王海濤　周力　李靜

摘要：基于2001 2009年年均24.416萬(wàn)家企業(yè)數(shù)據(jù)以及匹配的36個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板GMM和隨機(jī)參數(shù)模型等方法，探究了融資約束、企業(yè)異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響。創(chuàng)新之處有三：一是以融資約束為切入點(diǎn)，分析金融工具對(duì)企業(yè)多元異質(zhì)性的干預(yù)作用；二是分析了企業(yè)異質(zhì)性的環(huán)境效應(yīng)；三是采用了企業(yè)一行業(yè)的二級(jí)分層線(xiàn)性模型。研究發(fā)現(xiàn)，整體而言，金融約束對(duì)企業(yè)出口概率（結(jié)構(gòu)）、工業(yè)總產(chǎn)值（規(guī)模）和全要素生產(chǎn)率（技術(shù)）具有顯著的負(fù)向影響；從異質(zhì)性視角看，出口異質(zhì)性和生產(chǎn)率異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響是消極的、而規(guī)模異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響是積極的；分行業(yè)來(lái)看，企業(yè)出口異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響取決于行業(yè)自身的特點(diǎn)，因行業(yè)的不同而不同。

關(guān)鍵詞：融資約束；企業(yè)異質(zhì)性；工業(yè)污染

DOI：10.13956/j.ss.1001-8409.2016.09.06

中圖分類(lèi)號(hào)：F424；F753.62

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-8409（2016）09-0024-04

引言

企業(yè)異質(zhì)性，廣義上可以理解為企業(yè)在生產(chǎn)率、規(guī)模、所有權(quán)、組織方式、技術(shù)選擇、國(guó)際貿(mào)易與投資等方面特征的行業(yè)內(nèi)差異。其中，“生產(chǎn)率異質(zhì)性”及“出口異質(zhì)性”是被學(xué)界廣泛討論的兩大企業(yè)“異質(zhì)性”議題。以Melitz為代表的“新新貿(mào)易理論”認(rèn)為，企業(yè)的“出口異質(zhì)性”主要源于“生產(chǎn)率異質(zhì)性”。但是，忽略企業(yè)多元異質(zhì)性之間（比如，“出口異質(zhì)性”與“生產(chǎn)率異質(zhì)性”之間）的內(nèi)生性關(guān)系，可能引致結(jié)果的偏誤。在異質(zhì)性之外尋找外生變量的經(jīng)濟(jì)解釋?zhuān)瑧?yīng)是研究企業(yè)異質(zhì)性的進(jìn)一步走向。

融資約束就是在金融市場(chǎng)不完善的現(xiàn)實(shí)世界中剖析企業(yè)異質(zhì)性的良好工具。作為發(fā)展中國(guó)家，中國(guó)企業(yè)正面臨嚴(yán)重的融資約束問(wèn)題，世界銀行投資環(huán)境調(diào)查表明：中國(guó)80%的民營(yíng)企業(yè)將融資約束視為企業(yè)發(fā)展的主要障礙?？梢?jiàn)，以中國(guó)企業(yè)樣本展開(kāi)融資約束對(duì)企業(yè)多元異質(zhì)性的研究是切實(shí)可行的。在邏輯機(jī)制上，Chaney的分析框架認(rèn)為，融資約束與“生產(chǎn)率異質(zhì)性”會(huì)共同作用于“出口異質(zhì)性”，流動(dòng)性越高的企業(yè)面臨的融資約束越少，因此，越能夠克服進(jìn)入出口市場(chǎng)的沉沒(méi)成本。后續(xù)實(shí)證檢驗(yàn)也得出了相似結(jié)論，發(fā)現(xiàn)融資約束對(duì)于企業(yè)出口的拓展邊際或集約邊際構(gòu)成顯著影響。但是，本文認(rèn)為，將融資約束與“生產(chǎn)率異質(zhì)性”同時(shí)納入“出口異質(zhì)性”模型中并不合理，因?yàn)椤吧a(chǎn)率異質(zhì)性”本身也是融資約束的結(jié)果。比如。信貸數(shù)量配給會(huì)決定行業(yè)內(nèi)哪些企業(yè)可能增購(gòu)高新技術(shù)設(shè)備，從而會(huì)改變生產(chǎn)率異質(zhì)性。基于此，本文將企業(yè)結(jié)構(gòu)、規(guī)模和技術(shù)的異質(zhì)性同時(shí)視為融資約束的結(jié)果（而非與其“平行”的控制變量），以融資約束為切人點(diǎn)，分析金融工具對(duì)企業(yè)多元異質(zhì)性的干預(yù)作用，這是本文的創(chuàng)新點(diǎn)之一。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)之二，在于分析企業(yè)異質(zhì)性的環(huán)境效應(yīng)?，F(xiàn)階段，有關(guān)企業(yè)異質(zhì)性的實(shí)證研究已經(jīng)汗牛充棟，但其環(huán)境效應(yīng)卻鮮有論及。學(xué)者們普遍認(rèn)為，行業(yè)內(nèi)異質(zhì)性的重要性遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于行業(yè)間異質(zhì)性。以美國(guó)樣本展開(kāi)的實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，行業(yè)內(nèi)差異對(duì)企業(yè)間產(chǎn)出、就業(yè)、資本存量乃至生產(chǎn)率改進(jìn)的解釋力不足10%；針對(duì)其他國(guó)家的研究也得出了類(lèi)似的結(jié)果。若如此，試問(wèn)：工業(yè)污染是否也主要源于行業(yè)內(nèi)異質(zhì)性（而非行業(yè)間異質(zhì)性）？為填補(bǔ)此研究空白，本文采取了工業(yè)廢水和工業(yè)二氧化硫排放為污染指標(biāo)，就企業(yè)異質(zhì)性的環(huán)境效應(yīng)展開(kāi)針對(duì)性的分析。

