財(cái)務(wù)柔性、研發(fā)投入與企業(yè)全要素生產(chǎn)率

Ha Minh Chi

一 引 言

中國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”，標(biāo)志著粗放型高增長(zhǎng)不可持續(xù)。國(guó)家“十三五”規(guī)劃中明確提出用改革的方法提高全要素生產(chǎn)率，十九大報(bào)告進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，生產(chǎn)效率提升成為更加重要的經(jīng)濟(jì)發(fā)展目標(biāo)。因此，如何優(yōu)化資源配置、調(diào)整結(jié)構(gòu)以提高微觀企業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率具有十分重要的研究意義。

全要素生產(chǎn)率及其影響因素已成為學(xué)界關(guān)注的重點(diǎn)。研發(fā)投入、企業(yè)的融資環(huán)境是影響全要素生產(chǎn)率的兩個(gè)方面。Gatti和Love(2008)[1]從信貸融資的角度分析表明，無(wú)法獲得有效信貸的企業(yè)通常具有更低的生產(chǎn)率，Bakke(2009)[2]的研究也表明信貸減少會(huì)導(dǎo)致企業(yè)生產(chǎn)率衰減。Ferrando和Ruggieri(2018)[3]從外部融資環(huán)境的角度對(duì)歐洲企業(yè)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)企業(yè)外部金融摩擦增大會(huì)降低生產(chǎn)率水平，Beck et al.(2000)[4]從金融發(fā)展的角度證明地區(qū)金融發(fā)展會(huì)提升企業(yè)的生產(chǎn)率。國(guó)內(nèi)學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，在融資約束的情形下，金融發(fā)展(劉洪鐸，2014)[5]、政府補(bǔ)貼(任曙明和呂鐲，2014)[6]等能夠促進(jìn)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，張建華等(2018)[7]采用中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，股權(quán)和債務(wù)融資的增加都能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高，王勇和張耀輝(2018)[8]研究認(rèn)為，企業(yè)主體的內(nèi)部治理與外源融資協(xié)同對(duì)企業(yè)效率的提高至關(guān)重要。

根據(jù)“優(yōu)序融資理論”，企業(yè)的融資除了外部的債權(quán)和股權(quán)融資之外，內(nèi)源融資也是企業(yè)融資的重要來(lái)源(Myers和Majluf，1984)[9]，這種內(nèi)源融資就是企業(yè)內(nèi)部?jī)?chǔ)備的財(cái)務(wù)柔性(DeAngelo et al.，2006)[10]。2008年金融危機(jī)之后，為應(yīng)對(duì)外部環(huán)境不確定性，越來(lái)越多的企業(yè)選擇低負(fù)債和高現(xiàn)金持有以保持一定的財(cái)務(wù)柔性水平(汪金祥等，2016[11]；Pinkowitz et al.，2016[12])，而對(duì)于財(cái)務(wù)柔性問(wèn)題的研究也越來(lái)越豐富，集中于財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)融資、投資和投資效率(曾愛(ài)民等，2013)[13]等經(jīng)營(yíng)選擇影響方面。Shaikh et al.(2018)[14]指出財(cái)務(wù)柔性對(duì)于高科技企業(yè)的研發(fā)投入具有重要影響，財(cái)務(wù)柔性的存在能夠提升高科技企業(yè)的研發(fā)投入。本文關(guān)注的主要問(wèn)題在于財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率是否會(huì)產(chǎn)生影響？以及財(cái)務(wù)柔性是如何對(duì)其產(chǎn)生影響的？

對(duì)比現(xiàn)有研究，本文創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在三點(diǎn)：(1)從全要素生產(chǎn)率的角度研究財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)生產(chǎn)效率的影響，補(bǔ)充了財(cái)務(wù)柔性這一越發(fā)重要的財(cái)務(wù)概念與企業(yè)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)間關(guān)系的研究；(2)分析研發(fā)投入在財(cái)務(wù)柔性與全要素生產(chǎn)率之間的中介作用，探究了財(cái)務(wù)柔性對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制；(3)本文研究結(jié)果與其他學(xué)者研究成果略有差異，說(shuō)明財(cái)務(wù)柔性與全要素生產(chǎn)率之間關(guān)系的多樣性，從財(cái)務(wù)柔性的角度提升全要素生產(chǎn)率需要考慮多重因素。

二 理論分析與研究假設(shè)

