桑來才 山東黃金礦業(yè)（萊州）有限公司三山島金礦

一、研究數(shù)據(jù)與研究設(shè)計(jì)

（一）研究數(shù)據(jù)

通過對(duì)大數(shù)據(jù)的微觀商業(yè)銀行信用統(tǒng)計(jì)，我們將深入研究政策變化對(duì)小企業(yè)的金融機(jī)構(gòu)借貸成本費(fèi)用的作用。研究成果發(fā)現(xiàn)，由于政策變化使得金融機(jī)構(gòu)的借貸成本費(fèi)用上漲，并使從中小型商業(yè)銀行借貸的金融機(jī)構(gòu)成本費(fèi)用上漲更多。從研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，由于政策變數(shù)增多對(duì)受政府各種因素限制較大的民企，如中小公司、私企等的商業(yè)銀行貸款成本費(fèi)用的作用尤其突出。進(jìn)而，對(duì)金融機(jī)構(gòu)的金融借貸企業(yè)違約經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn)，由于政策變數(shù)增多，金融機(jī)構(gòu)的借貸企業(yè)違約經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)反而減少了。這就意味著，由于政策變數(shù)的增多造成了商業(yè)銀行可以選取風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)更低的信用，從而滿足審慎性行為。

本篇研究數(shù)據(jù)主要來源于中國某發(fā)達(dá)省區(qū)各個(gè)縣級(jí)市商業(yè)機(jī)構(gòu)的公司貸款數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)計(jì)樣品在地理公司種類、金融機(jī)構(gòu)類別等領(lǐng)域都具備了很好的特色。首先，樣品中企業(yè)機(jī)構(gòu)及所屬縣級(jí)市均覆蓋了全國國民經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平先進(jìn)、一般、較差的地區(qū)，在地方區(qū)域上也具備了較強(qiáng)優(yōu)勢(shì)。再次，統(tǒng)計(jì)樣品中包含了各縣級(jí)市現(xiàn)有的較大企業(yè)、股份制金融機(jī)構(gòu)、都市企業(yè)、鄉(xiāng)村企業(yè)等多家機(jī)構(gòu)及各類公司的詳細(xì)放貸情況，時(shí)間跨度為從2015 年至2020 年。最后，在統(tǒng)計(jì)指標(biāo)領(lǐng)域方面，主要分為放貸銀行信息、企業(yè)特點(diǎn)信息內(nèi)容（企業(yè)、類別、時(shí)間、企業(yè)等）、放貸特征信息（貸款利率、類型時(shí)間、企業(yè)等）。由于全文統(tǒng)計(jì)中的每筆中小企業(yè)信貸投放日期都準(zhǔn)確到了當(dāng)日。所以，下文在實(shí)證數(shù)據(jù)分析中采用的都是月度的經(jīng)貸及政策風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。

（二）變量界定

1.企業(yè)貸款成本

本文沿用了已有文章的方法（尹志超等，2015；宋全云等，2016；Francis et al.，2014），采用了信貸利息上浮幅度作為對(duì)信貸成本的度量，具體定義如下：

貸款利息的浮動(dòng)幅度范圍=（借貸利息－借貸基準(zhǔn)費(fèi)率）/借貸基準(zhǔn)費(fèi)率

考慮到實(shí)證性與分析結(jié)果的穩(wěn)定性，本文在穩(wěn)健率檢驗(yàn)中進(jìn)一步采用了貸款收益率為被解釋變量，開展了理論研究與實(shí)驗(yàn)分析。

