银行持股、投资效率与债务融资.doc

原载《金融研究》2011年第5期第184-193页
银行持股、投资效率与公司债务融资 本文受国家社科基金08BJY025、审计署2010年重点项目10SJ01002和湖南省《风险导向审计研究》基地项目的资助，感谢匿名专家的学术批评和建设性意见，但文责自负。

摘要：银企关系对公司债务融资的影响是优化信贷配置研究的重要内容。本文以1999-2008年A股公司为样本，研究发现，银行持股公司的债务融资与投资效率的敏感度高于非银行持股公司，即投资效率越高的银行持股公司获得了越多的债务融资。依赖于债权人与股东之间利益冲突的缓和对公司投资的影响，银行持股提高了信贷配置效率。

关键词：银行持股；投资效率；债务融资
一、引 言
优化信贷资源配置是银行的基本职能之一（Levine，1997）。已有研究文献发现，银行与企业之间的信息不对称和代理问题是全球范围内广泛存在信贷配给现象的主要原因（Jaffee和Russell，1976；Stiglitz和Weiss，1981；DeMeza和Webb，2000）。Rajan和Zingales（2001）认为，在信息不完全的条件下，具有监控功能的银行支撑着有效的金融机制，但银行融资如果没能与以连续性交易关系为基础的信息生产或监控紧密地联系在一起，银行优化信贷配置的功能也将大打折扣。银行直接持有公司股权（以下简称“银行持股”）是银行与企业组成以长期交易关系为基础的紧密银企关系的重要方式之一。在这一关系中，银行不仅是企业信息的生产者，还是信息的利用者，相对于其他以中介信息为基础的银企关系而言，银行持股在信息生产尤其是持续性信息生产和监控方向更具有优势（Hoshi等，1991）。然而，银企关系过密或银行持股也有可能引发信贷软约束问题，导致信贷资源持续流向非效率公司（Dewatripont和Tirole，1994；Berglof和Roland，1998；Winstein和Yafeh，1998；平新乔，1998；林毅夫和李志赟，2004）。目前，虽然部分有关中国银企关系的文献也关注到了银行持股对信贷配置的影响，但主要侧重于理论评述或案例分析，大样本经验检验较缺乏。1995年我国颁布的《中华人民共和国商业银行法》明确规定商业银行不得持有企业股权，但并未要求银行处置此前持有的企业股份，1999年起成立了四大金融资产管理公司，开始了“债转股”实践，这些资产管理公司与相关银行存在密切关系，所以本文将它与相关政策性银行、商业银行和信用社等合起来作为一种广义的“银行”进行研究，它们或多或少地直接持有非金融企业的股权。银行持股是否改善了企业的融（投）资效率，进而提高了银行对企业的信贷配置效率，抑或继续囿于贷款软约束的老路呢？已有研究文献尚未对此进行过系统的经验检验。
公司投资是影响银行信贷资源优化配置的重要因素（DeMeza和Webb，1992），且集中反映了公司内的有关代理问题（Jensen和Meckling，1976；Myers，1977），也反映了政府干预行为及相关信贷软约束问题（北京大学中国经济研究中心宏观组，2004），但直接关注公司投资与银行信贷配置的相关性的已有文献却并不多，如果公司投资较为优化且获得了更多的信贷资金，则表明信贷资源流向了效率更高的公司，实现了信贷的优化配置；反之则表明信贷流向了低效率公司，信贷资源存在浪费问题。因此，从投资行为的角度研究信贷配置问题对提高商业银行信贷管理质量等具有重要意义。
本文以1999-2008年A股公司为样本，研究发现，在债务融资与投资效率的敏感度上，银行持股公司高于非银行持股公司，即投资效率越高的银行持股公司获得了更多的债务融资。此外，银行持股具有缓和公司债权人与股东之间的利益冲突的效用，依赖于这一效用对公司投资的影响，银行持股提高了银行的信贷配置效率。
