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1、股权集中度对企业信贷的影响企业信贷约束测量方法综述有关企业信贷约束的研究要追溯到Fazzari等19886，他们将投资现金流的敏感度作为衡量企业融资约束的指标，其理论根底是企业的投资决策不仅要考虑一个投资工程受益的净现值，还要考虑外部融资的难易程度以及内部融资比例的大小。该理论根底的前提假设是信息不对称问题的存在使得企业的内部融资本钱低于外部融资本钱，因此在企业内部现金流增加的情况下，受到融资约束的企业会增加当期投资，而没有受到融资约束的企业对这种现金流的变化那么不敏感。其主要思想是将现金流变量参加到TobinQ的投资方程之中，以捕捉资本市场的不完善。Hubbard199818对此类文献有过详
2、细的回忆。但是Kaplan和Zingale199719反对这一观点，认为Fazzari等1988所得到的实证结果没有强有力的经济学理论加以支持；他们以Fazzari等1988的实证为根底，反而证伪了其提出的假说，即对于信贷约束更小的企业，其投资现金流的敏感度会更强。但这一分析也存在问题，即先验的企业信贷约束标准是否有效？事实发现，他们定义的信贷约束企业大局部都陷入财务困境。值得肯定的是，假如一个企业受到融资约束，那么它肯定会对流动性有较强的偏好。在Fazzari等1988之后，投资现金流敏感度的分析得到广泛的应用。Almeida等202220在此根底上提出使用现金现金流敏感度cash-cash
3、flowsensitivity作为衡量企业融资约束的指标，其中衡量信贷约束的变量有股息支付率payoutratio，用股息支付与营业收入额的比率来表示；企业规模大小；Kaplan和Zingales提出的KZ指数；公司债券评级BondRatings和商业票据评级mercialpaperratings。投资现金流敏感度分析的普及主要是因为信贷约束反映的是资本的影子价格，而现实中所观察到的企业所面临的资本价格均是在借贷行为发生后的价格，而无法观察到企业由于信贷约束无法完成投资的情况下所愿意支付的资本价格。比方，一个工程的投资回报率是10%，企业所愿意支付的最大资本价格便是10%，但是由于银行发放给该
4、企业的贷款利率为15%，此时借贷行为并未发生，也就无法从企业的财务信息中理解此时企业愿意支付的资本价格，从而无法衡量企业的信贷约束程度。假如要准确衡量企业的信贷约束，就有必要估计出资本的影子价格。诸多学者提出用欧拉方程方法进展估计，影子价格越高说明信贷约束程度越高，反之亦然。该方法由Whited和Wu202221开展起来，逐渐形成了衡量企业信贷约束的WW指标。WW指标是六个要素的线性组合，即现金流、红利支付的虚拟变量、杠杆、企业规模、工业销售增长率、企业销售增长率，以此计算出资本的影子价格。其优势在于它可以放松企业净收入方程线性齐次性linearhomogeneity的假定，估计出企业信贷约束
5、的程度，这种程度可以在不同的企业间进展比拟，而不像投资现金流敏感度的分析只能得出企业是否受到信贷约束的结论。本文使用了类似于此的方法，详细而言，以Love202213以及Whited和Wu202221的方法为根底，利用企业的最优化行为得到一个构造性方程，以此估计中国A股上市企业的股权集中度对信贷约束程度的影响。企业信贷约束的衡量按照Love202213、Whited和Wu202221的方法，企业的最优行为便是最大化企业的价值。Vi0=maxEi0t=00，tDit1其中，Vi0是企业i在0期时的价值，0，t是0期至t期的贴现因子，Dit为企业红利。企业的约束条件有：Dit=Kit，it#872
