張慧毅 彭一航 劉瑞姣
【摘 要】 隨著實體經濟投資率的下降,我國越來越多的非金融企業參與到高收益的影子銀行業務中,系統性風險不斷聚集。文章利用2010—2019年滬深兩市A股非金融行業上市公司的財務數據,實證檢驗信貸供需對非金融企業影子銀行化程度的影響。結果表明:信貸供給和信貸需求的增加均會正向影響非金融企業影子銀行化,擴大信貸供給并沒有緩解企業面臨的融資約束,反而促進了非金融企業影子銀行化;因企業所有制的不同及區域經濟和金融市場的環境差異,非金融企業影子銀行化的程度對信貸供給和信貸需求的敏感程度出現異質性。要遏制非金融企業影子銀行化的趨勢,應當更加精確地識別信貸的真實需求方,加強資金的后續監管,從而提高信貸的利用效率,使金融更好地服務實體經濟。研究為后續信貸政策制定提供了新的思路。
【關鍵詞】 影子銀行; 非金融企業; 信貸供需; 地區差異
【中圖分類號】 F234.3;F832? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937(2022)14-0061-07
一、引言
隨著我國經濟進入高質量發展階段,實體經濟發展持續承壓,防范和化解重大金融風險是我國現階段經濟發展的重要任務。我國金融行業近幾年高速發展,但是實體經濟投資率卻逐年下降,經濟有“脫實向虛”的趨勢。一方面,金融行業與實體經濟逐漸擴大的收益之差,驅使銀行為主的金融機構通過委托貸款、信托貸款等影子銀行業務進行監管套利追求更高的收益。另一方面,實體經濟低迷,宏觀環境不確定性加深,非金融企業投資實體經濟的意愿降低,固定資產投資占比持續下滑[ 1 ],在影子銀行業務高收益的吸引下,越來越多的企業利用多種渠道融通資金參與影子銀行業務,非金融企業影子銀行化的程度不斷加深。
非金融企業影子銀行化實質上是企業部門變相參與金融活動。非金融企業通過影子銀行體系為中小企業提供流動性,在一定程度上緩解了中小企業長期面臨的融資約束,但是其活動存在高杠桿、監管不足以及信息不對稱等問題,帶來較高的風險。李建軍和韓珣[ 2 ]采用上市公司的數據,驗證了當企業通過委托貸款、民間借貸方式,或者通過購買正規金融機構發行的各種“影子銀行產品”間接參與到影子體系時,會增加企業的經營風險。非金融企業參與影子銀行業務是一種企業金融化的行為,企業金融化程度的加深將增加企業自身的財務風險[ 3 ]。非金融企業影子銀行化不僅會提高企業自身的經營風險和財務風險,使得宏觀經濟的系統性風險不斷聚集,而且會增加中小企業的融資成本。具有融資優勢的企業可以獲得超出其生產所需的融資,在高收益影子銀行業務的吸引下,企業為了獲得更高短期收益,將通過各種渠道獲得的超募資金投資到影子銀行業務中,使得大量資金沒有全部或直接用于投資實體經濟,造成中小企業融資成本上升,降低了整個社會凈福利[ 4 ]。非金融企業向影子銀行的轉換,反映了產業資本過度金融化,在一定程度上加劇了企業財務風險和產業空心化趨勢,加速了經濟“脫實向虛”。企業過度涉入金融行業會擠占公司資本投資,削弱企業發展基礎,對企業生產效率帶來負面影響[ 5-6 ]。王紅建等驗證了企業投資金融資產會從長期抑制企業技術創新的動力[ 7-8 ]。
當前國際經濟環境不確定性增加,系統性金融風險不斷聚集,為防范和化解重大金融風險,研究非金融企業影子銀行化程度的影響因素是非常必要的。本文運用2010年至2019年滬深兩市A股非金融上市公司的財務數據,對信貸供給和信貸需求影響非金融企業影子銀行化程度進行實證分析,并進一步探討企業所有制的不同,以及東、中、西部經濟和金融市場發展的差異,使得非金融企業影子銀行化程度對信貸供給和信貸需求兩個因素的敏感程度出現異質性的原因。
二、文獻綜述
