民间金融的经济增长效应：最优规模与时空差异

陈 飞，薛 飏

西安交通大学 经济与金融学院，陕西 西安 710061

一、问题提出

在四十多年的中国经济增长奇迹中，民间金融对中国经济社会发展的作用表现出了二重性：一方面，民间金融在一个时期曾经有力地推动了中国的经济增长；另一方面，随着民间金融规模的逐渐扩大，其对中国经济健康发展的负面影响也逐渐显现，并在一定程度上加剧了中国金融体系的波动性。由此就引出了一个有意思的问题：中国民间金融是否存在促进经济发展的最优规模，如果答案是肯定的话，其最优规模是否存在时空差异？令人遗憾的是，迄今为止，学界对上述问题进行探讨的文献还不多。然而，从理论上正确解答这些问题，对于政府有关部门科学制定推动经济健康发展的民间金融政策具有重要的意义。基于此认识，本文将主要从最优规模与时空差异两个视角分析和探讨中国民间金融的经济增长效应。

二、文献综述

(一)民间金融形成机制

民间金融(informal finance)也被称为非正规金融，是指游离于正规金融体系之外的其他金融活动，主要包括私人借贷、小额贷款公司以及典当行等民间金融组织的资金借贷行为。

在形成机制方面，因金融系统的不完善以及信贷市场上的信息不对称，商业银行等正规金融机构为了降低自身的经营风险，减少逆向选择和道德危险，会采取信贷配给政策，使得信息不对称程度更高的中小企业面临更为严重的信贷配给约束，处于金融抑制状态。在中国金融体系不健全的背景下，正规金融部门在对企业进行贷款时，面临着信息不对称导致的逆向选择和道德风险，为了规避信贷风险而实行信贷配给；同时，中国银行业结构高度垄断，主要以大型国有商业银行为主导，伴随着“拨改贷”政策，国有银行与国有企业形成了中国纵向信用体系，金融资源的配置不重视投资的收益问题，而更关注是否符合国家发展战略，由此导致处于垄断地位的国有企业以及大型企业获得了正规金融部门提供的绝对比例的信贷资源，而民营中小企业有资金需求却没有可依赖的金融市场为其服务。在这种情况下，中小企业只能求助于体制外融资，导致民间信贷规模的不断扩大，最终推动民间金融快速发展。作为正规金融部门的补充，基于地缘、血缘、亲缘等多重关系的民间金融具有信息成本低、担保机制灵活等方面的优势，能够有效避免正规金融部门由于信息不对称引发的一系列问题。相对于正规金融而言，民间金融在收集中小企业“软信息”方面具有优势，有助于帮助中小企业克服融资难题。

刘建莉指出，国有金融产权的控制和其为民营经济融资所设置的壁垒自然内生出了民间金融的成长。分税制下，为解决民间资本的出路问题并提升地方经济发展，地方政府的产权保护一定程度上支持了民间金融的发展。

在影响因素方面，有学者研究以方言为代表的地域文化对民间金融发展的影响，发现方言多样性对小额贷款公司数量和资本具有显著的负向影响，其作用机制在于方言所体现的地域文化和身份认同以及由此形成的社会资本，有助于降低民间借贷的交易成本和违约风险；也有研究发现清代金融市场活跃程度对当代小额贷款公司发展有显著的长期积极影响，而强调诚信和宗亲制度的儒家文化，可能是支撑民间金融历史延续性的重要机制之一。

(二)民间金融规模的测度

民间融资行为是在正规金融体系外发生的，正是因为这个特点，民间融资行为具有隐蔽性，相关数据难以获得。根据测算的方法不同，国内民间金融规模测算的研究成果可分为两类。

一类是间接估算方法。李建军采用间接估算方法测算出1981—2003年我国地下信贷规模从1982年的22.8亿元增加到了2003年的7 462.4亿元。李健等测算了2001—2012年的民间借贷规模，发现民间借贷总额从2001年的2 587.13亿元增长到2011年的23 162.80亿元。李建军对中国未观测信贷规模进一步研究，依旧采用间接估算方法，测算出在1978—2008年的30年间中国未观测短期借贷规模从400多亿元扩大到5.4万亿元左右，中国民间金融规模以年均17.8%的增长率快速发展。彭芳春先假设各个地区每年度经济金融相关系数相同，北京地区正规金融足够发达，民间金融规模忽略不计，然后根据北京地区经济金融相关系数、武汉地区的经济统计数据和正规金融数据，测算了武汉地区的民间金融规模。谭德凯等基于上市企业财务报表附注中长期股权投资明细，将小额贷款公司、典当行和互联网金融机构的投资视为对非正规金融机构的长期股权投资，整理并计算了实体企业通过长期股权投资方式出资参与民间金融的规模。

