中期借贷便利对企业融资成本的影响研究

■郭碧云

本文以2014年第三季度到2019年第三季度的我国上市公司数据作为样本，采用固定效应模型对中期借贷便利（下文简称MLF）的政策效果及金融发展水平对MLF政策效果的影响进行了研究。得出如下结论：首先，MLF可以显著降低企业融资成本，但是却没能对三农和小微企业融资成本的降低产生结构性效应；其次，金融发展水平越高的地区，企业融资成本越低；最后，金融发展水平越高的地区MLF的实施效果越好，即越能够降低企业的融资成本。对此，应加大MLF的实施力度，建立MLF资金流向的簿记系统，详细记录资金流向，并引入激励相容机制，鼓励金融机构增加对三农、小微企业的资金支持，此外还需加大落后地区的金融改革力度，使落后地区的企业受益于金融发展。

一、引言

中期借贷便利（MLF）于2014年9月推出，是我国央行为了适应经济结构调整需求而适时推出的一项结构性货币政策工具。至2019年9月末，我国央行已累计运用中期借贷工具55次，累计月投放量已达204693亿元。初时仅投放3个月的MLF，随后从2015年7月份开始增加6个月的政策投放，至2016年初开始增加一年期的贷款投放，并于当年10月开始停止3个月贷款的投放，政策投放呈现出缩短放长的趋势。此后，自2017年10月之后正式停止所有短期贷款的投放，仅投放1年期的贷款，愈加体现出对于中期利率的引导作用。再加上短期流动性调节工具和常备借贷便利对短期利率的调节作用，抵押补充贷款对中、长期利率的调节作用，三者相互呼应，形成短中长期利率调节的有机体系，疏通了短期利率到长期利率的传导途径。这些工具更加灵活，可以相机释放流动性，有助于熨平利率波动，稳定经济运行。此外，MLF在贷款到期时可以申请展期并重新约定利率，并要求接受MLF的商业银行投放一定比例的商业贷款向三农、小微企业，从而MLF可以更加灵活地调节三农、小微企业的融资成本（余振，2016）。随着MLF的规模不断扩大，实施的频率不断提高，其作用效果是否能够达到政策预期便成为了研究的焦点，这也是本文研究的一个出发点。

事实上，在政策的实行过程中也面临着市场竞争不充分，金融发展不平衡的问题。自改革开放以来，我国的经济取得了长足的进步，经济体量已跃居世界第二。但是依然存在中国东、西部和南、北方经济发展严重不均衡，市场竞争不充分，市场在资源配置中的作用被弱化等问题。由于金融经济发展水平会对货币政策的实施效果产生影响，那么其究竟会对MLF的实施产生怎样的影响？这便是本文研究的第二个出发点。

加之对结构性货币政策的现有研究大多停留在理论阶段，并未进行实证分析，难以量化地分析结构性货币政策的影响作用，所以本文采用实证分析的方法深化已有研究。而且，现有研究大多只关注结构性货币政策对利率和资产价格的影响（张克菲和吴晗，2018；Fratzscher，2014），没有落到实体经济上，而货币当局出台政策工具的目的重在服务实体经济的发展，所以本文把落脚点放在了企业上，并探究了MLF实施效果的定向效应。最后本文还将金融发展水平引入模型探究不同地区金融发展水平是否对结构性货币政策的实施效果有影响，这对现有文献进行了一个补充研究。

二、理论分析和研究假说

（一）MLF对企业融资成本的影响机制

根据孙国峰等（2016）的两部门模型，由于我国金融市场长期以来的发展严重失衡，我国商业银行有着特殊的“两部门”决策机制，央行实施MLF后，由于MLF释放的是中期资金，这部分资金可以直接进入资产负债部，为贷款市场注入流动性，推动贷款市场的供给曲线右移，扩大了商业银行的贷款规模，并通过市场供求和利率加成降低贷款利率，贷款规模的扩大和利率的降低可以从间接融资的角度降低实体经济的融资成本；扩大的贷款规模可以引导更多企业选择信贷融资，降低债券市场的资金需求，从直接融资的角度有利于降低实体经济的融资成本。再加上货币当局规定了接受MLF的商业银行需要将一定比例的信贷资源投放到三农、小微企业，可能会进一步降低三农和小微企业的融资成本。

