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近年来,在全面深化经济体制改革的新时代背景下,“融资难”“融资贵”仍是中国企业在经营发展过程中面临的普遍现象,如何有效缓解企业的融资约束问题,已成为在学术研究、资本市场实践和顶层设计维度备受关注的话题。具体而言,“融资难”“融资贵”共同构成企业融资约束的重要动因①,融资约束指的是在资金需求者与外部资金提供者之间存在信息不对称的现实市场中,资金提供方需要花费诸多人力物力收集信息以及对资金需求者进行监督,从而导致资金需求方支付更高外部融资对价、融资渠道受限以及资金需求难以充分满足等状况[1],后者不仅降低微观企业的投资效率和经营业绩[2-3],而且妨碍一国的经济社会高质量发展[4]。以中国企业最为重要的融资渠道银行贷款为例,中国企业家调查系统在2011年的报告指出,31.7%的国有独资企业和38.5%的非国有独资企业的负责人表示“银行贷款不能满足正常生产经营需要”,61.3%的国有控股公司、中央直属企业和74.6%的民营企业、家族企业的负责人表示“银行贷款不能满足企业外部扩张的融资需要”②;该系统2016年的跟踪调查报告发现41.6%的负责人认为企业当前正处于资金紧张状态,企业平均融资成本高达8.33%,“融资难”“融资贵”问题依旧突出③。因此,如何较好地缓解中国企业面临的融资约束现象,已然成为资本市场实践中亟须解决的重要问题。
进一步地,针对企业融资约束的形成动因及其治理方式,国内外学者进行了诸多研究并取得比较充分的成果,发现企业与外部资金提供者之间的信息不对称构成企业融资约束现象的根本原因[5-7],而诸如高管财务背景[4]2、分析师跟踪[8]、审计师鉴证[9]、机构投资者持股[10]等公司治理机制可以降低企业内外的信息不对称程度,从而缓解其融资约束水平。其中,在中国金融市场发展尚不完善的情况下[11-12],产融结合作为加强实体企业与银行等金融机构信息沟通的重要形式,对企业融资行为具有重要影响[13-15]。黄小琳等[16]指出持股金融机构可以改变企业的长短期债务结构,在一定程度上缓解企业“融资贵”问题;万良勇等[17]更是发现上市公司参股银行可以降低企业现金—现金流敏感性、缓解“融资难”现象,其对产融结合如何影响企业融资行为进行了初步探索。
然而,针对产融结合如何影响企业融资约束程度,既有研究并未将企业“融资难”与“融资贵”统筹考虑,亦忽视了企业与商业银行建立战略联盟这一更加灵活、便捷的产融结合形式及其对企业融资决策和市场价值的影响。相较于参股金融机构,构建银企联盟在实现成本上具有显著优势,企业与银行之间只要能够在经营、筹资或投资活动中寻找到共同发展的需要,便可以高效结盟和加深合作,而不必通过增发、入股等复杂的交易形式建立银企联系,从而避免持股金融机构的资金成本和金融风险外溢。事实上,随着近年来中国经济体制改革深化和法治环境改善,企业与商业银行建立战略联盟的现象日渐普遍,图1绘制了2010—2018年中国上市公司与商业银行建立战略联盟的数量和比例,可以发现与银行成立战略联盟的上市公司从2010年的17家上升到2018年的124家,所有上市公司中成立银企联盟的公司占比从2010年的1.04%上升到2018年的3.67%。因此,对企业与银行建立战略联盟能否有效缓解企业的融资约束现象进行研究,将是在学术研究层面极具意义的研究话题。
2013年,党的十八届三中全会通过了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,明确提出“使市场在资源配置中起决定性作用和更好发挥政府作用”④;2017年,习近平总书记在党的十九大上指出要“加快完善社会主义市场经济体制”,“经济体制改革必须以完善产权制度和要素市场化配置为重点”⑤;2020年3月30日,中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》更是明确提出加快土地、劳动力、资本、技术和数据要素的市场化配置⑥。作为信贷资本要素市场化配置的重要表现形式,企业与银行自发建立战略联盟可以较好地降低双方之间的信息不对称程度,缓解企业的道德风险和逆向选择问题并降低其融资过程中的交易成本,最终实现企业与银行的“双赢”。由此,银企联盟能否以及如何影响中国企业的“融资难”“融资贵”现象,在国家治理层面亦是一个非常具有意义的话题,而这也是本文的目的所在。
在此基础上,本文以2010—2018年中国沪深两市A股上市公司为样本,通过手工整理上市公司公告披露的建立战略联盟相关数据,考察上市公司与商业银行建立战略联盟能否有效缓解其融资约束水平及其经济后果。本文研究发现:上市公司与银行建立战略联盟可以缓解其融资约束程度,并且这种效果在民营产权、非集团控制、市场化程度较低以及货币政策紧缩时期更为明显;进一步研究表明,银企联盟通过降低企业的“融资难”状况来缓解融资约束,经银企联盟有效缓解融资约束的企业市场价值和生产效率显著提升;同时,本文发现企业与银行建立战略联盟后存在更严重的“融资贵”状况,其需要以支付更高的贷款融资成本为对价,换取银企联盟成立后及时、稳定的信贷资金供给,即企业通过组建银企联盟来在“融资难”与“融资贵”的迷宫十字路口中权衡以实现自身发展目标;此外,经过内生性缓解和一系列稳健性检验后本文结论保持不变。
本文的研究贡献主要体现在如下三个方面。
1. 基于企业与银行组建战略联盟的细分领域,对中国企业统筹权衡“融资难”与“融资贵”之间关系的实践方式及成效进行研究,由此对微观主体融资约束影响因素的学术文献作出有益拓展。在企业融资约束的影响因素上,既有文献主要围绕高管财务背景、参股类产融结合、分析师跟踪以及审计师鉴证等外部制度环境和内部财务行为与治理特征展开[4]85[17]64[18][19],不仅未对微观主体如何权衡“融资难”与“融资贵”现象细致考虑,亦忽视了企业与商业银行组建战略联盟行为的深远影响。不同于传统的参股式产融结合,企业与银行组建战略联盟能够在保持独立性的基础上,结合自身实际灵活调整融资状况,规避持股金融机构的资金成本以及风险外溢。因此,本文独辟蹊径地针对近年来日渐普遍的中国上市公司与商业银行组建战略联盟的现象,研究体现市场逻辑的银企联盟如何助力企业有效平衡 “融资难”与“融资贵”之间关系及相应后果,从而在企业融资约束的学术研究上具有边际贡献。
2. 在统筹考虑“融资难”与“融资贵”之间关系的基础上,从企业与银行组建战略联盟的视角出发,探讨其对微观主体融资约束现象的影响作用,由此在银企联盟经济后果的学术领域作出创新性拓展。目前关于企业战略联盟行为经济后果的学术文献,主要围绕战略联盟及其内部结构特征和外部制度环境如何影响成员企业的创新活动、经营管理活动、投资活动、会计绩效以及股价异常变动展开[20-21],仅少数研究战略联盟对企业融资行为的影响。在这部分研究中,早期文献主要采用理论分析或数学建模的方式指出战略联盟能够满足企业资金需求[22-26],后续文献开始采用实证检验的方式,徐荣和陈宝峰[27]发现中国中小企业组建商业联盟能够有效缓解其融资需求,黄艺翔和姚铮[28]则以中国2009—2015年的创业板上市公司为样本,发现其组建研发联盟能够通过信号效应和资源效应影响其债务期限结构,具体表现为长期借款和长期负债的比例提升。然而,前述研究都未对战略联盟如何影响中国企业的“融资难”与“融资贵”现象进行统筹分析和检验,并且在区分战略联盟伙伴组织性质的细分领域,没有文献直接研究企业与银行组建战略联盟的经济后果,存在学术空白。李曜和宋贺[29]发现创业板上市公司的风险投资与券商联盟可以降低其IPO折价率,初步指出公司股东与其他社会主体间的联盟对公司特征具有重要影响。因此,本文在全面分析“融资难”与“融资贵”之间关系的基础上,从银企联盟的视角研究其对微观企业融资约束现象的影响作用,这在企业战略联盟经济后果的学术领域具有较大增量贡献。
3. 本文对中国更好地完善资本要素市场化配置体制机制具有政策参考价值。2017年10月,习近平总书记在党的十九大报告中指出“经济体制改革必须以完善产权制度和要素市场化配置为重点”。2020年3月30日,中共中央、国务院发布的《关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》更是提出加快土地、劳动力、资本、技术和数据要素的市场化配置,进一步肯定了生产要素市场化配置对中国经济社会改革发展的重要意义。本文研究表明,作为资本要素市场化配置表现形式的银企联盟,构成微观企业科学合理且行之有效地平衡“融资难”与“融资贵”之间关系,进而缓解自身融资约束现象和实现高质量发展的重要实践途径,这对中国不断完善资本要素市场化配置体制机制,以及推动金融部门更好地服务实体经济具有政策优化价值。
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为了研究企业与银行建立战略联盟对其融资约束的影响作用,本文选取2010—2018年沪深两市A股上市公司作为研究对象。在研究期间选择上,鉴于2010年之前上市公司与银行建立战略联盟的数量过少,在此之后银企联盟渐趋普遍,故本文选取2010—2018年为样本期间。本文使用的上市公司与银行成立战略联盟的数据是通过手工收集、整理核实Wind资讯中上市公司披露的与战略联盟相关的公告得到,其他公司财务和治理数据主要来自CSMAR数据库。剔除了金融行业公司、资产负债率大于1的财务数据异常公司以及主要变量数据缺失的公司,最终获得22 481个上市公司—年度观测值。
