企业家声誉会影响民营企业商业信用融资吗

蒋薇薇　王喜

摘要：基于信号传递理论，以2007—2013年123家深市中小板上市公司为样本，研究了企业家声誉对商业信用融资的影响。研究发现：民营企业的企业家声誉与企业商业信用融资显著正相关，并且企业家声誉的正向变动（由无到有）有助于企业商业信用融资。

关键词：企业家声誉；商业信用；民营企业

一、引言

大量文献研究认为，由于受限于银行的信贷配给，许多中小企业难以获得银行的信贷融资。而作为企业另一种有效的融资渠道，商业信用近年来已经受到学者们越来越多的关注。有哪些因素会影响中小企业商业信用的获得？既有的研究多关注于宏观层面[1] [2]，关于企业家个体的研究所见不多。

民营企业的企业家作为企业的发起者和主导者，对其所领导公司的融资、投资、经营活动都具有重大影响。信息不对称使得投资者无法直接了解民营企业的经营状况，只能通过企业和企业家传递的信号间接地评价企业价值或质量。

有学者研究发现在考虑是否向某个私营中小企业投资时，外部投资者通常会重点考虑企业内部所有者的声誉和财产状况，特别对于那些成立时间较短的私营中小企业而言，考察企业主个人声誉更为方便和准确。[3]声誉是公众对某人或某物的总体评价（美国传统字典AHD的定义）。企业家声誉是社会对企业家能力、经营业绩、公众关系以及履行承诺契约水平和社会地位的评价。[4]相关研究表明企业家（管理者）声誉对企业价值创造[4] [5]、投融资[6] [7] [8]均有不同程度的影响。当银行贷款因信贷配给和歧视变得不可获得时，商业信用作为实务中被企业广泛使用的非正规融资方式，潜在地为难以获得银行贷款的企业提供了及时和必要的资金支持。[9]那么企业家声誉会否影响民营企业商业信用融资呢？本文将对此进行探讨。

二、文献回顾和理论假设

商业信用作为企业融资特别是短期资金的来源已经得到众多研究的确认 [1][10]，其在信息获取、对客户的控制及财产挽回方面具有比较优势[11]。但就我国国情而言，在买方市场下，供应商的控制力优势并不明显，而不健全的信息披露制度和投资者法律保护机制也在一定程度上限制了供应商的信息获取优势和财产挽回优势，因此，商业信用提供者依然面临对方违约的风险。

在融资比较优势不能充分发挥的情况下，如何降低商业信用提供者风险？亚当·斯密早在200多年以前就意识到声誉是一种保证契约得以顺利实施的重要机制。Kreps等人（1982）创建了经济学中标准的声誉模型。他们认为，声誉是一种长期生存的无形资本，是反映行为人历史记录与特征的信息。声誉信息在各个利益相关者之间的交换、传播，形成声誉信息流、声誉信息系统及声誉信息网络，成为信息的显示机制，可以有效限制信息扭曲，增加交易透明度，降低交易成本，从而提高市场运作的效率。[12]

从某种意义上讲，在企业处于支配地位的企业家，其个人声誉代表着企业声誉的公众形象。在企业信息无法准确获得的情况下，企业家的道德操守、个人声誉与还款意愿对企业的信贷风险有着重要影响。[13]

首先，企业家声誉可以降低交易双方的信息不对称程度，进而降低交易费用。La Porta et al.（2000）研究发现企业家个人的声誉信息可以向对方传递其诚信信号，降低授信方的风险。良好的企业家声誉降低了因信息不对称而增加的市场交易成本和交易风险，进而可以增加其融资机会，提高其融资能力。[14] [15]因此，在融资比较优势不能充分发挥的情况下，企业家声誉有助于降低商业信用提供者风险。

其次，企业家声誉可以抑制机会主义行为。[15]在经济学中，声誉实际上是一种激励机制，这种机制在信息不对称的情况下，促使个人或组织建立并维护好的名声。[16] Kreps and Wilson （1982）[12]，Kreps et al.（1982）[17]等建立了经济学中标准的声誉理论，认为重复博弈是参与者注重维护自身声誉的原因。商业信用是由于延期付款而从供应商处获得资金支持，使用者基于长期利益的考虑会自觉遵守承诺、放弃欺诈行为带来的短期利益 。

