中國金融發(fā)展與企業(yè)融資約束的緩解

一、引言融資約束是發(fā)展中國家普遍存在的問題。Fazzarietal.(1988)（簡稱FHP）在其開創(chuàng)性的研究中將融資約束定義為：在資本市場不完善的情況下，企業(yè)由于內(nèi)外部融資成本存在較大差異，無法支付過高的外部融資成本導(dǎo)致融資不足，由此使投資低于最優(yōu)水平、投資決策過于依賴企業(yè)內(nèi)部資金。融資約束的出現(xiàn)是企業(yè)融資渠道不暢的結(jié)果，具體表現(xiàn)為企業(yè)內(nèi)源資金積累不足、難以獲得銀行貸款、難以發(fā)行股票或債券等。金融發(fā)展水平（如金融業(yè)、信貸資金分配的市場化程度）是影響企業(yè)融資約束程度的重要因素。中國目前正處于經(jīng)濟轉(zhuǎn)軌階段，金融發(fā)展也處于起步階段，企業(yè)融資約束具有一定的轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟特殊性。那么中國企業(yè)是否存在融資約束？金融發(fā)展能否降低企業(yè)的融資約束水平？本文利用2003～2007年中國上市公司的面板數(shù)據(jù)和系統(tǒng)廣義矩(GMM)估計方法，分析金融發(fā)展能否緩解中國企業(yè)的融資約束水平，進一步從公司財務(wù)層面來研究金融發(fā)展促進中國經(jīng)濟增長的微觀機理。二、文獻回顧Modigliani和Miller(1958)認為，在完美的資本市場中，企業(yè)的投資完全取決于技術(shù)偏好和產(chǎn)量需求，投資決策與其財務(wù)結(jié)構(gòu)、融資渠道無關(guān)。然而，現(xiàn)實世界并不存在真正意義上的完美的資本市場，信息不對稱和代理問題會提高外部資金的使用成本，使得留存收益、負債和發(fā)行股票等作為投資資金的來源并不等價，企業(yè)的融資能力總是在很大程度上影響其投資行為。Greenwaldetal.(1984)、Myers和Mailuf(1984)以及Myers(1984)等發(fā)現(xiàn)非對稱信息所產(chǎn)生的市場不完全，以及在此市場中融資決策所具有的信號傳遞作用將導(dǎo)致企業(yè)外部融資成本高于內(nèi)部融資成本。Bernanke和Gertler(1989)以及Gertler(1992)等從代理問題出發(fā)，認為代理問題同樣也會使得外部融資的成本高于內(nèi)部融資的成本。當(dāng)企業(yè)面臨的內(nèi)、外融資成本存在差異時，企業(yè)的投資決策將受到內(nèi)部融資可得性的影響，即企業(yè)的投資數(shù)量將會在很大程度上依賴于企業(yè)的內(nèi)部融資能力；外部融資越困難、成本越高，企業(yè)的投資對其內(nèi)部融資能力的依賴程度就越強。為證明融資約束的存在及其對企業(yè)投資的影響，F(xiàn)HP選用1970～1984年間421家美國制造業(yè)企業(yè)的面板數(shù)據(jù)為樣本，根據(jù)股息支付高低來估計企業(yè)融資約束的程度，實證檢驗了企業(yè)投資與內(nèi)部現(xiàn)金流的關(guān)系。他們認為，如果由于交易成本、信息成本使外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，那么對于一個具有好的投資機會的企業(yè)來說，支付大量股息是不符合價值最大化原則的；如果融資約束問題很重要，那么對一個具有相當(dāng)好的投資機會的企業(yè)來說，投資對現(xiàn)金流將非常敏感。隨后的一些研究，如Hoshietal.(1991)、Calomiris(1994)以及Lamont(1997)采用不同的樣本和方法也證實了FHP的結(jié)論。近年來，越來越多的研究開始關(guān)注影響企業(yè)融資約束的因素。一些研究從企業(yè)自身的角度來考察融資約束的影響因素。如Paganoetal.