金融资源区域配置失衡对民间投资的制约效应研究※

陈光 顾纯磊

内容提要：民间投资平稳增长对中国意义重大,但近年来民间投资增速下滑。利用2003-2021年全国各省市数据分析金融资源区域配置特征,结果发现:各地金融资源规模与经济发展水平显著正相关,但与融资需求存在一定程度的错配,即资金更多流向经济发达地区,并不一定流向最有需要的地区。在此基础上,通过测度各地区获得的超额金融资源衡量金融资源区域配置失衡程度,并研究其对民间投资的影响,发现金融资源区域配置失衡对民间投资具有显著的制约作用,会导致民间投资效率损失——有些地区获得了超额金融资源,却未能有效提升民间投资增速;而另一些民间投资活跃的地区却因为金融资源缺口,发展受到了制约。同时,异质性分析表明不同金融资源的区域配置失衡对民间投资的影响程度存在差异,其制约作用从大到小分别是股票融资、债券融资和信贷融资。此外,地方政府投资行为和中央财政支持能够显著缓解金融资源区域配置失衡对民间投资的制约作用。

一、 引 言

民营经济和民间投资在稳定增长、促进创新、增加就业、改善民生等方面发挥着至关重要的作用。2023年7月,中共中央、国务院出台《关于促进民营经济发展壮大的意见》对促进民营经济做大做优做强作出重大部署,并强调引导和支持民营企业开展投资。自2012年有民间投资统计口径以来,全国民间投资占整体投资比重始终保持在55%以上,最高时达65.4%,尤其是在制造业领域,民间投资的比重超过八成。(1)中国新闻网:http:∥www.chinanews.com.cn/cj/2023/05-27/10014782.shtml。2023-5-30。民间投资已经成为投资的主力军,民营经济对经济增长的促进作用已被大量研究证实,Khan和Reinhart(1989)通过构建动态生产函数,对全球24个发展中国家的投资水平和经济增长速度之间的关系进行了考察,结果发现相比于政府投资,民间投资对经济增长的促进作用更大。国内学者主要通过凯恩斯理论,从不同的侧面分析中国政府投资行为和民营企业的投资行为在当前经济增长中的不同作用,从理论和实证上对政府投资、民间投资与经济增长之间的关系进行了研究(崔宏凯和魏晓,2018;刘希章等,2020)。一些文献还指出民间投资滞后不利于国内产业结构升级(赵健,2019)。保持民间投资的平稳增长对于促进国内经济平稳发展具有重要的现实意义。

然而,2013年以后中国民间投资增速出现了较为明显的下滑,2016年民间投资增速更是出现断崖式下跌,之后长期处于低位,明显低于同期GDP增速与政府投资增速。2016年的“两会”期间,习近平总书记指出,要进一步清理、精简涉及民间投资管理的行政审批事项和涉企收费,规范中间环节、中介组织行为,减轻企业负担,降低企业成本。此后随着促进民间投资一系列政策措施效果逐步显现,民间投资增速也逐渐有所回升,但2020年以来,中国投资再次面临严峻形势,受疫情以及预期等多种因素影响,民间投资增速持续低于整体投资增速,占全国投资比重也降至近年来低点。

