■武 龍，楊彥紅

一、引言

融資是影響企業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。在信息不對稱的市場環(huán)境中，銀行為盡可能降低信貸風(fēng)險，往往將上市公司披露的財務(wù)信息及信用評級等“硬”信息作為審批貸款的關(guān)鍵信息（徐忠和鄒傳偉，2010），導(dǎo)致缺乏抵押品及規(guī)范財務(wù)數(shù)據(jù)的企業(yè)陷入融資困境。但在穩(wěn)步提升企業(yè)創(chuàng)新能力及構(gòu)建良性創(chuàng)新生態(tài)循環(huán)的市場進程中，必要的資金支持是企業(yè)創(chuàng)造、發(fā)展的根本動力。因此，提高信貸資源配置效率依然是解決企業(yè)融資難題的關(guān)鍵。為盡可能降低信貸資源錯配發(fā)生率，提高信貸資金的配置效率，需要依靠一定的途徑降低企業(yè)與銀行之間的信息不對稱性。對于傳統(tǒng)“硬”信息存在缺陷的中小企業(yè)而言，如何借助多元途徑讓銀行關(guān)注到企業(yè)經(jīng)營能力及償債能力等“軟”信息（Berger A.N.&Undell，2002），降低銀行信息搜集成本，對促進銀行貸款的可獲得性至關(guān)重要。

已有研究顯示，風(fēng)險投資者的作用超出了銀行等傳統(tǒng)金融中介的范圍，除了會對企業(yè)活動提供直接的資金支持外，還以多種方式影響企業(yè)的經(jīng)營、投資和融資活動。風(fēng)險投資者以豐富的管理經(jīng)驗參與公司招聘等，在吸引高層人力資源、構(gòu)建合理的董事會結(jié)構(gòu)方面能給予有利支持（Yang S.et al.，2020）。此外，風(fēng)險投資機構(gòu)在其業(yè)務(wù)往來中獲得了大量的發(fā)展資源，這對于尚處在發(fā)展初期的企業(yè)尤為重要，尤其是對公司開拓產(chǎn)品市場、獲得競爭優(yōu)勢具有戰(zhàn)略性意義。風(fēng)險投資的加入會增強企業(yè)治理能力，為企業(yè)成長帶來增值服務(wù)，其監(jiān)督職能、聲譽資源和關(guān)系網(wǎng)絡(luò)可以降低信息不對稱程度（胡劉芬和周澤將，2018），緩解融資約束。那么風(fēng)險投資機構(gòu)究竟是通過怎樣的路徑機制將企業(yè)的“軟”信息進一步傳遞給銀行，降低交易成本，促進企業(yè)的銀行貸款可獲得性（包括借款數(shù)量、借款成本、借款期限）？基于此，本文以2009—2019 年度數(shù)據(jù)為樣本進行實證分析，具體回答兩個問題：風(fēng)險投資參與能否提高企業(yè)的銀行貸款可獲得性？風(fēng)險投資參與便利企業(yè)銀行貸款的影響機理如何，是否源于以往研究提及的“治理效應(yīng)”和“認證效應(yīng)”，抑或其他原因？

二、文獻綜述與研究假設(shè)

（一）信息不對稱、風(fēng)險投資與企業(yè)銀行貸款可獲得性

信貸雙方的信息不對稱是影響企業(yè)銀行貸款可獲得性的根本原因。如何借助權(quán)威媒介將企業(yè)的信息傳遞給銀行是緩解信息不對稱問題的關(guān)鍵。作為特殊的股權(quán)投資者，風(fēng)險投資機構(gòu)承擔(dān)著更高的經(jīng)營風(fēng)險，在篩選項目前，會利用自身專業(yè)的咨詢分析能力充分獲取目標(biāo)企業(yè)信息并進行收益分析。因此，風(fēng)險投資機構(gòu)是判斷企業(yè)價值頗具說服力的媒介。

