張亦春 李晚春

(廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 廈門 361005)

·財政金融研究（學(xué)術(shù)主持人：曹廷求）·

關(guān)系型貸款與企業(yè)投資行為監(jiān)督
——基于中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)

張亦春 李晚春

(廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福建 廈門 361005)

本文采用樣本區(qū)間為2007-2012年的中國上市公司代表性數(shù)據(jù)，實證分析了緊縮貨幣政策下關(guān)系型貸款對企業(yè)投資效率的影響機制。研究發(fā)現(xiàn)，我國關(guān)系型貸款具有監(jiān)督治理作用，能減少銀企信息不對稱并抑制企業(yè)非效率投資;進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，關(guān)系型貸款能顯著抑制信息透明度低、信任度低和政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的非效率投資，且在緊縮貨幣期間的作用效果增強。在我國法律執(zhí)行較弱且經(jīng)濟(jì)政策頻繁調(diào)控的現(xiàn)實背景下，關(guān)系型貸款提供了基于市場的內(nèi)生監(jiān)督機制，有助于提升企業(yè)投資效率。對此，政府、銀行和企業(yè)三方應(yīng)共同努力，通過構(gòu)建市場型銀企關(guān)系、提升關(guān)系型貸款技術(shù)，從而改善企業(yè)投資效率。

關(guān)系型貸款;投資效率;貨幣政策

一、引言

改革開放以來，中國推行并保持投資驅(qū)動型的高速經(jīng)濟(jì)增長模式。1978-2012年，中國經(jīng)濟(jì)的GDP年均增長率高達(dá)9．78%，固定資產(chǎn)投資的年均增長率為20．53%。然而，與此不匹配的是我國資本效率卻持續(xù)下降，投資收益率從2002年的4．1%降至2012年的1．8%，①數(shù)據(jù)由《中國統(tǒng)計年鑒》計算得出。投資回報率甚至低于資金成本(銀行平均貸款利率6%)。這種狀況，不僅是對社會資源極大的浪費，而且累積的不良債務(wù)極易引發(fā)我國金融的系統(tǒng)性風(fēng)險。由此可見，提升企業(yè)投資效率對于新常態(tài)下我國經(jīng)濟(jì)良性、健康增長具有重要意義。

作為新興資本市場的我國，目前仍處在經(jīng)濟(jì)改革和體制轉(zhuǎn)軌的過程中，投融資領(lǐng)域的宏觀調(diào)控體系和法制建設(shè)還不完善，外部監(jiān)管機制還難以有效約束企業(yè)的投資行為，因而亟需尋找基于市場的內(nèi)生監(jiān)督機制。國外有研究表明，關(guān)系型貸款是一種提升企業(yè)投資效率的有效機制，其監(jiān)督原理在于:貸款銀行通過銀企關(guān)系可以獲取企業(yè)內(nèi)部信息，減少信息不對稱和道德風(fēng)險，以遏制企業(yè)過度投資;緩解企業(yè)融資約束以避免投資不足，從而提高投資效率。②Berger，A．N．，and Udell，G．F．，“A More Complete Conceptual Framework for SME Finance”．in Journal of Banking and Finance，2006，30(11)，2945-2966．但也有文獻(xiàn)質(zhì)疑緊密的銀企關(guān)系可能導(dǎo)致貸款人利用私人信息尋租，產(chǎn)生低效的投資以及“套牢”問題。③Boot，A．W．A．，“Relationship Banking:What Do We Know?”in Journal of Financial Intermediation，2000，9(1)，7-25．上述對關(guān)系型貸款監(jiān)督正、反兩方面的闡述均基于國外成熟市場的背景，那么，對于新興市場國家究竟適用哪一種結(jié)論?進(jìn)一步，若我們考慮宏觀因素，在緊縮貨幣政策下關(guān)系型貸款的作用效果又如何呢?