图1 民间固定资产投资和全国固定资产投资增速

导致民间投资增速下滑的原因很多,包括政策法规配套不足、所有制歧视、地方政府失信(2)中国政府网:http:∥www.gov.cn/xinwen/2016-06/22/content_5084447.htm,2023-5-30。、盈利预期不振、宏观政策的不稳定(张冰秋,2020)等。2020年,围绕进一步激发民间投资活力,从部委到地方密集出台一系列政策措施,为民间投资清障护航,民间投资项目库也密集出炉,广泛吸引民间投资。值得注意的是,除此之外,民间投资还受到要素端的制约,如:金融资源、人力资本和技术进步的影响。根据中国人民银行2013-2021年地区社会融资规模统计数据,中国的金融资源绝大多数长期流向了经济发达的东部地区,并呈现出由东向西逐渐递减的趋势(3)根据人民银行公开数据,2013-2021年,社会融资规模排名的前6个省份基本为北京、广东、江苏、上海、山东、浙江所长期保持,且社会融资规模在全国规模总量中占比巨大。如2015年社会融资规模最高的上述6个省份共占全国总量的43.57%,而西部的内蒙古、新疆、海南、青海、西藏、宁夏等6个省区所获得的社会融资规模仅占全国总量的5.23%,中西部地区获得的社会融资规模仅占全国总量的41.8%。。民间投资较为重要的中西部地区所获金融资源却很少,根据各省统计局公布的数据计算,2013年至2021年中国中西部省份的民间投资合计占全国民间投资总规模的58.05%,而所获得的金融资源仅占全国的41.18%。这使得中西部地区的民间投资愈发难以融得发展所需资金。其原因在于,相比于经济欠发达地区,经济发达地区的金融布局更加完善。一是经济发达地区集聚了大量的金融机构,形成了多层次的标准化市场的资金融通方式,民营企业可以通过不同层次的资金市场获得资金供给。二是金融基础设施完善,上交所、北交所和深交所等标准化交易市场均位于东部经济发达地区。三是大量具有丰富金融从业经验的人员集中在经济发达地区的市场化金融机构中,具有完善的上升路径和灵活的就业机会,因而金融创新能力较强。四是经济发达地区的资本市场更完善,虽然中国民营企业的融资需求主要依靠银行信贷,但是经济发达地区通过股票或者债券融资的比例远远大于中西部欠发达地区,因而民营企业可以相对比较便利地在资本市场进行直接融资。反观经济欠发达地区,不仅民营经济的发展面临较差的经济生态环境,而且由于市场发育不完善,市场经济制度不健全,导致民营企业在向资本市场直接融资时面临较高的门槛,而机制较为灵活的非标融资成本又过高,特别是大量机构陷入愈演愈烈的债务危机,其核心原因是内生增长潜力低于资金成本,造成了债务压力越来越大。此外,民营企业自身财务制度不健全、可抵质押物少,银行对于民营企业的贷款申请处于一种“惜贷”甚至“惧贷”的状态。金融资源区域配置失衡,降低了中西部地区民营企业资金来源,也并未有效促进东部地区民营企业资金可得性。因此,研究金融资源区域配置失衡对民间投资的影响,分析不同融资方式的区域配置差异对民间投资影响的异质性特征,并针对此问题提出解决方案,具有重要的现实意义。

与已有文献相比,本文可能的贡献在于:第一,构建了金融资源区域配置失衡的测算模型,用各地区获得的超额金融资源规模衡量金融资源的区域配置失衡,发现中国金融资源更多流向经济发达地区,东部地区省份获得了高于中西部地区省份的超额金融资源。第二,构建了金融资源区域配置失衡对民间投资影响的计量模型,结果发现超额金融资源越多,民间投资越低,即金融资源区域配置失衡对民间投资产生了显著的制约作用。第三,构建了政府投资行为对民间投资影响的计量模型,发现地方政府投资和中央财政支持不仅对民间投资具有促进作用,而且能够减弱金融资源区域配置失衡对民间投资的制约作用。

二、 理论分析与研究假说

为检验金融资源区域配置失衡对民间投资的影响,本文首先对民间投资的影响因素进行探析,并构建金融资源区域配置失衡对民间投资影响的计量分析模型。

1. 金融资源配置与民间投资

通常而言,处于成长阶段的企业对资金需求强烈,而留存收益往往不能满足企业快速发展的需要,因此,企业就会寻求外部融资,包括直接融资和间接融资。相对来说,通过股票市场和债券市场直接融资的成本较低,而间接融资的资金成本较高。然而,即便发达地区积聚了充足的金融资源,也并不一定总能拉动本地的民间投资。

首先,不同地区的金融资源使用效率存在差异,一些东部经济发达地区的金融资源使用效率处于全国末尾,在经济发展与金融资源配置效率方面存在错位(崔建军,2012),金融资源可能因未能得到有效配置而过剩,而超出本地企业承载能力之外的金融资源又无法被充分消化,导致增长乏力。其次,金融资源不一定能够有效流入实体经济,一些地区金融市场发展不平衡不充分也会导致资金“脱实向虚”,在银行体系内部“空转”(沈坤荣和赵亮,2018)。再次,民营企业在获取金融资源时面临着国有企业的竞争。相比于国有企业,民营企业无论是在直接融资方面,还是在间接融资方面,通常都面临严重的融资歧视(Brandt和Li,2010;王志锋和谭昕,2021)。国有企业能够比民营企业获得更多的长期贷款(夏祥谦和范敏,2019;陈利锋,2020),即使民营企业能够获得银行贷款,其融资成本也高于国有企业(汪敏和陈东,2020)。这就使得在东部地区,充沛的金融资源可能会更多地增加国有企业的资金供给,对民营企业资金可得性的提升有限,而在金融资源相对贫瘠的中西部地区,当地民营企业相比国有企业获取金融资源的难度将会更大。基于上述分析,本文提出研究假说:

H1:在其他条件不变的情况下,金融资源区域配置越不合理,民间投资增速越低。

2. 金融资源配置失衡与融资方式差异

在此基础上,本文进一步研究金融资源区域配置失衡对民间投资的影响在不同融资方式下的异质性特征。企业对信贷、债券、股票等各类融资方式的优先倾向和需求量存在差异,Myers等在1984年基于信息不对称理论提出“优序融资理论”(又称为“啄序理论”),即公司在融资时遵循内部融资、外部债权融资、外部股权融资的顺序,在直接融资和间接融资中优先选择间接融资,在债权融资和股票融资中优先选择债权融资。因此,不同类型的金融资源配置失衡,对于企业融资的影响程度可能不相同,即金融资源区域配置失衡对民间投资的制约效应在不同的融资方式中可能存在程度差异。

然而,不少研究者却认为企业在实际融资过程中不遵循“优序融资理论”,尤其是在中国等发展中国家,受限于市场经济环境和资本市场的发展进程,往往出现企业的融资顺序与“啄序理论”相反的情况,即所谓“反啄序理论”或“啄序悖论”(Frank和Goyal,2003;杨艳等,2009;李鑫和于辉,2020)。Singh(1994)发现,发展中国家的上市公司具有“异常融资优序”现象,即外部融资优于内部融资,股权融资优于债权融资。

长期以来,人民币贷款是中国民营企业获得资金的最主要形式,但信贷融资中存在大量的所有制歧视,这一定程度上影响了民营企业从银行信贷渠道获取资金的能力(Brandt和Li,2010;陈利锋,2020;王志锋和谭昕,2021)。随着近年来中国资本市场的飞速发展,民营企业可以通过创业板、新三板上市,股票融资已日益成为一种有效的融资方式。张信东和张亚男(2021)认为,上市是一种稀缺资源,能为公司带来较丰富的资金,会导致公司对债务融资需求不足。盛明泉和李昊(2010)基于修正的S-M模型,利用539家上市公司的面板数据检验中国上市公司融资行为,发现上市公司融资时首选股权融资,其次是债务融资,最后选择内部融资,不支持“优序融资理论”。曹梦杰和李治堂(2018)对中国出版业上市公司资本结构的研究发现,公司内源融资的比例相对较低,偏好外部融资,而外部融资中股权融资占比较大。张敏和李延喜(2013)运用Ordered-probit模型,基于非金融上市公司的财务数据研究发现,地区制度环境差异影响公司融资顺序:在中国东部地区,公司融资顺序支持“优序融资理论”,而在中西部地区,公司融资顺序则不支持“优序融资理论”。

上述分析意味着,相比债券、信贷等方式,股票融资渠道是公司更为优先考虑、占比较大的融资方式,一旦受阻不利影响更大。也就是说,股票融资方面的区域配置失衡问题对于民间投资的影响,可能大于债券融资和信贷融资方面的影响。由此,本文提出研究假说:

H2:金融资源区域配置失衡对民间投资的制约效应在不同的融资方式中存在差异,制约效应从大到小分别是股票融资、债券融资和信贷融资。

3. 政府投资与民间投资

在上述分析的基础上,本文进一步考虑了政府投资行为对民间投资的影响,即政府投资是否能够缓解金融资源区域配置失衡对于民间投资的制约效应。

1998年以来,中国财政政策从积极走向稳健,又从稳健走向积极,在保持国民经济快速稳定增长方面起到了巨大的作用。在积极财政政策实施过程中,扩大政府投资会使国民收人和民间部门投资增加,即所谓的“协同效应”。同时,政府投资会增加当地基础设施的投入,优化投资环境,提升了本地企业对金融资源的吸收和承载能力。郭庆旺和贾俊雪(2006)从财政支出的生产性、投资函数形式、资产的替代性以及经济衰退与拉动效应等方面研究发现,在利率受到管制的条件下,政府投资有利于启动内需,拉动民间部门的投资支出。戴颖杰等(2012)通过构建空间计量模型进行实证分析表明,政府投资对民间投资有非常显著的正空间效应。

