中小企业融资影响因素的实证分析

　　第3章 中小企业融资影响因素的实证分析

　　通过上一个章节对现行中小企业融资环境的分析后,本章选取企业自身的经营情况数据的“硬信息”,以及企业与金融机构之间关系的“软信息”对企业获得的外源融资的数据进行实证分析。试图从成功获得外源融资的中小企入手,考察影响中小企业获得外源融资的因素。

　　3.1 关于数据的说明

　　3.1.1数据的选取

　　本文所选取的新三板企业数据来自全国中小企业股份转让系统网站⑦披露的挂牌公司12年年报的财务数据。中小板企业数据来自锐思数据库中小板上市公司12年年报财务数据。新三板企业挂牌条件中对净利润、营业收入没有明确要求,只要求是存续满两年的非上市股份公司,具有持续经营能力,且业务明确,治理机制健全、合法规范经营。而中小板企业上市条件中要求发行前股本总额不少于人民币3000万元;发行后股本总额不少于人民币5000万元。最近3个会计年度净利润均为正且累计超过人民币3000万元;最近3个会计年度经营活动产生的现金流量净额累计超过人民币5000万元;或者最近3个会计年度营业收入累计超过人民币3亿元;最近一期末无形资产占净资产的比例不高于20%;最近一期末不存在未弥补亏损。可见在新三板挂牌的公司,其规模较中小板的上市公司相比较要小,大多是处于成长初期的企业。而中小板上市公司是属于成长阶段后期的公司。在新三板企业的201家样本与中小板企业的629家样本中都剔出了金融企业。

　　表3-1与表3-2分别是中小板和新三板12年财务报表的原始数据的统计性描述。【1-2】

　　3.1.2数据分析

　　新三板的201个样本加总平均的资产负债率达到35%,其中获得短期借款的有124家,占样本总量61.4%。对于获得短期借款的企业,本文从这些企业12年财务报告附注的信息进一步考察,了解这些短期借款的构成。如图3-1其中保证借款的借款形式占主导地位,在全部短期借款中占48%。其次是信用借款,占短期借款总额26%,最后是抵押借款,占短期借款总额16%。抵押借款占比最低,主耍是因为新三板的屮小企业的抵押物不充足,这与前文的分析一致。同时从中小企业的短期借款结构分布中可以看出,保证借款是中小企业进行短期借款的主要形式。因此我国要继续加大对中小企业的信用担保体系的建设。【3】

　　
　　中小板629家样本加总平均资产负债率达到到33%,其中存在短期借款的企业有465家,占样本总量73. 2%。由于缺少报表附注信息,因此本文就不对中小板企业短期借款的结构进行分析。在下面的研究中将短期借款视为银行贷款。从上面的数据也看出中小板企业的资产负债率比新三板的企业低,并且也更容易获得银行贷款。这也与这两个板块的设计相符。

　　新三板企业样本固定资产与存货占总资产的比例的加权平均值为12%。中小板企业样本固定资产与存货占总资产的比例的加权平均值为20%。这两个板块固定资产占比都不高,大部分资产都以存货和应收账款的流动资产的形式存在。在这两个板块对比中,我们也能看出新三板企业这一比例更低。正是因为中小企业缺少贷款的抵押物,从而影响融资能力。

　　从企业的盈利能力分析。新三板企业样本的加权平均销售利润率为9%,加权平均资产收益率为7%。中小板企业样本的加权平均销售利润率为13%,加权平均资产收益率为6%。从数据中也表明了屮小板企业的盈利能力比新三板高的事实,而中小板企业的平均资产收益率比新三板企业低一个否分点,这主要是因为中小板企业的总资产较新三板企业高出很多倍。新三板企业总资产加权平均是1个亿,而中小板企业总资产加权平均是25亿,可见中小板样本总资产是新三板样本的总资产的25倍。因此资产收益率低一个百分点不能得出中小板企业盈利能力比新三板企业低的结论。但是从两个板块的数据能得出不管哪个发展阶段的中小企业的盈利能力还是偏低的。

