金融錯配與產能過剩

[摘 要：產能過剩已成為阻礙中國經濟高質量發展的深層次問題，并呈現出長期性趨勢和擴散化的特征，究其原因，很大程度上與金融錯配密切相關。文章以上市公司為樣本數據，試圖系統深入地分析產能過剩背后的“金融錯配”因素及其作用機制。研究表明：金融錯配顯著加劇了企業的產能過剩，通過工具變量法和以“普惠金融”為準自然實驗控制內生性之后，結論依然成立；進一步地，作用機制檢驗發現，金融錯配通過影響企業技術進步路徑選擇和投資決策進而導致產能利用率的下降；此外，市場競爭的加劇能削弱金融錯配對產能利用率的負面影響。研究結論豐富了資本配置角度對產能過剩的相關理論，并為正在進行中的“要素市場化配置改革”和“反壟斷，防止資本無序擴張”提供了證據支持。

關鍵詞：金融錯配；產能過剩；技術進步路徑；投資決策

中圖分類號：F832" " " " 文獻標識碼：A 文章編號：1007-5097（2023）06-0090-11 ]

Abstract：Overcapacity has become a deep-seated problem that hinders the high-quality development of China's economy，and has shown a long-term trend and diffusion characteristics. The reasons for this are largely related to financial misallocation. This paper attempts to systematically and deeply analyze the \"financial misallocation\" factors and their mechanisms behind overcapacity using listed companies as sample data. Research has shown that financial misallocation significantly exacerbates overcapacity in enterprises. After controlling endogeneity through instrumental variable methods and natural experiments based on \"inclusive finance\"，the conclusion remains valid；furthermore，the mechanism test finds that financial misallocation affects the choice of technological progress paths and investment decisions of enterprises，leading to a decrease in capacity utilization rate；in addition， the intensification of market competition can weaken the negative impact of financial misallocation on capacity utilization. The research conclusion enriches the relevant theories of overcapacity from the perspective of capital allocation， and provides evidence support for the ongoing \"market-oriented factor allocation reform\"and\"anti-monopoly to prevent disorderly expansion of capital\".

Key words：financial misallocation；overcapacity；technological progress path；investment decision

一、引 言

改革開放至今，中國經濟取得了令世界矚目的成就，但在中國經濟穩步增長的背后，產能過剩的隱患卻始終沒有消除。尤其是2008年國際金融危機之后，工業領域產能過剩矛盾日益突出，且所涉及的范圍更為擴散，鋼鐵、水泥、多晶硅、LED等行業均出現了不同程度的產能過剩問題。根據國家統計局數據顯示，2022年前三個季度產能利用率分別為75.8%、75.1%和75.6%，整體低于國際公認標準79%～82%，并接近于嚴重產能過剩標準75%。部分學者指出，我國的產能過剩已成為一個系統性、長期性、深層次問題（于立和張杰，2014）［1］。產能過剩能夠影響企業效率，阻礙產業升級，尤其是“經濟新常態”時期，能否將稀缺資源從產能過剩行業轉向配置到更有驅動能力的領域，對于經濟的平穩健康運行至關重要。而要解決產能過剩，則需深入挖掘其背后的影響因素，這也成為學術界研究的熱點和焦點。現有研究中，學者多偏向于政績考核、政企關系等體制角度，并形成了豐富的研究成果。如汪濤（2021）［2］指出，政企關系可能導致企業的產能決策服從于政府官員的政治目標，忽略了市場信號作出的收縮調整，從而導致產能過剩。

相較于政府干預，從金融錯配視角研究產能過剩的成果相對較少。金融錯配是指金融資源的配置沒有達到帕累托最優的一種資源配置狀態，金融資源作為稀缺資源，應當向高效率的部門和企業流動以提高配置效率。但是，由于市場的不完善性及體制等多方面的原因，金融資源并非如預想地從低效率部門流向高效率部門，導致出現了截然相反的錯配現象。具體表現在：一方面，資本整體效率偏低。近年來，我國的M1和M2呈穩步增長，但每一單位新增貨幣所推動GDP卻在下降，并在2020年創下新低，其GDP/M2比值為0.46，意味著1元人民幣僅創造了0.46元GDP，資本的整體效率在下降。另一方面，資本低效供給過多和有效供給并存。雖然流動性整體較為寬松，但部分企業或行業仍存在融資困難、融資成本高等問題，全國地區性民間借貸綜合利率指數長期保持在15%以上。相反，另有部分行業卻出現資本擁擠，導致高杠桿、僵尸企業等問題的出現。因此，部分學者指出，我國經濟發展中存在“金融錯配”問題（林東杰等，2022）［3］。在經濟學意義上，金融錯配的框架可以引申出對產能過剩的討論，若金融配置最優，均衡狀態下可達到市場出清，即不存在產能過剩。錢愛民和付東（2017）［4］提出我國金融抑制背景下，低成本的信貸資金供給對企業產能擴張形成外部激勵，降低了企業產能利用率，提高了產能過剩的概率；步曉寧等（2019）［5］則利用實證數據證明資本配置效率的提升對產能過剩問題有緩解作用，當期的資本配置效率每提升一個百分點，產能利用率會提高20%左右。

