金融与投资论文

以下是小编精心整理的《金融与投资论文(精选5篇)》，供大家阅读，更多内容可以运用本站顶部的搜索功能。［关键词］美国次级债危机；房地产业宏观调控；金融危机一、中国房地产业宏观调控对住房消费、住房投资与金融危机关系的传统认识传统理论将居民购房活动主要区分为住房消费与住房投资两大类。

第一篇：金融与投资论文

金融科技、固定资产投资与区域金融风险

内容提要：金融科技的发展在提高融资效率、促进经济增长、金融发展的同时，也因为“金融脱媒”加速了信贷扩张，容易引发金融风险。本文通过空间计量模型的方法，采用2011—2018年的省级面板数据，考察金融科技对区域金融风险和固定资产投资的空间溢出效应。研究表明：金融科技对本地区的区域金融风险和固定资产投资具有正向影响，固定资产投资在金融科技对区域金融风险影响中具有中介效应。金融科技对邻近地区的区域金融风险和固定资产投资水平具有负向空间溢出效应。同时，金融科技对区域金融风险和固定资产投资的空间溢出效应存在地区异质性，较落后地区的金融科技对区域金融风险和固定资产投资的直接影响相对较大。

关键词：金融科技;固定资产投资;区域金融风险

作者简介：冯智杰(1980-)，男，福建仙游人，厦门大学经济学院博士研究生，研究方向：金融科技、固定收益;刘丽珑(1981-)，女，福建龙岩人，厦门理工学院经济与管理学院副教授，管理学博士，研究方向：财务管理、金融科技。

基金项目：福建省自然科学基金项目，项目编号： 2019J05125。

一、引言

近年来，金融科技蓬勃发展，然而其两面性也逐渐显现：一方面，金融和科技相结合的金融创新，促进了金融资源配置、降低金融服务门槛，逐步成为金融发展的核心力量;另一方面，金融科技通过“金融脱媒”，加速信贷扩张、扩大信贷规模，但是金融科技监管却无法跟上金融科技快速发展的脚步，从而引发金融风险的聚集。而从历史来看，金融创新往往会伴随着严重的金融危机。因此，在利用金融科技创造金融发展优势的同时，绝不能忽视金融科技潜在的风险。2019年，央行在金融科技发展规划中提出完善金融业务风险防控体系、建立金融科技监管规则体系的总体目标。2020年11月7日，人民银行发布《中国金融稳定报告2020》表示：对于金融科技的监管，要打造包容审慎的创新监管机制。基于这样的金融科技发展背景，本文进一步围绕金融科技和区域金融风险展开研究，对于合理应用金融科技、降低金融科技风险具有一定的理论和实践意义。

在近年来的国内外研究中，绝大多数的研究都围绕在金融科技对经济增长、创业和企业创新、产业结构升级、城乡包容性增长、降低企业财务费用和减少融资约束的促进作用上。对于金融科技可能引发的系统性金融风险，相关研究也进行了比较充分的探讨。但关于金融科技对固定资产投资、区域金融风险的空间溢出效应的研究还比较欠缺，对此本文选择我国2011-2018年的省级面板数据进行实证检验。

二、理论提出和研究假设

(一)金融科技对区域金融风险的空间溢出效应

金融科技的应用仍然具有传统金融业务原有的风险，还产生了新的信息技术风险，也因“二次脱媒”产生更为复合的风险[1]。金融科技提高了金融机构之间的关联性，加快了风险的传播速度，扩散区域金融风险，具有空间溢出性，也容易引发系统性危机[2]。金融科技降低了信贷审批门槛，导致金融机构盲目追求规模，大大提高了区域非金融企业部门的债务规模，容易引起杠杆结构的失衡，增加了非金融企业部门的系统性危机[3]。当前金融监管尚未能适应金融科技的发展，监管者却无法及时识别金融科技带来的金融风险，增加了监管空白和监管套利的风险[4]。

金融科技对区域金融风险的空间溢出效应具有地区异质性。较发达的地区，金融监管较为严格，约束了金融科技带来的金融风险，而对于较落后地区，融资手段单一，金融科技的发展扩大融资覆盖范围，加上较为宽松的金融监管，也使得信贷杠杆在金融科技的作用下得到扩大，从而提高了区域金融风险。地方经济发展不均衡加剧了风险的空间传导和传染[5]。

基于此，本文提出假设1：

H1：金融科技对区域金融风险有空间溢出作用，金融科技对区域金融风险具有地区差异性，发展相对落后地区金融科技对区域金融风险的影响更大。

(二)金融科技对固定资产投资的空间溢出效应

金融科技加速了金融行業的转型与升级，在这个过程中，金融科技的发展呈现出区域发展不均衡的情况，区域之间存在空间的关联和互动，即存在一定的溢出效应[6]。金融科技有助于拓宽金融覆盖面，降低融资成本，提高金融资源配置效率，推动金融多元化发展，促进金融产品、服务及工具的创新，有助于缓解企业融资约束。固定资产投资通常和信贷约束有关，企业的投资决策常常受到信贷配给的影响[7]。固定资产投资较多的企业会更多地得到商业银行的贷款，并进一步扩大固定资产的规模[8]。金融科技的空间溢出效应和对金融资源配置的作用也对固定资产投资带来了影响，金融科技降低了融资约束，固定资产投资在融资约束较低的地区上升明显，金融科技对固定资产投资的影响具有空间溢出性。而且，对于较落后地区，金融基础设施不完善，企业较难通过正规渠道获得金融资源，而金融科技降低了融资难度，因此，较落后地区的企业更有动力通过金融科技获取贷款扩大固定资产投资。

因此，本文提出假设2：

H2：金融科技对固定资产投资有空间溢出作用，金融科技对固定资产投资具有地区差异性，发展相对落后的地区金融科技对固定资产投资的影响更大。

(三)固定资产投资在金融科技对区域金融风险空间溢出中的中介效应

金融科技加大了非金融企业固定资产投资的资源错配。金融科技降低借贷门槛，放松金融约束，扩大金融覆盖范围，非金融企业部门通过提高资产负债率增加固定资产投资，但是从金融机构的角度来看，固定资产投资所需的贷款通常是中长期贷款，固定资产投资规模的上升，增加了中长期贷款，通过金融科技获得短期存款与固定资产投资的长期贷款不匹配，导致流动性风险的上升，因此固定资产投资的增加，又会因为期限错配、流动性错配导致区域金融风险的上升。固定资产贷款会导致资金期限错配，从而增加商业银行的流动性风险，增加金融风险。

基于此，本文提出假设3：

H3：金融科技通过固定资产影响区域金融风险，固定资产投资具有中介效应。

三、实证方法

(一)变量说明

考虑到样本的可得性与合理性，并参考相關文献，构造了如下变量：

1.被解释变量

区域金融风险指数(regrisk)：区域金融风险的测度尚未形成统一的标准，本文借鉴陈雨露和马勇(2013)[9]、沈丽等(2019)[5]方法构造区域金融风险指数，主要选取不良贷款率、存贷比、保险密度、资产负债率、企业亏损额度、财政缺口等6个主要指标来构造区域金融风险指数，其中对负向指标——保险密度转换为正向指标，在此基础上使用主成分分析，并利用主成分载荷矩阵及方差贡献率得到新的指标，进一步对新指标进行归一化处理(限于篇幅，没有列出主成分分析的过程，如有需要可向作者索取)。

2.解释变量

金融科技指数(fintech)：作为关键的解释变量，本文借鉴张勋等(2019)[10]、吴雨等(2020)[11]等文献，采用北京大学的数字普惠金融指数作为金融科技指数，该指数涵盖信贷、投资等多个领域，被广泛应用于对金融科技的衡量。金融科技与互联网金融、数字金融的概念基本相似[12]。数字金融是金融科技的具体表现，因此该指数被广泛应用于对金融科技的衡量。但是该指数目前的时间跨度为2011年到2018年，本文在采用该指数进行分析之前对指数进行了归一化处理。

固定资产投资水平(invest)：对于固定资产投资水平，本文以各省市的固定资产在GDP中的占比来衡量不同区域的固定资产投资水平。

3.控制变量

本文通过对相关文献梳理，借鉴相关文献，选择了如下反映区域经济状况的控制变量：经济发展水平(lnreggdp)：固定投资水平、区域金融风险和地方经济发展环境及基础设施有关，所以利用各地区人均GDP的对数值来衡量地区经济发展水平;城市化水平(urban)：城镇化的加快推进，同时也刺激了地方融资业务的扩张和风险的上升，采用区域内年末城镇人口与总人口之比来反映;经济结构(ecostruct)：经济结构代表了地区经济发展的方向，采用第二产业占比来衡量区域经济结构;经济开放水平(open)：以进出口贸易总额在GDP中占比来表示经济的开放程度。

(二)计量模型

为探究金融科技对固定资产投资与区域金融风险的空间效应，将经济变量的空间相关性引入到模型中，同时为避免其他宏观因素的影响，本文均使用双向固定效应模型，固定了年份效应和省份效应。综合考虑各个变量之间的关系，首先建立空间杜宾模型(SDM)，空间杜宾模型包含了自变量和因变量的空间滞后项，具有更一般的形式，可以表示如下：

其中，i表示地区，t表示年份，regriskit表示区域金融风险指数，fintechit表示地区金融科技指数，Xit表示控制变量，β0为截距项，β1为金融科技系数，βc为控制变量系数，δi、μt代表固定效应变量，εit表示随机误差项，W为空间权重矩阵，ρ为空间自回归系数，θf、θc为空间交互项系数。

除此以外，作为空间计量模型的对照模型，将因变量的滞后项引入模型表示相邻区域的影响，构造空间滞后模型(SAR)，可以表示为：

如果考虑经济变量因为相对位置而存在相互影响的差异，可以构造空间误差模型(SEM)，表示为：

其中，λ为空间误差系数。

而对于金融科技、固定资产投资对区域金融风险的影响，以及固定资产投资在其中表现出的中介效应，主要采用杜宾模型进行分析，

其中，investit表示地区固定资产投资水平，在α1显著的情况下，如果β1和γ2都显著，则检验γ1显著度，如果γ1显著且小于α1，则说明中介变量具有部分中介效应，如果γ1不显著，说明中介变量具有完全中介效应;如果β1和γ2至少有一个不显著，则进行Sobel检验，如果显著，则说明存在中介效应，否则不存在。

