蔣匯 朱玉杰

0 引言

中國(guó)共產(chǎn)黨的十九大報(bào)告中指出，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，正處在轉(zhuǎn)變發(fā)展方式、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、轉(zhuǎn)換增長(zhǎng)動(dòng)力的攻關(guān)期，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系是跨越關(guān)口的迫切要求和我國(guó)發(fā)展的戰(zhàn)略目標(biāo)。由于我國(guó)商業(yè)銀行體系以及多種所有制經(jīng)濟(jì)在改革開(kāi)放后才逐步發(fā)展起來(lái)，信貸資源配置在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)存在受政府部門(mén)影響、向國(guó)有企業(yè)傾斜等非市場(chǎng)化配置的現(xiàn)象。因此，將優(yōu)質(zhì)信貸資源投放到高質(zhì)量發(fā)展的企業(yè)，提升自身信貸篩選效率，應(yīng)是我國(guó)銀行業(yè)推進(jìn)落實(shí)穩(wěn)增長(zhǎng)、促改革、調(diào)結(jié)構(gòu)、惠民生、防風(fēng)險(xiǎn)以及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)脫虛向?qū)嵉雀黜?xiàng)工作的重點(diǎn)。降低非市場(chǎng)因素對(duì)信貸資源配置的影響，提升信貸篩選效率也是要素配置市場(chǎng)化的必由之路。

在信貸配置與信貸篩選效率的影響因素方面，本文主要考慮兩類(lèi)機(jī)制的效應(yīng)：政治聯(lián)系與銀企關(guān)系。基于新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)的的視角，關(guān)于企業(yè)政治聯(lián)系的研究一般將政治聯(lián)系視為一種克服制度缺陷、防范政策風(fēng)險(xiǎn)以及降低交易成本的非正式替代機(jī)制。Faccio(2006)指出，具有政治聯(lián)系的企業(yè)會(huì)在多方面受到特殊待遇，比如在銀行貸款、政府補(bǔ)貼、政府合約、稅收、監(jiān)管以及市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等方面。這些優(yōu)待會(huì)使企業(yè)的價(jià)值得到提升(Roberts，1990；Fisman，2001)，而且能夠改善企業(yè)業(yè)績(jī)(Johnson and Mitton，2003；Li et al.，2008)。但是，關(guān)于效率的研究表明，有政治聯(lián)系的企業(yè)政府補(bǔ)貼對(duì)于業(yè)績(jī)的促進(jìn)作用顯著低于無(wú)政治聯(lián)系的企業(yè)(余明桂等，2010；郭劍花和杜興強(qiáng)，2011)，并且基于政治聯(lián)系的銀行信貸資源配置可能是低效的(Malesky and Taussig，2009)，體現(xiàn)出具有政治聯(lián)系的企業(yè)對(duì)于外源資本利用效率可能較低?？梢?jiàn)，政治聯(lián)系在一定程度上扭曲了信貸資源的市場(chǎng)化配置。在對(duì)政治聯(lián)系的定義與分類(lèi)方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)中經(jīng)常使用變量的包括大股東與高管的政治背景(Khwaja and Mian，2005)，或者上述企業(yè)內(nèi)部人的近親與朋友的政治背景(Faccio et al.，2006)。同時(shí)，所有制差異也是研究亞洲與新興市場(chǎng)國(guó)家企業(yè)政治聯(lián)系時(shí)常用的變量(袁淳等，2010)，因?yàn)閲?guó)有企業(yè)天然就會(huì)受到政府的更多關(guān)注。此外，由于政治聯(lián)系被視為制度不完善時(shí)的替代機(jī)制，那么隨著我國(guó)改革的深化，政治聯(lián)系對(duì)于信貸篩選效率的效應(yīng)也可以作為我國(guó)銀行業(yè)市場(chǎng)化程度以及改革進(jìn)程的一種檢驗(yàn)。

從金融中介理論的角度出發(fā)，銀企關(guān)系則是一種能夠有效促進(jìn)銀行對(duì)企業(yè)相關(guān)信息生產(chǎn)，降低信貸市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)程度，促進(jìn)銀行中介功能發(fā)揮，提升信貸篩選、配置效率的正式機(jī)制(Diamond，1991)。Petersen and Rajan(1994)將銀企關(guān)系定義為銀行與企業(yè)之間持續(xù)緊密的，能夠使貸方獲取足夠企業(yè)經(jīng)營(yíng)相關(guān)信息的業(yè)務(wù)往來(lái)與互動(dòng)。Berger and Udell(2002)指出，基于銀企關(guān)系機(jī)制的關(guān)系型貸款技術(shù)相較于基于企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表、抵質(zhì)押物以及信用評(píng)分等機(jī)制的交易型貸款技術(shù)能夠使銀行獲取更多方面的信息。但同時(shí)，對(duì)銀企關(guān)系各維度的衡量及其對(duì)于信貸可得性的效應(yīng)上，如在銀企關(guān)系持續(xù)時(shí)間(Cole，1998；陳鍵，2008)、企業(yè)關(guān)系銀行數(shù)目(Berger and Udell，1998；Harhoff and K?rting，1998；何韌等，2012)、銀企之間業(yè)務(wù)往來(lái)的廣度與深度(Kano et al.，2011)等方面在現(xiàn)有針對(duì)不同國(guó)家企業(yè)的實(shí)證研究中雖然都發(fā)現(xiàn)了銀企關(guān)系的顯著效應(yīng)，但仍沒(méi)有得到一致的結(jié)果，不過(guò)上述研究都表明關(guān)系型貸款技術(shù)在銀行信貸篩選中起到了重要的作用。

在本文理論框架中，銀企關(guān)系在信貸資源配置過(guò)程中起到的作用主要是使銀行更好地發(fā)掘企業(yè)的“軟信息”，降低銀企之間信息不對(duì)稱(chēng)程度，增強(qiáng)銀行貸前發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展企業(yè)的能力以達(dá)到提高信貸篩選效率的目的。翟勝寶等(2014)通過(guò)對(duì)我國(guó)民營(yíng)上市企業(yè)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，企業(yè)或銀行通過(guò)互相持股形成的非正式銀企關(guān)系降低了企業(yè)的非效率投資。對(duì)于政治聯(lián)系與信貸篩選效率的關(guān)系，由于該機(jī)制影響渠道是非正式的，其效應(yīng)可能有兩方面：其一，企業(yè)由于其政治聯(lián)系受到各類(lèi)優(yōu)待，提升了企業(yè)的業(yè)績(jī)以及市場(chǎng)價(jià)值；其二，由于建立與維持政治聯(lián)系需要成本，可能表現(xiàn)為社會(huì)性負(fù)擔(dān)與非正式支付，特別對(duì)于國(guó)有企業(yè)，可能影響企業(yè)的資本、勞動(dòng)力等利用效率?？梢?jiàn)，政治聯(lián)系不一定能提升企業(yè)發(fā)展質(zhì)量，也不能直接促進(jìn)銀企之間信息傳遞。

本文主要選取了銀企關(guān)系持續(xù)時(shí)間、關(guān)系銀行數(shù)目、企業(yè)貸款申請(qǐng)次數(shù)作為銀企關(guān)系緊密程度的代理變量，選取了企業(yè)所有制形式以及實(shí)際控制人政治身份作為定義政治聯(lián)系的標(biāo)準(zhǔn)。本文以2003—2015年間A股非金融類(lèi)上市企業(yè)為樣本，對(duì)其貸款公告、實(shí)際控制人信息以及財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等相關(guān)變量進(jìn)行了實(shí)證研究，以企業(yè)償債能力、全要素生產(chǎn)率等變量作為企業(yè)發(fā)展質(zhì)量與銀行信貸篩選效率的代理變量分析了銀企關(guān)系、政治聯(lián)系對(duì)信貸篩選效率的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在控制了企業(yè)特征、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及考慮了模型內(nèi)生性問(wèn)題等情況之后，銀企關(guān)系越緊密則企業(yè)償債能力越強(qiáng)，同時(shí)全要素生產(chǎn)率也可能越高，表明銀行確實(shí)能夠通過(guò)銀企關(guān)系促進(jìn)企業(yè)“軟信息”生產(chǎn)，更好地發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的企業(yè)，提高信貸篩選效率，降低不良資產(chǎn)產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，實(shí)際控制人政治身份無(wú)論是對(duì)于企業(yè)償債能力或是全要素生產(chǎn)率都沒(méi)有顯著的影響，而民營(yíng)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率反而可能更高，表明政治聯(lián)系更可能是通過(guò)其他渠道，而不是通過(guò)提升企業(yè)發(fā)展質(zhì)量或緩解信息不對(duì)稱(chēng)，提升銀行信貸篩選效率等方式影響銀行信貸配置決策的。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要在于，首先通過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù)搜集與手工整理形成了一個(gè)企業(yè)—銀行—年層面的配對(duì)面板數(shù)據(jù)樣本，樣本內(nèi)包含企業(yè)貸款信息、股權(quán)結(jié)構(gòu)信息、實(shí)際控制人信息、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)以及貸款銀行相關(guān)信息，在固定效應(yīng)模型的回歸分析中，本文的研究樣本能夠形成企業(yè)—銀行層面的固定效應(yīng)，既控制了企業(yè)與銀行層面的不隨時(shí)間改變的特征，也控制了企業(yè)與不同貸款銀行之間銀企關(guān)系其他方面的特征。其次，在銀企關(guān)系變量與政治聯(lián)系變量的定義與選取方面基于現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)本文樣本特點(diǎn)進(jìn)行了一定的優(yōu)化，如從盡量早的時(shí)間點(diǎn)(1996年)來(lái)識(shí)別銀企關(guān)系的起點(diǎn)，盡量避免測(cè)量誤差；選擇一年之內(nèi)的企業(yè)關(guān)系銀行數(shù)目作為銀企關(guān)系規(guī)模的代理變量，避免前視偏差(look-ahead bias)產(chǎn)生的反向因果問(wèn)題；此外，在控制人政治身份方面，將企業(yè)控制人未發(fā)生變化期間內(nèi)最早的一個(gè)觀測(cè)中的控制人政治背景識(shí)別為控制人政治身份，有效避免了反向因果造成的內(nèi)生性問(wèn)題。最后，本文采用了新的視角來(lái)分析銀行信貸篩選與信貸配置效率，同時(shí)從實(shí)務(wù)與理論角度入手，既通過(guò)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理層面最為關(guān)注的企業(yè)償債能力，又通過(guò)企業(yè)全要素生產(chǎn)率這一不可直接觀測(cè)的、能夠反映企業(yè)“軟信息”的變量來(lái)體現(xiàn)企業(yè)的發(fā)展質(zhì)量，并將銀企關(guān)系與政治聯(lián)系二者結(jié)合起來(lái)比較市場(chǎng)化機(jī)制與非正式的制度機(jī)制對(duì)信貸篩選效率的影響。本文的研究豐富了信貸資源配置、信貸篩選相關(guān)領(lǐng)域的文獻(xiàn)，并對(duì)銀行信貸配置決策過(guò)程的優(yōu)化具有較強(qiáng)現(xiàn)實(shí)意義。

