制度環(huán)境與地區(qū)信貸資金流動

夏玉坤　宮子超　錢先航

摘? ?要：本文以山東省64個縣為樣本，考察了法律保護、法律執(zhí)行及信用環(huán)境對地區(qū)信貸資金流動的影響，并進一步檢驗了法律執(zhí)行、信用環(huán)境在不同法律保護水平下的作用差異。結果表明法律保護對地區(qū)信貸資金流動的影響并不顯著，但法律執(zhí)行效率高、信用環(huán)境好的地區(qū)會有更多的信貸資金流入和更少的信貸資金流出。分組檢驗的結果顯示在影響資金流入方面，作為正式制度的法律保護和法律執(zhí)行存在互補關系;同時在法律保護較差的地區(qū)，信用環(huán)境對資金流動的作用相對較大，表明信用環(huán)境與法律保護存在替代關系。

關鍵詞：資金流動;法律保護;法律執(zhí)行;信用環(huán)境

中圖分類號：F830.5? ?文獻標識碼：B? 文章編號：1674-2265（2019）10-0063-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2019.10.008

一、引言

改革開放以來，我國保持了30多年的快速經濟增長，同時也一直面臨著地區(qū)經濟發(fā)展不平衡的難題。為此我國實施了西部大開發(fā)、中部崛起等重大戰(zhàn)略，但省份、城市甚至縣域之間的差距依然存在。相關研究從多個視角分析了這一問題（盛來運等，2018），但較少從資金流動的角度考察。作為影響經濟發(fā)展的重要因素，資金在地區(qū)間的流動對于促進地區(qū)經濟增長收斂具有至關重要的作用。因此，考察資金流動的影響因素將有助于探究我國地區(qū)間經濟差距的根源，為政府制定有效的地區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略提供理論指導。

伴隨著新制度經濟學快速發(fā)展，制度環(huán)境對經濟行為的影響引起了廣泛的關注?，F有文獻證實了制度不僅會影響經濟增長（Campos等，2019）、金融發(fā)展（Ranasinghe和Restuccia，2018）、國際貿易（Aziz等，2019）等宏觀層面的因素，而且對微觀層面的企業(yè)投資（An等，2016）、風險承擔（Wang等，2019）等行為也有重要作用。但從目前的研究來看，制度環(huán)境對資金流動這一中觀層面（meso-level）因素影響的研究還相對缺乏，使得制度環(huán)境經濟后果的理論框架存在不足。盡管有少數研究分析了地區(qū)資金流動的影響因素，如胡凱和吳清（2012）、余壯雄和楊揚（2014）及錢先航和曹廷求（2017），但尚未涉及更具現實意義的制度層面。

基于以上認識，本文擬以山東省64個縣2007—2015年的數據為基礎，利用對山東省各縣農信社的調查數據度量縣域的法律保護、法律執(zhí)行、信用環(huán)境等制度因素，實證分析了制度環(huán)境對縣域信貸資金流動的影響。同時，為考察正式和非正式制度對資金流動的交互作用，我們還進一步分析了在不同正式制度下信用環(huán)境的作用差異。

相比以往的文獻，本文的貢獻主要有以下兩點：一是將對地區(qū)資金流動影響因素的研究拓展至更具廣泛意義的制度層面。目前的研究僅局限于市場化、中央和外商投資等方面，本文綜合考察了法律保護、法律執(zhí)行和信用環(huán)境的影響，為理解我國地區(qū)資金流動和區(qū)域發(fā)展不平衡提供新的視角。二是度量了縣域的制度環(huán)境，將現有對省級層面制度環(huán)境的度量拓展至縣級。目前對制度環(huán)境的度量局限于省級層面，且沒有從銀行這一債權人的視角進行考察，本文利用調查數據從銀行角度度量了縣域的制度環(huán)境，為未來對縣域制度的研究提供數據支持。

