彭鎮(zhèn)華，習(xí)明明

（江西財(cái)經(jīng)大學(xué)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究院，江西 南昌 330013）

一、引 言

直接融資與間接融資，是資本市場(chǎng)中兩種最主要的融資方式。根據(jù)中國(guó)人民銀行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，截止到2015年末，我國(guó)社會(huì)融資規(guī)模增量（Nongovernmental Financing）總計(jì)152936億元。其中，社會(huì)直接融資規(guī)模增量35853億元，社會(huì)直接融資規(guī)模占比23.4%。相對(duì)而言，G20中其他國(guó)家的直接融資規(guī)模比例則在60%以上，我國(guó)是G20中直接融資規(guī)模比重最低的國(guó)家。

我國(guó)目前的金融結(jié)構(gòu)，仍然是以銀行信貸為主，直接融資比重不到融資總額的30%。當(dāng)前及未來(lái)一段時(shí)間，受?chē)?guó)外經(jīng)濟(jì)疲軟、國(guó)內(nèi)要素價(jià)格上升和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)等因素影響，我國(guó)商業(yè)銀行的信貸資產(chǎn)質(zhì)量管理能力將繼續(xù)面臨挑戰(zhàn)，如果不能進(jìn)行有效的深化改革，銀行信貸資本配置效率也將進(jìn)一步下降。在國(guó)內(nèi)外宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化和金融環(huán)境變化的雙重壓力與挑戰(zhàn)之下，加快推進(jìn)我國(guó)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和提升我國(guó)資本配置效率迫在眉睫。

在金融結(jié)構(gòu)與資本配置效率的研究方面，林毅夫和Lin等認(rèn)為相對(duì)于低收入國(guó)家以銀行為主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)，高收入國(guó)家基于市場(chǎng)主導(dǎo)的金融結(jié)構(gòu)更能促進(jìn)資本配置效率提高[1][2]。劉偉和王汝芳從直接融資與間接融資的角度出發(fā)，研究了我國(guó)資本市場(chǎng)配置效率[3]。他們的研究表明，與間接融資相比，直接融資對(duì)資源配置效率的影響更大，直接融資不僅能夠提高資本配置效率，而且還可以降低社會(huì)融資風(fēng)險(xiǎn)，避免風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度向銀行或金融機(jī)構(gòu)集中,從而降低整個(gè)社會(huì)的金融風(fēng)險(xiǎn)。Levine、Kunt,Feyen和Levine等實(shí)證考察了多個(gè)國(guó)家金融市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。他們的研究結(jié)果表明，金融市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系[4][5][6][7][8]。一方面，金融市場(chǎng)的發(fā)展能夠降低交易成本，降低信息搜尋和匹配成本，準(zhǔn)確地識(shí)別并找到有創(chuàng)新能力和投資價(jià)值的企業(yè)和行業(yè)，因而能夠顯著地提高資本配置效率。另一方面，股市和債券交易更具流動(dòng)性，股權(quán)交易的阻礙和成本相對(duì)更低，債券的融資效率和成本也相對(duì)更低，因而配置資本的效率相對(duì)更高。

Song等人的研究表明，國(guó)有企業(yè)因其與政府之間的特定關(guān)系，在獲取金融資源時(shí)具有優(yōu)先權(quán)。平均而言，其獲得政府資助或銀行貸款的金額是私營(yíng)企業(yè)的三倍以上[9]。Mayer從證券市場(chǎng)規(guī)模和數(shù)量的角度出發(fā)，研究結(jié)果表明股票市場(chǎng)直接融資作用體現(xiàn)在企業(yè)的金融結(jié)構(gòu)上，也就是證券融資占其總?cè)谫Y的比重。他認(rèn)為，股票市場(chǎng)之所以能夠提高資本配置效率，在于股票市場(chǎng)更能有效地引導(dǎo)資金向效益高的部門(mén)流動(dòng)，從而促進(jìn)資源的有效配置[10]。

與現(xiàn)有研究不同，本文基于2005-2015年省際面板數(shù)據(jù)，測(cè)度了我國(guó)各?。ㄖ陛犑谢蜃灾螀^(qū)）的資本配置效率，并且從融資規(guī)模、融資結(jié)構(gòu)、融資深化三個(gè)角度，研究金融結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)地區(qū)資本配置效率的影響。研究結(jié)果表明：第一，相對(duì)于銀行信貸為主的間接融資而言，直接融資對(duì)資本配置效率的影響更大。社會(huì)融資總額中，直接融資比重的上升，可以提高地區(qū)資本配置效率；第二，政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降，政府應(yīng)該致力于完善資本市場(chǎng)秩序建設(shè)，減少在資本市場(chǎng)的直接操作；第三，外商直接投資的引進(jìn)，可以顯著提升地區(qū)資本配置效率。引進(jìn)外商直接投資，不僅僅是引進(jìn)國(guó)外資本，更主要的是在引進(jìn)外資的同時(shí)，也引進(jìn)了國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第一節(jié)是引言；第二節(jié)提出了本文的理論分析與研究假設(shè)；第三節(jié)統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)特征，并設(shè)定了一些研究變量；第四節(jié)從融資規(guī)模、融資深化、融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度實(shí)證檢驗(yàn)了直接融資和間接融資對(duì)資本配置效率的影響；第五節(jié)是基于Arellano and Bond廣義矩估計(jì)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)；最后，第六節(jié)是本文的研究結(jié)論和政策建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

