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        融資約束差異與生產率分布
        ——基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析

        2017-11-01 09:04:08樊娜娜李榮林
        財貿研究 2017年9期
        關鍵詞:依賴度生產率約束

        樊娜娜 李榮林

        (南開大學 經濟學院,天津 300071)

        融資約束差異與生產率分布
        ——基于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的分析

        樊娜娜 李榮林

        (南開大學 經濟學院,天津 300071)

        銀行信貸歧視導致企業(yè)面臨不同程度的融資約束,差異化的融資約束是資源誤置的重要原因。通過構建融資約束差異影響生產率分布的理論模型,以1998—2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本,實證檢驗了融資約束差異與生產率分布之間的關系。研究發(fā)現(xiàn):企業(yè)間差異化的融資約束水平,擴大了行業(yè)生產率分布的離散程度,是造成資源誤置的重要原因;融資約束差異對生產率分布的影響與行業(yè)融資依賴度有關,融資依賴度越高的行業(yè),融資約束差異對生產率分布的影響越大。

        融資約束差異;資源誤置;生產率分布

        一、引言及文獻評述

        生產率是經濟增長的重要引擎,也是實現(xiàn)一國經濟可持續(xù)發(fā)展的動力源。改革開放后,總量生產率對中國經濟增長的貢獻達到40%以上(Perkins,2015)。然而,要素市場不完善產生的資源誤置逐漸成為阻礙生產率增長的重要原因(Hsieh et al.,2009;簡澤,2011b)。資源誤置是指由于生產要素無法有效地由低生產率企業(yè)流向高生產率企業(yè),從而導致出現(xiàn)效率損失的現(xiàn)象,主要表現(xiàn)為企業(yè)間生產率的差異(Syverson,2003;Jones,2011)。若要素市場完善,要素資源能夠在企業(yè)間實現(xiàn)有效配置,資源會自發(fā)地從低生產率企業(yè)轉移到高生產率企業(yè),市場的優(yōu)勝劣汰機制使得低生產率企業(yè)退出市場,從而使市場均衡時所有企業(yè)生產率水平并不存在差異;若要素市場存在扭曲,則要素配置不合理會導致企業(yè)間生產率水平存在差異,生產率分布的離散程度越大,資源誤置現(xiàn)象越嚴重。近年來,中國各部門制造業(yè)企業(yè)生產率表現(xiàn)出明顯的持續(xù)差異,資源誤置現(xiàn)象嚴重(涂正革 等,2005;李玉紅 等,2008;簡澤,2011a)。如果中國企業(yè)要素資源能夠實現(xiàn)有效配置,制造業(yè)的總生產率將提高30%~50%(Hsieh et al.,2009)。于是,有一個就問題就亟待解決:為何企業(yè)間生產率會呈現(xiàn)出持續(xù)的差異呢?

        現(xiàn)有研究認為,企業(yè)間生產率差異根源在于要素市場的扭曲。在中國市場化改革進程中,政府對要素市場的干預和控制導致要素市場發(fā)展水平和完善程度滯后于產品市場,而要素市場的不完善扭曲了要素價格,從而阻礙了要素在企業(yè)間的合理配置(張杰 等,2011)?;诖?,現(xiàn)有研究文獻從不同角度解釋了企業(yè)間生產率差異的原因。Restuccia et al.(2008)、錢學峰等(2015)、蔣為等(2015)、蔣為(2016)從政府稅收和補貼政策角度進行了研究;簡澤(2011b)、謝攀等(2016)考察了政府地方保護對資源誤置的影響;馬光榮(2014)從制度角度對這一問題進行了解釋。但是,企業(yè)融資約束對生產率分布的影響尚未得到學者足夠的關注。長期以來,中國過度追求實體經濟的趕超發(fā)展,遺留下的一個重要問題是金融壓抑(林毅夫 等,2009)。金融壓抑的存在,不僅扭曲了資金配置,還削弱了企業(yè)融資能力(周業(yè)安,1999),從而導致企業(yè)普遍面臨融資約束問題。與此同時,銀行的信貸資金配置還存在著對企業(yè)不同程度的歧視:一方面,國有企業(yè)往往承擔著政策性負擔,在政府直接或間接的干預下,銀行更傾向于為國有企業(yè)提供融資(孫錚 等,2005;倪錚 等,2007;方軍雄,2010);另一方面,中小企業(yè)融資存在信息不對稱、可抵押資產缺乏等問題,銀行出于信貸安全性考慮,更傾向于向大企業(yè)提供貸款(程海波 等,2005;魯?shù)?等,2008;白俊 等,2012)。由于信貸歧視的存在,同一行業(yè)內部企業(yè)所受融資約束程度存在較大差異,而差異性的融資約束扭曲了要素市場的合理配置,阻礙了資金在企業(yè)間自由流動,破壞了市場正常的優(yōu)勝劣汰機制。同時,由于銀行貸款支持,某些低生產率企業(yè)得以繼續(xù)在市場上存活,從而擴大了企業(yè)生產率分布的離散程度,降低了要素的配置效率。