本文剩余部分按如下結(jié)構(gòu)安排：第1部分為文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)，對(duì)現(xiàn)有相關(guān)領(lǐng)域文獻(xiàn)進(jìn)行梳理，并結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)與本文理論框架提出銀企關(guān)系、政治聯(lián)系對(duì)銀行信貸篩選效率效應(yīng)的假設(shè)；第2部分為研究設(shè)計(jì)，介紹了本文樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源，回歸模型與相關(guān)變量，主要變量描述性統(tǒng)計(jì)等，并對(duì)本文使用的全要素生產(chǎn)率估計(jì)方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要介紹；第3部分為實(shí)證結(jié)果分析，報(bào)告并分析本文主要回歸模型的結(jié)果；第4部分為進(jìn)一步檢驗(yàn)，主要利用多種方法對(duì)本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)，并討論了基準(zhǔn)回歸模型的內(nèi)生性問(wèn)題；第5部分為本文總結(jié)，得出結(jié)論并對(duì)本文進(jìn)行總結(jié)。

1 文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.1 銀企關(guān)系與關(guān)系型貸款技術(shù)

對(duì)銀企關(guān)系的關(guān)注起源于對(duì)信貸配給的研究。由于一定時(shí)期內(nèi)的信貸資源是有限的，若借款人在當(dāng)期的需求超過(guò)信貸資源的供給，則會(huì)導(dǎo)致有一部分借款者無(wú)法獲得其需要的貸款。Stiglitz and Weiss(1981)提出，由于信息不對(duì)稱(chēng)，銀行可能無(wú)法確認(rèn)企業(yè)確實(shí)擁有好的投資機(jī)會(huì)(逆向選擇問(wèn)題)或銀行無(wú)法保證企業(yè)不會(huì)將貸款挪用到其他項(xiàng)目甚至用以滿(mǎn)足經(jīng)理人私人利益(道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題)，從而導(dǎo)致企業(yè)擁有正凈現(xiàn)值的項(xiàng)目卻不能獲得融資。然而，如果銀行希望通過(guò)提高貸款利率來(lái)篩選高質(zhì)量的企業(yè)，也可能事與愿違：高利率可能會(huì)導(dǎo)致僅有項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)較高的企業(yè)愿意申請(qǐng)貸款(逆向選擇)或高利率會(huì)影響借款人選擇風(fēng)險(xiǎn)更高的項(xiàng)目(道德風(fēng)險(xiǎn))。加之實(shí)行低利率又會(huì)帶來(lái)超額貸款需求，因此，銀行在發(fā)放貸款時(shí)可能會(huì)選擇對(duì)于貸款額度進(jìn)行控制，即信貸配給而不會(huì)提高貸款利率。

上述逆向選擇以及道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題對(duì)于存續(xù)時(shí)間短、資產(chǎn)規(guī)模小、抵押物缺乏的企業(yè)的影響更加明顯，也就使得包括大部分民營(yíng)企業(yè)在內(nèi)的中小企業(yè)成為信貸配給的主要“受害者”。不過(guò)，當(dāng)企業(yè)與銀行之間持續(xù)緊密的互動(dòng)能使貸款人獲得足夠的企業(yè)事務(wù)信息時(shí)，可能會(huì)降低企業(yè)信貸成本并提高其貸款可得性。Petersen and Rajan(1994)比較直接地將這類(lèi)互動(dòng)定義為銀企關(guān)系。

基于上述定義，銀企關(guān)系包含了很多層面的業(yè)務(wù)互動(dòng)，如存款關(guān)系、貸款關(guān)系、結(jié)算關(guān)系等。鑒于本文主要研究銀企關(guān)系對(duì)于信貸篩選效應(yīng)的影響，本文討論的銀企關(guān)系將主要限于銀企貸款關(guān)系。

關(guān)系型貸款技術(shù)在金融中介理論中正是能夠通過(guò)企業(yè)與銀行緊密、多維度地業(yè)務(wù)往來(lái)與互動(dòng)，并在銀行主動(dòng)獲取信息的前提下，顯著降低企業(yè)與關(guān)系銀行間的信息不對(duì)稱(chēng)程度，提高銀行信貸篩選效率與信貸配置決策的準(zhǔn)確性。相對(duì)于僅關(guān)注企業(yè)“硬信息”，即必須在每次貸款交易中都對(duì)企業(yè)進(jìn)行完整流程審查與篩選的交易型貸款技術(shù)，緊密的銀企關(guān)系還有可能使銀行獲取的企業(yè)私人信息在長(zhǎng)期內(nèi)可重復(fù)使用，以降低銀行的篩選與監(jiān)督成本，使銀企雙方共同獲益。Boot(2000)具體指出了關(guān)系型貸款使借貸雙方福利提升可能原因：首先，關(guān)系型貸款能夠促進(jìn)銀行與企業(yè)間的信息交換并達(dá)到帕累托改善，即在關(guān)系型貸款背景下企業(yè)相比于交易型貸款能夠更有激勵(lì)地傳遞自己的私人信息，因?yàn)檫@樣能夠使其得到更優(yōu)惠的貸款條件，同時(shí)銀行也更有激勵(lì)花費(fèi)成本去生產(chǎn)信息，因?yàn)橥ㄟ^(guò)關(guān)系型貸款技術(shù)獲得的私人信息可能能夠降低后續(xù)監(jiān)督成本以及后續(xù)貸款的篩選成本；其次，關(guān)系型貸款可能會(huì)帶來(lái)顯性與隱性貸款合約的一些變化，使得借貸雙方的福利得到改善，比如銀企關(guān)系使銀行獲取的額外的、難以合同化的信息可能促成雙方達(dá)成一種隱性的長(zhǎng)期合約，使得合作更加穩(wěn)定，又如銀企關(guān)系也使得銀行對(duì)于抵質(zhì)押物的監(jiān)督更加有效，因?yàn)槟承┑仲|(zhì)押物的價(jià)值通過(guò)公開(kāi)信息很難確定，如果不是通過(guò)關(guān)系型貸款技術(shù)，企業(yè)很難通過(guò)對(duì)這些資產(chǎn)的抵質(zhì)押擔(dān)保獲得貸款。

現(xiàn)有文獻(xiàn)在對(duì)于銀企關(guān)系緊密程度的識(shí)別方面主要采用了銀企關(guān)系持續(xù)時(shí)間、企業(yè)關(guān)系銀行數(shù)目與銀企之間業(yè)務(wù)往來(lái)的深度與廣度等。具體來(lái)說(shuō)，Berger and Udell(1995)以及Petersen and Rajan(1994)發(fā)現(xiàn)長(zhǎng)期的銀企關(guān)系能夠顯著降低企業(yè)的信貸融資成本，尹志超和馬雙(2016)亦發(fā)現(xiàn)對(duì)于我國(guó)新創(chuàng)小微企業(yè)其信貸融資約束相比于其他小微企業(yè)更嚴(yán)重，但Cole(1998)則認(rèn)為銀行通過(guò)長(zhǎng)期關(guān)系對(duì)企業(yè)具有一定程度的信息壟斷，會(huì)使銀行具有攫取租金的激勵(lì)，使企業(yè)產(chǎn)生“套牢問(wèn)題”(hold-up problem)。關(guān)于企業(yè)關(guān)系銀行數(shù)目與信貸配置、企業(yè)融資成本的研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于歐美等較發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)，其關(guān)系銀行越多，則貸款申請(qǐng)成功概率、貸款利率越低，并且抵質(zhì)押物要求越嚴(yán)格(Angelini et al.，1998；Harhoff and K?rting，1998；Cole et al.，2004)；而對(duì)于新興國(guó)家與我國(guó)企業(yè)的實(shí)證研究卻表明，銀企關(guān)系規(guī)模與企業(yè)信貸可得性具有較顯著的正相關(guān)關(guān)系(曹敏等，2003；Jiangli et al.，2008；何韌等，2012)。在銀企關(guān)系深度方面，Kano et al.(2011)研究了銀企之間開(kāi)展的業(yè)務(wù)種類(lèi)與信貸可得性的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)銀企關(guān)系深度對(duì)貸款申請(qǐng)與抵押物要求方面都有正向效應(yīng)；對(duì)于我國(guó)企業(yè)的研究也表明，對(duì)一家銀行的貸款申請(qǐng)次數(shù)與擔(dān)保條件、貸款利率具有正相關(guān)關(guān)系(曹敏等，2003；張曉玫和鐘禎，2012)。

1.2 政治聯(lián)系與政治優(yōu)待

自20世紀(jì)70年代我國(guó)開(kāi)始銀行業(yè)市場(chǎng)化改革以來(lái)，我國(guó)商業(yè)銀行的金融中介功能逐漸完善，信貸篩選、風(fēng)險(xiǎn)管理能力不斷提升。但一系列的研究表明，在信貸可得性方面國(guó)有企業(yè)較之民營(yíng)企業(yè)還是擁有一定優(yōu)勢(shì)的，比如Brandt and Li(2003)在對(duì)我國(guó)江浙地區(qū)民營(yíng)企業(yè)與鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)1994—1997年間的貸款可得性進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，民營(yíng)企業(yè)在貸款規(guī)模、貸款條件等方面都受到一定程度的歧視，而且鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)在私有化前后也受到了顯著的區(qū)別對(duì)待。關(guān)于對(duì)國(guó)有企業(yè)獲得優(yōu)待的原因，一種解釋是國(guó)有企業(yè)承擔(dān)了更多社會(huì)責(zé)任與政治任務(wù)，比如國(guó)有企業(yè)可能會(huì)由于為政府解決就業(yè)而雇傭更多員工導(dǎo)致勞動(dòng)力冗余、生產(chǎn)率下降(Dong and Putterman，2003)，但會(huì)尋求政府的優(yōu)待以作為承擔(dān)更多的補(bǔ)償。袁淳等(2010)將政府對(duì)國(guó)有企業(yè)這種包括信貸優(yōu)待、稅收優(yōu)惠、司法保護(hù)等在內(nèi)的一系列優(yōu)惠視為一種隱性合約。由于民營(yíng)企業(yè)不具備與政府間的上述隱性合約，因此在信貸融資等方面亦不會(huì)受到優(yōu)待。而通過(guò)政治聯(lián)系這種渠道，民營(yíng)企業(yè)在一定程度上可以與政府形成隱性合約，能夠使其免于信貸歧視。

