资本市场开放、投资效率与企业全要素生产率——基于“深港通”开通的实证研究
■ 黄禧 韦艳莹 王多民
中国科学院大学经济与管理学院 北京 100190
2017年，党的十九大提出了高质量发展的要求，全要素生产率（Total Factor Productivity,TFP）的提升是我国经济转型发展的关键。但是，因为中国市场制度不完善和经济体制僵化等原因，企业资源配置效率偏低，导致中国企业TFP 普遍较低[1][2][3]。当前形势下，提高资本配置效率是提高TFP 的关键，而提高资本配置效率离不开资本市场的有效支撑。资本市场开放是我国全面开放和深化金融体制改革的重要一环，2014年到2019年间，沪港通、深港通、把A 股纳入摩根士丹利资本国际公司（MSCI）新兴市场指数和沪伦通等一系列的资本市场开放举措扩大了投资者的投资渠道，引入了国际资本，对资本的配置效率产了深刻影响。“深港通”指深圳证券交易所和香港联合交易所股票市场交易互联互通机制，允许内地和香港投资者通过当地证券交易所买“深港通”标的股票。“深港通”于2016年12月正式开通，其主要目的是深化中国内地资本市场改革，促进中国内地资本市场进一步开放。深港通对中国内地投资者基本上没有限制，面向所有港投资者开放，极大地放开了中国内地资本市场，吸引了大量的外来投资者。资本市场开放，一方面有可能会推动企业改善管理水平，缓解代理问题，提高企业投资效率[4][5][6]，从而提高企业TFP。另一方面，资本市场开放可能会加剧资本市场波动[7]，从而给企业造成不良影响[8][9][10]，导致企业TFP的下降。关于资本市场开放对企业影响的研究，主要局限于企业创新[11][12]、股价信息含量[13]、企业投资效率[6][14]、企业融资和风险承担[9]、企业避税[15]。深港通开通是我国资本市场开放的重要一步，研究深港通开通如何影响企业TFP，对促进我国经济转向高质量发展，具有重要意义。本研究利用深港通开通这一政策冲击，构建双重差分（Difference In Differences,DID）和倾向得分匹配法—双重差分（Propensity Score Matching- Difference In Differences,PSM-DID）模型，研究资本市场开放对企业TFP 的影响，本研究主要的创新点在于揭示了“资本市场开放—投资效率提高—企业TFP 提升”影响路径，扩展了资本市场开放对企业TFP影响的研究。
资本配置效率是企业TFP 的重要影响因素[1][16][17][18]，投资效率是企业资本配置效率的重要表现，因而以企业投资效率为代表的资本配置效率是影响企业TFP 的关键因素[14][19][20]。一般情况下，企业会权衡边际成本与边际效益，分配资金进行投资，寻求企业效益最大化。有效率的投资能够将企业人财物等资源和市场环境良好地结合在一起，促进企业TFP 的提高。但是，市场运行机制并不完美，存在信息不对称和代理成本等因素的影响，导致企业无法做出最优的投资决策，从而降低企业的投资效率，最终导致企业TFP下降。
在一个不完美的市场，企业投资效率受到企业获取信息能力和代理问题严重程度的影响。Myers and Majluf[21]指出公司信息不对称性会提高企业融资成本，导致投资资金短缺，从而引起企业投资不足。Jensen[22]指出，股东和经理人之间的代理问题，是导致了企业投资效率下降的重要原因。辛清泉等[23]、赵纯祥和张敦力[24]研究指出，代理问题容易导致企业过度投资，导致企业投资效率下降。深港通开通会引入外资股东，境外投资者信息优势理论认为，来自发达国家的投资者由于受到成熟投资理念的影响，往往是理性的价值投资者，具有更加专业的信息搜集和处理能力，注重企业的长期价值[4]。因此，他们的投资决策过程会更能约束经理人的不当行为，缓解代理问题，改善企业的信息环境，从而提高企业的投资效率，最终作用于企业TFP[25]。企业信息环境是影响企业投资效率的重要因素，经理人会从股价中获取有价值的信息为企业的决策提供参考[26]。