影子銀行區域流動與金融發展的關系
——基于我國委托貸款的數據分析

王語驚

(長沙理工大學，湖南 長沙 410000)

自從影子銀行機制出現以來，國內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。但有關金融發展與影子銀行區域流動和支持效應的研究極少。本研究在豐富該領域理論研究的同時，也為深化對影子銀行及其運作方式的認知，加強影子銀行監督管理等提供參考依據。

一、理論分析與研究假設

委托貸款首先可以在一定程度上解決企業的融資問題，使其借款需求得到及時滿足。對于許多發展規模較小、經濟實力薄弱的中小企業而言，相較于銀行信貸等傳統融資方式，委托貸款的放貸率更高、放貸速度也相對較快。[1]而商業銀行以及其他金融機構在充當資金委托方，參與委托貸款業務的過程中，也能夠獲得相應的中間業務收入，并達到銀行存款業務量增加的效果。因此，委托貸款作為經典的影子銀行機制，其有助于實現各區域間的資金自由流動，促進各地區金融發展。其次，在委托貸款業務中，若借貸雙方存在股權關聯關系，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、業務等方面往來密切，可以實現信息高效交互傳輸。在股權關聯關系作用下，貸款企業因具有明顯的持股優勢，其可以對借款企業各項業務的開展情況、還款情況等進行全程監督管理，并運用增持股份或是派遣高管等方式靈活控制借款企業，防止出現資金不合理使用的情況。最后，當金融發展程度較高地區借助委托貸款的形式向金融發展程度較低地區輸送資金時，考慮其實際經濟發展情況、企業還款能力等，可能會為其提供低利率或是延長貸款期限等優惠措施，進而對金融發展程度較低地區的企業產生支持效應。

綜上所述，本文提出如下假設：(1)受各區域金融發展存在一定差異性的影響，在委托貸款業務中，貸款資金會由金融發展程度較高地區流向較低地區；(2)基于委托貸款的各區域間的資金流動，主要實現方式為借貸企業之間存在股權關聯關系的借貸交易；(3)當影子銀行機制為委托貸款時，金融發展程度較高地區的企業會對金融發展程度較低地區的企業產生支持效應。

二、金融發展與影子銀行區域流動及支持效應的實證分析

(一)研究設計

1.樣本數據

本研究選擇2009—2019年國內在滬深交易所A股上市的公司披露的全部委托貸款公告數據，通過查詢上市公司年報等方式，對借款企業所處行業及企業年齡等數據進行準確提取后，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、史嶸的樣本數據處理方法后，只選擇貸款企業作為上市企業委托貸款樣本數據，并通過匹配滬深上市公司披露的年度財務數據，獲得非平衡面板數據。[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家企業超過27 000個樣本觀測值。再選擇借款企業與貸款企業不為同一省份的委托貸款數據，最終獲得樣本總數600個。

2.建立模型

在上市企業委托貸款發放率對所受地區金融發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

在上市企業委托貸款發放規模對所受地區金融發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：

在上市企業委托貸款微觀條款對各區域流向產生的差異程度進行分析，進而判斷貸款區域流動的經濟效應時，則建立如下模型：

Contract=C+β1Fdlflow+β2D_Chara+β3CTRL+ε

3.定義變量

本研究設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放率、當年發放的貸款總額變量、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模、實際借貸期限及其利率共同構成。本研究中，在影子銀行機制為委托貸款時，金融發展程度較高地區的企業將貸款發放至金融發展程度較低地區的企業，Fdlflow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，其主要構成包括上市企業的年齡、杠桿率和資產規模等。上市企業年齡值固定不變，其余企業特征變量在取值時，均需要取滯后一期值。CTRL為控制變量，其主要構成包括GDP與貨幣政策等。Xi為解釋變量，其主要構成為FDL即地區金融發展水平、P_Chara以及CTRL等。D_Chara為委托貸款借方的企業特征變量，其主要組成為借方企業屬性、企業風險以及借貸方股權關聯關系存在與否等。

(二)描述性統計

據上述樣本數據，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，從金融發展程度較高地區向較低地區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%；從金融發展程度較低地區向較高地區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%。而在委托貸款業務中，大部分借款企業屬性為國企和非上市企業，如此次統計數據中，超過80%的借款企業屬于非上市企業，有1 000余家借款企業屬于國企。許多借款企業與貸款企業之間存在股權關聯關系。由此可見，委托貸款這一影子銀行機制，存在明顯的差異性。我國金融發展程度較高地區如北京、上海、廣東等地，委托貸款規模超過2 700億元，接收委托貸款規模在2 000億元以上；而金融發展程度較低地區，其提供與接收的委托貸款規模相對較小。由此可見，金融發展程度越高的地區，企業提供與接收的委托貸款規模越大。在不考慮區域內部的委托貸款交易情況下，基于區域流動的委托貸款業務中，貸款資金通常從金融發展程度較高地區流向較低地區。

