货币政策、银行关联和企业银行贷款

宋良才

【摘 要】 采用2010年1月1日前在A股上市的非金融类上市公司为研究对象，以其2011—2016年的相关数据研究货币政策、银行关联与企业银行贷款的关系。研究发现：紧缩的货币政策下，企业的总银行贷款融资增量和长期银行贷款融资增量均有所下降，银行贷款成本也有所上升，但是短期银行贷款增量却有增加的趋势，这种趋势并不显著；银行关联与企业总银行贷款增量和贷款成本都有正相关关系，但是不显著；银行关联与企业长期银行贷款增量成正比例关系，与企业短期银行贷款增量成负相关关系。在添加银行关联和货币政策的交乘项后，银行关联对企业银行贷款的影响没有显著变动，银行关联没有对紧缩性货币政策产生替代性影响。

【关键词】 货币政策； 银行关联； 银行贷款可得性； 银行贷款成本

【中图分类号】 F275.1 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937（2018）07-0019-08

一、引言

随着金融工具的不断演变以及创新型融资方式的出现，企业在面临资金短缺问题时有了更多的选择。但是由于我国银行体系的特有结构，银行贷款融资在企业外部融资中仍占有举足轻重的地位。银行贷款融资是债务融资方式中一种相对普遍、低门槛的融资方式，深受宏观经济形势波动的影响。政府变动货币政策调控经济形势时直接变动了企业的银行贷款供给量，货币政策的变动成为影响企业银行贷款决策的一个因素。另外，从制度环境层面看，作为一个市场化进程不完善的转型发展中国家，部分资源的配置受到关系网络的影响难免有着人为的痕迹。在银行主导的资源模式下，企业高管的银行从业背景是否会影响企业银行贷款规模和成本也成为一个值得思考的问题。长期以来，国内外学者研究企业规模、成长周期、企业的成长机会、公司治理水平、家族控制、应收账款的质量等对企业债务融资、银行贷款融资的影响，少有学者立足宏观角度研究微观企业债务融资问题。本文基于中国的现实背景，引入宏观方面的货币政策和社会制度方面的银行关联两大因素来考察其对企业银行贷款的影响，并研究了银行关联是否对货币政策效果存在替代作用。

二、理论分析与研究假设

（一）货币政策与企业银行贷款的相关假设

货币中性论的学者认为货币的供给对真实产出及资源的再分配不产生任何影响，新的供给层面的货币冲击完全反映在价格的变动上，且所有商品的相对价格不会因此而改变①。尽管学者们对货币长期是否中性仍在不断探讨，但是大多数经济学家都同意，至少在短期内，货币政策能显著影响实体经济，这是由于货币政策变动时货币供应量的变动不是平缓匀速的，而是短期内发生剧烈变化，因此必然对实体经济产生影响。货币政策的传导是个复杂的过程，货币政策对实体经济和社会产出影响的时机、幅度都不容易精确量化，相关学者认为这种影响达到两年甚至更久。

与发达国家相比，新兴市场国家货币政策传播更加依赖于银行贷款传播渠道。周英章和蒋振生[ 1 ]对中国的货币政策传导机制进行了研究，认为中国的货币政策传导是信贷传导占主导地位，货币传导居于弱势的格局，持有类似观点的还包括李斌[ 2 ]。盛松成和吴培新[ 3 ]对学者们认同的二元传导机制进行了实证分析，认为信贷渠道通过银行贷款的规模直接调控了经济，而利率市场的非完全市场化导致货币渠道在我国的货币政策传导中几乎没有效果。李连发和辛晓岱[ 4 ]认为信贷数量的调控在短期内就能见效，而仅靠利率工具调控效果不佳。根据信贷传导机制理论，货币供给量的减少导致货币的流动性降低、银行可发放信贷总量减少，进而影响企业的银行贷款融资。因此，本文提出如下假设：

假设1：货币政策紧缩的情况下，企业的总银行贷款增加额、长期银行贷款增加额和短期银行贷款增加额均减少。

Bernanke和Gertler[ 5 ]认为货币渠道和信贷渠道都不是独立存在的货币政策传导方式，尤其信贷渠道实际上是对传统利率传播渠道的加深与放大，货币政策紧缩影响中介商业银行的供给及居民存款。银行的信贷资金来源减少导致企业外部融资升水，企业的银行贷款利率升高，融资的难度加大。

