陈诗一,陈登科

• 1:复旦大学经济学院

摘要(Abstract)：

融资约束被认为是影响加总全要素生产率的最重要因素之一。本文在基于经济理论推导出加总全要素生产率与融资约束结构表达式的基础上,实证探讨了融资约束与我国加总全要素生产率的关系,并首次考察了微观企业效率韧性在融资约束影响我国加总全要素生产率过程中的作用。研究结果表明,融资约束显著降低了我国加总全要素生产率,但融资约束对我国加总全要素生产率的负向影响随着企业效率韧性,尤其是高效率企业效率韧性的提高而降低;此外,研究还发现,平均而言我国企业效率韧性程度还尚不足以抵消融资约束对加总全要素生产率的负向影响,亟需提高。本文的上述发现为减少融资约束对我国加总全要素生产率负向影响提供了新的思路,即除了可以通过直接缓解融资约束这一常规方法来减小融资约束对我国加总全要素生产率的负向影响,还可以通过为高效率企业创造稳定的经营环境等方式提高微观企业自身效率的韧性来实现这一目标。

关键词(KeyWords)： 融资约束;企业效率韧性;加总全要素生产率

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 教育部长江学者奖励计划;; 国家杰出青年科学基金(71525006);; 国家社科基金重大项目(14ZDB144);重点项目(12AZD047);; 国家自科基金面上项目(71173048);; 上海市领军人才和复旦大学卓识人才计划的资助

作者(Author): 陈诗一,陈登科

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.20160318.001

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• (1)根据前文设定企业所有者的消费全部来源于经营企业获得的利润,如果利润为0,那么也就不存在消费行为,因此这里的分析排除了那些利润为0的企业所有者。
• (1)详细求解过程可向作者索取或参照Moll(2014)。
• (1)有兴趣的读者可以向作者索取推导过程。
• (1)具体做法为:第一步,配成两年面板数据,首先根据企业代码识别同一家企业,然后再根据企业名称以及法人代表姓名进行识别,余下的企业则根据其他信息(包括地区代码、电话号码、开工年份、邮政编码、行业代码、主要产品以及所在县名称等)进行匹配;第二步,在配成两年面板的基础上进行连续三年面板的匹配,之所以要进行连续三年面板的匹配,是因为可能存在这样一种情形,即采用第一步的方法企业A没能和第二年的任何企业匹配,但却能和第三年的C匹配,同时C又能和第二年的B匹配,这样A、B和C应当视为同一家企业;第三步,配成1998-2007年连续十年的非平衡面板数据。
• (1)刘小玄和李双杰(2008)采用的方法为:工业增加值=产品销售额-期初存货+期末存货-中间投入+增值税。
• (2)下文在构建融资约束变量时报告了资本变量的具体处理过程。
• (3)考虑到结果的稳健性,下文计量分析还考察了把位于生产率分布10%分位数以下企业效率的算术平均作为生产率下限的代理变量的情形。
• (1)杨汝岱(2015)对工业企业数据进行了细致的处理并报告了采用OP测算的中国制造业整体全要素生产率平均增长速度为3.83%。
• (1)与Brandt et al.(2012)一样,本文永续盘存法所使用的折旧率为9%。
• (1)Moll(2014)采用这一方法衡量了智利与哥伦比亚企业效率的韧性。
• (1)审稿人建议除了利用工业企业数据库构造融资约束指标外,还应该使用省份层面的金融发展水平作为衡量指标。再次感谢审稿人建设性的意见。
• (1)根据审稿人的建议,稳健性检验主要以LP因变量为基础,其他因变量的检验结果注释说明。有兴趣的读者可向作者索取稳健性分析结果。
• (1)这6种情形分别是k=0、n=0和μ>0,k=0、n>0和μ>0,k>0、n=0和μ>0,k>0、n>0和μ=0 ,k=0、n>0和μ=0以及k>0、n=0和μ=0。