截止到2015年末，我國(guó)社會(huì)融資總額中，以銀行信貸為代表的間接融資額占比約為75%[1]。銀行信貸的一個(gè)典型特征是，傾向于向大城市、大行業(yè)、大企業(yè)集中，而不愿意貸款給那些小城市、小行業(yè)（包括新興產(chǎn)業(yè)）、小企業(yè)等。一方面，那些大城市、大行業(yè)、大企業(yè)從銀行獲得資本相對(duì)更容易，它們不斷擴(kuò)大生產(chǎn)和經(jīng)營(yíng)規(guī)模，在很多傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)如鋼鐵、煤炭、水泥、化工等都出現(xiàn)了產(chǎn)能過(guò)剩，單位生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)和管理成本不斷攀升，甚至出現(xiàn)虧損，資本回報(bào)率和配置效率不斷下降；另一方面，那些小城市、小行業(yè)、小企業(yè)，其中不乏創(chuàng)新能力強(qiáng)和生產(chǎn)技術(shù)效率高的企業(yè)，卻因?yàn)橘Y產(chǎn)低、無(wú)抵押、無(wú)擔(dān)保等因素，很難獲得銀行貸款的青睞[11]。

相對(duì)于間接融資而言，首先，直接融資可以通過(guò)債券、股票市場(chǎng)（主板、創(chuàng)業(yè)板、新三板等），通過(guò)市場(chǎng)的作用機(jī)制，引導(dǎo)創(chuàng)新能力強(qiáng)、生產(chǎn)效率高、技術(shù)先進(jìn)、管理科學(xué)的企業(yè)獲得資本，而不僅僅是根據(jù)資產(chǎn)大小、是否有抵押、是否有擔(dān)保等因素配置資本；其次，直接融資還有利于分散金融風(fēng)險(xiǎn)，避免金融風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度集中于金融機(jī)構(gòu)或銀行體系；最后，直接融資中股票和債券交易更具流動(dòng)性，股權(quán)交易的阻礙和成本相對(duì)更低，債券的融資效率和成本也相對(duì)更低，因而配置資本的效率相對(duì)更高。

如圖1所示，左圖為社會(huì)融資總額中直接融資比重對(duì)資本配置效率影響的線性擬合圖；右圖為社會(huì)融資總額中間接融資比重對(duì)資本配置效率影響的線性擬合圖[2]。

圖1 直接融資與間接融資對(duì)資本配置效率影響的擬合圖

圖1中可以明顯地看到，直接融資比重與資本配置效率呈正相關(guān)關(guān)系，而間接融資比重與資本配置效率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。此外，從國(guó)際的角度來(lái)看，成熟的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國(guó)家或發(fā)達(dá)國(guó)家的直接融資占比均在60%以上，而我國(guó)社會(huì)融資總額中直接融資比重還不足30%[3]。根據(jù)本文的測(cè)算，我國(guó)改革開(kāi)放以來(lái)平均資本配置效率約0.5，資本配置效率遠(yuǎn)低于西方發(fā)達(dá)國(guó)家0.8[12]。由此，本文提出第一個(gè)假設(shè)：

假設(shè)1：相對(duì)于間接融資而言，直接融資更能促進(jìn)我國(guó)或地區(qū)資本配置效率的提高。

大力發(fā)展直接融資，發(fā)揮資本市場(chǎng)配置資源的功能，是因?yàn)槭袌?chǎng)能更迅速地反映資本市場(chǎng)的供求信息，市場(chǎng)更具公開(kāi)性，能形成更為有效的價(jià)格信號(hào)體系。但是，以市場(chǎng)為主體，并不僅僅是簡(jiǎn)單地提高直接融資的比例，還應(yīng)該減少政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接操作和干預(yù)。金融自由化理論認(rèn)為，政府對(duì)資本市場(chǎng)的干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本市場(chǎng)扭曲，導(dǎo)致資本配置效率下降[13][14][15]。由此，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

假設(shè)2：政府直接投資和干預(yù)水平增加，會(huì)導(dǎo)致我國(guó)或地區(qū)資本配置效率下降。

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的初中期階段或工業(yè)化的初中期階段，資本是最為稀缺的資源。大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，不僅僅需要內(nèi)資，更需要依靠引進(jìn)外資，來(lái)助力本國(guó)或本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。引進(jìn)外資，不僅僅是引進(jìn)了國(guó)外資本，彌補(bǔ)了本國(guó)資本的稀缺性與不足。更是因?yàn)橐M(jìn)外資的同時(shí)，也引進(jìn)了國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，更加有助于本國(guó)或本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由此，本文提出第三個(gè)假設(shè)：

假設(shè)3：外商直接投資的增加，可以顯著提高我國(guó)或地區(qū)資本配置效率。

三、數(shù)據(jù)整理與變量設(shè)置

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

本研究的樣本和指標(biāo)選擇，數(shù)據(jù)主要來(lái)自于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》、各省市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒以及中國(guó)人民銀行網(wǎng)站等，考慮到本文收集到的各省市直接融資和間接融資的時(shí)間范圍為2005-2015年，因而其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)時(shí)間范圍也都控制在2005-2015年之間。

表1 2005-2015年各省市主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1中，變量eff_s代表各省市2005-2015年歷年資本配置效率，是本文根據(jù)Wurgler（2000）模型，使用Swamy（1970）隨機(jī)系數(shù)計(jì)量分析方法統(tǒng)計(jì)得到的結(jié)果。在計(jì)算過(guò)程中，本文以固定資本形成總額為被解釋變量，工業(yè)增加值為解釋變量，通過(guò)考察固定資本形成與工業(yè)增加值之間的關(guān)系來(lái)描述資本配置效率[12][16]。

