金融生態環境、融資約束與Gibrat定律

黃慶華　周普

【摘 要】 采用我國2010—2016年制造業上市公司作為研究樣本，利用廣義矩估計方法對動態面板模型進行實證分析，研究企業成長動態與金融生態環境、融資約束的關系。研究發現：（1）我國制造業企業成長受其規模影響，規模越小的企業越有成長活力。Gibrat定律并不適用于中國制造業企業。（2）樣本公司普遍面臨較為嚴重的融資約束問題，融資約束會限制企業的成長。（3）良好的金融生態環境可以有效緩解企業面臨的融資約束問題，且處于金融生態環境水平較高地區的企業更具有成長活力。

【關鍵詞】 融資約束； Gibrat定律； 金融生態環境； 企業成長動態

【中圖分類號】 F272.3 【文獻標識碼】 A 【文章編號】 1004-5937（2018）08-0055-05

一、引言

企業規模與其成長之間的關系，一直是國內外學術界討論的焦點。該問題最早是由法國經濟學家Gibrat[1]提出的，他認為企業的成長是一個獨立于企業規模的隨機過程，也就是說企業成長與其規模沒有顯著的統計學相關性。但在此之后，有不少研究者通過實證分析，檢驗出企業成長對其規模存在依賴關系。對此不少學者將其原因歸結于金融市場的不完善。包括MM理論在內的不少經典理論都建立在完美有效的資本金融市場上。而由于交易費用和信息不對稱等因素的影響，現實生活中不可能存在如此理想的資本市場。對此，學者們提出了金融生態環境這一概念。李楊等[2]認為，金融生態環境不僅僅指金融發展水平，政府的治理水平，制度文化以及地區經濟基礎都應包括到金融生態環境里。蘇寧（2005）也提出了類似的觀點，他將金融生態環境劃分為五個環境（即法律、制度、經濟、信用和市場）。不完美的金融生態環境由于信息不對稱等原因必定產生金融摩擦，對企業造成不同程度的融資約束。不少學者通過自己的研究分析證實這一觀點，他們發現由于資本市場的不完善，企業和資金提供者之間存在嚴重的信息不對稱，企業為了自己的利益有可能損害投資者的利益，導致道德風險與逆向選擇等問題的產生，最終造成絕大部分企業存在融資約束問題。

我國的絕大多數企業都存在融資約束問題。相比于其他行業，制造業具有投資金額大、資金回收周期長且投資不可逆等特點，這導致制造業企業的融資約束問題十分嚴重。我國有65%以上的上市企業屬于制造行業，由此可見制造業是支撐我國經濟的最大支柱。基于上述原因，本文將采用2010—2016年中國制造業上市公司作為研究樣本。另外，不難發現，企業的成長與融資約束并不是單向影響的關系，融資約束可以影響企業的成長，而企業成長到一定時期，其受到的融資約束程度可能也會隨之變化。同理也可運用到企業成長與其規模的關系上。因此，筆者認為融資約束與企業成長及其規模之間存在內生性，他們會相互影響。鑒于此，使用動態面板數據廣義矩估計方法，該方法可以有效地解決估計中的內生性問題。

二、文獻綜述與研究假設

企業規模是企業管理以及公司金融所關注的重要基本特征。而Gibrat定律是最先關注企業規模的經典理論之一。Gibrat定律的具體內容是：企業成長是一個隨機過程，他并不依賴于包括企業規模在內的任一因素。因此，根據Gibrat定律可推斷，行業巨頭公司與剛成立的小公司其成長潛力和機會是相等的。較為早期的研究表明，西方許多國家的企業遵循Gibrat定律。Simon[3]的研究發現企業的規模分布較為穩定，企業成長與其規模并不具備統計學顯著意義。然而，隨著信息化時代的到來，基于更為豐富樣本的實證研究發現，絕大部分企業都不遵循Gibrat定律。對此經濟學家們主要從以下方面進行了解釋：Jovanovic[4]提出學習理論，他認為在信息不對稱和資本市場不完全有效的條件下，企業的規模與成長偏離了Gibrat定律的內在機制。一些學者從沉淀成本的角度分析了該問題[5-6]。另外，Cooley[7]提出了融資約束理論，認為小微企業相比于大企業受到更加嚴重的融資約束，因此公司規模對企業的成長有顯著的關系。

