彭鎮(zhèn)華，習(xí)明明

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究院，江西 南昌 330013）

一、引 言

直接融資與間接融資，是資本市場中兩種最主要的融資方式。根據(jù)中國人民銀行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截止到2015年末，我國社會(huì)融資規(guī)模增量（Nongovernmental Financing）總計(jì)152936億元。其中，社會(huì)直接融資規(guī)模增量35853億元，社會(huì)直接融資規(guī)模占比23.4%。相對而言，G20中其他國家的直接融資規(guī)模比例則在60%以上，我國是G20中直接融資規(guī)模比重最低的國家。

我國目前的金融結(jié)構(gòu)，仍然是以銀行信貸為主，直接融資比重不到融資總額的30%。當(dāng)前及未來一段時(shí)間，受國外經(jīng)濟(jì)疲軟、國內(nèi)要素價(jià)格上升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級等因素影響，我國商業(yè)銀行的信貸資產(chǎn)質(zhì)量管理能力將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)，如果不能進(jìn)行有效的深化改革，銀行信貸資本配置效率也將進(jìn)一步下降。在國內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化和金融環(huán)境變化的雙重壓力與挑戰(zhàn)之下，加快推進(jìn)我國金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和提升我國資本配置效率迫在眉睫。

在金融結(jié)構(gòu)與資本配置效率的研究方面，林毅夫和Lin等認(rèn)為相對于低收入國家以銀行為主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)，高收入國家基于市場主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)更能促進(jìn)資本配置效率提高[1][2]。劉偉和王汝芳從直接融資與間接融資的角度出發(fā)，研究了我國資本市場配置效率[3]。他們的研究表明，與間接融資相比，直接融資對資源配置效率的影響更大，直接融資不僅能夠提高資本配置效率，而且還可以降低社會(huì)融資風(fēng)險(xiǎn)，避免風(fēng)險(xiǎn)過度向銀行或金融機(jī)構(gòu)集中,從而降低整個(gè)社會(huì)的金融風(fēng)險(xiǎn)。Levine、Kunt,Feyen和Levine等實(shí)證考察了多個(gè)國家金融市場發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系。他們的研究結(jié)果表明，金融市場發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系[4][5][6][7][8]。一方面，金融市場的發(fā)展能夠降低交易成本，降低信息搜尋和匹配成本，準(zhǔn)確地識(shí)別并找到有創(chuàng)新能力和投資價(jià)值的企業(yè)和行業(yè)，因而能夠顯著地提高資本配置效率。另一方面，股市和債券交易更具流動(dòng)性，股權(quán)交易的阻礙和成本相對更低，債券的融資效率和成本也相對更低，因而配置資本的效率相對更高。

Song等人的研究表明，國有企業(yè)因其與政府之間的特定關(guān)系，在獲取金融資源時(shí)具有優(yōu)先權(quán)。平均而言，其獲得政府資助或銀行貸款的金額是私營企業(yè)的三倍以上[9]。Mayer從證券市場規(guī)模和數(shù)量的角度出發(fā)，研究結(jié)果表明股票市場直接融資作用體現(xiàn)在企業(yè)的金融結(jié)構(gòu)上，也就是證券融資占其總?cè)谫Y的比重。他認(rèn)為，股票市場之所以能夠提高資本配置效率，在于股票市場更能有效地引導(dǎo)資金向效益高的部門流動(dòng)，從而促進(jìn)資源的有效配置[10]。

與現(xiàn)有研究不同，本文基于2005-2015年省際面板數(shù)據(jù)，測度了我國各?。ㄖ陛犑谢蜃灾螀^(qū)）的資本配置效率，并且從融資規(guī)模、融資結(jié)構(gòu)、融資深化三個(gè)角度，研究金融結(jié)構(gòu)對我國地區(qū)資本配置效率的影響。研究結(jié)果表明：第一，相對于銀行信貸為主的間接融資而言，直接融資對資本配置效率的影響更大。社會(huì)融資總額中，直接融資比重的上升，可以提高地區(qū)資本配置效率；第二，政府對資本市場的直接干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降，政府應(yīng)該致力于完善資本市場秩序建設(shè)，減少在資本市場的直接操作；第三，外商直接投資的引進(jìn)，可以顯著提升地區(qū)資本配置效率。引進(jìn)外商直接投資，不僅僅是引進(jìn)國外資本，更主要的是在引進(jìn)外資的同時(shí)，也引進(jìn)了國外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一節(jié)是引言；第二節(jié)提出了本文的理論分析與研究假設(shè)；第三節(jié)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)特征，并設(shè)定了一些研究變量；第四節(jié)從融資規(guī)模、融資深化、融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度實(shí)證檢驗(yàn)了直接融資和間接融資對資本配置效率的影響；第五節(jié)是基于Arellano and Bond廣義矩估計(jì)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)；最后，第六節(jié)是本文的研究結(jié)論和政策建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

