资本账户开放会缓解中小企业融资困境吗？——理论与实证研究

张德亮，李 巍

(华东师范大学 经济与管理学部，上海 200062)

引 言

我国中小企业是国民经济的重要组成部分，在经济发展中起着举足轻重的作用。近年来，中小企业融资难、融资贵问题凸显，在推进金融供给侧改革的背景下，中小型企业融资问题业已成为新时期制约中国经济发展的重要因素，如何破解中小企业融资困境备受社会各界关注。当前中国资本账户的开放程度呈现逐渐扩大的态势，据《人民币国际化报告2018》测算，2018年中国资本账户开放度为0.690，同比提高27.4%。在中美贸易摩擦日益升级导致全球经济扑朔迷离的当下，探讨资本账户开放能否降低中小企业融资成本并扩大中小企业融资规模，从而缓解中小企业融资困境，具有非常重要的理论意义和现实价值。现有文献中关于资本账户开放经济效应的研究大多集中于经济增长方面，对于中小企业融资难问题的讨论主要聚焦于企业融资成本和融资规模(即私人部门贷款利率和私人部门贷款规模)的影响因素方面(1)私人部门贷款利率反映的是中小企业的融资成本，私人部门贷款利率越高，表明中小企业融资成本越高；私人部门贷款规模代表中小企业的融资数量。本文分别以私人部门贷款利率和私人贷款规模作为中小企业融资成本及融资规模的代理变量，从而将资本账户开放对中小企业融资成本和融资数量的影响归结为资本账户开放对私人部门贷款利率和私人部门贷款规模占GDP比重的影响。。然而，在一个囊括经济学理论、模型和实证检验的系统性框架内，探究资本账户开放对私人部门贷款利率和私人部门贷款规模影响的研究成果还鲜有报道。另外,新兴市场经济体资本账户开放究竟会对私人部门贷款利率及私人贷款规模产生多大影响，答案仍然莫衷一是。

本文在系统梳理经典理论和前人文献研究的基础上，构建一个由资本账户开放、私人部门贷款利率、私人部门贷款规模组成的包含异质性企业的多部门模型框架，剖析资本账户开放影响私人部门贷款利率以及私人部门贷款的微观机制。同时，运用41个新兴市场经济体1996—2016年的非平衡面板数据，就上述模型的推论和结果进行实证检验，找出其相应的实证证据。最后，在实证研究的基础上测算出资本账户开放对私人部门贷款利率和私人部门贷款规模的影响大小，即资本账户开放对中小企业融资成本和融资数量的影响，以此为政府的宏观决策提供有益参考。

一、文献回顾

目前，国内外学术界针对私人部门贷款利率及贷款规模的影响因素，已经展开了大量基础性研究工作。除此之外，有关金融开放背景下资本账户开放与私人部门贷款利率及私人贷款规模的关联性分析也有了一定数量的文献积累。

(一)私人部门贷款利率及贷款规模的影响因素

国内外文献中不乏对于私人部门贷款利率影响因素的讨论，Allen(1988)、Zarruk(1989)、Angbazo(1997)、Maudos和Guevara(2004)研究发现，贷款异质性、银行资产质量、信用风险和利率风险以及商业银行运营成本都会对私人部门贷款利率产生影响[1-4]。Wong(1997)将以上各种因素纳入一个理论模型中进行综合分析，该模型证明了银行贷款利率与市场垄断势力、运营成本、信用风险和利率风险、银行风险厌恶程度正向变动[5]。Demirguc和Huizinga(1999)最先对私人部门贷款利率的影响因素进行了实证检验，研究发现影响私人部门贷款利率的因素包括银行特征、宏观经济环境、企业税收水平、存款保险制度、金融结构以及法律规则，其中银行资产占GDP的比重与私人部门贷款利率反向变动，而银行市场集中度与私人部门贷款利率呈正相关关系[6]。在上述研究基础上，Dietrich(2010)利用1994—2008年96个国家的面板数据进行实证研究，结果表明国家层面的治理变量、银行特征变量以及宏观经济环境变量均会影响私人部门贷款利率，并且影响发达国家和发展中国家私人部门贷款利率的因素具有显著差异，其中宏观治理因素(如合约执行天数、法律规则、信息分享机制等)对发展中国家的影响更为显著，而银行特征因素(运营成本、贷款损失率、行业集中度、存款准备金率)对发达国家私人部门贷款利率影响更大[7]。Khalil(2019)利用2005—2015年巴基斯坦、印度以及孟加拉国等88家商业银行的数据进行GMM估计，估计结果表明信贷风险、无息储备、利息收入以及管理效率均与私人部门贷款利率之间呈正相关关系，而杠杆风险与私人贷款利率负相关[8]。此外，Gelos和Werner (2002)、Koo和Shin (2004)分别通过对墨西哥和韩国的数据进行研究，发现利率市场化能有效降低私人部门贷款利率，改善中小企业融资环境[9-10]。

