B2B平台供应链金融对中小企业融资效率影响的实证分析

第4章B2B平台供应链金融对中小企业融资效率

影响的实证分析

4.1 基本模型选择

目前，各个国家的专家对融资约束模型的分析通常汇聚在下面几个部分，投资-现金流与现金-现金流敏感性模型。前者主要由 Fazzari、Hubbard 和Peterson（1988）指出，因为交易时期两者对信息的了解情况不一样，促使外部融资的模式出现风险溢价，因此公司做出投资决定的时候侧重于使用公司内源性资金，因此我们就可以知道此系数与公司受到的融资约束程度为正比，在公司投资和经营现金流增加的时候，其融资限制就更加明显 [30]。刘可、缪宏伟（2013）把样本选择范畴划分在制造业中小公司上市企业中，使用此模型检验供应链金融对缓和此类公司融资约束的现实效果 [ 31]。但是，有关此模型敏感性的实证结论出现相应的纠纷与问题。Kaplan 与

Zingales(1997)并不认可 Fazzari 等(1988)的理论，利用理论研究，再次进行实证，指出双方为反向变动关系 [32]。Cleary(1999)指出投资-现金流模型不仅有融资约束影响，此外也包含代理费用的因素。此外，有关现金-现金流敏感性的模型开始变成分析融资约束与效率的重点，Heitor Almeida 等(2004)利用分析可知，假如公司的现金一现金流敏感性表现是正，公司也许受到相应的融资约束。由于在公司遇到融资限制的时候，也许会增多现金持有量来满足此后的投资需要，此外对比上述模型，指出现金-现金流敏感性模型受到的影响比较小，适合呈现公司所受融资约束的情况 [33]。李金等(2007)选择国内 A 股上市公司当做分析主体，得出的结果和 Almeida 等人相同。持续使用其余变量开展实证，就可以知道公司盈利水平与偿债水平和其遇到的融资约束情况为负向变动关系 [34]。连玉君，苏治与丁志国(2008)就表明此数学模型对研究公司融资约束的现实效果 [35]。此模型能够避免投资-现金流敏感性模型出现的部分不足，此外纠纷和矛盾并不多，可以得到人的承认。假如使用现金一现金流敏感性模型，在敏感性为正，也就是公司现金-现金流系数超过 0，那么其就出现融资约束，其中系数是负的时候，公司就不会受到融资约束。所以，本文最后挑选使用现金一现金流敏感性模型来对之前指出的分析假设开展实证研究。

4.2.1 研究变量的定义

对于如何选择 B2B 供应链金融指标，各个国家有关资料对此发展指标的选择通常汇聚在全国票据、贴现，使用全国变量也许会造成分析结果的不显著乃至和假定对立；此外部分文献内并未关注对分析主体的选择，思考到目前的B2B 供应链金融大部分出现在制造业，此时需要关注上述产业特点，提前对一些制造业中小公司开展分析，之后从个体范围延伸到所有中小公司。

因为 B2B 供应链金融在近期得到发展，详细的衡量指标信息不多，因此本文借用孙婷婷（2016）的指标选择方向，挑选应收账款、应收票据和短期贷款来评估 B2B 供应链金融发展情况。由于相关 B2B 供应链金融的应收账款融资方式开始被普遍使用，其发展情况和中小公司应收账款的规模有关；其中应收票据使用商业与银行承兑汇票两个汇票来取代电网络仓单融资模式；短期贷款内涵盖中小公司利用动产当做抵押物得到的B2B 供应链融资。此外，依照文玉春（2015）开展的实证检验，将销售与资产增长率来评估中小公司此后的投资机会更加科学，因此本文选择销售增长率当做相应的指标。其余指标解释参考表 4-1。

表 4-1 变量符号和其概念

4.2.2 样本的选择

4.2 变量选择与研究样本

本文选择2013年到 2017年全部深市中小板面板信息为最初样本。从国泰安 CSMAR 信息库中选择样本信息，对信息处理与统计研究使用Stata12.0。因为现在 B2B 供应链金融重点目标顾客群是具有标准化产品的中小公司，因此本分析所采用的样本信息是 2013年到2017年深圳证券交易所中小板上市企业的财务信息，且持续筛除样本信息:

（1）中小公司的选择重点是以制造业为核心的中小公司；

（2）思考到相同公司相同时间可开展数据比较，所以只选择2013-2017年度内的1月与12月份信息，删除3月、6月与9月的信息；

（3）把只有一年信息的企业去除,把公司信息不充分的去除，且去除其此处最大与最小不正常数值；

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