截止到2015年末，我國社會(huì)融資總額中，以銀行信貸為代表的間接融資額占比約為75%[1]。銀行信貸的一個(gè)典型特征是，傾向于向大城市、大行業(yè)、大企業(yè)集中，而不愿意貸款給那些小城市、小行業(yè)（包括新興產(chǎn)業(yè)）、小企業(yè)等。一方面，那些大城市、大行業(yè)、大企業(yè)從銀行獲得資本相對更容易，它們不斷擴(kuò)大生產(chǎn)和經(jīng)營規(guī)模，在很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如鋼鐵、煤炭、水泥、化工等都出現(xiàn)了產(chǎn)能過剩，單位生產(chǎn)、經(jīng)營和管理成本不斷攀升，甚至出現(xiàn)虧損，資本回報(bào)率和配置效率不斷下降；另一方面，那些小城市、小行業(yè)、小企業(yè)，其中不乏創(chuàng)新能力強(qiáng)和生產(chǎn)技術(shù)效率高的企業(yè)，卻因?yàn)橘Y產(chǎn)低、無抵押、無擔(dān)保等因素，很難獲得銀行貸款的青睞[11]。

相對于間接融資而言，首先，直接融資可以通過債券、股票市場（主板、創(chuàng)業(yè)板、新三板等），通過市場的作用機(jī)制，引導(dǎo)創(chuàng)新能力強(qiáng)、生產(chǎn)效率高、技術(shù)先進(jìn)、管理科學(xué)的企業(yè)獲得資本，而不僅僅是根據(jù)資產(chǎn)大小、是否有抵押、是否有擔(dān)保等因素配置資本；其次，直接融資還有利于分散金融風(fēng)險(xiǎn)，避免金融風(fēng)險(xiǎn)過度集中于金融機(jī)構(gòu)或銀行體系；最后，直接融資中股票和債券交易更具流動(dòng)性，股權(quán)交易的阻礙和成本相對更低，債券的融資效率和成本也相對更低，因而配置資本的效率相對更高。

如圖1所示，左圖為社會(huì)融資總額中直接融資比重對資本配置效率影響的線性擬合圖；右圖為社會(huì)融資總額中間接融資比重對資本配置效率影響的線性擬合圖[2]。

圖1 直接融資與間接融資對資本配置效率影響的擬合圖

圖1中可以明顯地看到，直接融資比重與資本配置效率呈正相關(guān)關(guān)系，而間接融資比重與資本配置效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。此外，從國際的角度來看，成熟的市場經(jīng)濟(jì)國家或發(fā)達(dá)國家的直接融資占比均在60%以上，而我國社會(huì)融資總額中直接融資比重還不足30%[3]。根據(jù)本文的測算，我國改革開放以來平均資本配置效率約0.5，資本配置效率遠(yuǎn)低于西方發(fā)達(dá)國家0.8[12]。由此，本文提出第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：相對于間接融資而言，直接融資更能促進(jìn)我國或地區(qū)資本配置效率的提高。

大力發(fā)展直接融資，發(fā)揮資本市場配置資源的功能，是因?yàn)槭袌瞿芨杆俚胤从迟Y本市場的供求信息，市場更具公開性，能形成更為有效的價(jià)格信號體系。但是，以市場為主體，并不僅僅是簡單地提高直接融資的比例，還應(yīng)該減少政府對資本市場的直接操作和干預(yù)。金融自由化理論認(rèn)為，政府對資本市場的干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本市場扭曲，導(dǎo)致資本配置效率下降[13][14][15]。由此，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：政府直接投資和干預(yù)水平增加，會(huì)導(dǎo)致我國或地區(qū)資本配置效率下降。

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初中期階段或工業(yè)化的初中期階段，資本是最為稀缺的資源。大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，不僅僅需要內(nèi)資，更需要依靠引進(jìn)外資，來助力本國或本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。引進(jìn)外資，不僅僅是引進(jìn)了國外資本，彌補(bǔ)了本國資本的稀缺性與不足。更是因?yàn)橐M(jìn)外資的同時(shí)，也引進(jìn)了國外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，更加有助于本國或本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由此，本文提出第三個(gè)假設(shè)：

