社會信用環境與企業全要素生產率

摘" 要：" 文章以2014年社會信用體系改革試點為準自然實驗，采用2010-2021年A股上市公司數據，運用雙重差分法（DID）研究社會信用體系建設對企業全要素生產率的影響及機制。研究發現，社會信用體系建設顯著提高了試點地區企業的全要素生產率。機制檢驗表明，社會信用體系建設通過降低交易成本、緩解融資約束、提高創新能力來提高企業全要素生產率。在制度環境較差的地區及大型企業和治理薄弱的企業樣本中，社會信用體系建設對企業全要素生產率的提高作用更加明顯。研究為評估社會信用體系改革的實際效果提供了微觀證據，也為政府加強信用體系建設，促進高質量發展提供經驗與理論支持。

關鍵詞：" 社會信用體系；全要素生產率；交易成本；融資約束；企業創新

中圖分類號：" F 710

文獻標志碼：" A

收稿日期：2024-05-29

基金項目：浙江省科技廳重點軟科學研究項目（2024C25027）

作者簡介：姚晧琪（1998—），女，山西呂梁人，浙江工業大學碩士研究生，主要研究方向：企業經濟。

文章編號：1005-9679（2024）06-0065-07""" ·運營管理·

Social Credit Environment and Total Factor Productivity of Enterprises

YAO Haoqi

（School of Economics， Zhejiang University of Technology， Hangzhou 310023， China）

Abstract： Taking the 2014 social credit system reform pilot as a quasi-natural experiment， the article uses the data of A-share listed companies from 2010 to 2021 and applies the difference-in-differences （DID） method to study the impact and mechanism of social credit system construction on the total factor productivity of enterprises. It is found that the construction of social credit system significantly increases the total factor productivity of enterprises in the pilot area. The mechanism test shows that social credit system construction improves enterprise total factor productivity by reducing transaction costs， easing financing constraints， and improving innovation capacity. The effect of social credit system building on the total factor productivity of enterprises is more pronounced in regions with poorer institutional environments and the samples of large enterprises and enterprises with weak governance. The study provides micro evidence for assessing the actual effects of social credit system reforms， as well as empirical and theoretical support for the government to strengthen credit system construction and promote high-quality development.

Key words： social credit system; total factor productivity; transaction costs; financing constraints; firm innovation

本文的主要研究體現在：①既有文獻對于社會信任或信用的測度主要基于中國企業家調查系統、世界價值觀調查等組織機構的跨省或跨國問卷調查數據，本文利用社會信用體系改革這一準自然實驗，極大程度上緩解了內生性問題，豐富了社會信用方面的研究。②與企業全要素生產率的相關研究大多數關注產業政策、政府補貼、技術創新的影響，本文重點研究了社會信用環境對企業全要素生產率的影響及機制，補充了企業全要素生產率影響因素方面的研究。③社會信用體系建設的政策對微觀主體產生了深遠的影響，2022年國務院又在《中共中央國務院關于加快建設全國統一大市場的意見》中特別強調了“健全統一的社會信用制度”，明確了信用在市場基礎制度建設中的重要作用。本文研究社會信用環境對企業全要素生產率的影響具有現實意義。

1" 背景、理論分析和研究假設

1.1" 制度背景

為加快社會信用體系建設，健全市場經濟體制以及穩定市場經濟發展，國務院于2014年下發了《國務院關于印發社會信用體系建設規劃綱要（2014—2020年）的通知》（以下簡稱《通知》）。《通知》中明確規定了守信激勵和失信懲戒機制。隨后在2015年8月和2016年4月，國家發改委將沈陽等11個城市和呼和浩特等32個城市列入全國創建社會信用體系示范試點城市。

