社会融资地域歧视对地区非效率投资的诱导作用研究

汪敏，陈浩

（南京大学经济学院，江苏南京210093）

社会融资地域歧视对地区非效率投资的诱导作用研究

汪敏，陈浩

（南京大学经济学院，江苏南京210093）

作为中国金融宏观调控的重要监测分析指标，地区社会融资规模准确反映了金融体系对地区实体经济支持力度。然而，资金配置过程中由于其逐利属性使得社会融资存在明显的地域歧视现象，并诱导地区出现非效率投资问题。通过构建社会融资地域歧视测度模型，实证研究发现：经济发展水平越高，社会融资规模越大，即社会融资存在向经济发达地区集聚的特征；社会融资规模与融资需求不相关，表明社会资金并未配置到需求最高的地区。在上述研究基础上，对各地区的非效率投资进行测度，并研究社会融资的地域歧视对非效率投资的影响，结果发现：社会融资的地域歧视越严重，地区非效率投资越多。其中，社会融资中的信贷融资地域歧视引发了投资不足，而社会融资中债券和股票融资的地域歧视则会诱导地区过度投资。

社会融资；地域歧视；非效率投资；诱导作用

一、引言

加快产业结构的转型升级，促进资源配置的深度市场优化，是我国经济发展方式战略调整的重要方向之一。大量的理论和实践证明，一个运行良好的金融体系可以降低交易成本，动员储蓄，把稀缺的金融资源高效率地配置到效率和回报较高的产业部门之中，从而通过对产业结构转型升级的推动来促进地区经济增长（周晓艳等，2015[1]；李青原等，2010[2]），提高地区实体经济资本配置效率（李青原等，2013[3]），降低非效率投资。然而，金融系统在我国地区实体经济中的配置效率却受到诸多诟病，其中很重要的一个问题是金融体系在资金配置过程中的地域歧视现象。人民银行从2012年建立了地区社会融资规模季度统计制度，使得我们可以准确把握各地区所获得的社会融资总量，结果发现获得社会融资最多的地区集中在东部，其中社会融资规模最高的六个省份分别为北京、广东、江苏、上海、山东、浙江，共占全国社会融资规模总额的43．57%，表明我国绝大多数社会资金流向了经济发达的东部地区，而经济发展水平较低的中西部地区所获得的社会融资规模很少，其中，黑龙江、内蒙古、新疆、海南、青海、西藏、宁夏等七个省份所获得的地区社会融资总量仅占全国社会融资总量的5．23%，社会融资的地域歧视现象明显。然而，我国固定资产投资增长最快的地区反而是社会融资规模最小的中西部地区。根据国家统计局调查，2005—2014年，我国固定资产投资累计增长最快的地区为湖北（93．25%）、安徽（93．77%）、青海（93．83%）、陕西（96．07%）、甘肃（95．71%）等中西部地区，而上海（23．41%）、北京（38．90%）、浙江（57．07%）和广东（57．61%）等东部地区固定资产投资增长速度均低于全国平均水平。不可否认东部地区的经济存量较大，因而资金需求较大，然而大量的资金集聚到少数经济发达区域必然会导致过度投资和投资不足同时出现。过度投资和投资不足均不利于地区经济转型发展目标的实现，统称为“非效率投资”。非效率投资越多，资本配置效率越低，地区经济发展潜力也就越小，越不利于“旧常态”向“新常态”的转型发展。

非效率投资是指企业管理者以私人利益最大化为目标，放弃净现值为正的投资项目或将公司资源投放到净现值为负的项目的投资行为。非效率投资直接关系企业未来发展潜力、经营风险和盈利水平。一个地区的非效率投资越高，该地区未来发展潜力越低。企业融资方式与非效率投资关系密切，Myers（1977）指出，若利用内部资金以及发行股票来为项目融资，企业会进行最优投资决策；若企业通过负债来为项目融资，则会出现投资不足的现象[4]。已有文献对企业非效率投资产生的原因有不同的解释。部分文献认为，企业如果发生过度投资行为，一定是存在着丰富的自由现金流。而投资不足的成因主要是来自以下两方面：一方面，当投资项目所带来的收益绝大部分被债权人所享有，而股东或管理者从中获得收益非常少时，即便该项目未来的NPV为正，也会被放弃，导致投资不足的产生，称之为债权代理冲突引发的投资不足。另一方面，由于企业内外存在信息不对称，导致股权融资成本远高于内部融资成本，使企业面临融资约束，进而引发投资不足行为。因此，综合来看，导致过度投资的原因是企业空闲资金过多，而导致投资不足的原因则是市场资金缺位导致的外部融资成本过高。

