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社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約的影響

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社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約的影響

作者:肖作平張櫻

社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約的影響

證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào) 2015年04期

大量的財(cái)務(wù)經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)基于代理沖突視角和信息不對(duì)稱視角構(gòu)建銀行貸款的契約理論模型:由于貸款人和借款人之間存在信息不對(duì)稱,一方面,貸款人需要評(píng)估所有潛在借款人的信譽(yù)并篩選出信用風(fēng)險(xiǎn)高的“劣質(zhì)”借款人,即貸款前的逆向選擇問題;另一方面,由于借款人具有投資次優(yōu)(高風(fēng)險(xiǎn)或凈現(xiàn)值小于零)項(xiàng)目的動(dòng)機(jī),貸款人將根據(jù)“優(yōu)質(zhì)”借款人不同的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)提供不同利率的貸款,即貸款后的道德風(fēng)險(xiǎn)問題(Shockley和Thakor,1997;Cantillo和Wright,2000;Bradley和Roberts,2004;Beck et al.,2006)[41][6][5][4]。因此,由逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)所導(dǎo)致的信息摩擦使得銀行不僅需要設(shè)立價(jià)格型契約條款,而且需要設(shè)立非價(jià)格型契約條款,以便監(jiān)督和限制潛在損失。

現(xiàn)實(shí)中的金融交易(比如銀行信貸)是鑲嵌在社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之中的,這種社會(huì)關(guān)系提供了獨(dú)特的信貸渠道并最終決定了信貸成本。Putnam(2000)[38]將這種社會(huì)關(guān)系,或者說“人與人之間通過相互聯(lián)系所產(chǎn)生的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、互惠規(guī)范以及信賴度”定義為社會(huì)資本。社會(huì)資本具有促進(jìn)合作和協(xié)調(diào)、保證交易機(jī)構(gòu)正常運(yùn)轉(zhuǎn)、降低交易成本、提高資本效率的潛在功能,有利于提高社會(huì)信任度(Woolcock和Narayan,2000;Guiso et al.,2004)[43][19]。社會(huì)信任度越高,信息不對(duì)稱所產(chǎn)生的交易成本越低,資金的借貸金額、借貸期限、借貸成本和擔(dān)保要求等貸款契約條款可能相應(yīng)受到影響。因此,社會(huì)資本可能會(huì)影響銀行貸款契約的設(shè)計(jì)。然而,經(jīng)典銀行貸款契約理論模型沒有突出社會(huì)資本的重要價(jià)值(Petersen和Rajan,1994)[35]。

同時(shí),與西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體相比,發(fā)展中國家和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型國家有關(guān)契約的法律制度不夠完善,非正式關(guān)系(如社會(huì)資本)往往可作為法律制度的替代機(jī)制以保證交易的正常進(jìn)行。中國是關(guān)系導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)體,通過依賴社會(huì)網(wǎng)絡(luò)建立可信賴的人際關(guān)系建立交易合作關(guān)系(Farh et al.,1998)[11],社會(huì)資本對(duì)于中國而言將更加重要。因此,在中國開展社會(huì)資本和銀行貸款契約之間關(guān)系研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文將考察中國30個(gè)省、直轄市社會(huì)資本的發(fā)展程度對(duì)于銀行貸款契約的影響,為社會(huì)制度與銀行貸款契約之間關(guān)系的研究做有益補(bǔ)充。

理論分析與研究假設(shè)

銀行貸款契約是一種信任密集型(trust-intensive)的金融契約,這種金融契約的可執(zhí)行性不僅取決于正式的制度環(huán)境,如法律淵源(La Porta et al.,1997,1998)[25][26]、債權(quán)人權(quán)利保護(hù)(Qian和Strahan,2007;Bae和Goyal,2009;Haas et al.,2010)[40][31][21]等;還取決于非正式的制度環(huán)境,如社會(huì)資本(Guiso et al.,2004)[19]、社會(huì)文化(Guiso et al.,2009;Giannetti和Yafeh,2012)[20][16]等。在發(fā)展中國家和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型國家,契約保護(hù)法律等正式制度的發(fā)展水平較低,作為正式法律制度的替代機(jī)制,非正式制度(如社會(huì)資本、社會(huì)關(guān)系)具有保證金融交易正常進(jìn)行的功能(Allen et al.,2005)[2]。此外,Guiso et al.(2004)[19]證明在法律保護(hù)越弱的環(huán)境中,社會(huì)資本對(duì)金融契約的影響效應(yīng)越強(qiáng);诖耍疚膹馁J款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保四個(gè)維度分析社會(huì)資本如何影響銀行貸款契約,并提出研究假設(shè)。

