国有持股比例与企业绩效关系测度——基于高端装备制造业的面板门槛模型

李士梅 李 安

一、引言

在推进混合所有制改革的进程中，战略性新兴产业的发展和股权结构的调整，既是国家调整优化国有资本布局的重大抉择，也是国家大力培育和发展战略性新兴产业的现实需求。目前中国战略性新兴产业处于产业发展的初步阶段，面临的众多技术及市场风险导致收益难以预测，如何发挥国有经济的积极作用，同时引领和带动民营经济进入战略性新兴产业，建立国有经济与民营经济的混合发展创新机制，推动战略性新兴产业的发展，是国有经济下一步改革的重点。要根据战略性新兴产业的特殊性，在此基础上充分认识国有经济功能的新定位，并确立相应的对策，最终带动产业的发展。然而，国有经济是如何影响战略性新兴产业的发展？影响程度究竟有多大？这些都是目前仍需解决的问题。本文依据中国战略性新兴产业中高端装备制造业的数据样本，实证研究国有持股比例与高端装备制造业上市公司绩效的关系，并依据分析结果提出政策建议。

二、相关文献综述

国外学术界关于对幼稚产业和新兴产业进行保护和扶持的观点早已明确，如德国学者 Liszt（1983）最早提出了保护幼稚工业理论，认为生产力是决定一国兴衰存亡的关键，而保护民族工业就是保护本国生产力的发展，主张政府要扶持幼小产业、保护民族工业①。Van de Ven和R.Garud（1989） 充分肯定技术进步和外部经济冲击在新兴产业发展过程中的积极作用，强调新兴产业是处于产业发展最初阶段的产业形态②。Blank（2008） 的研究表明，新兴产业是对未知性领域的探索，处于发展的早期阶段，不确定性风险较高，政府需要对其进行支持和保护③。

与国外学术界围绕新兴产业进行研究不同，国内学术界更加关注战略性新兴产业发展，其中部分研究围绕国有经济在战略性新兴产业中的功能与作用展开。在国有经济的宏观定位上，邹俊和张芳（2011）认为国有经济具有科技创新功能和先导功能，在加快经济发展方式转变的时代背景下，我们应赋予国有经济功能再定位，充分发挥国有经济在战略新兴产业中的积极作用④。李士梅和张倩（2012）认为国有经济可以提供基础服务、提供技术示范、弥补市场失灵，控制着关系国民经济命脉的关键领域和重要行业，因此国有企业自然是推动战略性新兴产业发展的主体⑤。邹俊和徐传谌（2015） 认为国有资本能够保持国民经济控制力、影响力，具备先天的资源禀赋优势，从新兴产业的特点来考量，国有资本支持战略性新兴产业发展是国家战略性的抉择⑥。

从企业微观层面来看，许多学者都曾对国有持股比例与企业绩效的关系进行实证分析，研究结论主要分为三种观点：一是认为国有持股比例与企业绩效存在负相关关系。持这类观点的学者通过研究发现，当国家作为控制股东时，企业价值最大化并不总是国家所有者的目标⑦。在政府目标多元化的驱使下，会造成企业价值损失，降低企业绩效，不利于企业的发展⑧。二是认为国有持股比例与企业绩效呈现正相关关系。当国家入股私营企业，即当企业的股权被国家和私人混合所有的情况下，国有股权会显著提高公司的绩效。因为国有股东可以监督约束私人股权公司的行为，在一定程度上可以降低“隧道效应”和“堑壕效应”⑨。三是有部分学者指出国有持股比例与企业绩效存在非线性相关关系。Sun等（2002）研究发现，国有股权有利于提升部分私有化企业的绩效，但这种作用效果表现为倒“U”型关系，而非简单的线性关系⑩；Wei等（2005）的研究发现国家股与Tobin’s Q值显著负相关，且呈明显的非线性、正“U”型关系⑪；田利辉（2005） 通过对中国1998—2003年沪深两市上市公司数据进行实证分析，使用Tobin’s Q值和ROA来衡量公司绩效，结果表明国有股权与公司绩效间呈现非对称“U”型关系⑫。

