融資約束、商業信用與出口企業全球價值鏈分工
——基于貿易上游度視角的實證研究

沈 鴻 向訓勇

(1.浙江財經大學 經濟學院，浙江 杭州 310018； 2.暨南大學 產業經濟研究院，廣東 廣州 510632)

一、引言

自20世紀80年代以來，以全球價值鏈(Global Value Chain,簡寫GVC)為主要內容的新型分工模式在全球范圍內迅速擴展，其核心內涵是分工層次由產品間向產品內滲透，表現為每個國家、企業集中聚焦一個或若干個生產環節，而價值創造的過程則分散在全球各地(Gereffi,1999)。根據世界貿易組織(WTO)2015年發布的《世界貿易報告》數據顯示，中國參與全球價值鏈的程度已經接近50%(1)世界貿易組織采用Koopman et al.(2014)構建的國內附加值方法測算全球價值鏈的參與水平。。全球價值鏈分工的發展主要表現在：貿易領域中間品進出口比重持續提高，跨國公司在全球范圍內生產性投資日益活躍。而中國出口貿易的迅猛發展正是積極嵌入全球價值鏈的結果。在中國對外開放的早期，“兩頭在外”的加工貿易方式導致資本不足、技術水平不高、國外市場經驗缺乏的企業得以迅速參與到全球生產中(Dai et al.,2016)。2002年為中國加入WTO的第一年，制造業中間品進口增速達到58.3%，超過了制造業出口產品的增速(Feng et al.,2016)?，F階段，全球貿易增速放緩，從貿易結構和出口質量的角度分析中國出口在全球價值鏈分工中的地位及其制約因素，對于推動中國出口貿易健康發展和轉型升級有著重要意義。

中國的出口貿易規模是在國內金融市場發展滯后、金融分割普遍存在、融資約束較強的情況下迅速擴大的(Long et al.,2011)，這與企業異質性理論框架內融資約束制約企業參與出口市場的研究結論并不一致(Manova,2013;Chaney,2013)。為此，有學者從非正規金融和產業集群等角度對上述現象進行研究(馬述忠 等,2017a;陸利平 等,2016)認為，基于產業集群的商業信用為企業的出口提供了融資渠道。在上述研究的基礎上，本文試圖對以下問題進行拓展研究：正規融資約束雖然并不構成出口擴張的制約條件，但是否對出口企業在全球價值鏈中分工地位的改善存在不利影響呢？同時，商業信用是促進中國出口企業克服融資不足的重要突破口，其對分工地位的改善有無積極作用呢？

二、文獻回顧

測算全球價值鏈分工經歷了從簡單到復雜、從宏觀總體到企業微觀層面的發展歷程。Hummels et al.(2001)用垂直專業化指數衡量一國出口包含的國外進口中間品的份額，以此反映參與垂直全球分工的程度。此后，學者們從不同角度對此研究進行改進，尤以Koopman et al.(2014)整合的附加值貿易測算框架最有影響力。由于中國出口貿易在全球占據的重要地位以及加工貿易方式具有的特殊性，使其成為學者們重點考察的對象，而利用出口企業的微觀數據核算中國出口的國內附加值(DVAR)是近期的研究熱點(Upward et al.,2013;Kee et al.,2016;張杰 等,2013)。具體表現在，DVAR被廣泛用于企業實際貿易利得和分工地位的代理變量(馬述忠 等,2017b;黃先海 等,2016)。以附加值來源為基礎分析全球價值鏈分工雖然可以度量企業或國家參與全球分工的程度，但將其作為分工地位或貿易利得的度量方法也存在局限。這是因為：之所以出現較高的國內附加值，可能是因為參與全球分工程度較低造成的(Wang et al. ,2013)。

還有一種測算全球價值鏈分工的方法是：從產品屬性和產業鏈長度的角度描述出生產及貿易活動包含的技術環節多少。Antràs et al.(2013)通過構建測度產品在生產鏈上的相對位置(production line position)的指標——行業上游度(upstreamness)，從而提供了衡量一國生產和貿易結構的新視角。Ju et al.(2015)利用這一方法測算了中國企業生產和出口的上游度，分析了其對企業生產率和利潤率的影響。Chor et al.(2017)同時計算了制造業企業的進口、出口上游度，用二者之差反映企業在國內占據的生產環節的多少。相比DVAR指標，貿易上游度指標考慮了行業間生產環節的多少和復雜程度的不同，可以直觀地反映出口企業在特定產品價值鏈中占據多少生產環節。