        基于此,本文構建了融資約束差異影響生產率分布的理論模型,利用1998—2007年中國工業(yè)企業(yè)微觀數(shù)據(jù),對融資約束差異與企業(yè)生產率分布的關系進行系統(tǒng)研究。本文可能的貢獻體現(xiàn)在以下兩個方面:第一,在Hsieh et al.(2009)研究的基礎上,構建了融資約束差異影響生產率分布的理論模型;第二,在融資約束指標度量上,構建兩個包含11個分指標的融資約束綜合指標,以全面評估企業(yè)面臨的融資約束情況。

        二、理論模型和假設

        為了清晰地描述出融資約束差異對生產率分布的影響,本文借鑒Hsieh et al.(2009)的分析框架,從理論上描述出融資約束差異所導致的資本配置扭曲與生產率分布之間的關系*當然,本文的模型是對Hsieh et al.(2009)模型的簡化,并沒有考察政策扭曲以及勞動要素配置的扭曲,而只引入融資約束差異造成的資本扭曲。。

        假定在完全競爭市場中只存在最終產品Y,該產品以S個行業(yè)的產品Ys作為投入,并使用Cobb-Douglas技術進行生產,而各行業(yè)份額為θs,則:

        (1)

        由廠商成本最小化可得:

        PsYs=θsPY

        (2)

        其中,Ps是產品Ys的價格,P為最終產品價格,本文將P標準化為1。假定制造業(yè)部門都是壟斷競爭的,各廠商所生產產品間的替代彈性為σ。Ys是產業(yè)內各廠商生產的產品之和,根據(jù)CES生產函數(shù),生產的差異化產品為:

        (3)

        而制造業(yè)產品價格則為:

        (4)

        生產需要投入勞動L、資本K和生產率A,并使用Cobb-Douglas技術生產,則:

        (5)

        要素市場的扭曲會導致要素價格不同,一般資本市場的扭曲往往會提高資本的價格,而勞動市場的扭曲往往會降低勞動的價格。借鑒已有文獻中常用方法,本文定義融資約束造成的資本誤置程度為τi(Hsieh et al.,2009;朱喜 等,2011;袁志剛 等,2011)。企業(yè)面臨的融資約束程度并不相同,融資約束越嚴重,企業(yè)越難獲得資金,其獲取資本成本相對更高,則τi大于零;相反,如果企業(yè)能以較低的成本獲得貸款,則τi小于零。因此,企業(yè)面臨的資本實際價格為(1+τi)r,r為競爭性條件下資本要素的價格水平。在不考慮勞動力市場扭曲的情況下,假設競爭性條件下企業(yè)面臨的勞動要素的價格水平為w,則企業(yè)利潤函數(shù)為:

        (6)

        假定各企業(yè)工資水平相同,最大化企業(yè)的利潤函數(shù)為:

        (7)

        此時,可以將行業(yè)內全部企業(yè)加總產出記為資本、勞動與生產率的函數(shù),具體公式為:

        (8)

        廠商的生產率有兩種形式:物質形式的生產率(TFPQ)和收益形式的生產率(TFPR)。兩者存在如下關系:

        TFPRsi=Psi×TFPQsi

        (9)

