資本市場交易制度完善有助于提升企業生產效率嗎？
——基于融資融券的準自然實驗

羅 宏 梁情文

一、引 言

在我國經濟向高質量發展轉型的關鍵時期，如何提高全要素生產率以避免陷入“中等收入陷阱”，成為理論界和實務界共同關注的重要議題。我國資本市場是改革開放的重要成果，是中國特色社會主義市場經濟的重要組成部分。為進一步完善資本市場交易制度，構建更加穩定的金融市場，我國于2010 年3 月31 日啟動融資融券業務，正式終結了我國股市長期以來“單邊市”的狀況，引入了賣空機制。資本市場的這種深刻變化必然會對上市公司行為產生影響，那么一個亟待回答的問題便是資本市場交易制度的完善能否提升上市公司全要素生產率和助推實體經濟的高質量發展。本文從我國實施融資融券制度這一視角對上述問題做出了回應。

融資融券交易是指投資者在向具有相關業務資格的證券公司提供擔保物的情況下，借入資金買入證券(融資交易)或者借入證券而賣出(融券交易)的一種信用交易方式。截至2020 年12 月31 日，融資融券標的股票的范圍已經由最初試點的90 多支股票，拓展到了1900 多支股票，這個數量接近我國A 股上市公司總數的一半。融資融券制度的實施引起了學者的廣泛關注，部分文獻關注賣空交易對于股市流動性、股票定價效率的影響。李志生等(2015)發現，融資融券交易的推出有效改善了中國股票市場的價格發現機制，提高了股票的定價效率。蘇冬蔚和彭松林(2019)的研究表明賣空者屬于知情交易者，擁有信息優勢。一些研究關注賣空機制的引入對上市公司行為產生的影響。陳暉麗和劉峰(2014)發現融資融券制度的實施能夠增強上市公司的會計穩健性。李春濤(2017)等以深交所信息披露考評指標來測度企業的信息披露質量，發現賣空機制的引入提高了標的公司的信息披露質量。陳勝藍和馬慧(2017)考察了賣空壓力對公司并購績效的治理作用，并發現賣空管制的放松能夠改善公司并購活動所產生的短期并購績效和長期并購績效。杜勇和鄧旭(2020)則發現融資和融券并行的交易機制對企業金融化產生了不同的影響，融資交易會促進企業金融化。還有部分文獻重點關注賣空機制對企業經理層及股東行為的影響，陳勝藍和盧銳(2018)發現賣空管制放松引發的股價下跌風險能夠約束控股股東利益侵占行為，從而提升公司經營業績和市場價值。褚劍和方軍雄(2020)的研究表明，為緩解賣空威脅形成的股價下行壓力，融資融券標的公司管理層會主動提高公司內部控制質量。國內學者侯青川(2017)等則發現，賣空管制的放松可以通過抑制大股東的“掏空”行為來提高公司現金持有的價值。然而，聯系到現實層面，還鮮有文獻考察賣空機制的實施如何影響實體經濟的發展。本文從企業全要素生產率的角度補充了上述文獻的空缺。

近幾年來，隨著我國人口紅利的消失，資源與環境約束收緊，改革進入“啃硬骨頭”的階段，以往粗放式的高增長模式已經難以持續，提升企業全要素生產率成為突破我國經濟發展瓶頸、實現增長跨越的重要途徑。在經濟進入新常態的背景下，探討資本市場交易制度完善對企業全要素生產率的影響無疑具有重要的理論和現實意義。我國分階段擴容逐步推開融資融券制度的特殊改革背景為研究資本市場交易制度的完善如何影響實體經濟發展質量提供有利的準自然實驗機會。本文利用這一準自然實驗場景，構造了DID 模型并實證檢驗了賣空機制的實施對我國上市公司全要素生產率的影響。其結果發現，賣空機制的引入能夠通過提高投資效率，提升經營效率，增加研發創新，促進企業全要素生產率的提升。這些效應在國有企業、高新技術行業企業、媒體關注度更高及分析師跟蹤程度更大的企業中更加顯著。根據交易量的進一步分析，顯示賣空交易強度越大對企業全要素生產率的促進作用越明顯，而融資交易則會抑制企業全要素生產率的提升。

