金融抑制与商业信用二次配置功能，本文主要内容关键词为：抑制论文,信用论文,功能论文,金融论文,商业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引 言 除银行等正规金融中介外，企业之间的商业信用在配置金融资源上具有重要的补充作用(Ayaggari et al.，2010；Biais & Gollier，1997；Cunat，2007；Fisman & Love，2003；Giannetti et al.，2011；陆正飞、杨德明，2011；饶品贵、姜国华，2013)。金融资源通过正规的金融中介分配给企业，这只是资金的初次配置。金融资源往往还可能进行后续再次分配。商业信用在金融资源二次分配过程中扮演着重要角色。容易获得外部融资的企业采用商业信用方式为那些难以获得外部融资的企业提供资金支持(Meltzer，1960；Peterson & Rajan，1997；Nilsen，2002)。如果外部融资市场遭遇危机、紧缩或衰退，市场中的初次资源配置量减少，企业通过商业信用进行二次分配的资金也会相应地减少(Love et al.，2007)。这从另外一个角度证实了商业信用二次配置(redistribution)功能的存在。然而，决定和影响商业信用二次分配现象的深层次因素是什么?结合中国特殊的金融市场背景，本文旨在研究这一现象背后的影响因素。 商业信用二次分配现象存在的一个重要原因可能是金融抑制。金融抑制是指政府通过对金融活动和金融体系的过度干预限制了金融体系的发展(McKinnon，1973，1979；Shaw，1973；周业安，1999；王勋和Johansson，2013)。金融抑制下，监管机构会限制金融市场的融资模式。除间接融资外，直接融资模式受到严格限制，导致市场融资形式缺乏多样性。单一的融资渠道难以满足企业对金融产品多样性的需求。金融抑制下，对金融业的准入监管导致银行主导金融体系并存在信贷配给。信贷市场被分割，出现部分“受青睐”企业“融资过度”和“受歧视”企业的“融资不足”问题。 另一方面，金融抑制下对利率的严格管制会扭曲货币资金价格，从而导致金融市场供给不足。金融监管机构的利率管制政策严格规定存放款的利率上限，利率无法准确反映资金供求状况和资金短缺的程度。当存在较高的通货膨胀时，对名义利率的管制导致实际利率为负。在实际利率为负的条件下，储蓄者不愿意增加储蓄；借款者的强烈借款需求必然导致资金的需求严重大于资金供给，信贷市场分割会更加严重。 金融抑制程度越高，信贷市场分割越严重，企业间金融资源分配的“马太效应”越显著。金融资源在企业间分布的两极分化实际上在企业间构建了信贷资源二次分配的需求方和供给方。商业信用可以将“融资过度”企业的资金分配给“融资不足”的企业(Meltzer，1960；Nilsen，2002；Peterson & Rajan，1997)，实现信贷资金的二次配置。 中国的金融市场发展速度缓慢，金融产品单一，处于金融抑制(financial repression)状态。中国的金融市场整体抑制，但金融抑制在不同地区的表现又存在很大差异。在金融抑制程度较高的地区，银行在金融体系的主导地位更加明显，资金的配置主要依赖银行。企业的融资渠道也更加依靠银行信用融资。信贷配给使得银行信用在企业间分配不均衡。较容易获得银行信用的企业更可能把资金以商业信用形式为难以直接融资且不能获得银行信用的企业提供替代融资。所以，在金融抑制程度更高的地区，商业信用对银行信用的二次配置功能更加明显。商业信用二次配置功能还与企业具体特征密切相关。中央和地方控制下的企业更容易获得银行信用，也就更容易利用其特殊优势为其他企业扮演“影子银行”角色。而且，国家重点扶持的行业也容易获得银行信用，属于政策扶持的企业对外提供商业信用的资金来源更加充足，二次配置现象更加显著。