對(duì)財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資和投資效率之間關(guān)系的討論存在著兩種截然相反的觀點(diǎn)：“預(yù)防性需求假說(shuō)”認(rèn)為財(cái)務(wù)柔性是對(duì)未來(lái)不確定性的一種應(yīng)對(duì)，能夠提升企業(yè)把握未來(lái)投資機(jī)會(huì)的能力；“浪費(fèi)支出假說(shuō)”(Jensen，1986)[15]則認(rèn)為財(cái)務(wù)柔性是一種資源浪費(fèi)，會(huì)增加企業(yè)管理者的私利，導(dǎo)致代理成本的上升(John et al.，2016)[16]。國(guó)內(nèi)學(xué)者研究認(rèn)為財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)投資行為之間具有復(fù)雜關(guān)系。陳紅兵和連玉君(2013)[17]研究發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)柔性能夠提升企業(yè)投資水平，但是由于委托代理問(wèn)題的存在，財(cái)務(wù)柔性企業(yè)的投資效率顯著低于無(wú)財(cái)務(wù)柔性企業(yè)的投資效率。企業(yè)通過(guò)資本運(yùn)作、現(xiàn)金流調(diào)控、利潤(rùn)分配等途徑獲取財(cái)務(wù)柔性，全要素生產(chǎn)率作為衡量企業(yè)生產(chǎn)效率的重要指標(biāo)，受到財(cái)務(wù)柔性獲取過(guò)程中各類經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的影響。與財(cái)務(wù)柔性影響企業(yè)的投資效率相同，當(dāng)企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性水平較低時(shí)，隨著財(cái)務(wù)柔性水平的增加，企業(yè)的投資能力和研發(fā)支出有所增加，此時(shí)，財(cái)務(wù)柔性的增加對(duì)于企業(yè)全要素生產(chǎn)率更多的是促進(jìn)作用。但是，隨著全要素生產(chǎn)率的提升，一方面企業(yè)的邊際產(chǎn)出降低，邊際效率下降；另一方面，內(nèi)源資金相對(duì)于外部融資而言缺少了來(lái)自于債權(quán)人等方面的外部監(jiān)管，委托代理問(wèn)題突出，此時(shí)，財(cái)務(wù)柔性的增加對(duì)全要素生產(chǎn)率可能會(huì)產(chǎn)生一種抑制作用。

由此提出研究假說(shuō)1：財(cái)務(wù)柔性與全要素生產(chǎn)率之間呈倒“U”型關(guān)系，隨著財(cái)務(wù)柔性的增加，全要素生產(chǎn)率先升后降。

財(cái)務(wù)柔性對(duì)企業(yè)投資水平和研發(fā)投入具有重要影響，例如現(xiàn)金持有可以保障研發(fā)投入，影響研發(fā)水平。而全要素生產(chǎn)率與企業(yè)研發(fā)投入息息相關(guān)，研發(fā)投入帶來(lái)的技術(shù)進(jìn)步是全要素生產(chǎn)率提升的重要?jiǎng)恿?毛德鳳等，2013[18]；孫曉華和王昀，2014[19])，因此本文認(rèn)為財(cái)務(wù)柔性主要通過(guò)影響研發(fā)投入進(jìn)而影響全要素生產(chǎn)率。

企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新行為具有高風(fēng)險(xiǎn)特征，研發(fā)投入可能顆粒無(wú)收，因此研發(fā)支出過(guò)程中的代理問(wèn)題也極為嚴(yán)重。陳巖等(2016)[20]研究指出，委托代理沖突是企業(yè)研發(fā)投入過(guò)程中高投入、低效率的重要原因。劉洪鐸(2014)[5]、任曙明和呂鐲(2014)[6]的研究表明金融發(fā)展和政府補(bǔ)貼等額外的金融資源對(duì)于面臨融資約束企業(yè)和非融資約束企業(yè)的全要素生產(chǎn)率具有明顯不同的效果。作為融資來(lái)源的重要渠道之一，財(cái)務(wù)柔性對(duì)于不同融資約束狀況的企業(yè)也具有不同效果。對(duì)于面臨融資約束的企業(yè)，財(cái)務(wù)柔性能夠?yàn)槠髽I(yè)研發(fā)提供低成本、高度自主的內(nèi)源資金；對(duì)于不存在融資約束的企業(yè)，研發(fā)支出容易出現(xiàn)過(guò)度投資和低效率使用的現(xiàn)象，尤其是低成本和弱約束的財(cái)務(wù)柔性資源更加降低了研發(fā)支出的轉(zhuǎn)化效率。

