我国民营企业贷款的距离影响因素分析

 　摘要：选取我国2011年沪深两市A股的628家民营上市企业的贷款数据为样本进行实证分析发现：银行贷款量与银行到企业之间距离具有显著的负相关关系，说明银企距离是制约我国民营企业贷款的一个重要影响因素；地区金融发展与企业的银行贷款量之间具有显著的负相关的关系，说明了竞争关系对企业外地银行贷款的抑制作用不是表现在区域的银行网点的竞争，而是地区的金融发展。因此，应重视银企距离，加大地区金融发展。 
　　关键词： 银行贷款；银企距离；地区金融发展 
　　中图分类号：F823.41文献标识码：A文章编号：1003-7217（2015）02-0009-07 
　　一、引言 
　　银行信贷仍是目前我国民营企业较为重要的资金来源。银企距离是否会对企业银行借贷行为产生重要影响；在其他条件给定的情况下，企业是否会偏好于距离近的银行进行借贷，这是一个值得研究的问题。那么，距离是否会影响到银行借贷行为，这种影响是否存在区域差别；银行之间的竞争关系是否会对这种关系产生影响。 
　　民营经济作为我国国民经济的重要组成部分，为社会提供了大量的消费产品，同时也解决了大量劳动力就业问题。近些年，世界经济受次贷危机影响萎靡不振，国内经济增长乏力以及人民币升值预期下，民营企业生存状况堪忧，融资难、融资贵问题特别突出。民营企业属于中小型企业，以关系型贷款模式为主，信息是其能否获取银行贷款的重要因素，距离又是信息的影响因素之一，因而银企距离是民营企业贷款融资一个不可忽视的影响因素。 
　　二、文献综述 
　　近年来学界围绕着距离产生的一系列金融问题进行了全面而深入的探讨。Berger et al（2003）实证发现，欧洲20国的银行在国际化和全球化过程中，企业更加偏好选择本国银行提供的金融业务[1]。Buch（2005）通过研究法国、德国、意大利、英国和美国五个国家银行的资产负债表，发现银行在距离远的市场上会持有较低的信贷资产[2]。Grinblatt and Keloharju（2001）同样发现在股票市场上，个人投资者会偏好距离近的企业，然而机构投资者偏好距离远的企业[3]。上述研究说明：距离对于经济主体的融资行为是有影响的。 
　　在距离与银行借贷关系的研究过程中存在着两种思路：第一种思路认为，在技术进步的情况下，距离对于银行的借贷影响会越来越小。Petersen and Rajan（2002）研究发现，从1973～1993年美国的小企业的银行借贷距离（企业总部到银行机构的距离）在不断地扩大，面对面的交流方式已逐渐被电话、电子邮件等非面对面的交流方式取代。他们认为在信息技术进步的推动下，银行采用更多网络的信息联系方式，采用数学模型进行银行贷款的风险分析，代替了依靠单个信贷员进行信贷的传统人工方式，提高了银行的效率，使银行能够进行远距离贷款[4]。第二种思路认为，只要距离对信息获取产生干扰，就会明显影响银行借贷。银行获取企业的信息分为两种类型，一种是硬信息，另一种是软信息（Petersen，2004；Agarwal and Hauswald，2010）。企业的资产负债表、员工数量等属于硬信息，企业高管的性格特征、风险属性等属于软信息。通常情况下，软信息更加有利于银行信贷风险控制。在远距离传播中，信息的强度和准确性降低，距离对信息造成干扰。因此，与距企业远的银行相比，距企业近的银行更容易获取企业的软信息。距企业近的银行发放贷款时，面临不确定性相对较小，提高了银行贷款质量。距离能够对银行信贷产生影响，主要原因是距离干扰了信息。距离和信息干扰成正比，而信息干扰又和成本成正比，所以，银行为了弥补成本必然对远距离企业要求支付更高的贷款利率，即距离与银行贷款利率呈正相关。Knyazeva and Knyazeva（2012） 采用美国上市企业，银企距离的中位数是935千米，实证发现距离与银行利率之间具有显著的正向关系，并且把因距离而发生的成本上升主要归因于监督成本的增加。但也有部分学者持有截然不同的观点，即距离与银行贷款利率呈负相关，认为远距离企业融资成本要比近距离企业低[5]。Dgryse and Ongena（2005）采用比利时小企业样本，银企距离的中位数是2.25千米，实证发现距离与银行贷款的利率之间具有显著的负相关的关系。他们认为由于地域区别和企业的议价能力，银行对企业存在价格歧视。银行为了获得更多贷款业务量，往往根据距离的远近进行价格歧视，即对远距离的企业进行贷款利率折价，对本地企业却要求更高的贷款利率[6]。 