基于上述背景，本文試圖系統深入地分析企業產能過剩背后的“金融錯配”因素，并將其分為金融錯配“劣勢方”和“優勢方”進行更為細致梳理，前者是指無法以合理價格獲得充足資金的高效率部門，后者是指獲得不匹配資本的低效率部門。同時，考慮企業的研發投入對產能過剩的形成和治理存在較大影響，而金融錯配又會影響企業對不同技術進步路徑，技術引進或是自主創新之間的選擇。王貞潔（2016）［6］就從“信貸歧視”角度討論了民營企業雖然具有較強的技術創新動力，卻因缺乏合理成本的資金來源，從而限制了其自主創新規模的提升。因此，本文考慮將技術進步路徑作為影響路徑之一加以考量。

另外，產能過剩的一個直觀表現就是企業的過度投資。過度投資源于企業的投資決策行為，楊振兵（2018）［7］指出，企業的投資決策行為形成了生產性資本，決定了實際產出水平，而資本投入的價格對于企業的投資決策具有十分重要的影響。因此，本文考慮將投資決策作為另一條影響路徑，分析金融錯配如何通過對企業投資決策的影響進而導致產能過剩。

需要說明的是，本文選擇微觀企業角度分析產能過剩問題。當前中國產能過剩的研究大部分關注于產業層面和政府層面，作為生產經營決策微觀主體的企業層面卻沒有得到充分關注（陳少陵等，2021）［8］。本文擬討論的金融錯配、技術進步路徑、投資決策等影響因素更多由微觀企業呈現，因此，企業層面產能過剩的研究將有助于加深理解產能過剩的微觀作用機理。

二、理論分析及研究假說

（一）金融錯配影響產能過剩

首先，我國資本市場尚未成熟，資本要素的配置時常帶有行政干預的色彩。金融抑制理論提出，政府兼有政治人和經濟人的雙重屬性，為了實現特定的經濟增長目標，往往傾向于對金融市場實現一定程度的干預，將金融資源集中投向于某些偏好部門。這種金融抑制政策在特定時期內能幫助部分產業迅速成長，但也容易導致金融資源流向低效率企業，呈現出金融錯配問題。金融錯配的直接表現是資本價格的扭曲，不能真實反映資本的稀缺程度，使原本受限于資金等條件限制的企業在資本價格扭曲的情況下卻能夠進入該行業，導致行業的重復建設問題。部分學者利用產業組織理論提出的過度進入定理也對此作出了解釋，由于成本降低，導致行業均衡時進入的企業數量大于社會福利最大化時的企業數量，從而導致重復建設，出現產能過剩。另外，從在位企業“退出”視角，金融錯配也干擾了市場對產能過剩的自發調節（王一歡和詹新宇，2021）［9］。一些同質化程度高的行業，如鋼鐵、水泥等，即便行業已呈現產能過剩，但“優勢方”企業在低建廠成本、低運營成本下仍能維持產出，導致產能過剩無法得到有效治理。

其次，部分企業還具有“要素窖藏”行為，即企業根據對經濟周期波動和市場形勢的判斷，作出保有過剩生產要素的決策以避免未來供給不足造成的損失，這種理性的決策易引發產能過剩（Chaturvedi，2016）［10］。金融錯配“劣勢方”通常以民營企業、中小企業為主，雖極具經濟活力，但由于“所有制歧視”“規模歧視”等多方面原因導致其融資困境。這類企業較難從銀行部門獲得信貸資金。即使信貸申請通過，其資金的額度和期限也不如預期理想，以小額、短期流動性資金為主。因此，面對缺口部分，他們只能求助于商業信貸，而商業信貸的普遍特征是期限較短、規模不穩定。因此，對于金融錯配的“劣勢方”而言，其債務杠桿的獲得形式決定了其經營中的不確定性會更強，風險也更高。因此，部分企業選擇儲備產能作為對此類不確定性的防御，儲備產能成為一種“理性選擇”。

