银行集中度、企业储蓄与经常账户失衡*，本文主要内容关键词为：账户论文,集中度论文,银行论文,企业论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
经常账户失衡问题一直是学界关心的热点。一方面，美国和英国等国家经历持续的经常账户逆差。自上世纪90年代中期以来，两国一直都是逆差国，美国经常账户赤字占GDP的比重最高时达到6%，而英国这一比重为5%。另一方面，德国、日本和中国等国家面临巨额的经常账户顺差，三国经常账户顺差占GDP的比重最高时分别达到7%、5%和10%。为什么一些国家经历持续的经常账户顺差，而另一些国家持续逆差？许多学者给出了解释，比如财政赤字导致的双赤字（Backus et al.，2005；Chinn，2005）、人口结构（Henricksen，2005）、汇率扭曲（Mckinnon & Schnabl,2009）等。近年来，从金融的视角理解失衡（Caballero et al.,2008; Mendoza et al.,2009; Ju&Wei，2010）成为一个蓬勃发展的领域。
本文也从金融的视角为经常账户失衡提供一个解释。但与Caballero et al.（2008）、Mendoza et al.（2009）、Ju & Wei（2010）侧重于金融资产的供给能力、金融发展程度、金融体系的复杂性不同，本文重点关注金融体系的内部结构因素对于经常账户失衡的影响。具体地，我们考察银行业的市场结构，即银行集中度对经常账户的影响和背后的传导渠道。
一些经验事实促发我们从银行集中度与企业融资和储蓄的角度审视经常账户失衡问题。由于经常账户余额等于储蓄与投资之差，而一国的储蓄与投资可以由家庭部门、公司部门和政府部门所完成，所以我们分部门考察各部门的储蓄和投资与经常账户的相关性。如表1所示，公司部门的总储蓄与净储蓄都与经常账户差额在1%的显著性水平上正相关。这说明公司部门的储蓄在经常账户的失衡中扮演了重要角色，促使我们从企业储蓄的视角探求经常账户失衡的微观基础。
而研究企业的储蓄行为，离不开考察它们的融资行为。企业储蓄的动机之一就是在拥有好的投资机会，但外部融资受到约束时，运用自身的储蓄进行融资，以防止丧失优良的投资机会。而企业受到的外部融资约束程度，与其所处环境的银行业结构有关。银行作为企业资金的重要供给者，它的市场结构，即集中与分散程度，关系到企业的资金可得性（Beck et al.,2004; Agostino & Trivieri,2010），进而影响企业的储蓄行为。事实上，如果绘出银行集中度①和企业用自身储蓄融资②的比重的散点图（图1），可以看出两者呈明显的正相关关系，即银行集中度越高，企业储蓄越大。
上述的分析逻辑是否得到了数据的实证支持？银行集中度是否通过系统性地影响企业的融资和储蓄行为对经常账户的失衡产生影响？本文对上述问题进行了回答。
实证研究分三步展开。首先，运用56个国家1990—2007年的非平衡面板数据发现，一国的银行集中度越高，经常账户的顺差越大（或逆差越小）。其次，运用世界银行的企业调查数据发现，银行集中度越高，企业投资由留存收益融资的比重越大。如果将留存收益理解成企业储蓄的代理变量，高银行集中度的国家，企业储蓄越大。最后，我们探索了银行集中度与企业银行融资的关系，发现银行集中度越高的国家，企业银行融资所占的比重越小，也即在这样的国家中，企业受到更大的外部融资约束，从而为企业提高自身储蓄，进而推动经常账户的顺差提供了微观基础。
本文第二部分在系统梳理相关文献的基础上，指明本文的意义和贡献。第三部分介绍数据来源、关键变量的构建方法和实证策略。第四部分展现基本实证结果。第五部分进行稳健性检验，并对结果进行讨论。第六部分是结论及启示。