　　不同研究思路产生了不同研究结论，其实质上是研究着眼点不同。第一种思路以时间为研究维度，强调技术进步替代了银企距离对银行借贷信息获取制约的影响。但技术进步是一个可观测但很难度量的变量，而且它不能解释单纯空间物理距离对银行借贷的作用原理和机制，不利于银行进行风险控制。所以，第一种思路的解释力有限。第二种思路着眼于空间维度，以信息受距离阻碍为内在发生作用机制，探讨了距离如何影响了企业贷款行为。它把信息受距离阻碍直接转化为企业或银行由于距离远而发生的成本，但它忽视了影响银行贷款的竞争距离等空间因素。这使得第二种思路的结论缺乏可靠性。 
　　为此，本文拟采用信息被阻碍的研究视角，结合竞争影响因素，通过利用2011年中国沪深A股上市民营企业贷款的截面数据，研究空间物理距离对于银行借贷行为的影响。 
　　财经理论与实践（双月刊）2015年第2期2015年第2期（总第194期）许坤，笪亨果：我国民营企业贷款的距离影响因素分析 
　　三、研究假设 
　　信息是银行正确筛选、剔除次品客户的关键。在我国信贷市场，由于民营企业本身的透明度低，具有潜在掠夺银行贷款的行为动机。因此，获取充分的信息成为银行对民营企业发放贷款时防止逆向选择的重要的手段。但是，空间的距离阻碍和干扰了信息。随着距离的增加，信息的数量和精度会出现大幅度下降。为此提出假设1。 　　假设1：在其他条件给定的情况下，企业的银行贷款量与企业到银行的距离之间成显著的负相关的关系。 
　　银行在对企业发放贷款的时候，不仅会根据对企业信息的掌握程度决策，还会受到企业本地银行的竞争影响。因为距离企业近的银行会具有更好信息优势。Degryse and Ongena（2005）发现企业本地竞争银行与企业的距离和本地的银行业竞争程度具有很强的关联性。企业本地银行业竞争激烈，信贷约束较小，企业就会选择更多本地的银行贷款，使企业外地银行贷款量出现下降。银行间的竞争关系对于企业的外地贷款具有显著抑制作用。为此，提出假设2。 
　　假设2：企业的银行贷款量与企业到竞争银行的距离具有显著的正相关的关系。 
　　四、研究设计 
　　（一）样本建立 
　　选取2011年沪深两市A股上市的民营企业①，按照La porta et al（1999）的层层追溯所有权关系链的方法，当发现上市企业的实际控制人为自然人时，将企业确认为民营企业。在确认的民营企业中，进行以下筛选：删除样本中发行B股和H股的企业；删除样本中行业为金融业的上市企业；删除样本中ST、*ST、SST、S*ST和S的上市企业；删除样本净利润为负和利息支付倍数小于1的上市企业；删除样本中实际控制人为外国人的样本。这样共获得了628家民营的上市企业。 
　　（二）变量定义与解释 
　　1.距离。 
　　Distance： 银企距离，即发放贷款银行机构到获得贷款民营企业注册总部之间的直线物理距离。这是主要关注的解释变量。为了平滑数据和对数据进行正态化，对变量进行取自然对数，标记为 lgdistance，并在回归中使用。 
　　2.企业特征。 
　　Size：企业的大小，即企业的总资产取自然对数。企业的大小对企业获取银行贷款具有重要的作用。Tang：企业固定资产，即企业的固定资产与总资产的比例。企业的固定资产越高，可抵押资产越多，从而越容易获得银行贷款。 
　　Roa：企业的资产回报率，即企业的利润与总资产的比例。企业的资产回报率越高，说明企业的经营的业绩越好，从而有利于企业获得银行的贷款。 