基于這些研究前提和考量，本文擬在現(xiàn)階段我國相關(guān)法律法制尚不健全、而銀行貸款又是企業(yè)外部融資主要來源的背景下，研究關(guān)系型貸款對我國上市企業(yè)投資效率的影響。之所以選定中國上市企業(yè)為研究對象，是因為，新興的中國市場面臨更高的信息不對稱和代理問題，而且銀企關(guān)系更多表現(xiàn)出“多重互動關(guān)系”和“弱監(jiān)督”特征。①溫軍、馮根福等:《異質(zhì)債務(wù)、企業(yè)規(guī)模與R＆D投入》，《金融研究》2011年第11期。這兩種市場特征的融合，使得對中國資本市場的研究更具有典型意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)非效率投資的原因:信息不對稱

在Myers(1977)的代理框架下，由于存在信息不對稱，企業(yè)的投資會偏離其最佳水平，出現(xiàn)過度投資或投資不足等非效率投資問題。結(jié)合中國的現(xiàn)實情況，本文認(rèn)為有三種原因加劇了企業(yè)的信息不對稱:信息透明度低、企業(yè)信任度低和政治關(guān)聯(lián)。

“信息透明度”主要是指易于量化的硬信息，如公司財務(wù)報表等信息為公眾所知曉或獲取的難易程度。信息透明度低的企業(yè)數(shù)據(jù)不明晰、貸款風(fēng)險大，處于交易貸款的劣勢并面臨信貸配給壓力?！靶湃巍蹦軌蛟鲞M(jìn)長期合作和信息獲取，降低交易成本和道德風(fēng)險;②Moro，A．，and Fink，M．，“Loan Managers’Trust and Credit Access for SMEs”，in Journal of Banking＆Finance，2013，37(3)，927-936．低信任度的企業(yè)交易成本較高、代理問題嚴(yán)重，投資效率低下?！罢侮P(guān)聯(lián)”是指企業(yè)由于具有復(fù)雜的社會聯(lián)系，一般財務(wù)不明晰、信息透明度低，并可能出現(xiàn)非協(xié)調(diào)性的政治尋租和公共領(lǐng)域內(nèi)的過度賄賂，使得其投資往往低效。

(二)非效率投資的監(jiān)督:關(guān)系型貸款

根據(jù)Berger and Udell(2006)對貸款技術(shù)的分類，銀行貸款主要分為兩大類:交易型貸款和關(guān)系型貸款。交易型貸款的發(fā)放依據(jù)詳盡的財務(wù)報表、數(shù)理統(tǒng)計模型或客戶信用評分，能有效獲取客戶信息，減少事前的逆向選擇;或使用抵押品以減少事后的道德風(fēng)險，因此能發(fā)揮一定程度的監(jiān)督作用。但這些“硬信息”發(fā)揮監(jiān)督作用的前提是其真實性。令人遺憾的是，目前我國會計作假和粉飾報表的行為還比較常見，企業(yè)“硬信息”指標(biāo)的真實性難以保證，使得交易型貸款難以有效發(fā)揮監(jiān)督作用。

關(guān)系型貸款是基于銀行和企業(yè)合作關(guān)系發(fā)放的貸款(Boot，2000)，在長期合作的過程中，銀行可以獲取企業(yè)內(nèi)部信息，并加工形成特定、持久、可重復(fù)使用的軟信息，能有效降低信息不對稱問題。盡管有學(xué)者質(zhì)疑緊密的銀企關(guān)系可能導(dǎo)致貸款人利用私人關(guān)系尋租，出現(xiàn)低效的信貸決策以及“套牢”問題，③Cotugno，M．，Monferrà，S．，and Sampagnaro，G．，“Relationship Lending，Hierarchical Distance and Credit Tightening:Evidence from the Financial Crisis”，in Journal of Banking＆Finance，2013，37(5)，1372-1385．但該問題可以通過更靈活的信貸條款或與多個銀行建立銀企關(guān)系加以解決。④何韌、劉兵勇等:《銀企關(guān)系、制度環(huán)境與中小微企業(yè)信貸可得性》，《金融研究》2012年第11期。因而，關(guān)系型貸款是比交易型貸款更有效的企業(yè)治理方式，能降低信息不對稱，提升企業(yè)投資效率。在此基礎(chǔ)上，本文提出假設(shè)1:

H1:交易型貸款監(jiān)督作用不明顯，關(guān)系型貸款監(jiān)督作用顯著，能抑制上市企業(yè)非效率投資。

進(jìn)一步，對于信息透明度低導(dǎo)致的信息不對稱，關(guān)系銀行還能從交叉銷售、衍生業(yè)務(wù)等非信貸業(yè)務(wù)中獲取借款者信息，增強對其篩選和監(jiān)督能力;對于企業(yè)信任度低導(dǎo)致的信息不對稱，由于關(guān)系貸款涉及經(jīng)濟(jì)利益和法律條款，在合約不履行時的經(jīng)濟(jì)懲罰和法律追責(zé)遠(yuǎn)比依靠社會公德和輿論譴責(zé)嚴(yán)厲得多，因而能克服信任缺失或低信任度造成的負(fù)面影響，發(fā)揮重要的監(jiān)督治理作用;對于政治關(guān)聯(lián)導(dǎo)致的信息不對稱，由于關(guān)系貸款合同一般注明資金使用要求，限定貸款資金專款專用，因此能有效約束政治關(guān)聯(lián)企業(yè)巧立名目、濫用資金的行為，減輕貸款風(fēng)險。

再結(jié)合貨幣政策來看。貨幣主義觀點認(rèn)為，由于金融摩擦的存在，貨幣供應(yīng)量的變化尤其是貨幣緊縮會影響到實體經(jīng)濟(jì)。⑤Kashyap，A．，Stein，J．C．，“What Do a Million Observationson Banks Say about the Transmission ofMonetary Policy”，in American Economic Review，2000，90(6)，407-428．緊縮貨幣政策會收縮企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表、減少貸款供應(yīng)并增大貸款成本，⑥Massa，M．，and Zhang，L．，“Monetary Policy and Reginonal Availability of Debt Financing”，in JournalofMonetary Economics，2013，60(4)，439-458．而企業(yè)又難以尋求其他替代融資方式，資金的困局可能引發(fā)機會主義和各種代理問題，導(dǎo)致出現(xiàn)非理性的投資行為。緊密的銀企關(guān)系可在緊縮貨幣期間獲得持續(xù)性優(yōu)惠貸款，有助于防范流動性沖擊，⑦Hachem，C．K．，“Relationship Lending and the Transmission of Monetary Policy”，in Journal of Monetary Economics，2011，58(6)，590．從客觀上減少企業(yè)因融資困境引發(fā)代理問題的可能性。據(jù)此本文推測，關(guān)系型貸款在緊縮貨幣期間能有效發(fā)揮監(jiān)督作用和融資作用，緩沖貨幣沖擊對企業(yè)投資效率的消極影響。故本文提出假設(shè)2:

H2:關(guān)系型貸款能監(jiān)督信息透明度低企業(yè)、信任度低企業(yè)和政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的非效率投資，在緊縮貨幣政策期間的作用更明顯。

三、研究設(shè)計

(一)模型和變量說明

目前對投資效率的研究主要基于Richardson(2006)模型，即首先構(gòu)建企業(yè)基本投資方程，獲得方程殘差;其次以該殘差為被解釋變量，并引入解釋變量(如關(guān)系型貸款)和控制變量構(gòu)建投資效率方程。該模型存在的問題是:基本投資方程是一個動態(tài)面板方程，在Richardson(2006)的研究中卻采用了OLS方法直接估計，而這可能會因為內(nèi)生性問題得到有偏結(jié)果。本文嘗試對該模型方法進(jìn)行改進(jìn)。由于兩步法系統(tǒng)GMM能較好地消除內(nèi)生性并具有更好的有限樣本性質(zhì)，故本文采用兩步法系統(tǒng)GMM估計基本投資方程。

1．基本投資方程。

在方程(1)中，因變量Invi，t表示t期實際新增投資。由于企業(yè)投資計劃通常受上年度經(jīng)營狀況影響，所以所有自變量均滯后一期。其中，Qi，t-1代表托賓Q值，Levi，t-1代表資產(chǎn)負(fù)債率，Cashi，t-1代表企業(yè)現(xiàn)金，Agei，t-1是上市年限，Sizei，t-1代表總資產(chǎn)，Retsi，t-1代表年度股票收益率，YEAR代表年度啞變量，INDUSRTY代表行業(yè)啞變量，并按照證監(jiān)會行業(yè)分類法將A股上市企業(yè)劃分為13個行業(yè)。模型中所有變量均以總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

