金融錯(cuò)配與我國非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

李小林 郭慶娟

(中國海洋大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,山東 青島 266100)

依據(jù)資源配置效率理論,為達(dá)到金融資源配置的帕累托最優(yōu)狀態(tài),金融資源應(yīng)該流向效率最高的部門和企業(yè)。[1]然而,不可否認(rèn)的是,當(dāng)前我國金融體系內(nèi)仍存在著基于“規(guī)模歧視”和“所有制歧視”的金融錯(cuò)配現(xiàn)象。特別地,基于風(fēng)險(xiǎn)與收益的權(quán)衡,在貨幣政策緊縮時(shí)期,銀行更愿意將信貸資金配給至具有政府隱性擔(dān)保的國有企業(yè),從而對(duì)非國有企業(yè)獲取信貸資源產(chǎn)生顯著擠出效應(yīng),并進(jìn)而引致金融資源的低效配置。據(jù)國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫披露的上市企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)顯示,2007—2020年,我國國有企業(yè)部門的平均總資產(chǎn)收益率(4.34%)明顯低于非國有企業(yè)部門(5.87%),而其平均資產(chǎn)負(fù)債率與銀行信貸資產(chǎn)占比(1)銀行信貸資產(chǎn)占比=(短期借款+一年內(nèi)到期的非流動(dòng)性負(fù)債+長期借款)/總資產(chǎn)。其中,國有企業(yè)與非國有企業(yè)三項(xiàng)指標(biāo)的對(duì)比均通過了均值差異檢驗(yàn)。(49.73%和19.17%)卻顯著高于非國有企業(yè)部門(36.88%和13.03%),表明當(dāng)前我國國有與非國有企業(yè)部門間存在嚴(yán)重的金融錯(cuò)配。金融的本質(zhì)在于服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),而金融錯(cuò)配的持續(xù)存在必定會(huì)削弱金融體系對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的有力支撐。

一、研究綜述

已有研究表明,金融錯(cuò)配的不利沖擊會(huì)直接作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門,不僅會(huì)扭曲資本市場價(jià)格信號(hào),而且能夠弱化金融的跨期資源配置能力和風(fēng)險(xiǎn)分散能力。從微觀層面來看,金融錯(cuò)配降低了資本配置效率,嚴(yán)重阻礙企業(yè)的生產(chǎn)、實(shí)體投資及創(chuàng)新行為。[2][3][4][5]從宏觀層面來看,金融資源對(duì)低效產(chǎn)業(yè)的支持會(huì)對(duì)新興產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生“擠出”效應(yīng),導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡,從而不利于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。[6]同時(shí),金融資源對(duì)“僵尸企業(yè)”的過度偏向,致使健康企業(yè)因其資金需求不足而發(fā)展步伐受限,因此整個(gè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的步伐都會(huì)減緩。[7]然而,這些研究的分析視角仍集中于金融資源配置對(duì)非金融企業(yè)的投融資行為的影響,而未充分關(guān)注金融資源配置在非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)生產(chǎn)與演化中的重要作用。金融錯(cuò)配程度提高是否會(huì)增加非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)?如果會(huì),其潛在的機(jī)制究竟如何體現(xiàn)?本文擬在這一方向作出探索性研究。厘清這些問題,對(duì)當(dāng)下推進(jìn)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì),有效防止非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)危害經(jīng)濟(jì)健康增長及金融穩(wěn)定發(fā)展尤為重要。

研究表明,非金融企業(yè)部門正成為引發(fā)我國系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的主要風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。[8][9]一方面,我國非金融企業(yè)部門宏觀杠桿率水平不斷攀升,不僅顯著高于金融部門、政府部門和居民部門,甚至遠(yuǎn)高于主要發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體非金融企業(yè)部門,見圖1(a)和1(b)。高杠桿帶來的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重加劇了非金融企業(yè)部門的系統(tǒng)脆弱性。[9]另一方面,非金融企業(yè)部門行業(yè)間關(guān)聯(lián),反而搭建了特定企業(yè)局部風(fēng)險(xiǎn)傳播的傳導(dǎo)路徑。例如單個(gè)企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過債權(quán)或債務(wù)關(guān)系形成的資金鏈引發(fā)非金融企業(yè)部門間風(fēng)險(xiǎn)“共振”,[10]以及羊群效應(yīng)、恐慌心理等引致的風(fēng)險(xiǎn)在行業(yè)間傳染擴(kuò)散,最終形成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。然而,現(xiàn)階段對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究大多聚焦于金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測量、傳染溢出、驅(qū)動(dòng)因素等問題,[8][11]僅有部分學(xué)者關(guān)注到金融業(yè)與實(shí)體行業(yè)間存在著系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng),[12][13]強(qiáng)調(diào)也應(yīng)注意系統(tǒng)重要性實(shí)體行業(yè)和系統(tǒng)脆弱性實(shí)體行業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)體系的系統(tǒng)性影響。

資料來源:中國國家資產(chǎn)負(fù)債表研究中心、國際清算銀行(BIS)。

目前,部分學(xué)者采用基于市場數(shù)據(jù)的尾部依賴模型對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行刻畫,包括條件在險(xiǎn)價(jià)值(ΔCoVaR)、邊際期望損失(MES)等。[8][14][15]基于此,本文采用MES來衡量非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),經(jīng)過計(jì)算得到樣本期內(nèi)非金融企業(yè)的MES均值為3.076%,而金融企業(yè)的MES均值為3.130%。不難發(fā)現(xiàn),在綜合水平上,非金融企業(yè)部門的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)接近于金融部門。接下來,采用MES和ΔCoVaR從系統(tǒng)脆弱性和系統(tǒng)重要性兩個(gè)視角刻畫金融部門和非金融企業(yè)部門的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。如圖2(a)和2(b)所示,在整體走勢上,非金融企業(yè)與金融企業(yè)的MES和ΔCoVaR呈現(xiàn)近乎相同的波動(dòng)趨勢。并且,在2008年國際金融危機(jī)和2015年“股災(zāi)”期間非金融企業(yè)部門比金融部門呈現(xiàn)出更高的系統(tǒng)脆弱性;而金融部門的系統(tǒng)重要性整體上略高于非金融企業(yè)部門。以上數(shù)據(jù)和圖形再次說明,與金融企業(yè)相比,非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也應(yīng)得到高度重視。