　　Payability：企业的利息支付倍数，即企业的利润总额和财务费用之和与财务费用之间的比例。企业的利息支付倍数是对企业还款能力的衡量，利息支付倍数越高，说明企业偿还贷款的能力越强。 
　　Tobinq：托宾Q值，即企业市场价值与期末总资产的比例。Risk：企业的风险，即企业2007～2011年每个季度的Roa的标准差。风险是银行发放贷款最重要的衡量的因素，风险越大，银行会减少贷款发放。 
　　Firmyear：企业的年限，即企业成立的时间到2011年的整数年份。这个指标可以衡量企业的公开硬信息，企业存在时间越长，市场公开的硬信息越多，软信息越少。 
　　3.贷款特征。 
　　Loan：银行的贷款，即银行贷款数量，这是主要关注的被解释变量。为了让银行贷款数量进行相对化和去单位化，运用替代指标lev，企业的银行贷款融资比，即企业的银行贷款与企业总资产之间比例。Collateral：贷款的抵押品。抵押品是银行贷款一个重要的特征，这是一个虚拟变量，当每项贷款具有质押品或抵押品，此变量是1，否则是0。 
　　Relating：关联贷款。这是一个虚拟变量，当获得贷款具有关联时，该变量是1，否则是0。获得贷款的企业有关联时，贷款企业可能会借机对银行贷款进行掠夺，加大银行贷款的风险，使银行的担保机制失去应有作用。 
　　4.竞争关系。 
　　Cdistance：竞争银企距离，即距企业总部最近的竞争银行机构与企业总部之间的直线物理距离。这是衡量银行业之间的竞争程度的指标，该指标越小，说明竞争银行距企业越近，越容易获得企业的信息，给贷款银行带来竞争压力。Cbbank：竞争银行的类型。这是一个虚拟变量，当竞争银行是国有大型银行时，变量是1；否则，变量是0。竞争银行的类型对发放贷款银行的贷款量具有重要的影响。 
　　5.制度环境。 
　　Finance1：金融业竞争指数1，此变量来自樊纲，王小鲁和朱恒鹏（2006）[7]编制的"中国市场化指数"中的子指标（4a1）。该指标是用来衡量银行的竞争程度，该指标越大，说明该地区的银行业竞争激烈，企业获取贷款相对容易。Finance2：金融业竞争指数2，即企业所在的省份非国有金融机构吸收的存款量占金融机构吸收存款总量的比例。该指标用来衡量银行业的竞争程度，该指标越大，说明该地区银行业竞争激烈，企业获取银行贷款相对容易。Market：企业所在省份的市场化指数，该指数从政府与市场关系、非国有经济发展、产品市场发育、要素市场发育与市场中介和法律环境五个方面衡量各地区市场化的进程。该指标越大，说明该地区市场化程度高。Pgdp：地区生产总值比例，即企业所在省份的地区生产总值占全国生产总值的比例。Pfinance：金融发展指数，即企业所在省份的金融业的产值占地区生产总值的比例。该指标越大，说明该地区金融业发达，该地区金融业的竞争相对激烈，企业获得贷款相对容易。Pergdp：人均地区生产总值，即企业所在省份的人均地区生产总值。该指标越大，说明该地区经济发展程度高。 
　　（三）数据来源 
　　数据主要来自两个方面：一是手工收集，二是数据库整理。数据按照变量的类型分为距离指标、企业特征指标、贷款特征指标、竞争关系指标、制度环境指标。手工收集的指标有距离指标和竞争关系指标②。数据库整理的指标中，企业特征和贷款特征的数据来自国泰安数据库（CSMAR）；制度环境的指标，部分来自《中国市场化指数-各地区市场化相对进程2006年度报告》[7]，另一部分来自2011年《中国统计年鉴》。 
　　（四）模型方法 
　　首先以企业的特征变量和贷款的特征变量为控制变量，以银企距离为主要的解释变量得到基本的模型1： 　　lev=α+β1×lgdistan ce+β2×size+β3×tan g+ 
　　β4×roa+β5×payability+β6×tobinq+β7×risk+ 
