李洪亞，史學貴，張銀杰

（上海財經(jīng)大學經(jīng)濟學院，上海200433）

一、引 言

企業(yè)規(guī)模分布的研究涉及到企業(yè)進入退出、成長及其波動性、市場結(jié)構(gòu)乃至于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進等方面的內(nèi)容，是產(chǎn)業(yè)組織研究者所關(guān)注的重要領(lǐng)域，與此相關(guān)的問題也是對市場結(jié)構(gòu)進行規(guī)制的政策制定者所密切關(guān)注的問題。關(guān)于企業(yè)規(guī)模分布的研究可以追溯到1931年由G i br a t提出的G i br a t定律［1］。G i br a t定律主要說明：①不同規(guī)模的企業(yè)，其成長率并不因為各自的規(guī)模不同而有所差異（這一觀點又被稱為G i br a t的比例效應(yīng)定律或L P E）；②企業(yè)的成長是個隨機過程，企業(yè)規(guī)模分布近似呈對數(shù)正態(tài)分布。 早期的 H a r t和 P r a i s［2］、Si m o n 和 B o nni ni［3］、Y uj i I j i r i和Si m o n［4］等對英美企業(yè)規(guī)模與成長之間關(guān)系的研究表明企業(yè)的成長獨立于其初始規(guī)模，企業(yè)規(guī)模分布趨于穩(wěn)定狀態(tài)，滿足G i br a t定律或修正的G i br a t定律①。傳統(tǒng)的企業(yè)規(guī)模理論，或稱M a rs ha l l-V i ne r的供給理論（V i ne r）［5］，采用靜態(tài)或比較靜態(tài)的分析方法以U型長期平均成本曲線來解釋企業(yè)規(guī)模分布?；谑袌鲇行约僭O(shè)，傳統(tǒng)的企業(yè)規(guī)模理論認為在經(jīng)濟處于競爭均衡狀態(tài)時，每一家企業(yè)都在其長期平均成本的最低點進行生產(chǎn)，產(chǎn)品需求量引起的生產(chǎn)由企業(yè)的進入退出來調(diào)整，此時企業(yè)規(guī)模處于穩(wěn)定狀態(tài)。鑒于傳統(tǒng)的企業(yè)規(guī)模理

① Si m m o n和B o ni ni（1958）、Y uj i I j i r i和Si m o n（1964）等在G i br a t定律的前提假設(shè)下，修改了G i br a t定律的某些前提假設(shè)，提出企業(yè)規(guī)模分布服從特定的分布函數(shù)（或模型），即修正的G i br a t定律，Si m m o n和B o ni ni（1958）提出企業(yè)規(guī)模分布服從Y ul e分布模型，Y uj i I j i r i和Si m o n（1964）提出了與Y ul e分布近似的又一均衡模型。論既不能解釋Gibrat定律，也不能反映現(xiàn)實中企業(yè)成長動態(tài)的狀況。Lucas［6-7］在 Marshall-Viner的供給理論基礎(chǔ)上把企業(yè)的目標利潤最大化與Gibrat定律(LPE)統(tǒng)一起來，在極值問題中加入動態(tài)因素構(gòu)建了一個“調(diào)整成本”理論，賦予 Gibrat定律(LPE)以經(jīng)濟含義，認為在完全競爭市場經(jīng)濟條件下的均衡點上，企業(yè)規(guī)模分布漸進趨向穩(wěn)定狀態(tài)，Gibrat定律(LPE)成立。

然而，Mansfield［8］的研究發(fā)現(xiàn)小企業(yè)的成長率和波動性均高于大企業(yè)，Du Rietz［9］用瑞典的企業(yè)樣本同樣發(fā)現(xiàn)，小企業(yè)比大企業(yè)的成長率更高，但存活率較低。Evans［10］、Hall［11］以及 Dunne 等［12］等眾多研究基于更全面的數(shù)據(jù)也發(fā)現(xiàn)企業(yè)成長率與企業(yè)規(guī)模負相關(guān)。對于企業(yè)規(guī)模與成長并不遵循Gibrat定律的現(xiàn)實狀況，基于市場有效性假設(shè)，西方經(jīng)濟學者從理論上對此進行了多方面的解釋。

(1)Jovanovic［13］提出的“噪音”選擇模型(又稱“學習”理論)，強調(diào)了市場選擇的重要性，揭示了在市場信息不對稱、不完全以及資本市場不完全的經(jīng)濟條件下，企業(yè)的規(guī)模與成長偏離 Gibrat定律(LPE)的內(nèi)在機制。考察了在企業(yè)規(guī)模給定的條件下，企業(yè)年齡與企業(yè)動態(tài)之間的關(guān)系。

(2)Dixit［14］、Hopenhayn［15］、Cabral［16］等從沉淀成本的角度對企業(yè)規(guī)模與成長之間的負相關(guān)關(guān)系進行了解釋。Dixit、Hopenhayn等所構(gòu)建的理論模型分析了企業(yè)進入后受到產(chǎn)業(yè)內(nèi)沉淀成本影響的效應(yīng)，研究表明沉淀成本對企業(yè)影響的程度越大，越會減少企業(yè)退出的可能性或降低幸存企業(yè)的成長率。Cabral提出“沉淀成本”理論來解釋為什么企業(yè)規(guī)模與成長呈負相關(guān)，Gibrat定律(LPE)不成立;考察了企業(yè)年齡給定的條件下，企業(yè)規(guī)模與企業(yè)動態(tài)之間的關(guān)系。

(3)Colley 和 Quadrini［17］認為 Jovanovic 的“學習”理論與Dixit、Hopenhayn以及Cabral的“沉淀成本”理論不能同時解釋企業(yè)動態(tài)(dynamics of firms)(企業(yè)的進入退出、成長及其波動性等)的“年齡依賴(age dependence)”(在企業(yè)規(guī)模給定的條件下，企業(yè)動態(tài)與企業(yè)年齡之間的關(guān)系)和“規(guī)模依賴(size dependence)”(在企業(yè)年齡給定的條件下，企業(yè)動態(tài)與企業(yè)規(guī)模之間的關(guān)系)。Colley和Quadrini引入融資摩擦和持續(xù)沖擊建立了一個包含融資摩擦的理論模型進行分析融資摩擦與企業(yè)動態(tài)之間的關(guān)系，認為在沒有融資摩擦的完全市場經(jīng)濟條件下，求解企業(yè)的目標利潤最大化函數(shù)可以得到唯一的均衡解，在均衡條件下Gibrat定律(LPE)成立，而存在融資摩擦的經(jīng)濟條件下，Gibrat定律(LPE)不成立。Colley和Quadrini建立的包含融資摩擦和持續(xù)沖擊的企業(yè)動態(tài)模型可以同時解釋企業(yè)動態(tài)的“年齡依賴”和“規(guī)模依賴”。基于金融市場的不完善對企業(yè)融資行為和成長動態(tài)的影響，Glementi和 Hopenhayn［18］在非均衡信息條件下構(gòu)造了一個帶有多期借貸關(guān)系的“融資約束”理論對企業(yè)年齡和規(guī)模與企業(yè)動態(tài)之間的關(guān)系作了進一步的解釋。

針對現(xiàn)實經(jīng)濟中企業(yè)成長率與企業(yè)規(guī)模之間的負相關(guān)關(guān)系，Jovanovic的“學習”理論、Dixit等提出的“沉淀成本”理論以及Colley和Quadrini等構(gòu)建“融資約束”理論把市場有效性與此進行了聯(lián)系，揭示了由于信息的不對稱和不完善、資本市場或金融市場的不完善使得企業(yè)成長依賴于其規(guī)模，Gibrat定律(LPE)不成立。如果Gibrat定律(LPE)不成立，企業(yè)規(guī)模分布將會偏離競爭均衡狀態(tài)。經(jīng)驗研究發(fā)現(xiàn)的企業(yè)成長動態(tài)與企業(yè)年齡和企業(yè)規(guī)模之間的關(guān)系反映了企業(yè)規(guī)模分布隨時間的演化過程，從這一方面進行推理，如果企業(yè)成長不是隨機性的，企業(yè)成長過程不是一個隨機過程，那么企業(yè)規(guī)模分布也就與Gibrat定律所預言的企業(yè)規(guī)模呈對數(shù)正態(tài)分布將不會完全一致。

