文｜康瑜欣 编辑｜邓函云，Via

 

近十年对产业组织的发展及宏观经济学的研究，已经得出清晰的结论“资本与劳动力在横截面上存在明显的错配，并且这种错配解释了为什么发展中国家的全要素生产率（TFP）较低。”

 

但在经济生产中，资本与劳动力并非最底层的因素，在资本商品、工资支出背后的金融债务，才是最根源的生产力来源。

 

那么，既然资本与劳动力有可能发生错配，底层的金融债务是否也会发生错配呢？公司是否能获取合理规模的金融融资，而且其中债务和权益的混合为最优呢？

 

为了识别金融债务层面的错配带来的影响，来自密歇根大学的Toni M. Whited教授与北京大学的Jake Zhao教授于2021年9月在金融学国际顶级期刊《The Journal of Finance》发表论文“The Misallocation of Finance”，文章将研究视角聚焦于企业负债端，识别并研究负债层面的错配及其影响。

 

Toni M. Whited

密歇根大学教授，国际金融顶刊JFE主编

 

Jake Zhao

北京大学汇丰商学院助教授

 

文章估计了金融负债截面错配导致的真实损失，并将以产品为基础的错配测度框架，扩展到了资本负债表中。此外，作者通过研究中美两国制造业公司数据，发现：

 

➤ 中国的债务与权益存在显著地错配

➤ 如果能够将中国公司中的金融债务进行重新配置，将会获得51%-69%的实际增值

➤ 对于规模较大或在发达城市的中国企业来说，它们的金融负债扭曲成本较低（发生负债扭曲时TFP的变动较小）。

 

 

01

引 言

 

在经济理论模型中，当生产要素分配为最优时，行业内各公司中每一生产要素的边际回报应当相等。但如果截面上的错配破坏了这种平衡，负面冲击了全要素生产率（后称TFP）。

 

那么， 在同一部门内的生产要素边际收益差异就会越大，TFP就会越偏移其真实的潜在水平。因此，当重新进行债务与权益配置后，会获得更大的潜在收益。

 

文章的模型以Hsieh and Klenow（2009）为基础，修改了其中两项设定以适应新的研究目的。修改的两项设定如下：

 

➤ 首先，之前的模型假设TFP的扭曲是由于生产要素的混合作用，而本文模型以生产要素底层的金融债务作为TFP扭曲的来源。

➤其次，之前的模型设置资本与劳动力之间是不完全替代的，而本文通过允许不完全替代和完全替代不同的形式拓展了原来的工作框架。

 

建立模型后，通过中美两国的制造业企业数据，作者发现中国企业的债务与权益错配情况更加严重。如果中国企业能够重新配置债务与权益，那么将会得到51%-69%的实际公司增值。

 

值得一提的是，这一收益中的79%-83%都是由于修正总规模上的错配得到的，剩余部分才是由修正类型上的错配得到的，这也是文章的核心结论：公司与公司之间整体融资规模的错配比公司内债务类型错配更为重要，其带来的影响也更大。

 

 

02

模 型

 

在这一节，作者阐述所建立模型中各项设定，对经济环境、技术和最优条件进行阐述，以及如何测量重新配置的收益。完整的模型推导过程在原文附录中展示。

 

1

经济环境与技术

 

在本文中，企业仅由债务和权益进行融资，并且不区分内部和外部权益。公司利用融资购买生产要素，并且最终向股东产生效益。

 

文章设定经济中总的实际融资收益为F。经济中存在S个部门，其中每一部门s的实际收益为Fs。通过柯布道格拉斯生产函数，作者推导经济总实际收益与各部门收益之间的关系如下：

 

 

由柯布道格拉斯生产函数的特性可知，经济中总收益的增加值随着某单一部门收益增加（其他部门不变）而递减。

 

下一步，作者假设，每一部门收益Fs都来自于一个由I家不同公司的实际收益组成的常弹性替代（后称CES）函数。

 

 

其中，Fsi是s行业中i公司的实际收益，σ是部门中公司之间的实际收益替代率。

 

最后，作者假设在某一公司内，债务与权益融资可以以CES函数组合为最终的实际收益：

 

 

其中Dsi和Esi是s部门i公司内的债务和股权规模。αs∈（0,1）代表债务在转换为实际收益中的重要度权重，γs代表债务权重之间的替代弹性，As代表总要素收益（TFB）。

 

作者指出，文章相较之前的模型显著地改进就是体现在CES函数的使用，该函数允许不同融资形式之间的完全替代，而且为了之后区分来自于调整融资类别和融资规模的收益提供了便利。

 

2

最优配置

 

下一步，作者定义输入到公司最优化问题中的价格参数。令rsi和λsi分别表示s部门i公司内债务与权益的使用成本。为了拓展模型考虑金融市场摩擦对这些成本的扭曲作用，文章引入τDsi表示s部门i公司中债务成本的扭曲程度，τEsi表示s部门公司中权益成本的扭曲程度。

 

