银企关系的溢出效应分析——基于信贷成本及信贷可获得性的经验证据，本文主要内容关键词为：信贷论文,获得性论文,证据论文,效应论文,成本论文，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。
关系型贷款可以看作是企业和银行之间签订的一种隐性契约关系，凭借着长期的往来关系，银行会进一步获得企业的私有信息，从而可以大大缓解信息不对称问题，促进信贷市场的有效运行。这里，关系可以被看作是除利率外配置信贷资源的另一重要手段。因此，关系型贷款的研究可以有助于我们拓展对信贷市场微观运行机制的理解，同时还可以加深我们对金融中介运行机制的认识，可以使我们更有效地认识金融中介系统中发生的新变化。但是，对于银企关系的问题理论界也有很多争论，主要集中于企业与银行建立银企关系是否有价值？银企关系的建立是否可以有效降低企业的融资成本？企业规模、所有者结构等因素是否对企业融资成本有显著影响？虽然关系型贷款这一概念发源于国外，但是具体到中国国情，它又被赋予了新的概念和内涵。因此，对中国的研究不仅可以为这一理论提供更丰富的样本，更可以让关系型贷款更好地为中国信贷市场运行提供理论指导。 二、文献综述 这里有必要首先对关系型贷款的概念予以界定。目前理论界比较公认的是Berger和Boot分别在1999年和2000年提出的定义。他们认为关系型银行业务通常需要具备三个条件：(1)关系银行获得的信息是私有信息；(2)关系银行信息是通过长期的与借款人之间的交互与往来而获得的；(3)关系银行获得信息后保密，使其仍然是私有的。不难发现，关系型银行业务强调的是对私有信息的运用，这里的私有信息是指银行通过审查和监督等过程所获取的信息，这种信息在被使用前和使用后都是不公开的并且不能被其他银行所分享。 (一)国外文献 Baltensperger(1978)研究发现银企关系有助于企业更方便地开展与银行的业务，同时也有助于降低交易成本。Flannery(1983)论述了借贷关系与信息的双边垄断之间的关系，他认为银企双方的合作在长期才能够发挥作用，因此银行会为那些有长期合作关系的借贷者发放全部贷款。Petersen和Rajan(1994)利用美国1988-1989年小企业融资数据发现，随着银行与企业的合作关系的延长，对于企业来说银行贷款的可获得性增加了，并且贷款利率显著降低。德国学者Harhoff和Krting(1998)运用德国数据也发现，银企关系时间的延长可有效降低利率及抵押品要求，有银企信赖关系的企业比没有这种关系的企业贷款利率平均低0.48个百分点。 但是也有其他一些学者认为银企关系的加深并不能降低企业的融资成本、提高信贷可获得性。例如，Angelini等(1998)和Degryse等(2000)分别研究了比利时和意大利银行的信贷数据，他们发现企业的融资成本随着银企关系的加深而上升。Petersen和Rajan(1994)的研究也发现了类似结论。他们将这一结果归因于“信息俘获”效应：相对于其他银行来说，密切的银企关系使得主银行在信贷活动中处于信息优势地位，这使得主银行有动机收取高租金。事实上，Rajan(1992)就发现了这种所谓的“套牢(holdup)”问题：关系银行在银企关系建立的初期会先对借款人降低贷款利率，随着关系的进一步发展再提高利率以取得补偿。也有学者指出，解决“套牢”问题的办法是企业设法与多家银行建立业务关系，使银行为垄断租金而竞争，但这又可能会给企业带来更多的交易费用。从以上研究来看，对于企业来说关系型融资是一把双刃剑，银企双方需要在动态博弈中追求利益最大化的价值均衡点。 (二)国内文献 在关系型贷款的实证研究方面，目前国内的研究还为数较少。何韧(2010)基于世界银行调查组2003年对中国2400家企业的调查数据，研究了银企关系和银行贷款定价的关系，发现银企关系深度、企业资产规模、财务风险和公司治理特征等都对贷款定价有显著影响，但银企关系的时间长度对贷款定价没有显著影响。曹敏等(2003)通过对广东省107家外资企业的分析，发现企业与银行建立关系的时间越长，其所获得的外币贷款利率越低，而外资控股、第三方担保等因素也具有降低外币贷款利率的效应，另外人民币贷款的利率随着外资企业与更多的银行建立和保持合作关系而降低。周好文和李辉(2005)基于广州136家中小企业贷款情况的数据，得出三点结论：一是银行与企业信贷关系越长，贷款利率就越低，并且对担保要求也趋于减少；二是担保贷款中只有质押担保形式才能起到降低融资成本的作用；三是利率优惠与企业所有制性质无关。陈键(2008)在Petersen和Rajan研究基础上，同样使用美国NSSBF调查数据，研究了银企关系对中小企业信贷可获得性和贷款成本的影响。研究发现，银企关系持续时间越长，中小企业的信货可获得性增强，但同时货款成本会上升。