全球危机对中小企业的影响

超过20%的中小企业在金融危机期间破产，其余中小企业面临严重的资金短缺。此外，由于信贷条件更为紧缩，中小企业的融资状况更为严重：中小企业需要提供更多的抵押资产并缩短还款期。因此，全球金融危机对资本结构的几个决定因素产生了重大影响。“有趣的是”，相比之下，最近的严重经济危机！6“未发现对希腊中小企业的资本结构决定因素有影响（Balios等人，2016年）.  尽管有人可能会抱怨说，6个变量还不够，但可以加上员工人数、危机前后、公司年龄、债务比率可以分为长期债务比率和短期债务、管理委员会的结构，考虑到性别（Watson，2006）、单一或多个所有者（`$S5>0 et al.，2013）等因素。，我们认为，本案例研究中的回归结果证明了我们的重点。关于资本结构决定因素与债务之间的关系，实证证据使我们能够得出关于权衡理论假设在危机时期中国中小企业资本结构决策中的适用性的重要结论。在这样一个框架下，我们更有趣的结论是：1。分别代表流动性和盈利能力的QR和ROA与危机前后的负债率均存在显著的负相关关系。换言之，高流动性意味着相对良好的风险承受能力，这对于处于增长和衰退周期的资本提供者来说非常重要。2.

回归分析结果表明，非债务税盾（NDTS）和有形性（TANG）不是影响中小企业资本结构的主要决定因素。我们强调，显然，中国的中小企业没有充分利用非债务税盾，这可能是由于（不完善或过于复杂的）税收制度。在我们的it中，也可能是在经济衰退时期，他们没有得到ZF的太多支持。3、企业规模和成长是影响中小企业外部融资的因素；在危机前的中国市场上，两者都与负债率呈s型关系。然而，回归模型中增长的P值增加到了0.5505。一个可能的原因是，由于信息不对称本身增加了融资难度，高成长性中小企业往往伴随着高风险。银行等金融机构在经济衰退期间向高增长中小企业放贷时会更加谨慎。金融危机前后，企业规模与负债率之间存在着很强的正相关关系，这意味着贷款提供者认为，大型企业比小型企业有更强的偿还贷款的能力。这也是中小企业融资困难的一个重要原因：如果中小企业管理者对权衡理论的应用进行内部优化，从而导致外部贷款人随后的开放，则可以减少后者。我们再次指出，需要减少信息不平衡。总之，本文的研究结果表明了金融危机对中小企业融资难的影响。

如果能在这里提出政治经济学建议，希望中国政府制定法律保护中小企业，并提供更多融资渠道。这很重要（Cotei等人，2011年）。“！H”参考书目8W1；@“>@$*“8M”LM“>01”J4）（？%03（40*“8M”gM“6G！HM”：5>@“>01”5$1%；5E\'\'%h$1“$0（$）<）%\'$”=%0>0和%03i“8”）$N%$S“4=”@%（$）>（；）$*“”“《国际商业与管理杂志》”eT！FV*“HYEXFM”“Abor，J.和Biekpe，N.，2009。我们如何解释撒哈拉以南非洲中小企业的资本结构？：来自加纳的证据。经济研究杂志36（1），83-97。Amidu，M.，2007。加纳银行资本结构的决定因素：实证方法。波罗的海管理杂志2（1）,   67-79.  Ang，J.，1991年。小企业的独特性与财务管理理论。《小企业金融杂志》1（1），1-13。Atkinson，G.和Nevill，A.M.，1998年。评估运动医学相关变量测量误差（可靠性）的统计方法。运动医学26（4），217-238。Balios，D.、Daskalakis，N.、Eriotis，N.和Vasiliou，D.2016年。严重经济危机期间中小企业资本结构的决定因素：希腊案例。Cogent Economics and Finance 4（1），1145535。Banerjee，A.V.，Besley，T.和Guinnane，T.W.，1994年。你邻居的守护者：信用合作社的设计，理论与测试。《经济学季刊》109（2），491-515。Booth，L.、Aivazian，V.、Demirguc Kunt，A.和Maksimovic，V.，2001年。发展中国家的资本结构。《金融杂志》56（1），87-130。Chen，D-H.、Chen，C-D.、Chen，J.和Huang，Y-F.，2013年。台湾资本结构的优序理论和市场时机理论的面板数据分析。《国际经济与金融评论》27（0），1-13。Cheng，Y。

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2004年1月至2014年12月，被调查的158家中国中小企业的七个变量值分布的偏度和峰度DtarroandTsqrsizetangGrowthKurtosis-0.59174.1821-0.080246.1743-0.0163-0.493548.7021偏度-0.06561.25360.63865.65830.14840.21955.8405请注意，TDTAR分布的偏度为负；6个行列式的偏度为正，ROA、QR和GROW的偏度甚至大于1。此外，QR和GROW的过度峰度非常小。表A1.2金融危机前中国158家中小企业因变量（TDTAR）和6个解释变量的描述性统计Cristdtarroandtsqrsizetanggrowmin6.99170.39690.000.1043-0.00680.0069-3.9216Max63.984612.3170.059813.5170.15610.5459143.664平均值28.00184.99340.01551.07660.04270.171916.9959SD12.14332.07880.00891.44880.02810.095821.5761SD/Mean0.43370.41630.57421.34570.65810.55731.2695表A1.3。金融危机后中国158家中小企业因变量（TDTAR）和6个解释变量的描述性统计。危机发生后，Arroandtsqrsizetang增长率为3.9043-3.2380.00430.0337-0.04710.0469-41.1265Max81.555819.8130.05106.73220.14510.5508307.914Mean42.91654.38040.02200.44300.03910.277313.3546SD17.09883.24050.01070.69380.02890.111531.8104SD/Mean0.39840.73980.48641.56610.73910.40212.3838 20将表A1.3中的值与表A1.2中的值进行比较，可以表明金融危机确实影响了中国中小企业资本结构。！，首先，特别是对于公司的流动性：平均QR表明，公司“在危机之前有流动资产来弥补流动负债，但在危机之后却无法做到。”。QR是危机期间受影响最大的术语之一。

危机后，平均唐氏指数（0.1719-0.2773）和NDT指数（0.0155-0.0220）均有所上升；这表明，金融危机后，中小企业在向银行借款时拥有更多的抵押资产。为了更好地了解危机前后的差异，一种方法是使用一个比率，即标准偏差除以平均值，称为变异系数（CV=SD/平均值）（Atkinson和Nevill，1998）。QR和GROW的CV在危机前后都是最高的，这意味着中小企业的流动性和增长总是波动很大。值得注意的是，ROA的CV在危机前为0.4163，危机后几乎翻了一番（0.7398）。ROA的手段没有太大不同：危机前为4.9934，危机后为4.3804。然而，ROA的SD从危机前的2.0788上升到危机后的3.2405，这意味着危机影响了中小企业的盈利能力扩散。A、 2相关分析表A2.1。中国市场158家中小企业各变量之间的皮尔逊相关系数。ROANDTSQRSIZETANGGROWRA-0.18570.52800.3284-0.25400.7118NDTS-0.1632-0.31990.8290-0.1851QR0.1121-0.24630.8659SIZE-0.24210.2438TANG-0.2086GROW为了确定每个变量之间多重共线性的可能性，变量的相关矩阵如表A2.1所示。当解释变量之间存在高度相关性（即非常接近+1或-1）时，就会出现多重共线性，这可能导致回归结果不可靠和有偏。除了视觉上接近+1的三个相关统计数据外，对于多重共线性问题没有任何争议（Koop，2008）。