现实市场运行环境是不完美的，信息不对称的存在会导致公司外部融资升水，经济衰退时企业的净值下降。企业在面临财务困境时内源融资无法满足企业需求，只能需求外部融资，而这种强烈的外部需求导致融资利率上升进而降低企业投资能力，社会总产出也会降低，最终形成经济波动的循环，公司资产负债表在货币政策收紧时迅速恶化。货币政策收紧时，为了规避逆向选择和道德风险，银行选择限制信贷配给额度的措施导致企业银行贷款成本迅速上升。综上，提出如下假设：

假设2：紧缩的货币政策导致企业银行贷款成本上升。

（二）银行关联与企业银行贷款相关假设

任何个人和组织都不是单独存在的，而是从属于这个社会，企业的高层管理人员也是嵌入在整个社会网络中的一员[ 6 ]。企业的高层管理人员掌控着企业的运营方针和决策，他们的个人素质对企业的发展产生深远影响。为了使企业获得更好的发展，高管动用自身的关系网络帮助企业获得资源，高管强大的关系网络能提高企业绩效，扩展企业的发展前景。关系网络在不发达的资本市场成为一种有效的替代機制，这种机制将企业的软信息便捷高效地传递给网络中的其他成员。如果企业的高管具有银行从业背景，那么高管可以将企业的企业文化、财务状况、发展规划等一系列信息传递到金融体系中，为企业的银行贷款融资提供便利。

Byrd和Mizruchi[ 7 ]认为银行家加入企业的董事会对企业产生三种情形的影响：第一种是银行家为企业提供专业化的知识进行融资；第二种是银行家代表银行的利益，对企业形成有效的监管，但可能与股东利益有冲突；第三种则是银行家为企业提供便利，对企业处于无效监督状态。他们研究发现董事会指定被贷款银行的银行家坐镇董事会时，银行家对企业往往是处于有效监督状态，企业的负债率没有明显变动；在企业面临财务困境时，非贷款银行的企业家为企业提供专业技能服务，企业的负债率明显提高；企业没有财务困境的时候非贷款银行的企业家对企业又处于有效监督的状态。Byrd和Mizruchi的研究是以美国的数据展开的，我国学者以我国转型经济时期的资料得出了不一样的结论。刘浩等[ 8 ]在对中国上市公司企业独立董事的银行背景进行研究时发现独立董事监督的作用体现并不明显，相反有银行工作背景的独立董事为企业提供了融资便利。综上所述，本文提出假设3：

假设3：具有银行关联的企业比没有银行关联的企业更容易获得银行贷款，包括长期银行贷款和短期银行贷款。

在当前的金融大环境下，企业的融资受到各种条件的约束，而银行贷款及时高效，融资相对成本低。当众多企业均有融资需求时，银行对企业的要求就会提高。信息不对称的条件下，银行的信贷权限并不透明，财务状况良好的高质量企业在面临融资时不一定能及时获得银行贷款，银行内部或个人通过信贷配置权来选择债务人成为可能。企业与银行之间的密切关系可以将企业的软信息传递给银行，关系网络促使银行和企业之间的信息公开，并通过不断的交易增强彼此的信任。

首先，网络的存在降低了银行的信息搜寻成本，银行获得了企业的相关软信息，基于对企业声誉的信任，银行会提供优惠的融资条件。其次，“关系”作为一种重要的社会资本，对企业获得更多的利益和优惠具有不容小觑的作用，社会资本的建立可以视为企业的一种投资行为，其目的在于获得相应的回报，这種作用机制也会降低企业的融资成本。最后，即使不考虑高管动用关系资源为企业谋福利，企业聘请具有银行从业背景的人员担任高级管理人员也可以有效利用他们的专业知识优化企业债务结构，降低融资成本。综上所述，提出如下假设：

假设4：具有银行关联的企业比没有银行关联的企业银行贷款成本低。

（三）银行关联对货币政策替代作用相关假设

从理论上来说，关系型合约往往会形成一种惯性模式，合约双方在有意无意中形成对特定事物的处理方法，也就是说即使银根紧缩，由于银行和企业的长期关系贷款已经形成，货币政策的波动对其产生的影响要比不具备银行关联的企业弱。概言之，在货币政策从紧时期，对于企业而言，银行关联应当显得更为重要。当货币政策趋于宽松时，银行讨价还价的能力也会有所降低，由于市场流动性宽松，银行的信贷来源增多，企业可能通过常规的渠道就可以获取一定规模的银行贷款，关系的作用就不再那么重要。有银行工作背景的高层管理人员为企业提供了融资便利，能减弱紧缩的货币政策对企业的融资约束。综上所述，提出如下假设：

