貨幣政策調控與出版業公司債務融資

劉飛 周林濤

【摘要】本文以上市公司數據實證檢驗了貨幣政策調控對出版行業上市公司銀行借款與商業信用等債務融資的影響問題，結果發現，當存款準備金率和貸款基準利率上升，貨幣政策趨于緊縮時，出版行業上市公司的短期借款和長期借款等銀行信貸融資都會下降，而公司商業信用則會上升發揮替代銀行借款的作用。因此，出版行業上市公司，應高度關注國家宏觀經濟狀況與貨幣政策調控的變化，努力拓寬各種融資渠道，還要與商業銀行維持良好的銀企關系，建立長期合作機制。

【關鍵詞】貨幣政策 出版行業 融資 銀行信貸 商業信用

隨著出版市場的逐步開放，以及資本市場的日趨成熟，我國出版行業的融資規模也呈不斷上升的趨勢。特別是在市場體制轉型之后，出版企業紛紛轉型為自主經營的企業，融資來源也由基本靠財政撥款轉變為主要依靠自身籌集資金，拓寬融資途徑。但是，不可否認，出版行業融資渠道還比較單一，融資環境仍比較脆弱，當外部的經濟形勢或國家的宏觀政策發生改變時，企業的外部融資渠道和融資數量必然受到影響。因此，本文將基于出版行業上市公司數據討論貨幣政策調控對出版行業債務融資的影響，并分析其可能的后果及應對策略。

一、理論分析

（一）貨幣政策與銀行借款融資

Bernanke和Blinder（1988）在CC-LM模型中對銀行借款渠道如何傳導貨幣政策進行了探討。銀行借款渠道主要討論了貨幣當局利用貨幣政策影響商業銀行的對外放貸水平，進而影響實體經濟的機制。一般來說，緊縮性貨幣政策可以通過中央銀行提高存款準備金率、再貼現率和再貸款率來減少對商業銀行可貸資金供給，如果商業銀行不能通過其他融資渠道來抵消可貸資金的減少，就不得不削減其對企業的貸款，最終將減少企業的投資，導致經濟增速的放緩。

由于資金的供給者和需求者之間存在著嚴重的信息不對稱問題，而商業銀行的出現可以緩解信貸市場上借貸雙方的信息不對稱，所以商業銀行在整個金融體系中扮演著一個特殊的角色，特定類型借款人的融資需求只能通過銀行借款得以滿足，銀行借款與其他融資渠道不可完全替代，只要沒有其他融資來源和融資方式來替代銀行借款，貨幣政策傳導的銀行借款渠道就會按照以下方式發揮作用：緊縮性貨幣政策會減少商業銀行的準備金和吸收的存款，從而減少銀行可發放貸款的數量，因為許多借款人依賴銀行貸款為其活動提供資金，因此貸款的減少必然會導致投資支出（和可能的消費支出）的減少。由此貨幣政策的影響可表示為：

M↓→D↓→L↓→I↓→Y↓

自從Bernanke和Blinder（1988）提出的銀行借款渠道強調了貨幣政策傳導中貸款所起的重要作用之后，商業銀行等存貸款機構在貨幣政策傳導中的特殊角色逐漸受到研究者的重視。此后，圍繞貨幣政策是否能夠通過影響銀行等部門的貸款供給量，進而影響借款人的信貸可獲得性并最終影響產出，有大量文獻基于公司融資行為的視角檢驗貨幣政策傳導的這一效應，一般做法都是結合緊縮期公司銀行借款如何變化來考查。比如Hann和Sterken（2002）利用歐元區國家和英國企業的面板數據，得出貨幣緊縮時短期銀行借款率減少的同時長期銀行貸款率上升的結論，說明短期利率上升，企業銀行借款的期限結構會由短期向長期調整；Bhaumik等（2007）則通過對貨幣政策影響印度上市公司債務結構的研究，發現貨幣緊縮，利率水平上升會減少短期債務占總債務的比重。

（二）貨幣政策與商業信用融資

2000年之后，商業信用在貨幣政策傳導中的作用開始受到重視，現實中，企業不僅可以通過商業銀行等正規的金融機構獲取資金，也能夠通過其上游供貨商獲得資金支持，這就是企業以延期付款的方式從供應商那里獲得的商業信用融資，其實也可以把商業信用融資看作是銀行借款的一種替代。Nielsen（2002）的研究表明在貨幣緊縮期小企業會增加其從上游企業那里獲得的商業信用；利用公司面板數據，Atanasova和Wilson（2003）發現在貨幣緊縮期，受銀行借款約束的企業比例會大幅度上升，這些企業會是用商業信用融資來替代銀行借款融資。？魻zlü和Yal？觭？覦n通過比較企業對商業信用和銀行借款的獲得與使用，發現貨幣緊縮期那些易遭遇融資約束的企業會使用更多的商業信用融資來代替減少了的銀行借款。

