银行关联、所有权性质与企业风险承担

银行关联、所有权性质与企业风险承担

李文贵

(浙江财经大学会计学院，浙江杭州310018)

[摘要]以中国A股非金融类上市公司为样本，本文检验银行关联是否能影响企业在投资决策中的风险承担。通过企业董事、总经理和财务总监的银行任职经历来判断企业是否具有银行关联，检验结果发现：(1)有银行关联的企业比无银行关联的企业具有显著更高的风险承担水平；(2)银行关联的风险承担效应主要源自曾任的银行关联和国有的银行关联；(3)相对于非国有企业，银行关联对国有企业投资决策中风险选择的影响显著更小。

[关键词]银行关联；所有权性质；企业风险承担

[收稿日期]2015-03-20

[基金项目]浙江省自然科学基金青年项目(LQ14G020011)；杭州市哲学社会科学规划项目(B13GL04)

[作者简介]李文贵(1982- )，女，重庆江津人，浙江财经大学会计学院副教授,博士，硕士生导师，从事公司财务与公司治理研究.

[中图分类号]F275.1[文献标识码]A

基于关系的非正式机制在转轨经济中的作用极其重要。对企业来说，关系不仅具有便利资源配置和获取稀缺资源的功能，还能有效降低信息的不对称程度(Bian和Soon，1997)。Allen等(2005、2011)针对中国制度环境的分析认为，正是那些诸如关系和声誉的替代性机制促进了私有部门经济的发展。其中，与银行建立紧密的关联就是一种非常重要的替代性机制。邓建平和曾勇(2011)发现，中国有大约47.8%的民营企业高管和董事具有银行工作背景。在美国，这一比例大约为31.6%，而日本更是高达52.9%(Kroszner和Strahan，2001)。因此，研究银行关联如何影响企业的经营决策具有十分重要的现实意义。

现有研究主要检验了银行关联对企业融资和企业绩效的影响。银行高管出任企业董事不仅有利于缓解企业和银行之间的信息不对称问题，还有助于银行对企业的经营决策进行更紧密的监督。所以，银行关联能为企业带来融资便利，使企业获得更多的银行贷款(Dittmann等，2010；邓建平和曾勇，2011；Ciamarra，2012)。在企业绩效方面， Morck和Nakamura(1999)、Saito和Odagiri(2008)发现，在日本，企业聘请银行高管担任董事能显著提高绩效。Frydman和Hilt(2011)也发现，在早期金融资本主义时代，银行高管担任企业董事有利于企业对投资项目的管理。但Guner等(2008)却发现银行关联的这种价值增值效应在美国制造业企业中并不显著。Dittmann等(2010)针对德国上市公司的研究甚至发现，银行关联带来了企业绩效的恶化。

上述文献为银行关联影响企业债务融资及其经济后果提供了许多实证证据，但遗憾的是，研究结论仍存在较大的分歧。而且，鲜有文献关注银行关联对企业投资决策的作用。银行作为非常重要的资金提供者(Allen等，2011)，对企业如何在投资过程中配置资金非常关注。因此，从风险承担的角度，本文检验银行关联对企业投资决策的影响。具体来说，本文将回答以下三个问题：第一，银行关联是否会影响企业投资决策过程中选择风险性的投资项目？第二，不同的银行关联对风险承担的影响是否存在差异？第三，银行关联对企业风险承担的影响在国有企业和非国有企业是否存在显著的不同？从理论上说，银行关联能通过为企业带来融资便利，有效缓解企业投资决策中面临的融资约束问题；但是，银行关联也可能加强银行对企业的监督，弱化管理者的风险偏好，从而促使企业选择稳健的投资策略。因此，银行关联究竟会提高还是降低企业风险承担水平，这是一个需要进一步检验的实证问题。