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借鉴既有研究的做法[17]67[54],构建如下回归模型检验企业与银行建立战略联盟对其融资约束的影响作用
$$ \begin{aligned} {\rm INVEST}_{i,t} = & \beta_{0} + \beta_{1}{\rm FB\_ALLIANCE}_{i,t} \times {\rm CF}_{i,t} + \beta_{2} {\rm FB\_ALLIANCE}_{i,t} + \beta_{3}{\rm CF}_{i,t} + \\ & \beta_{4}{\rm CONTROLS}_{i,t}+\sum {\rm INDUSTRY}_{i} +\sum {\rm YEAR}_{t} + \varepsilon_{i,t} \end{aligned} $$ (1) 本文中各变量具体定义如表1所示。
表 1各变量定义表
变量类型 变量名 变量定义 被解释变量 INVEST 公司投资水平,以(期末固定资产原值−期初固定资产原值+本期累计折旧)/资产总额来衡量 解释变量 CF 公司自由现金流量,以经营活动现金流量净额/总资产计算得到 FB_DUM 银企联盟的虚拟变量,当年公司与商业银行具有战略联盟关系取值为1,否则为0 FB_NUM 银企联盟数量,当年公司与商业银行成立战略联盟的数量 控制变量 SIZE 公司规模,公司年末总资产的自然对数 LEV 公司年末资产负债率,即总负债除以总资产 ROA 公司盈利能力,以当年总资产收益率表示 SOE 产权性质,国有上市公司取值为1,否则为0 GROWTH 成长性,公司主营业务收入增长率 AGENCY 管理费用率,公司当年管理费用除以营业收入 PPE 固定资产占比,固定资产净额除以总资产 AGE 公司上市年限加1后取对数 CONCENTRATE 公司股权集中度,以前五大股东持股比例平方和进行衡量 CASH 现金持有水平,公司当年货币资金除以总资产 BOARDSIZE 公司董事会规模,董事会总人数取自然对数 INDEP 公司董事会独立性,独立董事占董事会总人数的比例 DUAL 两职合一虚拟变量,董事长和总经理由一人兼任为1,否则为0 FIN_EQUITY 持股金融机构,公司对金融机构具有持股则取值为1,否则为0 FIN_GAOGUAN 金融背景高管占比,公司具有金融背景的高管数量除以高管总数 YEAR 年度虚拟变量 INDUSTRY 行业虚拟变量 首先,采用投资—现金流敏感性来衡量融资约束。在现实资本市场中,企业的投资决策在很大程度上受到融资状况影响,而企业内外部融资成本存在一定差异,融资约束严重的企业其外部融资成本相较于内部融资成本差异更大,其投资行为更依赖于内部现金流,因此投资—现金流敏感性可以较好地衡量企业面临的融资约束程度[55-56]。具体地,INVEST衡量企业的投资水平,采用(固定资产净额变动+本期累计折旧)/总资产计算得到;CF衡量企业的内部现金流,以经营活动现金流量净额/总资产计算得到。
其次,FB_ALLIANCE是衡量样本企业与银行建立战略联盟的变量,从上市公司当年是否与银行建立战略联盟的虚拟变量(FB_DUM)和上市公司当年与银行建立战略联盟的数量(FB_NUM)两方面进行衡量。由于本文采用投资—现金流敏感性来衡量融资约束,因此关键解释变量为交乘项FB_ALLIANCE × CF,其系数β1显著为负时,表明企业与银行建立战略联盟可以显著降低其投资—现金流敏感性,企业的融资约束程度越低。
最后,参照现有文献的做法[17]67[4]87[54]78,本文选取公司规模(SIZE)、杠杆率(LEV)、盈利能力(ROA)、产权性质(SOE)、成长性(GROWTH)、管理费用率(AGENCY)、固定资产比率(PPE)、上市年限(AGE)、股权集中度(CONCENTRATE)、现金持有水平(CASH)、董事会规模(BOARDSIZE)、董事会独立性(INDEP)和两职合一(DUAL)作为控制变量。特别地,本文控制了样本企业持股金融机构(FIN_EQUITY)和金融背景高管(FIN_GAOGUAN)的影响作用[17]68[4]87。此外,本文在模型中设置了行业虚拟变量与年度虚拟变量以控制行业和年份固定效应,所有回归均采用稳健标准误并在公司层面进行聚类,连续型变量均在1%水平上进行Winsorize缩尾处理以避免异常值对研究结果的干扰。
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表2汇报了主要变量的描述性统计结果。首先,INVEST和CF的均值分别为0.047和0.039,表明中国上市公司平均意义上的投资水平和内部现金流状况较好。其次,FB_DUM和FB_NUM的均值分别为0.024和0.026,可以发现中国上市公司与银行建立战略联盟的现象已经初具规模。尽管如此,FB_DUM和FB_NUM的标准差分别为其均值的6.3倍和6.7倍,表明不同上市公司与银行建立战略联盟的情况存在较大差异,这为本文探究其能否影响企业融资约束提供了良好的场景。此外,其余控制变量与已有文献结果基本一致[17]68[4]88,未见显著差异。
表 2主要变量描述性统计
变量 样本量 均值 标准差 最小值 P25 中位数 P75 最大值 INVEST 22 481 0.047 0.076 −0.282 0.010 0.034 0.076 0.307 CF 22 481 0.039 0.073 −0.197 0.001 0.039 0.082 0.239 FB_DUM 22 481 0.024 0.152 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 FB_NUM 22 481 0.026 0.173 0.000 0.000 0.000 0.000 3.000 SIZE 22 481 22.096 1.293 19.520 21.174 21.929 22.839 26.045 LEV 22 481 0.436 0.213 0.051 0.265 0.430 0.599 0.908 ROA 22 481 0.037 0.057 −0.223 0.013 0.035 0.064 0.194 SOE 22 481 0.461 0.499 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 GROWTH 22 481 0.219 0.562 −0.594 −0.014 0.120 0.293 4.087 AGENCY 22 481 0.108 0.096 0.010 0.051 0.085 0.130 0.651 PPE 22 481 0.218 0.166 0.002 0.088 0.183 0.313 0.710 AGE 22 481 2.151 0.798 0.000 1.609 2.303 2.833 3.219 CONCENTRATE 22 481 0.162 0.116 0.013 0.073 0.133 0.224 0.563 CASH 22 481 0.183 0.133 0.013 0.090 0.145 0.237 0.653 BOARDSIZE 22 481 2.139 0.200 1.609 1.946 2.197 2.197 2.708 INDEP 22 481 0.374 0.054 0.333 0.333 0.333 0.429 0.571 DUAL 22 481 0.255 0.436 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 FIN_EQUITY 22 481 0.101 0.301 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 FIN_GAOGUAN 22 481 0.019 0.037 0.000 0.000 0.000 0.038 0.176 -
表3展示了企业与银行成立战略联盟对融资约束程度的基本回归结果。其中,列(1)和列(3)中FB_DUM × CF与FB_NUM × CF的系数均在1%水平上显著为负,表明企业与银行建立战略联盟可以显著降低其投资—现金流敏感性。进一步地,列(2)和列(4)展示了加入控制变量后的回归结果,可以发现在有效控制其他因素的影响作用后,FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数仍然在1%水平上显著为负,表明企业与银行建立战略联盟确实可以较好地降低其融资约束水平,本文的研究假设得到支持。此外,其余控制变量的回归结果与已有文献[4]90[54]79基本一致,未发现显著差异。
表 3银企联盟与融资约束:基本回归结果
