。Z值的中位數為3.575，25%分位數為1.908，說明有50%的上市公司經營較為安全;25%的上市公司存在財務風險;另有25%的上市公司存在嚴重的財務風險，甚至將會面臨破產。

2.相關系數分析

表3列示了被解釋變量、解釋變量以及控制變量的Pearson相關系數。從檢驗結果可知，Z值與短貸長投呈負相關關系，在1%的水平上顯著，初步證明了企業(yè)增加短貸長投會使Z值降低，加劇企業(yè)財務風險。任意兩個解釋變量間的相關系數均小于0.5，說明解釋變量之間不存在嚴重的共線性問題。

3.回歸分析

本文分別采用混合截面模型和固定面板模型進行基準模型回歸，回歸估計結果見表4。表4第（1）（2）列列示了混合截面模型下的回歸結果，表4第（3）（4）列列示了固定面板模型下的回歸結果。由第（2）列可知，上市公司的財務風險（Z值）與短貸長投（SFLI）的系數為-0.467，在1%的水平上顯著負相關。從第（4）列可以看出，在控制行業(yè)和年度固定效應以及其他控制變量下，短貸長投的回歸系數為-0.373，在1%水平上顯著為負。以上結果表明，SFLI與Z值存在顯著的負相關關系，當SFLI越大時，Z值越小，即當上市公司短貸長投越嚴重時，財務風險越高，甚至會面臨破產，驗證了研究假設H1。

五、進一步分析

前文我們初步驗證了短貸長投行為會導致企業(yè)財務風險加劇，下面我們檢驗資產可抵押性是否對短貸長投行為具有調節(jié)效應。大多數企業(yè)采取短貸長投這種激進的融資方式主要原因是企業(yè)面臨著嚴重的融資約束，大部分企業(yè)難以獲得長期債務，由此可以看出短貸長投是企業(yè)在嚴重融資約束下的被迫之舉。然而企業(yè)可以通過資產抵押的方式緩解所面臨的融資約束程度。企業(yè)的資產可抵押性可以向外界傳遞企業(yè)是否擁有良好的經營成果及財務狀況等信號，因此較高的資產可抵押性能夠顯著緩解銀行與企業(yè)間的信息不對稱。資產可抵押性越強，證明企業(yè)償債能力越強、投資者承擔的風險越低，進而企業(yè)獲得長期資本的可能性提升，降低了流動性風險。

由此本文引入資產可抵押性（DY）作為調節(jié)變量，借鑒惠楠等（2017）的研究方法，將變量定義為DY=（固定資產+存貨）/資產總額，并設置SFLI*DY交乘項，用模型（3）進行回歸分析檢驗資產可抵押性的調節(jié)效應，若回歸系數為正號，則證明資產可抵押性對短貸長投會加劇企業(yè)財務風險具有抑制作用。

檢驗結果如表5所示，第（1）列中短貸長投與財務風險仍為顯著負相關，再次印證了H1假設。從第（2）列可知資產可抵押性與短貸長投的交乘項（SFLI*DY）的回歸系數為2.143通過了1%水平的顯著性檢測，證明了資產可抵押性對短貸長投具有調節(jié)效應;其系數為正，而表4的回歸中SFLI的系數為負，說明資產可抵押性負向調節(jié)了短貸長投與審計意見之間的關系，即資產可抵押性顯著削弱了短貸長投行為對企業(yè)財務風險的作用程度，驗證了H2假設。

六、穩(wěn)健性檢驗

為了增強結果可靠性，本文從替換短貸長投變量定義、內生性檢驗、子樣本回歸、剔除債券融資的影響四個角度進行了穩(wěn)健性檢驗，并檢驗了產權性質差異。

1.替換短貸長投變量定義

本文借鑒劉曉光等（2019）的研究方法，從企業(yè)債務與資產匹配角度設置短貸長投的代理變量SFLI_1，變量定義為SFLI_1=短期負債/總負債-短期資產/總資產。利用模型（2）重新進行回歸檢驗，結果如表6第（1）列所示，SFLI_1的系數為-2.375，與Z值在1%水平上顯著負相關，回歸結果未發(fā)生實質性變化，證明了本文主要結論的穩(wěn)健性。

