瑋瓊,白世貞

(1.哈爾濱商業(yè)大學 工商管理博士后流動站,哈爾濱 150028; 2.惠州學院 經濟管理學院,廣東 惠州 516000)

引 言

農業(yè)是我國國民經濟的基礎。黨和政府多年持續(xù)聚焦“三農”問題,將農業(yè)問題列為日常工作之重?，F(xiàn)代農業(yè)的發(fā)展不僅需要科學技術創(chuàng)新,更需要金融支持與創(chuàng)新。目前,我國農業(yè)發(fā)展面臨的首要問題就是金融支持匱乏,主要表現(xiàn)為中小農業(yè)企業(yè)和農戶融資難,而供應鏈金融的出現(xiàn)為解決此問題提供了一條有效途徑。近年農業(yè)農村部陸續(xù)發(fā)文表明農業(yè)經濟的發(fā)展應依賴于農產品和金融的高度融合,即建立以農業(yè)為主體的金融架構。利用本地農業(yè)的優(yōu)勢和特有的農產品，以農業(yè)供應鏈的龍頭企業(yè)為融資核心,聯(lián)合其他中小型企業(yè)、個體農戶和消費者等參與主體,通過有效信息整合，調整生產滿足供應鏈各個環(huán)節(jié)的金融需求,共同獲利。在政府的重視和推動下,農業(yè)供應鏈金融的發(fā)展在一定程度上緩解了農戶和涉農中小企業(yè)資金缺乏的問題。但是相對于大企業(yè),涉農中小企業(yè)技術含量偏低、同構性較大,貸款意識落后,難于獲得股票和債券的融資;有效擔保和抵押資產受限、支農貸款挪為他用的現(xiàn)象層出不窮,再加上農業(yè)本身受自然災害和價格波動影響較大,中小農業(yè)企業(yè)抗風險能力較弱,難于從金融機構籌借資金。特別是2020年新冠疫情給諸多中小企業(yè)帶來的重創(chuàng)遠高于大型企業(yè),農資中小企業(yè)儲備明顯不足,疫情下人員無法復工、運輸停滯、原材料上游企業(yè)停產造成農資企業(yè)生產能力大幅下降;禽類養(yǎng)殖和生產企業(yè)也由于疫情禁止銷售活禽，各地紛紛關閉了交易市場;農產品銷售企業(yè)由于“封城封路”導致保質期較短的農產品配送艱難、腐壞嚴重、損失巨大。這讓原本就資金短缺的農業(yè)中小企業(yè)更加捉襟見肘[1]。資料顯示,目前涉農中小企業(yè)融資狀況依然嚴峻,不良貸款率高居各行業(yè)前三位,信用風險堪憂。盡管疫情下依靠國家出臺的各種政策福利能得到一定貸款風險補償，擴展融資渠道,但是農業(yè)中小企業(yè)固有的信息不對稱、財務管理混亂、盈利能力低下等風險才是限制企業(yè)發(fā)展、無法抵御外來環(huán)境變化風險的根本原因。因此,如何從根本上解決中小農業(yè)企業(yè)融資約束的問題仍是推動我國農業(yè)發(fā)展的關鍵。

自2014年國務院正式提出創(chuàng)新供應鏈金融模式緩解中小農業(yè)企業(yè)融資難以來,我國涉農貸款余額平均每年提高16.5%。截止2018年末,貸款余額比2017年增加了5.3倍,債券、股票等直接融資也有較快發(fā)展(數(shù)據(jù)來源:中國人民銀行《中國農村金融服務報告(2018)》),說明供應鏈金融在某種程度上可以改善中小農業(yè)企業(yè)融資難的問題。根據(jù)農業(yè)經營主體不同可將涉農主體分為農戶、農村合作社、家庭農場、農業(yè)龍頭企業(yè)及中小農業(yè)企業(yè),其中農戶及農村合作社的融資主要依靠從私人手中或民間借貸機構的直接融資和參與地方政府投資項目、政府協(xié)調的國內外貸款項目等間接融資;農業(yè)龍頭企業(yè)和中小農業(yè)企業(yè)主要通過信貸和非信貸的方式獲得融資,其中大型企業(yè)可以依托大型金融機構及資本市場較容易地獲得直接融資[2],而中小農業(yè)企業(yè)由于弱質性等特征鮮少從非信貸渠道獲得融資,存在較大的融資約束,主要依靠供應鏈金融以農業(yè)供應鏈中的核心企業(yè)為依托緩解融資約束。在農業(yè)產業(yè)化政策的指引下,為了實現(xiàn)傳統(tǒng)農業(yè)向商品化、專業(yè)化的現(xiàn)代農業(yè)轉變，需要培育農業(yè)龍頭企業(yè),大力扶持中小農業(yè)企業(yè),從而帶動農戶,推進農業(yè)產業(yè)一體化進程。因此,本文以如何緩解中小農業(yè)企業(yè)的融資約束為研究對象,對于解決農業(yè)中小企業(yè)融資約束及推動農業(yè)產業(yè)化進程有重要的意義。此外,在現(xiàn)有多層次資本市場中,可以為中小板農業(yè)中小企業(yè)緩解融資約束提供理論及數(shù)據(jù)支撐。