为反映各地区在空间之间的相互关系，本文从地理权重和经济权重两个方面构造空间矩阵，其中，地理矩阵以地理之间距离的倒数作为权重，即Wit=1dij，dij为两省间的地理距离，而经济矩阵采用2011-2018年各地平均GDP作为权重进行计算。

四、实证结果及分析

(一)数据描述

本文考虑数据可得性，选择了2011年到2018年之间的省级面板数据，除了金融科技指数来自北京大学外，其他数据都来自万得(Wind)数据库。在实证分析之前，对部分数据进行了归一化处理，包括区域金融风险指数、金融科技指数、城镇人口比例、市场化水平、固定资产投资水平。然后，为了避免极值影响，对各变量经过Winsorize在1%和99%的处理，各个变量的名称、说明、统计特征如表 1所示。金融科技指数均值为0.473，标准差为0.235，说明金融科技的发展存在地区差异性。

(二)空间自相关检验

本文采用Moran’s I指数，对金融科技、固定资产投资及区域金融风险等指标进行全局自相关检验。选取2011-2018年份，采用地理矩阵和经济矩阵进行计算(限于篇幅，检验结果未作报告，如有需要可向作者索取)。金融科技所有年份指标均为正且通过检验，说明金融科技有显著的地理邻接和经济空间溢出效应，说明省份间存在空间聚集效应。区域金融风险在地理矩阵下，除了2011年外，都具有统计显著性，在经济矩阵下，除了2011年、2012年外，都具有统计显著性，说明区域金融风险也具有比较明显的空间溢出效应。而固定资产投资在地理矩阵下，除了2011年、2018年，都具有统计显著性，而在经济矩阵下，除了2011年、2012年、2018年，其他年份都具有统计显著性，说明固定资产投资仍然具有比较明显的空间溢出效应，。

(三)金融科技对区域金融风险的空间溢出效应

1. 空间计量模型的选择

在进行回归分析前对模型进行了Hausman检验，在忽略空间因素的条件下，Hausman检验值为29.45，P值为0.000，显著性通过了检验，因此采用双向固定效应模型。

通過似然比检验选择合适的空间计量模型(限于篇幅，检验结果未作报告，如有需要可向作者索取)，从地理矩阵和经济矩阵的似然统计量来看，空间杜宾模型(SDM)相对于空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)的统计系数都具有统计显著性，因此空间杜宾模型更具有优势。因此本文主要利用空间杜宾模型进行检验，同时为了更好地说明空间效应，同时列出了空间滞后模型和空间误差模型的回归结果。

2.空间计量回归结果

金融科技对区域金融风险的空间计量回归结果如表2所示。表 2中σ2均在1%的水平下显著，证明了模型的拟合度较好，同时Log-likelihood的数值越大证明模型的效果越好，可以发现SDM模型的 Log-likelihood数值最大，说明选择 SDM 模型的可信度较高，优于SAR模型和SEM模型，也印证了前文的模型选择。从列(1)-(6)中可以看到，金融科技指数不管是在SDM模型还是在SAR模型、SEM模型，都具有明显统计显著性。尤其是在列(1)SDM模型地理矩阵下，金融科技指数对区域金融风险的影响系数为0.974，在5%的水平上具有统计显著性，在列(2)经济矩阵下，金融科技对区域金融风险的影响系数为1.059，在1%水平上具有统计显著性，说明不管是地理矩阵还是经济矩阵，金融科技指数对区域金融风险具有正向影响。从交互项W×fintech来看，虽然在地理矩阵下，总体样本没有表现出明显的统计显著性，但是在经济矩阵下，总体样本的影响系数为-1.653，在10%的水平具有统计显著性，说明金融科技对区域金融风险有负向的空间溢出效应，说明金融科技提高了本地区的金融风险，但是因为虹吸作用降低了相邻区域的金融风险，而在表4列(1)地理矩阵下，较发达地区的影响系数为-1.702，也表现出明显的统计显著性，也进一步证实金融科技对区域金融风险具有负向的空间溢出效应，由于金融科技降低了本地区的金融门槛，降低了信贷获取成本，扩大了信贷来源，邻近地区的信贷资金也会被吸引到金融科技较为发达的地区，从而降低邻近地区的金融风险，反而增加本地区的金融风险。从控制变量来看，在列(1)-(6)中，经济发展水平在1%的水平上对区域金融风险有显著的负向影响，说明地区的经济发展水平的提高有助于降低区域金融风险，在列(2)经济矩阵中，城市化水平在10%的水平上具有显著的正向影响，说明城市化水平会增加区域金融风险。

3. 金融科技对区域金融风险的空间效应

本文从地理矩阵和经济矩阵两个角度对空间溢出效应进行分解，考虑到空间杜宾模型优于其他模型，这里只采用空间杜宾模型进行检验。空间效应如表3所示。直接效应反映各经济因素对本地区区域金融风险的平均影响，从直接效应来看，不管是地理矩阵还是经济矩阵，金融科技对区域金融风险的影响系数显著为正，分别为0.973和1.020，说明金融科技对本地区的区域金融风险具有显著的正向推动作用，金融科技的应用会带来区域金融风险的增加，究其原因，金融科技降低金融约束，增加地区负债，从而增加了区域金融风险。从控制变量来看，人均GDP对区域金融风险有负向影响，会降低区域金融风险。间接效应反映各经济因素对空间内有联系的其他地区造成的平均影响，总效应反应各经济因素对所有地区的区域金融风险总的影响程度，但是从间接效应和总体效应来看，金融科技对区域金融风险的影响并不明显。但是从前文的交互项W×fintech来看，金融科技对区域金融风险仍然具有空间溢出效应。

4. 金融科技对区域金融风险影响的异质性检验

本文在全样本的基础上，将全国32个省份分为较发达地区、较落后地区(较发达地区包括中东部地区和辽宁省、四川省、重庆市19 省市，剩余12个省份为较落后地区)。地区异质性检验结果如表4所示。从地区异质性的角度来看，也可以看到，在地理矩阵下，列(2)较落后地区的影响系数为1.309，大于列(1)较发达地区的影响系数0.890，在经济矩阵下，列(4)较落后地区的影响系数为1.164，大于列(3)较发达地区的影响系数0.753，说明不管是地理矩阵，还是经济矩阵，较落后地区金融科技对区域金融风险的影响系数都要大于较发达地区。结合前文，假设1得到证明。这是因为较落后地区金融发展水平比较低，监管水平也相对比较落后，所以金融科技对区域金融风险的影响相对较发达地区来得更加显著，从直接效应的影响系数来看，也可以得到一样的结论(限于篇幅，此处没有列出，如有需要可向作者索取)。

(四)金融科技对固定资产投资的空间溢出效应

1. 空间计量模型的选择

同前文一致，在忽略空间因素的条件下，首先通过Hausman检验确定是固定效应还是随机效应，模型Hausman 检验值为58.58，P 值为0.000，显著性通过了检验，因此采用双向固定效应模型。

本文通过似然比检验选择合适的空间计量模型(限于篇幅，检验结果未作报告，如有需要可向作者索取)，从地理矩阵和经济矩阵的似然统计量来看，空间杜宾模型(SDM)优于空间滞后模型(SAR)和空间误差模型(SEM)，都具有1%的统计显著性。

2. 金融科技对固定资产投资的空间计量回归结果

金融科技对固定资产投资的空间计量回归结果如表5所示。由于空间杜宾模型具有明显优势，这里采用空间杜宾模型进行检验。在总体样本下，在列(1)地理矩阵下，金融科技指数对固定资产投资的影响系数为0.743，在1%的水平上具有统计显著性，在列(4)经济矩阵下，金融科技对固定资产投资的影响系数为0.699，在5%水平上具有统计显著性，说明不管是地理矩阵还是经济矩阵，金融科技指数对固定资产投资具有正向影响，而从W×fintech交叉项来看，金融科技对邻接省份的固定资产投资的影响系数为-1.051，在5%的水平上具有显著的负向溢出效应，虽然经济矩阵下不具有统计显著性，这可能是和地理、经济特征有关，但从地理矩阵的角度，仍然可以看到负向溢出效应，这说明：一方面，由于金融科技放松了金融约束，降低信贷门槛，显著增加了本地区的固定资产投资，但是另一方面，在金融科技的作用下，本地区对其他地区的固定资产投资具有挤出效应和虹吸效应：稀缺的资本会在空间中流向具有规模效应、聚集效应的地区，以获得高额回报，因此相邻地区在金融科技的作用下形成了竞争关系，本地区的投资对其他地区的投资产生了挤出效应;并且，金融科技促进了本地区的经济增长，具有经济活力的地区会更吸引其他地区的人才和技术，从而形成明显的投资优势，从而对周边形成虹吸效应，从而促使固定资产的投资向较发达地区流动。从控制变量来看，在列(1)、(4)中，城市化水平和经济结构对固定资产投资有显著的正向影响。

表5同时列出了地区异质性检验结果。在从地区异质性角度来看，在地理矩阵中，列(2)较发达地区的金融科技指数影响系数不显著，列(3)较落后地区的影响系数具有1%水平的统计显著性，并且，较落后地区的影响系数会大于较发达地区，虽然经济矩阵下列(6)较落后地区的影响系数不显著，但是P值为0.124，接近边缘显著性，且影响系数大于列(5)较发达地区。究其原因，较发达地区的经济发展水平比较高，资源配置完善，金融科技对固定资产投资的提高存在边际递减的效应，而对于较落后地区，金融科技有助于降低融资门槛，降低信贷审批难度，较落后地区的企业更会通过金融科技获取信贷资金增加固定资产投资，因此在较落后地区的金融科技对固定资产投资的影响相对较发达地区更大。假设2得到证明，从直接效应的影响系数来看，可以得到一样的结论(限于篇幅，没有列出估计结果，如有需要可向作者索取)。这说明，金融科技的发展还存在区域的不平衡性，而从W×fintech交叉项来看，在地理矩阵下，列(3)较落后地区的金融科技具有显著的正向溢出，在经济矩阵下，列(6)较落后地区存在显著的负向溢出效应，虽然表现出不同的统计特点，可能是由于地理特征和经济特征不同的影响，但是也说明金融科技在较落后地区的空间溢出效应更为明显，具有跨区域影响。

