袁申國，劉蘭鳳

（1.廣東外語外貿(mào)大學(xué) 管理學(xué)院，廣東 廣州510006；2.廣東外語外貿(mào)大學(xué) 南國商學(xué)院，廣東 廣州510545）

一、前 言

中國東部、中部和西部地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展過程中存在許多方面的差異。例如，近10年來三大地區(qū)的信貸增長率差異顯著（見表1）。此外，連玉君等（2009）指出，中國上市公司的投資效率存在明顯的地區(qū)差異，其中東部上市公司的投資效率較高，而中西部則較低；同時，大公司和東部地區(qū)上市公司面臨的融資約束和融資不確定性較低，而小公司和西部地區(qū)上市公司的融資約束有逐漸加劇的傾向。不少研究還證實了中國貨幣政策效果的地區(qū)差異性顯著。例如，陳安平（2007）認為我國的財政貨幣政策對東部的作用強于中西部，存在明顯的區(qū)域差異效應(yīng)。劉玄等（2006）研究表明東部地區(qū)在貨幣政策傳導(dǎo)速度和深度上都大大優(yōu)于中西部地區(qū)，貨幣政策影響深度呈現(xiàn)東、中、西部依次遞減的趨勢。

這令我們思考這樣一個問題：中國東部、中部和西部地區(qū)信貸市場可能存在不同程度的金融加速器效應(yīng)。因為金融加速器理論指出信貸市場存在金融加速器機制時，企業(yè)的投資需求與企業(yè)資產(chǎn)負債表具有函數(shù)關(guān)系，因而企業(yè)獲得信貸的能力將受其資產(chǎn)負債表的影響。資產(chǎn)負債表越差的企業(yè)表現(xiàn)出的金融加速器效應(yīng)越大，這些企業(yè)受融資約束程度就越高，因而越難從金融機構(gòu)獲得貸款。同時，該理論還表明小企業(yè)的金融加速器效應(yīng)要比大企業(yè)顯著，因而小企業(yè)面臨的金融約束程度高于大企業(yè)。東部地區(qū)信貸增長快于中西部地區(qū)及東部地區(qū)上市公司面臨的融資約束和融資不確定性較低，部分原因可能是東部地區(qū)的金融加速器效應(yīng)較小，因而該地區(qū)小企業(yè)受金融約束低于中西部地區(qū)。由于東部地區(qū)無論是大企業(yè)還是小企業(yè)都比中西部地區(qū)企業(yè)容易獲得信貸支持，所以東部地區(qū)企業(yè)的投資效率會高于中西部地區(qū)。當(dāng)然中部和西部地區(qū)的信貸增長率、企業(yè)投資效率和企業(yè)面臨的金融約束程度也存在差異，所以我們推測東部、中部和西部地區(qū)的金融加速器效應(yīng)大小會顯著不同。

表1 2001－2009年三大地區(qū)信貸增長率（%）

目前大部分研究集中于分析中國經(jīng)濟金融加速器效應(yīng)的存在性，而利用企業(yè)面板數(shù)據(jù)分析中國金融加速器效應(yīng)的地區(qū)差異的研究卻極少見。本文根據(jù)金融加速器理論和相關(guān)研究文獻，試圖對該問題進行深入研究。

二、研究假設(shè)和數(shù)據(jù)說明

金融加速器理論一個很重要的特征就是洞察到了兩種非對稱性：一是與經(jīng)濟上升時期相比，經(jīng)濟下滑時期企業(yè)的金融加速器效應(yīng)表現(xiàn)更明顯，我們稱之為金融加速器時期效應(yīng)；二是小企業(yè)的金融加速器效應(yīng)要強于大企業(yè)，我們稱之為金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)。根據(jù)上述分析并結(jié)合金融加速器理論，我們提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)1：根據(jù)各地區(qū)信貸增長、投資效率、融資約束和貨幣政策執(zhí)行效果的差異性，東部地區(qū)的金融加速器效應(yīng)最小，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最大。

