影子银行监管、中小企业融资与普惠金融发展

Shadow-Banking Regulation, SME Financing, and the Development of Inclusive Finance

摘要: 本文以资管新规的实施作为准自然实验，考察影子银行的收缩对中小企业融资的影响。研究发现，影子银行的收缩在短期恶化了中小企业的融资环境，具体表现为银行贷款规模的下降和利率的上升，并且对民营中小企业的影响更为显著。本文认为，影子银行业务治理须遵循疏堵结合、循序渐进的原则，应该客观全面地看待影子银行在解决我国中小企业融资难问题中的作用。本文建议通过资管体系改革引导委托贷款、信托贷款等金融工具的良性发展，进而助力中小企业发展。

Abstract: Using the promulgation of the New Asset Management Rules as a quasi-natural experiment, this paper investigates how regulation-induced contraction of Chinese-style shadow banking affects SMEs’ financing. We find that the contraction worsens SMEs’ financing conditions in the short run, manifested in smaller bank loan amounts and higher loan interest rates, with the adverse effects being more pronounced for privately owned SMEs. These results suggest that, in the short run, regulation-driven retrenchment of shadow banking may impede the further development of inclusive finance; put differently, the policy objective of restraining financial churn and enhancing financial services to the real economy has not yet been substantively realized. We argue that the governance of shadow banking should follow a principle of combining blocking with dredging and proceed in a gradual and sequenced manner. Policymakers should acknowledge the role that shadow banking has played in easing SMEs’ financing constraints and, through reforms of the asset-management framework, guide the healthy development of instruments such as entrusted lending and trust lending to support SMEs and inclusive finance.

1. 引言

2023年中央金融工作会议强调，要做好包括普惠金融在内的“五篇大文章”。国务院《关于推进普惠金融高质量发展的实施意见》明确指出，推进普惠金融高质量发展、提升服务实体经济能力是当前金融改革的重要方向。长期以来，中小企业由于缺乏不动产抵押物，在传统金融渠道面临融资难、融资贵等问题[1]。究其根源，中小企业处于企业生命周期的初始阶段，抗风险能力弱，经营发展具有高度的不确定性，因而很难获取正规金融体系固定收益审慎原则下的资金支持[2]。加之中小企业所拥有的资源主要是品牌概念或人力资本等无法通过财务信息反映出来的隐性资源，缺少传统信贷发放所要求的具有抵押价值的资产，因此普遍存在融资难的发展痛点[3]。而即使通过了正规金融体系的资质门槛，在金融体系收益成本匹配的经营原则下，中小企业因自身差异化、个性化的融资需求所带来的服务成本提升，也转嫁成了其融资所得资金成本[4]。融资贵也就成为了制约中小企业发展的另一个痛点[5]。

影子银行业务起源于商业银行的监管套利行为，本质上是商业银行业务的表外延伸[6]-[8]，能够弥补表内信贷不足，满足中小企业和民营企业的融资需求[9]。中小企业等融资弱势企业对其的依赖度也更强[10]。在2008年金融危机期间四万亿财政刺激计划的作用下，中国的影子银行体系得以不断扩张[11]。不同于西方发达经济体的影子银行以非银行金融机构为核心，影子银行依托于商业银行同业业务[12]，是“银行的影子”，具有银行中心化特征，内生了监管套利、刚性兑付等问题，蕴含非常大的系统性金融风险隐患[13] [14]。尽管监管层在2018年之前就已经针对影子银行系统多次出台监管措施，但是结果总是“按了葫芦起了瓢”。为了彻底防范影子银行造成的金融系统性风险，中国人民银行与原中国银行保险监督管理委员会、中国证券监督管理委员会以及国家外汇管理局于2018年4月联合发布了《关于规范金融机构资产管理业务的指导意见》(以下简称“资管新规”)。通过对资金来源端的穿透式监管，资管新规有效遏制了影子银行的发展，中国的影子银行规模遭受大幅下跌，从2018年4月的26.81万亿元持续下滑至2021年6月的20.07万亿元，收缩幅度达到25%。