假设5：银行关联能对货币政策的作用效果产生替代作用，减少紧缩的货币政策对企业获取银行贷款增量和银行贷款成本的影响。

三、实证研究设计

（一）变量选取

1.因变量的选取

本文研究货币政策和银行关联对银行贷款可得性和成本的影响。针对银行贷款可得性的研究通常采用银行贷款的期末值或者当期增量以及银行贷款率，如银行贷款总额与企业总资产的比值、银行贷款总额与企业总负债的比率、银行贷款与企业营业收入来衡量。

银行贷款成本通常选择利息支出占公司银行借款的比例来衡量，也有学者采用现金流量表中分析得出的利息支出除以银行借款总额的比例进行衡量。

综合考虑数据的可得性与研究目标，本文银行贷款的可得性方面以总银行贷款当期增量除以期初总资产（TBANK），长期银行贷款当期增量除以期初总资产（LBANK），短期银行贷款当期增量除以期初总资产（SBANK）分别来衡量银行贷款总额的可得性、长期银行贷款的可得性和短期银行贷款的可得性。银行贷款成本（COST）以利息支出占公司银行借款总额的比率来衡量，本文所指的利息支出包含费用化的利息支出和资本化的利息支出，由财务报表附注中的利息支出得来。

2.解释变量的选取

（1）货币政策变量

国内学者关于货币政策度量采用的方法有货币供应量法，例如使用狭义货币供应量M1、广义货币供应量M2衡量货币政策，也有学者采用货币供应量的增长率法，还有学者以M2增长率减去同期经济增长速度（GDP）、居民消费物价指数（CPI）涨幅之差进行比较的方法度量货币政策松紧程度。

我国利率市场并非完全市场化，在研究货币政策对企业债务融资等实体经济的作用时，M2是个很好的衡量指标，因此本文结合前述的研究方法，以广义货币供应量M2的增长率和上述M2增长率减去同期经济增长速度（GDP）、居民消费物价指数（CPI）涨幅之差估算当年的货币政策，具体数据参见表1。根据表中的数据分析本文以2011年、2012年作为货币政策紧缩时期，2013—2016年作为货币政策宽松时期。货币政策紧缩时虚拟变量取值为1，货币政策宽松时取值为0。

（2）银行关联变量

本文定义如果董事或者高级管理人员（总经理、财务总监等）曾在银行系统（包括商业银行、政策性银行、信用合作社等）任职则为存在银行关联。本文银行关联相关数据由上市公司财务报表中披露的高管简历手工整理得来。企业当年度高管或者董事中至少一人具有银行系统工作经历则银行关联（REL）虚拟变量取值为1，不存在银行关联则取值为0。

3.控制变量的选取

影响企业银行贷款的因素众多，本文借鉴相关文献[ 9 ]，主要采用企业规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、流动比率（LIQ）、托宾Q值（TOBIN）、资产收益率（ROA）、股票年化收益波动率（RISK）、可抵押资产（MORT）、产权性质（PRIVATE）、第一大股东持股比例（BIG）、总资产周转率（TURN）作为控制变量。另外，还加入年度（YEAR）和行业（IND）虚拟变量以控制年度效应和行业效应。

（二）检验模型设计

为了检验本文提出的研究假设，在参考Ghosh等[ 10 ]、Burak等[ 11 ]、邓建平和曾勇[ 12 ]等研究的基础上，考虑了货币政策对银行关联的影响，分别构造如下模型对假设进行检验。

模型（1）—模型（4）用来验证假设1—假设4；模型（5）、模型（6）用来验证假设5。其中模型（1）—模型（4）的检验结果对模型（5）和模型（6）的结果分析有影响。公式中BANK代指总银行贷款增量（TBANK）、长期银行贷款增量（LBANK）、短期银行贷款增量（SBANK）三个因变量。

