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摘要：本文以2010至2018年我國中小板市場12個行業(yè)19家上市民營企業(yè)作為研究對象，將信貸投入分解為緊縮型信貸和支持型信貸，利用PanelVAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)考察信貸投入對企業(yè)盈利的傳導(dǎo)效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：不同的信貸政策對企業(yè)盈利具有不對稱的影響，緊縮型信貸對企業(yè)盈利的沖擊影響要強于支持型信貸對企業(yè)盈利的促進作用。據(jù)此，金融系統(tǒng)在支持民營企業(yè)發(fā)展的過程中，要重點完善銀行業(yè)金融機構(gòu)對民營企業(yè)的信貸支持政策，尤其要防止盲目停貸、壓貸、抽貸、斷貸等做法對民營企業(yè)盈利造成嚴重沖擊，為民營企業(yè)發(fā)展提供足夠的成長時間和空間。

關(guān)鍵詞：PanelVAR模型；脈沖響應(yīng)；信貸投入；民營企業(yè)

一、引言與文獻綜述

民營經(jīng)濟是我國國民經(jīng)濟不可或缺的力量，但民營企業(yè)發(fā)展面臨著融資難、融資貴的困境。一方面，民營企業(yè)的融資渠道較為單一，主要以商業(yè)銀行信貸為主；另一方面，由于許多民營企業(yè)存在著經(jīng)營管理不規(guī)范、財務(wù)制度不健全等問題，導(dǎo)致商業(yè)銀行不愿放貸給民營企業(yè)。關(guān)于民營企業(yè)融資難題的探討一直是國內(nèi)外金融實務(wù)與學(xué)術(shù)界持續(xù)關(guān)注的熱點。早在1995年，Bernanke和Gertler就通過實證研究發(fā)現(xiàn)，信貸政策是影響企業(yè)融資能力的關(guān)鍵因素,并且這種影響對于不同行業(yè)和不同規(guī)模的企業(yè)具有顯著的差異。2006年，Cooley和Quadrini通過實證檢驗進一步分析了信貸政策在不同規(guī)模企業(yè)中的表現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)信貸政策的變化對于不同規(guī)模的企業(yè)具有不同的表現(xiàn)，其中對規(guī)模較小的企業(yè)的融資決策具有更為強烈的影響。王丹（2018）在對信貸政策和融資決策進行細分的基礎(chǔ)上，分析出信貸政策影響民營企業(yè)融資決策的渠道，即利率結(jié)構(gòu)的變化引起民營企業(yè)改變其貸款結(jié)構(gòu)，而貸款規(guī)模的增長并不會對民營企業(yè)的貸款結(jié)構(gòu)產(chǎn)生顯著影響。冉渝和張弘瀅（2019）以2004-2016年我國滬深兩市A股上市公司作為研究對象，將信貸投入分解為緊縮型和寬松型，并利用PanelVAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)考察信貸投入對企業(yè)投資的傳導(dǎo)效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)信貸政策對不同產(chǎn)業(yè)企業(yè)產(chǎn)生的影響存在非對稱性。王世杰和李亞輝（2019）從融資成本的角度證明，信貸市場化程度與民營企業(yè)融資難問題關(guān)系密切，從目前市場結(jié)構(gòu)分類特點出發(fā)，信貸市場并非真正意義上的競爭性資本市場，貸款利率反映的資金價格是壟斷市場價格，而壟斷市場對龐大的中小企業(yè)而言具有非常高的進入壁壘，從而為民營企業(yè)融資難的市場悖論提供了一種合理的解釋。由此可以看出，貨幣政策確實會對民營企業(yè)的融資決策、企業(yè)投資，進而對企業(yè)盈利產(chǎn)生重要影響。但是，貨幣政策尤其是信貸政策種類多樣，不同的信貸政策對民營企業(yè)的盈利又會產(chǎn)生怎樣的影響呢？本文將對信貸投入進行細分，分別分析支持型信貸和緊縮型信貸對民營企業(yè)盈利能力的影響，從而為信貸政策的科學(xué)制定提供更加有效的指導(dǎo)。

