景光正，房 帥

（1 北京大學(xué)國(guó)家發(fā)展研究院， 北京 100871；2 上海市普陀區(qū)發(fā)展和改革委員會(huì)， 上海 200333）

一、引言

20 世紀(jì)60 年代以來(lái)，以日本和亞洲“四小龍”為代表的東亞國(guó)家和地區(qū)走上了快速發(fā)展的道路，這些東亞國(guó)家和地區(qū)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)的現(xiàn)象被稱為“東亞奇跡”。普遍認(rèn)為，東亞國(guó)家和地區(qū)充分利用自身的要素稟賦比較優(yōu)勢(shì)， 通過(guò)出口特別是向發(fā)達(dá)國(guó)家出口工業(yè)品以實(shí)現(xiàn)工業(yè)的快速發(fā)展， 這種實(shí)現(xiàn)工業(yè)化的發(fā)展戰(zhàn)略也被稱為出口導(dǎo)向型工業(yè)化。

然而，對(duì)于包括中國(guó)在內(nèi)的廣大發(fā)展中國(guó)家來(lái)說(shuō)，不健全的市場(chǎng)機(jī)制以及經(jīng)濟(jì)中廣泛存在的要素市場(chǎng)扭曲很可能會(huì)給國(guó)內(nèi)企業(yè)充分利用本地要素稟賦造成阻礙。 例如，我國(guó)選擇性壓制的金融體系阻礙了高外部融資依賴的產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，這為外資企業(yè)大舉進(jìn)入這些行業(yè)創(chuàng)造了空間 （黃玖立和冼國(guó)明，2010）。 如何降低外貿(mào)領(lǐng)域內(nèi)的資源誤置，提高本國(guó)企業(yè)在利用要素稟賦方面的效率，是關(guān)系到一國(guó)對(duì)外貿(mào)易長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展的重要課題。

目前專門針對(duì)出口市場(chǎng)資源誤置問(wèn)題的研究還比較少（Jaud 等，2018），以此作為主題的文獻(xiàn)大都將研究目標(biāo)聚焦在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)上，經(jīng)典的Hsieh 和Klenow（2009）對(duì)中國(guó)和印度進(jìn)行了分行業(yè)的分析，發(fā)現(xiàn)同行業(yè)的企業(yè)之間存在大量的資源誤置，很大程度上降低了本國(guó)整體生產(chǎn)率。 國(guó)內(nèi)學(xué)者中，聶輝華和賈瑞雪（2011）對(duì)OP 法測(cè)度的中國(guó)工業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行分解后發(fā)現(xiàn)，“（中國(guó)） 制造業(yè)內(nèi)部的資源重置效應(yīng)近似于0，企業(yè)的進(jìn)入和退出沒(méi)有發(fā)揮正面的效應(yīng)”。

許多國(guó)內(nèi)學(xué)者發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于單純的銀行信貸規(guī)模，改革進(jìn)程嚴(yán)重滯后的金融體制是導(dǎo)致我國(guó)經(jīng)濟(jì)中資源誤置現(xiàn)象更重要的原因（馬光榮和李力行，2014；劉海明和曹廷求，2018；何歡浪等，2019）。 在國(guó)有大銀行主導(dǎo)的存在利率管制的金融市場(chǎng)中，由于在企業(yè)家經(jīng)營(yíng)能力高低甄別上存在困難，大型金融機(jī)構(gòu)更傾向于為抵押品充足的大型企業(yè)提供貸款（張一林等，2019），由此造成廣大中小企業(yè)因難以獲得銀行信貸資源而投資不足，難以持續(xù)提高自身具有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力，而少數(shù)大型企業(yè)則可能因?yàn)楂@得過(guò)多的低成本貸款而投資過(guò)度，從而可能出口偏離比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品。

結(jié)合金融體制發(fā)展相對(duì)滯后的事實(shí)，本文從資源配置的角度出發(fā)研究金融和出口之間的關(guān)系?；?000-2007 年工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品出口數(shù)據(jù)，本文主要應(yīng)用生存分析法研究金融市場(chǎng)化如何影響不同稟賦匹配程度產(chǎn)品的出口持續(xù)期。 研究結(jié)果表明，稟賦匹配程度低的行業(yè)， 其出口持續(xù)期相對(duì)較短，說(shuō)明相對(duì)于具有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品來(lái)說(shuō)，缺乏比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品更可能被淘汰；金融市場(chǎng)化水平提高會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大這一差距，說(shuō)明金融市場(chǎng)化促使企業(yè)出口結(jié)構(gòu)更加符合當(dāng)?shù)匾胤A賦，從而改善了當(dāng)?shù)氐馁Y源配置效率。

本文后續(xù)內(nèi)容安排如下： 第二部分為文獻(xiàn)綜述；第三部分對(duì)計(jì)量模型的選擇和指標(biāo)選取進(jìn)行了詳細(xì)的說(shuō)明；第四部分展示基準(zhǔn)計(jì)量結(jié)果，并進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第五部分是對(duì)基本的計(jì)量結(jié)果在城市層面進(jìn)一步檢驗(yàn)并對(duì)金融市場(chǎng)資源配置功能的具體機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)；最后一部分是結(jié)論。

二、文獻(xiàn)綜述

信息經(jīng)濟(jì)學(xué)以及合同理論等分析工具的發(fā)展為探索金融與貿(mào)易的關(guān)系提供了理論支撐。 Kletzer和Bardhan（1987）首次在存在金融摩擦的前提下研究了金融市場(chǎng)化與貿(mào)易的關(guān)系，他們認(rèn)為獲得資本的便利程度是國(guó)際貿(mào)易中比較優(yōu)勢(shì)的一個(gè)來(lái)源。通過(guò)對(duì)56 個(gè)國(guó)家32 個(gè)產(chǎn)業(yè)的樣本進(jìn)行研究，Beck（2003） 發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)化程度高的國(guó)家在外部融資依賴度高的行業(yè)擁有更多的出口份額和貿(mào)易盈余。Manova（2013）在Melitz（2003）的基礎(chǔ)上引入企業(yè)的融資約束，在異質(zhì)性企業(yè)理論的框架下分析了金融市場(chǎng)化對(duì)微觀企業(yè)出口績(jī)效的影響?；诳鐕?guó)雙邊數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，金融契約效率越高的國(guó)家在外部融資依賴度高的行業(yè)出口的產(chǎn)品種類更多，擁有更多的貿(mào)易伙伴和更大的出口額。 盛斌和景光正（2019）發(fā)現(xiàn)金融結(jié)構(gòu)越偏向金融市場(chǎng)，一國(guó)在全球價(jià)值鏈分工體系中地位越高。王瑩和施建淮（2021）研究表明，東道國(guó)貿(mào)易開(kāi)放度越高，跨境資本流入對(duì)本國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)越敏感，表明貿(mào)易開(kāi)放在國(guó)際資本市場(chǎng)中具有信息傳遞作用。

在Manova（2013）的基準(zhǔn)模型中，生產(chǎn)率高的企業(yè)盈利能力強(qiáng)，更有可能滿足投資者要求的回報(bào)率，因而其面臨的融資約束較弱。 然而，現(xiàn)實(shí)中，包括我國(guó)在內(nèi)的發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)體系中存在廣泛的資源誤置（Banerjee 和Duflo，2005；Alfaro 等，2008；Bartelsman 等，2008；劉廷華，2021），高效率企業(yè)不一定能夠優(yōu)先獲得融資支持。 Hsieh 和Klenow（2009） 在壟斷競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下對(duì)中國(guó)和印度相對(duì)于美國(guó)的資源誤置情況進(jìn)行了專門的研究。利用中國(guó)、印度和美國(guó)的微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，作者們發(fā)現(xiàn)相對(duì)于美國(guó)， 中國(guó)和印度企業(yè)的收入全要素生產(chǎn)率（TFPR）的分布更加分散，說(shuō)明中國(guó)和印度經(jīng)濟(jì)中存在大量的資源誤置現(xiàn)象。 因此，在研究包括中國(guó)在內(nèi)的發(fā)展中國(guó)家企業(yè)的出口行為時(shí)，不能忽視資源誤置問(wèn)題。

