張左敏 孔慶峰

融資約束對(duì)企業(yè)出口決策的影響
——基于銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的視角

張左敏 孔慶峰

隨著異質(zhì)性企業(yè)出口研究逐步深入，融資約束越來(lái)越多地被納入到異質(zhì)性企業(yè)模型框架中。從銀行信用風(fēng)險(xiǎn)角度考察企業(yè)所受信貸融資約束，根據(jù)內(nèi)部評(píng)級(jí)法計(jì)算企業(yè)違約概率并判斷融資約束大小，分析其對(duì)企業(yè)出口決策及生產(chǎn)率造成的影響。結(jié)果表明企業(yè)出口擴(kuò)展邊際與信貸融資約束具有顯著的負(fù)向關(guān)系，而且其他融資約束條件及企業(yè)生產(chǎn)率也與銀行授信具有一定的相關(guān)性。通過(guò)實(shí)證研究表明企業(yè)信貸融資約束與其他內(nèi)外源融資約束和生產(chǎn)率的交互作用對(duì)企業(yè)出口決策具有顯著的負(fù)向影響。

企業(yè)出口； 信用風(fēng)險(xiǎn)； 內(nèi)部評(píng)級(jí)

一、引言

根據(jù)中國(guó)人民銀行發(fā)布的金融數(shù)據(jù)，截至2015年12月末各類人民幣貸款余額達(dá)到93.95萬(wàn)億元。在我國(guó)規(guī)模龐大的信貸市場(chǎng)上，企業(yè)卻普遍存在融資難、融資貴的現(xiàn)象,這是造成企業(yè)融資約束*融資約束是由于市場(chǎng)中存在信息不對(duì)稱、代理成本等因素而導(dǎo)致的企業(yè)的內(nèi)外部融資差異。的直接原因。據(jù)人民銀行各地支行的統(tǒng)計(jì)報(bào)告顯示，國(guó)內(nèi)銀行的平均審批條件指數(shù)*銀行貸款審批條件指數(shù)是根據(jù)中國(guó)人民銀行網(wǎng)站的《全國(guó)銀行家問(wèn)卷調(diào)查報(bào)告》各家支行上報(bào)數(shù)據(jù)計(jì)算得出。由2012年的53.3%下降到了2015年的44.6%，企業(yè)在銀行取得授信貸款愈發(fā)困難。

商務(wù)部的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2015年全國(guó)進(jìn)出口總值24.58萬(wàn)億，同比下降7%，其中出口14.14萬(wàn)億，下降1.8%。結(jié)合以上兩組數(shù)據(jù)是否可以推斷近年來(lái)我國(guó)出口企業(yè)的信貸融資約束情況愈發(fā)嚴(yán)重了呢？中國(guó)企業(yè)融資高度依賴銀行，據(jù)人民銀行統(tǒng)計(jì)2002年銀行貸款占社會(huì)融資總量超過(guò)91%，隨著社會(huì)融資結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，從2011年到2013年的人民幣銀行貸款占同期社會(huì)融資規(guī)模的比重分別為58%、52%和51.4%。從社會(huì)的總?cè)谫Y結(jié)構(gòu)看直接融資占比上升，銀行貸款等間接融資占比下降。但是，如果將企業(yè)融資按銀行表內(nèi)、表外兩種業(yè)務(wù)區(qū)分，銀行授信仍然占到企業(yè)外源性融資的80%以上。

根據(jù)以上分析，當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制中銀行對(duì)企業(yè)的間接融資具有絕對(duì)主導(dǎo)權(quán)并且企業(yè)外源性融資以銀行授信為主(李若谷，2014)*李若谷：《對(duì)當(dāng)前企業(yè)融資難、融資貴問(wèn)題的分析與思考》，《金融監(jiān)管研究》2014年第11期。。雖然關(guān)于銀行信貸對(duì)企業(yè)出口影響方面的研究并不少，但鮮有研究從銀行信用風(fēng)險(xiǎn)控制角度構(gòu)建出一個(gè)企業(yè)取得銀行授信貸款相對(duì)概率的指標(biāo)體系。從銀行角度看，應(yīng)該依據(jù)何種財(cái)務(wù)或非財(cái)務(wù)指標(biāo)來(lái)衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)并為之授信？企業(yè)取得銀行授信融資的差異是否又影響了企業(yè)出口決策？我們嘗試從銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的視角回答這兩個(gè)問(wèn)題。另外，現(xiàn)有研究重點(diǎn)關(guān)注融資約束是否會(huì)影響企業(yè)出口決策，也就是說(shuō)研究重點(diǎn)在于融資約束對(duì)企業(yè)出口擴(kuò)展邊際帶來(lái)的直接影響，但信貸融資約束對(duì)企業(yè)出口決策的間接影響機(jī)制分析卻很少有學(xué)者涉及。接下來(lái)我們運(yùn)用企業(yè)違約概率這一銀行信貸融資約束的代理指標(biāo)，旨在更加準(zhǔn)確地反映企業(yè)信貸融資約束狀況，分析信貸融資約束對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)率等核心變量的影響以及這種影響對(duì)企業(yè)出口決策的間接作用。

