影子银行、融资约束及其作用机制——基于非金融企业分类的视角

李 程，孙 晨

（天津工业大学经济与管理学院，天津 300387）

一、研究背景与文献综述

2008 年全球金融危机爆发，为应对金融危机的负面影响，世界各国相继采取较为宽松的宏观经济政策，中国影子银行开始迅速发展。2020 年年底统计结果显示，我国金融机构各项人民币贷款余额稳步上升，同比增长率达到了12.82%。但是，从我国实际发展状况来看，金融市场普遍存在的资源错配问题仍然会对中小企业和民营企业造成较为严重的预算硬约束，导致企业避开传统的金融机构筹集资金，推动了影子银行业务飞速增长。孙国峰和贾君怡（2015）[1]表示，这些游离于监管之外的非银行金融中介机构早期就引起了国内外学者的关注。非金融企业开展影子银行业务的动机不断增强，王永钦等（2015）[2]通过考察企业资产负债表的变化识别出中国非金融企业的影子银行活动，同时发现，相较于民营企业，国有企业更加深入地参与影子银行活动，而成长型公司参与影子银行活动的程度较低。

中国经济能够持续保持竞争优势的中坚力量是实体经济，服务实体经济始终是金融体系的出发点和落脚点。但是，由于金融市场存在信贷歧视，导致很多企业存在融资难的问题，目前许多民营企业和中小微企业仍然无法从正规渠道获得融资（Allen et al.，2019）[3]。影子银行等金融业务处于监管的灰色地带，非金融企业绕开监管日益严格的正规金融体系而从事隐蔽性较强的影子银行业务，通过发行委托理财、委托贷款以及过桥贷款等方式，充当实体中介，变为影子资金的配置者，这对原有的以银行为主的信贷市场格局造成了冲击。

目前多数学者致力于研究影子银行体系的业务模式、规模测算及其对货币政策有效性、信贷资源配置效率、金融稳定性的影响。事实上，非金融企业部门作为实体中介和最终风险承担方，其摆脱传统影子银行监管的信用创造活动也是影子银行体系不容忽视的问题。中国的银行在信用贷款分配上存在严重的所有制歧视行为，这种所有制歧视下的非国有企业难以获取信贷资源，企业之间基于商业信用、股权创新和地下借贷等形式的金融漏损行为形成了非金融企业的影子银行化业务，弥补了正规金融机构初次信贷配置失衡对经济增长的“拖累效应”。通过上市公司年报可以看出，无论是融资难度小、成本低的大型企业与国有企业，还是融资难、融资贵的中小企业与民营企业，都在发展影子银行业务。

已有文献对于企业影子银行业务的研究主要集中于三个方面。

其一，非金融企业从事影子银行业务的原因。一方面，高海红和高蓓（2014）[4]提出信贷配给制度导致了我国资金结构性供求不均衡问题，国有商业银行在众多金融机构之中处于绝对控制地位，地方银行的资金源源不断地流向当地大型国有企业。中小企业、新兴企业发展迅猛，因规模扩张和研发创新而产生巨大的融资需求，但缺少抵押品、财务信息披露不充分等问题加重了企业的信贷风险，导致中小企业无法从商业银行获得资金（徐军辉，2013）[5]。另一方面，上市公司和大中型国有企业利用自身“壳资”获取外部融资的难度较小，过度融资导致企业内部的闲置资金很多，投资需求十分迫切。刘珺等（2014）[6]认为，企业开展影子银行业务，外部原因是融资布局不平衡和货币超量发行，内部原因是资本的逐利性。非金融企业部门如果具有融资优势，也会成为影子银行信用市场的一个组成部分。为享受金融市场的投资便利和高额回报，它们先通过多元化融资途径完成资金的筹集，再将募集的资金以委托理财、委托贷款或民间借贷等途径投放到影子信贷市场。随着中国经济由高速增长阶段步入中高速增长阶段，企业部门出于扩张目的的生产性投资需求不断降低，同时国家深化供给侧改革、地方政府整顿融资平台等一系列措施清理了很多僵尸企业，企业面临的市场环境和行业环境都充满了不确定性，大大抑制了其投资实体经济的意愿（饶品贵等，2017）[7]。宋军和陆旸（2015）[8]也认为，在宏观经济增长率下行、实体投资项目短缺的背景下，企业对影子银行业务的需求上升，金融化趋势越来越明显。高洁超等（2020）[9]发现“四万亿”计划实施后，经济政策不确定性上升，促进了影子银行的发展。胡坤（2021）[10]研发发现，向非股权关联方发放委托贷款充当了非金融企业的“蓄水池”，经营活动风险上升会抑制非金融企业向非股权关联方发放委托贷款。刘琳和王金凤（2022）[11]研究发现，社会资本通过影响融资约束和信息不对称这两条渠道对非金融企业影子银行化产生影响。因此，中小企业的融资需求和大型国企的投资需求，还有其他多种因素，共同推动了非金融企业影子银行业务的开展。

