浙江民營(yíng)企業(yè)民間借貸傾向的影響因素分析

戴瑞姣

[摘 要]民間借貸是民營(yíng)企業(yè)得到金融支持的重要渠道，文章對(duì)寧波市民營(yíng)企業(yè)進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查，分析了影響民營(yíng)企業(yè)民間借貸傾向的14個(gè)因素。通過(guò)建立Logistic模型，得出對(duì)寧波民營(yíng)企業(yè)民間借貸傾向起抑制作用的主要是企業(yè)總負(fù)債比例和企業(yè)商業(yè)信用狀況;而當(dāng)前資金短缺狀況和外部信用擔(dān)保更多促進(jìn)了民營(yíng)企業(yè)進(jìn)行民間借貸的傾向。

[關(guān)鍵詞]民營(yíng)企業(yè);民間借貸;Logistic模型

[中圖分類(lèi)號(hào)]F830.5

1 引 言

習(xí)近平主席在民營(yíng)經(jīng)濟(jì)座談會(huì)上指出，改革開(kāi)放40年來(lái)，民營(yíng)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)了50%以上的稅收，60%以上的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值，70%以上的技術(shù)創(chuàng)新成果，80%以上的城鎮(zhèn)勞動(dòng)就業(yè)，90%以上的企業(yè)數(shù)量。

浙江是民營(yíng)經(jīng)濟(jì)大省，2018年中國(guó)民營(yíng)企業(yè)500強(qiáng)中，浙江上榜企業(yè)有93家，營(yíng)業(yè)收入占全國(guó)收入總和的15%，位列第一。寧波市的民營(yíng)經(jīng)濟(jì)格外活躍，民間借貸的歷史悠久，長(zhǎng)期以來(lái)，民間借貸在寧波民營(yíng)企業(yè)融資結(jié)構(gòu)中比例較高，因此，本文以寧波作為樣本，運(yùn)用問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)，建立Logistic模型實(shí)證分析影響民營(yíng)企業(yè)民間借貸傾向的因素。

2? 數(shù)據(jù)來(lái)源和基本分析

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本次調(diào)查以寧波民營(yíng)企業(yè)為調(diào)查對(duì)象，共發(fā)放問(wèn)卷500份，回收469份，回收率93.8%，其中有效問(wèn)卷431份，有效率86.2%，為保證調(diào)查結(jié)果的可靠性，調(diào)查組對(duì)寧波多個(gè)縣區(qū)分別進(jìn)行了隨機(jī)調(diào)查。

2.2 基本分析

在431份有效問(wèn)卷中，2家為上市公司，429家非上市公司，調(diào)查對(duì)象行業(yè)廣泛，涉及工業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、農(nóng)、林、牧、漁業(yè)，建筑業(yè)、醫(yī)藥衛(wèi)生業(yè)、信息產(chǎn)業(yè)、郵政業(yè)、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)、貿(mào)易出口業(yè)及其他等。

3? 變量選取與模型估計(jì)

3.1? 變量選取

我們根據(jù)前人研究成果并結(jié)合訪談報(bào)告和問(wèn)卷預(yù)發(fā)放總結(jié)出14個(gè)影響民營(yíng)企業(yè)民間借貸傾向的因素。表1為變量說(shuō)明。

3.2? 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析

（1）描述性統(tǒng)計(jì)。各變量的描述性統(tǒng)計(jì)情況如表2所示。

表2結(jié)果顯示，①影響寧波民營(yíng)企業(yè)民間借貸傾向的各因素得分均值主要集中在2.5～3.5。②在是否傾向于進(jìn)行民間借貸上，態(tài)度較為確定的369家民營(yíng)企業(yè)的均值為0.68，略高于中位數(shù)0.5，即民營(yíng)企業(yè)對(duì)于進(jìn)行民間借貸的態(tài)度還是較為正面的。③各因素之間得分的標(biāo)準(zhǔn)差集中在1左右，即各個(gè)數(shù)據(jù)值偏離均值的程度較小，離散程度較小，較為穩(wěn)定。

