行政審批制度改革緩解企業融資約束了嗎？

袁月 孫光國 張焰朝

摘? ?要：企業的融資狀況與其所處的營商環境密不可分，行政管制過多導致的企業資源獲取和配置效率低下，是影響企業融資的重要外部制度因素之一。近年來，我國行政審批制度改革持續深入，對企業發展產生了重要影響。為探究行政審批制度改革與企業融資約束的關系，這里以各地行政審批中心的設立為“準自然實驗”，利用我國滬深上市公司數據，采用廣義雙重差分法進行實證研究。研究發現，行政審批中心的設立緩解了企業融資約束，但政策效果因企業特征以及企業所在區域特征的不同而存在較大差異。具體表現為：涉及行政審批事項較多的企業以及位于東部地區、高行政級別城市的企業從改革中能獲得更大利益。從影響機制來看，行政審批中心的設立降低了企業的制度性交易成本和債務融資成本，從而緩解了企業的融資約束。

關鍵詞：行政審批制度改革；行政審批中心；行政審批事項；融資約束

中圖分類號：F275? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1003-7543（2023）05-0138-18

企業的健康發展是我國經濟高質量發展的重要支撐，能否以較低的成本及時獲得經營投資所需要的資金和資源是企業正常運營的前提。當市場不完備導致企業外部融資成本高于內源融資從而無法使投資達到最優時，企業就會面臨融資約束［1］。融資約束會增加因企業研發而導致的財務風險，從而限制企業進行創新投資［2］，不利于企業的生產率提高和價值提升［3］。然而，現實中企業的融資約束問題廣泛存在。企業經營者問卷跟蹤調查報告表明，我國企業尤其是中小企業的融資難、融資貴問題突出［4］，上市公司也普遍存在融資約束困境［5］。企業的良好運營是國家經濟發展的內生動力。中央高度重視企業融資問題，緩解企業融資難、融資貴問題多次成為中央經濟工作會議的重要事項，2022年中央政府工作報告亦提出要進一步解決實體經濟特別是中小微企業融資難題。

我國政府出臺的一系列政策措施都有為企業降成本或提供金融支持的功效，如稅收優惠、債券融資增信支持、產業政策支持等。然而，經驗證據表明，這些政策并非都能緩解企業融資約束，政府對產業的過度干預甚至可能加劇企業融資約束［6］。重塑政府與市場的關系、堅持市場化導向的改革、構建一流的市場化營商環境是我國的現實需要。自2001年國務院行政審批制度改革工作領導小組成立以來，我國行政審批制度改革工作持續推進。2021年發布的國家“十四五”規劃綱要提出要深化簡政放權、放管結合、優化服務改革。行政審批制度改革作為構建市場化營商環境的關鍵抓手、提升政府經濟治理能力的有力舉措，其必要性和重要性被再次強調，改革的方向也進一步明確。

經濟新常態下，制度改革與政策推行對企業發展有著深遠的影響。已有研究表明，企業所在的制度環境對企業的融資至關重要，政府干預經濟導致融資渠道外生于市場是形成我國企業融資約束的根本性因素［7］，投資準入限制、市場進入門檻等體制機制障礙更是阻礙了我國直接融資效率的提高［8］，制約了企業的發展。因此，緩解企業融資約束不僅要從企業自身出發，還需要深化“放管服”改革，優化企業所在的營商環境。那么，作為一流的市場化營商環境建設的重要推動力量，行政審批制度改革能否緩解企業融資約束？如果能，行政審批制度改革緩解企業融資約束的影響機制是什么？是否對所有企業都能發揮同樣的作用？對這些問題的回答，可以為剖析引致企業融資難的制度因素提供啟示，有助于科學評價政府在緩解企業融資難、融資貴問題上發揮的作用，亦可為我國行政審批制度改革的政策效果提供經驗證據，為建設一流的市場化營商環境提供思路。

一、相關文獻綜述

政府對企業的管制是影響企業融資約束的重要制度因素，行政審批制度改革是改善企業營商環境、提高市場活力的重要舉措。本文主要就這兩方面的文獻進行梳理。

（一）影響企業融資約束的制度因素

不同于發達國家，我國企業的融資約束可能源于政府對經濟的干預，而這是市場本身所無法化解的［7］。雖然2013年我國金融機構貸款利率管制的全面放開促進了銀行間競爭和信貸資源配置的市場化，有助于企業以更低的融資成本獲得貸款［9］，然而營商環境相關的調查發現，市場議價機制發揮作用仍是受限的，要在信貸資源配置中真正實現競爭中性，還需要探究影響營商環境的深層次因素［10］。圍繞營商環境等制度因素展開的研究均發現，好的制度環境可以緩解企業融資約束。周澤將等發現營商環境優化可以降低企業信貸成本［11］，良好的營商環境會減弱非正規部門的競爭對企業融資約束的負面影響。魏志華等認為政府治理、經濟基礎、金融發展、制度文化是金融生態環境的四個要素，好的金融生態環境能改善企業的融資約束［12］。強國令等以樊綱等編制的包含政府與市場關系在內的市場化指數來衡量市場化進程，發現市場化進程降低了企業融資約束［13］。

