產(chǎn)融結(jié)合促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級效果分析
——基于PSM的實證研究

閆 佳，鐘無涯

（1.深圳信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院財經(jīng)學(xué)院，廣東 深圳 518172；2. 南昌大學(xué)中國中部經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展研究中心，江西 南昌 330029）

引言

融資約束一直是企業(yè)在發(fā)展過程中所面臨的事關(guān)生存與否的問題，產(chǎn)融結(jié)合，即產(chǎn)業(yè)資本和金融資本的結(jié)合可以在一定程度上緩解企業(yè)所面臨的融資約束。作為一種特殊的金融支持方式，產(chǎn)融結(jié)合已經(jīng)被廣泛運(yùn)用于企業(yè)的管理決策中，目前已經(jīng)顯現(xiàn)出了運(yùn)行良好且創(chuàng)新性非常強(qiáng)的特征。產(chǎn)融結(jié)合，已經(jīng)從過去的大型企業(yè)投資財務(wù)公司擴(kuò)展到大規(guī)模的參股金融機(jī)構(gòu)，如銀行、證券、保險、基金等。

問題在于，企業(yè)參股金融機(jī)構(gòu)，尤其是制造業(yè)企業(yè)參股金融機(jī)構(gòu)僅僅只是為了緩解融資約束嗎？不難理解，自從加入WTO之后，我國金融業(yè)的開放程度呈現(xiàn)出不斷提高的趨勢，在過去的十來年間，金融業(yè)的利潤率一直在行業(yè)間處于領(lǐng)先地位。另一方面，制造業(yè)的行業(yè)利潤率卻一直遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于金融業(yè)，據(jù)《2017中國500強(qiáng)企業(yè)發(fā)展報告》顯示，證券業(yè)收入利潤率高達(dá)24.61%，商業(yè)銀行緊隨其后，達(dá)22.63%，均高于制造業(yè)相關(guān)行業(yè)。所以，應(yīng)該看到，制造業(yè)企業(yè)參股金融機(jī)構(gòu)除了有緩解融資約束因素外，還有進(jìn)入金融行業(yè)獲取超額利潤的動力。

但依然有另外一個問題需要注意。如果制造業(yè)企業(yè)通過產(chǎn)融結(jié)合這種模式進(jìn)入金融行業(yè)，是否在獲取金融行業(yè)超額利潤的同時也能促使自身的企業(yè)績效得到提升？近來的研究顯示目前企業(yè)的產(chǎn)融結(jié)合并非就是為了緩解融資約束，而是企業(yè)為了通過產(chǎn)融結(jié)合這種方式在價值鏈上促進(jìn)企業(yè)自身的轉(zhuǎn)型升級。[7]所以，看待企業(yè)的產(chǎn)融結(jié)合行為就不能依然僅僅停留在緩解融資約束的角度。

那么，是否產(chǎn)融結(jié)合可以促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級目標(biāo)的實現(xiàn)呢？目前對此的研究存在兩種截然不同的觀點：

一是認(rèn)為產(chǎn)融結(jié)合并不會促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級目標(biāo)的實現(xiàn)。如有研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)融結(jié)合雖然創(chuàng)造了更多的融資渠道，但卻加劇了企業(yè)的過度投資行為，實際上企業(yè)真正的轉(zhuǎn)型升級并沒有實現(xiàn)。[1]其所定義的企業(yè)為所有上市A股的企業(yè)，使用產(chǎn)融結(jié)合變量是上市公司持有的所有金融機(jī)構(gòu)的比例。也有研究認(rèn)為，制造業(yè)企業(yè)的產(chǎn)融結(jié)合行為會對制造業(yè)企業(yè)的基礎(chǔ)造成削弱，產(chǎn)融結(jié)合只是為了攫取金融業(yè)超額利潤而將產(chǎn)業(yè)利潤向金融資本轉(zhuǎn)移。[2]其選擇了中國A股市場上的制造業(yè)企業(yè)，產(chǎn)融結(jié)合行為則以金融資產(chǎn)占企業(yè)總資產(chǎn)的比例來定義。其研究對象為A股市場上的490家非金融類企業(yè)，產(chǎn)融結(jié)合的則是這490家企業(yè)所參股的346家各類金融機(jī)構(gòu)。不同的是，依然有研究認(rèn)為，我國多數(shù)企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合的程度較低，主要是參股金融機(jī)構(gòu)的股份比例較低，雖然在短期內(nèi)能獲得超額利潤，但長期卻并不能助力于企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。[3]