6、2;CIit，Kit#8722;Iit2Ki，t+1=Iit+1#8722;iKit3Dit04其中，为企业利润函数，C为企业投资的调整本钱函数，Kit为资本，Iit为投资，为折旧率。根据一阶条件可以求得：Eitt1+t+11+t#8706;#8706;Ki，t+1+1#8722;i#8706;C#8706;Ii，t+1+1=#8706;C#8706;Iit+15其中，t为约束条件4式的拉格朗日乘子，它表示外部融资的影子本钱，#8706;C/#8706;I表示投资调整的边际本钱，#8706;/#8706;K是企业的边际利润，t=1+t+1/1+t为外部融资的相对本钱。在完美信贷市场中t等于0，
7、此时外部融资的相对本钱便为1，企业没有受到信贷约束。当前的投资本钱为投资调整的边际本钱与投资品的价格之和，这个价格标准化为1，因此上式的右端是当前投资的边际本钱；而当前投资所放弃的收益为资本的边际利润与下一期的调整本钱和投资品价格之和的贴现，因此，上式的左端便是当前投资所放弃的收益。欧拉方程所隐含的喻义便是当前投资所放弃的收益要等于当前投资的本钱。在不完美的信贷市场中，t取决于企业可观察到的财务指标，与Love202213一样，此处将t看成是现金存量与资产之比的函数，其理论根据在于，假如没有足够的内部资金，那么受到约束的企业将无法进展可盈利的投资。本文额外参加股权构造变量，以考察企业股权构造对
8、t的影响。在此令：t=0i+1+2OwnershipStritCASHi，t#8722;1，其中OwnershipStr为企业股权构造变量，CASH是现金及现金等价物与资本存量的比值。假如企业没有受到信贷约束，t为1，现金存量对企业投资决策没有影响；假如受到信贷约束，那么现金存量对企业投资决策的影响将会存在；同样假如股权构造对企业信贷约束产生影响，那么这种影响会通过现金存量而影响到企业的投资决策。根据Gilchrist和Himmelberg202222的研究，进一步假设#8706;/#8706;K=k/S/K，其中k为资本所得，为加成Mark-up常数，S为主营业务收入。此时，MPKc+i+S
9、/K。按照Love2022的设定，令下式成立：#8706;C#8706;Iit=IKit#8722;gIKi，t#8722;1#8722;i6将假定的利润函数和投资调整本钱函数带入欧拉方程，可以得到一个非线性的方程，此处按照Love2022的方法对欧拉方程进展一阶泰勒展开，那么有：tt.tc+t+.t+t7其中.t是欧拉方程左边方括号内的式子。此外，本文用表示将来投资时机的TobinQ代替原方程中的I/Ki，t+1，由此得到以下构造性计量模型：IKit=1Qi，t+2IKi，t#8722;1+3SKit+4CASHi，t#8722;1+5OwnershipStritCASHi，t#8722;1
10、+6OwnershipStrit+it本文所关注的是5。假如5显著，说明股权构造对企业信贷约束产生了影响。详细而言，5显著为正，说明股权集中度加剧了企业信贷约束程度，假说1成立；5显著为负，说明股权集中度的进步缓解了企业的信贷约束程度，假说2成立。股权集中度对企业信贷约束影响的实证研究一数据描绘本文使用1998年2022年中国A股上市企业的数据样本，数据均公共部门持有现金的决策可能受行政指令因素的影响更大，而不是文献中记载的为了对将来的投资时机进展储蓄之类的经济原因，因此在样本选择中根据CIGS的企业分类，实证中排除了金融部门和公共部门企业。此外还删除了样本中存在严重数据缺失的个体。表1为选取
