影子银行区域流动与金融发展的关系——基于我国委托贷款的数据分析

王语惊

(长沙理工大学，湖南 长沙 410000)

自从影子银行机制出现以来，国内外众多研究人员对以委托贷款为代表的影子银行机制进行了研究，目前已取得初步成效。但有关金融发展与影子银行区域流动和支持效应的研究极少。本研究在丰富该领域理论研究的同时，也为深化对影子银行及其运作方式的认知，加强影子银行监督管理等提供参考依据。

一、理论分析与研究假设

委托贷款首先可以在一定程度上解决企业的融资问题，使其借款需求得到及时满足。对于许多发展规模较小、经济实力薄弱的中小企业而言，相较于银行信贷等传统融资方式，委托贷款的放贷率更高、放贷速度也相对较快。[1]而商业银行以及其他金融机构在充当资金委托方，参与委托贷款业务的过程中，也能够获得相应的中间业务收入，并达到银行存款业务量增加的效果。因此，委托贷款作为经典的影子银行机制，其有助于实现各区域间的资金自由流动，促进各地区金融发展。其次，在委托贷款业务中，若借贷双方存在股权关联关系，完成委托贷款交易的成功率更高。这主要是由于借贷双方通常在人事、业务等方面往来密切，可以实现信息高效交互传输。在股权关联关系作用下，贷款企业因具有明显的持股优势，其可以对借款企业各项业务的开展情况、还款情况等进行全程监督管理，并运用增持股份或是派遣高管等方式灵活控制借款企业，防止出现资金不合理使用的情况。最后，当金融发展程度较高地区借助委托贷款的形式向金融发展程度较低地区输送资金时，考虑其实际经济发展情况、企业还款能力等，可能会为其提供低利率或是延长贷款期限等优惠措施，进而对金融发展程度较低地区的企业产生支持效应。

综上所述，本文提出如下假设：(1)受各区域金融发展存在一定差异性的影响，在委托贷款业务中，贷款资金会由金融发展程度较高地区流向较低地区；(2)基于委托贷款的各区域间的资金流动，主要实现方式为借贷企业之间存在股权关联关系的借贷交易；(3)当影子银行机制为委托贷款时，金融发展程度较高地区的企业会对金融发展程度较低地区的企业产生支持效应。

二、金融发展与影子银行区域流动及支持效应的实证分析

(一)研究设计

1.样本数据

本研究选择2009—2019年国内在沪深交易所A股上市的公司披露的全部委托贷款公告数据，通过查询上市公司年报等方式，对借款企业所处行业及企业年龄等数据进行准确提取后，将其中无价值样本信息全部剔除，得到480家上市公司共计披露的1 600个样本观测值。本文在参考孔丽、史嵘的样本数据处理方法后，只选择贷款企业作为上市企业委托贷款样本数据，并通过匹配沪深上市公司披露的年度财务数据，获得非平衡面板数据。[2]再将金融类公司以及其他无价值样本信息全部剔除，获得近2 800家企业超过27 000个样本观测值。再选择借款企业与贷款企业不为同一省份的委托贷款数据，最终获得样本总数600个。

2.建立模型

在上市企业委托贷款发放率对所受地区金融发展程度的具体影响进行实证检验中，本文引入Logit模型，建立如下回归模型：

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

在上市企业委托贷款发放规模对所受地区金融发展程度的具体影响进行实证检验中，本文引入Tobit模型，建立如下回归模型：

在上市企业委托贷款微观条款对各区域流向产生的差异程度进行分析，进而判断贷款区域流动的经济效应时，则建立如下模型：

Contract=C+β1Fdlflow+β2D_Chara+β3CTRL+ε

3.定义变量

本研究设置的被解释变量分别为Entrustedi、P_amount、Contract，依次代表上市公司委托贷款发放率、当年发放的贷款总额变量、委托贷款微观条款变量。其中，Contract主要由单笔委托贷款借款规模、实际借贷期限及其利率共同构成。本研究中，在影子银行机制为委托贷款时，金融发展程度较高地区的企业将贷款发放至金融发展程度较低地区的企业，Fdlflow的值为1，反之其取值为0。[3]在上述模型当中，P_Chara代表着上市公司特征变量，其主要构成包括上市企业的年龄、杠杆率和资产规模等。上市企业年龄值固定不变，其余企业特征变量在取值时，均需要取滞后一期值。CTRL为控制变量，其主要构成包括GDP与货币政策等。Xi为解释变量，其主要构成为FDL即地区金融发展水平、P_Chara以及CTRL等。D_Chara为委托贷款借方的企业特征变量，其主要组成为借方企业属性、企业风险以及借贷方股权关联关系存在与否等。