圖2 我國金融部門與非金融企業(yè)部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)態(tài)演化

鑒于此,本文將2007—2020年我國滬深A(yù)股非金融上市企業(yè)作為研究樣本,首先從理論層面詮釋了金融錯(cuò)配影響非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的微觀作用機(jī)理,并提出待于檢驗(yàn)的研究假說。然后逐一計(jì)算出所有A股非金融上市企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo),并采用固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸和充分的穩(wěn)健性檢驗(yàn),為準(zhǔn)確判斷金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響提供因果識(shí)別層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。研究結(jié)果表明,金融錯(cuò)配通過推升非金融企業(yè)的過度負(fù)債、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)以及“脫實(shí)向虛”,顯著提高了我國非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。這一核心研究結(jié)論在替換核心變量度量方式、考慮地區(qū)差異、剔除金融危機(jī)與股災(zāi)沖擊,以及控制內(nèi)生性問題后依然成立。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn),金融錯(cuò)配提高非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的作用效果對(duì)于高客戶集中度、貨幣政策緊縮期及金融周期下行期的企業(yè)尤為明顯,表明政府部門應(yīng)該尤為關(guān)注特定企業(yè)部門及特定時(shí)期因金融資源錯(cuò)配而引致的非金融企業(yè)部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)問題。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)為以下三個(gè)方面:第一,已有文獻(xiàn)側(cè)重于對(duì)金融業(yè)的研究,著重探索銀行等金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融體系穩(wěn)定造成的影響,而本文將重點(diǎn)放在非金融企業(yè),證實(shí)非金融企業(yè)亦是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要源頭,拓寬了防范化解重大經(jīng)濟(jì)金融風(fēng)險(xiǎn)的著力點(diǎn)。第二,拓展了企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)因方面的研究,以金融錯(cuò)配為切入點(diǎn),證實(shí)了金融錯(cuò)配是非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要驅(qū)動(dòng)因素,研究發(fā)現(xiàn)金融錯(cuò)配會(huì)通過推升企業(yè)過度負(fù)債、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)及“脫實(shí)向虛”進(jìn)而提高非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。第三,研究的結(jié)論為我國政策制定部門進(jìn)一步完善宏觀政策調(diào)控方式,進(jìn)而降低金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊提供了啟示與參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是指因個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)累積及放大傳染所引起的整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系崩潰的不確定性。其中,由杠桿機(jī)制和關(guān)聯(lián)機(jī)制所組成的風(fēng)險(xiǎn)放大機(jī)制是系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)生成機(jī)理的核心要素。[16]對(duì)于非金融企業(yè)而言,融資約束差異所引起的投融資行為是其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要演化過程。一方面,融資優(yōu)勢企業(yè)的過度負(fù)債會(huì)導(dǎo)致其自身財(cái)務(wù)脆弱性的累積,而融資劣勢方的負(fù)債不足則會(huì)降低其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。在杠桿機(jī)制的作用下,外部不利沖擊所引致的特定企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)加速放大并向外擴(kuò)散。另一方面,這種資金配置失衡還會(huì)催生企業(yè)之間以及企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的高風(fēng)險(xiǎn)資金流動(dòng)。一旦關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的特定企業(yè)遭受嚴(yán)重?fù)p失,在關(guān)聯(lián)機(jī)制的作用下,個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)進(jìn)一步放大與傳播,進(jìn)而演化為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。基于此,本文認(rèn)為金融錯(cuò)配是非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要推動(dòng)因素,并且會(huì)通過推升企業(yè)過度負(fù)債、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)及“脫實(shí)向虛”進(jìn)而提升非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

1、過度負(fù)債渠道

金融錯(cuò)配所展現(xiàn)的信貸資源分配不當(dāng)是造成非金融企業(yè)部門結(jié)構(gòu)性高杠桿的主要原因。在金融錯(cuò)配環(huán)境下,資本市場價(jià)格信息扭曲,國有企業(yè)和大規(guī)模企業(yè)更易進(jìn)入信貸市場,能夠以較低的努力獲得超出正常經(jīng)營活動(dòng)所需的資金,而資金的低效使用阻礙了此類企業(yè)應(yīng)有的投入產(chǎn)出,導(dǎo)致企業(yè)債務(wù)不斷積壓,最終表現(xiàn)為過度負(fù)債的高杠桿特性。而非國有企業(yè)和小微企業(yè)則由于抵押品不足、信息披露不充分等因素,較高的利率和較嚴(yán)苛的貸款條件使其面臨著巨大資金使用成本,從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲得的資金甚至不能滿足其正常經(jīng)營活動(dòng),最終造成負(fù)債不足的融資困境。