上述研究說明緩解企業融資約束除了要進行財稅金融體制改革之外，還應改善企業所處的制度環境。而無論是哪個角度展開對制度環境的探索，都離不開對政務環境的探討。正確處理政府與市場的關系，使市場在資源配置中起決定性作用，能更好地解決企業融資問題。行政審批制度改革對政府配置資源的權力進行了調整、限制與規范，重塑了政府與市場關系，會極大地影響企業所處的政務環境乃至營商環境，但少有文獻對此進行研究，因而探究行政審批制度改革對企業融資約束的影響具有重要意義。

（二）行政審批制度改革對企業發展的影響

企業進入市場及其生產經營運作的各個方面都會受到政府行政審批的管制，比如企業注冊設立、進入新行業、獲取資質許可、投資項目等［14］，過多的審批扭曲了資源配置，從而抑制了企業的生產率增長［15］。隨著行政審批制度改革的開展與深化，更多的學者將研究視角聚焦到行政審批制度改革對微觀企業的影響上，發現行政審批制度改革不僅放松了市場準入，便于企業進入市場［16］，而且會對企業經營運作產生影響。一方面，行政審批制度改革精簡審批事項、提高審批效率，降低了交易費用［14］，有利于企業成本的降低以及利潤率的提高［17］。另一方面，行政審批制度改革優化了市場資源配置，使得競爭更加市場化，促使企業為了謀求生存和發展而進行創新和并購等活動，提高了企業的創新產出、并購績效、投資效率與生產率［18-21］。

綜上所述，在行政審批制度改革對企業的影響方面，學者們研究了行政審批制度改革對微觀企業進入市場、在位企業的創新和并購等投資活動、生產率等方面的影響。投融資是互動的，生產經營與投資都需要資金支持。行政審批是政府控制微觀經濟領域資源配置的工具，行政審批制度改革勢必會影響其轄區內企業的資源獲取能力，但是其對企業融資的影響尚未有細致研究，對此進行探索有助于更全面綜合地考察行政審批制度改革對企業發展的影響。

二、制度背景、理論分析與研究假設

獲取資源對企業的生存發展至關重要，根據資源依賴理論，企業的生存和發展與其所在的外部環境息息相關。在不完美市場下，信息不對稱、委托代理問題、流動性約束、交易成本的存在導致了企業的融資約束［1，22-23］，而宏觀經濟環境的不確定以及政府過度干預會使得企業面臨更為嚴重的融資約束問題［7］。

政府主要通過制定各種政策、管制措施等實現其調節經濟的目標。行政審批是政府干預的一種方式，是政府管理和配置資源的主要手段。隨著社會主義市場經濟的發展，行政審批制度的弊端逐漸顯現，市場準入的限制、煩瑣的審批環節和條件、漫長的審批時間和不透明、不規范的審批標準既耽誤時間，又影響效率，捆住了企業的手腳。這就要求必須對行政審批制度進行改革，重新審視并調節政府與市場的關系，激發市場主體的活力。2001年，國務院行政審批制度改革工作領導小組成立，負責指導和協調全國行政審批制度改革工作。在此之后，行政審批制度改革工作持續推進。

行政審批對企業的管制主要體現在獲取交易的許可以及完成交易上，無論是企業的注冊設立，還是日常經營、融資投資等，都會涉及眾多審批。一方面，審批相關的行政事業收費使企業承擔著高昂的制度性交易成本；另一方面，復雜繁多的行政審批使企業面臨較大的不確定性，增加了企業的決策信息成本，使企業對投資項目的回收期、未來現金流等預判存在較大的偏差［24］，不僅影響了企業的經營效率和盈利能力，而且會讓投資者因較大的信息不對稱從而要求更高的資金溢價，企業融資成本較高［25］。

行政審批制度改革的內容與措施主要有審批機構的精簡與整合、審批程序與流程優化、審批事項的縮減與權限下放。行政審批中心的設立是行政審批制度改革的集中體現，實現了具有審批權限的多個部門的集中辦公，為企業提供設立變更、資質認證、商務貿易、投資審批、融資信貸等審批事項的一站式辦理，推動了審批程序的再造與審批標準的規范。部分行政審批中心還聯合金融機構成立了金融服務系統，促成銀行辦事處入駐中心，更是直接簡化了企業融資相關的審批程序，減少了來自行政審批方面的融資障礙，使得企業融資手續辦理更為便利。很多事項在行政審批制度改革后由原先的審批制變成審核制、備案制甚至取消審批。通過分析可以發現，行政審批制度改革對企業經營運作產生了很大影響。一是市場準入的放開、審批事項的縮減和審批程序的優化意味著企業生產經營以及投融資活動面臨的門檻限制減少，審批效率和質量提升，企業得以從原先煩瑣漫長的審批中解放出來，擁有更大的經營自主權，將更多的時間、資金與精力放到企業價值增值行為上，降低了企業的制度性交易成本，提升了企業的生產率和利潤率［17，21］。二是行政審批制度改革提高了行政透明度，企業來自政務環境的不確定性降低，為達到融資條件而進行財務造假的動機減弱，財務信息質量提高［26］。企業的經營狀況及財務信息是投資人尤其是信貸機構評估企業風險、作出投資決策的重要依據，較高的信息不對稱會降低投資者的投資意愿或要求更高的資金溢價，而行政審批制度改革改善了企業與外界的信息不對稱狀況，企業的信用風險降低，相應的融資成本也會降低。

