金融發(fā)展與政府投融資平臺(tái)企業(yè)投資效率研究

馬 偉 王曉亮 吳金柯

1.晉中學(xué)院計(jì)劃財(cái)務(wù)部 2.山西財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院

一、引言

1994年我國分稅制改革，事權(quán)主要集中于地方政府，財(cái)權(quán)主要集中于中央，財(cái)權(quán)與事權(quán)的不匹配使得地方政府在進(jìn)行城市基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)面臨巨大資金缺口，加上農(nóng)村城市化進(jìn)程加快以及對(duì)政府官員GDP政績考核要求，急需大量城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)用以帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平。政府投融資平臺(tái)公司就是在地方財(cái)政資金較為緊張又急切要加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)基礎(chǔ)上產(chǎn)生的。平臺(tái)公司的出現(xiàn)對(duì)改善城市生活環(huán)境、帶動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展起了非常重要的作用。但是地方政府在財(cái)政收入較為緊張的情況下靠平臺(tái)公司大量發(fā)行城投債券，向銀行“背書”借款，使得平臺(tái)公司出現(xiàn)大量顯性與隱性債務(wù)，該種債務(wù)表面上看是平臺(tái)企業(yè)債務(wù)，實(shí)際上是政府債務(wù)，如果處理不好的話，最終都會(huì)轉(zhuǎn)化成政府債務(wù)，國家將面臨巨大的金融風(fēng)險(xiǎn)。中央對(duì)此高度重視，2012年召開第四次金融工作會(huì)議，2015年召開中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議，并發(fā)布了發(fā)改辦財(cái)金〔2018〕194號(hào)、財(cái)預(yù)〔2018〕34號(hào)、財(cái)金〔2018〕23號(hào)等文件，都體現(xiàn)了中央政府對(duì)地方政府債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的重視。而提高平臺(tái)企業(yè)投資效率，不斷剝離平臺(tái)企業(yè)的政府投融資功能，是推動(dòng)平臺(tái)企業(yè)經(jīng)營市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型、化解平臺(tái)企業(yè)債務(wù)的主要途徑。如何提高平臺(tái)企業(yè)投資效率，本文從地區(qū)金融發(fā)展視角出發(fā)，分析其對(duì)政府投融資平臺(tái)企業(yè)投資效率的影響，對(duì)優(yōu)化金融生態(tài)環(huán)境，提高投資效率，平穩(wěn)推進(jìn)平臺(tái)企業(yè)順利轉(zhuǎn)型具有重要的實(shí)踐價(jià)值。

本文研究貢獻(xiàn)：一是已有學(xué)者就金融發(fā)展對(duì)上市公司投資效率影響進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)平臺(tái)企業(yè)與一般國有企業(yè)在性質(zhì)、特點(diǎn)、功能等方面存在明顯差異，作為國有企業(yè)，更多承擔(dān)政府職能，兼具公益性與經(jīng)營性職能，由于數(shù)據(jù)獲取受限，大多基于理論方面分析，而本文完善了平臺(tái)企業(yè)投融資方面的文獻(xiàn)，提供了提升平臺(tái)企業(yè)投資效率方面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。二是已有文獻(xiàn)研究金融發(fā)展與上市公司投資效率時(shí)，關(guān)注企業(yè)整體層面，忽視了金融生態(tài)環(huán)境影響平臺(tái)企業(yè)投資效率的區(qū)間差異，而本文就金融生態(tài)環(huán)境對(duì)平臺(tái)企業(yè)投資效率影響的城市、省份以及區(qū)域之間的結(jié)構(gòu)性差異進(jìn)行分析，豐富了平臺(tái)企業(yè)投資效率的研究。三是以往學(xué)者采用穩(wěn)健性聚類標(biāo)準(zhǔn)誤方法估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差，由于地區(qū)內(nèi)部具有同質(zhì)性特點(diǎn)，而地區(qū)之間異質(zhì)性較高，采用上述方法仍然不能克服樣本的非獨(dú)立性問題；也有學(xué)者采用面板固定效應(yīng)模型克服樣本的獨(dú)立性問題，這會(huì)使用大量的自由度，使模型變得復(fù)雜不簡潔，跨組研究存在問題。由于金融發(fā)展是城市的數(shù)據(jù)，而投資效率是企業(yè)的數(shù)據(jù)，企業(yè)隸屬于城市，是典型的二層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本文采用多層線性回歸模型進(jìn)行分析，研究結(jié)論更為可靠。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）平臺(tái)企業(yè)投資、融資所面臨的問題

