摘" "要：信貸資源配置效率提升是金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要目標(biāo)之一，而非金融企業(yè)影子銀行化是影響信貸資源配置效率的重要因素。本文基于2011—2020年A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證分析非金融企業(yè)影子銀行化與金融市場信貸資源配置效率的非線性關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大，金融市場的信貸資源配置效率呈現(xiàn)出先上升后下降的倒U形特征，即影子銀行規(guī)模在適度區(qū)間內(nèi)可以促進(jìn)信貸資源配置效率的提升，超過適度區(qū)間后則會(huì)降低信貸資源配置效率。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融緩釋了影子銀行與信貸資源配置效率的倒U形關(guān)系，上述倒U形關(guān)系在外部融資依賴度較高企業(yè)與非國有企業(yè)的樣本組中更為顯著。依據(jù)研究結(jié)論提出優(yōu)化金融資源配置，允許非金融企業(yè)影子銀行適度規(guī)模的存在，加強(qiáng)對非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務(wù)資金來源的監(jiān)管，發(fā)展數(shù)字普惠金融等建議。

關(guān)" 鍵" 詞：非金融企業(yè);影子銀行;信貸資源配置效率;數(shù)字普惠金融

中圖分類號：F832" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A" " " "文章編號：2096-2517（2024）03-0014-16

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2024.03.002

一、引言

我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展已由追求經(jīng)濟(jì)增長速度轉(zhuǎn)向追求經(jīng)濟(jì)增長質(zhì)量的新階段，但在經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過程中產(chǎn)生了一定的摩擦，經(jīng)濟(jì)增速放緩，實(shí)體經(jīng)濟(jì)面臨著下行壓力。相對于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，金融業(yè)的超額利潤吸引企業(yè)跨行業(yè)套利，經(jīng)濟(jì)中出現(xiàn)了較為顯著的“脫實(shí)向虛”趨勢，即非金融企業(yè)將本應(yīng)用于主營業(yè)務(wù)的資金從事影子銀行業(yè)務(wù)以期望獲取超額利潤。非金融企業(yè)的影子銀行活動(dòng)會(huì)導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融業(yè)之間的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性增強(qiáng)，造成系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)積聚、 風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)鏈條延長和風(fēng)險(xiǎn)事件沖擊的倍數(shù)效應(yīng)， 影子銀行活動(dòng)被認(rèn)為是2008年全球金融危機(jī)的主要根源之一。我國的影子銀行體系在金融危機(jī)之后得到迅速發(fā)展，越來越多的非金融企業(yè)充當(dāng)信用中介、支付中介或間接參與金融機(jī)構(gòu)信用創(chuàng)造鏈條，例如以委托貸款、委托理財(cái)、民間借貸、信用擔(dān)保等金融業(yè)務(wù)作為企業(yè)額外的收入來源。 截至2016年，我國的影子銀行規(guī)模達(dá)到頂峰，官方統(tǒng)計(jì)的廣義影子銀行規(guī)模已達(dá)到90萬億元， 狹義層面的影子銀行規(guī)模達(dá)到51萬億元?；诖?，從2017年以來， 金融監(jiān)管部門對我國影子銀行加強(qiáng)整治，截至2022年上半年， 我國廣義影子銀行規(guī)模下降至55.6萬億元。影子銀行規(guī)模占名義GDP的比例下降至47.2%，創(chuàng)下了自2013年以來的最低水平[1]。但影子銀行存量規(guī)模依然較為龐大，經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)隱患仍然較多。

雖然近年來的利率市場化改革、注冊制改革等措施優(yōu)化了金融市場的環(huán)境，但目前我國金融體系仍存在較大程度的“所有制歧視”與“規(guī)模歧視”，金融市場和商業(yè)銀行存在不同程度的信貸配給現(xiàn)象，金融資源從低效率部門流向高效率部門的機(jī)制存在一定的阻礙[2]。那么，在正規(guī)金融渠道之外，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)是否能夠作為相應(yīng)的補(bǔ)充機(jī)制以緩解信貸資源配置效率的下降？

非金融企業(yè)影子銀行化實(shí)質(zhì)上是企業(yè)參與信用中介類活動(dòng)、從事信用創(chuàng)造的過程，其本身就構(gòu)成了金融供給。在我國較為嚴(yán)重的金融錯(cuò)配、信貸歧視仍未緩解的情況下，信貸投放與資金使用效率不匹配，處于融資優(yōu)勢地位的低生產(chǎn)率企業(yè)在面臨較大規(guī)模的融資需求時(shí)，可能會(huì)出于逐利動(dòng)機(jī)而從事影子銀行活動(dòng)。非金融企業(yè)的逐利行為在一定程度上能夠緩解金融錯(cuò)配，彌補(bǔ)正規(guī)金融渠道的效率損失。 但依據(jù)非金融企業(yè)從事金融活動(dòng)的非專業(yè)性、影子銀行活動(dòng)的高風(fēng)險(xiǎn)性、優(yōu)質(zhì)資源有限性理論， 隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大， 可以預(yù)見這些局限性將導(dǎo)致非金融企業(yè)影子銀行化對信貸資源配置效率的邊際效應(yīng)由正轉(zhuǎn)負(fù)。

由于非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率非線性關(guān)系的研究目前較為缺乏，因此本文基于2011—2020年的非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，建立非線性回歸模型，得到非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率存在非線性關(guān)系的結(jié)論： 當(dāng)非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模處于適度區(qū)間時(shí)，其能夠提升信貸資源配置效率;當(dāng)影子銀行規(guī)模超過臨界值時(shí)，影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大開始降低信貸資源配置效率。并通過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)，說明這一結(jié)論較為穩(wěn)健。本文進(jìn)一步從數(shù)字普惠金融的調(diào)節(jié)效應(yīng)切入，發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩釋了非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率的非線性關(guān)系。最后，將非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率的非線性特征進(jìn)行異質(zhì)性分析。在所屬行業(yè)外部融資依賴度的異質(zhì)性檢驗(yàn)中，發(fā)現(xiàn)非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率的倒U形關(guān)系在高外部融資依賴度行業(yè)更為陡峭。以所有制屬性將樣本分組進(jìn)行回歸，研究發(fā)現(xiàn)非國有企業(yè)樣本組的倒U形關(guān)系更為顯著。

相較于已有文獻(xiàn)，本文的創(chuàng)新之處主要在于：第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)已關(guān)注到非金融影子銀行化對信貸資源配置效率的線性影響，但線性影響局限于影子銀行化純粹的正面效應(yīng)或單一的負(fù)面效應(yīng)，而本文依據(jù)非金融企業(yè)影子銀行化的邊際效益遞減規(guī)律，關(guān)注到影子銀行化對信貸資源配置效率的非線性影響，拓展了該方向的研究領(lǐng)域。第二，由于非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務(wù)是正規(guī)金融渠道的補(bǔ)充機(jī)制[3]，并且其面臨較高的信息不對稱，由此對應(yīng)著較嚴(yán)重的信用風(fēng)險(xiǎn)以及定價(jià)較高的影子銀行業(yè)務(wù)，因此，本文以數(shù)字普惠金融作為調(diào)節(jié)變量，深入考察非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率的非線性關(guān)系， 拓展了非金融企業(yè)影子銀行的研究思路。第三，本文以外部融資依賴度與所有制屬性作為分組變量進(jìn)行異質(zhì)性分析，有助于進(jìn)一步深化對非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率非線性特征的認(rèn)識，豐富了相關(guān)研究，同時(shí)為信貸資源配置效率方面的研究開辟了新視角。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）非金融企業(yè)影子銀行化的定義