　　3. 2基本模型及变量

　　3.2.1基本模型假设

　　本文的模型是简单的线性回归方程,在模型的选择和使用上并没有很大的创新。由于国内很多实证研究是基于上市公司的数据做出的,也有些研究中小企业的文章选择的是中小板的数据。但是本文还另外选取了处于成长初期新三板的数据。由于13年是多层次资本市场建立的元年,新三板挂牌企业的年报中最早、最完整的也就是12年这一年的年报,因此本文使用的是截面数据。同时本文也是鲜有运用新三板数据进行实证研究的文章。

　　本文的模型公式如下:【4】

　　
　　因变量“^1是资产负债率(企业资本结构),衡量中小企业股权融资和债券融资的比例;因变量”1/2是流动负债的对数,主要衡量企业短期的债务融资能力。

　　自变量的选取主要从影响企业外源融资的的因素来选取的,包括企业规模、债务抵押能力、抵御风险能力、成长能力、企业年龄四个方面来考虑,本文还添加了关于企业行业的观变量。

　　3. 2. 2变量选取及结果预期

　　企业规模的度量。本文采取总资产的对数作为度量依据。这个自变量与因变量的关系可能是正相关也可能是负相关。根据静态平衡理论,由于一个公司的规模越大,具有较强的融资能力,更容易从银行获得贷款,更容易获得债务融资。

　　因此公司规模会与债务水平呈现正相关的关系。而根据优序融资理论,一个资产规模大的公司,信息不对称程度低,能够很好地利用股权融资,因此资产规模与债务水平也有可能呈现负相关的关系,然而这一理论对于在资本市场上具有较高流动性的中小板的企业比较符合,对于流动性比较低的新三板企业不是很适用。

　　盈利能力的度量。本文采用成本费用利润率作为企业盈利能力的度量。企业盈利能力与因变量的关系可能正相关,可能负相关。根据静态平衡理论,一个企业有很好的盈利能力,具有很多自由的现金流,因此需要债务融资来解决代理问题。而根据优序融资理论,一个企业有很好的盈利能力可以获得充足的资金,可以通过企业的内源融资解决资金问题,从而债务融资比例、水平就会降低。债务抵押能力。本文选取固定资产及存货的和与总资产的比值作为度量依据。

　　通常情况下固定资产及存货越高的企业,因其有丰富的抵押物因此可以较容易获得银行贷款。因此我们认为固定资产的比例越高企业债务水平越高,是与债务融资能力正相关的。

　　短期偿债能力。本文选取流动比率来进行度量。流动比率是反映企业短期偿债能力的指标。一般说来,这个比率越高,说明企业资产的变现能力越强,短期偿债能力亦越强;反之则弱。

　　成长能力。本文选取销售收入增长率作为衡量成长能力的变量。它的计算公式是(期末销售收入-期初销售收入)/期初销售收入。一个企业销售收入增长了这个指标为正,说明企业处于成长期。这个指标为负,说明企业业绩滑坡,企业经营不稳定。成长能力与被解释变量企业债务融资能力的关系可能正、可能负。

　　根据静态平衡理论,企业的成长能力越高,所具有的风险就越大,公司的财务困境成本就相应较高,因此企业会选择股权融资,从而企业的债务融资就会降低。

　　而根据优序融资理论,一个成长机会多的公司,企业未来发展前景较大,债务融资较强,企业会更多地选择债务融资。

　　企业年龄主要是作为银行与企业关系的一个衡量指标。本文认为一个企业的年龄越大,随着生产经营的年限的增长,与银行的合作也随之增长,那么银行和企业之间的信息不对称就会减少。企业就更加容易从银行获得贷款,与短期债务融资能力呈正相关关系。