文章其余部分安排如下：第二部分是文獻(xiàn)綜述。第三部分系統(tǒng)闡述信貸約束代理指標(biāo)的選取及理論依據(jù)。第四部分是數(shù)據(jù)說(shuō)明以及實(shí)證分析部分。最后是結(jié)論及建議部分。

二、文獻(xiàn)綜述

基于以上分析，我們認(rèn)為已有研究尚存兩點(diǎn)不足之處：一是既有文獻(xiàn)主要選取企業(yè)受到銀行信貸融資約束的研究視角，鮮有從銀行信用風(fēng)險(xiǎn)控制角度出發(fā)研究企業(yè)受到的融資約束問(wèn)題。二是代理銀行信貸融資約束指標(biāo)選取方面，絕大部分文獻(xiàn)使用的是可抵押資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率或是應(yīng)還利息，這兩個(gè)指標(biāo)雖能反應(yīng)銀行授信的本質(zhì)但是不夠準(zhǔn)確。所以，基于信貸融資約束的研究應(yīng)該尋求更加合理全面的理論依據(jù)并設(shè)計(jì)更加精確的指標(biāo)選取體系。如果能夠找出相應(yīng)的理論依據(jù)并測(cè)度出更加精確的指標(biāo)變量數(shù)值，則對(duì)完善研究企業(yè)出口擴(kuò)展邊際受到的融資約束，特別是信貸融資約束問(wèn)題上將做出有益的補(bǔ)充。

三、理論分析與變量選取

銀行信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的根本原因是由于銀行和企業(yè)間的信息不對(duì)稱而造成的道德風(fēng)險(xiǎn)和逆向選擇。尹志超(2011)*尹志超、甘犁：《信息不對(duì)稱、企業(yè)異質(zhì)性與信貸風(fēng)險(xiǎn)》,《經(jīng)濟(jì)研究》2011年第9期。指出，抵押可以有效緩解信息不對(duì)稱產(chǎn)生的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)，但是可抵押資產(chǎn)的多少并不能準(zhǔn)確反映出企業(yè)獲得銀行授信的概率。信用評(píng)級(jí)和風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)等是緩解逆向選擇問(wèn)題的重要渠道。從風(fēng)險(xiǎn)控制的角度來(lái)說(shuō)，銀行考察企業(yè)雖然看重抵押物及其流動(dòng)性，但是對(duì)企業(yè)的授信與否并不僅僅取決于抵押物。我國(guó)商業(yè)銀行業(yè)自《巴塞爾新資本協(xié)議》實(shí)施以來(lái)，更為重視在企業(yè)信用評(píng)級(jí)的基礎(chǔ)上綜合考察企業(yè)的各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)，旨在更加客觀地反映企業(yè)的還款能力。基于此，我們將依據(jù)信息不對(duì)稱理論下的銀行風(fēng)險(xiǎn)控制技術(shù)選取代表銀行信貸融資約束的核心變量。

