【作 者】
仲之祥
【作者单位】
盐城工学院管理学院，江苏盐城224051
【摘 要】
【摘要】通过我国企业银团1988 ~ 2015年的贷款数据，分析银企关系（地理层面和借贷历史层面）对银团贷款利率和贷款期限的影响可以发现：我国企业银团贷款期限会随着贷款额度的增加而延长；企业再次通过银团形式贷款会降低贷款利率；金融机构通过银团形式获得贷款的利率要低于非金融机构；西部地区企业通过银团形式获得贷款的利率均要高于东部和中部地区企业。
【关键词】贷款额度；借贷行为；地理层面；借贷历史层面；分位数回归
【中图分类号】F830 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2016）29-0086-10一、引言
近年来，我国企业融资问题一直是备受关注的热点问题。在企业面临融资难、融资贵等问题的同时，银团贷款作为一种全新的贷款渠道在全球快速发展。图1显示了1988 ~ 2015年我国企业银团贷款总额的变化情况。可以看出，自2001年以后，我国企业通过银团贷款的总额快速上升；虽然在2010年出现了下降的趋势，但是在2011年又出现了回升。
银团贷款（syndicated loan）是指两家或两家以上的银行联合贷款给一家企业的贷款行为。银团贷款的一个重要特征是，在同一笔银团贷款中不同的银行提供的贷款利率、贷款期限等均是相同的（Hitchings，1994）。而在整个银团中银行被分为牵头行和参与行：其中牵头行负责与借款企业协商达成银团贷款合约（Ryan，2009）。也就是说，银团贷款合约的签订内容主要由银团牵头行和借款企业共同协商决定。
银团贷款通常包括三个方面的关系：银团、借款企业和借贷行为。在银团贷款中，银团与借款企业之间往往存在信息不对称，而信息不对称又会进一步影响银团贷款的定价。银团与企业之间的关系（包括地理层面和借贷历史层面）会对两者间的信息不对称产生影响，进而影响银团贷款的利率和期限。
首先，地理层面关系对借贷行为的影响因素包括外国银行与银企之间的距离。在银团中外国银行对银团贷款的影响并没有一致的结论：Giannetti & Yafeh （2012）认为，银团贷款市场上银行与企业之间文化差异越大，银行提供的贷款将会越少，而贷款利率也会越高。另一些学者认为在银团贷款中存在本地偏好（home bias）现象（Giannetti & Laeven，2012；Carey & Nini，2007）。然而，Pessarossi等（2012）通过研究中国企业银团贷款后认为，与中国本地银行相比，外国银行与企业之间的信息不对称并没有加剧。Haselmann & Paul（2011）研究欧洲银团贷款市场后发现，外国银行更倾向于贷款给质量较低的企业，但是银团贷款利率较高。在银行与企业之间的距离上，Berger & Udell（2002）认为银企之间的距离会增加软信息（soft information）搜集成本；Knyazeva & Knyazeva（2012）认为银企之间的距离会增加贷款成本以及提高对抵押物的要求；而Carling & Lundberg（2005）基于瑞典银行企业贷款数据的分析结果表明银企之间的距离并不会直接影响公司贷款合同。
其次，借贷历史层面关系对借贷行为的影响，较多的研究支持借贷历史关系会降低贷款利率的观点。Boot & Thakor （1994）通过理论模型分析，认为银企之间借贷历史关系会降低贷款利率。Bharath等（2009）利用美国企业银团贷款数据分析了借贷历史关系与借款合同之间的关系同样支持这一结论，此外，他们认为借贷历史关系同样会缩短银团贷款期限。Berger等（1995）认为银企关系持续时间越长，贷款利率将会越低，对所需的抵押物要求也会越低。Bouaiss等（2011）研究了危机时刻银企关系与银团贷款之间的关系：企业与银行先前建立了关系，在危机中将会获得更低的利率和更长的期限。但是需要指出的是，这些研究均为对欧美等国家成熟市场的经验，这与我国新型银团贷款市场中的结论可能存在差异。而国内学者对银企关系的研究更多地集中在单个商业银行贷款上（邓超等，2010；何韧等，2012；尹志超等，2015）。
