行政审批制度改革缓解企业融资约束了吗？

袁月 孙光国 张焰朝

摘   要：企业的融资状况与其所处的营商环境密不可分，行政管制过多导致的企业资源获取和配置效率低下，是影响企业融资的重要外部制度因素之一。近年来，我国行政审批制度改革持续深入，对企业发展产生了重要影响。为探究行政审批制度改革与企业融资约束的关系，这里以各地行政审批中心的设立为“准自然实验”，利用我国沪深上市公司数据，采用广义双重差分法进行实证研究。研究发现，行政审批中心的设立缓解了企业融资约束，但政策效果因企业特征以及企业所在区域特征的不同而存在较大差异。具体表现为：涉及行政审批事项较多的企业以及位于东部地区、高行政级别城市的企业从改革中能获得更大利益。从影响机制来看，行政审批中心的设立降低了企业的制度性交易成本和债务融资成本，从而缓解了企业的融资约束。

关键词：行政审批制度改革；行政审批中心；行政审批事项；融资约束

中图分类号：F275   文献标识码：A   文章编号：1003-7543（2023）05-0138-18

企业的健康发展是我国经济高质量发展的重要支撑，能否以较低的成本及时获得经营投资所需要的资金和资源是企业正常运营的前提。当市场不完备导致企业外部融资成本高于内源融资从而无法使投资达到最优时，企业就会面临融资约束［1］。融资约束会增加因企业研发而导致的财务风险，从而限制企业进行创新投资［2］，不利于企业的生产率提高和价值提升［3］。然而，现实中企业的融资约束问题广泛存在。企业经营者问卷跟踪调查报告表明，我国企业尤其是中小企业的融资难、融资贵问题突出［4］，上市公司也普遍存在融资约束困境［5］。企业的良好运营是国家经济发展的内生动力。中央高度重视企业融资问题，缓解企业融资难、融资贵问题多次成为中央经济工作会议的重要事项，2022年中央政府工作报告亦提出要进一步解决实体经济特别是中小微企业融资难题。

我国政府出台的一系列政策措施都有为企业降成本或提供金融支持的功效，如税收优惠、债券融资增信支持、产业政策支持等。然而，经验证据表明，这些政策并非都能缓解企业融资约束，政府对产业的过度干预甚至可能加剧企业融资约束［6］。重塑政府与市场的关系、坚持市场化导向的改革、构建一流的市场化营商环境是我国的现实需要。自2001年国务院行政审批制度改革工作领导小组成立以来，我国行政审批制度改革工作持续推进。2021年发布的国家“十四五”规划纲要提出要深化简政放权、放管结合、优化服务改革。行政审批制度改革作为构建市场化营商环境的关键抓手、提升政府经济治理能力的有力举措，其必要性和重要性被再次强调，改革的方向也进一步明确。

经济新常态下，制度改革与政策推行对企业发展有着深远的影响。已有研究表明，企业所在的制度环境对企业的融资至关重要，政府干预经济导致融资渠道外生于市场是形成我国企业融资约束的根本性因素［7］，投资准入限制、市场进入门槛等体制机制障碍更是阻碍了我国直接融资效率的提高［8］，制约了企业的发展。因此，緩解企业融资约束不仅要从企业自身出发，还需要深化“放管服”改革，优化企业所在的营商环境。那么，作为一流的市场化营商环境建设的重要推动力量，行政审批制度改革能否缓解企业融资约束？如果能，行政审批制度改革缓解企业融资约束的影响机制是什么？是否对所有企业都能发挥同样的作用？对这些问题的回答，可以为剖析引致企业融资难的制度因素提供启示，有助于科学评价政府在缓解企业融资难、融资贵问题上发挥的作用，亦可为我国行政审批制度改革的政策效果提供经验证据，为建设一流的市场化营商环境提供思路。

一、相关文献综述

政府对企业的管制是影响企业融资约束的重要制度因素，行政审批制度改革是改善企业营商环境、提高市场活力的重要举措。本文主要就这两方面的文献进行梳理。

（一）影响企业融资约束的制度因素

不同于发达国家，我国企业的融资约束可能源于政府对经济的干预，而这是市场本身所无法化解的［7］。虽然2013年我国金融机构贷款利率管制的全面放开促进了银行间竞争和信贷资源配置的市场化，有助于企业以更低的融资成本获得贷款［9］，然而营商环境相关的调查发现，市场议价机制发挥作用仍是受限的，要在信贷资源配置中真正实现竞争中性，还需要探究影响营商环境的深层次因素［10］。围绕营商环境等制度因素展开的研究均发现，好的制度环境可以缓解企业融资约束。周泽将等发现营商环境优化可以降低企业信贷成本［11］，良好的营商环境会减弱非正规部门的竞争对企业融资约束的负面影响。魏志华等认为政府治理、经济基础、金融发展、制度文化是金融生态环境的四个要素，好的金融生态环境能改善企业的融资约束［12］。强国令等以樊纲等编制的包含政府与市场关系在内的市场化指数来衡量市场化进程，发现市场化进程降低了企业融资约束［13］。