以上文献给本文的研究提供了理论基础，但是从企业微观层面看，国内针对战略性新兴产业国有持股比例与企业绩效关系进行的实证研究较少，针对高端装备制造业的研究更是凤毛麟角。此外，国有持股比例与企业绩效的关系可能是状态依存的，与行业特征相关，为避免样本选择性偏差带来的影响，本文以高端装备制造业为研究对象，选用样本区间为2005—2015年，从状态依存、行业特征等角度深入探究国有持股比例对高端装备制造业发展的影响。

三、数据说明与变量选择

1.数据说明

本文以战略性新兴产业中的高端装备制造业为研究样本，选取2005—2015年度在上海证券交易所和深圳证券交易所A股主板上市的高端装备制造业企业，数据来源于Wind数据库和锐思数据库。为使数据研究有效可靠，样本选取将执行以下程序筛选：（1） 剔除标有 ST的上市企业；（2） 剔除变量值缺失及数据异常的企业；（3）剔除未公开披露年度报告的企业，最终确定样本为74家高端装备制造业上市公司，包括814个“公司—年”观测值。

2.变量选择及定义

为解决本文的研究问题，检验之前的理论分析，我们通过构建面板门槛模型研究高端装备制造业国有持股比例与企业绩效的关系。研究变量主要包括净资产收益率、国有持股比例、企业总资产额及其他控制变量，包括股权资本率、债权资本率、内源资本率。

（1）被解释变量：市场绩效指标和财务绩效指标通常作为反映企业发展的指标。本研究采用财务指标反映企业绩效，最终参照于东智（2001）的指标选取方法，选取净资产收益率（Roe）来反映企业的绩效。

（2）解释变量：从企业微观层面，国有经济的具体表现形式通常定性按股权属性以国有持股比例表示。本文参照刘秀玲（2012）的做法，采用国有持股比例（Sos）作为本文的解释变量展现对企业绩效的影响。

（3）门槛变量：不同的企业其企业规模也不相同，在其他因素不变的情况下，企业绩效也会受到企业规模的影响。在企业规模的划分上，通常用从业人员总数和企业总资产额指标作为划分企业规模的标志，所以在检验国有持股比例对企业绩效的影响时，应当考虑到企业规模的影响。本文借鉴吴晨（2009） 的指标选取方法，选取企业资产总额（Size）衡量企业规模，作为本文的门槛变量。

（4）控制变量：本文选取股权资本率、债权资本率以及内源资本率作为公司的特征控制变量。由于企业的融资方式可以直接影响到经营绩效和经营行为，融资方式的差异性也构成企业不同的资本结构，本文采用凌江怀和胡雯蓉（2012） 的指标选取方法，选取实收资本与资产总额之比（Efr）作为股权资本率，用债务融资净额与资产总额之比（Dfr）作为债权资本率，用公司留存收益（盈余公积与未分配利润之和）与资产总额之比（Sfr）作为内源资本率。相关模型中各变量及定义如表1所示。

表1 变量及定义

3.平稳性检验

为了保证回归估计结果真实有效，在对平衡面板数据模型进行OLS估计前，本文采用LLC（Levin-Lin-Chu） 检验和 IPS（Im-Pesaran-Shin） 检验，它们分别是在相同根情况下和不同根情况下对数据进行平稳性检验。在假设存在单位根零假设的情况下，如果两种检验方法P值均小于10%，拒绝零假设，就表明面板数据序列是平稳的；如果P值大于10%，接受零假设，面板数据序列就是不平稳的。表2为主要变量的平稳性检验结果。