余文結構安排如下：第二部分是理論分析與相應的研究假設;第三部分是研究設計，主要包括數據來源及模型構建;第四部分為計量回歸結果及分析;最后是結論。

二、理論分析與研究假設

（一）制度環(huán)境與銀行貸款

正如North（1990）所述，制度是一個社會的博弈規(guī)則，包括正式和非正式規(guī)則。前者指政府制定的一系列政治、經濟和法律規(guī)則，后者指文化、信任等意識形態(tài)因素，二者共同支撐著資本市場和市場經濟的運行。以La Porta等（1998）為代表提出的法與金融理論強調了法律環(huán)境因素對金融主體行為和金融系統(tǒng)運行的重要影響作用。法與金融理論指出，金融的界定和實施依賴于法律保護及其執(zhí)行機制，建立完備的法律體系和高效的執(zhí)行機制是促進一國金融發(fā)展的重要手段。Djankov等（2007）利用100多個國家的宏觀經濟數據研究表明，不管是在發(fā)達國家還是發(fā)展中國家，較強的債權保護都能夠促進信貸的增長。Haas等（2010） 對于轉型國家的銀行數據研究也表明債權人保護可以提高銀行發(fā)放抵押貸款的數量。張健華和王鵬（2012）根據對我國銀行業(yè)的研究發(fā)現，銀行信貸規(guī)模會隨著法律保護水平的提高而擴大，但由于我國銀行的資本充足率較低，最終會導致銀行風險上升。

當然，債權人的法律保護只是一種書面條款，對于銀行而言對這些條款的執(zhí)行更加具有實際意義。Levine（1999） 研究表明在債權人得到保護并且債權人保護能夠有效執(zhí)行的國家，金融中介機構可以得到更好的發(fā)展。La Porta等（1998）指出強而有效的法律執(zhí)行制度可以替代較弱的法律條款，Bhattacharya和Daouk（2009）也指出，好的法律得不到有效的執(zhí)行比沒有法律還要差。Qian等（2018）發(fā)現法律執(zhí)行效率的提高可以降低信貸成本，進而促進信貸規(guī)模的擴大。錢先航和曹廷求（2015）對山東省金融機構的研究發(fā)現，制度會對銀行貸款決策產生重要的影響，特別是在正式制度中，法律執(zhí)行比法律保護的作用更加重要。

以上是正式制度的作用，而非正式制度對地區(qū)資金配置也同樣有著重要影響。Giannetti和Yafeh （2012） 對國際辛迪加貸款的研究表明，文化距離是影響銀行發(fā)放貸款的重要因素，文化距離越大，銀行對于借款者的信任越低，給予發(fā)放的貸款越少，貸款利率越高。Bottazzi等（2016）發(fā)現信任在投資者的投資決策中起到重要作用，對于不太信任的國家，投資者投資較少，即使投資，他們所用的契約也有別于他們較為信任的國家。劉鳳委等（2009）研究表明地區(qū)之間的信任差異會影響企業(yè)的簽約成本，進而影響企業(yè)的簽約形式，使得不同地區(qū)企業(yè)的商業(yè)信用模式有很大差異。潘越等（2009）指出在社會資本水平較高的地區(qū)，上市公司更傾向于對外投資，也更愿意與其他企業(yè)組成合營企業(yè);Ang等 （2013） 考察了社會資本對外資高科技企業(yè)在我國投資形式的影響，表明在信任度較低的地區(qū)，外資企業(yè)與當地企業(yè)組建合資企業(yè)的可能性較小。

（二）制度環(huán)境與資金流動

在制度與資金流動方面，國內的相關研究主要有兩個方面：一方面是制度對FDI或ODI的作用。相關研究證實了我國各地區(qū)的契約執(zhí)行效率（盛丹和王永進，2010）、社會信任（劉斌等，2011）及文化因素（陳相森，2013）等都會影響FDI的流入。此外，對我國企業(yè)ODI的研究表明，東道國的政治風險以及與中國的文化距離是影響我國企業(yè)ODI的關鍵因素（Buckley等，2007）。王永欽等（2014）發(fā)現我國的ODI傾向于避開法律體系嚴格的國家。楊汝岱和李艷（2016）指出移民網絡這一非正式制度能夠降低出口目的地市場的不確定性，從而提高出口額的增長率。

另一方面是制度對不同地區(qū)資金流動的作用。胡凱和吳清（2012）通過對我國省級資金流動規(guī)模的研究發(fā)現產權保護、政府干預等會影響省際的資金流動。王曦等（2014）分析了中央投資對地區(qū)資金流動的作用，發(fā)現除個別省份外，中央投資對大部分省份的資金產生了“擠入效應”。余壯雄和楊揚（2014）分別考察了外資和中央投資對區(qū)域資金流動的影響，發(fā)現前者會引起資金從東部流向中西部，而后者則會導致資金由西部流向東中部。Qian等（2019）發(fā)現信任能夠促進地區(qū)間的資金流動。