為了實現(xiàn)更高的收益目標(biāo)，風(fēng)險投資機構(gòu)在向企業(yè)注入資金的同時，往往會參與企業(yè)的管理決策，利用自身豐富的投資經(jīng)驗強化對被投資企業(yè)的監(jiān)管，進而提高企業(yè)內(nèi)部治理水平（龍勇等，2010）。此外，風(fēng)險投資者在其復(fù)雜的業(yè)務(wù)活動中積累了多方面的社會網(wǎng)絡(luò)資源，這些多元的關(guān)系資源能夠最大程度地促進被投資企業(yè)資本增值。因此，有風(fēng)險投資參與的公司會向資本市場傳遞企業(yè)經(jīng)營發(fā)展具有潛力、資本增值能力較強的有利信號，提升市場對企業(yè)信息的關(guān)注度。同時，具有風(fēng)險投資參與的企業(yè)往往具備更強地應(yīng)對經(jīng)營風(fēng)險的能力及更低的失信風(fēng)險，更能夠產(chǎn)生企業(yè)被銀行認可的首因效應(yīng)。因此，提出假設(shè)：

H1：限定其他條件，風(fēng)險投資的參與能夠提高企業(yè)的銀行貸款可獲得性，其中貸款的可獲得性包括更多的貸款規(guī)模、更低的貸款成本和更長的貸款期限。

（二）風(fēng)險投資、治理機制與企業(yè)銀行貸款可獲得性

一方面，公司內(nèi)部治理水平能夠反映其經(jīng)營質(zhì)量。治理水平較高的公司其信息披露機制更完善，進而降低企業(yè)與銀行間的信息不對稱。根據(jù)以往文獻，風(fēng)險投資者對被投資企業(yè)的監(jiān)管作用有助于企業(yè)改善內(nèi)部治理水平，提升會計信息質(zhì)量，使公司具備高質(zhì)量的信貸“硬”信息。此外，風(fēng)險投資機構(gòu)的監(jiān)督職能可以幫助企業(yè)建立更為有效的治理結(jié)構(gòu)（Hellmann Thomas&Manju Puri.，2002），進而提高現(xiàn)金股利支付水平，有效抑制管理者對自由現(xiàn)金流的操控動機，提升管理效率。另一方面，風(fēng)險投資追求高風(fēng)險高收益，更注重企業(yè)的長期收益，會積極參與公司治理，利用自身社會網(wǎng)絡(luò)資源為企業(yè)帶來多元化發(fā)展資源（董靜等，2017），降低融資成本（胡劉芬和周澤將，2018）。因此，風(fēng)險投資參與帶來的治理效應(yīng)有助于公司提供高質(zhì)量信息，降低銀企之間的信息不對稱，為企業(yè)帶來信貸融資便利效應(yīng)。據(jù)此，提出假設(shè)：

H2：限定其他條件，風(fēng)險投資參與的公司具有更高的治理水平，且公司治理水平對于風(fēng)險投資的信貸便利效應(yīng)具有中介作用。

（三）風(fēng)險投資、認證機制與企業(yè)銀行貸款可獲得性

為了降低信貸風(fēng)險，銀行在審批企業(yè)貸款申請時，關(guān)注的核心信息就是抵押品及財務(wù)信息質(zhì)量等“硬”信息，而關(guān)于企業(yè)發(fā)展?jié)摿皟攤芰Φ确矫娴摹败洝毙畔⑼鶗驗樾畔⒉灰撰@得或者搜尋成本過高而被忽視。但是企業(yè)可以借助第三方媒介向銀行傳遞關(guān)鍵信息，將自身與其他企業(yè)區(qū)別開來，提高獲得銀行貸款的可能性。

風(fēng)險投資機構(gòu)具有較強的企業(yè)質(zhì)量辨別能力，其參與是對被投資企業(yè)市場價值的認可，因此風(fēng)險投資參與也能作為一種認證信號。一方面，由于融資性質(zhì)的不同，相較于銀行，風(fēng)險投資在選擇被投資目標(biāo)企業(yè)時面臨更大的風(fēng)險，風(fēng)險投資機構(gòu)的事前分析更具有參考性。另一方面，風(fēng)險投資機構(gòu)行業(yè)性質(zhì)的特殊性使其更注重自身的聲譽資本（Megginson & Weiss，1991），尤其是對于高聲譽風(fēng)險投資者而言，其不誠信行為或認證過失都將導(dǎo)致嚴重的經(jīng)濟后果。可見，這一認證信息更具真實性，對于銀行而言，風(fēng)險投資的參與意味著更低的財務(wù)違約風(fēng)險及更高的財務(wù)信息質(zhì)量。