其二，企业影子银行化的影响。现有文献关于非金融企业影子银行化对我国经济影响的研究主要包含宏观和微观两个层面。宏观层面的影响包括提高社会资金总体流动性、减弱货币政策效应、提高金融资源配置效率等，微观层面的影响包括增加企业的经营风险与崩盘风险、降低企业的盈余可持续性、解决中小企业融资难问题等，既有正面影响也有负面影响。

在宏观层面，企业影子银行规模扩张的直接影响就是提高我国社会总体流动性，社会融资总量上升，进而使得非金融企业影子银行的规模进一步扩大。蔡明荣和任世驰（2014）[12]认为，非金融企业部门作为信用中介，背靠金融市场，面向影子银行体系，和传统金融中介发挥的作用相同。企业部门资本化程度过高，表明资本运作和投机活动将逐渐取代传统的主营业务，日常经营管理的重心由产业投资转移至金融投资，产业空心化的趋势越来越明显。刘珺等（2014）[6]认为，非金融企业影子银行化也对信贷资金供给总量以及贷款供给条件产生了影响，从而减弱了央行货币政策的有效性。张晶等（2019）[13]认为，影子银行是对正规金融运行下难以满足的社会融资需求的有力补充，也是推动中国民营经济发展的重要资金来源。毛泽盛和周舒舒（2019）[14]通过动态模拟发现，随着企业影子银行化规模的扩大，总信贷供给会上升，信贷利率也会上升，企业影子银行化释放的流动性可以解决企业融资难问题，但是不利于解决企业融资贵问题。肖崎和熊婷慧（2020）[15]认为非金融企业的影子银行规模对货币流动性的影响不明显，略有挤出效应。还有文献分析了影子银行化对经济波动周期和金融系统性风险（高然等，2018；周上尧和王胜，2021）[16，17]、社会责任承担（韩珣和李建军，2021）[18]、资源配置效率的影响（龚关等，2021）[19]。

在微观层面，王红建（2017）[20]发现，很多第一二产业的企业也开始从事影子银行业务，导致在再放贷过程中无法控制投资失败的风险，使得公司财务风险增加，企业很可能通过粉饰财务报表等手段来缓解自身所面临的融资约束，企业会计信息披露的质量会因影子银行业务的开展而降低。李建军和韩珣（2019）[21]研究发现，企业开展影子银行业务可能会导致其盈利能力波动加剧，以至于陷入财务危机，经营风险急剧上升。非金融企业影子银行化正向影响其经营风险，并且在融资约束程度高的企业中发生概率更大，这类企业往往治理能力有待提高。司登奎等（2021）[22]认为，从事影子银行活动提高了企业的股票崩盘风险，这种作用主要体现在市场竞争较为激烈的行业中，这类行业的股东结构以短期投资者为主，并且当外部监督较弱、企业内部治理水平较低时影响更加直观。黄贤环等（2021）[23]通过实证研究得出结论，认为企业影子银行化对主业投资规模产生了抑制作用，且全面提升了企业财务风险，因此其盈余持续性水平会明显降低。程仲鸣和陈宇航（2022）[24]论证了非金融企业影子银行化与企业财务风险之间的U 型关系。毛志宏等（2021）[25]也认为，实体企业影子银行化会增加违约风险，并通过加剧现金流风险对违约风险产生影响。

其三，企业融资约束的影响因素。国内外学者从理论和实证上剖析了融资约束的相关影响因素。宏观层面，韩东平和张鹏（2015）[26]分析了货币政策对不同企业融资约束影响的差异性，张光利等（2018）[27]发现经济政策不确定能够显著降低企业的融资约束水平。微观层面，胡刘芬和周泽将（2018）[28]研究表明风险投资机构有助于减轻企业的融资约束程度，万良勇等（2015）[29]研究发现上市公司参股银行能够显著缓解其融资约束状况，胡刘芬（2021）[30]实证检验了战略类型对企业融资的影响及内在机理，张成思和刘贯春（2018）[31]认为宏观经济环境不确定性的上升通过缩减未来现金流预期、降低固定资产收益率和增加现金流不确定性影响企业的投融资决策。