一、社會(huì)資本與銀行貸款利率

Ostrom(1990)[33]、Fukuyama(1995)[14]、Glaeser et al.(2002)[17]把社會(huì)資本定義為:有助于人們克服信息不對(duì)稱問題,并在彼此信任和互相信賴的基礎(chǔ)上簽訂金融契約的一種社會(huì)技能和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。這種高信任度的社會(huì)環(huán)境有助于降低代理成本,因?yàn)闄C(jī)會(huì)主義行為將降低契約雙方在長期交易關(guān)系中所累積的信賴度(Kim et al.,2009)[23]。因此,社會(huì)資本能傳遞有關(guān)信任、合作的信號(hào),降低契約雙方之間的信息不對(duì)稱程度。社會(huì)資本發(fā)展水平越高,借貸雙方之間的信任度越高,越有助于降低貸款銀行的監(jiān)督成本、契約簽訂成本以及信息搜集成本,最終降低銀行貸款成本。因此,本文提出研究假設(shè)1:

H1:社會(huì)資本和銀行貸款成本負(fù)相關(guān),即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),銀行貸款利率越低。

二、社會(huì)資本與銀行貸款金額

Portes(1998)[36]指出:由于社會(huì)規(guī)范的強(qiáng)烈影響作用,人們自覺地進(jìn)行慈善捐贈(zèng)、遵守交通規(guī)則、按期償還債務(wù),僅僅是因?yàn)槿藗儍?nèi)心意識(shí)到自身有責(zé)任去做。高水平的社會(huì)資本能夠?qū)ι鐣?huì)規(guī)范水平下滑的公民進(jìn)行懲罰。Wu(2008)[44]認(rèn)為,社會(huì)資本發(fā)展水平越高,民間組織、社區(qū)組織以及政府非營利組織的數(shù)量越多,這些承擔(dān)外部監(jiān)管者角色的社會(huì)組織之間共享信息、相互影響并形成一個(gè)廣泛而強(qiáng)效的監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)。這種監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不僅鼓勵(lì)人們誠信負(fù)責(zé),而且對(duì)于任何不法行為和機(jī)會(huì)主義行為都將給予嚴(yán)厲的懲罰,對(duì)社團(tuán)組織或公民個(gè)人的聲譽(yù)造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。因此,在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),社會(huì)懲罰水平越高,對(duì)公民個(gè)人以及社會(huì)組織的約束效應(yīng)越顯著,借款公司維護(hù)公司聲譽(yù)和公司形象的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈,社會(huì)資本能傳遞有關(guān)公司聲譽(yù)的信號(hào)。在信息不對(duì)稱的環(huán)境中,公司聲譽(yù)質(zhì)量越高,違約風(fēng)險(xiǎn)越低(Strahan,1999)[42],簽訂更優(yōu)惠銀行貸款契約的談判能力越強(qiáng)(Fombrun和Shanley,1990)[13],債務(wù)(銀行貸款)融資能力越強(qiáng)(Dennis et al.,2000)[9]。因此,社會(huì)資本發(fā)展水平越高,公司的聲譽(yù)質(zhì)量越好,獲得銀行貸款的能力越強(qiáng);诖耍疚奶岢鲅芯考僭O(shè)2:

H2:社會(huì)資本和銀行貸款金額正相關(guān),即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),銀行貸款額度越高。

三、社會(huì)資本與銀行貸款期限

因?yàn)楹炗喓蛨?zhí)行完全契約的難度較大,信息不對(duì)稱問題導(dǎo)致市場(chǎng)失效,這種市場(chǎng)失效誘使契約各方在債務(wù)融資過程中產(chǎn)生各種機(jī)會(huì)主義行為(Aghion和Bolton,1992)[1]。在信息不對(duì)稱問題較嚴(yán)重的信貸市場(chǎng),縮短貸款期限使得銀行能夠頻繁地針對(duì)銀行貸款契約條款進(jìn)行重新談判,降低逆向選擇問題和道德風(fēng)險(xiǎn)問題所導(dǎo)致的信息摩擦。信息不對(duì)稱問題越嚴(yán)重,銀行貸款期限越短(Moerman,2009)[30]。緩解嚴(yán)重信息不對(duì)稱問題的各種努力嘗試導(dǎo)致契約各方簽訂復(fù)雜和詳細(xì)的契約條款,包括與貸款限額要求、抵押擔(dān)保要求、貸款期限要求等多種問題相關(guān)的條款。Zheng et al.(2012)[45]發(fā)現(xiàn):在崇尚個(gè)人主義、社會(huì)公平度越差的社會(huì)環(huán)境中,公民信任度越低,機(jī)會(huì)主義行為越嚴(yán)重,長期貸款契約的交易成本越高,公司長期貸款水平越低。社會(huì)資本提高了公民的社會(huì)參與度(Putnam,1993)[37],公民參加社會(huì)活動(dòng)的積極性越高,信息的傳播范圍越廣、傳播效率越高,信息不對(duì)稱的降低有利于人們?yōu)榱吮舜说睦娑餐献,提高了人們協(xié)調(diào)合作的能力和意愿,同時(shí)頻繁地交易合作也抑制了機(jī)會(huì)主義行為(Fidrmuc和Gerxhani,2008)[12]。因此,社會(huì)資本發(fā)展水平越高,公民參與度越高,對(duì)機(jī)會(huì)主義行為的抑制作用越強(qiáng),借貸雙方之間的信息透明度越高,銀行貸款期限越長。因此,本文提出研究假設(shè)3:

