商業銀行支持新舊動能轉換實證研究
——以山東省為例

徐以軍，劉 慶

(恒豐銀行菏澤分行，山東 菏澤 274000)

一、引言

目前，我國正處于新舊動能轉換發展、產業轉型升級的關鍵時期，銀行業作為金融機構，把握時代脈搏、勇立潮頭、助推新舊動能轉換具有重要意義。學術界對當前新舊動能轉換方面的研究多集中在理論層面，多是分析銀行業支持新舊動能轉換的意義及做法，并提出諸如開展金融產品創新、緩解銀企信息不對稱、強化監管考核、保護銀行債權等政策建議，鮮有對銀行業支持新舊動能轉換的實證分析研究。2018年1月初，《山東新舊動能轉換綜合試驗區建設總體方案》獲國務院批復，成為黨的十九大之后率先獲批的區域發展戰略。隨后, 山東新舊動能轉換重大項目庫第一批優選項目名單出爐，為學術研究提供了實踐樣板。本文以山東新舊動能項目庫涉及的上市公司為樣板，研究商業銀行授信支持與企業價值之間的關系，為商業銀行如何回歸本源、支持新舊動能轉換、防范金融風險，以及新舊動能轉換企業如何提升融資能力提供研究佐證。

二、文獻綜述與研究假設

劉尚希等、白景明等通過調研發現，投資主導增長、資源路徑依賴等可能會誘發地方財政金融風險，并提出創新引領發展、供給側改革、創新財政扶持方式等政策建議*劉尚希等：《新舊動能轉換背景下地方財政金融風險——基于貴州和陜西的調研》，《財政科學》，2018年第1期；白景明等：《基于新舊動能轉換下的地方財政金融風險——東北地區財政經濟調研引發的思考》，《財政科學》，2018年第1期。。趙麗娜通過對山東產業轉型升級與新舊動能有序轉換特點的研究，提出深入實施創新驅動、準確把握產業發展戰略定位、深化供給側結構性改革、推動產業集聚集約、創新管理優化服務等建議[注]趙麗娜：《產業轉型升級與新舊動能有序轉換研究》,《理論學刊》，2017年第2期。。黃少安就山東的新舊動能轉換與經濟發展指出，政府有理由、有職責對金融實施監管，要認識金融的本質，使得金融為實體經濟服務，而不是為金融業自己和金融從業人員服務[注]黃少安：《新舊動能轉換與山東經濟發展》,《山東社會科學》，2017年第9期。。宋紅光等以新舊動能轉換中的大型基礎設施供應鏈融資為例，提出商業銀行做好新舊動能轉換政策研究、信貸投向契合經濟結構新舊更迭、優化信貸結構、強化供應鏈信貸產品組合營銷等建議[注]宋紅光等：《關于商業銀行做好金融支持新舊動能轉換的思考——以大型基礎設施供應鏈融資為例》，《農村金融研究》，2018年第4期。。鞠世鵬提出通過監管引導銀行加大支持力度、差異化準入機制、搭建信息共享平臺、健全企業破產重整法律制度、優化知識產權質押貸款環境等加大對新舊動能企業支持[注]鞠世鵬,劉相兵,宋江娜：《銀行業支持新舊動能轉換情況問題探索》,《產業與科技論壇》,2018年第2期。。Claessens & Tzioumis認為隨著中國的經濟發展，我國曾培養出很多具有國際競爭力的企業，但這些企業最終沒有成為跨國公司的原因是由于企業面臨融資約束困境[注]Claessens S, Tzioumis K,“ Ownership and Financing Structures of Listed and Large Non-listed Corporations”, in Corporate Governance An International Review, Vol.14(2010),p.266.。融資約束問題阻礙了企業做大做強的發展之路。當企業存在融資約束時，則無法在最優水平下進行投資活動，投資水平的下降又進一步加劇了企業的融資約束困境。然而，如果新舊動能轉換企業能夠獲得銀行的授信支持，企業便得以在最優水平上進行投資，從而獲得更高的收益，增加企業的價值。

