科技型企業(yè)逆優(yōu)序融資成因的實(shí)證研究

摘 要：本文通過(guò)實(shí)地調(diào)研并結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)研究科技型企業(yè)的融資方式和次序，發(fā)現(xiàn)由于債務(wù)融資中的逆向選擇效應(yīng)和股權(quán)融資在資本市場(chǎng)中的投機(jī)特征，科技型企業(yè)往往呈現(xiàn)逆融資優(yōu)序理論的順序進(jìn)行融資。本文選擇在過(guò)去五年間披露過(guò)銀行貸款行為的科技型上市公司及其貸款行為作為樣本進(jìn)行債務(wù)和股權(quán)融資的實(shí)證研究，結(jié)果證實(shí)科技型企業(yè)先股后債融資次序的原因。最后基于結(jié)果提出建議，為解決科技型企業(yè)融資難題提供參考。

關(guān)鍵詞：科技型企業(yè);融資優(yōu)序;債務(wù)融資;股權(quán)融資

本文索引：童林辰.<變量 2>[J].中國(guó)商論，2021（20）：-121.

中圖分類(lèi)號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2021）10（b）--04

科技型企業(yè)是指產(chǎn)品的技術(shù)含量比較高、具有核心競(jìng)爭(zhēng)力、能不斷推出創(chuàng)新產(chǎn)品和不斷開(kāi)拓市場(chǎng)的企業(yè)，其在提高科技創(chuàng)新能力、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)高質(zhì)量發(fā)展、擴(kuò)大社會(huì)就業(yè)等方面發(fā)揮著重要作用，且發(fā)展呈現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)、高投入、高收益的特征，其對(duì)于資金的迫切需求超過(guò)一般企業(yè)。但是我國(guó)資本市場(chǎng)建設(shè)較晚，尚不成熟，金融工具比較匱乏，資金供給渠道少，加之產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和資本結(jié)構(gòu)不合理造成整個(gè)市場(chǎng)的資金短缺，限制了科技型企業(yè)的融資渠道和規(guī)模。因此，研究科技型企業(yè)采用何種方式、以何種次序進(jìn)行融資是推動(dòng)科技型企業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的重要議題。

國(guó)內(nèi)外對(duì)企業(yè)融資優(yōu)序的討論由來(lái)已久，美國(guó)金融學(xué)家邁爾斯與智利學(xué)者邁勒夫基于信息不對(duì)稱(chēng)理論最早提出的融資優(yōu)序理論（1984）認(rèn)為，最優(yōu)的融資順序是內(nèi)源融資，債務(wù)融資，最后才考慮股權(quán)融資，認(rèn)為股權(quán)融資會(huì)導(dǎo)致外部投資者的逆向選擇，造成資金的錯(cuò)配和浪費(fèi)。對(duì)于這一觀點(diǎn)是否適用于我國(guó)企業(yè)，國(guó)內(nèi)學(xué)者持有兩種相反的看法。一方面，王延偉，曲吉光等[1]（2016）認(rèn)為，我國(guó)企業(yè)尤其是中小型企業(yè)對(duì)資金可得性的考慮超過(guò)了融資成本本身，因此我國(guó)企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)更適用于先股后債的融資次序;另一方面，劉薇[2]（2011）認(rèn)為，我國(guó)企業(yè)的信息不對(duì)稱(chēng)產(chǎn)生的交易成本與融資優(yōu)序理論相符合，因此融資優(yōu)序理論適用于我國(guó)企業(yè)融資決策。

本文在綜合關(guān)于我國(guó)企業(yè)融資優(yōu)序現(xiàn)有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合科技型企業(yè)特點(diǎn)，根據(jù)作者實(shí)地調(diào)研情況分析科技型企業(yè)的融資困境和實(shí)際次序，以此為基礎(chǔ)提出關(guān)于科技型企業(yè)債務(wù)融資中逆向選擇和股權(quán)融資中投機(jī)特征的假設(shè)分別進(jìn)行實(shí)證研究，得出相應(yīng)的結(jié)論并提出融資建議，為廣大科技型企業(yè)提供啟發(fā)，豐富現(xiàn)有的研究?jī)?nèi)容。

1 理論分析與假設(shè)

作者在江蘇省南京市選取了涵蓋各種規(guī)?？傆?jì)40家的科技型企業(yè)作為調(diào)研對(duì)象，進(jìn)行了詳細(xì)的訪(fǎng)談?wù){(diào)研。結(jié)果顯示，科技型企業(yè)在技術(shù)、管理、產(chǎn)品、市場(chǎng)等方面面臨極大風(fēng)險(xiǎn)，所調(diào)查的40家企業(yè)中有13家小微型企業(yè)表示遭遇較大經(jīng)營(yíng)困境，4家表示臨近破產(chǎn);絕大多數(shù)科技型企業(yè)呈現(xiàn)出輕資產(chǎn)的特點(diǎn)，這也使其難以進(jìn)行抵押貸款，除少數(shù)優(yōu)質(zhì)上市公司外的其他企業(yè)自身信用缺少背書(shū)，信用評(píng)級(jí)較低;由于技術(shù)保密度高，導(dǎo)致科技型企業(yè)信息不對(duì)稱(chēng)嚴(yán)重，加上管理方法不完善、財(cái)務(wù)信息模糊以及近年來(lái)互保聯(lián)保的風(fēng)險(xiǎn)發(fā)酵，難以取得擔(dān)保。因此受調(diào)研的40家科技型企業(yè)中有33家表示面向銀行融資有困難或利率高，其中19家接受過(guò)風(fēng)投或股票融資的企業(yè)表示進(jìn)行的股權(quán)融資具有風(fēng)險(xiǎn)小、成本低、數(shù)額大等優(yōu)點(diǎn)。