此外，随着中国金融市场改革的不断推进，金融抑制程度降低，商业信用的这种二次配置功能会有所削弱。 以1999—2011年中国沪深A股上市公司为样本，本文研究发现，短期银行信用越高，企业对外提供的商业信用越多；金融抑制越严重的地区，短期银行信用与商业信用之间的关系更加紧密；而且，国家重点扶持行业以及国有企业，短期银行信用与商业信用之间的关系也更加紧密；随着时间的推移，短期银行信用与商业信用之间的关系弱化，商业信用二次配置功能减弱。 在以下几个方面，本文对以往研究做出了拓展。首先，本文探索了商业信用二次分配现象存在的影响因素。以往研究主要侧重在商业信用二次配置功能的存在性上。一些文献发现容易获得外部融资的企业、与政策银行关系密切的国有企业和业绩比较好的企业更容易把银行信用以商业信用方式转移给自己的客户，而当外部信用市场供给不足时，商业信用对银行信用的二次分配能力会减弱(Cull et al.，2009；Love et al.，2007；Meltzer，1960；Peterson & Rajan，1997；Nilsen，2002)。然而，为什么会存在商业信用二次分配行为?决定这一现象的制度基础是什么?金融抑制下，稀缺的金融资源进一步流向“受青睐”企业，而“受歧视”企业面临融资不足问题，这会出现“马太效应”。金融资源从“受青睐”企业流向“受歧视”企业，商业信用扮演着重要的“漏损”效应，这种资金流动的漏损效应符合效率原则(卢峰、姚洋，2004)。本文系统分析并实证检验了金融抑制对商业信用二次配置的作用，弥补了以往研究的不足。 其次，有关商业信用与银行信用的研究主要集中在二者是替代(substitutes)关系还是互补(complements)关系，至今仍没有确切的结论(Biais & Gollier，1997；Cunat，2007；Fisman & Love，2003；Giannetti et al.，2011)。这些研究主要把商业信用和银行信用作为两个独立的融资渠道来分析，而没有关注二者之间可能存在的转化关系。本文系统研究了银行信用在一定条件下转化为商业信用的交互关联关系，研究结果显示，银行信用为企业对外提供商业信用提供了资金支持，商业信用不再是单纯的商业信用，而本质上属于对银行信用的二次配置，这丰富了现有研究。 第三，揭示了宏观制度背景如何影响企业微观行为。宏观制度环境是影响企业经营更为基本的因素(祝继高、陆正飞，2009；靳庆鲁等，2012)。通过挖掘企业特殊经营行为背后的制度因素有利于深入理解经济现象。金融抑制是中国等新兴市场特有的制度背景，影响着企业的融资行为。 第四，揭示了非正规金融体系中的资金来源问题。在高速增长的新兴市场经济体中，非正规金融体系扮演着重要角色(Fisman & Love，2003)。商业信用属于非正规金融的一部分。在金融抑制下，企业可能会通过商业信用对银行信用实现二次配置。非正规金融渠道的资金源头，一部分可能来自于作为正规金融机构的银行。 最后，有利于增进对现实金融发展问题的认识。随着整体经济总量的攀升，中国的银行体系日益庞大，几大国有商业银行也持续占据全球银行排名前列。然而，在此背景下，中国实体经济却因为得不到资本输血而频现危机。从资金的供给者到资金的需求者之间，似乎有一道鸿沟将其隔断。本文试图从金融抑制角度理解导致资金供求双方融资渠道不畅的原因，并发现，商业信用的二次配置功能因金融抑制程度不同、资金供需矛盾不同而相应变化。在某种程度上，商业信用是银行信用的延伸，并成为金融市场中“资金倒爷”的工具之一。 二、研究假设 金融抑制的一种表现就是政府干预金融活动和金融体系。在过度干预下的金融体系中，融资形式缺乏多样性，资本市场主要以银行等间接融资为主。长期以来，中国债务市场发行规模整体较小，融资比重较低。