金融市场化、要素禀赋与出口市场资源配置效率*

景光正，房 帅

（1 北京大学国家发展研究院， 北京 100871；2 上海市普陀区发展和改革委员会， 上海 200333）

一、引言

20 世纪60 年代以来，以日本和亚洲“四小龙”为代表的东亚国家和地区走上了快速发展的道路，这些东亚国家和地区经济快速增长的现象被称为“东亚奇迹”。普遍认为，东亚国家和地区充分利用自身的要素禀赋比较优势， 通过出口特别是向发达国家出口工业品以实现工业的快速发展， 这种实现工业化的发展战略也被称为出口导向型工业化。

然而，对于包括中国在内的广大发展中国家来说，不健全的市场机制以及经济中广泛存在的要素市场扭曲很可能会给国内企业充分利用本地要素禀赋造成阻碍。 例如，我国选择性压制的金融体系阻碍了高外部融资依赖的产业的发展，这为外资企业大举进入这些行业创造了空间 （黄玖立和冼国明，2010）。 如何降低外贸领域内的资源误置，提高本国企业在利用要素禀赋方面的效率，是关系到一国对外贸易长远发展的重要课题。

目前专门针对出口市场资源误置问题的研究还比较少（Jaud 等，2018），以此作为主题的文献大都将研究目标聚焦在国内市场上，经典的Hsieh 和Klenow（2009）对中国和印度进行了分行业的分析，发现同行业的企业之间存在大量的资源误置，很大程度上降低了本国整体生产率。 国内学者中，聂辉华和贾瑞雪（2011）对OP 法测度的中国工业企业全要素生产率进行分解后发现，“（中国） 制造业内部的资源重置效应近似于0，企业的进入和退出没有发挥正面的效应”。

许多国内学者发现，相对于单纯的银行信贷规模，改革进程严重滞后的金融体制是导致我国经济中资源误置现象更重要的原因（马光荣和李力行，2014；刘海明和曹廷求，2018；何欢浪等，2019）。 在国有大银行主导的存在利率管制的金融市场中，由于在企业家经营能力高低甄别上存在困难，大型金融机构更倾向于为抵押品充足的大型企业提供贷款（张一林等，2019），由此造成广大中小企业因难以获得银行信贷资源而投资不足，难以持续提高自身具有比较优势的产品的竞争力，而少数大型企业则可能因为获得过多的低成本贷款而投资过度，从而可能出口偏离比较优势的产品。

结合金融体制发展相对滞后的事实，本文从资源配置的角度出发研究金融和出口之间的关系。基于2000-2007 年工业企业产品出口数据，本文主要应用生存分析法研究金融市场化如何影响不同禀赋匹配程度产品的出口持续期。 研究结果表明，禀赋匹配程度低的行业， 其出口持续期相对较短，说明相对于具有比较优势的产品来说，缺乏比较优势的产品更可能被淘汰；金融市场化水平提高会进一步扩大这一差距，说明金融市场化促使企业出口结构更加符合当地要素禀赋，从而改善了当地的资源配置效率。

本文后续内容安排如下： 第二部分为文献综述；第三部分对计量模型的选择和指标选取进行了详细的说明；第四部分展示基准计量结果，并进行了稳健性检验；第五部分是对基本的计量结果在城市层面进一步检验并对金融市场资源配置功能的具体机制进行了检验；最后一部分是结论。

二、文献综述

信息经济学以及合同理论等分析工具的发展为探索金融与贸易的关系提供了理论支撑。 Kletzer和Bardhan（1987）首次在存在金融摩擦的前提下研究了金融市场化与贸易的关系，他们认为获得资本的便利程度是国际贸易中比较优势的一个来源。通过对56 个国家32 个产业的样本进行研究，Beck（2003） 发现金融市场化程度高的国家在外部融资依赖度高的行业拥有更多的出口份额和贸易盈余。Manova（2013）在Melitz（2003）的基础上引入企业的融资约束，在异质性企业理论的框架下分析了金融市场化对微观企业出口绩效的影响。基于跨国双边数据研究发现，金融契约效率越高的国家在外部融资依赖度高的行业出口的产品种类更多，拥有更多的贸易伙伴和更大的出口额。 盛斌和景光正（2019）发现金融结构越偏向金融市场，一国在全球价值链分工体系中地位越高。王莹和施建淮（2021）研究表明，东道国贸易开放度越高，跨境资本流入对本国经济增长越敏感，表明贸易开放在国际资本市场中具有信息传递作用。

在Manova（2013）的基准模型中，生产率高的企业盈利能力强，更有可能满足投资者要求的回报率，因而其面临的融资约束较弱。 然而，现实中，包括我国在内的发展中国家经济体系中存在广泛的资源误置（Banerjee 和Duflo，2005；Alfaro 等，2008；Bartelsman 等，2008；刘廷华，2021），高效率企业不一定能够优先获得融资支持。 Hsieh 和Klenow（2009） 在垄断竞争的市场结构下对中国和印度相对于美国的资源误置情况进行了专门的研究。利用中国、印度和美国的微观企业数据，作者们发现相对于美国， 中国和印度企业的收入全要素生产率（TFPR）的分布更加分散，说明中国和印度经济中存在大量的资源误置现象。 因此，在研究包括中国在内的发展中国家企业的出口行为时，不能忽视资源误置问题。