相對于國內生產銷售活動，貿易活動需要更多資金來支持前期的固定資產投資和營運資本需求(Melitz,2003;Minetti et al.,2011)；同時，出口貿易還面臨較高程度的市場競爭和經營風險(Buch et al.,2012)。Kletzer et al.(1987)最早指出，在金融摩擦(financial fiction)存在的情況下，融資能力是貿易比較優勢的源泉之一。近期的研究將融資約束作為企業異質性的來源，多在Melitz(2003)的框架內討論企業的出口行為。Chaney(2013)在異質性企業模型中引入流動性約束后研究認為，流動性較高的企業受融資約束影響較小，更有能力進入出口市場。Manova(2013)在異質性企業模型中考察了不同國家金融市場發達程度的差異，繼而通過研究不同行業對外部融資的依賴程度差異發現，金融發達的國家在融資依賴度高的行業出口更多。大量實證研究也從不同側面驗證了融資約束與出口行為的關系(Greenaway et al.,2007;Berman et al.,2010;Minetti et al.,2011;Feenstra et al.,2014;李志遠 等,2013;陽佳余,2012)。在全球貿易逐漸從貨物貿易向任務貿易(task trade)轉變的背景下，研究融資約束與出口貿易關系正從出口參與、出口密度等傳統二元邊際視角向出口產品的質量、出口行為的持續性、出口目地構成等視角進行轉變(Fan et al.,2015;陽佳余 等,2015;Chan et al.,2015)。因而，全球價值鏈分工地位是否受融資約束的制約而得到關注。Manova et al.(2016)用企業貿易方式上的選擇反映其在全球貿易中的分工地位，以研究融資約束如何促使中國企業更多開展加工貿易。馬述忠等(2017b)將來料加工和進料加工貿易方式引入理論模型，實證研究了加工貿易企業的融資約束與全球價值鏈分工地位的關系。呂越等(2016)采用2001—2011年中國與41個國家的雙邊貿易數據研究發現，融資約束是決定中國產業在全球價值鏈中嵌入程度的關鍵因素。

正如Allen et al.(2005)所指出的那樣，中國經濟的高速增長很大程度依賴于非正規金融。為了解釋中國企業在整體金融業發展不足情況下出口規模迅速擴大的現象，學者們從非正規金融的視角探討了中國企業獨特的融資渠道，而商業信用被視為重要的資金來源。陸利平等(2016)利用中國的海關數據和工業企業數據的匹配數據進行實證研究發現，商業信用對企業出口增長有顯著的促進作用，機制在于能夠為出口擴張提供更多的營運資本進行融資，且這一作用未被銀行融資所取代。馬述忠等(2017a)發現，集群商業信用顯著促進了企業出口擴張，這一促進機制在企業出口的二元邊際上均成立，且主要是通過影響私營企業來實現的。

綜上，本文是對融資約束與貿易關系方面文獻的拓展，邊際貢獻主要體現在以下幾方面：首先，將融資約束與出口關系的研究拓展到企業進出口產品的結構和企業在全球生產中的分工位置方面，有別于現有從附加值分解角度的研究，這是從產業上游度的角度構造價值鏈分工指標，對現有研究進行補充和細化；其次，在傳統的銀行信貸約束、流動性約束、財務杠桿等融資約束指標基礎上，重點考察了商業信用對分工地位的影響，并對中國特殊背景下出口企業的融資渠道進行了分析；最后，從企業、行業和地區三個層次對融資約束進行描述，分別度量了企業的融資能力、行業的融資依賴度和地區的金融發展程度，多層次的研究有助于全面認識企業融資約束的來源，并在一定程度上緩解變量內生性問題。

三、全球價值鏈分工的情況與典型事實

采用貿易上游度指標可以確定出口企業在全球價值鏈中的分工地位。借鑒Ju et al.(2015)、Chor et al.(2017)的做法，利用2002年和2007年的122部門和135部門的中國投入產出表計算行業上游度。根據Antràs et al.(2012)的行業上游度計算的基本思想，先將價值鏈上的不同“位置”量化為與最終消費者之間經歷的生產步數，然后用行業流向價值鏈的不同位置產出作為權重，最后計算行業在價值鏈上位置的加權平均值。假定每個行業的產出可分解為最終消費和作為其他行業的中間投入兩部分，由此可以得到式(1)：

Yi=Fi+Zi

(1)

作為中間投入品可以表示如下：

(2)

其中，Yi為行業i的總產出;Fi表示行業i的產出用于最終消費的部分;dij表示生產1單位價值j所使用的i行業的產出。Zi可以進一步表示為如下無窮多項之和：

(3)

從右邊第一項開始，行業i的產出作為中間投入品生產其他行業的最終產品，并最終到達消費者，這分別經歷了一、二、三步，并以此類推。行業i在價值鏈上的相對位置(Ui)可以表示為上述距離的加權和，權重為每一步作為中間投入占總產出的比重：

(4)

需要注意的是，在開放經濟條件下，中間投入品可以來自國內生產或國外進口，或者從上期的庫存中調取。因此，對系數dij做如下調整：

(5)