上述研究说明缓解企业融资约束除了要进行财税金融体制改革之外，还应改善企业所处的制度环境。而无论是哪个角度展开对制度环境的探索，都离不开对政务环境的探讨。正确处理政府与市场的关系，使市场在资源配置中起决定性作用，能更好地解决企业融资问题。行政审批制度改革对政府配置资源的权力进行了调整、限制与规范，重塑了政府与市场关系，会极大地影响企业所处的政务环境乃至营商环境，但少有文献对此进行研究，因而探究行政审批制度改革对企业融资约束的影响具有重要意义。

（二）行政审批制度改革对企业发展的影响

企业进入市场及其生产经营运作的各个方面都会受到政府行政审批的管制，比如企业注册设立、进入新行业、获取资质许可、投资项目等［14］，过多的审批扭曲了资源配置，从而抑制了企业的生产率增长［15］。随着行政审批制度改革的开展与深化，更多的学者将研究视角聚焦到行政审批制度改革对微观企业的影响上，发现行政审批制度改革不仅放松了市场准入，便于企业进入市场［16］，而且会对企业经营运作产生影响。一方面，行政审批制度改革精简审批事项、提高审批效率，降低了交易费用［14］，有利于企业成本的降低以及利润率的提高［17］。另一方面，行政审批制度改革优化了市场资源配置，使得竞争更加市场化，促使企业为了谋求生存和发展而进行创新和并购等活动，提高了企业的创新产出、并购绩效、投资效率与生产率［18-21］。

综上所述，在行政审批制度改革对企业的影响方面，学者们研究了行政审批制度改革对微观企业进入市场、在位企业的创新和并购等投资活动、生产率等方面的影响。投融资是互动的，生产经营与投资都需要资金支持。行政审批是政府控制微观经济领域资源配置的工具，行政审批制度改革势必会影响其辖区内企业的资源获取能力，但是其对企业融资的影响尚未有细致研究，对此进行探索有助于更全面综合地考察行政审批制度改革对企业发展的影响。

二、制度背景、理论分析与研究假设

获取资源对企业的生存发展至关重要，根据资源依赖理论，企业的生存和发展与其所在的外部环境息息相关。在不完美市场下，信息不对称、委托代理问题、流动性约束、交易成本的存在导致了企业的融资约束［1，22-23］，而宏观经济环境的不确定以及政府过度干预会使得企业面临更为严重的融资约束问题［7］。

政府主要通过制定各种政策、管制措施等实现其调节经济的目标。行政审批是政府干预的一种方式，是政府管理和配置资源的主要手段。随着社会主义市场经济的发展，行政审批制度的弊端逐渐显现，市场准入的限制、烦琐的审批环节和条件、漫长的审批时间和不透明、不规范的审批标准既耽误时间，又影响效率，捆住了企业的手脚。这就要求必须对行政审批制度进行改革，重新审视并调节政府与市场的关系，激发市场主体的活力。2001年，国务院行政审批制度改革工作领导小组成立，负责指导和协调全国行政审批制度改革工作。在此之后，行政审批制度改革工作持续推进。

行政审批对企业的管制主要体现在获取交易的许可以及完成交易上，无论是企业的注册设立，还是日常经营、融资投资等，都会涉及众多审批。一方面，审批相关的行政事业收费使企业承担着高昂的制度性交易成本；另一方面，复杂繁多的行政审批使企业面临较大的不确定性，增加了企业的决策信息成本，使企业对投资项目的回收期、未来现金流等预判存在较大的偏差［24］，不仅影响了企业的经营效率和盈利能力，而且会让投资者因较大的信息不对称从而要求更高的资金溢价，企业融资成本较高［25］。

行政审批制度改革的内容与措施主要有审批机构的精简与整合、审批程序与流程优化、审批事项的缩减与权限下放。行政审批中心的设立是行政审批制度改革的集中体现，实现了具有审批权限的多个部门的集中办公，为企业提供设立变更、资质认证、商务贸易、投资审批、融资信贷等审批事项的一站式办理，推动了审批程序的再造与审批标准的规范。部分行政审批中心还联合金融机构成立了金融服务系统，促成银行办事处入驻中心，更是直接简化了企业融资相关的审批程序，减少了来自行政审批方面的融资障碍，使得企业融资手续办理更为便利。很多事项在行政审批制度改革后由原先的审批制变成审核制、备案制甚至取消审批。通过分析可以发现，行政审批制度改革对企业经营运作产生了很大影响。一是市场准入的放开、审批事项的缩减和审批程序的优化意味着企业生产经营以及投融资活动面临的门槛限制减少，审批效率和质量提升，企业得以从原先烦琐漫长的审批中解放出来，拥有更大的经营自主权，将更多的时间、资金与精力放到企业价值增值行为上，降低了企业的制度性交易成本，提升了企业的生产率和利润率［17，21］。二是行政审批制度改革提高了行政透明度，企业来自政务环境的不确定性降低，为达到融资条件而进行财务造假的动机减弱，财务信息质量提高［26］。企业的经营状况及财务信息是投资人尤其是信贷机构评估企业风险、作出投资决策的重要依据，较高的信息不对称会降低投资者的投资意愿或要求更高的资金溢价，而行政审批制度改革改善了企业与外界的信息不对称状况，企业的信用风险降低，相应的融资成本也会降低。