在影响资源误置的因素中，金融体制是学者们关注的一个重点，金融制度的完善可以优化资本配置， 从而降低资源错配程度。 马光荣和李力行（2014） 从企业进入退出的角度研究了金融契约效率对资源误置的影响， 基于中国工业企业数据库，作者们研究发现金融契约效率越高的地区，生产率低的企业更可能退出，从而减少整个经济中的资源误置。 刘海明和曹廷求（2018）利用2007 年银行续贷政策收紧作为冲击，使用双重差分方法研究了债务约束强化对微观企业治理和宏观资源配置的影响，结果证实，续贷政策收紧有利于减少掏空和非效率投资，从而改善了企业治理；同时还使得高质量企业获得更多贷款，提高了经济整体的资本配置效率。张鹏辉（2020）研究也发现金融约束显著影响了企业出口市场的持续时间，企业外部融资能力的提高显著降低了企业退出出口市场风险。

近年来，在国际贸易领域，由金融摩擦导致的资源误置现象也开始引起学者们的兴趣，然而有关此话题的文献还不系统，并且缺乏微观层面的实证分析。其中，Ju 和Wei（2005）认为，只有当金融市场化到达一定门槛值之后，传统的要素禀赋优势才能得到发挥，否则，经济中会出现大量资本闲置。 Jaud等（2018）从要素禀赋理论出发，将低禀赋匹配产品的持续出口视为资源误置的表现， 利用71 个国家1995-2005 年对美国市场出口产品的生存期限进行分析， 结果显示与商业银行体系落后的国家相比，在商业银行体系（用银行信贷占GDP 的比重表示）发达的国家，其偏离比较优势的产品面临相对更高的退出风险。

本文尝试利用微观企业数据，研究金融市场化对出口市场资源配置效率的影响。从我国金融体制发展相对滞后的事实出发，结合已有文献，本文中的金融市场化不仅指金融市场规模的扩大，更包括金融契约制度的发展和金融市场配置资本效率的提高。 本文沿用Jaud 等（2018）对于资源误置的定义，即认为持续出口低禀赋匹配产品是资源低效率利用的表现。这一资源错配的定义背后的逻辑与全要素生产率离散程度等经典的资源错配指标是相似的1许多文献采用企业全要素生产率或资本回报率的离散程度作为资源错配的度量指标，离散程度越大说明资源错配程度越严重。 这一指标背后的逻辑是：在不完全市场下，不同企业面临不同的内部决策环境或者外部经营环境，因而使得其面临的生产要素价格或者市场需求价格偏离完全市场的情况。 本文关注外贸领域，企业出口偏离本地要素禀赋的产品其实也是企业在市场不完全的情况下做出的偏离完全市场时的选择，因此，本文中偏离要素禀赋的指标DS 与经典资源错配指标背后的逻辑是相似的。。 在典型的H-O 理论假定下，选择生产要素密集度与本国要素禀赋相匹配的产品是出口产品生产者自然而然的选择，因为本国生产这种产品的相对成本低于出口目的国。在竞争激烈的国际市场上，低禀赋匹配产品由于相对成本较高最终会被淘汰，其出口持续期小于具有比较优势的产品。然而，如前文所述，在现实中，由于市场不完全和人为扭曲的存在，要素在企业间的分配很可能会出现低效率的现象，企业面对扭曲的要素价格可能会产生持续出口违背比较优势产品的动机。 特别地，银行主导的金融市场中出现扭曲时，一部分企业能够长期得到廉价的信贷资源，诱使企业过度投资，从而可能出口资本密集度过高的产品2诚然，在生产过程中使用低价投资品虽然不会改变产品的机会成本，但确实降低了产品的会计成本。 然而，一方面由于当地缺少生产该类产品的经验，导致学习成本较高；另一方面，相对于国外竞争对手，企业在该产品的生产规模上往往远远落后，缺乏规模效应。 以上因素最终会导致其成本高于国外。； 另一部分企业只能得到价格偏高的信贷资源甚至无法从正常渠道取得外部融资，致使其投资偏少，无法及时更新生产技术以提高自身具有竞争力的产品的持续出口。

随着经济体的金融市场化水平提高， 一方面，原有的对于金融系统信贷资源分配的直接干预会减少；另一方面，社会信用体系逐渐建立，金融契约方面的法律和制度安排逐渐完善 （续贷政策的改革），有助于减轻金融市场的信息不对称、提高资本配置效率。这时企业面临的融资约束问题将得到缓解，企业能够为具有竞争力的产品投资；如果企业持续生产缺乏竞争力的出口产品，在金融市场化水平高的地区， 企业继续获得融资的概率就会下降，因违约而导致清算的风险也随之上升，最终促使企业停止生产并出口这类产品。

基于以上的理论分析，我们提出以下假说：

金融市场化提高了出口市场资源配置效率，即金融市场化降低了低禀赋匹配产品相对于高禀赋匹配产品的出口持续期。

三、模型、指标和数据

（一）模型

结合前文的分析，参照Jaud 等（2018），本文选取产品的出口持续期作为资源配置的代理变量。一种产品的出口持续期越长，说明投入这种产品生产的资源也就越多。由于本文选取出口持续期作为研究对象，在实证分析的过程中，我们主要应用生存分析（Survival Analysis）方法开展研究。