在影響資源誤置的因素中，金融體制是學(xué)者們關(guān)注的一個(gè)重點(diǎn)，金融制度的完善可以優(yōu)化資本配置， 從而降低資源錯(cuò)配程度。 馬光榮和李力行（2014） 從企業(yè)進(jìn)入退出的角度研究了金融契約效率對(duì)資源誤置的影響， 基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，作者們研究發(fā)現(xiàn)金融契約效率越高的地區(qū)，生產(chǎn)率低的企業(yè)更可能退出，從而減少整個(gè)經(jīng)濟(jì)中的資源誤置。 劉海明和曹廷求（2018）利用2007 年銀行續(xù)貸政策收緊作為沖擊，使用雙重差分方法研究了債務(wù)約束強(qiáng)化對(duì)微觀企業(yè)治理和宏觀資源配置的影響，結(jié)果證實(shí)，續(xù)貸政策收緊有利于減少掏空和非效率投資，從而改善了企業(yè)治理；同時(shí)還使得高質(zhì)量企業(yè)獲得更多貸款，提高了經(jīng)濟(jì)整體的資本配置效率。張鵬輝（2020）研究也發(fā)現(xiàn)金融約束顯著影響了企業(yè)出口市場(chǎng)的持續(xù)時(shí)間，企業(yè)外部融資能力的提高顯著降低了企業(yè)退出出口市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)。

近年來(lái)，在國(guó)際貿(mào)易領(lǐng)域，由金融摩擦導(dǎo)致的資源誤置現(xiàn)象也開(kāi)始引起學(xué)者們的興趣，然而有關(guān)此話題的文獻(xiàn)還不系統(tǒng)，并且缺乏微觀層面的實(shí)證分析。其中，Ju 和Wei（2005）認(rèn)為，只有當(dāng)金融市場(chǎng)化到達(dá)一定門檻值之后，傳統(tǒng)的要素稟賦優(yōu)勢(shì)才能得到發(fā)揮，否則，經(jīng)濟(jì)中會(huì)出現(xiàn)大量資本閑置。 Jaud等（2018）從要素稟賦理論出發(fā)，將低稟賦匹配產(chǎn)品的持續(xù)出口視為資源誤置的表現(xiàn)， 利用71 個(gè)國(guó)家1995-2005 年對(duì)美國(guó)市場(chǎng)出口產(chǎn)品的生存期限進(jìn)行分析， 結(jié)果顯示與商業(yè)銀行體系落后的國(guó)家相比，在商業(yè)銀行體系（用銀行信貸占GDP 的比重表示）發(fā)達(dá)的國(guó)家，其偏離比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品面臨相對(duì)更高的退出風(fēng)險(xiǎn)。

本文嘗試?yán)梦⒂^企業(yè)數(shù)據(jù)，研究金融市場(chǎng)化對(duì)出口市場(chǎng)資源配置效率的影響。從我國(guó)金融體制發(fā)展相對(duì)滯后的事實(shí)出發(fā)，結(jié)合已有文獻(xiàn)，本文中的金融市場(chǎng)化不僅指金融市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，更包括金融契約制度的發(fā)展和金融市場(chǎng)配置資本效率的提高。 本文沿用Jaud 等（2018）對(duì)于資源誤置的定義，即認(rèn)為持續(xù)出口低稟賦匹配產(chǎn)品是資源低效率利用的表現(xiàn)。這一資源錯(cuò)配的定義背后的邏輯與全要素生產(chǎn)率離散程度等經(jīng)典的資源錯(cuò)配指標(biāo)是相似的1許多文獻(xiàn)采用企業(yè)全要素生產(chǎn)率或資本回報(bào)率的離散程度作為資源錯(cuò)配的度量指標(biāo)，離散程度越大說(shuō)明資源錯(cuò)配程度越嚴(yán)重。 這一指標(biāo)背后的邏輯是：在不完全市場(chǎng)下，不同企業(yè)面臨不同的內(nèi)部決策環(huán)境或者外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境，因而使得其面臨的生產(chǎn)要素價(jià)格或者市場(chǎng)需求價(jià)格偏離完全市場(chǎng)的情況。 本文關(guān)注外貿(mào)領(lǐng)域，企業(yè)出口偏離本地要素稟賦的產(chǎn)品其實(shí)也是企業(yè)在市場(chǎng)不完全的情況下做出的偏離完全市場(chǎng)時(shí)的選擇，因此，本文中偏離要素稟賦的指標(biāo)DS 與經(jīng)典資源錯(cuò)配指標(biāo)背后的邏輯是相似的。。 在典型的H-O 理論假定下，選擇生產(chǎn)要素密集度與本國(guó)要素稟賦相匹配的產(chǎn)品是出口產(chǎn)品生產(chǎn)者自然而然的選擇，因?yàn)楸緡?guó)生產(chǎn)這種產(chǎn)品的相對(duì)成本低于出口目的國(guó)。在競(jìng)爭(zhēng)激烈的國(guó)際市場(chǎng)上，低稟賦匹配產(chǎn)品由于相對(duì)成本較高最終會(huì)被淘汰，其出口持續(xù)期小于具有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品。然而，如前文所述，在現(xiàn)實(shí)中，由于市場(chǎng)不完全和人為扭曲的存在，要素在企業(yè)間的分配很可能會(huì)出現(xiàn)低效率的現(xiàn)象，企業(yè)面對(duì)扭曲的要素價(jià)格可能會(huì)產(chǎn)生持續(xù)出口違背比較優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品的動(dòng)機(jī)。 特別地，銀行主導(dǎo)的金融市場(chǎng)中出現(xiàn)扭曲時(shí)，一部分企業(yè)能夠長(zhǎng)期得到廉價(jià)的信貸資源，誘使企業(yè)過(guò)度投資，從而可能出口資本密集度過(guò)高的產(chǎn)品2誠(chéng)然，在生產(chǎn)過(guò)程中使用低價(jià)投資品雖然不會(huì)改變產(chǎn)品的機(jī)會(huì)成本，但確實(shí)降低了產(chǎn)品的會(huì)計(jì)成本。 然而，一方面由于當(dāng)?shù)厝鄙偕a(chǎn)該類產(chǎn)品的經(jīng)驗(yàn)，導(dǎo)致學(xué)習(xí)成本較高；另一方面，相對(duì)于國(guó)外競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，企業(yè)在該產(chǎn)品的生產(chǎn)規(guī)模上往往遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后，缺乏規(guī)模效應(yīng)。 以上因素最終會(huì)導(dǎo)致其成本高于國(guó)外。； 另一部分企業(yè)只能得到價(jià)格偏高的信貸資源甚至無(wú)法從正常渠道取得外部融資，致使其投資偏少，無(wú)法及時(shí)更新生產(chǎn)技術(shù)以提高自身具有競(jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品的持續(xù)出口。

隨著經(jīng)濟(jì)體的金融市場(chǎng)化水平提高， 一方面，原有的對(duì)于金融系統(tǒng)信貸資源分配的直接干預(yù)會(huì)減少；另一方面，社會(huì)信用體系逐漸建立，金融契約方面的法律和制度安排逐漸完善 （續(xù)貸政策的改革），有助于減輕金融市場(chǎng)的信息不對(duì)稱、提高資本配置效率。這時(shí)企業(yè)面臨的融資約束問(wèn)題將得到緩解，企業(yè)能夠?yàn)榫哂懈?jìng)爭(zhēng)力的產(chǎn)品投資；如果企業(yè)持續(xù)生產(chǎn)缺乏競(jìng)爭(zhēng)力的出口產(chǎn)品，在金融市場(chǎng)化水平高的地區(qū)， 企業(yè)繼續(xù)獲得融資的概率就會(huì)下降，因違約而導(dǎo)致清算的風(fēng)險(xiǎn)也隨之上升，最終促使企業(yè)停止生產(chǎn)并出口這類產(chǎn)品。

基于以上的理論分析，我們提出以下假說(shuō)：

金融市場(chǎng)化提高了出口市場(chǎng)資源配置效率，即金融市場(chǎng)化降低了低稟賦匹配產(chǎn)品相對(duì)于高稟賦匹配產(chǎn)品的出口持續(xù)期。

三、模型、指標(biāo)和數(shù)據(jù)

（一）模型

結(jié)合前文的分析，參照J(rèn)aud 等（2018），本文選取產(chǎn)品的出口持續(xù)期作為資源配置的代理變量。一種產(chǎn)品的出口持續(xù)期越長(zhǎng)，說(shuō)明投入這種產(chǎn)品生產(chǎn)的資源也就越多。由于本文選取出口持續(xù)期作為研究對(duì)象，在實(shí)證分析的過(guò)程中，我們主要應(yīng)用生存分析（Survival Analysis）方法開(kāi)展研究。