在不同分位水平下，银团贷款市场中的银企关系、贷款额度与借贷行为之间也可能呈现出不同的影响机制。Besley（2012）研究了抵押贷款市场中借款人的风险异质性，认为贷款额度越高，贷款利率也会越高，即利用OLS分析贷款额度、银企关系与借贷行为可能会低估贷款利率。因此，有必要引入分位数回归进一步对该问题进行分析。
银团贷款作为一种发展迅速的贷款形式，被我国越来越多的企业运用。在银团贷款形式快速发展的环境下，我国企业应如何把握银团贷款这一渠道？企业借款额度是否会对借贷行为产生不同的影响？企业与银团之间的关系是否会影响借贷行为？本文将结合我国企业银团贷款数据，利用OLS和分位数回归等方法对上述问题进行分析。
二、变量说明及数据来源与模型构建
（一）变量及数据来源
从地理层面和借贷历史层面这两个视角对银企之间的关系进行定义。由于银团贷款中牵头行保留了银团贷款中较大贷款份额（Sufi，2007；Ivashina，2009），而且牵头行在借贷合同中具有决定性作用（Gadanecz，2004），因此，本文主要考虑银团中牵头行与企业之间的地理层面和借贷历史层面上的关系。根据Armstrong （2003）和Champagne & Kryzanowski（2007）关于牵头银行（Lead category）与参与银行（Participant category）的分类，在银团的构成上牵头银行包括牵头行（Lead）、管理行（Manager）、组织行（Arranger）、承销行（Underwriter）、高级牵头行（Senior lead）、主干事行（Mandated or senior arranger）、代理行（Agent）、账簿管理行（Bookrunner）、联席主承销行（Co-lead manager），参与银行包括参与行（Participant）、宣传及协调行（Publicity，Offshore booking and Global coordinator）。
反映地理层面上银团与借款企业之间关系的变量可划分为两种，一种是一个银团牵头行按照贷款额度加权得到外国银行的个数（foreign），另一种是银团牵头行按照贷款额度加权得到距离的替代变量（distance）。距离在一定程度上反映了银行获得企业风险暴露相关信息的难易程度，银行与企业之间的距离越远，银行对企业风险评估的难度越大。
在借贷历史层面关系上，本文也选取了两个变量。第一变量是借款企业是否第一次利用银团贷款，如果是第二次（或两次以上）利用银团形式贷款，可以视为存在历史关系型银团贷款（BST=1）。由于企业已经通过银团贷过款，那么再一次通过银团进行贷款时，新的银团可以根据该企业的历史银团贷款信息对该企业的风险进行评估（或者是纠正第一次贷款中对该企业的风险评估），进而重新决定银团贷款的价格和期限。第二个变量是借款企业是否第二次（或两次以上）从某一家银行组成的银团进行贷款（BSFB）。当新的银团中有一家牵头银行已经做过牵头行并有对该企业贷过款的历史，那么该变量取值为1，否则取值为0。其他相关变量的定义如表1所示。
数据来源于汤姆斯路透LPC Dealscan，本文选用的样本为1988 ~ 2015年我国企业银团贷款融资的所有数据。由于样本存在部分缺失值，为了避免数据中信息的遗失，笔者采用多重填补（Multiple Imputation）对缺失值进行处理。
（二）模型构建
为了研究银团与企业之间的关系、贷款额度与借贷行为［贷款利率（spread）和贷款期限（maturity）］之间的关系，本文采用分位数回归来分析三者之间的关系。本文建立的模型如（1）式和（2）式所示：
Qr（spreadit）=α（τ）loan_size+β（τ）relationshipit+
δ（τ）Zit+ε （1）