财务报告质量越高，企业的投资效率越高[27]。作为理性的价值投资者，发达国家投资者在投资决策中会尽量避免信息不对称程度高的企业[28]。为了吸引境外资金，企业管理者就会努力改善企业信息披露水平，降低内外部人的信息不对称[5]。国外投资者专业的信息搜集和处理能力会促进资本市场对企业特质信息的理解，这可以限制经理人的不当行为，从而缓解代理问题，提高投资效率，最终提高企业TFP[14]。资本市场开放，引入发达国家的投资者有利于优化资本市场投资者结构，提高企业的投资效率。所以，深港通开通可能会改善公司信息质量，提高公司管理水平，缓解代理成本问题，从而提升企业投资效率进而提高企业TFP[6][29]。基于此，本研究提出以下假设：
假设H1a：深港通开通可以提高标的企业TFP。
假设H1b：深港通开通通过提高企业投资效率从而提高标的企业TFP。
2.1 样本选取与数据处理
本研究采用2012～202年A 股上市企业数据进行实证检验，深港通企业名单来自香港交易及结算所（港交所，Hong Kong Exchanges and Clearing Limited, HKEX）官网，其它数据来源于国泰安数据库。对数据进行常规处理：（1）去掉金融类、ST企业和数据缺失的样本。（2）沪港通已经于2014年11月开通，沪伦通于2019年6月开通，为了避免其影响控制组样本，剔除2014～2020年已加入沪港伦通的企业样本。（3）去掉2016年12月05日后深港通标的变动样本。（4）对连续变量上下1%的winsor处理。
2.2 模型设定
PSM-DID 可以较好地解决内生性和样本偏差问题[30]，因而本研究综合借鉴郭晔等[31]、戴鹏毅等[20]的做法，采取PSM 和DID 相结合的方法，从而更准确评估深港通的开通对企业TFP的影响。
本研究基于DID方法的回归模型设定如下：
基于PSM-DID 方法进行稳健估计：
式（1）和（2）中，tfpit指i 企业第t年的TFP，是指匹配后的回归模型treati指是否为深港通企业，是，取1，否则，取0；
postt为深港通开通年份，2017～2020年（因为深港通于2016年12月5日才正式开通，所以2016年不算在开通年份）postt=1，2012～2016年postt=0。Xit为控制变量，μi为个体固定效应，indi代表行业固定效应，yeart代表时间固定效应，εit为随机误差项。
2.3 变量及主要变量的测度
2.3.1 测度企业TFP
本研究选择LP 法测算企业TFP，根据Giannetti等[32]和钱雪松等[19]的做法，产出指标为营业收入，固定资产存量为固定资产净值，劳动力投入为职工人数，中间投入以企业“购买商品、接受劳务支付的现金”测度，上述指标均取对数。最后，选择FE 法测度的TFP 做稳健性检验。
2.3.3 控制变量选取和变量定义
控制变量的选择综合参考钟覃琳等[13]和Bennett等[33]的研究，本研究变量的具体定义如表1所示：
表1 变量符号和定义
2.3.2 投资效率的衡量
参考陈运森等[14]的研究，本研究通过如下模型来计算企业的非效率投资水平：
式(3)中，invest 为当年投资，营业变动（Groth）、负债（Loan）、现金比（Cash），Age 和Size 分别为上市年限、资产规模，Return 为股票年度回报。ind 为行业固定效应，year 是年度固定效应。通过对式(3)进行回归，残差μt即为投资效率，残差μt＜0，为投资不足，残差μt＞0，为投资过度。对残差μt取绝对值得到投资效率，其越大则企业投资效率越低。
2.4 描述性统计
如表2 所示，一共有13930 个样本。tfp_lp 为主要被解释变量，基于LP 法测度的企业TFP，tfp_fe 是基于FE法测算的企业TFP，用于稳健性检验。深港通标的企业变量treat 的平均数为0.325，说明样本中有32.5%的公司是深港通标的企业。treat×post 平均数为0.159，说明样本中既是深港通企业标的又是2016年后的企业占到15.9%，其他控制变量的大小也在合理区间。