具體的，參照J(rèn)aud 等（2018）和馬光榮和李力行（2014），建立以下Cox 比例風(fēng)險(xiǎn)模型：

其中，被解釋變量h（t）是風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，其含義是給定存活至t 時(shí)刻的條件密度函數(shù)，即已知當(dāng)前個(gè)體生存持續(xù)時(shí)間為t，個(gè)體在t 時(shí)刻終止的概率。 在本文的研究過(guò)程中， 出口持續(xù)期是在企業(yè)-4 位數(shù)行業(yè)（國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類代碼2002）層面計(jì)算的。解釋變量中，distanceckt0是指出口產(chǎn)品所在四位數(shù)行業(yè)的稟賦匹配程度，即出口產(chǎn)品由技術(shù)決定的要素密集度與由企業(yè)所在地區(qū)（或城市）要素稟賦決定的最有效率行業(yè)的要素密集度的差異，差異越大說(shuō)明稟賦匹配程度越低；financect0是指出口企業(yè)所在地區(qū)的金融市場(chǎng)化水平；distanceckt0× financect0即上述兩個(gè)變量的交互項(xiàng)， 也是本文的核心解釋變量，若為正，其意義是金融市場(chǎng)化程度提高后，低稟賦匹配的產(chǎn)品退出出口的風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)上升，從而相對(duì)減少了分配到低效率行業(yè)的資源，提高了資源利用效率。 Controlsckt0和Controlsikt0分別為地區(qū)-行業(yè)層面以及企業(yè)-行業(yè)層面3企業(yè)-行業(yè)層面的控制變量也包含企業(yè)層面的控制變量。的控制變量， 主要控制影響企業(yè)的產(chǎn)品出口持續(xù)期并且可能與金融市場(chǎng)化或比較優(yōu)勢(shì)偏離程度相關(guān)的變量；εikt0是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。由于生存分析所用的數(shù)據(jù)實(shí)質(zhì)上是一種混合截面數(shù)據(jù)， 即一段出口持續(xù)期只能保留一個(gè)觀測(cè)值，參照通常的處理方法 （Huynh 等，2010；Jaud 等，2018）， 控制變量采用的是出口持續(xù)期初始年份的觀測(cè)值。

此外，為了盡可能地控制無(wú)法觀測(cè)的變量對(duì)結(jié)果的影響，我們?cè)谀Ｐ椭锌紤]了固定效應(yīng)。具體的，我們主要控制了地區(qū)固定效應(yīng)（δc）和時(shí)間固定效應(yīng)（δt0）。 其中，地區(qū)固定效應(yīng)主要控制了出口企業(yè)所在地區(qū)不隨時(shí)間變化的特點(diǎn)，比如地區(qū)的自然資源稟賦、地區(qū)是否臨海、地區(qū)的文化特征等。時(shí)間固定效應(yīng)主要控制了不同初始年份經(jīng)濟(jì)整體情況對(duì)出口持續(xù)期的影響，比如中國(guó)加入世界貿(mào)易組織等影響我國(guó)國(guó)際貿(mào)易大局的事件。

對(duì)于遺漏的或不可觀測(cè)的行業(yè)特征， 通過(guò)以行業(yè)作為分類標(biāo)準(zhǔn)的分層Cox 模型加以控制。 其原理為：允許不同行業(yè)擁有不同的基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，即hj（t）。 通過(guò)這種方式，既可以控制行業(yè)層面的特征對(duì)出口持續(xù)期的影響， 又使得模型更加靈活、更加符合實(shí)際。 具體的，我們分別以2 位數(shù)行業(yè)（j）和4 位數(shù)行業(yè)（k）作為分類標(biāo)準(zhǔn)建立了分層Cox 模型。

（二）指標(biāo)構(gòu)建、數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的實(shí)證研究基于生存分析模型，在建立風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)時(shí)需要確定個(gè)體的生存時(shí)間。不同于采用企業(yè)-產(chǎn)品層面的出口持續(xù)時(shí)間的文獻(xiàn)， 本文的出口持續(xù)時(shí)間是企業(yè)-行業(yè)層面的。 具體的， 首先根據(jù)WITS 提供的HS 對(duì)應(yīng)碼， 將2000-2007 年的海關(guān)代碼統(tǒng)一到HS1996 版6 位數(shù)代碼；其次，通過(guò)建立HS1996 版6 位數(shù)產(chǎn)品與國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類代碼（2002）四位數(shù)行業(yè)的對(duì)應(yīng)表，將企業(yè)-產(chǎn)品數(shù)據(jù)加總到企業(yè)-行業(yè)水平并計(jì)算出口持續(xù)期。 由于無(wú)法確定2000 存在的出口行為是否從2000 年開(kāi)始，因此我們刪除了數(shù)據(jù)中以2000 年作為第一個(gè)觀測(cè)年份的出口持續(xù)期。

如何正確測(cè)度出口產(chǎn)品的稟賦匹配程度是實(shí)證過(guò)程中需要解決的一個(gè)主要問(wèn)題， 現(xiàn)有文獻(xiàn)提供了兩種思路： 第一種思路單純考慮行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)（資本勞動(dòng)比）與地區(qū)要素結(jié)構(gòu)的差別，這種思路的代表是Cadot（2011）以及Jaud（2018）。 實(shí)際上， 這種思路認(rèn)為某地最具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)應(yīng)當(dāng)嚴(yán)格等于這一地區(qū)的要素稟賦結(jié)構(gòu)，這一思想過(guò)于刻板。 首先，現(xiàn)實(shí)中，一個(gè)地區(qū)無(wú)法真正實(shí)現(xiàn)專業(yè)化生產(chǎn)一種產(chǎn)品 （經(jīng)濟(jì)中大量存在非貿(mào)易品），由此造成當(dāng)?shù)厣a(chǎn)機(jī)會(huì)成本最低的產(chǎn)品其要素結(jié)構(gòu)并不一定與地區(qū)的要素稟賦結(jié)構(gòu)完全相一致；其次，由于廣大發(fā)展中國(guó)家市場(chǎng)機(jī)制還不健全，要素市場(chǎng)存在不同程度的扭曲，即使實(shí)現(xiàn)專業(yè)化生產(chǎn)， 最適合在當(dāng)?shù)厣a(chǎn)的行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)也不會(huì)等于當(dāng)?shù)氐囊胤A賦；再次，在計(jì)算要素稟賦時(shí)，測(cè)量誤差的存在不可避免。 在這種情況下要求行業(yè)與地區(qū)的要素結(jié)構(gòu)完全相符的假設(shè)過(guò)于極端。 另一種思路放松了這一極端的假設(shè)，轉(zhuǎn)而認(rèn)為最合適當(dāng)?shù)厣a(chǎn)的行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)是當(dāng)?shù)匾胤A賦的函數(shù)。 因此，比較優(yōu)勢(shì)偏離程度即為出口行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)與最適合在當(dāng)?shù)厣a(chǎn)的行業(yè) （最優(yōu)行業(yè)）的要素結(jié)構(gòu)的差異，這種思路的代表是林毅夫（2002）。

基于上面的討論，本文在實(shí)證過(guò)程中采用的是來(lái)自林毅夫（2002）的DS 指標(biāo)。 下面將對(duì)這個(gè)指標(biāo)的構(gòu)建進(jìn)行具體說(shuō)明。

前文提及，這一思路放松了最優(yōu)行業(yè)要素結(jié)構(gòu)嚴(yán)格等于當(dāng)?shù)匾胤A賦的假設(shè)，認(rèn)為當(dāng)?shù)刈顑?yōu)行業(yè)的選擇內(nèi)生于當(dāng)?shù)匾胤A賦，因此有函數(shù)：