从已有文献对非效率投资的研究方式来看，早期实证分析主要集中在宏观市场层面（韩立岩等，2002[5]；潘文卿等，2003[6]；方军雄，2007[7]），而近年来关于非效率投资的研究集中在微观公司层面（蒲艳萍等，2014[8]；李鑫等，2014[9]），很少有文献从宏观和微观相结合的中观层面研究非效率投资。关于社会融资地域歧视对非效率投资影响的研究尚未发现。

二、研究设计

（一）社会融资地域歧视测度

为研究社会融资地域歧视与非效率投资之间的关系，本文首先需对社会融资的地域歧视进行测度，构建如下计量模型：

其中，下标i和t分别表示省份和时间。sfinsi，t表示地区社会融资规模，sfinsi，t的估计值sfiˆnsi，t为预期社会融资；εi，t为误差项，为未预期社会融资；用sfins_resi，t=sfins_sfiˆnsi，t衡量省份i在时间t所获得的歧视性社会融资，sfins_resi，t越大，表明该地区获得的歧视性社会融资越多，也即在剔除了经济发展水平和融资需求后，该地区获得了高于其他地区的额外的社会融资规模。此外，社会融资主要包括人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现的银行承兑汇票、企业债券、非金融企业境内股票融资等方面。本文根据社会融资的内涵将社会融资分为直接融资和间接融资，将人民币贷款、外币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现的银行承兑汇票进行汇总作为企业间接融资credit，企业债券bond和非金融企业境内股票融资stock作为企业直接融资，即sfinsi，t=crediti，t+bondi，t+stocki，t。本文分别用crediti，t、bondi，t和stocki，t替代回归模型（1）中的因变量sfinsi，t，研究各地区获得歧视性直接融资和歧视性间接融资。用sfins_res、credit_res、bond_res和stock_res表示回归模型的残差，也即地区歧视性直接融资规模，以及歧视性信贷融资规模、歧视性债券融资规模和歧视性股票融资规模。其他相关变量说明见表1。

表1 社会融资测度变量

为计算全国各地区企业的融资需求，本文根据孙杰（2010）的方法[10]分别估计全国各个地区上市公司的融资需求总量，用以测度该地区的融资需求量，计算方法如下：令demand为企业融资需求，其计算公式为：

整体来看，2014—2015年，我国地区平均融资需求呈逐渐递增的趋势，2014年一季度至四季度全国平均融资需求均为负，表明总的来说2014年我国企业融资需求并不高；2015年全国平均融资需求为正，表明2015年以后我国各地区企业出现了大量的融资需求。

分区域来看，我国东、中、西部地区融资需求均呈逐渐增加趋势。其中，东部地区融资需求由2014年一季度的-22 319．56亿元增加到2015年四季度的18 490．10亿元，中部地区融资需求由2014年一季度的-2 417．354亿元增加到2015年四季度的12 418．02亿元，西部地区的融资需求由2014年一季度的-5 050．26亿元增加到2015年四季度的6 264．239亿元。由上述数据可知，东部地区融资需求高于中西部地区。

（二）地区非效率投资测度

表2 全国各省份融资需求测算（单位：亿元）

很多文献采用Wurgler（2000）提出的资本配置效率估算模型[11]研究地区投资效率问题，该模型的优点在于可以利用官方统计数据直接得出实体经济的资本配置效率，然而该模型只能测度地区固定资产投资与增加值之间的关系，既不能剔除金融企业对资本配置效率的影响，也不能剔除国家投入非盈利行业的投资，因而并不能准确衡量地区非效率投资。笔者认为，利用各地上市公司的微观层面数据更能有效测度地区非效率投资。本文借鉴Richardson（2006）[12]及辛清泉等（2007）[13]的模型对地区非效率进行测度，其计算过程为：

首先构造衡量预期投资的计量模型：

其中，INVi，t为公司i在t时刻的投资规模，Qi，t为该公司此时的托宾Q的值，Levi，t-1为该公司上一期的债务杠杆，CFi，t-1为该公司上一期的自由现金流量，Sizei，t-1为该公司上一期的公司规模，Ri，t-1为该公司上一期的股票收益率。各变量计算方法如表3所示。