对于影子银行与企业融资约束的关系，国内学者研究比较少。已有研究中，王怀明和刘融（2017）[32]分别从闲置资金聚集效应、流动性增强效应、投资效率提升效应以及成本降低效应等方面探析了影子银行发展对缓解中小企业融资约束的作用机理，并通过构建现金—现金流敏感模型进行实证检验，得出了影子银行发展确实缓解了我国中小企业融资约束的结论。张洁琼和马亚明（2021）[33]认为，企业影子银行化发展有助于改善金融资源配置效率，引导金融资源流向高生产率企业，有效改善优质民营企业的融资约束。李泉（2018）[34]也认为影子银行发展可以缓解中小企业的融资约束，但在不同地区之间存在差异。张慧毅等（2022）[35]认为扩大信贷供给并没有缓解企业面临的融资约束，反而促进了非金融企业影子银行化。

总的来看，已有研究从各个方面对企业影子银行进行了研究，包括影子银行化成因、对企业盈利和风险的影响、对宏观货币政策的影响等，对影子银行化的作用效果也从正反两个方面进行了评价。对融资约束的影响虽然有所涉及，但是研究主要针对影子银行发展对企业融资约束的影响，鲜有学者就非金融企业影子银行化对融资约束的影响进行系统研究，也没有基于企业、行业和其他因素的异质性对这个问题进行深入探讨。

为此，本文将从非金融企业对融资约束的影响机制出发，研究企业影子银行化对融资约束产生的影响及其异质性，这对于政府引导非金融企业适度开展影子银行业务、抑制企业脱实向虚均具有重要的理论和现实意义。本文的创新点可能有三个方面。（1）研究了非金融企业影子银行规模对融资约束的影响，出发点比较新颖，丰富了非金融企业影子银行化动因和影响效果的相关研究。将影子银行化与融资约束紧密地联系起来，为非金融企业影子银行化的效果研究提供了新的经验依据。（2）从企业内部因素出发，按照规模、外部融资依赖程度、股权性质、行业分组进行异质性分析，并从现金流、资产负债率和企业成长性三个渠道考察影子银行化对融资约束的影响机制。以我国经济转型这一特殊阶段为背景，突出分析了金融市场分割在影子银行化影响融资约束中的作用机制，拓展了我国非金融企业影子银行化的研究视角。（3）不仅有利于企业管理者合理优化企业的投融资决策，制定有利于企业持续发展的投资战略，而且为完善金融市场和投融资体制提供了经验借鉴，为政策制定提供了理论支撑。

二、理论分析与假说提出

在利用上市公司财务报表测算非金融企业影子银行规模时，我们发现，无论是具有融资优势的大型国企还是融资约束相对较重的中小企业、民营企业，普遍都在开展影子银行业务。基于这一现状，我们就非金融企业影子银行对融资约束的影响机制进行分析。

（一）总体影响机制的理论分析

非金融企业开展影子银行业务表面上是一种借贷行为，主要特点是风险高、隐蔽性强、存在监管套利，实质上是企业部门将闲置资金投向了金融领域。已有研究结果表明，外部融资能力较强的企业，其投资活动和企业成长基本不受内部资金的约束，它们将充足的低成本资金投资于高收益项目。有政府为其做担保，又有充足的以固定资产为代表的高价值抵押品，我国国有企业与大型上市公司能轻而易举地满足银行和证券市场的融资门槛，这种融资便利导致企业内部有大量闲置资金。委托代理和信息不对称是普遍存在的，短期利差收益使管理层有强烈的动机去开展影子银行业务。

实体投资的收益率远不如金融投资高，非金融企业有动力进入金融行业，但金融行业准入门槛高，银行特许经营权、金融牌照管理以及垄断经营等都对企业起到了限制作用。因此，非金融企业开始开展影子银行业务，利用影子信贷市场为中小企业提供融资服务，进而获取可观的利差回报。

影子银行化主要通过以下三个渠道对融资约束产生影响：一是现金流渠道，影子银行业务的开展可以为企业带来主营业务之外的收入，增加现金流，提高流动性，有利于缓解融资约束；二是资产负债渠道，企业投资于影子银行领域，收入增加有利于美化财务报表，提升融资能力，更容易获得银行贷款，提高资产负债率，这会降低融资约束；三是在我国存在金融市场分割的情况下，企业融资受到地域、体制限制，尤其是中小企业，影子银行化可以弥补正规金融市场的缺陷，为企业提供新的融资渠道，降低融资约束。

