商业银行支持新旧动能转换实证研究——以山东省为例

徐以军，刘 庆

(恒丰银行菏泽分行，山东 菏泽 274000)

一、引言

目前，我国正处于新旧动能转换发展、产业转型升级的关键时期，银行业作为金融机构，把握时代脉搏、勇立潮头、助推新旧动能转换具有重要意义。学术界对当前新旧动能转换方面的研究多集中在理论层面，多是分析银行业支持新旧动能转换的意义及做法，并提出诸如开展金融产品创新、缓解银企信息不对称、强化监管考核、保护银行债权等政策建议，鲜有对银行业支持新旧动能转换的实证分析研究。2018年1月初，《山东新旧动能转换综合试验区建设总体方案》获国务院批复，成为党的十九大之后率先获批的区域发展战略。随后, 山东新旧动能转换重大项目库第一批优选项目名单出炉，为学术研究提供了实践样板。本文以山东新旧动能项目库涉及的上市公司为样板，研究商业银行授信支持与企业价值之间的关系，为商业银行如何回归本源、支持新旧动能转换、防范金融风险，以及新旧动能转换企业如何提升融资能力提供研究佐证。

二、文献综述与研究假设

刘尚希等、白景明等通过调研发现，投资主导增长、资源路径依赖等可能会诱发地方财政金融风险，并提出创新引领发展、供给侧改革、创新财政扶持方式等政策建议*刘尚希等：《新旧动能转换背景下地方财政金融风险——基于贵州和陕西的调研》，《财政科学》，2018年第1期；白景明等：《基于新旧动能转换下的地方财政金融风险——东北地区财政经济调研引发的思考》，《财政科学》，2018年第1期。。赵丽娜通过对山东产业转型升级与新旧动能有序转换特点的研究，提出深入实施创新驱动、准确把握产业发展战略定位、深化供给侧结构性改革、推动产业集聚集约、创新管理优化服务等建议[注]赵丽娜：《产业转型升级与新旧动能有序转换研究》,《理论学刊》，2017年第2期。。黄少安就山东的新旧动能转换与经济发展指出，政府有理由、有职责对金融实施监管，要认识金融的本质，使得金融为实体经济服务，而不是为金融业自己和金融从业人员服务[注]黄少安：《新旧动能转换与山东经济发展》,《山东社会科学》，2017年第9期。。宋红光等以新旧动能转换中的大型基础设施供应链融资为例，提出商业银行做好新旧动能转换政策研究、信贷投向契合经济结构新旧更迭、优化信贷结构、强化供应链信贷产品组合营销等建议[注]宋红光等：《关于商业银行做好金融支持新旧动能转换的思考——以大型基础设施供应链融资为例》，《农村金融研究》，2018年第4期。。鞠世鹏提出通过监管引导银行加大支持力度、差异化准入机制、搭建信息共享平台、健全企业破产重整法律制度、优化知识产权质押贷款环境等加大对新旧动能企业支持[注]鞠世鹏,刘相兵,宋江娜：《银行业支持新旧动能转换情况问题探索》,《产业与科技论坛》,2018年第2期。。Claessens & Tzioumis认为随着中国的经济发展，我国曾培养出很多具有国际竞争力的企业，但这些企业最终没有成为跨国公司的原因是由于企业面临融资约束困境[注]Claessens S, Tzioumis K,“ Ownership and Financing Structures of Listed and Large Non-listed Corporations”, in Corporate Governance An International Review, Vol.14(2010),p.266.。融资约束问题阻碍了企业做大做强的发展之路。当企业存在融资约束时，则无法在最优水平下进行投资活动，投资水平的下降又进一步加剧了企业的融资约束困境。然而，如果新旧动能转换企业能够获得银行的授信支持，企业便得以在最优水平上进行投资，从而获得更高的收益，增加企业的价值。

本文认同宋红光、鞠世鹏等提出的“银行应该加大对新旧动能企业支持力度”这个论断，并且实证分析以上论断，特提出以下假设。

假设H1：新旧动能转换企业价值与商业银行授信支持率正相关

传统的公司资本结构理论，如MM定理，通常将企业的债务视为同质的，但是，公司的经营性债务融资显然与一般意义上的金融性债务融资有所不同。部分学者发现，债务并没有很好地对我国上市公司企业的投资行为起到约束作用，债务融资失去了相机治理的属性。Williamson指出企业异质性的债务结构有助于公司的发展，即融资结构要追求多样性的搭配组合[注]Williamson O E,“ Corporate Finance and Corporate Governance”,in Journal of Finance, Vol.43(2012),p.567.。根据融资期限的不同，可以进一步将企业的金融债务融资分为长期债务融资和短期债务融资，长期债务融资的偿还利息较低，还款的期限固定，对企业而言不确定性小；短期债务融资的利息相对较高，而且可持续性不强，因此对企业而言不确定性较大。

