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严监管下银企距离对民企融资约束的影响
——基于银行异质性视角的分析

2021-07-05谢婷婷程佳敏

新疆财经大学学报 2021年3期
关键词:银企约束变量

谢婷婷,程佳敏

(1.新疆财经大学金融学院,新疆乌鲁木齐830012;2.石河子大学经济与管理学院,新疆石河子832000)

一、引言

自我国经济进入新常态和金融改革步入深水区以来,国民经济下行压力巨大,民企融资约束问题受到更多关注。一方面,民营经济是我国经济建设的重要基础,民企是推进我国供给侧结构性改革、高质量发展和现代化经济体系建设的重要主体[1-2];另一方面,当前民企自身存在一些短板,如企业规模较小、贷款规模小、抵押资产匮乏、信息透明度低等,使其在申请银行贷款时面临诸多难题。可以说,融资约束问题不仅制约了我国民营企业的发展,也阻碍了我国经济的高质高速发展。

对于企业融资约束问题,既有研究主要从内部和外部两方面对融资约束影响因素进行探讨。内部因素主要取决于企业自身,侧重于研究资本账户开放程度[3]、社会责任披露程度[4]和对外直接投资数额[5]等;而外部因素更注重与政府的联系,主要侧重于是否获得政策支持[6]、政府担保[7]等。整体上看,既有研究很少就企业融资中银行与企业间的关系、银企距离对融资约束的影响展开深入分析。

然而,银企关系在企业融资特别是以关系型贷款模式为主的中小民企融资中有着至关重要的作用,银企距离作为影响银企关系最直接的因素也成为了民企能否获得融资的关键影响因素之一[8]。此外,随着金融供给侧改革的推进,近年来我国金融网点密度提升,金融机构覆盖面不断扩大,银企距离逐步缩短。因此,有必要就银企距离对民企融资约束的影响进行探究,进一步揭示强化金融供给后,中小民营企业能否通过银企距离的缩短降低信息获取成本,实现企业层面的金融普惠,从而为提高金融供给水平与质量提供有益参考。

此外,在金融严监管态势下,严监管对民企融资产生了深远的影响。自2017年起,为防范与化解金融风险、稳定金融市场,金融监管部门出台了一系列金融监管政策文件,预示着我国正式进入金融严监管时期[9]。在不断强调金融去杠杆的背景下,金融机构信用收缩显著,进一步压缩了对中小民营企业的贷款投放,使本就缺乏有效“硬信息”①硬信息即较为客观且易于观察、验证、传递的信息,比如企业的财务报表等;软信息即难以量化和传递、需要靠银行长期密切与借款人接触才能获取的信息,如企业主的个人品质、才能、可利用的资源和存货等。的中小民营企业贷款难度进一步提升[10]。而“软信息”的传递主要受限于信息成本,距离的缩短显然是降低融资成本的关键。因此,深入探讨银企距离的缩短是否能减少严监管下中小民营企业面临的融资压力,以及是否存在银行异质性影响等问题,对降低民企融资成本、缓解融资约束具有较强的理论和实践价值。

本文可能的创新之处在于:首先,本文以银企距离、民企为主要研究对象,弥补了既有研究较多关注银行与大型企业关系而较少关注面临更多信贷歧视的中小型民企的不足;其次,本文论证了在当前信贷趋紧、监管加强情况下银企距离对民企融资影响是否存在变化,丰富了相关研究;最后,本文拓展了银行异质性视角下不同性质的银行与民企距离对其融资约束作用效果的研究。

二、理论分析与研究假说

(一)严监管对民企融资的影响

金融监管作为维持金融市场稳定的必要保障与企业发展息息相关。在防控金融风险的经济环境下,金融监管强度逐步加大,民企也因其特殊性(如规模小、信息透明度低等)而在融资方面受到较大影响。严监管对民企融资产生的影响主要体现在以下方面:

一是严监管会强化民企信贷歧视。监管部门虽明确提出银行应增加对民企的贷款,但为防范风险,银行对贷款的考核标准非常严格,且未对中小企业和大企业采用不同的监管标准,为防止不良贷款率升高,银行大多选择少承担或不承担风险而减少对民企贷款。因此,在尚需提高监管标准公平性与科学性的现实下,严监管增加了银行对民企的信贷歧视,不利于提高银行对民企贷款的积极性[11]。二是严监管会增加民企贷款成本。第五次全国金融工作会议召开后,在防范金融风险和严监管态势下,实体经济融资成本有所上升,加之信贷配置中面临的所有制歧视,进一步强化了信贷错配问题,民营经济融资成本受到的影响尤为显著[12]。三是严监管会缩小信贷供给规模。强化监管的目的是防控风险,但其必定会对信贷资金供给产生一定影响[13]。强监管虽能减少资金在金融体系内的空转,促使资金更多流入实体经济,但也会使民企等信用较弱的借款人的融资渠道变窄,增大再融资风险[14]。

基于此,本文提出研究假说1:严监管会进一步加大民企融资约束。

(二)银企距离对民企融资的影响

我国中小民企融资以关系型贷款模式为主,目前银行贷款是中小民企融资的主要渠道,银企关系的重要性毋庸置疑。对于缺乏有效“硬信息”的民企而言,能否获得银行贷款更多取决于银行对民企“软信息”的获取程度,因而影响“软信息”获取成本的银企距离成为了影响银企关系的一个重要因素,其对解决民企融资难问题有重要影响。银企距离主要通过“竞争效应”和“距离效应”影响民企融资。

一是“竞争效应”。银企距离的缩短意味着在企业位置不变情况下区域内银行机构数量有所增加,银行业竞争加剧,因而会间接对民企融资造成一定影响。对于“竞争效应”,现有研究主要有两种观点:一种观点认为银行业竞争较弱更有利于民企融资,因为竞争较弱的银行结构会促使区域内某些银行形成垄断,而垄断银行在与民企进行长期的接触与沟通后更有利于双方形成稳定的银企关系,民企能够基于这种关系弥补其可能存在的信息不全、控制风险相对较大等不足,借此减少信贷歧视,获得信贷支持[15];另一种观点则认为银行业竞争增强有利于民企融资,因为竞争会促使银行扩大对民企的信贷供给,降低民企融资成本[16]。而在我国,由于银行仍是借贷市场的主导者,在卖方市场条件下,民企在贷款中缺乏话语权。在银行竞争逐渐激烈的情况下,借贷市场逐渐由卖方市场转为买方市场,民企话语权相对提高。为争取客户,银行将提供更有利于民企的贷款条件,扩大放贷规模;为开拓新客户,银行会适当放宽对民企的事前调查,拓宽贷款渠道[17];为提高业绩,银行还会简化贷款审批手续,提高贷款便利度[18],从多方面缓解民企融资困境。二是“距离效应”。银企距离的缩短有利于降低民企融资成本,进而影响民企融资。距离对民企融资的影响主要体现在银行交通成本、监管成本和信息成本上。距离的不同会使银行与企业往来时的交通成本存在差异[19]。一般来说,银行与民企距离较近时,银行的交通成本较小,监督成本、信息成本也会较小,将该企业作为最优贷款对象的风险也会减少,银行便可适度降低贷款利率,从而有利于民企获得贷款[20];而对于距离较远的民企,银行会因其监管成本较高而普遍采取较高的贷款利率[21]。此外,较近的银企距离有助于建立良好的银企关系,更有利于银行掌握民企信息,如企业家的经营能力及品质等[22],同时也能有效缓解企业的信息不对称问题。因此,银企距离较近的企业更容易获得贷款[23]。

基于此,本文提出研究假说2:严监管下,银企距离的缩短能缓解民企融资约束。

(三)中小银行对民企融资的影响

目前民企融资的主要方式仍是银行贷款,在融资过程中,由于民企一般作为中小企业会受到一定的信贷歧视,较难通过大银行进行贷款融资,而中小银行对中小企业的融资歧视相对较小,能更好地满足其融资需求。综合分析发现,中小银行对中小企业融资具有以下几点优势:

一是中小银行与中小企业规模匹配度高。不同的银行有不同的发展目标,专业分工存在一定的差异。一般而言,大银行更愿意贷款给大企业,而中小银行则能更好地为中小企业提供贷款[24]。二是中小银行更便于获取中小企业“软信息”,减少信息不对称带来的不良影响。银行在决定是否向企业提供贷款时,主要依赖于能反映企业偿债能力及盈利能力的各项“硬信息”和“软信息”,小企业因自身特性而使其缺乏“硬信息”,申请贷款更多依赖于“软信息”。当银企距离更近时,更利于银行搜集中小企业各项“软信息”,建立与企业长期的合作关系,因而可缓解信息不对称问题[25]。而大银行由于规模较大,存在职级复杂、工作人员流动性较大等问题,因此不利于银行对中小企业“软信息”的搜集与信息传递,可能存在较大的信息不对称问题[26]。三是中小银行对中小企业贷款的业务激励较强。中小银行结构简单,在获得和传递中小企业贷款信息后,能快速作出贷款决策,决策单位明确,因此对于中小企业贷款的业务激励作用较强。而大银行层级复杂,贷款手续繁琐,决策链较长,中小企业相关“软信息”的传递渠道不畅,增加了贷款审批难度,导致大银行对中小企业贷款的业务激励作用较弱[27]。

基于此,本文提出研究假说3:严监管下,中小银行与民企距离的缩短更有利于缓解融资约束。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文中小板民营企业数据来自Wind数据库和深交所官网,商业银行分支机构地址信息主要来自中国银监会许可证发布系统①该系统只统计当年存在的银行分支机构,对于当年退出的分支机构不纳入统计。。另外,由于近年来商业银行贷款审批权逐渐收紧,因此本文选取的商业银行分支只包含6大国有银行、12家股份制商业银行和134家城市商业银行的分行,不包括各银行支行。在时间段上,为保证中小板上市民企数据的完整性,本文选取2014年—2018年数据进行分析。本文借鉴李彬等[28]的处理方法对样本进行筛选:一是剔除具有特殊性的金融和保险行业数据;二是剔除非民营公司的样本;三是剔除存在缺失值的数据样本;四是为缓解异常值的影响而对连续变量上下1%水平进行Winsorize处理。最终本文共获得2014年—2018年469个样本数据、2345个观测值,并用STATA15软件进行实证分析。

(二)变量定义

1.被解释变量:融资约束指标。本文根据范亚辰等[29]的研究,选择KZ指数作为民企融资约束度量指标;同时借鉴魏志华等[30]研究中以中国上市公司为样本构建的KZ指数,选取企业自由现金流量(CF i,t∕A i,t-1)、托宾Q(Q i,t)、资产负债率(L E V i,t)、股利支付率(DIV i,t∕A i,t-1)和企业现金持有总量(C i,t∕A i,t-1)等指标进行有序逻辑回归,最后利用回归系数构建了KZ指数度量民企融资约束程度,具体如下:

式(1)中,i表示不同民企,t表示不同时期,t-1表示前一期,C F表示企业经营活动净现金流,A表示总资产,D IV表示现金股利,C表示现金持有。

2.解释变量:银企距离指标。本文根据谷歌地图计算银企距离并对其取对数作为银企距离指标。首先将各银行分行以及中小板上市民企的注册地址转换为地理坐标;其次根据坐标及距离公式计算每年各民企与周边不同性质银行分行的最近距离,并设第一点A的经纬度为(MLonA,MLatA),第二点B的经纬度为(MLonB,MLatB),计算公式见式(2)和式(3);最后对计算得出的距离取对数。

式中C为两经纬度之间的直线距离,R为地球半径(本文R取值6371.004千米),P i为圆周率。

3.调节变量:严监管指标。本文借鉴刘惠好和焦文妞[9]的研究,选取严监管、严监管与银企距离的交互项作为调节变量,其中严监管指标为虚拟变量。需要说明的是,2017年银监会不仅为整治银行业市场乱象开展了多项专项治理活动,还为严防金融风险出台了一系列政策法规强化监管,因此,本文将2017年我国全面加强金融监管的态势称为金融严监管,以2017年为界,2017年以前赋值为0,2017年及以后赋值为1。

