我國中小企業融資難問題的實證研究

張微微

（遼寧大學 經濟學院，遼寧 沈陽 110036）

我國中小企業融資難問題的實證研究

張微微

（遼寧大學 經濟學院，遼寧 沈陽 110036）

構建固定效應的面板數據模型，檢驗企業規模對融資的影響。由于規模小的原因，我國中小企業在融資方面確實存在較嚴重的障礙。一些傳統文獻只證明了中小企業融資與規模因素有關不同，實證結果表明，還存在著一些“軟信息”的不對稱問題影響我國中小企業的融資。

中小企業；融資；軟信息；關系型貸款

中小企業的特征普遍是規模小、好管理、體制活，它在促進經濟發展、創造就業崗位、增加居民收入等方面都發揮著積極的作用。但是中小企業的重要地位與其受到的融資待遇卻極不相稱，其占有的金融資源不到資源總額的22.5%，可以說，融資難問題一直是制約中小企業發展的最大障礙。本文用實證模型分析我國中小企業的融資與哪些因素相關,從而找出中小企業融資難問題的主要原因。

一、文獻綜述

企業的融資來源主要有內源性融資和外源性融資。張杰(2000)指出,內源性融資僅適用于中小企業發展的初始階段,當其發展到資本密集和技術進步之后,主要的融資方式就是外部融資。他認為信用困境是我國中小企業融資難的本質問題,是金融體制改革過程中產生出來的一種內生現象，是我國的金融機構與中小企業之間缺乏嚴重的信息溝通所致[1]。林毅夫、李永軍(2001)提出，中小企業經營和發展的全部資金需求很難靠內部的自我積累來實現,因此中小企業必然選擇外源性融資。外部融資的所有者（或提供者）由于不能親自參與企業的日常經營和管理活動，所以他們之間就會產生信息不對稱的問題[2]。

企業的規模大小能夠一定程度上體現企業的綜合實力，容易成為金融機構進行融資的參考。Rajan(1995)在分析企業的成長性、企業的盈利性和資產的有形性的基礎上，運用橫截面Tobit模型，研究了西方七個國家的企業規模對資產負債比率的影響，得出的結論是，企業的規模與負債比率是呈正向相關關系[3]。Berger＆Undell（1998）整理了關于中小企業融資來源問題，他們得出的結論是，內部融資的比例隨著企業的不斷成長和規模的擴大呈不斷下降的趨勢，而銀行對中小企業的融資呈倒U型關系[4]。張捷、王霄（2002）通過對中美兩國的中小企業融資來源的調查數據對比分析得出，中國的中小企業與美國的類似，銀行對中小企業的融資與企業的成立年限呈倒U型關系，但是中國的中小企業在成立初期更容易受到銀行的歧視[5]。

二、理論分析與研究假說

中小企業由于融資渠道有限，最為重要的融資來源仍然來自于銀行貸款。從理論上說，銀行根據企業不同規模選擇的融資所產生的抑制程度是不同的。根據銀行利用企業信息的不同標準，銀行的貸款技術可以分為交易型貸款和關系型貸款。交易型貸款是參考企業財務報表和信用評分等“硬信息”而發放的貸款。關系型貸款的發放是參考銀行在與企業接觸中搜集到的那些不能在企業財務報表或公開渠道獲得的信息，一般為“軟信息”。

本文的實證研究是基于上述分析而建立的，提出兩個基本假設：

第一，企業的融資水平與其資產狀況是正相關關系，即規模越大的企業，融資的能力越強；

第二，中小企業的融資能力與其非財務狀況的信息，即與銀企關系、信用狀況等存在相關關系。

三、實證與結果分析

（一）數據來源及樣本篩選

本研究的數據來自國泰安數據庫滬深證券市場的上市的企業，初始選取的為2008～2010三年的上市中小企業財務數據，為了防止行業因素對分析結果產生影響，本文主要研究中小制造企業的融資問題，并剔除了總資產為負的觀測值，最終得到241家中小上市企業樣本數據。為了能夠更好地對比體現出中小企業的狀況，按照相同的篩選標準也選出241戶大型制造企業的樣本數據。

