王語驚

(長沙理工大學，湖南 長沙 410000)

自從影子銀行機制出現(xiàn)以來，國內(nèi)外眾多研究人員對以委托貸款為代表的影子銀行機制進行了研究，目前已取得初步成效。但有關(guān)金融發(fā)展與影子銀行區(qū)域流動和支持效應(yīng)的研究極少。本研究在豐富該領(lǐng)域理論研究的同時，也為深化對影子銀行及其運作方式的認知，加強影子銀行監(jiān)督管理等提供參考依據(jù)。

一、理論分析與研究假設(shè)

委托貸款首先可以在一定程度上解決企業(yè)的融資問題，使其借款需求得到及時滿足。對于許多發(fā)展規(guī)模較小、經(jīng)濟實力薄弱的中小企業(yè)而言，相較于銀行信貸等傳統(tǒng)融資方式，委托貸款的放貸率更高、放貸速度也相對較快。[1]而商業(yè)銀行以及其他金融機構(gòu)在充當資金委托方，參與委托貸款業(yè)務(wù)的過程中，也能夠獲得相應(yīng)的中間業(yè)務(wù)收入，并達到銀行存款業(yè)務(wù)量增加的效果。因此，委托貸款作為經(jīng)典的影子銀行機制，其有助于實現(xiàn)各區(qū)域間的資金自由流動，促進各地區(qū)金融發(fā)展。其次，在委托貸款業(yè)務(wù)中，若借貸雙方存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系，完成委托貸款交易的成功率更高。這主要是由于借貸雙方通常在人事、業(yè)務(wù)等方面往來密切，可以實現(xiàn)信息高效交互傳輸。在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系作用下，貸款企業(yè)因具有明顯的持股優(yōu)勢，其可以對借款企業(yè)各項業(yè)務(wù)的開展情況、還款情況等進行全程監(jiān)督管理，并運用增持股份或是派遣高管等方式靈活控制借款企業(yè)，防止出現(xiàn)資金不合理使用的情況。最后，當金融發(fā)展程度較高地區(qū)借助委托貸款的形式向金融發(fā)展程度較低地區(qū)輸送資金時，考慮其實際經(jīng)濟發(fā)展情況、企業(yè)還款能力等，可能會為其提供低利率或是延長貸款期限等優(yōu)惠措施，進而對金融發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)產(chǎn)生支持效應(yīng)。

綜上所述，本文提出如下假設(shè)：(1)受各區(qū)域金融發(fā)展存在一定差異性的影響，在委托貸款業(yè)務(wù)中，貸款資金會由金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)；(2)基于委托貸款的各區(qū)域間的資金流動，主要實現(xiàn)方式為借貸企業(yè)之間存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系的借貸交易；(3)當影子銀行機制為委托貸款時，金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)會對金融發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)產(chǎn)生支持效應(yīng)。

二、金融發(fā)展與影子銀行區(qū)域流動及支持效應(yīng)的實證分析

(一)研究設(shè)計

1.樣本數(shù)據(jù)

本研究選擇2009—2019年國內(nèi)在滬深交易所A股上市的公司披露的全部委托貸款公告數(shù)據(jù)，通過查詢上市公司年報等方式，對借款企業(yè)所處行業(yè)及企業(yè)年齡等數(shù)據(jù)進行準確提取后，將其中無價值樣本信息全部剔除，得到480家上市公司共計披露的1 600個樣本觀測值。本文在參考孔麗、史嶸的樣本數(shù)據(jù)處理方法后，只選擇貸款企業(yè)作為上市企業(yè)委托貸款樣本數(shù)據(jù)，并通過匹配滬深上市公司披露的年度財務(wù)數(shù)據(jù)，獲得非平衡面板數(shù)據(jù)。[2]再將金融類公司以及其他無價值樣本信息全部剔除，獲得近2 800家企業(yè)超過27 000個樣本觀測值。再選擇借款企業(yè)與貸款企業(yè)不為同一省份的委托貸款數(shù)據(jù)，最終獲得樣本總數(shù)600個。

