導(dǎo)語：貨幣政策調(diào)控與債務(wù)融資研究一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

【摘要】本文以上市公司數(shù)據(jù)實證檢驗了貨幣政策調(diào)控對出版行業(yè)上市公司銀行借款與商業(yè)信用等債務(wù)融資的影響問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)存款準(zhǔn)備金率和貸款基準(zhǔn)利率上升，貨幣政策趨于緊縮時，出版行業(yè)上市公司的短期借款和長期借款等銀行信貸融資都會下降，而公司商業(yè)信用則會上升發(fā)揮替代銀行借款的作用。因此，出版行業(yè)上市公司，應(yīng)高度關(guān)注國家宏觀經(jīng)濟狀況與貨幣政策調(diào)控的變化，努力拓寬各種融資渠道，還要與商業(yè)銀行維持良好的銀企關(guān)系，建立長期合作機制。

【關(guān)鍵詞】貨幣政策;出版行業(yè);融資;銀行信貸;商業(yè)信用

隨著出版市場的逐步開放，以及資本市場的日趨成熟，我國出版行業(yè)的融資規(guī)模也呈不斷上升的趨勢。特別是在市場體制轉(zhuǎn)型之后，出版企業(yè)紛紛轉(zhuǎn)型為自主經(jīng)營的企業(yè)，融資來源也由基本靠財政撥款轉(zhuǎn)變?yōu)橹饕揽孔陨砘I集資金，拓寬融資途徑。但是，不可否認(rèn)，出版行業(yè)融資渠道還比較單一，融資環(huán)境仍比較脆弱，當(dāng)外部的經(jīng)濟形勢或國家的宏觀政策發(fā)生改變時，企業(yè)的外部融資渠道和融資數(shù)量必然受到影響。因此，本文將基于出版行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)討論貨幣政策調(diào)控對出版行業(yè)債務(wù)融資的影響，并分析其可能的后果及應(yīng)對策略。

一、理論分析

（一）貨幣政策與銀行借款融資。Bernanke和Blinder（1988）在CC-LM模型中對銀行借款渠道如何傳導(dǎo)貨幣政策進行了探討。銀行借款渠道主要討論了貨幣當(dāng)局利用貨幣政策影響商業(yè)銀行的對外放貸水平，進而影響實體經(jīng)濟的機制。一般來說，緊縮性貨幣政策可以通過中央銀行提高存款準(zhǔn)備金率、再貼現(xiàn)率和再貸款率來減少對商業(yè)銀行可貸資金供給，如果商業(yè)銀行不能通過其他融資渠道來抵消可貸資金的減少，就不得不削減其對企業(yè)的貸款，最終將減少企業(yè)的投資，導(dǎo)致經(jīng)濟增速的放緩。由于資金的供給者和需求者之間存在著嚴(yán)重的信息不對稱問題，而商業(yè)銀行的出現(xiàn)可以緩解信貸市場上借貸雙方的信息不對稱，所以商業(yè)銀行在整個金融體系中扮演著一個特殊的角色，特定類型借款人的融資需求只能通過銀行借款得以滿足，銀行借款與其他融資渠道不可完全替代，只要沒有其他融資來源和融資方式來替代銀行借款，貨幣政策傳導(dǎo)的銀行借款渠道就會按照以下方式發(fā)揮作用：緊縮性貨幣政策會減少商業(yè)銀行的準(zhǔn)備金和吸收的存款，從而減少銀行可發(fā)放貸款的數(shù)量，因為許多借款人依賴銀行貸款為其活動提供資金，因此貸款的減少必然會導(dǎo)致投資支出（和可能的消費支出）的減少。由此貨幣政策的影響可表示為：M↓→D↓→L↓→I↓→Y↓自從Bernanke和Blinder（1988）提出的銀行借款渠道強調(diào)了貨幣政策傳導(dǎo)中貸款所起的重要作用之后，商業(yè)銀行等存貸款機構(gòu)在貨幣政策傳導(dǎo)中的特殊角色逐漸受到研究者的重視。此后，圍繞貨幣政策是否能夠通過影響銀行等部門的貸款供給量，進而影響借款人的信貸可獲得性并最終影響產(chǎn)出，有大量文獻基于公司融資行為的視角檢驗貨幣政策傳導(dǎo)的這一效應(yīng)，一般做法都是結(jié)合緊縮期公司銀行借款如何變化來考查。比如Hann和Sterken（2002）利用歐元區(qū)國家和英國企業(yè)的面板數(shù)據(jù)，得出貨幣緊縮時短期銀行借款率減少的同時長期銀行貸款率上升的結(jié)論，說明短期利率上升，企業(yè)銀行借款的期限結(jié)構(gòu)會由短期向長期調(diào)整；Bhaumik等（2007）則通過對貨幣政策影響印度上市公司債務(wù)結(jié)構(gòu)的研究，發(fā)現(xiàn)貨幣緊縮，利率水平上升會減少短期債務(wù)占總債務(wù)的比重。（二）貨幣政策與商業(yè)信用融資。2000年之后，商業(yè)信用在貨幣政策傳導(dǎo)中的作用開始受到重視，現(xiàn)實中，企業(yè)不僅可以通過商業(yè)銀行等正規(guī)的金融機構(gòu)獲取資金，也能夠通過其上游供貨商獲得資金支持，這就是企業(yè)以延期付款的方式從供應(yīng)商那里獲得的商業(yè)信用融資，其實也可以把商業(yè)信用融資看作是銀行借款的一種替代。Nielsen（2002）的研究表明在貨幣緊縮期小企業(yè)會增加其從上游企業(yè)那里獲得的商業(yè)信用；利用公司面板數(shù)據(jù)，Atanasova和Wilson（2003）發(fā)現(xiàn)在貨幣緊縮期，受銀行借款約束的企業(yè)比例會大幅度上升，這些企業(yè)會是用商業(yè)信用融資來替代銀行借款融資。魻zlü和Yal觭覦n通過比較企業(yè)對商業(yè)信用和銀行借款的獲得與使用，發(fā)現(xiàn)貨幣緊縮期那些易遭遇融資約束的企業(yè)會使用更多的商業(yè)信用融資來代替減少了的銀行借款。國內(nèi)對貨幣政策與商業(yè)信用的研究相對較晚，石曉軍等（2009）以中國上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，也證實了當(dāng)中央銀行實行緊縮銀根的貨幣和信貸政策時，商業(yè)信用就會作為體系外的“融資”補充進來。陸正飛和楊德明（2011）則使用中國1997～2008年A股上市公司數(shù)據(jù)進行研究，同樣發(fā)現(xiàn)在緊縮性貨幣政策的背景下，我國上市公司債務(wù)中商業(yè)信用的大量存在也符合替代銀行借款的特征。