根据信号传递理论，企业的融资种类越多，就越能够向市场传递企业债务期限结构“良好”的信号，投资者认为企业的各类融资能够协同为企业提供有益的支持，企业能够在资本市场中获得最优的融资匹配。另外，由于管理层的短视行为，管理层倾向于在短期内获得利润，而忽视长期利润。但是，当企业的融资种类多时，在一定程度上缓解了管理层的短视行为，提升了新旧动能转换企业的价值。

对于新旧动能转换企业，在市场扩张(营收增加)的背景下，规模扩张的边际利润会显著高于财务费用增加值，同时考虑优化资本结构、税盾收益、缓解股东和经营者的冲突等效果[注]Modigliani F, Miller H.M,“Corporate income taxes and the cost of capital：A correction”，in The American Economic Review,Vol.53(1963),p.433；Stulz R,“Managerial discretion and optimal financing policies”.in Journal of Financial Economics,Vol.26(1990),p.3.，商业银行对企业的授信支持(包括流动资金借款、银行承兑汇报、项目贷款等)能够显著提升公司价值，商业银行应该加大对新旧动能转换企业的融资支持力度。

假设H2：新旧动能转换企业价值与融资种类正相关

多样化融资渠道在促进企业规模扩张的同时，能够分散偿债风险，因此融资种类增加有助于提升企业价值。

三、研究设计

(一)变量选择

本研究的关键变量是新旧动能转换企业公司价值及商业银行授信支持指标。

1.公司价值因变量

(1)TobinQ

参照国内外研究惯例，本文采取托宾Q值作为新旧动能转换企业的价值指标。托宾Q理论是诺贝尔奖得主、20世纪最杰出的经济学家之一托宾于1969年提出的，该指标是国内外衡量企业价值采用的比较广泛的指标，计算方式为资本的市场价值与其重置成本之比。当托宾Q值高时，购买新生产的资本产品更有利，意味着公司具有较高的价值，反之，则说明公司价值较低。基本计算方式如下：

新旧动能转换企业TobinQ=新旧动能转换企业市值/资产重置成本

因中国上市公司存在限售股，参考学术惯例，本文采取新旧动能转换类上市公司流通股市值、非流通股价值与负债账面价值三者加和作为企业市值计算依据，总资产账面价值作为资产重置成本计算依据，数据采用2017年12月31日数据，股票价格采用2017年底最后一个交易日收盘价，得出如下新旧动能转换企业托宾Q计算依据：

新旧动能企业TobinQ=(流通股数*每股市价+限售股数量*每股净资产+负债账面价值)/总资产

(2)净资产收益率

为保证实证研究的稳健性，本文依据国内研究惯例[注]李小娟:《股权激励强度对上市公司绩效影响的实证研究》，《湖南师范大学社会科学学报》，2017年第5期；杨华领,宋常:《员工股权激励范围与公司经营绩效》，《当代财经》，2016年第12期；章雁,樊晓霞:《中小板上市公司股权激励与公司绩效实证研究》，《中国管理科学》，2015年第23期；林萍,刘雅玲:《股权激励对公司绩效影响——基于软件和信息技术服务业的实证研究》，《科研管理》，2017年第12期。，同时选取学术界广泛使用的净资产收益率指标衡量企业价值。净资产收益率又称股东权益报酬率，是杜邦财务体系中综合性最强的指标。计算公式如下：

净资产收益率=净利润/净资产

2.商业银行授信支持自变量

考虑商业银行对企业的支持主要是以流动资金贷款、项目贷款、银行承兑汇票以及公司债券为主，体现到财务报表上为短期借款、应付票据、长期借款、应付债券及“一年内到期的非流动负债”等指标。因“一年内到期的非流动负债”涉及长期应付款等指标，本文考虑一致性，剔除“一年内到期的非流动负债”这一指标；同时，考虑中国债券市场不发达，同时发债需要证券公司等非银金融机构参与，剔除应付债券指标。本文采取短期借款、应付票据、长期借款的加和与总资产的比率作为商业银行授信支持率综合指标。最终，变量选取以下三种指标：