此外，采用企業(yè)—行業(yè)的二級(jí)分層線(xiàn)性模型，是本文的創(chuàng)新點(diǎn)之三?；?001～2009年年均24.416萬(wàn)家企業(yè)數(shù)據(jù)（總計(jì)約219.7萬(wàn)個(gè)企業(yè)樣本）以及匹配的36個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)，本文以融資約束影響企業(yè)異質(zhì)性、進(jìn)而影響工業(yè)污染為邏輯主線(xiàn)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板GMM和隨機(jī)參數(shù)模型等方法展開(kāi)分析，研究結(jié)論為發(fā)展中國(guó)家如何基于金融工具推進(jìn)可持續(xù)發(fā)展提供了政策佐證。

1.理論、模型與變量

1.1文獻(xiàn)回顧

已有文獻(xiàn)主要分析了金融約束對(duì)企業(yè)出口異質(zhì)性的影響以及出口對(duì)工業(yè)污染的影響。

（1）有關(guān)金融約束對(duì)企業(yè)出口異質(zhì)性影響的研究。Rajan和Zingales檢驗(yàn)了外部金融依賴(lài)性對(duì)出口的影響；Manova以行業(yè)數(shù)據(jù)分析了金融摩擦對(duì)貿(mào)易模式的影響等。實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，外部金融依賴(lài)性較高的部門(mén)，出口增長(zhǎng)率往往較低，但也有學(xué)者認(rèn)為出口對(duì)于外部融資的成本并不敏感?；谄髽I(yè)數(shù)據(jù)的研究發(fā)現(xiàn)，出口企業(yè)與非出口企業(yè)之間存在明顯差異。例如，Minetti和Zhu以跨行業(yè)的意大利制造商為樣本，研究發(fā)現(xiàn)信貸配給型（Credit Rationed）企業(yè)傾向于更少的進(jìn)口；Askenazy等研究發(fā)現(xiàn)，融資約束對(duì)企業(yè)進(jìn)入新市場(chǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響，但對(duì)企業(yè)進(jìn)入已有市場(chǎng)具有積極影響。

（2）有關(guān)企業(yè)出口對(duì)工業(yè)污染影響的研究。有觀點(diǎn)認(rèn)為，出口加劇了工業(yè)污染。另有學(xué)者持積極態(tài)度，認(rèn)為出口有助于改善環(huán)境，對(duì)減少污染存在正向影響。例如，李靜、陳思認(rèn)為，相對(duì)于非出口企業(yè)，出口企業(yè)平均使用更多的清潔技術(shù)生產(chǎn)，排放較少的污染物；劉晴等分析了企業(yè)異質(zhì)性對(duì)行業(yè)內(nèi)貿(mào)易環(huán)境效應(yīng)的影響機(jī)制，該研究表明，企業(yè)異質(zhì)性導(dǎo)致其環(huán)保技術(shù)采用的差異性。當(dāng)然，也有混合效應(yīng)的支持者，他們認(rèn)為，出口貿(mào)易對(duì)工業(yè)污染既有正向影響又有負(fù)向影響。但是，現(xiàn)有研究尚未論及金融約束通過(guò)企業(yè)異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響，拓展研究有待繼續(xù)。

