非金融企業影子銀行化與勞動投資效率

DOI：10.12433/zgkjtz.20250603

一、引言

習近平總書記在黨的二十大報告中指出，要以“深化要素市場配置改革”作為“加快建設全國統一大市場”和“增進民生福祉”的重中之重。勞動力作為最活躍且關鍵的要素資源，其有效配置是企業競爭力提升和價值增長的重要保障。然而，隨著我國人口老齡化加劇，自改革開放以來推動經濟飛速發展的勞動力紅利逐漸減弱，對微觀企業的勞動投資產生顯著逆輻射效應。截至2023年末，我國勞動力人口減少1075萬，16～24歲城鎮青年失業率達 21.3% ，就業壓力持續加劇。在2023年12月中央經濟工作會議上，總書記強調新質生產力對經濟高質量發展的深遠影響，并聚焦新型勞動人才投資改革探索。研究勞動投資效率的影響因素，對于增強企業競爭力、緩解就業壓力具有重要意義。

現有研究主要從內部控制、勞動保護和員工持股計劃等角度探討勞動投資效率，但鮮有從企業開展影子銀行業務的視角切入。由于信貸資源錯配和金融市場不發達[4，中國的中小民營企業普遍面臨融資約束，這為其通過影子銀行業務進行替代性融資提供了條件支持[。國際金融危機后，影子銀行體系迅速擴張，越來越多非金融企業超越原有經營范圍，通過委托貸款、地下融資等方式參與影子銀行活動，進一步加劇了經濟“脫實向虛”現象。

影子銀行的去中心化和脫媒屬性，使其依賴金融市場和創新產品實現信用轉換。然而，這種行為可能分流企業的資本資源，對實體業務產生負面影響。2022年國務院發布《關于規范金融機構資產管理業務的指導意見》（簡稱“資管新規”），強調整治資管亂象，凸顯維持企業投資穩定的重要性。在此背景下，探討非金融企業影子銀行化是否影響勞動投資效率及其作用機理，不僅具有理論價值，更具實踐意義。

有鑒于此，本文選用 2010～2021 年A股上市公司為研究對象，實證分析了影子銀行對勞動投資效率的影響。研究發現：1.影子銀行會抑制企業的勞動投資效率，在控制內生性影響后，研究結論依然成立。2.信息不對稱和現金流風險是影子銀行抑制勞動投資效率的兩個主要機制。

二、理論分析與研究假設

傳統非金融企業出于投資替代等“逐利動機”往往會通過影子銀行活動加劇其富余資金的金融化，在對企業信息不對稱與現金流風險等方面的影響上可能會發揮重要作用，進而對勞動投資效率產生負面影響，具體分析如下：

第一，影子銀行業務通過加劇企業內外信息不對稱顯著抑制勞動投資效率。在信息不對稱環境下，管理層掌握更多私人信息，可能產生機會主義行為。一方面，出于構建私人商業帝國或維護“員工一管理層聯盟”的動機，管理者可能導致勞動力過度投資；另一方面，為追求短期業績目標，管理層可能選擇過度裁員降低成本，從而引發勞動投資不足。此外，管理者的短視行為會導致員工逆向選擇問題。由于晉升與薪資前景的不確定性，優秀員工可能跳槽，進一步加劇人力資源配置失衡，最終影響企業整體雇傭決策和勞動投資效率。

在實體投資機會不足的背景下，非金融企業傾向通過影子銀行業務追求高收益和短周期利潤。然而，影子銀行業務因游離于監管體系之外，財務信息披露不足，使外部投資者難以全面評估風險，從而加劇外部信息不對稱。同時，為規避潛在風險，管理層通常僅對少數員工進行專業培訓，對大多數員工采取夸大業績或淡化風險的方式操控認知，增加企業內部信息不對稱。在內外雙重信息不對稱下，企業難以實現勞動資源的有效配置，從而顯著降低勞動投資效率。

第二，影子銀行業務通過加劇企業現金流風險進一步抑制勞動投資效率。企業勞動成本包括工資、招聘、培訓等高固定性支出[]，需要穩定的資金支持。然而，影子銀行業務因高杠桿性與高風險性可能引發現金流波動，增加融資約束[]，進一步擠壓勞動投資效率。根據優序融資理論，當企業內部資金波動加劇時，其對外部融資的依賴性增加[12]。但現金流風險信號會促使外部投資者更加謹慎，例如要求更高風險溢價或縮減投資規模，從而惡化企業融資環境。