因此，提出研究假說(shuō)2：財(cái)務(wù)柔性通過(guò)影響研發(fā)投入進(jìn)而影響到全要素生產(chǎn)率。(a)當(dāng)企業(yè)面臨融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)柔性和研發(fā)投入的交叉項(xiàng)與全要素生產(chǎn)率顯著正相關(guān)；(b)當(dāng)企業(yè)不存在融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)柔性和研發(fā)投入的交叉項(xiàng)與全要素生產(chǎn)率顯著負(fù)相關(guān)。

圖1 財(cái)務(wù)柔性與企業(yè)全要素生產(chǎn)率注：圖中O表示企業(yè)全要素生產(chǎn)率最大時(shí)的財(cái)務(wù)柔性水平；P表示全要素生產(chǎn)率下降到0時(shí)的財(cái)務(wù)柔性水平，實(shí)際中難以出現(xiàn)。

三 樣本選擇、主要變量與模型設(shè)定

(一)樣本選擇

本文以2007-2017年我國(guó)A股上市制造業(yè)公司作為研究對(duì)象，考慮到數(shù)據(jù)樣本的科學(xué)性，對(duì)其進(jìn)行如下處理：(1)剔除ST、*ST上市公司；(2)剔除數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)明顯異常(如資產(chǎn)負(fù)債率大于1)的樣本；(3)由于采用OP方法計(jì)算全要素生產(chǎn)率時(shí)要求投資額為正，因此剔除投資為負(fù)的樣本；(4)為了避免極端值的影響，借鑒大多數(shù)學(xué)者的做法，對(duì)各模型中出現(xiàn)的連續(xù)變量進(jìn)行1%水平縮尾處理。本文采用的數(shù)據(jù)均來(lái)自于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)和WIND數(shù)據(jù)庫(kù)，最后得到1953家上市公司共計(jì)11754個(gè)觀測(cè)值的非平衡面板數(shù)據(jù)。

(二)主要變量的衡量

1.融資約束

現(xiàn)有衡量企業(yè)融資約束的方法較多，本文借鑒魏志華等(2014)[21]、劉宇堯和陸家騮(2018)[22]的做法，采用Kaplan和Zingales(1997)[23]基于負(fù)債水平、成長(zhǎng)性、現(xiàn)金持有量、經(jīng)營(yíng)性現(xiàn)金凈流量和股利水平五個(gè)指標(biāo)構(gòu)建的“KZ指數(shù)”來(lái)衡量企業(yè)融資約束水平。首先對(duì)這五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)分年度取中位數(shù)后分組賦值，其中資產(chǎn)負(fù)債率(DEBT)和成長(zhǎng)性Tobin’Q大于中位數(shù)取值為1，小于中位數(shù)取值為0，而現(xiàn)金持有/上期總資產(chǎn)(Ct/At-1)、經(jīng)營(yíng)性凈現(xiàn)金流/上期總資產(chǎn)(CFt/At-1)、現(xiàn)金股利/上期總資產(chǎn)(DIVt/At-1)三個(gè)指標(biāo)則相反。然后對(duì)五個(gè)指標(biāo)的賦值進(jìn)行求和，并且將求和后的值對(duì)這五個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的原始數(shù)值進(jìn)行排序邏輯回歸。最后將回歸系數(shù)代入回歸模型估計(jì)每個(gè)上市公司每一年度的KZ指數(shù)，本文估計(jì)KZ指數(shù)的公式為：KZ=2.088DEBT+0.111TOBINQ-9.382C/A-3.86CF/A-0.423DIV/A，結(jié)果與Kaplan和Zingales(1997)[23]對(duì)美國(guó)上市公司進(jìn)行研究和魏志華等(2018)[21]以中國(guó)上市公司進(jìn)行研究得出的結(jié)論非常類似，估計(jì)模型較為合理。KZ值越大，代表融資約束程度越高，本文根據(jù)KZ指數(shù)的中位數(shù)和平均數(shù)分年度進(jìn)行分組，高于中位數(shù)/平均數(shù)的上市公司歸類為融資約束組，反之則為非融資約束組。