另一类是值测算法，依据各区域民间金融发展的差异性提出假设条件，测算区域民间金融的规模。易远宏通过法测算出1990—2010年广东省农村民间金融规模。兰秀文同样采用值法测算出了鄂尔多斯地区的非正规金融发展规模。欧文采用值测算法，把北京、上海作为参照点，对株洲民间金融规模进行了测算，并对株洲市民间金融与经济增长的关系进行了实证分析。

与此同时，中国人民银行从2005年开始发布的《中国区域金融运行报告》以及各省份发布的《金融运行报告》为民间借贷利率的计算提供了可行性，国内学者开始采用民间借贷利率的实际值(即名义利率减去通货膨胀率)作为衡量民间金融发展水平的负指标。也有学者依据收入支出差异法基本原理，结合浙江民间金融发展特点和浙江省统计数据的实际情况，构建了民间金融规模测算的模型，对2000—2017年的浙江民间金融规模进行了测算。另外，国外关于非正规金融规模的测算方法较多，如收入支出差异法、劳动力市场分析法、货币分析法、物量投入分析法和财政分析法等。其中，收入支出差异法是基于官方统计的总收入与总支出数据差异而构建的测算方法，其收支差异源于非正规经济的存在，非正规经济所得公开地反映在总支出中，而无法纳入官方统计的总收入中，致使官方统计的总支出数据大于总收入，其差值即为非正规金融规模。

(三)民间金融的影响

尽管中国正规金融发展不足，但民间金融发展弥补了正规金融缺位，对中国经济高速增长具有重要作用。在民间金融发展及其经济效应研究上，众多学者从多个角度进行了研究。

在民间金融对经济增长的影响方面，有学者通过构建一个内生经济增长模型来研究民间金融对经济增长的影响和内生民间金融问题，通过数理模型证实了民间金融发展对经济增长具有促进作用。李建军在研究未观测金融规模与经济增长关系时，采用时间序列协整方法证实了未观测贷款一定程度上弥补了正规信贷的不足，对经济增长有一定的积极作用。未观测贷款规模变动1个百分点，可能导致经济增长速度变动0.17～0.18个百分点，同时还发现前一期未观测净金融投资占GDP比重的绝对值每提高1个百分点，会对本期产出缺口产生0.14个百分点左右的反向扩大效应。胡金焱等也研究发现，民间金融发展对中国经济增长具有显著的推动作用，且这种推动作用是通过第二产业影响经济增长的，对第一和第三产业并没有产生显著的影响；同时，民间金融发展对创新能力、城市化以及全要素生产率增长具有显著的促进作用，间接地表明民间金融具有经济增长效应。潘彬等则研究发现民间金融的发展对经济增长有显著直接影响，作用方式是先促进后抑制，同时民间金融也能显著影响通货膨胀,其利率升高会加剧通货膨胀。也有学者对民间金融发展影响全要素生产率增长以及经济增长的作用渠道进行研究，发现作用渠道主要是技术水平提升路径与投资路径。

在民间金融对民营企业的影响方面，有学者基于全国范围内三千多家民营企业样本进行调查发现，民间金融对民营企业的业绩具有负面影响，从而对当地经济产生负向作用。廖冠民等发现，民间金融可以缓解民营企业的投资不足现象，但并不会导致民营企业的过度投资，当企业的信息不对称程度更高或代理问题更严重时，以及当企业的融资约束程度较高或地区的社会资本水平较高时，民间金融对民营企业投资不足的缓解作用更加显著。进一步的研究还表明，民间金融发展有助于提高企业的经营业绩。

