APP下载

影子银行、中小企业融资与深化金融改革——基于结构向量自回归模型的实证分析

2015-11-22张婧婕

华东经济管理 2015年4期
关键词:影子融资银行

王 蕾,张婧婕,陈 霄

(1.陕西师范大学 国际商学院,陕西 西安710119;2.广西师范大学 经济管理学院,广西 桂林 541006)

一、引 言

改革开放以来,民营企业逐步成为推动中国经济增长的重要组成部分。民营经济吸纳的就业人数达到了全国城镇就业的70%以上,缴纳税收约占全部税收的80%[1],而中小企业的数量占企业总数的95%以上,创造了中国约60%的经济总量。在民营中小企业取得巨大成就的同时,融资问题依然广泛存在。

随着中国金融深化道路的推进,银行业市场结构和金融资源分布发生了巨大的变化[2],由于信息不对称和逆向选择及抵押品不足等方面原因民营中小企业在银行融资中更容易受规模或所有制歧视而遭受信贷配给[3]。在金融市场发达的国家和地区,企业可以通过不断调整融资结构以获取所需资金,中国经济增长和市场经济程度不断完善和提高,创造了大量金融需求,但金融体系尚未完全以市场为导向,导致中小企业的商业银行贷款利率被严格控制,不仅使得企业融资结构达不到最优状态,而且使中国巨大而又不受监管的民间资本得不到相应的投资通道及出口[4]。为满足中小企业的这种需求,影子银行应运而生,作为两者之间的中介,将以高利率从民间吸收进来的存款用更高的利率放贷给这些民营中小企业。

根据中国社科院发布的《中国金融监管报告2013》称2012年底基于官方数据的影子银行规模为14万亿元,而基于市场数据则为20万亿元。摩根大通估测的为36万亿元,按照中金公司的最新预测,这个数字是27万亿元左右,占到GDP的五成。虽然对影子银行的具体规模无法统一,但就总体而言我国影子银行已具有相当的规模[5]。从某种意义上说,融资环境不公平加上金融抑制,导致中小企业融资被迫转向影子银行进而对影子银行体系规模扩张产生了一定的作用。中国式的影子银行是什么?中小企业融资面临怎样的问题?影子银行和中小企业融资之间存在何种关系以及对当前正在进行的深化金融改革具有怎样的启示?这正是我们以下将要探讨的内容。

二、文献综述

学术界对影子银行仍然没有统一的界定,影子银行最早是2007年美国太平洋投资管理公司的Mc-Culley提出的,定义为“与正规接受有关部门监管的商业银行系统相对应的金融机构”。美国式的影子银行(Shadow Banking)就是把银行贷款证券化,通过证券市场获得信贷资金、实现信贷扩张的一种融资方式。Varriale(2011)认为影子银行适用与很多从事多样化经济活动的实体之中,由于其范围很广所以使很难定义[6]。Gennaioli(2013)提出影子银行通常被认为是发生在监管机构之外的金融活动,影子银行体系提供了大量的证券化资产,因此在2007的金融危机中可以说发挥了至关重要的作用[7]。Zou(2013)将中国的影子银行分为了以下四类:一是非银行金融机构,二是传统银行中的套利行为,三是地下融资行为,四是其他的不受或少受监管的金融创新[8]。根据中国的实际情况,我们将其定义为“传统商业银行业务之外,能够创造信用,具有期限和流动性转换功能,但是不受或少受监管的,具有直接或间接融资贷款中介性质的业务或机构”。

国内学者对中小企业融资的问题十分关注,早在2001年林毅夫(2001)就提出了由于被中国的金融体制所制约,中国大型金融机构是造成中小企业融资难的原因之一,并提出了要建立中小金融机构以解决该问题[9]。这一思想同样被李志赟(2002)沿用,在其建立的理论模型中考虑了中小金融机构的作用,发现引入后的中小企业融资得以增加,社会总福利同样会增加[10]。王霄(2003)的研究则更加细化,其探讨了银行的信贷配给对于中小企业融资贷款的影响和作用,在建立的模型中企业的抵押品和规模作为均衡信贷配给中的内生决策变量,对企业融资具有重大影响[11]。近年来随着互联网的兴起,也有学者探讨了互联网在企业融资中的作用,刘敏(2010)等提出了创新中小企业贷款模式,借鉴国外经验,发挥电子银行,网络银行在中小企业融资中的作用[12]。赵岳(2012)构建的理论模型得出结论说明在引入电子商务平台后,中小企业融资问题能得到相应的缓解[13]。

