推文作者简介
田楚齐,《创新创业经济学》选课学生、北京大学国家发展研究院硕士研究生
文章简介
在过去的几十年间,中国在缺乏完善的金融体系的情况下仍然快速地实现了工业化,而这似乎与传统观念所认为的金融在发展中起到的重要作用是相违背的。这篇文章尝试从集群的角度对这一谜题加以解释。基于两次普查的企业层面数据,作者发现在工业集群内部:更细致的劳动划分降低了企业进入门槛;更高的产品接近度使得企业间商业信用借贷更加容易。更低的外部融资依赖度促进了产业集群内小企业的进入,并进一步导致了更激烈的竞争,提高了企业的出口比例和全要素生产率。
论文信息:Long, Cheryl, and Xiaobo Zhang. "Cluster-based industrialization in China: Financing and performance." Journal of International Economics 84.1 (2011): 112-123. DOI: 10.1016/j.jinteco.2011.03.002
一、引言
传统理论认为,一个完善的金融体系是发展工业的重要前提。因为工业企业需要在厂房和机器设备上投资大量资金,如果没有一个完善的金融体系,缺乏足够金融资源的潜在企业就难以进入 (Banerjee and Newman, 1993)。因此King and Levine (1993)认为发展金融体系是促进经济增长的首要任务。而Rajan and Zingales (1998)也通过实证发现,那些依赖外部融资的工业部门内的企业在金融市场更发达的国家中发展得更为迅速。
在过去的环境下,中国的中小型私营企业难以通过正式的金融渠道获得国有银行的贷款 (Lin and Li, 2001),但中国仍然在几十年中内快速实现了工业化,甚至私营部门的快速发展在中国的发展模式中起到了极为重要的作用 (Song et al., 2011)。这些中小型私营企业如何在信贷约束的环境下实现如此快速的发展呢?Allen et al. (2005)认为非正式金融(亲朋好友之间进行借贷)起到了重要作用。但考虑到改革初期,大部分农村地区仍十分贫穷,能够用于非正式金融借贷的地区性储蓄是十分有限的。Fisman and Love (2003)提出供应商提供的贸易信贷也是一个重要的融资渠道。贸易信贷虽然可以缓解企业的运营资本压力,但难以单独解释企业进入门槛的下降,因为很多企业甚至缺乏足够的启动资金。
而本文认为除了上述两种非正式金融渠道有助于工业化进程,集群也有助于削弱工业化进程中的“金融抑制”。集群的出现,使得一个大的生产流程可以拆解成一系列小的相互衔接的工序,进而极大的降低了企业的投资门槛 (Schmitz, 1995)。而Ruan and Zhang (2009)通过分析濮院的羊毛衫产业集群发现,集群通过降低资本进入门槛,帮助当地有企业家才能的农民进入工业的生产环节。更进一步,由于这些有着上下游关联的企业在地理上也是聚集在一起的,他们需要经常进行交易。长此以往,这些企业在集群内部形成的信任,使得贸易信贷更容易被接受,进一步降低了企业的运营资本压力。
二、数据与变量处理
为了验证上述案例分析中集群对融资影响在更一般的情况下是否普遍成立,本文使用了两个企业层面的普查数据:1995年第三次全国工业普查和2004年第一次全国经济普查。和以往对中国工业化模式的研究相比,这两个数据集的优势在于其超过十年的时间跨度且覆盖了所有工业企业。
而最关键的问题就是,应该如何定义产业集群?传统的方法都是基于区域性专业化分工或产业集中度对企业的聚集程度进行度量,例如:头部企业的市场份额,Krugman (1991)提出的调整的空间Gini系数等。但这些度量方式都或多或少存在一些缺陷。当企业规模的分布跨度很大时,使用市场份额度量就会遗漏掉那些尾部企业。而空间Gini系数的度量方法的问题在于,无法区分是少数大型企业还是大量小企业导致的集聚。而类似后者这样大量中小型企业在一定区域内的集聚,彼此之间通过生产网络紧密的连接在一起,以极高的效率生产出大量的商品,这才是本文关注的,也更贴合中国现实的集聚现象。
回到Porter (2000)对产业集群的定义:在地理上相邻,从事某一特定行业并紧密联系的一批企业。因此,产业集群内部也包括了特殊中间品(原材料、机器设备以及服务等)的供应商。而反过来,如果企业之间生产了更相近的产品,他们在生产过程中更有可能使用类似的中间品、依赖于相同的供应商和客户,也更有可能通过产业集群而相互联系。因此,本文提出可以使用产品接近度对产业集群进行度量。具体地,使用Hausmann and Klinger (2006)构造的四位数SITC代码的产品接近度矩阵(矩阵的每个元素衡量了这两种产品在生产过程中使用的投入品的相似程度),通过以下步骤构造出企业之间的关联性 (Long and Zhang, 2010):①将企业的产出、资产和雇员人数加总到区县和四位数CIC行业代码层面;②将CIC行业代码首先转化为ISIC代码,再转化为SITC代码;③对于定义到区县层面的每个行业,使用Hausmann-Klinger产品接近度矩阵计算区县内到其他所有行业的接近度;④最后,每个行业的平均产品接近度是所有其他行业的接近度以行业规模作为权重的加权平均。
分别使用其他行业的总资产、雇员人数和产出作为行业规模的替代,可以得到这个行业在该地区的三种平均产品接近度。因此,得到的平均产品接近度衡量了该地区其他产业与该产业的产品的相似程度,而更高的相似程度意味着他们在生产中更有可能使用类似的中间品、依赖于相同的供应商,也更可能通过产业集群而产生联系。所以这样的计算方法可以作为一种可靠的对集群的度量方式。
