錢雪松, 陳雪麗, 吳瑞芳

(1.華中科技大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院, 湖北 武漢 430074; 2.華中科技大學(xué) 校史館, 湖北 武漢 430074)

“融資難”和“融資貴”現(xiàn)象一直是困擾我國經(jīng)濟的焦點問題。2015年以來,我國政府實施了以“降成本”為核心內(nèi)容的供給側(cè)改革,期望能有效降低企業(yè)融資成本。特別在經(jīng)濟實踐中,除了依靠銀行信貸、股權(quán)融資等外部資本市場機制實施的企業(yè)間資本配置以外,還存在十分普遍的企業(yè)(集團)內(nèi)部借貸交易。但由于企業(yè)借款利率信息難以獲得,學(xué)術(shù)界對企業(yè)外部借款定價機理研究不多,尤其缺乏對企業(yè)(集團)內(nèi)部借貸價格的研究。在此背景下,企業(yè)內(nèi)外部借款如何定價、是否存在差異及如何有效降低企業(yè)借款利率等重要問題急需回答。

實際上,學(xué)術(shù)界對企業(yè)借款定價的研究由來已久。一方面,從銀行借款維度看,基于世界各國實踐的經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn),不僅管理層自利動機等代理問題促使銀行提高借款利率[1-2],而且信息不對稱程度是推高銀行借款價格的重要因素[3-4]。基于此,一些研究進一步指出,由于能有效緩解信息不對稱、代理問題等市場摩擦因素,債權(quán)保護等法律制度改進優(yōu)化可以降低銀行借款利率[5-7]。另一方面,從企業(yè)債券融資維度看,公司債的違約條款設(shè)計越嚴(yán)格、融資金額越大、到期期限越短,債券融資成本相對越低[8-9]。這些研究增進了我們對企業(yè)借款價格如何確定的理解和認(rèn)識。但是,企業(yè)內(nèi)部借貸價格等信息難以獲得,探討企業(yè)內(nèi)部資本市場貸款定價問題的研究并不多見,比較企業(yè)內(nèi)外部借款定價的研究更少,導(dǎo)致學(xué)術(shù)界對企業(yè)借款定價問題的討論不充分。要想實證考察企業(yè)內(nèi)外部借款定價是否存在差異及其運作機理等問題,我們需要獲取借款利率等借貸契約的詳細信息。慶幸的是,近年來我國上市公司披露了若干借貸交易信息,不僅涵括利率、期限、抵押等豐富的借貸條款,而且還提供了借貸雙方關(guān)系信息,使得我們可以識別借款類型。這為考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率提供了很好的研究素材。

基于此,我們手工整理了我國上市公司貸款公告數(shù)據(jù),篩選出同一年度既有內(nèi)部又有外部貸款的企業(yè)借貸交易樣本。以此為研究對象的經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn),與外部債務(wù)融資成本相比,企業(yè)內(nèi)部借款價格降低了0.35%。進一步的研究顯示,企業(yè)內(nèi)外部借款利率在信息摩擦維度存在豐富差異。第一,與年齡(資產(chǎn)規(guī)模)較大企業(yè)相比,對年齡(資產(chǎn)規(guī)模)較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大;第二,與信息透明度較高企業(yè)相比,對信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大;第三,與分析師關(guān)注度較高企業(yè)相比,對分析師關(guān)注度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大。這些經(jīng)驗證據(jù)與企業(yè)內(nèi)部資本市場具有的信息優(yōu)勢促使借款價格下降的經(jīng)濟邏輯一致。

考慮到現(xiàn)有文獻大多單獨從企業(yè)外部資本市場(或內(nèi)部資本市場)運作切入考察企業(yè)負債融資成本,本文運用手工搜集整理的獨特數(shù)據(jù),將企業(yè)內(nèi)外部負債融資結(jié)合起來實證考察它們的差異,并識別推斷出信息不對稱因素是導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)部負債融資成本優(yōu)勢的重要因素。

一、對企業(yè)內(nèi)外部資本市場借款價格差異的分析和研究假設(shè)