近来，国内学者也开始关注私人部门贷款利率的影响因素。韩振国和王亚军(2017)运用2010—2014年中国28家商业银行的面板数据进行实证检验，结果表明影响中国商业银行贷款利率的主要因素是运营成本和银行市场集中度，信贷风险和流动性风险对银行贷款利率也具有显著影响[11]。曹志鹏和安亚静(2018)运用2010—2016年中国51家不同类型商业银行的非平衡面板数据进行实证分析，研究发现交易规模、运营成本、中间收入占比、资本充足程度、信用风险、经济增长、利率风险和基准利差变动均对中国商业银行贷款利率的影响产生显著影响[12]。也有部分学者将目光转向政府治理与中小企业贷款利率之间的关联性，吴晓俊(2013)将中国2007—2009年中小板和创业板总资产规模位于中位数以下上市公司作为研究样本,实证发现政府治理环境越好的地方,中小企业融资成本越低；而政府治理环境越差之处,中小企业融资成本越高。据此建议地方政府要优化政府治理环境,使得中小企业能够降低融资成本,间接促进中小企业市场竞争力的提升,最终破解中小企业融资难题[13]。

关于私人部门贷款规模的影响因素，部分学者从财产权保护和信息不对称角度进行研究，Johnson等(2002)以及Cull和Xu(2005)对转型经济体的研究表明，由于法律对财产权的保护不明确，中小企业的发展存在不确定性，面临被国有化、被勒索、遇到纠纷时受到不公平待遇等风险，中小企业经营风险的增大会增加贷款给中小企业的风险程度，从而银行会减少对中小企业的贷款规模[14-15]。白重恩等(2005)利用中国中小企业的调查数据研究影响私人部门贷款规模的因素，结果发现中小企业在财产权受到侵蚀和面临政策歧视的情况下很难获得银行贷款[16]。有些学者从银行市场集中度视角研究私人部门贷款规模的影响因素，卢峰和姚洋(2004)认为中小企业融资困难的原因是中国的金融体系，低效率的国有银行垄断造成银行业严重的信贷歧视，中小企业深受其害，从银行获取的贷款数量较低[17]。林毅夫和李永军(2001)也认为我国以大银行为主的高度集中的金融体制是制约中小企业融资规模的主要原因[18]。Beck等(2014)研究银行集中度对74个国家的企业的信贷影响，同样发现高集中度确实会导致企业的融资障碍，尤其是中小企业融资规模受到的影响更大[19]。Carbó等(2006)使用HHI指数和勒纳指数衡量银行业市场竞争情况，研究发现西班牙中小企业所处的银行业集中度越高，则中小企业融资规模越低[20]。Demirguc 和Huizinga(1999)还从宏观经济环境视角考察私人贷款规模的影响因素，实证结果表明GDP增速较高的国家，贷款违约发生的可能性较低，从而银行愿意为私人部门提供的贷款规模较高[6]。Huybens和Smith(1999)指出通货膨胀率越高，则信息不对称程度也越高，从而银行愿意贷给中小企业的贷款数量就越低[21]。Naceur和Omran(2011)研究还发现股票市场发展程度也会对私人部门贷款规模产生影响，一国股票市场发达程度，则对银行体系的融资替代作用越强，一部分原先依赖银行信贷大型企业转而通过股票市场融资，从而减少了其在信贷市场上对私营部门的“挤出效应”，导致私营部门贷款规模增加[22]。

(二)资本账户开放对私人部门贷款利率及贷款规模的影响

少数学者开始注意到资本账户开放对商业私人部门贷款利率及私人部门贷款规模的影响，开展了一些卓有成效的研究工作。Laeven(2003)利用13个发展中国家企业层面的数据实证研究资本账户开放是否会对企业融资约束产生作用，结果表明资本账户开放能有效缓解中小型企业的融资约束，而大型企业由于在开放前已经获得信贷优惠，从而资本账户开放对其产生的影响很小[23]。Gelos和Werner (2002)利用墨西哥制造业部门企业层面的数据实证研究了资本账户开放对企业融资约束的影响，结果表明资本账户开放有效缓解了中小企业的融资约束，提高了私人部门的贷款规模，而大型企业的融资约束并没有得到缓解[9]。Koo和Shin (2004)通过对韩国企业的面板数据进行实证分析，也得到了同样的结论[10]。沿着这一思路，Larrain(2013)和Stumpner(2017)运用双重差分模型(DID)对1996—2013年十个东欧国家的面板数据进行实证检验，研究发现资本账户开放对中小企业融资成本产生显著的负向作用，而对其融资规模(即私人部门贷款规模占GDP比重)产生显著的正向作用。资本账户开放导致融资成本降低5.2个百分点，私人部门贷款规模占GDP比重提高8.5个百分点[24]。与此同时，Ashraf(2016)通过对37个国家287家商业银行的样本进行分析，认为在贸易开放的条件下，资本账户开放会显著降低私人部门贷款利率，并降低私人部门贷款规模与GDP的比率，发展中国家应审慎推进资本账户开放，因为高开放度虽然能降低私人部门贷款利率，但也催生了金融系统的脆弱性[25]。然而，也有一些学者认为资本账户开放并不会对私人部门贷款利率以及私人贷款规模产生显著影响。Moore和Ricardo(2010)分析表明，相较于银行层面的因素，资本账户开放对私人部门贷款利率及私人部门贷款规模的影响并不显著[26]。国内学者对于资本账户开放与私人部门贷款利率及私人部门贷款关联性的研究大多停留在实证层面，并没有对其影响机制进行理论分析。彭欢欢和高鹏(2016)利用中国1992—2014年的宏观层面数据，实证研究资本账户开放对国内金融深化的影响，研究结果显示外商直接投资、对外直接投资、证券投资对私人部门贷款规模占GDP比重的影响均显著为正，表明资本账户开放能够促进国内金融深化程度的提升[27]。邰莹莹(2012)运用2013—2010年中国、印度和俄罗斯的面板数据实证检验了经济自由(贸易自由、货币自由、金融自由)对银行贷款利率的影响，结果提示贸易自由和货币自由对银行贷款利率具有显著的正向影响，而金融自由会导致银行贷款利率显著降低，可能的原因在于外资银行的进入打破了国内银行业原有的垄断格局，从而瓜分了国内银行的利润[28]。