概而言之，本文的主要贡献在：（1）以银行持股公司为研究样本，研究银企关系对信贷配置的影响，发现银行持股公司的债务融资与投资效率的敏感度高于非银行持股公司，因而，丰富了银企关系对信贷配置影响方面的文献；（2）关注银行在集债权人与股东身份于一体时对公司治理的影响，发现债权人与股东“二合一”身份可以缓解公司不同利益相关者之间的利益冲突，因而丰富了股权结构对公司治理影响方面的文献；（3）紧密结合我国的银企股权关系来研究信贷配置问题，所得到的结论可以为信贷监管提供一定的实证依据，也可以为我国的“债转股”实践提供某种经验证据。
为此，后文内容安排如下：第2部分提出研究假说和待检模型，第3部分是样本选择和描述性统计，第4部分报告回归结果，第5部分是稳健性检验，最后是研究结论。
二、研究假说与检验模型
已有研究文献发现，银行持股可能发生预算软约束问题，即一旦公司陷入资金困境或投资项目未达到预期效果，直接持有公司股份的银行也不会采取诸如对公司进行破产重组或立即收回贷款，或停止对投资项目的资金支持等严厉的惩罚措施，而会继续提供贷款以支持公司走出困境或完成投资项目，这是因为追加的贷款成本低于迫使公司破产清算以收回贷款本息的潜在收益（Dewatripont和Tirole，1994；Berglof和Roland，1998）。然而，在我国银行贷款普遍存在预算软约束的情况（林毅夫和李志赟，2004；田利辉，2004）下，一方面银行股权可以降低银行与公司之间的信息不对称性，银行的股东身份（无论是否因此派出董事）更有利于其进一步了解公司申报贷款用于投资的项目及其规模、速度和预期等，另一方面也是更重要的，银行持股有利于遏制公司特别是公司管理层的代理问题对公司投资的不利影响，以及投资行为扭曲对公司债务融资的不利影响。
Jensen和Meckling（1976）和Myers（1977）从债权人与股东利益冲突视角提出了公司的投资决策可能出现过度投资问题和投资不足问题，认为在财务杠杆较高的融资结构里，股东/管理者具有强烈的动机去从事那些尽管成功机会较小但一旦成功就收益巨大的投资，发生过度投资问题。Myers（1977）认为，当管理者与股东利益一致时，管理者将拒绝那些能够增加公司市场价值但预期的收益大部分属于债权人的投资，引发投资不足问题。
然而，当银行持股时，债权人与股东“二合一”身份将有利于约束公司过度投资和投资不足问题。债权投资的主要目标是到期收回本金并获得约定的利息收入，强调贷款的安全性。股权投资的主要目的是获取高额现金分红或股价升值收益或兼而有之，市场上发生的控股权之争，表面上看是为了“权”，实质上最终还是看重“利”，因此股权投资强调的是投资的收益性。当银行集债权人和股东身份于一体时，将通过影响投资对象（公司）的投资决策和融资决策，使公司的投资决策有利于提高贷款的安全性和收益性。首先，这类银行与公司签订借款契约时，可以设定一些约束公司投资行为的条款，如限定贷款资金专款专用、公司的现金分红、新的债务融资等，这些条款有益于促使公司更有效率地使用贷款资金，减少过度投资和投资不足问题；其次，又可以利用其股东身份更为便捷地持续地监督和控制公司的投资决策和管理人员的经营行为，如可以通过股东大会，甚至直接派出董事参与公司的投资决策，减少股东与债权人之间的利益冲突，降低因为过度投资所引发的贷款风险失控问题和因为投资不足所引发的贷款受偿不足问题。若撇开债权人身份，只从股东角度来考察，虽然作为股东的银行与其他股东一样，也有动机在投资决策中实现债权人的财富向股东财富的转移，获取股东财富最大化，但由于损害了债权价值，银行股东获得的股权价值和债权价值之和未必符合银行在公司的整体价值最大化目标，换而言之，银行的这种“二合一”身份对如此“转移财富”的动机与行为有抑制作用。此外，我国银行持股大多来自“债转股”，贷款的安全性和股权的增值性都较为突出，信贷决策与公司投资的敏感性较高，银行持股具有缓和公司债权人与股东等利益主体之间的利益冲突的作用，依赖于这一作用对公司投资的影响，银行持股可以提高银行的信贷配置效率。再加上银行间竞争的影响，公司债务融资与投资效率之间的敏感性会得到进一步提高。首先，非持股银行会将持股银行及其公司视为利益共同体，将持股银行对公司的信贷行为作为信贷决策的信号。如果持股银行为公司的投资项目提供了贷款支持，非持股银行则因此认为持股银行看好公司的该投资前景，风险可控，非持股银行会加入为公司提供贷款的队伍，与持股银行展开信贷供应竞争；反之则不会。其次，基于预算软约束的预期，非持股银行将持股银行作为其信贷风险的保障机制，即，即使公司的投资项目未达到预期，持股银行也会进一步提供信贷资金以支持投资项目，从而达到一种“事后有效”。