H3:社會(huì)資本和銀行貸款期限正相關(guān),即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),銀行貸款期限越長。

四、社會(huì)資本與銀行貸款擔(dān)保

當(dāng)不能完全地執(zhí)行法律契約時(shí),人們通常在金融交易中使用非正式契約,這種非正式契約通常誕生于社會(huì)和商業(yè)網(wǎng)絡(luò)之中,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能促進(jìn)合作、制裁不法行為、提高交易各方之間的信任度。Coleman(1988)[8]指出通過網(wǎng)絡(luò)關(guān)系提高信任度是社會(huì)資本的重要功能之一。Mobius和Szeidl(2009)[29]發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可作為非正式銀行貸款契約的虛擬抵押擔(dān)保品,與正式貸款契約中的實(shí)物抵押資產(chǎn)的功能類似。一方面,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越高,債權(quán)人通過發(fā)達(dá)的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)越容易搜集到借款公司的質(zhì)量信息,信息不對(duì)稱程度的降低緩解了事前的逆向選擇問題以及事后的道德風(fēng)險(xiǎn)問題(Petersen和Rajan,1994)[35];另一方面,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越高,貸款銀行對(duì)借款公司的信任度越高,越容易建立長期信貸合作關(guān)系(Knack和Keefer,1997)[24],因此預(yù)期社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能降低銀行對(duì)借款公司的抵押擔(dān)保要求;谏鲜龇治隹芍,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)為公司獲得銀行貸款提供間接的擔(dān)保,并且社會(huì)資本發(fā)展水平越高,社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越大,虛擬社會(huì)擔(dān)保品的價(jià)值越大,因此銀行對(duì)抵押擔(dān)保的要求越寬松。因此,本文提出研究假設(shè)4:

H4:社會(huì)資本和銀行貸款擔(dān)保負(fù)相關(guān),即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),銀行貸款擔(dān)保要求越低。

一、樣本選擇

根據(jù)社會(huì)資本數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選取的初始研究樣本為2010-2012年在深圳、上海證券交易所上市的所有公司;同時(shí),按照以下原則對(duì)樣本公司進(jìn)行篩選:①剔除金融類上市公司;②剔除ST、PT類上市公司;③剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存在極端異常值以及存在缺損的公司;④剔除無法獲得相關(guān)數(shù)據(jù)的上市公司;⑤剔除西藏、新疆地區(qū)的上市公司,因?yàn)闊o法獲得這兩個(gè)地區(qū)相關(guān)的社會(huì)資本數(shù)據(jù)。根據(jù)上述原則,本文構(gòu)建了一個(gè)包含2010-2012年間可連續(xù)獲得相關(guān)信息的391家在深、滬上市的非金融公司組成的平衡面板數(shù)據(jù)為樣本(總共1 173個(gè)觀測(cè)值)。

根據(jù)中國證監(jiān)會(huì)2012年10月26日頒布的《上市公司行業(yè)分類指引》對(duì)這391家非金融類上市公司按照行業(yè)代碼進(jìn)行分類。研究樣本中有214家公司屬于制造業(yè),占總樣本的比重約為54.73%。為了減緩估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏差,本文在實(shí)證模型中控制行業(yè)因素時(shí)對(duì)制造業(yè)按大類進(jìn)行細(xì)分,總共分為23個(gè)小類,其他行業(yè)依然以大類為準(zhǔn),因此本文的公司樣本共涉及35個(gè)行業(yè)。因篇幅限制,分類結(jié)果在此略去。