對(duì)方程（2）在0 的鄰域內(nèi)進(jìn)行一階泰勒展開(kāi)，得到：

定義TCI 指數(shù)為：

因此，最優(yōu)行業(yè)的TCI 指數(shù)即

通常假定ω 為常數(shù)。 最后，定義DS 指標(biāo)為：

實(shí)質(zhì)上，DS 指標(biāo)就是出口行業(yè)與當(dāng)?shù)刈顑?yōu)行業(yè)要素結(jié)構(gòu)之比。如果DS＞1，說(shuō)明該行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)大于當(dāng)?shù)刈顑?yōu)行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)，該行業(yè)的資本密集度對(duì)當(dāng)?shù)貋?lái)說(shuō)偏高；反之，若DS＜1，說(shuō)明該行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)小于當(dāng)?shù)刈顑?yōu)行業(yè)的要素結(jié)構(gòu)，該行業(yè)的勞動(dòng)密集度對(duì)當(dāng)?shù)貋?lái)說(shuō)偏高。 在運(yùn)用DS 指標(biāo)進(jìn)行實(shí)證分析的過(guò)程中，由于ω 是一個(gè)無(wú)法觀測(cè)的常數(shù)，通常的處理方式是將DS 指標(biāo)先取對(duì)數(shù)再平方（即展開(kāi)[logDS]2）。[logDS]2越大，說(shuō)明行業(yè)的稟賦匹配程度越低。 這種處理方式可以實(shí)現(xiàn)ω 項(xiàng)與行業(yè)TCI 指數(shù)的分離，從而可以將項(xiàng)歸入常數(shù)項(xiàng)。

因此，將DS 指標(biāo)加入基準(zhǔn)模型中之后，模型的形式如下：

其中，C=β1（logω）2，β3=-2β1logω，β4=-2β2logω。exp（C）項(xiàng)為常數(shù)，可將其并入基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)中；由于在實(shí)證過(guò)程中我們采用了不隨時(shí)間變化的地區(qū)金融市場(chǎng)化水平， 所以交互項(xiàng)展開(kāi)后，finance×（logω）2項(xiàng)被地區(qū)固定效應(yīng)吸收。 后文的基準(zhǔn)實(shí)證即是按照此模型進(jìn)行的。 如果稟賦匹配程度對(duì)出口持續(xù)期產(chǎn)生了負(fù)面影響，那么對(duì)數(shù)TCI 指數(shù)（以下簡(jiǎn)稱TCI）的二次項(xiàng)系數(shù)為正，而TCI 項(xiàng)系數(shù)β3的符號(hào)則取決于logω 的符號(hào)。

由于logω 無(wú)法觀察， 只能從理論上判斷其符號(hào)，我們預(yù)期logω 為負(fù)。 首先，從TCI 指數(shù)的分布上來(lái)看，其中位數(shù)是0.659，有78.5%的數(shù)據(jù)小于1，因此logω 很可能小于0；其次，根據(jù)H-O 兩國(guó)兩要素兩產(chǎn)品模型，與我國(guó)主要的出口市場(chǎng)（主要為發(fā)達(dá)國(guó)家）相比，我國(guó)在出口上具有比較優(yōu)勢(shì)的是勞動(dòng)密集型產(chǎn)品，因此，現(xiàn)實(shí)中我國(guó)最優(yōu)行業(yè)的資本密集度很可能要小于我國(guó)整體的要素稟賦。 如圖1所示， 其中OCD 線的斜率為勞動(dòng)密集型產(chǎn)品的資本密集度，OFD 線的斜率為資本密集型行業(yè)的資本密集度， 而OCOF 線的斜率為經(jīng)濟(jì)體的資本勞動(dòng)比，在該國(guó)出口產(chǎn)品C 的前提下，可以發(fā)現(xiàn)具有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品要素密集度小于經(jīng)濟(jì)體的資本密集度，從而logω 小于0；再次，我國(guó)要素市場(chǎng)存在扭曲，由于金融市場(chǎng)選擇性壓制普遍存在，我國(guó)廣大中小企業(yè)面臨較強(qiáng)的融資約束，導(dǎo)致實(shí)際的資本價(jià)格偏高， 而勞動(dòng)者權(quán)益保護(hù)制度未得到嚴(yán)格實(shí)施，造成我國(guó)勞動(dòng)力價(jià)格偏低，由此造成我國(guó)資本的相對(duì)價(jià)格偏高，最優(yōu)產(chǎn)業(yè)的資本密集度可能低于要素稟賦結(jié)構(gòu)。

圖1 兩種行業(yè)-兩類要素的生產(chǎn)分配示意圖

在計(jì)算TCI 指標(biāo)的過(guò)程中，需要用到各個(gè)行業(yè)的資本密集度以及各地區(qū)的資本豐裕度。對(duì)于行業(yè)的資本密集度，我們基于2000-2007 年中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行計(jì)算。 具體來(lái)講， 首先參照Brandt（2012） 的方法計(jì)算企業(yè)層面的固定資本存量4在應(yīng)用永續(xù)盤存法計(jì)算企業(yè)層面固定資本存量時(shí)，我們應(yīng)用陳詩(shī)一（2011）的方法計(jì)算了各四位數(shù)行業(yè)的折舊率序列。 這種方法與Brandt（2012）假設(shè)一個(gè)固定的折舊率相比更加靈活，也更加符合實(shí)際。；其次將企業(yè)資本存量在行業(yè)層面加總，得到行業(yè)的資本存量；最后將行業(yè)資本存量與由企業(yè)加總得到的行業(yè)全部從業(yè)人員年平均余額相比得出行業(yè)資本密集度。圖2 是2000 年和2006 年陳詩(shī)一（2011）與本文得到的二位數(shù)行業(yè)資本密集度的相關(guān)圖，不難看出，本文計(jì)算的2 位數(shù)行業(yè)資本密集度與陳詩(shī)一（2011）的結(jié)果高度相關(guān)，其中，2000 年二者的相關(guān)系數(shù)為0.949，p 值為0，2006 年二者的相關(guān)系數(shù)為0.969，p 值為0。

圖2 2000 年和2006 年陳詩(shī)一（2011）與本文行業(yè)資本密集度相關(guān)圖

對(duì)于地區(qū)資本豐裕度， 我們也通過(guò)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)在地區(qū)層面加總得到， 其計(jì)算過(guò)程與行業(yè)資本密集度基本相似，在此不再贅述。 之所以采用地區(qū)制造業(yè)部門的資本勞動(dòng)比是因?yàn)椋阂环矫?，我們關(guān)注的重點(diǎn)是制造業(yè)企業(yè)的出口，因此使用地區(qū)層面制造業(yè)企業(yè)的整體資本勞動(dòng)比可能更能反映這一地區(qū)在制造業(yè)部門的技術(shù)選擇；另一方面，地區(qū)層面制造業(yè)整體的資本勞動(dòng)比也反映了該地區(qū)要素稟賦的結(jié)構(gòu)，而且與地區(qū)總量層面資本、勞動(dòng)力方面數(shù)據(jù)相比，采用基于企業(yè)層面加總的數(shù)據(jù)更加真實(shí)可靠。 圖3 是2000 年和2006 年利用金戈（2016）與省區(qū)市15 歲以上人口數(shù)量得到的省區(qū)市資本勞動(dòng)比與本文得到的資本勞動(dòng)比的相關(guān)圖，不難發(fā)現(xiàn)，二者是高度相關(guān)的，其中2000 年相關(guān)系數(shù)為0.889，p 值 為0；2006 年 相 關(guān) 系 數(shù) 為0.617，p 值 為0.0003。

圖3 2000 年和2006 年金戈（2016）與本文得出的省份資本勞動(dòng)比

對(duì)于金融市場(chǎng)化，我們關(guān)注的重點(diǎn)是我國(guó)金融市場(chǎng)資本配置效率而非金融市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大，我國(guó)金融體系以大型國(guó)有銀行為主，其貸款帶有很強(qiáng)的選擇性，相對(duì)于中小企業(yè)，貸款往往更傾向于發(fā)放給國(guó)有企業(yè)與具有較多可抵押資產(chǎn)的大型企業(yè)；并且由于中國(guó)地方政府掌握著大量經(jīng)濟(jì)資源， 銀行貸款發(fā)放也往往受地方政府產(chǎn)業(yè)規(guī)劃的影響。 以上因素都使得信貸資源的分配偏離了完全市場(chǎng)下的情況，降低了金融體系的運(yùn)行效率。 因此，對(duì)于金融市場(chǎng)化指標(biāo)， 我們選擇在文獻(xiàn)中得到廣泛使用的樊綱等（2009）編制的“中國(guó)各省區(qū)市場(chǎng)化指數(shù)”中“金融市場(chǎng)化指標(biāo)”的子指標(biāo)“信貸資金分配的市場(chǎng)化”（以下簡(jiǎn)稱“市場(chǎng)化”）作為金融市場(chǎng)化的代理變量。 具體的，本文采用2000-2007 年平均市場(chǎng)化指數(shù)作為金融市場(chǎng)化指標(biāo)。