本文可能的研究貢獻主要體現在以下幾個方面。

第一，為近年來興起的“從宏觀到微觀”領域的研究提供了新的證據。目前我國資本市場仍處于不平衡不充分發展階段，相關法律和經濟制度尚處于不斷調整和修訂的過程中。資本市場制度和法規的修訂必然會對微觀企業行為產生直接且重要的影響。本文基于資本市場交易制度的完善與微觀企業全要素生產率之間的關系進一步補充了這一領域的研究。

第二，豐富了賣空機制引入產生經濟后果方面的文獻。自2010 年融資融券制度在我國逐步推開后，大量的學者開始利用我國上市公司的樣本數據，檢驗賣空制度的引入在資本市場上所發揮的作用?，F有的研究主要集中于賣空機制引入對股市流動性及上市公司具體行為的影響，尚未有文獻關注賣空機制引入對公司全要素生產率可能產生的影響，而在經濟發展新常態背景下，研究這一問題無疑具有重要的理論和現實意義。

第三，首次從資本市場層面考察股票交易制度的變化如何影響企業全要素生產率，并捋清了兩者的內在邏輯?，F有關于企業層面全要素生產率影響因素的文獻很少有關注到資本市場層面的法規和制度變化的影響，本文在一定程度上彌補了這方面文獻的空缺。

第四，為資本市場發展促進實體經濟轉型升級提供了重要的經驗證據。本文的研究結果表明，融資融券制度的實施能夠提升上市公司全要素生產率，說明資本市場交易制度的完善有助于促進我國實體經濟的高質量發展。這為提高我國金融市場運作效率，加快資本市場轉型升級提供了理論支撐。

二、文獻回顧、理論分析與假設提出

（一）賣空機制引入與企業全要素生產率

全要素生產率是指在各種生產要素(資本和勞動等)投入既定的情況下，企業所能達到的額外的生產效率，即總產出中不能被投入生產要素所解釋的剩余部分，該指標反映了企業資源整體的產出效率，也即投入轉化為最終產出的總體效率。關于企業全要素生產率影響因素的研究視角十分豐富，為緊扣研究命題，本文著重梳理了外部環境因素對企業全要素生產率影響的文獻。劉忠和李殷(2019)發現，稅收征管力度的減弱會增加企業避稅行為，減少研發投入，進而降低企業全要素生產率。趙健宇和陸正飛(2018)發現，較高的養老保險繳費比例增加了勞動力成本支出占比，擠占創新支出，導致企業全要素生產率下降。蔡衛星(2019)研究了我國銀行業結構對企業全要素生產率的影響。任勝鋼等(2019)發現排污權交易制度通過促進生產技術創新及改善資源配置效率這兩條路徑影響企業全要素生產率。段梅和李志強(2019)發現，穩定的經濟政策能夠給企業提供穩定的外部環境，有利于企業全要素生產率的提升；而不確定的經濟政策環境會阻礙企業全要素生產率的提升。Bennett 等(2020)發現，管理層能夠直接或間接從股價中學習到與公司經營管理有用的信息，因此股價的信息含量增加會提高上市公司的全要素生產率。馬妍妍和俞毛毛(2020)發現資本市場開放能夠提升企業全要素生產率。融資融券制度的實施很大程度上改變了企業面臨的外部資本市場環境，正式引入了賣空交易機制，將從“信息效應”和“治理效應”兩個方面對上市公司行為產生影響，進而作用于全要素生產率。

一方面，賣空機制的引入能夠提高股價信息含量(李志生等，2015)，增強股價的反饋效應，提升管理層決策效率，從而影響公司行為，這稱為賣空機制的 “信息效應”。當股票市場存在賣空限制的時候，悲觀投資者的負面信息無法得到表達，股票僅反映樂觀投資者的信息，導致股價虛高，偏離實際水平(Miller，1977)。賣空機制的引入給投資者提供了表達負面信息的渠道，有助于增加市場異質信念，使股價能夠高效地反映更多投資者的私有信息。早期的研究證實了放松賣空管制會提高股票定價效率(李科等，2014；李志生等，2015)。還有一些文獻發現賣空機制的引入能夠增加管理層預測的精確性(Li 和 Zhang，2015)，降低公司盈余管理水平(Fang 等，2016)，提高分析師盈余預測的質量(黃俊等，2018)，以及提升企業信息透明度(李春濤等，2017)。因此，引入賣空機制后，公司股票價格融入了更多投資者的私有信息。根據股價的反饋效應，管理層能夠從股價中獲得更多關于公司投資(陳勝藍和馬慧，2017)、生產經營及研發創新決策(權小鋒和尹洪英，2017)有用的信息，從而有助于提高決策效率，促進企業全要素生產率的提升。