(一)核心解釋變量

1．銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系的建立是《巴塞爾新資本協(xié)議》中的一項(xiàng)強(qiáng)制性規(guī)定，我國(guó)銀行業(yè)自2007年開始全面推行實(shí)施。銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)是通過(guò)對(duì)企業(yè)財(cái)報(bào)的分析掌握企業(yè)的償債、盈利、運(yùn)營(yíng)和發(fā)展等幾方面的能力，經(jīng)過(guò)系統(tǒng)評(píng)級(jí)后得出企業(yè)違約概率(Probability of Default)值的大小。如果企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表中的各項(xiàng)指標(biāo)無(wú)法通過(guò)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)體系中對(duì)違約概率規(guī)定的閾值要求則無(wú)法獲得銀行授信。所以，我們借鑒程建和連玉君(2007)*本文選用程建和連玉君的測(cè)算方法有以下三個(gè)原因。首先，程建和連玉君(2007)給出了基于《巴塞爾新資本協(xié)議》標(biāo)準(zhǔn)中關(guān)于違約概率測(cè)算的系統(tǒng)性方法。其次，標(biāo)準(zhǔn)模型中選用了我國(guó)上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算，其結(jié)果具有較強(qiáng)的代表性。再次，研究采用了嚴(yán)格的方法驗(yàn)證了標(biāo)準(zhǔn)模型的最終結(jié)果。*程建、連玉君：《信用評(píng)分系統(tǒng)的建模及其驗(yàn)證研究》，《國(guó)際金融研究》2007年第6期。的測(cè)算體系，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)算后得到企業(yè)違約概率PD值*計(jì)算違約概率指標(biāo)值時(shí)，我們選用了結(jié)構(gòu)型組合(違約概率預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率更高)中的財(cái)務(wù)因素指標(biāo)：速動(dòng)比率、利息保障倍數(shù)、存貨周轉(zhuǎn)率、主營(yíng)業(yè)務(wù)利潤(rùn)率、主營(yíng)業(yè)收入現(xiàn)金比率5個(gè)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)指標(biāo)。作為核心解釋變量。

2．企業(yè)間的商業(yè)信用有時(shí)可以等同為一種強(qiáng)制性的賒銷關(guān)系。在我國(guó)商業(yè)信用是除銀行授信以外最重要的間接融資方式，對(duì)企業(yè)出口融資約束會(huì)產(chǎn)生重要影響。參照于洪霞(2011)中的研究，我們使用應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)的比率作為商業(yè)信用的代理變量。

3．企業(yè)內(nèi)部融資約束是源于企業(yè)自身，大部分學(xué)者以現(xiàn)金存量占總資產(chǎn)比率或直接使用現(xiàn)金流(包括流入和流出)指標(biāo)來(lái)衡量(孫靈燕和李榮林，2011；于洪霞，2011)等?，F(xiàn)金存量可直接反映企業(yè)內(nèi)部的資金流動(dòng)性，我們引入現(xiàn)金存量占總資產(chǎn)比重作為企業(yè)內(nèi)部融資約束的代理變量。

(二)控制變量

除以上四個(gè)核心變量之外，模型還包括一組影響企業(yè)出口決策的控制變量。

1．企業(yè)人力資本，使用應(yīng)付工資總數(shù)與企業(yè)職工人數(shù)之比來(lái)衡量。人力資本均值高的企業(yè)進(jìn)入出口市場(chǎng)的概率也大，預(yù)計(jì)符號(hào)為正。

2．人均資本，即固定資產(chǎn)凈值與企業(yè)職工人數(shù)比值。我國(guó)低端加工業(yè)出口較多，且出口產(chǎn)品以勞動(dòng)密集型為主，因此人均資本越高的行業(yè)反而出口得越少，預(yù)計(jì)符號(hào)為負(fù)。

3．實(shí)際稅率，采用應(yīng)交增值稅與商品銷售收入比值來(lái)衡量，預(yù)計(jì)符號(hào)為負(fù)。

4．新產(chǎn)品投入，指標(biāo)選用企業(yè)當(dāng)年新產(chǎn)品產(chǎn)值，其值大于0時(shí)，變量取值為1，否則為0，預(yù)計(jì)符號(hào)為正。

5．企業(yè)規(guī)模，采用企業(yè)總資產(chǎn)來(lái)衡量。預(yù)計(jì)符號(hào)為正。

6．企業(yè)成立年限，由企業(yè)成立年份與統(tǒng)計(jì)年份的差值來(lái)衡量。預(yù)計(jì)符號(hào)為正。

7．企業(yè)所有制虛擬變量，以民營(yíng)企業(yè)(企業(yè)所有制較為清晰，含混樣本較少)為基準(zhǔn)設(shè)置國(guó)有企業(yè)和外資企業(yè)兩個(gè)虛擬變量，根據(jù)實(shí)收資本比重劃分企業(yè)的所有制結(jié)構(gòu)，這樣能反映出企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)過(guò)程中真實(shí)控股情況變化帶來(lái)的所有制變更，避免了企業(yè)虛報(bào)注冊(cè)類型的偏誤(聶輝華等，2012)*聶輝華、江艇、楊汝岱：《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的使用現(xiàn)狀和潛在問(wèn)題》，《世界經(jīng)濟(jì)》2012年第5期。。