Qr（maturityit）=α（τ）loan_size+β（τ）relationshipit+
δ（τ）Zit+ε （2）
其中：relationship包括外国银行的个数（foreign）、距离的替代变量（distance）、企业在通过该笔银团贷款之前是否已经通过银团贷过款（BST）以及企业从特定银行组成的银团中第二次贷款（BSFB）。Zit为控制变量，主要包括贷款合同信息、借款企业信息以及银团信息这三个方面。其中贷款合同信息方面包括贷款额度（loan_size）以及是否需要抵押物（secured_need）等；借款企业信息包括贷款目的（分为Deal_
purpose1，…，Deal_purpose18，共18个虚拟变量）、企业所在地区（location1，…，location4）。银团层面的信息包括银团牵头行中上市银行的数量（bank_type）、牵头行家数（lead_number）和牵头行贷款额度占银团贷款的比重（lead_share）。
三、实证分析
（一）单变量分析
主要变量的描述性统计如表2所示。从表2可以看出，我国企业银团贷款平均利率高于LIBOR利率 144.604个基点，银团贷款平均期限为 3.920个月。在银团构成中，按照贷款额度加权得到牵头行中外国银行平均约占 52.1%，这说明在我国企业银团贷款中超过一半以上的牵头行为外国银行。从BST和BSFB的数据来看，我国企业银团贷款中约有52.4%为再次通过银团贷款，而从特定银行为牵头行组成的银团贷款的比例约占34.2%。
进一步地，分析再次贷款是否会影响贷款利率和贷款期限。表3A列示了我国企业再次通过银团贷款与第一次银团贷款之间借贷行为的差异。结果表明，企业第一次通过银团贷款的利率要高于企业再次通过银团贷款的利率。而从贷款期限来看，企业第一次通过银团贷款的期限没有显著长于企业再次通过银团贷款的期限。表3B列示了我国企业再次从特定银行牵头的银团贷款与非该类企业借贷行为之间的差异。结果表明，企业再次从特定银行牵头的银团贷款获得的贷款利率要低于非再次贷款企业，而在贷款期限上没有显著的差异。
（二）贷款额度与借贷行为
为了研究企业贷款额度对其贷款利率和贷款期限的影响，利用分位点回归分析不同贷款额度分位数下贷款额度与借贷行为之间的关系，并与OLS回归结果进行对比。回归结果如表4所示，表4A中（1） ~ （5）列分别表示在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位水平下贷款额度对银团贷款利率的影响，表4A中第（6）列为OLS回归结果。首先，从第（6）列OLS回归结果可以看出，随着贷款额度的增加，银团贷款的利率将会提高。但是，表4A中第（1）列的结果显示，在0.1分位水平下，贷款额度与银团贷款利率之间并没有显著的正向影响关系。这说明在贷款额度较低时，贷款额度与银团贷款利率之间没有显著的影响关系。在0.25、0.5、0.75和 0.9分位水平下，随着贷款额度的增加，贷款额度对贷款利率具有显著的正向影响。表4B中列出了贷款额度对银团贷款期限的影响。从回归结果可以看出，无论是通过OLS分析还是分位数回归，均可得到银团贷款期限会随着贷款额度的增加而延长的结论。
注意：本文表4 ~ 表8括号内数值为标准差，∗∗∗代表p值小于0.01，∗∗代表p值小于0.05，∗代表p值小于0.1；限于篇幅，Deal_purpose1 ~ Deal_purpose18的回归结果予以省略，如有需要可向笔者索取。
（三）企业银团关系与借贷行为
为了进一步研究银团中牵头行与企业之间的关系对借贷行为的影响，笔者对银企之间的关系进行了划分，分为地理层面的关系和借贷历史层面的关系。
1. 地理层面的关系。
（1）银团牵头行中外国银行所占比重是否会对借贷行为产生影响？
表5列出了银团牵头行中外国银行所占比重与中国企业之间银团借贷行为的关系。其中表5A显示了银团牵头行中外国银行所占比重与贷款利率之间的关系，表5B显示了银团牵头行中外国银行所占比重与贷款期限之间的关系。