其中，Xi、Mi、NIi分別表示行業i的出口額、進口額、庫存調整。

進一步利用企業-產品-年份層面的進出口數據，從而可以計算出企業層面的進出口上游度。具體可以用Xif和Mif表示企業f在行業i內的進口額和出口額，Xf和Mf表示企業總的進口額和出口額。在中國海關數據庫中，進出口產品的分類采用HS八位碼，而行業上游度是在投入產出表的行業分類基礎上計算而得的，二者不能直接匹配。本文先將樣本期內涉及的1996年、2002年、2007年三個版本的HS代碼統一到1996年，再根據國家統計局提供的《2007年海關統計商品分類與投入產出部門分類對照表》的HS代碼與投入產出表的行業代碼進行對接，最終得到企業在每個IO行業的進出口額。企業的出口上游度UX、進口上游度UM由企業進出口產品所屬行業的上游度通過進出口額加權計算得到，具體公式如下：

(6)

(7)

定義二者之差為凈出口上游度(UN)：

UNft=UMft-UXft

(8)

進出口上游度分別反映企業進口產品、出口產品與最終品消費者的距離，即產品更多作為中間投入品還是最終消費品，這可以對企業進出口產品結構進行度量(Ju et al.,2015)。進口上游度和出口上游度之差，可以反映企業出口的產品在國內生產環節的多少，本文將其稱為“凈出口上游度”。該指標的含義與DVAR有相似性，但DVAR從企業進出口產品的價值角度測算國內生產的增值額，而凈出口上游度則是從生產環節的投入產出的視角出發，反映的是從進口中間品(或原材料)到出口產品在國內占據的生產環節多少。

表1報告了利用2002年和2007年投入產出表計算的行業上游度前十位和后十位行業的結果，結果與Ju et al.(2015)、Chor et al.(2017)的結果基本一致(2)行業上游度反映的是行業間的相對差異，絕對值的細微差別并不影響實證分析的結果。。上游度高的行業多為原材料生產部門，上游度低的行業多為生活服務部門。上游度指標的計算，可以使我們定量比較行業間投入產出性質的差異，以作為實證分析的基礎。為了從整體上觀察中國進出口上游度的變化情況，本文計算全國總體的進出口上游度，具體公式為式(9)和式(10)：

(9)

(10)

其中，X_totalit和X_totalt分別表示全國行業i的出口和總出口;M_totalit和M_totalt表示行業i的進口和總進口。

圖1描述了分年度加權計算的進出口上游度的情況。由圖1可知，2000年以來中國出口上游度比較穩定，一般貿易出口上游度稍有提高，說明出口產品作為中間品的比重提高了；加工貿易進口上游度比較穩定，但一般貿易進口上游度出現明顯提高。這意味著進口產品的中間品或原材料的份額相對提高了，在出口上游度相對穩定的情況下，中國出口產品的國內加工生產環節和價值創造環節較過去增加了。這一事實與Upward et al.(2013)、張杰等(2013)、Kee et al.(2016)等研究的中國出口DVAR持續上升的結論相呼應。根據上述學者的解釋，這一變化可能是由于外商投資企業和國內企業更多使用中國國內中間品。部分外商投資企業將中間環節的生產活動與最終品生產一起遷移至中國國內，進口產品的結構更多集中在原材料上，從而使得進口上游度提高；而另一部分原本需采購國外中間品的企業將采購對象轉移到中國國內，這雖然不改變單個企業在全球生產中價值創造環節和生產環節的多少，但進口中間品的減少正表明中國國內在產品生產環節方面所承擔部分增加。

表1 按上游度排序前10位和后10位行業

圖1 2000—2011年進口、出口上游度趨勢(區分加工貿易與一般貿易)

四、模型設定、指標構建與數據說明

(一)模型設定

為考察企業融資能力對全球價值鏈分工地位的影響，參考Chor et al.(2017)和Ju et al.(2015)的研究，設定如下計量模型：

{UXft,UMft,UNft}=α+βFinConsft+ΓZft+φp+φi×φt+φown+εft

(11)

其中，UX、UM、UN分別表示企業的出口、進口、凈出口上游度;FinCons為反映企業融資能力的四個變量：流動性(Liquidity)、杠桿率(Leverage)、SA 指數和商業信用(Trade credit);向量Z包含了企業層面的控制變量,包括:企業年齡、出口規模、企業規模、全要素生產率、技術密集度和資本密集度;此外,模型控制了地區效應(φp)、行業和年份的交叉固定效應(φi×φt)以及所有制固定效應(φown)。

為考察行業融資需求和地區金融發展對企業分工地位的影響，設定如下模型：

UNft=α+β1ExtFini+β2FinDevp+ΓZft+φp+φt+φown+εft

(12)