二、變量定義與數(shù)據(jù)來源

1.解釋變量——社會(huì)資本的度量

不同學(xué)者對(duì)社會(huì)資本內(nèi)涵的界定各有千秋,比如,Chiesi(2007)[7]認(rèn)為宏觀層面的社會(huì)資本包含文化性和娛樂性的社團(tuán)組織、公民參與公共政策的制定、志愿者活動(dòng)和社區(qū)活動(dòng)、文化媒體(比如日?qǐng)?bào))的發(fā)行和流通四個(gè)部分。Fidrmuc和Gerxhani(2008)[12]認(rèn)為社會(huì)資本包含公民參與、社會(huì)信任、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(正式和非正式兩種)、慈善公益(或利他主義)四個(gè)部分。Hawes和Rocha(2010)[22]認(rèn)為社會(huì)資本的內(nèi)涵應(yīng)包含社區(qū)生活與社會(huì)組織生活、參與公共事務(wù)、社區(qū)志愿服務(wù)、非正式社交、社會(huì)信任五個(gè)部分。綜合以上學(xué)者的觀點(diǎn),本文將社會(huì)資本的內(nèi)涵界定為四個(gè)部分:社會(huì)信任;社會(huì)參與(即公民政治參與);社會(huì)組織(即正式社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò));社會(huì)慈善(即志愿者活動(dòng)或非盈利慈善公益活動(dòng))。本文擬從上述四個(gè)維度來度量社會(huì)資本的發(fā)展程度。具體而言,社會(huì)資本四個(gè)維度的度量指標(biāo)如下:

社會(huì)信任的度量:通常將社會(huì)信任定義為人們認(rèn)為陌生人值得信賴的程度(Fukuyama,1997)[15]。本文采用“中國城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)官網(wǎng)”(www.chinacei.org)編制的2010-2012年城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)來度量中國不同地區(qū)的信任度。

社會(huì)參與的度量:也稱為公民參與,分為Putnam(1993)[37]流派和Olson(1982)[32]流派。Putnam(1993)[37]的“公民參與”主要包括公民參與教育、體育、藝術(shù)、宗教、慈善五個(gè)方面有關(guān)的社團(tuán)活動(dòng),在追求共同目標(biāo)的過程中不會(huì)對(duì)社會(huì)其它部門產(chǎn)生外部性影響;Olson(1982)[32]的“公民參與”主要包括公民參與政治黨派運(yùn)動(dòng)、工會(huì)活動(dòng)、職業(yè)協(xié)會(huì)等,在采取聯(lián)合行動(dòng)的過程中將對(duì)社會(huì)其它部門產(chǎn)生外部性影響。本文采用中國社會(huì)科學(xué)院房寧(2012,2013)[46][47]編制的2011-2012年中國公民政治參與行為分?jǐn)?shù)來度量中國不同地區(qū)的公民參與程度。

社會(huì)組織的度量:也稱為正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度通常用來度量人們之間的聯(lián)系程度,分為正式和非正式兩種。正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是指人們通過共同參加正式事件或成為正式組織成員而建立起來的一種聯(lián)系;非正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是指朋友、親人、同事或其他成員之間的一種非正式關(guān)系。正式網(wǎng)絡(luò)能超越非正式網(wǎng)絡(luò)并獲得和創(chuàng)造額外的團(tuán)體利益(Paxton,1999)[34]。本文采用社會(huì)組織(包括社會(huì)團(tuán)體、民辦非企業(yè)單位和基金會(huì))數(shù)量(地區(qū)社會(huì)組織總數(shù)的自然對(duì)數(shù))來度量中國不同地區(qū)的正式社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò),社會(huì)組織數(shù)量的數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》2010-2012年的“社會(huì)組織情況”。

社會(huì)慈善的度量:也稱為利他主義,這種度量方法源自Putnam(2001)[39],他發(fā)現(xiàn)在美國公益慈善對(duì)社會(huì)的貢獻(xiàn)與自愿組織或社區(qū)組織的數(shù)量高度相關(guān)。本文采用各地區(qū)福利彩票公益金支出額來度量中國不同地區(qū)公益慈善的活動(dòng)水平。福利彩票公益金支出額數(shù)據(jù)來自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》2010-2012年的“福利彩票銷售情況”。