一、理论分析与研究假设

(一)银行关联与企业风险承担

风险承担反映了企业在投资决策过程中对投资项目的选择，更低的风险承担水平意味着企业放弃了更多高风险但预期净现值为正的投资项目(John等，2008；余明桂等，2013)。Tobin(1969)认为，在完备的资本市场中，边际Q能够预测企业的真实投资水平，企业应该在边际Q大于1时增加投资水平，直至边际Q等于1。所以，为了最大化企业价值，管理者应该选择所有预期净现值大于0的投资项目。同时，根据Modigliani和Miller(1958)，在无摩擦的市场环境中，内部资金和外部资金之间具有完全的替代性，企业能够获得充足的资金用以满足所有具有价值增值性的投资项目。然而，市场中存在的信息不对称问题以及代理问题为企业的外部融资带来了各种交易成本。这些融资成本的存在使得企业面临着不同程度的融资约束，导致企业的投资在很大程度上依赖于其融资能力。企业面临的融资约束越强，其对更具潜力的项目的投资将受到越严重的制约。也就是说，融资约束会影响企业在投资决策中对投资项目的选择。因此，寻求能有效缓解融资约束问题的机制对于企业改善投资效率非常重要。

银行关联有助于企业获得更多的债务融资，进而缓解融资约束问题。一方面，银行关联形成了企业的社会资本。通过各项社会资本获取稀缺资源是中国企业经营成功的关键因素之一(Bian和Soon，1997)，而各种“关系”是社会资本的重要内容。Claessens和Fan(2002)提出，基于关系的交易在新兴市场中非常重要。Allen等(2005)进一步认为，基于关系的非正式机制在很大程度上作为落后的正式制度的一种替代，支持着中国经济的高速增长。例如，政治关联能有效帮助企业获取更多的银行贷款或进入政府管制行业，进而显著提高企业绩效(田利辉和张伟，2013)。另一方面，银行关联能降低企业与银行之间的信息不对称程度。有银行工作背景的人士加入企业的董事会后，能获知更多关于企业经营状况的信息，这将帮助银行降低在向企业提供贷款的过程中遭遇的逆向选择问题，做出更恰当的贷款供给决策(Dittmann等，2010)。

在许多国家，银行仍然是企业外部融资的主要提供者(Qian和Strahan，2007)。对中国这个转型经济体来说，相对于股票市场，银行系统对企业投资活动的开展更是重要得多。Allan等(2005)发现，无论是在国有企业还是私有企业，银行贷款始终是中国企业重要的融资来源。具体来说，上市公司约30%的资金是来自银行贷款，这仅次于自筹资金占融资总额的比例。所以，银行信贷的可得性直接影响着企业的投资决策。如果无法从银行获得相应的贷款，企业将很难充分利用新的投资机会。由于具有银行工作经历的董事会成员能够为企业带来融资便利，缓解企业投资决策中面临的融资约束问题，因此，银行关联可能促使企业更少放弃那些预期净现值为正的风险性投资项目，使企业表现出更高的风险承担水平。

基于以上分析，提出如下假设：

假设1：在其他条件一定的情况下，有银行关联的企业比无银行关联的企业具有显著更高的风险承担水平。

(二)银行关联、所有权性质与企业风险承担

接下来，本文进一步分析所有权性质如何影响银行关联对企业风险承担的作用。我们预期，企业所有权的国有性质会弱化银行关联对风险承担的影响。

首先，国有企业的融资约束小于非国有企业。中国国有企业和非国有企业在银行贷款的获取方面存在显著差异。由于政府对金融系统的控制，国有企业与国有商业银行之间的天然联系使其更容易获得以银行贷款为主的债务融资。政府在资源配置过程中也倾向于为国有企业的贷款提供一种隐性担保，从而增强国有企业的外部融资能力，降低其面临的融资约束程度。Allen et al.(2005)曾发现，中国的银行将大部分信贷资源提供给了经济效率更低的国有企业，而盈利能力更好的私有企业却难以获得银行贷款。余明桂和潘红波(2010)进一步为私有企业获得银行信用的难度大于国有企业提供了证据。同时，国有企业还能得到更多的政府补贴用于弥补经营过程中现金流的不足。所以，如果银行关联会通过提供贷款便利缓解融资约束，进而影响企业投资决策中的风险选择，那么，这种作用将主要存在于非国有企业。

