中國上市企業上市前融資約束的實證研究

魏玉平，曾國安

（1.武漢大學經濟與管理學院，湖北武漢430072；2.江漢大學商學院，湖北武漢430056）

●管理視野

中國上市企業上市前融資約束的實證研究

魏玉平1，2，曾國安1

（1.武漢大學經濟與管理學院，湖北武漢430072；2.江漢大學商學院，湖北武漢430056）

明晰不同類型的企業所面臨的融資約束的差異，對于明確金融結構改革的方向具有重要的意義。文章利用2015年A股上市企業IPO前3年和IPO當年共4年的面板數據建立Almeida模型，對中國上市企業上市前融資約束狀況進行了實證分析。通過全樣本和按上市板塊、總資產規模及固定資產規模分組回歸模型廣義矩（GMM）估計發現，全樣本和分組回歸模型的現金—現金流敏感系數顯著為正，按上市板塊分組中小板組企業現金—現金流敏感系數最大，其次是創業板，最小是主板；按總資產和固定資產規模分組，中規模組企業現金—現金流敏感系數最大，其次是小規模組，最小是大規模組。研究結果表明：中國上市企業上市前多數面臨融資約束，但融資約束狀況存在差異：中小板、創業板上市企業相較于主板上市企業面臨更大的融資約束，中、小規模企業相較于大規模企業面臨更大的融資約束，其中中規模組企業面臨的融資約束是最大的。由此，文章認為應當深入推進金融體制改革，完善金融市場，改變大企業偏向的金融體系和金融結構，創新金融體系，促進形成中小企業資金需求相匹配的金融結構，促進形成有利于中小企業融資的資本市場體系和信貸體系。

現金—現金流敏感性；融資約束；總資產規模差異；固定資產規模差異

一、引言

中國金融市場不完善，信貸配給廣泛存在，眾多企業面臨著融資約束。金融機構具有很強的大企業偏向性，中小企業既受到大銀行抵押型信貸配給歧視，又很難得到風險資本及中小銀行信貸支持，面臨嚴重的融資約束。國內外學者對中國企業尤其是中小企業融資約束進行了大量研究，在定性研究、上市企業實證研究和基于一定范圍調查數據的非上市企業實證研究方面取得了豐碩成果。但受數據制約，現有實證研究存在兩大缺陷：一是以上市企業為樣本的實證研究在將研究結論推廣至非上市企業時存在樣本選擇偏差問題（姚耀軍和董鋼鋒，2015）［1］；二是基于一定范圍調查數據的非上市企業實證研究缺乏客觀性和規范性。

利用上市企業上市前財務數據對中國企業融資約束進行實證研究的文獻主要有：①利用中小板上市企業上市前后的面板數據對中小企業上市后融資約束是否緩解進行實證研究（崔豐慧和陳學勝，2014［2］；方軍雄，2009［3］）；②利用中小板上市企業上市前的數據研究金融生態環境、銀行結構與銀企關系的貸款效應（羅正英、周中勝和王志斌，2011）［4］；③以2009-2011年公布招股說明書的申請創業板上市企業為研究對象，研究政治關系對企業獲得風險投資和IPO機會的影響（蔡衛星、胡志穎和何楓，2013）［5］。以上文獻雖然以上市企業上市前財務數據為樣本對中小板和創業板上市企業融資約束相關問題進行了研究，但樣本局限于中小板或創業板上市企業，未將A股所有上市企業作為研究樣本，也沒有系統研究上市企業IPO前融資約束狀況。

為了了解上市企業上市前融資約束的情況，本文整理了2015年A股主板、創業板、中小板IPO企業IPO前3年和IPO當年的財務數據，按上市板塊、總資產規模和固定資產規模進行分組，分別對這些企業上市前融資約束狀況進行了實證研究。研究旨在揭示中國上市企業上市前是否面臨融資約束以及融資約束的板塊差異、資產規模差異以及固定資產規模差異。并通過研究，提供上市企業融資約束存在板塊差異的經驗證據和存在抵押品型信貸配給的經驗證據，為制定和完善符合中國經濟結構和企業結構的資本市場結構政策以及完善創新中國信貸政策提供決策依據和建議。

二、文獻綜述與研究假設

Modigliani和Miller（1958）［6］在完美市場假定下，證明了企業價值和資本結構無關，企業的內外融資方式可以完全替代，投資行為與融資方式無關。但是，Myers和Majluf（1984）［7］指出，在現實的經濟環境中，由于信息不對稱，企業進行外部融資的成本要顯著高于內部融資，形成融資約束。

早在1931年，英國議員Macmillan在提交的麥克米倫報告中就指出，中小企業融資存在著長期資金缺乏的“麥克米倫”缺口①。造成“麥克米倫”缺口的根本原因是由于借款人和中小企業之間信息不對稱②和信貸產權殘缺③導致的信貸配給（Stiglitz和Weiss，1981）［8］。依據信貸配給理論，與大企業相比，中小企業在信貸配給中受到“界定現象”影響和規模歧視，面臨更大的融資約束。

中國金融體制改革一直滯后，金融管制一直相當嚴格，銀行結構和企業結構不匹配，資本市場不完善，多數企業面臨融資約束，而中小企業相對于大企業面臨著更大的融資約束。

下文將對中國企業融資約束的總體研究及融資約束板塊差異、總資產規模差異以及固定資產規模差異的比較研究方面的文獻進行綜述，并在此基礎上提出本文研究假設。

（一）關于中國企業融資約束的總體研究

世界銀行報告表明，中國有75%的非金融類上市企業選擇將融資約束列為企業發展的主要障礙（鄧可斌和曾海艦，2014）［9］。由于數據不易獲得，中國企業融資約束實證研究文獻主要是針對上市公司的。從國內研究來看，大量文獻也證實了中國上市公司普遍存在融資約束（吳娜、于博和陶航，2014）［10］）。

