企業(yè)資本配置效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響

張又文 劉文翠 黃瑋 盧小妤

摘 要：2020年“十三五規(guī)劃”的主要目標(biāo)和任務(wù)完成，我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展的階段。但是，受國(guó)內(nèi)外環(huán)境的深刻變化和疫情的影響，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍面臨一系列新的挑戰(zhàn)，內(nèi)部循環(huán)的不暢和產(chǎn)業(yè)過(guò)剩的供求脫節(jié)現(xiàn)象使結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)進(jìn)入了更復(fù)雜的階段。基于此，本文以“十三五”我國(guó)A股制造業(yè)上市公司為研究樣本，分析企業(yè)的資本配置效率與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的資本配置效率會(huì)正向提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，并且主要體現(xiàn)在大規(guī)模企業(yè)中。研究的結(jié)論將為“十四五”期間推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展，有效實(shí)現(xiàn)新發(fā)展格局提供實(shí)踐意義。

關(guān)鍵詞：資本配置效率；全要素生產(chǎn)率；高質(zhì)量發(fā)展；制造業(yè)

一、引言

2016—2020年，“十三五規(guī)劃”的主要目標(biāo)和任務(wù)完成，我國(guó)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展的階段。但是，受國(guó)內(nèi)外環(huán)境的深刻變化和新冠肺炎疫情的影響，我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍面臨一系列新的挑戰(zhàn)，內(nèi)部循環(huán)的不暢和產(chǎn)業(yè)過(guò)剩的供求脫節(jié)現(xiàn)象使結(jié)構(gòu)調(diào)整升級(jí)進(jìn)入了更復(fù)雜的階段?！笆奈濉逼陂g，為應(yīng)對(duì)新的發(fā)展階段和新的環(huán)境條件帶來(lái)的挑戰(zhàn)，黨的十九屆五中全會(huì)提出，要加快構(gòu)建以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體、國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局?！笆奈濉币?guī)劃強(qiáng)調(diào)構(gòu)建新發(fā)展格局應(yīng)堅(jiān)持供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提升供給體系對(duì)國(guó)內(nèi)需求的適配性，使國(guó)內(nèi)市場(chǎng)成為主要的需求來(lái)源，形成我國(guó)在國(guó)際經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)中的新優(yōu)勢(shì)。顯然，構(gòu)建新發(fā)展格局的重要途徑之一是著力發(fā)展高新技術(shù)企業(yè)、促使企業(yè)進(jìn)行符合市場(chǎng)需求預(yù)期的技術(shù)升級(jí)和企業(yè)創(chuàng)新。

Hall從企業(yè)財(cái)務(wù)的角度說(shuō)明企業(yè)創(chuàng)新不僅與企業(yè)研發(fā)能力或戰(zhàn)略規(guī)劃相關(guān)，企業(yè)創(chuàng)新具有周期長(zhǎng)和不確定性的特點(diǎn)，企業(yè)創(chuàng)新顯著地受到資金的影響。企業(yè)內(nèi)部有效的資本配置能引導(dǎo)資金投入創(chuàng)新和技術(shù)升級(jí)，促進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性的改革，推動(dòng)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)大循環(huán)的暢通，助力新發(fā)展格局的構(gòu)建。而企業(yè)通過(guò)創(chuàng)新提高對(duì)國(guó)內(nèi)需求的適配性，其根本目的是提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，實(shí)現(xiàn)企業(yè)效益的最大化。

制造業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，是經(jīng)濟(jì)循環(huán)中重要的產(chǎn)業(yè)構(gòu)成，其發(fā)展質(zhì)量體現(xiàn)了一個(gè)國(guó)家生產(chǎn)力的水平和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的層次。 “十三五”期間，我國(guó)先進(jìn)制造業(yè)快速增長(zhǎng)，尤其是高技術(shù)制造業(yè)和裝備制造業(yè)成為帶動(dòng)制造業(yè)發(fā)展的主要力量，促進(jìn)了供給側(cè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)?！笆奈濉币?guī)劃強(qiáng)調(diào)要“保持制造業(yè)比重基本穩(wěn)定，鞏固壯大實(shí)體經(jīng)濟(jì)根基”“推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展”。

基于此，本文以“十三五”期間我國(guó)A股制造業(yè)上市公司為研究樣本，分析企業(yè)的資本配置效率是否通過(guò)影響企業(yè)創(chuàng)新進(jìn)而影響企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，為增加制造業(yè)企業(yè)的創(chuàng)新投入、合理配置資本，研究的結(jié)論將為“十四五”期間推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)集群發(fā)展，有效實(shí)現(xiàn)新發(fā)展格局提供實(shí)踐意義。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

