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    企業(yè)市場(chǎng)地位與銀行信貸融資可獲性—基于電力能源上市公司的實(shí)證檢驗(yàn)

    2014-11-23 02:34:56鄔丹蔣敏江西科技師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院南昌330038
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2014年19期
    關(guān)鍵詞:銀行借款總資產(chǎn)借款

    ■ 鄔丹 蔣敏(江西科技師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院 南昌 330038)

    理論分析與研究假設(shè)

    目前我國(guó)企業(yè)可以利用的經(jīng)營(yíng)性融資中,主要是供應(yīng)商提供的商業(yè)信用和銀行提供的短期借款。充足的財(cái)務(wù)資金可以為企業(yè)提供堅(jiān)實(shí)的物質(zhì)后盾,可以用資金優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)其他方面的能力不足。Ireland et al(2003)認(rèn)為,充足的財(cái)務(wù)資源有助于新創(chuàng)企業(yè)不斷積累各種諸如機(jī)器、設(shè)備等有形資源與人力資本等無(wú)形資源,并使企業(yè)更容易識(shí)別、獲取與利用各種創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。通過(guò)對(duì)26 家生化與醫(yī)藥產(chǎn)業(yè)企業(yè)進(jìn)行訪談,Robert & Hauptman(1987)的研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效與其財(cái)務(wù)資源投入充足程度呈顯著正相關(guān)。銀行信貸是影響企業(yè)績(jī)效的關(guān)鍵因素之一,銀行信貸的可獲性、通暢性、及時(shí)性、低廉性和足額性,決定了企業(yè)資金使用成本的高低以及資源整合的時(shí)機(jī)和力度,從此直接影響企業(yè)的績(jī)效優(yōu)劣。

    對(duì)融資約束嚴(yán)重的企業(yè)來(lái)說(shuō),如果企業(yè)向客戶提供商業(yè)信用的同時(shí)難以獲得銀行貸款并進(jìn)而影響企業(yè)正常運(yùn)轉(zhuǎn),則向客戶提供商業(yè)信用的成本將更高(余明桂、潘紅波,2010)。由此可見(jiàn),銀行借款作為企業(yè)經(jīng)營(yíng)性融資手段可以降低企業(yè)提供商業(yè)信用的成本。銀行作為動(dòng)員社會(huì)資源實(shí)現(xiàn)資金配置的有效金融中介,它的功能主要通過(guò)價(jià)值發(fā)現(xiàn)和有效監(jiān)管加以實(shí)現(xiàn)(張軍、金煜,2005),即選擇好企業(yè)發(fā)放貸款并進(jìn)行持續(xù)的監(jiān)督。祝繼高等(2009)研究發(fā)現(xiàn),銀行作為中介機(jī)構(gòu)具有一定的信息優(yōu)勢(shì),銀行借款信息能夠預(yù)測(cè)公司未來(lái)的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)。通常情況下,銀行是否發(fā)放貸款主要受到評(píng)價(jià)擬貸款企業(yè)資質(zhì)的信息成本及其違約風(fēng)險(xiǎn)的影響,因此我們可以推斷,市場(chǎng)地位高的企業(yè)在銀行的貸款評(píng)價(jià)體系中更容易符合銀行貸款要求。

    基于以上分析,本文提出假設(shè):在其他條件相同的情況下,企業(yè)獲得的銀行借款與其市場(chǎng)地位正相關(guān)。

    數(shù)據(jù)與方法

    (一)樣本選取

    本文以2008-2011年我國(guó)A股上市公司為研究對(duì)象,集中篩選的是市場(chǎng)地位高的電力與能源公司,在后續(xù)的描述性統(tǒng)計(jì)分析這類研究對(duì)象的資產(chǎn)值在自然對(duì)數(shù)為20以上資產(chǎn)總額的電力與能源公司,資產(chǎn)總額在取對(duì)數(shù)之后不及的樣本予以剔除。經(jīng)過(guò)以上篩選可以進(jìn)行研究的樣本數(shù)量達(dá)到220家上市公司,研究所用數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)泰安信息技術(shù)有限公司提供的CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù),所用統(tǒng)計(jì)軟件為SPSS18.0。

    (二)模型設(shè)定

    為了檢驗(yàn)上述假設(shè),借鑒Van Horen(2007)的基本模型形式,提出本文采用的回歸模型:

    BankAccess是本文的被解釋變量,本文分別用SBA=短期借款/總資產(chǎn)和SLBA=(短期借款+長(zhǎng)期借款)/總資產(chǎn)作為銀行借款BankAccess的代理變量。

    企業(yè)市場(chǎng)地位MP是本文的解釋的變量,關(guān)于市場(chǎng)地位的確認(rèn)有很多種方法,將其歸納起來(lái)主要有如下幾種:通過(guò)對(duì)企業(yè)進(jìn)行調(diào)查問(wèn)卷的方式,以虛擬變量的形式引入模型(Van Horen,2005;Van Horen,2007),通過(guò)衡量企業(yè)向單一或少數(shù)大客戶的銷售情況,來(lái)判斷企業(yè)的市場(chǎng)地位(Fabbri and Klapper, 2008)。本文也采用營(yíng)業(yè)總收入與總資產(chǎn)的比值作為MP值來(lái)確定。

    本文中選定的控制變量還包括了其他一些參數(shù)。企業(yè)規(guī)模SIZE定義為企業(yè)總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)。盈利能力EBIT定義為利潤(rùn)總額與總資產(chǎn)的比值。企業(yè)的流動(dòng)性LIQ定義為流動(dòng)資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值,企業(yè)持有的流動(dòng)資產(chǎn)數(shù)額直接影響提供商業(yè)信用的成本(Bougheas et al.,2009),CFO定義為可供出售金融資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值,衡量企業(yè)資產(chǎn)在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中的變現(xiàn)能力。

    由上述檢驗(yàn)假設(shè)分解成二個(gè)回歸模型方程式:

    (三)描述性統(tǒng)計(jì)

    表1列出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征。整個(gè)研究樣本為220家電力能源公司,我們發(fā)現(xiàn)SBA短期借款與總資產(chǎn)比率和SLBA短期借款加上長(zhǎng)期借款與總資產(chǎn)的比率的平均值分別為15.09%和41.87%,這說(shuō)明我國(guó)上市公司當(dāng)中的電力能源公司都有向商業(yè)銀行獲得信用貸款的,并且這一比率還是比較高的。另外以營(yíng)業(yè)總收入與總資產(chǎn)比率確定的MP的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.35和0.2;以總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)確定的SIZE值的均值為22.8,標(biāo)準(zhǔn)差為1.4;EBIT通過(guò)描述性統(tǒng)計(jì)確定的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別0.01和0.08;LIQ的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.2和0.1;CFO的均值與標(biāo)準(zhǔn)差分別是0.01和0.05。

    實(shí)證結(jié)果分析

    本文用第一個(gè)模型先進(jìn)行市場(chǎng)地位對(duì)企業(yè)短期借款融資影響的回歸進(jìn)行分析:

    MODEL1的因變量是SBA,在本文的研究中SBA采用的是企業(yè)所有短期借款與企業(yè)總資產(chǎn)額作相對(duì)值。

    我們可以看到模型的有效研究樣本為220家公司,決定系數(shù)R方為0.163,模型解釋力較好。模型一顯示銀行借款和市場(chǎng)地位的關(guān)系。MODEL1的因變量是銀行短期借款SBA,一般情況下,短期借款主要用于企業(yè)的經(jīng)營(yíng)性融資,從回歸分析的系數(shù)來(lái)看,MP顯著為正,這說(shuō)明市場(chǎng)地位越高的企業(yè),短期信用借款融資越多,如表2所示。

    表1 模型變量描述統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

    表2 模型分析結(jié)果

    控制變量SIZE與SBA的系數(shù)顯著為正相關(guān),是在1%的水平下顯著正相關(guān),進(jìn)一步說(shuō)明了企業(yè)市場(chǎng)地位越高,獲得的銀行短期借款越多。其他控制變量EBIT和CFO的系數(shù)顯著為負(fù)相關(guān),EBIT控制變量是在1%的水平下顯著,控制變量CFO是在10%的水平下顯著;另外的一個(gè)控制變量LIQ是正相關(guān),并且在1%的水平下顯著。這些控制變量的明顯顯著,更好地檢測(cè)了市場(chǎng)地位MP的解釋變量與被解釋變量SBA的短期借款信用融資的正相關(guān)關(guān)系,這進(jìn)一步說(shuō)明市場(chǎng)地位越高的企業(yè),從銀行等正規(guī)融資渠道獲得的融資資金越多。MODEL1有效地驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)。

