商業信用：替代性融資，還是流動性危機的信號？

馬亞明，張潔瓊

(天津財經大學 金融學院，天津 300222)

內容提要：受經濟增速下滑和結構性去杠桿政策的影響，銀行信貸順周期收縮導致企業對商業信用融資的依賴度上升。本文利用2006-2017年非金融上市公司數據，考察商業信用與銀行信貸對于不同融資約束企業在不同經濟周期下的關系演變，并以商業信用對企業破產風險的影響來檢驗商業信用增加的實際功效。實證結果發現：在經濟下行周期，商業信用融資約束會隨著銀行信貸的收緊而收緊，商業信用對銀行信貸的替代效應順周期下降，市場整體流動性風險上升。非融資約束型企業會在經濟下行周期減少商業信用的使用量，而融資約束型企業的商業信用的替代效應則不受經濟環境的影響。但是，對于融資約束型企業來說，這一替代效應更多的是“虛假替代”，即企業并未獲得有效的商業信用補充，而是企業財務狀況惡化導致的商業信用被動增長，是信用風險上升的信號。

一、引言

在結構性去杠桿政策背景下，2017年以來一系列金融監管措施在一定程度上遏制了金融體系的監管套利和表外信用擴張，但在減緩金融機構間風險串聯的同時，也造成市場流動性的緊張。銀行等金融機構為了滿足更高的資本充足率要求，減少風險資產的持有比重，導致大量抽貸、斷貸現象發生。中經網數據顯示，2018年5月我國社會融資規模增量降至8476.49億元，較去年同期下降了20.27%。中國財政科學研究院調研結果表明，過去3年來，無論在融資規模還是融資成本上，我國企業都呈現“國進民退”的局面，民營企業獲得的融資總量減少，成本卻更高，導致2018年以來國企的杠桿率有所下降，而民營企業的杠桿率卻從51.6%上升至55.8%，流動性風險持續上升。長期來看，結構性去杠桿確實有助于經濟的平穩健康運行，但是短期內，卻不可避免地會帶來資本凈值減少、經濟活力下降、失業率上升等經濟問題，金融監管以及銀行信貸的順周期性最終可能造成信貸的持久收縮，而商業信用作為我國企業重要的外部融資來源之一，將在信貸約束上升時顯著增加(Yang，2011)。如圖1所示，我國企業的商業信用自2011年以來整體上一直處于上升趨勢，這無論對微觀企業還是對宏觀經濟都會產生一系列重要影響。

圖1 上市公司的銀行信貸與商業信用均值變動特征

為探究在經濟下行周期商業信用融資動態演變背后的經濟意義，本文以2006-2017年我國非金融上市公司為研究樣本，實證檢驗在不同經濟周期下商業信用與銀行信貸之間的關系演變，并通過驗證商業信用對企業破產風險的融資約束異質性來識別替代效應的真實性。

二、理論機制與研究假設

(一)商業信用與銀行信貸的關系演變——基于企業凈資產視角

Burkart和Ellingsen(2004)最早使用理論模型從企業凈資產視角解釋了商業信用與銀行信貸之間的關系。對于凈資產充裕的企業來說，內部資金或者其他成本更低廉的融資工具便可以滿足其最優投資需求，而不需要使用商業信用。盡管根據賣方市場理論，這類企業占用的超額商業信用更多(陸正飛和楊德明，2011)，但是由于其并不依賴于商業信用作為替代性融資工具，其銀行信貸與商業信用占用量之間并無顯著相關性，Yang(2011)使用金融危機以前美國制造業企業數據驗證了這一點。

