金融市場發(fā)育能促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入退出嗎*——基于金融市場分類的視角

巫　強(qiáng)　任志成　陳夢瑩

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金融市場發(fā)育能促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入退出嗎*
——基于金融市場分類的視角

巫強(qiáng)任志成陳夢瑩

*本文是全國優(yōu)秀博士論文作者專項資金資助項目“基于中國企業(yè)出口行為研究的國家貿(mào)易理論體系構(gòu)建”(201101)、國家社科基金一般項目“要素成本上升、產(chǎn)業(yè)斷檔與我國新型比較優(yōu)勢培育研究”(15BJY119)、“壟斷對中國產(chǎn)業(yè)升級的影響效應(yīng)及規(guī)制性措施研究”(14BGL006)，以及江蘇省區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與管理變革協(xié)同創(chuàng)新中心重大課題“江蘇‘互聯(lián)網(wǎng)+’行動方案(產(chǎn)業(yè))研究”(JSFZ201505)的階段性成果。

摘要中國各省企業(yè)進(jìn)入和退出數(shù)量存在著顯著差異，產(chǎn)業(yè)層面企業(yè)進(jìn)入和退出的現(xiàn)有研究對此解釋不足?，F(xiàn)實中企業(yè)進(jìn)入和退出面對融資約束，均需通過當(dāng)?shù)亟鹑谑袌鰜慝@取足夠的外部融資。因此地區(qū)金融市場的整體發(fā)育直接影響當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)入和退出的融資可能性和成本，進(jìn)而影響中國各省企業(yè)進(jìn)入和退出的數(shù)量。本文利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫識別出1999-2008年中國31個省的企業(yè)進(jìn)入和退出數(shù)量，構(gòu)建省級面板數(shù)據(jù)，并分別估計了商業(yè)銀行市場、證券市場和保險市場三個細(xì)分金融市場的發(fā)育程度對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)入和退出的影響。結(jié)果表明，商業(yè)銀行市場發(fā)育顯著促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入和退出；證券市場和保險市場發(fā)育對企業(yè)進(jìn)入的作用不明顯，且證券市場會阻礙企業(yè)退出，保險市場顯著促進(jìn)企業(yè)退出。

關(guān)鍵詞金融市場；企業(yè)進(jìn)入；企業(yè)退出

一、引言

企業(yè)進(jìn)入和退出行為的決定因素是什么？該問題的理論和現(xiàn)實意義在于，企業(yè)進(jìn)入和退出是優(yōu)化社會資源配置的重要渠道，通過對其決定因素的分析，可促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入退出并改進(jìn)社會資源配置效率(劉志彪等，2015)。早期理論研究(Bresnahan等, 1987；Hopenhayn，1992)集中于研究哪些因素阻礙了企業(yè)的進(jìn)入和退出，即進(jìn)入和退出壁壘。自O(shè)rr(1974)以來，國內(nèi)外文獻(xiàn)(Dunne等，1988；吳三忙，2009；楊天宇、張蕾，2009；李世英，2005)大多從產(chǎn)業(yè)層面上實證研究企業(yè)進(jìn)入退出的影響因素或壁壘，涉及行業(yè)利潤、集中度、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、市場需求、產(chǎn)業(yè)平均資本規(guī)模、虧損率和行政壟斷壁壘等?，F(xiàn)有文獻(xiàn)側(cè)重產(chǎn)業(yè)層面深入分析中國企業(yè)進(jìn)入和退出現(xiàn)象的決定因素，但不可忽視的是，企業(yè)進(jìn)入和退出還體現(xiàn)在區(qū)域?qū)用嫔?。中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的一個重要特征就是各省間企業(yè)進(jìn)入退出現(xiàn)象的規(guī)模差異明顯。2013年浙江規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)共有39561家，相較于2012年的36496家，凈進(jìn)入企業(yè)3065家。而西藏自治區(qū)2013年規(guī)模以上企業(yè)有76家，相比于2012年的64家，凈進(jìn)入企業(yè)為12家。在區(qū)域?qū)用嫔?，究竟是什么原因?qū)е赂魇≡谄髽I(yè)進(jìn)入和退出規(guī)模上存在如此巨大的差異呢？

