企業政治關聯、銀行貸款及投資效率——基于銀根緊縮的實證研究

潘克勤

（河南財經政法大學 會計學院，河南 鄭州 450002）＊

一、文獻述評

政治關聯能夠帶來銀行貸款融資便利。白重恩等（2005）指出，民營企業的政治關聯等解決信息不對稱的有效方法可以降低貸款難度［1］。Bai等（2006）認為民營企業政治關聯能加強產權保護，促進企業獲得更多銀行貸款［2］；胡旭陽（2010）發現政治關聯有助于民營企業從地方金融機構獲得信貸資源［3］；余明桂等（2008）發現民企高管政治關系能幫助企業獲得更多的銀行貸款和更長的貸款期限［4］；潘克勤（2009）發現，民營企業實際控制人政治身份能降低貸款銀行對企業財務信息的依賴［5］；張敏等（2010）發現民營企業容易出現借款的過度投資，對企業價值造成負面影響［6］；葉康濤等（2009）發現，在銀根緊縮期間高成長性行業企業信貸融資大幅下降，這種減少并非源于未來投資機會或者信貸需求下降［7］；陸正飛等（2009）發現，銀根緊縮時期民營企業長期借款增長率明顯下降［8］；張西征等（2011）發現，銀根緊縮背景下銀行在分配信貸資金時既要考慮公司的信貸能力，又要考慮公司的性質［9］。彭方平等（2007）發現，從緊的貨幣政策導致資金使用成本上升，企業投資下降［10］；陸正飛等（2009）發現，銀根緊縮時期銀行對于民營企業的信貸歧視導致了其市場價值下降［8］；葉康濤等（2009）認為，銀根緊縮時期貸款向國有企業和勞動密集型企業傾向，是一種宏觀“維穩”，銀根緊縮導致了信貸資源配置的微觀非效率［7］。

綜觀上述文獻發現，現有的政治關聯與銀行貸款研究沒有很好地度量或者考慮在銀根緊縮背景下企業對于貸款是否有內在需求，從而研究銀行貸款滿足急需資金需求的程度；對于銀根緊縮背景下依靠政治關聯獲得的銀行貸款的投資效率研究文獻較少。

為此，以下結合我國2004～2009年季度貨幣政策變化特征、民營企業實際控制人政治身份特征，在考慮企業經營活動和投資活動對于資金需求程度差異的基礎上，研究政治關聯對于企業貸款的影響，并進而研究貸款的投資效率。

二、研究背景以及研究假設

（一）宏觀經濟調控與央行近年來貨幣政策動態調整的背景特征

根據中國人民銀行網站公布的全國銀行家調查系統數據，我國貨幣政策出現季度波動趨勢，2004年第二季度開始，銀行家對貨幣政策的感受指數下降，第四季度開始回升；2005年第一季度開始至2006年第二季度，感受指數雖然有波折，但一直處于相對高位；2006年第三季度開始，感受指數一路下行，至2008年第二、第三季度見底，2008年第四季度驟然上升后，2009年后中等水平平穩運行。上述波動與中國人民銀行發布的貨幣政策執行報告的陳述是一致的①。2008年11月9日中央政府推出規模4萬億人民幣巨額經濟刺激計劃來遏制經濟衰退，同時國務院宣布轉向“適度寬松”的貨幣政策。由此可以判定：在研究區間，2004年第三季度、2006年第三季度至2008年第三季度屬于銀根相對緊縮季度。