(1998)發(fā)現(xiàn)企業(yè)的融資約束和其信貸記錄有著密切的關(guān)系，良好的信貸記錄可以提高企業(yè)的聲譽，降低企業(yè)的融資約束，從而幫助企業(yè)以較低的成本進行直接或間接的外部融資；Cull和Xu(2003)認為企業(yè)良好的經(jīng)營表現(xiàn)可以使得銀行對其未來的現(xiàn)金流有著穩(wěn)定的預(yù)期，從而比較容易獲得銀行貸款，減輕融資約束。另一些研究則從企業(yè)外部環(huán)境的角度來考察融資約束的影響因素，認為發(fā)達的金融市場能有效地減輕信息不對稱的程度和代理問題，降低企業(yè)的融資約束，并通過這一微觀的傳導(dǎo)機制促進經(jīng)濟的發(fā)展。Rajan和Zingales(1998)發(fā)現(xiàn)，發(fā)達的金融中介和金融市場能夠減少市場不完全性，從而減少外源融資和內(nèi)源融資成本差異。Demirguc-Kunt和Maksimovic(2002)認為，發(fā)達的金融發(fā)展水平不僅能為企業(yè)提供充足的外部資金，而且能確保投資者獲得企業(yè)投融資決策的信息，從而使企業(yè)更加容易獲得外部資金。Love(2001)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)尤其是小企業(yè)的融資約束會隨著一國金融發(fā)展水平的提高而降低。他認為，這說明金融發(fā)展能通過減少信息不對稱和契約不完備所導(dǎo)致的資本市場的不完善來減輕企業(yè)的融資約束，提高資源的配置效率。在國內(nèi)，朱紅軍等(2006)、李斌等(2006)的研究同樣發(fā)現(xiàn)，金融發(fā)展水平的提高，能緩解企業(yè)的融資約束。本文和以上文獻不同之處在于：首先，國內(nèi)研究企業(yè)融資約束的實證性文獻較多，但基本上都是使用托賓模型或者基于托賓與銷售加速相結(jié)合的模型，本文則使用歐拉方程模型；其次，本文使用的動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計方法可以避免內(nèi)生性所引起的估計偏差。三、模型、方法與數(shù)據(jù)（一）模型及變量定義現(xiàn)有文獻中，分析融資約束的模型主要有三種，即銷售加速模型、托賓Q模型以及歐拉方程模型。早期的融資約束研究往往使用銷售加速模型和托賓Q模型。銷售加速模型認為投資與現(xiàn)金流之間的正相關(guān)關(guān)系就是融資約束的證據(jù)，但是，后來的研究普遍認為，現(xiàn)金流系數(shù)為正可能并不表示內(nèi)部現(xiàn)金流對企業(yè)投資有著重要影響，而是有可能表明了企業(yè)未來具有更高的盈利能力。而托賓Q模型將反映企業(yè)未來市場價值和潛在投資機會的托賓Q納入投資決定模型，公司利潤的現(xiàn)金流變量被添加到Q模型中來檢驗融資約束的程度，從而將融資約束與未來增長預(yù)期對企業(yè)投資的影響區(qū)分開來，解決了銷售加速模型的不足。但是，Q模型的應(yīng)用對資本市場的效率假設(shè)有很高的要求，并且在Q值的選取上也存在較大異議。尤其是，鑒于發(fā)展中國家證券市場通常存在著效率不高的不爭事實，托賓Q模型中相關(guān)數(shù)值的計算就存在更大的爭議。饒育蕾和汪玉英(2006)的實證研究表明，企業(yè)投資與代表投資機會的托賓Q值之間呈負相關(guān)關(guān)系，托賓Q并沒有能夠正確代表公司的價值和投資機會，原因是中國特殊的股權(quán)安排以及中國證券市場定價的偏離，使托賓Q不能真實反映公司價值。而且，證券市場缺乏有效性會使得實證檢驗中的托賓Q不可避免地存在嚴(yán)重的衡量偏誤（Erickson和Whited，2000），該衡量偏誤將導(dǎo)致統(tǒng)計推斷失效。Bond和Meghir(1994)提出的歐拉方程模型是基于價值最大化過程中的一階條件，它包含滯后一期的投資及其平方項，一個控制非完全競爭環(huán)境的產(chǎn)出變量，以及一個代表潛在的破產(chǎn)成本和稅收優(yōu)勢的負債變量。該模型控制了未來預(yù)期收益對投資支出的影響，但不包括難以準(zhǔn)確計的托賓Q值，這可以避免銷售加速模型的缺陷，又克服了托賓Q模型的不足。