摘 要：本文以2007—2021年A股上市非金融企業(yè)為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明，融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分析發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是在非國(guó)有企業(yè)還是在國(guó)有企業(yè)中，融資約束都會(huì)使全要素生產(chǎn)率降低。本文為研究資源配置對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，對(duì)于政府通過(guò)何種路徑提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率以及如何進(jìn)行資源配置具有一定的參考意義。

關(guān)鍵詞：融資約束；全要素生產(chǎn)率；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

一、引言

黨的二十大報(bào)告指出，必須把堅(jiān)持高質(zhì)量發(fā)展作為新時(shí)代的硬道理，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)實(shí)現(xiàn)質(zhì)的有效提升和量的合理增長(zhǎng)。2023年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出，要加快建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系，著力提高全要素生產(chǎn)率。

在完全市場(chǎng)中，企業(yè)內(nèi)源資金和外源資金可完全替代，沒(méi)有融資約束問(wèn)題，企業(yè)的發(fā)展取決于企業(yè)對(duì)市場(chǎng)時(shí)機(jī)的把握、及時(shí)的投資決策和良好的運(yùn)營(yíng)。而在非完全市場(chǎng)中，由于金融資源稀缺和信息不對(duì)稱，有限的金融資源難以得到有效配置。

在現(xiàn)實(shí)世界中，融資約束普遍存在，大量上市公司凈現(xiàn)值為正的項(xiàng)目無(wú)法獲得資金支持，尤其是建設(shè)周期長(zhǎng)、不確定性大、前期投資巨大而回報(bào)緩慢的研發(fā)創(chuàng)新類項(xiàng)目，很難獲得外源資金的支持，而內(nèi)源資金往往不能滿足此類項(xiàng)目的需求，公司的投資和發(fā)展受到限制，抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)。

本文以2007—2021年A股上市非金融企業(yè)為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明，融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分析發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是在非國(guó)有企業(yè)還是國(guó)有企業(yè)中，融資約束都會(huì)使全要素生產(chǎn)率降低。因此，關(guān)于融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響的研究有重要現(xiàn)實(shí)意義。另外，本文豐富了融資約束對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的文獻(xiàn)，有一定的理論意義。

二、理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1.融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

任何企業(yè)的發(fā)展都離不開(kāi)資金的支持，正規(guī)渠道和非正規(guī)渠道的融資可得性提高都會(huì)顯著促進(jìn)企業(yè)績(jī)效的提升（顧雷雷等，2018）。企業(yè)受到的融資約束得到緩解時(shí)，企業(yè)內(nèi)部的現(xiàn)金流增加，研發(fā)和人力資本投入增加，資源配置得到優(yōu)化，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率提升（鄭寶紅和張兆國(guó)，2018；崔惠玉等，2023）。當(dāng)企業(yè)受到融資約束較大時(shí)，信貸融資成本增加，企業(yè)對(duì)外直接投資受到抑制，研發(fā)投資受限，抑制企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新（王忠誠(chéng)等，2017；海本祿等，2021）。綜上所述，提出以下假設(shè)：

H1：其他條件不變時(shí)，融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。

2.不同性質(zhì)的企業(yè)融資約束對(duì)企業(yè)TFP的影響

許多研究發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行更愿意將資金借給國(guó)有企業(yè)。一方面，國(guó)有企業(yè)大都是國(guó)家的支柱產(chǎn)業(yè)，規(guī)模較大，營(yíng)運(yùn)情況良好；另一方面，國(guó)有企業(yè)有國(guó)家做背書(shū)，萬(wàn)一國(guó)有企業(yè)沒(méi)辦法支付貸款，商業(yè)銀行會(huì)得到其他的等價(jià)償還。非國(guó)有企業(yè)特別是中小企業(yè)普遍存在融資難、融資貴的問(wèn)題，加之一些地方政策也偏向于國(guó)有企業(yè)，使非國(guó)有企業(yè)的境遇更加困難。吳敏等（2022）發(fā)現(xiàn)地方公共債務(wù)規(guī)模擴(kuò)大對(duì)國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)產(chǎn)生了不同的影響。地方公共債務(wù)規(guī)模擴(kuò)大，國(guó)有企業(yè)的融資約束得到緩解，企業(yè)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，而這會(huì)使非國(guó)有企業(yè)的信貸融資約束加劇，使得企業(yè)的創(chuàng)新和研發(fā)投入降低，阻礙了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。綜上所述，提出以下假設(shè)：

H2：相對(duì)于國(guó)有企業(yè)，非國(guó)有企業(yè)的融資約束對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的負(fù)向影響更大。

三、變量選擇與模型構(gòu)建

1.樣本選擇

本文以2007—2021年A股上市公司為樣本。為了避免異常數(shù)據(jù)的影響，本文做了如下篩選：①剔除金融類的上市公司；②剔除經(jīng)營(yíng)狀態(tài)不正常的上市公司（在本研究樣本統(tǒng)計(jì)期間出現(xiàn)過(guò)暫停上市、終止上市的上市公司）；③剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司。本文所用到的數(shù)據(jù)全部來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。經(jīng)過(guò)上述操作后得到31800個(gè)樣本。

2.變量定義

（1） 被解釋變量

全要素生產(chǎn)率的計(jì)算方法（胡春陽(yáng)，2021）包括索洛殘值法、增長(zhǎng)核算法、隱性變量法、確定性前沿分析法和隨機(jī)前沿分析法等，以及半?yún)?shù)法（包括OP法和LP法等）和非參數(shù)法（包括指數(shù)法和DEA法），本文借鑒魯曉東和連玉君（2012）的LP法，估算模型如下：