因此，良好的声誉是企业家和企业的独特性无形资产。[18]尤其是在融资过程中，企业家的良好声誉就意味着企业家拥有良好的融资环境和较高的融资能力，并且还会使企业家拥有更多的融资机会，从而吸引更多超额的融资资本。[15]

基于以上分析，本文提出以下假设：

假设1：相比于其他企业，拥有企业家声誉的企业商业信用融资更多。

三、数据与方法

（一）样本

本文数据样本选择截至2007年12月31日设立的最终控制人类型始终为“民营控股”，且最终控制人可追溯到个人的中小板上市公司。之所以将研究样本限定于此，主要是基于三个方面的考虑：其一，最终控制人未发生变更的企业相对来说处于一个比较稳定的状态，从而有着比较稳定的研究基础。其二，从研究主题的契合性来看，民营企业的企业家作为企业的发起者和主导者，往往集所有权、经营权于一身，其个人特质势必会对企业的融资、投资、经营活动产生影响。其三，从板块构成来看，中小板的主要组成部分为民营上市公司。据统计，截至2013年12月31日，中小板上市公司总数为701家，而民营上市公司为557家，占整个板块的7945%。①〓〓①根据国泰安数据库和深交所公布资料计算得到。因此，中小板已成为名副其实的“民营板”。

根据以上原则筛选出126家企业，考虑到经营状况不稳定企业的样本值可能会给结果造成很大的偏差，因此剔除了3家ST和*ST企业，将余下的123家企业作为研究样本。研究期间为2007—2013年。

本文财务数据采自国泰安（CSMAR）数据库（www.gtarsc.com）、锐思金融研究数据库（www.resset.cn）和深圳证券交易所公告数据。企业家声誉原始数据根据深圳证券交易所网站（www.szse.cn）、巨潮资讯网（www.cninfo.com.cn）、新浪财经（www.finance.sina.com.cn）公布的上市公司公告数据、上市公司网站以及相关网络媒体报道数据手工整理得到。数据统计分析采用EVIEWS 6.0和EXCEL软件进行。

1.被解释变量

商业信用（TC）。从融资角度看，商业信用是企业从上游或下游企业处“借”的资金。按取得方式不同，商业信用包括应付账款、应付票据和预收账款。为了消除绝对值的不可比性，借鉴石晓军、张顺明（2010）的做法选择总资产作为分母进行标准化。[21]这一指标越大，说明企业获得的商业信用融资越多。

2.解释变量

企业家声誉（REP）。大量研究表明我国民营上市公司最终控制人大部分为个人或家族，他们是能够实际支配公司行为的人。[22]因此，从终极产权的视角研究实际控制人对公司融资的影响才更为科学合理。鉴于此，本文所指企业家为企业实际控制人。公司实际控制人数据来自深圳证券交易所网站（www.szse.cn）网站披露的企业当年年报。

企业家声誉即指企业实际控制人在经营活动中或与之相关活动中所获得的名声、荣誉、信誉等。[23]为了衡量企业家声誉，本文建立了民营上市公司企业家声誉数据库。具体做法是：首先按照深圳证券交易所网站（www.szse.cn）公布的年报数据确定样本企业的实际控制人，然后通过公司公告、公司网站及其他网络媒体手工搜集实际控制人声誉信息，接着根据声誉信息进行赋值，凡是获得过由各级政府颁发的各种荣誉称号（如“劳动模范”、“先进工作者”、“优秀企业家”、“突出贡献人物”等）的则视为拥有声誉，赋值为1，否则为0，倘若实际控制人受到过法律制裁或负面播报，则该值定义为-1。当企业实际控制人存在多人时，任何一人的声誉信息都视为该样本的企业家声誉数据。

3.控制变量

银行信用（LOAN）。企业从银行获得的信贷支持，按偿还期不同分为短期借款和长期借款。借鉴常用做法，以资产为分母进行标准化。这一比率越高，说明企业从银行处获得的融资越多。由于金融体系不发达，企业融资渠道较少，银行贷款和商业信用是我国企业外部融资的主要来源[24]，当信贷配给使得银行信用不可获时，需求导向促使商业信用成为银行贷款的一种重要的替代性融资方式。因此预计银行信用和商业信用融资负相关。

