融資約束與中國企業(yè)規(guī)模分布研究——基于中國制造業(yè)上市公司數(shù)據(jù)的分析

李洪亞，史學(xué)貴，張銀杰

（上海財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)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(jìn)入退出、成長及其波動(dòng)性、市場(chǎng)結(jié)構(gòu)乃至于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進(jìn)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(duì)市場(chǎng)結(jié)構(gòu)進(jìn)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?yàn)楦髯缘囊?guī)模不同而有所差異（這一觀點(diǎn)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(gè)隨機(jī)過程，企業(yè)規(guī)模分布近似呈對(duì)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(duì)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(dú)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?chǎng)有效性假設(shè)，傳統(tǒng)的企業(yè)規(guī)模理論認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)處于競(jìng)爭均衡狀態(tài)時(shí)，每一家企業(yè)都在其長期平均成本的最低點(diǎn)進(jìn)行生產(chǎn)，產(chǎn)品需求量引起的生產(chǎn)由企業(yè)的進(jìn)入退出來調(diào)整，此時(shí)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(shí)中企業(yè)成長動(dòng)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(biāo)利潤最大化與Gibrat定律(LPE)統(tǒng)一起來，在極值問題中加入動(dòng)態(tài)因素構(gòu)建了一個(gè)“調(diào)整成本”理論，賦予 Gibrat定律(LPE)以經(jīng)濟(jì)含義，認(rèn)為在完全競(jìng)爭市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下的均衡點(diǎn)上，企業(yè)規(guī)模分布漸進(jìn)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(dòng)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(fù)相關(guān)。對(duì)于企業(yè)規(guī)模與成長并不遵循Gibrat定律的現(xiàn)實(shí)狀況，基于市場(chǎng)有效性假設(shè)，西方經(jīng)濟(jì)學(xué)者從理論上對(duì)此進(jìn)行了多方面的解釋。

(1)Jovanovic［13］提出的“噪音”選擇模型(又稱“學(xué)習(xí)”理論)，強(qiáng)調(diào)了市場(chǎng)選擇的重要性，揭示了在市場(chǎng)信息不對(duì)稱、不完全以及資本市場(chǎng)不完全的經(jīng)濟(jì)條件下，企業(yè)的規(guī)模與成長偏離 Gibrat定律(LPE)的內(nèi)在機(jī)制?？疾炝嗽谄髽I(yè)規(guī)模給定的條件下，企業(yè)年齡與企業(yè)動(dòng)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(duì)企業(yè)規(guī)模與成長之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行了解釋。Dixit、Hopenhayn等所構(gòu)建的理論模型分析了企業(yè)進(jìn)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(duì)企業(yè)影響的程度越大，越會(huì)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(fù)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(dòng)態(tài)之間的關(guān)系。

(3)Colley 和 Quadrini［17］認(rèn)為 Jovanovic 的“學(xué)習(xí)”理論與Dixit、Hopenhayn以及Cabral的“沉淀成本”理論不能同時(shí)解釋企業(yè)動(dòng)態(tài)(dynamics of firms)(企業(yè)的進(jìn)入退出、成長及其波動(dòng)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(dòng)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(dòng)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(gè)包含融資摩擦的理論模型進(jìn)行分析融資摩擦與企業(yè)動(dòng)態(tài)之間的關(guān)系，認(rèn)為在沒有融資摩擦的完全市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)條件下，求解企業(yè)的目標(biāo)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(jì)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(dòng)態(tài)模型可以同時(shí)解釋企業(yè)動(dòng)態(tài)的“年齡依賴”和“規(guī)模依賴”?；诮鹑谑袌?chǎng)的不完善對(duì)企業(yè)融資行為和成長動(dòng)態(tài)的影響，Glementi和 Hopenhayn［18］在非均衡信息條件下構(gòu)造了一個(gè)帶有多期借貸關(guān)系的“融資約束”理論對(duì)企業(yè)年齡和規(guī)模與企業(yè)動(dòng)態(tài)之間的關(guān)系作了進(jìn)一步的解釋。

