金融錯配與債務違約風險*
——基于企業金融關聯視角

○重慶工商大學 楊于圍

目前，我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，要實現經濟高質量發展，既需要金融資源的優化配置，也需要金融服務實體經濟功能的有效發揮。近年來，中國金融體系“由實轉虛”，大量資本注入金融市場，增加了金融風險的可能性。同時由于我國市場化經濟制度的特殊性，商業銀行一直處于金融體系的核心地位，雖經過多次市場化改革，其數量和規模不斷擴大，但整體發展仍然滯后，政府通過直接或間接的資金干預，帶來了市場利率管制、政府干預信貸決策和資本項目管制并存現象。有關數據顯示，過去十年時間里，民營企業獲得的銀行貸款數量不足20%，超過80%的銀行貸款流向大型國有企業。即不同所有制和規模的企業融資能力差距較大，說明我國金融市場資源扭曲導致了金融錯配現象的出現。

根據經典的MM理論，金融錯配加劇了信息不對稱程度，使得外部信息使用者難以正確評估企業經營狀況，增加了資金安全的風險溢價，導致企業成本顯著提高，債務違約風險進一步增大[1]。同時企業管理層為緩解金融錯配帶來的資金壓力，會采取盈余緊縮的策略降低公司盈余波動程度，導致公司股價波動變大、經營風險增加。因此，深入探討金融錯配對企業債務違約風險的影響，為深化供給側結構性改革、促進金融體制發展以及中國經濟健康運行有重要作用。

已有金融錯配成因研究主要基于宏觀和微觀兩個視角。宏觀角度上，鐘騰和汪昌云(2017)基于股票市場規模、銀行業規模和銀行業市場化三個維度構建了金融發展水平評價體系；再通過比較不同融資方式，證明股票市場發展能影響企業創新，主要是通過緩解外部融資約束促進高科技企業的創新產出[2]。但李曉龍與冉光和(2018)認為金融會顯著抑制企業技術創新活動，加劇資本扭曲并抑制創新效率[3]。微觀角度上，康志勇(2014)認為雖然金融市場的快速發展解決了一部分企業融資難問題，卻加劇了金融錯配現象發生，導致無法充分發揮其對企業創新的促進作用[4]。可見，很少有文獻展開金融錯配和企業債務違約風險的關系研究。

一、理論框架與研究假說

(一)金融錯配與債務違約風險

由于中國經濟體制的特殊性，形成了以商業銀行為中心的金融體系，在經濟不斷發展與改革進程中，金融市場暴露出“雙軌制”并存問題。在我國金融體系建立初期，政府憑借其政治優勢，給予國有企業更多的金融支持，從而形成了非國有企業的歧視，加之國有企業自有規模和資金遠優于非國有企業，使得大部分國有企業和非國有企業間的差距增大。這種“所有制歧視”和“規模歧視”在我國金融市場中愈演愈烈，不僅割裂了金融市場完整性和整體性，也將國有企業與政府主導的銀行體系捆綁起來，將中小企業隔離在體系之外，加劇了非國有企業的融資約束，使得大批企業無款可貸，催生民間借貸市場形成。這種歧視導致金融體系因其所有制和規模的不同被劃分為差異融資等級，形成金融錯配問題，據此提出假設H1：

H1：金融錯配程度越高，企業債務違約風險越高。

(二)金融錯配對企業債務違約風險影響的路徑分析

1.金融關聯。金融錯配對企業發展有復雜影響，金融錯配加劇了企業信息不對稱，導致企業資本成本增加，使企業債務違約風險加大，與政府保持密切金融關聯的企業享有政治優勢，在政府作為企業隱形擔保人的前提下，籌措資金的阻力變小且易籌到資金；相反，沒有良好金融關聯的企業則在籌集資金方面會遭到更大的融資約束，增加資本成本加劇其債務違約風險。基于上述分析，提出假設H2：