具体的，参照Jaud 等（2018）和马光荣和李力行（2014），建立以下Cox 比例风险模型：

其中，被解释变量h（t）是风险函数，其含义是给定存活至t 时刻的条件密度函数，即已知当前个体生存持续时间为t，个体在t 时刻终止的概率。 在本文的研究过程中， 出口持续期是在企业-4 位数行业（国民经济行业分类代码2002）层面计算的。解释变量中，distanceckt0是指出口产品所在四位数行业的禀赋匹配程度，即出口产品由技术决定的要素密集度与由企业所在地区（或城市）要素禀赋决定的最有效率行业的要素密集度的差异，差异越大说明禀赋匹配程度越低；financect0是指出口企业所在地区的金融市场化水平；distanceckt0× financect0即上述两个变量的交互项， 也是本文的核心解释变量，若为正，其意义是金融市场化程度提高后，低禀赋匹配的产品退出出口的风险相对上升，从而相对减少了分配到低效率行业的资源，提高了资源利用效率。 Controlsckt0和Controlsikt0分别为地区-行业层面以及企业-行业层面3企业-行业层面的控制变量也包含企业层面的控制变量。的控制变量， 主要控制影响企业的产品出口持续期并且可能与金融市场化或比较优势偏离程度相关的变量；εikt0是随机扰动项。由于生存分析所用的数据实质上是一种混合截面数据， 即一段出口持续期只能保留一个观测值，参照通常的处理方法 （Huynh 等，2010；Jaud 等，2018）， 控制变量采用的是出口持续期初始年份的观测值。

此外，为了尽可能地控制无法观测的变量对结果的影响，我们在模型中考虑了固定效应。具体的，我们主要控制了地区固定效应（δc）和时间固定效应（δt0）。 其中，地区固定效应主要控制了出口企业所在地区不随时间变化的特点，比如地区的自然资源禀赋、地区是否临海、地区的文化特征等。时间固定效应主要控制了不同初始年份经济整体情况对出口持续期的影响，比如中国加入世界贸易组织等影响我国国际贸易大局的事件。

对于遗漏的或不可观测的行业特征， 通过以行业作为分类标准的分层Cox 模型加以控制。 其原理为：允许不同行业拥有不同的基准风险函数，即hj（t）。 通过这种方式，既可以控制行业层面的特征对出口持续期的影响， 又使得模型更加灵活、更加符合实际。 具体的，我们分别以2 位数行业（j）和4 位数行业（k）作为分类标准建立了分层Cox 模型。

（二）指标构建、数据来源

本文的实证研究基于生存分析模型，在建立风险函数时需要确定个体的生存时间。不同于采用企业-产品层面的出口持续时间的文献， 本文的出口持续时间是企业-行业层面的。 具体的， 首先根据WITS 提供的HS 对应码， 将2000-2007 年的海关代码统一到HS1996 版6 位数代码；其次，通过建立HS1996 版6 位数产品与国民经济行业分类代码（2002）四位数行业的对应表，将企业-产品数据加总到企业-行业水平并计算出口持续期。 由于无法确定2000 存在的出口行为是否从2000 年开始，因此我们删除了数据中以2000 年作为第一个观测年份的出口持续期。

如何正确测度出口产品的禀赋匹配程度是实证过程中需要解决的一个主要问题， 现有文献提供了两种思路： 第一种思路单纯考虑行业的要素结构（资本劳动比）与地区要素结构的差别，这种思路的代表是Cadot（2011）以及Jaud（2018）。 实际上， 这种思路认为某地最具有比较优势的行业的要素结构应当严格等于这一地区的要素禀赋结构，这一思想过于刻板。 首先，现实中，一个地区无法真正实现专业化生产一种产品 （经济中大量存在非贸易品），由此造成当地生产机会成本最低的产品其要素结构并不一定与地区的要素禀赋结构完全相一致；其次，由于广大发展中国家市场机制还不健全，要素市场存在不同程度的扭曲，即使实现专业化生产， 最适合在当地生产的行业的要素结构也不会等于当地的要素禀赋；再次，在计算要素禀赋时，测量误差的存在不可避免。 在这种情况下要求行业与地区的要素结构完全相符的假设过于极端。 另一种思路放松了这一极端的假设，转而认为最合适当地生产的行业的要素结构是当地要素禀赋的函数。 因此，比较优势偏离程度即为出口行业的要素结构与最适合在当地生产的行业 （最优行业）的要素结构的差异，这种思路的代表是林毅夫（2002）。

基于上面的讨论，本文在实证过程中采用的是来自林毅夫（2002）的DS 指标。 下面将对这个指标的构建进行具体说明。

前文提及，这一思路放松了最优行业要素结构严格等于当地要素禀赋的假设，认为当地最优行业的选择内生于当地要素禀赋，因此有函数：

对方程（2）在0 的邻域内进行一阶泰勒展开，得到：

定义TCI 指数为：

因此，最优行业的TCI 指数即

通常假定ω 为常数。 最后，定义DS 指标为：

实质上，DS 指标就是出口行业与当地最优行业要素结构之比。如果DS＞1，说明该行业的要素结构大于当地最优行业的要素结构，该行业的资本密集度对当地来说偏高；反之，若DS＜1，说明该行业的要素结构小于当地最优行业的要素结构，该行业的劳动密集度对当地来说偏高。 在运用DS 指标进行实证分析的过程中，由于ω 是一个无法观测的常数，通常的处理方式是将DS 指标先取对数再平方（即展开[logDS]2）。[logDS]2越大，说明行业的禀赋匹配程度越低。 这种处理方式可以实现ω 项与行业TCI 指数的分离，从而可以将项归入常数项。