1企業(yè)資本配置效率的衡量方法

目前，關(guān)于企業(yè)資本配置效率的研究方法主要有以下兩類。

第一類是Richardson模型，其主要關(guān)注現(xiàn)金流對(duì)企業(yè)資本配置效率的影響，以實(shí)際投資規(guī)模與模型擬合出的投資規(guī)模的差額表示企業(yè)資本的配置效率，差額的絕對(duì)值越大則說(shuō)明企業(yè)的資本配置效率越低，而差值的正負(fù)則表示資本的過(guò)度投資或投資不足。劉慧龍等、劉娟等、張安軍等采用Richardson模型來(lái)衡量資本配置效率的水平。

第二類是“投資—投資機(jī)會(huì)”敏感性模型，Mdean等認(rèn)為市場(chǎng)能幫助企業(yè)通過(guò)托賓Q的值來(lái)識(shí)別投資機(jī)會(huì)的好與壞，進(jìn)而由托賓Q值與企業(yè)投資之間的敏感系數(shù)衡量資本配置是否有效。陳德球等、馬亞明等均采用“投資—投資機(jī)會(huì)”敏感性模型，以敏感系數(shù)表示A股上市公司的資本配置的效率。

2企業(yè)全要素生產(chǎn)率的衡量

提高我國(guó)全要素生產(chǎn)率是中國(guó)進(jìn)入經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段，構(gòu)建新發(fā)展格局的重要路徑之一。隨著中國(guó)上市公司的增多和工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)等企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立，國(guó)內(nèi)研究企業(yè)全要素生產(chǎn)率的逐漸增多，但企業(yè)全要素生產(chǎn)率的理論機(jī)制與行業(yè)或地區(qū)的完全不同，其衡量方法也不一樣，主要是OP法和LP法。聶輝華等采用OP法來(lái)衡量中國(guó)制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。魯曉東等則應(yīng)用最小二乘法、固定效應(yīng)方法、OP法和LP法等參數(shù)和半?yún)?shù)方法衡量了1999—2000年我國(guó)工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率并發(fā)現(xiàn)工業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率具有異質(zhì)性，高新技術(shù)企業(yè)和東部地區(qū)的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率相對(duì)較高，且對(duì)各模型進(jìn)行橫向?qū)Ρ戎?，發(fā)現(xiàn)半?yún)?shù)方法能夠較好地解決傳統(tǒng)計(jì)量方法中的內(nèi)生性和樣本選擇問(wèn)題。楊汝岱采用了OP法和LP法測(cè)算了中國(guó)工業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)率。

3企業(yè)資本配置效率與全要素生產(chǎn)率

全要素生產(chǎn)率是指以企業(yè)為主體的生產(chǎn)單位作為系統(tǒng)中的各要素的綜合生產(chǎn)率，衡量的就是生產(chǎn)力，全要素生產(chǎn)率的提高就是生產(chǎn)力的發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。資本投入是現(xiàn)代商業(yè)企業(yè)運(yùn)營(yíng)的基礎(chǔ)，企業(yè)如何配置資本決定了企業(yè)的產(chǎn)出和產(chǎn)出質(zhì)量，企業(yè)資本配置效率用于衡量企業(yè)資本運(yùn)用的有效性。假設(shè)兩家企業(yè)的生產(chǎn)能力和技術(shù)水平完全一致，若由于資本管制，一家企業(yè)能夠以較低的利率獲取銀行貸款進(jìn)行融資，而另一家企業(yè)只能以較高的利率進(jìn)行民間借貸融資。這會(huì)導(dǎo)致前一家企業(yè)的資本大于后一家企業(yè)，從而導(dǎo)致前一家企業(yè)的邊際資本生產(chǎn)率低于后一家企業(yè)，即前一家企業(yè)的資本配置效率低于后一家企業(yè)。如果重新對(duì)資本進(jìn)行配置，提高企業(yè)的資本配置效率，將邊際生產(chǎn)率低的企業(yè)的一部分資本投資于邊際生產(chǎn)率高的企業(yè)，就能夠增加社會(huì)的綜合生產(chǎn)率，從而提升全要素生產(chǎn)率。此外，企業(yè)資本配置效率還能通過(guò)促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步、促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新提高全要素生產(chǎn)率，相關(guān)研究文獻(xiàn)如下：