平臺(tái)企業(yè)是中國投融資體制改革從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)換的特有產(chǎn)物，是地方政府通過發(fā)行債券、股票、劃撥土地等資產(chǎn)承擔(dān)地方基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而推動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的國有獨(dú)資企業(yè)。平臺(tái)企業(yè)的出現(xiàn)有效刺激了廣大城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)需求，加快了農(nóng)村城市化進(jìn)程，對(duì)拉動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展起了非常重要的作用。有學(xué)者就平臺(tái)企業(yè)帶動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用進(jìn)行研究，認(rèn)為平臺(tái)公司的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長呈正相關(guān)關(guān)系。但是，平臺(tái)企業(yè)在發(fā)展過程中出現(xiàn)了許多問題，其大量發(fā)行城投債券，靠政府“背書”向銀行舉債，出現(xiàn)大量顯性與隱性債務(wù)。從表面上看，該種債務(wù)是平臺(tái)企業(yè)債務(wù)，但是如果出現(xiàn)債務(wù)危機(jī)，該種債務(wù)最終將會(huì)轉(zhuǎn)嫁給中央政府，轉(zhuǎn)化成政府債務(wù)，因此化解平臺(tái)企業(yè)債務(wù)，推動(dòng)平臺(tái)企業(yè)市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型成為政府面臨的主要問題。有學(xué)者認(rèn)為平臺(tái)企業(yè)融資渠道與融資方式受限，主要集中于銀行貸款和發(fā)行城投債券，這極易誘發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)；也有學(xué)者認(rèn)為政府投融資平臺(tái)存在道德風(fēng)險(xiǎn)問題，多層委托代理關(guān)系是導(dǎo)致道德風(fēng)險(xiǎn)與逆向選擇的主要原因，這會(huì)損害銀行、政府等相關(guān)主體的利益；還有學(xué)者認(rèn)為政府投融資平臺(tái)存在政策風(fēng)險(xiǎn)，政府換屆是平臺(tái)企業(yè)政策風(fēng)險(xiǎn)的原因之一，對(duì)政府責(zé)任追究的缺乏，導(dǎo)致無法對(duì)政府投資進(jìn)行有效控制，使平臺(tái)企業(yè)面臨政策風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)上述問題，學(xué)者提出了完善法律法規(guī)、理順政府與投融資平臺(tái)企業(yè)關(guān)系、建設(shè)平臺(tái)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)警與監(jiān)管機(jī)制、改善治理結(jié)構(gòu)等相應(yīng)的建議。

（二）地區(qū)金融發(fā)展與宏微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

早期學(xué)者對(duì)金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行研究，認(rèn)為貨幣是中性的，金融發(fā)展不會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長；而非中性論觀點(diǎn)認(rèn)為，金融發(fā)展能夠促使儲(chǔ)蓄向投資轉(zhuǎn)化，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。也有學(xué)者就宏觀方面金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響提出質(zhì)疑，認(rèn)為從宏觀層面分析，其缺陷在于不能解決兩者之間的內(nèi)生性問題，應(yīng)當(dāng)探討金融發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的微觀機(jī)理。從微觀層面來看，學(xué)者主要就金融發(fā)展與企業(yè)融資約束的關(guān)系進(jìn)行研究，認(rèn)為中國漸進(jìn)式金融市場(chǎng)化改革有助于緩解企業(yè)融資約束；也有學(xué)者就金融發(fā)展對(duì)企業(yè)投資決策影響進(jìn)行研究，認(rèn)為金融發(fā)展能夠緩解企業(yè)融資約束，進(jìn)而作用于企業(yè)投資決策，金融發(fā)展水平越高，越能夠緩解企業(yè)與投資者之間的信息不對(duì)稱，降低企業(yè)的融資成本。當(dāng)企業(yè)面臨融資約束時(shí)，由于缺乏資金，導(dǎo)致很多有價(jià)值項(xiàng)目無法開展，這會(huì)降低企業(yè)投資效率；企業(yè)融資約束程度越高，投資不足現(xiàn)象越嚴(yán)重，融資約束程度越低，過度投資現(xiàn)象越嚴(yán)重。以上學(xué)者大多基于上市公司樣本。也有學(xué)者就不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下的金融發(fā)展對(duì)投資效率影響進(jìn)行研究，認(rèn)為金融發(fā)展能夠提高企業(yè)投資效率，相比國有企業(yè)，金融發(fā)展更能夠提升非國有企業(yè)投資效率。也有學(xué)者認(rèn)為當(dāng)上市公司為非國有企業(yè)時(shí)，金融發(fā)展能夠提高企業(yè)投資效率；當(dāng)上市公司是國有企業(yè)時(shí)，金融發(fā)展降低了企業(yè)投資效率。