針對(duì)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中企業(yè)成長率與企業(yè)規(guī)模之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，Jovanovic的“學(xué)習(xí)”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(chǎng)有效性與此進(jìn)行了聯(lián)系，揭示了由于信息的不對(duì)稱和不完善、資本市場(chǎng)或金融市場(chǎng)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(huì)偏離競(jìng)爭均衡狀態(tài)。經(jīng)驗(yàn)研究發(fā)現(xiàn)的企業(yè)成長動(dòng)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(shí)間的演化過程，從這一方面進(jìn)行推理，如果企業(yè)成長不是隨機(jī)性的，企業(yè)成長過程不是一個(gè)隨機(jī)過程，那么企業(yè)規(guī)模分布也就與Gibrat定律所預(yù)言的企業(yè)規(guī)模呈對(duì)數(shù)正態(tài)分布將不會(huì)完全一致。

Cabral和Mata［19］通過對(duì)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(duì)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(shí)”(stylized facts)。Cabral和Mata從“融資約束”視角對(duì)企業(yè)規(guī)模分布演進(jìn)的這一“特征事實(shí)”進(jìn)行了理論上的闡釋。Cabral和Mata的研究結(jié)論認(rèn)為企業(yè)融資約束對(duì)企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生了重要影響，市場(chǎng)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(shí)”。然而，最近的研究卻發(fā)現(xiàn)融資約束對(duì)企業(yè)規(guī)模分布的影響可能是有限的。首先，因?yàn)槿谫Y約束只是影響企業(yè)成長的因素之一。另外，融資約束對(duì)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(shí)也會(huì)允許更多新企業(yè)的進(jìn)入，二者對(duì)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(cè)到，對(duì)融資約束的識(shí)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(duì)企業(yè)規(guī)模分布的影響很難確定。基于此，Angelini和 Generale［20］根據(jù)意大利企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)直接測(cè)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(duì)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(dá)，融資約束對(duì)企業(yè)規(guī)模分布影響的相對(duì)重要性就越小。因此，對(duì)于發(fā)達(dá)國家來說融資約束對(duì)于企業(yè)規(guī)模分布有偏性的影響作用較小，而對(duì)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(dá)，融資約束對(duì)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(chǎng)體制改革的不斷深化，市場(chǎng)體制不斷完善，市場(chǎng)體系漸趨形成;另一方面，隨著中國加入WTO組織，中國市場(chǎng)體系在市場(chǎng)規(guī)則、運(yùn)行機(jī)制、法律制度等方面也逐漸與國際市場(chǎng)接軌。中國企業(yè)規(guī)模分布遵循成熟市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)國家的企業(yè)規(guī)模分布規(guī)律嗎?融資約束對(duì)中國企業(yè)規(guī)模分布會(huì)產(chǎn)生什么樣的影響?根據(jù)我們對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)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(píng)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(xiàn)。趙桂芹和周晶晗［22］利用2000年至2004年我國非壽險(xiǎn)公司的數(shù)據(jù)研究了我國非壽險(xiǎn)業(yè)是否遵循Gibrat定律，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，我國非壽險(xiǎn)業(yè)遵循Gibrat定律。方明月［23-24］綜述了兩種檢驗(yàn)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(yàn)研究文獻(xiàn)，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(shí):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(dǎo)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(jì)學(xué)意義上的原因。

西方關(guān)于企業(yè)規(guī)模分布的經(jīng)濟(jì)理論對(duì)于企業(yè)規(guī)模分布偏離競(jìng)爭均衡狀態(tài)的情形給予了經(jīng)濟(jì)意義上的闡釋，認(rèn)為由于信息的不對(duì)稱和不完全、資本市場(chǎng)或金融市場(chǎng)的不完全導(dǎo)致企業(yè)規(guī)模分布偏離競(jìng)爭均衡狀態(tài)，這對(duì)于推行市場(chǎng)化改革的中國經(jīng)濟(jì)來說具有一定的借鑒意義。雖然自改革開放以來，中國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)得到了長足的發(fā)展，但分析一下中國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的特征，不難發(fā)現(xiàn)中國的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展較早，相對(duì)較為成熟，然而在要素市場(chǎng)上，特別是在資本市場(chǎng)或金融市場(chǎng)上，企業(yè)融資渠道狹窄、進(jìn)入制度較為嚴(yán)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(chǎng)或金融市場(chǎng)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(jì)發(fā)展的難題。中國的融資約束政策在資金供給、資金價(jià)格、資金流動(dòng)等方面已對(duì)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(chǎng)結(jié)構(gòu)以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的狀況，是經(jīng)濟(jì)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(duì)企業(yè)規(guī)模分布的影響和對(duì)于促進(jìn)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(dòng)機(jī)，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(shí)”，并從“融資約束”理論視角進(jìn)行探求企業(yè)融資約束對(duì)中國企業(yè)成長動(dòng)態(tài)和規(guī)模分布的影響。

