什么原因導致了信貸資源錯配？

延禹

【摘要】文章從微觀商業銀行行為選擇的角度探討信貸錯配產生的原因，發現信貸歧視會引發商業銀行的故意錯配行為，信息不對稱會引發商業銀行的無意識錯配行為。所有制歧視和規模歧視仍是引發信貸錯配的主要原因。在非國有企業和中小企業中，關系歧視對信貸錯配的促進作用更加顯著；在國有企業和大規模企業中，盈余管理是其相互間競爭信貸資源的重要手段。國家可考慮成立專門的中小企業發展銀行和企業成長性評定專家組緩解信貸錯配問題。

【關鍵詞】信貸錯配；信貸歧視；信息不對稱；銀行行為

【中圖分類號】 F27

一、引言

自2012年以來，我國的經濟增長速度逐年放緩，其重要原因是固定資產投資增速的下降和資源的錯誤配置。于澤等研究發現，導致固定資產投資增速下降的一個主要因素是信貸資源的錯誤配置，缺乏投資機會的企業獲得了大量的貸款，而有更多投資機會的企業往往面臨著融資約束的問題。信貸資源的錯誤配置，會降低我國整體經濟的全要素生產率，加大其與發達國家間的差距，對我國的經濟增長具有牽制作用?；诖?，本文試圖探討導致信貸資源錯誤配置的原因，為制定相應對策提供理論依據和實證支撐，緩解我國信貸資源錯誤配置的問題，助力經濟增長。

信貸資源錯配作為一個重要的金融問題，引起了許多學者的關注和研究。自Hsieh和Klenow研究發現資源（包括勞動和資本）在企業間的錯配導致中國和印度的全要素成產率低下后，Banerjee和Moll便試圖探索錯配的原因，他們發現金融市場的扭曲會帶來資源錯配問題。張佩和馬弘以我國的經驗證據表明，我國未實現利率市場化的金融系統造成了信貸錯配。于澤等證實了我國信貸錯配的存在，并認為我國特有的合意貸款規模管制機制是使得信貸資源配置被進一步扭曲的原因。宏觀層面上除了金融市場和金融體制的有效性外，也有學者發現經濟波動的增加會加重資源錯配現象。另一方面，政府干預和政策傾斜被認定為另一大類會導致資源錯配的原因。Guner et al.發現歐洲和日本限制大企業、扶持中小企業的政策造成了資源流向低生產率的中小企業的錯配。張敏等研究發現政治關聯對于信貸資源的配置效率存在負向作用——政治關聯企業更容易獲得長期貸款，但卻會引致非效率投資。李青原等證實了金融發展會促進中國地區實體經濟資本配置效率的提高，但政府干預對此有妨礙作用。此外，馬永強等檢驗了盈余管理與信貸資源配置間的作用，發現我國企業可以通過盈余管理獲得更多的銀行貸款；很多國內學者認為信貸歧視是導致我國金融資源錯配的重要原因。

總的來說，現有的研究多從宏觀金融體制、經濟波動、政府干預、政策傾斜等角度來分析產生信貸錯配的原因，微觀角度的探討也往往關注于個別方面。而本文以商業銀行的行為為出發點，試圖站在微觀的視角，盡可能全面地對造成我國信貸錯配的原因進行分析。本文選擇商業銀行行為的視角，是因為商業銀行作為信貸資源的配置者，它們的行為直接導致了“信貸錯配”的產生。站在微觀商業銀行行為的視角系統分析信貸資源錯配的原因，有助于深化我們對信貸錯配的認識，對于發現解決信貸錯配問題的著手點具有重大意義。