综上所述，国内外学者在论证民间金融的形成机制、规模测度以及影响方面的研究成果较为丰富，但鲜有定量研究民间金融经济增长效应的最优规模以及时空差异的文献。为了弥补已有文献的不足，本文将在现有文献的基础上，重点研究民间金融经济增长效应的最优规模及其区域差异，并讨论民间金融的影响机制是否具有时间门限效应。

三、实证分析

(一)模型构建

首先，构建如下初始模型：

=++++

(1)

其中，表示省市，表示年份，表示经济增长倍数(以2004年为基期)，表示民间金融规模，表示正规金融规模，表示控制变量，为随机扰动项，为参数。

为验证民间金融是否存在最佳规模，在初始模型的基础上引入民间金融的平方项，从而得到以下方程：

(2)

根据现有研究，将以下变量作为控制变量引入模型：R&D经费支出()、城市化水平()、外商直接投资()、人力资本()、进出口水平()、政府财政支出()。故模型中可表示为

=+++++

(3)

将式(3)代入式(2)得到本文最终计量模型为

(4)

(二)变量选择与描述性分析

1.被解释变量

经济增长水平。按照学术界惯用剔除物价因素影响的方法，此处以2004年的国内生产总值(GDP)为基期，采用历年GDP与2004年GDP比值衡量经济增长水平。

2.核心解释变量

民间金融规模及其平方项。李建军测量了中国1978—2008年的未观测信贷规模；李健等认为该测算出的未观测信贷规模实际上就是民间信贷规模，并将民间信贷规模等同于民间金融的发展规模。他们假设各省份民间金融规模占全国民间金融规模的比重与该省份正规金融机构信贷规模占全国正规金融机构信贷规模比重相同，进而测算了各省份民间金融规模。本文借鉴以上学者的做法，对2004—2019年中国30个省区市(西藏、港澳台除外)的民间金融规模进行测算，原始数据来源于《中国统计年鉴》、各省统计年鉴、国家统计局网站、《中国固定资产投资统计年鉴》和《中国人口和就业统计年鉴》。具体测量步骤如下：

第一步，计算全国的单位GDP贷款系数。=，表示每1单位的GDP需要金融部门多少单位的信贷支持，是全社会贷款总量。

第二步，计算各民间金融主体所创造的GDP总量。包括农户、私营企业与个体经济单位，其中农户创造的GDP以第一产业产值进行衡量；私营企业与个体经济单位所创造的GDP需要进行估算，假设私营企业、个体从业人员占第二、三产业总从业人员的比重和私营企业、个体经济创造的GDP占第二、三产业总产值的比重相等，以此对二者创造的GDP进行测度。

第三步，计算民间金融主体从正规金融部门获得的贷款总量。《中国统计年鉴》中仅列出2004—2009年农业、私营企业与个体贷款数量，2010—2019年民间金融主体获取贷款数据采用时间序列方法预测，从而进行估算。

第四步，计算民间金融的单位GDP贷款系数，即民间金融主体从正规金融部门获得的贷款总量与其所创造GDP数值之比。

第五步，计算民间金融主体的正规贷款满足率。指民间经济主体从正规金融部门获得的贷款数量占其融资总额的比重，即=。

第六步，计算各民间金融主体信贷总额。=×(1-)，按以上步骤计算出的信贷总额为民间金融主体的短期贷款，计算各年短期贷款总额占各项贷款总额的比重，进而估计全国民间信贷总体规模，即=。

第七步，对我国30个省区市的民间金融规模进行估算，具体测算结果见表1。

表1 2004—2011年全国各省区市(西藏、港澳台除外)民间金融总额 亿元

续表1 亿元

从全国民间金融规模的测算结果来看，2004年规模为35 988.59亿元，2019年达到549 310.87亿元，年均增长率18.57%，相比2004—2019年GDP年均增长率为12.52%，民间金融增速显著。从民间金融规模占GDP的比重可以看出，2008年以来民间金融在国民经济总量中占比逐年上升，由16.79%上升至55.44%，为经济发展做出巨大贡献，如图1所示。