然而，作为对正规信贷的重要补充[15]，影子银行在资管新规发布后的迅速收缩是否会影响中小银行的融资行为？对此，学术界还未给出明确的微观证据。有学者认为，影子银行业务使我国中小企业面临着更为复杂的融资环境，会加剧优势企业对中小企业的信贷挤压[16]，并且通道业务导致资金空转形成的叠加成本将增加实体企业的最终融资成本[17]。也有学者认为，影子银行业务的规模会在传统信贷紧缩时上升[9]，这一机制能够弥补正规金融发展的不足，缓解中国中西部地区企业的融资约束[15]。并且适当的银行间同业资金周转调剂可以发挥毛细血管作用，是改善中小微企业融资并实现结构化调控的有效途径[18]。而影子银行业务的收紧则加剧了短贷长投企业的债务偿还压力，最终导致其债务风险上升[19]。

这些研究增进了对影子银行经济后果的认识，但是并没有提供其影响中小企业融资行为的实证证据。由于影子银行全链条记录数据的匮乏，缺乏精确识别影子银行经济后果的工具。部分文献利用区域性的委托贷款、信托贷款与未贴现银行承兑汇票之和去刻画影子银行活动[20] [21]。但是这一区域性质的指标容易受到其他经济因素的影响，因此存在遗漏变量造成的内生性问题，很难精确地识别出影子银行收缩与中小企业融资行为之间的因果关系。资管新规的出台为我们研究影子银行对普惠金融的影响提供了新的契机：如果影子银行对普惠金融发展不重要，那么即使资管新规的发布造成了影子银行体系的迅速萎缩，此前依赖影子银行融资的中小企业也不会受到影响。本文以资管新规的颁布作为外生场景，利用冲击前企业是否为中小企业构建实验组与控制组，采用双重差分法考察影子银行收缩与普惠金融发展之间的因果关系，结果表明，在资管新规发布之后，中小企业的银行贷款规模下降且贷款利率上升，并且双重差分模型通过了平行趋势检验。

从研究结论来看，影子银行的监管并没有颠覆性地改变中小企业因影子银行业务嵌套、资金空转而导致的融资贵和融资难等问题，甚至会因为融资来源的中断使得企业原有面临的融资约束与经营风险进一步恶化，从而导致资金使用成本进一步升高。也就是说，抑制影子银行通道业务来遏制资金空转、提升服务实体经济的初心尚未得到实质性推进。本文的结论对进一步推动普惠金融发展和金融服务实体经济高质量发展具有一定的现实参考意义。

2. 文献综述与研究假设

推动普惠金融高质量发展是金融服务实体经济的内在要求。自党的十八届三中全会从国家战略层面提出“大力发展普惠金融”以来，国家相继出台《推进普惠金融发展规划(2016~2020年)》与《推进普惠金融高质量发展的实施意见》，明确了指导思想、基本原则与总体目标，标志着普惠金融已成为我国金融改革的重要任务。《规划》将普惠金融界定为：在机会平等与商业可持续原则下，以可负担的成本为社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。然而必须看到，由于普惠群体普遍存在软信息匮乏、硬信息不足等问题，中小微主体的融资困境依然突出[22]，普惠金融仍是我国金融体系的短板与薄弱环节，其服务规模、覆盖面与价格水平与全面建设社会主义现代化国家的要求尚有差距，尚未实现“普、惠、量”的有机统一[23]。要点在于围绕信息不对称与交易成本两大瓶颈发力，通过更有效的信息获取与识别、更合理的定价与风控安排，降低服务门槛与综合成本，提升普惠金融供给的可得性与可持续性[24] [25]。