政治聯(lián)系具有多種形式，F(xiàn)accio(2006)對(duì)于政治聯(lián)系的定義是，企業(yè)與政府高層之間的密切關(guān)系，它包括企業(yè)與重要政府官員的關(guān)系，以及政府官員或其親屬、國(guó)會(huì)議員擔(dān)任企業(yè)的大股東或高層管理人員。由于政治聯(lián)系一般被用于克服制度不完善或越過(guò)制度規(guī)定，因此國(guó)內(nèi)外學(xué)者在政治聯(lián)系對(duì)企業(yè)影響方面的研究主要關(guān)注新興、轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體。連軍等(2011)就發(fā)現(xiàn)，制度環(huán)境越差的地區(qū)，政治聯(lián)系對(duì)于民營(yíng)企業(yè)貸款可得性的促進(jìn)作用就越顯著。劉海建等(2017)則指出，企業(yè)家對(duì)政治聯(lián)系的使用可能同時(shí)存在利己與利他效應(yīng)，而制度環(huán)境、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等條件對(duì)政治聯(lián)系的效應(yīng)也具有很大影響。正如上文所述，政治聯(lián)系對(duì)企業(yè)的影響可能是兩面的，一方面政治聯(lián)系會(huì)給企業(yè)帶來(lái)融資便利、稅收優(yōu)惠及監(jiān)管放松等有利條件，有助于提高企業(yè)價(jià)值與業(yè)績(jī)(Li et al.，2008)；另一方面，政治聯(lián)系的建立會(huì)花費(fèi)成本，且具有政治聯(lián)系的企業(yè)容易受到政府干預(yù)，可能會(huì)為了政治目標(biāo)而損害企業(yè)的利益，如更重的雇員負(fù)擔(dān)、過(guò)度投資等(郭劍花和杜興強(qiáng)，2011)。

在政治聯(lián)系對(duì)于銀行信貸配置的影響方面，Cull and Xu(2003,2005)發(fā)現(xiàn)無(wú)論對(duì)于國(guó)有企業(yè)還是民營(yíng)企業(yè)，政治聯(lián)系都會(huì)導(dǎo)致政府干預(yù)信貸資源配置，從而影響企業(yè)獲得貸款的可能性，但企業(yè)的業(yè)績(jī)指標(biāo)仍然顯著的影響企業(yè)貸款可得性。對(duì)于越南國(guó)有商業(yè)銀行的研究發(fā)現(xiàn)，基于政治聯(lián)系的銀行信貸資源配置雖然是低效的，但基于越南不甚完善的法制環(huán)境以及產(chǎn)權(quán)保護(hù)制度，銀行更愿意向具有政治聯(lián)系的企業(yè)放貸以獲得還款保障(Malesky and Taussig，2009)。羅黨論和唐清泉(2009)對(duì)中國(guó)上市企業(yè)的研究亦發(fā)現(xiàn)，地方政府控股的企業(yè)的關(guān)系貸款較多。同時(shí)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于后金融危機(jī)時(shí)代亞洲企業(yè)的研究都發(fā)現(xiàn)，有政治聯(lián)系的企業(yè)市值明顯增加，且在資本管制的情況下有政治聯(lián)系的企業(yè)更容易獲得貸款(Bai et al.，2006；Charumilind et al.，2006)。此外，政府補(bǔ)貼作為政府直接控制的金融資源，其配置受政治聯(lián)系影響更大。研究表明，有政治聯(lián)系的企業(yè)政府補(bǔ)貼對(duì)于業(yè)績(jī)的促進(jìn)作用顯著低于無(wú)政治聯(lián)系的企業(yè)(余明桂等，2010；郭劍花和杜興強(qiáng)，2011)。綜上，政治聯(lián)系主要通過(guò)政府的直接干預(yù)與隱性擔(dān)保這兩個(gè)渠道影響銀行信貸配置決策；另外，由于具有政治聯(lián)系的企業(yè)因承擔(dān)了更多的社會(huì)性負(fù)擔(dān)，較之沒(méi)有政治聯(lián)系的同類(lèi)企業(yè)也會(huì)具有更強(qiáng)的借貸意愿。

在政治聯(lián)系的類(lèi)別與界定方面，對(duì)于新興經(jīng)濟(jì)體與轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體的制度研究發(fā)現(xiàn)，由于政府對(duì)銀行信貸資源配置具有較強(qiáng)話語(yǔ)權(quán)，可能因?yàn)檎位蚱渌墙?jīng)濟(jì)原因影響銀行的放貸決策(Allen et al.，2005)，因此國(guó)有、集體所有等非私有制企業(yè)在這一方面具有“天然”的優(yōu)勢(shì)，可視為一種類(lèi)型的政治聯(lián)系。在我國(guó)，國(guó)有企業(yè)(不論中央政府持股或地方政府持股)本身就會(huì)得到政府更多的關(guān)注與相關(guān)資源傾斜。實(shí)證研究表明，即便國(guó)有企業(yè)高管沒(méi)有政治背景，其融資約束程度也比民營(yíng)企業(yè)低(Chan et al.，2012)。此外，企業(yè)大股東與高管的政治背景也是現(xiàn)有文獻(xiàn)中度量政治聯(lián)系的另一個(gè)主要代理變量(余明桂和潘紅波，2008；于文超和何勤英，2013)，因?yàn)樗麄兌加屑?lì)通過(guò)自己的政治背景為企業(yè)獲取更多資源或政策方面的優(yōu)待，從而得到更多私人收益，如Faccio(2006)在對(duì)47個(gè)國(guó)家上市公司的研究中將大股東或高管擔(dān)任國(guó)會(huì)議員、部長(zhǎng)或州長(zhǎng)或與上述政府官員關(guān)系密切(直系親屬)定義為政治聯(lián)系，很多對(duì)其他國(guó)家的研究也采用了這類(lèi)識(shí)別方法(Johnson and Mitton，2003；Khwaja and Mian，2005)；Malesky和Taussig(2009)在對(duì)越南企業(yè)的研究中依據(jù)大股東或高管的政治背景強(qiáng)度賦予了1～3的數(shù)值。

1.3 研究假設(shè)

不論是從理論的角度與實(shí)證的角度，現(xiàn)有文獻(xiàn)都認(rèn)為基于銀企關(guān)系的關(guān)系型貸款技術(shù)緩解了銀行信貸配置決策時(shí)的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題(Diamond，1991；Petersen and Rajan，1994；Berger and Udell，2002)，并且通過(guò)銀企業(yè)務(wù)往來(lái)所建立的正式銀企關(guān)系(如企業(yè)與銀行建立銀企關(guān)系的時(shí)間、企業(yè)關(guān)系銀行數(shù)目、貸款申請(qǐng)次數(shù)等)亦是銀行貸前審查時(shí)考慮的因素之一。因此，本文認(rèn)為緊密的銀企關(guān)系能夠促進(jìn)銀行信息生產(chǎn)以及中介功能的發(fā)揮，提升銀行信貸篩選效率，篩選出高質(zhì)量發(fā)展的企業(yè)。

另一方面，依據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)與本文理論框架，政治聯(lián)系的作用主要在于使企業(yè)獲得一系列的優(yōu)待，比如在信貸、稅收、法律保護(hù)等方面(Faccio et al.，2006)，特別是在制度相對(duì)不完善的新型與轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)體中(Fisman，2001；Johnson and Mitton，2003；Khwaja and Mian，2005)。對(duì)于信貸優(yōu)待，政治聯(lián)系一般通過(guò)政府干預(yù)、隱性擔(dān)保等非正式渠道影響銀行信貸決策，以幫助企業(yè)獲得更多貸款或條件更優(yōu)惠的貸款，其效應(yīng)主要由政治聯(lián)系的類(lèi)型與強(qiáng)度決定，并不一定取決于企業(yè)自身。因此，政治聯(lián)系對(duì)銀行信貸篩選效率不應(yīng)具備正效應(yīng)。

據(jù)此，提出本文研究假設(shè)1和假設(shè)2。

假設(shè)1： 銀企關(guān)系緊密程度在其他條件相同的情況下與信貸篩選效率正相關(guān)。

假設(shè)2： 企業(yè)是否具有政治聯(lián)系在其他條件相同的情況下與信貸篩選效率不具備正相關(guān)關(guān)系。

對(duì)銀行而言，作為貸款人，貸款期內(nèi)企業(yè)還本付息的償債能力應(yīng)該是首要考慮因素，因而企業(yè)償債能力就是反映銀行信貸篩選效率的一個(gè)理想的指標(biāo)。同時(shí)，償債能力也是體現(xiàn)企業(yè)質(zhì)量，反映企業(yè)運(yùn)營(yíng)管理水平、經(jīng)營(yíng)狀況的一個(gè)重要的因子，非常適合作為本文研究的被解釋變量?；谏衔牡姆治?，緊密的銀企關(guān)系不僅能夠讓銀行通過(guò)獲取企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)等“硬信息”了解企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，更能通過(guò)生產(chǎn)“軟信息”深層次發(fā)掘企業(yè)質(zhì)量與未來(lái)發(fā)展，因此銀企關(guān)系與企業(yè)未來(lái)償債能力應(yīng)具有正相關(guān)關(guān)系。對(duì)于政治聯(lián)系，銀行對(duì)于其償債能力的判斷更多是考慮到政治聯(lián)系存續(xù)而產(chǎn)生的隱性擔(dān)保效應(yīng)，因?yàn)檎温?lián)系的建立與銀行并無(wú)直接關(guān)聯(lián)，并不能改善銀行與具有政治聯(lián)系企業(yè)之間的信息不對(duì)稱(chēng)狀況。因此，通過(guò)企業(yè)未來(lái)償債能力來(lái)考察，政治聯(lián)系與其應(yīng)不具有正相關(guān)關(guān)系。

據(jù)此提出本文細(xì)化研究假設(shè)1a和假設(shè)1b。

假設(shè)1a： 銀企關(guān)系緊密程度在其他條件相同的情況下與企業(yè)償債能力具有正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)1b： 企業(yè)是否具有政治聯(lián)系在其他條件相同的情況下與企業(yè)償債能力不具備正相關(guān)關(guān)系。