尽管影子银行化可能带来脱实向虚和金融风险，也可能扰乱金融市场，但总的来看，在中小企业融资难、融资贵的现实情况下，在金融市场不统一、金融体系不健全的环境下，影子银行化对于企业融资约束的缓解作用应该占主导地位。因此，我们提出假说1。

假说1：非金融企业影子银行化能够缓解其自身的融资约束。

（二）影响异质性分析

非金融企业影子银行化对不同类型企业融资约束的缓解程度有所不同。按照企业类型，大致有以下三种分类方法：第一种是按照企业规模划分，分为大型企业和中小企业；第二种是按照企业性质划分，分为国有企业和民营企业；第三种是按照外部融资依赖度划分，分为高融资依赖度企业和低融资依赖度企业。这三种分类也不是截然分开的，一般来说，大型企业中国有企业占比较高，中小型企业中民营企业比较多。

对于大型企业，它们较易从多元化融资渠道获取资金。受宏观经济下行、实体企业投资回报率低、自身主营业务发展速度放慢等因素的影响，这些企业选择把剩余资金放到回报率相对较高的金融领域进行投资，其中一部分资金就以委托贷款的形式发放给了小规模企业，小规模企业受抵押品价值低、财务信息透明度不高等各种条件限制，直接融资和间接融资都面临更加苛刻的贷款要求和更高的投资回报率，金融类投资项目使它们收到了高额投资回报，现金流得到补充，进一步缓解了其融资约束。

对于一些资产规模较小的企业，创新是企业发展的动力和优势，由于创新活动具有长周期、高投入和高风险等特点，加之信息不对称可能导致的逆向选择，使得创新活动容易受到融资环境的影响。由于抵押品不足、经营风险较高，融资难度大且成本高，这些企业面临较强的融资约束，其可以将部分研发预算投入到金融领域，灵活开展影子银行业务，提高变现能力，为企业创新提供及时、稳定的资金支持。此外，部分影子银行业务和银行密切相关，合理开展影子银行业务有助于加强企业和银行的关系，为企业未来获得银行贷款带来便利，最终使得其融资约束得以缓解。

影子银行对于大型企业、国有企业的缓解作用应该大于中小企业、民营企业。原因在于，具有信贷优势的大型企业、国有企业，其影子银行业务规模一般也较大，同时，非金融企业的风险管理和资产管理能力均弱于银行等专业金融机构，银行会基于风险考虑而歧视部分中小企业，影子银行化企业同样可能存在一定程度的信贷歧视，导致资金无法有效配置给生产率更高但受融资约束的企业。以委托贷款和委托理财为例，其资金主要流向了委托企业的下属子公司或关联公司，流向其他中小企业的资金规模占比极少。此外，企业间的资金拆借活动大部分游离于监管之外，拆借利率会随着市场资金缺口的增加而不受限制地上涨，过高的融资成本会使许多中小企业望而却步。

对于高融资依赖度和低融资依赖度的企业而言，融资依赖度和企业所在行业以及企业主营业务有关。融资依赖度高的企业从正规金融渠道获取融资的难度较大、成本较高，为了改善自身的财务状况开展影子银行业务，较高的金融收益可以提高企业自身盈利能力，进一步补充企业的流动资金，提高资本流动性，弥补正规渠道投资不足，缓解企业的融资约束。对于融资依赖度较低的企业，虽然影子银行化也能缓解融资约束，但显然没有高融资依赖度的企业缓解作用大。因此，本文提出假说2。

假说2：影子银行化对大型企业、国有企业和高融资依赖度企业融资约束的缓解作用大于中小企业、民营企业和低融资依赖度企业。

三、研究设计与指标选择

（一）样本选择和数据来源

1.变量选取。本文选取2015—2019 年的季度数据，初始样本为沪深交易所上市的所有A 股公司，由于本文研究对象为非金融企业，故将金融类上市公司从样本中剔除，同时也剔除了财务状况异常、有退市风险的ST 类企业，最后剔除不连续的数据。经过筛选，最终得到3 477 家上市公司5 年的季度数据，共57 642 个样本观测值。本文选取的变量来自于宏观层面和企业层面，数据来源为国泰安数据库（CSMAR）。