H2：金融關聯能緩解金融錯配，從而降低企業債務違約風險。

2.政策扭曲。在中國資本市場中，不同產權性質的企業獲取資源的能力和成本存在差異，形成政策扭曲。銀行更愿意為國有企業提供利率更低、規模更大的貸款資金，且限制性條款更少；相對于非國有企業，國有企業融資約束小，資源錯配程度低。在以政府為中心的GDP考核體系下，相較于非國有企業，國有企業憑借天生“資歷”，得到更多的資源和機會，這種本身的天然特征使其面臨較低的金融錯配。因此，相較于非國有企業，國有企業的金融錯配程度越低，其債務違約風險越低。基于上述分析，提出假設H3：

H3：相較于非國有企業，國有企業的金融錯配程度較低，其債務違約風險也低。

二、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文以2012—2020年我國A股全部的上市企業為研究樣本，并作以下處理。①剔除金融類上市企業；②剔除所有ST、*ST 等經營狀況異常的樣本；③剔除研究期間有數據缺失的企業樣本。根據以上標準，共得到7619個觀測值。為避免極端值對數據處理結果產生不利影響，對所有連續變量采取縮尾(Winsorize)處理。本文除使用企業年度固定效應模型進行回歸外，還對企業層面的標準誤差進行聚類。研究數據來源于CSMAR數據庫。

1.金融錯配。本文借鑒邵挺(2010)[5]的研究，將企業金融錯配度用其資金成本對平均資金成本的偏離程度來反映，即通過企業利率(利息支出除以扣除應付賬款的負債)與所在行業平均利率比值計算金融錯配程度，再根據中位數，將其劃分為兩組，大于中位數的賦值為1，否則為0。

2.債務違約風險。本文的被解釋變量為企業債務違約風險，借鑒徐玉德等(2011)[6]的度量方法，選用Zscore表示企業債務違約風險，通過運營資金、留存收益、息稅前利潤、權益價值以及銷售收入五個方面，對企業債務違約風險進行度量。具體如公式所示。

Zscore=1.2×(運營資金/資產總額)+1.4×(留存收益/資產總額)+3.3×(息稅前利潤/資產總額)+0.6×(權益的價值/負債的價值)+(銷售收入/資產總額)

計算所得Zscore的值越大，說明企業所面臨的債務違約風險越低。

3.金融關聯。金融關聯選用銀企關系來衡量，參考翟勝寶等(2014)[7]的研究，利用聘任具有銀行背景的人員擔任高管、企業持有銀行的股份以及銀行持有企業的股份三種形式建立關系。①BCB：銀行持有企業股份取值為1，否則為0；②BVE：企業持有銀行股份取值為1，否則為0；③BCM：高管具有銀行背景取值為1，否則為0；④BC：具有上述三種情況之一的取值為1，否則為0。本文使用BC變量來衡量銀企關系。

4.政策扭曲。政策扭曲用企業產權性質來衡量，如果企業為國有控股，則認為該企業屬于國有企業(賦值為1)，否則非國有(賦值為0)。

5.其他變量。借鑒相關學者研究，在模型中還加入控制變量，企業年齡(Age)、企業成長性(Growth)、營業凈利率(OPAT)、稅前營業利率(EOPAT)、資本密集度(Intensity)、企業規模(Size)、總貸款率(LoanR)、資產負責率(Lev)。本文主要變量的定義與說明，如表1所示。

表1 變量定義表

(三)模型設計

為檢驗假設H1，設立回歸模型(1)：

Zscoreit=β0+β1FMit+γControlsit+αi+δt+εit

(1)

其中，Zscoreit為債務違約風險系數，FMit表示金融錯配，Controlsit為相應的控制變量。αi表示企業固定效應，δt表示年度固定效應，εit為殘差項。

為檢驗假設H2，設立回歸模型(2)：

Zscoreit=β0+β1FMitBCit+γControlsit+αi+δt+εit

(2)

在模型(1)的基礎上，加入FMit與BCit的交乘項來檢驗調節效應，在其他變量不變的情況下，β1的系數為負則表明銀企關系能緩解金融錯配所導致的債務違約風險。值得注意的是，當同時固定企業個體固定效應和年份固定效應時，FMit和BCit將會被其吸收，此時二者在模型中不再單獨出現。