        利用式(4)、式(8)、式(9),則行業(yè)總體生產率可以表示為:

        (10)

        根據(jù)Hsieh et al.(2009)的做法,由式(7)可以得到收益生產率的表達式:

        (11)

        由式(11)可知,物質形式的生產率被給定時,收益形式的生產率與融資約束有關。當不存在融資約束時,行業(yè)中所有廠商生產率相等,此時加總的行業(yè)生產率是最有效的。如果將物質形式的生產率記為A,則行業(yè)加總的生產率水平可以記為下式:

        (12)

        式(12)說明行業(yè)生產率水平與各廠商收益形式的生產率分布有關。各廠商間收益形式的生產率分布離散程度越大,行業(yè)內要素配置效率越低,行業(yè)整體生產率水平也越低。根據(jù)式(11)可知,行業(yè)內企業(yè)融資約束與收益形式的生產率分布的離散程度存在如下關系:

        Var(Ln TFPRsi)∝Var

        Ln(1+τsi)

        ∝Var(Ln τsi)

        (13)

        由式(12)、式(13)可知,企業(yè)間差異化的融資約束將影響收益形式生產率分布的離散程度,從而影響行業(yè)的資源配置效率。

        由此,可以提出本文的研究假設:差異化的融資約束將擴大行業(yè)生產率分布離散程度,融資約束差異化程度越高,企業(yè)間生產率分布離散程度越大,行業(yè)資源誤置越嚴重。

        三、模型設定和數(shù)據(jù)說明

        (一)計量模型設定

        本文需要驗證的問題在于:行業(yè)內企業(yè)融資約束差異是否導致了行業(yè)生產率離散度的擴大。為了保證結果的穩(wěn)健性,在模型中加入了核心解釋變量與控制變量,模型設定如下:

        Dispersionjkt=α0+α1Consdisparityjkt+βYjkt+νj+νk+νt+εjkt

        (14)

        由于各行業(yè)外部融資依賴度不同,企業(yè)對融資約束的敏感性也存在差異。因此,在式(14)的基礎上,引入融資約束差異與外部融資依賴度的交互項(Consdisparityjkt×EDjkt),以進一步檢驗不同融資依賴度下融資約束差異對行業(yè)生產率離散度的影響,由此則式(14)可以擴展為:

        Dispersionjkt=α0+α1Consdisparityjkt+α2Consdisparityjkt×EDjkt+βYjkt+νj+νk+νt+εjkt

        (15)

        其中:下標j、k和t表示行業(yè)、地區(qū)和年份;被解釋變量Dispersionjkt表示t年k地區(qū)j行業(yè)內企業(yè)生產率分布的離散程度;核心解釋變量Consdisparityjkt表示t年k地區(qū)j行業(yè)內企業(yè)融資約束差異程度;Consdisparityjkt×EDjkt表示融資約束差異與外部融資依賴度的交互項;νj、νk和νt分別為行業(yè)、地區(qū)和年份效應*本文通過引入年份、行業(yè)和地區(qū)等虛擬變量,以此控制年份差異、行業(yè)差異、地區(qū)間資源和政策差異對估計結果的影響。;εjkt表示隨機擾動項;Yjkt表示控制變量集合,該控制變量集合具體包括:(1)市場競爭程度,市場競爭導致低生產率企業(yè)退出市場,而高生產率企業(yè)得以存活,從而降低了行業(yè)生產率離散程度,因而本文運用赫芬達爾指數(shù)度量市場競爭程度,其數(shù)值越大說明企業(yè)的壟斷性越強,預期估計系數(shù)顯著為正;(2)出口比重,新新貿易理論認為,出口有助于實現(xiàn)資源的優(yōu)化配置,從而導致生產率離散程度下降,預期符號為負,因此出口比重可以使用行業(yè)內企業(yè)出口總額占銷售總額比重衡量;(3)所有制分布,本文采用國有資本與集體資本占實收資本比重來度量國有資本份額,用外資與港澳臺資本占實收資本比重來度量外資份額,由于國有企業(yè)往往缺乏有效的監(jiān)督機制與競爭機制,軟預算約束導致國有企業(yè)效率遠遠低于外資企業(yè)與民營企業(yè)(林毅夫 等,2005),從而使得國有企業(yè)以低生產率狀態(tài)存活在市場中,而國有企業(yè)份額越高的行業(yè),生產率離散程度越高,因此預期符號為正,這是因為:外資企業(yè)進入市場帶來的競爭效應,降低了行業(yè)生產率離散度,但是其自身的高生產率與本土企業(yè)的巨大差異擴大了行業(yè)生產率離散度,因此,外資企業(yè)份額對行業(yè)生產率離散程度的凈效應是不確定的;(4)政府補貼,政府補貼反映了地方政府對行業(yè)的扶持情況,可以利用行業(yè)內企業(yè)補貼收入與企業(yè)銷售額比值來度量,由于政府補貼導致資源誤置,差異化的補貼政策將導致行業(yè)生產率分布離散度擴大(蔣為 等,2015),因而預期符號為正;(5)沉沒成本,本文采用行業(yè)資本存量占增加值比重來度量沉沒成本,高沉沒成本阻礙新企業(yè)進入,強化了行業(yè)內企業(yè)的壟斷勢力,從而導致很多低生產率企業(yè)能夠在行業(yè)中維持生存,擴大了行業(yè)生產率的離散度,因此預期符號為正。