而信貸分配失衡所呈現(xiàn)的非金融企業(yè)過度負(fù)債與負(fù)債不足均會(huì)增加企業(yè)內(nèi)生脆弱性,成為非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的潛在源頭。對(duì)于負(fù)債不足企業(yè)而言,信貸失衡的逐漸加深會(huì)降低企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。對(duì)于過度負(fù)債企業(yè)而言,負(fù)債過度使其具有較高的財(cái)務(wù)脆弱性。一方面,過度負(fù)債使企業(yè)的利息負(fù)擔(dān)加重,當(dāng)企業(yè)遭受外部沖擊時(shí),債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)及經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)會(huì)增加;另一方面,過度負(fù)債伴隨著過度投資,一旦投資收益無法及時(shí)回收,造成企業(yè)資金鏈的斷裂,就會(huì)引致企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的增加。債權(quán)與債務(wù)關(guān)系使得非金融企業(yè)間緊密關(guān)聯(lián),在杠桿機(jī)制的作用下,個(gè)體企業(yè)的上述風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)不斷被放大傳染,進(jìn)而演變?yōu)榉墙鹑谄髽I(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

2、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)渠道

作為一種非正式融資,非金融企業(yè)商業(yè)信用供給主要體現(xiàn)為兩部分:一是經(jīng)營屬性,即滿足企業(yè)為促進(jìn)銷售而開展正常經(jīng)營業(yè)務(wù)的融資需求;二是金融屬性,即將其信貸資金二次分配給供應(yīng)鏈上下游企業(yè)。企業(yè)間信貸資金分配的兩極分化催生了商業(yè)信用二次分配的需求方和供給方。從供給端看,在金融錯(cuò)配環(huán)境下,融資優(yōu)勢企業(yè)出于利潤最大化和業(yè)績壓力,會(huì)選擇回報(bào)率較高的金融投資。此時(shí),管理者有動(dòng)機(jī)將其閑置資金以商業(yè)信用形式分配給上下游中小企業(yè),以期獲得需求方支付超額金融回報(bào)。[17][18]從需求端看,金融錯(cuò)配加劇了融資劣勢企業(yè)的困境。在這種情形下,融資劣勢企業(yè)為解決資金短缺問題,不得不尋求非正規(guī)的融資渠道。而基于供應(yīng)鏈的長期業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)會(huì)降低企業(yè)間的信息不對(duì)稱,從而增加中小企業(yè)對(duì)商業(yè)信用的融資需求。

商業(yè)信用作為一種短期融資渠道,其二次配置行為對(duì)于緩解金融錯(cuò)配引致的信貸失衡起著重要作用。然而非金融企業(yè)充當(dāng)信用中介的行為會(huì)強(qiáng)化供應(yīng)鏈上下游企業(yè)間以及不同產(chǎn)業(yè)鏈之間的信用關(guān)聯(lián),進(jìn)而構(gòu)成復(fù)雜的商業(yè)信用渠道“網(wǎng)”。在關(guān)聯(lián)機(jī)制的作用下,單個(gè)企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)或破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)轉(zhuǎn)移至上下游企業(yè),甚至經(jīng)由供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)傳染至更多企業(yè),造成風(fēng)險(xiǎn)累積和溢出效應(yīng),進(jìn)而誘發(fā)經(jīng)濟(jì)體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因而,商業(yè)信用的二次配置行為可視為非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的潛在風(fēng)險(xiǎn)實(shí)現(xiàn)過程。

3、“脫實(shí)向虛”渠道

非金融企業(yè)的“脫實(shí)向虛”問題,總體表現(xiàn)為企業(yè)的產(chǎn)業(yè)“空心化”和資產(chǎn)“金融化”。金融資產(chǎn)投資不僅可以滿足企業(yè)的預(yù)防性流動(dòng)性需求,也是企業(yè)獲取短期超額投資收益的重要途徑。而金融錯(cuò)配會(huì)使得資本與投資機(jī)會(huì)分離,造成金融資源供給與實(shí)體經(jīng)濟(jì)需求不匹配,進(jìn)而形成金融資源空轉(zhuǎn)。[19]一方面,金融錯(cuò)配尤其會(huì)加劇融資劣勢企業(yè)的外部融資約束,較高的融資成本放大了企業(yè)未來陷入流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的可能性?！邦A(yù)防性儲(chǔ)蓄動(dòng)機(jī)”促使企業(yè)傾向于配置更多的長期金融資產(chǎn),以便獲得長期穩(wěn)定的投資收益。另一方面,金融錯(cuò)配會(huì)降低融資優(yōu)勢企業(yè)獲得資金的成本。由于其獲得的資金能夠超額滿足其正常經(jīng)營活動(dòng),剩余的資金就可以用來金融逐利。“利潤追逐動(dòng)機(jī)”促使企業(yè)增加金融資產(chǎn)投資,以便獲取超額投資收益。[20]

然而,非金融企業(yè)此類投機(jī)行為的增強(qiáng),將會(huì)抑制企業(yè)自身主營業(yè)務(wù)的發(fā)展?！懊搶?shí)向虛”所引致的實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)之間的結(jié)構(gòu)性失衡,還會(huì)使企業(yè)陷入脆弱性困境。另外,非金融企業(yè)金融化的同群效應(yīng)也會(huì)對(duì)其他企業(yè)的投融資行為產(chǎn)生影響,導(dǎo)致金融化現(xiàn)象在同群企業(yè)中擴(kuò)散傳染。[21]一旦經(jīng)濟(jì)遭受到較大負(fù)面沖擊,資產(chǎn)價(jià)格下跌迫使特定企業(yè)拋售金融資產(chǎn)的行為,會(huì)引致同群企業(yè)的集中拋售而造成資產(chǎn)價(jià)格的進(jìn)一步下跌,導(dǎo)致企業(yè)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)逐步演化為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

綜上所述,本文認(rèn)為金融錯(cuò)配沖擊引致的非金融企業(yè)的脆弱性,會(huì)經(jīng)由杠桿機(jī)制和關(guān)聯(lián)機(jī)制放大,最終演化為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)(見圖3)。因此,本文提出如下待于驗(yàn)證的核心研究假說:

圖3 金融錯(cuò)配影響非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在機(jī)理

假說1金融錯(cuò)配程度增加會(huì)通過推升企業(yè)過度負(fù)債、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)及“脫實(shí)向虛”進(jìn)而增加企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)模型設(shè)定

為考察金融錯(cuò)配沖擊對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響,本文建立如下基準(zhǔn)計(jì)量模型(1):

MESi,g,t=α0+α1FMi,t-1+α2Controls+ηg,t+γi+εi,g,t

(1)

其中,i、g、t分別表示企業(yè)個(gè)體、行業(yè)和年份,MES表示非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平,FM表示企業(yè)金融錯(cuò)配程度,Controls為控制變量。ηg,t和γi分別代表行業(yè)-時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng),以控制行業(yè)層面隨時(shí)間變化的不可觀測因素及企業(yè)層面不隨時(shí)間變化的固定特征。εi,g,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。此外,核心解釋變量與控制變量均滯后一期以減少可能的內(nèi)生性問題。

(二)指標(biāo)選取

1、非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平(MES)

借鑒Acharya等的研究,[15]本文采用邊際期望損失(MES)來衡量非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。對(duì)于MES的構(gòu)造,具體分為兩步進(jìn)行:第一,計(jì)算市場期望損失(ES)。ES為當(dāng)市場日收益率下跌超過2%時(shí),經(jīng)企業(yè)市值加權(quán)平均的所有企業(yè)收益率的均值。第二,計(jì)算單家企業(yè)的MES。MES為當(dāng)市場日收益率下跌超過2%時(shí),單家企業(yè)市值波動(dòng)的情況。上述兩步可以表示為:

(2)

MESi,t=?ESm,t/?ωi=-Et-1(ri,t|rm,t<-0.02)

(3)

MES是指當(dāng)發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí),企業(yè)受到風(fēng)險(xiǎn)沖擊的脆弱性。ri,t、rm,t分別是企業(yè)個(gè)體股票回報(bào)率和市場整體回報(bào)率,且rm,t=∑ωi,tri,t。本文基于3250家滬深A(yù)股上市企業(yè)個(gè)體股票和市場指數(shù)的周度對(duì)數(shù)收益率數(shù)據(jù)計(jì)算MES,并將其年度算數(shù)平均值作為非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。同時(shí),便于后續(xù)描述,進(jìn)一步將計(jì)算得到的MES取相反數(shù)。因此,MES數(shù)值越大,代表非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平越高。

2、金融錯(cuò)配程度(FM)

借鑒韓珣和李建軍的研究,[22]本文采用企業(yè)的資金使用成本與所處行業(yè)的平均資金使用成本的偏離程度來衡量企業(yè)面臨的金融錯(cuò)配程度(FM)。具體來說,本文采用財(cái)務(wù)費(fèi)用中的利息支出與扣除應(yīng)付賬款的負(fù)債總額之比來衡量企業(yè)資金使用成本,而FM采用企業(yè)資金使用成本與行業(yè)平均資金使用成本的差額予以表示,其值越大代表企業(yè)的金融錯(cuò)配程度越高。

3、控制變量

借鑒Dungey等的研究,[8]本文還控制了部分可能共同影響非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和金融錯(cuò)配的企業(yè)特征變量。控制變量的度量方式依次為:(1)企業(yè)規(guī)模(Size),為總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)值;(2)企業(yè)年齡(Age),為企業(yè)年齡加1的自然對(duì)數(shù)值;(3)杠桿率(Lev),為總負(fù)債與總資產(chǎn)之比;(4)資產(chǎn)收益率(Roa),為凈利潤與總資產(chǎn)之比;(5)賬面市值比(Mb),為總資產(chǎn)賬面價(jià)值與總資產(chǎn)市場價(jià)值之比;(6)經(jīng)營性凈現(xiàn)金流(Cfo),為經(jīng)營性凈現(xiàn)金流與總資產(chǎn)之比;(7)融資約束(SA),其中SA=|-0.737×Size+0.043×Size2-0.040×Age|;(8)資產(chǎn)有形性(Tang),為固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)之比;(9)市場份額(Market),為營業(yè)收入與同行業(yè)營業(yè)收入總額之比;(10)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)(Maturity),為流動(dòng)負(fù)債與總負(fù)債之比;(11)股權(quán)集中度(Top1),為第一大股東持股比例;(12)機(jī)構(gòu)投資者持股比例(IIP),為機(jī)構(gòu)投資者所持股份與總股本之比。

(三)數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2020年我國滬深A(yù)股上市企業(yè)的年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為研究樣本,企業(yè)層面數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)度量數(shù)據(jù)來自于WIND數(shù)據(jù)庫。同時(shí),對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理:(1)剔除金融和保險(xiǎn)業(yè)、ST和*ST的樣本;(2)剔除上市少于三年的企業(yè)以及主要變量觀測值缺失的樣本;(3)為消除極端值的影響,對(duì)企業(yè)層面的連續(xù)變量均進(jìn)行上下1%的Winsorize縮尾處理。經(jīng)過上述處理,最終研究樣本包含3230家企業(yè)、29226個(gè)企業(yè)—年份觀測值。