高頻接觸振動產(chǎn)生巨大的垂直力增量，使鋼軌塑變層遭受反復(fù)和快速的錘擊作用，逐漸在鋼軌表面形成明暗相間的波浪形磨耗。當(dāng)有切向力作用的動輪經(jīng)過其上時，瞬間的局部接觸間斷可使動輪積聚起很大的能量，一旦在波浪形的峰部恢復(fù)接觸時，聚合的能量就驟然被釋放出來。

因此，風(fēng)險投資本身具備的認證功能能夠向市場傳遞有利于公司的經(jīng)營質(zhì)量等“軟”信息（Megginson & Weiss，1991），緩解信貸過程中的信息不對稱，進而幫助企業(yè)獲得信貸融資便利。因此，提出以下假設(shè)：

H3a：限定其他條件，風(fēng)險投資持股比例越高，風(fēng)險投資的信貸融資便利效應(yīng)更顯著。

H3b：限定其他條件，參與的風(fēng)險投資家數(shù)越多，風(fēng)險投資的信貸融資便利效應(yīng)更顯著。

（四）風(fēng)險投資、國有產(chǎn)權(quán)機制與企業(yè)銀行貸款可獲得性

在我國信貸市場上，所有制歧視依然存在。國有屬性能向市場傳遞一種貸款風(fēng)險較低的認證信號，企業(yè)往往能夠從國有屬性的關(guān)聯(lián)背景中獲益。相對于非國有風(fēng)險投資，國有背景的風(fēng)險投資具有先天的政治優(yōu)勢，鑒于共同的所有制度，國有背景的風(fēng)險投資機構(gòu)與大型商業(yè)銀行具有更密切的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，對降低民營企業(yè)與銀行之間的信息不對稱程度具有更加積極的作用。因此，具有國有背景風(fēng)險投資機構(gòu)參與的民營企業(yè)能夠在一定程度上彌補其產(chǎn)權(quán)缺陷，向市場傳遞有利信號，更易獲得銀行認可，進而獲得融資便利。因此，提出假設(shè)：

H4：限定其他條件，國有風(fēng)險投資的參與，其信貸融資便利效應(yīng)更顯著；且國有風(fēng)險投資的參與，對民營企業(yè)的信貸融資便利效應(yīng)更顯著。

三、研究設(shè)計

（一）樣本與數(shù)據(jù)

本文選取2009—2019年間全部A股上市公司為初始樣本，剔除ST 公司、金融行業(yè)、IPO 當(dāng)年和主要變量缺失的樣本點，最終得到2575 家上市公司的16120個公司年度觀測值。

風(fēng)險投資的界定：參照吳超鵬等（2012）、武龍（2019）等認定的方法，查詢公司年報披露的前十大股東名單，然后按如下標(biāo)準進行界定：一是若前十大股東名稱中出現(xiàn)“創(chuàng)業(yè)投資”“風(fēng)險投資”和“創(chuàng)業(yè)資本投資”等關(guān)鍵信息，則直接認定為該企業(yè)有風(fēng)險投資參與。二是如未出現(xiàn)上述關(guān)鍵詞，進一步查詢清科私募通數(shù)據(jù)庫及Wind全球企業(yè)信息庫，如果企業(yè)經(jīng)營性質(zhì)為VC或者PE，或者公司經(jīng)營范圍中含有“創(chuàng)業(yè)投資”“風(fēng)險投資”“私募股權(quán)投資”和“種子投資”等關(guān)鍵信息則認定該股東為風(fēng)險投資機構(gòu)。三是若前十大股東名稱中含有“創(chuàng)新投資”等疑似風(fēng)投機構(gòu)信息，則進一步查詢其所在省份的工商管理局網(wǎng)站搜索其主營業(yè)務(wù)信息，若其中包含“創(chuàng)業(yè)投資”或者“風(fēng)險投資”則認定該股東為風(fēng)險投資機構(gòu)。四是若上述步驟均不能證實該股東為風(fēng)險投資機構(gòu)的，則認定為沒有風(fēng)險投資機構(gòu)參與。