另外，部分學者研究發現，企業將過剩產能作為進入壁壘以阻止新企業進入。Barham和Ware（1993）［11］利用一個具有里昂惕夫成本特征的序貫進入博弈模型，證明了在完美均衡狀態下的企業將保持過剩產能。這種通過留存過剩產能形成規模經濟，并借此獲得利潤最大化的行為成為企業的一種競爭戰略。企業通過過剩產能降低潛在進入者對活躍市場的預期，從而形成一種可信的威脅或是進入壁壘。但是，企業在制定這一戰略時需要綜合考慮維持過剩產能的成本與收益。在位企業維持過剩產能需要消耗勞動力、資本和其他生產資料，但是對于金融錯配中的“優勢方”而言，金融錯配提高了其獲得資金的便利程度，降低了資本的使用成本，從而削弱了維持過剩產能的成本，增強了以過剩產能作為進入壁壘的可能性。

綜上，本文提出假設1。

H1：金融錯配加劇了產能過剩，金融錯配越嚴重，產能利用率越低。

（二）金融錯配影響產能過剩的作用機制

1. 基于技術進步路徑

企業的技術進步通常存在兩種路徑：外源式技術引進與內源式自主創新。這兩種方式孰優孰劣，并無統一定論，較為綜合的觀點認為技術進步路徑的選擇應該與自身的要素稟賦及發展階段相適應。就長期而言，企業可以通過技術引進一消化吸收一自主創新這一路徑逐步提高自主創新能力。但是，部分研究指出，我國這一漸進式路徑進展緩慢，甚至部分企業出現了“技術引進依賴”問題（Stiglitz，2000；袁禮等，2021）［12-13］。本文認為，金融錯配拖累了企業從技術引進到自主創新的轉換過程，并導致了產能過剩的加劇。

首先，金融錯配如何導致企業停滯于技術引進，遲遲不肯推進自主創新？一方面，金融錯配提高了“劣勢方”企業的融資成本。“劣勢方”由于無法以合理的價格獲得資金，只能借助于其他渠道，從而導致融資成本的上升，而融資成本的上升又會擠占企業自主創新資本的投入。與技術引進相比，自主創新的資本投入量更大，風險也更高。對于在金融錯配中處于“劣勢”的企業而言，本身對資金成本的敏感性更高，出于企業的自組織行為，企業會采用較為經濟的技術引進方式。另一方面，企業的根本目的在于盈利，自主創新不是企業的最終目的，就其本質而言，自主創新是幫助企業實現盈利的一種途徑，是通過自主創新盈利抑或是其他手段，企業會審時度勢作出抉擇。金融錯配導致資本要素成本與邊際收益出現偏離，無形中形成了套利空間。“優勢”企業的理性選擇是靠爭奪金融資源，快速進入低效規模的擴張，其市場利潤的獲得更多依賴于優勢地位所獲得的壟斷利潤，而非自主創新所帶來的競爭優勢。金融錯配越嚴重，尋租套利的動力就越強，企業對自主創新的需求也就越弱。

其次，缺乏自主創新為何能引發產能過剩。后發優勢理論指出，發展中國家可以通過引進、學習和模仿發達國家的先進技術，從而在短時間內實現自身技術水平的提高，進而達到技術收斂的目的。但實際經濟活動中，一方面，技術輸出方在核心技術、先進技術輸出方面存在一定程度的技術封鎖；另一方面，技術引入方為了搶占市場先機、最大限度實現盈利，更偏好于引進整套設備，既節省時間又能保證產品質量。于是，相同技術不斷被重復引進。林毅夫等（2010）［14］的“投資潮涌”理論中提到，“后發優勢”很容易導致企業對相關技術、市場前景形成普遍共識。每當市場出現一個新需求時，就極易引發一輪新的技術引進熱潮。這一現象在產能過剩較為嚴重的幾個行業，如鋼鐵、水泥等行業，表現得尤為明顯。由于缺乏自主創新，產品、市場“同質化”現象突出，企業間競爭往往只是能量取勝，即通過持續的產能擴張增加企業成本優勢或擴大企業市場占有，最終憑借價格優勢或產量規模優勢贏得市場競爭，從而引發了整個行業的產能過剩。

綜上，本文提出假設2。

H2：金融錯配越嚴重，技術引進偏好越明顯，產能過剩問題越嚴重。

2. 基于投資決策

產能過剩問題的久治不愈說明企業的投資決策有偏于其最優水平，其部分原因可歸咎于金融錯配。企業的經濟行為決策過程需要考慮兩個基本要素，即成本與收益，其基本邏輯就是收益須大于成本投入。對于金融“優勢方”而言，其運行成本由于錯配而得到降低，從而激發了企業強烈的投資動機，導致過度投資，引致產能過剩。同時，由于政府干預所形成的資本配置是一種可被觀測到的行為，錯配“優勢方”企業的產業選擇常常被解讀為一種政府信號。信息是影響投資決策的關鍵因素，優勢方企業由于享有了資源和政策優勢，其行為某種程度上預示著潛在的盈利機會，起到了風向標作用。在存在金融摩擦的環境中，“劣勢方”企業本就處于弱勢地位，為了降低風險并實現責任分擔，則傾向采用仿效投資決策。相似性投資決策的疊加最終引發了整個行業產能的過度擴張，出現產能過剩問題。