從企業(yè)進(jìn)入和退出優(yōu)化社會資源配置，促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展角度看，研究區(qū)域間企業(yè)進(jìn)入和退出差異的原因?qū)τ诰徑庵袊鴧^(qū)域經(jīng)濟(jì)不平衡發(fā)展具有重要的政策意義。但目前從區(qū)域?qū)用鎭硌芯恐袊髽I(yè)進(jìn)入和退出的成果還相對較少，不多的例外包括陳艷瑩等(2008)對服務(wù)業(yè)企業(yè)進(jìn)入退出的研究和劉修巖、張學(xué)良(2010)對地級企業(yè)選址，即進(jìn)入的研究。本文認(rèn)為中國各省企業(yè)進(jìn)入和退出存在巨大差異的原因是其金融市場發(fā)育程度差別很大。企業(yè)進(jìn)入和退出需要借助外部金融市場解決融資約束，金融市場發(fā)育成熟的省份，金融市場規(guī)模更大、效率更高，當(dāng)?shù)仄髽I(yè)更容易獲取融資，融資成本更低，這促進(jìn)了企業(yè)的進(jìn)入和退出。反之，企業(yè)則難以進(jìn)入和退出。與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比，本文的可能貢獻(xiàn)在于三方面：(1)在研究主題上，本文從金融市場發(fā)育這一全新視角來解釋中國企業(yè)的現(xiàn)實進(jìn)入和退出行為，彌補(bǔ)現(xiàn)有研究對區(qū)域?qū)用嬷袊髽I(yè)進(jìn)入和退出現(xiàn)象關(guān)注的不足，對緩解中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡格局提出了新思路，并且有助于深化理解中國當(dāng)前虛擬經(jīng)濟(jì)與實體經(jīng)濟(jì)的關(guān)聯(lián)機(jī)制。(2)在研究方法上，本文利用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫分別識別出1999-2008年中國31個省份的企業(yè)進(jìn)入數(shù)量和退出數(shù)量，避免了現(xiàn)有文獻(xiàn)采用凈進(jìn)入指標(biāo)來整體衡量企業(yè)進(jìn)入和退出的不足。(3)本文將金融市場細(xì)分為商業(yè)銀行市場、證券市場和保險市場，分別估計了各省這三個細(xì)分金融市場發(fā)育程度對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)入和退出的影響，發(fā)現(xiàn)它們的影響機(jī)制不同，各省整體金融市場發(fā)育對當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)入和退出的促進(jìn)作用主要通過商業(yè)銀行市場來實現(xiàn)。

二、理論假說與模型設(shè)定

金融市場發(fā)育滯后是阻止企業(yè)進(jìn)入和退出的現(xiàn)實壁壘。進(jìn)入和退出是企業(yè)的重大戰(zhàn)略決策，其實施有賴于足夠的資金支持，企業(yè)由此產(chǎn)生規(guī)模巨大的融資需求。這些融資需求僅靠企業(yè)內(nèi)部資金積累顯然不夠，所以外源性融資是企業(yè)進(jìn)入和退出的主要融資方式。而外源性融資必然需要通過外部金融市場來實現(xiàn)，金融市場發(fā)育的成熟與否顯然會直接影響其融資的難易程度和融資成本的高低。

本文是從資金供求方實現(xiàn)資金轉(zhuǎn)移與配置這一核心功能角度來界定金融市場發(fā)育。金融市場發(fā)育程度判斷不僅要根據(jù)該核心功能是否實現(xiàn)來判斷，還需要根據(jù)其實現(xiàn)的難易程度和社會成本高低來判斷。金融市場發(fā)育成熟與否，既不是產(chǎn)業(yè)內(nèi)部的結(jié)構(gòu)特征，也不是產(chǎn)業(yè)內(nèi)部企業(yè)競爭策略的結(jié)果。它屬于企業(yè)發(fā)展的外部環(huán)境，其成熟與否取決于其是否能有效配置稀缺的金融資源，即是否保證資金能從供給方，以社會最優(yōu)成本提供給需求方。具體而言，這首先取決于金融市場內(nèi)信息是否更充分流動，金融資源供給和需求方之間的信息不對稱是否能得到有效緩解；其次取決于金融機(jī)構(gòu)之間是否存在較為充分的競爭，金融機(jī)構(gòu)是否能在競爭壓力下對金融資源需求方進(jìn)行更為準(zhǔn)確的預(yù)期，其風(fēng)險管理體系是否更為有效；再次，金融市場發(fā)育程度也可從市場規(guī)模擴(kuò)張、資金成本下降等角度加以判斷。一國或地區(qū)金融市場發(fā)育成熟的重要意義在于，緩解當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)入和退出的融資約束，降低其融資成本(陳艷瑩等，2008)，由此當(dāng)?shù)仄髽I(yè)進(jìn)入和退出的壁壘就會降低，就更容易實施進(jìn)入和退出戰(zhàn)略。

進(jìn)一步來看，金融市場發(fā)育完善有助于潛在企業(yè)家通過創(chuàng)業(yè)方式來成功實現(xiàn)進(jìn)入。在金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)貧困關(guān)系的研究中，國外學(xué)者(Levin, 2008)強(qiáng)調(diào)金融市場發(fā)育不成熟導(dǎo)致金融資源歧視性配置，即金融機(jī)構(gòu)根據(jù)家庭財富背景，而不是根據(jù)個人才能來配置金融資源，這意味著金融資源配置偏向于富裕家庭，而出身貧困家庭的潛在企業(yè)家難以獲得足夠的金融資源支持去發(fā)揮其才能，提升自己在社會中的經(jīng)濟(jì)地位，由此社會中的持續(xù)貧困現(xiàn)象難以得到改變。換言之，金融市場發(fā)育程度的完善有助于潛在企業(yè)家憑借自身才能獲得必要的金融資源，降低其通過創(chuàng)業(yè)實現(xiàn)進(jìn)入的難度，削弱企業(yè)進(jìn)入的壁壘。成熟的金融市場還通過社會經(jīng)濟(jì)資源的優(yōu)化配置來實現(xiàn)企業(yè)的優(yōu)勝劣汰，便利了低效率企業(yè)的退出。例如，在成熟的多層次資本市場上，低效率企業(yè)可借助退市和轉(zhuǎn)板機(jī)制、企業(yè)股權(quán)交易、兼并重組等多種方式，通過資產(chǎn)轉(zhuǎn)移過渡而實現(xiàn)退出。高效率企業(yè)可以通過成熟的多層次資本市場獲得足夠的資金支持，跨行業(yè)進(jìn)入兼并低效率企業(yè)等，這也可以促進(jìn)低效率企業(yè)退出。由此得到假說一。