图1 2004—2019年全国民间金融规模及其占GDP的比重

图2 2004—2019年分区域民间金融规模

3.控制变量

借鉴以往相关研究，本文将以下变量作为控制变量引入模型：正规金融、研发水平、城市化水平、外商直接投资水平、人力资本、进出口水平以及政府财政支出水平。所有变量的时间跨度为2004—2019年，地域跨度为30个省区市。运用Stata 16软件对各变量进行描述性分析，变量具体情况见表2。

表2 变量选取与描述性统计结果

各省区市2004—2019年GDP倍数的平均值为3.38，最小值为1，最大值为9.99, 说明各地区之间经济发展水平差异较大；民间金融占国民生产总值比例的平均值为0.31，最小值为0.08，最大值为0.93，说明各地区之间民间金融发展水平差异亦较大。总体上看，除个别变量标准差接近均值外，其余变量的标准差均明显小于均值，表明本文所选取的样本数据质量较好，没有异常值及极端值。

(三)结果分析

在进行实证模型回归之前，首先对变量进行单位根检验。数据样本中个体数量为30个，时间跨度为16年，样本为短面板动态模型，使用HT检验进行单位根检验，未通过检验的变量对其进行一阶差分转变后通过HT检验，均为平稳时间序列，可进行面板数据回归。其次，对全样本进行Hausman检验，结果显示拒绝了原假设，故选择固定效应模型。分地区子样本进行检验，结果显示东、中、西部样本均使用固定效应模型，进而得出全国民间金融最优规模以及东、中、西部区域性差异。最后，对数据进行门限检验，确定民间金融对经济影响的时间门限值。

1.全样本与分区域实证结果及分析

首先对全国样本与子区域样本进行固定效应实证分析，结果见表3。

表3 全国样本与子区域样本实证结果

同时，控制变量中研发水平、城市化水平、外商投资水平、人力资本水平、进出口水平和政府财政支出水平通过10%的显著性水平检验，但其表现存在差异：研发水平对经济发展具有促进作用，说明我国越来越注重研发支持实体经济，多年产学研基地建设略见成效；城市化水平提升有助于经济发展，例如城市化可推动产业结构合理化，进而与经济增长产生双向促进作用；外商直接投资水平对经济发展存在显著的负向影响，可能是因为我国为了吸引外商向华投资而给予过低税负，造成使用外资成本过高，且通过外国直接投资引进技术以后，短期内可以提升技术水平，缩小我国与发达国家之间的差距，但从长期看来，创新能力并没有真正提升，达到一定程度后，发展就会停滞；人力资本对经济发展有显著正向作用，表明人才对一国经济发展的重要意义；进出口水平、政府财政支出水平对经济增长均有积极影响。

(2)分地区样本分析。东部地区的回归结果显示，核心解释变量民间金融规模与民间金融规模的平方项通过1%的显著性检验，民间金融规模每增加1个单位，经济水平平均增加7.25个单位，对GDP的促进作用远大于正规金融。同时，民间金融平方项系数为负，对经济促进作用的最佳规模为62.06%，结果高于全国样本水平。其他控制变量中外商投资水平、人力资本水平实证结果不显著，进出口水平显著为负，这可能是由于国际贸易对东部地区科技创新带来一定冲击，从而对经济带来负面影响所致。其余变量与全国样本结论一致。

中部地区的回归结果显示，核心解释变量民间金融规模与民间金融规模的二次方项通过1%的显著性检验，民间金融规模每增加1个单位，经济水平平均增加11.57个单位，大于东部地区水平，可能是由于东部地区民间金融的市场容量趋于饱和，发展受到一定限制，而中部地区经济增速自2008年起快于东部，中部崛起尤其依靠发展先进制造业，推动实体经济技术融合与创新发展，民间金融发挥越来越重要的作用。民间金融对经济促进作用的最佳规模为47.45%，结果低于全国样本水平。正规金融对经济水平影响不显著，同时其他控制变量中进出口水平、政府财政支出水平实证结果不显著。其余变量与全国样本结论一致。

