楊 毅 顏白鷺

一、引 言

無(wú)論是在國(guó)內(nèi)還是國(guó)外，中小企業(yè)都為人們所日益關(guān)注。中小企業(yè)的重要作用主要體現(xiàn)在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、創(chuàng)造就業(yè)、促進(jìn)科技創(chuàng)新，其地位是大企業(yè)無(wú)法替代的。困擾中小企業(yè)發(fā)展的因素有許多，比如，資金問(wèn)題、企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)、企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、行業(yè)發(fā)展前景、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境等等，但是，資金問(wèn)題是其中最主要的因素 （Beck et al.（2002），Bond et al.（2003），Brown et al.（2004）。在中小企業(yè)的債務(wù)資金來(lái)源中，銀行貸款占了非常重要的地位。在Berger和Udell（1998）的研究中，銀行貸款占中小企業(yè)總債務(wù)融資的37.22%，占所有債務(wù)與股權(quán)融資之和的18.75%。Hughes（1997）在比較了英國(guó)制造業(yè)和非制造業(yè)（石油產(chǎn)業(yè)除外）的中小企業(yè)和大企業(yè)融資結(jié)構(gòu)之后，發(fā)現(xiàn)不論是在制造業(yè)還是非制造業(yè)，中小企業(yè)總負(fù)債中，銀行貸款所占的比重要大于大企業(yè)。而在中國(guó)，傳統(tǒng)上以銀行中介為主導(dǎo)的單一金融體系導(dǎo)致小企業(yè)主要依賴銀行貸款融資，商業(yè)銀行為了克服小企業(yè)信貸風(fēng)險(xiǎn)，往往選擇以抵押擔(dān)保型貸款主導(dǎo)的小企業(yè)信貸技術(shù)。該信貸技術(shù)存在缺陷，在一定程度上造成了小企業(yè)信貸缺口無(wú)法滿足，直接制約了小企業(yè)的成長(zhǎng)空間（徐曉萍，李曉潔（2009）。

影響中小企業(yè)貸款可獲得性的因素有很多。從企業(yè)的角度看，如企業(yè)的信息透明度，資金需求特征，實(shí)際盈利能力與風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)提供抵押和擔(dān)保的能力等因素都會(huì)影響銀行貸款的供給成本（Peterson and Rajan,1994,1995;Berger and Udell,2002）。從銀行的角度看，銀行自身的資金供給能力和方式，市場(chǎng)力量，貸款交易成本等因素也會(huì)影響對(duì)中小企業(yè)的貸款供給（de Mello,2004;Berger and Udell,2002,2005;Black and Strahan,2002）。從宏觀層面看，一個(gè)地區(qū)金融市場(chǎng)的發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)周期，信息基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，產(chǎn)權(quán)保護(hù)的完備程度，法律和司法制度等因素也會(huì)影響資金成本以及信貸契約的執(zhí)行，從而影響銀行的貸款供給意愿（La Porta et al.,1998;Atanasova and Wilson,2001）。

分析中小企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響因素，實(shí)際上也是在分析影響銀行對(duì)中小企業(yè)貸款供給的因素。本文主要關(guān)注中小企業(yè)特征對(duì)銀行貸款可獲得性的影響，這些企業(yè)特征主要包括企業(yè)信息、企業(yè)管理者的個(gè)人特征、企業(yè)財(cái)務(wù)狀況以及其他信息。

二、數(shù)據(jù)樣本及指標(biāo)體系構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

在中國(guó)，中小企業(yè)獲得融資的主要途徑在于銀行貸款。在中國(guó)的發(fā)達(dá)地區(qū)，如上海，由于有政策的支持、外來(lái)資金的注入，中小企業(yè)發(fā)展往往較好；而在欠發(fā)達(dá)地區(qū)，由于金融環(huán)境本身較為惡劣，中小企業(yè)難以獲得長(zhǎng)足的發(fā)展。因此，我們選擇具有代表性的西部中等發(fā)達(dá)城市——廣西柳州市進(jìn)行研究，以尋求主要影響中小企業(yè)貸款可獲得性的因素。

本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源于本文課題組對(duì)廣西柳州市中小企業(yè)的調(diào)研。本次研究共發(fā)放問(wèn)卷300份，收回有效問(wèn)卷256份，問(wèn)卷回收率為85.3%。問(wèn)卷主要涉及四方面信息：企業(yè)基本情況、企業(yè)主信息、企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、其他信息。

