产融结合促进企业转型升级效果分析——基于PSM的实证研究

闫 佳，钟无涯

（1.深圳信息职业技术学院财经学院，广东 深圳 518172；2. 南昌大学中国中部经济社会发展研究中心，江西 南昌 330029）

引言

融资约束一直是企业在发展过程中所面临的事关生存与否的问题，产融结合，即产业资本和金融资本的结合可以在一定程度上缓解企业所面临的融资约束。作为一种特殊的金融支持方式，产融结合已经被广泛运用于企业的管理决策中，目前已经显现出了运行良好且创新性非常强的特征。产融结合，已经从过去的大型企业投资财务公司扩展到大规模的参股金融机构，如银行、证券、保险、基金等。

问题在于，企业参股金融机构，尤其是制造业企业参股金融机构仅仅只是为了缓解融资约束吗？不难理解，自从加入WTO之后，我国金融业的开放程度呈现出不断提高的趋势，在过去的十来年间，金融业的利润率一直在行业间处于领先地位。另一方面，制造业的行业利润率却一直远远低于金融业，据《2017中国500强企业发展报告》显示，证券业收入利润率高达24.61%，商业银行紧随其后，达22.63%，均高于制造业相关行业。所以，应该看到，制造业企业参股金融机构除了有缓解融资约束因素外，还有进入金融行业获取超额利润的动力。

但依然有另外一个问题需要注意。如果制造业企业通过产融结合这种模式进入金融行业，是否在获取金融行业超额利润的同时也能促使自身的企业绩效得到提升？近来的研究显示目前企业的产融结合并非就是为了缓解融资约束，而是企业为了通过产融结合这种方式在价值链上促进企业自身的转型升级。[7]所以，看待企业的产融结合行为就不能依然仅仅停留在缓解融资约束的角度。

那么，是否产融结合可以促进企业转型升级目标的实现呢？目前对此的研究存在两种截然不同的观点：

一是认为产融结合并不会促进企业转型升级目标的实现。如有研究发现，产融结合虽然创造了更多的融资渠道，但却加剧了企业的过度投资行为，实际上企业真正的转型升级并没有实现。[1]其所定义的企业为所有上市A股的企业，使用产融结合变量是上市公司持有的所有金融机构的比例。也有研究认为，制造业企业的产融结合行为会对制造业企业的基础造成削弱，产融结合只是为了攫取金融业超额利润而将产业利润向金融资本转移。[2]其选择了中国A股市场上的制造业企业，产融结合行为则以金融资产占企业总资产的比例来定义。其研究对象为A股市场上的490家非金融类企业，产融结合的则是这490家企业所参股的346家各类金融机构。不同的是，依然有研究认为，我国多数企业产融结合的程度较低，主要是参股金融机构的股份比例较低，虽然在短期内能获得超额利润，但长期却并不能助力于企业的转型升级。[3]

另一类文献则认为产融结合促进企业转型的效果并不明显。如实证研究发现，我国企业产融结合的有效性并不显著，随着产融结合程度提高，有效性也随之而提高。[4]其研究的对象为所有A股的上市公司，产融结合则以金融企业是上市公司的10大股东之一来进行定义。产融结合后，上市公司的业绩却会出现恶化，但参股券商或是提高参股比例则会提高公司业绩。[5]其研究的对象是所有A股非金融类上市公司，产融结合行为也使用参股所有金融机构来表示。我国制造业上市公司的产融结合效率差异较大，参股不同金融机构会带来不同的产融结合效率。[6]其研究对象为所有制造业上市公司，产融结合行为以参股所有金融机构来进行定义，使用的方法为随机前沿模型。