假說一：一國或地區(qū)金融市場發(fā)育程度越成熟，該地區(qū)企業(yè)進(jìn)入和退出現(xiàn)象就越多。

一國或地區(qū)金融市場是一個龐大的系統(tǒng)性市場體系，難以用單一變量加以概括。本文將金融市場細(xì)分為商業(yè)銀行市場、證券市場和保險市場，分別研究這三者的發(fā)育程度對企業(yè)進(jìn)入和退出的差異影響。商業(yè)銀行市場在我國金融市場中占據(jù)主體地位，目前我國間接融資比重達(dá)到80%以上，銀行業(yè)資產(chǎn)占全部金融資產(chǎn)的比重超過90%①。商業(yè)銀行市場是實現(xiàn)稀缺金融資源從供給方向需求方轉(zhuǎn)移的主渠道，企業(yè)進(jìn)入和退出都可從該渠道中獲取相應(yīng)的融資。創(chuàng)業(yè)者可通過抵押質(zhì)押貸款獲得創(chuàng)業(yè)進(jìn)入的融資來源，大中型企業(yè)的兼并進(jìn)入可從商業(yè)銀行獲取過橋貸款，商業(yè)銀行提供了各種金融產(chǎn)品，完成稀缺金融資源從供給方向需求方的轉(zhuǎn)移。鑒于其主渠道地位，假說一里金融市場發(fā)育成熟對企業(yè)進(jìn)入退出的正向促進(jìn)作用應(yīng)該主要通過商業(yè)銀行市場來體現(xiàn)，得到假說二。

假說二：在我國以間接金融為主的金融市場中，各省份商業(yè)銀行市場發(fā)育程度提高將正向促進(jìn)企業(yè)的進(jìn)入和退出。

各省證券市場發(fā)育越完善，理論上將更有利于該地區(qū)企業(yè)進(jìn)入和退出。證券市場或更為廣義的多層次資本市場，能滿足不同類型、不同發(fā)展階段的企業(yè)投融資需求，對于試圖進(jìn)入新行業(yè)的企業(yè)而言，其可能是初創(chuàng)者采取創(chuàng)業(yè)股權(quán)融資后成功實現(xiàn)進(jìn)入，也可能是相關(guān)或不相關(guān)行業(yè)中的在位企業(yè)獲取債券融資支持進(jìn)入新行業(yè)，或者上市公司定向發(fā)行等再融資進(jìn)入新行業(yè)。借助更為成熟的證券市場，包括上市公司在內(nèi)的各類企業(yè)更易獲得進(jìn)入所需的融資，其融資成本可能更低。在企業(yè)退出行為中，上市公司退出的股權(quán)轉(zhuǎn)讓也可借助證券市場來實現(xiàn)，證券市場上的兼并收購交易中也包括了大量的企業(yè)退出行為。但我國證券市場管制程度高，發(fā)展水平落后于商業(yè)銀行市場，尤其人為政策因素對其影響巨大，多層次資本市場體系還未真正形成，這顯然不利于企業(yè)通過證券市場融資來實現(xiàn)進(jìn)入或退出。因此本文預(yù)測股票交易額的系數(shù)正負(fù)號可能存在不確定性，即假設(shè)三。

假說三：我國各省份證券市場發(fā)育對其區(qū)域內(nèi)企業(yè)的進(jìn)入和退出影響存在不確定性。

保險市場傳統(tǒng)上也是金融市場的重要組成部分，其資金來源是保險公司的保費收入。出于保值增值需要，保險公司的保費收入成為基金、信托等機(jī)構(gòu)投資者的主要資金來源，或者保險公司自身設(shè)立直接投資機(jī)構(gòu)。保費收入通過這些機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)入金融市場，在金融市場上尋找合適的投資機(jī)會。這些投資機(jī)會中也包括企業(yè)進(jìn)入新行業(yè)的投資項目和企業(yè)退出現(xiàn)有行業(yè)的股權(quán)轉(zhuǎn)讓等，保險市場發(fā)育程度提高會增加對企業(yè)進(jìn)入和退出的資金供給，便利企業(yè)的進(jìn)入和退出。當(dāng)然保險市場對企業(yè)進(jìn)入和退出決策的影響路徑更長，其影響力度可能相對薄弱和更為間接，并且保險資金能夠有效規(guī)避高風(fēng)險的企業(yè)進(jìn)入和退出項目，所以其對企業(yè)進(jìn)入退出的影響也可能不確定，得到假說四。

假說四：我國各省份保險市場發(fā)育對其區(qū)域內(nèi)企業(yè)的進(jìn)入和退出影響存在不確定性。

根據(jù)上述理論機(jī)制的闡述，本文設(shè)定實證分析模型如式(1)、(2)所示，對模型所有變量取自然對數(shù)。其中，i為省份，t為年份，εit和ηit是隨機(jī)誤差項。infirms為企業(yè)進(jìn)入變量， outfirms為企業(yè)退出變量。Bank是商業(yè)銀行市場發(fā)育變量，Stock是證券市場發(fā)育變量，Insur是保險市場發(fā)育變量，Z為其他影響企業(yè)進(jìn)入退出的控制變量。

lninfirmsit=α0+α1lnBankit+α2lnStockit+α3lnInsurit+αilnZit+εit

(1)

lnoutfirmsit=β0+β1lnBankit+β2lnStockit+β3lnInsurit+βilnZit+ηit

(2)

