企業信息透明度對全要素生產率的影響研究

摘 要：依據 2011—2022 年中國A 股上市公司數據，考量企業信息透明度對全要素生產率的影響。結果顯示：企業信息透明度與全要素生產率之間呈顯著正相關性。較高的信息透明度有助于企業降低信息不對稱成本，優化資源配置，提高生產效率，帶動全要素生產率提升。信息透明度的提升主要通過增加股價信息含量、緩解融資約束和提高客戶穩定度，提升企業全要素生產率，且國際化、市場化和法治化程度越高，提升作用更明顯。鑒于此，需創新企業信息披露機制，完善信息披露標準，增強信息披露時效性，加大市場監管和違規懲戒力度，提升全要素生產率。

關鍵詞： 信息透明度；全要素生產率；信息反饋；信息含量

中圖分類號：F275；F49；F832．51" 文獻標識碼： A"" 文章編號：1003-7217（2025）02-0130-09

一、引 言

當前，全球經濟深度融合與相互依存，信息技術迅猛發展與廣泛應用，市場環境日趨復雜多變。企業信息透明度作為影響全要素生產率的重要因素，對企業競爭力、可持續發展能力以及經濟增長至關重要。

企業信息透明度反映企業披露信息的質量和可理解性。較高的信息透明度有助于利益相關者全面準確地了解企業運行的真實狀況^[1]，更準確地評估公司價值，提升股票定價效率，降低融資成本^[2]，優化資源配置，提高生產效率^[3]，帶動全要素生產率提升。全要素生產率（簡稱TFP）作為衡量企業生產效率的重要指標，反映了企業在生產過程中除要素投入之外的其他因素對產出增長的貢獻^［4］，如技術進步、管理創新、資源配置效率提升等。

大量實證研究顯示，企業信息透明度與全要素生產率呈正相關關系。信息透明度高有助于緩解信息不對稱，降低企業交易成本和融資難度，助力企業吸引更多優質資金，有效配置資源^［5］，提升創新能力，加強技術研發、設備更新等，進而提高全要素生產率^［6］。也有部分研究^［1，7］認為，信息透明度的提高可能帶來額外的合規成本和市場競爭壓力，對全要素生產率的影響存在一定的不確定性。

許多學者關注到存在影響二者關系的調節和中介因素。公司治理結構、市場競爭環境、信息披露質量等因素在信息透明度與全要素生產率之間具有重要的調節作用^［1，8］。良好的公司治理結構通過加強對管理層的監督和激勵，提高信息透明度^［9］，促使企業更有效地利用資源，提升全要素生產率^［10］。市場競爭環境也具有重要影響，激烈的市場競爭促使企業提高信息透明度，以增強市場競爭力，帶動全要素生產率的提升^［11］。

同時，不同類型企業信息透明度對全要素生產率的影響存在差異。對于傳統制造企業，提高信息透明度主要通過優化生產流程和資源配置來提升生產效率^［12］;而對于高新技術企業，信息透明度在促進創新和技術擴散方面的作用更大，與全要素生產率的正相關關系更為顯著^{［13，14］}。

已有文獻對企業信息透明度和全要素生產率之間復雜且多維的關系進行了卓有成效的討論。然諸如信息透明度如何通過優化內部治理的溢出效應改善外部環境，激勵企業技術創新；如何通過政策干預和企業管理實踐提升企業信息透明度，促進全要素生產率增長，仍存在進一步討論的空間。鑒于此，聚焦信息透明度對全要素生產率的影響，分析其如何通過提高股票定價效率、緩解融資約束與提高客戶穩定度等機制，促進技術創新與資源配置，推動企業全要素生產率的提升，并進一步探討其在不同外部市場中的異質性影響，以期為優化信息披露制度和加強市場監管提供有益的參考和啟示。