結合企業實際狀況，許多公司確實受到了融資約束的影響，其中中小微企業格外明顯。李潔等[8]采用2005—2013年中國制造業公司作為樣本，通過實證分析證實我國制造業企業面臨較為嚴重的融資約束問題。張巍等[9]的研究表明，互聯網企業同樣受到融資約束的影響。而融資約束是一個理論化的概念，并不能從公司的財務報表得到或者計算出它的程度。不少經濟學家通過他們的研究構造出了衡量融資約束的指標。Lamont[10]通過用邏輯回歸的方法，構造了KZ指數。White et al.[11]利用歐拉方程和GMM估計方法，構建了著名的WW指數。近期，Brown et al.構建出僅用企業規模和年齡就能計算融資約束程度的SA指數[12]。SA指數越高，表明企業所受的融資約束越小。相比于其他衡量融資約束的指數，SA指數有數據可獲得性強，沒有內生變量的干擾等優點。因此本文使用SA指數衡量企業所受融資約束的程度。

如何緩解融資約束給企業成長帶來的負面影響？不少經濟學家把目光投向了金融生態環境上。Love[13]采用不同國家的公司作為樣本，發現金融發展能夠顯著緩解融資約束，并對公司成長提供有利的影響。沈紅波等[14]對中國上市公司進行實證分析，研究發現金融發展水平發達的地區，企業受到的融資約束程度更低。還有學者從不同的角度進行分析，認為較高的金融發展水平，可以提高企業的資源配置效率，確保投資者獲得企業更多的經營信息，從而減少企業受到的融資約束，并能使企業更好地成長[15-16]。有經濟學家提出，Gibrat定律主要適用于完美的金融市場當中。如何衡量地區的金融市場發展水平？本文采用近年來比較流行的概念——金融生態環境。前文中已提到，金融生態環境不僅包括金融發展水平，它還包括經濟、政治、制度、法律等因素。主要采用劉煜輝等[17-18]發表的《中國地區金融生態環境評價》中各地區金融生態環境綜合得分作為依據，結合其他相關文獻，對各地區金融生態環境進行評分。

基于以上的文獻回顧和理論分析，提出假設1—假設3。

H1：基于我國資本市場的有效程度，筆者認為企業規模影響企業的成長，且規模越小的公司更具有成長活力。因此，Gibrat定律并不成立。

H2：中國制造業企業面臨融資約束問題，且融資約束會阻礙企業的成長。

H3：良好的金融生態環境可以緩解企業面臨的融資約束問題，對企業成長有正向影響。

三、研究設計

（一）樣本選取

本文采用2010—2016年中國制造業上市企業為研究樣本。前文中已提到，我國超過六成的上市企業為制造業企業，研究該類企業本身具有重要的意義。其次，制造業企業具有固定資產投資比例大、回收期長、投資不可逆等特點，該行業始終面臨較為嚴重的融資約束問題。為保證樣本的有效性，本文去除了樣本內的B股，當前處于ST、*ST狀態的企業，同時剔除數據嚴重缺失以及數據異常的公司。另外，對于近六年進行過IPO或者SEO的公司，也予以剔除，因為剛融資的企業我們不能準確地衡量其融資約束的程度。經過以上篩選，得到9 905家符合條件的樣本企業。本文中所有數據來源于WIND金融終端，對于部分缺失的數據，通過東方財富網補充搜集。數據處理與實證分析借助Excel 2010與EViews 8等統計分析軟件。

（二）模型與變量

本文采用Brown et al.[12]構造的SA指數衡量企業受到的融資約束。相比托賓Q難以確定的KZ指數和需要眾多財務指標才能構造的WW指數，SA指數有數據易搜集，沒有內生變量的干擾等優點。SA指數的具體公式如下：

值得注意的是，關于企業規模（Size）變量的選取問題。以往文獻主要利用營業收入、總資產或企業就業人員總數來衡量企業規模的大小。本文依舊借鑒Montea[19]與Yang[20]的方法，采用企業就業員工總數衡量企業規模。該方法相比其他兩種方法，避免了物價指數以及市場要求報酬率波動的影響，提高了實證結果的準確性。另外，由于各企業規模相差較大，將規模（Size）及其相關變量進行標準化處理。

