企业放贷行为特征与影响因素以我国非金融上市公司为例,本文是上市公司有关论文范文例文与放贷和金融上市公司和影响因素方面论文范本.
上市公司论文参考文献：
一、引言
在中国,正规的金融部门由商业银行主导.在这样的体系中,四大国有银行占据着绝对的主导地位,然而四大国有行由于其所肩负的社会责任和政治任务,其信贷分配不是基于市场需求和商业判断.由于中小企业的信用状况和抵押资产有限,其违约一般不会获得政府的救助,因此大型银行倾向于向国有企业和大型私营企业贷款,并歧视小型私营企业.资本市场在中国的发展也相对落后,其主要由债券市场和股票市场组成.尽管公司债券最早发行于1986年,但直到最近几年,债券市场仍然发展不完善.中国作为新兴经济体,金融市场欠发达,国家干预和金融抑制普遍.融资受限的借款人,特别是中小型企业,经常利用非正式融资渠道作为资金的主要来源.随着2015《贷款通则》的正式发布,国家明确了企业间贷款活动的合法范围：企业间为生产经营活动而相互拆借资金,法律将予以支持.但这表明我国彻底将企图通过“”形式获取高额利息的企业放贷行为划入违法的范畴.这一举措旨在加快企业间借贷活动规范化.因此本文从财务数据入手,研究企业放贷活动在资产负债表相关账户间所表现出的变动关系,能够为监管机构锁定目标企业提供实证参考,对于我们分析实体经济有一定现实意义.
二、文献综述
在20世纪90年代国外学者开始探讨企业间借贷活动,他们首先从企业放贷动机开始着手研究,并得出了一系列有意义结论.其中部分学者认为非关联企业间贷款是出于积极目的,然而大部分国外研究普遍得出非关联企业间借贷是为获取超额利息收益的结论.
近几年开始有学者研究非关联企业间放贷的行为特征,这些文献为本文提供了研究思路.如,Shin（2013）总结出企业贷款行为在合并资产负债表相关账户间的变动规律,并与美国企业的同期数据进行对比,识别出中国和印度的大型非金融公司从事金融*活动—再放贷活动；Hattori(2009)在实证研究中发现,流动性的持有量越高企业越倾向于进行“套利行为”,放贷企业的流动性持有往往与借入资金存在正相关关系.部分学者对企业间再贷款活动做了研究,如,Wang(2016)考察了中国和中欧和东欧（CEE）转型经济体的非金融企业的再放贷活动,实证检验发现中国非金融上市公司的应收账款和其他应收款与借入资金间普遍存在正相关关系.又如,王永钦（2015）研究企业再放贷活动时为使得所得结论更加稳定,在Shin等（2013）关于企业放贷活动在中美两国间对比研究的基础上,采用美国各行业年应收账款与销售额比值的中位数作为正常企业（未从事放贷活动的企业）的标准水平,中国非金融上市公司超过这个比值的额度则为衡量其放贷大小的超额应收账款.
在研究企业间贷款行为特征的同时,相关学者也对企业放贷的影响因素进行了研究,在非关联企业中Wang(2016)利用两种识别策略考察了中国和中欧和东欧（CEE）转型经济体的非金融企业的再放贷活动,发现在新兴经济体中上市的非金融企业普遍存在再放贷活动；王永钦（2015）研究企业再放贷活动的过程中发现相对于民营企业,国有企业更倾向参与再放贷活动.在关联企业中,部分学者对影响因素进行研究得出一些结论：Bertrand（2002）研究发现在印度集团公司中,资金从股权集中度较高的企业流向股权集中度较低的企业.
三、理论与研究假设
（一）放贷行为特征
“融资优序”论是本文最重要的理论基础.根据这一具有影响力的理论,当一家公司需要为投资项目融资时,它将首先使用成本最低的融资方式,即内部资金,只有内部资金不足时才会转向更昂贵的筹资渠道,如银行贷款和股权筹资等.信息不对称,交易成本和利率使得外部融资比内部资金成本更高.因此,内部融资是在筹资结构中应该处于第一位顺序.如果非金融企业充当放贷主体,行使金融*职能,那么其资产负债表典型账户间所表现出的变动会与融资优序理论的预测相反,此时借入资金不会与流动资产呈负相关关系,甚至可能表现出积极的正相关关系.
