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| 企业间委托贷款与公司绩效研究 |
| 第741期 作者：□文/李子惠 时间：2024/11/16 9:41:53 浏览：14次 |
［提要］ 在2008年次贷危机爆发后，委托贷款作为影子银行主要部分的问题也随之浮现。尽管委托贷款成为许多企业融资的重要手段，但实际上商业银行作为第三方的代理关系一定程度上存在着弱监管的问题。本文以我国上市公司作为研究对象，分析企业参与委托贷款对其公司绩效的影响。随着企业金融化的发展，企业过度关注高息的委托贷款会进而忽视其主营业务的发展，导致出现绩效不佳的情况。基于此，本文给公司治理方面提供一个新的角度。
关键词：委托贷款；公司绩效；影子银行
中图分类号：F830.5 文献标识码：A
收录日期：2024年5月20日
我国的资本市场发育先天不完全，资源配置效率不高，市场结构不均衡，市场的波动性较大，这些特征都会导致金融资本的使用效率不高，产生错配现象。当大企业（国有企业）有足够丰富的现金流时，而中小型企业因为信用评级较低无法达到商业银行借贷的标准，此时会出现企业间资金调剂的现象。受歧视的中小企业面临资金短缺、融资困难的问题，参与委托贷款是为了解决资金需求，委托贷款为企业融通资金提供了渠道。中国银保监会政策研究局和统计信息与风险监测部课题研究组发布的《中国影子银行报告》中总结了我国影子银行的特点，其中强调了影子银行存在着刚性兑付的现象，大肆在“灰色地带”从事监管套利的活动。揭示了影子银行在中国多数是银行贷款的替代物，其面向的群体质量远远低于银行的贷款客户的评级标准，信用风险和违约风险都远大于银行的贷款风险。基于中国影子银行的隐蔽性，其微观数据有限，且现有研究影子银行的文献偏于构建理论模型进行定性分析研究，实证研究相对较少。本文从公司绩效的角度，对2004～2016年企业间委托贷款进行理论分析和实证分析。该实证结果的经济意义在于为提高公司治理能力提供一个新的角度，也为公司如何做出科学的委托贷款参与决策提供思路，更为监管机构对委托贷款实施有效合理的监督提供参考。
一、理论分析与研究假设
委托贷款是由企业、政府部门和委托人提供资金，由商业银行根据委托人进行确定利率、金额、期限代为发放，监督并协助收回贷款，商业银行作为第三方不承担贷款中存在的一系列违约风险。Allen等（2019）发现了在企业互相借贷的过程中会产生公司间利益输送，或者公司有治理不当的现象。尽管委托贷款存在着规避监管的一些特殊性质，但作为我国特有制度下的创新性的金融工具，它能适当地解决姚耀军等（2015）所提出的中小企业所面临较为严重的“资金平血症”难题。企业运行良好就需要资金的流通，但我国的金融管制政策无法让企业很好地满足资金需求。钱雪松等（2020）明确指出了我国委托贷款的交易是游离于正规的监管体系，具有隐蔽性。基于上述影子银行带来的危害，现有研究发现，委托贷款作为我国影子银行的特有现象，它的违约率显著高于商业银行的不良贷款率，因此企业参与委托贷款的目的可以总结为：第一，为了解决融资难的问题，王彦超（2014）发现企业向关联方进行委托贷款，与传统融资方式相比可以得到一定的资金支持的同时降低了融资的成本和财务费用，降低了融资方式的门槛，能够缓解面临融资约束的现状；第二，李志辉等（2011）认为企业发放高息的委托贷款，可以让资金在金融环境中更好地流通，提高利用率。
企业的主营业务是企业经营业绩的主要表现，所以主营业务的发展状况会直接影响到公司长期发展的目标，从而影响企业的价值。委托贷款作为一种投资战略决策就会参与到企业的重要财务决策。彭俞超（2018）提出经济政策不确定性的提高导致银行发放贷款更加谨慎，通过降低资金供给抑制了企业金融化趋势。委托贷款是企业金融化的体现，企业的动机之一是进行盈余管理，而因在短期内不能获取效益，所以企业更愿意将财务资金投入到金融市场中。企业需要拥有市场竞争力，当一个企业占据市场有利位置时，企业经营过程中银行对放贷资金限制导致其对融资的需求增加，一些企业就会采取应对的决策，参与委托贷款，获取投资收益或者借此研发新的业务领域，为企业实现产业结构的转型升级。当企业将发放高息的委托贷款作为主要精力时，就会忽视主营业务发展状况导致企业的绩效如公司价值出现下滑的趋势。这样看来，参与委托贷款的企业，在获得高额投资收益时，企业的绩效会出现下降。因此，提出以下假设：