表3 地区非效率投资测度变量

整体来看，在样本范围内，我国平均非效率投资水平在2014—2015年呈上升态势，从2014年一季度的投资不足（-14．672）上升为2015年四季度的过度投资（3．892），表明我国各地区的非效率投资水平在逐年加大。分省来看，我国各地区非效率投资的差异巨大，2014—2015年全国各地区平均非效率投资程度最高的省份为北京，过度投资水平为162．813；投资不足程度最高的省份为广东，投资不足水平为-149．255。各省份之间非效率投资水平差异极大，2014—2015年全国仅九个省份的平均非效率投资水平绝对值保持10以内，且绝大多数位于中西部地区，表明我国各地区普遍存在过度投资或投资不足现象。

（三）数据来源

本文测度社会融资的地域歧视的数据来源如下：本文收集了全国各省市2014—2015年各季度的地区社会融资规模数据以及社会融资规模中信贷融资、债券融资和股票融资的分类数据，数据来源于中国人民银行调查统计司。为了测度地区融资需求和我国地区非效率投资，本文选取2014—2015年各季度我国全部A股上市公司的财务数据为初始样本，并按如下标准进行筛选：（1）剔除ST公司、数据不完整或样本期间退市的公司。（2）由于金融类企业投资于非金融类企业投资的差异较大，因此本文剔除了证监会分类中的所有金融类企业。（3）为降低异常值的影响，对变量进行1%分位及99%分位的缩尾处理，最终样本量为8个季度共19 631个样本，数据来源于wind数据库。

为了控制宏观经济因素对地区非效率投资的影响，本文收集了地区国内生产总值的季度数据，宏观经济数据全部来源于国家统计局数据库。为了研究社会融资的地域歧视对非效率投资的区域差异，本文根据《中华人民共和国城镇体系规划纲要2005—2020》，将样本分为东部、中部和西部三个区域。其中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省份；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8省份；西部地区包括重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古等12个省份。

三、社会融资地域歧视测度及其对非效率投资影响的实证分析

（一）社会融资歧视测度

利用回归模型（1）测度的社会融资地域歧视程度，本文分别构建如下研究社会融资的地域歧视及其分解指标关于地区非效率投资之间的计量经济模型，用以研究社会融资的地域歧视对地区非效率投资的影响。

表4 全国各省市非效率投资测算值

其中，下标i和t分别表示省份和时间，inv_nefi，t表示省份i在时间t存在的非效率投资水平，其他变量解释同表1。

在面板数据模型中，使用固定效应模型可以很好地解决个体特征与解释变量相关引起的内生性问题，利用回归模型（1）对我国各地区社会融资规模与各影响因素进行回归，所得结果如表5中的回归结果I所示。为了研究社会融资各分类指标的地域歧视问题，本文还将总社会融资sfins拆分为信贷融资credit、债券融资bond和股票融资stock三个分指标，并利用回归模型（1）进行实证，所得结果如表5的Ⅱ～Ⅳ列所示。

比较表5中各列的回归结果，我们可以得出如下结论：

表5 我国社会融资地域歧视：混合回归分析

第一，从融资需求demand来看，其在回归结果Ⅰ中的系数显著为负。表明，总体来说社会融资并非流向融资需求最高的地区，反而存在向最不需要资金的地区流动的趋势。回归结果Ⅱ和Ⅳ中融资需求demand的系数并不显著，表明我国信贷融资与股票融资虽然没有流向资金需求较低的地区，但也没有流向最需要资金的地区。回归结果Ⅲ中融资需求demand的系数显著为负，表明我国社会融资向资金需求较低的地区流动的趋势主要来自于债券融资。上述结果可以解释为，资金需求最强烈的地区道德风险发生的概率较大，因而导致严重的逆向选择问题，且债券融资中的逆向选择问题要比信贷融资和股票融资更加严重，主要原因是信贷融资主要来自于银行系统，银行由于其专业的风险控制方式，资金投向更趋理性。股票融资也同样受到证监会的严格监管，道德风险也不那么容易产生。债券融资由于没有受到过多监管，道德风险问题比较严重。

第二，从经济发展水平GDP来看，其对应于回归结果Ⅰ中的系数为0．048，且T值通过了显著性检验。这说明总体来说，经济发展水平越高的地区，获得社会融资越容易，我国社会融资存在向经济发达地区集聚的趋势。此外，信贷融资的分类回归结果Ⅱ中GDP的系数显著为正，债券融资和股票融资的分类回归结果Ⅲ和Ⅳ中GDP均不显著，表明我国社会融资向经济发达地区的集聚趋势主要来自于信贷融资。该结果说明，我国银行系统更加偏好于投资风险较小的经济发达地区。资金向经济发达地区的流动是市场经济发展、金融市场开放的伴生现象，资金作为一种可流动的生产要素，在金融市场开放条件下，必然会向风险较小、收益较高的地区流动，形成类似产业经济发展的聚集效应和区域金融发展的二元结构。

