游露　張弛　德吉玉珍

摘 要：本文通過(guò)將企業(yè)按照企業(yè)控制方、規(guī)模、存續(xù)期分類(lèi)，探究了銀行集中對(duì)企業(yè)投資的影響。運(yùn)用改進(jìn)的Fazzari（1988）模型對(duì)2004-2014年275家上市企業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明，銀行集中可以降低企業(yè)融資約束，其中非國(guó)有企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)與年輕企業(yè)受銀行集中影響較大，該結(jié)果支持信息基礎(chǔ)假說(shuō)。

關(guān)鍵詞：銀行集中；融資約束；信息基礎(chǔ)假說(shuō)

一、引言

關(guān)于銀行集中能否改善企業(yè)融資約束一直以來(lái)存在爭(zhēng)議。針對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家這方面研究較多，而對(duì)發(fā)展中國(guó)家研究較少。

中國(guó)進(jìn)行了一系列金融改革，改革成果是：中國(guó)銀行業(yè)數(shù)量不斷增加，使得銀行業(yè)集中度有所下降。

本文力爭(zhēng)通過(guò)研究中國(guó)不同類(lèi)型的企業(yè)融資約束與銀行集中度的關(guān)系為銀行集中度的影響提供新的證據(jù)。關(guān)注兩大問(wèn)題：第一、銀行集中能否降低企業(yè)融資約束？如果是，銀行集中的影響程度在不同類(lèi)型企業(yè)之間有何差別。并試圖對(duì)這些差別做出合理解釋。

二、模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)收集

（一）研究模型

本文參照Fazzari（1988）等人提出的方程，加入銀行集中度這一解釋變量，做出回歸方程如下：

（二）數(shù)據(jù)收集

本文選取時(shí)間范圍為2004—2013年的上市企業(yè)數(shù)據(jù)。研究范圍限制在制造業(yè)。數(shù)據(jù)源自國(guó)泰安和reset數(shù)據(jù)庫(kù)，部分指標(biāo)經(jīng)計(jì)算得到，選取標(biāo)準(zhǔn)是：1）企業(yè)在2003年之前上市。2）剔除ST、PT類(lèi)樣本。3）若企業(yè)缺失相應(yīng)解釋變量，則將該企業(yè)去除。最終形成一個(gè)包含275家企業(yè)的平衡面板數(shù)據(jù)。銀行業(yè)數(shù)據(jù)源自bankscope。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）全樣本回歸結(jié)果

根據(jù)表1，全樣本回歸下，CF/K*POS系數(shù)為8.653，CF/K*NEG系數(shù)為-34.902，兩系數(shù)均顯著，說(shuō)明企業(yè)投資受內(nèi)部現(xiàn)金流的影響很大，且與現(xiàn)金流關(guān)系呈U型，即現(xiàn)金流為正時(shí)，企業(yè)投資與現(xiàn)金成正比，反之，企業(yè)投資與現(xiàn)金流增成反比，此結(jié)果與Cleary（2007）的結(jié)論一致。CF/K*POS*CON的系數(shù)為-49.229，CF/K*NEG*CON的系數(shù)為235.201，兩系數(shù)均顯著，說(shuō)明銀行集中度降低了企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性，使U型曲線更為平緩，本文假設(shè)投資-內(nèi)部現(xiàn)金流敏感性可以用來(lái)判斷企業(yè)融資約束程度的大小，因此，銀行集中降低了企業(yè)的融資約束。此結(jié)果支持信息基礎(chǔ)假說(shuō)。營(yíng)業(yè)收入系數(shù)顯著為0.0446，說(shuō)明企業(yè)成長(zhǎng)率越高，企業(yè)融資約束越小。杠桿系數(shù)顯著為0.237，說(shuō)明高杠桿企業(yè)，融資約束小，也說(shuō)明債務(wù)增加不會(huì)影響企業(yè)外部融資。

