金融市場發育能促進企業進入退出嗎*——基于金融市場分類的視角

巫　強　任志成　陳夢瑩

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金融市場發育能促進企業進入退出嗎*
——基于金融市場分類的視角

巫強任志成陳夢瑩

*本文是全國優秀博士論文作者專項資金資助項目“基于中國企業出口行為研究的國家貿易理論體系構建”(201101)、國家社科基金一般項目“要素成本上升、產業斷檔與我國新型比較優勢培育研究”(15BJY119)、“壟斷對中國產業升級的影響效應及規制性措施研究”(14BGL006)，以及江蘇省區域經濟轉型與管理變革協同創新中心重大課題“江蘇‘互聯網+’行動方案(產業)研究”(JSFZ201505)的階段性成果。

摘要中國各省企業進入和退出數量存在著顯著差異，產業層面企業進入和退出的現有研究對此解釋不足?，F實中企業進入和退出面對融資約束，均需通過當地金融市場來獲取足夠的外部融資。因此地區金融市場的整體發育直接影響當地企業進入和退出的融資可能性和成本，進而影響中國各省企業進入和退出的數量。本文利用中國工業企業數據庫識別出1999-2008年中國31個省的企業進入和退出數量，構建省級面板數據，并分別估計了商業銀行市場、證券市場和保險市場三個細分金融市場的發育程度對當地企業進入和退出的影響。結果表明，商業銀行市場發育顯著促進企業進入和退出；證券市場和保險市場發育對企業進入的作用不明顯，且證券市場會阻礙企業退出，保險市場顯著促進企業退出。

關鍵詞金融市場；企業進入；企業退出

一、引言

企業進入和退出行為的決定因素是什么？該問題的理論和現實意義在于，企業進入和退出是優化社會資源配置的重要渠道，通過對其決定因素的分析，可促進企業進入退出并改進社會資源配置效率(劉志彪等，2015)。早期理論研究(Bresnahan等, 1987；Hopenhayn，1992)集中于研究哪些因素阻礙了企業的進入和退出，即進入和退出壁壘。自Orr(1974)以來，國內外文獻(Dunne等，1988；吳三忙，2009；楊天宇、張蕾，2009；李世英，2005)大多從產業層面上實證研究企業進入退出的影響因素或壁壘，涉及行業利潤、集中度、規模經濟、市場需求、產業平均資本規模、虧損率和行政壟斷壁壘等?，F有文獻側重產業層面深入分析中國企業進入和退出現象的決定因素，但不可忽視的是，企業進入和退出還體現在區域層面上。中國區域經濟發展差異的一個重要特征就是各省間企業進入退出現象的規模差異明顯。2013年浙江規模以上工業企業共有39561家，相較于2012年的36496家，凈進入企業3065家。而西藏自治區2013年規模以上企業有76家，相比于2012年的64家，凈進入企業為12家。在區域層面上，究竟是什么原因導致各省在企業進入和退出規模上存在如此巨大的差異呢？

從企業進入和退出優化社會資源配置，促進地區經濟發展角度看，研究區域間企業進入和退出差異的原因對于緩解中國區域經濟不平衡發展具有重要的政策意義。但目前從區域層面來研究中國企業進入和退出的成果還相對較少，不多的例外包括陳艷瑩等(2008)對服務業企業進入退出的研究和劉修巖、張學良(2010)對地級企業選址，即進入的研究。本文認為中國各省企業進入和退出存在巨大差異的原因是其金融市場發育程度差別很大。企業進入和退出需要借助外部金融市場解決融資約束，金融市場發育成熟的省份，金融市場規模更大、效率更高，當地企業更容易獲取融資，融資成本更低，這促進了企業的進入和退出。反之，企業則難以進入和退出。與現有文獻相比，本文的可能貢獻在于三方面：(1)在研究主題上，本文從金融市場發育這一全新視角來解釋中國企業的現實進入和退出行為，彌補現有研究對區域層面中國企業進入和退出現象關注的不足，對緩解中國區域經濟發展不平衡格局提出了新思路，并且有助于深化理解中國當前虛擬經濟與實體經濟的關聯機制。(2)在研究方法上，本文利用中國工業企業數據庫分別識別出1999-2008年中國31個省份的企業進入數量和退出數量，避免了現有文獻采用凈進入指標來整體衡量企業進入和退出的不足。(3)本文將金融市場細分為商業銀行市場、證券市場和保險市場，分別估計了各省這三個細分金融市場發育程度對當地企業進入和退出的影響，發現它們的影響機制不同，各省整體金融市場發育對當地企業進入和退出的促進作用主要通過商業銀行市場來實現。