西部地区的回归结果显示，核心解释变量民间金融规模与民间金融规模的平方项通过1%的显著性水平检验，民间金融规模每扩大1个单位，经济水平平均增加4.58个单位，民间金融对经济的促进作用的最佳规模为58.08%，结果略高于全国样本水平。一方面，由于西部地区正规金融机构存在比其他地区更强烈的金融排斥现象，而民间金融具有降低融资成本以及道德风险的优势，推动经济发展拥有更大优势；另一方面，西部地区以成都、西安以及重庆为代表的城市经济发展活跃，更需要民间金融提供金融支持。就正规金融而言，西部地区是唯一通过1%的显著性水平检验的地区，这表明从平均水平看，正规金融机构在西部地区分布较少且多为分支行，金融业务种类较少、结构单一，目前仍有进一步发展的空间。其余控制变量中外商投资水平、人力资本水平和进出口水平实证结果不显著，城市化水平对西部地区经济发展影响显著。

综上，民间金融能够在全国范围内促进经济水平的发展，且存在57.09%最优规模。2019年中国各省区市民间金融规模平均值为55.40%，扩大民间金融规模对中国社会经济的发展依然具有潜在促进作用。东、中、西部最优规模分别为62.06%、47.45%、58.08%，具有区域性差异。如图3所示，相较于2019年各地区民间金融的平均占比，东部地区实际规模高于最优规模，中西部地区实际规模低于最优规模。

图3 2019年全国与地区民间金融最优规模与实际规模

2.分时间段实证结果及分析

本文借鉴王群勇等的做法，由3个门限开始依次检验，结果表明拒绝存在三门限模型和双门限模型效应，接受数据为单门限模型。检验结果显示，时间门槛值在2012年取得；在95%的置信区间内，低值在2011年取得，高值在2013年取得。2011年未达到门限值可能是由于政策执行存在一定时滞性，反映在数据上稍有延迟。根据结果绘制门限检验图(见图4)。虚线为95%置信水平的参考线，曲线落入参考线下的部分说明这部分门限值是显著存在的。结果表明，民间金融对经济的影响确实在2012年之后发生了显著的变化。

图4 门限检验结果

进一步以2012年为时间界限分别对30个省份的数据进行回归，实证结果见表4。2004—2011年民间金融及其平方项均通过显著性水平为1%的检验，但此时民间金融系数为负，说明其对经济增长有显著的抑制性作用且作用强度较大；民间金融的平方项系数显著为正，说明模型图像呈现U型。2012—2019年民间金融及其平方项均通过显著性水平为1%的检验，此时民间金融系数为正，说明其对经济增长有显著的促进作用，且民间金融的规模每增长1个单位，经济发展水平平均提升2.11个单位；民间金融及其平方项所构建的模型呈现倒U型。上述分析表明，民间金融存在一个时间门限，在未达到门限值之前，民间金融的发展会抑制经济增长，一旦越过门限值，民间金融的发展对经济增长则会产生积极的促进作用。

3.稳健性检验

本文采用替换因变量指标的方法进行稳健性检验回归分析，以验证回归结果的可靠性。具体地，将因变量替换为人均GDP倍数(以2004年为基期)进行实证分析，回归结果见表5。

表4 分时间段估计结果

表5 被解释变量替换为人均GDP倍数(以2004年为基期)

稳健性检验回归结果显示，当被解释变量替换为人均GDP倍数(以2004年为基期)后，民间金融规模与其平方项均通过1%的显著性水平检验，这表明民间金融规模的扩大会对经济增长有显著促进作用；民间金融规模的平方系数为负，模型曲线呈现出倒U型，这表明民间金融促进经济发展的最佳规模为49.18%。另外，正规金融的发展水平也通过了显著性水平为5%的检验，结论与全国样本一致。其他控制变量均通过1%的显著水平检验，除进出口水平外，其他控制变量与全国样本结论一致。

综上分析可见，中国金融业的发展总体上可有效促进经济发展水平的提升，民间金融发挥的作用要大于正规金融发挥的作用；同时，中国民间金融水平存在一个最佳规模，在该规模上民间金融可使经济增长水平达到最高。稳健性检验的结果证实了上述结论的一致性与可靠性。

