龍　漢，王滿倉

(西北大學 經(jīng)濟管理學院，陜西 西安 710127)

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我國企業(yè)融資約束的主要形式：數(shù)量型還是價格型

龍漢，王滿倉

(西北大學 經(jīng)濟管理學院，陜西 西安 710127)

企業(yè)面臨的融資約束有數(shù)量型和價格型之分，識別我國企業(yè)面臨融資約束的主要形式對于緩解企業(yè)融資難具有重要意義。本文在一致的新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡分析框架下，分別納入數(shù)量型融資約束和價格型融資約束，利用貝葉斯方法進行參數(shù)估計和模型比較分析后發(fā)現(xiàn)：我國企業(yè)面臨融資約束的主要形式是價格型約束，即融資成本是制約企業(yè)融資能力的主要因素。本文的研究表明，通過發(fā)展第三方擔保解決抵押難的政策可能無法有效緩解我國企業(yè)融資難困境，降低企業(yè)融資成本應是緩解我國企業(yè)融資難的主要手段。

數(shù)量型融資約束，價格型融資約束，新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡，貝葉斯概率

一、引　言

融資約束是制約企業(yè)生存和規(guī)模擴張的重要因素，如何緩解企業(yè)的融資約束是近年來市場和學界最為關注的課題之一。融資約束的形式大致可以分為數(shù)量型約束和價格型約束兩種：前者是指，企業(yè)的借款能力受限于可抵押資產(chǎn)價值，從而導致其貸款需求不能得到滿足；后者指的是，企業(yè)融資成本較高，限制了企業(yè)能夠負擔的融資規(guī)模。兩種融資約束有著不同的成因和效果，識別企業(yè)融資約束類型對于解決企業(yè)融資難題具有重要意義。

在我國，數(shù)量型融資約束和價格型融資約束均有著現(xiàn)實表征，但何種約束類型發(fā)揮著主導作用尚不明確。根據(jù)西南財經(jīng)大學發(fā)布的《中國小微企業(yè)發(fā)展報告2014》，2012年我國小微企業(yè)對GDP的貢獻率為24.3%，但2013年小微企業(yè)的信貸可得率僅為46.3%*小微企業(yè)標準是根據(jù)工信部、國家統(tǒng)計局、國家發(fā)改委、財政部2011年6月28日聯(lián)合發(fā)布的《中小企業(yè)劃型標準規(guī)定》劃分的，其標準比較寬泛，例如年營收小于4億元的工業(yè)企業(yè)均為小微企業(yè)。“信貸可得率”為有貸款需求的企業(yè)能夠實際獲得貸款的比例。；而被銀行拒絕的貸款申請中，有48.3%是因為缺乏抵押品或擔保。這意味著近一半的小微企業(yè)面臨著數(shù)量型融資約束。而中國社科院工業(yè)經(jīng)濟研究所工業(yè)經(jīng)濟形勢分析課題組發(fā)布的《中國工業(yè)經(jīng)濟運行夏季報告(2015)》顯示，2015年起，我國工業(yè)企業(yè)的利息支出增速持續(xù)高于主營業(yè)務收入增速，融資成本高導致工業(yè)企業(yè)營運困難。由此可見，價格型融資約束同樣是我國企業(yè)面臨的重要問題。多渠道緩解企業(yè)融資約束固然是政策當局的必然選擇，但是，識別何種融資約束發(fā)揮著主導作用對于厘清政策傾向、提升政策效果大有裨益。

理論上，數(shù)量型融資約束的研究大都建立在Kiyotaki & Moore[1]之上，他們設定了企業(yè)債務的數(shù)量限制，使其不得超過可抵押資產(chǎn)價值的一定比例，因此這類研究通常將融資約束與資產(chǎn)價格聯(lián)系起來(Iacoviello；Aghion et al.)[2-3]。而價格型融資約束的研究大都建立在Bernanke et al.[4]之上，通過建立外部融資升水與企業(yè)凈資產(chǎn)狀況的聯(lián)系，以金融加速器效應的形式將企業(yè)融資成本引入模型之中(Christensen & Dib；Gertler & Kiyotaki)[5-6]。遺憾的是，在目前可查的文獻范圍內，研究者通常根據(jù)模型設定的需要，將兩種融資約束模式分別應用于信貸周期和金融加速器的相關研究中，鮮有識別企業(yè)主要面臨的融資約束類型的文獻資料。