特别是在2005年之前，股票市场发展缓慢，而且IPO和SEO发行程序和条件较为严格，股权融资难以满足企业融资需求。企业主要通过金融中介获取债务融资，而其获得贷款的规模和难易程度会受到金融中介发展水平的限制。金融抑制下的中国金融市场，金融监管部门对银行准入门槛的严格管制使得商业银行业缺乏自由竞争。在信贷机构准入条件的严格管制这一制度背景下，作为信贷供给方的商业银行长期占据垄断地位，在信贷市场具有一定的主动权。出于对风险、成本和收益的权衡，拥有主导地位的信贷机构会倾向于能够为其带来高收益的企业。同时，由于中国金融市场仍处于转型期，信贷市场发展缺乏配套机制，保护债权人利益的相应机制不完善，而且信贷双方存在很大的信息不对称，信贷风险较大。这会导致信贷市场分割，即一部分“高资质”企业会轻易获得充足的银行信用，而资质比较差的企业难以获得银行信用(如图1所示)。 在金融抑制下，利率管制会导致信贷资金价格扭曲。特别是当经济持续保持较高通货膨胀时，较低的利率会导致实际利率为负，储蓄贬值。商业银行低息吸收存款，又以低于资金市场价格贷给企业。这本质上是在利用社会资金的贬值价值补贴给银行和贷款企业。随着通货膨胀率与名义利率差距增大，储蓄不经济现象就会日益严重。社会资金不愿意流入正规的信贷机构，而宁愿进入其他非正规金融机构，甚至冒险流入地下钱庄及其他渠道等，从而导致商业银行揽储难度增加。由于利率被管制，银行难以通过提高市场利率来增加储蓄率。鉴于贷存比的限制，银行较低的储蓄资金会直接减少对外发放贷款的规模。即便是降低了存款准备金率，但可贷出资金数量仍然有限。 揽储难度的持续增加限制了银行信贷的供给能力，同时，持续的经济增长又需要更多信贷支持，银行信用供不应求局面在所难免。而商业银行又无法通过提高利率来解决这一问题。唯一可以选择的方法就是设置更高融资门槛。在这种情况下，企业能够获得银行信用，就相当于获得了一份来自信贷市场的补贴。随着通货膨胀率与名义利率之间的差距越大，这种补贴的价值就会越大。这可能会导致信贷市场分割情况更加严重，一些企业更难以获得融资。 受到商业银行青睐，成为信贷市场中被追逐的“高资质”对象一般是国家重点扶持的行业，以及受到地方政府保护的一些国有企业。监管机构通过给与商业银行更宽松的信贷政策鼓励其对这些企业放贷。政策扶持和地方保护政策会导致国家重点扶持行业和部分国有企业较容易地获得银行信用。从信贷风险角度来看，信贷机构对国有企业或产业政策扶持的行业放贷，在遭遇信贷危机时，信贷机构承担的责任会得到金融监管机构的谅解，而投入到其他渠道的信贷资金当遇到同样困境时，则可能会面临监管机构截然不同的待遇。监管部门在对待信贷风险方面的歧视倾向也会促使信贷机构更愿意配合政府或监管部门的产业政策和信贷投放“指引”。这不可避免地会导致稀缺的信贷资源向所谓“高资质”企业过度集中，进一步加剧了信贷市场分割。 信贷市场分割下，受信贷歧视的企业难以获得银行信用，而金融抑制下，其他融资形式受限又不断加剧“受歧视”企业资金短缺问题。商业信用是很好的替代融资形式。对资金极度地渴望导致“受歧视”企业对商业信用等其他融资需求强烈。容易获得银行信用的企业把资金通过商业信用形式给急需要替代融资的客户符合双方利益最大化原则。“高资质”企业对难以获得银行信用的客户比较了解，也容易控制客户，这会降低对外提供商业信用的风险(Fisman & Love，2003；Petersen & Rajan，1997)。事实上，这些“高资质”企业充当了“影子银行”的功能。受到商业银行青睐的优质信贷对象，利用其在信贷市场上的优势地位，吸收金融资源，然后，再利用其对客户的信息和控制优势，把金融资源通过商业信用形式转移给自己的客户。这也符合银行的利益，因为商业银行直接向这些低资质企业放贷，存在很大的不确定性，而通过把信贷资金配置给“高资质”企业，再由这些“高资质”企业把资金配置给他们的客户，降低了信贷投放风险。这本身也是信贷市场对金融抑制的一种相机选择。于是，信贷资源从银行到“高资质”企业，再由这些企业通过商业信用形式转给其他自己比较熟悉的客户。金融抑制程度越高，这种关系会更加强烈(如图1所示)。 综上所述，本文认为，金融抑制程度是影响商业信用二次分配功能的重要制度因素。