第三，从企业规模来看，企业规模因素在回归结果Ⅰ中的系数显著为正，表明一个地区的企业规模越大，其获得社会融资规模也大，表明规模越大企业由于其安全性较高，偿债能力较强因而获得的社会融资较多。回归模型Ⅱ～Ⅳ中企业规模的系数均显著为正，表明无论是信贷融资、债券融资还是股票融资，资金均偏向于流向安全性较高且偿债能力较强的大企业。此外，信贷融资回归结果Ⅱ中的系数高于回归结果Ⅲ和Ⅳ，表明银行系统的资金比债券融资和股票融资等直接融资体系更倾向于规模较大的企业。这表明，在信贷资源稀缺和确保信贷资产质量的前提下，商业银行必然会偏爱低风险、高收益的项目和企业，致使中小企业融资出现困难。

（二）社会融资歧视对非效率投资影响的实证分析

表6为地区非效率投资水平和社会融资地域歧视测度的描述性统计。由表6可知，东部地区平均非效率投资为负，社会融资歧视与信贷融资地域歧视均为正，而债券融资地域歧视与股票融资地域歧视均为负；中部地区非效率投资为正，而该社会融资地域歧视总额与信贷融资地域歧视均为负，股票融资地域歧视与债券融资地域歧视均为正；西部地区非效率投资为正，社会融资地域歧视规模为正，其中信贷融资地域歧视均为正，债券融资地域歧视为负，而股票融资地域歧视也为正。根据以上结果，本文得出初步结论，非效率投资与信贷融资地域歧视可能存在负相关关系，而与股票融资地域歧视和债券融资地域歧视可能存在正相关关系。

表6 非效率投资与社会融资地域歧视区域对比

为了进一步检验社会融资的地域歧视对地区非效率投资的影响，本文根据表5回归结果，分别对社会融资总量的地域歧视sfins_res、信贷融资的地域歧视credit_res、债券融资的地域歧视bond_res和股票融资的地域歧视stock_res进行测度，并根据模型（3）估计的地区非效率投资inf_inv，利用回归模型（4～7）进行实证检验，研究社会融资的地域歧视对地区非效率投资的影响，所得结果见表7。

表7 社会融资歧视对地区非效率投资回归结果

由表7回归结果，本文可以得出如下结论：

第一，由表7回归结果Ⅰ可知，总的来说，社会融资歧视与非效率投资显著负相关，表明社会融资的地域歧视容易引起地区投资不足。由表7分样本回归结果Ⅲ～Ⅳ可知，信贷融资的地域歧视与非效率投资显著负相关，债券融资的地域歧视和股票融资的地域歧视与非效率投资显著正相关，这说明不同融资方式的地域歧视会对地区非效率投资的影响不同。根据本文表4和表5的分析结论，信贷融资与融资需求显著负相关，即信贷资金倾向于流向不需要资金的地区，而表7回归结果Ⅱ表明过多的信贷资金并不会引起企业投资行为大幅增加引起过度投资，企业对待信贷资金保持着谨慎态度，即使企业资金来源充足，也不会轻易增加投资。与之相反的是，债券投资和股票投资等直接融资的地域歧视与企业非效率投资显著正相关，这表明，直接融资的地域歧视使得企业过度投资可能性增加。出现上述结果的主要原因是，债券融资和股票融资属于直接融资，而信贷融资属于企业间接融资，企业通过直接融资所获得的资金属于权益资金，企业对于权益资金的使用比负债资金更加随意，从而容易产生过度投资，然而信贷融资属于企业间接融资，企业对这部分资金的运用相对谨慎，从而更加容易产生投资不足。

第二，企业资产规模与企业非效率投资显著正相关，表明企业规模越大的地区，越容易产生过度投资，这与大规模企业更易获得资金不无关系。由表6回归结果可知，地区企业资产总规模与社会融资规模显著正相关，表明社会融资偏好规模较大的企业，这对信贷融资、债券融资和股票融资均成立。大量的资金流向大规模企业必然导致这些企业出现过度投资现象。