　　对于行业这个哑变量,由于国家正进行产业结构调整,并且对高科技行业的扶持力度也很大,所以对不同行业的扶持政策不同,会影响企业获得融资的情况。所以文章预计行业因素会影响企业的融资水平。

　　3. 3模型回归分析

　　3.3.1中小板样本基本模型回归

　　3.3.1.1模型分析

　　由于中小企业的样本数据有629个样本,将企业按照第一产业、第二产业、第三产业划分,用观变量巧表示。表3-3是屮小企业板样本数据的模型变量一览表。【5】

　　
　　3. 3.1.2 .自变it相关性检验【6】

　　
　　表3-4是中小板样本自变量的相关系数矩阵。从表中可以看出,模型自变量之间的相关系数都不高,都比50%小很多。因此可以肯定中小板样本模型自变量之间不具有相关性,因此模型排除多重共线性的影响。

　　3.3.1.3回归结果分析

　　模型的回归结果是在回归命令后加上robust命令,对OLS估计量进行基于White估计量的Z检验,对可能存在的异方差进行了修正。因此回归结果可行的。模型回归结果如表3-5所示。
　　
　　3.3.1.3.1关于??/1资本结构的回归结果分析

　　表3-5回归结果的第一列关于1/1 (以总资产负债率衡量的企业资本结构)的OLS回归结果的拟合优度是0.55,模型拟合效果良好。具体回归结果:P值通过10%的显着性水平检验的自变量包括:工1 (以总资产对数衡量的企业规模),与资本结构呈正相关关系;(以净资产收益率衡量的资本利用率),与资本结构呈负相关关系;X4 (以画定资产与存货总和与总资产比衡量的债务抵押能力),与资本结构呈正相关关系;工2 (以成本费用利润率衡量的盈利能力),与资本结构呈负相关关系;Xe (以销售收入增长率衡量的成长能力),与资本结构呈正相关关系;Xs (以速动比率衡量的短期偿债能力),与资本结构呈负相关关系。而Xy (企业年龄)的回归结果不显着。从第一列的回归结果可以看出,以行业定义的观变量在模型回归结果只有第三产业的回归结果是显着的。

　　从以上的回归结果总结:企业规模(Xi)越大,总资产负债率越高;盈利能力(X2)越强,企业自有资金充足,首选内源融资。债务融资需求降低,债务融资比例降低,与融资有序理论预期一致;资本利用率(X3)越高,企业高效率利用自有资本金,债务融资需求越低,债务融资比例降低;债务抵押能力(X4)越强,说明中小板的企业的抵押物充足,能部分弥补与银行之间的信息不对称的问题,降低债务融资的成本,企业债务融资比例提高,与预期一致;短期偿债能力(:^5)越强,企业债务融资比例降低,这一实证结果与预期不一致。文章分析认为是衡量短期偿债能力的流动比率越大,企业流动资产充裕,企业的债务融资需求降低,从而债务融资比率下降;成长能力(Xe)越强,企业债务融资比例就越大,符合融资优序理论的预期。是否第三产业会影响企业债务融资比例。

　　表3-5回归结果的第二列是加入内源融资的影响因素来考察模型结果的稳健性。Xg是衡量企业营运能力的总资产周转率、Xg是衡量企业内部积累水平的未分配利润占总资产比率。增加考虑企业营运能力、内部积累水平两个方面的2个自变量后,对从总资产负债率的回归结果的拟合优度为0.58,与第一列回归结果的拟合优度0. 55比较,考虑企业营运能力与内部积累两个内源融资因素后,模型的稳健性检验的拟合效果稍微提高一点。并且原模型中的7个自变量的显着性与相关性并没有改变。对于关于行业的?变量的回归结果显着性和相关性也没有改变。说明原来的模型回归结果是稳健的。对于新增的自变量18 (营运能力)的回归结果不显着,说明企业的营运能力不影响企业的债务融资比例。Xg (内部积累水平)的回归结果显着,与被解释变量总资产负债率呈负相关性。主耍是因为内部积累水平越高,企业倾向选择内源融资,从而总资产负债率降低。

