陳光 顧純磊

內容提要：民間投資平穩(wěn)增長對中國意義重大,但近年來民間投資增速下滑。利用2003-2021年全國各省市數(shù)據(jù)分析金融資源區(qū)域配置特征,結果發(fā)現(xiàn):各地金融資源規(guī)模與經濟發(fā)展水平顯著正相關,但與融資需求存在一定程度的錯配,即資金更多流向經濟發(fā)達地區(qū),并不一定流向最有需要的地區(qū)。在此基礎上,通過測度各地區(qū)獲得的超額金融資源衡量金融資源區(qū)域配置失衡程度,并研究其對民間投資的影響,發(fā)現(xiàn)金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資具有顯著的制約作用,會導致民間投資效率損失——有些地區(qū)獲得了超額金融資源,卻未能有效提升民間投資增速;而另一些民間投資活躍的地區(qū)卻因為金融資源缺口,發(fā)展受到了制約。同時,異質性分析表明不同金融資源的區(qū)域配置失衡對民間投資的影響程度存在差異,其制約作用從大到小分別是股票融資、債券融資和信貸融資。此外,地方政府投資行為和中央財政支持能夠顯著緩解金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約作用。

一、 引 言

民營經濟和民間投資在穩(wěn)定增長、促進創(chuàng)新、增加就業(yè)、改善民生等方面發(fā)揮著至關重要的作用。2023年7月,中共中央、國務院出臺《關于促進民營經濟發(fā)展壯大的意見》對促進民營經濟做大做優(yōu)做強作出重大部署,并強調引導和支持民營企業(yè)開展投資。自2012年有民間投資統(tǒng)計口徑以來,全國民間投資占整體投資比重始終保持在55%以上,最高時達65.4%,尤其是在制造業(yè)領域,民間投資的比重超過八成。(1)中國新聞網(wǎng):http:∥www.chinanews.com.cn/cj/2023/05-27/10014782.shtml。2023-5-30。民間投資已經成為投資的主力軍,民營經濟對經濟增長的促進作用已被大量研究證實,Khan和Reinhart(1989)通過構建動態(tài)生產函數(shù),對全球24個發(fā)展中國家的投資水平和經濟增長速度之間的關系進行了考察,結果發(fā)現(xiàn)相比于政府投資,民間投資對經濟增長的促進作用更大。國內學者主要通過凱恩斯理論,從不同的側面分析中國政府投資行為和民營企業(yè)的投資行為在當前經濟增長中的不同作用,從理論和實證上對政府投資、民間投資與經濟增長之間的關系進行了研究(崔宏凱和魏曉,2018;劉希章等,2020)。一些文獻還指出民間投資滯后不利于國內產業(yè)結構升級(趙健,2019)。保持民間投資的平穩(wěn)增長對于促進國內經濟平穩(wěn)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

然而,2013年以后中國民間投資增速出現(xiàn)了較為明顯的下滑,2016年民間投資增速更是出現(xiàn)斷崖式下跌,之后長期處于低位,明顯低于同期GDP增速與政府投資增速。2016年的“兩會”期間,習近平總書記指出,要進一步清理、精簡涉及民間投資管理的行政審批事項和涉企收費,規(guī)范中間環(huán)節(jié)、中介組織行為,減輕企業(yè)負擔,降低企業(yè)成本。此后隨著促進民間投資一系列政策措施效果逐步顯現(xiàn),民間投資增速也逐漸有所回升,但2020年以來,中國投資再次面臨嚴峻形勢,受疫情以及預期等多種因素影響,民間投資增速持續(xù)低于整體投資增速,占全國投資比重也降至近年來低點。

