韓棟 上海電機學院 商學院
裝備制造業是為國民經濟提供生產技術裝備的制造業,是“工業之母”,其發展水平直接決定了一個國家工業能力的強弱,乃至一國綜合國力的大小。我國作為一個制造業大國和“世界工廠”,裝備制造業無疑在我國國民經濟發展中處于極為重要的地位。我國是制造業大國,但還不能稱為真正意義上的制造業強國,雖然某些領域已經走在世界技術的前沿,但在諸多領域,我國仍面臨被西方“掐脖子”的狀態,在“脫鉤”論和極致打壓的背景下,如何突破關鍵技術瓶頸,做強我國制造業,特別是裝備制造業,促進我國制造業的轉型升級,是擺在我們面前的迫切任務。作為傳統的工業省市,上海市在我國國民經濟工業發展中占有重要的地位,近年來上海市瞄準高科技前沿,加大了制造業的轉型升級。轉型升級中重要的一項措施就是金融支持,不同的金融支持手段對轉型升級的影響可能不同,因此,研究融資結構對裝備制造轉型升級的影響有其必要,本文將聚焦上海裝備制造業轉型升級,研究融資結構對上海裝備制造業轉型升級的影響。
關于融資結構與轉型升級,直接聚焦于此一關系研究的文獻并不多且大多集中在產業層面,如Brimnschweiler(2006)、Binh等(2010)研究了不同融資方式對產業結構升級的影響,認為不同融資方式對產業結構升級的影響是不同的,在金融發展相當的情況下,不同國家差異化的融資結構將對不同產業產生影響。汪明(2011)的研究認為金融具有推動產業結構轉型升級的積極作用,同時存在與產業升級相匹配的最優融資結構。饒萍,吳青(2017)利用2005-2015期間的面板數據研究了融資結構、研發投入對產業結構升級的影響,結論認為直接融融資、間接融資、研發投入都對產業結構升級產生了正向的推動作用,且研發投入的影響大于間接融資與直接融資的影響。林宏山(2018)從全國層面和區域層面研究了金融發展和融資結構對工業轉型升級的推動作用,認為在全國層面融資結構對最優狀態的偏離會制約工業的整體發展,但金融發展水平的提升可以弱化這一負向作用;從區域層面來看,影響各區域工業轉型升級的因素略有差異,而中西部地區融資結構的偏離現象較為突出,作者認為提高中西部地區的直接融資比例和金融發展水平有利于工業轉型升級的均衡發展。
以上研究可以作為本文研究的參考,但這類研究都是從宏觀產業層面來研究融資結構與產業結構升級的關系,所用的數據也都是宏觀層面和產業層面的數據,本文將從企業層面來研究上海裝備制造業的轉型升級。誠然,產業是由企業組成的,產業層面的研究方法和研究結論對于企業層面有一定的借鑒意義,但在指標設定和數據處理等方面還是有所差異,因此從企業層面研究上海裝備制造業轉型升級有一定的理論和實踐意義。
融資結構是指企業獲得生產經營資金的來源、組合及其相互關系。有別于資本結構,此處融資結構是增量結構而非存量結構Myers和Majluf(1984)最早提出了優序融資理論,認為由于信息不對稱,為確保企業價值的最大化,企業融資的優先順序應為內源性融資——債務融資——股權融資,融資結構的選擇會影響企業的融資成本及經營績效,較多的文獻對此已有研究。本文將融資結構中的各項目界定為:

工業轉型升級是我國中長期的一個任務,也是目前應對世界局勢變化的必要舉措。早在2011年,國務院發布《工業轉型升級規劃(2011-2015)》的通知,提出“十二五”時期要推動工業轉型升級,不斷增強我國工業核心競爭力和可持續發展能力,并提出了轉型升級的具體指標。2016年7月,上海市政府發布《上海市制造業轉型升級“十三五”規劃》,針對上海市工業發展水平和具體情況,提出了上海市工業轉型升級的方針、目標及舉措,提出到2020年,上海制造業的綜合競爭力要邁入世界先進水平行列,成為具有高附加值、高技術含量、高全要素生產力的國際高端智造中心之一。此外,2017年2月,上海市經濟信息化委發布《上海促進高端裝備制造業發展“十三五”規劃》,指出“十三五”期間重點發展領域,并提出到2020年:(1)裝備制造業產業保持平穩增長,裝備制造業占全市工業總產值的比重達到40%;(2)創新突破能力顯著增強;(3)智能轉型明顯提速,裝備智能化程度顯著提高;(4)產業布局更加優化,建設臨港裝備、長興島船舶及海洋工程裝備、民用航空等3個世界級高端裝備產業基地,形成一批具有專業化特色的產業園區。從近幾年上海裝備制造的發展來看,上海裝備制造業的轉型升級取得了不錯的成績。2015年上海裝備制造業規模以上企業工業總產值為18294.64億元,2018年工業達到20777.77億(見圖1),其中高端裝備制造業產值2541.86億元。