2.建立模型

在上市企業(yè)委托貸款發(fā)放率對所受地區(qū)金融發(fā)展程度的具體影響進行實證檢驗中，本文引入Logit模型，建立如下回歸模型：

Pr(Entrustedi=1)=C+β1FDL+β2P_Chara+β3CTRL+ε

在上市企業(yè)委托貸款發(fā)放規(guī)模對所受地區(qū)金融發(fā)展程度的具體影響進行實證檢驗中，本文引入Tobit模型，建立如下回歸模型：

在上市企業(yè)委托貸款微觀條款對各區(qū)域流向產(chǎn)生的差異程度進行分析，進而判斷貸款區(qū)域流動的經(jīng)濟效應(yīng)時，則建立如下模型：

Contract=C+β1Fdlflow+β2D_Chara+β3CTRL+ε

3.定義變量

本研究設(shè)置的被解釋變量分別為Entrustedi、P_amount、Contract，依次代表上市公司委托貸款發(fā)放率、當年發(fā)放的貸款總額變量、委托貸款微觀條款變量。其中，Contract主要由單筆委托貸款借款規(guī)模、實際借貸期限及其利率共同構(gòu)成。本研究中，在影子銀行機制為委托貸款時，金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)將貸款發(fā)放至金融發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)，F(xiàn)dlflow的值為1，反之其取值為0。[3]在上述模型當中，P_Chara代表著上市公司特征變量，其主要構(gòu)成包括上市企業(yè)的年齡、杠桿率和資產(chǎn)規(guī)模等。上市企業(yè)年齡值固定不變，其余企業(yè)特征變量在取值時，均需要取滯后一期值。CTRL為控制變量，其主要構(gòu)成包括GDP與貨幣政策等。Xi為解釋變量，其主要構(gòu)成為FDL即地區(qū)金融發(fā)展水平、P_Chara以及CTRL等。D_Chara為委托貸款借方的企業(yè)特征變量，其主要組成為借方企業(yè)屬性、企業(yè)風險以及借貸方股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系存在與否等。

(二)描述性統(tǒng)計

據(jù)上述樣本數(shù)據(jù)，本研究選取的委托貸款交易中有600筆貸款資金為跨省份流動。其中，從金融發(fā)展程度較高地區(qū)向較低地區(qū)流動的委托貸款共計350筆，在總跨省流動委托貸款中占58.33%；從金融發(fā)展程度較低地區(qū)向較高地區(qū)流動的委托貸款共計250筆，在總跨省流動委托貸款中占41.67%。而在委托貸款業(yè)務(wù)中，大部分借款企業(yè)屬性為國企和非上市企業(yè)，如此次統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，超過80%的借款企業(yè)屬于非上市企業(yè)，有1 000余家借款企業(yè)屬于國企。許多借款企業(yè)與貸款企業(yè)之間存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系。由此可見，委托貸款這一影子銀行機制，存在明顯的差異性。我國金融發(fā)展程度較高地區(qū)如北京、上海、廣東等地，委托貸款規(guī)模超過2 700億元，接收委托貸款規(guī)模在2 000億元以上；而金融發(fā)展程度較低地區(qū)，其提供與接收的委托貸款規(guī)模相對較小。由此可見，金融發(fā)展程度越高的地區(qū)，企業(yè)提供與接收的委托貸款規(guī)模越大。在不考慮區(qū)域內(nèi)部的委托貸款交易情況下，基于區(qū)域流動的委托貸款業(yè)務(wù)中，貸款資金通常從金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)。

