張惠君,劉 靜

（1.浙江金融職業(yè)學(xué)院 會計(jì)學(xué)院，杭州 310018；2.華中農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，武漢 430070）

0 引言

在我國，直接融資包括資本融資和銀行借貸兩種方式，商業(yè)銀行是我國目前社會進(jìn)行直接融資的最大來源。相對于大企業(yè)而言，中小企業(yè)普遍存在管理不規(guī)范、財(cái)務(wù)管理及規(guī)劃能力弱等問題，使得企業(yè)在對外報(bào)送的財(cái)務(wù)報(bào)表等信息方面存在缺陷，這就使得中小企業(yè)的融資渠道與融資方式受到了極大的限制。

對中小企業(yè)而言，一開始主要依靠自有資金發(fā)展為主，隨著企業(yè)發(fā)展到一定的規(guī)模后,自由資金不足嚴(yán)重限制了其擴(kuò)張,這時是否能夠獲得外部資金的支持成為了中小企業(yè)發(fā)展的瓶頸。由于公開的資本市場募集資金具有較高的準(zhǔn)入門檻，對于大多數(shù)中小企業(yè)來說，不具備資本市場籌資的條件。因此，與其他機(jī)構(gòu)相比，中小企業(yè)更可能尋求從商業(yè)銀行獲得資金支持，銀行在中小企業(yè)融資中起著重要作用，是解決中小企業(yè)資金需求不可替代的途徑。

商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理最具挑戰(zhàn)性的就是中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)管理，如何控制中小企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)，行之有效的方法就是對信貸企業(yè)深入調(diào)研，對其信用狀況進(jìn)行分析，得出信用評級結(jié)論，并依據(jù)相應(yīng)的信用級別采取不同的信貸策略。信用評價的5C分析法在銀行信用與商業(yè)信用間建立起了一個橋梁，就是通過“5C”系統(tǒng)來分析顧客或客戶的信用標(biāo)準(zhǔn)?；诖?，本文將商業(yè)信用分為品質(zhì)與能力兩個方面，研究商業(yè)信用對于銀行信用是否具有決策價值，產(chǎn)融是否可實(shí)現(xiàn)互動共生。

1 理論分析與研究假設(shè)

作為生產(chǎn)要素的金融資源，商業(yè)信用與銀行信用之間是替代關(guān)系還是互生關(guān)系有兩種截然相反的觀點(diǎn)：一種認(rèn)為企業(yè)的商業(yè)信用較活躍說明企業(yè)的交易活動較頻繁，意味著有著更多的自由現(xiàn)金流，銀行貸款越安全，企業(yè)的銀行信貸也越多；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，商業(yè)信用與銀行信用之間是相互替代的關(guān)系，也就是企業(yè)獲得銀行貸款能力越強(qiáng)，償債能力越強(qiáng)，資金越充足，越不需要采取商業(yè)信用方式進(jìn)行資金補(bǔ)充。兩種觀點(diǎn)實(shí)際上是從供需兩個決策主體視角做出的推斷，商業(yè)信用與銀行信用是互補(bǔ)還是替代關(guān)系，取決于供需雙方的市場地位。當(dāng)供給方處于決策優(yōu)勢時，會從風(fēng)險(xiǎn)防范考慮將信貸資源配置給優(yōu)質(zhì)客戶，對中小企業(yè)而言更適合用第一種理論做出解釋，二者之間更傾向于互補(bǔ)關(guān)系。

表1 判斷矩陣

由于應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率與應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率的變化會影響到企業(yè)的商業(yè)信用（見表1），從而也會對銀行貸款產(chǎn)生影響，所以提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：中小企業(yè)應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率提高，其銀行貸款增加，呈正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)2：中小企業(yè)應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率提高，其銀行貸款減少，呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 變量的選擇

（1）被解釋變量

銀行貸款（Y）：銀行作為企業(yè)的債權(quán)人，長期借款和短期借款都會與銀行緊密相關(guān)，所以，本文的被解釋變量銀行貸款選取的是兩者之和。

（2）解釋變量

應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率（X1）：取企業(yè)的營業(yè)收入與企業(yè)應(yīng)收賬款平均余額的比值。

應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率（X2）：取企業(yè)的營業(yè)成本與應(yīng)付賬款平均余額的比值。