連玉君、蘇治和丁志國（2008）［11］、饒華春（2009）［12］、陳學勝、張建波和董文龍（2012）［13］、王艷林、祁懷錦和鄒燕（2012）［14］利用上市公司面板數據實證發現，中國上市企業普遍存在融資約束問題。以高新技術上市企業（盧馨、鄭陽飛和李建明，2013［15］、郭景先（2015）［16］）和創業板上市企業（馬宏和李耿，2014［17］；代紅苗、田麗娜和張新（2014）［18］）為樣本進行的研究也發現中國高新技術上市企業存在一定程度的融資約束。陳艷和楊鵬程（2015）的研究發現，科技型中小企業投資面臨著資本可獲得性和資本成本雙重融資約束［19］。許蓉（2015）［20］、唐鵬程和楊樹旺（2015）［21］、胡暉和張璐（2015）［22］的實證研究發現融資約束普遍存在于非國有中小板企業中。

方軍雄（2009）［3］、胡杰和秦璐（2013）［23］、翟淑萍和顧群（2013）［24］的研究證實中國股票市場發展有助于緩解上市企業融資約束。與非上市中小企業相比較，上市中小企業能夠提供更多的有助于緩解信息不對稱問題的“硬”信息（姚耀軍和董鋼鋒，2015［1］），除容易獲得間接信貸融資外，還可以在資本市場進行再融資，其融資約束要比上市前和非上市企業輕。基于上述分析，本文提出假設1（H1）。

H1：全樣本企業和各組上市企業上市前多數面臨融資約束。

（二）關于上市板塊、資產規模、固定資產規模不同的企業融資約束的比較研究

1.關于不同上市板塊企業融資約束的比較研究

王樹強、祝偉展和葉莉（2014）［25］用現金—現金流模型研究發現，與傳統產業為主體的主板相比，以創新型企業為主體的創業板上市企業面臨較為嚴重的融資約束。胡艷和徐穎（2015）［26］認為，因為相較于主板，創業板企業大多處于企業生命周期的初期發展階段，融資約束程度可能更加明顯，更需要加強與資本市場溝通。申請中小板上市企業一般是成長型中小企業，面臨比主板上市的大企業更大的融資約束。基于上述研究，本文提出假設2（H2）。

H2：與主板上市企業相比，中小板和創業板上市企業在上市前面臨更大的融資約束。

2.關于不同資產規模企業融資約束的比較研究

王霄和張捷（2003）［27］構建了內生化抵押品和企業規模的均衡信貸配給模型，證明企業規模在信貸配給過程中起到信號傳遞和信息甄別作用，回答了在銀行實施信貸配給中為何小企業總是比大企業更容易被淘汰出局這一市場經濟中的普遍現象。張維迎（1997）認為影響中小企業融資能力的因素之一是企業規模，企業規模與企業融資能力正相關（陳戰運、楊文杰和宿蕓蕓，2014）［28］。學者們還通過基于調查數據的實證研究認為，企業規模會決定企業在商業信用中的地位（張杰和劉東，2006［29］）、信貸可得性（郭麗虹和王碩，2013）［30］、信貸申請率和申請通過率（李鳳、何欣和路曉蒙，2016［31］），存在著規模歧視（張琦、陳曉紅和蔡神元，2008［32］、劉斌、袁其剛和商輝（2015）［33］）。林勇和陳名銀（2015）［34］利用2005-2012年中國17個省市的面板數據運用向量自回歸模型進行實證分析，也得出了中小企業相對規模的擴大有利于其信貸融資。盧馨、鄭陽飛和李建明（2013）［15］、潛力和涂艷（2016）［35］、張長征和黃德春（2012）［36］、鄧可斌和曾海艦（2014）［9］基于上市公司財務數據所做的實證研究，得出了中國上市企業融資約束與企業規模負相關的結論。基于中國中小企業融資約束的理論及實證分析，本文提出假設3（H3）。

H3：與大規模企業相比，中、小規模企業在上市前面臨更大的融資約束。

3.關于不同固定資產規模企業融資約束的比較研究

在銀行信貸等間接金融為主的環境里，如果沒有建立有效解決中小企業和銀行之間信息不對稱的機制，抵押貸款將是銀行采取的主要貸款技術。為了降低違約道德風險，銀行往往將信貸配給固定資產抵押價值高的企業，因為抵押資產價值較高的企業即使發生違約，銀行貸款也能得到較好保護（汪金祥、吳育輝和吳世農，2016［37］）。Cleary（1999）［38］的研究發現，融資約束的企業固定資產價值較低。國內學者的研究也證實固定資產規模與企業信貸可獲得性之間有正向關系。葉建木和陳峰（2015）［39］認為，中國銀行在提供貸款時偏向于以固定資產作為抵押，而不太愿意對以無形資產為主的研發投資提供資金。何韌、劉兵勇和王猜猜（2012）［40］以國內23個大中城市的企業調查數據為樣本進行的實證研究發現，企業具有較多可用于抵押的固定資產以及可提供較高質量的審計報表對其取得信用有顯著的促進作用。基于有關中國中小企業融資約束理論和實證分析，本文提出假設4（H4）。

H4：與固定資產規模較大企業相比，固定資產規模較小的企業在上市前面臨更大的融資約束。

三、實證研究設計

（一）樣本選取與數據來源

申請IPO企業招股說明書中需披露前3年財務報告和審計報告的規定，為研究上市企業上市前融資約束與現金持有績效提供了條件。本文選取2015年在主板、中小板和創業板上市的企業為研究樣本，具體選擇企業IPO前3年和IPO當年共4年的面板數據。在樣本選取的過程中，剔除了金融類和公用事業上市企業，并剔除了數據不全的樣本。為了克服離群值影響，本文對主要變量做了sorized1%縮尾處理。由于有些變量是以上一年數據為基數而計算的增加量，因此實際的數據年限為2013-2015年。經過以上選取過程，共得到研究樣本186個，其中主板上市企業74個，創業板77個，中小板35個，觀測值558個。樣本原始數據來自于和訊網。

