數字金融對企業融資約束的緩解效應

　　【摘要】融資約束一直是企業不可回避的現實問題。近年來，本應緩解融資約束的股權質押融資工具，卻因控股股東股權質押后帶來的一系列經濟后果，反而成為股權被質押上市公司外部融資的障礙。基于2011~2018年我國滬深A股上市公司的樣本數據，在實證檢驗控股股東股權質押對上市公司融資約束的影響基礎上，將數字金融作為調節變量，檢驗數字金融對股權質押帶來的企業融資約束的緩解效應。結果表明：樣本期間，控股股東股權質押行為會惡化上市公司的融資約束困境;地區數字金融的發展會有效地緩解因股權質押帶來的上市公司融資約束困境。進一步研究顯示，在非國有企業、非制造業和高股權制衡度的上市公司中，數字金融具有更強的融資約束緩解效應。為了提高研究結論的可靠性，使用工具變量回歸以及替換核心變量度量指標的處理方法進行穩健性檢驗，實證結果沒有發生實質性改變。

　　【關鍵詞】數字金融;融資約束;控股股東;股權質押

 

　　一、引言

　　融資約束一直是我國企業尤其是民營企業不可回避的現實問題。穩定的外部融資是促進經濟發展的強大動力，也是推動我國經濟高質量發展的基本保障。目前，我國企業仍然以間接融資作為主要的融資方式，其中，商業銀行貸款占主導地位。但商業銀行具有典型的“嫌貧愛富”和“國有背景”偏好，因此，民營企業尤其是弱勢中小企業往往很難獲得銀行的青睞。近年來，股權質押融資工具被我國上市公司股東廣泛使用。

　　財經論文投稿刊物：《財會月刊》雜志創刊于1980年3月,，由武漢市財政局主辦，是全國三大財會刊物之一，國內統一刊號：42-1290/F,國際標準刊號：1004-0994,郵發代號：財會月刊(上)：38—2,財會月刊(下)：38—3,財會月刊(合訂)：38—200,國外代號：TP4368,國內外公開發行。

　　在當前融資渠道極為有限的情形下，股權質押作為一種高效且快捷的融資方式，能夠解公司對資金需求的燃眉之急，并在一定程度上緩解我國企業尤其是民營企業融資難和融資貴的困境[1]�？毓晒蓶|股權質押融資現已成為我國資本市場的常態，它本是一項很好的化解民營企業融資困境的工具，卻在2018年集中爆發股權質押平倉事件。

　　控股股東股權質押行為由此被推向了風口浪尖，其所帶來的一系列經濟后果也受到了廣泛關注。尤其是近年來，人們越發關注控股股東股權質押對上市公司融資約束的影響。無論是股權質押所帶來的對上市公司“掏空”加劇還是對公司外部融資環境的進一步惡化，控股股東股權質押在對其自身融資約束進行緩解的同時，已在無形中影響了股權被質押上市公司的外部融資問題。

　　基于此，本文以2011~2018年我國滬深A股上市公司數據為樣本，實證檢驗樣本期間控股股東股權質押行為是否會加劇上市公司融資約束。如果控股股東股權質押會惡化上市公司融資環境，那么如何緩解控股股東股權質押所帶來的上市公司融資約束?有關企業融資約束緩解問題的研究中，學者普遍認為應該從降低企業內外部信息不對稱的角度來緩解企業的融資約束。畢竟信息不對稱是造成企業融資約束的重要原因之一[2，3]，企業的融資約束與信息不對稱程度呈顯著的正相關關系[4]。

　　大量研究表明，無論是提高企業的財務信息披露質量還是非財務信息披露質量，都有利于緩解企業的信息不對稱，進而降低企業的融資成本[5]。一些學者認為，銀行業的激烈競爭會加劇銀行間的客戶爭奪[6]，促使銀行更加主動地挖掘企業信息，從而降低信息不對稱，緩解企業融資約束，尤其在信息不對稱程度較嚴重時，這種緩解作用將更顯著[7]。也有學者研究發現，良好的銀企關系使得企業更容易從銀行獲得貸款[8]。相比中觀層面的銀行業視角，近年來，一些學者基于金融市場發展的宏觀視角，研究發現金融市場發展程度越高，越有助于降低信息不對稱，從而緩解企業的融資約束[9]。

　　有關金融市場發展程度，越來越多的學者傾向于選擇數字金融來進行量化。鑒于此，本文在已有實證檢驗結果基礎上，使用數字金融變量作為調節變量，引入實證檢驗模型，檢驗數字金融能否緩解控股股東股權質押對上市公司融資約束的影響。本文既拓展了股權質押經濟后果領域的研究，也為在股權質押融資“常態化”資本市場環境下，如何改善我國上市公司融資約束困境提供了實證支持。

　　二、文獻回顧與研究假設

　　現有文獻表明，控股股東股權質押通常會對被股權質押企業融資環境帶來一系列影響。一方面，控股股東股權質押加劇了其對公司控制權與現金流權的分離程度，從而致使控股股東有更強烈的動機侵占上市公司的利益甚至掏空上市公司[10，11]。