基于此，本文嘗試以結構宏觀計量的手段來識別我國企業(yè)面臨融資約束的主導類型，通過將不同的融資約束形式納入到同一的新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡分析框架，借助貝葉斯方法，估計兩種融資約束下模型的后驗概率。研究發(fā)現(xiàn)，融資成本是制約我國企業(yè)融資能力的主要因素。研究結論為我國自2014年起推行的“緩解企業(yè)融資成本高”的《國十條》提供了理論支持，但也揭示出以發(fā)展第三方擔保為主要手段解決企業(yè)抵押難的政策可能難以取得預期效果。

文章其他部分安排如下：第二部分構建了納入數(shù)量型融資約束和價格型融資約束的新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡模型；第三部分利用貝葉斯估計方法得到兩個模型的參數(shù)，并計算后驗概率進行模型比較；第四部分分析了擬合度更高的模型的有效性，并分析了主要內生變量在外生隨機沖擊下的動態(tài)調整路徑；最后一部分是文章的主要結論和基本的政策含義。

二、 模型構建

本節(jié)在Iacoviello[3]和Christensen & Dib[6]的基礎上構建了可比較的兩個新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡模型。除了融資約束形式不同外，兩個模型都描述了如下相同的經(jīng)濟關系：家戶部門提供勞動獲得報酬，購買最終產(chǎn)品進行消費；企業(yè)家部門使用特定的產(chǎn)出技術，結合雇傭勞動和資本品生產(chǎn)中間產(chǎn)品；資本品生產(chǎn)商將中間產(chǎn)品轉化為可作為生產(chǎn)要素的資本品；零售商將中間產(chǎn)品包裝加工為最終產(chǎn)品；中央銀行按照平滑的泰勒規(guī)則制定貨幣政策利率。

(一) 數(shù)量型融資約束模型設定

1. 家戶部門

家戶部門的決策問題設定沿用了經(jīng)典文獻的一般做法。代表性家戶從消費最終產(chǎn)品、享受閑暇及持有實際貨幣獲得效用，通過跨期資源配置最大化畢生效用。假設其效用函數(shù)是加性可分的，畢生效用目標可以表述如下：

(1)

式中，E0為0期信息下條件期望算子，β為家戶的效用折現(xiàn)系數(shù)，滿足0<β<1。ct、Lt及Mt/Pt分別為家戶的最終產(chǎn)品消費、勞動供給以及持有的實際貨幣余額，φ表示實際貨幣余額的效用權重，h衡量了家戶提供勞動帶來的負效用。家戶部門在如下預算約束下最大化畢生效用：

ct-bt=wtLt-Rt-1bt-1/pt+Ft-DMt/Pt

(2)

1/ct=βEt[Rt/πt+1ct+1]

(3)

(4)

(3)式是標準的消費歐拉方程，(4)式是家戶的勞動供給方程。根據(jù)瓦爾拉斯一般均衡原理，當其他市場都達到均衡時，貨幣市場也會同時出清；同時，由于家戶的效用函數(shù)是加性可分的，實際貨幣余額并不影響模型的其他方程。因此可以不考慮貨幣因素的影響，重點關注利率的作用。

2. 企業(yè)家部門

代表性企業(yè)家運用規(guī)模報酬不變的科布道格拉斯函數(shù)形式的產(chǎn)出技術，將雇傭的家戶部門勞動和購買的資本品結合，生產(chǎn)中間產(chǎn)品，生產(chǎn)函數(shù)表述如下：

(5)

其中，Yt為實際產(chǎn)出，kt表示資本要素，ν是資本產(chǎn)出彈性，At表示產(chǎn)出效率，衡量了企業(yè)家部門面臨的外部產(chǎn)出技術沖擊，假設其服從如下平穩(wěn)的一階自回歸過程：

logAt=(1-ρA)logA+ρAlogAt-1+εA,t

(6)

式中，ρA∈(0,1)；A>0為常量，衡量了均衡水平下的產(chǎn)出效率；εA,t是服從均值為0，標準差為σA的正態(tài)分布的隨機擾動。

企業(yè)家部門能夠以信貸的形式從市場上融資，但面臨如數(shù)量型融資約束。根據(jù)Kiyotaki & Moore[1]，由于信息摩擦的存在，當借款人選擇違約時，貸款人需要付出一定的審計成本1-m才能夠獲得借款人的抵押資產(chǎn)。因此，企業(yè)家以生產(chǎn)資本作為抵押可獲得的最大融資數(shù)量約束表述如下：

