社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約的影響

作者：肖作平張櫻

證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào) 2015年04期

大量的財(cái)務(wù)經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)基于代理沖突視角和信息不對(duì)稱視角構(gòu)建銀行貸款的契約理論模型：由于貸款人和借款人之間存在信息不對(duì)稱，一方面，貸款人需要評(píng)估所有潛在借款人的信譽(yù)并篩選出信用風(fēng)險(xiǎn)高的“劣質(zhì)”借款人，即貸款前的逆向選擇問(wèn)題；另一方面，由于借款人具有投資次優(yōu)(高風(fēng)險(xiǎn)或凈現(xiàn)值小于零)項(xiàng)目的動(dòng)機(jī)，貸款人將根據(jù)“優(yōu)質(zhì)”借款人不同的信用風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)提供不同利率的貸款，即貸款后的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題(Shockley和Thakor，1997；Cantillo和Wright，2000；Bradley和Roberts，2004；Beck et al.，2006)[41][6][5][4]。因此，由逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)所導(dǎo)致的信息摩擦使得銀行不僅需要設(shè)立價(jià)格型契約條款，而且需要設(shè)立非價(jià)格型契約條款，以便監(jiān)督和限制潛在損失。

現(xiàn)實(shí)中的金融交易(比如銀行信貸)是鑲嵌在社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)之中的，這種社會(huì)關(guān)系提供了獨(dú)特的信貸渠道并最終決定了信貸成本。Putnam(2000)[38]將這種社會(huì)關(guān)系，或者說(shuō)“人與人之間通過(guò)相互聯(lián)系所產(chǎn)生的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、互惠規(guī)范以及信賴度”定義為社會(huì)資本。社會(huì)資本具有促進(jìn)合作和協(xié)調(diào)、保證交易機(jī)構(gòu)正常運(yùn)轉(zhuǎn)、降低交易成本、提高資本效率的潛在功能，有利于提高社會(huì)信任度(Woolcock和Narayan，2000；Guiso et al.，2004)[43][19]。社會(huì)信任度越高，信息不對(duì)稱所產(chǎn)生的交易成本越低，資金的借貸金額、借貸期限、借貸成本和擔(dān)保要求等貸款契約條款可能相應(yīng)受到影響。因此，社會(huì)資本可能會(huì)影響銀行貸款契約的設(shè)計(jì)。然而，經(jīng)典銀行貸款契約理論模型沒(méi)有突出社會(huì)資本的重要價(jià)值(Petersen和Rajan，1994)[35]。

同時(shí)，與西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體相比，發(fā)展中國(guó)家和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型國(guó)家有關(guān)契約的法律制度不夠完善，非正式關(guān)系(如社會(huì)資本)往往可作為法律制度的替代機(jī)制以保證交易的正常進(jìn)行。中國(guó)是關(guān)系導(dǎo)向型經(jīng)濟(jì)體，通過(guò)依賴社會(huì)網(wǎng)絡(luò)建立可信賴的人際關(guān)系建立交易合作關(guān)系(Farh et al.，1998)[11]，社會(huì)資本對(duì)于中國(guó)而言將更加重要。因此，在中國(guó)開(kāi)展社會(huì)資本和銀行貸款契約之間關(guān)系研究具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文將考察中國(guó)30個(gè)省、直轄市社會(huì)資本的發(fā)展程度對(duì)于銀行貸款契約的影響，為社會(huì)制度與銀行貸款契約之間關(guān)系的研究做有益補(bǔ)充。

理論分析與研究假設(shè)

銀行貸款契約是一種信任密集型(trust-intensive)的金融契約，這種金融契約的可執(zhí)行性不僅取決于正式的制度環(huán)境，如法律淵源(La Porta et al.，1997，1998)[25][26]、債權(quán)人權(quán)利保護(hù)(Qian和Strahan，2007；Bae和Goyal，2009；Haas et al.，2010)[40][31][21]等；還取決于非正式的制度環(huán)境，如社會(huì)資本(Guiso et al.，2004)[19]、社會(huì)文化(Guiso et al.，2009；Giannetti和Yafeh，2012)[20][16]等。在發(fā)展中國(guó)家和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型國(guó)家，契約保護(hù)法律等正式制度的發(fā)展水平較低，作為正式法律制度的替代機(jī)制，非正式制度(如社會(huì)資本、社會(huì)關(guān)系)具有保證金融交易正常進(jìn)行的功能(Allen et al.，2005)[2]。此外，Guiso et al.(2004)[19]證明在法律保護(hù)越弱的環(huán)境中，社會(huì)資本對(duì)金融契約的影響效應(yīng)越強(qiáng)�；�于此，本文從貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保四個(gè)維度分析社會(huì)資本如何影響銀行貸款契約，并提出研究假設(shè)。

