信贷投入在民营企业盈利的传导效应范文

摘要：本文以2010至2018年我国中小板市场12个行业19家上市民营企业作为研究对象，将信贷投入分解为紧缩型信贷和支持型信贷，利用PanelVAR模型及脉冲响应函数考察信贷投入对企业盈利的传导效应。研究发现：不同的信贷政策对企业盈利具有不对称的影响，紧缩型信贷对企业盈利的冲击影响要强于支持型信贷对企业盈利的促进作用。据此，金融系统在支持民营企业发展的过程中，要重点完善银行业金融机构对民营企业的信贷支持政策，尤其要防止盲目停贷、压贷、抽贷、断贷等做法对民营企业盈利造成严重冲击，为民营企业发展提供足够的成长时间和空间。

关键词：PanelVAR模型；脉冲响应；信贷投入；民营企业

一、引言与文献综述

民营经济是我国国民经济不可或缺的力量，但民营企业发展面临着融资难、融资贵的困境。一方面，民营企业的融资渠道较为单一，主要以商业银行信贷为主；另一方面，由于许多民营企业存在着经营管理不规范、财务制度不健全等问题，导致商业银行不愿放贷给民营企业。关于民营企业融资难题的探讨一直是国内外金融实务与学术界持续关注的热点。早在1995年，Bernanke和Gertler就通过实证研究发现，信贷政策是影响企业融资能力的关键因素,并且这种影响对于不同行业和不同规模的企业具有显著的差异。2006年，Cooley和Quadrini通过实证检验进一步分析了信贷政策在不同规模企业中的表现，发现信贷政策的变化对于不同规模的企业具有不同的表现，其中对规模较小的企业的融资决策具有更为强烈的影响。王丹（2018）在对信贷政策和融资决策进行细分的基础上，分析出信贷政策影响民营企业融资决策的渠道，即利率结构的变化引起民营企业改变其贷款结构，而贷款规模的增长并不会对民营企业的贷款结构产生显著影响。冉渝和张弘滢（2019）以2004-2016年我国沪深两市A股上市公司作为研究对象，将信贷投入分解为紧缩型和宽松型，并利用PanelVAR模型及脉冲响应函数考察信贷投入对企业投资的传导效应，研究发现信贷政策对不同产业企业产生的影响存在非对称性。王世杰和李亚辉（2019）从融资成本的角度证明，信贷市场化程度与民营企业融资难问题关系密切，从目前市场结构分类特点出发，信贷市场并非真正意义上的竞争性资本市场，贷款利率反映的资金价格是垄断市场价格，而垄断市场对庞大的中小企业而言具有非常高的进入壁垒，从而为民营企业融资难的市场悖论提供了一种合理的解释。由此可以看出，货币政策确实会对民营企业的融资决策、企业投资，进而对企业盈利产生重要影响。但是，货币政策尤其是信贷政策种类多样，不同的信贷政策对民营企业的盈利又会产生怎样的影响呢？本文将对信贷投入进行细分，分别分析支持型信贷和紧缩型信贷对民营企业盈利能力的影响，从而为信贷政策的科学制定提供更加有效的指导。

二、研究设计

本文采用面板向量自回归模型（PanelVAR模型）及脉冲响应函数进行分析，选取19家上市民营企业近20年的净利润及信贷数据，利用Stata软件建立PanelVAR模型，反映信贷投入与企业盈利之间的逐年相互作用关系，并通过格兰杰因果分析探究信贷投入与企业盈利之间的因果关系，最后利用脉冲响应函数分别研究支持型信贷和紧缩型信贷在受到一个单位标准差的冲击时，对企业盈利影响的对称性及影响程度等表现。

（一）数据来源与变量定义1.研究样本本文主要研究信贷投入对民营企业盈利的影响，考虑到数据的可获得性，本文选取中小板上市民营企业的相关经营数据为研究样本，样本期间为2010至2018年。为了加强样本的全面性和代表性，本文依照证监会行业分类2012版分类标准，分别选取了文化、体育和娱乐业、教育、水利、环境和公共设施管理业等12个行业共计19家上市民营企业的利润及信贷数据，据此获得包含171个观测值1的面板数据。2.变量定义本文主要研究信贷投入对企业盈利的传导效应，因此以企业信贷余额增长率（credit）来衡量信贷投入，采用HP滤波方法去除长期趋势，将信贷投入分解为支持型信贷和紧缩型信贷，分别记为sc和ec，即取sc=Max（credit，0），ec=Min（credit，0）。sc表示信贷投入的支持程度，ec表示信贷投入的紧缩程度。对于企业盈利，本文使用企业净利润（lr）来表示。

