非标资产业务、融资约束与企业杠杆

辛兵海 窦以智

（河北经贸大学金融学院金融与企业创新研究中心 河北 石家庄市 050061）

一、引言

中国经济步入新常态以来，经济增长速度有所放缓，经济体内的杠杆结构呈现不同程度的分化，主要表现为非金融企业部门的杠杆率高。企业是经济的基本细胞，适当的杠杆率有利于企业充分利用信贷资源，在稳健经营的前提下提升盈利能力，从而进一步推动经济实现高质量可持续性发展。然而，过高的杠杆率则会增加企业的财务风险，如果出现大规模的债务清偿问题，则有可能会引致企业系统性风险（徐玉德等，2019）。与此同时，周期性“繁荣—崩溃”现象也易出现在去杠杆过程中（马勇和陈雨露，2017）。对此，中央政府高度重视，“去杠杆”已成为一系列重要会议和工作报告的高频词汇。

厘清企业杠杆率衍变的背后机制，是稳步施行“去杠杆”的关键。既有文献主要从微观企业特征以及宏观冲击视角对企业杠杆进行研究。一方面，企业规模、成长能力、盈利能力和有形资产占比等是造成企业杠杆率变动的重要原因（Frank 和Goyal，2009；Brown 和Petersen，2010）。同时所有权性质以及行业特征也会对企业杠杆率动态变化产生显著影响（钟宁桦等，2016）。另一方面，非预期外部冲击因素也是影响企业杠杆的重要动因（Halling 等，2016，纪洋等，2018）。

银行主导是中国金融体系的显著特征，银行信贷融资是企业外部融资的主要途径（Allen 等，2004）。企业的杠杆率在一定程度上可以反映银行的信贷意愿（纪洋等，2018）。在完全竞争市场的经济条件下，信贷资金将自发的流入成长性好、盈利性强的企业，但由于融资约束以及信贷配给的存在，融资问题始终存在于中国金融体系之中。近几年，由于表内监管趋严，商业银行非标业务占比逐渐上升。非标资产业务主要通过委托贷款、票据贴现以及信托贷款等模式运作（张强等，2019），是一种外部强规则约束下的银行监管套利行为，在提高银行盈利能力的同时降低了银行经营稳健性（吴蒙等，2020）。在正规银行融资渠道受限、银行常规信贷存在监管约束的情况下，非标资产业务作为中国式影子银行的重要实现途径，是在非正规金融渠道下对企业融资渠道的重要补充，进而对企业杠杆率水平产生影响。然而鲜有文献从非标资产业务与企业杠杆关系的视角进行考察。那么，非标资产业务如何影响非金融企业的杠杆率？这种影响在不同特征的企业中是否存在异质性？在中国着力推动经济高质量发展进程中，通过探讨非标资产业务与企业杠杆率水平的内在关系，对如何在可控范围内逐步推进“去杠杆”政策具有重要意义。

二、文献回顾与研究假设

金融与实体经济的关系一直受到学术界的广泛关注。金融在实体企业资金融通、投资活动等方面发挥着至关重要的作用。但是，“脱实向虚”的过度金融化，将使得资金在金融系统内空转，这不仅会使金融脱离实体部门，同时也会不断累加整个金融市场的系统性风险，甚至引发经济危机。中国逐渐呈现出金融部门占比不断上升的结构性问题（张成思和张步昙，2015），逐利变成主流金融机构经营行为的决定性动机，而为实体企业提供流动性、优化资源配置等功能却逐渐弱化（李建军和韩粦，2019）。

现阶段，银行信贷融资是中国当前金融体系下的主要融资渠道，正规金融与非正规金融并存的“金融二元结构”下，影子银行是对传统商业银行的重要补充，在很大程度上弥补了正规信贷的不足（谢凤敏等，2014；程小可等，2015；钱雪松等，2018）。欧美经济体影子银行是以资产证券化为核心的模式，而与之不同的是，中国影子银行是银行运作模式的替代和复制，更多表现为在表外开展银行资产负债业务，仍以融资为主要功能（何启志等，2017；陆晓明，2014）。也就是说，中国影子银行更依赖于非标资产，非标资产涉及非银行和银行表外金融体系（吴蒙等，2020），是中国影子银行的主要实现途径。