二、理論假說與模型設定

金融市場發育滯后是阻止企業進入和退出的現實壁壘。進入和退出是企業的重大戰略決策，其實施有賴于足夠的資金支持，企業由此產生規模巨大的融資需求。這些融資需求僅靠企業內部資金積累顯然不夠，所以外源性融資是企業進入和退出的主要融資方式。而外源性融資必然需要通過外部金融市場來實現，金融市場發育的成熟與否顯然會直接影響其融資的難易程度和融資成本的高低。

本文是從資金供求方實現資金轉移與配置這一核心功能角度來界定金融市場發育。金融市場發育程度判斷不僅要根據該核心功能是否實現來判斷，還需要根據其實現的難易程度和社會成本高低來判斷。金融市場發育成熟與否，既不是產業內部的結構特征，也不是產業內部企業競爭策略的結果。它屬于企業發展的外部環境，其成熟與否取決于其是否能有效配置稀缺的金融資源，即是否保證資金能從供給方，以社會最優成本提供給需求方。具體而言，這首先取決于金融市場內信息是否更充分流動，金融資源供給和需求方之間的信息不對稱是否能得到有效緩解；其次取決于金融機構之間是否存在較為充分的競爭，金融機構是否能在競爭壓力下對金融資源需求方進行更為準確的預期，其風險管理體系是否更為有效；再次，金融市場發育程度也可從市場規模擴張、資金成本下降等角度加以判斷。一國或地區金融市場發育成熟的重要意義在于，緩解當地企業進入和退出的融資約束，降低其融資成本(陳艷瑩等，2008)，由此當地企業進入和退出的壁壘就會降低，就更容易實施進入和退出戰略。

進一步來看，金融市場發育完善有助于潛在企業家通過創業方式來成功實現進入。在金融發展與經濟貧困關系的研究中，國外學者(Levin, 2008)強調金融市場發育不成熟導致金融資源歧視性配置，即金融機構根據家庭財富背景，而不是根據個人才能來配置金融資源，這意味著金融資源配置偏向于富裕家庭，而出身貧困家庭的潛在企業家難以獲得足夠的金融資源支持去發揮其才能，提升自己在社會中的經濟地位，由此社會中的持續貧困現象難以得到改變。換言之，金融市場發育程度的完善有助于潛在企業家憑借自身才能獲得必要的金融資源，降低其通過創業實現進入的難度，削弱企業進入的壁壘。成熟的金融市場還通過社會經濟資源的優化配置來實現企業的優勝劣汰，便利了低效率企業的退出。例如，在成熟的多層次資本市場上，低效率企業可借助退市和轉板機制、企業股權交易、兼并重組等多種方式，通過資產轉移過渡而實現退出。高效率企業可以通過成熟的多層次資本市場獲得足夠的資金支持，跨行業進入兼并低效率企業等，這也可以促進低效率企業退出。由此得到假說一。