2.財(cái)務(wù)柔性

財(cái)務(wù)柔性是指企業(yè)的剩余負(fù)債能力和現(xiàn)金持有水平，衡量難點(diǎn)在于對(duì)剩余負(fù)債能力的計(jì)算。根據(jù)財(cái)務(wù)柔性的定義，本文借鑒Hahn和Lee(2009)[24]、李青原和王紅建(2013)[25]的做法，采用企業(yè)抵押品價(jià)值與現(xiàn)有負(fù)債的差值來(lái)衡量企業(yè)的剩余負(fù)債能力。抵押品價(jià)值可以視為企業(yè)能夠獲得的債務(wù)融資上限(Gamba和Triantis，2008)[26]，與采用偏自回歸模型計(jì)算得到的目標(biāo)資本結(jié)構(gòu)相比，抵押品價(jià)值更少受到歷史負(fù)債率的影響，在理論上更加準(zhǔn)確，也能夠在一定程度上降低內(nèi)生性的影響。因此本文借鑒劉宇堯和陸家騮(2018)[22]的方法，計(jì)算財(cái)務(wù)柔性的公式為：

(1)

此外，為檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文還借鑒曾愛(ài)民等(2013)[13]、王滿和劉子旭(2016)[27]的方法，采用企業(yè)的現(xiàn)金持有和負(fù)債率與行業(yè)均值的差值衡量財(cái)務(wù)柔性。

3.企業(yè)全要素生產(chǎn)率

計(jì)算企業(yè)的全要素生產(chǎn)率有OLS、OP、LP、ACF等多種方法。本文以Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，借鑒魯曉東和連玉君(2012)[28]、程晨和王萌萌(2016)[29]的估計(jì)方法，考慮到測(cè)量結(jié)果的穩(wěn)健性，同時(shí)采用LP半?yún)?shù)法(Levinsohn和Petrin，2003)[30]和OP半?yún)?shù)法(Olley 和 Pakes，1996)[31]估計(jì)全要素生產(chǎn)率。

由于本文研究對(duì)象是A股上市制造業(yè)企業(yè)，因此在估計(jì)全要素生產(chǎn)率時(shí)，工業(yè)增加值采用主營(yíng)業(yè)務(wù)收入的自然對(duì)數(shù)衡量；勞動(dòng)力采用員工總數(shù)的自然對(duì)數(shù)衡量；要素投入采用購(gòu)入商品和勞務(wù)的金額的對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量；資本投入采用企業(yè)的資本性支出進(jìn)行衡量。在采用OP法測(cè)量全要素生產(chǎn)率時(shí)還需要企業(yè)的退出數(shù)據(jù)，本文認(rèn)為上市公司股權(quán)、業(yè)務(wù)等發(fā)生實(shí)質(zhì)轉(zhuǎn)移可理解為原公司已退出，因此對(duì)樣本期間內(nèi)上市公司當(dāng)年度所屬行業(yè)和公司名稱都發(fā)生改變的視為退出，該指標(biāo)虛擬變量取值為1，否則為0。最后采用STATA分析軟件得到全要素生產(chǎn)率TFP_LP和TFP_OP。

(三)模型設(shè)定

本文主要研究財(cái)務(wù)柔性對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響，以及研發(fā)投入在其中所發(fā)揮的關(guān)鍵性作用，根據(jù)研究假設(shè)，構(gòu)建如下兩個(gè)實(shí)證模型：

TFPit=β0+β1FF_SQit-1+β2FFit-1+β3RDit+β4ASSETit+β5DEBTit+β6TOBINQit+

β7FSHAREit+β8BSHAREit+β9DUALit+β10INDIREit+β11SOEit+∑indu+∑year+εit

(2)

TFPit=β0+β1FFit-1*RDit+β2FFit-1+β3RDit+β4ASSETit+β5DEBTit+β6TOBINQit+

β7FSHAREit+β8BSHAREit+β9DUALit+β10INDIREit+β11SOEit+∑indu+∑year+εit

(3)

