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保理業(yè)務(wù)發(fā)展的影響因素研究

2020-05-19 12:09:50楊婷婷畢馨月
現(xiàn)代營銷·理論 2020年5期
關(guān)鍵詞:影響因素

楊婷婷?畢馨月

摘要:本文利用41個國家地區(qū)保理業(yè)務(wù)及相關(guān)數(shù)據(jù)對保理行業(yè)發(fā)展的影響因素進行實證分析。研究表明,法律環(huán)境對不同經(jīng)濟水平的國家和地區(qū)保理業(yè)務(wù)影響不一,信用信息系統(tǒng)和信貸融資水平則對一國的保理行業(yè)有正向影響。

關(guān)鍵詞:保理;面板數(shù)據(jù);影響因素

一、保理業(yè)務(wù)影響因素的理論分析

(一)法律環(huán)境

一個國家的法律環(huán)境可能在確定保理這種融資方式的決策中發(fā)揮關(guān)鍵作用。Klapper(2005)研究時發(fā)現(xiàn),在一些國家中良好的法律環(huán)境有助于保理行業(yè)發(fā)展,但有的國家,在低效的法律環(huán)境中,保理業(yè)務(wù)仍可以較好地發(fā)展。

(二)信用信息系統(tǒng)

信用信息系統(tǒng)在保理決策等方面起著重要作用。D0(2018)認(rèn)為信用信息系統(tǒng)可以收集和記錄借款人信用情況,保理商可以通過信用信息系統(tǒng)對應(yīng)收賬款債務(wù)人與債權(quán)人的信用信息進行風(fēng)險評估以進行保理決策。Gines(2014)認(rèn)為保理業(yè)務(wù)需要完善的信息系統(tǒng)來降低違約支付的風(fēng)險。

(三)信貸融資水平

保理己成為一種替代傳統(tǒng)信貸的融資方式,信貸規(guī)模收緊,對保理業(yè)務(wù)可能存在一定影響。Klapper(2005)研究發(fā)現(xiàn),信貸融資水平(信貸量/GDP)越高,保理業(yè)務(wù)水平(保理業(yè)務(wù)量/GDP)越高。

二、研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

相關(guān)數(shù)據(jù)來源于國際保理聯(lián)合會(FCI)、世界銀行,2004-2017年期間可獲取完整數(shù)據(jù)的國家和地區(qū)有41個國家和地區(qū),包括27個發(fā)達國家地區(qū)、14個發(fā)展中國家地區(qū)。

(二)變量定義

1.保理深度指數(shù)。以保理業(yè)務(wù)量/CDP表示保理深度指數(shù),用來衡量保理行業(yè)發(fā)展水平。保理深度指數(shù)用FG表示,F(xiàn)為保理業(yè)務(wù)總量,GDP為國內(nèi)生產(chǎn)總值,計算公式為:

FG=F/GDP

2.法律環(huán)境指數(shù)。以法律權(quán)利力度指數(shù)來衡量一個國家法律環(huán)境。因法律權(quán)利力度指數(shù)在2004至2013年的范圍是0-10,2014年以來擴展至0-12,為了數(shù)據(jù)的可比性,我們將法律環(huán)境指數(shù)定義為:

LC=LR/R

LR為法律權(quán)利力度指數(shù),R為法律權(quán)利力度指數(shù)范圍。

3.信用信息指數(shù)。以征信信用深度指數(shù)來衡量信用信息系統(tǒng)完善程度。因征信信用深度指數(shù)在2004至2013年的范圍是0-6,2014年以來擴展至0-8,為了數(shù)據(jù)的可比性,我們將信用信息指數(shù)定義為:

IS=CI/I

其中CI為征信信用深度指數(shù),I為征信信用深度指數(shù)范圍。

4.信貸融資指數(shù)。以信貸融資規(guī)模占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率表示信貸融資指數(shù),用來衡量一個國家或地區(qū)的信貸融資水平,計算公式為:

CF=CT/GDP

其中,信貸融資指數(shù)用CF表示,CT為凈國內(nèi)信貸,GDP為國內(nèi)生產(chǎn)總值。

(三)實證模型

本文研究國家保理業(yè)發(fā)展的影響因素,因此,構(gòu)建了以下面板模型:

其中,F(xiàn)G代表保理深度指數(shù),Lc、IS、CF分別代表法律環(huán)境指數(shù)、信用信息指數(shù)、信貸融資指數(shù)。τi為時間虛擬變量,vi為未觀測到的特定效應(yīng),ui,t為隨機擾動項,且假設(shè)E(vi)=E(ui,t)=E(vi*ui,t)=0。

四、實證結(jié)果

(一)相關(guān)性檢驗

采用皮爾遜檢驗對所有自變量進行相關(guān)性檢驗,自變量相關(guān)性系數(shù)的絕對值均在0.2以下,不存在嚴(yán)重的相關(guān)性問題。

(二)模型選擇

采用最小二乘法回歸模型、固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型對進行初步估計,固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型要好于普通最小二乘回歸模型,根據(jù)豪斯曼檢驗結(jié)果,選擇隨機效應(yīng)模型。

(三)發(fā)達國家或地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析

對27個發(fā)達國家或地區(qū)的2004年至2017年度的保理及相關(guān)指標(biāo)面板數(shù)據(jù)進行分析,通過豪斯曼檢驗的結(jié)果,模型選擇隨機效應(yīng)模型,分析結(jié)果如下:

(1)法律環(huán)境

變量法律環(huán)境指數(shù)(LC)的估計系數(shù)為-0.0564,P值為0,通過了1%的顯著性檢驗,表明發(fā)達國家或地區(qū)的法律環(huán)境與保理行業(yè)發(fā)展水平負(fù)相關(guān)。

(2)信用信息系統(tǒng)

信用信息指數(shù)(IS)的估計系數(shù)為0.0413,P值為0.003,通過了1%的顯著性檢驗,表明發(fā)達國家或地區(qū)的信用信息系統(tǒng)的完善程度與保理行業(yè)發(fā)展水平正相關(guān)。

(3)信貸融資水平

信貸融資指數(shù)(CF)的估計系數(shù)為0.0364,P值為0,通過了1%的顯著性檢驗,表明發(fā)達國家或地區(qū)的信貸融資水平與保理行業(yè)發(fā)展水平正相關(guān)。

(四)發(fā)展中國家或地區(qū)的面板數(shù)據(jù)分析

(1)法律環(huán)境

變量法律環(huán)境指數(shù)(LC)的估計系數(shù)為0.0163,P值為0.001,通過了1%的顯著性檢驗,表明發(fā)達國家或地區(qū)的法律環(huán)境與保理行業(yè)發(fā)展水平正相關(guān)。

(2)信用信息系統(tǒng)

信用信息指數(shù)(IS)的估計系數(shù)為0.0178,P值為0,通過了1%的顯著性檢驗,表明發(fā)達國家或地區(qū)的信用信息系統(tǒng)的完善程度與保理行業(yè)發(fā)展水平正相關(guān)。

(3)信貸融資水平

信貸融資指數(shù)(CF)的估計系數(shù)為0.0198,P值為0,通過了1%的顯著性檢驗,表明發(fā)達國家或地區(qū)的信貸融資水平與保理行業(yè)發(fā)展水平正相關(guān)。

五、研究結(jié)論

結(jié)果表明,影響一個國家或地區(qū)保理行業(yè)發(fā)展水平的因素有法律環(huán)境、信用信息系統(tǒng)的完善程度和信貸融資水平。信用信息系統(tǒng)越完善、信貸融資水平越高,越能促進保理行業(yè)發(fā)展。法律和司法環(huán)境因素對不同國家或地區(qū)的保理業(yè)務(wù)發(fā)展則存在不同的影響,就發(fā)達國家而言,債權(quán)保護力度越完善,抑制保理行業(yè)發(fā)展;對發(fā)展中國家或地區(qū)而言,債權(quán)保護力度越完善,促進保理行業(yè)發(fā)展。

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