四、结论与建议

本文以2004—2019年中国30个省区市(西藏、港澳台除外)为样本，以2004年为基期，以历年GDP的倍数作为被解释变量，以民间金融规模及其平方项作为核心解释变量，建立动态面板数据并采用固定效应模型，从最优规模与时空差异两个视角对中国民间金融的经济增长效应进行了实证分析。主要结论如下：第一，民间金融及其平方项的模型曲线呈现倒U型，证明民间金融最优规模存在，其值为57.09%，此时民间金融对经济增长的促进作用最强；第二，民间金融在推动东、中、西部地区的经济发展过程中表现出了区域差异，东部地区民间金融的最优规模最大，其次是西部，最后是中部，但民间金融对中部地区的经济增长的促进作用最为明显；第三，民间金融对经济增长的作用在时间上具有门限效应，2012年以前抑制作用较强，2012年以后对经济增长呈现显著的促进作用。根据上述结论，结合我国实际，提出以下政策建议：

第一，强化央行统筹监管作用的同时加强地方自治，促进民间金融合法化、规范化、正规化发展。本文研究结论显示，民间金融的规模存在最优值，且具有空间差异性。目前东部地区已超过地区最优规模，而中西部地区尚未达到。就东部地区而言，对民间金融的监管适当加入地方自治，注重优化民间金融内部结构。东部地区民间金融具有成熟性、先导性的区域特征，地方应制定有别于正规金融的针对性监管条例，可先进行试点工程，逐步将地下民间金融组织引入监管体系。在实施过程中及时收集潜在问题与风险，应采取相应措施并定期召开学术交流会议，将经验传授给其他地区。就中西部而言，应积极鼓励民间金融发展，发挥其在经济转型中的促进作用。认真学习东部发展经验，吸引金融从业人才，强化风险管理意识，提升公众金融素养。全方位优化社会服务体系，顺应合法化民间金融的趋势，打破思想束缚，大力支持民间金融合法化创新。从全国来看，完善民间借贷法律法规，降低民间融资的盲目性。建立以中央银行为主导，统筹审慎监管与行为监管体制框架，强化央行的统筹作用，同时地方政府因地制宜，根据自身情况制定相应政策，共同推动金融监管向专业化以及高效化方向发展，促进民间金融更好地服务于国民经济。

第二，尊重金融市场发展规律，适当下调民间借贷利率保护上限。央行应在尊重市场机制的基础上下调民间借贷利率，在降低小微企业融资难度与保护民间金融积极性之间寻求平衡。民间借贷利率较高是其本身交易风险高、资金缺口大造成的，如果不解决这些根本性的问题，而是一再政策性地压低民间借贷利率，反而会制约民间金融的发展，造成资金缺口加大，企业更难获得融资。因此，首先要参照银行信贷系统构建农户、私营企业、个体工商户等征信体系，利用互联网金融技术实现信息共享，应对民间借贷信息不对称难题；其次，实行宽松的货币政策以缓解整个金融体系的压力，从而引导包括民间借贷利率在内的市场利率下调。尤其是在疫情的冲击下，小微企业经营活动举步维艰，此时政策引导利率下行有助于盘活中小企业，减轻就业压力并利于社会稳定；最后，拓宽正规金融部门普惠金融服务渠道，不仅可以缩小民间借贷的资金缺口，缓解民间金融的压力，又可以满足不同社会部门的经济需求，实现正规金融部门与民间金融组织的双赢。

第三，大力发展以金融云为支持的科技型民营银行，实质性解决小微企业的融资困境。本文的研究表明，中国民间金融发展特别是中西部地区民间金融发展尚未达到最优规模，因此，中西部地区应借鉴东部发展经验，筹建区域性民营银行。首先，明确经营理念，为小微企业提供针对性金融服务。民营银行的主要业务应围绕普惠金融展开，专注解决小微和农村金融服务问题。以普惠服务的客户数量和客户满意度作为考核标准，为民营银行业务创新和服务创新提供机制保障。其次，与县域政府达成战略合作，解决农户贷款重大难题。民营银行应致力于服务地市级、乡镇、农村等下沉市场，探索智慧县域模式，与县政府联网，将在行政过程中沉淀的农户土地确权、土地流转、农业保险等数据应用到授信范围，结合农民金融需求探索风控模型和信贷产品。最后，以科技发展为定位，实现可持续的长远发展。民营银行应吸引技术人才、数据人才和风控人才，建立分布式云计算架构体系，利用人工智能开展无接触贷款，实现客户服务领域的精准触达，后台管理环节的有效风险监控。