政府投资对于民间投资的影响与时间、行业、水平等因素有关。周晓燕和徐崇波(2016)以“卡斯-库普曼斯-拉姆齐”模型为理论基础的实证检验表明,政府投资对民间投资具有显著影响,大规模、长时期的扩张性财政政策会对民间投资产生短期的挤入效应。王婧(2017)研究认为,在农业、房地产业、科学研究和技术服务业、环保产业四个产业领域政府投资对民间投资产生不同程度的“挤进”效应。王小华和黄捷(2021)研究发现当政府财政支出处于较低水平时,政府财政支出的增加会对民间投资产生显著的促进作用,而当政府财政支出处于较高水平时,当期财政支出会显著抑制民间投资增长,上一期财政支出却对民间投资具有明显促进作用。基于上述分析,本文提出研究假说:

H3:地方政府投资和中央财政支持能够缓解金融错配对民间投资的制约效应。

三、 研究设计与数据说明

中国人民银行利用地区社会融资规模来衡量各地区所实际获得的金融资源,社会融资规模和货币供应量,在货币政策最终目标和操作目标之间存在较强的相关性,两者对货币政策最终目标的影响以及对操作目标的反应大体是一致的。尽管货币供应量长期扮演货币政策中介目标的角色,然而作为货币政策资产端的“镜像”指标,社会融资规模是对货币供应量的有益对照和补充,社会融资规模相较于货币供应量更能准确地反映各地区融资需求主体得到满足的程度。从广义的角度来说,货币供应量是全社会的货币存量,只能代表所有经济主体共有的承担流通和支付手段的金融工具总和,而地区社会融资规模则准确衡量了各地区企业所获得的真实的金融资源。尽管中国的货币政策并不具有歧视性,然而,金融资源配置过程中的逐利属性及其对回报安全性的考虑,必然使得不同地区融资需求主体资金可得性不同。

1. 金融资源区域配置失衡的测算模型

尽管地区金融资源规模东西部差异巨大,然而,考虑到不同地区企业融资需求和经济存量不同,融资需求较大或经济存量较大的地区获得金融资源较多并不能代表金融体系存在资源配置失衡,只有当该地区在剔除了融资需求和经济存量后,还获得了超过其他地区的额外投资时,才能说明金融资源存在配置失衡,因此考虑到东西部经济总量以及融资需求不同引致的区域性差异,本文参考Richardson(2006)投资效率模型,利用残差衡量金融资源配置失衡程度,构建计量模型如下:

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

(1)

2. 金融资源区域配置失衡测算的数据来源及基本处理

为测度金融资源区域配置失衡,本文收集了全国各省市2003到2021年地区社会融资规模数据以及社会融资规模中人民币贷款、债券融资和股票融资的分类数据,数据来源于Wind数据库、中国人民银行调查统计司、各地区人民银行的年度《金融运行报告》等。

demandi,t表示第t年省份i的平均融资需求,demandi,t越高,融资需求越高。

为了控制各地经济存量对金融资源的影响,本文收集了2003年到2021年各省的国内生产总值,数据来源于国家统计局网站。

3. 计量模型构建

考虑到人力资本和技术进步也是影响民间投资的重要因素,本文将技术进步和人力资本作为控制变量。20世纪80 年代以来,以罗默、卢卡斯创立和发展的内生增长理论更多地强调技术进步、人力资本的重要性。人力资本和技术进步作为投资的配套投入,必然会对投资的效率产生影响。魏敏等(2005)的研究指出,发达地区由于具有优良的区位条件,大量的要素资源就会被吸引去,从而在高梯度地区形成资本、劳动力和技术三个引力场,对梯度推移的正常开展产生“粘性”,并造成东、西部地区经济差距的日益扩大。黄福才等(2007)则解释了这种粘性的形成机理,是由于经济区位中心沿海化和市场化、要素流动的空间集中、技术与制度创新的路径依赖性、梯度扩散转移成本四方面关键因素导致。特别是考虑到中国城镇化进程加速了人力资本区域性积聚,导致民间投资的要素条件的区域差异严重,因此本文需要考虑人力资本对实证结果的影响。

