社會融資地域歧視對地區非效率投資的誘導作用研究

汪敏，陳浩

（南京大學經濟學院，江蘇南京210093）

社會融資地域歧視對地區非效率投資的誘導作用研究

汪敏，陳浩

（南京大學經濟學院，江蘇南京210093）

作為中國金融宏觀調控的重要監測分析指標，地區社會融資規模準確反映了金融體系對地區實體經濟支持力度。然而，資金配置過程中由于其逐利屬性使得社會融資存在明顯的地域歧視現象，并誘導地區出現非效率投資問題。通過構建社會融資地域歧視測度模型，實證研究發現：經濟發展水平越高，社會融資規模越大，即社會融資存在向經濟發達地區集聚的特征；社會融資規模與融資需求不相關，表明社會資金并未配置到需求最高的地區。在上述研究基礎上，對各地區的非效率投資進行測度，并研究社會融資的地域歧視對非效率投資的影響，結果發現：社會融資的地域歧視越嚴重，地區非效率投資越多。其中，社會融資中的信貸融資地域歧視引發了投資不足，而社會融資中債券和股票融資的地域歧視則會誘導地區過度投資。

社會融資；地域歧視；非效率投資；誘導作用

一、引言

加快產業結構的轉型升級，促進資源配置的深度市場優化，是我國經濟發展方式戰略調整的重要方向之一。大量的理論和實踐證明，一個運行良好的金融體系可以降低交易成本，動員儲蓄，把稀缺的金融資源高效率地配置到效率和回報較高的產業部門之中，從而通過對產業結構轉型升級的推動來促進地區經濟增長（周曉艷等，2015[1]；李青原等，2010[2]），提高地區實體經濟資本配置效率（李青原等，2013[3]），降低非效率投資。然而，金融系統在我國地區實體經濟中的配置效率卻受到諸多詬病，其中很重要的一個問題是金融體系在資金配置過程中的地域歧視現象。人民銀行從2012年建立了地區社會融資規模季度統計制度，使得我們可以準確把握各地區所獲得的社會融資總量，結果發現獲得社會融資最多的地區集中在東部，其中社會融資規模最高的六個省份分別為北京、廣東、江蘇、上海、山東、浙江，共占全國社會融資規模總額的43．57%，表明我國絕大多數社會資金流向了經濟發達的東部地區，而經濟發展水平較低的中西部地區所獲得的社會融資規模很少，其中，黑龍江、內蒙古、新疆、海南、青海、西藏、寧夏等七個省份所獲得的地區社會融資總量僅占全國社會融資總量的5．23%，社會融資的地域歧視現象明顯。然而，我國固定資產投資增長最快的地區反而是社會融資規模最小的中西部地區。根據國家統計局調查，2005—2014年，我國固定資產投資累計增長最快的地區為湖北（93．25%）、安徽（93．77%）、青海（93．83%）、陜西（96．07%）、甘肅（95．71%）等中西部地區，而上海（23．41%）、北京（38．90%）、浙江（57．07%）和廣東（57．61%）等東部地區固定資產投資增長速度均低于全國平均水平。不可否認東部地區的經濟存量較大，因而資金需求較大，然而大量的資金集聚到少數經濟發達區域必然會導致過度投資和投資不足同時出現。過度投資和投資不足均不利于地區經濟轉型發展目標的實現，統稱為“非效率投資”。非效率投資越多，資本配置效率越低，地區經濟發展潛力也就越小，越不利于“舊常態”向“新常態”的轉型發展。

非效率投資是指企業管理者以私人利益最大化為目標，放棄凈現值為正的投資項目或將公司資源投放到凈現值為負的項目的投資行為。非效率投資直接關系企業未來發展潛力、經營風險和盈利水平。一個地區的非效率投資越高，該地區未來發展潛力越低。企業融資方式與非效率投資關系密切，Myers（1977）指出，若利用內部資金以及發行股票來為項目融資，企業會進行最優投資決策；若企業通過負債來為項目融資，則會出現投資不足的現象[4]。已有文獻對企業非效率投資產生的原因有不同的解釋。部分文獻認為，企業如果發生過度投資行為，一定是存在著豐富的自由現金流。而投資不足的成因主要是來自以下兩方面：一方面，當投資項目所帶來的收益絕大部分被債權人所享有，而股東或管理者從中獲得收益非常少時，即便該項目未來的NPV為正，也會被放棄，導致投資不足的產生，稱之為債權代理沖突引發的投資不足。另一方面，由于企業內外存在信息不對稱，導致股權融資成本遠高于內部融資成本，使企業面臨融資約束，進而引發投資不足行為。因此，綜合來看，導致過度投資的原因是企業空閑資金過多，而導致投資不足的原因則是市場資金缺位導致的外部融資成本過高。