2.融资约束程度计算。对融资约束的度量参照了张金鑫和王逸（2013）[36]的测算方法。第一步，将样本企业按照资产规模升序排列进行预分组，预分组变量为单一指标——企业规模（size），将排在前1/3 的样本企业划分为低融资约束组（FC=0），排在后1/3 的样本企业划分为高融资约束组（FC=1）。第二步，计算多指标综合指数——构造Logit 模型。本文选用资产负债率（lev）、息税前利润/总资产（EBIT/TA）、市值与账面价值之比（MB）、净营运资本与总资产之比（NWC/TA）四个指标构建Logit 模型。将Logit模型进行二元逻辑回归，结果如下：

表2 Logit 模型回归结果

根据回归结果计算融资约束程度，用Pr（FC=1）表示，该值位于（0，1）区间内，越接近于1 代表该样本企业所受外部融资约束程度越高。文中根据模型需要对FC 进行了对数处理。

3.非金融企业影子银行化规模计算。借鉴韩珣等（2017）[37]的方法，本文从非金融企业开展影子银行业务的机理出发，根据现行会计准则选取合适的会计科目为载体，将委托理财、委托贷款、民间借贷三类业务的金额相加来完成对影子银行规模的测算。委托理财的本质是对外投资，相关信息可以查阅CSMAR 对外投资数据库中的上市公司公告，将各公司委托理财的金额进行手动汇总。根据现行会计准则，委托贷款的金额就是将资产负债表中其他流动资产、一年内到期的非流动资产、其他非流动资产三个会计科目的余额进行汇总。企业主要以过桥贷等民间借贷方式从事影子银行活动，因此，我们选用资产负债表中其他应收款科目作为民间借贷的代理变量。非金融企业影子银行化的规模就是委托理财、委托贷款、民间借贷三类业务规模之和，由于实证需要，本文选取三类业务规模之和的对数作为解释变量。

4.金融市场分割程度和外部融资依赖度。借鉴吕承超和王媛媛（2019）[38]的方法，本文主要从民间投资供需的角度来测算金融市场分割，用房地产自筹资金占房地产企业总资金的比重来衡量。房地产自筹资金占比越高，金融市场分割程度越大。在计算出31个省市金融市场分割程度的季度数据之后，根据样本企业所处地区与其进行匹配。借鉴毛其淋和陈乐远（2021）[39]的方法，使用企业的外部资产（资本支出减去经营性现金流净额）占总资本支出的比重来衡量。

（二）描述性统计

按照企业性质将样本企业分成国有企业和民营企业两组，描述性统计结果如表3 所示。

表3 描述性统计

从融资约束程度来看，民营企业的均值为0.51，国有企业的均值为0.34，国有企业小于民营企业，民营企业受到的外部融资约束更强。这是因为政府对我国金融市场进行了不同程度的干预和控制，以国有银行为主导的正规金融市场存在以下两个基本事实：一是国有企业更容易获得银行的信贷资源，民营企业由于缺少高价值抵押品，信用风险较高，在正规金融市场受到的融资约束程度较高；二是政府严格管控银行的贷款利率，市场贷款利率要高于银行贷款利率，民营企业贷款成本更高，融资约束程度更大。

从影子银行化规模来看，民营企业样本均值为19.15，国有企业样本均值为19.74，国有企业大于民营企业，说明国有企业从事影子银行业务的规模比民营企业大。这是因为国有企业容易从银行募集资金，这些大型国企发展缓慢，规模稳定，没有扩张的需求，也不需要增加研发创新投入，如果超募资金继续在企业内部闲置，则经理人管理营运资本的能力会进一步降低，这不利于其在业内的排名。因此，这些企业将闲置资金用于发展影子银行业务，以此获得短期理财收益。民营企业资产规模比国有企业要小，影子银行化规模自然小于国有企业，但差距不大，说明民营企业也有强烈的动机去发展影子银行业务。民营企业虽然现金流不充裕，在扩张规模、研发创新时也需要很多资金，但是投资影子银行业务的回报率高，回笼资金所耗费的时间短，投资收回的大量现金可以补充企业所需的现金流。