樣本變量的描述統(tǒng)計(jì)見表1。

表1 樣本變量描述統(tǒng)計(jì)*樣本變量統(tǒng)計(jì)表的變量中，現(xiàn)金/總資產(chǎn)、應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)、企業(yè)人力資本、要素比率、實(shí)際稅率指數(shù)和企業(yè)規(guī)模均取對(duì)數(shù)。

變量含義觀測(cè)值樣本均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值現(xiàn)金/總資產(chǎn)7095891．0348261．69879513．51827．324198應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)7095891．9873791．38228316．07817．6221803違約概率533465．8532592．315307801全要素生產(chǎn)率7081797．960028．99027322．08444314．63806企業(yè)人力資本6933512．576425．62272440．0282786．922328人均資本7078833．6886261．3215566．43775210．19684實(shí)際稅率6373493．73991．09805715．35033．33577新產(chǎn)品投入709589．103419．304505601企業(yè)規(guī)模7093189．773461．3938186．17483918．85246企業(yè)成立年限7094697．84038210．89949051

資料來(lái)源：作者根據(jù)《中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)》篩選的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)整理得出

四、數(shù)據(jù)處理及研究設(shè)計(jì)

(一)樣本數(shù)據(jù)說(shuō)明

實(shí)證數(shù)據(jù)來(lái)自“中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)”，此數(shù)據(jù)庫(kù)包涵全部國(guó)有及規(guī)模以上非國(guó)有工業(yè)企業(yè)。我們主要考察我國(guó)制造業(yè)企業(yè)*制造業(yè)企業(yè)中我們剔除了二位數(shù)行業(yè)代碼小于13的“采掘業(yè)”、42開頭的“工藝品及其他制造業(yè)”以及43開頭的“廢舊材料及資源回收加工業(yè)”的企業(yè)樣本。另外，文章還剔除了二位數(shù)行業(yè)代碼為16開頭的“煙草制造業(yè)”對(duì)應(yīng)的企業(yè)樣本。，企業(yè)按所有制主要分為國(guó)有企業(yè)、集體企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)、法人企業(yè)、港澳臺(tái)企業(yè)和外資企業(yè)。因考察重點(diǎn)不同，選擇剔除后三種企業(yè)樣本。為了消除數(shù)據(jù)中的異常觀測(cè)值，剔除滿足下述任何一種條件的觀測(cè)值:(1)關(guān)鍵變量如資產(chǎn)總計(jì)、流動(dòng)資產(chǎn)合計(jì)、流動(dòng)負(fù)債合計(jì)、應(yīng)付賬款、工業(yè)總產(chǎn)值和出口交貨值為負(fù)的觀測(cè)值；(2)明顯不符合會(huì)計(jì)原則的觀測(cè)值，即出口交貨值大于工業(yè)總產(chǎn)值、固定資產(chǎn)大于總資產(chǎn)、當(dāng)期折舊大于累積折舊、流動(dòng)資產(chǎn)大于資產(chǎn)總值或者固定資產(chǎn)凈值大于資產(chǎn)總值的觀測(cè)值。經(jīng)篩選最后得到在1998年到2007年間包含33個(gè)省份、27個(gè)二分位行業(yè)共計(jì)709589家企業(yè)的數(shù)據(jù)信息。

(二)模型設(shè)定及計(jì)量結(jié)果討論

出口沉沒(méi)成本的存在導(dǎo)致融資能力強(qiáng)的異質(zhì)性企業(yè)選擇參與出口的可能性更大，而企業(yè)融資能力強(qiáng)弱主要取決于外部間接融資(債務(wù)融資)。在企業(yè)選擇是否出口時(shí)，銀行授信對(duì)于企業(yè)克服出口沉沒(méi)成本起著至關(guān)重要的作用。基于此，我們參照Manova(2008)建立如下計(jì)量模型，用來(lái)重點(diǎn)考察信貸及其他融資約束對(duì)企業(yè)出口參與的影響。當(dāng)被解釋變量只選取0和1兩個(gè)數(shù)值時(shí)使用OLS估計(jì)難以獲得理想的估計(jì)結(jié)果，因此使用二值選擇模型來(lái)代替OLS。

1．信貸融資約束對(duì)企業(yè)出口決策的影響。選用了Logit回歸模型，將代表信貸融資約束的變量置于模型(1)中，驗(yàn)證信貸融資約束的降低是否對(duì)企業(yè)出口產(chǎn)生正向的促進(jìn)作用。

(1)

