融資約束異質性對企業杠桿率的影響

企業杠桿率的形成，受制于內生的融資約束。在構建動態投融資模型基礎上，基于2008—2017年度A股1033家上市企業年度數據，從企業產權性質（國有企業和非國有企業）和企業規模（大型企業和中小型企業）兩個維度，通過分位數回歸實證檢驗不同融資約束條件下企業杠桿率的差異性，研究發現：國有企業和大企業由于融資約束小，更容易加杠桿，造成杠桿率居高不下；在融資約束條件下，信貸資金存在錯配現象，大量資本流入到經濟效益較差的企業，一些大型國企對中小民企具有明顯的資金“擠出效應”，并且這種擠出效應具有明顯的規模效應。在當前“結構性去杠桿”大背景下，應通過優化杠桿結構，讓資金和資源更多地流向效益好、收益高的企業、行業和部門，破除政府隱性擔保，加大對中小企業和民營企業的金融扶持力度，保證非國有企業和中小型企業的發展空間，營造公平競爭的融資環境。

一、引言及文獻回顧

防范和化解系統性金融風險對于我國金融健康發展具有重要的戰略意義。鑒于高杠桿所帶來的潛在風險，推進供給側結構性改革，分部門、分行業把杠桿率降下來成為當前乃至今后很長一段時間我國供給側改革的重點。非金融企業部門內部杠桿率存在結構性分化，杠桿結構明顯分化趨勢使得我國宏觀政策操作面臨諸多不確定性，增加了政策操作難度。根據中國社會科學院國家資產負債表研究中心所給出的數據，截至2017年一季度我國非金融企業部門宏觀杠桿率為157.7%，遠高于國際警戒線90%的閾值，國有企業債務占全部企業債務的60%①，國有企業以及處于產業鏈上游的大型企業成為高杠桿的“典型代表”。另一方面，當前我國社會面臨的一個緊迫任務是如何紓解中小民營企業“融資難”“融資貴”的難題，中小民營企業融資不足已經成為我國宏觀經濟下行中的一個重要壓力。上述企業杠桿率出現兩極分化的現實結果，促使我們不得不思考：不同性質、不同規模企業杠桿率存在顯著差異的內在理論邏輯是什么？現有杠桿率結構會對不同企業發展產生什么微觀效應？宏觀政策操作應該如何應對這種結構分化的企業杠桿率。

融資約束這一概念最早產生于財務會計理論，通過閱讀早期文獻研究我們能夠清楚地看到，針對市場行為和相關理論的研究都是基于市場有效的原則，企業無論是通過生產經營所產生的內部積累抑或是通過外部借債等方式所獲得的資本能給企業帶來相同的效用，因此企業資本結構不會對生產經營活動產生影響。出于對現實的考量也可以發現，資本市場并非完全有效，根據Greenwald、Stiglis和Weies的研究可知，信息不對稱會對企業融資成本產生影響，加之融資約束與企業內外部融資成本之間存在正相關關系［1］，那么企業資本結構會同時受到二者的影響，進而企業杠桿率會產生差異性。Kaplan和Zingales在總結之前研究的基礎上提出了融資約束定義即信息不對稱、代理問題等造成的市場無效進而使得內外部融資成本和融資結構性差異［2］。