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) FB_DUM × CF −0.269*** −0.239*** (−3.42) (−3.48) FB_NUM × CF −0.215*** −0.190*** (−3.39) (−3.41) CF 0.116*** −0.001 0.115*** −0.002 (11.78) (−0.11) (11.72) (−0.20) FB_DUM / FB_NUM −0.004 −0.004 −0.003 −0.003 (−0.79) (−1.16) (−0.79) (−1.19) SIZE 0.009*** 0.009*** (12.40) (12.39) LEV −0.020*** −0.020*** (−4.71) (−4.71) ROA 0.058*** 0.058*** (4.26) (4.26) SOE −0.007*** −0.007*** (−5.27) (−5.27) GROWTH 0.009*** 0.009*** (7.51) (7.50) AGENCY −0.023*** −0.023*** (−2.80) (−2.79) PPE 0.229*** 0.229*** (37.70) (37.71) AGE −0.024*** −0.024*** (−28.34) (−28.33) CONCENTRATE −0.022*** −0.022*** (−4.45) (−4.43) CASH −0.019*** −0.019*** (−4.26) (−4.26) BOARDSIZE −0.001 −0.001 (−0.35) (−0.39) INDEP −0.011 −0.012 (−0.98) (−0.99) DUAL 0.003*** 0.003*** (2.79) (2.78) FIN_EQUITY −0.003* −0.003* (−1.93) (−1.92) FIN_GAOGUAN −0.006 −0.007 (−0.44) (−0.48) CONSTANT 0.030* −0.097*** 0.030* −0.096*** (1.92) (−5.00) (1.93) (−4.97) YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.073 0.294 0.073 0.293 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 -
为保证研究结论的稳健性,本文进行了一系列稳健性检验。第一,为控制公司层面不随时间变化因素的影响作用,本文采用公司固定效应模型进行回归。结果如表4的列(1)和列(2)所示,其中FB_DUM × CF与FB_NUM × CF的系数均在1%水平上显著为负,表明在控制公司固定效应后本文结论保持稳健。
表 4银企联盟与融资约束:稳健性检验1
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) (5) (6) FB_DUM × CF −0.239*** −0.268*** −0.283*** (−3.57) (−3.45) (−3.72) FB_NUM × CF −0.185*** −0.207*** −0.187*** (−3.45) (−3.32) (−3.06) CF −0.027*** −0.028*** 0.033*** 0.033*** −0.038 −0.078** (−3.03) (−3.17) (3.65) (3.60) (−1.10) (−2.13) FB_DUM / FB_NUM −0.016*** −0.011** 0.006 0.004 −0.005 −0.004 (−2.88) (−2.56) (1.43) (1.17) (−1.37) (−1.38) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 控制 控制 FIRM 控制 控制 不控制 不控制 不控制 不控制 N 22 481 22 481 18 956 18 956 1 064 1 064 Adj-R2 0.377 0.376 0.153 0.152 0.395 0.383 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 第二,为在一定程度上缓解银企联盟与企业融资约束之间可能存在的内生性问题,本文参照姜付秀等[54]80,对除银企联盟之外的控制变量滞后一期重新进行回归。结果如表4的列(3)和列(4)所示,可以发现FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数保持在1%水平上显著为负,表明本文结论比较稳健。
第三,为更好地缓解逆向因果引起的内生性问题,本文采用倾向性得分匹配(Propensity Score Matching,PSM)后的样本企业进行回归,具体地,本文对样本企业是否与银行建立战略联盟,采用卡尺为0.05的近邻匹配方法,进行1∶1的倾向性得分匹配,均衡性检验显示匹配后各变量在试验组和对照组间基本均衡、匹配效果较好,进一步地,本文仅保留匹配后的实验组和对照组作为研究样本,采用模型(1)重新进行回归,结果如表4的列(5)和列(6)所示,其中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均在1%水平上显著为负,这表明在缓解样本选择问题后,本文的研究结论较为稳健。
第四,本文更换融资约束的衡量方式重新进行回归。首先,参照既有文献的做法[57][33]130,本文采用SA指数来衡量样本企业的融资约束程度,其值越大则企业的融资约束程度越高,采用模型(1)回归的结果如表5列(1)和列(2)所示,可以发现FB_DUM和FB_NUM的系数至少在5%水平上显著为负。其次,部分研究采用KZ指数衡量企业面临的融资约束情况[6]170-212[4]87,较高的KZ指数表明企业面临更高的融资约束水平,因此本文使用潘越等[58]估计的中国上市公司KZ指数线性方程来构造变量KZ并采用模型(1)进行回归,结果如表5的列(3)和列(4)所示,可以发现FB_DUM和FB_NUM的系数均在5%水平上显著为负。最后,参照万良勇等[17]70,本文采用现金—现金流敏感性模型对银企联盟能否影响企业融资约束进行稳健性检验,以样本企业的“(本期货币资金+本期交易性金融资产–上期货币资金–上期交易性金融资产)/本期总资产”衡量现金持有量变动(D_CASHHOLD),按照模型(1)进行回归,结果如表5的列(5)和列(6)所示,可以发现FB_DUM × CF与FB_NUM × CF的系数均在1%水平上显著为负,表明企业与银行建立战略联盟可以显著降低以现金—现金流敏感性为表征的融资约束现象,这表明更换融资约束的衡量方式后本文结论仍然稳健。
表 5银企联盟与融资约束:稳健性检验2
变量 Dep Var = SA Dep Var = KZ Dep Var = D_CASHHOLD (1) (2) (3) (4) (5) (6) FB_DUM × CF −0.220*** (−3.02) FB_NUM × CF −0.191*** (−2.77) FB_DUM −0.052** −0.340** −0.005 (−2.42) (−2.39) (−1.34) FB_NUM −0.047*** −0.315** −0.005 (−2.66) (−2.35) (−1.56) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.795 0.795 0.876 0.876 0.104 0.104 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 第五,为更好地缓解内生性问题,本文采用工具变量进行二阶段回归。具体而言,本文参考Fan等[59]的做法,选取样本企业所在省份的沿海港口数量(SEAPORT)作为银企联盟的工具变量,制度经济学的研究为该选择提供支持[60],相较于内陆省份,沿海地区的对外开放程度更高,与世界各国的文化交流更频繁,这使得沿海地区对战略联盟契约等民事经济关系的重视和保护程度更高。其次,本文在陈刚[61]和曹春方等[62]的基础上,采用样本企业所在地区是否经历省高院院长异地交流任职(JUDICIAL_INDEP)作为银企联盟的工具变量,省级高级人民法院院长的异地工作交流有助于遏制司法腐败和提升司法独立性,从而对战略联盟契约等民事经济关系提供相对更高的保护程度。最后,融资约束属于企业的内部财务特征,与地理环境以及法官异地交流的相关性较低,SEAPORT和JUDICIAL_INDEP在理论上较好地满足了外生性和相关性的工具变量标准。进一步地,表6报告了回归结果,可以发现第一阶段中SEAPORT和JUDICIAL_INDEP的系数均至少在5%水平上显著为正,第二阶段的回归结果显示,列(3)中FB_DUM × CF的系数仍在1%水平上显著为负,并且回归通过了弱工具变量检验。同样地,表7报告了针对FB_NUM × CF和FB_NUM的二阶段回归结果,与表6的回归结果保持一致。因此,采用二阶段回归缓解内生性后,本文的研究结果保持不变。综上,经过一系列稳健性检验后,企业与银行建立战略联盟确实可以降低其融资约束程度,本文的研究结论保持稳健。
表 6银企联盟与企业融资约束:二阶段回归1
变量 FB_DUM × CF FB_DUM INVEST (1) (2) (3) SEAPORT 0.00004** 0.001*** (2.58) (8.27) JUDICIAL_INDEP 0.002*** 0.017*** (8.58) (5.05) FB_DUM × CF −3.686*** (−3.44) FB_DUM 0.234*** (2.80) CF 0.030*** −0.030** 0.108*** (21.86) (−1.90) (3.11) CONTROLS 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.033 0.048 — 最小特征值 14.859 — 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值或z值。 表 7银企联盟与企业融资约束:二阶段回归2