表2 数据描述性统计
3.1 DID回归结果分析
为检验假设H1a，利用式（1）即DID 模型进行回归，如表3 所示，第(1)列为没有加入控制变量的DID 回归结果，交互项treat×post 的系数为0.214，且在1%的水平上显著；
第（2）列为加入控制变量且只控制个体效应，交互项treat×post系数为0.201，在1%的水平上显著；
第（3）列为加入了控制变量，且控制了个体和时间效应，treat×post系数为0.046，在5%的水平上显著；
第（2）列和第（3）列的结果显示，在控制了时间效应之后，交互项系数treat×post产生了比较大的变化，这表明时间效应对结果影响较大。第（4）列加入了控制变量，且控制了个体、时间和行业效应，treat×post 系数为0.047，在5%水平上显著，这表明受深港通开通的影响，深港通标的企业TFP提高了。这些回归结果表明深港通的实施提高了企业TFP，从而支持研究假说H1a，即资本市场开放可以提高企业TFP。
表3 DID回归结果
3.2 稳健性检验
3.2.1 基于PSM-DID 方法的检验
本研究为缓解深港通标的企业和其他控制组企业存在系统性差异而造成的样本选择偏差问题，利用PSM-DID 方法进行稳健性检验。本研究采用核匹配法进行PSM 匹配，匹配指标为：企业总资产、企业营业收入增长率和上市年龄。
表4 的第（1）和第（2）列为式（1）即DID 模型的回归结果，都控制了个体、时间和行业效应。其中第（1）列未增加控制变量，treat×post 回归系数为0.214，在1%的水平上显著为正；
第（2）列加入了控制变量，treat×post回归系数为0.047，在5%的水平上显著为正。第（3）和（4）列为式（2）即PSM-DID模型的回归结果，都控制了个体、时间和行业效应。第（3）列未加入控制变量，treat×post 回归系数为0.216，且在1%的水平上显著；
第（4）列加入控制变量，treat×post 回归系数为0.048，且在5%的水平上显著。可以看出，在利用PSM-DID 方法进行回归后，深港通开通依然显著提高了标的企业的TFP，未加入控制变量的DID 模型treat×post 回归系数和PSM-DID 模型treat×post 回归系数分别为0.214 和0.216，加入控制变量后的DID 模型treat×post 回归系数和PSM-DID 模型treat×post 回归系数分别为0.047 和0.048，DID 和PSMDID 估计结果并无显著差异，从而进一步支撑了本研究的实证结论，深港通提高了标的企业的TFP。
表4 DID和PSM-DID回归结果
3.2.2 平行趋势检验
为了检验深港通实施前深港通标的企业和非深港通标的企业TFP 变动是否具有相同的趋势，借鉴戴鹏毅等[20]的做法，以2017年为界限，设置各年份与treat 的交乘项，深港通开通前3年treat 与年份的交乘项为：y2014，y2015，y2016，深港通开通当年2017年交乘项为：y2017，深港通开通后2年交乘项为：y2018，y2019，把这些交乘项代入式（1）和（2）进行平行趋势检验。结果如表5所示，第（1）和第（2）列分别为式（1）和式（2）的回归结果。结果显示，深港通开通前y2014，y2015，y2016的回归系数均不显著，而深港通开通后y2017，y2018，y2019的交互项均至少在5%的水平上显著为正。这表明，政策实施前，深港通标的企业和非深港通企业的TFP 变化具有相同的趋势，政策实施后，与非深港通标的企业相比，深港通标的企业TFP 变动明显，满足平行趋势，所以DID 和PSM-DID 的估计结果是可靠的。
表5 平衡趋势检验
3.2.3 安慰剂检验
企业TFP 的变动有可能受到其他不可观测因素的影响，参照Ferrara 和宋弘等的做法[34][35]，本研究采用了一个间接性的安慰剂检验。根据式（1）可以得出系数的表达式为：
