地区市场规模扩张、信贷资金配置差异与企业资本投资

金 龙 丁志国

(吉林大学，吉林 长春 130012)

一、引言

自Krugman(1992)首次将Harris的市场规模(市场潜力)思想引入经济活动空间分布模型形成新经济地理学理论后，学术界围绕市场范围和市场潜力对地区经济差异以及地区经济增长的影响展开了广泛探讨。一些学者尝试利用规模报酬递增、运输成本、生产要素自由流动、不完全竞争和循环累积因果关系等解释产业聚集的原因。比如，相关研究指出，市场规模的扩大和运输成本的降低，使得资本和劳动力要素发生跨区域流动，同时随着区域内市场竞争的加剧，产业升级和技术进步进一步加快，从而产生了市场扩大效应、价格指数效应和外部溢出效应，如此循环累积形成产业的自我强化机制(Krugman et al.，1995；Venables，1996；Fujita et al.，1999)。另一些研究则将市场规模的经济效应扩展到对人均GDP的影响方面。比如，Redding et al.(2004)基于跨国数据，采用双边贸易引力模型进行的研究发现，市场规模在解释各个国家之间人均GDP的差异方面发挥着重要作用。Hanson(2005)基于美国郡县数据，采用不同的市场潜力函数，证实市场规模与地区工资水平之间存在空间相关性。

随着研究范围的不断扩大和研究层次的持续深入，学者们对于市场规模的考察逐渐从宏观层面转向微观层面。Melitz et al.(2008)和Combes et al.(2012)分析了地区市场规模对生产率差异的影响，发现市场规模较大地区的生产率优势主要源于市场规模扩大带来的集聚效应，以及其引发的市场激烈竞争而产生的企业自选择效应。陈丰龙等(2012)使用中国制造业分行业数据，对本土市场规模与全要素生产率之间的关系进行了实证分析，结果发现本土市场规模对生产率、技术改进和技术进步均具有促进作用。杨汝岱等(2015)基于中国工业企业数据，以企业层面的工业总产值和全要素生产率水平作为企业成长的代理变量，证实了市场潜力对本地企业规模扩张和生产效率提升的促进作用。虽然近年来关于市场规模对微观经济个体影响的研究取得了一定的成果，但鲜有文献关注市场规模是否会对企业投资决策产生影响。然而，资本投资作为微观企业层面的重要决策，不仅关乎企业自身的生存和发展，同时还是地区经济增长的关键动力。因此，深入探究地区市场规模扩张与企业资本投资之间的关系有助于更好地理解地区经济发展差异的原因。

本文的研究内容安排如下：首先，从理论上阐述地区市场规模扩张为何会对企业资本投资产生需求冲击，以及信贷资金配置差异如何导致地区市场规模扩张对企业资本投资的影响表现出非对称性。然后，基于2007—2016年中国上市公司数据，运用动态面板GMM估计，实证检验地区市场规模扩张对企业资本投资的影响，以及信贷资金配置差异在其中发挥的作用。最后，在区分垄断性行业和竞争性行业的基础上，进一步考察了地区市场规模扩张和信贷资金配置差异对企业资本投资的影响。

本研究的贡献主要体现在：第一，基于新古典投资理论，分别从生产要素市场、劳动力市场、商品市场和资本市场四个方面，阐述了地区市场规模扩张对企业资本投资的影响机理，为后续有关地区市场规模扩张的研究提供了理论依据。第二，从直接效应和间接效应两个方面，分析了信贷资金配置差异对地区市场规模扩张与企业资本投资关系的非对称影响效应，丰富了信贷资金配置作用方面的研究文献。第三，利用中国上市公司的微观层面数据，实证考察了地区市场规模扩张对企业资本投资的影响，以及信贷资金配置差异是否会造成企业在面临地区市场规模扩张时作出不同的投资决策，为理解地区宏观环境对微观经济个体的影响提供了新的视角。