本文將銀行的信貸錯配行為分為兩類：一類是故意錯配行為，由信貸歧視引發；另一類是無意識錯配行為，由信息不對稱引發。同時，根據信貸資源配置的非效率狀態的定義，本文界定了兩類信貸錯配：第一類是低效率的企業獲得高水平的銀行貸款（第一類信貸錯配），第二類是高效率的企業獲得低水平的銀行貸款（第二類信貸錯配）。在此基礎上，本文采用滬深兩市A股上市公司2008年至2018年的數據為研究樣本，用企業獲得的銀行貸款與其效率之間的不匹配來衡量信貸錯配，探究信貸歧視和信息不對稱對信貸錯配的作用。本文的主要貢獻是：第一，從商業銀行行為的角度較為全面的解釋了信貸錯配產生的原因，豐富了從微觀角度解釋宏觀現象的研究，為改善信貸錯配問題提供了理論和實證依據；第二，將銀企關系定義為關系歧視納入信貸歧視中，豐富了關于信貸歧視的研究；第三，優化了關于信貸錯配的度量，對后續的研究具有借鑒意義；第四，探討了影響因素間的交互作用，發現在非國有企業和中小企業中，銀企關系對信貸錯配的促進作用更加顯著，而在國有企業和大規模企業中，盈余管理是其相互間競爭信貸資源的手段之一；最后，針對我國信貸錯配的現狀，提出了相應的政策建議，國家可考慮成立專門的非國有中小企業發展銀行以緩解信貸歧視，成立創新能力及成長性評定專家組緩解創新型企業與金融機構間的信息不對稱問題。

二、理論分析與研究假設

（一）信貸歧視與商業銀行的故意錯配行為

信貸歧視是信貸資源的非公平分配，易導致被歧視對象（如民營企業和中小企業）無法獲得貸款產生融資約束、浪費投資機會；而獲益對象獲得大量貸款卻無處投資。商業銀行主觀選擇的信貸歧視會引發信貸資源錯配，屬于故意錯配行為。

方軍雄研究發現，我國的民營企業面臨比較嚴重的信貸歧視問題。因為我國的商業銀行多為國有銀行，其信貸決策可受政府官員影響。銀行向國有企業貸款可能獲得政治利益，因此其有將更多的信貸資源配置給國有企業的傾向。地方政府也有強烈的動機要求國有商業銀行和政府控制的城商行增加對國有企業貸款以實現政績目標。此外，國有企業與銀行具有長期的信貸關系，因此具有較低的信息搜尋成本，另一方面，在預算軟約束下，一旦國有企業發生虧損，政府就會追加投資、增加貸款、減少稅收并提供財政補貼，因此國有企業破產風險低，銀行更愿意向國有企業放貸。在所有制歧視下，國有企業占有大量的信貸資源，與之對應的卻是匱乏的投資機會和低下的效率，第一類信貸錯配因此而發生。

除了所有制歧視外，學者們發現我國的另一個信貸歧視現象是規模歧視。一般情況下，大規模企業的可抵押品較小企業高，銀行為了規避風險，在放貸時更傾向于面向大規模企業。與所有制歧視類似，規模歧視導致信貸資源向大規模企業歸集，但大規模企業往往受到投資機會的約束，不能有效利用其所獲得的信貸資源。因此，規模歧視同樣會導致第一類信貸錯配的發生。

本文認為我國還存在第三種類型的信貸歧視——與政府或者銀行具有特殊關系的企業可以獲得更多的銀行貸款，本文稱之為“關系歧視”?，F有研究表明，具有政治關聯的企業更容易獲得銀行貸款，保持良好銀企關系的企業也更容易獲得銀行貸款。祝繼高發現企業可以通過持股銀行獲得關聯貸款而緩解融資約束。然而，郭牧炫和廖慧研究發現，雖然銀企關系能幫助民營企業獲得更多的銀行貸款緩解融資約束，但在建立銀企關系后企業的績效水平出現了顯著下滑。這從一定程度上說明特殊關系為企業帶來了更多的信貸資源，但關系型企業卻并未對該項資源進行有效的利用，資源出現了浪費。

根據信貸錯配指信貸資源配置的非效率狀態這一定義，本文將信貸錯配分為兩類，一類是低效率的企業獲得高水平的銀行貸款，稱為第一類信貸錯配；另一類是高效率的企業獲得低水平的銀行貸款，稱為第二類信貸錯配。