對(duì)解釋變量定義的總結(jié)如表1所示。

本文使用Stata 12.0軟件,通過因子分析法提取社會(huì)資本四個(gè)維度指標(biāo)的公因子,并根據(jù)各個(gè)共因子的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建中國30個(gè)省、直轄市社會(huì)資本發(fā)展程度的綜合分?jǐn)?shù),結(jié)果如表2和表3所示。分別對(duì)2010-2012年社會(huì)資本四個(gè)維度進(jìn)行因子分析,通過最大方差正交旋轉(zhuǎn)之后模型最終提取并保留了一個(gè)共因子。因子的載荷矩陣表明提取出的社會(huì)資本共因子對(duì)社會(huì)信任、社會(huì)參與、社會(huì)組織以及社會(huì)慈善這四個(gè)變量的解釋力度較好;模型LR檢驗(yàn)的P值均為0.0000,表明模型非常顯著;同時(shí)KMO值均大于0.6,表明社會(huì)資本的四個(gè)維度指標(biāo)適合作因子分析,因子分析總體效果較理想。

2.被解釋變量銀行貸款契約的度量

本文擬從銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保四個(gè)方面來考察銀行貸款契約,其中,貸款擔(dān)保是虛擬變量,當(dāng)借款公司需要向貸款銀行提供抵押或質(zhì)押物時(shí)取值為1,否則為O。銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保的相關(guān)數(shù)據(jù)全部來自國泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心(CSM AR數(shù)據(jù)庫)。

3.控制變量的度量

控制變量的選擇參考先前的研究(Goss和Roberts,2007;Kim et al.,2009;Du et al.,2010)[18][23][10],主要包括貸款特征和公司特征兩部分。

貸款特征變量主要有:貸款用途(貸款用于償還債務(wù)或并購時(shí)取值為1,否則取值為0)、貸款類型(屬于擔(dān)保貸款時(shí)取值為1,屬于信用貸款或其他類型時(shí)取值為0)。貸款特征變量數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心(CS MAR數(shù)據(jù)庫)。

公司特征變量主要有:成長機(jī)會(huì)(市值賬面比)、無形資產(chǎn)(無形資產(chǎn)/總資產(chǎn))、公司規(guī)模(總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù))、財(cái)務(wù)杠桿(負(fù)債/總資產(chǎn))、盈利能力(ROE)、股權(quán)結(jié)構(gòu)(前10大股東的持股比例)。公司特征變量數(shù)據(jù)來自銳思金融研究數(shù)據(jù)庫(www.resset.cn)。

另外,考慮到不同省份社會(huì)資本發(fā)展程度的差異可能是由于各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異所造成的,因此需要對(duì)各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度因素進(jìn)行控制,本文擬采用公司所在省份的GDP(GDP的自然對(duì)數(shù))來反映各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP數(shù)據(jù)來自2013年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》)。最后,控制行業(yè)和年度虛擬變量。對(duì)相關(guān)控制變量定義的總結(jié)如表4所示。

三、實(shí)證模型的設(shè)定

根據(jù)本文的理論分析,社會(huì)資本的四個(gè)維度即社會(huì)信任、社會(huì)參與、社會(huì)組織、社會(huì)慈善的代理變量對(duì)銀行貸款契約(貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保)具有影響作用。另外,先前的研究表明,貸款用途、貸款類型等貸款特征變量以及成長機(jī)會(huì)、公司規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、無形資產(chǎn)、ROE、股權(quán)集中度、行業(yè)類別等公司特征變量影響銀行貸款契約(貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保)(Goss和Roberts,2007;Kim et al.,2009;Du et al.,2010)[18][23][10]。因此,本文構(gòu)建如下四個(gè)回歸模型實(shí)證分析社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約的影響:

其中,i代表第i家樣本公司,t代表第t年;被解釋變量Rate、lnLoan、Maturity、Guaran分別代表銀行貸款契約的四個(gè)方面,即貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保;解釋變量SC代表通過因子分析法所提取出的社會(huì)資本共因子;控制變量(Control Variables)包括貸款特征變量以及公司特征變量。

實(shí)證結(jié)果與分析

由于本文使用的是平衡面板數(shù)據(jù),因此首先需要對(duì)回歸模型的設(shè)定形式進(jìn)行判斷:

對(duì)于回歸模型(1):首先,由于F檢驗(yàn)值為53.78且在1%水平上顯著,因此在混合最小二乘法估計(jì)與固定效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇時(shí)應(yīng)優(yōu)先選擇固定效應(yīng)模型;其次,由于LM檢驗(yàn)的卡方值為1022.38且在1%水平上顯著,因此在混合最小二乘法估計(jì)與隨機(jī)效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇時(shí)應(yīng)優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型;最后,由于Hausman檢驗(yàn)的卡方值為36.47且不顯著(P值為0.1462),因此在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇時(shí)應(yīng)優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合上述F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果,本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)回歸模型(1)。