在影子银行与中小企业融资方面,龙建成(2013)使用中小企业人规模最为中小企业融资的代理变量探讨了影子银行与中小企业融资之间的关系[14]。徐军辉(2013)对中国影子银行对中小企业融资的影响进行了定性分析,主要探讨了影子银行体系中的民间借贷及小额贷款在发挥中小企业融资中的作用[15]。

国内外学者对影子银行的概念、中小企业融资、影子银行与中小企业融资之间的关系都做了大量具体而细致的研究和探讨,但是大多集中与定性分析,定量分析较少并且对中小企业融资变量的选取上值得商榷,对模型的选取没有考虑当期的影响,因此我们在结合国内外学者的基础上首次选择私营企业及个体贷款作为中小企业融资规模的代理变量,并考虑到影子银行于中小企业融资之间反应较为迅速,使用SVAR模型对两者之间的关系进行探讨,最后期望能够对正在进行的金融改革有所启示。

三、民营中小企业融资现状

(一)融资渠道狭窄

随着经济的发展,资金积累和配置方式也相应改变,民营中小企业融资渠道呈现多元化、社会化和市场化的趋势,但资金供给渠道总体来说较为狭窄。民营中小企业在融资过程中由于融资渠道单一,让银行过度承担了风险。广大的社会资本以储蓄形式流入正规银行体系,“间接融资为主,直接融资为辅”的模式仍然还未改变,另一方面,间接的银行贷款融资仍然是企业融资的主要形式,直接融资则基于中国的资本市场[16]。资本市场层次结构与实体经济需求的不匹配,使得大量中小企业无法或必须以高额成本才能实现融资[17]。以直接融资为例中国创业板上市的门槛针对大多数民营中小企业而言条件太高,其次上市过程中的各项准备工作所需要的费用对中小企业而言也是很难承担的。而在公司债券发行上,现行法律法规对资金用途以及利率额度限制较高,2014年3月出现的首例公司债违约打破了以往“刚性兑付”的常规,引发了许多公司取消发债计划的羊群效应。政府和金融部门的新立场使风险厌恶的投资者为规避风险而减少债券投资,而企业对债券融资会更加谨慎。

(二)间接融资约束

目前,中国间接融资比重达到80%以上,银行业资产占全部金融资产比重超过90%[18]。但2013年商业银行6月及12月两次“钱荒”表明,商业银行的社会融资结构发生了明显变化,2013年一季度银行理财资金账面余额已经达到8.2万多亿元,信托、理财等准影子银行迅速发展,使得商业银行也遭遇一场流动性危机,部分银行甚至停止放贷,这直接导致银行对中小企业的贷款减少。在银行利率上升、借贷成本提高的情况下,中小企业只有通过影子银行体系进行融资,但利率非常高,稍有不慎就容易导致造成企业资金断裂,为企业带来运营风险。在银行信贷市场体系中,正规商业银行专注于国有大型企业建立战略合作关系,在货币市场出现紧张局势时,也会优先考虑这些企业的需要,但是实际上,许多大型企业对资金的需求量并不大,目前而言信贷市场的信息不对称和信用配给仍在持续。而中小型和成长型企业,无论是投资或扩大生产,都需要提前垫资,日常营运中对资金的需求更为迫切。但是,由于条件所限,都决定了其无法及时有效的满足中小企业的资金需求,结果造成有融资需求的企业缺乏银行资金支持,导致金融资源没有达到优化配置。

(三)融资成本提高

从资本需求的角度来看,民营中小企业往往在对资金的使用上具有时间性强的特征,而现有银行贷款程序使其难以及时获取。除此之外银行为尽量避免由于信息不对称而对自身产生的损失,一般会要求企业提供足够的证明,来保证贷款可信度。这些要求的执行无疑增加了民营中小企业的生产成本,和财务负担。而且商业银行对民营中小企业的贷款利率一般会上浮,加上开支,使中小企业获得银行贷款的成本与从影子银行体系内获取贷款的成本几乎一样的[19]。另外企业成本压力不断增加,中小企业的利润空间在多重压力下被不断压缩,利润的降低间接增加了企业的融资成本。