而對于中等財富的企業來說，其往往不受商業信用的融資約束。在銀行信貸緊縮時(透支了銀行信貸額度后)，可以自由地從企業間獲得商業信用作為替代性融資，以保持合意投資水平的穩定。在經濟下行周期，受宏觀經濟環境的影響，企業的凈財富縮水導致其需要更多外部融資來滿足最優投資水平。這種情況下，中等財富企業在透支了銀行信貸后，對商業信用的融資需求會上升，即其商業信用與銀行信貸的替代效應將在經濟下行周期顯著上升，商業信用是其重要的替代性融資工具。若經濟體中，中等財富的企業占多數，則商業信用與銀行信貸的替代效應將占主導，且表現出反周期性。絕大多數以發達國家企業數據得到的實證結果都支持這一觀點。Nilsen(2001)使用美國制造業企業數據實證發現，缺乏信用評級的大企業會由于信用質量不透明而受到銀行信貸融資約束，在貨幣緊縮時期對商業信用依賴度上升。Baum 等(2004)發現在經濟不確定性較高時期，銀行信貸供給收縮會迫使企業更多地向其供應商尋求融資，特別是那些成長性更高的非耐用品生產商。但王化成等(2016)基于我國非金融上市公司2007-2014年的數據，實證發現經濟政策不確定性越高，企業獲得的商業信用融資總量越小。即若銀行信貸持續收縮，市場中受到融資約束的企業總量上升，則商業信用對銀行信貸的替代效應將隨著商業信用供給的減少而減弱。

而對于凈財富較低的企業來說，為實現合意投資，其需要的外部融資更多，這將導致其不僅銀行信貸融資受約束，商業信用也處于透支邊界。在經濟下行周期，企業凈財富進一步下滑后，這類企業將透支所有信貸額度，商業信用融資約束將隨著銀行信貸約束同步收緊，即商業信用與銀行信貸將表現出互補效應。這一時期，商業信用的信號機制將被放大。仍能獲得商業信用融資的企業將向銀行等金融機構傳遞出企業經營狀況良好的信號，銀行信貸也同步上升。因此若經濟體中凈財富更低的企業或者說融資約束型企業更多，則在經濟下行周期，商業信用與銀行信貸的互補效應將凸顯，替代效應呈順周期變化。但是另一方面，企業面臨流動性危機無力償債時，往往會首先延期支付企業間債務(Boissay和Gropp，2007)。商業信用過多也可能會給銀行傳遞出企業償債負擔過重，流動性風險上升的“壞信號”，使企業的銀行信貸進一步收緊(于博和Tian，2018)。這種情況下，商業信用與銀行信貸之間會呈現“虛假替代”關系，即企業并不能獲得真實有效的商業信用補充，商業信用增長主要是企業財務狀況惡化導致的債務堆積，這會使銀行信貸進一步收緊，其商業信用與銀行信貸之間呈現出負相關關系。Love等(2010)利用6個新興國家的企業數據研究了1990s金融危機對商業信用的影響，實證發現，金融危機期間，隨著銀行信貸的收縮，商業信用供給總量緊隨其后也開始下降。因此若融資約束型企業中陷入財務困境的企業占比更多，則商業信用與銀行信貸之間可能在“壞信號”的作用下，呈現出“虛假替代”。

(二)商業信用與銀行信貸的關系演變——基于企業生產效率視角

Huang等(2011)在研究商業信用與銀行信貸關系的周期性演變時，將企業的生產效率和融資成本考慮在內，并指出企業的生產效率決定了它是否能使用商業信用作為替代性融資工具。生產效率越高的企業其合意的融資需求越多，但銀行等金融機構往往會由于信息不對稱，無法為高生產率企業提供其全部所需資金。依據Banerjee等(1993)提出“長期互動假說”和“共同監督假說”，商業信用相較于銀行授信在掌握企業的市場信息上存在優勢，可一定程度規避借貸雙方由于信息不對稱引發的逆向選擇和道德風險，更易識別出具有高增長潛力但暫時受金融排斥的企業。具有信息優勢的商業信用將會為這類企業提供替代性融資。因此企業的生產效率越高，商業信用對其銀行信貸的替代效應就越強。但商業信用的價格歧視理論表明，信用水平越高的企業越能以較低的成本獲得商業信用，而無信用評級的小企業不僅在金融市場上會受到排斥，在商業信用融資市場也將面臨更高的融資成本(Cunat，2007)。因此，高生產效率企業才會愿意使用高融資成本的商業信用作為替代性融資工具。而在經濟下行周期，企業的生產效率下降導致投資收益下滑，當投資收益低于商業信用融資成本時，企業便會減少商業信用融資量。僅僅在流動性風險上升無力償債時，商業信用才會由于違約而被動增長。也就是說，在企業生產效率低于一定閾值而商業信用融資成本又很高時，商業信用和銀行信貸的互補效應將凸顯；而當企業生產率較高，經濟增速較快或企業陷入財務困境時，商業信用和銀行信貸都呈替代關系，只不過前者是有效的替代關系，而后者是“虛假替代”。即基于Huang等(2011)的理論，若經濟體中高生產率企業占比更大，則商業信用與銀行信貸替代效應就會占主導。若經濟中生產效率低的企業占比更高，則商業信用與銀行信貸的互補效應將凸顯。