基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：在其他條件不變的情況下，信貸歧視（包括所有制歧視、規模歧視和關系歧視）會導致第一類信貸錯配。

（二）信息不對稱與商業銀行的無意識錯配行為

銀行為了規避信息不對稱引致的逆向選擇和道德風險問題，寧愿在較低的利率水平上拒絕一部分貸款申請，而不愿在高利率水平上滿足所有的貸款需求。信息不對稱所導致的信貸配給可能使具有良好成長性和高效率的企業無法獲得信貸支持，發生信貸資源錯配。另一方面，銀行在尋找客戶、評估貸款申請、監督貸款使用等時會產生成本費用，Bernanke和Gertler將之稱為信貸融通成本。由于信息不對稱的存在，不同企業的信貸融通成本也隨之不同。以高新科技企業為例，該類企業大多具有大量的無形資產，而對無形資產進行準確估價需要專業的知識或外聘專業團隊，要緩解這類信息不對稱必然會較普通企業產生更高的成本。而高新技術企業往往更具成長性和發展潛力，這就導致了高效率的企業獲得低水平銀行貸款的錯配現象出現。

企業故意操縱，采用虛假財務信息或利用盈余管理行為欺騙銀行以獲得銀行貸款，這類信息不對稱會導致低效率企業獲得高水平的銀行貸款，引發第一類信貸錯配。商業銀行在對客戶進行信用評級的過程中，會考察企業的資產負債率、流動比率、凈資產收益率、銷售利潤率等一系列財務指標。因此，企業有進行盈余管理或虛構財務報告的動機以達到相應的評級要求，獲得銀行貸款。已有學者研究發現，盈余管理行為能使企業獲得更多的銀行貸款，而我國的商業銀行無法識別企業的盈余管理行為。通過盈余管理獲得銀行貸款的企業往往自身不滿足獲得銀行貸款的條件，他們很可能存在虧損、高流動性風險等問題。低效益的企業通過不正當競爭占有了信貸資源，屬于第一類信貸錯配。

信息不對稱引發的信貸錯配不是銀行的主動選擇，因而屬于無意識錯配行為。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：在其他條件不變的情況下，導致劣質的企業無法被銀行識別的信息不對稱會導致第一類信貸資源錯配。

H3：在其他條件不變的情況下，導致優秀的企業無法被銀行識別的信息不對稱會導致第二類信貸資源錯配。

三、研究設計

（一）研究樣本與數據來源

本文以滬深兩市A股上市公司為研究對象，樣本區間為2008——2018年，所有數據來源于wind資訊和CSMAR數據庫。剔除金融業公司和數據缺失的樣本后，共得到32 568個觀測值。為控制極端值的影響，我們對連續變量在1%的水平上進行了縮尾處理。

（二）模型設定與變量定義

現有的相關研究中，張佩和馬弘用企業的投資效率來衡量信貸資源錯配，魯曉東用四大國有商業銀行占銀行總信貸的比重和國有商業銀行的存貸比來衡量金融錯配，其他關于金融錯配的衡量還包括全要素生產率損失或是企業的資金成本對平均成本的偏離度等。企業的投資效率必須結合企業信貸資源的獲得情況才能反映信貸錯配是否發生，而四大國有商業銀行占銀行總信貸的比重和全要素生產率損失等是在宏觀層面上對金融錯配進行衡量，企業的資金成本對平均成本的偏離度反映的是企業所有債權資本而不單單是信貸資源的配置情況，且該度量默認行業與行業間是不存在金融錯配的，錯配只發生在行業內。鑒于此，本文認為現有的衡量方法仍需改進，因此根據信貸錯配的定義，本文用企業獲得的銀行貸款與其效率間的不匹配來衡量信貸錯配。具體衡量方法如下：