進(jìn)入和退出作為企業(yè)的戰(zhàn)略決策，還受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的影響。為了控制我國各省份的區(qū)域經(jīng)濟(jì)差異，通過文獻(xiàn)梳理，本文選取控制變量固定資產(chǎn)投資(tfi)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(pgdp)和地區(qū)工資水平(wage)。固定資產(chǎn)投資是當(dāng)?shù)禺?dāng)年在固定資產(chǎn)上的投資總額，該地區(qū)固定資產(chǎn)投資越旺盛，反映當(dāng)?shù)赝顿Y環(huán)境越好，而投資環(huán)境和氛圍改善會直接影響企業(yè)的進(jìn)入和退出決策。地區(qū)工資水平(wage)是企業(yè)成本的主要部分，企業(yè)在特定地區(qū)實施進(jìn)入戰(zhàn)略時顯然會考慮當(dāng)?shù)氐墓べY水平。人均國內(nèi)生產(chǎn)總值反映一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體水平和繁榮程度，與該地區(qū)居民平均收入密切相關(guān)。它用于控制由于各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異對企業(yè)進(jìn)入和退出的可能影響。地區(qū)工資水平直接反映了一個地區(qū)的工資成本，并部分間接反映了該地區(qū)房價、交通成本和其他生活成本。劉修巖、張學(xué)良(2010)在地級層面上研究我國制造業(yè)企業(yè)進(jìn)入的區(qū)位選擇影響時，證實工資水平提高會顯著阻礙我國地級區(qū)域內(nèi)制造業(yè)企業(yè)的進(jìn)入。由于企業(yè)退出更多是被動決策，且數(shù)據(jù)中各地區(qū)工資水平并未發(fā)生跳躍式變化，這與各地頻繁的企業(yè)退出現(xiàn)象形成反差，所以企業(yè)退出模型中選擇地方政府財政收入(gtv)作為控制變量，替代地區(qū)工資水平控制變量。地方政府財政收入來自其各項稅費，它對企業(yè)退出行為顯然有直接影響。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

本文構(gòu)建了1999-2008年我國31個省份的面板數(shù)據(jù)。因變量各省每年企業(yè)進(jìn)入數(shù)量infirms和退出數(shù)量outfirms的數(shù)據(jù)來自1998-2008年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫涵蓋我國采掘業(yè)、制造業(yè)等行業(yè)的全部國有企業(yè)和規(guī)模以上的非國有企業(yè)，每家企業(yè)都有名稱、代碼、地址等基本信息。具體步驟如下：第一步，以特定省份為對象，先根據(jù)企業(yè)名稱來匹配該省第一年和第二年的企業(yè)，然后通過企業(yè)代碼進(jìn)行第二次匹配，由此得到這兩年份中都存在的企業(yè)樣本，并記錄其數(shù)量；第二步，用該省第一年企業(yè)數(shù)量減去該數(shù)量得到該省在第二年退出的企業(yè)數(shù)量，用該省第二年的企業(yè)數(shù)量減去該數(shù)量得到該省在第二年進(jìn)入的企業(yè)數(shù)量；第三步，以此類推計算該省1999-2008年中每年的進(jìn)入企業(yè)數(shù)量和退出企業(yè)數(shù)量，類似得到其他省級單位同期的企業(yè)進(jìn)入和退出數(shù)量②。

核心自變量中，本文選取存貸比(fldr)來衡量商業(yè)銀行市場發(fā)育變量(Bank)，存貸比(fldr)是商業(yè)銀行市場上金融機(jī)構(gòu)貸款除以存款的比值，數(shù)據(jù)來自1999-2013年《中國金融年鑒》。存貸比越高就反映了商業(yè)銀行市場的資金轉(zhuǎn)化率越高，資金流動性更強(qiáng)，商業(yè)銀行市場發(fā)育程度越高。這顯然有助于企業(yè)通過外源性融資來實施其進(jìn)入和退出決策。本文選取股票交易額(fst)衡量證券市場發(fā)育變量(Stock)。股票交易額是各省股票交易總額，它直接反映了一個地區(qū)證券市場的活躍程度和參與度，來自1999-2013年《中國證券期貨年鑒》。本文選取保險密度(fiid)衡量保險市場發(fā)育變量(Insur)。保險密度(fiid)是各省保費收入與該省總?cè)丝跀?shù)的比值，通過1999-2013年《中國金融年鑒》和《中國保險年鑒》匯總整理而得。它能反映一個地區(qū)保險市場的普及度及參與度，其高低是該地區(qū)保險市場發(fā)育程度高低的直接反饋，能衡量各地區(qū)保險市場的發(fā)育程度?？刂谱兞扛魇「髂甓裙潭ㄙY產(chǎn)投資(tfi)、人均國內(nèi)生產(chǎn)總值(pgdp)和地區(qū)工資水平(wage)、地方政府財政收入(gtv)數(shù)據(jù)來自于相應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》、各省統(tǒng)計年鑒和CCER數(shù)據(jù)庫中地區(qū)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)。