因此，将DS 指标加入基准模型中之后，模型的形式如下：

其中，C=β1（logω）2，β3=-2β1logω，β4=-2β2logω。exp（C）项为常数，可将其并入基准风险函数中；由于在实证过程中我们采用了不随时间变化的地区金融市场化水平， 所以交互项展开后，finance×（logω）2项被地区固定效应吸收。 后文的基准实证即是按照此模型进行的。 如果禀赋匹配程度对出口持续期产生了负面影响，那么对数TCI 指数（以下简称TCI）的二次项系数为正，而TCI 项系数β3的符号则取决于logω 的符号。

由于logω 无法观察， 只能从理论上判断其符号，我们预期logω 为负。 首先，从TCI 指数的分布上来看，其中位数是0.659，有78.5%的数据小于1，因此logω 很可能小于0；其次，根据H-O 两国两要素两产品模型，与我国主要的出口市场（主要为发达国家）相比，我国在出口上具有比较优势的是劳动密集型产品，因此，现实中我国最优行业的资本密集度很可能要小于我国整体的要素禀赋。 如图1所示， 其中OCD 线的斜率为劳动密集型产品的资本密集度，OFD 线的斜率为资本密集型行业的资本密集度， 而OCOF 线的斜率为经济体的资本劳动比，在该国出口产品C 的前提下，可以发现具有比较优势的产品要素密集度小于经济体的资本密集度，从而logω 小于0；再次，我国要素市场存在扭曲，由于金融市场选择性压制普遍存在，我国广大中小企业面临较强的融资约束，导致实际的资本价格偏高， 而劳动者权益保护制度未得到严格实施，造成我国劳动力价格偏低，由此造成我国资本的相对价格偏高，最优产业的资本密集度可能低于要素禀赋结构。

图1 两种行业-两类要素的生产分配示意图

在计算TCI 指标的过程中，需要用到各个行业的资本密集度以及各地区的资本丰裕度。对于行业的资本密集度，我们基于2000-2007 年中国工业企业数据库进行计算。 具体来讲， 首先参照Brandt（2012） 的方法计算企业层面的固定资本存量4在应用永续盘存法计算企业层面固定资本存量时，我们应用陈诗一（2011）的方法计算了各四位数行业的折旧率序列。 这种方法与Brandt（2012）假设一个固定的折旧率相比更加灵活，也更加符合实际。；其次将企业资本存量在行业层面加总，得到行业的资本存量；最后将行业资本存量与由企业加总得到的行业全部从业人员年平均余额相比得出行业资本密集度。图2 是2000 年和2006 年陈诗一（2011）与本文得到的二位数行业资本密集度的相关图，不难看出，本文计算的2 位数行业资本密集度与陈诗一（2011）的结果高度相关，其中，2000 年二者的相关系数为0.949，p 值为0，2006 年二者的相关系数为0.969，p 值为0。

图2 2000 年和2006 年陈诗一（2011）与本文行业资本密集度相关图

对于地区资本丰裕度， 我们也通过工业企业数据库中的制造业企业数据在地区层面加总得到， 其计算过程与行业资本密集度基本相似，在此不再赘述。 之所以采用地区制造业部门的资本劳动比是因为：一方面，我们关注的重点是制造业企业的出口，因此使用地区层面制造业企业的整体资本劳动比可能更能反映这一地区在制造业部门的技术选择；另一方面，地区层面制造业整体的资本劳动比也反映了该地区要素禀赋的结构，而且与地区总量层面资本、劳动力方面数据相比，采用基于企业层面加总的数据更加真实可靠。 图3 是2000 年和2006 年利用金戈（2016）与省区市15 岁以上人口数量得到的省区市资本劳动比与本文得到的资本劳动比的相关图，不难发现，二者是高度相关的，其中2000 年相关系数为0.889，p 值 为0；2006 年 相 关 系 数 为0.617，p 值 为0.0003。

图3 2000 年和2006 年金戈（2016）与本文得出的省份资本劳动比

对于金融市场化，我们关注的重点是我国金融市场资本配置效率而非金融市场规模的扩大，我国金融体系以大型国有银行为主，其贷款带有很强的选择性，相对于中小企业，贷款往往更倾向于发放给国有企业与具有较多可抵押资产的大型企业；并且由于中国地方政府掌握着大量经济资源， 银行贷款发放也往往受地方政府产业规划的影响。 以上因素都使得信贷资源的分配偏离了完全市场下的情况，降低了金融体系的运行效率。 因此，对于金融市场化指标， 我们选择在文献中得到广泛使用的樊纲等（2009）编制的“中国各省区市场化指数”中“金融市场化指标”的子指标“信贷资金分配的市场化”（以下简称“市场化”）作为金融市场化的代理变量。 具体的，本文采用2000-2007 年平均市场化指数作为金融市场化指标。

