集团化组织结构的产能治理效应与机理研究

曙 光，马 忠，王龙丰

(北京交通大学经济管理学院，北京 100044)

一、引 言

产能过剩问题是我国经济发展的“痼疾”。为化解过剩产能、淘汰落后产能，各级政府出台了一系列指导政策，鼓励有条件的产能过剩企业实施兼并重组(1)如《钢铁行业产能置换实施办法》(工信部原〔2021〕46号)、《关于做好2020年重点领域化解过剩产能工作的通知》(发改运行〔2020〕901号)、《国务院关于钢铁行业化解过剩产能实现脱困发展的意见》(国发〔2016〕6号)等。。推行供给侧结构性改革以来，政府主导了大量产能过剩行业的企业进行兼并重组，资本市场中也出现了类似的资产重组事件。在兼并重组过程中，除了在市场集中度与规模效应上发生变化外，承载相关产业或业务的微观市场主体的组织结构表现出了更为明显的集团化结构特征。企业集团作为产能过剩治理的重要微观主体，将如何发挥过剩产能的治理效应，又将如何影响成员企业的产能利用率是有待探讨的重要问题。

已有关于产能过剩形成机理与产能过剩治理机制的研究主要从投资“潮涌现象”[1]、政府政策干预[2][3][4]、官员政治晋升与政绩压力[5][6]等市场或制度层面揭示了我国产能过剩现象的成因，并据此从市场化改革、财税与金融体制改革以及政府激励机制调整等宏观制度层面提出了解决产能过剩问题的对策建议。然而，仅有少量研究从所有制差异[7]、政企关系[8]、跨地经营[9]等角度，以企业为对象探讨产能过剩治理问题。目前，尚未有研究关注企业集团组织形式对产能过剩治理的作用机制。已有研究关注了集团化组织结构对成员企业创新投入与创新效率[10][11]、财务流动性与资本成本[12][13]以及国际化进程[14][15]等方面的影响，而集团化组织结构如何影响成员企业的产能利用率有待进一步探讨。

企业集团是新兴市场国家的重要微观市场主体，是替代外部不完善市场机制的一种组织形式[16]。资本、劳动力等要素在企业集团内部流动，形成了内部资本市场与内部要素市场等特殊化机制。在内部资本市场作用下，成员企业的投资活动将受到集团资本配置的影响，而基于内部资本市场配置所能产生的“优胜者选择”效应[17]，将可能通过抑制项目过度投资而产生对过剩产能的挤出效应。在内部要素市场中，内部交易能够降低来自不完善外部市场的交易成本[18]，这意味着集团成员企业将能够通过内部交易机制使产能利用内部化，进而提升产能利用率。此外，企业集团内部知识共享与技术扩散机制能够降低产能落后成员企业的技术获取成本，从而能够降低通过技术改造化解过剩产能的调整成本。基于此，本文将通过分析企业集团对成员企业产能利用率的影响机制，揭示集团化组织结构对产能过剩治理的作用机理。

本文的创新与贡献主要包括以下三个方面：第一，进一步丰富了产能过剩治理机制的研究。本文从企业集团结构性特征与内部市场机制角度，揭示了企业集团通过抑制过剩产能投资与促进过剩产能调整两个方面提升成员企业产能利用率的内在机理，从企业微观结构与机制层面拓展了产能过剩治理机制的研究；第二，进一步丰富了企业集团经济后果的研究。本文从企业集团结构对产能利用率的影响机理角度，进一步丰富了企业集团结构与机制的经济后果以及内部资本市场效应的研究；第三，对供给侧结构性改革的“去产能”实践提供了新的理论解释。本文从微观市场主体组织结构的产能治理效应视角，对通过企业兼并重组等方式化解产能过剩的内在机理提供了理论解释，对于通过优化微观组织结构实现过剩产能的平稳化解具有实践启示意义。

二、理论分析

中国式产能过剩问题具有一定的复杂性，很难用一种理论对其给出充分合理的解释。现有研究认为，微观企业层面产能过剩一方面是超过实际需求的过度投资造成的产能闲置而引起[1][4]，另一方面是调整成本过高限制了对闲置产能的调整所致[19]。本部分将从企业集团对成员企业过剩产能“形成”与“调整”两个方面的影响，揭示企业集团结构下的产能过剩治理微观机制。