与现有文献相比，本文的主要研究思路是将资本账户开放、私人部门贷款利率、私人部门贷款规模纳入一个包含异质性企业的多部门分析框架,系统探究资本账户开放影响私人部门贷款利率及贷款规模的微观机制，弥补现有文献仅从实证层面进行研究，缺少理论分析的缺陷。区别于大多数基于产出增长层面研究资本账户开放经济效应的研究，本文将目光聚焦于开放对私人部门贷款利率和私人部门贷款规模，继而对中小企业融资成本及融资数量的影响，为金融开放背景下如何破解中小企业融资难、融资贵问题提供理论支撑与决策依据。

二、资本账户开放对私人部门贷款利率及贷款规模影响的模型分析

(一)资本账户开放之前的基准分析框架

本文在Larrain和Stumpner(2017)的研究框架基础上，构建一个包含异质性企业的多部门模型框架来分析资本账户开放对私人部门贷款利率及私人贷款规模的影响。模型中包含三类经济主体：居民、企业和银行。居民无弹性地提供劳动力和资本服务，并消费S个部门的总产出：

(1)

成本最小化意味着各部门支出份额为θs(价格总指数标准化为P=1)，即:

PsQs=θsQ

(2)

部门中有固定数量的企业(Ns)，且不同企业的产品具有不完全替代性。垄断竞争性企业的生产函数为C-D形式：

(3)

部门产出为CES形式：

(4)

(5)

(6)

于是企业的利润函数形如：

πsi=psiqsi-wlsi-rμsiksi

(7)

将式(5)代入式(7)，并结合企业利润最大化的一阶条件可得：

(8)

(9)

企业需要借入资金来支付资本支出和所在部门的固定成本fs，由于技术原因某些部门中的企业面临较高的前期固定成本支出，故而本文将固定成本作为部门外部融资依赖性的代理变量(Bueraetal.，2011)[29]。定义部门中第Ⅰ类企业的银行资金总需求为：

Ds=∑i∈Gs1(ksi+fs)=∑i∈Gs1ksi+Ns1fs

(10)

其中，Gs1表示s部门中第Ⅰ类企业的集合。

为了计算Ds，需先求出ksi。将式(3)代入式(9)可得：

(11)

由式(8)、(9)可得：

(12)

由式(11)、(12)可得：

(13)

(14)

(15)

将式(13)代入式(10)可得s部门中第Ⅰ类企业的银行资金总需求为：

(16)

由式(16)可得s部门资金需求的利率弹性为：

(17)

银行利润函数如下：

(18)

(19)

从而银行贷款利率的成本加成率为：

(20)

考虑资本账户开放前劳动力市场和资本市场的均衡条件。劳动力供给是外生的，劳动力市场出清条件为：

(21)

当资本账户未开放时，存款利率由国内资本市场均衡决定，即：

(22)

其中，A表示国内总资产。

(二)资本账户开放对私人部门贷款利率及私人部门贷款规模的影响

本文将资本账户开放模型化为允许银行以较低成本从国外吸收存款，从而导致存款利率r外生减少(即Δr<0)。在新的均衡中，利率重新给定并取代开放前国内资本市场的均衡利率。此时银行和第Ⅱ类企业可以以较低的世界利率自由借入资金，而第Ⅰ类企业仍然只能从银行借款。

首先，分析不同固定成本对贷款利率成本加成率的影响。结合式(10)、(17)、(20)，部门s的贷款利率成本加成率为：

(23)

等式两端取对数并求微分可得：

(24)

结合式(2)、(13)可得：

(25)

从而得到：

(26)