綜上，本文提出假設3。

H3：受金融錯配影響，企業投資決策質量下降，加劇了產能過剩。

三、研究設計

（一）數據來源與處理

本文選取2007—2020年A股上市公司為初始樣本，主要數據來源于WIND和國泰安數據庫。同時，按照研究慣例進行了樣本篩選：①剔除ST、PT類等非正常交易狀態的觀測值；②剔除數據缺失的觀測值；③剔除金融、保險行業的觀測值。最終共得到21 098個樣本。為減少極端值的影響，本文對連續型變量進行了前后1%的縮尾處理。

（二）基礎模型設定

考慮前期產能利用率會影響當期產能利用率，從而導致模型估計的內生性問題。因此，本文考慮采用動態面板數據模型（系統GMM），引入企業產能利用率的滯后項，并采用廣義矩估計，以緩解內生性問題所帶來的估計系數有偏。具體模型如下：

其中：i、t分別表示第i個企業、第t年；CU表示企業的產能利用率；FM表示金融錯配；control表示控制變量，包括企業規模（lnsize）、資本結構（lev）、所有權屬性（own）、凈資產收益率（roe）、上市公司年齡（age）、是否出口（export）、企業成長性（growth）、股權集中度（concentrate）和固定資產占比（ppe）；industry和year分別表示不同行業和年份；[ε]表示誤差項。

（三）變量說明

模型設定中涉及的具體變量解釋見表1所列。

（1）被解釋變量：產能利用率。由于產能過剩無法被直接測量，因而，產能利用率是目前評價產能過剩程度最為直觀的指標（皮建才和宋大強，2021）［15］。產能利用率是指實際產出與潛在生產能力之比，產能利用率越低，代表產能過剩問題越嚴重。根據所選指標、技術路線及研究目的的不同，大致有峰值法、生產函數法、數據包絡法、協整法和隨機前沿法等各種方法，本文擬采用生產函數法和數據包絡法（DEA）來測算產能利用率。生產函數法的主要思想是假設將擁有的要素全部投入，由此得到的產出即為產能，文中以CU1表示通過函數法測算得出的產能利用率；DEA則是基于投入與產出數據，用線性規劃的方法構建生產前沿面，進而得到產能利用率，文中用CU2表示。

（2）解釋變量：金融錯配。Chari等（2007）、Song等（2009）認為，金融錯配的典型表現是企業無法以合理的價格從市場融資［16-17］。因此，Song等構建了以下算式直接測算金融錯配程度：[ri=rηik]。其中：r表示平均資金使用成本；[ηik]表示金融錯配程度。后期很多學者以此為基礎選擇相應的數據進行實證分析，本文對金融錯配的測算使用的正是這一方法。具體操作是：以每個企業的資金使用成本（利息支出與扣除應付賬款后負債的比值）對所在行業的使用成本的偏離程度來衡量（冉茂盛和同小歌，2020）［18］。根據這一思路，當[ηik]gt;1時，說明企業的資金使用成本高于行業的平均成本，屬于本文所定義的金融錯配“劣勢方”；相反，當[ηik]lt;1時，為金融錯配“優勢方”。無論是金融錯配優勢還是劣勢，[ηik]對1的偏離即代表金融錯配程度，因此，本文以[FM=ηik-1]的絕對值來衡量金融錯配，FM值越高，代表金融錯配越嚴重。

（3）中介變量：技術進步路徑和投資決策。需要解釋的是，本文使用企業自主創新和技術引進的代理變量的比值來反映技術進步路徑的變化，該比值越大，代表企業在技術進步路徑中越是偏向于自主創新方式；反之，則是偏向于技術引進方式。無論是自主創新還是技術引進，上市公司年報中都沒有直接對應的科目，因此，需要選擇合適的代理變量。本文選擇從投入角度尋找自主創新的代理變量。創新投入的披露常見于財務報告附注中“研究開發”項目，因此，若企業年報中明確披露了當期研究開發項目，可直接以該項目本期增加額作為自主創新的代理變量；若企業未明確披露該項金額的，可在財務報告附注的“支付其他與經營活動有關的現金流量”以及“管理費用”項目中尋找。至于技術引進，根據我國現行會計準則，企業當期購買的技術或者專利應計入“無形資產”科目。“無形資產”科目附注的明細中會具體披露當年所購技術、專利、技術使用權等項目，因此，本文采用“無形資產”中所披露的對應金額作為技術引進投入的代理變量。