于博和Tian(2018)認為企業產能水平(固定資產投資)的變化是造成企業兩種信用之間關系演變的主要原因。隨著企業產能水平的提升，固定資產的抵押效應可以使企業獲得更多的銀行信貸，商業信用與銀行信貸的互補效應將隨著企業產能水平的提高而增強。其實證檢驗了我國規模以上工業企業商業信用與銀行信貸的關系，發現在2003-2015年期間，兩種信用之間呈互補性攀升狀態。

(三)研究假設

綜上理論分析，商業信用對于生產效率高、凈財富充足、不受商業信用融資約束的企業來說是有效的替代性融資工具。這類企業可以在銀行信貸減少時，從企業間獲得商業信用，補充融資缺口。經濟體中這類資金充裕的企業越多，為受融資約束的企業提供的流動性緩沖也越多，流動性風險較易在供應鏈企業間被資金充裕的企業所吸收，企業整體爆發流動性危機的概率也將越小。

因此本文提出假設1：若商業信用與銀行信貸之間呈顯著的替代關系，且替代效應具有反周期性，則說明企業整體流動性風險較小，無論對于小企業還是大企業來說，商業信用都是有效的替代性融資工具。若替代效應呈順周期變動，則說明在經濟下行周期，受融資約束的企業占比更大，市場整體的流動性風險上升。

進一步，流動性風險上升也意味著，商業信用融資約束會隨著銀行信貸約束同步收緊，導致商業信用的融資成本上升。在流動性沖擊前就受融資約束的企業將在經濟下行周期承擔更重的融資約束和債務負擔，極易陷入財務困境導致大量商業信用違約，債務堆積與銀行信貸收縮相互加強。而對于非融資約束型企業，隨著商業信用融資成本的上升，這類企業會選擇減少商業信用融資或尋求其他融資方式來補充流動性。因此，假設1可進一步精確地闡述為：

假設2：若企業整體的流動性風險上升，則融資約束型企業會在受到負向流動性沖擊后陷入財務困境發生違約，導致銀行信貸進一步下滑，商業信用與銀行信貸呈“虛假替代”；而不受融資約束的企業則會在商業信用融資成本上升后，減少商業信用的使用，其商業信用與銀行信貸的替代效應順周期變動。

為進一步證實商業信用與銀行信貸之間替代效應的真實性，需要檢驗商業信用對企業破產風險的影響。如果在經濟下行周期商業信用增加可以減緩企業的破產風險則商業信用對企業來說是有效的替代性融資；若在經濟下行周期，商業信用增加將加重企業的破產風險，則說明商業信用與銀行信貸之間的替代效應為虛假替代，是企業財務狀況惡化，無力償債造成的商業信用的被動增加。商業信用過多將向銀行傳遞出企業財務狀況惡化的“壞信號”導致銀行信貸進一步收縮，商業信用與銀行信貸呈“虛假替代”。基于此本文提出假設：