而对于本文另外一个关键影响因素,金融体系完善程度,本文的定义如下:使用资本边际产出的差异作为该地区金融无效率的度量。因为在完善的金融体系下,所有企业的资本边际产出应该是相同的,而如果产生了差异,就意味着借贷约束等一系列金融摩擦的存在。因此可以使用资本边际产出的差异程度间接地度量该地区的金融无效率程度。
最终得到了两期在区县和行业层面上的面板数据,描述性统计结果如表一所示。
三、实证结果:区县层面
回归(1)研究产业集群对企业进入门槛的影响,其中min(asset_c,1995)和min(asset_c,2004)是分别是1995年和2004年区县c内所有公司中最低的资产水平,P_(c,1995)和F_(c,1995)分别是区县c在1995年的行业接近度和金融无效率程度。
回归得到的结果如下图所示。Panel A前三列的结果标明,和主流文献所预测的一样,地区的金融无效率的确会提高企业的资金进入门槛,但集群指数的上升会显著的降低企业的资金进入门槛,且无论使用哪一种指标作为权重计算集群指数,得到的效果也都是稳健的。Panel B和C分别使用5%和10%分位的企业资产水平作为被解释变量,得到的结果仍然类似。
回归(2)研究产业集群对企业数量的影响,其中〖number of firms〗_(c,2004)是2004年区县c的企业数量。
得到的回归结果如表三所示。Panel A得到的结果也和回归(1)的结论一致,地区的金融无效率程度会减少企业的进入,但产业集群会削弱这种“金融抑制”,增加企业的进入数量。而第4-6列的回归加入了集群和金融无效率程度的交乘项,结果标明,集群对企业进入的作用和金融体系是正向相互影响,即在金融体系更完善的地区,集群更容易发挥出其促进企业进入的作用。
Panel B,C和D将企业分为国内私营企业、外资企业和国有企业三类分别进行同样的回归。结果发现集群指数和金融无效率程度对外国企业和国有企业的进入是不显著的,这也与理论相一致。这两类企业都有各自的稳定的融资渠道(国外母公司,正式金融渠道),更小的可能会受到地区金融体系发展程度的影响。进一步的,产业集群也难以通过降低企业的运营资本要求和资本进入门槛来促进这些企业的进入。
四、实证结果:企业层面
上一节的结果说明了集群对工业化进程在拓展边际上的作用。产业集群会降低企业的进入门槛,并促进企业的进入数量。而这一节尝试使用企业层面的数据,研究集群对企业在集约边际上的影响如何,是否改善了企业的融资环境,能否促进企业的绩效表现。
回归(3)研究集群对企业信贷的影响。其中〖trade credit〗_ict是位于区县c的企业i在第t年的贸易信贷,Z是一系列控制变量。本文使用了两个指标对贸易信贷进行衡量:应收账款与总资产的比例,应付账款与短期贷款的比例。这两个比例分别衡量了企业在经营中放出的商业信贷和得到的商业信贷比例。
得到的结果如表5所示。结果表明用三种不同指标作为权重衡量的集群指数都与企业贸易信贷正相关,并且地区的金融无效率程度也会使得企业更多的依赖贸易信贷。
回归(5)和(6)分别研究了产业集群对企业出口额和全要素生产率(TFP)的影响。其中〖export〗_ict是位于区县c的企业i在第t年的出口额,Y、K和L分别是企业增加值、资产和劳动,其它变量定义同上。
得到的回归结果如表6所示。在控制了年份和一些企业基本特征后,结果标明,集群对企业的出口和全要素生产率都有着显著的正向影响。具体而言,集群程度每增加一个标准差,企业的出口比例会上升10.9-18.6个百分点,TFP也会上升2.0-2.5个百分点。
五、稳健性检验
由于不同的行业对资金的要求不同,集群很可能对不同行业的影响也是不同,因此进行的第一个稳健性检验是加入一系列行业特征作为控制变量。表7中的Panel A加入了行业固定效应;Panel B中的external finance为Rajan and Zingales (1998)中使用的行业平均的外部融资依赖程度;Panel C中trade credit为Fisman and Love (2003)中使用的行业平均的应收账款占比;Panel D中capital intensity为Ciccone and Rapaioannou (2009)中使用的行业平均的资产占比。在控制了一系列行业特征后,集群对于企业的影响总体上仍然是显著的,结论与上文也是一致的:集群促进了企业商业信贷的使用,提高了出口比例和绩效水平。更进一步,交乘项的系数表明,产业集群对那些更依赖外部融资或者贸易信贷的行业发挥的作用更大。
而为了证明上述结论的确是产业集群影响的结果,表8将样本分为国内私营企业、外资企业和国有企业三类分别进行回归。由于外资企业和国有企业都有的稳定的融资渠道,集群应该不会通过贸易信贷这一渠道对这两类企业产生影响。而结果显示,集群对这两类企业的商业信贷的使用、出口行为和绩效水平都是没有影响的(但会促进外企的出口水平)。这也侧面验证,产业集群的确是通过影响企业的融资行为来削弱产业化中遇到的“金融抑制”问题的。
六、结论
本文使用两次普查数据证明了产业集群在中国过去的快速产业化进程中起到的重要作用。具体而言,中国式的产业集群降低了企业的资金进入门槛,从而增加了企业的进入。同时产业集群内部的企业网络也促进了企业的贸易信贷水平的上升,在金融体系还不甚完善的情况下,为私营部门提供了额外的非正式金融渠道,促进了企业的出口以及全要素生产率的提升。而区分企业类型的回归表明,集群对于外资企业和国有企业这两类有固定融资渠道的企业的影响并不显著。这说明集群的确是通过扩大融资渠道来促进企业发展的,集群也可以通过企业之间的关系网络提供非正式融资渠道,削弱工业化进程中的“金融抑制”。