政府與社會資本合作能改善企業融資約束嗎？
——來自中國上市公司的微觀證據

吳衛星 劉細憲

(對外經濟貿易大學“一帶一路”PPP發展研究中心/金融學院，北京 100029)

引言

政府和社會資本合作(簡稱PPP)模式是指政府采取競爭性方式擇優選擇具有投資、運營管理能力的社會資本，雙方按照平等協商原則訂立合同，明確責權利關系，由社會資本提供公共服務，政府依據公共服務績效評價結果向社會資本支付相應對價，保證社會資本獲得合理收益。政府和社會資本合作模式有利于充分發揮市場機制作用，提升公共服務的供給質量和效率，實現公共利益最大化。因此，近年來中央政府高度重視PPP模式并出臺了一系列鼓勵和規范PPP發展的文件，PPP受到各級政府的積極推進。根據明樹數據統計顯示，2014年成交的PPP項目僅有41個，但2015年、2016年和2017年分別增至528、1956和2864個，由此可以看出在中央大力推廣PPP模式后，PPP項目成交量劇增，引起了社會各界的廣泛關注。

近幾年，學術界也有不少關于PPP的研究，有的集中于發展歷程、內涵、模式、問題、中外對比等定性分析，如劉曉凱和張明(2015)[27]；也有一部分集中于風險分擔、回報機制等理論研究，如李林等(2013)[30]；另一部分則集中于案例分析，如Yuan等(2016)[17]。但是如羅煜等(2017)[28]的定量分析卻不多見。

PPP在我國無論是操作流程方面還是落地的PPP項目數量和投資額方面都取得了長足的發展，但我們需要思考的是PPP是否真的如政策所言能夠使得社會資本方受益？這也正是社會資本方最關心的問題。回答這個問題需要從社會資本的角度進行定量分析，但目前很少有文獻從參與企業的角度進行研究分析。由國務院發展研究中心主持發布的《中國企業經營者問卷跟蹤調查報告》顯示，中國企業普遍認為融資約束是制約其發展的主要因素。Myers和Majluf(1984)[14]認為，在不完美市場下，公司外部投資與內部人之間存在信息不對稱，這使得外部融資的成本高于內部融資成本，投資者可能要求公司為使用外部資金而支付溢價，從而導致外部融資成本增加。而我們認為PPP可能會在一定程度上會對企業的融資約束產生影響。因此，本文基于PPP的視角對企業融資約束進行深入的定量研究。

本文借鑒Almeida等(2004)[2]提出的現金-現金流敏感度融資約束識別策略，基于224家上市公司的微觀數據，重點研究了以下三個問題：第一，PPP參與是否會改善企業的融資約束程度？第二，PPP參與影響企業融資約束的作用是否會因企業性質而存在差異性？第三，PPP參與影響企業融資約束的作用是否會因信息不對稱程度的高低而產生差異性？

本文的主要貢獻有以下兩點：第一，在研究視角上，目前很少有文獻從公司金融的角度研究PPP，而本文從融資約束的視角定量分析了PPP參與對企業造成的影響；第二，本文進一步從企業性質和信息不對稱視角對PPP參與和企業融資約束間的關系展開了深入分析。

文獻綜述與研究假設

公私雙方的利益分享、風險共擔機制是PPP的典型特征(賈康等，2015)[24]，PPP項目的投資回報是指社會資本方參與PPP項目建設后所獲得的報酬，主要包括公眾對公共物品的使用付費和政府補助。合理的社會資本回報率是PPP項目順利運行的重要因素，在最優股權架構下，PPP項目的總成本最小且私人部門獲取更多的剩余收益分享權和控制權(郭威和鄭子龍，2018)[21]。為了避免PPP項目生命周期內可能出現的所有風險，雙方會確定一個最佳的項目融資方案(Kurniawan et al．，2015)[11]，政府方雖然不承擔PPP項目的融資責任，但為了吸引社會資本方參與PPP項目、保障PPP項目的順利進展，通常會提供激勵措施，如投資贊助、協助融資、政府擔保、稅收減免優惠以及開發新市場等(柯永建等，2009)[25]。