二、理論分析與研究假設

企業信息透明度提升，增加了股價信息含量。股價能更充分地反映企業的基本面信息和特質信息，并通過信息反饋效應優化決策，推動全要素生產率的增長。一方面，信息透明度的提升降低了外部投資者獲取企業信息的成本，使市場能夠更準確地捕捉企業特質信息^[15，16]，提升股價對企業真實價值的反映程度。信息環境的改善增強了分析師的研究能力，使企業經營信息更有效地傳遞至資本市場^[17]。信息透明度的提升遏制了管理層的盈余操縱行為，能減少市場噪音對股價的干擾，提高股價的可信度和準確性^[18]。另一方面，股價是企業外部投資者交易的結果，為企業管理層提供了重要的決策依據。管理層制定投資和經營戰略，需分析股價中包含的市場信號，并據此優化企業資源配置，提高生產效率。因此，信息透明度提升通過提高股價信息含量增強了信息反饋效應，使企業能夠更精準地把握市場預期，改進投資決策^[19]，推動全要素生產率增長^[20]。同時，股價信息含量增加提高了資本市場的定價效率，資金流向高生產率企業，減少資本錯配，提高了資源配置效率^[21，22]。Durnev等研究表明，富含信息的股價能夠在行業內實現更有效的資本配置，使資本流向真正能創造價值的企業，促進整體生產率的提升^[23]。因此，企業信息透明度的提高增強了股價對企業基本面信息的反映，從而通過信息反饋機制優化企業投資與生產決策，有效配置資源。

再者，企業信息透明度提升，優化了企業融資結構，減少了融資摩擦，助力企業技術創新。一方面，信息環境改善緩解了信息不對稱，投資者對企業實際經營狀況、績效與發展潛力形成合理預期^[24]，會加大企業的投入力度，提升資源配置效率。另一方面，企業信息披露質量高，有利于降低企業交易成本和融資難度，優化了融資結構^[5]，有助于提升資本投入的有效性，使資金能夠更有效地配置至高回報項目，促進企業生產率的穩步提升^[25]。

此外，企業信息透明度提升，穩固了客戶信任關系。高信息透明度企業信息披露規范、市場信譽良好，客戶對其履約能力和經營可持續性的信心隨之增強，客戶更愿意與之建立長期合作關系，降低了客戶流失率與交易成本，增強了企業市場競爭力^[26]。同時，穩定的客戶群體使企業能更精準把控市場需求，優化生產與供應鏈管理，避免生產波動和庫存積壓，提高生產效率與資源配置效率，客戶穩定也有利于供應鏈上特有信息的有效傳遞，使企業能夠更快獲取市場反饋，提升供應鏈協同效率，并進一步促進企業創新^［27］。信息透明度提升還能提升企業品牌價值，提高市場競爭力和議價能力^[28]，為企業未來發展與技術創新創造提供更穩定的收入來源和更有利的融資條件，提升企業持續發展能力^[29]。

基于此，提出：

假設1 企業信息透明度提高能夠提升企業全要素生產率。

假設2 企業信息透明度的提高可通過提高股價信息含量、緩解融資約束與提高客戶穩定度，影響企業全要素生產率。

三、研究設計

（一）樣本選取和數據來源

以2011年至2022年中國A股上市企業為研究樣本，根據以下原則對初始樣本進行篩選：（1）剔除金融行業上市公司樣本；（2）剔除樣本期間內ST公司樣本，以及企業未分配利潤為負的公司樣本；（3）剔除相關財務數據缺失的樣本，并對所有的連續性變量進行上下各1%的Winsorize處理。數據來源于CSMAR和Wind數據庫。

（二）模型設計和變量說明

基于上述分析，采用固定效應模型，檢驗企業信息透明度對全要素生產率的影響，模型構建如下：

TFP_{i，t=α0+α1TraSi，t+Controlsi，t+Firmi+"Yeart+εi，t}（1）

上述模型中，被解釋變量TFP_i，t是企業i在t年的全要素生產率，TraS_i，t為企業i在t年的信息透明度，Controls_i，t代表公司層面的控制變量，Firm代表公司個體固定效應。Year為時間固定效應，ε_i，t為隨機誤差項。控制個體固定效應和時間固定效應，能夠有效控制企業信息透明度與企業全要素生產率隨時間變化或個體異質性等不可觀測因素的影響，在一定程度上緩解由遺漏變量所產生的內生性問題，并且，對所有回歸系數在企業年度層面進行聚類處理，相關變量名稱見表1。