假說一：一國或地區金融市場發育程度越成熟，該地區企業進入和退出現象就越多。

一國或地區金融市場是一個龐大的系統性市場體系，難以用單一變量加以概括。本文將金融市場細分為商業銀行市場、證券市場和保險市場，分別研究這三者的發育程度對企業進入和退出的差異影響。商業銀行市場在我國金融市場中占據主體地位，目前我國間接融資比重達到80%以上，銀行業資產占全部金融資產的比重超過90%①。商業銀行市場是實現稀缺金融資源從供給方向需求方轉移的主渠道，企業進入和退出都可從該渠道中獲取相應的融資。創業者可通過抵押質押貸款獲得創業進入的融資來源，大中型企業的兼并進入可從商業銀行獲取過橋貸款，商業銀行提供了各種金融產品，完成稀缺金融資源從供給方向需求方的轉移。鑒于其主渠道地位，假說一里金融市場發育成熟對企業進入退出的正向促進作用應該主要通過商業銀行市場來體現，得到假說二。

假說二：在我國以間接金融為主的金融市場中，各省份商業銀行市場發育程度提高將正向促進企業的進入和退出。

各省證券市場發育越完善，理論上將更有利于該地區企業進入和退出。證券市場或更為廣義的多層次資本市場，能滿足不同類型、不同發展階段的企業投融資需求，對于試圖進入新行業的企業而言，其可能是初創者采取創業股權融資后成功實現進入，也可能是相關或不相關行業中的在位企業獲取債券融資支持進入新行業，或者上市公司定向發行等再融資進入新行業。借助更為成熟的證券市場，包括上市公司在內的各類企業更易獲得進入所需的融資，其融資成本可能更低。在企業退出行為中，上市公司退出的股權轉讓也可借助證券市場來實現，證券市場上的兼并收購交易中也包括了大量的企業退出行為。但我國證券市場管制程度高，發展水平落后于商業銀行市場，尤其人為政策因素對其影響巨大，多層次資本市場體系還未真正形成，這顯然不利于企業通過證券市場融資來實現進入或退出。因此本文預測股票交易額的系數正負號可能存在不確定性，即假設三。

假說三：我國各省份證券市場發育對其區域內企業的進入和退出影響存在不確定性。

保險市場傳統上也是金融市場的重要組成部分，其資金來源是保險公司的保費收入。出于保值增值需要，保險公司的保費收入成為基金、信托等機構投資者的主要資金來源，或者保險公司自身設立直接投資機構。保費收入通過這些機構投資者進入金融市場，在金融市場上尋找合適的投資機會。這些投資機會中也包括企業進入新行業的投資項目和企業退出現有行業的股權轉讓等，保險市場發育程度提高會增加對企業進入和退出的資金供給，便利企業的進入和退出。當然保險市場對企業進入和退出決策的影響路徑更長，其影響力度可能相對薄弱和更為間接，并且保險資金能夠有效規避高風險的企業進入和退出項目，所以其對企業進入退出的影響也可能不確定，得到假說四。

假說四：我國各省份保險市場發育對其區域內企業的進入和退出影響存在不確定性。

根據上述理論機制的闡述，本文設定實證分析模型如式(1)、(2)所示，對模型所有變量取自然對數。其中，i為省份，t為年份，εit和ηit是隨機誤差項。infirms為企業進入變量， outfirms為企業退出變量。Bank是商業銀行市場發育變量，Stock是證券市場發育變量，Insur是保險市場發育變量，Z為其他影響企業進入退出的控制變量。

lninfirmsit=α0+α1lnBankit+α2lnStockit+α3lnInsurit+αilnZit+εit

(1)

lnoutfirmsit=β0+β1lnBankit+β2lnStockit+β3lnInsurit+βilnZit+ηit

(2)