11、的主要变量的数据描绘，其中投资通过固定投资净值和累积折旧计算得来，CR_5、CR_10、Herf_5和Herf_10均为衡量股权集中度的变量。表2为主要变量之间的相关系数，从中可以发现CR_5、CR_10、Herf_5和Herf_10四个指标有比拟强的正相关性。二股权集中度对企业信贷约束的影响本文在此使用的是GMM估计。先对构造性方程进展差分，消除企业个体效应，然后使用滞后两期的变量作为工具变量。表3为股权构造对企业信贷约束影响的初步实证结果。在回归模型中参加反映企业股权构成的变量Control，假如企业最终控制人为国家，那么该变量为1，否那么为0。表3中的模型1为基准模型，4的估计结果显著为
12、正，说明企业内部资金对企业的投资行为产生了影响，内部资金越大，当期投资越多，该结果说明中国A股上市企业的信贷约束问题是存在的。因为假如不存在信贷约束，那么企业的投资行为不会受到内部资金的影响，4的估计结果也会不显著。模型25中的关键解释变量分别为CR_5、CR_10、Herf_5、Herf_10与CASH的穿插项。模型2中穿插项的估计系数为负但不显著。模型35中估计结果均显著为负。模型2、3和5的J检验的p值均大于10%，模型1和4的J检验p值略低于10%，这也根本承受了过度识别检验的原假设。模型15的AR1检验说明计量模型的残差存在一阶自相关，这是因为模型进展了一次差分，残差项理应存在一阶的
13、自相关。AR2检验那么说明计量模型的残差项不存在二阶自相关，即原模型的残差项不存在序列相关。以上检验均说明本文计量模型的设定具有一定的合理性。表3中的回归结果说明股权集中度的增加反而有利于减轻企业的信贷约束程度。大股东的存在可以局部缓解委托代理问题，股权集中度的进步使得投资决策更容易进展，外部投资者更愿意提供资金，这也验证了假说2。由于大股东占有企业大局部股份，其利益一般与企业利益相一致，因此，大股东可以通过其拥有的对企业资产的控制权来实现自身利益和企业利益的最大化，并且企业股权集中度的进步有助于促进企业投资决策的效率，从而可以及时把握住投资时机。企业良好开展态势将会吸引更多的外部投资者，其外
14、部融资本钱也将有所下降，外部融资环境的改善又会进一步促进企业的开展，企业也能因此加大投资力度、研发投入及股利支付。同时，对于中国企业而言，大股东存在而导致的负的堑壕效应并不明显，缺乏股权制衡导致的更严重的信息不对称程度对外部融资的影响不占据主导。三稳健性检验表3中的回归结果说明，股权集中度的进步有助于缓解企业的信贷约束程度，但是关于回归系数也可能存在其他解释，为此需要对前文结论进展稳健性检验。详细如下：首先，添加企业规模变量。规模较小的企业相对而言存在较大的信息不对称，这会导致较大程度的信贷约束，相反，规模大的企业受到较小程度的信贷约束。假如股权构造与企业规模有关联，那么就会存在这样的可能，即
15、事实上不是股权构造而是企业规模影响信贷约束。为了检验企业的规模效应对前文结论的影响，本文用资产的对数来衡量企业的规模，在此参加企业规模以及企业规模与CASH的穿插项。假如在参加这些额外解释变量之后，企业股权构造与CASH的穿插项仍然显著为负，那么说明股权构造并不是通过对企业规模的影响而影响到企业的投资行为，假说2将仍然成立。表4是对企业规模效应的稳健性检验结果。模型15中，企业规模与CASH穿插项的回归系数5显著为负，说明企业规模越大，企业的信贷约束程度越小。模型2中股权构造与CASH穿插项的回归系数5为负，但不显著；模型35中，股权构造与CASH穿插项的回归系数5同样显著为负。此外，模型14的J检验的p值均大于10%，模型5的J检验p值略低于10%，也可根本承受过度识别检验的原假设。模型15的AR1检验说明计量模型的残差存在一阶自相关，AR2检验那么说明计量模型的残差项不存在二阶自相关。以上检验均说明计量模型的设定具有一定的合理性。这与表3中的估计结果类似，进而验证了表3结果的稳健性，即考虑企业的规模效应时，企业股权集中度的进步同样会缓解企业的信贷约束程度。其次，使用现金流与资产的比值CF来替代原变量CASH。因为企业内部的现金流也可
