资本市场对外开放提高了企业全要素生产率吗？——基于陆港通制度的准自然实验证据

■杜建华，朱雨婷

一、引言与文献综述

资本市场是连结金融与实体经济的重要纽带，作为中国对外开放的重要领域，资本市场的开放极大地推动了金融市场与实体经济的发展。2014年11月，沪港通的正式启动迈出了中国资本市场对外开放的重要一步，具有里程碑的意义，2016年12月开始实施的深港通则是我国资本市场双向开放进程中的又一突破。沪深港通（下称陆港通）制度是中国资本市场对外开放政策的重要内容，其实施极大地提升了A股市场的开放程度，可以有效缓解境内外投资限制（陈运森和黄健峤，2019），改善投资者结构，促进两地资本市场的互惠互利。

企业全要素生产率是生产力发展的集合体，也是企业迈向高质量发展的重要指标，以提高全要素生产率为主要途径的高质量发展是当前中国经济环境下的迫切需要（任保平和李禹墨，2018）。境内外资本市场互联互通意味着成熟境外机构投资者的进入，不仅会在吸引外资、改善投资结构和投资理念、促进资本市场改革与效率提升等方面发挥作用，也会在微观层面上影响企业的研发创新、投资效率和资本结构（毕鹏，2021；Moshirian et al.，2021；陈运森和黄健峤，2019；程利敏等，2019）。在当前金融开放不断深化的背景下，伴随着资本市场互联互通政策的推进实施与境外投资者市场参与度的不断提高，以陆港通制度为代表的资本市场对外开放是否有助于提升企业全要素生产率、促进我国经济高质量发展？其影响机制是什么？这是本文重点研究的问题。

本文主要存在以下边际贡献：首先，现有微观层面关于企业全要素生产率影响因素的研究多与产业政策、财政政策、“一带一路”等国家政策结合，关于资本市场对外开放影响效应的研究相对较少。本文基于陆港通制度实施的准自然实验研究，不仅可以从金融体制改革方面拓展企业全要素生产率影响因素的研究，并通过双重差分模型的应用在一定程度上克服可能存在的内生性问题，并且从微观层面关注了资本市场对外开放的质量效应，也丰富和拓展了资本市场对外开放的经济后果研究。其次，以股价引导资源配置是外部市场因素影响企业行为的机制，而股价信息含量是研究金融开放政策影响企业内部行为决策的一个重要切入点（连立帅等，2019a）。目前仅有的关于资本市场对外开放与企业全要素生产率关系的研究关注了融资约束的中介作用（颜新艳和俞毛毛，2021），而本文基于股价信息含量中介效应的研究则关注资本市场对外开放背景下股价信息的反馈机制及其对管理者行为的影响，有助于进一步理解资本市场对外开放影响企业全要素生产率的作用机制。最后，结合不同技术特征与资本特征企业的分类研究进一步考查了资本市场对外开放影响企业全要素生产率的异质性，为政府在资本市场深化开放过程中是否应实施差异化政策提供参考。

二、理论分析与研究假设

陆港通制度的实施，大幅降低了境外投资者的投资限制，改变了A股市场相对封闭的状态，对中国资本市场产生了深刻的影响。陆港通政策实施引入的境外投资者，一方面因长期持有股份，存在通过企业业绩改善、价值提升获取长期利益流入的动机；另一方面又因其庞大的资金量、专业的信息搜集和分析优势，拥有较低的监督成本（王建新和丁亚楠，2020）。同时，由于地域距离和文化差异，境外投资者通常也会要求上市公司进行更加详细的信息披露和解释（连立帅等，2019a），从而有效缓解了企业与境外投资者间的信息不对称，提高了信息透明度，使内部特质性信息更好地纳入股票价格，有助于提升股价信息含量。此外，在陆港通制度实施背景下，出于资金获取等动机，企业管理层也会主动提高信息披露质量，以吸引境外投资者持股（连立帅等，2019a）。