進入和退出作為企業的戰略決策，還受到當地經濟發展狀況的影響。為了控制我國各省份的區域經濟差異，通過文獻梳理，本文選取控制變量固定資產投資(tfi)、人均國內生產總值(pgdp)和地區工資水平(wage)。固定資產投資是當地當年在固定資產上的投資總額，該地區固定資產投資越旺盛，反映當地投資環境越好，而投資環境和氛圍改善會直接影響企業的進入和退出決策。地區工資水平(wage)是企業成本的主要部分，企業在特定地區實施進入戰略時顯然會考慮當地的工資水平。人均國內生產總值反映一個地區經濟發展的整體水平和繁榮程度，與該地區居民平均收入密切相關。它用于控制由于各省經濟發展水平差異對企業進入和退出的可能影響。地區工資水平直接反映了一個地區的工資成本，并部分間接反映了該地區房價、交通成本和其他生活成本。劉修巖、張學良(2010)在地級層面上研究我國制造業企業進入的區位選擇影響時，證實工資水平提高會顯著阻礙我國地級區域內制造業企業的進入。由于企業退出更多是被動決策，且數據中各地區工資水平并未發生跳躍式變化，這與各地頻繁的企業退出現象形成反差，所以企業退出模型中選擇地方政府財政收入(gtv)作為控制變量，替代地區工資水平控制變量。地方政府財政收入來自其各項稅費，它對企業退出行為顯然有直接影響。

三、指標選取與數據來源

本文構建了1999-2008年我國31個省份的面板數據。因變量各省每年企業進入數量infirms和退出數量outfirms的數據來自1998-2008年中國工業企業數據庫。該數據庫涵蓋我國采掘業、制造業等行業的全部國有企業和規模以上的非國有企業，每家企業都有名稱、代碼、地址等基本信息。具體步驟如下：第一步，以特定省份為對象，先根據企業名稱來匹配該省第一年和第二年的企業，然后通過企業代碼進行第二次匹配，由此得到這兩年份中都存在的企業樣本，并記錄其數量；第二步，用該省第一年企業數量減去該數量得到該省在第二年退出的企業數量，用該省第二年的企業數量減去該數量得到該省在第二年進入的企業數量；第三步，以此類推計算該省1999-2008年中每年的進入企業數量和退出企業數量，類似得到其他省級單位同期的企業進入和退出數量②。

核心自變量中，本文選取存貸比(fldr)來衡量商業銀行市場發育變量(Bank)，存貸比(fldr)是商業銀行市場上金融機構貸款除以存款的比值，數據來自1999-2013年《中國金融年鑒》。存貸比越高就反映了商業銀行市場的資金轉化率越高，資金流動性更強，商業銀行市場發育程度越高。這顯然有助于企業通過外源性融資來實施其進入和退出決策。本文選取股票交易額(fst)衡量證券市場發育變量(Stock)。股票交易額是各省股票交易總額，它直接反映了一個地區證券市場的活躍程度和參與度，來自1999-2013年《中國證券期貨年鑒》。本文選取保險密度(fiid)衡量保險市場發育變量(Insur)。保險密度(fiid)是各省保費收入與該省總人口數的比值，通過1999-2013年《中國金融年鑒》和《中國保險年鑒》匯總整理而得。它能反映一個地區保險市場的普及度及參與度，其高低是該地區保險市場發育程度高低的直接反饋，能衡量各地區保險市場的發育程度?？刂谱兞扛魇「髂甓裙潭ㄙY產投資(tfi)、人均國內生產總值(pgdp)和地區工資水平(wage)、地方政府財政收入(gtv)數據來自于相應年份的《中國統計年鑒》、各省統計年鑒和CCER數據庫中地區經濟數據。

四、企業進入和退出模型的靜態面板估計

本文先對回歸方程(1)和(2)分別應用靜態面板模型的三種經典估計方法，即混合模型、固定效應和隨機效應，并分別通過F檢驗和Hausman檢驗來確定最優估計方法，最大限度地提高了回歸結果的準確性和有效性。本文的實證步驟分兩個階段，第一階段是一次性加入所有核心自變量，然后依次加入控制變量；第二階段是一次性加入所有控制變量，然后依次加入核心變量。兩個階段的多次回歸結果能確保估計結果的穩健性，更清晰地反映金融市場發育對企業進入和退出的影響。企業進入模型，式(1)的估計結果見表1，F檢驗和Hausman檢驗均表明固定效應是最優估計方法，所以表1只匯報固定效應估計結果。