关于贷款成本的结论与Berger和Udell(1995)的结论相反，主要是因为二者选取的样本不同，Berger和Udell的样本只能反映出信息不对称的风险，而陈键的样本还包含了企业自身的经营风险。综上来看，国内学者虽然对银企关系与企业贷款成本的相关性作了有益探讨，但其研究样本多局限于国内某一地区和个别城市，且样本数据较少，因此研究结论的可靠性和稳健性并不太高。 从国内研究来看，实证研究也多是集中于银企关系对贷款定价以及信贷可获得性影响等方面，并且许多研究也是利用国外的数据库资源，单纯针对我国信贷市场数据的实证研究还比较少，这一方面是由于我国的企业或银行的信贷数据难以获得，另一方面也是由于我国的银企关系具有一些不同于国外的特点，限制了这方面研究。笔者希望通过自己的努力，从不同银行(国有四大银行和非四大银行)的角度来探讨我国银企关系与信贷成本以及信贷可获得性关系问题，期望在这一新的研究视角下对我国的银企关系研究做一些有益补充。 三、银企关系溢出效应分析 关于关系型贷款利弊分析的理论大都是基于同一银企关系而言的，也就是说这些理论考察的都是银企关系对于企业和同一银行未来业务发展的影响问题，并没有对银行予以区分。但是具体到中国，国有四大银行和非国有四大银行无论是在银行规模还是在经营方式等方面都有着极大的不同，那么与此对应，企业与四大银行的银企关系与企业与非四大银行的银企关系就有很大的不同。因此有必要从银行的性质方面对银企关系予以区分，出于对四大银行在我国特殊地位和作用的考虑，本文主要研究企业和四大银行银企关系的影响和作用，主要考察企业与四大银行的关系是否能对企业与四大银行借款成本和信贷可获得性产生影响，是否还能对企业今后与非四大银行的业务往来产生影响，即是否具有“溢出效应”(Spillover Effect)，这是本文要探讨的一个实际问题，也是本文研究的视角所在。 企业与四大银行的关系可能具有外溢性(Spillover Effect)，这种外溢性也有可能产生两种不同的结果；一方面，企业与四大银行建立的银企关系所带来的“认证效应”(Certification Effect)会降低企业与非四大银行的信贷成本、提高信贷可获得性。由上文的分析可知，能够获得四大银行贷款支持的企业往往说明其具备良好的资质与发展潜力、或者是受当期政策支持和扶持的企业，这些企业往往拥有较快的发展空间和保障基础，因此是各家银行竞相争夺的资源。此外，四大银行所采用的评级模式也较严格，能与四大银行建立关系获得四大银行信贷支持的企业往往都是那些行业中较有实力的企业，获得四大银行的贷款就代表着该企业获得了四大银行的“认证”，这种认证具有正的外部性，这就是所谓的“认证效应”。本文认为这种“认证效应”同样存在于我国信贷市场中，企业从四大银行获得贷款后也会向市场传递出正向的信号，从而有利于企业从非四大银行以更低的利率和更低的担保要求取得贷款。另一方面，企业与四大银行的关系“外溢性”也有可能给企业带来负面影响。当那些具有与四大银行业务关系的公司转而向非四大银行借款时，由于信息不对称的影响，银行会认为此时企业的风险增加，从而会提高其贷款利率、增加贷款的担保物要求等。Bhattacharaya和Chiesa认为：由于贷款融资行为往往与企业发展项目密切相关，企业不倾向于泄露此类信息，从而维持单一银企关系就是在这种条件下的最佳选择。所以企业如果中途转向其它贷款人，就要承担较高的转换成本，当企业能够容忍这种成本而转向非四大银行借款时，非四大银行有理由认为企业的风险提高。因此企业与四大银行的关系有可能提高企业获得非四大银行借款的融资成本、并且降低其信贷可获得性。 四、实证分析 (一)样本选取 国内现有数据库还没有提供较完整的企业贷款数据，因此本文研究的数据样本来自于中国A股上市公司的财务报表。本文从126家公司的1998～2009年财务报表中共搜集了4168笔贷款数据，包括贷款的银行名称、贷款的起止时间、贷款利率、金额、贷款类型等贷款特征。剔除信息不全的数据后，最后得到的样本共计95家公司2490笔贷款数据。 (二)变量描述 1.信贷成本。本文使用贷款价差(SPREAD)来衡量贷款的利率水平，即贷款利率与相应期限基准贷款利率之差。值得注意的是，贷款的期限结构对利率也是有影响的，为了消除这一影响，本文将贷款利率和基准利率的期限做了严格匹配。 2.信贷可获得性。银行的贷款类型大致可以分为担保和信用两种，贷款类型的不同反映出银行对企业的要求不同，也从某种程度上反映出企业取得银行贷款的难易程度。本文采用一个虚拟变量(TYPE)来衡量信贷可获得性。担保贷款赋值0，信用贷款赋值1。 3.银企关系。本文沿用Bharath等人(2005)研究的做法，用两个变量衡量银企关系：规模变量、频率变量。这里本文的研究视角集中于企业和国有四大银行之间的关系。对于每个企业的每一笔贷款，本文首先确定一个基期年份，然后利用基期年份之前的所有历史数据构建关系变量。 (1)REL(AMOUNT)：代表基期之前企业和四大银行之间的贷款规模关系。计算公式为：