針對融資約束對企業產生的影響，國內外研究主要集中在融資約束與企業所有權結構、企業信息披露狀況以及企業創新等方面。Tian研究顯示，出于維護社會穩定和經濟發展的目標，國家會幫助面臨困難的國有企業進行兜底，進而造就了其與非國有企業之間融資約束產生的差異［3］。錢明提出企業信息披露越充分越有益于緩解融資約束［4］，從而有助于緩解企業融資狀況。Brandt and Li指出我國的銀行對不同所有制企業存在貸款歧視，大型企業、國有企業在信貸政策和融資渠道上更占優勢［5］，因而具有更低的融資約束。張璇等指出融資約束嚴重制約企業的成長發展［6］，其最直接的體現就是企業杠桿率存在差異。黃宏斌指出信息不對稱與代理問題的差異使得企業融資程度也具有差異性［7］，進而對企業融資成本和資本結構產生影響。張杰通過實證研究發現融資約束對中小民企研發投入的抑制作用顯著高于國有企業［8］。劉小玄和周曉艷研究發現我國金融資源配置與企業盈利能力之間呈弱相關的特征，很容易造成盈利能力不強的企業加杠桿進而導致資源的錯配現象［9］。饒品貴和姜國華得出我國信貸資源在行業內部錯配現象尤其是在國企與非國企之間體現得最為明顯［10］。鞠曉生的研究顯示融資約束會降低企業的創新投入從而降低企業外部融資，間接影響了企業杠桿率［11］。張遠飛發現融資約束會使得企業經營變得困難，從而減少企業的投資行為，降低杠桿率［12］。戰明華研究發現企業融資異質性導致信貸資源配置在不同類型和層次的企業之間是非均衡的［13］。Wurgler研究表明處于優勢地位產業的融資能力要明顯強于其他產業，長期以來國有企業和大型企業處于產業鏈的上游，在整個產業鏈中處于絕對優勢和主導地位，因而相對于非國有企業和中小型企業而言能夠得到信貸政策的傾斜［14］。Lietal研究發現國有企業無論是在負債率還是長期負債占比方面都要顯著高于其他企業［15］。曾穎和陸正飛認為企業信息披露程度與企業的融資約束成負相關關系，這同樣也是國企、大型企業與非國企和中小企業杠桿率之間存在差異性的原因［16］。

上述文獻為理解企業杠桿率的差異性提供了有益參考，但沒有提供一個統一的理論分析框架，并且缺乏分析不同融資約束條件下企業杠桿率分化的形成機制；與此同時，現有文獻尚未分析企業杠桿率分化對企業發展具有的微觀效應。本文的邊際貢獻在于：（1）在Almeida et al.和Han&Qiu模型基礎上了，構建了三期動態投融資決策理論框架，重點考察融資約束異質性企業杠桿率的差異化反應，從理論上剖析了杠桿率差異化背后的企業投融資決策機制；并基于2008—2017年A股上市公司的數據為樣本進行實證檢驗，實證結果印證了理論推導的自洽性；（2）原有研究范圍主要集中在企業性質（國企和非國企），對于企業規模（大型企業和中小型企業）研究較少，本文同時從企業性質（國有企業和非國有企業）與企業規模（大型企業和中小型企業）兩個維度進行分析，使得研究結論更加穩健，是對原有文獻研究的補充；（3）本研究從經驗層面考察了杠桿率顯著差異對企業發展的微觀效應，研究結論表明，在融資約束條件下，大中型國有企業對中小民營企業具有明顯的信貸資金“擠出效應”，該研究結論具有明顯的宏觀經濟政策操作蘊含。

二、理論分析及研究假設

（一）模型設定

借鑒Almeida et al.［17］和Han &Qiu［18］模型，引入三期動態投融資決策模型，按照現有文獻通常做法假定企業風險偏好中性。假設企業在初始t0時期擁有現金流量為常數C0，企業從銀行融資B0后投資固定資產I0和支付股息D0，剩余現金為S0；t1時期企業收到現金流C1后②，繼續從銀行融資B1后投資固定資產I1和支付股息D1；t2時期企業用前兩期投資獲得收益來償還銀行貸款B0、B1和支付股息D2。

模型假定企業在t0時期和t1時期的固定資產投資在t2時期實現收益，企業生產函數設定為經典的科布-道格拉斯函數，為不失一般性將其函數設為T（g）和H（g）,根據經典生產函數性質，可知：

進一步假設企業固定資產投資在t2時期的支付比例p恒定，企業利用固定資產作為抵押品向銀行貸款的抵押率為1-τ，且p，τ∈（0，1）根據上述假定則有：

為簡化分析，采用Almeida et al.［17］和Han &Qiu［18］的做法，假設企業持有現金的收益率為0，貼現因子為1，則企業在3個時期的股利支付函數分別為：

其中，K（I0）=T（I0）+pI0，L（I1）=H（I1）+pI1。

根據企業價值最大化原則，由（3）式將不同時期的股息支付期望收益相加，可以得到企業投資的最大凈現值為：

由上述分析可知，（4）式求解的約束條件為（2）式和（3）式。

（二）模型求解

在上述模型分析框架下，本文以企業面臨的融資約束作為切入點，根據企業面臨融資約束的大小進行分列求解③，以期從理論上推導出不同融資約束條件下企業投融資決策機制，進而揭示不同企業杠桿動態調整的內因。