(五)固定资产投资中介效应的检验

金融科技的发展降低了融资难度，扩大了金融覆盖范围、提高金融应用深度，因此也增加了区域金融杠杆和固定资产投资，因此，本文通过中介效应模型分析金融杠杆和固定资产投资在金融科技和区域金融风险之间的中介效应。表6列出了中介效应回归的结果，列(1)中固定资产投资对区域金融风险的影响系数为0.443，在1%水平上具有显著的正向影响，列(2)中固定资产投资对区域金融风险的影响系数为0.421，具有1%水平显著的正向影响，并且金融科技指数不再具有统计显著性，结合表2列(1)、表8列(1)，可见，在地理矩阵下，固定资产投资在金融科技指数对区域金融风险的影响中具有完全中介效应。在列(3)中，固定资产投资对区域金融风险的影响系数为0.491，在1%水平上具有统计显著性，在列(4)中，固定资产投资的影响系数仍然在1%具有统计显著性，而金融科技指数虽然仍然在5%水平上具有统计显著性，但是对比表6列(4)，影响系数下降，同时结合表2列(2)，可以发现，在经济矩阵下，固定资产投资在金融科技指数对区域金融风险具有部分中介效应。因此假设3得到证明。这是因为，金融科技降低信贷门槛、扩大融资范围，促进了地区固定资产投资的上升，但是固定资产投资的信贷资金通常是中长期贷款，而信贷供应端通常是短期贷款，通过金融科技，金融机构可以会将短期资金归拢提供给中长期贷款，从而产生期限错配、流动性风险等问题，导致区域金融风险的上升，增加了金融机构的潜在系统风险。

从空间效应的分解来看(限于篇幅，检验结果未作报告，如有需要可向作者索取)，在直接效应上，不管是地理矩阵还是经济矩阵，金融科技对固定资产投资的影响系数显著为正。从间接效应来看，在地理矩阵中，金融科技对固定资产投资的间接效应显著为负，说明各地区金融科技对其他地区具有负的空间溢出效应，在金融科技作用下，本地区对其他地区固定资产投资的虹吸作用，导致固定资产投资向金融科技更发达的地区聚集。

(六)稳健性检验

本文采用0-1邻接矩阵进行稳健性检验，结果如表7所示，由回归结果可知，在列(1)中，金融科技对区域金融风险的影响系数为0.898，在5%水平上具有统计显著性，金融科技对区域金融风险具有正向影响，在列(3)中，金融科技对固定资产投资水平的影响系数为0.628，在1%水平上具有统计显著性，说明金融科技对固定资产投资具有正向影响，在列(2)中，固定资产投资水平对区域金融风险的影响系数为0.442，在1%上具有正向的统计显著性，同时考虑金融科技、固定资产投资水平的情况下，列(4)显示，固定资产投资的影响系数为0.419，显著为正，而金融科技指数系数不再具有统计显著性，说明固定资产投资水平具有完全中介效应，因此，本文的实证结果具有稳健性。

五、研究结论及政策建议

金融科技的发展对金融风险的影响近年来受到广泛的关注，本文采用空间计量模型研究金融科技对固定资产投资和区域金融风险的空间溢出效应，通过2011年到2018年的样本数据进行研究，研究发现：(1)金融科技对区域金融风险和固定资产投资具有正向的影响，金融科技会直接增加本地区区域金融风险和固定资产投资水平，并且对邻近地区具有负向空间溢出效应，通过虹吸作用间接影响其他地区的固定资产投资和区域金融风险，降低邻近地区的区域金融风险和固定资产投资。(2)固定资产投资在金融科技对区域金融风险影响中具有的中介效应，金融科技有助于降低金融门槛，增加信贷配给，提高固定资产投资水平，但是存在潜在的期限错配、流动性风险，进而增加了区域金融风险。(3)金融科技对区域金融风险和固定资产投资的空间溢出效应存在地区异质性，较落后地区金融科技对区域金融风险和固定资产投资的直接影响相对较大。

本文的研究对于合理利用金融科技、降低金融科技风险具有重要的理论和实践意义，对于有效实施金融科技监管具有重要的启示意义。根据本文的研究结论，提出如下建议：第一，完善金融科技的相关法规和监管政策。制定相关法律，保障健康的金融科技创新，建立符合政策导向和金融发展需求的监管框架，实现金融科技创新与区域金融风险的平衡，满足金融科技快速发展的需要。第二，提高金融科技监管的执行效率。及时跟进金融科技的发展，跟进金融风险的变化，紧紧抓住当前金融科技快速发展的历史机遇，发挥政府的监管和引领作用，从而提高金融监管的及时性和适应性。第三，实行差异化的监管政策。完善较落后地区的金融服务和金融监管，提升较落后地区的金融整体发展水平，减少较落后地区金融科技带来的负面影响，继续发挥金融科技在较落后地区促进经济增长、促进创新、提高农村居民收入的作用。

参考文献：

[1]吴晓求.互联网金融：成长的逻辑[J].财贸经济，2015(2)：5-15.

[2]戴国强，方鹏飞.监管创新、利率市场化与互联网金融[J].现代经济探讨，2014(7)：64-67.

[3]姜建华，秦志宏.非均衡发展格局下的区域金融风险与宏观金融运行[J].国际金融研究，1999(9)：44-50.

[4]吕勇斌，陈自雅.区域金融风险部门间传递的空间效应——2005～2012年[J].财政研究，2014(8)：46-48.

[5]沈丽，刘媛，李文君.中国地方金融风险空间关联网络及区域传染效应：2009-2016[J].管理评论，2019，31(8)：35-48.

[6]李志强，徐宇明.空间外溢视角下的科技金融与区域经济增长质量[J].当代财经，2020(10)：62-74.

[7]冯科.信贷配给、固定资产投资水平与企业创新[J].中央财经大学学报，2016(4)：42-51.

[8]王霄，張捷.银行信贷配给与中小企业贷款——一个内生化抵押品和企业规模的理论模型[J].经济研究，2003(7)：68-75.

[9]陈雨露，马勇.构建中国的“金融失衡指数”：方法及在宏观审慎中的应用[J].中国人民大学学报，2013，27(1)：59-71.

[10]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，2019，54(8)：71-86.

[11]吴雨，李成顺，李晓，等.数字金融发展对传统私人借贷市场的影响及机制研究[J].管理世界，2020，36(10)：53-64.

[12]黄益平，陶坤玉.中国的数字金融革命：发展、影响与监管启示[J].国际经济评论，2019(6)：24-35.

(责任编辑：赵春江)

作者：冯智杰 刘丽珑

第二篇：金融投资体系与金融环境评估

摘要：现代经济已经不是一国的经济，而是全球的经济。全球经济一体化显示着现代经济的全球化发展状态，而经济的发展体现在金融的发展上。现代经济事实上就是金融经济。世界各大跨国公司在各国建立分公司进行的都是资金投入，利用资金去占领市场，从而发展经济。资金的运行离不开金融的基础，所以对现代经济的研究就是对金融的研究。本文主要从金融投资体系和金融环境的评估两个方面来论述发展金融在现代经济中的重要作用。

关键词：金融投资体系；金融环境评估；现代经济发展

金融在经济宏观调控中是一个有力的杠杆。无论是在发展中国家还是发达国家，金融的良好运行能够保证一个国家经济的稳定发展，从而维护社会的正常运行。可以说金融的正常发展能够维护一个国家的和平和稳定。随着我国改革开放的推行及全球经济一体化的到来，我国的金融行业也进入了良性的运转轨道。在我国金融行业良性运转的同时，为了让大家更好地理解金融方面的知识，下面主要从金融投资体系和金融环境评估来向大家介绍金融。

一、金融投资的内涵和特点

金融投资是指投资主体为获得未来收益，主动承担一定的风险，将资金投入在货币、证券和信用及与之相联系的金融市场活动中的经济行为。金融投资是随着全球化经济发展产生的投资方式，是建立在商品经济的资金商品化、货币化、资金交易的市场化以及信用证劵化的基础上的，是新时代社会信用制度和现代货币经济发展到一定高度产生的新的产物。金融投资具有以下几个特点。

1.高流动性

金融投资是将资金投入到货币、证券和信用中的，是以有价证券公司为中介单位进行流通的。在金融投资的过程，由于它是一种无形资产投资和虚拟投资，所以资金的流转是非常快的。当代大多数发达国家的经济多是进行金融投资，进行金融投资就是为了在偿还期限内进行资本积累，这一特点使得大多数投资者会在偿还期限内对自己的资金进行大量的来回调动，这就造成了金融投资过程中资金的高速流动。

2.高风险性

由于金融投资是将资金投入到证券等上面，由于证券和股票价格本身价值具有不稳定性，也就造成了金融投资的不稳定性，即风险性。经济状态是多变的，上市企业的经营状况也是多变的，在这种情况下，投资者进行金融投资就要承担巨大的风险。同样的，相比于实物投资而言，金融投资在面对和实物投资同样的风险下，还要面对其他市场经济带来的风险，所以金融投资是一种高风险性的投资方式。

3.高收益性

金融投资虽然具有高风险性，但是它也具备高收益性。金融投资是一种虚拟投资，它的投资方式并不与生产经营活动有直接的联系，所以在进行投资时资金的投入和撤出是很便捷的，并且金融投资能够利用市场上的价格变动来获得巨大的差价利润，正是由于这一特点，大多数发达国家的投资者开始采用这一投资方式来为自己谋取利益。当然，金融投资的高收益性还要来源于投资者敏锐的观察力，只有在恰当的时候进行资金的投入和撤出才会获得高收益，否则会因为撤离不及时造成资金套现的状况，从而损失自己的资金。

4.依赖于金融资产

金融投资在市场上进行投资时依靠的是金融资产，是依赖于金融资产进行的一种间接性的投资活动。在这个过程中，投资者为了获得更多的利润会将自己的资金投放到股票、证劵和货币等上面，通过多种金融投资的方式来为自己谋取利润。依托于金融市场的投资是投资方的一种资金战和速度战，投资者会随时关注各个公司的经营状况，当出现机会是就会将自己的资金进行投资来占有公司的一定股份，时机到的时候进行抛售来赚取巨额的价格落差。