二、理论分析与研究假设

新古典投资理论指出企业的目标在于追求利润最大化，资本投资规模受需求和供给两方面的影响。其中，投资需求主要由投资项目的边际价值决定，当投资能够带来较大的收益时，企业倾向于追加投资，而随着投资成本的增加，企业会逐步削减投资支出；投资供给则通常受资金供给的影响，由于要素禀赋是决定企业投资项目选择的关键条件，当企业能够获得充足的资金供给时，核心要素的增加有助于扩大企业投资范围的选择空间。基于上述分析，本文将从企业的投资需求和供给两个角度，论证地区市场规模扩张如何影响企业资本投资，以及信贷资金配置差异在地区市场规模扩张对企业资本投资的影响中发挥何种作用。

(一)地区市场规模扩张与企业资本投资

地区市场规模扩张对企业投资需求的影响机理可以从如下四个方面进行分析：第一，生产要素市场方面。地区市场规模扩张会导致生产要素发生跨地区集聚(Krugman et al.，1995)，在集聚的初期，生产要素供给上升使得价格下降，企业的边际成本减小。基于新古典投资理论，企业的最优投资规模遵循边际收益等于边际成本的原则，随着投资规模的增加，企业的边际收益逐步减少，最终二者达到平衡，实现企业价值最大化(Morgado et al.，2003)。第二，劳动力市场方面。地区市场规模扩张会加快劳动力流动，而高质量的劳动力市场对高素质高技能的劳动力具有较强的吸引力(Parey et al.，2017)，持续增加的优质劳动力能够推动企业的技术创新(Acemoglu，2002)，促进技术进步引致的生产效率提高，进而使得企业的边际成本降低。第三，商品市场方面。地区市场规模扩张会提高地区内劳动者的实际工资水平(Fujita et al.，1999)，促使社会消费需求扩大，而消费品市场需求的增加又会推动商品市场总需求水平上升，此时企业将投入更多的资本以满足不断增长的社会总需求。第四，资本市场方面。在地区市场规模扩张的过程中，产品市场扩大给企业带来的规模经济效应对于提升企业的利润率水平具有积极影响(Fujita et al.，1995)，而盈利能力的提高又会推动公司股票价格上升，并通过投资的托宾Q效应影响企业的投资需求。

综上分析，本文提出：

H1：地区市场规模扩张对企业资本投资具有推动作用。

(二)地区市场规模扩张、信贷资金配置差异与企业资本投资

企业的投资活动离不开资金的支持。对于处在快速发展阶段的企业而言，仅依靠内部融资往往难以满足企业的资金需求，这就使得外部融资成为帮助企业把握投资机会的重要资金来源(Rajan et al.，1998)。在中国，以银行为主导的金融体系决定了银行信贷是企业的主要融资渠道，因此银行信贷对企业投资行为具有显著影响(Allen et al.，2012)。本文认为，信贷资金配置差异可能会影响企业的投资供给，进而导致企业在面临地区市场规模扩张时作出不同的投资决策。具体地，可以从直接效应和间接效应两个方面进行分析：在直接效应方面，由于地区市场规模扩张所带来的生产要素和劳动力要素的集聚会促进专业化分工进一步深化(Garicano et al.，2009)，使得产品种类和可投资项目的数量增多。对于超额信贷资金配置的企业而言，充足的可支配资金为企业提供了更大的选择空间，企业不仅可以选择更多净现值为正的投资项目，而且有能力对高收益项目追加投资。相反，对于信贷资金配置不足的企业而言，由于外部融资难以满足企业对资金的预期需求，企业不得不调整预先设定的投资计划，减缓自身的投资扩张速度。在间接效应方面，超额信贷资金配置往往伴随着过度负债问题。而过度负债会削弱企业剩余举债能力，导致其未来借贷能力下降(DeAngelo et al.，2011)。当前的超额信贷资金配置可能预示着企业融资能力的透支，若企业不能在地区市场规模扩张的背景下，有效利用信贷优势把握投资机会，实现规模扩张和盈利能力提升，则可能导致企业未来面临融资约束的问题。

