金融发展水平对贸易伙伴选择的影响研究

　　内容摘要：本文利用我国省际出口面板数据，从缓解外部融资约束的角度研究了金融发展水平对我国各省制造业贸易伙伴选择行为的影响。理论模型和实证分析结果表明，金融发展水平的提高可以通过缓解外部融资约束，降低企业的出口生产率门槛，使之能够出口到更多国家，进而有机会选择到在啄食顺序中排位更低的贸易伙伴。此外，行业的异质性特征也会起到影响金融发展水平对贸易伙伴选择的作用。在外部融资约束较强的行业内，金融发展的效应更为显著。

　　本文源自孙艳玲; 蔡定昆， 商业经济研究 发表时间：2021-06-30

　　关键词：外部融资约束;金融发展;贸易伙伴;收益模型法;啄食顺序

　　金融发展影响贸易伙伴选择的理论分析

　　(一)金融发展对贸易发展的作用机制

　　现有研究成果主要从四个方面来探讨金融发展对贸易发展的作用机制，丰富了我们关于区域贸易发展的认知。第一，金融市场是比较优势的来源，会对区际分工格局产生影响。金融发展通过促进资产交易和降低金融成本来提高资源分配效率，从而在依赖外部金融投资的行业中创造比较优势。金融发展水平的差异有助于解释组织区域比较优势的差异。第二，金融发展水平对贸易选择有重大影响。金融发展水平高的地区能够应对外部冲击并积极促进自由贸易，而金融市场不发达的地区则更有可能以出口贸易限制的形式实施贸易保护措施。第三，金融发展可以通过有助于缓解金融约束的机制，影响微型企业部门的出口贸易。金融发展可以通过改善金融市场的完整性，减少内部和外部资源之间的融资成本差异，减轻公司的金融约束以及促进国际贸易市场的发展和出口产品的增长，进而减少资源不匹配和合同不完整的情况。第四，金融危机会严重冲击出口贸易，特别是在经济落后地区。

　　(二)金融发展影响贸易伙伴选择的研究现状

　　纵观上述文献，鲜见有专门讨论金融发展对贸易伙伴选择影响的论著。现有研究只是从贸易的二元边际结构入手，对比研究金融发展水平对集约边际和扩展边际的影响，而较少单独关注扩展边际或者贸易伙伴方面的内容。

　　在金融发展水平与贸易伙伴选择的研究领域内，具有代表性的是 Chan 和 Manova(2015)，他们在金融市场存在摩擦及企业面临融资约束的前提下，将企业所在国家或地区的金融发展水平引入异质性企业模型，并运用啄食顺序的理论假说对企业贸易伙伴选择行为进行分析。根据啄食顺序的理论框架，各国不是随机进行贸易伙伴的选择，而是根据其市场潜力的大小确定其顺序，并按照从高到低的原则选择出口的各个目的地。发达国家的公司面临的是有限的财务约束，因此可以出口到许多国家，与很多国家存在贸易往来的关系。同时，他们还使用跨国数据进行了验证。

　　基于此，本文借鉴 Chan 和 Manova(2015)研究所取得的成果，从减少金融约束的角度出发，探讨了我国各省市区金融发展水平对出口贸易伙伴选择的影响。与他们的研究不同，考虑到公司将面临固定成本和波动性出口成本的财务约束，并且只有同时克服了这两个财务约束的公司才能实现出口，因此本文在数理模型的分析框架中引入了可变成本，从而使理论分析更加贴近现实经济。在理论模型的基础上，本文还选取我国 31 个省市区作为研究对象进行实证检验。本文选择的样本为一个国家内部的不同行政单元，可以有效避免跨国数据在样本异质性以及文化和习惯等方面对估计效果的影响。

　　金融发展影响贸易伙伴选择的实证分析

　　(一)计量模型构建与数据说明

　　在先前理论分析的基础上，为检验我国各省市区金融发展水平对贸易合作伙伴选择的影响，本文确定的计量模型如下所示： (1)

　　其中，t 指的是年份、j 代表的是不同的地区、s 指的是所在的不同行业、i 为贸易伙伴国。maxi ∈ TPjstMPijst 以及 mini ∈ TPjstMPijst 分别指的是在贸易伙伴国家中最大以及最小的市场潜力的大小。FinDevjt 表示在第 t 年时 j 地区金融的发展程度;Tangs 指的是 s 行业中资产有形率的高低;vExtDeps 指的是 s 行业中可变成本的外部融资依赖程度的大小;fExtDeps 指的是 s 行业中不变成本外部融资依赖程度的大小。

　　此外，本文还把 FinDevjt×Tangs、FinDevjt×vExtDeps 以及 FinDevjt×fExtDeps 这三个交互项引入模型构建中，其目的是验证地区金融发展程度对该地的贸易伙伴国家选择的作用机理。通过分析可知，本文系数估计值的大小与符号应该是 α1=α2=α3=0 ，而且 β1>0，β2<0，β3<0 。同时，在模型中， Xjst 指的是各类控制变量，即包括经济发展程度，也包括政策制度环境等。 j 以及 φj 指的是地区的固定效应大小; t 以及 φt 指的是年度固定效应大小; s 以及 φs 指的是不同行业的固定效应大小;εjst 以及 υjst 指的是随机误差项。

