楼主: 乌鸦杜子腾
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[管理学论文] 高科技中小企业的信贷融资模式及风险分析——财务管理 [推广有奖]

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关键词:高科技中小企业   信贷融资模式   风险
内容摘要:根据银行对高科技中小企业信贷融资的部分信贷案例进行分析的经验,论文主要从理论上展开。风险是信贷融资的主要障碍,风险可部分由国家承担。金融机构可以利用信用风险评估技术,结合不完全合约等西方经济学成果,形成信贷融资的宏观风险配置、微观信贷评估技术、激励与风险均衡这样的完整框架,这个框架是可行的。本文献综述,就是从以上三个方面阅读并分析了现有主要研究成果,加以思考的结果。
▲ 本文受到了教育部人文社会科学研究项目(09YJA790144)、“北京市人才强教深化计划-骨干教师”和校级中青年骨干教师的资助
◆ 中图分类号:F270   文献标识码:A
        西方经济学对信贷融资模式与风险的研究
      
        西方经济学分别以信息不对称、生命周期、不完全合约等角度对信贷融资模式及风险进行了研究。
        (一)信息不对称角度的研究
        Masako Ueda(2004)从项目评估、筛选与所有权独占角度的研究得出结论:信息不对称和产权保护水平决定了企业选择银行融资还是风险资本融资。产权保护越弱,信息不对称越弱,企业越愿意选择信贷融资。
        Massimo G. Colombo(2006)研究了信贷市场的不完善程度,发现信贷融资金额偏小,而初创阶段高科技公司的每一笔私人股权融资金额要比信贷融资金额大得多。高科技中小企业缺少抵押、担保,巴塞尔协议II客观上强制性地使银行将这些初创公司定为高风险级。银行审查流程判断公司业务计划的完善程度和创业人员的能力,从而发放贷款。由于筛选和监控高科技初创公司困难大,成本高,银行就通过减少贷款金额来限制暴露的风险头寸。要改变这种状况,除了要减少信息不对称,如高科技初创公司的运营更加透明,创业项目的预筛选,不需要银行面向高科技公司信贷风险的积极态度等。
        郭嘉(2004)指出,近30多年来,发达国家银行为解决“信息不对称”,创造了多种信贷评估技术(如信贷评分、抵押品价值分析和管理)、多种金融服务产品(如信贷承诺、应收账款融资)以及多种信贷风险控制技术(如信贷配给、契约管理、期限管理、长期关系、信息共享、贷款定价)等。
        谢沛善等(2009)认为关系型贷款有利于克服银企之间的信息不对称,降低银行获取企业信息的成本,提高获取信息的质量,从而达到降低贷款利率,提高贷款质量的目的。
        陈玉娟等(2009)在肯定抵押和担保作用的前提下,提出了倡议:其一,知识产权、股权、企业固定收益都可以质押。其二,建立评级体系,奖励守信单位,并惩罚失信单位。其三,建立科技交流平台,利用现代交流工具降低交流成本,增加交流频率。
        仲玲(2006)研究科技型中小企业的融资理论与实践时发现,科技型中小企业集群比一般分散的科技型中小企业具有众多优势例如交易成本优势、外部经济优势等,特别是一定程度上减少了逆向选择与道德风险。
        (二)不完全合约角度的研究
        Jensen M C等(1976)指出,债务契约赋予债权人的特定权力将会产生代理成本,包括监督成本、破产重组成本,以及机会成本等,人们可以通过契约的设计和履行降低代理成本,消化风险。Ahgion P.等(1992)提出,控制权应该分配给创业者,并且使用优先股融资。目前这种观点已经演化成通过可转换债券融资,以保证在融资的前一阶段的控制权为创业者掌握,而同时又考虑到投资者的后期利益。
        秦兴俊等(2009)、谢涛(2009)将高科技创业形式分为三种,专利人不参与管理、专利人参与管理、专利人创业。不同的创业形式有着不同的契约安排,不同的契约安排影响着公司治理结构和企业家精神的发挥。
        为了获得外部资金的支配和使用权,企业家必须将一部分产权让渡给外部投资者。企业家让渡“剩余优先索取权”和“赎回权”,留下了“最后剩余索取权”。而企业剩余索取权的实现与否最终要看控制权(决策控制权和经营决策权)的配置和执行状况。资产专用性和非人力资本投入大的人(Williamson,1975;Dow,1993)和团队中处于监督地位的人(Alchian,Demsetz,1972) 应获得“决策控制权”,要素贡献估价难度大、更不易观察和确认从而也更难监督的人(Holmstrom,Tirole,1989;张维迎,1996),间接定价成本高的人(杨小凯,黄有光,1994)和最能影响企业资产价值变化的人(Barzel,1997) ,应该获得“经营决策权”。
        马永强(2004)将人力资本分为技术创新型、管理创新型和投资创新型三种。合约对人力的资本的激励较为困难,风险与收益的分摊较难。因为有限理性(西蒙,1961;阿罗,1974)、交易成本和机会主义三者导致了不完全合约。创业者和银行在合作前以及合作过程中尽量降低他们之间的交易成本,即最小化事前的签约成本与事后的激励成本之和。
        (三)生命周期角度的研究
        20世纪70年代,C Weston & Brigham提出了企业金融生长周期理论。叶山梅(2007)分析了不同成长阶段的高科技中小企业的融资策略。种子期和成长期的“资金互助会”融资是一些发达国家和地区的成功经验。“资金互助会”将很多中小企业费集中起来,然后按照短期、小额的方式进行放贷,入会的会员都有机会申请到数倍于会费的贷款。成长期可以利用票据贴现融资,以及商品与贸易融资。成熟期可以申请银行贷款,以私募或可转换债券等形式发行债券。
      