(1)商业银行授信支持率=(短期借款+应付票据+长期借款)/期末总资产

(2)商业银行短期授信支持率=(短期借款+应付票据)/期末总资产

(3)融资种类=新旧动能企业选择融资的种类，本文包括短期借款、应付票据、长期借款、应付债券等四种

3.控制变量

考虑新旧动能转换特质、偿债能力、盈利能力、运营能力等因素，控制营业收入增长率、速动比率、付息率、销售毛利、存货周转率等变量。具体变量定义如表1：

表1 变量定义

(二)样本选择和模型建立

根据山东省新旧动能转换重大工程推进办公室《关于公布新旧动能转换重大项目库第一批优选项目名单的通知》(鲁重大办[2018]37号文)公布的450个优选项目名单提取相关上市公司，共提取60家上市公司，并按以下原则剔除一些样本：①剔除同时在H股上市的公司，②剔除银行借款率低于5%的企业，③剔除2017年亏损的企业。实际样本数为42家。具体企业及分类如表2：

表2 山东新旧动能上市公司样本

上市公司的财务会计指标数据来自大智慧软件及益盟操盘手软件的F10数据库。

根据以上定义，本研究构造的模型如下：

TobinQ/ROE=α+β1Loan/ShortLoan/LoanType+β2Revenue+β3QuickRatio+β4LoanCost+β5Profit+β6Inventory+ε

(1)

其中，TobinQ及ROE(净资产收益率)为新旧动能转换企业公司价值因变量； Loan(商业银行授信支持率)、ShortLoan(商业银行短期授信支持率)与LoanType(融资种类)为解释变量(三个模型)；Revenue(营业收入增长率)、QuickRatio(速动比率)、LoanCost(付息率)、Profit(销售利润率)、Inventory(存货周转率)为控制变量；α为截距；βi为回归系数；ε为随机误差项。

四、回归分析

(一)描述性统计

表3是变量的描述性统计。从表中可以看出，商业银行授信支持率指标最高为0.423，最小值为0.056，平均值为0.232，说明山东新旧动能上市企业整体银行借款率适中；速动比率最大值为3.76，最小值为0.120，平均值为1.23，说明山东新旧动能上市企业中大部分企业速动资产能够覆盖流动负债，平均偿债风险较低，在保证偿债风险适中的前提下，商业银行授信支持率有上行空间；营业收入增长率最高值为1.012，最低值为-0.249，均值为0.300，说明山东新旧动能上市公司拥有较高的营收增长率，处于上升周期，这也从一侧面反应了新旧动能企业“螺旋增长”的特质。融资种类最大值为4种，最少为1种，平均为2.857种，说明山东新旧动能上市公司大部分拥有多样化银行融资渠道，也说明山东银行业正在逐渐引导企业采取多样化渠道进行融资。

表3描述性统计变量

(二)多元回归分析

回归分析的过程发现常数项回归系数不够显著，因此将常数项勾选为零，重新进行回归分析。模型回归的结果如表4。

表4商业银行授信支持对新旧动能转换企业价值实证研究

注：*为在0.1水平上显著，**为在0.05水平上显著，***为在0.01水平上显著，括号内的数值为T值。

从表4可以看出，商业银行授信支持率(Loan)、商业银行短期授信支持率(ShortLoan)都与新旧动能转换企业公司价值显著正相关，这与假设H1预期一致，说明商业银行对企业的授信支持能够显著提升公司价值，虽然银行贷款的增加会加大财务费用或者偿债风险，但对于新旧动能转换企业来讲，在市场扩张(营收增加)的背景下，规模扩张的边际利润会显著高于财务费用增加值，同时考虑优化资本结构、税盾收益、缓解股东和经营者的冲突等效果，商业银行应该加大对新旧动能转换企业的融资支持力度；Loan变量、ShortLoan变量在模型(1)和模型(2)中的T值分别为4.025和2.482，在模型(4)和模型(5)中的T值分别为2.018和1.982说明在提升公司价值效果上，长短结合的融资方式对企业价值的促进上要优于短期融资；融资种类(LoanType)对公司价值显著正相关，T值分别为3.327(模型3)与1.798(模型6)，说明融资多样化有利于提升公司价值，新旧动能转换企业应尝试使用多样化融资方式，在改善资本结构、提升公司价值的同时降低偿债风险，商业银行应该主动为新旧动能企业设计综合融资服务方案；值得一提的是，六种模型中，付息率(LoanCost)对公司价值均负相关，但不够显著，说明虽然新旧动能企业倾向于更低的银行利息，但是在规模边际利润大于财务增加值的背景下，可以容忍用牺牲成本换取融资规模，在当前形势下，相对于其他外部债务融资方式，银行授信仍然是一种成本相对较低的融资方式，这也与中国银行业授信资源稀缺的大环境相匹配。

