资本市场对外开放与企业融资约束

2020-10-20 06:21杨胜刚钟先茜姚彦铭
财经理论与实践 2020年5期
关键词:沪港通信息质量融资约束

杨胜刚 钟先茜 姚彦铭

摘 要:基于2014年沪港通开通这一外生事件,建立PSM+DID模型考察资本市场对外开放对企业融资约束的影响。研究发现:沪港通开通有效降低了我国企业融资约束,该效应在民营企业、非跨国企业、地方司法效率和市场化发展水平较高的样本中表现更为明显;进一步研究发现,沪港通能通过提高企业信息披露质量和外部监督程度两种渠道来降低企业陷入融资约束困境的概率。沪港通有利于释放企业融资约束,为我国后续资本市场对外开放的系列政策的推行提供重要的实践参考。

关键词: 沪港通;融资约束;信息质量;外部监督

中图分类号:F830.91    文献标识码: A    文章编号:1003-7217(2020)05-0036-08

一、引 言

改革开放40年来,我国始终坚持改革,积极推进资本市场对外开放。引进境外投资者是资本市场开放的重要内容之一。2014年11月,沪港股票市场交易互通机制(简称“沪港通”)正式开通,标的股票共计568家,其中沪股通每日额度为130亿元,总额度为3000亿元。2018年4月,证监会进一步放开对沪股通每日额度管控,调整上限至520亿元,这无疑进一步激发了境外投资者参与A股市场的热情,为研究资本市场开放的经济后果提供了良好的实验平台。目前关于沪港通的影响研究大致分为两类:一类研究沪港通开通对资本市场定价效率的影响[1,2];另一类则侧重于沪港通开通给公司运营带来的经济效应,但大多集中在投资效率、股利政策和股价波动等方面[3,4],鲜有文献探讨沪港通与企业融资约束两者之间的因果关系,即沪港通开通后,进入标的股票名单的企业是否能更为容易地获取外部融资。

根据Fazzari等人(1988)的定義,融资约束是指不完备市场环境下企业外部融资成本提高,企业投资收益和风险无法达到最优匹配的情况[5]。大量研究表明,充足的资金支持是项目投资和创新活动的必要前提[6]。沪港通开通后企业投资需求和审计收费等增加[2,7],这对企业融资来源和融资成本提出了新的挑战。另外,由于信息不对称[8]、投资者保护法律不完善[9]等市场不完备因素,企业的外部融资成本较高,往往会面临不同程度的外部融资约束。再加上“新冠疫情”的冲击,我国大部分企业经营状况下滑,融资难、融资贵等问题愈发明显。综上,我国资本市场对外开放是否能缓解企业融资约束这一课题值得深入研究。基于此,本文选用2012-2017年我国沪深A股上市公司财务数据,主要研究沪港通开通对企业融资约束的影响,以完善关于资本市场开放的经济后果研究,并为改善我国企业融资约束困境提供实证支持。

二、文献回顾与研究假设

根据“信息不对称”理论,在现实的资本市场中,受限于信息不对称等因素,理性的外部投资者会通过提高融资成本、限制企业贷款规模等方式对企业进行约束,这导致企业无法获得期望的信贷资金配给,陷入融资约束困境[8]。一方面,企业会计信息质量的差异性加剧了外部投资者信息甄别和分析的难度,降低了企业外部融资的可获得性[10];另一方面,债权人和债务人之间的利益冲突会使企业支付一定的额外资本溢价,受限于代理问题的严重程度越高,企业获取外部融资的难度系数越大。这与Jensen和Meckling(1976)提出的“委托代理”理论所得结论一致[11]。

现有的研究成果显示,资本市场开放会对企业投融资产生重大影响[12]。沪港通作为资本市场对外开放的重要举措之一,吸引了大量境外投资者涌入我国资本市场。据Wind统计,2015-2017年境外投资者通过沪股通实现的净买入额分别为183.12亿元、455.11亿元和629.73亿元,呈逐年增加趋势。这些境外投资者通常来自中国香港、欧美等发达资本市场,拥有更加丰富的投资经验、强大的技术团队和专业的投资能力,可以利用其获取、解读信息方面的优势去改善公司信息环境[13],减少投资者和经理人之间的代理冲突[14]。企业信息风险和代理风险的降低均可有效缓解企业融资约束程度,提升企业经营绩效。