其中，P(Exportishj>0)表示的是第s個(gè)省份從事h產(chǎn)業(yè)的i企業(yè)在j年進(jìn)入出口市場(chǎng)的可能性。當(dāng)觀測(cè)的企業(yè)出口交貨值為正時(shí)，P值取1，否則取0。IFINishj表示內(nèi)部融資約束，TOFishj表示外部融資約束中的商業(yè)信用，PDishj表示外部融資約束中的銀行信貸，TFPishj表示企業(yè)的生產(chǎn)率。Z表示其他控制變量，主要包括企業(yè)人力資本、人均資本、實(shí)際稅率、新產(chǎn)品投入、企業(yè)規(guī)模和企業(yè)成立年限。除此之外，實(shí)際估計(jì)時(shí)，模型還包含了全部的省份、行業(yè)和年份虛擬變量，分別用regn、indk和yearm表示，以控制無(wú)法觀測(cè)的省份、行業(yè)和年份固定效應(yīng)，這些效應(yīng)可能包括一系列的出口優(yōu)惠政策、行業(yè)市場(chǎng)景氣程度以及某些年份的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)等。最后是隨機(jī)干擾項(xiàng)εishj。計(jì)量結(jié)果如下表2所示。

表2 融資約束對(duì)出口決策的影響

解釋變量被解釋變量：企業(yè)是否參與出口(1)(2)(3)國(guó)有企業(yè)0．324???(10．15)0．325???(10．19)0．226???(6．63)外資企業(yè)0．658???(88．32)0．659???(88．40)0．673???(80．33)企業(yè)人力資本0．268???(41．85)0．269???(41．97)0．303???(40．96)人均資本0．264(77．71)0．265???(77．56)0．276???(67．87)實(shí)際稅率0．178???(55．93)0．178???(55．71)0．210???(57．99)新產(chǎn)品投入1．281???(122．55)1．281???(122．55)1．195???(104．54)企業(yè)規(guī)模0．366???(84．36)0．364???(83．48)0．359???(70．62)企業(yè)成立年限0．00899???(10．09)0．00899???(10．09)0．00745???(7．97)全要素生產(chǎn)率0．0480???(9．66)0．0494???(9．93)0．0433???(7．42)現(xiàn)金/總資產(chǎn)0．00468?(2．25)0．00465(2．23)0．00480?(2．06)應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)0．0104???(3．98)0．00765?(2．49)

續(xù)表2

解釋變量被解釋變量：企業(yè)是否參與出口(1)(2)(3)違約概率0．293???(22．36)省份固定效應(yīng)是是是年份固定效應(yīng)是是是行業(yè)固定效應(yīng)是是是觀測(cè)值622362622362469658R20．19040．19050．1906

注:(1)系數(shù)為均值處的邊際效應(yīng)(虛擬變量“國(guó)有企業(yè)”、“外資企業(yè)”、“新產(chǎn)品投入”除外);(2)除“國(guó)有企業(yè)”、“外資企業(yè)”、“新產(chǎn)品投入”、“企業(yè)成立年限”和“違約概率”變量外，回歸方程內(nèi)其余變量取自然對(duì)數(shù);(3)*、**、***分別代表通過(guò)了10%、5%和1%的顯著性檢驗(yàn)。

上表2顯示，代表融資約束的三個(gè)核心變量對(duì)企業(yè)出口決策的影響都非常顯著。內(nèi)源性融資約束的代理變量對(duì)企業(yè)出口決策的影響較為顯著，這可能是企業(yè)如果現(xiàn)金過(guò)于充裕則會(huì)增加企業(yè)的代理成本，反而會(huì)對(duì)企業(yè)進(jìn)入出口市場(chǎng)造成負(fù)面影響。加入商業(yè)信用代理變量后，現(xiàn)金占總資產(chǎn)的比例的影響較為顯著，但是應(yīng)收賬款占總資產(chǎn)比率卻與企業(yè)出口顯著負(fù)相關(guān)。這說(shuō)明企業(yè)在進(jìn)入出口市場(chǎng)的過(guò)程中確實(shí)存在融資約束，對(duì)大部分企業(yè)來(lái)說(shuō)應(yīng)收賬款是對(duì)企業(yè)資金的一種占用，所以應(yīng)收賬款所占比重越高，企業(yè)參與出口的概率反而越小。當(dāng)加入信貸約束代理變量后，可以看出相對(duì)銀行信貸來(lái)說(shuō)，商業(yè)信用和內(nèi)源性融資對(duì)企業(yè)出口的顯著性都有所降低，這也符合我國(guó)現(xiàn)階段的企業(yè)融資的實(shí)際情況，即企業(yè)融資主要是通過(guò)銀行貸款實(shí)現(xiàn)。根據(jù)以上結(jié)果分析，企業(yè)信貸融資約束確實(shí)存在，而且我國(guó)企業(yè)融資約束主要由銀行授信造成。另外，違約概率能夠反映企業(yè)在銀行取得授信的相對(duì)可能性，還會(huì)對(duì)商業(yè)信用和企業(yè)自身流動(dòng)性產(chǎn)生一定的影響。表2中控制變量符號(hào)與估計(jì)一致，此處不再贅述。