全要素生產(chǎn)率作為企業(yè)生產(chǎn)函數(shù)中投入生產(chǎn)要素與最終產(chǎn)出的一個(gè)系數(shù)是衡量企業(yè)效率與發(fā)展質(zhì)量的另一個(gè)可靠指標(biāo)，而且由于該指標(biāo)不可直接觀測(cè)，應(yīng)屬于企業(yè)的“軟信息”范疇。因此，基于本文理論框架，銀企關(guān)系由于加強(qiáng)了銀行對(duì)企業(yè)信息的生產(chǎn)能力，應(yīng)與全要素生產(chǎn)率具有正相關(guān)關(guān)系；而政治聯(lián)系使企業(yè)受到的優(yōu)待放寬了企業(yè)的融資約束(Chan et al.，2012)，可能降低了企業(yè)的資金利用效率，同時(shí)政治聯(lián)系企業(yè)的社會(huì)性負(fù)擔(dān)(Dong and Putterman，2003)也導(dǎo)致企業(yè)其他要素的生產(chǎn)率可能更低，因此拉低了政治聯(lián)系企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

據(jù)此提出本文細(xì)化研究假設(shè)2a和假設(shè)2b。

假設(shè)2a： 銀企關(guān)系緊密程度在其他條件相同的情況下與企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正相關(guān)關(guān)系。

假設(shè)2b： 企業(yè)是否具有政治聯(lián)系在其他條件相同的情況下與企業(yè)全要素生產(chǎn)率不具備正相關(guān)關(guān)系。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的樣本包括2003—2015年間至少一次發(fā)布了包含申請(qǐng)貸款相關(guān)內(nèi)容公告的所有在滬深交易所上市且發(fā)行了A股的企業(yè)，及樣本中企業(yè)的貸款銀行。本文所采用的數(shù)據(jù)主要包括貸款公告、企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)、實(shí)際控制人信息與企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表，上述數(shù)據(jù)均來(lái)自于國(guó)泰安信息技術(shù)有限公司的CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。此外，因本文需要對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估計(jì)，樣本中還包括了各類(lèi)定基價(jià)格指數(shù)以對(duì)通貨膨脹進(jìn)行平減，這部分?jǐn)?shù)據(jù)來(lái)源為國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。最終，樣本共包括2033家企業(yè)、408家銀行，共24637個(gè)企業(yè)—銀行—年層面觀測(cè)值。

企業(yè)層面的數(shù)據(jù)中，通過(guò)對(duì)企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)、實(shí)際控制人簡(jiǎn)歷進(jìn)行手工整理，本文樣本中統(tǒng)計(jì)了企業(yè)所有制與實(shí)際控制人政治身份的信息，以識(shí)別政治聯(lián)系。銀行層面數(shù)據(jù)中，本文主要手工整理了企業(yè)貸款公告中的銀行信息，統(tǒng)一了不同時(shí)期、不同語(yǔ)言以及不同分支機(jī)構(gòu)的銀行名稱(chēng)，同時(shí)還在企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)中手工整理出銀行采用自有資金入股并成為前十大股東的觀測(cè)，以控制非正式渠道的銀企關(guān)系。此外，還利用CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)中的銀行數(shù)據(jù)匹配了相應(yīng)銀行性質(zhì)。

2.2 模型與變量選取

為驗(yàn)證本文研究假設(shè)，建立如下固定效應(yīng)模型以估計(jì)銀企關(guān)系、政治聯(lián)系對(duì)企業(yè)質(zhì)量的影響：

(1)

其中，Yi t為被解釋變量，依據(jù)本文研究假設(shè)，基準(zhǔn)回歸中主要采用償債能力與企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為企業(yè)質(zhì)量的代理變量。償債能力方面，流動(dòng)比率(LiquidR)、速動(dòng)比率(QuickR)與利息保障倍數(shù)(InterestCovR)常被用于反映企業(yè)短期以及長(zhǎng)期償債能力。全要素生產(chǎn)率方面，為確保估計(jì)的準(zhǔn)確性與穩(wěn)健性，本文采用現(xiàn)有文獻(xiàn)中較為常用的四種估計(jì)方法，得到四個(gè)全要素生產(chǎn)率變量(TFP_OLS、TFP_OP、TFP_LP、TFP_ACF，計(jì)算方法詳見(jiàn)下文)。

式(1)右邊，Relationshipi b t為銀企關(guān)系特征變量，根據(jù)研究假設(shè)與現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文主要采用銀企關(guān)系長(zhǎng)度、規(guī)模以及深度來(lái)衡量銀企關(guān)系緊密程度。其中，銀企關(guān)系長(zhǎng)度(Length)定義為企業(yè)首次向該銀行貸款日至該筆貸款公告日的時(shí)間。為盡量準(zhǔn)確地識(shí)別銀企關(guān)系的起點(diǎn)，本文對(duì)于貸款公告的搜集時(shí)間范圍是1996—2015年(不同于本文樣本時(shí)間范圍)，即對(duì)大部分上市企業(yè)能覆蓋到其上市后的第一個(gè)貸款公告，這在很大程度上避免了銀企關(guān)系持續(xù)時(shí)間的測(cè)量誤差產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。關(guān)于銀企關(guān)系規(guī)模，很多使用該變量的研究其樣本均來(lái)自于問(wèn)卷調(diào)查形成的橫截面數(shù)據(jù)，關(guān)系銀行數(shù)目由被調(diào)查企業(yè)相關(guān)人員自行報(bào)告，體現(xiàn)的是該企業(yè)在接受調(diào)查時(shí)的全部關(guān)系銀行數(shù)目(Petersen and Rajan，1994；曹敏等，2003；陳鍵，2008；何韌等，2012)。本文將銀企關(guān)系規(guī)模(Scopeyr)定義為企業(yè)在該筆貸款申請(qǐng)年內(nèi)的關(guān)系銀行數(shù)目，并采用財(cái)務(wù)報(bào)表年末數(shù)據(jù)作為被解釋變量，避免了前視偏差(look-ahead bias)可能造成的反向因果問(wèn)題。銀企關(guān)系深度方面，既有橫向考察企業(yè)與銀行開(kāi)展不同種類(lèi)業(yè)務(wù)的研究(Kano et al.，2011)，亦有縱向識(shí)別企業(yè)對(duì)銀行貸款申請(qǐng)次數(shù)效應(yīng)的文獻(xiàn)(張曉玫和鐘禎，2012；Behr et al.，2013)。鑒于本文主要研究銀企之間貸款關(guān)系，定義銀企關(guān)系深度(Depth)為企業(yè)于該次貸款申請(qǐng)前向該銀行申請(qǐng)貸款的次數(shù)，該變量定義方式同樣避免了可能的反相因果造成的內(nèi)生性問(wèn)題。

PolConi t為政治聯(lián)系變量?；谘芯考僭O(shè)和現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文主要采用實(shí)際控制人政治身份(PolId)與企業(yè)所有制形式(Private)來(lái)識(shí)別企業(yè)的政治聯(lián)系，二者均根據(jù)企業(yè)實(shí)際控制人簡(jiǎn)歷手動(dòng)整理。其中，對(duì)于企業(yè)實(shí)際控制人為法人的情況，本文按照法人性質(zhì)進(jìn)行企業(yè)所有制形式分類(lèi)，具體分為國(guó)有企業(yè)、集體企業(yè)、事業(yè)單位、中央政府機(jī)構(gòu)、地方政府機(jī)構(gòu)、港澳臺(tái)及外資與民營(yíng)企業(yè)共七類(lèi)。對(duì)于企業(yè)實(shí)際控制人為自然人的情況，本文采用文本分析的方法按照實(shí)際控制人簡(jiǎn)歷中提及的政治身份，對(duì)中共黨員、各級(jí)人大代表/常委(地級(jí)行政區(qū)及以上)、各級(jí)政協(xié)委員/常委(地級(jí)行政區(qū)及以上)分別進(jìn)行了標(biāo)記。

需要指出的是，本文在識(shí)別政治聯(lián)系時(shí)，對(duì)于實(shí)際控制人政治身份產(chǎn)生的企業(yè)政治聯(lián)系，認(rèn)為人大與政協(xié)層級(jí)間的差異大于同級(jí)人大職務(wù)間的差異，如全國(guó)人大代表與省級(jí)人大常委的差異大于省級(jí)人大常委與省級(jí)人大代表的差異。另外，對(duì)于企業(yè)政治聯(lián)系的起始點(diǎn)的識(shí)別，本文假設(shè)政治聯(lián)系一旦建立，則在樣本期間一直存續(xù)，如2003—2008年間某企業(yè)實(shí)際控制人任全國(guó)人大代表，則認(rèn)為2009年以后該企業(yè)仍然具有全國(guó)人大代表這一類(lèi)型的政治聯(lián)系。因此對(duì)于同一企業(yè)，在控制人未變化的情況下僅取年份最早的觀測(cè)來(lái)識(shí)別政治聯(lián)系，以消除反向因果(由于企業(yè)經(jīng)營(yíng)得好才獲得政治聯(lián)系)造成的內(nèi)生性影響，亦避免了同一企業(yè)在后續(xù)年報(bào)中未公布控制人早期政治身份導(dǎo)致的測(cè)量誤差。

FirmCharacteri t為企業(yè)特征變量，包括雇員人數(shù)與企業(yè)年齡等可能對(duì)企業(yè)貸款申請(qǐng)產(chǎn)生影響的變量。

Controli b t為控制變量，包括企業(yè)銀行股東特征變量、企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)變量與年度固定效應(yīng)等。銀行股東變量(BankSH)定義為企業(yè)前十大股東中是否存在銀行自有資金入股的情況，排除了國(guó)內(nèi)銀行自營(yíng)及托管的資管產(chǎn)品、信托產(chǎn)品，境外銀行標(biāo)明使用客戶(hù)資金、作為股票代理人以及銀行托管證券公司、基金公司產(chǎn)品等情況，因?yàn)殂y行采用自有資金入股時(shí)更有激勵(lì)通過(guò)非正式渠道幫助公司獲得貸款。該變量能夠控制企業(yè)的非正式銀企關(guān)系渠道，從而使模型更準(zhǔn)確地識(shí)別銀企貸款關(guān)系效應(yīng)。銀行性質(zhì)變量(Bank_type)為銀行組織形式分類(lèi)變量，采用CSMAR銀行研究數(shù)據(jù)庫(kù)分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)，包括國(guó)有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行與外資銀行等分類(lèi)。企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)中，包括了公司金融領(lǐng)域文獻(xiàn)經(jīng)常使用的企業(yè)規(guī)模(lnAsset)、銷(xiāo)售收入(lnRevenue)變量，以及可能與企業(yè)貸款相關(guān)的固定資產(chǎn)比率(Tangibility)、盈利能力(Profitability)等(Rajan and Zingales，1995；Frank and Goyal，2003)。此外，還包括時(shí)間(年)固定效應(yīng)。

αi b為模型固定效應(yīng)，其下標(biāo)為ib是由于樣本為企業(yè)—銀行—年層面的面板數(shù)據(jù)，因此該固定效應(yīng)不僅控制了企業(yè)的不可觀測(cè)的不隨時(shí)間改變的特征，同時(shí)控制了企業(yè)與不同銀行之間的不隨時(shí)間改變的其余關(guān)系特征，較單純的企業(yè)—年面板數(shù)據(jù)信息更多元，更好地防范了遺漏變量產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題。εi b t為模型殘差項(xiàng)。