成长能力（GROWTH）。从投放者的角度分析，上游企业在考虑是否提供商业信用时，还会关注企业的规模和成长能力等因素[21]，综合决定给予的投放水平。衡量企业的成长机会，一般有托宾Q值和营业收入增长率两个指标，借鉴常用做法，本文选择营业收入增长率衡量。这一比率越大，说明企业成长机会越多，获得的商业信用也越多。

企业规模（SIZE）。有学者研究发现，同成长能力一样“企业规模”在融资时，可以释放有力信号，规模越大的企业商业信用融资越多。[25]但是替代性融资理论认为，当企业得不到银行贷款或者出现信贷配给时，商业信用将会成为银行贷款的重要替代方式。[26]罗正英等（2010）研究发现规模相对较大的中小企业在债务融资时具有规模优势和信息传递优势，获得的银行信贷更多。[27]因此，企业规模对商业信用的影响方向尚不确定。本文采用总资产自然对数作为衡量企业规模的替代变量，这一指标越大，企业规模越大。

现金流量（CASH）。石晓军、张顺明（2010），郑军、林钟高、彭琳（2013）等的实证结果表明，企业现金充裕程度影响商业信用的获得。[21] [25]从供应商的角度分析，现金越充裕的企业，偿债能力越强，故可给予的投放水平会越多。本文采用经营现金净流量的自然对数衡量企业现金充裕程度。这一数值越大，说明企业现金流越充裕。

以上解释变量、控制变量与被解释变量相关关系符号预期列示见表4。

（三）描述性统计

从表5可以看出商业信用获得总额与总资产比值（TC）的平均值为1597%，这一数值与我国 A 股上市公司2004—2010 年157%[28]的水平基本相当。银行贷款与总资产比值（LOAN）的平均值为1799%，低于我国A股上市公司208%[28]的水平。这一差距表明民营上市公司获得的银行信用较少。而较接近的商业信用（TC）和银行信用（LOAN）的均值说明，商业信用是民营上市公司资金的重要来源。反映企业家声誉的变量REP均值为07573，说明民营上市公司企业家普遍拥有声誉，标准差为04476，说明企业家声誉在不同的企业间存在较大差异。反映企业成长能力（GROWTH）、企业规模（SIZE）和企业现金流量（CASH）的变量均值分别为20605%、211254和143789。从表5中可以看出，除反映企业规模的变量SIZE以外，其他变量的标准差都较大，最大值和最小值相差也比较明显。

四、实证分析

（一）数据平稳性检验

直接利用非平稳数据进行回归，可能导致伪回归，因此首先对数据进行平稳性检验。本文采用LLC检验和Fisher-ADF检验两种方法判断变量的平稳性。在两种检验方法中，前一种方法是相同根情况下的单位根检验方法，后一种是不同单位根情况下的检验方法。检验结果见表6。

由表6可知，所有变量均通过了1%水平的LLC单位根检验，并且反映商业信用、银行信用、成长能力和现金流量的变量的Fisher-ADF检验在1%统计水平上显著。结果表明，面板数据的水平值是平稳的，可以直接进行计量分析。

（二）实证结果

利用EVIEWS6.0软件对模型1进行回归分析。检验企业家声誉对商业信用融资的影响。回归结果列示见表7。

表7由左至右依次给出了固定效应、混合回归和随机效应的回归结果。从表7的固定效应和混合回归的F值检测来看，固定效应检测的F值为728050，且在1%水平下显著，结果拒绝了混合模型的假设。固定效应模型与随机效应模型相比，各个变量的显著性水平和方程整体的拟合优度和显著性水平得到很大提高，Hausman统计量达到561202，显著性达到了1%，这一检验结果表明模型不存在个体随机效应。因此最终选择建立个体固定效应回归模型，结果如表7的第三列所示。

表7第二列同时给出了回归分析前对变量符号的预测。将第二列预测符号和第三列固定效应中的实际符号对比发现。除反映企业规模的变量SIZE验证为负外，其他变量符号都与前文预计一致。

反映企业家声誉的变量REP系数为00099，且在5%统计水平上显著为正。这一结果表明企业家声誉与商业信用融资显著正相关。具有声誉的企业家所在的企业商业信用融资多。由此假设1得到验证。

