融资约束差异与生产率分布
——基于中国工业企业数据的分析

樊娜娜 李荣林

(南开大学 经济学院，天津 300071)

融资约束差异与生产率分布
——基于中国工业企业数据的分析

樊娜娜 李荣林

(南开大学 经济学院，天津 300071)

银行信贷歧视导致企业面临不同程度的融资约束，差异化的融资约束是资源误置的重要原因。通过构建融资约束差异影响生产率分布的理论模型，以1998—2007年中国工业企业数据为样本，实证检验了融资约束差异与生产率分布之间的关系。研究发现：企业间差异化的融资约束水平，扩大了行业生产率分布的离散程度，是造成资源误置的重要原因；融资约束差异对生产率分布的影响与行业融资依赖度有关，融资依赖度越高的行业，融资约束差异对生产率分布的影响越大。

融资约束差异；资源误置；生产率分布

一、引言及文献评述

生产率是经济增长的重要引擎，也是实现一国经济可持续发展的动力源。改革开放后，总量生产率对中国经济增长的贡献达到40%以上(Perkins，2015)。然而，要素市场不完善产生的资源误置逐渐成为阻碍生产率增长的重要原因(Hsieh et al.，2009；简泽，2011b)。资源误置是指由于生产要素无法有效地由低生产率企业流向高生产率企业，从而导致出现效率损失的现象，主要表现为企业间生产率的差异(Syverson，2003；Jones，2011)。若要素市场完善，要素资源能够在企业间实现有效配置，资源会自发地从低生产率企业转移到高生产率企业，市场的优胜劣汰机制使得低生产率企业退出市场，从而使市场均衡时所有企业生产率水平并不存在差异；若要素市场存在扭曲，则要素配置不合理会导致企业间生产率水平存在差异，生产率分布的离散程度越大，资源误置现象越严重。近年来，中国各部门制造业企业生产率表现出明显的持续差异，资源误置现象严重(涂正革 等，2005；李玉红 等，2008；简泽，2011a)。如果中国企业要素资源能够实现有效配置，制造业的总生产率将提高30%～50%(Hsieh et al.，2009)。于是，有一个就问题就亟待解决：为何企业间生产率会呈现出持续的差异呢？

现有研究认为，企业间生产率差异根源在于要素市场的扭曲。在中国市场化改革进程中，政府对要素市场的干预和控制导致要素市场发展水平和完善程度滞后于产品市场，而要素市场的不完善扭曲了要素价格，从而阻碍了要素在企业间的合理配置(张杰 等，2011)。基于此，现有研究文献从不同角度解释了企业间生产率差异的原因。Restuccia et al.(2008)、钱学峰等(2015)、蒋为等(2015)、蒋为(2016)从政府税收和补贴政策角度进行了研究；简泽(2011b)、谢攀等(2016)考察了政府地方保护对资源误置的影响；马光荣(2014)从制度角度对这一问题进行了解释。但是，企业融资约束对生产率分布的影响尚未得到学者足够的关注。长期以来，中国过度追求实体经济的赶超发展，遗留下的一个重要问题是金融压抑(林毅夫 等，2009)。金融压抑的存在，不仅扭曲了资金配置，还削弱了企业融资能力(周业安，1999)，从而导致企业普遍面临融资约束问题。与此同时，银行的信贷资金配置还存在着对企业不同程度的歧视：一方面，国有企业往往承担着政策性负担，在政府直接或间接的干预下，银行更倾向于为国有企业提供融资(孙铮 等，2005；倪铮 等，2007；方军雄，2010)；另一方面，中小企业融资存在信息不对称、可抵押资产缺乏等问题，银行出于信贷安全性考虑，更倾向于向大企业提供贷款(程海波 等，2005；鲁丹 等，2008；白俊 等，2012)。由于信贷歧视的存在，同一行业内部企业所受融资约束程度存在较大差异，而差异性的融资约束扭曲了要素市场的合理配置，阻碍了资金在企业间自由流动，破坏了市场正常的优胜劣汰机制。同时，由于银行贷款支持，某些低生产率企业得以继续在市场上存活，从而扩大了企业生产率分布的离散程度，降低了要素的配置效率。

基于此，本文构建了融资约束差异影响生产率分布的理论模型，利用1998—2007年中国工业企业微观数据，对融资约束差异与企业生产率分布的关系进行系统研究。本文可能的贡献体现在以下两个方面：第一，在Hsieh et al.(2009)研究的基础上，构建了融资约束差异影响生产率分布的理论模型；第二，在融资约束指标度量上，构建两个包含11个分指标的融资约束综合指标，以全面评估企业面临的融资约束情况。