其次，银行关联在影响国有企业代理问题方面的作用是有限的。一方面，国有企业需要承担政府的许多社会性职能，其目标函数与企业价值最大化并不一致。所以，企业投资决策中的风险选择可能需要基于政治性目标的实现来考虑，管理者的风险态度对国有企业这种扭曲性经营目标的影响可能是微乎其微的。同时，政府为国有企业的银行贷款提供了隐性的担保，这意味着，对于作为债权人的银行来说，其贷款的信用风险是比较低的，这恰好是银行更愿意将贷款提供给国有企业的重要原因。由于银行不需要过多担心国有企业贷款无法收回的风险，那些来自银行的企业高管也就不会过多干预企业对风险性投资项目的选择。也就是说，银行关联的债务监督假设和利益冲突假设在国有企业可能并不适用。因此，如果银行关联会降低企业的风险承担水平，这也将主要存在于非国有企业。

基于以上分析，提出如下假设：

假设2：在其他条件一定的情况下，相对于非国有企业，银行关联对国有企业风险承担的影响显著更小。

二、研究设计

本文的样本包括截至2011年12月31日所有在沪深交易所上市，且发行了A股的非金融上市公司。我们剔除了金融行业以及资产负债率大于1的样本观测值。最后，在剔除了存在缺失的变量值之后，分别获得9793和12801个样本观测值。本文所使用的企业特征数据来源于WIND数据库和CSMAR数据库。

(一)模型设定和变量定义

为了检验假设1，将待检验的模型设定为：

RiskTit=α+β1Bankit+β2Xit+εit

(1)

其中，RiskTit表示企业风险承担的水平。根据已有的文献(Boubakri et al.2013；余明桂等，2013)，采用企业盈利波动性(RiskT1)和股票回报波动性(RiskT2)作为风险承担的替代性变量。其中，企业盈利的波动性(RiskT1)通过σ(ROAi)计算出，ROAi为企业i相应年度的息税前利润(EBIT)与当年末资产总额的比率。计算波动性时，我们以5年为一个观测时段，采用的是年份滚动的方法。为了减弱行业特性的影响，先对企业每一年的ROA采用行业平均值进行调整，然后计算企业在每一观测时段内经行业调整的ROA的标准差。企业股票回报的波动性(RiskT2)通过σ(Returni)计算出，Returni为企业i每个月的股票回报率。此时，我们以每一年为一个观测时段计算波动性。

Bankit表示企业管理者是否具有银行任职背景。如果企业总经理、财务总监或董事会成员(下文简称为“高管”) 现在或曾经在银行(包括商业银行和政策性银行)任职，则将其视为企业具有银行关联，变量Bankit定义为1，否则为0。有关总经理、财务总监或董事在银行的任职背景信息来自于WIND资讯数据库的子数据库“股票深度资料”的下级数据库“董事会及管理者信息”，由手工收集整理而来。

X是由多个控制变量构成的向量，主要包括：(1)企业规模(Size)，定义为总资产的自然对数；(2)杠杆率(Leverage)，定义为总负债与总资产的比例；(3)销售增长(Gsales)，定义为企业营业收入的年增长率；(4)期初绩效(ROA)，定义为年度息税前利润(EBIT)与当年末资产总额的比率；(5)企业年龄(Fage)，定义为企业成立年限加1后取自然对数，即ln(1+企业成立年限)；(6)所有权性质(State)，是一个虚拟变量，如果样本企业的所有权是国有性质，则取1，否则取0；(7)两职合一(Chairman)，如果企业的董事长同时兼任总经理，则定义为1，否则为0；(8)独立董事占比(Indep)，定义为企业董事会中独立董事人数占董事会总人数的比例；(9)市场化进程(Index)，使用樊纲等(2011)编制的中国市场化总指数来定义。另外，相应的检验中还控制了行业(IndustryD)和年度(YearD)效应。

为了进一步厘清不同类型的银行关联对企业风险承担的影响，我们将模型(1)中的变量Bankit予以拆解，拆解后的待检验模型设定为：

RiskTit=α+β1Bank_pastit+β2Bank_currentit+β3′Xit+εit

(2)

RiskTit=α+β1Bank_stateit+β2Bank_nonstateit+β3′Xit+εit

(3)