根据以上分析，我们提出研究假说：在公司债务融资与公司投资效率敏感度上，银行持股公司高于非银行持股公司。
为检验这一研究假说，我们参照Richardson（2006）的做法估计公司的投资效率，用对模型（1）进行OLS回归所得到的残差来衡量投资效率指标，对模型（2）运用OLS方法进行回归以检验研究假说。
（1）
其中，NewInvt表示公司当年的新增投资，借鉴Richardson（2006）、杨华军和胡奕明（2007）、魏明海和柳建华（2007）的研究，我们将其定义为：购置固定资产、无形资产及其他长期资产的支出+购买或处置子（分）公司的支出-处置固定资产、无形资产和其他长期资产而收回的现金-当期折旧额，我们用年初总资产对其进行了标准化处理。Growth表示公司的成长性，用上年度营业收入的增长率表示。Cash表示公司期初持有的现金储备，用货币资金与短期投资之和表示，以期初总资产为基础进行标准化。Age表示公司年龄，从其最开始上市年份算起。AReturn表示公司股票的年度超额回报率，计算公式是考虑现金红利再投资的年度回报率—A股市场综合年度回报率。LagInvt表示公司上一年的投资支出。SIZE是公司规模，等于年初总资产的自然对数。LEV是财务杠杆，等于年初负债总额/年初总资产。此外，Industry和Year是行业和年度虚拟变量。ε是回归误差项，通过对模型（1）进行回归获得，即为本文的投资效率，用EInv表示，是公司实际投资额（NewInvt）与期望投资额（NewInvt*）之间的差额，亦即投资偏离度，其大于0时表示过度投资，且值越大，过度投资程度越大；小于0则表示投资不足，且值越小，投资不足程度越大；如果公司的投资处于理想状态，其为0。
（2）
其中，BDR为公司的银行债务融资率，等于年末（短期银行借款+一年内到期的长期借款+长期银行借款）/年度总营业收入。Bank是银行股东的虚拟变量，如果上市公司存在银行股东，则Bank=1，否则Bank=0；Einvt为公司的投资效率。模型（2）中的估计系数β1表示银行持股公司与非银行持股公司之间银行借款的差异，如果β1显著为正，则表明银行持股公司的银行借款多于非银行持股公司；估计系数β2表示公司上年的投资效率对本期银行借款的影响，如果显著为负，则表明投资效率越高获得的银行借款越多；估计系数β3表示相对于非银行持股公司来说，银行持股公司的投资效率对银行借款的影响。
除银行持股、投资效率可能对公司的银行债务融资产生影响外，内部融资缺口、公司规模、成长性等也是重要因素。IFG是内部融资缺口。依照Shyam-Sunder和Myres（1999）的计算方法，内部融资缺口的数值可以按照以下公式计算：现金股利支付+资本性支出+营运资本净增额-税后经营活动现金流。内部融资缺口较大的公司对外融资需求较为强烈。Frank和Goyal（2003）的研究结果表明内部融资缺口与外部股权融资和债务融资显著正相关，但肖泽忠和邹宏（2008）却没有发现我国公司的内部融资缺口与股权融资的显著关系。SIZE是公司规模。和小公司相比，规模较大的公司有较强的债务融资能力，更容易获得银行贷款；不过，规模较大的公司由于信息不对称程度也相对较低，融资成本较低，拥有较多的融资渠道，如股权融资、债券市场、商业信用等，故获得的银行贷款也并不一定比小公司多（Harris和Raviv，1991；Rajan和Zingales，1995）。