（二）研究假設的提出

1.實際控制人政治身份與民營企業在銀根緊縮期間急需資金的銀行貸款滿足程度。陸正飛等（2008）發現，商業銀行對于企業財務信息的鑒別能力較差［11］。因此，除了財務信息，能夠表征企業資源稟賦差異的其他特征應該是貸款決策。企業實際控制人具有的各個級別的政治身份，就是重要資源稟賦差異。第一，它表征著企業的聲譽、社會知名度和實力，進而降低了企業與銀行間的信息不對稱；第二，它表征著企業信息資源優勢。通過參政議政渠道，企業可以較早獲悉國家政策趨向，提前采取應對策略，降低企業經營風險和銀行貸款風險；第三，可以增強企業產權保護。銀根緊縮期間銀行信貸資源配置策略是，在控制風險的前提下，將信貸資源配置給經營活動和投資活動急需資金的企業。實際控制人政治身份是商業銀行識別企業風險、實力和聲譽的重要渠道，在銀根緊縮時期，能夠提升急需資金滿足程度。為此，提出假設一：

H1：銀根緊縮時期，實際控制人政治身份有助于企業獲得急需資金的銀行貸款支持。

2.地區環境差異、實際控制人政治身份與銀根緊縮期間急需資金貸款滿足程度差異。樊綱等（2007，2010）認為，我國不同省區市政府對于經濟的干預程度存在差異［12，13］。在銀根緊縮時期，政府干預嚴重的地區，政府會憑借行政權威對其轄制的企業施加多方面的影響，實現政府目標。如果民營企業實際控制人具備一定級別政治身份，則政府有可能憑借政治關聯對民營企業施加影響，要求企業承擔帶動經濟增長的任務，保證社會就業、稅收增長，這樣，必然造成政治關聯民營企業在銀根緊縮時期出現過度投資。在政府干預較弱地區，政府憑借行政權威干預企業的行為會減少，銀根緊縮時期企業出于價值增長目標的經營和投資活動應該占主導地位，其經營活動和投資行為更市場化和理性，加之政治關聯所帶來的聲譽等因素，銀行針對此類企業的貸款風險下降。站在貸款銀行角度看，在政府干預較弱地區其貸款決策受非經濟和非市場因素干預也越少，貸款決策也更市場化。為此，提出假設二：

H2：銀根緊縮時期，民營企業實際控制人政治身份在政府干預較弱地區會進一步提高企業急需貸款的滿足程度。

3.實際控制人政治身份與銀根緊縮期間銀行貸款的投資效率。保持經濟增長、解決地方就業、維護社會穩定、保證財政收入是地方官員的重要職責。地方政府上述目標均會促使其能夠控制的企業過度投資，也會導致銀行貸款過度投資［14］。在銀根緊縮時期信貸資源稀缺、資金使用成本上升，抑制過度投資；在銀根緊縮時期依靠政治關聯獲得銀行信貸，政治聲譽機制會在一定期限和一定程度上抑制銀行貸款過度投資。

民營企業家獲得政治身份的過程是艱難漫長的；民營企業家之所以要取得政治身份，在于它能夠為企業帶來競爭優勢和聲譽，并帶來現時及未來的巨大經濟利益；政治資源和競爭優勢的取得固然艱難，但是失去卻很容易。所以，民營企業一旦獲得政治關聯及競爭優勢，會有很強的內在經濟利益驅動來保持政治聲譽和競爭優勢，在內部治理以及各方利益的維護上，實際控制人會自我約束，進而降低債務契約風險。在銀根緊縮時期，政治關聯企業貸款資金使用應該更加合理謹慎，投資應該更為穩健和有效率。在政府干預嚴重地區，政府可能會憑借權力干預民營企業投資行為，如果實際控制人具有政治身份，則這種干預更加容易；反之，在政府干預較弱地區，企業行為市場化程度更高，實際控制人具備政治身份的民營企業銀行貸款投資行為應該更趨理性和價值目標，非效率投資更少。為此，提出假設三：

H3：銀根緊縮時期，實際控制人具有政治身份的上市公司銀行貸款非效率投資會受到抑制，而且政府干預較弱地區表現更為明顯。

三、研究設計

（一）樣本與數據

以CCER數據庫2004～2009年民營上市公司作為起始樣本，做出適當剔除②。財務數據、公司治理相關數據來自銳思數據庫，實際控制人數據來自CCER，實際控制人政治身份數據來自手工查找。