國內對貨幣政策與商業信用的研究相對較晚，石曉軍等（2009）以中國上市公司的數據為樣本，也證實了當中央銀行實行緊縮銀根的貨幣和信貸政策時，商業信用就會作為體系外的“融資”補充進來。陸正飛和楊德明（2011）則使用中國1997～2008年A股上市公司數據進行研究，同樣發現在緊縮性貨幣政策的背景下，我國上市公司債務中商業信用的大量存在也符合替代銀行借款的特征。

二、研究設計

（一）模型設定與變量定義

為了驗證貨幣政策工具對出版行業上市公司債務融資的影響，我們設定如下模型進行檢驗：

Debt=a+b1Mp+b2Size+b3Col+b4Roa+b5Age+b6Cashflow+ b7TobinQ （1）

其中，被解釋變量Debt表示出版行業上市公司獲得的各類型債務融資，作者在具體實證過程中首先將其區分為銀行借款和商業信用兩種債務融資方式，銀行借款融資又可以區分為短期銀行借款和長期銀行借款兩種形式。具體采用Sbank表示短期銀行借款，用公司短期借款除以總資產計算得到，用Lbank表示長期銀行借款，用公司長期借款除以總資產計算得到。此外，作者還用Tradecredit表示商業信用融資，用應付賬款、應付票據與預收款項的總和除以總資產計算得到。

釋變量中Mp為貨幣政策變量，在對不同貨幣政策工具的調控效果進行研究時，往往需要設定代理變量，考慮到貨幣政策的時滯效應，本文選取滯后一期的法定存款準備金率Ratio作為數量型貨幣政策變量，以滯后一期的一年期銀行貸款基準利率Interest作為價格型貨幣政策變量。Mp的值越大，相應地表示貨幣政策趨于緊縮，Mp的值越小，表示貨幣政策趨于擴張。如果企業的債務融資在貨幣政策趨于緊縮時下降，趨于寬松時上升，Mp前的系數b1應該小于0，反之，回歸系數b1應該大于0。

模型中的控制變量包括企業規模、資產報酬率、經營現金流、企業成長性、有形資產比值和企業年齡等，具體符號表示為：Size表示企業規模，用總資產的自然對數計算；Roa表示資產報酬率，用凈利潤除以總資產比值計算；Cashflow表示公司的經營現金流，用經營活動產生的現金流凈額除以總資產的比值計算；TobinQ表示企業成長性，用企業的市場價值除以總資產的比值計算；Col表示有形資產比值，用有形資產總額除以總資產的比值計算；Age表示企業年齡，用企業自成立以來的年數加1的自然對數計算。此外，在本文的實證過程中，我們還控制了季度效應和行業效應。模型所涉及的變量及定義如表1所示：

（二）樣本選取與數據來源

本文按照行業分類，選擇已經在中國滬深兩市上市的A股出版業上市公司數據作為研究樣本，樣本區間為2005年第4季度至2016年第4季度，數據來自于國泰安和銳思數據庫，我們按照以下標準對數據進行了篩選：第一，剔除了特別處理ST、*ST公司；第二，剔除了資產小于負債的公司；第三，剔除了出現明顯錯誤的樣本，如企業總產值為負數、從業人數為負數等情況；第四，剔除了相關年份銀行借款、應付賬款、總負債和總資產等主要變量缺失的樣本，共獲得12家上市公司，323個樣本觀測值。由于當數據出現可能的異常值或輸入錯誤時，不可避免會對實證結果造成干擾，因此作者對主要連續變量的兩端異常值在1%的水平下進行了縮尾處理，文中所有的數據整理與實證檢驗均利用軟件Stata13完成。

三、實證結果分析

（一）出版行業融資狀況的描述性統計

表2是出版行業上市公司融資狀況的描述性統計，從表中可以看到，短期借款的均值為0.1317，說明出版行業上市公司的短期銀行借款平均占總資產的13%。中位數為0.1102，與平均值比較接近，但該項最小值為0，說明有的公司沒有任何短期銀行借款，最大值則達到了0.5016，說明有的公司總資產的一半為短期銀行借款；長期借款占總資產百分比的均值為0.0220，中位數為0，最大值為0.1607，說明出版行業上市公司的長期借款融資普遍較少，有些上市公司甚至長期借款為0；作為短期借款與長期借款之和的總銀行借款占總負債百分比的均值為0.3281，中位數為0.3526，說明出版行業上市公司的總銀行借款平均占總負債的三分之一左右，但最小值和最大值差距也較大，有的上市公司銀行借款占總負債的80%（0.8074）。

