去杠桿背景下商業(yè)信用再分配:方向及動機(jī)研究

□ 田治威 張藍(lán)月 孫鳳娥

(北京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083)

[基金項目]國家社會科學(xué)基金項目(19BGL052)。

一、引 言

自2015年起,中國政府的宏觀政策始終在著力于去杠桿,并得到了顯著的成果。2017年至2019年,去杠桿政策效果顯現(xiàn),中國杠桿率的高速上升趨勢得到遏制,宏觀杠桿率在總體上保持在250%左右,非金融企業(yè)部門的杠桿率呈現(xiàn)下降趨勢(1)根據(jù)國家金融與發(fā)展實驗室發(fā)布的數(shù)據(jù)，2015年末至2019年末非金融企業(yè)部門的杠桿率分別為151.2%、158.5%、158.2%、153.6%、151.3%。。在此背景下,弱勢企業(yè)相較于強(qiáng)勢企業(yè)在金融資源初始配置中獲得信貸資源更加困難。然而“三去一降一補(bǔ)”政策對企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營活動提出了更高要求,企業(yè)必定需要更多金融資源支持。

銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)是企業(yè)獲取信貸資金的主要來源,但在貨幣政策緊縮期,弱勢企業(yè)難以獲得銀行信貸資金,商業(yè)信用對銀行信貸的再配置在一定程度上可以緩解弱勢企業(yè)的信貸困境,優(yōu)化資源配置。Meltzer(1960)[1]首次提出商業(yè)信用對信貸資源的再分配,貨幣政策緊縮時期企業(yè)難以獲得信貸資金,能從銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)獲取貸款的企業(yè)通過商業(yè)信用(如應(yīng)收賬款等)把信貸資金流向較難獲取貸款的企業(yè)。之后也不斷有學(xué)者研究商業(yè)信用再分配的存在性,大多得到了取得的短期銀行信用與供給的商業(yè)信用成正比的結(jié)論[2-4]。但也有學(xué)者提出相反的觀點(diǎn),認(rèn)為我國的商業(yè)信用加劇了信用配置不平衡,取得較多銀行信貸的企業(yè)反而取得了較多的商業(yè)信用[5],國有企業(yè)獲得的銀行信用與提供的商業(yè)信用不相關(guān)[6]。

企業(yè)勢力對商業(yè)信用再分配有重要影響,目前學(xué)者們得到的結(jié)論包括弱勢供應(yīng)商迫于強(qiáng)勢客戶壓力提供商業(yè)信用[7-8]或延長還賬期限[9],客戶很少能從強(qiáng)勢企業(yè)方獲得商業(yè)信用[10],弱勢企業(yè)是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革下商業(yè)信用再配置的最大受益者[11-12]等。貨幣政策作為宏觀調(diào)控手段也會影響企業(yè)的商業(yè)信用決策,貨幣政策緊縮期信貸歧視進(jìn)一步加劇[13],商業(yè)信用的存在符合替代性融資理論[14],而寬松的貨幣政策能夠使強(qiáng)勢買方降低信用侵占意愿,弱化被動再配置水平[15],也有進(jìn)一步的研究得出貨幣政策對商業(yè)信用供給有雙重反饋效應(yīng)的結(jié)論[16]。而關(guān)于商業(yè)信用再配置的動機(jī),已有研究主要分為兩個流派:買方市場理論下的競爭性動機(jī)[17-19]和融資性動機(jī)理論[3，20]。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于,通過實證研究辨別了去杠桿前后商業(yè)信用再分配方向的不同,通過分析去杠桿后商業(yè)信用供給和超額利潤之間的關(guān)系,更直接地論證了去杠桿后商業(yè)信用主要供給企業(yè)的供給動機(jī),拓展了商業(yè)信用再分配的研究邊界,本文對于理解企業(yè)信用資源配置及其與去杠桿政策之間的聯(lián)動性具有參考作用。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)企業(yè)間是否存在商業(yè)信用對銀行信貸的再配置