另一方面，賣空制度的引入有助于解決委托代理問題，抑制管理層的自利行為傾向，這稱為賣空機制的“治理效應”?，F代企業所有權與經營權的分離產生了委托代理問題(Jensen 和Meckling，1976)，即管理層在缺乏有效監督的情況下傾向于過度謀求自身利益，損害公司及股東利益。賣空機制實施后，投資者有機會對上市公司股票進行賣空并從中獲利，因而有動機去挖掘公司層面的負面信息，對管理層的不當行為產生威懾作用。同時，投資者的賣空行為會導致公司股價大幅下跌，減少股東財富，為了規避可能的財富損失，大股東會主動設計更加合理的薪酬契約，以加強對管理層的監督?，F有文獻表明，賣空機制主要通過事前威脅和事后懲罰這兩種效應來發揮治理作用(Massa 等，2015)。賣空的事前威脅是指潛在的賣空者會對公司股價產生一個下行的壓力，從而對上市公司管理層的不當行為形成隱形約束。賣空的事后懲罰是指投資者通過賣空交易造成公司股價大幅下降，提高管理層不當行為的成本。賣空的事前威脅意味著只要公司的股票有被賣空的可能性，即使是實際發生的賣空交易量并不多，賣空機制也能發揮治理作用。大量的實證研究也證實，雖然在我國現行制度下，實際融券交易量還比較少，但是賣空機制的引入就已經能夠對標的公司產生足夠的威懾作用。無論是從賣空的事前威脅還是事后懲罰的角度進行分析，賣空機制的引入有助于提高公司內部治理水平，降低代理成本，制約管理層的機會主義行為，進而有助于提高企業全要素生產率。據此提出本文的第一個假設(H1a)。

H1a：賣空機制的引入有助于企業全要素生產率的提升。

中國資本市場具有不同于發達國家資本市場的特征，造成賣空機制引入并不能起到穩定市場和提升公司治理的作用，這會對企業全要素生產率的提升產生不利影響。一方面，目前中國資本市場融券交易成本過高，賣空交易并不活躍(郝項超等，2018)。同時，我國融資融券制度設計的特點是標的股票可以同時進行融券交易和融資交易，樂觀投資者通過融資交易會推高股價，造成經濟下行期股價暴跌(Chowdhry 和Nanda，1998)。部分國內學者發現，與政策制定者的初衷相反，中國式融資融券制度的實施并沒有起到穩定市場的作用。褚劍和方軍雄(2016)發現，融資融券惡化了股票的股價崩盤風險。陳海強和范云菲(2015)發現，融資融券交易制度的推出為投資者提供了一種規避市場風險下跌的工具，其杠桿效應可能吸引更多的投機行為而加劇市場的波動。許紅偉和陳欣(2012)檢驗了我國融資融券試點對股票定價效率和收益率分布的影響，發現其僅在少數指標上有一定積極作用，總體上效果有限。王攀娜和羅宏(2017)發現，放松賣空管制引起賣空標的股價下行風險增加，券商機構擔心股市行情下滑導致中小投資者離場影響其經濟收入，促使分析師發布樂觀盈利預測。另一方面，中國資本市場上中小投資者居多，更加注重短期收益，導致賣空機制難以發揮公司治理作用。譚小芬和錢佳琪(2020)的研究證實賣空壓力的存在會帶來股價下跌的風險，加劇管理層的短視行為。張俊瑞等(2016)的研究結果表明融資融券業務開展助長了內幕交易者的套利行為。根據上述分析，提出本文的第二個假設(備擇假設，H1b)。