综上分析，本文提出：

H2：相比于信贷资金配置不足的企业，超额信贷资金配置的企业在面临地区市场规模扩张时会进行更多的资本投资。

三、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2007—2016年中国沪深两市A股上市公司为初始样本，并按照如下标准对初始样本进行了筛选：剔除金融保险类的样本；剔除ST/PT类的样本；剔除所有者权益为负的样本；剔除模型中所需数据缺失的样本；剔除IPO当年的样本；剔除年度观测值少于五年的样本，以保证数据连续性。为了避免异常值的影响，本文还对处于0-1%和99%-100%之间的所有公司层面的变量进行了Winsorize处理。最终，本文得到1438个公司样本，12549个公司年度观测值。其中，上市公司财务数据和注册地信息均来自国泰安(CSMAR)数据库，各省份GDP和陆地面积数据均来自历年《中国统计年鉴》，各省会城市坐标通过Google地图数据库获得。

(二)变量设定

1.地区市场规模扩张

根据新经济地理学的市场潜力理论(Harris，1954)，每个省份的潜在市场容量都可以用一个空间加权平均值来表示，该指标与各个省份的市场容量成正比，与各个省份的运输成本(距离)成反比。本文借鉴黄玖立等(2006)、郭峰等(2013)的方法，将地区市场规模指标RMSj,t设定为：

RMSj,t=GDPj,t/

Dj,j+∑k≠jGDPk,t/

Dk,j

(1)

2.信贷资金配置差异

对于信贷资金配置差异变量的刻画，主要按以下步骤进行：首先，借鉴白俊等(2012)以及邓路等(2016)的方法，构建信贷资金配置的影响因素模型。然后，对该模型进行回归估计，将实际信贷资金配置水平分解为预期信贷资金配置和非预期信贷资金配置。其中，预期信贷资金配置为模型的拟合值部分，非预期信贷资金配置为模型的残差部分。最后，根据残差部分的正负设定信贷资金配置差异DACF的代理变量。当残差为正时，取值为1，表示超额信贷资金配置；当残差为负时，取值为0，表示信贷资金配置不足。具体模型如下：

Crediti,t=α0+α1Sizei,t-1+α2LEVi,t-1+α3Tangiblei,t-1+α4Tobinqi,t-1+

α5ROAi,t-1+α6CFOi,t-1+α7Cashi,t-1+α8Turnoveri,t-1+

α9SOEi,t-1+∑Industry+∑Region+∑Year+εi,t

(2)

其中：Credit为实际信贷资金配置，用取得借款收到的现金与总资产的比值表示；Size为企业规模，用企业总资产的自然对数表示；LEV为资产负债率，用总负债与总资产的比值表示；Tangible为有形资产比率，用固定资产净额与总资产的比值表示；Tobinq为托宾Q，等于(所有者权益市值+负债账面价值)/资产账面价值；ROA为盈利能力，用净利润与总资产的比值表示；CFO为自由现金流，用经营活动现金净流量与总资产的比值表示；Cash为现金持有量，用货币资金与总资产的比值表示；Turnover为经营效率，用营业收入与总资产的比值表示；SOE为产权性质，国有企业取值为1，非国有企业取值为0。考虑到银行发放贷款时往往会参考企业上一期的财务状况和经营成果，同时为避免当期财务指标与实际信贷指标的内生性问题，本文对所有解释变量均进行了滞后一期处理。此外，为控制行业特征、地区差异以及年度外部冲击等因素的影响，本文在模型中还加入了行业(Industry)、地区(Region)和年度(Year)的虚拟变量。

(三)模型构建

对于企业投资模型的设定，学者通常采用托宾Q模型和欧拉方程投资模型。Fazzari et al.(1988)在新古典投资模型的基础上提出了托宾Q模型，该模型的基本假设要求资本市场是完全有效的，股票的价格与管理者对资本边际收益的估计相一致(Bond et al.，2001)，即托宾Q的值能够充分反映公司的成长性或投资机会，无须考虑融资约束问题，企业的投资行为完全由托宾Q决定。这显然与现实不符，资本市场并非无摩擦的，因此托宾Q模型存在严重的遗漏变量问题。Bond et al.(1994)、Laeven(2003)、Love(2003)以及Forbes(2007)在Abel(1980)的欧拉方程投资模型的基础上，基于企业目标是追求公司价值最大化，资本存量取决于前期资本存量、折旧率和新增投资，企业价值同时受资本积累和外部融资的约束等方面的考虑，扩展形成欧拉方程投资模型。该模型在刻画企业投资决策时能够摆脱对股票价格或托宾Q的依赖，因而在企业投资决策的相关研究中被广泛运用。本文以Bond et al.(1994)的欧拉方程投资模型为基础，同时借鉴梁琪等(2014)的方法，构建了如下的计量模型：