本文各變量及其定義見(jiàn)表1。

表1 本文主要變量及其定義

2.3 全要素生產(chǎn)率的估計(jì)

本節(jié)主要闡述本文所用的經(jīng)估計(jì)而得的被解釋變量，全要素生產(chǎn)率(total factor productivity，TFP)的估計(jì)方法。從理論與概念上，經(jīng)濟(jì)學(xué)中所謂“生產(chǎn)率”是指將給定投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的效率。而全要素生產(chǎn)率則是與要素投入強(qiáng)度無(wú)關(guān)的生產(chǎn)率，它反映了投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的總體效率，或者各種要素的單位平均產(chǎn)出(魯曉東和連玉軍，2012)?；诂F(xiàn)有文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)外關(guān)于生產(chǎn)率的實(shí)證研究中，主要采用了傳統(tǒng)最小二乘法估計(jì)(OLS法)、Olley and Pakes(1996)提出的基于半?yún)?shù)估計(jì)方法的OP法、Levinsohn and Petrin(2003)提出的LP法以及由Ackerberg et al.(2015)提出的放松了相關(guān)假設(shè)的ACF法這四種方法。

估計(jì)全要素生產(chǎn)率首先需要確定生產(chǎn)函數(shù)，以準(zhǔn)確衡量各種投入要素間與總體產(chǎn)出間的關(guān)系。在現(xiàn)有文獻(xiàn)中，最常用的生產(chǎn)函數(shù)形式為Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)(C-D生產(chǎn)函數(shù))，其形式如式(2)所示：

(2)

其中，Yi t表示總體產(chǎn)出，Li t表示勞動(dòng)的投入，Ki t表示資本的投入，那么Ai t則代表全要素生產(chǎn)率(TFP)。

(1) OLS法估計(jì)全要素生產(chǎn)率

對(duì)式(2)兩邊取對(duì)數(shù)則可將C-D生產(chǎn)函數(shù)轉(zhuǎn)化成線性形式，如式(3)所示：

yi t=βlli t+βkki t+ui t

(3)

其中，yi t、li t、ki t分別是Yi t、Li t與Ki t的對(duì)數(shù)形式，殘差項(xiàng)ui t則為企業(yè)全要素生產(chǎn)率的對(duì)數(shù)形式。因此，對(duì)式(3)進(jìn)行線性回歸則可得到OLS法全要素生產(chǎn)率的估計(jì)結(jié)果。包括Giannetti et al.(2015)在內(nèi)的一些文獻(xiàn)使用了這一方法。

(2) OP法與LP法估計(jì)全要素生產(chǎn)率

上述OLS法估計(jì)出的全要素生產(chǎn)率可能存在產(chǎn)生偏差，主要為企業(yè)要素投入決策的同時(shí)性偏差(simultaneity bias of inputs)。為方便理解，可將式(3)拆分為如下形式：

yi t=βlli t+βkki t+ωi t+εi t

(4)

其中，yi t、li t、ki t與式(3)中相同，ωi t與εi t為兩個(gè)殘差項(xiàng)。ωi t代表了企業(yè)要素投入決策前可觀測(cè)到或可預(yù)測(cè)的沖擊，比如企業(yè)管理能力，制造業(yè)企業(yè)的次品率、設(shè)備損壞時(shí)間，農(nóng)業(yè)企業(yè)的土壤質(zhì)量、預(yù)期降水量等，是企業(yè)生產(chǎn)率的體現(xiàn)；而εi t則代表了企業(yè)進(jìn)行要素投入決策之前無(wú)法觀測(cè)到的生產(chǎn)率沖擊或測(cè)量誤差，是“真正”的殘差項(xiàng)，如實(shí)際設(shè)備損壞時(shí)間、實(shí)際降水量與預(yù)期直接的偏差等。因此，由于上述li t、ki t要素投入皆為企業(yè)內(nèi)生決定，所以如果ωi t在企業(yè)決策前被提前觀測(cè)到，其與企業(yè)要素投入就存在相關(guān)關(guān)系，導(dǎo)致OLS的估計(jì)值出現(xiàn)偏差。

為解決上述問(wèn)題，Olley and Pakes(1996)構(gòu)建了一個(gè)利用投資額Ii t作為中間變量來(lái)表示ωi t的離散時(shí)間模型，首先假設(shè)企業(yè)在t期之前無(wú)法觀測(cè)到ωi t，但企業(yè)知道其條件分布。其次，假設(shè)企業(yè)在t期的投資是上一期資本與投資額的函數(shù)，同時(shí)假設(shè)勞動(dòng)要素投入li t是在t期非動(dòng)態(tài)決定的。最后，針對(duì)投資額，構(gòu)造其為資本ki t與可觀測(cè)沖擊ωi t的函數(shù)以準(zhǔn)確估計(jì)殘差εi t，如式(5)所示。同時(shí)，假設(shè)該函數(shù)是ωi t的單調(diào)遞增函數(shù)，即企業(yè)對(duì)未來(lái)影響產(chǎn)出的可觀測(cè)沖擊預(yù)期越高，其當(dāng)期的投資額越高。

ii t=ft(ki t,ωi t)

(5)

那么式(4)的對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)表達(dá)則可寫(xiě)成以下形式：

(6)

E[εi t|Ii t]=E[yi t-βlli t+Φt(ki t,ii t)|Ii t]=0

(7)

在OP法第二階段，利用式(5)的假設(shè)，企業(yè)可以根據(jù)t-1期的投資額，或者沖擊ωi t-1來(lái)預(yù)測(cè)下一期的ωi t，其條件期望如式(8)所示。

ωi t=E[ωi t|Ii t-1]+ξi t=E[ωi t|ωi t-1]+ξi t=g(ωi t-1)+ξi t

(8)

其中，ξi t包含生產(chǎn)率沖擊的部分信息，并且滿(mǎn)足E[ξi t|Ii t-1]=0，這是第二個(gè)矩條件。將式(8)代入式(4)，可得如下形式的生產(chǎn)函數(shù)：

yi t=βlli t+βkki t+g(Φt-1(ki t-1,ii t-1)-βkki t-1)+ξi t+εi t

(9)

利用上述兩個(gè)矩條件與第一階段對(duì)勞動(dòng)要素與函數(shù)Φt的估計(jì)值，進(jìn)行兩階段GMM估計(jì)，則可得到全要素生產(chǎn)率對(duì)數(shù)形式ωi t的OP法估計(jì)值。

Levinsohn and Petrin(2003)的方法在基本思路上與OP法相同，不同點(diǎn)在于他們使用企業(yè)的中間投入來(lái)估計(jì)下式中的ωi t：

yi t=βlli t+βkki t+βmmi t+ωi t+εi t

(10)

其中，li t、ki t與上面定義相同，mi t為中間投入，比如原材料與能源投入。經(jīng)過(guò)與上文相似的步驟，即可通過(guò)兩階段GMM估計(jì)出全要素生產(chǎn)率。

LP法解決的OP法中存在的問(wèn)題主要在于：其一，理論上，驗(yàn)證式(5)中投資額是ωi t的單調(diào)遞增函數(shù)較為困難，因?yàn)槠髽I(yè)的投資總是波動(dòng)較大，并不一定在每一期都為正，而在OP法對(duì)樣本的估計(jì)中須將投資額為0的觀測(cè)剔除，使得很多觀測(cè)都損失掉了，而LP法對(duì)應(yīng)的假設(shè)，即中間投入是ωi t的單調(diào)遞增函數(shù)相對(duì)比較好驗(yàn)證；其二，OP法假設(shè)了投資額的變動(dòng)僅與企業(yè)資本存量以及生產(chǎn)率沖擊有關(guān)，排除了其他不可觀測(cè)的企業(yè)特征的影響，比如企業(yè)間不同的投資成本與決策調(diào)整成本，而LP法并沒(méi)有排除這些影響，因?yàn)橹虚g投入是非動(dòng)態(tài)的投入，并且僅與當(dāng)期產(chǎn)出相關(guān)。

(3) ACF法估計(jì)全要素生產(chǎn)率

LP法與OP法共同存在的問(wèn)題在于都沒(méi)有允許勞動(dòng)力價(jià)格與中間投入價(jià)格序列相關(guān)于公司異質(zhì)的變動(dòng)，即假設(shè)勞動(dòng)要素投入決策與中間投入決策(對(duì)OP法來(lái)說(shuō)是投資額決策)是同時(shí)進(jìn)行的。那么對(duì)于OP法，當(dāng)序列相關(guān)性存在時(shí)，比如工資可能會(huì)與企業(yè)上一期資本存量相關(guān)，那么企業(yè)的投資在實(shí)際上就與當(dāng)期勞動(dòng)要素投入相關(guān)，這就違反了OP法式(5)的假設(shè)，在第一階段無(wú)法準(zhǔn)確識(shí)別勞動(dòng)要素彈性βl，對(duì)LP法來(lái)說(shuō)也是類(lèi)似的情況。

Ackerberg et al.(2015)放松了上述可能導(dǎo)致問(wèn)題的假設(shè)。對(duì)于勞動(dòng)投入決策，假設(shè)li t是可以在t-1期與t期之間動(dòng)態(tài)決定的，同時(shí)設(shè)定中間投入的函數(shù)形式與勞動(dòng)投入相關(guān)，如式(11)所示：

(11)

(4) 本文采用的計(jì)算方法與變量選取

綜上所述，OLS法、OP法與LP法在各自假設(shè)不滿(mǎn)足的情況下都會(huì)出現(xiàn)一定的估計(jì)偏差，為保證回歸分析結(jié)果穩(wěn)健性，本文同時(shí)使用上述四種方法對(duì)樣本內(nèi)企業(yè)各年度全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估計(jì)。

