融资依赖_金融发展与经济增长_基于中国行业数据的考察_贵斌威(3)

。其他３市、自治区）０个省（

由于《中国工业统计年鉴》报告的是各地区、各行业的名义增加值，所以我们用历年的工业品出厂价格指数对名义增加值进行了平减。并用２００７年实际增加值的对数值减去２００１年实际增

加值的对数值来计算各地区、各行业的总合增长。同时我们以２速度（，Ｇｒｏｗｔｈ００１年各地区制ｋｊ）造业总增加值（中各行２０个行业的增加值之和）业的比重来计算各行业在地区中的期初份额（。，Ｓｈａｒｅｋｊ）

如前所述，影响企业资产抵押变现能力δ的企业规模、企业国有属性因素包括固定资产比例、

等。本文也分别选取上述三个指标进行了实证检验，但是前两个指标没能取得一致并且显著的结我们在下面的实证分析部论。限于论文的篇幅，

没有引入固定资产比例和企业规模因素，而是分，

集中考察国有属性（行业国有比重）的影响。根据，中国统计年鉴》我们计算了２历年《００１－２００７年

增长的影响，并得出了三个可供实证检验的命题（（））。接下来我们将利用中国的经验式～（式）４６

数据对上述三个命题进行实证检验。

四、实证分析

（一）回归模型设定和数据选取

参照Ｒ我们使ａａｎａｎｄＺｉｎａｌｅｓ的研究方法，　　ｊｇ用地区虚拟变量和行业虚拟变量来控制除金融发展水平、融资依赖程度、资产抵押性质之外的其它以消除“遗漏变量”偏误。同时地区和行业特征，

引入期初地区制造业中各行业的份额来控制行业。最后，增长的“收敛效应”作为考察“金融发展融的关键步骤，我们使用地区金融发展资依赖效应”

水平与融资依赖程度、资产抵押性质的二次和三次乘积项来测度金融发展对行业增长的影响。回归模型设定为：

·ＧｒｏｗｔｈＳｈａｒｅＦＤｋ·Ｄｅｅｎｄ＋ｐｋ，ｋ，１·（ｊ＝αｊ＋ｊ）βＦＤｋ·ＭｏｒｔＦＤｋ·＋β２·（３·（ｊ）β

…，ＤｅｅｎｄｏｒｔＲｅｉｏｎ＋γｐｇ１，ｍｋ＋ｊ·Ｍｊ）

（）…，Ｉｎｄｕｓｔｒ７εｙ１，ｎｋ，ｊ＋ｊφ

其中Ｇ，ｒｏｗｔｈｋｊ表示ｋ地区ｊ行业在考察期中，的总合增长速度（各年增长速度的加总），Ｓｈａｒｅｋｊ表示期初ｋ地区制造业中ｊ行业所占的份额，ＦＤｋ表示ｋ地区金融发展水平，Ｄｅｅｎｄｐｊ表示ｊ行业的融资依赖程度，Ｍｏｒｔｊ表示ｊ行业的资产抵押性质，ＲｅｉｏｎＩｎｄｕｓｔｒｇｙｋ、ｊ分别为地区虚拟变量和行业虚拟变量。５４

　浙江社会科学

各个行业的国有企业资产额占该行业总资产额的比重，并对其求平均值得到行业的国有比重指标（。对于外部融资依赖性（和金融ＳｔａｔｅＤｅｅｎｄｐｊ）ｊ）发展水平（的测度相对比较复杂，我们在下ＦＤｋ）面做进一步的讨论。

（二）外部融资依赖性

ＲａａｎａｎｄＺｉｎａｌｅｓ使用美国大型上市公司　　ｊｇ

的现金流数据来测度行业的融资依赖性。他们计算了每个公司在１９８０—１９８９年的平均融资依赖度水平，并用每个行业的融资依赖中位数来表示该行业的融资依赖程度。ＲａａｎａｎｄＺｉｎａｌｅｓ认　　ｊｇ为用美国大型上市公司的数据来测度行业融资依赖程度是比较合适的。因为对于这些企业而言，面临的融资约束很小，所以它们实际获得外部融资额基本上体现了它们的外部融资需求。退一步来说，即使这些大公司存在融资约束，但融资约束对于它们而言是相似的（如（所示，这些大企业３）。的经营效率和资产抵押性质具有较高的相似性）在这种情况下，观察到的外部融资依赖数据可以作为真实融资依赖的一个很好替代。而对于中小企业、或者金融发展水平比较低的国家，融资约束这时观测到的融资对不同的企业可能是不同的，

