融資約束、股權集中與債務融資

馬寧 王鵬

【關鍵詞】 融資約束; 股權集中; 債務融資; 制造業企業

【中圖分類號】 F230? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2021）13-0070-07

一、引言

實體經濟的發展是我國現代化經濟體系建立的基石，是財富創造的源泉，也是維護經濟社會穩定的關鍵因素。而實體經濟的核心主體是制造業。2015年，我國提出了實施“制造強國”的首個十年戰略綱要——《中國制造2025》。該綱要指出，制造業是一個國家和民族強盛的根基。打造具有國際競爭力的制造業是我國提升綜合國力、保障國家安全、建設成為世界強國的必經之路。面對國際產業變革的宏觀趨勢，我國必須全面提高制造業的發展水平，改變中國制造業“大而不強”的局面，培育一批具有國際競爭力和成長性的制造業企業。

制造業企業提升自身競爭力和保持可持續發展都離不開“資金”這一關鍵要素。“資金”在企業成長與壯大的過程中發揮著舉足輕重的作用。因此，制造業企業持續發展所需“資金”的來源至關重要。西方優序融資理論認為，企業的資金來源渠道包括內源融資和外源融資。而外源融資又包括債務融資和股權融資。債務融資相對于股權融資而言，具有融資成本低、融資效率高和利于維持股東控制權等特點。在我國，債務融資長期以來一直是制造業企業傳統且重要的外部融資方式[1]。因此，企業債務融資問題成為理論界關注的重點。

然而，作為一個發展中國家，我國的金融體系并不完善，制造業企業面臨著嚴重的融資約束問題[2]。由于融資約束問題普遍存在，制造業企業無法根據自身的需要，無限制進行外部融資。企業融資約束產生的根源是資本市場存在著信息不對稱和交易費用等問題。由于以上問題的存在，企業進行外源融資時，需要比內源融資付出更高的成本，從而形成資金使用限制，即融資約束[3]。就債務融資而言，債務融資成本給企業帶來融資約束問題，從而影響企業債務融資。西方的財務理論認為，債務融資成本產生的原因是債權人對自身利益的保護。企業內外部信息不對稱問題將會導致債權人所面臨的風險程度隨著債務資金的增多而增加。因此，債權人會根據自身所面臨的風險程度，要求企業支付與風險程度相對應的債務融資成本。當債務融資成本增加時，企業融資約束程度也隨之增加。基于以上分析可知，企業內外部信息不對稱是融資約束產生的根本原因。而企業的股權集中可以促使控股股東投入更多的資源對經營者進行監督，從而提高財務信息披露質量[4]。財務信息披露質量的提高有助于降低融資約束的程度，進而影響債務融資。另外，股權集中還可以通過提升企業績效和提高債務融資決策效率，對債務融資產生影響。

目前，國內外學者分別研究融資約束、股權集中和債務融資所形成的成果較多，但鮮有將這三者放在一個框架中進行研究。為了填補這一缺口，本文在研究融資約束對企業債務融資影響機理的基礎上，進一步將股權集中作為調節變量，引入至兩者關系的研究當中，為我國制造業上市企業有效進行債務融資，保障企業有充足的發展資金，提供理論和實踐的雙重參考。本研究嘗試以中國制造業上市企業2014—2018年數據為研究樣本，探究融資約束與股權集中對企業債務融資的影響。

二、文獻綜述與研究假設

（一）融資約束與債務融資

債務融資是我國制造業企業重要的外源融資渠道。基于信息不對稱理論，在債務融資市場中，作為債權人的銀行等金融機構無法真正參與到融資企業的生產經營過程當中，因此不能完全掌握企業真實的內部經營狀況。債權人為了降低自身的借款風險，將會根據企業所披露的信息評估其經營水平，設定債務利息率。一般情況下，被評估企業的投資風險與債務利息率成正比。對融資企業而言，債務融資成本隨債務利息率的升高而增加，隨之而來是融資約束程度的增加。融資約束的程度反映了企業進行融資的難易程度，融資約束程度越高說明企業獲得資金的難度越大。國內外學者們關于債務融資的研究結果證實，企業融資約束程度越大，越難獲得債務融資。Patrick et al.[5]對1995—2007年間68 646家德國非上市企業展開研究，發現企業的國有銀行貸款量影響融資約束水平，融資約束水平與債務融資量成反比。Udichibarna et al.[6]對1996—2012年間印度尼西亞、韓國以及中國香港等國家和地區的7 286家企業進行研究，發現風險相對較小，盈利能力相對較強的企業的債務融資水平高，而政府的政策支持有助于企業的外部融資。劉璐璐[7]選取我國滬深A股上市企業2010—2016年的數據作為研究樣本，對債務融資成本的影響因素展開研究，結果顯示：企業長期債務比例與債務融資成本正相關，而債務融資成本的增加最終會造成企業債務融資受限。