風(fēng)險投資數(shù)據(jù)主要來自清科私募通數(shù)據(jù)庫及Wind數(shù)據(jù)庫，其他財務(wù)數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。并對存在異常值的連續(xù)變量進行了上下1%分位的縮尾處理。

（二）模型設(shè)定與相關(guān)變量度量

為檢驗風(fēng)險投資參與對企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響，本文構(gòu)建模型1：

其中，被解釋變量Yi，t為度量企業(yè)銀行貸款可獲得性的3個維度：一是企業(yè)獲得的銀行貸款規(guī)模：借鑒陸正飛等（2008）、武龍（2019）的做法，用以下三種方法度量銀行貸款規(guī)模：Bankloani，t為借款規(guī)模，等于“企業(yè)短期借款與長期借款的和與期初總資產(chǎn)的比值”用以度量借款規(guī)模。SBankloani，t為短期借款規(guī)模，等于企業(yè)當(dāng)年從銀行所獲短期借款與年初總資產(chǎn)的比值；LBankloani，t為新增長期借款規(guī)模，等于企業(yè)當(dāng)年新增長期借款與年初總資產(chǎn)的比值。二是企業(yè)借款成本（Bankcosti，t），借鑒蔣琰（2009）的做法，用“利息總支出與長短期債務(wù)平均值的比值”度量銀行貸款成本。三是企業(yè)長期借款率（Longloanratei，t），用企業(yè)從銀行獲得長期銀行貸款總額與總借款的比值度量。

解釋變量VCi，t用來表示企業(yè)中是否有風(fēng)險投資參與的啞變量，若前十大股東中有風(fēng)險投資參與則為1，否則為0。

控制變量借鑒白俊和連立帥（2012）、李匯東等（2013）等研究，選擇了公司規(guī)模（Sizei，t-1）、托賓Q值（Qi，t-1）、企業(yè)年初總資產(chǎn)報酬率（ROAi，t-1）、企業(yè)年初資產(chǎn)負債率（Levi，t-1）、企業(yè)年初的流動比率（Liquidi，t-1）、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（TATi，t-1）、企業(yè)年初固定資產(chǎn)比率（Tangiblei，t-1）、第一大股東持股比例（Top1ratei，t-1）、經(jīng)營現(xiàn)金流（Cashi，t-1）、行業(yè)（Ind）和年度（Year）。

為檢驗風(fēng)險投資治理機制對企業(yè)銀行貸款可獲得性的中介效應(yīng)，參考溫忠麟等（2004）中介機制檢驗程序，依次檢驗系數(shù)的顯著性，構(gòu)建模型2：

其中，Govi，t為企業(yè)內(nèi)部公司治理水平，借鑒白重恩等（2005）、吳德軍（2016）、嚴若森等（2018）關(guān)于公司治理水平綜合指標(biāo)的設(shè)計，綜合第一大股東持股比例、股權(quán)制衡度（第二大到第十大股東持股比例和與第一大股東持股比例的比值）、是否國有控股（國有控股則為1，否則為0）；董事會特征變量包括獨立董事比例（獨立董事占董事會人數(shù)的比值）、董事會規(guī)模（董事會人數(shù)的自然對數(shù)值）、董事會會議次數(shù)（董事會會議次數(shù)的自然對數(shù)值）、董事長與總經(jīng)理是否兩職合一（兩職合一則為1，否則為0）、兩權(quán)分離度、高管持股比例（高管持股數(shù)量/總股本）共9個公司治理變量，反映公司治理水平。采用主成分分析法，尋找上述9 個公司治理變量的線性組合。在進行主成分分析法降維時，采用KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，其中KMO值大于0.6，Bartlett 球形度檢驗 P 值為0，說明各變量間的相關(guān)性較強，適用于進行主成分分析法。由主成分分析法因子累計貢獻率的結(jié)果，特征根大于1的前四大主成分累計貢獻率達73%，因此提取了四大主成分。接著對各變量標(biāo)準化處理，構(gòu)建公司治理水平指數(shù)。其余變量定義與模型1相同。