假設(shè)3：外商直接投資的增加，可以顯著提高我國或地區(qū)資本配置效率。

三、數(shù)據(jù)整理與變量設(shè)置

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本研究的樣本和指標(biāo)選擇，數(shù)據(jù)主要來自于歷年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒以及中國人民銀行網(wǎng)站等，考慮到本文收集到的各省市直接融資和間接融資的時(shí)間范圍為2005-2015年，因而其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)時(shí)間范圍也都控制在2005-2015年之間。

表1 2005-2015年各省市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1中，變量eff_s代表各省市2005-2015年歷年資本配置效率，是本文根據(jù)Wurgler（2000）模型，使用Swamy（1970）隨機(jī)系數(shù)計(jì)量分析方法統(tǒng)計(jì)得到的結(jié)果。在計(jì)算過程中，本文以固定資本形成總額為被解釋變量，工業(yè)增加值為解釋變量，通過考察固定資本形成與工業(yè)增加值之間的關(guān)系來描述資本配置效率[12][16]。

其中，K代表固定資本形成總額，V代表地區(qū)工業(yè)增加值，Zit表示其他控制變量的對數(shù)值。下標(biāo)i代表31個(gè)省市的編號，下標(biāo)t代表年份。βit代表該地區(qū)第i年第t期的資本配置效率，它是一個(gè)彈性指標(biāo)，說明某個(gè)地區(qū)的工業(yè)增加值增長率每增加1%時(shí)該地區(qū)投資增長率增加的百分比。這個(gè)值越大則說明投資的理性程度越高，資本配置效率越高。也就是說，彈性βit指標(biāo)越大，代表工業(yè)增長更能促進(jìn)資本形成，說明投資或資本配置的效率越高。

變量direct、indirect和 financing分別代表社會(huì)直接融資、社會(huì)間接融資和社會(huì)融資總額，單位均為億元，時(shí)間起止范圍是2006-2015年。但是重慶和西藏的直接融資、間接融資和融資總額數(shù)據(jù)只有2013-2015年的，因而少了16個(gè)樣本觀測值，所以這三個(gè)變量的觀測值數(shù)量只有325個(gè)。

表1中，2013-2015年各省市的社會(huì)融資規(guī)模數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行，其中，直接融資為“企業(yè)債券”與“非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資”之和，間接融資包括人民幣貸款、外幣貸款（折合人民幣）、委托貸款、信托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票。2006-2012年社會(huì)融資規(guī)模數(shù)據(jù)來源于歷年 《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，直接融資包括各地區(qū)上市公司IPO、SPO、配股增發(fā)與公司債卷，全部金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額為本外幣并表數(shù)據(jù)。此外，用各地區(qū)當(dāng)年全部金融機(jī)構(gòu)年末本外幣貸款新增額衡量地區(qū)的間接融資額。

表1中， 變量 pop、gdp_p、fiscal、invest、trade、fdi、edu、province、year 分別代表年末人口、 人均GDP、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資、教育、省份和年份。

（二）變量設(shè)置

考慮到部分變量的取值小于1，為了不讓變量取對數(shù)之后出現(xiàn)負(fù)值，本文借鑒潘文卿、潘文卿和張偉的單調(diào)變換數(shù)據(jù)處理方法，對取值小于1的變量采取“先加1，然后再取自然對數(shù)”[17][18]。根據(jù)這個(gè)方法，本文對資本配置效率做如下單調(diào)變換：

這也是本文研究的因變量。解釋變量主要從融資規(guī)模、融資深化和融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度，研究金融結(jié)構(gòu)對我國資本配置效率的影響，其余控制變量則包括人口、人均收入、政府干預(yù)程度、經(jīng)濟(jì)開放度、外商投資水平、教育水平等。

1.融資規(guī)模變量。本文使用直接融資總額、間接融資額和社會(huì)融資總額等變量的對數(shù)值來代表地區(qū)融資規(guī)模[19][20][21]。具體而言：

其中，directit代表第i?。ㄊ校┑趖年的直接融資額，直接融資為“企業(yè)債券”與“非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資”之和。financingit代表第i省（市）第t年的社會(huì)融資總和，包括人民幣貸款、外幣貸款（折合人民幣）、委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、企業(yè)債券與非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資。

2.融資深化變量。本文分別使用社會(huì)融資總額占GDP比重、直接融資總額占GDP比重和間接融資總額占GDP比重，代表地區(qū)融資深化或者金融深化程度[22][23][24]。具體而言，社會(huì)融資總額占GDP比重用lratio_fgdp表示：