本文認同宋紅光、鞠世鵬等提出的“銀行應該加大對新舊動能企業支持力度”這個論斷，并且實證分析以上論斷，特提出以下假設。

假設H1：新舊動能轉換企業價值與商業銀行授信支持率正相關

傳統的公司資本結構理論，如MM定理，通常將企業的債務視為同質的，但是，公司的經營性債務融資顯然與一般意義上的金融性債務融資有所不同。部分學者發現，債務并沒有很好地對我國上市公司企業的投資行為起到約束作用，債務融資失去了相機治理的屬性。Williamson指出企業異質性的債務結構有助于公司的發展，即融資結構要追求多樣性的搭配組合[注]Williamson O E,“ Corporate Finance and Corporate Governance”,in Journal of Finance, Vol.43(2012),p.567.。根據融資期限的不同，可以進一步將企業的金融債務融資分為長期債務融資和短期債務融資，長期債務融資的償還利息較低，還款的期限固定，對企業而言不確定性??；短期債務融資的利息相對較高，而且可持續性不強，因此對企業而言不確定性較大。

根據信號傳遞理論，企業的融資種類越多，就越能夠向市場傳遞企業債務期限結構“良好”的信號，投資者認為企業的各類融資能夠協同為企業提供有益的支持，企業能夠在資本市場中獲得最優的融資匹配。另外，由于管理層的短視行為，管理層傾向于在短期內獲得利潤，而忽視長期利潤。但是，當企業的融資種類多時，在一定程度上緩解了管理層的短視行為，提升了新舊動能轉換企業的價值。

對于新舊動能轉換企業，在市場擴張(營收增加)的背景下，規模擴張的邊際利潤會顯著高于財務費用增加值，同時考慮優化資本結構、稅盾收益、緩解股東和經營者的沖突等效果[注]Modigliani F, Miller H.M,“Corporate income taxes and the cost of capital：A correction”，in The American Economic Review,Vol.53(1963),p.433；Stulz R,“Managerial discretion and optimal financing policies”.in Journal of Financial Economics,Vol.26(1990),p.3.，商業銀行對企業的授信支持(包括流動資金借款、銀行承兌匯報、項目貸款等)能夠顯著提升公司價值，商業銀行應該加大對新舊動能轉換企業的融資支持力度。

假設H2：新舊動能轉換企業價值與融資種類正相關

多樣化融資渠道在促進企業規模擴張的同時，能夠分散償債風險，因此融資種類增加有助于提升企業價值。

三、研究設計

(一)變量選擇

本研究的關鍵變量是新舊動能轉換企業公司價值及商業銀行授信支持指標。

1.公司價值因變量

(1)TobinQ

參照國內外研究慣例，本文采取托賓Q值作為新舊動能轉換企業的價值指標。托賓Q理論是諾貝爾獎得主、20世紀最杰出的經濟學家之一托賓于1969年提出的，該指標是國內外衡量企業價值采用的比較廣泛的指標，計算方式為資本的市場價值與其重置成本之比。當托賓Q值高時，購買新生產的資本產品更有利，意味著公司具有較高的價值，反之，則說明公司價值較低?；居嬎惴绞饺缦拢?/p>

新舊動能轉換企業TobinQ=新舊動能轉換企業市值/資產重置成本

因中國上市公司存在限售股，參考學術慣例，本文采取新舊動能轉換類上市公司流通股市值、非流通股價值與負債賬面價值三者加和作為企業市值計算依據，總資產賬面價值作為資產重置成本計算依據，數據采用2017年12月31日數據，股票價格采用2017年底最后一個交易日收盤價，得出如下新舊動能轉換企業托賓Q計算依據：