Cabral和Mata［19］通過對葡萄牙制造業(yè)企業(yè)規(guī)模分布的考察，發(fā)現(xiàn)企業(yè)規(guī)模分布并非完全服從對數(shù)正態(tài)分布，而是存在由初始向右偏，然后逐漸向?qū)?shù)正態(tài)分布逼近的“特征事實”(stylized facts)。Cabral和Mata從“融資約束”視角對企業(yè)規(guī)模分布演進的這一“特征事實”進行了理論上的闡釋。Cabral和Mata的研究結(jié)論認為企業(yè)融資約束對企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生了重要影響，市場選擇并不能很好的解釋企業(yè)規(guī)模分布的有偏性，Cabral和 Mata的“融資約束”理論較好的匹配了葡萄牙制造業(yè)企業(yè)規(guī)模分布的“特征事實”。然而，最近的研究卻發(fā)現(xiàn)融資約束對企業(yè)規(guī)模分布的影響可能是有限的。首先，因為融資約束只是影響企業(yè)成長的因素之一。另外，融資約束對于平均企業(yè)規(guī)模和企業(yè)規(guī)模分布有偏性的影響方向可能是不確定的:放松融資約束可能允許現(xiàn)存的企業(yè)成長更快，但與此同時也會允許更多新企業(yè)的進入，二者對企業(yè)規(guī)模分布的影響是相反的。而且企業(yè)受到的融資約束通常又不能被直接觀測到，對融資約束的識別通常是把企業(yè)的規(guī)模和年齡作為代理變量，但這些代理變量本身又和企業(yè)規(guī)模分布相聯(lián)系，因此融資約束對企業(yè)規(guī)模分布的影響很難確定?；诖耍珹ngelini和 Generale［20］根據(jù)意大利企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)直接測量企業(yè)融資約束，定量研究了融資約束和企業(yè)規(guī)模分布之間的關(guān)系。Angelini和Generale的研究不僅佐證了融資約束對企業(yè)成長與企業(yè)規(guī)模分布的影響，而且他們的研究還發(fā)現(xiàn)融資約束影響企業(yè)成長與規(guī)模分布的程度與國家或地區(qū)的金融發(fā)展程度密切相關(guān)，即金融系統(tǒng)越發(fā)達，融資約束對企業(yè)規(guī)模分布影響的相對重要性就越小。因此，對于發(fā)達國家來說融資約束對于企業(yè)規(guī)模分布有偏性的影響作用較小，而對于發(fā)展中國家來說，由于發(fā)展中國家的金融體系不發(fā)達，融資約束對于企業(yè)成長和企業(yè)規(guī)模分布的影響作用就更大。

那么，作為最大的發(fā)展中的國家，中國的企業(yè)規(guī)模分布如何?自2001年以來，隨著中國市場體制改革的不斷深化，市場體制不斷完善，市場體系漸趨形成;另一方面，隨著中國加入WTO組織，中國市場體系在市場規(guī)則、運行機制、法律制度等方面也逐漸與國際市場接軌。中國企業(yè)規(guī)模分布遵循成熟市場經(jīng)濟國家的企業(yè)規(guī)模分布規(guī)律嗎?融資約束對中國企業(yè)規(guī)模分布會產(chǎn)生什么樣的影響?根據(jù)我們對現(xiàn)有文獻的回顧發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)關(guān)于企業(yè)規(guī)模分布的研究還不多見，傅紅巖［21］評述了關(guān)于Gibrat定律以及相關(guān)企業(yè)成長理論的研究文獻。趙桂芹和周晶晗［22］利用2000年至2004年我國非壽險公司的數(shù)據(jù)研究了我國非壽險業(yè)是否遵循Gibrat定律，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國非壽險業(yè)遵循Gibrat定律。方明月［23-24］綜述了兩種檢驗企業(yè)規(guī)模分布的規(guī)律——Gibrat定律和Zipf定律①Zipf定律由1949年Zipf提出，Zipf定律可以簡單地表述為:企業(yè)規(guī)模至少在上尾服從帕累托分布(Paleto distribution)，或冪律法則，特殊地，其冪指數(shù)為1。的經(jīng)驗研究文獻，并從Zipf定律視角探求了中國工業(yè)企業(yè)規(guī)模分布的特征事實:中國工業(yè)企業(yè)總體規(guī)模分布偏離了Zipf定律，其中國有企業(yè)是導致偏離的主要原因。但是，方明月只分析了影響中國企業(yè)規(guī)模分布的制度因素，并沒有分析影響企業(yè)規(guī)模分布的經(jīng)濟學意義上的原因。

西方關(guān)于企業(yè)規(guī)模分布的經(jīng)濟理論對于企業(yè)規(guī)模分布偏離競爭均衡狀態(tài)的情形給予了經(jīng)濟意義上的闡釋，認為由于信息的不對稱和不完全、資本市場或金融市場的不完全導致企業(yè)規(guī)模分布偏離競爭均衡狀態(tài)，這對于推行市場化改革的中國經(jīng)濟來說具有一定的借鑒意義。雖然自改革開放以來，中國市場經(jīng)濟得到了長足的發(fā)展，但分析一下中國市場經(jīng)濟的特征，不難發(fā)現(xiàn)中國的市場經(jīng)濟中產(chǎn)品市場發(fā)展較早，相對較為成熟，然而在要素市場上，特別是在資本市場或金融市場上，企業(yè)融資渠道狹窄、進入制度較為嚴格、規(guī)范化程度不高、銀行壟斷和信貸配給的抑制等諸多資本市場或金融市場的不完善，中小企業(yè)融資難、借貸難一直是制約企業(yè)成長乃至中國經(jīng)濟發(fā)展的難題。中國的融資約束政策在資金供給、資金價格、資金流動等方面已對中國企業(yè)的融資能力產(chǎn)生了不利影響(周業(yè)安)［25］。而企業(yè)規(guī)模分布狀況反應(yīng)了企業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)、市場結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的狀況，是經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分，因此，分析中國的企業(yè)融資問題及其對企業(yè)規(guī)模分布的影響和對于促進中國企業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有重要的意義。出于這種動機，我們利用中國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)分析了中國企業(yè)規(guī)模分布的“特征事實”，并從“融資約束”理論視角進行探求企業(yè)融資約束對中國企業(yè)成長動態(tài)和規(guī)模分布的影響。