二、文献综述
传统上，对于经常账户失衡成因的研究主要集中在以下几个角度。“双赤字说”（Backus et al.，2005；Chinn，2005）认为，政府巨额的财政赤字导致了一国经常账户的赤字。但是政府的消费只占经济体中很小的一部分，并不一定对经常账户状况产生显著的影响。人口年龄结构派（Henricksen，2005）的侧重点在于人们的消费和储蓄的一生规划对于经常账户失衡的影响。该派观点认为，若一个经济体的抚养比很高，则更易经历经常账户的逆差，这是因为人在年少和年老阶段以消费为主，储蓄很少。但是，德国和日本的抚养比高于美国，却经历持续的经常账户顺差，而美国经历持久的经常账户逆差。汇率操纵说（Mckinnon & Schnabl，2009）强调汇率的人为扭曲对于经常账户的影响。该观点认为，汇率的人为低估带来了经常账户的顺差。但是，德国和日本都曾经历实际有效汇率的快速升值，可是顺差依旧。
近年来，从金融发展的视角解释经常账户的失衡成为蓬勃发展的领域。③Caballero et al.（2008）指出，世界上不同国家产生金融资产的能力不同，资本的不同流向可由这种资产供给能力的差异加以解释。Mendoza et al.（2009）的理论模型表明，各国经常账户的失衡可以由各国金融发展水平的差异所引发，金融发展水平越高的国家，越会积累大量的债务，经历经常账户的逆差。Ju & Wei（2010）在一个两国模型中分析了金融发展对资本流动和经常账户失衡的影响，得到金融发展水平较高的国家进口金融资本，出口FDI，而金融发展落后的国家的资本流向相反的结论。但在他们的模型中，一国的金融体系的复杂程度并不一定产生经常账户的逆差。
国内文献也逐渐关注金融因素对于全球失衡的影响。祝丹涛（2008）指出，金融体系效率的国别差异是全球经济失衡的结构性原因。金融体系效率高的国家向金融体系效率低的国家输出“金融中介”功能，前者经历经常项目的逆差，输入资本，而后者则相反。金融体系的低效率导致中国的储蓄转化为投资的能力差，经常项目盈余。雷达、赵勇（2009）以美国和中国在全球分工中的地位为基础，从中美两国金融发展的角度对中美经济失衡的性质及调整方式进行了分析。他们认为，中美经济失衡既反映了实体经济领域国际分工的格局，也反映了中美两国在虚拟经济领域利益分配和风险分散职能的较大差异。徐建炜、姚洋（2010）通过构建金融市场一制造业比较优势指标，运用1990—2005年45个国家的面板数据，发现以金融服务为比较优势的经济体更易经历经常账户的逆差，而以制造业为比较优势的经济体更易经历经常账户的顺差。陆建明、杨珍增（2011）指出，金融发展的差异会使得金融发展程度较高的国家在产品创新环节上具有比较优势，而金融发展程度较低的国家则在生产环节上具有比较优势。当国际商品流动或资本流动完全自由时，经常项目会保持平衡；但是，当国际资本的流动存在障碍时，这种国际分工就会引发经常账户的失衡。
上述文献的视角都集中在金融发展对于经常账户失衡的影响，关注的是总量因素，而忽视了金融体系内部的结构性因素。本文在控制金融发展因素的基础上，重点关注银行集中度这一结构性因素对于经常账户失衡的影响，是对上述文献的丰富和发展。