(一)企业集团对成员企业过剩产能“形成”的影响机理

第一，企业集团内部资本市场机制对资本配置的优化作用，能够缓解成员企业盲目跟风投资所出现的产能过剩问题。从“潮涌”等非理性投资角度，企业产能过剩问题主要产生于盲目或过度投资。企业对不确知信息主观估计的偏差以及对涌入市场规模客观情况的认识偏误，是“潮涌”现象产生的主要原因。此外，企业内部决策依据不充分、决策机制不完善也是“潮涌”现象出现的原因。与单体企业的投资决策机制不同，企业集团成员企业的资本性支出活动会受到内部资本市场配置的影响。根据内部资本市场理论，集团总部基于内部信息优势，对业务单位或成员企业的投资业务进行评估后，会产生资金向预期业绩前景更好的业务倾斜的“优胜者选择”(Winner Picking)效应[17]。相比较而言，单体企业业务布局相对集中，对外部市场信息的依赖程度更高，比企业集团成员企业更易涌入市场盲目投资的大潮中。在内部资本市场“优胜者选择”效应下，企业集团成员企业跟随市场盲目投资的可能将降低。

第二，企业集团更有动机与能力避免为追求产业政策补贴而进行的产能过度投资。首先，从一般意义上，政府产业政策支持会降低企业自有资本投入比例，从而使企业风险外部化，进而更容易引致企业进行过剩产能投资[20]。然而，根据组织网络理论，集团内部成员企业的负面经营后果会通过扩散效应与风险传染效应放大，并对整个集团产生负面影响[21][22]。在这种集团内部负面扩散效应与风险传染效应下，政府产业政策支持的风险外部化效应将降低，从而增加了非理性投资造成产能过剩所带来的内部风险与成本。较之单体企业，企业集团会更主动规避政府的补贴政策所可能引致的产能过度投资；其次，企业为谋求政府支持会忽视市场实际需求而进行盲目投资，甚至出现“以投资换补助”的怪圈[23]。并且，企业也存在通过过度产能投资换取补贴资金来缓解融资约束的动机。然而，根据企业多元化理论与内部资本市场理论，企业集团多元化业务之间能够通过资金交叉补贴产生现金流互补效应，并能够缓解成员企业的融资约束，弥补资金短缺[24]。企业集团成员企业通过过度投资换取补贴的动机将下降，过剩产能投资问题也将被缓解。

(二)企业集团对成员企业过剩产能“调整”的影响机理

第一，企业集团内部资源交易机制为成员企业及时调整闲置产能提供了条件。一方面，根据市场均衡理论，当企业平均生产成本高于最低平均生产成本时，会造成生产能力闲置[25]，同时也意味着降低生产成本能够实现闲置产能的再利用。企业集团通过内部资源交易机制能够有效降低资源交易成本，实现对外部高成本市场交易的替代[18]。企业集团成员企业能够通过内部资源交易有效降低边际生产成本，从而一定程度上缓解因边际成本过高所造成的产能闲置问题。另一方面，当市场整体出现供大于求的情况，相关行业将出现整体产能过剩问题。而在企业集团内部一体化的业务安排下，成员企业产能将一定程度上能够通过内部市场交易机制实现利用。当外部市场整体出现供大于求的情况时，在内部市场的作用下企业集团成员企业的产能利用率将高于单体企业。

第二，在集团内部创新扩散机制下，能够通过更新改造与产能升级等手段及时调整闲置产能。技术改造能够有效化解因产能落后而造成的产能过剩问题[26]。企业集团成员企业间业务的关联关系为技术扩散提供了条件，使企业集团技术创新成果能够在成员企业间共享，降低产能落后成员企业的技术获取成本，从而能够更有效地通过技术改造促进闲置产能的调整。

第三，企业集团成员企业的资本需求会产生对闲置产能的“挤出效应”，从而加速对过剩产能的调整。在有限的资源约束下，闲置产能变现可能成为满足具有良好投资前景成员企业资金需求的手段。在这一机制下，具有良好投资前景成员企业的项目收益又能够一定程度上补偿闲置产能变现所产生的调整成本，从而能够加速过剩产能调整。