此外，中國不僅成立了1800億元的PPP專項基金(國開行、農發行專項基金)，還成立了PPP項目引導基金(財政部1800億政企合作基金、省級PPP基金)，為參與PPP的社會資本方提供研究、設計、構建及實現PPP項目的專項資源，相比傳統模式下的項目，PPP項目的優勢在于有這類基金可以墊付前期高昂的開發成本。曹曉萌和劉忠(2018)[18]對參與PPP的上市公司近三年的財務報表進行分析，發現這類公司的主營業務收入增長受益于PPP，普遍高于深市上市公司整體水平。

這些都表明，相比于投資傳統項目，投資PPP項目可能使得企業獲得更多的融資支持及財稅政策，減少企業對內部現金流的依賴，經營期穩定的現金流預期也會減少企業對現金的預防性儲蓄動機。而且我們認為PPP作為我國大力推廣的一種機制，也可能會給參與企業帶來類似于政治關聯的作用，促進企業與政府方的其他項目合作，如曹曉萌和劉忠(2018)[18]指出企業投資PPP項目不僅可以拿下主體合同里的項目，還包含PPP項目的周邊子項目。而于蔚等(2012)[39]研究發現政治關聯有利于緩解企業的融資約束。基于上述分析，本文提出如下假設。

H1：政府與社會資本合作有助于緩解企業的融資約束。

國有企業和非國有企業的資源獲取能力有著明顯差異。國有企業往往由中央或地方政府所控制經營，他們不僅在資源稟賦上有明顯優勢，而且能夠輕易的以低于市場水平的利率獲得銀行貸款和財務資源(Luo et al.,2011)[13]，經營過程中很容易獲得財政補貼、稅收優惠等政策資源(Liang et al., 2012)[12]。由于制度原因和信息不對稱，中國的銀行對于非國有企業存在嚴重歧視(Gordon and Li，2003)[7]，造成非國有企業普遍存在融資難、融資貴等問題。因此，政府補貼對不同性質企業的影響可能存在差異，楊洋等(2015)[37]利用面板數據研究發現，相比國有企業，政府補貼對民營企業創新績效的促進作用更大。Allen et al.(2005)[1]研究發現，由于法律和金融系統的不發達，私營企業為了自身發展而不斷的尋求一些替代性的非正規機制，以緩解自身的融資約束。已有的關于企業融資約束文獻中，大部分集中于企業尋求非正規機制所帶來的改善作用，如發展機構投資者(張純和呂偉，2007a)[40]、尋求政治關系(羅黨論和唐清泉，2009)[29]、尋求金融關聯(鄧建平和曾勇，2011)[20]、合格境外機構投資者(QFII)持股(鄧川和孫金金，2014)[19]以及持股金融機構(黃小琳等，2015)[23]；也有部分文獻集中于金融發展對企業融資約束的影響(Khurana et al.,2006)[11]，這些文獻大部分都發現這些非正規機制緩解融資約束的作用對民營企業更顯著。類似的，我們認為相比國有企業，參與PPP帶來的政策資源對非國有企業會產生更大的影響。基于此，提出本文第二個研究假設：

H2：政府與社會資本合作緩解企業融資約束的作用對非國有企業更顯著。

信息不對稱程度較高意味著該企業的市場流動性較差，所以難以在市場上融到資金，因而預防性儲蓄動機較強，但是為了保證通過PPP模式提供質優價廉的公共事業服務、開展高質量的基礎設施建設，政府方對于參與PPP的社會資本方會進行嚴格的篩選，能夠參與PPP的上市公司一般是籌資能力、技術實力和管理效率較強的企業(劉窮志和任靜，2017)[26]，因而參與PPP可以看成是一種有效信號，降低了企業與投資者間的信息不對稱程度并改善了信息不對稱導致的逆向選擇問題，引起正面的股票市場反應(蘇萌等，2018)[34]，增加了市場流動性，進而緩解融資約束。

現實中的資本市場并非總是完全有效的(Shleifer，2000)[15]。在不完美市場下，企業與外部投資者間的信息不對稱會導致外部融資成本高于內部融資成本，而融資成本的高低則反映了融資約束的嚴重程度(Myers and Majluf，1984)[14]。Ascioglu et al.(2008)[3]通過構建知情交易概率(PIN)指標作為信息不對稱的代理變量研究發現，信息不對稱程度越高，企業的投資-現金流敏感度越高，說明企業越依賴于內部現金流，即融資約束程度越嚴重。張純和呂偉(2007b)[41]研究認為，降低內部管理層和外部資金供給者的信息不對稱可以降低企業的融資成本，進而緩解企業的融資約束。已有文獻表明信息不對稱程度不同也可能造成結果的差異性，如屈文洲等(2011)[33]研究發現董秘的財務經歷會顯著緩解企業融資約束，且信息不對稱程度更嚴重時，這種緩解作用更顯著。基于此，本文提出第三個假設：