對(duì)于中國企業(yè)受到融資約束的現(xiàn)實(shí)狀況，國內(nèi)學(xué)者已從不同側(cè)面不同角度研究了企業(yè)融資約束對(duì)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(duì)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(duì)公司行業(yè)競(jìng)爭策略與公司價(jià)值的負(fù)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(dòng)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(shí)提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，但是這些研究還沒有涉及到融資約束對(duì)企業(yè)規(guī)模分布的影響。就融資約束對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的研究而言，國內(nèi)學(xué)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(jì)增長的微觀機(jī)理，進(jìn)而分析金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)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(duì)于企業(yè)行為（企業(yè)的投資行為、競(jìng)爭行為等）的影響，為發(fā)展金融市場(chǎng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。但是，經(jīng)濟(jì)增長只是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅包括經(jīng)濟(jì)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(rèn)為由于市場(chǎng)存在融資摩擦，企業(yè)會(huì)受到融資約束，影響企業(yè)成長動(dòng)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(chǎng)促進(jìn)中國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化提供經(jīng)驗(yàn)依據(jù)，本文的研究為理解中國金融市場(chǎng)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)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(yàn)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(jìn)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(shí)”，第四部分檢驗(yàn)融資約束對(duì)中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動(dòng)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(duì)企業(yè)規(guī)模分布的重要定律——G i br a t定律的檢驗(yàn)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(jìn)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(shí)。

（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(huì)受到物價(jià)指數(shù)以及貼現(xiàn)率等因素的影響，使分析的問題趨于復(fù)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(huì)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(shí)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(jì)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(duì)象。

（二）檢驗(yàn)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(yàn)G i br a t定律通常采用橫截面數(shù)據(jù)對(duì)方程（1）進(jìn)行估計(jì)：

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(jì)的參數(shù)，εit是隨機(jī)沖擊，如果β的估計(jì)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(rèn)為G i br a t定律可能會(huì)成立。對(duì)（1）式兩邊同時(shí)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(dú)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(dú)立，G i br a t定律仍不能成立。因此，僅當(dāng)β=1且εit不存在序列相關(guān)性時(shí)，G i br a t定律成立。

表1 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

當(dāng)β≠1時(shí)，企業(yè)的規(guī)模會(huì)偏離其規(guī)模的均值，例如，當(dāng)β＜1時(shí)，企業(yè)越大其預(yù)期的成長率越低，企業(yè)越小其預(yù)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(dāng)β≠1時(shí)，可以視為“企業(yè)的規(guī)模增進(jìn)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(jìn)或抑制成長”。

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

對(duì)β和ρ進(jìn)行估計(jì)，將(4)帶入(3)可以得到:

其中，γ1= β + ρ，γ2=- βρ，對(duì)式(5)采用截面數(shù)據(jù)進(jìn)行OLS估計(jì)可以得到γ1和γ2的一致估計(jì)值^γ1和^γ2，從而可以得到β和ρ的“估計(jì)值”:

Chesher認(rèn)為單獨(dú)從樣本信息中并不能判斷(6)式右邊的哪一個(gè)估計(jì)值是～β，哪一個(gè)是～ρ。根據(jù)關(guān)于企業(yè)規(guī)模和成長的隨機(jī)理論研究文獻(xiàn)對(duì)～β和～ρ的識(shí)別問題的解決方法，即使Gibrat定律不成立，通常認(rèn)為～β接近于1，因此，對(duì)于(6)式右邊的估計(jì)值，接近于1的是～β，另外一個(gè)是～ρ。不管～β和～ρ的識(shí)別問題是否解決，檢驗(yàn)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(yàn)結(jié)果