1.融資約束小的企業投融資決策機制。由于融資約束小的企業具有足夠的融資能力，因而其會按照邊際收益等于邊際成本的最優經濟法則來安排最優的投資水平，即：

根據式（5）可知，企業在t1時期的固定資產投資與t1時期的現金流C1無關，這表明無論投資項目未來收益以及外部環境如何，低融資約束企業可以通過現金流持有或通過向銀行融資兩個渠道來滿足其投資需求。企業具有提升杠桿率的潛在驅動力。

2.融資約束大的企業投融資決策機制。融資約束大的企業進行生產經營決策時更容易受到信貸約束的限制，必然使得其實際投資水平與最優投資水平之間存在差異。在這種情況下，企業會整合內部融資與外部融資的有限資金在不同時期的項目之間進行最優跨期配置。因此企業在t0時期和t1時期把現金流留存不進行股利支付就是最優策略，同時企業會盡最大可能向銀行借款以便獲取更多的外部融資。此時：

整理可得：

其中，φ=1-p+τp。

在信貸約束限制下，企業會通過選擇現金持有來實現企業價值最大化，目標函數為：

對上式關于S0求偏導，得到一階條件為：

根據式（9）可知，企業在t0時期應該持有的現金流C0需要在當期與下一期的資本邊際產出之間作出權衡。企業的投資決策更多取決于自有資金的跨期配置，企業不具有高杠桿率的能力。

3.經驗假設。根據“財務危機成本假說”觀點，國有企業的財務危機成本要遠遠低于非國有企業，出于減小財務危機而控制企業杠桿率的動機較小，變相加劇了國有企業過度負債的狀況；加上我國商業銀行信貸資金構成了企業債務資本的直接來源，國有企業和主要商業銀行同為國家控股的屬性導致二者形成了更為緊密的聯系，這種長時間、多方面的融合也就降低了商業銀行對國有企業資質評估成本，形成了借貸過程中的比較優勢，商業銀行“鐘情”國企、“歧視”非國企的行為一方面造成了國有企業杠桿率逐漸上升，另一方面導致非國有企業借貸困難，從而使得非金融企業內部杠桿率之間產生分化現象。由此，提出如下假設：

H1：融資約束小的國有企業具有高杠桿；融資約束大的非國有企業具有低杠桿，并且國有企業與非國有企業部門杠桿率之間存在分化的趨勢。

從企業橫向發展的視角看，國有企業與非國有企業之間杠桿率出現分化，從企業產業鏈縱向視角看，我國產業鏈上游主要集中分布著大型企業（尤其是諸多大型工業企業），中小型企業則分布在產業鏈下游（主要集中的是第三產業以及科技服務型企業）。Kiyotaki and Moore提出的“信貸約束低壓機制”表明企業從銀行獲得貸款的額度取決于企業資產的價值［19］，由于上游大型企業規模大、可抵押的產品多、經營的不確定性和風險較低等原因，相比較中小企業而言大型企業面臨較低的融資約束，銀行在資金分配上愿意將更多的資金借給大型企業，間接造成了大型企業杠桿率高，下游的中小型企業杠桿率低。根據林毅夫新結構主義經濟學有關理論可知結構性特征是影響發展中國家經濟平穩運行的重要因素［20］,在我國非金融企業部門內部，資金主要流入上游大型企業，而從企業盈利能力方面看，下游企業明顯優于上游的大型企業，因此，二者之間存在結構性矛盾，提高產業鏈下游中小型企業的生產能力、加大資金的扶持力度，不僅能夠提高下游工業企業的獲利能力和創新能力，還能增加對上游大型企業的商品需求，有利于提高上游企業的資金利用效率，從而降低其杠桿率。基于此，提出如下假設：

H2：大型企業融資約束弱杠桿率高，中小型企業融資約束強杠桿率低，資金在不同規模企業之間存在錯配的現象。

三、研究設計

（一）樣本選取

本文選取了A股上市非金融公司2008—2017年財務數據為樣本，并且做了以下處理：（1）剔除了金融類公司、ST、PT等具有退市風險或者是風險警示公司樣本；（2）剔除了當季IPO公司以及H股和B股上市公司樣本；（3）剔除了樣本缺失、不連續以及有異常值的公司。共獲取樣本量為10330個。為了防止樣本異常值，所有樣本數據進行了1%的縮尾處理，樣本數據來源于WIND數據庫，實證檢驗采用計量軟件stata15.0。

