非正規金融與資源配置效率*

廖冠民 宋蕾蕾

（1.中國人民大學商學院 北京 100872）

（2.中央財經大學會計學院 北京 100081）

一、引 言

自1978年改革開放以來，中國經濟一直保持高速增長，已經成為全球第二大經濟體。經濟增長取決于資本、勞動等資源的投入及其有效配置（Solow，1956）。其中，金融對資源配置的作用至關重要。金融發展有助于引導資源流入回報率更高的部門，優化資源配置效率（Goldsmith，1969）。然而，中國信貸市場、股票市場等正規金融的發展卻并不盡如人意。既然如此，中國經濟高速增長的背后是什么機制實現了資源的有效配置？最近的研究開始關注非正規金融的作用。正如Allen等（2005）指出，作為促成中國增長奇跡的關鍵因素，民營企業的發展，主要依賴非正規金融的支持。也正因如此，中國近年來一直在積極推動非正規金融的發展。例如，2016年全國人大通過的“十三五規劃綱要”明確提出“推動民間融資陽光化”。然而，盡管李青原等（2013）、Bai等（2018）等許多研究檢驗了正規金融如何促進資源配置，但非正規金融如何影響資源配置效率卻鮮有文獻進行考察。

所謂非正規金融，是指中央銀行監管的正規金融體系之外的、主要依賴關系和聲譽的金融活動（Ayyagari等，2010；Allen等，2019）。參照相關文獻，本文將非正規金融限定于民間借貸，即企業向民間金融機構、其他企業或者個人等非正規金融機構進行資金借貸的行為，包括借錢、合會、標會和互助儲金會等形式，不包括基于購銷活動的商業信用以及債轉股的情況（姜旭朝和丁昌鋒，2004；林毅夫和孫希芳，2005；鄧路等，2014）。與正規金融相比，非正規金融在配置資源上存在信息優勢和監督優勢（林毅夫和孫希芳，2005；Allen等，2019）。然而，已有研究提供的證據卻并不一致。一方面，許多文獻研究表明非正規金融具有積極作用。例如，非正規金融能夠補充正規金融的信貸缺口（Degryse等，2016；張雪春等，2013）、具有更高的資金效率（王彥超和林斌，2008）、促進創業（馬光榮和楊恩艷，2011）、擴寬中小企業融資渠道（Lardy，1998）、促進小企業增長（Degryse等，2016）等。但另一方面，一些文獻卻發現非正規金融的作用有限，有時甚至產生負面影響。例如，一些研究表明，非正規金融不能促進企業實現更快增長（Ayyagari等，2010），甚至損害企業業績（鄧路等，2014）。因此，非正規金融是否有助于資源的有效配置是一個尚待進一步實證檢驗的議題。

中國特殊的制度環境與數據優勢為解決上述問題提供了機會。中共中央統戰部等四家機構多次對各地區民營企業進行聯合調查并構建“中國私營企業調查數據”。該數據庫提供了被調查企業民間借貸的規模及利率，本文可以據此度量各地區非正規金融的發展程度。另一方面，中國人民銀行2005年批準在山西、陜西、四川、貴州、內蒙古試點設立小額貸款公司，并于2008年推廣到全國。小額貸款公司試點是非正規金融陽光化的探索，這一政策帶來了非正規金融發展的外生變化，本文可以據此采用雙重差分法解決內生性問題。

本文借助民間借貸這一非正規金融表現形式，研究各地區的非正規金融發展水平是否以及如何影響資源配置效率。以1999—2011年中國規模以上工業企業數據為樣本，本文檢驗發現：較高的地區非正規金融發展水平能夠顯著提高資本配置效率與勞動配置效率；對于非國有企業、高成長性企業，非正規金融的這種作用更加顯著。作用機制的檢驗發現，非正規金融主要通過信息機制和監督機制提高資本和勞動配置效率。此外，非正規金融的發展有助于促進地區GDP增長。這些實證結果表明，由于具有信息和監督優勢，非正規金融的發展有助于提高資源配置效率，進而促進經濟增長。

