How Does Digital Finance Suppress Corporate Entrusted Loan
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摘要: 手工搜集整理2011—2020年A股非金融类上市公司的委托贷款交易数据,讨论了数字金融发展对企业委托贷款这一影子银行活动的影响及其作用机制。研究发现数字金融发展对企业委托贷款具有抑制作用,表现为企业委托贷款发放的概率和规模降低,且这一影响主要通过数字金融降低企业超额银行信贷、提高企业信息透明度来实现。进一步分析显示,数字金融还会影响企业的委托贷款发放频率及期限,且其覆盖广度与数字化程度对委托贷款的抑制作用更加明显;此外,数字金融对委托贷款具有纠错功能,可以修正传统金融中存在的属性错配、脱实向虚以及委托贷款逆信贷周期配置等问题。数字金融在降低企业委托贷款发放的同时,对促进其创新投入具有积极作用。本研究为明晰数字金融的微观效应、压降影子银行风险提供了经验证据。Abstract: Using the unique data on entrusted loans collected manually, this paper discusses in depth the impact of digital finance on enterprise entrusted loans as a shadow banking activity and its mechanism. It is found that digital finance has a dampening effect on enterprise entrusted loans, which is manifested by a decrease in the probability and size of enterprise entrusted loans, and this effect is mainly achieved through digital finance to reduce enterprise excess bank credit and to increase enterprise information transparency. Further analysis shows that digital finance also affects the frequency and maturity of entrusted loans, and its coverage and digitalization have a more significant inhibiting effect on entrusted loans. In addition, digital finance has an error correction function for entrusted loans, which can correct the problems of attribute mismatch, de-realization and reverse credit cycle allocation of entrusted loans that exist in traditional finance. Moreover, digital finance has a positive effect on promoting enterprise innovation investment while reducing the entrusted loan issuance. This study provides empirical evidence to clarify the micro effects of digital finance and to suppress the risk of shadow banking.
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Key words:
- digital finance /
- enterprise entrusted loan /
- shadow banking /
- information effect
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表 1 描述性统计
Variable Observation Mean SD Min Median Max EL_dummy 24 044 0.097 0.296 0.000 0.000 1.000 EL_size 24 044 0.002 0.013 0.000 0.000 1.209 FindEX 24 044 5.447 0.478 4.227 5.588 5.989 Size 24 044 22.436 1.324 19.671 22.241 26.120 Age 24 044 2.896 0.322 1.792 2.944 3.555 Lev 24 044 0.471 0.192 0.053 0.469 0.892 ROA 24 044 0.031 0.060 -0.273 0.032 0.190 Growth 24 044 0.167 0.415 -0.588 0.100 2.635 Board 24 044 2.148 0.203 1.609 2.197 2.708 Indepratio 24 044 0.374 0.053 0.333 0.353 0.571 MB 24 044 1.853 1.147 0.844 1.490 8.841 Debt 24 044 0.182 0.137 0.001 0.160 0.591 Creditloan 24 044 0.336 0.359 0.000 0.200 1.000 Mortgages 24 044 0.156 0.260 0.000 0.010 1.000 Securedloan 24 044 0.541 0.364 0.000 0.578 1.000 Payables 24 044 0.164 0.113 0.010 0.137 0.517 Receivables 24 044 0.172 0.123 0.003 0.153 0.548 表 2 数字金融与委托贷款发放
