信贷歧视对民营企业借款行为的影响

张宛玲

[提要] 信贷歧视是我国民营企业普遍面临的问题。本文以我国A股上市非金融行业企业为样本，研究在信贷歧视下民营企业的借款行为受到的影响，具体的选用借款行为中的贷款类型和贷款期限，用实证方法展开对企业所有制的回归分析。研究结果表明：（1）在控制其他条件的情况下，民营企业比国有企业更难获得信用贷款，银行会要求他们提供担保来保障资金安全，除了所有制因素外，企业的规模、担保价值等较高也对企业进行信用贷款有利；（2）企业所有制与贷款期限相关性不显著，民营企业与国有企业在获取贷款的期限上相差不大。

关键词：信贷歧视；所有制；信用贷款；贷款期限；民营企业

中图分类号：F832.4 文献标识码：A

收录日期：2018年3月6日

一、引言

目前，我国股票市场和企业债券市场存在法律法规不健全、市场机制不完善等问题，导致我国社会融资总量中银行借款占据了重要地位。尽管我国银行业自开始实行股份制改革以来在资金配置效率上有了较为显著的提高和改善，但贷款企业的国有控股与非国有控股产权性质仍会影响银行贷款的治理效应，银行在放贷过程中，对国有企业有所偏爱，而对民营企业有信贷歧视。此处所说民营企业受到的信贷歧视是指银行对于非公有制的企业发放信用贷款时对这些企业区别对待的情况。

信贷歧视是目前国内民营企业普遍遇到的问题。信贷歧视大大降低了民营企业借款成功率，即便是申请贷款成功的民营企业，其借款行为也受到信贷歧视的影响。通常体现在相同条件下，银行发放的是信用贷款还是担保贷款（包括质押、抵押和保证贷款），还有贷款期限是否因银行对其信任程度高低而不同。本文选取借款行为中贷款类型和期限作为研究方向，希望通过分析在这两个方面的民营企业所受到信贷歧视的影响，为民营企业制定相应信贷政策。

二、理论分析和假设的提出

（一）信贷歧视与民营企业获得贷款类型的关系。鲁瑞生（1998）关注到金融对民营经济支持的问题，发现正是因为存在“所有制歧视”，金融机构不愿为民营企业贷款，而导致民营经济发展受阻。民营企业遭受歧视有其自身特征的因素。我国民营企业大多存在财务制度不健全且不重视信息披露的问题，此外，企业本身对企业信用重视不足也会导致其被评定的信用等级不高。金融机构重视资金收回的安全性，基于对借款企业的历史、规模、盈利和负债水平等多方面考察，金融机构必然偏爱历史较长、发展稳定、信息透明度高的国企，更不论国企往往与金融机构有长期的业务往来，这会更加明确国企的可信度；而歧视高倒闭率、信息透明度差的民营企业。

贷款分为信用贷款与担保贷款（这里的担保贷款包含了保证贷款、质押贷款、抵押贷款）。抵押担保在企业和银行间起到了纽带作用，成为银行应对信用风险的重要工具，它主要有两大类方式：一是借助担保机构，担保机构介于企业与银行之间，比借贷双方掌握更多的信息，消除了一定的信息不对称的问题，减少了逆向选择的发生；二是企业不借助担保机构，直接向银行提供有变现价值的抵押或质押物，用于弥补其信息不对称带来的问题。银行会在抵押物或质押物的价值范围内为其提供贷款，在贷后发生道德风险企业出现违约时则可以卖出抵押物或质押物来收回资金。袁淳、荆新、廖冠民（2010）的研究表明，由于信贷市场上存在政府干预，国有企业申请贷款时相比于民营企业更容易获取要求较少担保的担保贷款。综上所述，本文认为不同产权性质的企业，能够取得信用贷款的可能性不同，民营企业与国企相比获取的信用贷款较少，由此，本文提出第一個假设：

H1：在相同条件下，因为信贷歧视影响，民营企业相较于国有企业更难取得信用贷款

（二）信贷歧视与民营企业平均贷款期限的关系。贷款期限是指银行将贷款发放给企业后，直到贷款收回的这一段时间，是借款方对借款资金能够实际使用的时间。银行贷款按照期限长短分为短期贷款、中期贷款、长期贷款和透支。其中，透支没有固定的贷款期限，在本文中不做分析，且为了便于研究，将中长期贷款统称为长期贷款。