本文對已有文獻的貢獻體現在三個方面：第一，本文從非正規金融的視角提供了關于金融發展影響資源配置效率研究的新證據。雖然許多實證文獻發現正規金融發展有助于促進資源配置，但沒有檢驗非正規金融發展對資源配置的作用。盡管理論文獻證明了非正規金融有助于提高資源配置效率（林毅夫和孫希芳，2005），但缺乏相應的直接證據。第二，本文補充了資源配置效率影響因素研究的相關文獻。已有文獻考察了正規金融發展（Wurgler，2000等）、銀行業管制（Bai等，2018）、市場化進程（方軍雄，2006）等眾多因素對資源配置效率的影響，但鮮有涉及非正規金融。第三，本文利用外生沖擊有效地克服了已有文獻中存在的內生性問題。此外，本文為非正規金融陽光化政策提供了實證支持，具有一定的政策價值。

二、理論分析與研究假設

金融的作用主要在于引導社會資源進入高效率的部門。金融發展有助于提升資源配置效率。一方面，金融中介具有事前信息獲取優勢，能夠降低信息獲取成本（Diamond，1984），引導資金流入高回報項目；另一方面，金融中介具有事后監督和治理作用（Levine，1997），金融中介作為受托監督者，能夠降低監督成本，解決監督的“搭便車”問題（Diamond，1984）。已有實證研究（Wurgler，2000；李青原等，2013）提供了金融發展促進資源優化配置的經驗證據。反之，金融抑制對資源配置具有不利影響，會導致信貸資金價格扭曲（王彥超，2014），不利于資源配置效率的提高。

與西方發達國家相比，中國的金融發展很不充分。在中國的金融體系中，銀行信貸是企業最主要的外部融資渠道，但債權人的法律保護較弱、金融抑制現象廣泛存在（王彥超，2014），導致許多業績優良的中小企業難以獲得信貸支持，扭曲了資源配置。中國的債券市場起步較晚，發展水平落后于許多其他新興市場國家（Allen等，2005）。雖然股票市場近年來得到了很大發展，但存在一級市場管制嚴重、投資者法律保護較弱以及股票定價效率不高等問題（Allen等，2005），難以引導資源流入高效率的企業。

一國的金融體系包括正規金融與非正規金融兩個部分。盡管中國的信貸市場、債券市場、股票市場等正規金融的發展水平相對較低，但非正規金融有力支持了中國經濟的高速增長。非正規金融與正規金融的運行機制存在很大差異。第一，在表現形式上，正規金融主要有銀行信貸、債券市場和股票市場；非正規金融則包含民間借貸、地下錢莊、各種形式的互助會、典當等多種形式（林毅夫和孫希芳，2005；Degryse等，2016）。第二，在信息獲取方面，正規金融主要通過企業財務報表等“硬信息”了解企業經營狀況，而非正規金融則通過商業往來、血緣關系、地緣關系等獲取借款企業經營管理的“軟信息”，減少了信息不對稱（林毅夫和孫希芳，2005）。第三，在監督和償付方面，正規金融依賴于法律系統實現借款償付，而非正規金融則依賴于法律之外的機制運轉（林毅夫和孫希芳，2005），貸款人在自我約束或社會約束下實現借款償付（Kandori，1992；Allen等，2019）。

在這樣的運行機制下，以民間借貸為代表的非正規金融呈現出獨特的資源配置優勢。首先，非正規金融對正規金融市場的信貸缺口具有補充作用（Degryse等，2016）。民營企業可以通過非正規金融獲得資金來實現其發展（Allen等，2005）。張雪春等（2013）發現民間借貸是對銀行貸款的補充。其次，非正規金融更易獲取企業私有信息，能夠更好地識別高效率的企業，實施更有效的監督。林毅夫和孫希芳（2005）構建理論模型證明，非正規金融存在信息優勢，能緩解信息不對稱引起的逆向選擇，促使資源配置效率得到提高。最后，非正規金融可以借助社會制裁督促還款、減少違約（Kandori，1992；Allen等，2019），提高貸款機構的貸款意愿，進而使企業更容易獲得較低成本的資金。已有研究發現，非正規金融通過成員之間的相互監督（Kandori，1992）、社會制裁、關系和聲譽（Allen等，2019）等機制有效促進了貸款的償付。Allen等（2005）認為，在法律制度相對落后的情況下，中國民營企業依靠正規金融之外的融資方式推動了經濟增長。為此，本文提出如下假設：