（3）控制變量

營業(yè)收入（X3）：營業(yè)收入取主營業(yè)務(wù)收入和其他業(yè)務(wù)收入之和。

公司規(guī)模（X4）：用總資產(chǎn)來衡量公司的規(guī)模。考慮到不同規(guī)模的公司在各個方面都存在一定差異，故將其作為控制變量之一。

2.2 模型設(shè)計(jì)

為了對假設(shè)1和假設(shè)2進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，本文構(gòu)造出如下檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

2.3 樣本選取及數(shù)據(jù)說明

本文所選取的是中小板上市公司2015年12月31日至2017年12月31日的年度數(shù)據(jù)，上市時間截止到2016年12月31日。由于有些上市公司上市時間較短使得數(shù)據(jù)缺乏，所以本文數(shù)據(jù)屬于不平行面板數(shù)據(jù)。本文所采用的數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫及網(wǎng)站上收集到的公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)。為保證結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性,在樣本選取的過程中，剔除了以下公司：2016年以后（包括2016年）上市的公司、金融類公司、ST公司、PT公司、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)異常的公司和數(shù)據(jù)不完整的企業(yè)。最后得到438家樣本公司。在分析過程中,主要使用了Excel、Eviews等統(tǒng)計(jì)軟件。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性分析

表2列示的是2015—2017年中小板上市企業(yè)438家樣本公司各變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)量

由表1可知，我國中小企業(yè)上市公司銀行貸款的平均值為1508824711，說明目前大多數(shù)企業(yè)進(jìn)行融資還是更加傾向銀行貸款，即銀行貸款占據(jù)主流地位，只是隨著時間發(fā)展，可能中小企業(yè)商業(yè)信用會越來越受到重視。應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率的極大值與極小值差異明顯，應(yīng)收賬款占用企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營資金，降低企業(yè)資金周轉(zhuǎn)速度。應(yīng)收賬款是企業(yè)在商品或勞務(wù)交易的過程中形成的，是企業(yè)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的但沒有造成現(xiàn)金流入企業(yè)的收入，容易造成企業(yè)流動性不足，影響企業(yè)正常的生產(chǎn)經(jīng)營。應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率的極大值與極小值差異同樣明顯，應(yīng)付賬款的周轉(zhuǎn)率越高，意味著企業(yè)在采購中的地位越低，需要盡快償還應(yīng)付賬款，增加了企業(yè)對資金的需求。在其他條件相同的情況下，應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率越低，企業(yè)越能無償使用其他企業(yè)資金。

3.2 模型（1）估計(jì)結(jié)果分析

在使用截面數(shù)據(jù)做研究樣本時，由于在不同的樣本點(diǎn)上，除了解釋變量，其他的因素存在較大差異，所以往往存在異方差，導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)量非有效，變量的顯著性檢驗(yàn)失去意義。表3用懷特檢驗(yàn)法對模型的異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)計(jì)算n R2大于5%顯著性水平，因此，模型存在異方差。

表3 懷特檢驗(yàn)

為了消除異方差，采用加權(quán)最小二乘法對模型進(jìn)行新的回歸（見表4），從加權(quán)后的回歸結(jié)果來看，調(diào)整后可決系數(shù)R2=0.859543，樣本回歸線對樣本觀測值的擬合程度很高，模型擬合的效果很理想。銀行貸款的86%可以由應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率參與應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率及其他兩個控制變量來解釋。

表4 加權(quán)最小二乘法回歸結(jié)果

經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：所估計(jì)的參數(shù)β1=9.760195，說明銀行貸款提升一個單位，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率會增長9.760195倍，企業(yè)信用也會隨之提升；β3=1.817532公司規(guī)模對銀行貸款的影響為公司規(guī)模擴(kuò)大一個單位，相應(yīng)的會使公司信用體現(xiàn)出增長2.482倍，β4=0.368554，這說明可以獲得銀行貸款的能力對公司的營業(yè)收入在一定程度上也產(chǎn)生了正的影響。F檢驗(yàn)：由于R2=0.859543接近于1，模型的擬合優(yōu)度較好。因此認(rèn)為可以獲得銀行貸款的能力與企業(yè)應(yīng)收賬款、應(yīng)付賬款等解釋變量之間總體線性關(guān)系是顯著的。通過分析可以發(fā)現(xiàn)，所有的變量都在5%的水平下顯著。