另一類文獻(xiàn)則認(rèn)為產(chǎn)融結(jié)合促進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型的效果并不明顯。如實證研究發(fā)現(xiàn)，我國企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合的有效性并不顯著，隨著產(chǎn)融結(jié)合程度提高，有效性也隨之而提高。[4]其研究的對象為所有A股的上市公司，產(chǎn)融結(jié)合則以金融企業(yè)是上市公司的10大股東之一來進(jìn)行定義。產(chǎn)融結(jié)合后，上市公司的業(yè)績卻會出現(xiàn)惡化，但參股券商或是提高參股比例則會提高公司業(yè)績。[5]其研究的對象是所有A股非金融類上市公司，產(chǎn)融結(jié)合行為也使用參股所有金融機(jī)構(gòu)來表示。我國制造業(yè)上市公司的產(chǎn)融結(jié)合效率差異較大，參股不同金融機(jī)構(gòu)會帶來不同的產(chǎn)融結(jié)合效率。[6]其研究對象為所有制造業(yè)上市公司，產(chǎn)融結(jié)合行為以參股所有金融機(jī)構(gòu)來進(jìn)行定義，使用的方法為隨機(jī)前沿模型。

可以看到，之所以產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)轉(zhuǎn)型升級之間的關(guān)系一直不清晰，與以往研究所選擇的樣本、對產(chǎn)融結(jié)合的定義，還有所使用的研究方法有極大的關(guān)系。一是并沒有對企業(yè)的性質(zhì)進(jìn)行清晰的界定，或者為所有企業(yè)，或者為制造業(yè)企業(yè)。二是產(chǎn)融結(jié)合基本上都使用參股所有金融機(jī)構(gòu)來進(jìn)行定義，甚至還有研究使用金融企業(yè)參股企業(yè)來進(jìn)行表示。三是企業(yè)在性質(zhì)、權(quán)屬、規(guī)模上存在極大的差異，如果用國企和非國企進(jìn)行比較，用制造業(yè)企業(yè)和其他企業(yè)進(jìn)行比較，用大企業(yè)和小企業(yè)進(jìn)行比較等，會造成選擇性的偏誤。因此，本文將研究對象限定為制造業(yè)上市公司，將產(chǎn)融結(jié)合限定為參股非上市銀行，選擇更為恰當(dāng)?shù)膬A向評分匹配估計方法，使用這三方面的定義與方法來對產(chǎn)融結(jié)合與企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的問題進(jìn)行研究。

1 數(shù)據(jù)

1.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)來源于2004-2014年滬深交易所的制造業(yè)上市公司，通過國泰安和Wind金融資訊數(shù)據(jù)庫進(jìn)行整理。所涉及的數(shù)據(jù)指標(biāo)主要分為三大類：財務(wù)數(shù)據(jù)、產(chǎn)融結(jié)合數(shù)據(jù)及其他制造業(yè)上市公司的特征變量。

1.1.1 財務(wù)數(shù)據(jù)