H1b：賣空機制的引入不利于企業全要素生產率提升。

（二）機制分析：投資效率

賣空機制的引入能夠增強套利者搜集信息的動機，使得投資者的私有信息更加及時反映到股價中(Miller，1977)，從而提高股價信息含量(李志生等，2015)，使管理層能夠從股價中學習到決策有用的信息。比如，當公司發布一個并購決策后股價大幅下跌，說明投資者對于投資項目的前景并不看好，管理層可能因此取消原收購計劃(Luo，2005)。Durnev 等(2004)認為顯示更具信息含量的股價有助于提升投資效率。Ben-Nasr 和 Alshwer(2016)發現股價的信息含量的增加提高了公司的勞動投資效率。已有的研究證實，賣空機制的引入能夠提高我國股市的定價效率(李志生等，2015)，減少股票的錯誤定價(李科等，2014)。陳康和劉琦(2018)利用我國開通融資融券業務的場景，研究了股價信息含量與公司投資敏感性之間的關系，發現我國A 股確實存在反饋效應，融資融券政策的實施增強了標的公司投資-股價敏感性。因此，賣空機制的引入能夠提高股價的信息含量，增強資本市場資源配置功能，從而促進公司全要素生產率的提升。據此提出本文的第三個假設(H2a)。

H2a：賣空機制的引入通過提高企業投資效率提升全要素生產率。

（三）機制分析：經營效率

融資融券制度實施之后，賣空者可以通過賣空標的股票并從中獲利，因而其有動機去挖掘和傳播公司的負面信息。一方面這會使得股價對于公司負面信息的反應更加敏感，一旦公司曝出負面信息，其股價下跌的速度更快，下跌的幅度更大，從而在極大程度上損害股東價值。因此，賣空機制的引入會促使控股股東建立更加有效的薪酬績效獎勵體系以改善內部治理(馬惠嫻和佟愛琴，2019)，加強對管理層的監督。另外當存在賣空機制時，經營不善的公司更有可能被賣空者所攻擊，造成股價大幅下跌，從而增加管理層做出錯誤決策的成本。在管理層薪酬以及職位晉升與股票市場表現掛鉤的情況下，為了降低公司股票被賣空的風險和成本，管理層將更愿意選擇努力工作，提高企業經營效率，進而有利于企業全要素生產率的提升。據此，提出本文的第四個假設(H2b)。

H2b：賣空機制的引入通過提高企業經營效率提升全要素生產率。

（四）機制分析：研發創新

賣空機制的引入有助于激發企業創新，從而能夠對企業全要素生產率的提升產生促進作用。新經濟增長理論強調研究開發、知識外溢對企業全要素生產率的作用機制。這意味著來源于研發投入、引進吸收以及分工深化的企業技術創新能力提升也會對全要素生產率產生影響(Comin 等，2010)。近年來，隨著改革步伐的加快，我國經濟已經步入了新舊動能轉換的關鍵時期，以往主要依靠資本、勞動力等要素驅動的經濟增長方式將難以持續。在這種背景之下，通過研發創新提高企業全要素生產率成為破解我國經濟增長難題的關鍵途徑。企業自主創新能力的增強能夠提高經營效率和降低生產成本，進而提升企業的全要素生產率(Cohen 等，1990)。吳延兵(2008)在生產函數的理論基礎上，通過核算自主研發存量，發現自主研發能夠顯著提升企業生產率。盛明泉等(2020)利用2013—2018 年A 股上市公司研發投資的數據，發現當研發資源處于較低水平時，探索式創新對營業資源的占用會對全要素生產率產生負面影響，而當進入研究成果顯現的階段，探索式創新會促進企業全要素生產率的提升。

具體而言，賣空機制的實施能從以下兩個方面作用于企業創新。

一方面，賣空機制的引入有助于解決公司研發創新活動過程中的委托代理問題，激勵管理層從事研發創新活動。創新活動具有高風險、產出不確定等特征，并且整個過程持續時間較長，容易滋生管理層道德風險問題。管理層可能會為避免創新失敗帶來的聲譽損失和享受“平靜生活”帶來的私有收益，而不愿意投入精力到更具挑戰性的創新活動中，導致企業創新投資偏離最優水平，降低企業全要素生產率。融資融券制度實施之后，投資者一旦發現管理層在創新決策方面存在自利傾向或者短視行為，便可以通過賣空這些上市公司的股票對其施加懲罰。賣空機制產生的外部威懾有利于督促管理層按照股東利益行事，主動承擔研發風險，開展有價值的創新活動，提高企業的全要素生產率。