模型(2)和模型(3)中TFPit表示全要素生產(chǎn)率，同時(shí)采用LP和OP方法估計(jì)，分別記為TFP_LPit和TFP_OPit；FFit-1是期初財(cái)務(wù)柔性指標(biāo)，由式(1)計(jì)算得到；FF_SQit-1是財(cái)務(wù)柔性指標(biāo)平方項(xiàng)；RDit表示當(dāng)年度研發(fā)投入；FFit-1*RDit是財(cái)務(wù)柔性與研發(fā)投入交叉項(xiàng)。在控制變量方面，借鑒已有研究，對(duì)公司層面財(cái)務(wù)指標(biāo)和公司治理因素進(jìn)行了控制，其中ASSETit是總資產(chǎn)對(duì)數(shù)，衡量企業(yè)規(guī)模；DEBTit是資產(chǎn)負(fù)債率；TOBINQit衡量公司成長(zhǎng)性；FSHAREit、BSHAREit和INDIREit是公司治理方面的指標(biāo)，分別表示第一大股東持股比例、第二到第十大股東持股比例和獨(dú)立董事占董事會(huì)比例；DUALit是董事長(zhǎng)和總經(jīng)理兩職合一虛擬變量，兩職合一取0，兩職分離則取1；SOEit是企業(yè)性質(zhì)虛擬變量，國(guó)有企業(yè)取1，非國(guó)有企業(yè)取0。模型同時(shí)還對(duì)行業(yè)和年份效應(yīng)進(jìn)行控制。

四 實(shí)證檢驗(yàn)

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表1為各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從表1中可以看出，本文采用LP和OP法得到的全要素生產(chǎn)率的均值分別是12.898和10.793，整體數(shù)值介于6～16之間，與趙靜梅等(2015)[32]利用A股上市公司數(shù)據(jù)、王杰和劉斌(2014)[33]利用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的全要素生產(chǎn)率相當(dāng)，表明本文測(cè)算得到的全要素生產(chǎn)率較為準(zhǔn)確。主要解釋變量財(cái)務(wù)柔性的均值為0.105，表明A股上市制造業(yè)公司整體上儲(chǔ)備有一定水平的財(cái)務(wù)柔性，以備外源融資不足之需。同時(shí)，財(cái)務(wù)柔性指標(biāo)最大值與最小值波動(dòng)較大，表明不同企業(yè)間財(cái)務(wù)柔性水平存在著較大差異。

表2為自變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣。表中顯示，除了財(cái)務(wù)柔性與資產(chǎn)負(fù)債率之間相關(guān)系數(shù)較高之外，其他變量間相關(guān)系數(shù)均較小。本文還對(duì)模型進(jìn)行了VIF檢驗(yàn)，模型(2)和模型(3)的VIF值均小于3，說(shuō)明變量間不存在多重共線性，可以進(jìn)行回歸分析。同時(shí)，本文還采用金融負(fù)債率作為資產(chǎn)負(fù)債率的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表1 各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表2 自變量間相關(guān)性系數(shù)矩陣

(二)實(shí)證結(jié)果分析

本文使用的數(shù)據(jù)樣本為非平衡面板數(shù)據(jù)，進(jìn)行回歸分析前對(duì)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)和F檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果支持固定效應(yīng)模型，因此回歸分析選擇控制行業(yè)和年份的雙向固定效應(yīng)模型。同時(shí)，固定效應(yīng)模型可以在一定程度上緩解遺漏變量帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，使回歸分析結(jié)果更加穩(wěn)健。

表3 模型(2)回歸分析結(jié)果

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1，括號(hào)內(nèi)為系數(shù)的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。列(1)和列(2)是不加入控制變量的回歸分析結(jié)果，列(3)和列(4)是加入控制變量的回歸分析結(jié)果。

表3為模型(2)回歸分析的結(jié)果。財(cái)務(wù)柔性的二次項(xiàng)與TFP_LP和TFP_OP均在1%水平顯著負(fù)相關(guān)，回歸分析擬合所得函數(shù)的中軸線大致在FF=0.179處，與表1中FF的描述性結(jié)果對(duì)比可以發(fā)現(xiàn)，中軸線在中位數(shù)和75%分位數(shù)之間，表明財(cái)務(wù)柔性與全要素生產(chǎn)率之間呈倒“U”型關(guān)系，隨著財(cái)務(wù)柔性水平的上升，全要素生產(chǎn)率先升后降，驗(yàn)證了研究假說(shuō)1。在控制變量方面，研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率在1%水平顯著正相關(guān)，與現(xiàn)有研究結(jié)論相一致，研發(fā)投入越高，企業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)，全要素生產(chǎn)率越高；資產(chǎn)規(guī)模和TOBINQ與全要素生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，企業(yè)規(guī)模越大，生產(chǎn)要素投入能力越強(qiáng)，全要素生產(chǎn)率越高，而成長(zhǎng)性越高意味著企業(yè)技術(shù)積累和生產(chǎn)能力越強(qiáng)，因此全要素生產(chǎn)率也越高。對(duì)于公司治理因素方面的控制變量，第一大股東持股比例與全要素生產(chǎn)率顯著正相關(guān)，股權(quán)制衡度和兩職分離與全要素生產(chǎn)率顯著負(fù)相關(guān)，表明上市制造業(yè)企業(yè)的權(quán)利越集中，全要素生產(chǎn)率越高，這與孫兆斌(2006)[34]的研究結(jié)論一致，證明上市制造業(yè)企業(yè)中大股東存在明顯的“支持效應(yīng)”。