（二）模型及變量定義

關于融資約束的實證研究是由Fazzari，Hubbard和Petersen（1988，簡稱FHP）開創的，他們以投資—現金流敏感性為代理變量定量研究企業融資約束問題。圍繞投資—現金流敏感性模型面臨的難題（托賓Q衡量偏誤和融資約束還是代理問題的識別），FHP的研究先后受到Kaplan和Zingales（1997，簡稱KP）［41］、Cleary（1999）［38］等學者的質疑。Gomes（2001）［42］指出，由于上述難題，實證估計的投資—現金流敏感性和融資約束之間可能既不存在充分關系也不存在必要關系（姚耀軍、董鋼鋒，2015）［1］。為避免上述問題，Almeida等（2004）以現金—現金流敏感性為融資約束代理變量，提出了全新融資約束模型（周冬華和趙玉潔，2015）［43］。該模型避免了以投資—現金流敏感性為融資約束代理變量所帶來的相關問題④，在理論上為學者們所普遍認可。連玉君、蘇治和丁志國（2006）［11］在采用廣義矩估計方法（GMM）合理控制模型內生性偏誤后，融資約束企業表現出強烈的現金—現金流敏感性，而非融資約束企業則沒有表現出這種特征。現金—現金流敏感性可以作為檢驗融資約束假說的依據。

為了檢驗假設，本文沿用Almeida等（2004）全變量模型研究方法；同時，為了回避Tobin’s Q的衡量偏誤，本文用主營業務增長率代替企業成長性。具體模型設定如下：

如表1所列，因變量ΔCashit是第i家企業貨幣資金和交易性金融資產除以期初總資產；CFit是第i家企業經營活動產生的現金流量凈額與期初總資產的比率。通過設置采掘業、傳播與文化業、電力煤氣業、建筑業、交通運輸業、農林牧副漁業、批發零售業、社會服務業、信息服務業、制造業等10個行業啞變量對行業進行控制。

表1 研究變量及定義

根據模型設定，融資約束對企業現金—現金流敏感性的影響體現在系數β1上。根據分析，融資約束企業的現金—現金流敏感性大于非融資約束企業，創業板組和中小板組β1應該為正且大于主板組，中小企業組β1應該為正且大于大企業組。

四、實證研究結果與分析

（一）描述性統計

1.分組方法

FHP（1988）以來，有關融資約束的判別主要有三種方式：一是單指標判別，即以股利支付率、企業規模、上市年齡、股權集中度、是否為企業集團、有無商業票據發行或評級、有無債券發行或評級、是否支付現金股利、資產流動性、財務杠桿、贏利能力等其中的一個指標作為融資約束標準分辨融資約束程度；二是多指標構造融資約束指數，根據指數取值大小判別融資約束高低；三是從融資約束后果出發，建立隨機前沿方程測度融資約束帶來的投資效率損失，并以投資效率損失來度量融資約束程度（徐曉東和王霞，2010）［44］。

為了研究不同上市板塊、不同資產規模和不同固定資產規模企業融資約束差異，本文按上市板塊、總資產和固定資產規模對樣本進行分組。

2.分組Kolomogorov-Smirnov中位數檢驗和獨立樣本中位數檢驗

表2-表4分別顯示了按上市板塊、總資產和固定資產規模分組后各主要變量描述性統計結果及Kolo?mogorov-Smirnov（后文簡寫為K-S）中位數檢驗和獨立樣本中位數檢驗結果。分組的標準是上市板塊、2012-2014平均總資產和2012-2014平均固定資產，其中按總資產和固定資產分組是參照Cleary（1999）的方法⑤，將總資產和固定資產最大的三分之一企業作為非融資約束企業，將總資產和固定資產中間的三分之一企業作為部分融資約束企業，將總資產和固定資產最小的三分之一企業作為完全融資約束企業。

按上市板塊分組，三個板塊上市企業上市前現金持有量增加額占總資產比重中位數在10%的顯著性水平下不完全相等，中小板最小，創業板最大，主板居中，組與組K-S中位數檢驗發現，主板與中小板以及創業板和中小板之間無顯著差異，主板與創業板在5%顯著性水平上有差異；三個板塊上市企業上市前經營活動凈現金流量占期初總資產比重中位數在1%的顯著性水平下不完全相等，中小板最小，主板最大，創業板居中，組與組K-S中位數檢驗發現，主板與創業板以及創業板與中小板之間無顯著差異，主板與中小板之間在5%的顯著性水平上有差異。三個板塊上市企業上市前總資產規模自然對數中位數在1%的顯著性水平下不完全相等，中小板最小，主板最大，創業板居中，組與組K-S中位數檢驗發現，主板與創業板以及創業板和中小板之間在1%顯著性水平上有差異，主板和中小板在5%顯著性水平上有差異。通過比較三個板塊上市企業上市前現金持有量增加額占總資產比重標準差發現，創業板最大，中小板其次，主板最小。