根據(jù)億歐智庫的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，目前資本市場上農業(yè)融資企業(yè)主要包括:農資研發(fā)、農業(yè)信息科技、農業(yè)種植、畜禽養(yǎng)殖、農業(yè)金融、農業(yè)服務、農機植保、土地整合、食品安全、生態(tài)農業(yè)、綜合企業(yè)、農業(yè)環(huán)保、農機生產,而中小農業(yè)企業(yè)主要集中在農業(yè)種植、養(yǎng)殖、生態(tài)農業(yè)、農產品加工和零售等，遍布于農業(yè)供應鏈的上中下游各環(huán)節(jié),其融資模式更貼切供應鏈金融的應收賬款和應付賬款模式。本文以2012-2018年深圳證券交易所的創(chuàng)業(yè)板及中小企業(yè)板涉農中小企業(yè)為樣本,研究可以代表供應鏈金融中各環(huán)節(jié)的涉農中小企業(yè)的融資現(xiàn)狀,為中小農業(yè)企業(yè)開展金融服務、提高融資效率提供實證依據(jù)。

一、中小農業(yè)企業(yè)融資約束的文獻回顧及機理分析

(一)文獻回顧

由于中小農業(yè)企業(yè)規(guī)模較小,抗風險能力弱,信用較差,因此信用貸款比例較少,加劇了融資難度。周敏等認為,造成中小企業(yè)融資困境的主要原因之一在于銀企的信息不對稱引起的違約風險和逆向選擇問題[3]。我國金融制度的微調導致銀行貸款審批層層把關嚴控,使得這種信息不對稱的負面影響進一步擴大[4]。中小企業(yè)的融資窘境同樣適用于中小農業(yè)企業(yè),并且農業(yè)企業(yè)自帶生產周期長、抗風險能力弱的天然屬性,使得信貸難度更大。此外,中小農業(yè)企業(yè)或者農戶缺乏與金融機構的長期的良性互動關系,無法彌補由于自身財務報表失真、經營規(guī)模小、抵押農產品不穩(wěn)定等中小企業(yè)的“固有缺陷”,導致面臨較高的融資成本[5]。顯然,信息透明度低的中小農業(yè)企業(yè)獲得銀行借款的難度可能會加大,或者需要付出更高的貸款成本。

信用風險是金融機構衡量是否給中小企業(yè)融資貸款的重要指標。根據(jù)2017年全國細分行業(yè)商業(yè)銀行不良貸款余額占比統(tǒng)計,繼制造業(yè)(32.12%)、批發(fā)零售業(yè)(27.17%)之后農林牧漁業(yè)位列第三(6.18%),而在制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)中有不少涉及農業(yè)制造業(yè)和銷售的中小農業(yè)企業(yè),證明中小農業(yè)企業(yè)的不良貸款率偏高,信用風險堪憂,這與我國中小企業(yè)的特點及農產品特有的自然屬性不無關聯(lián)。農產品生產周期長容易滯銷導致虧損，引發(fā)中小農企的內部違約動機[6];同時,環(huán)境的變化、突發(fā)事件的出現(xiàn)及市場的波動都會引起外在違約動機,比如新冠疫情下中小農企的困境遠高于龍頭企業(yè)。金融機構難以根據(jù)中小企業(yè)的信息披露情況監(jiān)控其行為,因此銀行會提供較高的貸款利率保證自身資金安全;而高利率會促使中小企業(yè)通過投資高風險項目以還貸,從而加劇了自身的信用風險[7],這也是我國中小農業(yè)企業(yè)不良貸款率偏高的主要原因。

農業(yè)供應鏈金融源自金融服務與供應鏈結合的的一種創(chuàng)新模式,在實踐中取得了較好的效果，因而大多數(shù)學者都集中于農業(yè)供應鏈金融概念及模式的研究。以楊進先為代表的學者認為農業(yè)供應鏈金融基于供應鏈管理思想是以核心農業(yè)企業(yè)為主,通過契約和利益與上下游的農業(yè)中小企業(yè)形成密切合作關系,以供應鏈的整體授信提高農業(yè)中小企業(yè)的信用，從而提高融資效率[8]。特別是在發(fā)展中國家,供應鏈金融的應用有效地緩解了農業(yè)中小微企業(yè)的融資困境，并為農業(yè)產業(yè)化進程做出積極貢獻[9]。由于農業(yè)中小企業(yè)的產業(yè)特點、生長和生產周期相似,有利于實現(xiàn)農業(yè)供應鏈金融服務的標準化、流程化操作,實現(xiàn)農業(yè)供應鏈的規(guī)模效益。因此,一些學者在實踐中開始研究農業(yè)供應鏈金融模式,根據(jù)農業(yè)中小企業(yè)處于供應鏈中的生產、加工和銷售的不同節(jié)點,可以將農業(yè)供應鏈金融模式分為應收賬款、應付賬款及存貨質押模式[10-11]，并陸續(xù)以龍江銀行的金融項目“惠農鏈”[12]、馬王堆蔬菜批發(fā)大市場批發(fā)中心模式[13]、農業(yè)銀行的蔬菜供應鏈金融模式等驗證了農業(yè)供應鏈金融模式的可實操性。究其根本原因,農業(yè)供應鏈金融模式主要通過農業(yè)核心企業(yè)的實力降低中小農業(yè)企業(yè)的信用風險和違約風險,依賴供應鏈的整體協(xié)調性提高企業(yè)信息透明化，并保障交易的穩(wěn)定發(fā)展,從而改善中小農業(yè)企業(yè)融資困境。