在系統(tǒng)GMM估計前需對工具變量的有效性進(jìn)行檢驗。除常見的Sargen檢驗和殘差序列檢驗外，Bond (2002)還提出了一種操作層面的檢驗方法:由于混合OLS通常會高估滯后項的系數(shù)，而固定效應(yīng)FE估計會低估滯后項的系數(shù)，如果GMM估計值介于OLS和FE估計值之間，則GMM估計方法有效。

2．投資效率方程。

其中，方程(2)用于檢驗假說1，為了檢驗緊縮貨幣政策的作用而加入緊縮貨幣啞變量MPi，t;方程(3)用于檢驗假說2，為避免三乘項影響模型的穩(wěn)定性，方程中不含緊縮啞變量MPi，t，而是通過緊縮期間(以M2中位數(shù)為準(zhǔn)，2007、2008、2012年劃分為緊縮貨幣期間)的樣本回歸來檢驗緊縮貨幣政策對投資效率的影響。

3．方程(2)、(3)主要變量說明。

被解釋變量。Inveffi，t代表非效率投資，以投資方程(1)的殘差εi，t衡量，并根據(jù)εi，t是否大于0分為過度投資Over_Invi，t(εi，t＞0)和投資不足Under_Invi，t(εi，t＜0)兩種情況。

解釋變量。方程(2)中的Transaci，t代表交易型貸款;Reli，t表示關(guān)系型貸款，若同一銀行過去五年內(nèi)與企業(yè)有過信貸關(guān)系，則其貸款認(rèn)定為關(guān)系型貸款。

方程(3)中的Xi，t分別指代信息透明度Opacityi，t、企業(yè)信任度Trusti，t和政治關(guān)聯(lián)啞變量Poli，t。具體來看，Opacityi，t以企業(yè)是否屬于滬深300指數(shù)成分股Indexi，t、企業(yè)可自由支配利潤Accui，t兩個指標(biāo)衡量;Trusti，t以企業(yè)所在省份的社會團(tuán)體數(shù)目衡量;Poli，t包含以下四種情形:企業(yè)董事長或總經(jīng)理曾任黨政官員、曾在軍隊任職、現(xiàn)任或曾任人大代表、現(xiàn)任或曾任政協(xié)委員。需要說明的是，Accui，t的計算借鑒了Chen et al．(2013)的研究。①Chen，Y．，Liu，M．，and Su，J．，“Greasing theWheels of Bank Lending:Evidence from Private Firms in China”，in Journal of Banking＆Finance，2013，37(7)，2533-2545．

控制變量。其一，公司層面控制變量CorCon，包括自由現(xiàn)金流FCFi，t、資產(chǎn)報酬率ROAi，t、有形資產(chǎn)比率Tangi，t、風(fēng)險程度Z_scorei，t指數(shù)、②Cutillas Gomariz，M．，and Sánchez Ballesta，J．P．，“Financial Reporting Quality，Debt Maturity and Investment Efficiency”，in Journal of Banking＆Finance，2014，40(7)，494-506．是否有風(fēng)險損失Lossi，t。其二，信貸市場控制變量MarCon，主要指銀行業(yè)的市場集中度，以銀行業(yè)赫氏指數(shù)HHIi，t衡量。

(二)樣本與數(shù)據(jù)