假設3：若在經濟下行周期，商業信用增加能緩解企業的破產風險則說明商業信用是有效的替代性融資工具，若商業信用增加加重了企業的破產風險，則商業信用對銀行信貸的替代效應為“虛假替代”，是企業信用風險上升的信號。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文以2006-2017年我國A股上市公司為研究樣本，企業財務數據以及宏觀數據均來自于CSMAR數據庫。我們剔除了金融類上市公司、2017年以后上市的公司以及權益與負債之和不等于總資產的樣本，由于文章中要研究企業的破產風險，因此并未剔除ST公司。為了控制樣本離群值對估計結果造成的偏差，我們根據各變量樣本數據的分布特征，對所有連續型變量進行了Winsor截尾處理。最終獲得3107家上市公司，共計27190個公司年度樣本觀測值。

(二)模型構建與方法選擇

為了考察假設1，在不同經濟周期下，銀行信貸與商業信用的關系演變，我們參考Huang 等(2011)構造如下固定效應模型：

(1)

(2)

模型(1)中被解釋變量為商業信用TC，代表企業從供應鏈企業間獲得的融資總額，以應付賬款與應付票據之和來度量。核心解釋變量銀行信貸BL等于長期借款與短期借款之和，兩個變量均除以企業總資產來標準化處理。考慮企業的商業信用還會受到企業的異質性特征和宏觀經濟狀況的影響，因此模型中分別加入了六個來自企業層面的控制變量CC：企業第t期的現金流cashi,t、總應收賬receivei,t、盈利能力roai,t、企業規模sizei,t、杠桿率leveragei,t、企業所有權性質SOEi,t，以及宏觀層面的控制變量MC：經濟增速gdpt和表征貨幣政策的貨幣增速m2t，并加入了行業虛擬變量控制個體效應。

模型(2)則在模型(1)的基礎上加入了銀行信貸與經濟周期啞變量的交叉項，dum_gdp使用HP濾波獲得的GDP增速的周期值來刻畫，GDP周期值小于0表示經濟增速低于趨勢值，處于下行周期，dum_gdpt取1；否則dum_gdpt取0，表示經濟處于上升周期。若交叉項的系數顯著，則說明宏觀經濟運行狀況會影響銀行信貸與商業信用之間的關系，模型中的其他控制變量同模型(1)一致。

為了進一步考察假設2，商業信用與銀行信貸替代效應的融資約束異質性。我們在假設1的基礎上，將企業劃分為融資約束型和非融資約束型分組回歸。大量實證研究都指出，大規模企業的可抵押資產更多，從而更容易從金融市場獲得直接融資，而小企業則更依賴于間接融資(Weiss，1988)。因此，首先我們選用企業的資產規模作為企業融資約束程度的度量標準，將企業按資產規模大小分為三組，處于第一分位數區間的企業為總資產最小，易受到融資約束的企業；處于第三分位數區間的企業為資產規模最大，不易受融資約束的企業。其次，為保證結論的穩健，我們參考Yang(2011)的方法以是否公開發行過債券，并且債券信用評級為A以上作為融資約束的評判標準，該指標可以有效地判斷出企業是否可以從資本市場獲得融資。Gilomiris和Simon (1998)論證過，公開發行債券募資表明企業可以從資本市場獲得低成本融資，而那些逆向選擇和道德風險較高的企業則較難獲得直接融資，將主要依賴于間接融資，因此該指標可以很好的度量企業是否受融資約束。另外，公開發行債券的企業數量相對穩定，以該指標劃分的企業類型不易隨時間發生變動。

為了驗證假設3，商業信用是企業良好的替代性融資工具還是信用風險上升的信號，我們構建如下模型考察在經濟下行周期，商業信用對企業破產風險的影響究竟是減緩還是加重。

(3)