（二）變量選取

牛慕鴻［21］、紀敏［22］等的研究中以資產負債率作為企業杠桿率的代理變量，對于融資約束的衡量最早是由Kaplan和Zingales提出用財務狀況作為劃分企業融資約束的依據。目前對于融資約束（FC）指標體系的構建方法包括Lamont提倡采用KZ指數法［23］，Whited和Wu提出的WW指數［24］，以及Hadlockh和Pierce所構建的SA指數法［25］。KZ指數法和WW指數法，主要是以企業的現金流和資金杠桿等具體指標作為核心變量，根據鞠曉生的研究可知，采用SA指數法來衡量企業融資約束能有效避免WW指數和KZ指數帶來的內生性問題，因而本文采取SA指數法，其具體計算方法為：-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。同時，由于上述采用SA指數法計算所得值為負數，采用取絕對值的方式來進行回歸。其他控制變量參照蘇冬蔚和曾海艦［26］、肖澤忠和鄒宏［27］以及蔣靈多［28］等的文獻研究，模型中的控制變量選取如下：企業資產收益率（roe）、前十大股東持股比例合計（largest）、營業收入同比增長率（growth）、企業成立年限（age）。

（三）模型設計

表1 變量的定義

根據彭克強等［29］、蔡玉蓉等［30］的研究，為保持數據的平穩性使得核心解釋變量與被解釋變量呈現較好的分布狀況，對模型進行對數化處理?？紤]到估計結果的可解釋性以及方程中各個變量的實際含義，采用半對數模型，為檢驗假設1和假設2，分位數回歸模型（1）、模型（2）設定如下：

其中，i1表示企業產權性質（i1=1表示國企；i1=0表示民企），t為時期，X為控制變量。若企業性質為國企且回歸結果系數β1為正數，若企業性質為民企且回歸系數β1為負數，則假設1得到驗證。

其中，i2表示企業規模（i2=1表示大企業；i2=0表示中小企業），t為時期，X為控制變量。當企業規模為大型企業時且β1回歸結果為正數，說明大型企業更加容易加杠桿，當企業規模為中小型企業且β1回歸結果為負數，則說明中小型企業存在被動去杠桿。假設2得以驗證。

四、描述性統計及檢驗結果

（一）描述性統計

表2 變量描述性統計的結果

表2報告了變量的描述性統計量。表2顯示，lnlev、FC、roe均值分別為-0.7738、2.8173和0.0759，營業收入（growth）同比增長率均值為0.2056，前十大股東持股比例（largest）均值為38.58%。

（二）變量的相關性分析

表3 相關系數矩陣

表3報告了變量的相關系數。表3顯示，FC與lnlev、age與lnlev、largest與lnlev以及roe與lnlev的相關性系數在1%的水平上分別為0.1055、0.0512、0.0861和-0.073。

（三）實證結果分析

表4和表5回歸結果表明，國有企業與成立年限交互項在各個分位點回歸結果均在1%的水平上顯著為正，民營企業與成立年限交互項在各個分位點回歸結果均在1%的水平上顯著為負，表明國企具有加杠桿、民企存在被動去杠桿的特征，國企相對民企來說具有更高的杠桿率，國企相較于民企具有融資的優先權，國企擁有比民企更加寬松的融資環境；無論是國有企業或是民營企業，其杠桿率系數絕對值差值隨著分位數的增加而增加，表明年限越長的企業更容易提高企業杠桿率，這主要在于年限長的企業一般規模相對較大、抵押資產較多，加上成立年限越長與銀行聯系更加密切，容易形成“關系型融資”，獲得融資的比較優勢。進一步分析發現，國企內部25%分位點與75%分位點杠桿率回歸系數差值為0.0147，要遠遠低于國企25%分位數與民企75分位數回歸系數之差的0.0766，表明隨著成立年限的增加，資金在不同性質企業之間存在嚴重的分化趨勢，年限越長的25%國企遠具有比年限較短的75%民企更加不對等的融資地位，研究結論較好解釋了最近幾年我國信貸市場上存在的老牌國企頻頻為年輕民企提供“過橋”資金的違規亂象。綜合上述分析，假設1得以驗證。