(7)

企業(yè)家部門面臨的預算約束為：

(8)

(9)

式中，γ為企業(yè)家部門的效用折現(xiàn)系數(shù)。借鑒Iacoviello[3]，我們不考慮企業(yè)家通過延遲消費來迅速積累資本，最終不依賴于信貸市場、完全自給自足的情形。因此，需要假設企業(yè)家部門的效用折現(xiàn)系數(shù)大于家戶部門，即0<γ<β。解上述動態(tài)最優(yōu)化問題，得到如下一階條件：

(10)

(11)

wt=α1-υYt/LtXt

(12)

3. 零售商

(13)

(14)

(15)

(16)

(17)

(17)式經(jīng)對數(shù)線性化處理后即為標準的菲利普斯曲線。最后，零售商的全部利潤為Ft=(1-1/Xt)Yt，在期末一次性支付給耐心型家戶。

4. 資本品生產(chǎn)商

資本品生產(chǎn)商以線性的生產(chǎn)技術將中間產(chǎn)品轉化為可供企業(yè)家生產(chǎn)使用的資本要素。在t期，資本品生產(chǎn)商從企業(yè)家處購買中間產(chǎn)品it，可以生產(chǎn)資本品gtit。其中gt衡量外生的投資效率沖擊，假設其服從如下平穩(wěn)的一階自回歸過程：

loggt=ρgloggt-1+εgt

(18)

ρg∈(-1,1)為一階自回歸系數(shù)，εgt為均值為0，標準差為σA的正態(tài)分布隨機擾動。

沿用Bernanke et al.[4]，假設資本品生產(chǎn)商從企業(yè)家出租用存量資本，但由于資本品的生產(chǎn)過程發(fā)生在期中，因此可以認為租金成本為0。資本品生產(chǎn)商將產(chǎn)出資本品與市場中的存量資本結合，形成下一期的企業(yè)家使用的資本要素，從而可以將資本累積過程表述如下：

kt+1=gtit+(1-δ)kt

(19)

式中，δ為資本折舊速度。資本品生產(chǎn)商的決策目標為利潤最大化，假設其面臨二次型調整成本χ(it/kt-δ)2kt/2，那么目標函數(shù)為：

(20)

上述最優(yōu)化問題的一階條件決定了資本品價格，并將其和資本邊際調整成本聯(lián)系起來，具備托賓Q方程的特征：

Et[qtgt-1-χ(it/kt-δ)2kt/2]=0

(21)

5. 中央銀行

中央銀行按照泰勒規(guī)則制定基準利率：

(22)

6. 市場均衡

(23)

(24)

πt=βπt+1-κXt

(25)

(26)

(27)

Rt=(1-rR)[(1+rπ)πt-1+rYYt-1]+rRRt-1+εRT

(28)

(29)

(30)

(31)

(32)

Yt=At+νkt-1+(1-ν)/Lt-1

(33)

(34)

At=ρAAt-1+εAt

(35)

gt=ρggt=1+εgt

(36)

式中，γe=mβ+(1-m)β。

(二) 價格型融資約束模型設定

價格型融資約束模型建立在金融加速器模型的基礎之上，信息摩擦使得企業(yè)外部融資成本大于內部融資成本，融資升水取決于企業(yè)的凈資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值，即企業(yè)的財務杠桿。在價格型融資約束模型中，除了企業(yè)家部門的設定不同外，其余的家戶、零售商、資本品生產(chǎn)商和中央銀行的設定均與數(shù)量型約束模型一致，從而使得兩個模型能夠比較。以下我們主要介紹企業(yè)家部門的融資約束設定和均衡條件。

1. 企業(yè)家部門

與Bernanke et al.[4]一致，我們假設企業(yè)家部門是風險中性的。假設企業(yè)家存在一定的概率會破產(chǎn)退出，那么企業(yè)家能夠存活的期望時長為1/(1-τ)。單個企業(yè)家的決策期限視野是有限的，但整個市場上隨著舊企業(yè)家的退出和新企業(yè)家的進入，整體上仍然是無限期存在的。