根据上述分析，提出如下假设：

假设：集团化组织形式具有明显的产能治理效应，附属于企业集团的上市公司具有显著更高的产能利用率。

三、研究设计

(一)数据来源与样本选择

本文以2008至2020年沪深A股上市公司为研究样本，剔除数据缺失、ST与*ST上市公司、金融行业样本后，得到34206个样本。公司财务数据与经营数据均源自CSMAR数据库，企业集团结构相关的数据主要通过手工识别。为了消除极端值的影响，本文对连续变量在1%与99%的水平上进行了Winsorize处理。

(二)关键变量的度量

1.产能利用率的度量方法

借鉴刘鹏和何冬梅(2019)[27]、程俊杰(2015)[28]的方法，采用随机前沿分析法(SFA)与极大似然估计，以包含劳动力、资本以及时间趋势变量的超越对数生产函数估计产能利用率，具体如式(1)所示：

+ui，t+ωi，t

(1)

其中，y为上市公司总产出，用营业收入表示；K为上市公司的资本投入水平，用固定资产净值表示；L为劳动力投入，用员工总人数代表；t是时间趋势变量，反映投入要素的技术差异，以2008年为基期，分别赋值为1，2，3，…13。采用随机前沿分析法与极大似然估计所估计的ω为产能利用率(CU)。

2.企业集团的度量方法

借鉴蔡卫星等(2019)[29]、He等(2013)[30]的方法，当两个或两个以上上市公司在同一年度受同一控制人控制时识别为企业集团，该类上市公司为附属于企业集团的上市公司(Group=1)。此外，在稳健性检验中借鉴郑国坚和曹雪妮(2012)[31]的做法，将上市公司第一大股东为集团公司或者实际上充当集团公司职能的公司识别为附属于企业集团的上市公司。

(三)回归模型设计

为检验企业集团与附属成员上市公司产能利用率间关系的假设，构建回归模型，如式(2)所示：

CU=α0+α1Group+α2Size+α3Lev+α4Market+α5Age+α6Growth+α7Staff+α8State+∑Ind

+∑Year+ε

(2)

模型因变量为产能利用率(CU)，自变量为上市公司附属于企业集团的标志变量(Group)。参考徐业坤和马光源(2019)[3]的研究，控制变量主要包括：公司规模(Size)、财务杠杆(Lev)、市场化水平(Market)、公司年龄(Age)、公司成长能力(Growth)、员工数量(Staff)、产权性质(State)。此外，还控制了行业(Ind)与年度(Year)。具体变量定义如表1所示。

表1 变量定义

四、实证检验结果

(一)描述性统计分析

表2的PanelA列示了主要变量的描述性统计结果。产能利用率(CU)的均值为0.760，以国务院发展研究中心课题组(2015)等使用的75%作为合意产能利用率的标准[32]，我国上市公司整体产能利用率处于较为合理的水平。但从最小值与四分位数看，部分上市公司仍存在产能过剩问题。

表2 描述性统计结果

Panel B以Group为分组变量，对企业集团组与非企业集团组的主要变量均值进行了比较检验。附属于企业集团的上市公司组的产能利用率(CU)均值在1%的水平上显著高于非附属于企业集团的上市公司组，初步表明企业集团组织形式能够显著提升附属成员上市公司的产能利用率。此外，在附属于企业集团的上市公司组中，公司规模(Size)、财务杠杆(Lev)、员工数量(Staff)三个变量均值均显著高于非附属于企业集团的上市公司组，说明企业集团具有更大的资产、劳动力规模和更明显的债务融资优势。市场化水平变量(Market)的均值在非附属于企业集团的上市公司组中显著更高，表明企业集团主要分布于市场化水平较低的地区，与已有研究提出的企业集团是为弥补外部市场机制不足而存在的观点相一致。从产权性质(State)分组检验结果看，附属于企业集团的上市公司中有82%具有国有企业背景，而非附属于企业集团的上市公司中民营企业的比例近80%，表明不同产权性质上市公司的组织结构形式存在显著的差异。