三、實證分析

(一)描述性統計分析

從表2可以看出，債務違約風險系數(Zscore)的均值和標準差分別為0.043和0.696，金融錯配(FM)均值和標準差分別為0.671和0.470。表明債務違約風險系數(Zscore)和金融錯配(FM)的指標值分布離散程度較大。

表2 變量的描述性統計表

(二)回歸結果

1.基準回歸結果。采用模型(1)對假設H1進行OLS回歸檢驗，結果如表3所示，表3中列(1)為不加入控制變量，僅考慮金融錯配對企業債務違約風險的影響。可以看到金融錯配(FM)的系數為0.0248且在10%水平上顯著，表明企業金融錯配程度越高，債務違約的風險越大；列(2)為加入影響債務違約風險控制變量后的回歸結果，金融錯配系數為0.0445，相較于列(1)不僅數值變大且顯著性有所提高，在1%的水平上顯著。由此可得出結論，金融錯配程度會加劇企業債務違約風險，假設H1得證。

表3 基準回歸結果

2.金融關聯回歸結果。由表4中第(1)、(2)列可知，金融錯配與金融關聯的交乘項系數(FM×BC)均顯著為負。其中，列(1)為不加入控制變量的回歸結果，交乘項系數為-0.1097且在1%的水平上顯著；列(2)為加入影響企業債務違約風險的控制變量后的回歸結果，交乘項系數為-0.0392，且在5%的水平上顯著。結果表明，金融關聯在金融錯配與企業債務違約風險之間起著反向調節作用，即緩解了企業金融錯配程度，降低了融資約束水平，使其債務違約風險變小。

表4 金融關聯回歸結果

(三)穩健性檢驗

為了保證以上結論的穩健性，本文選用以下方法進行穩健性檢驗：①替換主要解釋變量，參考韓珣(2020)[8]的方法，采用企業資金使用成本替換所在行業平均資金使用成本的偏離程度，其他變量不變；②替換被解釋變量的方法，用企業信用評級來測度企業債務違約風險，其他變量不變。通過以上回歸分析發現各解釋變量的系數和顯著性并未發生改變，由此說明，前文結論具有可靠性和穩健性。

(四)進一步分析

前文實證結果已證實，金融錯配程度越高，企業債務違約風險越大，其影響機制還有待深化。本文從政策扭曲視角，將樣本分為國有和非國有兩組來繼續探究其影響機制。

由表5的第(1)列可知，國有企業金融錯配程度和債務違約風險呈正相關關系，但不顯著；由(2)列可知，非國有企業金融錯配系數為0.1028，且在1%水平上顯著相關，相較于表3列(2)基準回歸系數有所增大。結果表明，相較于國有企業，非國有企業的金融錯配程度更高，其債務違約風險也更大。而非國有企業在資源獲取能力和成本上處于劣勢，加劇其債務違約風險，故假設H3得證。

表5 政策扭曲的檢驗

四、結論與建議

1.主要結論。①企業金融錯配程度越高，債務違約風險越高。②良好的金融關聯能緩解金融錯配程度，降低其債務違約風險。由于中國特殊的市場化經濟體制，“所有制歧視”和“規模歧視”并存，擁有密切金融關聯的企業在很大程度上緩解了融資約束，降低了債務違約風險。③政策扭曲導致非國有企業在資源獲取能力和成本上不占優勢，從而導致金融錯配對非國有企業債務違約風險的促進作用比國有企業更顯著。

2.政策建議。一是進一步推進金融體系改革，充分重視金融資源不合理配置問題的影響，減少金融體系中“所有制歧視”和“規模歧視”，緩解制度性金融錯配，嚴格把控地方政府為支持國有企業而對銀行信貸進行的干預，減少非國有企業低效率貸款的發生率，為有發展前景的企業提供機會，促進金融資源有效合理地配置。二是企業要通過吸引投資者投資、發揮外部融資優勢，降低企業資金風險，從而降低企業融資約束，完善企業各項融資約束指標標準，并實時關注企業外部環境的相應宏觀經濟活動。