關(guān)于非金融企業(yè)影子銀行的定義，原美國財(cái)長蓋特納認(rèn)為影子銀行是與傳統(tǒng)銀行體系相平行的非銀行融資體系， 其游離于監(jiān)管與貨幣調(diào)控之外。而2020年原銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的中國影子銀行報(bào)告中指出，影子銀行是指常規(guī)銀行體系以外的金融中介業(yè)務(wù)，扮演著“類銀行”的角色[1]。我國影子銀行大體可分為兩類： 一類是金融系統(tǒng)內(nèi)的影子銀行活動(dòng)，指銀行等金融機(jī)構(gòu)直接參與的影子銀行業(yè)務(wù);另一類則是非金融企業(yè)參與的影子銀行活動(dòng)。

學(xué)術(shù)界對于非金融企業(yè)影子銀行化主要有兩種界定范圍。第一種定義將非金融企業(yè)影子銀行化分為兩種類型——非金融企業(yè)信用中介類影子銀行與信用鏈條類影子銀行[4]。信用中介類影子銀行的典型特征是非金融企業(yè)利用自有資金或外部融資，通過委托貸款、民間借貸等方式充當(dāng)實(shí)際或類信用中介，從而獲取貸款收益;而信用鏈條類影子銀行是指非金融企業(yè)通過購買結(jié)構(gòu)性存款、銀行理財(cái)?shù)荣Y產(chǎn)間接參與影子銀行信用創(chuàng)造。第二種非金融企業(yè)影子銀行的定義范圍僅為上述信用中介類影子銀行[5]。依據(jù)本文的研究內(nèi)容，結(jié)合實(shí)業(yè)界與學(xué)術(shù)界對影子銀行的相關(guān)定義，本文采用第二種即信用中介類影子銀行作為非金融企業(yè)影子銀行的定義標(biāo)準(zhǔn)。

（二）非金融企業(yè)影子銀行化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

關(guān)于非金融企業(yè)從事影子銀行化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的相關(guān)研究，學(xué)者多從其負(fù)面效應(yīng)進(jìn)行考察。非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務(wù)導(dǎo)致實(shí)體投資的優(yōu)先級被降低，引發(fā)企業(yè)投資效率的下降，進(jìn)而縮減其主營業(yè)務(wù)收入，通過資產(chǎn)負(fù)債表渠道加劇企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)[6];非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)處于監(jiān)管體系之外， 無法較好地體現(xiàn)在企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表中，使企業(yè)的信息披露質(zhì)量下降，加劇了企業(yè)與投資者及外部融資渠道之間的信息不對稱，易引發(fā)股價(jià)的特質(zhì)信息波動(dòng)和外部融資環(huán)境的惡化[7]。非金融企業(yè)從事信用中介類影子銀行業(yè)務(wù)時(shí)，借款企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)與金融市場的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)機(jī)制會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)上升[8]。由于非金融企業(yè)基于追逐利潤的投資替代動(dòng)機(jī)而參與影子銀行業(yè)務(wù)，為牟取高額利潤， 放松甚至忽視對于借款方企業(yè)的資質(zhì)審核，導(dǎo)致信貸資金的違約風(fēng)險(xiǎn)急劇上升。而貸方企業(yè)往往具有一定規(guī)模的外部融資，違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在信貸鏈條上進(jìn)行傳導(dǎo)：一旦借方企業(yè)無法償還本金和利息，會(huì)直接惡化貸方企業(yè)的現(xiàn)金流，使貸款企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)上升，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)傳染[9]。

但另一部分學(xué)者認(rèn)為非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)具有一定的正面效應(yīng)。例如，得益于中國房價(jià)的快速上漲與信貸需求的激增，金融業(yè)被公認(rèn)為暴利行業(yè)，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)實(shí)質(zhì)上屬于企業(yè)的跨行業(yè)套利行為，企業(yè)參與金融活動(dòng)為其帶來一定的金融收益[10]。非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)能夠在一定程度上緩解金融錯(cuò)配。例如，在我國“所有制歧視”背景下，非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務(wù)能夠降低國有企業(yè)與民營企業(yè)之間的信貸資源分化程度[11]。企業(yè)間的影子銀行活動(dòng)有助于金融資源進(jìn)行二次配置，使企業(yè)間的信息優(yōu)勢得以發(fā)揮，能夠緩解全要素生產(chǎn)率較高企業(yè)的融資約束，促進(jìn)金融資源配置效率的提升[12]。

（三）非金融企業(yè)影子銀行化的度量

由于信貸資源配置效率屬于宏觀層面的變量，微觀個(gè)體企業(yè)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)難以對宏觀變量產(chǎn)生影響，因此，對非金融企業(yè)金融化作用于信貸資源配置效率的相關(guān)文獻(xiàn)較少，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要有三類實(shí)證策略。

第一種方法采用非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模加總與信貸資源配置效率的宏觀指標(biāo)匹配后進(jìn)行實(shí)證分析。李香花等（2023）通過將非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模進(jìn)行加總，與省級信貸資源配置效率進(jìn)行匹配，研究發(fā)現(xiàn)非金融企業(yè)影子銀行化與區(qū)域資本配置效率存在顯著的“倒U形”特征，即隨著影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大，區(qū)域資本配置效率呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢[13]。張晶等（2019）利用民營經(jīng)濟(jì)發(fā)展占GDP比重與民營經(jīng)濟(jì)的影子銀行信貸占GDP比重進(jìn)行匹配，實(shí)證結(jié)果表明正規(guī)金融體系難以滿足巨大的社會(huì)融資需求，而影子銀行是正規(guī)金融體系的有力補(bǔ)充[14]。上述方法的優(yōu)點(diǎn)是數(shù)據(jù)可得性高，實(shí)證方法較為簡單， 但這種方法會(huì)損失較多的樣本量，使研究結(jié)論不具備統(tǒng)計(jì)層面上的一般性與適用性，可能導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏誤。

第二種策略是建立數(shù)理模型， 設(shè)置典型個(gè)體，以宏觀指標(biāo)和企業(yè)各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)指標(biāo)的平均值設(shè)定相應(yīng)的參數(shù)，運(yùn)用數(shù)值方法動(dòng)態(tài)分析非金融企業(yè)影子銀行活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。龔關(guān)等（2021）通過構(gòu)建企業(yè)影子銀行活動(dòng)的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型模型，對非金融企業(yè)影子銀行化與資源配置效率進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析， 發(fā)現(xiàn)非金融企業(yè)影子銀行化能夠在短期內(nèi)提升資源配置效率;但長期來看，影子銀行的杠桿作用將會(huì)放大和擴(kuò)散風(fēng)險(xiǎn)，推升企業(yè)融資成本，阻礙資本配置效率的進(jìn)一步改善[15]。上述方法能夠?qū)Ψ墙鹑谄髽I(yè)影子銀行化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析， 更加直觀地看出非金融企業(yè)影子銀行化的短期沖擊與長期效能，但上述方法以典型的企業(yè)行為和數(shù)據(jù)平均值作為研究來源，使用數(shù)值模擬方法，同樣沒有大樣本數(shù)據(jù)的研究支撐，并且參數(shù)校準(zhǔn)可能與實(shí)際經(jīng)濟(jì)情況不一致。

第三種實(shí)證方法是對所有非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行加總，作為宏觀經(jīng)濟(jì)變量以此匹配各個(gè)企業(yè)，研究非金融企業(yè)金融化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。張潔瓊等（2021）將所有非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模加總，并與微觀企業(yè)個(gè)體的全要素生產(chǎn)率進(jìn)行匹配，基于融資約束理論，研究發(fā)現(xiàn)隨著企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大， 對于全要素生產(chǎn)率較高的企業(yè)，其融資約束能夠得到有效改善;而對于全要素生產(chǎn)率較低企業(yè)的融資約束無顯著影響。這說明非金融企業(yè)影子銀行化能夠優(yōu)化金融資源配置[12]。上述方法使非金融企業(yè)影子銀行化對信貸資源配置效率的實(shí)證分析在微觀個(gè)體上的實(shí)現(xiàn)成為可能，保留了大樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證的優(yōu)勢。