其中，被解釋變量為凈出口上游度UN，凈出口上游度包含進出口信息，這綜合反映了企業的價值鏈分工地位；同時，式(11)的結果表明，凈出口上游度的變化主要來源于進口結構而非出口結構，即進口上游度UM的變化與UN一致，在出口上游度UX相對穩定情況下，以UN為被解釋變量足以判斷企業分工地位差異的來源所在；ExtFin、FinDev分別表示企業所在行業的融資依賴度、所在地區的金融發展指標，前者包含外部融資依賴度(Extdep)、存貨銷售比(Invent)、研發強度(RD)和商業信用密集度(Trcredit)四個指標，后者包括銀行信貸規模(total credit/GDP)、長期貸款規模(long loan/GDP)和短期貸款規模(short loan/GDP)三個指標；為了控制地區差異和時間趨勢的影響，我們在模型中加入了地區和時間固定效應，其他控制變量與固定效應設定與式(11)相同。由于本文行業融資約束指標在HS6位碼上計算，為了保證存在足夠的變量差異，這里對行業的設定采用HS4位碼，而企業的行業屬性由出口比重最大產品的HS4位碼所決定。這是因為：若采用HS6位碼作為行業固定效應，融資依賴度的差異將被固定效應吸收(Fan et al.,2013)。

(二)指標構造

(1)企業融資能力。首先,采用融資能力的兩個經典度量方法：流動性比率(Liquidity)和杠桿率(Leverage)。流動性比率=(流動資產-流動負債)/總資產，表示企業獲得短期資本的能力；杠桿率=流動負債/流動資產，表示杠桿率越高，企業在短期內需要承擔越大的負債壓力，在現金管理和獲得外部融資上缺乏自主權(Manova et al.,2016)。這兩個指標在國際貿易和企業融資的研究中應用廣泛(Greenaway et al.,2007;Ding et al.,2013)。其次，借鑒公司財務研究領域新近發展的SA指數，以反映企業面臨的融資約束總體情況。該方法由Hadlock et al.(2010)提出，用企業規模和年齡構造反映融資約束的指標。SA指數取值為負，絕對值越大表示融資約束越大，參考馬述忠等(2017b)辦法，對原始值取負，再取自然對數。最后，考慮企業從商業信用(Trade credit)中獲取融資的能力，參考Long et al.(2011)的辦法，用企業應付賬款與總負債的比值反映獲得商業信用融資的能力。由于中國工業企業數據庫中應付賬款指標自2004年后才開始報告，該指標實際計算時段為2004—2011年。

(2)行業融資依賴度。參考Manova et al.(2015)辦法，對行業融資依賴的刻畫可以從四個方面進行。首先，用外部融資依賴度(Extdep)表示行業對外部資金的需求，并定義為企業資本支出減去經營活動獲得的現金部分所占比值，這部分支出多數用于企業長期投資項目的融資，因而表現為固定成本。該指標越高，行業越依賴外部資金。其次，用存貨銷售比(Invent)表示企業的生產周期及維持庫存所需的流動性，它反映企業的營運資金需求，與可變成本相關，該指標越高，行業對流動性的需求越強。再次，用研發密集度(RD)表示企業由研發活動引發的融資需求，并定義為R&D支出與銷售收入的比值。研發活動通常是發生在資本密集型企業中的，產生在生產和銷售之前，需要大量外部資金的投入。最后，用商業信用密集度(Trcredit)表示行業使用商業信用的程度和頻率，可以定義為應付賬款變動與總資產變動的比值。商業信用的廣泛使用可以緩解對外部融資的需求。該三個指標Extdep、Invent、RD借鑒了Kroszner et al.(2007)的辦法，可以通過計算美國1980—1999年間各行業企業數據的中位數得到，Trcredit指標來自Fisman et al.(2003)研究辦法。上述指標在ISIC3位碼上可得，與Fan et al.(2015)相同，本文將其與1996年版本的HS6位碼進行對接。

(3)地區金融發展。中國金融發展的相對滯后以及金融市場存在的分割現象，使得各地在獲得銀行信貸的能力上存在很大差異，這構成了企業融資約束的供給方面。借鑒Fan et al.(2015)辦法，用各省級行政單位內的銀行貸款規模作為金融發展代理變量。具體地，分別采用銀行貸款總額、長期貸款總額和短期貸款總額與當地國內生產總值的比值(total credit/GDP、long loan/GDP、short loan/GDP)表示各地金融發展程度。數據來自2001—2012年的《中國金融年鑒》。