        (二)主要指標的界定和度量

        1.生產率離散程度

        本文使用Olley-Pakes方法(以下簡稱為OP方法)測算企業(yè)全要素生產率,該方法能夠較好地解決傳統(tǒng)OLS方法存在的同步偏差和選擇性偏差問題。OP方法具體測算步驟為:首先,使用永續(xù)盤存法估算企業(yè)投資,即Iit=Kit-(1-δ)Kit-1,其中Iit表示企業(yè)i在t年依據(jù)投資額,Kit表示企業(yè)i在t年的資本,δ表示1998—2007年期間的折舊率,本文選擇的折舊率為9.6%*由于測算方法和樣本數(shù)據(jù)的不同,現(xiàn)有文獻計算的固定資產折舊率存在一定差異。一般而言,學者們普遍認同中國固定資產折舊率在[5%,15%]的區(qū)間范圍內,因此本文選取現(xiàn)有文獻常用的折舊率取值的中間值9.6%計算全要素生產率。;其次,OP方法使用投資作為全要素生產率的代理變量,在具體操作過程中,先估算出勞動在生產函數(shù)中的比重,得出不包含資本的OLS擬合殘差;接下來以擬合殘差作為因變量,以資本投資作為自變量,從而估計出資本的系數(shù);最后在勞動和資本系數(shù)基礎上,將Probit模型估算所得的企業(yè)生存概率作為自變量放至回歸中,通過索洛殘值法得到企業(yè)全要素生產率。

        借鑒Syverson(2003)、Balasubramanian et al.(2009)對行業(yè)生產率離散程度度量的方法,使用兩種方法測算了分年份、分地區(qū)4位國民經濟行業(yè)下生產率的離散程度,具體方法如下:

        (16)

        (17)