（二）變量的說明

本研究以面板數據模型進行分析，選取的被解釋變量有負債總額、流動負債、短期借款、應付賬款和銀行借款比例五個指標，能夠反映企業的融資狀況。本文將短期借款視為銀行貸款，應付賬款視為商業貸款。這樣企業銀行借款比例指標可以表示為短期借款、應付賬款與其他應付賬款三項之和中所占的比重，這里其他應付賬款看作是衡量企業私人借貸和民間借貸的指標。本文的解釋變量選取資產總額、固定資產、流動資產和應收賬款四個指標，這些指標能夠反映企業的規模狀況。本文把除了銀行借款比例以外的其它八個變量做了對數處理，以期消除異方差。變量名稱及代碼見表1。

表1 變量名稱及對應代碼

(三)模型的構建

運用固定效應模型進行回歸，分別研究資產總額、固定資產、流動資產和應收賬款對負債總額、流動負債、短期借款、應付賬款以及銀行借款比例的影響。在基本回歸部分控制企業的個體效應（）和時間效應（），模型如下：

（四）實證結果及分析

1.241家大型企業、中小企業樣本變量描述性統計分析結果如表2、表3所示，所有變量的J－B值都足夠大，且P值均為0，所以不滿足正態分布的假設。采用Hadri和ADF方法對面板數據進行單位根檢驗，檢驗結果如表4所示，結果說明無論檢驗方程中是否包含截距項和趨勢項，變量都是平穩序列。

表2 241戶大型企業樣本變量的描述性統計分析結果

表3 241戶中小企業樣本變量的描述性統計分析結果

表4 面板數據單位根檢驗結果

2.回歸結果及分析

表5 241戶大型企業面板數據模型回歸結果

（1）負債與流動負債

如表5的結果所示,企業的負債和流動負債與資產的回歸系數分別為1.092458和0.862202,并且t統計值顯著,R2值均接近1,這表明模型的解釋力較強，其他解

釋變量均不太顯著,解釋力不強。這說明大型企業的資產總規模主要決定了負債和流動負債的規模,即規模越大的企業越能籌集到更多的債務資金。如表6所示,241戶中小企業與241戶大型企業的結果相似，說明了資產總規模主要決定了企業的負債和流動負債。

通過對比可以看出，大型企業負債和流動負債的回歸系數要比中小企業的分別大出0.296981和0.224945，說明在資產變化同樣幅度的情況下所影響的負債和流動負債的變化，大型企業要比中小企業變化幅度大。以上證明了假設1，企業的融資水平與企業的資產狀況正相關，即企業規模越大，融資的能力越強。

表6 241戶中小企業面板數據模型回歸結果

(2)應付賬款

如表5所示,應付賬款與資產總額和固定資產的回歸系數分別為1.45289、0.03711,并且t統計值均比較顯著,R2為0.891653,表明模型的解釋力較強。如表6的結果可以看出，應付賬款只與資產的回歸系數解釋力較強，系數為1.485157，t統計值較顯著，R2值為0.910451。與大型企業的不同，固定資產的回歸系數為負，且解釋力不顯著，一定程度上是由于中小企業的規模過小，固定資產存量少，而固定資產越少，越需要更多的商業信貸。

（3）短期借款

如表5的結果所示,企業的短期借款與資產總額、應收賬款、流動資產的回歸系數分別為4.253462、0.418447、-3.366693,并且t統計值均比較顯著,R2值為0.820048,表明模型的解釋力較強。短期借款和資產、應收賬款的回歸系數均為正，說明呈正相關關系；短期借款和流動資產的回歸系數為負，說明呈負相關關系。從表6的結果可以看出,中小企業的R2值為0.284596，說明模型的擬合度較差，模型不能夠提供有效的解釋。對比大型企業的模擬結果，可以看出短期借款的回歸模型較適用于大型企業，而對于中小企業的解釋力卻很差。