《CSMAR中國上市公司財務(wù)報表數(shù)據(jù)》，主要使用資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表、現(xiàn)金流量表數(shù)據(jù)集。《CSMAR中國上市公司財務(wù)報表附注數(shù)據(jù)》，主要使用公司基本信息、流動資產(chǎn)、長期資產(chǎn)、流動負(fù)債、長期負(fù)債和股東權(quán)益數(shù)據(jù)集?！禖SMAR中國上市公司財務(wù)指標(biāo)分析數(shù)據(jù)》，主要使用償債能力、披露財務(wù)指標(biāo)、比率結(jié)構(gòu)、經(jīng)營能力、盈利能力、現(xiàn)金流分析、風(fēng)險水平、發(fā)展能力、每股指標(biāo)、相對價值指標(biāo)、股利分配數(shù)據(jù)集?！禖SMAR中國上市公司EVA專題數(shù)據(jù)》，主要使用EVA年度數(shù)據(jù)統(tǒng)計表、EVA行業(yè)統(tǒng)計表數(shù)據(jù)集?！禖SMAR中國上市公司銀行貸款數(shù)據(jù)》，主要使用銀行貸款數(shù)據(jù)集。

1.1.2 產(chǎn)融結(jié)合數(shù)據(jù)

《CSMAR中國上市公司對外投資數(shù)據(jù)》，主要使用上市公司股權(quán)投資情況表、上市公司對外投資統(tǒng)計情況表數(shù)據(jù)集?！禬ind金融資訊數(shù)據(jù)庫》中的上市公司參股非上市金融企業(yè)的數(shù)據(jù)。

1.1.3 其它

如果上市公司所發(fā)行股票經(jīng)歷過ST的話，其在財務(wù)方面所表現(xiàn)出來的特征會存在很大程度的特殊性，因此還使用了《CSMAR中國股票市場特殊處理與特別轉(zhuǎn)讓數(shù)據(jù)》，主要包括特殊處理變動文件、上市公司狀態(tài)變更表數(shù)據(jù)集。《CSMAR中國上市公司股權(quán)性質(zhì)數(shù)據(jù)》，主要包括中國上市公司股權(quán)性質(zhì)文件數(shù)據(jù)集。此外，還通過上市公司治理結(jié)構(gòu)的《CSMAR中國上市公司公司治理數(shù)據(jù)》中的股本結(jié)構(gòu)文件數(shù)據(jù)集對上市公司的性質(zhì)進(jìn)行了確定。

表1 所涉指標(biāo)

1.2 數(shù)據(jù)描述

由于所有上市公司中企業(yè)的性質(zhì)、所屬行業(yè)、資產(chǎn)規(guī)模大小等等存在非常大的差異，并且本文主要集中于制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，因此所有的數(shù)據(jù)只保留國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(GB/T 4754-2011)中制造業(yè)的數(shù)據(jù)。此外，去除退市、有過ST記錄、創(chuàng)業(yè)板和中小板的企業(yè)數(shù)據(jù)。基于一致性的考慮，也去除了中途退出參股非上市銀行的企業(yè)數(shù)據(jù)，最后的樣本規(guī)模包含5238個觀測值。

表2給出了我國制造業(yè)不同行業(yè)上市企業(yè)參股非上市銀行的數(shù)量和比例，制造業(yè)1769家上市公司中，其中有196家公司參股了非上市銀行，占比為11.8%。在分行業(yè)中，上市公司數(shù)量最多的計算機(jī)、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)僅有9家上市公司參股非上市銀行，占比為3.8%?；瘜W(xué)原料和化學(xué)制品制造業(yè)有28家參股非上市銀行，占比為14.5%。

表2 制造業(yè)各行業(yè)上市公司是否參股非上市銀行數(shù)量及比例

2 主要變量描述性統(tǒng)計

2.1 制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級

圖1 制造業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)附加值1和經(jīng)濟(jì)附加值2（單位：萬元）

2.2 財務(wù)指標(biāo)

