影子银行对我国中小企业融资效率的影响研究开题报告

1. 研究目的与意义、国内外研究现状（文献综述）

一、立论依据

（一）研究背景

自2008年全球金融危机以来，我国影子银行的规模发展迅速，在十余年的发展时间里，已经成为仅次于美国的全球第二大影子银行体系。在我国特色社会主义金融体制下，影子银行的迅猛发展对我国金融市场和实体经济都产生了重大的影响；中小企业则在我国经济发展中扮演着重要角色。据统计，截止2018年底，我国中小型规模企业数量已超过3000万家，是拉动我国经济增长的重要引擎，但融资难问题一直是限制中小企业发展的关键因素。而影子银行的形式多样，其类似传统商业银行作用、却又不完全等同于商业银行融资渠道的模式给广大中小企业开辟出了一条新的融资途径。但是，由于影子银行缺乏监管而且很可能会通过银行体系来扩大金融风险，导致系统性风险的形成，将会威胁到我国金融系统的稳定。

2. 研究的基本内容和问题

二、研究方案

（一）研究目标

① 从中小企业融资效率的微观角度，研究我国影子银行对中小企业融资的影响

3. 研究的方法与方案

（三）研究方法

本文主要使用了三种研究方法对问题进行分析：

① 文献研究法。通过研读大量的国内外相关文献，整理与影子银行和中小企业相关的理论，并总结前人的研究方法，在此基础上对研究问题做进一步分析；

② 规范分析法。本文使用规范分析法对与影子银行与中小企业相关的概念进行了阐述，并重点分析了影子银行影响中小企业融资的内在机理；

③ 实证分析法。本文将选定融资效率为被解释变量，委托贷款、信托贷款、互联网P2P、小额贷款公司为被解释变量，拟选定人均GDP、货币供应量和商业银行贷款为控制变量，采用混合面板数据方法构造被解释变量与解释变量之间的回归模型，分析影子银行规模的主要组成部分对中小企业融资效率的具体影响。下面将对被解释变量、解释变量和控制变量的选取进行具体说明。

1.变量的选取

（1）被解释变量

融资效率是被解释变量，融资效率是企业投入与产出的效用之比，是以尽可能低的融资成本取得资金，以及能够利用资金获得尽可能高的利润的一种能力。根据本文对融资效率的界定以及理论分析，将融资效率分为资金的交易效率和资金的配置效率。因此，融资效率的衡量指标不仅要体现出企业投入还要体现出企业的产出。本文参考崔杰，胡海青，张道宏（2014）的方法，以综合加权平均资本成本（WACC）为

投入来衡量交易效率；以投资收益为产出，来衡量资金的配置效率。因此，融资效率=投资收益/综合融资成本。考虑到不同企业之间的可比性，而且净资产收益率能反映单位资产的获利能力，因此，用净资产收益率（ROE）来替代投资收益，则融资效率的指标可以表达为：融资效率=净资产收益率/综合加权平均资本成本。考虑到债务抵税效应T，综合加权平均资本成本表达式为：

WACC=re*(E/(E D)) rd*(1-T)*(D/(E D))

其中re为权益资本成本，rd为债务资本成本，(E/(E D))为权益资本所占比重即权益比率，(D/(E D))为债务资本所占比重即总资产负债率。对于权益资本成本可以根据资本资产定价模型求得：Re=Rf β*（Rm-Rf），其中β值可以从同花顺iFinD 数据库中获取，风险溢价（Rm-Rf）本文采用目前理论上比较认可的做法——历年 GDP 增长率，无风险收益率Rf本文采用一年期的定期存款利率来计算，债务资本成本 rd本文采用简化处理方法rd=利息支出/负债总额

因此：融资效率(Y)为：Y=ROE/[re*(E/(E D)) rd*(1-T)*(D/(E D))]

（2）解释变量

本文参考国办发[2013]107号文对影子银行的分类标准，将影子银行体系大致分为两个层次：一是商业银行体系内部的影子银行业务，主要包括委托贷款、信托贷款、 未贴现银行承兑汇票、同业业务、货币市场基金、资产证券化、部分理财业务；二是商业银行体系外部的影子银行业务，主要包括小额贷款公司、互联网 P2P 借贷、第三方理财和融资性担保公司。随后参考社会融资规模估算法，拟选用委托贷款、信托贷款来代替我国影子银行的大体规模。然而近几年互联网金融和小额贷款公司发展比较迅猛，已经成为我国影子银行体系中的重要组成部分，因此，本文在参考社会融资规模估算法的基础上加入了互联网金融和小额贷款公司的规模来大体衡量影子银行的总体规模。

因此，本部分将解释变量设定为影子银行规模的主要组成部分：委托贷款余额（WD）、信托贷款余额（XD）、互联网 P2P成交额（P2P）和小额贷款公司贷款余额（XGD）。由于融资效率是相对数指标，而解释变量为绝对数指标，为了减少数据的波动性，拟将解释变量做对数化处理。

（3）控制变量

根据上文理论分析和中小企业融资效率影响因素分析，任何一项经济活动都不是孤立发生的，其必然会受到经济发展水平、货币政策和信贷政策等因素的影响，因此本文拟选用以下指标作为控制变量：

人均GDP（GDP）。经济发展水平与中小企业和影子银行的发展密不可分，相互影响，中小企业的发展能够促进经济增长，而高经济发展水平也能为中小企业提供优越的发展环境；同时经济增长也推动了影子银行的发展。因此选用能够衡量经济发展水平的人均GDP作为本文的控制变量之一。

货币供应量（M2）。货币供应量会影响中小企业的融资环境，而影子银行的发展会影响货币供应量的规模，也会影响对货币供应量的控制，进而影响到货币政策。由于货币供应量（M2）能够更好的反应当前货币环境，因此，本文用货币供应量M2 作为控制变量之一。由于M2是绝对数指标，为了减少数据的波动性，将M2做对数化处理。

商业银行贷款余额。我国影子银行主要是围绕传统商业银行业务展开，对商业银行的依赖程度较大，商业银行参与影子银行的业务比重较大，商业银行贷款作为中小企业外源融资的主要渠道，将商业银行贷款余额(JD)作为控制变量，才能更好地研究影子银行对中小企业融资效率的影响。由于JD是绝对数指标，为了减少数据的波动性，将JD做对数化处理。

表1 被解释变量、解释变量和控制变量表

2.样本数据来源

鉴于数据的可获得性，本文选择财务数据易于获取，管理制度相对规范的中小板上市企业。本文拟选用的数据为 2010年-2019 年深圳证券交易所中小板上市公司的年度财务数据。为保证研究的有效性和客观性，将在接下来的中期研究中对中小企业的数据做进一步筛选。中小板上市公司所有数据均来源于同花顺iFinD数据库，个别数据缺失将通过手动查找国家统计局和具体公司相关网站进行补充计算。

影子银行的数据主要来源于Wind数据库、同花顺iFinD数据库、中国人民银行和国家统计局官网。本文所有计算均拟采用计量分析软件Eviews10.0完成。

4. 研究创新点

（五）创新与不足之处

1.创新之处

① 本文从中小企业融资效率的角度分析了影子银行对中小企业融资的影响。针对影子银行和中小企业融资的单方面的研究早已存在大量的文献研究，且对影子银行的研究大都是从宏观的角度分析其发展对经济发展的影响，很少有人从中小企业的角度来分析影子银行的发展对其所产生的影响，而从中小企业融资效率的角度来研究影子银行的发展对其所产生的影响的研究就更少了；

5. 研究计划与进展

（七）研究计划及预期进展