可以看出：（1）政府投融資平臺(tái)企業(yè)是國有獨(dú)資企業(yè)，為非上市公司，由于數(shù)據(jù)獲取受限，多數(shù)學(xué)者從定性方面就政府投融資平臺(tái)企業(yè)投融資問題進(jìn)行研究，大多基于理論層面探討，并不能提供提升平臺(tái)企業(yè)投資效率的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；（2）大多數(shù)學(xué)者就金融發(fā)展的微觀經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行研究，個(gè)別學(xué)者分析金融發(fā)展對(duì)企業(yè)投資的影響，由于模型與樣本的選取不同并沒有得出一致結(jié)論。本文以平臺(tái)企業(yè)為研究對(duì)象，采用多層線性模型分析金融發(fā)展對(duì)平臺(tái)企業(yè)投資效率的影響，克服了內(nèi)生性與樣本獨(dú)立性問題，使研究結(jié)論更為可靠。

三、理論分析與假設(shè)提出

（一）地區(qū)金融發(fā)展與平臺(tái)企業(yè)投資不足

隨著城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快，廣大農(nóng)民涌入城市，這對(duì)地方城市的供排水、市政道路、保障性住房等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提出更高要求。在項(xiàng)目實(shí)施過程中，各個(gè)地區(qū)需要進(jìn)行大型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展與人們生活的需要，這些基礎(chǔ)設(shè)施需要大量資金投入，平臺(tái)企業(yè)面臨資金缺乏導(dǎo)致融資約束問題，造成投資不足，而金融發(fā)展是緩解平臺(tái)企業(yè)融資約束，提高投資效率的有效途徑。（1）地區(qū)金融發(fā)展有助于從規(guī)模方面提高投資效率。地區(qū)金融發(fā)展意味著金融資源的擴(kuò)大以及金融產(chǎn)品的增多，這可為投資者提供更多的金融產(chǎn)品與金融工具，減少了交易成本，擴(kuò)大了平臺(tái)企業(yè)融資渠道，降低了平臺(tái)企業(yè)融資約束，緩解投資不足，提高投資效率；金融發(fā)展水平越高，地區(qū)金融機(jī)構(gòu)數(shù)量越多，這會(huì)產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)，通過貸款分散化管理降低銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，提高銀行儲(chǔ)蓄向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化的效率。（2）地區(qū)金融發(fā)展有助于提高投資效率。地區(qū)金融發(fā)展較為發(fā)達(dá)，金融市場(chǎng)發(fā)展較為成熟，金融機(jī)構(gòu)之間競(jìng)爭(zhēng)更為激烈，金融機(jī)構(gòu)獲取信息以及加工信息的能力較強(qiáng)，從經(jīng)營性方面越能夠?qū)ζ脚_(tái)企業(yè)投資項(xiàng)目作出更好的評(píng)估與判斷，降低金融市場(chǎng)信息不對(duì)稱。有學(xué)者認(rèn)為較高的金融發(fā)展水平能夠使投資者獲得企業(yè)投融資方面的信息，方便企業(yè)獲取更多的外部資金。金融發(fā)展能夠從數(shù)量與效率兩方面方便平臺(tái)企業(yè)獲取更多外部資金，緩解平臺(tái)企業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面資金緊張的情況，降低融資約束，緩解投資不足，提高投資效率。因此，本文在此基礎(chǔ)上提出H1：