(3)

(4)

其中：I为投资支出，用现金流量表中的“购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金”指标表示；K为资本存量，用固定资产净额表示；Y为企业销售收入，用主营业务收入表示，反映短期投资机会；C为内部现金流，用经营活动产生的现金流量净额表示；RMSE为地区市场规模扩张，以模型(1)计算的地区市场规模增长率衡量；DACF为信贷资金配置差异，用模型(2)估计的残差正负进行判别，当残差为正时，取值为1，表示超额信贷资金配置，当残差为负时，取值为0，表示信贷资金配置不足；Control为控制变量，包括企业规模、财务杠杆、公司成长性以及盈利能力。

对于地区市场规模扩张与企业资本投资之间的关系，如果模型(3)中的β5显著为正，则表明地区市场规模扩张与企业资本投资正相关，即地区市场规模扩张对企业资本投资具有推动作用；对于信贷资金配置差异是否会导致地区市场规模扩张对企业资本投资的影响表现出非对称性，如果模型(4)中的θ7显著为正，则表明信贷资金配置差异会导致企业在面临地区市场规模扩张时作出不同的投资决策，即相比于信贷资金配置不足的企业，超额信贷资金配置的企业在面临地区市场规模扩张时会进行更多的资本投资。

(四)估计方法

由于欧拉方程投资模型是基于动态最优的欧拉条件构建的动态投资方程，解释变量中包含了因变量的滞后项，这可能会导致解释变量与随机扰动项相关，进而使得模型存在内生性问题。此时若仅采用混合OLS或固定效应模型进行估计，得到的参数估计值将是有偏的。但Roodman(2009)的研究指出，采用混合OLS和固定效应模型估计的滞后项参数值为真实参数值的上下限，故可将其作为判断GMM估计滞后项参数有效性的参考。鉴于本文计量模型的内生性问题和数据的面板结构特征(大N小T型)，我们采用Blundell et al.(1998)提出的系统GMM估计方法，将差分方程与水平方程作为一个方程系统进行GMM估计。此外，考虑到一阶段的系统GMM估计方法可能存在异方差问题，进而造成估计结果存在偏误，因此本文的系统GMM估计采用两阶段的估计方法，通过运用Stata 14.0软件中的xtabond2命令，并附带collapse选项以修正工具变量过多导致的Hansen检验无效的问题。为进一步增加系统GMM估计结果的可靠性，本文分别从减少工具变量和调整样本期间两个方面，对全样本下研究结果的稳健性进行了重新检验：其一，参照Roodman(2006)的方法，通过调整工具变量的滞后期，以减少工具变量的数量，并对计量模型进行重新检验；其二，考虑到金融危机对实体经济和资本市场的短期冲击，在金融危机时期企业的过度反应可能会对投资决策产生影响，因此剔除2007年和2008年的样本数据，并对计量模型进行重新检验。

四、实证结果与分析

(一)描述性统计

表1列示了本文主要变量的描述性统计分析结果。从中可见，地区市场规模(RMSE)扩张的均值和中位数分别为0.134和0.120，最大值和最小值分别为0.276和0.006，说明大部分企业均处在市场规模扩张较快的地区，但不同企业之间的地区市场规模扩张速度相差较大。信贷资金配置差异(DACF)的均值为0.478，说明超额信贷资金配置的企业占全样本的比例约为47.8%，大部分企业都面临着信贷资金配置不足的情况。企业销售收入和内部现金流的最大值与最小值相差较大，说明样本企业之间的财务状况存在很大差异。

表1 主要变量的描述性统计

(二)相关性分析

图1 地区市场规模扩张与企业资本投资的关系(全样本)

图1较为直观地呈现了2007—2016年间地区市场规模扩张与企业资本投资之间的关系。从中可见，地区市场规模扩张与企业资本投资的变化趋势基本一致，仅仅是在2009—2010年间，因货币的量化宽松刺激了企业资本投资，导致二者的变化趋势发生一定程度的偏离。同时，本文还对地区市场规模扩张与企业资本投资进行了Pearson相关系数分析。结果显示，两者之间的相关系数为0.0338，且在1%统计水平上显著，表明地区市场规模扩张与企业资本投资存在正相关关系，地区市场规模扩张对企业资本投资具有推动作用，初步证实本文的假设1。