表2 按上市板塊分組主要變量的描述統計

按2012-2014平均總資產上下1/3分位數分組，三個組上市企業上市前現金持有量增加額占總資產比重中位數在1%的顯著性水平下不完全相等，大規模組最小，小規模組最大，中規模組居中，組與組KS中位數檢驗發現，小規模組和大規模組以及中規模組與大規模組之間在10%的顯著性水平上有差異，小規模組和中規模組之間無顯著差異；三個組上市企業上市前經營活動凈現金流量占期初總資產比重中位數在10%的顯著性水平下不完全相等，中規模組最小，小規模組最大，大規模組居中，組與組KS中位數檢驗發現，小規模組和大規模組以及中規模組與大規模組之間無顯著差異，小規模組和中規模組之間在10%的顯著性水平上有差異；三個組上市企業上市前資產規模自然對數中位數在1%的顯著性水平下不完全相等，小規模組最小，大規模組最大，中規模組居中，組與組K-S中位數檢驗發現，組與組之間均在1%顯著性水平上有差異。三個組上市企業上市前現金持有量增加額占總資產比重標準差有一定差異，小規模組最大，中規模組其次，大規模組最小。

表3 按總資產規模分組主要變量的描述統計

按2012-2014平均固定資產上下1/3分位數分組，三個組上市企業上市前現金持有量增加額占總資產比重中位數在1%的顯著性水平下不完全相等，大規模組最小，小規模組最大，中規模組居中，組與組K-S中位數檢驗發現，小規模組和大規模組之間在1%的顯著性水平上有差異，中規模組與大規模組以及小規模組和中規模組之間在10%的顯著性水平上有差異；三個組上市企業上市前經營活動凈現金流量占期初總資產比重中位數在1%的顯著性水平下不完全相等，小規模組最小，大規模組最大，中規模組居中，組與組K-S中位數檢驗發現，小規模組和大規模組以及小規模組與中規模組之間分別在10%和5%的顯著性水平上有差異，中規模組和大規模組之間無差異；三個板塊上市企業上市前資產規模自然對數中位數在1%的顯著性水平下不完全相等，小規模組最小，大規模組最大，中規模組居中，組與組K-S中位數檢驗發現，小規模組和大規模組以及中規模組與大規模組之間均在1%顯著性水平上有差異，小規模組與中規模組之間均在10%顯著性水平上有差異。三個組上市企業上市前現金持有量增加額占總資產比重標準差有一定差異，小規模組最大，中規模組其次，大規模組最小。

表4 按固定資產分組主要變量的描述統計

按總資產和固定資產分組的小規模組上市企業現金持有量增加額占總資產比重大于大規模組上市企業，這說明小企業比大企業持有更多的現金。通過對現金持有量增加額占總資產比重獨立樣本中位數檢驗發現，主板上市企業和中小板上市企業及創業板上市企業在10%的置信水平下顯著不同，按總資產和固定資產分組的不同規模組上市企業在1%的置信水平下顯著不同；通過對經營活動凈現金流量占總資產比重獨立樣本中位數檢驗發現，按板塊分組及按固定資產分組上市企業在1%的置信水平下顯著不同，按總資產分組上市企業在10%的置信水平下顯著不同；通過對資產規模自然對數獨立樣本中位數檢驗發現，按上市板塊、總資產和固定資產分組不同組在1%置信水平下顯著不同。說明按上述三種辦法分類的不同組上市企業現金持有量增加額占總資產比重和經營活動凈現金流量占期初總資產比重中位數有顯著差異，按上述辦法劃分融資約束和非融資約束組具有一定的合理性。

3.相關系數

通過對表5所列變量K-S檢驗，發現CF、l1_CF、l2_CF和l2_Grow正態性檢驗顯著外，其余變量均正態性檢驗不顯著。表5主要描述變量之間的相關性，右上半部分是Spearman相關系數，左下半部分是Pearson相關系數，均為基于2000bootstrap樣本的bootstrap結果。表5中CF、l1_CF、l2_CF和l2_Grow變量的相關系數看Pearson相關系數，其余變量之間的相關系數看Spearman相關系數。被解釋變量ΔCash和解釋變量CF在1%的置信水平上顯著相關，與控制變量ΔSTD、ΔNWC、Expense、Size分別在5%和1%、10%、10%的置信水平上顯著相關，與控制變量Grow相關性不顯著；解釋變量和控制變量ΔSTD、ΔNWC、Size相關性不顯著，與控制變量Grow、Ex?pense在5%和1%置信水平上顯著相關，但相關系數在20%以下，出現多重共線性的可能性較小。解釋變量CF和自身滯后一期l1_CF、滯后二期l2_CF在1%置信水平上顯著正相關；控制變量Grow與自身滯后一期l1_Grow、滯后二期l2_Grow在1%置信水平上顯著正相關，說明以CF的滯后一期和二期作為CF的工具變量，以Grow的滯后一期l1_Grow、滯后二期l2_ Grow為Grow的工具變量有一定的合理性。

表5 Peason和Spearman相關系數矩陣

（二）多元回歸分析

1.全部樣本回歸分析及估計模型選擇

由于本文選取的樣本是2015年A股上市企業，利用的數據是IPO前3年和當年的面板數據，是大N小T型的面板數據，另外，模型中解釋變量現金流增加額占總資產的比重（CF）和控制變量主營業務收入增長率（Grow）可能存在內生性⑥（姚耀軍、董鋼鋒，2015）［1］，因此模型的估計需要考慮面板內生性問題。為了對假設進行檢驗，也為了選擇穩健的模型估計方法，表6列示了固定效應模型、雙向固定效應模型、異方差序列相關綜合考慮估計模型、隨機效應模型、考慮異方差序列相關固定效應模型、雙向固定效應（IV）模型、雙向固定效應（GMM）模型、雙向固定效應序列相關IV模型。連玉君等（2008）說明用ΔCF和Grow的滯后期作為工具變量進行GMM估計，可以得到Almeida模型較為穩健的估計結果。因此，本文選擇GMM為模型的穩健估計方法。GMM估計結果顯示，全樣本企業上市前現金—現金流敏感系數為1.122，在1%的水平上顯著。具體結果見表6所列。