        高科技中小企业的信贷融资模式及风险
      
        将现有信用风险模型进行整理,得到图1。
        (一)专家分析法
        “5C”包括:信用(Credit)、品质(Character)、企业能力(Capacity)、资本实力(Capital)、抵押物(Collateral)。
        “5P”包括:个人条件(Personal)、目的因素(Purpose)、偿还条件(Payment)、保障条件(Protection)、前景预测(Perspective)。
        “5W”包括:借款人(Who)、借款用途(why)、还款期限(When)、担保物(What)和如何还款(How)。
        (二)统计方法
        Altman & Narayanan(1997)提出了Z-score模型:Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3 +0.6X4+1.0X5。其中,X1,X2,X3,X4,X5分别为营运资本/总资产比率,留存盈余/总资产比率,息税前收益/总资产比率,股权的市场价值/总负债的账面价值比率,销售收人/总资产比率。
        (三)人工智能
        神经网络方法包括模式神经网络(MNN)、概率神经网络(PNN)、扩展的学习向量器以及多层感知机(MLP)。Coats& Fant(1993)、Odom& Shard(1990)采用美国银行信贷数据,建立了神经网络信用评分模型,实证认为神经网络方法预测效果很好。
        (四)非指标模型
        Majd et al.(1987)讨论了分阶段投资期权的定价问题。在银行信贷评估方面,杨辉(2005)从银行角度出发,探讨了实物期权在信贷评估过程的作用。王文柯等(2010)则针对项目信贷,详细介绍了分阶段信贷期权价值的计算方法。
        Credit Portfolio View模型将失业率、经济增长率、长期利率等当前宏观经济变量的值与违约率和信用等级转移概率联系起来。违约概率是一个变量为宏观经济变量的Logistic函数:
        。式中,X1、X2...X是宏观经济变量。
        Credit Risk+模型是瑞士信贷银行金融产品部开发的信贷风险管理系统。债务人要么违约,概率P,要么不违约,概率1-P。不同债务人是否违约彼此独立,整体违约数目服务泊松分布。CSFP Credit Risk+模型利用了财险精算的计算风险的方法。
        KMV模型是美国旧金山市KMV公司于1997年建立的用来估计借款企业违约概率的方法。它利用Black-Scholes期权定价公式,根据企业资产的市场价值、资产价值的波动性、到期时间、无风险借贷利率及负债的账面价值估计出企业股权的市场价值及其波动性。对于本研究来说,该模型有一个致命的缺陷,即对于那些还没有上市的高科技中小企业来说,无法应用该模型。
        (五)综合分析
        马欣等(2009)从风险定义、风险驱动因素、信用变动、回收率、数值方法等方面比较分析了VAR、Credit Portfolio View、CSFP Credit Risk+、KMV等风险管理方法的异同,并将实物期权引入了信贷风险评价,而分阶段信贷就是一种期权。对于将实物期权思想引入分阶段信贷,还有徐冬冬(2009)。
        韩岗(2008)提出了我国中小企业信用风险度量模型,有个体因素、地区、行业、宏观经济因素四个因变量,行业i、地区r的企业j在第t年的违约概率Pj,i,r,t是自变量。
        云俊等(2006)在做信贷风险评估时,既考虑了定性因素,也考虑了定量因素,共七大类因素。主客观评价后得到23个评估点的值,再利用层次分析和模糊综合评价方法最终得到一个唯一的数值。根据数值大小所在的区间,可以对风险做出判断。
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关键词:财务管理 中小企业 风险分析 融资模式 小企业 高科技 财务管理 中小企业