四、實證結果與分析

（一）描述性統計分析

表2顯示了樣本主要變量描述性統計分析結果。其中，OP的平均值為6.925，標準差為0.881，最小值為4.796，最大值為9.263。LP的平均值為8.64，標準差為1.046，最小值為6.027，最大值為11.282，說明不同企業間的全要素生產率存在較大差異。企業信息透明度（TraS）的平均值為0.375，該變量的最高值為1，表明相對而言，樣本內企業信息透明度處于較低水平。

（二）基準回歸分析

表3列示了企業信息透明度對企業全要素生產率的回歸結果。其中，列（1）結果顯示，采用OP法測算企業全要素生產率（OP）時，核心解釋變量（TraS）的估計系數在1%的水平下顯著為正，納入控制變量以后，列（2）結果顯示，TraS的估計系數依然在1%的水平下顯著為正，說明企業信息透明度越高越有利于促進企業全要素生產率提升。列（3）、列（4）結果顯示，重新采用LP法測算企業全要素生產率時，TraS的估計系數仍然在1%的水平上顯著為正，證明假設1成立。

（三）內生性問題

信息透明度對企業全要素生產率的提升效應可能存在內生性問題。一方面，生產效率高的企業，其內部控制體系成熟，企業披露信息完善，可能導致結果因果倒置。另一方面，在模型（1）的設計中，雖然盡可能地對企業信息透明度的影響因素進行了控制，但是難以包含所有影響因素。不可觀測因素可能會影響信息透明度和企業全要素生產率之間的關系，導致高估或低估信息透明度的影響。為此，采用工具變量法和雙重差分模型緩解內生性問題。

第一，工具變量法。借鑒已有研究^[35]，采用行業內其他企業信息透明度的均值作為工具變量，基于同行業企業間的信息披露存在相互學習效應，但企業全要素生產率不受同行業信息披露直接影響。表4列（1）顯示，工具變量（TraS_AV）的估計系數在1%水平上顯著為正，滿足工具變量的相關性要求。Kleibergen-Paap LM統計量的P值為0.000，拒絕了工具變量不可識別的假設；第一階段弱工具變量檢驗的F值大于16，排除了弱工具變量問題。表4列（2）、列（3）結果顯示，使用該工具變量后TraS_AV估計系數在1%水平下顯著為正，表明模型（1）在緩解內生性問題后結果依然穩健。

第二，雙重差分模型（DID）。考慮到資本市場開放能夠顯著提升企業信息透明度，進一步以A股納入明晟（MSCI）指數這一外生沖擊作為企業信息透明度的替代變量。首先，A股納入MSCI后，具有信息優勢的境外投資者能夠通過“用腳投票”的方式發揮積極的治理作用，促進企業信息透明度提升^[36]。其次，境外投資者持股可以吸引更多分析師關注，強化外部監督并提高信息透明度^[37]。為此，選用A股納入MSCI這一資本市場開放事件作為信息透明度的代理變量，并采用DID模型進一步考慮資本市場發展帶來的信息透明度提升對企業全要素生產率的影響，模型構建如下：

TFP_{i，t=β0+β1Treati×Postt+Controlsi，t+"Firmi+Yeart+εit}（2）

其中，Treat_i×Postt表示A股納入MSCI，其余變量含義與前文一致。其中，Treat_i表示是否納入MSCI的股票，當Treat_i=1時，表示處理組即納入MSCI的股票；Treat_i=0時，表示控制組即為未納入MSCI的股票；Post_t代表A股納入MSCI的時間，定義為2018年及之后則Post_t=1，否則Post_t=0。表4列（4）和列（5）顯示Treat×Post的估計系數在1%的水平下顯著為正，證明用A股納入MSCI新興市場指數這一外生沖擊變量重新衡量企業信息透明度時，企業信息透明度的提升依然有利于促進企業全要素生產率的增長，表明模型（2）的結論穩健。此外，對上述結論進行平行趨勢檢驗。結果顯示A股企業被列入MSCI新興市場指數后處理組與控制組的全要素生產率才開始出現顯著差異，即滿足平行趨勢假設，進一步說明結論可靠①。