另一支与本文相关的文献从企业储蓄的视角解释全球失衡。比如Bacchetta & Benhima（2010）构建理论模型，证明高增长与高投资的国家拥有更高的企业储蓄率和对外国资产的需求，经历资本流出和经常账户的顺差。Sandri（2010）从预防性储蓄的角度构建了企业储蓄与失衡的关系。由于丧失已投资资本的风险无法被有效分散，使得企业家们依靠自有资金融资。当面临较多的商业机会时，储蓄比投资增长得更多，以积累预防性资产。Song et al.（2011）从企业储蓄的视角解释了中国的贸易失衡。其模型中有两类企业，拥有更高生产率的企业（私营企业）由于金融市场不完善，只有依靠内部储蓄来为投资融资。而另一类企业（国有企业）的生产率低，它们能够生存下来，原因在于其更易在信贷市场获得融资。模型证明，高生产率企业的储蓄足够高时，其比低生产率企业成长得更快。随着拥有融资优势的低生产率企业的萎缩，国内的储蓄需要被投资到国外，从而产生贸易盈余。但是以上文献并没有涉及银行业的内部结构问题，也没有提供经验证据，本文在上述方面进行了扩展。
在对银行集中度对于经常账户影响的传导渠道的分析上，本文借鉴了Beck et al.（2004）与Agostino & Trivieri（2010）的研究。Beck et al.（2004）检验了银行集中度对企业融资障碍和信贷可得性的影响，发现高银行集中度增加了企业获得融资的难度。Agostino & Trivieri（2010）提供了银行竞争程度越高，中小企业信贷状况越好的证据。但与上述文献不同，本文的侧重点在于研究银行市场结构对于企业留存收益融资（代理企业储蓄）和外部银行融资的影响，进而为经常账户失衡这一宏观现象提供微观基础和企业层面的证据。
本文对于公司层面的留存收益融资和银行融资行为的研究，主要借鉴了融资方式选择的实证文献（Rajan & Zingales,1995; Booth et al.，2001）。上述文献的样本是上市公司，难以覆盖广大的中小企业。而中小企业与大企业相比，受到的融资约束更加严重，研究企业的储蓄和融资行为，不能不关注数量众多的中小企业。所以与上述文献不同，本文主要采用世界银行的调查数据来研究企业的融资行为。另外，由于各国会计准则的不同，从财务报表上得到的指标难以进行大范围的跨国比较，也并不是对融资方式最直接的衡量，所以这些文献关注的国家数目较少。而调查问卷中直接问及企业的投资中各个融资来源占据了多大的比重，是对融资方式最直接的衡量，而且不受会计准则不同难以跨国比较的限制，因此，从样本覆盖国家的广泛性和指标的准确性上，本文丰富了上述文献。本文对上述文献的另一个补充是区分了企业的异质性。在全样本回归中，银行集中度对于大小企业的作用方向可能正负相抵，得不到显著的结果，而区分企业的异质性，可以更加清晰地了解背后的传导渠道。
三、数据与方法
在对经常账户余额的回归分析中，时间跨度为1990年到2007年。起点的选择是因为可以得到1990年之后比较可靠的银行集中度跨国数据，而终点的选择是因为要避开金融危机的影响。金融危机后，各国的经常账户余额发生了一些结构性的变化，而仔细探讨金融危机对经常账户余额的影响并不是本文关注的内容，所以将时间区间限制在危机发生前的2007年。被解释变量是经常账户余额占GDP的比重CA。由于经常账户的演变是一个动态过程，而且考虑到一些政策因素的影响难以被全面控制，采用动态面板模型和GMM估计方法以应对可能存在的遗漏变量问题。设定如下：
其中，核心变量是银行集中度BC。沿用Beck et al.（2004）对于银行集中度的衡量方法，用一国最大的三家银行的资产之和占全部商业银行资产之和的比重度量银行集中度，数据来源为BankScope数据库。
X是控制变量。结合文献综述部分所回顾的经常账户的可能影响因素及Chinn & Prasad（2003）的研究，在有关经常账户的回归中，采用的控制变量如下：