3.3 模型估計(jì)

首先利用SPSS軟件的隨機(jī)選擇功能選取75%的樣本（即323個(gè)樣本）用于估計(jì)Logistic函數(shù)，即訓(xùn)練樣本;其余部分則用于檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷呐袆e精度，即預(yù)測(cè)樣本（108個(gè)樣本）。

在Logistic模型分析中，需要假定自變量間不存在高度自相關(guān)，只有這樣，才能進(jìn)行Logistic回歸估計(jì)。因此，我們對(duì)14個(gè)自變量進(jìn)行相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)14個(gè)變量?jī)蓛芍g相關(guān)性無(wú)一超過(guò)0.7，即不存在高度相關(guān)，因此，可以進(jìn)行Logistic回歸估計(jì)。模型估計(jì)的初步結(jié)果如表4所示。

4 結(jié) 論

模型估計(jì)結(jié)果表明：?jiǎn)T工規(guī)模、自有資金的融資滿足度評(píng)價(jià)、年均利潤(rùn)、利率評(píng)價(jià)、銀行貸款滿足度評(píng)價(jià)、企業(yè)總負(fù)債比例及商業(yè)信用狀況這些因素每增長(zhǎng)1個(gè)單位，民營(yíng)企業(yè)傾向于進(jìn)行民間借貸的概率分別減少0.109%、0.684%、1.974%、2.477%、5.654%、18.559%和20.973%;而當(dāng)前資金緊缺情況、外部信用擔(dān)保、內(nèi)部融資風(fēng)險(xiǎn)管理、對(duì)經(jīng)營(yíng)狀況與現(xiàn)金流預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)每增長(zhǎng) 1個(gè)單位，民營(yíng)企業(yè)傾向于進(jìn)行民間借貸的概率分別增加14.080%、13.538%、10.913%和5.492%。此外，民間借貸法律完善度評(píng)價(jià)、正規(guī)金融門(mén)檻評(píng)價(jià)、企業(yè)信用評(píng)級(jí)情況對(duì)民營(yíng)企業(yè)進(jìn)行民間借貸傾向也起正面促進(jìn)作用，它們每增長(zhǎng)1個(gè)單位，民營(yíng)企業(yè)傾向于進(jìn)行民間借貸的概率增加0.922%、4.386%和4.663%。

綜上所述，員工規(guī)模、自有資金的融資滿足度評(píng)價(jià)、年均利潤(rùn)、利率評(píng)價(jià)、銀行貸款滿足度評(píng)價(jià)、企業(yè)總負(fù)債比例及企業(yè)商業(yè)信用狀況，后者對(duì)民營(yíng)企業(yè)是否傾向于民間借貸負(fù)面影響最大，而當(dāng)前資金緊缺情況、外部信用擔(dān)保、內(nèi)部融資風(fēng)險(xiǎn)管理、對(duì)經(jīng)營(yíng)狀況與現(xiàn)金流預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)、民間借貸法律完善度評(píng)價(jià)、正規(guī)金融門(mén)檻評(píng)價(jià)、企業(yè)信用評(píng)級(jí)情況對(duì)民營(yíng)企業(yè)傾向于民間借貸有正向效應(yīng)。所以，想緩解民營(yíng)企業(yè)融資難的問(wèn)題，需要充分發(fā)揮民間借貸對(duì)民營(yíng)企業(yè)金融支持的作用，爭(zhēng)取更多渠道的金融支持，需要加強(qiáng)自身的負(fù)債管理，改善商業(yè)信用狀況。政府要為企業(yè)提供良性的融資環(huán)境與制度法律環(huán)境，完善企業(yè)信用評(píng)級(jí)機(jī)制，為民營(yíng)企業(yè)的健康發(fā)展保駕護(hù)航。

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