关系型贷款与企业投资行为监督——基于中国上市公司的经验证据

张亦春 李晚春

(厦门大学经济学院，福建 厦门 361005)

·财政金融研究（学术主持人：曹廷求）·

关系型贷款与企业投资行为监督
——基于中国上市公司的经验证据

张亦春 李晚春

(厦门大学经济学院，福建 厦门 361005)

本文采用样本区间为2007-2012年的中国上市公司代表性数据，实证分析了紧缩货币政策下关系型贷款对企业投资效率的影响机制。研究发现，我国关系型贷款具有监督治理作用，能减少银企信息不对称并抑制企业非效率投资;进一步发现，关系型贷款能显著抑制信息透明度低、信任度低和政治关联企业的非效率投资，且在紧缩货币期间的作用效果增强。在我国法律执行较弱且经济政策频繁调控的现实背景下，关系型贷款提供了基于市场的内生监督机制，有助于提升企业投资效率。对此，政府、银行和企业三方应共同努力，通过构建市场型银企关系、提升关系型贷款技术，从而改善企业投资效率。

关系型贷款;投资效率;货币政策

一、引言

改革开放以来，中国推行并保持投资驱动型的高速经济增长模式。1978-2012年，中国经济的GDP年均增长率高达9．78%，固定资产投资的年均增长率为20．53%。然而，与此不匹配的是我国资本效率却持续下降，投资收益率从2002年的4．1%降至2012年的1．8%，①数据由《中国统计年鉴》计算得出。投资回报率甚至低于资金成本(银行平均贷款利率6%)。这种状况，不仅是对社会资源极大的浪费，而且累积的不良债务极易引发我国金融的系统性风险。由此可见，提升企业投资效率对于新常态下我国经济良性、健康增长具有重要意义。

作为新兴资本市场的我国，目前仍处在经济改革和体制转轨的过程中，投融资领域的宏观调控体系和法制建设还不完善，外部监管机制还难以有效约束企业的投资行为，因而亟需寻找基于市场的内生监督机制。国外有研究表明，关系型贷款是一种提升企业投资效率的有效机制，其监督原理在于:贷款银行通过银企关系可以获取企业内部信息，减少信息不对称和道德风险，以遏制企业过度投资;缓解企业融资约束以避免投资不足，从而提高投资效率。②Berger，A．N．，and Udell，G．F．，“A More Complete Conceptual Framework for SME Finance”．in Journal of Banking and Finance，2006，30(11)，2945-2966．但也有文献质疑紧密的银企关系可能导致贷款人利用私人信息寻租，产生低效的投资以及“套牢”问题。③Boot，A．W．A．，“Relationship Banking:What Do We Know?”in Journal of Financial Intermediation，2000，9(1)，7-25．上述对关系型贷款监督正、反两方面的阐述均基于国外成熟市场的背景，那么，对于新兴市场国家究竟适用哪一种结论?进一步，若我们考虑宏观因素，在紧缩货币政策下关系型贷款的作用效果又如何呢?

基于这些研究前提和考量，本文拟在现阶段我国相关法律法制尚不健全、而银行贷款又是企业外部融资主要来源的背景下，研究关系型贷款对我国上市企业投资效率的影响。之所以选定中国上市企业为研究对象，是因为，新兴的中国市场面临更高的信息不对称和代理问题，而且银企关系更多表现出“多重互动关系”和“弱监督”特征。①温军、冯根福等:《异质债务、企业规模与R＆D投入》，《金融研究》2011年第11期。这两种市场特征的融合，使得对中国资本市场的研究更具有典型意义。

二、理论分析与研究假设

(一)非效率投资的原因:信息不对称

在Myers(1977)的代理框架下，由于存在信息不对称，企业的投资会偏离其最佳水平，出现过度投资或投资不足等非效率投资问题。结合中国的现实情况，本文认为有三种原因加剧了企业的信息不对称:信息透明度低、企业信任度低和政治关联。