在表5A第（6）列中，OLS回归结果显示：在均值水平下，银团牵头行中外国银行所占比重越大，企业通过银团贷款的利率就会越低。表5A第（1）、（5）列中显示，在0.1、0.9分位水平下，银团牵头行中外国银行所占比重没有给银团贷款利率带来显著影响。但是表5A（2） ~ （4）列中在0.25、0.5和0.75分位水平下，银团牵头行中外国银行所占比重会显著降低企业通过银团贷款的利率。从表5B银团牵头行中外国银行所占比重与贷款期限之间关系的OLS回归结果可以看出：在均值水平下，银团牵头行中外国银行所占比重会延长银团贷款期限。而通过分位数回归结果可以看出：在0.1分位水平下，银团牵头行中外国银行所占比重对银团贷款期限没有显著影响；在0.25 ~ 0.9分位水平下，银团牵头行中外国银行所占比重会延长银团贷款期限。
（2）银团中牵头行与贷款企业之间的距离会影响借贷行为吗？
表6A和6B分别为银团牵头行与企业之间的距离对我国企业银团贷款利率和期限影响的回归结果。表6A第（6）列中OLS回归结果显示：在均值水平下，银团牵头行与企业的距离对贷款利率没有显著影响。而从分位数回归结果来看，在0.1、0.25、0.5和0.75分位水平下，银团牵头行与企业的距离对贷款利率也没有显著的影响；但在0.9分位水平下，银团牵头行与企业的距离会显著降低银团贷款利率。
在表6B第（6）列中的OLS回归结果显示：在均值水平下，银团牵头行与企业的距离会显著延长银团贷款期限。进一步地，从（1） ~ （5）列中分位数回归结果来看，在0.1分位水平下，银团牵头行与企业的距离对银团贷款期限没有显著的影响；在0.25、0.5、0.75和0.9分位水平下，贷款银团牵头行与企业的距离会正向影响银团贷款期限。
2. 借贷历史层面的关系与借贷行为。在银团与企业之间的借贷历史关系上，可将借贷历史分为：企业是否再次通过银团贷款、企业是否再次从某一特定银行牵头组成的银团贷款。表7为企业再次通过银团贷款对借贷行为影响的回归结果，表8显示了企业再次从某一特定银行牵头组成的银团贷款对借贷行为影响的回归结果。
（1）企业再次选择银团贷款会影响借贷行为吗？
表7A第（6）列的OLS回归结果表明，在均值水平下，企业再次通过银团贷款会降低银团贷款利率。同样，表7A中（1） ~ （5）列显示了在0.1、0.25、0.5、0.75和0.9分位水平下企业再次通过银团这一渠道融资时，将会获得更低的贷款利率。在贷款期限方面，企业再次通过银团贷款却出现完全不同的结果。无论是OLS回归，还是分位数回归，均表明企业再次通过银团贷款并不会对银团贷款期限产生显著影响。
（2）企业再次从某一特定银行牵头的银团贷款是否会影响借贷行为？
表8A第（6）列OLS回归结果显示：在均值水平下，我国企业再次从某一特定银行牵头组成的银团贷款会降低企业的借贷利率。从分位数回归结果来看，在0.1和0.25分位水平下，企业再次从某一特定牵头银行组成的银团贷款不会对贷款利率产生显著影响。而在0.5、0.75和0.9分位水平下，企业再次从某一特定银行牵头组成的银团贷款会显著降低贷款利率。
表8B第（6）列OLS回归结果显示：我国企业再次从某一特定银行牵头组成的银团贷款对贷款期限并没有产生显著影响。在表8B（1） ~ （5）列中的分位数回归结果表明，在不同分位水平下，我国企业再次从某一特定银行牵头组成的银团贷款对贷款期限并没有产生显著影响。四、进一步分析：企业特征与银团借贷行为
（一）金融类企业与非金融机构通过银团获得贷款是否存在异质化
本文进一步对企业进行分类，考虑了金融机构与非金融机构在银团贷款中存在差异的可能性。
图2A显示了在不同分位水平下金融机构（实线）与非金融机构（圆圈）在银团贷款中贷款利率的异质性。可以看出，在不同分位水平下金融机构通过银团形式获得贷款的利率要低于非金融机构。图2B为不同分位水平下金融机构（实线）与非金融机构（圆圈）在银团贷款中贷款期限的异质性。