在控制變量方面， 本文主要控制了地區(qū)層面、產(chǎn)業(yè)層面、企業(yè)層面以及企業(yè)—行業(yè)層面的變量。

地區(qū)層面和行業(yè)層面的控制變量選取參照J(rèn)aud 等（2018）的做法，包括地區(qū)的金融市場(chǎng)化水平與4 位數(shù)行業(yè)外部融資依賴度（exfinance）的交互項(xiàng)（finance×exfinance）、地區(qū)的資本勞動(dòng)比（取對(duì)數(shù)）（lnck）、4 位數(shù)行業(yè)資本密集度 （cic_kl）及其交互項(xiàng)（cic_kl×lnck）以及地區(qū)的人力資本豐裕度（lnhc）、4 位數(shù)行業(yè)人力資本密集度（cic_hc）及其交互項(xiàng)（cic_hc×lnhc）。其中，地區(qū)以及4 位數(shù)行業(yè)的人力資本數(shù)據(jù)來(lái)源于2004 年經(jīng)濟(jì)普查數(shù)據(jù)，通過(guò)計(jì)算地區(qū)和行業(yè)層面大專及以上的員工占總員工人數(shù)的比重得到；行業(yè)外部融資依賴程度數(shù)據(jù)來(lái)自黃玖立和冼國(guó)明（2010），是指《中國(guó)固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計(jì)年鑒》中產(chǎn)業(yè)投資資金來(lái)源除自籌資金之外的部分所占比重。

企業(yè)層面以及企業(yè)產(chǎn)品層面的變量包括：企業(yè)固定資產(chǎn)年平均余額（取對(duì)數(shù)）（lnasset），用以控制企業(yè)規(guī)模；企業(yè)全要素生產(chǎn)率（LP 方法計(jì)算）（tfp），用以控制企業(yè)技術(shù)水平； 企業(yè)所有制（ownership），用以控制不同所有制企業(yè)的出口行為特征；企業(yè)出口產(chǎn)品涉及的行業(yè)數(shù)量（nproduct），用以控制企業(yè)出口多元化水平；企業(yè)貿(mào)易方式（shipment），以企業(yè)出口額最大的貿(mào)易方式作為企業(yè)的貿(mào)易方式，用以控制不同貿(mào)易方式企業(yè)的出口行為特征；行業(yè)出口占企業(yè)總出口的份額（rcic_value），用以控制該種產(chǎn)品在企業(yè)出口中的核心程度5有關(guān)出口產(chǎn)品核心程度的詳細(xì)解釋，參見(jiàn)蔣靈多、陳勇兵（2015）。； 出口行業(yè)是否與企業(yè)所在行業(yè)一致（core），用以控制企業(yè)生產(chǎn)該產(chǎn)品的熟練程度； 首次出口 （參照J(rèn)aud et al.（2018））（duraorder）， 表示一個(gè)出口持續(xù)期是否是企業(yè)在2000 年以來(lái)首次在該行業(yè)進(jìn)行出口。 以上數(shù)據(jù)來(lái)自經(jīng)由工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配得到的企業(yè)數(shù)據(jù)。

（三）統(tǒng)計(jì)性描述

合并以上數(shù)據(jù)，我們最終應(yīng)用的數(shù)據(jù)包括30 個(gè)省級(jí)區(qū)域（排除西藏）、327 個(gè)城市、7 萬(wàn)余家企業(yè)在2001-2007 年33 萬(wàn)余段行業(yè)出口持續(xù)期的有關(guān)數(shù)據(jù)6排除了可能具有出口中間商性質(zhì)的企業(yè)。 具體的，排除了所有年份出口行業(yè)數(shù)量大于20 個(gè)的企業(yè)（20 為所有企業(yè)出口行業(yè)數(shù)量的99%分位數(shù)），并排除了所有出口行業(yè)數(shù)量大于20 的企業(yè)-年份觀測(cè)值。，表1 提供了這些對(duì)這些數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性描述：

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

在進(jìn)行回歸之前， 首先對(duì)不同比較優(yōu)勢(shì)偏離程度的行業(yè)出口持續(xù)期的分布進(jìn)行初步的分析， 圖4顯示的是位于TCI 指數(shù)20%分位數(shù)、50%分位數(shù)和80%分位數(shù)上的行業(yè)出口的生存函數(shù)， 即Kaplan-Meier 估計(jì)量。

圖4 不同TCI 指數(shù)的生存函數(shù)圖

根據(jù)圖中分布的位置可知， 相對(duì)于20%和80%分位數(shù)，位于TCI 指數(shù)50%分位數(shù)上的行業(yè)出口的生存函數(shù)整體更加偏上，這意味著位于50%分位數(shù)的行業(yè)在給定生存期限上具有更大的生存概率，即具有更長(zhǎng)的出口持續(xù)期。

這一分布特征與我們的預(yù)期相一致。由于國(guó)際市場(chǎng)的激烈競(jìng)爭(zhēng)和中國(guó)對(duì)外貿(mào)易的不斷開(kāi)放，長(zhǎng)期來(lái)看，企業(yè)最終還是受到市場(chǎng)選擇的影響而出口具有比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品，這導(dǎo)致大部分企業(yè)出口產(chǎn)品的行業(yè)TCI 指數(shù)應(yīng)當(dāng)分布在最優(yōu)行業(yè)TCI 指數(shù)附近。相較于TCI 指數(shù)過(guò)大或者過(guò)小的情況，處于TCI 指數(shù)中間位置的行業(yè)更可能接近最優(yōu)行業(yè)TCI 指數(shù)，即其稟賦匹配程度較高，因此這類行業(yè)在國(guó)際市場(chǎng)上更加具有競(jìng)爭(zhēng)力，出口持續(xù)期相對(duì)較長(zhǎng)。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）基本估計(jì)結(jié)果

按照（7）式，首先采用按照2 位數(shù)行業(yè)分層的分層Cox 模型進(jìn)行檢驗(yàn)， 被解釋變量為企業(yè)-行業(yè)層面的出口風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，TCI 指數(shù)的計(jì)算采取省區(qū)市層面的要素稟賦結(jié)構(gòu)，所有的估計(jì)都控制了固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)， 并將標(biāo)準(zhǔn)差在省區(qū)市-2 位數(shù)行業(yè)層面進(jìn)行聚類，實(shí)證結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 按照2 位數(shù)行業(yè)分層的估計(jì)結(jié)果

其中，第（1）列僅加入了稟賦匹配程度。 從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的系數(shù)均為正，說(shuō)明稟賦匹配程度越低， 企業(yè)在下一期停止出口該行業(yè)的產(chǎn)品的概率（即風(fēng)險(xiǎn)率）更高，即出口市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)使得低稟賦匹配行業(yè)的出口持續(xù)期短于高稟賦匹配的行業(yè)。 第（2）列加入本文的核心解釋變量金融市場(chǎng)化水平與稟賦匹配程度的交互項(xiàng)。 估計(jì)結(jié)果顯示金融市場(chǎng)化變量與TCI 二次項(xiàng)及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)系數(shù)在1%的水平上顯著為正， 說(shuō)明金融市場(chǎng)化水平提高， 會(huì)提高低稟賦匹配行業(yè)相對(duì)于高稟賦匹配的行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)率， 即金融市場(chǎng)化會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大低稟賦匹配行業(yè)相對(duì)于高稟賦匹配行業(yè)在出口持續(xù)期上的差距， 這意味著金融市場(chǎng)化促使資源更多的分配到企業(yè)所在地具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)中。