社會信用體系建設直接提高了企業的守信動機和失信成本。義烏市政府實施市場信用監管模式，并發布義烏市場信用指數監測市場信用狀況，以篩選出守信企業，促進市場合作交易的順利進行。合肥、溫州等市則發布了“紅黑榜”制度，若企業出現了嚴重的信用違約事件，當地政府會及時向社會公眾公布失信人名單，并作為失信被執行人（法人）列入當地信用網站“黑名單”，提高了企業的失信成本。社會信用體系的建設會讓企業更加注意信用的維護，激勵企業注重自身信用建設，為企業營造出更公平公正的營商環境。

1.2" 理論分析與研究假設

社會信用體系建設工作形成了以信用為核心的監管體系，建立了公共信用信息共享平臺，降低信息不對稱。好的社會信任環境會使得交易雙方有更為穩定的預期，這有助于降低交易過程中的不確定性，減少交易成本，通過優化資源配置，提高利用效率，最終能夠推動企業的生產經營效率實現顯著提升。創新是企業全要素提升的重要途徑，企業進行研發投入需要穩定的資金支持，實施守信激勵機制，向守信企業提供資金，企業用于研發投入的資金也會更加充足，進而提升企業的全要素生產率。因此，本文提出假設 1：

假設1：社會信用體系建設可以提高企業全要素生產率。

社會信用體系建設提高企業全要素生產率主要通過降低交易成本，緩解融資約束，促進創新三個方面。首先，交易成本是影響企業生產率重要因素。信用作為一種強有力的約束力量，它不僅通過形成一種“規范約束”塑造企業管理者的行為，抑制其機會主義傾向，還能顯著減少信息不對稱現象，遏制員工之間的相互利用、勾結等不良行為，降低企業內部的監督管理成本，在企業與上下游的交易過程中，健全的社會信用體系可以提高契約執行效率，減少信息收集與協商成本，降低交易合作后的不確定性和違約風險，進而降低外部監督和執行成本。其次，對于企業來說，良好的信用環境會讓企業管理者，減少壞消息的囤積，及時揭露財務信息，降低企業和投資者及銀行之間的信息不對稱，使企業從投資者和銀行等金融機構獲得更多的資金。對于金融機構來說，社會信用環境的改善可以減少金融機構發放信貸的顧慮。社會信用體系越健全，金融體系運行效率越高，結構也更為合理，對企業發展前景持有更樂觀的態度，發放貸款意愿越大。同時政府也會對信譽良好的企業進行獎勵，提供更多的資金支持，有效緩解企業融資約束難題。最后，社會信用體系建設可以從道德約束的角度強化產權保護力度。良好的信用環境對企業經營管理行為可以起到重要的約束作用，抑制企業非法剽竊專利技術的風氣。這種保護激發了企業的創新意愿，顯著提升了企業的創新能力。社會信用體系建設還可以提高研發合作效率。高昂的研究成本和復雜的技術要求使得企業之間的緊密合作成為獲取高效創新產出的必要條件。然而由于企業對機密信息保護的顧慮，只有在好的信用環境之下，企業才會與合作對象建立互信關系，實現坦誠交流。因此好的信用環境有利于企業之間形成穩固的締約關系，促進成員之間的知識轉移和信息共享，提升企業間研發合作效率，提高企業的創新能力。因此本文提出假設：

假設2：社會信用體系建設通過降低企業交易成本提高企業全要素生產率。

假設3：社會信用體系建設通過緩解企業融資約束提高企業全要素生產率。

假設4：社會信用體系建設通過強化企業創新能力提高企業全要素生產率。

2" 實證研究設計

2.1" 模型設計與變量定義

2.1.1" 模型設計

本文借鑒 Beck 等的做法，構建了如下的多時點 DID 模型：

TFPit=α0+α1 Trustit+γControlsit+ui+θi+εit（1）

其中，被解釋變量TPFit為企業全要素生產率，核心解釋變量Trustit為社會信用體系改革試點，Controlsit為控制變量。模型控制了企業固定效應（ui）和年份固定效應（θi）。εit表示隨機擾動項。