综上所述，行政审批制度改革降低了企业的制度性交易成本及融资成本，从而对企业融资状况产生影响。基于以上分析，本文提出如下研究假设：

在其他条件不变的情况下，行政审批制度改革能够缓解企业融资约束。

三、研究设计

（一）样本选取与数据来源

2001年，国务院行政审批制度改革工作领导小组成立，负责统一协调全国的行政审批制度改革工作，在这一年行政审批中心也在各地级市快速设立，因而这里选用地级市行政审批中心设立数据来检验行政审批制度改革对企业的影响，以2001年为研究起始年份。行政审批中心数据主要来源于徐现祥教授团队整理的中国地级行政审批中心数据库以及CNRDS数据库的行政审批中心数据。在这两个数据库的基础上，我们以行政审批中心、行政服务中心、政务服务中心、行政审批服务中心、行政审批和政务管理局等为关键词语通过网络搜索、查找政府文件等方式定位到各地行政审批中心官网、新闻报道网站、政府网站等获取各地行政审批中心设立數据，并与前两个数据库进行核对、补充，最终确定各地行政审批中心的设立时间。上市公司的国有持股比例数据来自CNRDS数据库，公司注册地及其他财务数据、城市GDP及其结构数据来自CSMAR数据库，市场化进程数据来自樊纲、王小鲁等的《中国分省份市场化指数报告》［27］。

本文的研究样本为2001—2019年我国上市公司数据，包括了全国地级层面城市，不包括直辖市及港澳台地区。此外，还剔除了金融保险行业公司以及相关数据缺失的公司样本。最终的样本包括 2 615 家上市公司的 26 410 个观测值，分布在 244 个地级市。

（二）模型构建与变量定义

设立行政审批中心与否是一个随时间改变的0—1虚拟变量，这样一来，单一政策冲击的传统DID模型不再适用，因而本文参照已有渐进式改革政策研究的文献做法［16，19］，采用多期双重差分（DID）模型进行研究。

1.多期DID模型构建

为探究行政审批制度改革对企业融资约束的影响，借鉴王永进和冯笑［19］的做法，构建如下模型：

KZ_indexcit=α+βAARct+γControls+Cityc+ Firmi +Yeart+εcit（1）

其中，下标c为城市，i为企业，t为年份。KZ_indexcit表示i企业在t年的融资约束情况，AARct为行政审批中心是否设立的虚拟变量Treatc与是否为设立后的虚拟变量Postct的乘积（AARct=Treatc*Postct），估计系数 β 反映了行政审批中心的设立对企业融资约束的影响。举例来说，假设城市c在2003年设立了行政审批中心，则Treatc为1，否则为0；Postct在2003年及之后年份为1，2003年之前的年份为0。Controls為公司以及宏观层面的控制变量。本文还在模型中加入了城市、公司、年份固定效应（Cityc、Firmi、Yeart）。Cityc与Yeart 分别是城市哑变量和年度哑变量，相比Treatc与Postct而言可以更好地反映个体特征与时间特征，是Treatc与Postct的替代，亦符合DID原理的设计原理，因而本模型中不再单独加入Treatc或Postct，只加入其交互项。此外，为了更好地缓解遗漏不可观测的公司层面因素的问题，还参照以往文献控制了公司固定效应Firmi。εcit为误差项。为降低极端值的影响，对所有连续变量予以1%和99%分位数的缩尾处理。为避免城市层面的聚类效应对标准误的影响，回归时在城市层面进行了cluster处理。

2.主要变量

（1）被解释变量：融资约束指数

本文使用KZ指数来衡量企业融资约束。KZ指数的构建参考Kaplan & Zingales［28］、魏志华等［12］、李文文和黄世忠［29］的研究，选取经营活动净现金流量（Cashflow）、现金及现金等价物持有量（Cashhold）、股利支付率（Divdend）、资产负债率（Lev）和托宾Q值（Tobin's Q）5个变量来构建KZ指数，反映企业面临的融资约束程度。其中，经营活动净现金流量、现金持有和股利都除以期初总资产。具体做法如下：