两边取对数可得：

dlog(Ks1)=-(1+αs(σ-1))dlogμs+(1-σ)dlogQs

(27)

同理可得：

dlog(Ks2)=(1-σ)dlogQs

(28)

由式(27)、(28)可得：

dlog(Ks2)=dlog(Ks1)+(1+αs(σ-1))dlogμs

(29)

由式(8)可得：

(30)

等式两边求和，并结合式(2)得到：

(31)

由式(31)可得：

dlog(μsKs1+Ks2)=λ(dlog(Ks1)+dlog(μs1))+(1-λ)log(Ks2)=0

(32)

d(logKs1)=-(1+(1-λ)αs(σ-1))d(logμs)

(33)

将上式代入式(24)可得：

(34)

其次，分析存款利率外生减少对于私人部门贷款利率的影响。由(23)式可得：

(35)

其中，Fs1≡Ns1fs。由式(25)可得：

Δlog(Ksg)=-(1+αs(σ-1))(Δlog(μsg)+Δlog(r))+σΔlogQ+(1-σ)ΔlogQs-(1-αs)(σ-1))Δlogw

(36)

Δlog(Lsg)=-αs(σ-1)(Δlog(μsg)+Δlog(r))+σΔlogQ+(1-σ)ΔlogQs-(σ-αs(σ-1))Δlogw

(37)

对式(4)取对数差分并结合式(5)可得：

(38)

上式表明部门产出增长率等于各企业产出增长率以收入份额为权重的加权平均，企业产出增长率可由式(3)得出：

Δlog(qsi)=αsΔlog(ksi)+(1-αs)Δlog(lsi)

(39)

由式(25)、(36)易知Δlog(ksi)=Δlog(Ksg)，Δlog(lsi)=Δlog(Lsg)，结合式(38)、(39)可得部门产出增长率为：

Δlog(Qs)=ωs(αsΔlog(Ks1)+(1-αs)Δlog(Ls1))+(1-ωs)(αsΔlog(Ks2)+(1-αs)Δlog(Ls2))

(40)

Δlog(Qs)=-αs(Δlog(r)+ωsΔlog(μs))+Δlog(Q)-(1-αs)Δlog(w)

(41)

由(1)式得实际总产出增长率为：

(42)

将式(41)代入式(42)可得：

(43)

其中，αY≡∑sαsθs。由劳动力市场均衡条件式(21)可得：

L=∑s(Ls1+Ls2)

(44)

取对数差分可得：

(45)

(46)

ΔlogQ=Δlogw

(47)

将式(43)、(46)代入式(36)，可得：

(48)

代入式(35)可得：

as(1-αY)Δlog(μs)=Δlog(r)+∑sαsθsωsΔlog(μs)

(49)

(50)

假设1：资本账户开放会导致私人部门贷款利率下降，从而降低中小企业融资成本

最后,分析资本账户开放对私人部门贷款规模的影响。银行贷款规模可以表示如下：

D=∑sDs=∑s(Ks1+Ns1fs)

(51)

因此，私人部门贷款总量的变动率为：

(52)

由式(48)可以发现资本账户开放后，Δlog(r)<0，Δlog(μs)<0，从而Δlog(Ks1)>0，于是有Δlog(D)>0，因此本文提出如下假设：

假设2：资本账户开放会扩大私人部门贷款规模，从而提高中小企业融资数量

三、实证分析

(一)计量模型设定

为了回答资本账户开放能否缓解中小企业融资困境的问题，本文分别选取私人部门贷款利率与私人部门贷款规模作为被解释变量，分析资本账户开放对中小企业融资成本与融资数量的影响，基准回归模型设定如下：

LIRct=β0+β1CALct+β2CALct-1+β3TRADEct+β4TRADEct-1+β5GDPGct+β6INFLAct+β7STOCKct+β8CONCct+β9PNLct+β10RRRct+β11LAWct+β12IRLct+δc+δt+εct

(53)

PRCct=β0+β1CALct+β2CALct-1+β3GDPGct+β4INFLAct+β5STOCKct+β6CONCct+β7PNLct+β8RRRct+β9LAWct+δc+δt+εct

(54)

其中，LIRct和PRCct分别表示国家c在年份t的私人部门贷款利率以及私人部门贷款规模，CAL表示资本账户开放指数(2)本文引入滞后一期的资本账户开放指数作为解释变量，用以捕捉政策的时滞效应。下述贸易开放指数也同样引入滞后一期指标。；TRADE、GDPG、INFLA、STOCK、CONC、PNL、RRR、LAW和IRL为控制变量，分别表示贸易开放程度、实际GDP增长率、通货膨胀率、股票市场发展程度、银行市场集中度、银行不良贷款拨备率、法定存款准备金率、法律制度以及利率市场化程度；国家固定效应δc控制不随时间改变的国家特征；时间固定效应δt控制影响所有国家的总体冲击；εct表示随机误差项。