國內關于供應鏈金融和中小企業(yè)融資約束的研究中,多數(shù)用實證的方式驗證這種融資約束的存在性,對其原因和影響因素的分析并不全面,中小企業(yè)的融資約束數(shù)據(jù)是否適用于中小農企也有待進一步考證。事實上,信息不對稱和信用風險的疊加效應對于中小農企的影響更為深遠,值得深入研究。

(二)機理分析與研究假設

1.中小農業(yè)企業(yè)融資約束機理分析。融資約束是當企業(yè)對外融資成本過高，使得投資回報與融資成本不成正比，從而限制了企業(yè)對外融資的機會。對外融資渠道主要包括向金融機構的抵押貸款或上市融資,大多數(shù)中小農業(yè)企業(yè)由于農產品加工銷售利潤低，股本總額小,達不到上市準入門檻要求,無法進入證券市場直接融資,只能通過向銀行等金融機構貸款實現(xiàn)間接融資[14]。同時,涉農中小企業(yè)經營不穩(wěn)定、信用風險高、信息披露質量不高,金融機構對其信用評級低,在融資中需要提供相應的質押物實現(xiàn)抵押貸款,而大企業(yè)憑借其商業(yè)信用就能獲得銀行的信用貸款。相較之下,缺乏融資擔保的中小農業(yè)企業(yè)融資難度更大。此外,農產品具有自然和季節(jié)性風險,生產流程簡單,比較利益低，使得中小農業(yè)企業(yè)的融資約束比其他行業(yè)更為嚴峻。中小農業(yè)企業(yè)面臨融資約束的主要因素如圖1所示。

圖1 中小農業(yè)企業(yè)融資約束因素分析

在傳統(tǒng)中小企業(yè)融資中,銀企形成單一的委托-代理關系,信息不對稱程度較高,銀行只能根據(jù)中小企業(yè)披露的部分盈利和負債等財務信息確定貸款利率,易產生“逆向選擇”,迫使穩(wěn)健型的中小企業(yè)退出,高風險的中小企業(yè)進入,提高了銀行的風險概率。根據(jù)信息不對稱理論可知，在商品市場上，掌握充分信息的“代理人”和信息掌握不充分的“委托人”存在逆向選擇和違約風險的可能[14],從而提高融資成本。在借貸市場上,銀行等金融機構為了保證借貸安全,需要根據(jù)中小農業(yè)企業(yè)披露的財務等信息進行信用評估,而披露的信息往往不真實或不全面,使得金融機構只能剔除信息披露質量較低的企業(yè)，或者對中小農業(yè)企業(yè)提出高于大企業(yè)的抵押擔保要求,以彌補潛在的融資風險,無形中加大了中小農業(yè)企業(yè)融資的成本和難度。因此,信息是否對稱是金融機構貸款決策的重要參考,也是中小農業(yè)企業(yè)融資難的主要因素之一。

信用風險即違約風險,是指在信貸中,中小企業(yè)獲得銀行授信后，違背合同改變貸款用途，或者企業(yè)缺乏償還貸款能力而故意違約的行為[3]。融資契約雙方的信息存在“孤島現(xiàn)象”,銀行不可能完全了解借款人的履約能力，以及借款投資項目的風險水平,只能根據(jù)平均風險狀況和盈利能力確定貸款利率,導致資金流向低信用者,致使商業(yè)銀行貸款平均風險提高[15]。銀行面對違約風險高的中小農業(yè)企業(yè)時，最優(yōu)策略是拒絕授信,因此造成了中小企業(yè)融資約束困境。同時,農業(yè)的天然弱質性加劇了中小農企的經營和違約風險,影響其授信能力。國外學者對美國公開上市公司的現(xiàn)金持有量的決定因素研究發(fā)現(xiàn)，信用風險與企業(yè)現(xiàn)金持有量成反比[16],而現(xiàn)金持有量反映了企業(yè)的融資約束程度,因此認為信用風險是影響中小農業(yè)企業(yè)融資約束的另一個重要因素。