新舊動能企業TobinQ=(流通股數*每股市價+限售股數量*每股凈資產+負債賬面價值)/總資產

(2)凈資產收益率

為保證實證研究的穩健性，本文依據國內研究慣例[注]李小娟:《股權激勵強度對上市公司績效影響的實證研究》，《湖南師范大學社會科學學報》，2017年第5期；楊華領,宋常:《員工股權激勵范圍與公司經營績效》，《當代財經》，2016年第12期；章雁,樊曉霞:《中小板上市公司股權激勵與公司績效實證研究》，《中國管理科學》，2015年第23期；林萍,劉雅玲:《股權激勵對公司績效影響——基于軟件和信息技術服務業的實證研究》，《科研管理》，2017年第12期。，同時選取學術界廣泛使用的凈資產收益率指標衡量企業價值。凈資產收益率又稱股東權益報酬率，是杜邦財務體系中綜合性最強的指標。計算公式如下：

凈資產收益率=凈利潤/凈資產

2.商業銀行授信支持自變量

考慮商業銀行對企業的支持主要是以流動資金貸款、項目貸款、銀行承兌匯票以及公司債券為主，體現到財務報表上為短期借款、應付票據、長期借款、應付債券及“一年內到期的非流動負債”等指標。因“一年內到期的非流動負債”涉及長期應付款等指標，本文考慮一致性，剔除“一年內到期的非流動負債”這一指標；同時，考慮中國債券市場不發達，同時發債需要證券公司等非銀金融機構參與，剔除應付債券指標。本文采取短期借款、應付票據、長期借款的加和與總資產的比率作為商業銀行授信支持率綜合指標。最終，變量選取以下三種指標：

(1)商業銀行授信支持率=(短期借款+應付票據+長期借款)/期末總資產

(2)商業銀行短期授信支持率=(短期借款+應付票據)/期末總資產

(3)融資種類=新舊動能企業選擇融資的種類，本文包括短期借款、應付票據、長期借款、應付債券等四種

3.控制變量

考慮新舊動能轉換特質、償債能力、盈利能力、運營能力等因素，控制營業收入增長率、速動比率、付息率、銷售毛利、存貨周轉率等變量。具體變量定義如表1：

表1 變量定義

(二)樣本選擇和模型建立

根據山東省新舊動能轉換重大工程推進辦公室《關于公布新舊動能轉換重大項目庫第一批優選項目名單的通知》(魯重大辦[2018]37號文)公布的450個優選項目名單提取相關上市公司，共提取60家上市公司，并按以下原則剔除一些樣本：①剔除同時在H股上市的公司，②剔除銀行借款率低于5%的企業，③剔除2017年虧損的企業。實際樣本數為42家。具體企業及分類如表2：

表2 山東新舊動能上市公司樣本

上市公司的財務會計指標數據來自大智慧軟件及益盟操盤手軟件的F10數據庫。

根據以上定義，本研究構造的模型如下：

TobinQ/ROE=α+β1Loan/ShortLoan/LoanType+β2Revenue+β3QuickRatio+β4LoanCost+β5Profit+β6Inventory+ε

(1)

其中，TobinQ及ROE(凈資產收益率)為新舊動能轉換企業公司價值因變量； Loan(商業銀行授信支持率)、ShortLoan(商業銀行短期授信支持率)與LoanType(融資種類)為解釋變量(三個模型)；Revenue(營業收入增長率)、QuickRatio(速動比率)、LoanCost(付息率)、Profit(銷售利潤率)、Inventory(存貨周轉率)為控制變量；α為截距；βi為回歸系數；ε為隨機誤差項。