綜上所述，行政審批制度改革降低了企業的制度性交易成本及融資成本，從而對企業融資狀況產生影響。基于以上分析，本文提出如下研究假設：

在其他條件不變的情況下，行政審批制度改革能夠緩解企業融資約束。

三、研究設計

（一）樣本選取與數據來源

2001年，國務院行政審批制度改革工作領導小組成立，負責統一協調全國的行政審批制度改革工作，在這一年行政審批中心也在各地級市快速設立，因而這里選用地級市行政審批中心設立數據來檢驗行政審批制度改革對企業的影響，以2001年為研究起始年份。行政審批中心數據主要來源于徐現祥教授團隊整理的中國地級行政審批中心數據庫以及CNRDS數據庫的行政審批中心數據。在這兩個數據庫的基礎上，我們以行政審批中心、行政服務中心、政務服務中心、行政審批服務中心、行政審批和政務管理局等為關鍵詞語通過網絡搜索、查找政府文件等方式定位到各地行政審批中心官網、新聞報道網站、政府網站等獲取各地行政審批中心設立數據，并與前兩個數據庫進行核對、補充，最終確定各地行政審批中心的設立時間。上市公司的國有持股比例數據來自CNRDS數據庫，公司注冊地及其他財務數據、城市GDP及其結構數據來自CSMAR數據庫，市場化進程數據來自樊綱、王小魯等的《中國分省份市場化指數報告》［27］。

本文的研究樣本為2001—2019年我國上市公司數據，包括了全國地級層面城市，不包括直轄市及港澳臺地區。此外，還剔除了金融保險行業公司以及相關數據缺失的公司樣本。最終的樣本包括 2 615 家上市公司的 26 410 個觀測值，分布在 244 個地級市。

（二）模型構建與變量定義

設立行政審批中心與否是一個隨時間改變的0—1虛擬變量，這樣一來，單一政策沖擊的傳統DID模型不再適用，因而本文參照已有漸進式改革政策研究的文獻做法［16，19］，采用多期雙重差分（DID）模型進行研究。

1.多期DID模型構建

為探究行政審批制度改革對企業融資約束的影響，借鑒王永進和馮笑［19］的做法，構建如下模型：

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

其中，下標c為城市，i為企業，t為年份。KZ_indexcit表示i企業在t年的融資約束情況，AARct為行政審批中心是否設立的虛擬變量Treatc與是否為設立后的虛擬變量Postct的乘積（AARct=Treatc*Postct），估計系數 β 反映了行政審批中心的設立對企業融資約束的影響。舉例來說，假設城市c在2003年設立了行政審批中心，則Treatc為1，否則為0；Postct在2003年及之后年份為1，2003年之前的年份為0。Controls為公司以及宏觀層面的控制變量。本文還在模型中加入了城市、公司、年份固定效應（Cityc、Firmi、Yeart）。Cityc與Yeart 分別是城市啞變量和年度啞變量，相比Treatc與Postct而言可以更好地反映個體特征與時間特征，是Treatc與Postct的替代，亦符合DID原理的設計原理，因而本模型中不再單獨加入Treatc或Postct，只加入其交互項。此外，為了更好地緩解遺漏不可觀測的公司層面因素的問題，還參照以往文獻控制了公司固定效應Firmi。εcit為誤差項。為降低極端值的影響，對所有連續變量予以1%和99%分位數的縮尾處理。為避免城市層面的聚類效應對標準誤的影響，回歸時在城市層面進行了cluster處理。

2.主要變量

（1）被解釋變量：融資約束指數

本文使用KZ指數來衡量企業融資約束。KZ指數的構建參考Kaplan & Zingales［28］、魏志華等［12］、李文文和黃世忠［29］的研究，選取經營活動凈現金流量（Cashflow）、現金及現金等價物持有量（Cashhold）、股利支付率（Divdend）、資產負債率（Lev）和托賓Q值（Tobin's Q）5個變量來構建KZ指數，反映企業面臨的融資約束程度。其中，經營活動凈現金流量、現金持有和股利都除以期初總資產。具體做法如下：