LnYi，t=α0+α1LnKi，t+α2LnLi，t+α3LnMi，t+ωi，t+ηi，t

模型中LnY是總產(chǎn)出，LnK是資本投入，LnL是勞動(dòng)力投入，LnM是中間投入，η是對(duì)要素投入沒(méi)影響的隨機(jī)項(xiàng)，ω的對(duì)數(shù)值即所求的全要素生產(chǎn)率指標(biāo)（TFP）。

（2） 解釋變量

融資約束的測(cè)度方法有單一指標(biāo)法和指數(shù)法，指數(shù)法包括WW指數(shù)法、SA指數(shù)法、KZ指數(shù)法和FC指數(shù)法，本文參考Kaplan等（1997）、魏峰等（2004）和Hadlock等（2010）的KZ指數(shù)法，KZ的具體取值如下：

KZ=434.911-0.169Clr-20.787Lnasset-3.473Age-0.177Efc-0.11Atr

模型中Clr是流動(dòng)負(fù)債率，Lnasset是總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)，Age是企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限，Efc是股權(quán)融資能力，Atr是資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率。KZ指數(shù)值越大，表明企業(yè)受到的融資約束程度越高。

（3） 控制變量

為了排除其他因素對(duì)全要素產(chǎn)生的影響，本文借鑒范亞辰等（2018）和海本祿等（2021）的研究，選取下列變量：資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、兩職合一（Dual）、現(xiàn)金資產(chǎn)比率（Cash）、托賓Q值（Tobin Q）、獨(dú)立董事占比（Inden）、股權(quán)衡制度（Balance）、企業(yè)規(guī)模（Size）以及經(jīng)營(yíng)年限（Age）作為控制變量。文中相關(guān)變量定義如表1所示。

3.模型設(shè)計(jì)

為了驗(yàn)證上述兩個(gè)假設(shè)，參照李甜甜等（2023）的研究，設(shè)計(jì)以下模型：

TFPit=β1+β2KZi，t+β3Controli，t+λt+εi，t

模型中，TFP為全要素生產(chǎn)率，KZ為融資約束，Control為控制變量，λt代表年度固定效應(yīng)，εi，t為殘差項(xiàng)，角標(biāo)的t和i分別代表不同年份和不同企業(yè)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)

表2是主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。TFP最大值12.728，最小值6.253；KZ最大值13.663，最小值-11.332，可以看出不同企業(yè)間的融資約束程度和全要素生產(chǎn)率都存在較大差異。其他控制變量資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、兩職合一（Dual）、現(xiàn)金資產(chǎn)比率（Cash）、托賓Q值（Tobin Q）、獨(dú)立董事占比（Inden）、股權(quán)制衡度（Balance）均與以往研究樣本相似（范亞辰等，2018；海本祿等，2021）。

2.基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表3報(bào)告了基礎(chǔ)回歸結(jié)果。（1） 列沒(méi)有控制年份固定效應(yīng)，（2） 列控制了年份固定效應(yīng)，兩列的KZ系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，受到融資約束程度越大的企業(yè)全要素生產(chǎn)率越低，說(shuō)明融資約束對(duì)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了負(fù)向影響，阻礙了企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

此外，對(duì)于其他變量，企業(yè)規(guī)模（Size）、現(xiàn)金資產(chǎn)比率（Cash）、獨(dú)立董事占比（Inden）、企業(yè)經(jīng)營(yíng)年限（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）與全要素生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，說(shuō)明規(guī)模越大、經(jīng)營(yíng)年限越長(zhǎng)的企業(yè)的基本面情況越好，獨(dú)立董事對(duì)企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)有顯著的正向影響，現(xiàn)金充裕也有利于企業(yè)抓住機(jī)會(huì)投資，負(fù)債的稅盾效應(yīng)和治理效應(yīng)也使得企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。相反，兩職合一（Dual）、股權(quán)制衡度（Balance）顯著為負(fù)，當(dāng)董事長(zhǎng)和總經(jīng)理是同一人，股權(quán)制衡度較高時(shí)，企業(yè)的生產(chǎn)率也較低，說(shuō)明兩職合一企業(yè)中的代理問(wèn)題較嚴(yán)重，股權(quán)制衡使投資決策不一致，不利于企業(yè)的發(fā)展。

3.異質(zhì)性分析

分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)回歸結(jié)果如表4所示。（3） 列和（4） 列分別是非國(guó)企和國(guó)企的回歸結(jié)果，可以看到KZ的系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明無(wú)論是國(guó)企還是非國(guó)企，融資約束都會(huì)給全要素生產(chǎn)率造成負(fù)面影響。這與假設(shè)有一定偏差，我們認(rèn)為造成這一結(jié)果的可能原因是國(guó)企承擔(dān)著國(guó)家重大建設(shè)和民生項(xiàng)目，尤其是一些研發(fā)創(chuàng)新性高、投資周期長(zhǎng)、不確定性大、短期回報(bào)不明顯的項(xiàng)目，需要更多的資金。盡管有政策的傾斜和銀行的偏愛(ài)，仍然不能滿足巨額資金的需求，所以國(guó)企也會(huì)受到融資約束顯著的負(fù)向影響。

五、結(jié)論與啟示

1.研究結(jié)論

本文以2007—2021年A股上市非金融企業(yè)為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明，融資約束對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)向影響。分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分析發(fā)現(xiàn)，無(wú)論是在非國(guó)有企業(yè)還是在國(guó)有企業(yè)中，融資約束都會(huì)使全要素生產(chǎn)率降低。

2.政策啟示

政府應(yīng)該通過(guò)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，改善資源配置效率，緩解非國(guó)有企業(yè)融資難的問(wèn)題，增加社會(huì)總福利。企業(yè)應(yīng)該增強(qiáng)自身的盈利能力，擴(kuò)大內(nèi)源融資渠道，降低融資成本，從而增加企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新投資，使企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。

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