對于中國企業(yè)受到融資約束的現(xiàn)實狀況，國內(nèi)學者已從不同側(cè)面不同角度研究了企業(yè)融資約束對于企業(yè)行為的影響，鄭江淮等［26］、魏峰和劉星［27］、李延喜等［28］利用我國上市公司數(shù)據(jù)分析了企業(yè)融資約束對企業(yè)投資行為產(chǎn)生的不良影響;李科和徐龍炳［29-30］等也采用了我國上市公司數(shù)據(jù)探究了融資約束對公司行業(yè)競爭策略與公司價值的負面影響。李洪亞［31］利用我國上市公司數(shù)據(jù)研究了融資約束、企業(yè)規(guī)模與成長動態(tài)之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)不同規(guī)模的企業(yè)受到的融資約束并不相同，融資約束影響企業(yè)規(guī)模、制約企業(yè)成長。雖然他們的研究為我國上市公司受到融資約束的現(xiàn)實提供了經(jīng)驗證據(jù)，但是這些研究還沒有涉及到融資約束對企業(yè)規(guī)模分布的影響。就融資約束對經(jīng)濟發(fā)展影響的研究而言，國內(nèi)學者大多從融資約束影響企業(yè)的融資行為入手來探求金融發(fā)展影響經(jīng)濟增長的微觀機理，進而分析金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系(談儒勇［32］；沈坤榮和張成［33］；曹嘯和吳軍［34］；康季軍等［35］）。雖然分析融資約束對于企業(yè)行為（企業(yè)的投資行為、競爭行為等）的影響，為發(fā)展金融市場促進經(jīng)濟增長提供了經(jīng)驗證據(jù)。但是，經(jīng)濟增長只是經(jīng)濟發(fā)展的一個方面，經(jīng)濟發(fā)展不僅包括經(jīng)濟增長，還包括企業(yè)規(guī)模分布合理化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化等。關(guān)于企業(yè)規(guī)模分布的“融資約束”理論認為由于市場存在融資摩擦，企業(yè)會受到融資約束，影響企業(yè)成長動態(tài)，從而影響企業(yè)規(guī)模分布和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，致使企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生有偏性和不穩(wěn)定。從企業(yè)規(guī)模分布的角度來分析企業(yè)的融資約束行為，可以為發(fā)展金融市場促進中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供經(jīng)驗依據(jù)，本文的研究為理解中國金融市場發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，從結(jié)構(gòu)的視角提供了一種新的思路。

本文下面的結(jié)構(gòu)包括：第二部分檢驗中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布是否服從G i br a t定律，第三部分基于“融資約束”理論進行分析中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的“特征事實”，第四部分檢驗融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布的影響，第五部分是結(jié)語。

二、中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布遵循G i br a t定律嗎

本部分通過對企業(yè)規(guī)模分布的重要定律——G i br a t定律的檢驗來揭示中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模與成長之間的關(guān)系，進而分析中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的特征事實。

（一）變量與數(shù)據(jù)

衡量企業(yè)規(guī)模大小通常采用企業(yè)的營業(yè)總收入、資產(chǎn)總額或員工總數(shù)來度量。但是企業(yè)的營業(yè)總收入或資產(chǎn)總額由于會受到物價指數(shù)以及貼現(xiàn)率等因素的影響，使分析的問題趨于復雜，因此本文采用企業(yè)的員工總數(shù)來度量企業(yè)規(guī)模，其數(shù)據(jù)均來自于Wi nd數(shù)據(jù)庫。根據(jù)Wi nd數(shù)據(jù)庫證監(jiān)會行業(yè)類數(shù)據(jù)（截止2010年12月31日），滬、深兩市中國制造業(yè)上市公司總數(shù)1480家。本文在選取樣本時首先剔除B股上市公司63家，然后剔除ST和*ST的上市公司共101家，再剔除數(shù)據(jù)連續(xù)年份少于3年的215家和1家數(shù)據(jù)異常的企業(yè)（浪莎股份）。數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計如表1，樣本總體為1100，并選擇2001-2010年期間的年度數(shù)據(jù)為研究對象。

（二）檢驗G i br a t定律

根 據(jù) C he s he r［36］、Si ng h 和 Whi t t i ng t o n［37］的 研究，檢驗G i br a t定律通常采用橫截面數(shù)據(jù)對方程（1）進行估計：

其中，zit=l nsit-E（l nεit），sit是第 t期企業(yè)的規(guī)模，β是要估計的參數(shù)，εit是隨機沖擊，如果β的估計值^β接近于1，滿足G i br a t定律成立的條件，則有理由認為G i br a t定律可能會成立。對（1）式兩邊同時取指數(shù)，可以得到（2）式：

其中，git=｛e x p（εit）sβ-1it-1-1｝，是 G i br a t定律中的比例效應(yīng)，即企業(yè)規(guī)模的成長率。明顯地，假如β≠1，那么git和sit-1就不是獨立分布的，G i br a t定律不成立，因此，β=1是G i br a t定律成立的必要條件。然而，即使β=1，如果εit存在序列相關(guān)性，那么git和sit-1仍然不獨立，G i br a t定律仍不能成立。因此，僅當β=1且εit不存在序列相關(guān)性時，G i br a t定律成立。

表1 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

當β≠1時，企業(yè)的規(guī)模會偏離其規(guī)模的均值，例如，當β＜1時，企業(yè)越大其預期的成長率越低，企業(yè)越小其預期的成長率越高。git存在序列相關(guān)性可能來自于促使企業(yè)出現(xiàn)異常成長因素持續(xù)影響的作用。因此，當β≠1時，可以視為“企業(yè)的規(guī)模增進或抑制成長”;而存在序列相關(guān)性，可以視為“企業(yè)的成長增進或抑制成長”。

假設(shè)(1)式中的隨機沖擊項存在序列相關(guān)性，即便是使用橫截面數(shù)據(jù)，標準的OLS對(1)式中β的估計也可能是不一致的，為了檢驗Gibrat定律是否成立，Chesher、Singh和Whittington建議采用:

對β和ρ進行估計，將(4)帶入(3)可以得到:

其中，γ1= β + ρ，γ2=- βρ，對式(5)采用截面數(shù)據(jù)進行OLS估計可以得到γ1和γ2的一致估計值^γ1和^γ2，從而可以得到β和ρ的“估計值”:

Chesher認為單獨從樣本信息中并不能判斷(6)式右邊的哪一個估計值是～β，哪一個是～ρ。根據(jù)關(guān)于企業(yè)規(guī)模和成長的隨機理論研究文獻對～β和～ρ的識別問題的解決方法，即使Gibrat定律不成立，通常認為～β接近于1，因此，對于(6)式右邊的估計值，接近于1的是～β，另外一個是～ρ。不管～β和～ρ的識別問題是否解決，檢驗Gibrat定律成立的零假設(shè)和備擇假設(shè)可以設(shè)定為:

若接受H0，則Gibrat定律成立，如果反之，則該定律不成立。

表2 Gibrat定律檢驗結(jié)果

同時，為檢驗上述結(jié)果是否穩(wěn)健，我們采用Kolmogorov-Smirnov(KS)檢驗和Lilliefors檢驗進一步分析2001-2010年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的分布特性。首先，我們使用KS檢驗對各年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模變量的對數(shù)兩兩之間是否服從同分布進行檢驗，KS檢驗統(tǒng)計量為:

其中，F(xiàn)1n(x)和F2n′(x)分別是第一、第二個樣本的經(jīng)驗分布函數(shù)。KS檢驗結(jié)果如表3所示，在2001-2006年間中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模變量的對數(shù)兩兩之間服從同分布，而在2007-2010年間各變量兩兩之間服從同分布，這和前面的OLS估計的結(jié)果是一致的。

其次，我們使用Lilliefors檢驗對各年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模變量的對數(shù)是否服從正態(tài)分布進行檢驗，Lilliefors檢驗的統(tǒng)計值與KS檢驗的統(tǒng)計值相似，其檢驗統(tǒng)計量為:

其中，SCDF1n(x)是從樣本中估計的經(jīng)驗累積分布函數(shù)，CDF2n′(x)是以均值為樣本的均值和標準差為樣本的標準差的正態(tài)分布函數(shù)。Lilliefors檢驗結(jié)果表明，在2001-2005年間除2001年外各年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模的對數(shù)均不服從正態(tài)分布，而在2006-2010年間除2010年外各年企業(yè)規(guī)模的對數(shù)在5%的顯著性水平下均服從正態(tài)分布，見表4，這和前面OLS估計的結(jié)果基本一致。

對Gibrat定律的檢驗結(jié)果表明，中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模與成長之間有向遵循Gibrat定律演進的趨勢，但并沒有完全遵循Gibrat定律。鑒于中國金融市場不完善的現(xiàn)實，本文將從企業(yè)“融資約束”理論視角分析中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動 態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布的狀況。