四、企業(yè)進(jìn)入和退出模型的靜態(tài)面板估計

本文先對回歸方程(1)和(2)分別應(yīng)用靜態(tài)面板模型的三種經(jīng)典估計方法，即混合模型、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)，并分別通過F檢驗和Hausman檢驗來確定最優(yōu)估計方法，最大限度地提高了回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性。本文的實證步驟分兩個階段，第一階段是一次性加入所有核心自變量，然后依次加入控制變量；第二階段是一次性加入所有控制變量，然后依次加入核心變量。兩個階段的多次回歸結(jié)果能確保估計結(jié)果的穩(wěn)健性，更清晰地反映金融市場發(fā)育對企業(yè)進(jìn)入和退出的影響。企業(yè)進(jìn)入模型，式(1)的估計結(jié)果見表1，F(xiàn)檢驗和Hausman檢驗均表明固定效應(yīng)是最優(yōu)估計方法，所以表1只匯報固定效應(yīng)估計結(jié)果。

表1　企業(yè)進(jìn)入的靜態(tài)面板估計(固定效應(yīng))

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著。模型(1)-(3)、(6)是第一階段依次加入控制變量的估計結(jié)果，模型(4)-(6)是第二階段依次加入核心解釋變量的估計結(jié)果。

商業(yè)銀行市場發(fā)育始終對我國企業(yè)進(jìn)入存在正向顯著影響，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸比lnfldr估計系數(shù)始終為正，并且都通過了1%的顯著性水平檢驗。其它條件不變時，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸比每提高1%，企業(yè)進(jìn)入數(shù)量將增加0.877%-1.030%。該結(jié)果直接驗證了假說二，同時也間接支撐了假說一，商業(yè)銀行作為我國金融體系的主體，其發(fā)育成熟的確會正向促進(jìn)我國省級層面上企業(yè)的進(jìn)入。證券市場發(fā)育變量lnfst的系數(shù)有正有負(fù)，但均不顯著，保險市場發(fā)育變量lnfiid的系數(shù)大多為正，但系數(shù)的顯著性并不太穩(wěn)健，唯一通過顯著性檢驗的系數(shù)為0.337%，這證實了假說三和四。雖然總體上我國金融市場發(fā)育程度提高能有助于省級層面上企業(yè)的進(jìn)入，但是就證券市場和保險市場而言，其對企業(yè)進(jìn)入的促進(jìn)作用并沒有充分體現(xiàn)出來。這主要是由于這兩個細(xì)分金融市場發(fā)育程度相對滯后，保險市場對企業(yè)進(jìn)入的影響路徑又相對較長，它們并沒有有效緩解企業(yè)進(jìn)入的融資約束。在控制變量方面，地區(qū)固定資產(chǎn)投資的系數(shù)均顯著為正，證實了投資環(huán)境改善對于企業(yè)進(jìn)入的激勵作用；地區(qū)工資水平的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明該地區(qū)經(jīng)營成本上升阻止企業(yè)進(jìn)入；人均國內(nèi)生產(chǎn)總值的系數(shù)為正，但顯著性不強(qiáng)。

企業(yè)退出模型，式(2)的估計步驟和前面企業(yè)進(jìn)入模型的估計步驟相同，估計結(jié)果見表2。式(2)的控制變量中地方政府財政收入lngtv代替了地區(qū)工資收入lnwage。在應(yīng)用混合效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)三種估計方法后，F(xiàn)檢驗和Hausman檢驗結(jié)果表明固定效應(yīng)估計方法最優(yōu)，所以表2只匯報固定效應(yīng)估計結(jié)果。

表2中，商業(yè)銀行市場發(fā)育變量lnfldr始終為正，并且通過了1%顯著性水平的檢驗。銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸比每上升1%，企業(yè)退出數(shù)量增加0.806%-0.958%，與企業(yè)進(jìn)入模型中該估計系數(shù)的大小相似。這說明商業(yè)銀行市場發(fā)育成熟促進(jìn)我國省級層面上企業(yè)進(jìn)入和企業(yè)退出的作用幅度相近，假說一、二成立。商業(yè)銀行市場作為金融市場的主體，同樣也是便利企業(yè)退出的主要細(xì)分金融市場。證券市場發(fā)育變量lnfst估計系數(shù)為負(fù)，通過了1%的顯著性水平檢驗，股票交易額每上升1%，企業(yè)退出數(shù)量下降0.094%-0.148%。保險市場發(fā)育變量lnfiid估計系數(shù)大多顯著為正，保險密度增加1%將便利企業(yè)退出0.273%-0.507%。這兩個細(xì)分金融市場發(fā)育變量的系數(shù)估計結(jié)果和企業(yè)進(jìn)入模型有所差異，這說明了證券市場和保險市場的發(fā)育程度對企業(yè)退出行為的影響差別于對企業(yè)進(jìn)入行為的影響。證券市場發(fā)育系數(shù)顯著為負(fù)，實際上并沒有真正與假說三矛盾。理論上證券市場對企業(yè)退出的促進(jìn)作用是通過多層次資本市場的發(fā)育完善，創(chuàng)立退市、轉(zhuǎn)板機(jī)制和股權(quán)轉(zhuǎn)讓等方式，為企業(yè)退出提供更靈活有效的渠道。但假說三的邏輯推演中已說明我國證券市場發(fā)展的特殊性，到2008年，我國包括主板、創(chuàng)業(yè)板、新三板的多層次資本市場體系并未建立，加之各地政府出于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，普遍通過財政補(bǔ)貼等方式扶持經(jīng)營虧損的上市公司，這導(dǎo)致退市機(jī)制的實施效果極為有限，真正退市的企業(yè)非常少。保險市場發(fā)育變量系數(shù)大多顯著為正，這說明總體上保險市場發(fā)育對企業(yè)退出的促進(jìn)影響可能更加直接，但是由于存在一個不顯著系數(shù)，所以這種促進(jìn)作用也不完全穩(wěn)健。