2．信貸融資約束與其他融資約束變量間的交互影響。為了考察信貸融資約束與商業(yè)信用和企業(yè)內(nèi)部流動(dòng)性之間的相互影響，我們?cè)?2)式中同時(shí)加入了代表信貸約束與內(nèi)部融資約束和商業(yè)信用的交互項(xiàng)。

(2)

(2)式中的變量意義與(1)式中的相同，模型(2)用來(lái)驗(yàn)證融資約束核心變量之間是否會(huì)產(chǎn)生交互影響。計(jì)量結(jié)果如下表3所示。

表3 融資約束交互作用對(duì)企業(yè)出口決策的影響

解釋變量被解釋變量：企業(yè)是否參與出口(1)(2)(3)(4)(5)國(guó)有企業(yè)0．324???(10．15)0．325???(10．19)0．226???(6．63)0．225???(6．61)0．227???(6．67)外資企業(yè)0．658???(88．32)0．659???(88．40)0．673???(80．33)0．673???(80．30)0．673???(80．27)企業(yè)人力資本0．268???(41．85)0．269???(41．97)0．303???(40．96)0．303???(40．96)0．303???(40．88)人均資本0．264(77．71)0．265???(77．56)0．276???(67．87)0．276???(67．85)0．276???(67．72)

續(xù)表3

解釋變量被解釋變量：企業(yè)是否參與出口(1)(2)(3)(4)(5)實(shí)際稅率0．178???(55．93)0．178???(55．71)0．210???(57．99)0．210???(57．98)0．210???(57．95)新產(chǎn)品投入1．281???(122．55)1．281???(122．55)1．195???(104．54)1．195???(104．53)1．195???(104．54)企業(yè)規(guī)模0．366???(84．36)0．364???(83．48)0．359???(70．62)0．359???(70．54)0．359???(70．53)企業(yè)成立年限0．00899???(10．09)0．00899???(10．09)0．00745???(7．97)0．00745???(7．98)0．00741???(7．93)全要素生產(chǎn)率0．0480???(9．66)0．0494???(9．93)0．0433???(7．42)0．0436???(7．46)0．0443???(7．58)現(xiàn)金/總資產(chǎn)0．00468?(2．25)0．00465?(2．23)0．00480?(2．06)0．0160?(2．47)0．00476?(2．04)應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)0．0104???(3．98)0．00765?(2．49)0．00765?(2．49)0．0364???(4．58)違約概率0．293???(22．36)0．277???(17．77)0．358???(17．14)違約概率x現(xiàn)金/總資產(chǎn)0．0133?(1．87)違約概率x應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)0．345???(3．95)省份固定效應(yīng)是是是是是年份固定效應(yīng)是是是是是行業(yè)固定效應(yīng)是是是是是觀測(cè)值622362622362469658469658469658R20．19040．19050．19060．19060．1908

注：注釋內(nèi)容與表2注釋相同

從表3中的第(4)列可以看到，信貸約束與內(nèi)源性融資的交互項(xiàng)對(duì)企業(yè)出口決策的影響較為顯著，并且內(nèi)源性融資項(xiàng)的邊際效應(yīng)變大。這意味著如果企業(yè)擁有充裕的現(xiàn)金流，站在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)控制的角度上來(lái)說(shuō)則企業(yè)獲得銀行授信的相對(duì)概率可能會(huì)增加，但是這會(huì)引發(fā)企業(yè)的流動(dòng)性過(guò)剩。這種情況下，一方面企業(yè)容易進(jìn)行高風(fēng)險(xiǎn)的投資讓債務(wù)的代理成本增大；另一方面如果企業(yè)留存中未做投資的現(xiàn)金過(guò)多則會(huì)產(chǎn)生投資不足。從這兩個(gè)方面來(lái)說(shuō)，企業(yè)有充裕的現(xiàn)金流會(huì)帶來(lái)債務(wù)的代理成本提高，獲得銀行授信貸款反而沒(méi)有帶來(lái)積極作用，這也將間接導(dǎo)致企業(yè)進(jìn)入出口市場(chǎng)的概率降低。代表企業(yè)內(nèi)部流動(dòng)性的指標(biāo)在第(4)列中符號(hào)為正，但是與信貸約束的交互項(xiàng)符號(hào)卻發(fā)生改變，這也驗(yàn)證了以上的分析。