對(duì)于回歸模型(2):首先,由于F檢驗(yàn)值為5.95且在1%水平上顯著,因此優(yōu)先選擇固定效應(yīng)模型;其次,由于LM檢驗(yàn)的卡方值為443.61且在1%水平上顯著,因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型;最后,由于Hausman檢驗(yàn)的卡方值為19.35且不顯著(P值為0.1036),因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合上述F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果,本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)回歸模型(2)。

對(duì)于回歸模型(3):首先,由于F檢驗(yàn)值為4.90且在1%水平上顯著,因此優(yōu)先選擇固定效應(yīng)模型;其次,由于LM檢驗(yàn)的卡方值為367.16且在1%水平上顯著,因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型;最后,由于Hausman檢驗(yàn)的卡方值為14.68且不顯著(P值為0.1440),因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合上述F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果,本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)回歸模型(3)。

對(duì)于回歸模型(4):由于被解釋變量貸款擔(dān)保(Guaran)是二元虛擬變量,因此本文選擇面板數(shù)據(jù)的離散選擇模型,即Logit模型來估計(jì)回歸模型(4)。

運(yùn)用Stata 12.0統(tǒng)計(jì)軟件,回歸模型(1)、(2)、(3)、(4)的實(shí)證估計(jì),結(jié)果見表5。

從表5可見,Wald值和Likelihood-ratio值分別表明本文選擇的隨機(jī)效應(yīng)模型和Logit模型的整體擬合效果較好(1%顯著性水平);調(diào)整的R2表明本文所選用社會(huì)資本的代理變量與控制變量對(duì)于銀行貸款契約的解釋能力范圍是10.46%~19.37%。除回歸模型(2)之外,年份虛擬變量和行業(yè)虛擬變量的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)大部分都在1%和5%水平上顯著,表明行業(yè)類別和年份效應(yīng)對(duì)銀行貸款契約具有顯著性影響。

表5第一欄顯示的是模型(1)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來看,隨機(jī)效應(yīng)模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為-0.0020(t值為-3.01)且在1%水平上顯著,說明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款利率水平呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,即發(fā)達(dá)的社會(huì)資本有助于降低銀行貸款利率(或上市公司的債務(wù)融資成本)。社會(huì)資本對(duì)銀行貸款利率具有顯著的影響作用,從而證實(shí)研究假設(shè)H1。

從控制變量來看,公司規(guī)模(Size)的估計(jì)系數(shù)為-0.0014(t值為-2.02)且在5%水平上顯著,說明公司規(guī)模和銀行貸款利率顯著負(fù)相關(guān),即公司規(guī)模越大,銀行貸款利率越低,這與Qian和Strahan(2007)[40];Bae和Goyal(2009)[3]的研究結(jié)論一致。大規(guī)模公司的典型特征表現(xiàn)為:經(jīng)營多元化、運(yùn)作規(guī)范成熟、現(xiàn)金流量穩(wěn)定、知名度較高、違約風(fēng)險(xiǎn)較低,并在信貸市場(chǎng)獲得一定程度的聲譽(yù),這意味著大規(guī)模公司的信息不對(duì)稱程度較低,為獲得更優(yōu)惠的融資條件,大規(guī)模公司就銀行貸款契約的議價(jià)能力較強(qiáng)(Strahan,1999)[42]。因此公司規(guī)模對(duì)銀行貸款利率具有顯著的負(fù)面影響。

第二欄顯示的是模型(2)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來看,隨機(jī)效應(yīng)模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為0.2168(t值為3.06)且在1%水平上顯著,說明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款金額呈顯著正相關(guān)關(guān)系,即社會(huì)資本越發(fā)達(dá),銀行貸款金額越高。社會(huì)資本對(duì)銀行貸款金額同樣具有顯著的正向影響作用,從而證實(shí)研究假設(shè)H2。

從控制變量來看,公司規(guī)模(Size)(估計(jì)系數(shù)為0.1801)和財(cái)務(wù)杠桿(Lev)(估計(jì)系數(shù)為0.5267)分別在1%和5%水平上與銀行貸款金額顯著正相關(guān)。公司規(guī)模越大,違約風(fēng)險(xiǎn)越低,公司規(guī)模對(duì)銀行貸款金額具有正面的影響作用;財(cái)務(wù)杠桿較高的公司,債務(wù)的代理成本較大,因?yàn)檫@類公司投資不足的問題較嚴(yán)重,此外高杠桿公司具有投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的動(dòng)機(jī)(Myers,1977)[31]。但負(fù)債比率較高本身說明公司在債務(wù)市場(chǎng)已獲得一定的聲譽(yù)度,這有助于降低違約風(fēng)險(xiǎn),因此負(fù)債水平越高,上市公司可獲得銀行貸款的額度越大。