控制政府财政赤字占GDP的比重、实际有效汇率、老年人的人口抚养比（65岁以上人口与15—65岁人口之比）、年轻人的人口抚养比（15岁以下人口与15—65岁人口之比）以剔除“双赤字说”等传统因素对于经常账户的影响。控制金融发展（私人信贷总量占GDP的比重与证券市场总市值占GDP的比重之和）和金融深化（M2占GDP的比重），以分离金融体系的规模因素对于经常账户的影响。另外，加入人均收入及其平方项以反映经常账户随经济发展水平的非线性变化，用进出口总额占GDP的比重分离经济开放程度对于经常账户的影响。考虑到各国资本管制程度的不同，用Chinn & Ito（2008）的金融开放指数加以控制。另外，控制外国净资产占GDP的比重，以反映存量因素对于经常账户余额的影响。在所有回归中，控制个体和时间的双向固定效应。金融发展指标的数据来源为Becket al.（1999），而其他变量的原始数据来自于世界银行的世界发展指数（WDI）。
在对企业融资方式的回归分析中，采用的数据是世界银行的跨国企业调查数据WBES。世界银行在1999年进行过一次全球范围④的企业调查，该项调查直接问及企业的投资中有多大比例从银行贷款而得，多大比例从留存收益而得，这是对企业融资方式的一个直接刻画。并且，这项调查广泛涉及只有5—50个雇员的小企业，⑤是为数不多的广泛覆盖小企业的调查。
由于从各种融资来源的比例被限制在0到100之间，所以，在企业层面的分析中，采用Tobit模型。作为稳健性检验，尝试了OLS回归，结论没有本质变化。由于银行集中度的变化比较缓慢，参照Beck et al.（2004）的做法，在企业层面的回归中，主要用各国银行集中度在1995—1999年的平均值来刻画它。作为稳健性检验，也将银行集中度1999年的水平值放入回归中，结论没有本质变化。
在企业层面的回归中，设定如下：
其中，被解释变量y是企业投资中留存收益融资和银行融资的比重，concentration表示银行集中度，它前面的符号是关注的主要内容。F代表公司层面的控制变量，主要反映传统文献中企业自身特性对其融资方式选择的影响。参考Beck et al.（2004）的设定，F包括上期企业销售收入的对数值（考虑到融资和企业规模可能存在反向因果关系，将反映企业规模的变量销售收入滞后一期⑥）、企业竞争者的个数、企业投资增长率、企业的年龄及其平方项、企业是否从事制造业、是否从事服务业、是否政府所有、是否出口、是否是外资企业的虚拟变量。由于调查问卷中没有问及企业的有形资产比重、利润率、破产概率等资本结构文献中（Rajan & Zingales，1995; Booth et al.，2001）通常控制的指标（这也是使用问卷数据的一个不足之处），在基本回归中可能面临着遗漏变量问题，所以我们在标准误的计算上，使用聚类稳健标准误（clustered robust standard errors），以允许同一个国家内的企业的误差项任意相关。在稳健性检验部分，用了工具变量的估计方法，以减弱遗漏变量导致的估计的非一致问题。
I代表制度层面的控制变量。以往的文献（La Porta et al.，1997）强调了制度因素对于企业融资行为的重要影响，幸运的是，问卷中问及企业对所处环境的总体法制约束和腐败程度的主观评价（1—4的指数，1代表没有约束，4代表约束很大）。对这两个变量加以控制，主要反映法制和政治环境对企业融资行为的影响。
M代表宏观经济因素，用以分离总体宏观环境对于企业融资行为的影响。参照Beck et al.（2004）的做法，M包括金融发展（私人信贷总量占GDP的比重与证券市场总市值占GDP的比重之和）、人均GDP的对数值、通货膨胀率、经济增长率。
四、实证结果