(三)實證分析

1.區域流向基本特征

根據統計結果顯示，我國北上廣等金融發展程度較高地區，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。而金融發展程度較低地區，如內蒙古的委托貸款凈值超過100億元，且此類地區的委托貸款規模普遍偏大。根據委托貸款業務中，借貸雙方所處地理位置以及具體借貸規模數據，從金融發展程度較高地區流向較低地區的委托貸款規模接近700億元，在所有跨區域流動委托貸款中，占比超過80%。當委托貸款從金融發展程度較高地區流向較低地區時，在5%顯著性水平上出現顯著持續增長的變化趨勢；反向流動時，委托貸款并未出現同樣的變化情況。因此，筆者認為，作為影子銀行機制之一的委托貸款，具有典型的區域流動特性，并且主要從金融發展程度較高地區流向較低地區，從時間維度出發，此種區域流動特性具有持續增強的變化趨勢。

2.相關機制回歸分析

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

三、股權關聯關系下的委托貸款區域流動機制檢驗分析

(一)基于委托貸款規模

在所選取的全部從金融發展程度較高地區流向較低地區的委托貸款樣本中，借貸雙方不存在股權關聯關系的委托貸款交易規模總額超過160億元，但借貸雙方存在股權關聯關系的委托交易規?？傤~則在520億元以上。根據統計結果可知，上市企業年均發放股權關聯型委托貸款在25億元左右，非股權關聯型的委托貸款則不足5億元。在t檢驗分析中，根據得到的檢驗結果同樣可知，股權關聯型及非股權關聯型的委托貸款在規模上存在明顯差異性。

(二)基于貸款交易筆數

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

四、委托貸款微觀條款的支持效應實證檢驗分析

(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，根據相關檢驗結果可知，金融發展程度較高地區流向較低地區的委托貸款規模均值在4.5億元左右。在10%顯著性水平上，反向流向的委托貸款規模均值則在4.2億元左右。金融發展程度較高地區流向較低地區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，金融發展程度較高地區流向較低地區的委托貸款期限在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果與本文提出的假設(3)相符，即委托貸款作為一項重要影子銀行機制，金融發展程度較高地區的企業會對發展程度較低地區的企業產生支持效應。金融發展程度較高地區的企業在為金融發展程度較低地區的企業提供委托貸款時，設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，金融發展程度較高地區的企業為發展程度較低地區企業提供的委托貸款規模相對更大。[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，根據得到的回歸檢驗結果可知，在單變量回歸檢驗中，在5%顯著性水平上自身系數及其與單筆委托貸款接收規模之間存在顯著正向關系。即便將企業年齡、杠桿率以及資產規模等上市企業特征變量加入其中，GDP與貨幣政策等宏觀經濟變量始終在可控范圍內。由此可見，與金融發展程度較低地區的企業相比，委托貸款資金更傾向于流向金融發展程度較高地區的企業，正向流向的委托貸款規模明顯更大。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，根據得到的驗證結果可知，在10%顯著性水平上委托貸款借貸利率存在顯著的負向關系。

這說明，當金融發展程度較高地區的企業將委托貸款流向發展程度較低地區的企業時，委托貸款借款利率偏低。而在將委托貸款期限設定為被解釋變量，采用同樣的方式進行回歸驗證后可知，將借款企業年齡、資產規模等特征變量與GDP等宏觀經濟變量依次加入其中后，在5%顯著性水平上系數呈現出顯著的正向關系。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。上述實證檢驗結果與本文提出的假設(3)相符，即影子銀行機制為委托貸款時，金融發展程度較高地區的企業會對發展程度較低地區的企業產生支持效應。

五、結論

研究發現，由于各區域金融發展存在一定的差異，導致委托貸款出現了跨區域流動，基本表現為由金融發展程度較高地區流向較低地區。各區域間的資金流動，主要實現方式為借貸企業之間存在股權關聯關系。當影子銀行機制為委托貸款時，金融發展程度較高地區的企業會對發展程度較低地區的企業產生支持效應。金融發展程度較高地區的企業為發展程度較低地區的企業提供的委托資金往往規模更大、借貸利率更低且借貸期限相對較長。