H1：地區(qū)金融發(fā)展有助于降低融資約束，緩解平臺(tái)企業(yè)投資不足，提高投資效率。

（二）地區(qū)金融發(fā)展與平臺(tái)企業(yè)過度投資

平臺(tái)企業(yè)作為一種特殊國有企業(yè)，承擔(dān)了更多政府職能。在晉升錦標(biāo)賽壓力下，地方政府官員為了提高GDP，并獲得政治晉升，通過平臺(tái)企業(yè)大量舉債，很少考慮項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益，這會(huì)造成平臺(tái)企業(yè)過度投資，降低投資效率，而金融發(fā)展水平越完善意味著金融合約能夠得到有效執(zhí)行，為了保證貸款本金與利息能夠及時(shí)償還，保護(hù)自身聲譽(yù)不受損失，平臺(tái)企業(yè)會(huì)更多從項(xiàng)目的長遠(yuǎn)經(jīng)濟(jì)利益出發(fā)進(jìn)行投融資。隨著金融不斷發(fā)展，金融市場(chǎng)逐漸完善，金融產(chǎn)品以及金融機(jī)構(gòu)的數(shù)量越多，銀行之間競(jìng)爭(zhēng)越激烈，這種以盈利為目標(biāo)的動(dòng)機(jī)會(huì)硬化金融機(jī)構(gòu)對(duì)平臺(tái)企業(yè)的約束。為了保障自身貸款的完全性，會(huì)增強(qiáng)對(duì)平臺(tái)企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施項(xiàng)目的監(jiān)督與檢查，強(qiáng)化了金融機(jī)構(gòu)負(fù)債對(duì)平臺(tái)企業(yè)過度投資的治理作用，使得金融機(jī)構(gòu)能夠?qū)?xiàng)目作出有效識(shí)別與判斷，有效評(píng)估企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)與收益，更多考慮平臺(tái)企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)營性效率?；诶硇匀思僭O(shè)，良好金融發(fā)展水平能夠發(fā)揮債務(wù)治理作用，促使平臺(tái)企業(yè)從戰(zhàn)略視角審視問題，在考慮公益性項(xiàng)目的同時(shí)，更多考慮基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)性效益，抑制平臺(tái)企業(yè)過度投資，提高投資效率，基于此，提出H2：

H2：地區(qū)金融發(fā)展水平能夠發(fā)揮債務(wù)治理作用，抑制平臺(tái)企業(yè)過度投資，提高投資效率。

四、數(shù)據(jù)來源及研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2013—2020年發(fā)行城投債的企業(yè)為研究對(duì)象，金融發(fā)展水平指標(biāo)來自《中國地區(qū)金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)》，政府投融資平臺(tái)企業(yè)數(shù)據(jù)來自城投債評(píng)級(jí)報(bào)告，對(duì)原始數(shù)據(jù)做如下處理：（1）在度量平臺(tái)企業(yè)投資效率以及分析金融發(fā)展與平臺(tái)企業(yè)投資效率關(guān)系時(shí)，存在數(shù)據(jù)缺失，剔除該樣本；（2）在計(jì)算投資效率時(shí)，資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)大于1，剔除該樣本。剔除上述樣本后，最終獲得2116個(gè)樣本觀測(cè)值，本文數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)。

（二）投資效率的度量

Richardson殘差度量模型能從數(shù)量方面度量企業(yè)投資效率，被學(xué)者廣泛使用，但該模型是以上市公司為基礎(chǔ)建立的，必須對(duì)模型進(jìn)行修正，可用股票年度收益率度量公司盈利情況，平臺(tái)企業(yè)為非上市公司，采用總資產(chǎn)收益率表示，修正后投資效率見模型（1）。

其中：i代表城投債公司；t代表年度；Inv代表投資水平，用當(dāng)年的固定資產(chǎn)、在建工程與工程物資之和減上年固定資產(chǎn)、在建工程與工程物資之和的差額除以資產(chǎn)總額表示；Grow表示成長機(jī)會(huì)，用銷售收入增長率表示；Lev代表債務(wù)融資，用資產(chǎn)負(fù)債率表示；Cash代表現(xiàn)金流，用現(xiàn)金與短期投資之和除以總資產(chǎn)表示；Age代表上市年限；Size代表公司規(guī)模，用公司總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)表示；Roa代表公司盈利狀況，用總資產(chǎn)收益率表示；Year表示公司年度。