表4 國有企業分位數回歸結果

表5 民企分位數回歸結果

表6 大企業分位數回歸結果

表7 中小企業分位數回歸結果

表6和表7回歸結果可知：一是大型企業相較于中小型企業面臨更小的融資約束，具體表現為大型企業在1%的顯著性水平下各個分位點的回歸結果均為正數，擁有較高的杠桿率，中小型企業在1%顯著性水平下各個分位點回歸結果均為負數，杠桿率較低，結合前述分析可知，大型企業與中小型企業之間杠桿率呈現分化差異。二是大型企業在25%分位點和50%分位點的系數差異為0.1214，50%與75%分位點回歸差異為0.0809，差異在逐漸縮小。這說明相比較而言，資金主要流向規模更大的大型企業，它們容易通過借債的方式提升企業杠桿率。中小規模企業在25%分位點與50%分位點的差異為-0.1214，在50%與75%分位點的差異為-0.082，差異在逐漸加大，揭示了規模越小的中小企業杠桿率下降越大的特征。主要原因在于企業融資約束差異造成了不同規模企業杠桿率之間的分化差異，即使是在同一類型企業內部，由于規模、會計制度、抵押物的多少等因素，規模越大的大型企業相對來說更容易借入資金，規模越小的中小型企業融資更困難，杠桿率持續走低。綜合上述分析，假設2得以驗證。

（四）微觀效應分析

圖1 大型企業、中小型企業資產收益率同比變化率

圖2 國有企業與非國有企業資產收益率同比變化率

隨著認識不斷深化，當分析國有企業與非國有企業、大型企業與中小型企業杠桿率差異時，應當注意：以借款方式進行融資，當企業將所借資金投入到獲利能力強的項目或者領域，產生了與之相匹配的收益時，這種生產方式才可持續，一旦未能形成有效的投資收益，會使企業面臨巨大的還本付息壓力，從而面臨巨大的財務風險，而這種風險經過銀行等信貸部門的傳導，會對整個經濟體產生巨大的沖擊。前述分析中我們可以看出，大型企業、國有企業與中小型企業、非國有企業杠桿率之間呈現出分化趨勢，具體表現為大企業、國有企業杠桿率高企，中小企業和非國有企業一直存在加杠桿的困境。此外，通過對大型企業與中小型企業、國有企業與非國有企業資產收益率同比變化率趨勢圖（圖1、圖2），不難看出，大型企業、國有企業債務高企，而資產的獲利能力卻沒有得到相應的提高，中小型企業和非國有企業在市場競爭中處于弱勢地位，雖然有比較好的獲利能力，但是卻很難獲得資金的支持。

大型企業、國有企業與中小型企業、非國有企業的杠桿率、資產收益率之間呈現出來的逆趨勢揭示了我國企業部門資金存在錯配現象，資金大多流向了經濟效益低的企業部門，呈現出“高杠桿、低收益”的不正?，F象。具體表現為：一方面是大型國有企業債務高企，而資金的利用效率較低；另一方面是諸多盈利能力強的中小型非國有企業面臨融資難的問題，大型國企的高杠桿率沒有帶來相應的現金流量就變相導致了中小民企融資難的困境，從而形成了對中小民企的“擠出效應”，其更深層次的影響是資金錯配帶來的不可持續問題經過累積很容易引發系統性的金融風險。

基于上述分析，提出下列假設：

H3：由于融資約束的疊加效應，大型國有企業對中小民營企業存在明顯的信貸資金“擠出效應”。

表8 “擠出效應”的分位數回歸結果

為檢驗假設3，設立模型（3）：

其中，在加入交互項之后，若大型國企融資約束回歸系數β1顯著為正，中小民企融資約束回歸系數β1顯著為負，說明融資約束小的大型國企對融資約束大的中小型民企存在顯著的“擠出效應”。