直接融資總額占GDP比重用lratio_dgdp表示：

間接融資總額占GDP比重用lratio_indgdp表示：

3.融資結(jié)構(gòu)變量。本文分別使用直接融資和間接融資在社會(huì)融資總額中的比例來表示融資結(jié)構(gòu)[3]。定義直接融資比重：

定義間接融資比重：

4.其他控制變量。地區(qū)年末人口對數(shù)變量（lpop）、地區(qū)人均 GDP 對數(shù)變量（lgdp_p）、政府干預(yù)程度、地區(qū)固定資產(chǎn)投資規(guī)模地區(qū)對外開放程度、地區(qū)外商企業(yè)直接投資規(guī)模，以及地區(qū)教育水平+1）。

四、金融結(jié)構(gòu)對資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

本文使用混合OLS、固定效應(yīng)OLS、隨機(jī)效應(yīng)OLS等分析方法，從融資規(guī)模、融資深化和融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度，研究金融結(jié)構(gòu)對我國資本配置效率的影響，設(shè)置的面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型如下：

其中，province和year均為虛擬變量，用來控制截面固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。因變量為各省市歷年資本配置效率的對數(shù)值。解釋變量主要從融資規(guī)模、融資深化和融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度進(jìn)行分析，控制變量包括人口、人均收入、政府干預(yù)程度、經(jīng)濟(jì)開放度、外商投資水平、教育水平等。下標(biāo)i代表省份，下標(biāo)t代表年份。

（一）融資規(guī)模對資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

表2分別使用了固定效應(yīng)OLS和隨機(jī)效應(yīng)OLS回歸分析方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額等角度，研究了融資規(guī)模對我國31個(gè)省（直轄市、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了人口、人均收入、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資和教育等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表2 融資規(guī)模對資本配置效率的影響研究

注釋：（1）因變量為資本配置效率 leff_s；（2）“()”中為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差；（3）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1；（4） 變量ldirect、lindirect、lfinancing分別代表各省市歷年直接融資、間接融資和融資總額的對數(shù)值；（5）表中回歸模型（1）、（2）、（3）使用的是固定效應(yīng) OLS 估計(jì)方法，回歸模型（4）、（5）、（6）使用的是隨機(jī)效應(yīng)OLS估計(jì)方法。

表2中，盡管社會(huì)融資總額和間接融資額對資本配置效率的影響不顯著。但是，表2的結(jié)果與假設(shè)1預(yù)期相一致，無論是固定效應(yīng)OLS分析，還是隨機(jī)效應(yīng)OLS分析，直接融資規(guī)模ldirect的回歸系數(shù)均在5%的水平下顯著，意味著各省市直接融資額對資本配置效率的影響顯著為正。這說明，相對于以金融機(jī)構(gòu)或銀行信貸為主的間接融資而言，通過股票或者債券市場的直接融資，更能促進(jìn)資本市場配置效率的提高。

表2中，代表人均GDP變量lgdp_p的回歸系數(shù)顯著為正，說明人均收入的提高可以促進(jìn)勞動(dòng)積極性，提高資本配置效率。

表2中，代表政府財(cái)政預(yù)算支出變量lfiscal的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，和假設(shè)2的預(yù)期相一致，說明政府對資本市場的過多干預(yù)，會(huì)降低資本市場的配置效率。政府應(yīng)該致力于建立、規(guī)范和完善資本市場秩序，而不應(yīng)該或者減少對資本市場的直接參與或干擾，以避免導(dǎo)致資源的錯(cuò)配，或者傳遞錯(cuò)誤的信息，影響資本市場的正常交易。讓市場在資本配置過程中起決定性作用，才是提高我國資本配置效率的關(guān)鍵[4]。

表2中，代表外商直接投資的變量lfdi的回歸系數(shù)顯著為正。這個(gè)結(jié)論和假設(shè)3預(yù)期相一致，說明引進(jìn)外資能夠顯著提高本國或地區(qū)的資本配置效率。引進(jìn)外資之所以能夠提高本國或地區(qū)的資本配置效率，主要是因?yàn)椋菏紫?，引進(jìn)外資的同時(shí)，也相應(yīng)引進(jìn)國外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，外資的高效率本身就可以提高資本市場的配置效率；其次，本國或本地區(qū)的企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)，可以通過引進(jìn)外資的過程，去學(xué)習(xí)和模仿國外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，從而提高自身的企業(yè)效率和資本市場效率。

（二）融資深化對資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

表3分別使用了固定效應(yīng)OLS和隨機(jī)效應(yīng)OLS回歸分析方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額占地區(qū)GDP比重的角度，研究了融資深化對我國31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了人口、人均收入、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資和教育等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表3 融資深化對資本配置效率的影響研究