因此，本研究認為制造業企業面臨的融資約束越強，其所獲得的債務融資將越少，并提出假設1。

H1：制造業企業融資約束與債務融資負相關，即企業融資約束越強，債務融資量越少。

（二）股權集中與債務融資

委托代理理論認為，生產力發展到一定階段，企業所有者由于其知識、能力和精力有限而影響其對企業的管理水平。專業化分工使得具有專業企業管理知識的經營者出現。因此，企業所有者將會聘用專業的經營者替自己對企業進行經營管理。在信息不對稱的情況下，所有者不能完全掌握經營者的企業經營信息，使得企業中有可能出現經營者為了自身利益而損害所有者利益的情況。因此，企業所有者將會對經營者的經營行為進行監督。就企業融資方式的選擇而言，首先，債務融資的還款具有時間限制，債務融資所產生的利息費用會給企業帶來固定的負擔，使得企業的財務風險升高;其次，債務融資代表外部的市場治理模式，企業外部債權人通過債務投資的方式對企業進行監督，經營者在此模式下擁有較少的自由裁量權[8]。基于以上兩點，企業經營者一般會避免使用債務融資的方式為企業籌措資金。但債務作為一種企業所有者控制經營者在職消費的工具，較其他直接干預的措施而言成本更低，因此，控股股東更偏好使用債務進行委托代理成本的控制[9]。而企業股權集中程度越高，控股股東的治理理念越能得到體現。

學者們通過實證研究證實了股權集中對債務融資的促進作用。王浩[10]采用我國2003—2009年528家A股上市企業的數據作為樣本進行研究，結果顯示：股權集中與債務融資顯著正相關。這是由于，在股權集中度高的企業里，經營者的融資行為將會得到更為有效的監督，經營者傾向股權融資的行為將會得到抑制，從而使得債務融資量增加。肖作平[9]采用深市上市的111家企業1994—1998年的數據作為研究樣本，研究股權集中對資本結構的影響作用，結果顯示：由于股東偏好于使用債務來控制代理成本，股權集中度越高的企業，債務比例越高。

但也有部分學者持有不同的觀點。有學者認為我國上市企業的控股股東普遍存在股權融資的偏好。造成此偏好的根本原因，在于“股權分置”這一特殊的制度安排。“股權分置”的股權結構使得非流通股股東的資產投資收益主要取決于其凈資產的增加，而上市企業的高溢價融資可以使每股凈值迅速增加，從而形成“財富轉移效應”。此效應的存在使得控股股東更傾向于股權融資[11]。我國進行“股權分置”改革之前，大部分上市企業的控股股東是非流通的國有股和法人股股東，此類控股股東更傾向于股權再融資[12]。“股權分置”改革完成之后，控股股東的股權在法律上可以正常流通。但是，由于控股股東的持股目的是為了獲取上市企業的紅利和控制權收益，這使得控股股東所持有的部分或者全部股權在本質上仍然接近于“股權分置”改革之前的非流通股。因此，我國上市企業控股股東的股權融資偏好并未發生大的改變[13]。

基于以上分析可知，學者們在股權集中對債務融資影響的問題上并未形成統一的結論。就我國制造業而言，大部分企業是由國有企業改制而形成，控股股東的股權融資偏好仍然存在。因此，本研究認為股權集中越高，控股股東的股權融資偏好越明顯，從而抑制了企業的債務融資，并提出假設2。

H2：制造業企業股權集中與債務融資負相關，即企業股權集中度越高，債務融資量越少。

（三）融資約束、股權集中與債務融資

信息不對稱理論認為，企業經營者較債權人和股東等外部利益相關者而言，更了解企業的真實經營狀況。因此，企業經營者應該向債權人和股東等外部利益相關者傳遞可靠的企業財務信息。債權人和股東等外部利益相關者，通過企業披露的財務信息判斷企業的經營狀況，從而做出投資決策。在眾多的財務信息中，企業財務績效信息是債權人和股東等外部利益相關者所關注的重點。債權人和股東將會根據企業財務績效指標制定投資計劃。企業財務績效指標越好，投資者對該企業的投資意愿就越強。就債務融資而言，財務績效是銀行信貸政策主要考慮的依據[14]。Menz[15]的研究認為，銀行的信貸政策更關注企業的財務表現和信用評級，企業相關評分越高，就越容易得到銀行的貸款。趙紅建等[16]采用2010—2014年我國A股上市民營企業的數據，借鑒現金流敏感度模型，探討了民營企業緩解融資約束問題途徑的功效，結果顯示只有企業提升自身績效，才能緩解信息不對稱的問題，從而降低融資約束。