(三)實證分析

1.區(qū)域流向基本特征

根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果顯示，我國北上廣等金融發(fā)展程度較高地區(qū)，其委托貸款凈值均為負，如北京和上海的委托貸款凈值分別約為-510億元和-55億元。而金融發(fā)展程度較低地區(qū)，如內(nèi)蒙古的委托貸款凈值超過100億元，且此類地區(qū)的委托貸款規(guī)模普遍偏大。根據(jù)委托貸款業(yè)務(wù)中，借貸雙方所處地理位置以及具體借貸規(guī)模數(shù)據(jù)，從金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)的委托貸款規(guī)模接近700億元，在所有跨區(qū)域流動委托貸款中，占比超過80%。當委托貸款從金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)時，在5%顯著性水平上出現(xiàn)顯著持續(xù)增長的變化趨勢；反向流動時，委托貸款并未出現(xiàn)同樣的變化情況。因此，筆者認為，作為影子銀行機制之一的委托貸款，具有典型的區(qū)域流動特性，并且主要從金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)，從時間維度出發(fā)，此種區(qū)域流動特性具有持續(xù)增強的變化趨勢。

2.相關(guān)機制回歸分析

結(jié)合相關(guān)檢驗結(jié)果可知，在1%顯著性水平上，省份相同的委托貸款區(qū)域流動下的貸款發(fā)放率具有負向關(guān)系，但在10%顯著性水平上，省份不同的委托貸款區(qū)域流動下的貸款發(fā)放率，則出現(xiàn)了顯著的正向關(guān)系。在金融發(fā)展程度較高地區(qū)的委托貸款流向較低地區(qū)時，在1%顯著性水平上貸款發(fā)放率具有正向關(guān)系。而在反向流動的委托貸款業(yè)務(wù)中，同樣在1%顯著性水平上貸款發(fā)放率則存在負向關(guān)系。針對委托貸款的流動情況，在1%顯著性水平上委托貸款規(guī)模存在負向關(guān)系，反之在反向流動委托貸款中，在10%顯著性水平上貸款規(guī)模存在正向關(guān)系。這與本文所提出的假設(shè)(1)相符，即受各區(qū)域金融發(fā)展存在一定差異的影響，導(dǎo)致委托貸款由金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)。在穩(wěn)健性檢驗中，所得到的檢驗結(jié)果和前文完全相同，即委托貸款作為影子銀行重要機制之一，其在區(qū)域流動過程中直接受到區(qū)域金融發(fā)展程度高低的影響。[4]

三、股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系下的委托貸款區(qū)域流動機制檢驗分析

(一)基于委托貸款規(guī)模

在所選取的全部從金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)的委托貸款樣本中，借貸雙方不存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系的委托貸款交易規(guī)?？傤~超過160億元，但借貸雙方存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系的委托交易規(guī)模總額則在520億元以上。根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果可知，上市企業(yè)年均發(fā)放股權(quán)關(guān)聯(lián)型委托貸款在25億元左右，非股權(quán)關(guān)聯(lián)型的委托貸款則不足5億元。在t檢驗分析中，根據(jù)得到的檢驗結(jié)果同樣可知，股權(quán)關(guān)聯(lián)型及非股權(quán)關(guān)聯(lián)型的委托貸款在規(guī)模上存在明顯差異性。

(二)基于貸款交易筆數(shù)

在所選取的全部從金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)的委托貸款樣本中，共有70筆委托貸款交易類型為非股權(quán)關(guān)聯(lián)型，其余300余筆委托貸款交易類型均為股權(quán)關(guān)聯(lián)型。對樣本范圍內(nèi)非股權(quán)關(guān)聯(lián)型與股權(quán)關(guān)聯(lián)型委托貸款年度交易總數(shù)進行計算時，得到的結(jié)果顯示，在借貸雙方存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系的情況下，上市企業(yè)年均發(fā)放股權(quán)關(guān)聯(lián)型委托貸款超過25筆，但如果借貸雙方不存在該關(guān)系，則上市企業(yè)發(fā)放非股權(quán)關(guān)聯(lián)型的委托貸款則只有5筆左右。同樣在t檢驗分析中，根據(jù)得到的檢驗結(jié)果可知，股權(quán)關(guān)聯(lián)型及非股權(quán)關(guān)聯(lián)型的委托貸款在交易數(shù)量上存在明顯差異性。該實證分析結(jié)果與本文提出的假設(shè)(2)相符，即基于委托貸款下的各區(qū)域間的資金流動，主要實現(xiàn)方式為借貸企業(yè)之間存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系的借貸交易。