企業(yè)家以凈資產(chǎn)從資本品生產(chǎn)商處以價格qt購買下一期生產(chǎn)所需資本kt+1，部分以凈資產(chǎn)mt+1支付，剩余的通過金融市場融資qtkt+1-nt+1。在信息摩擦存在時企業(yè)的外部融資成本大于內部融資成本，繼爾，通過求解信息摩擦下借貸雙方最優(yōu)合約問題，Bernanke et al.[4]給出了企業(yè)外部融資成本的表達式：

Etft+1=Et[S(nt+1/qtkt+1)Rt/πt+1]

(37)

式中，ft+1表示企業(yè)家的實際外部融資成本，S(·)衡量了外部融資升水幅，滿足S(1)=1、S′(·)<0。顯然，外部融資升水與企業(yè)的財務杠桿負相關：財務杠桿越大，企業(yè)的外部融資成本越高；財務杠桿越小，則外部融資成本越低。企業(yè)家部門的凈資產(chǎn)由存活企業(yè)的凈資產(chǎn)和退出企業(yè)剩余資產(chǎn)組成：nt+1=τνt+(1-τ)γt。其中，存活企業(yè)的凈資產(chǎn)為：

νt=ftqt-1kt-Et-1ft(qt-1kt-nt)

(38)

上式中，ftqt-1kt為企業(yè)持有資本的實際事后收益，Et-1ft(qt-1kt-nt)衡量了企業(yè)實際外部融資成本。對企業(yè)家而言，若融資約束是以價格型約束存在，企業(yè)資本需求由資本的邊際成本和邊際收益決定，因此有：

qtEtft+1=Et[zt+1+(1-δ)qt+1]

(39)

等式的左邊為資本的邊際成本，右側為資本的邊際收益，包括資本的邊際產(chǎn)出zt+1和資本折舊后的剩余價值(1-δ)qt+1。除了約束形式不同之外，企業(yè)家部門的生產(chǎn)函數(shù)、產(chǎn)出技術沖擊、勞動需求方程與數(shù)量型約束模型一致，資本邊際產(chǎn)出為zt+1=αyt/(ktXt)。

2. 市場均衡

價格型融資約束模型均衡時的線性差分方程系統(tǒng)與數(shù)量型約束模型類似，僅須將(28)至(32)式替換為如下方程：

(40)

ft+1=Rt-πt+1+ψ(qt+kt+1-nt+1)

(41)

nt+1/(τf)=(k/n-1)(Rt-1-πt)+ψ(k/n-1)(kt+qt-1)+[1+ψ(k/n-1)]nt

(42)

(43)

三、 貝葉斯估計與模型比較

(一) 貝葉斯估計

模型中的部分參數(shù)通過校準獲得。首先將家戶的效用折現(xiàn)系數(shù)校準為β=0.9926，對應著穩(wěn)態(tài)時3%的年化無風險利率。企業(yè)家部門的效用折現(xiàn)系數(shù)校準為，現(xiàn)有研究成果一般認為借款人的效用折現(xiàn)系數(shù)在0.91到0.99之間(Carroll & Samwick；Iacoviello & Neri)[8-9]。資產(chǎn)折舊比例在現(xiàn)有文獻中通常被設置在0.025到0.05之間，對應于年化10%到20%的折舊速度(許偉和陳斌開；李成等)[10-11]，本文參考徐妍等[12]選擇一個相對折衷的數(shù)值δ=0.03。將年化目標通貨膨脹率校準為，即π*=1.005。穩(wěn)態(tài)時的零售商價格加成比例按照Iacoviello和徐妍等校準為X=1.05，即商品零售加價比為5%。零售商每期重新定價的概率校準為θ=0.75，即每期有1/4的零售商會調整價格。將衡量勞動負效用的參數(shù)校準η為1.009，結合國家統(tǒng)計局公布的城鎮(zhèn)居民人均年度消費支出和人均年工資收入2000年至2012年間數(shù)據(jù)，這一校準水平對應于穩(wěn)態(tài)時家戶耗費每日的1/3時間來工作。外部融資升水幅度校準為S=1.006，對應于穩(wěn)態(tài)時年化240個基點的升水，與我國短期貸款基準利率和一年期國債到期收益率的平均利差相當。將企業(yè)退出概率校準為τ=0.95，意味著企業(yè)的平均存活時長為5年。最后，將穩(wěn)態(tài)時企業(yè)的財務杠桿校準為k/n=2，意味著凈資產(chǎn)占比為50%。