进一步，本文按照信贷资金的配置差异对样本企业进行了分组，以描绘不同信贷资金配置情况下地区市场规模扩张与企业资本投资的关系，结果见图2(超额信贷资金配置样本组，DACF=1)和图3(信贷资金配置不足样本组，DACF=0)。由图2可见，地区市场规模扩张与企业资本投资的关系表现出较强的趋势性特征；同时，Pearson相关系数的分析结果表明，地区市场规模扩张与企业资本投资的相关系数为0.0456，且在1%统计水平上显著。然而，在图3中，地区市场规模扩张与企业资本投资的关系并未表现出明显的趋势性特征。上述结果说明，信贷资金配置差异使得地区市场规模扩张对企业资本投资的影响表现出非对称性，相比于信贷资金配置不足的企业，超额信贷资金配置的企业在面临地区市场规模扩张时会进行更多的资本投资。由此，假设2得到初步验证。

图2 超额信贷资金配置企业的地区市场规模扩张与资本投资的关系

图3 信贷资金配置不足企业的地区市场规模扩张与资本投资的关系

(三)回归分析

为检验地区市场规模扩张对企业资本投资的影响，本文对模型(3)进行了回归分析，结果见表2。观察系统GMM估计的结果可以发现，Hansen检验和AR(2)检验对应的P值都大于0.1，表明模型没有拒绝工具变量过度识别的约束条件，且残差不存在二阶自相关问题，即工具变量选择是有效的，模型设定是合理的。对比混合OLS、固定效应和系统GMM估计的因变量滞后项系数大小可知，不论是一次项还是平方项的系数，系统GMM的估计值均介于混合OLS和固定效应的估计值之间，表明系统GMM估计是可靠的、有效的。另外，一次项的回归系数均显著为正，二次项的回归系数均显著为负，表明投资的调整成本是投资的凸函数，与Bond et al.(1994)的研究结论一致。地区市场规模扩张的回归系数均显著为正，表明地区市场规模扩张与企业资本投资呈正相关关系，地区市场规模扩张对企业资本投资具有推动作用。由此可知，H1成立。

表2 地区市场规模扩张与企业资本投资

为检验信贷资金配置差异是否会导致地区市场规模扩张对企业资本投资的影响表现出非对称性，本文对模型(4)进行了回归分析，结果列于表3。

表3 地区市场规模扩张、信贷资金配置差异与企业资本投资

(续表3)

在表3中，Hansen检验和AR(2)检验的结果显示，工具变量选择是有效的，模型设定是合理的。采用系统GMM估计得到的滞后项估计值均未超过混合OLS和固定效应给出的估计值参考范围。地区市场规模扩张的回归系数仍显著为正，并且信贷资金配置差异与地区市场规模扩张的交互项的回归系数均显著为正，这表明信贷资金配置差异会导致企业在面临地区市场规模扩张时作出不同的投资决策选择，即相比于信贷资金配置不足的企业，超额信贷资金配置的企业在面临地区市场规模扩张时会进行更多的资本投资。由此可知，H2成立。进一步，观察全样本的回归结果还可以发现，在面临地区市场规模扩张时，超额信贷资金配置的企业要比信贷资金配置不足的企业进行的资本投资平均高出约65%的水平(0.326/0.500)。

(四)稳健性检验

为保证研究结论的可靠性，本文还进行了如下稳健性检验：

一是避免地区年度企业极端值的影响。考虑到个别地区的上市公司数量较少，容易导致该地区的企业资本投资波动较大，进而对研究结论产生干扰。为此，本文剔除了地区年度观测值少于30家企业的省份，并对研究假设进行了重新检验，结果如表4列(1)和列(2)所示。从中可见，实证结果与基准回归结果基本一致。