　　3.3.1.3.2关于/2短期融资水平的回归结果分析

　　表3-5回归结果的第三列关于(以流动资产的对数衡量的企业短期债务融资水平)的OLS回归结果的拟合优度是0.90,模型拟合效果非常好。具体回归结果:P值通过10%的显着性水平检验的自变量包括:A (以总资产对数衡量的企业规模),与资本结构呈正相关关系;X2 (以成本费用利润率衡量的盈利能力),与资本结构呈负相关关系;X;(以净资产收益率衡量的资本利用率),与资本结构呈负相关关系;Xs (以速动比率衡量的短期偿债能力),与资本结构呈负相关关系;X今(以固定资产与存货总和与总资产比衡量的债务抵押能力),与资本结构呈正相关关系;X6 (以销售收入增长率衡量的成长能力)与X7 (企业年龄)的回归结果不显着。从第三列的回归结果可以看出,以行业定义的现变量在模型回归结果只有第三产业的回归结果是显着的。

　　从以上的回归结果总结:企业规模(Xi)越大,更容易从银行获得短期贷款,从而短期债务融资水平越高;盈利能力越强,它的短期债务融资需求越低;资本利用率(工3)越高,那么短期债务融资需求越低;债务抵押能力(?)越强,说明中小板的企业的抵押物越充足,能弥补与银行之间的信息不对称,更容易从银行获得短期借款,因此短期融资水平就越高;短期偿债能力(JCg)越强,即^5流动比率越大,说明企业能够用于偿还流动负债的流动资产很多,从而企业的融资需求低,造成短期债务融资水平低。企业的成长能力(JCg)与企业的年龄不影响企业的短期融资水平。是否第三产业会影响企业短期融资水平。

　　表3-5回归结果的第四列是加入内源融资的影响因素来考察模型结果的稳健性。是衡量企业营运能力的总资产周转率、_%9是衡量企业内部积累水平的未分配利润占总资产比率。增加考虑企业营运能力、内部积累水平两个方面的2个自变量后,对“^2流动负债的对数的回归结果拟合优度为0.90,与第一列回归结果的拟合优度0. 90 一样。并且原模型中的7个自变量的显着性与相关性并没有改变。说明原来的模型结果是稳健的。对于新增的自变量^ (营运能力)的回归结果显着与上小一节的关于资本结构的回归结果不同,该自变量与被解释变量流动负债的对数呈正相关性:营运能力越强,越容易从企业外部获得短期借款,企业的短期债务融资水平越高。Xg (内部积累水平)的回归结果显着,与被解释变ffl呈负相关性。主要是因为内部积累水平越高,企业倾向选择内源融资,从而短期融资的需求降低。

　　3. 3. 2新三板样本基本模型回归

　　3.3.2.1模型分析

　　由于新三板企业的样本数据有201个样本,由干样本量中缺少第一产业。因此企业按照制造业、信息技术产业、服务业划分,用观变量0<表示。表4-6是新三板企业样本数据的模型变量一览表。【7】

　　
　　3.3.2.2自变量相关性分析【8】

　　
　　表3-7是新三板样本自变量的相关系数矩阵。从表中可以看出,模型自变量之间的相关系数都不高,远小于50%。因此可以肯定新三板样本模型自变量之间不具有相关性,因此模型不具有多重共线性。