在存贷款竞争日益加剧、实体部门融资需求不断攀升的背景下，影子银行作为对传统表内信贷的补充应运而生并逐步兴起。影子银行是指常规银行体系以外的各种金融中介业务，通常以非银行金融机构为载体，对金融资产的信用、流动性和期限等风险因素进行转换，扮演着类银行的角色[26]。例如，通过银信合作，银行以高昂的资金成本向社会大众筹集资金，透过互相嵌套的理财资金，将各类投资非标等资产投放给资金需求方。由于非标资产表面上不是贷款，银行不会受到各监管指标考核的局限性，且因为不占用信用额度，可以成功达到银行对经营的资本金和存贷比的要求，实现银行业务扩张的目的。与此同时，以信托贷款、委托贷款等为代表的影子银行业务凭借其多样的经营方式与宽松的放贷条件等优势进入实体经济，逐渐发展成为中小企业融资的重要途径[27]。如在金融行业高额利润的吸引下，大量上市公司纷纷开展金融资产投资业务，成为影子银行体系中一个特殊的参与主体[28]。其往往先以自身生产规模大、抵押资产多的硬资质低价获取银行资金，再转手以委托贷款、委托理财等方式将这些资金借与真正的需求方，即迈不过银行信贷资质门槛硬性要求而被拒之门外的中小企业。

资管新规防范化解金融风险的治理作用十分明显[29]。一方面，资管新规通过规范金融机构的监管套利行为，显著降低了系统性金融风险[30]，以及金融机构与实体经济之间的风险关联[31]；另一方面，通过限制非金融机构通过委托贷款、信托贷款、购买银行理财产品等方式参与影子银行活动，有力遏制了非金融企业脱实向虚[32]。然而，资管新规侧重于通过“堵”的方式消除监管套利空间，并没有很好地解决“疏”的问题[33]。

首先，商业银行通过影子银行渠道释放出的信贷资金将对正规金融市场形成补充，能够发挥期限转换和杠杆作用[34] [35]，从而增加社会信贷总规模，产生规模效应。社会总融资规模的增加将降低资金价格，使小微企业的融资成本下降。然而，中国影子银行体系的资金来源端依赖于投资者对各类理财产品以及资产管理计划的金融资产性质的投资[36]，而资管新规的发布通过“认定合格投资者”、“打破刚兑”以及“抑制通道业务”等规定限制了影子银行体系资金来源端的规模。这种资金来源端的萎缩最终会波及影子银行体系中资金的投放端，造成了此前依赖影子银行进行融资的企业出现预算约束的压力[37]。

另一方面，中小企业融资难的深层原因之一在于严重的信息不对称[38]。相较于大型商业银行，信托公司等非银行金融机构以及与小微企业存在上下游联系的关联企业，与小微主体接触更频繁、获取项目一线信息的渠道更丰富，能够在尽职调查、事中监督与事后约束等环节形成信息优势，从而降低小微企业融资中的信息搜寻成本与监督成本等隐性成本[39] [40]。在此基础上，影子银行通过银企关系与合作项目的筛选机制与灵活的产品结构，对小微企业的软信息进行吸收与转化，弱化了对硬信息报表与可抵押物的依赖。然而，资管新规实施后，影子渠道受到显著约束：理财净值化、穿透管理、多层嵌套限制与非标压降要求推动表外回表与风险重定价；在资本充足率、拨备覆盖率、集中度与贷款分类等“硬约束”的共同作用下，银行内部资金转移定价上移，信贷资源配置的审慎性与合规性边际提高。由此，表内信贷的投放在额度、期限与授信准入上均更为严格，对借款企业提出更高的财务透明度、抵押担保能力与合规运营记录要求。若中小企业在由影子银行融资转向银行表内信贷的替代过程中遭遇摩擦，无法实现无缝对接，则可获得的投资性借款规模将减少，融资约束随之加剧[41]。即便企业成功实现替代，商业银行基于审慎出于风险控制的考虑，往往会收紧借款条款，例如缩短贷款期限、提高保证金比例与抵质押覆盖率、增加交叉违约与财务性约束条款、上调授信定价或附加担保与中介费用，这将抬升综合融资成本并提高滚续不确定性。