其中，K代表固定資本形成總額，V代表地區(qū)工業(yè)增加值，Zit表示其他控制變量的對(duì)數(shù)值。下標(biāo)i代表31個(gè)省市的編號(hào)，下標(biāo)t代表年份。βit代表該地區(qū)第i年第t期的資本配置效率，它是一個(gè)彈性指標(biāo)，說(shuō)明某個(gè)地區(qū)的工業(yè)增加值增長(zhǎng)率每增加1%時(shí)該地區(qū)投資增長(zhǎng)率增加的百分比。這個(gè)值越大則說(shuō)明投資的理性程度越高，資本配置效率越高。也就是說(shuō)，彈性βit指標(biāo)越大，代表工業(yè)增長(zhǎng)更能促進(jìn)資本形成，說(shuō)明投資或資本配置的效率越高。

變量direct、indirect和 financing分別代表社會(huì)直接融資、社會(huì)間接融資和社會(huì)融資總額，單位均為億元，時(shí)間起止范圍是2006-2015年。但是重慶和西藏的直接融資、間接融資和融資總額數(shù)據(jù)只有2013-2015年的，因而少了16個(gè)樣本觀測(cè)值，所以這三個(gè)變量的觀測(cè)值數(shù)量只有325個(gè)。

表1中，2013-2015年各省市的社會(huì)融資規(guī)模數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行，其中，直接融資為“企業(yè)債券”與“非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資”之和，間接融資包括人民幣貸款、外幣貸款（折合人民幣）、委托貸款、信托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票。2006-2012年社會(huì)融資規(guī)模數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年 《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，直接融資包括各地區(qū)上市公司IPO、SPO、配股增發(fā)與公司債卷，全部金融機(jī)構(gòu)各項(xiàng)貸款余額為本外幣并表數(shù)據(jù)。此外，用各地區(qū)當(dāng)年全部金融機(jī)構(gòu)年末本外幣貸款新增額衡量地區(qū)的間接融資額。

表1中， 變量 pop、gdp_p、fiscal、invest、trade、fdi、edu、province、year 分別代表年末人口、 人均GDP、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資、教育、省份和年份。

（二）變量設(shè)置

考慮到部分變量的取值小于1，為了不讓變量取對(duì)數(shù)之后出現(xiàn)負(fù)值，本文借鑒潘文卿、潘文卿和張偉的單調(diào)變換數(shù)據(jù)處理方法，對(duì)取值小于1的變量采取“先加1，然后再取自然對(duì)數(shù)”[17][18]。根據(jù)這個(gè)方法，本文對(duì)資本配置效率做如下單調(diào)變換：

這也是本文研究的因變量。解釋變量主要從融資規(guī)模、融資深化和融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度，研究金融結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)資本配置效率的影響，其余控制變量則包括人口、人均收入、政府干預(yù)程度、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度、外商投資水平、教育水平等。

1.融資規(guī)模變量。本文使用直接融資總額、間接融資額和社會(huì)融資總額等變量的對(duì)數(shù)值來(lái)代表地區(qū)融資規(guī)模[19][20][21]。具體而言：

其中，directit代表第i?。ㄊ校┑趖年的直接融資額，直接融資為“企業(yè)債券”與“非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資”之和。financingit代表第i省（市）第t年的社會(huì)融資總和，包括人民幣貸款、外幣貸款（折合人民幣）、委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、企業(yè)債券與非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資。

2.融資深化變量。本文分別使用社會(huì)融資總額占GDP比重、直接融資總額占GDP比重和間接融資總額占GDP比重，代表地區(qū)融資深化或者金融深化程度[22][23][24]。具體而言，社會(huì)融資總額占GDP比重用lratio_fgdp表示：

直接融資總額占GDP比重用lratio_dgdp表示：

間接融資總額占GDP比重用lratio_indgdp表示：

3.融資結(jié)構(gòu)變量。本文分別使用直接融資和間接融資在社會(huì)融資總額中的比例來(lái)表示融資結(jié)構(gòu)[3]。定義直接融資比重：

定義間接融資比重：

4.其他控制變量。地區(qū)年末人口對(duì)數(shù)變量（lpop）、地區(qū)人均 GDP 對(duì)數(shù)變量（lgdp_p）、政府干預(yù)程度、地區(qū)固定資產(chǎn)投資規(guī)模地區(qū)對(duì)外開(kāi)放程度、地區(qū)外商企業(yè)直接投資規(guī)模，以及地區(qū)教育水平+1）。

四、金融結(jié)構(gòu)對(duì)資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

本文使用混合OLS、固定效應(yīng)OLS、隨機(jī)效應(yīng)OLS等分析方法，從融資規(guī)模、融資深化和融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度，研究金融結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)資本配置效率的影響，設(shè)置的面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型如下：

其中，province和year均為虛擬變量，用來(lái)控制截面固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。因變量為各省市歷年資本配置效率的對(duì)數(shù)值。解釋變量主要從融資規(guī)模、融資深化和融資結(jié)構(gòu)三個(gè)角度進(jìn)行分析，控制變量包括人口、人均收入、政府干預(yù)程度、經(jīng)濟(jì)開(kāi)放度、外商投資水平、教育水平等。下標(biāo)i代表省份，下標(biāo)t代表年份。

（一）融資規(guī)模對(duì)資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

表2分別使用了固定效應(yīng)OLS和隨機(jī)效應(yīng)OLS回歸分析方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額等角度，研究了融資規(guī)模對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了人口、人均收入、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資和教育等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表2 融資規(guī)模對(duì)資本配置效率的影響研究