另外，該模型還可以用來檢驗內(nèi)部留存收益與外部融資間的差距，使得融資約束企業(yè)因面臨較高的外部融資成本而不得不依賴于低成本的內(nèi)部資金的問題可以得到檢驗。在實證研究中，為避免經(jīng)濟波動的影響，歐拉方程模型通常被轉(zhuǎn)換為下面的實證模型：根據(jù)金融發(fā)展可以降低市場不完全性的思路來研究企業(yè)融資約束問題，可在歐拉方程模型加入反映金融發(fā)展水平的交互變量來檢驗金融發(fā)展是否有利于緩解企業(yè)的融資約束。（二）方法在模型(1)、模型(2)中，由于因變量的滯后項作為解釋變量，從而導(dǎo)致解釋變量具有內(nèi)生性，因此如果應(yīng)用面板數(shù)據(jù)的隨機效應(yīng)或者固定效應(yīng)對模型進行估計，得到的參數(shù)估計值將是一個有偏的、非一致的估計量，導(dǎo)致所推導(dǎo)出的經(jīng)濟含義也是扭曲的。為解決這一問題，本文采用Arellano和Bond(1991)提出的動態(tài)面板廣義矩法(CMM)對模型進行估計。這一方法先是對估計方程進行一階差分以去掉固定效應(yīng)的影響，然后用一組滯后的解釋變量作為差分方程中相應(yīng)變量的工具變量，從而獲得一致性估計。GMM估計包括一步GMM估計和兩步GMM估計。由于兩步估計的標(biāo)準(zhǔn)差存在向下偏倚，這種偏倚經(jīng)過Windmeijer(2005)調(diào)整后會減小，但會導(dǎo)致兩步GMM估計量的近似漸進分布不可靠，所以，在經(jīng)驗應(yīng)用中通常使用一步GMM估計量(Bond,2002)。由于一步系統(tǒng)GMM利用了比一步差分GMM更多的信息，可以有效控制某些解釋變量的內(nèi)生性問題，通過將弱外生變量的滯后項作為工具變量納入估計方程，從而獲得一致性估計。因此，前者比后者的估計結(jié)果更有效。因此，我們將選擇一步系統(tǒng)GMM估計方法。但一步系統(tǒng)GMM加入水平方程的同時也增加了矩約束條件的數(shù)量，從而需要進行Sargan檢驗，以判斷新增的工具變量是否有效。此外，對于GMM估計量是否有效可行，Bondetal.(2001)指出了一種簡單的檢驗辦法，即將GMM估計值分別與固定效應(yīng)估計值及混合OLS估計值比較。由于混合OLS估計通常嚴(yán)重高估滯后項的系數(shù)，而固定效應(yīng)估計則一般會低估滯后項的系數(shù)，因此如果GMM估計值介于兩者之間，則GMM估計是可靠有效的。（三）樣本及數(shù)據(jù)來源本文選擇2003～2007年滬深兩市非金融類上市公司作為研究樣本，并按如下原則進行樣本篩選：為避免異常值的影響，剔除每年被ST和叮的公司以及擁有B股和H股的公司；為保證對變量統(tǒng)計結(jié)果解釋的一致性，剔除2003～2007年間投資或現(xiàn)金流小于0的公司樣本，剔除樣本區(qū)間內(nèi)總資產(chǎn)成長率或銷售成長率大于100%的公司以防止兼并重組的影響，最終得到615家上市公司作為研究樣本。樣本公司數(shù)據(jù)來源于中國證券市場數(shù)據(jù)庫(CCER)。用于度量中國金融發(fā)展的指標(biāo)所需要的數(shù)據(jù)全部來自2004～2008年的《中國統(tǒng)計年鑒》和《中國金融年鑒》。表1是主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。四、實證結(jié)果與分析如前所述，為了檢驗GMM估計的可靠性，可以將滯后因變量的GMM估計值與混合OLS和固定效應(yīng)模型的估計值相比。我們對動態(tài)面板模型(1)進行混合OLS和固定效應(yīng)模型估計，表2（見下頁）得到的OLS估計值為0.660，固定效應(yīng)模型的估計值為0.154，而的GMM估計值為0.315，確實處于其他兩個估計值之間。分組估計中也是如此。這說明我們的GMM估計結(jié)果是可靠有效的，未因弱工具變量問題而出現(xiàn)嚴(yán)重偏誤。從表2可知，一步系統(tǒng)GMM估計的薩甘統(tǒng)計量的p值為0.914，不能拒絕工具聯(lián)合有效的原假設(shè)。因此，我們選取的工具及其滯后階數(shù)是合適的。