(4)控制變量。一是企業年齡(Age)，用樣本期年份減去企業成立時間得到；二是出口規模(Trade volume)，用企業出口總額的對數表示；三是企業規模(Size)，用企業年末從業人員總數的對數表示；四是全要素生產率(Tfp_lp)，采用LP法(Levinsohn et al.,2003)進行估計(3)LP法計算全要素生產率需要資本存量、勞動力數量、中間投入金額等指標。中國工業企業數據庫的中間投入指標在2008年后基本缺失，實際樣本中2007年與之前的年份存在全要素生產率指標，之后年份的該指標是缺失的。當進行包含生產率等控制變量的估計時，回歸樣本相應減少。，LP法以中間投入作為生產率的代理變量，解決了OLS估計存在的同時性偏差和選擇性偏差問題，具體假定中間投入是生產率的嚴格遞增函數mft=f(ωft,kft,lft)，生產率可以表示為ωft=f-1(mft,kft,lft),利用這一關系可以估計出生產函數；五是技術密集度(Skill intensity)，用人均工資(年末工資總額和福利總額/從業人員總數)表示；六是資本密集度(Capital intensity)，用人均固定資產總額表示。

(三)數據說明與描述性統計

本文所用數據包括兩個方面：1998—2011年中國工業企業數據庫數據和2000—2011年中國海關貿易數據庫數據。計算企業控制變量的數據來自中國工業企業數據庫，計算企業進出口上游度和加工貿易變量的數據來自中國海關數據庫，參照余淼杰等(2016)的方法匹配兩個數據庫，采用企業名稱和郵政編碼、電話號碼信息進行兩步匹配。中國工業企業數據庫的處理借鑒Brandt et al.(2012)的做法，將2003年之前的行業代碼調整到2002年《國民經濟行業分類》，刪除不符合會計準則和經濟常識的企業樣本。同時，參考Ahn et al.(2011)的方法，刪除樣本中的貿易公司數據，最終得到173595個出口企業的564313個觀測值。計算生產率所需的產出、中間投入、資本存量數據分別以2000年為基期，用工業品出廠價格指數、生產者購進價格指數、固定資產投資價格指數進行平減，指數來自《中國統計年鑒》和《中國價格統計年鑒》。

計算行業上游度的基礎數據來自2002年、2007年細分部門的中國投入產出表。由于細分部門的投入產出表每5年更新一次，我們無法計算每年的行業上游度。但Ju et al.(2015)指出，由于行業間的投入產出關系較為穩定，并且2002年與2007年的行業上游度指標高度相關，因此采用2002年或2007年的投入產出表計算出的行業上游度并不影響實證結果。為計算進出口產品層面的上游度，需要將投入產出表的行業分類與海關HS代碼進行對應，我們采用國家統計局提供的《2007年海關統計商品分類與投入產出部門分類對照表》和聯合國統計司提供的1996年、2002年、2007年三個版本的HS代碼之間的對應表，將HS六位碼與IO表的行業分類進行對接。主要變量的描述性統計如表2所示。

表2 主要變量的描述性統計

五、實證結果分析

(一)企業融資能力

本文先估計式(11)，以考察企業融資能力對價值鏈分工地位的影響。表3報告了以凈出口上游度為被解釋變量的估計結果。表3列(1)—(2)與列(3)—(4)分別以流動性比率和杠桿率表示企業短期資金和借貸情況的結果，相應結果表明，流動性比率的系數顯著為正，不管是否加入企業層面控制變量，系數均在1%的水平上顯著異于0，具體系數分別為0.016和0.029。這說明，企業流動性越強，流動資產越充足，越有利于涉足更加多樣的生產環節。然而，杠桿率的系數雖然為負，但在統計上均不顯著，即杠桿率的高低與出口企業在國內從事生產環節的多少沒有明確的相關關系。列(5)—(6)中，我們以SA指數作為衡量企業融資約束總體情況指標，結果發現，回歸系數在控制企業變量的情況下顯著為負，SA指數提高一個單位，凈出口上游度降低5.6%?？紤]到從財務報表中獲得的融資約束指標可能存在內生性，SA指數的回歸結果更為可靠，即融資約束確實從負面影響了出口企業的國內生產環節。這與Manova et al.(2016)、馬述忠等(2017b)的結論是一致的。列(7)—(8)用企業獲得商業信用的情況度量融資約束，結果發現，商業信用指標的系數均顯著為正，即企業獲得商業信用的能力越強，能夠參與的生產環節越多。因此，商業信用不僅有利于出口擴張(馬述忠 等,2017a;陸利平 等,2016)，還是企業能夠更多參與全球分工環節的重要推動力。

表3 企業融資能力與全球價值鏈分工：凈出口上游度

注：所有模型均控制了地區固定效應和行業、年份交互效應；包含控制變量的估計中，由于2008年之后中國工業企業數據庫中缺失工業增加值、中間投入、從業人數等變量，樣本量有所減少；*、**、***分別表示在10%、5%、1%的統計水平上顯著；括號內是估計系數的t值。若無特別說明，下表一致。