具体来看,第一,沪港通可以通过提高企业信息质量的方式来释放企业融资约束。境外投资者大多倡导价值投资[15],凭借其专业的信息搜集和分析能力来促进整个资本市场对公司财务和非财务信息的理解。根据“信号传递”理论,受到境外投资者投资的企业可能会向市场传递未来收益较高、公司治理水平较高等信号,从而帮助其他投资者有效识别值得投资的企业[16]。例如,随着沪港通北上交易资金规模的增加,不少境内投资者开始将沪港通北上交易资金动向当作下一步投资的风向标①。因此,沪港通标的企业出于吸引境内外投资者资金注入等目的,均会积极进行企业信息披露,维持较高的信息透明度和会计稳健性。企业信息披露质量越高,其未来现金流入预测的可信度越高,企业贷款在未来违约的概率越低[17],即使企业经营状况出现问题,投资者均能得到及时的信息反馈,并据此调整投资计划,规避投资损失,从而使投资者要求的风险补偿程度下降,企业陷入融资约束困境的概率也大幅降低[18,19]。第二,沪港通开通还凭借外部监督的渠道来影响企业融资约束。中国香港等成熟资本市场上的投资者大多为机构投资者,具有较好的投资机构形象和市场重视程度,能够凭借“用脚投票”、薪酬激励等方式限制经理人的不当行为,发挥机构投资者的监督作用[20],从而降低企业和投资者之间的债务代理成本,缓解企业融资约束。另外,受沪港通这一资本市场开放政策的影响,沪港通标的企业的财务状况和公司特质性信息被置于会计师事务所和公众的监督之下,进而通过企业“声誉效应”等方式有效约束企业行为,提升市场对资源的配置效率[21],降低企业融资约束。

另有一种观点认为,由于地理位置、文化和时区差异等因素,境外投资者难以对我国上市企业的运营状况做出准确判断,企业信息搜集和分析的投入成本大大提高。在投资决策方面,境外投资者也更多地表现为价格接受者和跟随者[4],注重短期股价表现,易引起股票市场的波动,导致企业融资风险和融资成本相应变化。沪港通开通后,市场对企业普遍呈乐观预期,导致企业的经营投资策略可能趋于激进,再加上资本市场上大量投资机会涌现,刺激企业过度投资,甚至出现“羊群效应”。在该情况下,若企业资金需求大于融资所得,面临的融资约束程度将会加剧[22]。基于上述分析,提出一组对立性研究假设:

假设1a 沪港通开通显著降低了企业融资约束程度。

假设1b 沪港通开通显著提升了企业融资约束程度。

如果沪港通开通能有效打破企业融资约束,那么该效应在不同类型企业上的体现可能具有差异性。从产权性质来看,国有企业天然地与政府关系紧密,更容易获得银行等金融机构的资金支持[23]。然而,沪港通的到来意味着资本市场上资金供给更充足,投资者保护政策和法律更完善。此时,非国有企业的信贷渠道不仅更为通畅,同时由于成为沪港通标的企业以及信息透明度的提高和监督成本的降低,更容易获得投资者的青睐进而释放自身融资约束。从国际化程度的视角考察,由于企业规模、信息不对称性、交易成本等一系列因素,具有境外收入的跨国企业在进行外源融资时更容易吸引境外投资者的参与。因此,相对于非跨国企业,跨国企业的融资渠道更加多样化,面临的融资约束强度更低。沪港通的开通提高了企业信息质量和外部监督强度,加深了境外投资者对内地企业的了解,为非跨国企业进一步扩宽融资渠道提供了良好契机。