模型(3)中，被解釋變量為企業下一期的破產風險，使用Altman(2000)修正后的Z值來度量，Zscore越大代表企業的破產風險越小。該指標主要用于測算發展中國家企業的破產風險，張小茜和孫璐佳(2017)實證發現在估計企業破產風險時該指標更穩定，不易受離群值的影響。核心解釋變量為商業信用，以及商業信用與經濟周期的交叉項。若α2顯著小于0，則說明在經濟下行周期，商業信用越多的企業下一期破產風險越大。其他控制變量包括來自企業層面的銀行信貸BL、現金流cashi,t、企業規模sizei,t、企業所有權性質SOEi,t、存貨量inventoryi,t，以及來自宏觀層面的經濟增速gdpt和貨幣增速m2t。

在估計方法選擇上，由于商業信用與銀行信貸之間會由于相互因果關系而產生內生性。出于穩健性考慮，我們在Huang等(2011)的基礎上，選用可抵押金融資產作為銀行信貸的工具變量，對模型(1)和(2)采用2SLS最小二乘估計。因為上游企業為下游企業供給商業信用時往往更看重下游企業的增長潛力，而不是可抵押金融資產的多寡；而銀行在發放貸款時由于信息不對稱，則往往會要求一定比例的可抵押資產為貸款增信，因此可抵押金融資產與銀行信貸顯著相關，同時不會影響到企業的商業信用融資，是良好的工具變量。模型(3)則采用固定效應模型進行回歸估計，以控制遺漏變量產生的內生性。

表1 變量定義

表2 主要變量的描述性統計

注：Fcollateral為可抵押金融資產，是內生變量銀行信貸的工具變量。

表3 單變量對比分析

注：括號內為樣本量，*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上顯著(下同)。

(三)主要變量的描述性統計

表2匯報了主要變量的描述性統計，其中商業信用TC的均值和中位數雖然均小于銀行信貸，但是在25%分位數上，商業信用(0.048)超過了銀行信貸(0.024)。且銀行信貸的標準差大于商業信用標準差，反映出商業信用融資在企業間的差異較小，而銀行信貸在企業間的配置則具有較大的不均衡性。此外，樣本中，17.8%的企業為國有企業，61.8%的樣本處于經濟下行周期。從表3的單變量對比分析可以進一步看出，在經濟下行周期，無論是融資約束型企業還是非融資約束型企業，其銀行信貸都有顯著下降，且融資約束型企業下降的幅度更大。而非融資約束型企業的商業信用在經濟下行周期有所增長，融資約束型企業的商業信用均值無明顯變化。說明融資約束型企業在經濟下行周期受到的融資約束程度加重。另外在經濟下行周期，企業的現金持有都有所上漲，可抵押金融資產減少，融資約束型企業的破產風險明顯加大。

表4 不同經濟周期下的銀行信貸與商業信用：工具變量

(1)(2)(3)(4)TCTCTCTCBL-0.265???-0.271???-0.268???-0.289???(-9.60)(-9.66)(-8.78)(-7.94)BL?dum_gdp0.005?0.021??(-1.65)(-2.1)receive-0.009???-0.009???-0.009???-0.008???(-4.98)(-4.92)(-4.89)(-4.77)cash-0.015???-0.015???-0.015???-0.015???(-6.70)(-6.73)(-6.53)(-6.52)SOE-0.005???-0.007???-0.005???-0.007???(-3.14)(-3.88)(-3.03)(-3.94)size-0.003???-0.001-0.004???0(-6.64)(-1.21)(-6.06)(-0.17)roa-0.011-0.021?-0.01-0.020?(-1.13)(-1.89)(-1.06)(-1.84)leverage0.297???0.297???0.297???0.299???(-22.52)(-23.24)(-22.28)(-21.82)gdp0.001???0.002???(-4.56)(-3.33)m2_g0.004-0.01(-0.47)(-1.30)行業固定效應yesyesyesyes年度固定效應yesnoyesnoAnderson檢驗0.000.000.000.00Cragg-Donald檢驗544.786555.309482.222389.136N27190271902719027190R20.24150.24260.24130.2416F656.42518.299605.339502.635