2.其他控制變量

本文將在模型中加入以下的控制變量：①企業(yè)特征變量。企業(yè)特征變量主要涉及企業(yè)的年齡、注冊(cè)類型、規(guī)模屬性、行業(yè)性質(zhì)等。其中，按業(yè)務(wù)種類劃分為國家、集體所有、私營、有限責(zé)任公司、股份、外資、合作企業(yè)和其他；按企業(yè)規(guī)模屬性劃分大公司、中型企業(yè)和小微型。企業(yè)產(chǎn)品的定義，則按照制造業(yè)和數(shù)字化部、全國統(tǒng)計(jì)分析局、開發(fā)改造委和財(cái)政廳聯(lián)合制定的《中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定》，并在回歸時(shí)采用行業(yè)虛擬數(shù)據(jù)的方式加以控制。②貸特征變量。信貸特征變量主要涉及信貸的數(shù)量、時(shí)間、擔(dān)保形式等。其中，信貸規(guī)模通過的信貸絕對(duì)比例的對(duì)數(shù)方式進(jìn)行計(jì)算。將貸款按信貸周期分成短期貸款與長期債券，以長期應(yīng)付款為基準(zhǔn)組；信貸擔(dān)保形式主要包括傳統(tǒng)信貸、抵押、質(zhì)押、再擔(dān)保、票據(jù)貼現(xiàn)等多種形式，以抵押融資為主要基準(zhǔn)組。③地區(qū)的宏觀數(shù)據(jù)。地區(qū)宏觀層面的主要涉及了在地級(jí)市中的第一、第二大產(chǎn)業(yè)所占比以及該市平均GDP 增速。同時(shí)考慮到在各個(gè)地方的政府借貸水平上所出現(xiàn)的差別，在回歸中也限制了該市固定效用。④貨幣政策變量。由于貨幣政策調(diào)控因素是制約商業(yè)銀行信貸供給的最主要變量，所以我們又增加了規(guī)定存款準(zhǔn)備金率和一年期貸款標(biāo)準(zhǔn)率，來調(diào)節(jié)貨幣政策的波動(dòng)。

（三）研究設(shè)計(jì)

本文的研究人員認(rèn)為當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大時(shí)，公司貸款成本增加。因此，在本文構(gòu)建以下的回歸模式：

這里，因變量Spreadit 代表了中小企業(yè)借款人的信貸利息上浮程度，其數(shù)值大小代表的是中小企業(yè)信貸成本的水平。而EPU 則代表了經(jīng)濟(jì)政策風(fēng)險(xiǎn)，在這里使用的是最滯后一期的企業(yè)經(jīng)濟(jì)政策風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)，以解決其內(nèi)生性問題。為了方便對(duì)結(jié)果統(tǒng)計(jì)，研究中我們把Baker et al.（2016）的政策不確定性指標(biāo)除以100。Control 代表其他風(fēng)險(xiǎn)控制變數(shù)，包含1）公司特性變數(shù)：規(guī)模屬性、注冊(cè)類別；2）商業(yè)銀行特性變數(shù)：商業(yè)銀行規(guī)模屬性；3）個(gè)人信貸特性變數(shù)：信貸結(jié)構(gòu)、貸款期限、抵押性質(zhì)；4）區(qū)域特征因素：主要考慮城市行業(yè)構(gòu)成（第一、二產(chǎn)業(yè)占比）和城市GDP 增速，以研究區(qū)域行業(yè)構(gòu)成和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素之間的綜合變化。

接下來，我們探討宏觀經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境下不同企業(yè)公司對(duì)不同金融公司信貸成本差異的非對(duì)稱影響。因此，我們的回歸模式為：

模式（2）在模式（1）的基礎(chǔ)上，增加了經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和金融機(jī)構(gòu)或公司類型變化的交叉項(xiàng)。其中的商業(yè)銀行種類主要根據(jù)銀行規(guī)模性質(zhì)細(xì)分為國家大中型商業(yè)銀行、地方股份制銀行和其他地方中小銀行三種，而公司種類也根據(jù)公司規(guī)模性質(zhì)和登記注冊(cè)形式，分別界定為大、中、小型企業(yè)，以及國有、私人、其他專業(yè)各類公司。