殘差自相關(guān)檢驗AR(1)和AR(2)伴隨P值分別為0.005和0.835，這驗證了一階差分方程中的殘差項不再存在自相關(guān)，模型(1)GMM估計效果較好。同此分析，模型(2)GMM估計效果也較好。表1主要變量的描述性統(tǒng)計表2列出了模型(1)的檢驗結(jié)果。全部樣本中，的系數(shù)為正，的系數(shù)為負，并且都在1%或5%的水平上顯著，與Bond和Meghir(1994)構(gòu)建歐拉方程時對這兩個系數(shù)的預(yù)期符號一致，的系數(shù)全部在1%的水平上顯著為正，說明中國上市公司普遍受到了融資約束。進一步從不同性質(zhì)企業(yè)來看，國有企業(yè)的系數(shù)比民營企業(yè)的系數(shù)更大一些，說明國有企業(yè)的融資約束程度高于民營企業(yè)。這與鄭江淮等(2001)的結(jié)果類似。他們的結(jié)論是，國家股比重越低的上市公司沒有受到明顯的外源融資約束，而國家股比重越高的上市公司卻受到了外源融資約束。其主要原因可能是國有上市公司經(jīng)營機制不完善、經(jīng)營業(yè)績狀況較差、投資者對其投資價值評價較低等。比如，國有上市公司的經(jīng)營業(yè)績普遍較低，投資者對公司經(jīng)營業(yè)績的預(yù)期較差，即使上市公司配股或增發(fā)新股，投資者的參與配股和申購新股的踴躍程度也較低，公司的再融資能力就受到制約。表2模型(1)混合OLS、固定效應(yīng)FE、一步系統(tǒng)GMM估計結(jié)果注：表2與表3中的一步系統(tǒng)GMM估計是在stata10.0中嵌入“xtabond2”程序進行的。內(nèi)生變量滯后期選擇Lag(2,2)；AR(1)、AR(2)、SarganTest給出的都是統(tǒng)計量對應(yīng)的p值；括號內(nèi)為t值；a、b、c分別表示在1%、5%和10%的水平上顯著。表3報告了使用一步系統(tǒng)GMM方法對模型(2)進行估計的結(jié)果。結(jié)果顯示，在全部樣本中，交互乘積項系數(shù)顯著地小于0，金融發(fā)展緩解了企業(yè)的融資約束。這與朱紅軍等(2006)、李斌等(2006)的研究結(jié)論基本一致。交互乘積項系數(shù)的絕對值比絕對值要大得多，可以認為金融中介的發(fā)展在緩解企業(yè)融資約束中的作用遠比股票市場發(fā)展的作用大。在分組樣本中，民營企業(yè)的交互項系數(shù)的絕對值都比國有企業(yè)相應(yīng)的系數(shù)絕對值要大得多，因此不管是從金融發(fā)展的作用、還是從金融中介、股票市場發(fā)展的作用看，民營企業(yè)的融資約束都較國有企業(yè)得到更加明顯的緩解。這一估計結(jié)果令人頗感意外。理論上說，企業(yè)外部投資者在與內(nèi)部人之間存在信息不對稱時會要求企業(yè)為使用外部資金支付溢價，導(dǎo)致外部融資成本增加；所有權(quán)經(jīng)營權(quán)分離引起的管理者代理問題會損害企業(yè)利益，也會加大外部融資成本。因此，信息不對稱和代理問題都會導(dǎo)致企業(yè)融資約束問題的出現(xiàn)。就中國上市公司來說，受到外源融資約束的程度，一方面取決于上市公司與投資者之間的信息不對稱，另一方面取決于上市公司所有者與管理者之間代理問題的嚴(yán)重程度。中國上市公司雖然都是具有一定規(guī)模的大企業(yè)，都有較強的抵押能力，但是性質(zhì)不同的上市公司與商業(yè)銀行和政府有著不同的關(guān)系，上市公司在股權(quán)和債務(wù)融資約束上存在著差異。民營企業(yè)的融資約束都較國有企業(yè)得到更加明顯的緩解主要是由于中國國有企業(yè)有其特殊性，即一直受到國家財政和信貸的大力支持，金融發(fā)展的程度對其影響并不是很大。朱紅軍等(2006)的研究也表明，預(yù)算軟約束的存在扭曲了國有企業(yè)面臨的真實的融資約束，減弱了金融發(fā)展對國有企業(yè)所帶來的積極作用，產(chǎn)生了“漏出”效應(yīng)。然而，考慮到民營企業(yè)經(jīng)營活動對銀行貸款的依賴程度較低，主要依賴內(nèi)