基于固定效應模型的銀行業競爭與企業金融化關系研究

吳瑕

摘要：結合我國部分非金融類的上市公司實際發展情況進行分析，打造銀行業競爭和企業金融化之間的基礎指標，通過對面板數據進行詳細的分析，通過固定效應回歸，能夠得出二者之間的相互關系，由此可以表明當前的銀行競爭業越發激烈，而企業的金融化問題也存在加重情況。融資約束讓銀行競爭放寬了對企業發展的制約，能夠有效降低財務風險，增加收益，另外不同的銀行和企業之間的關系也存在一定的差異性，就必須要打造完善的信貸市場，進一步完善金融服務體系，構建去金融化的發展政策，這樣能夠有效抑制企業金融化，同時為銀行業的發展提供良好基礎。

關鍵詞：固定效應模型;銀行業競爭;企業金融化;關系研究

近些年學術界以及金融界逐步關注企業本身的金融化發展問題，尤其是在經濟壓力不斷增大的環境下，企業本身的產能過剩以及利潤空間逐步減小等現象，直接阻礙企業的高效發展，導致部分企業的主體業務逐漸偏離了原有的經營生產，建立在虛擬經濟以及實體經濟的基礎上，形成了失衡的局面。為了進一步改善這樣的現象，通過文獻研究以及學術分析的方式，落實固定效應模型構建和研究，為當前的企業去金融化提供良好基礎。

一、基礎理論分析

（一）企業金融化

企業金融化是指企業通過改制上市，第一次成為資本市場的內生力量，憑借上市公司的橋梁，企業與金融實現了緊密結合，并深度影響了全社會的資金流向和金融政策。從當前的實際發展情況來看，企業的金融化主要原因歸結為以下幾點。

首先企業管理層在競爭激烈的環境下，缺乏長遠的目標，激勵機制和相關管理體系缺乏合理性，導致管理者利益和股東的利益存在一致性，僅追求短期獲利難以關注長遠發展。

其次當前大部分中小企業的獲利能力逐步降低，激烈的競爭環境促使大量的中小企業為了進一步提升自己的收益水平，將資產轉移到金融領域，導致企業實體增長停滯。

再次財務風險以及信貸歧視的存在，讓我國部分企業無法順利完成投資和融資活動，引起的財務緊張以及財務政策約束使企業缺乏更加寬廣的創新空間。

（二）銀行競爭與企業金融化的關系

結合我國當前眾多學者的研究來看，銀行競爭與企業金融化之間存在著“蓄水池”動機以及投機動機這兩種關系，主要體現為以下幾個方面。

首先企業金融化是蓄水池動機。在銀行業的競爭不斷加劇的環境下，企業的融資成本會進一步降低，在短時間內獲得大量的外部融資，在這樣的環境下，企業保持財務穩定，企業本身的預防性努力以及預防性動機會逐步減弱，轉化為蓄水池動機，會降低其金融化水平，銀行競爭和企業金融化之間的關系為負相關。

第二，在企業金融化轉化成投機動機的過程中，若銀行業的競爭逐步加劇，那么對于企業的融資約束將會進一步減弱，企業會更容易的得到價格較為合理的貸款，結合投機動機的相關原理來看，企業會本著逐利心理，獲得更高的金融資產，因此企業金融化的水平反而會不斷升高，銀行競爭和企業金融化之間的關系為正相關。

由此可見，若銀行競爭和企業金融化之間的關系為負相關，那么企業本身的預防性動機是成立的，若關系為正相關，那么企業本身的投機動機是成立的，以這一條件作為基礎，我們可以通過模型的構建來詳細地進行分析。

二、固定效應模型的構建及相關說明

模型的構建往往來源于具體的數據和相關信息，因此文章建立在文獻研究的基礎上，選擇了2007年至2018年我國部分上市公司的相關樣本數據。以此作為研究對象來構建基礎的固定效應模型。