根據(jù)買方市場理論下的競爭性動機(jī),企業(yè)向客戶的商業(yè)信用再分配為市場競爭的手段之一,特別是當(dāng)企業(yè)的同行競爭者比較多時,客戶尋找替代品非常容易,市場競爭的存在會破壞供應(yīng)商與客戶之間的緊密關(guān)系。供應(yīng)商為了規(guī)避客戶資源流失向客戶提供商業(yè)信用以換得供應(yīng)鏈上的長久合作。而根據(jù)融資性動機(jī),由于銀企之間的信息不對稱和金融市場的不完善,企業(yè)在申請銀行信用時會遭受“信貸配給”[21],強(qiáng)勢企業(yè)更傾向于增加對弱勢企業(yè)的商業(yè)信用供給,一方面強(qiáng)勢企業(yè)具有比較融資優(yōu)勢,商業(yè)信用再分配的能力更強(qiáng),另一方面強(qiáng)勢企業(yè)相比銀行與其他企業(yè)日常交易往來更多,對其經(jīng)營財務(wù)狀況掌握更充分,這一信息優(yōu)勢使強(qiáng)勢企業(yè)更有意愿作為融資中介,為了逐利目的成為弱勢企業(yè)的替代性融資來源。

基于以上分析,提出本文研究假設(shè):

H1:企業(yè)間存在商業(yè)信用對銀行信貸的再配置。

(二)去杠桿前后誰是商業(yè)信用的主要供給方

自2016年開始實施去杠桿政策后,2017年銀行信貸供給量開始下降,非金融企業(yè)部門杠桿率也隨之逐步下降。因此與去杠桿后相比,去杠桿前為貨幣政策寬松期。在貨幣政策寬松期,商業(yè)信用再配置的存在一般滿足買方市場理論[15],弱勢企業(yè)面臨的信貸配給不如緊縮期那樣嚴(yán)重,為了維系與交易對方的合作關(guān)系和自身正常經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn),會選擇滿足強(qiáng)勢企業(yè)要求賒購或預(yù)付款的要求,讓步自身流動性來鎖定合作伙伴,即使會面對著一些強(qiáng)勢企業(yè)惡意拖欠的風(fēng)險[22]。

去杠桿后中央銀行實行緊縮的貨幣政策,商業(yè)銀行負(fù)債(存款)業(yè)務(wù)規(guī)模降低,社會資金供應(yīng)減少。對實體經(jīng)濟(jì)的影響為企業(yè)信貸融資額度大幅下降[23]。弱勢企業(yè)面臨著更加嚴(yán)重的信貸配給,外部融資成本提高、規(guī)模受限,“融資饑渴”進(jìn)一步加劇,已無力再充當(dāng)商業(yè)信用的主要供給者。而強(qiáng)勢企業(yè)因為自身實力更受銀行等正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的青睞,即使在信貸緊縮的情況下銀行借款仍能保持較快增長[24],因此強(qiáng)勢企業(yè)由于比較融資優(yōu)勢更易成為商業(yè)信用的主要供給者。

基于以上分析,提出本文第二個假設(shè):

H2:去杠桿前后商業(yè)信用再分配方向發(fā)生轉(zhuǎn)換:去杠桿前,商業(yè)信用主要由弱勢企業(yè)流向強(qiáng)勢企業(yè);去杠桿后,商業(yè)信用主要由強(qiáng)勢企業(yè)流向弱勢企業(yè)。

(三)去杠桿背景下強(qiáng)勢企業(yè)商業(yè)信用供給的動機(jī)

基于融資性動機(jī),去杠桿后弱勢企業(yè)遭受更嚴(yán)重的信貸配給,融資更加困難,而供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革政策對企業(yè)經(jīng)營提出更高要求,企業(yè)資金需求有增無減,便會轉(zhuǎn)而求助于商業(yè)信用融資,即使這種方式的使用成本更高。強(qiáng)勢企業(yè)受到信貸配給水平弱,融資難度較低,成本較低,融資價差使強(qiáng)勢企業(yè)愿意向弱勢企業(yè)供給商業(yè)信用來賺取利差、攫取超額利潤[16],表現(xiàn)出一種“趁火打劫”的傾向。