同時(shí)，為檢驗(yàn)上述結(jié)果是否穩(wěn)健，我們采用Kolmogorov-Smirnov(KS)檢驗(yàn)和Lilliefors檢驗(yàn)進(jìn)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(yàn)對(duì)各年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模變量的對(duì)數(shù)兩兩之間是否服從同分布進(jìn)行檢驗(yàn)，KS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:

其中，F(xiàn)1n(x)和F2n′(x)分別是第一、第二個(gè)樣本的經(jīng)驗(yàn)分布函數(shù)。KS檢驗(yàn)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(duì)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(jì)的結(jié)果是一致的。

其次，我們使用Lilliefors檢驗(yàn)對(duì)各年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模變量的對(duì)數(shù)是否服從正態(tài)分布進(jìn)行檢驗(yàn)，Lilliefors檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值與KS檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)值相似，其檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:

其中，SCDF1n(x)是從樣本中估計(jì)的經(jīng)驗(yàn)累積分布函數(shù)，CDF2n′(x)是以均值為樣本的均值和標(biāo)準(zhǔn)差為樣本的標(biāo)準(zhǔn)差的正態(tài)分布函數(shù)。Lilliefors檢驗(yàn)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(duì)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(duì)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(jì)的結(jié)果基本一致。

對(duì)Gibrat定律的檢驗(yàn)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(jìn)的趨勢(shì)，但并沒有完全遵循Gibrat定律。鑒于中國金融市場(chǎng)不完善的現(xiàn)實(shí)，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(dòng) 態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布的狀況。

表3 KS檢驗(yàn)結(jié)果

表4 Lilliefors檢驗(yàn)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(shí)”

縱觀西方企業(yè)規(guī)模分布理論對(duì)企業(yè)成長動(dòng)態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布背離Gibrat定律的解釋，Jovanovic的“學(xué)習(xí)”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(dòng)態(tài)和企業(yè)規(guī)模分布的“年齡依賴”和“規(guī)模依賴”?；凇叭谫Y約束”理論，聯(lián)系中國資本市場(chǎng)或金融市場(chǎng)不完善的現(xiàn)實(shí)，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(jìn)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(shí)”，并選取2004年、2007年和2010年進(jìn)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(jìn)入退出、成長及其波動(dòng)性等企業(yè)動(dòng)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(rèn)為企業(yè)動(dòng)態(tài)與企業(yè)年齡之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。因?yàn)椋逻M(jìn)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(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)也較大。所以，在金融市場(chǎng)上，金融中介很不愿意對(duì)新進(jìn)入的企業(yè)進(jìn)行借貸，由于金融市場(chǎng)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(jìn)入一個(gè)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(shí)由于行業(yè)利潤的刺激，又會(huì)使大量企業(yè)進(jìn)入。因此，企業(yè)年齡越小，企業(yè)進(jìn)入退出越頻繁。然而，能夠生存下來的新進(jìn)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(dòng)性也較高(Colley和Quadrini)［17］。年幼的企業(yè)頻繁進(jìn)入退出、以及較高的成長波動(dòng)性使得年幼企業(yè)的規(guī)模分布顯著向右偏。相對(duì)而言，年齡較長企業(yè)的成長通常進(jìn)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(dòng)性較小，進(jìn)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(yàn)證了企業(yè)規(guī)模分布的這種“特征事實(shí)”。