然后，我們將繼續(xù)從信貸違約風(fēng)險(xiǎn)問題出發(fā)，研究國家財(cái)政環(huán)境下的對(duì)銀行借款成本的影響機(jī)理。在這里根據(jù)信貸五級(jí)類別對(duì)信貸違約風(fēng)險(xiǎn)問題作出了劃分，并確定取值為零合一的高違約性風(fēng)險(xiǎn)信貸變量High_risk。假設(shè)信貸的五級(jí)類別中為次級(jí)、可疑或損失，則該信貸就屬于高錯(cuò)誤信貸，表明了該信貸存在著較大的違約性經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。所以，假設(shè)我們把該類信貸界定為高違約性風(fēng)險(xiǎn)信貸，High_risk 取值為1；反之，假設(shè)信貸的五級(jí)劃分中為一般、關(guān)注，則認(rèn)定該類信貸的違約性經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)較小，High_risk 取值為零。但由于被分析變量的取值為零和一之間的虛擬變量，因此可以應(yīng)用Probit 模式進(jìn)行分析，模式設(shè)置如下：

同時(shí)，因變量High_riskit 代表i 貸款的日期t，或出現(xiàn)了違約。EPU 為宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性因素，是指滯后一期的宏觀經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定因素。Control 為其余控制變量，與模型（1）相同。

二、實(shí)證結(jié)果分析與討論

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1 中，首先對(duì)在本文及后續(xù)分析中包含的有關(guān)宏觀經(jīng)濟(jì)、企業(yè)、信貸以及銀行等方面的因素，作出了描述性統(tǒng)計(jì)研究。首先，在本文數(shù)據(jù)區(qū)域內(nèi)中國宏觀經(jīng)濟(jì)政策的不確定性變量平均值為0.26，平均值為3.93，標(biāo)準(zhǔn)差為0.82，這就意味著在本文研究時(shí)間段內(nèi)中國宏觀經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)性是相當(dāng)大的。其次，從銀行特征分析，本文研究期間所用的企業(yè)信貸32%都是來自國有大中型商業(yè)銀行所發(fā)放、10%來自股份制商業(yè)、58%來自城商業(yè)和農(nóng)商業(yè)等。而從貸款的特征分析，85%的貸款來自小微型企業(yè)、20%的貸款來自中型企業(yè)、3%的貸款大中型企業(yè)。從企業(yè)登記申請(qǐng)種類分析，百分之一的貸款來自國有企業(yè)、19%的貸款來自私人銀行、其余80%來自其他登記申請(qǐng)種類（如有限責(zé)任公司、株式會(huì)社、合營中小企業(yè)等）的融資。從信貸特征分析，本文采用公司融資的信貸利息一般在銀行基準(zhǔn)利率的水平上浮動(dòng)23 個(gè)百分點(diǎn)，一般信貸規(guī)模為53.7萬；從貸款周期來說，90%的貸款都是短期貸款；從貸款抵押性質(zhì)來說，多數(shù)借款人都是質(zhì)押貸款或再擔(dān)保貸款。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）回歸結(jié)果分析

1.基本分析結(jié)果

我們應(yīng)用模型（1）進(jìn)行回歸分析。我們采取進(jìn)一步加入限制變數(shù)的方式檢測(cè)財(cái)政政策不確定性對(duì)我國企業(yè)銀行貸款生產(chǎn)成本的負(fù)面影響。表 1 第（1）列中僅加入了財(cái)政政策不確定性指數(shù)，其系數(shù)為0.007，在百分之一水準(zhǔn)上明顯為正，表明財(cái)政政策不確定性增強(qiáng)時(shí)中小企業(yè)的銀行貸款生產(chǎn)成本明顯上升。第（2）至（5）分別加入了信貸特征變量、經(jīng)濟(jì)特征變量和宏觀特征變量，我們能夠看出回歸的擬合系數(shù)由0.0787 升至0.4010，而經(jīng)濟(jì)政策不確定指數(shù)的實(shí)際影響系數(shù)也由0.0070 升至0.0124，這就更加驗(yàn)證了由財(cái)政政策不確定性上升所引起的中小企業(yè)信貸成本顯著增加的假說。這也表明，宏觀經(jīng)濟(jì)的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差的上升會(huì)導(dǎo)致中小企業(yè)的銀行貸款利息上浮幅度上升至一點(diǎn)零二個(gè)百分點(diǎn)[1]。