然而強(qiáng)勢企業(yè)也可能是為了供應(yīng)鏈的持續(xù)健康發(fā)展,出于擔(dān)當(dāng)供應(yīng)鏈管理者責(zé)任的動機(jī)來供給商業(yè)信用。2016年,人民銀行等八部委印發(fā)《關(guān)于金融支持工業(yè)穩(wěn)增長調(diào)結(jié)構(gòu)增效益的若干意見》,文件中提到要“大力發(fā)展應(yīng)收賬款融資”、“支持企業(yè)設(shè)立產(chǎn)業(yè)創(chuàng)投基金,為產(chǎn)業(yè)鏈上下游創(chuàng)業(yè)者提供資金支持”,這一處于去杠桿時間節(jié)點(diǎn)的政策契機(jī)為弱勢企業(yè)的融資難題帶來解決方案,但這必須得到強(qiáng)勢企業(yè)的配合和支持。強(qiáng)勢企業(yè)將獲得的銀行信用有效注入上下游的弱勢企業(yè),就能一定程度上解決其融資困難和供應(yīng)鏈?zhǔn)Ш鈫栴},提高供應(yīng)鏈競爭活力,潤滑整個鏈條的運(yùn)轉(zhuǎn)。因此,強(qiáng)勢企業(yè)供給商業(yè)信用也可能是優(yōu)化供應(yīng)鏈,以實現(xiàn)長遠(yuǎn)發(fā)展。

基于以上分析,本文提出以下兩個備擇假設(shè):

H3a:去杠桿后強(qiáng)勢企業(yè)提供商業(yè)信用的動機(jī)是利益攫取。

H3b:去杠桿后強(qiáng)勢企業(yè)提供商業(yè)信用的動機(jī)是充當(dāng)供應(yīng)鏈上的責(zé)任擔(dān)當(dāng)角色,以優(yōu)化供應(yīng)鏈,實現(xiàn)企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展。

本文的研究邏輯見圖1。

圖1 去杠桿對商業(yè)信用再分配方向的影響機(jī)制

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本研究選取2007至2019年間滬深交易所所有A股上市公司,剔除被標(biāo)記ST、*ST的公司和金融業(yè)公司。對所有連續(xù)型變量進(jìn)行了上下2%Winsorize縮尾。最后獲得30 425個觀察值,構(gòu)成非平衡面板。公司的基礎(chǔ)財務(wù)數(shù)據(jù)以及客戶、供應(yīng)商數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。

(二)模型設(shè)定與變量定義

1. 企業(yè)間是否存在商業(yè)信用對銀行信貸的再配置

為檢驗H1,本文借鑒于博和尹鳳[25]的做法,設(shè)定模型(1):

ari,t=β0+β1banki,t+β2sizei,t+β3top3i,t+

β4roei,t+β5invturni,t+β6levi,t+

β7goodwilli,t+at+yt+εi,t

(1)

其中下標(biāo)i代表公司i,下標(biāo)t代表年度t,ai和yt分別為固定公司和年效應(yīng),本文其他模型中與此相同。

被解釋變量為商業(yè)信用流出(ar),借鑒于博和尹鳳的衡量方式,商業(yè)信用流出采用應(yīng)收賬款、應(yīng)收票據(jù)和預(yù)付賬款三者之和與營業(yè)收入的比值來衡量。解釋變量為銀行存款(bank),為短期借款與長期借款之和與營業(yè)收入的比值。若假設(shè)1成立,bank的系數(shù)β1應(yīng)該顯著為正。