图1 理论逻辑结构 三、研究设计 (一)样本选取 本文选取1999年到2011年在沪深股市A股公司为研究样本，财务数据来自半年和年度报告。研究样本不包括金融类的上市公司。财务数据主要来自于CSMAR(国泰安)数据库，各省GDP数据来自于《中经网统计数据库》。衡量金融发展的指数来自于樊纲等编制的中国市场化指数历年报告。在剔除金融行业样本和缺失值样本后，最终得到26959个观测值，构成非平衡面板数据。研究样本根据主要变量按照前后1％进行了Winsorize处理。 (二)模型及变量 为了研究金融抑制对商业信用的二次分配功能的影响，本文采用固定效应面板回归，希望控制由于遗漏潜在变量和多重共线问题对研究造成的影响，并在回归时考虑了公司层面的聚类效应(clustering effect)。根据Cull et al.(2009)、Giannetti et al.(2011)和Love et al.(2007)，结合相应研究问题，本文构建基本模型(1)。
因变量TC是企业对外提供的商业信用，分别选取了两个替代变量。用REC=应收款项/总资产，作为第一个替代变量，再用NETREC=(应收款项-应付款项)/总资产，作为第二个替代变量。REC和NETREC值越大，表示企业对外提供的商业信用越多。本文把银行信用分为短期和长期两个部分，SBank表示短期银行信用，采用短期借款除以总资产表示，LBank表示长期银行信用，用长期借款除以总资产表示。一般情况下，企业最有可能把短期银行信用通过商业信用转让出去，转让长期银行信用的动机比较弱，毕竟长期银行信用的获取成本较高(Love et al.，2007)。 控制变量方面，公司业绩、流动性、存货水平和资产规模会影响企业对外提供商业信用的规模(Biais & Gollier，1997；Love et al.，2007)，本文采用资产回报率ROA衡量业绩，用现金及其等价物与总资产的比例Cash衡量流动性，用存货水平与总资产比例Invent衡量存货水平，用扣除存货和应收款项后长期资产规模的自然对数Lasset控制规模效应。
分别控制公司和时间效应。 根据本文的分析，模型(1)中TC应与SBank存在显著正相关关系，即短期银行信用越高，企业对外提供的商业信用会越多，预期
为正。为了检验金融抑制下，商业信用对银行信用的二次分配功能，模型(1)加入了交叉项SBank×X，X①是相应的代入变量，
的系数反映了随着相应的X变量的变化，Sbank与TC之间的敏感性是否发生变化。 1.横向分析 模型(1)中的变量X代表了3个不同的具体变量：金融市场发展程度(District)、是否国家重点扶持的行业(Indu)和是否为国有企业(Gov)。这3个变量分别从外部环境和企业特征两个方面衡量了外部金融抑制程度差异和不同企业遭受金融抑制影响的差异。在衡量金融市场发展程度(District)时，本文选择了金融市场化程度(FM)、金融业竞争程度(FJZ)、信贷资金分配市场化程度(FC)和地区经济发展水平(LnGDP)等四个不同的宏观指标。金融市场化程度(FM)、金融业竞争程度(FJZ)、信贷资金分配市场化程度(FC)的数据来自樊纲等编制的中国市场化指数中的相应发展指数。各地区经济发达程度，采用各省当年GDP总量的自然对数LnGDP衡量各地区经济发展差异。