圖1 民間固定資產投資和全國固定資產投資增速

導致民間投資增速下滑的原因很多,包括政策法規(guī)配套不足、所有制歧視、地方政府失信(2)中國政府網(wǎng):http:∥www.gov.cn/xinwen/2016-06/22/content_5084447.htm,2023-5-30。、盈利預期不振、宏觀政策的不穩(wěn)定(張冰秋,2020)等。2020年,圍繞進一步激發(fā)民間投資活力,從部委到地方密集出臺一系列政策措施,為民間投資清障護航,民間投資項目庫也密集出爐,廣泛吸引民間投資。值得注意的是,除此之外,民間投資還受到要素端的制約,如:金融資源、人力資本和技術進步的影響。根據(jù)中國人民銀行2013-2021年地區(qū)社會融資規(guī)模統(tǒng)計數(shù)據(jù),中國的金融資源絕大多數(shù)長期流向了經濟發(fā)達的東部地區(qū),并呈現(xiàn)出由東向西逐漸遞減的趨勢(3)根據(jù)人民銀行公開數(shù)據(jù),2013-2021年,社會融資規(guī)模排名的前6個省份基本為北京、廣東、江蘇、上海、山東、浙江所長期保持,且社會融資規(guī)模在全國規(guī)?？偭恐姓急染薮蟆Ｈ?015年社會融資規(guī)模最高的上述6個省份共占全國總量的43.57%,而西部的內蒙古、新疆、海南、青海、西藏、寧夏等6個省區(qū)所獲得的社會融資規(guī)模僅占全國總量的5.23%,中西部地區(qū)獲得的社會融資規(guī)模僅占全國總量的41.8%。。民間投資較為重要的中西部地區(qū)所獲金融資源卻很少,根據(jù)各省統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)計算,2013年至2021年中國中西部省份的民間投資合計占全國民間投資總規(guī)模的58.05%,而所獲得的金融資源僅占全國的41.18%。這使得中西部地區(qū)的民間投資愈發(fā)難以融得發(fā)展所需資金。其原因在于,相比于經濟欠發(fā)達地區(qū),經濟發(fā)達地區(qū)的金融布局更加完善。一是經濟發(fā)達地區(qū)集聚了大量的金融機構,形成了多層次的標準化市場的資金融通方式,民營企業(yè)可以通過不同層次的資金市場獲得資金供給。二是金融基礎設施完善,上交所、北交所和深交所等標準化交易市場均位于東部經濟發(fā)達地區(qū)。三是大量具有豐富金融從業(yè)經驗的人員集中在經濟發(fā)達地區(qū)的市場化金融機構中,具有完善的上升路徑和靈活的就業(yè)機會,因而金融創(chuàng)新能力較強。四是經濟發(fā)達地區(qū)的資本市場更完善,雖然中國民營企業(yè)的融資需求主要依靠銀行信貸,但是經濟發(fā)達地區(qū)通過股票或者債券融資的比例遠遠大于中西部欠發(fā)達地區(qū),因而民營企業(yè)可以相對比較便利地在資本市場進行直接融資。反觀經濟欠發(fā)達地區(qū),不僅民營經濟的發(fā)展面臨較差的經濟生態(tài)環(huán)境,而且由于市場發(fā)育不完善,市場經濟制度不健全,導致民營企業(yè)在向資本市場直接融資時面臨較高的門檻,而機制較為靈活的非標融資成本又過高,特別是大量機構陷入愈演愈烈的債務危機,其核心原因是內生增長潛力低于資金成本,造成了債務壓力越來越大。此外,民營企業(yè)自身財務制度不健全、可抵質押物少,銀行對于民營企業(yè)的貸款申請?zhí)幱谝环N“惜貸”甚至“懼貸”的狀態(tài)。金融資源區(qū)域配置失衡,降低了中西部地區(qū)民營企業(yè)資金來源,也并未有效促進東部地區(qū)民營企業(yè)資金可得性。因此,研究金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的影響,分析不同融資方式的區(qū)域配置差異對民間投資影響的異質性特征,并針對此問題提出解決方案,具有重要的現(xiàn)實意義。

與已有文獻相比,本文可能的貢獻在于:第一,構建了金融資源區(qū)域配置失衡的測算模型,用各地區(qū)獲得的超額金融資源規(guī)模衡量金融資源的區(qū)域配置失衡,發(fā)現(xiàn)中國金融資源更多流向經濟發(fā)達地區(qū),東部地區(qū)省份獲得了高于中西部地區(qū)省份的超額金融資源。第二,構建了金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資影響的計量模型,結果發(fā)現(xiàn)超額金融資源越多,民間投資越低,即金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資產生了顯著的制約作用。第三,構建了政府投資行為對民間投資影響的計量模型,發(fā)現(xiàn)地方政府投資和中央財政支持不僅對民間投資具有促進作用,而且能夠減弱金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約作用。

二、 理論分析與研究假說

為檢驗金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的影響,本文首先對民間投資的影響因素進行探析,并構建金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資影響的計量分析模型。

1. 金融資源配置與民間投資

通常而言,處于成長階段的企業(yè)對資金需求強烈,而留存收益往往不能滿足企業(yè)快速發(fā)展的需要,因此,企業(yè)就會尋求外部融資,包括直接融資和間接融資。相對來說,通過股票市場和債券市場直接融資的成本較低,而間接融資的資金成本較高。然而,即便發(fā)達地區(qū)積聚了充足的金融資源,也并不一定總能拉動本地的民間投資。