此外，从实体企业的融资环境看，《资管新规》的经济成本并非仅体现在影子银行渠道的直接压缩，还通过多重机制间接恶化融资条件。理财净值化、严禁多层嵌套与“资金池”、打破刚性兑付等要求，提高了影子资产回表与穿透后的资本占用与合规成本，银行在风险–资本约束下更倾向将有限信贷额度配给“软预算约束”更强、信用资质更高、可抵押物更充足的主体，导致信贷资源向国有部门与大中型企业倾斜、对民营与中小企业形成“挤出”，从而扭曲了信贷资源配置[42]。此外，影子链条收缩与负债端短久期弱稳定现象并存，促使银行同业负债与同业存单占比上升、负债成本刚性上移，内部资金转移定价与LPR的联动减弱，加之表外转表内后的风险溢价再定价，均会削弱政策利率与贷款利率的传导效率，使价格型工具对实体融资成本的约束力下降[43] [44]。而且，理财净值化与非标压降降低了基于表外业务与期限转换的流动性创造能力，银行对信用中介与期限中介功能的提供随之收缩，表现为对中小企业的授信额度、更长期限贷款与信用承诺等供给边际下降[45] [46]。在上述机制共同作用下，企业端将面临更严格的抵押担保与契约条款、更高的信用利差与发行费用、更短的贷款期限与更高的滚续不确定性，整体融资环境趋紧[47]。

基于以上分析，本文提出如下假设：

在资管新规发布之后，中小企业的银行贷款规模会降低，利率会提高。

3. 数据来源与模型设定

(一) 数据来源

为考察资管新规的实施对中小企业银行贷款的影响，本文选取2013年至2024年沪深两市的所有A股上市公司作为研究对象，剔除了金融行业的样本、主要变量缺失值的样本，最终获得了210,480只贷款的非平衡面板数据。为了消除异常值对回归结果的影响，我们对连续型变量进行了上下1%的Winsorize缩尾处理。若未经特殊说明，本文的数据均来源于WIND数据库。研究设计上，将大型、成熟的主板上市公司界定为对照组，将科创板、创业板和新三板的中小企业界定为处理组。之所以选择主板为对照组，原因在于其盈利更稳定、抵质押信息与信息披露更充分、与银行关系基础更稳固、表内信贷替代影子融资的能力更强，因而在资管新规实施后对影子渠道收缩的暴露度相对较低；相对而言，中小企业软信息占比高、抵押不足、对影子融资依赖更强，更可能在新规后出现融资环境下降与借款条款趋严，从而为双重差分识别提供清晰的对照。

(二) 变量设计与模型设定

本文采用双重差分法考察《资管新规》的出台对中小企业银行贷款的影响。在准自然实验情形下，双重差分法通过利用某一外生冲击对实验组和控制组的异质性影响，克服内生性问题，识别因果关系。具体而言，本文设定模型如下：

$Y_{i,j,p,t}={\beta }_0+{\beta }_{1}Pos{t}_t\times Trea{t}_j+Control{s}_{i,j,p,t}+{\gamma }_t+{\lambda }_p+{\epsilon }_t$ (1)

在模型(1)中，Y_i,j,p,t为被解释变量，分别表示j企业在t时刻的贷款i规模的自然对数Valume以及j企业在t时刻的贷款i的利率Return [48] [49]。Treat_i为分组变量，实验组取1，控制组取0；Post_t是一个指示变量，当样本观测值发生在资管新规颁布之日即2018年04月27日及其之后的时点，其取值为1，否则取值为0。参考已有的研究[50]，本文设定如下控制变量：ROA (净利润/总资产，即资产收益率)、Level (总负债/总资产，即资产负债率/杠杆率)、Fixed (固定资产/总资产，即固定资产比率)、CFO (经营活动现金流净额/总资产，即经营性现金流比率)、Cr (流动资产/流动负债，即流动比率)、Pledge (是否存在抵押或质押担保的指示变量，1 = 有、0 = 无)。除特别说明外，各比率按当期财报口径计算；连续变量统一进行上下1%缩尾处理。此外，模型还设定了年份固定效应${\gamma }_t$ ，行业固定效应${\lambda }_p$ 。变量标识和定义如表1所示。变量的描述性统计如表2，所有变量的数字特征均在合理范围内。