        2.融資約束差異

        一般而言,企業(yè)具備多元化融資渠道特征。為了滿足其融資需求,企業(yè)既可以通過現(xiàn)金流等內源融資方式融資,也可以借助銀行信貸等外源融資途徑融資,還可以訴諸企業(yè)間的商業(yè)信貸行為進行融資(陽佳余,2012)。為了準確全面衡量企業(yè)融資約束程度,本文借鑒Musso et al.(2008)相關研究,選取11個涵蓋企業(yè)內源融資、商業(yè)信貸及外源融資信息的分指標,構建出企業(yè)融資約束綜合指標。具體選擇的分指標包括:(1)企業(yè)現(xiàn)金存量占比,用企業(yè)現(xiàn)金流量*在現(xiàn)金流度量上:現(xiàn)金流=銷售收入-中間品投入成本-稅收額。占總資產比重衡量,以此反映企業(yè)所受內源融資約束程度;(2)商業(yè)信貸比率,用企業(yè)應收賬款占總資產比重表示;(3)企業(yè)利息支出占比,該指標從融資約束成本的角度出發(fā),用企業(yè)利息支付占固定資產比重衡量;(4)企業(yè)規(guī)模,該指標可以反映企業(yè)的信用質量,用企業(yè)總資產的對數(shù)值衡量;(5)有形資產凈值,有形資產可以被債權方視為受償權的保證,用企業(yè)有形資產占總資產比重衡量;(6)清償比率,該指標揭示了企業(yè)財務結構的穩(wěn)健程度以及對償債風險的承受能力,用企業(yè)所有者權益占總負債比率衡量;(7)流動性比率,該指標體現(xiàn)了企業(yè)償還短期債務的能力,用企業(yè)流動資產與流動負債比值衡量;(8)企業(yè)償債能力,該指標可以解釋企業(yè)抵押品的缺乏程度和企業(yè)相對其借款能力對借款的當前需求,用企業(yè)固定資產存量與總債務比率衡量;(9)資產收益率,用企業(yè)息稅后收益*在企業(yè)息稅后收益度量上:企業(yè)息稅后收益=利潤總額-企業(yè)所得稅。占總資產比率表示,反映企業(yè)的獲利能力;(10)銷售凈利率,用企業(yè)息稅后收益占產品銷售收入比率表示;(11)流動性約束,用企業(yè)流動資產與流動負債之差值占企業(yè)總資產的比重表示。

        以企業(yè)現(xiàn)金流量占比為例,將位于同一年份、行業(yè)、地區(qū)企業(yè)現(xiàn)金流量占比數(shù)值從小到大分為十等分,分別賦值為1~10。按照相同方法,對每個企業(yè)11個分指標分別進行賦值,用兩種方法合成融資約束指標:(1)將每個指標的賦值進行加總,得到企業(yè)融資約束綜合指標;(2)統(tǒng)計企業(yè)11個分指標賦值為10的指標個數(shù),將賦值為10的個數(shù)作為企業(yè)融資約束指標。接下來,本文對兩種方法得到的綜合指標進行標準化處理,即將兩類指標標準化為1~10的賦值區(qū)間。融資約束綜合指標的數(shù)值越大,企業(yè)融資約束越小。本文使用第一種方法得到企業(yè)融資約束綜合指標的標準差,以此衡量融資約束差異,將其作為計量檢驗的核心解釋變量,并用第二種方法測算的融資約束差異進行穩(wěn)健性檢驗。

        3. 外部融資依賴度

        對于行業(yè)外部融資依賴度的測算,本文借鑒朱彤等(2009)的方法,將行業(yè)外部融資依賴度表示為:

        利用相應數(shù)據(jù),測算了1998—2007年中國工業(yè)兩位數(shù)行業(yè)外部融資依賴度結果,具體見表1。

        表1 行業(yè)外部融資依賴度

        注:計算所需原始數(shù)據(jù)來自1998—2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫;ED為外部融資依賴度。

        (三)數(shù)據(jù)來源及說明

        本文所用企業(yè)數(shù)據(jù)來自1998—2007年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。針對中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫存在的異常值問題,參照謝千里等(2008)和余淼杰(2011)的辦法,對數(shù)據(jù)進行了如下處理:(1)刪除企業(yè)工業(yè)總產值、企業(yè)固定資產凈值年平均余額缺失的觀測值;(2)刪除總資產小于流動資產、總資產小于固定資產凈值年平均余額以及累計折舊額小于當期折舊額的企業(yè)樣本;(3)刪除職工人數(shù)少于30人,主營業(yè)務收入(即銷售額)少于500萬元,或者固定資產凈值年平均余額低于1000萬元的觀測值。本文通過價格指數(shù)剔除通貨膨脹因素,企業(yè)工業(yè)增加值、工業(yè)總產值及中間投入進行平減的工業(yè)品出廠價格指數(shù)來自2008年的《中國城市(鎮(zhèn))生活與價格年鑒》;對企業(yè)固定資產凈值年平均余額進行平減的全行業(yè)固定資產投資價格指數(shù)來自2008年的《中國統(tǒng)計年鑒》,由于年鑒中提供的價格指數(shù)均為上一年為基期的環(huán)比數(shù)據(jù),本文均調整為1998年為基期的價格指數(shù)。