二、研究設(shè)計

本文采用面板向量自回歸模型（PanelVAR模型）及脈沖響應(yīng)函數(shù)進行分析，選取19家上市民營企業(yè)近20年的凈利潤及信貸數(shù)據(jù)，利用Stata軟件建立PanelVAR模型，反映信貸投入與企業(yè)盈利之間的逐年相互作用關(guān)系，并通過格蘭杰因果分析探究信貸投入與企業(yè)盈利之間的因果關(guān)系，最后利用脈沖響應(yīng)函數(shù)分別研究支持型信貸和緊縮型信貸在受到一個單位標(biāo)準差的沖擊時，對企業(yè)盈利影響的對稱性及影響程度等表現(xiàn)。

（一）數(shù)據(jù)來源與變量定義1.研究樣本本文主要研究信貸投入對民營企業(yè)盈利的影響，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取中小板上市民營企業(yè)的相關(guān)經(jīng)營數(shù)據(jù)為研究樣本，樣本期間為2010至2018年。為了加強樣本的全面性和代表性，本文依照證監(jiān)會行業(yè)分類2012版分類標(biāo)準，分別選取了文化、體育和娛樂業(yè)、教育、水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)等12個行業(yè)共計19家上市民營企業(yè)的利潤及信貸數(shù)據(jù)，據(jù)此獲得包含171個觀測值1的面板數(shù)據(jù)。2.變量定義本文主要研究信貸投入對企業(yè)盈利的傳導(dǎo)效應(yīng)，因此以企業(yè)信貸余額增長率（credit）來衡量信貸投入，采用HP濾波方法去除長期趨勢，將信貸投入分解為支持型信貸和緊縮型信貸，分別記為sc和ec，即取sc=Max（credit，0），ec=Min（credit，0）。sc表示信貸投入的支持程度，ec表示信貸投入的緊縮程度。對于企業(yè)盈利，本文使用企業(yè)凈利潤（lr）來表示。

（二）模型構(gòu)建本文主要使用PanelVAR模型，該模型沿襲了向量自回歸（VAR）模型的優(yōu)點，即通過數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立模型，將各個變量都視為內(nèi)生變量，并把系統(tǒng)中每一個內(nèi)生變量作為所有內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，分析各個變量及其滯后變量對模型中其他變量的影響。相對于傳統(tǒng)的VAR模型，PanelVAR模型兼具時間序列和面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點，可以多層次、更直觀地觀察企業(yè)利潤對不同信貸沖擊的動態(tài)反應(yīng)。本文利用BIC、HQIC、AIC信息準則指標(biāo)值最小的原則來選擇模型最優(yōu)的滯后階數(shù)，根據(jù)最優(yōu)的滯后期構(gòu)建相應(yīng)的PanelVAR模型，然后采用均值差分的方法去掉個體時間效應(yīng)和向前均值差分Hermlet轉(zhuǎn)換的方法消除固定效應(yīng)，最后通過廣義矩估計方法（GMM）得到系數(shù)的有效估計，并運用格蘭杰因果檢驗和脈沖響應(yīng)函數(shù)作進一步分析。本文構(gòu)建的信貸投入對企業(yè)盈利傳導(dǎo)效應(yīng)影響的PanelVAR模型如下：其中，Yit為三元向量，即Yit=（lr，sc，ec），i代表上市民營企業(yè)個數(shù)，i=1,2,…19，t代表年份，t=2010,2011,…2018，Yit-p代表p階滯后項。ei表示個體效應(yīng)，即企業(yè)間的差異。βt表示時間效應(yīng)，反映變量在時間上的特征。βp為3×3系數(shù)矩陣，反映不同滯后階數(shù)變量對各變量的影響程度。μit是隨機擾動項。

三、實證分析

（一）統(tǒng)計性描述通過計算171個觀測值的統(tǒng)計特性得到各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果（見表1）。從表1可以看出，樣本民營企業(yè)在2010到2018年期間的凈利潤均值為1.41億元，而支持型信貸和緊縮型信貸的均值分別為84.27%和-17.11%，最大值和最小值分別為2483.26%和-100%，可見目前商業(yè)銀行對我國民營企業(yè)信貸投入的增加和減少具有不對稱性。總體來說，我國對民營企業(yè)的信貸支持程度較高，但支持型信貸的標(biāo)準差也明顯高于緊縮型信貸，可見支持型信貸增長率雖然較高，卻也具有較大的不穩(wěn)定性。