　　控股股東的利益侵占和掏空行為會抑制公司的投資效率，降低公司績效，損害公司價值[10-12]，甚至惡化公司的財務狀況，致使公司產生財務危機[13]。控股股東股權質押行為對上市公司財務狀況的惡化可能會提高上市公司的債務違約風險[14]以及公司債券的信用風險[15]，進而降低公司的償債能力。一些學者實證檢驗后發現，控股股東股權質押會使得債權人和供應商出于對風險的考慮，減少對公司的融資支持或者降低對公司的商業信用供給[16，17]。

　　根據信號傳遞理論，由于控股股東股權質押會向外界傳遞公司資金緊張的消極信號，因而股權被質押上市公司的外部融資環境可能更加惡化[18]。另一方面，控股股東股權質押還會加劇公司內外部的信息不對稱。這是因為，股權質押增大了控股股東控制權被轉移的風險，而控制權是控股股東謀取私利的重要工具。

　　為了避免因為股價大幅下跌導致控制權轉移，控股股東會有強烈的動機進行市值管理[19]。由于所有權和經營權分離，因此，控股股東往往需要與高管合謀來進行公司盈余管理[20，21]，或者干涉信息披露[22]，讓好消息盡量在交易日公開，而壞消息則盡可能在非交易日披露[23]。錢愛民和張晨宇[24]也進一步證實，存在控股股東股權質押的公司會更傾向于披露對公司有利的消息而隱藏對壞消息的披露。

　　此外，由于股權質押帶來的控制權轉移風險與上市公司股價密切相關，控股股東可能會通過“高送轉”而非現金股利政策[25，26]來實現上市公司短期業績“真”或“假”的提升�？赡芸毓晒蓶|股權質押才是上市公司股票送轉預案的重要動機[25，27]。還有研究進一步認為，控股股東股權質押會降低公司的信息透明度以及信息披露質量[14，21]，從而加劇公司內外部的信息不對稱。信息不對稱是導致企業產生融資約束的重要原因，已有研究證實了企業的融資約束程度與信息不對稱呈顯著正相關關系[4]。

　　無論是股權質押所帶來的對上市公司“掏空”加劇，還是因為加劇上市公司內外部信息不對稱而惡化了公司外部融資環境，總之，控股股東股權質押行為在緩解股東自身融資約束的同時，已在無形中影響了股權被質押上市公司的外部融資問題。因為控股股東股權質押會直接導致銀行提供的貸款金額下降[14]，債務融資成本上升[28]，商業信用融資減少[16]等。

　　三、研究設計

　　(一)樣本選取與數據來源

　　由于本文的關鍵調節變量——數字金融，是由北京大學數字金融研究中心構造的基于省級層面的“數字普惠金融指數”來衡量的，但目前該指標只有截至2018年的數據，因此本文的樣本期間為2011~2018年。樣本主要是滬深A股上市公司數據，并剔除了金融或保險類公司、ST或∗ST公司，以及部分數據存在缺失的樣本。經過上述篩選與整理，本文最終得到18268個年度—公司樣本觀測值。此外，本文還對所有連續變量進行了Winsorize處理，以避免極端值對本文結果造成影響。本文數據來源于CSMAR、Wind等數據庫以及上市公司年報。

　　(二)變量定義

　　1.被解釋變量：融資約束(KZ)。本文借鑒Kaplan和Zingales[3]、魏志華等[45]、任曉怡[46]的做法，用KZ指數衡量企業的融資約束。KZ值越大，代表企業面臨的融資約束越大。首先，將樣本中經營活動凈現金流、現金持有、現金股利、資產負債率、托賓Q值這5個變量的大小與各自的中位數進行比較。若前三個變量的值小于各自中位數，則取值為1，否則為0，分別用kz1、kz2、kz3表示;若資產負債率、托賓Q值大于中位數，則取值為1，否則為0，分別用kz4、kz5表示。然后，求和kz1~kz5得到KZ，并將計算出的KZ與 上述5個變量進行OrderedLogisticRegress，從而求得各變量的回歸系數。然后利用最終估計出的擬合值獲得企業的KZ指數。

　　2.解釋變量：股權質押。本文分別使用股權質押率1(Pld_rate1)和股權質押率2(Pld_rate2)來刻畫控股股東股權質押情況。其中，Pld_rate1代表控股股東年末剩余質押的股數占其持有上市公司股數的比例，Pld_rate2表示控股股東年末剩余質押的股數占上市公司總股數的比例。

　　3.調節變量：數字金融(Digital)。

　　本文使用北京大學數字金融研究中心構造的“數字普惠金融指數”進行研究。該指數基于螞蟻金服龐大的數據信息，從數字金融的覆蓋廣度、使用深度和數字支持服務三個層面來揭示數字金融發展的特征。在實證研究中，本文主要以省級層面的數字普惠金融指數作為衡量數字金融狀況的指標。此外，本文參考魏志華等[45]、唐瑋等[17]、任曉怡[46]的相關研究，控制了如下可能影響企業融資約束的變量：公司規模(Size)、成長能力(Growth)、盈利能力(Roa)、第一大股東持股比例(Top1)、股權性質(State)。同時，還對年度虛擬變量和行業虛擬變量進行了控制。