四、实证分析

1.描述性统计

在进行实证检验之前，有必要对样本进行描述性统计，以此来了解样本的基本情况。本文利用Stata12.0软件对样本数据进行统计分析，统计结果如下表3所示。

不同企业在企业股权结构与企业规模上存在着较大的差异。样本企业国有持股比例介于0%与100%之间，总资产额介于7669.23万元与10676317万元之间，这表明本文所选择的样本囊括了不同类型的股权结构与企业总资产规模，增加了针对高端装备制造业国有持股比例与企业绩效关系研究的代表性。

表 2 相关主要变量的平稳性检验结果

表3 主要变量的描述性统计

2.面板门槛模型的构建

由于可能会存在区间效应，需要对国有持股不同区间的样本进行分组检验。传统的简单分组方法很难客观地揭示各变量间的关系，本文采用Hansen门槛面板模型，避免了人为分组的主观因素所带来的偏差。Hansen门槛面板模型不仅能给出具体的门槛值，还能够客观地分析不同区间上国有持股对企业绩效的作用效果。本文着重考虑单一面板门槛模型的设定和估计过程，并据此扩展到多重门槛模型。单一的面板门槛模型设定如下：

其中， （1） 式中下标 i，t（1≤i≤N，1≤t≤T）分别表示样本企业和样本年份，yit为第i家上市公司第t年的净资产收益率（Roe），xit为第i家上市公司第t年的国有持股比例（Sos）。Xit为一组对被解释变量有较大影响的控制变量，包括股权资本率（Efr）、债权资本率（Dfr）和内源资本率（Sfr）。β0为各控制变量相应的系数向量，qit为门槛变量，用企业资产总额（Size）表示，γ为有待确定的门槛值。（·）为示性函数，μi为未观测样本的个体效应，eit为随机干扰项，β1和β2为不同区制内的回归斜率。

为了估计式（1），首先对样本中各变量观测值去均值消除式（1）中的个体效应μi，记作：

对估计模型（2）中所有数据进行累叠得到模型的矩阵形式为:

对于给定的门槛值γ，将其带入式（3），并执行OLS估计，可以获得式（4）中β参数的估计值：

其残差平方和为：

基于最小SSE（γ）原理，需要对门槛值进行估计，使用OLS法求出相应的残差平方和，找出最优的门槛估计值，使S1（γ）最小，即：

得到参数估计值后，需要进行两个检验：第一个检验是门槛效应是否显著；第二个检验是槛估计值是否等于真实值。首先执行第一个检验，原假设为H0∶β1=β2，这时的检验统计量为：

在原假设H0下，残差平方和为S0。在原假设下，传统的检验方法由于门槛值无法确定，因此检验统计量是非标准分布的。Hansen（1999）采用自抽样法找出临界值，然后进一步得到基于似然比（Likelyhood Ratio，LR） 检验的P值。当P值小于等于10%，拒绝原假设，存在门槛效应。然后进行第二个检验，第二个检验的原假设为 H0=γ0，相应的检验统计量为：

Hansen（1999） 提出统计量LR（1γ）拒绝域的一个计算公式，即当 LR1（γ）≤C（∂） ＝－2In（1－（∂为显著水平）时，不能拒绝原假设，反之拒绝原假设。

以上只是单一门槛模型的估计过程，为了确定样本是否存在多个门槛，还需进行多个门槛值的检验。其估计方法是首先估计出单一门槛模型的门槛值γ1，继续再检验第二个门槛值。通过使得S2（γ2）达到最小，此时的γ2为第二个门槛值。然后进行第三个门槛值的检验，由此类推，直到门槛不具有显著性为止。

3.面板门槛模型结果分析

根据前述逻辑思路与研究问题，为了验证高端装备制造业国有持股比例与企业绩效之间是否存在企业总资产规模的门槛效应，本文基于Hansen面板门槛模型展开研究。

（1）面板门槛模型的估计。本文依次在不存在门槛、存在单一门槛、存在双重门槛等的设定下对模型进行估计，确定门槛的个数和模型的具体形式。不同门槛个数和模型形式所对应的P值及其临界值通过“自抽样法”（Bootstrap） 重复抽样500次得到。根据表4自抽样检验结果，单一门槛的F统计量在5%的水平下显著，自抽样P值为0.04，而双重门槛和三重门槛效应不显著，自抽样P值为0.14和0.31，因此，本文将依据单一门槛模型进行分析。