四、回歸分析

(一)描述性統計

表3是變量的描述性統計。從表中可以看出，商業銀行授信支持率指標最高為0.423，最小值為0.056，平均值為0.232，說明山東新舊動能上市企業整體銀行借款率適中；速動比率最大值為3.76，最小值為0.120，平均值為1.23，說明山東新舊動能上市企業中大部分企業速動資產能夠覆蓋流動負債，平均償債風險較低，在保證償債風險適中的前提下，商業銀行授信支持率有上行空間；營業收入增長率最高值為1.012，最低值為-0.249，均值為0.300，說明山東新舊動能上市公司擁有較高的營收增長率，處于上升周期，這也從一側面反應了新舊動能企業“螺旋增長”的特質。融資種類最大值為4種，最少為1種，平均為2.857種，說明山東新舊動能上市公司大部分擁有多樣化銀行融資渠道，也說明山東銀行業正在逐漸引導企業采取多樣化渠道進行融資。

表3描述性統計變量

(二)多元回歸分析

回歸分析的過程發現常數項回歸系數不夠顯著，因此將常數項勾選為零，重新進行回歸分析。模型回歸的結果如表4。

表4商業銀行授信支持對新舊動能轉換企業價值實證研究

注：*為在0.1水平上顯著，**為在0.05水平上顯著，***為在0.01水平上顯著，括號內的數值為T值。

從表4可以看出，商業銀行授信支持率(Loan)、商業銀行短期授信支持率(ShortLoan)都與新舊動能轉換企業公司價值顯著正相關，這與假設H1預期一致，說明商業銀行對企業的授信支持能夠顯著提升公司價值，雖然銀行貸款的增加會加大財務費用或者償債風險，但對于新舊動能轉換企業來講，在市場擴張(營收增加)的背景下，規模擴張的邊際利潤會顯著高于財務費用增加值，同時考慮優化資本結構、稅盾收益、緩解股東和經營者的沖突等效果，商業銀行應該加大對新舊動能轉換企業的融資支持力度；Loan變量、ShortLoan變量在模型(1)和模型(2)中的T值分別為4.025和2.482，在模型(4)和模型(5)中的T值分別為2.018和1.982說明在提升公司價值效果上，長短結合的融資方式對企業價值的促進上要優于短期融資；融資種類(LoanType)對公司價值顯著正相關，T值分別為3.327(模型3)與1.798(模型6)，說明融資多樣化有利于提升公司價值，新舊動能轉換企業應嘗試使用多樣化融資方式，在改善資本結構、提升公司價值的同時降低償債風險，商業銀行應該主動為新舊動能企業設計綜合融資服務方案；值得一提的是，六種模型中，付息率(LoanCost)對公司價值均負相關，但不夠顯著，說明雖然新舊動能企業傾向于更低的銀行利息，但是在規模邊際利潤大于財務增加值的背景下，可以容忍用犧牲成本換取融資規模，在當前形勢下，相對于其他外部債務融資方式，銀行授信仍然是一種成本相對較低的融資方式，這也與中國銀行業授信資源稀缺的大環境相匹配。

(三)穩健性檢驗—內生性問題

本文之前的多元回歸分析表明，商業銀行授信支持率(Loan)、商業銀行短期授信支持率(ShortLoan)、融資種類(LoanType)都與新舊動能轉換企業公司價值顯著正相關。然而，這一關系可能受自選擇效應的影響。比如，公司績效越好的公司，越容易受商業銀行的青睞，更容易從商業銀行融資，從而導致授信支持率Loan增加。若這一邏輯成立，則授信支持率與公司績效指標均可能是內生變量，可能存在互為因果的內生性問題。為提升結論的穩健性，本文參照國內外研究慣例[注]Sudarshan Jayaraman,Todd T.Mibourn,“The Role of Stock Liquidity in Executive Compensation”，in THE ACCOUNTING REVIEW,Vol.87( 2012),p.537；Michael R.Roberts,Toni M,“Whited.Endogeneity in Empirical Corporate Finance”,in SSRN Electronic Journal, http//ssrn.com/abstract=1748604.，采用工具變量法。工具變量法就是找到一個和內生化變量(本文指授信支持指標Loan/ShortLoan/LoanType)相關，而和殘差項不相關的工具變量。