假设2 与国有企业、跨国企业样本相比,沪港通开通对企业融资约束的释放效应在非国有企业样本、非跨国企业样本中表现更为显著。

在司法效率较高的地区,较为完善的司法制度能有效监督和制约交易双方,提升企业信息披露质量,降低交易成本[1]。与此同时,良好的法律制度也有利于企业获得投资者授信,进而缓解融资约束。另外,地区市场化程度越高,意味着地区金融发展越好,外部融资成本越低,企业越难以陷入融资约束。金融市场欠发达会使企业更依赖于内源融资而不是外源融资[24],而在金融发展较好、金融生态环境较优的地区,企业的融资约束程度显著降低[23]。綜上,沪港通开通带来的积极效应主要集中在地方司法效率高、市场化发展水平高的地区。

假设3 与地区司法效率较低、市场化发展水平较低的企业样本相比,沪港通开通对企业融资约束的释放效应在地方司法效率高、市场化发展水平高的企业样本中表现更为显著。

三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

选取2012-2017年沪深A股所有上市公司作为研究样本。标的股票名单来自香港联合交易所的官网,其他财务数据均来自CSMAR和WIND数据库。首先,根据以下原则筛选样本:(1)剔除金融类上市公司;(2)剔除ST、*ST和PT类上市公司;(3)剔除2014年11月以后新调入或者移除沪港通标的股票名单的上市公司;(4)剔除相关财务数据缺失的样本。然后,参考Defond等(2014)[25]的研究,对所得样本采用倾向平衡匹配法(Propensity Score Matching,简称PSM),基于模型(2)中选用的所有控制变量如资产收益率、成长性、公司规模等确定相应控制组样本,即采用最邻近且无放回、卡尺值为0.01的PSM方法对沪港通标的企业和A股非标的企业进行一一匹配,从而得到主要研究样本,共计4112个。最后,对所有连续变量按1%的标准进行Winsorize处理。

(二)变量衡量

其中,被解释变量为KZ指数,即企业融资约束,该指标数值越大,说明企业面临的融资约束程度越严重;Treat表示沪港通的虚拟变量,若企业为沪港通标的,则为1,否则为0;Post为沪港通开通年份的虚拟变量,2015-2017年记为1,2012-2014年记为0。本文主要关注Treat和Post交乘项系数β1的正负情况。若β1小于0,则说明沪港通开通能有效缓解企业的融资约束程度;若β1大于0则反之。另外,从企业财务状况和治理特征出发,控制了资产收益率等一系列公司层面特征变量。还控制了行业固定效应和年度固定效应,并在公司的维度上对数据进行cluster的处理,以减弱序列自相关的影响。

四、实证结果

(一)描述性统计

表2显示了主要变量的描述性统计结果。由表2可知,KZ指数的均值为1.247,最小值为-2.193,最大值为3.548,这说明企业面临的融资约束程度存在较大差异。Treat的均值为0.639,这说明PSM匹配的结果在实验组和控制组之间较为平衡。Leverage的均值为0.470,但标准差达到0.201,这说明样本企业的负债率各异。Roa、Growth和Mb的均值分别为0.038、0.156和1.844,均超过中位数,这说明样本中大部分企业的经营状况较好。

(二)主要回归结果分析

将沪港通开通作为准自然实验,建立DID模型实证分析沪港通开通对企业融资约束的影响,结果见表3所示。第(1)列为引入主回归模型的控制变量但是未控制行业效应的结果,第(2)列为进一步控制行业效应的结果。无论是否控制行业效应,Treat和Post的交乘项均在1%的显著性水平上为负,这说明相比未进入沪港通标的股票名单的企业,沪港通开通显著降低了标的企业的融资约束,假设1a得到验证。

参考陈运森和黄健峤(2019)[4]的研究,以2014年作为基准年份,同时设置了year2012、year2013、year2015、year2016和year2017共五个虚拟变量,即当年份分别为2012-2013、2015-2017年时,上述虚拟变量分别取1,否则取0。然后将Treat变量与这五个变量的交乘项一并加入模型2中进行回归,得到的结果见表3第(3)列所示。可以发现Treat×year2012和Treat×year2013的交乘项系数均不显著,Treat×year2015、Treat×year2016的交乘项系数反而均显著为负。这进一步说明了沪港通开通之前实验组和控制组样本在企业融资约束方面并不存在显著性差异,沪港通开通后,实验组样本面临的企业融资约束程度相比控制组样本显著降低。