第一，分年度生成Cashflow、Cashhold、Divdend、Lev和Tobin's Q这5个变量的中位数。

第二，将5个指标按照年度中位数进行分类，生成是否大于中位数的虚拟变量kzi（i=1，2，…5）。其中，若Cashflow小于中位数，则kz1为1，反之为0；若Cashhold小于中位数，则kz2为1，反之为0；若Divdend小于中位数，则kz3为1，反之为0；若Lev大于中位数，则kz4为1，反之为0；若Tobin's Q大于中位数，则kz5为1，反之为0。

第三，计算KZ值，令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5。

第四，以KZ值为因变量，Cashflow、Cashhold、Divdend、Lev和Tobin's Q为自变量，采用有序的逻辑回归（Ologit），构建回归模型。

第五，得到每一家上市公司各个年度的KZ值的估计值，KZ值的估计值越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高。实证结果如表1所示。

表1回归得到的各自变量的回归系数的方向和大小符合预期，表明经营性净现金流较低、现金持有较少、现金股利较少、负债水平较高以及有着较多的投资机会的上市公司往往面临着较大的融资约束。根据表1回归得到的5个指标的估计系数，计算KZ_index：

KZ_index=-9.348*Cashflow-5.645*Cashhold-23.588*Divdend+3.781*Lev+0.351*Tobin's Q（2）

（2）核心解释变量：行政审批中心设立

行政审批中心的设立不只是机构的合并，而是将原先分散、相近的行政职能进行整合、优化，对烦琐的行政审批事项和流程予以缩减、再造，实现审批业务、数据的集成与政务服务的集中管理，可以说行政审批中心设立既是行政审批制度改革的集中体现，又推动了行政审批制度改革的进一步深化［14］。由于各地方具体审批事项的动态数据难以获取，且行政审批制度改革不能只看审批事项的减少与下放，还要看这些行政审批制度改革措施是如何落实的，从“集中式审批、一站式服务”的行政审批中心的设立来对此进行考察是一个非常合适的视角。由于地方政府在改革中具有较大的自主权，各地区行政审批中心设立的时间并不一致，设立时间的先后可以在一定程度上代表行政审批制度改革的强度［16］，更为丰富、具体地展现行政审批制度改革的逻辑和进展，这就为政策研究提供了一个良好的准自然实验场景。本文与目前行政审批制度改革领域绝大多数文献的做法［14，16-21］保持一致，从地级市行政审批中心设立这一视角来考察各地区行政审批制度改革的情况。具体地，根据企业所在城市行政审批中心是否设立以及设立年份来识别企业是否受到了行政审批制度改革的影响，若企业所在地级市设立了行政审批中心，则AAR变量在当年及之后年份为1，否则为0。

（3）控制变量

本文控制了公司层面以及宏观层面的因素。公司层面控制变量的选取主要参考李文文和黄世忠［29］、潘越等［30］，包括企业规模（Size）、盈利状况（Profit）、流动比率（Liquid）、成长性（MB）、资产有形性（PPE）、董事会独立性（Indep）、国有股比例（Stateshare）。此外，企业的融资状况可能受到行政审批制度改革之外的地区经济发展及经济结构、市场化进程［30］等因素的影响，因而还控制了企业所在城市的国内生产总值（lnGDP）、第二产业占比（GDP_2nd）、所在省份的市场化指数（Market）这3个宏观层面控制变量。各个变量的定义如表2所示。

3.描述性统计及分析

表3（下页）列示了主要变量的描述性统计结果，可以看到融资约束指标KZ_index的均值为0.746，中位数为0.908，标准差为1.928，最小值为-4.812，最大值为5.838。行政审批制度改革（AAR）的均值为0.869，标准差为0.337，说明整个样本期间绝大多数研究样本所在城市都设立了行政审批中心。其余变量的描述性统计详见表3。

此外，由于本文研究样本期间为2001—2019年，时间跨度较长且涉及全国各个地级市，为了更清晰地呈现样本，我们还列示了分年度、分区域（东部、中部、西部与东北地区①）的样本量分布情况（见表4，下页）。由表4可知，研究样本较多集中在东部地区，中西部及东北地区相对较少，这主要与我国上市公司的区域性分布有关。图1展示了各地级市行政审批中心设立前后其辖区内的企业融资约束（KZ_index）的分年度分布情况，可以看出行政审批中心设立后企业融资约束更低，为本文的研究提供了直观的初步证据。

4.相关性分析

表5报告了各变量之间的相关系数，行政审批制度改革（AAR）与融资约束（KZ_index）的相关系数为-0.05，在1%水平上显著，单变量的分析结果基本符合预期。除个别控制变量外，其他各个变量之间相关系数基本都小于0.5，未报告的方差膨胀因子VIF值最大为1.68，远小于10，说明实证模型不存在严重的多重共线性问题。