（一）银行集中度与经常账户失衡
首先来考察银行集中度对于经常账户失衡的影响。为与Chinn & Prasad（2003）等已有文献进行对比，同时考虑到样本的时间跨度较短，首先取3年平均，进行OLS与固定效应回归，所得结果如表2所示。
由表2可见，银行集中度仅在全样本的固定效应估计中显著为正。但在所有回归中，银行集中度前面的符号都为正，保持稳健，即银行集中度越高，经常账户余额占GDP的比重越大（顺差越大或逆差越小）。
OLS估计无法控制不可观测因素，估计结果通常不一致；而FE估计忽略了经常账户的动态演进过程，当经常账户的滞后项显著时，所得结果也不一致，更合适的模型应为动态面板模型。下面采用动态面板模型进行回归分析。
设定（1）下的基本分析结果如表3所示。表3中的金融发展用私人信贷总量占GDP的比重与证券市场总市值占GDP的比重之和来衡量，如果分别控制私人信贷总量占GDP的比重和证券市场总市值占GDP的比重，结论没有本质变化。
表3的前三列给出了全样本的回归结果，第一列控制在文献综述部分所列的基本控制变量，第二列在此基础上加入反映开放程度的变量，第三列在第二列的基础上加入经济增长率和外国净资产占GDP的比重。在所有回归中，经常账户余额占比的滞后项始终高度显著，表明运用动态面板模型具有一定的合理性。由前三列可见，无论如何选取控制变量，银行集中度对于经常账户余额占GDP的比重存在显著影响，银行集中度越高，经常账户顺差占GDP的比重越大（逆差的占比越小）。
其他显著变量的符号也比较符合预期，与以往文献的结果相互印证。与Mendoza et al.（2009）的结论类似，金融发展水平越高的国家，经常账户的顺差占GDP的比重越小（逆差的占比越大）。实际有效汇率的升值显著减少了经常账户的顺差，而财政赤字对于经常账户的逆差存在显著的推波助澜效果。开放度与资本管制程度在个别回归中显著，但表现得并不稳健，而外国净资产的持有比重对经常账户余额比重有显著的正向影响。其他因素，如抚养比、经济发展水平、经济增长率、金融深化等，在控制了上述变量的基础上并不显著。
在Caballero et al.（2008）的框架下，美国等金融中心国家具有发达的金融体系和较高的金融资产供给能力，充当着世界性银行的角色，向其他国家提供金融资产，从而经历较大的资本项目顺差和经常项目逆差。而美国等金融中心国家的银行集中度又很低，⑦因此，难以确定是金融中心的影响还是银行业内部结构的影响发挥了作用。为了考察银行集中度的结果是否是由金融中心效应所驱动，将样本中拥有金融中心的国家⑧排除，重新进行相应的回归分析，所得结果列于表3的后三列。
由这三列可见，排除金融中心后，银行集中度对于经常账户的影响不仅依然显著存在，而且影响程度上没有多大的变化，而金融发展在第6列的回归中变得不再显著。这说明，银行业的内部结构对于经常账户的影响表现得比较稳健，传统的侧重于金融体系总体规模的金融发展变量，并不能完全刻画金融因素对于经常账户失衡的影响。
其他变量对于经常账户的影响在排除金融中心后没有本质的变化。因此，考虑了金融中心效应的潜在威胁后，银行集中度对于经常账户失衡的影响依然显著。
（二）银行集中度与企业储蓄
上面的实证结果表明，银行集中度越高，经常账户的顺差越大。那么这背后的传导机制是什么呢？事实上，由表1可见，公司层面的总储蓄与净储蓄都与经常账户差额显著正相关，这启发我们从公司的储蓄行为理解经常账户的失衡。由于问卷中直接问到企业投资中有多大比例从留存收益融资，而留存收益可以近似理解为企业储蓄，所以我们下面的分析用这一比例指代企业储蓄。⑨由于金融环境对于大小企业的影响可能是存在差别的，并且大小企业面临的融资约束可能有所差异，如果只分析银行集中度对所有企业储蓄行为的影响，可能出现其对大小企业的影响相互抵消的状况。因此，我们分样本考察银行集中度的影响。