企业倾向委托贷款会导致企业绩效不佳
二、研究设计
（一）样本选择和数据来源。手工收集整理2004～2016年的A股上市公司公开发布的委托贷款数据，并通过上市公司年报、半年报等多个渠道进行补充，获得了委托贷款交易主体及相关的企业特征，还加入了贷款总额、贷款利率、关联方、委托贷款逾期、有相关委托贷款诉讼等变量特征。在剔除披露不全的有关样本后，得到了609家上市公司披露的样本观测值。接着，从国泰安CSMAR数据库中获取到1991～2019年上市公司的财务数据，在剔除缺失的样本后，将之前所获得的委托贷款样本和这些数据进行整合拼接后得到对应的面板数据，最终得到了3，810家A股上市公司总共45，367个年度观测值的数据。
（二）变量定义与变量表
1、解释变量：上市公司是否参与委托贷款。本文的解释变量采用滞后一期企业是否参与委托贷款的虚拟变量，即为在上市公司i在第t年参与委托贷款，取值为1，反之则取0值。
2、被解释变量：市盈率、托宾Q。本文计量统计模型的主要被解释变量是采用提前两期的财务数据托宾Q和提前两期的市盈率。
采用提前两期的企业成长托宾Q值，即企业市值与总资产的比值。公司市场价值即该企业的股票及债务资本的市值，总资产也为重置成本。当市值大于重置成本时，企业就会向利好的方向发展，新厂房的设备要低于企业的市价，企业经常通过收购的投资支出进行规模扩张。它也通常被用来作为衡量公司业绩表现或者公司成长性的指标。
采用提前两期的市盈率为另一个被解释变量，即股价与每股盈余的比值。对于上市公司，市盈率是一个很重要的参考指标，容易理解且数据易获得。市盈率高的企业在一定程度上反映了投资者对公司增长潜力的认同，公司的长期成长前景看好，公司的业绩也是像期望的一样向好的趋势发展。
3、变量表（表1）
（三）模型设计。为了验证研究假设，运用多元回归分析的方法实证检验企业参与委托贷款是否对其市盈率、托宾Q产生影响。本文采用多元线性回归模型，回归方程式如下：
PE ratioi （t+2）=c+β1Entrustloani （t-1）+β2Controlit+δi+γt+εit （1）
Tobin’s Q ratioi （t+2）=c+β1Entrustloani （t-1）+β2Controlit+δi+γt+εit
（2）
上述统计模型中，常数项为c。另外，考虑到上市公司其他特征，尤其是具有财务属性，可能对上市公司的绩效有一定的影响，在回归的模型中增加了一系列的控制变量的企业特征变量，包括公司存续期、有形资产、资产收益率、第三方（商业银行）担保变量，研发费用占比、总体委托贷款规模。为了数据的平稳性，对每家企业委托贷款总额取对数处理进行回归，具体定义参见表1。
在方程（1）和方程（2）中，δi、γt分别为个体固定效应和时间固定效应，模型中的个体固定效应应该由行业固定效应控制，εit为误差项。根据《上市公司行业分类指引》，将行业分为六大类，即公共事业、房地产、综合、工业、金融业及商业。然后将对应行业细分至更详细的代码，如工业下的代码有G54、C27等，其他行业根据相关规定做了类似处理。
三、实证分析
（一）描述性统计。表2给出了主要变量的描述性统计。经过对每家公司贷款总额取对数后，数据变得平稳，避免了极端情况对最终实证结果的影响。本文数据在2004～2016年期间，总计有608家上市公司参与了委托贷款1，928次。根据样本的统计频率显示，参与委托贷款的年限集中在2004～2016年期间，从2012年开始参与委托贷款的次数超过200次，之后逐年上升，直至2016年达到委托贷款次数的峰值326次。同时，统计出行业分类中更倾向委托贷款的公司集中在房地产行业、商业、公用事业、工业。（表2）