在控制变量方面， 本文主要控制了地区层面、产业层面、企业层面以及企业—行业层面的变量。

地区层面和行业层面的控制变量选取参照Jaud 等（2018）的做法，包括地区的金融市场化水平与4 位数行业外部融资依赖度（exfinance）的交互项（finance×exfinance）、地区的资本劳动比（取对数）（lnck）、4 位数行业资本密集度 （cic_kl）及其交互项（cic_kl×lnck）以及地区的人力资本丰裕度（lnhc）、4 位数行业人力资本密集度（cic_hc）及其交互项（cic_hc×lnhc）。其中，地区以及4 位数行业的人力资本数据来源于2004 年经济普查数据，通过计算地区和行业层面大专及以上的员工占总员工人数的比重得到；行业外部融资依赖程度数据来自黄玖立和冼国明（2010），是指《中国固定资产投资统计年鉴》中产业投资资金来源除自筹资金之外的部分所占比重。

企业层面以及企业产品层面的变量包括：企业固定资产年平均余额（取对数）（lnasset），用以控制企业规模；企业全要素生产率（LP 方法计算）（tfp），用以控制企业技术水平； 企业所有制（ownership），用以控制不同所有制企业的出口行为特征；企业出口产品涉及的行业数量（nproduct），用以控制企业出口多元化水平；企业贸易方式（shipment），以企业出口额最大的贸易方式作为企业的贸易方式，用以控制不同贸易方式企业的出口行为特征；行业出口占企业总出口的份额（rcic_value），用以控制该种产品在企业出口中的核心程度5有关出口产品核心程度的详细解释，参见蒋灵多、陈勇兵（2015）。； 出口行业是否与企业所在行业一致（core），用以控制企业生产该产品的熟练程度； 首次出口 （参照Jaud et al.（2018））（duraorder）， 表示一个出口持续期是否是企业在2000 年以来首次在该行业进行出口。 以上数据来自经由工业企业数据库和海关数据库匹配得到的企业数据。

（三）统计性描述

合并以上数据，我们最终应用的数据包括30 个省级区域（排除西藏）、327 个城市、7 万余家企业在2001-2007 年33 万余段行业出口持续期的有关数据6排除了可能具有出口中间商性质的企业。 具体的，排除了所有年份出口行业数量大于20 个的企业（20 为所有企业出口行业数量的99%分位数），并排除了所有出口行业数量大于20 的企业-年份观测值。，表1 提供了这些对这些数据的统计性描述：

表1 描述性统计

在进行回归之前， 首先对不同比较优势偏离程度的行业出口持续期的分布进行初步的分析， 图4显示的是位于TCI 指数20%分位数、50%分位数和80%分位数上的行业出口的生存函数， 即Kaplan-Meier 估计量。

图4 不同TCI 指数的生存函数图

根据图中分布的位置可知， 相对于20%和80%分位数，位于TCI 指数50%分位数上的行业出口的生存函数整体更加偏上，这意味着位于50%分位数的行业在给定生存期限上具有更大的生存概率，即具有更长的出口持续期。

这一分布特征与我们的预期相一致。由于国际市场的激烈竞争和中国对外贸易的不断开放，长期来看，企业最终还是受到市场选择的影响而出口具有比较优势的产品，这导致大部分企业出口产品的行业TCI 指数应当分布在最优行业TCI 指数附近。相较于TCI 指数过大或者过小的情况，处于TCI 指数中间位置的行业更可能接近最优行业TCI 指数，即其禀赋匹配程度较高，因此这类行业在国际市场上更加具有竞争力，出口持续期相对较长。

四、实证结果

（一）基本估计结果

按照（7）式，首先采用按照2 位数行业分层的分层Cox 模型进行检验， 被解释变量为企业-行业层面的出口风险函数，TCI 指数的计算采取省区市层面的要素禀赋结构，所有的估计都控制了固定效应和年份固定效应， 并将标准差在省区市-2 位数行业层面进行聚类，实证结果见表2。

表2 按照2 位数行业分层的估计结果

其中，第（1）列仅加入了禀赋匹配程度。 从估计结果来看，TCI 二次项以及TCI 项的系数均为正，说明禀赋匹配程度越低， 企业在下一期停止出口该行业的产品的概率（即风险率）更高，即出口市场的竞争使得低禀赋匹配行业的出口持续期短于高禀赋匹配的行业。 第（2）列加入本文的核心解释变量金融市场化水平与禀赋匹配程度的交互项。 估计结果显示金融市场化变量与TCI 二次项及TCI 项的交互项系数在1%的水平上显著为正， 说明金融市场化水平提高， 会提高低禀赋匹配行业相对于高禀赋匹配的行业的风险率， 即金融市场化会进一步扩大低禀赋匹配行业相对于高禀赋匹配行业在出口持续期上的差距， 这意味着金融市场化促使资源更多的分配到企业所在地具有比较优势的行业中。