假設(shè)2：各地區(qū)企業(yè)規(guī)模越大，企業(yè)的金融加速器效應(yīng)越小；企業(yè)規(guī)模越小，企業(yè)的金融加速器效應(yīng)越大。且各地區(qū)金融加速器的企業(yè)規(guī)模效應(yīng)顯著不同。

假設(shè)3：各地區(qū)經(jīng)濟下滑時期企業(yè)的金融加速器效應(yīng)大于經(jīng)濟上升時期的金融加速器效應(yīng)。且各地區(qū)金融加速器的時期效應(yīng)顯著不同。

假設(shè)4：根據(jù)貨幣政策執(zhí)行效果的差異性，東部地區(qū)利率系數(shù)估值大于中西部地區(qū)。

（二）數(shù)據(jù)說明。本文的企業(yè)數(shù)據(jù)來自國泰安經(jīng)濟、金融數(shù)據(jù)研究服務(wù)中心的數(shù)據(jù)庫，利率和工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。東部、中部和西部地區(qū)的劃分依據(jù)同樣來自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，東部地區(qū)包括：北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南；中部地區(qū)包括：山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南；西部地區(qū)包括：重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆。在選擇樣本企業(yè)數(shù)據(jù)時剔除了相關(guān)年度數(shù)據(jù)缺失的企業(yè)和投資資產(chǎn)比數(shù)據(jù)極端異常的企業(yè)。經(jīng)過篩選本文最終選擇各地區(qū)符合條件的企業(yè)1999－2009年的年度數(shù)據(jù)作為研究樣本。東部、中部和西部地區(qū)企業(yè)數(shù)分別為265個、90個和72個。另外，根據(jù)企業(yè)規(guī)模大小我們將各地區(qū)企業(yè)平均分成小型和大型企業(yè)2組作為研究對象。分組的標準是企業(yè)資產(chǎn)總額。①資產(chǎn)總額從小到大排列前50%的企業(yè)為小型企業(yè)，后50%的企業(yè)為大型企業(yè)。這樣估計金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)時，全部企業(yè)中大、小企業(yè)數(shù)分別為214個和213個，其中東部地區(qū)大、小企業(yè)數(shù)分別為133個和132個，中部地區(qū)大、小企業(yè)數(shù)都為45個，西部地區(qū)大、小企業(yè)數(shù)都為36個。

三、變量選擇和模型設(shè)計

（一）變量選擇和描述性統(tǒng)計。一般而言，經(jīng)濟下滑會引起企業(yè)資產(chǎn)負債表狀況變差、企業(yè)獲得貸款的能力減弱而導(dǎo)致投資下降，投資下降顯著則說明企業(yè)投資支出確實受到資產(chǎn)負債表狀況的影響，存在明顯的金融加速器效應(yīng)。企業(yè)資產(chǎn)負債表狀況一般可以通過企業(yè)的各種指標體系反映出來，如負債與資產(chǎn)比率變量系數(shù)的大小反映了金融加速器效應(yīng)的大小。根據(jù)研究需要本文選擇的指標變量有，INV：投資I與資本存量k比率；INC：營業(yè)收入S與資本存量k比率；DA：總負債D與總資產(chǎn)A比率：R：同業(yè)拆借利率；SIZE：企業(yè)規(guī)模（企業(yè)資產(chǎn)總額的對數(shù)值，作為控制變量）；D：時期虛擬變量；S：企業(yè)虛擬變量。

由表2可見，從所選擇的樣本看，各個地區(qū)的指標都顯示出較大差異。例如，東部地區(qū)企業(yè)投資資本比率的均值為0.115，但最大值和最小值分別為1.122和－9.340；中部地區(qū)企業(yè)投資資本比率的均值為0.156，但最大值和最小值分別為1.007和－1.923；西部地區(qū)企業(yè)投資資本比率的均值為0.144，但最大值和最小值分別為0.978和－6.446。這預(yù)示著各地區(qū)企業(yè)的投資資本比率對資產(chǎn)負債表狀況的敏感度可能存在較大差異，也表明東部、中部和西部地區(qū)都可能存在一定程度的金融加速器效應(yīng)。

