【摘 要】 文章以寧波市267家中小家具企業的實際數據為樣本,從實證的角度出發,構建了中小家具企業特征對銀行債務融資的影響模型,并對中小家具企業特征與銀行債務融資相關性進行回歸分析。實證結果表明中小家具企業特征顯著影響銀行債務融資,即家具企業組織類型、管理者受教育程度與銀行債務融資顯著正相關,而家具企業的凈利潤與銀行債務融資顯著負相關。因此,中小家具企業應通過不斷改善自身來提高融資能力。
【關鍵詞】 中小家具企業特征; 銀行債務融資; 實證分析
一、引言
胡玲燕(2011)認為中小家具企業無論是從資產規模、人員規模還是經濟規模,與所處行業的大家具企業相比,都是比較小的經濟家具企業,但在社會經濟發展、勞動就業、財政收入、出口創匯等方面發揮著舉足輕重的作用。隨著經濟的發展,資金問題尤其是融資問題嚴重地影響中小家具企業的生存和發展。黃輝(2009)、蘇靈(2011)等研究發現要解決中小家具企業融資問題就必須根據中小家具企業的情況進行研究。通過融資問題相關文獻的整理分析,已知國內學術界對中小家具企業融資問題的研究集中在家具企業融資現狀、問題的理論研究上,并且大多數觀點認為要解決家具企業的融資問題應該主要發揮政府和金融機構的作用,卻忽視家具企業本身特征對融資問題的影響,尤其有關家具企業自身特征對融資效率的相關性研究還相當少。目前我國家具企業的融資方式很多,但從對大多數中小家具企業的融資方式調查中發現債務融資——銀行貸款仍然是最主要的融資方式。鑒于此,本文著重進行中小家具企業特征與銀行債務融資相關性的實證研究,希望對中小家具企業找到有效的融資對策有所幫助與啟示。
二、理論分析與研究假設
債權人或投資者投資決策分析的重要內容往往通過對家具企業特征的綜合評判來衡量家具企業的未來償債能力,評價家具企業未來成長空間。對銀行這樣的債權人來說,根據家具企業特征來評價家具企業的償債能力,確定其提供給家具企業的信用額度是他們重要的風險控制手段。因此,中小家具企業應理性地認識到改善自身特征對提高融資能力是非常重要的。
家具企業的組織類型是銀行看重的家具企業特征。因為銀行與家具企業之間由于信息不對稱而產生逆向選擇和道德風險,而從家具企業的組織類型可以看出家具企業的經營規模和信息的透明度。規模較大的家具企業有著完善的內部管理控制制度,資產信息質量高,包括家具企業正規財務處理程序下的財務和非財務信息的披露,比如家具企業的有形資產數量、目前負債水平、盈利水平、管理人員的構成等。而資產質量越高,抵押品評估價值越高。同時,規模較大的家具企業參加政府、行業各類資信評級的途徑、機會比較多,信息透明度更高。所以家具公司制的家具企業更容易獲得銀行的貸款。小規模家具企業更易于受到因信息不對稱而導致銀行信貸配給和信貸約束的影響。規模較大、信息透明度高的家具企業獲得銀行貸款的可能性更高。因此提出研究假設:
假設1:銀行債務融資與家具企業組織類型正相關。
一般來說,個體所受的教育可以反映出這個人的知識與技能。教育水平影響家具企業管理者的價值觀和認知水平,進而影響他們的各種決策。家具企業管理者受教育程度越高,往往擁有更寬闊的視野、更豐富的資源和更高層次的社會關系,也越能去察覺和接受家具企業所需要的改革,以應付復雜的決策環境。教育程度較高的家具企業管理團隊,更可能進行管理創新和技術創新。所以家具企業管理者受教育程度越高,越容易得到銀行信任,獲得銀行債務融資的概率更高。因此提出研究假設:
假設2:銀行債務融資與家具企業管理者受教育程度正相關。
家具企業實現的凈利潤越多,說明家具企業的盈利性越強,越有利于家具企業的成長發展,應該說越有利于進行多樣化的融資。但在現實中,家具企業利潤總額的增加,意味著家具企業可以將其中一部分留存家具企業,增加其資金來源,從而減少其外部融資。另外,家具企業的凈利潤增加,未必意味著現金流入的增加,可能都是賒賬。因此,如在財務報表中沒有足夠的現金流入的話,銀行會顧及應收賬款發生壞賬的風險,可能會考慮減少對家具企業的放貸。因此提出研究假設:
假設3:銀行債務融資與家具企業的凈利潤負相關。
三、調研設計
(一)樣本選擇
根據寧波市經信委提供的數據,截止到2012年末,寧波市各類中小家具企業總數達6 000余家(中型家具企業1 086家,小型家具企業5 445家,微型家具企業未統計)。本次調查以在工商管理部門登記注冊的寧波市中小家具企業為研究對象,樣本家具企業具有一定的代表性,并兼顧了不同行業、不同類型。
(二)問卷發放與回收
2013年1至5月,筆者共發放調查問卷400份,回收問卷357份。扣除回答重復、回答不完整或明顯有邏輯錯誤的調查問卷后,有效問卷共267份,有效率為 67%。數據處理和回歸分析運用Microsoft Office Excel 2003和SPSS 19統計分析軟件完成。
(三)模型和變量
為了檢驗上述假設,構建如下回歸模型,并利用SPSS19統計軟件進行回歸分析。
BANK=α+β1TIPE+β2EDU+β3ROE+β4SIZE。
其中:α為常數量,β1、β2、β3、β4為回歸系數。
為了進一步探討中小家具企業對銀行債務融資成功率,模型中把中小家具企業是否向銀行債務融資(BANK)作為分析模型的被解釋變量。根據前面研究假設,設置了3個解釋變量:(1)中小家具企業的組織類型(TIPE),根據組織類型進行賦值,類型分值為:1表示獨資家具企業,2表示合伙家具企業,3表示有限責任家具公司,4表示股份有限家具公司;(2)家具企業主要管理者的受教育程度(EDU),用主要管理者團隊學歷的平均數表示,學歷分值為:1表示高中或中專及以下,2表示大專,3表示本科,4表示研究生及以上;(3)家具企業的凈利潤(ROE),主要用數字1—4來表示家具企業的年凈利潤情況:1表示500萬元以下,2表示500萬元至1 000萬元之間,3表示1 000萬元至5 000萬元之間,4表示5 000萬元以上。為了控制上述相關因素的影響,本文選取了中小家具企業資產規模(SIZE)作為控制變量。各主要變量的定義如表1。
【關鍵詞】 中小家具企業特征; 銀行債務融資; 實證分析
一、引言
胡玲燕(2011)認為中小家具企業無論是從資產規模、人員規模還是經濟規模,與所處行業的大家具企業相比,都是比較小的經濟家具企業,但在社會經濟發展、勞動就業、財政收入、出口創匯等方面發揮著舉足輕重的作用。隨著經濟的發展,資金問題尤其是融資問題嚴重地影響中小家具企業的生存和發展。黃輝(2009)、蘇靈(2011)等研究發現要解決中小家具企業融資問題就必須根據中小家具企業的情況進行研究。通過融資問題相關文獻的整理分析,已知國內學術界對中小家具企業融資問題的研究集中在家具企業融資現狀、問題的理論研究上,并且大多數觀點認為要解決家具企業的融資問題應該主要發揮政府和金融機構的作用,卻忽視家具企業本身特征對融資問題的影響,尤其有關家具企業自身特征對融資效率的相關性研究還相當少。目前我國家具企業的融資方式很多,但從對大多數中小家具企業的融資方式調查中發現債務融資——銀行貸款仍然是最主要的融資方式。鑒于此,本文著重進行中小家具企業特征與銀行債務融資相關性的實證研究,希望對中小家具企業找到有效的融資對策有所幫助與啟示。
二、理論分析與研究假設
債權人或投資者投資決策分析的重要內容往往通過對家具企業特征的綜合評判來衡量家具企業的未來償債能力,評價家具企業未來成長空間。對銀行這樣的債權人來說,根據家具企業特征來評價家具企業的償債能力,確定其提供給家具企業的信用額度是他們重要的風險控制手段。因此,中小家具企業應理性地認識到改善自身特征對提高融資能力是非常重要的。