第一，分年度生成Cashflow、Cashhold、Divdend、Lev和Tobin's Q這5個變量的中位數。

第二，將5個指標按照年度中位數進行分類，生成是否大于中位數的虛擬變量kzi（i=1，2，…5）。其中，若Cashflow小于中位數，則kz1為1，反之為0；若Cashhold小于中位數，則kz2為1，反之為0；若Divdend小于中位數，則kz3為1，反之為0；若Lev大于中位數，則kz4為1，反之為0；若Tobin's Q大于中位數，則kz5為1，反之為0。

第三，計算KZ值，令KZ=kz1+kz2+kz3+kz4+kz5。

第四，以KZ值為因變量，Cashflow、Cashhold、Divdend、Lev和Tobin's Q為自變量，采用有序的邏輯回歸（Ologit），構建回歸模型。

第五，得到每一家上市公司各個年度的KZ值的估計值，KZ值的估計值越大，意味著上市公司面臨的融資約束程度越高。實證結果如表1所示。

表1回歸得到的各自變量的回歸系數的方向和大小符合預期，表明經營性凈現金流較低、現金持有較少、現金股利較少、負債水平較高以及有著較多的投資機會的上市公司往往面臨著較大的融資約束。根據表1回歸得到的5個指標的估計系數，計算KZ_index：

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

（2）核心解釋變量：行政審批中心設立

行政審批中心的設立不只是機構的合并，而是將原先分散、相近的行政職能進行整合、優化，對煩瑣的行政審批事項和流程予以縮減、再造，實現審批業務、數據的集成與政務服務的集中管理，可以說行政審批中心設立既是行政審批制度改革的集中體現，又推動了行政審批制度改革的進一步深化［14］。由于各地方具體審批事項的動態數據難以獲取，且行政審批制度改革不能只看審批事項的減少與下放，還要看這些行政審批制度改革措施是如何落實的，從“集中式審批、一站式服務”的行政審批中心的設立來對此進行考察是一個非常合適的視角。由于地方政府在改革中具有較大的自主權，各地區行政審批中心設立的時間并不一致，設立時間的先后可以在一定程度上代表行政審批制度改革的強度［16］，更為豐富、具體地展現行政審批制度改革的邏輯和進展，這就為政策研究提供了一個良好的準自然實驗場景。本文與目前行政審批制度改革領域絕大多數文獻的做法［14，16-21］保持一致，從地級市行政審批中心設立這一視角來考察各地區行政審批制度改革的情況。具體地，根據企業所在城市行政審批中心是否設立以及設立年份來識別企業是否受到了行政審批制度改革的影響，若企業所在地級市設立了行政審批中心，則AAR變量在當年及之后年份為1，否則為0。

（3）控制變量

本文控制了公司層面以及宏觀層面的因素。公司層面控制變量的選取主要參考李文文和黃世忠［29］、潘越等［30］，包括企業規模（Size）、盈利狀況（Profit）、流動比率（Liquid）、成長性（MB）、資產有形性（PPE）、董事會獨立性（Indep）、國有股比例（Stateshare）。此外，企業的融資狀況可能受到行政審批制度改革之外的地區經濟發展及經濟結構、市場化進程［30］等因素的影響，因而還控制了企業所在城市的國內生產總值（lnGDP）、第二產業占比（GDP_2nd）、所在省份的市場化指數（Market）這3個宏觀層面控制變量。各個變量的定義如表2所示。

3.描述性統計及分析

表3（下頁）列示了主要變量的描述性統計結果，可以看到融資約束指標KZ_index的均值為0.746，中位數為0.908，標準差為1.928，最小值為-4.812，最大值為5.838。行政審批制度改革（AAR）的均值為0.869，標準差為0.337，說明整個樣本期間絕大多數研究樣本所在城市都設立了行政審批中心。其余變量的描述性統計詳見表3。

此外，由于本文研究樣本期間為2001—2019年，時間跨度較長且涉及全國各個地級市，為了更清晰地呈現樣本，我們還列示了分年度、分區域（東部、中部、西部與東北地區①）的樣本量分布情況（見表4，下頁）。由表4可知，研究樣本較多集中在東部地區，中西部及東北地區相對較少，這主要與我國上市公司的區域性分布有關。圖1展示了各地級市行政審批中心設立前后其轄區內的企業融資約束（KZ_index）的分年度分布情況，可以看出行政審批中心設立后企業融資約束更低，為本文的研究提供了直觀的初步證據。

4.相關性分析

表5報告了各變量之間的相關系數，行政審批制度改革（AAR）與融資約束（KZ_index）的相關系數為-0.05，在1%水平上顯著，單變量的分析結果基本符合預期。除個別控制變量外，其他各個變量之間相關系數基本都小于0.5，未報告的方差膨脹因子VIF值最大為1.68，遠小于10，說明實證模型不存在嚴重的多重共線性問題。