股權集中作為重要的公司治理要素，通過影響企業績效，進而影響其融資約束程度。股權集中或控股股東的存在將會減少經營者機會主義行為的幅度，導致經營者和所有者之間的代理沖突減少，從而使“委托—代理”成本降低[17]。“委托—代理”成本的降低可以促使企業績效提高，從而使得企業所面臨的融資約束程度降低[18]。融資約束程度則隨企業績效的提高而降低。學者們通過實證研究，證實了股權集中對融資約束的負向影響作用。蒲茜等[18]利用結構性方程研究我國A股上市企業，證實股權集中度的提高會使委托代理問題得到緩解，從而使得信貸約束程度降低。王家庭等[19]運用隨機前沿計量分析方法，對我國上市企業展開研究，結果證實企業所面臨的融資約束程度隨著股權集中度的升高而降低。于文領等[20]采用2013—2017年我國房地產企業相關數據進行實證研究，同樣發現房地產企業的股權集中度與融資約束程度負相關。因此，股權集中可以促進企業績效的提升，從而使得融資約束程度降低，進而影響企業債務融資水平[21]。

基于以上分析，本研究認為制造業企業在股權分散的情況下，股東對企業經營者的監督成本將因控制權的分散而增加，從而不利于企業績效的提升，進而增加了融資約束的難度。股權集中更有利于控股股東加強對企業經營者經營行為的監督，并有助于降低“委托—代理”成本，從而提高企業績效[22]。在這種情況下，融資約束將會由于企業績效的提高而緩解，進而使得債務融資增加。因此，本研究在假設1和假設2的基礎上提出假設3。

H3：制造業企業股權集中將會促進融資約束對債務融資的負相關作用，即股權集中度越高，融資約束對債務融資的負向影響作用越顯著。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本研究選取國泰安數據庫中滬深上市的2 057家制造業企業，經整理后剔除ST、？觹ST和數據欠缺完整性的企業，最終選取1 343家制造業企業作為研究對象。數據區間為2014—2018年，以每一年為時間跨度。

（二）變量界定

1.被解釋變量

債務融資：為了全面反映企業的債務融資水平，本研究采用長期借款、短期借款、一年內到期的非流動負債以及應付債券之和與資產總額的比率作為制造業企業債務融資量的衡量指標。

2.解釋變量

（1）企業融資約束：本文借鑒鞠曉生等[23]、張璇等[24]的研究思路，選擇SA指數的絕對值來衡量每家企業所面臨的融資約束程度（FC）。SA指數的計算公式如下：

SA Indexi，t=-0.737×SIZEi，t+0.043×（SIZEi，t）2-

0.040×AGEi，t

其中，SIZEi，t表示第i家企業第t年的總資產（以萬元為單位）的自然對數;AGEi，t表示第i家企業第t年的上市年數。SA指數取絕對值，SA指數的絕對值越高，表示企業面臨的融資約束程度越強;相反的，SA指數的絕對值越低，表示企業面臨的融資約束程度越弱。

（2）企業股權集中：本文根據以往學者的研究，選取企業前十大股東的股權之和作為企業股權集中度的衡量指標。

3.控制變量

參考以往學者的研究，本文控制了總資產凈利潤率、每股自由現金流、企業年齡和資產有形性可能對企業債務融資產生的影響。

變量定義如表1所示。

（三）模型設計

模型1：企業融資約束對債務融資的影響模型

DFi，t=α0+β1FCi，t+β2ROAi，t+β3CFi，t+β4AGEi，t+

β5ATi，t+εi，t

模型2：企業股權集中度對債務融資的影響模型。

DFi，t=α0+β1SHi，t+β2ROAi，t+β3CFi，t+β4AGEi，t+

β5ATi，t+εi，t

模型3：企業融資約束與股權集中交互作用項對債務融資的影響模型。

DFi，t=α0+β1FCi，t+β2SHi，t+β3FCi，t×SHi，t+β4ROAi，t+

β5CFi，t+β6AGEi，t+β7ATi，t+εi，t

在上述公式中，DFi，t代表第i個企業第t年的債務融資量，FCi，t代表第i個企業第t年的融資約束程度，SHi，t代表第i個企業第t年的股權集中度，ROAi，t代表第i個企業第t年的總資產凈利潤率，CFi，t代表第i個企業第t年的每股自由現金流，AGEi，t代表第i個企業第t年的企業年齡，ATi，t代表第i個企業第t年的資產有形性。α0是常數項;βj是回歸系數，j=1，2，...，7;εi，t代表第i個企業第t年的隨機誤差值。

四、實證分析

（一）描述性分析

表2為所有變量的描述性分析結果，以了解變量的特征情況。從表2中可以看出，因變量企業債務融資數值介于0.000到1.109，均值為0.167，標準誤差為0.146。這表明，盡管同是制造業企業，企業債務融資量差別依然很大。