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著。模型(7)-(9)、(12)是第一階段依次加入控制變量的估計結(jié)果，模型(10)-(12)是第二階段依次加入核心解釋變量的估計結(jié)果。

五、擠出效應(yīng)、真空效應(yīng)與企業(yè)進(jìn)入和退出模型估計

大量的理論和實證研究表明，企業(yè)進(jìn)入和退出之間存在一定的互動關(guān)系。在位企業(yè)退出會騰出一定的市場空間，吸引新企業(yè)進(jìn)入，即產(chǎn)生“真空效應(yīng)”；同樣，新企業(yè)進(jìn)入會對在位企業(yè)形成“擠出效應(yīng)”，從而加劇企業(yè)退出。我國省級層面上的企業(yè)進(jìn)入和退出在變動方向和趨勢上也具有一致性，本文先根據(jù)式(1)設(shè)定式(3)，研究考慮“真空效應(yīng)”下金融市場發(fā)育對省級層面企業(yè)進(jìn)入的影響。

lninfirmsit=α0+α1lnoutfirmsit+α2lnfldrit+α3lnfstit+α4lnfiidit+αiZi+εit

(3)

式(3)在式(1)的核心自變量中添加了企業(yè)退出數(shù)量的滯后一期項L.lnoutfirmsit，其系數(shù)α1就代表真空效應(yīng)。若其系數(shù)顯著為正，則表明省級層面企業(yè)進(jìn)入顯著受到滯后一期企業(yè)退出的正向影響，真空效應(yīng)就存在。本文同樣進(jìn)行混合效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)估計，通過F檢驗剔除混合效應(yīng)估計結(jié)果，通過Hausman檢驗選擇固定效應(yīng)估計結(jié)果作為最優(yōu)結(jié)果，見表3。

表3　真空效應(yīng)與企業(yè)進(jìn)入的靜態(tài)面板估計(固定效應(yīng))

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，(13)-(16)依次加入控制變量。

表3說明，即使考慮可能的真空效應(yīng)，金融市場的三個細(xì)分市場發(fā)育，商業(yè)銀行市場、證券市場和保險市場發(fā)育對省級層面企業(yè)進(jìn)入的影響機(jī)制和表1相同，假設(shè)一至四依然成立。商業(yè)銀行市場發(fā)育同樣會顯著促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入，系數(shù)均通過了5%顯著性水平的檢驗，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸比每上升1%，企業(yè)進(jìn)入數(shù)量將上升1.044%-1.158%，其影響力度比表1中系數(shù)有所加強(qiáng)。同樣，證券市場和保險市場發(fā)育變量的絕大部分系數(shù)不顯著，只有保險市場發(fā)育變量的一個估計系數(shù)顯著為正。這兩個細(xì)分金融市場對企業(yè)進(jìn)入的促進(jìn)作用均不明顯。金融市場發(fā)育促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入的整體作用依然體現(xiàn)在商業(yè)銀行市場上。另外，滯后一期的企業(yè)退出數(shù)量L.lnoutfirmsit系數(shù)并不顯著，即滯后一期的企業(yè)退出數(shù)量并未對當(dāng)期企業(yè)進(jìn)入產(chǎn)生顯著影響，這表明由于在省級層面上的企業(yè)退出數(shù)量涵蓋了多個行業(yè)，所以省級層面的“真空效應(yīng)”并不明顯?？刂谱兞肯禂?shù)的顯著性和正負(fù)號也基本和理論預(yù)期相符。

本文再根據(jù)式(2)設(shè)定式(4)，分析“擠出效應(yīng)”下金融市場發(fā)育對省級層面企業(yè)退出的影響?？刂谱兞吭O(shè)定與表3相同。在實證處理步驟上，同樣先進(jìn)行混合效應(yīng)、固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)估計。F檢驗結(jié)果排除了混合效應(yīng)，Hausman檢驗排除了隨機(jī)效應(yīng)，表4只匯報對式(4)的固定效應(yīng)估計結(jié)果。

Lnoutfirmsit=β0+β1L.lninfirmsit+β2lnfldrit+β3lnfstit+β4lnfiidit+βiZit+ηit

(4)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，模型(17)-(20)依次加入控制變量。

在考慮可能的擠出效應(yīng)后，表4的估計結(jié)果和表2基本一致，商業(yè)銀行市場和保險市場發(fā)育依然顯著有助于企業(yè)退出，證券市場發(fā)育同樣不利于企業(yè)退出，但其系數(shù)顯著性程度有所減弱。三個細(xì)分金融市場對省級企業(yè)退出的影響方向和作用機(jī)制非常穩(wěn)健。與表2相比，商業(yè)銀行市場系數(shù)略有減小，達(dá)到0.715%-0.784%，證券市場系數(shù)絕對值大幅減小，其顯著性有所減弱，而保險市場系數(shù)增大，達(dá)到0.689%-1.035%。鑒于表4中L.lninfirms的估計系數(shù)顯著為正，前期進(jìn)入企業(yè)對當(dāng)期在位企業(yè)退出的確存在擠出效應(yīng)，這可能說明表4的估計系數(shù)更接近總體系數(shù)的真實水平。