如圖1所示，本文根據企業銀行貸款與期初總資產之比的大小分年份分行業將樣本分為高水平銀行貸款組和低水平銀行貸款組1，同時按照企業的效率將其分為高效率組和低效率組。參考前人的研究，我們用企業的成長性2來衡量企業的效率。同時屬于高水平銀行貸款組和低效率組的觀測值存在第一類信貸錯配，用CM1表示；同時屬于低水平銀行貸款組和高效率組的觀測值存在第二類信貸錯配，用CM2表示。

其中被解釋變量CM2i，t表示第二類信貸錯配，如果公司i第t年遭受了第二類信貸錯配，CM2取1，否則取零。本文認為高新技術企業、初創企業中的優秀企業更不容易被識別，因此與銀行間的信息不對稱更高，故采用這兩個變量衡量導致優秀的企業無法被銀行識別的信息不對稱。如果企業i在第t年為國家認證的高新技術企業，則High_techi，t取1，否則為零。Newi，t用以衡量企業是否為初創企業，如果公司i在第t年成立不超過5年則New取值為1，否則為零。

四、實證結果及其分析

（一）描述性統計和變量間相關系數

表1列報了主要變量的描述性統計和相互間的相關系數。在2008——2018年間的32 568個觀測值中，SOE、BC、High_tech和New的均值分別表明樣本中31.4%的企業屬于國有企業，11%的企業與銀行具有密切關系，50.6%的企業曾經獲得過高新技術企業認證，2.6%的企業屬于不超過5年的初創企業。國有性質（SOE）、企業規模（Size）、具有銀企關系（BC）和正向盈余管理（PEM）與第一類信貸錯配（CM1）顯著正相關，與第二類信貸錯配（CM2）顯著負相關，與預期一致；高新技術企業（High_tech）和初創企業（New）與第二類信貸錯配（CM2）顯著正相關，與第一類信貸錯配（CM1）顯著負相關，與預期一致。

（二）回歸結果分析

1.信貸歧視和信息不對稱對信貸錯配的直接作用檢驗

表2列示了logit回歸的結果，列（1）至列（6）分別以CM1、CM1（S）、CM1（L） 、CM2、CM2（S）、CM2（L）為因變量，其中CM1（S）、CM2（S）是采用短期借款度量的兩類信貸錯配；CM1（L）、CM2（L）是采用長期借款度量的兩類信貸錯配。列（1）至列（3）中，SOE和Size的系數均顯著為正，說明所有制歧視和規模歧視對第一類信貸錯配有正向作用；BC的結果同樣顯著為正，說明關系歧視對第一類信貸錯配有促進作用；PEM的系數均顯著為正，說明導致劣質企業無法被銀行識別的信息不對稱會導致第一類信貸錯配，正向盈余管理會導致低效率的企業獲得高水平的銀行貸款。假設H1和H2得到支撐。

表2列（4）至列（6）的結果顯示，High_tech和New的系數均顯著為正，表明導致優秀的企業無法被銀行識別的信息不對稱越嚴重越容易發生高效率企業獲得低額銀行貸款的情況。假設H3得到支撐。

2.信貸歧視和信息不對稱對信貸錯配的間接作用檢驗

信貸歧視使得信貸資源大量被國有、大規模和具有特殊關系的企業占有，即使是低效率的企業也能獲得高額的銀行貸款；與此同時，非國有、中小規模和不具有特殊關系的企業僅能獲得有限的信貸資源，高效率的企業也只能獲得低額的銀行貸款。資源的稀缺性反映出，信貸歧視在直接導致第一類信貸錯配的同時會間接導致第二類信貸錯配。

為了檢驗信貸歧視和信息不對稱對信貸錯配的間接作用，我們在模型（1）和模型（3）的基礎上分別添加了其他的影響因素，logit回歸結果如表3所示?？梢钥吹玫剑诹校?）至列（3）的回歸結果中，SOE、Size和PEM的系數與表2的結果類似，同樣顯著為正。High_tech和New的系數均顯著為負，說明第一類信貸錯配在非高新企業和非初創企業中存在更普遍，導致優秀企業無法被銀行識別的信息不對稱會間接導致第一類信貸錯配問題。