二、理论模型和假设

为了清晰地描述出融资约束差异对生产率分布的影响，本文借鉴Hsieh et al.(2009)的分析框架，从理论上描述出融资约束差异所导致的资本配置扭曲与生产率分布之间的关系*当然，本文的模型是对Hsieh et al.(2009)模型的简化，并没有考察政策扭曲以及劳动要素配置的扭曲，而只引入融资约束差异造成的资本扭曲。。

假定在完全竞争市场中只存在最终产品Y，该产品以S个行业的产品Ys作为投入，并使用Cobb-Douglas技术进行生产，而各行业份额为θs，则：

(1)

由厂商成本最小化可得：

PsYs=θsPY

(2)

其中，Ps是产品Ys的价格，P为最终产品价格，本文将P标准化为1。假定制造业部门都是垄断竞争的，各厂商所生产产品间的替代弹性为σ。Ys是产业内各厂商生产的产品之和，根据CES生产函数，生产的差异化产品为：

(3)

而制造业产品价格则为：

(4)

生产需要投入劳动L、资本K和生产率A，并使用Cobb-Douglas技术生产，则:

(5)

要素市场的扭曲会导致要素价格不同，一般资本市场的扭曲往往会提高资本的价格，而劳动市场的扭曲往往会降低劳动的价格。借鉴已有文献中常用方法，本文定义融资约束造成的资本误置程度为τi(Hsieh et al.，2009；朱喜 等，2011；袁志刚 等，2011)。企业面临的融资约束程度并不相同，融资约束越严重，企业越难获得资金，其获取资本成本相对更高，则τi大于零；相反，如果企业能以较低的成本获得贷款，则τi小于零。因此，企业面临的资本实际价格为(1+τi)r，r为竞争性条件下资本要素的价格水平。在不考虑劳动力市场扭曲的情况下，假设竞争性条件下企业面临的劳动要素的价格水平为w，则企业利润函数为：

(6)

假定各企业工资水平相同，最大化企业的利润函数为：

(7)

此时，可以将行业内全部企业加总产出记为资本、劳动与生产率的函数，具体公式为：

(8)

厂商的生产率有两种形式：物质形式的生产率(TFPQ)和收益形式的生产率(TFPR)。两者存在如下关系：

TFPRsi=Psi×TFPQsi

(9)

利用式(4)、式(8)、式(9)，则行业总体生产率可以表示为：

(10)

根据Hsieh et al.(2009)的做法，由式(7)可以得到收益生产率的表达式：

(11)

由式(11)可知，物质形式的生产率被给定时，收益形式的生产率与融资约束有关。当不存在融资约束时，行业中所有厂商生产率相等，此时加总的行业生产率是最有效的。如果将物质形式的生产率记为A，则行业加总的生产率水平可以记为下式：

(12)

式(12)说明行业生产率水平与各厂商收益形式的生产率分布有关。各厂商间收益形式的生产率分布离散程度越大，行业内要素配置效率越低，行业整体生产率水平也越低。根据式(11)可知，行业内企业融资约束与收益形式的生产率分布的离散程度存在如下关系：

Var(Ln TFPRsi)∝Var

Ln(1+τsi)

∝Var(Ln τsi)

(13)

由式(12)、式(13)可知，企业间差异化的融资约束将影响收益形式生产率分布的离散程度，从而影响行业的资源配置效率。

由此，可以提出本文的研究假设：差异化的融资约束将扩大行业生产率分布离散程度，融资约束差异化程度越高，企业间生产率分布离散程度越大，行业资源误置越严重。

三、模型设定和数据说明

(一)计量模型设定

本文需要验证的问题在于：行业内企业融资约束差异是否导致了行业生产率离散度的扩大。为了保证结果的稳健性，在模型中加入了核心解释变量与控制变量，模型设定如下：

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

(14)

由于各行业外部融资依赖度不同，企业对融资约束的敏感性也存在差异。因此，在式(14)的基础上，引入融资约束差异与外部融资依赖度的交互项(Consdisparityjkt×EDjkt)，以进一步检验不同融资依赖度下融资约束差异对行业生产率离散度的影响，由此则式(14)可以扩展为：

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

(15)