（4）調節變量：行業集中度。以行業集中度設置虛擬變量（dhhi），以該行業中所有上市公司市場份額（采用營業收入）的平方和計算赫芬達爾－赫希曼指數HHI，并以HHI的75%分位數為界，若公司所在行業的HHI大于或等于行業HHI的75%分位數，則dhhi賦值為1，否則為0。

（5）控制變量。參照現有文獻做法（竇煒，2021；馬新嘯等，2021）［19-20］，本文選取企業規模、資本結構、上市年齡、所有權屬性、凈資產收益率、是否出口、成長性、股權集中度和固定資產占比作為控制變量。另外，本文還控制了行業（Industry）和年份（Year）因素的影響。行業按照證監會2012年版《上市公司分類與代碼》設置，年份按照2007—2020取值。

各變量的描述性統計見表2所列。

四、模型估計結果及分析

（一）基準回歸結果

表3報告了式（1）系統GMM的估計結果，其中CU1和CU2分別為生產函數法和DEA法計算的產能利用率。AR檢驗滿足系統GMM的要求，殘差一階顯著自相關且不存在二階自相關。Hansen統計量不顯著，表明模型1采用的工具變量合理有效，且不存在工具變量過度識別問題。列（1）、列（3）未考慮控制變量，列（2）、列（4）考慮了所有控制變量。

根據回歸結果，無論是否考慮控制變量，金融錯配的回歸系數均顯著為負，說明金融錯配的存在的確導致了產能過剩的惡化。金融錯配越嚴重，錯配“優勢方”企業投資成本和運行成本所形成的價格信息越被扭曲，從而激發了企業更強的投資動機。同時，以過剩產能作為戰略選擇，防止新企業進入、維持市場地位的可行性也得到了加強。對于錯配“劣勢方”的企業而言，金融錯配越嚴重，意味著企業所融資金的成本和不確定都將更高，選擇儲備產能以抵御不確定性的動機也將更強。因此，H1得到驗證。

從控制變量來看，企業年齡與產能過剩之間的關系并不顯著；資本結構、所有權屬性與產能利用率顯著負相關；其他變量均與產能利用率顯著正相關。

（二）內生性檢驗

1. 工具變量法估計

由于金融錯配的原始數據來自各個企業，經過一系列測算可能產生誤差，因此借鑒Lewbel（1997）［21］構建工具變量的做法（1），采用變量自身離差的3次冪iv_FMi，t=［VARi，t-E（VARi，t）］作為企業i第t年的金融錯配的工具變量。表4列（1）至列（3）報告了兩階段工具變量的檢驗結果，結果顯示，控制潛在的內生性問題之后，金融錯配會加劇產能過剩的結論依然成立。

2. 來自“普惠金融”政策的準自然實驗

解釋變量和被解釋變量之間的互為因果關系也是潛在內生性問題的來源之一，為檢驗是否存在雙向因果關系，本文嘗試引入一個外生事件。2013年，國務院正式出臺了“普惠金融”政策，本文認為，這一政策為研究金融錯配對企業產能利用率的影響提供了一次較好的準自然實驗：一方面，普惠金融政策能深化金融體制改革，發揮市場配置的優勢，消除金融特權與不公平；另一方面，普惠金融能拓寬金融服務的廣度和深度，通過提高金融可得性，降低金融產品與服務的成本以緩解信貸約束。因此，本文認為普惠金融政策的執行能減弱金融錯配程度，進而滿足相關性條件；其次，對于企業而言，普惠金融政策是外生的，無法由企業層面的特征決定。同時，普惠金融政策并不會直接影響產能利用率，只能通過對金融錯配的緩解間接影響產能利用率。從這個意義來講，普惠金融所形成的準自然實驗滿足外生性條件。由于普惠金融政策的對象具有廣泛性，不存在標準的實驗組和對照組，所以無法使用傳統的雙重差分模型。但是考慮如果普惠金融能夠降低金融錯配，那么這一效果在金融錯配強度大的企業中將表現得更加明顯，鑒于此，參考李青原等（2022）［22］的做法，可構建廣義雙重差分（DID）模型進行實證檢驗：

其中，CU為產能利用率；after是虛擬變量，如果樣本觀測值在2013年之前，取值為0，否則取值為1；FM×after為解釋變量；其他控制變量同模型（1）。

本文所使用的廣義DID模型已滿足“平行趨勢”假設（2），表4報告了實證估計結果。由列（4）、列（5）可知，FM×after的系數顯著為正，表明普惠金融政策實施后，金融錯配程度較高的企業產能利用率顯著提高，支持了普惠金融政策的有效性。因此，在考慮內生性問題之后，金融錯配加劇產能過剩的結論依然成立。

