姚遠
摘 要:商業(yè)信用即企業(yè)法人之間商業(yè)往來而產(chǎn)生的信用,在支持企業(yè)成長方面扮演著更為關鍵的作用。本文以2006—2014年2538家中國制造業(yè)上市公司的面板數(shù)據(jù)為樣本,選取相關指標建立回歸模型來研究中國制造業(yè)上市公司的商業(yè)信用與銀行貸款的關系,研究結論為:中國制造業(yè)上市公司商業(yè)信用和銀行貸款替代關系顯著,同時宏觀經(jīng)濟、公司規(guī)模等因素的不同并不影響實證結論。
關鍵詞:商業(yè)信用;銀行貸款;制造業(yè)上市公司
現(xiàn)今,商業(yè)信用是企業(yè)最重要的融資渠道之一,主要因為它的便捷性和靈活性,其次是它的低門檻。尤其像中國這樣的發(fā)展中國家經(jīng)濟體,正規(guī)金融的門檻較高、供給不足,很多企業(yè)沒有辦法從銀行渠道獲取貸款,寧可承受較高的成本從非正規(guī)金融渠道融資,這也促成了商業(yè)信用的發(fā)展和盛行。
2014年我國GDP的增速首度跌破7.5%,中國經(jīng)濟的這一變化揭示了“新常態(tài)”的主要特征。與世界先進水平相比,我國制造業(yè)仍然大而不強,在我國經(jīng)濟發(fā)展步入“新常態(tài)”的階段,同樣面臨諸多挑戰(zhàn),這一因素對制造業(yè)行業(yè)的影響有待研究。
一、 國內(nèi)外研究綜述
(一)商業(yè)信用與銀行貸款存在替代關系
基于我國特定的貨幣政策環(huán)境,將貨幣政策緊縮年度虛擬變量和銀行家信心指數(shù)納入研究框架進行分析可知,企業(yè)受到信貸沖擊時以商業(yè)信用作為替代銀行貸款的融資方式以彌補資金供給缺口(饒品貴、姜國華,2013)。Jeffrey(2002)通過研究制造業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù)也得出結論:沒有債券評級的企業(yè)在貨幣緊縮期會增加商業(yè)信用。
國內(nèi)外的學者運用不同地區(qū)的面板數(shù)據(jù)商業(yè)信用與銀行貸款的關系進行研究。Eddie and Conor(2014)和陽佳余、楊蓓蕾(2013)分別選用了歐洲地區(qū)和中國國內(nèi)上市公司的數(shù)據(jù)來研究在金融危機中銀行貸款渠道受限的中小企業(yè)是否更可能使用或申請?zhí)娲酝庠慈谫Y。研究結果顯示,公司更頻繁使用商業(yè)信用是基于信貸配給理論,這也體現(xiàn)出商業(yè)信用對于銀行貸款的顯著性替代。
(二)商業(yè)信用與銀行貸款存在互補關系
Daisuke(2015)和Gerhard et al.(2014)分別采用日本和英國的企業(yè)數(shù)據(jù)來研究商業(yè)信用與銀行貸款的關系,均得出互補性關系的結論,主要邏輯:在銀行貸款可得性增加時,企業(yè)的商業(yè)信用(包括應付賬款和應收賬款)都有所增加,即商業(yè)信用于銀行貸款存在互補的關系。
劉仁伍、盛文軍(2011)提出在現(xiàn)行銀行貸款體系下,對于不同類型的非國有企業(yè)仍存在一定程度的信貸歧視,故商業(yè)信貸機制對于銀行貸款體系具有顯著的補充作用,企業(yè)的規(guī)模、資本密集度、出口等因素都對企業(yè)提供商業(yè)信貸的數(shù)額有顯著影響。
本文擬選用中國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)來進行分析,從更切合企業(yè)利益的商業(yè)信用需求的視角來分析商業(yè)信用與銀行貸款的關系。在模型構建方面,本文采用固定效應模型進行估計。
二、 商業(yè)信用與銀行貸款關系的實證分析
(一)數(shù)據(jù)選取及變量說明
1、樣本選擇和數(shù)據(jù)來源
本文采用的樣本為2006—2014年中國制造業(yè)上市公司為研究樣本,總樣本量為22842。上市公司數(shù)據(jù)來源為國泰安數(shù)據(jù)庫、各上市公司年報和官網(wǎng)資料等,宏觀經(jīng)濟及原材源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。本文的模型研究軟件為Stata12.0。
2、變量設計
本文討論的主要是商業(yè)信用需求,根據(jù)Blasio(2003)、Ge and Qiu(2007)、Gamaetal.(2009)的研究,采用應付賬款/總資產(chǎn)比例(即應付賬款比率)指標作為被解釋變量進行分析。關于銀行貸款的衡量,本文選用短期借款與長期借款之和占總資產(chǎn)的比率(即有息負債率)作為解釋變量進行分析。
參考商業(yè)信用與銀行貸款關系的相關文獻,本文的控制變量選取了應收賬款比率、公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、存貨周轉(zhuǎn)率、營業(yè)總收入占總資產(chǎn)的比重、營業(yè)總成本占總資產(chǎn)的比重、國內(nèi)生產(chǎn)總值作為控制變量。