通過模型4，可以檢驗Gibrat定律對于中國制造業企業是否成立。若公司規模與成長率沒有顯著的統計學相關性，且企業成長率獨立于其一階滯后項，那么Gibrat定律成立，反之則反。前文中提到企業規模與融資約束是互相影響的，且模型中企業變量也可能存在內生性，因此OLS估計方法不能準確地估計結果。為避免模型中變量的內生性問題，采用能有效地克服該問題的廣義矩估計方法來估計動態面板數據模型。另外，數據的變換使用差分法，加權矩陣采用Arellano-bond兩步法。為檢驗工具變量的有效性，還將對其進行Sargan檢驗。對于殘差的序列相關性，進行了AR（1）和AR（2）檢驗。

四、實證結果分析

（一）主要變量的描述性統計

表1為本文主要解釋變量的描述性統計。為了更加直觀地分析各變量，使用原始數據進行描述性統計分析。據表1可知，我國制造業企業成長率極差達12%左右，行業平均成長率為0.08%，可見不少公司近期有裁員現象。公司規模與年齡差距較大，樣本公司包括了年輕小微企業與行業領先企業。地區間金融生態環境水平的差異也十分大，反映我國地區間的發展不平衡問題十分嚴重。另外，SA指數的平均值為4.2，最小值僅為為0.2。可見我國絕大多制造業企業都面臨融資約束問題。

（二）企業規模分布

本文利用核密度估計研究企業規模的概率分布情況。圖1是通過EViews 8生成的Epanechnikov核密度分布圖（由于文章篇幅有限，僅列出總體樣本的核密度分布圖，其他年份的分布結果與之類似）。總體樣本企業規模分布的偏度和峰度分別為0.01和36.7，與正態分布有較大的區別。因此，企業規模不服從正態分布。

（三）模型估計結果

圖1已證實我國制造行業上市企業企業規模并不服從正態分布。結合前文分析，模型4存在變量間的內生性問題，且包含了被解釋變量的一階滯后項。鑒于以上原因，本文對該動態數據面板模型采用GMM估計方法。

表2是模型4的估計結果。結果表明，檢驗工具變量是否有效的Sargan檢驗p值均大于5%，Sargan檢驗不能拒絕工具變量有效性的原假設。另外，殘差序列相關性檢驗結果表明，差分以后的殘差僅與一階序列相關，而與二階序列無關（p值均大于0.3）。估計結果1—3基本一致，模型的估計結果具有穩健性。綜上所述，動態模型4的估計結果穩健而有效。

由于表2中的估計結果1—3基本相似，為了既簡潔又全面地分析實證結果，主要對結果3進行討論分析。公司規模對公司成長有顯著的負向影響，即公司規模越小，公司的成長活力越高。這與我們預期結果一致，小企業相對于具有一定規模的大中型企業，往往更具有成長活力。在現今全球經濟不景氣的環境下，許多跨國企業或國內大型公司都采取裁員的方法，試圖讓企業結構不過分臃腫，節省開支。而剛成立的小微企業正處于成長上升期，公司的組織結構由簡單向多元過渡。正因如此，處于成長階段的公司需要吸引和儲備更多人才為其發展提供動力。而過去一直牽制小微企業發展的融資難問題，在近年也受到政府關注。國家和地方政府出臺越來越多的辦法支持公民創業，扶持小微企業的發展。隨著政府的幫助與中國金融市場的逐漸完善，小微企業資金不足等問題也得到緩解。另外，企業規模的二次項對企業成長具有顯著正向影響。被解釋變量滯后項G（t-1）對企業成長率有顯著的負向影響。基于以上估計結果和分析，企業成長并不獨立于企業規模，且與其滯后項有顯著的統計學相關性。因此，Gibrat定律對我國制造業企業并不成立，假設1成立。

公司年齡與其二次項對成長率的影響并不顯著。而Jovanovic（1982）提出的著名的學習理論認為，企業因為信息不對稱等原因不遵循Gibrat定律，且越成熟的企業其成長優勢更加明顯。顯然，本文的實證結果并不支持Jovanovic的學習理論。對于制造業來說，科技創新和充足的資本是公司發展最重要的因素。只有掌握了新技術才能在較低成本的條件下提高企業的產量與產品的質量。相比于資本充足但過于保守的老牌企業，年輕的企業往往能更容易創新。而由于信息不對稱等原因的存在，銀行與投資者不敢投資具有高風險的年輕企業，使得這些企業由于融資約束的原因而放棄許多投資機會，制約了年輕企業的發展。這也導致了不同企業分別出現過度融資與投資不足的現象。本文認為，年輕企業與老牌企業均具備不同的優勢與劣勢，這可能是實證結果不顯著的原因。