一、社會(huì)資本與銀行貸款利率

Ostrom(1990)[33]、Fukuyama(1995)[14]、Glaeser et al.(2002)[17]把社會(huì)資本定義為：有助于人們克服信息不對(duì)稱問(wèn)題，并在彼此信任和互相信賴的基礎(chǔ)上簽訂金融契約的一種社會(huì)技能和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系。這種高信任度的社會(huì)環(huán)境有助于降低代理成本，因?yàn)闄C(jī)會(huì)主義行為將降低契約雙方在長(zhǎng)期交易關(guān)系中所累積的信賴度(Kim et al.，2009)[23]。因此，社會(huì)資本能傳遞有關(guān)信任、合作的信號(hào)，降低契約雙方之間的信息不對(duì)稱程度。社會(huì)資本發(fā)展水平越高，借貸雙方之間的信任度越高，越有助于降低貸款銀行的監(jiān)督成本、契約簽訂成本以及信息搜集成本，最終降低銀行貸款成本。因此，本文提出研究假設(shè)1：

H1：社會(huì)資本和銀行貸款成本負(fù)相關(guān)，即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，銀行貸款利率越低。

二、社會(huì)資本與銀行貸款金額

Portes(1998)[36]指出：由于社會(huì)規(guī)范的強(qiáng)烈影響作用，人們自覺(jué)地進(jìn)行慈善捐贈(zèng)、遵守交通規(guī)則、按期償還債務(wù)，僅僅是因?yàn)槿藗儍?nèi)心意識(shí)到自身有責(zé)任去做。高水平的社會(huì)資本能夠?qū)ι鐣?huì)規(guī)范水平下滑的公民進(jìn)行懲罰。Wu(2008)[44]認(rèn)為，社會(huì)資本發(fā)展水平越高，民間組織、社區(qū)組織以及政府非營(yíng)利組織的數(shù)量越多，這些承擔(dān)外部監(jiān)管者角色的社會(huì)組織之間共享信息、相互影響并形成一個(gè)廣泛而強(qiáng)效的監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)。這種監(jiān)管網(wǎng)絡(luò)環(huán)境不僅鼓勵(lì)人們誠(chéng)信負(fù)責(zé)，而且對(duì)于任何不法行為和機(jī)會(huì)主義行為都將給予嚴(yán)厲的懲罰，對(duì)社團(tuán)組織或公民個(gè)人的聲譽(yù)造成嚴(yán)重的負(fù)面影響。因此，在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，社會(huì)懲罰水平越高，對(duì)公民個(gè)人以及社會(huì)組織的約束效應(yīng)越顯著，借款公司維護(hù)公司聲譽(yù)和公司形象的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈，社會(huì)資本能傳遞有關(guān)公司聲譽(yù)的信號(hào)。在信息不對(duì)稱的環(huán)境中，公司聲譽(yù)質(zhì)量越高，違約風(fēng)險(xiǎn)越低(Strahan，1999)[42]，簽訂更優(yōu)惠銀行貸款契約的談判能力越強(qiáng)(Fombrun和Shanley，1990)[13]，債務(wù)(銀行貸款)融資能力越強(qiáng)(Dennis et al.，2000)[9]。因此，社會(huì)資本發(fā)展水平越高，公司的聲譽(yù)質(zhì)量越好，獲得銀行貸款的能力越強(qiáng)�；�于此，本文提出研究假設(shè)2：

H2：社會(huì)資本和銀行貸款金額正相關(guān)，即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，銀行貸款額度越高。

三、社會(huì)資本與銀行貸款期限

因?yàn)楹炗喓蛨?zhí)行完全契約的難度較大，信息不對(duì)稱問(wèn)題導(dǎo)致市場(chǎng)失效，這種市場(chǎng)失效誘使契約各方在債務(wù)融資過(guò)程中產(chǎn)生各種機(jī)會(huì)主義行為(Aghion和Bolton，1992)[1]。在信息不對(duì)稱問(wèn)題較嚴(yán)重的信貸市場(chǎng)，縮短貸款期限使得銀行能夠頻繁地針對(duì)銀行貸款契約條款進(jìn)行重新談判，降低逆向選擇問(wèn)題和道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題所導(dǎo)致的信息摩擦。信息不對(duì)稱問(wèn)題越嚴(yán)重，銀行貸款期限越短(Moerman，2009)[30]。緩解嚴(yán)重信息不對(duì)稱問(wèn)題的各種努力嘗試導(dǎo)致契約各方簽訂復(fù)雜和詳細(xì)的契約條款，包括與貸款限額要求、抵押擔(dān)保要求、貸款期限要求等多種問(wèn)題相關(guān)的條款。Zheng et al.(2012)[45]發(fā)現(xiàn)：在崇尚個(gè)人主義、社會(huì)公平度越差的社會(huì)環(huán)境中，公民信任度越低，機(jī)會(huì)主義行為越嚴(yán)重，長(zhǎng)期貸款契約的交易成本越高，公司長(zhǎng)期貸款水平越低。社會(huì)資本提高了公民的社會(huì)參與度(Putnam，1993)[37]，公民參加社會(huì)活動(dòng)的積極性越高，信息的傳播范圍越廣、傳播效率越高，信息不對(duì)稱的降低有利于人們?yōu)榱吮舜说睦�益而共同合作，提高了人們協(xié)調(diào)合作的能力和意愿，同時(shí)頻繁地交易合作也抑制了機(jī)會(huì)主義行為(Fidrmuc和Gerxhani，2008)[12]。因此，社會(huì)資本發(fā)展水平越高，公民參與度越高，對(duì)機(jī)會(huì)主義行為的抑制作用越強(qiáng)，借貸雙方之間的信息透明度越高，銀行貸款期限越長(zhǎng)。因此，本文提出研究假設(shè)3：