（三）構(gòu)建融資約束指標(biāo)（KZ指數(shù)）

有學(xué)者采用財(cái)務(wù)指標(biāo)間接度量企業(yè)融資約束。本文參照魏志華等方法采用現(xiàn)金持有（Cash）、經(jīng)營性凈現(xiàn)金流量（Ocf）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、成長機(jī)會(huì)（Rev）4個(gè)因素作為融資約束的代理變量，構(gòu)建KZ指數(shù)來度量企業(yè)的融資約束。（1）對(duì)全樣本就各個(gè)年度將Cash、Ocf指標(biāo)歸為一類，Lev、托賓Q歸為另一類。如果Cash、Ocf低于中位值kz1、kz2、kz3取值1，否則為0；Lev、Rev高于中位值kz4、kz5取值1，否則為0。（2）計(jì)算KZ指數(shù)，KZ=kz1+kz2+kz3+kz4。（3）采用Logistic回歸分析，將KZ作為因變量對(duì)Cash、Ocf、Lev、Rev進(jìn)行回歸，計(jì)算出各變量的回歸系數(shù)。（4）運(yùn)用上述模型計(jì)算出每一家公司的KZ指數(shù)，KZ值越高，公司融資約束程度越高。

（四）變量選取

由于金融發(fā)展水平是基于中國城市金融生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)的，投資效率是對(duì)企業(yè)投資效果評(píng)價(jià)，企業(yè)嵌套于城市，城市嵌套于省份，這就形成了企業(yè)—城市—省份多層數(shù)據(jù)關(guān)系。由于同一城市、省份的平臺(tái)企業(yè)之間同質(zhì)性較高，而城市之間、省份之間平臺(tái)企業(yè)異質(zhì)性較高，采用普通OLS回歸違背了樣本的獨(dú)立性，導(dǎo)致有偏估計(jì)。也有學(xué)者采用穩(wěn)健回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)差，但存在非獨(dú)立樣本給出的信息少于同樣數(shù)量的獨(dú)立樣本。采用固定效應(yīng)模型，會(huì)使用大量的自由度，使模型變得不簡潔。而多層線性回歸模型則是將非獨(dú)立性來源納入方差來解決這個(gè)問題，故本文構(gòu)建多層線性回歸模型（2）和模型（3）。

其中，Overi、Underi分別代表投資過度與投資不足，該指標(biāo)為模型（1）的殘差項(xiàng)；Find表示地區(qū)金融發(fā)展；KZ為融資約束指標(biāo)。對(duì)控制變量的選取本文參照魏志華等文獻(xiàn)，控制公司規(guī)模（Size）、成長性（Growth）、資產(chǎn)收益率（Roa）、有形資產(chǎn)占比（Tangle）影響融資約束的指標(biāo)。其中，Size用總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)表示，Growth用營業(yè)收入增長率表示，Roa用凈利潤除以總資產(chǎn)表示，Tangle用存貨與固定資產(chǎn)之和除以總資產(chǎn)表示。本文參照李延喜等的研究，控制了Growth、Lev、Ocf、Size、Fap、Gap、Gdpp影響投資效率的因素。μ表示城市之間或省份之間的方差成分，e表示城市企業(yè)之間的方差成分，各變量說明參見表1。

表1 金融發(fā)展與平臺(tái)企業(yè)投資效率相關(guān)變量說明

五、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）不同地區(qū)平臺(tái)企業(yè)投資效率的對(duì)比分析

根據(jù)國家“十一五”規(guī)劃綱要提出新的戰(zhàn)略區(qū)域劃分標(biāo)準(zhǔn)，我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)可以劃分為東部、中部、西部與東北部，平臺(tái)企業(yè)非效率投資表現(xiàn)為投資過度與投資不足。平臺(tái)企業(yè)過度投資明顯表現(xiàn)為省份與地區(qū)之間的差異，東、中、西、東北地區(qū)過度投資均值分別為0.0156、0.0263、0.0254、0.0302，東部地區(qū)投資效率較高，東北地區(qū)過度投資情況嚴(yán)重。平臺(tái)企業(yè)投資不足明顯表現(xiàn)為省份與地區(qū)之間的差異，東、中、西、東北地區(qū)平臺(tái)企業(yè)投資不足均值分別為0.016、0.031、0.028、0.038，東部地區(qū)投資效率較高，中部地區(qū)、西部地區(qū)次之，東北地區(qū)投資不足現(xiàn)象嚴(yán)重。