银行集中度如何影响微观企业的储蓄行为？表4给出了以留存收益为被解释变量，设定（2）下的回归结果。
表4的前两列是全样本的回归结果。第二列保留第一列回归中的显著变量，以排除关键系数的显著性是由冗余变量所致的可能性。类似地，表4的中间两列和最后两列分别给出了基于中小企业样本和大企业样本的回归结果。
由表4可见，无论是基于全样本、大企业样本还是中小企业样本，银行集中度对企业储蓄的影响都是显著为正，即银行集中度越高，企业储蓄越大。但从影响程度来看，银行集中度对于中小企业的影响比大企业更大，前者的影响约为后者的两倍。银行集中度每上升一个百分点，小企业需要进行更多的储蓄。从显著性上看，也是小企业样本的显著性更高。
值得注意的是，传统的强调金融部门总规模的金融发展指标，并不显著。而反映企业规模的变量在大部分设定下显著为负，说明企业规模越大，储蓄越小。这也印证了小企业面临着更大的融资约束，需要更多地依赖于自身储蓄进行融资。
类似于经常账户的分析思路，下面考察银行集中度对于企业储蓄的影响是否由金融中心效应所驱动。排除拥有金融中心国家后的回归结果如表5所示。
由表5可见，排除金融中心的影响后，银行集中度对于企业储蓄的影响依然显著存在。并且，从影响程度与显著性水平上来看，这种影响对于小企业更加明显，在第5列中，基于大企业的回归结果甚至变得不再显著。在三个样本中，金融发展前面的系数依然不显著。
综上，银行集中度越高，企业的储蓄越大，银行集中度对于小企业的影响尤为明显。
（三）银行集中度与银行融资
为什么银行集中度越高，企业的储蓄越高呢？这是否与银行集中度越高的国家，企业受到更多的外部融资约束有关？从理论上讲，银行业的竞争程度对于企业获得的信贷总量的影响是不确定的。一方面，Petersen & Rajan（1995）指出，银行集中度越高，银行更容易将帮助企业所得的好处内化，更容易进行收益的平滑。它们可以给面临较强信贷约束的企业贷款，以期这些企业发展壮大后收取更高的租金以弥补前期的损失。另一方面，银行集中度越高，银行的垄断力量越强，索要的利率越高，增加了融资成本，不利于企业，尤其是中小企业获得融资。因此，我们需要在实证上提供证据，考察哪一种因素发挥了主要力量。
表6（见下页）给出了以企业投资中由银行融资的比重为被解释变量，设定（2）下的回归结果。
表6的第一列控制了金融发展的影响，由于它的系数并不显著，在第二列中将它排除。由表6的前两列可见，无论是否控制金融发展的影响，银行集中度对于银行融资的作用都显著为负，即银行集中度越高，企业的银行融资份额越小。为了考察银行集中度对于大小企业的不同影响，在表6的第三列，加入反映企业是否是中小企业的虚拟变量与银行集中度的交互项，结果发现，交互项前面的系数显著为负，即银行集中度对于银行融资的负向影响对于小企业更加明显。
与前面的分析思路类似，表6的后三列给出了排除拥有金融中心的国家后的回归结果。银行集中度依然显著降低企业银行融资的份额，从影响幅度上来看，去除金融中心后，这种影响更大了。因此，结果对于金融中心效应保持稳健。
其他显著变量的符号也比较符合预期。企业规模越大，银行融资的比重越大。而制造业企业和出口企业拥有更大的银行融资份额。