表6 全樣本模型設定選擇

續表6

2.分組回歸分析

為了檢驗按上市板塊、總資產規模、固定資產規模不同分組回歸模型現金—現金流敏感系數之間的差異，本文采取分組回歸方法。

（1）按上市板塊分組回歸分析。從GMM分組回歸結果來看，主板、中小板和創業板上市企業上市前現金—現金流敏感系數均大于0且在1%的水平上顯著，說明主板、中小板和創業板上市企業上市前多數有可能面臨融資約束，但可能融資約束程度不同，主板最小，創業板其次，中小板最大。具體結果見表7所列。假設2得到驗證。

表7 全部樣本及按上市板塊、平均總資產及平均固定資產分組的面板GMM回歸結果

（2）按總資產分組回歸分析。從總資產上中下1/3分位數分組GMM回歸結果來看，現金—現金流敏感系數均大于0且中規模和小規模組在1%的水平上顯著，大規模組在10%的水平上顯著，說明總資產小規模組、中規模組和大規模組多數可能面臨融資約束，但融資約束程度不同，總資產大規模組企業最小，小規模組企業其次，中規模組最大。假設3得到驗證。

（3）按固定資產分組回歸分析。從固定資產規模上中下1/3分位數分組GMM回歸結果來看，現金—現金流敏感系數均大于0且中規模組在1%的水平上顯著，大規模和小規模組在5%的水平上顯著，說明固定資產小規模組、中規模組和大規模組多數可能面臨融資約束，但融資約束程度不同，固定資產大規模組最小，小規模組其次，中規模組最大。假設4得到驗證。

3.小結

通過全樣本和按上市板塊、總資產及固定資產規模分組GMM回歸估計發現，不管是全樣本回歸還是分組回歸，現金—現金流敏感系數在10%、5%或1%顯著性水平上正相關，假設1得到驗證。通過觀察發現，按上市板塊分組中小板組現金—現金流敏感系數最大，其次是創業板，最小是主板；按總資產和固定資產規模分組，中規模組現金—現金流敏感系數最大，其次是小規模組，最小是大規模組。

4.對回歸結果的進一步解釋

為什么按上市板塊分組，中小板上市企業面臨的融資約束最大？為什么按總資產分組和按固定資產分組回歸系數中規模組融資約束最大呢？

（1）對中小板上市企業面臨最大融資約束的解釋。中國中小板市場上市條件和主板一致，由同一個發行審核委員會審核，IPO周期長、費用高、排隊時間長（石艾馨和蕭琛，2014）［45］，影響其服務中規模組企業直接融資作用的發揮。主板市場對中小板市場存在較為顯著的“擠壓”效應（方意和謝曉聞，2014）［46］，中小板融資功能有限。如表8所示，2015年主板融資占比約為76.13%，而中小板融資僅約為16.38%。劉飛和王開科（2014）［47］也認為，由于中國中小板上市公司的高成長性，其資金需求可能更為旺盛，與主板市場相比，中小板上市公司內源融資與外源融資的成本差異更大，加之銀行信貸和商業信用等的制約，其對內部現金流的依賴性更強。

表82015 年中國A股市場融資規模板塊分布

中小板上市企業多數是成長型的中小企業。依據信貸配給理論，與大企業相比，中小企業在信貸配給中受到“界定現象”的影響和規模歧視，面臨更大的融資約束；依據金融結構理論，中國金融機構存在大企業偏向性，導致中國中小企業間接和直接融資渠道不暢，為中小企業提供間接融資的中小金融機構發展不足，為中小企業提供直接融資的債券市場、股票市場、股權市場和互聯網金融市場發展滯后，由此導致在中小板上市的中小企業上市前面臨的融資約束最大。

（2）對中規模組企業面臨最大融資約束的解釋。筆者對規模中等企業的營業收入、資產規模進行了進一步分析，發現被劃分為總資產分組和固定資產分組中規模組的企業大多數是營業收入在4億元以上的中等或較大規模的企業，從生命周期角度來說，是處于成長期的企業，而處于成長期的中等規模企業易于陷入“馬太陷阱”，雖然企業規模達到一定的水平，但資金饑渴卻十分嚴重（鄧向榮和周密，2005）［48］。這也與暨南大學課題組（2000）“中小企業發展狀況問卷調查”發現的企業規模與融資量呈現倒“U”的結論一致。郭斌和劉曼路（2002）［49］對溫州中小企業的問卷調查顯示，中等規模企業利用民間金融進行融資的比重高達64%和55%，這也從另一個側面說明，成長期的中等規模企業面臨最大的融資約束。

為什么中規模組企業的融資約束程度比小規模組企業大呢？首先是因為本文數據來源于2015年上市企業上市前的財務數據，根據總資產規模和固定資產規模所劃分的小規模并不是規模很小的小微企業，本文的小規模組企業和中規模組企業受“界定現象”影響和規模歧視的差異不是太大；其次，近年來，中國為了緩解中小企業融資難進行了一系列金融改革與創新，對緩解小微企業融資約束起到了一定的積極作用；其三是由于中規模組企業的資金需求規模可能更大，相對面臨的融資約束會更大。

綜上所述，假設1、假設2、假設3、假設4均得到驗證與解釋。

（三）穩健性檢驗

1.樣本問題

對現金—現金流敏感性分析結論的一個反對觀點便是如果現金流較小，特別是小于必須的投資量，那么現金持有量將會對現金流十分敏感，從而影響到信貸約束導致的現金持有量對現金流的敏感性（余靜文，2011）［50］。因此，為了排除這一影響，我們剔除掉那些現金流小于必須投資量的企業，將回歸樣本局限在那些現金流嚴格大于必須投資量的企業。其中必須投資量用當期固定資產折舊指標來表示。回歸結果支持上述結論。