四、實證檢驗與分析

（一）模型適用性檢驗

本文采用雙重差分法（DID）模型來評估政策效果。理論上，使用雙重差分法的前提是滿足隨機性假設，即各地級市是否設立行政審批中心是隨機決定的，不存在樣本選擇偏差問題。就本文而言，行政審批中心是審批事項集中辦理、集中審批的“一站式”服務平臺，其建立初衷并非緩解企業融資約束，而是為了減少政府對微觀企業的干預，從而降低相應的制度性交易成本，改善企業營商環境。因此，可以初步判斷研究樣本選擇是隨機的。在后文的穩健性檢中，將影響城市是否建立行政審批中心的若干決定因素納入模型，從實證上判斷該項改革是否可以視為一項準自然實驗，是否可以采用DID模型進行研究。

此外，應用雙重差分模型來檢驗行政審批制度改革與企業融資約束之間的關系還需要滿足平行趨勢假設，即在行政審批制度改革設立前，處理組和對照組之間的融資約束不存在差異或者即使有差異但差異不隨時間而改變。為檢驗平行趨勢假設，借鑒已有文獻［32］，構建如下模型進行動態效應檢驗。

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

具體做法為：按照行政審批中心設立的前后時間段設置一系列時間虛擬變量Set? ，將其與處理組的虛擬變量Treatct相乘，考察交互項Set? ×Treatct的顯著性。具體而言，以行政審批中心設立當年的樣本為基準組，在基準組前后分別設置4個虛擬變量，若處于基準組所在年份之前的第1年、第2年、第3年、第4年及以上，則 Set? 、Set? 、Set? 、Set? 分別取值為1，否則為0；若處于基準組所在年份之后的第1年、第2年、第3年、第4年及以上，則 Set? 、Set? 、Set? 、Set? ?分別取值為1，否則為0。表6的回歸結果顯示，基準組之前年度的Set? ×Treatct、Set? ×Treatct、Set? ×Treatct、Set? ×Treatct 的系數均不顯著，說明在實施行政審批制度改革前，處理組與對照組的融資約束沒有明顯差異，符合平行趨勢假設。

（二）回歸結果及分析

1.基準回歸分析

表7報告了模型（1）的回歸結果。列（1）和列（2）是基于公司注冊地城市得到的回歸結果。列（1）控制了城市、公司、年份固定效應，但沒有加入控制變量，解釋變量AAR的估計系數為-0.130，在10%水平上顯著；列（2）在列（1）的基礎上控制了影響企業融資約束的公司層面和宏觀層面因素，解釋變量AAR的估計系數為-0.126，在5%水平上顯著，各控制變量的回歸結果也與已有文獻基本相符。表7的回歸結果說明，在控制其他可能的影響因素后，行政審批中心的設立對融資約束有負向影響，由此可得出行政審批中心設立緩解了企業融資約束的初步結論。

2.內生性分析與穩健性檢驗

（1）緩解樣本選擇偏差問題

為進一步說明地級市設立行政審批中心的隨機性，我們還參考王永進和馮笑［19］、朱旭峰和張友浪［33］的做法，在基準模型的基礎上考慮可能影響城市設立行政審批中心的三類因素：一是城市經濟與行政特征，包括經濟開放性（Openness）、城市行政級別（City_level）、總人口（lnPopulation）、是否為東部地區（East）；二是同區域其他城市設立行政審批中心的影響，即同省份其他城市累計設立率（Neibor_ratio）；三是當地政府官員的影響，即市長及市委書記的年齡、任期和前一任職位來源（Mayor_age55、Mayor_tenure、Mayor_origin、PS_age55、PS_tenure、PS_origin）。將上述決定因素分別與post相乘后納入基準回歸模型以剔除城市樣本選擇偏差。

2001年國務院正式啟動了行政審批制度改革，但2001年前就有個別城市已經設立行政審批中心，若將地級市作為處理組則可能存在內生性問題。因為這些地級市政府自主自發地實施改革可能是由其招商引資等固有內在需求引致，不能排除其是樣本自選擇的結果。此外，企業也有可能將企業的注冊地遷往政務環境更好的城市。為緩解上述兩種可能對結果穩健性的影響，參考畢青苗等［16］和王璐等［34］的做法，分別剔除在2001年前就先行設立行政審批中心的地級市樣本以及剔除樣本期間更換注冊地址的企業樣本重新進行回歸，結果如表8（下頁）列（2）和列（3）所示。相較于基準回歸，AAR系數更大，t值也增大，再次體現了本文結論的穩健性，說明地級市行政審批中心設立這一事件基本滿足準自然實驗的特點，滿足DID模型的樣本隨機性的適用條件，在本文研究中應用DID模型是恰當的。

（2）排除其他環境變化干擾

在樣本期間，2001年我國加入WTO、2008年金融危機等沖擊均會影響企業的經營環境或融資狀況。為了排除這些環境變化對本文結果可能的干擾，參考詹新宇和王一歡［21］等文獻的做法，分別剔除2001年、2007年與2008年樣本后重新回歸以排除我國加入WTO或者金融危機產生的影響。表8列（4）和列（5）的雙重差分變量AAR的回歸系數依舊為負且顯著，說明行政審批中心設立對企業融資約束的緩解作用是穩健的。