表4和表5為模型(3)的回歸結(jié)果，其中表4被解釋變量是采用LP方法得到的全要素生產(chǎn)率TFP_LP，表5被解釋變量是采用OP方法得到的全要素生產(chǎn)率TFP_OP。表4和表5中列(1)為對(duì)全樣本進(jìn)行回歸分析，列(2)、列(3)和列(4)、列(5)分別按照衡量融資約束的KZ指數(shù)的中位數(shù)和平均數(shù)劃分為融資約束組和非融資約束組進(jìn)行回歸。

模型(3)主要分析財(cái)務(wù)柔性與研發(fā)投入的交叉項(xiàng)對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響，從表4和表5可以看出，在全樣本中，交叉項(xiàng)與TFP_LP和TFP_OP都不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，表明財(cái)務(wù)柔性通過(guò)研發(fā)投入對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響并不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。根據(jù)前文的理論分析，財(cái)務(wù)柔性對(duì)于面臨融資約束和非融資約束的企業(yè)會(huì)產(chǎn)生不同影響，因此進(jìn)一步地，以融資約束情況作為依據(jù)對(duì)全樣本進(jìn)行分組，從分組的角度證明本文模型較為穩(wěn)健。

結(jié)果表明，不論是按照中位數(shù)還是平均數(shù)進(jìn)行分組，在融資約束組中，F(xiàn)F*RD與TFP_LP和TFP_OP顯著正相關(guān)，表明當(dāng)企業(yè)存在融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)柔性儲(chǔ)備越高，增加研發(fā)投入會(huì)提升企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，驗(yàn)證了假說(shuō)2(a)。然而，在非融資約束組中，F(xiàn)F*RD與TFP_LP和TFP_OP顯著負(fù)相關(guān)，表明當(dāng)企業(yè)不存在融資約束時(shí)，企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性水平越高，增加研發(fā)投入反而會(huì)降低企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，驗(yàn)證了假說(shuō)2(b)。值得關(guān)注的是，不論是在全樣本還是在分組樣本中，財(cái)務(wù)柔性與全要素生產(chǎn)率之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，而研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率均是顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明財(cái)務(wù)柔性確實(shí)是通過(guò)影響研發(fā)投入進(jìn)而對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生影響，而研發(fā)投入增加本身有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，但是當(dāng)財(cái)務(wù)資源過(guò)于寬松時(shí)會(huì)產(chǎn)生反向影響。控制變量的結(jié)果基本上與表3一致。

表4 模型(3)分組回歸結(jié)果(被解釋變量：TFP_LP)

(續(xù)上表)

變量(1)全樣本KZ中位數(shù)分組(2)融資約束(3)非融資約束KZ平均數(shù)分組(4)融資約束(5)非融資約束DEBT-0.195??-0.291?0.151-0.267?0.148(0.082)(0.169)(0.113)(0.155)(0.120)TOBINQ0.044???0.037???0.045???0.041???0.044???(0.007)(0.014)(0.008)(0.013)(0.009)FSHARE0.756???1.331???0.440??1.210???0.502???(0.138)(0.242)(0.182)(0.227)(0.193)BSHARE-0.002??-0.001-0.003??-0.001-0.003??(0.001)(0.002)(0.001)(0.002)(0.001)DUAL-0.053??-0.097?-0.021-0.085?-0.009(0.026)(0.051)(0.029)(0.047)(0.031)INDIRE-0.1010.458-0.461?0.441-0.567??(0.207)(0.377)(0.248)(0.353)(0.257)SOE-0.0580.152-0.372???0.119-0.390???(0.066)(0.102)(0.092)(0.096)(0.102)行業(yè)控制控制控制控制控制年份控制控制控制控制控制N117545118663656286126R20.2480.2690.2650.2650.264

