融資約束對中小企業經營績效的影響

喬正陽

[提要] 選取2016～2018年持續上市的588家中小板企業作為研究對象，探究融資約束對中小企業經營績效的影響。研究結果表明：融資約束對中小企業經營績效有顯著的不利影響;中小企業提升企業規模、改善資本結構以及提高盈利能力能夠顯著改善企業所受融資約束情況，從而提升企業經營績效。

關鍵詞：融資約束;經營績效;Logit回歸;多元線性回歸

中圖分類號：F270.5 文獻標識碼：A

收錄日期：2019年12月26日

一、引言

目前，融資難、融資貴已成為制約我國中小企業發展的重要因素之一，融資約束是這一現象的主要體現。融資約束是由于資本市場中存在代理成本、信息不對稱等問題，導致外部融資成本高于內部融資成本的現象。融資約束的存在，使得企業難以實現最優資本結構，進而可能影響企業的經營管理。因此，本文探究融資約束對經營績效的影響，并根據實證研究結果，為中小企業提出緩解融資約束、提高經營績效的有效措施。

二、文獻綜述

目前，國內外學者主要使用模型法和指數法衡量融資約束。模型法主要包含投資—現金流敏感性和現金—現金流敏感性。投資—現金流敏感性最早由Fazzari、Hubbard和Petersen（1988）提出，并指出，融資約束與投資—現金流敏感性呈顯著的正相關關系。Walid Mansour（2014）、劉志遠等（2010）等學者均使用投資—現金流敏感性衡量企業融資約束程度。然而，連玉君、程建（2007），曾愛民、魏志華（2013）通過實證研究發現，融資約束并不是引起投資—現金流敏感性變化的唯一因素，因此使用投資—現金流敏感性衡量融資約束并不適當。

現金—現金流敏感性，Kaplan和Zingales（1997）認為，當企業面臨較高融資約束時，會提高現金持有量以保證內源資本的充足性，因此，現金—現金流敏感性與企業經營績效呈顯著的正相關關系。Almeida、Campello和Weisbach（2004）通過實證研究表明，現金—現金流敏感性與融資約束成正相關關系，并且更適合用于評價融資約束。而Moye（2004）指出，當外部融資環境寬松時，使用現金—現金流敏感性指標衡量融資約束，可能會放大企業所受融資約束程度。由此可見，學術界對模型法的適用性存在一定的爭議。

指數法主要包含KZ指數、WW指數和SA指數。KZ指數由Kaplan和Zingales（1997）提出，其結合企業財務指標、信用等級等變量將公司分類，使用有序邏輯回歸構建融資約束指數。但這一指標受到了部分學者的質疑，Whited & Wu（2006）指出，KZ指數的融資約束衡量結果存在眾多與事實相反的情形。WW指數由Whited & Wu（2006）提出，利用GMM法估計歐拉投資等式，使用估計系數構造WW指數。WW指數剔除了KZ指數中的托賓Q值，提升了精確度。但是，鞠曉生等人（2013）指出WW指數包含了大量的財務變量和金融變量，存在嚴重的內生性。Hadlock & Pierce（2010）僅使用企業年齡和企業規模兩個變量構建SA指數，雖然克服了WW指數的內生性問題，但是該指數僅包含兩個變量，其衡量融資約束的準確性受到了學者們的質疑。

綜上所述，國內外學者對融資約束程度的衡量標準沒有形成統一的認識，模型法主要從企業的投資管理和現金管理角度出發，指標法主要通過財務指標構建融資約束指標。本文認為由于選取的研究樣本以及樣本外部資本市場的差異性，照搬現有的衡量指標并不能做到完全準確可行。因此，本文在利用前人研究方法的基礎上，針對所選取的樣本企業，重新構建融資約束指標，以確保研究結果的準確性。

三、樣本數據的選擇與指標的建立

（一）數據選擇。選取2016～2018年持續上市的588家中小板企業，探究融資約束對中小板企業經營績效的影響。本文使用CSMAR數據庫，通過winsorize法對1%分位和99%分位的數據進行縮尾處理，消除極端數據對研究結果的影響。

（二）構建融資指標。為防止使用單一財務指標進行融資約束分組導致的偏差，本文使用營運資金和流動比率進行融資約束預分組;借鑒連玉君（2010）、林莉（2014）的處理方法，本文以預分組指標33%，66%分位作為臨界點，以年度為單位，將企業劃分為高融資約束組、融資約束不確定組、低融資約束組。

本文選取營運資金和流動比率作為融資約束預分組指標。營運資金，反映企業的償債能力，當營運資金小于零，表明企業使用流動負債負擔部分長期資產，不穩定性強，償債能力差;當營運資金大于零，長期資本大于長期資產，超出部分用于流動資產，不穩定性弱，償債能力強。流動比率，反映企業資產的流動性，流動比率越高，企業資產流動性越快，變現能力越強;反之，流動比率越低，企業資產流動性越慢，變現能力越差。由于本文選取中小企業作為研究對象，企業規模有限，因此外部資金提供者更加關注企業資產的流動性。

將營運資金由大到小排序，前33%分位劃分為低風險組;后66%分位劃分為高風險組;將流動比率由小到大排序，前33%分位劃分為高風險組;后66%分位劃分為低風險組;兩次分組均被劃分為高風險組的企業，劃分為高融資約束組;兩次分組均被劃分為低風險組的企業，劃分為低融資約束組;剩余企業劃分為融資約束不確定組。