假設1：以民間借貸為代表的非正規金融發展可以提高資源配置效率。

三、研究設計

（一）樣本與數據

本文數據主要來源于國家統計局提供的中國工業企業數據庫。該數據庫包括了國有工業企業和營業收入500萬元以上（2011年起為2 000萬元以上）的非國有工業企業的財務數據、產權性質、所屬行業等信息。民間借貸數據取自中國私營企業調查數據，該數據庫是由中央統戰部、全國工商聯、工商行政管理總局和民（私）營經濟研究會組成的私營企業研究課題組對中國各地區私營企業抽樣調查所得。課題組每兩年對企業前一年度的情況進行一次調查。本文獲得了1999、2001、2003、2005、2007、2009和2011年私營企業民間借貸的調查數據。對于空缺年份，以上一年度民間借貸的取值進行填充，即以1999年的數值作為2000年的取值，以此類推。本文使用的各省非國有經濟發展水平數據來自樊綱等編制的市場化指數，其他省份層面數據取自《中國統計年鑒》及中國經濟與社會發展統計數據庫。

以1999—2011年中國規模以上工業企業數據為初始樣本，參照Cai和Liu（2009）等，本文對數據進行清理①因篇幅所限，本文省略了數據清理過程，感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展”欄目下載。，獲得3 402 493個企業/年度觀測。本文剔除了關鍵連續變量上下兩端0.5%分位數的極端值，并剔除了回歸分析中缺失關鍵變量的觀測②對資本增長率和雇員增長率計算涉及相關變量的滯后項，因此產生了很多缺失值。，以及資產負債率大于1的觀測。本文最終樣本包括1 499 983個企業/年度觀測。

（二）關鍵變量度量

1.資源配置效率

參照Bai等（2018），本文從資本配置效率和勞動配置效率兩方面對資源配置效率進行度量。如果資源配置效率高，生產率較高的企業應該獲得更多的資源。為此，Bai等（2018）將資本增長（雇員增長）對全要素生產率進行回歸，以全要素生產率的回歸系數度量資本（勞動）配置效率。如模型（1）所示：

式中，Capital Stock Growth為第t期末和t-1期末資本存量的對數值之差，Employment Growth為第t期和t-1期員工人數對數值之差。TFP為全要素生產率的對數值，參照魯曉東和連玉君（2012），采用Olley-Pakes方法（以下簡稱OP方法）計算，并在穩健性測試中采用Levinsohn-Petrin方法（以下簡稱LP方法）計算。TFP的系數β1反映資本增長（雇員增長）對全要素生產率的敏感性，即資源配置效率。在資本和勞動配置有效的情況下，β1顯著為正，并且β1的取值越大，表示全要素生產率的變化會導致更大幅度的資本增長（雇員增長），即資源配置效率越高。

2.非正規金融發展

本文參照Degryse等（2016）、鄧路等（2014），以各省被調查企業的民間借貸的平均值度量地區非正規金融發展水平。這里的民間借貸包括多種形式，主要有企業向民間金融機構、企業之間、企業與個人之間的借貸。具體而言，本文使用兩種方法衡量企業的民間借貸：一是期末的民間借貸余額占總資產的比例；二是企業初創資金是否包含民間借貸。相應地，本文分別使用省內被調查企業的民間借貸余額占總資產之比的平均值、省內被調查企業初創資金包含民間借貸的企業家數比例對民間借貸發展水平進行度量。變量取值越大，表明民間借貸越活躍，非正規金融發展水平越高。