H3：在更嚴重的信息不對稱情況下，政府與社會資本合作對企業融資約束的改善作用更顯著。

研究設計

一、實證模型與變量設定

如何識別企業的融資約束強弱，公司金融的相關文獻做了許多有意義的探討。Fazzari et al.(1988)[37]認為，當企業面臨融資約束時，投資決策不僅取決于投資機會，還會受到自身財務狀況影響，因此，他把反映財務狀況的指標“現金流”引入托賓Q投資模型并建議用投資-現金流敏感度(investment-cash flow sensitivity)來衡量融資約束的強弱，即融資約束越強，投資-現金流敏感度越大。Hovakimian et al.(2009)[8]經過研究也發現了類似的結論。國內很多學者借鑒這個度量方法做了一些有意義且關于緩解民企融資約束的研究(鄧建平和曾勇，2011)[20]。但Cleary(1999)[5]的研究卻發現投資-現金流敏感度并未隨著融資約束的增強而變大；而Jensen(1999)[9]研究認為，經理人出于在職消費的考慮會片面追求規模擴張，把所有可用資金投資到新項目，進而推高投資-現金流敏感度；連玉君和程建(2007)[31]則用國內數據研究發現投資-現金流敏感度的變化不一定完全是因為融資約束導致，也有可能是因為代理成本引起的。因此，該融資約束的度量方法受到了不少質疑(Chenand Chen，2012)[4]。

而Almeida et al.(2004)[2]基于企業流動性需求管理角度提出的現金-現金流敏感度(cash-cash flow sensitivity)被認為更適合作為融資約束的度量指標，他們分析發現，當現金流變多的時候受融資約束的企業由于不易獲得外部融資應當增加現金持有量以保證后續新建投資項目的資金，相反，對于不存在融資約束的企業則不需要這么做，這種預防性動機使得受融資約束企業有正的現金-現金流敏感度，而不存在融資約束企業的現金流對現金則沒有預防性動機，作者通過理論模型推導和實證分析發現，融資約束程度越高，預防性動機越強烈，從而導致現金-現金流敏感度值越大。國內外很多學者基于該度量方法做了大量有意義的研究，如Khurana et al.(2006)[10]及姚耀軍和董鋼鋒(2015)[38]。連玉君等(2008)[32]用中國的數據研究認為現金-現金流敏感度是考察中國上市公司融資約束的有效度量工具；Wanand Zhu(2011)[16]利用中國自然實驗研究發現現金-現金流敏感度比投資-現金流敏感度更適合度量融資約束。因此，本文使用現金-現金流敏感系數作為企業融資約束的度量工具進行相關研究。

國內外一些研究發現金融發展水平會顯著影響企業的融資約束。Khurana et al.(2006)[11]利用現金-現金流敏感度模型，通過跨國數據研究發現，由昂貴的外部融資成本引起的融資約束在欠發達的金融市場更明顯，而且現金-現金流敏感度隨著金融發展水平的提高而下降；姚耀軍和董鋼鋒(2015)[38]基于國內中小企業板樣本公司數據，利用現金-現金流敏感度模型研究發現，由中小銀行發展所推動的銀行結構變化顯著緩解了中小企業的融資約束。因此，為了得到穩健的結果，本文也需要控制金融發展水平因素的干擾。經過前面的分析，本文參照Almeida等(2004)[2]提出的現金-現金流敏感度模型建立如下基準模型：

其中，ΔCash是指企業現金持有量變動，用當年現金及現金等價物增加額除以期初總資產來表示；CF是指企業現金流，用當年經營活動產生的現金流除以期初總資產表示，回歸模型中CF的系數β1就是現金-現金流敏感度；Year表示時間虛擬變量； Size是指企業規模，用期末總資產自然對數表示；ΔStd是指企業短期負債變動，用當年短期流動負債增加額除以期初總資產表示，短期流動負債則用短期借款與應付票據金額之和表示；ΔNwc是指企業非現金凈營運資本變動，用非現金營運資本增加額除以期初總資產表示，非現金營運資本則用營運資本與貨幣資金之差表示；ΔTobin'sQ是指企業成長機會，用市場價值除以期末總資產表示；Expend是指企業當年資本支出，用當年購買固定資產和無形資產的現金流量表示；FM表示金融市場化程度虛擬變量，參照鄧建平和曾勇(2011)[20]的做法，選用王小魯、樊綱和余靜文編寫的《中國分省份市場化指數報告(2016)》[34]中的金融市場化總指數評分來度量企業所在省份的金融市場化程度，若樣本公司所在省份得分處于全國前十名，則FM取值1，否則為0。