沙发
乌鸦杜子腾 发表于 2013-2-28 11:00:25 |只看作者 |坛友微信交流群
ZF主导的信贷风险宏观配置体系
      
        (一)ZF引导的主要模式
        投资公司模式,如深圳高新技术产业投资服务有限公司形式。肖卓(2005)提出ZF资金为引导,企业自筹为主体,银行贷款为后盾,并以深圳为例。1996年,在深圳高新技术产业投资服务有限公司的引导下,深圳的绝大多数高新技术企业都建立了研究开发机构,研究开发支出占销售额从3%(生产型)到10%(开发型)。深圳市的博士后流动站也设在企业。印度的ZF投入占R&D投入的90%,这意味着我国也应要加大ZF对高科技的投入。
        科技金融机构模式。Dorothea Schafer、Axel Werwatz、Volker Zimmermann(2004)研究了德国政策性科技金融机构KFW向金融中介发放再融资贷款的资助机制。银行按照KFW的条件发放高科技贷款,VC、私人投资者、银行、公司可以向高科技企业进行权益投资。
        董彦岭(2000)详细研究了中小企业政策性信贷担保机构。对信贷担保公司普遍缺乏规范的担保保证金制度、再担保制度、集体审核制度、风险内控制度、运行监测制度、代偿制度和债务追偿制度,以及担保过程中的行政指令、人情担保现象表示忧虑。
        小企业管理局模式。范肇臻(2008)在研究美国国防科技工业的金融支持时,发现以下规律:
        小企业管理局(SBA)与全国7000多家商业银行合作,直接发放贷款、协调贷款或是担保贷款。这些贷款,从3-5年甚至到25年。1993年,美国通过一个法案,规定银行向风险企业贷款可占项目总投资的90%。如果风险企业破产,ZF负责赔偿90%,并有权拍卖风险企业资产。美国每年用于国防科研的资金占国防费的10%左右,美国国家科学基金与国家研究发展经费的10%要用于小企业的技术开发。
        ZF提供综合服务的模式。倪杰(2008)认为ZF要:确保各种融资渠道和融资市场发挥作用的法律法规体制及市场维护制度,放松养老金、保险金等的投资限制,以扩大创业资本的供给,创新公司制度,允许设立有限合作制公司等。在信息服务体系方面,减少信息不对称,增加交流机会。例如建立创业投资者网络,设立高新技术企业风险评估机构,制定为企业进行技术定级的标准和办法等。
        (二)比较研究
        企业信用担保模式的比较研究。潘楚楚等(2007)利用张卓琳(2005)的中小企业信用担保理论模型假设,推导出在政策性担保机构、互助性担保机构和商业性担保机构中,互助性担保机构较为有效的结论。
        中英中小企业融资的对比。Javed Hussain等(2006)在对比研究中英两国的中小企业融资时发现:在企业发展的前五年,英国人更多地依靠金融机构,而不是自己的储蓄。按照“啄食顺序”理论(Holmes and Kent,1991;Scherr et al.,1990; Mayers,1984),中小企业的融资顺序是:个人金融资源、短期借款、长期借款、权益融资。中国由于缺乏长期的、系统的、统一和相对独立的中小企业发展战略和政策体系,难以向金融机构融资,其社会服务系统需要升级,税收需要改善。
      