上述文獻(xiàn)表明，部分觀點(diǎn)認(rèn)為在我國現(xiàn)行金融體系下，非金融企業(yè)影子銀行化能夠彌補(bǔ)信貸資源初次分配的效率損失，但主流觀點(diǎn)認(rèn)為過度的非金融企業(yè)影子銀行化勢必造成多層次的負(fù)面效應(yīng)與風(fēng)險(xiǎn)沖擊，例如風(fēng)險(xiǎn)傳染機(jī)制加強(qiáng)、交易方信息不對稱程度加劇、對生產(chǎn)經(jīng)營產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”等。而金融資產(chǎn)定價(jià)的主要影響因素就是風(fēng)險(xiǎn)和信息不對稱程度，隨著風(fēng)險(xiǎn)上升，金融資產(chǎn)的價(jià)格可能呈現(xiàn)出同向波動(dòng)的趨勢，因此，非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率可能不僅僅是單純的線性關(guān)系，而是具有非線性關(guān)系。但現(xiàn)有文獻(xiàn)鮮有從微觀視角考察非金融企業(yè)影子銀行化的雙面性，而探究非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率兩者之間的關(guān)系， 有助于正確地審視非金融企業(yè)金融化的定位，為政策制定與監(jiān)管部門合理管控影子銀行業(yè)務(wù)提供理論依據(jù)，本文將從上述問題視角進(jìn)行理論與實(shí)證分析。

三、理論分析與研究假設(shè)

我國信貸市場存在較大程度的金融錯(cuò)配，部分企業(yè)不具有良好的投資機(jī)會(huì)與較高的成長性，但能夠在信貸市場獲得大量的信貸資金;而另一部分企業(yè)具有良好的投資機(jī)會(huì)與較高的成長性，卻往往面臨融資約束。企業(yè)的影子銀行活動(dòng)在一定程度上是一種信貸資源的“再分配”，以委托貸款為代表的信貸中介類影子銀行業(yè)務(wù)為面臨融資約束的企業(yè)提供相應(yīng)的資金來源， 緩解了其融資約束。那么，企業(yè)的影子銀行活動(dòng)是否可以作為緩解信貸資源配置在不同經(jīng)濟(jì)主體失衡的一種有效手段？企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)是否促進(jìn)了信貸資源由低效率部門流轉(zhuǎn)到高效率部門？

一方面，部分不具有較好投資機(jī)會(huì)與成長性融資優(yōu)勢的企業(yè)，擁有較為充裕的流動(dòng)性，在市場機(jī)制不健全和金融錯(cuò)配的背景下，與融資需求不相匹配的金融供給缺失可為從事影子銀行活動(dòng)的企業(yè)提供較為可觀的金融收益，能夠緩解其主營業(yè)務(wù)收益下降的不利局面，提升其整體的收益水平[16]。另一方面，部分融資劣勢企業(yè)擁有較好的投資機(jī)會(huì)與成長性，即使企業(yè)面臨著較為高昂的影子銀行相關(guān)借貸成本，但由于高回報(bào)率的投資機(jī)會(huì)與較好的成長性能夠覆蓋相關(guān)的外部融資成本，企業(yè)仍會(huì)借入外部資金以謀求發(fā)展。在金融錯(cuò)配問題長期得不到解決的情況下，企業(yè)間的影子銀行業(yè)務(wù)使得資金供給端和資金需求端各自發(fā)揮出其比較優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)帕累托改進(jìn)[17]。即我國企業(yè)間的影子銀行活動(dòng)提供了資金重新配置的方式，為融資優(yōu)勢企業(yè)提供跨行業(yè)套利的渠道，并緩解了金融錯(cuò)配對融資劣勢企業(yè)的負(fù)面效應(yīng)，促進(jìn)金融供給，降低資金的市場利率，在一定程度上提高了資金配置效率。

從另一個(gè)視角看，首先，依據(jù)前述理論分析，影子銀行借款方企業(yè)存在兩種類型，一是具有較好成長性與投資機(jī)會(huì)的優(yōu)質(zhì)企業(yè); 二是面臨流動(dòng)性約束甚至可能陷入財(cái)務(wù)困境的高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)。而市場中存在有限數(shù)量處于融資劣勢的優(yōu)質(zhì)企業(yè)，其往往具有良好的投資機(jī)會(huì)與成長性，由于影子銀行具有靈活快捷、貸款審核較為寬松的特征，作為正規(guī)金融渠道的替代性融資機(jī)制，大部分優(yōu)質(zhì)的借款企業(yè)得到相應(yīng)的融資，此類借款企業(yè)通常能夠以投資項(xiàng)目、營業(yè)收入增長所獲得的利潤覆蓋相應(yīng)的融資成本。但隨著企業(yè)從事影子銀行活動(dòng)的集約邊際不斷擴(kuò)張，即隨著企業(yè)影子銀行規(guī)模的不斷擴(kuò)大，借款方的優(yōu)質(zhì)企業(yè)不斷減少，剩余的具有借款需求的企業(yè)多為經(jīng)營能力較差、風(fēng)險(xiǎn)較高、信息披露程度較低、可能面臨財(cái)務(wù)困境的企業(yè)，其通過影子銀行渠道借入資金的主要目的是維持企業(yè)正常的經(jīng)營運(yùn)轉(zhuǎn)， 不能有效利用信貸資源開展生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)，存在較高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，因此，此類企業(yè)作為資金投向的影子銀行業(yè)務(wù)相對應(yīng)的違約風(fēng)險(xiǎn)較大，所承擔(dān)的利率水平較高。

其次，非金融企業(yè)從事影子銀行業(yè)務(wù)本質(zhì)上屬于企業(yè)跨行業(yè)套利[10]，相比于商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)，非金融企業(yè)在貸款審核、貸款事后監(jiān)督的專業(yè)性較差， 專業(yè)人員配備與相關(guān)資源配置的水平較低， 無法像商業(yè)銀行那樣發(fā)揮出貸款業(yè)務(wù)的規(guī)模效應(yīng)，即在影子銀行規(guī)模擴(kuò)大時(shí)降低貸款事前、事后的相關(guān)成本。因此，非金融企業(yè)傾向于提高影子銀行信貸資金的定價(jià)，此時(shí)，非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)不但沒有緩解初次金融資源配置效率的低下情況，反而進(jìn)一步降低信貸資源的配置效率，非金融企業(yè)金融化成為低效率的“特權(quán)流轉(zhuǎn)”和“金融漏損”。

再次，處于融資優(yōu)勢地位的非金融企業(yè)，若將過量的資金投入到影子銀行業(yè)務(wù)中，勢必降低其流動(dòng)性水平，并且一旦借款企業(yè)違約，將會(huì)以會(huì)計(jì)賬戶關(guān)聯(lián)的形式將風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)至處于融資優(yōu)勢的非金融企業(yè)， 隨著非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模不斷擴(kuò)大，其風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)提升。商業(yè)銀行會(huì)對處于融資優(yōu)勢企業(yè)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的風(fēng)險(xiǎn)評估，對風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)較高的企業(yè)提高授信定價(jià)水平，或?qū)﹂_展影子銀行活動(dòng)的企業(yè)進(jìn)行斷貸或抽貸。隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大，其信息披露質(zhì)量進(jìn)一步惡化，存在較為嚴(yán)重的信息不對稱[3，7]，由此，在影子銀行市場投入較多資金的非金融企業(yè)面臨著外部融資成本上升的局面，從資金的成本端降低了信貸資源配置效率。

最后，從宏觀上看，影子銀行活動(dòng)往往游離于金融監(jiān)管之外，其資金存量和流動(dòng)較為隱蔽，再加上影子銀行資產(chǎn)的多層嵌套、跨資產(chǎn)品類組合的特征，使得貨幣當(dāng)局計(jì)量社會(huì)融資規(guī)模的精確度有所下降，將會(huì)弱化貨幣政策的實(shí)施效果[18]，勢必降低金融資源配置效率。