進(jìn)一步，本文采用Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)方法分析各省、各區(qū)之間投資效率是否存在明顯差異，表2是2013—2020年各省、各地區(qū)投資效率差異K-W檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出投資效率在各省之間、各地區(qū)之間都在0.01水平上存在顯著差異，說明平臺(tái)企業(yè)投資效率存在明顯的地區(qū)差異。

表2 各省、各地區(qū)投資效率K-W差異檢驗(yàn)

（二）主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

主要變量描述性統(tǒng)計(jì)見表3，由于異常值會(huì)影響研究結(jié)論，本文進(jìn)行了上下1%的縮尾處理?？梢钥闯觯篛veri最小值為0，最大值為0.593，標(biāo)準(zhǔn)差為0.039，最小值與最大值差異較大，說明平臺(tái)公司之間過度投資差異較為明顯；Underi最小值為0，最大值為0.317，標(biāo)準(zhǔn)差為0.033，最小值與最大值差異較大，說明平臺(tái)公司之間投資不足，差異也較為明顯。Find最小值為0.205，最大值為1.100，標(biāo)準(zhǔn)差為0.075，說明平臺(tái)公司金融發(fā)展水平分布較為均勻，沒有明顯的差異；均值為0.582，中位數(shù)為0.573，說明金融發(fā)展的樣本分布較為均勻，整體上金融發(fā)展水平比較好。從Lev、Ocf、Growth指標(biāo)看，這些特征變量標(biāo)準(zhǔn)差較大，說明平臺(tái)公司上述特征存在明顯差異；Gap是地方財(cái)政缺口，最小值為-0.314，最大值為2.385，標(biāo)準(zhǔn)差為0.330，說明各個(gè)地方財(cái)政缺口差異較為明顯。從其他控制變量來看，與以往學(xué)者研究基本類似，在此不再予以詳細(xì)闡述。

表3 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

（三）多元線性回歸分析

1.平臺(tái)企業(yè)投資效率的地區(qū)差異檢驗(yàn)

大量研究關(guān)注于整體層面的平臺(tái)企業(yè)投資效率，而對(duì)各城市、各省間投資效率不均衡問題沒有予以重視，實(shí)際上認(rèn)為不同地區(qū)是同質(zhì)性的。但事實(shí)上，由于各個(gè)地區(qū)資源稟賦、歷史文化、自然條件差異較大，研究平臺(tái)企業(yè)投資效率時(shí)需要考慮不同城市、省份差異化背景以及影響因素。金融發(fā)展是城市層面的數(shù)據(jù)，企業(yè)嵌套于某個(gè)城市，企業(yè)也嵌套于某個(gè)省份，這就形成企業(yè)—城市、企業(yè)—省份之間的層次關(guān)系，為了證明平臺(tái)企業(yè)投資過度、投資不足是否存在明顯區(qū)域差異，本文對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果見表4?？梢钥闯觯篛veri按照省份、城市分層下的ICC（p）值分別為0.113、0.132，0.113＜0.132，說明過度投資的省份效應(yīng)略小于城市效應(yīng)（ICC（p）＞0.059，說明過度投資存在省份與城市之間的差異）；Underi按照省份、城市分層下的ICC（p）值分別為0.208、0.228，0.208＜0.228，說明投資不足的省份效應(yīng)略小于城市效應(yīng)（ICC（p）＞0.059，說明投資不足同樣存在省份與城市之間的差異），應(yīng)當(dāng)采用多層線性回歸模型進(jìn)行估計(jì)。

表4 平臺(tái)企業(yè)投資效率地區(qū)差異檢驗(yàn)