Table 1. Variable definitions

表1. 变量设定

变量类型	标识	定义
被解释变量	Valume	中小企业的逐笔银行贷款的规模(自然对数)
	Return	中小企业的逐笔银行贷款的利率
解释变量	DID	Post与Treat的交乘项
控制变量	ROA	中小企业当期净利润与总资产的比值(资产收益率)
	Level	中小企业当期总负债与总资产的比值(杠杆率)
	Fixed	中小企业当期固定资产与总资产的比值(固定资产比率)
	CFO	中小企业当期经营活动产生的现金流量净额与总资产的比值(经营性现金流比率)
	Cr	中小企业当期流动资产与流动负债的比值(流动比率)
	Pledge	贷款是否有质押或抵押担保保证的哑变量(担保情况)

Table 2. Descriptive statistics

表2. 描述性统计

VarName	Obs	Mean	SD	Min	Median	Max
Volume	210,480	9.567	1.610	2.303	9.463	20.723
Return	210,480	5.939	2.475	0	5.438	16
ROA	210,480	0.014	0.117	−0.316	0.012	0.793
Level	210,480	2.514	0.242	1.008	2.521	8.971
Fixed	210,480	0.189	0.149	0.000	0.159	0.952
CFO	210,480	0.035	0.055	−0.245	0.036	0.180
Cr	210,480	1.794	1.753	0.032	1.425	5.075
Pledge	210,480	0.094	0.292	0.000	0.000	1.000

4. 实证结果与分析

(一) 影子银行的收缩对中小企业银行贷款规模的影响

为检验资管新规的颁布对中小企业银行贷款规模的影响，我们对模型(1)进行估计。实证结果如表3所示。表3第(1)列报告了仅包含基准项、未纳入年份与行业固定效应时的系数估计结果；第(2)至(4)列汇报了依次加入了公司和贷款层面的控制变量以及年份固定效应和行业固定效应后的系数估计结果。结果显示，Treat与Post的交乘项DID的系数估计值显著为负，影子银行的收缩降低了中小企业的银行贷款规模。

Table 3. The impact of shadow banking contraction on the scale of bank loans to small and medium-sized enterprises

表3. 影子银行收缩对中小企业银行贷款规模的影响

VARIABLES	Volume
	(1)	(2)	(3)	(4)
DID	−0.181^***	−0.118^***	−0.196^***	−0.152^***
	(0.008)	(0.008)	(0.069)	(0.058)
ROA		1.475^***	1.473^***	1.276^***
		(0.041)	(0.280)	(0.240)
Level		0.931^***	0.932^***	0.783^***
		(0.022)	(0.195)	(0.149)
Fixed		0.623^***	0.675^***	0.377
		(0.025)	(0.242)	(0.256)
CFO		0.718^***	0.565^*	0.470^*
		(0.065)	(0.291)	(0.251)
Cr		0.048^***	0.052^***	0.038^***
		(0.002)	(0.010)	(0.008)
Pledge		0.183^***	0.192^***	0.071
		(0.012)	(0.057)	(0.044)
Constant	9.614^***	8.875^***	8.875^***	9.037^***
	(0.004)	(0.017)	(0.118)	(0.109)
Observations	210,480	210,480	210,480	210,480
R-squared	0.002	0.015	0.019	0.059
Year FEs	NO	NO	YES	YES
Industry FEs	NO	NO	NO	YES

注：*、**和***分别表示系数在10%、5%和1%显著性水平上显著；括号内为在企业层面聚类的稳健标准误。

为了检验上述双重差分模型的有效性，本文进一步采用事件研究法[51]对资管新规进行平行趋势检验。图1展示了政策冲击前后不同时点中小企业与大型企业在贷款规模上的差异情况。可以看到，在政策冲击前处理组与对照组的贷款规模变化趋势基本一致，无法拒绝不为零的假设，满足双重差分模型的平行趋势条件。而在政策发生当期及之后，交乘项系数整体转为负值，并在多个年份达到统计显著水平，表明资管新规对中小企业银行贷款规模产生了持续的抑制作用。这一结果与基准回归结论相一致，即资管新规实施后，中小企业相较于大型企业的贷款规模显著下降。结合平行趋势检验的结果，可以认为本文的识别策略稳健有效，政策冲击所捕捉到的确实是资管新规引致的融资环境变化效应，而非其他宏观或行业层面共同因素所致。