（三）變量選取

1、指標變量及定義。（表1）

2、Mann-Whiteney U檢驗。經Shapiro檢驗，本文數據分布偏態，不符合正態分布。因此，使用Mann-Whiteney U檢驗，經檢驗，本文所選取的變量能夠準確區分融資約束組。

3、LOGIT回歸與邊際效應。（表2）從表2可以看出，資產負債率變化，融資約束發生的可能性增加;息稅前利潤比重變化，融資約束發生的可能性減少;企業規模變化，融資約束發生的可能性減少;營業周期變化，融資約束發生的可能性減少。根據回歸結果，融資約束指數構建如下：

Ln

=119.941+0.84×AL-0.413×EBITit-6.354×Sizeit-0.73×BCit

使用邊際效應進一步解釋各個變量對融資約束指數的影響程度，資產負債率與融資約束指數呈顯著的正相關關系，資產負債率每上升一個單位，融資約束指數將升上0.84個單位;息稅前利潤比重、企業規模和營業周期與融資約束指數呈負相關關系，息稅前利潤比重每上升一個單位，融資約束指數下降0.413個單位，企業規模每上升一個單位，融資約束指數下降6.354個單位，營業周期每上升一個單位，融資約束指數下降0.73個單位。綜上所述，提升企業規模能夠有效緩解中小企業融資約束情況，并且改善企業資本結構、提升盈利能力、適當延長營業周期對緩解中小企業融資融資約束也有一定的幫助。

四、融資約束對經營績效的影響

使用本文構建的融資約束指數FC衡量企業融資約束程度，利用總資產凈利率衡量企業經營績效，通過多元線性回歸研究融資約束對企業經營績效的影響。

（一）變量選取及模型設定

1、變量選取及定義。（表3）

2、建立模型

ROAit=c+α1FCit+α2Sizeit+α3LDit+α4OMit+α5PGit+α6CGit+∑Year+ε

（二）描述性統計與多元線性回歸。從表4可知，調整R2為0.572，表明本模型準確性較高。融資約束指數系數為-2.362，P值為0.000，在1%的水平下顯著，表明融資約束與企業經營績效呈顯著的負相關關系，融資約束指數每增加一個單位，企業經營績效將下降2.3624個單位，即融資約束越嚴重，企業經營績效越差。（表4）

企業規模系數為5.576，P值為0.000，在1%的水平下顯著，表明企業規模與企業經營績效呈顯著的正相關關系。長期資本負債率系數為-0.218，P值為0.000，在1%的水平下顯著，表明長期資本負債率與企業經營績效呈顯著的負相關關系。營業毛利率系數為0.167，P值為0.000，在1%的水平下顯著，表明營業毛利率與企業經營績效呈顯著的正相關關系。利潤增長率系數為0.001，P值為0.000，在1%的水平下顯著，表明利潤增長率與企業經營績效呈顯著的正相關關系?？沙掷m增長率系數為0.392，P值為0.000，在1%的水平下顯著，表明可持續增長率與企業經營績效呈顯著的正相關關系。

五、幾點建議

本文對中小企業緩解融資約束，提升企業經營績效提出以下建議：

（一）提升企業規模。根據研究結果可知，中小企業提升企業規模不僅可以有效降低企業融資約束情況，還可以有效提高企業經營績效。與大型企業相比，對中小企業而言，最明顯的區別是“規模”，當企業規模提升，企業的經營穩定性、償債能力以及業務范圍都將得到有效提高，因此對緩解融資約束，提升企業經營績效具有重要意義。

（二）注重資本結構優化。本文分別使用資產負債率和長期資本負債率衡量企業資本結構，根據研究結果可知，債務資本在企業總資本中占比越高，企業融資約束狀況越嚴重，經營績效越差，因此中小企業應當適當調整負債比率，降低負債在資本結構中的占比，增加權益資本，有利于緩解融資約束，提升企業經營績效。

（三）提高盈利能力，適當延長營業周期。延長營業周期，有利于提升產品單位利潤，提高盈利能力，增加經營現金流凈額，提升企業自身現金儲備量，提高內部可融資額，從而降低外部融資約束的影響，提升企業經營績效。

主要參考文獻：

[1]FazzariS.，G.Hubbard and B.Petersen.Financing Constraints and Corporate Investment[J].Brooking Papers of Economic Activities，1988（1）.

[2]Walid Mansour.Information asymmetry and financing constraints in GCC[J].The Journal of Economic Asymmetries，2014.11.

[3]劉志遠，張西征.投資/現金流敏感性能反映公司融資約束嗎——基于外部融資環境的研究[J].經濟管理，2010.32（5）.

[4]連玉君，程建.投資-現金流敏感性：融資約束還是代理成本[J].財經研究，2007（2）.

[5]曾愛民，魏志華.融資約束、財務柔性與企業投資—現金流敏感性—理論分析及來自中國上市公司的經驗證據[J].財經研究，2013.39（11）.

[6]Moyen N.Investment-Cash Flow Sensitives：Constrained versus Unconstrained Firms，Journal of Finance，2004.59（5）.

[7]鞠曉生，盧荻，虞義華.融資約束、營運資本管理與企業創新可持續性[J].經濟研究，2013.48（1）.