（三）样本来源

本文采用2010年1月1日前在A股上市的非金融类上市公司为研究对象，以其2011—2016年的相关数据研究货币政策、银行关联与企业银行贷款的关系。另外，选取的样本均上市超过1年，可以削弱首发上市企业可能存在的财务粉饰问题。在此基础上样本数据进行了以下筛选：（1）剔除金融类上市公司，因为金融类公司和一般公司在各项指标上存在很大差异，故排除在外；（2）剔除ST和PT公司数据，ST、PT公司财务状况恶劣，为了进行趋势比较以及防止极端异常值的影响将其剔除在外；（3）根据各个因变量数据的获得情况，剔除数据缺失的样本公司。

基于以上原则，本文最终得到7 036个样本公司。2011—2016年的样本分别为1 155、1 195、1 201、1 174、1 152、1 159家。

四、实证检验结果及分析

（一）描述性统计分析

本文所选取的样本中来自货币政策紧缩时期（2011年和2012年）的有2 350个，来自货币政策宽松时期的有4 686个。按照企业性质划分，来自国有企业的样本4 565个，来自民营企业的样本2 471个。国有企业的样本量达到了64.88%，表明我国的上市公司中大部分是国有企业，这与我国国企改制有一定的联系，未来民企还有广阔的发展空间。民营企业的样本占总样本的35.12%，民营企业中有35%的企业具有银行关联，这个比例要高于国有企业28%的比例，说明民营企业寻求银行关联的动机更强。

由表2可以看出企业的长期银行贷款增量中位数为5.84%，而企业短期银行贷款增量的中位数为14.53%，均值为17.54%，说明我国企业在面临融资选择时倾向于短期债务融资，长期银行借款占据的比重较低。样本企业总银行贷款增量最大值为8.6507，来自房地产企业三湘股份，这与房地产企业特有的融资方式有关。而企业银行贷款融资成本的最大值为17.49%，最小值0%则源自当年无银行贷款的企业银行贷款成本，这些数值拉低了中位数和平均数。

控制变量方面，企业资产负债率由0%到97.31%说明我国企业资本结构的多样化，不同企业的融资方式还是有着巨大的差异。可抵押资产的比重由最小值0%（来自批发零售业的东方银星，其2016年期末固定资产价值近9 567万元，资产总计却达到2.29亿元）到最大值96%，与不同行业的资产构成特征相关。总资产周转率最高的企业为上海物贸，也是来自批发零售业，这与批发零售业轻资产的特征相一致。

（二）货币政策和企业银行贷款

为了验证假设1和假设2，利用最小二乘法将7 036个样本代入模型（1）、模型（2）进行检验，所有回归都进行了行业和年度控制，得到4个回归结果。

从表3可以看出4个回归方程的F值分别为129.5503、114.2205、88.9519和78.7127，都在1%的置信度下通过了检验。另外进行的VIF检验和DW检验发现，所有变量的VIF值介于1.0到3.8之间，说明变量之间不存在多重共线性；4个模型的DW统计量分别为2.01、1.98、1.97、1.98，说明不存在序列自相关的问题。模型的总体拟合优度介于0.12到0.2之间，从回归的结果来看具有统计学和经济学的意义。

由TBANK列回歸检验结果可以看出，企业规模、资产负债率、流动比率、资产收益率、总资产周转率、可抵押资产、产权性质、第一大股东持股比例、股票年化收益波动率、托宾Q值所有的因变量均在1%的置信水平通过了检验，其中企业规模、资产负债率、第一大股东持股比率及年化收益波动率都与企业总银行贷款增量正相关。另外，从回归结果可以看到民营企业的总银行贷款增量相对较高。总银行贷款增量在1%的置信水平上与货币政策相关，说明紧缩的货币政策下总银行贷款增量会下降。这与假设中提出的由于货币政策变动导致货币供应量非平缓的变动，进而影响了企业银行贷款融资总额占企业资产总额比率的观点一致。

由LBANK列回归检验结果可以看出，同样所有的自变量都在1%的置信水平通过了检验，托宾Q值与企业长期银行贷款增量是负相关的关系，货币政策对长期银行贷款增量比率的影响系数是-0.0441，说明货币政策每变动100%，企业长期银行贷款增量变动-4.41%。在紧缩的货币政策下，长期银行贷款增量也有所下降。

而SBANK列检验结果与预期的结果不同。由表中数据可以看出，与企业总银行贷款增量和企业长期银行贷款增量不同，模型中企业第一大股东持股比率的置信水平为10%，并且资产收益率自变量T值为-0.6017，P值为0.5474，检验结果不显著。货币政策变量的系数为0.0008，是正数，没有通过T检验。说明紧缩的货币政策对短期银行贷款增量没有明确显著的影响。

