谭伟杰

(广东外语外贸大学 经济贸易学院，广东 广州 510006)

“加快创新型国家建设，提高全要素生产率”是党的十九大面对新发展格局提出的新要求。而在此过程中，企业正是我国产业结构升级和增长提质这一系统工程的中心环节。只有不断完善社会主义市场经济体制，激发企业的创新动能，提高生产要素的使用效率以增强企业核心竞争力，才能以技术创新推动我国产业链现代化和高端化，从而促进中国经济高质量发展。但是目前阻碍企业全要素生产率提升的诸多因素仍然相当突出，其中企业面临的融资难、融资贵的问题在我国上市公司当中更为普遍。根据国家发展改革委员会颁布的《五城市中小企业融资调查报告2005》的数据显示，在所抽取的样本中70.5%的企业面临融资难的瓶颈问题，47.8%的企业近三年内从未获得任何形式的融资。张杰等通过实地调研发现当前中国民营制造业企业的外源融资实际贷款利率的区间为15%～20%[1]。已有研究从政府、市场、企业等不同角度去分析通过缓解企业融资困境来提高企业绩效[2-4]。然而，融资约束对企业全要素生产率发挥着什么样的影响，以及通过何种渠道影响企业全要素生产率呢？本文旨在通过结合外部中介因素构建融资约束影响企业全要素生产率的传导路径，检验其影响机理。基于此，本文以A股沪深两市的上市企业2010—2019年的相关数据为样本，检验企业受到的融资约束程度对于企业全要素生产率的影响，考察多元化战略与企业全要素生产率之间的非线性关系并验证“融资约束-多元化战略选择-企业全要素生产率”的传导路径是否成立。

一、理论分析与研究假设

(一)融资约束与企业全要素生产率

融资约束是指在金融市场当中由于信息不对称以及诸多代理成本使得企业融资成本增加，企业由于受到外源融资约束可能更多地依赖内部的现金流等内源融资渠道解决资金困境，而这些问题又会直接或间接影响到企业的经营管理活动。银行等金融中介机构能够对企业的经济活动提供资金支持，提高企业的信贷可得性，进而可以促进企业全要素生产率的提升。樊娜娜等发现融资约束对于行业生产率的提高是具有负向影响的[5]。Cristina Guillamón等利用西班牙2002—2012年的企业数据通过实证发现融资约束确实阻碍了西班牙企业生产率的提高[6]。Ferrando等通过实证检验发现融资约束对于几个欧元区国家的企业全要素生产率的提高是具有显著的抑制作用，同时观察到这种抑制作用在一些处于创业阶段的年轻小微企业以及民营企业中更为严重[7]。项松林等的研究也发现如果企业面临的外源融资约束程度越小，企业越有可能获取更多的资金进行研发创新的投资，进而促进全要素生产率的提高[8]。基于此，提出假设1：融资约束对提高企业全要素生产率有显著的负向影响。

(二)融资约束、多元化战略选择与企业全要素生产率

当企业面临不同的经济背景时，战略选择对企业发展动力具有重要意义。企业多元化发展其实也是管理者对于企业整体经营成本和收益的权衡。基于市场竞争的观点，姚俊等发现多元化企业更能够实现规模经济或者范围经济，通过内部不同业务之间的资源共享和能力扩散，能为企业创造更大的价值[9]。Rumelt认为企业会出于分散企业风险、实现范围经济、提高市场占有率和竞争力等动机而选择实施多元化发展战略[10]。因此，多元化战略可以有助于企业全要素生产率提升。但是，在企业寻求多元化发展的同时，其面临的不同领域的经营风险也会随之增加，因此当多元化水平超过一定程度可能会不利于企业的可持续发展。辜胜阻等的研究认为多元化会分散资源，应该把更多资源的投入向其具有核心竞争力的业务靠拢和集中，提高主营业务的专业化和精细化水平[11]。姚俊等认为企业实施多元化的经营战略往往意味着企业发展的重心偏离其核心业务，并且由于“多元化折价”而导致企业价值和收益率下降[9]。王红建等认为企业跨行业的多元化发展会使得其主营业务不断收缩，造成自身“空心化”[12]。因此，多元化战略可能会对企业核心能力和企业绩效的提高产生负向的影响。基于此，提出假设2：多元化战略对企业全要素生产率的作用呈现“倒U型”。

然而，面对融资问题带来的投资机会受到约束，采取多元化经营战略帮助企业形成内部的“资本市场”会对外部资本市场形成替代。杨兴全等的研究发现企业为了改善外部环境的资源匮乏约束和负面信号的威胁，往往会通过多元化战略进入受政策扶持的行业以期获得更多的信贷资源[13]。一方面，当企业面临融资约束问题的时候，企业内部资金与投资项目的最优配置难以实现，可能抑制了企业实施多元化经营的倾向；另一方面，通过多元化经营产生的财务协同效应能够有效分散企业经营风险，从而提高企业的风险承担水平和经营效益。同时，目前中国的信贷市场存在明显的“规模歧视”和“产权歧视”的问题，使得更多的信贷资源流向大规模企业和国有企业，对于其他企业而言，资源获取的劣势恶化了他们的竞争处境，从而导致企业全要素生产率下降。基于此，提出假设3：多元化战略在融资约束对企业全要素生产率的影响中发挥了中介作用。