表2 資產(chǎn)負債表變量的描述性統(tǒng)計

有文獻指出不同時期金融加速器效應(yīng)大小存在差異，一般認為經(jīng)濟下滑時期或低增長時期金融加速器效應(yīng)更加強烈、如Gertler等（1994）、Guariglia（1999）。因此，許多文獻一般都研究經(jīng)濟增長下滑時期或經(jīng)濟低增長時期企業(yè)的金融加速器效應(yīng)。本文借鑒相關(guān)文獻研究思路重點驗證各地區(qū)不同規(guī)模企業(yè)在經(jīng)濟增長下滑時期投資資本比率對負債資產(chǎn)比率的敏感程度?，F(xiàn)有文獻對經(jīng)濟增長下滑時期的界定不盡相同。例如，Vermeulen（2000）以工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)作為界定標準，如果下一年的指數(shù)比前一年小，則下一年為經(jīng)濟增長下滑時期；Horváth（2006）以GDP年度增長率作為界定標準，GDP年度增長率為負時屬于經(jīng)濟下滑時期。本文遵循Vermeulen（2000）的界定標準，以中國1999－2009年的工業(yè)生產(chǎn)指數(shù)來確定經(jīng)濟增長下滑時期。

由表3可見，中國在2005－2009年經(jīng)濟呈現(xiàn)下滑趨勢，故最終確定這5年為經(jīng)濟下滑時期。從全國企業(yè)各年度投資資本比率的均值可見，2005－2009年大型企業(yè)和小型企業(yè)的投資資本比率出現(xiàn)明顯下降，其中小企業(yè)投資資本比率的下降程度明顯大于大企業(yè)。這一情況在各個地區(qū)同樣存在，不過各個地區(qū)大、小企業(yè)投資資本比率的下降程度存在一定程度的差異。這表明企業(yè)投資的減少與工業(yè)生產(chǎn)的下降基本一致，小企業(yè)遭受經(jīng)濟下滑的影響更大，預(yù)示小企業(yè)的金融加速器效應(yīng)可能更明顯，同時也預(yù)示各地區(qū)金融加速器效應(yīng)的大小存在一定程度的差異。

（二）計量模型設(shè)定。為研究不同地區(qū)金融加速器效應(yīng)的差異性，本文在參考Vermeulen（2000）模型的基礎(chǔ)上設(shè)定最基本的模型為：

其中，INVit為企業(yè)i在時期t的投資資本比；INCit－1為企業(yè)成長機會，該值越大，企業(yè)投資額越大。CONTROLit是一組控制變量，包括利率R和公司規(guī)模SIZE。φt是時間固定效應(yīng)，φi是觀察不到的企業(yè)固定效應(yīng)，εit為隨機干擾項且與模型中所有t－1期變量都不相關(guān)。我們關(guān)心的系數(shù)是β3，它測量了投資資本比對資產(chǎn)負債表指標值變化的靈敏性。如果存在金融加速器效應(yīng)，則β3應(yīng)為負，DA越大表明企業(yè)財務(wù)狀況越差，所以β3的絕對值越大表示金融加速器效應(yīng)越大。根據(jù)上述假設(shè)，東部、中部和西部地區(qū)β3的絕對值關(guān)系為

為了解決動態(tài)面板數(shù)據(jù)組內(nèi)估計的非一致性問題，Arellano等（1991）提出了動態(tài)面板數(shù)據(jù)GMM估計模型?；痉椒ㄊ菍δＰ停?）中的所有變量做一階差分去除企業(yè)固定效應(yīng)后再對方程進行估計。一階差分后的方程為：

Arellano等（1991）分別對差分后的殘差序列進行了一階和二階相關(guān)性檢驗，本文分別使用AR1和AR2表示。另外，我們還使用SARGEN檢驗對模型過度約束進行檢驗。