2.供應鏈金融緩解融資約束的機理分析。供應鏈金融緩解融資約束的作用機理在于依托農業(yè)產供銷一體化的供應鏈交易背景,降低金融機構與融資企業(yè)間的融資成本、信息不對稱程度和信用風險,幫助中小農業(yè)企業(yè)順利獲得金融資源。供應鏈金融模式下,中小農業(yè)企業(yè)將應收賬款或預購的農產品質押給金融機構,金融機構依托核心企業(yè)的信用擔保或者將農產品交給第三方物流企業(yè)監(jiān)管,將與中小農業(yè)企業(yè)的單方合同關系擴大為多方合作,分散了中小農業(yè)企業(yè)的信用風險,降低了融資成本。譚喻縈等從博弈的角度認為供應鏈金融模式是中小企業(yè)、金融機構、核心企業(yè)多方博弈降低信用風險的惟一均衡決策[17]。

第一,供應鏈金融可以降低融資成本。企業(yè)融資成本屬于交易成本理論范疇,影響交易成本的三要素為資產專用性、交易不確定性和交易頻率[15]。傳統(tǒng)融資下,中小農業(yè)企業(yè)和金融機構很難做到完全理性,在追求自身利益最大化的過程中出現(xiàn)的欺騙、違約等行為必然增加融資成本。而供應鏈金融模式下,金融機構憑借農業(yè)核心企業(yè)的信用擔保對整條供應鏈提供金融服務,降低交易頻率;利用核心企業(yè)掌握中小企業(yè)的財務、信用狀況等信息,快速甄別優(yōu)質企業(yè),降低信用風險的調查成本,提高交易的穩(wěn)定性[18];利用第三方物流企業(yè)控制農產品儲存和質押的權限,在融資中后期監(jiān)控中小農業(yè)企業(yè)的資金使用和還款去向,消除融資資產的不確定性,降低融資管理成本。

第二,供應鏈金融可以實現(xiàn)信息共享。為了保證供應鏈金融整體運營的有效性,核心企業(yè)、第三方物流企業(yè)及中小農業(yè)企業(yè)必須以信息共享為前提，保持穩(wěn)定而長期的合作關系。這就給金融機構傳遞了一種信號，即只要是進入供應鏈中的中小農業(yè)企業(yè)，其信息透明度相對較高。同時,核心企業(yè)、物流企業(yè)和金融機構都會對中小農業(yè)企業(yè)的規(guī)模、償貸能力、資信狀況全面評估,這增強了中小農業(yè)企業(yè)的信息共享程度,極大地提高融資效率。在農業(yè)金融服務中,第三方物流協(xié)助銀行看管農產品等質押物,提供相關信息,改善了銀企的信息不對稱?；蛘咄ㄟ^供應商回購模式以分擔風險、提升流動性溢價[19]。通過供應鏈金融模式可以顯著降低中小企業(yè)的信息不對稱程度，從而提高融資效率[20];融資效率與融資約束成反向變動,也可以初步判斷在供應鏈金融模式下,信息共享程度較高的中小農業(yè)企業(yè)會更快突破融資約束的困境。在貸款前期,農業(yè)核心企業(yè)與中小企業(yè)通過穩(wěn)定合作關系實現(xiàn)利益捆綁,打通信息孤島,憑借自身優(yōu)勢充分掌握中小農業(yè)企業(yè)的經營狀況、財務風險等信息,并以自身信用能力為擔保,提供充足信息給金融機構作為甄別優(yōu)質貸款企業(yè)的依據(jù),規(guī)避逆向選擇問題[21]。

第三,農業(yè)供應鏈金融可以降低融資風險。農業(yè)供應鏈金融本質是通過上下游企業(yè)間信譽共享,將中小農業(yè)企業(yè)的信譽度提高到與核心企業(yè)同等水平,從而降低中小農業(yè)企業(yè)的融資風險,形成可靠的信譽體系[22]。金融機構可以通過核心企業(yè)的信譽及第三方物流企業(yè)對農產品的質押監(jiān)管,監(jiān)督融資企業(yè)的交易信息,嚴格控制信貸資金的用途,防止企業(yè)逃避償貸責任,降低中小農業(yè)企業(yè)的道德風險。國內學者從相反角度證明了企業(yè)的商業(yè)信用可以緩解企業(yè)融資約束,而商業(yè)信用與信用風險成反比，意味著降低信用風險可以改善中小企業(yè)的融資,緩解融資約束[23]。在貸款中后期,核心企業(yè)、物流企業(yè)均可以作為中小農業(yè)企業(yè)的委托人和金融機構的代理人,通過控制整個供應鏈中的金融鏈,監(jiān)控中小農業(yè)企業(yè)的融資資金及使用,最大程度地實現(xiàn)透明化,降低了道德風險的發(fā)生率,提高中小農業(yè)企業(yè)的融資可得率和信用程度，降低由于信息不對稱引發(fā)的風險[24]。