凈出口上游度包含了企業出口產品和進口產品兩方面的信息，反映了企業出口產品在國內生產的環節多少，但無法反映進出口結構狀況。因此，本文分別以進口上游度和出口上游度作為被解釋變量，以重新估計式(11)。表4的結果顯示，以進口上游度為被解釋變量，企業層面四個融資能力指標的回歸系數與表3結果十分相似。這與Chor et al.(2017)的研究結論接近，說明凈出口上游度與進口上游度的變化方向是一致的，凈出口上游度的變化很大程度上是由于進口結構的變化所造成的。具體的，流動性比率和商業信用均與進口上游度呈正相關，融資約束的SA指數與進口上游度呈負相關，二者的顯著性水平都達到1%，杠桿率的回歸系數為負，但不顯著。這表明，融資約束阻礙出口企業參與更多生產環節，從而使得企業傾向于進口上游度較低的中間品，而不是更接近上游的初級產品，因而最終產品的生產環節更多包含在進口中間品的國外生產活動中。相應的，商業信用有助于出口企業增加生產環節，促進企業進口更多上游度較高的原材料或中間品，以在國內參與更多的中間生產環節?？傮w來看，融資約束對企業分工地位的制約和商業信用對分工地位的改善作用在凈出口上游度和進口上游度上十分一致。

接下來，進一步考察融資約束與出口結構的關系。表5顯示，僅SA指數在兩個模型中的回歸系數同時顯著為正。這說明，在控制其他條件不變的情況下，融資約束程度高的企業，出口產品的上游度越高，即越接近產業鏈的上游。換言之，融資約束限制了企業生產和出口所參與加工環節擴展、接近消費品市場產品的能力提升。需要注意的是，列(5)—(6)的回歸系數絕對值比表2、表3的相應的系數要小很多，僅為0.009和0.008。上述回歸結果顯示，融資約束對出口產品上游度的影響不及對凈出口上游度和進口上游度的影響。實際上，控制出口產品的行業固定效應后，企業出口上游度之間的差異已經很小，同行業企業分工地位的差異主要表現在進口結構上。因此，接下來對全球價值鏈分工地位的分析以凈出口上游度為考察對象。

表4 企業融資能力與全球價值鏈分工：進口上游度

表5 企業融資能力與全球價值鏈分工：出口上游度

表6 行業融資需求、地區金融發展與凈出口上游度(1)

(二)行業融資依賴度和地區金融發展

表6中，我們加入行業融資依賴度指標Extdep、Invent以及地區金融發展三個指標，以估計式(12)。列(1)—(3)顯示，行業外部融資依賴的系數為負，數值為0.1左右，在1%的水平上顯著。這表明，在對外部資金需求程度越高的行業，企業在國內從事的生產環節相對越少。根據Chor et al.(2017)的研究，這將阻礙企業從出口同類產品中獲得更多的利潤。列(4)—(6)顯示，對短期資金或營運資金需求越強的行業，凈出口上游度越高，系數在1%的水平上均顯著為正。這說明，企業層面流動性越高，越有助于開展更加廣泛的加工生產活動。但就行業間比較而言，流動性需求越高的行業內，企業從事的國內生產環節也越多。這使我們分析流動性與凈出口上游度之間的因果關系時更加謹慎。上述結果至少說明，相對于長期資金而言，短期資金狀況對出口企業國內生產環節的影響相對較弱。

在控制行業融資需求的情況下，地區金融發展的三個指標系數均在1%的統計水平上顯著，但信貸總水平和長期信貸規模的系數為正，短期信貸規模的系數為負,這再次說明短期資金狀況對分工地位的影響并不穩健。對短期資金狀況與進出口上游度的關系，我們還不能得出較可靠的結論。從經濟意義上看，企業的凈出口上游度越高，需要在前期投入更多資金用于購置廠房設備，布局規模更加廣闊的國內供應鏈(Chor et al.,2017)。相比從國外直接進口更接近下游的中間投入品，企業需要的長期資金規模也更大，因而，短期的信貸供給和資金狀況不足以對企業國內生產環節的多少產生實質影響。

表7 行業融資需求、地區金融發展與凈出口上游度(2)