基于上述分析，可以看出非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)與經(jīng)濟(jì)學(xué)中的邊際收益遞減規(guī)律相類似，因此，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)1： 隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)張，金融市場的信貸資源配置效率呈現(xiàn)出先遞增而后遞減的倒U形的特征。

在前述非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率倒U形關(guān)系的分析中， 體現(xiàn)出信貸資源可得性與信息不對稱在其中的作用機(jī)制。而數(shù)字普惠金融是促進(jìn)金融可得性與緩解經(jīng)濟(jì)主體之間信息不對稱的集大成者，數(shù)字普惠金融基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用，相較于傳統(tǒng)金融，數(shù)字普惠金融能夠有效刻畫企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)水平與經(jīng)營狀況，并在此基礎(chǔ)上結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)狀況進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合與風(fēng)險(xiǎn)建模， 進(jìn)而預(yù)測企業(yè)的前景與成長性。因此，隨著數(shù)字普惠金融的發(fā)展，信貸資源決策的依據(jù)由企業(yè)的所有制屬性、規(guī)模及抵押品價(jià)值等“硬信息”逐漸轉(zhuǎn)為“硬信息”與現(xiàn)金流量、經(jīng)營狀況等“軟信息”并重的局面。

基于數(shù)字普惠金融的發(fā)展，其“普惠屬性”一方面提升了企業(yè)信貸可獲得性，為企業(yè)提供可持續(xù)發(fā)展、定價(jià)合理的外部融資來源[19];另一方面，融資劣勢企業(yè)能夠以較為合理的價(jià)格從正規(guī)金融渠道獲取信貸資源，其從影子銀行渠道進(jìn)行融資的動(dòng)機(jī)有所下降， 對影子銀行形成一定程度的替代效應(yīng)，沖擊了影子銀行信貸資金的價(jià)格。因此，數(shù)字普惠金融的發(fā)展使得處于融資優(yōu)勢的非金融企業(yè)通過影子銀行渠道獲利的空間有所收縮，并使影子銀行對信貸資源效率提升的作用部分被數(shù)字普惠金融的“普惠屬性”所替代。

數(shù)字普惠金融的“數(shù)字屬性”能夠提升金融信息服務(wù)的滲透性與普及性，使碎片化的信息得到有效整合，利用動(dòng)態(tài)信用評估等手段降低了信貸資源使用的監(jiān)管成本和風(fēng)險(xiǎn)控制成本。具體來看，數(shù)字金融的區(qū)塊鏈技術(shù)可確保交易記錄透明安全，方便貸款企業(yè)追蹤鏈上交易， 快速定位高風(fēng)險(xiǎn)資金流向。企業(yè)之間以信息流為牽引，利用金融機(jī)構(gòu)大數(shù)據(jù)信息平臺(tái)與預(yù)警系統(tǒng)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測企業(yè)貸款資金的流向，以保障資金的安全性，有效防范借款企業(yè)的道德風(fēng)險(xiǎn)。此外，數(shù)字化的發(fā)展使借款企業(yè)信息披露的渠道得到暢通， 為企業(yè)信息披露創(chuàng)造便利，激勵(lì)相關(guān)企業(yè)提升其信息披露程度[20]，在一定程度上緩解了非金融企業(yè)影子銀行信貸資源投放的信息不對稱。數(shù)字普惠金融的普惠性與信息不對稱性的下降， 能夠有效降低影子銀行信貸資金的定價(jià)，減輕借款企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)，因此，數(shù)字普惠金融發(fā)展進(jìn)一步緩釋了信貸資源配置效率的下降。

由此可以看出， 如果前文的相關(guān)理論成立，那么數(shù)字普惠金融對非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模與信貸資源配置效率的倒U形特征具有“緩釋效應(yīng)”。因此，本文基于上述理論分析，提出如下假設(shè)。

假設(shè)2：數(shù)字普惠金融的發(fā)展使非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模與信貸資源配置效率之間的倒U形形態(tài)更加平緩。

非金融企業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)屬于信貸資源的再配置，其具有投機(jī)性強(qiáng)、利率較高的特點(diǎn)，本質(zhì)上屬于非金融企業(yè)充當(dāng)信用中介，向亟需資金的企業(yè)提供外部融資。因此，如果上述研究假設(shè)成立，那么非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率的非線性關(guān)系應(yīng)當(dāng)在外部融資依賴度較強(qiáng)的企業(yè)中更為顯著。依據(jù)上述分析，本文提出如下假設(shè)。

假設(shè)3：非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模與信貸資源配置效率的非線性特征在企業(yè)所屬外部融資依賴度較高的行業(yè)中更為顯著。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

考慮到金融機(jī)構(gòu)影子銀行范疇較為典型的同業(yè)業(yè)務(wù)、通道業(yè)務(wù)、表外業(yè)務(wù)使得金融資源在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)空轉(zhuǎn)，并沒有流入到實(shí)體中，而企業(yè)影子銀行業(yè)務(wù)所對應(yīng)的主要群體仍為企業(yè)，因此本文未將金融機(jī)構(gòu)的影子銀行納入研究范圍?；跀?shù)據(jù)的可獲得性和質(zhì)量，以A股上市公司作為研究樣本①，選取非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 以2011—2020年作為研究的時(shí)間區(qū)間。本文所采用的委托貸款數(shù)據(jù)來源于CNRDS數(shù)據(jù)庫， 委托理財(cái)和企業(yè)微觀層面的數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫，城市層面的數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。由于本文研究對象是非金融企業(yè)，并且房地產(chǎn)行業(yè)被認(rèn)為與金融業(yè)同樣屬于虛擬經(jīng)濟(jì)和暴利行業(yè)， 本文對數(shù)據(jù)做以下處理：第一，剔除金融類與房地產(chǎn)類上市公司;第二，剔除ST類、PT類公司;第三，剔除變量缺失的觀測值;第四，為避免極端值對實(shí)證結(jié)果的影響，對微觀層面連續(xù)變量1%和99%的分位數(shù)做縮尾處理。

（二）模型設(shè)定

為識別前述理論分析中企業(yè)的影子銀行規(guī)模與信貸資源配置效率是否具有倒U形特征， 本文設(shè)置非線性面板模型作為基準(zhǔn)回歸模型（1）。

loan_EFi，t=β0+β1SB_amountt+β2SB_amount+β3controli，c，t+Σcompany+Σyear+εi，t （1）

其中，下標(biāo)i表示個(gè)體企業(yè)，c為企業(yè)所屬城市，t代表年度，loan_EF為金融市場的信貸資源配置效率，SB_amount表示企業(yè)所有樣本企業(yè)在t年影子銀行規(guī)模的加總，control為企業(yè)層面和宏觀層面一系列控制變量，在實(shí)證回歸中控制了企業(yè)個(gè)體效應(yīng)和年度效應(yīng)，εit為殘差。 各個(gè)變量具體的含義與計(jì)算方式如表1所示。 使用面板雙向固定效應(yīng)模型估計(jì)，其中β2是本文關(guān)心的系數(shù)，若隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大， 信貸資源配置效率呈現(xiàn)出先遞增后遞減的特征，即上述理論分析的假設(shè)1成立，則β2gt;0。考慮到可能存在的異方差問題，本文在回歸中使用了聚類在公司層面的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

為驗(yàn)證假設(shè)2，即數(shù)字普惠金融對非金融企業(yè)影子銀行與金融市場的信貸資源配置效率非線性關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文設(shè)置模型（2）。loan_EFi，t=α0+α1SB_amountt+α2SB_amount+α3SB_amountt×DFc，t+α4SB_amount×DFc，t+α5DFc，t+α6controli，c，t+Σcompany+Σyear+εi，t""（2）