資本作為重要的要素資源，企業(yè)發(fā)展不僅受到整體資本配置規(guī)模的影響，Almeida和Wolfenzon認(rèn)為企業(yè)自身對(duì)資本的配置效率影響到企業(yè)效益，企業(yè)合理的資本配置效率也對(duì)企業(yè)有重要的影響。在經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的新階段，企業(yè)創(chuàng)新是企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的核心，而資本投入則是企業(yè)創(chuàng)新的基礎(chǔ)，資本配置效率與企業(yè)創(chuàng)新具有密切的關(guān)系。鞠曉生等指出，融資的不穩(wěn)定性會(huì)制約企業(yè)的創(chuàng)新，而營(yíng)運(yùn)資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的投資波動(dòng)起到減緩的作用，尤其對(duì)于存在較大融資約束的企業(yè)，營(yíng)運(yùn)資本對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的持續(xù)性有更強(qiáng)的平滑作用，而當(dāng)企業(yè)創(chuàng)新投入減少甚至中斷，則會(huì)給企業(yè)造成較大的負(fù)面影響。馬連福等基于2004—2017年中國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)得出企業(yè)的資本配置不足時(shí)會(huì)顯著影響企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效，但企業(yè)資本配置過(guò)度時(shí)企業(yè)創(chuàng)新的投入增加存在異質(zhì)性，民營(yíng)企業(yè)的企業(yè)創(chuàng)新投入會(huì)顯著增加而國(guó)有企業(yè)則顯著減少。

技術(shù)進(jìn)步是制造業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與轉(zhuǎn)型升級(jí)的核心，“十三五”以來(lái)，企業(yè)的創(chuàng)新能力成為影響企業(yè)的發(fā)展進(jìn)而影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展質(zhì)量的重要因素，國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)多視角研究企業(yè)創(chuàng)新對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。李靜等發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入對(duì)企業(yè)TFP有正面的激勵(lì)作用，且存在企業(yè)的異質(zhì)性，研發(fā)投入對(duì)高新技術(shù)企業(yè)、國(guó)有企業(yè)和港澳臺(tái)企業(yè)有更強(qiáng)的激勵(lì)效應(yīng)。王杰等發(fā)現(xiàn)正式的環(huán)境規(guī)制處于較低水平時(shí)，企業(yè)面臨的技術(shù)創(chuàng)新的壓力較小，企業(yè)全要素生產(chǎn)率會(huì)降低；當(dāng)正式環(huán)境規(guī)制水平提高到合理范圍，能促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新進(jìn)而提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。馮志軍等發(fā)現(xiàn)FDI與我國(guó)高技術(shù)企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率沒(méi)有直接的激勵(lì)效應(yīng)，但在知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)的作用下，通過(guò)吸引更多的有高技術(shù)含量的外資促使我國(guó)高技術(shù)企業(yè)的研發(fā)創(chuàng)新全要素生產(chǎn)率提高。程晨基于我國(guó)2009—2016年A股上市公司數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)同行業(yè)內(nèi)部的技術(shù)創(chuàng)新溢出抑制了企業(yè)創(chuàng)新，并最終使企業(yè)全要素生產(chǎn)率下降，知識(shí)產(chǎn)權(quán)的保護(hù)和企業(yè)創(chuàng)新市場(chǎng)化導(dǎo)向可以緩解這一負(fù)面效應(yīng)。盛明泉等基于2007—2016年我國(guó)A股制造業(yè)上市公司的樣本數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)上市公司的高管股權(quán)激勵(lì)能促使企業(yè)創(chuàng)新的投入增加進(jìn)而對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生正向影響，且在高管股權(quán)激勵(lì)有效期越長(zhǎng)、非國(guó)有的上市公司中，此正向影響更明顯。曹偉等發(fā)現(xiàn)人民幣升值促使企業(yè)專利數(shù)增加進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率，且該正向效應(yīng)對(duì)國(guó)有、低技術(shù)水平和勞動(dòng)密集型企業(yè)的影響更大。

綜上所述，提出本文的假設(shè)：企業(yè)資本配置效率能夠正向提升全要素生產(chǎn)率。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)變量及選取

本文選取了2015—2019年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，剔除了ST及ST*企業(yè)樣本，并對(duì)所有的連續(xù)變量都進(jìn)行了1%水平的縮尾處理，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)及Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。本文研究我國(guó)A股制造業(yè)上市公司的資本配置效率是否會(huì)對(duì)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生影響，因此運(yùn)用A股制造業(yè)上市公司的全要素生產(chǎn)率作為企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)，除此之外，還有其他影響企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的因素，因此引入其他控制變量，本文的變量選取如下：

