论文出口企业政治关联是否有助于缓解融资约束是关于本文可作为融资方面的大学硕士与本科毕业论文融资论文开题报告范文和职称论文论文写作参考文献下载。
摘 要 演利用中国工业企业数据库中的出口企业数据、通过面板VAR模型的脉冲响应和方差分解考察政治关联对出口企业短期杠杠、长期杠杆和商业融资的长期动态影响.实证结果显示政治关联对企业融资的影响呈现混合效应,可以帮助企业获取长期贷款,但也带来应收账款比率偏高等问题：（1）政治关联对企业融资约束的影响显著存在的,但是绝对影响力相对偏弱.（2）出口企业政治关联对不同融资约束变量的影响是不同的.企业的政治关联层级与企业的短期杠杆显著负相关,企业的政治关联层级与企业的长期杠杆显著正相关,企业的政治关联层级与企业的商业融资约束显著正相关.
关键词?演政治关联；融资约束；出口企业
[中图分类号]F752.62；F123.15 [文献标识码] A [文章编号]1673-0461（2016）08-0092-06
一、引 言
国际金融危机后,国内很多出口企业都不愿意接受长期订单,比如第109届广交会的统计数据显示短单占全部订单90%①,同时江苏省外贸企业接单周期普遍不超过4个月,企业接大订单、长期订单的风险上升、意愿下降,所接订单大多“短小精悍”②.经过调查发现,一方面是由于企业担心原料和人工成本上涨过快、汇率波动过大造成企业亏损,另一方面是由于一些出口企业存在融资约束,没有足够的资金用于先期垫支开展生产.出口企业中很多是中小企业,贷款比较困难,银行贷款利率要在基准利率基础上再上浮30%至50%,如此高的融资成本已经大大超出这些企业的承受能力,从而导致很多企业不接大订单.《珠三角企业经营与融资现状调研报告（2011）》也发现受国际金融动荡、国内银行信贷紧缩以及汇率改革影响,出口企业融资难度进一步加大,融资渠道不畅的问题越来越严重,融资链断裂已经成为珠三角出口企业经营困局的主要原因.
作者对出口企业调研时发现,一些出口企业为了缓解企业融资,一方面积极规范财务报表、获取担保,另一方面还常常聘请具有政府背景的人员担任公司的高管或顾问,试图通过这种关联搭建出口企业和金融机构的沟通桥梁,进而缓解企业的融资约束问题.基于此,本文立足中国“关系社会”的国情,探讨出口企业的政治关联能否缓解企业的融资约束.
二、文献综述
企业获得成长的关键是获取外部金融资源,特别是在转型时期（比如中国）,由于金融机构对私营企业的偏见,导致这些企业遭受的融资约束更严重,因此在市场体系不能充分发挥作用时,社会关联正被看成正式制度的有效替代（Iail, Ford, Wu and Peng, 2013）,[1]企业通过嵌入社会关系网络、获取金融资源成为必然（李长青和曹德骏,2016）.[2]
理论机制来看,目前大多数学者认为政治关联可以解决企业融资约束主要通过两个机制：信息转移（Information Traner）和社会互惠义务（Social Reciprocal Obligation）.信息转移是指通过企业高管与政府机构人员的日常互动,把企业是“可信赖”的信息通过社会网络渠道传递给潜在的贷款机构,解决由于银企间“信息不对称（Information Asymmetry）”导致的贷款难问题（Chen,Shen and Lin, 2014）.[3]社会互惠义务是指政府机构人员收到企业的“好处”,出于社会性互惠考虑,为企业贷款提供便利（Jonsson and Lindbergh, 2011）.[4]目前随着制度的规范,信息转移机制的影响越来越大,社会互惠义务的影响越来越小（Du, Guariglia and Newman, 2013）.[5]
国外的文献大都认为政治关联可以缓解融资约束,有政治关联的企业更易于获得贷款,这一结论在很多国家得到验证,比如巴基斯坦（Khwaja and Mian,2005） [6]、马来西亚（Biliss and Gul,2012）、[7]印度 （Cole and Duflo,2004）、[8]中国（Cull, et al., 2015）、[9]中国台湾（Yeh et al., 2013）[10]等.国内文献对政治关联与融资约束的研究主要采用上市公司的数据,其中,陈冬华（2003）、余明桂和潘红波（2008）、罗党论和甄丽明（2008）是以中国的民营上市公司为样本；陈运森和朱松（2009）、谭劲松等（2010）以所有上市的公司为样本；宁宇新和柯大钢（2009）等学者以深市中小板上市公司为样本.虽然各个学者的研究对象稍有差异,但基本结论是一致的：政治关联对缓解融资约束有积极影响.
国内外学者对企业政治关联与融资约束的研究取得丰硕的成果,但也为本文的研究留下一定空间.首先,国内外对于政治关联与融资约束的研究很多,但专门研究出口企业政治关联对融资约束的文献极少,因而对出口企业这一特定群体进行研究就显得有意义；其次,很多研究的对象是上市公司的数据,忽视了对未上市公司的研究.与上市公司相比,未上市公司的融资约束更为严重,更值得关注.
三、方法、变量与数据来源
(一)模型方法与变量
本文采用Holtz-Eakin、Newey 和 Rosen（1988）提出的面板向量自回归模型（PVAR）分析政治关联对融资约束的动态影响.VAR方法继承了VAR模型的大多数优点,可以将模型中所有变量均视为内生变量,通过各个变量的滞后值来构造模型,从而规避了结构化模型的要求,采用正交脉冲响应函数来分析政治关联对融资约束的冲击反应,试图探寻政治关联影响融资约束的动态机制.VAR的模型结构使得自变量与固定效应相关,因而通常使用的均值差分方法可能会导致偏误,这里我们使用“向前均值差分（Helmert过程）”保证了滞后变量与转换后的变量正交,进而与误差项无关,因而可以使用滞后变量作为其工具变量,采用GMM的方法进行估计.本文所使用的面板VAR模型形式为：
其中,yit是一个包含5个变量Lishu,Report,Structure,ROA,FC的向量,Lishu代表政治关联,Report代表企业出口,Structure代表企业的固定资产比率,ROA代表企业的盈利能力,FC代表企业的融资约束.
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参考文献：
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