(二)描述性统计

据上述样本数据，本研究选取的委托贷款交易中有600笔贷款资金为跨省份流动。其中，从金融发展程度较高地区向较低地区流动的委托贷款共计350笔，在总跨省流动委托贷款中占58.33%；从金融发展程度较低地区向较高地区流动的委托贷款共计250笔，在总跨省流动委托贷款中占41.67%。而在委托贷款业务中，大部分借款企业属性为国企和非上市企业，如此次统计数据中，超过80%的借款企业属于非上市企业，有1 000余家借款企业属于国企。许多借款企业与贷款企业之间存在股权关联关系。由此可见，委托贷款这一影子银行机制，存在明显的差异性。我国金融发展程度较高地区如北京、上海、广东等地，委托贷款规模超过2 700亿元，接收委托贷款规模在2 000亿元以上；而金融发展程度较低地区，其提供与接收的委托贷款规模相对较小。由此可见，金融发展程度越高的地区，企业提供与接收的委托贷款规模越大。在不考虑区域内部的委托贷款交易情况下，基于区域流动的委托贷款业务中，贷款资金通常从金融发展程度较高地区流向较低地区。

(三)实证分析

1.区域流向基本特征

根据统计结果显示，我国北上广等金融发展程度较高地区，其委托贷款净值均为负，如北京和上海的委托贷款净值分别约为-510亿元和-55亿元。而金融发展程度较低地区，如内蒙古的委托贷款净值超过100亿元，且此类地区的委托贷款规模普遍偏大。根据委托贷款业务中，借贷双方所处地理位置以及具体借贷规模数据，从金融发展程度较高地区流向较低地区的委托贷款规模接近700亿元，在所有跨区域流动委托贷款中，占比超过80%。当委托贷款从金融发展程度较高地区流向较低地区时，在5%显著性水平上出现显著持续增长的变化趋势；反向流动时，委托贷款并未出现同样的变化情况。因此，笔者认为，作为影子银行机制之一的委托贷款，具有典型的区域流动特性，并且主要从金融发展程度较高地区流向较低地区，从时间维度出发，此种区域流动特性具有持续增强的变化趋势。

2.相关机制回归分析

结合相关检验结果可知，在1%显著性水平上，省份相同的委托贷款区域流动下的贷款发放率具有负向关系，但在10%显著性水平上，省份不同的委托贷款区域流动下的贷款发放率，则出现了显著的正向关系。在金融发展程度较高地区的委托贷款流向较低地区时，在1%显著性水平上贷款发放率具有正向关系。而在反向流动的委托贷款业务中，同样在1%显著性水平上贷款发放率则存在负向关系。针对委托贷款的流动情况，在1%显著性水平上委托贷款规模存在负向关系，反之在反向流动委托贷款中，在10%显著性水平上贷款规模存在正向关系。这与本文所提出的假设(1)相符，即受各区域金融发展存在一定差异的影响，导致委托贷款由金融发展程度较高地区流向较低地区。在稳健性检验中，所得到的检验结果和前文完全相同，即委托贷款作为影子银行重要机制之一，其在区域流动过程中直接受到区域金融发展程度高低的影响。[4]

三、股权关联关系下的委托贷款区域流动机制检验分析

(一)基于委托贷款规模

在所选取的全部从金融发展程度较高地区流向较低地区的委托贷款样本中，借贷双方不存在股权关联关系的委托贷款交易规模总额超过160亿元，但借贷双方存在股权关联关系的委托交易规模总额则在520亿元以上。根据统计结果可知，上市企业年均发放股权关联型委托贷款在25亿元左右，非股权关联型的委托贷款则不足5亿元。在t检验分析中，根据得到的检验结果同样可知，股权关联型及非股权关联型的委托贷款在规模上存在明显差异性。