由于我國在2006年實行新的會計準(zhǔn)則，對債務(wù)項目進(jìn)行較大更改，為保持?jǐn)?shù)據(jù)的一致性，本文選取2007-2012年中國A股上市公司共6年的數(shù)據(jù)。其中，剔除了ST類、PT類公司、金融保險類公司，以及股東控制權(quán)和主營業(yè)務(wù)發(fā)生重大改變的公司，再剔除樣本數(shù)據(jù)不完整和上市時間不到一年的公司，最后得到1928組樣本共計8728條面板數(shù)據(jù)。為消除極端值的影響，本文對小于1%和大于99%的極端值進(jìn)行W insorize處理。本文財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR的財務(wù)報表據(jù)庫，銀行貸款數(shù)據(jù)來自CSMAR的銀行貸款研究數(shù)據(jù)庫，銀行集中度數(shù)據(jù)來自《中國金融年鑒》和CEIC數(shù)據(jù)庫，不足的數(shù)據(jù)通過查詢巨潮網(wǎng)上市企業(yè)年報補充。

四、實證分析和穩(wěn)健性檢驗

(一)關(guān)系型貸款描述性統(tǒng)計分析

關(guān)系型貸款在國內(nèi)文獻(xiàn)較少有量化描述，多是采用有無銀企關(guān)聯(lián)等定性描述，①陳棟、陳運森:《銀行股權(quán)關(guān)聯(lián)、貨幣政策變更與上市公司現(xiàn)金管理》，《金融研究》2012年第12期。或使用銀行存款近似替代關(guān)系型貸款(溫軍等，2011)。本文嚴(yán)格考證樣本企業(yè)過去5年的貸款情況，作出關(guān)系型貸款的定量描述，如表1所示。

表1顯示，2007-2012年期間，樣本企業(yè)共獲得2706筆關(guān)系型貸款，7249筆交易型貸款，雖然關(guān)系型貸款的數(shù)目不及交易型貸款，但其均值和最小值均大于交易型貸款的對應(yīng)值，表明關(guān)系型貸款是一種更重要的貸款方式。工、農(nóng)、建、中四大行發(fā)放的關(guān)系貸款達(dá)915筆，約占關(guān)系貸款總數(shù)的1/3，是發(fā)放關(guān)系型貸款的主體。此外，樣本中還有136筆銀團(tuán)貸款，反映了我國金融市場的逐步完善和強大。

表1 關(guān)系型貸款描述性統(tǒng)計

(二)投資效率模型回歸結(jié)果分析

1．基本投資方程回歸結(jié)果分析?；就顿Y方程的Sargen檢驗和殘差序列檢驗均通過，表明GMM回歸的有效性。表2列出了GMM回歸結(jié)果，為方便對比，同時給出了OLS和固定效應(yīng)FE的估計結(jié)果。從表中結(jié)果來看，不管選用GMM、OLS還是FE估計方法，模型中絕大多數(shù)變量系數(shù)的t值均顯著，表明模型選取的解釋變量是合理的;從系數(shù)絕對值來看，OLS估計的系數(shù)值最大，GMM次之，F(xiàn)E估計最小，符合Bond(2002)的推斷，進(jìn)一步從直觀上驗證了GMM估計結(jié)果的有效性，可作為后續(xù)回歸的基礎(chǔ)。

2．投資效率方程回歸結(jié)果分析。為考察樣本企業(yè)的非效率投資情況，本文結(jié)合自由現(xiàn)金流，分三種情況對投資效率方程進(jìn)行回歸:全部樣本回歸、投資過度且自由現(xiàn)金流為正樣本、投資不足且自由現(xiàn)金流為負(fù)樣本。鑒于篇幅所限，本文僅列出全部樣本回歸結(jié)果。

表3報告了方程(2)的回歸結(jié)果。從中看到，列(1)基礎(chǔ)回歸中交易型貸款的系數(shù)顯著為正，而關(guān)系型貸款的系數(shù)顯著為負(fù)，表明交易型貸款的治理作用不明顯，而關(guān)系型貸款能發(fā)揮顯著的監(jiān)督治理作用，抑制上市企業(yè)的非效率投資，驗證了假說1。

在列(2)加入緊縮貨幣的回歸中，緊縮貨幣政策啞變量顯著為負(fù)，表明緊縮貨幣政策能夠抑制上市企業(yè)的非效率投資。但是，緊縮變量與關(guān)系型貸款的交乘項不顯著，表明緊縮貨幣單獨對關(guān)系型貸款的影響不大。