在變量選取方面，本文借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)，以利潤(rùn)表中企業(yè)“營(yíng)業(yè)收入”(Revenue)作為增加值，以企業(yè)雇員人數(shù)(Employee)作為勞動(dòng)要素投入，以現(xiàn)金流量表中“購(gòu)買(mǎi)商品、接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金”作為中間投入(Material)(Giannetti et al.，2015)，以資產(chǎn)負(fù)債表中“固定資產(chǎn)凈值”作為資本要素投入(K)(任曙明和孫飛，2014)，以資本性支出(現(xiàn)金流量表中“購(gòu)置的固定資產(chǎn)”-“處置的固定資產(chǎn)”)作為企業(yè)投資額的代理變量(I)。所有變量都以2003年為基期進(jìn)行通貨膨脹調(diào)整，其中總資產(chǎn)、營(yíng)業(yè)收入采用工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)(2011年以前為工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù))平減；資本要素投入(固定資產(chǎn)凈額)與資本性支出(購(gòu)置的固定資產(chǎn)與處置的固定資產(chǎn)之差)采用固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)平減；中間投入(購(gòu)入商品與接受勞務(wù)支付的現(xiàn)金)采用工業(yè)生產(chǎn)者購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)(2011年以前為原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù))平減。本文各類(lèi)方法TFP估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。可以看出，隨著時(shí)間的推移，樣本中企業(yè)生產(chǎn)率水平總體是有所提高的，其中一些年度的波動(dòng)可能是由于該年度觀測(cè)較少。此外，各估計(jì)方法之間在水平值大小上有所差異，但在各年度均值與方差的變化趨勢(shì)上基本一致。

表2 本文各類(lèi)方法TFP估計(jì)結(jié)果比較

續(xù)表

2.4 描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

本文主要變量描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示。從表中可得，樣本中各企業(yè)在償債能力變量方面差異較大，如流動(dòng)比率標(biāo)準(zhǔn)差為243.234、速動(dòng)比率標(biāo)準(zhǔn)差為223.056，表明樣本中包含各行業(yè)企業(yè)、各發(fā)展階段企業(yè)。

表3 本文主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

銀企關(guān)系變量中，樣本中銀企關(guān)系平均長(zhǎng)度為1.424年，最長(zhǎng)為17.126年，有38.8%的觀測(cè)銀企關(guān)系持續(xù)時(shí)間超過(guò)1年；關(guān)系規(guī)模方面，平均值為7.601，中位數(shù)為6，關(guān)系銀行數(shù)目范圍為1～49，有90.9%的觀測(cè)在一年內(nèi)向至少2家(含2家)關(guān)系銀行申請(qǐng)貸款；銀企關(guān)系深度方面，平均值為2.142，最大值為26，重復(fù)向一家銀行申請(qǐng)貸款的觀測(cè)占比為48.4%。

政治聯(lián)系變量中，在企業(yè)所有制方面，民營(yíng)企業(yè)占樣本比例為59.1%，其次為地方政府控制企業(yè)，占比為19.5%，國(guó)有企業(yè)作為控制人的企業(yè)所占比例為11.6%，中央機(jī)構(gòu)、外資、事業(yè)單位等控制的企業(yè)所占比例較少。政治身份方面，控制人至少具有一類(lèi)政治身份的觀測(cè)在全樣本中的比例為11.8%，在民營(yíng)企業(yè)子樣本中這一比例為19.6%。其中，控制人為中共黨員的觀測(cè)占比3.6%，為人大代表的觀測(cè)占比6.8%，為政協(xié)委員的觀測(cè)占比4.7%。

本文亦對(duì)回歸各變量間的相關(guān)系數(shù)以及方差膨脹因子進(jìn)行檢驗(yàn)，以排除多重共線性影響，限于篇幅結(jié)果未在此報(bào)告。

3 實(shí)證結(jié)果分析

3.1 銀企關(guān)系、政治聯(lián)系與企業(yè)償債能力

商業(yè)銀行在審批貸款時(shí)主要關(guān)注的指標(biāo)之一是企業(yè)的短期與長(zhǎng)期償債能力，因?yàn)檫@類(lèi)指標(biāo)直接關(guān)系到企業(yè)能否償還貸款本息，以及貸款的違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，企業(yè)的償債能力相關(guān)財(cái)務(wù)指標(biāo)除了反映企業(yè)質(zhì)量外也可作為銀行信貸篩選效率一個(gè)代理變量。本節(jié)以常用的反映企業(yè)短期與長(zhǎng)期償債能力的企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)作為被解釋變量，以各維度銀企關(guān)系、政治聯(lián)系變量作為解釋變量進(jìn)行面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)回歸，以驗(yàn)證上述變量對(duì)于銀行信貸篩選效率的效應(yīng)，結(jié)果見(jiàn)表4。為進(jìn)一步控制內(nèi)生性影響，本節(jié)采用滯后一階的銀企關(guān)系變量，同時(shí)為消除異方差影響，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行了企業(yè)—銀行層面的聚類(lèi)處理。

表4 銀企關(guān)系、政治聯(lián)系與企業(yè)償債能力：固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

續(xù)表

注： 括號(hào)內(nèi)為以企業(yè)—銀行層面聚類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)誤差?！?”“**”“***”分別表示系數(shù)在10%、5%、1%水平下顯著。

表中列(1)(2)為以流動(dòng)比率(LiquidR)為被解釋變量的回歸結(jié)果，列(3)(4)為對(duì)速動(dòng)比率(QuickR)的回歸結(jié)果，列(5)(6)為對(duì)利息保障倍數(shù)(InterestCovR)的回歸結(jié)果?；貧w結(jié)果顯示，在銀企關(guān)系變量中，銀企關(guān)系規(guī)模變量在各列中系數(shù)都顯著為正，表明在其他變量相同的情況下，關(guān)系銀行數(shù)目多的企業(yè)償債能力更高。銀企關(guān)系長(zhǎng)度變量對(duì)反映企業(yè)長(zhǎng)期償債能力的利息保障倍數(shù)變量的效應(yīng)與其對(duì)企業(yè)貸款可得性的效應(yīng)相似，即企業(yè)在貸款申請(qǐng)時(shí)如有之前存續(xù)的銀企關(guān)系(preLength啞變量為1)，則在其他變量相同的情況下企業(yè)利息保障倍數(shù)更高；另一方面，銀企關(guān)系長(zhǎng)度對(duì)各償債能力變量又有較為顯著的負(fù)效應(yīng)，表明銀企關(guān)系持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)的企業(yè)償債能力較差可能是由于其貸款成本較高(應(yīng)付利息多)，這也是本文之前驗(yàn)證的長(zhǎng)期銀企關(guān)系產(chǎn)生的“套牢問(wèn)題”的一個(gè)體現(xiàn)。政治聯(lián)系變量中，政治身份與民營(yíng)企業(yè)啞變量對(duì)各被解釋變量的回歸系數(shù)均不顯著，即政治聯(lián)系與企業(yè)償債能力不能體現(xiàn)出相關(guān)關(guān)系，那么銀行對(duì)于具有政治聯(lián)系的企業(yè)在包括擔(dān)保要求在內(nèi)的貸款條件上的優(yōu)惠則應(yīng)有其他原因，比如隱性擔(dān)保效應(yīng)。

綜上，本節(jié)的回歸結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)1a和假設(shè)1b。

3.2 銀企關(guān)系、政治聯(lián)系與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

如上文中所述，全要素生產(chǎn)率是反映企業(yè)效率與發(fā)展質(zhì)量的一個(gè)重要指標(biāo)，并且不可被直接觀測(cè)，甚至企業(yè)自身在期初都不能獲得關(guān)于生產(chǎn)率的全部信息，因此可以作為衡量銀行獲取企業(yè)“軟信息”能力的指標(biāo)。表5所示為采用式(1)回歸模型以企業(yè)全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量的回歸結(jié)果。與上文相同，采用滯后一階的銀企關(guān)系變量，并且對(duì)標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行企業(yè)—銀行層面的聚類(lèi)調(diào)整。

表5 銀企關(guān)系、政治聯(lián)系與企業(yè)全要素生產(chǎn)率：固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

續(xù)表

注： 括號(hào)內(nèi)為以企業(yè)—銀行層面聚類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)誤差?！?”“**”“***”分別表示系數(shù)在10%、5%、1%水平下顯著。

回歸結(jié)果顯示，銀企關(guān)系長(zhǎng)度變量與銀企關(guān)系規(guī)模變量的回歸系數(shù)都為正，且有一定顯著性，表明銀企關(guān)系的緊密程度與企業(yè)全要素生產(chǎn)率有一定的正相關(guān)關(guān)系。同時(shí)，銀企關(guān)系深度的回歸系數(shù)都為負(fù)，并且在列(3)中顯著性水平為5%，表明企業(yè)對(duì)一家銀行的貸款申請(qǐng)次數(shù)與企業(yè)生產(chǎn)率水平可能是負(fù)相關(guān)關(guān)系。一個(gè)可能的解釋是銀行在企業(yè)歷次貸款申請(qǐng)中可以了解到關(guān)于未來(lái)企業(yè)質(zhì)量變化的信息，當(dāng)發(fā)現(xiàn)企業(yè)有負(fù)面生產(chǎn)率沖擊的可能時(shí)，便會(huì)對(duì)其進(jìn)行信貸配給防范逆向選擇風(fēng)險(xiǎn)。政治聯(lián)系變量方面，政治身份變量對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率沒(méi)有顯著影響，但在大部分回歸結(jié)果中其系數(shù)為負(fù)；而在所有制形式方面，民營(yíng)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率可能高于其他條件相同的公有制企業(yè)。

綜上，本節(jié)的回歸結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)2a和假設(shè)2b。

4 進(jìn)一步檢驗(yàn)

4.1 銀行性質(zhì)與企業(yè)償債能力

3.1節(jié)中研究了銀企關(guān)系對(duì)企業(yè)償債能力的影響，即總體上銀企關(guān)系與企業(yè)短期與長(zhǎng)期償債能力正相關(guān)。本節(jié)將進(jìn)一步檢驗(yàn)不同性質(zhì)銀行對(duì)信貸篩選效率的影響。表6所示為在式(1)固定效應(yīng)回歸模型中加入銀行性質(zhì)分類(lèi)變量與銀企關(guān)系變量交乘項(xiàng)的回歸結(jié)果，回歸模型的被解釋變量分別為流動(dòng)比率、速動(dòng)比率與利息保障倍數(shù)。因?yàn)楸疚臉颖緸槠髽I(yè)—銀行—年層面的面板數(shù)據(jù)，因此三個(gè)銀企關(guān)系變量代表的即是企業(yè)與特定銀行之間不同維度的銀企關(guān)系緊密程度，所以它們與銀行性質(zhì)的交乘項(xiàng)也能夠體現(xiàn)不同性質(zhì)銀行與銀企關(guān)系的交互效應(yīng)，也即反映了不同性質(zhì)銀行在信貸篩選過(guò)程中對(duì)關(guān)系型貸款技術(shù)的使用情況。表中交乘項(xiàng)效應(yīng)以國(guó)有控股大型商業(yè)銀行為基準(zhǔn)，為控制異方差，標(biāo)準(zhǔn)誤差經(jīng)過(guò)企業(yè)—銀行層面的聚類(lèi)調(diào)整。