　　β8×firmyear+β9×collateral+β-10×relating+ε（1） 
　　然后在模型1的基础上加入竞争关系特征变量，研究银行之间的网点竞争对企业贷款融资的影响，从而得到模型2： 
　　lev=α+β1×lgdistan ce+β2×size+β3×tan g+ 
　　β4×roa+β5×payability+β6×tobinq+β7×risk+ 
　　β8×firmyear+β9×collateral+β-10×relating+ 
　　β-11×lg cdistan ce+β-12×cbbank+ε（2） 
　　为了检测关于竞争距离不显著的原因分析，在模型2的基础上加入反映地区金融发展的制度环境特征变量，研究各省的金融发展对企业贷款的抑制的效应，得到模型3： 
　　lev=α+β1×lgdistance+β2×institution+ 
　　β3lgdistance×institution+β4×size+β5×tang+ 
　　β6×roa+β7×payability+β8×tobing+β9×risk+ 
　　β-10×firmyear+β-11×collateral+β-12relating+ε（3） 
　　（五）描述性统计 
　　表1列出了企业信息主要变量的描述性统计结果。从表1可以看出企业的总资产的均值是77亿元，固定资产均值是12.9亿元，利润额均值是3.5亿元，企业的年限均值是13.04年。从中可以看出，样本中的民营企业的规模较大，质量也较好。银行与企业距离的均值是454.58千米，中位数是91.55千米，标准差是603.88，此变量值的分布具有明显的左偏。表2列出了各个地区（以省为单位）金融发展的相关的指标。 
　　五、实证结果及其分析 
　　（一）实证分析 
　　表3显示，主要解释变量银企距离系数全部显著为负，可以看出银企距离的增加会降低企业的银行贷款，说明距离阻碍了银行贷款的远距离发放。距离对银行的贷款出现负显著关系，是因为距离阻碍了银行获取企业信息，特别是企业软信息。距离越远，银行获取信息越困难，为了控制风险，必须减少远距离贷款量的发放。从而假设1得到支持。 
　　控制变量中Size、Tang、Firmyear都出现了显著的负相关关系，这是因为样本中大量观测都是短期贷款。银行在发放短期贷款时，考察企业的流动性，偏向短期流动资产多的企业，侧重于企业的短期的偿付能力。因此，Size、Tang出现了显著的负相关性。Firmyear出现负显著性是因为变量衡量的是企业的公开硬信息多少，企业的公开硬信息与企业的银行贷款的取得具有负相关。样本出现大量短期银行贷款，因为民营上市企业除了能够进行银行贷款的间接融资，还能够进行股权直接融资。上市企业的长期资金一般通过股权融资获得，成本较低。上市企业短期资金主要进行资金的周转，一般通过银行贷款获得。变量抵押品的系数也是显著为正，当企业的银行贷款具有抵押品时，会提高企业银行贷款，因为抵押品能够降低风险。关系贷款显著为负，当获取银行贷款的企业与担保人具有关联关系时，企业的贷款会出现下降。因为如果贷款出现关联关系时，贷款企业就很可能掠夺银行的贷款，引发道德风险问题。因此，银行面对关联贷款会减低贷款量。 
　　表4显示，解释变量竞争银企距离没有出现显著的情形，说明竞争银行距贷款企业近，没有对贷款企业的银行贷款产生显著影响。这与Degryse and Ongena（2005）发现银行贷款的利率与竞争的银行的距离具有显著的正相关系是不一样的。不显著的结果说明在我国的银行贷款市场上，银行营业网点多不具有优势，不能说明银行之间的竞争关系不会对外地银行贷款产生抑制作用。出现不显著的原因在于：我国竞争银企距离可能不是一个能够很好衡量企业所在地的银行间竞争程度的变量。因为我国的面积广大，银行业的发展在各个地区具有显著的差异。Degryse and Ongena（2005）使用竞争银企距离来代表本地银行业的竞争关系，并且发现银行间的竞争关系对外地银行的利率具有显著的抑制作用，原因是他们以欧洲的比利时为样本。众所周知，比利时地域狭小，竞争银企距离与企业所在地区银行业的竞争关系具有显著的相关性。因此，我们必须用一个能够更好衡量企业所在地区银行业竞争程度的变量，才能正确地找到竞争关系与银行贷款量之间的关系。 