作為影響企業(yè)借貸交易的重要因素,信息不對稱及其引致的逆向選擇和道德風(fēng)險問題會影響企業(yè)負債融資成本[10]。一方面,從事前角度來看,與信息不對稱程度較弱情形相比,當(dāng)借貸雙方之間信息不對稱程度較強時,逆向選擇問題更嚴(yán)重[11-12],貸款方會要求借款方支付更高利率。另一方面,從事后角度來看,與信息不對稱程度較弱情形相比,當(dāng)借貸雙方之間信息不對稱程度較強時,道德風(fēng)險問題更嚴(yán)重[13],此時為了補償放貸風(fēng)險,貸款方將索取相對較高的利率。

值得指出的是,與外部資本市場相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場上,借貸雙方往往存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系,而且大多存在頻繁的業(yè)務(wù)往來。這一特點會在信息維度產(chǎn)生以下系統(tǒng)差異。一方面,從信息溝通層面看,與外部資本市場上的借貸交易相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場上,借貸雙方可通過派遣管理人員或日常業(yè)務(wù)往來等渠道獲得更廣泛、更細致的信息,這不僅有利于貸款者事前對借款者的風(fēng)險狀況進行甄別以減少逆向選擇問題,而且使貸款者有能力在放貸后及時掌握借款者的運營情況以降低道德風(fēng)險問題,避免資產(chǎn)替代等不良行為的負面影響[14-15]。另一方面,從貸款違約后的處理層面看,與外部資本市場上的借貸交易相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場上,借貸雙方之間的股權(quán)關(guān)聯(lián)可以在一定程度上對違約借款者施加監(jiān)督和控制,并能運用其信息監(jiān)督優(yōu)勢采取應(yīng)對措施以減少貸款損失[16-17]。

綜合以上分析可知,與外部資本市場相比,在企業(yè)內(nèi)部資本市場上,借貸雙方之間關(guān)系機制有利于降低信息不對稱程度,從而促使其借貸價格相對較低?；诖?我們提出本文的研究假說1:

H1:與外部資本市場相比,企業(yè)從內(nèi)部資本市場獲得貸款的利率相對較低。

如果信息不對稱程度導(dǎo)致企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,那么一個隨之而來的問題是,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異是否因為借貸企業(yè)之間的信息不對稱程度差異而不同?為了深入探究企業(yè)內(nèi)外部借款利率存在差異的機理,我們從四個方面展開具體分析。其一,基于借款企業(yè)年齡的分析。一般而言,企業(yè)上市時間越長,關(guān)于企業(yè)經(jīng)營的信息越豐富,積累的信息記錄越多,貸款者對其了解也越多,信息不對稱程度越低。因而,與年齡較大企業(yè)相比,對年齡較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大。其二,基于借款企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的分析。企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模越大,不僅企業(yè)抵抗風(fēng)險能力越強、潛在還款能力越強,而且能夠通過資產(chǎn)規(guī)模揭示出更多的“硬信息”,信息不對稱程度越低。因而,與資產(chǎn)規(guī)模較大企業(yè)相比,對資產(chǎn)規(guī)模較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大。其三,基于借款企業(yè)信息透明度的分析。信息透明度程度越高,企業(yè)的信息披露情況越好,關(guān)于企業(yè)的信息越豐富,貸款者對其了解也越多,信息不對稱程度相對較低。因而,與信息透明度較高企業(yè)相比,對信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大。其四,基于借款企業(yè)分析師關(guān)注度的分析。跟蹤分析上市公司的分析師越多,該上市公司的信息生產(chǎn)越多,信息不對稱程度相對越低。因而,與分析師關(guān)注度較高的企業(yè)相比,對分析師關(guān)注度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大。基于以上分析,我們提出本文的研究假說2:

H2a:與年齡較大企業(yè)相比,對年齡較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大;

H2b:與資產(chǎn)規(guī)模較大企業(yè)相比,對資產(chǎn)規(guī)模較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大;

H2c:與信息透明度較高企業(yè)相比,對信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大;

H2d:與分析師關(guān)注度較高企業(yè)相比,對分析師關(guān)注度較低的企業(yè),企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大。

二、研究設(shè)計

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

由于銳思數(shù)據(jù)庫從2003年開始公布貸款交易,我們選取2003—2016年中國滬深交易所A股上市公司披露的借款契約為研究樣本。本文對研究數(shù)據(jù)進行了如下處理:(1)剔除主要變量利率數(shù)據(jù)缺失的上市公司;(2)剔除金融類上市公司;(3)為消除極端值的影響,對主要連續(xù)變量在1%和99%分位數(shù)上進行縮尾(Winsorize)處理。為了比較企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們篩選出同一年度既有內(nèi)部又有外部貸款的企業(yè)借貸交易樣本,最終獲得524個借款契約樣本。其中,內(nèi)部借款306個,外部借款218個。

