【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 金替代率。但是，此項(xiàng)質(zhì)押政策對(duì)貿(mào)易應(yīng)付款項(xiàng)毫無作用，其根本沒有影響貿(mào)易應(yīng)付款項(xiàng)與現(xiàn)金持有之間的關(guān)系。在此我們提出第二個(gè)假設(shè)：假設(shè)2：自2007年新的應(yīng)收款項(xiàng)質(zhì)押政策的實(shí)施增加了應(yīng)收款項(xiàng)現(xiàn)金替代率，但其對(duì)于應(yīng)付款項(xiàng)與現(xiàn)金持有之間敏感度并未影響。4. 研究設(shè)計(jì) 我們的數(shù)據(jù)來源于中國(guó)股票市場(chǎng)以及中國(guó)股票市場(chǎng)研究數(shù)據(jù)庫。我們從中國(guó)1999～2009年的1729個(gè)非金融A股上市公司和14313個(gè)觀察值中開始研究。當(dāng)去除一些數(shù)據(jù)缺失的觀察值以及一些資產(chǎn)為0或者毫無資產(chǎn)乃至于出售的公司，我們的研究數(shù)據(jù)降至1626個(gè)公司和13229個(gè)觀察值。 根據(jù)以往的研究(Opler et al., 1999。 Dittmar et al., 2003。 Dittmar and MahrtSmith, 2007)。我們定義了現(xiàn)金比率，現(xiàn)金比例，以及現(xiàn)金等價(jià)物，凈資產(chǎn)。其中，凈資產(chǎn)等于總資產(chǎn)減去現(xiàn)金以及現(xiàn)金等價(jià)物。 根據(jù)中國(guó)公司的資產(chǎn)負(fù)債表，應(yīng)收賬款和應(yīng)收票據(jù)用來描述供應(yīng)商貿(mào)易信貸的情況，應(yīng)付賬款和應(yīng)付賬款是用來形容客戶貿(mào)易信貸的情況的，所以我們定義CRDT_REV代表應(yīng)收賬款和應(yīng)收票據(jù)的總和，CRDT_PAY代表應(yīng)付賬款和應(yīng)付票據(jù)的總和（緊縮指數(shù)為凈資產(chǎn)）*。*我們同樣以總資產(chǎn)和總銷量作為了緊縮指數(shù)，但是結(jié)果依舊一樣。 ，中國(guó)公司的主要融資方式是銀行借款。因此，我們運(yùn)用公司銀行貸款在本地區(qū)GDP的比例來形容其金融深化的水平。銀行貸款數(shù)據(jù)量來源于一年一度的《中國(guó)金融年鑒》。而GDP數(shù)據(jù)則來源于一年一度的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。附錄A向我們了1998～2008年中國(guó)個(gè)省份的平均金融深化水平。 我們延伸了Opler et al. (1999)對(duì)于貿(mào)易應(yīng)收和應(yīng)付款項(xiàng)的分析。同時(shí)我們運(yùn)用以下的回歸模型計(jì)算它們對(duì)于現(xiàn)金持有的影響：其中，因變量CASH是公司i在時(shí)間t時(shí)的現(xiàn)金持有比例。而自變量將包括貿(mào)易信貸變量以及一些控制變量。根據(jù)(Opler et al., 1999。 Dittmar and MahrtSmith, 2007)的研究，我們定義了如下控制變量：（LIQUID）經(jīng)營(yíng)運(yùn)資本比率，（SIZE）公司大小，（LEV）財(cái)務(wù)杠桿，（DEBTM）債務(wù)給付日，（M/B）市價(jià)賬面值比率，（CAPEX）資本支出，（CASHFLOW）資金流動(dòng)，（DIVIDEND）虛擬股息，（TOP1）最大股東股份，（STATE0）虛擬國(guó)企，（DEEPEN）金融深化測(cè)量。除卻貿(mào)易信貸和凈營(yíng)運(yùn)資本變量，其余的所有控制變量都從年初開始計(jì)算以減輕內(nèi)生性問題。以上所有的變量都將在下文進(jìn)行闡述，同時(shí)也將在表二進(jìn)行總結(jié)。（LIQUID）凈營(yíng)運(yùn)資本比率代表著流動(dòng)資產(chǎn)，故也被定義為凈營(yíng)運(yùn)資本在凈資產(chǎn)中的比例。經(jīng)營(yíng)運(yùn)資本也可以被看成為一種現(xiàn)金代替物，因?yàn)樵谄髽I(yè)面臨現(xiàn)金短缺時(shí)，它們可以運(yùn)用其流動(dòng)資產(chǎn)進(jìn)行替代。也就是說流動(dòng)資產(chǎn)和現(xiàn)金持有之間存在一種負(fù)關(guān)聯(lián)的關(guān)系。