数据与真实融资倾向之间可能会存在偏差。行业的融资ＲａａｎａｎｄＺｉｎａｌｅｓ进一步指出，　　ｊｇ

内部现金依赖性与一定技术冲击下的投资机会、流收入有关，而这些行业特征在全球范围内是相似的。不同国家、不同时期的行业融资依赖程度因此具有比较稳定的同一性，所以可以使用美国的行业融资依赖数据作为其它国家融资依赖程度的代理变量。ＲａａｎａｎｄＺｉｎａｌｅｓ分析了加拿大　　ｊｇ以及美国１１９８０年代、９７０年代的融资依赖数据，

结果发现这些数据与美国１他们９８０年代的数据（具有同一性。但是，主要的考察期）Ｒａａｎａｎｄ　ｊ对Ｚｉｎａｌｅｓ的上述检验是针对发达国家进行的，ｇ

于发展中国家是否适用还有待检验。发展中国家经济发展阶段、与发达国家存在两个方面的差异：

融资约束程度。前者可能导致发展中国家的融资依赖性与发达国家存在系统性差异，即Ｒａａｎａｎｄ　ｊ后者使得实证检Ｚｉｎａｌｅｓ的推测可能是错误的；ｇ

即我们不能通过直接比较发达验存在一定难度，

国家和发展中国家的实际融资依赖率对“同一性进行检验。为了对发展中国家进行“融资依命题”

２０１３年第２期　

检验，我们对上一节的模型进行展开。赖同一性”

／（定义ｄ为实际观测到的外部融资ｅＶ＋Ｅ）ｐ＝Ｅ

＊

，比例，以区别于真实融资依赖性ｄ可得：ｅｐ

－

ｄｅｐ＝

＝＊

Ｅ＋Ｖλ

＊

＊

（）＊

－

Ｋ＋θＫλ（ｇ－θ）

－

＝

＊

（）９＊

１－（１－λ）ｄｅｐ

（）式说明实际观察到的融资依赖率和真实９

的融资依赖倾向之间存在一个扰动项：融资约束。因此直接拿观测到的中国行业融资依赖数据λ

来进行实证分析是在理论上是有偏差的。同时（）式也说明，可以根据真实融资依赖性和融资约９

）束来推导实际融资依赖率。如（式所示，融资约３束和一国的金融发展水平以及行业的资产抵押性质有关。由于在国家层面各个行业所面临的金融因此资产抵押性质（行业的国发展水平是一样的，

有比重）可以作为反映融资约束的代理变量。根）据（式，我们构造如下回归模型：９

ＤｅｃｎＤｅｕｓＳｔａｔｅｐ＿ｐ＿１·２·３ｊ＝α＋ｊ＋ｊ＋βββ·（ＤｅｕｓＳｔａｔｅ＋εｐ＿ｊ·ｊ）ｊ

（）１０

＿＿其中ＤｅｃｎＤｅｕｓＳｔａｔｅｐｐｊ、ｊ、ｊ分别是中国的实美国的行业融资依赖程度、以际行业融资依赖率、

）及行业的国有比重。由（式，如果美国的行业融９资依赖程度和中国的真实融资依赖性具有同一性，那么就可以用美国的融资依赖数据、行业的国有比重来很好地解释中国的实际行业融资依赖率。

由于难以取得各个行业的现金流数据，我们使用另外的方法来测度中国行业的融资依赖率。根据现金流量表、损益表和资产负债表三者之间的关系，ＲａａｎａｎｄＺｉｎａｌｅｓ的经营现金流净收入　　ｊｇ相当于营业利润，而资本开支则相当于固定资产的净增加值。所以我们以固定资产净增加值中营业利润之外的资金比例来测度融资依赖率，记为我们也使用ＯＰＦＡ。同时为了进行稳健性比较，

了利润和总资产额来进行测度，以固定资产净增加值中利润之外的资金比例作为第二指标，记为以总资产增加值中利润之外的资金比例作ＰＦＡ；

为第三个指标，记为Ｐ中Ａ。根据２００１－２００７年《国统计年鉴》我们计算了上述三个指标。由于国际标准ＲａａｎａｎｄＺｉｎａｌｅｓ的行业分类是基于《　　ｊｇ

》行业分类码Ｉ进行的，和 …… 此处隐藏：2336字，全部文档内容请下载后查看。喜欢就下载吧 ……