另一方面，賣空機制的引入能夠改善企業的信息環境，提升標的公司的信息透明度(黃俊等，2018)，從而便于為公司創新籌集所需的資金。創新過程伴隨著對新技術和新方法的探索，會加劇企業與投資者之間的信息不對稱，外部投資者通常難以了解公司所實施的某一創新活動的價值，使得創新活動面臨較為嚴重的外部融資約束。賣空者多為知情交易者，能夠通過對公司私有信息的挖掘，做空價值被高估的公司股票，向市場傳播公司的負面信息，起到信息中介的作用。以往研究證實賣空機制的引入能夠降低公司盈余管理水平(Fang 等，2016)，增加管理層預測的精確性(Li 和 Zhang，2015)，降低分析師盈余預測偏差，提高分析師盈余預測的質量(黃俊，2018)，提升企業信息透明度(李春濤等，2017)。說明賣空機制的引入能夠改善上市公司的信息環境，降低投資者與企業間的信息不對稱，有助于解決企業創新項目所面臨的外部融資約束問題?？梢?，賣空機制的引入有利于增加企業創新(陳怡欣等，2018)，進而提升全要素生產率。據此，提出本文的第五個假設(H2c)。

H2c：賣空機制的引入通過促進企業研發創新提升全要素生產率。

三、研究設計

（一）數據來源與樣本選擇

2010 年3 月31 日，融資融券制度正式在我國實施，經過多次擴容，截至2018 年底，融資融券標的公司數量已經初具規模。本文選擇2010—2018 年滬深A 股上市公司為研究對象，對樣本做了如下的篩選處理：剔除金融、房地產行業樣本；剔除被ST、ST*的樣本；剔除在樣本期間內被移出融資融券標的名單及重復進入融資融券標的名單的公司樣本；剔除變量缺失的樣本。為了避免極端值對研究結果產生影響，對主要連續變量在1%和99%分位數上進行了winsor 處理。經過上述調整，最終得到共10841 個公司-年度樣本觀測值。

融資融券標的名單、交易量等信息來源于銳思金融研究數據庫(RESSET)，企業海外營業收入的數據和實際控制人的數據來自萬德數據庫(WIND)，其余數據均來源于國泰安數據庫(CSMAR)。

表1 的數據是從RESSET 數據庫獲得的融資融券標的公司數量變化的數據。從其中可以看到，從2010 年開通融資融券業務至2018 年底，融資融券標的公司數量從最初的96 家逐步擴展至954 家。在此期間，不斷有股票被剔除出標的名單，也有新的股票陸續被納入標的范圍，其中幾次重要的調整出現在2011 年(新增189 支)、2013 年(新增483 支)及2014 年(新增218 支)。截至2018 年底，融資融券標的公司數量占我國上市A 股總數比例接近30%。

表1 融資融券標的股票

圖1 和圖2 分別是2010 年第三季度至2018 年第四季度融資融券余額占我國A股流通股總市值比例的變化趨勢及融資融券余額的變化趨勢①由于本文篇幅有限，圖1 和圖2 參見附錄。請讀者掃描本文首頁二維碼，點擊“附錄”獲取。。從圖中可以看到，在2015 年之前，伴隨著我國融資融券標的的幾次大規模擴容，融資規模和融券規模都在逐年擴大，在2015 年中旬達到最高峰值后開始呈現縮減趨勢。2015 產生拐點的原因主要在于受股市暴跌的影響，我國收緊了融資融券政策。從2016 年初至2018 年末，融券規模又開始呈現上升趨勢，融資規模則一直呈現縮減狀態。但是從總量上看，兩市融資規模仍然遠遠大于融券規模。這表明賣空機制在我國究竟能否產生明顯的經濟后果還有待進一步實證檢驗。

（二）模型設計和變量構造

參考Bertrand 和Mullainathan.(2003)及褚劍和方軍雄(2016)的有關研究，構造如下雙重差分模型(DID)檢驗融資融券制度實施對企業全要素生產率的影響。