二、金融投资体系

在对金融投资体系进行分析时，我们要从金融投资体系的构建来进行研究和说明。研究金融投资体系构建要从是否能够很好地为投资者服务，是否能够促进金融行业朝着良好的方向发展等方面进行研究。具体而言，有以下几个方面。

第一，在构建金融投资体系时，要从本国的金融资本出发，考虑本国金融行业的基本状况，制定并实施相应的经济政策来促进人们参与金融投资的热情。通过宣传和经济政策的指导，以及开放金融投资渠道来鼓励各行各业的团体及个人参与到金融投资中来，从而增加金融投资的主体，使我国的金融投资呈现多元化的发展趋势，从而使我国金融投资体系的主体更加广泛。

第二，国家相关的经济开发部门要努力为想要进入金融投资的投资者提供多元化的选择渠道。通过金融交易场所及计算机技术和网络通信技术来达到金融创新的目的。利用计算机技术和网络技术来建立一个全新的金融基础设备，充分满足投资者的需要，达到全方位为投资者服务的目的。只有尽可能地帮助投资者参与到我国的金融投资环境中来，才能够维护我国金融投资体系的完整性，从而达到促进我国经济繁荣发展的目的。

第三，因为金融投资的过程是需要中介来完成的，为了避免出现垄断和促进金融投资行业的良性运行，我国相关经济部门要充分根据国内的金融投资环境和现代企业的发展要求，多建立以民营为主的金融投资中介机构，利用市场来管理金融投资行业。与此同时，国家相关经济部门还要通过制定相关的信用制度和自律制度来规范金融投资中介的经营环境，并且充分利用社会大众的监督职责，对金融投资中介的经营进行监督，避免出现利用金融投资的漏洞危害投资者合法权益的事件。

第四，在进行金融投资体系的构建中，国家应当充分发挥投资市场的间接监督者和调控者的职责，站在战略高度来监督金融投资市场的运行。不应该作为经济调控主体去干预金融投资市场的正常运转，应当充分做到尊重市场金融经济。只是从宏观角度进行调控而不是直接干预，应当主导让市场来管理市场的局面，通过市场经济的自我调节来调控金融投资市场的良性运转。

第五，在构建金融投资体系时，相关经济部门要做到从本国国情出发，立足于本国金融投资行业的现状，通过完善金融投资制度等工作，达到为金融投资者服务的目标。一方面，相关经济部门在金融投资体系的构建中要充分考虑到金融投资环境中的复杂因素，通过多种渠道对各种因素进行改善，避免不必要因素对金融投资体系构建的干扰。另一方面，相关经济部门要根据本国金融投资的环境，制定出适合的法律政策，通过立法和监察制度来对构建金融投资体系时出现的非物质因素进行改善。

三、金融环境评估

对于投资者而言，进行金融投资时要对金融环境进行评估，然后进行资金投入。在对金融环境评估时应该从以下几个方面进行。

第一，科技和管理环境系统方面。因为现代经济就是依赖于科学技术发展起来的经济，衡量金融投资环境的时候，观察它的科技发展状况和应用科技的深度是否良好就可以很好地为资金投入做好准备工作。金融投资环境的科技水平含金量越高，投资环境越稳定。对于科技情况而言，由于金融投资是依赖于电子交易系统进行的，所以投资者在准备投资时，通过检验对方的科技水平不但可以确定投资环境的安全与否，还可以保证自己的资金真正地投入到对方企业中。对于人力资源和管理水平而言，一个上市企业的管理水平越高，说明它的投资渠道越顺畅，对它进行投资时，在安全性得到保证的前提下，一切操作都是便捷的。在高管理水平的前提下，如果上市企业的人力资源很充足，那么就能够使金融投资的空间不断扩大，金融投资的环境不断得到完善。

第二，金融企业环境系统方面。金融投资者在进行投资的过程中，多利用电子交易系统进行投资，而金融投资企业是专门为了投资者更好地进行投资活动服务的。考察金融投资环境时，考察金融企业的各个方面也是必须要做的工作。首先，对于金融企业的专业机构而言，一个金融企业的成熟程度可以从它的金融机构上看出来，机构数量越多的金融企业它的投资环境越安全。其次，对于金融企业的硬件条件而言，一个金融投资企业的硬件设施越完善，给投资者的感觉就越安全。因为投资者进行投资的过程中，资金的流通是依赖于电子交易系统进行的，完整的硬件系统能够增加投资者的信任感。最后，从社会生活状况而言，投资者进行投资时，可以观察该地区的投资社会生活状况，一个地区人们的投资观念越强烈，说明该地区的投资环境越安全。

四、总结

金融投资体系的建立及金融环境的评估，都是为投资者提供顺畅的投资渠道并为投资者获得最大收益服务的。国家通过建立金融投资体系来保证我国金融投资体系的完整性并为投资者提供良好的投资环境。只有当国家的金融投资体系比较完整时，投资者才可能放心地进行投资。他们进行投资时，会认真对金融环境进行评估，避免出现投资失败的状况。总而言之，构建金融投资体系和进行金融环境评估都是以服务投资者为宗旨的，只有投资者不停地参与到金融投资中来，才能够维护金融投资体系的完整，维护国家金融经济的正常运转。

参考文献：

[1]陈李杨.我国投资基金的现状及发展对策[J].北京市财贸管理干部学院学报，1999（01）.

[2]高尚杰.金融危机下家庭金融投资及其风险规避[J].湖北工业大学学报，2009（03）.

[3]朱宏泉，马晓维，李亚静等.基金投资者投资行为影响因素研究[J].管理评论，2009（10）.

（作者单位：瑞泰人寿保险有限公司）

作者：韩雯雯

第三篇：住房消费、住房投资与金融危机

［关键词］美国次级债危机；房地产业宏观调控；金融危机

一、中国房地产业宏观调控对住房消费、住房投资与金融危机关系的传统认识

传统理论将居民购房活动主要区分为住房消费与住房投资两大类。二者的区别在于，前者购买的住房用于自己家庭居住，后者购买的住房并非用于自己家庭居住，而是为了出租以获得租金，或者等待住房价格上涨将其出售，以期从资产价格的上涨中获利。至于住房投机，它是与住房投资既有区别，又紧密相关的活动。虽然在学理层面上存在将二者清晰厘定的可能性，但正如徐滇庆所言，“在现实操作层面上对住房投资与住房投机进行区分是很困难的，很难在二者之间划出清晰的界限，在一定条件下正常的投资也许很快就转变为投机行为。”^[1]因为本文主要讨论房地产业宏观调控，宏观调控显然属于现实操作层面，所以本文并未将住房投机单独作为一类活动与住房消费和住房投资相并列来进行考察，而是将其置于广义的住房投资的范畴之内。

中国房地产业宏观调控， 特别是2005年以来的本轮房地产业宏观调控高度重视住房消费与住房投资，尤其突出地表现为对二者的区别对待。“鼓励消费，抑制投资”成为房地产业宏观调控的基本原则之一。一系列影响重大的房地产业宏观调控政策，如“旧国八条”、“新国八条”和“国六条”等为此做了最好的诠释。同样是居民购房行为，却因购房目的不同而被区别对待。消费与投资之分，就像中国历史上的“华夏与夷狄之分”一样，被反复强调。住房消费如同“华夏”，不仅在房地产业宏观调控中受到政策的支持和鼓励，而且在道德层面上也占据优势地位；相反，住房投资如同“夷狄”，不仅在房地产业宏观调控中受到政策的抑制和区别对待，而且在道德层面上也往往被置于受歧视的地位。抑制住房投资的主要原因之一是：在传统理论看来，住房投资与信贷危机，乃至整个金融危机或经济危机有着某种天然联系；而住房消费似乎具备某种“抗体”，其引发信贷危机，乃至金融危机或经济危机的风险却很小。

二、美国次级债危机从现实层面对中国房地产业宏观调控理论基础的冲击

美国次级债危机是一起典型的由住房消费引起的信贷危机和金融危机。这起危机从现实层面冲击了中国房地产业宏观调控的理论基础，引发人们重新认识住房消费、住房投资与金融危机之间的关系。

在美国住房抵押贷款市场上，放贷机构根据借款人信用高低，对其进行区别对待，从而形成两个层次的市场，即“优惠级”（Prime）抵押贷款市场和“次级”(Sub-prime)抵押贷款市场。信用低的人申请不到优惠级抵押贷款，只能在次级市场上寻求贷款。两个层次的住房抵押贷款市场的服务对象均为贷款购房者，但次级抵押贷款市场的贷款利率通常比优惠级抵押贷款的贷款利率高出2%—3%。因为次级抵押贷款市场为那些受到歧视或者不符合优惠级抵押贷款市场标准的借款者提供按揭服务，所以在少数族裔高度集中和经济不发达的地区很受欢迎。由于次级抵押贷款利率通常比优惠级抵押贷款利率高，因而次级抵押贷款对放贷机构来说是一项高回报业务，所以该业务受到放贷机构的有力推动。另外，美联储实施的低利率政策和美国住宅价格的持续上升，也引起美国居民购房热情不断升温。

在次级抵押贷款业务推出的最初10年里，该业务取得了显著效果。1994—2006年，美国的住房自有率从64％上升到69％，超过900万的家庭在这一期间拥有了自己的住房，这很大部分归功于次级住房抵押贷款。在利用次级住房抵押贷款购买住房的居民中，一半以上是少数族裔，其中大部分是低收入者，这些居民由于信用记录较差或付不起首付而无法取得优惠级抵押贷款。次级抵押贷款为这些低收入者提供了选择权，通过次级抵押贷款购买住房的居民主要是为了自己家庭居住，而非为了投资牟利。按照传统理论对居民购房行为的分类，这些购房活动显然绝大部分属于住房消费，而非住房投资。2004年6月到2006年6月，为了避免经济过热，防止通货膨胀，阻止资本外流，控制美元跌势，美联储连续17次加息，将联邦基金利率从1％提升至5．25％。加息从两个方面影响到房地产业：其一，由于大部分次级住房抵押贷款采取可调整利率形式，随着美联储17 次上调利率，次级住房抵押贷款的还款利率越来越高，借款者的还贷压力越来越大；其二，美联储17 次上调利率直接导致美国房价下挫，房地产交易也从此由火热转向低迷。债务负担的增加与住房价格的下跌交相作用于美国次级住房抵押贷款，引起了越来越严重的信贷危机。