供應鏈金融正是基于供應鏈網絡化特點,實現(xiàn)核心企業(yè)和第三方的多重監(jiān)管以降低中小企業(yè)的融資成本,大大提高融資效率[25]。隨著金融區(qū)塊鏈技術、物聯(lián)網、云計算等廣泛的應用和農業(yè)供應鏈金融信息平臺的使用,農業(yè)中小企業(yè)信用風險問題得到了有效解決[24]?；谝陨戏治?構建本文分析的邏輯框架(見圖2)。

圖2 供應鏈金融緩解中小農業(yè)企業(yè)融資約束機理

本文的研究假設如下:

H1:中小農業(yè)企業(yè)面臨較明顯的融資約束；

H2:中小農業(yè)企業(yè)融資約束受信息不對稱程度影響,即信息不對稱程度越高,中小農業(yè)企業(yè)面臨的融資約束越大,反之則越小；

H3:中小農業(yè)企業(yè)的融資約束受信用風險水平影響,信用風險越大,中小農業(yè)企業(yè)面臨的融資約束越大；

H4:供應鏈金融可以降低中小農業(yè)企業(yè)的信息不對稱程度；

H5:供應鏈金融可以降低中小農業(yè)企業(yè)的信用風險；

H6:供應鏈金融可以緩解中小農業(yè)企業(yè)的融資約束;

H7:供應鏈金融通過降低信息不對稱程度來緩解中小農業(yè)企業(yè)的融資約束;

H8:供應鏈金融通過降低信用風險來緩解中小農業(yè)企業(yè)的融資約束。

二、變量選擇及模型構建

(一)數(shù)據(jù)來源及樣本選擇

本文數(shù)據(jù)來源有兩部分:(1)查詢CSMAR國泰安和RESSET數(shù)據(jù)庫,參照《上市公司行業(yè)分類指引(2012年修訂)》以2012-2018年深圳證券交易所公布的A股農林牧漁業(yè)及與農業(yè)相關的制造業(yè)、零售業(yè)等中小企業(yè)板和創(chuàng)業(yè)板上市公司面板數(shù)據(jù)為研究對象。(2)查詢深圳證券交易所網站公布的中小農業(yè)企業(yè)上市公司信息披露的考評并統(tǒng)計。為了確保數(shù)據(jù)測試的有效性,收集數(shù)據(jù)時剔除同時在主板上市的大型企業(yè);剔除被ST、*ST的公司;剔除財務數(shù)據(jù)不全和信息披露缺失的上市公司;剔除金融類公司;根據(jù)收集數(shù)據(jù)及手動計算并進行排序,剔除嚴重偏離度超過30%以上的異常值[11],最終得到2012年52家、2013年54家、2014年58家、2015年65家、2016年71家、2017年77家、2018年77家，共454家企業(yè)數(shù)據(jù),2 694個樣本觀測值。運用EXEL及SPSS24.0進行數(shù)據(jù)處理和分析。

(二)變量選取

1.主要變量的選取。被解釋變量:用C表示現(xiàn)金持有量的變動額,衡量中小農業(yè)企業(yè)融資約束程度,用當期的貨幣資金及現(xiàn)金等價物相對于上一年的變動額除以當期公司總資產計算得出[12]。

自變量的選取:(1)用CF表示當期現(xiàn)金流量,即用當期經營活動產生的凈現(xiàn)金除以當期的公司總資產計算得出[11]。(2)供應鏈金融發(fā)展水平用S表示,即用企業(yè)的短期貸款和應付票據(jù)之和的均值來表示供應鏈金融發(fā)展水平[23]。短期貸款額代表企業(yè)為了緩解短期資金需求,向金融機構借入的為期一年內的貸款,可以視作中小農業(yè)企業(yè)采用存貨融資和應收賬款融資的兩種供應鏈融資模式的代理變量;應付票據(jù)是采用商業(yè)承兌和銀行承兌匯票,視作中小農業(yè)企業(yè)預付賬款的供應鏈融資模式的代理變量,兩者的加和可以全面反映中小農業(yè)企業(yè)不同供應鏈融資模式的發(fā)展水平。(3)中小農業(yè)企業(yè)的信息不對稱程度選取兩種表示方法:第一,用D表示股票分析師的預測準確度,參考董秀良的做法并做了一些調整[26],D值越大,表明分析師預測準確度越高,信息不對稱程度越小。第二,用I表示信息披露水平,以深圳交易所公布上市企業(yè)信息披露結果為準,分為A、B、C、D四個等級,對應信息披露質量由高到低,信息披露水平越高,中小農業(yè)企業(yè)與貸款銀行的信息不對稱程度越低。(4)中小農業(yè)企業(yè)的信用風險用RK表示,梳理文獻發(fā)現(xiàn)，經典的信用風險度量模型包括信用評級模型、判別模型等?？紤]到該模型的行業(yè)適用性和計算可得性,本文參考史雪明的做法采用巴薩利模型來計算信用風險，計算公式見表1。計算結果稱為巴薩利值,該值越大，表示信用風險越小,反之，則信用風險越大[20]。