H3：社會(huì)資本和銀行貸款期限正相關(guān)，即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，銀行貸款期限越長(zhǎng)。

四、社會(huì)資本與銀行貸款擔(dān)保

當(dāng)不能完全地執(zhí)行法律契約時(shí)，人們通常在金融交易中使用非正式契約，這種非正式契約通常誕生于社會(huì)和商業(yè)網(wǎng)絡(luò)之中，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能促進(jìn)合作、制裁不法行為、提高交易各方之間的信任度。Coleman(1988)[8]指出通過(guò)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系提高信任度是社會(huì)資本的重要功能之一。Mobius和Szeidl(2009)[29]發(fā)現(xiàn)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)可作為非正式銀行貸款契約的虛擬抵押擔(dān)保品，與正式貸款契約中的實(shí)物抵押資產(chǎn)的功能類(lèi)似。一方面，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越高，債權(quán)人通過(guò)發(fā)達(dá)的社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)越容易搜集到借款公司的質(zhì)量信息，信息不對(duì)稱程度的降低緩解了事前的逆向選擇問(wèn)題以及事后的道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題(Petersen和Rajan，1994)[35]；另一方面，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越高，貸款銀行對(duì)借款公司的信任度越高，越容易建立長(zhǎng)期信貸合作關(guān)系(Knack和Keefer，1997)[24]，因此預(yù)期社會(huì)網(wǎng)絡(luò)能降低銀行對(duì)借款公司的抵押擔(dān)保要求。基于上述分析可知，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)為公司獲得銀行貸款提供間接的擔(dān)保，并且社會(huì)資本發(fā)展水平越高，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越大，虛擬社會(huì)擔(dān)保品的價(jià)值越大，因此銀行對(duì)抵押擔(dān)保的要求越寬松。因此，本文提出研究假設(shè)4：

H4：社會(huì)資本和銀行貸款擔(dān)保負(fù)相關(guān)，即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，銀行貸款擔(dān)保要求越低。

一、樣本選擇

根據(jù)社會(huì)資本數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取的初始研究樣本為2010-2012年在深圳、上海證券交易所上市的所有公司；同時(shí)，按照以下原則對(duì)樣本公司進(jìn)行篩選：①剔除金融類(lèi)上市公司；②剔除ST、PT類(lèi)上市公司；③剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)存在極端異常值以及存在缺損的公司；④剔除無(wú)法獲得相關(guān)數(shù)據(jù)的上市公司；⑤剔除西藏、新疆地區(qū)的上市公司，因?yàn)闊o(wú)法獲得這兩個(gè)地區(qū)相關(guān)的社會(huì)資本數(shù)據(jù)。根據(jù)上述原則，本文構(gòu)建了一個(gè)包含2010-2012年間可連續(xù)獲得相關(guān)信息的391家在深、滬上市的非金融公司組成的平衡面板數(shù)據(jù)為樣本(總共1 173個(gè)觀測(cè)值)。

根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)2012年10月26日頒布的《上市公司行業(yè)分類(lèi)指引》對(duì)這391家非金融類(lèi)上市公司按照行業(yè)代碼進(jìn)行分類(lèi)。研究樣本中有214家公司屬于制造業(yè)，占總樣本的比重約為54.73%。為了減緩估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生偏差，本文在實(shí)證模型中控制行業(yè)因素時(shí)對(duì)制造業(yè)按大類(lèi)進(jìn)行細(xì)分，總共分為23個(gè)小類(lèi)，其他行業(yè)依然以大類(lèi)為準(zhǔn)，因此本文的公司樣本共涉及35個(gè)行業(yè)。因篇幅限制，分類(lèi)結(jié)果在此略去。