对于企业自身来说，从贷款的成本、风险和用途多方面考虑，在中长期贷款和短期贷款中，更倾向于中长期贷款。从银行角度来看，办理频率高的短期贷款比办理频率低的长期贷款需要付出更多的评级、监督、管理成本，而发放长期贷款不仅单位成本较低且带来的收益更高，但是同时贷款风险也较高。胡援成、刘明艳（2011）通过对中国上市公司进行的实证分析，结果证实我国上市企业中长期债务的比例明显偏低。而根据王佳丽（2012）等文献说明，面临信息不对称问题的企业，其贷款以短期贷款为主。所以，可假设银行为了控制风险，对于所有制相同且规模通常较大、资产殷实的国有企业更加青睐，通常认为国有企业还款能力较强，较为愿意为其发放长期贷款。综上所述，笔者认为不同产权性质的企业贷款期限结构不同，国有企业跟民营企业相比，能够申请到更多的长期贷款，由此，本文提出第二个假设：

H2：在相同的条件下，因为信贷歧视的影响，民营企业的平均贷款期限比国营企业平均贷款期限要短

三、研究设计

（一）数据来源。因为银行是否为企业贷款是依据借款企业前一年及之前的财务数据等来进行决策的，所以本文以2012～2014年的我国A股非金融上市公司为对象选取其信贷数据，以2011～2013年的相同企业为对象选取其在研究中需要的财务数据。本文数据主要来在于国泰安数据库及中国经济金融数据库。初步获取到数据后，为了保证研究数据的有效性，对数据进行以下筛选：（1）ST、PT企业存在较大的重组，会造成异常值，所以剔除ST、PT企业；（2）为了比较民营企业及国有企业，剔除其他类型上市公司；（3）剔除未披露贷款类型的企业；（4）本文用的是本期信贷数据对应上一期的财务信息数据，剔除两期数据对比有缺失的企业。

（二）研究模型。借鉴袁淳、荆新（2010）研究信贷歧视的文献，建立如下线性回归模型研究假设1：

Credit_prop=β0+β1State+β2Size+β3Fix_as+β4 As_liab +β5Asgrow+β6Sgrow+β7Ncf_as+β8Tas_deb+β9 Roa+∑β10Ind+∑β11Year+ε

借鉴胡援成、刘明艳（2011）研究债务期限的文献，建立线性回归模型研究假设2：

Period=α0+α1State+α2Q+α3CR+α4Fix_as+α5Size+α6EPS+α7As_liab+α8Value+α9CF+∑α10Ind+∑α11Year+ζ

（三）变量解释

1、因变量。在研究假设1时，被解释变量是Credit_prop，采用“信用贷款/（信用贷款+担保贷款）”作为信用贷款占比衡量指标，为计算信用贷款比例，在观测值中剔除非信用、担保类型贷款的数据，并剔除无法计算出信用贷款比例的数据，最后得到1，891个观测值，其中国有企业816个，民营企业1，075个。

在研究假设2时，实证研究中通常用两种方法来衡量债务期限：一种是企业贷款项目的加权平均期限，另一种是长期贷款占总贷款量的比例。这里选用第一种方法“公司债务项目加权平均期限”计算衡量企业贷款期限指标，设被解释变量为Period。在获取的数据中剔除贷款期限未披露的数据，最后得到1，621个观测值，其中国有企业观测值772个，民营企业观测值849个。