六、企業(yè)進(jìn)入和退出的動態(tài)面板估計

為考察上述估計結(jié)果的穩(wěn)健程度，本文還采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM估計方法，重新估計式(3)和(4)。由于動態(tài)面板模型將被解釋變量的滯后一期項作為自變量，所以O(shè)LS、靜態(tài)面板等常用估計方法有偏，而系統(tǒng)GMM估計允許隨機(jī)誤差項存在異方差和自相關(guān)，其參數(shù)估計值相比其他估計方法更有效。在動態(tài)面板處理過程中，本文還通過序列自相關(guān)檢驗和Sargan檢驗，確定了動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計結(jié)果的可靠性和穩(wěn)定性。先估計企業(yè)進(jìn)入模型式(3)，因為表3的估計結(jié)果不支持真空效應(yīng)的存在，所以這里估計企業(yè)進(jìn)入模型時不將滯后一期企業(yè)退出數(shù)作為核心解釋變量。為了分別檢驗細(xì)分金融市場對企業(yè)進(jìn)入行為的具體影響，回歸步驟是將控制變量先一次性加入，然后依次加入商業(yè)銀行市場、證券市場、保險市場發(fā)育程度變量，觀察各次估計結(jié)果中三個細(xì)分金融市場的系數(shù)。估計結(jié)果如下表5所示。

表5　企業(yè)進(jìn)入模型(系統(tǒng)GMM估計)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，模型(21)-(23)依次加入核心解釋變量；企業(yè)進(jìn)入數(shù)量的一階滯后項、商業(yè)銀行市場存貸比、地區(qū)股票交易額、地區(qū)保險密度均為內(nèi)生變量并采用它們的滯后三階項作為工具變量。

表5中AR(1)的P值均在0.01上下浮動，這表明在小于5%的顯著性水平上，(21)-(23)均存在一階自相關(guān)。AR(2)的P值分別為0.495、0.244、0.168，這表明在大于10%的顯著性水平上，(21)-(23)接受了擾動項不存在二階自相關(guān)的原假設(shè)。Sargan檢驗的P值分別為0.985、1、1，均接近或等于1。Sargan檢驗的結(jié)果接受了原假設(shè)，即工具變量在選擇的過程中滿足過度識別的約束條件，即工具變量有效。表5的解釋變量系數(shù)估計結(jié)果同樣證實了假說一至四，和表1和3的估計結(jié)果一致。商業(yè)銀行市場發(fā)育變量的系數(shù)均顯著為正，其影響幅度在0.898%-2.378%之間；證券市場發(fā)育變量的系數(shù)有正有負(fù)，但均不顯著；保險市場發(fā)育變量系數(shù)也不顯著。這說明商業(yè)銀行市場發(fā)育的確會促進(jìn)我國省級層面上企業(yè)進(jìn)入，但是證券市場和保險市場發(fā)育不會顯著促進(jìn)我國企業(yè)進(jìn)入。加總起來，我國金融市場發(fā)育成熟有利于企業(yè)的進(jìn)入。企業(yè)進(jìn)入的滯后一期項系數(shù)也顯著為正，說明前期進(jìn)入企業(yè)越多，越有助于促進(jìn)當(dāng)期的企業(yè)進(jìn)入?？刂谱兞烤ㄟ^了顯著性檢驗，并且其正負(fù)號都和理論預(yù)期相符。

在企業(yè)退出模型的系統(tǒng)GMM估計中，因為表4的估計結(jié)果證實了擠出效應(yīng)的存在，當(dāng)期省級層面企業(yè)退出數(shù)量會隨著上期企業(yè)進(jìn)入數(shù)量增加而顯著增加，因此這部分繼續(xù)在估計企業(yè)退出模型時加入滯后一期的企業(yè)進(jìn)入量作為核心解釋變量。企業(yè)退出模型的估計結(jié)果見表6。

表6　企業(yè)退出模型(系統(tǒng)GMM估計)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，模型(24)-(26)依次加入核心解釋變量；企業(yè)退出數(shù)量的一階滯后項、企業(yè)進(jìn)入數(shù)量的一階滯后項、商業(yè)銀行市場存貸比、地區(qū)股票交易額、地區(qū)保險密度均為內(nèi)生變量并采用它們的滯后三階項作為工具變量。

表6中，AR(1)、AR(2)的P值表明(24)-(26)存在一階自相關(guān)，但不存在二階自相關(guān)。Sargan檢驗的P值均等于1，表明選擇的工具變量有效。在核心自變量系數(shù)顯著性和正負(fù)號方面，表6企業(yè)退出模型的動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計結(jié)果與表2和表4的靜態(tài)面板估計結(jié)果相同。商業(yè)銀行市場變量lnfldr估計系數(shù)為正，并通過了1%顯著性水平的檢驗。其他條件不變時，商業(yè)銀行業(yè)存貸比每提高1%，企業(yè)退出數(shù)量將增加0.772%-1.818%，影響力度相對于靜態(tài)面板估計結(jié)果略有增加。證券市場發(fā)育變量估計系數(shù)為負(fù)，并通過了1%的顯著性水平檢驗。保險市場發(fā)育變量估計系數(shù)為正，通過1%顯著性水平的檢驗。保險密度每提高1%，企業(yè)退出數(shù)量會增加0.743%。企業(yè)進(jìn)入滯后一期項估計系數(shù)顯著為正，說明省級層面上的擠出效應(yīng)依然存在；而企業(yè)退出滯后一期項估計系數(shù)顯著為負(fù)，這表明前期企業(yè)退出有助于減少當(dāng)期企業(yè)退出，這也符合經(jīng)濟(jì)理論預(yù)測。