表1 變量選取及定義

為檢驗風(fēng)險投資認證機制、國有產(chǎn)權(quán)效應(yīng)機制對企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響，構(gòu)建如下模型3，即式（5）和式（6）用以檢驗假設(shè)3，模型4，即式（7）用以檢驗假設(shè)4：

其 中 ，VCsharei，t為 風(fēng) 險 投 資 持 股 比 例 ，VCvoli，t為同一企業(yè)所參與的風(fēng)險投資家數(shù)，VCsoei，t為國有風(fēng)險投資啞變量，若風(fēng)投機構(gòu)的合伙人或股東中有中央或地方國資委、地方政府、發(fā)改委和科技部等部委，認定為國有風(fēng)險投資機構(gòu)，只要有國有風(fēng)險投資參與則VCsoei，t取值為1，否則為0，其余變量定義與模型1 相同。相關(guān)變量的具體定義如表1所示。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表2 是全樣本描述性統(tǒng)計，表3 將樣本按是否具有風(fēng)險投資背景進行分組分析：對比被解釋變量發(fā)現(xiàn)，相較于沒有風(fēng)險投資參與的企業(yè)，有風(fēng)險投資背景的企業(yè)銀行貸款規(guī)模、新增短期借款和新增長期借款均有所提高，借款成本比沒有風(fēng)險投資參與的公司低出0.48%，長期借款比率占比高出1%，充分表明風(fēng)險投資的參與能夠促進企業(yè)銀行貸款的可獲得性。分析解釋變量知風(fēng)險投資機構(gòu)在上市公司內(nèi)部平均持股比例僅為6.64%，表明風(fēng)險投資能夠為企業(yè)提供資金有限，銀行依然是我國企業(yè)當(dāng)前融資的主要渠道。分析中介變量發(fā)現(xiàn)，具有風(fēng)險投資背景的公司治理水平均值為-0.09，表明當(dāng)前我國上市公司內(nèi)部治理整體水平依然偏低。控制變量中通過對比發(fā)現(xiàn)具有風(fēng)險投資背景的企業(yè)公司規(guī)模更大、資產(chǎn)負債率較高，但固定資產(chǎn)比率及經(jīng)營現(xiàn)金流等指標(biāo)較低。

表2 變量描述性統(tǒng)計

（二）風(fēng)險投資背景對企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響檢驗

從借款規(guī)模、借款成本及借款期限三個方面檢驗風(fēng)險投資對企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響，結(jié)果如表4所示。從對銀行貸款規(guī)模的影響看，列（1）—（3）中VCi，t的系數(shù)顯著為正，即具有風(fēng)險投資背景的企業(yè)獲得的短期借款和新增長期借款均顯著有所提高，但對短期借款的促進作用更強。從借款成本看，第（4）列風(fēng)險投資的參與使企業(yè)銀行貸款成本降低了0.72%（1%水平顯著）。從長期借款率看，第（5）列VCi，t的系數(shù)顯著為正，整體而言風(fēng)險投資的參與能夠有效提高被投企業(yè)的長期借款率。