本文使用的數(shù)據(jù)包括借款利率、借款企業(yè)特征、信息透明度指標(biāo)等。其中,借款利率的數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫和公司年報,由于銳思數(shù)據(jù)庫只提供了部分借款的詳細數(shù)據(jù),缺失的數(shù)據(jù)我們從各公司年報中手工整理獲得。借款者的特征以及信息透明度、分析師關(guān)注度等數(shù)據(jù)均來源于深圳國泰安經(jīng)濟金融研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。

(二)方程設(shè)定和變量定義

為檢驗企業(yè)內(nèi)外部借款利率的差異,除了本文關(guān)注的表示內(nèi)外部資本市場的虛擬變量以外,在回歸方程中,我們還控制了借款企業(yè)特征及其他非價格借款條款等可能影響借款價格的主要因素。具體而言,我們將待檢驗的回歸方程設(shè)定為

Interest=C+β1Inside+β2Chara+β3Control+ε

其中,因變量Interest是企業(yè)借貸交易的年利率,C是常數(shù)項,Inside是表示內(nèi)外部資本市場的虛擬變量,Chara為借款企業(yè)特征變量,Control為其他非價格貸款條款等控制變量。具體變量解釋如下。

1.企業(yè)借貸利率(Interest)

Interest是企業(yè)借貸的年利率,直接從貸款公告中獲得。由于公告大多以高于或低于當(dāng)年基準(zhǔn)利率百分比的形式披露利率,因而我們利用基準(zhǔn)利率計算得到借貸利率數(shù)據(jù)。

2.內(nèi)外部資本市場借款(Inside)

Inside是表示內(nèi)外部資本市場借款的虛擬變量。我們將企業(yè)集團內(nèi)部的借款定義為內(nèi)部資本市場借款,具體包括股權(quán)關(guān)聯(lián)企業(yè)等企業(yè)集團內(nèi)部發(fā)放的借貸交易。相應(yīng)地,將銀行、信托公司、租賃公司、投資公司、小貸公司等非企業(yè)集團內(nèi)部發(fā)放的貸款界定為外部資本市場借款。如果是企業(yè)集團內(nèi)部借貸交易,Inside取值為1,否則取值為0。

3.借款企業(yè)特征變量(Chara)

考慮到借款企業(yè)的風(fēng)險大小及其面臨的融資約束各不相同,在數(shù)據(jù)可得性前提下,我們在回歸中引入所有制屬性、企業(yè)年齡、所在行業(yè)等借款企業(yè)特征變量:

其一,國有和非國有企業(yè)在融資約束和違約風(fēng)險等方面存在較大差異。一方面,現(xiàn)階段我國的銀行體系仍是國有銀行占主導(dǎo),國有企業(yè)由于自身優(yōu)勢使其貸款可得性和融資成本一般都優(yōu)于非國有企業(yè)。另一方面,國有企業(yè)普遍承擔(dān)吸納就業(yè)等政策性負擔(dān),即使出現(xiàn)財務(wù)困境,政府也會對其進行援助以解決債務(wù)問題,這會顯著降低國有企業(yè)借貸的違約風(fēng)險[18]。因而,我們在回歸中加入了表示所有制屬性的虛擬變量Ownership,如果借款企業(yè)是國有企業(yè),取值為1,否則取值為0。

其二,借款企業(yè)上市時間越長,關(guān)于企業(yè)經(jīng)營的信息越豐富,企業(yè)未來的經(jīng)營風(fēng)險相對較小,同時貸款企業(yè)對借款企業(yè)的信息搜集獲取相對容易,因而年齡較大的企業(yè)更容易獲得貸款?；诖?我們在回歸中引入借款企業(yè)年齡變量lnAge。我們從CSMAR數(shù)據(jù)庫獲得借款企業(yè)上市時間,然后用借貸交易發(fā)生時間減去上市時間得到借款企業(yè)年齡,最后用企業(yè)年齡加1取自然對數(shù)得到lnAge變量。