為了檢驗不同地區(qū)的金融加速器效應(yīng)是否與企業(yè)規(guī)模有關(guān)，同時檢驗不同地區(qū)間金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)的差異性，本文設(shè)定計量模型為：其中，Si為小企業(yè)虛擬變量，根據(jù)相關(guān)研究（Mojon等，2002），β3與β4的關(guān)系為，即小企業(yè)投資對資產(chǎn)負債表變量的敏感程度大于大企業(yè)。根據(jù)上述假設(shè)，東部、中部和西部地區(qū)小企業(yè)負債資產(chǎn)比系數(shù)關(guān)系為。

為了檢驗不同地區(qū)金融加速器的時期效應(yīng)，同時檢驗不同地區(qū)間金融加速器時期效應(yīng)的差異性，本文設(shè)定計量模型為：其中，Dt為經(jīng)濟下滑時期虛擬變量，所以β3用來衡量經(jīng)濟下滑時期金融加速器效應(yīng)，而β4則用來衡量其他時期投資對負債資產(chǎn)比的敏感程度。若金融加速器效應(yīng)在經(jīng)濟下滑時期比其他時期更強，則β3為負且。根據(jù)上述假設(shè)，東部、中部和西部地區(qū)β3的關(guān)系為。

為了檢驗不同地區(qū)金融加速器企業(yè)規(guī)模和時期的交叉效應(yīng)，需要設(shè)定既包含企業(yè)規(guī)模虛擬變量，又包含企業(yè)規(guī)模虛擬變量和經(jīng)濟下滑時期虛擬變量乘積項的模型，具體計量模型設(shè)定為：

此時，β4和β6分別測量小企業(yè)和大企業(yè)在經(jīng)濟下滑時期金融加速器的不同效應(yīng)，而β3和β5則分別測量小企業(yè)和大企業(yè)在其他時期金融加速器的不同效應(yīng)。同樣，小企業(yè)投資在其他時期對資產(chǎn)負債表的敏感程度應(yīng)比大企業(yè)要大，即，而在經(jīng)濟下滑時期小企業(yè)的金融加速器效應(yīng)應(yīng)大于大企業(yè)，即。

四、實證結(jié)果分析

（一）各地區(qū)投資資本比與負債資產(chǎn)比關(guān)系。由表4知，所有模型中負債資產(chǎn)比DA估計系數(shù)都為負，這與我們的預(yù)期一致，符合經(jīng)濟現(xiàn)實。除西部地區(qū)外其他模型在統(tǒng)計意義下都較為理想。這表明中國企業(yè)資產(chǎn)負債表狀況對投資的影響確實存在且較顯著。該結(jié)論與國內(nèi)其他學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)中國經(jīng)濟存在金融加速器效應(yīng)相一致，而且從企業(yè)層面進一步證實了中國經(jīng)濟確實存在明顯的金融加速器效應(yīng)。

表4 投資資本比與負債資產(chǎn)比關(guān)系及其地區(qū)差異

全國和各地區(qū)都表現(xiàn)出顯著的金融加速器效應(yīng)。全國、東部、中部和西部地區(qū)DA系數(shù)都通過1%的顯著性檢驗，但系數(shù)估值大小差異明顯，說明不同地區(qū)金融加速器效應(yīng)大小具有明顯的差異性。西部地區(qū)表現(xiàn)出最大的金融加速器效應(yīng)，該地區(qū)負債資產(chǎn)比每上升1%，投資資產(chǎn)比將下降0.304%，高于中部地區(qū)的0.217%；東部地區(qū)金融加速器效應(yīng)最小，該地區(qū)負債資產(chǎn)比每上升1%，投資資產(chǎn)比只下降0.036%，遠遠小于中西部地區(qū)。該結(jié)果驗證了本文的假設(shè)1。同時，實證結(jié)果與連玉君等（2009）的研究結(jié)論相吻合。因為東部地區(qū)金融約束和融資不確定性低，所以該地區(qū)不管是大企業(yè)還是小企業(yè)都較容易獲得金融機構(gòu)貸款。而中西部地區(qū)金融約束和融資不確定性高，所以企業(yè)貸款容易受抑制，尤其是小企業(yè)和資產(chǎn)負債表差的企業(yè)更難獲得貸款。這同時也部分驗證了為何東部地區(qū)信貸資金增長快于中部和西部地區(qū)。另外，我們發(fā)現(xiàn)利率對全國企業(yè)投資有調(diào)控作用。分地區(qū)看，利率只對東部地區(qū)企業(yè)投資有調(diào)控作用，中部和西部地區(qū)利率的估計系數(shù)都未通過顯著性檢驗。同時，東部地區(qū)利率系數(shù)估計值為－0.036，是全國企業(yè)利率估計系數(shù)－0.017的兩倍多。這說明我國貨幣政策在一定程度上對經(jīng)濟起到了調(diào)控作用，但對東部地區(qū)的調(diào)控作用要大于中西部地區(qū)。這與許多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)中國貨幣政策存在顯著的地區(qū)差異性是一致的。該結(jié)果也驗證了本文的假設(shè)4。