假设1：中国非金融上市公司借入资金与流动性持有之间不存在负相关关系.
从以往文献研究来看,企业的放贷活动通常会体现在应收账款和其他应收款账户中,企业可用于放贷的资金主要是外部借入款项和自身所持有的自由流.根据融资优序论和传统金融*的行为特征分析可知,当企业从事正常的生产经营时外部借入资金与企业的应收账款间不会存在明确的相关关系.
假设2：中国非金融上市公司应收占款与借入资金和流动性持有之间具有正相关关系,且国有企业和非国有企业间存在差异.
（二）企业放贷影响因素
股权集中度指的是公司一个或者数个股东所持有公司股权的集中程度.已有学者研究发现在股权集中度高的公司中,大股东通常倾向于参与公司治理,在对管理人的严格监督下“内部人”控制问题会趋于弱化,而“隧道”问题将会加重,大股东为了实现自身利益最优化,往往通过关联交易、资产转移等方式损害小股东的利益.
假设3：中国非金融上市公司超额应收账款与股权集中度之间具有正相关关系.
Wang(2016)利用两种识别策略考察了中国和中欧和东欧（CEE）转型经济体的非金融企业的再放贷活动,发现在新兴经济体中上市的非金融企业普遍存在再放贷活动；通过进一步研究还发现,如果企业有更好的增长前景和盈利能力,并且位于高新技术产业发展较好的城市,则其从事再放贷活动的可能性越低.
假设4：中国非金融上市公司超额应收账款与企业盈利能力和成长能力之间具有负相关关系.
四、研究设计
（一）研究样本与数据来源
本文以我国沪深两市非金融上市公司为研究样本.使用区间2000-2016年的财务数据,相关数据来源有三处：一是同花顺—金融数据终端（同花顺IFIND）,二是国泰安数据库,三是标准普尔公司的Compustat Global数据库.
在实证过程中,为使得数据更为准确,模型结果更加可靠,本文对相关数据进行了适当处理后,最终获得2000-2016年样本共24757个样本数据,按照国泰安数据库中股权性质区分,共有国有非金融上市公司10361个样本观测数,非国有非金融上市公司14396个样本观测数.
（二）研究变量
1.被解释变量.相关学者受到公司的流动性管理行为的启发,认为流动性持有中及等价物相较于短期投资更加具有流动性,将其用于资本控制获取收益的可能性也更大（连玉君等,2008）.因此在假设1中本文将流动性持有拆分为及等价物、短期投资两个变量作为模型（1）的两个被解释变量.沿袭前人思想,本文在放贷活动中将应收账款、其他应收款占营业收入的比值作为假设2即模型（2）的被解释变量；由于我国企业的其他应收款科目组成比较复杂,为提升模型的稳健性,本文用超额应收账款占比进行相关模型的稳健性检验.超额应收账款占比具体计算方法为：采用SIC四位标准行业代码对所获取的中美两国同时期上市公司进行分类,将美国各行业年应收账款占营业收入比的中位数作为基准比值,计算出中国非金融上市公司的超额应收账款占比.模型（4）和模型（5）中被解释变量为超额应收账款和超额其他应收款.
2.解释变量.根据Shin（2013）对企业资产负债表中流动性持有与借入资金间关系的考察和对相关变量的度量,将借入资金作为模型（1）的解释变量,用短期借款和长期借款之和来表示.将借入资金和自由流作为假设2的解释变量.如上文所述,已有学者发现集团内部公司间的贷款活动会受到股权集中度的影响,本文使用赫芬达尔指数作为股权集中度的*指标,在模型（4）中计算出中国非金融上市公司前5大股东持股比例的赫芬达尔指数作为解释变量.在参考以往文献的基础上本文选择净资产收益率和总资产增长率分别作为企业盈利能力和成长能力的*指标.