（3）部分年度雙重差分回歸：構造新的DID樣本

截至2019年，所有地級市均已設立行政審批中心，就基準回歸的研究樣本而言，所有的Treat均為1，沒有Treat為0的樣本，因而該部分采用更換處理組和對照組的方式來進一步考察結論的穩健性。具體地，將2001年或2002年設立行政審批中心的地級市作為新的處理組，共106個地級市，2007年及以后年份才設立行政審批中心的地級市作為對照組，共59個地級市。樣本期間限定為2001—2006年，在這一期間內，對照組均未設立行政審批中心，即Treat為0。這么做的原因是我國地級市行政審批中心主要集中于2001—2006年設立，2001年和2002年分別有44個、62個地級市設立了行政審批中心，合計占地級市樣本的43.44%，至2006年末已設立行政審批中心的地級市樣本占總樣本量的75.82%。對構造的處理組與對照組樣本按照基準回歸的模型即模型（1）進行回歸，結果如表9（下頁）列（1）所示。AAR的系數為-0.225，在5%水平顯著，印證了基準回歸的結果。

（4）平衡面板數據回歸

本文樣本時間跨度較長，為避免非隨機因素對結果的干擾，采用平衡面板數據時僅保留2001—2019年數據連續的企業樣本重新執行回歸，結果如表9列（2）所示，結果依舊穩健。

（5）緩解衡量偏誤問題：分別替換解釋變量與被解釋變量的衡量方式

先替換解釋變量的衡量指標。AAR2為考慮行政審批中心設立年份以及月份后重新生成的行政審批中心設立指標，若行政審批中心為當年上半年設立，則AAR2當年為1；若行政審批中心為當年下半年設立，則AAR2當年為0，下年為1。用AAR2替換AAR來執行模型（1）的回歸，回歸結果如表9列（3）所示。在改變行政審批中心設立年份的確認標準后，AAR2的回歸系數為負，且在5%水平下顯著，說明行政審批中心設立緩解企業融資約束的結論仍舊穩健。

接下來替換被解釋變量的衡量指標。為緩解衡量偏誤問題，本文替換了融資約束的衡量變量，參考Fazzari等［1］和李文文和黃世忠［29］，采用投資—現金流敏感性指標來反映企業的融資約束，構建如下模型進行檢驗：

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

其中，Invest為投資支出；Cashflow為經營現金流量；AAR*Cashflow為行政審批制度改革變量與經營現金流量的交互項，主要看其回歸系數 λ，其他控制變量同基準回歸模型（1）。回歸結果如表9列（4）所示，行政審批中心設立變量AAR與經營現金流量凈額的交互項（AAR*Cashflow）系數為負，且在1%水平顯著，說明行政審批中心的設立能夠降低企業投資—現金流敏感性，緩解融資約束。以上結果說明，在替換融資約束的衡量方式后，結果仍舊穩健。

五、影響機制分析

（一）行政審批制度改革緩解企業融資約束的作用路徑：降低企業制度性交易成本

作為政府對微觀經濟活動進行干預的一種手段，行政審批對企業的干預主要體現在獲取交易的許可以及完成交易上，這一過程伴隨著制度性交易成本的產生，如辦理審批業務需要繳納的稅費，因無法進入市場、不規范的審批流程、漫長的審批時間等導致的成本，以及企業為獲取審批便利所主動付出的成本，例如建立政治關聯、行賄等［14］，這些制度性交易成本增加了企業的負擔。

行政審批制度改革一方面減少了審批事項，涉企行政事業性收費減少，另一方面優化了審批流程，審批更加規范、透明，既降低了企業不必要的支出，又節約了企業的時間和精力，幫助企業降低了制度性交易成本。成本的降低有助于改善企業的狀況，因而我們認為行政審批制度改革可以通過降低企業制度性交易成本從而緩解融資約束，在此進行實證檢驗。被解釋變量是企業的交易成本（Transactioncost），參考夏杰長和劉誠［14］等文獻，我們以銷售費用、管理費用、財務費用三者之和除以總資產來表示，控制變量包括企業規模（Size）、資產有形性（PPE）、盈利狀況（Profit）、員工人數（lnStaff）、城市國內生產總值（lnGDP）、第二產業占比（GDP_2nd）、市場化指數（Market），并控制了城市、公司及年份固定效應。為避免城市層面的聚類效應對標準誤的影響，回歸時在城市層面進行了cluster處理。回歸結果如表10列（1）所示。AAR的回歸系數為負，且在10%水平顯著，說明行政審批中心設立降低了企業的制度性交易成本。

