○重慶工商大學 楊于圍

目前，我國經(jīng)濟已由高速增長階段轉向高質(zhì)量發(fā)展階段，要實現(xiàn)經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展，既需要金融資源的優(yōu)化配置，也需要金融服務實體經(jīng)濟功能的有效發(fā)揮。近年來，中國金融體系“由實轉虛”，大量資本注入金融市場，增加了金融風險的可能性。同時由于我國市場化經(jīng)濟制度的特殊性，商業(yè)銀行一直處于金融體系的核心地位，雖經(jīng)過多次市場化改革，其數(shù)量和規(guī)模不斷擴大，但整體發(fā)展仍然滯后，政府通過直接或間接的資金干預，帶來了市場利率管制、政府干預信貸決策和資本項目管制并存現(xiàn)象。有關數(shù)據(jù)顯示，過去十年時間里，民營企業(yè)獲得的銀行貸款數(shù)量不足20%，超過80%的銀行貸款流向大型國有企業(yè)。即不同所有制和規(guī)模的企業(yè)融資能力差距較大，說明我國金融市場資源扭曲導致了金融錯配現(xiàn)象的出現(xiàn)。

根據(jù)經(jīng)典的MM理論，金融錯配加劇了信息不對稱程度，使得外部信息使用者難以正確評估企業(yè)經(jīng)營狀況，增加了資金安全的風險溢價，導致企業(yè)成本顯著提高，債務違約風險進一步增大[1]。同時企業(yè)管理層為緩解金融錯配帶來的資金壓力，會采取盈余緊縮的策略降低公司盈余波動程度，導致公司股價波動變大、經(jīng)營風險增加。因此，深入探討金融錯配對企業(yè)債務違約風險的影響，為深化供給側結構性改革、促進金融體制發(fā)展以及中國經(jīng)濟健康運行有重要作用。

已有金融錯配成因研究主要基于宏觀和微觀兩個視角。宏觀角度上，鐘騰和汪昌云(2017)基于股票市場規(guī)模、銀行業(yè)規(guī)模和銀行業(yè)市場化三個維度構建了金融發(fā)展水平評價體系；再通過比較不同融資方式，證明股票市場發(fā)展能影響企業(yè)創(chuàng)新，主要是通過緩解外部融資約束促進高科技企業(yè)的創(chuàng)新產(chǎn)出[2]。但李曉龍與冉光和(2018)認為金融會顯著抑制企業(yè)技術創(chuàng)新活動，加劇資本扭曲并抑制創(chuàng)新效率[3]。微觀角度上，康志勇(2014)認為雖然金融市場的快速發(fā)展解決了一部分企業(yè)融資難問題，卻加劇了金融錯配現(xiàn)象發(fā)生，導致無法充分發(fā)揮其對企業(yè)創(chuàng)新的促進作用[4]?？梢?，很少有文獻展開金融錯配和企業(yè)債務違約風險的關系研究。

一、理論框架與研究假說

(一)金融錯配與債務違約風險

由于中國經(jīng)濟體制的特殊性，形成了以商業(yè)銀行為中心的金融體系，在經(jīng)濟不斷發(fā)展與改革進程中，金融市場暴露出“雙軌制”并存問題。在我國金融體系建立初期，政府憑借其政治優(yōu)勢，給予國有企業(yè)更多的金融支持，從而形成了非國有企業(yè)的歧視，加之國有企業(yè)自有規(guī)模和資金遠優(yōu)于非國有企業(yè)，使得大部分國有企業(yè)和非國有企業(yè)間的差距增大。這種“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”在我國金融市場中愈演愈烈，不僅割裂了金融市場完整性和整體性，也將國有企業(yè)與政府主導的銀行體系捆綁起來，將中小企業(yè)隔離在體系之外，加劇了非國有企業(yè)的融資約束，使得大批企業(yè)無款可貸，催生民間借貸市場形成。這種歧視導致金融體系因其所有制和規(guī)模的不同被劃分為差異融資等級，形成金融錯配問題，據(jù)此提出假設H1：

H1：金融錯配程度越高，企業(yè)債務違約風險越高。

(二)金融錯配對企業(yè)債務違約風險影響的路徑分析

1.金融關聯(lián)。金融錯配對企業(yè)發(fā)展有復雜影響，金融錯配加劇了企業(yè)信息不對稱，導致企業(yè)資本成本增加，使企業(yè)債務違約風險加大，與政府保持密切金融關聯(lián)的企業(yè)享有政治優(yōu)勢，在政府作為企業(yè)隱形擔保人的前提下，籌措資金的阻力變小且易籌到資金；相反，沒有良好金融關聯(lián)的企業(yè)則在籌集資金方面會遭到更大的融資約束，增加資本成本加劇其債務違約風險。基于上述分析，提出假設H2：

