非正式或正式金融？还是两者皆有？

——中国企业联合融资的第一个证据

作者：Hans Degryse, Liping Lu,Steven Ongena

芬兰银行

经济转型研究所

摘要：最近的金融危机重新开启了关于非正式金融和正式金融对促进发展中国家企业绩效增长作用的研究。根据调查数据，我们发现非正式金融与较高的小公司销售增长率以及较低的大公司销售增长率有关。此外，我们还发现非正式金融和正式金融对小企业的增长有互补作用，但对大公司而言则不是。非正式金融提供信息和监督优势，而正规金融则提供相对便宜的资金。因此联合融资，即同时使用正式和非正式融资，是小企业的最佳选择。

关键字:非正式金融; 正式金融; 联合融资; 企业增长

6.稳健性

在这个稳健性部分，我们将改变非正式金融的定义，范围和度量。此外，我们还将处理一些问题，诸如反向因果关系，样本选择以及企业增长的替代措施。

6.1非正式金融的不同定义，范围和度量

在度量非正式金融的主要分析部分是，贸易信贷常被排除在外。然而贸易信贷通常被包括在中国的非正式金融部分（Cull，Xu 以及Zhu，2009）。因此我们将通过纳入贸易信贷来扩大我们的非正式金融概念，从而进行稳健性检查。表7显示了结果。模型（2）-（3）显示了非正式信息与正式信息的相似效应。其中非正式金融与小企业的增长相关，而大公司的增长则较低，因此非正式金融和正式金融的差异对大公司来说是消极且具有统计显著性的（总是使用F检验）。然而，我们仍然发现联合融资与小企业的销售额增长相关，而在模型（6）中，大企业（无关紧要）的增长则较低.因此我们发现非正式金融、联合融资以及正式金融对小企业而言并无差别。然而，在10%这个层面上，联合融资比非正式金融好，在大型公司的10%和1%的水平上，则两者作用都比正式金融小。因此，我们的结论是，将贸易信贷纳入非正式金融对我们的结果来说是稳健的。

表7：非正规金融中的贸易信贷。该表提供了模型的OLS估计值：

Salpha;les Ggamma;owth = bO b1Finalpha;nee b2Size 81Finalpha;nee times; Size b3Age b4Palpha;gamma;tnegamma;ship b5Limited Lialpha;bility b6Cogamma;pogamma;alpha;tion b7Pgamma;ovinee Dummies b8Industgamma;y Dummies e

因变量是销售增长。如果包含贸易信贷的非正规金融是正值，则非正式等于1，反之为0；如果正式金融是正值，则正式等于1，反之为0；如果正式金融为0，且包含贸易信贷的非正规金融是正值，则非正式只等于1，否则为0；如果正式金融和包含贸易信贷的非正式金融是正值，则联合融资等于1，否则为0；,如果正式金融是正值而包含贸易信贷的非正式金融是零，则正式金融只等于1，否则为0；其中被忽略的群体是没有正式融资，贸易信贷或非正式融资的公司；规模为log（1 2004年销售额）；如果规模超过样本中位数，则大公司等于1，否则为0；年龄、合伙、有限责任、公司和行业和省固定效应都包括在内，但不报告其系数。运用F检验对具有显著性差异的的系数进行检验报告报。稳健标准误差在括号内的意义分别为 10%、5%，1%。

家人和朋友不同于其他例如合会，高利贷和非正式银行之类的非正式金融渠道Allen，Qian和Xie（2013）表明，来自家人和朋友的非正式借款可以促进公司增长，而来自高利贷者的非正式借贷则与公司增长无关。因为家人和朋友更倾向于以低利率延长长期贷款，且可能拥有更多关于借款人的专有信息，并且他们可以通过声誉和关系要求借款人强制还款，或者在还款成为问题时重新协商条款。相比之下，高利贷者可能缺乏软强制手段，因此会倾向于采取非法手段向不良借款人收回贷款。此外家人和朋友可能在公司和非经济诱因中拥有隐性股权，而放债人则没有这些考虑。而这些差异最终可能会影响非正式贷款机构筛选和监控借款人的渠道。

出于这些原因，我们将非正式融资限制在家人与朋友的贷款中（即附录7的结果）。我们发现非正式金融、正式金融与联合融资的作用相似，尽管在某些规范中，融资变量的系数是微不足道的。与 Allen, Qian and Xie (2013)相比，来自家人和朋友的贷款与其他非正式融资来源的贷款在促进公司增长方面没有太大差别，这与表4中两种非正式融资的结果是一致的。