变量 FB_NUM × CF FB_NUM INVEST (1) (2) (3) SEAPORT 0.000** 0.002*** (2.37) (8.41) JUDICIAL_INDEP 0.003*** 0.020*** (8.93) (5.37) FB_NUM × CF −3.115*** (−3.46) FB_NUM 0.192*** (2.74) CF 0.033*** −0.045*** 0.103*** (21.56) (−2.51) (3.11) CONTROLS 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.031 0.045 — 最小特征值 15.167 — 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值或z值。 -
前文表明,在充分缓解内生性后(表6和表7),银企联盟仍有助于降低企业面临的融资约束程度。在此基础上,本文对银企联盟缓解企业融资约束的作用机理进行研究。具体而言,融资约束主要指的是企业在无法获得充足外部资金的情况下,其投资行为更依赖于内部现金流的现象,而“融资难”和“融资贵”构成企业融资约束现象的现实动因。因此,本文首先对银企联盟能否通过影响企业的“融资难”状况来缓解融资约束进行实证检验。既有研究指出,企业通过持股金融机构等方式可以获得更多的债务资金和降低融资约束水平[16]144,企业与银行成立战略联盟应具有同样的效果。由此,一方面本文以样本企业当年的贷款债务增长率来衡量贷款可得性,具体计算方式为(本期短期借款–上期短期借款+本期长期借款–上期长期借款)/营业收入,当该指标低于分年度中位数时BANKLOAN_LOW取值为1,否则为0;另一方面,本文以样本企业当年的剩余举债能力来衡量贷款可得性,具体计算方式为样本企业当年的实际杠杆水平与当年行业平均杠杆水平之差,当其低于分年度中位数时DEBT_LOW取值为1,否则为0,从而对银企联盟能否通过改善企业的“融资难”来缓解融资约束现象进行机制检验。
表8汇报了回归结果,从中可以发现,列(1)和列(2)中FB_DUM × CF × BANKLOAN_LOW与FB_NUM × CF × BANKLOAN_LOW的系数均在1%水平上显著为负,列(3)和列(4)中FB_DUM × CF × DEBT_LOW与FB_NUM × CF × DEBT_LOW的系数至少在5%水平上显著为负。由此可见,企业与银行建立战略联盟可以为其带来更多的贷款资金、缓解“融资难”状况,从而降低融资约束水平。
表 8银企联盟、“融资难”与融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) FB_DUM × CF × BANKLOAN_LOW −0.423*** (−3.53) FB_NUM × CF × BANKLOAN_LOW −0.344*** (−3.48) FB_DUM × CF × DEBT_LOW −0.405*** (−2.78) FB_NUM × CF × DEBT_LOW −0.344** (−2.52) FB_DUM × CF / FB_NUM × CF 0.007 0.009 −0.062 −0.046 (0.08) (0.15) (−1.48) (−1.43) CF 0.032*** 0.031*** −0.001 −0.002 (3.43) (3.31) (−0.12) (−0.19) FB_DUM / FB_NUM −0.006* −0.005* −0.002 −0.002 (−1.80) (−1.70) (−0.42) (−0.51) BANKLOAN_LOW / DEBT_LOW 0.022*** 0.022*** −0.005*** −0.005*** (21.99) (21.88) (−3.11) (−3.19) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.312 0.311 0.295 0.295 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 其次,本文对银企联盟能否通过影响企业的“融资贵”状况来缓解融资约束进行研究。理论上,银企联盟作为市场配置信贷资源的具体形式之一,其对企业和银行应当具有“双赢”的效果,后者在企业一方表现为信贷资金获得和融资约束水平降低,而在银行一方则可能表现为获取较高的信贷利息收益,即企业以支付更高的债务成本为对价[63],换取及时、稳定的信贷资金从而缓解融资约束。因此,参照张伟华等[64]和徐思等[65],本文一方面以样本企业当年的利息支出与长短期借款总额之比来衡量贷款融资成本,并分年度根据其相对于中位数大小设置衡量较低贷款融资成本的虚拟变量DEBTCOST_LOW1;另一方面以样本企业当年的利息支出与总负债之比来衡量贷款融资成本,并分年度根据其相对于中位数大小设置衡量较低贷款融资成本的虚拟变量DEBTCOST_LOW2,从而对企业与银行建立战略联盟后能否以承受更高融资成本为对价来缓解融资约束进行机制检验。
表9汇报了回归结果,从中可以发现,列(1)和列(2)中FB_DUM × CF × DEBTCOST_LOW1与FB_NUM × CF × DEBTCOST_LOW1的系数均在1%水平上显著为负,列(3)和列(4)中FB_DUM × CF × DEBTCOST_LOW2与FB_NUM × CF × DEBTCOST_LOW2的系数同样在1%水平上显著为负,这表明企业与银行建立战略联盟后,确实以支付更高的贷款融资成本为对价来换取及时、稳定的信贷资金与融资约束缓解。
表 9银企联盟、“融资贵”与融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) FB_DUM × CF × DEBTCOST_LOW1 −0.526*** (−3.90) FB_NUM × CF × DEBTCOST_LOW1 −0.439*** (−3.63) FB_DUM × CF × DEBTCOST_LOW2 −0.426*** (−3.12) FB_NUM × CF × DEBTCOST_LOW2 −0.368*** (−3.09) FB_DUM × CF / FB_NUM × CF 0.015 −0.001 −0.025 −0.026 (0.31) (−0.03) (−0.44) (−0.61) CF 0.008 0.008 −0.002 −0.003 (0.90) (0.86) (−0.26) (−0.31) FB_DUM / FB_NUM −0.004 −0.001 −0.002 −0.001 (−0.90) (−0.42) (−0.60) (−0.22) DEBTCOST_LOW1 / DEBTCOST_LOW2 0.014*** 0.014*** 0.010*** 0.010*** (13.04) (13.02) (8.64) (8.64) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.302 0.301 0.298 0.298 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 -
进一步地,银企联盟缓解企业融资约束的效果显然受到企业自身性质和外部制度环境的影响作用,本文接下来对此进行细致研究。事实上,中国信贷市场长期存在着银行偏好国有企业、规避民营企业的信贷歧视现象,产权性质应会对银企联盟缓解企业融资约束的效果产生调节作用。具体而言,首先,中国国有企业拥有较多的可抵押资产,其面临的融资约束天然小于民营企业;其次,基于维护社会稳定等目的,政府会对陷入财务困境的国有企业施加援助、提供隐性担保,从而降低国企信贷违约风险;最后,政府对重要社会经济资源的支配力使得其对商业银行仍有较大的间接影响力,可以在贷款获得方面给予国有企业更多帮扶,这使得国有企业可以更便捷地获得信贷资源[17]65。在此情况下,民营企业更具有与商业银行建立密切社会联系、增强自身信贷获取能力的动机,相较于天然具有更紧密银企关系的国有企业,民营企业与银行建立战略联盟将更可能缓解其融资约束。
因此,本文按照产权性质将样本划分为国有企业和民营企业,并分组进行回归。表10展示了回归结果,可以发现,列(1)和列(3)中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均不显著,而列(2)和列(4)中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均在1%水平上负显著,并且组间系数差异显著,这表明相较于国有企业,民营企业与银行建立战略联盟更能显著降低其融资约束程度,本文分析得到支持。