注釋：（1）因變量為資本配置效率 leff_s；（2）變量 lratio_dgdp、lratio_indgdp、lratio_fgdp分別代表各省市歷年直接融資、間接融資和融資總額占GDP比重的對數(shù)值；（3）括號內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差；（4）表中回歸模型（1）、（2）、（3）使用的是固定效應(yīng) OLS 估計(jì)方法，回歸模型（4）、（5）、（6）使用的是隨機(jī)效應(yīng)OLS估計(jì)方法；（5）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表3中，以金融機(jī)構(gòu)或銀行信貸為主的間接融資占GDP比例lratio_indgdp的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，與假設(shè)1預(yù)期相一致。說明間接融資水平的不斷提高，并不能提高資本市場的配置效率，反而會(huì)降低資本配置效率。銀行放貸具有“重資產(chǎn)”的典型特征，那些資產(chǎn)比較大的大中型國有企業(yè)，更容易獲得銀行的青睞。而那些生產(chǎn)效率高、富有創(chuàng)新的小微企業(yè)，卻很難獲得銀行貸款。遇到經(jīng)濟(jì)或金融危機(jī)時(shí)，很多國有大中型企業(yè)連續(xù)多年出現(xiàn)虧損，同時(shí)導(dǎo)致銀行壞賬率不斷攀升。在過去十年的發(fā)展過程中，我國資本市場間接融資的這種弊端越來越明顯。根據(jù)北京商報(bào)《銀行壞賬率五年首降難言拐點(diǎn)》分析，截止到2016年末，我國商業(yè)銀行的不良貸款余額累計(jì)高達(dá)15123億元，較上季度末大約增加了183億元。我國商業(yè)銀行不良貸款率大約為1.74%，環(huán)比首次下降約0.02個(gè)百分點(diǎn)。此前，五年的情況分別為，2012年銀行不良貸款率從1%下降到0.95%，2013年又從0.95%重新上升到1%，2014年大幅上升0.24個(gè)百分點(diǎn)；2015年繼續(xù)大幅上升0.43個(gè)百分點(diǎn)[5]。

表3中，代表股票或債券市場融資的直接融資占GDP比例lratio_dgdp變量的回歸系數(shù)顯著為正，與假設(shè)1預(yù)期相一致，說明我國或地區(qū)的直接融資發(fā)展或提升，可以顯著促進(jìn)資本市場發(fā)展，提高我國或地區(qū)的資本配置效率。相對于金融機(jī)構(gòu)或銀行信貸為主的間接融資而言，直接融資通過市場，按照供給和需求均衡自動(dòng)交易完成，更不容易導(dǎo)致資源錯(cuò)配，市場配置資本的效率更高。表2和表3分別從融資規(guī)模和融資深化的角度出發(fā)，分析結(jié)果一致，也可以相互印證。

表3中，反映政府干預(yù)程度的變量，即政府公共財(cái)政支出占地區(qū)GDP比重，lfiscal2的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，與假設(shè)2預(yù)期相一致，說明政府對資本市場的直接干預(yù)，會(huì)扭曲資本市場配置資源的功能，降低資本市場的配置效率。金融危機(jī)之后，由于政府對資本市場的直接干預(yù)，如救市措施的推出，在一定程度上扭曲了市場的供求配置，加劇了一些結(jié)構(gòu)性問題，使得一些低效率的國有大中型企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)得到了資金，進(jìn)一步擴(kuò)大了產(chǎn)能，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能過剩。因而，政府應(yīng)該致力于完善資本市場秩序建設(shè)，而不應(yīng)該直接參與資本市場操作，以避免公共投資擠出私人投資，從而降低資本市場的配置效率。

表3中，外商直接投資占GDP比重lfdi2的回歸系數(shù)不顯著，可能是因?yàn)樽兞康脑O(shè)置問題。表2中，使用的是外商直接投資的絕對值的對數(shù)值，而表3中使用的是各省市FDI占GDP的比重的對數(shù)值。過去幾十年中，各省市尤其是中西部地區(qū)，F(xiàn)DI占地區(qū)GDP的比重太低，如西藏和青海等部分省份個(gè)別年份的FDI甚至是個(gè)位數(shù)，因而取對數(shù)之后變化值太小。反應(yīng)在統(tǒng)計(jì)回歸中，能夠解釋因變量的離差平方和非常有限，因而對因變量的變化影響不顯著就很合理。

表3中，其他控制變量，如教育水平的發(fā)展對資本市場的配置效率影響不顯著。但是，外貿(mào)進(jìn)出口占GDP比例ltrade2變量的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明外貿(mào)進(jìn)出口的提升，并不能提升資本配置效率，反而會(huì)降低資本配置效率。