表1　企業進入的靜態面板估計(固定效應)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著。模型(1)-(3)、(6)是第一階段依次加入控制變量的估計結果，模型(4)-(6)是第二階段依次加入核心解釋變量的估計結果。

商業銀行市場發育始終對我國企業進入存在正向顯著影響，銀行業金融機構存貸比lnfldr估計系數始終為正，并且都通過了1%的顯著性水平檢驗。其它條件不變時，銀行業金融機構存貸比每提高1%，企業進入數量將增加0.877%-1.030%。該結果直接驗證了假說二，同時也間接支撐了假說一，商業銀行作為我國金融體系的主體，其發育成熟的確會正向促進我國省級層面上企業的進入。證券市場發育變量lnfst的系數有正有負，但均不顯著，保險市場發育變量lnfiid的系數大多為正，但系數的顯著性并不太穩健，唯一通過顯著性檢驗的系數為0.337%，這證實了假說三和四。雖然總體上我國金融市場發育程度提高能有助于省級層面上企業的進入，但是就證券市場和保險市場而言，其對企業進入的促進作用并沒有充分體現出來。這主要是由于這兩個細分金融市場發育程度相對滯后，保險市場對企業進入的影響路徑又相對較長，它們并沒有有效緩解企業進入的融資約束。在控制變量方面，地區固定資產投資的系數均顯著為正，證實了投資環境改善對于企業進入的激勵作用；地區工資水平的系數均顯著為負，說明該地區經營成本上升阻止企業進入；人均國內生產總值的系數為正，但顯著性不強。

企業退出模型，式(2)的估計步驟和前面企業進入模型的估計步驟相同，估計結果見表2。式(2)的控制變量中地方政府財政收入lngtv代替了地區工資收入lnwage。在應用混合效應、固定效應和隨機效應三種估計方法后，F檢驗和Hausman檢驗結果表明固定效應估計方法最優，所以表2只匯報固定效應估計結果。

表2中，商業銀行市場發育變量lnfldr始終為正，并且通過了1%顯著性水平的檢驗。銀行業金融機構存貸比每上升1%，企業退出數量增加0.806%-0.958%，與企業進入模型中該估計系數的大小相似。這說明商業銀行市場發育成熟促進我國省級層面上企業進入和企業退出的作用幅度相近，假說一、二成立。商業銀行市場作為金融市場的主體，同樣也是便利企業退出的主要細分金融市場。證券市場發育變量lnfst估計系數為負，通過了1%的顯著性水平檢驗，股票交易額每上升1%，企業退出數量下降0.094%-0.148%。保險市場發育變量lnfiid估計系數大多顯著為正，保險密度增加1%將便利企業退出0.273%-0.507%。這兩個細分金融市場發育變量的系數估計結果和企業進入模型有所差異，這說明了證券市場和保險市場的發育程度對企業退出行為的影響差別于對企業進入行為的影響。證券市場發育系數顯著為負，實際上并沒有真正與假說三矛盾。理論上證券市場對企業退出的促進作用是通過多層次資本市場的發育完善，創立退市、轉板機制和股權轉讓等方式，為企業退出提供更靈活有效的渠道。但假說三的邏輯推演中已說明我國證券市場發展的特殊性，到2008年，我國包括主板、創業板、新三板的多層次資本市場體系并未建立，加之各地政府出于當地經濟發展的需要，普遍通過財政補貼等方式扶持經營虧損的上市公司，這導致退市機制的實施效果極為有限，真正退市的企業非常少。保險市場發育變量系數大多顯著為正，這說明總體上保險市場發育對企業退出的促進影響可能更加直接，但是由于存在一個不顯著系數，所以這種促進作用也不完全穩健。

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著。模型(7)-(9)、(12)是第一階段依次加入控制變量的估計結果，模型(10)-(12)是第二階段依次加入核心解釋變量的估計結果。