在信貸特征主要影響因素中，與長期貸款比較，宏觀經(jīng)濟(jì)信貸環(huán)境變化對(duì)中期貸款和短期貸款效率的作用更為明顯，并與張成思和劉貫春（2018）的研究結(jié)果基本相符；與按揭信貸比較，各類擔(dān)保形式融資的信貸成本影響程度都顯著較小；隨著個(gè)人信貸數(shù)量的增多，信貸利率相應(yīng)于銀行存款基準(zhǔn)利率的上浮程度也逐步降低。在公司性質(zhì)主要影響因素中，與大公司比較，小微企業(yè)和中型企業(yè)的信貸價(jià)值相對(duì)較好，且中小微企業(yè)信貸成本提高較多；大公司年齡與公司內(nèi)部信貸成本均為U 型變化相關(guān)。按商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)性質(zhì)分析，國家大型金融機(jī)構(gòu)的中小企業(yè)貸款成本最低，再次是股份制商業(yè)銀行，而城商行、農(nóng)商業(yè)銀行和地方性商業(yè)銀行的公司信貸成本則最大。

綜上所述，控制經(jīng)濟(jì)特征、信貸特征、宏觀經(jīng)濟(jì)特點(diǎn)以及貨幣政策影響后，宏觀經(jīng)濟(jì)的不穩(wěn)定上升將造成中國企業(yè)的銀行借款成本明顯增加[2]。

2.宏觀經(jīng)濟(jì)政策變化對(duì)公司貸款影響的非對(duì)稱影響

上文研究表明，國家財(cái)政風(fēng)險(xiǎn)增大使得融資成本增加。那么，這一結(jié)果又是不是由于放款銀行、放貸客體之間的差異，而產(chǎn)生非對(duì)稱性呢？本部分將就此進(jìn)行研究。

由回歸結(jié)論可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在國家的特大型企業(yè)、股份制銀行業(yè)務(wù)、地區(qū)性商業(yè)三個(gè)子樣本中產(chǎn)生的影響系系數(shù)依次為0.0058、0.0068、0.0175，并呈現(xiàn)依次上升態(tài)勢(shì)[3]。在第（4）次交叉項(xiàng)目研究結(jié)論中，因?yàn)檎哂嘘P(guān)的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)與各個(gè)相關(guān)銀行都存在著交叉業(yè)務(wù)信息的正相關(guān)關(guān)聯(lián)，國家相關(guān)經(jīng)濟(jì)政策的不確定性也會(huì)在無形中提高地方銀行商業(yè)項(xiàng)目的交叉關(guān)系更為密切，這就表明了，經(jīng)濟(jì)政策的危機(jī)指數(shù)會(huì)使地方銀行的商業(yè)信貸成本驟增。因此，我們可以做出以下解釋：與中小銀行比較，國家大中型商業(yè)銀行的資本比較豐富。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策風(fēng)險(xiǎn)增加后，由于國家大中型商業(yè)銀行的自我保險(xiǎn)能力相對(duì)較弱，所以相應(yīng)的信貸供給變化也就更小。

三、結(jié)語

本章主要闡述了財(cái)政適度有效干預(yù)對(duì)保持金融系統(tǒng)穩(wěn)定性以及國家財(cái)政平衡的重大影響。本文分析結(jié)果指出，在利用宏觀經(jīng)濟(jì)手段調(diào)控經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中，應(yīng)注意宏觀經(jīng)濟(jì)政策不斷變動(dòng)帶來的宏觀經(jīng)濟(jì)政策變數(shù)對(duì)銀行信貸的抑制作用，從而造成企業(yè)融資成本的上升。在當(dāng)前以商業(yè)銀行和間接投資為主體投融資方式的經(jīng)濟(jì)體中，這種抑制作用會(huì)惡化當(dāng)前金融系統(tǒng)信貸資金結(jié)構(gòu)扭曲的狀況并加大經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響。所以，政府在采取宏觀措施控制經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中，在適當(dāng)合理限制的時(shí)候也應(yīng)保證宏觀政策措施的統(tǒng)一、平衡穩(wěn)定；同樣，還必須做好對(duì)金融工作的預(yù)測(cè)控制與預(yù)期指導(dǎo)，提高金融工作對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可預(yù)測(cè)性，使金融工作更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)、更好地符合國家政策的目標(biāo)。