圖2 制造業(yè)企業(yè)財務(wù)指標(biāo)變化趨勢（2004-2014）

2.3 融資水平

企業(yè)融資水平包含三類，第一類是負(fù)債率，顯示企業(yè)融資后的債務(wù)水平，包括資產(chǎn)負(fù)債率、短期負(fù)債率、長期負(fù)債率。第二類是企業(yè)的融資約束水平，顯示企業(yè)對發(fā)展所需資金的敏感程度，包括按兩種方式度量的投資現(xiàn)金流敏感度和、按兩種方式度量的現(xiàn)金流敏感度和。第三類是投資率，顯示企業(yè)對發(fā)展資金的使用程度。

圖3給出了三項負(fù)債率指標(biāo)隨時間變動趨勢，制造業(yè)上市公司資產(chǎn)負(fù)債率在各年基本保持不變。其中，2011年資產(chǎn)負(fù)債率最高為0.502，其次為2012年的0.500；短期負(fù)債率在2005年最高為0.335，然后呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢；長期負(fù)債率2009年最高為0.115，其次為2010年的0.111。2005年資產(chǎn)負(fù)債率最低為0.476，其次為2007和2008年的0.486；2014年短期負(fù)債率最低為0.250，其次為2014年的0.258；2014年長期負(fù)債率最低為0.066，其次為2013年的0.072?？傮w而言，資產(chǎn)負(fù)債率隨時間出現(xiàn)緩慢上升的趨勢，短期負(fù)債率和長期負(fù)債率隨時間呈現(xiàn)緩慢下降的趨勢。

圖3 制造業(yè)企業(yè)負(fù)債率變動趨勢（2004-2014）

不同于負(fù)債率三項指標(biāo)，制造業(yè)企業(yè)融資約束水平的四種指標(biāo)反映出的是企業(yè)對現(xiàn)金的敏感程度。一類是從現(xiàn)金和投資之間的關(guān)系來考慮，另一類是從企業(yè)所擁有的現(xiàn)金自身來考慮。其中，投資現(xiàn)金流敏感度和現(xiàn)金流敏感度是基于公司固定資產(chǎn)凈額的角度，投資現(xiàn)金流敏感度和現(xiàn)金流敏感度是基于公司總資產(chǎn)的角度。

如圖4，基本上，四類變量都保持平穩(wěn)發(fā)展的態(tài)勢，最小值和最大值在所有年份的差別也并不太大，因此可以認(rèn)為行業(yè)之間差異較小。

圖4 制造業(yè)企業(yè)融資約束（2005-2014）

不同于制造業(yè)企業(yè)融資后的負(fù)債率，也不同于制造業(yè)企業(yè)融資前對現(xiàn)金流的敏感度，投資率衡量的企業(yè)因發(fā)展層面的考慮而根據(jù)融資水平所做出的相機(jī)調(diào)整。如圖5，2014年制造業(yè)上市公司投資率最高為0.223，其次為2005的0.209；2009年投資率最低為0.108，其次為2008年的0.116。

圖5 制造業(yè)企業(yè)投資率變化趨勢（2005-2014）

2.4 協(xié)同效應(yīng)指標(biāo)

大多數(shù)文獻(xiàn)都認(rèn)為產(chǎn)融結(jié)合之所以會起作用，是因為其發(fā)揮了財務(wù)協(xié)同和管理協(xié)同的作用。如圖6所示，2008年制造業(yè)上市公司財務(wù)協(xié)同，即財務(wù)費(fèi)用率最高為0.023，其次為2006年、2007年、2012年的0.020；2004年制造業(yè)上市公司管理協(xié)同，即管理費(fèi)用率最高為0.083，其次為2005年、2014年的0.082。2010年制造業(yè)上市公司財務(wù)費(fèi)用率最低，為0.015，其次為2011年的0.017；2007年制造業(yè)上市公司管理費(fèi)用率最低，為0.064，其次為2008年的0.069。