表 10银企联盟、产权性质与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)国有企业 (2)民营企业 (3)国有企业 (4)民营企业 FB_DUM × CF −0.050 −0.374*** (−0.74) (−3.91) FB_NUM × CF −0.035 −0.318*** (−0.75) (−3.77) CF 0.018 −0.018* 0.017 −0.019* (1.15) (−1.65) (1.14) (−1.76) FB_DUM / FB_NUM 0.003 −0.011** 0.002 −0.007* (0.61) (−2.05) (0.60) (−1.78) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 10 374 12 107 10 374 12 107 Adj-R2 0.254 0.353 0.254 0.352 组间系数差异 7.58***(0.006) 9.12***(0.003) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 其次,是否属于集团控制同样会对银企联盟缓解企业融资约束的效果产生异质性作用。理论上,战略联盟和企业集团是具有明确区别的,战略联盟的核心特征在于参与合作关系的每一家企业都能够保持自身的独立性,并且战略联盟的共同目标服务于联盟企业各自的目标追求;相较而言,集团控制则改变了集团内企业的战略自主性,使得其利益追求必须符合集团整体的目标追求,通过集团内企业之间的分工合作和资源配置实现集团整体目标构成企业集团的重要特征。在此基础上,一方面,企业集团可以通过内部资本市场调配资金,当其控制下的某一企业面临融资约束时,集团可以把旗下其他公司拥有的闲置资金调配到该企业,从而迅速、高效地帮助后者缓解融资约束[66][42]69;另一方面,企业集团可以通过提高声誉、增强偿债能力等隐性担保机制和直接提供贷款担保的显性担保机制,来帮助内部企业从集团外部的银行机构获取信贷资源,这也有助于缓解其融资约束[67]。因此,属于集团控制的企业可以通过集团资源调配更好地缓解自身融资约束现象,从而具有较低动机和意愿再与银行组建战略联盟;相较而言,独立企业只能依靠自身力量来解决融资困难,由此会更积极主动地与银行组建战略联盟和获取资金支持。综上,相较于从属企业集团控制的公司,非集团控制的独立公司具有更强动机与银行组建战略联盟,从而降低自身的融资约束程度。
因此,本文按照样本企业是否属于集团控制,将其划分为集团控制公司和独立公司,并分组进行回归。表11展示了回归结果,可以发现,列(1)和列(3)中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均不显著,而列(2)和列(4)中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均在1%水平上显著为负,并且组间系数差异显著,这表明相较于集团控制的公司,独立公司与银行建立战略联盟更能显著降低其融资约束水平,前述分析得到支持。
表 11银企联盟、集团控制与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)集团控制公司 (2)独立公司 (3)集团控制公司 (4)独立公司 FB_DUM × CF 0.072 −0.307*** (0.42) (−4.15) FB_NUM × CF 0.063 −0.236*** (0.41) (−3.87) CF −0.019 0.004 −0.019 0.003 (−0.95) (0.44) (−0.94) (0.30) FB_DUM / FB_NUM −0.004 −0.005 −0.004 −0.004 (−0.55) (−1.24) (−0.65) (−1.26) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 6 011 16 470 6 011 16 470 Adj-R2 0.238 0.323 0.238 0.322 组间系数差异 3.83*(0.050) 3.04*(0.081) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 再次,企业所在地区的制度环境应在一定程度上对银企联盟缓解融资约束的效果产生调节作用。具体而言,在市场化程度较好的地区,金融发展水平和法治环境较好,企业与银行之间的信息不对称程度较低,这可以缓解企业的道德风险和逆向选择,从而减轻其融资约束[68];而在市场化程度较差的地区,企业与银行之间具有更高程度的信息不对称和交易成本,企业与银行建立战略联盟可以有效降低融资过程中的交易成本和信息不对称,从而获得更多信贷资源和缓解融资约束[17]66。此外,当企业处于比较恶劣的市场化环境中时,其外部金融资源比较匮乏,企业的融资渠道更加狭窄,通过与银行建立战略联盟从而缓解融资约束的作用机制更能得到有效发挥[69]。
因此,本文根据王小鲁等[70],选取各省份市场化指数来衡量样本企业所处的市场化环境,并分年度根据其中位数大小将样本分为市场化程度高组和低组,再进行实证检验。表12展示了回归结果,从中可以发现,列(1)和(3)中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均不显著,而列(2)和列(4)中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均在1%水平上显著为负,并且组间系数差异显著,这表明相较于市场化程度较高地区的公司,位于市场化程度较低地区的公司与银行建立战略联盟更能显著降低其融资约束水平,本文分析得到支持。
表 12银企联盟、市场化程度与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)市场化程度高 (2)市场化程度低 (3)市场化程度高 (4)市场化程度低 FB_DUM × CF −0.048 −0.373*** (−0.92) (−3.78) FB_NUM × CF −0.034 −0.328*** (−0.98) (−3.60) CF −0.026* 0.015 −0.026* 0.014 (−1.95) (1.19) (−1.96) (1.10) FB_DUM / FB_NUM 0.003 −0.015** 0.002 −0.012** (1.18) (−2.34) (1.06) (−2.11) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 10 273 12 208 10 273 12 208 Adj-R2 0.327 0.280 0.327 0.279 组间系数差异 9.17***(0.003) 9.53***(0.002) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 此外,宏观货币政策可以通过影响银行对企业的贷款来实现实体经济调控[71],因此其也可能对银企联盟缓解企业融资约束的效果具有调节作用。相较于货币政策宽松时期,货币政策紧缩时高成长企业的信贷融资额将下降[72],其信贷资金的边际增加对未来业绩增长更加重要[73]。由此,在货币政策紧缩时期,企业可以通过与银行建立战略联盟来缓解银根紧缩的消极影响,而在货币政策宽松时,银企联盟缓解融资约束的效果相对较弱[17]66。
因此,参照万良勇等[17]68,本文根据M2增长率相对于GDP增长率的高低,将样本企业划分为货币政策宽松组和货币政策紧缩组,从而分组回归。结果如表13所示,其中列(1)和列(3)FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均不显著,而列(2)和列(4)中FB_DUM × CF和FB_NUM × CF的系数均在5%水平上显著为负,并且组间系数差异显著,这表明相较于货币政策宽松时期,银企联盟在货币政策紧缩时期可以更好地缓解企业融资约束。
表 13银企联盟、宏观货币政策与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)货币政策宽松 (2)货币政策紧缩 (3)货币政策宽松 (4)货币政策紧缩 FB_DUM × CF 0.026 −0.233** (0.78) (−2.21) FB_NUM × CF 0.017 −0.175** (0.57) (−2.22) CF 0.002 −0.008 0.002 −0.010 (0.19) (−0.65) (0.20) (−0.75) FB_DUM / FB_NUM 0.001 −0.004 0.001 −0.004 (0.28) (−0.75) (0.51) (−0.98) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 14 068 8413 14 068 8 413 Adj-R2 0.299 0.297 0.299 0.296 组间系数差异 5.34**(0.021) 5.15**(0.023) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 -