二、研究設(shè)計

（一）模型設(shè)定與變量定義。為了驗證貨幣政策工具對出版行業(yè)上市公司債務(wù)融資的影響，我們設(shè)定如下模型進行檢驗：Debt=a+b1Mp+b2Size+b3Col+b4Roa+b5Age+b6Cashflow+b7TobinQ（1）其中，被解釋變量Debt表示出版行業(yè)上市公司獲得的各類型債務(wù)融資，作者在具體實證過程中首先將其區(qū)分為銀行借款和商業(yè)信用兩種債務(wù)融資方式，銀行借款融資又可以區(qū)分為短期銀行借款和長期銀行借款兩種形式。具體采用Sbank表示短期銀行借款，用公司短期借款除以總資產(chǎn)計算得到，用Lbank表示長期銀行借款，用公司長期借款除以總資產(chǎn)計算得到。此外，作者還用Tradecredit表示商業(yè)信用融資，用應(yīng)付賬款、應(yīng)付票據(jù)與預(yù)收款項的總和除以總資產(chǎn)計算得到。釋變量中Mp為貨幣政策變量，在對不同貨幣政策工具的調(diào)控效果進行研究時，往往需要設(shè)定變量，考慮到貨幣政策的時滯效應(yīng)，本文選取滯后一期的法定存款準(zhǔn)備金率Ratio作為數(shù)量型貨幣政策變量，以滯后一期的一年期銀行貸款基準(zhǔn)利率Interest作為價格型貨幣政策變量。Mp的值越大，相應(yīng)地表示貨幣政策趨于緊縮，Mp的值越小，表示貨幣政策趨于擴張。如果企業(yè)的債務(wù)融資在貨幣政策趨于緊縮時下降，趨于寬松時上升，Mp前的系數(shù)b1應(yīng)該小于0，反之，回歸系數(shù)b1應(yīng)該大于0。模型中的控制變量包括企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)報酬率、經(jīng)營現(xiàn)金流、企2018年第05期下旬刊（總第697期）時代金融TimesFinanceNO.05，2018（CumulativetyNO.697）業(yè)成長性、有形資產(chǎn)比值和企業(yè)年齡等，具體符號表示為：Size表示企業(yè)規(guī)模，用總資產(chǎn)的自然對數(shù)計算；Roa表示資產(chǎn)報酬率，用凈利潤除以總資產(chǎn)比值計算；Cashflow表示公司的經(jīng)營現(xiàn)金流，用經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流凈額除以總資產(chǎn)的比值計算；TobinQ表示企業(yè)成長性，用企業(yè)的市場價值除以總資產(chǎn)的比值計算；Col表示有形資產(chǎn)比值，用有形資產(chǎn)總額除以總資產(chǎn)的比值計算；Age表示企業(yè)年齡，用企業(yè)自成立以來的年數(shù)加1的自然對數(shù)計算。此外，在本文的實證過程中，我們還控制了季度效應(yīng)和行業(yè)效應(yīng)。模型所涉及的變量及定義如表1所示：表1變量定義（二）樣本選取與數(shù)據(jù)來源。本文按照行業(yè)分類，選擇已經(jīng)在中國滬深兩市上市的A股出版業(yè)上市公司數(shù)據(jù)作為研究樣本，樣本區(qū)間為2005年第4季度至2016年第4季度，數(shù)據(jù)來自于國泰安和銳思數(shù)據(jù)庫，我們按照以下標(biāo)準(zhǔn)對數(shù)據(jù)進行了篩選：第一，剔除了特別處理ST、*ST公司；第二，剔除了資產(chǎn)小于負(fù)債的公司；第三，剔除了出現(xiàn)明顯錯誤的樣本，如企業(yè)總產(chǎn)值為負(fù)數(shù)、從業(yè)人數(shù)為負(fù)數(shù)等情況；第四，剔除了相關(guān)年份銀行借款、應(yīng)付賬款、總負(fù)債和總資產(chǎn)等主要變量缺失的樣本，共獲得12家上市公司，323個樣本觀測值。由于當(dāng)數(shù)據(jù)出現(xiàn)可能的異常值或輸入錯誤時，不可避免會對實證結(jié)果造成干擾，因此作者對主要連續(xù)變量的兩端異常值在1%的水平下進行了縮尾處理，文中所有的數(shù)據(jù)整理與實證檢驗均利用軟件Stata13完成。