可以看到，之所以产融结合与企业转型升级之间的关系一直不清晰，与以往研究所选择的样本、对产融结合的定义，还有所使用的研究方法有极大的关系。一是并没有对企业的性质进行清晰的界定，或者为所有企业，或者为制造业企业。二是产融结合基本上都使用参股所有金融机构来进行定义，甚至还有研究使用金融企业参股企业来进行表示。三是企业在性质、权属、规模上存在极大的差异，如果用国企和非国企进行比较，用制造业企业和其他企业进行比较，用大企业和小企业进行比较等，会造成选择性的偏误。因此，本文将研究对象限定为制造业上市公司，将产融结合限定为参股非上市银行，选择更为恰当的倾向评分匹配估计方法，使用这三方面的定义与方法来对产融结合与企业转型升级的问题进行研究。

1 数据

1.1 数据来源

数据来源于2004-2014年沪深交易所的制造业上市公司，通过国泰安和Wind金融资讯数据库进行整理。所涉及的数据指标主要分为三大类：财务数据、产融结合数据及其他制造业上市公司的特征变量。

1.1.1 财务数据

《CSMAR中国上市公司财务报表数据》，主要使用资产负债表、利润表、现金流量表数据集。《CSMAR中国上市公司财务报表附注数据》，主要使用公司基本信息、流动资产、长期资产、流动负债、长期负债和股东权益数据集。《CSMAR中国上市公司财务指标分析数据》，主要使用偿债能力、披露财务指标、比率结构、经营能力、盈利能力、现金流分析、风险水平、发展能力、每股指标、相对价值指标、股利分配数据集。《CSMAR中国上市公司EVA专题数据》，主要使用EVA年度数据统计表、EVA行业统计表数据集。《CSMAR中国上市公司银行贷款数据》，主要使用银行贷款数据集。

1.1.2 产融结合数据

《CSMAR中国上市公司对外投资数据》，主要使用上市公司股权投资情况表、上市公司对外投资统计情况表数据集。《Wind金融资讯数据库》中的上市公司参股非上市金融企业的数据。

1.1.3 其它

如果上市公司所发行股票经历过ST的话，其在财务方面所表现出来的特征会存在很大程度的特殊性，因此还使用了《CSMAR中国股票市场特殊处理与特别转让数据》，主要包括特殊处理变动文件、上市公司状态变更表数据集。《CSMAR中国上市公司股权性质数据》，主要包括中国上市公司股权性质文件数据集。此外，还通过上市公司治理结构的《CSMAR中国上市公司公司治理数据》中的股本结构文件数据集对上市公司的性质进行了确定。

表1 所涉指标

1.2 数据描述

由于所有上市公司中企业的性质、所属行业、资产规模大小等等存在非常大的差异，并且本文主要集中于制造业企业的转型升级，因此所有的数据只保留国民经济行业分类(GB/T 4754-2011)中制造业的数据。此外，去除退市、有过ST记录、创业板和中小板的企业数据。基于一致性的考虑，也去除了中途退出参股非上市银行的企业数据，最后的样本规模包含5238个观测值。

表2给出了我国制造业不同行业上市企业参股非上市银行的数量和比例，制造业1769家上市公司中，其中有196家公司参股了非上市银行，占比为11.8%。在分行业中，上市公司数量最多的计算机、通信和其他电子设备制造业仅有9家上市公司参股非上市银行，占比为3.8%。化学原料和化学制品制造业有28家参股非上市银行，占比为14.5%。

表2 制造业各行业上市公司是否参股非上市银行数量及比例

2 主要变量描述性统计

2.1 制造业企业转型升级

图1 制造业企业经济附加值1和经济附加值2（单位：万元）

2.2 财务指标

图2 制造业企业财务指标变化趋势（2004-2014）

2.3 融资水平

企业融资水平包含三类，第一类是负债率，显示企业融资后的债务水平，包括资产负债率、短期负债率、长期负债率。第二类是企业的融资约束水平，显示企业对发展所需资金的敏感程度，包括按两种方式度量的投资现金流敏感度和、按两种方式度量的现金流敏感度和。第三类是投资率，显示企业对发展资金的使用程度。