由COST列回归结果看出，第一大股东的持股比率与企业债务融资成本负相关，企业规模在5%的置信水平通过了检验，而资产负债率、流动比率、资产收益率、总资产周转率、可抵押资产、第一大股东持股比例、股票年化收益波动率均在1%的置信水平通过了检验。托宾Q值与银行贷款成本系数为负数，但是没有通过检验。而货币政策与企业银行贷款成本的系数是0.0307，在1%的置信水平通过了检验，说明紧缩的货币政策下，银行贷款的成本上升，利息支出有所增加。

综上所述，假设2得到验证，而假设1部分得到验证。紧缩的货币政策下，企业的总银行贷款融资增量和长期银行贷款融资增量均有所下降，银行贷款成本也有所上升，但是短期银行贷款增量却有增加的趋势，这种趋势并不显著。

（三）银行关联和企业银行贷款

为了验证假设3和假设4，将7 036个样本值代入模型（3）、模型（4）中利用最小二乘法进行回归分析，所有回归都进行了行业和年度控制。

从表4可以看出4个回归方程的F值分别为128.7957、113.4764、89.31404和45.89865，都在1%的置信度通过了检验。另外进行的VIF检验和DW检验发现，所有变量的VIF值介于1.0到3.8之间，说明变量之间不存在多重共线性；4个模型的DW统计量分别为2.01、1.97、1.98、1.99，说明不存在序列自相关的问题。模型的总体拟合优度介于0.07到0.2之间，从回归结果来看具有统计学和经济学意义。

由TBANK列的检验结果可以看出，第一大股东持股比率、资产负债率、流动比率、股票年化收益波动率、资产收益率、可抵押资产、企业规模均与企业银行贷款总量正相关，并在1%的置信水平上显著。而托宾Q值、总资产周转率则与总银行贷款增量负相关。银行关联与企业总银行贷款增量比率有微弱的正相关关系，但是回归的结果并不显著。说明银行关联的存在并不能显著增加企业的银行贷款总额增量。

从LBANK列回归结果可以看到除银行关联（REL）自变量在5%的置信水平通过检验外，其余控制变量均在1%的置信水平通过了检验，说明所有自变量都对长期银行贷款增量比率有显著影响。其中银行关联（REL）的相关系数为0.0162，表明银行关联与企业长期银行贷款增量比率正相关，企业高层管理人员，包括董事、总经理、财务总监、董事会秘书等拥有银行从业背景有益于企业获取更多的长期银行贷款。

从SBANK列回归结果可以看到，银行关联与企业短期银行贷款增量的相关系数为-0.0089，即银行关联的存在没有增加企业的银行短期贷款增量，而是与短期银行贷款增量负相关，出现了与假设相反的结果。综合回归结果进行分析，可以看出银行关联的重要作用在于优化了企业的债务结构，使企业短期借款增量降低，增加了长期借款。在前文的统计性描述中可以看出我国企业短期贷款的比重高，这一比重于存在银行关联的企业会有所降低，企业建立银行关联更主要的目的是获取长期银行贷款。

从COST列回归结果可以看出除银行关联外其他自变量均在5%、1%的置信水平通过检验，银行关联与银行贷款成本的相关系数为0.0002，T值为0.2071，P值为0.8359，说明银行关联导致了企业债务融资成本的上升，这一结果可能是由于企业与银行过于紧密的关联会导致企业很难变更融资渠道，因此企业承担较高的银行贷款利率（Weinstein和Yafeh，1998）。

综上所述，银行关联与企业总银行贷款增量和银行贷款成本都有正相关关系，但是不显著。银行关联与企业长期银行贷款增量成正比例关系，与企业短期银行贷款增量成负相关关系。

（四）货币政策、银行关联和企业银行贷款

由于银行关联仅与长期银行贷款增量和短期银行贷款增量有显著线性关系，对总银行贷款增量和银行贷款成本的影响不显著，而假设5是在银行关联有显著影响的前提下提出的，因此本部分仅研究货币政策、银行关联对长期银行贷款和短期银行贷款率的交叉影响。将7 036个样本数据代入模型（5）中，仅对长期银行贷款率（TBANK）和短期银行贷款率（SBANK）进行检验，所有回归都进行了行业和年度控制。