(二)分析参变量与数据说明

被解释变量为私人部门贷款利率(LIR)和私人部门贷款规模(PRC)。私人部门贷款利率为商业银行对私人部门的贷款利率，私人贷款规模指银行向私营部门提供的国内信贷总额，我们按各国GDP对其进行标准化。上述数据均来源于世界银行WDI数据库及CEIC数据库。

核心解释变量为资本账户开放指数。资本账户开放程度的测算方法有很多种，按指标构建基础和具体特性，资本账户开放指数可以分为法规型指标和事实型指标。法规型指标反映政府对资本账户下国际资本流动的限制范围和管制程度，是对资本账户开放水平的定性度量。事实型指标是对一国资本实际流动水平的定量测度。Chinn和Ito(2016)测算的KAOPEN指数属于法规型指标，它是基于国际货币基金组织“汇率安排和外汇管制年度报告”(AREAER)中提供的信息编制而成，该指数介于0—1之间，数值越大，代表资本账户开放水平越高[30]。Lane和Milesi-Ferretti(2018)利用FDI、投资、国际债务与国际储备(除黄金以外)之和占GDP的比重衡量资本账户开放水平，该指标属于事实型测度[31]。Gygli et al.(2019)在Chinn和Ito(2016)、Lane和Milesi-Ferretti(2018)的基础上，分别从法定和事实层面重新测算了各国资本账户开放程度，其中法定型指标(KOFdj)是在KAOPEN指数的基础上引入国际投资协议数量指标，而事实型指标(KOFdf)是在Lane和Milesi-Ferretti(2018)测算的基础上引入来自跨境劳务和资本的收支总和占GDP比重指标，这两种指标均能更全面反映资本账户的开放水平[32]。本文将使用主流的KAOPEN指数进行面板数据分析，另外还将使用Gygli et al.(2019)的两种测算指标进行稳健性检验，该指标数据来源于KOF瑞士经济学会(3)为便于与KAOPEN指数得出的回归结果进行比较，本文对这两种测算指标分别除以100进行标准化。。

此外，模型中还引入其他一些重要解释变量，包括贸易开放程度(TRADEct-1)通过对商品和服务进口、出口占GDP比重以及贸易伙伴多样性加权平均而得(4)其中贸易伙伴多样性指标等于贸易伙伴集中度(HHI指数)的倒数。贸易开放程度指标的具体测算方法参见Gygli et al.(2019)，该指标选取参考Ashraf(2016)。(数据来源于KOF瑞士经济学会)。实际GDP增长率(GDPGct)反映经济周期波动，由于借款人的信用程度受经济周期影响，故而经济增长率会影响银行对私人部门贷款利率及私人部门贷款规模(Bernanke和Gertler，1989；Kiyotaki and Moore，1997)[33-34]；通货膨胀率(INFLAct)较高的国家，金融发展水平通常较低(Boyd et al.，1997)[35],信息不对称程度较高(Huybens and Smith，1999)[21]，从而银行贷款利率也较高，而私人部门贷款规模较小，通货膨胀率指标通过GDP平减指数计算而得；股票市场发展程度(STOCKct)使用股票交易总额占GDP百分比衡量，它反映了股票市场对银行体系的融资替代作用(Naceur和Omran,2011)[22]；银行市场集中度(CONC)采用一国前三大商业银行的银行资产之和占总资产的比值来测度，银行市场集中度越高，则银行的市场垄断程度越高，银行对贷款利率的定价权越高，从而导致对中小企业贷款利率上升，私人部门贷款规模下降；银行不良贷款拨备率(PNL)指实际计提贷款损失准备对不良贷款的比率，反映银行贷款的风险程度，该指标数值越大，贷款收回的可能性就越小，因此银行指定的贷款利率中将包含隐含的风险溢价，银行愿意为中小企业贷款的数量将下降，故银行不良贷款拨备率与银行贷款利率正相关，而与私人部门贷款规模负相关(韩振国和王亚军，2017)[11]；法定存款准备金率(RRR)指商业银行按规定必须提取的准备金占银行总存款的最低比例，该指标越大，可贷资金数量越低，私人部门贷款利率越高，私人部门贷款规模越低；法律制度(LAW)指标反映公众信任和遵守社会规则的程度，尤其是衡量合同执行质量和产权保护程度，数值介于-2.5—2.5之间，一国法治程度越高，越能够降低银行贷款利率的风险溢价，从而降低私人部门贷款利率，提高私人部门贷款规模(Demirguc和Huizinga,1999)[6]，数据来源于世界银行WGI数据库；利率市场化程度(IRL)指标参照Abiad等(2010)的测度方法[36]，将一国对利率的管制程度划分为四类，即完全市场化、市场化程度较高、部分管制及完全管制，依次取值3、2、1、0(5)若存款利率和贷款利率均由市场利率决定，则认为完全自由化，取值为3；若存款利率或贷款利率其中某一个实现市场化，而另一个受制于某一区间限制或者部分由市场利率决定，则认为是利率市场化程度较高，取值为2；若存款利率或贷款利率其中某一个实现市场化而另一个由政府设定上下限，或者存、贷款利率均受制于区间限制或部分市场化，或者存贷款利率其中一个受制于区间限制或部分市场化，这三种情形取值均为1；若存贷款利率均由政府设定或存在上下限，则认为利率完全管制，取值为0。。由于Abiad等的金融改革数据库中利率市场化数据时间跨度为1973—2005年，本文根据Abiad等的利率市场化指数构建方法，对其中41个新兴市场经济体的数据进行了更新(6)鉴于一国利率市场化过程很少存在逆向性，本文对于2005年已经实现利率市场化的国家，考虑政策的连贯性，2005年后取值为3，对于2005年利率没有完全市场化的国家，我们根据文献和各国央行的政策报道对这些国家2006—2016年度的数据尽量一一补全，若仍无法不全的采用缺省值处理。如根据该指标构建方法，中国人民银行在2015年10月24日取消存款利率上限，自此实现利率市场化，则2015、2016年利率市场化指数取值为3。，现有研究表明，利率市场化有利于降低中小企业贷款利率。上述指标数据构成时间跨度为1996—2016年的非平衡面板数据，除特定说明外，数据来源于世界银行WDI数据库及CEIC数据库。主要变量的描述性统计如表1所示。