三、實證結(jié)果分析

（一）出版行業(yè)融資狀況的描述性統(tǒng)計。表2是出版行業(yè)上市公司融資狀況的描述性統(tǒng)計，從表中可以看到，短期借款的均值為0.1317，說明出版行業(yè)上市公司的短期銀行借款平均占總資產(chǎn)的13%。中位數(shù)為0.1102，與平均值比較接近，但該項最小值為0，說明有的公司沒有任何短期銀行借款，最大值則達(dá)到了0.5016，說明有的公司總資產(chǎn)的一半為短期銀行借款；長期借款占總資產(chǎn)百分比的均值為0.0220，中位數(shù)為0，最大值為0.1607，說明出版行業(yè)上市公司的長期借款融資普遍較少，有些上市公司甚至長期借款為0；作為短期借款與長期借款之和的總銀行借款占總負(fù)債百分比的均值為0.3281，中位數(shù)為0.3526，說明出版行業(yè)上市公司的總銀行借款平均占總負(fù)債的三分之一左右，但最小值和最大值差距也較大，有的上市公司銀行借款占總負(fù)債的80%（0.8074）。出版行業(yè)上市公司商業(yè)信用占總資產(chǎn)百分比的均質(zhì)為0.1636，中位數(shù)為0.1356，而且商業(yè)信用占總負(fù)債百分比的均值為0.4819，這些都說明作為另一主要債務(wù)融資的商業(yè)信用，在出版行業(yè)上市公司中所占的比重一般都要超過銀行借款，商業(yè)信用平均接近總負(fù)債的一半。表2還考察了出版行業(yè)上市公司總負(fù)債占總資產(chǎn)的比重，均值為0.3903，中位數(shù)為0.3419，說明出版行業(yè)上市公司平均的負(fù)債融資接近總資產(chǎn)的40%，但各個上市公司之間差距也比較大，最小值為0.0423，最大值為0.8443。從表2我們可以看到，出版行業(yè)上市公司的債務(wù)來源中，短期負(fù)債（短期借款+商業(yè)信用）占絕大部分，而長期借款則相對比重較小。短期負(fù)債中，商業(yè)信用一般也多于短期借款，說明出版行業(yè)上市公司更加依賴于商業(yè)信用。（二）回歸結(jié)果分析。本文實證所用數(shù)據(jù)為面板數(shù)據(jù)，面板數(shù)據(jù)除了可以采用OLS混合回歸之外，還可以采用固定效應(yīng)（FE）與隨機效應(yīng)（RE）等回歸模型。由于面板模型的Hausman檢驗結(jié)果拒絕了面板隨機效應(yīng)（RE）假設(shè)，F(xiàn)統(tǒng)計量檢驗結(jié)果拒絕了混合數(shù)據(jù)假設(shè)，因此在估計方法上，作者采用面板固定效應(yīng)模型（FEModel）進行回歸分析。表3是數(shù)量型貨幣政策工具存款準(zhǔn)備金率對出版行業(yè)上市公司債務(wù)融資影響的實證結(jié)果，在以短期銀行借款作為被解釋變量的模型（1）中，作為數(shù)量型貨幣政策工具，存款準(zhǔn)備金率Ratio的估計系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，表明出版行業(yè)上市公司的短期銀行借款會隨著存款準(zhǔn)備金率的上升而下降，這也符合一般貨幣政策傳導(dǎo)理論的解釋；在以長期銀行借款作為被解釋變量的模型（2）中，Ratio的估計系數(shù)在10%的水平下顯著為負(fù)，表明出版行業(yè)上市公司的長期銀行借款也會隨著存款準(zhǔn)備金率的上升而下降；在以商業(yè)信用作為被解釋變量的模型（3）中，Ratio的估計系數(shù)在10%的水平下顯著為正，表明出版行業(yè)上市公司的商業(yè)信用融資會隨著存款準(zhǔn)備金率的上升而上升，這一結(jié)果符合商業(yè)信用渠道理論的預(yù)期，即在貨幣緊縮時期，商業(yè)信用會上升以發(fā)揮提到銀行信貸的作用。表3貨幣政策與公司融資（存款準(zhǔn)備金率）注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%的水平下顯著，括號中的數(shù)字為t值。表4是價格型貨幣政策工具貸款基準(zhǔn)利率對出版行業(yè)上市公司債務(wù)融資影響的實證結(jié)果，與表3類似，在以短期銀行借款作為被解釋變量的模型（1）中，作為價格型貨幣政策工具，貸款基準(zhǔn)利率Interest的估計系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，表明出版行業(yè)上市公司的短期銀行借款會隨著貸款基準(zhǔn)利率的上升而下降；在以長期銀行借款作為被解釋變量的模型（2）中，Interest的估計系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，表明出版行業(yè)上市公司的長期銀行借款也會隨著貸款基準(zhǔn)利率的上升而下降；在以商業(yè)信用作為被解釋變量的模型（3）中，Interest的估計系數(shù)在5%的水平下顯著為正，說明出版行業(yè)上市公司的商業(yè)信用融資會隨著貸款基準(zhǔn)利率的上升而增加。中的數(shù)字為t值。