二、變量定義與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.解釋變量——社會(huì)資本的度量

不同學(xué)者對(duì)社會(huì)資本內(nèi)涵的界定各有千秋，比如，Chiesi(2007)[7]認(rèn)為宏觀層面的社會(huì)資本包含文化性和娛樂(lè)性的社團(tuán)組織、公民參與公共政策的制定、志愿者活動(dòng)和社區(qū)活動(dòng)、文化媒體(比如日?qǐng)?bào))的發(fā)行和流通四個(gè)部分。Fidrmuc和Gerxhani(2008)[12]認(rèn)為社會(huì)資本包含公民參與、社會(huì)信任、關(guān)系網(wǎng)絡(luò)(正式和非正式兩種)、慈善公益(或利他主義)四個(gè)部分。Hawes和Rocha(2010)[22]認(rèn)為社會(huì)資本的內(nèi)涵應(yīng)包含社區(qū)生活與社會(huì)組織生活、參與公共事務(wù)、社區(qū)志愿服務(wù)、非正式社交、社會(huì)信任五個(gè)部分。綜合以上學(xué)者的觀點(diǎn)，本文將社會(huì)資本的內(nèi)涵界定為四個(gè)部分：社會(huì)信任；社會(huì)參與(即公民政治參與)；社會(huì)組織(即正式社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò))；社會(huì)慈善(即志愿者活動(dòng)或非盈利慈善公益活動(dòng))。本文擬從上述四個(gè)維度來(lái)度量社會(huì)資本的發(fā)展程度。具體而言，社會(huì)資本四個(gè)維度的度量指標(biāo)如下：

社會(huì)信任的度量：通常將社會(huì)信任定義為人們認(rèn)為陌生人值得信賴的程度(Fukuyama，1997)[15]。本文采用“中國(guó)城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)官網(wǎng)”(www.chinacei.org)編制的2010-2012年城市商業(yè)信用環(huán)境指數(shù)來(lái)度量中國(guó)不同地區(qū)的信任度。

社會(huì)參與的度量：也稱為公民參與，分為Putnam(1993)[37]流派和Olson(1982)[32]流派。Putnam(1993)[37]的“公民參與”主要包括公民參與教育、體育、藝術(shù)、宗教、慈善五個(gè)方面有關(guān)的社團(tuán)活動(dòng)，在追求共同目標(biāo)的過(guò)程中不會(huì)對(duì)社會(huì)其它部門(mén)產(chǎn)生外部性影響；Olson(1982)[32]的“公民參與”主要包括公民參與政治黨派運(yùn)動(dòng)、工會(huì)活動(dòng)、職業(yè)協(xié)會(huì)等，在采取聯(lián)合行動(dòng)的過(guò)程中將對(duì)社會(huì)其它部門(mén)產(chǎn)生外部性影響。本文采用中國(guó)社會(huì)科學(xué)院房寧(2012，2013)[46][47]編制的2011-2012年中國(guó)公民政治參與行為分?jǐn)?shù)來(lái)度量中國(guó)不同地區(qū)的公民參與程度。

社會(huì)組織的度量：也稱為正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)密度通常用來(lái)度量人們之間的聯(lián)系程度，分為正式和非正式兩種。正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是指人們通過(guò)共同參加正式事件或成為正式組織成員而建立起來(lái)的一種聯(lián)系；非正式關(guān)系網(wǎng)絡(luò)是指朋友、親人、同事或其他成員之間的一種非正式關(guān)系。正式網(wǎng)絡(luò)能超越非正式網(wǎng)絡(luò)并獲得和創(chuàng)造額外的團(tuán)體利益(Paxton，1999)[34]。本文采用社會(huì)組織(包括社會(huì)團(tuán)體、民辦非企業(yè)單位和基金會(huì))數(shù)量(地區(qū)社會(huì)組織總數(shù)的自然對(duì)數(shù))來(lái)度量中國(guó)不同地區(qū)的正式社會(huì)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，社會(huì)組織數(shù)量的數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2010-2012年的“社會(huì)組織情況”。

社會(huì)慈善的度量：也稱為利他主義，這種度量方法源自Putnam(2001)[39]，他發(fā)現(xiàn)在美國(guó)公益慈善對(duì)社會(huì)的貢獻(xiàn)與自愿組織或社區(qū)組織的數(shù)量高度相關(guān)。本文采用各地區(qū)福利彩票公益金支出額來(lái)度量中國(guó)不同地區(qū)公益慈善的活動(dòng)水平。福利彩票公益金支出額數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》2010-2012年的“福利彩票銷(xiāo)售情況”。

對(duì)解釋變量定義的總結(jié)如表1所示。

本文使用Stata 12.0軟件，通過(guò)因子分析法提取社會(huì)資本四個(gè)維度指標(biāo)的公因子，并根據(jù)各個(gè)共因子的方差貢獻(xiàn)率構(gòu)建中國(guó)30個(gè)省、直轄市社會(huì)資本發(fā)展程度的綜合分?jǐn)?shù)，結(jié)果如表2和表3所示。分別對(duì)2010-2012年社會(huì)資本四個(gè)維度進(jìn)行因子分析，通過(guò)最大方差正交旋轉(zhuǎn)之后模型最終提取并保留了一個(gè)共因子。因子的載荷矩陣表明提取出的社會(huì)資本共因子對(duì)社會(huì)信任、社會(huì)參與、社會(huì)組織以及社會(huì)慈善這四個(gè)變量的解釋力度較好；模型LR檢驗(yàn)的P值均為0.0000，表明模型非常顯著；同時(shí)KMO值均大于0.6，表明社會(huì)資本的四個(gè)維度指標(biāo)適合作因子分析，因子分析總體效果較理想。