（三）模型設定

為檢驗非正規金融發展水平對企業資源配置效率的影響，參照Bai等（2018）的研究設計，本文構建如下實證模型：

式中，下標i、j、k、t分別代表企業、地區、省份、年份。γi為企業固定效應，αkt為省份年度固定效應，αj為地區固定效應，按照東北、華北、華東、華中、華南、西南和西北七大地理分區進行劃分，δt為年度固定效應。因變量CSGrowth為資本增長率，參照李青原等（2013），以當期固定資產凈值的自然對數減去上期固定資產凈值的自然對數進行度量；EGrowth為雇員增長率，以當期員工人數的自然對數減去上期員工人數的自然對數進行度量。為了緩解資本（雇員）增長與全要素生產率之間互為因果導致的內生性問題，對因變量采用未來一期的取值。如果存在反向因果，將因變量前置一期雖然會導致當期內生解釋變量與前置一期的殘差項相關，但可以減小其與當期殘差項的相關性，這在一定程度上可以減輕內生性問題的影響。TFP為全要素生產率，參照魯曉東和連玉君（2012），采用OP方法計算得到。Informal Finance為非正規金融發展水平，分別以IF、IFopen兩個變量進行度量。IF等于省內被調查企業民間借貸期末余額與總資產之比的均值，并按同年同行業中位數進行調整；IFopen為省內開業資金或注冊資金來源包含民間借貸的企業比例，并按同年同行業中位數進行調整。參照已有研究，本文選取企業規模（Size）、企業年齡（Age）、資產負債率（Lev）、資產周轉率（Turnover）、勞動力投入（Labor）作為控制變量。各變量的具體度量方法參見表1。

模型（2）中，β1表示非正規金融發展水平在何種程度上影響資本（雇員）增長對全要素生產率的敏感性，如果β1為正，則表示非正規金融發展能夠顯著增加資本（雇員）增長對全要素生產率的敏感性，即非正規金融可以提升資源配置效率。

表1 變量定義表

四、實證結果與分析

（一）描述性統計

表2列示了各年度地區非正規金融發展水平的基本情況。平均而言，樣本期間企業的民間借貸約占期末總資產的7.48%，大約26.48%的企業在創建時利用了民間借貸資金。非正規金融的發展水平在各年度之間存在一定的差異。

表2 非正規金融發展水平

表3列示了多元回歸涉及的相關變量的描述性統計。可以看到，樣本企業資本增長率平均為4.59%，雇員增長率平均為5.65%，全要素生產率（TFP）的均值為1.30，標準差為0.93，樣本中國有企業比例約為14%。

表3 描述性統計

（二）非正規金融對資源配置效率的影響

為檢驗假設1，本文對模型（2）進行回歸，結果列示在表4中，其中第（1）、（2）列為資本配置效率的檢驗結果，TFP與非正規金融發展水平IF或IFopen的交互項都顯著為正，系數分別為0.1009和0.0239，這表明民間借貸占總資產比重IF（初創資金包含民間借貸的企業家數比例IFopen）每增加一個標準差，將使得資本配置效率提高0.0048（0.0024）。第（3）、（4）列為勞動配置效率的檢驗結果，TFP與IF或IFopen的交互項顯著為正，系數分別為0.0711和0.0284，這表明非正規金融發展水平IF（IFopen）每增加一個標準差，將使得勞動配置效率提高0.0034（0.0029）。這些結果均支持研究假設1，表明民間借貸這一非正規金融渠道可以引導資本與勞動流入全要素生產率較高的企業，提升資源配置效率。從控制變量來看，資產周轉率（Turnover）與資本增長、勞動增長顯著正相關，說明資產利用效率更高的企業，資本和勞動增長相對較大。

表4 民間借貸與資源配置效率

續表4

（三）異質性分析

1.產權性質

已有研究發現民營企業受到信貸歧視，與國有企業相比，民營企業面臨著更大的融資約束，因而更可能通過非正規金融獲得資金（Allen等，2005）。為進一步檢驗非正規金融與資源配置效率之間的關系，本文按企業的產權性質將樣本分為兩組并對模型（2）進行回歸，預期非正規金融對資源配置效率的促進作用在非國有企業樣本組中更加顯著?；貧w結果列示在表5中。其中，第（1）至第（4）列為資本配置效率的檢驗結果，第（5）至第（8）列為勞動配置效率的檢驗結果。結果顯示，在非國有企業樣本中，TFP與非正規金融發展的交互項系數均至少在5%水平上顯著為正。而在國有企業樣本中，TFP與非正規金融發展的交互項系數為負，且不具備統計顯著性。這表明民間借貸拓展了非國有企業的融資渠道，更有助于提高非國有企業的資源配置效率。