Rajan 和Zingales（1998）強(qiáng)調(diào)了金融市場(chǎng)化對(duì)不同外部融資依賴度行業(yè)的影響存在異質(zhì)性。 為了排除行業(yè)外部融資依賴度對(duì)出口持續(xù)期的影響，第（3）列加入了金融市場(chǎng)化和行業(yè)外部融資依賴度的交互項(xiàng)。 核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果依然穩(wěn)健， 而金融市場(chǎng)化雖然降低了外部融資依賴度高的行業(yè)相對(duì)于外部融資依賴度低的行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)率，但是其影響并不顯著。 第（4）列控制了省區(qū)市要素稟賦對(duì)不同要素密集度行業(yè)出口持續(xù)期的影響。 具體的，加入了省區(qū)市資本豐裕度和4 位數(shù)行業(yè)資本密集度的交互項(xiàng)、 省區(qū)市人力資本豐裕度和4 位數(shù)行業(yè)人力資本密集度的交互項(xiàng)以及單獨(dú)的省區(qū)市資本豐裕度和4 位數(shù)行業(yè)資本密集度7由于省區(qū)市和行業(yè)的人力資本特征均不隨時(shí)間變化，這兩項(xiàng)分別被省區(qū)市固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)吸收。。估計(jì)結(jié)果顯示， 人力資本豐裕度和4 位數(shù)行業(yè)資本密集度交互項(xiàng)為負(fù)， 并且在1%的水平上顯著，這說(shuō)明在人力資本豐裕的省區(qū)市， 人力資本密集度越高的行業(yè)具有相對(duì)更低的風(fēng)險(xiǎn)率， 這一結(jié)果符合要素稟賦理論。 然而，資本豐裕度和4 位數(shù)行業(yè)資本密集度的交互項(xiàng)顯著為正， 這意味著在資本豐裕的省區(qū)市， 資本密集度越高的行業(yè)反而相對(duì)更可能退出出口市場(chǎng)， 這一違背直覺(jué)的結(jié)果也出現(xiàn)在Manova（2013）和Jaud 等（2018）的類似研究中。 不過(guò)， 本文的核心解釋變量金融市場(chǎng)化與TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)依然顯著為正，沒(méi)有受到所增加的控制變量的影響。 第（5）列中，我們加入了企業(yè)層面和企業(yè)-行業(yè)層面的控制變量，進(jìn)一步控制微觀企業(yè)特征對(duì)企業(yè)-行業(yè)出口持續(xù)期的影響。 從估計(jì)結(jié)果可知，企業(yè)規(guī)模、企業(yè)生產(chǎn)技術(shù)以及企業(yè)出口多元化程度有利于降低企業(yè)-行業(yè)出口風(fēng)險(xiǎn)率， 出口行業(yè)的核心程度和企業(yè)對(duì)出口行業(yè)的熟練程度也有利于降低風(fēng)險(xiǎn)率； 首次出口的系數(shù)也為負(fù)， 說(shuō)明企業(yè)再次在相同行業(yè)出口的出口持續(xù)期會(huì)相應(yīng)提高， 這可能與首次出口積累的經(jīng)驗(yàn)有關(guān)。 在加入上述控制變量之后，本文的核心解釋變量金融市場(chǎng)化程度與TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)結(jié)果依舊分別在1%的水平上顯著為正，且系數(shù)變化不大，說(shuō)明金融市場(chǎng)化對(duì)企業(yè)出口行業(yè)結(jié)構(gòu)的影響是穩(wěn)健的， 金融市場(chǎng)化促使企業(yè)出口產(chǎn)品結(jié)構(gòu)更加符合本地要素稟賦。

在表2 中，我們?cè)试S不同的2 位數(shù)行業(yè)擁有不同的 “基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)”， 下面將對(duì)模型進(jìn)行進(jìn)一步放松， 允許不同的4 位數(shù)行業(yè)擁有不同的“基準(zhǔn)風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)”，除此之外，實(shí)證過(guò)程與表2 中的處理相同。表3 展示了在這種情況下得到的估計(jì)結(jié)果。

表3 按照4 位數(shù)行業(yè)分層的結(jié)果

從核心解釋變量的系數(shù)看， 各列系數(shù)基本保持穩(wěn)定， 說(shuō)明金融市場(chǎng)化對(duì)稟賦匹配程度不同的行業(yè)出口持續(xù)期的影響不受細(xì)分行業(yè)本身固有特征的影響， 表3 的結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了由表2 得出的結(jié)論。

對(duì)比表2 和表3 的最后一列， 與表2 相比，表3 中金融市場(chǎng)化與行業(yè)外部融資依賴度的交互項(xiàng)系數(shù)變?yōu)檎龜?shù)，然而依然不顯著；其他控制變量的系數(shù)和統(tǒng)計(jì)顯著性保持穩(wěn)定。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

基準(zhǔn)回歸應(yīng)用信貸分配的市場(chǎng)化指數(shù)作為衡量各地區(qū)金融市場(chǎng)化的指標(biāo)，為了驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性，在這一部分，我們應(yīng)用了其他衡量金融市場(chǎng)化的指標(biāo)。

相對(duì)于其他所有制形式， 我國(guó)的信貸體系更加偏向于國(guó)有企業(yè)， 這種帶有選擇性的信貸模式無(wú)疑將妨礙金融體系完全根據(jù)效率配置資金，從而阻礙了銀行對(duì)企業(yè)低效率投資的制約作用。 因此， 我們選擇銀行信貸偏向程度作為金融市場(chǎng)化的穩(wěn)健性指標(biāo)。 在缺乏國(guó)有企業(yè)信貸規(guī)模的情況下， 我們借鑒Cai 等 （2005）、 黃玖立和冼國(guó)明（2010）的方法，根據(jù)利息與銀行信貸的對(duì)應(yīng)關(guān)系，利用規(guī)模以上國(guó)有工業(yè)企業(yè)利息支出與規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利息總支出的比重衡量銀行信貸的偏向程度 （bias）， 該指標(biāo)越低說(shuō)明金融市場(chǎng)化水平越高。 除此之外，我們借鑒Wurgler（2000）的方法構(gòu)建了Wurgler 指數(shù)，以此作為衡量金融市場(chǎng)化的指標(biāo)(Wurgler)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，Wurgler 指數(shù)為行業(yè)投資增長(zhǎng)率對(duì)行業(yè)增加值增長(zhǎng)率的反應(yīng)系數(shù)， 反映了一個(gè)地區(qū)一定時(shí)期內(nèi)金融市場(chǎng)的資本配置效率8具體的計(jì)算步驟詳見(jiàn)黃玖立和范皓然（2016）以及Wurgler（2000）。。 應(yīng)用以上兩種穩(wěn)健性指標(biāo)的計(jì)量結(jié)果顯示在表4（1）、（2）兩列中，兩種指標(biāo)與TCI 二次項(xiàng)以及TCI項(xiàng)的交互項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著，說(shuō)明了基準(zhǔn)結(jié)果的穩(wěn)健性。

相對(duì)于TCI 指數(shù)過(guò)小的情況，各地競(jìng)相發(fā)展資本密集型行業(yè)是資源誤置更重要的來(lái)源，也引起了學(xué)界的更多關(guān)注。一部分文獻(xiàn)也嘗試僅用TCI 項(xiàng)代表行業(yè)與地區(qū)稟賦的匹配程度。在表4 的第（3）列，我們嘗試僅使用TCI 項(xiàng)進(jìn)行回歸。 結(jié)果顯示，TCI項(xiàng)與金融市場(chǎng)化指標(biāo)的交互項(xiàng)在1%的水平上為正，說(shuō)明金融市場(chǎng)化會(huì)提高TCI 指數(shù)過(guò)高的行業(yè)停止出口的概率， 從而降低這類行業(yè)的出口持續(xù)期，這與本文基準(zhǔn)回歸的結(jié)論是一致的。

表4 穩(wěn)健性分析I

注：括號(hào)中為標(biāo)準(zhǔn)差，在省區(qū)市—2 位數(shù)行業(yè)層面進(jìn)行聚類；***表示顯著性水平為1%，** 表示顯著性水平為5%，*表示顯著性水平為10%。各列均按照4 位數(shù)行業(yè)進(jìn)行分層。

生存分析關(guān)注的是樣本某種狀態(tài)的持續(xù)時(shí)間，通常以樣本風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)（即已知當(dāng)前狀態(tài)維持時(shí)長(zhǎng)的條件下， 樣本在下一時(shí)刻退出這一狀態(tài)的概率的密度函數(shù)）為研究對(duì)象。 如果僅僅關(guān)注樣本在下一期是否退出當(dāng)前狀態(tài)的概率， 則通常可以采用二值選擇模型，表5 第一列即是采用Logit 方法得到的估計(jì)結(jié)果，控制了4 位數(shù)行業(yè)、省區(qū)市以及時(shí)間的固定效應(yīng)， 并將標(biāo)準(zhǔn)差在省區(qū)市-2 位數(shù)行業(yè)層面進(jìn)行聚類，系數(shù)為logit 模型中的系數(shù)，即自變量對(duì)幾率比的影響。 從結(jié)果看， 金融市場(chǎng)化與TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的系數(shù)分別在1%的水平上顯著為正，這意味著金融市場(chǎng)化程度越高，低稟賦匹配行業(yè)退出出口的幾率比相對(duì)于高稟賦匹配行業(yè)將會(huì)提高， 這意味著金融市場(chǎng)化相對(duì)加快了不具有比較優(yōu)勢(shì)產(chǎn)品的退出， 從而提高了出口市場(chǎng)的資源配置效率， 這與我們基準(zhǔn)回歸得到的結(jié)論是相同的。