中国金融市场发展不平衡，而且对外开放时间也不同，经济较发达地区金融市场一般比较发达，信贷市场的抑制程度比较低，企业融资形式相对比较多样化，信贷资源通过商业信用二次分配出去的需求和动机较弱。与金融市场较发达地区相比，经济和金融市场欠发达地区的企业更可能通过商业信用形式把银行信用转移出去。所以，本文预期模型(1)中交叉项SBank×District的回归系数应显著为负。随着经济和金融市场发达程度提高，企业逐渐容易获得银行信用以外的其他形式融资，对商业信用的依赖性较减弱，企业用银行信用对外提供商业信用的行为减少。 变量Indu是行业哑变量，参照Chen et al.(2013)方法，本文根据国家第9、10、11个五年规划重点扶持的行业分类，如果属于国家重点扶持的行业则Indu取值为1，否则取值为0。虽然中国整体属于金融市场抑制，但国家重点扶持的行业会更容易获得金融市场的青睐，政府也会鼓励更多的金融资源向这些行业集中。与其他行业的企业相比，属于国家重点支持行业中的企业受金融抑制影响程度较小，也有能力对外输出更多的商业信用。所以，本文预期模型(1)中交叉项SBank×Indu的回归系数为正，表示受金融抑制影响比较小、国家重点扶持的行业更可能利用银行信用对外提供商业信用。 Gov是哑变量，如果是国有企业(包括中央所属和地方所属)，则Gov取值为1，否则Gov为0。不同产权性质的企业在获取银行信用方面的能力是有差异的。在政府担保下，银行为国有企业发放贷款所承担的风险较小，这种信贷歧视符合银行以及国有企业双方的利益。国有企业在金融市场中的特殊优势，有能力对外提供更多的商业信用。因此，本文预期，模型(1)中交叉项Sbank×Gov的回归系数为正，即与非国有企业相比，国有企业短期银行信用与商业信用之间的关系更加密切，对外提供了更多的商业信用。 2.纵向分析 随着金融改革不断推进，中国市场融资结构正在发生变化，其他融资形式的日益发展壮大会缓解金融抑制程度。在金融市场渐进式变迁过程中，本文预期SBank与TC之间的关系会有所变化。根据中国企业债、股票市场和间接融资规模的比较，2005年后，企业债发行规模增长迅猛，在资本市场所占比例逐渐提高。同时，自2005年以来中国资本市场进行了一系列重要变革，如股权分置改革等。结合金融市场的发展，在模型(1)中，设置哑变量D05，如果公司年度为2005年之前，则D05取值为1，否则D05为0。作为另一种设定，本文把研究样本年度推广至1992年，以2002年把样本分为两部分，②如果样本年度小于等于2002，则哑变量D02取值为1，否则D02取值为0。在模型(1)中，本文预期交叉项SBank×D05、SBank×D02相应的回归系数为正。此外，基于1992—2011年的研究样本，本文还生成了年度连续变量T，则预期交叉项SBank×T的回归系数为负。本文预期，随着时间的推移，中国金融市场受金融抑制的影响减弱，短期银行信用与商业信用之间的关系随着金融市场发展逐渐弱化。 四、实证结果 (一)单变量分析 1.基本描述③ 图2大致描述了随着短期银行信用增加，应收款项同时提高的一种双高现象。以SBank从大到小排序，分为10组，横坐标从第1组到第10组，SBank依次增加，每组对应的REC和NETREC的均值也随之提高。由于中国应收账款抵押信贷融资发展滞后，④所以，以应收账款为抵押，获得更多银行信用的可能性不大，这就减少了可能存在的内生问题。 2.分组描述 首先，本文从金融市场化程度(FM)、金融业竞争程度(FJZ)、信贷资金分配市场化程度(FC)和地区经济发展水平(Lngdp)等宏观角度衡量金融抑制水平，并以此分组描述数据特征。 根据金融市场化程度(FM)的大小对样本分为两组，FM较低的一组，金融市场化程度较低，金融抑制程度相对较高。表1显示，总的来看，FM较低的一组，企业对外提供的商业信用占总资产比例大约为28.7％，显著高于FM较高一组的20.6％。在FM分组基础上，再以SBank(短期银行信用所占总资产比例)的高低进一步分组。在FM较低的组别中，当SBank较高时，REC的均值为0.323，显著高于SBank较低时对应的0.247。在FM较高的组别中，结果类似。在扣除接受的其他企业提供的商业信用后，商业信用净额NETREC的分组统计结果与REC类似。Sbank比例越高，其对外提供的商业信用REC(NETREC)也越高。