本文重點探討正式的法律執(zhí)行和非正式的信用環(huán)境對地區(qū)信貸資金流動的影響。正式制度可分為法律保護和法律執(zhí)行兩個層面，債權人法律保護是指為保護債權人而制定的相關法律條款;法律執(zhí)行則是指根據相關法律條款貫徹和實施法律的活動。正如前文所述，對于債權人的保護不僅取決于法律內容和條款，更取決于這些法律條款能否被有效地執(zhí)行，因此銀行更看重于債權人保護的執(zhí)行效率，因為相比于法律條款的設立，一個地區(qū)的法律執(zhí)行能力更能體現出這個地區(qū)對于債權人保護的重視程度以及實際效果，而這也直接影響了地區(qū)信貸資金的流動方向和流動數量?？梢灶A期，當一個地區(qū)的法律執(zhí)行效率較高，銀行對于該地區(qū)發(fā)放貸款的意愿也會增強，從而資金流入該地區(qū)的可能性也會增大，且流入量也會越多。根據以上論述，我們設立如下假設：

假設H1：法律執(zhí)行越好的地區(qū)，信貸資金越有可能流入;且流入量越大，流出量越小。

非正式制度中主要考察地區(qū)的信用環(huán)境對于地區(qū)信貸資金流動的影響。一個地區(qū)的信用環(huán)境好壞直接反映了該地區(qū)的個人和企業(yè)的守信程度。一方面，在信用環(huán)境較好的地區(qū)，企業(yè)和個人更能受到市場的認可，違約風險較小，銀行也更愿意提供貸款，地區(qū)信貸資金流入的可能性和流入量越大;另一方面，銀行貸款的審核和發(fā)放依賴于銀行對借款人的信息掌握程度，在信用環(huán)境較好的地區(qū)，信息披露更加真實全面，有助于銀行較為有效地掌握借款人信息，降低了銀行和借款人之間的信息不對稱程度，促進地區(qū)信貸資金的流入。可以預期，當一個地區(qū)的信用環(huán)境較好，銀行對于該地區(qū)發(fā)放貸款的意愿也會增強，從而資金流入該地區(qū)的可能性也會增大，且流入量也會越多。根據以上論述，我們設立如下假設：

假設H2：信用環(huán)境越好的地區(qū)，信貸資金越有可能流入;且流入量越大，流出量越小。

三、研究設計

（一）樣本及數據來源

本文的研究樣本為2007—2015年的山東省縣域（包括縣級市）數據?？h域的制度環(huán)境數據來源于山東大學銀行治理研究中心對各縣農信社的調查，中心已分別在2004、2006、2008年完成了三次對山東省內農信社的調查。問卷共分基本情況、股東和股東大會、董事和董事會、監(jiān)事和監(jiān)事會、激勵機制、行長及高級管理人員、外部環(huán)境等12大部分內容，問卷發(fā)放范圍包括山東省所有縣、區(qū)的農信社。縣域的經濟變量來自歷年《山東省金融年鑒》。經過匹配和篩選，我們最終選取了山東省64個縣（縣級市）、涵蓋2007—2015年共計520個有效樣本。

（二）模型設定與變量定義

模型中涉及的變量有：

1. 地區(qū)信貸資金流動。對于信貸資金流動的度量，我們參考周振等（2015）的研究，采用一個地區(qū)本期期末的銀行存貸差余額減去上一期期末的存貸差余額，若該差值大于0，表示信貸資金的流入;若小于0，表示信貸資金的流出。

首先分析制度環(huán)境是否是一個地區(qū)信貸資金流入、流出的原因，然后分別檢驗制度如何影響資金流入和流出的程度。定義Loan_in為虛擬變量，若信貸資金流入為1，否則為0。對于Loan_in為1的樣本，我們定義差值的自然對數為資金流入程度（Lnloan_in）;同樣對于Loan_in為0的樣本，我們對其差值取絕對值，然后定義其自然對數為資金流出程度（Lnloan_out）。