此外，本文還分別以Size和ROA中位數(shù)分組，考察不同規(guī)模和成長性企業(yè)投資效率的差異，回歸結(jié)果如列(3)—列(6)所示?？梢钥吹?，關(guān)系型貸款系數(shù)在小型企業(yè)樣本和高成長性樣本中顯著為負(fù)或t值更大，表明關(guān)系型貸款更能監(jiān)督中小企業(yè)和高成長性企業(yè)的非效率投資。

表2 基本投資方程回歸結(jié)果

表3 方程(2)回歸結(jié)果

表4報告了方程(3)的回歸結(jié)果。列(1)、列(3)“信息透明度”的基礎(chǔ)回歸顯示，企業(yè)自由分配利潤、滬深300指數(shù)成分股變量系數(shù)均為正，而關(guān)系型貸款與其交乘項系數(shù)均顯著為負(fù)，表明關(guān)系型貸款能夠緩解低信息透明度引起的非效率投資，提升企業(yè)投資效率;列(5)企業(yè)“信任度”的基礎(chǔ)回歸顯示信任度系數(shù)為正但不顯著，而關(guān)系型貸款與信任度的交乘項系數(shù)顯著為負(fù)，表明關(guān)系型貸款也能顯著抑制低信任度引起的非效率投資;列(7)“政治關(guān)聯(lián)”啞變量系數(shù)顯著為正，而關(guān)系型貸款與其交乘項顯著為負(fù)，表明政治關(guān)聯(lián)會加劇企業(yè)的代理沖突，而關(guān)系型貸款能夠緩解政治關(guān)聯(lián)型代理沖突，抑制企業(yè)的非效率投資。

列(2)、列(4)、列(6)、列(8)均為基礎(chǔ)回歸對應(yīng)的緊縮貨幣期間回歸結(jié)果?？梢钥吹?，緊縮期間回歸系數(shù)的絕對值大于相應(yīng)基礎(chǔ)回歸絕對值，表明關(guān)系型貸款的作用在緊縮貨幣期間得到增強。綜合以上分析，表4的實證結(jié)果驗證了假說2。

表4 方程(3)回歸結(jié)果

(三)穩(wěn)健性檢驗

為避免內(nèi)生性問題，本文選用兩階段最小二乘法(2SLS)重新估計投資效率方程。由于銀企地理距離GDisi，t一定程度上會影響關(guān)系型貸款數(shù)量(Moro and Fink，2013)，又是一個不易受投資影響的外生變量(Bharath et al．，2009)，因此是關(guān)系型貸款理想的工具變量。本文選擇從google地圖抓取銀行、企業(yè)的位置信息，計算其球面距離;對于有多筆關(guān)系型貸款的，以關(guān)系貸款份額為權(quán)重計算加權(quán)球面距離;最后所有的銀企距離以最大值進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。

表5 關(guān)系型貸款與投資效率的2SLS回歸結(jié)果

表5報告了2SLS法的回歸結(jié)果。整體看表中各列工具變量的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明本文選取的工具變量與解釋變量相關(guān)性較高，其經(jīng)濟(jì)意義是恰當(dāng)?shù)摹＞唧w看基礎(chǔ)回歸中交易型貸款系數(shù)顯著為正、關(guān)系型貸款系數(shù)顯著為負(fù)，而緊縮期間回歸系數(shù)的絕對值大于基礎(chǔ)回歸，均與前文OLS回歸結(jié)論一致。此外，Size和ROA的分組回歸結(jié)果也與前文OLS大體一致。可見，應(yīng)用2SLS法得出的結(jié)論與前文OLS結(jié)論基本一致，表明本文構(gòu)建的模型是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與建議

本文采用樣本區(qū)間為2007-2012年的中國上市公司代表性數(shù)據(jù)，實證分析了緊縮貨幣政策下關(guān)系型貸款對企業(yè)投資效率的影響機制。結(jié)果表明:我國的關(guān)系型貸款具有監(jiān)督治理作用，能減少銀企信息不對稱并抑制企業(yè)的非效率投資;進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，關(guān)系型貸款能顯著抑制信息透明度低企業(yè)、信任度低企業(yè)和政治關(guān)聯(lián)企業(yè)的非效率投資，且在緊縮貨幣期間的作用效果增強。