已有的关于结构性货币政策工具对微观主体影响渠道的研究认为主要有三种：一是利率渠道。MLF是一种总量微调和定向指引相结合的政策性工具，既有数量型调节的作用，又有价格型调节的作用。既可以运用结构性货币政策投放或回笼流动性来间接影响市场的利率水平，中央银行也可以发挥MLF对政策利率的引导作用，直接对利率水平进行调节。MLF是通过流动性效应和预期效应作用于市场利率的。流动性效应是指运用MLF向市场投放流动性来影响金融机构的超额准备金，从而影响市场的流动性和利率水平。预期效应是指在发布政策消息和进行政策操作时，实际上是向市场传达了积极干预市场流动的信号，经济主体就会形成政策宽松和资金面稳定的积极预期，因而降低了流动性风险和利率水平。此外，中央银行向金融机构提供流动性实质上是发挥了最后贷款人的职能，该职能降低了流动性不足的不确定性，进而降低了银行间市场的流动性风险，增强了商业银行的信心，从而提高了其提供流动性的意愿，增加了市场流动性的供给。另外，这些政策工具增加了商业银行可以通过商业银行获得流动性的灵活性，从而可以降低其对货币的预防性需求，也就是降低了对流动性的需求，从需求和供给两方面共同发力，发挥了“自动稳定器”的作用。综上所述，MLF这种结构性货币政策工具，可以通过降低市场的利率水平来降低资金成本。

二是信贷渠道。一方面，上文已经提到过结构性货币政策是总量微调和定向引导相结合的政策工具，其总量效应是宽松货币政策的体现，可以使得金融机构的流动性增加，增加市场的信贷资源。另一方面，MLF工具中用于抵押的债权性资产风险较高，所以整体上提高了央行资产负债表中风险性资产的比例，而这些风险资产原本是在个人和企业账面上体现的，也就是说“将经济系统中部分私人部门的风险转移到了公共部门”（Farmer，2013）。而个人企业账面上的风险资产如果无法兑付只是随机性风险，而中央银行的信用是以税收作为担保的，所以一旦这些风险资产的兑付出现问题，影响的便是系统性风险。故，中央银行此举是把部分“随机性风险”转移到了“系统性风险”当中。货币当局在这一行为链条中扮演了风险中和器的作用，可以降低整体风险预期，增强金融机构维持业务的信心，继而金融机构会加大贷款的供给，实体经济也可以因此获得额外的流动性，进而降低融资成本。

最后是风险承担渠道。根据Borio&Zhu（2012）提出的银行风险承担渠道，结构性货币政策和传统的货币政策均会对金融机构的风险承担行为产生影响，进而会引起银行资产结构的改变，使资金在无风险资产和信贷资产之间重新配置，不仅如此，还会引起信贷资产内部的结构发生改变，资金会更多的流向国家扶持的行业，增加对扶持行业的信贷供给，进而降低融资成本。

综上所述，本文提出以下假说：

假说1A：其他条件不变的情况下，MLF的实施可以降低企业的融资成本。

假说1B：相比非农和中大型企业，MLF更有助于降低三农、小微企业的融资成本。

（二）金融发展程度对企业融资成本的影响机制

现有关于金融发展程度对企业融资成本这方面的研究主要有两个视角：一个是以La Porta（1997）为代表认为，金融发展欠发达的地区，对投资者的保护不完善，且企业经营不规范，债务履行和监督难度较大，所以投资者会提高必要收益率，进而增加企业融资成本。另一个是以Rajan&Zingales（1998）为代表认为，信息不对称是在金融发展程度不高的地区制约企业获得低成本资金最重要的因素。在金融发展程度欠发达地区，信息的不充分披露使得关系型融资成为主要的融资方式，市场难以在其中发挥作用，信贷资源的分配不合理，导致部分企业融资难，且融资成本高。进一步，考虑到对三农、小微企业存在融资歧视问题，金融发展程度越高，三农、小微企业融资成本可以显著下降。基于此，本文提出如下假说：