圖6 制造業(yè)企業(yè)協(xié)同效應(yīng)均值（2004-2014）

3 產(chǎn)融結(jié)合效果實證檢驗

著名的管理學(xué)家彼得?德魯克認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)增加值EVA作為一種度量全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵指標(biāo)，可以反映企業(yè)價值的所有方面。因此，企業(yè)增加值的提升可以直接度量企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的程度。

由于經(jīng)濟(jì)增加值也是一種財務(wù)指標(biāo)，因此必然會和其他相類似的財務(wù)指標(biāo)存在顯著的線性關(guān)系，考察其變動的影響因素必須將其他財務(wù)指標(biāo)等作為解釋變量，所以有如下估計形式：

其中，Xt-1代表所有財務(wù)指標(biāo)，包括滯后一期的總凈資產(chǎn)收益率、每股收益、凈資產(chǎn)收益率。Yt-1代表融資指標(biāo)，包括滯后一期的資產(chǎn)負(fù)債率、短期負(fù)債率、長期負(fù)債率、投資現(xiàn)金流敏感度、投資現(xiàn)金流敏感度、現(xiàn)金流敏感度、現(xiàn)金流敏感度、投資率。Zt-1代表協(xié)同效應(yīng)，包括滯后一期的管理費(fèi)用率、財務(wù)費(fèi)用率。Tt-1代表其它指標(biāo)，包括滯后一期的資產(chǎn)規(guī)模、固定資產(chǎn)比例、職工人數(shù)、托賓、每股企業(yè)自由現(xiàn)金流量、國有企業(yè)、行業(yè)。表示該企業(yè)是否參股非上市銀行。

問題在于，使用普通 OLS 估計或者面板估計形式會造成偏誤，導(dǎo)致無法估計參股非上市銀行是否會提高制造業(yè)上市公司的轉(zhuǎn)型升級。原因有二：一是由于解釋變量之間存在多重的共線性，因此估計結(jié)果會存在嚴(yán)重偏誤。二是制造業(yè)上市公司在上述估計形式下，解釋變量之間存在相當(dāng)大的差異，如估計結(jié)果顯示參股非上市銀行會顯著提高制造業(yè)上市公司的經(jīng)濟(jì)增加值，但這種影響因素是由于企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模造成的，還是企業(yè)的產(chǎn)權(quán)屬性等其他因素造成并不能真正的反映出來。因此，為了驗證參股非上市銀行是否可以促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值的提升，需要為參股非上市銀行的制造業(yè)企業(yè)在很多因素的基礎(chǔ)上匹配未參股非上市銀行制造業(yè)企業(yè)的樣本，所以需要使用傾向評分匹配來為參股非上市銀行的制造業(yè)企業(yè)匹配合適的未參股樣本。傾向評分匹配（Propensity Score Matching），是通過差異性、選擇性的標(biāo)準(zhǔn)為需要研究的對象從控制組別中挑選合適的對比個體。

根據(jù)本文所要研究的議題，傾向評分匹配所設(shè)變量構(gòu)成如下：

一是結(jié)果變量，就是看結(jié)果變量在匹配前和匹配后是否存在顯著差異。在本文中為經(jīng)濟(jì)附加值和。

二是匹配變量，主要是尋找那些自身不受其他影響的變量，或者說是企業(yè)具有的特征性變量。本文將前述所有變量納入分析，使用逐步回歸的方法確定在10%以上顯著的變量，去掉回歸不顯著的變量。

表3 經(jīng)濟(jì)附加值PSM估計結(jié)果

之所以所有的匹配變量選擇滯后一期，是因為即期的經(jīng)濟(jì)增加值實際上更大程度上受制于上一期各項財務(wù)指標(biāo)的影響。

那么，是否參股非上市銀行會提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)增加值呢？上表估計結(jié)果的T值顯示未匹配前，是否參股非上市銀行對企業(yè)經(jīng)濟(jì)增加值的提高不會有顯著影響，但經(jīng)過傾向評分匹配后的T值顯示，參股非上市銀行的制造業(yè)上市公司和未參股非上市銀行的制造業(yè)上市公司在經(jīng)濟(jì)增加值方面存在顯著差異。