從已有文獻對非效率投資的研究方式來看，早期實證分析主要集中在宏觀市場層面（韓立巖等，2002[5]；潘文卿等，2003[6]；方軍雄，2007[7]），而近年來關于非效率投資的研究集中在微觀公司層面（蒲艷萍等，2014[8]；李鑫等，2014[9]），很少有文獻從宏觀和微觀相結合的中觀層面研究非效率投資。關于社會融資地域歧視對非效率投資影響的研究尚未發現。

二、研究設計

（一）社會融資地域歧視測度

為研究社會融資地域歧視與非效率投資之間的關系，本文首先需對社會融資的地域歧視進行測度，構建如下計量模型：

其中，下標i和t分別表示省份和時間。sfinsi，t表示地區社會融資規模，sfinsi，t的估計值sfi?nsi，t為預期社會融資；εi，t為誤差項，為未預期社會融資；用sfins_resi，t=sfins_sfi?nsi，t衡量省份i在時間t所獲得的歧視性社會融資，sfins_resi，t越大，表明該地區獲得的歧視性社會融資越多，也即在剔除了經濟發展水平和融資需求后，該地區獲得了高于其他地區的額外的社會融資規模。此外，社會融資主要包括人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、信托貸款、未貼現的銀行承兌匯票、企業債券、非金融企業境內股票融資等方面。本文根據社會融資的內涵將社會融資分為直接融資和間接融資，將人民幣貸款、外幣貸款、委托貸款、信托貸款、未貼現的銀行承兌匯票進行匯總作為企業間接融資credit，企業債券bond和非金融企業境內股票融資stock作為企業直接融資，即sfinsi，t=crediti，t+bondi，t+stocki，t。本文分別用crediti，t、bondi，t和stocki，t替代回歸模型（1）中的因變量sfinsi，t，研究各地區獲得歧視性直接融資和歧視性間接融資。用sfins_res、credit_res、bond_res和stock_res表示回歸模型的殘差，也即地區歧視性直接融資規模，以及歧視性信貸融資規模、歧視性債券融資規模和歧視性股票融資規模。其他相關變量說明見表1。

表1 社會融資測度變量

為計算全國各地區企業的融資需求，本文根據孫杰（2010）的方法[10]分別估計全國各個地區上市公司的融資需求總量，用以測度該地區的融資需求量，計算方法如下：令demand為企業融資需求，其計算公式為：

整體來看，2014—2015年，我國地區平均融資需求呈逐漸遞增的趨勢，2014年一季度至四季度全國平均融資需求均為負，表明總的來說2014年我國企業融資需求并不高；2015年全國平均融資需求為正，表明2015年以后我國各地區企業出現了大量的融資需求。

分區域來看，我國東、中、西部地區融資需求均呈逐漸增加趨勢。其中，東部地區融資需求由2014年一季度的-22 319．56億元增加到2015年四季度的18 490．10億元，中部地區融資需求由2014年一季度的-2 417．354億元增加到2015年四季度的12 418．02億元，西部地區的融資需求由2014年一季度的-5 050．26億元增加到2015年四季度的6 264．239億元。由上述數據可知，東部地區融資需求高于中西部地區。

（二）地區非效率投資測度

表2 全國各省份融資需求測算（單位：億元）

很多文獻采用Wurgler（2000）提出的資本配置效率估算模型[11]研究地區投資效率問題，該模型的優點在于可以利用官方統計數據直接得出實體經濟的資本配置效率，然而該模型只能測度地區固定資產投資與增加值之間的關系，既不能剔除金融企業對資本配置效率的影響，也不能剔除國家投入非盈利行業的投資，因而并不能準確衡量地區非效率投資。筆者認為，利用各地上市公司的微觀層面數據更能有效測度地區非效率投資。本文借鑒Richardson（2006）[12]及辛清泉等（2007）[13]的模型對地區非效率進行測度，其計算過程為：