（二）PanelVAR模型構(gòu)建1.模型滯后階數(shù)選擇通過比較AIC、BIC和HQIC值（見表2），確定PanelVAR模型最優(yōu)滯后階數(shù)為1。2.PanelVAR模型的廣義矩估計（GMM）利用Stata10.0統(tǒng)計軟件進行實證分析，得到了滯后一期的PanelVAR估計結(jié)果（見表3）。從表3可以看出，對于凈利潤來說，滯后一階的凈利潤對當(dāng)前凈利潤在0.05的置信度水平下有較大影響，可見民營企業(yè)盈利呈現(xiàn)出顯著的自相關(guān)性。而支持型信貸和緊縮型信貸在0.5的置信度水平下，分別對民營企業(yè)盈利表現(xiàn)出顯著的正向促進作用和反向抑制作用，支持型信貸的系數(shù)為0.050，緊縮型信貸的系數(shù)為-1.085，可見不同的信貸政策對企業(yè)盈利具有不對稱的影響，且緊縮型信貸對企業(yè)凈利潤的影響遠大于支持型信貸對企業(yè)凈利潤的拉動作用。

（三）格蘭杰因果關(guān)系為進一步明確信貸投入與民營企業(yè)盈利之間的關(guān)系，分析企業(yè)凈利潤與支持型信貸和緊縮型信貸之間是否存在因果關(guān)系，以及是單向因果還是雙向因果，本文對各變量進行了格蘭杰因果關(guān)系檢驗（見表4）。從表4可以看出，在0.5的置信度水平下，支持型信貸和緊縮型信貸均對企業(yè)凈利潤有顯著影響，是凈利潤的格蘭杰原因，且信貸投入與企業(yè)凈利潤之間為單向因果，即信貸投入是企業(yè)盈利的格蘭杰原因，而企業(yè)盈利不是信貸投入的格蘭杰原因。由此可見，信貸投入是引起民營企業(yè)盈利變化的重要原因。

（四）脈沖響應(yīng)分析本文利用脈沖響應(yīng)函數(shù)追蹤6期，對PanelVAR模型估計的結(jié)果做出了進一步檢驗，脈沖響應(yīng)函數(shù)圖反映了模型中某一變量受到一個外生沖擊后的動態(tài)變化（見圖1-3）。本文利用蒙特卡洛（Monte-Carlo）模擬200次來估計脈沖響應(yīng)函數(shù)，由于本文研究的重點在于信貸政策沖擊對企業(yè)盈利的動態(tài)影響，且通過以上格蘭杰因果檢驗分析，得到民營企業(yè)凈利潤、支持型信貸和緊縮型信貸為企業(yè)凈利潤的格蘭杰原因，信貸投入與企業(yè)凈利潤之間為單向因果，因此只保留凈利潤對自身的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，以及企業(yè)凈利潤對支持型信貸和緊縮型信貸的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。分別表示95%和5%置信區(qū)間的上限和下限。根據(jù)圖1凈利潤對自身的響應(yīng)圖，當(dāng)期企業(yè)凈利潤的一個標(biāo)準差的正向沖擊，會引起自身顯著且長久的沖擊反應(yīng)，這種影響在第6期依然存在，可見企業(yè)盈利存在一種強烈的自我維持能力。根據(jù)圖2凈利潤對支持型信貸的響應(yīng)圖，當(dāng)期支持型信貸的一個標(biāo)準差的正向沖擊并不會立即引起企業(yè)凈利潤的擴大，而是在第二期達到峰值0.300左右，在第4期左右沖擊響應(yīng)逐漸消失，可見支持型信貸對企業(yè)盈利的作用具有將近兩期的滯后性，說明從信貸投入到企業(yè)擴大生產(chǎn)規(guī)模，從而提高凈利潤需要較長的時間周期。根據(jù)圖3凈利潤對緊縮型信貸的響應(yīng)圖，企業(yè)盈利受到緊縮型信貸一個標(biāo)準差的負向沖擊作用時，在第一期達到峰值0.250左右，在第6期尚未收斂于零，相對于支持型信貸的沖擊反應(yīng)，凈利潤對緊縮型信貸的沖擊作用更敏感更迅速，且作用時間更持久。因此，從時間動態(tài)上分析，支持型信貸和緊縮型信貸對企業(yè)盈利的沖擊作用，不論是響應(yīng)時間還是作用時間的長度，都具有不對稱性。總體而言，緊縮型信貸對企業(yè)盈利的沖擊影響更靈敏迅速、更持久。