注釋?zhuān)海?）因變量為資本配置效率 leff_s；（2）“()”中為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差；（3）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1；（4） 變量ldirect、lindirect、lfinancing分別代表各省市歷年直接融資、間接融資和融資總額的對(duì)數(shù)值；（5）表中回歸模型（1）、（2）、（3）使用的是固定效應(yīng) OLS 估計(jì)方法，回歸模型（4）、（5）、（6）使用的是隨機(jī)效應(yīng)OLS估計(jì)方法。

表2中，盡管社會(huì)融資總額和間接融資額對(duì)資本配置效率的影響不顯著。但是，表2的結(jié)果與假設(shè)1預(yù)期相一致，無(wú)論是固定效應(yīng)OLS分析，還是隨機(jī)效應(yīng)OLS分析，直接融資規(guī)模ldirect的回歸系數(shù)均在5%的水平下顯著，意味著各省市直接融資額對(duì)資本配置效率的影響顯著為正。這說(shuō)明，相對(duì)于以金融機(jī)構(gòu)或銀行信貸為主的間接融資而言，通過(guò)股票或者債券市場(chǎng)的直接融資，更能促進(jìn)資本市場(chǎng)配置效率的提高。

表2中，代表人均GDP變量lgdp_p的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明人均收入的提高可以促進(jìn)勞動(dòng)積極性，提高資本配置效率。

表2中，代表政府財(cái)政預(yù)算支出變量lfiscal的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，和假設(shè)2的預(yù)期相一致，說(shuō)明政府對(duì)資本市場(chǎng)的過(guò)多干預(yù)，會(huì)降低資本市場(chǎng)的配置效率。政府應(yīng)該致力于建立、規(guī)范和完善資本市場(chǎng)秩序，而不應(yīng)該或者減少對(duì)資本市場(chǎng)的直接參與或干擾，以避免導(dǎo)致資源的錯(cuò)配，或者傳遞錯(cuò)誤的信息，影響資本市場(chǎng)的正常交易。讓市場(chǎng)在資本配置過(guò)程中起決定性作用，才是提高我國(guó)資本配置效率的關(guān)鍵[4]。

表2中，代表外商直接投資的變量lfdi的回歸系數(shù)顯著為正。這個(gè)結(jié)論和假設(shè)3預(yù)期相一致，說(shuō)明引進(jìn)外資能夠顯著提高本國(guó)或地區(qū)的資本配置效率。引進(jìn)外資之所以能夠提高本國(guó)或地區(qū)的資本配置效率，主要是因?yàn)椋菏紫?，引進(jìn)外資的同時(shí)，也相應(yīng)引進(jìn)國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，外資的高效率本身就可以提高資本市場(chǎng)的配置效率；其次，本國(guó)或本地區(qū)的企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)，可以通過(guò)引進(jìn)外資的過(guò)程，去學(xué)習(xí)和模仿國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)，從而提高自身的企業(yè)效率和資本市場(chǎng)效率。

（二）融資深化對(duì)資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

表3分別使用了固定效應(yīng)OLS和隨機(jī)效應(yīng)OLS回歸分析方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額占地區(qū)GDP比重的角度，研究了融資深化對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了人口、人均收入、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資和教育等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表3 融資深化對(duì)資本配置效率的影響研究

注釋?zhuān)海?）因變量為資本配置效率 leff_s；（2）變量 lratio_dgdp、lratio_indgdp、lratio_fgdp分別代表各省市歷年直接融資、間接融資和融資總額占GDP比重的對(duì)數(shù)值；（3）括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差；（4）表中回歸模型（1）、（2）、（3）使用的是固定效應(yīng) OLS 估計(jì)方法，回歸模型（4）、（5）、（6）使用的是隨機(jī)效應(yīng)OLS估計(jì)方法；（5）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表3中，以金融機(jī)構(gòu)或銀行信貸為主的間接融資占GDP比例lratio_indgdp的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，與假設(shè)1預(yù)期相一致。說(shuō)明間接融資水平的不斷提高，并不能提高資本市場(chǎng)的配置效率，反而會(huì)降低資本配置效率。銀行放貸具有“重資產(chǎn)”的典型特征，那些資產(chǎn)比較大的大中型國(guó)有企業(yè)，更容易獲得銀行的青睞。而那些生產(chǎn)效率高、富有創(chuàng)新的小微企業(yè)，卻很難獲得銀行貸款。遇到經(jīng)濟(jì)或金融危機(jī)時(shí)，很多國(guó)有大中型企業(yè)連續(xù)多年出現(xiàn)虧損，同時(shí)導(dǎo)致銀行壞賬率不斷攀升。在過(guò)去十年的發(fā)展過(guò)程中，我國(guó)資本市場(chǎng)間接融資的這種弊端越來(lái)越明顯。根據(jù)北京商報(bào)《銀行壞賬率五年首降難言拐點(diǎn)》分析，截止到2016年末，我國(guó)商業(yè)銀行的不良貸款余額累計(jì)高達(dá)15123億元，較上季度末大約增加了183億元。我國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率大約為1.74%，環(huán)比首次下降約0.02個(gè)百分點(diǎn)。此前，五年的情況分別為，2012年銀行不良貸款率從1%下降到0.95%，2013年又從0.95%重新上升到1%，2014年大幅上升0.24個(gè)百分點(diǎn)；2015年繼續(xù)大幅上升0.43個(gè)百分點(diǎn)[5]。

表3中，代表股票或債券市場(chǎng)融資的直接融資占GDP比例lratio_dgdp變量的回歸系數(shù)顯著為正，與假設(shè)1預(yù)期相一致，說(shuō)明我國(guó)或地區(qū)的直接融資發(fā)展或提升，可以顯著促進(jìn)資本市場(chǎng)發(fā)展，提高我國(guó)或地區(qū)的資本配置效率。相對(duì)于金融機(jī)構(gòu)或銀行信貸為主的間接融資而言，直接融資通過(guò)市場(chǎng)，按照供給和需求均衡自動(dòng)交易完成，更不容易導(dǎo)致資源錯(cuò)配，市場(chǎng)配置資本的效率更高。表2和表3分別從融資規(guī)模和融資深化的角度出發(fā)，分析結(jié)果一致，也可以相互印證。