其中：下标j、k和t表示行业、地区和年份；被解释变量Dispersionjkt表示t年k地区j行业内企业生产率分布的离散程度；核心解释变量Consdisparityjkt表示t年k地区j行业内企业融资约束差异程度；Consdisparityjkt×EDjkt表示融资约束差异与外部融资依赖度的交互项；νj、νk和νt分别为行业、地区和年份效应*本文通过引入年份、行业和地区等虚拟变量，以此控制年份差异、行业差异、地区间资源和政策差异对估计结果的影响。；εjkt表示随机扰动项；Yjkt表示控制变量集合，该控制变量集合具体包括：(1)市场竞争程度，市场竞争导致低生产率企业退出市场，而高生产率企业得以存活，从而降低了行业生产率离散程度，因而本文运用赫芬达尔指数度量市场竞争程度，其数值越大说明企业的垄断性越强，预期估计系数显著为正；(2)出口比重，新新贸易理论认为，出口有助于实现资源的优化配置，从而导致生产率离散程度下降，预期符号为负，因此出口比重可以使用行业内企业出口总额占销售总额比重衡量；(3)所有制分布，本文采用国有资本与集体资本占实收资本比重来度量国有资本份额，用外资与港澳台资本占实收资本比重来度量外资份额，由于国有企业往往缺乏有效的监督机制与竞争机制，软预算约束导致国有企业效率远远低于外资企业与民营企业(林毅夫 等，2005)，从而使得国有企业以低生产率状态存活在市场中，而国有企业份额越高的行业，生产率离散程度越高，因此预期符号为正，这是因为：外资企业进入市场带来的竞争效应，降低了行业生产率离散度，但是其自身的高生产率与本土企业的巨大差异扩大了行业生产率离散度，因此，外资企业份额对行业生产率离散程度的净效应是不确定的；(4)政府补贴，政府补贴反映了地方政府对行业的扶持情况，可以利用行业内企业补贴收入与企业销售额比值来度量，由于政府补贴导致资源误置，差异化的补贴政策将导致行业生产率分布离散度扩大(蒋为 等，2015)，因而预期符号为正；(5)沉没成本，本文采用行业资本存量占增加值比重来度量沉没成本，高沉没成本阻碍新企业进入，强化了行业内企业的垄断势力，从而导致很多低生产率企业能够在行业中维持生存，扩大了行业生产率的离散度，因此预期符号为正。

(二)主要指标的界定和度量

1．生产率离散程度

本文使用Olley-Pakes方法(以下简称为OP方法)测算企业全要素生产率，该方法能够较好地解决传统OLS方法存在的同步偏差和选择性偏差问题。OP方法具体测算步骤为：首先，使用永续盘存法估算企业投资，即Iit=Kit-(1-δ)Kit-1，其中Iit表示企业i在t年依据投资额，Kit表示企业i在t年的资本，δ表示1998—2007年期间的折旧率，本文选择的折旧率为9.6%*由于测算方法和样本数据的不同，现有文献计算的固定资产折旧率存在一定差异。一般而言，学者们普遍认同中国固定资产折旧率在[5%，15%]的区间范围内，因此本文选取现有文献常用的折旧率取值的中间值9.6%计算全要素生产率。；其次，OP方法使用投资作为全要素生产率的代理变量，在具体操作过程中，先估算出劳动在生产函数中的比重，得出不包含资本的OLS拟合残差；接下来以拟合残差作为因变量，以资本投资作为自变量，从而估计出资本的系数；最后在劳动和资本系数基础上，将Probit模型估算所得的企业生存概率作为自变量放至回归中，通过索洛残值法得到企业全要素生产率。

借鉴Syverson(2003)、Balasubramanian et al.(2009)对行业生产率离散程度度量的方法，使用两种方法测算了分年份、分地区4位国民经济行业下生产率的离散程度，具体方法如下：

(16)

(17)

2．融资约束差异

一般而言，企业具备多元化融资渠道特征。为了满足其融资需求，企业既可以通过现金流等内源融资方式融资，也可以借助银行信贷等外源融资途径融资，还可以诉诸企业间的商业信贷行为进行融资(阳佳余，2012)。为了准确全面衡量企业融资约束程度，本文借鉴Musso et al.(2008)相关研究，选取11个涵盖企业内源融资、商业信贷及外源融资信息的分指标，构建出企业融资约束综合指标。具体选择的分指标包括：(1)企业现金存量占比，用企业现金流量*在现金流度量上：现金流=销售收入-中间品投入成本-税收额。占总资产比重衡量，以此反映企业所受内源融资约束程度；(2)商业信贷比率，用企业应收账款占总资产比重表示；(3)企业利息支出占比，该指标从融资约束成本的角度出发，用企业利息支付占固定资产比重衡量；(4)企业规模，该指标可以反映企业的信用质量，用企业总资产的对数值衡量；(5)有形资产净值，有形资产可以被债权方视为受偿权的保证，用企业有形资产占总资产比重衡量；(6)清偿比率，该指标揭示了企业财务结构的稳健程度以及对偿债风险的承受能力，用企业所有者权益占总负债比率衡量；(7)流动性比率，该指标体现了企业偿还短期债务的能力，用企业流动资产与流动负债比值衡量；(8)企业偿债能力，该指标可以解释企业抵押品的缺乏程度和企业相对其借款能力对借款的当前需求，用企业固定资产存量与总债务比率衡量；(9)资产收益率，用企业息税后收益*在企业息税后收益度量上：企业息税后收益=利润总额-企业所得税。占总资产比率表示，反映企业的获利能力；(10)销售净利率，用企业息税后收益占产品销售收入比率表示；(11)流动性约束，用企业流动资产与流动负债之差值占企业总资产的比重表示。