　　3. 3. 2. 3回归结果分析

　　模型的回归结果是在回归命令后加上robust命令,对OLS估计量进行基于White估计量的Z检验,对可能存在的异方差进行了修正。因此回归结果可行的。

　　模型的回归结果如下页表3-8所示。3. 3. 2. 3.1关于1/1融资总水平的回归结果分析表3-8回归结果的第一列关于(以总资产负债率衡量的企业资本结构)的OLS回归结果的拟合优度是0. 13,同屮小板数据的丨”j归结果相比较,模型拟合效果不理想。具体回归结果:P值通过10%的显着性水平检验的自变量包括(按显着性水平排列):(以总资产对数衡量的企业规模),与资本结构呈正相关关系;以成本费用利润率衡量的盈利能力),与资本结构呈负相关关系;Xt(以固定资产与存货总和与总资产比衡量的债务抵押能力),与资本结构呈正相关关系。(以速动比率衡量的短期偿债能力)、X3 (以净资产收益率衡量的资本利用率)、Xg (以销售收入增长率衡量的成长能力)、Xy (企业年龄)的回归结果不显着。从第一列的回归结果可以看出,以行业定义的卩亚变量在模型回归结果也不显着。

　　表3-8回归结果的第二列是加入内源融资的影响因素来考察模型结果的稳健性。由于从第一列数据可知新三板数据关于总资产负债率回归的拟合优度很低,不能对被解释变量进行很好的解释。因此就不对4-8第二列的稳健性检验的回归结果进行分析。造成模型拟合效果不好,文章认为是因为新三板企业是处于成长初期的中小企业,它们进行外源融资时,金融机构并不是主要根据财务数据这些“硬信息”来进行投资决策的,因此以大部分“硬信息”进行回归不能很好地解释它们对企业的资本结构;还有一个原因是新三板的流动性还不高,新三板的企业缺乏股权融资渠道,造成模型不能对企业资本结构的影响进行很好地解释。

　　3. 3.2. 3. 2关于/2短期融资水平的回归结果分析

　　表3-8回归结果的第三列关于(以流动资产的对数衡量的企业短期债务融资水平)的OLS回归结果的拟合优度是0.79,模型拟合效果理想。具体回归结果:P值通过10%的显着性水平检验的自变量包括:Xi (以总资产对数衡量的企业规模),与资本结构呈正相关关系;^5 (以速动比率衡量的短期偿债能力),与资本结构呈负相关关系;X2 (以成本费用利润率衡量的盈利能力),与资本结构呈负相关关系;X4(以固定资产与存货总和与总资产比衡量的债务抵押能力),与资本结构呈正相关关系。工飞(以净资产收益率衡量的资本利用率)、Xe (以销售收入增长率衡量的成长能力)与Xy (企业年龄)的回归结果不显着。从第三列的回归结果可以看出,以行业定义的观变量在模型回归结果也不显着。从以上的回归结果总结:企业规模(Xi)越大,新三板企业更容易从银行获得短期贷款,从而短期债务融资水平越高;盈利能力(X2)越强,它的短期债务融资需求越低;债务抵押能力(Xi)越强,说明中小板的企业的抵押物越充足,能弥补与银行之间的信息不对称,更容易从银行获得短期借款,因此短期融资水平就越高;短期偿债能力(工5)越强,即X5流动比率越大,说明企业能够用于偿还流动负债的流动资产很多,从而企业的融资需求低,造成短期债务融资水平低。资本利用率(X3)、企业的成长能力(X6)与企业的年龄(X7)不影响企业的短期融资水平。行业因素也不影响企业短期融资水平。

　　表3-8回归结果的第四列是加入内源融资的影响因素来考察模型结果的稳健性。Xg是衡量企业营运能力的总资产周转率、Xc^是衡量企业内部积累水平以未分配利润占总资产比率。增加考虑企业营运能力、内部积累水平两个方面的2个自变量后,对流动负债的对数的回归结果拟合优度为0. 82,拟合效果理想。

　　并且原模型中的7个自变量的显着性与相关性并没有改变。说明原来的模型回归结果是稳健。对于新增的自变量X8 (营运能力)的回归结果显着,与被解释变量流动负债的对数呈正相关性:营运能力越强,越容易从企业外部获得短期借款,企业的短期债务融资水平越高。Xg (内部积累水平)的回归结果不显着,该结果与中小板企业关于流动负债对数的显着回归结果不同。总结对于新三板数据关于流动负债对数的回归结果呈显着影响的只有5个自变量,比中小板的回归结果显着的8个自变量要少。