（三）融資結(jié)構(gòu)對資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

表4分別使用了混合OLS、固定效應(yīng)OLS和隨機(jī)效應(yīng)OLS回歸分析方法，從直接融資額和間接融資額占地區(qū)社會(huì)融資總額比重的角度，研究了金融結(jié)構(gòu)對我國31個(gè)省（直轄市、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了其他經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表4 融資結(jié)構(gòu)對資本配置效率的影響研究

表4中，社會(huì)融資總額中直接融資占比lratio_d的回歸系數(shù)顯著為正，而社會(huì)融資總額中間接融資占比lratio_ind的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，與假設(shè)1預(yù)期相一致。這說明，在社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中，直接融資比重的上升，能夠促進(jìn)資本配置效率的提高，主要是因?yàn)楣善焙蛡袌龅陌l(fā)展，不僅有助于降低金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，避免風(fēng)險(xiǎn)過度向銀行系統(tǒng)集中，更能引導(dǎo)資金向效益高的部門流動(dòng)，從而促進(jìn)資本配置效率的提高。

表4中，政府干預(yù)lfiscal2的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，結(jié)果和表2和表3中相同，與假設(shè)2預(yù)期相一致，說明政府對資本市場的過多干預(yù)，會(huì)降低資本市場的配置效率。政府對資本市場的直接參與，之所以會(huì)降低資本配置效率，本文認(rèn)為主要原因可能是：首先，政府的公共投資對私人投資具有擠出效應(yīng)；其次，政府無法充分及時(shí)有效地掌握市場信息，可能會(huì)將資源錯(cuò)誤地配置到效益低的部門，比如有色、鋼鐵、煤炭、光伏、化工等產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過剩，就是一個(gè)很好的例證；再次，政府對資本市場的直接參與，可能會(huì)給投資者傳遞錯(cuò)誤的信號，誤導(dǎo)投資者的決策選擇。總之，政府應(yīng)該致力于資本市場秩序的建立和完善，而盡量避免或減少對資本市場的直接干預(yù)。

表4中，在混合OLS估計(jì)下，外商直接投資lfdi2的回歸系數(shù)顯著為正，與假設(shè)3預(yù)期相一致，表明外商直接投資可以顯著促進(jìn)資本配置效率。引進(jìn)外資，不僅僅是簡單地引進(jìn)資本，更多的是引進(jìn)了國外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)：Arellano-Bond廣義矩估計(jì)

廣義矩估計(jì)法 （Arellano and Bond，1991），又稱為差分與系統(tǒng)GM估計(jì) （“Difference”and“System”Generalized Method-of-Moments），在最簡單的一階自回歸 AR（1）中：

其中，leffit代表第i省市第t期的資本配置效率。 根據(jù)定義相關(guān)，當(dāng) N→∞時(shí)的不一致性為1/T階。當(dāng)T很小時(shí)，這個(gè)值就會(huì)比較大。假如就會(huì)產(chǎn)生負(fù)的偏誤，則y的持久性就會(huì)被低估。當(dāng) T 很大時(shí)當(dāng)N→∞時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生一個(gè)較大的偏誤。當(dāng)ρ＞-1時(shí)，y的持久性同樣會(huì)被低估。包含更多的解釋變量不會(huì)減少這種偏誤。假如因變量的滯后項(xiàng)再與其他回歸變量相關(guān)，問題會(huì)更加嚴(yán)重。假如殘差項(xiàng)自相關(guān)，也會(huì)使問題更加嚴(yán)重。

解決這些問題的辦法是采取一階差分的形式，考慮模型：

其中，Xit代表本文所選擇的所有解釋變量和控制變量。則Arellano-Bond廣義矩估計(jì)的一階差分可以去掉常數(shù)項(xiàng)及個(gè)體效應(yīng)：

此外，Arellano-Bond廣義矩估計(jì)法使用一階差分可以消掉固定效應(yīng)及可能的省略變量偏誤。這里，差分滯后因變量Δleffit-1與差分干擾項(xiàng)Δεit（也是一階移動(dòng)平均MA（1）過程）之間仍然存在相關(guān)性：前者含有l(wèi)effit-1，后者含有εit-1，但是由于固定效應(yīng)被消掉了，因而可以使用被解釋變量與解釋變量的滯后變量作為工具變量來估計(jì)。