在模型(2)和模型(3)中，Bank_pastit代表企业高管曾经在银行任职(曾任银行关联)，Bank_currentit代表企业有高管目前在银行任职(现任银行关联)。Bank_stateit代表企业有高管现在或曾经在国有银行任职(国有银行关联)，Bank_ nonstateit代表企业有高管现在或曾经在非国有银行任职(非国有银行关联)。RiskTit和控制变量向量X的定义与模型(1)一致。

为了检验假设2，将待检验的模型设定为：

RiskTit=α+β1Bankit+β2Stateit+β3Bankit×Stateit+β2′Xit+εit

(4)

模型(4)中的Stateit表示企业的所有权性质，如果是国有企业，则Stateit取值1，否则为0。根据假设2的分析，主要关注交互项Bankit×Stateit的系数。如果β3显著小于0，则说明企业构建的银行关联对风险承担的影响在国有企业更小。

(二)描述性统计特征

表1列出了企业银行关联和主要变量的描述性统计特征。其中，所有连续的财务特征变量均进行了上下1%的Winsorize处理。RiskT1的均值是0.0604，高于世界上其他主要国家在1999年至2007年间的均值(0.048)，但中位数(0.0348)低于对应的水平(0.037)。这反映出，我国绝大多数上市公司的风险承担水平都要低于世界其他主要国家。RiskT2的均值和中位数分别为0.4485和0.3977。Bank的平均值为0.2378，这表明，近24%的样本企业的高管具有银行任职经历。在德国，2004年-2005年间，企业董事会有银行家的比例大约为31%；在1994年前后，这一比例更是高达50.7%(Dittmann等，2010)。在美国，1988年-2001年间，董事会中有来自商业银行的银行家的企业比例大约为30%，有来自投资银行的银行家的企业比例大约为17%(Guner等，2008)。相比之下，中国的上市公司更少聘请具有银行工作背景的人士担任高管。在其他变量中，State的均值为0.6301，说明样本企业有63.01%的比例为国有企业。

表1　描述性统计特征

表2列示了有银行关联的企业和没有银行关联的企业这两个子样本之间在风险承担水平上的差异。当以企业盈利的波动性(RiskT1)衡量风险承担时，有银行关联子样本组的风险承担水平均值和中位数分别为0.0737和0.0401，均在1%的水平上显著高于无银行关联子样本组。然后，我们还以股票回报的波动性(RiskT2)作为企业风险承担的替代变量，类似地，有银行关联子样本组的均值和中位数分别为0.4625和0.4142，均在1%的水平上显著高于无银行关联子样本组。这些数据反映的情况为本文的假设1提供了初步的支持。

表2　单变量分析

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平，分样本组均值差异的检验使用独立样本t检验(2-tailed)，中位数差异的检验使用Wilcoxon轶和检验.

三、检验结果与分析

(一)银行关联与企业风险承担

表3列出了银行关联与企业风险承担相关关系的检验结果。前两列是以企业盈利的波动性(RiskT1)衡量风险承担水平。结果发现，在未加入企业特征和制度环境等控制变量的情况下，Bankit的系数在1%的水平上高度显著为正。在第(2)列中将相应控制变量放入模型，并同时控制行业效应和年度效应，此时，变量Bankit的系数估计值由0.0143下降为0.0108，仍然在1%的水平上显著为正。后两列是以企业股票月回报率的波动性(RiskT2)作为被解释变量。检验结果发现，在未加入控制变量的情况下，变量Bankit的系数在1%的水平上高度显著为正。第(4)列中加入八个控制变量后，Bankit的系数估计值由0.0102下降为0.0083，仍然在5%的水平上显著为正。

表3　银行关联与企业风险承担

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平, 括号中的数字为双尾检验的t 值。其中，标准误差经过企业群聚(cluster)调整.