同時,我們還在回歸中控制了行業(yè)變量Industry。行業(yè)分類來源于中國證監(jiān)會2012年公布的《上市公司行業(yè)分類指引》,并根據(jù)具體行業(yè)信息設(shè)置相應(yīng)虛擬變量進行控制。

4.控制變量

我們控制了利息保障倍數(shù)、資產(chǎn)負債率、息稅折舊攤銷前利潤率、有形資產(chǎn)占比和流動比率等反映企業(yè)盈利能力和經(jīng)營風(fēng)險的財務(wù)指標(biāo),具體變量定義如表1所示。另外,為了控制其他可能影響企業(yè)借款利率的因素,我們引入了是否要求抵押擔(dān)保(Collateral)、金額(lnAmount)等借貸條款變量。這些變量信息從貸款公告中獲得,其中,如果借貸契約中涵括抵押擔(dān)保條款,Collateral取值為1,否則為0;lnAmount為借款金額的對數(shù)值。最后,本文回歸中還加入了控制年度效應(yīng)的年度虛擬變量(Year)。

(三)描述性統(tǒng)計

表2給出了主要變量的描述性統(tǒng)計特征。數(shù)據(jù)顯示,企業(yè)借款利率的均值為6.337%,標(biāo)準(zhǔn)差為2.335%,其分布在0%—14%的范圍之內(nèi);在524個總樣本中,內(nèi)部借款樣本有306個(占比58.4%),外部借款樣本有218個(占比41.6%)。這表明,在本文關(guān)注的中國上市企業(yè)借貸交易中,企業(yè)借貸利率波動幅度較大,而且內(nèi)外部借款數(shù)量大致對應(yīng),這為我們考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異提供了很好的研究素材。

表1 變量及其定義

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

另外,主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣(表3)顯示,虛擬變量Inside與借貸利率的Pearson相關(guān)系數(shù)在1%的水平上顯著為負。這表明與外部資本市場相比,企業(yè)從內(nèi)部資本市場獲得貸款的利率相對較低。資產(chǎn)規(guī)模(lnAsset)、利息保障倍數(shù)(lnCoverage)和息稅折舊攤銷前利潤率(Profitability)等借款企業(yè)特征與借貸利率的相關(guān)系數(shù)顯著為正,有形資產(chǎn)占比(Tangibility)和所有制屬性(Ownership)等變量與借貸利率的相關(guān)系數(shù)顯著為負。這意味著,考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異時需要控制相關(guān)變量。

(四)實證檢驗思路

為了細致深入考察企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,本文的實證檢驗思路如下:首先分別進行單變量檢驗和多變量檢驗以實證考察企業(yè)從內(nèi)外部資本市場獲得貸款的利率差異;接下來進一步探究并揭示企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異的作用機理,我們從信息不對稱程度差異切入,分別根據(jù)借款企業(yè)自身信息特征(企業(yè)年齡和資產(chǎn)規(guī)模)和信息生產(chǎn)視角(信息透明度和分析師關(guān)注度)進行分組檢驗。

表3 主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

三、實證檢驗結(jié)果

(一)企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異分析:基于單變量檢驗結(jié)果

為了檢驗企業(yè)內(nèi)外部借款利率是否存在顯著差異,我們首先對其進行單變量檢驗,檢驗結(jié)果見表4。可以發(fā)現(xiàn),企業(yè)內(nèi)部借款利率均值和中位數(shù)都顯著低于外部借款利率,這初步驗證了本文的假說H1,即與外部借款相比,內(nèi)部借款具有相對較低的價格。

表4 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:單變量檢驗

注:*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

(二)企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異分析:基于多變量檢驗結(jié)果

由于資產(chǎn)規(guī)模、利息保障倍數(shù)和資產(chǎn)負債率等借款企業(yè)特征會對企業(yè)借款價格產(chǎn)生影響,我們進一步控制了這些變量,運用多元回歸方法進行實證檢驗?；貧w結(jié)果見表5。第1—2列結(jié)果顯示,在逐步控制借款企業(yè)特征的基礎(chǔ)上,Inside與借款利率都至少在10%的水平上顯著負相關(guān);考慮到借款金額和抵押擔(dān)保等其他條款與借貸價格同時決定可能引致的內(nèi)生性問題,我們借鑒了已有研究的處理方法,在第3列進一步引入了其他借貸條款變量進行回歸分析,檢驗結(jié)果發(fā)現(xiàn),Inside與借款利率都仍在10%的水平上顯著負相關(guān)。