        对现有国内外研究的评述
      
        可行的高科技中小企业融资模式是建立在风险控制的基础上的,需要宏观配置、微观技术、合约等方面关键要素的组合,以缓解甚至解决信贷融资风险问题。但目前缺乏这方面的综合研究。
        一方面,发达国家如美国有着先进的信用风险模型评估风险,为市场服务,另一方面,ZF也有着宏观进行风险配置的机制,再加上不完全合约理论、信息不对称理论等所给予信贷双方的指引作用,从理论上说,高科技中小企业信贷融资规模能够得到提升,风险能够得到控制。这些值得我国借鉴。
        高科技中小企业信贷融资模式,我国仍处于ZF与市场皆不完善阶段,美国处于ZF市场皆比较完善的阶段。对于从不完善阶段过度到完善阶段的问题,应完善ZF宏观配置信贷风险的机制,为市场发育配置信贷风险的能力撑起一片空间。在一定的条件下(这个条件是需要我们研究的),市场配置信贷风险的能力得到发育,如市场公平竞争、市场规模足够大等。
         
        参考文献:
        1.Dorothea Schafer. Axel Werwatz. Volker Zimmermann,The determinants Of debt and (private) equity financing: The case of young, innovative SMES from GE,lndustry and lnnovation, Volume II, Numher 3. 225-248,2004
        2.Saman Majd and Robert S. Pindyck,Time to Build,Option Value, and Investment Decisions. [J]Journal of Financial Economics,1987,18(3)
        3.Jensen M C , Meckling W H. Theory of the firm: managerial behavior, agency cost s and ownership structure[J ]. Journal of Financial Economics, 1976,3(4)
        4.Ahgion P , Bolton P. An incomplete contracts approach to financial contracting [J ] . Review of Economic Studies, 1992,59(200)
        5.Massimo G. Colombo, Luca Grilli. Funding Gaps? Access To Bank Loans By High-Tech Start-Ups. Small Business Economics (2007)29
        6.MASAKO UEDA,Banks versus Venture Capital: Project Evaluation, Screening, and Expropriation. The Journal Of Finance. VOL. LIX, NO. 2. APRIL 2004
        7.Javed Hussain, Cindy Millman and Harry Matlay,SME financing in the UK and in China: a comparative perspective,Journal of Small Business and Enterprise Development Vol. 13 No. 4, 2006
        8.Cong Cao ,ZHONGGUANCUNA ND CHINA'S HIGH-TECHPA RKSI NT RANSITION, Asian Survey, Vol. 44, No. 5 (Sep. - Oct., 2004)
        9.PETERSEN M A, RAJAN R G. The Benefits of Lending Relationships: Evidence from Small Business Data [ J ]. The Journal of Finance, 1994,49(1)
        10.[美]安东尼•桑德斯等.信用风险度量.机械工业出版社,2001
        11.[美]约翰•B•考埃特等.演进着的信用风险管理.机械工业出版社,2001
        12.马永强.高技术企业融资:合约的选择与再安排.西南财大博士论文,2004(3)
        13.董彦岭.中小企业银行信贷融资研究.南开大学博士论文,2003(10)
        14.韩岗.我国中小企业信用风险度量模型与实证研究.吉林大学博士论文,2008(7)
        15.云俊,陈虹,张帆.高新技术企业融资担保信用风险指标体系及评价方法.武汉理工大学学报•信息与管理工程版,2006(10)
        16.潘楚楚,杨宜.高科技中小企业信用担保运作模式的选择.北京工业大学学报(社会科学版),2007(10)
        17.马欣,黎朝晖,李岱松.高科技项目信贷风险控制方法研究.北京工业大学学报(社会科学版),2009(12)
        18.马欣.高科技项目投资的实物期权定价模型.北京工业大学学报:社会科学版,2006(1)
        19.王文轲,赵昌文.高新技术企业信贷动态多阶段决策研究.科学与经济,2010(4)
        20.薛永基,李健.初创科技型企业债权融资与治理机制研究.北京理工大学学报,2010(1)
        21.侯建仁.高科技创业企业融资问题研究:政策设计与现实发展.电子科技大学博士论文,2009(3)
        22.仲玲.科技型中小企业融资的理论与实证研究.吉林大学博士论文,2006(4)
        23.郭嘉.科技型中小企业融资渠道的比较与选择.特区经济,2004(9)
        24.叶山梅.科技型中小企业的成长周期及其融资策略.中国管理信息化,2007(10)
        25.陈玉娟,朱发仓,吴伟中.科技型中小企业持续发展的金融支持途径研究.特区经济,2009(6)

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