（二）模型設計

1.銀根緊縮、實際控制人政治身份與急需資金的銀行貸款滿足程度。

模型（1）中因變量L為貸款變量③，考察變量包括：Pc、Ctq和Cfo④、Inv⑤和Gov。Pc為實際控制人政治身份二分變量，Ctq為銀根緊縮季度二分變量，Gov為政府干預變量。

上述模型借鑒了孫錚等（2005）的做法［15］⑥，只是將之做了分拆，并且采用當期變量，目的是以這兩者分別表征本期經營活動和投資活動對于外部融資的需求。經營活動凈現金流包括“銷售商品、提供勞務收到現金”等流入項目和“購買商品、接受勞務支付現金”、“支付職工工資以及為職工支付的現金”等流出項目，如果經營活動凈現金流小甚至是負數，則說明經營活動入不敷出，存在融資壓力和需求，否則難以支付采購和工薪等相關款項；同理，投資活動凈現金流也包括“收回投資和處置長期資產流入現金”等和“購建長期資產以及對外投資等流出現金”等，如果投資活動凈現金流小甚至是負數，則說明投資活動亦入不敷出，存在融資壓力和需求。

預期Cfo和Inv兩個變量顯著為正，Ctq·Cfo和Ctq·Inv顯著為負，Ctq·Cfo·Pc、Ctq·Inv·Pc、Ctq·Cfo·Pc·Gov和Ctq·Inv·Pc·Gov顯著為正。

模型（1）控制了上季度財務變量如下：引入“上季度經營活動和投資活動凈現金流/上季末資產總額”（Cfio0），目的是控制企業上季度經營活動和投資活動造成的企業現金流結余對于下季度外部融資需求的影響；引入“資產規模”（Size0＝ln（上季末資產總額））和“企業上季度有形資產占資產總額比例”（As0），目的在于控制企業擔保能力對于貸款的影響；引入“上季末財務杠桿”（Lev0＝上季末負債總額/上季末資產總額），目的是控制企業既定財務政策對于本季貸款的影響；引入“上季度資產收益率”（Roa0）和是否發生虧損（Loss0）二分變量，目的在于控制企業盈利能力及企業風險對于貸款的影響。引入“當季度權益融資”（Offer＝本季度權益融資金額/季末資產總額），以控制權益融資對債務融資需求的影響；引入“非債務稅盾”（Ndts＝（本季度固定資產折舊、無形資產攤銷、計提的資產減值準備、其他長期資產攤銷）/上季末資產總額），在于控制折舊攤銷等抵稅因素對于債務利息抵稅的替代效應。此外模型中還引入了20個行業二分變量。

2.銀根緊縮期間及后期貸款投資效率。

模型（2）為一個Logistic回歸模型，因變量為二分變量Iinv，表示投資效率，當樣本公司投資不足或者過度投資時取1，其他情況取0，具體界定方法見表1。

表1 主要變量的描述性統計

模型（2）的考察變量是Cty、Pc、Loan、Gov以及Loan·Cty·Pc、Loan·Cty·Pc·Gov，預期交乘項的系數顯著為負。

模型（2）中控制了外部環境變量Gov，表示政府干預指數，還引入了上市公司年齡變量C＿Age，在于控制公司不同發展時段對于投資需求的影響。為了控制行業因素，引入了行業二分變量。模型（2）引入了三個財務控制變量，包括上季度資產規模、財務杠桿和經營活動自由現金流。

采用Richardson（2006）［16］模型預測正常投資水平，模型如下：

模型（3）中引入了上季度資產規模、財務杠桿、現金資產、公司上市年齡、上季度投資報酬、上季度投資水平等變量，而且引入行業二分變量控制固定效應。因為沒有引入年度變量，直接引入Cty二分變量控制年度效應，采用上季度營業收入增長率代表企業的成長性。除了引入上述計算方法，還用上季度Tobin’s Q值替換營業收入增長率等辦法，重新計算投資預測值，發現后續投資效率有關分析結果不變。