技术进步则是经济增长的重要源泉,Cohen和Levinthal(1989)指出,由于知识产品的生产具有很强的自我累积性和路径依赖特点,因此经济主体的技术吸收能力受到其自身技术水平的限制。中国在不同时期,生产要素对经济增长的贡献发挥不同的作用,影响程度也不同。目前理论界比较一致的看法是,改革开放以后中国的经济增长主要靠要素投入的增加来推动,在影响经济增长的诸因素中,投资的增长最为重要,其次为生产率和人力资本的贡献,而技术进步是生产率提高的重要原因,投资的增长会导致相应配套的劳动力投入增长(王智勇和李瑞,2021),这就意味着,技术和人力资本不足会制约投资的生产效率。

根据上述分析,本文首先将技术进步和人力资本作为控制变量,研究金融资源区域配置失衡对民间投资的影响,模型设定如下:

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

(2)

其中,privatei,t为被解释变量,表示省份i在第t年的民间投资,数据主要通过查找各省市统计局、统计年鉴和政府工作报告中收集得到。(4)部分地区在个别年份未直接公布民间投资数据,本文通过该地区年鉴、统计公报、政府工作报告等材料中相关数据(如民间投资增长率、民间投资占比等)结合前后年份数据综合计算,得到该地区民间投资的测算值。resi,t包括finance_resi,t、credit_resi,t、bond_resi,t和stock_resi,t,如前文所述,为模型(1)测算出来的省份i在第t年的超额金融资源总量、超额信贷融资、超额债券融资和超额股票融资。teci,t表示省份i在第t年的技术发展水平。本文使用专利数量作为技术发展水平的代理变量,即每年各省市专利申请授权数(万件)。HRi,t表示省份i在第t年的人力资源。参考姚先国(2008)、汪敏等(2017)的做法,本文使用非文盲率作为人力资源的代理变量,即非文盲人口占15岁及以上人口的比重,令人力资源=1-文盲率。专利和文盲数据来源于Wind数据库、前瞻数据库等。

为了进一步分析政府投资行为对民间投资的影响,本文在模型(2)的基础上,加入地方政府投资local和中央财政支持变量state,构建模型如下:

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

(3)

为了分析地方政府投资行为和中央财政支持是否影响了金融资源区域配置失衡对民间投资的制约效应,增加地方政府支出、中央财政支持与超额金融资源之间的交叉项,构建模型如下:

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为省份i在第t年的地方政府投资,我们用地方政府预算内的投资支出来表示这一变量。由于在统计数据上并不直接存在政府投资这个指标,并且政府财政支出中除了科、教、文、卫支出和行政管理费用外,其他部分基本上都体现为政府投资,因此我们把地方财政一般预算支出扣除了科、教、文、卫支出、地方财政一般公共服务支出和地方财政国债还本付息支出之后的部分作为表示地方政府投资的一个代理变量在计量模型中使用,数据来源于Wind数据库、《中国财政年鉴》等。statei,t为省份i在第t年获得的中央财政支持资金,本文主要使用各地固定资产投资中国家预算内资金表示中央对地方的财政支持,即中央财政和地方财政中由国家统筹安排的基本建设拨款和更新改造拨款,以及中央财政安排的专项拨款中用于基本建设的资金和基本建设拨款改贷款的资金等,数据来源于国家统计局,locali,t与statei,t共同反映了政府投资行为对民间投资的影响。

4. 变量选择与描述性统计

根据前文所述,本文被解释变量为民间投资(private),用各省市民间投资规模来衡量;核心解释变量为金融资源区域配置失衡,具体分为超额金融资源总量(finance_res)以及细分的超额信贷融资规模(credit_res)、超额债券融资规模(bond_res)、超额股票融资规模(stock_res),分别用各省市的超额社会融资规模总量、超额人民币贷款总量、超额债券融资规模、超额股票融资规模来衡量;本文还选择了地方政府投资(local)和中央财政支持(state)变量来探讨其与民间投资的关系,分别用地方政府投资规模和各省市获得的中央财政支持资金规模来衡量;为了控制外部环境的影响,本文选择经济发展水平(GDP)、技术发展水平(tec)、人力资本水平(HR)作为控制变量,分别用各省市地区国内生产总值、专利数量以及非文盲率作为代理变量。本文使用的变量及其含义详见表1。