表5中各控制变量的检验结果与表3和表4的回归结果基本一致，产权性质、第一大股东持股比率、资产负债率、可抵押资产与长期银行贷款增量和短期银行贷款增量正相关。由表5所示LBANK列的检验结果可以看出，货币政策的相关系数为-0.0445，银行关联的相关系数为0.0160，对比表3和表4中相应的数据-0.0441、0.0162，系数变动差异很小。货币政策与银行关联的交乘项相关系数为0.0008，没有通过显著性检验。说明货币政策紧缩时期，银行关联不能导致企业获得更多的短期银行贷款，货币政策的影响反而加强了，但是这个作用并不显著。检验结果SBANK列中银行关联与货币政策的交乘项相关系数为0.009，没有通過显著性检验，也就是说银行关联对短期银行借款增量的影响没有对货币政策的作用效果产生替代性影响。

综上所述，银行关联没有对紧缩性货币政策产生替代性影响。货币政策紧缩时期存在银行关联的企业获得了更多的长期银行贷款，但是相对于没有控制货币政策变量时的系数变动不大，并且银行关联与货币政策的交乘项没有通过检验。在添加货币政策变量后，银行关联对长期银行贷款增量的作用系数反而略有减小，对短期银行贷款增量作用系数的绝对值增大，但是回归结果均不显著。在严厉的货币政策调控下，银行关联的作用效果没有加强反而有所弱化。

（五）稳健性检验

本文得出的重要结论即银行关联能为企业长期贷款的获得提供便利，使企业优化长短期债务结构，而紧缩的货币政策导致了企业总银行贷款增量、长期银行贷款增量的减少和银行融资成本的增加。为了对以上结论进行印证，本文进行了稳健性检验。

将7 036个研究样本分为货币政策紧缩时期和货币政策宽松时期，代入模型（3）对长期银行贷款增量和短期银行贷款增量进行研究，结果发现部分解释变量显著性有所变动，但整体结论仍与前文一致。例如对长期银行贷款的检验中，企业在货币政策紧缩时期和宽松时期的银行关联系数分别为0.0148和0.0170，紧缩货币政策时期银行关联仍然有助于企业获得长期银行贷款，但是弱于货币政策宽松时期，说明银行关联没有对银行贷款融资产生显著替代作用。

另外在研究中，银行贷款的可得性衡量指标对研究的结果影响很大，可能对本文上述检验结果造成偏差。为了消除因选择不同的衡量指标而对银行贷款可得性检验结果造成影响，本文选择了银行贷款的增量占企业期初总负债的比重替代文献中的银行贷款可得性指标，并将货币政策和银行关联同时代入了检验模型，检验结果基本与前文所述一致，不再赘述。

五、研究结论与相关建议

（一）研究结论

本文对货币政策、银行关联与银行贷款的可得性、银行贷款成本的关系进行研究，结论如下：

紧缩的货币政策下，企业的总银行贷款融资增量和长期银行贷款融资增量均有所下降，银行贷款成本也有所上升，但是短期银行贷款融资增量却有增加的趋势，这种趋势并不显著。在紧缩的货币政策下，银行信贷总量下降，受到冲击最大的是企业的长期银行贷款，企业获取长期信贷资源的难度加大，短期银行贷款相对而言更容易获得，因此短期银行贷款保持相对稳定。

银行关联与企业总银行贷款增量和贷款成本都有正相关关系，但是不显著。银行关联与企业长期银行贷款增量成正比例关系，与企业短期银行贷款增量成负相关关系。高管的银行从业经历建立了企业与金融行业的网络关系，这种关联优化了企业的债务结构。银行关联没有减少企业的银行贷款成本，则可能是由于银行关联导致企业与银行的紧密联系，银行虽然放松了对企业银行贷款可得性，但是为了维护自身的利益并没有降低贷款的利率。也有可能是因为企业与银行过于紧密的关联会导致企业很难变更融资渠道，使企业承担较高的银行贷款利率。

银行关联对紧缩性货币政策没有产生替代性影响。货币政策紧缩时期存在银行关联的企业获得了更多的长期银行贷款，但是相对于没有控制货币政策变量时的系数变动不大，并且银行关联与货币政策的交乘项没有通过检验。这种现象产生的原因可能与2011年和2012年国家对房地产的调控，采取连续加息控制银行贷款增长的政策有关。在严厉的货币政策调控下，银行关联的作用效果没有加强反而有所弱化。