其中，DFc，t為地市級數(shù)字普惠金融指數(shù)， 其余變量含義與模型（1）一致。

（三）變量說明

1.被解釋變量

被解釋變量為金融市場的信貸資源配置效率（loan_EF）①?？紤]到金融錯(cuò)配可以作為信貸資源配置效率的逆向指標(biāo)，本文參考邵挺（2010）[21]的研究，首先，求出企業(yè)的資本成本，用企業(yè)財(cái)務(wù)費(fèi)用科目中的利息支出與總負(fù)債扣除應(yīng)付賬款的比值衡量;其次，求出企業(yè)所在行業(yè)平均資本成本;最后，以企業(yè)資本成本與企業(yè)所在行業(yè)平均資本成本相減的絕對值來衡量微觀企業(yè)層面的金融錯(cuò)配程度。而微觀企業(yè)的金融錯(cuò)配反映出金融市場信貸資源配置效率，因此，本文以金融錯(cuò)配作為金融市場信貸資源配置效率的代理指標(biāo)進(jìn)行研究。此外，為增強(qiáng)實(shí)證結(jié)果的可讀性，對被解釋變量乘以100進(jìn)行處理。

2.核心解釋變量

非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模（SB_amount）是核心解釋變量。依據(jù)吳安兵等（2023）[4]、韓珣等（2020）[5]的研究，使用信用中介類影子銀行規(guī)模作為度量標(biāo)準(zhǔn)。首先求出企業(yè)層面的影子銀行規(guī)模，采用企業(yè)的委托貸款、委托理財(cái)、其他應(yīng)收款之和衡量，然后參考張潔瓊等（2021）[12]的研究，按年度對企業(yè)的影子銀行規(guī)模相加，最終對上述的相加值取對數(shù)衡量t年的非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模。

3.控制變量

為緩解遺漏變量可能引致的內(nèi)生性問題，參考相關(guān)研究，選取企業(yè)年齡（age）、規(guī)模（size）、現(xiàn)金流水平（cfo）、杠桿水平（lev）、盈利能力（roa）、資產(chǎn)流動(dòng)性（flow）、成長性（grow）、股權(quán)集中度（ls）、固定資產(chǎn)比例（entity）、所有制（ownership）和企業(yè)所屬城市的GDP增長率（city_GDP）作為控制變量。

4.調(diào)節(jié)變量

調(diào)節(jié)變量為數(shù)字普惠金融指數(shù)（DF）。以郭峰等（2020）[22]編著的地級市數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)據(jù)來源，指數(shù)越高說明城市層面的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度越高。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示，被解釋變量信貸資源配置效率（loan_EF）的平均值為1.584，標(biāo)準(zhǔn)差為1.553，最小值和最大值分別為0.026與11.640，由此可見企業(yè)之間的融資成本差異較大，信貸資源配置較為不均勻。而核心解釋變量非金融企業(yè)影子銀行化（SB_amount）的均值為29.610，標(biāo)準(zhǔn)差為1.572，最小值為26.710，最大值為32.520，表明非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模在各個(gè)年度分布不均勻，這就為本文的研究內(nèi)容提供了良好的數(shù)據(jù)素材。對照原中國銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《中國影子銀行報(bào)告》[1]中的數(shù)據(jù)進(jìn)行推斷，并與張潔瓊等（2021）[12]的研究進(jìn)行對比，證明了本文選取的非金融企業(yè)影子銀行的代理變量較為合理。觀察控制變量，發(fā)現(xiàn)與其他文獻(xiàn)的統(tǒng)計(jì)值相似，均在合理范圍內(nèi)。

（二）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報(bào)告了基于模型（1）的回歸結(jié)果，表3列（1）報(bào)告了僅控制個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的回歸結(jié)果，可以看出影子銀行規(guī)模的二次項(xiàng)系數(shù)為0.246，在1%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著。這初步表明，實(shí)證結(jié)果與理論假設(shè)一致，非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的提升將導(dǎo)致其信貸資源配置效率呈現(xiàn)出先升后降的倒U形特征②。列（2）在列（1）的基礎(chǔ)上加入了控制變量，實(shí)證結(jié)果與列（1）無本質(zhì)差異，非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模SB_amount的一次項(xiàng)系數(shù)均在1%的統(tǒng)計(jì)性水平上顯著為負(fù)，而SB_amount的二次項(xiàng)系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)性水平上顯著為正， 意味著在非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模較小時(shí)， 線性關(guān)系占主導(dǎo)作用，隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的增加，loan_EF呈現(xiàn)出下降的趨勢;而隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的不斷擴(kuò)大，當(dāng)超過一定的界限時(shí)，非線性關(guān)系逐漸占主導(dǎo)地位，隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的增加，loan_EF將呈現(xiàn)出上升的趨勢。loan_EF的值越大表明金融市場的信貸資源配置效率越低，由此初步可見，非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模與金融市場信貸資源配置效率之間呈現(xiàn)出倒U形特征。 可能的原因如下：

第一，從金融市場的視角看，存在兩類企業(yè)，一是經(jīng)營狀況較好、成長性較高、信用狀況較好的企業(yè);二是經(jīng)營狀況較差、信息披露情況較差甚至陷入財(cái)務(wù)困境的企業(yè)。依據(jù)前文所述，由于金融市場機(jī)制不完善、信貸歧視等因素，部分優(yōu)質(zhì)企業(yè)存在融資需求，而影子銀行的擴(kuò)張?jiān)谝欢ǔ潭壬蠌浹a(bǔ)了正規(guī)金融渠道初次信貸資源分配的低效率，吸收部分優(yōu)質(zhì)群體的融資需求，此時(shí)，影子銀行業(yè)務(wù)相關(guān)的融資成本仍處于較低的區(qū)間內(nèi)，并形成一定規(guī)模的金融供給，可能對正規(guī)金融渠道的資金價(jià)格形成沖擊。但隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)張，市場中優(yōu)質(zhì)借款企業(yè)的數(shù)量不斷減少，企業(yè)開展影子銀行業(yè)務(wù)面臨更高的信用風(fēng)險(xiǎn)，為了彌補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)而提升信貸資金的價(jià)格， 加劇了借款企業(yè)的融資成本，因此信貸資源配置效率下降。

第二，從企業(yè)的視角看，首先，由于企業(yè)從事影子銀行活動(dòng)屬于套利行為，企業(yè)的本職工作為生產(chǎn)產(chǎn)品或提供勞務(wù)，其在信息收集、風(fēng)險(xiǎn)管理、人員配備、金融資產(chǎn)分配等方面相對不足，因此較難發(fā)揮出金融資產(chǎn)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，一旦超過閾值，非金融企業(yè)關(guān)于金融資產(chǎn)管理的成本將大幅上升。其次， 有相當(dāng)數(shù)量的非金融企業(yè)充當(dāng)實(shí)質(zhì)的信用中介，利用外部融資開展影子銀行活動(dòng)[5]，而影子銀行具有借短貸長的期限錯(cuò)配特征，因此影子銀行業(yè)務(wù)提升了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，企業(yè)面臨的外部融資成本有所上升， 一方面從供給端降低信貸資源配置效率，另一方面促使企業(yè)提升影子銀行相關(guān)資產(chǎn)的定價(jià)，進(jìn)一步降低信貸資源配置效率。

（三）U形檢驗(yàn)

1.主要檢驗(yàn)