四、实证检验与分析

（一）模型适用性检验

本文采用双重差分法（DID）模型来评估政策效果。理论上，使用双重差分法的前提是满足随机性假设，即各地级市是否设立行政审批中心是随机决定的，不存在样本选择偏差问题。就本文而言，行政审批中心是审批事项集中办理、集中审批的“一站式”服务平台，其建立初衷并非缓解企业融资约束，而是为了减少政府对微观企业的干预，从而降低相应的制度性交易成本，改善企业营商环境。因此，可以初步判断研究样本选择是随机的。在后文的稳健性检中，将影响城市是否建立行政审批中心的若干决定因素纳入模型，从实证上判断该项改革是否可以视为一项准自然实验，是否可以采用DID模型进行研究。

此外，应用双重差分模型来检验行政审批制度改革与企业融资约束之间的关系还需要满足平行趋势假设，即在行政审批制度改革设立前，处理组和对照组之间的融资约束不存在差异或者即使有差异但差异不随时间而改变。为检验平行趋势假设，借鉴已有文献［32］，构建如下模型进行动态效应检验。

KZ_indexcit=α0+α1Set  ×Treatct+α2Set  ×Treatct+α3Set  ×Treatct+α4Set  ×Treatct+α5Set  ×Treatct+α6Set  ×Treatct+α7Set  ×Treatct+α8Set  ×Treatct+Cityc+Firmi+Yeart+εcit（3）

具体做法为：按照行政审批中心设立的前后时间段设置一系列时间虚拟变量Set  ，将其与处理组的虚拟变量Treatct相乘，考察交互项Set  ×Treatct的显著性。具体而言，以行政审批中心设立当年的样本为基准组，在基准组前后分别设置4个虚拟变量，若处于基准组所在年份之前的第1年、第2年、第3年、第4年及以上，则 Set  、Set  、Set  、Set  分别取值为1，否则为0；若处于基准组所在年份之后的第1年、第2年、第3年、第4年及以上，则 Set  、Set  、Set  、Set   分别取值为1，否则为0。表6的回归结果显示，基准组之前年度的Set  ×Treatct、Set  ×Treatct、Set  ×Treatct、Set  ×Treatct 的系数均不显著，说明在实施行政审批制度改革前，处理组与对照组的融资约束没有明显差异，符合平行趋势假设。

（二）回归结果及分析

1.基准回归分析

表7报告了模型（1）的回归结果。列（1）和列（2）是基于公司注册地城市得到的回归结果。列（1）控制了城市、公司、年份固定效应，但没有加入控制变量，解释变量AAR的估计系数为-0.130，在10%水平上顯著；列（2）在列（1）的基础上控制了影响企业融资约束的公司层面和宏观层面因素，解释变量AAR的估计系数为-0.126，在5%水平上显著，各控制变量的回归结果也与已有文献基本相符。表7的回归结果说明，在控制其他可能的影响因素后，行政审批中心的设立对融资约束有负向影响，由此可得出行政审批中心设立缓解了企业融资约束的初步结论。

2.内生性分析与稳健性检验

（1）缓解样本选择偏差问题

为进一步说明地级市设立行政审批中心的随机性，我们还参考王永进和冯笑［19］、朱旭峰和张友浪［33］的做法，在基准模型的基础上考虑可能影响城市设立行政审批中心的三类因素：一是城市经济与行政特征，包括经济开放性（Openness）、城市行政级别（City_level）、总人口（lnPopulation）、是否为东部地区（East）；二是同区域其他城市设立行政审批中心的影响，即同省份其他城市累计设立率（Neibor_ratio）；三是当地政府官员的影响，即市长及市委书记的年龄、任期和前一任职位来源（Mayor_age55、Mayor_tenure、Mayor_origin、PS_age55、PS_tenure、PS_origin）。将上述决定因素分别与post相乘后纳入基准回归模型以剔除城市样本选择偏差。

2001年国务院正式启动了行政审批制度改革，但2001年前就有个别城市已经设立行政审批中心，若将地级市作为处理组则可能存在内生性问题。因为这些地级市政府自主自发地实施改革可能是由其招商引资等固有内在需求引致，不能排除其是样本自选择的结果。此外，企业也有可能将企业的注册地迁往政务环境更好的城市。为缓解上述两种可能对结果稳健性的影响，参考毕青苗等［16］和王璐等［34］的做法，分别剔除在2001年前就先行设立行政审批中心的地级市样本以及剔除样本期间更换注册地址的企业样本重新进行回归，结果如表8（下页）列（2）和列（3）所示。相较于基准回归，AAR系数更大，t值也增大，再次体现了本文结论的稳健性，说明地级市行政审批中心设立这一事件基本满足准自然实验的特点，满足DID模型的样本随机性的适用条件，在本文研究中应用DID模型是恰当的。

（2）排除其他环境变化干扰

在样本期间，2001年我国加入WTO、2008年金融危机等冲击均会影响企业的经营环境或融资状况。为了排除这些环境变化對本文结果可能的干扰，参考詹新宇和王一欢［21］等文献的做法，分别剔除2001年、2007年与2008年样本后重新回归以排除我国加入WTO或者金融危机产生的影响。表8列（4）和列（5）的双重差分变量AAR的回归系数依旧为负且显著，说明行政审批中心设立对企业融资约束的缓解作用是稳健的。