以企业现金流量占比为例，将位于同一年份、行业、地区企业现金流量占比数值从小到大分为十等分，分别赋值为1～10。按照相同方法，对每个企业11个分指标分别进行赋值，用两种方法合成融资约束指标：(1)将每个指标的赋值进行加总，得到企业融资约束综合指标；(2)统计企业11个分指标赋值为10的指标个数，将赋值为10的个数作为企业融资约束指标。接下来，本文对两种方法得到的综合指标进行标准化处理，即将两类指标标准化为1～10的赋值区间。融资约束综合指标的数值越大，企业融资约束越小。本文使用第一种方法得到企业融资约束综合指标的标准差，以此衡量融资约束差异，将其作为计量检验的核心解释变量，并用第二种方法测算的融资约束差异进行稳健性检验。

3. 外部融资依赖度

对于行业外部融资依赖度的测算，本文借鉴朱彤等(2009)的方法，将行业外部融资依赖度表示为：

利用相应数据，测算了1998—2007年中国工业两位数行业外部融资依赖度结果，具体见表1。

表1 行业外部融资依赖度

注：计算所需原始数据来自1998—2007年中国工业企业数据库；ED为外部融资依赖度。

(三)数据来源及说明

本文所用企业数据来自1998—2007年中国工业企业数据库。针对中国工业企业数据库存在的异常值问题，参照谢千里等(2008)和余淼杰(2011)的办法，对数据进行了如下处理：(1)删除企业工业总产值、企业固定资产净值年平均余额缺失的观测值；(2)删除总资产小于流动资产、总资产小于固定资产净值年平均余额以及累计折旧额小于当期折旧额的企业样本；(3)删除职工人数少于30人，主营业务收入(即销售额)少于500万元，或者固定资产净值年平均余额低于1000万元的观测值。本文通过价格指数剔除通货膨胀因素，企业工业增加值、工业总产值及中间投入进行平减的工业品出厂价格指数来自2008年的《中国城市(镇)生活与价格年鉴》；对企业固定资产净值年平均余额进行平减的全行业固定资产投资价格指数来自2008年的《中国统计年鉴》，由于年鉴中提供的价格指数均为上一年为基期的环比数据，本文均调整为1998年为基期的价格指数。

四、实证分析

(一)基本估计结果

表2报告了融资约束差异与行业生产率离散程度关系的回归结果。本文分别使用企业全要素生产率的标准差和四分位差来度量行业生产率离散程度，(1)列估计结果显示，融资约束差异系数显著为正，在(2)列加入控制变量后结果仍显著，这表明企业间融资约束差异越大，生产率离散程度越大，这也验证了前文的假说。(3)列是引入融资约束差异与外部融资依赖度交互项的估计结果，融资约束差异系数和交互项系数显著为正，这说明行业外部融资依赖度越高，企业间融资约束差异对生产率离散程度的影响就越大。

表2 基本估计结果

注：()内数值为纠正了异方差后的t统计量；*、**和***分别代表10%、5%和1%的显著性水平。下表同。

在控制变量中，市场集中程度、国有企业比重、政府补贴、沉没成本与行业生产率离散程度呈显著正相关关系，且均与预期一致。出口比重的系数显著为负，说明出口比重越高的行业，行业生产率离散程度越低，验证了Melitz(2003)的假说，即出口有助于提高行业的资源配置效率。回归结果显示，外资企业比重系数为正，说明外资企业进入扩大了行业生产率离散程度。这是因为：一方面，外资企业拉大了行业内企业生产率的差距，从而扩大了行业生产率离散程度；另一方面，外资企业带来的竞争效应能够促使行业内低生产率企业退出，从而降低行业生产率离散程度，其净效应是不确定的。