　　本文使用的是出口贸易数据，其它指标的数据主要来源于《金融年鉴》《统计年鉴》以及《工业经济统计年鉴》等。现简要对模型中所涉及的各个变量进行介绍：

　　第一，贸易伙伴国家的市场潜力。本文选择了四个不同的指标来描述贸易合作伙伴国家的市场潜力情况。仅从市场规模角度来考虑，本文通过使用合作伙伴国家的 GDP 来衡量其市场潜力的高低。如果进一步考虑到进口成本这一指标造成的影响，则可以选择运输价值或贸易价格指数作为代理变量，在此基础上，GDP 与进口价值的比率也可以用做衡量市场潜力的指标。在这种情况下，运输成本的大小是通过我国与其它国家之间的贸易距离测算的，贸易成本指数是等比例的跨境贸易成本的标准化。

　　第二，金融发展程度。本文将非国有部门贷款对国内生产总值的比率视为衡量区域金融发展水平高低的代表变量。本文通过将国有企业的总产值除以我国工业的总产值而得出来的这一指标作为模型中的一个解释变量，将该区域银行信贷大小与国内生产总值的比值作为模型中的被解释变量。在固定效应模型中，先测度各个地区银行信贷在国有以及非国有部门之间的比例大小，并以此为基础计算出我国各地区的金融发展测度值。

　　第三，外部融资依赖程度。一般而言，可以将出口贸易的成本分为固定以及可变成本两大类。其中，大多数公司出口的固定成本包括在出口目的地建立和维护分销网络以及投资于特定市场开发等的成本。基于此，本文采用的是行业的外部资金在固定资产购买资金总额中的比例来衡量其对固定外部资金的依赖程度。此外，本文还定义了工业出口可变成本的外部财务依存关系，即为短期债务除以主营业务成本、财务与销售费用三者的加总。一般来说，一个地区的外部融资依赖程度越高，该地区企业所面临的资金供求间的缺口就越大，此时这个行业所面临的外部融资约束也就越大。

　　第四，资产有形率。资产有形率最普遍的计算方法是账面固资比例估计，一般来说，一个行业的固定资产越大，那么其所面临的融资约束就会越小。本文资产有形率指的是某一行业的固定资产在总资产中所占的比例大小。

　　第五，控制变量。区域经济发展水平(lrgdpcejt)是通过人均 GDP 来衡量的，一般是与贸易伙伴国家的数量多少正相关。此外，人均 GDP 与某一行业特点的交叉项代表的是各个地区经济发展状况对该地区贸易伙伴选择造成影响的相关机制。人力资本这一指标(hintj )是通过受教育年限来测算的，其越高，在一定程度上也会助推出口贸易伙伴关系的拓宽。政策制度环境指标(lawj )是通过“中介组织和发育综合指标”来表示的，这一指标主要是为了表示不同地区间法治水平的高低。本文自然资源禀赋指标(nintj )是通过虚拟变量的形式表示的，一般若该地区自然资源较为充足，则该虚拟变量就会赋值 1;若该地区自然资源较为缺乏，则该虚拟变量就会赋值 0。

　　(二)实证检验结果分析

　　一国贸易伙伴关系越多元，其贸易发展程度越高，在该国中，样本期内各个地区都是通过在平均出口额对各进口国的排序中从高到低地选择贸易伙伴国家。

　　基准回归结果分析。表 1 显示了方程(1)(2)的基准回归结果，为了进一步确保实证结论的稳健性，本文采用了程度市场潜力大小的四个指标来一一进行分析说明。

　　表1中的奇数列表示的是模型中第一个方程的回 归 结 果， 可 以 看 到 三 个 交 叉 项 FinDevjt×Tangs、 FinDevjt×vExtDeps 以及 FinDevjt×fExtDeps 的系数大小都是不显著的，这说明了各个地区出口到最大市场潜力国的能力与其自身金融发展程度是没有相关关系的。模型中第二个方程的回归结果展示在表 1 中的四个偶数列中。通过观察不难发现，FinDevjt×Tangs 的系数显著且大于零; FinDevjt×vExtDeps 以及 FinDevjt×fExtDeps 的系数估计值在置信水平下显著且小于零，这就说明各个地区的金融发展程度会通过影响某一行业的外部融资约束大小，进而对该地的贸易伙伴数量造成影响。即一个行业如果越是依赖于外部融资，其面临的融资约束也就会越紧。同时，一个地区的经济与金融发展程度越高，在该地区的行业的贸易出口的发展态势就越好。除此之外，就控制变量而言，在偶数列中，人均 GDP 的系数值在置信水平下都是显著的，而且均小于零，这进一步表明地区经济越发达，那么其末位的贸易伙伴国家的市场潜力就会越小，而其所拥有的贸易伙伴国家的数量就会越多。

　　稳健性检验。为求结论的稳健性，本文进一步采用不同的方法来验证。第一，本文将地区金融发展程度这一指标的测度方法进行了变更，用各个地区的银行信贷除以该地区的生产总值得到，并在此基础上进行了检验。再一次回归的估计结果如表 2 所示。由表 2 可知，模型中主要的解释变量以及控制变量的系数估计值在一定置信水平下的显著性以及符号与表 1 相比没有太大变化，这表明本文的回归结果是稳健的。

　　第二，本文在基准回归模型基础之上引入了反映劳动力、法制以及自然资源情况的相关控制变量以及部分交叉项，并进行再次回归。模型中第一与第二个分成的回归结果如表 3 所示。由表 3 可知，随着控制变量的引入，模型结论也是稳健的。在偶数列中，人均国内生产总值与法治水平这两个指标的系数估计值都显著，且均小于零，这表明随着某一地区经济与法治水平的提高，该地所拥有的贸易伙伴国家数量也在不断增加。与此同时，人力资本与自然资源禀赋这两个指标在模型中的系数估计值也显著小于零，这说明某一地区人力资本与自然资源禀赋越高，就越有能力出口到市场潜力更小的国家或者地区，进而实现出口贸易的多元化发展。