由表8可知，大型國企各個分位點回歸結果在1%的顯著性水平下均為正，并且這種效應隨著分位點的擴大不斷減小，中小民企回歸結果在1%顯著性水平下均為負，并且回歸系數隨著分位數的擴大不斷加大，上述原因與前文分析相同。縱向來看，不同分位數點上，國有大型企業杠桿率系數與中小民營杠桿率系數的差值皆為正數，說明大型國企對中小民企存在明顯的擠出效應，但是隨著分位數點增加，二者系數之差逐漸縮小主要是由于大型國企回歸系數遞減，中小民企回歸系數遞增，二者趨勢相反，導致上述回歸結果的遞減。結合回歸系數的變化趨勢來看，規模越大的大型國企杠桿率提升幅度更大（25%分位數的回歸系數最大），規模越小的中小民企杠桿率下降的幅度更大（75%分位數的回歸系數下降最大），因此規模越大的國有企業對規模越小的中小民營企業的擠出效應更強。此外，通過對比25%分位數大型國企與50%分位數的大型國企對中小民企的擠出效應，同樣可以發現，25%分位數的大型國企比50%分位數的大型國企對中小民企的擠出效應更強，假設3得到驗證。

五、研究結論與政策啟示

當下我國企業杠桿率亟待解決的問題是結構性失衡，其最主要的體現就是企業杠桿存在結構性分化，一方面，國有企業債務占全部企業債務的60%，國有企業以及處于產業鏈上游的大型企業成為高杠桿的“典型代表”，另一方面，中小民營企業面臨著“融資難”“融資貴”的困境。融資約束的現實決定了不同企業具有差異化的投融資行為，以期實現市值的最大化。現有研究認識到企業融資約束的存在，但是目前還缺乏一個標準的理論分析框架來探討不同融資約束企業的最優投融資策略，并且缺乏分析不同融資約束條件下企業杠桿率分化的形成機制。

本文借鑒Almeida et al.和Han &Qiu模型，引入三期動態投融資決策模型，重點分析企業內生性融資約束異質性條件下企業的最優投融資策略，從企業融資約束異質性視角考察非金融企業杠桿率的差異，并基于2008—2017年度A股1033家上市非金融企業作為研究樣本，從企業所有制（國有企業和非國有企業）和企業規模（大型企業和中小型企業）兩個維度，通過分位數回歸的方法，實證檢驗不同融資約束條件下的企業杠桿率的差異性，結果結論有以下主要兩點：（1）融資約束較低的國有企業、大型企業杠桿率一直處于高位，融資約束較高的非國有企業、中小型企業杠桿率處于低位，并且資金在國企與非國企、大型企業和中小型企業之間錯配的現象直接造成非金融企業部門杠桿率的分化；（2）融資約束的疊加效應使得資金更多地流向融資約束較低的大型國有企業，大型國有企業對中小民企存在明顯的資金“擠出效應”效應，并且這種“擠出效應”具有顯著的規模效應，使得中小民企面臨更加“融資難”“融資貴”的尷尬處境。

本文政策建議如下：第一，完善金融市場，拓寬中小民企的融資渠道，完善不同層次的資本市場，加大對中小企業和民營企業的金融扶持力度，通過優化杠桿進行結構性調整，讓資金和資源更多地流向效益好、收益高的企業、行業和部門；第二，抓住時機，通過引入“競爭中性原則”的方式，破除政府兜底、預算軟約束，逐步弱化國有大型企業在金融市場中的優勢地位，確保不同市場主體具有公平競爭的融資環境；第三，在去杠桿過程中要防止“國進民退”的現象，防止國有企業擠占非國有企業和中小型企業的發展空間；第四，中小企業應當嚴格規范企業內部管理，健全財務管理制度，專注于主營業務，提高企業資金管理水平和資金使用效率，避免經營決策過程中的失誤、避免投資決策失誤、避免“鋪攤子”、隨意擴大經營范圍?？刂沏y行和房地產市場杠桿率，加強宏觀審慎管理。［31］此外，中小企業可主動加強與銀行的溝通聯系，定期向銀行提供企業的財務報表，提升企業的信用等級和企業形象，增強銀行等資金供應者的信心。

注釋：

①來源于《國家金融與發展實驗室論文》。

②由于投資收益的不確定性，假定C1是隨機變量，滿足均勻分布F=［C1C1］?R。

③采用Almeida et al.和Han &Qiu的定義，融資約束小的企業是指凡是能夠提升企業凈現值的投資項目均能以微小成本獲得外部融資；融資約束大企業是指企業受到資金約束限制，最優資金不能有效投資到正凈現值投資項目，從而導致企業沒有足夠信用獲得更多外部融資。