上面的结果表明，Petersen & Rajan（1995）所提出的传导渠道在跨国企业的数据中并没有得到支持，银行的垄断力量的逻辑框架发挥了主要的作用。进一步地，上面的证据为企业的储蓄行为提供了微观基础：银行集中度越高，企业银行融资的份额越少，⑩而银行融资占据了企业外部融资的绝大多数份额，因此，高银行集中度减少了企业的外部融资，企业只有依赖于自身储蓄为项目融资，即银行集中度越高，企业储蓄越大。由于经常账户等于国民储蓄与国民投资之差，而公司储蓄是国民储蓄的重要组成部分（从表1提供的相关性看，无论是公司总储蓄率还是净储蓄率，都与经常账户显著正相关），银行集中度成为影响经常账户状况的重要因素：银行集中度越高的国家，经常账户余额越大（顺差越大或逆差越小）。
五、稳健性检验
在面板数据的分析中，将样本限制在2007年之前，主要是因为这次全球金融危机之后，许多国家的经常账户状况发生了结构性改变，而这并不是本文关注的主要内容。作为稳健性检验，我们参照Beck et al.（2006）对危机的定义，控制金融危机对于经常账户的影响，考察银行集中度的影响是否依然显著。构建“金融危机”虚拟变量：某年某国有金融危机发生时，该变量取1，否则取0。加入该变量后，银行集中度前面的系数依然显著为正，系数大小变化不大。银行集中度越高，经常账户顺差越大（逆差越小）的结论依然稳健。
企业层面回归面临的潜在威胁是遗漏变量。一些资本结构实证文献中所控制的因素，比如利润率、破产概率等因素，由于问卷中没有问到，无法加以控制。这些变量可能受到当期银行集中度的影响，从而使得关键解释变量与误差项存在一定的相关性。如果这一威胁成立，通常的Tobit估计量或OLS估计量不再一致。因此，下面我们尝试工具变量的方法，以检验上面的结果是否稳健。
在企业层面的回归中，银行集中度的衡量方式是1995—1999年的平均值（我们也尝试过直接使用1999年的水平值，结论没有本质变化）。受Guiso et al.（2004）对于工具变量选择的启发，我们用1993年银行集中度的水平值作为银行集中度的工具变量。之所以选择1993年，是因为从这一年开始，银行集中度的数据变得广泛可得，与1992年相比，提供这一数据的国家多了20个。由于企业层面控制变量的数据搜集于1999年，与1993年相隔了六年，1993年的银行集中度与1999年企业层面可能遗漏变量的相关性已经微乎其微。
企业储蓄为被解释变量的工具变量回归结果如表7所示。
表7的A部分给出了基于所有国家的回归结果，B部分展示了排除金融中心国家以后的回归结果。基于每个样本的回归都分别给出了第一阶段回归和第二阶段回归结果。
由表7可见，在所有的第一阶段回归中，工具变量前面的系数在1%的显著性水平下显著，并且，第一阶段的F统计量远远大于临界值，表明工具变量并不是弱工具。无论是在哪个样本中，银行集中度对于企业储蓄的影响都显著为正。但是，从影响程度上来看，银行集中度对于中小企业的影响更大，银行集中度每上升一个单位，小企业的储蓄上升得更多。重要的是，这一结论不受金融中心效应的影响。即使排除样本中拥有金融中心的国家，银行集中度的显著影响依然存在，并且，这一影响仍然是对小企业更大。
接下来考察银行集中度对于企业银行融资的影响是否在工具变量回归中保持稳健。以企业投资中银行融资的比重为被解释变量、类似于表7的工具变量回归，这部分结果不再单独报告。
在第一阶段回归中，工具变量前面的系数都在1%的显著性水平下显著。并且，F统计量的值也远大于Stock et al.（2002）提出的经验准则，表明工具变量并不是弱工具。无论是否控制金融发展的因素，是否包括拥有金融中心的国家，银行集中度都对企业的银行融资有显著的负向影响，基本结果在工具变量回归中保持稳健。而在控制金融发展变量时，第二阶段回归中，金融发展的影响并不显著。因此，传统的金融发展因素并不能完全捕捉企业的融资与储蓄行为，银行业的内部结构是理解企业融资和储蓄，进而理解经常账户失衡的重要视角。