2. 解釋變量。本文的核心解釋變量為地區(qū)的制度環(huán)境，我們從正式和非正式兩個角度度量縣域制度環(huán)境。對于正式的法律制度，現有的文獻區(qū)分了法律保護與法律執(zhí)行的差異（錢先航和曹廷求，2015），我們也根據問卷設立了兩個變量。在問卷中有“貴社因為貸款糾紛而對客戶提起法律訴訟共有多少件，其中當年結案的有多少件”的問題，我們以當年的結案率來度量某縣的法律保護環(huán)境（Law）;問卷中還有“在當年已經結案的訴訟案件中，貴社通過法律訴訟追回的經濟損失占訴訟案件訴訟額比例約為多少”的問題，我們以這一比例來度量其法律執(zhí)行效率（Enforce）。

對于信用環(huán)境（Credit），在問卷中包括“在外部環(huán)境中，對貴社影響最大的是哪一項”的問題，并提供了政府行政干預、競爭環(huán)境不完善、信用體系建設不完善等5個選項，我們定義選擇信用體系建設不完善選項表示農信社所在地的信用環(huán)境較差，其余為相對較好地區(qū)，即Credit為虛擬變量，信用環(huán)境較好為1，否則為0。

需要指出的是，我們的調查只有2004、2006和2008三年，在2004年的問卷中我們詢問了2003年的制度環(huán)境問題，而2006和2008年我們分別詢問了2004、2005和2006、2007年的制度環(huán)境，因此我們獲得了2003—2007年連續(xù)5年的制度環(huán)境變量。為了獲得2007年以后的變量，我們采用平均增長率模型估算了各縣2008—2015年的Law和Enforce變量;由于Credit為虛擬變量，我們首先取2003—2007年各縣Credit的均值，若均值大于0.5，則對2007年之后該縣的Credit賦值為1，否則為0。

其他控制變量Control，選擇縣域的經濟發(fā)展水平（lngdp，年末GDP的自然對數）、城市化率（urban，非農人口占總人口的百分比）、第二產業(yè)占比（second，第二產業(yè)產值占GDP的百分比）、固定資產比例（fixed，固定資產投資額占GDP的百分比）以及進出口總額（jckou，進出口總額的自然對數）等5個變量。考慮到時間的影響，我們也加入了時間的固定效應（year）。

（三）變量的描述性統(tǒng)計

表1是對模型中涉及變量的描述性統(tǒng)計。從表1的結果可知，首先在樣本中，多數地區(qū)資金流動表現為資金流入，占總樣本的80%;在資本流入的樣本中，不同地區(qū)的資金流入程度有較大差距，最大達到5.727，最小只有0.068，而從Lnloan_out來看，資金流出的差異也較大。從法律環(huán)境來看，一方面樣本縣域的法律保護環(huán)境較差，結案率平均只有56.4%，且不同樣本間有較大差異，法律保護環(huán)境最差的地區(qū)結案率只有1.6%，而法律保護環(huán)境好的地區(qū)結案率可以達到100%;另一方面法律執(zhí)行效率很低，追回經濟損失占比平均只有44.2%，不足一半，且地區(qū)間同樣差異明顯。

從信用環(huán)境的統(tǒng)計結果可以看出，有61%的樣本縣域信用環(huán)境較好，39%的樣本縣域所處的信用環(huán)境較差，這種差異有助于我們研究信用環(huán)境對于地區(qū)信貸資金流動的影響。從控制變量的統(tǒng)計結果來看，縣域經濟發(fā)展水平參差不齊;城市化率平均26.25%，但城市化差距較大，城市化率最大為60.04%（為濟寧市兗州區(qū)），最小只有3.333%（為臨沂市蘭陵縣）;第二產業(yè)占比和固定資產比例雖然平均值分別達到52.5%和59.05%，但縣域差距懸殊，最高達到95.82%和131.5%，最低只有3.795%和5.62%;進出口總額的地區(qū)差異同樣十分明顯。