在基準(zhǔn)回歸模型中，若僅認(rèn)為核心解釋變量的二次項(xiàng)系數(shù)顯著為正，并且估計(jì)的極值點(diǎn)在數(shù)據(jù)范圍內(nèi)，就推斷出非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模與信貸資源配置效率存在倒U形關(guān)系，這一檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)過于薄弱，不足以說明真正存在倒U形關(guān)系。例如可能存在核心解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系是上凸且單調(diào)遞增，但核心解釋變量對被解釋變量的邊際影響卻發(fā)生著變化， 仍然會(huì)得到上述的實(shí)證結(jié)果，此時(shí)，實(shí)證模型將錯(cuò)誤地產(chǎn)生一個(gè)極值點(diǎn)，以及核心解釋變量與被解釋變量的倒U形關(guān)系。因此，本文借鑒Lind等（2010）[23]的方法，對基準(zhǔn)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行U形檢驗(yàn)，即被解釋變量與核心解釋變量存在U形關(guān)系需要同時(shí)滿足以下三個(gè)條件：第一，核心解釋變量的二次項(xiàng)系數(shù)顯著，且系數(shù)的方向與理論預(yù)期一致;第二，在核心解釋變量取值的最小值點(diǎn)與最大值點(diǎn)，被解釋變量與核心解釋變量之間關(guān)系的斜率必須陡峭，且最小值點(diǎn)斜率的正負(fù)值與最大值點(diǎn)斜率的正負(fù)值相反;第三，極值點(diǎn)的取值位于核心解釋變量的取值范圍內(nèi)。對上述條件進(jìn)行U形檢驗(yàn)，結(jié)果如表4與表5所示，觀測相關(guān)的數(shù)值與統(tǒng)計(jì)量，滿足三個(gè)成立條件。效率轉(zhuǎn)折點(diǎn)的值為e的28.232次方，為1.824萬億元，而樣本均值7.235萬億元（e29.61），說明樣本區(qū)間內(nèi)大部分年度的非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模超過效率閾值，位于低效率區(qū)間內(nèi)。并且，基于樣本2020年的數(shù)據(jù)，非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模為15.394萬億元（e30.36），遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過效率閾值，在一定程度上表明現(xiàn)階段我國的非金融企業(yè)影子銀行化降低了信貸資源配置效率。

2.斷點(diǎn)回歸

如果被解釋變量（loan_EF）與核心解釋變量（SB_amount）之間確實(shí)存在U形關(guān)系，那么在轉(zhuǎn)折點(diǎn)左邊，線性回歸所計(jì)算的平均斜率應(yīng)顯著為負(fù);在轉(zhuǎn)折點(diǎn)的右邊，線性回歸所計(jì)算的平均斜率應(yīng)當(dāng)顯著為正。因此，本文使用精確斷點(diǎn)回歸分析方法檢驗(yàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)左右區(qū)間的斜率是否異號且顯著。

首先，創(chuàng)建新的變量SB_amount_low、SB_ amount_high和high，具體的變量定義如式（3）至式（5）所示。

SB_amount_low="SB_amount-（-），SB_amount≤（-）0，SB_amountgt;（-）（3）

SB_amount_high="SB_amount-（-），SB_amount≥（-）0 ，SB_amountlt;（-）（4）

high=1，SB_amount≥（-）0，SB_amountlt;（-） （5）

其次，對（6）式進(jìn)行斷點(diǎn)回歸分析，如果ω1和ω2異號且顯著，那么說明非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率存在U形或倒U形關(guān)系。精確斷點(diǎn)回歸的實(shí)證結(jié)果如表6所示。

loan_EFi，t=ω0+ω1SB_amount_low+ω2SB_amount_high+ω3high+ω4controli，c，t+Σcompany+Σyear+εi，t"（6）

從表6中可以看到，SB_amount_low和SB_

amount_high的系數(shù)ω1和ω2為異號，且轉(zhuǎn)折點(diǎn)左側(cè)的線性回歸中非金融企業(yè)影子銀行的系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)性水平上顯著為負(fù)，而轉(zhuǎn)折點(diǎn)右側(cè)的線性回歸中非金融企業(yè)影子銀行的系數(shù)在1%的統(tǒng)計(jì)性水平上顯著為正。將上述實(shí)證結(jié)果繪制到圖像中，如圖1所示，可以看到由線性回歸所擬合的直線在轉(zhuǎn)折點(diǎn)左側(cè)的斜率為負(fù)， 而在轉(zhuǎn)折點(diǎn)右側(cè)斜率為正，并在轉(zhuǎn)折點(diǎn)處發(fā)生彎折，圖中顯示隨著非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大，呈現(xiàn)出信貸資源配置效率先上升后下降的趨勢。綜合斷點(diǎn)回歸實(shí)證結(jié)果與圖像分析，可以認(rèn)為在數(shù)據(jù)范圍內(nèi)非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率呈現(xiàn)倒U形關(guān)系。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換被解釋變量

在前文理論分析中，為避免實(shí)證結(jié)果受到被解釋變量選取的影響，對被解釋變量進(jìn)行替換。原有被解釋變量是以企業(yè)融資成本與均值的偏離程度衡量，與影子銀行規(guī)模呈現(xiàn)出倒U形關(guān)系，如果上述結(jié)論成立，那么在影子銀行的供給端，企業(yè)的金融收益與平均水平的偏離程度，應(yīng)當(dāng)也與影子銀行規(guī)模呈現(xiàn)出倒U形關(guān)系。

這個(gè)經(jīng)濟(jì)意義是顯而易見的，若金融市場的信貸資源配置效率較高，那么市場中僅存在少量的套利機(jī)會(huì)，資產(chǎn)產(chǎn)生超額收益的情況較少，因此，金融資產(chǎn)所對應(yīng)的收益就較為平均。若金融市場的信貸資源配置效率較低，這時(shí)有兩種情況：一是金融市場的信貸資源配置效率較低， 且金融資產(chǎn)相對較少，說明金融市場仍有套利空間，這個(gè)套利空間所對應(yīng)的就是優(yōu)質(zhì)借款企業(yè);二是金融市場的信貸資源配置效率較低，且金融資產(chǎn)相對較多，說明可能存在較為嚴(yán)重的金融錯(cuò)配，或是由于金融市場的信息不對稱較為嚴(yán)重，導(dǎo)致企業(yè)之間存在不同程度的信息差，使得企業(yè)之間金融收益的偏離程度加劇。

當(dāng)金融市場中大量優(yōu)質(zhì)企業(yè)的融資需求未被吸收，影子銀行業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)較小時(shí)，金融供給的增加會(huì)逐漸縮小企業(yè)金融資產(chǎn)的盈利空間，金融收益收斂于均值。當(dāng)金融市場信貸資源配置效率已處于較高水平時(shí)，若再增加金融供給，考慮到融資市場優(yōu)質(zhì)群體的有限性，企業(yè)需要獲取更高的金融收益以承擔(dān)較高的風(fēng)險(xiǎn);或再增加金融供給會(huì)使金融資產(chǎn)出現(xiàn)損失， 導(dǎo)致企業(yè)的金融收益逐漸偏離均值。

基于上述分析，以金融收益與行業(yè)平均金融收益的偏離度作為信貸資源配置效率的代理變量（earning_bias）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體計(jì)算方式為：企業(yè)金融收益=（投資收益+公允價(jià)值變動(dòng)收益-其中對聯(lián)營企業(yè)和合營企業(yè)的投資收益）/營業(yè)總收入。基于上述計(jì)算方式，按照企業(yè)所屬行業(yè)分別求出行業(yè)內(nèi)企業(yè)的平均金融收益，再與企業(yè)金融收益相減后取絕對值。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表7列（1）和列（2）所示。

此外，本文還以利息支出作為分子，短期借款與長期借款之和作為分母，測算企業(yè)層面的資本成本， 再與行業(yè)資本成本的平均值相減取絕對值，得到信貸資源配置效率的替換變量（loan_EF2），進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表7列（3）和列（4）所示。

可以發(fā)現(xiàn)，非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模二次項(xiàng)的系數(shù)均顯著為正，說明非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模與信貸資源配置效率具有倒U形特征， 與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致，并通過了U形檢驗(yàn)①，表明基準(zhǔn)回歸所得結(jié)論是較為穩(wěn)健的。