五、擠出效應、真空效應與企業進入和退出模型估計

大量的理論和實證研究表明，企業進入和退出之間存在一定的互動關系。在位企業退出會騰出一定的市場空間，吸引新企業進入，即產生“真空效應”；同樣，新企業進入會對在位企業形成“擠出效應”，從而加劇企業退出。我國省級層面上的企業進入和退出在變動方向和趨勢上也具有一致性，本文先根據式(1)設定式(3)，研究考慮“真空效應”下金融市場發育對省級層面企業進入的影響。

lninfirmsit=α0+α1lnoutfirmsit+α2lnfldrit+α3lnfstit+α4lnfiidit+αiZi+εit

(3)

式(3)在式(1)的核心自變量中添加了企業退出數量的滯后一期項L.lnoutfirmsit，其系數α1就代表真空效應。若其系數顯著為正，則表明省級層面企業進入顯著受到滯后一期企業退出的正向影響，真空效應就存在。本文同樣進行混合效應、固定效應和隨機效應估計，通過F檢驗剔除混合效應估計結果，通過Hausman檢驗選擇固定效應估計結果作為最優結果，見表3。

表3　真空效應與企業進入的靜態面板估計(固定效應)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，(13)-(16)依次加入控制變量。

表3說明，即使考慮可能的真空效應，金融市場的三個細分市場發育，商業銀行市場、證券市場和保險市場發育對省級層面企業進入的影響機制和表1相同，假設一至四依然成立。商業銀行市場發育同樣會顯著促進企業進入，系數均通過了5%顯著性水平的檢驗，銀行業金融機構存貸比每上升1%，企業進入數量將上升1.044%-1.158%，其影響力度比表1中系數有所加強。同樣，證券市場和保險市場發育變量的絕大部分系數不顯著，只有保險市場發育變量的一個估計系數顯著為正。這兩個細分金融市場對企業進入的促進作用均不明顯。金融市場發育促進企業進入的整體作用依然體現在商業銀行市場上。另外，滯后一期的企業退出數量L.lnoutfirmsit系數并不顯著，即滯后一期的企業退出數量并未對當期企業進入產生顯著影響，這表明由于在省級層面上的企業退出數量涵蓋了多個行業，所以省級層面的“真空效應”并不明顯?？刂谱兞肯禂档娘@著性和正負號也基本和理論預期相符。

本文再根據式(2)設定式(4)，分析“擠出效應”下金融市場發育對省級層面企業退出的影響?？刂谱兞吭O定與表3相同。在實證處理步驟上，同樣先進行混合效應、固定效應和隨機效應估計。F檢驗結果排除了混合效應，Hausman檢驗排除了隨機效應，表4只匯報對式(4)的固定效應估計結果。

Lnoutfirmsit=β0+β1L.lninfirmsit+β2lnfldrit+β3lnfstit+β4lnfiidit+βiZit+ηit

(4)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，模型(17)-(20)依次加入控制變量。

在考慮可能的擠出效應后，表4的估計結果和表2基本一致，商業銀行市場和保險市場發育依然顯著有助于企業退出，證券市場發育同樣不利于企業退出，但其系數顯著性程度有所減弱。三個細分金融市場對省級企業退出的影響方向和作用機制非常穩健。與表2相比，商業銀行市場系數略有減小，達到0.715%-0.784%，證券市場系數絕對值大幅減小，其顯著性有所減弱，而保險市場系數增大，達到0.689%-1.035%。鑒于表4中L.lninfirms的估計系數顯著為正，前期進入企業對當期在位企業退出的確存在擠出效應，這可能說明表4的估計系數更接近總體系數的真實水平。