七、簡要結(jié)論與政策啟示

本文構(gòu)建了1999-2008年全國31個省份的面板數(shù)據(jù)，從中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中挖掘出每年各省份的進(jìn)入企業(yè)數(shù)量和退出企業(yè)數(shù)量作為因變量，將金融市場細(xì)分為商業(yè)銀行市場、證券市場和保險市場，將這三者的發(fā)育程度作為自變量，實證研究細(xì)分金融市場對我國企業(yè)進(jìn)入和退出的影響。靜態(tài)面板估計、考慮擠出效應(yīng)和真空效應(yīng)的靜態(tài)面板估計、動態(tài)面板估計結(jié)果證實了我國省級層面上，商業(yè)銀行市場發(fā)育會顯著促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入和退出，證券市場發(fā)育對企業(yè)進(jìn)入的促進(jìn)作用不顯著，但顯著阻礙企業(yè)退出，保險市場發(fā)育會促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入，但顯著性不強(qiáng)，且會顯著促進(jìn)企業(yè)退出。商業(yè)銀行市場是我國整體金融市場發(fā)育促進(jìn)企業(yè)進(jìn)入和退出的主要渠道。

本文研究結(jié)果的政策意義在于發(fā)現(xiàn)我國金融市場整體發(fā)育滯后，尤其是內(nèi)部細(xì)分市場發(fā)展步伐相差很大，這不利于我國企業(yè)進(jìn)入和退出。這要求我國進(jìn)一步按照市場化原則，加快推動金融市場發(fā)育，其中最為關(guān)鍵的是，加快證券市場建設(shè)，盡早真正構(gòu)建包括準(zhǔn)金融機(jī)構(gòu)在內(nèi)的完善多層次資本市場體系(俞燕，2014)。同時我國經(jīng)濟(jì)相對不發(fā)達(dá)省份的企業(yè)進(jìn)入和退出遠(yuǎn)遠(yuǎn)滯后于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份，這種巨大差異的重要原因在于前者金融市場發(fā)育滯后。這種巨大差異會導(dǎo)致各區(qū)域內(nèi)資源配置效率的巨大差異，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡難以被扭轉(zhuǎn)。盡快推出加快各省區(qū)域金融市場發(fā)育的針對性政策，這將有助于縮小我國省域之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不均衡的問題。

①數(shù)據(jù)來源：《尚福林：目前我國間接融資比重達(dá)到80%以上》，《中國經(jīng)濟(jì)網(wǎng)》2014年2月19日。

②由于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的本身限制，它并沒有覆蓋規(guī)模以下的非國有企業(yè)，所以這種方法得到的進(jìn)入和退出企業(yè)數(shù)量可能會低估。同時為了減少這種低估，并充分保留現(xiàn)有數(shù)據(jù)，本文并沒有刪除數(shù)據(jù)庫中的企業(yè)樣本。

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〔責(zé)任編輯：清菡〕

注：

Can the Maturing of Financial Markets Contribute to the Entry and Exit of Firms:

In the Perspective of Financial Markets Classification

WuQiang&RenZhicheng&ChenMengying

Abstract:Chinese provincial entry and exit of firms exhibits significant difference, and the current industrial level research on the firm’s entry and exit does not explain this well. In reality, the firm’s entry and exit faces the financial constraint, and the firm need to get enough outward financing from local financial market. So the whole maturing level of this region affects the financing possibility and cost of entry and exit of local firms by the expansion of size and improvement of efficiency directly, and affects Chinese provincial entry and exit of firms. Sub-financial markets also mature differently, and this gives different effects on the local entry and exit of firms. This paper uses the Chinese manufacturing firm data to identify the entry and exit amounts of firms in 31 provinces from 1999-2008, and constructs the provincial panel data to estimate the effect of maturing of three financial sub-markets, the commercial banks, the stock market and insurance market on the entry and exit of local firms. Results state that the maturing of commercial banks contributes significantly and positively to the entry and exit of firms, and the maturing of stock and insurance market does not contribute to the entry significantly and the stock market impedes the exit of firms, and the insurance market significantly contributes to the exit. The static panel data, the “vacuum effect” and “crowding-out effect” panel data and dynamic panel data model estimation all demonstrate these conclusions are robust, and it depicts the feature of the important and realistic influencing path from the intangible economy to the tangible economy in current China.

Key words:financial markets; entry of firms; exit of firms

作者簡介巫強(qiáng)，南京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授 、博士南京 210093；任志成，南京審計學(xué)院經(jīng)貿(mào)學(xué)院副教授、博士南京 211815；陳夢瑩，中國工商銀行總部北京 100032

DOI:10.15937/j.cnki.issn 1001-8263.2015.12.002

中圖分類號F425

文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

文章編號1001-8263(2015)12-0008-09