2. 去杠桿前后誰是商業(yè)信用的供給方

為驗證H2,本文設(shè)定模型(2):

ari,t=β0+β1custmperi,t+β2sizei,t+β3top3i,t+

β4roei,t+β5invturni,t+β6levi,t+

β7goodwilli,t+ai+yt+εi,t

(2)

模型(2)的被解釋變量為商業(yè)信用流出(ar),解釋變量為市場勢力(custmper)。在選擇市場勢力指標(biāo)時,本文聚焦于微觀企業(yè),所以選取企業(yè)前五大顧客交易額占比(custmper)作為衡量企業(yè)市場勢力的指標(biāo)?？蛻艏卸饶芊从成鲜泄緦﹃P(guān)鍵客戶的依賴程度和力量強(qiáng)弱對比[26],指標(biāo)數(shù)值越大,客戶越集中,買方越強(qiáng)勢,企業(yè)勢力越弱;指標(biāo)數(shù)值越小,客戶越分散,企業(yè)不過分依賴于少數(shù)幾個客戶,市場勢力越強(qiáng)。自2017年起銀行信貸供給量才開始下降,非金融企業(yè)部門杠桿率也開始下降,因此將2017年作為去杠桿政策生效的時間節(jié)點(diǎn)。分別用2007—2016年和2017—2019年數(shù)據(jù)對模型(2)進(jìn)行回歸。若2007—2016年β1顯著為正,在2017—2019年β1顯著為負(fù),則H2成立。

3. 去杠桿背景下強(qiáng)勢企業(yè)商業(yè)信用供給的動機(jī):利益攫取還是責(zé)任擔(dān)當(dāng)?

假設(shè)3將分析去杠桿后上市公司的超額利潤水平。參考羅宏等[27]超額薪酬的測算方法,用實際營業(yè)利潤減去預(yù)計營業(yè)利潤得到超額利潤。預(yù)計營業(yè)利潤的測算遵循以下步驟:

首先取2017年后的數(shù)據(jù),用模型(3)回歸得到各回歸系數(shù):

opprofiti,t=β0+β1indopprofiti,t+β2asseti,t+

β3top3i,t+β4invturni,t+β5levi,t+

at+yt+εi,t

(3)

其中,opprofit表示企業(yè)當(dāng)年營業(yè)利潤,indopprofit代表行業(yè)平均營業(yè)利潤。

其次,用估計的系數(shù)乘以相應(yīng)決定利潤的因素,得到預(yù)計利潤(expect)。

最后,使用模型(4)計算超額利潤(overprofit):

overprofiti,t=opprofiti,t-expecti,t

(4)

為驗證H3,本文設(shè)定模型(5):

overi,t=β0+β1ari,t+β2sizei,t+β3top3i,t+

β4invturni,t+β5levi,t+β6goodwilli,t+

at+yt+εi,t

(5)

模型(5)被解釋變量為超額利潤水平(over),即超額利潤(overprofit)除以營業(yè)收入,解釋變量為商業(yè)信用流出(ar)。用2017—2019年的數(shù)據(jù)對模型(5)進(jìn)行回歸,若β1顯著為正,則H3a成立;如果β1顯著為負(fù),H3b成立。

其他控制變量的具體定義見表1。

表1 變量定義

四、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計

主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。重點(diǎn)關(guān)注2017年后企業(yè)的超額利潤水平(over)中位數(shù)為-0.021,說明未獲取超額利潤的上市企業(yè)占比超過一半,最小值為-1 177.053,最大值為38.344,極差較大,說明去杠桿后不同企業(yè)受益情況顯著不同。

(二)相關(guān)性分析

相關(guān)性分析結(jié)果見表3。除營業(yè)利潤(opprofit)與企業(yè)規(guī)模(size)、企業(yè)總資產(chǎn)(asset),企業(yè)規(guī)模(size)與企業(yè)總資產(chǎn)(asset)間的系數(shù)高于0.5外,其他變量之間相關(guān)系數(shù)絕對值都比較小,回歸模型不存在嚴(yán)重的多重共線性。