（3）部分年度双重差分回归：构造新的DID样本

截至2019年，所有地级市均已设立行政审批中心，就基准回归的研究样本而言，所有的Treat均为1，没有Treat为0的样本，因而该部分采用更换处理组和对照组的方式来进一步考察结论的稳健性。具体地，将2001年或2002年设立行政审批中心的地级市作为新的处理组，共106个地级市，2007年及以后年份才设立行政审批中心的地级市作为对照组，共59个地级市。样本期间限定为2001—2006年，在这一期间内，对照组均未设立行政审批中心，即Treat为0。这么做的原因是我国地级市行政审批中心主要集中于2001—2006年设立，2001年和2002年分别有44个、62个地级市设立了行政审批中心，合计占地级市样本的43.44%，至2006年末已设立行政审批中心的地级市样本占总样本量的75.82%。对构造的处理组与对照组样本按照基准回归的模型即模型（1）进行回归，结果如表9（下页）列（1）所示。AAR的系数为-0.225，在5%水平显著，印证了基准回归的结果。

（4）平衡面板数据回归

本文样本时间跨度较长，为避免非随机因素对结果的干扰，采用平衡面板数据时仅保留2001—2019年数据连续的企业样本重新执行回归，结果如表9列（2）所示，结果依旧稳健。

（5）缓解衡量偏误问题：分别替换解释变量与被解释变量的衡量方式

先替换解释变量的衡量指标。AAR2为考虑行政审批中心设立年份以及月份后重新生成的行政审批中心设立指标，若行政审批中心为当年上半年设立，则AAR2当年为1；若行政审批中心为当年下半年设立，则AAR2当年为0，下年为1。用AAR2替换AAR来执行模型（1）的回归，回归结果如表9列（3）所示。在改变行政审批中心设立年份的确认标准后，AAR2的回归系数为负，且在5%水平下显著，说明行政审批中心设立缓解企业融资约束的结论仍旧稳健。

接下来替换被解释变量的衡量指标。为缓解衡量偏误问题，本文替换了融资约束的衡量变量，参考Fazzari等［1］和李文文和黄世忠［29］，采用投资—现金流敏感性指标来反映企业的融资约束，构建如下模型进行检验：

Investcit=α+βAARct+λAARct*Cashflowcit+ ηCashflowcit+ωControls+Cityc+Firmi+Yeart+εcit（4）

其中，Invest为投资支出；Cashflow为经营现金流量；AAR*Cashflow为行政审批制度改革变量与经营现金流量的交互项，主要看其回归系数 λ，其他控制变量同基准回归模型（1）。回归结果如表9列（4）所示，行政审批中心设立变量AAR与经营现金流量净额的交互项（AAR*Cashflow）系数为负，且在1%水平显著，说明行政审批中心的设立能够降低企业投资—现金流敏感性，缓解融资约束。以上结果说明，在替换融资约束的衡量方式后，结果仍旧稳健。

五、影响机制分析

（一）行政审批制度改革缓解企业融资约束的作用路径：降低企业制度性交易成本

作为政府对微观经济活动进行干预的一种手段，行政审批对企业的干预主要体现在获取交易的许可以及完成交易上，这一过程伴随着制度性交易成本的产生，如办理审批业务需要缴纳的税费，因无法进入市场、不规范的审批流程、漫长的审批时间等导致的成本，以及企业为获取审批便利所主动付出的成本，例如建立政治关联、行贿等［14］，这些制度性交易成本增加了企业的负担。

行政审批制度改革一方面减少了审批事项，涉企行政事业性收费减少，另一方面优化了审批流程，审批更加规范、透明，既降低了企业不必要的支出，又节约了企业的时间和精力，帮助企业降低了制度性交易成本。成本的降低有助于改善企业的状况，因而我们认为行政审批制度改革可以通过降低企业制度性交易成本从而缓解融资约束，在此进行实证检验。被解释变量是企业的交易成本（Transactioncost），参考夏杰长和刘诚［14］等文献，我们以销售费用、管理费用、财务费用三者之和除以总资产来表示，控制变量包括企业规模（Size）、资产有形性（PPE）、盈利状况（Profit）、员工人数（lnStaff）、城市国内生产总值（lnGDP）、第二产业占比（GDP_2nd）、市场化指数（Market），并控制了城市、公司及年份固定效应。为避免城市层面的聚类效应对标准误的影响，回归时在城市层面进行了cluster处理。回归结果如表10列（1）所示。AAR的回归系数为负，且在10%水平显著，说明行政审批中心设立降低了企业的制度性交易成本。