2、自变量。根据上一部分的理论分析，本文以企业产权State为解释变量，本文采用虚拟变量标记，国有企业记为0，民营企业记为1，预计其在两个模型中符号都为负。

3、控制变量。Xuefeng Li（2011）等以往文献表明，除了企业所有制，企业的规模和行业、资产期限、偿债能力、盈利能力、公司成长性、现金流量因素也对企业的债务融资有重要影响，本文将对这些因素进行指标选择设计与控制。Size表示企业规模，用取得贷款期间的上一个会计期间期末总资产取自然对数来衡量，预期其在两个模型中符号均为正；Fix_as为企业的资产期限，参考肖作平（2011）的文献，选择取得贷款期间的上一个会计期间固定资产净值与总资产之比衡量，当企业资产期限较长时，银行向其贷款的风险性较低，企业更容易获得期限较长的贷款和信用贷款，所以预期其在两个模型中符号为正；As_liab为企业偿债能力的表现，选取资产负债率来衡量，根据取得贷款期间的上一个会计期间的数据来计算。该值越大则表示负债越高，企业风险大，所以预期在两个模型中符号均为负，同时剔除已经资不抵债的企业，即资产负债率大于1的企业，1，891个观测值中有4个被剔除，余1，887个观测值；Asgrow为企业发展能力，用取得贷款期间的上一个会计期间总资产与前一期总资产的自然对数之差来衡量，发展能力越好，表明企业目前的发展处于上升阶段，未来发展前景良好，有能力偿还债务；但同时发展能力高也表明企业未来需要更多的资金，对其偿债能力有负面影响，所以该变量对被解释变量的影响无法预测；Sgrow为企业销售增长率，用取得贷款期间的上一个会计期间营业收入与前一期营业收入自然对数之差来衡量，预期符号为正；Ncf_as为现金流量因素，用取得贷款期间的上一个会计期间经营活动现金流净额与总资产之比来衡量，预期其符号为正；Tas_deb为有形资产带息债务比，通常该比例越低表明企业长期偿债能力越强，预期其符号为负；Roa是资产报酬率，用取得贷款期间的上一个会计期间净利润与总资产之比衡量，Roa越高则表示公司盈利能力越强，从而企业越有可能不需要为贷款提供担保，在申请期限较长的贷款时也更容易成功，所以预期其在模型中符号为正；Q为托宾Q，代表公司的成长性，用公司的市场价值与公司总资产之比来计算，其中公司的市场价值为公司股票的市值与债务的价值之和，在1，621个观测值中剔除Q为负的观测值3个，余观测值1，618个，该值越高表示公司成长性越好，但是同时成长性好的公司对资金的需求大，所以其符号不能确定；CR是流动比率，该值越高表示公司有能力偿还贷款，预期其符号为正；EPS为每股收益，该值表示了企业的盈利能力，预期其符号为正；Value表示抵押价值，用存货和固定资产之和与总资产之比来衡量，该值越高表示企业越有能力偿还贷款，预期符号为正；CF为每股经营现金流，预期符号为负；Ind为行业虚拟变量，本文依照中国证监会制定的行业分类方法将行业分为13类，剔除金融类后有12类：1农牧业，2采掘业，3制造业，4电煤气水业，5建筑业，6交通运输业，7信息技术业，8批发零售业，9房地产业，10社会服务业，11传播与文化产业，12综合类。

四、实证研究和结果

（一）信用贷款比例

1、描述性统计。首先分别以企业规模对企业信用贷款的比例做简单的统计，此处描述性统计中所用的企业规模与模型中的企业规模Size不同，此处企业规模是根据国家大中小微型企业划分办法分别以各自标准对不同行业进行企业规模分类，并将大型企业记为0，中小型企业记为1，其中社会服务业、传播与文化产业、综合类的规模划分方法不明确，且数量较少，故剔除（在其他分析中不剔除），余1，745个观测值。（表1）

表1是信用贷款比例在大型企业和中小型企业中的均值，数据表明：无论是大型企业还是中小型企业，都有可能获得信用贷款；总体来说，信用贷款比例较低，说明信用贷款比较难取得，并且中小规模企业比大型企业获得信用贷款的可能性更低。

表2表示的是變量之间的相关系数，通过变量之间的相关系数分析，可以加深对变量的理解并检测是否有变量之间存在高度相关而造成多重共线性的问题。从表中可以看出，解释变量之间的相关系数大多较小，说明解释变量之间的相关性问题不大。（表2）

2、实证检验

运用模型：Credit_prop=β0+β1State+β2Size+β3Fix_as+β4As_liab+β5Asgrow+β6Sgrow+β7Ncf_as+β8Tas_deb+β9Roa+∑β10Ind+∑β11Year+ε

在stata中进行运算：

通过霍斯曼检验，确定假设1使用固定效应模型进行回归。因为本文样本量较大，F值在统计表中难以找到对应值，所以观测Prob>F，从表3的方差分析表中可以看出Prob>F的值为0，小于0.05，即模型显著有效。回归结果如表4所示，可以看出回归结果与预期基本一致。变量State的系数为0.206在5%的水平上显著，且该估计系数为负，表示当企业产权为民营时，获得信用贷款的比例更少；变量Size在5%的水平上显著，且估计系数符号为正，表明企业规模越大，越可能申请到信用贷款；变量Fix_as的系数为0.373在5%的水平上显著，且符号为正，说明企业的担保价值越高，银行对该企业越信任，愿意发放信用贷款；变量As_liab和变量Asgrow的影响不显著；变量Sgrow的系数为0.059在5%的水平上显著，符号均为负，这说明即使企业处于上升状态、未来发展前景良好，但是企业在其发展中对资金的大量需求使得银行对其还款能力有所怀疑，而倾向于减少信用贷款的发放。变量Ncf_as的系数为0.271在5%的水平上显著且符号为正，表明公司的经营现金流越高，银行越认可该公司到期还款的能力；变量Tas_deb的系数为0.295在5%的水平上显著，但其符号与预期相反。总的来说，大多解释变量的回归结果与预期一致。所以结果表明，在其他条件相同的情况下，民营企业更难获取到信用贷款，假设1成立。（表3、表4）