我國金融市場長期面臨著金融抑制的問題,各種市場主體的融資需求難以得到滿足[ 9 ]。我國監管機構對金融機構的準入和金融工具的創新有著嚴格的限制,極大降低了金融市場融資模式的多樣性,特別是對企業債券等直接融資模式進行了嚴格的限制,導致我國融資模式單一,無法滿足市場日益多樣的融資需求。我國以銀行為主導的金融體系存在嚴重的信貸配給[ 10 ],使得我國國有企業、大型上市企業因其具有較低的風險和價值較大的資產,能夠得到地方政府的隱性擔保,在預算上具有“軟約束”,在融資上具有極大的優勢,能夠從商業銀行和證券市場以較低的成本獲得大量的融資,而這部分資金卻往往閑置在企業內部。中小企業和非上市民營企業融資需求大,融資期限長,且缺乏固定資產進行抵押擔保,因財務信息不完善造成信息不對稱等受到的信貸約束尤為嚴重[ 11 ],往往依賴內源融資或非正規信貸來滿足自身的融資需求,因此游離于正規信貸體系以外的信貸渠道一直廣泛存在。國有企業可以通過銀行貸款滿足其30%的資金需求,而銀行貸款僅僅只能滿足民營企業不到10%的資金需求[ 12 ]。在企業缺乏直接融資渠道的情況下,銀行差別對待不同風險的企業,將促使非金融企業有金融化的趨勢[ 13 ]。大型非金融企業利用自己的融資優勢,將以低成本獲得的融資向其他企業提供信貸融資,直接參與到影子銀行業務中[ 14 ]。非金融企業不僅通過購買金融資產和金融衍生品資產參與到金融市場的融資活動中,而且開始利用多元化融資渠道超募的資金,開展影子銀行業務[ 15 ]。非金融企業通過銀行貸款、發行企業債券等多種融資渠道獲得超額融資,再通過購買銀行發行的理財產品、委托貸款、對企業發放民間貸款等形式參與到影子銀行體系中,獲得高額回報[ 4 ]。從事影子銀行業務的非金融企業在數量與規模上逐年擴大,對金融體系產生了越來越大的影響。
我國金融市場逐步改革和發展的同時,經濟金融化程度也逐漸提高,實體經濟有“脫實向虛”的趨勢。2008年金融危機之后,實體經濟過度金融化對經濟發展產生的負面效應引起了廣泛關注[ 16 ]。這些問題的根源是我國金融體系的結構相對于實體經濟的發展,存在結構上的不平衡[ 17 ],金融部門服務實體經濟的能力無法全部發揮。在實體經濟收益率下降,面臨下行壓力的背景下,金融部門通過表外業務參與影子銀行體系追求高收益率,增加了實體經濟面臨的融資約束[ 18 ]。盡管我國推行較為寬松的信貸政策,信貸供給逐年增加,但融資約束依然較為嚴重。顯然,單純通過增加信貸供給難以緩解我國企業面臨的融資難題,反而促進了非金融企業影子銀行化。
理論上,隨著經濟的發展,市場主體對融資需求的擴張會促進金融市場的發展,經濟越發達的地區,金融市場越發達,同時,在該地區中,企業也越多,這意味著更高的資金需求。以中小企業數量眾多的溫州為例,中小企業對資金的巨大需求,難以通過正規融資渠道得到滿足,催生出發達的民間金融[ 19-21 ],推動民營企業發展。因此,中小企業面臨嚴重的信貸約束,促進了非金融企業的影子銀行化。
在外部經濟環境不確定性不斷加深的宏觀背景下,區域金融市場的進一步發展將通過金融資產逐利和企業經營避險兩種途徑影響實體企業的金融化[ 22 ]。非金融企業由于缺乏優良的投資項目,以及對高收益率的追求,不愿意將資金投向實體經濟行業,反而將大量資金投入收益更高的影子銀行業務。具有融資優勢的企業有動力利用自身的優勢地位從正規信貸渠道獲得超額信貸,參與影子銀行業務。在信貸供給更加充裕的地區,擁有更加充裕的信貸資源的同時,能夠獲得更豐富和便利的金融服務,因此非金融企業獲得信貸的難度和成本也會更低,并且擁有更多的渠道(如委托貸款、委托理財等)參與影子銀行業務,這更加促使非金融企業通過過度借貸來參與影子銀行業務。另外,受到市場規模有限的約束,信貸資源的增加加劇了金融機構的競爭,在爭奪市場投資群體的過程中,扭曲了信貸資源的配置,降低了資金的獲取門檻,促進了非金融企業影子銀行化。同時,在外部經濟環境惡化時,實體企業在企業金融化區域同群效應的影響下,具有模仿融資約束水平低、金融資產投資收益率高企業的傾向[ 23 ],這進一步促進了區域內非金融企業影子銀行化。區域信貸供給增加對非金融企業影子銀行化的影響機制如圖1。
我國信貸供給的增加沒有改善廣大企業的融資環境,反而加深了具有融資優勢地位的非金融企業影子銀行化的程度。同時,市場中眾多企業因缺乏正規融資渠道所產生的信貸需求,也會促進非金融企業影子銀行化。因此本文提出第一個假設。