1被解釋變量

本文的被解釋變量是A股制造業(yè)上市公司的全要素生產(chǎn)率。目前常用的計(jì)算全要素生產(chǎn)率的方法有OLS法（魯曉東和連玉君，2012）、OP法（Olley和Pakes，1996）和LP法（Levinsohn和Petrin，2003）?；诘栏窭股a(chǎn)函數(shù)是實(shí)際估計(jì)應(yīng)用中最常用的函數(shù)，所以本文借鑒魯曉東和連玉君的方法，采用OLS方法計(jì)算全要素生產(chǎn)率。同時(shí)鑒于OLS法可能存在的同時(shí)性偏差問(wèn)題，本文又用OP法和LP法進(jìn)行了穩(wěn)定性檢驗(yàn)。OLS法使用柯布道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)：

Yi，t=Ai，tLαi，tKβi，t（1）

Yi，t表示產(chǎn)出，Li，t和Ki，t分別表示勞動(dòng)和資本的投入。Ai，t即通常所說(shuō)的全要素生產(chǎn)率，它可以同時(shí)提高各種要素的邊際產(chǎn)出水平。通過(guò)式（1）取對(duì)數(shù)可以將其轉(zhuǎn)化為如下線性形式：

lnYi，t=αlnLi，t+βlnKi，t+ui，t（2）

其中l(wèi)nYi，t、lnLi，t和lnKi，t分別表示Yi，t、Li，t和Ki，t的對(duì)數(shù)形式。式（2）的殘差項(xiàng)包含了企業(yè)全要素生產(chǎn)率 Ai，t對(duì)數(shù)形式的信息。通常可以對(duì)式（2）進(jìn)行估計(jì)從而獲得對(duì)全要素生產(chǎn)率的估計(jì)值。

2解釋變量

資本配置效率。借鑒陳德球等，本文采用“投資—投資機(jī)會(huì)”敏感型模型來(lái)衡量A股制造業(yè)上市公司的資本配置效率。模型的設(shè)定如下：

Ii，t=0+1Qi，t-1+CONTROLi，t+εi，t（3）

其中，Ii，t為企業(yè)的實(shí)體投資；Qi，t-1為企業(yè)的投資機(jī)會(huì)。CONTROLi，t為影響企業(yè)實(shí)體投資的其他相關(guān)變量。企業(yè)投資機(jī)會(huì)的系數(shù)衡量企業(yè)的資本配置效率，若系數(shù)為正，說(shuō)明A股制造業(yè)上市公司的資本配置有效，若系數(shù)為負(fù)，則說(shuō)明A股制造業(yè)上市公司的資本配置無(wú)效。由于資本配置效率的測(cè)度由回歸的系數(shù)給出，而不是以具體的一系列數(shù)據(jù)形式展示的變量，因此，本文以企業(yè)實(shí)體投資與企業(yè)投資機(jī)會(huì)的交互項(xiàng)來(lái)表示我國(guó)A股制造業(yè)上市公司的資本配置效率（見(jiàn)表1）。

3控制變量

為了控制其他相關(guān)因素對(duì)我國(guó)A股制造業(yè)上市公司高質(zhì)量發(fā)展產(chǎn)生的影響，本文選取了與企業(yè)基本屬性有關(guān)的變量和與企業(yè)財(cái)務(wù)指標(biāo)有關(guān)的變量作為控制變量。包括企業(yè)規(guī)模（Size），用企業(yè)總資產(chǎn)來(lái)衡量，并做取自然對(duì)數(shù)處理，企業(yè)規(guī)模越大，則企業(yè)的管理越完善，企業(yè)組織越成熟，越有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升；企業(yè)年齡（Age），當(dāng)年時(shí)間（研究年度）與企業(yè)成立時(shí)間差；資產(chǎn)負(fù)債率（LEV），企業(yè)的總負(fù)債與總資產(chǎn)之比；資產(chǎn)回報(bào)率（ROA），衡量企業(yè)的盈利能力；前十大股東持股比（Holder10），衡量企業(yè)的股權(quán)集中程度；流動(dòng)資產(chǎn)比率（LR）；現(xiàn)金比率（CAR）和資本積累率（RCA）。