反映银行信贷水平的变量LOAN虽然没有通过显著性检验，但其系数为负，表明中小板上市公司银行信贷和商业信用间呈现替代关系，这与张新民、王珏、祝继高（2012）研究结论一致。[28]反映企业成长能力的变量GROWTH以及反映企业现金流水平的变量CASH系数为正，均通过了 1%统计水平的显著性检验，说明成长能力越强、现金流越多的企业，获得的商业信用越多。郑军、林钟高、彭琳（2013）也得出了一样的结论。[25]反映企业规模的变量SIZE系数符号为负，且在1%水平上显著。说明规模大的企业商业信用融资少，苏汝劼和冯晗（2009）[29]以及Van Hore（2007）[19]也曾得到同样的结论。

（三）进一步检验

实际上，企业实际控制人的声誉信息是动态变动的，仅根据声誉有无来数据来衡量企业家声誉，无法反映声誉信息的全貌。为了更完整地刻画企业家声誉这一变量，本文还对企业家声誉的动态变动进行了描述。做法是根据手工整理的民营上市公司企业家声誉数据库中的信息逐年进行分析，若企业家声誉在该年从无到有则赋值为1，从有到无赋值为-1，没有变动则为0。我们将这一变量称为企业家声誉动态变动，以REPC表示。表8是对企业家声誉变动这一变量的描述性统计。

从表8的描述性统计结果看，企业家声誉变动均值为-00105，说明平均来看民营企业企业家声誉信息是呈反向变动的，标准差为03961，标准差较大，说明民营企业家声誉变动在各企业家差异较大。

同样，在回归前对变量进行单位根检验，结果见表9。

表10从左至右依次同样列出了固定效应、混合回归和随机效应的回归结果。固定效应检测的F值为736494，显著性达到了1%，说明结果拒绝了混合模型假设。固定效应中各个变量的显著性水平和方程整体的拟合优度和显著性水平都高于随机效应模型，并且Hausman检验值为564065，并在1%统计水平上显著，这表明模型不存在个体随机效应。因此最终选择建立个体固定效应回归模型，结果如表10的第三列所示。

反映企业家声誉变动的变量系数为正，且通过了10%统计水平的显著性检测。说明企业家声誉正向的变动（从无到有）有助于企业商业信用融资。这一结果进一步支持了假设1。具有企业家声誉的企业商业信用融资多。

表10结果中的其他变量符号及显著性水平均和表9一致。进一步说明成长能力越强、现金流越多的企业，商业信用融资越多，而企业规模越小的企业商业信用融资越多。进一步检验同样未能发现商业信用和银行信用间的显著替代关系。

（四）稳健性分析

为了验证上述结论的可靠性，借鉴郑军、林钟高、彭琳（2013）的做法，将TC定义为应付账款与总资产的比重，对上述分析重新进行回归。[25]结果见表11和表12。

表11和表12的Cross-section F值分别为717224和76.5495，且在1%统计水平上显著，说明模型拒绝了混合效应。两张表的hausman值分别为150990和166881，并通过了1%统计水平的检验，说明不应选择随机效应。检验结果表明均应建立个体固定效应模型。虽然稳健性检验的结果未能通过显著性检验，但是两个模型回归结果系数符号与表7 和表10 的回归结果一致，表明本文的研究结论是正确的。

五、结论与建议

基于信号传递理论，本文考察了企业家声誉对民营上市公司商业信用融资的影响。研究发现：民营企业的企业家声誉与企业商业信用融资显著正相关，并且企业家声誉的正向变动（由无到有）有助于企业商业信用融资。这一结果说明企业家声誉指标可以向供应商传递来自企业正面、积极的信号：良好的企业家声誉有助于企业商业信用融资。

本文的研究结果进一步支持了罗正英、周中胜、詹乾隆（2010）的研究结论：民营企业的企业家异质性特征是我国目前的融资环境下影响中小企业信贷融资可获性的重要因素。

基于上述结论，本文提出如下建议：第一，建立企业家声誉体系，有效塑造企业家声誉。通过个人征信体系建立企业家声誉评价制度，并对他们的表现进行评估，进而制定对影响企业家声誉的行为进行约束的相关政策。第二，建立企业家声誉机制，保证声誉信号的传递，充分发挥企业家声誉的有效性。积极培育充分竞争的市场机制，给予真正的优秀企业家以社会地位和荣誉，通过声誉机制激励企业家行为。同时积极利用各类媒体，传播企业家声誉，充分发挥企业家声誉的示范作用。

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