从股权集中度来看，国有企业的股权集中度为0.38，民营企业的股权集中度为0.32，国有企业的股权集中度更高，即第一大股东持股比例更高，民营企业的股权相对比较分散。股权集中度在一定程度上受企业发展潜力的影响，如果市场投资者看重一个企业的发展潜力，这个企业对他们有吸引力，那么该企业的股权就会越来越分散。国企盈利能力的增长速度随着国家宏观经济增长速度的放缓而下降，发展空间有限，对投资者的吸引力较小，因此股权集中度比较高。然而，一些新兴民营企业市场发展空间广阔，发展势头迅猛，对中小投资者有强烈的吸引力，因此股权比较分散。

从市场分割程度来看，国有企业的市场分割程度均值为0.34，民营企业市场分割程度均值为0.31，国有企业的市场分割程度更高，市场分割程度的代理指标是信贷市场的地区分割程度，所以国企市场分割程度高也与其地区分布有关。

（三）研究设计

1.变量的相关性分析。相关系数矩阵分析可以直观反映两个变量间的多重共线程度，通常来说，变量间的相关系数超过0.8 则说明多重共线性问题比较严重，即变量之间紧密相关，这会导致模型丧失精确度。本文将所有变量进行了相关系数矩阵分析，结果如表4 所示。

表4 相关性分析

通过相关性分析结果可以看出，各变量的相关系数基本都在0.5 以下，相关程度较低，可以较好地避免多重共线性。融资约束程度（lnFC）与企业影子银行化规模（lnSB）、市场分割程度（fs）、财务杠杆（lev）、现金流状况（cf）、股权集中度（first）均呈现显著的负相关关系，与前文提出的假说一致，即非金融企业影子银行化可以缓解其融资约束程度。

2.计量经济学模型设计。根据前文假设和选取的各项指标，本文拟设计如下基准模型来验证假说：

其中：FC 为企业所受融资约束程度的衡量指标，取其对数作为因变量；SB 为企业影子银行业务规模，由于数值过大，这里取其对数作为核心解释变量；fs 为市场分割程度，与企业所在地区相关；企业成长能力growth、资产负债率lev、现金流状况cf、股权集中度first 为控制变量。

本文首先使用固定效应模型构建基准模型分析企业影子银行化对融资约束的影响，然后对企业分组进行异质性检验，之后根据理论分析做影响机制检验，最后为减少内生性问题使用GMM 模型进行分析，并替换变量做稳健性检验

四、实证结果与分析

（一）基准回归结果分析

本文采用了面板固定效应模型实证分析非金融企业影子银行化对融资约束的影响，结果列于表5中。表5 中列（1）、列（2）分别给出了加入非金融企业影子银行化规模和市场分割程度两个变量的回归结果。列（3）至列（6）考虑加入了企业成长能力、财务杠杆、现金流状况、股权集中度四个控制变量。为了保证模型的稳健性，本文将四个控制变量依次加入。从列（6）可以看出，非金融企业影子银行化规模（lnSB）的系数为-0.027，结果在1%的统计水平下显著为负，由此可以得出结论，即非金融企业影子银行化可以缓解自身的融资约束，从而验证了本文的假说1。

表5 基准模型回归结果

从表5 的回归结果可以看出，市场分割程度推高了企业的融资约束，企业成长能力、资产负债率、现金流状况和股权集中度都降低了融资约束，符合理论分析和现实情况。

（二）异质性分析

1.按照企业特征分类。为验证影子银行化规模对不同企业融资约束的异质性影响，本文在总样本回归的基础上，按照规模、股权性质、外部融资依赖度进行分组回归。首先，按照企业规模将总体样本划分为大企业与中小企业。如果企业资产规模超过同期样本中位数，则将其划分为大企业，其余为中小企业。其次，按照企业股权性质将总体样本划分为国有企业和民营企业，各类国资控股企业为国有企业，其余为民营企业。最后，按照企业外部融资依赖程度将总体样本划分为高外部融资依赖企业与低外部融资依赖企业，划分标准为外部融资依赖程度的均值。外部融资依赖度e=（资本支出-经营性现金流净额）/资本支出，其中资本支出为企业构建固定资产、无形资产以及其他长期资产所支付的现金。为剔除极端值对研究的影响，对变量e 进行1%缩尾处理，以均值3.77 作为分组标准将全部样本分为高外部融资依赖组和低外部融资依赖组。分组回归结果如表6 所示。