(三)對主要實證結(jié)果的解釋

表4單變量檢驗的實證結(jié)果顯示,企業(yè)內(nèi)部借款利率的均值和中位數(shù)都在1%的水平上顯著低于外部借款利率。表5多變量回歸的結(jié)果表明,在逐步控制企業(yè)特征、其他借貸條款等變量后,Inside與借款利率都在10%的水平上顯著負相關(guān)。這些回歸結(jié)果表明,相較于外部資本市場,上市公司從內(nèi)部資本市場借款利率相對較低。這些結(jié)果驗證了假說H1。其經(jīng)濟邏輯在于,與外部資本市場相比,在內(nèi)部資本市場上,借貸雙方往往具有股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系,而且大多存在頻繁的業(yè)務(wù)往來,因而信息不對稱程度較低,這樣一來貸款者索取的利率也就相對較低。

表5結(jié)果還表明,借款企業(yè)特征也會影響企業(yè)借款價格。第一,資產(chǎn)負債率與借款利率顯著正相關(guān),這符合我們的預(yù)期,企業(yè)資產(chǎn)負債率越大,其舉債經(jīng)營比率越大,公司風(fēng)險越大[19],因而貸款人要求的貸款價格相對較高。第二,所有制屬性與借款利率顯著負相關(guān),說明與非國有企業(yè)相比,國有企業(yè)借款利率相對較低,這符合我們的經(jīng)濟直覺。在我國特殊的經(jīng)濟背景下,國有企業(yè)擁有更多的融資優(yōu)待,因而會獲得更優(yōu)惠的借款價格。第三,借款企業(yè)年齡與借貸利率顯著負相關(guān),這也符合我們的預(yù)期,企業(yè)年齡越大,關(guān)于企業(yè)經(jīng)營的信息越豐富,貸款者對其了解越多,風(fēng)險越低,因而貸款者要求的貸款價格越低。

表5 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:多變量回歸

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

四、企業(yè)內(nèi)外部借款價格差異的擴展檢驗:基于信息視角

為深入探究企業(yè)內(nèi)外部借款價格差異,我們進一步從信息視角切入做了多個分組回歸。整體來看,這些檢驗結(jié)果都傾向于支持信息假說。具體而言,我們根據(jù)借款企業(yè)年齡、資產(chǎn)規(guī)模、信息透明度及分析師關(guān)注度等指標(biāo)進行分組檢驗。

(一)基于借款企業(yè)自身信息特征的擴展檢驗

為了檢驗借款企業(yè)年齡是否影響企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們以企業(yè)年齡中位數(shù)為分組標(biāo)準(zhǔn)將借款企業(yè)分為高年齡組和低年齡組,對內(nèi)外部借款利率分別進行了T檢驗,結(jié)果見表6?？梢园l(fā)現(xiàn),對于年齡較大的企業(yè)而言,其內(nèi)外部借款利率差異不顯著,而對于年齡較小的企業(yè)而言,其內(nèi)部資本市場借款利率顯著低于外部資本市場。

按照借款企業(yè)年齡維度的分組回歸結(jié)果(表7)顯示,在借款企業(yè)年齡較大組,Inside的回歸系數(shù)均不顯著,而在借款企業(yè)年齡較小組,回歸系數(shù)在接近10%的顯著性水平上顯著為負。這些結(jié)果表明,與年齡較大企業(yè)相比,對年齡較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大,這驗證了假設(shè)H2a。

類似地,為了檢驗資產(chǎn)規(guī)模是否影響企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們以資產(chǎn)規(guī)模中位數(shù)為分組標(biāo)準(zhǔn)將借款企業(yè)分為資產(chǎn)規(guī)模較大組和資產(chǎn)規(guī)模較小組,對內(nèi)外部借款利率分別進行了T檢驗,結(jié)果見表6?？梢园l(fā)現(xiàn),對于資產(chǎn)規(guī)模較大的企業(yè)而言,其在內(nèi)外部資本市場借款利率差異不顯著,而對于資產(chǎn)規(guī)模較小的企業(yè)而言,其內(nèi)部資本市場借款利率顯著低于外部資本市場。進一步地,我們按照資產(chǎn)規(guī)模進行了分組回歸,結(jié)果見表8。可以發(fā)現(xiàn),在借款企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較大組,Inside的回歸系數(shù)均不顯著,而在借款企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較小組,回歸系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著為負。這些結(jié)果表明,與資產(chǎn)規(guī)模較大企業(yè)相比,對資產(chǎn)規(guī)模較小企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大,這驗證了假設(shè)H2b。