表1 相关变量及其说明

样本的描述性统计见表2。根据表2,被解释变量民间投资(private)的最小值为0.023,最大值为38.151,平均值为1.097,各省市之间的民间投资差距悬殊,并且数据结构呈现左偏特征,表明大部分省市的民间投资不旺,民营企业畏惧投资的心态比较普遍。金融资源总量(total_finance)的最小值为-10.24,最大值为406.92,平均值仅为54.546,同样反映出金融资源在各省市之间的分布存在巨大差距,且大部分省市存在金融资源供给不足的问题,从信贷、债券和股票分项来看,呈现出与总体相同的问题。融资需求(demand)的最小值为0,最大值为8.547,平均值和方差分别为5.832和1.344,说明各省市以非金融企业债券票面利率加权平均表征的融资需求之间存在着较大差异,且呈现出右偏特征,即大部分省市的企业为了获得资金不惜以较高利率进行融资。其他变量的描述性结果分析思路类同,不再赘述。

表2 相关变量的描述性统计

四、 金融资源区域配置失衡状况测算及分析

对Richardson(2006)投资效率模型的估计可以OLS方法,也可以使用GMM方法,但使用GMM方法估计可以消除内生性和异方差干扰,所得到的估计结果更为准确。基于模型(1)使用两种方法估计所得结果如表3所示,显著性基本一致且系数比较接近,这在一定程度上反映了模型(1)受到的内生性和异方差干扰有限。

表3 中国金融资源区域配置失衡

由表3可知,回归结果列(1)至列(8)中融资需求demand的系数显著为负,表明中国的金融资源无论是从总体上看,还是从人民币贷款、债券融资与股票融资等不同融资方式来看,均非流向融资需求最高的地区,甚至存在向较不需要资金的地区反向流动的趋势。表3回归结果列(1)至列(8)中经济发展水平GDP的系数均显著为正,表明地区的经济存量越大,金融资源规模越大,即中国金融资源存在向经济存量较大的地区集聚的趋势。金融资源向经济存量较大的地区流动是市场经济发展、金融市场开放的伴生现象,金融资源作为一种可流动的生产要素,在金融市场开放的条件下,必然会向风险较小、收益较高的地区流动,形成类似产业经济发展的聚集效应和区域金融发展的二元结构。

基于GMM估计得到的系数,表4给出了根据模型(1)测算所得东中西部平均获得的超额金融资源值(5)限于篇幅,仅列示2017-2021年数据结果,其余年份备索。。

表4 超额金融资源测算值 (单位:百万亿元)

由上述结果可知,整体来看,2003年到2021年中国东部地区平均获得了正的超额金融资源,而中、西部地区在大多数年份特别是近几年更多地获得了负的超额金融资源,证实了金融资源更加偏好经济较为发达的东部地区。这表明,在剔除经济总量和融资需求后,金融资源还是偏好投资于风险较低、收益稳定的东部地区,而中、西部地区均受到了严重的地域歧视。本文这一结论与赵文举和张曾莲(2022)对于各区域金融资源配置效率的分析基本一致,也基本符合崔建军(2012)在测算中国各省的金融资源配置效率的基础上,将各省排名并分为“一个中国,四个世界”的结果。

五、 实证分析

1. 金融资源区域配置失衡对民间投资影响的实证分析及异质性分析

表5给出了金融资源区域配置失衡对民间投资影响的实证分析结果,其中表5列(1)为各地总体超额金融资源与当地民间投资水平的GMM估计结果,表5列(2)至列(4)列为异质性分析,分别为各地获得的超额信贷融资、超额债券融资、超额股票融资与民间投资的GMM估计结果。

表5 超额金融资源对民间投资的影响

表5列(1)至列4)列结果中,finance_res、credit_res、bond_res和stock_res的系数均显著为负,这就表明在剔除经济发展水平和融资需求的影响后,金融资源有剩余的地区,未能充分消化所额外获得的金融资源,该地区的民间投资增速较低;而金融资源有较大缺口的地区民间投资活跃,需求较大增速较高,但所获得的金融资源却短缺不足,无法满足民间投资进一步发展的需要,这必然会显著制约民间投资的增长。所以,金融资源区域配置失衡对民间投资存在显著的制约效应,证实了本文研究假说H1。