2.替換實(shí)證方法

由于本文所研究的信貸資源配置效率微觀層面的代理變量為企業(yè)融資成本與行業(yè)平均融資成本的偏離度，那么，信貸資源配置效率也可能在區(qū)域?qū)用娉尸F(xiàn)出倒U形特征。 為驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸結(jié)論的穩(wěn)健性，本文將前述實(shí)證方法進(jìn)行替換，借鑒Wurgler（2000）[24]的方法，構(gòu)建投資彈性系數(shù)模型，模型如式（7）所示，其中invest是城市層面的固定資產(chǎn)投資總額，GDP為城市層面的地區(qū)生產(chǎn)總值。由于2018年起， 統(tǒng)計(jì)年鑒不再公布全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)，因此，本文基于2007—2017年的數(shù)據(jù)①， 通過最小二乘法測算我國各省份每一年度的資本配置效率，若投資彈性系數(shù)η1gt;0，則說明資本配置有效，否則無效。進(jìn)一步將上式中測度的η1作為信貸資源配置效率的代理變量，與所對應(yīng)的省份內(nèi)所有企業(yè)影子銀行的加總額進(jìn)行匹配，進(jìn)行U形分析，具體模型設(shè)置如式（8）所示。

ln（）=η0+η1 ln（）+εp，C，t （7）

η1=λ0+λ1SB_amountp，t+λ2SB_amount+Σprovince+Σyear+εp，t （8）

替換實(shí)證方法后， 實(shí)證結(jié)果與U形檢驗(yàn)顯示（見表8、表9），非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模與信貸資源配置效率依然呈現(xiàn)出顯著的倒U形關(guān)系，上述方法測算的極值點(diǎn)為24.94， 換算成實(shí)際金額為1.5萬億元（22×e24.94），與基準(zhǔn)回歸所得效率轉(zhuǎn)折點(diǎn)相近，說明本文實(shí)證結(jié)論較為穩(wěn)健。

3.進(jìn)一步控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素

由于信貸資源配置效率可能更多地受到正規(guī)金融體系的影響，為緩解遺漏變量所帶來的內(nèi)生性問題，本文進(jìn)一步控制企業(yè)所屬城市的正規(guī)金融渠道的信貸資源供給量（city_Loan），使用全市范圍內(nèi)的年末金融機(jī)構(gòu)貸款余額的對數(shù)值作為代理指標(biāo)，實(shí)證結(jié)果如表10所示?？梢钥闯觯诳刂瓶赡艿挠绊懸蛩卣?guī)金融渠道供給后，非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模二次項(xiàng)的系數(shù)依舊顯著為正，沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，并通過了U形檢驗(yàn)②，說明前文實(shí)證結(jié)論較為穩(wěn)健。

六、拓展性分析

（一）數(shù)字普惠金融的調(diào)節(jié)效應(yīng)研究

調(diào)節(jié)效應(yīng)分析的實(shí)證結(jié)果如表11所示。從列（2）含有控制變量的回歸結(jié)果中可以看到，核心解釋變量影子銀行規(guī)模的二次項(xiàng)與調(diào)節(jié)變量數(shù)字普惠金融DF交互項(xiàng)的系數(shù)③在1%的統(tǒng)計(jì)性水平上顯著為負(fù)，表明數(shù)字普惠金融的發(fā)展平滑了非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率的倒U形關(guān)系，驗(yàn)證了假設(shè)2。

可能的原因?yàn)椋簲?shù)字普惠金融的“普惠性”能夠?yàn)榻鹑谑袌鲎⑷肓鲃?dòng)性，提高企業(yè)金融可得性的同時(shí)降低了信貸資金價(jià)格，在一定程度上緩解了長尾群體所面臨的融資約束， 對影子銀行產(chǎn)生了功能替代，影子銀行對信貸資源配置效率的提升作用被減弱。并且，數(shù)字普惠金融的“數(shù)字性”緩解了企業(yè)之間的信息不對稱，在一定程度上緩釋了影子銀行相關(guān)的信用風(fēng)險(xiǎn)，降低影子銀行資金定價(jià)水平，減輕了借款企業(yè)的債務(wù)負(fù)擔(dān)。 隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展，開展影子銀行業(yè)務(wù)的企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)與溢價(jià)空間有所壓縮，非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率之間的倒U形關(guān)系相對更為平緩。

（二）異質(zhì)性檢驗(yàn)

1.基于外部融資依賴度視角

本文對于非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率非線性關(guān)系的研究主要基于企業(yè)融資約束理論，而企業(yè)以影子銀行的方式進(jìn)行融資屬于企業(yè)外部融資渠道，如果前述研究的倒U形結(jié)論成立，那么，非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率非線性關(guān)系應(yīng)當(dāng)在外部融資依賴度較高的企業(yè)更加顯著。由于各行業(yè)間生產(chǎn)方式、固定資產(chǎn)配比、庫存流動(dòng)性、投資規(guī)模、資金回收周期大相徑庭，企業(yè)的外部融資依賴度呈現(xiàn)出以其所屬行業(yè)收斂的特征。為驗(yàn)證假設(shè)3，本文借鑒安苑等（2014）[25]的方法，使用長期負(fù)債與固定資產(chǎn)的比值來度量企業(yè)的外部融資依賴度，進(jìn)一步按t年企業(yè)所屬行業(yè)外部融資依賴度的中位數(shù)將樣本劃分為外部融資依賴度較低的企業(yè)和外部融資依賴度較高的企業(yè)，分組進(jìn)行回歸。

實(shí)證結(jié)果如表12所示， 非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率的非線性關(guān)系在外部融資依賴度較高企業(yè)樣本中更為顯著。 對于外部融資依賴度較高的企業(yè)，提升金融供給能夠更為有效地改善信貸資源配置效率。但由于企業(yè)外部融資依賴度較高，其負(fù)債水平和內(nèi)源融資能力往往與其外部融資依賴度相匹配，因此其信用風(fēng)險(xiǎn)較大，對應(yīng)定價(jià)較高的影子銀行資產(chǎn)，影子銀行規(guī)模一旦超過臨界值，信貸資源配置效率的損失程度將會(huì)更為顯著。上述實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)3，可以認(rèn)為融資約束理論應(yīng)用于非金融企業(yè)影子銀行與信貸資源配置效率的倒U形特征是較為穩(wěn)健的。

2.基于所有制屬性視角

一方面，由于我國國有企業(yè)的外部融資渠道較多，所面臨的融資約束較小，那么，非金融企業(yè)影子銀行對于緩解國有企業(yè)融資約束的邊際效應(yīng)較小。另一方面，由于國有企業(yè)具有政府背書，信息披露質(zhì)量較高，信用質(zhì)量分布較為均勻，通常被認(rèn)為是優(yōu)質(zhì)借款人，因此即使影子銀行規(guī)模超過效率點(diǎn)，開展影子銀行業(yè)務(wù)所承擔(dān)的邊際風(fēng)險(xiǎn)也相對較小，提升利率定價(jià)的空間也較為有限。所以，相對于國有企業(yè)樣本組，非國有企業(yè)樣本組影子銀行與信貸資源配置效率的倒U形關(guān)系在經(jīng)濟(jì)意義和統(tǒng)計(jì)意義上應(yīng)當(dāng)更為顯著。通過表13可以看到，國有企業(yè)樣本組的倒U形較為平緩，而非國有企業(yè)樣本組影子銀行規(guī)模的二次項(xiàng)（SB_amount2）無論在統(tǒng)計(jì)意義上還是經(jīng)濟(jì)意義上都更為顯著。

七、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

金融是引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿?，資金能夠高效地配置到實(shí)體經(jīng)濟(jì)， 促進(jìn)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營與發(fā)展，是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要手段。在我國金融市場仍存在一定程度“信貸歧視”的情況下， 初次金融資源配置的效率較為低下，而非金融企業(yè)的影子銀行化是影響信貸資金配置效率的重要因素。本文在理論論證與文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，考察非金融企業(yè)的影子銀行化與信貸資源配置效率的非線性關(guān)系， 基于2011—2020年A股上市公司的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率存在著非線性的倒U形關(guān)系。在非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模處于適度區(qū)間內(nèi)，影子銀行成為一定程度上初次金融資源配置失衡的補(bǔ)充機(jī)制，可促進(jìn)信貸資源配置效率的提升;但是當(dāng)非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模超過一定的臨界值時(shí)，影子銀行化反而導(dǎo)致信貸資源配置效率的下降。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，上述的非線性關(guān)系在外部融資依賴度較高的企業(yè)與非國有企業(yè)更為顯著。并且數(shù)字普惠金融的發(fā)展緩釋了非金融企業(yè)影子銀行化與信貸資源配置效率的倒U形關(guān)系。