二是仅保留制造业企业研究样本。虽然制造业的生产和销售具有空间上的可分性，其发展对地区市场规模变化的依赖性较弱，但考虑到制造业是实体经济的主要组成部分，其对各要素市场的资源配置具有重要影响。因此，本文剔除了非制造业企业观测值，并对研究假设进行了重新检验，相关结果报告于表4列(3)和列(4)。从中可见，地区市场规模扩张及其与信贷资金配置差异交互项的系数均显著为正，实证结果并未发生显著变化。

表4 稳健性检验结果

五、拓展性研究

垄断性行业存在的市场准入限制会阻碍技术进步，降低资源配置效率，进而威胁公共利益，因此政府通常会对垄断性行业采取规制措施，以纠正市场失灵。但与此同时，这也会导致垄断性行业中的企业经营管理自主权受限。本文推测地区市场规模扩张和信贷资金配置差异对不同行业企业资本投资的推动作用可能存在明显差异。为此，本研究参照余明桂等(2008)的方法，将样本企业按行业特征划分为垄断性行业和竞争性行业两类。其中，垄断性行业包括电力、电信、石油、开采、农业、土木工程建筑业和房地产业，其余均归为竞争性行业。在此基础上，对模型(3)和模型(4)进行计量分析，相关检验结果如表5所示。

由表5可见，在垄断性行业中，地区市场规模扩张对企业资本投资的推动作用不显著，但在考虑信贷资金配置差异因素的影响后，地区市场规模扩张对企业资本投资的影响表现出极大的差异性。原因可能在于，银行信贷配给一定程度上受政府影响，获得超额信贷资金很可能意味着企业得到了政策支持，使得垄断企业在面临地区市场规模扩张时倾向于加大资本投资的力度。而在竞争性行业中，地区市场规模扩张和信贷资金配置差异对企业资本投资的影响均与不考虑行业特征因素的结果类似。上述结果表明，对于垄断性行业，政府干预有效地发挥了约束企业资本投资的作用，并能够通过信贷资金配置的途径改变企业的资本投资策略；而对于竞争性行业，企业的资本投资则表现出受市场机制作用的理性决策特征。

表5 拓展性研究：基于不同行业的计量分析

六、结论与启示

本文基于经济环境变化会对企业投资需求带来外部冲击的视角，从理论上分析了地区市场规模扩张对企业资本投资的影响机理，以及信贷资金配置差异在地区市场规模扩张对企业投资决策的影响中发挥的作用，并进一步利用2007—2016年中国上市公司数据进行了实证检验。研究发现：地区市场规模扩张对企业资本投资具有推动作用；相比于信贷资金配置不足的企业，超额信贷资金配置的企业在面临地区市场扩张时会进行更多的资本投资。拓展性研究表明，在垄断性行业中企业资本投资主要受政府干预的影响，而在竞争性行业中企业资本投资则表现出受市场机制和管理自主权作用的特征。

本文的结论具有一定的政策启示：首先，地区市场规模扩张通过影响生产要素市场、劳动力市场、商品市场和资本市场，发挥了市场机制对企业资本投资的引导作用，为企业带来了实现快速发展的前瞻性信号。因此，各地政府应妥善运用自身要素禀赋，加快完善基础设施建设，努力实现本地区市场规模的扩张。与此同时，企业管理者应提升对地区宏观环境变化的感知能力，提高对投资机会的捕捉能力，抓住发展机遇，适时适度扩大投资规模。其次，应积极落实“稳金融”目标，着力拓宽企业融资渠道，发展直接融资市场，缓解融资约束问题，提升金融服务实体经济的能力。获得信贷资金支持的企业应充分利用信贷资金配置差异所带来的竞争优势，避免出现投资不足或过度投资现象，提高资本配置效率和自主创新水平，以便在更加长远的市场竞争中获得“先发优势”。同时，政策制定部门也要科学运用结构性货币政策工具，确保新增融资能够有效发挥精准“滴灌”的作用，切实缓解企业负担，提高和优化全社会的资本配置效率。最后，社会资源的有限性决定了对社会资源的争夺客观存在，市场机制虽然能够引导社会资源的流动，但仅凭市场的力量往往难以实现经济均衡发展的目标，这就要求政府在保障公共利益不受损害的前提下，适度干预并纠正市场缺陷，营造健全的法治环境，维护正常的经济运行秩序。