2.其他變量選取。其他控制變量主要選取能反映公司規(guī)模、負債、盈利、投資機會等財務數(shù)據(jù),本文使用的所有變量的解釋及計算見表1。

表1 變量解釋及計算

(三)回歸模型構建

1.融資約束基本模型及擴展。受融資約束的中小農業(yè)企業(yè)相對大企業(yè)很難從銀行等金融機構獲得貸款，不得不從企業(yè)內部的現(xiàn)金流中提取資金，累計以作為未來投資和自身發(fā)展的需求，此時，中小農業(yè)企業(yè)會存在一定現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感度。國內外學者進一步驗證了融資約束與現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性存在著正的相關性[10、27]。基于此，本文構建中小農業(yè)企業(yè)融資約束的基本模型為：

模型1: ΔC=β0+β1CF+β2Co+εi，t

Co=δ1GR+δ2SZ+δ3RI+δ4Ro+δ5ΔN+δ6T

(1)

由于中小農業(yè)企業(yè)的信息不對稱程度較大，同時信用風險較高在一定程度上加劇企業(yè)融資約束，為了說明融資約束的影響因素，根據(jù)H2、H3，對模型(1)進行拓展，增加D、I、RK及與現(xiàn)金流CF的交乘項，形成如下擴展模型：

ΔC=β0+β1CF+β2Fi+β3Fi×CF+β4Co+εi，t

F1=D;F2=I;F3=RK;

(2)

為了驗證H1，模型(1)預期β1為正，且顯著，說明中小農業(yè)企業(yè)存在明顯的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性；為了驗證H2、H3，模型(2)當F2=I，預期β3顯著為負；當F3=RK，預期β3顯著為負。

2.信息不對稱程度及信用風險的模型。中小農業(yè)企業(yè)存在較為明顯的信息不對稱及信用風險，導致銀行等金融機構對其信用評分較低，而供應鏈金融模式可以依托核心企業(yè)資信水平，緩解其信息不對稱程度及信用風險。根據(jù)本文變量之間的相關關系，構建和發(fā)展出信用不對稱程度和信用風險的模型如下：

D=β0+β1GR+β2ΔN+β3R+β4T+εi，t

(3)

I=β0+β1GR+β2ΔCE+β3R+β4RI+β5GR+εi，t

(4)

RK=β0+β1ΔN+β2SZ+εi，t

(5)

為了檢驗H4、H5考察供應鏈金融是否可以降低中小農業(yè)企業(yè)的信息不對稱程度及信用風險，在模型(3)～(5)中分別加入衡量供應鏈金融發(fā)展水平的變量S，得到模型(6)～(8)，預期模型(6)～(8)β1顯著為正。公式如下：

D=β0+β1S+β2GR+β3ΔN+β4R0+β5T+εi，t

(6)

I=β0+β1S+β2GR+β3ΔCE+β4Ro+β5RI+β6GR+εi，t

(7)

RK=β0+β1S+β2ΔN+β3SZ+εi，t

(8)

3.供應鏈金融對融資約束的緩解效應模型供應鏈金融通過改善中小農業(yè)企業(yè)的融資和交易環(huán)境，憑借與核心企業(yè)的契約關系提升中小企業(yè)的信用水平，降低信用風險和信息不對稱程度，從而緩解中小農業(yè)企業(yè)的融資約束。在模型(1)的基礎上構建供應鏈金融緩解融資約束的模型(9)，同時為了檢驗供應鏈金融是否通過緩解信息不對稱程度和信用風險來緩解融資約束的效應，參考周卉等的做法[28]，在模型(9)的基礎上增加S×CF×Fi交互項構建緩解效應模型(10)。如下：

ΔC=β0+β1CF+β2S+β3S×CF+β4Co+εi，t

(9)

ΔC=β0+β1CF+β2S+β3S×CF+β4Fi+β5S×CF×Fi+β6Co+εi，tF1=D;F2=I;F3=RK

(10)

為檢驗H6，引入供應鏈金融S與現(xiàn)金流CF的交乘項系數(shù)β3，預期β3為負，說明供應鏈金融能緩解中小農業(yè)企業(yè)融資約束；為檢驗H7，引入信息不對稱程度變量，該變量可以用D和I兩個變量衡量，預期β5顯著為正；為了檢驗H8，引入信用風險變量，用R衡量，預期β5顯著為正。說明信息不對稱程度越高或信用風險越高的企業(yè)，供應鏈金融緩解融資約束效應越明顯。

三、實證結果與分析

(一)描述性統(tǒng)計與相關性分析

1.描述性分析。表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結果,結果表明:不同企業(yè)分析師預測準確度D、信用風險水平RK及信息披露結果I標準差較大,說明不同企業(yè)的信息對稱程度和信用風險都有較大差異,二者變化相似,也反映所選取變量的穩(wěn)健性。公司規(guī)模SZ的標準差為0.8,說明中小農業(yè)企業(yè),相互之間規(guī)模差異不大;資產負債率RI均值為0.32,小于0.5,說明中小農業(yè)企業(yè)的負債能力低,融資需求和能力之間不匹配;資產收益率Ro最小值為1.83,最大值為2.17,表明中小農業(yè)企業(yè)盈利能力相差很多。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計結果