1. 賣空威脅的衡量

LIST 為虛擬變量，融資融券標的企業該值為1，其余企業該值取0。POST 用于表征企業在當年是否被納入融資融券標的，若企業在當年已進入(包括當年)融資融券標的名單，則該值取1，否則該取值取0。屬于融資融券標的的公司在納入融資融券名單后，POST·LIST 的值取1，否則取0。由于我國采取分階段擴容的方式引入融資融券制度，不同的公司進入標的名單的時間存在差異，為避免POST 和POST·LIST 同時引入模型產生多重共線性的問題，僅保留POST·LIST 這一項。

2. 全要素生產率(TFP)測算

Solow(1957)的研究指出，全要素生產率為企業產出扣除勞動、資本等生產要素貢獻后剩余的部分。對于全要素生產率的測算，需要首先設定生產函數的形式。本文借鑒魯曉東和連玉君(2012)的做法，采用Cobb-Douglas 生產函數形式，即：

對式(2)兩邊同時取對數之后，將其轉化如下線性形式：

運用OLS 方法對式(3)進行回歸，將得到的殘差作為企業全要素生產率的估計值。Olley 和Opakes(1996)指出這樣做存在生產決策的同時性問題，即在企業生產經營過程中，經營者會根據當期可被觀測的生產效率信息調整要素投入。這種情況下，回歸模型的殘差與回歸項就具有相關性，從而產生內生性問題。為改掉這一缺陷，Olley和Opakes 發展了基于一致半參數估計值方法(簡稱“OP 法”)，以企業當期的投資作為不可觀測生產率沖擊的代理變量以盡量消除同時性偏差問題。由于不是每個企業在每一年都有正的投資，所以投資額為零的樣本并不能被估計。為解決上述問題，Levinsohn 和 Petrin(2003)提出了另外一種全要素生產率的估計方法(簡稱“LP法”)，該方法不是以投資額作為代理變量，而是代之以中間投入指標，這樣數據更加容易獲取?；诖?，本文主要采用以OP 法計算的全要素生產率作為解釋變量，而使用OLS 方法和LP 方法計算的全要素生產率進行穩健性檢驗。

本文主要關注2β，如果模型的2β的系數為正，則說明賣空機制的引入提高了企業的全要素生產率，否則說明降低了企業全要素生產率。除此之外，本文還進一步控制了公司層面及地區層面企業全要素生產率的影響因素。模型的最后加入了IndDummies、ProDummies 和YearDummies，分別代表行業固定效應、省份固定效應及年份固定效應。itσ代表模型回歸殘差，有關變量的具體定義及描述性統計詳見附錄①本文未在文中報告各變量具體定義及描述性統計，讀者可掃描本文首頁二維碼在附錄中獲取。。

四、實證結果及分析

（一）組間差異檢驗

參考杜勇和鄧旭(2020)的做法，本文進行組間差異檢驗。表2 是非標的公司與標的公司全要素生產率平均值差異的t 檢驗。其結果顯示，在2010 年我國正式開通融資融券業務之后，標的企業全要素生產率和非標的企業全要素生產率出現了顯著差異，其中標的企業全要素生產率明顯高于非標的企業全要素生產率。

表2 標的企業和非標的企業差異

表3 展示了標的公司在納入融資融券標的之前和納入融資融券標的之后全要素生產率的差異。從t 檢驗結果可以看出進入融資融券名單之后，標的公司的全要素生產率有了顯著的提升。上述兩組檢驗初步說明了賣空機制的引入有利于提高企業的全要素生產率。

表3 標的企業不可融資融券時期和標的企業可融資融券時期的差異

（二）融資融券與企業全要素生產率

表4 展示了模型(1)的回歸結果，第(1)列和第(2)列分別是不加入控制變量和加入控制變量的回歸結果?？梢钥吹?，POST·LIST 的回歸系數分別為0.31 和0.281，且無論是否加入控制變量，POST·LIST 前面的系數均在1%的水平上顯著為正，這說明賣空機制的引入總體上提高了企業的全要素生產率，H1a 成立，H1b 不成立。