企業擴展影子銀行業務時，往往將部分資本從實體經營轉向高收益、高風險的短期金融產品[13]，導致內源現金的過度支出，加劇財務困境[14]。同時，影子銀行的高隱匿性使企業難以有效審核借款方資質，而借款方通常因信用狀況較差無法從正規渠道融資。一旦違約，企業將面臨資本損失，進一步增加現金流不確定性。此外，影子銀行的高杠桿性可能引發信用風險與股價波動，進一步放大企業現金流風險。

綜上分析，本文提出如下假設：

假設1：非金融企業開展影子銀行業務會抑制其勞動投資效率。

假設2：非金融企業影子銀行業務通過加劇信息不對稱程度和現金流風險，導致企業勞動投資效率的降低。

三、研究設計

（一）數據來源與樣本選擇

本研究以2010年至2021年間中國A股上市公司為研究對象，刪除ST、 ^*ST 類企業及金融、房地產類企業樣本，刪除缺少變量觀測值的樣本，最終得到15981個樣本。對模型中所有連續變量進行了 1% 和 99% 的winsor2處理。本文的數據來源為以下兩個方面：影子銀行業務，信息不對稱指標由手工整理得到；勞動投資效率，現金流風險和其余控制變量指標自于CSMAR和Wind數據庫。

（二）變量定義

1.非金融企業影子銀行化

本文借鑒李建軍[1的研究，采用委托貸款、委托理財和民間借貸三者之和，并采用自然對數轉換處理。

2.企業勞動投資效率

勞動投資效率的度量指標：參考現有研究，本文以企業實際勞動投資與預期勞動投資變動差額的絕對值衡量企業勞動投資非效率Ineflabor，具體計算方法如下：

本文通過對模型（1）進行OLS回歸，得到各企業t年度預期的勞動力投資。然后用企業實際的勞動力投資減去預期的勞動力投資，便可以得到企業未預期的勞動力投資，即殘差。一般認為，當殘差小于0時，表示勞動力投資不足；當殘差大于0時，表示勞動力投資過度。我們對殘差取絕對值，命名為INEFLABOR表示企業的非效率勞動力投資。

3.控制變量

借鑒以往研究，本文引入了以下一系列控制變量：企業規模（Size）、資產負債率（Lev）、資產收益率（ROA）、市值賬面比（Mbratio）、速動比率（Quick）、勞動力密集度（Laborintensity）、董事會規模（Boardsize）、獨立董事占比（Indep）以及第一大股東持股比率（Top1）。此外，本文還控制了年份固定效應（Year）和行業固定效應（Industry），以控制年度變化趨勢和行業間差距的影響。

（三）模型構建

本文采用模型（2）研究非金融企業影子銀行化與勞動投資效率的關系：

若研究假設成立，則模型（2）中Sbank的回歸系數應顯著大于0，即非金融企業影子銀行程度越高，勞動投資效率的衡量指標越大，勞動投資效率越低。

四、實證分析

（一）描述性統計分析

非金融企業影子銀行化程度的均值為19.1014，區間范圍為13.6597至23.8760，表明非金融企業普遍參與影子銀行業務，且各企業間存在明顯的影子銀行化程度差異。Ineflabor的均值為0.2772，標準差為0.3183，最小值為0.0049，最大值為2.5762。此外，通過Pearson相關系數檢驗發現，所有變量的Pearson相關系數均低于0.3，表明研究樣本和變量之間不存在多重共線性問題。

（二）基準回歸

基于計量模型（2），本文檢驗了非金融企業影子銀行化對勞動投資效率的影響。回歸結果顯示Sbank的回歸系數為0.0031，在 5% 的顯著水平上呈正向顯著性。進一步加入財務類變量和管理類變量，以及年份和行業固定效應后的結果顯示Sbank的回歸系數均在 1% 的水平上呈正向顯著性。Sbank每提高一個標準差（2.0881），非金融企業的勞動投資效率會下降約 3.15% （計算公式： 0.0048×2.0881/0.3183×100% ）。因此，無論從統計顯著性還是經濟顯著性來看，非金融企業影子銀行化程度的增加都會加劇企業的勞動投資非效率，由此印證了本文假設1。