2.被解釋變量銀行貸款契約的度量

本文擬從銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保四個(gè)方面來(lái)考察銀行貸款契約，其中，貸款擔(dān)保是虛擬變量，當(dāng)借款公司需要向貸款銀行提供抵押或質(zhì)押物時(shí)取值為1，否則為O。銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保的相關(guān)數(shù)據(jù)全部來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心(CSM AR數(shù)據(jù)庫(kù))。

3.控制變量的度量

控制變量的選擇參考先前的研究(Goss和Roberts，2007；Kim et al.，2009；Du et al.，2010)[18][23][10]，主要包括貸款特征和公司特征兩部分。

貸款特征變量主要有：貸款用途(貸款用于償還債務(wù)或并購(gòu)時(shí)取值為1，否則取值為0)、貸款類(lèi)型(屬于擔(dān)保貸款時(shí)取值為1，屬于信用貸款或其他類(lèi)型時(shí)取值為0)。貸款特征變量數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心(CS MAR數(shù)據(jù)庫(kù))。

公司特征變量主要有：成長(zhǎng)機(jī)會(huì)(市值賬面比)、無(wú)形資產(chǎn)(無(wú)形資產(chǎn)/總資產(chǎn))、公司規(guī)模(總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù))、財(cái)務(wù)杠桿(負(fù)債/總資產(chǎn))、盈利能力(ROE)、股權(quán)結(jié)構(gòu)(前10大股東的持股比例)。公司特征變量數(shù)據(jù)來(lái)自銳思金融研究數(shù)據(jù)庫(kù)(www.resset.cn)。

另外，考慮到不同省份社會(huì)資本發(fā)展程度的差異可能是由于各省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異所造成的，因此需要對(duì)各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度因素進(jìn)行控制，本文擬采用公司所在省份的GDP(GDP的自然對(duì)數(shù))來(lái)反映各省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(GDP數(shù)據(jù)來(lái)自2013年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》)。最后，控制行業(yè)和年度虛擬變量。對(duì)相關(guān)控制變量定義的總結(jié)如表4所示。

三、實(shí)證模型的設(shè)定

根據(jù)本文的理論分析，社會(huì)資本的四個(gè)維度即社會(huì)信任、社會(huì)參與、社會(huì)組織、社會(huì)慈善的代理變量對(duì)銀行貸款契約(貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保)具有影響作用。另外，先前的研究表明，貸款用途、貸款類(lèi)型等貸款特征變量以及成長(zhǎng)機(jī)會(huì)、公司規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、無(wú)形資產(chǎn)、ROE、股權(quán)集中度、行業(yè)類(lèi)別等公司特征變量影響銀行貸款契約(貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保)(Goss和Roberts，2007；Kim et al.，2009；Du et al.，2010)[18][23][10]。因此，本文構(gòu)建如下四個(gè)回歸模型實(shí)證分析社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約的影響：

其中，i代表第i家樣本公司，t代表第t年；被解釋變量Rate、lnLoan、Maturity、Guaran分別代表銀行貸款契約的四個(gè)方面，即貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔(dān)保；解釋變量SC代表通過(guò)因子分析法所提取出的社會(huì)資本共因子；控制變量(Control Variables)包括貸款特征變量以及公司特征變量。

實(shí)證結(jié)果與分析

由于本文使用的是平衡面板數(shù)據(jù)，因此首先需要對(duì)回歸模型的設(shè)定形式進(jìn)行判斷：

對(duì)于回歸模型(1)：首先，由于F檢驗(yàn)值為53.78且在1%水平上顯著，因此在混合最小二乘法估計(jì)與固定效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇時(shí)應(yīng)優(yōu)先選擇固定效應(yīng)模型；其次，由于LM檢驗(yàn)的卡方值為1022.38且在1%水平上顯著，因此在混合最小二乘法估計(jì)與隨機(jī)效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇時(shí)應(yīng)優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型；最后，由于Hausman檢驗(yàn)的卡方值為36.47且不顯著(P值為0.1462)，因此在固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇時(shí)應(yīng)優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合上述F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果，本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)回歸模型(1)。

對(duì)于回歸模型(2)：首先，由于F檢驗(yàn)值為5.95且在1%水平上顯著，因此優(yōu)先選擇固定效應(yīng)模型；其次，由于LM檢驗(yàn)的卡方值為443.61且在1%水平上顯著，因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型；最后，由于Hausman檢驗(yàn)的卡方值為19.35且不顯著(P值為0.1036)，因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合上述F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果，本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)回歸模型(2)。