四、研究方法及数据指标

(一)数据来源

由于部分数据中国人民银行在2009年之后不再公布,为便于实证分析,我们选择2002年2月-2009年11月共计94个月为时间段,对缺失的数据使用二次指数平滑法进行填补,经整理如表1所示,各项数据均来源于国家统计局、中国人民银行网站及同花顺iFind。

表1 各项数据基本统计指标 亿元

(二)指标说明

(1)影子银行规模(Sbk),国内学者对中国影子银行的规模的测度方法目前为止还未有一个权威的结果,龙剑成(2013)、于菁(2013)及陈剑(2012)认为影子银行中有82%来自委托贷款、信托贷款及民间借贷因此用以衡量影子银行的规模,沈悦(2013)认为除了上述因素之外未贴现银票对影子银行规模也了一定作用,综合国内学者的观点我们认为影子银行规模主要由委托贷款、信托贷款、未贴现银票及民间借贷构成,并用月度数据进行测度,由于民间借贷难以统计,因此我们使用的是委托贷款、信托贷款及未贴现银票的月度加总。

(2)民营中小企业融资规模,私营企业及个体贷款(Pel)是指中国的其他商业银行在单位时期内对私营企业及个体进行各种人民币短期贷款的金额总和,我们用私营企业及个体贷款的月度数据来表示民营中小企业的从正规金融机构的融资状况。对个别缺失的数据我们使用二次指数平滑法进行填补。

(三)研究方法

向量自回归(VAR)分析随机扰动对变量系统的动态冲击,从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。但是VAR模型无法解释变量当期之间的相互关系,而影子银行由于自身的特点与民营中小企业融资之间的影响非常迅速,结构向量自回归模型(SVAR)是建立在VAR模型的基础上,在模型中包含变量之间的当期关系,因此我们选择AB型的SVAR模型为研究方法,探讨影子银行与民营中小企业之间的动态关系,其表达如公式(1)所示,其中矩阵A、B是可逆矩阵且满足Aεt=But,E(ut)=0k,E(utu’t)=Ik,对于k元的SVAR模型,需要对结构式施加的限制条件个数为k(k-1)/2个限制条件才能估计出结构式模型的参数,在我们的实证分析中使用的是短期约束条件。

五、实证分析

(一)单位根检验

时间序列往往具有非平稳的特点,为避免估计结果和检验统计失去通常的性质,而得出错误的结论,在建立模型之前我们首先要对数据的平稳性进行检验。通过Eviews6.0软件我们采用ADF单位根检验的方法,对序列Sbk和Pel进行平稳性检验,结果如表2所示。从表2的结果中我们看到,这两个时间序列均通过了ADF单位根检验,而且都为零阶单整序列I(0),因此我们可以用这两个序列构建VAR模型。

表2 ADF单位根检验结果

(二)动态相关性及滞后期

我们用动态相关性的方法,对影子银行对民营中小企业融资的相关性进行检验并判断变量之间的动态关系,如表3所示,影子银行与中小企业融资的相关系数的最高值出现在当期,说明民营中小企业融资对影子银行的反应敏感。随着滞后期的增加,影子银行与民营中小企业融资短期相关系数的最大值出现在第六期。根据VAR模型最优自回归阶数p的检验结果如表4所示,在5%的显著水平下LR、FPE和AIC指标的最后滞后期为6,考虑AIC准则倾向于选择过大的滞后阶数[20],因此我们确定模型的滞后阶数为6。

表3 Sbk与Pel的动态相关性比较

表4 VAR模型最佳滞后阶数

(三)Granger因果关系检验

Granger(1969)提出一种如何检验变量之间因果关系的方法,用于分析时间序列变量之间的因果关系,主要看现在的变量在多大程度上被过去的其他变量解释[21]。因为Granger因果关系检验的结果对滞后阶数的选择有很强的敏感性,所以我们分别选择1-6的滞后阶数对Sbk和Pel两个时间序列进行Granger因果关系检验(如表5),结果表明:①当滞后阶数为1时,Sbk不是Pel的Granger原因,滞后阶数为2~6时Sbk是Pel的Granger原因。②当滞后阶数1~6时,Pel是Sbk的Granger的原因均通过了检验。我们认为总体而言影子银行规模与民营中小企业融资之间存在互为Granger原因的关系,影子银行规模的变动与民营中小企业从正规金融机构融资的规模互相影响,反映出资金在流动过程中的反馈机制。