4 結(jié)語

產(chǎn)融結(jié)合有不同的方式，但最典型的是產(chǎn)業(yè)資本和金融資本為了某種目的而采取相互參股、人事派遣的方式。為了驗證產(chǎn)融結(jié)合是否可以促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，本文使用上市公司中制造業(yè)企業(yè)參股非上市銀行的數(shù)據(jù)來進(jìn)行分析。至于為什么僅僅將研究的出發(fā)點定位在參股非上市銀行，而沒有選取更多類型的金融機(jī)構(gòu)。這是因為，一是財務(wù)公司目前可以被視作是上市公司標(biāo)配，設(shè)立的目的主要是出于內(nèi)部管理的需要，如果將此納入分析中，產(chǎn)業(yè)資本和金融資本的結(jié)合無法體現(xiàn)內(nèi)部和外部的融合。二是除了財務(wù)公司和銀行之外的金融機(jī)構(gòu)，則產(chǎn)業(yè)資本和金融資本之間結(jié)合的效應(yīng)就不容易把握，因為參股其他的金融機(jī)構(gòu)會衍生出相應(yīng)的其他各種方面的結(jié)果，導(dǎo)致分析出現(xiàn)偏誤。

使用經(jīng)濟(jì)增加值EVA來定義制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，這在以往的分析并不多見，主要的原因一是源于數(shù)據(jù)的可獲得性，二是轉(zhuǎn)型升級更多的是中國的一個特有現(xiàn)象，很少有文獻(xiàn)通過量化的方式來進(jìn)行分析。本文本著連續(xù)性和平穩(wěn)性的原則選取了2004-2014年的制造業(yè)上市公司樣本數(shù)據(jù)，這是因為2015年之后中國的股票市場出現(xiàn)了極大的波動，如果將樣本擴(kuò)展到2015年之后可能會造成很大的偏誤。

參股非上市銀行是否會促進(jìn)制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級呢？本文使用了傾向評分匹配法對此問題進(jìn)行研究，為不同年份的參股企業(yè)在從未參股企業(yè)的樣本中選擇可以與之相比較的比較樣本。并且，在匹配變量的選擇上，選取了盡可能多的指標(biāo)。其中，既有行業(yè)、企業(yè)權(quán)屬、資產(chǎn)規(guī)模等企業(yè)的外在顯性化因素，也包括傳統(tǒng)的財務(wù)指標(biāo)，也有反應(yīng)融資約束的長期負(fù)債率、短期負(fù)債率等，還有協(xié)同效應(yīng)指標(biāo)等。最終結(jié)果顯示參股非上市銀行可以顯著提高制造業(yè)企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級指標(biāo)——經(jīng)濟(jì)附加值。

雖然本文使用傾向評分匹配方法發(fā)現(xiàn)了產(chǎn)融結(jié)合對于制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的促進(jìn)作用，但依然存在一些不足之處。一是將產(chǎn)融結(jié)合定位于參股非上市銀行雖然可以規(guī)避參股其他金融機(jī)構(gòu)所帶來的衍生性問題，但卻無法將整個制造業(yè)企業(yè)產(chǎn)融結(jié)合的全貌還原出來。二是將經(jīng)濟(jì)附加值EVA定義為制造業(yè)企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的衡量指標(biāo)，雖然在本文采用的樣本中具有針對性，但這主要是基于上市公司的，而我國制造業(yè)行業(yè)中還存在大量的未上市公司，這就無法使用經(jīng)濟(jì)附加值來對其轉(zhuǎn)型升級進(jìn)行分析。所以未來需要在這兩個方面進(jìn)行進(jìn)一步的研究，一是將更多的產(chǎn)融結(jié)合納入分析中，二是選擇更為全面的，適合于非上市公司的指標(biāo)來定義企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。