首先,不同地區(qū)的金融資源使用效率存在差異,一些東部經濟發(fā)達地區(qū)的金融資源使用效率處于全國末尾,在經濟發(fā)展與金融資源配置效率方面存在錯位(崔建軍,2012),金融資源可能因未能得到有效配置而過剩,而超出本地企業(yè)承載能力之外的金融資源又無法被充分消化,導致增長乏力。其次,金融資源不一定能夠有效流入實體經濟,一些地區(qū)金融市場發(fā)展不平衡不充分也會導致資金“脫實向虛”,在銀行體系內部“空轉”(沈坤榮和趙亮,2018)。再次,民營企業(yè)在獲取金融資源時面臨著國有企業(yè)的競爭。相比于國有企業(yè),民營企業(yè)無論是在直接融資方面,還是在間接融資方面,通常都面臨嚴重的融資歧視(Brandt和Li,2010;王志鋒和譚昕,2021)。國有企業(yè)能夠比民營企業(yè)獲得更多的長期貸款(夏祥謙和范敏,2019;陳利鋒,2020),即使民營企業(yè)能夠獲得銀行貸款,其融資成本也高于國有企業(yè)(汪敏和陳東,2020)。這就使得在東部地區(qū),充沛的金融資源可能會更多地增加國有企業(yè)的資金供給,對民營企業(yè)資金可得性的提升有限,而在金融資源相對貧瘠的中西部地區(qū),當?shù)孛駹I企業(yè)相比國有企業(yè)獲取金融資源的難度將會更大?；谏鲜龇治?本文提出研究假說:

H1:在其他條件不變的情況下,金融資源區(qū)域配置越不合理,民間投資增速越低。

2. 金融資源配置失衡與融資方式差異

在此基礎上,本文進一步研究金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的影響在不同融資方式下的異質性特征。企業(yè)對信貸、債券、股票等各類融資方式的優(yōu)先傾向和需求量存在差異,Myers等在1984年基于信息不對稱理論提出“優(yōu)序融資理論”(又稱為“啄序理論”),即公司在融資時遵循內部融資、外部債權融資、外部股權融資的順序,在直接融資和間接融資中優(yōu)先選擇間接融資,在債權融資和股票融資中優(yōu)先選擇債權融資。因此,不同類型的金融資源配置失衡,對于企業(yè)融資的影響程度可能不相同,即金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約效應在不同的融資方式中可能存在程度差異。

然而,不少研究者卻認為企業(yè)在實際融資過程中不遵循“優(yōu)序融資理論”,尤其是在中國等發(fā)展中國家,受限于市場經濟環(huán)境和資本市場的發(fā)展進程,往往出現(xiàn)企業(yè)的融資順序與“啄序理論”相反的情況,即所謂“反啄序理論”或“啄序悖論”(Frank和Goyal,2003;楊艷等,2009;李鑫和于輝,2020)。Singh(1994)發(fā)現(xiàn),發(fā)展中國家的上市公司具有“異常融資優(yōu)序”現(xiàn)象,即外部融資優(yōu)于內部融資,股權融資優(yōu)于債權融資。

長期以來,人民幣貸款是中國民營企業(yè)獲得資金的最主要形式,但信貸融資中存在大量的所有制歧視,這一定程度上影響了民營企業(yè)從銀行信貸渠道獲取資金的能力(Brandt和Li,2010;陳利鋒,2020;王志鋒和譚昕,2021)。隨著近年來中國資本市場的飛速發(fā)展,民營企業(yè)可以通過創(chuàng)業(yè)板、新三板上市,股票融資已日益成為一種有效的融資方式。張信東和張亞男(2021)認為,上市是一種稀缺資源,能為公司帶來較豐富的資金,會導致公司對債務融資需求不足。盛明泉和李昊(2010)基于修正的S-M模型,利用539家上市公司的面板數(shù)據(jù)檢驗中國上市公司融資行為,發(fā)現(xiàn)上市公司融資時首選股權融資,其次是債務融資,最后選擇內部融資,不支持“優(yōu)序融資理論”。曹夢杰和李治堂(2018)對中國出版業(yè)上市公司資本結構的研究發(fā)現(xiàn),公司內源融資的比例相對較低,偏好外部融資,而外部融資中股權融資占比較大。張敏和李延喜(2013)運用Ordered-probit模型,基于非金融上市公司的財務數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn),地區(qū)制度環(huán)境差異影響公司融資順序:在中國東部地區(qū),公司融資順序支持“優(yōu)序融資理論”,而在中西部地區(qū),公司融資順序則不支持“優(yōu)序融資理論”。

上述分析意味著,相比債券、信貸等方式,股票融資渠道是公司更為優(yōu)先考慮、占比較大的融資方式,一旦受阻不利影響更大。也就是說,股票融資方面的區(qū)域配置失衡問題對于民間投資的影響,可能大于債券融資和信貸融資方面的影響。由此,本文提出研究假說:

H2:金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約效應在不同的融資方式中存在差異,制約效應從大到小分別是股票融資、債券融資和信貸融資。