表5 Granger因果关系检验结果

(四)模型输出

1.VAR模型及稳定性检验

由于SVAR模型是在VAR模型的基础上构建的,因此我们根据LR、FPE和AIC为准则选择最优滞后阶数6,对Pel和Sbk进行VAR(6)模型估计,估计结果如公式(2)所示:

针对估计结果,我们通过进行AR特征多项式根的滞后结构分析,来检验所构建模型稳定性,从中可以看到VAR模型的所有根均位于单位圆内,因此上述模型是稳定的

2.SVAR模型的识别

我们在上述VAR(6)模型基础上,建立包含变量之间的当期关系的两变量的AB型SVAR(6)模型,由于只有两个变量因此只需要施加k(k-1)/2=1个约束才能使得模型满足可识别条件,我们选择了多套短期约束方案,但统计上最可靠的短期约束是民营中小企业融资对当期的影子银行规模没有反应,即a12=0,具有约束条件的方程式如公式(3)所示:

采用极大似然法对矩阵A、B分别进行估计得出结果如公式(4)所示:

式中,星号表示在%的显著水平下通过Z检验。根据估计的结果我们发现影子银行规模对民营中小企业融资在当期具有正向的影响,但是并不显著,说明影子银行的发展短期内一定程度上可以改善民营中小企业融资的状况。

(五)脉冲响应函数分析

SVAR模型中可以得到正交化的脉冲响应函数,利用估计出的结构因子分解矩阵A和B,我们用脉冲响应函数分别实现了Pel和Sbk相互之间的脉冲响应,如图2、图3所示,其中横轴表示冲击作用的滞后期间数(单位:月),纵轴表示影响的程度(单位:亿元),虚线表示正负两倍标准差偏离带:

(1)由图2可知,中小企业融资对影子银行的扰动并没有立即做出响应,从总体上看中小企业融资对影子银行的响应是一个先波动减小,之后波动上升的过程。根据相应的脉冲函数表,受到影子银行的冲击之后中小企业融资在第五个月达到最小值,之后呈波动递增的过程,但始终是负向的,说明影子银行规模的增长在短期内对中小企业从正规机构贷款的规模具有正向的冲击作用,之后对中小企业融资的作用均为负向,影子银行不仅会提高企业的经营成本和经营风险,而且对中小企业从正规金融机构融资具有“挤出”效应。

(2)由图3可知,从总体上看中小企业融资对影子银行的规模影响程度较为剧烈,影子银行对中小企业融资的扰动在当期为正向的,中小企业融资对影子银行规模的冲击在第五期达到正向的最大值,之后呈减少趋势,但是整体上看中小企业融资对影子银行规模的冲击为正向的,说明就短期而言,民营中小企业从正规金融机构贷款规模的正向波动会对影子银行规模产生正向的影响,但是该影响不具有持续性,随着时间的增加趋向于零。反映了民营中小企业巨大的金融需求刺激了影子银行体系的迅速膨胀。

图2 中小企业融资对影子银行扰动的响应

图3 影子银行对中小企业融资扰动的响应

六、影子银行对中小企业融资的影响分析

随着近年来影子银行在中国的膨胀式发展,对中国经济运行的影响也逐渐扩散,现已逐渐成为中国金融体系的重要组成部分,总体而言在中小企业融资方面我们认为影子银行的影响主要有三个方面:

(一)弥补企业融资缺陷

由于正规金融机构提供的信贷资金存在大量缺口,影子银行的出现一定程度补充了企业的外源融资,促进了民营中小企业的发展,在当前阶段,中小企业融资的一个重要渠道就是影子银行体系中的民间金融。以小额贷款公司为例,中国从2005年开始在部分省区开展小额贷款公司试点,截至2013年末,中国共有小额贷款公司7839家,贷款余额8191亿元,相比2010年2614家及1975亿元的规模有了巨大的增长,一方面体现了民间旺盛的投融资需求,另一方面国家允许民间资本投资设立小额贷款公司,从事小额信贷业务,在缓解中小企业融资难、贷款难等方面发挥了积极的作用。民间借贷凭借方式灵活、手续简便及小规模等条件,在向特定客户群提供小额短期贷款方面凸显优势,也能够及时匹配企业融资的需要。