(三)稳健性检验—内生性问题

本文之前的多元回归分析表明，商业银行授信支持率(Loan)、商业银行短期授信支持率(ShortLoan)、融资种类(LoanType)都与新旧动能转换企业公司价值显著正相关。然而，这一关系可能受自选择效应的影响。比如，公司绩效越好的公司，越容易受商业银行的青睐，更容易从商业银行融资，从而导致授信支持率Loan增加。若这一逻辑成立，则授信支持率与公司绩效指标均可能是内生变量，可能存在互为因果的内生性问题。为提升结论的稳健性，本文参照国内外研究惯例[注]Sudarshan Jayaraman,Todd T.Mibourn,“The Role of Stock Liquidity in Executive Compensation”，in THE ACCOUNTING REVIEW,Vol.87( 2012),p.537；Michael R.Roberts,Toni M,“Whited.Endogeneity in Empirical Corporate Finance”,in SSRN Electronic Journal, http//ssrn.com/abstract=1748604.，采用工具变量法。工具变量法就是找到一个和内生化变量(本文指授信支持指标Loan/ShortLoan/LoanType)相关，而和残差项不相关的工具变量。

从商业银行信用风险评审导向来看，从总行自上而下的风险管理政策制定者会积极关注行业指标，行业资产负债率会对信用评审偏好产生影响，从而影响企业的授信审批及投放；另一方面，单一企业价值不会影响行业资产负债率，同时行业资产负债率基本不会对单一企业价值产生影响，当然考虑联立性，不可能绝对做到完全不相关从而彻底解决内生性问题。本文认为，引入行业资产负债率工具变量虽然不能够完全解决内生性问题，但能在一定程度上提供稳健性检验。遵循以上思路，本文引入工具变量(IV)-行业资产负债率(Ind-Lever)，并采用两阶段最小二乘法(2SLS)进行回归分析，模型如下：

Loan/ShortLoan/LoanType =α+β1Ind-Lever +β2Revenue+β3QuickRatio+β4LoanCost+β5Profit+β6Inventory+ε

(2)

TobinQ/ROE=α+β1Loan/ShortLoan/LoanType+β2Revenue+β3QuickRatio+β4LoanCost+β5Profit+β6Inventory+ε

(3)

以上方程回归结果如表5。从表5可以看出，第一阶段最小二乘法中，Loan、ShortLoan、LoanType在模型(1)、模型(2)、模型(3)中均与工具变量Ind-Lever显著正相关，T值分别为7.614、7.383、5.843，F值均大于30，方程的整体拟合性较好，说明该工具变量在三个模型中均有效。采用工具变量进行两阶段最小二乘法(2SLS)回归后，授信支持指标Loan、ShortLoan、LoanType在模型中均与公司价值指标(包含TobinQ与ROE)显著正相关，说明商业银行对企业的授信支持能够显著提升公司价值，商业银行应该加大对新旧动能转换企业的融资支持力度，这也与前面的结论一致，从而形成稳健性检验。

表5商业银行授信支持对新旧动能转换企业价值实证研究(2SLS)

注：*为在0.1水平上显著，**为在0.05水平上显著，***为在0.01水平上显著，括号内的数值为T值。

五、政策建议

(一)银行层面，需要主动适应新常态，创新风险管理思路

基于以上实证分析，本文认为在新旧动能转换背景下，商业银行应主动适应新常态，开拓创新，用新思路服务新动能，为促进全国新旧动能转换、建设现代化经济体系做出积极贡献。针对区域新旧动能转换重大项目库名单，全面布局、主动参与，坚持顶层设计，从总行层面着手，对新旧动能企业实施专项信贷准入政策，统筹行内一切资源，在审批流程、风险资产规模、出账及利率政策方面加大倾斜力度，加大对新旧动能企业的授信支持。