假設1:非金融企業影子銀行化的程度會受到信貸供給和信貸需求兩個宏觀因素的正向影響。
我國國有企業在預算上存在軟約束,且相對于非國有企業具有融資優勢。國有企業在內部資金相對充足的條件下,更有動力將資金投向影子銀行體系。因此在面對外部信貸供給變化時,不同所有制的企業影子銀行化會呈現出不同的特點。因此提出第二個假設。
假設2:不同所有制的企業,非金融企業影子銀行化對信貸供給和信貸需求變化的敏感度不同。
我國東部、中部和西部地區經濟發展呈現出不平衡。東部地區的經濟與金融市場發展遠領先于中部和西部地區,同時在經濟結構和金融市場結構上也呈現出不同的特征。東、中、西部經濟和金融市場結構,以及資源稟賦上的差異,使得非金融企業影子銀行化程度受到信貸供給和信貸需求的影響也出現差異化。因此,本文提出第三個假設。
假設3:各地區由于經濟與金融市場發展程度不同,非金融企業影子銀行化程度對信貸供給和信貸需求變化的敏感度不同。
三、研究設計與研究數據
(一)樣本選擇與數據來源
本文以2010—2019年滬深兩市A股上市公司的財務數據為研究樣本,剔除了金融類上市公司,以及財務狀況和盈利能力異常的ST和PT類上市公司,再剔除存在數據缺失的企業,并且對樣本變量在1%和99%的分位數上進行了縮尾處理。本文共獲得8 841個樣本觀測值,選取的企業層面和宏觀層面數據來源于國泰安數據庫(CSMAR)及國家統計局,中經網,各省、直轄市、自治區金融運行報告,第三次、第四次全國經濟普查數據。
(二)研究設計
為了驗證本文假設,構建模型(1)考察信貸供給對非金融企業影子銀行化程度的影響:
1.被解釋變量
非金融企業影子銀行化的規模是模型的被解釋變量。按照現行會計準則,參照已有文獻的研究分析,上市公司通過委托貸款等方式間接參與影子銀行業務的,一般將其記在其他流動資產、一年內到期的非流動資產、其他非流動資產項目會計科目下[ 15 ]。因此,將以上三個會計科目年末余額加總,估計委托貸款的規模。委托理財的數據來自國泰安數據庫。企業部門如果以民間借貸等方式直接參與影子銀行業務的,一般將這部分貸款記錄于其他應收款科目[ 14 ]。因此,本文用其他應收款數額估算其余參與民間借貸的規模。將以上數據加總取自然對數,用于衡量金融企業影子銀行化的規模。
2.核心解釋變量
為了分析融資環境對非金融企業影子銀行化規模的影響,本文采用各省本外幣存貸款余額與各省的GDP比值來體現各省的融資規模,反映市場信貸供給量。因為沒有較好的指標來反映市場的信貸需求,本文以各省企業法人數量與各省GDP的比值省際數據,反映市場對信貸的需求量。在企業法人中,中小企業占比達到99%,因此本文所關注的信貸需求主要來自中小企業。本文重點關注系數?琢1與?琢2的符號和顯著性,如果兩個系數的符號為正,則說明貸款余額比值與企業法人數比值的增加會加劇非金融企業影子銀行化。
3.控制變量
本文主要研究信貸供需對非金融企業影子銀行化程度的影響。信貸供給和信貸需求屬于宏觀因素,所以本文主要控制非金融企業微觀層面的影響因素:資產收益率(roa)、負債率(lev)、成長性(growth)、前十大股東持股比例(ownershare)、外部融資能力(external_F),并對行業效應進行控制。在宏觀層面控制了經濟增長率(GDP)。
變量定義見表1。
四、實證檢驗及分析
(一)基準回歸
本文對全樣本進行基準回歸,并按照企業所有權性質將樣本分為國有企業和非國有企業進行分組回歸,分別驗證假設1和假設2。表2為信貸供需對非金融企業影子銀行化程度影響的實證結果。在列(a)的回歸結果中,信貸供給系數與企業法人數比值的系數分別為0.708和0.0674,說明本外幣存貸款余額每提升1%,非金融企業影子銀行規模提升0.708%;企業法人數比值每提升1%,非金融企業影子銀行規模提升0.0674%。本外幣存貸款余額與企業法人規模增加,都會使得非金融企業影子銀行化規模增加。這說明,信貸供給的增加并沒有惠及大多數企業,資金大部分流向更加具有融資優勢的企業,融資環境并沒有得到改善,反而促使非金融企業影子銀行化。我國自2008年金融危機以來,一直實行較為寬松的貨幣政策,在貨幣供給持續增加的背景下,一定程度上促進了實體經濟的投資。但增加的貨幣供給并沒有高效地流向實體經濟,中小企業的信貸渠道并不通暢,融資需求難以得到滿足。大量資金在金融體系中空轉,降低了金融體系服務實體經濟的效率,也提高了實體經濟的融資成本。非金融企業在金融市場高收益的吸引下,投身于影子銀行體系,加速了我國經濟的“脫實向虛”。