表3中，反映政府干預(yù)程度的變量，即政府公共財(cái)政支出占地區(qū)GDP比重，lfiscal2的回歸系數(shù)依然顯著為負(fù)，與假設(shè)2預(yù)期相一致，說(shuō)明政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接干預(yù)，會(huì)扭曲資本市場(chǎng)配置資源的功能，降低資本市場(chǎng)的配置效率。金融危機(jī)之后，由于政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接干預(yù)，如救市措施的推出，在一定程度上扭曲了市場(chǎng)的供求配置，加劇了一些結(jié)構(gòu)性問(wèn)題，使得一些低效率的國(guó)有大中型企業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)得到了資金，進(jìn)一步擴(kuò)大了產(chǎn)能，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能過(guò)剩。因而，政府應(yīng)該致力于完善資本市場(chǎng)秩序建設(shè)，而不應(yīng)該直接參與資本市場(chǎng)操作，以避免公共投資擠出私人投資，從而降低資本市場(chǎng)的配置效率。

表3中，外商直接投資占GDP比重lfdi2的回歸系數(shù)不顯著，可能是因?yàn)樽兞康脑O(shè)置問(wèn)題。表2中，使用的是外商直接投資的絕對(duì)值的對(duì)數(shù)值，而表3中使用的是各省市FDI占GDP的比重的對(duì)數(shù)值。過(guò)去幾十年中，各省市尤其是中西部地區(qū)，F(xiàn)DI占地區(qū)GDP的比重太低，如西藏和青海等部分省份個(gè)別年份的FDI甚至是個(gè)位數(shù)，因而取對(duì)數(shù)之后變化值太小。反應(yīng)在統(tǒng)計(jì)回歸中，能夠解釋因變量的離差平方和非常有限，因而對(duì)因變量的變化影響不顯著就很合理。

表3中，其他控制變量，如教育水平的發(fā)展對(duì)資本市場(chǎng)的配置效率影響不顯著。但是，外貿(mào)進(jìn)出口占GDP比例ltrade2變量的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明外貿(mào)進(jìn)出口的提升，并不能提升資本配置效率，反而會(huì)降低資本配置效率。

（三）融資結(jié)構(gòu)對(duì)資本配置效率影響的實(shí)證檢驗(yàn)

表4分別使用了混合OLS、固定效應(yīng)OLS和隨機(jī)效應(yīng)OLS回歸分析方法，從直接融資額和間接融資額占地區(qū)社會(huì)融資總額比重的角度，研究了金融結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了其他經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表4 融資結(jié)構(gòu)對(duì)資本配置效率的影響研究

表4中，社會(huì)融資總額中直接融資占比lratio_d的回歸系數(shù)顯著為正，而社會(huì)融資總額中間接融資占比lratio_ind的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，與假設(shè)1預(yù)期相一致。這說(shuō)明，在社會(huì)融資結(jié)構(gòu)中，直接融資比重的上升，能夠促進(jìn)資本配置效率的提高，主要是因?yàn)楣善焙蛡袌?chǎng)的發(fā)展，不僅有助于降低金融系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，避免風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度向銀行系統(tǒng)集中，更能引導(dǎo)資金向效益高的部門(mén)流動(dòng)，從而促進(jìn)資本配置效率的提高。

表4中，政府干預(yù)lfiscal2的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，結(jié)果和表2和表3中相同，與假設(shè)2預(yù)期相一致，說(shuō)明政府對(duì)資本市場(chǎng)的過(guò)多干預(yù)，會(huì)降低資本市場(chǎng)的配置效率。政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接參與，之所以會(huì)降低資本配置效率，本文認(rèn)為主要原因可能是：首先，政府的公共投資對(duì)私人投資具有擠出效應(yīng)；其次，政府無(wú)法充分及時(shí)有效地掌握市場(chǎng)信息，可能會(huì)將資源錯(cuò)誤地配置到效益低的部門(mén)，比如有色、鋼鐵、煤炭、光伏、化工等產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過(guò)剩，就是一個(gè)很好的例證；再次，政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接參與，可能會(huì)給投資者傳遞錯(cuò)誤的信號(hào)，誤導(dǎo)投資者的決策選擇?？傊畱?yīng)該致力于資本市場(chǎng)秩序的建立和完善，而盡量避免或減少對(duì)資本市場(chǎng)的直接干預(yù)。

表4中，在混合OLS估計(jì)下，外商直接投資lfdi2的回歸系數(shù)顯著為正，與假設(shè)3預(yù)期相一致，表明外商直接投資可以顯著促進(jìn)資本配置效率。引進(jìn)外資，不僅僅是簡(jiǎn)單地引進(jìn)資本，更多的是引進(jìn)了國(guó)外的先進(jìn)技術(shù)和先進(jìn)管理經(jīng)驗(yàn)。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)：Arellano-Bond廣義矩估計(jì)

廣義矩估計(jì)法 （Arellano and Bond，1991），又稱(chēng)為差分與系統(tǒng)GM估計(jì) （“Difference”and“System”Generalized Method-of-Moments），在最簡(jiǎn)單的一階自回歸 AR（1）中：