表3 KS檢驗結(jié)果

表4 Lilliefors檢驗結(jié)果

三、中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的“特征事實”

縱觀西方企業(yè)規(guī)模分布理論對企業(yè)成長動態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布背離Gibrat定律的解釋，Jovanovic的“學習”理論只能解釋企業(yè)規(guī)模分布的“年齡依賴”，Dixit、Hopenhayn以及 Cabral的沉淀成本理論也只能解釋企業(yè)規(guī)模分布的“規(guī)模依賴”，而Colley和Quadrini、Cabral和 Mata 以及 Glementi和 Hopenhayn等提出的關(guān)于企業(yè)規(guī)模分布的“融資約束”理論可解釋企業(yè)成長動態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布的“年齡依賴”和“規(guī)模依賴”。基于“融資約束”理論，聯(lián)系中國資本市場或金融市場不完善的現(xiàn)實，本部分從企業(yè)規(guī)模分布的“年齡依賴”和“規(guī)模依賴”兩方面進行分析中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的“特征事實”，并選取2004年、2007年和2010年進行闡述。

(一)“年齡依賴”與中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布

“年齡依賴(age dependence)”是指在企業(yè)規(guī)模給定的條件下，企業(yè)進入退出、成長及其波動性等企業(yè)動態(tài)與企業(yè)年齡之間的依賴關(guān)系(Colley和Quadrini)［17］。企業(yè)規(guī)模分布的“融資約束”理論認為企業(yè)動態(tài)與企業(yè)年齡之間呈負相關(guān)關(guān)系。因為，新進入的企業(yè)(即年幼的企業(yè))通常投資較多、債務(wù)較高、企業(yè)分紅較少;另外，年幼的企業(yè)面臨的市場風險也較大。所以，在金融市場上，金融中介很不愿意對新進入的企業(yè)進行借貸，由于金融市場的不完善，年幼的企業(yè)受到融資約束的影響較大。新企業(yè)進入一個產(chǎn)業(yè)后，由于受到融資約束，其生存常常受到威脅，極易死亡，或退出該產(chǎn)業(yè);同時由于行業(yè)利潤的刺激，又會使大量企業(yè)進入。因此，企業(yè)年齡越小，企業(yè)進入退出越頻繁。然而，能夠生存下來的新進入企業(yè)(也即效率較高的企業(yè)或不受融資約束的企業(yè))，能夠以更快的速度成長。所以，能夠幸存下來的企業(yè)年齡較小，企業(yè)的成長和成長的波動性也較高(Colley和Quadrini)［17］。年幼的企業(yè)頻繁進入退出、以及較高的成長波動性使得年幼企業(yè)的規(guī)模分布顯著向右偏。相對而言，年齡較長企業(yè)的成長通常進入穩(wěn)定的增長狀態(tài)，受融資約束的限制也較小，其存活性較高，波動性較小，進入退出的可能性也較小，這種穩(wěn)定的生存狀態(tài)使得年長企業(yè)的規(guī)模分布更易趨向正態(tài)(均稱)分布(Cabral和 Mata)［19］。Cabral和 Mata、Angelini和 Generale 分別利用葡萄牙和意大利的數(shù)據(jù)都驗證了企業(yè)規(guī)模分布的這種“特征事實”。

為探究“年齡依賴”與中國企業(yè)規(guī)模分布之間的關(guān)系，我們借鑒 Cabral和 Mata、Angelini和 Generale的研究方法，對2004年、2007年和2010年中國制造業(yè)上市公司按年齡分為:小于等于5年、6-12年、13-17年和大于等于18年四組。我們分別對各組企業(yè)規(guī)模的對數(shù)進行了核密度估計、KS檢驗和Lilliefors檢驗，如圖1。根據(jù)KS檢驗和Lilliefors檢驗的p值進行判斷，2010年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)年齡小于等于5年、6-12年、13-17年的三組企業(yè)規(guī)模的對數(shù)兩兩均不服從同分布;企業(yè)年齡為13-17年和大于等于18年兩組企業(yè)規(guī)模的對數(shù)之間服從同分布;企業(yè)年齡小于等于5年、6-12年兩組的企業(yè)規(guī)模的對數(shù)在10%的顯著性水平下均不服從正態(tài)分布，而企業(yè)年齡為13-17年和大于等于18年兩組的企業(yè)規(guī)模的對數(shù)在10%的顯著性水平下均服從正態(tài)分布。我們同樣可以根據(jù)KS檢驗和Lilliefors檢驗的p值進行判斷2004年和2007年各組企業(yè)規(guī)模分布特性。通過KS檢驗和Lilliefors檢驗的p值進行判斷，我們發(fā)現(xiàn)2004年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布與Cabral和Mata發(fā)現(xiàn)的企業(yè)規(guī)模分布演進的“特征事實”并不相吻合，表明這一期間中國企業(yè)規(guī)模分布的“年齡依賴”較弱，而2007年到2010年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的“年齡依賴”逐漸增強，符合Cabral和Mata發(fā)現(xiàn)的企業(yè)規(guī)模分布演進的“特征事實”:企業(yè)年齡越小，企業(yè)規(guī)模分布越偏離對數(shù)正態(tài)分布，企業(yè)年齡越大，企業(yè)規(guī)模分布越趨向?qū)?shù)正態(tài)分布。

圖1 “年齡依賴”與中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布

(二)“規(guī)模依賴”與中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布

“規(guī)模依賴(age dependence)”是指在企業(yè)年齡給定的條件下，企業(yè)進入退出、成長及其波動性等企業(yè)動態(tài)與企業(yè)規(guī)模之間的依賴關(guān)系(Colley和Quadrini)［17］。企業(yè)規(guī)模分布的“融資約束”理論認為企業(yè)動態(tài)與企業(yè)規(guī)模之間呈負相關(guān)關(guān)系。通常規(guī)模較小的企業(yè)的經(jīng)濟行為表現(xiàn)為:(1)小企業(yè)對現(xiàn)金流量的敏感性較強，小企業(yè)的Tobin′s Q值較高，具有較高的投資率;(2)小企業(yè)的財務(wù)杠桿較高，具有更高的違約的可能性;(3)小企業(yè)分紅較少，更傾向于債務(wù)融資(Colley和 Quadrini)［17］。所以，小企業(yè)面臨生存的風險較大，受到的融資約束也較大，企業(yè)退出或死亡的可能性也較大;然而，小企業(yè)通常具有較高的規(guī)模報酬率，因而能夠幸存下來的企業(yè)的成長率也較高;相對而言，大企業(yè)受融資約束的程度較小，其成長波動性較為穩(wěn)定，由于存在規(guī)模報酬遞減，其成長率也較小。因此，“融資約束”理論認為企業(yè)的規(guī)模越小，企業(yè)受到的融資約束也越大，企業(yè)規(guī)模分布的有偏性也越大。

為了揭示“規(guī)模依賴”與中國企業(yè)規(guī)模分布之間的“特征事實”，我們參照2011年6月18日，工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計局、國家發(fā)展和改革委員會、財政部聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于印發(fā)中小企業(yè)劃型標準規(guī)定的通知》對工業(yè)企業(yè)劃型標準的規(guī)定，對2004年、2007年和2010年中國制造業(yè)上市公司按從業(yè)人員人數(shù)分為大、中、小三組:1000人及以上、300人及以上1000人以下、300人以下。我們分別對各組企業(yè)規(guī)模的對數(shù)進行了核密度估計、KS檢驗和Lilliefors檢驗。由圖2核密度圖中可以清楚地辨別在2004年、2007年和2010年企業(yè)規(guī)模在300人以下的小企業(yè)的核密度估計圖形往右偏。同樣，我們可以根據(jù)KS檢驗的p值和Lilliefors檢驗的p值與ks統(tǒng)計值進行判斷。KS檢驗表明，2004年、2007年和2010年間1000人及以上、300人及以上1000人以下、300人以下的大、中、小型企業(yè)的規(guī)模分布兩兩之間均不相同。根據(jù)Lilliefors檢驗的p值和ks統(tǒng)計值進行判斷2004年、2007年和2010年間1000人及以上、300人及以上1000人以下、300人以下的大、中、小型企業(yè)規(guī)模的對數(shù)分布均不服從正態(tài)分布，Lilliefors檢驗的ks統(tǒng)計值顯示2004年、2007年和2010年間小于300人的小型企業(yè)的規(guī)模分布更偏離對數(shù)正態(tài)分布。因此，從2004年、2007年和2010年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布隨企業(yè)規(guī)模的演進中來看，中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布存在“規(guī)模依賴”性較強:企業(yè)規(guī)模越小，企業(yè)規(guī)模分布越偏離對數(shù)正態(tài)分布，企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)規(guī)模分布越趨向?qū)?shù)正態(tài)分布。