4.控制变量。参考现有文献,本文选择民企的规模、上市年龄、成长性、投资机会等特征变量以及年度虚拟变量和行业虚拟变量作为哑变量参与分析。

本研究变量的相关定义如表1所示。

表1 变量定义

续表1

(三)模型设定

为检验前文提出的研究假说,本文构建了下列模型进行分析:

其中:被解释变量KZ代表中小板上市民企的融资约束程度;解释变量主要包括严监管(SS)及不同性质银企距离(SBD、JBD和CBD),以及严监管与银企距离的交互项(SBD×SS、JBD×SS、CBD×SS),而Contr ol Variab l es包括表1中的各类控制变量。

四、实证分析

(一)描述性统计分析

表2为主要变量的描述性统计结果。由表2可知:KZ标准差为2.6524,表明我国民营上市公司融资约束程度差异较大;国有银行与民企距离(SBD)的平均值最小,说明国有银行与民企距离最近;城市商业银行与民企距离(CBD)的标准差最大,说明城市商业银行与民企距离存在较大差异。

表2 全部变量描述性统计表

(二)回归分析

1.基本回归分析。表3分别对比了不同性质的商业银行在控制个体时间效应后银企距离的缩短对缓解民企融资约束所产生的影响。由表3可知:对于所有银行而言,严监管(SS)的回归系数均为正,表明当监管趋严时确实有可能加大民企的融资约束,这在一定程度上验证了前文提出的研究假说1。同时,银企距离的回归系数均为正,且股份制商业银行与民企距离(JBD)、城市商业银行与民企距离(CBD)的回归系数均显著,这意味着银企距离的缩短确实有助于缓解上市民企面临的融资约束。伴随着近年来银行网点的增多,银企距离进一步缩短,民企往往更容易获取外部融资,因而较少陷入融资约束困境,尤其是城市商业银行与民企距离的缩短更有利于缓解民企融资约束。

表3 国有银行、股份制商业银行和城市商业银行的个体时间双固定效应模型回归结果

从银企距离与严监管的交互项来看,各类银行的交互项系数均为负,且股份制商业银行与严监管的交互项(JBD×SS)、城市商业银行与严监管的交互项(CBD×SS)的回归系数均在10%水平上显著,进一步证明了银企距离与严监管具有反作用,银企距离缩短有利于缓解严监管带来的融资约束压力,从而验证了前文提出的研究假说2。另外,综合比较3个模型的回归结果,从拟合度和显著性来看,城市商业银行表现更优,即相较于国有银行和股份制商业银行来说,城市商业银行与民企距离的缩短更能缓解严监管下的民企融资约束,这在一定程度上验证了前文提出的研究假说3。可见,银企距离的缩短确实有助于缓解融资约束,同时对冲严监管对民企融资的不利影响,而其中城市商业银行作为中小银行对缓解民企融资约束的正向影响最强。

2.企业异质性分析。本文以民企5年平均融资约束程度为划分标准,将各民企分成高融资约束组和低融资约束组,进一步探究民企融资约束异质性影响,结果如表4所示。

表4 各商业银行分高低融资约束组的个体时间双固定效应模型回归结果

由表4可知,与未分组模型结果相比,分组后各变量系数方向基本未发生变化,但显著程度有所不同。从不同性质的银行来看,高融资约束组中银企距离对融资约束的影响显著强于低融资约束组,说明对于融资约束程度较高的民企而言,选择与银行较近的地点作为注册地址更有利于其融资。另外,城市商业银行银企距离(CBD)对高融资约束系数的显著性远高于其他性质银行,这也在一定程度上验证了前文提出的研究假说3,说明城市商业银行与民企距离的缩短对融资约束缓解作用更强。