（五）方差分解為進一步對民營企業(yè)凈利潤的方差變動進行歸因分析，說明以上PanelVAR模型中支持型信貸和緊縮型信貸分別對企業(yè)凈利潤波動的相對貢獻率，本文對PanelVAR模型進行了5期的方差分解（見表5）。從表5可以看出，企業(yè)凈利潤對自身影響較大，在第2期對自身方差的貢獻率達到最大值98.90%，在第3期稍微下降至94.90%。支持型信貸對企業(yè)凈利潤的變動解釋體現(xiàn)得較緩慢，且解釋能力較穩(wěn)定，直到第3期才達到0.3%，之后一直保持穩(wěn)定。而緊縮型信貸對企業(yè)盈利的變動解釋體現(xiàn)得較為迅速，且解釋能力較強，在第2期就達到1.1%，隨后逐期增強，在4期達到6%，說明在考慮信貸投入時，民營企業(yè)盈利變動的6%可由緊縮型信貸解釋。由此可見，相對于支持型信貸，緊縮型信貸對企業(yè)盈利波動的相對貢獻率更大，對企業(yè)凈利潤的影響程度更深。四、結(jié)論和政策啟示本文通過HP濾波將中小板市場跨越12個行業(yè)的19家上市民營企業(yè)的信貸增長率按趨勢差異分解為支持型信貸和緊縮型信貸，并基于PanelVAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析我國信貸投入對企業(yè)盈利的傳導(dǎo)效應(yīng)，研究結(jié)果表明：不同的信貸政策對民營企業(yè)盈利的影響存在非對稱性。第一，信貸投入對我國民營企業(yè)的盈利能力具有較大影響，也就是說，我國民營企業(yè)尤其是中小企業(yè)融資渠道以銀行信貸為主。第二，目前我國對民營企業(yè)信貸投入的增加和減少具有不對稱性，雖然信貸支撐程度總體較高，但是支持型信貸投入的波動性較大，支持作用有待穩(wěn)定。第三，不同的信貸政策對企業(yè)盈利具有不對稱的影響，同樣相對于一單位的信貸投入沖擊，凈利潤對緊縮型信貸的沖擊作用反應(yīng)更敏感更迅速，且作用時間更持久，緊縮型信貸對企業(yè)盈利的沖擊影響要強于支持型信貸對企業(yè)盈利的促進作用。因此，金融系統(tǒng)在著力破解民營企業(yè)融資難題時，建議重點關(guān)注以下方面。一是豐富民營企業(yè)的融資渠道，逐漸減弱民營企業(yè)對信貸支持的依賴度，提高民營企業(yè)經(jīng)營的韌性。二是抓緊完善銀行業(yè)金融機構(gòu)對民營企業(yè)在信貸支持方面的政策措施，不盲目停貸、壓貸、抽貸、斷貸等，尤其要制定信貸妥善退出機制，通過分類采取支持處置措施，著力化解企業(yè)流動性風(fēng)險，防止隨意減少授信、抽貸斷貸“一刀切”等做法對民營企業(yè)盈利造成沖擊。三是對民營企業(yè)的信貸支持應(yīng)持續(xù)深入，尊重民營企業(yè)信貸投資與回報的周期特性，逐步拉長對民營企業(yè)的信貸投入回收時間，加大長期信貸投入比重，給予民營企業(yè)發(fā)展足夠的成長時間和空間。

參考文獻

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作者：陶勇 王曉娟 單位：中國人民銀行隆德縣支行