本文結(jié)論表明，在我國法律執(zhí)行較弱且經(jīng)濟(jì)政策頻繁調(diào)控的現(xiàn)實背景下，關(guān)系型貸款提供了基于市場的內(nèi)生監(jiān)督機制，有助于提升企業(yè)投資效率。遺憾的是，受歷史因素和信用環(huán)境的影響，我國銀企關(guān)系較弱，商業(yè)銀行對關(guān)系型貸款技術(shù)的利用率并不高，難以發(fā)揮其積極作用。為建立一個富有競爭力和約束力的銀企債權(quán)債務(wù)關(guān)系機制，本文提出如下建議:

第一，政府方面。政府應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變職能，減少對經(jīng)濟(jì)活動的直接干預(yù)，為構(gòu)建市場型銀企關(guān)系提供良好的外部環(huán)境:其一，政府在實施宏觀調(diào)控時需慎重，應(yīng)實施穩(wěn)健的貨幣政策，避免經(jīng)濟(jì)大起大落讓企業(yè)難以適從。其二，政府應(yīng)致力于金融、財政、稅務(wù)等涉及銀企利益的外部制度創(chuàng)新，確保商業(yè)銀行按金融規(guī)律運作，并減輕企業(yè)稅賦，使企業(yè)輕裝上陣。其三，政府應(yīng)完善法律監(jiān)督體系，積極進(jìn)行監(jiān)管創(chuàng)新，探索適合關(guān)系型借貸業(yè)務(wù)的監(jiān)管模式和監(jiān)管方法。

第二，銀行方面。其一，商業(yè)銀行可進(jìn)行組織調(diào)整，建立適合開展關(guān)系型貸款業(yè)務(wù)的組織架構(gòu)?？蓪Σ糠址种C構(gòu)進(jìn)行分權(quán)化、扁平化改革，縮短委托代理鏈條，以減少信息傳遞中的耗損。其二，進(jìn)一步完善信貸管理機制，合理設(shè)計信貸合約，用發(fā)展的眼光關(guān)注并扶持成長型企業(yè);同時建立有效的制衡機制和激勵相容機制，防范信貸風(fēng)險。其三，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和金融服務(wù)，為不同企業(yè)提供個性化服務(wù)。其中，大銀行應(yīng)充分利用其信息生產(chǎn)優(yōu)勢，提供全方位的金融服務(wù);而小銀行也應(yīng)提高市場競爭力，積極開發(fā)更多的金融產(chǎn)品服務(wù)于中小企業(yè)。

第三，企業(yè)方面。其一，企業(yè)應(yīng)規(guī)范經(jīng)營管理，完善財務(wù)制度，建立符合現(xiàn)代市場經(jīng)濟(jì)需求的企業(yè)組織形式。其二，企業(yè)應(yīng)提高自身盈利能力、增強綜合實力，擴大信貸資金獲取能力。其三，企業(yè)應(yīng)注重銀企關(guān)系的建設(shè)和維護(hù)，并提高銀企關(guān)系的忠誠度，即企業(yè)不宜與過多銀行建立信貸聯(lián)系，且交往都不密切，應(yīng)在不削弱同主要銀行關(guān)系的前提下，同其他銀行保持較為松散的銀企關(guān)系，綜合平衡銀企關(guān)系的風(fēng)險和價值。

(責(zé)任編輯:欒曉平)

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1003-4145［2015］05-0115-07

2015-01-23

張亦春，男，廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，廈門大學(xué)金融研究所所長，全國金融重點學(xué)科點學(xué)術(shù)總帶頭人。李晚春，女，廈門大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融學(xué)2012級博士研究生。

本文系2011年度教育部重點研究基地重大項目“中國的經(jīng)濟(jì)增長與經(jīng)濟(jì)發(fā)展”(項目編號:11JJD790046)和2009年度福建省社科基金一般項目“非平衡系統(tǒng)演化博弈與金融風(fēng)險跨國分?jǐn)傃芯俊?項目編號:2009B2003)的階段性成果。