从供给方来看，出于监管套利的目的，金融机构存在利用非标资产业务为企业提供融资的较强倾向（张强等，2019）。从需求方来看，非标资产作为一种融资渠道，在一定程度上满足了资金融入方的资金需求。在金融市场正规银行信贷不足、金融“脱实向虚”的情况下，非标资产业务在缓解企业流动性不足中扮演着重要角色（蒋敏等，2017）。非标资产业务为实体企业举债经营提供了便利，影响着企业的资本结构，进而倾向于提升企业杠杆率。鉴于以上逻辑，提出本文的第一个研究假设：

假设1：非标资产业务将提升企业杠杆率。

尽管银行信贷融资是中国当前金融体系下的主要融资渠道，但由于银企之间存在着严重的信息不对称，融资约束问题普遍存在于企业之中（Allen 等，2004；杨丰来和黄永航，2006），主要表现在企业所有权性质和企业自身特质两个方面。在监管约束下，商业银行为了优化资产负债表，往往设置更高的融资门槛，从而加重了在商业银行信贷投放半径外企业的融资约束。非标资产作为一种有效的融资手段，通过信托贷款与委托贷款、票据贴现与转贴现、资管计划及收益权转让等模式为企业提供融资渠道（张强等，2019）。在正规的银行融资渠道受限时，非标资产便成为了企业重要的融资渠道，进而对公司的资本结构产生影响。总结以上分析，中国在现阶段金融发展水平上，非标资产业务将通过缓解企业融资约束这一渠道，对企业杠杆产生正向影响。鉴于此，提出本文的第二个研究假设：

假设2：非标资产业务将通过降低企业融资约束，提升企业杠杆率。

在完全竞争市场中，优质信贷资金会自发的流入成长性好、盈利能力强的企业。但中国存在着信贷歧视和长期金融压抑的现象（王永钦等，2015），信贷配给失衡表现为企业在正规银行信贷渠道融资的成功率以及企业融资成本存在差异（罗伟和吕越，2015）。国有企业和大型企业优先获得银行贷款，而体制外的民营企业很有可能被排除在银行常规信贷投放半径之外，尤其处于常规信贷紧缩时期（刘喜和等，2021；钱雪松等，2018）。由于信息不对称以及信贷配给约束，这在中国表现得尤为突出（李建军和胡凤云，2013）。同时金融机构的信贷决策受到政府行政干涉较多，使得信贷配给失衡的情形普遍存在于市场之中。因此，信贷配给失衡程度高的企业对非标资产业务的依赖性更强，其杠杆率对非标资产的敏感性也更高。

同时，权衡理论认为成长性较高的企业面临较低的财务困境预期成本（Frank 和Goyal，2009），并且更容易从正规银行融资渠道获取流动性。同时，由于资产配置、流动性约束等存在差别（司登奎等，2020），成长性较低的企业更依赖于非标资产融资。鉴于上述分析，提出本文的第三个和第四个研究假设：

假设3：非标资产业务对信贷配给失衡程度高的企业杠杆率提升尤为显著。

假设4：非标资产业务对低成长性企业的杠杆率提升尤为显著。

三、研究数据与研究设计

（一）研究数据

本文选取2012-2020 年（半年度频次）在沪深交易所上市企业作为研究样本，并对数据做如下处理：剔除金融行业以及房地产行业企业；剔除了st 企业；剔除存在缺失值的样本，有效研究样本为3580 家企业。同时本文对所有连续性变量在上下1%的水平上缩尾处理，以避免离群值和严重错误记录数据的影响。微观企业数据来源于国泰安数据（CSMAR）。

（二）研究设计与变量定义

构建如下的回归模型来考察非标资产业务对企业杠杆率的影响：

其中，i、j 和t 分别为企业、行业以及半年度，Leverage是企业杠杆率，NSDA是非标资产业务，Control为可能影响企业杠杆率的一系列控制变量，α、α和δ 为待估参数，μ、ν和γ分别是企业、行业和时间层面的固定效应，ε为随机干扰项。

1.被解释变量。上述回归模型中被解释变量Leverage表示企业的杠杆率。在企业经营活动中，账面价值用于衡量企业过去发生的行为，而市场价值更具有前视性和时效性（Welch，2004）。因此本文在实证研究中主要关注市场杠杆，并定义市场杠杆为总负债与资产市值之比（TDM）。此外，出于稳健性的考虑，借鉴Myers（1984）的研究，也将长期负债与资产市值之比（LDM）作为企业杠杆的衡量指标。