（二）模型選擇

本文通過(guò)固定效應(yīng)模型面板數(shù)據(jù)分析我國(guó)A股制造業(yè)上市公司資本配置效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響。研究對(duì)象選取了2015—2019年我國(guó)A股制造業(yè)上市公司中632家關(guān)鍵數(shù)據(jù)完整無(wú)缺的公司。本文利用面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)構(gòu)建模型如下：

CPi，t=β0+β1IQ-1+∑βjcontrol+γt+εi，t（4）

被解釋變量為CPi，t，即企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，下標(biāo)i和t表示企業(yè)i，時(shí)間為t年。IQ-1為企業(yè)投資和托賓Q滯后一階的交互項(xiàng)，衡量企業(yè)的資本配置效率，control為其他一些控制變量，γt為時(shí)間固定效率，εi，t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。其中β1為核心參數(shù)，表示企業(yè)資本配置效率對(duì)全要素生產(chǎn)率的凈影響，若β1為正，則企業(yè)資本配置效率提升會(huì)促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升，若為負(fù)，則企業(yè)資本配置效率提升會(huì)降低企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

四、實(shí)證處理與結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。

從表2中可以看到，企業(yè)實(shí)體投資I的均值為0299，其中，最小值為00428，最大值為0715，這說(shuō)明不同的企業(yè)之間的投資水平存在一定差異，且高投資水平的企業(yè)與低投資水平的企業(yè)差距較大。投資機(jī)會(huì)Q-1的均值為2278，中位數(shù)為1866，最大值為8587，說(shuō)明不同的企業(yè)之間投資機(jī)會(huì)存在一定程度的差距，且整體來(lái)看，企業(yè)的投資機(jī)會(huì)不大。全要素生產(chǎn)率CP的均值為7093，中位數(shù)為6623，說(shuō)明制造業(yè)各企業(yè)之間的全要素生產(chǎn)率總體水平不低。此外，其他控制變量的數(shù)據(jù)均在合理范圍內(nèi)，保證了回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性。

（二）資本配置效率回歸結(jié)果

根據(jù)構(gòu)建模型測(cè)度資本配置效率，結(jié)果如表3和表4所示。其中，表3顯示了沒(méi)有添加控制變量的情況下，投資機(jī)會(huì)Q-1的系數(shù)為-0009，且在01%的置信水平下顯著。表4在表3的基礎(chǔ)上增加了控制變量，投資機(jī)會(huì)Q-1的系數(shù)為-0005，且在5%的置信水平下顯著。兩次回歸的結(jié)果一致，投資機(jī)會(huì)Q-1的系數(shù)均為負(fù)數(shù)，表明樣本企業(yè)的資本配置效率處于較低位。

（三）基準(zhǔn)回歸

本文基于固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，回歸結(jié)果如表5所示。

由表5知，代表企業(yè)資本配置效率的交互項(xiàng)IQ-1的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為正，驗(yàn)證了前文假設(shè)，說(shuō)明企業(yè)的資本配置效率會(huì)顯著提高全要素生產(chǎn)率，進(jìn)而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與生產(chǎn)力的發(fā)展。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文使用不同計(jì)算方法測(cè)度的全要素生產(chǎn)率替換被解釋變量，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，具體的方法為L(zhǎng)P法和OP法。

OP法是基于半?yún)?shù)估計(jì)值的方法。OP法假設(shè)企業(yè)做投資決策都根據(jù)當(dāng)前的生產(chǎn)率，因此用當(dāng)期投資作為不可觀測(cè)生產(chǎn)率沖擊的代理變量，從而解決了同時(shí)性偏差問(wèn)題。在滿足假定的條件下，OP法可以得出一致估計(jì)值。但事實(shí)上，并非每個(gè)企業(yè)每年都有正的投資，使得一部分企業(yè)樣本由此被剔除。LP方法為解決這一問(wèn)題，用中間品投入代替投資額作為代理變量。

回歸結(jié)果如表6所示。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)用OP和LP替換CP后，回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸一致，企業(yè)資本配置效率對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用。

（五）異質(zhì)性檢驗(yàn)

參照國(guó)家統(tǒng)計(jì)局企業(yè)規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)，以從業(yè)人員數(shù)量為指標(biāo)，本文將樣本企業(yè)劃分為大企業(yè)和小企業(yè)。其中，大企業(yè)的從業(yè)人員大于等于1000人；小企業(yè)的從業(yè)人員小于1000人?；谄髽I(yè)規(guī)模大小進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表7所示。