其余參數(shù)通過上述結構方程系統(tǒng)的貝葉斯估計得到，表1列示了這些參數(shù)的先驗分布設定。

表1　DSGE模型參數(shù)的貝葉斯估計結果

基于上述線性差分方程系統(tǒng)、已知校準參數(shù)、待估參數(shù)的先驗分布，以及觀測數(shù)據(jù)，運用馬Markov Chain Monte Carlo模擬算法來獲得兩個模型參數(shù)貝葉斯估計值，執(zhí)行Metropolis-Hastings抽樣10萬次來檢驗收斂性。數(shù)量型融資約束模型的兩條馬爾科夫鏈的接收比分別為33.80%和45.28%，價格型融資約束模型的兩條馬爾科夫鏈的接收比分別為32.74%和33.10%；根據(jù)經(jīng)驗法，接收比1/4到1/3之間為合適，因此價格型融資約束模型的收斂性更好。從參數(shù)后驗分布形態(tài)、與先驗分布的差異、后驗核與后驗分布眾數(shù)的差異方面來看，價格型融資約束也有更好的表現(xiàn)*囿于篇幅所限，此處沒有匯報估計過程，有興趣的讀者可以向我們索要具體相關數(shù)據(jù)和圖表。。表1列示了數(shù)量型融資約束模型和價格型融資約束模型參數(shù)的貝葉斯估計結果。

(二) 模型比較

為了進一步得到數(shù)量型約束模型和價格型約束模型對經(jīng)濟現(xiàn)實擬合優(yōu)劣的穩(wěn)健結論，我們利用后驗概率對兩個模型進行比較。表2的第二列匯報了數(shù)量型融資約束模型和價格型融資約束模型貝葉斯估計的對數(shù)邊際密度(logged marginal density)：前者為779.043153，后者為789.981236，后者比前者大10.938083。因此，從對數(shù)邊際密度來看，價格型融資約束模型對數(shù)據(jù)的擬合程度要好于數(shù)量型融資約束模型。

根據(jù)Koop et al.[13]，我們可以利用對數(shù)邊際密度計算模型的后驗概率，來識別哪種模型“正確”刻畫了實體經(jīng)濟的內在機制。后驗概率的計算公式如下：

Pst.pA=exp(log(pA)+mdA)/(exp(log(pA)+mdA)+exp(log(pB)+mdB))

(42)

Pst.pB=exp(log(pB)+mdB)/(exp(log(pA)+mdA)+exp(log(pB)+mdB))

(43)

其中，Pst.pA和Pst.pB分別代表數(shù)量型融資約束模型和價格型融資約束模型的后驗概率，pA和pB表示兩個模型的先驗概率，maA和maB表示模型的對數(shù)邊際密度。從表2可以看出，在各種先驗概率設定下，價格型融資約束模型的后驗概率近似于1，而數(shù)量型融資約束模型的后驗概率均接近于0。因此我們有理由認為，從模型擬合優(yōu)度的角度來看價格型融資約束模型更加符合我國經(jīng)濟現(xiàn)實。

表2　模型的后驗概率比較

四、 模型有效性檢驗與動態(tài)特征

(一) 模型的有效性檢驗

從上文的后驗概率結果可以看出，價格型融資約束模型能夠更好地解釋我國企業(yè)面臨的融資約束形式。為了進一步客觀地評價價格型融資約束模型的實證表現(xiàn)，我們計算了觀測變量理論矩的后驗分布。由于貝葉斯估計高度擬合了模型與實際觀測數(shù)據(jù)的一階矩，我們可以通過比較價格型融資約束模型中觀測變量的理論二階矩和實際二階矩，來獲得模型有效性的客觀認識。根據(jù)表3可以看出，產(chǎn)出缺口、通脹缺口和利率缺口三個觀測變量在模型中的理論方差和協(xié)方差與實際數(shù)據(jù)算得的方差協(xié)方差符號一致，這意味著價格型融資約束模型基本刻畫出了主要內生變量間的二階關系。但是，部分實際二階矩落在了置信區(qū)間的上限或下限之外，這可能是因為本文構建的新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡形式相對簡單，更為復雜的模型設計能夠提高擬合優(yōu)度。