（二）相关性分析。在表3中，通过了Spearman相关系数矩阵，初步能够分析得出公司是否委托贷款均与市盈率、托宾Q值呈显著的负相关。同时，有形资产、资产收益率等其他上市公司的特征变量与委托贷款也有显著的相关性，因此在后续研究中需要控制相关变量。基于相关系数的分析仍不能准确判断出企业参与委托贷款对上市公司绩效的影响，还需进一步用多元回归模型进行深入分析。（表3）
（三）回归结果分析。要探究上市公司参与委托贷款是否会对公司绩效产生一定的影响，需对上述方程（1）、方程（2）进行多元回归。在表4中，将企业是否参与委托贷款作为主要解释变量，在控制了相关的财务指标和企业特征的变量，固定行业效应、年份效应等影响因素后，委托贷款对市盈率和托宾Q在回归结果中分别在5%、1%水平上呈现显著的负相关性。在表4中，在其他变量不变的情况下，当企业参与委托贷款，它的市盈率和托宾Q会呈下降趋势，也就是说，企业的绩效呈下滑趋势，侧面说明企业参与委托贷款，忽视了主营业务的发展状况，导致主营业务盈利能力下降。在本文数据中，统计了参与委托贷款的利率数据，平均委托贷款利率为7.91%，其中最高的委托贷款利率达到了25.6%，可以说委托贷款更像是“高利贷”，因为企业的金融化发展趋势更倾向于参与委托贷款，让其忽略了主营业务的发展，从而导致企业绩效的明显下滑趋势，因此假设成立。（表4）
（四）样本内生性检验。在上述模型中，企业可能由于自身一些特征的异质性，导致从事委托贷款这个活动的概率有所不同，所以通过匹配公司一些特征值来尽可能淡化这些解释变量之间内生性的问题。因此，基于上述模型引入PSM倾向得分匹配分析方法，对变量的内生性问题进行初步研究。将参与委托贷款的企业样本与未参与委托贷款的企业样本进行匹配，匹配的变量与多元回归模型的变量选择基本一致，包括第三方担保变量、有形资产变量、研发费用变量、资产收益率变量和贷款总额变量，进行“一对一”匹配后，将未参与企业委托贷款的样本删除，将所得结果进一步做回归，得到如表5所示的结果。（表5）
综上，本文采用2004～2016年中国上市公司的面板数据，并手动整理公布的委托贷款数据为研究样本，研究了企业参与委托贷款对公司绩效的影响。研究表明，参与委托贷款的企业，会导致其绩效不佳。具体来说，倾向高息贷款的企业，是企业金融化的表现，会忽视其本身主营业务的发展情况，最终导致企业绩效出现下滑趋势。本文的研究不仅有利于了解委托贷款兴起的原因，更有助于进一步理解参与委托贷款会对公司绩效产生的影响，进而对公司治理提供一个新的角度。随着企业金融化进程的发展，委托贷款作为影子银行的一部分，对企业的影响不可忽视，为了让影子银行健康持续地发展，监管层和企业部门也需注意到：企业应该放眼于长远目标，实施创新驱动型战略，而不是追求短期投资牟利。大型国有企业也不能因为易融资、有安全保障而随意参与委托贷款。此外，企业也应该积极响应号召，完善公司治理结构，优化资本结构。金融监管部门需要结合实际进行科学的引导，改善国内的融资状况，防止脱实向虚发展，一定程度上约束过度发放委托贷款的不良投机行为。
（作者单位：首都经济贸易大学）
主要参考文献：
［1］Allen，F.，Qian，Y.，Tu，G.and Yu，F..Entrusted loans：A close look at China's shadow banking system.Journal of Financial Economics，2019.133（01）.
［2］姚耀军，董钢锋.中小企业融资约束缓解：金融发展水平重要抑或金融结构重要？——来自中小企业板上市公司的经验证据［J］.金融研究，2015.418（04）.
［3］钱雪松，屈伸，康瑾，杜立.中国影子银行违约风险和防范机制研究——来自上市公司委托贷款数据的经验证据［J］.中国管理科学，2020.28（07）.
［4］王彦超.金融抑制与商业信用二次配置功能［J］.经济研究，2014.49（06）.
［5］李志辉，樊莉.影子银行体系的脆弱性分析及对中国的启示［J］.未来与发展，2011.34（11）.
［6］彭俞超，韩珣，李建军.经济政策不确定性与企业金融化［J］.中国工业经济，2018.358（01）.
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