最后,本文对银企联盟缓解企业融资约束的经济后果进行考察,即在银企联盟有效降低企业融资约束程度的情况下,后者的市场价值和生产效率是否得到改善?对此,参照Levinsohn和Petrin[74]以及杨兴全等[75]的做法,本文以样本公司当年的托宾Q值衡量其市场价值(TOBINQ),以LP方法计算的全要素生产率衡量企业的生产能力(TFP_LP),并将其作为被解释变量采用模型(1)进行检验。回归结果如表14所示,列(1)和列(2)中FB_DUM与FB_NUM的系数均在1%水平上显著为正,而列(3)和列(4)中FB_DUM与FB_NUM的系数均在5%水平上显著为正,这表明经银企联盟缓解融资约束后的企业,尽管其融资成本产生了一定的增加,但其市场价值和生产效率仍得到显著提升,企业与银行建立战略联盟可以促进企业的高质量发展。
表 14银企联盟、企业融资约束与高质量发展
变量 Dep Var = TOBINQ Dep Var = TFP_LP (1) (2) (3) (4) FB_DUM 0.300*** 0.223** (3.59) (2.18) FB_NUM 0.243*** 0.176** (3.49) (2.17) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.440 0.440 0.698 0.698 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。
The Maze Crossroads of Difficultly and High Cost of Financing: The Effectiveness of Enterprise-bank Alliance
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摘要:资本要素市场化配置是健全社会主义市场经济体制的核心内容,如何更好地满足企业融资需求构成微观经济主体高质量发展的关键环节,使用大样本实证回归的定量方法,研究企业与银行建立战略联盟对其融资约束的影响作用。研究发现:企业与银行建立战略联盟可以缓解其融资约束程度,并且这种效果在民营产权、非集团控制、市场化程度较低以及货币政策紧缩时期更为明显;进一步研究表明,银企联盟通过降低企业的“融资难”状况来缓解融资约束,经银企联盟有效缓解融资约束的企业市场价值和生产效率显著提升;同时,企业与银行建立战略联盟后存在更严重的“融资贵”状况,其需要以支付更高的贷款融资成本为对价,换取银企联盟成立后及时、稳定的信贷资金供给,即企业通过组建银企联盟来在“融资难”与“融资贵”的迷宫十字路口中权衡以实现自身发展目标。Abstract:The market-oriented allocation of capital factors is the core content of a sound socialist market economic system. How to better realize the financing needs of enterprises constitutes a key link in the high-quality development of microeconomic entities. In this paper, a quantitative method of large sample empirical regression was used to study how the establishment of strategic alliance between enterprises and banks as the marketization mechanism affected corporate financing constraints. The study finds that the establishment of strategic alliance between enterprises and banks can significantly alleviate the degree of financing constraints, and this effect is more obvious when companies are privately owned, have non-group control, have a lower degree of marketization or when they are experiencing a period of monetary policy tightening. Further research shows that the strategic alliance between enterprises and banks eases financing constraints by reducing the degree of financing difficultly of enterprises. And the market value and production efficiency of enterprises that have effectively eased financing constraints through the bank-enterprise alliance have been significantly improved. However, at the same time, this paper also finds that there is an even higher cost of financing after the establishment of strategic alliance between enterprises and banks, where enterprises need to pay higher loan financing costs in exchange for timely and stable credit funds after the establishment of enterprise-bank alliance, that is, enterprises will weigh “financing difficultly” and “high cost of financing” to achieve their development by forming bank-enterprise alliance.注释:1) 本文对企业面临的融资约束、“融资难”“融资贵”三者现象的内涵及之间关系界定如下:融资约束指的是企业在无法获得充足外部资金的情况下,其投资行为更依赖于内部现金流的现象;“融资难”指的是企业因自身微观特征以及外部制度环境等因素而难以直接获得充足外部资金的情况,在极端情况下可以理解为企业支付再高的融资成本也无法获得外部融资;“融资贵”则指的是企业因自身微观特征以及外部制度环境等因素导致的其实际融资成本显著高于预计融资成本的现象,即假定企业只要能够承担高昂的融资成本便能够获得外部资金。由此,本文对“融资难”进行了狭义的概念界定,即不包含融资成本过高导致的“融资难”“融资难”和“融资贵”共同构成企业融资约束现象的重要动因。2) 新浪财经2011年11月19日报道《2011·中国企业经营者问卷跟踪调查报告》,http://finance.sina.com.cn/hy/20111119/084610846292.shtml。3) 中国投资咨询网2016年11月11日报道《2016中国企业经营者问卷跟踪调查报告发布》,http://www.ocn.com.cn/hongguan/201611/jhtbd11185143.shtml。4) 中华人民共和国国务院新闻办公室门户网站,http://www.scio.gov.cn/zxbd/nd/2013/Document/1374228/1374228.htm。5) 中华人民共和国中央人民政府门户网站,http://www.gov.cn/zhuanti/2017-10/27/content_5234876.htm。6) 中华人民共和国中央人民政府门户网站,http://www.gov.cn/zhengce/2020-04/09/content_5500622.htm。
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表 1各变量定义表
变量类型 变量名 变量定义 被解释变量 INVEST 公司投资水平,以(期末固定资产原值−期初固定资产原值+本期累计折旧)/资产总额来衡量 解释变量 CF 公司自由现金流量,以经营活动现金流量净额/总资产计算得到 FB_DUM 银企联盟的虚拟变量,当年公司与商业银行具有战略联盟关系取值为1,否则为0 FB_NUM 银企联盟数量,当年公司与商业银行成立战略联盟的数量 控制变量 SIZE 公司规模,公司年末总资产的自然对数 LEV 公司年末资产负债率,即总负债除以总资产 ROA 公司盈利能力,以当年总资产收益率表示 SOE 产权性质,国有上市公司取值为1,否则为0 GROWTH 成长性,公司主营业务收入增长率 AGENCY 管理费用率,公司当年管理费用除以营业收入 PPE 固定资产占比,固定资产净额除以总资产 AGE 公司上市年限加1后取对数 CONCENTRATE 公司股权集中度,以前五大股东持股比例平方和进行衡量 CASH 现金持有水平,公司当年货币资金除以总资产 BOARDSIZE 公司董事会规模,董事会总人数取自然对数 INDEP 公司董事会独立性,独立董事占董事会总人数的比例 DUAL 两职合一虚拟变量,董事长和总经理由一人兼任为1,否则为0 FIN_EQUITY 持股金融机构,公司对金融机构具有持股则取值为1,否则为0 FIN_GAOGUAN 金融背景高管占比,公司具有金融背景的高管数量除以高管总数 YEAR 年度虚拟变量 INDUSTRY 行业虚拟变量 表 2主要变量描述性统计