對(duì)于回歸模型(3)：首先，由于F檢驗(yàn)值為4.90且在1%水平上顯著，因此優(yōu)先選擇固定效應(yīng)模型；其次，由于LM檢驗(yàn)的卡方值為367.16且在1%水平上顯著，因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型；最后，由于Hausman檢驗(yàn)的卡方值為14.68且不顯著(P值為0.1440)，因此優(yōu)先選擇隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合上述F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果，本文選擇隨機(jī)效應(yīng)模型估計(jì)回歸模型(3)。

對(duì)于回歸模型(4)：由于被解釋變量貸款擔(dān)保(Guaran)是二元虛擬變量，因此本文選擇面板數(shù)據(jù)的離散選擇模型，即Logit模型來(lái)估計(jì)回歸模型(4)。

運(yùn)用Stata 12.0統(tǒng)計(jì)軟件，回歸模型(1)、(2)、(3)、(4)的實(shí)證估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表5。

從表5可見(jiàn)，Wald值和Likelihood-ratio值分別表明本文選擇的隨機(jī)效應(yīng)模型和Logit模型的整體擬合效果較好(1%顯著性水平)；調(diào)整的R2表明本文所選用社會(huì)資本的代理變量與控制變量對(duì)于銀行貸款契約的解釋能力范圍是10.46%～19.37%。除回歸模型(2)之外，年份虛擬變量和行業(yè)虛擬變量的聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)大部分都在1%和5%水平上顯著，表明行業(yè)類(lèi)別和年份效應(yīng)對(duì)銀行貸款契約具有顯著性影響。

表5第一欄顯示的是模型(1)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來(lái)看，隨機(jī)效應(yīng)模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為-0.0020(t值為-3.01)且在1%水平上顯著，說(shuō)明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款利率水平呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即發(fā)達(dá)的社會(huì)資本有助于降低銀行貸款利率(或上市公司的債務(wù)融資成本)。社會(huì)資本對(duì)銀行貸款利率具有顯著的影響作用，從而證實(shí)研究假設(shè)H1。

從控制變量來(lái)看，公司規(guī)模(Size)的估計(jì)系數(shù)為-0.0014(t值為-2.02)且在5%水平上顯著，說(shuō)明公司規(guī)模和銀行貸款利率顯著負(fù)相關(guān)，即公司規(guī)模越大，銀行貸款利率越低，這與Qian和Strahan(2007)[40]；Bae和Goyal(2009)[3]的研究結(jié)論一致。大規(guī)模公司的典型特征表現(xiàn)為：經(jīng)營(yíng)多元化、運(yùn)作規(guī)范成熟、現(xiàn)金流量穩(wěn)定、知名度較高、違約風(fēng)險(xiǎn)較低，并在信貸市場(chǎng)獲得一定程度的聲譽(yù)，這意味著大規(guī)模公司的信息不對(duì)稱程度較低，為獲得更優(yōu)惠的融資條件，大規(guī)模公司就銀行貸款契約的議價(jià)能力較強(qiáng)(Strahan，1999)[42]。因此公司規(guī)模對(duì)銀行貸款利率具有顯著的負(fù)面影響。

第二欄顯示的是模型(2)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來(lái)看，隨機(jī)效應(yīng)模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為0.2168(t值為3.06)且在1%水平上顯著，說(shuō)明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款金額呈顯著正相關(guān)關(guān)系，即社會(huì)資本越發(fā)達(dá)，銀行貸款金額越高。社會(huì)資本對(duì)銀行貸款金額同樣具有顯著的正向影響作用，從而證實(shí)研究假設(shè)H2。

從控制變量來(lái)看，公司規(guī)模(Size)(估計(jì)系數(shù)為0.1801)和財(cái)務(wù)杠桿(Lev)(估計(jì)系數(shù)為0.5267)分別在1%和5%水平上與銀行貸款金額顯著正相關(guān)。公司規(guī)模越大，違約風(fēng)險(xiǎn)越低，公司規(guī)模對(duì)銀行貸款金額具有正面的影響作用；財(cái)務(wù)杠桿較高的公司，債務(wù)的代理成本較大，因?yàn)檫@類(lèi)公司投資不足的問(wèn)題較嚴(yán)重，此外高杠桿公司具有投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的動(dòng)機(jī)(Myers，1977)[31]。但負(fù)債比率較高本身說(shuō)明公司在債務(wù)市場(chǎng)已獲得一定的聲譽(yù)度，這有助于降低違約風(fēng)險(xiǎn)，因此負(fù)債水平越高，上市公司可獲得銀行貸款的額度越大。