参考胡必亮等(2018)对新兴市场经济体的界定[37]，本文选取的研究样本包括中国、巴西、印度、俄罗斯、波兰、韩国、埃及、南非、阿根廷、墨西哥、孟加拉国、保加利亚、智利、中国香港、阿尔及利亚、土耳其、越南、爱沙尼亚、吉尔吉斯斯坦、巴拉圭、格鲁吉亚、拉脱维亚、立陶宛、哥伦比亚、捷克、克罗地亚、匈牙利、印度尼西亚、约旦、摩洛哥、马来西亚、巴基斯坦、秘鲁、菲律宾、罗马尼亚、新加坡、斯洛伐克、斯洛文尼亚、泰国、乌克兰以及乌拉圭等。下图给出了1996—2016年9个代表性新兴市场经济体资本账户开放程度的变化趋势图。可以发现，中国当前以KAOPEN指数测度的资本账户开放程度仍处于较低水平，而以KOF指数衡量的开放程度已处于较高水平，并且呈逐年递增态势，印度和南非与中国情形类似。巴西、阿根廷、印尼、埃及等新兴市场经济体近年开始出现加强资本管制迹象，而韩国、新加坡、俄罗斯、波兰、墨西哥等国开放程度较高，并且呈现出加速开放态势。

图 1996—2016年代表性新兴市场经济体资本账户开放程度的变化趋势图

表1主要变量描述性统计表

变量名简称平均值标准差最小值最大值样本国家银行贷款利率LIR0.14670.1790.02092.910641私人部门贷款规模PRC0.53250.3990.05722.332141资本账户开放(Kaopen指数)KAOPEN0.55620.34340141资本账户开放(KOF法规型)KOFdj0.62330.16040.22170.903341资本账户开放(KOF事实型)KOFdf0.58420.17830.15150.981841贸易开放程度TRADE0.5430.22510.15650.995541实际GDP增长率GDPG0.04090.0387-0.14810.145341通货膨胀率INFLA0.08130.3048-0.11197.794741股票市场发展水平STOCK0.33370.821209.526741银行市场集中度CONC0.60640.17590.2085141银行不良贷款拨备率PNL0.06650.18710.00171.711641法定存款准备金率RRR0.08060.088400.7541法律制度LAW0.08080.7221-1.37161.860741利率市场化程度IRL2.88520.4180341

(三)动态面板数据模型的系统GMM估计结果

分别以私人部门贷款利率(LIR)和私人部门贷款规模(PRC)作为被解释变量，资本账户开放(包含滞后一期的KAOPEN指数)、贸易开放程度(TRADE)、实际GDP增长率(GDPG)、通货膨胀率(INFLA)、股票市场发展程度(STOCK)、银行市场集中度(CONC)、银行不良贷款拨备率(PNL)、法定存款准备金率(RRR)、法律制度(LAW)以及利率市场化程度(IRL)作为解释变量(7)根据相关文献及理论研究，私人部门贷款规模的解释变量中不包含贸易开放程度和利率市场化变量。，构建非平衡面板数据模型。考虑到模型可能存在遗漏变量、因果效应以及测量误差等造成的内生性问题，本文采用动态面板系统GMM估计法进行估计。在进行动态面板GMM估计时，通常需要检验差分后的干扰项是否存在二阶自相关以及工具变量是否有效，相应的统计量分别为AR(2)和Sargan检验统计量。其中，Sargan检验针对系统GMM估计中工具变量的有效性，其原假设为“所有工具变量均有效”；而AR(2)为二阶自相关检验，其原假设为“扰动项差分的二阶自相关系数为0”。基于动态面板系统GMM估计的结果如表2所示。可以发现，表2中两个GMM估计模型的AR(2)值分别为0.2510和0.2491，接受扰动项差分的二阶自相关系数为0的原假设，Sargan检验值分别为0.4324和0.7941，接受所有工具变量均有效的原假设，故而本文所采用的系统GMM估计模型是有效的。