图3给出了三项负债率指标随时间变动趋势，制造业上市公司资产负债率在各年基本保持不变。其中，2011年资产负债率最高为0.502，其次为2012年的0.500；短期负债率在2005年最高为0.335，然后呈现逐渐下降的趋势；长期负债率2009年最高为0.115，其次为2010年的0.111。2005年资产负债率最低为0.476，其次为2007和2008年的0.486；2014年短期负债率最低为0.250，其次为2014年的0.258；2014年长期负债率最低为0.066，其次为2013年的0.072。总体而言，资产负债率随时间出现缓慢上升的趋势，短期负债率和长期负债率随时间呈现缓慢下降的趋势。

图3 制造业企业负债率变动趋势（2004-2014）

不同于负债率三项指标，制造业企业融资约束水平的四种指标反映出的是企业对现金的敏感程度。一类是从现金和投资之间的关系来考虑，另一类是从企业所拥有的现金自身来考虑。其中，投资现金流敏感度和现金流敏感度是基于公司固定资产净额的角度，投资现金流敏感度和现金流敏感度是基于公司总资产的角度。

如图4，基本上，四类变量都保持平稳发展的态势，最小值和最大值在所有年份的差别也并不太大，因此可以认为行业之间差异较小。

图4 制造业企业融资约束（2005-2014）

不同于制造业企业融资后的负债率，也不同于制造业企业融资前对现金流的敏感度，投资率衡量的企业因发展层面的考虑而根据融资水平所做出的相机调整。如图5，2014年制造业上市公司投资率最高为0.223，其次为2005的0.209；2009年投资率最低为0.108，其次为2008年的0.116。

图5 制造业企业投资率变化趋势（2005-2014）

2.4 协同效应指标

大多数文献都认为产融结合之所以会起作用，是因为其发挥了财务协同和管理协同的作用。如图6所示，2008年制造业上市公司财务协同，即财务费用率最高为0.023，其次为2006年、2007年、2012年的0.020；2004年制造业上市公司管理协同，即管理费用率最高为0.083，其次为2005年、2014年的0.082。2010年制造业上市公司财务费用率最低，为0.015，其次为2011年的0.017；2007年制造业上市公司管理费用率最低，为0.064，其次为2008年的0.069。

图6 制造业企业协同效应均值（2004-2014）

3 产融结合效果实证检验

著名的管理学家彼得•德鲁克认为，经济增加值EVA作为一种度量全要素生产率的关键指标，可以反映企业价值的所有方面。因此，企业增加值的提升可以直接度量企业转型升级的程度。

由于经济增加值也是一种财务指标，因此必然会和其他相类似的财务指标存在显著的线性关系，考察其变动的影响因素必须将其他财务指标等作为解释变量，所以有如下估计形式：

其中，Xt-1代表所有财务指标，包括滞后一期的总净资产收益率、每股收益、净资产收益率。Yt-1代表融资指标，包括滞后一期的资产负债率、短期负债率、长期负债率、投资现金流敏感度、投资现金流敏感度、现金流敏感度、现金流敏感度、投资率。Zt-1代表协同效应，包括滞后一期的管理费用率、财务费用率。Tt-1代表其它指标，包括滞后一期的资产规模、固定资产比例、职工人数、托宾、每股企业自由现金流量、国有企业、行业。表示该企业是否参股非上市银行。

问题在于，使用普通 OLS 估计或者面板估计形式会造成偏误，导致无法估计参股非上市银行是否会提高制造业上市公司的转型升级。原因有二：一是由于解释变量之间存在多重的共线性，因此估计结果会存在严重偏误。二是制造业上市公司在上述估计形式下，解释变量之间存在相当大的差异，如估计结果显示参股非上市银行会显著提高制造业上市公司的经济增加值，但这种影响因素是由于企业的资产规模造成的，还是企业的产权属性等其他因素造成并不能真正的反映出来。因此，为了验证参股非上市银行是否可以促进制造业企业经济增加值的提升，需要为参股非上市银行的制造业企业在很多因素的基础上匹配未参股非上市银行制造业企业的样本，所以需要使用倾向评分匹配来为参股非上市银行的制造业企业匹配合适的未参股样本。倾向评分匹配（Propensity Score Matching），是通过差异性、选择性的标准为需要研究的对象从控制组别中挑选合适的对比个体。