違約概率與企業(yè)應(yīng)收賬款的交互項(xiàng)對(duì)企業(yè)出口的負(fù)向影響顯著。商業(yè)信用對(duì)企業(yè)銀行授信容易形成“信號(hào)效應(yīng)”，也就是應(yīng)收賬款多的企業(yè)對(duì)其他企業(yè)的中間產(chǎn)品賒銷或資金借貸較多，這會(huì)影響企業(yè)在銀行取得授信，從而加劇企業(yè)出口的信貸融資約束。而且，在表4第(5)列中我們也可以看到違約概率與企業(yè)商業(yè)信用的交互項(xiàng)與出口決策有顯著負(fù)向關(guān)系。同時(shí)，違約概率和商業(yè)信用的邊際效應(yīng)也都有所增加，這表明兩者不僅對(duì)企業(yè)出口決策有負(fù)向影響并且它們之間的“信號(hào)作用”也加強(qiáng)了企業(yè)的融資約束。

3．信貸融資約束對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率的影響。上文中我們討論了融資約束對(duì)企業(yè)出口決策的直接影響，那么信貸約束對(duì)企業(yè)出口具有怎樣的間接影響？為驗(yàn)證這個(gè)問(wèn)題，我們?cè)谀Ｐ?3)中加入信貸融資約束與企業(yè)生產(chǎn)率的交互項(xiàng)。

(3)

模型(3)中的變量意義與模型(1)中的相同，模型(3)驗(yàn)證信貸融資約束是否會(huì)對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率構(gòu)成影響而間接作用到企業(yè)出口決策。

表4 信貸融資約束與生產(chǎn)率的交互作用對(duì)企業(yè)出口的影響

解釋變量被解釋變量：企業(yè)是否參與出口(1)(2)(3)國(guó)有企業(yè)0．226???(6．65)0．227???(6．67)0．226???(6．63)外資企業(yè)0．673???(80．32)0．672???(80．20)0．673???(80．33)企業(yè)人力資本0．304???(41．09)0．302???(40．84)0．302???(40．84)人均資本0．276???(67．89)0．276???(67．76)0．276???(67．77)實(shí)際稅率0．210???(57．96)0．209???(57．54)0．210???(58．04)新產(chǎn)品投入1．196???(104．54)1．195???(104．52)1．194???(104．39)企業(yè)規(guī)模0．359???(70．57)0．358???(70．22)0．359???(70．40)企業(yè)成立年限0．00739???(7．91)0．00763???(8．17)0．00742???(7．94)全要素生產(chǎn)率0．00265(0．22)0．121???(14．53)0．0323???(5．11)現(xiàn)金/總資產(chǎn)0．00474?(2．03)0．00468?(2．01)0．0854?(4．76)應(yīng)收賬款/總資產(chǎn)0．00749?(2．44)0．290???(13．52)0．00763?(2．48)違約概率0．0965???(0．96)0．0294???(22．41)0．0293???(22．32)違約概率x全要素生產(chǎn)率0．0482???(3．89)省份固定效應(yīng)是是否年份固定效應(yīng)是是否行業(yè)固定效應(yīng)是是否觀測(cè)值469658469658469658R20．10960．19090．1906

注：注釋內(nèi)容與表2注釋相同

從表4中第(1)列可以看出，信貸融資約束與全要素生產(chǎn)率的交互項(xiàng)對(duì)企業(yè)出口決策的影響顯著為正，而企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響卻變得不再顯著，所以企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的決定因素可能并不僅限于信貸融資約束或生產(chǎn)率。產(chǎn)生這種變化的原因，一是當(dāng)企業(yè)的融資約束降低到一定程度時(shí)，企業(yè)生產(chǎn)率提升對(duì)企業(yè)出口決策會(huì)有促進(jìn)作用。二是當(dāng)企業(yè)生產(chǎn)率達(dá)到一定水平時(shí)，融資約束降低對(duì)企業(yè)進(jìn)入出口市場(chǎng)的促進(jìn)作用也會(huì)更為明顯。因此，從信用風(fēng)險(xiǎn)的角度來(lái)說(shuō)，企業(yè)生產(chǎn)率高則各項(xiàng)運(yùn)營(yíng)指標(biāo)都會(huì)表現(xiàn)良好，則銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)系統(tǒng)得出的企業(yè)違約概率會(huì)較低，所以企業(yè)在銀行取得授信的相對(duì)概率較高。綜上所述，信貸融資約束與全要素生產(chǎn)率對(duì)企業(yè)出口擴(kuò)展邊際的實(shí)現(xiàn)確實(shí)存在著交互效應(yīng)，融資約束降低對(duì)企業(yè)參與出口市場(chǎng)的積極影響依賴于一定的企業(yè)生產(chǎn)率水平，而生產(chǎn)率提高下企業(yè)出口決策的提升也離不開企業(yè)信貸融資約束的降低。