表2的估计结果表明，在控制国家个体效应以及影响所有国家的总体冲击之后，资本账户开放对私人部门贷款利率的影响系数显著为负，而对私人部门贷款规模的影响系数显著为正。列(1)和列(2)的结果显示，滞后一期的KAOPEN指数对私人部门贷款利率和私人部门贷款规模的影响系数分别为-0.0706和0.0564，均在1%的显著性水平上显著，这也表明资本账户开放政策存在一定程度的时滞效应，验证了模型设定的正确性。可以发现，随着资本账户开放程度的不断提升，私营部门的融资成本逐渐下降且贷款规模逐步扩大。遵循Chinn和Ito(2006)，我们将资本账户开放事件定义为KAOPEN指数增加一单位标准差，即ΔKAOPEN=0.34(8)KAOPEN指数的标准差参见表1。，结合表2的结果可得，资本账户开放会导致私人信贷规模占GDP比率增加2.04个百分点(0.34×0.06)，私人部门贷款利率下降2.40个百分点(0.34×0.07)。核心解释变量在两个不同的估计方程中，显著性水平均在较高范围，实证结果分别验证了理论模型提出的两个假设，同时也证实了Larrain和Stumpnery(2017)的研究结论。

表2 资本账户开放影响银行贷款利率及私人部门贷款规模的系统GMM估计结果

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著；括号内容为各解释变量的标准差

资本账户开放之所以会导致私人部门贷款利率以及私人部门贷款规模攀升，一个合理的解释是资本账户开放后，国内银行可以以较低成本从国外吸收存款，导致世界均衡利率r外生减少，而均衡利率的下降会引起银行边际成本下降，从而促使银行扩大贷款规模。随着银行贷款规模的不断增加，第Ⅰ类企业(中小企业)将会进一步扩大生产规模，于是银行资金的需求弹性绝对值增加(|εs|↑)，结合式(20)可知银行将会降低贷款利率成本加成率(μs↓)，从而使得私人部门贷款利率降低。

就其他控制变量而言，贸易开放程度对私人部门贷款利率产生负影响，影响系数-0.2988，在1%的显著性水平下显著。究其原因，贸易开放允许更高效率的国外企业进入国内市场，从而降低国内企业的利润和现金持有量，为保护国内企业不受国外先进技术影响，国内企业必将寻求廉价融资以扩大投资，从而促使国内银行降低贷款利率(Ashraf，2016)[25]；银行贷款利率与实际GDP增长率呈显著负相关关系，这与Sinkey和Greenawalt(1991)的研究结果一致，他们认为贷款违约的可能性与经济发展高度相关，经济高涨时贷款利率的风险溢价较低，而经济低迷时贷款利率的风险溢价较高[38]；通货膨胀率与私人部门贷款利率呈现显著正相关关系，而与私人部门贷款规模呈显著负相关关系，这恰好印证了Boyd et al.(2001)[35]以及Huybens和Smith(1999)[21]的研究结论；股票市场发展水平对私人部门贷款规模影响系数显著为正，根据Naceur和Omran(2011)[22]的推断，该结果不难理解，原因是股票市场发展水平越高，对银行体系的融资替代作用越强，一部分原先依赖银行信贷规模较大的企业转而通过股票市场融资，从而减少了其在信贷市场上对私营部门的“挤出效应”，为私营部门释放了金融资源，最终导致私营部门贷款规模增加；银行市场集中度对银行贷款利率产生负向影响，这与Demirguc和Huizinga(1999)[6]的实证结果保持一致。银行市场集中度对私人部门贷款规模也产生负向影响，其原因在于银行市场的高垄断会造成金融市场的无效率；不良贷款拨备率与私人部门贷款规模之间显著负相关，与韩振国和王亚军(2017)[11]的研究结论一致；法定存款准备金率与私人部门贷款利率负相关，而与私人部门贷款规模正相关，与现有宏观经济学理论保持一致；良好的法治水平会降低私人部门贷款利率，提高私人部门贷款规模。此外，利率市场化程度与私人部门贷款利率之间呈显著负相关关系，这与现有研究结论一致。

(四)实证估计结果的稳健性检验

为了检验上述估计结果的稳健性程度，本文通过改变核心解释变量(资本账户开放程度)的测度方法对上述回归结果进行稳健性检验。前文采用了传统的Chinn和Ito(2006)[30]测算的KAOPEN指数作为衡量资本账户开放程度的指标，接下来我们将使用Gygli et al.(2019)[32]测度的两种资本账户自由化指标(包括法定型指标KOFdj和事实型指标KOFdf)作为核心解释变量，估计方法仍然采用动态面板GMM估计，来检验资本账户开放对私人部门贷款利率及私人部门贷款规模的影响是否具有稳健性。稳健性检验估计结果如表3所示。二阶自相关检验及Sargan检验表明表3中的GMM估计模型是有效的。