变量 样本量 均值 标准差 最小值 P25 中位数 P75 最大值 INVEST 22 481 0.047 0.076 −0.282 0.010 0.034 0.076 0.307 CF 22 481 0.039 0.073 −0.197 0.001 0.039 0.082 0.239 FB_DUM 22 481 0.024 0.152 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 FB_NUM 22 481 0.026 0.173 0.000 0.000 0.000 0.000 3.000 SIZE 22 481 22.096 1.293 19.520 21.174 21.929 22.839 26.045 LEV 22 481 0.436 0.213 0.051 0.265 0.430 0.599 0.908 ROA 22 481 0.037 0.057 −0.223 0.013 0.035 0.064 0.194 SOE 22 481 0.461 0.499 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 GROWTH 22 481 0.219 0.562 −0.594 −0.014 0.120 0.293 4.087 AGENCY 22 481 0.108 0.096 0.010 0.051 0.085 0.130 0.651 PPE 22 481 0.218 0.166 0.002 0.088 0.183 0.313 0.710 AGE 22 481 2.151 0.798 0.000 1.609 2.303 2.833 3.219 CONCENTRATE 22 481 0.162 0.116 0.013 0.073 0.133 0.224 0.563 CASH 22 481 0.183 0.133 0.013 0.090 0.145 0.237 0.653 BOARDSIZE 22 481 2.139 0.200 1.609 1.946 2.197 2.197 2.708 INDEP 22 481 0.374 0.054 0.333 0.333 0.333 0.429 0.571 DUAL 22 481 0.255 0.436 0.000 0.000 0.000 1.000 1.000 FIN_EQUITY 22 481 0.101 0.301 0.000 0.000 0.000 0.000 1.000 FIN_GAOGUAN 22 481 0.019 0.037 0.000 0.000 0.000 0.038 0.176 表 3银企联盟与融资约束:基本回归结果
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) FB_DUM × CF −0.269*** −0.239*** (−3.42) (−3.48) FB_NUM × CF −0.215*** −0.190*** (−3.39) (−3.41) CF 0.116*** −0.001 0.115*** −0.002 (11.78) (−0.11) (11.72) (−0.20) FB_DUM / FB_NUM −0.004 −0.004 −0.003 −0.003 (−0.79) (−1.16) (−0.79) (−1.19) SIZE 0.009*** 0.009*** (12.40) (12.39) LEV −0.020*** −0.020*** (−4.71) (−4.71) ROA 0.058*** 0.058*** (4.26) (4.26) SOE −0.007*** −0.007*** (−5.27) (−5.27) GROWTH 0.009*** 0.009*** (7.51) (7.50) AGENCY −0.023*** −0.023*** (−2.80) (−2.79) PPE 0.229*** 0.229*** (37.70) (37.71) AGE −0.024*** −0.024*** (−28.34) (−28.33) CONCENTRATE −0.022*** −0.022*** (−4.45) (−4.43) CASH −0.019*** −0.019*** (−4.26) (−4.26) BOARDSIZE −0.001 −0.001 (−0.35) (−0.39) INDEP −0.011 −0.012 (−0.98) (−0.99) DUAL 0.003*** 0.003*** (2.79) (2.78) FIN_EQUITY −0.003* −0.003* (−1.93) (−1.92) FIN_GAOGUAN −0.006 −0.007 (−0.44) (−0.48) CONSTANT 0.030* −0.097*** 0.030* −0.096*** (1.92) (−5.00) (1.93) (−4.97) YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.073 0.294 0.073 0.293 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 4银企联盟与融资约束:稳健性检验1
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) (5) (6) FB_DUM × CF −0.239*** −0.268*** −0.283*** (−3.57) (−3.45) (−3.72) FB_NUM × CF −0.185*** −0.207*** −0.187*** (−3.45) (−3.32) (−3.06) CF −0.027*** −0.028*** 0.033*** 0.033*** −0.038 −0.078** (−3.03) (−3.17) (3.65) (3.60) (−1.10) (−2.13) FB_DUM / FB_NUM −0.016*** −0.011** 0.006 0.004 −0.005 −0.004 (−2.88) (−2.56) (1.43) (1.17) (−1.37) (−1.38) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 控制 控制 FIRM 控制 控制 不控制 不控制 不控制 不控制 N 22 481 22 481 18 956 18 956 1 064 1 064 Adj-R2 0.377 0.376 0.153 0.152 0.395 0.383 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 5银企联盟与融资约束:稳健性检验2
变量 Dep Var = SA Dep Var = KZ Dep Var = D_CASHHOLD (1) (2) (3) (4) (5) (6) FB_DUM × CF −0.220*** (−3.02) FB_NUM × CF −0.191*** (−2.77) FB_DUM −0.052** −0.340** −0.005 (−2.42) (−2.39) (−1.34) FB_NUM −0.047*** −0.315** −0.005 (−2.66) (−2.35) (−1.56) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.795 0.795 0.876 0.876 0.104 0.104 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 6银企联盟与企业融资约束:二阶段回归1
变量 FB_DUM × CF FB_DUM INVEST (1) (2) (3) SEAPORT 0.00004** 0.001*** (2.58) (8.27) JUDICIAL_INDEP 0.002*** 0.017*** (8.58) (5.05) FB_DUM × CF −3.686*** (−3.44) FB_DUM 0.234*** (2.80) CF 0.030*** −0.030** 0.108*** (21.86) (−1.90) (3.11) CONTROLS 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.033 0.048 — 最小特征值 14.859 — 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值或z值。 表 7银企联盟与企业融资约束:二阶段回归2