(二)提高企业经营成本及风险

影子银行体系的一些独特优势,在弥补了中小企业融资难的缺陷上发挥了重大作用。然而,由于不在中国金融法律法规保护的范围之内,又不接受政府、金融监管部门的直接控制和监管,使其“合法性”问题一直没有得到有效解决,这也提高了民营企业借贷的成本和风险。部分地区民间借贷月息高达30%,导致中小企业不得不承担高额的利息费用,这大大增加了企业的财务负担。同时,一些中小企业在影子银行体系内大量举债,改变了企业的资本结构和资产负债率,增加了企业的经营风险。由于缺乏法律法规的约束,影子银行体系中也容易产生欺诈、违约及社会暴力等现象和大量的民事纠纷。再者,部分影子银行内部控制不合理,经营水平较低,缺乏管理经验,内部风险管理设计薄弱,容易引起非法集资、资金链断裂等问题,这些问题容易牵涉到参与融资的民营中小企业,这对企业日后的经营管理也将产生很大的影响。

(三)加剧企业融资难度

2013年虽然银监会出台了有关规定对银行理财产品进行全面的规范和监管,但是银行通过理财产品建立的资金池的运作透明度不高,近年来对地方融资和房地产贷款的收紧,通过理财及银信合作募集的资金相当一部分流入了这些领域,这种准影子银行的发展压缩了商业银行向民营中小企业放贷的规模,挤占了中小企业的资金来源使中小企业的融资难度进一步加大(脉冲响应分析证实了这一观点)。影子银行体系中的民间借贷具有一定的关系型和地域性特征,由于融资成本高昂,部分民营中小企业将融资获得资金从事放贷业务,获得高于投资实业的回报率,再加上大部分中小企业经营者素质不高,且多为家族式的管理模式,在组织、领导、决策等方面缺乏合理科学的约束和规范,一旦企业负面信息被放贷者获知,导致“惜贷”行为的发生,反而会加剧民营中小企业融资难度。

七、对深化金融改革的启示

金融作为现代经济的核心,是社会主义市场体系的重要组成部分。党的十八大提出了要深化金融体制改革,健全促进宏观经济稳定、支持实体经济发展的现代金融体系。十八届三中全会通过了《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,在十八大的基础上对金融领域改革做出了重大部署,同时明确了经济体制改革的核心是处理好政府和市场的关系,使市场在资源配置中起决定性作用。将市场的作用改为“决定性”是一重大理论突破,在今后的改革与实践中有着极其重要的意义。深化金融改革的过程也应是一个金融开放的过程,在以市场配置金融资源为改革导向的同时更应该坚持以金融服务实体经济的本质[22]。实体经济决定金融发展水平,是金融发展的基础,但金融市场同样对实体经济具有一定制约作用,因此要提高金融服务实体经济的普惠性和实效性。金融改革是由政府主导还是由市场主导并不属于我们探讨的范围,但需要注意的一点就是宏观经济政策对中小企业的影响通常比大企业要大[23]。

中小企业融资难不仅是经济发展过程中的必然问题,而且也是中国经济制度环境缺陷的双重后果。影子银行作为一种组织创新,在缓解中小企业融资的问题上能够发挥一定的作用,但其自身的局限性决定了只能是作为目前金融体系中的补充,如何在不损害大部分中小企业利益的前提下针对影子银行体系制定合适的政策,是金融改革中难以回避的现实问题。伴随着金融创新,影子银行当前又有了新的发展,鉴于现有的融资体系与中小企业发展的不对称以及中小企业的发展在促进经济增长和缓解就业压力等方面的作用,我们认为在深化金融改革的过程中一是要优化社会融资规模的结构配置,引导影子银行规范化。政府部门要建立科学有效的监管体系,在鼓励加强金融创新和开放的同时须要注意防范金融风险。体制外非正规金融机构存在的合理性也不容置疑[24],因此疏比堵更加有效,并且应该在法律范围内对其发生的借贷活动和有关契约予以保护。而对体制内的影子银行则需要注意的是让资金能够有效进入实体经济,将金融杠杆化率控制在一定比例规模,打破“刚性兑付”,严禁虚拟经济证券化。二是要充分发挥互联网金融的在中小企业融资中的积极作用。互联网金融在2014年首次进入政府工作报告之中,近年来互联网金融凭借着快捷便利、门槛低等特点,加之宏观经济政策的调整,迅速发展壮大,并且在解决信息不对称、信贷配给等这些问题上对于中小企业融资发挥了积极作用,是金融创新的典范,提高了社会资金的利用效率[25],并能够有效开发中小企业融资的“长尾市场”,我们认为在互联网金融将会成为“一池活水”中的重要部分,政府及金融部门有必要将互联网金融纳入当前监管范围,制定相应的规章制度规范互联网金融企业的行为及准入机制,定期公布行业的发展变化情况[26],互联网金融应该在政府引导之下健康有序发展。总之我们认为金融改革不能摸着石头过河,更应该从经济和金融全局考量,只有以更大的勇气和智慧渐进式推动制度变迁才能制造长期增长红利。

[1]于蔚,汪淼军,金祥荣.政治关联和融资约束:信息效应与资源效应[J].经济研究,2012,47(9):125-139.