（二）政策建議

1.優(yōu)化金融資源配置。非金融企業(yè)影子銀行化在一定程度上內(nèi)生于金融錯(cuò)配，雖然能夠在一定程度上緩解初次金融資源分配信貸歧視所引致的低效率，但影子銀行具有信息不對稱、高風(fēng)險(xiǎn)、高杠桿等特征，并且非金融企業(yè)過度的影子銀行化反而會(huì)降低信貸資源配置效率。因此，還是要著力提升正規(guī)金融渠道初次金融資源分配的效率，通過深化金融供給側(cè)改革，優(yōu)化金融市場環(huán)境、構(gòu)建多層次的資本市場以滿足不同企業(yè)群體的融資需求等方式，在一定程度上抑制過度的非金融企業(yè)影子銀行化。另外， 在供給端增加金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)品種與類別，為企業(yè)的閑散資金提供正規(guī)金融投資渠道，化解相關(guān)的金融風(fēng)險(xiǎn)。

2. 在一定限度內(nèi)對非金融企業(yè)影子銀行化予以肯定。非金融企業(yè)的影子銀行化在一定程度上能夠成為正規(guī)金融渠道的補(bǔ)充。由于初次金融資源分配機(jī)制不夠完善導(dǎo)致的信貸資源配置效率存在一定的提升空間， 部分優(yōu)質(zhì)的企業(yè)面臨著融資約束，因此非金融企業(yè)的影子銀行化具有一定的合理性。在金融市場機(jī)制改革中，控制好非金融企業(yè)影子銀行化所可能引致的風(fēng)險(xiǎn)，在合理范圍內(nèi)允許一定規(guī)模非金融企業(yè)影子銀行業(yè)務(wù)的存在，尤其是鼓勵(lì)影子銀行體系在一定限度內(nèi)對非國有企業(yè)與外部融資依賴度較高的企業(yè)提供外部融資，以促進(jìn)金融市場信貸資源配置效率的提升。

3.對影子銀行的資金來源進(jìn)行監(jiān)管。非金融企業(yè)使用外部融資作為影子銀行業(yè)務(wù)的資金來源，會(huì)較大幅度地?cái)U(kuò)張影子銀行的規(guī)模，進(jìn)而超出影子銀行規(guī)模的適度區(qū)間，反而導(dǎo)致信貸資金配置效率的下降，并增加企業(yè)間債權(quán)的隱蔽性與復(fù)雜性，加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)鏈條傳導(dǎo)機(jī)制，導(dǎo)致企業(yè)間風(fēng)險(xiǎn)與商業(yè)銀行部門的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)性增強(qiáng)。因此，監(jiān)管部門對非金融企業(yè)從事影子銀行的資金來源應(yīng)予以重點(diǎn)監(jiān)管。

4.促進(jìn)數(shù)字普惠金融的發(fā)展。數(shù)字普惠金融的發(fā)展能夠?qū)τ白鱼y行進(jìn)行“功能替代”，并在一定程度上緩釋影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)，因此，要大力發(fā)展數(shù)字普惠金融，注重信息化、數(shù)字化的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，并將數(shù)字化、信息化服務(wù)應(yīng)用于信貸的各個(gè)流程中，留存企業(yè)經(jīng)營的相關(guān)“軟信息”。由于信息不對稱導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)缺乏有效信息進(jìn)行相關(guān)的決策，信息資源在促進(jìn)金融資源高效分配中逐漸起到?jīng)Q定性作用，因此，在法律允許的框架下，要促進(jìn)信息資源流通、共享，加強(qiáng)我國信用平臺(tái)及先進(jìn)評估體系的建設(shè)，逐漸替代影子銀行在促進(jìn)信貸資源配置效率提升所發(fā)揮的作用。

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①如果僅用微觀企業(yè)個(gè)體的影子銀行規(guī)模，那么實(shí)證策略就局限于企業(yè)開展影子銀行活動(dòng)對其自身融資成本影響的相關(guān)研究。依據(jù)上述分析，這僅是作用機(jī)制的一部分，更主要的作用機(jī)制在于非金融企業(yè)影子銀行規(guī)模對于緩解借款企業(yè)的融資約束，上述理論分析所對應(yīng)的數(shù)據(jù)來源可能以中小企業(yè)與民營企業(yè)更為合適。但限于數(shù)據(jù)完整度與可得性，本文采用A股上市公司作為研究對象。由于上市公司作為影子銀行體系的借款企業(yè)可能不具有代表性，因此本文在后續(xù)異質(zhì)性分析中增加外部融資依賴度作為劃分依據(jù)的分組回歸，以進(jìn)一步驗(yàn)證實(shí)證分析所得結(jié)論的穩(wěn)健性。

①影子銀行對于企業(yè)而言屬于高風(fēng)險(xiǎn)、高投機(jī)性的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，非金融企業(yè)開展影子銀行業(yè)務(wù)可能導(dǎo)致其外部融資溢價(jià)，其對信貸資源配置效率的影響可能有兩種渠道：第一，開展影子銀行業(yè)務(wù)企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)上升，導(dǎo)致其外部融資成本提升，促使企業(yè)減少向銀行等外部融資渠道的借款，相應(yīng)地，額外增加的信貸資源可以配置給真正需要資金的企業(yè)，提升信貸資源配置效率;第二，隨著影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大，開展影子銀行業(yè)務(wù)的企業(yè)所面臨的風(fēng)險(xiǎn)上升，導(dǎo)致開展影子銀行業(yè)務(wù)的企業(yè)提升資金二次配置的價(jià)格，進(jìn)一步增加影子銀行體系信貸融資成本。由上述分析可見，本文所研究企業(yè)層面的信貸資源配置效率，不僅作用于影子銀行體系的融資方，還作用于開展影子銀行活動(dòng)的企業(yè)。

②loan_EF在設(shè)定上是信貸資源配置效率的逆向指標(biāo)，在實(shí)證結(jié)果中，loan_EF指標(biāo)與非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模實(shí)際上呈現(xiàn)出U型特征，但該實(shí)證結(jié)果在理論分析中，應(yīng)解釋為信貸資源配置效率與非金融企業(yè)的影子銀行規(guī)模呈現(xiàn)出倒U型特征。

①由于篇幅所限，本文未列示相關(guān)的U形檢驗(yàn)結(jié)果。

①本文在宏觀分析中使用平衡面板數(shù)據(jù)，剔除了在樣本區(qū)間內(nèi)數(shù)據(jù)缺失的省份，并且直轄市無法計(jì)算投資彈性系數(shù)，實(shí)際上保留的省級行政區(qū)為22個(gè)。考慮到自2018年起，統(tǒng)計(jì)年鑒不再公布全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)截止時(shí)間為2017年。

②由于篇幅所限，本文未列示相關(guān)的U形檢驗(yàn)結(jié)果。

③為了增強(qiáng)論文可讀性，在實(shí)證分析前，將數(shù)字普惠金融指數(shù)原始數(shù)據(jù)除以100進(jìn)行處理。

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)研究青年項(xiàng)目“銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響全要素生產(chǎn)率的效應(yīng)、機(jī)制及治理對策研究”（22YJC790024）;山西省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃課題“山西省制造業(yè)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的資本配置影響研究”（2022YY086）;山西省社會(huì)科學(xué)院青年課題“‘雙碳’背景下綠色金融發(fā)展驅(qū)動(dòng)山西碳減排的機(jī)制與提升路徑研究”（YWQN202205）

作者簡介：王澎涵，河北石家莊人，博士研究生，研究方向?yàn)樯虡I(yè)銀行經(jīng)營管理;楊有振，山西河津人，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)樯虡I(yè)銀行經(jīng)營管理。