銀行信貸對中小企業商業信用的敏感性分析

張惠君,劉 靜

（1.浙江金融職業學院 會計學院，杭州 310018；2.華中農業大學 經濟管理學院，武漢 430070）

0 引言

在我國，直接融資包括資本融資和銀行借貸兩種方式，商業銀行是我國目前社會進行直接融資的最大來源。相對于大企業而言，中小企業普遍存在管理不規范、財務管理及規劃能力弱等問題，使得企業在對外報送的財務報表等信息方面存在缺陷，這就使得中小企業的融資渠道與融資方式受到了極大的限制。

對中小企業而言，一開始主要依靠自有資金發展為主，隨著企業發展到一定的規模后,自由資金不足嚴重限制了其擴張,這時是否能夠獲得外部資金的支持成為了中小企業發展的瓶頸。由于公開的資本市場募集資金具有較高的準入門檻，對于大多數中小企業來說，不具備資本市場籌資的條件。因此，與其他機構相比，中小企業更可能尋求從商業銀行獲得資金支持，銀行在中小企業融資中起著重要作用，是解決中小企業資金需求不可替代的途徑。

商業銀行風險管理最具挑戰性的就是中小企業的信用風險管理，如何控制中小企業的信用風險，行之有效的方法就是對信貸企業深入調研，對其信用狀況進行分析，得出信用評級結論，并依據相應的信用級別采取不同的信貸策略。信用評價的5C分析法在銀行信用與商業信用間建立起了一個橋梁，就是通過“5C”系統來分析顧客或客戶的信用標準。基于此，本文將商業信用分為品質與能力兩個方面，研究商業信用對于銀行信用是否具有決策價值，產融是否可實現互動共生。

1 理論分析與研究假設

作為生產要素的金融資源，商業信用與銀行信用之間是替代關系還是互生關系有兩種截然相反的觀點：一種認為企業的商業信用較活躍說明企業的交易活動較頻繁，意味著有著更多的自由現金流，銀行貸款越安全，企業的銀行信貸也越多；另一種觀點認為，商業信用與銀行信用之間是相互替代的關系，也就是企業獲得銀行貸款能力越強，償債能力越強，資金越充足，越不需要采取商業信用方式進行資金補充。兩種觀點實際上是從供需兩個決策主體視角做出的推斷，商業信用與銀行信用是互補還是替代關系，取決于供需雙方的市場地位。當供給方處于決策優勢時，會從風險防范考慮將信貸資源配置給優質客戶，對中小企業而言更適合用第一種理論做出解釋，二者之間更傾向于互補關系。

表1 判斷矩陣

由于應收賬款周轉率與應付賬款周轉率的變化會影響到企業的商業信用（見表1），從而也會對銀行貸款產生影響，所以提出如下假設：

假設1：中小企業應收賬款周轉率提高，其銀行貸款增加，呈正相關關系。

假設2：中小企業應付賬款周轉率提高，其銀行貸款減少，呈負相關關系。

2 研究設計

2.1 變量的選擇

（1）被解釋變量

銀行貸款（Y）：銀行作為企業的債權人，長期借款和短期借款都會與銀行緊密相關，所以，本文的被解釋變量銀行貸款選取的是兩者之和。

（2）解釋變量

應收賬款周轉率（X1）：取企業的營業收入與企業應收賬款平均余額的比值。

應付賬款周轉率（X2）：取企業的營業成本與應付賬款平均余額的比值。

（3）控制變量

營業收入（X3）：營業收入取主營業務收入和其他業務收入之和。

公司規模（X4）：用總資產來衡量公司的規模。考慮到不同規模的公司在各個方面都存在一定差異，故將其作為控制變量之一。

2.2 模型設計

為了對假設1和假設2進行實證檢驗，本文構造出如下檢驗模型：

2.3 樣本選取及數據說明

本文所選取的是中小板上市公司2015年12月31日至2017年12月31日的年度數據，上市時間截止到2016年12月31日。由于有些上市公司上市時間較短使得數據缺乏，所以本文數據屬于不平行面板數據。本文所采用的數據主要來自國泰安數據庫及網站上收集到的公司財務數據。為保證結果的客觀性和準確性,在樣本選取的過程中，剔除了以下公司：2016年以后（包括2016年）上市的公司、金融類公司、ST公司、PT公司、財務數據異常的公司和數據不完整的企業。最后得到438家樣本公司。在分析過程中,主要使用了Excel、Eviews等統計軟件。

3 實證分析

3.1 描述性分析

表2列示的是2015—2017年中小板上市企業438家樣本公司各變量的描述性統計情況。

表2 描述性統計量

由表1可知，我國中小企業上市公司銀行貸款的平均值為1508824711，說明目前大多數企業進行融資還是更加傾向銀行貸款，即銀行貸款占據主流地位，只是隨著時間發展，可能中小企業商業信用會越來越受到重視。應收賬款周轉率的極大值與極小值差異明顯，應收賬款占用企業生產經營資金，降低企業資金周轉速度。應收賬款是企業在商品或勞務交易的過程中形成的，是企業已經實現的但沒有造成現金流入企業的收入，容易造成企業流動性不足，影響企業正常的生產經營。應付賬款周轉率的極大值與極小值差異同樣明顯，應付賬款的周轉率越高，意味著企業在采購中的地位越低，需要盡快償還應付賬款，增加了企業對資金的需求。在其他條件相同的情況下，應付賬款周轉率越低，企業越能無償使用其他企業資金。