3. 政府投資與民間投資

在上述分析的基礎上,本文進一步考慮了政府投資行為對民間投資的影響,即政府投資是否能夠緩解金融資源區(qū)域配置失衡對于民間投資的制約效應。

1998年以來,中國財政政策從積極走向穩(wěn)健,又從穩(wěn)健走向積極,在保持國民經濟快速穩(wěn)定增長方面起到了巨大的作用。在積極財政政策實施過程中,擴大政府投資會使國民收人和民間部門投資增加,即所謂的“協(xié)同效應”。同時,政府投資會增加當?shù)鼗A設施的投入,優(yōu)化投資環(huán)境,提升了本地企業(yè)對金融資源的吸收和承載能力。郭慶旺和賈俊雪(2006)從財政支出的生產性、投資函數(shù)形式、資產的替代性以及經濟衰退與拉動效應等方面研究發(fā)現(xiàn),在利率受到管制的條件下,政府投資有利于啟動內需,拉動民間部門的投資支出。戴穎杰等(2012)通過構建空間計量模型進行實證分析表明,政府投資對民間投資有非常顯著的正空間效應。

政府投資對于民間投資的影響與時間、行業(yè)、水平等因素有關。周曉燕和徐崇波(2016)以“卡斯-庫普曼斯-拉姆齊”模型為理論基礎的實證檢驗表明,政府投資對民間投資具有顯著影響,大規(guī)模、長時期的擴張性財政政策會對民間投資產生短期的擠入效應。王婧(2017)研究認為,在農業(yè)、房地產業(yè)、科學研究和技術服務業(yè)、環(huán)保產業(yè)四個產業(yè)領域政府投資對民間投資產生不同程度的“擠進”效應。王小華和黃捷(2021)研究發(fā)現(xiàn)當政府財政支出處于較低水平時,政府財政支出的增加會對民間投資產生顯著的促進作用,而當政府財政支出處于較高水平時,當期財政支出會顯著抑制民間投資增長,上一期財政支出卻對民間投資具有明顯促進作用?；谏鲜龇治?本文提出研究假說:

H3:地方政府投資和中央財政支持能夠緩解金融錯配對民間投資的制約效應。

三、 研究設計與數(shù)據(jù)說明

中國人民銀行利用地區(qū)社會融資規(guī)模來衡量各地區(qū)所實際獲得的金融資源,社會融資規(guī)模和貨幣供應量,在貨幣政策最終目標和操作目標之間存在較強的相關性,兩者對貨幣政策最終目標的影響以及對操作目標的反應大體是一致的。盡管貨幣供應量長期扮演貨幣政策中介目標的角色,然而作為貨幣政策資產端的“鏡像”指標,社會融資規(guī)模是對貨幣供應量的有益對照和補充,社會融資規(guī)模相較于貨幣供應量更能準確地反映各地區(qū)融資需求主體得到滿足的程度。從廣義的角度來說,貨幣供應量是全社會的貨幣存量,只能代表所有經濟主體共有的承擔流通和支付手段的金融工具總和,而地區(qū)社會融資規(guī)模則準確衡量了各地區(qū)企業(yè)所獲得的真實的金融資源。盡管中國的貨幣政策并不具有歧視性,然而,金融資源配置過程中的逐利屬性及其對回報安全性的考慮,必然使得不同地區(qū)融資需求主體資金可得性不同。

1. 金融資源區(qū)域配置失衡的測算模型

盡管地區(qū)金融資源規(guī)模東西部差異巨大,然而,考慮到不同地區(qū)企業(yè)融資需求和經濟存量不同,融資需求較大或經濟存量較大的地區(qū)獲得金融資源較多并不能代表金融體系存在資源配置失衡,只有當該地區(qū)在剔除了融資需求和經濟存量后,還獲得了超過其他地區(qū)的額外投資時,才能說明金融資源存在配置失衡,因此考慮到東西部經濟總量以及融資需求不同引致的區(qū)域性差異,本文參考Richardson(2006)投資效率模型,利用殘差衡量金融資源配置失衡程度,構建計量模型如下:

financei,t=β0+β1demandi,t+β2GDPi,t+εi,t

(1)

2. 金融資源區(qū)域配置失衡測算的數(shù)據(jù)來源及基本處理

為測度金融資源區(qū)域配置失衡,本文收集了全國各省市2003到2021年地區(qū)社會融資規(guī)模數(shù)據(jù)以及社會融資規(guī)模中人民幣貸款、債券融資和股票融資的分類數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、中國人民銀行調查統(tǒng)計司、各地區(qū)人民銀行的年度《金融運行報告》等。

demandi,t表示第t年省份i的平均融資需求,demandi,t越高,融資需求越高。

為了控制各地經濟存量對金融資源的影響,本文收集了2003年到2021年各省的國內生產總值,數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

3. 計量模型構建

考慮到人力資本和技術進步也是影響民間投資的重要因素,本文將技術進步和人力資本作為控制變量。20世紀80 年代以來,以羅默、盧卡斯創(chuàng)立和發(fā)展的內生增長理論更多地強調技術進步、人力資本的重要性。人力資本和技術進步作為投資的配套投入,必然會對投資的效率產生影響。魏敏等(2005)的研究指出,發(fā)達地區(qū)由于具有優(yōu)良的區(qū)位條件,大量的要素資源就會被吸引去,從而在高梯度地區(qū)形成資本、勞動力和技術三個引力場,對梯度推移的正常開展產生“粘性”,并造成東、西部地區(qū)經濟差距的日益擴大。黃福才等(2007)則解釋了這種粘性的形成機理,是由于經濟區(qū)位中心沿?；褪袌龌⒁亓鲃拥目臻g集中、技術與制度創(chuàng)新的路徑依賴性、梯度擴散轉移成本四方面關鍵因素導致。特別是考慮到中國城鎮(zhèn)化進程加速了人力資本區(qū)域性積聚,導致民間投資的要素條件的區(qū)域差異嚴重,因此本文需要考慮人力資本對實證結果的影響。