(三)异质性检验

受不同企业性质、政治关系和经济环境等因素的影响,沪港通的作用强度或许会有一定差别。因此,分别从企业性质、地方司法效率以及市场化发展水平等角度出发,采用分组回归的方法考察沪港通开通对企业融资约束影响的横截面差异。

首先,基于企业产权性质进行分析。根据企业实际控制人情况将样本划分为非国企和国企两组进行回归,结果见表4第(1)(2)列。可以发现,非国有企业的交乘项系数在5%的水平下显著为负,而国有企业的交乘项系数为负但是不显著。这说明沪港通开通对融资约束的缓解作用在具有“融资难”的非国有企业中表现更加明显。另外,参考郭飞(2012)[29]的研究,将出口收入占主营业务收入比重达到10%以上的样本划分为跨国企业,其余样本视为非跨国企业,同样得到类似结果。故假设2得到验证。

其次,基于地方司法效率和市场化发展水平进行分析。将样本按地方司法效率水平高低划分两组,相关数据来自世界银行公布的中国各地区司法效率指数②。由表4第(5)(6)列的实证结果可知,沪港通开通对于企业融资约束的影响主要集中在地方司法效率较高的一组;从市场环境角度来看,根据胡李鹏、樊纲和王小鲁(2018)[30]发布的《中国分省份市场化指数报告》,将样本按照各省份市场化指数排序分为两组,所得结论类似。综上,假设3得到验证。

其中,Open为沪港通标的股票名单的虚拟变量,若是则取1,不是则取0;其他变量定义与模型2一致。

2.安慰剂检验。假定企业融资约束程度的改善不是因为沪港通开通,而是由于时间推移,企业自身经营状况的好转所致,那么前文的实证结果可能存在随机性。为排除该可能性,将沪港通的开通时间往前推两年,构建虚拟政策年份③进行安慰剂检验,结果见表5第(2)列,其虚假政策年份与Treat的交乘项并不显著,这说明之前的回归结果并不是由于公司固有特征导致。

3.其他稳健性检验。第一,考虑其他解释变量。为避免遗漏解释变量对实证结果的干扰,将现金持有(Cash)和外币债务(Foreign debt)兩个变量分别重新加入模型(2)进行实证。表5的第(3)(4)列结果表明,Treat×Post的系数符号基本未发生变化,说明在控制现金持有和外币债务的潜在影响下,本文结论基本不变。第二,改变实验组和控制组样本的构建方法。以沪港通标的公司作为实验组样本(Treat=1),深港通标的公司作为控制组样本(Treat=0),其他假设条件不变,建立DID模型进行回归,所得结论仍然稳健。相关结果报告于表5的第(5)列。第三,删除2014年的观测值。由于沪港通正式开通的时间是2014年,考虑稳健性因素,将2014年的所有样本企业观测值删去,并重新对模型(2)进行检验。表5的第(6)列结果显示,主要回归结果仍然成立。第四,更换被解释变量。参考现有文献[32,33],并采用SA指数和应收账款占比(Arsr)作为衡量企业融资约束的代理变量。SA指数的构建方法为Size和Age的线性组合,这两种变量具有较强外生性,有利于反映企业长期融资约束情况;Arsr为企业应收账款和主营业务收入的比值,更多地从企业自身经营状况和现金流动角度出发,反映企业短期融资约束情况。SA指数和Arsr数值越小,企业融资约束强度越弱。另外,考虑到SA指数与控制变量中的Age和Size相关,为了减少变量内生性,将Age从模型(2)的控制变量行列中剔除,并将Size替换成企业总市值的自然对数(Value)。回归结果见表5的第(7)(8)列所示,Treat×Post的系数分别在10%和1%的情况下显著为负,与前文主要回归结果相比并无实质性差异。