“信息透明度”主要是指易于量化的硬信息，如公司财务报表等信息为公众所知晓或获取的难易程度。信息透明度低的企业数据不明晰、贷款风险大，处于交易贷款的劣势并面临信贷配给压力。“信任”能够增进长期合作和信息获取，降低交易成本和道德风险;②Moro，A．，and Fink，M．，“Loan Managers’Trust and Credit Access for SMEs”，in Journal of Banking＆Finance，2013，37(3)，927-936．低信任度的企业交易成本较高、代理问题严重，投资效率低下。“政治关联”是指企业由于具有复杂的社会联系，一般财务不明晰、信息透明度低，并可能出现非协调性的政治寻租和公共领域内的过度贿赂，使得其投资往往低效。

(二)非效率投资的监督:关系型贷款

根据Berger and Udell(2006)对贷款技术的分类，银行贷款主要分为两大类:交易型贷款和关系型贷款。交易型贷款的发放依据详尽的财务报表、数理统计模型或客户信用评分，能有效获取客户信息，减少事前的逆向选择;或使用抵押品以减少事后的道德风险，因此能发挥一定程度的监督作用。但这些“硬信息”发挥监督作用的前提是其真实性。令人遗憾的是，目前我国会计作假和粉饰报表的行为还比较常见，企业“硬信息”指标的真实性难以保证，使得交易型贷款难以有效发挥监督作用。

关系型贷款是基于银行和企业合作关系发放的贷款(Boot，2000)，在长期合作的过程中，银行可以获取企业内部信息，并加工形成特定、持久、可重复使用的软信息，能有效降低信息不对称问题。尽管有学者质疑紧密的银企关系可能导致贷款人利用私人关系寻租，出现低效的信贷决策以及“套牢”问题，③Cotugno，M．，Monferrà，S．，and Sampagnaro，G．，“Relationship Lending，Hierarchical Distance and Credit Tightening:Evidence from the Financial Crisis”，in Journal of Banking＆Finance，2013，37(5)，1372-1385．但该问题可以通过更灵活的信贷条款或与多个银行建立银企关系加以解决。④何韧、刘兵勇等:《银企关系、制度环境与中小微企业信贷可得性》，《金融研究》2012年第11期。因而，关系型贷款是比交易型贷款更有效的企业治理方式，能降低信息不对称，提升企业投资效率。在此基础上，本文提出假设1:

H1:交易型贷款监督作用不明显，关系型贷款监督作用显著，能抑制上市企业非效率投资。

进一步，对于信息透明度低导致的信息不对称，关系银行还能从交叉销售、衍生业务等非信贷业务中获取借款者信息，增强对其筛选和监督能力;对于企业信任度低导致的信息不对称，由于关系贷款涉及经济利益和法律条款，在合约不履行时的经济惩罚和法律追责远比依靠社会公德和舆论谴责严厉得多，因而能克服信任缺失或低信任度造成的负面影响，发挥重要的监督治理作用;对于政治关联导致的信息不对称，由于关系贷款合同一般注明资金使用要求，限定贷款资金专款专用，因此能有效约束政治关联企业巧立名目、滥用资金的行为，减轻贷款风险。

再结合货币政策来看。货币主义观点认为，由于金融摩擦的存在，货币供应量的变化尤其是货币紧缩会影响到实体经济。⑤Kashyap，A．，Stein，J．C．，“What Do a Million Observationson Banks Say about the Transmission ofMonetary Policy”，in American Economic Review，2000，90(6)，407-428．紧缩货币政策会收缩企业的资产负债表、减少贷款供应并增大贷款成本，⑥Massa，M．，and Zhang，L．，“Monetary Policy and Reginonal Availability of Debt Financing”，in JournalofMonetary Economics，2013，60(4)，439-458．而企业又难以寻求其他替代融资方式，资金的困局可能引发机会主义和各种代理问题，导致出现非理性的投资行为。紧密的银企关系可在紧缩货币期间获得持续性优惠贷款，有助于防范流动性冲击，⑦Hachem，C．K．，“Relationship Lending and the Transmission of Monetary Policy”，in Journal of Monetary Economics，2011，58(6)，590．从客观上减少企业因融资困境引发代理问题的可能性。据此本文推测，关系型贷款在紧缩货币期间能有效发挥监督作用和融资作用，缓冲货币冲击对企业投资效率的消极影响。故本文提出假设2:

H2:关系型贷款能监督信息透明度低企业、信任度低企业和政治关联企业的非效率投资，在紧缩货币政策期间的作用更明显。

三、研究设计

(一)模型和变量说明

目前对投资效率的研究主要基于Richardson(2006)模型，即首先构建企业基本投资方程，获得方程残差;其次以该残差为被解释变量，并引入解释变量(如关系型贷款)和控制变量构建投资效率方程。该模型存在的问题是:基本投资方程是一个动态面板方程，在Richardson(2006)的研究中却采用了OLS方法直接估计，而这可能会因为内生性问题得到有偏结果。本文尝试对该模型方法进行改进。由于两步法系统GMM能较好地消除内生性并具有更好的有限样本性质，故本文采用两步法系统GMM估计基本投资方程。

1．基本投资方程。

在方程(1)中，因变量Invi，t表示t期实际新增投资。由于企业投资计划通常受上年度经营状况影响，所以所有自变量均滞后一期。其中，Qi，t-1代表托宾Q值，Levi，t-1代表资产负债率，Cashi，t-1代表企业现金，Agei，t-1是上市年限，Sizei，t-1代表总资产，Retsi，t-1代表年度股票收益率，YEAR代表年度哑变量，INDUSRTY代表行业哑变量，并按照证监会行业分类法将A股上市企业划分为13个行业。模型中所有变量均以总资产进行标准化。

在系统GMM估计前需对工具变量的有效性进行检验。除常见的Sargen检验和残差序列检验外，Bond (2002)还提出了一种操作层面的检验方法:由于混合OLS通常会高估滞后项的系数，而固定效应FE估计会低估滞后项的系数，如果GMM估计值介于OLS和FE估计值之间，则GMM估计方法有效。

2．投资效率方程。

其中，方程(2)用于检验假说1，为了检验紧缩货币政策的作用而加入紧缩货币哑变量MPi，t;方程(3)用于检验假说2，为避免三乘项影响模型的稳定性，方程中不含紧缩哑变量MPi，t，而是通过紧缩期间(以M2中位数为准，2007、2008、2012年划分为紧缩货币期间)的样本回归来检验紧缩货币政策对投资效率的影响。

3．方程(2)、(3)主要变量说明。

被解释变量。Inveffi，t代表非效率投资，以投资方程(1)的残差εi，t衡量，并根据εi，t是否大于0分为过度投资Over_Invi，t(εi，t＞0)和投资不足Under_Invi，t(εi，t＜0)两种情况。

解释变量。方程(2)中的Transaci，t代表交易型贷款;Reli，t表示关系型贷款，若同一银行过去五年内与企业有过信贷关系，则其贷款认定为关系型贷款。

方程(3)中的Xi，t分别指代信息透明度Opacityi，t、企业信任度Trusti，t和政治关联哑变量Poli，t。具体来看，Opacityi，t以企业是否属于沪深300指数成分股Indexi，t、企业可自由支配利润Accui，t两个指标衡量;Trusti，t以企业所在省份的社会团体数目衡量;Poli，t包含以下四种情形:企业董事长或总经理曾任党政官员、曾在军队任职、现任或曾任人大代表、现任或曾任政协委员。需要说明的是，Accui，t的计算借鉴了Chen et al．(2013)的研究。①Chen，Y．，Liu，M．，and Su，J．，“Greasing theWheels of Bank Lending:Evidence from Private Firms in China”，in Journal of Banking＆Finance，2013，37(7)，2533-2545．

控制变量。其一，公司层面控制变量CorCon，包括自由现金流FCFi，t、资产报酬率ROAi，t、有形资产比率Tangi，t、风险程度Z_scorei，t指数、②Cutillas Gomariz，M．，and Sánchez Ballesta，J．P．，“Financial Reporting Quality，Debt Maturity and Investment Efficiency”，in Journal of Banking＆Finance，2014，40(7)，494-506．是否有风险损失Lossi，t。其二，信贷市场控制变量MarCon，主要指银行业的市场集中度，以银行业赫氏指数HHIi，t衡量。

(二)样本与数据

由于我国在2006年实行新的会计准则，对债务项目进行较大更改，为保持数据的一致性，本文选取2007-2012年中国A股上市公司共6年的数据。其中，剔除了ST类、PT类公司、金融保险类公司，以及股东控制权和主营业务发生重大改变的公司，再剔除样本数据不完整和上市时间不到一年的公司，最后得到1928组样本共计8728条面板数据。为消除极端值的影响，本文对小于1%和大于99%的极端值进行W insorize处理。本文财务数据来自CSMAR的财务报表据库，银行贷款数据来自CSMAR的银行贷款研究数据库，银行集中度数据来自《中国金融年鉴》和CEIC数据库，不足的数据通过查询巨潮网上市企业年报补充。

