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上市公司的銀行信貸融資可獲性與惡性增資行為研究(編輯修改稿)

2024-09-24 13:39 本頁面
 

【文章內容簡介】 *** ** *** *** *** ** ** *** ** *** *** *** ** 括號里的數(shù)為對應的概率。對于 HL 檢驗,χ 2 值越小、 。 (二) 多元回歸分析結果 由上文可知,上市公司 的 銀行信貸融資可獲性能 夠顯著增加其惡性增資行為發(fā)生的可能性。 那么我們接下來將進一步考察銀行信貸融資可獲性對上市公司發(fā)生惡性增資行為程度的影響。為此,我們選取了上述樣本中僅發(fā)生惡性增資的樣本,以發(fā)生惡性增資的程度作為被解釋變量,以銀行信貸融資可獲性的難易程度作為解釋變量,在控制了影響惡性增資的 相關 變量后進行了多元回歸 ?;貧w分析中主要變量的描述性統(tǒng)計見表 4,多元回歸結果見表 5。 模型 模型 模型 6 分別表示以當期、滯后一期、滯后兩期銀行信貸融資可獲性指標與當期發(fā)生惡性增資行為的程度為樣本的多元回歸結果。 從表 4 中我們可以看出, 企業(yè)當 期 總資產負債率的均值為 %, 其中流動負債 比 率達 %, 而且資產負債比例均有逐年上升的趨勢。 這意味著 我國上市公司 傾向于采用流動負債的方式獲得信貸融資 ,我們認為造成這種情況的原因 在于現(xiàn)階段我國 銀行對企業(yè)長期信貸審批條件的苛刻 ,以至于企業(yè)更容易獲得短期貸款 。 另外,企業(yè)當期的擔保價值為%,而且擔保價值均呈逐年上升的趨勢 ,我們認為造成這種現(xiàn)象的原因可能是 公司 降低了 銀行向其貸款的風險 ,從而企業(yè)可以獲得更多的信用貸款。 表 4 描述性統(tǒng)計 模型 4 模型 5 模型 6 項目 均值 標準差 均值 標準差 均值 標準差 (中位數(shù)) (觀測值) (中位數(shù)) (觀測值) (中位數(shù)) (觀測值) ESC ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) A1 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) A2 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) A3 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) AY ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) FCFt ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) C1 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) C2 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) C3 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) C4 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) C5 ( ) ( 1190) ( ) ( 1193) ( ) ( 1144) 由表 5 我們可以發(fā)現(xiàn),總資產負債率( A1)在滯后一期 、滯后兩期 模型中 均 與惡性增資 程度 在 1%水平上顯著正相關,與預期相一致。 這表明總資產負債率越高,企業(yè)獲得的信貸融資就越多。由于此時企業(yè)獲得信貸融資更加容易,則其發(fā)生惡性增資的程度就越高。流動負債比率( A2)在滯后一期、滯后兩期模型中 均與惡性增資程度在 1%水平上 顯著負相關,我 們認為這一結果的原因 是 較高的流動負債比率限制了 可供 管理者 支配的現(xiàn)金 , 由于可控的自由現(xiàn)金流減少了,管理者在投資決策過程中會表現(xiàn)出更高的謹慎性,則企業(yè)就更加不容易發(fā)生惡性增資行為。 擔保價值( A3) 在 3 個模型中 均 與惡性增資程度在 1%水平上顯著負相關,與預期相一致。 