首先構造衡量預期投資的計量模型：

其中，INVi，t為公司i在t時刻的投資規模，Qi，t為該公司此時的托賓Q的值，Levi，t-1為該公司上一期的債務杠桿，CFi，t-1為該公司上一期的自由現金流量，Sizei，t-1為該公司上一期的公司規模，Ri，t-1為該公司上一期的股票收益率。各變量計算方法如表3所示。

表3 地區非效率投資測度變量

整體來看，在樣本范圍內，我國平均非效率投資水平在2014—2015年呈上升態勢，從2014年一季度的投資不足（-14．672）上升為2015年四季度的過度投資（3．892），表明我國各地區的非效率投資水平在逐年加大。分省來看，我國各地區非效率投資的差異巨大，2014—2015年全國各地區平均非效率投資程度最高的省份為北京，過度投資水平為162．813；投資不足程度最高的省份為廣東，投資不足水平為-149．255。各省份之間非效率投資水平差異極大，2014—2015年全國僅九個省份的平均非效率投資水平絕對值保持10以內，且絕大多數位于中西部地區，表明我國各地區普遍存在過度投資或投資不足現象。

（三）數據來源

本文測度社會融資的地域歧視的數據來源如下：本文收集了全國各省市2014—2015年各季度的地區社會融資規模數據以及社會融資規模中信貸融資、債券融資和股票融資的分類數據，數據來源于中國人民銀行調查統計司。為了測度地區融資需求和我國地區非效率投資，本文選取2014—2015年各季度我國全部A股上市公司的財務數據為初始樣本，并按如下標準進行篩選：（1）剔除ST公司、數據不完整或樣本期間退市的公司。（2）由于金融類企業投資于非金融類企業投資的差異較大，因此本文剔除了證監會分類中的所有金融類企業。（3）為降低異常值的影響，對變量進行1%分位及99%分位的縮尾處理，最終樣本量為8個季度共19 631個樣本，數據來源于wind數據庫。

為了控制宏觀經濟因素對地區非效率投資的影響，本文收集了地區國內生產總值的季度數據，宏觀經濟數據全部來源于國家統計局數據庫。為了研究社會融資的地域歧視對非效率投資的區域差異，本文根據《中華人民共和國城鎮體系規劃綱要2005—2020》，將樣本分為東部、中部和西部三個區域。其中，東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11個省份；中部地區包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南等8省份；西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西、內蒙古等12個省份。

三、社會融資地域歧視測度及其對非效率投資影響的實證分析

（一）社會融資歧視測度

利用回歸模型（1）測度的社會融資地域歧視程度，本文分別構建如下研究社會融資的地域歧視及其分解指標關于地區非效率投資之間的計量經濟模型，用以研究社會融資的地域歧視對地區非效率投資的影響。

表4 全國各省市非效率投資測算值

其中，下標i和t分別表示省份和時間，inv_nefi，t表示省份i在時間t存在的非效率投資水平，其他變量解釋同表1。

在面板數據模型中，使用固定效應模型可以很好地解決個體特征與解釋變量相關引起的內生性問題，利用回歸模型（1）對我國各地區社會融資規模與各影響因素進行回歸，所得結果如表5中的回歸結果I所示。為了研究社會融資各分類指標的地域歧視問題，本文還將總社會融資sfins拆分為信貸融資credit、債券融資bond和股票融資stock三個分指標，并利用回歸模型（1）進行實證，所得結果如表5的Ⅱ～Ⅳ列所示。

比較表5中各列的回歸結果，我們可以得出如下結論：

表5 我國社會融資地域歧視：混合回歸分析

第一，從融資需求demand來看，其在回歸結果Ⅰ中的系數顯著為負。表明，總體來說社會融資并非流向融資需求最高的地區，反而存在向最不需要資金的地區流動的趨勢。回歸結果Ⅱ和Ⅳ中融資需求demand的系數并不顯著，表明我國信貸融資與股票融資雖然沒有流向資金需求較低的地區，但也沒有流向最需要資金的地區。回歸結果Ⅲ中融資需求demand的系數顯著為負，表明我國社會融資向資金需求較低的地區流動的趨勢主要來自于債券融資。上述結果可以解釋為，資金需求最強烈的地區道德風險發生的概率較大，因而導致嚴重的逆向選擇問題，且債券融資中的逆向選擇問題要比信貸融資和股票融資更加嚴重，主要原因是信貸融資主要來自于銀行系統，銀行由于其專業的風險控制方式，資金投向更趨理性。股票融資也同樣受到證監會的嚴格監管，道德風險也不那么容易產生。債券融資由于沒有受到過多監管，道德風險問題比較嚴重。