1.2模型設(shè)定

在實(shí)證研究中，本文構(gòu)建了一個(gè)兩階段的分層線(xiàn)性模型。

第一階段：分析金融約束對(duì)企業(yè)異質(zhì)性的影響，包括結(jié)構(gòu)、規(guī)模和技術(shù)三方面。

以往研究多數(shù)將規(guī)模與技術(shù)作為自變量與金融約束同時(shí)納入出口概率模型中。Krugman的新貿(mào)易理論認(rèn)為，企業(yè)規(guī)模越大，越易于克服貿(mào)易中的流動(dòng)性約束問(wèn)題，從而更可能參與國(guó)際市場(chǎng)；以Melitz為代表的新新貿(mào)易理論則認(rèn)為，生產(chǎn)率是企業(yè)出口的重要影響因素，效率高的企業(yè)可克服出口固定成本的影響，從而能在國(guó)外獲取額外的利潤(rùn)。但本文認(rèn)為，規(guī)模和技術(shù)不能與金融約束同時(shí)作為自變量納入出口概率模型中，因?yàn)橐?guī)模、技術(shù)和出口概率應(yīng)該是由金融約束同時(shí)決定的三個(gè)結(jié)果。例如，銀行信貸也會(huì)改變企業(yè)規(guī)模（比如，獲取貸款后購(gòu)置一批高新技術(shù)設(shè)備），這也會(huì)進(jìn)一步影響到企業(yè)生產(chǎn)率。

其中，F(xiàn)ini是自變量，代表企業(yè)i所面臨的融資約束，本文采用“利息支付除以固定資產(chǎn)”來(lái)衡量，這是因?yàn)橹袊?guó)工業(yè)企業(yè)向銀行借款是最為廉價(jià)和便捷的外源融資方式。企業(yè)外源融資成本越低，越容易從外部進(jìn)行借貸，從而利息支付越多。也就是說(shuō)，利息支付多則表明企業(yè)面臨的外源融資約束低。然而，企業(yè)的借貸能力還可能受到自身因素的制約，比如規(guī)模和法律形式等，為剔除規(guī)模不同帶來(lái)的外源融資的差異，在此，將使用利息支付除以固定資產(chǎn)的方式來(lái)綜合反映企業(yè)的外源融資約束，該數(shù)值（Fini）越大則說(shuō)明企業(yè)的外源融資約束特別是信貸約束越低。

z表示三個(gè)方面的控制變量。①地區(qū)虛擬變量組，包括東部、中部和西部。其中，東部主要包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南11個(gè)?。ㄊ校?；中部包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南8個(gè)?。晃鞑堪ㄋ拇?、重慶、貴州、西藏、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、內(nèi)蒙古、廣西12個(gè)省（市、自治區(qū)）。由于地理區(qū)位、自然稟賦等的差異，位于東部沿海地區(qū)的企業(yè)可能擁有更好地進(jìn)入國(guó)外市場(chǎng)的機(jī)會(huì)。②企業(yè)是否為外資企業(yè)（FDI），0-1虛擬變量，外資進(jìn)入東道國(guó)的目的很大程度上是為了利用其廉價(jià)資源，進(jìn)行組裝加工并出口到其他國(guó)家，因此外資企業(yè)的出口傾向可能高于其他企業(yè)。③企業(yè)開(kāi)業(yè)時(shí)間（open），數(shù)值為企業(yè)開(kāi)業(yè)年份，它可以反映企業(yè)的生命周期等。下標(biāo)i表示企業(yè)，被解釋變量為企業(yè)是否出口Exp；（0-1虛擬變量）、企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值Output；（億元，按2001年價(jià)格計(jì)算）和企業(yè)全要素生產(chǎn)率TFPi。其中，Expi是標(biāo)準(zhǔn)的二元變量，采用Logistic模型進(jìn)行估計(jì)?；诔隹跊Q策模型，將融資約束納入企業(yè)出口決策的分析中。Output；通過(guò)c-D函數(shù)進(jìn)行計(jì)算估計(jì)，因變量為企業(yè)工業(yè)總產(chǎn)值，自變量為全部職工數(shù)L（人）和資產(chǎn)總計(jì)K（億元，按2001年價(jià)格計(jì)算）。TFPi本文采用了索羅余值法進(jìn)行測(cè)算，包含了企業(yè)固定效應(yīng)，沒(méi)有對(duì)其進(jìn)行反對(duì)數(shù)處理，但這不影響后文估計(jì)。