（二）行政审批制度改革缓解企业融资约束的作用路径：降低企业融资成本

行政审批制度改革前，企业生产经营面临众多行政审批，审批流程烦琐、审批周期长导致企业生产经营的不确定性增大，尤其是涉及多项审批的投资项目，需要经过项目筹建主体资格确认、建设项目节能审查、项目环评审批等审批程序，企业更是难以准确预期其何时通过审批可以进入建设期以及预测投资回收期，企业未来现金流的不确定性高，企业与外部的信息不对称性高，从而导致投资人要求更高的资金溢价。此外，因审批漫长而无形中延长的项目周期也意味着企业需要承担更长期间的利息费用，企业融资成本高昂。行政审批制度改革后，企业项目的审批效率提高，有利于企业项目的顺利推进，降低企业与投资者之间的信息不对称，降低企业的融资成本，从而缓解企业的融资约束。

鉴于股权融资相关的行政审批制度改革举措在本文样本期间较为靠后，因而本文从债务融资的角度来检验行政审批制度改革影响融资约束的作用路径，即考察行政审批中心设立是否会降低企业的债务融资成本。被解释变量是企业的债务融资成本，参考潘越等［35］、张伟华等［9］，以财务费用明细中的利息支出与其他财务费用之和与期初总负债的比值来衡量债务融资成本。控制变量包括企业规模（Size）、资产有形性（PPE）、公司成长性（MB）、盈利状况（Profit）、经营杠杆（OpeLevel）、国有股比例（Stateshare）、市净率（PB）、董事会独立性（Indep）、高管持股（Comp）、公司年龄（Age）、金融市场化程度（Finance），并控制了城市、公司及年份固定效应。其中，金融市场化程度（Finance）来自王小鲁等的市场化指数报告的要素市场发育程度中的金融市场化程度指标。与市场化指数的衡量一致，借鉴马连福等［31］的做法，以历年金融市场化指数的平均增长幅度作为预测依据，补齐2017—2019年度金融市场化程度指标。回归结果如表10列（2）所示。AAR的回归系数为负，且在5%水平显著，说明行政审批中心设立降低了债务融资成本。

六、异质性检验

前文实证结果表明，行政审批中心的设立缓解了企业的融资约束，但需要注意的是，不同地区因具有不同区位特征，其行政审批制度改革的实施也可能有差异，行政审批制度改革对不同企业的影响亦不相同。政策实际实施效果可能会因企业特征、地区特征的差异而有所不同。若企业原先受到行政审批的制约较大，行政审批制度改革后这些企业相较于其他企业更能享受到政策红利。若企业所在地区具有更多的资源禀赋，就能更好地借力行政审批制度改革加快发展。鉴于此，本文从企业涉及的行政审批事项的多寡、企业所在地区的区位特征两个角度，考察行政审批制度改革影响企业融资约束的横截面差异。可以预期，涉及的行政审批事项较多，位于东部地区、城市行政级别较高的企业，在行政审批中心设立后，其融资约束更能得到缓解。

（一）企业特征：企业涉及行政审批事项的多寡

在企业涉及行政审批的事项中，投资项目审批涉及面广、影响较大，且相对而言与企业融资之间的联系更为紧密，因而本文从这一角度来考察。由于企业投资项目审批数据无法直接获取，只能试图从项目资产的规模大小来间接考察其项目涉及的事项多少。一般而言，企业项目资产的规模越大，相应的项目在投资前期以及运营过程中涉及的行政审批也越多。参考刘贯春等［36］用现金流量表中“企业为购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金”来反映企业项目资产投资（Lasset）。用“企业项目资产投资（Lasset）是否超过行业中位数”间接反映“企业日常事项涉及行政审批的多寡”，来检验当企业涉及的行政审批事项多寡不同时，行政审批中心的设立对企业融资约束的影响是否有所差异，回归结果如表11所示。列（1）和列（2）为基于企业涉及行政审批事项多寡的分组检验结果，可以看出，行政审批中心设立（AAR）系数为负且仅在涉及行政审批事项多的组（Lasset_High）显著，结果表明，就项目资产占比较高即日常事项涉及较多行政审批事项的企业而言，行政审批中心设立后，其融资约束水平会有所改善。

（二）区位特征：地区审批权限与资源禀赋差异

总体而言，中西部及东北地區的内生吸引力相对不足，而东部地区相对来说具有更好的资源禀赋和更多的资金来源，市场化的营商环境更能发挥优势［37］。再具体到本文考察的行政审批中心设立是市级层面的，即便均为地级市，也有着省会城市、副省级城市、其他地级市的行政级别差异。城市行政级别的背后蕴含的是其政治资本禀赋和资源配置能力，不同行政级别意味着城市的审批权限、资源动员能力及政策影响力不同，高行政级别城市有着更多的审批权限以及更好的融资环境，辖区企业的融资便利更多［38］。因此，可以预期当行政审批制度改革推行后，东部地区企业以及高行政级别城市企业更能通过政务环境的改善实现协同效应，更多地享受到行政审批制度改革的红利，从而缓解融资约束。