2.核心解释变量。借鉴Chen 等（2018）以及刘喜和等（2021）的研究，选取社会融资口径的信托贷款、委托贷款以及未贴现银行承兑汇票之和作为非标资产NSDA的代理变量。本文关注系数α的符号和显著性，如果α的系数显著为正，那么说明非标资产业务会提升企业杠杆率，则假设1 成立。

3.控制变量。借鉴Frank 和Goyal（2009），加入如下控制变量：第一，企业规模（lnSize），使用企业总资产对数值衡量。第二，固定资产比率（tangibility），使用企业固定资产占总资产比率。第三，企业成长机会（tobinq），使用公司市值与其资产重置成本的比率来定义。第四，企业盈利能力（profitability），使用总资产收益率来衡量企业的盈利能力。

为了进一步探究非标资产业务对企业杠杆的影响机制，本文构建以下中介效应模型进行实证检验：

其中，FC表示企业融资约束。α表示非标资产业务对企业杠杆的总效应，β×λ表示通过企业融资约束传导的中介效应。根据中介效应的检验机制，如果系数α、β以及λ均显著，同时λ较α系数变小或者显著性下降，那么说明非标资产通过企业融资约束传导的中介效应成立。

本文借鉴卢盛峰和陈思霞（2017）的做法，使用由企业规模和年龄计算得出，且不包含内生性变量的SA 指数：SA=-0.737×Size+0.043×Size-0.040×Age 的绝对值作为企业融资约束FC 的衡量指标。如果中介效应显著，那么表明非标资产业务将通过降低企业融资约束程度，提高企业杠杆率，则假设2成立。变量定义及描述性统计如表1 所示。

表1 变量定义及描述性统计

四、实证结果分析

（一）基准回归

表2 第（1）列汇报了非标资产业务对企业杠杆率的回归结果。被解释变量为市场杠杆（TDM）；在回归中控制了企业个体固定效应、行业固定效应以及时间固定效应，并且使用个体聚类效应对标准误进行了修正。实证结果表示，非标资产业务（NSDA）的估计系数在1%的水平下显著为正，表明非标资产业务对企业杠杆存在着显著正影响，在其它条件不变的情况下，非标资产业务增加一万亿，将使企业市场杠杆率提升0.020，这相当于企业市场杠杆率平均水平的7.55%。

表2 基准回归结果

将市场杠杆中总负债换为长期负债后，即长期负债与市值比率（LDM）作为因变量，也得到了类似的结果。回归结果在表2 第（2）列中汇报，非标资产业务（NSDA）的系数在1%的水平下显著为正，系数为0.007，这相当于平均水平的12.5%，假设1 得证。

（二）机制分析

根据前文理论分析，非标资产业务将通过降低企业融资约束，进而提升企业杠杆率。为了进一步检验这一传导机制是否存在，基于前文的中介效应模型进行多元回归检验，表3 汇报了回归结果。第（1）列为以市场杠杆（TDM）为被解释变量的基准回归结果。第（2）列中，非标资产业务（NSDA）的系数在1%的水平下显著为负，表明非标资产业务能显著降低企业融资约束程度（FC）。在第（3）列中，企业融资约束程度（FC）的系数在1%水平下显著为负，说明企业的融资约束程度确实会降低企业杠杆率；同时非标资产业务（NSDA）的系数较第（1）列中的0.020下降至0.011，这表明在控制了企业融资约束程度后，非标资产业务对企业杠杆率的正向影响效应降低，这意味着企业融资约束程度是非标资产业务与企业杠杆率提高之间的部分中介因子。从数值来看，中介效应大小约为0.009，在总效应中占比约为45%。

表3 非标资产业务、企业融资约束与企业杠杆率

以长期负债与市值比率（LDM）作为被解释变量也得到了类似的结果。第（4）列是以长期负债与市值比率（LDM）为被解释变量的基准回归结果。如第（5）列所示，在加入企业融资约束程度（FC）后，融资约束程度（FC）对长期负债与市值比率（LDM）存在显著负影响，同时NSDA 的系数由第（4）列中的0.007 下降至0.001，且变得不显著。这验证了假设2，非标资产业务作为一种融资渠道，在一定程度上降低了企业的融资约束程度，进而对企业杠杆率产生正向影响。