第三欄顯示的是模型(3)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來看,隨機(jī)效應(yīng)模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為0.2571(t值為2.52)且在1%水平上顯著,說明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款期限呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系,即社會(huì)資本越發(fā)達(dá),信息不對(duì)稱程度越低,銀行貸款期限越長。社會(huì)資本對(duì)銀行貸款期限同樣具有顯著的影響作用,從而證實(shí)假設(shè)H3。

從控制變量來看,公司規(guī)模(Size)(估計(jì)系數(shù)為0.1648)和無形資產(chǎn)比率(Intangi)(估計(jì)系數(shù)為1.2485)分別在1%和10%水平上與銀行貸款期限顯著正相關(guān)。公司規(guī)模通過聲譽(yù)效應(yīng)機(jī)制對(duì)銀行貸款期限產(chǎn)生正向的影響作用。對(duì)于無形資產(chǎn),Loumioti(2012)[27]發(fā)現(xiàn)1996-2005年期間美國20%的擔(dān)保貸款使用無形資產(chǎn)作為貸款抵押品,無形資產(chǎn)提供擔(dān)保的貸款質(zhì)量并不亞于其它類有形資產(chǎn)擔(dān)保的貸款。Loumioti(2012)[27]認(rèn)為無形資產(chǎn)在信貸市場(chǎng)中扮演著緩解金融摩擦的角色,與有形資產(chǎn)相比,無形資產(chǎn)提供擔(dān)保有助于降低逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題,提高信貸市場(chǎng)的效率,因此上市公司的無形資產(chǎn)比率越高,越有利于獲得長期銀行貸款。

第四欄顯示的是模型(4)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來看,Logit模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為-5.0365(t值為-15.24)且在1%水平上顯著,說明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款擔(dān)保呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,即社會(huì)資本越發(fā)達(dá),銀行貸款擔(dān)保要求越寬松,從而證實(shí)研究假設(shè)H4。

從控制變量來看,貸款特征的兩個(gè)代理變量即貸款用途(Target)(估計(jì)系數(shù)為2.0847)和貸款類型(Type)(估計(jì)系數(shù)為4.6618)均在1%水平上與銀行貸款擔(dān)保顯著正相關(guān)。對(duì)于貸款用途,當(dāng)上市公司將貸款用于償還舊債務(wù)或并購而不是用于正常的生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)時(shí),貸款銀行將這種貸款用途視為公司信用風(fēng)險(xiǎn)增加的信號(hào)(Goss和Roberts,2007)[18],從而貸款擔(dān)保要求將更加嚴(yán)格;對(duì)于貸款類型,Dennis et al.(2000)[9]的“信用質(zhì)量”假說認(rèn)為正是因?yàn)榻杩钊说男庞蔑L(fēng)險(xiǎn)較高,貸款人才會(huì)提出抵押質(zhì)押等擔(dān)保要求,因此當(dāng)銀行貸款類型屬于擔(dān)保貸款而非信用貸款時(shí),銀行貸款的擔(dān)保要求將趨于嚴(yán)格。另外,公司特征的三個(gè)代理變量即公司成長機(jī)會(huì)(Growth)(估計(jì)系數(shù)為0.7244)和公司規(guī)模(Size)(估計(jì)系數(shù)為-0.4168)分別在1%和5%水平上與銀行貸款擔(dān)保要求顯著負(fù)相關(guān)。成長機(jī)會(huì)越高的公司,投資不足問題越嚴(yán)重(Myers,1977)[31];此外成長期權(quán)的價(jià)值越高,資產(chǎn)替代問題越嚴(yán)重。因此成長性越高的公司,契約成本相對(duì)較高,逆向選擇問題較嚴(yán)重,銀行貸款的擔(dān)保要求較嚴(yán)格。股權(quán)結(jié)構(gòu)(Struc)(估計(jì)系數(shù)為2.6228)在5%水平上與銀行貸款擔(dān)保要求顯著正相關(guān)。因?yàn)楣蓹?quán)結(jié)構(gòu)越集中,控制股東侵占公司利益的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈,“壕溝效應(yīng)”越顯著,代理沖突和信息不對(duì)稱問題越嚴(yán)重,因此銀行貸款的擔(dān)保要求越嚴(yán)格。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了得到穩(wěn)健結(jié)果,本文進(jìn)行了以下三個(gè)方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(1)把社會(huì)資本的四個(gè)維度指標(biāo)(即社會(huì)信任、社會(huì)參與、社會(huì)組織和社會(huì)慈善)單獨(dú)作為解釋變量重新進(jìn)行回歸。回歸結(jié)果與社會(huì)資本綜合分?jǐn)?shù)作為解釋變量的回歸結(jié)果基本一致。(2)采用人均社會(huì)組織數(shù)量(地區(qū)社會(huì)組織單位總數(shù)/年末職工人數(shù))、人均社會(huì)福利企業(yè)數(shù)量(社會(huì)福利企業(yè)單位總數(shù)/殘疾職工人數(shù))、總資產(chǎn)增長率(期末總資產(chǎn)/去年同期總資產(chǎn)-1)、帶息負(fù)債率{帶息債務(wù)/(股權(quán)權(quán)益+帶息債務(wù)),其中帶息債務(wù)=負(fù)債合計(jì)-無息流動(dòng)負(fù)債-無息非流動(dòng)負(fù)債}分別作為社會(huì)組織、社會(huì)慈善、公司成長機(jī)會(huì)、財(cái)務(wù)杠桿的代理變量重新進(jìn)行回歸;貧w結(jié)果沒有實(shí)質(zhì)性差異。(3)前面檢驗(yàn)了同一年份的社會(huì)資本對(duì)銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限和貸款擔(dān)保的影響效應(yīng),為了避免模型內(nèi)生性問題,本文將模型中的解釋變量即社會(huì)資本(SC)滯后一期重新進(jìn)行回歸,以進(jìn)一步研究社會(huì)資本對(duì)于銀行貸款契約的影響作用;貧w結(jié)果表明:除模型(2)之外,模型(1)、(3)、(4)中社會(huì)資本回歸系數(shù)與前面的回歸結(jié)果基本一致。因篇幅限制,穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果在此略去。