技術進步則是經濟增長的重要源泉,Cohen和Levinthal(1989)指出,由于知識產品的生產具有很強的自我累積性和路徑依賴特點,因此經濟主體的技術吸收能力受到其自身技術水平的限制。中國在不同時期,生產要素對經濟增長的貢獻發(fā)揮不同的作用,影響程度也不同。目前理論界比較一致的看法是,改革開放以后中國的經濟增長主要靠要素投入的增加來推動,在影響經濟增長的諸因素中,投資的增長最為重要,其次為生產率和人力資本的貢獻,而技術進步是生產率提高的重要原因,投資的增長會導致相應配套的勞動力投入增長(王智勇和李瑞,2021),這就意味著,技術和人力資本不足會制約投資的生產效率。

根據(jù)上述分析,本文首先將技術進步和人力資本作為控制變量,研究金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的影響,模型設定如下:

ln(privatei,t)=β0+β1resi,t+β2teci,t+β3HRi,t+εi,t

(2)

其中,privatei,t為被解釋變量,表示省份i在第t年的民間投資,數(shù)據(jù)主要通過查找各省市統(tǒng)計局、統(tǒng)計年鑒和政府工作報告中收集得到。(4)部分地區(qū)在個別年份未直接公布民間投資數(shù)據(jù),本文通過該地區(qū)年鑒、統(tǒng)計公報、政府工作報告等材料中相關數(shù)據(jù)(如民間投資增長率、民間投資占比等)結合前后年份數(shù)據(jù)綜合計算,得到該地區(qū)民間投資的測算值。resi,t包括finance_resi,t、credit_resi,t、bond_resi,t和stock_resi,t,如前文所述,為模型(1)測算出來的省份i在第t年的超額金融資源總量、超額信貸融資、超額債券融資和超額股票融資。teci,t表示省份i在第t年的技術發(fā)展水平。本文使用專利數(shù)量作為技術發(fā)展水平的代理變量,即每年各省市專利申請授權數(shù)(萬件)。HRi,t表示省份i在第t年的人力資源。參考姚先國(2008)、汪敏等(2017)的做法,本文使用非文盲率作為人力資源的代理變量,即非文盲人口占15歲及以上人口的比重,令人力資源=1-文盲率。專利和文盲數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、前瞻數(shù)據(jù)庫等。

為了進一步分析政府投資行為對民間投資的影響,本文在模型(2)的基礎上,加入地方政府投資local和中央財政支持變量state,構建模型如下:

ln(privatei,t)=β0+β1resi,t+β2locali,t+β3statei,t+β4teci,t+β5HRi,t+εi,t

(3)

為了分析地方政府投資行為和中央財政支持是否影響了金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約效應,增加地方政府支出、中央財政支持與超額金融資源之間的交叉項,構建模型如下:

ln(privatei,t)=β0+β1resi,t+β2locali,t+β3statei,t+β4resi,t×locali,t+β5resi,t×statei,t+β6teci,t+β7HRi,t+εi,t

(4)

其中,locali,t為省份i在第t年的地方政府投資,我們用地方政府預算內的投資支出來表示這一變量。由于在統(tǒng)計數(shù)據(jù)上并不直接存在政府投資這個指標,并且政府財政支出中除了科、教、文、衛(wèi)支出和行政管理費用外,其他部分基本上都體現(xiàn)為政府投資,因此我們把地方財政一般預算支出扣除了科、教、文、衛(wèi)支出、地方財政一般公共服務支出和地方財政國債還本付息支出之后的部分作為表示地方政府投資的一個代理變量在計量模型中使用,數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、《中國財政年鑒》等。statei,t為省份i在第t年獲得的中央財政支持資金,本文主要使用各地固定資產投資中國家預算內資金表示中央對地方的財政支持,即中央財政和地方財政中由國家統(tǒng)籌安排的基本建設撥款和更新改造撥款,以及中央財政安排的專項撥款中用于基本建設的資金和基本建設撥款改貸款的資金等,數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局,locali,t與statei,t共同反映了政府投資行為對民間投資的影響。