金融生態環境對企業成長具有顯著正向影響，即金融生態環境良好的地區企業成長越迅速，假設3成立。魏志華等[22]認為，金融生態環境是一項系統工程。這也是有些學者的實證分析發現單一因素的經濟發展水平與金融發展并不能顯著影響企業成長，而金融生態環境能有效提高企業成長的原因。因此，對于建設健康且更加有效的資本市場，我們不僅要關注國家經濟與金融市場的發展，相關制度的建立與完善、法律政策的頒布等因素都是解決問題的關鍵。

SA指數與企業成長有顯著的正相關關系，而SA指數越低，表明企業受融資約束越嚴重。因此，融資約束會制約企業的成長，假設2成立。從描述性統計結果可知，SA指數最高值為11.8815，最低值僅0.2015，這表明我國制造業企業受融資約束程度差異較大。總體而言，絕大多企業面臨較為嚴重的融資約束問題。從財務管理角度來看，凈現值大于零的投資項目均可以為公司帶來利益，增加公司的總體價值。而受融資約束影響的公司由于資金短缺，不得不放棄一些凈現值大于零的投資項目，從而限制其的成長。例如，傳統制造業企業具有固定資產投資需求大，投資不可逆等特點；而逐漸發展流行的高端制造業（如新技術，醫藥等行業），對資金的需求更大。企業研發新技術，培育高端人才，都需要大量的金錢與時間，而企業在這個階段基本只有現金的流出。因此，能有效地籌集外部資金是這類公司能否成長的關鍵。解決融資難的問題，也是企業和政府面臨的一大難題。

那么，如何從本質上緩解融資約束問題？不少學者將目光投向建造更加有效的資本市場上。對于中國，金融市場的發展深度遠遠滯后于經濟發展。而改善金融生態環境，讓資本市場更加有效，是降低信息不對稱的重要手段，也是緩解融資約束問題的關鍵。我們的實證研究結果也支持這個觀點，SA指數與金融生態環境指標交叉相乘后變得不再顯著。從統計學意義上來看，較高水平的金融生態環境可以有效緩解融資約束對企業成長的負面影響。

五、結論與建議

本文采用2010—2016年我國制造業行業上市公司作為研究樣本，構造動態面板數據，通過廣義矩估計（GMM）的方法，研究分析企業成長動態與不同水平的金融生態環境、融資約束間的相互關系。研究結果表明：樣本公司的企業規模概率分布并不服從正態分布；實證結果拒絕企業成長獨立于企業規模的假設，且企業成長還與其一階滯后項有顯著的統計學關系；由于資本市場并不完美，從而產生企業與投資者信息不對稱的問題，進而導致企業受到融資約束影響其成長的困擾。以上結論表明：（1）企業規模對其成長有顯著的負面影響，即規模較小的企業相比規模較大的企業更具有成長活力。Gibrat定律對于我國制造業企業并不適用。（2）我國上市制造業企業普遍面臨較為嚴重的融資約束問題，且融資約束會制約企業的成長。（3）良好的金融生態環境可以緩解融資約束問題，進而促進企業成長。

