本文首次利用最高人民法院發(fā)布的失信被執(zhí)行人數(shù)據(jù)（俗稱"老賴"）度量地區(qū)誠信水平,并以2003—2014年A股上市公司為樣本實證檢驗地區(qū)誠信水平對上市公司銀行借款比例的影響。研究發(fā)現(xiàn),相比誠信水平較高的地區(qū),上市公司在失信環(huán)境下能夠獲得更多的銀行借款。機制檢驗的結(jié)果表明,上市公司信息透明度更高、受外部監(jiān)督更多,能夠緩解失信環(huán)境下企業(yè)違約風險的提高。進一步研究還發(fā)現(xiàn),當銀行作為原告方的訴訟中"老賴"比例越高時,失信環(huán)境對上市公司銀行借款比例的作用更加顯著;而當企業(yè)遭遇行業(yè)危機或企業(yè)所在城市信用體系建設相對完備時,地區(qū)誠信水平的影響會被削弱。該結(jié)論在經(jīng)過一系列內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗之后,依然成立。本文從銀企借貸的視角解釋了地區(qū)誠信水平對企業(yè)融資和發(fā)展的作用,也為企業(yè)獲取信貸資源、緩解融資難問題提供了可行路徑。 

【文章來源】：金融研究. 2019,(08)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：19 頁

【文章目錄】：
一、引 言
二、理論構(gòu)建與研究假設
三、研究設計
    (一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源
    (二)變量和模型
        1. 銀行借款比例(Banklev):
        2. 地區(qū)誠信水平(Dishonesty):
        3. 控制變量:
        4. 模型
四、實證結(jié)果
    (一)描述性統(tǒng)計結(jié)果
    (二)基本回歸結(jié)果
    (三)內(nèi)生性檢驗
        1. 控制遺漏變量
        2.工具變量回歸
        3.以公司遷址為沖擊事件構(gòu)建PSM-DID模型
    (四)為何失信環(huán)境下上市公司能獲得更多銀行借款?
    (五)進一步研究
        1.基于“老賴”來源異質(zhì)性的探討
        2.行業(yè)危機下地區(qū)誠信水平對企業(yè)違約風險的影響
        3.信用體系建設對失信環(huán)境下企業(yè)誠信選擇的影響
    (六)地區(qū)誠信水平會影響銀企借貸的其他要素嗎?
    (七)穩(wěn)健性檢驗
五、結(jié)論與啟示


【參考文獻】：
期刊論文
[1]銀行業(yè)競爭與企業(yè)創(chuàng)新——來自中國工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 蔡競,董艷.  金融研究. 2016(11)
[2]“誠信”的企業(yè)誠信嗎?——基于盈余管理的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 姜付秀,石貝貝,李行天.  會計研究. 2015(08)
[3]產(chǎn)業(yè)政策、銀行關聯(lián)與企業(yè)債務融資——基于A股上市公司的實證研究[J]. 祝繼高,韓非池,陸正飛.  金融研究. 2015(03)
[4]雙重保薦聲譽、社會誠信與IPO過會[J]. 戴亦一,潘越,陳靜.  金融研究. 2014 (06)



本文編號：3556728