表7的估計結果中，我們以RD和Trcredit作為行業融資依賴指標，以估計式(12)，相應結果與企業層面估計結果較為一致。首先，研發強度反映了融資需求與凈出口上游度呈顯著負相關關系，對研發投入要求較高的行業，出口企業在國內從事的生產環節較少，因此研發活動對企業資金的制約較強(4)一種潛在的質疑是，研發投入越多的行業，企業在技術創新上投入也更多，更有可能從事較多生產環節。需要指出的是，本文采用基于美國企業數據測算的行業資金需求，反映的是不存在資金短缺情況下行業的技術特性等決定的資金需求，而非中國行業的實際研發強度，個別企業的行為是外生的。。行業的商業信用密集度與凈出口上游度之間也存在顯著的負相關關系，越是依賴商業信用的行業，企業出口產品占據的國內生產的環節相對較少，因此，能否獲得充足的商業信用是企業在國內自主開展生產加工活動的重要制約因素。表3企業層面估計結果已經表明，獲得更多來自供應商的商業信用，能夠促進企業開展更為廣泛的生產活動。因此，就商業信用而言，行業指標的估計結果與企業層面指標估計的結果是一致的。

(三)加工貿易的影響

加工貿易長期占據中國出口的半壁江山，特殊的政策待遇和生產組織方式使加工貿易企業在經營方式、生產績效等方面顯著有別于一般貿易企業(Yu,2015;Dai et al.,2016)。Chor et al.(2017)研究發現，加工貿易企業進口上游度更高的產品，出口上游度更低的產品，加工貿易企業比一般貿易企業擁有更高的凈出口上游度，這表明國內生產環節更多。為了分析加工貿易方式存在的情況下融資約束對貿易分工的影響是否存在異質性，在式(11)中分別加入企業融資能力與加工貿易虛擬變量(pt_dumy)、加工貿易占比(pt_ratio)的交互項，回歸結果列于表8。

表8 企業融資能力與凈出口上游度：加工貿易的影響

首先，考慮加工貿易后，融資約束對凈出口上游度的邊際影響大幅降低，系數分別為0.001(0.056-0.055)、0.000(-0.008+0.008)、0.007(-0.043+0.05)和-0.011(0.015-0.026)，除了流動性比率的系數，結果依然為正，其他指標系數的符號與基準回歸的結果相反。因此，對加工貿易企業而言，融資約束基本不構成影響凈出口上游度的重要因素。進一步用加工貿易的比重構造交互項，估計結果與已有結論保持一致。在加工貿易比重取均值或中位數時，即使融資約束對進出口上游度的影響與基準回歸符號相一致，然而絕對值已經降低到十分微弱的程度。加工貿易“兩頭在外”的特點，以及原材料和市場銷售在生產之前獲得保障的優勢，這些都降低了企業自主開拓出口市場可能面臨的種種不確定性，并減少了固定成本。在融資約束普遍存在以及金融體系還不發達的情況下，加工貿易降低了貿易活動需要的特殊成本，使較多資金條件并不充裕、融資能力欠缺的企業也能大規模參與到出口中去。因此，融資約束對出口貿易分工方式的影響主要體現在一般貿易上，而加工貿易企業受到的影響十分微弱。

六、穩健性檢驗

(一)滯后變量與企業固定效應

前文估計式(11)時采用非平衡面板數據結構，回歸結果混合來自時間上和截面上的差異，這既包含企業進入退出產生的擴展邊際效應，也包含企業融資條件改變和進出口結構變化的集約邊際效應。為了在回歸結果中分離出集約邊際的影響，同時考察企業在時間動態上的變化，我們在估計模型中加入企業固定效應，并對解釋變量取滯后一期，這可以在一定程度上緩解企業層面變量的內生性(Manova et al.,2016)。

表9 企業融資能力與凈出口上游度：滯后變量與企業固定效應

表9的結果顯示，在控制企業固定效應后，流動性比率與凈出口上游度的系數在5%的統計水平上顯著為正，即從時間動態角度看，流動性水平的提高有助于企業參與更多國內生產環節。與基準回歸相同，杠桿率的系數依然不顯著。SA指數的回歸系數在模型(5)顯著為負，加入企業層面控制變量后雖然顯著性發生改變，同時絕對值變小，但依然為負，融資約束抑制了出口企業更多參與國內生產環節。商業信用的估計結果與基準模型結果十分吻合，融資約束和商業信用對出口企業全球價值鏈分工地位影響在時間動態的角度上同樣成立，表明本文回歸結果穩健可靠。

(二)橫截面估計

本文構造的行業和地區層面融資約束指標均反映了截面上的差異，指標可以在時間上取均值得到，并不存在動態方面的差異。因此，為了排除變量在時間方面的差異對估計結果的影響，用各年的數據分別在截面上估計式(12)。與Fan et al.(2015)相同，本文報告了2004年樣本的估計結果。2004年樣本數據來自經濟普查數據，樣本和指標較為豐富完整(采用其他年份進行估計，基本結果保持穩健，估計結果備索)。表10的結果顯示，行業融資需求、地區金融發展的各項指標估計結果與基準回歸結果均保持一致，除了流動性需求外，其他指標反映了融資需求程度越高，企業的凈出口上游度越低，長期資金供給越充足，凈出口上游度越高，與基準回歸的結論相一致。而短期貸款規模系數為負，但不顯著，這進一步表明短期信貸供給對分工地位改善并無顯著作用。