2.變量相關性分析。表3為主要變量的相關性結果分析。結果表明:現(xiàn)金變動、現(xiàn)金流量、供應鏈發(fā)展水平、分析師預測準確度、信息披露水平、信用風險各指標顯著相關;現(xiàn)金流量CF與現(xiàn)金變動ΔC相關系數(shù)顯著為正,可以初步證明假設1的合理性;同時主要變量間的相關系數(shù)<0.5,說明變量之間并無顯著多重共線性。

表3 主要變量相關性分析

(二)回歸結果分析

1.融資約束及其影響因素分析。在回歸式(1)中CF現(xiàn)金流系數(shù)為0.171,且在0.01的水平上顯著,表明中小農業(yè)企業(yè)存在明顯的現(xiàn)金-現(xiàn)金流敏感性,即存在融資約束,且該系數(shù)越大,融資約束程度越高,驗證了H1,這與大多數(shù)學者的研究結果一致。在融資約束影響因素回歸式(2)中,為了解釋現(xiàn)金流CF對融資約束的影響受到信息不對稱程度和信用風險的影響,分別引入表示信息不對稱程度的兩個變量:D和I及與CF的交互項:D*CF/I*CF/RK*CF,回歸結果表明交互項系數(shù)分別為-0.16和-0.345在1%水平上顯著為負,根據(jù)交互項的原理[15]說明D的加入使CF對融資約束的影響力度為:0.153-0.16*D,當D值越小，即預測準確度越低的時候,CF對融資約束的影響力越大;同理,I的加入使CF對融資約束的影響力度為:0.105-0.345*I,I值越小，即企業(yè)信息披露結果越差的時候,CF對融資約束的影響力越大。最終得出結論:中小農業(yè)企業(yè)與銀行的信息對稱程度越高,中小農業(yè)企業(yè)融資約束程度越低,這與姚王信對于科技型中小企業(yè)的回歸分析結果相同,驗證了H2;引入表示信用風險的變量RK及RK與CF的交乘項。結果表明,交乘項系數(shù)為0.230,在1%的水平上顯著為負,說明中小農業(yè)企業(yè)的信息披露質量越低,其融資約束程度越高,反之,融資約束程度越低,驗證了H3。

2.信息不對稱程度、信用風險水平與供應鏈金融?；貧w結果見表4,當引入供應鏈金融發(fā)展水平變量S后,回歸模型(3)～(5)中其他變量的結果顯著未發(fā)生明顯變化,回歸模型(6)～(8)中S的回歸系數(shù)分別為0.153、0.141、0.095,分別在1%、5%、5%的水平上顯著,說明S對被解釋變量D、I、RK有正向的作用。即當供應鏈金融水平提高1%,分析師預測準確度D會提高0.153%,信息披露質量I會提高0.141%,從而降低信息不對稱程度;同理,信用風險水平RK會提高0.095%,從而降低中小企業(yè)的信用風險。因而,中小農業(yè)企業(yè)供應鏈金融發(fā)展水平越高,信息不對稱程度越低,信用風險越小,驗證H4、H5。

表4 融資約束基本模型及影響因素回歸結果

3.供應鏈金融對中小農業(yè)企業(yè)融資約束的緩解效應分析。進一步分析,供應鏈金融對中小農業(yè)企業(yè)是否有緩解作用,這種緩解作用是否可以通過調節(jié)信息不對稱程度和信用風險實現(xiàn)。為了驗證H6,在基本回歸式(1)中引入供應鏈金融發(fā)展水平變量S,及S與CF的交乘項,結果見表5。S*CF的系數(shù)為-0.268,顯著,表明供應鏈金融確實對中小農業(yè)企業(yè)的融資約束有較強的緩解作用。為了驗證H7、H8,在回歸式(9)的基礎上分別引入信息不對稱程度D/I和信用風險RK變量,以及S*CF*D、S*CF*I、S*CF*RK的交互項,通過三者的交互項系數(shù)是否顯著判斷新變量的加入是否具備調節(jié)作用。表6回歸式(10)的結果表明,S*CF*D、S*CF*I的系數(shù)分別為-0.222和-0.662,在1%和10%的水平上顯著為負,說明當引入D和I時,S*CF對融資約束的影響回歸式的斜率分別為0.222和0.662,即D或I的加入對供應鏈金融對融資約束的緩解作用是正向調節(jié),即隨著D/I值變大,這種緩解效應增強,這與周卉等引入盈余管理程度、分析師關注度和股價非同步性衡量企業(yè)信息透明度與供應鏈金融的調節(jié)效應分析結果一致[21]。同理,引入信用風險RK及S*RK*CF的交互項,回歸結果表明S*RK*CF系數(shù)為0.068,在10%的水平上顯著為正,對供應鏈金融的緩解效應有正向調節(jié)作用。最終得出結論:對于信息不對稱程度較大或信用風險較大的中小農業(yè)企業(yè),供應鏈金融的緩解效應更明顯,驗證了H7和H8。