表5 穩(wěn)健性分析II

注：括號(hào)中為標(biāo)準(zhǔn)差，在省區(qū)市—2 位數(shù)行業(yè)層面進(jìn)行聚類；***表示顯著性水平為1%，** 表示顯著性水平為5%，*表示顯著性水平為10%。（3）、（4）列均按照4 位數(shù)行業(yè)進(jìn)行分層。

本文中稟賦匹配程度反映的是由技術(shù)特征決定的給定行業(yè)資本密集度與由當(dāng)?shù)匾胤A賦決定的最優(yōu)行業(yè)資本密集度的差距， 因此可以認(rèn)為是外生的； 而金融市場(chǎng)化則可能受到其他地區(qū)層面的變量的影響，因此，為了準(zhǔn)確估計(jì)金融市場(chǎng)化對(duì)出口市場(chǎng)資源配置的影響， 需要有效識(shí)別省區(qū)市金融市場(chǎng)化水平。 為此， 借鑒馬光榮和李力行（2015）的方法，采用中國(guó)各地銀行總行的數(shù)量作為地區(qū)金融市場(chǎng)化水平的工具變量， 進(jìn)而采用兩階段最小二乘法進(jìn)行估計(jì)。 表5 第（2）列為2SLS估計(jì)結(jié)果9各省區(qū)市銀行總行數(shù)量與各省區(qū)市當(dāng)前金融市場(chǎng)化水平的相關(guān)系數(shù)為0.4，在1%的水平上顯著；第一階段Anderson-Rubin 檢驗(yàn)F 統(tǒng)計(jì)量為34.54，p 值為0，強(qiáng)烈拒絕弱工具變量的原假設(shè)。。 其中，省區(qū)市金融市場(chǎng)化水平與TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)均在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明在考慮了金融市場(chǎng)化的內(nèi)生性后，我們的核心結(jié)論依然成立。

發(fā)達(dá)國(guó)家相對(duì)于發(fā)展國(guó)家而言，貿(mào)易自由化程度更高，貿(mào)易伙伴眾多，市場(chǎng)機(jī)制也更加透明公正，因此，產(chǎn)品在發(fā)達(dá)國(guó)家市場(chǎng)上的表現(xiàn)更加直接地反映了出口產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。為了對(duì)本文的結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)，我們僅對(duì)與發(fā)達(dá)國(guó)家的貿(mào)易關(guān)系進(jìn)行研究，所用方法與基準(zhǔn)模型一致，只是樣本限定為向OECD 國(guó)家的出口， 其估計(jì)結(jié)果記錄在表5 第（3）列，從中可見(jiàn)，我們的主要結(jié)論依然不變。

表5 最后一列是對(duì)利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中的出口交貨信息得到的出口持續(xù)期的生存分析，在這一檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭校?所有變量均來(lái)自1998-2007 年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)。 單純利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的原因在于這樣處理可以包含更多的企業(yè)樣本。 許多企業(yè)選擇通過(guò)貿(mào)易中間商開(kāi)展出口活動(dòng)， 這種現(xiàn)象導(dǎo)致工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和海關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)匹配得到的樣本企業(yè)數(shù)量明顯小于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)記錄的出口企業(yè)數(shù)量。 由于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)無(wú)法識(shí)別出口產(chǎn)品的具體種類， 我們認(rèn)為其出口的所有產(chǎn)品均歸屬于企業(yè)所在行業(yè)。 另外，由于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)中企業(yè)存在中途退出數(shù)據(jù)庫(kù)的情況， 為了準(zhǔn)確識(shí)別企業(yè)出口持續(xù)期情況， 對(duì)于存在中途退出數(shù)據(jù)庫(kù)情況的企業(yè)， 我們選擇其在數(shù)據(jù)庫(kù)中存續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)的一段時(shí)期進(jìn)行研究。 從估計(jì)結(jié)果看，金融市場(chǎng)化水平與TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)均在1%的水平上顯著為正，本文的核心結(jié)論依然成立。

最后，我們對(duì)金融市場(chǎng)化在不同性質(zhì)企業(yè)的異質(zhì)性影響進(jìn)行了檢驗(yàn)，所用方法與基準(zhǔn)回歸相同，結(jié)果顯示在表6 中。 其中，第（1）列是對(duì)國(guó)有企業(yè)樣本的估計(jì)結(jié)果，第（2）列是對(duì)民營(yíng)企業(yè)樣本的估計(jì)結(jié)果，第（3）列是對(duì)外資企業(yè)樣本的估計(jì)結(jié)果。 可以發(fā)現(xiàn)，金融市場(chǎng)化水平對(duì)于出口市場(chǎng)資源配置的改善作用存在于民營(yíng)企業(yè)和外資企業(yè)，對(duì)國(guó)有企業(yè)而言沒(méi)有顯著的影響。 造成這一結(jié)果的原因可能是：國(guó)有企業(yè)承擔(dān)了政府的發(fā)展戰(zhàn)略，其中部分政策支持企業(yè)發(fā)展違背當(dāng)?shù)乇容^優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)，造成國(guó)有企業(yè)出口該類產(chǎn)品的持續(xù)期較長(zhǎng)，并且由于補(bǔ)貼以及政府隱性擔(dān)保的存在，國(guó)有企業(yè)的違約風(fēng)險(xiǎn)反而較低，從而更可能獲得持續(xù)的融資以支撐其非效率的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。

表6 基于不同性質(zhì)企業(yè)的分析

五、進(jìn)一步分析

在前文的分析中，我們根據(jù)省區(qū)市層面的要素稟賦計(jì)算稟賦匹配程度，即認(rèn)為資本、勞動(dòng)等要素在省區(qū)市內(nèi)部的流動(dòng)相較省區(qū)市之間更加自由。然而，中國(guó)由行政邊界造成的市場(chǎng)分割并不僅僅局限于省區(qū)市之間，在省區(qū)市內(nèi)部各城市之間由于晉升錦標(biāo)賽（周黎安，2017）導(dǎo)致的市場(chǎng)分割使得經(jīng)濟(jì)資源在城市之間的自由流動(dòng)也受到了阻礙。 因此，為了更加精確地反映企業(yè)所在地的要素稟賦特征，接下來(lái)本文將企業(yè)所在地細(xì)化到城市層面。

除此之外，由于缺乏現(xiàn)成的得到公認(rèn)的城市層面的金融市場(chǎng)化水平， 本文參照黃玖立和范皓然（2016）的方法，計(jì)算了城市層面的Wurgler 指數(shù)，以此作為城市金融市場(chǎng)化水平的代理變量。

表7 前三列報(bào)告了采用城市層面比較優(yōu)勢(shì)偏離程度的實(shí)證結(jié)果，除要素稟賦結(jié)構(gòu)和金融市場(chǎng)化水平定義為城市層面外，其他方面與表3 中采用的方法相同。 第（1）列僅加入稟賦匹配程度指標(biāo)，即TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)。 從結(jié)果看，兩項(xiàng)的系數(shù)均為正且在1%的水平上顯著， 表明稟賦匹配程度越低，企業(yè)在該行業(yè)出口的風(fēng)險(xiǎn)率越高，這與基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果一致。