图2 不同SBank下REC和NETREC的变化趋势 金融业竞争程度反映了金融机构的发达和普及程度，金融业竞争程度越高，其金融抑制程度相对较小。按照金融业竞争程度(FJZ)的高低对样本分组，结果显示，FJZ越低，金融抑制程度越高，企业对外提供的商业信用越多，企业从银行获得短期贷款SBank越高，其对外提供的商业信用越高。信贷资金分配市场化程度(FC)反映了资金配置的市场广度和深度，能够反映企业获取信贷资金的难易程度，可以从另外一个角度衡量金融抑制。以FC为标准对样本分为两组，当FC越低，则信贷资金分配市场化程度越低，金融抑制会更加严重，企业对外提供的商业信用REC(NETREC)越高，且获得银行贷款比例越高的公司，其对外提供的商业信用比例越高。
另一方面，本文还从经济发达程度去衡量金融抑制。经济发达程度高的地区，金融市场也较发达。根据LnGDP数据排序，较低的50％样本划分为金融抑制较严重地区，较高的50％样本为金融抑制相对较轻的地区，金融抑制程度较高的地区，企业对外提供的商业信用所占总资产比例显著高于金融抑制程度较低地区。在扣除接受的其他企业提供的商业信用后，金融抑制较严重地区企业的NETREC也显著高于金融抑制程度较低地区。以SBank的高低把样本分为两组，整体结果表明，SBank比例较高的50％样本中，企业对外提供的商业信用REC均显著高于SBank比例较低的50％样本中的相应值。随着短期银行信用增加，企业对外提供的商业信用显著提高了。整体结果表明，在金融抑制程度较高的地区，企业平均对外提供的商业信用显著较高，特别是当企业短期银行信用SBank也较高的时候，企业对外提供的商业信用比例最高，差异显著。⑤
表2报告了不同金融发展时期，企业对外提供商业信用REC的系统性差异。2005年之前，在金融抑制较为严重(D05=1)的时期，企业平均对外提供的商业信用最多，REC和NETREC的值分别为29.7％和17.1％，都显著高于金融抑制较小(D05=0)时期的相应值20.1％和2.4％。在短期银行信用高低两组内，这一结果类似。企业平均对外提供的商业信用最多的组别在D05为1，同时短期银行信用较高的样本组中，与之前金融发展市场化指数的结果类似。 在金融抑制下，不同企业特征，所遭受的影响可能会存在差异。本文还从微观视角，分别考察是否国家重点扶持行业以及是否国有企业，企业对外提供的商业信用是否存在差异。表3显示，在Indu为1(国家重点扶持的行业)的组中，短期银行信用较高的样本中，企业对外提供的商业信用最高，REC为29.4％，NETREC为15％，显著高于短期银行信用较低的样本中相应的21.3％和3.3％，同时也高于Indu为0的组中相应的26.9％和12.5％。但，整体上对照Indu是否为1的两组结果，REC和NETREC的结果不一致。这主要是由于在短期银行信用SBank较低的组中，Indu是否为1的样本中，REC和NETREC的结果出现了分化。总体来看，国家重点扶持的行业中(Indu=1)，能够获得更多短期银行信用的公司，其对外提供的商业信用较多。 按照产权性质分类比较的结果见表4。虽然REC的差异没有通过显著性检验，但NETREC的结果通过了差异检验。在国有企业中(Gov=1)，NETREC显著高于非国有企业(Gov=0)相应数值。区分短期银行信用高低，在组内再看Gov是否为1的两组样本，国有样本中的NETREC值显著高于非国有样本中的相应值。这表明，国有企业短期银行信用与商业信用的关系可能更加密切。