Rajan 和Zingales（1998）强调了金融市场化对不同外部融资依赖度行业的影响存在异质性。 为了排除行业外部融资依赖度对出口持续期的影响，第（3）列加入了金融市场化和行业外部融资依赖度的交互项。 核心解释变量的估计结果依然稳健， 而金融市场化虽然降低了外部融资依赖度高的行业相对于外部融资依赖度低的行业的风险率，但是其影响并不显著。 第（4）列控制了省区市要素禀赋对不同要素密集度行业出口持续期的影响。 具体的，加入了省区市资本丰裕度和4 位数行业资本密集度的交互项、 省区市人力资本丰裕度和4 位数行业人力资本密集度的交互项以及单独的省区市资本丰裕度和4 位数行业资本密集度7由于省区市和行业的人力资本特征均不随时间变化，这两项分别被省区市固定效应和行业固定效应吸收。。估计结果显示， 人力资本丰裕度和4 位数行业资本密集度交互项为负， 并且在1%的水平上显著，这说明在人力资本丰裕的省区市， 人力资本密集度越高的行业具有相对更低的风险率， 这一结果符合要素禀赋理论。 然而，资本丰裕度和4 位数行业资本密集度的交互项显著为正， 这意味着在资本丰裕的省区市， 资本密集度越高的行业反而相对更可能退出出口市场， 这一违背直觉的结果也出现在Manova（2013）和Jaud 等（2018）的类似研究中。 不过， 本文的核心解释变量金融市场化与TCI 二次项以及TCI 项的交互项依然显著为正，没有受到所增加的控制变量的影响。 第（5）列中，我们加入了企业层面和企业-行业层面的控制变量，进一步控制微观企业特征对企业-行业出口持续期的影响。 从估计结果可知，企业规模、企业生产技术以及企业出口多元化程度有利于降低企业-行业出口风险率， 出口行业的核心程度和企业对出口行业的熟练程度也有利于降低风险率； 首次出口的系数也为负， 说明企业再次在相同行业出口的出口持续期会相应提高， 这可能与首次出口积累的经验有关。 在加入上述控制变量之后，本文的核心解释变量金融市场化程度与TCI 二次项以及TCI 项的交互项结果依旧分别在1%的水平上显著为正，且系数变化不大，说明金融市场化对企业出口行业结构的影响是稳健的， 金融市场化促使企业出口产品结构更加符合本地要素禀赋。

在表2 中，我们允许不同的2 位数行业拥有不同的 “基准风险函数”， 下面将对模型进行进一步放松， 允许不同的4 位数行业拥有不同的“基准风险函数”，除此之外，实证过程与表2 中的处理相同。表3 展示了在这种情况下得到的估计结果。

表3 按照4 位数行业分层的结果

从核心解释变量的系数看， 各列系数基本保持稳定， 说明金融市场化对禀赋匹配程度不同的行业出口持续期的影响不受细分行业本身固有特征的影响， 表3 的结果进一步验证了由表2 得出的结论。

对比表2 和表3 的最后一列， 与表2 相比，表3 中金融市场化与行业外部融资依赖度的交互项系数变为正数，然而依然不显著；其他控制变量的系数和统计显著性保持稳定。

（二）稳健性检验

基准回归应用信贷分配的市场化指数作为衡量各地区金融市场化的指标，为了验证结果的稳健性，在这一部分，我们应用了其他衡量金融市场化的指标。

相对于其他所有制形式， 我国的信贷体系更加偏向于国有企业， 这种带有选择性的信贷模式无疑将妨碍金融体系完全根据效率配置资金，从而阻碍了银行对企业低效率投资的制约作用。 因此， 我们选择银行信贷偏向程度作为金融市场化的稳健性指标。 在缺乏国有企业信贷规模的情况下， 我们借鉴Cai 等 （2005）、 黄玖立和冼国明（2010）的方法，根据利息与银行信贷的对应关系，利用规模以上国有工业企业利息支出与规模以上工业企业利息总支出的比重衡量银行信贷的偏向程度 （bias）， 该指标越低说明金融市场化水平越高。 除此之外，我们借鉴Wurgler（2000）的方法构建了Wurgler 指数，以此作为衡量金融市场化的指标(Wurgler)。简单来说，Wurgler 指数为行业投资增长率对行业增加值增长率的反应系数， 反映了一个地区一定时期内金融市场的资本配置效率8具体的计算步骤详见黄玖立和范皓然（2016）以及Wurgler（2000）。。 应用以上两种稳健性指标的计量结果显示在表4（1）、（2）两列中，两种指标与TCI 二次项以及TCI项的交互项系数均在1%的水平上显著，说明了基准结果的稳健性。

相对于TCI 指数过小的情况，各地竞相发展资本密集型行业是资源误置更重要的来源，也引起了学界的更多关注。一部分文献也尝试仅用TCI 项代表行业与地区禀赋的匹配程度。在表4 的第（3）列，我们尝试仅使用TCI 项进行回归。 结果显示，TCI项与金融市场化指标的交互项在1%的水平上为正，说明金融市场化会提高TCI 指数过高的行业停止出口的概率， 从而降低这类行业的出口持续期，这与本文基准回归的结论是一致的。

表4 稳健性分析I

注：括号中为标准差，在省区市—2 位数行业层面进行聚类；***表示显著性水平为1%，** 表示显著性水平为5%，*表示显著性水平为10%。各列均按照4 位数行业进行分层。

生存分析关注的是样本某种状态的持续时间，通常以样本风险函数（即已知当前状态维持时长的条件下， 样本在下一时刻退出这一状态的概率的密度函数）为研究对象。 如果仅仅关注样本在下一期是否退出当前状态的概率， 则通常可以采用二值选择模型，表5 第一列即是采用Logit 方法得到的估计结果，控制了4 位数行业、省区市以及时间的固定效应， 并将标准差在省区市-2 位数行业层面进行聚类，系数为logit 模型中的系数，即自变量对几率比的影响。 从结果看， 金融市场化与TCI 二次项以及TCI 项的系数分别在1%的水平上显著为正，这意味着金融市场化程度越高，低禀赋匹配行业退出出口的几率比相对于高禀赋匹配行业将会提高， 这意味着金融市场化相对加快了不具有比较优势产品的退出， 从而提高了出口市场的资源配置效率， 这与我们基准回归得到的结论是相同的。