第二階段：基于企業(yè)匯總的行業(yè)擬合值分析行業(yè)內(nèi)的企業(yè)異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響。本文以工業(yè)污染排放為邏輯起點(diǎn)，逐步梳理相關(guān)傳導(dǎo)機(jī)制。

Grossman對(duì)污染排放量分解的動(dòng)態(tài)方程為：

2.估計(jì)結(jié)果

本文運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板GMM估計(jì)和隨機(jī)參數(shù)模型，先分行業(yè)探究了金融約束對(duì)企業(yè)結(jié)構(gòu)、規(guī)模、技術(shù)的影響，又從整體上分析了企業(yè)的結(jié)構(gòu)、規(guī)模、技術(shù)（擬合值的行業(yè)內(nèi)均值）及其異質(zhì)性（擬合值的行業(yè)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)差）對(duì)工業(yè)污染的影響。

2.1金融約束對(duì)企業(yè)層面的結(jié)構(gòu)、規(guī)模和技術(shù)的影響

（1）金融約束對(duì)企業(yè)結(jié)構(gòu)（出口概率）的影響。36個(gè)行業(yè)中，有25個(gè)行業(yè)通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，其中（除了皮革毛皮羽絨及其制品業(yè)之外）24個(gè)行業(yè)的估計(jì)結(jié)果表明金融約束越低（即變量Fin的數(shù)值越高）企業(yè)出口概率越高。另有11個(gè)行業(yè)的實(shí)證結(jié)果表明，金融約束對(duì)出口概率不構(gòu)成顯著影響。

（2）金融約束對(duì)企業(yè)規(guī)模的影響。36個(gè)行業(yè)中，有17個(gè)行業(yè)的估計(jì)結(jié)果顯示，金融約束越低、企業(yè)規(guī)模（用工業(yè)總產(chǎn)值表示）越大，這與本文的預(yù)期相符；而其他19個(gè)行業(yè)中金融約束對(duì)企業(yè)規(guī)模不構(gòu)成顯著影響。

（3）金融約束對(duì)企業(yè)技術(shù)效率的影響。36個(gè)行業(yè)中，有34個(gè)行業(yè)的估計(jì)結(jié)果顯示，金融約束越低企業(yè)全要素生產(chǎn)率越高。另有兩個(gè)行業(yè)與預(yù)期不符：一個(gè)是石油加工及煉焦業(yè)，另一個(gè)是煙草加工行業(yè)。

2.2結(jié)構(gòu)、規(guī)模和技術(shù)對(duì)工業(yè)污染的傳導(dǎo)機(jī)制

2.2.1均值效應(yīng)

如表2所示，結(jié)構(gòu)、規(guī)模和技術(shù)的行業(yè)均值對(duì)工業(yè)污染的各項(xiàng)指標(biāo)存在顯著影響。具體而言，出口概率行業(yè)均值（結(jié)構(gòu)效應(yīng)）提升，主要污染物排放量均顯著下降；企業(yè)平均規(guī)模擴(kuò)大時(shí)，工業(yè)廢水和工業(yè)二氧化硫排放增多；從技術(shù)效應(yīng)來(lái)看，全要素生產(chǎn)率行業(yè)均值提升時(shí)工業(yè)二氧化硫排放量隨之減少，但工業(yè)廢水排放量卻上升，可能的原因在于：廢水排放的監(jiān)管政策相對(duì)寬松（而廢氣排放管制則相對(duì)嚴(yán)格），加之企業(yè)技術(shù)進(jìn)步往往更可能發(fā)生在廢氣排放相對(duì)較多的重工業(yè)（而非廢水排放相對(duì)較多的輕工業(yè)）。