表6 銀企關(guān)系、銀行性質(zhì)與償債能力：固定效應(yīng)回歸結(jié)果

續(xù)表

注：括號(hào)內(nèi)為以企業(yè)—銀行層面聚類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)誤差。“*”“**”“***”分別表示系數(shù)在10%、5%、1%水平下顯著。部分控制變量未報(bào)告。

回歸結(jié)果顯示，銀企關(guān)系的三個(gè)維度與政治聯(lián)系的兩個(gè)維度的回歸系數(shù)與顯著性程度與上文基本保持一致。在本節(jié)主要關(guān)注的交乘項(xiàng)方面，國(guó)有大型商業(yè)銀行在信貸篩選中對(duì)銀企關(guān)系的使用效率在各類(lèi)銀行中總體上處于較好的水平。以銀行性質(zhì)與銀企關(guān)系規(guī)模的交乘項(xiàng)為例，在對(duì)三個(gè)被解釋變量的回歸中絕大多數(shù)回歸系數(shù)都為負(fù)，并且城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行與外資銀行與銀企關(guān)系規(guī)模交乘項(xiàng)的顯著性較高。以上結(jié)果表明國(guó)有大型商業(yè)銀行在利用多重銀企關(guān)系進(jìn)行信貸篩選方面具有較為顯著的優(yōu)勢(shì)，一個(gè)可能的原因是國(guó)有大型商業(yè)銀行在銀行業(yè)內(nèi)具有較強(qiáng)話語(yǔ)權(quán)，能夠與企業(yè)的其他關(guān)系銀行進(jìn)行有效的信息交流，同時(shí)也更加注重審查企業(yè)在其他銀行的貸款情況，從而獲取企業(yè)更多的“軟信息”，有助于提升信貸篩選效率。在銀企關(guān)系深度方面，各交乘項(xiàng)系數(shù)也體現(xiàn)出了相似的特點(diǎn)，但都并不顯著，因此在對(duì)同一家企業(yè)多次貸款申請(qǐng)的篩選上，各類(lèi)銀行并未表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)上顯著的差異。而在銀企關(guān)系長(zhǎng)度上，城市商業(yè)銀行的交乘項(xiàng)對(duì)三個(gè)被解釋變量回歸系數(shù)都為正，且較為顯著。主要原因可能是城市商業(yè)銀行主要在省內(nèi)經(jīng)營(yíng)，針對(duì)長(zhǎng)期的銀企關(guān)系能從更多渠道獲取并驗(yàn)證企業(yè)信息，同時(shí)因其在市場(chǎng)上談判能力與國(guó)有大型商業(yè)銀行與全國(guó)性的股份制商業(yè)銀行相比較弱，對(duì)于企業(yè)而言“套牢問(wèn)題”的程度更輕一些。

為進(jìn)一步驗(yàn)證政治聯(lián)系對(duì)企業(yè)償債能力的影響，與表6中相似，將各銀行性質(zhì)變量分別與政治身份、民營(yíng)企業(yè)啞變量的交乘項(xiàng)加入式(1)回歸模型中，體現(xiàn)了政治聯(lián)系對(duì)不同性質(zhì)銀行信貸篩選的效應(yīng)。為控制異方差，標(biāo)準(zhǔn)誤差經(jīng)過(guò)企業(yè)—銀行層面的聚類(lèi)調(diào)整。結(jié)果如表7所示。

表7 政治聯(lián)系、銀行性質(zhì)與償債能力：固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

注： 括號(hào)內(nèi)為以企業(yè)—銀行層面聚類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)誤差?！?”“**”“***”分別表示系數(shù)在10%、5%、1%水平下顯著。部分控制變量未報(bào)告。

回歸結(jié)果顯示，銀行性質(zhì)與政治身份、民營(yíng)企業(yè)啞變量的各交乘項(xiàng)均不顯著，即與基準(zhǔn)變量無(wú)政治聯(lián)系且貸款銀行為國(guó)有大型商業(yè)銀行無(wú)顯著區(qū)別。同時(shí)，政治聯(lián)系變量與銀企關(guān)系變量的系數(shù)也與3.1中保持一致。因此，對(duì)各種性質(zhì)的銀行，政治效應(yīng)都不影響其信貸篩選的效率，也驗(yàn)證了上文提到的政治聯(lián)系企業(yè)受到的貸款條件優(yōu)惠可能來(lái)自于隱性擔(dān)保。

綜上，在考慮了銀行性質(zhì)的情況下，銀企關(guān)系變量對(duì)于企業(yè)償債能力仍有比較一致的正效應(yīng)，而政治聯(lián)系對(duì)其并無(wú)影響，本節(jié)的回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文基準(zhǔn)回歸的穩(wěn)健性。

4.2 銀企關(guān)系、政治身份類(lèi)別與全要素生產(chǎn)率

3.2節(jié)中已驗(yàn)證非私有制企業(yè)與全要素生產(chǎn)率具有負(fù)相關(guān)關(guān)系，本節(jié)將進(jìn)一步檢驗(yàn)在民營(yíng)企業(yè)中實(shí)際控制人政治身份對(duì)全要素生產(chǎn)率是否有影響。為檢驗(yàn)不同政治身份類(lèi)別的效應(yīng)，采用式(1)固定效應(yīng)模型對(duì)民營(yíng)企業(yè)子樣本進(jìn)行回歸分析，被解釋變量為各種方法計(jì)算而得的企業(yè)全要素生產(chǎn)率，將政治身份分為黨員(Party)、人大代表(PCongress)與政協(xié)委員(CPPCC)三個(gè)啞變量，其余各變量與上文相同。為控制異方差，將標(biāo)準(zhǔn)誤差進(jìn)行企業(yè)—銀行層面聚類(lèi)。結(jié)果如表8所示?；貧w結(jié)果顯示，對(duì)于三類(lèi)政治身份變量，它們?cè)诮y(tǒng)計(jì)上并未表現(xiàn)出與對(duì)全要素生產(chǎn)率的顯著效應(yīng)。特別是表中列(4)所示的本文使用的四種全要素生產(chǎn)率估計(jì)方法中最新的，針對(duì)OP法、LP法等半?yún)?shù)估計(jì)方法又進(jìn)行了進(jìn)一步修正的ACF法，政治身份變量的回歸系數(shù)在該模型中都不顯著，表明民營(yíng)企業(yè)實(shí)際控制人各類(lèi)政治身份與企業(yè)全要素生產(chǎn)率沒(méi)有明確的相關(guān)關(guān)系。

表8 銀企關(guān)系、政治身份類(lèi)別與全要素生產(chǎn)率：固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果

續(xù)表

注： 括號(hào)內(nèi)為以企業(yè)—銀行層面聚類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)誤差?！?”“**”“***”分別表示系數(shù)在10%、5%、1%水平下顯著。

在銀企關(guān)系變量方面，可以看到回歸系數(shù)與上文基準(zhǔn)回歸中系數(shù)基本一致，總體來(lái)看銀企關(guān)系長(zhǎng)度、銀企關(guān)系規(guī)模變量的回歸系數(shù)都為正，同時(shí)具備一定的顯著性。表明雖然全要素生產(chǎn)率作為一種不可觀測(cè)的指標(biāo)不是銀行在貸款篩選時(shí)關(guān)注的企業(yè)特征，但銀企關(guān)系較為緊密的企業(yè)其全要素生產(chǎn)率在一定程度上是較高的。在銀企關(guān)系深度方面，其在所有回歸結(jié)果中系數(shù)都為負(fù)，同時(shí)具有一定顯著性，表明貸款申請(qǐng)次數(shù)多的企業(yè)其質(zhì)量從全要素生產(chǎn)率的角度衡量可能較差。因?yàn)槎啻芜M(jìn)行貸款申請(qǐng)的企業(yè)可能是由于之前的貸款申請(qǐng)未被批準(zhǔn)，在關(guān)于償債能力的回歸中銀企關(guān)系深度回歸系數(shù)顯著性較差也側(cè)面證明了這一點(diǎn)：由于企業(yè)償債能力、盈利能力、經(jīng)營(yíng)管理水平等方面在各次貸款申請(qǐng)期間沒(méi)有改善，銀行在信貸篩選時(shí)通過(guò)可觀察到的償債能力等財(cái)務(wù)指標(biāo)發(fā)現(xiàn)了企業(yè)上述特征，因此沒(méi)有批準(zhǔn)企業(yè)的貸款申請(qǐng)，而企業(yè)在其經(jīng)營(yíng)狀況沒(méi)有改進(jìn)之前繼續(xù)申請(qǐng)貸款亦是徒勞。

綜上，在對(duì)民營(yíng)企業(yè)子樣本的回歸中，政治身份類(lèi)別與各銀企關(guān)系變量的回歸結(jié)果保持了與基準(zhǔn)回歸結(jié)果的一致性，驗(yàn)證了其穩(wěn)健性。

4.3 內(nèi)生性討論—系統(tǒng)GMM模型回歸結(jié)果

盡管本文從銀企關(guān)系、政治聯(lián)系變量的定義方面以及模型變量選取方面已經(jīng)考慮了反向因果、測(cè)量誤差等可能造成的內(nèi)生性影響，同時(shí)固定效應(yīng)模型也能夠很大程度上控制遺漏變量帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，但鑒于現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于銀企關(guān)系、政治聯(lián)系與企業(yè)償債能力、生產(chǎn)率方面的研究較少，同時(shí)本文采用了動(dòng)態(tài)面板模型，因此基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性與模型的內(nèi)生性問(wèn)題還需要進(jìn)一步的討論。因此，為更全面地控制內(nèi)生性問(wèn)題以及檢驗(yàn)回歸結(jié)果穩(wěn)健性，本節(jié)將對(duì)基準(zhǔn)回歸模型采用一步系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(one-step system GMM)模型進(jìn)行估計(jì)。

表9為以各全要素生產(chǎn)率變量為被解釋變量的估計(jì)結(jié)果，各列回歸模型中自變量選取與表5中各列對(duì)應(yīng)相同。在系統(tǒng)GMM模型具體設(shè)定選項(xiàng)方面，參照Blundell and Bond(1998)，本節(jié)采用了一致性更好的一步系統(tǒng)GMM估計(jì)；由于樣本為非平衡面板數(shù)據(jù)，為保證樣本量，數(shù)據(jù)變換方式采用了向前垂直離差(forward orthogonal deviations)，即對(duì)某一期變量減去其之后所有時(shí)期的改變量平均值來(lái)消除個(gè)體固定效應(yīng)；為控制固定效應(yīng)模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，將回歸模型中的銀企關(guān)系、政治聯(lián)系、企業(yè)特征與企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)等變量的滯后項(xiàng)都作為內(nèi)生工具變量，將年度固定效應(yīng)水平值作為外生工具變量處理；為保證回歸模型滿(mǎn)足GMM方法假設(shè)，適用系統(tǒng)GMM進(jìn)行估計(jì)，調(diào)整內(nèi)生工具變量滯后階數(shù)使各模型通過(guò)Arellano-Bond序列自相關(guān)檢驗(yàn)與Hansen工具變量過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)，并且在能夠通過(guò)檢驗(yàn)的情況下盡量減少滯后階數(shù)以保證估計(jì)效率，最后對(duì)列(1)～(3)回歸模型中自變量采用2—4階滯后變量作為內(nèi)生工具變量，列(4)回歸模型中自變量采用2—6階滯后變量作為內(nèi)生工具變量；此外，為控制異方差，采用Robust穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差。