（二）模型构建本文主要使用PanelVAR模型，该模型沿袭了向量自回归（VAR）模型的优点，即通过数据的统计性质建立模型，将各个变量都视为内生变量，并把系统中每一个内生变量作为所有内生变量滞后值的函数来构造模型，分析各个变量及其滞后变量对模型中其他变量的影响。相对于传统的VAR模型，PanelVAR模型兼具时间序列和面板数据的优点，可以多层次、更直观地观察企业利润对不同信贷冲击的动态反应。本文利用BIC、HQIC、AIC信息准则指标值最小的原则来选择模型最优的滞后阶数，根据最优的滞后期构建相应的PanelVAR模型，然后采用均值差分的方法去掉个体时间效应和向前均值差分Hermlet转换的方法消除固定效应，最后通过广义矩估计方法（GMM）得到系数的有效估计，并运用格兰杰因果检验和脉冲响应函数作进一步分析。本文构建的信贷投入对企业盈利传导效应影响的PanelVAR模型如下：其中，Yit为三元向量，即Yit=（lr，sc，ec），i代表上市民营企业个数，i=1,2,…19，t代表年份，t=2010,2011,…2018，Yit-p代表p阶滞后项。ei表示个体效应，即企业间的差异。βt表示时间效应，反映变量在时间上的特征。βp为3×3系数矩阵，反映不同滞后阶数变量对各变量的影响程度。μit是随机扰动项。

三、实证分析

（一）统计性描述通过计算171个观测值的统计特性得到各变量的描述性统计结果（见表1）。从表1可以看出，样本民营企业在2010到2018年期间的净利润均值为1.41亿元，而支持型信贷和紧缩型信贷的均值分别为84.27%和-17.11%，最大值和最小值分别为2483.26%和-100%，可见目前商业银行对我国民营企业信贷投入的增加和减少具有不对称性。总体来说，我国对民营企业的信贷支持程度较高，但支持型信贷的标准差也明显高于紧缩型信贷，可见支持型信贷增长率虽然较高，却也具有较大的不稳定性。

（二）PanelVAR模型构建1.模型滞后阶数选择通过比较AIC、BIC和HQIC值（见表2），确定PanelVAR模型最优滞后阶数为1。2.PanelVAR模型的广义矩估计（GMM）利用Stata10.0统计软件进行实证分析，得到了滞后一期的PanelVAR估计结果（见表3）。从表3可以看出，对于净利润来说，滞后一阶的净利润对当前净利润在0.05的置信度水平下有较大影响，可见民营企业盈利呈现出显著的自相关性。而支持型信贷和紧缩型信贷在0.5的置信度水平下，分别对民营企业盈利表现出显著的正向促进作用和反向抑制作用，支持型信贷的系数为0.050，紧缩型信贷的系数为-1.085，可见不同的信贷政策对企业盈利具有不对称的影响，且紧缩型信贷对企业净利润的影响远大于支持型信贷对企业净利润的拉动作用。

（三）格兰杰因果关系为进一步明确信贷投入与民营企业盈利之间的关系，分析企业净利润与支持型信贷和紧缩型信贷之间是否存在因果关系，以及是单向因果还是双向因果，本文对各变量进行了格兰杰因果关系检验（见表4）。从表4可以看出，在0.5的置信度水平下，支持型信贷和紧缩型信贷均对企业净利润有显著影响，是净利润的格兰杰原因，且信贷投入与企业净利润之间为单向因果，即信贷投入是企业盈利的格兰杰原因，而企业盈利不是信贷投入的格兰杰原因。由此可见，信贷投入是引起民营企业盈利变化的重要原因。