Figure 1. Parallel trend test of bank loan volume

图1. 银行贷款规模的平行趋势检验

(二) 影子银行的收缩对中小企业银行贷款利率的影响

表4给出了资管新规导致的影子银行收缩对中小企业银行贷款利率(Return)的影响。表4第(1)列报告了仅包含基准项、未纳入年份与行业固定效应时的系数估计结果；第(2)至(4)列汇报了依次加入了公司和贷款层面的控制变量以及年份固定效应和行业固定效应后的系数估计结果。回归结果显示，核心交乘项DID系数显著为正，表明资管新规导致影子银行收缩后，中小企业的银行贷款利率显著上升。在影子银行收缩后，中小企业难以以同等条件在表内市场完成融资替代，银行渠道融资费用承压上行。

Table 4. The impact of shadow banking contraction on lending rates for small and medium-sized enterprises

表4. 影子银行收缩对中小企业贷款利率的影响

VARIABLES	Return
	(1)	(2)	(3)	(4)
DID	0.186^***	0.114^***	0.202^***	0.245^***
	(0.009)	(0.008)	(0.058)	(0.049)
ROA		0.239^***	0.188	0.023
		(0.038)	(0.668)	(0.621)
Level		0.639^***	0.633^**	0.472^*
		(0.021)	(0.301)	(0.267)
Fixed		0.653^***	0.632^***	0.572^***
		(0.023)	(0.218)	(0.188)
CFO		0.380^***	0.710^*	0.604^*
		(0.061)	(0.370)	(0.326)
Cr		−0.498^***	−0.499^***	−0.495^***
		(0.002)	(0.050)	(0.051)
Pledge		0.166^***	0.143^***	0.189^***
		(0.011)	(0.055)	(0.038)
Constant	0.799^***	1.149^***	1.138^***	1.213^***
	(0.004)	(0.016)	(0.234)	(0.237)
Observations	210,480	210,480	210,480	210,480
R-squared	0.002	0.293	0.314	0.342
Year FEs	NO	NO	YES	YES
Industry FEs	NO	NO	NO	YES

注：*、**和***分别表示系数在10%、5%和1%显著性水平上显著；括号内为在企业层面聚类的稳健标准误。

为了检验上述双重差分模型的有效性，本文进一步采用事件研究法对资管新规的实施效应进行动态考察。图2展示了政策冲击前后不同时点中小企业与大型企业在贷款利率上的差异情况。可以看到，在政策冲击前处理组与对照组的贷款利率变化趋势基本一致，无法拒绝不为零的假设，满足双重差分模型的平行趋势条件。而在政策发生当期及之后，交乘项系数整体转为正值，并在多个年份达到统计显著水平，表明资管新规颁布后，中小企业的贷款利率显著上升。这一结果与基准回归结论相一致。结合平行趋势检验的结果，可以认为本文的识别策略稳健有效，政策冲击所捕捉到的确实是资管新规引致的银行体系融资环境变化效应，而非其他宏观或行业层面共同因素所致。

(三) 异质性分析

企业所有制差异会显著影响企业的信用背书与信息透明度，从而使资管新规引致的风险重定价与授信收缩效应在不同主体上呈现异质性。为衡量不同中小企业所有制的对资管新规监管政策效果的影响，本文将样本划分为国有企业与私营企业开展异质性分析。具体来说，本文依据中小企业的最终控制人识别构建企业所有制的虚拟变量SOE，令SOE = 1表示国有企业、SOE = 0表示私营企业，并在基准回归的强度双重查分模型中加入DID与SOE的交互项以检验政策效应的所有制差异。