表9 銀企關(guān)系、政治聯(lián)系與全要素生產(chǎn)率：系統(tǒng)GMM模型估計(jì)結(jié)果

續(xù)表

注： 回歸系數(shù)下括號(hào)內(nèi)為Robust穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤差， Hansen檢驗(yàn)J值括號(hào)內(nèi)為檢驗(yàn)自由度?！?”“**”“***”分別表示回歸系數(shù)或Arellano-Bond序列自相關(guān)檢驗(yàn)各階z值在10%、5%、1%水平下顯著。模型為一步系統(tǒng)GMM方法，采用向前垂直離差(forward orthogonal deviations)數(shù)據(jù)變換方式。列(1)～(3)采用自變量2—4階滯后變量，列(4)采用自變量2—6階滯后變量作為內(nèi)生(或前定)工具變量，采用年度虛擬變量為外生工具變量。

從表9中下方可見(jiàn)，最終四個(gè)模型在10%水平下都不能拒絕Hansen檢驗(yàn)原假設(shè)，即工具變量沒(méi)有過(guò)度識(shí)別問(wèn)題，是有效的；并且Hansen檢驗(yàn)p值都小于0.25，也說(shuō)明工具變量的數(shù)量合適，沒(méi)有因?yàn)楣ぞ咦兞窟^(guò)多而減弱Hansen檢驗(yàn)的效果。同時(shí)，Arellano-Bond序列自相關(guān)檢驗(yàn)結(jié)果也表明在10%的水平下不能拒絕誤差項(xiàng)沒(méi)有兩階或更高階的自相關(guān)的原假設(shè)，滿(mǎn)足GMM方法“誤差項(xiàng)不相關(guān)”的基礎(chǔ)假設(shè)條件(Roodman，2009)?；貧w結(jié)果顯示，對(duì)于四個(gè)回歸模型，銀企關(guān)系長(zhǎng)度與銀企關(guān)系規(guī)模變量的系數(shù)都為正，并且具有一定顯著性，同時(shí)銀企關(guān)系深度的系數(shù)為負(fù)，也有一定的顯著性。可見(jiàn)，銀企關(guān)系變量回歸系數(shù)的符號(hào)與顯著性都與固定效應(yīng)模型的基準(zhǔn)回歸中高度一致，再次驗(yàn)證了銀企關(guān)系及關(guān)系型貸款技術(shù)對(duì)信貸篩選效率的提升作用是通過(guò)在銀行信貸篩選過(guò)程中對(duì)企業(yè)“軟信息”生產(chǎn)的正向效應(yīng)體現(xiàn)的。對(duì)于政治聯(lián)系變量，政治身份變量在大多數(shù)回歸中系數(shù)為負(fù)，但并不顯著，與基準(zhǔn)回歸中結(jié)果同樣一致。企業(yè)所有制變量與基準(zhǔn)回歸中相比系數(shù)顯著性下降，表明在本節(jié)模型中民營(yíng)企業(yè)在全要素生產(chǎn)率上與公有制法人控制企業(yè)沒(méi)有顯著差別。在控制變量方面，如盈利能力、固定資產(chǎn)比率以及資產(chǎn)負(fù)債率等變量的回歸系數(shù)與顯著性程度同基準(zhǔn)回歸中保持了較高一致性。

綜上，本節(jié)的系統(tǒng)GMM模型回歸結(jié)果既檢驗(yàn)了本文研究結(jié)果的穩(wěn)健性，也控制了內(nèi)生性問(wèn)題，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文研究假設(shè)。

5 總結(jié)

現(xiàn)有文獻(xiàn)中關(guān)于銀行信貸篩選、配置效率以及企業(yè)貸款融資效率的研究多集中于檢驗(yàn)信貸配置決策對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)、市場(chǎng)價(jià)值、盈利能力與融資約束等方面的影響(Cull and Xu，2003；Dong and Putterman，2003；Abiad et al.，2008)，也有研究從銀行運(yùn)營(yíng)成本、盈利能力等角度分析銀行信貸配置效率(Berger et al.，2009)；而對(duì)于在信貸篩選與配置過(guò)程中，對(duì)銀行所關(guān)注的關(guān)于企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)以及從金融中介理論視角對(duì)于銀行關(guān)于企業(yè)“軟信息”生產(chǎn)功能的研究較少。本文分別從償債能力與全要素生產(chǎn)率的角度分析了銀企關(guān)系、政治聯(lián)系對(duì)銀行信貸篩選效率的效應(yīng)。通過(guò)對(duì)2003年至2015年A股非金融上市企業(yè)樣本進(jìn)行的一系列實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，上述兩種機(jī)制與企業(yè)自身償債能力及生產(chǎn)率水平有著不同的相關(guān)關(guān)系，體現(xiàn)出它們對(duì)于銀行信貸篩選效率的不同作用渠道。本文固定效應(yīng)模型的回歸分析結(jié)果顯示，銀企關(guān)系越緊密，企業(yè)的償債能力越強(qiáng)，特別是在銀企關(guān)系長(zhǎng)度與銀企關(guān)系規(guī)模兩個(gè)維度上，表明銀行在信貸篩選時(shí)可以通過(guò)對(duì)企業(yè)過(guò)往銀企關(guān)系緊密程度的考察來(lái)獲得關(guān)于企業(yè)未來(lái)償債能力的相關(guān)信息，從而提高篩選效率；而具有政治聯(lián)系的企業(yè)其償債能力與不具備聯(lián)系的企業(yè)并沒(méi)有顯著區(qū)別，說(shuō)明從信息的角度，政治聯(lián)系對(duì)信貸篩選效率沒(méi)有促進(jìn)作用，那么它對(duì)于企業(yè)貸款可得性以及銀行信貸決策的影響應(yīng)是通過(guò)政府干預(yù)、隱性擔(dān)保等非直接渠道達(dá)成的。上述研究結(jié)果與連軍等(2011)對(duì)于企業(yè)管理費(fèi)用率與資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為銀行信貸配置效率代理變量的研究結(jié)論相悖，并且他們僅通過(guò)企業(yè)貸款率作為銀行貸后監(jiān)督、債務(wù)治理與政治聯(lián)系的代理變量，解釋力不足，而本文的研究直接以企業(yè)償債能力作為被解釋變量，直接與銀行信貸篩選效率相關(guān)，同時(shí)解釋變量方面也更加多元。此外，在企業(yè)生產(chǎn)率水平方面，本文研究結(jié)果顯示，銀企關(guān)系長(zhǎng)度、銀企關(guān)系規(guī)模與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的正相關(guān)關(guān)系具有一定的顯著性，表明長(zhǎng)期的、多重的銀企關(guān)系有可能幫助銀行發(fā)掘更多企業(yè)的“軟信息”。民營(yíng)企業(yè)實(shí)際控制人的政治身份對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率沒(méi)有顯著的影響，而企業(yè)所有制與生產(chǎn)率水平相關(guān)：民營(yíng)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率高于公有制企業(yè)，表明在非資本與勞動(dòng)要素投入的生產(chǎn)率方面，民營(yíng)企業(yè)可能具有更高的效率。

在進(jìn)一步檢驗(yàn)的結(jié)果中，本文發(fā)現(xiàn)不同性質(zhì)的銀行在信貸篩選中對(duì)銀企關(guān)系的使用水平也可能存在差異。比如，銀企關(guān)系規(guī)模對(duì)提升信貸篩選效率、發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量企業(yè)的作用在國(guó)有大型商業(yè)銀行更顯著，表明國(guó)有大型商業(yè)銀行更容易通過(guò)多重銀企關(guān)系獲得相關(guān)信息，可能的原因包括其在業(yè)內(nèi)話語(yǔ)權(quán)較強(qiáng)，或其信貸審批流程更加注重與企業(yè)其他關(guān)系銀行溝通。同時(shí)，銀企關(guān)系長(zhǎng)度的效應(yīng)則在城市商業(yè)銀行中最為顯著，這可能體現(xiàn)了城市商業(yè)銀行在本地經(jīng)營(yíng)的特殊優(yōu)勢(shì)，但總體來(lái)看，長(zhǎng)期銀企關(guān)系的“套牢問(wèn)題”仍然存在。政治聯(lián)系在不同性質(zhì)銀行的信貸篩選中作用都不顯著，表明了這種機(jī)制的非正式性。考慮到基準(zhǔn)回歸模型可能存在的內(nèi)生性，本文也采用了系統(tǒng)GMM方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，其結(jié)果與固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果保持了較高的一致性，證明了本文研究結(jié)果的穩(wěn)健性，同時(shí)控制了可能的內(nèi)生性。

銀企關(guān)系作為通過(guò)銀行與企業(yè)間業(yè)務(wù)往來(lái)形成的一種正式機(jī)制，是銀行在信貸審批流程中考察的一個(gè)指標(biāo)，并且有助于銀行對(duì)企業(yè)信息的生產(chǎn)，其對(duì)銀行信貸資源配置、企業(yè)信貸可得性的影響是建立在提升信貸篩選效率、發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展企業(yè)、促進(jìn)要素市場(chǎng)化配置這一基礎(chǔ)上的。政治聯(lián)系并不直接作用于企業(yè)經(jīng)營(yíng)與銀行信貸決策，因此在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中被視為非正式機(jī)制，特別是在信貸篩選過(guò)程中，它既不像銀企關(guān)系等機(jī)制可以緩解信息不對(duì)稱(chēng)，也不像公司治理等機(jī)制可以提高企業(yè)經(jīng)營(yíng)水平，更多地是通過(guò)隱性渠道來(lái)影響銀行信貸決策，而不是通過(guò)提升企業(yè)發(fā)展質(zhì)量或信貸篩選效率。本文的研究在理論框架內(nèi)驗(yàn)證了上文關(guān)于銀企關(guān)系、政治聯(lián)系兩種機(jī)制在影響銀行信貸決策、信貸篩選效率上的不同渠道，豐富了關(guān)于信貸篩選、企業(yè)質(zhì)量的相關(guān)研究，對(duì)于商業(yè)銀行信貸審批流程的改進(jìn)具有一定指導(dǎo)意義。