金融生态环境改善有助于提高资本配置效率吗_来自浙江省的经验证

1、2012年第2期(总第391期金融理论与实践收稿日期:2011-12基金项目:本文为浙江省哲学社会科学规划项目(10CGYD07Z 与11JCYJ08YB 、浙江省自然科学基金项目(Y7100670与浙江工商大学现代商贸研究中心课题(2011ZSDSM102的前期研究成果。作者感谢浙江省高校人文社科重点研究基地(金融学与浙江之江青年社科学者计划的资助。作者简介:姚耀军(1976-,男,湖北利川人,博士,副教授;黄林东(1985-,男,浙江温州人,硕士研究生。金融生态环境改善有助于提高资本配置效率吗?来自浙江省的经验证据姚耀军,黄林东(浙江工商大学金融学院,浙江杭州310018摘要:基于Wurg

2、ler 模型利用浙江省8个地级市工业分行业数据识别了金融生态环境改善的资本配置效率效应,发现金融生态环境改善的资本配置效率效应取决于行业发展状态。对发展状态较好的行业而言,金融生态环境改善有助于这些行业资本配置效率的提高。主要政策含义是,继续改善金融生态环境质量对于促进资本向优势产业流动,缓解高效率项目所面临的外部融资约束具有重要意义。关键词:金融生态环境;资本配置效率;Wurgler 模型文章编号:1003-4625(201202-0041-04中图分类号:F830.3文献标志码:A一、引言金融生态环境乃指微观层面的金融环境,包括法律、社会信用体系、会计与审计准则、市场体系、中介服务体系、企

3、业改革进展及银企关系等多方面的内容(周小川,2004。一些理论研究认为,金融生态环境改善通过资本积累效应和资本配置效率效应对经济运行产生有益的影响。例如,韩大海等(2007利用金融资源配置效用模型阐释了金融生态环境改善所具有的资本积累效应。在该模型中,金融生态距离指数和金融生态协调指数是衡量区域金融生态环境质量的正指标。按照该研究,两个指数的表现对区域能够获取的金融资源配置量具有关键性作用。在模型中其他条件保持不变的前提下,区域两指数得分越高,则区域获取的金融资源配置总量就多,从而越有利于区域经济增长。在李延凯等(2011的理论模型中,金融生态环境的三个因素(即法律制度、政治制度和文化信用被依

4、次引入模型;模型中的投资者与企业家在不同的金融生态环境下最优化行为选择,而金融生态环境主要通过影响投资者和企业家的预期收益矩阵来影响行为选择,进而影响资金的投向。模型推导结果表明,资金投向的变化对资金配置效率产生影响,而资金配置效率的变化对经济增长产生了影响。在经验意义上,金融生态环境究竟通过何种渠道对经济运行产生影响尚无定论。例如,韩廷春等(2009为金融生态环境改善的资本积累效应提供了经验证据支持。在该研究中,经济增长的来源被分解为资本边际生产率、储蓄率与储蓄投资率三个指标,金融生态环境被分解为制度环境、信用环境与法制环境三个指标。通过对经济增长来源指标和金融生态环境指标进行一对一的Gra

5、nger 因果检验,该研究发现,金融生态环境改善主要通过提高储蓄率和储蓄投资转化率来促进经济增长,而金融生态环境改善对资本边际生产率的影响并不显著。黎和贵(2007、万良勇等(2009、吴江(2010与孙刚(2011等为金融生态环境改善的资本配置效应提供了经验证据支持。黎和贵(2007把金融生态环境因素分解为法治环境、金融部门独立性、社会诚信水平、社会保障程度等因素,发现这些金融生态环境的构成因素与区域信贷资金配置效率正相关;万良勇等(2009基于河北担保圈的案例研究表明,金融生态环境恶化降低了信贷资金配置效率,对当地经济增41长产生了负面影响;吴江(2010基于面板数据采用双向固定效应法发现