简单的分组描述基本支持理论分析，金融抑制无论空间和时间上的差异，都会影响商业信用与短期银行信用之间的敏感性，即影响商业信用的二次配置功能。 (二)回归分析 1.横向分析 表5报告了短期银行信用SBank与企业对外提供的商业信用REC(NETREC)之间的回归结果，同时检验了金融市场化程度(FM)、金融业竞争程度(FJZ)、信贷资金分配市场化程度(FC)以及经济发展水平(LnGDP)对商业信用二次分配的作用。回归结果显示，短期银行信用与企业对外提供的商业信用正相关，回归系数显著为正。扣除企业接受的商业信用后，结果依然成立，这与之前的描述性统计结果一致，即随着企业短期银行信用增加，企业对外提供的商业信用也随之增加。然而，企业长期银行信用LBank与对外提供的商业信用REC负相关，回归系数统计上显著，但扣除接受的商业信用后，NETREC与LBank的回归系数显著为正，结果存在差异。这可能与长期贷款的特殊性有关。长期银行信用一般不容易获得，且获取成本较高，企业很少用长期银行信用作为对外输出商业信用的主要来源。鉴于长期贷款的复杂性，本文区分了长期和短期银行信用，且重点研究短期银行信用与商业信用之间的关系，很多研究也是主要考察短期银行信用与商业信用的关系(Love et al.，2007)。
中国金融发展程度不同，金融抑制对商业信用二次分配功能的影响也会存在差异。表5中第1列和第2列报告了FM对商业信用二次分配的效果。因变量为REC时，交叉项SBank×FM的回归系数为-0.0384，且显著水平超过1％，因变量为NETREC时，交叉项SBank×FM的回归系数也显著为负，这表明随着FM增加，SBank与REC的关系减弱。第3列和第4列报告了自变量为FJZ时的回归结果，REC或NETREC为因变量时，交叉项SBank×FJZ的回归系数显著为负。第5列和第6列报告的是自变量为FC时的回归结果，相应交叉项SBank×FC的回归系数也显著为负。这从不同角度表明，随着金融市场化程度提高，金融抑制减弱，商业信用二次分配功能也相应弱化。 表6第1列和第2列报告了各地区经济发展水平差异(LnGDP)对商业信用二次分配的效果。第1列中交叉项LnGDP×SBank的回归系数为-0.0929，且显著水平超过1％。这表明，在金融发展落后的地区，也就是金融抑制程度更高的地区，企业短期银行信用与应收账款的敏感性更高。表6中第2列是NETREC为因变量的回归结果，交叉项LnGDP×SBank依然与NETREC显著负相关。
从宏观金融区域差异角度，表5和表6的回归结果基本支持理论分析，即在金融抑制程度较高的地区，商业信用的二次分配功能更加显著，而随着经济和金融环境的改善，短期银行信用与对外提供的商业信用之间的敏感性降低，即商业信用的二次分配功能弱化了。 除了宏观金融发展层面，在普遍存在金融抑制的情况下，企业的微观特征不同，其受到的影响可能也会存在差异。表6中第3列和第4列报告了是否为国家重点扶持行业对商业信用二次分配的作用。交叉项Indu×SBank与REC的回归系数为0.0798，显著水平超过1％，与因变量NETREC的回归系数为0.1841，在统计意义上也较为显著。这说明，受到国家重点扶持的行业中，企业短期银行信用SBank与对外提供的商业信用关系更加紧密，这与前文预期相符。政策的支持为这些行业提供了在金融市场融资的优势，从而更有能力对外提供商业信用。 产权性质方面的结果与行业影响效应类似，结果见表6第5列和第6列。交叉项Gov×SBank与REC的回归系数为0.1211且通过显著性检验，与NETREC的回归系数为0.1516在1％显著水平上通过检验。