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        關(guān)系銀行、私有信息與企業(yè)融資

        2009-10-16 09:21:18
        財經(jīng)問題研究 2009年8期
        關(guān)鍵詞:企業(yè)融資關(guān)系

        吳 潔

        摘要:本文基于關(guān)系銀行業(yè)價值理論,運用中國上市公司數(shù)據(jù),就關(guān)系在銀行信貸決策中的影響進行了實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn):第一,關(guān)系的事先存在對企業(yè)信貸可得性、貸款利率溢價均無顯著影響;第二,若企業(yè)同時與多家銀行打交道,則有助于提高企業(yè)信貸可得性、降低銀行抵押要求;第三,關(guān)系對民營企業(yè)的影響不及國有企業(yè)。本文最后還針對關(guān)系及關(guān)系銀行業(yè)價值在我國未得到重要體現(xiàn)這一結(jié)論展開了原因探討。

        關(guān)鍵詞:關(guān)系;關(guān)系銀行;私有信息;企業(yè)融資

        中圖分類號:F8302

        文獻標識碼:A

        文章編號:1000176X(2009)08008307

        一、引言

        早期的金融中介理論從交易成本角度解釋金融中介的存在,認為金融中介的出現(xiàn)可大大降低交易成本[1]?,F(xiàn)代金融中介理論則從信息不對稱角度闡述金融中介存在的理由,提出金融中介可有效解決金融市場上的信息不對稱問題[2]。Fama最先注意到,作為競爭性工具的存單、商業(yè)票據(jù)和銀行承兌匯票都支付相同的回報,考慮到存單有存款準備金要求,因而實際上比商業(yè)票據(jù)和銀行承兌匯票要貴,則銀行必定是向借款人收取了比通過商業(yè)票據(jù)或銀行承兌匯票融資更高的價格[3]。Fama推斷,銀行一定有某種特別之處激發(fā)借款企業(yè)支付更高價格,這一獨特之處就在于銀行能夠獲得其他金融機構(gòu)所得不到的企業(yè)內(nèi)部私有信息并據(jù)以作出有效信貸決策。James(1987)及Lummer & Mc Connell(1989)對Fama(1985)所提問題進行了實證檢驗。James發(fā)現(xiàn)銀行貸款協(xié)議的宣布對企業(yè)股價具有積極影響[4]。Lummer & Mc Connell還進一步將新貸款與續(xù)約貸款分開研究并提出,企業(yè)股價的積極反應是由貸款續(xù)約帶來的,他們指出銀行長時間地投資于借款企業(yè)的信息生產(chǎn)以及關(guān)系銀行業(yè)的價值[5]。

        那么,關(guān)系銀行業(yè)的價值是如何產(chǎn)生的呢?歸納已有理論文獻可以看出:第一,關(guān)系銀行業(yè)便利了銀行與借款企業(yè)之間具有帕累托改進的信息交換。例如,Bhattacharya & Chiesa研究指出,在關(guān)系銀行業(yè)中,借款企業(yè)可能傾向于披露比在市場型關(guān)系中更多的信息,銀行也因在企業(yè)私有信息的生產(chǎn)中發(fā)揮著持久、主導的作用而具有投資生產(chǎn)這類信息的更強動力[6]。第二,銀行可利用借款企業(yè)的非公開私有信息與其訂立隱性、靈活、長期的合同,有關(guān)合同條款的再談判也較容易,這些都能夠增進借貸雙方的福利[7-9]。第三,關(guān)系銀行業(yè)允許貸款合同跨期平滑。銀行既可在關(guān)系初期以相對較低的貸款利率或抵押要求對企業(yè)提供一定補貼,而在未來通過相對較高的利率或抵押要求獲得補償;也可隨關(guān)系的延續(xù)以及對企業(yè)了解的增加而逐步降低貸款利率或抵押要求,長期關(guān)系的存在以及企業(yè)私有信息的運用使這一放貸策略能夠得以實施。例如,Petersen & Rajan認為盡管關(guān)系初期的補貼給銀行帶來損失,但銀行對年輕企業(yè)或新企業(yè)的信貸補貼可能降低其道德風險及信息摩擦,若能從這些借款企業(yè)獲得長期租金以彌補初期損失,銀行也將提供融資[10]。第四,關(guān)系銀行業(yè)能夠在借款企業(yè)發(fā)生財務困難時進行危機救助[11-12]。當企業(yè)陷入財務困境時,關(guān)系銀行能夠提供流動性保險或更好的援助方案,以降低企業(yè)破產(chǎn)的可能性。

        不少學者對關(guān)系銀行業(yè)價值理論進行了實證檢驗,集中關(guān)注關(guān)系對借款企業(yè)貸款合約的影響。這些實證研究表明:第一,關(guān)系對借款企業(yè)的信貸可得性具有積極影響,事先與銀行有著較長或較強關(guān)系的企業(yè),其信貸可得性更大[13-14];第二,在關(guān)系存續(xù)期間,貸款合約條款改善了,貸款利率和抵押要求會下降[15-16];第三,集中借貸有助于增加企業(yè)信貸可得性,而多重銀行關(guān)系可使貸款條件惡化[13-17]。這些結(jié)論與關(guān)系銀行業(yè)促進了借貸雙方的信息交換且關(guān)系越長越集中則信息交換越多的理論相一致。