2.投資機會衡量偏誤問題

FHP（1988）指出Tobin’s Q存在兩方面的計量問題：一是由于市場波動性Q難以反映市場價值；二是衡量偏誤。余靜文（2011）［50］認為Tobin’s Q既含有企業未來的投資機會也含有當期的投資機會，而當期的投資機會對當期的現金流產生較大影響，從而會影響現金—現金流敏感性。為了避免Tobin’s Q的衡量偏誤，本文前部分采用主營業務收入增長率作為投資機會的代理變量，借鑒了Almeida等（2004）提出的未來—當期投資比率（RFI）作為投資機會的代理變量重新進行全樣本和分組回歸OLS估計。回歸結果支持上述結論。

3.內生性問題

Almeida等（2004）模型中現金流和Tobin’s Q分別反映了近期投資機會和遠期投資機會，被解釋變量現金持有量反映遠期投資機會，外部沖擊對現金持有量影響的同時，也會影響經營活動凈現金流和Tobin’s Q，從而造成解釋變量現金流和Tobin’s Q與干擾項項相關（連玉君、蘇治和丁志國，2008）［11］。為了克服可能存在的內生性問題，本文以現金流和投資機會的代理變量主營業務收入增長率的滯后一期和二期為工具變量進行GMM估計。由于本文樣本期間只有4年，樣本數期間只有3年，用滯后期作為工具變量回歸會使觀測值減少。為了檢驗GMM估計的穩健性，我們進行了經營活動凈現金流和主營業務收入增長率的滯后一期作為工具變量進行全樣本和分組IV估計，結果支持GMM估計結果。

五、結論及政策建議

在FHP開創了融資約束實證研究之后，以現金—現金流敏感性作為融資約束的代理變量成為融資約束實證研究的基本思路。國內外很多學者利用上市企業的數據實證檢驗了上市企業融資約束狀況，但上市企業上市后的融資約束狀況和絕大多數非上市企業融資約束狀況不同，因此，研究結論在推廣至非上市企業時面臨較大外部有效性威脅。主要因為數據不易獲得，很少有文獻系統研究上市企業上市前融資約束狀況，而上市企業上市前融資約束狀況的研究結論推廣至類似非上市企業時面臨較小的有效性威脅。本文利用2015年上市企業IPO前3年和IPO當年共4年的數據，對中國上市企業上市前融資約束狀況進行了實證分析。通過全樣本和按上市板塊、總資產及固定資產規模分組回歸GMM估計發現，不管是全樣本回歸還是分組回歸，現金—現金流敏感系數在10%、5%或1%水平上均顯著正相關，說明中國企業多數存在融資約束；按上市板塊分組，中小板企業現金—現金流敏感系數最大，其次是創業板企業，最小是主板企業，說明中小板、創業板上市企業相較于主板上市企業面臨更大的融資約束；按總資產和固定資產規模分組，中規模組企業現金—現金流敏感系數最大，其次是小規模組企業，最小是大規模組企業，說明中國企業融資約束程度不僅與總資產規模顯著相關，而且與有形資產規模顯著相關。結果表明中小規模企業較大規模企業有更大的融資約束。

本文的政策建議是：①深入推進金融體制改革，完善金融市場，促進金融深化，形成與經濟結構和企業結構相匹配的金融結構，既要減輕利率型信貸配給又要減輕抵押品型信貸配給，全面緩解中國企業面臨的融資約束。②完善服務于中小企業融資的資本市場體系。大力發展中小板市場，適當降低中小板IPO標準和發行審核費用，降低主板對中小板的“擠壓”效應，完善創業板市場，為更多面臨融資約束的中小企業和創新型企業提供上市融資機會，使中國多層次的資本市場更加完善；股票發行由實質性審核逐漸改為注冊制，提高股票市場資源配置效率。③根據中國經濟結構和企業結構的變化，放松金融管制，促進金融市場競爭，改變大企業偏向的金融體系和金融結構。具體而言，一是完善服務于中小企業融資的信貸金融體系；二是大力發展風險投資、中小板、創業板和新三板市場，完善服務于中小企業融資的資本市場體系；三是實現影子銀行和民間金融的規范化、合法化，完善服務于中小企業融資的非正規金融體系。④創新中小企業融資信貸擔保體系，改變目前主要以固定資產抵押提供信貸融資的信貸融資模式，發展供應鏈金融和互聯網金融（況學文，2011；李寶寶、李婷婷和耿成軒，2016）［51-52］，開展關系信貸，減輕中小企業抵押品型信貸配給約束。

注釋：

①Macmillan發現，當企業需要的外援性資本的規模低于25萬英鎊時，很難在資本市場上融資。

②斯蒂格利茨和韋慈（Stiglitz和Weiss，1981）以信息不對稱為基礎建立了理論模型，解釋了在信息不對稱的情況下，由于存在逆向選擇和道德風險，銀行無法將高低風險不同的貸款者區分開來，并收取不同貸款利率，銀行處于預期收益最大化的考慮，不會提高利率增加信貸供給量，而是進行信貸配給。

③如果權利所有者對他所擁有的權利有排他的使用權、收入的獨享權和自由的轉讓權，就稱所有者擁有的產權是完整的。如果這方面的權能受到限制或禁止，就稱為產權的殘缺。

④投資—現金流敏感性可能存在兩方面的缺陷：第一，理論上，融資約束并非是導致投資對現金流敏感的唯一原因，代理問題也會引起投資—現金流的敏感性；第二，實證研究策略上，現金流不僅包含財務信息，也部分包含關于投資機會的信息，即便沒有融資約束，投資—現金流敏感性也可能正顯著。

⑤將ZFC最大的三分之一企業作為融資約束企業，將ZFC中間的三分之一企業作為部分融資約束企業，將ZFC最小的三分之一企業作為無融資約束企業。

⑥內生性的來源是，企業現金流和企業成長分別反映了企業的近期與遠期投資機會。投資機會在很大程度上影響了投資行為，而企業的現金持有行為又往往與投資行為同時被決定。

［1］姚耀軍，董鋼鋒.中小企業融資約束緩解：金融發展水平重要抑或金融結構重要？——來自中小板上市企業的經驗證據［J］.金融研究，2015，58（4）：148-161.