周勤等（2006）发现中国上市公司规模与债务融资呈正相关关系，即公司规模的规模越大，公司的债务融资越多。TANG是有形资产比率，等于有形固定资产和存货之和除以总资产。有形资产越多的公司越有能力为债务融资提供实物担保或抵押，从而获得更多的银行借款。但另一方面，由于有形资产较多，公司与外部投资者之间的信息不对称程度也可能较低，此时进行股权融资的成本也可能较低，出于改善财务杠杆的考虑，有进行股权融资的倾向（Harris和Raviv，1991）。Growth是公司成长性，用上一年营业收入的增长率表示。成长性越好的公司具有较高的风险，因为更可能陷入资金链紧张状况，故其存在较高的财务困境成本；而且，投资机会越多的公司越倾向于进行权益融资，以缓解与风险性债务融资有关的投资不足问题（Smith和Watts，1992）。ROA是资产收益率，等于营业利润除以总资产。营利能力较强的公司需要缴纳更多的税负，故其有较强的动机利用债务的税盾效应；而且营利能力强的公司具有较低的破产风险，债务融资成本较低；LEV是财务杠杆，等于负债总额除以总资产。POE是非国有公司的虚拟变量。樊纲（1999）等认为在国家财政不能直接对国有公司进行补贴的情况下，国有公司的生产产出与国有银行的信贷支持之间形成了依赖关系，即国有公司获得的银行借款要多于非国有公司。江伟和李斌（2006）发现国有上市公司能获得更多的长期债务融资，但朱凯等（2010）发现，非国有公司通过IPO以后可以获得更多的信贷资源，因为IPO可以降低在信贷市场中的信息传递成本。RISK是公司的盈余波动率，按照Bradley et al.（1984）和Booth et al.（2001）的研究，用公司总资产账面价值调整后的年度营业利润变化的方差表示。盈余不稳定的公司会较少使用债务融资以避免陷入财务困境（Bradley et al. 1984；Fama和French，2002）。
三、样本选择和描述统计
本文的研究样本是1999至2008年A股公司。本文定义的银行股东的类型包括国有商业银行及其相对应的四大资产管理公司、国家开发银行、股份制商业银行、城市商业银行、城市或农村信用社。考虑到银行持股比例过低或不在持股公司派出董事，则银行不足以充分对公司发挥影响力，也难以获取更多的信息，故本文定义的银行持股是指除直接持有公司股份外，银行还直接派出其员工到持股公司担任董事或监事职位。为此，我们首先以CSMAR数据库公司治理模块股东数据为基础收集了银行股东数据，然后通过查阅公司年度报告以确认公司董事、监事和高管是否有来自银行股东。这样，我们总共获得了650个年度观察值。在此基础上，我们以行业、年度、总资产和营业收入为标准，选取银行持股的配对样本。此外，我们还按以下标准对数据进行进一步筛选：（1）样本公司是非金融类上市公司。这是因为金融类公司与其他公司等所从事的主营业务以及采用的会计和报告制度不一致，故按以往研究惯例，我们剔除了金融类上市公司。（2）样本公司不能在境内和海外同时上市。我们设置该标准的目的是为了避免由于制度差异而对实证结果产生潜在影响。（3）对回归中采用的研究变量，在公司/年度内要有可用数据，否则剔除。（4）对部分连续变量进行了Winsorize处理，小于1%分位数与大于99%分位数的变量，令其分别等于1%分位数和99%分位数。通过上述标准筛选，我们获得了1106个公司/年度观察值。其他研究变量的数据均来自于CSMAR数据库或以CSMAR数据库为基础进行计算所得。本文所有数据的整理、计算和回归过程所使用的软件均为Excel 2007和SAS V9。