在图2B中，趋近于0以及1分位水平下，金融机构与非金融机构通过银团获得贷款的期限没有显著差异，但是在0.1 ~ 0.9分位水平下，非金融机构通过银团贷款获得的贷款期限往往更长。
（二）西部与中、东部地区企业通过银团获得贷款是否存在异质化
考虑我国不同地区经济发展水平存在很大差异，本文进一步分析了我国西部与东部以及中部地区企业通过银团形式获得贷款是否存在异质性。
图3A显示了在不同分位水平下，西部地区企业（实线）与东部和中部地区企业（圆圈）在银团贷款中贷款利率的差异。可以看出，在不同分位水平下，西部地区企业通过银团获得贷款的利率均要高于非西部地区企业。
图3B为不同分位水平下，西部地区企业（实线）与非西部地区企业（圆圈）在银团贷款中贷款期限之间的差异。可以看出，在较低（<0.1）分位水平下，西部地区企业通过银团获得贷款的期限较长；而在0.75 ~ 0.9这一区间的分位水平下，西部地区企业获得银团贷款的期限较短。
五、稳健性检验
对比表7和表8中的结果可以发现，表7和表8中的结论存在共同的特征，即：企业通过银团再次融资，无论是通过先前合作过的银行还是没有合作过的银行，均会降低其贷款利率，但是对贷款额度没有显著的影响。那么，这里就出现了样本选择性偏误。企业再次从特定银行牵头组成的银团贷款是否会影响贷款行为的结果受到了企业再次选择银团贷款这一选择的影响。因此，这里参照 Heckman（1979）的两步方法来解决这一问题。其中，参与决策方程主要是企业再次选择通过银团贷款（BST）受到各个企业特征变量影响的方程，而回归方程是借贷行为受到各个自变量影响的方程。
Heckman两步法的回归结果如表9所示。从表9可以看出：在剔除企业再次通过银团贷款这一选择问题对企业再次从特定行牵头组成的银团贷款产生的影响以后，表8回归结果中的结论仍然成立。也就是说，企业再次从特定银行牵头组成的银团贷款会降低其贷款利率，但对贷款期限没有显著的影响。
六、结论
本文利用1988 ~ 2015年银团贷款数据分析了银企关系、贷款额度对我国企业借贷行为的影响。与传统银团贷款中的分析有所不同的是，受到Besley（2012）研究的启发，本文考虑了贷款风险的异质性，利用分位数回归与OLS两种方法同时对该问题进行了分析。研究结论主要包括以下几点：一，在较低分位水平（0.1分位点以下）下，贷款额度与银团贷款利率之间不存在显著影响关系；而在0.25、0.5、0.75和 0.9分位水平下，随着贷款额度的增加，贷款额度会对贷款利率呈现出正向的影响，银团贷款期限均会随着贷款额度的增加而延长。
第二，在银企关系（包括地理层面和借贷历史层面）对贷款利率和贷款期限的影响上。首先，在地理层面上。在0.25 ~ 0.9分位水平下，银团牵头行中外国银行所占比重会降低企业通过银团贷款的贷款利率，同时会延长银团贷款期限。牵头行与银团企业之间的距离对银团贷款利率的影响并不显著，但在0.25、0.5、0.75和0.9分位水平下均会正向影响银团贷款期限。其次，在借贷历史上。企业通过银团再次融资，无论是通过先前合作过的银行还是没有合作过的银行，均会降低银团贷款利率，但是对贷款额度没有显著的影响。
第三，企业特征的不同在银团贷款中也存在差异。金融机构通过银团获得贷款的利率要低于非金融机构，但是贷款期限通常较短。西部地区企业通过银团获得贷款的利率均要高于非西部地区企业。
随着银团贷款的发展，银团贷款逐渐成为我国企业融资的重要渠道。面对国内融资难、融资贵的现状，我国企业可以通过建立长期的银团贷款关系来降低融资成本，利用贷款额度来调整银团贷款期限。但是，西部地区企业获得的贷款利率要高于非西部地区企业，这显然不利于解决“一带一路”走出去企业的融资问题。因此，对于“一带一路”走出去企业，通过银团贷款可能面临较高的融资成本，为了应对这类问题，建议政府提供必要的财政政策支持。
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