1.PPP參與和企業融資約束

為了探究PPP參與對企業融資約束的影響，在基準模型中分別加入J_PPP與CF的交乘項，得到如下擴展模型：

其中，J_PPP表示企業參與PPP的虛擬變量，參與了取1，否則為0。我們主要關注交乘項系數μ，若顯著為負，則表明企業參與PPP能夠降低現金-現金流敏感度，改善融資約束；反之，若顯著為正，則表明PPP參與會加強企業的融資約束程度。根據前面的分析，我們預期μ顯著為負。為了探究PPP參與對企業融資約束影響的差異性，根據企業性質分組后對模型(2)進行回歸。

2.PPP參與、信息不對稱和企業融資約束

熊艷等(2014)[36]利用股票市場IPO首日交易數據和媒體報道相關數據研究發現，媒體報道會顯著降低信息不對稱，并且與換手率正相關；黃壽昌等(2010)[22]從信息不對稱的視角研究了內部控制報告的自愿披露的市場效應，研究結果表明這種行為降低了市場主體間的信息不對稱，且這類企業的股票交易更活躍。綜合這些分析，本文使用年度日均成交量構建信息不對稱的代理指標Day_Tra，日均成交量越低意味著信息不對稱越嚴重。根據日均成交量高低將樣本分為三組，當樣本處于較高組時，Day_Tra取值為1；當樣本處于較低組時，Day_Tra取值為3；否則，Day_Tra取值為2。

眾多學者從信息不對稱的角度研究緩解企業融資約束的作用機制(Cheng et al．，2014)[6]，發現信息不對稱對企業融資約束存在負面效應。我們認為外部投資者與企業間的信息不對稱越嚴重，市場流動性則越差，企業越難以從市場上融到資金，進而導致對現金流的預防性儲蓄動機越強，融資約束問題越嚴重。因此本文進一步從信息不對稱的視角考察PPP參與和企業融資約束間的關系，根據信息不對稱的代理指標Day_Tra將樣本分為高信息不對稱組、中信息不對稱組和低信息不對稱組進行分組回歸分析，探究PPP參與對企業融資約束的影響是否會因為信息不對稱程度的不同而存在差異性。

二、數據來源與描述性統計

本文所使用樣本均為滬深證券交易所上市企業，參與PPP的企業樣本由明樹數據提供的樣本以及本課題組成員爬蟲所得樣本合并而來，企業層面數據涉及財務數據和金融市場微觀結構數據，樣本區間為2014～2017年年度數據，均來自Wind數據終端。本文按照以下原則對樣本進行處理：(1)剔除金融類公司；(2)剔除港股、新三板上市企業；(3)剔除14年以后上市的企業(因為需要2014年的年度數據和日頻數據)。

未參與PPP項目的企業樣本根據證監會行業分類以及資產規模對參與了PPP樣本組里的每個樣本進行匹配：第一步，在幾十個行業表中標出已參與PPP的企業，然后刪除參與PPP數量為0的行業樣本；第二步，將剩余的樣本分行業按照規模進行排序，然后選取與已參與PPP企業規模最接近的兩家企業作為對照組。最終形成了本文所使用的樣本數據。

變量定義及描述性統計結果見表1。

表1 變量的測算方式及描述性統計

實證結果與分析

一、PPP參與和企業融資約束

為了通過企業對現金流是否存在顯著的預防性儲蓄動機來判斷所用樣本中企業是否面臨融資約束問題，我們對模型(1)作回歸，具體結果見表2中的第(1)列。回歸結果顯示，CF的系數在5%水平上顯著為正，這說明本文所使用的企業樣本統計意義上存在顯著的預防性儲蓄動機，面臨著融資約束問題。