综上，考虑到潜在的遗漏变量问题，采用工具变量的方法进行回归分析，基本回归结果中展示的结论并没有本质的变化。银行集中度对于企业储蓄和银行融资的影响保持稳健。
本文的实证结果表明，公司层面的储蓄和经常账户余额存在显著的正向关系，银行集中度越高的国家，公司储蓄越多，经常账户的顺差越大（逆差越小）。并且，这一关系在考虑了金融中心效应后，依然保持稳健。而这背后的传导渠道是因为银行集中度越高的国家，企业从银行融资的份额越小，在外部融资受到较大约束的情况下，企业更多地依靠自身的留存收益，从而提升了高银行集中度国家的公司储蓄，进而对经常账户的失衡状况产生影响。
与从金融体系总体规模的角度强调金融发展对经常账户失衡的影响不同，本文的侧重点在于银行体系的内部结构因素对于企业储蓄和经常账户失衡的影响。总量规模上的金融发展并不能完全刻画企业的融资约束和储蓄行为，银行业内部结构因素对于企业的融资状况和储蓄行为具有重要的影响。结构因素的视角，为从金融体系的角度理解经常账户失衡提供了新的着眼点。
*作者感谢北京大学研究生院的资助，感谢北京大学国家发展研究院姚洋教授和匿名审稿人对本文提出的宝贵意见，当然，文责自负。
①用前三大银行的总资产占所有商业银行总资产的比重来衡量。由于银行集中度是个慢变量，所以取调查进行年份（1999年）的前五年（即1995—1999年）的平均值以反映银行集中度的平均影响。只用1999年的银行集中度的散点图类似，不再报出。
②由于要将企业的融资和储蓄行为放在一个框架下加以考察，并且关注大小企业的异质性，所以主要采用企业调查数据进行考察，而不再使用国民储蓄分解中的宏观的企业储蓄率。
③从国际产业分工的视角理解经常账户失衡也是一个新兴的热点领域，由于本文主要关注金融因素对于失衡的影响，对于这支文献不再展开综述。
④这些国家包括亚美尼亚、阿塞拜疆、白俄罗斯、保加利亚、克罗地亚、捷克、爱沙尼亚、格鲁吉亚、匈牙利、哈萨克斯坦、塔吉克斯坦、立陶宛、摩尔多瓦、波兰、罗马尼亚、俄罗斯、斯洛伐克、斯洛文尼亚、乌克兰、乌兹别克斯坦、阿尔巴尼亚、土耳其、玻利维亚、哥伦比亚、哥斯达黎加、多米尼加、厄瓜多尔、萨尔瓦多、危地马拉、海地、洪都拉斯、墨西哥、尼加拉瓜、巴拿马、秘鲁、特立尼达和多巴哥、乌拉圭、委内瑞拉、中国、巴基斯坦、马来西亚、印尼、新加坡、菲律宾、博茨瓦纳、喀麦降、科特迪瓦、埃塞俄比亚、加纳、肯尼亚、马达加斯加、马拉维、纳米比亚、尼日利亚、塞内加尔、南非、坦桑尼亚、乌干达、赞比亚、津巴布韦、英国、法国、德国、西班牙、葡萄牙、意大利、瑞典、阿根廷、巴西、加拿大、智利、美国、伯利兹、孟加拉国、波斯尼亚、印度、泰国、柬埔寨、埃及、突尼斯。
⑤样本中，这种小企业的比重占到40.5%。
⑥问卷中有一个问题是问企业当期的销售收入和当期销售收入的成长率是多大，从而可以推算出企业上期的销售收入。
⑦1991—2007年，美国最大的三家银行的资产之和占全部商业银行资产之和的比重在0.20和0.34之间波动，小于全样本的5%分位数。
⑧样本中，美国、英国、德国、日本、新加坡、瑞士拥有金融中心。
⑨企业之所以留存一部分收益而不把它们分掉，是为了应对投资的需求。企业投资中使用留存收益的份额越大，企业的储蓄也必须越多，否则无法满足投资需求。反之，由于持有留存收益是有机会成本的，所以企业的储蓄越多，投资中使用留存收益的份额应该越大。
⑩我们也考察了银行集中度对于企业其他外部融资方式（equity等）的影响，结果都不显著，没有出现此消彼长的状况。
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