四、實證結果與分析

(一)基準回歸

表4匯報了商業信用與銀行信貸在不同經濟周期下的關系演變的基準回歸結果，使用可抵押金融資產作為銀行信貸的工具變量，采用兩階段最小二乘估計。其中Anderson LM統計量的P值為0.000，強烈拒絕不可識別的原假設，Cragg-Donald Wald F統計量也拒絕存在弱工具變量的原假設，表明工具變量有效。第(1)列和第(3)列為不加宏觀控制變量的估計結果，(2)和(4)列為增加宏觀控制變量后的估計結果。可以看出，添加宏觀控制變量后，銀行信貸的系數變由-0.265變為-0.271，均在1%統計水平上顯著；交叉項系數由0.005變為0.021，顯著性有所提高。回歸結果表明我國企業的商業信用與銀行信貸之間呈現顯著的替代關系，但是在經濟下行周期，商業信用與銀行信貸的替代效應有所減緩，二者的替代效應表現出順周期性。說明在經濟下行周期，企業的投資收益下滑，商業信用融資成本上升，企業使用商業信用作為替代性融資的動機下降。另外，從控制變量的估計結果可以看出，企業的現金流越充足，其商業信用融資量越小。經濟增速的系數顯著為正，說明在經濟增速提升時，企業間的商業信用融資增加；在經濟增速下滑時，企業間的商業信用融資下降，這也間接說明了企業的商業信用占用量呈順周期變動，在經濟下行周期，受商業信用融資約束的企業增多，市場整體流動性風險上升。

(二)融資約束的異質性

進一步我們將樣本企業分為融資約束型和非融資約束型，分組考察在經濟下行周期企業是否能獲得有效的商業信用流動性補充。表5為對不同融資約束企業分組估計的結果，為了估計結果的穩健，我們分別按照企業的資產規模和是否可以以低成本發債融資作為融資約束的劃分指標。表5中(1)-(4)列為非融資約束企業的估計結果，第(5)-(8)列為融資約束企業的估計結果。從回歸結果可以看出，非融資約束企業的銀行信貸與經濟周期的交叉項系數顯著為正，說明非融資約束企業的商業信用與銀行信貸的替代效應具有順周期特征。一方面是由于在經濟下行周期，企業的凈資產縮水，市場上商業信用供給將隨著銀行信貸的收縮而下降，原本不受融資約束的企業也會受到商業信用融資成本上升的影響，減少商業信用的使用量；另一方面，在經濟下行周期，銀行的信貸投放更加謹慎，此時商業信用的信號機制將被放大，使商業信用與銀行信貸的互補效應增強。

而較易受到融資約束的資產規模最小的企業，往往既受銀行信貸的融資約束也受商業信用的融資約束，根據Burkart和Ellingsen(2004)的理論，這類企業的商業信用的信號機制往往較大，使其商業信用與銀行信貸之間的互補關系將占主導。但同時，這類企業對商業信用的依賴度又更高，導致在信貸收緊時，在無其他融資來源時其會首先對商業信用違約，導致其商業信用與銀行信貸之間的替代關系凸顯。因此融資約束企業的商業信用與銀行信貸的關系既可能不顯著，也可能互補效應占主導，呈正相關關系，或者是受財務困境的影響二者的“替代效應”占主導，呈負相關關系。從估計結果可以看出，資產規模較小的融資約束型企業的銀行信貸與經濟周期的交叉項系數為-0.048，并在5%的統計量上顯著。說明在經濟下行周期，這類融資約束型企業的商業信用與銀行信貸的替代關系凸顯。而無法通過公開市場發行債券融資的企業，其商業信用與銀行信貸在全樣本周期都呈顯著的替代關系。其商業信用與經濟周期的交叉項系數為-0.008，雖然不顯著，但也說明在經濟下行周期，盡管商業信用的融資成本上升，但是在銀行信貸減少時，這類融資約束型企業的商業信用依然能不受影響的增長。一種可能是這類融資約束型企業由于缺少其他融資途徑，將被迫使用高成本的商業信用融資；另外一種可能是在經濟下行周期，企業經濟狀況惡化，無力償債造成債務堆積導致的商業信用與銀行信貸之間的“虛假替代”。無論是哪種情況，融資約束企業的商業信用在經濟下行周期過快增長都表明企業的債務負擔加重，是流動性風險上升的信號。