表1的Panel A部分报告了研究变量的主要描述性统计。Bank的平均值是0.5；Bshare的平均值是0.1457，表明银行持股中平均持有上市公司14.57%的股权比例，其最小值是1.17%，最大值是69.87%，表明有些银行持有公司较低的股份即获得了董事席位，有些银行则成为公司的控制股东。银行债务融资（BDR）的平均值和中位数分别是0.2697和0.2588，表明平均而言样本公司的银行债务融资是公司收入的四分之一左右，这与全样本高达二分之一的比例形成了鲜明的对比。投资效率（Einvt）的平均值是-0.0052，中位数是-0.0164，表明平均而言，上市公司的投资行为呈现投资不足的特征，这与Richardson（2006）对美国上市公司的研究结果相类似；Einvt的最小值是-0.1360，最大值是0.3023，表明有些上市公司存在较为严重的投资不足问题，有些上市公司则过度投资程度较为严重，不同上市公司间存在较大的差异；POE的平均值是0.2667，即A股公司中26.67%的公司为非国有公司，这与我国证券市场主要是国有公司的格局相符合；公司规模（SIZE）的平均值是20.8681；财务杠杆（LEV）的平均值是0.5341，表明债务是公司资产扩张的主要来源之一；最小值是0.0849，最大值是1.7962，表明有些公司基本上没有负债，有些公司则资不抵债；融资需求缺口（IFG）的平均值和中位数分别是0.0777和0.0880，说明整体上我国上市公司的内部融资不能满足其支出需求，需要进行外部融资，这也与前面所提及我国公司创造自由现金流的能力较弱有关，也可能是公司存在较多的投资机会且进行了大量投资；TANG的平均值和中位数分别是0.4639和0.4555，说明有形资产是我国公司资产的非常重要的组成部分；最小值是0.0613，最大值是0.8295，说明有些公司的有形资产很少，大部分是无形资产，有些公司的资产则绝大部分都是有形资产，不同公司间存在较大差异；资产收益率（ROA）平均值和中位数分别是0.0300和0.0440，最小值和最大值分别是-0.4064和0.3220，说明有些公司资产的盈利能力很差，有些公司则很强，不同公司间存在较大差异；公司间的盈余波动性（RISK）也存在较大差异，最小值为0，最大值是0.8404，说明有些公司的盈余在各年间很稳定，有些公司的波动则非常剧烈。
表1的Panel B部分报告了主要变量的比较差异。投资效率在非银行持股公司中平均值和中位数分别是0.0564和0.0428，而银行持股公司的平均值和中位数分别是0.0469和0.0338，均值和中位数检验均显著；银行债务融资率在非银行持股公司中平均值和中位数分别是0.2572和0.2431，而银行持股公司的平均值和中位数分别是0.2817和0.2739，均值和中位数检验均显著。差异比较结果表明，银行持股公司非效率投资行为的程度要小于非银行持股公司，银行持股公司的银行债务融资率要高于非银行持股公司。
（插入表1）
表2报告了变量间的相关系数。BDR与Bank、BShare和AbsEinvt显著正相关，表明银行持股公司、银行股东持股比例越高、非效率投资程度越大的公司银行债务融资率越高。BDR与IFG、SIZE、TANG、LEV、Growth、POE和RISK显著正相关，表明融资缺口越大、规模越大、有形资产越多、财务杠杆越高、成长性越好、非国有企业和盈余波动越大的公司的银行债务融资率越高，与ROA显著负相关，表明盈利能力越强的公司的银行债务融资率较低。Bank与AbsEinvt显著负相关，表明银行持股公司的过度投资程度较小或投资不足程度越小，这与我们的理论推导相似；BShare和AbsEinvt也显著负相关。此外，其他变量间的关系也较为合理，如IFG与Growth显著正相关，说明成长性越好的公司越可能面临较大的外部融资压力；SIZE与ROA显著正相关，说明规模越大的公司盈利能力越强；TANG与LEV显著正相关，说明有形资产率越高的财务杠杆较高。尽管变量间的显著性水平较高，但自变量间的相关系数最高不高于0.4，且以VIF进行的多重共线性检验也发现VIF值均不超过6，表明多重共线性问题并不严重影响本文的研究结论。
（插入表2）
四、回归结果