六、企業進入和退出的動態面板估計

為考察上述估計結果的穩健程度，本文還采用動態面板數據的系統GMM估計方法，重新估計式(3)和(4)。由于動態面板模型將被解釋變量的滯后一期項作為自變量，所以OLS、靜態面板等常用估計方法有偏，而系統GMM估計允許隨機誤差項存在異方差和自相關，其參數估計值相比其他估計方法更有效。在動態面板處理過程中，本文還通過序列自相關檢驗和Sargan檢驗，確定了動態面板系統GMM估計結果的可靠性和穩定性。先估計企業進入模型式(3)，因為表3的估計結果不支持真空效應的存在，所以這里估計企業進入模型時不將滯后一期企業退出數作為核心解釋變量。為了分別檢驗細分金融市場對企業進入行為的具體影響，回歸步驟是將控制變量先一次性加入，然后依次加入商業銀行市場、證券市場、保險市場發育程度變量，觀察各次估計結果中三個細分金融市場的系數。估計結果如下表5所示。

表5　企業進入模型(系統GMM估計)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，模型(21)-(23)依次加入核心解釋變量；企業進入數量的一階滯后項、商業銀行市場存貸比、地區股票交易額、地區保險密度均為內生變量并采用它們的滯后三階項作為工具變量。

表5中AR(1)的P值均在0.01上下浮動，這表明在小于5%的顯著性水平上，(21)-(23)均存在一階自相關。AR(2)的P值分別為0.495、0.244、0.168，這表明在大于10%的顯著性水平上，(21)-(23)接受了擾動項不存在二階自相關的原假設。Sargan檢驗的P值分別為0.985、1、1，均接近或等于1。Sargan檢驗的結果接受了原假設，即工具變量在選擇的過程中滿足過度識別的約束條件，即工具變量有效。表5的解釋變量系數估計結果同樣證實了假說一至四，和表1和3的估計結果一致。商業銀行市場發育變量的系數均顯著為正，其影響幅度在0.898%-2.378%之間；證券市場發育變量的系數有正有負，但均不顯著；保險市場發育變量系數也不顯著。這說明商業銀行市場發育的確會促進我國省級層面上企業進入，但是證券市場和保險市場發育不會顯著促進我國企業進入。加總起來，我國金融市場發育成熟有利于企業的進入。企業進入的滯后一期項系數也顯著為正，說明前期進入企業越多，越有助于促進當期的企業進入?？刂谱兞烤ㄟ^了顯著性檢驗，并且其正負號都和理論預期相符。

在企業退出模型的系統GMM估計中，因為表4的估計結果證實了擠出效應的存在，當期省級層面企業退出數量會隨著上期企業進入數量增加而顯著增加，因此這部分繼續在估計企業退出模型時加入滯后一期的企業進入量作為核心解釋變量。企業退出模型的估計結果見表6。

表6　企業退出模型(系統GMM估計)

注：***、**、*分別代表在1%、5%、10%水平上顯著，模型(24)-(26)依次加入核心解釋變量；企業退出數量的一階滯后項、企業進入數量的一階滯后項、商業銀行市場存貸比、地區股票交易額、地區保險密度均為內生變量并采用它們的滯后三階項作為工具變量。

表6中，AR(1)、AR(2)的P值表明(24)-(26)存在一階自相關，但不存在二階自相關。Sargan檢驗的P值均等于1，表明選擇的工具變量有效。在核心自變量系數顯著性和正負號方面，表6企業退出模型的動態面板系統GMM估計結果與表2和表4的靜態面板估計結果相同。商業銀行市場變量lnfldr估計系數為正，并通過了1%顯著性水平的檢驗。其他條件不變時，商業銀行業存貸比每提高1%，企業退出數量將增加0.772%-1.818%，影響力度相對于靜態面板估計結果略有增加。證券市場發育變量估計系數為負，并通過了1%的顯著性水平檢驗。保險市場發育變量估計系數為正，通過1%顯著性水平的檢驗。保險密度每提高1%，企業退出數量會增加0.743%。企業進入滯后一期項估計系數顯著為正，說明省級層面上的擠出效應依然存在；而企業退出滯后一期項估計系數顯著為負，這表明前期企業退出有助于減少當期企業退出，這也符合經濟理論預測。