另外，凈貿(mào)易信貸（應(yīng)收賬款和應(yīng)收票據(jù)之和減去應(yīng)付賬款與應(yīng)付票據(jù)之和只是經(jīng)營(yíng)運(yùn)資本的組成部分，所以，為了避免對(duì)貿(mào)易信貸的重復(fù)計(jì)量，我們運(yùn)用一種折衷的流動(dòng)性計(jì)量方法—（LIQUID2），它代表著經(jīng)營(yíng)運(yùn)資本減去凈貿(mào)易信貸之差與凈資產(chǎn)的比率。（SIZE）公司大小，即資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)。與公司現(xiàn)金持有量存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。正如它們被多樣化一樣，越大的公司其現(xiàn)金持有量越少，因此也較少可能面對(duì)金融壓力。同樣，它們所面對(duì)的籌資門檻和外部 籌資費(fèi)用也相對(duì)較低(Opleret al., 1999。 Dittmar et al., 2003)。杠桿效率（LEV，總負(fù)債/總資產(chǎn)）同樣對(duì)現(xiàn)金持有產(chǎn)生負(fù)作用。較高的杠桿效率表明公司外部融資更為容易，也很容易減少自由現(xiàn)金流量問題(Opler et al., 1999。 Harford et al., 2008)。債務(wù)的給付日（DEBTM，長(zhǎng)期負(fù)債/總負(fù)債）與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)息息相關(guān)。我們預(yù)期債務(wù)的給付日與現(xiàn)金持有存在正相關(guān)作用，因?yàn)樵诠境钟懈L(zhǎng)期負(fù)債時(shí)需要更多的自由現(xiàn)金流量以應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退時(shí)的固定債務(wù)償還義務(wù)(Morris, 1992)。（M/B）市價(jià)賬面值比率被看成是公司成長(zhǎng)空間的預(yù)測(cè)，它等于（公司的總資產(chǎn)賬面價(jià)值股權(quán)賬面價(jià)值+股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值）/總資產(chǎn)賬面價(jià)值*。以往的研究也發(fā)現(xiàn)了公司成長(zhǎng)空間越高，現(xiàn)金持有比例越高(Opler et al.,1999。 Dittmar et al., 2003)。*我們充分考慮了中國(guó)的優(yōu)先股結(jié)構(gòu)，但是為什么優(yōu)先股不可以在市場(chǎng)上交易？所以，在此的股權(quán)市場(chǎng)價(jià)值沒有考慮優(yōu)先股的情況。因?yàn)閮?yōu)先股通常都是以一個(gè)固定價(jià)格進(jìn)行轉(zhuǎn)移，在基準(zhǔn)問題測(cè)試中常與面值發(fā)生沖突。因此，M/B的計(jì)算中我們?nèi)コ藷o法以市場(chǎng)價(jià)格進(jìn)行交易的優(yōu)先股的情況。當(dāng)然，我們也同時(shí)運(yùn)用了基準(zhǔn)計(jì)算方式作為一個(gè)檢測(cè)值，其結(jié)果依舊一致。（CAPEX）資本支出比例對(duì)于現(xiàn)金持有的影響通常容易混淆。Opler et al.(1999)發(fā)現(xiàn)資本支出和現(xiàn)金持有存在負(fù)相關(guān)聯(lián)系。而Harford et al. (2008)的研究結(jié)果剛好相反。（CASHFLOW）資金流動(dòng)比率等于營(yíng)運(yùn)凈現(xiàn)金流除以凈資產(chǎn)。Opler et al. (1999) 和 Harford et al.(2008)發(fā)現(xiàn)現(xiàn)金流量較強(qiáng)的公司往往現(xiàn)金持有比較多。但是Ozkan and Ozkan (2004)發(fā)現(xiàn)資金流動(dòng)與現(xiàn)金持有存在負(fù)相關(guān)。（DIVIDEND）虛擬股息等于一年中每股派發(fā)現(xiàn)金股利或者0股利中的其中一個(gè)。其對(duì)于現(xiàn)金持有的影響也存在爭(zhēng)議。Opler et al. (1999),Dittmar et al. (2003)和 a Harford et al. (2008)其存在負(fù)關(guān)聯(lián)，Ozkan and Ozkan (2004)正好相反。表二除了上述的金融控制變量以外，我們還增加了一些所有者結(jié)構(gòu)性質(zhì)的變量*。（TOP1）是公司第一大股東所占股份比例的百分?jǐn)?shù)**。（STATE）是假設(shè)公司最終被國(guó)家所控制或者0中的其中一個(gè)***。產(chǎn)業(yè)和時(shí)間的虛擬變量被放入模型當(dāng)中以計(jì)量恒定產(chǎn)業(yè)不均衡性以及時(shí)間傾向。