表3列（4）至列（6）分別以CM2、CM2（S）和CM2（L）為因變量，三個回歸中SOE、Size和PEM的系數均顯著為負，說明第二類信貸錯配現象在非國有或小規?；蚍钦蛴喙芾淼钠髽I中更為普遍，信貸資源大量被國有、大規模和進行盈余管理的企業占有，導致另一類企業僅能獲得有限的信貸資源，高效率的企業也只能獲得低額的銀行貸款，說明信貸歧視和導致劣質企業無法被銀行識別的信息不對稱會間接導致第二類信貸錯配。列（4）至列（6）中High_tech和New的系數均顯著為正，與表3中的結果類似，再次支撐了本文導致優秀的企業無法被銀行識別的信息不對稱會導致第二類信貸錯配的假設。

3.進一步討論

為了探討規模歧視及信息不對稱對信貸錯配的作用在國有和非國有企業之間是否存在顯著差異，即企業的所有制屬性對其他因素與信貸錯配之間的關系是否有調節作用，我們在原有模型的基礎上添加了SOE與Size、 BC、PEM、High_tech、New的交互項，檢驗結果如表4所示。其中，列（1）和列（2）匯報了以CM1為因變量的結果，列（3）和列（4）匯報了以CM2為因變量的結果。

可以看到，列（1）和列（2）中Size和BC的系數顯著為正，而SOE_Size和SOE_BC的系數顯著為負，說明相對于國有企業，在非國有企業中，規模歧視和關系歧視對信貸錯配的促進作用更加顯著。PEM和SOE_ PEM的系數均顯著為正，說明在國有企業中，劣質企業無法被銀行識別的現象更普遍，由此導致更顯著的信貸錯配問題。列（3）和列（4）中，High_tech和New的系數顯著為正，而SOE_Htech在列（3）中顯著為負，SOE_New在列（4）中顯著為正，說明高新技術企業更易出現第二類信貸錯配的現象在非國有企業中更普遍，而不超過5年的初創企業更易出現第二類信貸錯配的現象在國有企業中更普遍。

為了探討企業規模對其他因素與信貸錯配之間的關系是否存在調節作用，我們在原有模型的基礎上添加了Size與SOE、BC、PEM、High_tech、New的交互項（檢驗結果數據表略）。檢驗結果表明，Size的調節作用和SOE的調節作用類似。相對于大規模企業，在小規模企業中，所有制歧視和關系歧視對信貸錯配的促進作用更加顯著。在大規模企業中，劣質企業無法被銀行識別的現象更普遍，由此導致更顯著的信貸錯配問題。高新技術企業更易出現第二類信貸錯配的現象在小規模企業中更普遍，而不超過5年的初創企業更易出現第二類信貸錯配的現象在大規模企業中更普遍。

（三）穩健性檢驗

本文用總資產增長率、凈利潤增長率和托賓Q值重新度量企業效率，重復前文回歸，結果與前文一致。

本文采用了如下兩種方法來排除企業自身較低的融資需求使其保持較低的貸款水平對實證結果帶來的影響：一是在總樣本中剔除零杠桿企業，二是在總樣本中剔除外部融資需求低的企業。

參考前人研究，本文將零杠桿企業定義為短期借款和長期借款合計為零的企業。原樣本中共有5759個觀測值屬于零杠桿企業，將其剔除后重新計算CM1、CM2并進行回歸分析，研究結果與前文一致。

此外，本文用企業的總資產增長率與可持續增長率之差作為衡量企業外部融資需求的指標。其中，可持續增長率=（留存利潤率×ROE）/（1-留存利潤率×ROE）。在原樣本的基礎上分別剔除了外部融資需求小于等于零的觀測值（15 622個）和外部融資需求小于分年度中位數的觀測值（16 281個）后，根據子樣本計算CM1、CM2重復前文的回歸分析，結果與前文一致。