6、,重庆市各区县金融生态环境质量指数与信贷资金配置效率正相关;孙刚(2011利用2003-2006年上市公司数据发现,与金融生态环境欠发达地区相比,金融生态环境发达地区其企业的股价波动同步性程度更高。股价波动同步性正向反映了股价对非企业特质信息的吸收效率。于是该研究认为,发达的金融生态环境有助于提高股价对市场和行业信息反应程度,从而强化了金融市场的有效性,提高了金融市场的资金配置效率及其对经济增长的促进作用。上述这些文献对金融生态环境改善究竟通过何种渠道对经济运行产生影响进行了有益的探索,但应该批评的是,很多经验研究要么没有对资金配置效率这个关键指标进行恰当的度量,要么未清楚交待这个指标的测算方

7、法,从而使得我们无法评价经验证据的有效性。例如,黎和贵(2007把存贷比例作为信贷资金配置效率指标,但大量中国金融发展实证文献认为,存贷比例在很大程度上反映的是政府干预银行信贷的程度(姚耀军等,2011。吴江(2010把产出增量与信贷增量之比作为信贷资金配置效率指标。由于未剔除其他要素增量对产出增量的贡献,因此这个指标将大大高估信贷资金的配置效率。在韩廷春等(2009的研究中,作者对资本边际生产率的测算方法并未作出交代。鉴于已有经验研究的不足之处,本文基于Wur-gler(2000资本配置效率模型对金融生态环境改善的资本配置效应重新进行了识别。本文利用了浙江省8个地级市规模以上工业行业数据,我

8、们认为这十分有助于控制省际区域因素对资本配置效应的异质影响。二、模型与数据(一模型构建在投资效率“最优”的情况下,发展良好的行业将获得投资,而资本会及时从成长性较差的行业撤出。基于此种理念,Wurgler(2000构建了测度资本配置效率的面板数据模型,通过求解行业固定资本形成的增长速度对于行业利润的弹性系数测度出资本配置效率数值:lnI i,tI i,t-1=+lnV i,tV i,t-1+i,t(1在这里,I为行业固定资本形成,V为行业增加值,是误差项。下标i表示行业的编号,t为时间。为了识别金融生态环境改善的资本配置效率效应,我们在式(1中引入金融生态环境质量指标。我们认为,金融生态环境改

9、善的资本配置效率效应对行业效益状态是敏感的。具体来说,发展状态好的行业一般资金需求量更大,因此面临的融资约束将更大,从而金融生态环境改善的资本配置效率效应在这些行业表现更加明显。为检验该判断,我们在式(1中引入行业状态哑变量。另外,为控制行业异质效应,我们针对36个行业设置了35个虚拟变量。扩展后的模型为:lnI i,c,tI i,c,t-1=+1lnV i,c,tV i,c,t-1+2FE c,t×lnV i,c,tV i,c,t-1+3FE c,t×DEC i×lnV i,c,tV i,c,t-1+FE c,t+j=135j D j+i,c,t(2在这里,FE

10、为地区金融生态环境质量得分; DEC为行业状态哑变量,当ln(V i,c,t/V i,c,t-1为负(表示行业效益处于下降状态时取1,否则取值为0;D为行业虚拟变量,当观测值为行业j时D j取值为1,否则取值为0。下标c表示地区编号。其他变量名同式(1。(二数据我们用算术平均法、变异系数法、主成分分析法与坎蒂雷赋权法四种方法测度了浙江省2007-2009年11个地级市的金融生态环境质量(见表1,对测评结果的详细介绍见姚耀军等(2011。表1浙江省各地级市金融生态环境质量得分杭州嘉兴湖州绍兴金华宁波舟山台州温州衢州丽水算术平均法得分2007年7.576.955.666.574.976.644.4

11、74.554.272.791.372008年8.467.747.137.255.297.574.845.214.682.481.152009年8.688.497.938.066.008.054.325.705.583.251.96变异系数法得分2007年7.856.775.236.054.426.924.453.853.622.101.072008年8.907.406.906.704.577.534.844.363.821.730.152009年8.468.407.977.415.277.543.575.014.882.541.21主成分分析法得分2007年7.687.235.826.624.