Figure 2. Parallel trend test of bank loan interest rates

图2. 银行贷款利率的平行趋势检验

表5报告了基于中小企业所有制差异的异质性检验结果。资管新规政策实施后中小企业单笔银行贷款规模显著收缩，并显著提高了中小企业的贷款利率，该结果与基准回归一致。交互项DID × SOE的表现呈现出贷款价格显著、规模不显著的特征。具体而言，相对于非国有中小企业，国有中小企业在政策冲击后的单笔贷款规模变化并未呈现统计意义上的差异。资管新规带来的规模收缩更像是一种面向全体中小企业的普遍性约束，而非由所有制差异所驱动的结构性分化。另一方面，在政策冲击后，私营中小企业贷款利率提高的幅度显著高于国有中小企业。这说明当表外收缩、资本与合规约束强化时，银行更倾向于将新增风险溢价集中加诸于信用资质相对弱、信息不透明度更高的主体。而国有属性所隐含的信用背书使其在风险定价过程中获得了更强的利率缓冲，而非国有中小企业则承担了更为集中的融资成本上升压力。在信贷总量约束既定的情况下，信贷资源向国有中小企业的再配置对非国有中小企业形成挤出效应。

Table 5. Heterogeneity of enterprise ownership

表5. 企业所有制异质性

VARIABLES	(1)	(2)
	Volume	Return
DID × SOE	0.124	−0.294^***
	(0.113)	(0.101)
DID	−0.163^***	0.271^***
	(0.060)	(0.050)
ROA	1.268^***	0.024
	(0.240)	(0.620)
Level	0.778^***	0.472^*
	(0.149)	(0.267)
Fixed	0.379	0.570^***
	(0.255)	(0.188)
CFO	0.495^**	0.607^*
	(0.252)	(0.325)
Cr	0.038^***	−0.497^***
	(0.009)	(0.051)
Pledge	0.071	0.184^***
	(0.044)	(0.038)
Constant	9.039^***	1.218^***
	(0.110)	(0.237)
Observations	210,480	210,480
R-squared	0.059	0.344
Year FEs	YES	YES
Industry FEs	YES	YES

注：*、**和***分别表示系数在10%、5%和1%显著性水平上显著；括号内为在企业层面聚类的稳健标准误。

5. 结论与政策建议

现有文献多从宏观层面讨论资管新规对稳增长、去杠杆和防风险的作用，很少从微观视角探究影子银行的收缩对普惠金融发展的影响。本文以资管新规的实施作为准自然实验，考察政策实施前后中小企业银行贷款特征的变化。研究发现：资管新规实施后中小企业的银行贷款规模下降，贷款利率上升，并且对私营企业对影响更为显著。影子银行监管政策可能在短期内阻碍普惠金融发展。

基于上述研究结论，本文提出如下政策建议。第一，监管政策的制定和实施需把握好金融普惠性与强监管、去杠杆的关系，在政策制定时应充分考虑政策对企业财务状况的影响，在政策实施过程中需密切关注信贷市场的反应，根据实际情况对监管政策做出调整和完善。第二，影子银行业务治理须遵循疏堵结合、循序渐进的原则，客观全面地看待影子银行在解决我国中小企业和民营企业融资难问题中的作用，通过资管体系改革引导委托贷款、信托贷款、银行理财产品等金融工具的良性发展，进而助力实体经济发展。第三，强化金融监管的同时还应加强对中小企业和民营企业的融资支持力度，一方面，要稳步推进资本市场建设，拓展企业直接融资渠道；另一方面，应健全和完善银行等金融机构服务中小企业和民营企业的制度，从根源上解决中小企业和民营企业融资难问题。第四，在防范化解系统性风险的过程中，应根据中小企业陷入财务困境的具体成因决定是否实施救助，如针对生产效率较高、暂时陷入流动性困境的中小企业，应帮助其尽快恢复正常融资；针对过度投资、盈利能力恶化的企业，应通过适当监管机制督促其优化投融资期限结构，改善现金流状况，完善公司治理并提高债务风险管理能力。

基金项目

云南财经大学研究生创新基金项目“隐性担保与地方融资平台非标债务利差：基于资管新规的准自然实验”(2025YUFEYC062)；云南财经大学研究生创新基金项目“机构投资者‘分心’对耐心资本投入的影响研究”(2026YUFEYC011)。