2.2.2標(biāo)準(zhǔn)差效應(yīng)（企業(yè)異質(zhì)性）

研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)出口概率和技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差提升時(shí)（即結(jié)構(gòu)和技術(shù)異質(zhì)性提升），主要污染物排放量都顯著上升；但企業(yè)規(guī)模的標(biāo)準(zhǔn)差提升時(shí)，主要污染物排放量顯著下降。本文認(rèn)為，反映企業(yè)異質(zhì)性的本質(zhì)特征在于出口異質(zhì)性和生產(chǎn)率異質(zhì)性，而規(guī)模的差異并不改變產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)水平。這意味著，當(dāng)企業(yè)的出口異質(zhì)性或生產(chǎn)率異質(zhì)性提升時(shí)，某行業(yè)可能由一個(gè)近乎完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)轉(zhuǎn)向一個(gè)趨于壟斷競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)。如經(jīng)典理論所示，在完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)上，眾多企業(yè)銷(xiāo)售商品大體是相同的，單位產(chǎn)品的外部環(huán)境成本也是趨同的，企業(yè)同質(zhì)性情景下的工業(yè)污染排放水平相對(duì)較低，同質(zhì)化的生產(chǎn)者通過(guò)改變生產(chǎn)規(guī)模以獲取不同水平的正常利潤(rùn)。但隨著企業(yè)異質(zhì)性提升，當(dāng)行業(yè)趨于壟斷競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，異質(zhì)性企業(yè)將生產(chǎn)異質(zhì)性產(chǎn)品：效率高的、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力強(qiáng)的大型企業(yè)往往生產(chǎn)綠色環(huán)保的新產(chǎn)品，以獲取先發(fā)優(yōu)勢(shì)；效率低的、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力弱的中小企業(yè)往往生產(chǎn)（污染相對(duì)較高的）傳統(tǒng)產(chǎn)品。這意味著，銀行在增加對(duì)中小企業(yè)貸款的同時(shí)（提升了行業(yè)內(nèi)的規(guī)模異質(zhì)性），應(yīng)加強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)的環(huán)境管制，鼓勵(lì)其采用更高環(huán)保技術(shù)和標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)有外銷(xiāo)潛力的中小企業(yè)給予融資政策傾斜（以削減行業(yè)內(nèi)的出口異質(zhì)性和效率異質(zhì)性）。

本文進(jìn)一步對(duì)36個(gè)行業(yè)進(jìn)行隨機(jī)參數(shù)估計(jì)①，研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)異質(zhì)性還會(huì)因行業(yè)而異。

3.結(jié)論與對(duì)策

本文基于2001～2009年年均24.416萬(wàn)家企業(yè)數(shù)據(jù)（總計(jì)約219.7萬(wàn)個(gè)企業(yè)樣本）以及匹配的36個(gè)行業(yè)數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板GMM和隨機(jī)參數(shù)模型等方法，探究了融資約束、企業(yè)異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響。主要結(jié)論為：①整體而言，金融約束對(duì)企業(yè)出口概率（結(jié)構(gòu)）、工業(yè)總產(chǎn)值（規(guī)模）和全要素生產(chǎn)率（技術(shù)）具有顯著的負(fù)向影響；②從異質(zhì)性視角看，出口異質(zhì)性和生產(chǎn)率異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響是消極的，而規(guī)模異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響是積極的。由此推論，銀行應(yīng)進(jìn)一步通過(guò)信貸加強(qiáng)行業(yè)的規(guī)模異質(zhì)性，削減出口和生產(chǎn)率異質(zhì)性；③分行業(yè)來(lái)看，企業(yè)出口異質(zhì)性對(duì)工業(yè)污染的影響取決于行業(yè)自身的特點(diǎn)。

基于以上結(jié)論。本文提出幾點(diǎn)針對(duì)性的政策建議：①加強(qiáng)對(duì)中小企業(yè)的資金投放，消減企業(yè)規(guī)模異質(zhì)性。據(jù)統(tǒng)計(jì)，歐盟國(guó)家只有13%的中小企業(yè)面臨融資難問(wèn)題，而中國(guó)融資困難的中小企業(yè)的比例則高達(dá)40%以上，遠(yuǎn)高于歐盟國(guó)家。原因在于，中國(guó)的融資貸款申請(qǐng)準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)高、手續(xù)復(fù)雜，再加上高昂的抵押費(fèi)用，都阻礙了中小企業(yè)的融資與發(fā)展。②政府應(yīng)盡量鼓勵(lì)企業(yè)出口，優(yōu)化資金投放，給予中小型企業(yè)相對(duì)公平的出口信貸環(huán)境，從而有效縮小行業(yè)內(nèi)企業(yè)的出口異質(zhì)性，減少工業(yè)污染。③積極推進(jìn)綠色信貸，通過(guò)金融工具推進(jìn)企業(yè)綠色技術(shù)進(jìn)步。當(dāng)然，金融政策也需因地制宜、因產(chǎn)業(yè)而異。