金融約束與產業發展

摘要：在產業升級和行業發展過程中，金融發展起著重要作用，而不同行業受到金融約束的影響及反應不同。本文利用我國上市公司數據，建立多元回歸模型，實證檢驗我國不同行業受金融約束的影響。

關鍵詞：金融約束產業政策金融政策

一、引言

金融危機在世界范圍的蔓延讓許多國家的經濟實體受到不同程度的影響。作為世界經濟中的重要組成部分，中國經濟也不例外。宏觀層面的金融政策和金融發展對于國內企業走出當前困境十分重要。但筆者認為，金融發展對實體經濟中各個不同行業的影響具有行業差異性。雖然中央加大了財政投入，但在我國大力使用財政和貨幣政策進行宏觀調控的形勢下，我們更應理清各行業受金融危機沖擊的程度及其對金融政策的信賴程度，從而使政府更好地從宏觀和中觀的經濟層面對經濟進行調控和引導，制定出更具有針對性的產業政策和貨幣政策，尤其是針對不同行業對不同金融環境的差異性需求做出適宜的金融和產業政策。

國內學者的研究大多從宏觀角度出發去探討金融發展與經濟增長之間的關系，很少從中觀的層面上論述，尤其是從不同行業和不同企業規模的視角來考察金融約束的影響。本文嘗試運用面板數據，使用多元回歸模型對金融約束與行業發展之間的關系提出一種新思路和方法。

二、金融約束與產業發展：理論分析

(一)金融約束及其對經濟增長的作用機理

赫爾曼、穆爾多克和斯蒂格利茨(1997)根據有關東亞經濟尤其是日本戰后經驗的研究成果，建立了一個用于分析政府干預的新政策框架——金融約束，認為在經濟中由于存在著信息不對稱、信息成本等問題，市場無法有效配置資源，適度的政府干預是必要的。根據他們的定義，金融約束指的是一組金融政策，如對存、貸款利率加以限制，對資本市場的進入加以限制，對競爭加以限制等。赫爾曼等人的金融約束理論提出了一種金融深化的新思路。認為政府的選擇性干預有助于而不是阻礙金融深化。

(二)金融發展和經濟增長作用機制的理論分析

金融發展對經濟發展起著至關重要的作用，金融市場和金融制度的發展會影響經濟增長的方式與速度。一國長期的經濟增長取決于儲蓄和投資，投資數量和投資效率是實現經濟快速增長的關鍵因素。持續高速的經濟增長需要高水平的儲蓄與投資，高儲蓄率、高投資率以及儲蓄向投資的有效轉化是經濟高速增長的重要原因。因此，一國經濟增長由儲蓄率、儲蓄向投資的轉化率以及資本的產出比率決定，而這三個經濟變量都受金融發展水平的影響。金融系統便利了儲蓄流動、資源配置、風險管理、公司控制及產品交換，最終通過“資本積累”和“技術創新”影響經濟增長。

金融發展降低了信息與交易費用，使得那些最具潛力的投資者能夠得到足夠的資金進行技術革新和產品生產，從而提高了儲蓄率、儲蓄向投資的轉化率以及投資的生產效率，進而影響到了儲蓄水平、投資決策、技術創新及長期增長速度。金融市場的規模、金融部門的效率以及宏觀經濟金融政策都會對儲蓄和投資產生影響，所以，金融系統通過作用于以上三個經濟變量進而影響經濟增長。

三、金融約束與產業發展：實證分析

(一)模型設定及研究方法

參照Terra、Rajan和Zingales(1998)等人的研究思路，筆者同樣采用投資加速需求方程來分析信貸約束對我國不同行業的影響。不過，在此我們對模型作了適當的修改，以適應中國具體的經濟環境：

其中，n和Kit代表公司i在時間t的投資性股票和股本，Sit代表企業i在時間t的銷售額，CF表示現金流。對投資量來說，現金流不是一個顯著的解釋變量，除非企業是受信貸管制的。那就是說，參數對于沒有信貸管制的企業來說是不顯著的，但它對有信貸管制的企業是顯著和積極的。本文采用了證券之星數據庫中的上海證交所交易的A股上市公司1999-2008年的財務數據，總計共98只工業股票。其中將股票按行業分類為：有色金屬、釀酒、食品、其他化工、機械制造、化纖、鋼鐵、服裝、大家電共9個行業。各行業所采用的股票名稱和數量。本文經過整理，采用了每家上市公司的每股收益、每股資本公積、每股經營現金流指標，它們分別代表了上述公式中的S／K、I／K、CF／K指標。

(二)變量描述

通過對按SITCi分類的上市公司和中小企業的金融財務數據來考查不同種類和不同行業企業對金融約束政策的反映。

1 被解釋變量。本文的目的是利用我國上交所上市的98只工業股票的動態面板數據來考察各行業企業是否受到金融發展的影響以及各自受影響的大小程度。因此，被解釋變量是上市公司的每股凈投資(I／K)，它反映了公司年度投資額。

2 解釋變量。每股銷售額，它反映了上市公司年度銷售額占總股本的情況。在公司財務方面，銷售額必然會對公司的投資產生影響，且由于時滯因素的考慮。本文將在模型中選擇對每股銷售額滯后兩期。

每股現金流，這是本文重點考查的對象。一般來說，如果公司資金來源充足，融資環境寬松，那么公司的現金流對于公司投資決策來說不是重要決定因素；反之，如果公司外部融資環境差，信貸來源不暢，則公司的現金流必然在公司投資行為中起到重要的決定作用。

四、實證檢驗及結果分析

本文利用STATA8.0計量軟件對這些行業數據進行了面板數據分析。利用其提供“Hausman”檢驗來判斷模型的設定形式，本文采用的是固定效應模型。給出了STATA軟件的部分回歸結果，表中adi—R2數值是模型的修正后的擬合優度，a為模型中每股現金流的系數，小括號中為其對應的T值。

部分回歸結果分析可以得知，機械制造行業的擬合優度較好，該行業的投資決策和行業發展受金融約束的影響較大，而服裝、有色金屬與其他化工行業亦受其影響，但影響較小。其他行業在這一模型中沒有表現與金融約束有明顯的相關性。同時a系數的T值較小，只有服裝和大家電的a值較為顯著。

五、結論與政策

根據分析，機械制造行業受到金融約束的影響較大，國家在出臺行業發展政策時，應該在機械制造行業中給予更多的金融政策支持。同時，服裝、有色金屬與其他化工行業也應該在行業發展中給予相應的金融政策支持。而其他行業受金融約束的影響不明顯，因此可以從其他方面給予相關支持。綜上所述，國家在出臺相關行業發展和振興計劃時，應考慮不同行業受金融約束的不同影響，在金融政策方面針對不同行業給予不同的金融服務政策。