摘要:銀行信貸是我國企業(yè)的主要資金來源之一，其配置效率的高低對國民經(jīng)濟發(fā)展、企業(yè)融資決策有重要影響。本文以我國2001—2008年非金融上市公司為樣本，考察了我國上市公司的過度投資行為對銀行信貸資金配置的影響，并進一步考察了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對投資效率和銀行信貸配置影響的差異。本文研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)過度投資程度越大，越容易獲得銀行貸款;相對于私有產(chǎn)權(quán)控公司而言，隨著過度投資程度的增大，國有控股公司獲得的銀行信貸規(guī)模越大;國有控股公司過度投資的程度要大于私有產(chǎn)權(quán)控股公司。上述結(jié)果表明，銀行的信貸資源更多流向了過度投資的國有控股公司，我國信貸市場的資源配置功能有待優(yōu)化。

關(guān)鍵詞:銀行信貸;投資效率;國有控股;資源配置

中圖分類號:17830.59 文獻標識碼:A 文章編號:1000-176X(2010)11-0050-06

信貸資金是我國企業(yè)的主要資金來源，在我國的國民經(jīng)濟中扮演著極其重要的角色，因此，信貸資源配置質(zhì)量的高低無疑將對我國的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生重要影響。優(yōu)化資源配置是銀行的基本職能之一，但從全球范圍來看，信貸配給現(xiàn)象卻廣泛存在，相關(guān)學(xué)者也對此現(xiàn)象的原因進行了深入探討，如信息不對稱、法律制度和政企關(guān)系等。

從現(xiàn)有研究來看，較少有文獻從企業(yè)投資效率的角度來研究信貸配給或信貸資源配置效率問題，而企業(yè)投資效率的高低是一個極其重要的指標，它直接決定著企業(yè)未來的發(fā)展前景，對于一家企業(yè)來說，未來的發(fā)展前景顯然要比短期經(jīng)營狀況更重要;對于銀行來說，投資于一家未來發(fā)展前景良好的企業(yè)顯然更符合自身的長遠利益。因此，如果投資效率越高的企業(yè)獲得了更多的銀行貸款，則表明我國的信貸資源配置是有效的，這對于銀企雙方來說是一種雙贏，也將對我國的經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生積極的促進作用;反之，則表明我國的信貸資源配置是低效或無效的，稀缺的信貸資源被浪費，這對我國經(jīng)濟來說無疑是一種損害。因此，從企業(yè)投資效率角度來研究我國信貸資源配置的效率問題具有重要的理論和現(xiàn)實意義。

一、理論分析與研究假說

易行健和張德常的研究表明，由于銀行往往依據(jù)一些簡單的、較為容易獲取的信息對借款企業(yè)進行分類，所以導(dǎo)致我國的信貸市場出現(xiàn)了一定程度的分割，表明我國的信貸管理體制存在較大的缺陷，它是造成我國信貸市場出現(xiàn)信貸配給現(xiàn)象的主要原因之一。我們認為，在現(xiàn)行的信貸管理體制下，銀行會將更多的信貸資源投向過度投資企業(yè):(1)我國自20世紀末開始逐步實施貸款五級分類制度，從原則上要求按照企業(yè)的風(fēng)險來確定相應(yīng)的貸款額度。對于那些投資越多的企業(yè)，銀行可能會認為它們具有良好的發(fā)展前景。Jensen發(fā)現(xiàn)，企業(yè)經(jīng)理有增加企業(yè)投資規(guī)模的動機，因為只有通過大量投資，才能夠向外界傳達企業(yè)具有較多的投資機會。對于這類企業(yè)來說，銀行可能會認為它們的風(fēng)險較低，進而為它們提供更多的資金支持。(2)五級分類制度較為粗糙，沒有要求銀行對企業(yè)進行更加專業(yè)和深入的分析，同時，受廣大基層銀行信貸員專業(yè)素質(zhì)的限制，使得它們只能通過企業(yè)的投資額進行簡單的分析，而難以分析企業(yè)投資的質(zhì)量或效率。(3)我國企業(yè)普遍存在預(yù)算軟約束，如果企業(yè)投資越多，對資金的需求量越大，它們往往不僅不能按期償還貸款，相反可能需要更多新的貸款，在此情況下，它們會努力促成銀行對到期的貸款提供展期或“借新還舊”;從銀行的角度來說，它們?yōu)榱吮苊獬霈F(xiàn)“呆賬”、“壞賬”，也往往會滿足企業(yè)的要求。這樣的結(jié)果便是企業(yè)投資越多，銀行給予的貸款也越多。由此，我們提出假說1:

假說1:企業(yè)過度投資程度越大，越容易獲得銀行貸款。

產(chǎn)權(quán)約束不同，投資主體的投資行為也將不同。Shielfer和Vishny認為在國有控股公司中，國有控股公司會基于自己的政治立場，利用自己掌握的權(quán)力對企業(yè)資源進行有目的的低效投資或轉(zhuǎn)移。國有企業(yè)存在“費用最大化”、進而導(dǎo)致投資最大化的傾向;北京大學(xué)中國經(jīng)濟研究中心認為過度投資和投資低效的本質(zhì)是產(chǎn)權(quán)約束和地方政府政績觀導(dǎo)向的問題。我國分稅制改革為地方政府干預(yù)經(jīng)濟提供了動力，行政權(quán)力的區(qū)域分割也為干預(yù)地方經(jīng)濟提供了能力，其結(jié)果是導(dǎo)致地方政府可能要求地方企業(yè)加大投資，以提高本地GDP和財政收入。江鋒研究發(fā)現(xiàn)，地方政府控制和干預(yù)顯著地提高了當?shù)厣鲜泄镜耐顿Y。由此，我們提出假說2:

假設(shè)2:國有控股公司過度投資的程度要大于私有產(chǎn)權(quán)控股公司。

二、檢驗?zāi)Ｐ?/p>

1 投資效率的衡量

參照Richardson的做法，我們通過對如下的模型進行回歸所得到的殘差來衡量投資效率指標:

Newinvt表示企業(yè)當年的新增投資，借鑒Richardson、魏明海和柳建華的研究，我們將其定義為:構(gòu)建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)及其他長期資產(chǎn)的支出+購買或處置于(分)公司的支出一處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)而收回的現(xiàn)金一當期折舊額，我們用年初總資產(chǎn)對其進行了標準化處理。

Grow表示企業(yè)的成長性，用主營業(yè)務(wù)收入的增長率表示。Lev表示負債比率，用總負債與總資產(chǎn)之比表示。Cash表示企業(yè)的現(xiàn)金持有量，用貨幣資金與短期投資之和表示，用總資產(chǎn)進行了標準化。Age表示企業(yè)上市年限。Size表示企業(yè)規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示。Return表示企業(yè)的股票回報，用年度股票回報率表示。Newinvt_lag表示上期的新增投資。Industry和Year分別表示行業(yè)啞變量和年度啞變量。在上述模型中，自變量都比被解釋變量滯后一期。

我們對上述模型進行回歸，得到的殘差ε即為投資效率，我們用Invt表示，它是實際投資額與理想投資額之間的差額，也即投資偏離度。該指標大于O表示過度投資，值越大，過度投資程度越大。

2 OLS回歸檢驗?zāi)Ｐ?/p>

本文通過如下的OLS回歸模型來進行檢驗:方程(2)檢驗假說1;方程(3)檢驗假說2。

其中，Loan為公司的銀行貸款規(guī)模，用資產(chǎn)負債表銀行負債/總資產(chǎn)表示。Invt是方程(1)計算的殘差，代表過度投資的程度。Gov為企業(yè)控股股東產(chǎn)權(quán)屬性的虛擬變量，如果公司為國有控股公司，則GOV=1，否則為GOV=0;Loan_lag為上期銀行貸款規(guī)模;Grow表示企業(yè)的成長性，用主營業(yè)務(wù)收入的增長率表示;ROA表示企業(yè)的業(yè)績，用總資產(chǎn)凈利率表示;FCF為估計出來的自由現(xiàn)金流，計算公式是FCF=CFO-Imaintenance-I×new。CFO是經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額，Imaintenance是固定資產(chǎn)的折舊和無形資產(chǎn)的攤銷，I x new是估計的期望投資水平，是方程(1)的擬合值。Indirector為獨立董事比例，等于獨立董事人數(shù)/全部董事人數(shù);ManShare為高管持股比例，等于管理者持有本公司股份數(shù)量/本公司全部股份數(shù);Bigshare為最終控制人控制公司的控制權(quán)比例;LEV為公司財務(wù)杠桿，等于年末負債總額除以年末資產(chǎn)總額;SIZE為公司規(guī)模，等于年末資產(chǎn)總額的自然對數(shù)。借鑒Hadlock、Conyon和Mushy、Fan等、Richardson、江偉和李斌、黎凱和葉建芳等的研究，我們在模型中控制了上述變量。在模型中我們還加入了行業(yè)和年度虛擬變量。