2.1.2" 變量定義

（1）企業全要素生產率（TFP）。本文參考魯曉東等（2012）的做法，采用以下模型對企業全要素生產率進行估算。

lnYit=α0+βk lnKit+βl lnLit+βi lnIit+βm lnMit+δi+γt+μit（2）

其中δi為個體固定效應，γt為時間固定效應，μit為隨機擾動項。

lnY為企業增加值，用企業營業收入表示；lnK為資本額，用固定資產凈額表示；lnL為勞動力，用員工人數表示；lnM為中間投入，用（營業成本+銷售費用+管理費用+財務費用-折舊攤銷-支付給職工以及為職工支付的現金）表示，根據模型進行回歸分析，殘差的估計值即為TFP。

（2）社會信用體系建設（Trust）。參考曹雨陽等（2022）的研究，本文設置了虛擬變量 Trust。若企業所在注冊城市入選了社會信用體系建設試點城市，則該年份及以后年份 Trust 取值為 1，否則為 0。

（3）控制變量。本文控制了企業層面和城市層面的控制變量。具體變量及定義如表1所示。

2.2" 樣本與數據

本文的樣本為2010—2021年我國3317 家A股上市企業，參考一般文獻的做法，剔除金融行業、 ST 和 PT 類的公司樣本與數據缺失樣本，最終得到27143個觀測值。為消除極端值的影響，對模型中所有連續變量進行了1%的縮尾處理。本文所采用數據來源于城市統計年鑒和國泰安數據庫（CSMAR）。描述性統計如下：

3" 結果與分析

3.1" 基準回歸

社會信用體系建設對企業全要素生產率的基準回歸結果如表1所示。第1列沒有加入控制變量，第2、3列逐步加入企業和城市層面控制變量，Trust的系數均在1%的水平下顯著，說明社會信用體系建設可以顯著提高企業全要素生產率。

3.2" 穩健性檢驗

為避免可能存在遺漏變量等潛在的內生性問題會導致回歸結果存在偏誤，本文用平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、替換被解釋變量等方法進行穩健性檢驗。

3.2.1" 平行趨勢檢驗

本文參照卞澤陽（2021）的做法，選擇第一期（n=-6）為基準組進行檢驗。圖1顯示，在實施社會信用體系建設之前，實驗組和對照組企業全要素生產率的時間趨勢滿足平行趨勢假定。在實施社會信用體系建設之后，受影響企業的全要素生產率顯著提高，支持基準結論。

3.2.2" 安慰劑檢驗

本文對交互項隨機抽取500次，查看系數是否與基準估計結果存在顯著差異。圖2結果顯示估計系數集中分布在0附近，遠小于真實的基準回歸系數0.08。安慰劑檢驗通過，表明本文的結果是穩健的。

3.2.3" 其他穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。本文分別采用OLS法、FE法估算企業全要素生產率，結果如表2第（1）、第（2）列所示，都在1%的水平上顯著為正。說明使用不同的企業全要素生產率測度指標后，社會信用體系建設仍顯著提高了企業全要素生產率。

（2）PSM-DID。傾向得分匹配法能夠較好地解決個體差異對研究結果的影響，降低估計偏誤。本文采用1∶1無放回的近鄰匹配法。如表5所示，匹配后的結果顯示所有匹配變量的標準差絕對值都小于5%，說明本文的匹配變量方法是合理的。修正后的基準回歸結果如表4第3列所示，核心解釋變量的估計系數依舊顯著為正，表明社會信用體系提高企業全要素生產率的結論未發生實質性改變。

4" 進一步研究

4.1" 影響機制分析

基準回歸結果表明，社會信用體系建設能夠顯著提高企業全要素生產率。基于前文的理論分析，本文從交易成本、融資約束、企業創新視角對社會信用體系建設提高企業全要素生產率進行機制分析。借鑒余泳澤（2020）的做法，構建如下實證回歸模型：