四、实证分析和稳健性检验

(一)关系型贷款描述性统计分析

关系型贷款在国内文献较少有量化描述，多是采用有无银企关联等定性描述，①陈栋、陈运森:《银行股权关联、货币政策变更与上市公司现金管理》，《金融研究》2012年第12期。或使用银行存款近似替代关系型贷款(温军等，2011)。本文严格考证样本企业过去5年的贷款情况，作出关系型贷款的定量描述，如表1所示。

表1显示，2007-2012年期间，样本企业共获得2706笔关系型贷款，7249笔交易型贷款，虽然关系型贷款的数目不及交易型贷款，但其均值和最小值均大于交易型贷款的对应值，表明关系型贷款是一种更重要的贷款方式。工、农、建、中四大行发放的关系贷款达915笔，约占关系贷款总数的1/3，是发放关系型贷款的主体。此外，样本中还有136笔银团贷款，反映了我国金融市场的逐步完善和强大。

表1 关系型贷款描述性统计

(二)投资效率模型回归结果分析

1．基本投资方程回归结果分析。基本投资方程的Sargen检验和残差序列检验均通过，表明GMM回归的有效性。表2列出了GMM回归结果，为方便对比，同时给出了OLS和固定效应FE的估计结果。从表中结果来看，不管选用GMM、OLS还是FE估计方法，模型中绝大多数变量系数的t值均显著，表明模型选取的解释变量是合理的;从系数绝对值来看，OLS估计的系数值最大，GMM次之，FE估计最小，符合Bond(2002)的推断，进一步从直观上验证了GMM估计结果的有效性，可作为后续回归的基础。

2．投资效率方程回归结果分析。为考察样本企业的非效率投资情况，本文结合自由现金流，分三种情况对投资效率方程进行回归:全部样本回归、投资过度且自由现金流为正样本、投资不足且自由现金流为负样本。鉴于篇幅所限，本文仅列出全部样本回归结果。

表3报告了方程(2)的回归结果。从中看到，列(1)基础回归中交易型贷款的系数显著为正，而关系型贷款的系数显著为负，表明交易型贷款的治理作用不明显，而关系型贷款能发挥显著的监督治理作用，抑制上市企业的非效率投资，验证了假说1。

在列(2)加入紧缩货币的回归中，紧缩货币政策哑变量显著为负，表明紧缩货币政策能够抑制上市企业的非效率投资。但是，紧缩变量与关系型贷款的交乘项不显著，表明紧缩货币单独对关系型贷款的影响不大。

此外，本文还分别以Size和ROA中位数分组，考察不同规模和成长性企业投资效率的差异，回归结果如列(3)—列(6)所示。可以看到，关系型贷款系数在小型企业样本和高成长性样本中显著为负或t值更大，表明关系型贷款更能监督中小企业和高成长性企业的非效率投资。

表2 基本投资方程回归结果

表3 方程(2)回归结果

表4报告了方程(3)的回归结果。列(1)、列(3)“信息透明度”的基础回归显示，企业自由分配利润、沪深300指数成分股变量系数均为正，而关系型贷款与其交乘项系数均显著为负，表明关系型贷款能够缓解低信息透明度引起的非效率投资，提升企业投资效率;列(5)企业“信任度”的基础回归显示信任度系数为正但不显著，而关系型贷款与信任度的交乘项系数显著为负，表明关系型贷款也能显著抑制低信任度引起的非效率投资;列(7)“政治关联”哑变量系数显著为正，而关系型贷款与其交乘项显著为负，表明政治关联会加剧企业的代理冲突，而关系型贷款能够缓解政治关联型代理冲突，抑制企业的非效率投资。

列(2)、列(4)、列(6)、列(8)均为基础回归对应的紧缩货币期间回归结果。可以看到，紧缩期间回归系数的绝对值大于相应基础回归绝对值，表明关系型贷款的作用在紧缩货币期间得到增强。综合以上分析，表4的实证结果验证了假说2。