表4 融資融券與企業全要素生產率

（三）穩健性檢驗①囿于篇幅，未在文中報告穩健性檢驗部分的結果及描述，請讀者掃描本文首頁二維碼，點擊“附錄”獲取。

1. 平行趨勢檢驗。

2. 基于傾向匹配得分法下的雙重差分估計(PSM＋DID)。

3. 雙向固定效應。

4. 安慰劑檢驗。

5. 反事實分析：調出融資融券標的名單的影響。

6. 消除“轉融通”的影響。

7. 其他穩健性檢驗。

除上述方法之外，本文還進行了如下的穩健性測試。

第一，采用OLS 方法(TFP_OLS)及LP 方法(TFP_LP)計算企業全要素生產率，分別作為因變量。第二，由于融資融券標的公司不一定都是在年初時候進入標的名單，所以造成公司進入融資融券標的名單并不能解釋整個一年公司全要素生率的變化，為消除該影響，本文進一步借鑒馬惠嫻和佟愛琴(2019)的相關做法，刪除當年進入融資融券標的公司的樣本，標的公司便只剩下在上一年就進入該名單的樣本。

五、進一步分析

（一）機制檢驗

為了驗證賣空機制的引入將從提升企業投資效率、改善經營狀況、促進企業創新這三條路徑作用于全要素生產率(H2a、H2b 和H2c)。本文參照溫忠麟和葉寶娟(2014)的做法，進一步構建模型(5)和模型(6)進行中介效應檢驗。將模型(1)的被解釋變量替換為中介變量PATH 便得到模型(5)。在具體驗證H2 時，PATH 分別表示投資效率、經營效率和研發創新強度。在模型(1)的基礎上加入中介變量(PATH)，構建模型(6)作為中介檢驗的第三步②由于本文篇幅有限，模型(5)和模型(6)請參閱附錄。。

1. 企業投資效率的中介效應

為了驗證H2a，我們借鑒Richardson (2006)的方法，用實際投資規模減去估計最佳投資規模計算殘差，并對該殘差取絕對值，該值越小表示企業投資效率越高。實證結果如表5 所示③由于本文篇幅有限，未在表5 至表7 中報告控制變量的回歸結果，請讀者掃描本文首頁二維碼，點擊“附錄”獲取完整表格。。表5 第(1)列顯示了全樣本的投資效率INVEF 為-0.068，且在1%的水平上顯著，說明賣空機制的引入能夠提升企業投資效率。將INVEF 加入到模型(1)中，結果顯示INVEF 的回歸系數為-0.07，且在5%水平上顯著，而POST·LIST 的回歸系數下降為0.262。這說明賣空機制引入能通過提高企業投資效率而提升全要素生產率，H2a 成立。

表5 機制檢驗：企業投資效率

進一步，根據殘差值的大小將整個樣本區分為過度投資和投資不足子樣本。在過度投資樣本中，POST·LIST 對過度投資OVERINV 的回歸系數為-0.121，且在1%的水平上顯著。而在投資不足的樣本中，POST·LIST 的系數不顯著。上述結果說明賣空機制的引入提高企業投資效率主要體現在抑制過度投資方面，而對投資不足沒有影響。

2. 企業經營效率的中介作用

表6 第(1)列是對企業經營效率進行中介效應檢驗的結果。如其第(1)列所示，當中介變量為MANAEF 時，賣空機制的引入對其的影響系數為-0.01，且在1%的水平上顯著。當把MANAEF 加入到模型(1)中時，其回歸系數為-4.846，在1%水平上顯著，同時POST·LIST 前面的系數下降為0.231，這說明賣空威脅通過降低管理費用率提升了企業的全要素生產率。

表 6 的第(2)列是將中介變量換成 TURNOVER 的回歸結果，賣空威脅對TURNOVER 的影響系數為0.056，且在1%的水平上顯著。當把TURNOVER 的代理變量加入到模型(1)中時，TURNOVER 對全要素生產率的影響系數為0.894，且在1%的水平上顯著，POST·LIST 的系數下降為0.231。上述結果說明賣空威脅能夠通過提高企業的資產周轉率而提升全要素生產率。

表6 的第(3)列是對CSTRA 進行中介檢驗的結果。POST·LIST 對成本收入比的回歸系數為-0.02，在5%的水平上顯著。加入CSTRA 到模型(1)中，CSTRA 對TFP_OP的回歸系數為-1.523，且在1%水平上顯著。POST·LIST 對TFP_OP 的回歸系數下降為0.251，說明賣空機制引入能夠通過降低企業成本收入比提升企業的全要素生產率。