本文采用各地區的本外幣存貸款余額之和與各地區GDP的比值來反映各地區信貸供給規模。該數值在回歸結果中的系數均顯著為正,證明區域信貸供給規模對非金融企業影子銀行化的程度有正向影響。區域存貸款規模增加,將促進擁有融資優勢的企業獲取超額貸款參與金融資產逐利,大量資金流入影子銀行業務,加深了企業影子銀行化的程度。
對比回歸結果列(b)和列(c),非國有企業本外幣貸款余額的系數與企業法人數比值的系數均顯著大于國有企業。這說明非國有企業對外部信貸供給和需求的變化比國有企業更加敏感。這是因為在信貸配給的背景下,國有企業與正規金融機構存在長期穩定的借貸關系,國有企業作為市場的融資優勢方,即使貨幣政策趨于收緊,央行收縮銀根,信貸供給不足時,國有企業的融資需求也會得到優先滿足。同樣,當融資環境變好,國有企業的融資需求已得到滿足甚至超額滿足,此時資金更多流向非國有企業,使得國有企業的影子銀行化程度對資金供給的影響不敏感。另外,非國有企業相對于國有企業,在融資上具有劣勢,不具有國有企業的“軟預算約束”,更加容易受到國家政策與市場變化等外部因素的影響,因此非國有企業對信貸供給與需求額度的變化更加敏感。
企業成長性、資產收益率和企業負債率均正向影響企業的影子銀行化規模,這說明在經濟整體“脫實向虛”的趨勢下,即使規模效益較好的企業,也在參與影子銀行業務。具有更好效益的企業,有更大的優勢獲取外部融資,更多地參與影子銀行業務,形成了惡性循環。經濟增長率負向影響企業的影子銀行化規模,說明如果整體經濟向好,則企業會更多將資金投入經營性業務或研發,減少影子銀行業務。
(二)東、中和西部的異質性
為了進一步探究地區信貸供給差異對非金融企業影子銀行化規模影響的異質性,本文在總樣本回歸的基礎上,按企業所在省份,將樣本中的所有企業分為東、中和西部三組。
表3的檢驗結果中,從總體上看,東、中、西部的信貸供給系數與企業法人數比值的系數都為正。三個地區信貸供給系數為正,說明我國企業存在過度金融化的趨勢。從三組回歸分別來看,西部的信貸供給系數小于東部和中部,但是企業法人數比值的系數遠大于東部和中部。對比中東部地區,兩者企業法人數比值的系數相差不多,但是中部地區信貸供給系數遠大于東部地區。由于我國東、中、西部資源稟賦和市場發展程度及政策的差異長期存在,使得我國不同地區的經濟發展程度、金融市場完善程度及金融機構的數量和質量存在較大差異。
根據回歸結果,信貸供給與信貸需求兩個因素對東、中、西部非金融企業影子銀行化的影響程度不同,因此本文將東部地區定義為“混合因素型”,中部地區定義為“信貸供給拉動型”,西部地區定義為“信貸需求推動型”。
西部地區經濟和金融市場較為落后。欠發達的市場經濟,不完善的市場體系,較差的法律環境和契約觀念,以及信息不對稱等問題,使得西部地區的信息成本和交易成本較高,以大型國有商業銀行為主的金融市場結構在這樣的市場環境下具有極大的優勢[ 24 ]。我國大型國有商業銀行長期存在信貸配給,在西部地區信貸供給稀缺的情況下,不具備融資優勢的企業更加難以獲得正規信貸,使得其轉向非正規的融資渠道。由于西部地區信貸資源更為稀缺,相較東部和中部地區,增加的信貸供給流入影子銀行體系的部分較少,西部地區非金融企業影子銀行化的程度對信貸供給的影響不太敏感,因此西部地區的信貸供給系數并不顯著。但同時,由于信貸供給稀缺,企業數量增加所帶來的信貸需求增加,對西部地區非金融企業影子銀行化程度的影響也更顯著。因此,西部地區呈現對信貸供給不敏感、對信貸需求敏感的“需求推動型”特征。