圖2 “規(guī)模依賴”與中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布

綜合以上分析，中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布同時存在“年齡依賴”和“規(guī)模依賴”，這反映了融資約束對中國企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生影響，也反映了中國中小企業(yè)受到融資約束的現(xiàn)實。

四、融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長和規(guī)模分布的影響

本部分基于“融資約束”理論，首先定義了受融資約束的企業(yè)和不受融資約束的企業(yè)，然后檢驗融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布的影響，最后根據(jù)回歸結(jié)果來模擬融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響效應(yīng)。

(一)受融資約束企業(yè)的定義、變量與數(shù)據(jù)

1.受融資約束企業(yè)的定義

檢驗“融資約束”理論，關(guān)鍵是如何區(qū)分企業(yè)是否受融資約束。Cabral和 Mata的研究認為企業(yè)家的年齡可以較好地作為企業(yè)受融資約束的代理變量，而Angelini和Generale認為通過代理變量來定義受融資約束的企業(yè)可能產(chǎn)生自相關(guān)問題。因此，Angelini和Generale通過問卷的形式直接定義了受融資約束的企業(yè)，并采用企業(yè)固定資產(chǎn)率和財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比兩個融資約束的代理變量來檢驗估計結(jié)果的穩(wěn)健性。國內(nèi)學者李科和徐龍炳、吳育輝等［38］、張玲和曾維火［39］等許多文獻研究發(fā)現(xiàn)修正后的Altman的Z值①對于上市公司來說，不管是直接從銀行貸款進行融資，還是從股票市場或債券市場上發(fā)行股票或債券進行融資，信用等級越高的公司，其受到的融資約束越少。我們選擇修正后Altman的Z值作為融資約束的代理變量。具體而言，對于修正后的Altman的Z值的計算，我們采用張玲和曾維火(2004)的模型計算得出，修正后的Altman的Z值越大，表明公司的信用等級越高，公司受融資約束的程度越小。計算公式為:Z=-8.751+6.3X1+0.761X6+1.295X21+0.412X23+0.015X24+0.105X31-21.164X32，其中 X1 是資產(chǎn)凈利潤率，X6 是每股經(jīng)營現(xiàn)金流，X21是LOG(固定資產(chǎn)總額)，X23是主營業(yè)務(wù)收人增長率，X24是留成利潤比率，X31是流通股市值負債比，X32是股本賬面值/股本市值。能夠較好地預測企業(yè)的信用等級，并采用企業(yè)的信用等級來判斷企業(yè)存在融資約束的程度?；谒麄兊难芯砍晒?，本文也采用這一指標來評價企業(yè)的信用等級，進而衡量企業(yè)受到融資約束的程度。追隨李科和徐龍炳對受融資約束企業(yè)的定義，第一步計算修正后的Altman的Z值;第二步根據(jù)修正后的Altman的Z值在任何一年區(qū)分信用等級高的組和信用等級低的組，信用等級低的企業(yè)定義為受融資約束的企業(yè)，高信用等級組定義為不受融資約束企業(yè)的樣本組。具體來說，本文定義在給定的一年計算的修正后的Altman的Z值(Zvalue)低于25%分位數(shù)的企業(yè)為受融資約束企業(yè)，其余為不受融資約束企業(yè)。

此外，我們還采用了Angelini和Generale使用的其他兩個變量作為企業(yè)受到融資約束的代理變量。一是固定資產(chǎn)率(fxdassetrate)，等于企業(yè)的固定資產(chǎn)的賬面價值與總資產(chǎn)的賬面價值的比值，用來度量企業(yè)固定資產(chǎn)的比重。Rajan和 Zingales［40］、Giannetti［41］的理論和經(jīng)驗研究表明利用固定資產(chǎn)作為抵押品可以使外源融資更加容易，因此固定資產(chǎn)率越高企業(yè)受到的融資約束可能就越小。本文定義給定每一年固定資產(chǎn)率低于25%分位數(shù)的企業(yè)為受融資約束的企業(yè)。二是財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比(fcexpftrate)，用來衡量企業(yè)償還債務(wù)的能力(Whited)［42］，其比值越小償還債務(wù)的能力就越強。本文定義財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比高于每一年75%分位數(shù)的企業(yè)為受融資約束的企業(yè)。

Cabral和Mata的研究認為企業(yè)家的年齡可以較好地作為企業(yè)受融資約束的代理變量，企業(yè)家的年齡之所以可以很好地作為企業(yè)受融資約束的代理變量，Cabral和Mata認為企業(yè)家年齡越長，企業(yè)家的市場經(jīng)驗和個人財富也會隨之增加，因此企業(yè)受到的融資約束就越少?；贑abral和Mata的研究，我們收集了2001-2010年Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫中有關(guān)中國制造業(yè)上市公司企業(yè)高管年齡(P_age)的數(shù)據(jù)，計算出2001-2010年各年中國制造業(yè)上市公司每一家企業(yè)高管年齡的平均值，作為中國制造業(yè)上市公司受融資約束的代理變量。與用企業(yè)固定資產(chǎn)率和財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比兩個融資約束的代理變量定義受融資約束企業(yè)相似，我們定義2001-2010年各年企業(yè)高管的平均年齡低于25%分位數(shù)的企業(yè)為受融資約束的企業(yè)。我們使用這三個代理變量用來檢驗利用修正后的Altman的Z值作為融資約束的代理變量估計結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.變量與數(shù)據(jù)

本文中除企業(yè)規(guī)模之外，我們還考察了企業(yè)年齡(lnage)、金融市場化指數(shù)(廣義貨幣M2與GDP的比值)、企業(yè)業(yè)績(用公司的ROA來衡量)對企業(yè)成長動態(tài)或企業(yè)規(guī)模分布的影響。企業(yè)的成長率(lnemprate)用企業(yè)規(guī)模的變化率來表示，企業(yè)的年齡根據(jù)2001-2010年上市公司每年的報告期與企業(yè)的成立日期計算得到，企業(yè)業(yè)績用企業(yè)的ROA來表示，并定義ROA為息稅前利潤(EBIT)除以企業(yè)總資產(chǎn)的賬面價值。

本文中數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫，其中用來計算修正后的Altman的Z值的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，除企業(yè)的留存收益率數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，其余均來自Wind數(shù)據(jù)庫;用來衡量企業(yè)業(yè)績的企業(yè)的ROA、用來計算企業(yè)年齡的上市公司的成立日期、以及計算固定資產(chǎn)率、財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比的數(shù)據(jù)均來自于Wind數(shù)據(jù)庫;用來計算金融市場化指數(shù)(fcmktindex)的每年的廣義貨幣M2與GDP數(shù)據(jù)取自CSMAR數(shù)據(jù)庫;中國制造業(yè)上市公司企業(yè)高管年齡的相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，其中部分公司部分年份的缺失數(shù)據(jù)(包括企業(yè)高管年齡的出生年份、任職日期和離職日期等)我們從Wind數(shù)據(jù)庫深度資料數(shù)據(jù)庫中收集整理得到。