对此，区分企业所在地区的区位特征进行分组研究，回归结果如表11所示。列（3）和列（4）为基于企业所在城市是否为东部地区的分组检验结果①，可以看出，行政审批中心设立（AAR）的系数为负且仅在东部地区样本显著；列（5）和列（6）为基于企业所在城市是否为省会或者副省级城市的分组检验结果，可以看出，行政审批中心设立（AAR）的系数为负且仅在省会或副省级城市样本显著。上述结果表明，行政审批制度改革对企业融资约束的影响会受到企业所在地区因素的影响。资源更丰富的东部地区以及审批权限更大的高行政级别城市辖区内的企业在改革后融资约束能得到更好缓解。

七、进一步分析

行政审批制度改革需要落到实施与执行上来。行政审批中心的设立通过审批部门集中化、审批事项集成化、审批窗口一站式可以提供更好的审批服务。借鉴毕青苗等［16］，从行政审批中心的设立年龄（AAR_age）、进驻的部门或单位数量（AAR_department）、进驻的审批与服务事项数量（AAR_item）以及进驻的窗口数量（AAR_window）四个维度来考察行政审批中心的具体情况对企业融资约束的影响。其中，行政审批中心的设立年龄指的是从其设立到2019年的年数，其他三个变量都用其数值取对数，即 ln（1+x）的形式表示。

表12列（1）至列（3）的回归结果表明，行政审批中心的3个细分变量的系数均为负且显著，说明伴随着行政审批中心的设立，进驻中心的部门、事项与窗口使得行政审批制度改革落到实处，能起到缓解企业融资约束的作用。列（4）中行政审批设立年龄的系数也为负且显著，说明处理效应会随着处理时间的增长而增加，即行政审批中心设立年限的增加有利于降低企业融资约束。

需要说明的是，囿于数据披露限制，一个地级市往往仅能获取其行政审批中心设立的进驻部门、事项、窗口的一条数据，甚至没有数据，因而我们只能以这一年的数据来代替这个城市整个样本期间，这样的做法虽然有些粗糙，但由于企业分布在各个城市，不同企业之间存在差异性，因而检验仍有一定力度。相应地，根据数据特点，在进驻部门、进驻事项以及进驻窗口的回归中我们不再控制年份和城市固定效应，仅控制公司固定效应并报告城市层面的聚类标准误。

八、研究结论与政策建议

企业经营发展根植于其所在的制度环境，解决现阶段我国企业普遍存在的融资难、融资贵问题必须从制度因素着手。本文以行政审批制度改革为契机考察简政放权对企业融资约束的影响，以各地级市行政审批中心的设立来代表行政审批制度改革的进展，发现行政审批中心设立缓解了企业的融资约束，但上述效应的发挥具有异质性，原先在行政审批上受到较大制约、项目投资较多的企业以及地区区位优势大的企业更能享受到行政审批制度改革的红利，而对其他企业融资的影响有限。进一步地，行政审批中心设立对企业融资约束的缓解作用体现为企业制度性交易成本和债务融资成本的降低。

以上研究结论揭示了我国企业的融资约束是长期的，行政审批制度改革只能在一定程度上改善企业营商环境，在新经济环境与政策导向下，行政审批制度改革以及企业融资问题的解决还需要向纵深推进。基于此，提出如下政策建议：

第一，坚持统筹谋划与地方实践探索相结合，提高行政审批制度改革的系统性和协同性。设立地区行政审批制度改革领导小组，坚持目的导向与问题导向，关注各地方尤其是中西部以及东北地区的行政审批制度改革进程，结合地区实际确定下一步改革的模式和方案，有层次地推进。建设行政审批制度改革优秀案例库，依托大数据技术推动行政审批制度改革的创新与扩散，推动审批模式的优化与标准化。

第二，有效衔接行政审批与监管，实现信息披露和绩效考核的规范化、定期化。制定完善行政审批相关法律法规，明确审批行为的法律责任主体与实际审批机构的权责，引领和保障改革。完善各地区行政审批机构的信息披露，公开自设立以来的办事窗口与审批事项并及时更新动态，形成工作简报，为社会公众了解与评价改革提供信息平台，以评促改，让行政审批连贯、可比、阳光、高效。

第三，加强行政审批机构与金融机构的联合互动，推动融资审批改革的落地与深化。鼓励银行进驻行政审批大厅，提倡行政审批机构联合金融机构利用“互联网+政务服务”平台开通金融业务服务功能，进一步简化优化企业融资相关的审批程序，减少事前审批，加大事中、事后的监管和处罚力度。

第四，创新投融资机制，发挥行政审批制度改革与投融资体制改革之间的协同效应。继续放开融资领域的行政审批，调整市场准入门槛，鼓励社会资本参与投资，塑造更加市场化、多层次的资本市场。拓宽企业融资渠道，改善营商环境，缓解企业融资难、融资贵难题，从而进一步提高上市公司质量，推动我国实体经济稳步增长。

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