企業(yè)規(guī)模SIZE的系數(shù)估值都通過了1%的顯著性檢驗且為負。這表明企業(yè)規(guī)模增加，投資資本比將下降。但這并不表示規(guī)模越大，企業(yè)投資反而下降。因為解釋變量是投資與固定資產(chǎn)的比例，所以規(guī)模增加，固定資產(chǎn)增加，投資雖然也增加但增加量小于固定資產(chǎn)增加量，引起投資資本比反而下降。上文指出西部地區(qū)信貸增長率高于中部但金融加速器效應(yīng)卻大于中部，一個可能的原因是西部大開發(fā)政策促使金融機構(gòu)加大對西部地區(qū)企業(yè)貸款力度，因而信貸增長快，但是增加的信貸資金更多流向了大企業(yè)，小企業(yè)并沒有因該政策而獲益，即西部地區(qū)小企業(yè)獲得貸款的能力比中部地區(qū)小企業(yè)差。

（二）各地區(qū)投資資本比與不同企業(yè)規(guī)模關(guān)系。這里對不同地區(qū)金融加速器的企業(yè)規(guī)模效應(yīng)進行分析，估計結(jié)果如表5所示。全國樣本企業(yè)表現(xiàn)出顯著的金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)，小企業(yè)SDA系數(shù)估值為－0.034且通過了1%的顯著性檢驗，而大企業(yè)LDA系數(shù)未通過顯著性檢驗。這說明小企業(yè)負債資產(chǎn)比每上升1%，其投資資本比將減少0.034%，大企業(yè)負債資產(chǎn)比變化對投資的影響不明顯。東部地區(qū)金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)不明顯，大企業(yè)系數(shù)估值大于小企業(yè)系數(shù)估值，這再次證實了東部地區(qū)小企業(yè)貸款的融資約束和融資不確定性較低的事實。西部地區(qū)存在顯著的金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)，小企業(yè)SDA系數(shù)估值為－0.323，通過了1%的顯著性檢驗，而大企業(yè)LDA系數(shù)估值雖通過10%的顯著性檢驗但只有－0.159。中部地區(qū)也表現(xiàn)出明顯的金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)，小企業(yè)系數(shù)通過了檢驗而大企業(yè)未通過檢驗。顯然，西部地區(qū)金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)最大，遠大于中部地區(qū)。該實證結(jié)果驗證了本文的假設(shè)2。與上述相同，企業(yè)規(guī)模SIZE的系數(shù)都通過了1%的顯著性檢驗且為負。中國利率政策對各地區(qū)企業(yè)投資的調(diào)控作用也基本與上述模型估計結(jié)果相同。