(二)基于贷款交易笔数

在所选取的全部从金融发展程度较高地区流向较低地区的委托贷款样本中，共有70笔委托贷款交易类型为非股权关联型，其余300余笔委托贷款交易类型均为股权关联型。对样本范围内非股权关联型与股权关联型委托贷款年度交易总数进行计算时，得到的结果显示，在借贷双方存在股权关联关系的情况下，上市企业年均发放股权关联型委托贷款超过25笔，但如果借贷双方不存在该关系，则上市企业发放非股权关联型的委托贷款则只有5笔左右。同样在t检验分析中，根据得到的检验结果可知，股权关联型及非股权关联型的委托贷款在交易数量上存在明显差异性。该实证分析结果与本文提出的假设(2)相符，即基于委托贷款下的各区域间的资金流动，主要实现方式为借贷企业之间存在股权关联关系的借贷交易。

四、委托贷款微观条款的支持效应实证检验分析

(一)单变量检验

在采用单变量检验方式检验委托贷款微观条款时，根据相关检验结果可知，金融发展程度较高地区流向较低地区的委托贷款规模均值在4.5亿元左右。在10%显著性水平上，反向流向的委托贷款规模均值则在4.2亿元左右。金融发展程度较高地区流向较低地区的委托贷款平均利率约为4.6%，而反向流向的委托贷款平均利率则在5.6%左右。在对两者进行t检验后可知，在1%显著性水平上，正向流向的委托贷款平均利率明显低于反向流向的委托贷款平均理论值。而基于委托贷款借贷期限角度，金融发展程度较高地区流向较低地区的委托贷款期限在1.5年左右，在反向流向的委托贷款中其借贷期限则在1.2年左右。在1%显著性水平上，正向流向的委托贷款借贷期限明显高于反向流向的委托贷款借贷期限。上述单变量检验验证结果与本文提出的假设(3)相符，即委托贷款作为一项重要影子银行机制，金融发展程度较高地区的企业会对发展程度较低地区的企业产生支持效应。金融发展程度较高地区的企业在为金融发展程度较低地区的企业提供委托贷款时，设定的借贷利率相对较低而借贷期限明显较长。在正向流向的委托贷款中，金融发展程度较高地区的企业为发展程度较低地区企业提供的委托贷款规模相对更大。[5]

(二)回归检验

利用本文建立的回归模型对委托贷款微观条款存在的差异性进行回归检验，根据得到的回归检验结果可知，在单变量回归检验中，在5%显著性水平上自身系数及其与单笔委托贷款接收规模之间存在显著正向关系。即便将企业年龄、杠杆率以及资产规模等上市企业特征变量加入其中，GDP与货币政策等宏观经济变量始终在可控范围内。由此可见，与金融发展程度较低地区的企业相比，委托贷款资金更倾向于流向金融发展程度较高地区的企业，正向流向的委托贷款规模明显更大。在选取委托贷款实际借贷利率作为被解释变量的情况下进行回归验证时，根据得到的验证结果可知，在10%显著性水平上委托贷款借贷利率存在显著的负向关系。

这说明，当金融发展程度较高地区的企业将委托贷款流向发展程度较低地区的企业时，委托贷款借款利率偏低。而在将委托贷款期限设定为被解释变量，采用同样的方式进行回归验证后可知，将借款企业年龄、资产规模等特征变量与GDP等宏观经济变量依次加入其中后，在5%显著性水平上系数呈现出显著的正向关系。因此，相较于反向流向的委托贷款，明显正向流向的委托贷款的期限更长。上述实证检验结果与本文提出的假设(3)相符，即影子银行机制为委托贷款时，金融发展程度较高地区的企业会对发展程度较低地区的企业产生支持效应。

五、结论

研究发现，由于各区域金融发展存在一定的差异，导致委托贷款出现了跨区域流动，基本表现为由金融发展程度较高地区流向较低地区。各区域间的资金流动，主要实现方式为借贷企业之间存在股权关联关系。当影子银行机制为委托贷款时，金融发展程度较高地区的企业会对发展程度较低地区的企业产生支持效应。金融发展程度较高地区的企业为发展程度较低地区的企业提供的委托资金往往规模更大、借贷利率更低且借贷期限相对较长。