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(duì)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(duì)各組企業(yè)規(guī)模的對(duì)數(shù)進(jìn)行了核密度估計(jì)、KS檢驗(yàn)和Lilliefors檢驗(yàn)，如圖1。根據(jù)KS檢驗(yàn)和Lilliefors檢驗(yàn)的p值進(jìn)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(yàn)和Lilliefors檢驗(yàn)的p值進(jìn)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(yàn)和Lilliefors檢驗(yàn)的p值進(jìn)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(jìn)的“特征事實(shí)”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(qiáng)，符合Cabral和Mata發(fā)現(xiàn)的企業(yè)規(guī)模分布演進(jìn)的“特征事實(shí)”:企業(yè)年齡越小，企業(yè)規(guī)模分布越偏離對(duì)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(jìn)入退出、成長及其波動(dòng)性等企業(yè)動(dòng)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(rèn)為企業(yè)動(dòng)態(tài)與企業(yè)規(guī)模之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。通常規(guī)模較小的企業(yè)的經(jīng)濟(jì)行為表現(xiàn)為:(1)小企業(yè)對(duì)現(xiàn)金流量的敏感性較強(qiáng)，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(cái)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(fēng)險(xiǎn)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(bào)酬率，因而能夠幸存下來的企業(yè)的成長率也較高;相對(duì)而言，大企業(yè)受融資約束的程度較小，其成長波動(dòng)性較為穩(wěn)定，由于存在規(guī)模報(bào)酬遞減，其成長率也較小。因此，“融資約束”理論認(rèn)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(shí)”，我們參照2011年6月18日，工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計(jì)局、國家發(fā)展和改革委員會(huì)、財(cái)政部聯(lián)合印發(fā)的《關(guān)于印發(fā)中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定的通知》對(duì)工業(yè)企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)定，對(duì)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(duì)各組企業(yè)規(guī)模的對(duì)數(shù)進(jìn)行了核密度估計(jì)、KS檢驗(yàn)和Lilliefors檢驗(yàn)。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(jì)圖形往右偏。同樣，我們可以根據(jù)KS檢驗(yàn)的p值和Lilliefors檢驗(yàn)的p值與ks統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行判斷。KS檢驗(yàn)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(yàn)的p值和ks統(tǒng)計(jì)值進(jìn)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(duì)數(shù)分布均不服從正態(tài)分布，Lilliefors檢驗(yàn)的ks統(tǒng)計(jì)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(duì)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(jìn)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(qiáng):企業(yè)規(guī)模越小，企業(yè)規(guī)模分布越偏離對(duì)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(shí)存在“年齡依賴”和“規(guī)模依賴”，這反映了融資約束對(duì)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(shí)。

四、融資約束對(duì)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(yàn)融資約束對(duì)中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動(dòng)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(duì)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(yàn)“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(rèn)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(rèn)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(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出與凈利潤之和的比兩個(gè)融資約束的代理變量來檢驗(yàn)估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。國內(nèi)學(xué)者李科和徐龍炳、吳育輝等［38］、張玲和曾維火［39］等許多文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)修正后的Altman的Z值①對(duì)于上市公司來說，不管是直接從銀行貸款進(jìn)行融資，還是從股票市場(chǎng)或債券市場(chǎng)上發(fā)行股票或債券進(jìn)行融資，信用等級(jí)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(duì)于修正后的Altman的Z值的計(jì)算，我們采用張玲和曾維火(2004)的模型計(jì)算得出，修正后的Altman的Z值越大，表明公司的信用等級(jí)越高，公司受融資約束的程度越小。計(jì)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(fù)債比，X32是股本賬面值/股本市值。能夠較好地預(yù)測(cè)企業(yè)的信用等級(jí)，并采用企業(yè)的信用等級(jí)來判斷企業(yè)存在融資約束的程度?；谒麄兊难芯砍晒疚囊膊捎眠@一指標(biāo)來評(píng)價(jià)企業(yè)的信用等級(jí)，進(jìn)而衡量企業(yè)受到融資約束的程度。追隨李科和徐龍炳對(duì)受融資約束企業(yè)的定義，第一步計(jì)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(jí)高的組和信用等級(jí)低的組，信用等級(jí)低的企業(yè)定義為受融資約束的企業(yè)，高信用等級(jí)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(jì)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(gè)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(jià)值與總資產(chǎn)的賬面價(jià)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(yàn)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(cái)務(wù)支出占財(cái)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(qiáng)。本文定義財(cái)務(wù)支出占財(cái)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(rèn)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(rèn)為企業(yè)家年齡越長，企業(yè)家的市場(chǎng)經(jīng)驗(yàn)和個(gè)人財(cái)富也會(huì)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(jì)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(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出與凈利潤之和的比兩個(gè)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(gè)代理變量用來檢驗(yàn)利用修正后的Altman的Z值作為融資約束的代理變量估計(jì)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(chǎng)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(duì)企業(yè)成長動(dòng)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(bào)告期與企業(yè)的成立日期計(jì)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(jià)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(jì)算修正后的Altman的Z值的企業(yè)財(cái)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(jì)算企業(yè)年齡的上市公司的成立日期、以及計(jì)算固定資產(chǎn)率、財(cái)務(wù)支出占財(cái)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(jì)算金融市場(chǎng)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(jì)