表3报告了银行借款的回归结果。在模型（1）中，AbsEinvt的回归系数显著为正，说明非效率投资程度越大的公司银行债务融资越多，表明我国银行信贷资源的配置仍然投向了非效率公司，存在一定的浪费；Bank的回归系数不显著，表明银行持股公司与非银行持股公司之间获得的银行借款没有显著差异。Bank*AbsEinvt的回归系数显著为负，即随着非效率投资程度的增大，银行持股公司获得的银行借款要少于非银行持股公司，表明银行持股公司投资效率与银行借款之间的敏感性要高于非银行持股公司，这与研究假说一致。在模型（2）中，BShare的回归系数显著为负，表明银行股东持股比例与公司的银行债务融资率呈现负关系。BShare*AbsEinvt的回归系数显著为负，说明整体上随着非效率投资程度的增大，银行股东持股比例与银行债务融资率负相关。此外，IFG的回归系数显著为正，与Frank和Goyal（2003）的回归结果一致；SIZE的回归系数显著为正，与肖泽忠和邹宏（2008）的回归结果一致；Growth的回归系数显著为正，与Harris和Raviv（1991）的回归结果一致；LEV的回归系数显著为正；TANG、ROA、POE和RISK的回归系数不显著。
（插入表3）
五、稳健性检验
为检验上述回归结果的稳健性，我们做如下敏感性测试：
首先，由于基于横截面数据的研究可能存在内生性问题，如银行持股公司的投资行为与银行债务融资之间的关系可能并不是由于银行股东的作用所致，而是公司本身的特质因素即暗含了投资行为-债务融资敏感性的差异，故我们收集了银行股东进入子样本进行稳健性检验，包括银行未成为公司股东之前的观察值和成为股东之后的观察值。表4报告了回归结果，从中可以看到，Bank*AbsEinvt和BShare*AbsEinvt的回归系数及其显著性水平与全样本比较相似，没有重大差异。
（插入表4）
其次，由于债务期限的差异，短期银行借款与长期银行借款之间对公司投资的关注程度并不一样，一般而言，长期借款更加关注公司的投资行为的合理性，短期借款则主要关注公司短期的偿债风险。为此，我们对银行债务融资区分为短期银行债务融资和长期银行债务融资，分别进行回归。回归结果表明，我们关注的主要解释变量的回归系数的符号和显著性水平没有重大变化。
再次，银行贷款给公司，不仅受公司自身特征变量的影响，还受国家宏观经济政策的影响，其中中央银行的货币政策直接影响了银行的可供贷款数量。如果中央银行实施较为宽松的货币政策，则货币发行量较大，银行可供贷款的资产也较多，出于维持存货比和提高盈利能力的需求，银行有较强的动机对公司进行信贷，而对公司特征变量的关注程度则可能会降低；相反，若中央银行实施紧缩型货币政策，银行可供信贷的资产则大为限制，此时，假设公司信贷需求没有重大变化的情况下，银行会更加关注公司的特征变量。对于银行持股公司来说，一方面银行与公司之间的信息不对称程度较低，银行可以较为清楚了解公司的融资需求和投资需求，故货币政策的波动对银行持股公司的影响要小于非银行持股公司；另一方面银行在关注贷款风险的同时，还需要关注股权的价值，即有动机减小货币政策波动对公司市场价值的影响，从而也会提供信贷以支持公司的投资。为此，我们区分宽松型和紧缩型货币政策来检验银行股东公司的银行债务融资与投资行为之间的关系是否会有差异以及在货币政策紧缩期银行持股公司的债务融资-投资行为的敏感性是否仍然存在。我们定义MP为中央银行的货币政策的虚拟变量，如果货币政策为紧缩型，则MP=1，否则MP=0。判断货币政策的方法是根据广义货币供应量（M2）的增长率与名义国内生产总值（GDP）的增长率之差。从1999年到2008年期间，MP的值分别为8.49、1.64、7.08、7.13、6.70、-2.85、3.53、0.02、-5.28、0.92。我们选择2000、2004、2006、2007和2008年作为货币紧缩年份，其他作为货币宽松年份。回归结果表明，我们关注的主要解释变量的回归系数的符号和显著性水平没有重大变化。