假说2：其他条件不变的情况下，金融发展水平越高的地区，企业融资成本越低。

（三）金融发展程度对MLF实施效果的影响机制

宋旺等（2006）研究了货币政策实施的区域效应，发现我国中、西部地区和东部地区受政策的影响存在显著差异，东部经济发展水平较高的地区货币政策的冲击更大，中、西部地区则相对较弱。原因可能是由于金融发展水平不同的地区，企业在货币政策紧缩下的融资约束问题表现出显著的差异，金融发展程度较为完善的地区货币市场体系建设较为完全，金融机构规模相对较大，多为国有金融机构，能够更好地传达中央银行的政策意图，货币政策的传导渠道和传导效果比较好（焦瑾璞等，2006）。当实施MLF时，受银行信贷供给的顺周期性影响，金融相对发达地区的企业受到信贷约束的可能性将更小，使得企业债务融资成本显著降低。因此，预期实施MLF后，在金融发展相对发达的地区，银行等金融机构能更好地传达中央银行的政策意图，企业的融资渠道和融资规模受到更小的限制，融资约束减小，企业承担的债务融资成本将显著降低。但在金融环境相对落后的地区，企业债务融资成本的反应相对较弱。基于此，本文提出如下假说：

假说3：其他条件不变的情况下，金融发展水平越高的地区，MLF的实施效果越好。

三、研究设计和样本选择

（一）研究样本

本文基于我国A股上市公司的数据来考察MLF对企业融资成本的影响，由于金融业与其他行业相比不具备可比性，故予以剔除，同时剔除ST企业（含ST*企业）的数据和缺失值。为避免异常值的干扰，本文的数据均进行了上下1%的缩尾处理。本文数据的时间跨度为从2014年第三季度开始至2019年第三季度结束，主要原因为MLF的实施时间从2014年9月份开始。

此外，还将样本分为涉农研究样本和涉小研究样本，数据均来自CSMAR经济金融研究数据库。本文按照证监会2012年颁布的《行业公司行业分类指引》将企业样本分为农业企业和非农业企业进行对比分析，划分结果为非农企业3502家，农业企业39家。本文根据工信部2011年出台的《关于印发中小企业划型标准规定的通知》对小微企业和中大型企业进行了划分，结果得到49家小微企业和2133家中大型企业。

（二）变量选取

1.结构性货币政策的度量

中期借贷便利（MLF）选取其投放量作为中期借贷便利的代理变量纳入实证分析中，投放量包括三月期、六月期和一年期的投放量。另外，为探究MLF实施前后对企业融资成本的影响，另设置MLF的虚拟变量来进行实证。虚拟变量在2014年9月之前设置为0，之后设置为1，此时样本的时间起点修改为2011年初。对本文的变量定义如表1所示。关于MLF的数据均来源于中国人民银行官网。

表1 变量定义表

续表1

2.企业融资的度量

本文主要关注企业的债务融资成本，参照李广子（2009）和魏志华（2012）等的计量方式，将融资成本定义为：融资成本=财务费用/总借款。在后文中，仍参考李广子（2009）等的做法，采用财务费用占期末总负债的比重作为融资成本，进行稳健性检验。本文中关于融资成本的数据来源于CSMAR经济金融研究数据库和Wind数据库。

3.调节变量

本文将验证金融发展水平对MLF政策效果的调节作用，金融发展水平采用王小鲁等（2019）编制的我国各地区的市场化指数中的金融业市场化指数来作为代理变量，并设置金融发展水平的虚拟变量，将金融发展水平排名前15的省份设置为1，其余省份设置为0。此外，在后文的稳健性检验中，根据卢峰和姚洋（2004）的做法，选择金融发展深度变量（Findepth），即各地区金融机构贷款总额与当地GDP之比来衡量地区金融发展水平，重新进行回归。关于金融发展水平的数据来自王小鲁的《中国分省份市场化指数报告》一书。

4.控制变量

本文在模型中将分别对企业特征变量和宏观经济变量进行控制。其中，企业特征变量包括：企业规模（SIZE）、企业成长性（GROWTH）、盈利能力（ROA）、抵押担保能力（FIXIED）、财务杠杆（LEV）和经营活动产生的现金流量净额与总资产之比（CFO）。宏观经济变量包括：经济增速（GDP）和货币政策变量（M2）。相关数据均来自Wind数据库。