表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

表3 變量間相關(guān)性分析結(jié)果

(三)初步回歸結(jié)果

1. 商業(yè)信用對銀行信貸再配置存在性結(jié)果分析

模型(1)的回歸結(jié)果見表4列(1)。銀行貸款(bank)的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正,意味著上市企業(yè)間存在著商業(yè)信用對銀行信貸再分配,供給商業(yè)信用隨著取得銀行貸款的增加而增加,H1得到初步驗證。

2. 去杠桿前后誰是商業(yè)信用的供給方

模型(2)的回歸結(jié)果見表4列(2)和列(3),列(2)為用2007—2016年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果,列(3)為用2017—2019年的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果。2007—2016年代表企業(yè)勢力的變量(custmper)的回歸系數(shù)β1在1%水平上顯著為正,說明在去杠桿前弱勢企業(yè)為商業(yè)信用的主要供給者。2017—2019年代表企業(yè)勢力的變量(custmper)的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù),說明去杠桿后強(qiáng)勢企業(yè)為商業(yè)信用的主要供給者,實證結(jié)果支持了去杠桿背景下商業(yè)信用再分配的方向發(fā)生了轉(zhuǎn)換,H2得到了初步驗證。

3. 去杠桿背景下強(qiáng)勢企業(yè)商業(yè)信用供給的動機(jī):利益攫取還是責(zé)任擔(dān)當(dāng)?

模型(5)的回歸結(jié)果見表4列(4),2017—2019年商業(yè)信用流出(ar)的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù),再聯(lián)系描述性統(tǒng)計結(jié)果中超額利潤水平(over)的最小值和中位數(shù)均為負(fù),這表明去杠桿后強(qiáng)勢企業(yè)作為商業(yè)信用的主要供給者并沒有憑借比較融資優(yōu)勢以高利率對弱勢企業(yè)進(jìn)行“趁火打劫”,借機(jī)獲取超額利潤,事實上強(qiáng)勢企業(yè)供給商業(yè)信用的動機(jī)是跟隨配合政策趨勢,主動為上下游企業(yè)提供融資服務(wù),寧可犧牲自己的超額利潤,解決弱勢企業(yè)融資困難的問題,維護(hù)整個供應(yīng)鏈可持續(xù)健康發(fā)展,擔(dān)當(dāng)起支持整個供應(yīng)鏈的責(zé)任。實證結(jié)果否定了強(qiáng)勢企業(yè)作為商業(yè)信用主要供給者的“利益攫取”動機(jī),支持了“責(zé)任擔(dān)當(dāng)”動機(jī),H3a不成立,H3b成立。

表4 初步回歸結(jié)果

(四)內(nèi)生性處理

1. 傾向得分匹配法(PSM)

本文通過傾向得分匹配法進(jìn)行了重新估計。因為本研究所用樣本量很大,因此選擇K近鄰匹配(一對一匹配),核密度圖顯示匹配后共同取值范圍較大,匹配效果良好,傾向得分匹配后的樣本重估結(jié)果與初步回歸結(jié)果基本一致。

2. 工具變量法

對于H1,Yang[28]與Petersen和Rajan[2]建議用償債能力作為銀行貸款(bank)的工具變量。本文借鑒于博和植率[15]的研究,將企業(yè)的流動比率(cr)和有形資產(chǎn)(tan)作為銀行借款(bank)的工具變量,其中tan的計算口徑為(0.72×應(yīng)收賬款+0.55×存貨+0.54×固定資產(chǎn))/營業(yè)收入。對于H2,本文參考李任斯和劉紅霞[29]的研究,選取市場勢力虛擬變量cusdum(即當(dāng)代表企業(yè)勢力的前五大顧客交易額占比大于行業(yè)中位數(shù),取1;當(dāng)前五大顧客交易額占比小于行業(yè)中位數(shù),取0)作為市場勢力(custmper)的工具變量。對于H3,本文參考李任斯和劉紅霞[29]的工具變量選取方法,選取行業(yè)商業(yè)信用流出均值(indarmean)、行業(yè)商業(yè)信用流出中位數(shù)(indarp50)和行業(yè)商業(yè)信用流出虛擬變量(ardum)(即當(dāng)商業(yè)信用流出大于行業(yè)中位數(shù),取1;當(dāng)商業(yè)信用流出小于行業(yè)中位數(shù),取0)作為商業(yè)信用流出(ar)的工具變量。結(jié)果與初步回歸結(jié)果基本一致。