3.2 模型（1）估計結果分析

在使用截面數據做研究樣本時，由于在不同的樣本點上，除了解釋變量，其他的因素存在較大差異，所以往往存在異方差，導致參數估計量非有效，變量的顯著性檢驗失去意義。表3用懷特檢驗法對模型的異方差進行檢驗，經計算n R2大于5%顯著性水平，因此，模型存在異方差。

表3 懷特檢驗

為了消除異方差，采用加權最小二乘法對模型進行新的回歸（見表4），從加權后的回歸結果來看，調整后可決系數R2=0.859543，樣本回歸線對樣本觀測值的擬合程度很高，模型擬合的效果很理想。銀行貸款的86%可以由應收賬款周轉率參與應付賬款周轉率及其他兩個控制變量來解釋。

表4 加權最小二乘法回歸結果

經濟意義檢驗：所估計的參數β1=9.760195，說明銀行貸款提升一個單位，應收賬款周轉率會增長9.760195倍，企業信用也會隨之提升；β3=1.817532公司規模對銀行貸款的影響為公司規模擴大一個單位，相應的會使公司信用體現出增長2.482倍，β4=0.368554，這說明可以獲得銀行貸款的能力對公司的營業收入在一定程度上也產生了正的影響。F檢驗：由于R2=0.859543接近于1，模型的擬合優度較好。因此認為可以獲得銀行貸款的能力與企業應收賬款、應付賬款等解釋變量之間總體線性關系是顯著的。通過分析可以發現，所有的變量都在5%的水平下顯著。

3.3 模型（2）估計結果分析

表5用懷特檢驗法對模型的異方差進行檢驗，經計算n R2大于5%顯著性水平、自由度4的χ20.05=9.49，因此，模型存在異方差。

表5 懷特檢驗

為了消除異方差，采用加權最小二乘法對模型進行新的回歸（見下頁表6），從加權后的回歸結果來看，調整后可決系數R2=0.845089，樣本回歸線對樣本觀測值的擬合優度很高，模型擬合的效果很理想。銀行貸款的86%可以由應收賬款、應付賬款這兩個變量來解釋。

表6 加權最小二乘法回歸結果

經濟意義檢驗：所估計的參數β2=-6.156682，說明銀行貸款提升一個單位，相應的應付賬款周轉率降低6.156682倍；β3=1.842806公司規模對應付賬款的影響為公司規模擴大一個單位會使應付賬款降低1.842806倍，與上述控制變量假設相符合；β4=0.119001，這說明可以獲得銀行貸款的能力對公司的營業收入在一定程度上也產生了正的影響。F檢驗：由于R2=0.845089接近于1，模型的擬合優度較好。因此認為可以獲得銀行貸款的能力與企業應收賬款、應付賬款等解釋變量之間總體線性關系是顯著的。通過分析可以看出所有變量都在5%水平下顯著，且經濟意義合理。

4 結論

本文從應收賬款周轉率和應付賬款周轉率兩個方面，采用回歸分析的方法檢驗了銀行貸款與中小企業商業信用之間的關系。結果表明：一方面，在控制其他相關因素的條件下，應收賬款周轉率提高，其銀行貸款也會相應增加，兩者呈顯著的正相關關系，說明假設1成立。應收賬款可以體現一個企業的能力，應收賬款周轉率提高，說明企業的市場前景發展良好，企業短期內經營狀況良好，企業的信用也會隨之上升。而銀行也會敏感地捕捉到這些企業的發展態勢，從而考慮為其貸款，實現雙贏；另一方面，應付賬款則體現了企業利用商業信用的能力和其融資能力。應付賬款周轉率上升，那么其銀行貸款會減少，兩者呈現的是顯著的負相關關系，說明假設2成立。所以，應付賬款周轉率上升，企業的融資能力也會隨之下降，進而表現為其信用能力下降，那么將不利于企業向銀行貸款。雖然銀行與企業之間存在信息不對稱，但是銀行仍可以捕捉到上市中小企業的情況，只是會增加銀行方面的代理成本。在我國現有的經濟環境下，除了應收賬款周轉率和應付賬款周轉率之外，公司規模、營業收入也會對公司現金股利分配水平產生影響。從上述實證結果可以得出：首先，上市公司的規模性也是影響企業商業信用與銀行貸款的重要因素。在銀行信貸決策下，中小上市企業會考慮到自身的規模，規模大的公司獲得銀行貸款的程度會高于規模小的公司；其次，中小上市公司的營業收入也對其向銀行貸款產生顯著的正向影響。營業收入多的公司往往其商業信用會增強，進而比較容易得到銀行的認可，更加容易獲得銀行貸款。顯然，上述研究結論大體上與我國中小上市企業的現狀相符。雖然商業信用可以替代銀行信用來滿足中小企業的部分融資需求,但是銀行信用仍然是中小企業融資的主要渠道。