2.金融發(fā)展對(duì)平臺(tái)企業(yè)投資效率的影響機(jī)制：多層線性模型實(shí)證

為了證明本文H1、H2，就地區(qū)差異下金融發(fā)展對(duì)平臺(tái)企業(yè)投資效率的影響進(jìn)行多層線性回歸分析，回歸結(jié)果見表5。列（1）考慮城市之間變異和城市內(nèi)部變異之后的回歸結(jié)果，F(xiàn)ind與KZ指數(shù)的回歸系數(shù)為-0.477，在1%水平上顯著；列（2）考慮省份之間變異和省份內(nèi)部變異之后的回歸結(jié)果，F(xiàn)ind對(duì)KZ指數(shù)的回歸系數(shù)為-0.471，在1%水平上顯著，說明良好的金融發(fā)展水平能夠使平臺(tái)企業(yè)獲取更多外部資金，減緩了平臺(tái)企業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面資金緊張的局面，降低了融資約束。列（3）、列（4）是將Find、KZ指數(shù)一同放入模型的回歸分析結(jié)果，F(xiàn)ind與Underi的回歸系數(shù)分別為-0.056、-0.051，都在1%水平上顯著；KZ指數(shù)與Underi的回歸系數(shù)分別為-0.016、-0.017，都在5%水平上顯著，說明良好的金融發(fā)展水平能夠降低平臺(tái)企業(yè)融資約束，緩解投資不足，提高投資效率，融資約束在金融發(fā)展與平臺(tái)企業(yè)投資效率之間發(fā)揮了部分中介作用，這恰好證明了本文H1。列（5）、列（6）考慮城市、省份之間變異和城市、省份內(nèi)部變異之后良好的金融發(fā)展水平與平臺(tái)企業(yè)過度投資的回歸分析結(jié)果，可以看出：Find與Overi的回歸系數(shù)分別為-0.046、-0.041，分別在5%、10%水平上顯著；Find×Lev與Overi的回歸系數(shù)分別為-0.034、-0.027，都在5%水平上顯著，說明良好的金融發(fā)展水平能夠發(fā)揮債務(wù)治理作用，促使平臺(tái)企業(yè)從戰(zhàn)略視角審視問題，抑制了平臺(tái)企業(yè)過度投資，提高投資效率，這恰好證明了本文H2。

表5 地區(qū)差異下金融發(fā)展對(duì)平臺(tái)企業(yè)投資效率的影響

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）投資效率度量的系統(tǒng)偏差

由于受到外部宏觀政策、市場(chǎng)環(huán)境的影響，修正后的Richardon殘差度量模型可能會(huì)存在系統(tǒng)性偏差，為了克服這一問題，本文借鑒李延喜等的研究思路，按照模型（1）求出殘差項(xiàng)取絕對(duì)值后，分別就投資不足、過度投資依從大到小的順序進(jìn)行排序，保留殘差項(xiàng)絕對(duì)值最大的一組作為投資不足組和過度投資組，然后采用模型（2）進(jìn)行多層線性回歸分析，回歸結(jié)果仍然支持本文的研究假設(shè)。

（二）樣本的集群現(xiàn)象問題

在分析投資效率區(qū)域分布時(shí)，樣本分布與金融發(fā)展有密切聯(lián)系，在金融發(fā)展水平較高的城市、省份，平臺(tái)企業(yè)的數(shù)量越多；而在金融發(fā)展水平較差的城市、省份，平臺(tái)企業(yè)的數(shù)量越少，即平臺(tái)企業(yè)樣本存在一定的集群現(xiàn)象。東部、中部、西部、東北部分別有10個(gè)、7個(gè)、11個(gè)、3個(gè)省份，東部的上海、廣東、江蘇的平臺(tái)企業(yè)較多，西部新疆、西藏等的平臺(tái)企業(yè)較少。為了進(jìn)一步檢驗(yàn)樣本分布是否與平臺(tái)企業(yè)投資效率相關(guān)，本文通過工具變量進(jìn)行檢驗(yàn)。以金融發(fā)展作為因變量，投資過度、投資不足的樣本數(shù)量（N）分別作為自變量，進(jìn)行回歸分析，具體參見模型（4）：

其中，F(xiàn)ind為城市金融發(fā)展水平，β為常數(shù)項(xiàng)，β為變量系數(shù)，Num為各個(gè)省份平臺(tái)企業(yè)的數(shù)量，i為31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市，ε為殘差項(xiàng)。尋找工具變量，對(duì)模型（3）進(jìn)行回歸分析，殘差項(xiàng)分別作為投資過度、投資不足對(duì)應(yīng)的工具變量Iv1、Iv2。把Iv1、Iv2作為自變量，代入模型（2）進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果仍然支持本文的假設(shè)。