表6 异质性回归结果

（续表6）

由表 6 列（1）、列（2）可以看出，在大企业组中影子银行化规模系数为-0.036，在中小企业组中影子银行化规模系数为-0.016，结果均在1%的水平下显著为负，说明相较于中小规模企业，影子银行化规模对大规模企业融资约束的缓解作用更强。由列（3）、列（4）可以看出，在民营企业组中核心解释变量系数为-0.028，在国有企业组中核心解释变量系数为-0.031，结果均在1%的水平下显著为负，说明相较于民营企业，影子银行化更能缓解国有企业的融资约束。由列（5）、列（6）可以看出，外部融资依赖度较高的企业组影子银行规模系数为-0.032，外部融资依赖程度比较低的企业组影子银行规模系数为-0.024，说明影子银行化更能缓解高度依赖外部融资企业的融资约束。

以上结果原因在于：融资约束程度较轻的国有非金融企业、大型非金融企业更易参与影子银行信贷活动，这类企业对企业间影子信贷的依赖度相对较低，其融资缺口也更小，往往可以作为“食利者”从影子银行化过程中获取投资收益；融资约束较重的企业往往融资缺口较大，对企业间影子信贷等非正规金融的依赖度也更高，企业影子银行化的发展会挤占流向这类企业的银行信贷资源，增加其融资成本，难以缓解其融资困境。

通过异质性检验可以得出以下结论：相较于融资约束较重的中小企业、民营企业，企业影子银行化对融资约束较轻的大型企业、国有企业的融资约束缓解作用更强；相对于外部融资依赖程度低的企业，影子银行化更能缓解外部融资依赖程度较高企业的融资约束程度。由此可见，假说2 是可以成立的。

2.按照行业分类。除了按照规模、股权性质、外部融资依赖度分组之外，本文还按照行业对样本企业进行划分，选取六个行业进行分组回归。这六个行业分别为制造业、信息传输软件和信息技术服务业、批发和零售业、房地产业、交通运输仓储和邮政业、建筑业。分组回归结果如表7 所示。

表7 行业分类回归结果

由表7 可知，六个主要行业影子银行化规模系数分别为-0.019、-0.018、-0.040、-0.101、-0.044、-0.103，均在1%的水平下显著为负，与总体样本回归结果结论一致。房地产业和建筑业的系数分别为-0.101、-0.103，相较于其他行业，影子银行化对融资约束的缓解作用在这两个行业更为突出。制造业、信息传输软件和信息技术服务业的系数分别为-0.019和-0.018，影子银行化对这两类企业的融资约束缓解作用较小。原因可能在于，房地产业和建筑业这两个行业中多为国企或规模较大的企业，而且外部融资依赖度比较高，而信息传输软件和信息技术服务业多为新兴行业、高新技术产业，企业资产规模较小，外部融资依赖度也相对较低。因此，该分组检验结果与异质性检验结果相符。

（三）影响机制分析

前面实证结果表明，企业影子银行化对融资约束有着显著的降低作用，这种降低作用是通过现金流、资产负债率和企业成长性三个渠道实现的，同时在某种程度上能够克服市场分割程度对融资约束的推高作用。对于前三个渠道，我们同样使用固定效应模型进行研究，而对于市场分割程度则采用门限模型和带交互项的固定效应模型进行分析，检验结果如表8 所示。

表8 机制检验结果

表 8 列（1）、列（2）和列（3）显示，影子银行化规模增加了现金流，提高了资产负债率，但是对企业成长性没有显著影响。前面回归结果表明，现金流和资产负债率提高都会缓解融资约束，说明影子银行化是可以通过这两个渠道降低融资约束的。对于企业的成长没有影响则说明影子银行化影响资金的配置，但不影响企业的长远发展。

由列（4）、列（5）可知，影子银行化和市场分割程度的交互项显著为正，说明市场分割程度边际上具有提高融资约束的作用，弱化了影子银行化缓解融资约束的作用，和前面基准回归结果一致。同时，影子银行化可以降低市场分割程度，说明影子银行化也可以通过这个渠道缓解融资约束。

为了进一步检验影子银行化对融资约束的异质性影响，体现出市场分割程度这个外生变量的作用机制，我们采用面板门限模型进行分析，结果如表9所示。结果显示，当市场分割程度比较高时，影子银行化对融资约束的降低作用在变小，进一步说明了市场分割程度具有负面作用。如果影子银行化能够降低市场分割程度，则有利于降低融资约束。

表9 门限模型

（四）稳健性检验

1.内生性。融资约束程度较低的企业，如上市公司与大型国有企业，很容易借助自身“壳资”从外部市场获取融资，大量资金在企业内部闲置，投资动机强烈，影子银行化程度高，导致当期企业融资约束程度与影子银行规模之间互为因果。为解决内生性问题，本文采用GMM 模型引入lnFC 的一阶滞后项作为工具变量，回归结果如表10 所示，与基准模型回归结果基本一致。