为提高决策成功的概率，避免投资失败，管理者制定决策时往往会尽可能地从股价中获取决策相关信息（连立帅等，2019a）。当股价中信息含量较高时，其很可能包含管理层并不知晓的信息，管理层获取这些信息并将其运用于决策制定与修正，可以提高决策成功的可能性，避免非效率投资，促进资本配置效率的提高（钱雪松等，2018），从而对企业全要素生产率施加积极影响。股价的信息含量越高，管理层的决策行为与企业股价的关联度越强，管理层为避免公司股价的下跌，越有动力去获取并利用股价中包含的信息指导企业决策，从而促使企业更有效地配置资源，提高全要素生产率。

金融市场普遍存在的融资约束也会影响企业研发资金投入的可持续性，不仅会使研发活动难以为继，还会导致前期投入的巨大成本无法收回，长期积累的技术知识也会随着技术的快速迭代而丧失优势甚至处于落后地位（任曙明和吕镯，2014），从而给企业的长期经营带来损失，不利于企业全要素生产率的增长。陆港通制度实施后，大量境外投资者的进入提高了企业股价信息含量。股价中包含的公司层面特质信息的增加能有效减少上市企业与投资者之间的信息不对称现象，缓解逆向选择问题。不仅可以降低上市企业从银行等金融机构处获得贷款的难度，降低企业融资成本，而且可以提高信用评级机构对企业的信用评级，提高企业声誉，增强市场中的投资者对该企业的投资意愿，从而增强企业在资本市场中的融资能力。因此，企业融资成本的降低与融资能力的提高有助于缓解企业的融资约束状况，集聚更多流动性资金用于企业内部新技术与新产品的研发（郑妍妍等，2017）。而技术与产品的创新不仅可以提高产品质量，还能有效降低生产成本，节约要素投入（孙晓华和王昀，2015），最终促进企业全要素生产率的提升。根据上述分析，提出如下假设：

H1：资本市场对外开放能显著提升企业的全要素生产率。

H2：资本市场对外开放通过提升企业股价信息含量进而提高其全要素生产率。

相比于高新技术企业，非高新技术企业缺乏国家层面的重视与扶持，企业内部可用于研发创新的资金相对缺乏（杨国超和芮萌，2020）。陆港通政策实施后，境外资金的流入有助于企业特别是非高新技术企业获得更多资金用于研发创新，从而更有效地提升非高新技术企业的技术创新水平，并最终提高其全要素生产率。另外，由于高新技术企业常采用专利保护、信息保密等手段保护自己的创新技术（张淑谦等，2014），使境外投资者对其信息搜集的难度和成本较一般企业更大，因而相较于非高新技术企业，引入境外投资者对高新技术企业信息不对称的缓解效果更弱。而且，高新技术企业的股价更容易受到国际贸易摩擦的影响，而境外投资者对国际局势的关注普遍强于内地投资者（杨令仪和杨默如，2020），高新技术企业易受国际局势变动影响的风险性将干扰投资者的理性市场交易，从而不利于企业资本配置的优化与企业全要素生产率的提高。据此，本文提出以下假设：

H3：相较于高新技术企业，资本市场对外开放对全要素生产率的提升作用在非高新技术企业中更明显。

与资本密集型企业相比，劳动密集型企业资本投入量较小，企业发展资金相对有限。陆港通制度实施引入了大量资金，可以很好地缓解劳动密集型企业中的资金短缺问题，增加企业内部的可用资金，减轻企业的融资约束，改善企业技术研发投入，从而对劳动密集型企业的全要素生产率水平产生正面影响。此外，机器设备等固定资产大多具有专用性，一旦被投入特定生产线，很难再转用于其他用途（Bennett et al.，2019），具有较高的调整成本。相较于固定资产，人员投入更具灵活性，更易根据企业不同的生产需求进行灵活调整。陆港通制度实施后，境外投资者的进入对上市企业股价信息含量产生影响，管理层将根据股价中包含的公司层面特质信息做出调整公司生产架构或改变原有研发项目的决策，此时由于固定资产所具有的专用性特征以及因其专用性所可能带来的巨大调整成本，资本密集型企业难以在短期内将原有固定资产直接调整使用于新产品的生产或新项目的研发。但在劳动密集型企业中，人员的学习培训等相关调整成本更低，企业可以在不同研发项目以及生产线中及时对人员进行重新分配，进而优化资本配置效率，提升企业的全要素生产率。基于此，本文提出以下假设：