同時在模型中為了更好地衡量二者之間的關系，往往需要設置變量，最基礎的變量有以下幾種。

首先是企業的金融化指標，從當前學術界的角度來講，企業的金融化度量角度有以下三種，一是非金融企業本身的金融資產比例，二是非金融企業自身的金融收益占比，三是非金融企業的利益分配金融化程度。由于本文前期是建立在企業金融化動機的基礎上進行討論的，而動機將直接影響企業本身的資產配置，因此分配和收益之間的關系具有一定的動態性，那么便可以將非金融企業本身的金融資產比例作為主要的獲得性因素，金融資產的比例將是核心的度量指標。那么最終的金融化Fin計算公式為：

（企業交易性金融資產+衍生金融資產+發放貸款及相關墊款+持有到期投資總份額+股權投資總份額+房地產金額+可供出售金融資產總額）/企業資產總額

比例越高則代表企業金融資產占比越大，那么企業金融化的水平也越高。

其次，銀行發展過程中的競爭指標也是主要的變量。不同地區的競爭指標會受到地區金融機構數量以及經營模式的影響，因此當前從學術角度上來講，赫芬達爾指（HHI）是銀行競爭的主要變量指標。主要指的是每一個商業銀行的分支數量和城市內部所有商業銀行分支數量之間的比值，若這個比值越大，則代表該商業銀行自身的壟斷成分越高，那么市場的競爭程度越低，反之競爭程度越高。

三、基礎模型設計

結合所有已知的數據進行分析之后，通過隨機效應模型以及固定效應模型進行研究，利用Hausman檢驗來實現固定效應模型的提煉[3]，從而能夠得出行業和年份之間的關系。具體的模型如下：

Finit=α0+α1HHIit+α2Sizeit+α3Indirectit+α4Payit+α5Cfit+α6Growthit+α7Levit+α8Fixit+Yeari+Industryt+εit

綜合其中的數據來看，Fin直接代表企業本身的金融化水平，若該數值越大，則代表金融化的程度越高，核心的解釋變量主要以HHI為主，它直接反映了當前銀行業的實際競爭發展程度，該數值越小則代表該區域內的銀行集中度最低，那么競爭的程度就越高。

在此基礎上，本文在數據分析的基礎上進行了回歸檢測，并且綜合不同主體的年份以及行業進行了分析，其中α1主要表現了當前文章論述的重點，以銀行業的競爭程度與企業金融化之間的關系為準，若α1為負，那么表明區域內的銀行業競爭越激烈，則企業的金融化程度越高，在這樣的環境下，企業的金融化主要以投機動機為準，若α1為正數，那么表明銀行競爭越為激烈，則企業本身的金融化水平越低，這其中企業為了進一步實現財務穩定，往往需要以蓄水池動機為基礎進行運營。

四、結束語

綜合當前的實際研究情況來看，企業本身的金融化水平直接受到了區域銀行業競爭水平的影響，因此銀行業自身的發展將成為決定企業金融化發展情況的核心變量，在這樣的環境下，首先不僅要進一步強化銀行和企業之間的關系，也要進一步增強企業本身的經營發展水平，尤其是在選擇投資渠道的過程中，要落實好互聯網金融市場的詳細分析，也需要為其提供針對性的引導和支撐，這樣才可以進一步縮減企業和銀行之間的差距，促使企業秉承蓄水池動機來實現自身的去金融化建設。

參考文獻：

[1]于建玲，佟孟華，朱澤君.企業金融化對財務風險的影響——基于經濟政策不確定性的調節效應研究[J].國際金融研究，2021（10）：88-96.

[2]張立光，張婷婷，賀康.實體企業金融化影響企業信息環境嗎？——基于分析師預測的視角[J].財經論叢，2021（10）：70-78.

[3]劉佳豪.社會資本對實體企業金融化的影響研究[J].金融經濟，2021（09）：29-38.