2.企業成長性

與低成長性企業相比，高成長性企業面臨更多投資機會，具有更大的資金需求，因而更依賴非正規金融融資。本文進一步檢驗民間借貸對不同成長性企業的作用效果，以總資產增長率度量企業成長性，以年度行業成長性水平中位數為界將樣本企業分為兩組并對模型（2）進行回歸，預期在高成長性企業的樣本中，非正規金融對資源配置效率的影響更加顯著?；貧w結果如表6所示。在高成長性企業樣本中，TFP與非正規金融發展的交互項系數更大并且均至少在5%水平上顯著為正。而在低成長性企業樣本中，TFP與非正規金融發展的交互項系數更小或不具備統計顯著性。這表明在具有更大資金需求的高成長性企業中，非正規金融的發展更能改善企業的資本配置效率和勞動配置效率。

表5 按產權性質分組回歸

表6 按企業成長性分組回歸

（四）作用機制檢驗

1.信息機制

根據前文的理論分析，與正規金融相比，非正規金融具有信息獲取優勢，能夠獲取企業“軟信息”（林毅夫和孫希芳，2005），進而將信貸資源配置到高效率的企業。因此，對于信息透明度較低的企業，非正規金融的信息獲取優勢能夠更加凸顯。小企業與金融機構之間具有較高的信息不對稱水平。因此，本文以企業雇員規模的年度均值為界將樣本企業劃分為信息不對稱程度高、低兩組，并分別對模型（2）進行回歸?；貧w結果如表7所示，在具有較高信息不對稱水平的企業中，TFP與非正規金融發展的交互項系數更大并且均至少在10%水平上顯著為正。而在信息不對稱水平較低的企業中，TFP與非正規金融發展的交互項系數更小并不具備統計顯著性。這表明當信息不對稱程度較高時，非正規金融的發展更能改善企業的資本配置效率和勞動配置效率，因此信息機制是非正規金融引導資源配置的作用渠道。

表7 信息機制檢驗

2.監督機制

非正規金融運行機制的另一個優勢體現在通過自我約束、社會約束等法律之外的監督機制對資金償付進行監督，減少貸款違約。因此，與正規金融相比，非正規金融在信用狀況較差的企業中，更具有履約監督優勢。財務杠桿較高的企業具有更大的信用風險。因此本文以財務杠桿的年度行業均值為界將樣本企業劃分為信用風險高、低兩組，并分別對模型（2）進行回歸?；貧w結果如表8所示。在信用風險較高的樣本中，TFP與非正規金融發展的交互項系數更大并且在1%水平上顯著為正；而在信用風險較低的樣本中，TFP與非正規金融發展的交互項系數更小?；貧w結果表明，當企業信用風險較高時，非正規金融更能夠充分發揮監督優勢，引導資本和勞動進行有效配置。這說明非正規金融通過監督機制發揮優化資源配置的作用。

表8 監督機制檢驗

續表8

（五）經濟后果檢驗

前文的實證結果表明，地區民間借貸發展能夠提高資本和勞動配置效率，然而，民間借貸發展能否因此帶動經濟增長，是本文進一步考察的命題。為此，本文構建如下實證模型：

式中，下標i、k、t分別代表企業、省份、年份。因變量GDP Growth為GDP增長，等于前后兩期GDP的自然對數之差，取未來一期。自變量Informal Finance為非正規金融發展水平，同模型（2）?？刂谱兞堪ㄆ髽I規模（Size）、資產負債率（Lev）、勞動力投入（Labor）以及正規金融發展水平（FD，等于各省金融機構各項貸款余額除以各省GDP）。此外，參照黃俊等（2019）選取省份層面經濟增長的影響因素作為控制變量，包括物質資本水平（Capital，等于固定資本形成額除以GDP）、財政收入（Fiscal，等于財政收入除以GDP）、對外開放水平（Open，等于出口額與外商直接投資之和除以GDP）、非國有經濟發展水平（NonState，樊綱非國有經濟發展指數，取自然對數）。此外，模型中還加入企業固定效應（γi）和年度固定效應（δt）。表9列示了模型（3）的回歸結果。IF或IFopen系數均顯著為正，這表明地區非正規金融發展有助于促進地區GDP增長。