H4：相较于资本密集型企业，资本市场对外开放对全要素生产率的提升作用在劳动密集型企业中更为明显。

三、研究设计

（一）样本选择

根据沪港通、深港通实施时间，为较好地实现双重差分模型检验效果，选取2012—2019年我国A股上市企业作为初始样本，并在此基础上进行以下处理：（1）剔除金融保险、房地产类企业；（2）剔除*ST、ST、PT、暂停上市等特殊处理的样本企业；（3）剔除主要财务变量缺失或存在明显统计错误的企业；（4）剔除当年上市的样本企业；（5）剔除总资产为负、主营业务收入为负及资不抵债的企业。最终得到1190家上市企业8年共9520个观测值。为消除极端值对结果的影响，对所有连续变量两端数据进行1%水平上的缩尾处理。本文使用数据均来自国泰安数据库，并运用Stata16软件进行数据处理。

（二）变量定义

1.被解释变量

本文的被解释变量为全要素生产率，通常认为是由技术进步等非生产性要素投入所带来的对产出增长的贡献，或者也可以看作是扣除了资本与劳动等生产要素贡献后的生产率水平（鲁晓东和连玉君，2012）。全要素生产率的估计一般可采用固定效应法、OP法、LP法及GMM等方法。为了减少样本量损失，并克服可能存在的内生性问题，主要参考鲁晓东和连玉君（2012）的文献，采用LP半参数估计法计算企业的全要素生产率，估计的模型如下：

其中，Y为产出，以企业主营业务收入衡量；L为劳动，以企业的员工人数表示；K为资本，使用企业固定资产净值来衡量；M为中间投入，以企业购买商品及劳务所付现金衡量。下标i表示上市企业，t表示年度。模型（1）回归所得残差取对数作为企业的全要素生产率。

2.解释变量

由于沪港通与深港通各自实施的时间不同且标的股票每年存在进入和退出调整情况，在取值时根据企业当年是否进入陆港通试点名单设置POLICY虚拟变量。如果企业在当年全年处于陆港通试点名单中，则当年POLICY取值为1；全年不属于则取值为0。当年出现变动按以下原则处理：前半年调入试点名单或后半年调出试点名单的当年取值为1，其他情况取值为0。

3.中介变量

参照钟覃琳和陆正飞（2018）的做法，采用如下回归模型度量股价信息含量：

其中，r表示股票i的周收益率，用考虑现金红利再投资的周个股回报率来衡量。r表示市场的周收益率，在流通市值加权平均法下用考虑现金红利再投资的综合周市场报酬率来衡量。上述回归方程的决定系数R值越大，说明个股收益率随市场收益同涨同跌的趋势越明显，企业股价中包含的信息越少。为了方便分析，使用该指标时对R按照式（3）进行处理，所得PI即代表股价信息含量，PI越大，表示企业的股价信息含量越多。

4.控制变量

参考已有研究，加入资产负债率、企业规模等其他可能影响企业全要素生产率的因素作为控制变量。本文主要变量及定义见表1。

表1 变量定义

（三）模型设定

1.双重差分模型

借鉴陈胜蓝和马慧（2017）在准自然实验情境下采用的多时点双重差分方法来检验陆港通制度对企业全要素生产率的影响。研究模型如下：

其中，系数β估计了陆港通标的企业全要素生产率随陆港通制度实施发生的变化。若β显著为正，则可说明陆港通制度的实施显著提高了企业的全要素生产率，模型中控制了企业个体效应和年度固定效应。