（三）穩健性檢驗

（1）替換解釋變量。金融錯配的相關文獻中，部分學者采用Aoki（2008）［23］所提出的資本流動系數方式來測算金融錯配。該方法將企業實際占用的資本與資本總量的比值除以其產出的理論值得到資本流動系數，若該系數為1，則為理想狀態，即實際占用的資本與其資本對經濟總體的貢獻度相匹配。因此，本文更換原有的金融錯配方法，以資本流動系數來衡量金融錯配，再重新進行估計，具體結果見表5列（1）、列（2）。在替換被解釋變量后，FM回歸系數依然顯著為負，與基準回歸結果較為一致。

（2）替換估計模型。部分學者指出，根據國際經驗，通過生產函數法計算產能利用率時，若產能利用率低于79%，可判定為產能過剩（3）。根據這一標準，本文將CU1另作處理，若大于0.79，則取值為1，意為產能合理；否則取值為0，意為產能過剩，并采用Logit回歸。檢驗結果見列（3）、列（4）所列，可以看出，替換估計模型并沒有影響主要解釋變量最終系數的符號及顯著性。

（3）考慮經濟周期。諸多研究顯示，每一次經濟的衰退期都伴隨著整體產能利用率的低迷，而經濟復蘇則伴隨著整體產能利用率的升高（王賢彬和陳春秀，2020）［24］。因此，樣本期間產能利用率也有可能受經濟周期影響。基于此，本文在控制其他條件不變的情況下，引入經濟周期變量與金融錯配的交互項，重新進行回歸。借鑒陳冬等（2016）［25］的做法，在樣本期間內考察GDP同比增長速度（以1978年為基期），將每年的GDP增長速度與觀測期間的中位數進行比較，區分經濟上行期與經濟下行期。若GDP增長速度小于樣本期間的中位數，那么Down Year取1，表示經濟下行期。據此，本文將2009年、2011—2016年確定為經濟下行期，變量Down Year取1，其余年份取0。表5列（5）、列（6）報告了回歸結果，可以看出，在考慮經濟周期的影響后，金融錯配對產能利用率仍然有著顯著的負面影響，證明了結果的穩健性。

五、金融錯配影響產能過剩的機制研究

本文理論機制分析部分就金融錯配加劇產能過剩提出兩條渠道，包括技術進步路徑和投資決策。參考江艇（2022）［26］對機制檢驗的建議，下文分別對技術進步路徑和投資決策進行實證檢驗。

（一）基于技術進步路徑

如機制部分所分析的，一方面，金融錯配提高了“劣勢方”企業的融資成本，并擠占了其自主創新資本的投入；另一方面，金融錯配導致“優勢方”尋租套利的動機增強，一定程度上也抑制了企業以自主創新盈利的需求。而缺乏自主創新、停滯于技術引進的企業易導致產能過剩。由于所引入技術較為成熟，存在較高的相似性，產品同質性嚴重，企業只能通過持續性的產能擴張，憑借產量規模優勢贏得市場競爭。為檢驗這一機制，本文設定如下模型：

本文使用自主創新投入與技術引進投入的比值表示技術進步路徑（Trans）。表6列（1）報告了金融錯配對技術進步路徑的固定效應模型檢驗結果，影響系數顯著為負，說明金融錯配能影響企業的技術進步路徑，金融錯配越嚴重，企業在技術進步路徑的選擇中越是傾向于選擇技術引進，而非自主創新，并導致產能利用率的下降。由此，H2得到驗證。

（二）基于投資決策分析

產能過剩問題的久治不愈，說明企業的投資決策有偏于其最優水平。企業的實際投資可以分為預期投資和非預期投資兩部分，其中，預期投資部分代表管理者在理性條件下作出經濟判斷，代表企業的最優投資規模；非預期投資部分則意味著管理者因投資決策偏差而產生對最優投資規模的偏離。借鑒Balakrishan等（2014）［27］的做法，通過對公式（4）回歸估計得到的殘差來衡量企業的非預期投資部分，殘差為正代表過度投資，殘差為負代表投資不足。

其中：Investmenti，t為i公司第t年實際投資支出（4）；TobinQi，t-1為i公司第t-1年的增加機會，用總債務加上股權市場價值之和與總資產的比值來表示；cashi，t為i公司第t年的經營現金流，用經營活動現金凈流量與總資產的比值表示。式（4）計算得出的殘差項值越大，代表企業的投資決策質量越低，表現為逆向指標。為了便于表述，本文對其進行正向化處理，并進一步采用自然對數形式以消除數據分布偏態對變量的影響，最終結果以OI來指代，OI值越大，代表投資決策質量越高。