(二)基本回归分析

表3列示了上市公司是否附属于企业集团对其产能利用率影响的检验结果。列(1)为不含控制变量的检验结果，列(2)至列(4)为加入控制变量后的检验结果。考虑企业集团组织结构对新进入的成员上市公司产能投资与调整的影响可能存在滞后性，在列(3)与列(4)中以Group滞后一期与二期项为自变量进行回归。从结果看，Group的系数均在1%的水平上显著为正，说明附属于企业集团的上市公司具有显著更高的产能利用率。上述结果表明，集团化组织形式具有明显的产能治理效应，附属于企业集团的上市公司具有显著更高的产能利用率，由此本文的假设得到验证。

表3 企业集团与成员企业产能利用率检验结果

五、影响机制检验

(一)企业集团内部资本市场与成员企业产能利用率

根据理论分析，内部资本市场“优胜者选择”效应能够通过提升产能投资决策效率增加成员企业产能利用率，所以预期内部资本市场效率越高，集团成员企业的产能利用率越高。本部分以附属于企业集团的上市公司为样本，以投资Q敏感性为自变量，检验企业集团内部资本市场配置效率对成员企业产能利用率的影响。借鉴Peyer和Shivdasani(2001)[33]构建的“投资Q敏感性”模型测度内部资本市场效率。该模型测算了企业集团中有良好发展前景的成员企业是否获得了更多投资，由此测度企业集团内部资本市场的“优胜者选择”效应，计算方法如式(3)所示：

(3)

表4 企业集团内部资本市场与成员企业产能利用率

(二)企业集团内部交易机制与成员企业产能利用率

根据理论分析，企业集团内部资源交易机制为成员企业及时调整闲置产能提供了条件，预期集团内部成员企业之间的资源交易越频繁、规模越大，内部交易机制对成员企业提升产能利用率的作用越明显。本部分通过企业集团附属上市公司所披露的“同一控制下的关联交易”来识别集团内部交易机制，在此基础上检验全部类型交易与不同类型交易对成员企业产能利用率的影响。首先，根据上市公司披露的关联交易信息筛选同一控制下的上市公司关联交易；其次，根据所披露的“交易类型”筛选与资源交易相关的交易，主要包括商品交易类、资产交易类、提供或接受劳务、租赁、赠予及非货币交易等。最后，按年度加总上市公司上述关联交易所涉及的金额，并取自然对数计算全部类型交易的规模(Tran)，在此基础上设置度量是否存在内部交易的虚拟变量(Dum_Tran)，当Tran大于零时，该变量取值为1，否则为0。上述关联交易规模与关联交易类型的相关数据均源自CSMAR数据库。表5的列(1)与列(2)分别是以全部类型交易规模与虚拟变量为自变量的回归检验结果，自变量系数均在1%的水平上显著为正，表明活跃的内部资源交易市场能够有效提升成员企业的产能利用率。

表5 企业集团内部交易机制与成员企业产能利用率

进一步，根据CSMAR关联交易数据库中的“关联交易事项分类”字段，分别筛选“商品与资产交易”以及“资产租赁交易”事项，通过对各类型交易金额取自然对数计算商品与资产交易规模的水平变量(Tran_Trade)，并设置度量是否存在商品与资产交易的虚拟变量(Dum_Trade)，以及成员企业间资产租赁规模的水平变量(Tran_Rent)和度量是否存在资产租赁的虚拟变量(Dum_Rent)。表5的列(3)至列(6)列示了不同类型内部交易的分类检验结果。结果显示，自变量系数均在1%的水平上显著为正。进一步证明了企业集团内部资源交易机制能够提升成员上市公司产能利用率。

(三)其他成员企业资本支出的挤出效应与成员企业产能利用率

根据理论分析，当集团内部具有良好投资前景的其他成员企业存在更高资本支出需求时，产能过剩成员企业能够获得的资本支持将受到挤压，并且集团总部在资本配置中将可能通过闲置产能变现来满足其资金需求。由此预期企业集团内部其他成员企业的资本支出规模与资本需求越高，对企业集团内部过剩产能的挤出效应越大，进而更有利于提升成员企业的产能利用率。本部分将检验集团内部其他成员企业的资本支出规模(Other_Cpaexp)以及其他成员企业资本支出与自身资本支出之间的差额(Diff_Cpaexp)对成员企业产能利用率的影响。表6中列(1)与列(2)分别是以其他成员企业资本支出规模(Other_Cpaexp)与其他成员企业资本支出与自身资本支出之间的差额(Diff_Cpaexp)为自变量的检验结果。自变量的系数均在1%的水平上显著为正，表明其他成员企业的资本支出能够对成员企业的过剩产能产生挤出效应。