其一，我國(guó)科技型企業(yè)的很多信息具有保密性，造成信息模糊，加上輕資產(chǎn)的特性，引起信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致逆向選擇和道德失范風(fēng)險(xiǎn)[3]，迫使銀行采取信貸配給，以非利率條件提出要求，而不是提高利率以平衡貨幣供求，貸款利率和風(fēng)險(xiǎn)不匹配[4]。即使很多科技型公司愿意支付更高的利率，也總有相當(dāng)一部分企業(yè)貸不到款。因此我們提出假設(shè)：

假設(shè)一：科技型企業(yè)固有的信息模糊和輕資產(chǎn)導(dǎo)致的信息不對(duì)稱(chēng)引起逆向選擇效應(yīng)，難以獲得較高信用評(píng)級(jí)和高質(zhì)量的銀行貸款，企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平與貸款利率無(wú)關(guān)。

其二，我國(guó)股票市場(chǎng)相當(dāng)不成熟，呈現(xiàn)出兩個(gè)明顯現(xiàn)象：新股上市股價(jià)高以及現(xiàn)金股利分配少[5]。國(guó)內(nèi)科技股更是容易吹捧和吸引非理性投資者的股票，其往往高價(jià)發(fā)股，低價(jià)分利，市盈率高。而科技型企業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)與高成長(zhǎng)性也吸引了風(fēng)險(xiǎn)偏好的風(fēng)險(xiǎn)投資。以上都導(dǎo)致股權(quán)融資的實(shí)際成本較低。因此我們提出假設(shè)：

假設(shè)二：科技型企業(yè)在資本市場(chǎng)中高風(fēng)險(xiǎn)與高收益并存的投機(jī)特征，能以較低成本吸引到風(fēng)投融資和股票融資，企業(yè)股權(quán)融資的資本成本低于貸款基準(zhǔn)利率。

2 科技型企業(yè)債務(wù)融資中逆向選擇的實(shí)證研究

2.1 研究樣本

本部分樣本來(lái)自有詳細(xì)公示的滬深兩市2015—2019年科技型上市公司銀行貸款行為，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，部分來(lái)自公司年報(bào)。2015—2019年上市公司有記錄的銀行貸款行為總計(jì)82123起，披露貸款利率的有1574起，剔除主要數(shù)據(jù)缺失、非科技型企業(yè)、資產(chǎn)負(fù)債率為負(fù)、所有者權(quán)益賬面為負(fù)的數(shù)據(jù)，得到歸屬于科技型企業(yè)的貸款行為196起。剔除歸屬聯(lián)合貸款行為樣本后得到有效樣本195起。為了消除極端離群值對(duì)實(shí)證的影響，對(duì)連續(xù)變量在1%和99%水平上進(jìn)行Winsorize處理。

2.2 實(shí)證模型與變量定義

對(duì)于假設(shè)一，可以通過(guò)考察企業(yè)經(jīng)營(yíng)質(zhì)量與貸款利率之間的關(guān)系來(lái)驗(yàn)證。本文選擇利用阿特曼Z-score模型指標(biāo)體系來(lái)衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平，引入模型變量與貸款利率進(jìn)行回歸分析來(lái)檢驗(yàn)原假設(shè)是否成立，即考察企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平對(duì)貸款利率是否有顯著影響，如果結(jié)果中存在模型預(yù)測(cè)變量與結(jié)果變量無(wú)顯著關(guān)系，則表明逆向選擇不存在或者不嚴(yán)重，銀行貸款成本與企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況相匹配，反之則說(shuō)明逆向選擇存在。

阿特曼Z-score模型由紐約大學(xué)教授愛(ài)德華·阿特曼（Edward Altman）在1968年提出，用以衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)的健康狀況。Z-score模型通過(guò)運(yùn)營(yíng)資金資產(chǎn)比、留存收益資產(chǎn)比、總資產(chǎn)息稅前利潤(rùn)率、權(quán)益負(fù)債比和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率五項(xiàng)指標(biāo)，從公司的資產(chǎn)規(guī)模、變現(xiàn)能力、獲利能力、財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)、償債能力、資產(chǎn)利用效率等方面綜合反映企業(yè)財(cái)務(wù)狀況。其中運(yùn)營(yíng)資金資產(chǎn)比反映資產(chǎn)變現(xiàn)能力和規(guī)模特征;留存收益資產(chǎn)比反映累積獲利能力;總資產(chǎn)息稅前利潤(rùn)率反映用全部資產(chǎn)獲利的能力;權(quán)益負(fù)債比反映財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu);總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率反映營(yíng)運(yùn)能力。在此基礎(chǔ)上，我們?cè)黾訜o(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率指標(biāo)反映宏觀因素對(duì)貸款利率的影響，增加貸款期限指標(biāo)反映期限風(fēng)險(xiǎn)對(duì)貸款利率的影響。