非金融企業影子銀行化影響了企業盈利能力嗎？

姚 瑤

（廣西農業職業技術大學，廣西 南寧 530004）

一、前言

2008年次貸危機發生后，銀根收緊、企業信貸困難，使得不少非金融企業開始進入影子銀行活動，成為影子銀行資金的配置者。關于非金融企業影子銀行化的界定，目前學術界還沒有統一，但本文理解的非金融企業影子銀行化是企業游離于金融監管之外，通過充當金融媒介，利用借貸或者購買理財產品、私募、信托等方式扮演影子銀行角色。眾多非金融企業將資源集中于影子銀行領域，直接造成了對實體經濟的沖擊，“脫實向虛”而加劇企業的經營風險，從而使得企業的盈利能力和長期發展受到限制。因此，分析非金融企業影子銀行化對其盈利能力的影響機理，對于有效促進實體經濟高質量發展具有較好的理論和實際價值。

二、文獻回顧與研究假設

FSB提出，影子銀行是游離于銀行監管體系之外，可能引發系統性風險和監管套利等問題的信用中介體系[1]。我國目前的監管體系中有關影子銀行方面仍不夠健全，關于其內涵和規模的統計尚未形成統一的口徑。其中，國內學者丁寧[2]通過內部影子銀行業務和外部銀行兩維度進行測量。黃曉雯[3]以證券公司、信托公司、典當行業和投資公司中的代表性企業作為影子銀行進行風險測度。另外，其他學者選用同業凈資產、委托貸款、信托貸款等指標，通過實證研究的方式來測量影子銀行規模[4]。

宏觀方面，魯賢鳳[5]研究表明中國非金融企業的影子銀行化會造成社會福利的凈損失。李存和楊大光通過實證研究，認為中國的影子銀行對實體經濟的影響不僅僅是導致高融資成本過高、金融風險增加等脫實向虛的負面影響，還另外產生了擴寬融資渠道、優化投資結構、增強資金流動性的正面影響[6]。

微觀方面，丁寧[7]通過實證研究的方式，印證了影子銀行的存在能對商業銀行的盈利能力產生正向的作用。但是，祝繼高[8]從另外一個角度分析，研究表明，影子銀行活動反而會降低銀行的內部收益率。再有，陳子元[9]認為，影子銀行對銀行盈利能力的影響不是單純的正向或者負向，他認為，一開始銀子銀行活動可以提升資產的報酬率，但當其規模達到一定值后，反而會降低資產的收益率。

本文認為，非金融企業從事影子活動，能對其盈利能力產生積極和消極兩方面影響，但是這種影響具有滯后性。短期來看，影子銀行活動能為其帶來收益，但長期而言，潛在風險逐漸增多，反而會造成其損失。國內外學者對銀子銀行研究較多，但對于非金融企業影子銀行化研究還處于探索階段。尤其是在研究非金融企業影子銀行化與企業盈利能力時，鮮有文獻關注，更多的探討影子銀行與商業銀行盈利能力關系。在總結前人的研究成果基礎上，本文提出了如下假設：

假設1：非金融企業影子銀行化對企業盈利能力有顯著的影響；

假設2：非金融企業影子銀行化對企業能力能力的影響，不同期間所影響的方向是不同的。

三、實證研究設計

1.樣本選取與數據來源

本文的研究樣本為2016年～2020年A股非金融上市公司，另外對樣本作了如下處理：首先，剔除數據不足的樣本，包括ST、PT企業；其次，本文采用winsorize將連續變量在1%水平上進行處理，最終篩選出268個公司數據作為研究樣本。其中國營企業68家，民營、外資等其他股權性質的企業共200家。

2.變量定義

（1）解釋變量

非金融企業影子銀行化規模（SHADOW/EXSHADOW）：本文選取當前非金融企業影子銀行化規模SHADOW。但是前文文獻綜述中提及，非金融企業影子銀行化對企業盈利能力的影響有兩面性，同時也有滯后性，本文選擇EXSHADOW作為一階滯后bianl ，用以解釋上一年的非金融企業影子銀行化規模。另外，SHADOW的處理方法是，將測算總規模除以108，然后再取對數。

（2）被解釋變量

總資產收益率（ROA）：這一指標能直接反映企業盈利能力情況，總資產收益率越高，該企業競爭實力和發展實力也越強，其舉債經營能力也越強。

（3）控制變量

資產規模（SIZE）：它是衡量企業規模大小程度的指標。企業在生產經營初期，增加規模的投入，此時往往體現為規模經濟，即規模投入的增加會引起盈利能力的上升。但是當規模上升到一定程度后，反而會導致邊際成本的增加超過邊際收益，出現規模不經濟現象。

營業凈利率（NOI）：企業凈利潤除以其營業收入，表示在一定時期內企業所產生的營業收入能夠給其最終帶來多少凈利潤。NOI越高，說明企業每一單位的營業收入創造的凈利潤也越高，盈利能力越強。