(二)模型設定及回歸分析
1、模型設定
Hausman檢驗結果顯示chi2(5)=52.39,Prob>chi2=0.0000,因此應該選擇固定效應模型。具體表示如公式(3.1)所示:
2、實證分析
表3-3的實證結果即采用模型(3.1)進行固定效應模型估計所得。相關結果顯示,中國制造業(yè)上市公司商業(yè)信用與銀行貸款呈現(xiàn)顯著的負相關關系。存貨周轉(zhuǎn)率與商業(yè)信用同樣呈現(xiàn)顯著的負相關關系,其他控制變量包括應收賬款比率、公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、標準化營業(yè)成本、國內(nèi)生產(chǎn)總值、與商業(yè)信用呈現(xiàn)顯著的正相關關系。研究結果為:中國制造業(yè)上市公司商業(yè)信用和銀行貸款替代關系顯著,同時宏觀經(jīng)濟、公司規(guī)模等因素的不同并不影響實證結論。
三 政策建議
1、堅定走“國企改革”之路,積極引入社會資本和戰(zhàn)略投資者。這一點不僅適用于制造業(yè)上市公司,同樣適用于其他制造業(yè)行業(yè)不同規(guī)模的國有企業(yè)。發(fā)展混合所有制經(jīng)濟是深化國有企業(yè)改革的“重頭戲”,本文涵蓋的2538個制造業(yè)上市公司樣本中有894個是國有企業(yè),可見國有企業(yè)在各個制造業(yè)行業(yè)各大細分市場基本處于主導地位,國企改革必然會對制造業(yè)行業(yè)產(chǎn)生深遠影響。
2、 制造業(yè)上市公司需盡快擴大自己的金融業(yè)務公司及其業(yè)務規(guī)模和范圍來拓寬融資渠道、多元化融資方式,從整理的數(shù)據(jù)可知,制造業(yè)上市公司存在較大的商業(yè)信用缺口,這也意味著存在較大的信用風險敞口。對商業(yè)信用的分析和運用不僅局限于量,更要注重質(zhì)。因此,還需對商業(yè)信用建立完善的管理體系,進一步測試考核信用成本與效益比。
參考文獻:
[1]董紅曄、李小榮,商業(yè)信用與銀行貸款的替代效應——基于控股股東代理問題的研究,山西財經(jīng)大學學報,2014(11):25—35。
[2]范小云、董二磊,銀行貸款,商業(yè)信用與企業(yè)出口——基于聯(lián)立方程模型的經(jīng)驗分析,中國經(jīng)濟問題,2015(1):36—49。
[3]胡海青、崔杰、張道宏,中小企業(yè)商業(yè)信用融資影響因素研究——基于陜西制造類非上市企業(yè)的證據(jù),管理評論,2014(2):36—48。
[4]李曉靜、趙雅莉、廣禮,商業(yè)信用需求行業(yè)間差異及其影響動因的實證研究,技術經(jīng)濟與管理研究,2015(3):86—90。
[5]劉仁伍、盛文軍,商業(yè)信用是否補充了銀行信用體系,世界經(jīng)濟,2011(11):103—120。
[6]陸正飛、楊德明,商業(yè)信用:替代性融資,還是買方市場?,管理世界,2011(4):6—14。
[7]牛培路、白俊,金融發(fā)展,銀行貸款與商業(yè)信用再分配,金融論壇,2011(10):34—42。
[8]石曉軍、李杰,商業(yè)信用與銀行借款的替代關系及其反周期性:1998—2006年,財經(jīng)研究,2009(3):4—15。
[9] Baum, C. F., Schaffer, M. E., andStillman, S. Instrumental variables and GMM: Estimation and testing. Stata Journal, 2003:1—31.
[10] Berger, A. N., andUdell, G. F. Small business credit availability and relationship lending: The importance of bank organisational structure. The Economic Journal, 2002: 32—53.
[11] Bester, H. Screening vs. rationing in credit markets with imperfect information. The American Economic Review, 1985: 850—855.
[12] Bester, H. The role of collateral in credit markets with imperfect information. European Economic Review, 1987: 887—899.
[13] Biais, B., andGollier, C. Trade credit and credit rationing. Review of Financial Studies, 1997: 903—937.