表6 其他成员企业资本支出与产能利用率

在列(3)与列(4)中以集团内部其他成员企业融资约束高低为标准进行分组检验。融资约束采用SA指数进行度量[34]。如果其他成员企业融资约束程度高于该成员企业，则归为其他成员企业融资约束高组，否则归为融资约束低组。在融资约束高组中Other_Cpaexp的系数大小及其显著性水平均高于其他成员企业融资约束程度较低组，且两组系数差异通过了显著性检验(p=0.0011)，表明当集团内部其他成员企业存在较高融资约束时，其他成员企业资本需求与资本支出对过剩产能的挤出效应更明显。

(四)企业集团内部创新扩散机制与成员企业产能利用率

根据理论分析，企业集团内部技术扩散机制能够降低产能落后成员企业的技术获取成本，从而使成员企业能够更容易通过技术改造进行产能调整。本部分将检验集团内部创新扩散机制是否提升成员企业的产能利用率。上市公司披露的关联交易信息中也包含了上市公司与同一控制下其他成员企业的研发成果交易数据。成员企业之间研发成果的交易规模越大，意味着集团内部创新扩散机制的作用越明显。基于此，首先，从CSMAR关联交易数据库中提取同一控制下“研究与开发成果”类型的交易信息。其次，按年度将成员企业上市公司所披露的同一控制下的研究与开发成果交易金额加总，计算企业集团内部创新成果交易规模(Tran_Innov)，并构建度量企业集团内部是否存在创新成果交易的虚拟变量(Dtran_Innov)，当Tran_Innov大于0时，赋值为1，否则为0。表7的列(1)与列(2)分别列示了相应的检验结果。Tran_Innov与Dtran_Innov的系数分别在5%与10%的水平上显著为正，说明企业集团内部研发成果交易的创新扩散效应能够有效提升成员企业的产能利用率。

表7 集团内部创新扩散机制与成员企业产能利用率

六、稳健性检验

(一)成为企业集团成员之前上市公司的产能利用率是否更高

企业集团成员企业产能利用率更高可能是因为实际控制人会选择产能利用率更高的公司作为集团成员企业。为排除这种可能性对研究结论的影响，本部分将考察成为企业集团成员企业之前上市公司的产能利用率特点。如果在成为企业集团成员企业之前，上市公司并未表现出高于非企业集团企业的产能利用率，则能够排除这一影响。具体检验方法为，如果某上市公司在当期或前期为附属于企业集团的成员企业，则虚拟变量EverGroup=1，对于从未成为过企业集团成员企业的上市公司样本，EverGroup取值为0。针对EverGroup=1的样本公司，以其最早成为企业集团成员企业的年度t为标准，该样本年度早于t则虚拟变量BeforeGroup取值为1，等于或晚于t则取值为0。如果从未成为过企业集团成员企业的上市公司样本(即EverGroup=0样本)产能利用率的均值与企业集团成员上市公司在成为成员企业之前的样本(即BeforeGroup=1)产能利用率的均值不存在显著差异，则意味着企业集团成员企业进入集团之前并不具有较之其他公司更高的产能利用率。

表8对从未成为集团成员企业的样本(即EverGroup=0样本)与企业集团成员上市公司在成为成员企业之前的样本(即BeforeGroup=1)进行了t检验。结果显示，两者均值并不存在显著差异，表明集团成员企业进入企业集团之前的产能利用率不显著高于从未进入集团的上市公司的产能利用率。因此，可以排除成为企业集团成员上市公司之前产能利用率更高的情况。

表8 成为企业集团成员前产能利用率的均值差异比较

表9为在基本回归模型中加入了BeforeGroup变量后的回归结果。结果显示，Group在1%的水平上显著为正，附属于企业集团的成员上市公司具有更高的产能利用率，BeforeGroup的系数显著为负，表明附属于企业集团的成员上市公司在进入企业集团之前的产能利用率更低。进一步说明，集团化组织形式能够发挥显著的产能治理效应。受篇幅所限，控制变量未予列示，留存备索。