被調(diào)研的中小企業(yè)中，注冊(cè)資本規(guī)模最大的為2300萬(wàn)元，最小的為5.3萬(wàn)元，均值為490.02萬(wàn)元，均符合中小企業(yè)的定義。其中注冊(cè)資本規(guī)模在100萬(wàn)元以下的企業(yè)接近一半，企業(yè)規(guī)模在1000萬(wàn)元以下的占到89%。企業(yè)年齡最長(zhǎng)的14年，最短的1年，平均年齡3.2年。96.1%的企業(yè)員工數(shù)在500人一下，77.7%的企業(yè)員工數(shù)在100人以下。被調(diào)研企業(yè)中只有6.6%的企業(yè)是國(guó)有企業(yè)或集體企業(yè)。256家企業(yè)中，共有160家企業(yè)獲得貸款，占62.5%。

表1 注冊(cè)資本規(guī)模

表2 企業(yè)年齡

表3 人數(shù)分組

表4 經(jīng)濟(jì)性質(zhì)

（二）指標(biāo)體系構(gòu)建

1、反映企業(yè)基本信息的指標(biāo)

銀行在發(fā)放貸款時(shí)，通常要考慮中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)年限（TIME）、資本（CAPITAL）、企業(yè)法律形式（SOLE）等基本情況信息。一般認(rèn)為，經(jīng)營(yíng)時(shí)間越長(zhǎng)、注冊(cè)資本越高的企業(yè)，獲得貸款越容易。在中國(guó)，國(guó)有企業(yè)往往被認(rèn)為是還款可靠的企業(yè)，即使這類企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況不佳，也能獲得銀行的貸款，因而“企業(yè)法律形式（SOLE）”也作為一個(gè)解釋變量。

2、反映企業(yè)主基本信息的指標(biāo)

企業(yè)主年齡（AGE）：可以認(rèn)為，企業(yè)主年齡越大，經(jīng)驗(yàn)越豐富，越容易獲得貸款。管理者受教育程度（MANAGER），在一定程度上體現(xiàn)了管理者的素質(zhì)和經(jīng)營(yíng)水平，企業(yè)主受教育程度越高，企業(yè)越容易獲得貸款。由于企業(yè)主在中小企業(yè)中至關(guān)重要，因此企業(yè)主的黨派（CLAN）也作為指標(biāo)之一進(jìn)行研究。

3、反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的指標(biāo)

利潤(rùn)率（PROFIT），反映企業(yè)的盈利能力，利潤(rùn)率越高，企業(yè)越容易獲得貸款；負(fù)債率（DEBT），體現(xiàn)企業(yè)的負(fù)債水平，負(fù)債率越高，企業(yè)越難以獲得貸款；流動(dòng)比率（LIQUIDITY），體現(xiàn)企業(yè)短期償債能力，流動(dòng)比率越高，企業(yè)越容易獲得貸款。

4、其他信息指標(biāo)

融資渠道數(shù)（FINANCING）。這一指標(biāo)能夠體現(xiàn)企業(yè)信譽(yù)，也可以體現(xiàn)出企業(yè)資金饑渴程度，融資渠道數(shù)與銀行貸款可得性關(guān)系不明確。貸款目的（PURPOSE），研究中將企業(yè)貸款的目的分為兩類，短期融資和長(zhǎng)期投資。

三、中小企業(yè)貸款可獲得性影響因素分析

（一）模型優(yōu)化及多元回歸分析

為考察影響中小企業(yè)貸款可獲得性的主要因素，我們建立如下模型，通過(guò)二元Logistic回歸，并通過(guò)逐步剔除模型中最不顯著的變量，得出分析結(jié)果：

在所有模型中，“資本”、“企業(yè)主年齡”、“流動(dòng)比率”均顯著。剔除“企業(yè)貸款目的”、“企業(yè)融資渠道數(shù)量”兩個(gè)變量后，“管理者素質(zhì)”這一變量在10%的顯著性水平下顯著；剔除“負(fù)債率”變量后，“利潤(rùn)率”變得顯著。

隨著變量的剔除，模型的R－Square逐漸下降，但是下降速度不均勻。變量“企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限”、“企業(yè)性質(zhì)”的剔除對(duì)R－Square沒(méi)有明顯的影響，說(shuō)明這兩個(gè)變量對(duì)模型的作用較小。