Variable EL_dummy EL_size EL_dummy EL_size (1) (2) (3) (4) (5) (6) FindEX -1.864*** -1.607*** -0.037*** -0.026*** -1.607** -0.026** (0.202) (0.214) (0.006) (0.006) (0.642) (0.012) Size 0.371*** 0.008*** 0.371*** 0.008*** (0.027) (0.001) (0.054) (0.002) Age -0.249*** -0.001 -0.249 -0.001 (0.090) (0.003) (0.169) (0.004) Lev 1.031*** 0.024*** 1.031 0.024 (0.315) (0.009) (0.838) (0.019) ROA 0.550 0.014 0.550 0.014 (0.583) (0.015) (1.285) (0.035) Growth -0.165** -0.007*** -0.165* -0.007** (0.068) (0.002) (0.097) (0.003) Board 1.541*** 0.032*** 1.541*** 0.032*** (0.139) (0.004) (0.302) (0.009) Indepratio -2.539*** -0.061*** -2.539** -0.061** (0.562) (0.015) (1.198) (0.028) MB -0.382*** -0.006*** -0.382*** -0.006*** (0.045) (0.001) (0.083) (0.002) Debt -1.217*** -0.032*** -1.217 -0.032* (0.324) (0.009) (0.822) (0.019) Creditloan 1.174*** 0.023*** 1.174*** 0.023*** (0.152) (0.004) (0.254) (0.007) Mortgages -0.736*** -0.010*** -0.736*** -0.010* (0.145) (0.004) (0.280) (0.006) Securedloan 1.094*** 0.020*** 1.094*** 0.020*** (0.157) (0.004) (0.273) (0.008) Payables 0.685* 0.006 0.685 0.006 (0.368) (0.010) (0.975) (0.020) Receivables 0.476* -0.002 0.476 -0.002 (0.260) (0.007) (0.486) (0.011) 行业固定效应 是 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 是 Observations 24 044 24 044 24 044 24 044 24 044 24 044 Pseudo R2 0.099 0.199 0.438 0.794 0.199 0.794 LR chi2 1 520.809 3 054.018 1 017.085 1 841.173 4 759.628 155.304 注:*、**和***分别表示在10%、5%和1%的水平下显著,括号内为标准误。下表同。 表 3 稳健性检验及内生性问题处理
Variable 核心自变量和控制变量滞后一期 工具变量法 EL_dummy EL_size FindEX EL_dummy EL_size (1) (2) (3) (4) (5) L.FindEX -1.461***(0.213) -0.025***(0.006) Net 0.733***(0.004) FindEX -0.463***(0.145) -0.019***(0.008) 控制变量 是 是 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 是 是 Observations 19 440 19 440 24 044 24 044 24 044 Adj R2/Pseudo R2/Wald chi2 0.198 0.924 0.978 3 2 408.51 1 087.21 表 4 稳健性检验
Variable 城市数字普惠金融指数 采用时间和行业联合固定模型 EL_dummy EL_size EL_dummy EL_size (1) (2) (3) (4) FindEX -1.146***(0.231) -0.019***(0.007) -1.765***(0.251) -0.029***(0.007) 控制变量 是 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 是 行业×年度固定效应 否 否 是 是 Observations 21 858 21 858 20 486 21 858 Pseudo R2 0.190 0.675 0.204 0.816 LR chi2 2 606.206 1 573.698 2 731.149 1 900.799 Variable 排除《商业银行委托贷款管理办法》影响 控制宏观经济因素影响 EL_dummy EL_size EL_dummy EL_size (5) (6) (7) (8) FindEX -1.280***(0.275) -0.019**(0.009) -2.063***(0.278) -0.036***(0.008) 控制变量 是 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 是 宏观经济变量 否 否 是 是 Observations 13 795 13 819 21 858 21 858 Pseudo R2 0.153 0.496 0.194 0.684 LR chi2 1 392.563 829.838 2 649.325 1 594.069 注:由于城市数字普惠金融指数和宏观经济因素相关变量存在缺失值,控制了行业×年度固定效应,以及剔除了2018年及之后的样本,故样本量较表 2略有变化。 表 5 机制检验:超额银行借款
Variable Oloan EL_dummy EL_size Oloan < 0 Oloan > 0 Oloan < 0 Oloan > 0 (1) (2) (3) (4) (5) FindEX -0.038***(0.009) -3.063***(0.293) 0.722**(0.346) -0.062***(0.009) 0.022***(0.008) Size -0.000(0.002) 0.390***(0.036) 0.287***(0.047) 0.009***(0.001) 0.003***(0.001) Age -0.008*(0.005) -0.500***(0.118) 0.170(0.161) -0.008**(0.004) 0.007*(0.004) Lev -0.188***(0.014) 1.325***(0.406) 0.836(0.572) 0.034***(0.012) 0.015(0.013) ROA 0.103***(0.016) 2.623***(0.791) -2.579***(0.918) 0.057***(0.022) -0.035(0.022) Growth 0.010***(0.002) -0.233**(0.098) -0.121(0.106) -0.009***(0.003) -0.005*(0.003) Board -0.006(0.008) 1.136***(0.184) 2.134***(0.242) 0.025***(0.006) 0.038***(0.006) Indepratio -0.010(0.024) -5.265***(0.776) 1.555*(0.871) -0.138***(0.023) 0.023(0.021) MB 0.000(0.001) -0.384***(0.056) -0.374***(0.082) -0.006***(0.001) -0.008***(0.002) Debt 0.583***(0.019) -1.563***(0.452) -1.585***(0.601) -0.045***(0.014) -0.027*(0.014) Creditloan -0.025***(0.005) 1.354***(0.209) 