二、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文的研究样本为2010—2019年中国A股沪深两市的上市公司，同时按照如下原则对样本进行了筛选清洗：(1)剔除所有的ST、*ST和PT等经营异常以及主要变量数据缺失严重的上市公司；(2)剔除金融保险类上市公司；(3)为了克服极端值对回归结果的影响，本文对模型中涉及到的所有连续型变量进行了双侧1%水平的缩尾处理。最终得到上市公司样本数目为2400以及24 000个“公司-年度”观测值。本文数据来源于CSMAR数据库以及Wind数据库。

(二)变量的定义与测度

1.被解释变量：企业全要素生产率。为了降低模型样本量的损失，更好地解决生产函数的内生性问题，弥补OP法的样本选择性偏差所导致资本项和劳动项估计的偏离问题，本文参考鲁晓东和连玉君(2012)[14]的做法，使用LP方法来计算企业的全要素生产率。

2.解释变量：融资约束。本文参考Hadlock & Pierce[15]的做法，采用SA指数绝对值来衡量企业所受到的融资约束。SA指数的测算模型仅以企业的年龄和规模两个不随时间变化很大且具有较强外生性的变量构建，得到的融资约束SA指数的大小和企业受到的融资约束程度呈正比，即SA指数越大说明企业的融资约束程度越高。相比较目前学者们采用的普遍的方法如KZ指数和WW指数，SA指数能有效克服内生性的缺点，具体计算公式为：SA=0.737*size+0.043*0.04age。

3.中介变量：多元化战略。本文参考杨兴全等[13]的做法，按照企业不同行业分类的主营业务收入所占业务总收入的比重构建企业多元化战略的代理变量，以赫芬达尔指数(DivHHI)来定义企业多元化程度，计算公式为：DivHHI=∑Pi2。其中，Pi=企业第i类主营业务收入与业务收入总额的比重。企业主营业务收入赫芬达尔指数是企业多元化的负向指标，DivHHI越小说明企业多元化程度越高。企业按行业分类的主营业务收入构成的数据来源于Wind数据库。

4.控制变量。参考徐思等[16]，本文采用企业杠杆率(Lev)、企业成长性(Growth)、盈利能力(ROA)、现金流(Cash)、托宾Q值(TobinQ)、股权集中度(Top1)、董事会规模(Bsize)、两职兼任(Dual)作为控制变量。数据均来自CSMAR数据库。

(三)研究模型设计

为检验融资约束对企业全要素生产率的影响，本文建构面板固定效应模型进行分析检验。建立如下回归方程：

HDi,t=α+βFCi,t+γΣcontrolsi,t+Year+Indus+ui,t

(1)

其中HD表示企业全要素生产率，FC表示融资约束。Control表示一系列控制变量集合。下标i和t分别表示企业和时间，Year表示年份虚拟变量，可以更好地控制各变量可能存在的时间趋势；Indus表示行业虚拟变量，利于控制行业差异；ui,t为随机扰动项。

进一步考察多元化战略在融资约束和企业全要素生产率间的中介效应，建立如下中介效应模型：

DivHHIi,t=μ1+δ1+FCi,t+θ1Σcontrolsi,t+Year+Indus+εi,t

(2)

HDi,t=μ2+δ2+DivHHIi,t+δ3FCi,t+θ2Σcontrolsi,t+Year+Indus+εi,t

(3)

其中DivHHI表示中介变量多元化战略。根据温忠麟和叶宝娟[17]的判断标准，若β、δ1和δ2全部显著、δ3变得不显著或者仍然显著但系数变小，则说明中介效应成立。

三、假设检验结果分析

(一)基准回归结果分析

表1列出了融资约束对企业全要素生产率的基准模型回归结果。为了缓解内生性问题，对模型中所有解释变量均采取滞后一期处理。模型(1)-(3)分别为单变量回归、时间和行业固定效应回归、同时加入控制变量和双固定效应回归的线性模型回归结果。从表2模型(3)可以知道，融资约束指数对于企业全要素生产率的影响系数为负，并基本在1%的水平上通过了显著性检验，说明企业融资约束程度对企业全要素生产率的提升在整体上是呈显著的负向影响，可以得知企业获取市场外源融资的便利程度是影响企业全要素生产率的重要因素。因此，假设1得到验证。

表1 基准回归与稳健性检验结果

(二)稳健性检验

1.替换被解释变量。本文参考鲁晓东和连玉君[14]的做法，使用OP方法对企业的全要素生产率进行了重新的测算并进行检验。如表1的模型(4)所示，融资约束对于企业全要素生产率的抑制作用仍然显著存在。