從商業銀行信用風險評審導向來看，從總行自上而下的風險管理政策制定者會積極關注行業指標，行業資產負債率會對信用評審偏好產生影響，從而影響企業的授信審批及投放；另一方面，單一企業價值不會影響行業資產負債率，同時行業資產負債率基本不會對單一企業價值產生影響，當然考慮聯立性，不可能絕對做到完全不相關從而徹底解決內生性問題。本文認為，引入行業資產負債率工具變量雖然不能夠完全解決內生性問題，但能在一定程度上提供穩健性檢驗。遵循以上思路，本文引入工具變量(IV)-行業資產負債率(Ind-Lever)，并采用兩階段最小二乘法(2SLS)進行回歸分析，模型如下：

Loan/ShortLoan/LoanType =α+β1Ind-Lever +β2Revenue+β3QuickRatio+β4LoanCost+β5Profit+β6Inventory+ε

(2)

TobinQ/ROE=α+β1Loan/ShortLoan/LoanType+β2Revenue+β3QuickRatio+β4LoanCost+β5Profit+β6Inventory+ε

(3)

以上方程回歸結果如表5。從表5可以看出，第一階段最小二乘法中，Loan、ShortLoan、LoanType在模型(1)、模型(2)、模型(3)中均與工具變量Ind-Lever顯著正相關，T值分別為7.614、7.383、5.843，F值均大于30，方程的整體擬合性較好，說明該工具變量在三個模型中均有效。采用工具變量進行兩階段最小二乘法(2SLS)回歸后，授信支持指標Loan、ShortLoan、LoanType在模型中均與公司價值指標(包含TobinQ與ROE)顯著正相關，說明商業銀行對企業的授信支持能夠顯著提升公司價值，商業銀行應該加大對新舊動能轉換企業的融資支持力度，這也與前面的結論一致，從而形成穩健性檢驗。

表5商業銀行授信支持對新舊動能轉換企業價值實證研究(2SLS)

注：*為在0.1水平上顯著，**為在0.05水平上顯著，***為在0.01水平上顯著，括號內的數值為T值。

五、政策建議

(一)銀行層面，需要主動適應新常態，創新風險管理思路

基于以上實證分析，本文認為在新舊動能轉換背景下，商業銀行應主動適應新常態，開拓創新，用新思路服務新動能，為促進全國新舊動能轉換、建設現代化經濟體系做出積極貢獻。針對區域新舊動能轉換重大項目庫名單，全面布局、主動參與，堅持頂層設計，從總行層面著手，對新舊動能企業實施專項信貸準入政策，統籌行內一切資源，在審批流程、風險資產規模、出賬及利率政策方面加大傾斜力度，加大對新舊動能企業的授信支持。

1.思路創新

傳統銀行產品設計部門和信用評審部門傾向于“看歷史和過去”，重視現有償債能力和歷史現金流，根據資產負債表、現金流量表、利潤表等歷史會計指標作為授信及額度計算依據，同時將企業的土地抵押、存款或股票質押、大企業擔保等擔保措施追加作為前置條件。實踐中，資源密集型、勞動密集型、環境不友好型等“舊動能”傳統產業更容易受到銀行青睞，吸引并集中了大量銀行寶貴的風險資產額度，在一段時間內成為當地支柱產業和納稅大戶，進而在各種榮譽光環加身后獲得更多銀行錦上添花式支持。一旦遭遇國家淘汰落實產能政策、環保政策、國內外經濟氣候變化，產業變革和其他新技術新產能企業沖擊，這些企業往往面臨轉型難、難轉型的困境，無法找到新的業務支撐點，導致收入及盈利呈斷崖式下跌；各授信銀行在企業“不貸不還”和政府施壓下面臨抽身難不利境地，不得不抱團取暖、被逼續貸或者借新還舊，目前國內很多地區出現的擔保圈風險爆發正是這個問題的一個縮影。因此，商業銀行要開拓創新，不唯資產規模、納稅大戶和擔保措施等，不僅看企業的過去，更要著眼與未來，看企業的團隊構成、知識儲備及研發能力，看企業是否聚集了一批科技型、科研型人才，產品或技術在未來授信存續期內能不能持續擁有競爭力等。