（4）銀行貸款比例

如表5的結果所示,企業的銀行貸款比例的模型回歸效果也很好，與其短期借款的解釋力相似。從表6的結果可以看出,中小企業的R2值為0.225523，說明模型的擬合度較差，與其短期借款的模擬效果相似，模型也不能夠提供有效的解釋。這個回歸模型同樣比較適用于大型企業，而對于中小企業的解釋力卻很差。

通過對比我們發現，這兩個模型在一定程度上更適用于大型企業。因為我們所選取的數據來源于企業財務報表,而這些數據就是所謂的“硬信息”，是銀行能夠通過信息市場上獲取的,這體現了大型企業在融資市場中屬于交易型貸款主體。而中小企業屬于關系型貸款主體，所以我國中小企業融資難的問題只依靠“硬信息”來解釋是不行的。可以得出結論證明假設，中小企業的融資能力與銀企關系、信用狀況等非財務狀況信息存在相關聯系。

四、結論與建議

本文通過分析發現，企業的規模對融資有直接的影響，企業規模越小，所能夠獲得的融資越少，特別是銀行融資越少，而且還存在著一些“軟信息”的不對稱問題，基于此，有如下建議：

1.建立健全中小企業的征信制度。中小企業信息的完善，可以極大提高其融資的可得性，因為中小企業融資的一個重要難題就是信息的不對稱性。除了融資機構對貸款對象信息的審查和搜集外，另外一個重要機制就是應該有專門的中介機構從事中小企業信用信息的搜集和管理。

2.鼓勵發展民營銀行。引入更多的民間資本進入，為中小企業融資服務。中小銀行對中小企業提供服務是有天然的優勢，然而目前一些現存的中小銀行逐漸在發展為全國性金融機構，這樣不能對中小企業的融資帶來幫助。還應發展公司債等直接融資方式，這樣銀行可以更多地關注中小企業客戶。

3.逐步放松利率管制。我國對利率的管制嚴重制約了金融機構對給中小企業提供貸款帶來的風險進行定價的權利。利率管制的放寬，雖然可能會使收到壓制的利率有所上升，但是會減少中小企業的融資缺口，也會使得融資資源能夠得到合理地配置。一方面可以逐步放寬金融機構對中小企業貸款的利率限制，另一方面可以讓民營銀行率先實行利率市場化。

4.基于中小企業客戶的融資產品的開發和創新。中小企業普遍面臨融資難的問題，但是不同類型的中小企業卻是各有“苦衷”，金融機構應細分市場，針對不同的融資主體、額度、抵押和擔保方式等要素的不同，提供不同的產品組合，只有“對癥下藥”，才能夠“藥到病除”。

[1]張杰.民營經濟的金融困境與融資次序[J].經濟研究,2000(4)：8-9.

[2]林毅夫,李永軍.中小金融機構發展與中小企業融資[J].經濟研究,2001(1)：15-16.

[3]RajanR.andL.Zingales.WhatdoWeKnowaboutCapital StructureSomeEvidencefromInternationalData[J].Journalof Finance,2001,56(1)：87-130.

[4]BergerA.N.andG.F.Udell.TheEconomicsForSmallBusiness Financer：TheRolesofPrivateEquityandDebtMarketsin FinancialGrowthCycle[J].Journalofbankingandfinance,1998 (22)(6-8)：613-673.

[5]張婕，王霄.中小企業金融成長周期與融資來源變化[J].世界經濟（9）:63-70.

【責任編輯 王鳳娥】

F271

A

1674-5450（2014）06-0059-03

2014-07-02

張微微，女，遼寧鞍山人，遼寧大學金融學博士。