當公司擔保價值較高時,由于銀行向其貸款的風險較低 而使企業(yè) 可以獲得 更多的信用貸款, 從而其信貸融資 更加容易, 則企業(yè)此時發(fā)生惡性增資的程度也就越高。通過上述分析,我們可以得到 銀行信貸融資可獲性顯著增加了上市公司發(fā)生惡性增資行為的 程度 ,與理論分析結論一致。同時, 在多元回歸模型中 滯后期 仍 比當期模型表現(xiàn)出更大的相關性, 進一步 驗證了資本投資效果的滯后性。 此外,控制變量中總資產增長率( C1)與惡性增資程度顯著正相關,說明企業(yè)資產規(guī)模的擴張加重了其惡性增資的程度。流動比率( C2)與惡性增資程度顯著負相關,說明 企業(yè)變現(xiàn)償債能力的提高可以降低其惡性增資的程度。 同時, 現(xiàn)金流動負債比率( C3) 、主營業(yè)務收入增長率( C4) 與惡性增資程度顯著正相關 , 流動資產周轉率( C5)與惡性增資程度 呈 顯著負相關 關系 。 表 5 銀行信貸融資可獲性與惡性增資程度的回歸結果 變量 模型 4 模型 5 模型 6 Intercept () () () A1 () () () A2 () () () A3 () () () AY () () () Ctrl () () () FCFt () () () C1 () () () C2 () () () C3 () () () C4 () () () C5 () () () 行業(yè)和年度 控制 控制 控制 N 1190 1193 1144 AdjR F DW 注: (1)模型中的因變量均為發(fā)生惡性增資的程度; (2)模型 1 是以當年公司為樣本的回歸結果;模型 2 是以滯后一年的公司為樣本的回歸結果;模型 3 是以滯后兩年的公司為樣本的回歸結果; (3)括號里的數(shù)為 T 統(tǒng)計量; (4)*, **, ***分別表示顯著性水平為 10%, 5%,1%。 (三) 穩(wěn)健性檢驗 為 了 驗證上述結論的穩(wěn)健性,我們進行了如下穩(wěn)健性檢驗 (結果未報告) :在惡性增資度量模型中 ,我們 以 現(xiàn)金流量表中“購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現(xiàn)金”作為公司當年 的 資本投資額,重新選取 發(fā)生惡性增資 的樣本并進行了實證檢驗,檢驗結果 與上述結論沒有實質性差異; 此外, 我們 還 以固定資產與銀行貸款之差除以總資產來度量企業(yè)擔保價值,并將其代入回歸模型中進行實證檢驗,其結果與前文基本保持一致。由此可見,本文的實證結果是 穩(wěn)健的。 2 ** *** * *** *** *** *** *** *** *** * *** *** *** *** ** *** * ** *** ** *** *** *** 五、 結論 本文以 20202020 年我國滬深兩市上市公司為樣本,考察了銀行信貸融資可獲性對企業(yè)惡性增資行為的影響。研究發(fā)現(xiàn): 更強的 銀行信貸融資可獲性顯著增加了上市公司 發(fā)生惡性增資行為的概率 ;其次進一步以上述樣本中僅發(fā)生惡性增資的公司為研究對象,發(fā)現(xiàn)更強的 銀行信貸融資可獲性顯著加深了上市公司發(fā)生惡性增資 的程度;此外,我們還發(fā)現(xiàn)滯后期比當期模型表現(xiàn)出更大的相關性,從而說明了資本投資效果的滯后性。 上述發(fā)現(xiàn)為理解企業(yè)信貸融資的經濟后果具有重要意義,為規(guī)范上市公司的投融資行為提供了理論依據(jù)。我們基于上述研究結果,提出以下建議:第一, 雖然目前我國上市公司會在定期報告中披露募集資金的使用情況,但是這些資金可以被 同時運用到幾個項目中,以至于報告使用者很難了解單個項目的投資及其效果。因此我們建議企業(yè)對于重大投資項目的信貸融資投入及其效益進行定期披露和跟蹤,以增加項目投資信息的透明度 。 第二, 在決策是否 對上市公司提供貸款時, 銀行可以 將企業(yè)以往發(fā)生惡性增資的概率及 程度 納入 其考核體系,從信貸融資發(fā)放的根源上減少企業(yè)發(fā)生惡性增資的可能性。 【 參考文獻 】 [1] Ross, J., Staw, B. 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