中部地區的經濟和金融市場發展相對于西部地區更發達和完善,信貸供給相對充裕,而且企業數量沒有超過信貸供給所能承受的范圍。中部地區也出現過度金融化的趨勢,在回歸結果中,中部地區的存貸款余額系數遠高于西部地區,并且在與東部地區具有相差不大的企業法人系數的情況下,存貸款余額系數明顯更大。因此,中部地區呈現對信貸供給敏感、對信貸需求不敏感的“供給拉動型”特征。
東部地區信貸供給系數與企業法人數的系數都顯著為正,說明東部地區的企業存在較為嚴重的影子銀行化。我國大部分企業集中于經濟發達和營商環境更優的東部地區,東部地區具有更為發達的金融體系,信貸供給總量較為充裕,但與此同時也出現了更為嚴重的過度金融化趨勢。東部地區擁有過剩的資金想要進入金融行業獲得高額回報,同時也存在大量需要資金的企業,這促使資金通過影子銀行體系為需求融資的企業提供資金。因此東部地區非金融企業影子銀行化程度對信貸供給端與需求端的影響都較為敏感,屬于“混合因素型”。本文的回歸結果中,經濟發展遠超中西部地區、金融體系更加發達的東部地區信貸供給的增加也同樣沒有減少企業影子銀行化的規模,這一結果進一步說明我國存在“脫實向虛”的趨勢。
(三)穩健性檢驗
在基準回歸中,本文通過控制企業固定效應和行業效應來減少可能存在的內生性問題。為了進一步確保實證結果的可靠性,本文以各省市金融機構本外幣存貸款余額的滯后一期為工具變量對樣本數據進行2SLS法(兩階段最小二乘法)回歸,對模型進行了重新估計,研究結果仍然是穩健的。
五、結論與政策建議
我國金融市場經歷幾次改革之后,有了長足的發展。但是相對于實體經濟的發展來說,金融市場發展存在結構性不平衡,實體部門普遍存在嚴重的融資約束。金融市場單一的融資渠道,不能滿足實體部門日益多樣的融資需求。具有融資優勢的企業,利用正規金融機構獲得的超額融資與自有資金,廣泛參與到影子銀行體系中,獲得短期較高的投資收益。加之我國長期存在信貸配給,使得即使在較為寬松的貨幣政策下,信貸供給的增加也沒有緩解企業的融資約束,反而促進了非金融企業的影子銀行化。
本文的研究結果表明,信貸供給與信貸需求會同時促進非金融企業的影子銀行化。這兩個因素影響非金融企業影子銀行化程度的大小存在地區差異。在信貸供給更加充裕和金融服務更加便利的地區,非金融企業獲得信貸的難度和成本都更低,出于逐利和避險的目的,以及“同群效應”的影響,信貸優勢企業通過過度借貸(取得超額信貸),投身于影子銀行業務,以獲取金融行業的高額收益率。在信貸供給與信貸需求規模相對較小的西部地區,受企業法人數比值代表的信貸需求的影響顯著大于東部和中部,受信貸供給的影響小于東部和中部。經濟和金融市場較為發達的東部同時受兩個因素的顯著影響,企業呈現出過度金融化的趨勢。本文提出的對東、中、西部非金融企業影子銀行化的分類,是為了總結三個地區非金融企業影子銀行化的特征,從而為制定政策降低各地區企業影子銀行化程度,緩解企業融資約束提供依據。
本文提出以下政策建議:
第一,利用好大數據、區塊鏈等金融科技手段,建立有效的非金融企業參與影子銀行業務的識別機制和監管機制,限制企業部門參與影子銀行業務;建立有效的檢測機制,更加精準地識別真正的資金需求方,使信貸政策和金融市場的發展更好地惠及廣大企業。第二,增加對中西部地區的信貸政策支持力度,改善中西部地區的營商環境,完善地方法治建設,推行“負面清單”,鼓勵中小企業發展,降低企業融資成本,從而提高企業投資實體經濟的動力。第三,針對東、中、西部呈現出的不同特征,推行相應的金融政策,例如在信貸較為稀缺的西部地區,增加信貸供給和信貸可得性更為有效。第四,在經濟進入高質量發展階段,“三去一降一補”的任務持續推進,結構性改革進入深水區的宏觀背景下,樹立“優秀企業標桿”,引導企業進行長期投資,特別是對新興產業的投資,降低企業過度從事金融行業帶來的“脫實向虛”,促進宏觀經濟的持續健康發展。
【參考文獻】
[1] 張成思,張步曇.中國實業投資率下降之謎:經濟金融化視角[J].經濟研究,2016(12):32-46.