第三欄顯示的是模型(3)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來(lái)看，隨機(jī)效應(yīng)模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為0.2571(t值為2.52)且在1%水平上顯著，說(shuō)明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款期限呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，即社會(huì)資本越發(fā)達(dá)，信息不對(duì)稱程度越低，銀行貸款期限越長(zhǎng)。社會(huì)資本對(duì)銀行貸款期限同樣具有顯著的影響作用，從而證實(shí)假設(shè)H3。

從控制變量來(lái)看，公司規(guī)模(Size)(估計(jì)系數(shù)為0.1648)和無(wú)形資產(chǎn)比率(Intangi)(估計(jì)系數(shù)為1.2485)分別在1%和10%水平上與銀行貸款期限顯著正相關(guān)。公司規(guī)模通過(guò)聲譽(yù)效應(yīng)機(jī)制對(duì)銀行貸款期限產(chǎn)生正向的影響作用。對(duì)于無(wú)形資產(chǎn)，Loumioti(2012)[27]發(fā)現(xiàn)1996-2005年期間美國(guó)20%的擔(dān)保貸款使用無(wú)形資產(chǎn)作為貸款抵押品，無(wú)形資產(chǎn)提供擔(dān)保的貸款質(zhì)量并不亞于其它類(lèi)有形資產(chǎn)擔(dān)保的貸款。Loumioti(2012)[27]認(rèn)為無(wú)形資產(chǎn)在信貸市場(chǎng)中扮演著緩解金融摩擦的角色，與有形資產(chǎn)相比，無(wú)形資產(chǎn)提供擔(dān)保有助于降低逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，提高信貸市場(chǎng)的效率，因此上市公司的無(wú)形資產(chǎn)比率越高，越有利于獲得長(zhǎng)期銀行貸款。

第四欄顯示的是模型(4)的估計(jì)結(jié)果。從解釋變量來(lái)看，Logit模型中社會(huì)資本(SC)的估計(jì)系數(shù)為-5.0365(t值為-15.24)且在1%水平上顯著，說(shuō)明地區(qū)社會(huì)資本水平與銀行貸款擔(dān)保呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，即社會(huì)資本越發(fā)達(dá)，銀行貸款擔(dān)保要求越寬松，從而證實(shí)研究假設(shè)H4。

從控制變量來(lái)看，貸款特征的兩個(gè)代理變量即貸款用途(Target)(估計(jì)系數(shù)為2.0847)和貸款類(lèi)型(Type)(估計(jì)系數(shù)為4.6618)均在1%水平上與銀行貸款擔(dān)保顯著正相關(guān)。對(duì)于貸款用途，當(dāng)上市公司將貸款用于償還舊債務(wù)或并購(gòu)而不是用于正常的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)時(shí)，貸款銀行將這種貸款用途視為公司信用風(fēng)險(xiǎn)增加的信號(hào)(Goss和Roberts，2007)[18]，從而貸款擔(dān)保要求將更加嚴(yán)格；對(duì)于貸款類(lèi)型，Dennis et al.(2000)[9]的“信用質(zhì)量”假說(shuō)認(rèn)為正是因?yàn)榻杩钊说男庞蔑L(fēng)險(xiǎn)較高，貸款人才會(huì)提出抵押質(zhì)押等擔(dān)保要求，因此當(dāng)銀行貸款類(lèi)型屬于擔(dān)保貸款而非信用貸款時(shí)，銀行貸款的擔(dān)保要求將趨于嚴(yán)格。另外，公司特征的三個(gè)代理變量即公司成長(zhǎng)機(jī)會(huì)(Growth)(估計(jì)系數(shù)為0.7244)和公司規(guī)模(Size)(估計(jì)系數(shù)為-0.4168)分別在1%和5%水平上與銀行貸款擔(dān)保要求顯著負(fù)相關(guān)。成長(zhǎng)機(jī)會(huì)越高的公司，投資不足問(wèn)題越嚴(yán)重(Myers，1977)[31]；此外成長(zhǎng)期權(quán)的價(jià)值越高，資產(chǎn)替代問(wèn)題越嚴(yán)重。因此成長(zhǎng)性越高的公司，契約成本相對(duì)較高，逆向選擇問(wèn)題較嚴(yán)重，銀行貸款的擔(dān)保要求較嚴(yán)格。股權(quán)結(jié)構(gòu)(Struc)(估計(jì)系數(shù)為2.6228)在5%水平上與銀行貸款擔(dān)保要求顯著正相關(guān)。因?yàn)楣蓹?quán)結(jié)構(gòu)越集中，控制股東侵占公司利益的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈，“壕溝效應(yīng)”越顯著，代理沖突和信息不對(duì)稱問(wèn)題越嚴(yán)重，因此銀行貸款的擔(dān)保要求越嚴(yán)格。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了得到穩(wěn)健結(jié)果，本文進(jìn)行了以下三個(gè)方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