出版行業上市公司商業信用占總資產百分比的均質為0.1636，中位數為0.1356，而且商業信用占總負債百分比的均值為0.4819，這些都說明作為另一主要債務融資的商業信用，在出版行業上市公司中所占的比重一般都要超過銀行借款，商業信用平均接近總負債的一半。表2還考察了出版行業上市公司總負債占總資產的比重，均值為0.3903，中位數為0.3419，說明出版行業上市公司平均的負債融資接近總資產的40%，但各個上市公司之間差距也比較大，最小值為0.0423，最大值為0.8443。

從表2我們可以看到，出版行業上市公司的債務來源中，短期負債（短期借款+商業信用）占絕大部分，而長期借款則相對比重較小。短期負債中，商業信用一般也多于短期借款，說明出版行業上市公司更加依賴于商業信用。

（二）回歸結果分析

本文實證所用數據為面板數據，面板數據除了可以采用OLS混合回歸之外，還可以采用固定效應（FE）與隨機效應（RE）等回歸模型。由于面板模型的Hausman檢驗結果拒絕了面板隨機效應（RE）假設，F統計量檢驗結果拒絕了混合數據假設，因此在估計方法上，作者采用面板固定效應模型（FE Model）進行回歸分析。

表3是數量型貨幣政策工具存款準備金率對出版行業上市公司債務融資影響的實證結果，在以短期銀行借款作為被解釋變量的模型（1）中，作為數量型貨幣政策工具，存款準備金率Ratio的估計系數在1%的水平下顯著為負，表明出版行業上市公司的短期銀行借款會隨著存款準備金率的上升而下降，這也符合一般貨幣政策傳導理論的解釋；在以長期銀行借款作為被解釋變量的模型（2）中，Ratio的估計系數在10%的水平下顯著為負，表明出版行業上市公司的長期銀行借款也會隨著存款準備金率的上升而下降；在以商業信用作為被解釋變量的模型（3）中，Ratio的估計系數在10%的水平下顯著為正，表明出版行業上市公司的商業信用融資會隨著存款準備金率的上升而上升，這一結果符合商業信用渠道理論的預期，即在貨幣緊縮時期，商業信用會上升以發揮提到銀行信貸的作用。

表4是價格型貨幣政策工具貸款基準利率對出版行業上市公司債務融資影響的實證結果，與表3類似，在以短期銀行借款作為被解釋變量的模型（1）中，作為價格型貨幣政策工具，貸款基準利率Interest的估計系數在1%的水平下顯著為負，表明出版行業上市公司的短期銀行借款會隨著貸款基準利率的上升而下降；在以長期銀行借款作為被解釋變量的模型（2）中，Interest的估計系數在5%的水平下顯著為負，表明出版行業上市公司的長期銀行借款也會隨著貸款基準利率的上升而下降；在以商業信用作為被解釋變量的模型（3）中，Interest的估計系數在5%的水平下顯著為正，說明出版行業上市公司的商業信用融資會隨著貸款基準利率的上升而增加。

四、結論

隨著出版企業由財政支持向自主經營轉制工作的結束，中國絕大多數出版企業已經進入了后改制時代。企業的自主經營和發展壯大需要資金的大量投入與支持，也使得企業對外部融資的需求量日益增大，而融資又是其經營管理中最重要的一環，直接決定著公司的經營業績與企業價值，因此，國家的貨幣政策調控會對出版行業的債務融資活動產生怎樣的影響，就是我們應該重點研究的課題。

本文以中國出版行業上市公司數據實證檢驗了貨幣政策調控對公司銀行借款與商業信用等債務融資的影響問題，結果發現，當滯后一期的存款準備金率和貸款基準利率上升，貨幣政策趨于緊縮時，出版行業上市公司的短期借款和長期借款等銀行借款融資都會顯著減少，而公司的商業信用融資則會顯著上升，從而發揮替代銀行借款的作用。因此，作為出版行業上市公司來說，首先應高度關注國家宏觀經濟狀況與貨幣政策調控的變化，未雨綢繆，增加自身的現金持有水平，以應對政策調控可能帶來的困境；其次，出版行業上市公司需要努力拓寬各種融資渠道，特別是像商業信用這類融資，作為銀行信貸的補充與替代，防止因貨幣緊縮、銀行借款減少而造成的經營困難；最后，出版行業上市公司還可以考慮與商業銀行維持良好的銀企關系，建立長期合作機制，盡量減少政策調控的不利影響。

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基金項目：本文為河南省社科規劃項目（2014CJJ070）、河南省教育廳人文社會科學重點項目（2014-zd-007）階段性成果。

作者簡介：劉飛（1977-），男，河南開封人，河南大學經濟學院副教授，金融學博士，研究方向：公司金融。