在办理次级住房抵押贷款时，放款机构和借款者都认为，如果出现还贷困难，借款人可以出售所购住房或者进行抵押再融资。但事实上，由于美联储连续17次加息，住房市场持续降温，借款人很难将自己的住房卖出，即使能够卖出，住房的价值也可能下跌到不足以偿还剩余贷款的程度。在这种情况下，自然会出现逾期还款和丧失抵押品赎回权的案例。案例一旦大幅增加，必然引起对次级住房抵押贷款市场的悲观预期，次级住房抵押贷款市场就会发生严重震荡，并冲击贷款市场的资金链，进而波及整个住房抵押贷款市场。与此同时，房地产市场价格也会因为住房所有者止损的心理而继续下降。两重因素的叠加形成恶性循环，加剧了次级住房抵押贷款市场危机的严重程度，这便是美国次级债危机。在危机的初始阶段，危及仅仅存在于美国次级住房抵押贷款市场上。但是，随着美国次级债危机的逐步加剧，市场预期更加悲观，住房价格进一步下跌，优惠级住房抵押贷款市场也受到冲击。随着次级债危机中住房价格的一跌再跌，越来越多优惠级住房抵押贷款市场上的借款者发现，他们购买的住房市值已经低于住房抵押贷款的本息，于是即使在优惠级住房抵押贷款市场上，也出现了越来越多的逾期还款和丧失抵押品赎回权的案例，美国次级债危机波及到了整个抵押贷款市场。不仅如此，银行的信贷危机很快波及到了以住房抵押贷款为发行基础的住房抵押贷款证券市场，进而影响到了整个证券市场，最终酿成了一场深刻影响美国经济的金融危机。

反思美国次级债危机可以发现，引发本次危机的恰恰是住房消费，而不是住房投资。次级住房抵押贷款的借款者绝大多数是那些少数族裔和低收入者，这些弱势群体通过次级住房抵押贷款来购买住房，用于自己居住，而非用于投资。作为一个典型案例，美国次级债危机从现实层面对传统理论中关于住房消费、住房投资与金融危机关系的认识产生了重大冲击，即不仅住房投资能够引发金融危机，住房消费同样也能够引发金融危机。

三、对住房消费和住房投资的重新解读从理论层面修正了传统认识

美国次级债危机冲击了中国房地产业宏观调控的理论基础，颠覆了人们对于住房消费、住房投资与金融危机关系的传统认识。而这种传统认识追根溯源是基于传统理论对于居民购房性质的分类，即对住房消费与住房投资的认识。

本文认为，从经济学理论层面而言，对居民购房性质的研究至少存在三种分析视角：其一，基于国民经济帐户体系（SNA）的分析视角；其二，基于需求目的的分析视角；其三，基于虚拟经济理论的分析视角。在不同分析视角下，对于居民购房性质，或者说对于何谓住房消费、何谓住房投资会得出截然不同的结论。每一种结论都建立于自己独特的分析视角之下，亦即只有基于各自独特的分析视角，才能找到其结论的合理性。对住房消费与住房投资在多重视角下的重新解读，从理论层面修正了传统认识，为重新审视住房消费、住房投资与金融危机的关系，以及重建我国房地产业宏观调控的理论基础奠定了根基。

（一）基于国民经济帐户体系分析视角下的住房投资与住房消费

国民经济帐户体系是当代最主要的国民经济核算体系，被所有发达国家和众多发展中国家所采用。国内生产总值的核算是SNA最主要的内容之一，GDP由消费、投资、政府支出和净出口四部分组成。基于SNA的分析视角，在新房市场上，居民购买的住房无论是用于自己居住，还是为了出租以获得租金，或者等待住房价格上涨将其出售，以期从资产价格的上涨中获利，都属于投资活动。

SNA之所以如此设计统计口径是基于商品住房的特殊属性。GDP用来衡量给定时期内一个经济体生产的所有最终产品和服务的市场价格。对于普通消费品而言，人们会在一个给定时期内购买它，并在该时期或比该时期稍长的一个时期里消费掉它，因而购买这些商品的支出被归为当期消费。但住宅与普通商品不同，它是最典型的耐用品，使用寿命长久，可以在相当长的时间里为消费者提供一个持续的服务流。虽然住房服务的消费可以绵延很久，但对住房的购买支付却是在某个相对短的时期内进行，住房的购买行为和消费行为在时间跨度上存在极大背离。对于GDP及组成GDP的消费、投资等流量指标来说，这种背离会给统计工作带来严重偏差。如果将购买住房的支出计入当期消费，无疑极大地高估了当期的消费支出，于是在SNA中，仅仅将住房服务视作消费品，将房租计入消费。可见，如果基于SNA分析视角，在新房市场上购买住宅，无论是用于自己家庭居住还是用于其他用途，都属于投资活动。而享受住宅提供的住房服务，并为此支付房租的行为属于消费活动。同时，GDP仅仅衡量现期生产的所有产品和服务的价值，非现期生产的产品和服务，即旧货的购买并不计入当期GDP，因为旧货的交易反映了一种资产的转移，并不是经济价值的增加，因此旧货的交易并不包括在当期GDP中。所以，居民在二手房市场上购买住房，无论用于自己家庭居住，还是用于其他用途，都不在SNA的考察范围之内，所以居民在二手房市场上的购房活动既不是住房投资，也不是住房消费。

（二）基于需求目的分析视角下的住房投资与住房消费

显然，传统理论对于住房消费与住房投资的认识绝非基于SNA分析视角，而是基于需求目的分析视角。在需求目的分析视角下，研究者根据居民的购房目的来界定住房消费与住房投资。他们认为吃、穿、住、行是人的基本消费集合，是人类生存与发展的必备前提。满足居住需求的方式有两种：一种是租住他人住房；一种是购买用于自己家庭居住的住房。由于居住需求是人类的基本消费需求，而购买用于自己家庭居住的住房是满足这种基本消费需求的一种方式，于是一些学者就得出居民购买用于自己家庭居住的住房的行为属于消费活动，而被购买的住房属于消费品的结论。^[2]同理，基于需求目的分析视角，居民购买住房，如果不是用于自己家庭居住，而是为了出租以获得租金，或者等待住房价格上涨将其出售，以期从资产价格的上涨中获利，那么这种购房活动与购买工业、商业或办公等非住宅房地产的行为一样，属于投资活动。从需求目的分析视角对住房投资和住房消费的界定，是通过分析商品用途来判断其被购买的行为属于投资活动还是消费活动。这一分析方法在理论研究和日常思维中被普遍使用，获得人们广泛认同，以商品用途来区分投资品和消费品不仅在实践中被广泛应用，而且在概念的划分上也做到了逻辑自洽。然而，使用这种方法来分析商品住房及购房活动的性质时，研究者必须考虑到商品住房有别于普通消费品的特殊性。

许多学者把居民购买的用于自己家庭居住的住房看作是消费品，但他们却忽略了其有别于其他普通消费品的特殊性，而试图用研究普通商品价格形成与波动的方法来研究商品住房的价格形成与波动，即试图仅仅使用实际经济因素如人口数量、居民收入水平、就业率等指标来解释和预测住宅价格的周期性波动，这就忽略了商品住房具有的有别于普通消费品的虚拟资产属性，采用这样的方法做出的预测往往是失败的。Quigley的研究证明了这一点，他使用1986—1994年美国41个大城市的截面数据，根据居民收入、家庭数量、人口数量、就业量、每年房屋建造许可和开工数量、空置率等实际经济变量及商品住房价格滞后变量对商品住房价格进行回归分析。结果表明，这些解释变量对商品住房价格虽然具有一定的解释能力，但是，难以预测价格变动的拐点，即使是预测最准确的模型错误率也高达52．73%。^[3]这是因为随着商品住房虚拟资产属性的日益增强，其价格波动越来越受到货币和资本市场等虚拟经济领域因素的影响，而实际经济因素对商品住房市场的影响在逐步减弱。事实上，马克思早在19世纪下半叶就认识到了房价的特殊性，他指出“房价只由购买欲和支付能力决定，而与一般生产价格或产品价值所决定的价格无关”。^[4]

由此可见，虽然可以基于需求目的分析视角合乎逻辑地区分住房投资与住房消费，但是该结论仅仅在这一独特视角下才能成立，而超越这一视角，推广到更为广阔的范围中，这一结论便失去其合理性。如上所述，研究者不能突破这一独特视角，在更为广阔的范围内理解住房投资与住房消费的涵义。因为住房消费与一般意义上的消费行为大不相同，集中体现在商品住房不同于普通消费品，其价格的形成与变动遵循着不同于普通消费品的特有逻辑。传统理论对于住房投资与住房消费的认识基于需求目的分析视角之下。所以，传统理论中住房投资与住房消费的涵义仅仅在这一独特视角之下才具有合理性，即仅仅在“住房是用于自己家庭居住还是用于其他用途”这一意义上具有合理性。但是，在这一视角下，我们并不能找到住房投资与金融危机的关联性，也同样找不到住房消费对于金融危机存在“免疫力”的丝毫证据。

正如下文所述，金融危机往往是由虚拟资产价格的强波动性引发的，从虚拟经济分析视角来看，商品住房具有虚拟资产属性，其价格具有强波动性。正是房价的强波动性，才是房地产容易引发金融危机的主要因素。从虚拟经济分析视角看，传统意义上的住房投资与住房消费并无二致，二者均具有投资活动属性。

（三）基于虚拟经济视角的住房投资与住房消费

从1997年东南亚金融危机以后开始，我国部分学者开始研究虚拟经济现象，这一研究很快得到社会承认。2002年10月，“虚拟经济”一词被写入了十六大报告。虚拟经济研究对于深化关于房地产属性的认识意义重大。虽然对于什么是虚拟经济和虚拟资产尚未达成一致定义，但是人们基本认同这样一种观点，即“虚拟经济是一种与实体经济相对应的经济形态，虚拟资产是指金融资产以及具有类同金融资产属性的其他资产形式，而房地产就是除了金融资产以外的最主要的虚拟资产形式”。^[5]由于房地产具有虚拟资产属性，所以它有别于普通资产，而与货币、股票、债券和金融衍生品具有某种相似性。