第（2）列在第（1）列基礎(chǔ)上加入了金融市場(chǎng)化水平與TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)，用以考察金融市場(chǎng)化對(duì)不同稟賦匹配程度行業(yè)出口的風(fēng)險(xiǎn)率的影響。 根據(jù)估計(jì)結(jié)果，金融市場(chǎng)化的兩個(gè)交互項(xiàng)系數(shù)均為正數(shù)，說(shuō)明金融市場(chǎng)化水平越高，低稟賦匹配行業(yè)具有相對(duì)更高的風(fēng)險(xiǎn)率，這說(shuō)明金融市場(chǎng)化促使企業(yè)更快地將資源從不具有比較優(yōu)勢(shì)的行業(yè)中撤出，從而提高了出口市場(chǎng)上的資源配置效率。第（3）列中，我們進(jìn)一步加入了城市、行業(yè)、企業(yè)以及企業(yè)—行業(yè)層面的控制變量，核心解釋變量金融市場(chǎng)化的兩個(gè)交互項(xiàng)依然顯著為正。以上基于城市層面數(shù)據(jù)的實(shí)證結(jié)果進(jìn)一步證實(shí)了金融市場(chǎng)化對(duì)于出口市場(chǎng)資源配置優(yōu)化的作用。

在表7 最后一列中，我們進(jìn)行了簡(jiǎn)單的機(jī)制檢驗(yàn)。 企業(yè)生產(chǎn)偏離當(dāng)?shù)乇容^優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品是一種非效率投資行為，長(zhǎng)期來(lái)看勢(shì)必會(huì)影響到企業(yè)利潤(rùn)。在金融市場(chǎng)化水平較高的市場(chǎng)上，金融機(jī)構(gòu)更加審慎，長(zhǎng)期進(jìn)行非效率投資行為的企業(yè)將面臨更加嚴(yán)格的貸款條件和更高的清算風(fēng)險(xiǎn)， 這可能導(dǎo)致企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境， 從而迫使其停止生產(chǎn)和出口偏離比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)品。 因此，在機(jī)制檢驗(yàn)部分，我們主要對(duì)金融市場(chǎng)化是否使得產(chǎn)品稟賦匹配程度較低的企業(yè)更有可能陷入財(cái)務(wù)困境這一機(jī)制進(jìn)行了驗(yàn)證。具體的，我們采用如下Logit 模型對(duì)這一機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)：

表7 基于城市層面要素稟賦結(jié)構(gòu)的實(shí)證結(jié)果

其中，disstressickt為企業(yè)是否陷入財(cái)務(wù)困境，如果陷入財(cái)務(wù)困境則為1， 否則為0。 參考Fan 等（2013）和Altman 等（1998），將陷入財(cái)務(wù)困境定義為企業(yè)的Z 得分10Z 得分是一個(gè)由Altman 等人提出的用于預(yù)測(cè)新興市場(chǎng)國(guó)家公司陷入財(cái)務(wù)困境可能性的指標(biāo)。 公式如下：Zscore=A×6.56+B×3.26+C×6.72+D×1.05+3.25，其中，A 是營(yíng)運(yùn)資產(chǎn)/總資產(chǎn)；B 是留存收益/總資產(chǎn)；C 是營(yíng)業(yè)收入/總資產(chǎn)；D 為賬面資產(chǎn)/總負(fù)債。（Z score）連續(xù)兩年及以上小于111若企業(yè)在中途退出數(shù)據(jù)庫(kù)前一年處于財(cái)務(wù)困境或者Z 得分小于1，則認(rèn)為中途退出期間企業(yè)依然處于財(cái)務(wù)困境中。。核心解釋變量依然為金融市場(chǎng)化與TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)。因?yàn)檫@里的主要研究對(duì)象為企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境的概率，因此，我們基于工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了檢驗(yàn)?？刂谱兞恐校尤肓顺鞘?、行業(yè)以及企業(yè)層面的變量。同時(shí)，模型也控制了城市、年份、行業(yè)層面的固定效應(yīng)，并將標(biāo)準(zhǔn)差在城市-2位數(shù)行業(yè)層面上進(jìn)行聚類。

從實(shí)證結(jié)果看，金融市場(chǎng)化與企業(yè)TCI 二次項(xiàng)以及TCI 項(xiàng)的交互項(xiàng)系數(shù)均為正， 且在1%的水平上顯著，以上結(jié)果說(shuō)明金融市場(chǎng)化程度越高，稟賦匹配程度越低的企業(yè)相對(duì)而言更容易陷入財(cái)務(wù)困境，從而驗(yàn)證了以上機(jī)制。

注：括號(hào)中為標(biāo)準(zhǔn)差，在城市—2 位數(shù)行業(yè)層面進(jìn)行聚類；***表示顯著性水平為1%，** 表示顯著性水平為5%，* 表示顯著性水平為10%；（1）-（3）按照4 位數(shù)行業(yè)進(jìn)行分層，（4）控制4 位數(shù)行業(yè)固定效應(yīng)。

六、結(jié)論與啟示

隨著異質(zhì)性企業(yè)分析框架被引入國(guó)際貿(mào)易領(lǐng)域， 有關(guān)金融和貿(mào)易關(guān)系的研究得以在更加微觀、更加具體的假設(shè)下進(jìn)行。 在這一前提下，許多學(xué)者嘗試將以微觀企業(yè)作為研究對(duì)象的公司金融理論引入傳統(tǒng)的金融與貿(mào)易的研究中（Manova，2013；Manova 和Yu，2016；Feenstra 等，2014；Jaud 等，2018）。本文的研究即是基于這股研究潮流，從金融市場(chǎng)對(duì)企業(yè)投資生產(chǎn)行為約束的角度研究金融與貿(mào)易的關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)金融市場(chǎng)化程度越高，與高稟賦匹配產(chǎn)品相比，企業(yè)低稟賦匹配產(chǎn)品出口的風(fēng)險(xiǎn)率會(huì)上升，這意味著企業(yè)的出口模式更加傾向于符合當(dāng)?shù)氐馁Y源稟賦，從而提高了出口市場(chǎng)的資源配置效率。

出口貿(mào)易在包括中國(guó)在內(nèi)的東亞國(guó)家快速發(fā)展的過(guò)程中無(wú)疑扮演了重要角色， 如何充分利用自身比較優(yōu)勢(shì)、提高資源利用效率對(duì)出口貿(mào)易的可持續(xù)、高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。 金融市場(chǎng)的發(fā)展不僅可以提高出口企業(yè)的融資便利性， 使得更多企業(yè)具有參與貿(mào)易的機(jī)會(huì)， 而且能夠促使出口企業(yè)更加合理地利用資源，降低非效率行為帶來(lái)的浪費(fèi)。 因此，在促進(jìn)貿(mào)易自由化和鼓勵(lì)出口貿(mào)易的同時(shí)， 國(guó)家應(yīng)當(dāng)重視金融市場(chǎng)的資源配置功能， 糾正國(guó)內(nèi)信貸資源配置的制度性扭曲。

結(jié)合本文的研究結(jié)論， 本文提出以下政策建議。 首先，在發(fā)展直接融資制度的同時(shí)繼續(xù)完善以銀行信貸為代表的間接融資制度。我國(guó)資本市場(chǎng)正在快速發(fā)展， 直接融資的規(guī)模和比重都在穩(wěn)步提高，然而以信貸為主的國(guó)內(nèi)融資體制短時(shí)間內(nèi)不會(huì)改變， 推動(dòng)出口企業(yè)特別是廣大中小出口企業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)依然離不開(kāi)銀行信用的支持。 因此，應(yīng)當(dāng)發(fā)揚(yáng)銀行在實(shí)際經(jīng)營(yíng)過(guò)程中已經(jīng)取得的經(jīng)驗(yàn)， 并創(chuàng)新信用融資模式，利用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等現(xiàn)代信息技術(shù)，實(shí)現(xiàn)更加靈活、高效的融資服務(wù)，提高銀行對(duì)企業(yè)資金運(yùn)用情況的把握能力， 提高資金使用效率。 其次，建立健全社會(huì)信用體系，改善中小出口企業(yè)融資環(huán)境， 擺脫過(guò)度依賴固定資產(chǎn)和所有制的模式。 再次， 政府應(yīng)當(dāng)因勢(shì)利導(dǎo)實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策。 改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)政府實(shí)施了一系列旨在通過(guò)促進(jìn)出口扶持產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策， 并取得了一定的成果，然而，地方政府官員出于稅收競(jìng)爭(zhēng)與晉升壓力， 往往不顧自身經(jīng)濟(jì)條件一窩蜂地發(fā)展所謂的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)， 這類政策不可避免地會(huì)干擾正常的金融秩序，降低金融資源的分配效率。 為了避免這種情況發(fā)生，地方政府應(yīng)當(dāng)從實(shí)際出發(fā)，制定遵循比較優(yōu)勢(shì)的產(chǎn)業(yè)政策。