五、結論

本文基于信貸資源錯誤配置導致我國固定資產投資增速下降、全要素生產率下降牽制我國經濟增長的宏觀背景，試圖從微觀商業銀行行為選擇的角度較為全面的探討信貸錯配產生的原因。根據信貸錯配的定義，本文將其分為低效率的企業獲得高水平的銀行貸款（第一類信貸錯配）和高效率企業獲得低水平銀行貸款（第二類信貸錯配）兩類，采用滬深兩市A股上市公司2008——2018年的數據進行實證分析。研究結果發現，信貸歧視會引發商業銀行的故意錯配行為，所有制歧視、規模歧視和關系歧視會直接導致第一類信貸錯配、間接導致第二類信貸錯配；信息不對稱會引發商業銀行的無意識錯配行為，導致優秀企業不能被銀行識別的信息不對稱會直接導致第二類信貸錯配、間接導致第一類信貸錯配，而導致劣質企業不能被銀行識別的信息不對稱會直接導致第一類信貸錯配、間接導致第二類信貸錯配。此外，在非國有企業和中小企業中，關系歧視對第一類信貸錯配的促進作用更加顯著，這說明銀企關系是為了應對商業銀行的所有制歧視和規模歧視而產生的，非國有中小企業為了能夠從有限的信貸資源中“分得一杯羹”，通過建立銀企關系來獲得更多的銀行貸款。而在國有企業和大規模企業中，存在更多由正向盈余管理引起的第一類信貸錯配，這說明在國有企業和大規模企業相互之間的資源競爭中，正向盈余管理是其獲得更多銀行貸款的手段之一。

為了緩解信貸錯配的問題，在宏觀方面，應進一步推進我國的市場化進度，讓金融市場自身的有效性來對信貸資源進行合理配置。在應對所有制歧視和規模歧視上，國家可以控制商業銀行將信貸資源在國有大規模企業和非國有中小企業間的分配比例，或考慮成立專門的非國有中小企業發展銀行，專門面向優質的非國有中小企業發放貸款，扶持它們的發展，抑制商業銀行的故意錯配現象。針對商業銀行的無意識錯配行為，國家可成立專門的創新能力及成長性評定專家組。類似于會計師事務所對公司開展的審計業務，創新能力及成長性評定專家組可對我國企業的創新能力進行專業的評定，國家可根據評定結果對企業進行幫扶，商業銀行也可根據評定結果對企業發放貸款?！秶抑虚L期科學和技術發展規劃綱要（2006—2020年）》已明確提出，2020年我國要進入創新型國家行列，越來越多的高新技術企業將會誕生。成立專家評定小組將緩解商業銀行與企業間的信息不對稱問題，幫助高成長性企業獲得信貸資源，進而優化信貸資源配置。企業自身也可以通過釋放正向信號的方式緩解其與商業銀行間的信息不對稱問題，為自己爭取更多的信貸資源，例如積極主動的配合商業銀行的信用評級、授信調查等，降低商業銀行的信貸融通成本。

主要參考文獻：

[1]趙堅.中國經濟增速下降的原因與應對選擇[J].北京交通大學學報（社會科學版），2016，（02）：15-27.

[2]于澤，陸怡舟，王聞達.貨幣政策執行模式、金融錯配與我國企業投資約束[J].管理世界，2015，（09）：52-64.

[3]魯曉東.金融資源錯配阻礙了中國的經濟增長嗎[J].金融研究，2008，（04）：55-68.

[4]Hsieh C. & Klenow P. J. Misallocation and Manufacturing TFP in China and India[J]. Quarterly Journal of Economics， 2009， 124（4）， pp.1403-1438.

[5]Banerjee A. V. & Moll B. Why Does Misallocation Persist [J]. American Economic Journal： Macroeconomics， 2010， 2（1）， pp.189-206.

[6]張佩，馬弘.借貸約束與資源錯配——來自中國的經驗證據[J].清華大學學報（自然科學版），2012，（09）：1303-1308.