家具企業的組織類型是銀行看重的家具企業特征。因為銀行與家具企業之間由于信息不對稱而產生逆向選擇和道德風險,而從家具企業的組織類型可以看出家具企業的經營規模和信息的透明度。規模較大的家具企業有著完善的內部管理控制制度,資產信息質量高,包括家具企業正規財務處理程序下的財務和非財務信息的披露,比如家具企業的有形資產數量、目前負債水平、盈利水平、管理人員的構成等。而資產質量越高,抵押品評估價值越高。同時,規模較大的家具企業參加政府、行業各類資信評級的途徑、機會比較多,信息透明度更高。所以家具公司制的家具企業更容易獲得銀行的貸款。小規模家具企業更易于受到因信息不對稱而導致銀行信貸配給和信貸約束的影響。規模較大、信息透明度高的家具企業獲得銀行貸款的可能性更高。因此提出研究假設:
假設1:銀行債務融資與家具企業組織類型正相關。
一般來說,個體所受的教育可以反映出這個人的知識與技能。教育水平影響家具企業管理者的價值觀和認知水平,進而影響他們的各種決策。家具企業管理者受教育程度越高,往往擁有更寬闊的視野、更豐富的資源和更高層次的社會關系,也越能去察覺和接受家具企業所需要的改革,以應付復雜的決策環境。教育程度較高的家具企業管理團隊,更可能進行管理創新和技術創新。所以家具企業管理者受教育程度越高,越容易得到銀行信任,獲得銀行債務融資的概率更高。因此提出研究假設:
假設2:銀行債務融資與家具企業管理者受教育程度正相關。
家具企業實現的凈利潤越多,說明家具企業的盈利性越強,越有利于家具企業的成長發展,應該說越有利于進行多樣化的融資。但在現實中,家具企業利潤總額的增加,意味著家具企業可以將其中一部分留存家具企業,增加其資金來源,從而減少其外部融資。另外,家具企業的凈利潤增加,未必意味著現金流入的增加,可能都是賒賬。因此,如在財務報表中沒有足夠的現金流入的話,銀行會顧及應收賬款發生壞賬的風險,可能會考慮減少對家具企業的放貸。因此提出研究假設:
假設3:銀行債務融資與家具企業的凈利潤負相關。
三、調研設計
(一)樣本選擇
根據寧波市經信委提供的數據,截止到2012年末,寧波市各類中小家具企業總數達6 000余家(中型家具企業1 086家,小型家具企業5 445家,微型家具企業未統計)。本次調查以在工商管理部門登記注冊的寧波市中小家具企業為研究對象,樣本家具企業具有一定的代表性,并兼顧了不同行業、不同類型。
(二)問卷發放與回收
2013年1至5月,筆者共發放調查問卷400份,回收問卷357份。扣除回答重復、回答不完整或明顯有邏輯錯誤的調查問卷后,有效問卷共267份,有效率為 67%。數據處理和回歸分析運用Microsoft Office Excel 2003和SPSS 19統計分析軟件完成。
(三)模型和變量
為了檢驗上述假設,構建如下回歸模型,并利用SPSS19統計軟件進行回歸分析。
BANK=α+β1TIPE+β2EDU+β3ROE+β4SIZE。
其中:α為常數量,β1、β2、β3、β4為回歸系數。
為了進一步探討中小家具企業對銀行債務融資成功率,模型中把中小家具企業是否向銀行債務融資(BANK)作為分析模型的被解釋變量。根據前面研究假設,設置了3個解釋變量:(1)中小家具企業的組織類型(TIPE),根據組織類型進行賦值,類型分值為:1表示獨資家具企業,2表示合伙家具企業,3表示有限責任家具公司,4表示股份有限家具公司;(2)家具企業主要管理者的受教育程度(EDU),用主要管理者團隊學歷的平均數表示,學歷分值為:1表示高中或中專及以下,2表示大專,3表示本科,4表示研究生及以上;(3)家具企業的凈利潤(ROE),主要用數字1—4來表示家具企業的年凈利潤情況:1表示500萬元以下,2表示500萬元至1 000萬元之間,3表示1 000萬元至5 000萬元之間,4表示5 000萬元以上。為了控制上述相關因素的影響,本文選取了中小家具企業資產規模(SIZE)作為控制變量。各主要變量的定義如表1。
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