2.中介效应模型

为了进一步检验股价信息含量在陆港通制度与企业全要素生产率关系中可能存在的中介效应，参考温忠麟等（2004）的文献，构建如下中介效应检验模型：

若式（5）中系数λ显著，说明陆港通制度对中介变量股价信息含量PI具有显著的影响作用，此时可继续对式（6）系数的显著性进行检验。若系数γ也显著，则说明股价信息含量在陆港通制度对TFP的影响中存在中介效应。同时，若系数γ不显著，说明存在完全中介效应；若系数γ显著，说明存在部分中介效应。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

表2是本文主要变量的描述性统计结果。企业全要素生产率TFP均值为16.728，标准差1.047，这与已有文献中用LP法测得的企业全要素生产率基本相符。POLICY均值0.323，表明陆港通标的企业样本占全样本的32.3%。股价信息含量PI均值为0.991，中位数0.768，此结果与钟覃琳和陆正飞（2018）的实证数据相近。其他控制变量统计结果均分布在正常范围内。

表2 主要变量描述性统计

（二）回归结果分析

1.主效应检验

表3中列（1）检验了陆港通制度对企业全要素生产率的影响，模型中控制了年度固定效应、个体固定效应和其他控制变量。解释变量陆港通制度POLICY的回归系数为0.0279，在1%的水平上显著为正。回归结果支持了假设H1，即陆港通制度实施显著提高了企业的全要素生产率水平。

2.中介效应检验

表3中列（2）和列（3）是关于股价信息含量的中介效应检验。列（2）中解释变量为陆港通变量POLICY，被解释变量为股价信息含量PI，POLICY的回归系数为0.0734，在5%的水平上显著为正，表明陆港通制度的实施显著提升了上市企业的股价信息含量。列（3）中被解释变量为企业全要素生产率，解释变量同时加入了POLICY和PI，结果显示PI的回归系数为0.0101，在1%的水平上显著为正。POLICY的回归系数为0.0192，在5%的水平上显著为正。回归结果表明存在部分中介效应，即陆港通制度的实施有助于提高企业股价信息含量从而促进企业全要素生产率提升，假设H2得证。

表3 多时点双重差分与中介效应检验

续表3

3.异质性检验

首先，参考连立帅等（2019b）的研究，将样本企业按照所属行业不同，区分为高新技术企业组和非高新技术企业组分组检验。回归结果见表4的列（1）和列（2）。在高新技术企业中，POLICY的回归系数不显著；而非高新技术企业样本中，POLICY的回归系数为0.0468，且在1%的水平上显著，表明陆港通制度实施后，相比于高新技术企业，非高新技术企业全要素生产率的提升更为显著，因而假设H3得证。

表4 基于不同类型企业的异质性检验

续表4

其次，按照固定资产占比中位数大小将样本企业分为资本密集型和劳动密集型。其中，固定资产占比高于中位数的为资本密集型企业，反之为劳动密集型企业。回归结果见表4的列（3）和列（4）。资本密集型企业中，POLICY回归系数为0.0134，但并不显著，而劳动密集型企业中，POLICY回归系数为0.0319，且在5%的水平上显著。该结果支持了假设H4，表明与资本密集型企业相比，陆港通制度实施对劳动密集型企业全要素生产率的提升作用更为显著。

（三）稳健性检验

1.平行趋势检验

使用双重差分模型进行实证分析，基本的要求是政策冲击前处理组与对照组间应具有一致的变化趋势，因而，进一步通过平行趋势检验来说明前文双重差分结果的合理性。首先构建虚拟变量d，衡量样本企业当年与加入陆港通制度试点名单年份之间的时间差。current表示进入沪深港通试点名单的年份，如果双重差分检验结果是稳健的，那么在current之前年份回归系数d_t不应显著，而current及以后年份的回归系数dt应该显著为正，即表明陆港通制度实施确实提高了企业的全要素生产率水平。

平行趋势检验结果如表5所示，d1及其以前的回归系数均在0.005—0.02之间波动，都不显著，而d2、d3、d4、d5的回归系数则分别在10%、5%、5%、5%的水平上显著为正。结合图1也可以看出，实施陆港通制度之后，样本企业的全要素生产率显著提升。同时，这一结果也表明沪深港通政策的实施对于企业全要素生产率提升的促进作用存在一定时间的滞后，其效果将逐渐得以显现。