Mit=β0+β1 Trustit+γControlsit+ui+θi+εit（3）

其中，M代表機制變量，β1的顯著性和符號為機制的分析結果。模型中其他變量定義與前文一致，機制變量指標選取說明如下：

交易成本。參考吳海明等（2015），用管理費用占總資產的比率衡量企業內部交易成本，銷售費用占主營業務收入的比率來衡量企業外部交易成本。

融資約束。參考鞠曉生等（2013），用SA指數衡量企業的融資約束，SA數值越小，企業所受融資約束越少。

創新能力。參考Chang（2015），用企業當年最終獲得的專利數量加一取對數衡量創新水平的高低。

表6為機制檢驗結果。第（1）、第（2）列顯示社會信用體系建設顯著降低了企業內外部交易成本。第（3）列顯示了社會信用體系建設緩解了企業融資約束。第（4）列顯示社會信用體系建提高了企業創新能力。以上結果佐證了理論機制的分析。

4.2" 異質性分析

4.2.1" 制度環境異質性

非正式制度和正式制度之間存在相互替代的關系。本文預測在企業所處地區的制度環境較差時，非正式制度社會信用可以在一定程度上彌補制度環境的薄弱性，在提高企業全要素生產率上發揮積極作用。本文采用樊綱《中國分省份市場化指數報告（2016）》中的市場化指數和法律環境指數來衡量地區制度環境，計算樣本所處地區的市場化指數和法律環境指數的中位數，對樣本企業所在地區的制度環境做了區分。表7顯示，社會信用的系數在市場化水平低和法律環境差的樣本組中更為顯著，并且分別通過了5%和10%顯著水平的組間系數差異檢驗。表明社會信用對企業全要素生產率的提高在制度環境較差的地區更加明顯。

4.2.2" 企業規模異質性

為考察社會信用體系的建設對于企業全要素生產率的影響程度是否與企業規模的大小有關，本文根據國家統計局大中小企業劃分標準將樣本分為大型企業和中小型企業。表8顯示，對于大型企業，社會信用的系數在1%的水平上顯著，而對于中小型企業并沒有顯著影響，并通過了1%顯著水平的組間系數差異檢驗。表明社會信用對企業全要素生產率的提高在大型企業更明顯。

4.2.3" 公司治理異質性

Kong等（2021）認為信任具有公司治理的作用。本文推測在內部治理水平較弱的企業，社會信用體系建設對企業全要素生產率的提高作用更強。本文對企業獨立董事比例根據年度行業中位數進行分組，獨立董事比例越大，公司治理水平越高。表9顯示，社會信用的系數在獨立董事比例低的樣本組中更為顯著，并通過了5%顯著水平的組間系數差異檢驗。表明社會信用對企業全要素生產率的提高在內部治理水平較低的企業中更加明顯。

5" 結論與政策啟示

本文基于2010—2021年上市公司面板數據，運用雙重差分模型，研究社會信用體系建設對企業全要素生產率的影響及機制。研究發現，社會信用體系建設顯著提高了試點地區企業的全要素生產率。機制檢驗表明，社會信用體系建設通過降低企業交易成本、緩解融資約束、提高創新能力來提高企業全要素生產率。在制度環境較差的地區及大型企業和治理薄弱的樣本企業，社會信用體系建設對企業全要素生產率的提高作用更加明顯，呈現出對正式制度的替代效應。

本文從企業全要素生產率的角度評估社會信用體系的建設效果，拓寬了企業全要素生產率影響因素方面的研究，揭示了社會信用體系建設對企業行為的深層次影響。政策啟示如下：首先，社會信用體系建設有良好的效果，可以提高企業全要素生產率，有利于企業長期價值的提升。應積極推動信用城市的建設，提供相應的政策扶持和資金支持，明確獎懲機制，形成有效的市場約束機制，以持續改善和優化整體的社會信用環境，為企業提供一個公平、公正、透明的市場環境。此外，企業全要素生產率的提升是長期經濟增長的關鍵，企業應積極培育以守信為核心的企業文化，打造信用企業名片，進一步降低交易成本，緩解融資約束，提高創新水平，提高企業全要素生產率，促進經濟長期增長。

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