虚拟经济与实体经济的本质区别在于他们遵循完全不同的运行模式。这种不同表现为“在实体经济中，资本必须通过与实物形态之间的相互转换，经过交换——生产——流通——交换这一循环后才能产生利润，但是，在虚拟经济中，资本却不需要通过这一循环就可以产生利润。由于虚拟经济中不包括物质生产活动，故其本身并不能创造财富，但却能对实体经济创造的财富进行再分配”。^[6]虚拟经济也被看作是虚拟价值系统，“虚拟价值系统与实体价值系统具有本质区别，它与人们的心理密切相关”。^[7]虽然研究者对于什么是虚拟经济和虚拟资产尚未达成完全一致的意见，但是有一点是共同认可的，那便是：虚拟经济具有自己独特的载体——虚拟资产，与普通资产不同，虚拟资产具有独特的价格形成与波动机制，强波动性是其价格的基本特征。而房地产与金融资产、邮票、古玩字画等资产都具有这一特征，因而都被纳入了虚拟资产的范畴。由于虚拟资产价格具有强波动性，使其成为投资或投机活动的主要对象。虚拟经济理论正是从价格形成与波动的特征——强波动性的分析视角出发得出如下结论：居民购房无论是用于自己家庭居住还是用于出租，或等房价上涨之后将其出售以赚取差价，都属于投资活动，无论是自住房还是非自住房都具有投资品属性。“房地产价格的波动性表明房地产不仅仅是一般消费品或耐用消费品，而更多的成为一种投资工具，从而决定房地产价格的不只是由建筑及土地成本决定的供给和消费者效用决定的需求，更重要的是投资于房地产所能带来的预期收益和资产升值的潜力，这正体现了房地产作为虚拟资产的特性”。^[7][８]

基于虚拟经济视角，可以解释为什么商品住房的价格具有强波动性，进而可以解释为什么房地产容易引发金融危机。而在虚拟经济视角下，传统理论意义下的住房投资与住房消费本质上并无区别，二者均具有投资属性。这就从理论层面上解释了为什么住房消费可以引发美国次级债危机，同时本文在多重视角下对住房消费和住房投资的重新解读也从理论层面上修正了关于住房投资、住房消费与金融危机关系的传统认识。☆

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主要参考文献：

［１］徐滇庆．房价与泡沫经济［Ｍ］．北京：机械工业出版社,2006．166～268．

［２］万大宁等．住宅消费对上海经济增长贡献度研究［Ｍ］．中国房地产研究［Ｊ］．2000（1）．上海：上海社会科学院出版社，2000．

［３］Quigley, J. M., Real Estate Prices and Economic Cycles, International Real Estate Review , 1999,Vol.2, No.1.

［４］马克思．资本论(第三卷)［Ｍ］．北京：人民出版社，1963．

［５］刘骏民．从虚拟资本到虚拟经济［Ｍ］．山东人民出版社，１９９８．

［６］成思危．虚拟经济研究丛书序言［Ｍ］．见姚国庆，2005：《经济虚拟化下的金融危机》，南开大学出版社，序言．

［７］郭金兴．房地产的虚拟性及其波动［Ｍ］．天津：南开大学出版社，2005．10～16页．

［８］Courchane, M., Surette, B. and P. Zorn, Subprime Borrowers: Mortgage Transitions and Outcomes. Journal of Real Estate Finance and Economics, 2007, 29(4).

Housing Consumption, Housing Investment and Financial Crisis:Impact of the US Sub-prime Loan Crisis on the Theoretic Foundation of China's Macro-control of Real Estate

Zhou Jiancheng１ Bao Shuangye2

investment. The theoretical basis is that housing investment is prone to lead to banking crises, and even the entire financial crisis or economic crisis. While housing consumption seems to have some antibody. The United States sub-prime loan crisis overthrows the theory in reality. In this paper, housing consumption and housing investment are explained in multiple perspectives, which overthrows the traditional theory.Key words: US Sub-prime loan crisis; macro-control of real estate; financial crisis

［ 收稿日期： 2008．1．10 责任编辑：单丽莎 ][

作者：周建成　包双叶

第四篇：东道国金融深化、金融稳定与中国对外直接投资

摘 要：本文利用2004—2015年我国对外直接投资43个国家的跨国面板数据，通过建立静态面板固定效应模型和动态GMM回归模型，研究东道国的金融深化与金融稳定对我国对外直接投资的影响。研究结果表明：东道国的金融深化能促进我国对外直接投资，同时我国对外直接投资也具有金融风险偏好特征，即金融稳定程度较低的国家更能吸引我国对外直接投资;通过对样本国家进行聚类，发现发达国家和发展中国家的金融深化均能显著促进我国对外直接投资，中国对外直接投资对发达国家存在显著的金融风险偏好，对发展中国家投资风险偏好并不显著，但随着发展中国家金融深化，对发展中国家投资的风险偏好也会增强。

关键词：金融深化;金融稳定;对外直接投资

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2018.05.01

一、 引言

改革开放以来，我国经济对外开放程度越来越高，特别是自2001年加入WTO后，我国与世界上越来越多的国家和地区建立起贸易合作关系，一方面积极从其他国家实施“引进来”战略，另一方面鼓励和支持国内企业“走出去”。为了更好促进企业“走出去”，我国不少企业逐步通过开展对外直接投资(Outward Foreign Direct Investment，以下简称OFDI)的方式进入国外市场。自2003年以来，中国对外直接投资实现连续13年增长，2015年对外直接投资是2002年的54倍，且2015年中国对外直接投资首超吸引外资，跃居全球第二。相对于我国对外直接投资的快速发展，国内金融已不能满足我国企业对外投资活动的资金需求。因此，我国企业在国内难以获得资金时，须在东道国当地寻求资金，这就对东道国的金融市场的发展提出了要求。中国作为发展中國家和国际投资领域的后来者，对外直接投资八成分布在发展中经济体。根据中国官方统计，2015年末，中国在发展中经济体的投资存量占83.9%，在发达经济体投资存量仅占14%。相对于发达国家，发展中国家的经济基础大都较为薄弱、法律制度不够健全，金融市场尚未完善，这使得我国企业在东道国当地寻求资金行为存在一定的风险，也对在当地投资的中国企业的风险管理能力提出了挑战。因此，研究东道国金融市场的发展与稳定对我国企业进行对外直接投资的影响具有重要意义。

二、 文献综述

随着我国对外直接投资的快速发展，我国企业在全球179个国家和地区都存在投资行为，但国别的投资规模分布存在着较大的差异，这使得国内外学者开始关注投资东道国的特征差异以及能够促进我国对外投资活动的影响因素。已有研究表明，影响中国OFDI的因素包括东道国的经济发展、政治法律、科技水平以及社会文化等因素。国内外一些学者较为全面地分析了影响中国对外直接投资区位选择的因素，Buckley et al.(2007)分析1984—2001年中国对外直接投资数据，发现中国偏向于对市场规模以及文化与其相近的，且地理位置接近的东道国进行投资，这表明市场寻求是中国企业进行对外直接投资的一个重要动机。Kolstad和Wiig(2010)则认为对于OECD国家来说，中国对外直接投资更倾向于市场规模大的国家，而对于非OECD成员国，投资更倾向于资源丰富且制度水平较低的国家。Cheung等(2011)在考察中国对非洲国家OFDI的决定因素时，发现中国偏向于投资生产石油等能源丰富的国家，且东道国腐败也能吸引我国对其的直接投资。国内学者李阳等(2013)利用江苏省2007—2010年对60个国家或地区的直接投资面板数据，研究发现东道国的能源产量、制度因素和文化因素均对江苏省的对外直接投资有显著影响。谢孟军和郭艳茹(2013)基于扩展的引力模型，从投资国和投资东道国的法制完善度与产权保护度等方面研究了法律制度质量对中国对外直接投资区位选择的影响。关于东道国经济与制度等因素的探究已经较多，而从东道国金融角度出发研究的文献较少，具有代表性的是国内学者余官胜(2015)关于东道国规模层面与结构层面的金融发展对于我国对外投资活动的影响研究，并基于企业进行对外直接投资分为横向动机与纵向动机进行比较分析，他认为东道国规模层面金融发展能促进我国企业对外直接投资，并且能较大程度上吸引我国横向动机的企业对外直接投资，而结构层面只有在东道国金融发展程度较高时才能促进我国纵向动机企业对外直接投资。

事实上，东道国的金融市场的发展在一定程度上缓解了我国企业对外直接投资中存在的融资约束问题，特别是中小型企业面临的融资问题。本文研究的金融深化是金融发展的重要方面，其衡量的是东道国金融资源总量的增多。关于金融深化的定义，耿颢(2009)和胡宗义等(2003)认为金融深化是金融资产数量的增加，反映着一个地区经济发展进程中金融不断加强和深化的过程;黄莹(2013)则在此基础上将“金融机构和资产数量的增加程度”考虑到金融深化量化标准中。已有研究关于金融深化的研究多是侧重于其与经济增长的关系，Levine和King(1993)研究发现金融中介和经济增长之间的联系不仅仅是一种同时期联系，金融中介还会对经济增长起先导作用。与此同时，东道国金融市场的稳定性也逐渐成为企业做投资决策时应考虑的重要因素，东道国的金融市场稳定在一定程度上能降低企业的投资风险，但对于存在严重的融资约束的我国中小型企业来说，在进行对外直接投资活动时减少融资成本相对于降低风险来说显得更为关键。企业在东道国的融资成本与东道国的金融稳定程度是分不开的，但现有研究多数是从东道国整体的国家风险或经济稳定的角度出发，并未直接从东道国金融市场稳定的角度探讨我国企业的对外直接投资行为。