為了考察企業參與PPP能否改善融資約束，我們在基準模型中加入PPP參與虛擬變量和經營現金流交乘項后得到模型(2)并對其進行回歸分析，具體結果見表2第(2)列。回歸結果顯示，交乘項系數在5%水平上顯著為負，這說明PPP參與降低了企業對現金流的預防性儲蓄動機，緩解了融資約束問題。控制變量中Tobin'sQ的系數顯著為負，說明越具成長性的企業傾向于持有更少的現金資產。

已有文獻表明，企業性質不同會引起研究結果的差異性，因此，我們按這個指標將樣本分組后分別對模型(2)進行回歸，結果見表2后兩列。結果顯示，非國有企業樣本組的交乘項系數在5%水平上顯著為負，這說明相較于國有企業，PPP參與能夠顯著降低非國有企業對現金流的預防性儲蓄動機，緩解企業融資約束。因為國有企業融資渠道多、融資成本低、政策優惠也多，所以參與PPP項目和其他項目的區別不大，并不能改變國有企業的預防性儲蓄動機；而非國有企業參與PPP能享受到其他項目無法享受到的財政補貼、稅收優惠和信貸支持等政策，所以PPP參與可以降低非國有企業的預防性儲蓄動機。假設1和假設2得到驗證。

二、PPP參與、信息不對稱和企業融資約束

為了從信息不對稱視角考察PPP參與和企業融資約束間的關系，我們根據信息不對稱指標進行分組回歸分析，具體結果見表3(2)-(4)列。結果顯示，高信息不對稱樣本組的交乘項系數顯著為負，這說明相較于中、低信息不對稱企業，PPP參與能夠顯著降低高信息不對稱企業對現金流的預防性儲蓄動機，緩解企業融資約束。信息不對稱程度較高意味著該企業的市場流動性較差，所以難以在市場上融到資金，因而預防性儲蓄動機較強，而參與PPP可以看成是一種有效信號，降低了企業與投資者間的信息不對稱程度，增加了市場流動性，進而降低了企業的預防性儲蓄動機，緩解了融資約束。假設3得到驗證。

表2 PPP參與和融資約束

表3 PPP參與、信息不對稱和融資約束

穩健性檢驗

考慮到PPP參與存在較強的樣本自選擇問題，我們采用Heckman兩步法進行穩健性檢驗，首先采用Probit模型估算企業參與PPP的概率，然后計算參與和不參與PPP的逆米爾斯系數(IMR)，最后在各個模型中加入控制變量IMR，以克服樣本自選擇問題(黃小琳等，2015)[23]，主要回歸結果見表4。檢驗結果顯示，除了高信息不對稱組中的交乘項系數的顯著性得到了加強，其他主要結果的符號和顯著性均未發生改變。這說明本文實證結果總體上穩健。

結論

近年來，政府與社會資本合作(PPP)在我國受到了廣泛關注，PPP模式被認為既有利于充分發揮市場機制作用，又能提升公共服務的供給質量和效率，實現公共利益最大化的同時緩解政府債務風險和保證社會資本盈利。但目前很少有文獻提供實證證據說明社會資本方真的能夠從中受益。要回答這個問題需要從社會資本的角度進行定量分析，因此，本文以參與PPP的上市企業及與這些企業行業和規模相似但未參與PPP的上市企業為研究對象，基于2014～2017年的微觀數據，采用現金-現金流敏感度作為融資約束的度量工具，從企業融資約束的角度對該問題進行了回答。本文通過深入分析了PPP參與是否會改善企業的融資約束，并從企業性質和信息不對稱程度的角度實證研究了這些影響的差異性，發現：(1)政府與社會資本合作可以降低企業對現金流的預防性儲蓄動機，緩解融資約束；(2)按企業性質分組后發現這種緩解作用只對非國有企業顯著；(3)以年度日均成交量作為信息不對稱的衡量指標，日均成交量越低意味著信息不對稱越嚴重，根據日均成交量高低將樣本分為三組進行回歸分析，研究結果表明，政府與社會資本合作顯著改善了高信息不對稱企業的融資約束。

表4 Heckman兩步法穩健性檢驗

本文的研究結果表明參與PPP可能是非國有企業尋求信貸資源、財政補貼和稅收優惠的一種較好的機制，但是PPP項目的周期一般較長，而目前國內PPP項目大多數處于合同的執行期，因此，本文的結論只能說明就目前短期而言成立，長期是否成立，還需要若干年后使用整個合同周期的企業數據進行實證分析再次論證。