（二）國(guó)企與非國(guó)企回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果，非國(guó)有上市企業(yè)企業(yè)投資與現(xiàn)金流關(guān)系為U型，且現(xiàn)金流為負(fù)時(shí)，企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性明顯較高。對(duì)于國(guó)有上市企業(yè)，企業(yè)投資與現(xiàn)金流關(guān)系并非為U型，企業(yè)現(xiàn)金流增加，企業(yè)投資也增加，當(dāng)現(xiàn)金流為正時(shí)，企業(yè)投資現(xiàn)金流敏感性明顯低于非國(guó)有上市企業(yè)，說(shuō)明國(guó)有上市企業(yè)投資受內(nèi)部現(xiàn)金流約束較小，原因可能是國(guó)有上市企業(yè)較易獲得外部融資。國(guó)有上市企業(yè)CF/K*POS*CON系數(shù)為-27.837，明顯低于非國(guó)有上市企業(yè)，說(shuō)明國(guó)有上市企業(yè)融資約束受銀行集中度影響較小。國(guó)有上市企業(yè)CF/K*NEG*CON系數(shù)為負(fù)且不顯著，說(shuō)明現(xiàn)金流為負(fù)時(shí)，企業(yè)融資約束不受銀行集中度影響。國(guó)有上市企業(yè)營(yíng)收系數(shù)顯著且明顯小于非國(guó)有上市企業(yè)，說(shuō)明企業(yè)投資受成長(zhǎng)率影響不大。國(guó)有上市企業(yè)杠桿系數(shù)顯著且明顯大于非國(guó)有上市企業(yè)，說(shuō)明企業(yè)投資受杠桿影響較大。

（三）大規(guī)模企業(yè)與小規(guī)模企業(yè)回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果，大規(guī)模企業(yè)和小規(guī)模企業(yè)投資與現(xiàn)金流的關(guān)系是投資與現(xiàn)金流成正比。大規(guī)模企業(yè)CF/K*POS*CON系數(shù)明顯小于小規(guī)模企業(yè)，說(shuō)明大規(guī)模企業(yè)融資受銀行集中度影響較小。根據(jù)信息基礎(chǔ)假說(shuō)，大規(guī)模企業(yè)與銀行之間的信息不對(duì)稱(chēng)較小，因此銀行集中降低的信息不對(duì)稱(chēng)主要利于小規(guī)模企業(yè)。

（四）年老企業(yè)與年輕企業(yè)回歸結(jié)果

根據(jù)回歸結(jié)果，年輕企業(yè)投資與現(xiàn)金流關(guān)系呈U型。年老企業(yè)現(xiàn)金流系數(shù)顯著為正，現(xiàn)金流增加，企業(yè)投資增加。且年老企業(yè)CF/K*POS*CON系數(shù)明顯小于年輕企業(yè)，一種解釋是，小規(guī)模和年輕企業(yè)將從銀行集中的市場(chǎng)獲得更多融資，因?yàn)殂y行使一個(gè)企業(yè)生命周期內(nèi)的利率平滑，在企業(yè)小且年輕的時(shí)候要求較低的利率，而在企業(yè)大且成熟時(shí)要求更高利率。年老企業(yè)從利率上獲得好處少于年輕企業(yè)。另一解釋是信息基礎(chǔ)假說(shuō)，銀行集中將減低信息不對(duì)稱(chēng)和代理成本，從而會(huì)有更多低利率貸款供應(yīng)。在銀行不集中市場(chǎng)，信息不對(duì)稱(chēng)降低需通過(guò)銀行獲得內(nèi)幕信息，因此將催生較多關(guān)系型貸款。而在銀行集中的市場(chǎng)，信息不對(duì)稱(chēng)降低，對(duì)年輕企業(yè)較為有利。

四、結(jié)論

總之，模型回歸結(jié)果證實(shí)現(xiàn)金流與投資之間存在較強(qiáng)聯(lián)系，全樣本回歸模型顯示，投資與現(xiàn)金流之間關(guān)系呈U型。本文關(guān)于銀行集中度的研究結(jié)果與信息基礎(chǔ)假說(shuō)一致，即銀行集中度可以降低企業(yè)在資本市場(chǎng)的融資約束。對(duì)于非國(guó)有企業(yè)、小規(guī)模企業(yè)以及年輕企業(yè)，融資約束受銀行集中度的影響更大，進(jìn)一步證實(shí)了信息基礎(chǔ)假說(shuō)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 陳剛，馮艷，楊亮. 中國(guó)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)變遷與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究[J]. 金融論壇，2008，10：21-27+46.

[2] 陳雨露，馬勇. 最優(yōu)銀行集中度之謎[J]. 金融論壇，2012，03：4-15.

[3] 黃旭平，唐振龍.市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的銀行集中與效率：基于面板數(shù)據(jù)分析[J].現(xiàn)代管理科學(xué)，2005，02：47-49+62.

[4] 胡峰. 銀行集中對(duì)企業(yè)融資影響的理論研究及其啟示[J].太原理工大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2004，03：4-7.

[5] 廖凱. 我國(guó)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)分析與實(shí)證研究[D].西南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2010.