三、 理论机制

本文研究的东道国金融环境对于我国对外直接投资的影响主要是通过我国进行对外投资活动的企业在东道国的融资行为发生作用的，具体而言，一国的金融市场很大程度上决定了企业的融资成本。由于企业在决定是否进行对外直接投资时，需要投入大量的固定成本和沉没成本，然而并不是所有企业都具备“走出去”的资本实力，因此融资成本对于企业来说显得尤为重要。尽管近几年来随着金融改革的深化，我国金融自由化程度不断加深，但相对于美国等西方发达国家成熟的金融市场，我国金融市场的资本配置效率还有待提升，我国企业面临着程度不同的融资约束。据调查，银行贷款的企业覆盖率在规模及以上企业中不到30%，在规模及以下企业中不到5%。由于我国金融市场机制尚未完善，使得政府在一些重大投资项目的审批和重要资源的分配中仍然发挥着关键作用。而国有企业凭借其体制享受政策和资源的优势，在各个经济领域挤压了民营企业的生存和发展空间，金融领域也不例外，我国民营企业尤其是中小民营企业面临的融资约束问题更为严重。事实上，Fazzari等(1998)、Hoshi等(1991)文献表明融资约束是各国企业普遍面临的问题，而中小型企业的融资约束问题更加突出，这对其对外直接投资行为也有更大影响。与大型企业相比，中小企业通常失败率更高，代理和信息不对称问题更严重。为缓解融资约束，越来越多的国家开始建立诸如利息补贴、直接贷款、贷款担保等政策措施，这也标志着是金融市场进一步发展，多种融资渠道的创新以及资本数量的扩张在一定程度上降低了企业的融资成本。基于此，本文假设东道国金融深化能促进我国企业对外直接投资。

近年来，关于东道国的政治风险、制度环境对于我国直接投资影响的研究较多。Kolstad 和Wiig(2012)基于实证研究发现我国对外直接投资偏好制度质量较低的国家，Ramasamy et al(2012)等利用中国2006—2008年的数据，采用泊松计数回归模型研究中国对外直接投资的区位选择因素，也得出类似的结论。本文所探讨的金融稳定则是东道国金融风险的一部分，已有研究表明中国之所以偏好制度环境相对较差的国家进行投资，其主要原因在于风险在一定程度上可作为企业进入东道国市场特别是能源、公共基础项目等领域的“润滑剂”，帮助“走出去”企业避开繁琐规制，减少制度摩擦，从而提高时间配置效率。类似于政治制度等風险，我们也假设东道国的金融风险也能吸引我国对其的投资，这是因为我国普遍的融资约束的存在使得企业在传统渠道的融资成本较高，撇开拥有政策资源等优势的国有企业不说，我国民营企业特别是中小型民营企业更倾向于风险较大的间接融资来规避传统融资繁琐规制，减少时间成本。更重要的是，东道国一定的金融风险例如股价的波动、部门贷款的增加的也标志着间接金融市场存在投机，这会大大吸引具有风险偏好的投资者的投资行为，而这些企业也大多是缺乏足够的资金并且为降低融资成本避开传统融资渠道的“走出去”企业。

四、实证设计

(一)基本模型设定

本文旨在研究东道国金融深度与金融稳定如何影响我国企业的对外直接投资行为，同时借鉴郭杰和黄保东、王伟等的研究，将东道国市场规模、资源禀赋和贸易开放程度以及东道国制度品质等作为控制变量，构建如下计量模型：

其中，被解释变量lnOFDIit为中国t年对东道国i的对外直接投资额的对数值;Finde和Finsta为主要解释变量，分别表示东道国的金融深度与金融稳定;Xit为基本控制变量，包括东道国的市场规模(lnGDP)、资源禀赋(Resou)、贸易开放程度(Open)和制度品质(Corh)等影响对其投资行为的因素;?滋i表示东道国的个体固定效应;?着it为随机误差项。

(二)变量说明与数据来源

被解释变量lnOFDIit为中国t年对东道国i的对外直接投资额的对数值，数据来源于商务部发布的历年《我国对外直接投资统计公报》。核心解释变量Findeit为东道国i国t年的金融深化程度，在戈德史密斯的《金融结构与金融发展》一书中指出金融深度衡量的是货币化比率，等于全部金融中介体的流动负债与当季GDP的比率，即M3/GDP，各国历年的M3和GDP均来源世界银行WDI数据库。Finstait为东道国i国t年的金融稳定指标，用东道国当年股票市场价格指数的波动来表示，数据来源于GFDD数据库(Global Financial Development Database)。其他控制变量中，lnGDPit表示东道国的市场规模，用东道国i国t年的GDP对数值表示，以2003年为基期用GDP平减指数进行了调整，Resouit反映的是东道国i国的要素禀赋，以东道国t年的矿石和金属出口占总商品出口的比例来衡量，数据均来源于世界银行数据库。Openit反映的是东道国的开放程度，以t年我国与东道国i国进出口总额来表示，数据来源于2014—2015年中国统计年鉴。Corhit表示东道国的制度品质，参照胡兵等(2013)的做法，本文选用的是世界银行全球政府治理指标(Worldwide Governance Indicators， WGI)数据库中的政治稳定和暴力/恐怖主义缺失(wgi)，原始数据数值范围为-2.5(最低)到2.5(最高)，为便于实证分析，本文采取一定的方法将其数值调整为0-10，数值越高表示东道国的制度品质越高，调整方法如下：Corh=10-2×(wgi+2.5)。表1列出了模型的变量与数据来源。

根据数据的可获得性，本文选取了中国对外直接投资规模较大的、具有一定代表性的43个国家或地区 2004—2015年的数据作为研究样本，亚洲有巴基斯坦、菲律宾、韩国、日本、沙特阿拉伯、泰国、土耳其、新加坡、印度、印度尼西亚、越南、中国香港，非洲有埃及、毛里求斯、摩洛哥、尼日利亚和南非，欧洲有比利时、波兰、捷克、丹麦、俄罗斯、法国、德国、荷兰、匈牙利、爱尔兰、意大利、马耳他、西班牙、瑞士、英国，拉丁美洲有阿根廷、巴西、哥伦比亚、墨西哥、秘鲁、委内瑞拉和智利，美国和加拿大属于北美洲，澳大利亚、新西兰则属于大洋洲。在估计模型前，为降低异方差的影响，本文对我国对外直接投资额、东道国历年GDP以及我国与各东道国之间的进出口总额均作对数处理。表2列出了各变量的统计描述，从表中可以看出中国对外直接投资流量变动幅度较大，最小值为-0.0349，最大值达到6.9132，且各东道国的金融深化程度也存在巨大差异，其标准差达到53.8124，同时各东道国的金融稳定性也有较大差异，因此利用此样本构建模型具有一定的研究意义。

五、实证结果与分析

(一)基础回归

1.全样本估计

本文首先选用了混合OLS、固定效应与随机效应分别进行回归(见表3)。其中模型(1)、(3)、(5)控制了东道国市场规模、资源禀赋和开放程度，模型(2)、(4)、(6)则在此基础上控制了东道国的制度品质这一解释变量。表3中还列出LM 检验统计量为481.49和426.58，p值均为0.0000，显示随机效应估计结果优于混合面板的估计结果。Hausman 检验数据分别为34.49和37.35，其p值均为 0.0000，这表明固定效应的估计结果优于随机效应的估计结果，因此本文应选用固定效应模型进行估计，分析也主要基于固定效应回归结果。

由固定效应估计结果(3)、(4)可以看出，主要解释变量Finde和Finsta都在5%的水平上显著，且其系数均为正，表明东道的金融深化会促进我国对其的直接投资，这与以往的研究结论一致，东道国的金融市场的发展在一定程度上缓解了我国企业对外直接投资的融资问题;同时我国企业的对外直接投资表现出显著的风险偏好，即东道国的金融市场波动越大，越能吸引我国企业对其进行直接投资，这可能是由于我国作为对外投资领域的后来者，稳定的投资市场已被瓜分殆尽，我国企业只能去投资市场风险较高的金融市场寻求融资机会，金融市场的波动另一方面也意味着存在着一定的投机收益，这对我国“走出去”的中小型企业来说具有一定的吸引力。控制变量lnGDP在5%的显著水平下显著为负，表示东道国的市场规模越大反而会抑制我国企业的对外直接投资，这与我国企业的对外直接投资大都集中在与自身经济发展程度相当的发展中国家这一事实相吻合;控制变量Resou在10%水平下显著，且其系数为正，表明我国企业在进行对外直接投资选择时更倾向于资源丰富的国家;控制变量Open在1%水平上显著为正，这意味着东道国对于我国的开放程度越高，即两国之间的贸易往来频繁能够促进我国企业对其进行直接投资。模型(4)是在模型(3)的基础上加入Corh(东道国制度品质)这一控制变量，固定效应估计和随机效应估计结果都显示其在10%的水平下显著为正，这表示我国企业进行对外直接投资时更倾向于国家制度品质较低的东道国，即东道国的腐败在一定程度上具有“润滑作用”，这可能与东道国的制度缺陷可以降低企业的等待成本有一定的关系。基础回归结果显示固定效应估计与随机效应估计中解释变量的估计系数均相差不大，这表明总体样本的估计结果具有一定的稳健性。

2.分样本回归

由于我国企业进行对外直接投资的国家包括发展中国家与发达国家，为进一步探究不同类型国家的金融市场特征对于我国对外直接投资的影响，本文将总体的国家样本分为两类分别进行回归估计。

本文采用Ward系统聚类方法，依据总体样本中各东道国的市场规模(GDP)、要素禀赋(Resou)以及国家制度品质(Corh)三个指标对总体样本国家进行聚类，聚类前各变量均已进行标准正态变换，聚类结果如表4。可以看出，聚类结果显示第一类的国家或地区的GDP即市场规模均远远超过第二类国家，其自然资源与国家制度品质相对于第二类国家来说较高，可认为第一类国家或地区为较发达国家或地区，第二类国家大致可归为市场规模较小，自然资源相对较少且国家制度品质较低的发展中国家或地区。