（三）模型设计

根据Hausman检验结果，本文采用固定效应模型来对MLF的政策效果进行检验。基准模型设定如下：

其中，COST为企业的融资成本率，MLF为结构性货币政策工具中期借贷便利，control为控制变量，包括公司规模（SIZE）、公司成长性（GROWTH）、盈利能力（ROA）、抵押担保能力（FIXIED）、财务杠杆（LEV）、现金流宽松度（CFO）、经济增速（GDP）和M2增速（M2）。此外，还将企业按照《行业公司行业分类指引》将样本企业分为三农和非农两个部门，探究MLF是否有对特定行业的定向调节作用。还将样本企业按照《关于印发中小企业划型标准规定的通知》分为大中型企业和小微型企业，探究MLF是否有对小微企业的定向调节作用。本文重点关注τ1，如果MLF对经济有正向引导作用，可以显著降低企业融资成本，那么τ1应该显著为负。

接下来，采用固定效应模型检验金融发展水平对企业融资成本的影响，模型如下:

其中，FD为金融发展水平的代理变量，包括金融发展指数和虚拟变量两种，如果FD可以有效降低融资成本，那么τ1应该显著为负。

此外，在基准模型的基础上加入了金融发展水平和金融发展水平与MLF的交互项进行回归来检验金融发展水平对MLF政策效果的影响，模型如下：

本文重点关注τ3，如果金融发展水平越高的地区，政策实行效果越好，那么τ3应该显著为负。

四、实证分析

（一）描述性统计

表2显示了涉农与非涉农样本的描述性统计，表3显示的是小微企业与非小微企业的描述性统计，由表可知三农和小微企业的平均融资成本仍旧比非农和非小微企业的平均融资成本高很多。接下来进行回归分析来探究MLF的实施是否可以降低企业融资成本并是否能在更大程度上降低三农、小微企业的融资成本。

表2 涉农与非涉农样本的描述性统计

表3 涉小与非小微样本的描述性统计

（二）实证结果

表4列出了MLF的季度总投放量和三月期、六月期与一年期的投放量对企业融资成本的影响。其中第一列表示季度总投放量对企业融资成本的影响，均显著为负，表明MLF达到了政策效果，能够降低实体经济的融资成本。接下来分析三种期限的MLF投放哪个效果更好。第二列和第三列分别表示三月期投放量和六月期投放量对企业融资成本的影响，均显著为负，说明三月期和六月期的MLF投放均起到了显著降低企业融资成本的作用，但是第四列中的系数却不显著且符号为正，说明一年期的MLF投放没有起到显著降低融资成本的效果。央行从2017年10月开始停止所有三月期和六月期的MLF投放，只余一年期的MLF投放，然而一年期投放却没有起到显著调节实体经济的作用，原因可能是政策实施时间尚短，还没有发挥出引导中期利率应有的作用。表5反映了MLF虚拟变量对企业融资成本的影响，由表可发现MLF政策的实施对企业融资成本的降低有显著影响。在逐渐加入微观控制变量和宏观控制变量后，结果依然如此，说明本文的结果稳健。

表4 MLF投放量对企业融资成本影响的全样本回归

表5 MLF虚拟变量对企业融资成本影响的全样本回归

表6 MLF投放量对企业融资成本影响的分样本回归

表6列出了MLF季度总投放量对不同分样本的实施效果。第一列为涉小样本的回归结果，与第二列非小微企业样本的回归结果进行对比发现，MLF对于小微企业并没有起到应有的效果，反而显著的降低了中大型企业的融资成本。说明央行释放的大量流动性没有如预设的那样进入小微企业，而是仍旧进入了原本融资并不困难的中大型企业，MLF政策的实施没能起到定向引流的作用。同样的结论也可以从三农与非三农样本的对比中得到，第三列表示三农样本的回归结果，系数τ1虽然为负但并不显著，第四列表示非农样本的回归结果，系数τ1显著为负，说明MLF并没有起到精准引流的效果，假设1B未能验证。