表5 商業信用與銀行信貸關系的融資約束異質性：工具變量法

表6 不同經濟周期下的商業信用與企業破產風險

(三)商業信用的替代效應檢驗：商業信用與企業破產風險

為驗證商業信用與銀行信貸之間的替代效應是否為虛假替代，即在經濟下行周期，商業信用增加是否能緩解企業的破產風險，我們實證檢驗了商業信用對企業下一期破產風險的影響。實證結果如表6所示。第(1)列和第(2)列為全樣本回歸結果，商業信用作為企業的債務型融資工具，同企業破產風險Z值顯著負相關，即商業信用越多，企業的Z值越小，破產風險越大。商業信用與經濟周期的交叉項系數為0.332，且在5%的統計量下顯著，表明在經濟下行周期，商業信用與企業破產風險的敏感度減弱，即整體來看，在經濟下行周期商業信用增加有助于緩解企業的破產風險。

分組回歸結果顯示，易受融資約束的小企業其商業信用的系數為-4.600，在1%統計量上顯著，不受融資約束的大企業其商業信用的系數為-1.100，在1%的統計量上顯著，且兩組系數的組間差異性檢驗的P值表明二者具有顯著的差異性，表明融資約束型企業的商業信用對其破產風險的影響更大，非融資約束型企業由于對商業信用的依賴度較低，且融資成本較低，其商業信用上升不會大幅提高其破產風險。第(5)列和第(6)列為加入經濟周期交叉項后的估計結果。可以看出，在經濟下行周期，非融資約束型企業的商業信用增加并不會顯著加重企業的破產風險，其商業信用對破產風險Z值的敏感度不變。且系數值遠小于融資約束企業。而融資約束型企業的商業信用與經濟周期的交叉項系數顯著為負，表明在經濟下行周期，融資約束企業的商業信用越多，其破產風險越大。對于這類企業來說，商業信用并不是好的替代性融資工具，在銀行信貸減少時，企業將被迫使用融資成本更高的商業信用，最終將使企業債務負擔加重，破產風險上升，進而還會向銀行傳遞“壞信號”，使銀行信貸進一步收緊，導致企業的商業信用與銀行信貸最終演化為“虛假替代”。

表7 不同經濟周期下的銀行信貸與商業信用：穩健性檢驗一

(四)穩健性檢驗

首先，當期的商業信用存量可能受上一期商業信用額度的影響，考慮商業信用的慣性效應，我們將滯后一期的商業信用納入模型內，采用差分GMM估計，考察商業信用與銀行信貸的替代效應演變。估計結果如表7所示：第(1)列為全樣本估計結果，可以看到滯后一期的商業信用系數為0.267，并在1%的統計量上顯著不為0，表明企業上一期獲得的商業信用越多，當期的商業信用融資量也會更多。商業信用與銀行信貸的之間的替代效應顯著(BL的系數為-0.211)，銀行信貸與經濟周期的交叉項系數為正，且1%的統計量上顯著。表明整體來看，在經濟下行周期，商業信用對銀行信貸的替代效應減弱，銀行信貸下降后，企業的商業信用融資量增長不及經濟上行周期。(2)-(5)列為分組回歸的估計結果，可以看到，不受融資約束的大企業或融資來源充裕的企業其銀行信貸與經濟周期的交叉項均顯著為正，表明這類企業的商業信用與銀行信貸的替代效應呈順周期變動。較易受融資約束的小企業或債券融資受阻的企業，其商業信用與銀行信貸之間同樣呈顯著的替代效應，BL的系數分別為-0.151和-0.253，但是銀行信貸與經濟周期的交叉項不顯著，表明其商業信用的替代效應并未受到經濟周期的影響。動態面板估計的結果同工具變量的結果基本一致。