最后，上述回归结果中均把四大资产管理公司所持有公司的股权定义为银行持股。由于资产管理公司不能直接进行信贷活动，故我们剔除四大资产管理公司所持有的公司股权，把能够直接进行信贷活动的银行或信用社所持有的股权定义为银行持股。回归结果表明，我们关注的主要解释变量的回归系数的符号和显著性水平没有重大变化。
六、研究结论与局限性
本文以1999-2008年A股公司为样本，实证检验了银行持股对公司债务融资的影响，研究发现，在债务融资与投资效率的敏感度上，银行持股公司的高于非银行持股公司，即投资效率越高的银行持股公司获得了更多的债务融资，并且，这一结论在银行股东进入子样本、区分短期和长期银行借款、区分宽松型和紧缩型货币政策以及重新定义银行持股范围等情况下也均成立。结果表明，银行持股缓和了债权人与股东之间利益冲突对公司投资的影响，因而提高了信贷配置效率。
本研究可以获得以下启示：（1）银行持股作为一种与企业形成长期交易稳定型的银企关系的重要方式，可以为银行信贷决策所需信息的生产和利用提供较为持续便捷的渠道，有利于提高信贷配置与公司行为的敏感性；（2）银行持股可以为债权人对公司治理的相机治理作用提供更有效的保障。大股东控制、内部人控制等是我国公司治理的重要问题，若银行持股，则既有助于改变债权人无权的状况，又可以平衡公司治理结构较为单一的问题。
本研究具有以下2个局限性：（1）银行持股的来源与动机的不确定性使本文的研究结论在应用时需要谨慎。资产管理公司一方面是独立于相关银行，另一方面又与相关银行有密切关系，对同一公司而言，银行自己持股和与此银行密切相关的资产管理公司持股、银行持股动机的不同等，都将对银行和公司的融资决策及效率产生程度不同的影响，但由于目前无法获得此类更详尽的信息，因此进一步的研究有待时日；（2）尽管在理论分析中我们说明了银行持股对非持股银行信贷决策的影响，但由于公司并没有明细披露其借款来自哪家银行，故我们无法区分银行持股与公司银行借款的一一对应关系，使本文关于银企股权关系对公司债务融资和信贷配置影响的结论存在一定的局限性，如公司向非持股银行大量借款则本文的结论不能充分说明银行持股提高了持股银行信贷配置效率。今后的研究应改进这一数据缺陷，进而完善乃至修正研究结论。
参考文献
［1］北京大学中国经济研究中心宏观组，2004：《产权约束、投资低效与通货紧缩》，《经济研究》第9期，第26-35页。
［2］樊纲，1999：《克服信贷萎缩与银行体系改革》，《经济研究》，第1期，第5-10页。
［3］江伟、李斌，2006：《制度环境、国有产权与银行差别贷款》，《金融研究》第11期，第119-129页。
［4］林毅夫、李志赟，2004：《政策性负担、道德风险与预算软约束》，《经济研究》第2期，第17-27页。
［5］平新乔，1998：《“预算软约束”的新理论及其计量验证》，《经济研究》第10期，第70-80页。
［6］田利辉，2004：《杠杆治理、预算软约束和中国上市公司绩效》，《经济学（季刊）》第10期，第15-26页。
［7］杨华军、胡奕明，2007：《制度环境与自由现金流的过度投资》，《管理世界》第9期，第99-106页。
［8］魏明海、柳建华，2007：《国企分红、治理因素与过度投资》，《管理世界》第4期，第88-95页。
［9］肖泽忠、邹宏，2008：《中国上市公司资本结构的影响因素和股权融资偏好》，《经济研究》第8期，119-136页。
［10］周勤、徐捷、程书礼，2006：《中国上市公司规模与债务融资关系的实证研究》，《金融研究》第8期，第44-58页。
［11］朱凯、万华林、陈信元，2010：《控股权性质、IPO与银行信贷资源配置》，《金融研究》第5期，第183-194页。
［12］Berglof, E., and Roland, G., 1998, “Soft Budget Constraints and Banking in Transition”, Journal of Comparative Economics, 1, 18-40.