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(jìn)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(jì)。從各個(gè)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(duì)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(duì)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(cái)務(wù)支出占財(cái)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(cái)務(wù)支出占財(cái)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(yàn)“融資約束”對(duì)中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動(dòng)態(tài)的影響

1.計(jì)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(jì)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(duì)方程（11）進(jìn)行G L S估計(jì)的結(jié)果，結(jié)果表明：①融資約束對(duì)企業(yè)成長率產(chǎn)生了顯著的負(fù)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(chǎng)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(gè)百分點(diǎn)；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(gè)百分點(diǎn)，比受到融資約束的大企業(yè)的成長率平均低8.9個(gè)百分點(diǎn)，說明融資約束對(duì)企業(yè)的成長率的負(fù)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(yán)重的現(xiàn)實(shí)。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(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果中其估計(jì)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(duì)數(shù)l na g e的系數(shù)為負(fù)，說明中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動(dòng)態(tài)存在年齡依賴，實(shí)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??；其系數(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(dòng)態(tài)并不顯著受到企業(yè)年齡的影響；⑥金融市場(chǎng)化程度對(duì)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(jìn)企業(yè)的成長和規(guī)模的擴(kuò)張（李斌和江偉）［43］。

表6 檢驗(yàn)融資約束對(duì)中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動(dòng)態(tài)的影響

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，我們利用額外三個(gè)代理變量：固定資產(chǎn)率、財(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出與凈利潤之和的比和企業(yè)高管年齡再次對(duì)方程（11）進(jìn)行了G L S估計(jì)，估計(jì)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(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出與凈利潤之和的比作為融資約束的代理變量進(jìn)行的估計(jì)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(jìn)行估計(jì)的結(jié)果除估計(jì)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(jìn)行估計(jì)的結(jié)果顯示除Dfc的系數(shù)估計(jì)不一致外，其余結(jié)果基本一致。Dfc的系數(shù)估計(jì)不一致可能是因?yàn)?，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(bào)酬遞減，固定資產(chǎn)率越高，固定資產(chǎn)的報(bào)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(duì)于中小企業(yè)的成長率卻具有顯著的更大的負(fù)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(jì)的系數(shù)-8.9%和財(cái)務(wù)支出占財(cái)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(jì)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(jìn)行估計(jì)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(jìn)行估計(jì)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(jìn)行估計(jì)的結(jié)果一樣，同樣顯示Dfc系數(shù)的估計(jì)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(jì)的系數(shù)不一致，不一致可能是因?yàn)椋m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(duì)中小企業(yè)的成長率具有顯著的更大的負(fù)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(cái)務(wù)支出占財(cái)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(jì)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(gè)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(duì)中小企業(yè)的成長率顯示出顯著的負(fù)向影響。

表7 檢驗(yàn)融資約束對(duì)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(duì)方程(11)進(jìn)行估計(jì)，會(huì)存在兩個(gè)潛在問題。①假如存在一個(gè)不可觀測(cè)的企業(yè)效應(yīng)，OLS(GLS)估計(jì)將會(huì)是不一致的。不一致可能來自于在回歸因子中對(duì)規(guī)模缺少控制，因?yàn)榇笃髽I(yè)傾向于成長得較慢已被證實(shí)為企業(yè)成長動(dòng)態(tài)的“特征事實(shí)”(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(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的系統(tǒng)GMM估計(jì)，再次利用修正后的Altman的Z值、固定資產(chǎn)率、財(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出與凈利潤之和的比以及企業(yè)高管年齡四個(gè)融資約束的代理變量，對(duì)在方程(11)中加入因變量的一階滯后項(xiàng)(l.lnemprate)和企業(yè)規(guī)模對(duì)數(shù)的一階滯后項(xiàng)(l.lnemp)的模型進(jìn)行了估計(jì)。估計(jì)結(jié)果列在表6中的(aa)、(bb)、(cc)和(dd)列，動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果與GLS估計(jì)的結(jié)果是一致的。并且企業(yè)規(guī)模對(duì)企業(yè)成長具有顯著的并且一致的負(fù)向影響，實(shí)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(jìn)行檢驗(yàn)Gibrat定律的結(jié)果也是一致的。