　　四、實證結果與分析

　　(一)描述性統計

　　對主要變量的描述性統計結果和各年的融資約束、數字金融與股權質押的均值分布結果進行了列示�？梢钥闯觯�企業融資約束的均值為0.972，標準差為2.128，最小值為-5.757，最大值為5.523，說明不同企業的融資約束水平呈現出較大的差異，并且近年來企業的融資約束呈現先增后減的趨勢。股權質押率1的均值為0.237，說明控股股東股權質押股數約占其持有上市公司股數的23.7%。股權質押率2的均值為0.075，說明控股股東股權質押股數約占上市公司總股數的7.5%。無論是股權質押率1還是股權質押率2，其最小值和最大值的差別都較大，說明公司之間控股股東股權質押的情況也存在較大差別。

　　此外，股權質押率1和股權質押率2的均值都呈現逐年遞增的趨勢，說明股權質押越來越受到控股股東的青睞，其逐漸成為控股股東進行融資的重要工具。數字金融的均值為5.276，中位數為5.444，均值小于中位數，說明公司間的數字金融程度呈右偏分布。并且，數字金融的均值也呈現逐年遞增的趨勢，表明數字金融的運用越來越廣泛。與既有研究成果基本一致。

　　五、穩健性檢驗

　　(一)工具變量法

　　本文通過工具變量法來緩解可能存在的內生性問題對實證結果造成的影響。參考既有研究，本文使用除企業自身以外，同年同行業的其他企業控股股東股權質押率的均值(分別為IVPld_rate1、IVPld_rate2)作為控股股東股權質押變量的工具變量，進行兩階段最小二乘法(2SLS)回歸。

　　股權質押率1和股權質押率2的回歸系數在1%的水平上仍顯著為正，說明控股股東股權質押加劇企業融資約束的結論不會受到內生性問題的影響。并且交乘項Pld_rate1×Digital和Pld_rate2×Digital均與企業融資約束顯著負相關，這表明數字金融抑制控股股東股權質押與企業融資約束之間關系的結論仍然成立。

　　六、進一步研究

　　(一)股權性質差異的影響為了檢驗數字金融對股權質押與企業融資約束關系的調節作用在股權性質不同企業中的差異，本文將樣本分為國企組和非國企組，然后根據模型(2)分別進行回歸。交乘項Pld_rate1×Digital在國企組的回歸系數為-0.133，在統計意義上不顯著;而在非國企組，交乘項Pld_rate1×Digital的回歸系數為-0.857，且在1%的水平上顯著。同時，根據表12中(3)(4)列的回歸結果，Pld_rate2×Digital的回歸系數在國企組為-0.692，在非國企組為-2.047，分別在統計意義上不顯著和在1%的水平上顯著。并且，通過組間系數差異檢驗后的p值均在1%的水平上顯著。上述結果說明了數字金融在非國有企業中對控股股東股權質押與企業融資約束關系的調節作用更顯著。

　　(二)行業差異的影響為了探究行業差異對股權質押、數字金融和融資約束三者之間關系的影響，本文根據2012版證監會行業分類標準，將行業代碼為C開頭的企業劃分為制造業組，其余企業劃分為非制造業組。

　　七、結論

　　本文以2011~2018年我國滬深A股上市公司為研究樣本，對控股股東股權質押與上市公司融資約束二者之間的關系進行了實證檢驗，并在此基礎上探究了數字金融對二者關系的調節作用。研究發現：控股股東股權質押行為會惡化上市公司的融資約束環境，加劇上市公司面臨的融資約束程度。而地區數字金融的發展對二者之間的關系具有調節作用，其能夠有效地緩解控股股東股權質押對上市公司融資約束的負面影響。

　　進一步研究發現，相比于國有企業，數字金融緩解控股股東股權質押對上市公司融資約束負面影響的作用在非國有企業中更顯著;相比于制造業公司，數字金融在非制造業中緩解控股股東股權質押對上市公司融資約束負面影響的作用更顯著;相比于股權制衡度較低的企業，股權制衡度越高的企業其公司治理效率越高，數字金融越有助于其改善外部融資環境，因此數字金融在股權制衡度較高的企業中對于股權質押對融資約束的負面影響具有更強的緩解效應。

　　為了保證上述結論的可靠性和穩健性，同時為了避免可能存在的內生性問題對結果的影響，本文使用排除樣本公司外的同年同行業的其他公司控股股東股權質押率均值作為工具變量進行了2SLS回歸，并進一步通過更換核心變量的度量方法進行了穩健性檢驗，實證結果沒有發生實質性改變，說明本文的結論可靠且穩健。

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　　作者：葉勇(博士生導師)，王思瑞

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