        上述對關(guān)系銀行業(yè)價值的理論和實證研究主要來自于西方國家。在中國信貸市場上,關(guān)系、私有信息及關(guān)系銀行業(yè)的價值有無顯著體現(xiàn)呢?本文認為,這是一個很值得深入探討的問題。我國的金融體系是典型的銀行主導型體制,銀行是廣大企業(yè)資金來源的主渠道。據(jù)中國人民銀行《2007年第四季度中國貨幣政策執(zhí)行報告》數(shù)據(jù)顯示,我國企業(yè)在2007年以股票、債券方式進行的直接融資占總?cè)谫Y的比重僅為175%,而通過銀行貸款進行的融資占789%。由此可見,我國銀行業(yè)對于企業(yè)融資的重要性不言而喻。眾所周知,當前我國民營中小企業(yè)面臨著嚴峻的“融資瓶頸”制約。民營中小企業(yè)的融資難問題既有來自企業(yè)自身的原因,也有來自銀行方面的原因,但歸根到底,最根本的原因還是銀企間的信息不對稱問題。這要求我們借鑒西方國家的經(jīng)驗啟示,并客觀判斷關(guān)系對國內(nèi)銀行業(yè)信貸業(yè)務的普遍影響,以為我國銀行業(yè)的改革趨向提供理論與經(jīng)驗支持。

        二、 計量模型及變量選取

        1數(shù)據(jù)來源說明

        本文使用的數(shù)據(jù)來源于中國證監(jiān)會網(wǎng)站中國2007年度滬市和深市A股上市公司年報。上市公司年報會計報表附注中披露了短期和長期借款,本文通過如下途徑對貸款數(shù)據(jù)進行了收集和篩選:只考慮2007年所發(fā)放的貸款;選取人民幣貸款,剔除了外幣貸款;僅考慮商業(yè)銀行貸款,政策性銀行、財務公司、信托投資公司、資產(chǎn)管理公司、世界銀行等發(fā)放的貸款不計入;只考慮固定利率貸款,不考慮浮動利率貸款。最終,有效貸款樣本的標準是:上市公司年報中必須同時披露了貸款銀行名稱、放貸起始日、貸款數(shù)額、貸款利率、貸款方式(即有無抵押或擔保)的貸款。若樣本中存在某家銀行對一家企業(yè)發(fā)放多筆貸款,且除貸款金額以外的其他內(nèi)容均相同的情形,則將這數(shù)筆貸款視為一筆貸款,貸款數(shù)額按算術(shù)平均值計算。本文最終收集了79家上市公司的249筆貸款的相關(guān)信息。

        2回歸模型構(gòu)建

        為了考察關(guān)系對企業(yè)貸款合約的影響,本文建立了如下三個回歸模型:企業(yè)信貸可得性模型、貸款利率溢價模型以及銀行抵押要求模型。擬檢驗的回歸模型設(shè)定為:

        Yi01財務指標特征+α2貸款合約特征+α3企業(yè)特征+α4關(guān)系特征+μ

        其中,Yi在上述回歸方程中分別代表以下三個被解釋變量:企業(yè)信貸可得性、貸款利率溢價以及銀行抵押要求,α0、α1、α2、α3、α4為系數(shù)向量,μ為隨機干擾項。前兩個模型運用OLS方法進行多元回歸分析,后一模型采用logit方法進行分析。

        3變量選取

        有關(guān)被解釋變量企業(yè)信貸可得性的計量,本文采用了Petersen & Rajan(1994)所運用的方法。Petersen & Rajan認為,不能通過企業(yè)資產(chǎn)負債率來直接度量其信貸可得性,這一比率可能會低估企業(yè)信貸可得性,因為較低的債務比率既可能是由于企業(yè)遭受資金供給方的約束,也可能是由于他們對外部資金的需求較少,但若銀行限制了對企業(yè)的放貸,企業(yè)將從更昂貴的渠道借款。因而,從更昂貴的融資渠道借得的資金量應能夠衡量在原先的金融機構(gòu)所受信貸約束的程度。那么,在我國,更昂貴的融資渠道有哪些呢?企業(yè)大多擁有應付票據(jù)和應付賬款,應付款項往往期限短、變化大、成本高,其中應付票據(jù)逾期將被收取罰息,應付賬款提前支付將獲得一定的現(xiàn)金折扣,故可借此間接測量借款企業(yè)的信貸可得性?;诖?本文選擇了(應付票據(jù)+應付賬款)/企業(yè)總資產(chǎn)這一指標(以下簡稱“應付款比率”)作為被解釋變量,其數(shù)值越小,則信貸可得性越大。

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