    下文對(duì)第二個(gè)模型進(jìn)行回歸分析:

    MODEL2的因變量是SLBA,在本文的研究中SLBA采用的是企業(yè)所有短期借款和長(zhǎng)期借款之和,以當(dāng)年企業(yè)的總資產(chǎn)標(biāo)準(zhǔn)化而得。

    可以發(fā)現(xiàn)在此模型的回歸分析當(dāng)中,市場(chǎng)地位的解釋變量MP依然顯著正相關(guān),這也進(jìn)一步說(shuō)明了市場(chǎng)地位高的公司,不論是從商業(yè)銀行獲得的短期借款或是長(zhǎng)期借款量都要明顯高。市場(chǎng)地位越高的企業(yè),從銀行等正規(guī)融資渠道獲得的融資數(shù)量越多。控制變量SIZE與SBA的系數(shù)顯著為正相關(guān),是在1%的水平下顯著正相關(guān),進(jìn)一步說(shuō)明了企業(yè)市場(chǎng)地位越高,獲得的銀行短期借款和長(zhǎng)期借款也就越多。其他控制變量EBIT、LIQ和CFO的系數(shù)顯著均為負(fù)相關(guān),控制變量CFO是在1%的水平下顯著負(fù)相關(guān),另外的二個(gè)控制變量LIQ和EBIT也在5%的水平下顯著并且與因變量成負(fù)相關(guān)。這些控制變量的明顯顯著,更好地檢測(cè)了市場(chǎng)地位MP的解釋變量與被解釋變量SLBA的正相關(guān)關(guān)系,這也進(jìn)一步說(shuō)明市場(chǎng)地位越高的企業(yè),從銀行等正規(guī)融資渠道獲得的長(zhǎng)期借款和短期借款越多。MODEL2得出的這一結(jié)論也較好地驗(yàn)證了本文之前提出的假設(shè)。

    結(jié)論

    本文以我國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)為樣本,檢驗(yàn)了企業(yè)市場(chǎng)地位的強(qiáng)弱對(duì)企業(yè)向銀行申請(qǐng)商業(yè)信貸借款會(huì)產(chǎn)生何種影響,以及最終會(huì)如何影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)性融資。研究結(jié)果表明,隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的不斷發(fā)展與完善,越來(lái)越多的企業(yè)十分注重資金的使用效率,企業(yè)一旦具有一定的市場(chǎng)地位,將會(huì)更多的通過(guò)向外界籌措短期借款和長(zhǎng)期借款等融資方式來(lái)獲得更多的資源和資金,從而達(dá)到使用資金成本率的控制,降低資金的使用成本。當(dāng)然在本次研究中,研究對(duì)象是針對(duì)市場(chǎng)地位較高的電力與能源公司,從另一個(gè)層面來(lái)講,對(duì)于大多數(shù)規(guī)模不大的中小企業(yè)(或者稱為市場(chǎng)地位低的企業(yè))不但難以通過(guò)信用貸款獲得長(zhǎng)期借款融資,甚至向銀行或一些金融公司去獲得一些周轉(zhuǎn)性的短期借款都會(huì)十分的困難,有些凸顯出市場(chǎng)地位低的中、小企業(yè)面臨嚴(yán)重的融資困難。

    1.張軍,金煜.中國(guó)的金融深化和生產(chǎn)率關(guān)系的再檢測(cè):1987-2001[J].經(jīng)濟(jì)研究,2005(11)

    2.祝繼高,陸正飛,張然,葉康濤.銀行借款信息的有用性與股票投資回報(bào)—來(lái)自A股上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融研究,2009(1)

    3.Bougheas S,Mateut,S.,and Mizen,P Corporate Trade Credit and Inventories:New Evidence of a Trade-off from Accounts Payable and Receivable[J].Journal of Banking and Finance,2009(33)

    4.Van Horen,N.Do firms use trade credit as acompetitiveness tool? Evidence from Developing Countries.[J].World Bank Working Paper 2005

    5.Van Horen,N.Customer Market Power and the Provision of Trade Credit.[J]World Bank Policy Research Working Paper Series 4284 2007

    6.Fabbri,D,and Klapper,L.Market Power and the Matching of Trade Credit Terms.[J]World Bank Policy Research Working Paper Series 4754 2008

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