其次，參考于博和Tian(2018)的變量處理方式，我們以總銷售收入來標準化處理商業信用和銀行信貸，替換核心變量后重新回歸估計模型。表8為不同經濟周期下商業信用與銀行信貸的估計結果，可以看出無論是全樣本回歸還是分組回歸，銀行信貸的系數均顯著為負，全樣本及非融資約束型企業的銀行信貸與經濟周期的交叉項均顯著為正，融資約束型企業的商業信用與銀行信貸的替代效應在經濟下行周期并未表現出順周期下降，同基準模型估計結果一致，說明在經濟下行周期，受商業信用融資約束的企業增多，市場中資金充裕的企業減少，流動性風險上升。表9為商業信用對企業破產風險Z值的估計結果，核心變量的系數顯著性與符號同表5的結果一致，再次表明在經濟下行周期，商業信用并不是融資約束型企業的有效的替代性融資。商業信用增加不能緩解這類企業的破產風險，反而會由于債務負擔過重惡化企業的破產風險。

表8 不同經濟周期下的銀行信貸與商業信用：穩健性檢驗二

注：其中被解釋變量商業信用TC=(應付賬款+應付票據)/總銷售收入；核心解釋變量銀行信貸BL=(長期借款+短期借款)/總銷售收入(下同)。

表9 不同經濟周期下的商業信用與企業破產風險：穩健性檢驗三

五、結論與啟示

本文利用2006-2017年我國非金融上市公司數據，考察了在不同經濟周期下商業信用與銀行信貸的替代關系演變。實證結果發現，商業信用與銀行信貸的替代關系呈順周期變動，其中對于非融資約束型企業來說，在經濟下行周期商業信用依然是其有效的替代性融資工具，商業信用增加對其破產風險的影響較小。但是在經濟下行周期，受商業信用融資成本提升和企業投資收益下滑的影響，非融資約束企業的商業信用的替代效應順周期下降。而融資約束型企業則在經濟下行周期受到更嚴重的融資約束，導致其財務狀況惡化，對上游企業的商業信用違約增多。銀行信貸下降與商業信用被動增長，使其商業信用與銀行信貸之間呈“虛假替代”。在經濟下行周期，商業信用增加不僅不能緩解其破產風險，還會使這類企業陷入“現金流惡化-高商業信用拆借-高償債負擔”的惡性循環，加重其破產風險。因此對于融資約束型企業來說，在經濟下行周期，商業信用并不是其有效的替代性融資工具，相反是流動性風險上升的信號。

本文的研究結論對于當前結構性去杠桿政策的實施具有重要的啟示意義。首先，商業信用的替代效應順周期變動，表明我國企業整體的投資收益下滑，流動性緊張。在結構性去杠桿過程中，銀行信貸的持續收縮將使市場中受融資約束的企業增多，從而商業信用的替代效應以及商業信用為融資約束企業提供的流動性緩沖功能均顯著下降。較易受融資約束的小企業和融資來源受限的企業將被迫尋求成本更高的融資方式，不僅無法降低企業的杠桿率，反而會增加企業的債務負擔，加重企業的破產風險，造成供應鏈企業間信用風險傳染性上升。因此在結構性去杠桿時期，政策制定部門應根據市場的反應及時調整自己的政策。當前應為融資約束型企業及時補充信貸以降低企業對商業信用的依賴，緩解市場流動性危機，提升市場信心。其次，我國企業依然以銀行為主導的間接融資為主，而銀行信貸的順周期性無疑將在經濟下行時期加重企業的流動性風險。因此完善金融體制，拓寬企業的融資渠道以緩解企業的融資約束具有重要意義。一方面可通過政策措施激勵銀行為中小企業授信，另一方面也要允許企業通過債轉股等靈活的融資方式在經濟不景氣時期緩解資金難題、優化融資結構、減少對商業信用的依賴。