四、實證分析

（一）主要變量的描述性統計和相關性分析

如表1所示，Pc均值為56%，即上市公司中有56%實際控制人具有縣區級以上政治身份；Ctq＝0.42表明處于銀根緊縮期的樣本占到總樣本的近42%；Dual＝0.18，即有1533家次樣本公司的總經理和董事長兩職兼任。其他變量的分布情況見表1，不再贅述。

表2 主要變量的相關性分析

由表2可見，Pc與Loan、Stz和Ltz均正相關，說明實際控制人政治身份促進了債務契約簽訂，這些關系和以往研究的發現是一致的；Pc與Iinv和Iinv1均顯著正相關，說明政治關聯企業非效率投資更甚；Ctq與Iinv1顯著正相關，說明銀根緊縮的下一季度非效率投資更加嚴重；Loan與Iinv和Iinv1均顯著正相關，說明貸款越多引起的非效率投資越多。Iinv與Iinv1顯著正相關，說明企業投資非效率具有連續性。

（二）銀根緊縮、政治關聯與急需資金的銀行貸款滿足程度

1.以季度貸款流入現金作為貸款變量的回歸結果。表3顯示Ctq一直顯著為負，說明銀根緊縮期間企業貸款確實減少；Cfo和Inv一直顯著為正，充分說明在企業經營活動和投資活動需要外部資金支持時，銀行貸款是重要的資金來源渠道；但是，在回歸2中，Ctq·Cfo和Ctq·Inv均顯著為負，與此同時Cfo和Inv的回歸系數與回歸1比較顯著增加，這說明銀根緊縮期間企業急需資金的貸款滿足程度下降，而銀根寬松期間滿足程度更高；回歸3中Ctq·Cfo·Pc不顯著而Ctq·Inv·Pc顯著為正，說明在銀根緊縮時期政治關聯促進了企業急需的投資資金的貸款滿足程度；回歸4中Ctq·Inv·Pc·Gov顯著為正，說明銀根緊縮期間政治關聯對于投資急需資金貸款滿足程度的促進作用主要出現在政府干預較弱地區，控制變量的回歸結果和預期以及以往研究發現基本一致。

2.以短期和長期貸款增量作為貸款指標的回歸結果。以Stz作為因變量進行類似表3的回歸分析，發現：Cfo和Inv顯著為正，Cfo·Ctq和Inv·Ctq顯著為負，Cfo·Ctq·Pc和Inv·Ctq·Pc顯著為正；Cfo·Ctq·Pc·Gov和Inv·Ctq·Pc·Gov顯著為正。以Ltz作為因變量進行類似表3的回歸分析，發現：Cfo和Inv均顯著為正，Ctq·Cfo和Ctq·Inv顯著為負；Ctq·Cfo·Pc顯著為負，Ctq·Inv·Pc顯著為正；Ctq·Cfo·Pc·Gov顯著為負，Ctq·Inv·Pc·Gov顯著為正。

（三）銀根緊縮、政治關聯與銀行貸款后續投資效率

1.新增貸款的本季度投資效率。首先采用模型（3）預測貸款季度正常投資水平并計算模型（3）的殘差，如果某一樣本公司殘差處于全部樣本殘差上或下25%區域，則該公司界定為貸款季度存在非效率投資。

表4回歸1中，Loan和Pc顯著為正；回歸2中Ctq·Pc·Loan顯著為負，與此同時Loan、Pc均顯著為正，說明在銀根緊縮期間政治關聯企業的銀行貸款投資效率有所提升；回歸3中Ctq·Pc·Loan·Gov顯著為負，說明在政府干預越弱的地區，在銀根緊縮時期具有政治關聯的民營企業獲得的銀行貸款，其在本季度投資效率越高。