根據假設3的機制分析，本文設定模型如下：

表6列（2）報告了金融錯配對投資決策的固定效應檢驗結果，可以看出，OI系數顯著為負，說明金融錯配能影響企業的投資決策，金融錯配越嚴重，企業投資決策的質量越低，產能過剩問題越嚴重。由此，H3得到驗證。

六、拓展性分析

（一）考慮企業規模差異

金融錯配“劣勢方”通常以中小企業為主，債務杠桿的獲得形式決定了其經營中的不確定性會更強，風險也更高。因此，這類企業將儲備產能作為一種風險規避手段。金融錯配“優勢方”則較多為大企業，金融錯配提高了其獲得資金的便利程度，降低了資本的使用成本，從而增強了以過剩產能作為進入壁壘、維護市場地位的可能性。鑒于不同企業規模因金融錯配而導致產能過剩的原因存在差異，本文將樣本按照公司規模的中位數將其分為大公司和小公司，分別檢驗金融錯配對不同規模公司產能利用率的影響，結果見7所列（5）。

表7列（1）、列（2）結果顯示，無論是大公司還是小公司，金融錯配均導致各自產能利用率的下降，也論證了本文實證結果的穩健性。但是，比較系數后發現，金融錯配對大公司的影響更為顯著。可能原因在于金融錯配對于小公司產能的影響相對被動，正如上文所分析的，在金融錯配中居于“劣勢方”的小公司由于所獲資金以短期流動性資金為主，不確定性較高，因此選擇儲備產能作為理性防御策略。但是這種類型的產能過剩是一種被動型的選擇，相比大公司為了擴大經營規模、維持市場地位等主動原因而言，其動機會相對弱化。

（二）考慮所有權屬性差異

部分研究指出，我國漸進式金融改革的過程中，非國有企業的融資困境始終難有實質性突破。由于政企關系、預算軟約束等多方面原因，大量信貸資金流向國有部門，而占比越來越高的非國有經濟所獲得的資金卻與其經濟貢獻嚴重不符（張杰，2018）［28］。因此，本文將樣本按照所有權屬性差異分為國有企業與非國有企業，分別檢驗金融錯配對不同所有權屬性企業產能利用率的影響，結果見表7所列（6）。

表7列（3）、列（4）顯示了不同所有權屬性下金融錯配對產能過剩的影響，實證結果顯示，國有企業個數為8 416家，非國有企業個數為12 682家，不同所有權屬性分類下金融錯配都能顯著影響產能利用率。同時，比較國有企業和非國有企業的系數大小可發現，金融錯配對于國有企業產能過剩的影響大于非國有企業。究其原因，可能是由于國有企業更易受到信貸優惠、財政補貼等金融支持，從而導致其低成本產能擴張，更容易出現產能過剩問題。

（三）考慮行業集中度的調節效應

企業是否能以過剩產能維持其壟斷勢力可能與企業所屬行業的集中度有關聯，如武士杰和李紹榮（2020）提出［29］，當行業競爭度較低時，消費者的議價能力較弱，企業會選擇過度投資，最終導致行業產能過剩，以此擴充了對市場失靈的理解。因此，本文將行業集中度作為一個調節變量，分析金融錯配與行業集中度對產能過剩的交互影響，具體模式設定如下：

表7列（5）、列（6）報告了對應的實證結果，結果顯示，行業集中度（dhhi）、金融錯配與行業集中度的交乘項（FM×dhhi）都通過了顯著性檢驗。dhhi系數顯著為負，表明高行業集中度導致企業愿意通過維持高產能以形成進入壁壘，進而維持自己的市場壟斷勢力；而（FM×dhhi）的系數顯著為負，則說明金融錯配對產能利用率的負面影響在行業集中度較低的環境下相對較弱，隨著行業集中度的上升，金融錯配對產能利用率的負面影響也隨之上升。由此可見，低行業集中度會削弱金融錯配對產能利用率的抑制作用。原因正如本文機理部分所提及的，部分企業維持過剩產能的目的在于提高行業進入壁壘狀況，維持壟斷優勢，但是面對市場競爭較為激烈的狀況，即使金融錯配使其維持過剩產能的成本降低，而本身低集中度的行業屬性也削弱了其維持過剩產能的動機。