（二）行政審批制度改革緩解企業融資約束的作用路徑：降低企業融資成本

行政審批制度改革前，企業生產經營面臨眾多行政審批，審批流程煩瑣、審批周期長導致企業生產經營的不確定性增大，尤其是涉及多項審批的投資項目，需要經過項目籌建主體資格確認、建設項目節能審查、項目環評審批等審批程序，企業更是難以準確預期其何時通過審批可以進入建設期以及預測投資回收期，企業未來現金流的不確定性高，企業與外部的信息不對稱性高，從而導致投資人要求更高的資金溢價。此外，因審批漫長而無形中延長的項目周期也意味著企業需要承擔更長期間的利息費用，企業融資成本高昂。行政審批制度改革后，企業項目的審批效率提高，有利于企業項目的順利推進，降低企業與投資者之間的信息不對稱，降低企業的融資成本，從而緩解企業的融資約束。

鑒于股權融資相關的行政審批制度改革舉措在本文樣本期間較為靠后，因而本文從債務融資的角度來檢驗行政審批制度改革影響融資約束的作用路徑，即考察行政審批中心設立是否會降低企業的債務融資成本。被解釋變量是企業的債務融資成本，參考潘越等［35］、張偉華等［9］，以財務費用明細中的利息支出與其他財務費用之和與期初總負債的比值來衡量債務融資成本。控制變量包括企業規模（Size）、資產有形性（PPE）、公司成長性（MB）、盈利狀況（Profit）、經營杠桿（OpeLevel）、國有股比例（Stateshare）、市凈率（PB）、董事會獨立性（Indep）、高管持股（Comp）、公司年齡（Age）、金融市場化程度（Finance），并控制了城市、公司及年份固定效應。其中，金融市場化程度（Finance）來自王小魯等的市場化指數報告的要素市場發育程度中的金融市場化程度指標。與市場化指數的衡量一致，借鑒馬連福等［31］的做法，以歷年金融市場化指數的平均增長幅度作為預測依據，補齊2017—2019年度金融市場化程度指標。回歸結果如表10列（2）所示。AAR的回歸系數為負，且在5%水平顯著，說明行政審批中心設立降低了債務融資成本。

六、異質性檢驗

前文實證結果表明，行政審批中心的設立緩解了企業的融資約束，但需要注意的是，不同地區因具有不同區位特征，其行政審批制度改革的實施也可能有差異，行政審批制度改革對不同企業的影響亦不相同。政策實際實施效果可能會因企業特征、地區特征的差異而有所不同。若企業原先受到行政審批的制約較大，行政審批制度改革后這些企業相較于其他企業更能享受到政策紅利。若企業所在地區具有更多的資源稟賦，就能更好地借力行政審批制度改革加快發展。鑒于此，本文從企業涉及的行政審批事項的多寡、企業所在地區的區位特征兩個角度，考察行政審批制度改革影響企業融資約束的橫截面差異。可以預期，涉及的行政審批事項較多，位于東部地區、城市行政級別較高的企業，在行政審批中心設立后，其融資約束更能得到緩解。

（一）企業特征：企業涉及行政審批事項的多寡

在企業涉及行政審批的事項中，投資項目審批涉及面廣、影響較大，且相對而言與企業融資之間的聯系更為緊密，因而本文從這一角度來考察。由于企業投資項目審批數據無法直接獲取，只能試圖從項目資產的規模大小來間接考察其項目涉及的事項多少。一般而言，企業項目資產的規模越大，相應的項目在投資前期以及運營過程中涉及的行政審批也越多。參考劉貫春等［36］用現金流量表中“企業為購建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金”來反映企業項目資產投資（Lasset）。用“企業項目資產投資（Lasset）是否超過行業中位數”間接反映“企業日常事項涉及行政審批的多寡”，來檢驗當企業涉及的行政審批事項多寡不同時，行政審批中心的設立對企業融資約束的影響是否有所差異，回歸結果如表11所示。列（1）和列（2）為基于企業涉及行政審批事項多寡的分組檢驗結果，可以看出，行政審批中心設立（AAR）系數為負且僅在涉及行政審批事項多的組（Lasset_High）顯著，結果表明，就項目資產占比較高即日常事項涉及較多行政審批事項的企業而言，行政審批中心設立后，其融資約束水平會有所改善。

（二）區位特征：地區審批權限與資源稟賦差異

總體而言，中西部及東北地區的內生吸引力相對不足，而東部地區相對來說具有更好的資源稟賦和更多的資金來源，市場化的營商環境更能發揮優勢［37］。再具體到本文考察的行政審批中心設立是市級層面的，即便均為地級市，也有著省會城市、副省級城市、其他地級市的行政級別差異。城市行政級別的背后蘊含的是其政治資本稟賦和資源配置能力，不同行政級別意味著城市的審批權限、資源動員能力及政策影響力不同，高行政級別城市有著更多的審批權限以及更好的融資環境，轄區企業的融資便利更多［38］。因此，可以預期當行政審批制度改革推行后，東部地區企業以及高行政級別城市企業更能通過政務環境的改善實現協同效應，更多地享受到行政審批制度改革的紅利，從而緩解融資約束。