（四）穩健性討論

1.時滯性影響。考慮到企業信息透明度提升通過信息反饋機制提高全要素生產率可能存在時滯性，將解釋變量替換成t-1期。回歸結果如表5列（1）和列（2）所示，結果與基準回歸一致，表明結論有效。

2.為了控制行業層面或地區層面隨時間變化的不可觀測因素影響，在模型中引入行業固定效應和時間固定效應的交乘項及地區固定效應和時間固定效應的交乘項，回歸結果如表5列（3）和列（6）所示，結果與前文一致，表明基準回歸結論穩健。

3.考慮到模型（1）中的殘差項可能與行業層面因素存在相關性，對模型中的回歸系數在行業層面進行聚類。結果如列（7）和列（8）所示，信息透明度的系數仍在1%的水平上顯著為正，證明研究結論成立。

五、作用機制檢驗

構建中介效應模型，分析企業信息透明度能否通過增加資本市場信息含量、緩解融資約束和提高客戶穩定度促進全要素生產率增長。

MVi，t=β0+β1TraSi，t+Controlsi，t+Firmi+

Yeart+εi，t （3）

TFPi，t=α0+α1TraSi，t+Controlsi，t+Firmi+

Yeart+εi，t（4）

其中，MV_i，t為中介變量，分別為股價信息含量、融資約束與客戶穩定度指標，Controls_i，t為控制變量，與基準回歸模型（1）中的變量及其定義一致，其余變量含義與前文相同。

（一）信息效率

參考已有研究的方法衡量股價信息含量（Delay）^[38]，驗證企業信息透明度的提升是否能夠有效增加股價信息含量，并以此通過資本市場信息反饋機制作用于企業全要素生產率，采用如下模型進行估計：

R_{i，w，t=γ0+γ1RM，w，t+γ2RM，w-1，t+γ3RI，w，t+}"_{γ4RI，w-1，t+εi，t}（5）

其中，R_i，w，t為企業i的股票在第t年第w周考慮現金股利的投資收益率；R_M，w，t為中國A股市場全部公司股票第t年第w周市值加權的市場平均收益率；R_I，w，t為企業i在第t年第w周所在行業I在剔除企業i后按照流通市值加權獲得的平均收益率。具體根據以下步驟計算股價信息含量。第一，通過對模型（5）回歸，獲取該回歸結果中的擬合優度R²；第二，基于式（5）對其進行如下處理得到股價延遲度（Delay）衡量股價信息含量：

Delay_{i，t=1－R_r2it/R2it}（6）

其中，R_r2_it為在有限制條件下，即在模型（5）中直接設置市場收益率滯后項R_{M，w－1，t}和行業收益率滯后項R_{I，w－1，t}的系數γ₂和γ₄為0時，回歸得到的可決系數R²。該指標越大，股票價格響應市場信息變化的調整速度就越慢，信息傳遞的效率就越低，股價中的信息含量越低。因此，該指標是股價信息含量的逆向指標。

表6列（1）結果顯示，TraS估計系數顯著為負，表明企業信息透明度的提高有效降低了股價信息延誤，增加了股票信息含量。列（2）和列（3）中，Delay的系數顯著為負，且TraS系數依舊顯著為正，Sobel檢驗值在1%的水平上顯著，通過了中介效應檢驗，證明信息效率機制成立，即企業信息透明度的提升能夠通過資本市場的信息反饋機制作用于企業全要素生產率，假設2部分得證。