2.替换解释变量。本文参考张春海等[18]将企业内部现金流与企业总资产的比值替代融资约束的衡量指标SA指数。如表1的模型(5)所示，内部现金流水平的回归系数显著为正，说明企业内部现金流水平越高，其全要素生产率就越高，从侧面印证了企业内部现金流水平较高意味着其面临的融资约束程度较低，企业全要素生产率就越高。这一结论与假设1是一致的。

(三)异质性分析

1.企业产权异质性分析。表2中模型(1)-(3)分别汇报了根据企业所有权划分为国有企业与非国有企业的回归结果。表中结果显示融资约束同样抑制了国有企业与非国有企业的全要素生产率，同时对比系数可知融资约束对于非国有企业全要素生产率的抑制水平更高。

表2 按企业所有制与金融生态环境分组的子样本回归结果

2.金融生态环境异质性。本文将企业全样本按照所在地区分为金融生态环境较好和金融生态环境较差两类①，考察融资约束对企业全要素生产率影响的异质性。表中模型(4)和(5)的结果显示融资约束同样抑制了金融生态环境较好和较差的企业全要素生产率的提升，同时对比系数可知融资约束对于所处生态环境较差的企业全要素生产率的抑制水平更高。

3.市场化程度异质性。本文将企业全样本按照所在地区分为市场化程度较高和金融市场化程度较低两类②，考察融资约束对企业全要素生产率影响的异质性。表2中结果第(6)和(7)列结果显示融资约束对位于市场化程度较高区域的企业全要素生产率的回归系数为-10.863，并且在1%的水平上是显著的，表明在市场化程度较高的区域，企业受到融资约束后全要素生产率的提升被抑制，但是位于市场化程度较低区域的企业的回归系数为-2.996且不显著(p=0.12)。

四、影响机制分析

表3模型(1)-(3)反映了多元化战略中介效应的的回归结果。模型(1)显示融资约束(FC)对多元化战略负向指标(DivHHI)的回归系数为1.690，并且在1%的水平上显著为正，表明融资约束抑制了企业多元化；模型(2)的结果显示多元化战略对企业全要素生产率的回归系数为0.056，且在1%的水平上为显著的正向影响；模型(3)在加入了中介变量企业多元化战略之后，FC的显著性降低，说明融资约束通过抑制多元化战略选择而降低企业全要素生产率。因此，假设3成立。模型(4)的结果显示，多元化战略对企业全要素生产率的系数为0.197，其平方项的系数为-0.113，且均在1%的水平上显著。倒U型的转折点为0.872[0.197/(2*0.113)]，证明多元化战略对企业全要素生产率的作用不是线性的，而是呈现先促进后抑制的倒U型关系，表明假设2成立。当企业多元化水平达到0.872时，进一步实施多元化战略会阻碍企业全要素生产率的提升。

表3 中介效应模型回归结果

进一步采用Bootstrap方法对中介效应稳健性进行检验，进行1000次重复取样并构造误差修正置信区间。表4是对企业多元化战略中介效应进行Bootstrap分析的结果，结果显示融资约束通过多元化发展影响企业全要素生产率的中介效应是0.10581，直接效应为-3.69168，而且95%误差修正置信区间均不包含0，表明中介效应成立，因此假设3得到进一步的验证。

表4 介效应的Bootstrap检验结果

五、研究结论与政策启示

本文通过实证研究了融资约束对企业全要素生产率的影响。研究发现：首先，非金融企业面临的融资约束程度越小，越有助于企业全要素生产率的提升。进一步分析表明，融资约束对企业全要素生产率的负向影响存在异质性，并且在非国有企业、位于金融生态环境较差和市场化水平较高地区企业中更为显著。其次，多元化发展对企业全要素生产率的提升发挥着先促进后抑制的倒U型影响。再次，融资约束通过影响企业多元化战略选择这一渠道对企业全要素生产率产生作用。

本文的研究表明，由于存在资源错配和多元化经营战略的选择错误，企业自身全要素生产率的提升受限。基于此，本文提出如下建议：第一，优化银行与企业间的信息传递结构，减少由于银企信息不对称或者产权属性而存在的融资歧视现象，比如加强资本市场信息披露的监管。第二，营造良好的投资环境，引导企业合理开展多元化经营，避免过度投资而对主业绩效乃至企业自身高质量发展产生不利影响。第三，改善金融生态环境，规范并完善金融风险监管和预防机制。改善融资生态环境有利于引导企业内部资源的合理配置和正确的经营战略选择，增加企业的信贷可得性，从而促进企业的高质量发展。

注释：

① 本文采用各省份的金融生态环境综合评分来衡量地区金融生态环境的好坏，综合评分数据来自《中国地区金融生态环境评分结果报告(2013—2014)》。具体而言，如果一个省份的金融生态环境综合评分高于全国平均值，则认为该地区金融生态环境较好；反之亦然。

② 本文采用各省份的市场化进程总得分来衡量地区市场化程度的高低，数据来自《中国分省份市场化指数报告(2019)》。具体而言，如果一个省份的市场化进程总得分高于全国平均值，则认为该地区市场化程度较高；反之则较低。