本文構(gòu)建一個(gè)包含2010-2012年連續(xù)三年可獲得相關(guān)信息的391家在深、滬上市的非金融公司組成的平衡面板數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用因子分析法提取社會(huì)資本的共因子構(gòu)建社會(huì)資本的綜合分?jǐn)?shù),在控制相關(guān)變量的前提下應(yīng)用隨機(jī)效應(yīng)模型和Logit模型實(shí)證檢驗(yàn)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約(包括貸款利率、貸款金額、貸款期限和貸款擔(dān)保)的影響。研究發(fā)現(xiàn),社會(huì)資本發(fā)展水平在銀行貸款契約中扮演著重要的角色。具體而言:(1)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款利率具有負(fù)向影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),社會(huì)信任度越高,銀行貸款利率越低;(2)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款金額具有正向的影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),社會(huì)懲罰水平越高,公司信譽(yù)質(zhì)量越好,銀行貸款金額越高;(3)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款期限具有正向的影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),社會(huì)參與度越高,信息不對(duì)稱程度越低,銀行貸款期限越長;(4)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款擔(dān)保具有負(fù)向的影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū),社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越高,社會(huì)虛擬擔(dān)保品價(jià)值越大,銀行貸款擔(dān)保要求越寬松。

本文通過檢驗(yàn)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約設(shè)計(jì)的影響為研究社會(huì)制度與銀行貸款契約之間的關(guān)系提供了一個(gè)新視角。作為除物質(zhì)資本、人力資本、技術(shù)資本之外的第四種資本要素,“社會(huì)資本”這一概念本身包含著許多特性,比如信任、互惠、道德規(guī)范以及其它有利于合作、交流、團(tuán)結(jié)的價(jià)值觀。從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中誕生的社會(huì)資本不僅是一種重要的無形資產(chǎn),同時(shí)還具有公共品的屬性,即在一定社區(qū)范圍內(nèi)產(chǎn)生正的外部效應(yīng)(Manfred,2005)[28]。通過倡導(dǎo)公民之間的誠信和友善、鼓勵(lì)公民積極參與大至國家小至社區(qū)的公共政策的制定、引導(dǎo)社會(huì)組織和民間組織的繁榮和發(fā)展、扶植公益慈善組織和社會(huì)福利企業(yè)的發(fā)展,大力培育和積極增進(jìn)各地區(qū)社會(huì)資本的發(fā)展水平,有助于充分發(fā)揮社會(huì)資本的正外部性,對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和金融發(fā)展具有重要的影響意義。

作者介紹:肖作平,西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院會(huì)計(jì)系教授、博士生導(dǎo)師,研究方向:公司財(cái)務(wù)與公司治理;張櫻,女,西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士生,研究方向:公司財(cái)務(wù)與公司治理,四川 成都 610031

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