CP1為小企業(yè)的回歸結(jié)果，CP2為大企業(yè)的回歸結(jié)果?；貧w顯示對(duì)于小企業(yè)來(lái)說(shuō)，企業(yè)的資本配置效率對(duì)全要素生產(chǎn)率沒(méi)有顯著影響；而對(duì)于大企業(yè)來(lái)說(shuō)，企業(yè)的資本配置效率對(duì)全要素生產(chǎn)率有顯著的促進(jìn)作用。

（六）實(shí)證結(jié)論

綜上分析可得，當(dāng)前制造業(yè)企業(yè)資本配置效率整體水平較低；而企業(yè)的資本配置效率能夠顯著促進(jìn)全要素生產(chǎn)率水平的提升；并且這種促進(jìn)效應(yīng)顯著存在于大規(guī)模企業(yè)，小規(guī)模企業(yè)則無(wú)顯著影響。

五、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本文利用2015—2019年中國(guó)A股制造業(yè)上市公司企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，運(yùn)用“投資—投資機(jī)會(huì)”敏感性模型測(cè)度企業(yè)的資本配置效率，采用OLS法測(cè)度企業(yè)全要素生產(chǎn)率，檢驗(yàn)企業(yè)資本配置效率與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，并從企業(yè)規(guī)模的角度進(jìn)一步考察了企業(yè)資本配置效率對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。主要結(jié)論如下：①2015—2019年我國(guó)A股制造業(yè)上市公司的企業(yè)的資本配置效率較低，行業(yè)內(nèi)的全要素生產(chǎn)率差異不大但整體較低。②用OLS法、OP法與LP法的估計(jì)結(jié)果都證實(shí)了企業(yè)資本配置效率對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有顯著的正向效應(yīng)，且該正向效應(yīng)在大企業(yè)中更明顯，小企業(yè)的企業(yè)資本配置效率對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率沒(méi)有顯著的影響。

（二）啟示

基于上述分析結(jié)論，本文主要啟示有以下幾點(diǎn)：①“十三五”期間，我國(guó)A股上市的制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率整體較低且資本配置效率也較低，而企業(yè)的資本配置效率對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用，因此，現(xiàn)階段應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注企業(yè)資本配置效率的提高，尤其制造業(yè)現(xiàn)階段面對(duì)“大力發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)”的制造業(yè)強(qiáng)國(guó)的戰(zhàn)略要求，需要將更多的資本投入企業(yè)創(chuàng)新和技術(shù)升級(jí)，更需要提高企業(yè)內(nèi)部資本配置能力，保證企業(yè)現(xiàn)金流的穩(wěn)定，為企業(yè)升級(jí)改造提供更有效的資金支持。②企業(yè)的資本配置效率對(duì)企業(yè)全要素生產(chǎn)率有促進(jìn)作用存在企業(yè)規(guī)模的異質(zhì)性，相較于大企業(yè)，小企業(yè)依然存在融資約束，資本配置不足問(wèn)題是關(guān)乎投資的核心問(wèn)題，應(yīng)進(jìn)一步推進(jìn)金融服務(wù)小企業(yè)，緩解資本配置不足；此外，通過(guò)資本市場(chǎng)和金融中介的融資獲取過(guò)程促使小企業(yè)資本配置能力的進(jìn)一步提高，形成資本配置規(guī)模和效率的正向相互促進(jìn)，提高制造業(yè)整體的全要素生產(chǎn)率。

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The Impact of Capital Allocation Efficiency on the Total Factor Productivity of Enterprises

—An Empirical Research

ZHANG Youwen LIU Wencui HUANG Wei LU Xiaoyu

Abstract：The main goals and tasks of the 13th Five-Year Plan in 2020 have been completed， and Chinas economy has entered a stage of high-quality development However， due to the profound changes in the domestic and foreign environment and the impact of the epidemic， Chinas economic development is still facing a series of new challenges， and the poor internal circulation and the disconnection between supply and demand of industrial excess have made structural adjustment and upgrading enter a more complex stage Based on this， this paper takes the“13th Five-Year Plan”period （2015-2019） Chinas A-share manufacturing listed companies as a research sample to analyze the relationship between the capital allocation efficiency of enterprises and the total factor productivity of enterprises， and the study finds that the capital allocation efficiency of enterprises will positively improve the total factor productivity of enterprises， and is mainly reflected in large-scale enterprises The conclusions of the study will provide practical significance for promoting the development of advanced manufacturing clusters during the“14th Five-Year Plan”period and effectively realizing the new development pattern

Keywords：Capital Allocation Efficiency of Manufacturing; Total Factor Productivity; High Quality Development; Manufacturing Industry