［2］崔豐慧，陳學勝.中小板上市、融資約束緩解與中小企業投資效率研究［J］.當代財經，2014，35（8）：121-129.

［3］方軍雄.發行上市與企業融資約束的緩解［J］.上海管理科學，2009，14（2）：15-21.

［4］羅正英，周中勝，王志斌.金融生態環境、銀行結構與銀企關系的貸款效應——基于中小企業的實證研究［J］.金融評論，2011，3（2）：65-81.

［5］蔡衛星，胡志穎，何楓.政治關系、風險投資與IPO機會——基于創業板申請上市企業的經驗分析［J］.財經研究，2013，58（5）：51-61.

［6］Modigliani F，Miller M H.The Cost of Capital，Corporation Financial，and the Theory of Investments［J］.American Eco?nomic Review，1958，48（4）：261-297．

［7］Myers S C，Majluf N F．Corporation Financing and Invest?ment Decisions when Firms Have Information that Investors Do not Have［J］.Journal of Financial Economics，1984，13（8）：187-221.

［8］Joseph E Sitigliz，Andrew Weiss．Credit Rationing in Mar?ket with Imperfect Information［J］.American Economics Re?view，1981，71（3）：393-410.

［9］鄧可斌，曾海艦.中國企業的融資約束：特征現象與成因檢驗［J］.經濟研究，2014，60（2）：47-60．

［10］吳娜，于博，陶航.投資現金流敏感度能反映企業融資約束嗎——附加企業能動性的動態檢驗［J］.財經科學，2014，58（1）：81-89．

［11］連玉君，蘇治，丁志國.現金—現金流敏感性能檢驗融資約束假說嗎？［J］.統計研究，2008（10）:92-99.

［12］饒華春.中國金融發展與企業融資約束的緩解——基于系統廣義矩估計的動態面板數據分析［J］.金融研究，2009，52（9）：156-164．

［13］陳學勝，張建波，董文龍.資本市場開放降低了企業融資約束嗎？——基于中國上市公司的實證研究［J］.證券市場導報，2012，22（11）：32-38.

［14］王艷林，祁懷錦，鄒燕.金融發展、融資約束與現金—現金流敏感性［J］.上海金融，2012，33（3）：8-13.

［15］盧馨，鄭陽飛，李建明.融資約束對企業R&D投資的影響研究——來自中國高新技術上市企業的經驗證據［J］.會計研究，2013，34（5）：51-58.

［16］郭景先.債務水平、融資約束與現金—現金流敏感性——基于高新技術上市企業的實證［J］.財會通訊，2015，36（17）：37-39.

［17］馬宏，李耿.制度、社會資本與高新技術企業融資約束——基于創業板上市企業的實證研究［J］.證券市場導報，2014，24（12）：41-50.

［18］代紅苗，田麗娜，張新.創業板上市企業R&D投資融資約束的實證檢驗——現金流敏感性視角［J］.商業經濟，2014，21（5）：67-70.

［19］陳艷，楊鵬程.科技型中小企業投資的雙重融資約束分析［J］.宏觀經濟研究，2015，35（6）：88-100．

［20］許蓉.金融發展、風險投資與融資約束——基于中小板上市企業的經驗證據［J］.財會通訊，2015，36（9）：76-80.

［21］唐鵬程，楊樹旺.利益相關者滿足能緩解中小板上市企業融資約束嗎？［J］.中國地質大學學報：社會科學版，2015年，15（4）：103-139.

［22］胡暉，張璐.利率市場化對成長型企業融資約束的影響——基于對中小板企業的研究［J］.經濟評論，2015，26（5）：141-153．

［23］胡杰，秦璐.金融發展對企業R&D融資約束的影響研究——來自中國高新技術上市公司的經驗證據［J］.技術經濟，2013，20（3）：9-62.

［24］翟淑萍，顧群.金融發展、融資約束緩解與高新技術企業研發投資效率研究［J］.經濟經緯，2013，30（2）：138-143.

［25］王樹強，祝偉展，葉莉.創新型企業的融資約束測度［J］.企業經濟，2014，34（3）：28-33.

［26］胡艷，徐穎.網絡投資者關系管理與創業板上市企業融資約束［J］.浙江金融，2015，34（10）：61-65.

［27］王霄，張捷.銀行信貸配給與中小企業貸款——一個內生化抵押品和企業規模的理論模型［J］.經濟研究，2003，49（7）：68-75．

［28］陳戰運，楊文杰，宿蕓蕓.中小企業融資能力影響因素研究——基于中小板上市公司數據［J］.財會通訊·綜合，2014，35（15）：76-78．

［29］張杰，劉東.商業信貸、融資約束與中國中小企業融資行為——基于江蘇省制造業企業的問卷觀測和實證分析［J］.金融論壇，2006，11（10）：3-9.

［30］郭麗虹，王碩.融資缺口、市場化程度與中小企業信貸可得性——基于非上市制造業企業面板數據的分析［J］.財經科學，2013，58（12）：115-125.

［31］李鳳，何欣，路曉蒙.中國小微企業信貸可獲得性及其影響因素研究——基于CHFS數據的實證分析［J］.西南金融，2016，37（12）：59-65.

［32］張琦，陳曉紅，蔡神元.“規模歧視”與中小企業信貸融資——基于湖南中小企業問卷調查數據的實證［J］.系統工程，2008，26（10）：61-66．

［33］劉斌，袁其剛，商輝.融資約束、歧視與企業規模分布——基于中國工業企業數據的分析［J］.財貿經濟，2015，36（3）：72-83.