表7的回归结果说明了金融发展水平对企业融资成本的影响，第一、二和三列采用金融发展水平指数来进行回归，第四、五和六列则采用金融发展水平的虚拟变量来进行回归分析。结果显示，系数均显著为负，与本文的理论预期一致。说明金融发展水平越低的地方逆向选择越严重，且企业履约困难加上对投资者的保护不足，导致投资者提高必要报酬率，使得企业融资成本增加。

表7 金融发展水平对企业融资成本的影响

表8 金融发展水平对MLF实施效果的影响

表8显示的是金融发展水平对MLF实施效果的影响，第一、二、三列和第四、五、六列分别表示的是金融发展水平指数和金融发展水平虚拟变量对企业融资成本的影响。本文重点关注MLF季度总投放量与金融发展水平的交互项的系数。由第一列和第四列可见，显著为负，说明金融发展水平越高的地区，MLF越能够降低企业的融资成本。第二、三和五、六列在逐渐加入微观控制变量和宏观控制变量后，结果依旧不变，与前文理论预期相同，金融发展水平越高的地区，MLF的实施效果越好。

（三）稳健性检验

为检验结果的稳健性，本文做了如下的稳健性检验：第一，参照李广子（2009）的做法，将融资成本替换为利息支出/总负债重新进行回归，回归结果如表9。第一列为MLF季度的总投放量对企业融资成本的回归结果，第二列为金融发展水平对企业融资成本的回归结果，第三列为金融发展水平对MLF实施效果的回归结果，结果与前文所述均无显著差异；第二，根据卢峰和姚洋（2004）的做法，选择金融发展深度变量（Findepth）即各地区金融机构贷款总额与各地区GDP之比来衡量地区金融发展水平，重新进行回归分析，结果仍无显著性差异，因篇幅受限，此处不予报告。据此，本文认为得出的结果是稳健的。

表9 稳健性检验

五、结论和政策建议

本文采用2014年第三季度到2019年第三季度的我国上市公司数据作为样本，应用固定效应模型对MLF的政策效果、金融发展水平对企业融资成本的影响以及金融发展水平对MLF政策效果的影响进行了回归分析。得出如下结论：首先，MLF政策的实施可以显著降低企业融资成本，但只能说是部分达到了政策效果，因为相比MLF对非农和中大型企业的效果，MLF没有显著降低三农和小微企业的融资成本，没能产生降低三农和小微企业融资成本的结构性效应，原因可能是MLF释放的流动性没能精准的进入三农和小微企业，而是进入了原本就已流动性充裕的大型企业和非农部门；其次，金融发展水平越高的地区，企业融资成本越低；最后，本文还发现金融发展水平越高的地区MLF的实施效果越好，即金融发展水平越高的地区，MLF的实施越能够降低企业的融资成本，原因在于金融发展水平越高的地区对政策的传导和执行越精准充分，更能够发挥MLF的政策效果。

据此，本文提出如下政策建议：首先，应当加大MLF的实施力度并使其实施常态化。传统的货币政策注重对经济的全面调节，容易产生大水漫灌的现象，而结构性的货币政策可以产生精准滴管的效果，应当更加注重二者的配合使用，促进经济的平稳运行；其次，加强MLF执行监管并考虑设置簿记以实现精准引流。MLF没能显著降低三农和小微企业的融资成本，说明大量的MLF投放的流动性进入了原本流动性便已充裕的经济体中，没能精准解决当前三农、小微企业融资难融资贵的问题。应当建立激励相容的制度，对向三农、小微企业做出更大贡献的商业银行给予更高的补贴或优惠，以激励商业银行向弱势企业贷款。并可以考虑建立簿记系统，详细记录每一笔MLF资金的流向以鼓励精准投放，降低三农、小微企业的融资难度；最后，提高金融发展较落后地区的金融发展水平。我国改革开放以来经济取得了突飞猛进的进展，但是东、中、西部的金融发展水平却仍相差较大，经济社会发展程度也参差不齐。应当加大金融落后地区的金融改革力度，使其金融发展水平迅速提高，使当地企业更加受益。