H2：金融關聯(lián)能緩解金融錯配，從而降低企業(yè)債務違約風險。

2.政策扭曲。在中國資本市場中，不同產(chǎn)權性質(zhì)的企業(yè)獲取資源的能力和成本存在差異，形成政策扭曲。銀行更愿意為國有企業(yè)提供利率更低、規(guī)模更大的貸款資金，且限制性條款更少；相對于非國有企業(yè)，國有企業(yè)融資約束小，資源錯配程度低。在以政府為中心的GDP考核體系下，相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)憑借天生“資歷”，得到更多的資源和機會，這種本身的天然特征使其面臨較低的金融錯配。因此，相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的金融錯配程度越低，其債務違約風險越低?；谏鲜龇治觯岢黾僭OH3：

H3：相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的金融錯配程度較低，其債務違約風險也低。

二、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2012—2020年我國A股全部的上市企業(yè)為研究樣本，并作以下處理。①剔除金融類上市企業(yè)；②剔除所有ST、*ST 等經(jīng)營狀況異常的樣本；③剔除研究期間有數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)樣本。根據(jù)以上標準，共得到7619個觀測值。為避免極端值對數(shù)據(jù)處理結果產(chǎn)生不利影響，對所有連續(xù)變量采取縮尾(Winsorize)處理。本文除使用企業(yè)年度固定效應模型進行回歸外，還對企業(yè)層面的標準誤差進行聚類。研究數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

1.金融錯配。本文借鑒邵挺(2010)[5]的研究，將企業(yè)金融錯配度用其資金成本對平均資金成本的偏離程度來反映，即通過企業(yè)利率(利息支出除以扣除應付賬款的負債)與所在行業(yè)平均利率比值計算金融錯配程度，再根據(jù)中位數(shù)，將其劃分為兩組，大于中位數(shù)的賦值為1，否則為0。

2.債務違約風險。本文的被解釋變量為企業(yè)債務違約風險，借鑒徐玉德等(2011)[6]的度量方法，選用Zscore表示企業(yè)債務違約風險，通過運營資金、留存收益、息稅前利潤、權益價值以及銷售收入五個方面，對企業(yè)債務違約風險進行度量。具體如公式所示。

Zscore=1.2×(運營資金/資產(chǎn)總額)+1.4×(留存收益/資產(chǎn)總額)+3.3×(息稅前利潤/資產(chǎn)總額)+0.6×(權益的價值/負債的價值)+(銷售收入/資產(chǎn)總額)

計算所得Zscore的值越大，說明企業(yè)所面臨的債務違約風險越低。

3.金融關聯(lián)。金融關聯(lián)選用銀企關系來衡量，參考翟勝寶等(2014)[7]的研究，利用聘任具有銀行背景的人員擔任高管、企業(yè)持有銀行的股份以及銀行持有企業(yè)的股份三種形式建立關系。①BCB：銀行持有企業(yè)股份取值為1，否則為0；②BVE：企業(yè)持有銀行股份取值為1，否則為0；③BCM：高管具有銀行背景取值為1，否則為0；④BC：具有上述三種情況之一的取值為1，否則為0。本文使用BC變量來衡量銀企關系。

4.政策扭曲。政策扭曲用企業(yè)產(chǎn)權性質(zhì)來衡量，如果企業(yè)為國有控股，則認為該企業(yè)屬于國有企業(yè)(賦值為1)，否則非國有(賦值為0)。

5.其他變量。借鑒相關學者研究，在模型中還加入控制變量，企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)成長性(Growth)、營業(yè)凈利率(OPAT)、稅前營業(yè)利率(EOPAT)、資本密集度(Intensity)、企業(yè)規(guī)模(Size)、總貸款率(LoanR)、資產(chǎn)負責率(Lev)。本文主要變量的定義與說明，如表1所示。

表1 變量定義表

(三)模型設計

為檢驗假設H1，設立回歸模型(1)：

Zscoreit=β0+β1FMit+γControlsit+αi+δt+εit

(1)

其中，Zscoreit為債務違約風險系數(shù)，F(xiàn)Mit表示金融錯配，Controlsit為相應的控制變量。αi表示企業(yè)固定效應，δt表示年度固定效應，εit為殘差項。

為檢驗假設H2，設立回歸模型(2)：

Zscoreit=β0+β1FMitBCit+γControlsit+αi+δt+εit

(2)

在模型(1)的基礎上，加入FMit與BCit的交乘項來檢驗調(diào)節(jié)效應，在其他變量不變的情況下，β1的系數(shù)為負則表明銀企關系能緩解金融錯配所導致的債務違約風險。值得注意的是，當同時固定企業(yè)個體固定效應和年份固定效應時，F(xiàn)Mit和BCit將會被其吸收，此時二者在模型中不再單獨出現(xiàn)。