表3 銀根緊縮、政治關聯與急需資金季度貸款滿足程度

表4 銀根緊縮、政治關聯與銀行貸款的投資效率（本季度）

按照模型（3）預測的投資殘差對樣本公司進行了分組，將殘差處于中位數以上和以下的各分成一個組，將處于四分位數與中位數之間的樣本公司定義為效率投資，其余為非效率投資，利用模型（2）進行分組Logistic回歸分析，發現：在殘差小于中位數組，在銀根緊縮期間非效率投資（屬于投資不足）異常明顯，政治關聯以及銀行貸款均沒有有效緩解本季度投資不足。在殘差高于中位數組，Ctq一直不顯著，但是Pc、Loan一直顯著為正，說明政治關聯公司和貸款越多的公司，過度投資越嚴重，但是Pc·Ctq·Loan顯著為負，說明銀根緊縮期間政治關聯公司的銀行貸款過度投資受到一定程度遏制，而且在政府干預較弱地區表現更為明顯，表現在Pc·Ctq·Loan·Gov顯著為負。

2.貸款的下季度投資效率。采用模型（3）預測貸款下一季度的正常投資水平和投資殘差，如果某一樣本公司投資殘差處于全部樣本上下25%區域，則該公司界定為貸款下季度存在非效率投資。類似表4回歸1的回歸中，Pc、Ctq、Loan顯著為正，說明政治關聯、銀根緊縮和銀行貸款均導致下季度投資效率下降，但是回歸2中Pc·Ctq·Loan顯著為負，回歸3中Pc·Ctq·Loan·Gov顯著為負，說明具有政治關聯的民營企業在銀根緊縮期間獲得的銀行貸款在下季度投資效率相對有所改善，而且在政府干預越弱地區這種表現也更明顯。同時將樣本公司分成兩組發現：在殘差小于中位數組，Ctq和Loan顯著為正，Pc不顯著，但是Pc·Loan·Ctq顯著為負，說明政治關聯貸款有效改善了緊縮下季度投資不足；在殘差大于中位數組，Loan、Ctq一直高度顯著為正，而且Pc·Loan·Ctq一直不顯著，說明政治關聯沒有能夠抑制銀行貸款在銀根緊縮下一季度的過度投資。

3.穩健性檢驗：（1）采用經季度行業中位數調整后的貸款指標、總貸款增量指標和經過Winsorize處理后的季度貸款流入指標替換上述的季度貸款指標，上述實證發現沒有顯著改變。（2）將地市級以上政治身份作為1，其他作為0，上述實證發現也沒有明顯改變。

五、結論與討論

以上研究發現：第一，銀根緊縮期間民營企業貸款規模確實下降，但是政治關聯促進了銀根緊縮期間企業投資活動資金需求的貸款滿足程度，而且這種現象在政府干預較弱地區表現更為明顯；第二，銀根緊縮期間依靠政治關聯獲得的銀行貸款投資效率明顯得到改善，而且在政府干預較弱地區表現更為明顯。說明央行利用銀根緊縮政策調節宏觀經濟存在一定的合理性，銀根緊縮確實降低了企業貸款規模和過度投資，能夠避免經濟過熱，但是也導致某些企業合理資金需求得不到滿足，影響了微觀經濟正常運行。

可見，銀根緊縮帶來某些企業合理的貸款得不到滿足，進而影響宏觀經濟。因此，應該注重企業資金需求調研和有針對性的貨幣政策調整，以進一步增強貨幣政策效果；由于傳統會計信息的局限性，中小企業應該開辟和采用其他合理的信息傳導機制，以增強自身聲譽，降低信息不對稱，獲得急需資金；企業政治關聯在銀根緊縮時期發揮作用大小與政府干預程度存在很大關系，說明在外部環境完善、制度健全背景下，政治關聯更能表征企業實力和聲譽，受到政府干預可能更少，因而企業行為更趨市場化，而在政府干預較強地區，政治關聯可能更容易導致權錢交易、政企合謀等，企業行為市場化程度更低。