表5 稳健性分析II

注：括号中为标准差，在省区市—2 位数行业层面进行聚类；***表示显著性水平为1%，** 表示显著性水平为5%，*表示显著性水平为10%。（3）、（4）列均按照4 位数行业进行分层。

本文中禀赋匹配程度反映的是由技术特征决定的给定行业资本密集度与由当地要素禀赋决定的最优行业资本密集度的差距， 因此可以认为是外生的； 而金融市场化则可能受到其他地区层面的变量的影响，因此，为了准确估计金融市场化对出口市场资源配置的影响， 需要有效识别省区市金融市场化水平。 为此， 借鉴马光荣和李力行（2015）的方法，采用中国各地银行总行的数量作为地区金融市场化水平的工具变量， 进而采用两阶段最小二乘法进行估计。 表5 第（2）列为2SLS估计结果9各省区市银行总行数量与各省区市当前金融市场化水平的相关系数为0.4，在1%的水平上显著；第一阶段Anderson-Rubin 检验F 统计量为34.54，p 值为0，强烈拒绝弱工具变量的原假设。。 其中，省区市金融市场化水平与TCI 二次项以及TCI 项的交互项均在1%的水平上显著为正，说明在考虑了金融市场化的内生性后，我们的核心结论依然成立。

发达国家相对于发展国家而言，贸易自由化程度更高，贸易伙伴众多，市场机制也更加透明公正，因此，产品在发达国家市场上的表现更加直接地反映了出口产品的竞争力。为了对本文的结果进行进一步检验，我们仅对与发达国家的贸易关系进行研究，所用方法与基准模型一致，只是样本限定为向OECD 国家的出口， 其估计结果记录在表5 第（3）列，从中可见，我们的主要结论依然不变。

表5 最后一列是对利用工业企业数据库中的出口交货信息得到的出口持续期的生存分析，在这一检验模型中， 所有变量均来自1998-2007 年工业企业数据库。 单纯利用工业企业数据库的原因在于这样处理可以包含更多的企业样本。 许多企业选择通过贸易中间商开展出口活动， 这种现象导致工业企业数据库和海关数据库匹配得到的样本企业数量明显小于工业企业数据库记录的出口企业数量。 由于工业企业数据库无法识别出口产品的具体种类， 我们认为其出口的所有产品均归属于企业所在行业。 另外，由于工业企业数据库中企业存在中途退出数据库的情况， 为了准确识别企业出口持续期情况， 对于存在中途退出数据库情况的企业， 我们选择其在数据库中存续时间较长的一段时期进行研究。 从估计结果看，金融市场化水平与TCI 二次项以及TCI 项的交互项均在1%的水平上显著为正，本文的核心结论依然成立。

最后，我们对金融市场化在不同性质企业的异质性影响进行了检验，所用方法与基准回归相同，结果显示在表6 中。 其中，第（1）列是对国有企业样本的估计结果，第（2）列是对民营企业样本的估计结果，第（3）列是对外资企业样本的估计结果。 可以发现，金融市场化水平对于出口市场资源配置的改善作用存在于民营企业和外资企业，对国有企业而言没有显著的影响。 造成这一结果的原因可能是：国有企业承担了政府的发展战略，其中部分政策支持企业发展违背当地比较优势的产业，造成国有企业出口该类产品的持续期较长，并且由于补贴以及政府隐性担保的存在，国有企业的违约风险反而较低，从而更可能获得持续的融资以支撑其非效率的产品结构。

表6 基于不同性质企业的分析

五、进一步分析

在前文的分析中，我们根据省区市层面的要素禀赋计算禀赋匹配程度，即认为资本、劳动等要素在省区市内部的流动相较省区市之间更加自由。然而，中国由行政边界造成的市场分割并不仅仅局限于省区市之间，在省区市内部各城市之间由于晋升锦标赛（周黎安，2017）导致的市场分割使得经济资源在城市之间的自由流动也受到了阻碍。 因此，为了更加精确地反映企业所在地的要素禀赋特征，接下来本文将企业所在地细化到城市层面。

除此之外，由于缺乏现成的得到公认的城市层面的金融市场化水平， 本文参照黄玖立和范皓然（2016）的方法，计算了城市层面的Wurgler 指数，以此作为城市金融市场化水平的代理变量。

表7 前三列报告了采用城市层面比较优势偏离程度的实证结果，除要素禀赋结构和金融市场化水平定义为城市层面外，其他方面与表3 中采用的方法相同。 第（1）列仅加入禀赋匹配程度指标，即TCI 二次项以及TCI 项。 从结果看，两项的系数均为正且在1%的水平上显著， 表明禀赋匹配程度越低，企业在该行业出口的风险率越高，这与基准估计结果一致。