3.区域异质性分析。我国金融发展客观上存在较明显的异质性,下文将从区域异质性视角分析金融严监管下银企距离对民企融资约束的影响。整体上看,中小板上市民企存在一定集聚性,且广泛集中于华东和华南地区,同时考虑到实证结果的可解释性,故本文将全样本进一步按区域划分为华东地区、华南地区和其他地区3个子样本来分析区域异质性,回归结果见表5。

表5 各商业银行分地区的个体时间双固定效应模型回归结果

由表5可以看出:严监管下,仅有国有银行在华东和华南地区严监管(SS)的回归系数显著,这在某种意义上说明国有银行受严监管影响较大。对于华东地区的民企而言,无论何种性质的银行,其解释变量的显著性均最强,说明华东地区银企距离的缩短能显著缓解民企融资约束,减少严监管下进一步强化的信贷歧视。而对于华南地区和其他地区的民企而言,主要解释变量虽与基本回归模型中解释变量的回归系数方向大体一致,但显著性较弱,说明这些地区银企距离的缩短对民企融资约束的缓解作用较小,原因可能是这些地区上市民企较少且较为分散,难以与周边银行形成稳定的合作关系,因而银企距离的缩短对缓解民企融资约束的作用较小。

(三)稳健性检验

为增强研究结论的可靠性,本文进一步对解释变量银企距离采取滞后一期的方式进行验证,其他变量保持不变。稳健性检验结果(限于篇幅,本文未列示)表明,银企距离滞后一期变量对民企融资约束存在显著的正向影响,说明银企距离的缩短对缓解民企融资约束作用显著。各调节变量的显著性效果虽不理想,但其系数与基本回归模型中系数的方向一致,说明严监管与银企距离对民企融资约束影响的协同效应不显著。可见,在考虑内生性问题后,前文所得的实证结论依然稳健、有效。

五、结论及启示

(一)研究结论

本文以2014年—2018年469家中国中小板上市民企为样本,从微观角度实证检验了银企距离在缓解企业融资约束中所产生的影响及影响机理。研究发现:其一,银企距离的缩短对缓解民企融资约束有促进作用,能对冲严监管对民企融资的不利影响。其二,从银行异质性视角分析,以城市商业银行为代表的中小银行与民企距离的缩短更有利于提高民企融资水平,其对严监管造成的不利影响对冲效果最好。其三,从企业异质性视角分析,对于融资约束程度较高的民企,银企距离的缩短更有利于缓解其融资约束。其四,从区域异质性视角分析,对于民企集中度较高的华东地区,银企距离对民企融资约束的促进作用最强,原因可能是当地民企发展程度较高,倒逼当地银行完善了对于民企融资方面的相关配套制度。本文的研究结果意味着,在普惠金融背景下,加强银行分行网点建设有助于缓解民企尤其是在严监管下民企的融资困境,提高金融资源的配置效率。

(二)启示

基于前文研究,本文得出以下几点启示:一是继续推动普惠金融发展,优化银行网点布局。对民企融资具有距离优势的网点,适度下放贷款审批权限,充分发挥已有网点的位置优势,减少民企的融资障碍和限制。二是注重监管适度,对不同类型的银行实施差异化监管,坚持“有保有压”、疏堵并重,最大程度缩小对实体经济的冲击,使金融资源更好地流向小微企业、民营企业。三是鼓励中小银行扶持中小企业发展,完善中小银行对民企的融资激励制度,如可通过网点建设补贴等形式促进中小银行积极推进并优化区域性网点布局,同时不断完善民企融资相关配套制度建设,帮助民企获得更多的商业信用和银行贷款。四是鼓励通过数字化金融创新金融供给模式,通过大数据完善征信信息、供应链上下游信息,加快数字征信体系建设,进一步减少民企因信息不对称所受到的信贷歧视,创建良好的银企互通环境和融资渠道,弱化传统金融模式下银企距离对民企融资的不利影响。五是不断总结华东地区通过缩短银企距离来缓解中小企业融资问题的有益经验,加大中西部地区数字金融建设,提高金融机构对民企的融资效率,扩大放贷规模,助力中小民企健康快速发展,进而促进区域协调发展。

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