(三)檢驗(yàn)“融資約束”對(duì)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(duì)數(shù)進(jìn)行了核密度估計(jì)，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(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)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(jìn)一步檢驗(yàn)融資約束對(duì)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(yàn)方法，我們采用KS檢驗(yàn)對(duì)以下兩個(gè)原假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn):

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(duì)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(duì)企業(yè)規(guī)模分布產(chǎn)生重要影響，同時(shí)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(duì)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(duì) 2004、2007 和 2010 年中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布進(jìn)行KS檢驗(yàn)。KS檢驗(yàn)結(jié)果表明，在2004、2007和2010年對(duì)于中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的KS檢驗(yàn)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(duì)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(yàn)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(duì)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(duì)H2進(jìn)行檢驗(yàn)的p值來看，結(jié)果顯示融資約束對(duì)2010年企業(yè)規(guī)模分布的影響更為嚴(yán)重①2010年對(duì)H2進(jìn)行檢驗(yàn)的p值最小，反映了2007年后由于受到世界金融危機(jī)的影響，企業(yè)受到的融資約束更為嚴(yán)重的現(xiàn)實(shí)。。

其次，為檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們根據(jù)固定資產(chǎn)率、財(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出與凈利潤之和的比和企業(yè)高管年齡這三個(gè)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(duì)原假設(shè)H1和H2進(jìn)行檢驗(yàn)。KS檢驗(yàn)結(jié)果如表7，結(jié)果表明在2004、2007和2010年對(duì)于中國制造業(yè)上市公司企業(yè)規(guī)模分布的KS檢驗(yàn)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(duì)H2檢驗(yàn)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(yàn)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(qiáng)加“融資約束”對(duì)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(duì)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(jì)及KS檢驗(yàn)相聯(lián)系，模擬融資約束對(duì)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(duì)企業(yè)規(guī)模強(qiáng)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(duì)企業(yè)規(guī)模強(qiáng)加融資約束的企業(yè)樣本，重新進(jìn)行了上述檢驗(yàn)。如圖4，檢驗(yàn)結(jié)果顯示出與上述結(jié)果一致，同時(shí)我們根據(jù)對(duì)原假設(shè)H1和H2進(jìn)行檢驗(yàn)的p值進(jìn)行判斷，均拒絕H1而接受H2，而且對(duì)H2檢驗(yàn)的p值均下降，說明給企業(yè)規(guī)模強(qiáng)加融資約束，融資約束對(duì)整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會(huì)加強(qiáng)。②我們比較了消減融資約束效應(yīng)對(duì)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(duì)企業(yè)規(guī)模削減融資約束的企業(yè)樣本，重新進(jìn)行了上述檢驗(yàn)。如圖5，檢驗(yàn)結(jié)果仍然顯示出與上述結(jié)果是一致的，檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕H1而接受H2，而且對(duì)H2檢驗(yàn)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(duì)整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會(huì)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(duì)中國制造業(yè)上市公司企業(yè)的成長動(dòng)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(yàn)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(fù)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(dòng)企業(yè)的當(dāng)期成長。對(duì)Gibrat定律檢驗(yàn)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(jìn)的趨勢(shì)，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(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出和凈利潤之和的比以及企業(yè)高管年齡等四個(gè)融資約束的代理變量構(gòu)造計(jì)量模型，分析檢驗(yàn)了融資約束對(duì)中國制造業(yè)上市公司企業(yè)成長動(dòng)態(tài)的影響。采用修正后的Altman的Z值進(jìn)行檢驗(yàn)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(yán)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(fù)相關(guān);金融發(fā)展能夠促進(jìn)企業(yè)的成長。這些結(jié)果與采用企業(yè)固定資產(chǎn)率、財(cái)務(wù)支出占財(cái)務(wù)支出和凈利潤之和的比以及企業(yè)高管年齡這三個(gè)融資約束的代理變量進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果基本一致。

3.本文利用KS檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)了融資約束對(duì)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(duì)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(duì)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(qiáng)加融資約束，融資約束對(duì)整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會(huì)加強(qiáng)，給企業(yè)規(guī)模削減融資約束，融資約束對(duì)整體企業(yè)規(guī)模分布的影響就會(huì)減弱。

以上研究結(jié)論有助于我們進(jìn)一步理解中國金融市場(chǎng)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(shí)也為推動(dòng)中國金融市場(chǎng)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(yàn)證據(jù)。

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