原创《银行关联和企业融资约束文献综述》：本文是一篇关于文献综述论文范文，可作为相关选题参考,和写作参考文献。
融资约束问题一直是困扰我国企业尤其是民营企业和中小企业的发展的一个重要问题.我国企业对外部资金有较旺盛的需求,而资本市场等直接融资渠道发展缓慢,企业的融资来源很大一部分以银行间接融资为主.鉴于我国企业面临的融资约束问题,中国在法律保护不充分和金融市场不发达的情况下,银行关联通过关系机制和声誉机制为企业的融资带来便利,银行关联在其中能起到很好的非正式制度效用.
一、融资约束
1.融资约束程度的测度方法.任何和融资约束问题有关的研究,融资约束的识别和测度是最重要和最根本的问题.由于融资约束不能被直接观测到,因此迄今为止,关于如何全面准确衡量融资约束的问题仍尚未达成一致意见.从现有的文献来看,融资约束程度的度量可以主要分为几大类.（1）Fazzari投资— 流敏感性.Fazzari et al（1988）依据信息不对称理论提出了融资约束假说,开创了融资约束下公司投资— 流敏感性关系的研究.他们通过考察投资率对 流量的回归系数,即投资— 流敏感性来测度融资约束程度的大小,利用分类检验的方法,发现企业的投资和内部 流存在着显著的正相关关系,这种正相关关系随着融资约束程度的加重而增加.自从Fazzari et al（1988）的开创性研究以来,大批学者都借鉴FHP的研究方法,证实了融资约束下投资— 流敏感性的存在,支持了FHP的结论.如Hoshi、Kashyap and Scharfstein（1991）和冯巍（1999）的研究都采用投资— 流敏感性模型来衡量融资约束程度,均得到了和Fazzari et al（1988）一致的结论.（2） 综合加权KZ指数.在许多学者都在用投资— 流敏感性衡量融资约束时,Kaplan and Zingales（1997）对Fazzari et al（1988）的结论作出了直接的批判,他们认为投资 流敏感度作为衡量融资约束的指标无论是在理论上缺乏依据,在实证上也不被经验数据所支持.他们建立了KZ指数,对Fazzariet al的样本中49家支付率较低的企业进行了重新检验,得出了相反的结论.KZ进一步指出,融资约束程度和投资— 流敏感性之间并不存在必然的单调关系,Fazzari et al得到的投资— 流敏感性差异不能作为融资约束存在的依据.Cleary（1999）为了避免单一变量度量的局限性,采用多元判别分析方法,用得出的判别值来度量融资约束程度,基于大样本的研究对KZ的结果进行了检验,其结论支持了KZ的研究.而随后Fazzari et al（2000）和KZ（2000）又对该问题进行了进一步的辩论.Fazzari et al（2000）和KZ（2000）的辩论引发了学者的热情,在此之后又引来了许多学者加入这一讨论（Pawlina and Renneboog,2005；Richdarson,2006）,但至今也没有形成统一的定论.其中Moyen（2004）指出,Fazzari et al和KZ的研究结论产生差异的关键就在于如何界定融资约束的指标,采取不同的指标得到的结论不同.如果按股利支付率度量融资约束,得到了和Fazzari et al一致的结论；而使用融资约束指数度量融资约束,得到了和KZ一致的结论.Cleary et al（2007）也采用类似方法同时得到了Fazzari et al和KZ的结论,他们从另一个角度表明投资和 流之间的关系是非线性的,在内部 流充裕或不足时,投资— 流敏感性通常更高.（3） — 流敏感性.基于投资— 敏感性模型的争论,Almeida et al（2004）采用的新的模型 — 流敏感性模型来衡量融资约束.Almeida et al（2004）认为受到融资约束的企业会影响其 持有水平,采用 持有变化率对 流量的回归系数,即 — 流敏感性作为融资约束的测度指标,可以避免使用投资— 流敏感性模型来研究企业的融资约束所带来的严重问题.随后 — 流敏感性模型逐渐得到了许多研究的支持,如Acharya et al（2007）、连玉君（2008）、章贵桥和陈志红（2013）等都使用该模型来衡量研究企业的融资约束问题.（4）WW融资约束指数.Whited and Wu（2006）基于动态模型的结构估计方法,通过建立一个无限期企业投融资的动态模型,用非线性GMM估计方法,估计出影响企业融资约束的有关参数值,从而计算出融资约束指数,即WW指数.该指数由主营业务收入增长率、长期负债和资产比率、总资产的自然对数、股利支付率、行业销售增长率以及 流和总资产比率这六个指标计算得到.（5）SA指数.Hadlock and Pierce（2010）的研究怀疑了KZ指数的有效性,证明了SA指数衡量融资约束程度的有效性远大于KZ指数,他们发现了规模和年龄两个和融资约束程度特别紧密相关的公司特征,揭示了公司规模和融资约束的正交关系,公司年龄和融资约束的线性关系,采用逻辑回归的方法,建立了一个规模、规模的平方和年龄构成的方程来衡量融资约束水平.
2. 融资约束测度方法评述.对近年来融资约束的几大类测度方法文献进行梳理比较,有许多学者对投资— 流敏感性的有效性提出了质疑.如全林等（2004）实证发现大规模公司投资对 流量的敏感性要高于小规模公司,间接得到融资约束小的企业敏感系数高,否定了该指标的有效性.连玉君（2007）在控制Tobin’Q衡量偏误的前提下,发现融资约束程度轻的公司反而表现出更强的投资— 流敏感性,投资— 流敏感性更多的反映的是 问题.可知“投资 流”敏感性模型来衡量融资约束的合理性仍存在较大争议.Almeida et al（2004）提出的 — 流敏感性指标虽然似乎比投资— 流敏感性的测度更加合理,但二者都属于单一维度的测度指标,而企业的融资约束受到企业规模、 持有等多方面因素的影响,用多维度进行测度会更合理.而多维度测度指标KZ指数也受到了质疑.Whited and Wu（2006）认为KZ指数衡量融资约束会存在和事实不符的情况.而WW指数受到内生性问题的质疑,以及Gilchrist和Himmellberg（1995）则质疑WW指数是否能反映公司在整个期限内的融资约束状况.Hadlock and Pierce（2010）研究发现KZ指数对融资约束程度的解释力还不如一些简单的衡量公司特征的变量,如规模和年龄.概括而言,投资— 流敏感性和 — 流敏感性以及KZ指数的估计都考虑了Tobin’q,而在我国资本市场不完善的情况下,Tobin’q有很大的测量误差,因此两种敏感性系数和KZ指数都不适合我国的经济环境.因此,综合目前研究文献,SA指数相对来说绝对外生和客观,是目前认可度较高,能较好的反应融资约束程度的测度指标.
文献综述论文参考资料：
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