　　3.4 基本模型回归结果总结

　　从实证总结可以得出,(1)不论是中小板的企业还是新三板的企业都存在的结论:企业规模越大,企业的融资能力越强,债务融资水平越高;企业的盈利能力越高,那么企业的自有资金充足,利用自有资金进行内源融资的能力就越强,因此企业的债务融资需求就越低;流动比率越高,企业的债务融资需求越低,从而债务融资水平低;企业债务抵押能力越强,企业越容易获得债务融资;企业短期偿债能力越强,企业的债务融资水平低。(2)中小板企业债务融资比例和短期融资水平共同的结论:企业资本利用率越高,中小板企业的债务融资比例就越低。

　　由于企业能很好地利用企业资本来满足自身经营所需,因此企业的债务融资需求就会降低。中小板企业内部积累水平越高,企业的自有资金就能满足企业的资金需求,因此企业的债务融资需求就越低,因此债务融资比率低,短期债务融资水平低。中小板企业的行业分布,会影响企业的债务融资能力。(3)中小板企业债务融资比例的特有影响因素:成长能力越高,中小板企业的债务融资比例就越大,这符合融资有序理论。一个成长机会多的公司,企业未来发展前景较大,债务融资较强,企业会更多地选择债务融资。(4)中小板企业短期融资能力特有的影响因素:企业的营运能力越强,企业的短期债务融资能力越强。营运能力强,说明企业近期的经营管理能力强,从短期考虑银行会愿意向企业提供短期贷款。(5)新三板企业债务融资比例和短期融资水平共同的结论:企业的营运能力越强,企业的债务融资能力越强。由于新三板企业是处于发展初期的中小企业,企业还存在很大的不确定性,因此银行不以企业的成长能力作为评价指标,而以企业近期己经实现的衡量经营管理水平的营运能力作为是否提供借款的衡量指标。

　　新三板企业样本对总资产负债率衡量的企业资本结构回归结果的拟合效果不理想,而对以流动负债的对数衡量的短期债务融资能力的拟合效果还不错。是由于处于成长初期的新三板企业要从外部债务融资,仅仅依靠财务数据这些硬指标是不能消除与银行之间的信息不对称问题。因此由大多数代表财务硬指标的变量不能很好地解释企业的债务融资比例。而处于成长初期的中小企业的债务主要是短期债务,在下一节中,本文将运用logit回归着重分析影响短期债务中的短期银行借款的因素,因为相对于商业贷款与民间借贷,对短期银行借款构成进一步分析,有利于我们制定扶持中小企业融资难的政策建议。

　　以上的实证结果总结在下页表3-9中。【9】

　　
　　3. 5 新三板企业关于短期借款的回归总结

　　本文将短期借款视为从银行获得的短期贷款;应付票据与应付账款的和视为与其他非金融机构企业的商业贷款;将其他应付款视为企业私人借贷或民间借贷。

　　从表3-10可以看出新三板企业的流动负债构成中,银行借款、商业贷款、民间借贷三钟借款各自资金总额所占比例相差不大,银行借款和短期借款金额所占比例相差不大,民间借贷的金额所占比例较前两种稍微少一些。【10】

　　
　　图3-2表示201家企业中获得短期借款企业与没有获得短期借款企业的企业个数所占的比例。可以看出获得短期借款的企业占样本总量的61. 4%,没有获得短期借款的企业占样本总量的38. 6%。【11】

　　
　　logit回归模型关于被解释变量的设定:企业的短期借款不为零的设企业的短期借款等于零的设ys:。。Xi表示企业规模,、%2表示短期偿债能力,两个自变量衡量企业外源融资的因素,作为企业“硬信息”的衡量指标。表示企业年龄,用来衡量企业与银行的关系,作为企业与银行“软信息”的衡量指标。