（三）治理水平對風(fēng)險投資與企業(yè)銀行貸款可獲得性的中介機制檢驗

通過模型（2）來驗證上市公司治理水平對風(fēng)險投資機構(gòu)與企業(yè)銀行貸款可獲得性的中介效應(yīng)，回歸結(jié)果見表5。表5第（1）列的回歸結(jié)果表明風(fēng)險投資（VCi，t）對治理水平（Govi，t）的影響系數(shù)α1 并不顯著但仍具有促進作用。列（2）—（6）的結(jié)果表明治理水平（Govi，t）對企業(yè)銀行貸款可獲得性指標(biāo)Yi，t的影響系數(shù)θ2作用并不顯著。因此，根據(jù)溫忠麟和葉寶娟（2014）的方法檢驗是否存在間接中介效應(yīng)。采用Bootstrap 檢驗中介效應(yīng)，檢驗結(jié)果中系數(shù)bs1的置信區(qū)間包含有0，說明中介效應(yīng)機制不成立。因此，公司治理機制對風(fēng)險投資便利效應(yīng)的中介效應(yīng)并不存在。這一結(jié)果與假設(shè)H2的結(jié)果并不一致，可能的原因有：而在較低的持股比例下（根據(jù)表3可知），風(fēng)險投資機構(gòu)對公司的監(jiān)管治理作用有限，不能顯著提高上市公司內(nèi)部治理水平，因而并不能夠有效緩解企業(yè)與市場之間的信息不對稱程度。

表3 按風(fēng)險投資背景分組的描述性統(tǒng)計分析

（四）不同特征的風(fēng)險投資機構(gòu)對企業(yè)銀行貸款可獲得性的作用差異分析

進一步從風(fēng)投持股比例、風(fēng)險投資參與家數(shù)及國有風(fēng)險投資背景等不同特征驗證風(fēng)險投資的認證效應(yīng)、國有產(chǎn)權(quán)效應(yīng)對企業(yè)銀行貸款可獲得性的作用效果。模型3 式（5）和式（6）的回歸結(jié)果報告于表6。結(jié)果表明風(fēng)險投資持股比例對企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響并不顯著，風(fēng)險投資參與家數(shù)對銀行貸款規(guī)模及短期借款規(guī)模一定的促進作用（10%的顯著水平），但對借款成本及長期借款率的作用效果不顯著?？赡苁且驗樯鲜泄緝?nèi)部具有較為成熟的經(jīng)營運作體系，加之風(fēng)險投資機構(gòu)的持股比例較低，風(fēng)險投資參與所承擔(dān)的運營風(fēng)險較低，因而為企業(yè)帶來的監(jiān)督和增值服務(wù)有限，風(fēng)險投資機構(gòu)更關(guān)注是否能夠順利退出及退出時的投資收益。此時認證效應(yīng)并不能充分發(fā)揮作用，不能有效緩解企業(yè)與外部資金持有者之間的信息不對稱問題。與國有企業(yè)相比，國有背景風(fēng)險投資對民營企業(yè)銀行貸款規(guī)模的促進作用更強，借款成本顯著降低1.09%，長期借款率提高了1.39%。其對國有企業(yè)新增長期借款規(guī)模也具有一定程度的促進作用（10%的顯著性水平），而這一特性是國有企業(yè)本身就具備的信貸優(yōu)勢（方軍雄，2007）。據(jù)此，假設(shè)4 得到驗證。值得注意的是，國有風(fēng)險投資對民營企業(yè)和國有企業(yè)信貸便利效應(yīng)的促進程度明顯高于表4 整體風(fēng)險投資背景對其的影響，與本文觀點相符。

表4 風(fēng)險投資背景對企業(yè)銀行借款可獲得性影響檢驗

五、內(nèi)生性問題與穩(wěn)健性檢驗①限于篇幅，結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/h2>

銀行貸款可獲得性高的企業(yè)往往具備較高的公司質(zhì)量，更易獲得風(fēng)險投資的關(guān)注，因此，可能存在反向因果的內(nèi)生性問題。為降低樣本選擇偏誤帶來的內(nèi)生性問題，借鑒胡劉芬和周澤將（2018）采用PSM 傾向得分匹配法，按照公司規(guī)模（Sizei，t-1）、財務(wù)風(fēng)險（Levi，t-1）、盈利能力（ROAi，t-1）、成長性（Qi，t-1）、行業(yè)及年度因素，為有風(fēng)險投資背景的公司樣本進行1∶1匹配公司，最終在5574 家風(fēng)險投資機構(gòu)成功匹配成功的有5571 家，用最終得到的11142 個樣本重新回歸，結(jié)果與表（4）—表（6）保持一致。