對此，區分企業所在地區的區位特征進行分組研究，回歸結果如表11所示。列（3）和列（4）為基于企業所在城市是否為東部地區的分組檢驗結果①，可以看出，行政審批中心設立（AAR）的系數為負且僅在東部地區樣本顯著；列（5）和列（6）為基于企業所在城市是否為省會或者副省級城市的分組檢驗結果，可以看出，行政審批中心設立（AAR）的系數為負且僅在省會或副省級城市樣本顯著。上述結果表明，行政審批制度改革對企業融資約束的影響會受到企業所在地區因素的影響。資源更豐富的東部地區以及審批權限更大的高行政級別城市轄區內的企業在改革后融資約束能得到更好緩解。

七、進一步分析

行政審批制度改革需要落到實施與執行上來。行政審批中心的設立通過審批部門集中化、審批事項集成化、審批窗口一站式可以提供更好的審批服務。借鑒畢青苗等［16］，從行政審批中心的設立年齡（AAR_age）、進駐的部門或單位數量（AAR_department）、進駐的審批與服務事項數量（AAR_item）以及進駐的窗口數量（AAR_window）四個維度來考察行政審批中心的具體情況對企業融資約束的影響。其中，行政審批中心的設立年齡指的是從其設立到2019年的年數，其他三個變量都用其數值取對數，即 ln（1+x）的形式表示。

表12列（1）至列（3）的回歸結果表明，行政審批中心的3個細分變量的系數均為負且顯著，說明伴隨著行政審批中心的設立，進駐中心的部門、事項與窗口使得行政審批制度改革落到實處，能起到緩解企業融資約束的作用。列（4）中行政審批設立年齡的系數也為負且顯著，說明處理效應會隨著處理時間的增長而增加，即行政審批中心設立年限的增加有利于降低企業融資約束。

需要說明的是，囿于數據披露限制，一個地級市往往僅能獲取其行政審批中心設立的進駐部門、事項、窗口的一條數據，甚至沒有數據，因而我們只能以這一年的數據來代替這個城市整個樣本期間，這樣的做法雖然有些粗糙，但由于企業分布在各個城市，不同企業之間存在差異性，因而檢驗仍有一定力度。相應地，根據數據特點，在進駐部門、進駐事項以及進駐窗口的回歸中我們不再控制年份和城市固定效應，僅控制公司固定效應并報告城市層面的聚類標準誤。

八、研究結論與政策建議

企業經營發展根植于其所在的制度環境，解決現階段我國企業普遍存在的融資難、融資貴問題必須從制度因素著手。本文以行政審批制度改革為契機考察簡政放權對企業融資約束的影響，以各地級市行政審批中心的設立來代表行政審批制度改革的進展，發現行政審批中心設立緩解了企業的融資約束，但上述效應的發揮具有異質性，原先在行政審批上受到較大制約、項目投資較多的企業以及地區區位優勢大的企業更能享受到行政審批制度改革的紅利，而對其他企業融資的影響有限。進一步地，行政審批中心設立對企業融資約束的緩解作用體現為企業制度性交易成本和債務融資成本的降低。

以上研究結論揭示了我國企業的融資約束是長期的，行政審批制度改革只能在一定程度上改善企業營商環境，在新經濟環境與政策導向下，行政審批制度改革以及企業融資問題的解決還需要向縱深推進。基于此，提出如下政策建議：

第一，堅持統籌謀劃與地方實踐探索相結合，提高行政審批制度改革的系統性和協同性。設立地區行政審批制度改革領導小組，堅持目的導向與問題導向，關注各地方尤其是中西部以及東北地區的行政審批制度改革進程，結合地區實際確定下一步改革的模式和方案，有層次地推進。建設行政審批制度改革優秀案例庫，依托大數據技術推動行政審批制度改革的創新與擴散，推動審批模式的優化與標準化。

第二，有效銜接行政審批與監管，實現信息披露和績效考核的規范化、定期化。制定完善行政審批相關法律法規，明確審批行為的法律責任主體與實際審批機構的權責，引領和保障改革。完善各地區行政審批機構的信息披露，公開自設立以來的辦事窗口與審批事項并及時更新動態，形成工作簡報，為社會公眾了解與評價改革提供信息平臺，以評促改，讓行政審批連貫、可比、陽光、高效。

第三，加強行政審批機構與金融機構的聯合互動，推動融資審批改革的落地與深化。鼓勵銀行進駐行政審批大廳，提倡行政審批機構聯合金融機構利用“互聯網+政務服務”平臺開通金融業務服務功能，進一步簡化優化企業融資相關的審批程序，減少事前審批，加大事中、事后的監管和處罰力度。

第四，創新投融資機制，發揮行政審批制度改革與投融資體制改革之間的協同效應。繼續放開融資領域的行政審批，調整市場準入門檻，鼓勵社會資本參與投資，塑造更加市場化、多層次的資本市場。拓寬企業融資渠道，改善營商環境，緩解企業融資難、融資貴難題，從而進一步提高上市公司質量，推動我國實體經濟穩步增長。

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