式（4）中，W 包含了所有的控制变量、个体固定、时间固定和行业固定效应，γ 为未观测因素对企业TFP 的影响，如果γ=0，则表明未观测因素不会影响估计的结果，即估计结果是无偏估计，但是没有办法直接检验γ是否为零。
因此，如果能找到一个能够替代treati×postt，而且该变量在理论上对被解释变量不产生真实的影响，即β=0，此时如果估计出的，则可以推出γ=0。因此，本研究让深港通开通对企业TFP 的影响变得随机（由Stata 自动生成），从而产生一个错误的估计，再使这个过程重复800 次，从而产生800 个。如图1 所示，800 次的随机过程都集中分布在零的附近，因此可以反推γ=0，从而证明了未观测因素几乎不会对解释结果产生影响，符合安慰剂检验的预期，进一步验证了本研究估计结果的稳健性。
图1 安慰剂检验（的分布）
3.2.4 替换核心被解释变量
用FE法测度的TFP替换掉LP法测度的TFP进行回归，如表6 所示，第（1）和（2）列是式（1）即DID 模型的回归结果，都控制了个体、时间和行业效应。其中，第（1）列未加入控制变量，treat×post 回归结果为0.122，在1%的水平上显著；
第（2）列加入了控制变量，treat×post回归结果为0.053，且在5%的水平上显著。第（3）（4）列是式（2）即PSM-DID模型的回归结果，都控制了个体、时间和行业效应。其中第（3）列未加入控制变量，treat×post 回归结果为0.123，在1%的水平上显著；
第（4）列加入了控制变量，treat×post 回归结果为0.053，在5%的水平上显著。以上所有的回归结果treat×post 回归系数都是显著为正。下面，结合LP 法测度TFP 的回归结果进行分析。DID 模型中，加入所有控制变量，并且控制了个体、时间和行业效应后，LP 法treat×post 回归系数为0.047，FE 法对应的treat×post回归系数为0.053；
PSM-DID模型中，加入所有控制变量，并且控制了个体、时间和行业效应后，LP法treat×post回归系数为0.048，而FE法对应的系数为0.053。两个方法测度的TFP 的treat×post 回归系数都显著为正，而且回归系数很接近，这进一步说明了结果的稳健性。这表明，深港通的开通提高了标的企业的TFP。
表6 用FE测度法测度企业全要素生产率的回归结果
前文已经证实了深港通的开通可以提高标的企业的TFP，本研究在理论分析中提出深港通开通通过影响企业投资效率从而影响企业的TFP，下面通过实证对假设H1b进行检验。
4.1 模型设定
为了验证中介效应本研究借鉴温忠麟的方法[36]，采用三步法进行验证，设定模型如下：
第一组模型（DID模型）：
第二组模型（PSM-DID模型）：
其中，invest_effit代表企业投资效率，其他所有的变量定义都和式（1）和（2）一样。第一组是DID 模型，第二组是经过PSM 匹配的PSM-DID 模型。以第一组模型为例。首先，看式（5），主要关注β1，如果β1显著，说明深港通开通对标的企业TFP 有显著影响，可以进行下一步检验。其次，看式（6）中的β1，如果β1显著，则认为深港通开通对标的企业投资效率有显著影响，可以进行下一步检验。最后，式（7）把主要解释变量treati×postt和中介变量invest_effit放到模型中，如果式（7）的β1和β2都显著，则说明主要解释变量treati×postt对因变量tfpit的影响至少有一部分是通过中介变量invest_effit实现的。第二组模型是PSM-DID 模型，其机制检验原理与第一组模型一样。
4.2 机制检验结果分析