對(duì)7個(gè)模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率進(jìn)行判斷，結(jié)果如表5所示。從表5模型準(zhǔn)確率可以看出，模型對(duì)貸款可得性的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較高，都在73%以上，其中以模型3的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率最高，達(dá)到74.6%?！捌髽I(yè)經(jīng)營(yíng)年限”、“企業(yè)性質(zhì)”變量沒(méi)有提高模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，這兩個(gè)變量對(duì)模型的貢獻(xiàn)較小，而其他變量的剔除都會(huì)造成模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率的下降。

綜合考慮R－Square和模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率等因素，“企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限”、“企業(yè)性質(zhì)”變量可以提出，應(yīng)當(dāng)選擇模型3進(jìn)行分析（R－SQUARE=0.302，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)74.6%）。

表5 模型Logistic回歸分析結(jié)果

表6 模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

（二）基于因子分析的變量結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)

對(duì)模型3進(jìn)行因子分析，所有變量能形成4個(gè)因子，總共解釋了60.06%的信息。

從旋轉(zhuǎn)后的因子負(fù)荷矩陣可以看出，不同的因子中所體現(xiàn)的含義是不同的。在第一個(gè)因子中，“利潤(rùn)率”、“負(fù)債率”、“貸款目的”的權(quán)重比較大，分別為“0.808”、“0.665”、“0.590”，第一個(gè)因子可以看作是財(cái)務(wù)信息因子。在第二個(gè)因子中，“企業(yè)性質(zhì)”、“企業(yè)主年齡”、“管理者受教育程度”三個(gè)指標(biāo)的權(quán)重較大，分別為“0.587”、“0.815”、“0.541”，第二個(gè)因子可以看作是基本情況因子（包括企業(yè)基本情況和企業(yè)主基本情況）。第三個(gè)因子中只有“資本”指標(biāo)權(quán)重較大，為“0.785”，看作是企業(yè)規(guī)模因子。第四個(gè)因子中，“流動(dòng)比率”、“融資渠道數(shù)”權(quán)重較大，為“0.815”、“0.635”，這兩個(gè)指標(biāo)都與償債因素有關(guān)系，第四個(gè)因子看作是債務(wù)狀況因子。

因子分析對(duì)變量的結(jié)構(gòu)的分析基本上與預(yù)計(jì)相符合。為了更好地理解變量結(jié)構(gòu)與貸款可得性之間的關(guān)系，將四個(gè)因子作為解釋變量進(jìn)行多元回歸分析，得出以下分析結(jié)果：財(cái)務(wù)信息因子、基本情況因子、企業(yè)規(guī)模因子、債務(wù)狀況因子均顯著，因子回歸模型的預(yù)測(cè)正確率達(dá)到69.9%（見表8、表9、表10）。

表7 因子分析解釋總方差表

（三）結(jié)論分析

根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

通過(guò)因子分析對(duì)變量進(jìn)行結(jié)構(gòu)檢驗(yàn)，可以將變量分成四個(gè)因子，分別反映企業(yè)的財(cái)務(wù)信息、基本情況、企業(yè)規(guī)模、債務(wù)狀況。將這四個(gè)因子進(jìn)行多元回歸，均在1%的置信水平下顯著，這說(shuō)明企業(yè)各方面的情況均會(huì)對(duì)貸款可獲得性產(chǎn)生影響。對(duì)變量直接進(jìn)行多元回歸分析，也可以看出，企業(yè)基本信息、企業(yè)主信息、企業(yè)財(cái)務(wù)信息及其他信息對(duì)于企業(yè)貸款可得性均有影響，但是“企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限”、“企業(yè)主所屬黨派”并無(wú)明顯影響。

企業(yè)基本信息指標(biāo)中，“資本”顯著為正，說(shuō)明資本越高，規(guī)模越大的企業(yè)越容易獲得貸款?！捌髽I(yè)性質(zhì)”是一個(gè)啞變量，國(guó)有企業(yè)或集體企業(yè)表示為1，其他性質(zhì)企業(yè)表示為0?！捌髽I(yè)性質(zhì)”的符號(hào)為正，說(shuō)明國(guó)有企業(yè)或集體企業(yè)比其他企業(yè)更容易獲得銀行貸款。