3.3 模型（2）估計(jì)結(jié)果分析

表5用懷特檢驗(yàn)法對模型的異方差進(jìn)行檢驗(yàn)，經(jīng)計(jì)算n R2大于5%顯著性水平、自由度4的χ20.05=9.49，因此，模型存在異方差。

表5 懷特檢驗(yàn)

為了消除異方差，采用加權(quán)最小二乘法對模型進(jìn)行新的回歸（見下頁表6），從加權(quán)后的回歸結(jié)果來看，調(diào)整后可決系數(shù)R2=0.845089，樣本回歸線對樣本觀測值的擬合優(yōu)度很高，模型擬合的效果很理想。銀行貸款的86%可以由應(yīng)收賬款、應(yīng)付賬款這兩個變量來解釋。

表6 加權(quán)最小二乘法回歸結(jié)果

經(jīng)濟(jì)意義檢驗(yàn)：所估計(jì)的參數(shù)β2=-6.156682，說明銀行貸款提升一個單位，相應(yīng)的應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率降低6.156682倍；β3=1.842806公司規(guī)模對應(yīng)付賬款的影響為公司規(guī)模擴(kuò)大一個單位會使應(yīng)付賬款降低1.842806倍，與上述控制變量假設(shè)相符合；β4=0.119001，這說明可以獲得銀行貸款的能力對公司的營業(yè)收入在一定程度上也產(chǎn)生了正的影響。F檢驗(yàn)：由于R2=0.845089接近于1，模型的擬合優(yōu)度較好。因此認(rèn)為可以獲得銀行貸款的能力與企業(yè)應(yīng)收賬款、應(yīng)付賬款等解釋變量之間總體線性關(guān)系是顯著的。通過分析可以看出所有變量都在5%水平下顯著，且經(jīng)濟(jì)意義合理。

4 結(jié)論

本文從應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率兩個方面，采用回歸分析的方法檢驗(yàn)了銀行貸款與中小企業(yè)商業(yè)信用之間的關(guān)系。結(jié)果表明：一方面，在控制其他相關(guān)因素的條件下，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率提高，其銀行貸款也會相應(yīng)增加，兩者呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，說明假設(shè)1成立。應(yīng)收賬款可以體現(xiàn)一個企業(yè)的能力，應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率提高，說明企業(yè)的市場前景發(fā)展良好，企業(yè)短期內(nèi)經(jīng)營狀況良好，企業(yè)的信用也會隨之上升。而銀行也會敏感地捕捉到這些企業(yè)的發(fā)展態(tài)勢，從而考慮為其貸款，實(shí)現(xiàn)雙贏；另一方面，應(yīng)付賬款則體現(xiàn)了企業(yè)利用商業(yè)信用的能力和其融資能力。應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率上升，那么其銀行貸款會減少，兩者呈現(xiàn)的是顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明假設(shè)2成立。所以，應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率上升，企業(yè)的融資能力也會隨之下降，進(jìn)而表現(xiàn)為其信用能力下降，那么將不利于企業(yè)向銀行貸款。雖然銀行與企業(yè)之間存在信息不對稱，但是銀行仍可以捕捉到上市中小企業(yè)的情況，只是會增加銀行方面的代理成本。在我國現(xiàn)有的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，除了應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率和應(yīng)付賬款周轉(zhuǎn)率之外，公司規(guī)模、營業(yè)收入也會對公司現(xiàn)金股利分配水平產(chǎn)生影響。從上述實(shí)證結(jié)果可以得出：首先，上市公司的規(guī)模性也是影響企業(yè)商業(yè)信用與銀行貸款的重要因素。在銀行信貸決策下，中小上市企業(yè)會考慮到自身的規(guī)模，規(guī)模大的公司獲得銀行貸款的程度會高于規(guī)模小的公司；其次，中小上市公司的營業(yè)收入也對其向銀行貸款產(chǎn)生顯著的正向影響。營業(yè)收入多的公司往往其商業(yè)信用會增強(qiáng)，進(jìn)而比較容易得到銀行的認(rèn)可，更加容易獲得銀行貸款。顯然，上述研究結(jié)論大體上與我國中小上市企業(yè)的現(xiàn)狀相符。雖然商業(yè)信用可以替代銀行信用來滿足中小企業(yè)的部分融資需求,但是銀行信用仍然是中小企業(yè)融資的主要渠道。