圖1 上海規模以上裝備制造業企業的工業總產值及增速
關于裝備制造業轉型升級的度量,大都是從產業的角度展開的,主要有兩種度量方法,一種是產業結構高度化衡量,另一種是產業結構合理化。產業結構高度化衡量的研究者認為轉型升級是產業結構由低級形式向高級形式的演變,或者說資源和要素由低效率部門向高效率部門的流動,從而使得勞動生產率也得以提高。因此,產業結構高度化的本質包括比例關系的演進和勞動生產率的提高,彭沖(2013)等提出以勞動生產率和各產業產值比重的乘積來衡量產業高度化程度。產業結構合理化衡量認為優化升級不僅包括產業結構垂直方向上的升級,還應關注產業鏈之間的協調性、平衡性等,也就是產業結構合理化,對這種產業結構合理化的度量主要有結構偏離度和泰爾指數。另一些研究者通過構建指標體系來衡量產業的轉型升級,如王玉燕(2016)構建了包括技術創新、經濟效益、綠色驅動和結構優化共四個方面18項二級指標的指標體系。陳瑾、何寧(2018)構建了20個詳細指標共六個方面的裝備制造業轉型升級的新綜合評價體系。
以上關于轉型升級測度方法上海裝備制造業轉型升級提供了很好的基礎,但無論是產業結構高度化衡量還是產業結構合理化衡量都是從產業的角度進行度量,本文是基于企業層面的研究,無法直接采用這類測度方法。而通過構建指標體系來測度產業的轉型升級雖然也是著眼于產業層面,但這類測度擴大轉型升級的內涵,避免了僅從產業結構提出的升級,對于本文的研究有重要的參考價值,本文借鑒這些研究方法,同時考慮數據的可得性,對某些指標進行刪減或修改,得到符合企業層面的指標體系,見表1。

表1 上海裝備制造業企業轉型升級的測度指標
利用熵權法可得出各裝備制造業企業的轉型升級的綜合指數,以便在接下來的實證分析中使用。
根據分析目的,本文設定以下計量模型:

式中,upgradingit為企業轉型升級指數,structureit為各企業融資結構,scaleit為企業規模,ownshipit為股權結構,在以上幾個變量中,upgradingit為被解釋變量,structureit為解釋變量,scaleit,ownshipit為控制變量。
本文以上海裝備制造業企業上市公司為樣本企業,目前在滬深兩市上市的上海裝備制造業企業共96家,因有的公司是2015年后上市,考慮時間區間和數據的可得性,選擇其中39家進行實證分析,其中金屬制品業2家,通用設備制造業6家,專用設備制造業企業7家,汽車制造業企業7家,交通運輸制造業企業3家,儀器儀表2家,電氣機械與器材8家,計算機、通信和其他電子設備制造企業4家。以上樣本的數據區間為2015-2019年,數據來源于各企業年報。關于各指標的設定如下:
1.轉型升級指數(upgradingit)。該指數由上文對10個細分指標進行分析得出綜合指數,反映企業的轉型升級水平。
2.融資結構(structureit)。該指標由企業債務融資與融資總額之比表示 ,其中融資總額為債務融資、股權融資和內源性融資之和。
3.控制變量。控制變量包括企業規模(scaleit),股權結構(ownshipit),文中以總資產來表示企業規模,并進行對數化處理,以前十大股東占比來表示股權集中度。
首先對模型進行Hausman檢驗,檢驗結果拒絕原假設,選用固定效應模型。對解釋變量進行內生性檢驗,檢驗結果接受所有變量均為外生變量的原假設,直接運用OLS模型進行估計,模型估計結果如下:

注:表達式下括號中的數據為t統計量,*表示10%的顯著性水平,**表示5%的顯著性水平,***表示1%的顯著性水平。
由檢驗結果可以看出,融資結構在10%的顯著性水平上對上海裝備制造業轉型升級水平有著正向影響,影響系數為0.236,表示從統計意義上來看,融資總額中債務融資越高,轉型升級水平越高。控制變量中,企業規模對轉型升級有著顯著的正向影響,即規模越大,轉型升級效果越明顯,而股權結構對轉型升級有著負向影響,但影響并不顯著。
隨意外部環境的變化,上海裝備制造業企業面臨著越來越嚴峻的轉型升級壓力,從企業的層面來說,轉型升級能否成功取決于多種因素的作用,而融資支持是企業轉型升級必不可少的重要支撐因素。金融市場的深化和發展為企業的轉型升級提供了眾多的融資渠道,上海裝備制造業企業融資手段也越來越多元化,債務融資、股權融資以及內源性融資都是企業可選的融方式。但不可否認的是,在企業轉型升級過程中,部分企業仍面臨融資壓力,融資渠道并不通暢,債務融資仍是企業最多選擇的融資模式,對于股權融資,大多數企業只能以內源性融資的方式進行。但我們的實證結果表明,在融資結構中,隨著債務融資比例的上升,企業轉型升級的水平卻增加了,其原因可能是債務融資的風險水平高,企業融資后面臨著還貸壓力,因此更加注重資金的有效利用,從而促進了企業的轉型升級。結論從另一個方面告訴我們,為加速上海裝備制造業的轉型升級,應該更進一步疏通企業的債務融資渠道,給上海裝備制造業企業的轉型升級注入持久的動力。