主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1的Panel A。從中可以看出,在全樣本觀測值中,非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)MES的均值(2.945%)大于中位數(shù)(2.833%),且從最小值與最大值看,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平由0.862%上升到5.902%,隱含著非金融企業(yè)部門系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的波動(dòng)率相對(duì)較大、個(gè)體差異明顯。FM的均值與中位數(shù)分別為-0.020%和-0.167%,表明總體上我國非金融企業(yè)普遍存在金融錯(cuò)配現(xiàn)象。進(jìn)一步地,將企業(yè)按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分為國有和非國有企業(yè)。Panel B的均值差異檢驗(yàn)結(jié)果顯示,非國有企業(yè)FM均值(0.003%)顯著大于國有企業(yè)的均值(-0.054%),說明我國非金融企業(yè)金融錯(cuò)配現(xiàn)象在非國有企業(yè)中更為明顯。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)和差異性檢驗(yàn)

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果分析

表2列示了金融錯(cuò)配與非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中,第(1)列展示了全樣本的回歸結(jié)果,第(2)—第(3)列為二者關(guān)系的產(chǎn)權(quán)差異結(jié)果,所有回歸均控制個(gè)體固定效應(yīng)和行業(yè)-時(shí)間固定效應(yīng)并進(jìn)行了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤調(diào)整。容易看出,第(1)列中FM的系數(shù)在1%的水平上顯著為正,即金融錯(cuò)配程度的提高會(huì)增加非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。由此可見,金融錯(cuò)配程度的加深是導(dǎo)致我國非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的重要原因之一。實(shí)際上,與國有企業(yè)相比,非國有企業(yè)更不易得到銀行等金融機(jī)構(gòu)的融資支持。為維持正常經(jīng)營活動(dòng)與發(fā)展,非國有企業(yè)配置金融資產(chǎn)以發(fā)揮“蓄水池”作用,尋求非正規(guī)融資的動(dòng)機(jī)會(huì)更加強(qiáng)烈,從而使得此類企業(yè)在面臨金融錯(cuò)配沖擊時(shí)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)更大。第(2)—第(3)列的結(jié)果顯示,國有企業(yè)FM的系數(shù)在10%水平上顯著為正,而非國有企業(yè)FM的系數(shù)在1%水平上顯著為正,這表明金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊在非國有企業(yè)中更為凸顯。

表2 金融錯(cuò)配與非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的基準(zhǔn)回歸結(jié)果

控制變量的結(jié)果總體上符合預(yù)期。企業(yè)規(guī)模(Size)、年齡(Age)的系數(shù)顯著為正,與“太大而不能倒”理論相契合,即企業(yè)規(guī)模越大、成立時(shí)間越長,與本國及全球金融系統(tǒng)越密切,一旦遭受沖擊將會(huì)對(duì)市場造成巨大影響,因此其具備更高的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。杠桿率(Lev)系數(shù)在國有企業(yè)中為正,在非國有企業(yè)中為負(fù),原因在于國有企業(yè)過度負(fù)債與非國有企業(yè)的負(fù)債不足均會(huì)帶來債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而在遭受沖擊時(shí)脆弱性更顯現(xiàn)。資產(chǎn)收益率(Roa)、賬面市值比(Mb)、經(jīng)營性凈現(xiàn)金流(Cfo)的系數(shù)顯著為負(fù),可能源于具有較高的盈利能力、投資價(jià)值及流動(dòng)性增強(qiáng)了企業(yè)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力,使其在陷入危機(jī)時(shí)能更好地彌補(bǔ)損失。融資約束(SA)的系數(shù)顯著為正,這可能源于融資約束高的企業(yè)難以通過外部融資獲取資金進(jìn)行投資,因此其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平高。本文控制變量的回歸結(jié)果與已有文獻(xiàn)基本一致,后文不再贅述。

(二)作用渠道分析

綜合前文理論分析可知,金融錯(cuò)配程度增加會(huì)提升非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn),其中,加劇過度負(fù)債、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)及“脫實(shí)向虛”是其潛在重要作用渠道。

1、過度負(fù)債渠道

非金融企業(yè)間的金融錯(cuò)配現(xiàn)象突出表現(xiàn)為國有企業(yè)、大規(guī)模企業(yè)的過度負(fù)債,以及民營企業(yè)、中小企業(yè)的負(fù)債不足。對(duì)于企業(yè)過度負(fù)債的度量,借鑒綦好東等的研究,[23]采用實(shí)際負(fù)債率減去目標(biāo)負(fù)債率(2)目標(biāo)負(fù)債率由實(shí)際負(fù)債率對(duì)滯后一期的國有性質(zhì)(Soe)、企業(yè)盈利能力(Roa)、行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率的中位數(shù)(Ind_lev)、總資產(chǎn)增長率(Growth)、固定資產(chǎn)占比(Fixasset)、企業(yè)規(guī)模(Size)、第一大股東持股比例(Top1)進(jìn)行回歸擬合得到。表示企業(yè)過度負(fù)債水平(Gdfz),該指標(biāo)值越大,表明企業(yè)過度負(fù)債水平越高。同時(shí),遵循陸正飛等的研究,[24]采用利息保障倍數(shù)(Lxbz)來刻畫過度負(fù)債程度,采用凈利潤、所得稅費(fèi)用與財(cái)務(wù)費(fèi)用之和與財(cái)務(wù)費(fèi)用的比值進(jìn)行表示,過低的利息保障倍數(shù)會(huì)導(dǎo)致企業(yè)短期內(nèi)無法償還債務(wù),該值越大,表明過度負(fù)債水平越低。如表3列(1)—列(2)所示,FM對(duì)過度負(fù)債水平(Gdfz)的影響系數(shù)顯著為正,對(duì)利息保障倍數(shù)(Lxbz)的影響系數(shù)顯著為負(fù),表明金融錯(cuò)配程度的加深會(huì)提升非金融企業(yè)的過度負(fù)債水平。過度負(fù)債強(qiáng)化了企業(yè)的財(cái)務(wù)脆弱性,當(dāng)企業(yè)遭受外部沖擊時(shí),單個(gè)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)經(jīng)由杠桿放大機(jī)制演化為非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此,金融錯(cuò)配程度的加深,會(huì)通過推升非金融企業(yè)過度負(fù)債這一渠道來提高其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