表5 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

表5列出了全部樣本以及根據(jù)修正后的A l t m a n的Z值進行劃分的受融資約束企業(yè)樣本組和不受融資約束企業(yè)樣本組數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計。從各個變量的均值分析來看，受融資約束企業(yè)樣本組、不受融資約束企業(yè)樣本組與全部企業(yè)樣本組的均值相比較，在企業(yè)規(guī)模和成長性方面，受融資約束企業(yè)樣本組的企業(yè)規(guī)模的對數(shù)為7.268、成長率為1.3%，低于全部企業(yè)樣本組，更低于不受融資約束企業(yè)樣本組，不受融資約束企業(yè)樣本組的企業(yè)規(guī)模的對數(shù)為7.898、成長率為9.8%；在企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績方面，受融資約束企業(yè)樣本組企業(yè)的R O A為3.081%，也低于全部企業(yè)樣本組和不受融資約束企業(yè)樣本組，不受融資約束企業(yè)樣本組的R O A為6.452%；在企業(yè)固定資產(chǎn)的比重方面，受融資約束企業(yè)樣本組的固定資產(chǎn)率為23.3%，同樣低于全部企業(yè)樣本組和不受融資約束企業(yè)樣本組，不受融資約束企業(yè)樣本組的固定資產(chǎn)率為32.1%；在企業(yè)償還債務(wù)的能力方面，受融資約束企業(yè)樣本組的償還債務(wù)的能力也較低，財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比為34.1%，高于全部企業(yè)樣本組，更高于不受融資約束企業(yè)樣本組，不受融資約束企業(yè)樣本組的財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比為16.9%；就企業(yè)高管年齡而言，受融資約束企業(yè)樣本組的企業(yè)高管年齡為46.688歲，低于全部企業(yè)樣本組的企業(yè)高管年齡46.769歲，也低于不受融資約束企業(yè)樣本組的企業(yè)高管年齡47.069歲。從均值比較來看，受融資約束企業(yè)樣本組與不受融資約束企業(yè)樣本組在規(guī)模和成長性、企業(yè)的業(yè)績、固定資產(chǎn)比重、償債能力以及企業(yè)高管年齡等方面具有顯著的差異，而在企業(yè)年齡方面，二者并沒有表現(xiàn)出顯著的差異。

（二）檢驗“融資約束”對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動態(tài)的影響

1.計量模型

本文采用A ng e l i ni和 G e ne r a l e（2008）的研究方法，計量模型設(shè)立為：

2.結(jié)果分析

表6中（a）列出了用修正后的A l t m a n的Z值作為融資約束的代理變量對方程（11）進行G L S估計的結(jié)果，結(jié)果表明：①融資約束對企業(yè)成長率產(chǎn)生了顯著的負向影響，在其他條件相同的情況下（控制企業(yè)年齡、業(yè)績、金融市場化程度等因素），受融資約束企業(yè)的成長率比不受融資約束企業(yè)的成長率平均至少低4.9個百分點；②受融資約束且規(guī)模小于1000人的中小企業(yè)的成長率比不受融資約束企業(yè)的成長率平均低13.8個百分點，比受到融資約束的大企業(yè)的成長率平均低8.9個百分點，說明融資約束對企業(yè)的成長率的負向影響效應(yīng)主要來自于企業(yè)規(guī)模小于1000人的中小企業(yè)，這反映了中小企業(yè)受到融資約束的影響更為嚴重的現(xiàn)實。③受融資約束且年齡小于等于5年的企業(yè)的啞變量系數(shù)不顯著，在我們進行的穩(wěn)健性檢驗的回歸結(jié)果中其估計的系數(shù)在多數(shù)情況下也都不顯著；④R O A的系數(shù)顯著為正，業(yè)績較好的企業(yè)顯示出具有更快的成長率；⑤企業(yè)年齡的自然對數(shù)l na g e的系數(shù)為負，說明中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動態(tài)存在年齡依賴，實證結(jié)果支持“融資約束”理論的基本命題：企業(yè)年齡越長，企業(yè)成長率越?。黄湎禂?shù)為 -0.0218，但是在10%的顯著性水平下都不顯著，說明中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動態(tài)并不顯著受到企業(yè)年齡的影響；⑥金融市場化程度對企業(yè)成長具有顯著的正向影響，說明金融發(fā)展能夠促進企業(yè)的成長和規(guī)模的擴張（李斌和江偉）［43］。

表6 檢驗融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動態(tài)的影響

3.穩(wěn)健性檢驗

首先，我們利用額外三個代理變量：固定資產(chǎn)率、財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比和企業(yè)高管年齡再次對方程（11）進行了G L S估計，估計結(jié)果分別列在表6中的（b）、（c）和（d）列，結(jié)果表明：①利用財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比作為融資約束的代理變量進行的估計結(jié)果與用修正后的A l t m a n的Z值作為融資約束的代理變量進行估計的結(jié)果除估計的系數(shù)大小存在差異外，其影響效應(yīng)完全一致。②利用固定資產(chǎn)率作為融資約束的代理變量進行估計的結(jié)果顯示除Dfc的系數(shù)估計不一致外，其余結(jié)果基本一致。Dfc的系數(shù)估計不一致可能是因為，一方面，固定資產(chǎn)作為抵押品可以使外源融資更加容易，因而企業(yè)的固定資產(chǎn)率越高，企業(yè)所受到的融資約束也越小，從而有利于企業(yè)的成長；另外，由于資產(chǎn)存在報酬遞減，固定資產(chǎn)率越高，固定資產(chǎn)的報酬越低，反而不利于企業(yè)的成長，這兩種作用是相反的。然而融資約束對于中小企業(yè)的成長率卻具有顯著的更大的負向影響，其系數(shù)為-13.3%，高于用修正后的A l t m a n的Z值作為融資約束的代理變量估計的系數(shù)-8.9%和財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比作為融資約束的代理變量估計的系數(shù)-10.1%。③利用企業(yè)高管年齡作為融資約束的代理變量進行估計的結(jié)果與用企業(yè)固定資產(chǎn)率作為融資約束的代理變量進行估計的結(jié)果較為一致。與用企業(yè)固定資產(chǎn)率作為融資約束的代理變量進行估計的結(jié)果一樣，同樣顯示Dfc系數(shù)的估計值與利用修正后的Altman的Z值作為“融資約束”的代理變量估計的系數(shù)不一致，不一致可能是因為，雖然企業(yè)高管年齡越長企業(yè)受到的融資約束可能越小，但是上市公司企業(yè)高管年齡年輕化可能更有利于公司的成長;同樣顯示融資約束對中小企業(yè)的成長率具有顯著的更大的負向影響，其系數(shù)為-11.5%;其他結(jié)論與用修正后的Altman的Z值和財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比作為融資約束的代理變量的估計結(jié)果基本一致。這說明用修正后的Altman的Z值可以作為一個較好的融資約束的代理變量，其回歸的結(jié)果是穩(wěn)健的，尤其說明融資約束對中小企業(yè)的成長率顯示出顯著的負向影響。