1.思路创新

传统银行产品设计部门和信用评审部门倾向于“看历史和过去”，重视现有偿债能力和历史现金流，根据资产负债表、现金流量表、利润表等历史会计指标作为授信及额度计算依据，同时将企业的土地抵押、存款或股票质押、大企业担保等担保措施追加作为前置条件。实践中，资源密集型、劳动密集型、环境不友好型等“旧动能”传统产业更容易受到银行青睐，吸引并集中了大量银行宝贵的风险资产额度，在一段时间内成为当地支柱产业和纳税大户，进而在各种荣誉光环加身后获得更多银行锦上添花式支持。一旦遭遇国家淘汰落实产能政策、环保政策、国内外经济气候变化，产业变革和其他新技术新产能企业冲击，这些企业往往面临转型难、难转型的困境，无法找到新的业务支撑点，导致收入及盈利呈断崖式下跌；各授信银行在企业“不贷不还”和政府施压下面临抽身难不利境地，不得不抱团取暖、被逼续贷或者借新还旧，目前国内很多地区出现的担保圈风险爆发正是这个问题的一个缩影。因此，商业银行要开拓创新，不唯资产规模、纳税大户和担保措施等，不仅看企业的过去，更要着眼与未来，看企业的团队构成、知识储备及研发能力，看企业是否聚集了一批科技型、科研型人才，产品或技术在未来授信存续期内能不能持续拥有竞争力等。

2.模式创新

在新旧动能转换的大背景下，在新技术、新产业、新业态、新模式改革浪潮下，大批自主创新型、创客型、轻资产型企业或项目必将如雨后春笋般发芽并蓬勃发展。此类企业往往属于“人才聚集型”和“知识密集型”，但缺乏重资产同时报表不好看，比如初期的BATJ。银行信用评审部门如果坚持传统思维，就无法找到合适的授信方案切入点。事实上，BATJ或是很多其他科技公司的成功并没有得到太多银行的助力，而多是一些私募或投行支持并最终获利颇丰。因此，在新动能背景下，商业银行的产品部门或信用评审部门要有投行思维，不能仅看占地规模有多少、烟囱有没有冒烟、进出厂房的车辆有多少、报表好不好看等，更要分析企业的人才构成、产品研发、未来技术更新换代、网站流量等，用“流量”思维替换“盈利”思维，用“知识”思维替代“资产”思维，用“人才”思维替换“报表”思维。当然，不是去降低银行的风险偏好或盲目追求风险收益，而是通过更科学专业的价值评估提升长期风险管理水平，提升对“技术密集型”“知识密集型”“人才密集型”新动能企业或项目的金融服务能力。

3.团队创新

为提升识别和服务新动能企业的能力，国内大部分银行需改善团队构成。目前大部分银行产品团队和信用风险团队中，多是拥有金融学、经济学或管理学等知识背景的员工，此类员工在分析财务报表或设计风险模型方面方面较为擅长，但所有的评估仅是针对历史和当前的产品和技术，仅是根据普适性的经济学基本原理计算产品成本、收入和收益，无法评估信息科技、高端装备、精细化工、现代农业等行业或企业的技术走向和未来价值。因此，银行在组建服务新旧动能团队中，除基础的金融学、经济管理学通用专业员工外，更要招收一批拥有信息技术、高端化工、高端装备、现代农业等专业背景的新动能评审专家，让科技人才、化工人才、机械人才、农业人才、海洋人才等进入银行团队，从而更专业的评估新动能企业或项目风险价值，提高新动能价值识别能力，并在这个基础上为之设计符合监管要求、符合风险管理语气的专业化授信方案。

(二)企业层面，需要提升造血功能，保持经营定力

一是提升企业造血功能，在提升企业和产品竞争力方面下功夫，不断提升产品造血功能，不断强化第一还款来源，而不是盲目扩张、拆东墙补西墙。二是扎根实体经济、保持经营定力。在新旧动能相关优惠政策面前，企业要有定力和鉴别力，克制投资冲动，提升对未来产品、技术和销售走向的研判能力，充分评估项目价值，防止出现“跟风热”和“套取政策”情况。三是提升自身融资水平，融资团队中吸收一批银行从业背景的人员，积极熟悉并遵守银行融资规则，充分评估自身融资需求，规范融资用途，防止多头授信，减少对外担保和或有负债，防止陷入担保圈泥潭，同时遵守银行债务契约。

(三)政府层面，需要积极改善营商环境

要为金融支持新旧动能转换企业创造良好环境，不断改善营商环境，建立诚信机制，在减税让利等实质性政策方面发力，用改革的办法化解债务链、担保圈等难题。同时，维护银行合法权益，在打击金融逃废债方面下功夫，多部门联合，严肃惩治失信被执行人和“老赖”，为商业银行支持新旧动能转换构建绿色环境。