（二）融資約束

為檢驗信息透明度的提高能否通過改善企業融資環境進而提高企業全要素生產率，參考張金鑫和王逸^[39]與張悅玫等^[40]的方法，建立融資約束程度模型：

P（QUFC）=1 or 0|Z_{i，t=eZi，t/1+eZi，t}（7）

Z_{i，t=β0+β1Sizei，t+β2Levi，t+}

_{β3（CashDivi，t/Tai，t）+β4BMi，t+}

_{β5（NWCi，t/Tai，t）+β6（EBITi，t/Tai，t）} （8）

首先，用企業規模（Size_i，t）將樣本按照升序進行預分組，將排序在前33%的樣本定義為低融資約束組，用QUFC=0，后33%則為高融資約束組，QUFC=1。其次，選取資產負債率（Lev_i，t）、股利支付率（CashDiv_i，t）、賬面價值比（BM_i，t）、凈營運資本與總資產之比（NWC_{i，t/Tai，t}）以及息稅前利潤與總資產之比（EBIT_{i，t/Tai，t}）。最后，運用模型（7）進行二元邏輯回歸，得到的值越大，說明融資約束程度越高。

表7為回歸結果，列（1）顯示，TraS的估計系數顯著為負，說明企業信息透明度的提升能夠有效緩解融資約束。在列（2）與列（3）中，融資約束（FC）的估計系數顯著為負，且TraS估計系數依舊在1%的水平上顯著為正，Sobel檢驗值在1%的水平上顯著，驗證了企業信息透明的提高能夠通過緩解融資約束提高全要素生產率，假設2部分得證。

（三）客戶穩定度

為檢驗客戶穩定度在企業信息透明度與全要素生產率之間的作用，參考王雄元和彭旋^[41]的方法，用企業前五大客戶在上年出現的個數除以5衡量客戶穩定度（Cus），將其作為中介變量，進一步進行機制檢驗。

機制檢驗回歸結果見表8。列（1）顯示，TraS的估計系數在1%的水平上顯著為正，說明企業信息透明度的提高能夠顯著提高客戶穩定度。列（2）和列（3）的結果顯示，Cus的估計系數分別為0.0414與0.0426，在1%的水平上顯著為正，且Sobel檢驗值在1%的水平上顯著，說明客戶穩定性的提高顯著促進了全要素生產率的增長。

六、異質性分析

（一）信息透明度、國際化與企業全要素生產率

國際化業務的復雜性往往要求企業盡可能詳細披露企業信息，以減少市場和企業之間的信息不對稱，從而更有效地發揮股價信息反饋機制的作用。企業國際化程度采用上市企業海外業務收入占營業收入比例（HW）進行衡量，并按行業中位數進行分組，若國際化程度高于行業中位數，則為國際化程度較高的樣本，否則為較低的樣本。表9列（1）-列（4）結果顯示，企業信息透明度對全要素生產率的影響在企業國際化程度更高時更大。

（二）信息透明度、市場化與企業全要素生產率

市場化程度較高環境中，企業更遵循市場規則，競爭和外部監督增強，能有效緩解信息不對稱和代理問題，從而提升資本配置效率^[42]。在充分競爭的行業中，企業對股價信息的依賴性更強，信息反饋效果更顯著，有助于資源有效配置并提高生產效率^[16]。采用《中國分省份市場化指數報告》中的要素市場指數衡量市場化程度，以歷年平均增長率預測2020-2021年指數，并按行業年份中位數劃分市場化高低組。表10的回歸結果顯示，核心變量（TraS）在市場化程度高組中的估計系數更大，證明良好的市場環境能增強信息透明度對企業全要素生產率的提升作用。

（三）信息透明度、法治化與企業全要素生產率

由于信息披露存在專有成本，良好的法律環境為企業的信息披露提供規范和監督，確保信息的真實性、完整性和及時性。在法治化的框架下，企業信息透明度對全要素生產率的影響更為顯著和穩定^[42]。為此，用企業被證監會、深交所和上交所處罰的次數衡量法治化水平。已有文獻^[43]表明該指標能反映法律環境的嚴苛程度和監督強度，因此，處罰次數越多，法治化水平越高，反之越低。根據年行業平均數將樣本劃分為法治化水平高與低組，表11的分組回歸結果顯示，法治化水平較高時，信息透明度對企業全要素生產率的提升效應更強。為檢驗結果穩健性，參考曹越等^[44]的方法，采用《中國分省份市場化指數報告》中的中介組織發育和法律制度環境指數作為替代指標，回歸結果與前文一致，表明良好法律環境能協同增強信息透明度對企業全要素生產率的提升效果。