（三）穩健性檢驗與內生性處理

1.更換變量衡量方式

本文參考Jung等[的研究，在更換被解釋變量衡量方式后，Sbank的系數仍然顯著，證明結論依然成立。同樣，參考李香花等[7更換解釋變量衡量方式，Sbank的系數同樣在 1% 的顯著性水平上正向顯著，結論依然成立。

2.更換樣本

受到多方面因素影響，多數非金融企業難以避免的面臨實體經濟受挫進而無法開展業務的局面，此時更多企業會涉足監管性較差的影子銀行業務，導致企業勞動投資效率造成不利沖擊。因此，為排除 2020～2021 年研究結果，本文剔除2020～2021 年觀測值后的樣本進行參數再估計。結果顯示基準回歸樣本依然符合本文結論。

3.工具變量檢驗

考慮到非金融企業影子銀行與勞動投資效率之間可能存在內生性問題，即勞動投資效率低的企業更傾向通過投資替代和流動性管理等動機尋求開展影子銀行業務。因此本文采用所在企業員工的金融機構從業背景人數（FB）作為工具變量，使用兩階段最小二乘法來進行回歸檢驗。擁有金融機構背景的員工通常具有深厚的金融從業經驗和較強的人脈資源，從而在一定程度上便于促進所在企業影子銀行業務開展，但其與企業勞動投資效率并不存在相關性。回歸結果顯示，在考慮內生性問題后，非金融企業開展影子銀行業務仍顯著影響企業勞動投資效率，進一步證實研究結論的可靠性。

五、進一步分析

本文認為，非金融企業開展影子銀行業務通過加劇信息不對稱降低勞動投資效率。影子銀行因游離于監管體系邊緣，對外削弱信息披露，對內降低員工信息溝通一致性，影響勞動投資決策有效性。信息不對稱程度較高的企業，其影響更為顯著。與之相關的實證模型如下：

參考宋敏等[18的方法。報告的回歸結果顯示，在 1% 的置信水平上，Sbank的回歸系數呈正向顯著性，表明非金融企業的影子銀行化顯著地加劇了信息不對稱的程度，支持了前文分析中提出的論斷。

其次，本文認為非金融企業開展影子銀行業務降低企業勞動投資效率的另一條路徑為加劇現金流風險。企業在開展影子銀行業務時必然直接或間接地卷入到與正規金融機構的影子信用鏈條當中，企業的經營風險因而與整個鏈條上的信用風險牢固綁定，從而增加企業的現金流不確定性。而企業勞動力成本又包含較強固定性的固定調整成本，現金流不確定性加劇可能會對企業勞動投資產生較大擠出效應。如此，本文認為非金融企業影子銀行化與企業勞動投資非效率的負相關關系在現金流風險較嚴重的公司中更顯著。

與之相關的實證模型如下：

Cashflow_i，t=β₀+β₁Sbank_i，t+β₂Controls_i，t+IND+YEAR+ε_i，t

本文在模型（4）中采用現金流波動性Cashflow為作為衡量現金流風險的指標。報告的回歸結果表明，在 1% 的置信水平下，Sbank的回歸系數呈正向顯著，表明非金融企業的影子銀行化增加了企業的現金流風險，支持了前文分析中提出的論斷。

六、研究結論與啟示

勞動力作為企業要素配置中的重要資源，對提升企業競爭力和價值增長起著關鍵作用。近年來，學術界對影響勞動力投資效率的研究逐漸增多，但鮮有研究探討非金融企業開展影子銀行業務對勞動投資效率的影響。本文以 2010～2021 年間我國A股上市公司為研究對象，探討影子銀行業務對企業勞動投資效率的影響。研究發現，影子銀行業務顯著抑制了企業的勞動投資效率。進一步分析表明，當信息不對稱程度加劇或現金流風險上升時，影子銀行業務與勞動投資效率之間的負相關關系更加顯著。

從理論上看，本文從企業勞動投資效率的角度，拓展了影子銀行對微觀企業影響的研究，豐富了影子銀行經濟后果的文獻，并深化了對勞動投資效率影響因素的探討。現實層面上，研究表明，非金融企業開展影子銀行業務對經濟發展具有重要影響，特別是在黨的二十大報告提出的深化要素市場配置改革和推動經濟高質量發展的背景下，研究結果為政府加強影子銀行業務監管、推動金融與實體經濟互促穩定提供了重要的決策依據。同時，研究也有助于緩解當前就業政策的落實。

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（作者單位：大連理工大學商學院）