　　文章认为企业的年龄越长,与银行之间的合作越久,银行获得企业更多的软信息,从而部分消除银企之间的信息不对称。运用logit回归研宄企业获得银行贷款与没获得银行贷款与上述三个自变量之间是否具有相关性。回归结果如表3-12所示。【12】

　　
　　表3-13是对logit回归结果做截断为0.5的期望、预测表,对回归结果进行预测能力检验。其中敏感性表示当企业获得短期借款,且预测概率大于等于0. 5的企业个数所占的比例为88. 62% (109/123),总的分类正确率表示在模型预测企业有短期贷款概率值至少在0. 5以上的标准,有109个企业的分类预测是准确的,即企业确实存在短期借款。另外37次,模型预测概率小于0.5,并且企业确实不存在短期借款。因此总的分类正确率为109+37=187再除以201,即72.64%。说明回归方程的预测值是可行的。【13】

　　
　　从表3-12的回归结果可以看出企业是否能够获得短期借款与企业规模呈正的相关性,这与上一节对流动负债的对数回归结果一致;企业是否获得短期借款与以流动比率衡量的短期偿债能力呈负相关的关系,这也与上一节新三板数据关于的回归结果一致。在上一节新三板的样本的企业年龄对数与对流动负债的对数进行OLS回归结果并不显着。在这一节采用logit回归结果显示企业年龄越长,企业获得短期贷款的可能性越大。说明银行和企业关系越久,能部分消除中小企业在债务融资中存在的信息不对称问题。

　　3. 6 本章小结

　　本章运用中小板和新三板企业12年年报数据,分别对企业资本结构(总资产负债率)及企业流动负债的对数进行OLS回归。最后对企业是否获得贷款进行logit回归。

　　3. 6. 1实证回归结果总结

　　(1)中小板企业是处于发展成熟期的中小企业。该样本对企业资本结构的回归结果拟合效果较高。回归结果显示企业规模、债务抵押能力、成长能力与企业资本结构呈正相关关系,说明企业在进行外部债务融资时,银行会考察企业这些财务硬指标;盈利能力、资本利用率、短期偿债能力、内部积累水平与企业资本结构呈负相关关系,这些指标高说明企业有充足的内源融资,从而对企业的外部债务融资需求就会降低,这与融资优序理论一致;行业因素也会影响企业资本结构。而企业年龄和营运能力在回归结果中不显着,不能很好地解释企业的资本结构。

　　该样本对流动负债对数的回归结果的拟合优度很高。回归结果显示企业规模、债务抵押能力、营运能力都与企业的短期债务融资水平呈正相关关系;盈利能力、资本利用率、短期偿债能力、内部积累水平与企业短期债务融资水平呈负相关关系。这些指标高说明企业有充足的内源融资,从而对企业的外部债务融资需求就会降低;行业因素也会影响企业的短期融资能力。而成长能力、企业年龄对企业短期债务融资水平不造成影响。

　　(2)新三板企业是处于发展初期的中小企业。该样本对企业资本结构的回归结果的拟合效果不理想。主要原因新三板的流动性较差,企业从资本市场获得股权融资的概率很小,这类企业缺乏股权融资。同样也说明投资者并不主要依靠企业的财务数据做投资决策。因此OLS模型不能很好地对企业资本结构进行解释。

　　说明处于发展成熟期的中小企业在进行外部融资时,资金提供方会根据企业财务报告的数据作出相应的贷款决策。而对于处于发展初期的中小企业,资金提供方的进行贷款决策时并不主要以企业提供的财务数据这些“硬信息”作为参考。该样本对流动负债对数的回归结果的拟合优度较高。回归结果显示企业规模、债务抵押能力、营运能力与企业短期债务融资水平呈正相关的关系;盈利能力、短期偿债能力与短期债务融资水平呈负相关的关系。而资本利用率、成长能力、企业年龄、行业、内部积累水平对新三板企业的短期债务融资能力的影响不显着。