表3 资本账户开放对私人部门贷款利率及私人部门贷款规模的影响：稳健性检验

常数项0.3689∗∗∗(0.0455)0.4130∗∗∗(0.0350)0.0494∗∗∗(0.0159)0.0075(0.0122)AR(1)0.15290.16010.00210.0023AR(2)0.23100.22680.26460.2801Sargan检验0.41320.42980.76330.7220Prob>chi(2)0.00000.00000.00000.0000观测值630630630630

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的显著性水平上显著；括号内容为各解释变量的标准差

由表3的估计结果，资本账户开放的法定型和事实型指标(滞后一期)对私人部门贷款利率的影响系数分别为-0.0604和-0.0.0625，对私人部门贷款的影响系数分别为0.0505和0.0502，可见无论是法定型还是事实型指标，对私人部门贷款利率及私人部门贷款规模的影响大小及符号都与表2的面板数据模型估计结果保持高度一致，并且在1%的显著性水平上显著。此外，其他解释变量回归系数的符号和显著性水平也与之前的结果保持高度一致，这表明我们的实证结果在重新选用核心解释变量测算指标之后依然保持较高的稳健性水平。

比较资本账户开放的法定型与事实型指标对于私人部门贷款利率及贷款规模的影响大小，可以发现前者的影响略微大于后者，其原因可能是法定型指标对于资本账户开放的衡量更为严格，而事实型指标稍微宽松一些，法定型指标反映政府对资本账户开放的管制程度，其变动带来的影响必然大于事实型指标。值得注意的是，表(2)和表(3)的结果还表明贸易开放程度也会有效降低私人部门贷款利率，相关结果提示当下中美贸易摩擦可能会提高中小企业融资成本，从而进一步恶化中小企业融资环境。

四、结论与政策启示

(一)结论

当前中小型企业融资难、融资贵问题业已成为新时期制约中国经济发展的重要因素，如何破解中小企业融资困境是社会各界关注的焦点。本文通过构建一个由资本账户开放、私人部门贷款利率、私人部门贷款规模组成的包含异质性企业的多部门模型框架，剖析资本账户开放影响私人部门贷款利率以及私人部门贷款的微观机制，理论模型结果表明资本账户开放会导致私人部门贷款利率下降以及私人部门贷款增加。基于41个新兴市场经济体1996—2016年的非平衡面板数据进行系统GMM估计，研究发现资本账户开放水平与私人部门贷款利率呈显著负相关关系，影响系数为-0.0706，而与私人部门贷款规模之间呈显著正相关，影响系数为0.0564。资本账户开放程度每增加1单位标准差，会导致私人部门贷款利率下降2.40个百分点，私人贷款规模占GDP之比增加2.04个百分点。由此可见，资本账户开放在一定程度上降低了中小企业融资成本并扩大了其融资规模。此外，实证结果还表明贸易开放也会显著降低私人部门贷款利率下降，相关结果提示当下中美贸易摩擦可能会提高中小企业融资成本，对中小企业融资环境造成不利影响。采用KOF法定型和事实型指标替代KAOPEN指数进行稳健性检验，检验结果充分说明模型参变量之间的相互作用关系具有较强的稳健性。

(二)政策启示

本文的研究结论具有较强的理论和政策指导意义。第一，应加快推进中国资本账户开放，逐步取消国际资本跨境流动的政策法规限制。长期以来，中国政策当局对资本账户开放始终采取较为保守审慎的态度，尤其是在法定层面上资本账户交易管制仍然较为严格。而本文的研究结果表明，资本账户开放可以降低中小企业融资成本，并提高中小企业融资规模，从而有助于改善中小企业融资环境。鉴于此，在当前中国正处于结构调整和转型升级的关键阶段、经济运行存在一定下行压力的背景下，政策管理当局应以稳中求进的方式扩大中国资本账户开放水平，通过吸引外资流入，缓解中小企业面临的融资难题。第二，在深入推进资本账户开放的进程中，也要注重提高金融监管的强度和有效性，守住不发生系统性金融风险的底线。在看到资本账户开放能够有效缓解中小企业融资难、融资贵问题的同时，我们还应该看到银行贷款利率下降会导致银行盈利能力下滑，从而可能会对一国银行体系产生冲击。此外，私人贷款规模占GDP比重体现了经济体债务杠杆水平，资本账户开放会提高一国总体杠杆率，可能导致金融市场稳定性下降甚至引发金融危机。鉴于上述判断，金融开放背景下我国应进一步深化金融监管法规体系改革，补齐监管短板，提高监管效率，从而为资本账户开放助推中小企业走出融资困境提供良好的制度环境。进一步的研究可以从资本账户开放是否可能通过降低银行盈利能力以及提高经济体杠杆率的渠道引发金融风险方面展开，更全面深入了解这一机制具有重要的现实意义。