基于系统聚类的结果，本文将分别对这两类国家或地区进行固定效应估计(见表5所示)。模型(7)、模型(8)为第一类国家或地区样本的估计结果，模型(9)、模型(10)为第二类国家或地区样本的估计结果，其中模型(8)、模型(10)是在模型(7)与模型(9)的基础上控制了东道国制度品质变量。可以看出投资东道国无论是属于第一类(发达国家或地区)还是第二类(发展中国家或地区)，其金融深化对我国对其的投资活动具有较为显著的促进作用，这是由于金融规模的扩大增加了我国企业在当地的融资机会;同时相对于第二类国家或地区即发展中国家或地区而言，我国对发达国家或地区的直接投资具有显著的风险偏好倾向，这很大程度上是由于发达国家或地区的金融市场更为成熟，金融市场的风险保障制度更完善。正是由于存在着更加完善的风险管理体制，将投资风险很好地控制在一定的范围内，这使得风险的边际偏好更强，因此对于我国走出去企业特别是中小型企业来说，基于融资机会与投机利益，在国内存在融资约束时则会将资金需求转移至东道国;而发展中国家或地区的金融市场发展及风险管理制度均不完善，投资者在进行投资决策时也会考虑其中存在的风险因素，这使得尽管我国对其的直接投资也存在着风险偏好现象，但这种偏好是基于风险可控的基础上，发展中国家或地区在金融风险控制与保障方面较发达国家或地区而言尚未成熟，因此对其的投资风险偏好较发达国家或地区而言并不显著。其他控制变量中，发达国家的自然资源在10%的水平上对我国对外直接投资具有促进作用，而对发展中国家而言其促进作用并不显著，这表明资源丰富且投资环境较好的发达国家更能吸引我国对其直接投资。与总体回归类似，我国与东道国之间的贸易往来显著促进了我国对其的直接投资。而东道国制度品质对于发达国家与发展中国家的影响不同，这可能是由于东道国腐败对中国对外直接投资的影响是一定制度环境中腐败的“摩擦效应”和“润滑效应”这两种力量相互平衡的结果。

(二)稳健性回归

考虑到企业对外直接投资可能存在的连贯性，本文在静态面板模型的基础上加入对外直接投资的滞后一期值，并将其作为解釋变量，采用动态面板数据GMM方法进行回归。为进一步探究东道国在不同金融深化的程度下其金融市场稳定性对于吸引我国直接投资的影响，本文还将金融深化与金融稳定的交互项纳入模型，即将Finde*Finsta作为解释变量进行回归估计(见表6)。模型(11)与模型(12)分别为发达国家或地区与发展中国家或地区的估计结果。从中可以看到，对外直接投资的滞后项在1%的水平上显著，表明我国企业对外直接投资存在一定的连续性。模型(11)中显示交互项系数为正但不显著，而模型(12)该项在1%的水平上显著为正，这意味着投资东道国无论是发达国家还是发展中国家，随着该国金融市场规模的扩大，我国企业对其直接投资风险偏好程度也会加强，但这种偏好的加强对于发展中国家而言更为显著。这主要是由于发展中国家的金融市场与发达国家相比尚未成熟，金融市场各方面不确定因素较多，因此进行对外直接投资的企业特别是中小型企业为减少融资成本便会选择这些发展程度较低且风险较高的国家进行投资，而随着东道国金融市场规模的扩大，母国在这些发展中国家的金融市场上所获得的融资渠道增加，将会吸引更多的中小型企业投资者，从而显示出更强的投机偏好，这在一定程度上也验证了前文模型(8)中Finsta显著为正的这一结果的现实意义。其他控制变量与前文基础回归中的结果一致，表明结果具有稳健性。

六、结论及建议

(一)结论

东道国的金融深化会吸引我国对其的直接投资，并且我国对外投资表现出显著的风险偏好特征，即我国企业更倾向于在金融市场波动较大的国家进行直接投资，其原因可能在于我国企业特别是中小型企业在国内存在严重的融资约束问题，东道国金融市场的波动则为这些企业提供了降低成本的融资方式。随着东道国金融市场规模的扩大，我国企业进行对外直接投资的风险偏好也会增强，而发达国家或地区由于自身金融市场已较为成熟，随着其金融不断深化，融资渠道的创新，我国企业对其直接投资时对于金融风险偏好的增强不如发展中国家或地区显著。或东道国的市场规模、资源禀赋、开放程度以及东道国制度环境对于我国对外直接投资也具有一定的影响。本文的实证结果显示我国企业的对外投资活动更倾向于市场规模较小、自然资源丰富、与我国贸易往来密切且制度环境并不完善的国家，其原因在于我国对外直接投资起步较晚，投资活动各方面市场竞争力不够，企业更倾向于在经济发展水平、体制环境较接近且双边政治关系友好的发展中国家进行投资，而东道国的腐败也在一定程度上降低了我国企业对外直接投资的融资成本，其较低的制度环境具有“润滑效应”。

(二)政策建议

在当前我国积极推进“一带一路”战略和国际产能合作的背景下，结合我国企业对外直接投资现状，本文提出以下建议：首先，政府部门应大力推进国内金融改革，创新融通资金渠道，解决国内银行为“走出去”企业提供的融资服务，中小型企业存在的融资约束问题。其次，相关政府部门也应采取措施鼓励国内金融机构在东道国设立分支机构，搭建资金融通平台，为我国企业在当地的对外直接投资提供金融服务。再次，我国企业应提高海外风险识别、预警和处置能力，完善投资风险评估系统，做好项目运营期间的风险的动态监测与相应的应急预案。同时，国内的金融中介机构及相关研究部门也应积极配合“走出去”企业，加大对外投资风险研究的投入力度，创造健康的海外投资环境。最后，我国政府应采取相关金融合作途径建立与东道国金融机构之间的良好合作关系，推进与东道国之间的贸易往来与文化交流，进一步提高我国的对外直接投资水平。

(责任编辑：李兴发)

参考文献：

[1]耿颢.山东省金融深度和金融宽度实证分析[J].金融发展研究，2009(10)：30-33.

[2]黄莹，熊学萍.金融服务水平测度与经济福利效应研究综述[J].上海金融，2013(2)：27-31.

[3]胡兵，邓富华，张明.东道国腐败与中国对外直接投资——基于跨国面板数据的实证研究[J].国际贸易问题，2013(10)：138-148.

[4]胡宗义，刘义文，袁亮.金融均衡发展对经济可持续增长的实证研究[J].科技与经济，2013(7)：25-38.

[5]黄孟复.中国小企业融资状况调査[M].北京：中国财政经济出版社，2010.

[6]蒋冠宏，蒋殿春.中国对发展中国家的投资——东道国制度重要吗?[J].管理世界，2012(11)：45-56.

[7]李阳，臧新，薛漫天.经济资源、文化制度与对外直接投资的区位选择——基于江苏省面板数据的实证研究[J].国际贸易问题，2013(4)：148-157.

[8]林毅夫，李志赟.中國的国有企业与金融体制改革[J].经济学(季刊)，2015(3)：913-936.

[9]罗进辉.“国进民退”：好消息还是坏消息[J].金融研究，2013(5)：99-113.

[10]余官胜.东道国金融发展和我国企业对外直接投资——基于动机异质性视角的实证研究[J].国际贸易问题，2015(3)：138-145.

[11]余官胜，袁东阳.金融发展是我国企业对外直接投资的助推器还是绊脚石——基于量和质维度的实证研究[J].国际贸易问题，2014(8)：125-134.

[12]Cheng L K，Ma Z.China’s Outward Foreign Direct Investment[M].Chicago： University of Chicago Press，2010：545-578.

[13]Fung，K.C，Garcia-Herrero Alicia. Foreign Direct Investment Outflows from China and India[J].China Economic Policy Review，2012(1)：223-231.

作者：王仲辉 胡涵

第五篇：外商直接投资与东亚金融危机

摘要：关于东亚金融危机爆发原因的研究很多。但是大多数研究没有注意到FDI的大量流入对于东亚国家爆发金融危机的影响。虽然FDI没有直接引起金融危机的爆发，但是它确实对危机国家经济脆弱性的形成发挥了作用。FDI给东道国带来的金融风险往往是潜在的，如果不能有效监管，这种潜在金融风险就有转化成现实金融风险的可能。所以，一味提高FDI的引资比重并不能使发展中国家摆脱金融危机的侵扰，发展中国家有必要加强对FDI的监管。

关键词：外商直接投资(FDI);东亚;金融危机

一、引言

关于东亚金融危机爆发原因的研究已经很多。学者们从各个角度研究了东亚金融危机爆发的原因。有的学者从金融领域寻找金融危机爆发的原因，认为东亚国家采取盯住美元的汇率制度，过早对外开放资本市场而又缺乏有效的监控措施，为国际投机力量的炒作提供了土壤，从而触发了金融危机;有的学者从发展模式和体制方面研究金融危机爆发的原因。认为东亚国家政府主导的管理体制和以出口为导向的发展战略，通过集权型的资源配置培植主导产业和部分经济利益集团，虽在特定的条件下推动了经济的高速增长，但这种发展模式在经济上妨碍了资源的合理配置，在政治上滋生了权钱交易和政府腐败，随着国内外环境的变化，不仅经济增长难以为续，而且成为经济、社会和政治危机爆发的原因;有的学者从经济结构上分析金融危机产生的原因，认为东亚国家基础工业落后，资本货物及中间产品在很大程度上依赖进口，基础设施严重不足，难以支撑经济的持续增长，而大量的投资则进入股票和房地产市场，导致“泡沫经济”的形成，最终引发金融危机;另外还有金融监管不力、金融和非金融部门以及政府和私人部门之间的复杂关系等原因(陈健安，2000)。归根结底，东亚金融危机的爆发是由于经济中潜在的脆弱性引发了金融危机爆发的可能性，当外部环境急剧恶化时就转化为现实的危机。东亚经济中潜在的脆弱性主要指国际收支中的经常账户赤字。如表1所示，1996年泰国经常项目逆差占其国内生产总值的比重高达9，18%，远远高于国际公认的5%的警戒线。马来西亚和菲律宾的经常项目逆差也比较大，分别为GDP的5.99%和5.86%。1997年爆发金融危机的东亚国家，都是FDI的主要接受国。那么，FDI的大量流入是否是这些国家经济脆弱性产生，从而爆发金融危机的原因之一呢?笔者认为FDI对东亚国家经济脆弱性的产生发挥了一定作用。

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文

作者：潘素昆　刘源超