表5 供應鏈金融對信息不對稱程度、信用風險的緩解作用

表6 供應鏈金融緩解效應分析

(三)穩(wěn)健性分析

參照以往研究成果中提供的穩(wěn)健性分析方法,用托賓Q值代替GR,對上述主要回歸模型進行檢驗(限于篇幅,不再報告檢驗結果)。穩(wěn)健性檢驗表明:模型(1)、(3)～(10)的回歸結果無實質性改變,說明本研究結果是穩(wěn)健的。

四、結論及建議

(一)主要結論

本文基于信息不對稱理論分析供應鏈金融對中小農業(yè)企業(yè)融資約束的緩解機理,通過實證研究得出主要結論:(1)中小農業(yè)企業(yè)的融資方式多為向金融機構貸款,由于同金融機構間信息不對稱及本身具有較高的信用風險及融資成本,導致中小農業(yè)企業(yè)面臨較強的融資約束。(2)通過引入供應鏈金融模式可以緩解中小農業(yè)企業(yè)的融資約束。(3)通過降低中小農業(yè)企業(yè)與金融機構間的信息不對稱程度及減小中小農業(yè)企業(yè)的信用風險,供應鏈金融模式能顯著緩解中小農業(yè)企業(yè)的融資約束程度。(4)在收集的數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)信息披露水平整體偏高,披露結果較差的企業(yè)僅占11.1%,對分析結果有一定影響,在引入I分析S對融資約束影響力度變化的回歸分析中,I的加入使得S*CF的系數(shù)出現(xiàn)不顯著的結果,雖然不影響本研究,但是信息披露質量的合理性有待考究,至少可以判斷銀行等金融機構不能單憑借企業(yè)信息披露質量的好壞，判斷該企業(yè)的信用程度以及其是否可以得到貸款等。

(二)相關建議

根據(jù)本文的實證分析,建議從三個方面更好地完善供應鏈金融模式,解決中小農業(yè)企業(yè)的融資約束問題。

1.從國家政策協(xié)調角度。(1)政府需要有效的干預和引導,引入互聯(lián)網、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)技術,創(chuàng)建中小農業(yè)企業(yè)、核心企業(yè)、物流企業(yè)、金融機構的信息共享平臺或協(xié)調機制,具體可以落實到鄉(xiāng)鎮(zhèn)政府、農業(yè)銀行及龍頭企業(yè)共同出資并監(jiān)督管理信息平臺。(2)完善農業(yè)金融貸款制度。通過立法擴大農產品質押范圍,提供標準化的農產品存貨、預付和應收賬款的信息制度,制定中小農業(yè)企業(yè)及農戶的抵押資產評估體系和特定的法律規(guī)章;重新構建信息披露指標的衡量標準和制度,盡量能充分體現(xiàn)中小農業(yè)企業(yè)披露的財務數(shù)據(jù),以降低金融機構的放貸風險。

2.從金融服務創(chuàng)新角度。(1)金融機構要結合中小農業(yè)企業(yè)的特點,大力推進應收和預付賬款融資模式的發(fā)展,創(chuàng)新與農業(yè)企業(yè)利率、盈利能力、還款時限相匹配的金融創(chuàng)新產品,如設置農業(yè)專項借貸項目,評估中小農業(yè)企業(yè)借貸風險;與核心企業(yè)保持長期的戰(zhàn)略合作,激發(fā)其擔保、協(xié)調、監(jiān)管的功能,防止核心企業(yè)和中小農業(yè)企業(yè)聯(lián)合騙貸。(2)通過與保險公司或其他擔保機構合作分散信貸風險;完善金融機構內部的貸款審批體系,嚴控準入資格,利用人民銀行查詢中小農業(yè)企業(yè)和核心企業(yè)的購銷記錄、應收賬款的轉讓、質押等情況,提高一線業(yè)務人員的職業(yè)素養(yǎng),避免操作風險,保障資金的良好流動率。

3.從中小農業(yè)企業(yè)自身管理角度。(1)中小農業(yè)企業(yè)應以龍頭企業(yè)為標桿建立規(guī)范的財務管理制度，以符合金融機構的信貸評估標準;保持與核心企業(yè)的長期穩(wěn)定的合作關系以獲得核心企業(yè)、第三方物流企業(yè)的融資擔保,提升信貸能力。(2)轉變企業(yè)傳統(tǒng)形象,向綠色農業(yè)、有機農業(yè)的政策方向靠攏,堅持產融結合的思想,在農村金融戰(zhàn)略的基礎上，實現(xiàn)“融資+保險+龍頭企業(yè)+中小農業(yè)企業(yè)”協(xié)同發(fā)展的新思路。