表7 檢驗融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響

其次，如同Angelini和Generale所指出的用OLS(GLS)對方程(11)進行估計，會存在兩個潛在問題。①假如存在一個不可觀測的企業(yè)效應(yīng)，OLS(GLS)估計將會是不一致的。不一致可能來自于在回歸因子中對規(guī)模缺少控制，因為大企業(yè)傾向于成長得較慢已被證實為企業(yè)成長動態(tài)的“特征事實”(Hall［11］;Cooley和Quadrini［17］)。②回歸因子中的一些變量，特別是融資約束的代理變量可能具有內(nèi)生性。為了解決這些問題，我們采用了由Arellano和Bover［44］和Blundell和 Bond［45］開創(chuàng)的動態(tài)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM估計，再次利用修正后的Altman的Z值、固定資產(chǎn)率、財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比以及企業(yè)高管年齡四個融資約束的代理變量，對在方程(11)中加入因變量的一階滯后項(l.lnemprate)和企業(yè)規(guī)模對數(shù)的一階滯后項(l.lnemp)的模型進行了估計。估計結(jié)果列在表6中的(aa)、(bb)、(cc)和(dd)列，動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的系統(tǒng)GMM估計結(jié)果與GLS估計的結(jié)果是一致的。并且企業(yè)規(guī)模對企業(yè)成長具有顯著的并且一致的負向影響，實證結(jié)果支持“融資約束”理論的基本命題:企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)成長率越小，這與采用橫截面數(shù)據(jù)進行檢驗Gibrat定律的結(jié)果也是一致的。

(三)檢驗“融資約束”對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響

首先，我們根據(jù)修正后的Altman的Z值劃分的2004年、2007年和2010年間中國制造業(yè)上市公司“受融資約束企業(yè)樣本”、“不受融資約束企業(yè)樣本”和“全部企業(yè)樣本”的企業(yè)規(guī)模的對數(shù)進行了核密度估計，如圖3。從圖形上觀察可見受融資約束企業(yè)規(guī)模的均值和標準差均小于不受融資約束企業(yè)與全部樣本企業(yè)的均值和標準差，說明受融資約束企業(yè)的規(guī)模較小、離散度也較小。為了進一步檢驗融資約束對于中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響，借鑒Angelini和 Generale的檢驗方法，我們采用KS檢驗對以下兩個原假設(shè)進行檢驗:

H1:受融資約束企業(yè)樣本組與不受融資約束企業(yè)樣本組的企業(yè)規(guī)模分布服從同分布;

H2:不受融資約束企業(yè)樣本組與全部企業(yè)樣本組的企業(yè)規(guī)模分布服從同分布。

拒絕原假設(shè)H1是融資約束對企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生影響的必要條件，若要證明融資約束對企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生重要影響，同時還需要拒絕原假設(shè)H2，如果不能拒絕原假設(shè)H2，融資約束即使對于企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生影響，其影響也是不重要的(Angelini和Generale)［20］。我們分別對 2004、2007 和 2010 年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布進行KS檢驗。KS檢驗結(jié)果表明，在2004、2007和2010年對于中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的KS檢驗全部拒絕H1，即受到融資約束的企業(yè)和不受融資約束的企業(yè)的規(guī)模分布顯著不同，說明融資約束對于中國制造業(yè)上市公司中小企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生了顯著影響。但是這三年的檢驗結(jié)果在5%的顯著性水平下均不能拒絕H2，這說明融資約束對于中國制造業(yè)上市公司整體企業(yè)規(guī)模分布雖然產(chǎn)生了影響，但這種影響并不能決定整體企業(yè)規(guī)模分布的狀況。從對H2進行檢驗的p值來看，結(jié)果顯示融資約束對2010年企業(yè)規(guī)模分布的影響更為嚴重①2010年對H2進行檢驗的p值最小，反映了2007年后由于受到世界金融危機的影響，企業(yè)受到的融資約束更為嚴重的現(xiàn)實。。

其次，為檢驗結(jié)果的穩(wěn)健性，我們根據(jù)固定資產(chǎn)率、財務(wù)支出占財務(wù)支出與凈利潤之和的比和企業(yè)高管年齡這三個融資約束的代理變量劃分的2004年、2007年和2010年間中國制造業(yè)上市公司“受融資約束企業(yè)樣本組”、“不受融資約束企業(yè)樣本組”和“全部企業(yè)樣本組”分別對原假設(shè)H1和H2進行檢驗。KS檢驗結(jié)果如表7，結(jié)果表明在2004、2007和2010年對于中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的KS檢驗全部拒絕H1，但是這三年全部在5%的顯著性水平下不能拒絕H2，同樣顯示2010年對H2檢驗的p值最小。此結(jié)果與用修正的Altman的Z值作為融資約束代理變量檢驗的結(jié)果是一致的。

圖3 “融資約束”與中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布

圖4 強加“融資約束”對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響

圖5 削減“融資約束”對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響

最后，我們把回歸結(jié)果與核密度估計及KS檢驗相聯(lián)系，模擬融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響。①我們根據(jù)表6回歸結(jié)果(a)，對企業(yè)規(guī)模強加融資約束效應(yīng)，把2004年、2007年和2010年樣本中各年中國制造業(yè)上市公司受融資約束的企業(yè)規(guī)模減少4.9%，再把受融資約束且企業(yè)規(guī)模人數(shù)小于1000人的企業(yè)規(guī)模減少8.9%，重新組成包含對企業(yè)規(guī)模強加融資約束的企業(yè)樣本，重新進行了上述檢驗。如圖4，檢驗結(jié)果顯示出與上述結(jié)果一致，同時我們根據(jù)對原假設(shè)H1和H2進行檢驗的p值進行判斷，均拒絕H1而接受H2，而且對H2檢驗的p值均下降，說明給企業(yè)規(guī)模強加融資約束，融資約束對整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會加強。②我們比較了消減融資約束效應(yīng)對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響。同樣我們把2004年、2007年和2010年樣本中各年中國制造業(yè)上市公司受融資約束的企業(yè)規(guī)模增加4.9%，再把受融資約束且企業(yè)規(guī)模人數(shù)小于1000人的企業(yè)規(guī)模增加8.9%，重新組成包含對企業(yè)規(guī)模削減融資約束的企業(yè)樣本，重新進行了上述檢驗。如圖5，檢驗結(jié)果仍然顯示出與上述結(jié)果是一致的，檢驗結(jié)果均拒絕H1而接受H2，而且對H2檢驗的p值均上升，說明給企業(yè)規(guī)模削減融資約束，融資約束對整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會減弱。

五、結(jié) 語

本文利用2001-2010年中國制造業(yè)上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)，從關(guān)于企業(yè)規(guī)模分布的“融資約束”理論視角分析了融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)的成長動態(tài)及企業(yè)規(guī)模分布的影響。通過研究可以得到以下結(jié)論:

1.本文通過檢驗Gibrat定律(LPE)發(fā)現(xiàn)，中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長率與企業(yè)規(guī)模之間呈顯著的負相關(guān)關(guān)系;中國制造業(yè)上市公司企業(yè)的成長具有持續(xù)性，企業(yè)的前期成長能夠推動企業(yè)的當期成長。對Gibrat定律檢驗的結(jié)果表明在2001-2010年間中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模與成長之間有向遵循Gibrat定律(LPE)演進的趨勢，但并沒有完全遵循Gibrat定律;企業(yè)規(guī)模分布在從偏態(tài)分布向正態(tài)分布演化過程中仍有偏離正態(tài)分布演化的因素。

2.我們使用修正后的Altman的Z值、固定資產(chǎn)率、財務(wù)支出占財務(wù)支出和凈利潤之和的比以及企業(yè)高管年齡等四個融資約束的代理變量構(gòu)造計量模型，分析檢驗了融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動態(tài)的影響。采用修正后的Altman的Z值進行檢驗的結(jié)果表明:融資約束顯著影響了中國制造業(yè)上市公司企業(yè)的成長率，尤其是嚴重影響了中小企業(yè)的成長率;中國制造業(yè)上市公司年齡、規(guī)模與企業(yè)成長率負相關(guān);金融發(fā)展能夠促進企業(yè)的成長。這些結(jié)果與采用企業(yè)固定資產(chǎn)率、財務(wù)支出占財務(wù)支出和凈利潤之和的比以及企業(yè)高管年齡這三個融資約束的代理變量進行檢驗的結(jié)果基本一致。

3.本文利用KS檢驗方法檢驗了融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響，結(jié)果顯示雖然從總體上看融資約束對中國制造業(yè)上市公司整體企業(yè)規(guī)模分布沒有產(chǎn)生重要影響，然而融資約束卻顯著影響了中國制造業(yè)上市公司中小企業(yè)的規(guī)模分布。最后，根據(jù)回歸結(jié)果模擬融資約束對中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的影響，發(fā)現(xiàn)給企業(yè)規(guī)模強加融資約束，融資約束對整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會加強，給企業(yè)規(guī)模削減融資約束，融資約束對整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會減弱。

以上研究結(jié)論有助于我們進一步理解中國金融市場的有效性與中國企業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)之間的內(nèi)在聯(lián)系，同時也為推動中國金融市場發(fā)展，削減企業(yè)融資約束，尤其為解決中小企業(yè)融資約束的難題，促使中國企業(yè)規(guī)模結(jié)構(gòu)合理化提供了經(jīng)驗證據(jù)。

［1］ Gibrat R.Les inkgalitks economiques［M］.Librairie du Recueil Sirey，Paris，1931.