（四）脉冲响应分析本文利用脉冲响应函数追踪6期，对PanelVAR模型估计的结果做出了进一步检验，脉冲响应函数图反映了模型中某一变量受到一个外生冲击后的动态变化（见图1-3）。本文利用蒙特卡洛（Monte-Carlo）模拟200次来估计脉冲响应函数，由于本文研究的重点在于信贷政策冲击对企业盈利的动态影响，且通过以上格兰杰因果检验分析，得到民营企业净利润、支持型信贷和紧缩型信贷为企业净利润的格兰杰原因，信贷投入与企业净利润之间为单向因果，因此只保留净利润对自身的脉冲响应函数图，以及企业净利润对支持型信贷和紧缩型信贷的脉冲响应函数图。分别表示95%和5%置信区间的上限和下限。根据图1净利润对自身的响应图，当期企业净利润的一个标准差的正向冲击，会引起自身显著且长久的冲击反应，这种影响在第6期依然存在，可见企业盈利存在一种强烈的自我维持能力。根据图2净利润对支持型信贷的响应图，当期支持型信贷的一个标准差的正向冲击并不会立即引起企业净利润的扩大，而是在第二期达到峰值0.300左右，在第4期左右冲击响应逐渐消失，可见支持型信贷对企业盈利的作用具有将近两期的滞后性，说明从信贷投入到企业扩大生产规模，从而提高净利润需要较长的时间周期。根据图3净利润对紧缩型信贷的响应图，企业盈利受到紧缩型信贷一个标准差的负向冲击作用时，在第一期达到峰值0.250左右，在第6期尚未收敛于零，相对于支持型信贷的冲击反应，净利润对紧缩型信贷的冲击作用更敏感更迅速，且作用时间更持久。因此，从时间动态上分析，支持型信贷和紧缩型信贷对企业盈利的冲击作用，不论是响应时间还是作用时间的长度，都具有不对称性。总体而言，紧缩型信贷对企业盈利的冲击影响更灵敏迅速、更持久。

（五）方差分解为进一步对民营企业净利润的方差变动进行归因分析，说明以上PanelVAR模型中支持型信贷和紧缩型信贷分别对企业净利润波动的相对贡献率，本文对PanelVAR模型进行了5期的方差分解（见表5）。从表5可以看出，企业净利润对自身影响较大，在第2期对自身方差的贡献率达到最大值98.90%，在第3期稍微下降至94.90%。支持型信贷对企业净利润的变动解释体现得较缓慢，且解释能力较稳定，直到第3期才达到0.3%，之后一直保持稳定。而紧缩型信贷对企业盈利的变动解释体现得较为迅速，且解释能力较强，在第2期就达到1.1%，随后逐期增强，在4期达到6%，说明在考虑信贷投入时，民营企业盈利变动的6%可由紧缩型信贷解释。由此可见，相对于支持型信贷，紧缩型信贷对企业盈利波动的相对贡献率更大，对企业净利润的影响程度更深。四、结论和政策启示本文通过HP滤波将中小板市场跨越12个行业的19家上市民营企业的信贷增长率按趋势差异分解为支持型信贷和紧缩型信贷，并基于PanelVAR模型和脉冲响应函数分析我国信贷投入对企业盈利的传导效应，研究结果表明：不同的信贷政策对民营企业盈利的影响存在非对称性。第一，信贷投入对我国民营企业的盈利能力具有较大影响，也就是说，我国民营企业尤其是中小企业融资渠道以银行信贷为主。第二，目前我国对民营企业信贷投入的增加和减少具有不对称性，虽然信贷支撑程度总体较高，但是支持型信贷投入的波动性较大，支持作用有待稳定。第三，不同的信贷政策对企业盈利具有不对称的影响，同样相对于一单位的信贷投入冲击，净利润对紧缩型信贷的冲击作用反应更敏感更迅速，且作用时间更持久，紧缩型信贷对企业盈利的冲击影响要强于支持型信贷对企业盈利的促进作用。因此，金融系统在着力破解民营企业融资难题时，建议重点关注以下方面。一是丰富民营企业的融资渠道，逐渐减弱民营企业对信贷支持的依赖度，提高民营企业经营的韧性。二是抓紧完善银行业金融机构对民营企业在信贷支持方面的政策措施，不盲目停贷、压贷、抽贷、断贷等，尤其要制定信贷妥善退出机制，通过分类采取支持处置措施，着力化解企业流动性风险，防止随意减少授信、抽贷断贷“一刀切”等做法对民营企业盈利造成冲击。三是对民营企业的信贷支持应持续深入，尊重民营企业信贷投资与回报的周期特性，逐步拉长对民营企业的信贷投入回收时间，加大长期信贷投入比重，给予民营企业发展足够的成长时间和空间。

参考文献

[3]连玉君.中国上市公司投资效率研究[M].北京:经济管理出版社,2009:82-119.

[4]冉渝,张弘滢.信贷投入对企业投资的传导效应探讨—————基于PanelVAR模型的实证分析[J].财会月刊,2019,(6):144-152.

[5]王丹.信贷政策影响民营企业信贷决策的渠道分析[J].管理世界,2018,(12):173-174.

[6]王世杰,李亚辉.信贷市场化缓解民营企业融资难的可行性研究[J].泉州师范学院学报,2019,(37):33-39.

作者：陶勇 王晓娟 单位：中国人民银行隆德县支行