3.控制变量.本文确定的控制变量如下：营业收入控制公司规模,财务杠杆控制偿债能力,权益净利率控制盈利能力,有形资产与总资产比值控制变量企业借款能力,股权性质用来控制国有和非国有企业,年份控制时间变量.同时鉴于本文研究的样本较多,行业跨度较大,模型中考虑设置行业虚拟变量,以控制不同行业对企业放贷的影响.各变量及含义如表1：
表1 研究变量定义
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（三）实证模型
依据前述假设本文所构建面板回归模型如下：
■ 模型（1）
相关符号解释：i代表所属公司,t代表年份,β0为常数项,controli,t为控制变量,αI和γt分别用于控制行业和时间效应.μi,t为随机干扰项.
■模型（2）
■模型（3）
模型（3）中Subrec_sales和Suborec_sales分别代表超额应收账款和超额其他应收款,Rec_sales和Orec_sales分别代表中国上市公司各行业年应收账款占比,Mi,t代表美国各行业年应收账款占营业收入比的中位数.
五、实证研究结果与分析
（一）描述性统计分析
表2为主要变量的描述性统计结果,如表2所示,2000-2016年间1943家中国非金融上市公司的总应收账款占营业收入比的中位数为0.146,其他应收款占比的中位数为0.022.流动性持有中的及等价物占比的中位数为0.219.自由营业收入比的中位数为0.119,借入资金营业收入比的中位数为0.312.财务杠杆中位数为0.485,净资产收益率中位数为0.067,有形资产占比的中位数为0.969.超额应收账款比的中位数和超额其他应收款占比分别为0.02和0.021.代表股权集中度的赫芬达尔指数中位数为0.158,成本费用利润率的中位数为0.074,总资产增长率中位数为0.096,经济附加值的中位数为-1.723.
从应收账款占比和其他应收款占比的中位数和平均值可以看出中位数水平明显小于均值,这说明我国上市公司应收账款和其他应收款的大小分布不均衡,企业确实存在不合理的应收账款和其他应收款.
表2 主要变量的描述统计结果
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（二）回归结果分析
1.企业放贷行为特征.经Hauan检验后模型（1）和模型（2）确定使用固定效应回归,结果如表3：
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注：括号内为t检验值,*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01.
表3给出了中国非金融上市公司2000-2016年关于模型（1）和模型（2）的全样本、国有企业和非国有企业子样本的估计结果.
可以看到在第一列及等价物的全数据中借入资金的回归系数为0.1711,说明及等价物与企业借入资金间存在显著正相关性关系.如理论分析中所述,基于“融资优序论”,如果企业正常生产经营,其对投资项目进行筹资时,借入资金的增加应当伴随流动性持有减少.然而回归结果与其推测完全相反,表明中国非金融上市公司存在对外放贷行为.对比第二列和第三列,可以看到在及等价物作为因变量的回归中,国有和非国有企业的借入资金系数分别为0.1429和0.1887,均呈现显著正相关性,说明无论国有上市公司还是非国有上市公司都存在放贷行为.
表中后六列为模型（2）的估计结果,第四列和第七列分别为应收账款和其他应收款的全数据回归结果,其中借入资金的估计系数分别是0.08和0.083,均在1%的水平上显著,说明借入资金与应收账款呈现显著的正相关关系；从第四列其他应收款的全数据回归结果中可以看到,自由流的估计系数为0.041,在1%水平上显著,说明自由流与其他应收款呈正相关关系.对比第八列和第九列,在其他应收款作为因变量的回归中,国有和非国有企业的借入资金系数分别为0.0750和0.0550,且在1%上显著；自由流的估计系数分别为0.0273和0.0423,同样显著,说明无论国有上市公司还是非国有上市公司都存在放贷行为；进一步对比第五、六和第八、九列,从借入资金的估计系数来看,无论是应收账款还是其他应收款中,国有企业的借入资金系数都明显大于非国有企业,差额分别为0.0246和0.0200,说明国有企业更大规模的参与了放贷活动.