表5 不同地區(qū)金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)的差異性

（三）各地區(qū)不同時期投資資本比與負債資產(chǎn)比關(guān)系。這里對不同地區(qū)金融加速器的時期效應(yīng)進行分析，估計結(jié)果如表6所示。全國企業(yè)表現(xiàn)出明顯的金融加速器時期效應(yīng)。經(jīng)濟下滑時期變量Y5DA的系數(shù)估值為－0.038，大于經(jīng)濟上升時期變量Y6DA的系數(shù)估值－0.027，兩個時期系數(shù)都通過了1%的顯著性檢驗。這說明在經(jīng)濟下滑時期大、小企業(yè)的負債資產(chǎn)比每增加1%，小企業(yè)的投資資本比要比大企業(yè)多下降0.011%。不同地區(qū)的金融加速器時期效應(yīng)差別明顯，東部地區(qū)和西部地區(qū)表現(xiàn)出顯著的金融加速器時期效應(yīng)，兩個地區(qū)經(jīng)濟下滑時期變量的系數(shù)估值都大于經(jīng)濟上升時期且都通過了1%的顯著性檢驗。負債資產(chǎn)比每增加1%，東部地區(qū)小企業(yè)投資資本比要比大企業(yè)多下降0.016%，西部地區(qū)則為0.057%。顯然，西部地區(qū)金融加速器時期效應(yīng)遠大于東部地區(qū)。中部地區(qū)沒有表現(xiàn)出明顯的金融加速器時期效應(yīng)，小企業(yè)與大企業(yè)的系數(shù)估值幾乎相等。這說明經(jīng)濟下滑時期中部地區(qū)金融機構(gòu)對大、小企業(yè)貸款同樣謹慎，而東部和西部地區(qū)則更偏向?qū)Υ笃髽I(yè)貸款。與金融加速器的企業(yè)規(guī)模效應(yīng)一樣，西部地區(qū)的金融加速器時期效應(yīng)也最大。該實證結(jié)果驗證了本文的假設(shè)3。

表6 各地區(qū)不同時期金融加速器效應(yīng)的差異性

（四）各地區(qū)不同時期投資資本比與企業(yè)規(guī)模關(guān)系。為分析各個地區(qū)在經(jīng)濟發(fā)展不同時期不同企業(yè)規(guī)模的金融加速器效應(yīng)大小，這里對同時包含企業(yè)規(guī)模虛擬變量和經(jīng)濟下滑時期虛擬變量的模型進行回歸分析，結(jié)果如表7所示。全國企業(yè)正如前面假設(shè)，與經(jīng)濟上升時期相比，經(jīng)濟下滑時期小企業(yè)的投資資本比受負債資產(chǎn)比的影響較大。經(jīng)濟下滑時期小企業(yè)負債資產(chǎn)比SY5DA系數(shù)估值為－0.035，大于經(jīng)濟上升時期小企業(yè)系數(shù)估值－0.025，而大企業(yè)在經(jīng)濟上升和下滑時期負債資產(chǎn)比的系數(shù)都不顯著。這充分說明從全國企業(yè)角度分析中國存在顯著的金融加速器效應(yīng)，并且經(jīng)濟下滑時期金融加速器效應(yīng)大于經(jīng)濟上升時期。另外，從全國看利率R的系數(shù)為－0.016，說明利率每上升1%，企業(yè)投資減少0.016%，因而中國貨幣政策對全國企業(yè)總體調(diào)控作用明顯。東部地區(qū)金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)不明顯，無論經(jīng)濟上升還是下降時期，小企業(yè)負債資產(chǎn)比系數(shù)估值都小于大企業(yè)，而且經(jīng)濟上升時期小企業(yè)負債資產(chǎn)比系數(shù)未通過顯著性檢驗。由前述分析可知，東部地區(qū)企業(yè)只具有金融加速器時期效應(yīng)而不存在金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)，時期規(guī)模交叉效應(yīng)不顯著再次說明東部地區(qū)信貸融資約束和融資不確定性低，不管是大企業(yè)還是小企業(yè)都同樣可以獲得金融機構(gòu)的貸款。經(jīng)濟下滑時不論是大企業(yè)還是小企業(yè)，其貸款都同樣受到資產(chǎn)負債表狀況的影響，貸款的獲得與企業(yè)規(guī)模大小關(guān)系不大。中部地區(qū)和西部地區(qū)金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)都很明顯，經(jīng)濟下滑時期兩個地區(qū)小企業(yè)負債資產(chǎn)比系數(shù)估值都大于經(jīng)濟上升時期且都大于大企業(yè)的負債資產(chǎn)比系數(shù)估值。從效應(yīng)大小看，西部地區(qū)金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)最大。經(jīng)濟下滑時期西部地區(qū)小企業(yè)負債資產(chǎn)比系數(shù)為－0.364，大于中部地區(qū)的－0.242；經(jīng)濟上升時期小企業(yè)負債資產(chǎn)比系數(shù)為－0.310，大于中部地區(qū)的－0.229。而中國貨幣政策效果東部強于中西部再次得到驗證，因為分地區(qū)模型估計結(jié)果顯示只有東部地區(qū)利率R系數(shù)通過了顯著性檢驗，中西部利率R系數(shù)估值都未通過檢驗。東部地區(qū)利率系數(shù)估值為－0.030，高于全國系數(shù)估值－0.016。