变量 FB_NUM × CF FB_NUM INVEST (1) (2) (3) SEAPORT 0.000** 0.002*** (2.37) (8.41) JUDICIAL_INDEP 0.003*** 0.020*** (8.93) (5.37) FB_NUM × CF −3.115*** (−3.46) FB_NUM 0.192*** (2.74) CF 0.033*** −0.045*** 0.103*** (21.56) (−2.51) (3.11) CONTROLS 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.031 0.045 — 最小特征值 15.167 — 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值或z值。 表 8银企联盟、“融资难”与融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) FB_DUM × CF × BANKLOAN_LOW −0.423*** (−3.53) FB_NUM × CF × BANKLOAN_LOW −0.344*** (−3.48) FB_DUM × CF × DEBT_LOW −0.405*** (−2.78) FB_NUM × CF × DEBT_LOW −0.344** (−2.52) FB_DUM × CF / FB_NUM × CF 0.007 0.009 −0.062 −0.046 (0.08) (0.15) (−1.48) (−1.43) CF 0.032*** 0.031*** −0.001 −0.002 (3.43) (3.31) (−0.12) (−0.19) FB_DUM / FB_NUM −0.006* −0.005* −0.002 −0.002 (−1.80) (−1.70) (−0.42) (−0.51) BANKLOAN_LOW / DEBT_LOW 0.022*** 0.022*** −0.005*** −0.005*** (21.99) (21.88) (−3.11) (−3.19) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.312 0.311 0.295 0.295 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 9银企联盟、“融资贵”与融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1) (2) (3) (4) FB_DUM × CF × DEBTCOST_LOW1 −0.526*** (−3.90) FB_NUM × CF × DEBTCOST_LOW1 −0.439*** (−3.63) FB_DUM × CF × DEBTCOST_LOW2 −0.426*** (−3.12) FB_NUM × CF × DEBTCOST_LOW2 −0.368*** (−3.09) FB_DUM × CF / FB_NUM × CF 0.015 −0.001 −0.025 −0.026 (0.31) (−0.03) (−0.44) (−0.61) CF 0.008 0.008 −0.002 −0.003 (0.90) (0.86) (−0.26) (−0.31) FB_DUM / FB_NUM −0.004 −0.001 −0.002 −0.001 (−0.90) (−0.42) (−0.60) (−0.22) DEBTCOST_LOW1 / DEBTCOST_LOW2 0.014*** 0.014*** 0.010*** 0.010*** (13.04) (13.02) (8.64) (8.64) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.302 0.301 0.298 0.298 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 10银企联盟、产权性质与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)国有企业 (2)民营企业 (3)国有企业 (4)民营企业 FB_DUM × CF −0.050 −0.374*** (−0.74) (−3.91) FB_NUM × CF −0.035 −0.318*** (−0.75) (−3.77) CF 0.018 −0.018* 0.017 −0.019* (1.15) (−1.65) (1.14) (−1.76) FB_DUM / FB_NUM 0.003 −0.011** 0.002 −0.007* (0.61) (−2.05) (0.60) (−1.78) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 10 374 12 107 10 374 12 107 Adj-R2 0.254 0.353 0.254 0.352 组间系数差异 7.58***(0.006) 9.12***(0.003) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 11银企联盟、集团控制与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)集团控制公司 (2)独立公司 (3)集团控制公司 (4)独立公司 FB_DUM × CF 0.072 −0.307*** (0.42) (−4.15) FB_NUM × CF 0.063 −0.236*** (0.41) (−3.87) CF −0.019 0.004 −0.019 0.003 (−0.95) (0.44) (−0.94) (0.30) FB_DUM / FB_NUM −0.004 −0.005 −0.004 −0.004 (−0.55) (−1.24) (−0.65) (−1.26) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 6 011 16 470 6 011 16 470 Adj-R2 0.238 0.323 0.238 0.322 组间系数差异 3.83*(0.050) 3.04*(0.081) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 12银企联盟、市场化程度与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)市场化程度高 (2)市场化程度低 (3)市场化程度高 (4)市场化程度低 FB_DUM × CF −0.048 −0.373*** (−0.92) (−3.78) FB_NUM × CF −0.034 −0.328*** (−0.98) (−3.60) CF −0.026* 0.015 −0.026* 0.014 (−1.95) (1.19) (−1.96) (1.10) FB_DUM / FB_NUM 0.003 −0.015** 0.002 −0.012** (1.18) (−2.34) (1.06) (−2.11) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 10 273 12 208 10 273 12 208 Adj-R2 0.327 0.280 0.327 0.279 组间系数差异 9.17***(0.003) 9.53***(0.002) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 13银企联盟、宏观货币政策与企业融资约束
变量 Dep Var = INVEST (1)货币政策宽松 (2)货币政策紧缩 (3)货币政策宽松 (4)货币政策紧缩 FB_DUM × CF 0.026 −0.233** (0.78) (−2.21) FB_NUM × CF 0.017 −0.175** (0.57) (−2.22) CF 0.002 −0.008 0.002 −0.010 (0.19) (−0.65) (0.20) (−0.75) FB_DUM / FB_NUM 0.001 −0.004 0.001 −0.004 (0.28) (−0.75) (0.51) (−0.98) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 14 068 8413 14 068 8 413 Adj-R2 0.299 0.297 0.299 0.296 组间系数差异 5.34**(0.021) 5.15**(0.023) 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 表 14银企联盟、企业融资约束与高质量发展
变量 Dep Var = TOBINQ Dep Var = TFP_LP (1) (2) (3) (4) FB_DUM 0.300*** 0.223** (3.59) (2.18) FB_NUM 0.243*** 0.176** (3.49) (2.17) CONTROLS 控制 控制 控制 控制 YEAR 控制 控制 控制 控制 INDUSTRY 控制 控制 控制 控制 N 22 481 22 481 22 481 22 481 Adj-R2 0.440 0.440 0.698 0.698 注:***、**、*分别表示在1%、5%和10%水平上显著;括号内为t值。 -
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