（一）融資規(guī)模對資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表5使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額的角度，檢驗(yàn)了融資規(guī)模對我國31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了人口、人均收入、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資和教育等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表5 融資規(guī)模對資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注釋：（1）因變量為資本配置效率leff_s，L.leff_s代表因變量的 1 階滯后項(xiàng)；（2）變量 ldirect、lindirect、lfinancing分別代表各省市歷年直接融資、間接融資和融資總額的對數(shù)值；（3）表中三個(gè)回歸估計(jì)都是使用兩階段Arellano-Bond廣義矩估計(jì)，工具變量為解釋變量與被解釋變量的多階滯后項(xiàng)；（4）GMM對二階序列相關(guān)有嚴(yán)格的要求，因?yàn)镚MM估計(jì)要求不能存在二階序列相關(guān)，AR(2)檢驗(yàn)的p值也一般大于0.1即可通過檢驗(yàn)；（5）Hansen工具變量外生性檢驗(yàn)的零假設(shè)是：工具變量是外生的。只要檢驗(yàn)的P值大于0.1，即表示接受零假設(shè)，工具變量有效；（6）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表5中，直接融資額變量ldirect的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，間接融資額變量lindirect的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)。結(jié)論與本文假設(shè)1預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。這說明，相對于間接融資而言，直接融資更能促進(jìn)資本配置效率的提高。

表5中，政府干預(yù)變量lfiscal的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平下顯著為負(fù)，結(jié)論和假設(shè)2預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。這說明，政府對資本市場的直接干預(yù)，會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降。

表5中，外商直接投資變量lfdi的估計(jì)系數(shù)均為正，且回歸（2）和回歸（3）中均在5%的水平下顯著。結(jié)論和假設(shè)3預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。這說明，外商直接投資的引進(jìn)和增加，有利于提升資本配置效率。

（二）融資深化對資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額占GDP比重的角度，檢驗(yàn)了融資深化對我國31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了其他經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表6 融資深化對資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6中，直接融資占GDP比重的對數(shù)值，變量lratio_dgdp的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正；間接融資占GDP比重的對數(shù)值，變量lratio_indgdp的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)。結(jié)論和假設(shè)1預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)論的穩(wěn)健性。這說明直接融資在地區(qū)GDP比重中的提升，可以促進(jìn)資本配置效率提高；而間接融資在地區(qū)GDP比重中的提升，則會(huì)降低資本配置效率。但是，由于直接融資的規(guī)模太小，在GDP比重的比例太低。盡管直接融資一直在增加，但是直接融資和間接融資對資本配置效率影響的總效應(yīng)仍然是負(fù)的，表現(xiàn)為社會(huì)融資總額在地區(qū)GDP中的比重——變量lratio_fgdp的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說明從2005-2015年的十多年中，我國各地區(qū)的資本配置效率一直在下降，以銀行貸款為主的間接融資的弊端越來越明顯。

（三）融資結(jié)構(gòu)對資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表7使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法，分別從直接融資額和間接融資額在社會(huì)融資總額中占比的角度，檢驗(yàn)了融資結(jié)構(gòu)對我國31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了其他經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表7 融資結(jié)構(gòu)對資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注釋：（1）因變量為資本配置效率leff_s，L.leff_s代表因變量的1階滯后項(xiàng)；（2）變量lratio_d和lratio_ind分別代表各省市歷年直接融資和間接融資占地區(qū)社會(huì)融資總額比重的對數(shù)值；（3）表中三個(gè)回歸估計(jì)都是使用兩階段Arellano-Bond廣義矩估計(jì)，工具變量為解釋變量與被解釋變量的多階滯后項(xiàng)；（4）GMM對二階序列相關(guān)有嚴(yán)格的要求，因?yàn)镚MM估計(jì)要求不能存在二階序列相關(guān)，AR(2)檢驗(yàn)的p值也一般大于0.1即可通過檢驗(yàn)；（5）Hansen工具變量外生性檢驗(yàn)的零假設(shè)是：工具變量是外生的。只要檢驗(yàn)的P值大于0.1，即表示接受零假設(shè)，工具變量有效；（6）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表7中，直接融資占社會(huì)融資總額比重變量lratio_d的估計(jì)系數(shù)顯著為正，間接融資占社會(huì)融資總額比重變量lratio_ind的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)。結(jié)論與假設(shè)1預(yù)期一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)論的穩(wěn)健性。其他解釋變量雖然顯著性水平略有不同，但是基本結(jié)論與前文分析仍然保持一致。綜合以上分析，無論是從融資規(guī)模和融資深化，還是從融資結(jié)構(gòu)的角度來看，直接融資都比間接融資更能促進(jìn)資本配置效率的提高。此外，政府干預(yù)程度增加會(huì)降低資本配置效率，而外商直接投資的增加可以提升資本配置效率。