表9 經濟后果檢驗

（六）穩健性檢驗

為了保證前文實證結果的可靠性，本文進行了一系列穩健性測試。首先，為了進一步解決內生性問題，本文以中國人民銀行2005年在山西、陜西、四川、貴州、內蒙古五個省份開展的小額貸款公司試點政策作為外生沖擊，采用雙重差分模型檢驗非正規金融發展與資源配置效率之間的關系。小額貸款公司成立試點是民間金融“陽光化”的嘗試（張博和范辰辰，2018），對推廣民間借貸具有促進作用，能夠帶來非正規金融發展水平的外生變化。由于試點工作在2008年推廣到全國（銀監發〔2008〕23號），本文以2005年前后三年（2002—2007年）為樣本區間。①為排除事件年的影響，剔除事件當年觀測。為了控制樣本特征差異，本文以試點省份所轄企業為處理組，以試點省份的鄰省（黑龍江、吉林、遼寧、河北、河南、湖北、湖南、甘肅、寧夏、重慶、云南、廣西）所轄企業為對照組，并按照事件年前一年同行業規模最鄰近原則，將處理組企業與對照組企業進行一比一配對形成檢驗所需樣本，構建如下雙重差分模型，檢驗非正規金融對資源配置效率的影響：

式中，下標i、j、k、t分別代表企業、地區、省份、年份。γi為企業固定效應，αj為地區固定效應，αjt為地區年度固定效應。Post為標識小額貸款公司試點的虛擬變量。處理組企業在2005年及以后的觀測，Post取值為1，否則取0；對照組企業Post取值為0。Control為控制變量，與主回歸保持一致。表10列示了模型（4）的回歸結果，TFP與Post的交互項系數至少在10%的水平上顯著為正，說明非正規金融發展對資本與勞動配置效率具有促進作用，與本文前述實證結果保持一致。②平行趨勢檢驗結果請見“附錄與擴展”。

表10 雙重差分回歸

其次，本文采用其他方法對關鍵變量進行度量，包括采用Wurgler（2000）方法度量資源配置效率、參考張雪春等（2013）以民間借貸利率水平度量非正規金融發展水平，以及參照魯曉東和連玉君（2012）采用LP方法計算全要素生產率，實證結果均保持一致。③具體回歸結果請見“附錄與擴展”。

五、研究結論與政策建議

金融發展有助于引導社會資源進入高效率的部門，實現經濟運行效率的提高，最大化社會財富。與正規金融相比，非正規金融具有信息獲取和監督優勢。雖然已有的實證研究表明正規金融能夠促進資源配置優化和經濟增長，但非正規金融如何影響資源配置效率卻有待實證檢驗。本文以1999—2011年中國規模以上工業企業數據為樣本，以地區民間借貸活躍程度度量非正規金融發展水平，研究各地區非正規金融發展水平是否以及如何影響資源配置效率。檢驗發現，地區非正規金融發展有助于提高資本配置效率與勞動配置效率。非正規金融的資源配置作用主要體現在非國有企業、高成長性企業中，信息機制和監督機制是非正規金融引導資源配置的主要渠道。經濟后果檢驗表明，非正規金融發展有助于促進經濟增長。

本文的研究結論具有重要的政策含義。本文結果表明，以民間借貸為代表的非正規金融能夠引導資源流入生產率較高的企業，促進經濟增長。為此，我國應該積極鼓勵和引導非正規金融陽光化，這有助于緩解中小企業融資難題，對民營經濟發展尤為重要。

由于數據等方面的原因，本研究還存在一定的局限性。由于企業之間的相互債權投資關系，可能存在民間借貸重復計算的問題，但我們無法獲得企業的借貸凈額數據，因此本文可能高估民間借貸規模，進而導致在回歸分析中低估民間借貸的作用。