表3 金融錯(cuò)配與非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制檢驗(yàn)

2、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)渠道

在金融錯(cuò)配環(huán)境下,初次信貸資金配置量呈現(xiàn)出明顯的“馬太效應(yīng)”,融資劣勢企業(yè)的融資需求與融資優(yōu)勢企業(yè)的利益需求相疊加,致使中小企業(yè)增加對(duì)商業(yè)信用的融資需求。對(duì)于企業(yè)商業(yè)信用(TC),借鑒陳勝藍(lán)和劉曉玲的研究,[25]采用應(yīng)收賬款、應(yīng)收票據(jù)與預(yù)付賬款三者之和與營業(yè)收入的比值進(jìn)行衡量,該值越大,表明企業(yè)對(duì)外提供的商業(yè)信用越多。另外,借鑒鐘凱等的研究,[17]以商業(yè)信用的金融屬性即企業(yè)超額商業(yè)信用(3)超額商業(yè)信用由商業(yè)信用對(duì)滯后一期的成長性(Tobinq)、企業(yè)盈利能力(Roa)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、經(jīng)營性現(xiàn)金流(Cfo)、營業(yè)收入增長率(Grow)、固定資產(chǎn)占比(Fixasset)、企業(yè)規(guī)模(Size)、第一大股東持股比例(Top1)進(jìn)行回歸擬合得到的殘差來表示。(TC_RES)作為代理變量。如表3列(3)—列(4)所示,FM對(duì)商業(yè)信用(TC)和超額商業(yè)信用(TC_RES)的影響系數(shù)均顯著為正,表明金融錯(cuò)配程度加深能夠顯著增加企業(yè)商業(yè)信用。如前文所述,非金融企業(yè)充當(dāng)信用中介的行為會(huì)加劇供應(yīng)鏈上下游企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng),單個(gè)企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)或破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)會(huì)經(jīng)由供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散,造成風(fēng)險(xiǎn)累積和溢出效應(yīng),進(jìn)而引致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。因此,金融錯(cuò)配程度的加深,會(huì)通過推升非金融企業(yè)商業(yè)信用關(guān)聯(lián)這一渠道來提高其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

3、“脫實(shí)向虛”渠道

金融錯(cuò)配會(huì)引致資本與投資機(jī)會(huì)分離,推動(dòng)融資劣勢企業(yè)與融資優(yōu)勢企業(yè)的金融逐利動(dòng)機(jī),降低實(shí)體投資,最終形成資本“脫實(shí)向虛”的金融亂象。借鑒司登奎等的研究,[26]本文采用金融資產(chǎn)持有份額(Finasset)和金融渠道獲利(Finpro)來衡量企業(yè)“脫實(shí)向虛”。對(duì)于非金融企業(yè)金融資產(chǎn)持有份額,采用金融資產(chǎn)(4)金融資產(chǎn)包括交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)凈額、持有到期投資凈額、投資性房地產(chǎn)凈額、應(yīng)收股利凈額、應(yīng)收利息凈額及長期股權(quán)投資凈額。占總資產(chǎn)的比重予以表示。對(duì)于非金融企業(yè)金融渠道獲利,采用公允價(jià)值變動(dòng)損益、投資收益及其他綜合收益之和與營業(yè)利潤的比值予以表示。如表3列(5)—列(6)所示,FM對(duì)金融資產(chǎn)持有份額(Finasset)和金融渠道獲利(Finpro)的影響系數(shù)均顯著為正,表明金融錯(cuò)配程度加深能夠顯著提升非金融企業(yè)“脫實(shí)向虛”水平,強(qiáng)化了企業(yè)間及企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)間的信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)。因此,金融錯(cuò)配程度的加深,會(huì)通過推升非金融企業(yè)“脫實(shí)向虛”這一渠道來提高其系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1、替換核心變量的度量方式

對(duì)于被解釋變量的潛在度量誤差,本文采用如下方式進(jìn)行再檢驗(yàn):一是將基準(zhǔn)回歸中的MES年度算術(shù)平均值替換為MES的年度中位數(shù);二是借鑒楊子暉等的研究,[27]采用主成分分析法,并基于VaR、ΔCoVaR及MES三個(gè)指標(biāo),構(gòu)造合成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)Comrisk。相較于單一指標(biāo),基于不同測度方法所構(gòu)建的綜合指標(biāo)具有更好的預(yù)測能力。[28]表4第(1)和第(2)列的回歸結(jié)果顯示,FM的系數(shù)依然顯著為正,進(jìn)一步證實(shí)了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)一:替換核心變量及考慮地區(qū)差異

對(duì)于解釋變量的測量誤差,本文進(jìn)一步采用企業(yè)資金使用成本與行業(yè)平均資金使用成本的比值來刻畫金融錯(cuò)配。此外,借鑒邵挺的研究,[2]采用企業(yè)資金使用成本與資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負(fù)債率、前十大股東持股比例、Z值的回歸殘差作為金融錯(cuò)配的替代變量。表4第(3)和第(4)列的回歸結(jié)果顯示,金融錯(cuò)配的替代性指標(biāo)FM1、FM2對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響系數(shù)均顯著為正,表明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的可靠性。