注釋：

①各年貨幣政策執行報告請見：http：//www.pbc.gov.cn/publish/zhengcehuobisi/591/index.html。

②第一，剔除金融行業公司和資不抵債公司；第二，剔除實際控制人不詳的公司，剔除第一大股東持股比例低于10%的公司；第三，剔除實際控制人政治身份背景不詳和其他數據缺失公司。

③具體算法包括季度貸款流入現金占季末資產比例、短期借款或者長期借款季度增量占季末資產的比例，在穩健性檢驗中，采用了季度貸款增量占季末資產比例、受行業中位數調整的季度貸款流入現金占季末資產比例等指標。

④Cfo＝－（季度經營活動凈現金流－季度內支付股利或者利息流出現金）/季初資產總額，表示本季度經營活動對于資金的需求程度，該指標越大，經營活動對資金需求越多。

⑤Inv＝（購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金＋取得子公司和其他營業單位支付的現金－處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額－處置子公司及其他營業單位收到的現金凈額－收回投資收到的現金－固定資產折舊和無形資產攤銷）/季初資產總額，表示季度投資資金需求。

⑥他們以Cfio0＝（上期經營活動凈現金流＋上期投資活動凈現金流）/上期末資產總額）來控制上期經營活動和投資活動凈現金流結存對于下期貸款融資的影響。

［1］白重恩，路江涌，陶志剛.中國私營企業銀行貸款的經驗研究［J］.經濟學季刊，2005，（4）：605－622.

［2］Bai C.E.，J.Y.Lu，and Z.G.Tao.Property rights protection and access to bank loans：evidence from private enterprises in China［J］.Economics of Transition，2006，（4）：611－628.

［3］胡旭陽.民營企業的政治關聯及其經濟效應分析［J］.經濟理論與經濟管理，2010，（2）：74－79.

［4］余明桂，潘紅波.政治關系、制度環境與民營企業銀行貸款［J］.管理世界，2008，（8）：9－21.

［5］潘克勤.實際控制人政治身份降低債權人對會計信息的依賴嗎——基于自我約束型治理視角的解釋和實證檢驗［J］.南開管理評論，2009，（5）：38－46.

［6］張敏，張勝，申慧慧，王成方.政治關聯與信貸資源配置效率［J］.管理世界，2010，（11）：143－153.

［7］葉康濤，祝繼高.銀根緊縮與信貸資源配置［J］.管理世界，2009，（1）：22－28.

［8］陸正飛，祝繼高，樊錚.銀根緊縮、信貸歧視與民營上市公司投資者利益損失［J］.金融研究，2009，（8）：124－136.

［9］張西征，劉志遠.貨幣政策調整如何影響中國商業銀行信貸資金分配——來自微觀公司數據的研究發現［J］.財貿經濟，2011，（8）：59－67.

［10］彭方平，王少平.我國利率政策的微觀效應［J］.管理世界，2007，（1）：24－29.

［11］陸正飛，祝繼高，孫便霞.盈余管理、會計信息與銀行債務契約［J］.管理世界，2008，（3）：52－58.

［12］樊綱，王小魯，朱恒鵬.中國市場化指數——各地區市場化相對進程2006年報告［R］.北京：經濟科學出版社，2007：35－41.

［13］樊綱，王小魯，朱恒鵬.中國市場化指數——各地區市場化相對進程2006年報告［R］.北京：經濟科學出版社，2010：89－101.

［14］張敏，王成方，姜付秀.我國的信貸資源配置是有效的嗎——基于我國上市公司投資效率視角的經驗證據［J］.南方經濟，2010，（7）：61－71.

［15］孫錚，劉鳳偉，李增泉.市場化程度、政府干預與企業債務期限結構——來自我國上市公司的經驗證據［J］.經濟研究，2005，（5）：52－63.

［16］Richardson，S.，Over－investment of free cash flow［J］.Review of Accounting Studies，2006，（11）：159－189.