盡管本文構建的價格型融資約束的簡化模型還不足以高度擬合復雜的經(jīng)濟現(xiàn)實，但依然較好地揭示了關鍵宏觀經(jīng)濟變量之間聯(lián)系的主要特征，因此，我們認為本文構建的價格型融資約束模型在幫助研究者和政策當局理解企業(yè)面臨的融資約束方面仍然較為有效。

表3　觀測變量的二階矩比較

(二) 價格型融資約束模型的動態(tài)特征

基于模型參數(shù)的貝葉斯估計結果，圖1描繪了價格型融資約束模型的主要內生變量在遭受一個標準差大小外生隨機沖擊后的動態(tài)調整路徑均值，及90%的置信區(qū)間。

在1個標準差的正向技術沖擊下，實際產(chǎn)出、實際投資和通貨膨脹率都出現(xiàn)正的缺口，中央銀行進行逆風向調整，上調基準利率。隨著利率的提高，實際投資迅速減少甚至出現(xiàn)負缺口，在其影響下實際產(chǎn)出也逐步下降到穩(wěn)態(tài)水平之下。到技術沖擊后15期左右，受產(chǎn)出負缺口的影響，基準利率開始回調，實際投資和實際產(chǎn)出也逐步回歸穩(wěn)態(tài)水平。由于泰勒規(guī)則的平滑系數(shù)較大，利率回調的速度較慢，整個過程中，通貨膨脹率一直處于從高位回落的過程中。

圖1　價格型融資約束模型主要內生變量的沖擊響應特征

在1個標準差大小的正向投資效率沖擊下，投資的邊際收益提高，根據(jù)上文的托賓Q方程，資本品生產(chǎn)商能夠承擔更大的資本調整成本，從而增加實際投資。企業(yè)資本要素使用量增加提高了資金需求，家戶減少當期消費來更多地借出資金，一般物價水平下降。對此，中央銀行下調基準利率，通貨膨脹率回升，但實際產(chǎn)出的正向缺口進一步放大。到?jīng)_擊后第10期左右，一般物價水平接近穩(wěn)態(tài)水平，產(chǎn)出缺口成為中央銀行的主要調控對象，基準利率開始回升，此后各變量均逐步回歸至均衡路徑。在此過程中，由于資本品價格的下跌，投資也逐步從沖擊后的高點逐漸下降至穩(wěn)態(tài)水平。

在1個標準差大小的正向利率沖擊下，實際投資出現(xiàn)大幅下調，造成實際產(chǎn)出出現(xiàn)負缺口。由于企業(yè)資金需求的下降，家戶的當期消費增加，致使物價水平上升。對應的，中央銀行上調基準利率，通脹水平隨后逐漸回落。隨著利率開始回調，實際投資和實際產(chǎn)出的負缺口也逐漸縮小，逐漸回歸到均衡路徑上。

從上述沖擊響應分析可以看出，基準利率的變化對投資的影響十分顯著。基準利率是影響企業(yè)融資成本的重要因素，伴隨著利率的上升，企業(yè)的融資成本提高，投資活動受到較大抑制。

五、 結論和政策含義

企業(yè)面臨的融資約束既可能是價格型約束也可能是數(shù)量型約束，識別融資約束的類型對于緩解我國企業(yè)融資難題具有重要意義。本文在一致的框架下分別構建了數(shù)量型約束和價格型約束的兩個新凱恩斯動態(tài)隨機一般均衡模型，利用我國1999年至2015年數(shù)據(jù)進行貝葉斯估計，通過計算貝葉斯后驗概率比較了兩個融資約束模型對經(jīng)濟現(xiàn)實的擬合優(yōu)度，并借助仿真技術分析了模型主要變量在外生隨機沖擊下的動態(tài)調整特征。研究發(fā)現(xiàn)：我國企業(yè)面臨的融資約束類型主要是價格型約束；在各種外生沖擊之下，利率的變化對投資活動的影響較大，特別是利率上調造成企業(yè)融資成本的提高，極大地限制了企業(yè)的融資能力，造成實際投資和產(chǎn)出下降。