七、結論與建議

（一）主要結論

本文從微觀企業層面，較為系統深入地分析產能過剩背后的“金融錯配”這一影響因素。理論和實證部分的分析表明：①金融錯配能夠直接影響產能過剩，金融錯配越嚴重，產能利用率越低；②將技術進步路徑和投資決策納入研究框架中后，發現其中介效應的存在，即金融錯配越嚴重，企業越是傾向于選擇技術引進，其投資決策質量也越低、從而導致產能過剩問題的加劇；③低行業集中度削弱了金融錯配對產能利用率的負面影響，相對低行業集中度的企業，金融錯配對產能利用率的負面影響在高行業集中度的企業中表現更為明顯。

（二）政策建議

為緩解金融錯配問題，提高企業的產能利用率，根據以上研究結論，本文提出以下政策建議：

（1）加快金融體系的市場化進程，促進金融市場配置功能的合理化和有效化。一方面，應構建規范、透明、開放的資本市場，健全信息資源共享機制，改善企業的信息信用環境。同時，進一步推動利率市場化改革，使資本價格可以真實反映市場供需關系和要素價值，充分激發市場的價格發現機制。另一方面，建立多層次、差異性和廣覆蓋的融資渠道。我國不同企業間所獲資本的成本存在較大差異，因此，需積極有序發展多層次融資渠道，構建不同功能定位的金融服務機構，以適應不同區域、類型、規模企業的多樣化金融需求，提高資本要素配置效率，從金融錯配的源頭遏制產能過剩。

（2）轉變政府職能，合理界定政府作用的邊界。政府部門應充分尊重市場規律，合理利用政府杠桿，減少政府對金融資源配置的不當干預，消除其規模偏好與所有制偏好，為企業營造同等待遇的公平市場環境。對于產能過剩的企業與行業，需加快優化產業結構，利用優勝劣汰的市場機制，減少行業管制和補貼，削減其他優惠福利。另外，可利用大數據、人工智能等技術手段，實施政策監督實踐機制，并對政策的實施效果進行定期評價，從而更有效地發揮政府職能，使金融資源真正流向創新效率高、更能代表經濟高質量發展前景的企業。

（3）增強企業的創新能力和決策能力。機制分析顯示，金融錯配通過自主創新和投資決策進而影響其產能利用率。因此，一方面，需注重企業的創新驅動，轉變產業發展的動力機制。通過調控市場競爭擠壓要素冗余，由市場機制倒逼企業進行產品和技術的調整，實現產業結構的優化升級。另外，相關部門也應致力于完善與企業自主創新能力體系相匹配的金融結構，建立金融機構敢貸愿貸能貸會貸長效機制，以匹配企業研發投入對長期限資金的訴求。另一方面，企業在制定決策時應理性對待政策所帶來的機遇和風險，建立科學的投資決策機制，如聘請第三方評估、完善投票制度等。政府也應增強政策的透明度和程序性，減少不確定性，為企業提供穩定的預期，從而營造“穩定公平透明可預期的營商環境”。

（4）以適應市場經濟發展為導向，強化競爭政策的制定與實施。鑒于市場競爭的加劇能削弱金融錯配對產能利用率的負面影響，因此，政府需致力于逐步完善市場化機制、加強反壟斷市場監管并營造良好的市場競爭生態環境，提高市場競爭程度，以深化“放管服”改革。同時，政府還應持續推進公平競爭審查制度，審慎合理評估大企業通過并購規模擴大后所帶來的各方面影響，尤其需警惕大企業通過資本擴張以控制其未來潛在競爭對手，維護市場勢力的可能性。

注 釋：

（1）宋德勇（2022）、趙文濤（2022）等也曾采用這一處理方法。

（2）限于篇幅，本文沒有給出平行趨勢檢驗的具體過程，結果備索。

（3）韓國高（2011）、王輝和張月友（2015）也曾使用這一標準判斷產能是否過剩。

（4）Investment的計算方法如下：（構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金+子公司及其他營業單位支付的現金凈額）-（處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額+處置子公司及其他營業單位收到的現金凈額）-固定資產折舊、無形資產攤銷和長期待攤費用攤銷，用期初總資產進行標準化。

（5）篇幅所限，文中只匯報了CU1的實證結果，CU2的實證結果備索。

（6）篇幅所限，文中只匯報了CU1的實證結果，CU2的實證結果備索。

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［責任編輯：楊文靜，余志虎］

基金項目：國家社會科學基金重大項目“構建金融有效支持農業高質量發展的體制機制研究”（21ZDA046）；浙江省軟科學重點項目“浙江省孵化期科技型小微企業集合融資增信模式創新及政策支撐體系研究”（2021C25024）

作者簡介：錢水土（1965—），男，浙江蕭山人，教授，博士生導師，研究方向：農村金融，綠色金融，區域金融；

戴夏晶（1982—），女，浙江溫州人，講師，博士研究生，通信作者，研究方向：區域金融。