4. 變量選擇與描述性統(tǒng)計

根據(jù)前文所述,本文被解釋變量為民間投資(private),用各省市民間投資規(guī)模來衡量;核心解釋變量為金融資源區(qū)域配置失衡,具體分為超額金融資源總量(finance_res)以及細分的超額信貸融資規(guī)模(credit_res)、超額債券融資規(guī)模(bond_res)、超額股票融資規(guī)模(stock_res),分別用各省市的超額社會融資規(guī)?？偭?、超額人民幣貸款總量、超額債券融資規(guī)模、超額股票融資規(guī)模來衡量;本文還選擇了地方政府投資(local)和中央財政支持(state)變量來探討其與民間投資的關系,分別用地方政府投資規(guī)模和各省市獲得的中央財政支持資金規(guī)模來衡量;為了控制外部環(huán)境的影響,本文選擇經濟發(fā)展水平(GDP)、技術發(fā)展水平(tec)、人力資本水平(HR)作為控制變量,分別用各省市地區(qū)國內生產總值、專利數(shù)量以及非文盲率作為代理變量。本文使用的變量及其含義詳見表1。

表1 相關變量及其說明

樣本的描述性統(tǒng)計見表2。根據(jù)表2,被解釋變量民間投資(private)的最小值為0.023,最大值為38.151,平均值為1.097,各省市之間的民間投資差距懸殊,并且數(shù)據(jù)結構呈現(xiàn)左偏特征,表明大部分省市的民間投資不旺,民營企業(yè)畏懼投資的心態(tài)比較普遍。金融資源總量(total_finance)的最小值為-10.24,最大值為406.92,平均值僅為54.546,同樣反映出金融資源在各省市之間的分布存在巨大差距,且大部分省市存在金融資源供給不足的問題,從信貸、債券和股票分項來看,呈現(xiàn)出與總體相同的問題。融資需求(demand)的最小值為0,最大值為8.547,平均值和方差分別為5.832和1.344,說明各省市以非金融企業(yè)債券票面利率加權平均表征的融資需求之間存在著較大差異,且呈現(xiàn)出右偏特征,即大部分省市的企業(yè)為了獲得資金不惜以較高利率進行融資。其他變量的描述性結果分析思路類同,不再贅述。

表2 相關變量的描述性統(tǒng)計

四、 金融資源區(qū)域配置失衡狀況測算及分析

對Richardson(2006)投資效率模型的估計可以OLS方法,也可以使用GMM方法,但使用GMM方法估計可以消除內生性和異方差干擾,所得到的估計結果更為準確。基于模型(1)使用兩種方法估計所得結果如表3所示,顯著性基本一致且系數(shù)比較接近,這在一定程度上反映了模型(1)受到的內生性和異方差干擾有限。

表3 中國金融資源區(qū)域配置失衡

由表3可知,回歸結果列(1)至列(8)中融資需求demand的系數(shù)顯著為負,表明中國的金融資源無論是從總體上看,還是從人民幣貸款、債券融資與股票融資等不同融資方式來看,均非流向融資需求最高的地區(qū),甚至存在向較不需要資金的地區(qū)反向流動的趨勢。表3回歸結果列(1)至列(8)中經濟發(fā)展水平GDP的系數(shù)均顯著為正,表明地區(qū)的經濟存量越大,金融資源規(guī)模越大,即中國金融資源存在向經濟存量較大的地區(qū)集聚的趨勢。金融資源向經濟存量較大的地區(qū)流動是市場經濟發(fā)展、金融市場開放的伴生現(xiàn)象,金融資源作為一種可流動的生產要素,在金融市場開放的條件下,必然會向風險較小、收益較高的地區(qū)流動,形成類似產業(yè)經濟發(fā)展的聚集效應和區(qū)域金融發(fā)展的二元結構。

基于GMM估計得到的系數(shù),表4給出了根據(jù)模型(1)測算所得東中西部平均獲得的超額金融資源值(5)限于篇幅,僅列示2017-2021年數(shù)據(jù)結果,其余年份備索。。

表4 超額金融資源測算值 (單位:百萬億元)

由上述結果可知,整體來看,2003年到2021年中國東部地區(qū)平均獲得了正的超額金融資源,而中、西部地區(qū)在大多數(shù)年份特別是近幾年更多地獲得了負的超額金融資源,證實了金融資源更加偏好經濟較為發(fā)達的東部地區(qū)。這表明,在剔除經濟總量和融資需求后,金融資源還是偏好投資于風險較低、收益穩(wěn)定的東部地區(qū),而中、西部地區(qū)均受到了嚴重的地域歧視。本文這一結論與趙文舉和張曾蓮(2022)對于各區(qū)域金融資源配置效率的分析基本一致,也基本符合崔建軍(2012)在測算中國各省的金融資源配置效率的基礎上,將各省排名并分為“一個中國,四個世界”的結果。

五、 實證分析

1. 金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資影響的實證分析及異質性分析

表5給出了金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資影響的實證分析結果,其中表5列(1)為各地總體超額金融資源與當?shù)孛耖g投資水平的GMM估計結果,表5列(2)至列(4)列為異質性分析,分別為各地獲得的超額信貸融資、超額債券融資、超額股票融資與民間投資的GMM估計結果。