根据本文所要研究的议题，倾向评分匹配所设变量构成如下：

一是结果变量，就是看结果变量在匹配前和匹配后是否存在显著差异。在本文中为经济附加值和。

二是匹配变量，主要是寻找那些自身不受其他影响的变量，或者说是企业具有的特征性变量。本文将前述所有变量纳入分析，使用逐步回归的方法确定在10%以上显著的变量，去掉回归不显著的变量。

表3 经济附加值PSM估计结果

之所以所有的匹配变量选择滞后一期，是因为即期的经济增加值实际上更大程度上受制于上一期各项财务指标的影响。

那么，是否参股非上市银行会提高企业的经济增加值呢？上表估计结果的T值显示未匹配前，是否参股非上市银行对企业经济增加值的提高不会有显著影响，但经过倾向评分匹配后的T值显示，参股非上市银行的制造业上市公司和未参股非上市银行的制造业上市公司在经济增加值方面存在显著差异。

4 结语

产融结合有不同的方式，但最典型的是产业资本和金融资本为了某种目的而采取相互参股、人事派遣的方式。为了验证产融结合是否可以促进制造业企业的转型升级，本文使用上市公司中制造业企业参股非上市银行的数据来进行分析。至于为什么仅仅将研究的出发点定位在参股非上市银行，而没有选取更多类型的金融机构。这是因为，一是财务公司目前可以被视作是上市公司标配，设立的目的主要是出于内部管理的需要，如果将此纳入分析中，产业资本和金融资本的结合无法体现内部和外部的融合。二是除了财务公司和银行之外的金融机构，则产业资本和金融资本之间结合的效应就不容易把握，因为参股其他的金融机构会衍生出相应的其他各种方面的结果，导致分析出现偏误。

使用经济增加值EVA来定义制造业企业的转型升级，这在以往的分析并不多见，主要的原因一是源于数据的可获得性，二是转型升级更多的是中国的一个特有现象，很少有文献通过量化的方式来进行分析。本文本着连续性和平稳性的原则选取了2004-2014年的制造业上市公司样本数据，这是因为2015年之后中国的股票市场出现了极大的波动，如果将样本扩展到2015年之后可能会造成很大的偏误。

参股非上市银行是否会促进制造业企业的转型升级呢？本文使用了倾向评分匹配法对此问题进行研究，为不同年份的参股企业在从未参股企业的样本中选择可以与之相比较的比较样本。并且，在匹配变量的选择上，选取了尽可能多的指标。其中，既有行业、企业权属、资产规模等企业的外在显性化因素，也包括传统的财务指标，也有反应融资约束的长期负债率、短期负债率等，还有协同效应指标等。最终结果显示参股非上市银行可以显著提高制造业企业的转型升级指标——经济附加值。

虽然本文使用倾向评分匹配方法发现了产融结合对于制造业企业转型升级的促进作用，但依然存在一些不足之处。一是将产融结合定位于参股非上市银行虽然可以规避参股其他金融机构所带来的衍生性问题，但却无法将整个制造业企业产融结合的全貌还原出来。二是将经济附加值EVA定义为制造业企业转型升级的衡量指标，虽然在本文采用的样本中具有针对性，但这主要是基于上市公司的，而我国制造业行业中还存在大量的未上市公司，这就无法使用经济附加值来对其转型升级进行分析。所以未来需要在这两个方面进行进一步的研究，一是将更多的产融结合纳入分析中，二是选择更为全面的，适合于非上市公司的指标来定义企业的转型升级。