四、委托貸款微觀條款的支持效應(yīng)實證檢驗分析

(一)單變量檢驗

在采用單變量檢驗方式檢驗委托貸款微觀條款時，根據(jù)相關(guān)檢驗結(jié)果可知，金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)的委托貸款規(guī)模均值在4.5億元左右。在10%顯著性水平上，反向流向的委托貸款規(guī)模均值則在4.2億元左右。金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)的委托貸款平均利率約為4.6%，而反向流向的委托貸款平均利率則在5.6%左右。在對兩者進行t檢驗后可知，在1%顯著性水平上，正向流向的委托貸款平均利率明顯低于反向流向的委托貸款平均理論值。而基于委托貸款借貸期限角度，金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)的委托貸款期限在1.5年左右，在反向流向的委托貸款中其借貸期限則在1.2年左右。在1%顯著性水平上，正向流向的委托貸款借貸期限明顯高于反向流向的委托貸款借貸期限。上述單變量檢驗驗證結(jié)果與本文提出的假設(shè)(3)相符，即委托貸款作為一項重要影子銀行機制，金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)會對發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)產(chǎn)生支持效應(yīng)。金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)在為金融發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)提供委托貸款時，設(shè)定的借貸利率相對較低而借貸期限明顯較長。在正向流向的委托貸款中，金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)為發(fā)展程度較低地區(qū)企業(yè)提供的委托貸款規(guī)模相對更大。[5]

(二)回歸檢驗

利用本文建立的回歸模型對委托貸款微觀條款存在的差異性進行回歸檢驗，根據(jù)得到的回歸檢驗結(jié)果可知，在單變量回歸檢驗中，在5%顯著性水平上自身系數(shù)及其與單筆委托貸款接收規(guī)模之間存在顯著正向關(guān)系。即便將企業(yè)年齡、杠桿率以及資產(chǎn)規(guī)模等上市企業(yè)特征變量加入其中，GDP與貨幣政策等宏觀經(jīng)濟變量始終在可控范圍內(nèi)。由此可見，與金融發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)相比，委托貸款資金更傾向于流向金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)，正向流向的委托貸款規(guī)模明顯更大。在選取委托貸款實際借貸利率作為被解釋變量的情況下進行回歸驗證時，根據(jù)得到的驗證結(jié)果可知，在10%顯著性水平上委托貸款借貸利率存在顯著的負向關(guān)系。

這說明，當金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)將委托貸款流向發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)時，委托貸款借款利率偏低。而在將委托貸款期限設(shè)定為被解釋變量，采用同樣的方式進行回歸驗證后可知，將借款企業(yè)年齡、資產(chǎn)規(guī)模等特征變量與GDP等宏觀經(jīng)濟變量依次加入其中后，在5%顯著性水平上系數(shù)呈現(xiàn)出顯著的正向關(guān)系。因此，相較于反向流向的委托貸款，明顯正向流向的委托貸款的期限更長。上述實證檢驗結(jié)果與本文提出的假設(shè)(3)相符，即影子銀行機制為委托貸款時，金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)會對發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)產(chǎn)生支持效應(yīng)。

五、結(jié)論

研究發(fā)現(xiàn)，由于各區(qū)域金融發(fā)展存在一定的差異，導(dǎo)致委托貸款出現(xiàn)了跨區(qū)域流動，基本表現(xiàn)為由金融發(fā)展程度較高地區(qū)流向較低地區(qū)。各區(qū)域間的資金流動，主要實現(xiàn)方式為借貸企業(yè)之間存在股權(quán)關(guān)聯(lián)關(guān)系。當影子銀行機制為委托貸款時，金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)會對發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)產(chǎn)生支持效應(yīng)。金融發(fā)展程度較高地區(qū)的企業(yè)為發(fā)展程度較低地區(qū)的企業(yè)提供的委托資金往往規(guī)模更大、借貸利率更低且借貸期限相對較長。