第三，地区企业的机构投资者持股比例与非效率投资显著正相关，这与已有机构投资者对企业投资的研究一致。机构投资者持股比例越高，公司越有可能获得资金流入（唐松莲等，2015）[14]，即使社会资金不足，机构投资者为了自身利益，也会在一定程度上利用自己的信誉保证企业资金来源充足。国有企业属性与企业过度投资显著正相关，尽管国有企业属性与社会融资之间的关系不大，然而，国有企业获得财政支持力度较大，即使社会资金不愿进入国有企业，财政部门为了宏观经济稳定，即使国有企业效率低下，只要国有企业具有投资需求，也会进行大量资金投入。而民营企业由于规模较小，又没有国家资本作为支撑，从而投资活动获得资金支持的力度较小。

四、研究结论及启示

社会融资的地域歧视问题是造成资本配置效率低下的重要原因。本文基于2014—2015年我国地区社会融资规模的省级季度面板数据进行检验，结果发现，总体上信贷融资的地域歧视会造成地区投资不足，经济相对欠发达区域，经济规模总量不能吸引外部的信贷资金流入，而债券融资和股票融资等直接融资方式的地域歧视会造成过度投资。当前我国经济发展正处于十字路口，经济下行趋势明显，在直接融资市场仍处于发展初期的状态下，信贷融资方式仍然是我国各地区企业获得资金的主要来源。然而，信贷融资的地域歧视对非效率投资的负向影响意味着我国以银行为主导的金融体系依然有待改善。上述研究有如下启示：

第一，我国地区非效率投资低下问题只是一个表象，表象背后才是问题的症结，即不同地区享受的社会融资待遇不同。为了追求更加安全的投资行为，社会融资更倾向于向经济发达地区流动。尽管西部地区享有国家财政支持，其面临的社会融资依然无法满足其投资需求，因而存在投资不足问题。因此，应发挥地区特色，实施差异化金融策略，根据不同地域发展水平和特征制定不同的政策，解决经济发达地区资金过度集聚造成的不合理资金配置和效率低下问题，提高中西部地区的资金融通效率。

第二，推动利率市场化，发挥市场在资金流动中的决定作用。利率市场化是指金融机构在货币市场经营融资的利率水平由市场供求来决定。由于当前我国各地区利率市场化进程缓慢，在相同报酬率的基础上更倾向于流向安全性更高的东部地区，而中西部地区的利率水平由于受到政府管制，无法以高利率吸引投资，这就为我国中西部地区的企业获得资金来源增加了难度。

第三，完善资本市场，提高社会融资中债券融资和股票融资比例。根据本文分析可知，信贷融资地域歧视容易造成投资不足，而债券和股票融资的地域歧视容易造成过度投资。因此只有将直接融资和间接融资结合起来，才能使得各种融资方式优缺互补，从击增加资本配置效率。

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［7］方军雄．所有制、市场化进程与资本配置效率［J］．管理世界，2007（11）：27-35．

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［14］唐松莲，林圣越，高亮亮．机构投资者持股情景、自由现金与投资效率［J］．管理评论，2015，27（1）：24-35．

责任编辑：曹华青

Research on Entrainm ent of Social Financing Regional Discrim ination on Regional Inefficient Capital Investment

Wang Min，Chen Hao
（School of Business，Nanjing University，Nanjing 210093，China）

As an important analysis monitors of China's financial macro-control indicators，the scale of regional social financing accurately reflects the financial system support to the region's real economy．However，due to its advantage to pursue profit in the process of allocation of funds，social financing has obvious geographical discrimination feature，and has a huge impact on the regional capital allocation efficiency．By constructing social financing region discrimination measurement model，the empirical analysis results shows that higher economic development lead to a larger social financing scale，namely social financing have the trend to gather in the economically developed areas，which confirms the existence of discrimination in the social financing．Social financing scale and the financing needs have no significant correlation，indicating that China's social financing is not configured to areas most in need of funds．In addition，this paper use the inefficiency investment level to measure the efficiency of capital allocation，study the effect of social financing of regional discrimination on the efficiency of capital allocation．The result shows that the overall social financing geographical discrimination will cause regional underinvestment，the financing of social credit financing leads to insufficient investment in regional discrimination，while bond financing and stock financing geographical discrimination will lead to regional excessive investment．

social financing，regional discrimination，inefficiency investment，entrainment

F830．59

A

1003-3890（2017）03-0038-09

2016-08-31

国家自然科学基金（71271108）

汪敏（1989-），男，安徽滁州人，南京大学经济学院博士研究生，研究方向为金融计量与公司金融；陈浩（1989-），男，江苏盐城人，南京大学经济学院博士研究生，研究方向为资产定价。