［13］Booth, L., Aivazian, V., Demirguc-Kunt, A., and Maksimovic, V., 2001, “Capital Structures in Developing Countries”, Journal of Finance, 1, 87-130.
［14］Bradley, M., Jarrell, G. A., and Kim, E. H., 1984, “On the Existence of an Optimal Capital Structure: Theory and Evidence”, Journal of Finance, 3, 857-878.
［15］De Meza, D., and Webb, D., 1992, “Efficient Credit Rationing”, European Economic Review, 8, 1277-1290.
［16］De Meza, D., and Webb, D., 2000, “Does Credit Rationing Imply Insufficient Lending?”, Journal of Public Economics, 3, 215-234.
［17］Dewartripont, M., and Tirole, J., 1994, “A Theory of Debt and Equity: Diversity of Securities and Manager-Shareholder Congruence”, The Quarterly Journal of Economics, 4, 1027-1054.
［18］Frank, M. Z., and Goyal, V. K., 2003, “Testing the Pecking Order Theory of Capital Structure”, Journal of Financial Economics, 2, 217-248.
［19］Harris, M., and Raviv, A., 1991, “The Theory of Capital Structure”, Journal of Finance, 1, 297-355.
［20］Hoshi, T., Kashyap, A., and Scharfstein, D., 1991, “Corporate Structure, Liquidity, and Investment: Evidence from Japanese Industrial Groups”, Quarterly Journal of Economics,106, 33-60.
［21］Jaffee, D., and Russell, T., 1976, “Imperfect Information, Uncertainty and Credit Rationing”, The Quarterly Journal of Economics, 4, 651-666.
［22］Jensen, M. C., and Meckling, W. H., 1976, “Theory of the Firm: Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure”, Journal of Financial Economics, 4, 305-360.
［23］Levine, R., 1997, “Financial Development and Economic Growth: Views and Agenda”, Journal of Economic Literature, 2, 688-716.
［24］Myers, C., 1977, “Determinants of Corporate Borrowing”, Journal of Financial Economics, 5, 147-176.
［25］Neter, J., William, W., and Kutner, M.H., 1985, Applied Linear Statistical Models: Regression, Analysis of Variance, and Experimental Designs, Homewood, Ill. : R.D. Irwin.
［26］Rajan, R., and Zingales, L., 1995, “What Do We Know About Capital Structure? Some Evidence from International Data”, Journal of Finance, 5, 1421-1460.
［27］Rajan, R.G., and Zingales, L., 2001, “Financial Systems, Induatrial Structure, and Growth”, Oxford Review of Economic Policy, 4, 467-482.
［28］Richardson, S., 2006, “Over-Investment of Free Cash Flow”, Review of Accounting Studies, 11, 159-189.
［29］Shyam-Sunder, L., and Myers, S. C., 1999, “Testing Static Trade-Off against Pecking Order Models of Capital Structure”, Journal of Financial Economics, 2, 219-244.
［30］Smith, C. W., and Watts, R., 1992, “The Investment Opportunity Set and Corporate Financing, Dividend and Compensation Policies”, Journal of Financial Economics, 3, 263-292.
［31］Stiglitz, J., and Weiss, A., 1981, “Credit Rationing in Markets with Imperfect Information”, American Economic Review, 3, 393-410.
［32］Tatikonda, M.V. and Rosenthal, S.R., 2000, “Successful Execution of Product Development Projects: Balancing Firmness and Flexibility in the Innovation Process”, Journal of Operations Management, 18, 401–425.
［33］Winstein, D.E., and Yafeh, Y., 1998, “On the Costs of a Bank-Centered Financial System: Evidence from Changing Main Bank Relations in Japa