0.880***(0.251) 0.026***(0.006) 0.020***(0.006) Mortgages 0.037***(0.005) -0.555***(0.189) -0.991***(0.242) -0.011**(0.005) -0.009*(0.005) Securedloan 0.001(0.005) 1.165***(0.217) 1.121***(0.250) 0.022***(0.006) 0.023***(0.006) Payables 0.013(0.015) 0.329(0.458) 1.562**(0.713) 0.002(0.014) 0.013(0.017) Receivables -0.116***(0.012) 0.426(0.320) 0.525(0.524) -0.003(0.010) 0.001(0.013) 行业固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 Observations 22 534 14 299 8 235 14 299 8 235 Adj R2/Pseudo R2 0.211 5 0.214 0.229 0.725 0.605 LR chi2 1 942.981 1 283.727 1 146.464 788.873 注:由于计算超额银行借款Oloan过程中产生缺失值,故样本量略有变化。 表 6 机制检验:信息效应
Variable Opaque EL_dummy EL_size Opaque Low Opaque High Opaque Low Opaque High (1) (2) (3) (4) (5) FindEX -0.020**(0.010) -2.815***(0.322) 0.253(0.367) -0.030***(0.005) 0.021(0.015) Size -0.012***(0.002) 0.407***(0.042) 0.148***(0.052) 0.004***(0.001) 0.004*(0.002) Age 0.012*(0.006) -0.728***(0.153) -0.035(0.170) -0.004*(0.002) 0.000(0.007) Lev 0.111***(0.019) 2.301***(0.469) -1.226**(0.591) 0.027***(0.007) -0.025(0.022) ROA 0.032(0.030) 1.307(0.893) 1.201(0.982) 0.024*(0.013) 0.032(0.035) Growth 0.011***(0.004) -0.277**(0.109) -0.279**(0.122) -0.004***(0.002) -0.013***(0.005) Board -0.032***(0.009) 1.164***(0.199) 2.420***(0.248) 0.012***(0.003) 0.070***(0.010) Indepratio 0.024(0.034) -4.840***(0.830) 2.679***(0.903) -0.059***(0.012) 0.066*(0.036) MB 0.009***(0.002) -0.401***(0.068) -0.356***(0.074) -0.004***(0.001) -0.010***(0.002) Debt 0.009(0.021) -2.622***(0.473) 2.021***(0.597) -0.030***(0.007) 0.037*(0.023) Creditloan -0.041***(0.008) 1.513***(0.238) 0.970***(0.263) 0.019***(0.003) 0.023**(0.009) Mortgages -0.004(0.007) -0.786***(0.229) -0.631***(0.241) -0.004(0.003) -0.018**(0.009) Securedloan -0.029***(0.008) 1.629***(0.246) 0.828***(0.271) 0.020***(0.003) 0.020**(0.010) Payables -0.022(0.023) -0.272(0.563) 2.409***(0.665) -0.004(0.009) 0.052**(0.025) Receivables 0.008(0.016) 2.241***(0.416) -1.055**(0.432) 0.013**(0.006) -0.050***(0.017) 行业固定效应 是 是 是 是 是 年份固定效应 是 是 是 是 是 Observations 18 342 9 237 9 105 9 237 9 105 Adj/Pseudo R2 0.096 0.267 0.135 0.875 0.302 LR chi2 2 130.905 627.284 1 245.401 442.621 注:由于计算信息透明度Opaque过程中产生缺失值,故样本量略有变化。 表 7 数字金融与委托贷款特征
Variable EL_month EL_frequency EL_rate (1) (2) (3) FindEX -3.024***(0.460) -2.029***(0.304) 0.070(0.123) 控制变量 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 Observations 24 044 24 044 24 044 Pseudo R2 0.111 0.152 0.007 LR chi2 2 525.646 3 494.274 407.45 表 8 数字普惠金融不同维度与委托贷款发放
Variable EL_dummy EL_size (1) (2) (3) (4) (5) (6) Cover -0.433***(0.097) -0.006**(0.003) Usage -0.512***(0.123) -0.004(0.003) Digit -0.467**(0.224) -0.013**(0.006) 控制变量 是 是 是 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 是 是 是 Observations 24 044 24 044 24 044 24 044 24 044 24 044 Pseudo R2 0.197 0.197 0.196 0.787 0.785 0.787 LR chi2 3 016.07 3 014.18 3 001.55 1 826.13 1 822.38 1 826.21 表 9 数字金融对委托贷款的“纠错”功能:属性错配视角
Variable EL_dummy EL_size 国有企业 非国有企业 国有企业 非国有企业 FindEX -1.682***(0.280) 0.341(0.404) -0.015***(0.005) 0.009(0.018) 控制变量 是 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 是 Observations 9 703 13 211 9 703 13 211 Pseudo R2 0.211 0.116 -0.584 0.225 LR chi2 1 923.268 525.616 1 030.563 451.088 注:由于部分企业产权属性信息缺失,故样本量略有变化。 表 10 数字金融对委托贷款的“纠错”功能:企业脱实向虚视角