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

表5 模型(3)回歸結(jié)果(被解釋變量：TFP_OP)

(續(xù)上表)

變量(1)全樣本KZ中位數(shù)分組(2)融資約束(3)非融資約束KZ平均數(shù)分組(4)融資約束(5)非融資約束TOBINQ0.047???0.045???0.041???0.049???0.040???(0.006)(0.013)(0.008)(0.013)(0.008)FSHARE0.649???1.124???0.367??0.993???0.454??(0.134)(0.239)(0.176)(0.225)(0.187)BSHARE-0.003??-0.001-0.003??-0.001-0.003???(0.001)(0.002)(0.001)(0.002)(0.001)DUAL-0.061??-0.113??-0.021-0.103??-0.009(0.025)(0.051)(0.028)(0.047)(0.029)INDIRE-0.1200.478-0.487??0.425-0.574??(0.202)(0.372)(0.241)(0.349)(0.248)SOE-0.0690.043-0.260???0.057-0.306???(0.064)(0.101)(0.089)(0.095)(0.098)行業(yè)控制控制控制控制控制年份控制控制控制控制控制N117545118663656286126R20.331 0.344 0.344 0.342 0.339

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

五 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)更換財(cái)務(wù)柔性衡量指標(biāo)

上文采用企業(yè)抵押品價(jià)值與負(fù)債率的差值衡量財(cái)務(wù)柔性中的負(fù)債柔性，一些學(xué)者采用行業(yè)負(fù)債率和行業(yè)現(xiàn)金持有水平作為目標(biāo)資產(chǎn)負(fù)債率和目標(biāo)現(xiàn)金持有水平，因此本文以行業(yè)平均負(fù)債率和現(xiàn)金持有水平與企業(yè)的現(xiàn)金負(fù)債率和現(xiàn)金持有水平的差值作為財(cái)務(wù)柔性的衡量指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表6為模型(2)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果?？梢钥闯觯捎眯碌呢?cái)務(wù)柔性指標(biāo)之后，財(cái)務(wù)柔性指標(biāo)的二次項(xiàng)與全要素生產(chǎn)率顯著負(fù)相關(guān)，其他變量的符號(hào)和顯著性水平也基本上與表3一致，支持假說(shuō)1，結(jié)果穩(wěn)健。表7為在KZ中位數(shù)分組情況下，財(cái)務(wù)柔性與研發(fā)投入對(duì)于全要素生產(chǎn)率的影響，可以看出對(duì)于非融資約束組，財(cái)務(wù)柔性與研發(fā)投入的交叉項(xiàng)與全要素生產(chǎn)率顯著負(fù)相關(guān)，支持假說(shuō)2(b)。但是在融資約束組中，交叉項(xiàng)與全要素生產(chǎn)率之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系。在采用平均數(shù)進(jìn)行分組時(shí)，得到了相同的結(jié)果，支持了假說(shuō)2(b)，但是假說(shuō)2(a)沒(méi)有得到驗(yàn)證，相關(guān)結(jié)果受限于篇幅沒(méi)有報(bào)告。因此，整體來(lái)說(shuō)，更換財(cái)務(wù)柔性衡量指標(biāo)之后一定程度上仍然能夠驗(yàn)證假說(shuō)1和假說(shuō)2(b)，研究結(jié)論較為穩(wěn)健，不能驗(yàn)證假說(shuō)2(a)的原因可能在于財(cái)務(wù)柔性的衡量方法不同。

表6 模型(2)更換財(cái)務(wù)柔性指標(biāo)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

表7 模型(3)更換財(cái)務(wù)柔性指標(biāo)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(續(xù)上表)

變量TFP_LP(1)融資約束(2)非融資約束TFP_OP(3)融資約束(4)非融資約束FF-0.0880.001-0.1500.016(0.145)(0.070)(0.147)(0.069)RD5.014???5.574???5.061???3.675???(1.643)(1.006)(1.667)(0.992)控制變量控制控制控制控制行業(yè)控制控制控制控制年份控制控制控制控制N3270519532705195R2 0.1780.212 0.2650.287