上述检验结果表明，银行关联对企业风险承担具有显著的积极影响。那些聘请具有银行任职背景担任高管来建立银行关联的企业，在投资决策的过程中更少放弃风险高但预期净现值为正的投资机会，采取了更积极的投资策略。也就是说，银行关联对企业的风险承担具有显著的促进作用，这些发现与假设1的预期是一致的。

(二)不同类别的银行关联对企业风险承担的影响

对模型(2)和模型(3)的检验结果列示于表4。根据第(1)列和第(3)列，变量Bank_pastit的系数始终在5%的水平上显著为正，而变量Bank_currentit的系数则都不显著。并且，变量Bank_currentit的系数估计值都要小于变量Bank_pastit的系数估计值。这表明，从管理者在银行任职的时期角度看，银行关联对企业风险承担的促进作用主要源自高管曾经的银行任职经历，而高管现在的银行任职经历对企业风险承担并不具有显著影响。第(2)列和第(4)列是将银行任职经历变量细分为Bank_stateit和Bank_nonstateit后的检验结果。数据显示，变量Bank_stateit的系数分别在5%和10%的水平上显著为正，而变量Bank_nonstateit的系数虽然为正，但并不具有统计意义上的显著性。这表明，从管理者任职银行的产权性质来看，银行关联对企业风险承担的促进作用主要发生在管理者的国有银行任职经历，管理者的非国有银行任职经历对企业风险承担的影响并不显著。

表4　不同类别的银行关联和企业风险承担

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平, 括号中的数字为双尾检验的t 值。其中，标准误差经过企业群聚(cluster)调整。X代表控制变量，限于篇幅，具体结果未详细列示.

究其原因，我们认为至少可能在于两个方面。一方面，那些目前就职于银行的高管人员和来自非国有银行的高管人员具有更强的风险控制和风险管理意识，这会在一定程度上弱化管理者的风险偏好程度。因此，在参与企业的投资决策时，他们可能会更多地关注投资项目本身具有的风险，减少对高风险投资项目的选择。另一方面，前文的理论分析表明，银行关联之所以会对企业风险承担产生积极作用，主要是因为它能为企业带来融资便利性。对于目前就职于银行的企业管理人员来说，如果企业和银行之间存在借贷关系，那么这些高管人员可能会更多地站在银行的角度考虑企业对投资项目的选择，促使企业做出稳健的投资决策，以保证银行作为企业债权人的利益不会受到损害。同样地，对于具有非国有银行任职经历的管理人员来说，当企业和银行之间存在借贷关系时，由于非国有银行会更注重控制信用风险，从而导致企业的投资决策更稳健。总之，在企业进行投资决策的过程中，具有非国有银行任职背景和在任的银行任职背景的管理者可能更倾向于反对企业选择积极的投资策略，或至少不会鼓励企业高风险承担的投资行为。这与Anderson等(2001)的观点是一致的，在一定程度上体现了债务监督假设和利益冲突假设的分析。

(三)所有权性质、银行关联与企业风险承担

表5报告了对假设2的检验结果。其中，第(1)列和第(4)列对模型(4)的检验结果显示出，在对总样本的回归中，银行关联变量Bankit的系数分别在1%和5%的水平上显著为正。第(1)列中所有权性质变量Stateit的系数在1%的水平上显著为负，表明国有企业具有显著更低的风险承担水平。交互项Bankit×Stateit的系数估计值分别为-0.0207和-0.0045，分别在5%和10%的水平上显著为负。这说明，相对于非国有企业而言，银行关联对企业风险承担的促进作用在国有企业显著更小。上述回归结果支持假设2，为假设2提供了实证证据。

我们也将总样本分为国有企业组和非国有企业组，采用模型(1)分别进行子样本组的检验。表5的第(2)、(3)列和第(5)、(6)列分别列示了以不同的指标衡量企业风险承担时的回归结果。数据显示，在对国有企业子样本组的检验中，银行关联变量Bankit的系数为正，但并不显著。在对非国有企业子样本组的检验中，银行关联变量Bankit的系数估计值分别为0.0191和0.0087，都在5%的水平上显著为正，且取值均分别大于第(2)列和第(5)列。这进一步说明，通过聘任具有银行任职背景的人士担任管理者构建的银行关联对企业风险承担的促进效应主要体现在非国有企业。

表5　所有权性质、银行关联与企业风险承担

注：***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平, 括号中的数字为双尾检验的t 值。其中，标准误差经过企业群聚(cluster)调整.