六、結(jié)論與政策建議

本文從融資規(guī)模、融資結(jié)構(gòu)、融資深化三個(gè)角度，基于省際面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析金融結(jié)構(gòu)對我國地區(qū)資本配置效率的影響。并且使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法做了相關(guān)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明：第一，相對于以銀行信貸為主的間接融資而言，直接融資對資本配置效率的影響更大。社會(huì)融資總額中，直接融資比重的上升，可以提高地區(qū)資本配置效率；第二，政府對資本市場的直接干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降，政府應(yīng)該致力于完善資本市場秩序建設(shè)，減少在資本市場的直接操作；第三，外商直接投資的引進(jìn)，可以顯著提升地區(qū)資本配置效率。根據(jù)本文研究結(jié)果，提供以下幾點(diǎn)建議，供相關(guān)部門參考：

第一，大力提升直接融資水平，完善健全投資者保護(hù)機(jī)制。無論是基于全國，還是基于各省市的角度，都應(yīng)該大力提升直接融資水平，提高資本配置效率，避免金融風(fēng)險(xiǎn)過度集中于金融機(jī)構(gòu)或商業(yè)銀行。但是，相對于以銀行為代表的間接融資而言，直接融資以市場化為主導(dǎo)，參與主體眾多且分散，委托人與代理人之間信息不對稱，無法及時(shí)有效對代理人的行為實(shí)施監(jiān)督。因而，政府必須在信息發(fā)布、退市制度和集體訴訟制度等方面，進(jìn)一步完善投資者的保護(hù)機(jī)制。上市公司或代理人必須及時(shí)有效公開發(fā)布信息，并且對所發(fā)布的信息真實(shí)性和準(zhǔn)確性負(fù)完全責(zé)任。如果所發(fā)布的信息存在錯(cuò)誤、虛假和隱瞞，對投資者產(chǎn)生誤導(dǎo)并發(fā)生利益損失，代理人必須承擔(dān)完全的賠償責(zé)任，還要接受相應(yīng)的處罰。

第二，完善資本市場秩序建設(shè)，強(qiáng)化政府對資本市場監(jiān)管。政府應(yīng)該減少對資本市場的直接干預(yù)，致力于完善資本市場秩序建設(shè)，加強(qiáng)對資本市場的監(jiān)管，降低金融市場風(fēng)險(xiǎn)，讓市場在資本配置中起決定性作用。同時(shí)，政府應(yīng)該充分利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，進(jìn)一步加強(qiáng)對機(jī)構(gòu)和資本大鱷的監(jiān)管，針對內(nèi)幕交易、財(cái)務(wù)造假、虛假重組等嚴(yán)重破壞市場公平和擾亂市場正常秩序，并且侵害投資者利益的行為，政府必須從嚴(yán)從重懲罰；不斷強(qiáng)化投資者對資本市場的信心，促進(jìn)資本市場健康穩(wěn)定發(fā)展。

第三，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力，穩(wěn)步推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。一是增強(qiáng)金融自身的效率和服務(wù)能力。運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)，加快推進(jìn)金融體系的“互聯(lián)網(wǎng)+”和信息化水平，提升金融系統(tǒng)服務(wù)效率和服務(wù)能力；二是增強(qiáng)金融對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的支持。強(qiáng)化金融對創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支撐，以新技術(shù)和新業(yè)態(tài)新模式推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革；三是增強(qiáng)金融對國家區(qū)域戰(zhàn)略的支持。穩(wěn)步推進(jìn)金融對“一帶一路”倡議、京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)等國家重大戰(zhàn)略措施的金融支持與服務(wù)；四是增強(qiáng)金融對貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)的支持。通過新三板股權(quán)融資、IPO保薦和設(shè)立貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)基金等方式，幫助企業(yè)完成以股票融資、可交換公司債、公司債、綠色金融債等方式為貧困地區(qū)提供投融資服務(wù)。

注：

[1]中國人民銀行公布統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/index.html）。

[2]圖中，直接融資比重和間接融資比重之和為1，因而左右兩圖呈對稱形狀。

[3]中國人民銀行2015年社會(huì)融資統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

[4]在1994年分稅制改革以前，中央政府干預(yù)金融結(jié)構(gòu)的能力和財(cái)力較弱，主要是財(cái)政支出造成的公共投資對私人投資的擠出效應(yīng)，因而金融結(jié)構(gòu)對資本配置效率的影響顯著為正。但是，在分稅制改革以后，中央政府的財(cái)政支配能力大大提升，通過財(cái)政支出和貨幣政策干預(yù)金融的能力和力度明顯加強(qiáng)，政府干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降。

[5]北京商報(bào)，網(wǎng)易新聞地址http://news.163.com/17/0223/01/CDU21VAP000187VI.html

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