结果如表7所示，第（1）（2）（3）列为DID模型的中介检验结果，第（4）（5）（6）列为PSM-DID 模型的中介检验结果，两组模型都加入了控制变量，且都控制了个体、时间和行业效应。首先，看第（1）（4）列，分别是式（5）和式（8）的回归结果，treat×post 的系数分别为0.047 和0.048，都为正，在5%的水平上显著，说明“深港通”开通对标的企业TFP 有显著影响，可以进行下一步检验。其次，看第（2）（5）列，分别是式（6）和式（9）的回归结果，即考察深港通开通对企业投资效率的影响，两个treat×post的系数都是-0.004，在1%的水平上显著为负，说明深港通开通有效提高了企业投资效率，可以进行下一步的检验。最后，看第（3）和（6）列，分别是式（7）和式（10）的回归结果。结果显示，第（3）列和第（6）列treat×post的回归系数分别为0.044 和0.046，系数均为正，且都在5%的水平上显著；
第（3）列和第（6）列invest_eff系数分别为-0.644和-0.643，系数均为负，且都在1%的水平上显著。以上结果表明，投资效率作为中介效应成立，从而验证了假设H1b。资本市场开放引入发达国家投资者能够提高企业投资效率，从而提高企业的TFP。发达国家的投资者大多受到价值投资理念的熏陶，是理性的价值投资者，而且他们拥有较强的信息获取和处理能力[4]，他们的投资决策过程会约束经理人的不当行为，缓解企业的代理问题和改善企业的信息环境，提高了企业的投资效率，从而提高TFP[25]。
表7 投资效率中介效应检验
5.1 结论
本研究以2016年深港通的实施作为准自然实验，构建DID 和PSM-DID 模型，选取2012～2020年A 股上市公司的数据，检验了资本市场开放对企业TFP 的影响，并探讨了影响的路径，研究成果如下：（1）确定了深港通的开通提高了标的企业的TFP，即验证了资本市场开放能够促进企业TFP 的增长。（2）揭示了“资本市场开放—企业投资效率提高—企业TFP 提升”的传导机制，即资本市场开放是通过提高企业的投资效率从而提高企业TFP。本研究具有一定的贡献：（1）证明了资本市场开放能够推动企业TFP 的发展，为我国资本市场开放与经济发展转型的研究提供了新的证据。（2）探索出了资本市场影响企业TFP 的一条新路径，扩展了资本市场影响企业TFP的理论研究。
5.2 政策建议
我国资本市场在不断改革发展中，本研究证实了我国资本市场开放政策的有效性。我国经济处于转型期，提高企业TFP 是我国经济转向高质量发展的关键，高效的资本配置效率是提升企业TFP 的重要因素。本研究表明，资本市场开放能够推动我国经济发展转型，促进我国经济转向高质量发展。基于以上研究结论，提出如下的政策建议：（1）我国应该继续稳步推动国门开放，不断加大资本市场开放力度，优化资源配置效率，推动企业发展壮大，促进实体经济的增长。（2）企业应该抓住机遇，不断适应资本市场开放的潮流，加入市场化的大潮，在资本市场开放的趋势下不断创新，提高管理水平，提高企业的TFP，这样才能在激烈的市场竞争中发展壮大。（3）资本市场开放有可能对资本市场造成一定的消极影响，如可能引起资本市场的波动，增加企业市场风险等问题[7]，对此，我国在推动资本市场开放的同时，应该出台配套政策，完善法律法规，加强执法力度，打击危害资本市场的违法行为。
5.3 展望
现有的研究表明，资本市场开放可以提高企业创新、企业投资效率和企业TFP 等。但是，其中绝大多数都是基于上市企业的研究，这就可能导致某些结论不适用于非上市企业。首先，显而易见的是，相对于非上市企业，上市企业更容易受到资本市场的影响，受到资本市场正向影响时，就更有利于其拓展业务，占领更多的市场份额，这可能意味着会侵占非上市企业的市场份额，挤压非上市企业的生存空间，不利于非上市企业的发展。其次，有学者研究指出，资本市场开放可能引起资本市场的波动，增加企业市场风险等问题[7]，上市企业大多是中大型的企业，有比较强的抵抗外部冲击的能力，而非上市企业大多数是中小微型企业，风险抵御能力相对较低，受资本市场负向冲击的影响时，由于其抵御风险的能力不足，就会导致企业发展受到影响。目前，学界关于资本市场开放对非上市企业影响的研究甚少，下一步应该拓展到对非上市企业的研究，探讨其影响的机理，以完善相关理论，并提出相关的政策建议，为中小微型企业的发展保驾护航。
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