表10 行業融資需求、地區金融發展與凈出口上游度：橫截面估計

注：所有模型均控制了地區和行業固定效應;*、**、***分別表示在10%、5%、1%的統計水平上顯著;括號內是估計系數的t值；表格中省略了控制變量的估計結果。

(三)工具變量估計

接下來，本文對地區金融發展指標的內生性問題進行了處理。地區金融發展程度反映了地區之間經濟發展水平、開放程度等方面的差異。而經濟發展水平越高，企業生產率和價值鏈分工地位通常也越高，從而導致遺漏變量的內生性偏誤問題，本文通過構造工具變量緩解這一問題。參考Fan et al.(2015)辦法，以1998年和1999年各地四大國有商業銀行的機構數和從業人員數作為銀行信貸規模指標的工具變量(Minetti et al.,2011;Herrera et al.,2007)。從有效工具變量的兩個條件看，該方法的合理性體現在兩方面。首先，2000年之后中國經歷了大規模的銀行業改革，非國有銀行開始出現，但金融機構在各地的分布情況并沒有發生實質變化，基本維持在2000年之前的發展趨勢；2000年之前的國有商業銀行機構和從業人數的地區分布可以反映2000年之后的各地金融發展情況。同時，各地金融市場的分割使得企業無法從外省(市、區)獲得銀行信貸。因此，這組工具變量可以表示當地企業獲得銀行貸款的可能性，工具變量的第一個條件得到滿足。其次，2000年之前金融機構數量、從業人數與樣本期內企業的進出口結構和分工地位并不存在相關關系，只是通過2000年之后銀行信貸情況影響后者，工具變量的第二個條件得到滿足。表11工具變量估計的結果與基準回歸結果一致，結果穩健。

表11 行業融資需求、地區金融發展與凈出口上游度：工具變量估計

注：所有模型均控制了地區固定效應和年份固定效應;*、**、***分別表示在10%、5%、1%的統計水平上顯著;括號內是估計系數的t值；表中省略了控制變量的估計結果;方括號內的數字分別為識別不足檢驗的LM估計量的p值和弱識別檢驗F統計量在5%上的臨界值。

七、研究結論與政策啟示

融資約束是解釋中國企業出口產品質量、分工地位、貿易獲利能力等的重要角度。本文從出口企業生產組織方式的角度，實證檢驗了企業融資能力、行業融資依賴度和地區金融發展對出口企業全球價值鏈分工地位的影響。具體的，利用2000—2011年中國工業企業數據和海關貿易數據的合并數據，采用Antràs et al.(2012)計算行業上游度的方法，測算出口企業的進口、出口和凈出口上游度。實證研究得出以下結論：第一，融資約束影響了出口企業在全球價值鏈中的分工地位提高，不利于其在國內參與更多生產環節以及獲取更多利潤。第二，商業信用是正規融資不足情況下出口企業的重要資金來源，對于企業分工地位改善的作用是顯著的。依賴商業信用較高的行業，凈出口上游度較低，國內生產環節較少；而獲得商業信用較多的企業，較有能力承擔多樣化的生產內容。第三，融資約束對出口企業分工的影響更多歸因于獲得長期資金的影響方面，長期資金的保障對于企業廣泛參與全球分工的作用要大于短期資金。

根據本文的研究結論，對于我們的政策啟示是：

第一，隨著全球生產方式的碎片化和分工體系的深化，使得更多企業在全球生產中專業化地聚焦某些細分環節，這是全球化深入發展的必然。對于單個企業而言，如果只能從事附加值較低的少數環節，其在全球價值鏈上獲取的利潤十分微薄，這是現階段大量國內出口企業“只賺數字不賺錢”的根源所在。要改變這一現狀，需要深入了解企業和產業在全球分工中的地位情況，以改善國際分工地位，提升國內生產份額。第二，融資約束限制了出口企業在全球生產網絡中從事數量更多、附加值更高、技術要求更高的生產環節，阻礙其獲得較為可觀的貿易利潤。其中，長期資金對其影響尤為嚴重，研發活動和固定資產投資都需要長期融資的支持，而實現貿易轉型則需要解決企業長期資金的來源。第三，加工貿易的廣泛存在是融資約束下出口實現高速增長的重要制度條件，但在中國出口規模已經居于全球前列、貿易結構面臨轉型升級的背景下，加工貿易也面臨結構轉型的壓力。原有的加工貿易企業在向一般貿易企業轉型過程中，需要提升企業內部的要素結構和人力資本存量，融資條件的改善將是實現這一轉型的重要條件。