表9 成为企业集团成员企业前的产能利用率

(二)利用倾向得分匹配的稳健性检验

为缓解可能存在样本选择偏误的疑虑，本部分使用倾向得分匹配(PSM)方法为企业集团成员企业寻找相应的非企业集团成员样本进行匹配。选择公司规模、财务杠杆、所在区域的市场化水平、公司年龄、成长性以及劳动力规模作为匹配变量，进行1∶1最近邻匹配。采用倾向得分匹配所得样本进行了回归检验，回归结果见表10列(1)，主要结论未发生变化。

表10 稳健性检验的主要结果

(三)剔除新进入企业集团样本的稳健性检验

为了缓解新进入成员企业在特征上与既有成员企业的差异对检验结果可能产生的影响，在企业集团样本中，剔除了可能是由于并购进入集团结构中的新增成员上市公司。剔除对象的选择标准为在初始年度(即2008年)成员上市公司未存在于集团结构中，且未连续在集团中存续三年以上的上市公司。剔除新进入企业集团的成员企业后，回归结果如表10列(2)所示，主要结论未发生变化。

(四)替换上市公司是否附属于企业集团的判断方法

主检验中采用的集团识别方法存在的固有缺陷是可能会遗漏掉部分上市公司与非上市公司所组成的企业集团样本，同时这种识别方法还有可能将只有一个上市公司的企业集团的成员企业归为非附属于企业集团的上市公司。借鉴郑国坚和曹雪妮(2012)[31]的做法，将上市公司第一大股东为集团公司或者实际上充当集团公司职能的公司识别为附属于企业集团的上市公司，重新进行检验。回归结果如表10列(3)所示。Group的系数仍在1%的水平上显著为正。

(五)采用虚拟变量度量产能利用率

本部分以国务院发展研究中心课题组(2015)所使用的75%的合意产能利用率标准[32]，设置产能利用率的虚拟变量(DCU)。当产能利用率(CU)大于75%时，虚拟变量DCU取值为1，否则取值为0。采用产能利用率虚拟变量作为自变量的回归检验结果如表10列(4)所示，主要结论未发生变化。

七、结论与启示

自供给侧结构性改革以来，企业集团是承担“去产能”任务的重要市场主体，尤其承担了大量以兼并重组方式进行“去产能”的重要任务。本文探讨了集团化组织结构与机制对微观企业层面产能利用率的影响。研究发现，集团化组织形式能够产生显著的产能治理效应，附属于企业集团的上市公司的产能利用率更高。企业集团提升成员企业产能利用率的主要作用机制在于，内部资本市场的“优胜者选择”效应能够有效提升产能决策效率、抑制过度产能投资；成员企业间内部交易机制、资本支出的挤出效应以及技术创新扩散效应能够促进过剩产能的调整，提升过剩产能治理效率。本研究发现为集团化结构下内部市场机制的产能治理效应提供了理论解释，与外部市场竞争格局变化视角对兼并重组的产能治理效应机理的解释，共同形成了基于内外部市场机制的产能治理机理理论框架；同时，企业集团内部市场机制对集团产能投资的优化能够抑制因外部市场机制不完善而出现的“潮涌现象”，为企业集团对不完善外部市场具有替代作用的理论观点提供了进一步的证据。

本文具有以下实践启示意义：第一，企业集团具有产能治理效应，有助于过剩产能的治理。在具体的“去产能”改革实践中，通过兼并重组等方式建立集团化组织是一项可行的政策选择，通过企业集团内部资本、劳动力等要素市场机制可以实现产能投资的优化与过剩产能的治理；第二，通过兼并重组化解过剩产能举措的制定应考虑集团内部市场机制与创新扩散机制等所能产生的效应。一方面，应评估兼并重组所形成的企业集团内部市场功能的完善性，以及通过内部资源交易进行产能调整的可行性；另一方面，应选择创新成果较为突出的公司作为主并方，通过集团内部的创新扩散引领产能过剩成员企业进行产能调整与转型升级。