(四)稳健性检验

为了确保上述研究结论的稳健性，我们还执行了如下测试：

1．内生性问题

银行关联与企业风险承担之间可能存在内生性问题。也就是说，可能不是管理者的银行任职背景影响了企业风险承担，而是那些更可能选择高风险投资项目的企业有意聘任了具有银行任职背景的人士担任管理者。为减弱变量内生性的影响，我们进一步通过寻找银行关联变量的工具变量，采用两阶段回归法重新进行检验。对模型(1)相应的检验结果报告于表6。根据John等(2008)，以同年度同行业其他企业聘任具有银行任职背景的管理者比例作为银行关联的工具变量。在表6的Panel B中，第一阶段回归结果显示，工具变量IV的系数在1%的水平上显著为正。这表明工具变量与内生变量之间具有高度的相关性。Robust-F值和Partial-R2分别为39.9593和0.0041。根据Staiger和Stock(1997)，这表明我们的工具变量是有效的。在第二阶段回归中，利用第一阶段回归得到的Bankit预测值来替代实际的Bankit。结果表明，变量Bankit(预测值)的系数仍然在1%的水平上显著为正。

表6　稳健性检验：工具变量法

注：*** 、** 和* 分别表示1%、5%和10%的显著性水平。两个阶段回归的标准误差均经过企业群聚(cluster)调整。X代表控制变量，限于篇幅，具体结果未详细列示.

2．重新定义“银行关联”

前面的检验将“企业的总经理、财务总监或董事会成员现在或曾经在银行工作过”定义为银行关联。事实上，国外文献在检验银行关联对企业经营决策的影响时，多数是针对“银行家(banker)”是否在企业任职。因此，本文也将银行关联定义为“企业的总经理、财务总监或董事会成员现在或曾经在银行担任过领导职位”。剔除了未担任领导职务的样本观测值后，检验结果仍不存在实质性的改变。

四、结论与启示

本文采用中国沪深交易所上市的非金融类企业的数据，分析和检验银行关联对企业风险承担的影响。以企业董事、总经理和财务总监是否具有银行任职背景作为银行关联的替代变量，检验结果发现，银行关联能显著促进企业选择更多有价值增值性的风险性投资项目，使企业呈现更高的风险承担水平。然后，根据管理者在银行任职的时间和任职银行的产权性质，将银行关联分别分解为曾任的银行关联和现任的银行关联，以及国有银行关联和非国有银行关联。结果发现，银行关联对企业风险承担的影响主要存在于曾任的银行关联和国有的银行关联。进一步的检验结果显示，银行关联对企业风险承担的影响依赖于企业的所有权性质。相对于非国有企业，银行关联对国有企业风险承担的影响显著更小。

John等(2008)认为，不完善的产权保护制度会严重影响企业选择风险性投资项目的积极性，进而阻碍经济的长期发展；而Allen等(2005)强调了基于关系的非正式机制对中国落后的正式制度的替代作用。本文的研究结果进一步证实了Allen等(2005)的结论。这意味着，在目前中国的制度环境下，银行关联可以作为落后的正式制度的一种替代性机制，帮助企业获得银行的信贷支持，通过提高企业的风险承担最终促进企业发展和经济增长。这些发现不仅丰富和拓展了银行关联和企业风险承担的有关文献，还能为企业利用基于关系的非正式机制来优化和改善投资决策中的资源配置提供一定的理论参考。

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[责任编辑：张晓娟]

Banking Connection, Nature of Ownership and Corporate Risk-Taking

LI Wen-gui

(School of Accounting, Zhejiang University of Finance and Economics, Hangzhou 310018, China)

Abstract:Using data of non-financial listed companies in China, this paper tests whether the firms that appoint current or former employees of banks as managers have higher level of risk-taking than their counterparts. We find that there is a significantly positive association between banking connection and corporate risk-taking. Furthermore, the effect of banking connection on corporate risk-taking is mainly from the former banking connection and the state-owned banking connection. Further results show that the relationship between banking connection and corporate risk-taking is much weaker for state-owned enterprises.

Key words:banking connection; nature of ownership; corporate risk-taking