第二，從經濟發展水平GDP來看，其對應于回歸結果Ⅰ中的系數為0．048，且T值通過了顯著性檢驗。這說明總體來說，經濟發展水平越高的地區，獲得社會融資越容易，我國社會融資存在向經濟發達地區集聚的趨勢。此外，信貸融資的分類回歸結果Ⅱ中GDP的系數顯著為正，債券融資和股票融資的分類回歸結果Ⅲ和Ⅳ中GDP均不顯著，表明我國社會融資向經濟發達地區的集聚趨勢主要來自于信貸融資。該結果說明，我國銀行系統更加偏好于投資風險較小的經濟發達地區。資金向經濟發達地區的流動是市場經濟發展、金融市場開放的伴生現象，資金作為一種可流動的生產要素，在金融市場開放條件下，必然會向風險較小、收益較高的地區流動，形成類似產業經濟發展的聚集效應和區域金融發展的二元結構。

第三，從企業規模來看，企業規模因素在回歸結果Ⅰ中的系數顯著為正，表明一個地區的企業規模越大，其獲得社會融資規模也大，表明規模越大企業由于其安全性較高，償債能力較強因而獲得的社會融資較多。回歸模型Ⅱ～Ⅳ中企業規模的系數均顯著為正，表明無論是信貸融資、債券融資還是股票融資，資金均偏向于流向安全性較高且償債能力較強的大企業。此外，信貸融資回歸結果Ⅱ中的系數高于回歸結果Ⅲ和Ⅳ，表明銀行系統的資金比債券融資和股票融資等直接融資體系更傾向于規模較大的企業。這表明，在信貸資源稀缺和確保信貸資產質量的前提下，商業銀行必然會偏愛低風險、高收益的項目和企業，致使中小企業融資出現困難。

（二）社會融資歧視對非效率投資影響的實證分析

表6為地區非效率投資水平和社會融資地域歧視測度的描述性統計。由表6可知，東部地區平均非效率投資為負，社會融資歧視與信貸融資地域歧視均為正，而債券融資地域歧視與股票融資地域歧視均為負；中部地區非效率投資為正，而該社會融資地域歧視總額與信貸融資地域歧視均為負，股票融資地域歧視與債券融資地域歧視均為正；西部地區非效率投資為正，社會融資地域歧視規模為正，其中信貸融資地域歧視均為正，債券融資地域歧視為負，而股票融資地域歧視也為正。根據以上結果，本文得出初步結論，非效率投資與信貸融資地域歧視可能存在負相關關系，而與股票融資地域歧視和債券融資地域歧視可能存在正相關關系。

表6 非效率投資與社會融資地域歧視區域對比

為了進一步檢驗社會融資的地域歧視對地區非效率投資的影響，本文根據表5回歸結果，分別對社會融資總量的地域歧視sfins_res、信貸融資的地域歧視credit_res、債券融資的地域歧視bond_res和股票融資的地域歧視stock_res進行測度，并根據模型（3）估計的地區非效率投資inf_inv，利用回歸模型（4～7）進行實證檢驗，研究社會融資的地域歧視對地區非效率投資的影響，所得結果見表7。

表7 社會融資歧視對地區非效率投資回歸結果

由表7回歸結果，本文可以得出如下結論：

第一，由表7回歸結果Ⅰ可知，總的來說，社會融資歧視與非效率投資顯著負相關，表明社會融資的地域歧視容易引起地區投資不足。由表7分樣本回歸結果Ⅲ～Ⅳ可知，信貸融資的地域歧視與非效率投資顯著負相關，債券融資的地域歧視和股票融資的地域歧視與非效率投資顯著正相關，這說明不同融資方式的地域歧視會對地區非效率投資的影響不同。根據本文表4和表5的分析結論，信貸融資與融資需求顯著負相關，即信貸資金傾向于流向不需要資金的地區，而表7回歸結果Ⅱ表明過多的信貸資金并不會引起企業投資行為大幅增加引起過度投資，企業對待信貸資金保持著謹慎態度，即使企業資金來源充足，也不會輕易增加投資。與之相反的是，債券投資和股票投資等直接融資的地域歧視與企業非效率投資顯著正相關，這表明，直接融資的地域歧視使得企業過度投資可能性增加。出現上述結果的主要原因是，債券融資和股票融資屬于直接融資，而信貸融資屬于企業間接融資，企業通過直接融資所獲得的資金屬于權益資金，企業對于權益資金的使用比負債資金更加隨意，從而容易產生過度投資，然而信貸融資屬于企業間接融資，企業對這部分資金的運用相對謹慎，從而更加容易產生投資不足。