基于本文研究結果，發現企業成長依賴其規模，且融資約束問題是束縛企業發展的重要原因。針對該結論，我們提出以下建議：（1）從企業自身角度來看，當面臨融資約束時，合理利用商業信用是一種低成本有效的手段。商業信用可以短暫地解決公司資金短缺問題。另外，企業積極披露自身信息可以減輕與銀行和投資者之間的信息不對稱問題，有利于和他們建立良好的合作投資關系。（2）相較于西方發達資本市場擁有豐富的融資方式，我國現階段的融資機制仍以國有銀行為主導。而銀行在非股權融資市場上處于壟斷地位，在制度上缺乏競爭機制，導致銀行僅愿意將資金借給相對大型的企業，而小企業由于融資渠道少而受到嚴重的融資約束問題。因此，推動國有銀行改革，提高銀行效率，引入競爭機制是解決小微企業融資難的關鍵。另外，發展民間金融機構也能緩解中小微企業融資難問題。一方面，更多的競爭對手涌入市場可以挑戰國有銀行的壟斷地位，迫使銀行自行改革。另一方面，各種中小金融機構與企業產生信貸關系有助于緩解信息不對稱問題。具體來說，金融機構將資本借給企業，必然會對企業進行監督與其他的信息交流，這會間接披露更多的企業信息，從而緩解信息不對稱問題。（3）完善企業會計制度和財務準則，強制提高企業披露信息的質量和范圍。信息不對稱是眾多問題產生的原因，降低信息不對稱程度是保障資本市場健康的關鍵。（4）進一步提高金融生態環境水平。有經濟學家通過逐步放松Gibrat定律的假設要求，得出Gibrat定律僅在有效資本市場適用。因此，提高地區金融發展水平，既可以讓企業成長擺脫規模依賴，又能緩解企業融資難問題。而金融生態環境是一項系統工程，我們不單應著重于發展我國經濟，同時也應當完善相關法律制度，對現有金融市場進行改革，甚至應該提高投資者專業素質，為我國金融市場創造良好的投資氛圍。（5）政府的支持。以上建議離不開政府的支持，在對金融市場改革的過程中，既需要政府的簡政放權，將權力還給市場，也要做到嚴格把控，制定合理的政策進行干預。另外，對于前期高投入低產出的制造業，稅收優惠可以有效減輕企業的資金營運壓力，讓企業將更多的精力投入到新技術新產品的研發上，讓中國制造走得更遠。

【參考文獻】

[1] GIBRAT R. Les inkgalitks economiques [M]. Paris：Librairie du Recueil Sirey，1931.

[2] 李楊，張濤.中國地區金融生態環境評論[M].北京：中國科學文獻出版社，2011.

[3] SIMON H A.Business firm growth and size[J].American Economic Review，1964，54（2）：77-89.

[4] JOVANOVIC B. Selection and evolution of industry [J]. Econometrica，1982，50（5）：649-670.

[5] HOPENHAYN H. Entry，exit，and firm dynamics in long run equilibrium[J].Econometrica，1992，60（5）：1127-1150.

[6] CABRAL L. Sunk costs，firm size and firm growth[J].Journal of Industrial Economics，1995，42（2）：161-172.

[7] COOLEY F，QUADRINI V.Financial markets and firm dynamics[J].American Economic Review，2001，91（5）：1286-310.

[8] 李潔，張天頂.融資約束對中國制造業企業成長動態 [J].產業經濟研究，2016（2）：62-73.

[9] 張巍，孫文寶.互聯網企業規模與成長是否遵循Gibrat定律 [J].中央財經大學學報，2013（6）：86-90.

[10] LAMONT O C，et al. Financial constraints and stock returns[J].Review of Financial Studies，2001，14（2）：529-554.

[11] WHITE T M，et al.Financial constraints risk[J].Review of Financial studies，2006，19（2）：531-559.

[12] HADLOCK C，et al. New evidence on measuring financial constraints：Moving beyond the KZ index[J].Review of Financial Studies，2010，23（5）：1909-1940.

[13] LOVE I.Financial Development and financing constraints：International evidence from the structural investment model[D].World Bank Working Paper，2001.

[14] 沈紅波，寇宏，張川. 金融發展、融資約束與企業投資的實證分析[J].中國工業經濟，2010（6）：22-64.

[15] DEMIGUC-KUNT，et al.Law，finance，and firm growth [J].Journal of Finance，1998（53）：2107-2137.

[16] WURGLER J. Financial market and the allocation of capital[J].Journal of Financial Economics，2000（58）：187-214.

[17] 劉煜輝.中國地區金融生態評價 [M].北京：社會科學文獻出版社，2007.

[18] 劉煜輝.中國地區金融生態評價 [M].北京：社會科學文獻出版社，2011.

[19] MONTEA A，PAPANI E. R&D; and the growth of firms：Empirical analysis of a panel of italian firms[J].Research Policy，2003，32（6）：1003-1014.

[20] YANG C，HUANG C. R&D;，Size and Firm growth in taiwans electronics industry[J]. Small Business Economics，2005，25（5）：477-487.

[21] 李洪亞.生產率、規模對企業成長與規模分布有什么樣的影響？[J].南開經濟研究，2016（2）：92-115.

[22] 魏志華，曾愛民.金融生態環境與企業融資約束[J].會計研究，2014（5）：73-95.