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

(二)調(diào)整控制變量

在相關(guān)性系數(shù)矩陣分析中可以看到，財(cái)務(wù)柔性指標(biāo)與資產(chǎn)負(fù)債率之間存在著較高的相關(guān)性，達(dá)到了-0.7左右，因此為了檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，采用金融負(fù)債率作為資產(chǎn)負(fù)債率的替代指標(biāo)。模型(2)中采用金融負(fù)債率替代資產(chǎn)負(fù)債率后，財(cái)務(wù)柔性的二次項(xiàng)與全要素生產(chǎn)率顯著負(fù)相關(guān)，一次項(xiàng)正相關(guān)，與表3結(jié)果完全一致，本文不再報(bào)告相關(guān)結(jié)果。表8為更改資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)后按照KZ指標(biāo)中位數(shù)分組情況下財(cái)務(wù)柔性與研發(fā)投入對(duì)全要素生產(chǎn)率影響的回歸結(jié)果，可以看到與表4和表5基本一致，采用平均數(shù)分組時(shí)的回歸結(jié)果與此相同(受限于篇幅，文中未報(bào)告)，證明在調(diào)整了相關(guān)系數(shù)較高的控制變量后本文回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

表8 模型(3)更改控制變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(續(xù)上表)

變量TFP_LP(1)融資約束(2)非融資約束TFP_OP(3)融資約束(4)非融資約束N5118663651186636R20.269 0.2680.3430.347

注：***p<0.01, **p<0.05, *p<0.1。

六 研究結(jié)論及其啟示

在不確定性明顯增強(qiáng)的外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，研究企業(yè)全要素生產(chǎn)率與研發(fā)和財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)資源關(guān)系對(duì)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展有重要意義。本文采用2007-2016年我國(guó)A股上市制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，實(shí)證研究財(cái)務(wù)柔性對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響，以及研發(fā)投入的中介作用。結(jié)果表明，隨著企業(yè)財(cái)務(wù)柔性水平的增加，企業(yè)全要素生產(chǎn)率先升后降，財(cái)務(wù)柔性與全要素生產(chǎn)率之間存在著倒“U”型關(guān)系，對(duì)于企業(yè)生產(chǎn)效率而言，財(cái)務(wù)柔性并不是越高越好。進(jìn)一步檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，財(cái)務(wù)柔性與全要素生產(chǎn)率之間的倒“U”型關(guān)系主要是通過(guò)影響研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系產(chǎn)生的，當(dāng)企業(yè)面臨融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)柔性的存在發(fā)揮了“預(yù)防性假說(shuō)”的作用，作為外部融資的重要替代，增強(qiáng)了研發(fā)投入與全要素生產(chǎn)率之間的正向關(guān)系；但是當(dāng)企業(yè)不存在融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)柔性更多的是發(fā)揮“浪費(fèi)支出假說(shuō)”的作用，削弱了研發(fā)投入對(duì)于全要素生產(chǎn)率的正向影響。

財(cái)務(wù)柔性作為重要的財(cái)務(wù)結(jié)構(gòu)資源，正為越來(lái)越多的企業(yè)所重視，儲(chǔ)備財(cái)務(wù)柔性以備不時(shí)之需，但本文的研究表明，從提升企業(yè)生產(chǎn)效率的角度來(lái)說(shuō)，財(cái)務(wù)柔性并不是越高越好。對(duì)于面臨融資約束的企業(yè)來(lái)說(shuō)，需要儲(chǔ)備一定的財(cái)務(wù)柔性資源以保障研發(fā)支出，進(jìn)而促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高；而對(duì)于不存在融資約束的企業(yè)，則需要降低企業(yè)的財(cái)務(wù)柔性水平，減弱財(cái)務(wù)柔性水平過(guò)高而帶來(lái)的委托代理問(wèn)題，以提升全要素生產(chǎn)率。本文研究結(jié)論對(duì)于政府補(bǔ)貼選擇同樣具有一定的指導(dǎo)性意義，政府選擇補(bǔ)貼對(duì)象和補(bǔ)貼金額時(shí)應(yīng)該對(duì)企業(yè)的融資約束狀況加以甄別，對(duì)具有融資約束的企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼能夠增加全要素生產(chǎn)率，而對(duì)不存在融資約束的企業(yè)進(jìn)行補(bǔ)貼時(shí)可能適得其反，這一建議與任曙明和呂鐲(2014)[6]研究結(jié)論相似。