四、計量結果及分析

（一）制度環(huán)境與信貸資金流動方向

表2是對制度環(huán)境與信貸資金流動方向的回歸，回歸的標準誤經縣域層面的cluster調整。從表2中的結果來看，在3個回歸模型中，法律執(zhí)行和信用環(huán)境都在1%的水平下與信貸資金流動方向顯著正相關，即法律執(zhí)行越高效、信用環(huán)境越好的地區(qū)，信貸資金越可能流入，這與假設H1、H2是相一致的，并且在考慮了時間效應和控制變量后，得到的結果是相同的。這個結果表明，隨著地區(qū)法律執(zhí)行效率的提高，債權人通過法院收回貸款的可能性變大，借款人難以通過違約來逃避債務，銀行發(fā)放貸款的意愿也會隨之提高，信貸資金流入可能性增大;另外隨著地區(qū)信用環(huán)境的優(yōu)化，企業(yè)與個人的誠信意識提高，企業(yè)之間的交易增加，且銀行掌握信息更加充分，對于借款人貸款審查的附加條件也會減少，有利于信貸資金的流入。

值得關注的是，衡量法律保護的變量Law與地區(qū)信貸資金流動的相關關系并不顯著?？赡艿脑蛟谟诒M管結案率的提高意味著債權人保護的完善，但是對于銀行而言，更重要的是真正通過法律收回的款項。特別是當遇到各種“老賴”時，結案率的高低將不會對銀行收回貸款有實質性影響，因此法律保護對地區(qū)信貸資金流動的作用并不顯著。其他控制變量中，只有second和fixed兩個變量在5%的水平下顯著，且系數都為負，這表明在第二產業(yè)較為發(fā)達、固定資產比例較高的地區(qū)，信貸資金流入的可能性較小。

（二）制度環(huán)境與信貸資金流動程度

表3是對制度環(huán)境與信貸資金流動程度的回歸。從結果可以看出，首先，法律保護對信貸資金流入或流出的作用并不顯著，而法律執(zhí)行和信用環(huán)境與信貸資金流動程度顯著相關，說明相對于法律保護，法律執(zhí)行和信用環(huán)境在信貸資金流動中所起的作用更為重要。其次，法律執(zhí)行和信用環(huán)境都在1%的水平與信貸資金流入顯著正相關，與信貸資金流出顯著負相關，即法律執(zhí)行效率越高、信用環(huán)境越好的地區(qū)，信貸資金流入量越多、流出量越少，這符合假設H1、H2。這一結果可以從銀行和企業(yè)兩個角度理解。一個地區(qū)的法律執(zhí)行效率越高、信用環(huán)境越好，外地銀行發(fā)放到該地區(qū)的貸款數量也越多，而本地銀行也更傾向于將貸款投向本地，向其他地區(qū)發(fā)放的貸款數會減少;企業(yè)也更愿意到法律執(zhí)行和信用環(huán)境較好的地區(qū)投資，帶來貸款融資的增加，因而信貸資金的流入量增多，而流出量減少。

從控制變量來看，lngdp與Lnloan_in和Lnloan_out都呈顯著正相關關系，而urban則相反，這意味著一個地區(qū)的經濟發(fā)展水平越高、城市化率越低，信貸資金的流入和流出越多，前者可能是由于經濟發(fā)展水平高的地區(qū)，對貸款的需求增加，信貸資金流入增加;本地銀行對外發(fā)放貸款范圍擴大，信貸資金流出數也相應增加。后者可能一方面由于城市化率低的地區(qū)缺少投資機會，大量資金外流;另一方面，這些地區(qū)的新農村建設又吸引了外來資金。

（三）不同法律保護下信用環(huán)境的作用

前文中，我們分別檢驗了作為正式制度的法律保護和法律執(zhí)行以及作為非正式制度的信用環(huán)境對地區(qū)信貸資金流動方向和程度的作用，但正式和非正式制度的交互作用如何呢？由于本文關注的是法律執(zhí)行和信用環(huán)境的作用，因此本部分我們將檢驗，在法律保護不同的地區(qū)，法律執(zhí)行和信用環(huán)境對資金流動的作用是否會存在差異。按照Law的中值將Lnloan_in和Lnloan_out分為兩組，分別進行回歸。

分組回歸的結果見表4。首先，從法律執(zhí)行的回歸結果來看，法律保護好地區(qū)的回歸結果與整體樣本的結果一致，分別顯著為正和負，且組間差異并不顯著;只有在法律保護差的地區(qū)，法律執(zhí)行對信貸資金流入量的影響不顯著。這一結果說明，法律保護是銀行信貸進入某地區(qū)的重要前提，只有法律保護好的情況下，執(zhí)行效率的提高才會吸引更多信貸資金的流入;相反在法律保護較差的地區(qū)，即使執(zhí)行效率高，信貸資金也不會受到吸引，這也反映出在影響信貸資金流入方面，法律保護和法律執(zhí)行存在互補的關系。