图1 平行趋势检验

表5 平行趋势检验

2.变量替换

为了进一步检验结果的稳健性，本文改变了被解释变量的衡量方式。参考于新亮等（2019）的研究，在LP半参法中使用企业增加值代替主营业务收入来衡量产出，其中企业增加值为职工薪酬、固定资产折旧、营业利润与税费之和。然后利用模型（1）计算企业的全要素生产率，记为TFP1。TFP1关于POLICY的回归结果如表7列（1）所示，POLICY的回归系数为0.0318，在1%的水平上显著为正，表明在改变了被解释变量的衡量方式后，陆港通制度实施对于企业全要素生产率仍具有显著的提升作用，结果支持了研究结论。

续表5

3.选择偏差的处理

证监会关于陆港通标的股票的选取制度表明，陆港通试点企业的选择并不是随机的，这可能导致选择偏差问题。所以，本文进一步运用倾向得分匹配法为陆股通标的样本寻找相匹配的对照组来解决由选择偏差导致的内生性问题。在匹配过程中以文中的控制变量作为匹配变量，并采用卡尺范围为0.01的一对一最近邻有放回配对方式进行匹配。如表6所示，匹配后处理组和对照组的变量均值均无显著差异，表明倾向得分匹配法具有较好的配对效果，可以有效控制选择偏差问题。

表6 平衡性检验

对PSM后的样本组合再次进行回归分析，结果如表7列（2）所示。POLICY的回归系数为0.0257，在1%的水平上显著为正，支持前文结论，说明本文的结论具有稳健性。

表7 其他稳健性检验

五、结论与建议

本文以2012—2019年沪深A股上市企业为研究对象，基于陆港通制度的实施这一准自然实验，构建多时点双重差分模型研究了资本市场对外开放对我国企业全要素生产率的影响。研究发现：资本市场对外开放显著提高了企业的全要素生产率水平，且企业股价信息含量的增加是资本市场对外开放提升企业全要素生产率的重要路径。进一步研究发现，资本市场对外开放对全要素生产率的提升作用在非高新技术企业、劳动密集型企业中更为显著。本文的研究探讨了金融开放政策影响实体经济运行的内在机制，关注了股价信息的反馈作用，研究结论为进一步推进资本市场高水平对外开放提供了政策支持，也为企业提升全要素生产率提供了借鉴。

基于以上结论，提出如下建议：第一，应在风险防范的基础上持续加大资本市场的开放力度，优化陆港通机制，通过促进境内外资金流动、投资者结构优化等，提高资本市场估值的准确性，强化金融服务实体经济的能力，更好地发挥资本市场对外开放对经济发展的促进作用，推动中国经济的高质量发展。第二，证监会、审计机构等证券监管部门与中介机构应发挥好监督作用，引导企业加强信息披露。企业自身也应加强对管理层的约束，培养其信息获取及应用能力，使其能够及时从股价变动中获取更多有价值的市场信息，并应用于企业的决策中。第三，对于高新技术企业而言，由于国际环境的不确定性以及企业自身的高风险性，陆港通制度实施对其全要素生产率的提升作用并不明显。为更好地解决这一问题，政府一方面应积极参与国际知识产权标准的制定，推进国际化行业联盟建立，为高新技术企业在海外创新环境中形成较稳定的合作关系打下基础，尽可能地减少恶性国际竞争；另一方面也可以利用国际政治优势，为国内企业研发国际化发展提供全方位的信息支持，减少企业的研发投资风险。第四，我国的劳动密集型企业多数为中小企业，陆港通制度对其全要素生产率有显著提升作用，因此中小企业应把握机遇，积极响应资本市场对外开放政策，利用好政策红利，促进企业快速发展。而资本密集型企业则应合理控制企业内部的固定资产比例，避免由于固定资产比例过高所带来的技术研发受限问题，以更好地从资本市场的进一步深化开放中受益。[1]毕鹏.陆港通交易机制缓解了资产误定价吗？[J].金融与经济，2021，（10）：4～11.