其中，leffit代表第i省市第t期的資本配置效率。 根據(jù)定義相關(guān)，當(dāng) N→∞時(shí)的不一致性為1/T階。當(dāng)T很小時(shí)，這個(gè)值就會(huì)比較大。假如就會(huì)產(chǎn)生負(fù)的偏誤，則y的持久性就會(huì)被低估。當(dāng) T 很大時(shí)當(dāng)N→∞時(shí)，也會(huì)產(chǎn)生一個(gè)較大的偏誤。當(dāng)ρ＞-1時(shí)，y的持久性同樣會(huì)被低估。包含更多的解釋變量不會(huì)減少這種偏誤。假如因變量的滯后項(xiàng)再與其他回歸變量相關(guān)，問(wèn)題會(huì)更加嚴(yán)重。假如殘差項(xiàng)自相關(guān)，也會(huì)使問(wèn)題更加嚴(yán)重。

解決這些問(wèn)題的辦法是采取一階差分的形式，考慮模型：

其中，Xit代表本文所選擇的所有解釋變量和控制變量。則Arellano-Bond廣義矩估計(jì)的一階差分可以去掉常數(shù)項(xiàng)及個(gè)體效應(yīng)：

此外，Arellano-Bond廣義矩估計(jì)法使用一階差分可以消掉固定效應(yīng)及可能的省略變量偏誤。這里，差分滯后因變量Δleffit-1與差分干擾項(xiàng)Δεit（也是一階移動(dòng)平均MA（1）過(guò)程）之間仍然存在相關(guān)性：前者含有l(wèi)effit-1，后者含有εit-1，但是由于固定效應(yīng)被消掉了，因而可以使用被解釋變量與解釋變量的滯后變量作為工具變量來(lái)估計(jì)。

（一）融資規(guī)模對(duì)資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表5使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額的角度，檢驗(yàn)了融資規(guī)模對(duì)我國(guó)31個(gè)?。ㄖ陛犑小⒆灾螀^(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了人口、人均收入、財(cái)政支出、固定資產(chǎn)投資、外貿(mào)進(jìn)出口、外商直接投資和教育等經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表5 融資規(guī)模對(duì)資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注釋?zhuān)海?）因變量為資本配置效率leff_s，L.leff_s代表因變量的 1 階滯后項(xiàng)；（2）變量 ldirect、lindirect、lfinancing分別代表各省市歷年直接融資、間接融資和融資總額的對(duì)數(shù)值；（3）表中三個(gè)回歸估計(jì)都是使用兩階段Arellano-Bond廣義矩估計(jì)，工具變量為解釋變量與被解釋變量的多階滯后項(xiàng)；（4）GMM對(duì)二階序列相關(guān)有嚴(yán)格的要求，因?yàn)镚MM估計(jì)要求不能存在二階序列相關(guān)，AR(2)檢驗(yàn)的p值也一般大于0.1即可通過(guò)檢驗(yàn)；（5）Hansen工具變量外生性檢驗(yàn)的零假設(shè)是：工具變量是外生的。只要檢驗(yàn)的P值大于0.1，即表示接受零假設(shè)，工具變量有效；（6）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表5中，直接融資額變量ldirect的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正，間接融資額變量lindirect的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)。結(jié)論與本文假設(shè)1預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。這說(shuō)明，相對(duì)于間接融資而言，直接融資更能促進(jìn)資本配置效率的提高。

表5中，政府干預(yù)變量lfiscal的估計(jì)系數(shù)均在5%的水平下顯著為負(fù)，結(jié)論和假設(shè)2預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。這說(shuō)明，政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接干預(yù)，會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降。

表5中，外商直接投資變量lfdi的估計(jì)系數(shù)均為正，且回歸（2）和回歸（3）中均在5%的水平下顯著。結(jié)論和假設(shè)3預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)果的穩(wěn)健性。這說(shuō)明，外商直接投資的引進(jìn)和增加，有利于提升資本配置效率。

（二）融資深化對(duì)資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法，從直接融資額、間接融資額和社會(huì)融資總額占GDP比重的角度，檢驗(yàn)了融資深化對(duì)我國(guó)31個(gè)省（直轄市、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了其他經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表6 融資深化對(duì)資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表6中，直接融資占GDP比重的對(duì)數(shù)值，變量lratio_dgdp的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為正；間接融資占GDP比重的對(duì)數(shù)值，變量lratio_indgdp的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)。結(jié)論和假設(shè)1預(yù)期相一致，也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)論的穩(wěn)健性。這說(shuō)明直接融資在地區(qū)GDP比重中的提升，可以促進(jìn)資本配置效率提高；而間接融資在地區(qū)GDP比重中的提升，則會(huì)降低資本配置效率。但是，由于直接融資的規(guī)模太小，在GDP比重的比例太低。盡管直接融資一直在增加，但是直接融資和間接融資對(duì)資本配置效率影響的總效應(yīng)仍然是負(fù)的，表現(xiàn)為社會(huì)融資總額在地區(qū)GDP中的比重——變量lratio_fgdp的估計(jì)系數(shù)在1%的水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明從2005-2015年的十多年中，我國(guó)各地區(qū)的資本配置效率一直在下降，以銀行貸款為主的間接融資的弊端越來(lái)越明顯。

（三）融資結(jié)構(gòu)對(duì)資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表7使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法，分別從直接融資額和間接融資額在社會(huì)融資總額中占比的角度，檢驗(yàn)了融資結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)31個(gè)省（直轄市、自治區(qū)）資本配置效率的影響，并且控制了其他經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展主要變量。