12、866.674.534.704.412.841.232008年8.827.616.887.635.488.044.535.184.732.090.742009年8.598.527.918.135.967.974.045.675.533.011.59坎蒂雷赋权法得分2007年8.387.095.707.444.837.713.374.493.991.830.152008年9.347.686.868.235.178.783.705.014.451.48-0.162009年9.788.277.198.635.919.283.465.385.212.000.30限于我们所掌握的统计资料,我们无法获得浙

13、江省各地市规模以上工业分行业增加值数据。在这里,我们用分行业应缴增值税作为增加值的代理变量。增值税是对商品生产、流通、劳务服务中多个环节的新增价值或商品附加值征收的一种流转税,一个行业应缴增值税的变动能够很好体现该行业利润的变化情况。422012年第2期(总第391期金融理论与实践2012年第2期(总第391期金融理论与实践规模以上工业分行业固定资本投资与应缴增值税数据皆根据各地市统计年鉴(2008-2010整理。由于湖州、丽水、金华三个地级市规模以上工业分行业数据十分不完整,因此我们将这三个市从样本中剔除。另外,由于一些地区少数行业应缴增值税数据缺失,我们把这些行业也从样本中剔除。相关变量的

14、描述性统计结果见表2。表2变量描述性统计结果变量名应缴增值税(V固定资产投资(I 金融生态环境质量得分(FE算术平均法变异系数法主成分分析法坎蒂雷赋权法观测数10481048786786786786均值317823376116.0985.7086.1316.177标准差497076132011.8492.0841.9502.548最小值14382.4761.7262.0951.481最大值40575755830308.6768.8968.8249.776三、实证结果与讨论由于四种方法被用来测评金融生态环境质量,因此式(2中变量FE 有四类取值。在这里我们用模型1-4来分别对应这四种情况。采用混

15、合最小二乘法(Pooled OLS 对这些模型进行估计,其结果见表3。由于各地级市金融生态环境质量得分在四种方法下具有很强的一致性,参见姚耀军等(2011,因此四种模型的估计结果十分相似。表3Pooled OLS 估计结果变量lnI i,c,t I i,c,t -1FE c,t ×lnV i,c,t V i,c,t -1FE c,t ×DEC i ×lnV i,c,t V i,c,t -1FE c,t截距调整的R 2模型10.215*(0.0720.031*(0.013-0.035*(0.010-0.017*(0.0060.201*(0.0360.214模型20.

16、241*(0.0620.028*(0.012-0.037*(0.011-0.015*(0.0050.184*(0.0300.214模型30.208*(0.0670.032*(0.012-0.034*(0.010-0.018*(0.0050.203*(0.0340.215模型40.243*(0.0530.024*(0.009-0.029*(0.010-0.015*(0.0040.192*(0.0270.214注:括号内数值为标准误;*与*分别表示在5%与1%显著水平下显著。行业虚拟变量多达35个,而这些变量的显著性也不是我们关注的重点,故为节省篇幅,表3没有报告行业虚拟变量所对应的系数估计结果。

17、可以发现,各模型中第一个交互项所对应的估计系数其符号为正,且在通常的显著水平下显著。这个结果表明,金融生态环境质量提高有助于资本在具有良好发展状态的行业间流动,从而提高了这些行业的资本配置效率。具体而言,当金融生态环境质量得分提高一单位时,这些行业的资本配置效率约提高3个百分点。各模型中第二个交互项所对应的估计系数其符号为负,且在通常的显著水平下显著。注意到这些估计系数的绝对值与第一个交互项所对应的估计系数差异并不大。t 检验结果表明,在通常的显著水平下,我们不能拒绝第一个交互项所对应的估计系数与第二个交互项所对应的估计系数的和等于零的原假设。由于这两个估计系数之和代表了金融生态环境质量提高对

18、发展状态较差行业资本配置效率的影响,因此实证结果表明,对发展状态较差行业而言,金融生态环境质量提高对资本配置效率的影响并不显著。为什么金融生态环境改善的资本配置效率效应会取决于行业发展状态呢?我们认为,一方面,发展状态好的行业其企业的资金需求量一般也较大,在企业自有资金有限的情况下,这些企业将存在较大的潜在融资缺口,因此其对外部融资的需求较强烈。另一方面,行业发展状态好意味着这些行业中的企业其价值增加。企业价值在企业进行外部融资时具有抵押功能,而抵押物价值上升将大大缓解信贷市场上由信息不对称问题所带来的企业外部融资约束。金融生态环境的改善疏通了企业的外部融资渠道,增加了企业外部融资的便利程度,