[2] 李建軍,韓珣.非金融企業影子銀行化與經營風險[J].經濟研究,2019(8):21-35.
[3] 臧秀清,張賽君,陳思.非金融企業金融化對財務風險影響研究:基于內部控制的實證檢驗[J].會計之友,2020(21):32-38.
[4] 劉珺,盛宏清,馬巖.企業部門參與影子銀行業務機制及社會福利損失模型分析[J].金融研究,2014(5):96-109.
[5] 謝家智,王文濤,江源.制造業金融化、政府控制與技術創新[J].經濟學動態,2014(11):78-88.
[6] 胡海峰,竇賦,王愛萍.企業金融化與生產效率[J].世界經濟,2020(1):70-96.
[7] 王紅建,曹瑜強,楊慶,等.實體企業金融化促進還是抑制了企業創新:基于中國制造業上市公司的經驗研究[J].南開管理評論,2017(1):155-166.
[8] 季小立,金潔.長三角制造企業金融化對創新投入的影響研究[J].會計之友,2021(4):100-107.
[9] 王勛,ANDERS JOHANSSON.金融抑制與經濟結構轉型[J].經濟研究,2013(1):54-67.
[10] 王彥超.金融抑制與商業信用二次配置功能[J].經濟研究,2014(6):86-99.
[11] 李仲飛,黃金波.我國小微企業融資困境的動態博弈分析[J].華東經濟管理,2016(2):1-8.
[12] SONG ZHENG,KJETIL STORESLETTEN,FABRIZIO ZILIBOTTI.Growing like China[J].American Economic Review,2011,101(1):196-233.
[13] 彭俞超,黃志剛.經濟“脫實向虛”的成因與治理: 理解十九大金融體制改革[J].世界經濟,2018(9):3-25.
[14] 王永欽,劉紫寒,李嫦,等.識別中國非金融企業的影子銀行活動:來自合并資產負債表的證據[J].管理世界,2015(12):24-40.
[15] 韓珣,田光寧,李建軍.非金融企業影子銀行化與融資結構:中國上市公司的經驗證據[J].國際金融研究,2017(10):44-54.
[16] 張思成,張步曇.再論金融與實體經濟:經濟金融化視角[J].經濟學動態,2015(6):56-66.
[17] 張曉樸,朱太輝.金融體系與實體經濟關系的反思[J].國際金融研究,2014(3):43-54.
[18] 黃群慧.論新時期中國實體經濟的發展[J].中國工業經濟,2017(9):5-24.
[19] 郭斌,劉曼路.民間金融與中小企業發展:對溫州的實證分析[J].經濟研究,2002(10):40-46.
[20] 彭佳,朱巧玲.民間金融制度變遷與經濟績效[J].金融論壇,2015(2):70-79.
[21] 米運生,陳勛,楊天健,等.關聯博弈、聲譽積累與新創企業的破繭成蝶:觀察民間金融經濟功能的新視角[J].中國工業經濟,2018(8):155-173.
[22] 宋清華,謝坤.地區金融發展、異質性與實體企業金融化[J].現代經濟探討,2021(2):41-49.
[23] 夏子航.企業金融化同群效應:“取長補短”抑或“盲目跟風”?[J].中南財經政法大學學報,2021(4):74-88.
[24] 林毅夫,章奇,劉明興.金融結構與經濟增長:以制造業為例[J].世界經濟,2003(1):3-21.