此外,比较表5各列中各项超额金融资源的系数可知,对民间投资的制约效应从大到小分别是超额股票融资、超额债券融资和超额信贷融资,证实了本文研究假说H2。同时由前文可知,2003年到2021年中国东部地区平均在多数年份获得了正的超额股票融资,而中、西部地区平均在大多数年份获得了负的超额股票融资,结合上述估计结果表明,在东部地区,股票融资作为融资渠道对民营企业的影响力越来越大,已有超过信贷融资和债券融资的趋势。

另外,技术进步与人力资本的系数在表5各列中均显著为正,表明技术进步和人力资本均对民间投资产生了显著促进作用。由此可知,尽管中国人力资本存在向东部地区积聚的倾向,但只要中西部地区能提高其自身的技术水平和技术吸收能力,也能保持较高的民间投资增长,不过这也依赖于中西部地区的技术吸收能力的改善(王智勇和李瑞,2021)。

2. 金融资源区域配置失衡背景下,中央和地方政府投资行为对民间投资的影响

上述分析结果表明,金融资源的区域配置失衡显著制约了民间投资的增长,为了进一步分析中央财政支持和地方政府投资行为对民间投资的影响,本文对模型(3)和模型(4)进行GMM估计,所得结果如表6所示。

表6 中央和地方政府投资行为对民间投资的影响

根据表6列(1)至列(16)结果可知,中央财政支持和地方政府投资的各项系数均显著为正,表明在其他条件保持不变的情形下,中央财政支持、地方政府投资支出越高,民间投资越多,这说明政府投资于基础设施领域,改善了投资的外部环境,有助于降低企业投资成本和增加企业的预期利润,并能提高民间投资的积极性,带动民间投资发展,对民间投资产生了挤入效应。

同时,根据表6列(5)至列(8)和列(13)至列(16)可知,若将中央财政支持与超额金融资源的交叉项加入模型,交叉项的系数大多显著为负,表明考虑中央财政支持后,金融资源区域配置失衡对民间投资的制约效应显著减弱,即中央财政支持可以降低金融资源区域配置失衡对民间投资的影响,部分证实了本文研究假说H3。

类似地,若将地方政府投资与超额金融资源的交叉项加入模型,根据表6列(9)至列(16)结果发现,交叉项的系数大多显著为负,表明考虑地方政府投资后,金融资源区域配置失衡对民间投资的制约效应显著减弱,即地方政府投资可以降低金融资源区域配置失衡对民间投资的影响。综上,研究假说H3得证。

六、 稳健性检验

本文使用Heckman两阶段模型、倾向得分匹配法(PSM)、两阶段最小二乘法等不同方法对基准回归结果的稳健性进行检验。(6)限于篇幅,两阶段最小二乘法回归结果不再列示,备索。

1. Heckman两阶段模型检验

本文选用用电缺口(gap)、老龄化比率(old)作为超额金融资源的2个工具变量,以进行过度识别检验。其中,用电缺口(gap)是本地售电量与发电量的差(单位:亿千瓦小时);老龄化比率(old)为各省市65岁及以上老年人口占人口数比率(单位:%)。上述两个变量与民间投资(invest)相关性较低(<0.1),并均通过了外生性检验(Hansen J统计量=1.402,p = 0.496)和弱工具变量检验(Cragg-Donald Wald F统计量=43.350,Stock-Yogo weak ID test critical values:10% maximal IV size=22.30)。

超额金融资源代表该地区的金融资源配置失衡情况,即超出或者不能满足本地需求,与之类似,用电缺口也反映了本地电力资源相对于本地用电需求的富余或不足。资源禀赋、产业结构、政策等因素作用于各地区,往往在用电缺口与超额金融资源上呈现相反效果,比如东部发达地区金融资源比较富余,而用电存在较大缺口。陈熠辉等(2023)指出人口老龄化会加剧金融资源错配。同时,上述两个变量均不直接对民间投资具有重大影响,且几乎没有关于用电量、老龄化能够促进或抑制民间投资的研究。因此,二者是合适的工具变量。