2.企业放贷影响因素.模型（4）和（5）经Hauan检验确定使用固定效应模型.回归结果如表4：
表4 模型（4）、（5）的回归结果
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注：括号内为t检验值,p<0.10,**p<0.05,***p<0.01.
表4分别给出了中国非金融上市公司2000-2006、2007-2016关于模型（4）和模型（5）的全样本、国有企业和非国有企业子样本的估计结果.可以看到2000-2006年和2007-2016年超额应收账款占比全数据中赫芬达尔指数的估计系数分别为0.2074和0.0940,均在1%的水平上显著,这种关系同样体现在超额其他应收款占比的回归结果中,说明应收账款与股权集中度存在显著的正相关性.对比国有企业和非国有企业赫芬达尔指数的估计系数,容易发现在2000-2006和2007-2016年间国有企业的赫芬达尔估计系数为0.0802和0.0377,在1%水平上显著,但在非国有企业中,其估计系数为0.0371和-0.0358,均不显著.这说明股权集中度对企业放贷活动的促进作用主要体现在国有企业中,这可能是因为在我国国有企业的股权集中度普遍高于私营企业,且国有企业大股东在公司的决策中往往占有压倒性地位,而私营企业中股东权利相对均衡.
观察最后两列关于盈利能力和成长能力的回归系数,可以看到2000-2006年应收账款中净资产收益率和总资产增长率的估计系数分别为-0.1745和-0.0143,均在1%的水平上显著,说明以净资产收益率代表的盈利能力和以总资产增长率代表的成长能力均与应收账款存在显著的负相关关系.
六、研究结论与建议
实证结果得出以下结论：我国非金融上市公司普遍存在对外放贷的行为,放贷行为特征具体表现为：借入资金与流动性持有间呈现显著的正相关关系,应收账款与借入资金和自由流间呈显著正相关关系；相较于自由流,企业更加倾向于使用借入资金进行放贷；国有企业参与放贷活动的程度普遍大于私营企业；从整体上看股权集中度越高企业越倾向于参与放贷活动,将国有企业和私营企业分开探讨后发现,国有企业股权集中度对其放贷活动有显著促进作用,而私营企业中这种作用没有显著存在；盈利能力和成长能力越强的企业越少参与放贷活动.
为了扭转当前企业放贷的局面,以下分别从公司自身角度和监管当局的角度提出政策建议：
（一）公司自身
完善公司治理结构,加强内部监管.从本文的结论中可以看到,股权集中度对我国企业的放贷活动有一个突出的影响,具体为股权越集中的上市公司越倾向于从事放贷活动.这让我们不得不考虑到公司的治理问题,治理结构对于公司本身的投资行为具有非常重要的导向作用,因此从公司自身的角度上看,应当更加重视治理结构的合理性,完善资金活动内部控制管理,建立严格的投融资审核制度,信息披露制度,加强投融资决策的可行性研究,提高资金利用的合理性和效率.
重视主业发展,提高创新能力.从结论上看,具有高成长性和高盈利能力的公司从事放贷活动的程度较小,动机较弱.所以企业应该重点关注主业发展,提升自身的创新能力.
（二）监管当局
明确企业放贷的积极作用,完善市场制度.监管当局应当看到二次分配业务的产生和发展对于降低金融市场风险,完善金融市场摩擦,提高行业生产率和企业竞争优势,促进货币政策的传导机制和资源在整个市场中的配置效率都有着非常积极的作用.
重视企业放贷可能引发的系统性风险.在明确了企放贷会产生积极作用的同时,监管当局也应该意识到这一活动可能带来的系统性风险.
关注产能过剩和产业空心化问题.巨大的行业差距使资金不断从实体行业流入房地产业和金融业.然而当下中国的工业化水平和技术仍然有待提高,这样的情况下,资金过度追逐回报的行为将会给实体经济带来很大的负面影响.因此对于企业放贷活动都需要监管当局进行严格的规范和指导,以保证这会经济的合理稳定运行.
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基金项目：本文为浙江财经大学2016年研究生校级科研项目阶段性研究成果,项目编号2016YJS058.
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