基于信贷配给模型视角下的中小企业融资.pdf

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1、基于信贷配给模型视角下的中小高科技企业融资能力研究白广斌杨安华赵昌文唐英凯摘要：中小高科技企业是国民经济中最具创新活力和最具发展潜力的企业，而融资难却成为制约其发展的“瓶颈”。本文综合考虑了影响融资可能性的变量，并分别就单个和多个借款企业的情况，建立了信贷模型。由模型得出没有足够的自有资产（包括现金、实物资产等担保品）、银行与企业的信息不对称等因素所导致的银行对企业的“畏贷”和“惜贷”，造成中小企业融资难的深层机理。并在此基础上，分析了解决中小高科技企业融资难可以采取的具体措施，并从数理方面证明了这些措施的合理性，以期对我国中小高科技企业融资对策提供数理支持。

2、关键词：中小高科技企业；融资；信贷配给；银行一、导言信贷配给是指放贷者在利润最大化的动机下发生的在一般利率条件和其他附加条件下信贷市场不能出清的现象（王霄，张捷，2003），在市场经济条件下，信贷配给作为一种均衡普遍存在。Stiglitz&Weiss（1981）在一篇关于信贷配给的经典文献中指出，信贷配给表现为两种情况：1）在一批看起来毫无差别的借款人当中，只有一部分人借到钱而另一部分人没有借到，而那些被拒绝的借款人即使愿意支付更高的利率也无法借到钱；2）存在一批特定的借款人，在给定信贷供给的情况下，他们不能以任何利率借到钱。他们建立了一个关于信贷配给的理论模

3、型（S-W模型），证明了在出现信贷配给的情况下银行会限制贷款的总规模，并证明了信息不对称所导致的逆向选择是产生信贷配给的根本原因。王霄、张捷（2003）证明了在不考虑项目风险的情况下，资产规模（表现为借款人能够提够抵押品的价值）与信贷配给程度成反比。由于中小企业规模小，信息不对称程度高，所以中小企业最容易受到信贷配给的限制。国内外的一些理论和实证研究也证实了这一点。国外学者Schreft和Villamil（1992）从减少信贷规模入手，分析了利润最大化的贷款者通过限制贷款规模来实施信贷配给，认为小的借款者比大的借款者更容易遭受信贷配给。John（1968）通过

4、实证研究得出：信贷配给在小公司存在，而在大公司中不存在；国内学者张天祥（2007）用面板数据检验了我国中小企业比大企业面临更严重的信贷配给。国内外专门针对中小企业信贷配给的研究很少，Mayadam.baydas，Richardl.meyer和MelsonAguilera-Alfred(1994)建立了一个供求模型并分析了厄瓜多尔的小企业信贷配给,得出放贷者并未对小企业进行歧视；DianaHancock,JamesA.Wilcox(1998)研究了“信贷抑制”(creditcrunch)与小企业的信贷可得性,分析了小企业的活力与贷款规模在多大程度上受银行资本与其

5、他综合经济因素变化的影响；Chu-PingC.Vijverberg(2004)通过一个应用的金融加速模型,分析研究了企业金融地位与融资条件对小企业投资行为的影响。国内学者比较深入研究中小企业信贷配给的是王霄、张捷（2003），他们将借款企业规模、风险类型与抵押品价值相联系，构建了内生化抵押品和企业规模的均衡信贷配给模型，得出在信贷配给中被剔除的主要是资产规模小于银行所要求的临界抵押品价值的中小企业和部分高风险企业；在此基础上，胡红星、张亚维（2005）将银行利润、利率、企业风险、企业规模作为内生变量纳入信贷配给模型，揭示了多样性的信贷合同可以通过贷款利率、抵押

6、品作为甄别机制来达到斯宾斯-莫里斯均衡，从而减少信贷配给，缓解中小企业融资困难；张天祥（2007）在Diamond（1989）和Martinelli（1997）的基础上，从信息传递的角度建立一个声誉模型，得出银行对于中小企业实施信贷配给是为了诱使企业能够建立自己在信贷市场上的长期声誉；刘锡良（2006）认为抵押担保不足和金融机构遵循的利润最大化原则是中小企业的信贷配给原因。贺国华、肖兰华（2008）研究了农村中小企业信贷配给现象，指出银企之间的信息不对称所导致的高风险和高交易成本是造成银行实施信贷配给的根本原因。综上，国内外现有的一些关于信贷配给与中小企业融资

7、关系的研究有两方面的不足（1）仅仅是停留在中小企业信贷配给的内生机制上，且所包含的变量不充分，没有将信贷配给与中小企业融资对策系统地结合起来。（2）将中小高科技企业与传统的中小企业混同。中小高科技企业作为中小企业的特殊群体，与传统的中小企业相比具有高技术、高成长性、高风险、高潜在收益等特点，是国民经济中最具创新活力和发展潜力的企业。在讨论中小企业融资时，有必要将其单独作为一个群体加以研究。本文在JeanTirole固定投资模型的基础上，结合中国中小高科技企业的实际情况，引入贷款利率、贷款期限等参数，分别建立了单个和多个借款人的理论模型，从而使得模型更具现实意义

8、；然后根据造成信贷配给的参数，有针对性