表7 融資結(jié)構(gòu)對(duì)資本配置效率影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注釋?zhuān)海?）因變量為資本配置效率leff_s，L.leff_s代表因變量的1階滯后項(xiàng)；（2）變量lratio_d和lratio_ind分別代表各省市歷年直接融資和間接融資占地區(qū)社會(huì)融資總額比重的對(duì)數(shù)值；（3）表中三個(gè)回歸估計(jì)都是使用兩階段Arellano-Bond廣義矩估計(jì)，工具變量為解釋變量與被解釋變量的多階滯后項(xiàng)；（4）GMM對(duì)二階序列相關(guān)有嚴(yán)格的要求，因?yàn)镚MM估計(jì)要求不能存在二階序列相關(guān)，AR(2)檢驗(yàn)的p值也一般大于0.1即可通過(guò)檢驗(yàn)；（5）Hansen工具變量外生性檢驗(yàn)的零假設(shè)是：工具變量是外生的。只要檢驗(yàn)的P值大于0.1，即表示接受零假設(shè)，工具變量有效；（6）***p<0.01,**p<0.05,*p<0.1。

表7中，直接融資占社會(huì)融資總額比重變量lratio_d的估計(jì)系數(shù)顯著為正，間接融資占社會(huì)融資總額比重變量lratio_ind的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)。結(jié)論與假設(shè)1預(yù)期一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了前文分析結(jié)論的穩(wěn)健性。其他解釋變量雖然顯著性水平略有不同，但是基本結(jié)論與前文分析仍然保持一致。綜合以上分析，無(wú)論是從融資規(guī)模和融資深化，還是從融資結(jié)構(gòu)的角度來(lái)看，直接融資都比間接融資更能促進(jìn)資本配置效率的提高。此外，政府干預(yù)程度增加會(huì)降低資本配置效率，而外商直接投資的增加可以提升資本配置效率。

六、結(jié)論與政策建議

本文從融資規(guī)模、融資結(jié)構(gòu)、融資深化三個(gè)角度，基于省際面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析金融結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)地區(qū)資本配置效率的影響。并且使用Arellano-Bond廣義矩估計(jì)方法做了相關(guān)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明：第一，相對(duì)于以銀行信貸為主的間接融資而言，直接融資對(duì)資本配置效率的影響更大。社會(huì)融資總額中，直接融資比重的上升，可以提高地區(qū)資本配置效率；第二，政府對(duì)資本市場(chǎng)的直接干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降，政府應(yīng)該致力于完善資本市場(chǎng)秩序建設(shè)，減少在資本市場(chǎng)的直接操作；第三，外商直接投資的引進(jìn)，可以顯著提升地區(qū)資本配置效率。根據(jù)本文研究結(jié)果，提供以下幾點(diǎn)建議，供相關(guān)部門(mén)參考：

第一，大力提升直接融資水平，完善健全投資者保護(hù)機(jī)制。無(wú)論是基于全國(guó)，還是基于各省市的角度，都應(yīng)該大力提升直接融資水平，提高資本配置效率，避免金融風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度集中于金融機(jī)構(gòu)或商業(yè)銀行。但是，相對(duì)于以銀行為代表的間接融資而言，直接融資以市場(chǎng)化為主導(dǎo)，參與主體眾多且分散，委托人與代理人之間信息不對(duì)稱(chēng)，無(wú)法及時(shí)有效對(duì)代理人的行為實(shí)施監(jiān)督。因而，政府必須在信息發(fā)布、退市制度和集體訴訟制度等方面，進(jìn)一步完善投資者的保護(hù)機(jī)制。上市公司或代理人必須及時(shí)有效公開(kāi)發(fā)布信息，并且對(duì)所發(fā)布的信息真實(shí)性和準(zhǔn)確性負(fù)完全責(zé)任。如果所發(fā)布的信息存在錯(cuò)誤、虛假和隱瞞，對(duì)投資者產(chǎn)生誤導(dǎo)并發(fā)生利益損失，代理人必須承擔(dān)完全的賠償責(zé)任，還要接受相應(yīng)的處罰。

第二，完善資本市場(chǎng)秩序建設(shè)，強(qiáng)化政府對(duì)資本市場(chǎng)監(jiān)管。政府應(yīng)該減少對(duì)資本市場(chǎng)的直接干預(yù)，致力于完善資本市場(chǎng)秩序建設(shè)，加強(qiáng)對(duì)資本市場(chǎng)的監(jiān)管，降低金融市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)，讓市場(chǎng)在資本配置中起決定性作用。同時(shí)，政府應(yīng)該充分利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)機(jī)構(gòu)和資本大鱷的監(jiān)管，針對(duì)內(nèi)幕交易、財(cái)務(wù)造假、虛假重組等嚴(yán)重破壞市場(chǎng)公平和擾亂市場(chǎng)正常秩序，并且侵害投資者利益的行為，政府必須從嚴(yán)從重懲罰；不斷強(qiáng)化投資者對(duì)資本市場(chǎng)的信心，促進(jìn)資本市場(chǎng)健康穩(wěn)定發(fā)展。

第三，增強(qiáng)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力，穩(wěn)步推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。一是增強(qiáng)金融自身的效率和服務(wù)能力。運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能技術(shù)，加快推進(jìn)金融體系的“互聯(lián)網(wǎng)+”和信息化水平，提升金融系統(tǒng)服務(wù)效率和服務(wù)能力；二是增強(qiáng)金融對(duì)戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的支持。強(qiáng)化金融對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支撐，以新技術(shù)和新業(yè)態(tài)新模式推動(dòng)產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革；三是增強(qiáng)金融對(duì)國(guó)家區(qū)域戰(zhàn)略的支持。穩(wěn)步推進(jìn)金融對(duì)“一帶一路”倡議、京津冀協(xié)同發(fā)展、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)等國(guó)家重大戰(zhàn)略措施的金融支持與服務(wù)；四是增強(qiáng)金融對(duì)貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)的支持。通過(guò)新三板股權(quán)融資、IPO保薦和設(shè)立貧困地區(qū)產(chǎn)業(yè)基金等方式，幫助企業(yè)完成以股票融資、可交換公司債、公司債、綠色金融債等方式為貧困地區(qū)提供投融資服務(wù)。