其中,EPSi,t为每股盈余,MBi,t为市值账面比,SIZEi,t为公司规模,lEVi,t为股本结构,Pi,t-1为上一年度年末股票收盘价,Ri,t为股票收益率,DRi,t为虚拟变量,Ri,t<0即“坏消息”发生时取1,反之取0。β2表示会计盈余对公司“坏消息”反应的敏感程度。G_Score即β3表示会计盈余对公司“好消息”反应的敏感程度。C_Score即β4表示相对于“好消息”,会计盈余对“坏消息”的增量确认及时性。因此,该值越大,表明会计盈余对公司负面消息和正面消息的反应系数没有显著差异,会计稳健性越大,公司信息质量越高。

表6第(1)(2)列结果显示,无论信息透明度高低,沪港通开通对企业融资约束均有显著性负面影响,并且信息透明度低组别的交乘项系数绝对值更大;由第(3)(4)列结果可得类似发现。这表明当公司信息透明度和会计稳健性较低,即公司披露的信息质量较低时,沪港通开通更能有效降低企业融资约束程度。这验证了沪港通开通对企业融资约束的缓解效应主要依靠信息渠道发挥作用。

(二)基于外部监督的渠道

根据前文研究,资本市场开放通过加强公司面临的外部监督来缓解企业融资约束。因此,采用机构持股占比和审计师是否来自国际四大会计师事务所两类指标来衡量外部监督程度,根据行业和年度将样本划分为高低两组进行实证研究。其中,审计师是否来自国际四大会计师事务所这一指标本身是虚拟变量,无需按行业和年度进行分组,直接按照是否来自分为两组检验沪港通开通对企业融资约束的影响。

由表6第(5)~(8)列可知,在机构持股占比低的一组中,Treat×Post的交乘项系数在1%的水平上显著为负;然而在机构持股占比高的一组中,Treat×Post的交乘项系数为负但不显著;比较另一指标回归结果,仍得到类似结论。这说明沪港通交易机制通过提高企业机构持股比例,增加审计师来自国际四大会计师事务所的概率等方式来降低企业面临的融资约束,即沪港通效应的外部监督渠道得到验证。

六、结论与政策建议

目前,在新冠疫情席卷全球、各国经济形势持续走低的背景下,如何率先“用活增量,盘活存量,促进资本流动,助力企业复苏”至关重要。沪港通作为我国近年来资本市场对外开放的里程碑事件之一,吸引大量境外投资者涌入市场进行交易,增加了企业积极披露公司信息的概率,强化了企业面临的外部约束,并降低了企业的信息风险和代理成本。这有利于企业更好地获取投资者信任,缓解融资困境。以上研究表明:(1)沪港通开通能够显著降低企业融资约束。在考虑了内生性问题,进行安慰剂检验、替换被解释变量等行为后,这一结论仍然成立。(2)基于此,本文进行异质性检验,发现沪港通对企业融资约束的缓解效应在民营企业、非跨国企业、地方司法效率较高和市场化发展水平较高的样本中表现更为显著。(3)机制分析表明,沪港通开通有利于提高企业信息披露质量,加强企业受到的外部监督,进而有效释放企业融资约束。

政策建议方面,我国政府及相关部门应进一步深化资本市场双向改革开放,在同等条件下给予民营、非跨国企业更多调入沪港通标的名单的机会,并加快金融、会计和法律等相关配套服务的国际化进程,以充分发挥沪港通对企业融资约束的缓解效应。与此同时,及时解决沪港通标的企业和市场投资者的合理诉求,引导企业加强会计信息质量和信息透明度建设,提倡投资者树立风险承担意识和对企业行为的外部监督意识,从而降低市场信息不对称,弱化企业委托代理风险,优化企业融资环境。

注释:

① 新浪财经:沪港通这五年:投资都发生了哪些改变?http://finance.sina.com.cn/stock/marketresearch/2019-11-25/doc-iihnzahi3305126.shtml?source=cj&dv=1, 2019年12月15日。

② 参见世界银行公布的“Doing Business in China 2008”报告。世界银行在全面搜集中国各地区法院处理商业纠纷所耗用时间和成本的相关数据基础上,构建了中国各省份司法效率指数。

③ 样本区间为2010-2015年,2010,2011和2012年,post取0;2012年之后,post取1。

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(责任编辑:王铁军)

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