　　（二）进一步讨论 
　　为了检验关于竞争关系不显著的分析，参考江伟（2011）、余明桂和潘洪波（2008）等做法[8，9]，选取一组新的变量来衡量地区的银行业竞争关系：地区金融发展指数。该变量从地区整体出发，能够很好地衡量一个地区金融业的发展程度，特别是地区银行业发展和竞争程度。 
　　表5显示地区金融发展指数和银企距离的交叉项系数全部显著为负。说明地区金融发展会对企业外地的银行存款产生明显的抑制作用，从而说明企业所在地区的银行竞争关系会显著地影响企业的外地贷款。财务控制变量和贷款特征的控制变量与银行贷款基本模型保持一致。从而对竞争关系的不显著原因的讨论得到了验证。 
　　（三）稳健性检验 
　　以上对3个模型都进行了不同的变量选取，基本的结论未发生改变，其中银行贷款扩展模型Ⅱ在3种替代的反映地区银行业竞争和金融发展的指数下进行了检验，基本的结论未发生改变。回归结果如表6。 
　　考虑到银行贷款的数量会直接影响银行的贷款行为，因此，以银行贷款量（Loan）的中位数为区分。企业的银行贷款大于中位数为大额贷款，小于或等于中位数为小额贷款。分别对大额贷款和小额贷款进行分组回归检验，主要结论未发生实质的改变。 　　考虑到企业的大小也会对银行贷款的行为产生重要的影响，因此，以企业的总资产（Asset）的中位数来区分企业的大小，企业的总资产大于中位数的是大企业，小于中位数是小企业。根据企业的大小进行的分组回归检验，其主要结论也未发生实质的改变。 
　　六、结论及启示 
　　以上通过验证2011年民营上市企业的贷款数据，发现银企距离与企业的银行贷款量之间具有显著的负相关的关系，说明目前银企距离对于我国银行的信息收集的能力依然会产生重大的影响。距离干扰信息明显，因此，银行有必要采用更先进的信息技术和更先进的风险控制手段，加强信息的收集，特别是软信息，防范企业利用信息不对称掠夺银行的贷款，产生银行坏账，导致金融系统的风险。以上研究没有发现竞争银企距离与企业的银行贷款量之间具有显著正相关的关系，因此，银行的网点竞争对于获取银行的贷款是不发生作用的。但在竞争关系中，地区金融发展对于企业的外地银行贷款具有显著的抑制作用，因此，政府要大力发展地区金融，增加地区银行业竞争程度，切实解决民营企业融资难的问题。 
　　注释： 
　　①选择民营上市企业为研究对象，主要基于以下的原因：我国民营企业获取银行贷款，更多是凭借企业自身的财务情况和发展机会，能够反映市场行为。而国有企业获取银行贷款存在很多隐性干扰因素，如政府干预会显著影响。相比之下，民营上市企业的信息披露更加规范，信息质量较好。 
　　②其中距离指标是通过各个企业的年报找到企业注册办公地址，然后通过银行贷款找到银行地址，最后用电子地图测量两地之间的直线的物理距离。竞争关系指标通过电子地图获得企业总部附近距离最近的银行名称和距离。 
　　③银行贷款基本模型以企业的银行贷款为被解释变量，以银企距离为主要的解释变量。模型1.1是只含有企业财务特征的数据，模型1.2、模型1.3和模型1.4分别加入变量风险指数、抵押品、关联贷款。模型1.5是一个完整的模型。 
　　④银行贷款扩展模型Ⅰ以企业的银行贷款为被解释变量，加入了竞争关系特征变量为解释变量。模型2.1和2.2是分别加入变量竞争银企距离和竞争银行类型，模型2.3是一个完整的模型，模型2.4和2.5是分别加入了竞争银企距离和竞争银行与银企距离的交叉项。 
　　⑤银行贷款扩展模型Ⅱ是以企业的银行贷款为被解释变量，加入了地区金融发展为解释变量。模型3.1～3.3的制度环境变量分别是金融业竞争指数1、金融业竞争指数2、市场化指数。