        四、實證分析

        (一)基本估計結果

        表2報告了融資約束差異與行業(yè)生產率離散程度關系的回歸結果。本文分別使用企業(yè)全要素生產率的標準差和四分位差來度量行業(yè)生產率離散程度,(1)列估計結果顯示,融資約束差異系數(shù)顯著為正,在(2)列加入控制變量后結果仍顯著,這表明企業(yè)間融資約束差異越大,生產率離散程度越大,這也驗證了前文的假說。(3)列是引入融資約束差異與外部融資依賴度交互項的估計結果,融資約束差異系數(shù)和交互項系數(shù)顯著為正,這說明行業(yè)外部融資依賴度越高,企業(yè)間融資約束差異對生產率離散程度的影響就越大。

        表2 基本估計結果

        注:()內數(shù)值為糾正了異方差后的t統(tǒng)計量;*、**和***分別代表10%、5%和1%的顯著性水平。下表同。

        在控制變量中,市場集中程度、國有企業(yè)比重、政府補貼、沉沒成本與行業(yè)生產率離散程度呈顯著正相關關系,且均與預期一致。出口比重的系數(shù)顯著為負,說明出口比重越高的行業(yè),行業(yè)生產率離散程度越低,驗證了Melitz(2003)的假說,即出口有助于提高行業(yè)的資源配置效率?;貧w結果顯示,外資企業(yè)比重系數(shù)為正,說明外資企業(yè)進入擴大了行業(yè)生產率離散程度。這是因為:一方面,外資企業(yè)拉大了行業(yè)內企業(yè)生產率的差距,從而擴大了行業(yè)生產率離散程度;另一方面,外資企業(yè)帶來的競爭效應能夠促使行業(yè)內低生產率企業(yè)退出,從而降低行業(yè)生產率離散程度,其凈效應是不確定的。

        (二)穩(wěn)健性檢驗

        (1)使用Levinsohn-Petrin方法(以下簡稱為LP方法)測算企業(yè)全要素生產率,以此進行穩(wěn)健性檢驗。基于LP方法測算企業(yè)全要素生產率,需要使用全要素生產率的標準差和四分位差作為行業(yè)生產率離散程度的代理變量,其回歸結果分別見表3的(1)—(2)列。結果顯示,融資約束差異與行業(yè)生產率離散程度呈顯著正相關關系,即企業(yè)間融資約束差異越高,行業(yè)生產率離散程度越高;融資約束差異與外部融資依賴度交互項的系數(shù)顯著為正,在外部融資依賴度高的行業(yè),企業(yè)間融資約束差異對生產率離散程度的影響越大,這與前文回歸結果一致。此外,控制變量的估計系數(shù)符號和顯著性并無實質性變化。

        (2)使用第二種方法計算企業(yè)融資約束綜合指標,以此進行穩(wěn)健性檢驗。將衡量企業(yè)融資信息的11個分指標分別賦值為1~10,對企業(yè)賦值為10的指標個數(shù)進行統(tǒng)計并做標準化處理,將其作為企業(yè)融資約束指標。在穩(wěn)健性回歸中,行業(yè)生產率離散度分別使用OP方法測算的企業(yè)全要素生產率的標準差和四分位差進行衡量,行業(yè)內企業(yè)融資約束差異使用企業(yè)融資約束綜合指標的標準差衡量,其回歸結果分別見表3的(3)—(4)列。結果顯示,融資約束差異系數(shù)和交互項系數(shù)顯著為正,這與前文結果一致,因而進一步說明本文的估計結果是穩(wěn)健的。

        表3 生產率分布的穩(wěn)健性檢驗

        (三)內生性問題

        在數(shù)據(jù)回歸過程中,還需要考慮融資約束差異的內生性問題,這是因為融資約束和生產率之間可能存在雙向因果關系。為了得到更為可靠的估計結果,本文使用融資約束差異指標的滯后一期值和滯后兩期值作為工具變量,并基于兩階段最小二乘法(2SLS)進行估計,回歸結果見表4??刂苾壬詥栴}后,不論是使用企業(yè)全要素生產率的標準差還是四分位差來度量行業(yè)生產率離散程度,融資約束差異系數(shù)均為正,且都通過1%水平的顯著性檢驗,這表明融資約束差異顯著擴大了行業(yè)生產率分布的離散程度。融資約束差異與外部融資依賴度交互項系數(shù)顯著為正,這意味著行業(yè)外部融資依賴度越高,融資約束差異對生產率分布離散度的擴大效應越強。研究結論再次驗證了本文的研究假說。