表1 变量定义

表10 GMM 模型检验结果

（续表10）

2.替换变量。国内外学者提出了很多种测算企业融资约束的方法，有单一指标法也有综合指标法。本文参照了张金鑫和王逸（2013）[36]的测算方法，用FC 来度量企业的融资约束。国外学术界典型的定量测度企业融资约束的方法包括KZ 指数、WW 指数和SA 指数。综合考虑，本文采用Hadlock 和Pierce（2010）[40]提出的SA 指数来替换被解释变量lnFC。SA 指数越大说明企业所受融资约束程度越严重。

这里，size 一般是公司资产的自然对数（单位为百万元），age 是企业年龄，用样本观测年度减去公司注册年度的年数来衡量。

替换变量后的实证结果如表11 所示，核心解释变量显著为负，同样验证了本文假说，即非金融企业影子银行化能够缓解其自身的融资约束，表明实证结果具有稳健性。

表11 稳健性检验

五、结论与对策建议

（一）研究结论

本文以2015—2019 年非金融上市公司的数据作为研究样本，实证检验了企业影子银行化对融资约束产生的影响。基准回归结果表明，整体来看，非金融企业影子银行化有利于缓解融资约束。异质性检验结果表明，企业影子银行化发展对规模较大企业、国有企业以及外部融资依赖程度较高企业的融资约束缓解作用更明显。对六个主要行业进行分组回归，发现影子银行化更能有效地缓解建筑业、房地产业企业所受的融资约束，而对制造业、信息传输软件和信息技术服务业企业的作用效果稍弱。机制检验结果表明，企业影子银行化通过增加现金流、提高资产负债率以及降低市场分割程度来缓解融资约束。市场分割程度对融资约束有明显的促进作用，并弱化了影子银行化的积极作用，应该尽量消除。

（二）对策建议

一方面，非金融企业朝着影子银行化发展能够改善金融资源配置效率，这种非正规金融的发展确实有助于缓解企业的融资约束，因此在正规金融资源配置不均衡的背景下，不应对企业开展影子银行业务采取过度的限制。另一方面，非金融企业部门负担着艰巨的物质生产任务，如果长期把大量人力和资金配置给金融资产投资板块，势必会对企业主营业务的发展产生不利影响，例如抑制企业的创新动力。企业部门进行影子银行投资的形式及其对宏观经济的影响机制与正规金融机构有所不同，非金融企业部门参与影子银行活动不仅会进一步加大企业部门的财务风险，还会对实体投资产生挤出作用，最终导致风险积聚，加重了宏观经济运行的脆弱性。

所以，为了促使非金融企业在合理范围内发展影子银行业务，本文提出了四点改进建议。

第一，对于国家而言，政府需要积极引导企业开展长期投资活动，防止因过度金融化趋势而造成产业空心化、虚拟化，提高宏观经济的稳健性。此外，要重视消除金融市场的分割，建立统一的要素市场，促进资金自由流动，打破资金流动的地域限制和体制限制，给企业融资创造公平的市场环境。

第二，对于监管部门而言，首先，应出台和完善企业影子银行资金信息披露方面的法律法规，完善影子银行信息披露制度。其次，要建立完整的影子银行活动识别机制，完善其规模测算体系，密切监测企业开展影子银行活动的规模。再次，应规范企业运用影子银行业务进行套利的行为，对其募集到的资金源头、去向以及变更等进行穿透式监管。最后，监管部门应定期对企业的经营风险进行评估，对存在较高风险承担水平的公司，可以要求其定期提供公司风险管理报告，制约超出企业风险承受范围的投资行为。

第三，对金融机构而言，应当将工作重心放在消除由银行信贷歧视导致的资金分配失衡与效率低下的现象上，着重发展直接融资资本市场，并适当发挥小额贷款公司、融资担保公司、互联网金融等替代性金融机构对于银行信贷供给不足的补充功能，以市场化而不是企业部门二次放贷的方式，提升我国金融资源的配置效率。

第四，对于上市公司自身而言，应当将更多的精力放在主营业务上，加大研发投入，努力提高主营业务的经营管理水平和盈利能力，控制影子银行等类似金融业务的规模。同时，要充分认识到影子银行业务的潜在风险，建立自身的风险防范机制。