2.模式創新

在新舊動能轉換的大背景下，在新技術、新產業、新業態、新模式改革浪潮下，大批自主創新型、創客型、輕資產型企業或項目必將如雨后春筍般發芽并蓬勃發展。此類企業往往屬于“人才聚集型”和“知識密集型”，但缺乏重資產同時報表不好看，比如初期的BATJ。銀行信用評審部門如果堅持傳統思維，就無法找到合適的授信方案切入點。事實上，BATJ或是很多其他科技公司的成功并沒有得到太多銀行的助力，而多是一些私募或投行支持并最終獲利頗豐。因此，在新動能背景下，商業銀行的產品部門或信用評審部門要有投行思維，不能僅看占地規模有多少、煙囪有沒有冒煙、進出廠房的車輛有多少、報表好不好看等，更要分析企業的人才構成、產品研發、未來技術更新換代、網站流量等，用“流量”思維替換“盈利”思維，用“知識”思維替代“資產”思維，用“人才”思維替換“報表”思維。當然，不是去降低銀行的風險偏好或盲目追求風險收益，而是通過更科學專業的價值評估提升長期風險管理水平，提升對“技術密集型”“知識密集型”“人才密集型”新動能企業或項目的金融服務能力。

3.團隊創新

為提升識別和服務新動能企業的能力，國內大部分銀行需改善團隊構成。目前大部分銀行產品團隊和信用風險團隊中，多是擁有金融學、經濟學或管理學等知識背景的員工，此類員工在分析財務報表或設計風險模型方面方面較為擅長，但所有的評估僅是針對歷史和當前的產品和技術，僅是根據普適性的經濟學基本原理計算產品成本、收入和收益，無法評估信息科技、高端裝備、精細化工、現代農業等行業或企業的技術走向和未來價值。因此，銀行在組建服務新舊動能團隊中，除基礎的金融學、經濟管理學通用專業員工外，更要招收一批擁有信息技術、高端化工、高端裝備、現代農業等專業背景的新動能評審專家，讓科技人才、化工人才、機械人才、農業人才、海洋人才等進入銀行團隊，從而更專業的評估新動能企業或項目風險價值，提高新動能價值識別能力，并在這個基礎上為之設計符合監管要求、符合風險管理語氣的專業化授信方案。

(二)企業層面，需要提升造血功能，保持經營定力

一是提升企業造血功能，在提升企業和產品競爭力方面下功夫，不斷提升產品造血功能，不斷強化第一還款來源，而不是盲目擴張、拆東墻補西墻。二是扎根實體經濟、保持經營定力。在新舊動能相關優惠政策面前，企業要有定力和鑒別力，克制投資沖動，提升對未來產品、技術和銷售走向的研判能力，充分評估項目價值，防止出現“跟風熱”和“套取政策”情況。三是提升自身融資水平，融資團隊中吸收一批銀行從業背景的人員，積極熟悉并遵守銀行融資規則，充分評估自身融資需求，規范融資用途，防止多頭授信，減少對外擔保和或有負債，防止陷入擔保圈泥潭，同時遵守銀行債務契約。

(三)政府層面，需要積極改善營商環境

要為金融支持新舊動能轉換企業創造良好環境，不斷改善營商環境，建立誠信機制，在減稅讓利等實質性政策方面發力，用改革的辦法化解債務鏈、擔保圈等難題。同時，維護銀行合法權益，在打擊金融逃廢債方面下功夫，多部門聯合，嚴肅懲治失信被執行人和“老賴”，為商業銀行支持新舊動能轉換構建綠色環境。