（三）2SLS與動(dòng)態(tài)GMM回歸

本文采用2SLS與動(dòng)態(tài)GMM回歸克服內(nèi)生性問題。（1）本文把各地區(qū)金融業(yè)就業(yè)人口數(shù)量占當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)總?cè)藬?shù)之比作為金融發(fā)展的外生工具變量，該值越大意味著該地區(qū)金融發(fā)展水平越高，但該指標(biāo)與平臺(tái)企業(yè)投資效率沒有顯著關(guān)系；（2）采用Heckman二階段分別就過度投資、投資不足進(jìn)行回歸分析，第一階段回歸系數(shù)分別為0.403、0.314，在1%水平上顯著，說明采用各地區(qū)金融業(yè)就業(yè)人口數(shù)量占當(dāng)?shù)鼐蜆I(yè)總?cè)藬?shù)之比可以在一定程度上代表地方金融發(fā)展水平；（3）從第二階段回歸結(jié)果看，F(xiàn)ind與Overi、Underi回歸結(jié)果分別為-0.101、-0.122，說明金融發(fā)展水平越高，平臺(tái)企業(yè)投資效率越高；（4）采用動(dòng)態(tài)GMM克服內(nèi)生性問題。有學(xué)者采用金融發(fā)展滯后一期作為工具變量，由于金融發(fā)展水平在一定時(shí)期較為穩(wěn)定，采用該方法作為工具變量可能并不合適。另外，金融發(fā)展是城市層面的指標(biāo)，平臺(tái)企業(yè)投資效率是企業(yè)層面指標(biāo)，金融發(fā)展與平臺(tái)企業(yè)投資效率可能不是因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，而是存在遺漏變量。因此，本文采用動(dòng)態(tài)GMM進(jìn)行回歸分析。結(jié)果表明：Find與Overi、Underi的回歸系數(shù)分別為-0.133、-0.109，在1%水平上顯著，說明提高金融發(fā)展水平能夠提高平臺(tái)企業(yè)投資效率。

七、研究結(jié)論與建議

金融對(duì)一個(gè)國家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，金融要把服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)作為其最終目標(biāo)，本文從金融發(fā)展的視角，考慮城市、省份以及地區(qū)之間的結(jié)構(gòu)性差異，采用多層線性回歸模型分析地區(qū)金融發(fā)展對(duì)平臺(tái)企業(yè)投資效率的影響，認(rèn)為提高金融發(fā)展水平能夠減少平臺(tái)企業(yè)融資約束，緩解投資不足，提高投資效率；金融發(fā)展水平能夠發(fā)揮公司治理作用，降低政府干預(yù)，抑制平臺(tái)企業(yè)過度投資，提高投資效率。

本文分析金融發(fā)展對(duì)平臺(tái)企業(yè)投資效率的影響，提出以下政策建議：（1）提高金融發(fā)展水平是化解平臺(tái)企業(yè)債務(wù)的有效途徑之一。提高金融發(fā)展水平應(yīng)關(guān)注金融總量與金融結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面，擴(kuò)大金融交易規(guī)模，提升金融產(chǎn)業(yè)，在地位上增加金融總量；從金融工具、金融產(chǎn)品、金融服務(wù)等多方面提升金融交易結(jié)構(gòu)，減少平臺(tái)企業(yè)融資約束和政府干預(yù)，提高投資效率。（2）中央要從城市、省份層面實(shí)施差異化金融發(fā)展政策，從宏觀層面整體提升平臺(tái)企業(yè)投資效率。（3）改革政府官員的晉升指標(biāo)，引導(dǎo)地方政府注重平臺(tái)企業(yè)公益性職能，從長遠(yuǎn)角度關(guān)注其經(jīng)營效益的發(fā)揮，強(qiáng)化市場(chǎng)機(jī)制對(duì)平臺(tái)企業(yè)經(jīng)營行為的引導(dǎo)；減少政府對(duì)平臺(tái)企業(yè)的干預(yù)，讓平臺(tái)企業(yè)真正成為市場(chǎng)化競(jìng)爭(zhēng)的主體，不斷剝離平臺(tái)企業(yè)的投融資職能，對(duì)平臺(tái)企業(yè)進(jìn)行經(jīng)營市場(chǎng)化轉(zhuǎn)型，是提高其投資效率、化解政府債務(wù)的有效途徑之一。