我们现在讨论一种替代衡量金融的稳健性：贷款规模。虽然我们现在可以根据类别来区分金融，但贷款规模与企业成长是相关的。根据公司规模和融资来源，贷款规模可以激励贷款人的筛选和监测活动。换句话说，利用非正式贷款人的专有信息优势和正式贷款人的成本优势，1美元贷款比100万美元贷款提供的动机少。因此，我们将估计一个以贷款规模为金融变量的计量经济模型。

表8中的模型（1）表明，非正式贷款余额规模与企业增长的平均值无关，而模型（2）显示正式贷款余额与更高的企业增长相关。我们在模型（3）中确认了这些结果，其中包括正式贷款余额与非正式贷款余额，当使用F检验时发现，非正式贷款余额的影响比正式贷款余额小。当添加大公司的交互项时，表8中的模型（4）表明，非正式贷款余额与小公司较高的销售增长率相关，但大企业的销售增长率较低（两者在1%的水平上都是显著的）。此外，模型（5）表明，正式贷款余额的正面影响与公司规模一致，因此交互项无关紧要。我们在模型（6）中确认了结果，其中非正式贷款余额的估计值小于大公司的正式贷款，并且在1％的水平上显着。小企业在F检验中则没有区别。总体而言，我们的测试证实了之前关于金融变量度量结果的的稳健性。

表8：未偿贷款与销售增长。该表提供了模型的OLS估计值：

Salpha;les Ggamma;owth = bO b1Finalpha;nee b2Size 81Finalpha;nee times; Size b3Age b4Palpha;gamma;tnegamma;ship

b5Limited Lialpha;bility b6Cogamma;pogamma;alpha;tion b7Pgamma;ovinee Dummies b8Industgamma;y Dummies e

因变量是销售增长。非正式贷款余额是log（1 非正式金融）；正式贷款余额是log（1 正式金融）；规模是log（1 2004年销售额）；如果规模高于样本中位数，则大公司为1，反之为0；年龄、合伙、有限责任、公司和行业和省的固定效应包括在内，但其系数不报告。运用F检验对具有显著性差异的的系数进行检验报告。稳健标准误差在括号内的意义分别为 10%、5%，1%。

6.2进一步的稳健性

本小节讨论以下与稳健性相关的问题：反向因果关系，样本选择以及企业增长的替代措施。

潜在的反向因果关系问题从企业增长转至金融变量。金融变量是在2005年底测量的，销售额增长率则是在2004至2005年间。我们通过考察企业设立年的融资方式对销售增长的影响，以及从成立年到2005年间的年就业增长率来解决这个问题。表9中的模型（1）表明，联合融资在设立年份的边际效应随公司规模减小而下降，但对小公司而言是积极的，对大公司则是消极的。模型（3）将样本限制在不超过三年的公司时，我们在模型（5）以及模型（7）中发现了与年度就业增长率相似的结果（尽管在统计学上不显著）。此外，我们通过表9的模型（2）和（4）发现，在小企业中，联合融资优于正式金融和非正式金融，且与模型（2）中F检验5％的水平相比，小企业的正式唯一的差异性显著。而我们在模型（6）和（8）中也发现了年度就业增长率类似的结果。以上调查结果表明，主要结果不是由反向因果关系驱动的。

表9：成立年份融资与企业成长。该表提供了模型的OLS估计值：

Salpha;les Ggamma;owth / Employment Ggamma;owth = bO b1Finalpha;nee b2Size 81Finalpha;nee times; Size b3Age b4Palpha;gamma;tnegamma;ship b5Limited Lialpha;bility b6Cogamma;pogamma;alpha;tion b7Pgamma;ovinee Dummies b8Industgamma;y Dummies e

因变量是销售增长模型（1）-（4）和就业增长，按成立年份至2005年计算的就业增长率显示为模型（5）-（8）。成立年份不大于三年的公司则被包括在模型（3）-（4）和（7）-（8）之中。如果在成立年份非正式金融是正值，而正式金融为0，则非正规金融等于1，否则为0；如果非正式金融与正式金融在成立年是正值，则联合融资为1否则为0；如果成立年份的非正式金融为0，而正式金融是正值，则正式金融等于1，否则为0；被忽略的为成立年份内既没有正式融资也没有非正式融资的公司；规模为log（1 成立年的雇员人数），如果规模超过样本中位数，则大公司等于1，否则为0；年龄、合伙、有限责任、公司和行业和省的固定效应包括在内，但其系数不报告。运用F检验对具有显著性差异的的系数进行检验报告。稳健标准误差在括号内的意义分别为 10%、5%，1%。