四、結(jié)論

隨著出版企業(yè)由財政支持向自主經(jīng)營轉(zhuǎn)制工作的結(jié)束，中國絕大多數(shù)出版企業(yè)已經(jīng)進入了后改制時代。企業(yè)的自主經(jīng)營和發(fā)展壯大需要資金的大量投入與支持，也使得企業(yè)對外部融資的需求量日益增大,而融資又是其經(jīng)營管理中最重要的一環(huán)，直接決定著公司的經(jīng)營業(yè)績與企業(yè)價值，因此，國家的貨幣政策調(diào)控會對出版行業(yè)的債務(wù)融資活動產(chǎn)生怎樣的影響，就是我們應(yīng)該重點研究的課題。本文以中國出版行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)實證檢驗了貨幣政策調(diào)控對公司銀行借款與商業(yè)信用等債務(wù)融資的影響問題，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，當(dāng)滯后一期的存款準(zhǔn)備金率和貸款基準(zhǔn)利率上升，貨幣政策趨于緊縮時，出版行業(yè)上市公司的短期借款和長期借款等銀行借款融資都會顯著減少，而公司的商業(yè)信用融資則會顯著上升，從而發(fā)揮替代銀行借款的作用。因此，作為出版行業(yè)上市公司來說，首先應(yīng)高度關(guān)注國家宏觀經(jīng)濟狀況與貨幣政策調(diào)控的變化，未雨綢繆，增加自身的現(xiàn)金持有水平，以應(yīng)對政策調(diào)控可能帶來的困境；其次，出版行業(yè)上市公司需要努力拓寬各種融資渠道，特別是像商業(yè)信用這類融資，作為銀行信貸的補充與替代，防止因貨幣緊縮、銀行借款減少而造成的經(jīng)營困難；最后，出版行業(yè)上市公司還可以考慮與商業(yè)銀行維持良好的銀企關(guān)系，建立長期合作機制，盡量減少政策調(diào)控的不利影響。

作者:劉飛周 林濤 單位:1.河南大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院 2.中國昆侖工程有限公司財務(wù)資產(chǎn)部