股权集中度对企业信贷的影响

股权集中度对企业信贷的影响企业信贷约束测量方法综述有关企业信贷约束的研究要追溯到Fazzari等﹙1988﹚[6],他们将投资—现金流的敏感度作为衡量企业融资约束的指标,其理论基础是企业的投资决策不仅要考虑一个投资项目受益的净现值,还要考虑外部融资的难易程度以及内部融资比例的大小。该理论基础的前提假设是信息不对称问题的存在使得企业的内部融资成本低于外部融资成本,因此在企业内部现金流增加的情况下,受到融资约束的企业会增加当期投资,而没有受到融资约束的企业对这种现金流的变化则不敏感。其主要思想是将现金流变量加入到TobinQ的投资方程之中,以捕捉资本市场的不完善。Hubbard﹙1998﹚[18]对此类文献有过详细的回顾。但是Kaplan和Zingale﹙1997﹚[19]反对这一观点,认为Fazzari等﹙1988﹚所得到的实证结果没有强有力的经济学理论加以支持;他们以Fazzari等﹙1988﹚的实证为基础,反而证伪了其提出的假说,即对于信贷约束更小的企业,其投资—现金流的敏感度会更强。但这一分析也存在问题即先验的企业信贷约束标准是否有效?事实发现,他们定义的信贷约束企业大部分都陷入财务困境。值得肯定的是如果一个企业受到融资约束,那么它肯定会对流动性有较强的偏好。在Fazzari等﹙1988﹚之后,投资—现金流敏感度的分析得到广泛的应用。Almeida等﹙2004﹚[20]在此基础上提出使用现金—现金流敏感度﹙cash-cashflowsensitivity﹚作为衡量企业融资约束的指标,其中衡量信贷约束的变量有股息支付率﹙payoutratio﹚,用股息支付与营业收入额的比率来表示;企业规模大小;Kaplan和Zingales提出的KZ指数;公司债券评级﹙BondRatings﹚和商业票据评级﹙commercialpaperratings﹚。投资—现金流敏感度分析的普及主要是因为信贷约束反映的是资本的影子价格,而现实中所观察到的企业所面临的资本价格均是在借贷行为发生后的价格,而无法观察到企业由于信贷约束无法完成投资的情况下所愿意支付的资本价格。比如,一个项目的投资回报率是10%,企业所愿意支付的最大资本价格便是10%,但是由于银行发放给该企业的贷款利率为15%,此时借贷行为并未发生,也就无法从企业的财务信息中了解此时企业愿意支付的资本价格,从而无法衡量企业的信贷约束程度。如果要准确衡量企业的信贷约束,就有必要估计出资本的影子价格。诸多学者提出用欧拉方程方法进行估计,影子价格越高说明信贷约束程度越高,反之亦然。该方法由Whited和Wu﹙2006﹚[21]发展起来,逐渐形成了衡量企业信贷约束的WW指标。WW指标是六个要素的线性组合,即现金流、红利支付的虚拟变量、杠杆企业规模、工业销售增长率、企业销售增长率,以此计算出资本的影子价格。其优势在于它能够放松企业净收入方程线性齐次性﹙linearhomogeneity﹚的假定,估计出企业信贷约束的程度,这种程度可以在不同的企业间进行比较,而不像投资—现金流敏感度的分析只能得出企业是否受到信贷约束的结论。本文使用了类似于此的方法,具体而言以Love﹙2003﹚[13]以及Whited和Wu﹙2006﹚[21]的方法为基础,利用企业的最优化行为得到一个结构性方程,以此估计中国A股上市企业的股权集中度对信贷约束程度的影响。企业信贷约束的衡量按照Love﹙2003﹚[13]、Whited和Wu﹙2006﹚[21]的方法,企业的最优行为便是最大化企业的价值。Vi0=maxEi0∑∞t=0β0,tDit1﹙﹚其中,Vi0是企业i在0期时的价值,β0,t是0期至t期的贴现因子,Dit为企业红利。企业的约束条件有:Dit=Π﹙Kit,εit−CIit﹚﹙,Kit﹚−Iit2﹙﹚Ki,t+1=Iit+1−δiKit3Dit≥04﹙﹚﹙﹚﹙﹚其中,Π为企业利润函数,C为企业投资的调整成本函数,Kit为资本,Iit为投资,δ为折旧率。根据一阶条件可以求得:Eitβt1+ηt+11+ηt[∂Π∂Ki,t+1+﹙1−δi﹚﹙∂C∂Ii,t+1+1﹚]=∂C∂Iit+15﹙﹚其中,ηt为约束条件﹙4﹚式的拉格朗日乘子,它表示外部融资的影子成本,∂C/∂I表示投资调整的边际成本,∂Π/∂K是企业的边际利润,Ωt=1+ηt+1/1+ηt﹙﹚﹙﹚为外部融资的相对成本。在完美信贷市场中ηt等于0,此时外部融资的相对成本便为1,企业没有受到信贷约束。当前的投资成本为...

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