資產周轉率（AT）：營業收入除以平均資產總額，該指標通常反映企業營運能力狀況的，資產周轉率越快，資產相應的運營效率也越高，創造財富的能力越強，盈利能力也就越高。

銷售費用率（SE）：銷售費用除以營業收入，該指標表明，企業要想盈利，就要用最少的費用獲取更多的利潤，該指標與盈利能力呈反向關系。

資產負債率（DEBT）：負債總額除以資產總額，反映企業的償債能力。負債具有杠桿作用，適當的負債可以提高資金運營能力，提高盈利能力。但是負債過多，也容易導致企業資不抵債。

表1 控制變量對預測的影響方向

3.模型設計

根據前文的假設和指標，本文提出如下模型：

模型中，β為每一指標的系數項，εit為隨機誤差項，i代表樣本選取的企業，t代表樣本時間。

四、實證分析

1.描述性統計

描述性統計結果如表2所示。

表2 描述性統計

分析表2可知，由于研究樣本涉及面廣，涵蓋了不同類型不同成分的企業，所以導致部分指標存在較大差異。其中，ROA均值為0.053，說明研究樣本中企業的資產收益率水平持中等水平。另外，分析具體數據可以發現，國有企業總資產收益率較民營企業等比較穩定。NOI的均值為0.15，表明企業獲利能力總體正常，但最小值和最大值相差較大，說明樣本間盈利能力存在較大差異，可能是由于企業規模、資產負債率或銷售費用率等因素影響。

2.相關性分析

回歸分析之前，本文進行了相關性檢驗（見表3）。研究表明，各變量之間相關系數的絕對值最大為 0.803，相關程度較低。

表3 相關系數矩陣結果

此外，為了避免相關變量間存在多重共線性，本文采用了VIF多重共線性檢驗（見表4），研究表明，方差膨脹因子均沒有超過10，模型估計較精確。

表4 VIF檢驗

3.回歸分析

本文選擇隨機效應模型（RE）進行回歸分析，回歸結果如表5所示。

表5 回歸結果

根據上表結果，可得出回歸方程為：

分析表5可知，非金融企業影子銀行化規模（SHADOW）系數為0.015，說明在20%水平上顯著，對ROA產生正向的影響，即規模增長1%，當前盈利能力水平上升0.7%。但分析后一期的EXSHDOW系數為-0.011，說明非金融企業影子銀行化存在滯后效應，當其規模增加1%時，會導致下一年的ROA減少1.1 %。究其原因，可能是非金融企業影子業務擠占了企業主營業務，導致ROA減少。

分析結果表明，控制變量SIZE、NOI和AT均與被解釋變量ROA顯著正相關。DEBT與ROA顯著負相關。與前文預測的方向基本一致，說明了模型估計較準確。

4.穩健性檢驗

考慮到非金融企業影子銀行化與盈利能力二者之間可能是 U 型關系，本文考慮將非金融企業影子銀行化規模的二次項（SHADOW-square）這一指標加入模型中進行回歸檢驗，表6數據表明，SHADOW系數仍然顯著為正，但是SHADOW-square得出的系數卻不顯著，不影響前文的結論正確性。

表6 穩健性檢驗

五、結論與啟示

1.結論

本文以2016年～2020年中國A股非金融上市公司為樣本，實證檢驗了非金融企業影子銀行化對企業盈利能力的影響。研究結果顯示：一是非金融企業影子銀行化化對企業盈利能力有顯著的正向影響。二是非金融企業影子銀行化對企業不同時期影響程度不同，對企業當期盈利能力的影響程度明顯大于對企業下一年盈利能力的影響。三是適當地增加企業規模投入可以提高企業的盈利能力，但要避免出現規模不經濟現象。營業凈利率、資產周轉率對盈利能力都是正向影響，企業應提高自身資產運轉效率，降低銷售費用率，提高主營業務收入比率。同時，企業要注意資產負債率不能不高，資不抵債會造成盈利能力下降。

2.啟示

一是要落實供給側結構性改革，矯正要素配置扭曲，圍繞降低企業制度性交易成本、稅費負擔和貸款成本等方面出臺切實可行的措施。與此同時，政府需要不斷營造有利于企業進行實業投資的生產氛圍，通過財政政策、產業政策與貨幣政策的不斷融合創新，提高實體企業的生產效率和創新能力，縮小實體資本與金融資本的收益率差距，鼓勵實體經濟轉型升級。二是要進一步擴大金融業對內對外的開放水平，降低其準入壁壘，緩解金融結構“體制內”所引起的融資歧視現象。可以適當地發揮小額貸款公司、融資擔保公司、互聯網金融等多種形式，緩解銀行信貸不足的情況。通過市場化運作，而不是企業部門二次房貸的方式來提高金融資源的配置效率。三是要加強金融監管，抑制企業投機行為。監管部門應明確企業進行金融資產投資的范圍、規模等，通過大數據、云計算等信息技術密切關注企業資金投放比例，監管其投機行為。