七、簡要結論與政策啟示

本文構建了1999-2008年全國31個省份的面板數據，從中國工業企業數據庫中挖掘出每年各省份的進入企業數量和退出企業數量作為因變量，將金融市場細分為商業銀行市場、證券市場和保險市場，將這三者的發育程度作為自變量，實證研究細分金融市場對我國企業進入和退出的影響。靜態面板估計、考慮擠出效應和真空效應的靜態面板估計、動態面板估計結果證實了我國省級層面上，商業銀行市場發育會顯著促進企業進入和退出，證券市場發育對企業進入的促進作用不顯著，但顯著阻礙企業退出，保險市場發育會促進企業進入，但顯著性不強，且會顯著促進企業退出。商業銀行市場是我國整體金融市場發育促進企業進入和退出的主要渠道。

本文研究結果的政策意義在于發現我國金融市場整體發育滯后，尤其是內部細分市場發展步伐相差很大，這不利于我國企業進入和退出。這要求我國進一步按照市場化原則，加快推動金融市場發育，其中最為關鍵的是，加快證券市場建設，盡早真正構建包括準金融機構在內的完善多層次資本市場體系(俞燕，2014)。同時我國經濟相對不發達省份的企業進入和退出遠遠滯后于經濟發達省份，這種巨大差異的重要原因在于前者金融市場發育滯后。這種巨大差異會導致各區域內資源配置效率的巨大差異，區域經濟發展不平衡難以被扭轉。盡快推出加快各省區域金融市場發育的針對性政策，這將有助于縮小我國省域之間經濟發展水平不均衡的問題。

①數據來源：《尚福林：目前我國間接融資比重達到80%以上》，《中國經濟網》2014年2月19日。

②由于中國工業企業數據庫的本身限制，它并沒有覆蓋規模以下的非國有企業，所以這種方法得到的進入和退出企業數量可能會低估。同時為了減少這種低估，并充分保留現有數據，本文并沒有刪除數據庫中的企業樣本。

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〔12〕俞燕：《我國準金融機構監管的實踐與反思》，《世界經濟與政治論壇》2014年第4期。

〔責任編輯：清菡〕

注：

Can the Maturing of Financial Markets Contribute to the Entry and Exit of Firms:

In the Perspective of Financial Markets Classification

WuQiang&RenZhicheng&ChenMengying

Abstract:Chinese provincial entry and exit of firms exhibits significant difference, and the current industrial level research on the firm’s entry and exit does not explain this well. In reality, the firm’s entry and exit faces the financial constraint, and the firm need to get enough outward financing from local financial market. So the whole maturing level of this region affects the financing possibility and cost of entry and exit of local firms by the expansion of size and improvement of efficiency directly, and affects Chinese provincial entry and exit of firms. Sub-financial markets also mature differently, and this gives different effects on the local entry and exit of firms. This paper uses the Chinese manufacturing firm data to identify the entry and exit amounts of firms in 31 provinces from 1999-2008, and constructs the provincial panel data to estimate the effect of maturing of three financial sub-markets, the commercial banks, the stock market and insurance market on the entry and exit of local firms. Results state that the maturing of commercial banks contributes significantly and positively to the entry and exit of firms, and the maturing of stock and insurance market does not contribute to the entry significantly and the stock market impedes the exit of firms, and the insurance market significantly contributes to the exit. The static panel data, the “vacuum effect” and “crowding-out effect” panel data and dynamic panel data model estimation all demonstrate these conclusions are robust, and it depicts the feature of the important and realistic influencing path from the intangible economy to the tangible economy in current China.

Key words:financial markets; entry of firms; exit of firms

作者簡介巫強，南京大學經濟學院副教授 、博士南京 210093；任志成，南京審計學院經貿學院副教授、博士南京 211815；陳夢瑩，中國工商銀行總部北京 100032

DOI:10.15937/j.cnki.issn 1001-8263.2015.12.002

中圖分類號F425

文獻標識碼A

文章編號1001-8263(2015)12-0008-09