　　说明处于发展成熟期的中小企业进行短期债务融资时,借款者会全面考察企业的财务指标来做出贷款决策。对于处于发展初期的中小企业进行短期债务融资时,借款者会考察一些企业的财务指标,但大部分财务指标的对借款者的贷款决策影响不大。

　　通过OLS回归结果可以看出,新三板样本企业运用OLS回归对资本结构的拟合效果不理想,对流动负债的对数的回归结果中大多数自变量的结果都是不显着的。一个原因是像新三板的这样处于发展初期的中小企业在进行融资时,银行并不注重报表上的财务指标,银行更关注报表没有反应的软信息。另一个原因可能是OLS回归不能很好地解释处于发展初期中小企业的融资特征。因此本章又对新三板企业是否获得短期贷款做了 logit回归。

　　从结果中可以看出企业规模与企业能否获得银行贷款呈现正相关的关系,企业短期偿债能力与企业能否获得短期贷款呈负相关的关系。这两个变量与上一节OLS的回归结果一致。说明上一节OLS回归对企业“硬信息”的回归结果是稳健的。而企业年龄这个衡量企业与银行关系的“软信息”在logit回归中是显着的,并且结果显示企业年龄越长,与银行的关系越持久,企业获得短期借款的概率越大。这也与我们的预期相符。可以看出银行相处与发展初期的中小企业提供贷款时,不仅考察企业财务指标这些“硬信息”,更主要的是依靠银行与企业建立的长期合作获得的“软信息”。

　　3. 6. 2从实证结果总结中小企业融资难的原因

　　(1)根据新三板样本在对企业资本结构进行回归的拟合效果不显着,但是中小板样本在对企业资本结构进行回归的拟合效果理想的情况下,表明除了少数处于中小板的中小企业以外,大多数处于成长初期的中小企业都缺乏股权融资的融资渠道,造成在之前文献中运用上市企业数据进行回归的稳定的资本结构实证模型不适用该类中小企业。说明专门为中小企业建立的新三板资本市场还缺乏流动性,还不能真正拓宽企业融资渠道。(2)根据新三板样本进行模型回归结果显示,大多数报表数据的“硬信息”自变量的回归结果不显着。以及Logit回归结果中代表企业与银行关系的“软信息”自变量回归结果显着。说明处于成长初期的中小企业由于缺乏规范披露的财务信息披露,因此银行在对中小企业进行债务融资时,并不主要根据企业报表的硬指标做出贷款决策,还会根据银行与企业建立的长期合作中,所掌握的企业经营状况的“软信息”做出判断。实证结果表明,银行与企业的之间的业务合作的时间越长,获得银行短期贷款的机率越高。而现行金融机构体系,大型商业银行主要是面向大型企业提供服务,大型商业银行庞大的结构体系也造成与中小企业建立长期合作的低效率与高成本,并且现行金融体系也缺乏专门为中小企业提供服务的中小银行。

　　(3)根据新三板样本及中小板样本数据对短期流动负债对数的回归结果显示,银行在根据企业报表的“硬信息”做出贷款决策时,主要考察企业的规模、企业的债务抵押能力来衡量银行是否向中小企业提供贷款。但是中小企业的规模相对较小,债务抵押能力低(新三板企业样本债务抵押比例12%。中小板企业样本债务抵押比例20%)。因此中小企业自身缺乏充足的抵押物也造成中小企业融资难,但抵押物不充足是中小企业的一个特征,这也必须依靠第三方在中小企业向银行借款时对它提供担保。但是由于为中小企业提供担保存在较高的风险,所以现行中小企业所处的融资环境中,还缺乏健全的融资担保体系。