2、考慮地區(qū)差異

為了控制更多的混雜因素及其他可能存在的遺漏變量,本文在基準(zhǔn)回歸(1)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步加入地區(qū)-時(shí)間固定效應(yīng)與地區(qū)-行業(yè)固定效應(yīng),以分別控制行業(yè)和省份層面隨時(shí)間變化的不可觀測因素對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。表4第(5)—第(7)列的回歸結(jié)果顯示,FM的系數(shù)依然顯著為正,再次證明了前文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

3、剔除金融危機(jī)和股災(zāi)沖擊

前文分析并未考慮樣本期內(nèi)與金融錯(cuò)配相關(guān)的其他同期沖擊,如2008年金融危機(jī)和2015年股災(zāi)沖擊。為控制這一問題,借鑒Cui等的研究,[29]本文構(gòu)建了金融危機(jī)和股災(zāi)虛擬變量,具體度量方式為:關(guān)于金融危機(jī)的沖擊,將2008—2009年取值為1,其余年份為0,以Crisis1表示;有關(guān)股災(zāi)的沖擊,將2015—2016年取值為1,其余年份為0,以Crisis2表示。隨后,在模型(1)中逐一加入金融錯(cuò)配與金融危機(jī)虛擬變量的交互項(xiàng)及金融錯(cuò)配與股災(zāi)虛擬變量的交互項(xiàng)以重新進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。如表5第(1)、第(2)列的結(jié)果所示,FM的系數(shù)仍顯著為正,與基準(zhǔn)回歸結(jié)論相一致,表明本文的主要發(fā)現(xiàn)并非源于金融危機(jī)和股災(zāi)的沖擊。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)二:剔除金融危機(jī)和股災(zāi)沖擊及內(nèi)生性處理

4、內(nèi)生性處理

盡管基準(zhǔn)模型(1)納入了一系列控制變量和固定效應(yīng),但金融錯(cuò)配與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系仍可能因遺漏變量、反向因果而存在內(nèi)生性問題。首先,非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也可能會(huì)影響到企業(yè)金融錯(cuò)配水平。為控制這一問題,對(duì)當(dāng)期金融錯(cuò)配對(duì)上一期非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行回歸,提取回歸殘差項(xiàng)(R.FM)作為基準(zhǔn)模型的核心解釋變量并重新進(jìn)行回歸。由于回歸殘差項(xiàng)可認(rèn)為是當(dāng)期金融錯(cuò)配中不受上一期系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的部分,因而以其作為解釋變量可以控制系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)金融錯(cuò)配產(chǎn)生的潛在影響。表5第(3)列顯示,R.FM的系數(shù)在10%水平上顯著為正,表明在控制了雙向因果關(guān)系的干擾后,金融錯(cuò)配增加非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論仍然成立。其次,借鑒范合君等的研究,[30]采用企業(yè)金融錯(cuò)配與按行業(yè)和省份分類的金融錯(cuò)配指標(biāo)均值差額的三次方作為工具變量。回歸結(jié)果如表5第(4)、第(5)列所示,第一階段工具變量FM_IV的估計(jì)系數(shù)顯著為正,通過了相關(guān)性檢驗(yàn)。此外,LM統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)的P值為0,通過了不可識(shí)別檢驗(yàn);WaldF統(tǒng)計(jì)量為3626.611,大于10%的臨界值19.93,通過了弱工具變量檢驗(yàn)。同時(shí),第二階段FM的估計(jì)系數(shù)依舊顯著為正,表明在運(yùn)用工具變量法控制內(nèi)生性的前提下,金融錯(cuò)配增加企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果仍然成立。

五、進(jìn)一步分析

前文基準(zhǔn)回歸分析證實(shí),金融錯(cuò)配程度的加深會(huì)顯著提升非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。值得注意的是,上述效應(yīng)在不同情境下可能存在差異。下文將依據(jù)客戶集中度、貨幣政策松緊度以及金融周期,以分組回歸的方式來檢驗(yàn)金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響。

1、客戶集中度

客戶集中度反映的是企業(yè)對(duì)客戶的依賴度。從資金約束角度來看,客戶集中度過高會(huì)產(chǎn)生資金侵占效應(yīng),即客戶集中度較高時(shí),客戶會(huì)延長付款期限,導(dǎo)致供貨商企業(yè)資金周轉(zhuǎn)困難及壞賬風(fēng)險(xiǎn)增加。從外部融資效率角度來看,供應(yīng)鏈金融的應(yīng)用會(huì)緩解企業(yè)的融資約束?？蛻艏卸冗^高時(shí),大客戶會(huì)憑借其買方強(qiáng)勢地位要挾供貨商企業(yè)提供商業(yè)信用供給,這會(huì)惡化供貨商企業(yè)的流動(dòng)性水平,加劇企業(yè)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。另外,銀行認(rèn)為高客戶集中度企業(yè)的信貸回收風(fēng)險(xiǎn)會(huì)更高,使得銀行在對(duì)此類企業(yè)進(jìn)行信貸配給時(shí)制定更加嚴(yán)苛的限制性條款,從而導(dǎo)致企業(yè)受到銀行信貸約束的可能性增加。[31]因此,本文預(yù)期,在客戶集中度較高時(shí),金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊更顯著。本文采用前五大客戶銷售額占年度總銷售額比例來衡量企業(yè)客戶集中度,將高于行業(yè)客戶集中度中位數(shù)的企業(yè)視為高客戶集中度組,其余為低客戶集中度組。表6列(1)—列(2)的分組回歸結(jié)果顯示,FM的系數(shù)在高客戶集中度企業(yè)中顯著為正,表明金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊在高客戶集中度的企業(yè)中更明顯。