接下来我们考虑潜在的样本选择问题。我们的全部样本包含3837个观测值，但分析中仅使用了1970个观测值。我们使用赫克曼样本选择模型来处理样本选择偏差。由于年长的CEO可能比较年轻的CEO反应更积极，因此年长的CEO回答的问卷中缺少的数据项不多。我们使用CEO年龄和省份假人来检验回归观察的可能性。表10显示了赫克曼样本选择模型的结果。尽管选择因子具有统计显著性（Wald-Statistic，for Rho = 0），但我们仍然发现金融变量的系数与表5、表6中的相似。

表10：赫克曼样本选择模型。该图表提供了一个包含以下方程式的赫尔曼模型的估计值：

Salpha;les Ggamma;owth = bO b1Finalpha;nee b2 Size 81Finalpha;nee times; Size b3Age b4Palpha;gamma;tnegamma;ship bSLimited Lialpha;bility b6Cogamma;pogamma;alpha;tion b7Pgamma;ovinee Dummies b8Industgamma;y Dummies e

and the selection equation:

Seleeted = eO e1CEO Age e2Pgamma;ovinee Dummies e′

因变量是销售增长的主要方程，并在选择方程中进行选择。如果在主方程中使用了观测值，则选择等于1，否则为0；如果非正式金融是正值且正式金融为0, 则非正式金融为1，否则为0；如果非正式金融与正式金融都是正值，则联合融资为1，否则为0；如果非正式金融为0，而正式金融是正值，则正式金融为1，否则为0；如果非正式金融大于正式金融，且均为正值，则联合融资（informal＞formal）等于1,否则为0；如果非正式金融小于正式金融，且两者均为正值，则联合融资（informal＜formal）等于1 ,否则为0；其中被忽略的为既没有正式融资也没有非正式融资的公司；规模为log（1 2004年销售额），如果规模超过样本中位数，则大公司等于1，否则为0；年龄、合伙、有限责任、公司和行业和省的固定效应包括在内，但其系数不报告。运用F检验对具有显著性差异的的系数进行检验报告。稳健标准误差在括号内的意义分别为 10%、5%，1%。

最后，如Ayyagari，Demirguuml;ccedil;-Kunt和Maksimovic（2010）所述，我们采用另一种衡量企业增长的指标，来检验融资对利润再投资率的影响。而较高的利润再投资率则表明，该公司承诺用自己的资源为经济增长提供资金，而不是利用外部资金从公司获取资源。结果由表11可知。模型（1）-（3）表明， 联合融资与更高的利润再投资率相关，且边际效应随着公司规模的减小而下降。 另外，通过模型（1）和模型（3）的F检验我们发现，对小公司而言，联合融资优于非正式金融（在5％水平显著）和正式融资（在10％水平显著）。同样，一致的结果表明，在考虑利润再投资率时，联合融资对企业来说是最佳选择，因为拥有联合融资的企业愿意投入更多自身资源来为企业增长提供资金。

表11:财务和利润再投资率。该表提供了该模型的OLS估计值：

Pgamma;ofit Reinvestment Ralpha;te = bO b1Finalpha;nee b2Size 81Finalpha;nee times; Size b3Age b4Palpha;gamma;tnegamma;ship

b5Limited Lialpha;bility b6Cogamma;pogamma;alpha;tion b7Pgamma;ovinee Dummies b8Industgamma;y Dummies e

因变量是2005年的利润再投资率，计算方式为2005年税后利润与再投资产生的税后利润之比，如果该比率大于1，则利润为1.如果非正式金融为正值，而正式金融为零，则非正式金融为1,否则为0 ; 如果非正式融资和正式融资均为正值，则联合融资等于1，否则为0; 如果非正式金融为零，而正式金融为正值，则正式金融等于1,否则为0; 被忽略的群体为既没有非正式融资也没有正式融资的企业。 规模为log（1 2004年销售额）; 如果规模大于样本中值，则大公司等于1，否则为0;年龄、合伙、有限责任、公司和行业和省的固定效应包括在内，但其系数不报告。运用F检验对具有显著性差异的的系数进行检验报告。稳健标准误差在括号内的意义分别为 10%、5%，1%。

7.结果与探讨

银行能从其潜在客户中获得多少对非正

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