这两个值为正，表示公司因为信息不对称、代理问题等原因产生的成本增加，为负时表示公司因为较好的融资关系、资信等级、政府支持等带来的成本降低。

 

由此，可以定义s部门i公司名义利润如下：

 

 

上式也是文章所设定的经济环境中企业通过选择价格Psi、债务规模Dsi、权益规模Esi实现最大化的目标函数。通过“最优时，债务与权益边际收益应当相等”这一条件，作者求出了最优债-权比例与最优选择价格：

 

 

 

3

重新配置收益

 

本文的核心分析目标是分析对金融债务进行重新配置之后的收益，所以需要对重新配置收益由合理的计算方法。这一计算的障碍是“融资收益不可观测”。

 

虽然名义收益PsiFsi是可以观测的，但价格Psi的未知导致实际收益不可观测。虽然国家与行业层面有很多价格指数可用，但是对计算重新配置收益十分重要的公司层面价格却很难测度。

 

既然对数据进行测量难以进行，作者转而依靠模型结构来推导重新配置收益。

 

➤ 作者首先通过在产出方程中插入最优化的债务和权益表达式，求得企业在最优融资配置上的收益。

➤ 其次，作者在产出方程中插入实际观测到的债务和权益规模以估计实际收益。

➤ 最后通过对比两个收益的差值来测度重新配置得到的收益。

 

 

03

实 证

 

在本文的实证部分，最重要的是估计所设置模型中的各项参数。通过对Kmenta（1967）所提出模型的扩展（具体过程在原文附录中展示），作者对中美两国各部门的债务与权益替代参数γs与σ进行了估计，其描述性统计如下所示：

 

 

在上表中，美国债务权益替代参数在1.28-3.38之间，均值为1.72，而中国在1.38-2.05之间，均值为1.52。下一步，作者设置实际增值对替代效应的弹性参数σ=1.77，该参数等同于美国债务有效规模分布的标准差。

 

完成参数估计后，作者为每一间公司计算最优债务权益水平下的增值规模，与实际债务权益水平下的增值规模进行对比，以获得重新配置融资渠道的收益。

 

下表整理了逐年对中美两国的重新配置收益：

 

 

上表中的第一列展示了观测到的美国实际收益与最优状态下的收益比例，第二列展示了当融资配置由观测水平移动到最优配置时的增长百分比。

 

如表中所示，美国公司最优配置与观测配置的差异在10.8%-12.3%之间，换句话说，如果这些公司向着最优配置移动，则将会收获10.8%-12.3%的增值收益。而在中国，企业向最优配置移动的增值收益将会扩大到70%以上。

 

为了理解重新配置融资的收益是来自重新安排融资规模还是重新安排融资类型，作者在第五列中进一步计算了γs=∞（在这种情况下，债务与权益之间完全替代，也就无法在规模固定下通过改变债务与权益之间的比例获得不同的收益）时的重新配置收益。

 

如第七列和第八列中所示，绝大部分的潜在重新配置收益来自于规模上的错配。这一结论表示，尽管债务和权益融资的混合比例很重要，但是更为重要的是根据公司的生产率匹配合适的总融资规模。

 

因为每间公司都拥有最优融资规模与混合比例，因此对比公司实际融资规模和最优配置规模下的分布可以帮助识别错配。

 

 

Panel A显示，有效的美国企业融资规模分布所表现出的分散程度与实际分布大致相同。

 

相比之下，在Panel B中，中国最优配置下的融资规模分布有明显的厚尾，但许多中国企业的融资规模要么太小，要么太大。

 

虽然这两张图描绘了公司融资规模在重新配置前后的分布，但没有描绘个体公司融资规模随重新配置而发生的改变，所以作者通过热力图来描绘这一过程，下图中x轴为观测到的实际公司融资规模分布，y轴为最优公司融资规模分布，而z轴（区块颜色）代表了实际在给定观测融资规模和最优融资规模下的实际公司数量。

 

 

在Panel A中，作者发现美国公司明显地在45°线周围聚集，而45°线条表示重新配置融资前后的公司规模保持一致。

 

相反，在Panel B中，中国公司并未显示出明显的线性聚集，更为分散，这表示如果中国公司愿意进行重新配置，潜在的收益会非常可观。

 

 

04

结 论

 

本文通过构建一个易于处理的模型来考虑公司在截面上出现融资错配的可能性。总的来说，文章引入了一种新的方法来量化调整融资方式至最优化的行为是如何影响一个经济体的总产出和全要素生产率的。

 

文章的实证结果表示：

 

在美国，企业间只存在轻微的融资错配，换句话说，在重新配置融资方式后获得的收益也比较轻微。当然，如果他们对融资进行重新配置，这些公司肯定会获利，但就实际企业增加值总额而言，只有10.8%到12.3%。

 

而在中国，文章估计，如果中国能够实现更合理配置方式，实际企业价值可能会增加51%到69%的收益。而在这所有的收益中，大约五分之四可以归因于融资规模，其余部分归因于融资类别配比，这表示对于中国企业来说，调整融资规模上的错配更为重要。