表5 超額金融資源對民間投資的影響

表5列(1)至列4)列結果中,finance_res、credit_res、bond_res和stock_res的系數(shù)均顯著為負,這就表明在剔除經濟發(fā)展水平和融資需求的影響后,金融資源有剩余的地區(qū),未能充分消化所額外獲得的金融資源,該地區(qū)的民間投資增速較低;而金融資源有較大缺口的地區(qū)民間投資活躍,需求較大增速較高,但所獲得的金融資源卻短缺不足,無法滿足民間投資進一步發(fā)展的需要,這必然會顯著制約民間投資的增長。所以,金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資存在顯著的制約效應,證實了本文研究假說H1。

此外,比較表5各列中各項超額金融資源的系數(shù)可知,對民間投資的制約效應從大到小分別是超額股票融資、超額債券融資和超額信貸融資,證實了本文研究假說H2。同時由前文可知,2003年到2021年中國東部地區(qū)平均在多數(shù)年份獲得了正的超額股票融資,而中、西部地區(qū)平均在大多數(shù)年份獲得了負的超額股票融資,結合上述估計結果表明,在東部地區(qū),股票融資作為融資渠道對民營企業(yè)的影響力越來越大,已有超過信貸融資和債券融資的趨勢。

另外,技術進步與人力資本的系數(shù)在表5各列中均顯著為正,表明技術進步和人力資本均對民間投資產生了顯著促進作用。由此可知,盡管中國人力資本存在向東部地區(qū)積聚的傾向,但只要中西部地區(qū)能提高其自身的技術水平和技術吸收能力,也能保持較高的民間投資增長,不過這也依賴于中西部地區(qū)的技術吸收能力的改善(王智勇和李瑞,2021)。

2. 金融資源區(qū)域配置失衡背景下,中央和地方政府投資行為對民間投資的影響

上述分析結果表明,金融資源的區(qū)域配置失衡顯著制約了民間投資的增長,為了進一步分析中央財政支持和地方政府投資行為對民間投資的影響,本文對模型(3)和模型(4)進行GMM估計,所得結果如表6所示。

表6 中央和地方政府投資行為對民間投資的影響

根據(jù)表6列(1)至列(16)結果可知,中央財政支持和地方政府投資的各項系數(shù)均顯著為正,表明在其他條件保持不變的情形下,中央財政支持、地方政府投資支出越高,民間投資越多,這說明政府投資于基礎設施領域,改善了投資的外部環(huán)境,有助于降低企業(yè)投資成本和增加企業(yè)的預期利潤,并能提高民間投資的積極性,帶動民間投資發(fā)展,對民間投資產生了擠入效應。

同時,根據(jù)表6列(5)至列(8)和列(13)至列(16)可知,若將中央財政支持與超額金融資源的交叉項加入模型,交叉項的系數(shù)大多顯著為負,表明考慮中央財政支持后,金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約效應顯著減弱,即中央財政支持可以降低金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的影響,部分證實了本文研究假說H3。

類似地,若將地方政府投資與超額金融資源的交叉項加入模型,根據(jù)表6列(9)至列(16)結果發(fā)現(xiàn),交叉項的系數(shù)大多顯著為負,表明考慮地方政府投資后,金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約效應顯著減弱,即地方政府投資可以降低金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的影響。綜上,研究假說H3得證。

六、 穩(wěn)健性檢驗

本文使用Heckman兩階段模型、傾向得分匹配法(PSM)、兩階段最小二乘法等不同方法對基準回歸結果的穩(wěn)健性進行檢驗。(6)限于篇幅,兩階段最小二乘法回歸結果不再列示,備索。

1. Heckman兩階段模型檢驗

本文選用用電缺口(gap)、老齡化比率(old)作為超額金融資源的2個工具變量,以進行過度識別檢驗。其中,用電缺口(gap)是本地售電量與發(fā)電量的差(單位:億千瓦小時);老齡化比率(old)為各省市65歲及以上老年人口占人口數(shù)比率(單位:%)。上述兩個變量與民間投資(invest)相關性較低(<0.1),并均通過了外生性檢驗(Hansen J統(tǒng)計量=1.402,p = 0.496)和弱工具變量檢驗(Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計量=43.350,Stock-Yogo weak ID test critical values:10% maximal IV size=22.30)。

超額金融資源代表該地區(qū)的金融資源配置失衡情況,即超出或者不能滿足本地需求,與之類似,用電缺口也反映了本地電力資源相對于本地用電需求的富余或不足。資源稟賦、產業(yè)結構、政策等因素作用于各地區(qū),往往在用電缺口與超額金融資源上呈現(xiàn)相反效果,比如東部發(fā)達地區(qū)金融資源比較富余,而用電存在較大缺口。陳熠輝等(2023)指出人口老齡化會加劇金融資源錯配。同時,上述兩個變量均不直接對民間投資具有重大影響,且?guī)缀鯖]有關于用電量、老齡化能夠促進或抑制民間投資的研究。因此,二者是合適的工具變量。