[7]楊光，孫浦陽，龔剛.經濟波動、成本約束與資源配置[J].經濟研究，2015，（02）：47-60.

[8]Guner N.， Ventura G.， Xu Y. Macroeconomic Implications of Size-dependent Policies[J]. Review of Economic Dynamics， 2008， 11（4）， pp.721-744.

[9]張敏，張勝，王成方，申慧慧.政治關聯與信貸資源配置效率——來自我國民營上市公司的經驗證據[J].管理世界，2010，（11）：143-153.

[10]李青原，李江冰，江春，Kevin X. D. Huang.金融發展與地區實體經濟資本配置效率——來自省級工業行業數據的證據[J].經濟學（季刊），2013，（2）：527-548.

[11]馬永強，賴黎，曾建光.盈余管理方式與信貸資源配置[J].會計研究，2014，（12）：39-45.

[12]靳來群.所有制歧視所致金融資源錯配程度分析[J].經濟學動態，2015，（06）：36-44.

[13]徐思遠，洪占卿.信貸歧視下的金融發展與效率拖累[J].金融研究，2016，（05）：51-64.

[14]Wei X.， Chen Y.， Zhou M.， Zhou Y. SOE Preference and Credit Misallocation： A Model and Some Evidence from China[J]. Economics Letters， 2016， 138， pp.38-41.

[15]方軍雄.所有制、制度環境與信貸資金配置[J].經濟研究，2007，（12）：82-92.

[16]Brandt L. & Li H. Bank Discrimination in Transition Economies： Ideology， Information， or Incentives [J]. Journal of Comparative Economics， 2003， 31（3）， pp.387-413.

[17]Kornai J. Resource-Constrained Versus DemandConstrained Systems[J]. Econometrica， 1979， 47（4）， pp.801-819.

[18]劉小玄.中國工業企業的所有制結構對效率差異的影響——1995年全國工業企業普查數據的實證分析[J].經濟研究，2000，（02）：17-25.

[19]張捷，王霄.中小企業金融成長周期與融資結構變化[J].世界經濟，2002，（09）：63-70.

[20]Claessens S.， Feijen E.， Laeven L. Political Connections and Preferential Access to Finance： The Role of Campaign Contributions[J]. Journal of Financial Economics， 2008， 88，（3）， pp.554-580.

[21]余明桂，潘紅波.政治關系、制度環境與民營企業銀行貸款[J].管理世界，2008，（08）：9-21.

[22]何韌，劉兵勇，王婧婧.銀企關系、制度環境與中小微企業信貸可得性[J].金融研究，2012，（11）：103-115.

[23]祝繼高.銀行與企業交叉持股的理論與依據——基于國際比較的研究[J].國際金融研究，2012，（02）：58-68.

[24]郭牧炫，廖慧.民營企業參股銀行的動機與效果研究——以上市民營企業為例[J].經濟評論，2013，（02）：85-92.

[25]Stiglitz J. E. & Weiss A. Credit Rationing in Markets with Imperfect Information[J]. The American Economic Review， 1981， 71（3）， pp.393-410.

[26]Bernanke B. S. & Gertler M. Inside the Black Box： the Credit Channel and Monetary Policy Transmission[J]. Journal of Economic Perspective， 1995， 4， pp.43-56.

[27]陸正飛，祝繼高，孫便霞.盈余管理、會計信息與銀行債務契約[J].管理世界，2008，（03）：152-158.

[28]邵挺.金融錯配、所有制結構與資本回報率：來自1999～2007年我國工業企業的研究，[J].金融研究，2010（09）：51-68.

[29]周煜皓，張盛勇.金融錯配、資產專用性與資本結構[J].會計研究，2014，（08）：75-80.

[30]Dechow P. M.， Sloan R. G.， Sweeney A. P. Detecting Earnings Management[J]. The Accounting Review， 1995， 70（2）， pp.193-225.