(二)稳健性检验

(1)使用Levinsohn-Petrin方法(以下简称为LP方法)测算企业全要素生产率，以此进行稳健性检验。基于LP方法测算企业全要素生产率，需要使用全要素生产率的标准差和四分位差作为行业生产率离散程度的代理变量，其回归结果分别见表3的(1)—(2)列。结果显示，融资约束差异与行业生产率离散程度呈显著正相关关系，即企业间融资约束差异越高，行业生产率离散程度越高；融资约束差异与外部融资依赖度交互项的系数显著为正，在外部融资依赖度高的行业，企业间融资约束差异对生产率离散程度的影响越大，这与前文回归结果一致。此外，控制变量的估计系数符号和显著性并无实质性变化。

(2)使用第二种方法计算企业融资约束综合指标，以此进行稳健性检验。将衡量企业融资信息的11个分指标分别赋值为1～10，对企业赋值为10的指标个数进行统计并做标准化处理，将其作为企业融资约束指标。在稳健性回归中，行业生产率离散度分别使用OP方法测算的企业全要素生产率的标准差和四分位差进行衡量，行业内企业融资约束差异使用企业融资约束综合指标的标准差衡量，其回归结果分别见表3的(3)—(4)列。结果显示，融资约束差异系数和交互项系数显著为正，这与前文结果一致，因而进一步说明本文的估计结果是稳健的。

表3 生产率分布的稳健性检验

(三)内生性问题

在数据回归过程中，还需要考虑融资约束差异的内生性问题，这是因为融资约束和生产率之间可能存在双向因果关系。为了得到更为可靠的估计结果，本文使用融资约束差异指标的滞后一期值和滞后两期值作为工具变量，并基于两阶段最小二乘法(2SLS)进行估计，回归结果见表4。控制内生性问题后，不论是使用企业全要素生产率的标准差还是四分位差来度量行业生产率离散程度，融资约束差异系数均为正，且都通过1%水平的显著性检验，这表明融资约束差异显著扩大了行业生产率分布的离散程度。融资约束差异与外部融资依赖度交互项系数显著为正，这意味着行业外部融资依赖度越高，融资约束差异对生产率分布离散度的扩大效应越强。研究结论再次验证了本文的研究假说。

表4 工具变量2SLS估计结果*本文进行多种检验以确保工具变量的合理性：K-P rk LM统计量在1%水平上显著，拒绝“工具变量识别不足”的原假设，表明工具变量是合理的；K-P Wald rk F统计量远大于Stock-Yogo检验的临界值，拒绝“工具变量弱识别”的原假设；A-R Wald统计量和S-W LM S统计量均在1%水平上拒绝了“内生回归系数之和等于零”的假定，再次验证了所选工具变量的合理性。

注：()内数值为纠正了异方差后的t统计量；***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平；拟合优度报告的是Centered R2。

五、结论和政策建议

资源误置是阻碍生产率增长的重要原因。本文以生产率分布的离散程度度量行业资源误置水平，试图从融资约束差异的视角对资源误置现象进行解释。本文通过构建融资约束差异影响生产率分布的理论模型，以中国工业企业数据为样本，实证检验了融资约束差异对行业生产率分布的影响。得出了如下主要结论：(1)企业间差异化的融资约束水平，扭曲了资本要素价格，扩大了行业生产率分布的离散程度，是导致资源误置的重要原因；(2)融资约束差异对生产率分布的影响与行业融资依赖度有关，融资依赖度越高的行业，融资约束差异对生产率分布的影响越大。这证实了企业间的融资约束差异会扩大生产率分布的离散程度，并将加剧行业资源误置。融资约束差异根源于银行的信贷歧视，而银行信贷歧视则源于政府干预和中小企业信息不透明。

基于此，本文的政策建议为：(1)降低政府信贷干预，鼓励股份制商业银行和地区性中小金融机构发展，增强银行间竞争性，提高信贷资金的配置效率；(2)继续深化国有企业改革，优化市场环境，减少对低效率企业的优惠贷款和补贴，以发挥市场在资源配置中的决定性作用；(3)积极支持专门服务中小企业的中小金融机构发展，构建与实体经济相匹配的银行业结构，有效发挥其资源配置功能。

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(责任编辑 张 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，山东莱芜人，南开大学经济学院博士生。

李荣林(1957--)，男，天津人，南开大学经济学院教授，博士生导师。

*本文得到南开大学中国特色社会主义经济建设协同创新中心资助。

F404.3

A

1001-6260(2017)09-0018-09

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