Variable EL_dummy EL_size 行业获利空间低 行业获利空间高 行业获利空间低 行业获利空间高 FindEX -2.027***(0.306) -1.211***(0.307) -0.039***(0.010) -0.016***(0.006) 控制变量 是 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 是 Observations 12 546 11 498 12 546 11 498 Pseudo R2 0.184 0.235 0.511 4.086 LR chi2 1 365.839 1 841.128 896.836 1 086.229 组间差异 3.14* 2.98* 表 11 数字金融对委托贷款的“纠错”功能:委托贷款的逆信贷周期性
Variable EL_dummy EL_size 货币政策紧缩 货币政策宽松 货币政策紧缩 货币政策宽松 FindEX -3.041***(0.389) -0.944***(0.257) -0.037***(0.006) -0.019**(0.009) 控制变量 是 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 是 Observations 12 941 11 103 12 941 11 103 Pseudo R2 0.265 0.151 7.480 0.412 LR chi2 2 149.112 1 084.005 1 325.344 676.025 组间差异 2.403*** 0.060*** 表 12 经济后果检验
Variable RD (1) (2) (3) FindEX 2.472***(0.251) 2.431***(0.251) 2.448***(0.251) EL_dummy -0.233***(0.064) EL_size -22.469***(3.941) 控制变量 是 是 是 时间和行业固定效应 是 是 是 Observations 19 074 19 074 19 074 Adj. R2 0.267 0.267 0.267 -
[1] 杜立, 钱雪松. 影子银行、信贷传导与货币政策有效性——基于上市公司委托贷款微观视角的经验证据[J]. 中国工业经济, 2021(8): 152-170. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY202108010.htm [2] ALLEN F, QIAN J, TU G, et al. Entrusted loans: a close look at China's shadow banking system[J]. Journal of Financial Economics, 2019, 133(1): 18-41. doi: 10.1016/j.jfineco.2019.01.006 [3] ALLEN F, QIAN J, QIAN M. Law, finance, and economic growth in China[J]. Journal of Financial Economics, 2005, 77(1): 57-116. doi: 10.1016/j.jfineco.2004.06.010 [4] 钱雪松, 徐建利, 杜立. 中国委托贷款弥补了正规信贷不足吗?[J]. 金融研究, 2018(5): 82-100. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201805006.htm [5] 余琰, 李怡宗. 高息委托贷款与企业创新[J]. 金融研究, 2016(4): 99-114. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201604007.htm [6] 白俊, 孙云云, 邱善运. 关联委托贷款引发了股价崩盘风险吗?[J]. 中南财经政法大学学报, 2021(5): 28-37, 50. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-ZLCJ202105003.htm [7] 于泽, 钱智俊, 方庆, 等. 数量管制、流动性错配和企业高额现金持有——来自上市公司的证据[J]. 管理世界, 2017(2): 67-84. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201702010.htm [8] 白俊, 宫晓云, 赵向芳. 信贷错配与非金融企业的影子银行活动——来自委托贷款的证据[J]. 会计研究, 2022(2): 46-55. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-KJYJ202202004.htm [9] 林毅夫, 孙希芳. 信息、非正规金融与中小企业融资[J]. 经济研究, 2005(7): 35-44. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ200507003.htm [10] SHEN Y, HUANG Y. Introduction to the special issue: internet finance in China[J]. China Economic Journal, 2016, 9(3): 221-224. doi: 10.1080/17538963.2016.1215058 [11] 战明华, 汤颜菲, 李帅. 数字金融发展、渠道效应差异和货币政策传导效果[J]. 经济研究, 2020(6): 22-38. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ202006004.htm [12] 张勋, 杨桐, 汪晨, 等. 数字金融发展与居民消费增长: 理论与中国实践[J]. 管理世界, 2020(11): 48-63. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202011008.htm [13] 谢绚丽, 沈艳, 张皓星, 等. 数字金融能促进创业吗?——来自中国的证据[J]. 经济学(季刊), 2018(4): 1557-1580. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXU201804012.htm [14] 唐松, 伍旭川, 祝佳. 数字金融与企业技术创新——结构特征、机制识别与金融监管下的效应差异[J]. 管理世界, 2020(5): 52-66. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ202005006.htm [15] 张勋, 万广华, 张佳佳, 等. 数字经济、普惠金融与包容性增长[J]. 经济研究, 2019(8): 71-86. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJYJ201908006.htm [16] 陈春华, 曹伟, 曹雅楠, 等. 