表6 機制檢驗：企業經營效率

上述實證分析結果總體上驗證了本文的第四個假設(H2b)，說明賣空機制的引入能夠通過提升企業經營效率——具體表現在降低管理費用率、提高資產周轉率、降低成本收入比——進而提高企業的全要素生產率。

3. 企業研發創新的中介作用

表7 是對企業研發創新強度進行中介效應檢驗的實證結果，采用“企業當年獲批專利數量＋1 后取自然對數”PATENT 作為表征企業研發創新強度的變量，考慮到賣空機制的引入對于企業專利產出的影響可能具有滯后效應，將其滯后一期進行回歸。如其第(1)列所示，賣空威脅對PATENT 的影響系數為0.32，且在1%的水平上顯著。當把PATENT 加入到模型(1)中時，PATENT 對企業全要素生產率的影響系數為0.1，且在1%的水平上顯著，而賣空威脅前面的系數下降為0.196。

其第(2)列是采用“企業當年獲批發明專利數量＋1 后取自然對數”INV_PATENT作為衡量企業研發創新強度的變量進行回歸的結果，賣空威脅對INV_PATENT 的影響系數為0.311，且在1%的水平上顯著。當把INV_PATENT 加入到模型(1)中時，INV_PATENT 對企業全要素生產率的影響系數為0.112，并且在1%的水平上顯著，賣空威脅前面的系數下降為0.193。

表7 中介檢驗的回歸結果說明賣空威脅能夠通過提高企業的研發創新強度，進而提高企業的全要素生產率，驗證了本文的第五個假設(H2c)。

表7 機制檢驗：企業研發創新

（二）異質性分析①由于本文篇幅有限，異質性分析結果請參見附錄。

異質性分析結果顯示，在國有企業、高新技術行業企業、媒體關注度更高的企業及分析師跟蹤程度更大的企業中，賣空機制引入對企業全要素生產率的促進作用更強。

（三）區分融資交易與融券交易①由于本文篇幅有限，區分融資交易與融券交易的實證分析結果請參見附錄。

基于融資融券交易量的實證分析結果顯示，賣空強度越大，對企業的全要素生產率的促進作用越強。而融資交易反而會降低企業全要素生產率。

六、研究結論與政策啟示

本文利用我國于2010 年開始逐步擴容的融資融券制度作為外生沖擊事件，構造了多時點雙重差分模型，研究了資本市場交易制度的完善如何影響實體企業生產效率。在控制了可能影響企業層面全要素生產率的因素之后，本文發現賣空機制的引入提高了標的企業的全要素生產率。為探究賣空機制作用于企業全要素生產率的具體路徑，本文進行了中介效應檢驗，結果表明賣空機制的引入能夠通過提高企業投資效率、提高經營效率和促進研發創新而提升企業全要素生產率。進一步，本文進行了異質性分析，結果顯示，賣空機制提升企業全要素生產率的效應在國有企業、高新技術行業企業、媒體關注度更高及分析師跟蹤程度更大的企業中更加顯著。該結果說明賣空機制的外部治理作用與媒體報道和分析師跟蹤存在互補關系?；诮灰琢康姆治霰砻髻u空強度越大，對企業全要素生產率的提升作用越明顯，而融資交易則會抑制企業全要素生產率的提升。本文的結論說明，雖然目前我國股票市場上融券交易量遠遠低于融資交易量，但是融券交易對企業全要素生產率的提高作用則超過了融資交易對企業全要素生產率的抑制作用。

本文的結論對于政策制定者有如下幾點啟示：首先，政府需要盡快完善融資融券配套的法規和政策，降低交易準入門檻，促進賣空交易制度進一步發展，解決融資交易與融券交易失衡的問題，加強賣空機制對公司的治理作用。其次，監管部門需要注意融資交易量過大可能給公司帶來的負面影響，采取適當的措施遏制投機性的融資交易行為。再次，對于企業而言，應當健全內部治理機制，改善經營效率，加大研發投入，從而實現生產效率的轉型升級。最后，隨著我國改革進入深水區，提升企業全要素生產率成為當前經濟發展的核心任務。政策制定者應當認識到完善資本市場交易制度也是提高企業全要素生產率的途徑之一。要加快資本市場建設，降低證券交易成本，進一步深化金融市場改革，為實體經濟發展創造良好的外部資本市場環境。