        表4 工具變量2SLS估計結果*本文進行多種檢驗以確保工具變量的合理性:K-P rk LM統(tǒng)計量在1%水平上顯著,拒絕“工具變量識別不足”的原假設,表明工具變量是合理的;K-P Wald rk F統(tǒng)計量遠大于Stock-Yogo檢驗的臨界值,拒絕“工具變量弱識別”的原假設;A-R Wald統(tǒng)計量和S-W LM S統(tǒng)計量均在1%水平上拒絕了“內生回歸系數(shù)之和等于零”的假定,再次驗證了所選工具變量的合理性。

        注:()內數(shù)值為糾正了異方差后的t統(tǒng)計量;***、**和*分別表示1%、5%和10%的顯著性水平;擬合優(yōu)度報告的是Centered R2。

        五、結論和政策建議

        資源誤置是阻礙生產率增長的重要原因。本文以生產率分布的離散程度度量行業(yè)資源誤置水平,試圖從融資約束差異的視角對資源誤置現(xiàn)象進行解釋。本文通過構建融資約束差異影響生產率分布的理論模型,以中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本,實證檢驗了融資約束差異對行業(yè)生產率分布的影響。得出了如下主要結論:(1)企業(yè)間差異化的融資約束水平,扭曲了資本要素價格,擴大了行業(yè)生產率分布的離散程度,是導致資源誤置的重要原因;(2)融資約束差異對生產率分布的影響與行業(yè)融資依賴度有關,融資依賴度越高的行業(yè),融資約束差異對生產率分布的影響越大。這證實了企業(yè)間的融資約束差異會擴大生產率分布的離散程度,并將加劇行業(yè)資源誤置。融資約束差異根源于銀行的信貸歧視,而銀行信貸歧視則源于政府干預和中小企業(yè)信息不透明。

        基于此,本文的政策建議為:(1)降低政府信貸干預,鼓勵股份制商業(yè)銀行和地區(qū)性中小金融機構發(fā)展,增強銀行間競爭性,提高信貸資金的配置效率;(2)繼續(xù)深化國有企業(yè)改革,優(yōu)化市場環(huán)境,減少對低效率企業(yè)的優(yōu)惠貸款和補貼,以發(fā)揮市場在資源配置中的決定性作用;(3)積極支持專門服務中小企業(yè)的中小金融機構發(fā)展,構建與實體經濟相匹配的銀行業(yè)結構,有效發(fā)揮其資源配置功能。

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        (責任編輯 張 坤)

        FinancingConstraintsDisparityandProductivityDistribution:AnalysisofChina′sIndustrialEnterprisesData

        FAN NaNaLI RongLin

        (School of Economics, Nankai University, Tianjin 300071)

        Bank credit discrimination leads to financing constraints disparity which is one of the vital reasons leads to resource misallocation. This paper establishes a model of financing constraints disparity affecting productivity distribution, and empirically researches the relationship between financing constraints disparity and productivity distribution based on Chinese industrial enterprises′ data from 1998 to 2007. The results show that different financing constraints disparity has increased productivity distribution and is an important reason leads to resource misallocation. The impacts of financing constraints disparity on productivity distribution is related to industry finance dependence, the higher one firm′s external financial dependence is, the greater financing constraints disparity influence on the productivity distribution.

        financing constraints disparity; resource misallocation; productivity distribution

        2017-05-19

        樊娜娜(1989--),女,山東萊蕪人,南開大學經濟學院博士生。

        李榮林(1957--),男,天津人,南開大學經濟學院教授,博士生導師。

        *本文得到南開大學中國特色社會主義經濟建設協(xié)同創(chuàng)新中心資助。

        F404.3

        A

        1001-6260(2017)09-0018-09

        10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.09.002

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