產(chǎn)業(yè)分類情況主要來源于中國(guó)證監(jiān)會(huì)。根據(jù)分類，總共有21個(gè)產(chǎn)業(yè)，其中一位碼為非制造業(yè)產(chǎn)業(yè)，二位碼為制造業(yè)產(chǎn)業(yè)。當(dāng)然，虛擬省份也被加入進(jìn)入以了解金融也發(fā)展程度，法制體系差異，地區(qū)貪污腐敗現(xiàn)象。*在我們的樣本當(dāng)中，%，因此我們斷定雇傭管理關(guān)系在中國(guó)公司管理中是微不足道的，故我們未將雇傭關(guān)系納入模型之中。當(dāng)然，將其納入模型之中后所得結(jié)果與原結(jié)論還是一致的。**We report only the results for the model without the square term of TOP1. When we include the square term of TOP1 in the regression model, it is not significant and our conclusions do not change. ***We adopt the ownership classification scheme based on the identity of theultimate owner used in recent studies of Chinese listed firms (Wu et al., forthing).State firms are ultimately controlled by the central and local governments or anassociated entity, such as central and local stateowned asset management bureaus,the Ministry of Finance, or local finance bureaus. 我們的主要數(shù)據(jù)結(jié)論來源于正常最小二乘法，然而，由于公司的現(xiàn)金持有政策對(duì)貿(mào)易信貸政策會(huì)產(chǎn)生影響，現(xiàn)金持有與貿(mào)易信貸之間就存在可能的內(nèi)生性。因此，我們運(yùn)用了二級(jí)工具變量回歸分析以解決內(nèi)生性的問題。第一階段的分析程序包括運(yùn)用正常最小二乘法和嵌板分析再減去已知的四個(gè)變量以檢測(cè)對(duì)貿(mào)易信貸的影響。這些變量包括固定資產(chǎn)/總資產(chǎn)，公司年齡的自然對(duì)數(shù)，最高現(xiàn)金持有比率，以及公司是否與當(dāng)年沉溺于關(guān)聯(lián)方交易。第一階段分析所得出的數(shù)據(jù)將被運(yùn)用到將現(xiàn)金持有方法作為因變量的第二階段分析中去。5. 實(shí)證結(jié)果 表三向我們陳述了一些描述性統(tǒng)計(jì)變量。我們保證金融變量在1%的水平以緩和差異值的影響*。%，%差距不大。這表明中國(guó)的上市公司與國(guó)外的公司持有相當(dāng)?shù)默F(xiàn)金量。%，這也表明中國(guó)上市公司與外國(guó)公司一樣大量運(yùn)用貿(mào)易信貸。%,這比前者的比例有所上升，這表明中國(guó)上市公司更多的向顧客使用商業(yè)信用，而不是供應(yīng)商。*We also perform a robustness check without winsorizing the variables. The results remain qualitatively similar.我們對(duì)變量進(jìn)了相關(guān)性分析，如表四。除卻LIQUID和LIDUID2的相關(guān)性外，其他變量的相關(guān)性并不大。我們同樣檢測(cè)了此模型系數(shù)的通貨膨脹因素，可以接受。表三 表五向我們展現(xiàn)了關(guān)于貿(mào)易信貸與現(xiàn)金持有的多元回歸結(jié)果。嵌板A表明了回歸模型結(jié)果，嵌板B表明了平等系數(shù)的試驗(yàn)結(jié)果。LIQUID和LIQUID2被分別運(yùn)用于模型（1）和模型（2）中以用于流動(dòng)性替代。模型（3）將LIQUID共分為兩個(gè)方面：LIQUID2和凈貿(mào)易信貸。我們將貿(mào)易信貸運(yùn)用到模型（4）當(dāng)中以估計(jì)商業(yè)信用對(duì)現(xiàn)金持有的影響。而常數(shù)項(xiàng)，產(chǎn)業(yè)，時(shí)間，省份等值在所有模型中都有體現(xiàn)，pvalues是基于分析的標(biāo)準(zhǔn)誤差(Petersen, 2009)。首先，我們對(duì)比了模型（1）—（3）中流動(dòng)資產(chǎn)對(duì)于現(xiàn)金持有的沖擊。LIQUID，LIQUID2以及他們之間的差異呈現(xiàn)陰性，其顯著水平低于1%。而模型（3）