[2]鲁丹,肖华荣.银行市场竞争结构、信息生产和中小企业融资[J].金融研究,2008,51(5):107-113.

[3]Stiglitz J E,Weiss A.Credit Rationing in Markets with Imperfect Information[J].American Economic Review,1981,71(3):393-410.

[4]周业安.金融抑制对中国企业融资能力影响的实证研究[J].经济研究,1999,34(2):15-22.

[5]陈霄,王贝芬.影子银行对我国货币政策的影响分析[J].西安石油大学学报:社会科学版,2013,22(4):40-44.

[6]Varriale G.The risks of shadow banking’s growth[J].International Financial Law Review,2011,40(9):28-28.

[7]Gennaioli N,Shleifer A,Vishny W R.A Model of Shadow Banking[J].Journal of Finance,2013,68(4):1331-1363.

[8]Zou X P,Pang Y X,Zhu H L.The study between shadow banking and financial fragility in China:an empirical analysis based on the co-integration test and error correction model[J].Quality and Quantity,2013,47(6):3363-3370.

[9]林毅夫,李永军.中小金融机构发展与中小企业融资[J].经济研究,2001,36(1):10-18.

[10]李志赟.银行结构与中小企业融资[J].经济研究,2002,37(6):38-45.

[11]王霄,张捷.银行信贷配给与中小企业贷款——一个内生化抵押品和企业规模的理论模型[J].经济研究,2003,38(7):68-75.

[12]刘敏,丁德科.创新我国中小企业贷款模式的对策研究[J].管理世界,2010,26(8):1-6.

[13]赵岳,谭之博.电子商务、银行信贷与中小企业融资——一个基于信息经济学的理论模型[J].经济研究,2012,47(7):99-112.

[14]龙建成,樊晓静,张雄.利率变动、影子银行与中小企业融资[J].金融论坛,2013,18(7):40-42.

[15]徐军辉.中国式影子银行的发展及其对中小企业融资的影响[J].财经科学,2013(2):11-20.

[16]仇颖.引导民间资本进入民营中小企业融资领域之管见[J].金融研究,2011,54(6):73-74.

[17]刘克崮,王瑛,李敏波.深化改革 建设投融资并重的资本市场[J].管理世界,2013,29(8):1-5.

[18]尚福林.更加奋发有为的推进银行业改革——深入学习贯彻习近平同志关于全面深化改革的重要论述[N].人民日报,2014-02-19(7).

[19]郭斌,刘曼路.民间金融与中小企业发展:对温州的实证分析[J].经济研究,2002,37(10):40-46.

[20]Paulsen J.Order determination of multivariate autoregressive time series with unit roots[J].Journal of Time Series Analysis,1984,5(5):115-127.

[21]Garnger C W J.Investigating causal relations by econometric models and cross-spectral methods[J].Journal of the Econometric Society,1969,37(3):424-438.

[22]周小川.全面深化金融业改革开放 加快完善金融市场体系[N].人民日报,2013-11-28(7).

[23]林毅夫,孙希芳.信息、非正规金融与中小企业融资[J].经济研究,2005,40(7):35-44.

[24]田晓霞.小企业融资理论及实证研究综述[J].经济研究,2004,39(5):107-116.

[25]陈霄.民间借贷成本研究——基于P2P网络借贷的实证分析[J].金融经济学研究,2014,29(1):37-48.

[26]陈霄,丁晓裕,王贝芬.民间借贷逾期行为研究——基于P2P网络借贷的实证分析[J].金融论坛,2013,18(11):65-72.

猜你喜欢

影子融资银行
融资统计(5月24日~5月30日)
融资统计(5月17日~5月23日)
融资
融资
10Gb/s transmit equalizer using duobinary signaling over FR4 backplane①
What a Nice Friend
保康接地气的“土银行”
和影子玩耍
“存梦银行”破产记
不可思议的影子