三、研究樣本與描述統(tǒng)計

1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文研究需要上市公司最終控制人的數(shù)據(jù)，而最終控制人信息從2001年開始被要求系統(tǒng)披露，因此，本文研究的時間范圍從2001-2008年。另外，由于采用Richardson等運用的模型估算投資效率時需要前期的數(shù)據(jù)，因此，本文實際上利用的財務(wù)數(shù)據(jù)的時間區(qū)間是1999-2008年。另外，除剔除了回歸中所使用變量值缺失的公司外，本文還對樣本做了如下幾方面的處理:(1)剔除金融行業(yè)的公司。金融行業(yè)所采用的會計準則與其它行業(yè)適用的會計準則具有較大差異，相關(guān)指標在金融行業(yè)與非金融行業(yè)之間不具有可比性，本文遵從研究慣例，予以剔除。(2)剔除行業(yè)變更公司。由于在估算投資效率時需要前期的投資支出數(shù)據(jù)和利用前期數(shù)據(jù)估計未來的投資機會(以前期營業(yè)收入增長率衡量投資機會時)，因此，基于前后數(shù)據(jù)可比性的考慮剔除行業(yè)發(fā)生了變更的公司。行業(yè)界定參照中國證監(jiān)會2001年發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》，將所有樣本公司分為21類，其中制造業(yè)數(shù)量較多，取兩位代碼分類進一步細分，其他行業(yè)取一位代碼分類。(3)剔除特殊處理及暫時退市公司?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，被特殊處理及暫時退市公司的投資行為及財務(wù)行為與“正常公司”存在重大差異，這類公司為避免最終退市，多尋求資產(chǎn)重組、置換、資本運作等，甚至進行財務(wù)管理，因此本文予以剔除。(4)剔除最終控制人為金融機構(gòu)、高校、社會團體及不存在最終控制人的公司。由于這類公司所占比例很小(僅占3.69%)，而本文研究將考察不同最終控制人類型對代理成本與投資效率的關(guān)系的影響，因此我們參照徐莉萍、辛宇和陳工孟的做法剔除這類公司。(5)對所有控制變量進行winsorize處理，小于0.5%分位數(shù)與大于99.5%分位數(shù)的變量，令其值分別等于0.5%分位數(shù)和99.5%分位數(shù)。表1描述了樣本選擇過程。

本文所有財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，被特殊處理及暫時退市公司數(shù)據(jù)來自CCER數(shù)據(jù)庫，行業(yè)變更數(shù)據(jù)、最終控制人信息來自手工收集。

2 描述統(tǒng)計

表2報告了變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。銀行貸款(Loan)的平均值和中位數(shù)為0.3021和0.2906，表明樣本公司銀行貸款規(guī)模較大;最小值為0.0021，最大值為2.2351，表明樣本公司間銀行負債差異巨大，有些公司基本上沒有銀行負債，有些則資不抵債。投資效率(Invt)的平均值和中位數(shù)分別為0.0647和0.0612，最小值和最大值分別為0.0000和0.5134，表明樣本公司間過度投資的程度存在較大差異。這與Richardson(2006)的研究結(jié)果相類似。自由現(xiàn)金流(FCF)的平均值和中位數(shù)分別為-0.0456和-O.0415，而美國上市公司相應(yīng)的數(shù)據(jù)為-0.036和-0.012(Richardson，2006)，表明我國上市公司創(chuàng)造的自由現(xiàn)金流總體上偏弱一些。管理層持股比例(ManShare)平均值和中位數(shù)分別為O.0071和0.0001，最小值為0，最大值則高達74.81%，表明我國上市公司間高管持股比例存在巨大差異，且高管持股主要集中于私有產(chǎn)權(quán)樣本公司。公司規(guī)模(sIZE)的平均值為21.3036;財務(wù)杠桿(LEV)的平均值和中位數(shù)分別為O.4839和0.4938，最小值為0.0687，最大值為O.9，表明我國上市公司在財務(wù)杠桿方面也存在較大差異。Grow的平均值為O.3512，表明我國上市公司主營業(yè)務(wù)收入增長速度較快;最小值為-1.5123，最大值為4.9076，表明上市公司的營業(yè)收入增長率存在重大差異，所代表的投資機會也存在重大差異。最終控制人控制權(quán)比例(Bigshare)平均值和中位數(shù)分別為0.4220和0.4141，說明我國上市公司40%多的股份被掌握在單一控制人(包括一致行動人)手里;最小值和最大值分別為0.1050和O.8205，表明最終控制人持有上市公司的股份也存在較大差異。外部董事占全部董事比(Indirector)平均值(中位數(shù))為0.3077(0.3333)，最小值為0，最大值為0.75，表明有些公司沒有聘請外部董事，有些則3/4的董事為獨立董事，公司間存在較大差異。