其次，從信用環(huán)境來看，分組回歸的結果與整體結果是一致的，對資金流入為正，對流出為負。從回歸系數可以看出，相比于法律保護好的地區(qū)，在法律保護較差地區(qū)，信用環(huán)境的作用較大（資金流入0.282對0.395，資金流出0.753對0.978），這與以往文獻的研究結果相符，即在法律保護較差的地區(qū)，該地區(qū)的信用狀況在很大程度上決定了這個地區(qū)經濟體之間的交易，所起的作用也會更大（潘越等，2009; Ang等，2013;錢先航和曹廷求，2015）。盡管經過檢驗，我們發(fā)現系數之間的差異并不顯著，但也反映出二者存在一定的替代關系，符合North （1990）關于正式和非正式制度關系的論述。

最后，從控制變量來看，地區(qū)經濟發(fā)展水平和城市化率和對資金流入的影響和整體樣本一致，但存在差異的是對資金流出的影響，前者只在法律保護好的地區(qū)顯著，而后者則相反，這反映出在影響資金流出方面，二者與法律保護之間存在相反的交互關系。

五、結論

信貸資金的流動是理解地區(qū)間經濟發(fā)展差異的重要切入點，現有的研究從不同的視角對其進行了考察，但缺乏從制度層面進行分析。為此，本文采用山東省64個縣2007—2015年的數據，在度量地區(qū)信貸資金流動的基礎上，分析了包括法律和信用在內的制度環(huán)境如何影響地區(qū)信貸資金流動。

我們利用對當地農信社的調查數據度量了縣域的制度環(huán)境，特別是對法律環(huán)境，我們區(qū)分了法律保護和法律執(zhí)行。同時還進一步研究了法律執(zhí)行、信用環(huán)境在不同法律保護下對資金流動的作用差異，以檢驗正式制度與非正式制度之間的交互關系。實證結果表明地區(qū)的法律執(zhí)行、信用環(huán)境會顯著影響地區(qū)信貸資金流動的方向和程度，但法律保護的作用并不明顯。在法律執(zhí)行效率高、信用環(huán)境好的地區(qū)，信貸資金越可能流入，且流入量越多，流出量越少。同時進一步的分組檢驗結果表明，在影響信貸資金流入方面，作為正式制度的法律保護和法律執(zhí)行存在互補的關系;同時在法律保護較差的地區(qū)，信用環(huán)境對資金流動的作用相對較大，表明二者存在一定的替代關系。

本文的結論意味著，正式制度（法律保護和法律執(zhí)行）和非正式制度（信用環(huán)境）都對地區(qū)信貸資金流動有著重要影響，并且正式制度中，法律執(zhí)行比法律保護更為重要。從本文的結果來看，若要吸引更多信貸資金的流入，減少資金的流出，提高法律的執(zhí)行效率和信用環(huán)境是關鍵所在，同時為了提高法律執(zhí)行的引資作用，提升法律保護水平也是必要之策。只有通過以上幾方面的改進，才能提高信貸資金的配置效率，并進一步實現地區(qū)間的協調發(fā)展。

參考文獻：

[1]An，Heng，Yanyan Chen，Danglun Luo and Ting，Zhang. 2016. Political Uncertainty and Corporate Investment： Evidence from China，Journal of Corporate Finance，36.

[2]Ang，J. S.，Yingmei Cheng，and Chaopeng Wu. 2013. Social Capital，Cultural Biases and Foreign Investment in High Tech Firms：Evidence from China，SSRN Working Papers.

[3]Aziz，N.，B. Hossain，and I. Mowlah. 2018. Does the quality of political institutions affect intra-industry trade within trade blocs？The ASEAN perspective，Applied Economics，50.

[4]Campos， N.，F. Coricelli，and L. Moretti. 2019. Institutional Integration and Economic Growth in Europe，Journal of Monetary Economics，103.

[5]Bhattacharya，U.，and Daouk，H. 2009. When no law is better than a Good Law，Review of Financial Studies，13.