表4 方程(3)回归结果

(三)稳健性检验

为避免内生性问题，本文选用两阶段最小二乘法(2SLS)重新估计投资效率方程。由于银企地理距离GDisi，t一定程度上会影响关系型贷款数量(Moro and Fink，2013)，又是一个不易受投资影响的外生变量(Bharath et al．，2009)，因此是关系型贷款理想的工具变量。本文选择从google地图抓取银行、企业的位置信息，计算其球面距离;对于有多笔关系型贷款的，以关系贷款份额为权重计算加权球面距离;最后所有的银企距离以最大值进行标准化。

表5 关系型贷款与投资效率的2SLS回归结果

表5报告了2SLS法的回归结果。整体看表中各列工具变量的系数均显著为负，说明本文选取的工具变量与解释变量相关性较高，其经济意义是恰当的。具体看基础回归中交易型贷款系数显著为正、关系型贷款系数显著为负，而紧缩期间回归系数的绝对值大于基础回归，均与前文OLS回归结论一致。此外，Size和ROA的分组回归结果也与前文OLS大体一致。可见，应用2SLS法得出的结论与前文OLS结论基本一致，表明本文构建的模型是稳健的。

五、结论与建议

本文采用样本区间为2007-2012年的中国上市公司代表性数据，实证分析了紧缩货币政策下关系型贷款对企业投资效率的影响机制。结果表明:我国的关系型贷款具有监督治理作用，能减少银企信息不对称并抑制企业的非效率投资;进一步发现，关系型贷款能显著抑制信息透明度低企业、信任度低企业和政治关联企业的非效率投资，且在紧缩货币期间的作用效果增强。

本文结论表明，在我国法律执行较弱且经济政策频繁调控的现实背景下，关系型贷款提供了基于市场的内生监督机制，有助于提升企业投资效率。遗憾的是，受历史因素和信用环境的影响，我国银企关系较弱，商业银行对关系型贷款技术的利用率并不高，难以发挥其积极作用。为建立一个富有竞争力和约束力的银企债权债务关系机制，本文提出如下建议:

第一，政府方面。政府应当转变职能，减少对经济活动的直接干预，为构建市场型银企关系提供良好的外部环境:其一，政府在实施宏观调控时需慎重，应实施稳健的货币政策，避免经济大起大落让企业难以适从。其二，政府应致力于金融、财政、税务等涉及银企利益的外部制度创新，确保商业银行按金融规律运作，并减轻企业税赋，使企业轻装上阵。其三，政府应完善法律监督体系，积极进行监管创新，探索适合关系型借贷业务的监管模式和监管方法。

第二，银行方面。其一，商业银行可进行组织调整，建立适合开展关系型贷款业务的组织架构。可对部分分支机构进行分权化、扁平化改革，缩短委托代理链条，以减少信息传递中的耗损。其二，进一步完善信贷管理机制，合理设计信贷合约，用发展的眼光关注并扶持成长型企业;同时建立有效的制衡机制和激励相容机制，防范信贷风险。其三，创新金融产品和金融服务，为不同企业提供个性化服务。其中，大银行应充分利用其信息生产优势，提供全方位的金融服务;而小银行也应提高市场竞争力，积极开发更多的金融产品服务于中小企业。

第三，企业方面。其一，企业应规范经营管理，完善财务制度，建立符合现代市场经济需求的企业组织形式。其二，企业应提高自身盈利能力、增强综合实力，扩大信贷资金获取能力。其三，企业应注重银企关系的建设和维护，并提高银企关系的忠诚度，即企业不宜与过多银行建立信贷联系，且交往都不密切，应在不削弱同主要银行关系的前提下，同其他银行保持较为松散的银企关系，综合平衡银企关系的风险和价值。

(责任编辑:栾晓平)

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1003-4145［2015］05-0115-07

2015-01-23

张亦春，男，厦门大学经济学院教授、博士生导师，厦门大学金融研究所所长，全国金融重点学科点学术总带头人。李晚春，女，厦门大学经济学院金融学2012级博士研究生。

本文系2011年度教育部重点研究基地重大项目“中国的经济增长与经济发展”(项目编号:11JJD790046)和2009年度福建省社科基金一般项目“非平衡系统演化博弈与金融风险跨国分摊研究”(项目编号:2009B2003)的阶段性成果。