使用Heckman兩階段模型進行估計,第一階段使用probit模型估計得到逆米爾斯比率(IMR),代入第二階段進行估計所得各變量的系數(shù)和顯著性如表7所示?？梢园l(fā)現(xiàn),該估計結果與基準回歸結果基本保持一致。

表7 Heckman兩階段模型檢驗

2. 傾向得分匹配法(PSM)

為消除可能存在的內生性問題,本文進一步采用傾向得分匹配法(PSM)進行檢驗。1對1、1對4的近鄰匹配,半徑分別為0.01和0.05的卡尺匹配、核匹配的ATT效應檢驗結果如表8,均顯著為負。即處理組(超額金融資源為正)的平均處理效應顯著為負,這表明超額金融資源對民間投資存在負的顯著影響,符合前文結論。

表8 ATT效應檢驗

將匹配后的樣本進行回歸(舍棄部分未匹配樣本),結果如表9所示?？梢钥闯?民間投資與超額金融資源的相關性均同樣顯著為負,與匹配前的回歸結果相一致,進一步驗證了研究結論的穩(wěn)健性。對超額信貸融資、超額債券融資、超額股票融資的檢驗結果,以及帶上地方政府投資、中央財政支持的檢驗結果與此基本一致,此處不再贅述。

表9 匹配后樣本回歸結果

此外,前文是對模型(1)使用GMM方法估計,將所得殘差作為超額金融資源測算值進行實證的結果。對模型(1)換用OLS方法估計,并提取殘差作為超額金融資源測算值后,重復進行前述實證,其結果與前文結果顯著性一致且系數(shù)比較接近,進一步說明了本文回歸結果的穩(wěn)健性。

七、 結論與啟示

1. 主要結論

本文在金融資源區(qū)域配置失衡背景下研究了金融資源的非理性配置對中國民間投資制約作用,本文的主要結論如下:從金融資源的配置來看,中國金融資源主要流向了經濟發(fā)達地區(qū),而融資需求較高的地區(qū)并不總能得到資金的青睞。在此基礎上,本文研究了金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的影響,結果發(fā)現(xiàn)超額金融資源較多的地區(qū),未能充分消化所額外獲得的金融資源轉化為民間投資增速的提升;而另一些金融資源有較大缺口的地區(qū),雖然民間投資活躍、增速較高,但所獲得的金融資源卻短缺不足,無法滿足民間投資進一步發(fā)展的需要,證實了金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資存在制約效應。實證分析還表明,地方政府投資和中央財政支持對民間投資具有帶動效應,政府投資水平越高,民間投資增速越高,且地方政府投資和中央財政支持能夠緩解金融資源區(qū)域配置失衡對民間投資的制約。

2. 政策啟示

第一,建立國企和民企公平競爭的基礎制度環(huán)境。必須堅持發(fā)展非公有制經濟“兩個毫不動搖”的基本方略,排除錯誤言論對民間投資的誤導,強化民間投資的預期,為民間投資不斷注入信心。強化金融體制改革創(chuàng)新,逐步優(yōu)化金融基礎制度環(huán)境,消除國企和民企在獲取金融資源上的所有制歧視,著力解決民營企業(yè)融資難融資貴問題,充分發(fā)揮金融支持實體經濟的作用,為民間投資注入內生發(fā)展動力。

第二,改善金融資源空間配置。減少政府對金融資源配置的不當干預,按照不同區(qū)域的融資需求合理、均衡地配置金融資源,避免金融資源過度集中在東部經濟發(fā)達地區(qū)而造成的資源錯配,讓金融資源可以合理地跨區(qū)域流動,減少金融摩擦,提高金融資源的使用效率,緩解民營中小企業(yè)融資難問題。同時,合理配置金融資源,優(yōu)化金融資源在不同產業(yè)之間的合理配置,讓金融資源從產能過剩行業(yè)及虛擬經濟中退出,并且流向符合國家產業(yè)發(fā)展政策、有良好發(fā)展前景的產業(yè),推動民間投資高質量發(fā)展。

第三,構建政府投資與民間投資協(xié)同增長的長效機制。地方政府投資和中央財政支持對民間投資具有帶動作用,采取積極財政政策有利于提升民間投資積極性,扭轉民間投資增速回落的趨勢。但是單一使用增加政府投資方式,其效果存在局限性,同時民間投資相比政府投資占比過低還會使得投資效率損失。應注重綜合運用多方面政策手段,聚焦于基礎設施改善和公共服務提升,并通過調整產業(yè)結構、改善投資環(huán)境、提升人才素質、促進技術創(chuàng)新等措施,增強經濟增長后勁和產業(yè)帶動效應,發(fā)揮好政府投資的補充和引導作用,形成政府投資和民間投資協(xié)同增長的長效機制。