第二，企業資產規模與企業非效率投資顯著正相關，表明企業規模越大的地區，越容易產生過度投資，這與大規模企業更易獲得資金不無關系。由表6回歸結果可知，地區企業資產總規模與社會融資規模顯著正相關，表明社會融資偏好規模較大的企業，這對信貸融資、債券融資和股票融資均成立。大量的資金流向大規模企業必然導致這些企業出現過度投資現象。

第三，地區企業的機構投資者持股比例與非效率投資顯著正相關，這與已有機構投資者對企業投資的研究一致。機構投資者持股比例越高，公司越有可能獲得資金流入（唐松蓮等，2015）[14]，即使社會資金不足，機構投資者為了自身利益，也會在一定程度上利用自己的信譽保證企業資金來源充足。國有企業屬性與企業過度投資顯著正相關，盡管國有企業屬性與社會融資之間的關系不大，然而，國有企業獲得財政支持力度較大，即使社會資金不愿進入國有企業，財政部門為了宏觀經濟穩定，即使國有企業效率低下，只要國有企業具有投資需求，也會進行大量資金投入。而民營企業由于規模較小，又沒有國家資本作為支撐，從而投資活動獲得資金支持的力度較小。

四、研究結論及啟示

社會融資的地域歧視問題是造成資本配置效率低下的重要原因。本文基于2014—2015年我國地區社會融資規模的省級季度面板數據進行檢驗，結果發現，總體上信貸融資的地域歧視會造成地區投資不足，經濟相對欠發達區域，經濟規模總量不能吸引外部的信貸資金流入，而債券融資和股票融資等直接融資方式的地域歧視會造成過度投資。當前我國經濟發展正處于十字路口，經濟下行趨勢明顯，在直接融資市場仍處于發展初期的狀態下，信貸融資方式仍然是我國各地區企業獲得資金的主要來源。然而，信貸融資的地域歧視對非效率投資的負向影響意味著我國以銀行為主導的金融體系依然有待改善。上述研究有如下啟示：

第一，我國地區非效率投資低下問題只是一個表象，表象背后才是問題的癥結，即不同地區享受的社會融資待遇不同。為了追求更加安全的投資行為，社會融資更傾向于向經濟發達地區流動。盡管西部地區享有國家財政支持，其面臨的社會融資依然無法滿足其投資需求，因而存在投資不足問題。因此，應發揮地區特色，實施差異化金融策略，根據不同地域發展水平和特征制定不同的政策，解決經濟發達地區資金過度集聚造成的不合理資金配置和效率低下問題，提高中西部地區的資金融通效率。

第二，推動利率市場化，發揮市場在資金流動中的決定作用。利率市場化是指金融機構在貨幣市場經營融資的利率水平由市場供求來決定。由于當前我國各地區利率市場化進程緩慢，在相同報酬率的基礎上更傾向于流向安全性更高的東部地區，而中西部地區的利率水平由于受到政府管制，無法以高利率吸引投資，這就為我國中西部地區的企業獲得資金來源增加了難度。

第三，完善資本市場，提高社會融資中債券融資和股票融資比例。根據本文分析可知，信貸融資地域歧視容易造成投資不足，而債券和股票融資的地域歧視容易造成過度投資。因此只有將直接融資和間接融資結合起來，才能使得各種融資方式優缺互補，從擊增加資本配置效率。

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［14］唐松蓮，林圣越，高亮亮．機構投資者持股情景、自由現金與投資效率［J］．管理評論，2015，27（1）：24-35．

責任編輯：曹華青

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

國家自然科學基金（71271108）

汪敏（1989-），男，安徽滁州人，南京大學經濟學院博士研究生，研究方向為金融計量與公司金融；陳浩（1989-），男，江蘇鹽城人，南京大學經濟學院博士研究生，研究方向為資產定價。