表6 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于企業(yè)年齡和資產(chǎn)規(guī)模的T檢驗

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

表7 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于企業(yè)年齡的分組回歸

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

(二)外界對借款企業(yè)信息生產(chǎn)視角的擴展檢驗

為了檢驗借款企業(yè)信息透明度是否影響企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異,我們將信息披露質(zhì)量為優(yōu)秀和良好的企業(yè)劃分為信息透明度較高組,將及格和不及格的企業(yè)劃分為信息透明度較低組,在此基礎(chǔ)上,對內(nèi)外部借款利率分別進行了T檢驗,結(jié)果見表9。可以發(fā)現(xiàn),信息透明度較高企業(yè)的內(nèi)外部借款利率差異不顯著,而對于信息透明度較低的企業(yè)而言,其內(nèi)部資本市場借款利率顯著低于外部資本市場。

表10展示了借款企業(yè)信息透明度維度的分組回歸結(jié)果,在逐步控制了企業(yè)特征變量和其他非價格條款之后,我們發(fā)現(xiàn),Inside系數(shù)都至少在10%的顯著性水平上顯著為負,而且與信息透明度較高組相比,信息透明度較低組的系數(shù)絕對值相對較大,且顯著性水平也相對較高。這些結(jié)果表明,與信息透明度較高企業(yè)相比,對信息透明度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大,這驗證了假設(shè)H2c。

類似地,按照分析師關(guān)注度中位數(shù)進行分組的T檢驗結(jié)果見表9?？梢园l(fā)現(xiàn),分析師關(guān)注度較高企業(yè)的內(nèi)外部借款利率差異不顯著,而分析師關(guān)注度較低企業(yè)的內(nèi)部資本市場借款利率顯著低于外部資本市場。分組回歸結(jié)果見表11,在分析師關(guān)注度較高組,Inside的回歸系數(shù)都不顯著,與之形成鮮明對比的是,在分析師關(guān)注度較低組,Inside系數(shù)在10%的顯著性水平上顯著為負。這些結(jié)果表明,與分析師關(guān)注度較高的企業(yè)相比,對分析師關(guān)注度較低企業(yè)而言,企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異相對較大,這驗證了假設(shè)H2d。

表8 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于資產(chǎn)規(guī)模的分組回歸

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

表9 企業(yè)內(nèi)外部借款利率的比較分析:基于信息透明度和分析師關(guān)注度的T檢驗

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

表10 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于企業(yè)信息透明度的分組回歸

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

五、結(jié)論

企業(yè)借貸價格是學(xué)術(shù)界和實業(yè)界關(guān)注的核心問題,但由于企業(yè)借款利率信息難以獲得,學(xué)術(shù)界對企業(yè)借貸定價機制的研究不充分,特別是缺乏對企業(yè)內(nèi)部借貸利率形成機制的認(rèn)識?；谑止に鸭淼钠髽I(yè)內(nèi)外部借貸交易這一獨特數(shù)據(jù),我們實證考察了企業(yè)內(nèi)外部借款利率差異及其原因。檢驗結(jié)果表明,與銀行借款等外部債務(wù)融資相比,企業(yè)內(nèi)部借款的價格相對較低;基于信息視角的擴展檢驗顯示,在借款企業(yè)年齡(資產(chǎn)規(guī)模)較小、信息透明度較低、分析師關(guān)注度較低等情形下,企業(yè)內(nèi)部借貸市場具有的價格優(yōu)勢相對較大,這揭示出企業(yè)內(nèi)外部負債融資成本差異的原因之一在于信息摩擦因素。