表7 不同地區(qū)金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)的差異性

以上結(jié)論充分證明了中國企業(yè)在經(jīng)濟下滑時期的金融加速器效應(yīng)要強于經(jīng)濟上升時期，中國小企業(yè)的金融加速器效應(yīng)要大于大企業(yè)。西部地區(qū)金融加速器效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)最小。

五、結(jié)論和政策建議

本文以負債資產(chǎn)比系數(shù)估值作為金融加速器效應(yīng)大小的衡量指標，利用中國427個上市公司1999－2009年數(shù)據(jù)，使用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型研究了中國金融加速器效應(yīng)的地區(qū)差異性。實證分析得出以下結(jié)論：（1）從企業(yè)微觀層面看，全國存在顯著的金融加速器效應(yīng)。（2）西部地區(qū)金融加速器效應(yīng)最大，中部地區(qū)次之，東部地區(qū)最小。（3）根據(jù)資產(chǎn)總額將企業(yè)分成小型和大型企業(yè)兩組樣本，東部企業(yè)不存在與企業(yè)規(guī)模有關(guān)的金融加速器效應(yīng)，而中部地區(qū)和西部地區(qū)則存在顯著的與企業(yè)規(guī)模有關(guān)的金融加速器效應(yīng)。（4）從經(jīng)濟上升和下滑兩個不同時期分析各地區(qū)金融加速器效應(yīng)發(fā)現(xiàn)，東部和西部地區(qū)企業(yè)在不同時期投資資本比與負債資產(chǎn)比關(guān)系存在顯著差異，而中部地區(qū)企業(yè)在不同時期投資資本比與負債資本比關(guān)系幾乎無差異。（5）從不同時期分析各地區(qū)不同企業(yè)規(guī)模的投資資本比與負債資產(chǎn)比關(guān)系發(fā)現(xiàn)，中部和西部地區(qū)存在顯著的金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)，且西部地區(qū)的金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)大于中部地區(qū)，而東部地區(qū)則不存在明顯的金融加速器時期規(guī)模交叉效應(yīng)。這些研究結(jié)論部分解釋了中國東部、中部和西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展過程中信貸增長、融資約束、投資效率和貨幣政策執(zhí)行效果的差異性。

根據(jù)本文研究結(jié)論，我們提出如下政策建議：第一，政府制定宏觀經(jīng)濟政策應(yīng)對經(jīng)濟衰退或通貨膨脹時，要充分考慮金融加速器時期效應(yīng)及東部、中部和西部地區(qū)的差異性。第二，政府制定信貸政策時要考慮不同地區(qū)金融加速器企業(yè)規(guī)模效應(yīng)的差異性。如在經(jīng)濟衰退時期，為使經(jīng)濟快速恢復(fù)，信貸政策應(yīng)向中部和西部小企業(yè)傾斜，放松中部和西部地區(qū)小企業(yè)的信貸約束，鼓勵金融機構(gòu)給這兩個地區(qū)小企業(yè)提供貸款。

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