这表明，国有企业样本中，SBank与REC(NETREC)的关系更加密切，与非国有样本相比，国有企业商业信用的二次信用分配功能更加明显，这与之前的理论分析相符。 2.纵向分析 表7报告了中国金融市场变迁下，短期银行信用与企业对外提供的商业信用之间关系的变化。第1列和第2列是哑变量D05为主要解释变量的回归结果，交叉项D05×SBank与REC的回归系数为0.2381，显著水平超过1％，与NETREC的回归系数为0.3615也在统计意义上显著。第3列和第4列是哑变量D02的回归结果，交叉项D02×SBank与REC的回归系数为0.2005，与NETREC的回归系数为0.3720，都通过了显著性检验。第5列和第6列则是用时间变量T为主要解释变量的回归结果，交叉项T×SBank的回归系数显著为负，符合预期。以上结果表明，随着时间推移，中国金融市场也在不断完善，金融抑制程度有所缓解，商业信用的二次分配功能也随之减弱。
(三)稳健性检验⑥ 1.关于商业信用度量的问题 2005年以来，商业信用的二次分配功能随之减弱，这一结果可能是由于相关政策即中国证监会2006年11月发布的《关于进一步做好清理大股东占用上市公司资金工作的通知》所带来的影响。这一特殊制度背景可能会导致应收款项系统性降低，从而影响本研究的可靠性。鉴于此，本文在计算REC和NETREC时，扣除了其他应收项目，相应的回归结果依然稳健。 2.内生问题 关于本文的研究结果，一方面，确实有可能是受银行青睐的客户(短期借款多的客户)愿意为其他企业提供商业信用；另一方面，也有可能是因为应收账款过多，企业资金周转困难，企业不得不向银行借入大量的短期借款。潜在的内生问题可能会影响本文的研究结果。为解决这一问题，假设短期贷款是企业上一期商业信用的函数，本文构建了工具变量，对面板数据进行两阶段回归，研究结论比较稳健。 3.其他稳健性检验。 本文还选取市场化进程指数(mktscore)、政府干预程度(govnscore)和法制化进程指数(lawscore)三个指标分别刻画金融抑制程度，研究结果进一步支持本文的研究假设。本文还在模型中控制了企业面临的融资约束问题，采用Fazzari et al.(1988)以及Korajczyk & Levy(2003)类似的方法衡量融资约束。具体操作方法：以行业中位数为基准，当增长率高于行业中位数，且分红比例低于行业中位数时定义为融资约束，然后，把融资约束变量加入模型，以控制融资约束对企业对外提供商业信用的影响，结果依然稳健。 五、结 论 对于金融市场发展比较滞后的一些新兴市场国家，非正规金融(替代的融资渠道)对经济发展起到了重要作用，特别是商业信用(trade credit)(Fisman & Love，2003)。基于中国金融抑制的特殊背景，本文研究发现，商业信用丰富了信贷市场的资金配置渠道，扮演了重要的二次信用分配功能。在金融抑制比较严重的地区，商业信用的这种二次信用分配功能得到强化，而随着金融改革的不断推进，商业信用的二次信用配置功能又逐渐弱化。此外，由于在金融市场中特殊的融资优势，对于国家重点扶持的行业和国有企业，银行信用与对外提供的商业信用关系更加显著。商业信用的二次配置本质上属于“影子银行”范畴，不容易被金融监管部门的监管政策直接涉及，长期来看，这容易隐藏金融风险，不利于金融机构健康发展。 作者感谢“第二届宏观经济政策与企业微观行为”学术年会上各位专家学者的宝贵意见，感谢北京大学姜国华教授、南京大学陈冬华教授、国泰君安研究所所长黄燕铭先生、重庆大学辛清泉教授、暨南大学饶品贵副教授，以及中央财经大学李涛教授、吴溪教授、陈斌开副教授、梁上坤博士等的宝贵意见，并特别感谢两位匿名审稿专家的建设性意见，文责自负。
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