2.內生性檢驗

為檢驗企業(yè)當期的短貸長投是否會對企業(yè)下一階段財務風險產生影響，本文生成滯后一期的財務風險變量（L.Z）作為因變量進行回歸分析。結果如表6第（2）列所示，企業(yè)短貸長投的系數為-0.514，與下一期財務風險在1%水平上顯著負相關，證明了短貸長投行為對企業(yè)下一期財務風險也有影響，會加劇企業(yè)下一期財務風險。

3.子樣本回歸

制造業(yè)作為實體經濟的重要組成部分，推動著經濟結構轉型升級。在所有中國A股上市公司中，制造業(yè)企業(yè)占比過半。根據李真等（2020）的研究，中國制造業(yè)企業(yè)具有資本成本高、研發(fā)周期長、成果不確定性大等特點，進而外部投資對制造業(yè)要求更高的風險溢價和抵押擔保，進而制造業(yè)企業(yè)面臨更為嚴峻的融資約束。因此，本文選取制造業(yè)子樣本作為研究對象進行穩(wěn)健性檢驗。檢驗結果如表6第（3）列所示，制造業(yè)企業(yè)短貸長投系數為-0.755，在1%水平上顯著為負，驗證了短貸長投行為對企業(yè)財務風險的加劇效應，與前文檢驗結果一致。

4.剔除債券融資的影響

在我國市場化進程的推動下，部分上市公司選擇以發(fā)行債券的方式獲得資金，為了排除債券融資對實驗結果可能造成的影響，本文剔除“應付債券”余額大于0的樣本重新進行回歸。結果如表6第（4）列所示，短貸長投的系數為-0.580，與財務風險在1%水平上顯著負相關，進一步驗證了前文結果。

5.產權性質差異檢驗

由于信息不對稱、預算軟約束等原因，非國有企業(yè)相較于國有企業(yè)會面臨更高的融資約束問題，更難獲得長期信貸資源，非國有企業(yè)的短貸長投行為可能更加嚴重（鐘凱等，2016）。因此，本文區(qū)分產權性質，將樣本上市公司分為國有制和非國有制，分別進行回歸分析，檢驗短貸長投及其經濟后果在不同所有制的企業(yè)之間是否存在顯著差異。結果如表7列示，國有企業(yè)樣本與非國有企業(yè)樣本的短貸長投均與財務風險顯著負相關，證明短貸長投行為及其經濟后果并未受到產權性質差異的顯著影響。但是國有企業(yè)的顯著水平為5%，非國有企業(yè)的顯著水平為1%，顯著程度差異可能因為當國有制上市公司陷入財務困境之時，政府和銀行一般會為其提供信貸和資金支持，保證其經營、投資等活動。

七、結論與建議

本文基于2011年-2019年中國A股上市公司財務數據，深入分析了短貸長投行為對企業(yè)財務風險的影響，以及如何弱化該影響，并均通過穩(wěn)健性檢驗。研究發(fā)現，短貸長投會顯著加劇企業(yè)財務風險，對企業(yè)當期和下一期的財務狀況均有負面影響，甚至可能致使企業(yè)破產;進一步結合資產可抵押性分析發(fā)現，資產可抵押性高的企業(yè)會削弱因短貸長投行為而引發(fā)的財務風險，即資產可抵押性能夠顯著緩解企業(yè)短貸長投行為帶來的惡性影響，對企業(yè)維持穩(wěn)定經營具有積極作用。

對于解決短貸長投帶來的負面影響，本文有以下建議：（1）從企業(yè)層面，企業(yè)若想合理利用短貸長投，需要提升其風險預測能力和風險防控能力，合理安排融資結構，注重優(yōu)化資產質量，尋求資產可抵押性的提升。（2）從債權人層面，銀行等金融機構應合理競爭，尋求新的風險防控方式，提高長期債務的供給能力。（3）從國家層面，應平衡各種融資方式，完善金融市場結構，將債券市場、股票市場作為突破口，采取措施保障可持續(xù)發(fā)展企業(yè)的融資需求。

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