19、于是发展状态好的行业其企业的外部融资需求更容易在金融市场上得到满足,从而资本向一些具有高回报率的项目流动,资本的配置效率得到了提高。相反,发展状态差的行业其外部融资需求较弱,而且由于企业价值的下降也增加了企业外部融资的难度,因此对发展状态较差行业而言,金融生态环境改善的资本配置效率效应并不明显。接下来一个关键的问题是,为什么金融生态环境改善能够疏通企业的外部融资渠道,增加企业外部融资的便利程度呢?我们认为其主要的原因有如下两点:第一,金融生态环境改善提高了银行等金融部门的市场化运作水平。中国银行业一直难于摆脱来自政府部门的行政干预。按照刘煜辉等(2008,在1994年以前,地方政府以行政手段直

20、接干预国有银行经营;在1994-1998年间,地方政府利用大股东地位,将地方性银行机构变成自己的“提款机”,为地方政府选定的项目及其地方政府的债务提供贷款支持;在1998年国有商业银行进行垂直化管理改革之后,为吸纳更多的资金用以扩张辖区经济,地方政府43开始以各种“政策优惠”为诱饵争夺国有银行资源。在此背景下,银行部门的信贷配置偏离了市场化原则,大量信贷资金流向了政府“钦定”的项目,而这些项目往往缺乏效率。相反,一些高效率的项目很可能由于所有权的性质而难于获得银行信贷支持。政府部门对金融部门行政干预的减少大大改善了金融生态环境,提高了金融部门的市场化运作水平,从而银行信贷资金向一些具有效率优势

21、的项目流动。第二,金融生态环境改善本身具有缓解金融市场上的信息不对称程度的作用。一些经验研究为此提供了证据支持。例如,利用2001-2004年上市公司数据,谢德仁等(2009研究了金融生态环境对公司负债治理效应的影响。该研究发现,在金融生态环境较好的地区,对于最终控制人性质为非国有的上市公司,融资性负债具有较好的治理效应,融资性负债能够成为反映公司财务状况和信用水平的积极信号。利用2007-2008年上市公司数据,常璟等(2010考察了金融生态环境对企业债务融资结构的影响。该研究发现,在金融生态环境较好的地区,最终控制人性质为国有的上市公司其长期债务融资比例显著下降。该研究于是推论,良好的金融

22、生态环境强化了企业外部治理机制。值得注意的是,前面的一些分析仅仅意味着金融生态环境改善可能具有资本配置效率效应。我们并不能由此认为金融生态环境改善将提高投资增长率,毕竟投资增长率的提高与资本配置效率的提高是两个内涵完全不同的概念。事实上可以发现,在表三中,金融生态环境变量FE所对应的估计系数符号为负,且在通常的显著水平下显著。这个实证结果意味着,金融生态环境改善对投资增长率具有显著的抑制作用。对该实证结果的一个解释是,金融生态环境改善将推动企业的投资活动向均衡水平收敛。值得指出的是,式(2中的被解释变量是投资增长率而不是投资水平,因此我们不能把金融生态环境变量FE所对应的估计系数显著为负理解为

23、金融生态环境改善对投资活动具有阻碍作用。四、结论性评价基于Wurgler模型,本文利用浙江省8个地级市规模以上工业分行业数据识别了金融生态环境改善的资本配置效率效应。文章发现,金融生态环境改善的资本配置效率效应取决于行业发展状态。具体而言,金融生态环境质量提高有助于资本在具有良好发展状态的行业间流动,从而提高了这些行业的资本配置效率。但对发展状态较差行业而言,金融生态环境质量提高对资本配置效率的影响并不显著。文章也发现,金融生态环境改善对投资增长率具有显著的抑制作用。文章认为,金融生态环境改善的资本配置效率效应之所以取决于行业发展状态,是因为不同发展状态行业中的企业其外部融资需求强度不同,企业价值也存在差异,从而由金融生态环境改善带来的企业外部融资便利性在不同发展状态行业中的重要性存在较大的差异。而金融生态环境改善能够增加企业外部融资的便利程度是因为金融生态环境改善提高了银行等金融部门的市场化运作水平,缓解了金融市场上的信息不对称程度。文章也认为,金融生态环境改善对