（三）异质性分析

1.基于信贷配给失衡的异质性分析。本文主要借鉴罗伟和吕越（2015）的做法，选取财务费用标准差的对数值作为信贷配给失衡的代理变量，并记为Cre_imba。财务费用标准差代表了企业财务费用的波动性，其标准差越大，表明企业面临的信贷配给失衡程度越高。因此，本文将信贷配给失衡Cre_imba 按1/4、3/4 分位点将企业划分为较低信贷配给失衡程度企业和较高信贷配给失衡程度企业两组，分别对计量模型（1）进行回归。表4 第（1）（2）列报告了以市场杠杆（TDM）为被解释变量的回归结果，两组中非标资产业务（NSDA）的系数均显著为正，但在面临较高信贷配给失衡组中，非标资产业务（NSDA）的系数大于较低信贷配给失衡组中的系数（0.022＞0.009），这表明非标资产对面临更高信贷配给失衡程度的企业杠杆率的正向影响更大。类似地在表4 第（3）（4）列以长期负债与市值比率（LDM）为被解释变量的回归中，较高信贷配给失衡组的非标资产业务（NSDA）系数显著为正，而较低信贷配给失衡组的非标资产业务（NSDA）系数为正但不显著，同时较高组系数大于较低组系数（0.011＞0.001）。这说明面临高信贷配给失衡程度的企业杠杆率受非标资产业务的影响更大。进一步，无论以市场杠杆（TDM）或长期负债与市值比率（LDM）为被解释变量，非标资产业务（NSDA）的组间系数差异性检验的P 值皆在1%的显著性水平下拒绝了两组系数不存在差异的原假设，表明非标资产业务对面临不同信贷配给失衡程度企业的杠杆率确实存在差异性影响。可能的原因是高信贷配给失衡企业从正规银行信贷渠道获取融资的成功率较低，同时面临着更高的融资成本。因此高信贷配给失衡程度企业更依赖于非标资产融资渠道。

表4 基于企业信贷配给失衡程度的异质性分析

2.基于企业成长性的异质性分析。为了检验非标资产业务对不同成长性企业的影响差异，本文借鉴Frank 和Goyal（2009）的做法，采取tobinq 值作为企业成长性的衡量指标。将tobinq 值1/4 分位点以下的企业视为低成长性企业，3/4 分位点以上则视为高成长性企业，将两组企业分别对计量模型（1）进行回归，回归结果在表5 中进行了汇报。表5 第（1）（2）列分别汇报了以市场杠杆（TDM）为被解释变量时的两组回归结果。可以看出，成长性较低组与成长性较高组的非标资产业务（NSDA）系数均在1%的水平下显著为正，但成长性较低组非标资产业务（NSDA）系数（0.021）大于成长性较高组系数（0.008），这说明非标资产业务对成长性较低的企业市场杠杆率水平影响更大。表5 第（3）（4）列报告了以长期负债与市值比率（LDM）作为被解释变量的分组回归结果。成长性较低组的非标资产业务（NSDA）系数在1%的显著性水平下为正，而成长性较高组的非标资产业务（NSDA）系数为正但不显著。同时，成长性较低组的非标资产业务（NSDA）系数大于较高组系数（0.014＞0.001）。这说明低成长性企业的杠杆率水平受非标资产业务的影响更大。进一步，无论以市场杠杆（TDM）或长期负债与市值比率（LDM）为被解释变量，非标资产业务（NSDA）的组间系数差异性检验的P 值皆在1%的显著性水平下拒绝了两组系数不存在差异的原假设，表明非标资产业务对不同成长性企业杠杆率的影响确实存在异质性。原因在于成长性较低的企业相对于成长性较高企业，存在着更严重的融资约束情况，也更依赖于非标资产业务融资。

表5 基于企业成长性的异质性分析

五、非标资产业务对企业杠杆率影响稳健性检验

（一）变量替换法

买入返售金融资产与应收款项类投资是商业银行为影子银行提供资金的主要途径之一（吴蒙等，2020）。因此，本文使用A股37 家上市银行以及广发银行、恒丰银行、渤海银行三家未上市的全国性商业银行买入返售金融资产与应收款项类投资加总（NSCR）作为非标资产业务的代理变量进行稳健性检验。出于数据的可得性，本文使用买入返售金融资产与应收款项类投资加总（NSCR）的年度数据。