（二）企业贷款期限

1、描述性统计。首先分别以企业规模对企业企业贷款期限的比例做简单的统计，与上述信用贷款的统计分析相同，剔除了社会服务业、传播与文化产业、综合类等规模划分方法不明确，且数量较少的观测值，同时企业未公布企业具体贷款期限而导致无法算出加权平均贷款期限的观测值也被剔除，余1，048个观测值。（表5）

表5是贷款期限在大型企业和中小型企业中的均值，总体而言大型企业的贷款期限与中小型企业的贷款期限区别不大，都在两年左右。从表6中可看出，解释变量间不存在高度相关的问题。（表6）

2、实证检验

运用模型：Period=α0+α1State+α2Q+α3CR+α4Fix_as+α5Size+α6EPS+α7As_liab+α8Value+α9CF+∑α10Ind+∑α11Year+ζ

在stata中进行运算：

通过霍斯曼检验，确定假设1使用固定效应模型进行回归。从表7可以看出，Prob>F为0.0027，在5%的水平下显著，即模型有效。回归结果如表8所示，回归结果与预期并不一致。从结果中可看出，企业所有制相对企业贷款的期限基本没有影响；变量Fix_as的系数为3.829在5%的水平上显著，符号为负与预期相同，说明其担保价值越高，银行愿意该企业贷款的期限越短；变量Size的系数为1.235在5%的水平上显著，其符号为负与预期相同，说明企业的规模越大其贷款期限反而较短；变量As_liab的系数为2.417在5%的水平上显著，符号为负与预期相同，说明企业负债越高银行越不信任企业的还款能力。但因有些公司未公布贷款期限导致观测值被剔除，为了检验回归结果的准确性，下面用第二种债务期限的衡量方法“长期借款占长期借款与短期借款的比例”再进行一次回归，若结果相同，则证明企业所有制对企业获得长期贷款影响不大，确认假设2不成立。（表7、表8）

设置解释变量Longtermprop为长期借款占总借款量比例，对数据重新筛选后构建线性回归模型：

Lontermprop=α0+α1State+α2Q+α3CR+α4Fix_as+α5Size+α6EPS+α7As_liab+α8Value+α9CF+∑α10Ind+∑α11Year+ζ

根据表9中Prob>F=0.0000，表示模型有效。回归结果见表10，结果显示在控制其他变量后，企业所有制对企业是否能获得长期贷款影响不大，证明信贷歧视对于民营企业的贷款期限影响不大。（表9、表10）

五、结论及建议

本文选用2015～2017年A股上市非金融企业的信贷数据进行适当的数据筛选后得到了数据样本。本文定义了3个变量分别代表企业所有制、企业信用贷款比例和企业贷款期限，从企业获得信用贷款的比例和获得贷款的期限两个方面用实证方法来研究信贷歧视对民营企业借款行为的影响，并参考其他研究信贷歧视的相关文献设计了9个变量用以控制其他因素对信贷歧视表现造成的影响。信贷市场中信用贷款的要求较高，我国企业一般获取的都是担保贷款。本文的结果表明，在相同条件下民营企业与国有企业相比，更难获得信用贷款；且规模越小越难以获得企业信任，获得信用贷款的可能性更低。而企业在贷款期限上与企业所有制相关性并不大。

民营企业无论是在信息透明度上还是资产规模上都劣于国有企业，在信贷市场中很难达到信用贷款的要求。而担保贷款会使得民营企业付出更多的债务融资成本，在一定程度上抑制民营企业发展。笔者建议：（1）我国应该为民营企业特别是民营中小企业专门制定合适的信用评估标准，完善信用评估体系，弱化民营企业信用透明度低的问题。并且，适当简化贷款步骤，避免造成过多的贷款成本和人力物力的浪费。同时，应该针对民营企业里的中小企业建立融资机构，并由国家出资建立信用担保机构和坏账准备金，鼓励机构为民营中小企业提供贷款；（2）民营企业自身需要重视企业信用，除了企业财务信息需要规范性的披露外，对于银行审核贷款时看重的方面更要详细披露，提高和明确银行对企业的信用评级。同时，企业应在固定的银行开立账户，使银行可以从该企业账户的资金流动情况中获取有效信息，改善银企之间信息分布不对称的问题，提高企业信息透明度和银行对企业的信任程度。

主要参考文献：

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