［2］ Hart P E，Prais S J.The analysis of business concentration:A statistical approach［J］.Journal of the Royal Statistical Society，1956，Series A 119:150-181.

［3］ Simon H A，Bonini C P.The size distribution of business firms［J］.American Economic Review，1958，48(4):607-617.

［4］ Ijiri Yuji，Simon H A.Business firm growth and size［J］.American Economic Review，1964，54(2):77-89.

［5］ Viner J.Cost curves and supply curves［J］.Zeitschrift fur Nationalokonomie，1932，(3):23-46.

［6］ Lucas R E JR.Adjustment costs and the theory of supply［J］.Journal of Political Economy，1967，75(4):321-334.

［7］ Lucas R E JR.On the size distribution of business firms［J］.Bell Journal of Economics，1978，9(2):508-523.

［8］ Mansfield E.Entry，Gibrat′s law，innovation，and the growth of firms［J］.American Economic Review，1962，52(5):1023-1051.

［9］ Du Reitz G.New firm entry in Swedish manufacturing industries during the post-war period［D］.Doctoral Dissertation，Stockholm，1975.

［10］ Evans D S.The relationship between firm growth，size，and age:Estimates for 100 manufacturing industries［J］.Journal of Industrial Economics，1987a，35(4):567-581.

［11］ Hall B H.The relationship between firm size and firm growth in the U.S.manufacturing sector［J］.Journal of Industrial Economics，1987，35(4):583-606.

［12］ Dunne T，Roberts M J，Samuelson L.The growth and failure of U.S.manufacturing plants［J］.Quarterly Journal of Economics，1989，104(4):671-698.

［13］ Jovanovic B.Selection and evolution of industry［J］.Econometrica，1982，50(5):649-670.

［14］ Dixit A.Entry and exit decisions under uncertainty［J］.Journal of Political Economy，1989，97(2):620-638.

［15］ Hopenhayn H.Entry，exit，and firm dynamics in long run equilibrium［J］.Econometrica，1992，60(5):1127-1150.

［16］ Cabral L.Sunk Costs，F(xiàn)irm size and firm growth［J］.Journal of Industrial Economics，1995，43(2):161-172.

［17］ Cooley T F，Quadrini V.Financial markets and firm dynamics［J］.American Economic Review，2001，91(5):1286-1310.

［18］ Clementi G L，Hopenhayn H A.A theory of financing constraints and firm dynamics［J］.Quarterly Journal of Economics，2006，121(1):229-265.

［19］ Cabral L，Mata J.On the evolution of the firm size distribution:Facts and theory［J］.American Economic Review，2003，93(4):1075-1090.

［20］ Angelini P，Generale A.On the evolution of firm size distributions［J］.American Economic Review，2008，98(1):426-438.

［21］ 傅紅巖.吉布萊特定律與西方企業(yè)成長理論評述［J］.經(jīng)濟學動態(tài)，1998(8):69-72.

［22］ 趙桂芹，周晶晗.公司成長與規(guī)模是否遵循Gibrat法則:對我國非壽險公司的實證檢驗［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2007(3):11-16.

［23］ 方明月.企業(yè)規(guī)模研究的新方法:基于分布規(guī)律視角［J］.制度經(jīng)濟學研究，2010(1):209-224.

［24］ 方明月，聶輝華.中國工業(yè)企業(yè)規(guī)模分布的特征事實:齊夫定律的視角［J］.產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟評論，2010(6):1-17.

［25］ 周業(yè)安.金融抑制對中國企業(yè)融資能力影響的實證分析［J］.經(jīng)濟研究，1999(2):13-20.

［26］ 鄭江淮，何旭強，王華.上市公司投資的融資約束:從股權(quán)結(jié)構(gòu)角度的實證分析［J］.金融研究，2001(11):92-99.

［27］ 魏鋒，劉星.融資約束、不確定性對公司投資行為的影響［J］.經(jīng)濟科學，2004(2):35-43.

［28］ 李延喜，杜瑞，高銳，李寧.上市公司投資支出與融資約束敏感性研究［J］.管理科學，2007(1):82-88.

［29］ 李科，徐龍炳.資本結(jié)構(gòu)、行業(yè)競爭與外部治理環(huán)境［J］.經(jīng)濟研究，2009(6):116-128.

［30］ 李科，徐龍炳.融資約束、債務(wù)能力與公司業(yè)績［J］.經(jīng)濟研究，2011(5):61-73.

［31］ 李洪亞.融資約束、企業(yè)規(guī)模與成長動態(tài)［J］.財經(jīng)理論與實踐，2013(4):11-17.

［32］ 談儒勇.中國金融發(fā)展與經(jīng)濟增長關(guān)系的實證研究［J］.經(jīng)濟研究，1999(10):53-61.

［33］ 沈坤榮，張成.金融發(fā)展與中國經(jīng)濟增長——基于跨地區(qū)動態(tài)數(shù)據(jù)的實證研究［J］.管理世界，2004(7):15-21.

［34］ 曹嘯，吳軍.我國金融發(fā)展和經(jīng)濟增長關(guān)系的格蘭杰因果檢驗和特征分析［J］.財貿(mào)經(jīng)濟，2002(5):40-43.

［35］ 康季軍，張宗益，傅蘊英.金融發(fā)展與經(jīng)濟增長之因果關(guān)系——中國、日本、韓國的經(jīng)驗［J］.金融研究，2005(10):20-31.

［36］ Chesher A.Testing the law of proportionate effect［J］.Journal of Industrial Economics，1979，27(4):403-411.

［37］ Singh A，Whittington G.The size and growth of firms［J］.Review of Economic Studies，1975，42(1):15-26.

［38］ 吳育輝，魏志華，吳世農(nóng).中國上市公司發(fā)行短期融資券的影響因素分析［J］.金融研究，2009(5):93-106.

［39］ 張玲，曾維火.基于Z值模型的我國上市公司信用評級研究［J］.財經(jīng)研究，2004(6):5-13.

［40］ Rajan R，Zingales L.Financial systems，industrial structure，and growth［J］.Oxford Review of Economic Policy，2001，17(4):467-82.

［41］ Giannetti M.Do better institutions mitigate agency problems?Evidence from corporate finance choices［J］.Journal of Financial and Quantitative Analysis，2003，38(1):185-212.

［42］ Whited T M.Debt，liquidity constraints，and corporate lnvestment:Evidence from panel data［J］.Journal of Finance，1992，47(4):1425-1460.

［43］ 李斌，江偉.金融發(fā)展、融資約束與企業(yè)成長［J］.南開經(jīng)濟研究，2006(3):68-78.

［44］ Arellano M，Bover O.Another look at the instrumental variable estimation of error-components models［J］.Journal of Econometrics，1995，68(1):29-51.

［45］ Blundell R，Bond S R.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models［J］.Journal of Econometrics，1998，87(1):115-143.