(1)把社會(huì)資本的四個(gè)維度指標(biāo)(即社會(huì)信任、社會(huì)參與、社會(huì)組織和社會(huì)慈善)單獨(dú)作為解釋變量重新進(jìn)行回歸�；貧w結(jié)果與社會(huì)資本綜合分?jǐn)?shù)作為解釋變量的回歸結(jié)果基本一致。(2)采用人均社會(huì)組織數(shù)量(地區(qū)社會(huì)組織單位總數(shù)/年末職工人數(shù))、人均社會(huì)福利企業(yè)數(shù)量(社會(huì)福利企業(yè)單位總數(shù)/殘疾職工人數(shù))、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率(期末總資產(chǎn)/去年同期總資產(chǎn)-1)、帶息負(fù)債率｛帶息債務(wù)/(股權(quán)權(quán)益+帶息債務(wù))，其中帶息債務(wù)=負(fù)債合計(jì)-無(wú)息流動(dòng)負(fù)債-無(wú)息非流動(dòng)負(fù)債｝分別作為社會(huì)組織、社會(huì)慈善、公司成長(zhǎng)機(jī)會(huì)、財(cái)務(wù)杠桿的代理變量重新進(jìn)行回歸�；貧w結(jié)果沒(méi)有實(shí)質(zhì)性差異。(3)前面檢驗(yàn)了同一年份的社會(huì)資本對(duì)銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限和貸款擔(dān)保的影響效應(yīng)，為了避免模型內(nèi)生性問(wèn)題，本文將模型中的解釋變量即社會(huì)資本(SC)滯后一期重新進(jìn)行回歸，以進(jìn)一步研究社會(huì)資本對(duì)于銀行貸款契約的影響作用�；貧w結(jié)果表明：除模型(2)之外，模型(1)、(3)、(4)中社會(huì)資本回歸系數(shù)與前面的回歸結(jié)果基本一致。因篇幅限制，穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果在此略去。

本文構(gòu)建一個(gè)包含2010-2012年連續(xù)三年可獲得相關(guān)信息的391家在深、滬上市的非金融公司組成的平衡面板數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用因子分析法提取社會(huì)資本的共因子構(gòu)建社會(huì)資本的綜合分?jǐn)?shù)，在控制相關(guān)變量的前提下應(yīng)用隨機(jī)效應(yīng)模型和Logit模型實(shí)證檢驗(yàn)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約(包括貸款利率、貸款金額、貸款期限和貸款擔(dān)保)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，社會(huì)資本發(fā)展水平在銀行貸款契約中扮演著重要的角色。具體而言：(1)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款利率具有負(fù)向影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，社會(huì)信任度越高，銀行貸款利率越低；(2)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款金額具有正向的影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，社會(huì)懲罰水平越高，公司信譽(yù)質(zhì)量越好，銀行貸款金額越高；(3)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款期限具有正向的影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，社會(huì)參與度越高，信息不對(duì)稱程度越低，銀行貸款期限越長(zhǎng)；(4)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款擔(dān)保具有負(fù)向的影響作用。即在社會(huì)資本發(fā)展水平越高的地區(qū)，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)密度越高，社會(huì)虛擬擔(dān)保品價(jià)值越大，銀行貸款擔(dān)保要求越寬松。

本文通過(guò)檢驗(yàn)社會(huì)資本對(duì)銀行貸款契約設(shè)計(jì)的影響為研究社會(huì)制度與銀行貸款契約之間的關(guān)系提供了一個(gè)新視角。作為除物質(zhì)資本、人力資本、技術(shù)資本之外的第四種資本要素，“社會(huì)資本”這一概念本身包含著許多特性，比如信任、互惠、道德規(guī)范以及其它有利于合作、交流、團(tuán)結(jié)的價(jià)值觀。從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中誕生的社會(huì)資本不僅是一種重要的無(wú)形資產(chǎn)，同時(shí)還具有公共品的屬性，即在一定社區(qū)范圍內(nèi)產(chǎn)生正的外部效應(yīng)(Manfred，2005)[28]。通過(guò)倡導(dǎo)公民之間的誠(chéng)信和友善、鼓勵(lì)公民積極參與大至國(guó)家小至社區(qū)的公共政策的制定、引導(dǎo)社會(huì)組織和民間組織的繁榮和發(fā)展、扶植公益慈善組織和社會(huì)福利企業(yè)的發(fā)展，大力培育和積極增進(jìn)各地區(qū)社會(huì)資本的發(fā)展水平，有助于充分發(fā)揮社會(huì)資本的正外部性，對(duì)于地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和金融發(fā)展具有重要的影響意義。

作者介紹：肖作平，西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院會(huì)計(jì)系教授、博士生導(dǎo)師，研究方向：公司財(cái)務(wù)與公司治理；張櫻，女，西南交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士生，研究方向：公司財(cái)務(wù)與公司治理，四川 成都 610031

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