七、結論與建議

依據2011—2022年中國A股上市公司數據，考量企業信息透明度對全要素生產率的影響。結果顯示：企業信息透明度與全要素生產率之間呈顯著正相關性。較高的信息透明度有助于企業降低信息不對稱成本，優化資源配置，提高生產效率，帶動全要素生產率提升。增強企業信息透明度可通過提高股價信息含量、緩解融資約束與和提高客戶穩定度，提升企業全要素生產率，且國際化、市場化和法治化程度越高，提升作用更明顯。鑒于此，需創新企業信息披露機制，完善信息披露標準，增強信息實時披露的能力，加大市場監管和違規懲戒力度，推進全要素生產率提升。

建議：第一，政府層面，優化信息披露監管機制。進一步完善企業信息披露法律法規，加大信息透明度監管力度；支持企業數字化轉型，推動數字技術與實體經濟深度融合；完善市場競爭機制和資源配置機制，提高資本市場定價效率與資源配置效率；完善懲罰機制，維護公平競爭的市場環境，確保企業政策信息真實、準確與完整。第二，行業層面，建立行業信息共享機制。構建多維信息披露評價體系，增強信息披露的真實性與時效性；加強企業培訓指導機制，提高企業信息管理和披露能力；加強企業信息透明度監督，營造良好營商環境，推動企業可持續發展。第三，企業層面，建立健全信息披露制度。加大信息技術投入力度，按照國際標準規范信息披露管理運營，強化信息系統建設，優化內部資源配置，提升信息披露質量。同時，注重信息披露方式與渠道，提高信息的可讀性和可得性。

注釋：

① 由于篇幅限制，檢驗結果可根據需求提供。

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（責任編輯：鐘瑤，鄒彬）

The Impact of Corporate Information Transparency on Total Factor Productivity

YAO Dequan¹， FENG Mengjun¹， MA Fanglin²， DAI Pengyi³

（1. College of Finance and Statistics， Hunan University， Changsha， Hunan 410079，China;

2. School of Mathematics and Statistics， Hunan Normal University， Changsha， Hunan 410081，China;

3. Business School， Hunan University， Changsha， Hunan 410082，China）

Abstract：Based on data from A-share listed companies in China from 2011 to 2022， this study examines the impact of corporate information transparency on total factor productivity （TFP）. The results show a significant positive correlation between corporate information" transparency and TFP. Higher levels of" information" transparency help companies reduce information asymmetry costs， optimize resource allocation， and improve production efficiency， thereby driving TFP growth. Enhancing corporate information"" transparency boosts TFP by increasing stock price information content， alleviating financing constraints， and improving customer stability. Additionally， the impact is more pronounced in markets with higher levels of internationalization， marketization， and rule of law. In light of these findings， it is necessary to innovate corporate disclosure mechanisms， refine" information quality standards， strengthen real-time disclosure capabilities， improve market supervision， and enforce stricter penalties for violations to promote TFP growth.

Key words：information transparency; total factor productivity;information feedback; information content

基金項目：" 國家資助博士后研究人員計劃（GZC20230771）；國家社會科學基金重點項目（17AXW005）

作者簡介： 姚德權（1963—），男，湖南安鄉人，博士，湖南大學金融與統計學院教授，博士生導師，研究方向：金融分析與管理；封孟君（1998 —），女，湖南衡陽人，湖南大學金融與統計學院博士研究生，研究方向：金融分析與管理；馬芳琳（1994 —），女，湖南常德人，湖南師范大學數學與統計學院博士研究生，研究方向：公司金融與企業創新。通信作者：戴鵬毅（1994 —），男，湖南常德人，博士，湖南大學工商管理學院助理研究員，研究方向：公司金融與企業創新。