使用Heckman两阶段模型进行估计,第一阶段使用probit模型估计得到逆米尔斯比率(IMR),代入第二阶段进行估计所得各变量的系数和显著性如表7所示。可以发现,该估计结果与基准回归结果基本保持一致。

表7 Heckman两阶段模型检验

2. 倾向得分匹配法(PSM)

为消除可能存在的内生性问题,本文进一步采用倾向得分匹配法(PSM)进行检验。1对1、1对4的近邻匹配,半径分别为0.01和0.05的卡尺匹配、核匹配的ATT效应检验结果如表8,均显著为负。即处理组(超额金融资源为正)的平均处理效应显著为负,这表明超额金融资源对民间投资存在负的显著影响,符合前文结论。

表8 ATT效应检验

将匹配后的样本进行回归(舍弃部分未匹配样本),结果如表9所示。可以看出,民间投资与超额金融资源的相关性均同样显著为负,与匹配前的回归结果相一致,进一步验证了研究结论的稳健性。对超额信贷融资、超额债券融资、超额股票融资的检验结果,以及带上地方政府投资、中央财政支持的检验结果与此基本一致,此处不再赘述。

表9 匹配后样本回归结果

此外,前文是对模型(1)使用GMM方法估计,将所得残差作为超额金融资源测算值进行实证的结果。对模型(1)换用OLS方法估计,并提取残差作为超额金融资源测算值后,重复进行前述实证,其结果与前文结果显著性一致且系数比较接近,进一步说明了本文回归结果的稳健性。

七、 结论与启示

1. 主要结论

本文在金融资源区域配置失衡背景下研究了金融资源的非理性配置对中国民间投资制约作用,本文的主要结论如下:从金融资源的配置来看,中国金融资源主要流向了经济发达地区,而融资需求较高的地区并不总能得到资金的青睐。在此基础上,本文研究了金融资源区域配置失衡对民间投资的影响,结果发现超额金融资源较多的地区,未能充分消化所额外获得的金融资源转化为民间投资增速的提升;而另一些金融资源有较大缺口的地区,虽然民间投资活跃、增速较高,但所获得的金融资源却短缺不足,无法满足民间投资进一步发展的需要,证实了金融资源区域配置失衡对民间投资存在制约效应。实证分析还表明,地方政府投资和中央财政支持对民间投资具有带动效应,政府投资水平越高,民间投资增速越高,且地方政府投资和中央财政支持能够缓解金融资源区域配置失衡对民间投资的制约。

2. 政策启示

第一,建立国企和民企公平竞争的基础制度环境。必须坚持发展非公有制经济“两个毫不动摇”的基本方略,排除错误言论对民间投资的误导,强化民间投资的预期,为民间投资不断注入信心。强化金融体制改革创新,逐步优化金融基础制度环境,消除国企和民企在获取金融资源上的所有制歧视,着力解决民营企业融资难融资贵问题,充分发挥金融支持实体经济的作用,为民间投资注入内生发展动力。

第二,改善金融资源空间配置。减少政府对金融资源配置的不当干预,按照不同区域的融资需求合理、均衡地配置金融资源,避免金融资源过度集中在东部经济发达地区而造成的资源错配,让金融资源可以合理地跨区域流动,减少金融摩擦,提高金融资源的使用效率,缓解民营中小企业融资难问题。同时,合理配置金融资源,优化金融资源在不同产业之间的合理配置,让金融资源从产能过剩行业及虚拟经济中退出,并且流向符合国家产业发展政策、有良好发展前景的产业,推动民间投资高质量发展。

第三,构建政府投资与民间投资协同增长的长效机制。地方政府投资和中央财政支持对民间投资具有带动作用,采取积极财政政策有利于提升民间投资积极性,扭转民间投资增速回落的趋势。但是单一使用增加政府投资方式,其效果存在局限性,同时民间投资相比政府投资占比过低还会使得投资效率损失。应注重综合运用多方面政策手段,聚焦于基础设施改善和公共服务提升,并通过调整产业结构、改善投资环境、提升人才素质、促进技术创新等措施,增强经济增长后劲和产业带动效应,发挥好政府投资的补充和引导作用,形成政府投资和民间投资协同增长的长效机制。