表11 企業(yè)內(nèi)外部借款利率比較:基于分析師關(guān)注度的分組回歸

注:括號里為P值,*、**、***分別表示在10%、5%和1%的水平上顯著。

本研究豐富了企業(yè)借貸定價機制的研究文獻,增進了我們對企業(yè)內(nèi)部資本市場運作的認(rèn)識和理解。而且,在“融資難”和“融資貴”問題制約企業(yè)經(jīng)營發(fā)展的背景下,本研究具有重要的現(xiàn)實意義。由于借貸企業(yè)之間的信息不對稱是導(dǎo)致企業(yè)外部債務(wù)成本相對較高的因素,為了降低企業(yè)借款利率,一個切實有效的方法就是加強信息披露以及優(yōu)化信息生產(chǎn)傳遞。具體而言,從借款企業(yè)層面看,應(yīng)該更加注重披露自身信息,在提高企業(yè)信息透明度方面下大力氣;從證監(jiān)會等政府層面看,應(yīng)該致力于構(gòu)建信息平臺的基礎(chǔ)設(shè)施,并建立起獎懲機制,從而促進證券市場生產(chǎn)更多有效信息。

[參考文獻]

[1] KABIR R, LI H, VELD-MERKOULOVA Y V. Executive Compensation and the Cost of Debt[J]. Journal of Banking and Finance, 2013, 37: 2893-2907.

[2] 林鐘高, 丁茂桓. 內(nèi)部控制缺陷及其修復(fù)對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響——基于內(nèi)部控制監(jiān)管制度變遷視角的實證研究[J]. 會計研究, 2017(4): 73-80.

[3] BHARATH S T, SUNDER J, SUNDER S V. Accounting Quality and Debt Contracting[J]. The Accounting Review, 2008, 83(1): 1-28.

[4] 周楷唐, 麻志明, 吳聯(lián)生. 高管學(xué)術(shù)經(jīng)歷與公司債務(wù)融資成本[J]. 經(jīng)濟研究, 2017(7): 169-183.

[5] QIAN J, STRAHAN P E. How Laws and Institutions Shape Financial Contracts: The Case of Bank Loans[J]. Journal of Finance, 2007, 62(6): 2803-2834.

[6] 王運通, 姜付秀. 多個大股東能否降低公司債務(wù)融資成本[J]. 世界經(jīng)濟, 2017(10): 119-143.

[7] 周澤將, 杜穎潔, 杜興強. 政治聯(lián)系, 最終控制人, 制度環(huán)境與銀行借款——基于國有上市公司2004—2008年的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué), 2011(3): 33-42.

[8] DEMIROGLU C, JAMES C M. The Information Content of Bank Loan Covenants[J]. The Review of Financial Studies, 2010, 23(10): 3700-3737.

[9] 陳超, 李镕伊. 債券融資成本與債券契約條款設(shè)計[J]. 金融研究, 2014(1): 44-57.

[10] STIGLITZ J E, WEISS A. Credit Rationing and Markets with Imperfect Information[J]. American Economic Review, 1981, 71(3): 393-411.

[11] HEALY P M, PALEPU K G. Information Asymmetry, Corporate Disclosure, and the Capital Markets: A Review of the Empirical Disclosure Literature[J]. Journal of Accounting and Economics, 2001, 31(1-3): 405-440.

[12] 林毅夫, 潘士遠. 信息不對稱, 逆向選擇與經(jīng)濟發(fā)展[J]. 世界經(jīng)濟, 2006(1): 3-11.

[13] ATKESON A. International Lending with Moral Hazard and Risk of Repudiation[J]. Econometrica, 1991, 59(4): 1069-1089.

[14] STEIN J C. Agency, Information and Corporate Investment[R]∥Handbook of the Economics of Finance. Amsterdam: Elsevier, 2003(1): 111-165.

[15] 邵軍, 劉志遠. “系族企業(yè)”內(nèi)部資本市場有效率嗎?——基于鴻儀系的案例研究[J]. 管理世界, 2007(6): 114-121.

[16] BOOT A W A. Relationship Banking: What Do We Know?[J]. Journal of Financial Intermediation, 2000, 9(1): 7-25.

[17] 錢雪松, 袁夢婷, 孔東民. 股權(quán)關(guān)聯(lián)影響了企業(yè)問信貸價格嗎——基于我國上市公司委托貸款數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析[J]. 金融研究, 2013(9): 165-179.

[18] 方軍雄. 所有制、制度環(huán)境與信貸資金配置[J]. 經(jīng)濟研究, 2007(12): 82-92.

[19] 王魯平, 陳金賢. 商業(yè)風(fēng)險, 行業(yè)屬性對資本結(jié)構(gòu)的影響[J]. 西安交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版), 2007(4): 35-40.