[6]Bottazzi，L.，M. Da Rin，and T. Hellmann. 2016. The Role of Trust for Investment： Evidence from Venture Capital，Review of Financial Studies，29.

[7]Buckley，P.J.，Clegg， J.，Cross，A.R.，Liu， X.，Voss，H.， and Zheng，P. 2007. The determinants of Chinese outward foreign direct investment，Journal of International Business Studies，38.

[8]Djankov，S.，C. McLiesh，and A. Shleifer. 2007. Private Credit in 129 Countries，Journal of Financial Economics，84.

[9]Giannetti，M.，nd Y. Yafeh. 2012. Do Cultural Differences Between Contracting Parties Matter？ Evidence from Syndicated Bank Loans，Management Science，58.

[10]Hass，R. D.，D. Ferreira，and A. Taci. 2010. What Determines the Composition of Banks Loan Portfolios？ Evidence from Transition Countries，Journal of Banking and Finance，34.

[11]La Porta，R.，F. Lopez-de-Silanes，A. Shleifer，and R. W. Vishny. 1998. Law and Finance，Journal of Political Economy，106.

[12]Levine，R. 1999. Law，Finance and Economic Growth，Journal of Financial Intermediation，8.

[13]North，D. C. 1990. Institution， Institutional Change and Economic Performance，Cambridge University Press.

[14]Qian，X.，Cao，T.，and Cao，C. 2018. Institutional Environment and Bank Loans：Evidence from Twenty-Five Developing Countries，Corporate Governance： An International Review，26.

[15]Qian，X.，Zhang，G.，and Cao，T. 2019. Money Following Trust：Evidence from Chinas High-Value Payment System，International Review of Finance，19.

[16]Ranasinghe，A.，and D. Restuccia. 2018. Financial Frictions and the Rule of Law，Journal of Development Economics，134.

[17]Wang，L.， L.Menkhoff，M. Schroder，and X. Xu.? 2019. Politicians Promotion Incentives and Bank Risk Exposure in China，Journal of Banking and Finance，99.

[18]陳相森.國家文化影響外商對華直接投資的實證分析[J].科學學與科學技術管理，2013，（11）.

[19]胡凱，吳清.省際資本流動的制度經濟學分析[J].數量經濟技術經濟研究，2012，（10）.

[20]劉斌，李磊，莫驕.社會信任影響FDI的區(qū)位選擇嗎？[J].財貿研究，2011，（6）.

[21]劉鳳委，李琳，薛云奎.信任、交易成本與商業(yè)信用模式[J].經濟研究，2009，（8）.

[22]潘越，戴亦一，吳超鵬，劉建亮.社會資本、政治關系與公司投資決策[J].經濟研究研究，2009，（1）.

[23]錢先航，曹廷求.法律、信用與銀行貸款決策——來自山東省的調查證據[J].金融研究，2015，（5）.

[24]錢先航，曹廷求.錢隨官走：地方官員與地區(qū)間的資金流動[J].經濟研究，2017，（2）.

[25]盛丹，王永進.契約執(zhí)行效率能夠影響FDI的區(qū)位分布嗎？[J].經濟學季刊，2010，（4）.

[26]盛運來，鄭鑫，周平，李拓.我國經濟發(fā)展南北差距擴大的原因分析[J].管理世界，2018，（9）.

[27]王曦，楊揚，余壯雄，陳中飛.中央投資對中國區(qū)域資本流動的影響[J].中國工業(yè)經濟，2014，（4）.

[28]王永欽，杜巨瀾，王凱.中國對外直接投資區(qū)位選擇的決定因素：制度、稅負和資源稟賦[J].經濟研究，2014，（12）.

[29]楊汝岱，李艷.移民網絡與企業(yè)出口邊界動態(tài)演變[J].經濟研究，2016，（3）.

[30]余壯雄，楊揚.市場向西、政治向東——中國國內資本流動方向的測算[J].管理世界，2014，（6）.

[31]張健華，王鵬.銀行風險、貸款規(guī)模與法律保護水平[J].經濟研究，2012，（5）.

[32]周振，伍振軍，孔祥智.中國農村資金凈流出的機理、規(guī)模與趨勢：1978—2012年[J].管理世界，2015，（1）.