(五)穩(wěn)健性檢驗

本文采用分割時間窗口的方法對模型(1)再檢驗。分別用去杠桿前和去杠桿后的數(shù)據(jù)對模型(1)進(jìn)行回歸。采用商業(yè)信用凈流出net(net=(應(yīng)收賬款+應(yīng)收票據(jù)+預(yù)付賬款-應(yīng)付賬款-應(yīng)付票據(jù)-預(yù)收賬款)/營業(yè)收入)作為商業(yè)信用供給的替代變量對H2再檢驗。借鑒白俊等[30]的做法,只保留獲得超額利潤的上市公司(即overprofit為正)對H3b進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗,并對超額利潤(overprofit)進(jìn)行取對數(shù)處理。

五、結(jié)論與建議

本文以2007—2019年全部A股上市公司為研究樣本,對商業(yè)信用再分配的存在性及其主要供給者在去杠桿前后勢力的不同和供給動機(jī)進(jìn)行實證分析。研究發(fā)現(xiàn):(1)上市公司間存在商業(yè)信用對銀行信貸的再分配。(2)去杠桿背景下發(fā)生商業(yè)信用再分配方向的轉(zhuǎn)換,商業(yè)信用的主要供給者由去杠桿前的弱勢企業(yè)變?yōu)槿ジ軛U后的強(qiáng)勢企業(yè)。(3)去杠桿背景下強(qiáng)勢企業(yè)供給商業(yè)信用的動機(jī)為“責(zé)任擔(dān)當(dāng)”,并非是為了攫取超額利潤。

根據(jù)本文的研究結(jié)論,提出以下建議:

首先,要優(yōu)化去杠桿政策的實施效果,提高金融資源配置效率。本文研究證實了企業(yè)間存在商業(yè)信用對銀行信貸再配置,且發(fā)現(xiàn)去杠桿后強(qiáng)勢企業(yè)變成了商業(yè)信用的主要供給者,說明金融資源初始配置效率較低,金融抑制和信貸歧視使弱勢企業(yè)在去杠桿政策實施后融資約束更加嚴(yán)重,必須有強(qiáng)勢企業(yè)進(jìn)行商業(yè)信用再分配來支持弱勢企業(yè),進(jìn)而支持整個供應(yīng)鏈的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。因此,在去杠桿政策實施中,在金融資源初始配置時要對弱勢企業(yè)的合理信貸需求提起重視,構(gòu)建多層次的金融體系,提高金融資源配置效率。

其次,加強(qiáng)供應(yīng)鏈上下游合作,發(fā)展和管控供應(yīng)鏈金融。當(dāng)前社會化生產(chǎn)方式不斷加深,處于同一供應(yīng)鏈的企業(yè)相互依存,“一榮俱榮,一損俱損”,市場競爭已經(jīng)轉(zhuǎn)變?yōu)楣?yīng)鏈與供應(yīng)鏈之間的競爭,而不再是單個企業(yè)之間的競爭。強(qiáng)勢企業(yè)相比銀行更具信息優(yōu)勢,相比弱勢企業(yè)更具融資優(yōu)勢,可以通過向供給商業(yè)信用的方式來緩解弱勢企業(yè)的融資困難問題,激活供應(yīng)鏈活力,因此大力發(fā)展供應(yīng)鏈金融能夠提高資源配置效率。但政府也要對這種方式加以管控,避免過度使用商業(yè)信用帶來企業(yè)流動性和償債能力過低的風(fēng)險。□