表6 異質(zhì)性分析

2、貨幣政策松緊度

貨幣政策作為宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控的主要工具之一,主要通過調(diào)節(jié)銀行信貸的方式影響非金融企業(yè)。在貨幣政策緊縮時(shí)期,信貸資源減少,銀行基于風(fēng)險(xiǎn)收益的權(quán)衡更愿意將信貸資金分配給具有政府隱性擔(dān)保的國有企業(yè),對(duì)私營企業(yè)獲取信貸資源產(chǎn)生顯著擠出效應(yīng),從而引致金融資源的低效配置。因此,本文預(yù)期,在貨幣政策緊縮時(shí)期,金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊會(huì)凸顯出來。本文采用貨幣供應(yīng)量M2同比增長率來衡量貨幣政策松緊程度,其值越高代表貨幣政策越寬松?；诖?以樣本期內(nèi)M2同比增長率的中位數(shù)作為分組依據(jù),將高于M2同比增長率中位數(shù)的時(shí)期視為貨幣政策寬松期;否則為貨幣政策緊縮期。表6第(3)—第(4)列的分組回歸結(jié)果顯示,FM的系數(shù)在貨幣政策緊縮期中顯著為正,證實(shí)了金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊在貨幣政策緊縮時(shí)期更為凸顯。

3、金融周期

金融周期與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有著密切聯(lián)系,在金融周期上行階段,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)逐步累積;在金融周期下行階段,前期累積的風(fēng)險(xiǎn)通過杠桿與關(guān)聯(lián)機(jī)制逐步暴露并實(shí)現(xiàn)。[16]現(xiàn)有研究表明,信貸順周期是金融周期的重要形式,在金融周期上行階段,信貸繁榮、規(guī)模不斷增大,銀行更愿意發(fā)放貸款;而在金融周期下行階段,信貸規(guī)模緊縮、持續(xù)減少,銀行會(huì)收緊信貸。這意味著,在金融周期下行階段,企業(yè)金融錯(cuò)配現(xiàn)象會(huì)更加明顯,企業(yè)面臨的債務(wù)負(fù)擔(dān)增加。因此,針對(duì)不同的金融周期階段,金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊存在顯著差異。本文將非金融企業(yè)部門銀行信貸與國內(nèi)生產(chǎn)總值的比值進(jìn)行HP濾波處理,以其周期項(xiàng)來刻畫金融周期。若周期項(xiàng)大于0,則意味著金融周期處于上行階段;否則為下行階段。表6第(5)—第(6)列的分組回歸結(jié)果顯示,FM的系數(shù)在金融周期下行階段顯著為正,證實(shí)了金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的不利沖擊在金融周期下行期更為凸顯。

六、主要結(jié)論與政策建議

在當(dāng)前我國金融資源配置的市場機(jī)制尚未健全的現(xiàn)實(shí)背景下,如何優(yōu)化資源配置效率并提升金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)效,對(duì)于完善貨幣政策調(diào)控以防范實(shí)體經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有重要現(xiàn)實(shí)意義?；谖覈墙鹑谄髽I(yè)部門客觀存在的金融錯(cuò)配事實(shí),本文以2007—2020年我國滬深A(yù)股非金融上市企業(yè)的年度數(shù)據(jù)為研究樣本,實(shí)證檢驗(yàn)了金融錯(cuò)配對(duì)非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)與作用機(jī)制。研究結(jié)果表明,金融錯(cuò)配通過加劇企業(yè)的過度負(fù)債、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)以及“脫實(shí)向虛”,顯著提高了非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平。這一效應(yīng)對(duì)于高客戶集中度、貨幣政策緊縮期及金融周期下行期的企業(yè)尤為明顯,意味著政府部門應(yīng)更為關(guān)注特定企業(yè)部門及特定時(shí)期因金融錯(cuò)配而引致的非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升的潛在威脅。

根據(jù)上述研究結(jié)論,本文提出以下幾方面政策主張與建議。第一,系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)控防范不應(yīng)局限于金融體系內(nèi)部。當(dāng)前,經(jīng)濟(jì)金融體系呈現(xiàn)出更為復(fù)雜的內(nèi)在關(guān)聯(lián)性,導(dǎo)致非金融企業(yè)的系統(tǒng)重要性逐漸加強(qiáng)。對(duì)于非金融企業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管也不容忽視,監(jiān)管部門需將其納入監(jiān)管框架下,以構(gòu)造更加完善的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測機(jī)制。第二,針對(duì)我國金融體系存在的金融錯(cuò)配現(xiàn)象,政府部門應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)金融體系改革,優(yōu)化金融資源配置效率,防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。一方面,減少政府干預(yù),降低信貸配置的“所有制歧視”和“規(guī)模歧視”,確保稀缺的金融資源流向效率更高的企業(yè);另一方面,完善相關(guān)金融體制機(jī)制,更好地發(fā)揮直接融資渠道的作用,降低非正規(guī)融資的可能性,改善中小企業(yè)融資難、融資貴的困境,進(jìn)而有效減輕不同企業(yè)部門之間的金融錯(cuò)配。第三,在我國經(jīng)濟(jì)增長趨緩并面臨下行壓力的背景下,政策部門在進(jìn)行宏觀調(diào)控時(shí),要增強(qiáng)宏觀政策與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的契合度,不能為了追求經(jīng)濟(jì)增長而傾向于過度寬松的政策調(diào)控,可考慮進(jìn)一步提高政策適度性、政策連續(xù)性及政策前瞻性水平,提升政策的結(jié)構(gòu)性調(diào)節(jié)功能,由此弱化相關(guān)企業(yè)部門之間的金融資源錯(cuò)配,從而減輕因過度負(fù)債、商業(yè)信用關(guān)聯(lián)和“脫實(shí)向虛”的加劇而導(dǎo)致的非金融企業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升的不利局面。