五、結(jié)論及建議

我們從企業(yè)內(nèi)部融資、銀行信貸和商業(yè)信用出發(fā)，探討了三類融資約束間的相互作用及對(duì)企業(yè)出口決策的影響。實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)內(nèi)部融資約束低反而對(duì)企業(yè)出口會(huì)造成負(fù)面影響，而代表外部融資約束的銀行信貸和企業(yè)商業(yè)信用間有顯著的交互作用且對(duì)企業(yè)進(jìn)入出口市場(chǎng)有顯著的負(fù)向影響。

信貸融資約束與企業(yè)生產(chǎn)率相互作用，對(duì)企業(yè)出口擴(kuò)展邊際產(chǎn)生交互影響。實(shí)證結(jié)果表明單一的企業(yè)生產(chǎn)率的提高或融資約束的降低都不足以促使企業(yè)選擇進(jìn)入出口市場(chǎng)，二者交互項(xiàng)表明當(dāng)融資約束的降低同時(shí)伴隨企業(yè)生產(chǎn)率的提高時(shí)，企業(yè)選擇進(jìn)入出口市場(chǎng)的可能性更大。相對(duì)于民營(yíng)企業(yè)而言，國(guó)有企業(yè)出口擴(kuò)展邊際受制于生產(chǎn)率因素較為顯著，且出口傾向顯著較低，而外資企業(yè)融資約束并不顯著且受益于出口平臺(tái)效應(yīng)，相比民營(yíng)企業(yè)選擇進(jìn)入出口市場(chǎng)的傾向更強(qiáng)。

綜上所述，在我國(guó)企業(yè)債務(wù)融資渠道中銀行授信所占比重較高，由于金融市場(chǎng)的不完備性造成的信貸歧視現(xiàn)象普遍存在，為了降低出口企業(yè)的融資約束，提出以下幾點(diǎn)建議：第一，針對(duì)出口企業(yè)政府應(yīng)該引入更多的鼓勵(lì)及支持政策。雖然部分地區(qū)針對(duì)出口企業(yè)已有扶持政策，但整體上對(duì)緩解企業(yè)出口融資約束問(wèn)題效果并不顯著。第二，拓寬出口企業(yè)的融資渠道。相比于間接融資，出口企業(yè)的直接融資渠道較少，應(yīng)該為出口企業(yè)設(shè)立更多的直接融資渠道或降低出口企業(yè)直接融資的門檻。第三，銀行業(yè)監(jiān)管部門應(yīng)該引導(dǎo)商業(yè)銀行信貸投放行為，讓銀行在對(duì)企業(yè)授信過(guò)程中更加重視市場(chǎng)對(duì)資源配置的規(guī)律，切實(shí)減少出口企業(yè)融資負(fù)擔(dān)，降低出口企業(yè)所受信貸融資約束。

[責(zé)任編輯：邵世友]

The Influence of Financing Constraints on Corporate Export Decisions——A Perspective from Bank Credit Risk

ZHANG Zuo-min KONG Qing-feng

(School of Economics, Shandong University, Jinan 250100, P.R.China)

With the deepening of the heterogeneous enterprise export research, financing constraints were gradually included in heterogeneous model framework. From a point of view of enterprise credit risk from the bank by credit constraints and according to the probability of default judgment of the enterprise financing constraints size, this paper analyzes the effects on the enterprises export decisions and productivity. Results show that the enterprise exports expanded significantly negative relationship between marginal and credit financing constraints, and other financing constraints and enterprise productivity is closely associated with bank credit. The empirical research shows that corporate credit financing constraints and other internal and external source financing constraints and the interaction of the productivity of enterprises have negative impact on enterprises’ export decision.

Enterprise exports; Credit risk; Internal rating

2016-07-15

張左敏，山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生(濟(jì)南250100)；孔慶峰，山東大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師(濟(jì)南250100)。