（二）政策建议

本文研究宏观的货币政策和制度环境中的银行关联对企业银行贷款的影响，根据前文的理论基础和研究结果，得出以下启示。

从货币政策因素来看，国家在使用货币政策工具进行宏观调控的过程中应协调企业对信贷融资的需求，推动经济的发展。中央银行组织和调节货币流通的出发点和归宿是服务于国家宏观经济政策的总体目标，如稳定物价、保证充分就业、确保经济增长和国际收支平衡。在紧缩的货币政策下，银行的信贷供给减少，部分企业面临严重的融资困境。因此政府在对通货膨胀率进行宏观调控时应综合考虑其对各个行业和企业的不同影响，维护社会稳定。对企业而言，为了应对货币政策变动对信贷供给量产生的影响，企业需要建立完善的资金预算体系，充分利用资本市场有效的融资方式，优化企业的融资体系。

从金融市场化的角度来看，我国应该加强金融体系的构建，建立一个完善的资本市场，满足企业的融资需求。非正式制度的存在正是由于正式制度的不完善，企业存在融资需求但是银行贷款的资源有限。我国大型国有商业银行占据着垄断地位，但是银行业的竞争度有所加强，尤其是近年来，银行业通过资产重组剥离不良资产、公开上市、允许外资银行进入、允许民间资本创建中小型银行等改革措施激发了银行业的创新活力。在银行业深化改革的同时，应加强股票市场和债券市场的建设。为了提供有效的融资平台，我国应该建立一个公平公正的金融市场，完善证券、信托、债券、保险等行业的发展，加快融资工具的创新，优化資源的配置，提升资金的流动性。

从银行关联的角度来看，企业可以有效利用高层管理人员的银行关系网络弥补金融市场上的信贷非均衡配给。随着经济的不断发展，企业之间竞争越来越激烈，相较于资本市场直接融资，企业通过银行关联可以与银行签署更灵活的合同条款，对长短期债务进行协调，缓解企业的融资压力。金融市场的非完全市场化条件下，银行关联的作用还会长期存在，非正式制度短期内不会消失。因此企业可以合理利用银行关联，与银行体系建立关系网络，缓解企业融资需求。另外，银行关联作用说明金融体系的监管机制可能存在问题，应该完善金融业的监督控制体系，确保资本市场的公平、高效配置。

【参考文献】

[1] 周英章，蒋振声.货币渠道、信用渠道与货币政策有效性：中国1993—2001年的实证分析和政策含义[J].金融研究，2002（9）：34-43.

[2] 李斌.中国货币政策有效性的实证研究[J].金融研究，2001（7）：10-17.

[3] 盛松成，吴培新.中国货币政策的二元传导机制：两中介目标，两调控对象模式研究[J].经济研究，2008（10）：37-51.

[4] 李连发，辛晓岱.银行信贷、经济周期与货币政策调控：1984—2011[J].经济研究，2012（3）：102-114.

[5] BERNANKE B S， GERTLER M. Inside the black box： the credit channel of monetary policy transmission[J].Journal of Economic Perspectives，1995，9（4）：27-48.

[6] 边燕杰，丘海雄.企业的社会资本及其功效[J].中国社会科学，2000（2）：87-99.

[7] BYRD D T，MIZRUCHI M S.Bankers on the board and the debt ratio of firms[J]. Journal of Corporate Finance，2005，11（1/2）：129-173.

[8] 刘浩，唐松，楼俊.独立董事：监督还是咨询？——银行背景独立董事对企业信贷融资影响研究[J].管理世界，2012（1）：141-156.

[9] 魏志华，王贞洁，吴育辉.金融生态环境、审计意见与债务融资成本[J].审计研究，2012（3）：98-105.

[10] GHOSH S， SENSAMRA R. Does monetary policy matter for corporate governance？ Firm-level evidence from India[J].Advances in Financial Economics，2004，9：327-353.

[11] G？譈NER A B， MALMENDIER U，TATE G.Financial expertise of directors[J].Journal of Financial Economics，2008，88（2）：323-354.

[12] 邓建平，曾勇.金融生态环境、银行关联与债务融资：基于我国民营企业的实证研究[J].会计研究，2011（12）：33-40.