表3報告了自變量之間的相關(guān)系數(shù)。Loan與Invt、FCF、GOV、LEV顯著正相關(guān)，與SIZE顯著負相關(guān)，表明公司過度投資的程度越大、創(chuàng)造的自由現(xiàn)金流越多、控股股東產(chǎn)權(quán)屬性為國有、資產(chǎn)負債率越高，獲得的銀行貸款也越多;相對而言，公司規(guī)模越大，獲得的銀行貸款反而不一定更多。Invt與FCF、Grow、GOV、Bigshare、LEV顯著正相關(guān)，表明自由現(xiàn)金流越多、投資機會越多、控股股東為國有產(chǎn)權(quán)屬性、控股股東持股比例越高、財務(wù)杠桿越大，公司出現(xiàn)過度投資的程度越大;與Indirector、ManShare顯著負相關(guān)，表明獨立董事比例越高，高管持股比例越高，樣本公司過度投資的程度越小。其他變量之間的關(guān)系也比較合理和直觀，比如Grow與FCF、ManShare顯著正相關(guān)，表明自由現(xiàn)金流越多、高管持股越多的公司，投資機會也較多;Grow與Bigshare、SIZE顯著負相關(guān)，表明最終控制人控制比例越高、公司規(guī)模越大的公司，營業(yè)收入增長率較低。盡管自變量之間的相關(guān)系數(shù)顯著，以VIF檢驗多重共線性的值都不大于5，因此，多重共線性對回歸結(jié)果的影響比較有限。

四、檢驗結(jié)果

表4報告了投資效率對銀行信貸資源配置影響的回歸結(jié)果。

從回歸結(jié)果來看，Invt的回歸系數(shù)為O.0113，在1%水平上顯著大于0，表明公司過度投資的程度越大，獲得的銀行信貸越多。該結(jié)果支持假說1。GOV的回歸系數(shù)為0.0097，在5%水平上顯著大于0，表明相對私有產(chǎn)權(quán)控股公司而言，國有控股股東獲得了更多的銀行信貸，這與(Fan等，2003;江偉和李斌，2006;黎凱和葉建芳，2007)的研究結(jié)論一致。GOV×Invt的回歸系數(shù)為O.0076，在5%水平上顯著大于0，表明相對于私有產(chǎn)權(quán)控股公司而言，隨著過度投資程度的增大，國有控股公司獲得的銀行信貸規(guī)模越大，進一步表明國有控股公司的投資更容易獲得銀行信貸的支持。Loan_lag的回歸系數(shù)為O.7815，在1%水平上顯著大于0，表明本期信貸規(guī)模與上期的信貸規(guī)模存在顯著正相關(guān);ROA的回歸系數(shù)為O.0671，在5%水平上顯著大于0，表明公司盈利能力越強，越容易獲得銀行信貸;SIZE的回歸系數(shù)為-0.0071，在5%水平上顯著大于0，表明公司規(guī)模越大，相對獲得的銀行信貸反而更少。

表4還報告了國有控股對投資效率影響的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果來看，GOV的回歸系數(shù)為0.0161，在5%水平上顯著大于0，表明相對于私有產(chǎn)權(quán)控股公司而育，國有控股公司過度投資的程度更大。該結(jié)果支持假說2。FcF的回歸系數(shù)為0.0814，在1%水平上顯著大于0，表明公司創(chuàng)造的自由現(xiàn)金流越多，過度投資的程度越大。Indirector的回歸系數(shù)為-0.0710，在10%水平上顯著小于0，表明獨立董事比例越高，過度投資的程度越低;LEV的回歸系數(shù)為O.0403，在5%水平上顯著大于0，表明公司財務(wù)杠桿越大，過度投資的程度越大。

五、研究結(jié)論

大量文獻研究了銀行信貸資金的供給問題，但從投資效率角度研究信貸資源配置的文獻較少。本文借鑒Richardson的方法構(gòu)造出投資效率的計量，以我國2001 2008年非金融上市公司為樣本，考察了我國上市公司的過度投資行為對銀行信貸資金配置的影響，并進一步考察了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對投資效率對銀行信貸的影響的差異。本文研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)過度投資程度越大，越容易獲得銀行貸款;相對于私有產(chǎn)權(quán)控股公司而言，隨著過度投資程度的增大，國有控股公司獲得的銀行信貸規(guī)模越大;國有控股公司過度投資的程度要大于私有產(chǎn)權(quán)控股公司。上述結(jié)果表明，銀行的信貸資源更多流向了過度投資的國有控股公司，我國信貸市場的資源配置功能有待優(yōu)化。