数字金融发展与企业"脱虚向实"[J]. 财经研究, 2021(9): 78-92. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-CJYJ202109007.htm [17] 钟凯, 梁鹏, 董晓丹, 等. 数字普惠金融与商业信用二次配置[J]. 中国工业经济, 2022(1): 170-188. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY202201010.htm [18] 钟凯, 梁鹏, 王秀丽, 等. 数字普惠金融有助于抑制实体经济"脱实向虚"吗?——基于实体企业金融资产配置的分析[J]. 国际金融研究, 2022(2): 13-21. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GJJR202202002.htm [19] 钱雪松, 谢晓芬, 杜立. 金融发展、影子银行区域流动和反哺效应——基于中国委托贷款数据的经验分析[J]. 中国工业经济, 2017(6): 60-78. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY201706011.htm [20] 张一林, 林毅夫, 龚强. 企业规模、银行规模与最优银行业结构——基于新结构经济学的视角[J]. 管理世界, 2019(3): 31-47. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GLSJ201903006.htm [21] 钱雪松, 李晓阳. 委托贷款操作机理与金融风险防范: 源自2004—2013年上市公司公告数据[J]. 改革, 2013(10): 125-134. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-REFO201310017.htm [22] 鲁丹, 肖华荣. 银行市场竞争结构、信息生产和中小企业融资[J]. 金融研究, 2008(5): 107-113. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ200805012.htm [23] 李曜, 胡涛. 地方政府数字金融服务平台促进了银行信贷投放吗[J]. 广东财经大学学报, 2023(2): 4-19. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-SONG202302001.htm [24] 郭峰, 王靖一, 王芳, 等. 测度中国数字普惠金融发展: 指数编制与空间特征[J]. 经济学(季刊), 2020(4): 1401-1418. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXU202004013.htm [25] 谢雪燕, 朱晓阳. 数字金融与中小企业技术创新——来自新三板企业的证据[J]. 国际金融研究, 2021(1): 87-96. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GJJR202101010.htm [26] 李逸飞, 李茂林, 李静. 银行金融科技、信贷配置与企业短债长用[J]. 中国工业经济, 2022(10): 137-154. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GGYY202210008.htm [27] 马连福, 杜善重. 数字金融能提升企业风险承担水平吗[J]. 经济学家, 2021(5): 65-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JJXJ202105008.htm [28] YU Y, LEE Y T, FOK R C. The determinants of high-interest entrusted loans in China[J]. Journal of Business Finance & Accounting, 2021, 48(1-2): 405-430. [29] 张正平, 李冉. 数字普惠金融发展影响农村商业银行涉农贷款的投放吗?——基于278家农村商业银行的实证研究[J]. 金融教育研究, 2022(1): 3-14. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JXJR202201001.htm [30] BAI J, GONG X, ZHAO X. Credit mismatch and non-financial firms' shadow banking activities—evidence based on entrusted loan activities[J]. China Journal of Accounting Studies, 2020, 8(2): 249-271. [31] 钱先航, 邱善运. 文化传统与委托贷款——基于上市公司的实证研究[J]. 南开经济研究, 2022(6): 164-181. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-NKJJ202206009.htm [32] CORNAGGIA J, MAO Y F, TIAN X, et al. Does banking competition affect innovation?[J]. Journal of Financial Economics, 2015, 115(1): 189-209. [33] DESSAINT O, GOLUBOV A, VOLPIN P. Employment protection and takeovers[J]. Journal of Financial Economics, 2017, 125(2): 369-388. [34] 陈胜蓝, 刘晓玲. 经济政策不确定性与公司商业信用供给[J]. 金融研究, 2018(5): 172-190. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201805011.htm [35] HUTTON A P, MARCUS A J, TEHRANIAN H. Opaque financial report, R2 and crash risk[J]. Journal of Financial Economics, 2009(94): 67-86. [36] 潘越, 戴亦一, 林超群. 信息不透明、分析师关注与个股暴跌风险[J]. 金融研究, 2011(9): 138-151. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ201109013.htm [37] 公衍磊, 邓辛, 杨金强. 全要素生产率、产能利用率与企业金融资源配置——基于中国上市企业委托贷款公告数据的经验分析[J]. 金融研究, 2020(7): 57-74. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-JRYJ202007004.htm [38] 余琰, 李怡宗. 高息委托贷款与企业现金持有[J]. 金融学季刊, 2019(1): 33-66.