注：

[1]中國(guó)人民銀行公布統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（http://www.pbc.gov.cn/diaochatongjisi/116219/index.html）。

[2]圖中，直接融資比重和間接融資比重之和為1，因而左右兩圖呈對(duì)稱(chēng)形狀。

[3]中國(guó)人民銀行2015年社會(huì)融資統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

[4]在1994年分稅制改革以前，中央政府干預(yù)金融結(jié)構(gòu)的能力和財(cái)力較弱，主要是財(cái)政支出造成的公共投資對(duì)私人投資的擠出效應(yīng)，因而金融結(jié)構(gòu)對(duì)資本配置效率的影響顯著為正。但是，在分稅制改革以后，中央政府的財(cái)政支配能力大大提升，通過(guò)財(cái)政支出和貨幣政策干預(yù)金融的能力和力度明顯加強(qiáng)，政府干預(yù)會(huì)導(dǎo)致資本配置效率下降。

[5]北京商報(bào)，網(wǎng)易新聞地址http://news.163.com/17/0223/01/CDU21VAP000187VI.html

參考文獻(xiàn)：

[1]林毅夫.新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)：反思經(jīng)濟(jì)發(fā)展與政策的理論框架[M].北京：北京大學(xué)出版社，2012.239-260.

[2]Lin,Justin Yifu,Xifang Sun,and Ye Jiang.Toward a Theory of Optimal Financial Structure[J].World Bank,Washington,DC.,2011.1-19.

[3]劉偉，王汝芳.中國(guó)資本市場(chǎng)效率實(shí)證分析——直接融資與間接融資效率比較[J].金融研究，2006，（1）：64-73.

[4]Levine,R..Stock market,Growth and Tax policy[J].Journal of Finance,1991,46（4）：1445-1465.

[5]Levine,R..Financial Development and Economic Growth[J].Journal of Economic Literature,1997,35（2）：688-726.

[6]Levine,R..Bank-Based or Market-Based Financial Systems:Which is Better[J].Journal of Financial Intermediation,2002,11（4）:398-428.

[7]Kunt,D.,Asli,Erik Feyen,and Ross Levine.Bank-Based and Market Based Financial Systems:Cross-Country Comparisons.In Financial Structure and Economic Development:A Cross-Country Comparison of Bank,Markets,and Development[M].eds.D.Kunt and Levine.Cambridge,MA:MIT Press,2001.317-338.

[8]Kunt,D.,Asli,Erik Feyen,and Ross Levine.Optimal Financial Structures and Development:The Evolving Importance of Banks and Markets[J].World Bank,Washington,DC.,2011.1-23.

[9]Song,Zheng,Kjetil Storesletten and Fabrizio Zilibotti.Growing Like China[J].American Economic Review,2011,101（1）:196-233.

[10]Mayer,C.,New Issues in Corporate Finance[J].European Economic Review,1988,32（5）：1167-1183.

[11]歐陽(yáng)志剛，薛龍.貨幣政策、融資約束與中小企業(yè)投資效率[J].證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)，2016，（6）：11-18.

[12]Wurgler,Jeffrey.Financial Markets and the Allocation of Capital[J].Journal of Financial Economics,2000,58（1）：187-214.

[13]McKinnon,R.I.Money and Capital in Economic Development[M].Washington,DC:Brookings Institution,1973.192-245.

[14]Shaw,E.Financial Deepening in Economic Development[M].New York:Oxford University Press,1973.17-28.

[15]尹希果，桑守田.地方政府財(cái)政干預(yù)、金融發(fā)展與區(qū)域資本配置效率[J].貴州財(cái)經(jīng)學(xué)院學(xué)報(bào)，2010，（1）：41-46.

[16]Swamy,P.A.V.B.Efficient inference in a random coefficient regression model[J].Econometrica,1970,38（2）：311-323.

[17]潘文卿.中國(guó)的區(qū)域關(guān)聯(lián)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2012，（1）：54-65.

[18]潘文卿，張偉.中國(guó)資本配置效率與金融結(jié)構(gòu)相關(guān)性研究[J].管理世界，2003，（8）：16-23.

[19]趙勇，雷達(dá).金融結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：生產(chǎn)率促進(jìn)抑或資本形成[J].世界經(jīng)濟(jì)，2010，（2）：37-50.

[20]楊龍，胡曉珍.金融結(jié)構(gòu)規(guī)模、效率改善與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2011，（1）：38-48.

[21]王守坤.政府與金融的政治關(guān)聯(lián)：經(jīng)濟(jì)效應(yīng)檢驗(yàn)及中介路徑判斷[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2015，（5）：3-20.

[22]師博，沈坤榮.政府干預(yù)、經(jīng)濟(jì)集聚與能源效率[J].管理世界，2013，（10）：6-18.

[23]張成思，朱越騰，蘆哲.對(duì)外開(kāi)放對(duì)金融結(jié)構(gòu)的抑制效應(yīng)之謎[J].金融研究，2013，（6）：16-30.

[24]周麗麗，楊剛強(qiáng)，江洪.中國(guó)金融結(jié)構(gòu)速度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)可持續(xù)性——基于區(qū)域差異的視角[J].中國(guó)軟科學(xué)，2014，（2）：58-69.