三、實證分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

從表2可以看出，債務違約風險系數(shù)(Zscore)的均值和標準差分別為0.043和0.696，金融錯配(FM)均值和標準差分別為0.671和0.470。表明債務違約風險系數(shù)(Zscore)和金融錯配(FM)的指標值分布離散程度較大。

表2 變量的描述性統(tǒng)計表

(二)回歸結果

1.基準回歸結果。采用模型(1)對假設H1進行OLS回歸檢驗，結果如表3所示，表3中列(1)為不加入控制變量，僅考慮金融錯配對企業(yè)債務違約風險的影響?？梢钥吹浇鹑阱e配(FM)的系數(shù)為0.0248且在10%水平上顯著，表明企業(yè)金融錯配程度越高，債務違約的風險越大；列(2)為加入影響債務違約風險控制變量后的回歸結果，金融錯配系數(shù)為0.0445，相較于列(1)不僅數(shù)值變大且顯著性有所提高，在1%的水平上顯著。由此可得出結論，金融錯配程度會加劇企業(yè)債務違約風險，假設H1得證。

表3 基準回歸結果

2.金融關聯(lián)回歸結果。由表4中第(1)、(2)列可知，金融錯配與金融關聯(lián)的交乘項系數(shù)(FM×BC)均顯著為負。其中，列(1)為不加入控制變量的回歸結果，交乘項系數(shù)為-0.1097且在1%的水平上顯著；列(2)為加入影響企業(yè)債務違約風險的控制變量后的回歸結果，交乘項系數(shù)為-0.0392，且在5%的水平上顯著。結果表明，金融關聯(lián)在金融錯配與企業(yè)債務違約風險之間起著反向調(diào)節(jié)作用，即緩解了企業(yè)金融錯配程度，降低了融資約束水平，使其債務違約風險變小。

表4 金融關聯(lián)回歸結果

(三)穩(wěn)健性檢驗

為了保證以上結論的穩(wěn)健性，本文選用以下方法進行穩(wěn)健性檢驗：①替換主要解釋變量，參考韓珣(2020)[8]的方法，采用企業(yè)資金使用成本替換所在行業(yè)平均資金使用成本的偏離程度，其他變量不變；②替換被解釋變量的方法，用企業(yè)信用評級來測度企業(yè)債務違約風險，其他變量不變。通過以上回歸分析發(fā)現(xiàn)各解釋變量的系數(shù)和顯著性并未發(fā)生改變，由此說明，前文結論具有可靠性和穩(wěn)健性。

(四)進一步分析

前文實證結果已證實，金融錯配程度越高，企業(yè)債務違約風險越大，其影響機制還有待深化。本文從政策扭曲視角，將樣本分為國有和非國有兩組來繼續(xù)探究其影響機制。

由表5的第(1)列可知，國有企業(yè)金融錯配程度和債務違約風險呈正相關關系，但不顯著；由(2)列可知，非國有企業(yè)金融錯配系數(shù)為0.1028，且在1%水平上顯著相關，相較于表3列(2)基準回歸系數(shù)有所增大。結果表明，相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)的金融錯配程度更高，其債務違約風險也更大。而非國有企業(yè)在資源獲取能力和成本上處于劣勢，加劇其債務違約風險，故假設H3得證。

表5 政策扭曲的檢驗

四、結論與建議

1.主要結論。①企業(yè)金融錯配程度越高，債務違約風險越高。②良好的金融關聯(lián)能緩解金融錯配程度，降低其債務違約風險。由于中國特殊的市場化經(jīng)濟體制，“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”并存，擁有密切金融關聯(lián)的企業(yè)在很大程度上緩解了融資約束，降低了債務違約風險。③政策扭曲導致非國有企業(yè)在資源獲取能力和成本上不占優(yōu)勢，從而導致金融錯配對非國有企業(yè)債務違約風險的促進作用比國有企業(yè)更顯著。

2.政策建議。一是進一步推進金融體系改革，充分重視金融資源不合理配置問題的影響，減少金融體系中“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”，緩解制度性金融錯配，嚴格把控地方政府為支持國有企業(yè)而對銀行信貸進行的干預，減少非國有企業(yè)低效率貸款的發(fā)生率，為有發(fā)展前景的企業(yè)提供機會，促進金融資源有效合理地配置。二是企業(yè)要通過吸引投資者投資、發(fā)揮外部融資優(yōu)勢，降低企業(yè)資金風險，從而降低企業(yè)融資約束，完善企業(yè)各項融資約束指標標準，并實時關注企業(yè)外部環(huán)境的相應宏觀經(jīng)濟活動。