第（2）列在第（1）列基础上加入了金融市场化水平与TCI 二次项以及TCI 项的交互项，用以考察金融市场化对不同禀赋匹配程度行业出口的风险率的影响。 根据估计结果，金融市场化的两个交互项系数均为正数，说明金融市场化水平越高，低禀赋匹配行业具有相对更高的风险率，这说明金融市场化促使企业更快地将资源从不具有比较优势的行业中撤出，从而提高了出口市场上的资源配置效率。第（3）列中，我们进一步加入了城市、行业、企业以及企业—行业层面的控制变量，核心解释变量金融市场化的两个交互项依然显著为正。以上基于城市层面数据的实证结果进一步证实了金融市场化对于出口市场资源配置优化的作用。

在表7 最后一列中，我们进行了简单的机制检验。 企业生产偏离当地比较优势的产品是一种非效率投资行为，长期来看势必会影响到企业利润。在金融市场化水平较高的市场上，金融机构更加审慎，长期进行非效率投资行为的企业将面临更加严格的贷款条件和更高的清算风险， 这可能导致企业陷入财务困境， 从而迫使其停止生产和出口偏离比较优势的产品。 因此，在机制检验部分，我们主要对金融市场化是否使得产品禀赋匹配程度较低的企业更有可能陷入财务困境这一机制进行了验证。具体的，我们采用如下Logit 模型对这一机制进行检验：

表7 基于城市层面要素禀赋结构的实证结果

其中，disstressickt为企业是否陷入财务困境，如果陷入财务困境则为1， 否则为0。 参考Fan 等（2013）和Altman 等（1998），将陷入财务困境定义为企业的Z 得分10Z 得分是一个由Altman 等人提出的用于预测新兴市场国家公司陷入财务困境可能性的指标。 公式如下：Zscore=A×6.56+B×3.26+C×6.72+D×1.05+3.25，其中，A 是营运资产/总资产；B 是留存收益/总资产；C 是营业收入/总资产；D 为账面资产/总负债。（Z score）连续两年及以上小于111若企业在中途退出数据库前一年处于财务困境或者Z 得分小于1，则认为中途退出期间企业依然处于财务困境中。。核心解释变量依然为金融市场化与TCI 二次项以及TCI 项的交互项。因为这里的主要研究对象为企业陷入财务困境的概率，因此，我们基于工业企业数据库进行了检验。控制变量中，加入了城市、行业以及企业层面的变量。同时，模型也控制了城市、年份、行业层面的固定效应，并将标准差在城市-2位数行业层面上进行聚类。

从实证结果看，金融市场化与企业TCI 二次项以及TCI 项的交互项系数均为正， 且在1%的水平上显著，以上结果说明金融市场化程度越高，禀赋匹配程度越低的企业相对而言更容易陷入财务困境，从而验证了以上机制。

注：括号中为标准差，在城市—2 位数行业层面进行聚类；***表示显著性水平为1%，** 表示显著性水平为5%，* 表示显著性水平为10%；（1）-（3）按照4 位数行业进行分层，（4）控制4 位数行业固定效应。

六、结论与启示

随着异质性企业分析框架被引入国际贸易领域， 有关金融和贸易关系的研究得以在更加微观、更加具体的假设下进行。 在这一前提下，许多学者尝试将以微观企业作为研究对象的公司金融理论引入传统的金融与贸易的研究中（Manova，2013；Manova 和Yu，2016；Feenstra 等，2014；Jaud 等，2018）。本文的研究即是基于这股研究潮流，从金融市场对企业投资生产行为约束的角度研究金融与贸易的关系，结果发现金融市场化程度越高，与高禀赋匹配产品相比，企业低禀赋匹配产品出口的风险率会上升，这意味着企业的出口模式更加倾向于符合当地的资源禀赋，从而提高了出口市场的资源配置效率。

出口贸易在包括中国在内的东亚国家快速发展的过程中无疑扮演了重要角色， 如何充分利用自身比较优势、提高资源利用效率对出口贸易的可持续、高质量发展具有重要意义。 金融市场的发展不仅可以提高出口企业的融资便利性， 使得更多企业具有参与贸易的机会， 而且能够促使出口企业更加合理地利用资源，降低非效率行为带来的浪费。 因此，在促进贸易自由化和鼓励出口贸易的同时， 国家应当重视金融市场的资源配置功能， 纠正国内信贷资源配置的制度性扭曲。

结合本文的研究结论， 本文提出以下政策建议。 首先，在发展直接融资制度的同时继续完善以银行信贷为代表的间接融资制度。我国资本市场正在快速发展， 直接融资的规模和比重都在稳步提高，然而以信贷为主的国内融资体制短时间内不会改变， 推动出口企业特别是广大中小出口企业转型升级依然离不开银行信用的支持。 因此，应当发扬银行在实际经营过程中已经取得的经验， 并创新信用融资模式，利用大数据、云计算等现代信息技术，实现更加灵活、高效的融资服务，提高银行对企业资金运用情况的把握能力， 提高资金使用效率。 其次，建立健全社会信用体系，改善中小出口企业融资环境， 摆脱过度依赖固定资产和所有制的模式。 再次， 政府应当因势利导实施产业政策。 改革开放以来，我国政府实施了一系列旨在通过促进出口扶持产业发展的政策， 并取得了一定的成果，然而，地方政府官员出于税收竞争与晋升压力， 往往不顾自身经济条件一窝蜂地发展所谓的高新技术产业， 这类政策不可避免地会干扰正常的金融秩序，降低金融资源的分配效率。 为了避免这种情况发生，地方政府应当从实际出发，制定遵循比较优势的产业政策。