表8 旋轉(zhuǎn)因子負(fù)荷矩陣

表9 回歸分析

表10 模型預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率

企業(yè)主信息指標(biāo)中，“企業(yè)主年齡”體現(xiàn)了企業(yè)主的經(jīng)驗(yàn)、人脈、可靠程度。該指標(biāo)與貸款可獲得性呈顯著的正相關(guān)關(guān)系?！肮芾碚呤芙逃潭取斌w現(xiàn)了管理者文化水平、素質(zhì)。在中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)中，企業(yè)主的素質(zhì)往往能影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況甚至是企業(yè)的存亡。與貸款可得性的正相關(guān)關(guān)系說(shuō)明企業(yè)主受教育程度越高，企業(yè)越容易獲得銀行貸款。

財(cái)務(wù)信息指標(biāo)中，“利潤(rùn)率”與貸款可得性呈正相關(guān)關(guān)系，“負(fù)債率”、“流動(dòng)比率”與貸款可得性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。值得注意的是，流動(dòng)比率在變量剔除步驟中，是至始至終顯著的變量，而“負(fù)債率”指標(biāo)剔除后，“利潤(rùn)率”才變得顯著，說(shuō)明銀行更關(guān)注中小企業(yè)的負(fù)債情況和還款能力，其次才是關(guān)注中小企業(yè)的盈利能力。

其他信息指標(biāo)中，中小企業(yè)“融資渠道數(shù)”越多，越難以獲得貸款。融資渠道數(shù)多，并不必然證明中小企業(yè)的誠(chéng)信度高。在銀行信貸占強(qiáng)勢(shì)地位的中小企業(yè)融資市場(chǎng)上，其他融資渠道也不能對(duì)銀行貸款的價(jià)格產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)性影響。相反，較多的融資渠道數(shù)量反而說(shuō)明企業(yè)資金需求較大，且負(fù)債情況較為嚴(yán)重。出于對(duì)這類企業(yè)還貸可能性的擔(dān)憂，銀行會(huì)減少放貸。

在“貸款目的”方面，如果貸款的主要目的是長(zhǎng)期投資而非短期融資的話，中小企業(yè)更易于獲得貸款。說(shuō)明當(dāng)?shù)劂y行放貸主要是出于規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)以及盈利方面的需要，而更少的考慮貸款流動(dòng)性。中小企業(yè)處于長(zhǎng)期投資而進(jìn)行的借貸，往往能夠有較為充足的抵押物，因而降低了銀行放貸的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，出于長(zhǎng)期投資而進(jìn)行的借貸，往往能減少銀行在管理上的成本，利差也較高，能給銀行帶來(lái)更高的盈利。

四、結(jié) 語(yǔ)

在對(duì)中小企業(yè)發(fā)放貸款時(shí)，銀行善于從多個(gè)方面獲得關(guān)于企業(yè)的信息。在財(cái)務(wù)信息方面，銀行更關(guān)注中小企業(yè)的債務(wù)情況、還債能力方面的信息，然后才是反映盈利能力的信息；在企業(yè)基本信息方面，最為關(guān)注企業(yè)的資本情況，然后是企業(yè)的性質(zhì)；在企業(yè)主信息方面，較為關(guān)注企業(yè)主的年齡，其次是受教育程度；最后，企業(yè)的融資渠道數(shù)量、企業(yè)貸款目的也會(huì)對(duì)銀行貸款的可獲得性產(chǎn)生一定的影響，在銀行看來(lái)，企業(yè)融資渠道數(shù)量更能反映企業(yè)的資金緊缺程度、負(fù)債狀況，而非企業(yè)的信譽(yù)情況，因而融資渠道數(shù)越多，越難以獲得貸款。

可見，在中國(guó)中等發(fā)達(dá)城市，銀行發(fā)放中小企業(yè)貸款的技術(shù)還較為傳統(tǒng)，并未通過(guò)關(guān)系型貸款等信貸技術(shù)對(duì)中小企業(yè)進(jìn)行資金支持，從而限制了這些企業(yè)的發(fā)展。為了更好地發(fā)揮中小企業(yè)的作用，除了中小企業(yè)自身要加強(qiáng)建設(shè)外，還需要通過(guò)豐富融資渠道、改善銀行信貸技術(shù)等途徑來(lái)實(shí)現(xiàn)。

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