從自變量企業融資約束來看，融資約束指標介于0.030和4.193之間，均值為2.684，標準誤差為0.485;股權集中指標介于0.087和1.011之間，均值為0.556，標準誤差為0.143。由此可見，制造業企業的融資約束和股權集中度都差別較大。

（二）相關性分析

本文對各自變量和控制變量之間的相關性進行分析。分析結果顯示（表3），相關系數水平未超過0.7，并不存在共線性，每一個自變量和控制變量都可以獨立解釋因變量。

（三）豪斯曼檢驗

本研究以豪斯曼檢驗結果，作為固定效應模型或者隨機效應模型的選擇依據。若概率小于0.05的顯著性水平，則拒絕原假設，說明應采用固定效應模型;若大于0.05的顯著水平，則接受原假設，說明應該采用隨機效應模型。根據豪斯曼檢驗的結果（見表4），模型1—模型3的Prob.值都小于0.05，因此拒絕原假設，選擇固定效應模型。

（四）實證分析結果

表5所示為本研究使用Stata15.0版軟件進行面板數據分析，表5為模型1—模型3的回歸實證分析結果。

模型1判定系數（R2）為0.137，F統計值為171.540，p=0.000，在0.01的水平顯著，顯示模型解釋度良好。回歸結果顯示，企業融資約束對企業債務融資有顯著負向影響，支持H1。

模型2判定系數（R2）為0.086，F統計值為101.750，p=0.000，在0.01的水平顯著，顯示模型解釋度良好。回歸結果顯示，企業股權集中度對企業債務融資有顯著負向影響，支持H2。

模型3判定系數（R2）為0.175，F統計值為162.940，p=0.000，在0.01的水平顯著，顯示模型解釋度良好。回歸結果顯示，企業融資約束對債務融資有顯著正向影響，支持H1;企業股權集中度對企業債務融資有顯著負向影響，支持H2;企業股權越集中，融資約束對債務融資的負向影響越顯著，支持H3。

（五）穩健性檢驗

本文采用短期借款、長期借款以及應付債券之和與資產總額的比率作為債務融資的衡量指標，前五大股東持股比例之和作為股權集中的衡量指標，對模型進行穩健性檢驗，結果與以上回歸結果基本保持一致。回歸結果如表6所示。這表明本文的研究結果具有穩健性。

五、結論與建議

（一）研究結論

本研究為探究中國制造業企業融資約束與股權集中對債務融資的影響，通過對2014—2018年的企業面板數據進行研究，獲得以下結論：（1）融資約束對企業債務融資有顯著負向影響;（2）股權集中度對企業債務融資有顯著負向影響;（3）隨著股權集中程度的升高，融資約束度對債務融資的負向影響作用會隨之增強。

（二）政策性建議

就制造業企業融資約束而言，實證結果顯示，融資約束對企業債務融資有顯著的負向影響。本研究認為，這是由于企業內外部信息不對稱，債權人不能完全掌握企業實際經營情況，只能通過企業披露的財務信息評估企業的經營能力和償債能力。企業的經營能力和償債能力越強，其融資約束越弱，獲取外源資金的難度就越小。作為債權人的銀行等金融機構，在向制造業企業發放貸款時，會對企業實際經營情況進行嚴格的評估，擇優放貸。因此，企業融資約束程度越強，債務融資量越少。綜上所述，我國制造業企業應該提升自身經營能力和償債能力，并提高財務信息披露質量，降低融資約束程度，從而幫助自身提高獲取債務融資的能力。

就制造業企業股權集中度而言，實證結果顯示，股權集中度對企業債務融資有顯著負向影響。本研究認為，這是由于我國大部分制造業企業是由國有企業改制而形成，控股股東仍然存在股權融資偏好。同時，由于股權融資有助于增加企業凈資產，并可以減輕企業的還款壓力，作為企業實際控制者的經營者更傾向于選擇股權融資的方式為企業籌集資金。而企業股權集中度高，有助于體現控股股東的治理理念。因此，在控股股東和實際經營者都存在股權融資傾向的情況下，股權集中度越高，企業在融資決策時更偏向于股權融資，從而使得債務融資量減少。

就制造業企業股權集中對融資約束與債務融資關系的調節作用而言，實證結果顯示，股權集中程度越高，融資約束對債務融資的負向影響作用越顯著。本研究認為，我國制造業企業股權集中使得其經營更有效率，從而促進了企業績效的提升，進而降低了企業所面臨的融資約束程度。因此，股權集中度提高會使得融資約束程度降低，最終有利于企業進行債務融資，促進債務融資量增加。綜上所述，我國制造業企業為了在復雜多變的外部市場環境中，通過債務融資方式為自身發展籌措充足的資金，應該保持股權集中，并不斷提升企業經營績效，降低融資約束水平。

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