表6 汇报了以商业银行买入返售金融资产与应收款项类投资加总（NSCR）作为非标资产代理变量的回归结果。第（1）列结果表明非标资产业务（NSCR）在1%的水平下对企业市场杠杆（TDM）存在正效应，与前文结论一致；第（2）列中，非标资产业务（NSCR）在1%的水平下降低了企业融资约束（FC）；第（3）列表明控制了企业融资约束（FC）后，非标资产业务（NSCR）的系数变小（由0.012 降至0.007）。以长期负债与市值比率（LDM）为被解释变量得到了类似的结果。第（4）列表明，非标资产业务（NSCR）在1%的显著性水平下对长期负债与市值比率（LDM）存在正向效应；第（5）列中加入了企业融资约束程度（FC）后，非标资产业务（NSCR）的系数变小（由0.004 降至0.002），同时显著性由1%水平下显著降至10%水平上显著。以买入返售金融资产与应收款项类投资加总作为非标资产的衡量指标，非标资产业务依旧对企业杠杆率存在着显著的正向影响，同时非标资产业务通过降低企业融资约束程度，进而提升企业杠杆率这一传导机制依旧成立。

表6 变量替换法下的基准回归与中介效应稳健性检验

（二）更改样本时间区间

2014 年以及2016 年银保监会相继出台《关于规范金融机构同业业务的通知》和《关于规范银行业金融机构信贷资产收益权转让业务的通知》等政策对非标资产业务进行监管。为了检验实行监管后，非标资产业务是否依然对企业杠杆率存在正向影响，本文仅使用2014-2020 年数据。表7 第（1）、（2）列显示，非标资产业务（NSDA）对企业杠杆率依然具有显著正影响。

（三）调整样本范围

本文实证分析的样本是2012-2020 年A 股全部上市公司的半年度数据，为了避免样本选择性偏误，仅使用制造业样本进行分析。即选取2012-2020 年A 股制造业上市公司的半年度数据，剔除不合格样本后，用剩余样本进行分析。表7 第（3）（4）列报告了回归结果，无论是以市场杠杆（TDM）还是以长期负债与市值比率（LDM）作为企业杠杆率的衡量指标，非标资产业务（NSDA）皆在1%的水平下显著为正，这与前文所得结论一致。

表7 基于更改时间区间、调整样本范围的稳健性检验

六、结论与政策启示

由于银企之间存在着严重的信息不对称以及企业普遍面临着融资约束，非标资产业务作为正规银行融资渠道的重要补充，向企业提供流动性，进而对企业杠杆率产生影响。本文利用2012-2020 年沪深交易所上市的A 股企业半年度数据，实证检验了非标资产业务对企业杠杆率水平的影响。实证结果表明，非标资产业务的增加与企业杠杆率存在显著正相关，在缓解内生性以及替换核心解释变量、更换样本区间、调整样本范围后，该结论依然稳健。进一步地，企业融资约束是非标资产业务影响企业杠杆率的重要中介机制，非标资产业务通过降低企业融资约束程度，提升企业杠杆率。异质性分析表明，上述影响在面临高信贷配给失衡程度企业以及低成长性企业中尤为明显。

如何在可控范围内稳步推进 “去杠杆”政策越来越成为中国供给侧结构性改革的重要内容。结合本文的研究结论，提出以下政策建议：

第一，采取直接措施降低企业杠杆率。根据本文的研究结论，在正规银行融资渠道无法满足融资需求的情况下，非标资产业务主要提升了面临高信贷配给程度和高融资约束程度的民营企业、小企业的杠杆率。在中国经济面临下行压力的情况下，政府应消除由于所有权歧视以及银行信贷歧视引致的信贷配给失衡、低效现象，为存在融资约束程度较强的民营企业提供更公平的能获取正规银行信贷资金的机会，并进一步拓展企业融资渠道。具体包括：拓宽股权融资渠道，政府可以因时制宜下调企业的股利税率，降低企业股权融资成本，直接降低企业对于负债的依赖性；保持货币政策稳健性，防止去杠杆过程中的周期性“繁荣—崩溃”现象。

第二，依据不同企业的杠杆异质性特征，分类施行稳步去杠杆政策。本文研究结果显示，非标资产对于面临高信贷配给失衡程度和低成长性企业杠杆率提升尤为显著。因此，高信贷配给失衡企业和低成长性企业杠杆率是当前防范金融风险工作需要重点注意的地方。具体而言，面临信贷配给和低成长性的企业自身应加快创新驱动发展的步伐，加快推动企业转型升级，降低对非标资产融资的依赖，以避免非标资产对企业杠杆率的进一步提升。

第三，对非标资产业务加强监管、杜绝资金在金融机构内部空转、防止信贷资金脱实向虚的同时，也要注重其作为企业融资渠道补充的作用，积极引导非标资产业务为实体企业服务，以期实现稳增长、调结构与去杠杆之间的平衡。