研究結論揭示，我國企業(yè)面臨的主要融資難題并不是抵押資產(chǎn)不足，發(fā)展第三方擔保并不是解決融資難最重要的手段；相反，第三方擔保進一步提高了企業(yè)的融資成本，甚至可能會加劇企業(yè)的融資困境。因此，如何降低企業(yè)融資成本才是解決企業(yè)融資難的核心。在當前經(jīng)濟增速放緩的大背景下，持續(xù)寬松的貨幣政策很大程度上有助于從根本上降低社會融資成本，利率市場化的加速推進、多層次資本市場的逐步建立以及《國十條》的頒布也為降低企業(yè)融資成本創(chuàng)造了積極的條件。2016年中國人民銀行公布的一季度金融數(shù)據(jù)顯示，由于市場利率的普降和融資結構的改善，我國企業(yè)融資成本較2015年有了較大下降。

除了這些之外，在本文的研究中外部融資升水是企業(yè)融資成本較高的主要原因，其產(chǎn)生的根源是信息不對稱造成的金融摩擦。因此，降低信息不對稱性也是降低企業(yè)融資成本的重要手段。從緩解信息不對稱的角度上，以下幾點有助于降低企業(yè)融資成本：第一，從企業(yè)的角度，建立誠信經(jīng)營的企業(yè)文化，保持良好的信用記錄，提高信息披露水平，重視與金融市場和金融機構的溝通，釋放出積極的信號有助于降低外部融資升水；第二，從金融機構的角度，設計合理的信貸契約，通過建立利益一致性的信息機制避免企業(yè)利用信息不對稱優(yōu)勢進行逆向選擇，從而降低金融機構要求的風險補償成本；第三，從監(jiān)管者的角度，加強誠信價值觀引導，進一步完善誠信體系，培育公平、公正的信用中介結構，能夠從宏觀層面緩解企業(yè)融資成本高問題，促進金融與實體經(jīng)濟良性互動。

[1]Kiyotaki N, Moore J. Credit Cycles[J]. The Journal of Political Economy, 1997, 105 (2): 211-248.

[2]Aghion P, Angeletos G M, Banerjee A, et al. Volatility and growth: credit constraints and the composition of investment[J]. Journal of Monetary Economics, 2010, 57 (3): 246-265.

[3]Iacoviello M. House prices, borrowing constraints, and monetary policy in the business cycle[J]. The American Economic Review, 2005, 95 (3): 739-764.

[4]Bernanke B S, Gertler M, Gilchrist S. The financial accelerator in a quantitative business cycle framework[J]. Handbook of Macroeconomics, 1999, 1: 1341-1393.

[5]Gertler M, Kiyotaki N. Financial intermediation and credit policy in business cycle analysis[J]. Handbook of Monetary Economics, 2010, 3 (3): 547-599.

[6]Christensen I, Dib A. The financial accelerator in an estimated new keynesian model[J]. Review of Economic Dynamics, 2008, 11 (1): 155-178.

[7]Calvo G A. Staggered prices in a utility-maximizing framework[J]. Journal of Monetary Economics, 1983, 12 (3): 383-398.

[8]Carroll C D, Samwick A A. The nature of precautionary wealth[J]. Journal of Monetary Economics, 1997, 40 (1): 41-71.

[9]Iacoviello M, Neri S. Housing market spillovers: evidence from an estimated DSGE model[J]. American Economic Journal: Macroeconomics, 2010,2: 125-164.

[10]許偉, 陳斌開. 銀行信貸與中國經(jīng)濟波動: 1993—2005[J]. 經(jīng)濟學 (季刊), 2009, 8 (3): 969-994.

[11]李成, 馬文濤, 王彬. 通貨膨脹預期, 貨幣政策工具選擇與宏觀經(jīng)濟穩(wěn)定[J]. 經(jīng)濟學(季刊), 2010, 10 (1): 51-82.

[12]徐妍, 鄭冠群, 沈悅. 房地產(chǎn)價格與我國貨幣政策規(guī)則——基于多部門NK-DSGE模型的研究[J]. 南開經(jīng)濟研究, 2015 (04): 136-153.

[13]Koop G, Poirier D J, Tobias J L. Bayesian econometric methods[M].England: Cambridge University Press, 2007.

責任編輯、校對：李斌泉

2015-09-10

龍漢(1995 - )，陜西省漢中市人，西北大學經(jīng)濟管理學院金融系學生；王滿倉(1963 - )，陜西省合陽縣人，西北大學經(jīng)濟管理學院金融系主任、教授、博士生導師，研究方向：金融理論與實踐。

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