此外，參照吳超鵬等（2012）的方法選擇公司所在省份的風(fēng)險投資機構(gòu)密度（VCdensityi，t-1）作為工具變量，用二階段回歸法（2SLS）進一步檢驗。風(fēng)險投資機構(gòu)密度能在極大程度上影響風(fēng)險投資機構(gòu)進入企業(yè)的概率，但基本上不會影響企業(yè)財務(wù)決策的合理性，滿足作為工具變量的條件。采用工具變量法的回歸結(jié)果依然表明具有風(fēng)險投資背景的企業(yè)具有更高的企業(yè)銀行貸款可獲得性。

表5 治理水平對風(fēng)險投資信貸便利效應(yīng)中介效應(yīng)依次回歸分析

六、結(jié)論與啟示

本文以2009—2019 年間16120 個公司年度樣本數(shù)據(jù)，研究了風(fēng)險投資參與對企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險投資參與能夠顯著促進企業(yè)的銀行貸款可獲得性。進一步研究其作用機制發(fā)現(xiàn)，不同特征的風(fēng)險投資對企業(yè)銀行貸款可獲得性的影響存在差異。具體而言，風(fēng)險投資治理機制的中介效應(yīng)及認證機制未得到驗證，即風(fēng)險投資的認證機制及治理機制并不能對企業(yè)的銀行貸款可得性產(chǎn)生顯著的影響。但在國有產(chǎn)權(quán)機制下，國有風(fēng)險投資能夠在民營企業(yè)中發(fā)揮產(chǎn)權(quán)互補效應(yīng)，顯著促進民營企業(yè)的銀行貸款可獲得性，即具有國有風(fēng)險投資背景的民營企業(yè)能夠獲得更多的銀行貸款規(guī)模、更低的借款成本、更高的長期借款率。通過PSM傾向得分匹配法及工具變量法解決樣本選擇偏誤可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題之后，實證回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

上述結(jié)論具有一定的現(xiàn)實啟示：第一，企業(yè)在經(jīng)營發(fā)展中應(yīng)充分利用地域資源稟賦，建立發(fā)展比較優(yōu)勢，切實注重“質(zhì)”與“量”的雙平衡，努力提高自身“硬”信息質(zhì)量，也要善于借助多元途徑向市場傳達可靠的“軟”信息，以盡可能緩解由于信息不對稱帶來的融資難題。第二，對于民營企業(yè)而言，即便當(dāng)前市場化程度提高，民營企業(yè)依然處于融資門檻高而獲批借款規(guī)模少的融資困境，是制約民營企業(yè)發(fā)展的重要因素。民營企業(yè)更應(yīng)該全面看待國有風(fēng)險投資，結(jié)合企業(yè)發(fā)展階段適時引入適合的風(fēng)險投資種類，增強自身在信貸融資市場的競爭優(yōu)勢。第三，銀行貸款依然是我國大部分企業(yè)尤其是民營企業(yè)融資的主要渠道，銀行作為掌握借款資源的重要職能部門，是配置信貸資金的主要力量，需要全面客觀識別企業(yè)“軟”信息，以最大程度發(fā)揮信貸資源的杠桿調(diào)控價值。第四，由風(fēng)險投資機構(gòu)密度的數(shù)據(jù)樣本發(fā)現(xiàn)風(fēng)險投資機構(gòu)具有一定的區(qū)域聚集特征，主要集中在廣東、浙江、北京、上海等市場化水平高的省份。地方政府應(yīng)規(guī)范風(fēng)險投資行業(yè)的發(fā)展環(huán)境，適時提供政策支持，為促進風(fēng)險投資發(fā)展提供一個透明健全的市場空間，這有助于推動構(gòu)建健康、高效的企業(yè)融資環(huán)境。第五，國有風(fēng)險投資能夠顯著提高民營企業(yè)銀行貸款可獲得性，突破了對以往國有風(fēng)險投資“無效觀”的認識。國有風(fēng)險投資是否能夠糾正市場信號偏差，促進信貸市場良性運轉(zhuǎn)，優(yōu)化融資決策，甚至有助于宏觀經(jīng)濟調(diào)控？這是未來值得進一步探索的。

表6 不同特征的風(fēng)險投資機構(gòu)對企業(yè)銀行借款可獲得性的影響檢驗