［34］林勇，陳名銀.中小企業規模、信貸融資與銀行信貸集中度——理論模型與中國經驗［J］.南方金融，2015，35（5）：13-17.

［35］潛力，涂艷.企業規模與融資約束——基于隨機前沿方法的分析［J］.財會月刊，2016，36（27）：58-62.

［36］張長征，黃德春.企業規模、控制人性質與企業融資約束關系研究［J］.經濟經緯，2012，29（4）：110-114．

［37］汪金祥，吳育輝，吳世農.中國上市企業零負債行為研究：融資約束還是財務彈性？［J］.管理評論，2016，28（6）：32-41.

［38］Cleary S.The Relationship between Firm Investment and Fi?nancial Status［J］.Journal of Finance，1999，54（2）：673-692.

［39］葉建木，陳峰.融資約束、研發投入與企業績效——基于主板和創業板高新技術上市企業的比較分析［J］.財會月刊，2015，35（12）：24-28.

［40］何韌，劉兵勇，王猜猜.銀企關系、制度環境與中小微企業信貸可得性［J］.金融研究，2012，55（11）：103-115.

［41］Kaplan S，Zingales L.Do Investment-Cash Flow Sensitivi?ties Provide Useful Measures of FinancingConstraints？［J］.Quarterly Journal of Economics，1997，112（1）：169-215.

［42］Gomes J F.Financing Investment［J］.American Economic Review，2001，91（5）：1263-1285．

［43］周冬華，趙玉潔.內部人交易會提高上市企業資約束程度嗎［J］.山西財經大學學報，2015，37（1）：92-102.

［44］徐曉東，王霞.現金流量、企業結構的流動性約束與投資的關系研究［J］.管理工程學報，2010，26（3）：55-60.

［45］石艾馨，蕭琛.中小企業融資困境與場外股權交易市場升級——兼談“做市商”之后“新三板”的行情與改進［J］.新視野，2014，30（6）：41-46．

［46］方意，謝曉聞.中國多層次資本市場間非線性關聯效應研究：兼論資本市場成熟度［J］.經濟科學，2014，36（3）：72-84.

［47］劉飛，王開科.中國中小板上市公司是投資不足還是投資過度？［J］.經濟評論，2014（4）：122-160．

［48］鄧向榮，周密.“麥克米倫”缺口及其經濟學分析［J］.南開經濟研究，2005，25（4）：63-68.

［49］郭斌，劉曼路.民間金融與中小企業發展：對溫州的實證分析［J］.經濟研究，2002，48（10）：40-46．

［50］余靜文.國有企業與非國有企業信貸約束的差異研究——基于現金—現金流敏感度的分析［J］.當代經濟科學，2011，33（5）：18-26.

［51］況學文.金融發展緩解公司融資約束程度研究［J］.華東經濟管理，2011，26（5）：74-78.

［52］李寶寶，李婷婷，耿成軒.供應鏈金融與中小企業融資約束——以制造行業中小上市公司［J］.華東經濟管理，2016，31（11）：174-179.

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2017.08.017

An Empirical Study on the Pre-IPO Financing Constraints of China’s Listed Companies

WEI Yu-ping1，2,ZENG Guo-an1
(1.School of Economics and Management,Wuhan University,Wuhan 430072,China; 2.School of Business,Jianghan University,Wuhan 430056,China)

It is of great significance in defining the direction of financial structure reform to clarify the differences in financing constraints faced by different types of enterprises.This paper,using the four-year panel data of China’s listed companies in 2015 from the previous three years to the current year of IPO,builds a Almeida model to make an empirical analysis on the financing constraints of China’s listed companies before listing.Through the regression of generalized method of moments（GMM）of the whole samples and group samples accord?ing to listed plates,scale of total assets and the fixed assets,the paper finds that the sensitive coefficients of cash-cash flow of the regres?sion models of whole samples and group samples are significantly positive.Grouping according to the listed plate,the cash-cash flow sensi?tive coefficient of companies listed on the small and medium-sized board is the biggest,followed by the GEM,the smallest is the main board;Grouping according to the size of the total assets and the fixed assets,the cash-cash flow sensitive coefficient of medium-sized en?terprises is the largest,followed by the small-sized group,the smallest is the large-sized group.The study results show that the majority of Chinese listed companies before listing encounter financing constraints,but the financing constraints conditions are different:The listed companies on the small plate and the GEM,compared to the listed companies on the main board,encounter greater financing constraints. Small and medium-sized enterprises,compared to large-sized enterprises,encounter greater financing constraints,among them,the medi?um-sized enterprises encounter the biggest financing constraints before IPO.Thus,we argue that China should further facilitate the finan?cial system reform,perfect the financial market,change the financial system and the financial structure of propensity to large enterprises, innovate the financial system,promote the formation of financial structure which matches financing needs of SMEs,and improve the forma?tion of capital market system and credit system which are conducive to SME financing.

sensitivity of cash-cash flow;financing constraints;total assets scale difference;fixed assets scale difference

F275；F276.6

A

1007-5097（2017）08-0113-11

［責任編輯：余志虎］

2016-10-11

湖北省屬高校優勢特色學科群——“城市圈經濟與產業集成管理”資助項目；湖北省人文社會科學重點研究基地——武漢城市圈制造業發展研究中心2016年公開招標項目“經濟新常態下武漢城市圈制造業上市公司發展評價研究”；武漢市教育局項目“江漢大學財會專業人才培養模式由核算型向管理型轉變研究與實踐”（2017078）

魏玉平（1974-），男，甘肅甘谷人，武漢大學經濟與管理學院博士研究生，江漢大學講師，會計系副主任，研究方向：政府管制與管理會計；曾國安（1964-），男，湖南常德人，教授，博士生導師，博士，研究方向：政府管制與公共經濟。