依据图1可以很清楚地看出置信区间和门槛参数值，表5给出了门槛的估计值，同时得出结论：高端装备制造业国有持股比例与企业绩效之间存在单一的门槛效应。

表4 门槛效果自抽样检验

图1表示以Size作为门槛变量时，似然比函数序列（Likelyhood Ratio，LR） 的一个趋势图，虚线以下是其95%的置信区间。当似然比为0时，得到的门槛估计值γ=483001.06万元。

图1 单一门槛模型置信区间

表5 门槛估计值和置信区间

（2）门槛回归结果及其分析。门槛模型回归是通过比较不同区制内的回归系数的差异，然后对区制内解释变量对被解释变量的影响进行考察。模型的具体形式会随着门槛个数和门槛值的确定而确定，以Size为门槛值的面板门槛模型的估计结果见表6。

本文重点讨论高端装备制造业国有持股比例与企业绩效之间是否存在企业总资产规模的门槛效应。从表6可以看出，高端装备制造业国有持股比例与企业绩效之间存在显著的企业总资产规模的门槛效应，其影响力度在不同的区间是有所差异的。国有持股比例在企业总资产规模不同的区间内，系数大小相差较大。对于高端装备制造业而言，单一面板门槛模型将国有持股比例对企业绩效的影响划分为两种不同的作用机制：在企业总资产规模的第一阶段，变量系数值较小，在1%的显著水平下为正且值为0.07。当企业总资产规模进入到第二阶段，即门槛值大于483001.06万元时，变量系数在1%的显著水平下为正，且值从0.07上升到0.19，国有持股比例对企业绩效影响的敏感性是第一个区间的2.60倍。说明国有持股比例对企业绩效存在促进作用，且在门槛值两侧，这种促进作用随着总资产规模的扩大而增大。

表6 以size为门槛值的门槛回归结果

对于控制变量而言，度量公司特征的控制变量股权资本率、债权资本率和内源资本率的系数均为正数，且分别在1%、10%和1%的水平上显著，说明本文所选的度量公司特征的控制变量与高端装备制造业上市公司绩效存在正相关关系，即股权资本率、债权资本率以及内源资本率能提高高端装备制造业上市公司的绩效。

4.分行业面板门槛模型结果分析

为了深入剖析高端装备制造业国有持股比例与企业绩效的关系，检验不同行业门槛效应是否存在差异，依据产业具体情况，本文将高端装备制造业划分为五大行业，分别为航空装备业、卫星制造与应用业、轨道交通设备制造业、海洋工程装备制造业、智能制造装备业，在此基础上分别建立面板门槛模型。

由表7可知，航空装备业、卫星制造与应用业和轨道交通设备制造业均存在单一门槛效应，海洋工程装备制造业存在双重门槛效应，智能制造装备业存在三重门槛效应。

在航空装备业中，国有持股比例系数在门槛值的两个区间均为正，即国有持股比例对航空装备业的绩效起到促进作用。但是当门槛变量企业总资产规模大于66928.72万元时，国有持股比例系数从0.13下降到0.07，显著减小。由此可知，国有持股比例对航空装备业的绩效的促进作用随企业总资产规模的变大有所减缓。

在卫星制造与应用业中，国有持股比例系数在门槛值的两个区间分别为正和负。当企业总资产规模小于381129.08万元时，国有持股比例系数在统计意义上不显著，说明对于总资产规模较小的卫星制造与应用业企业，国有持股比例对其绩效的作用效果不明显。当企业总资产规模大于381129.08万元时，国有持股比例系数在1%的水平上显著为负，说明对于总资产规模较大的卫星制造与应用业企业，国有持股比例对其绩效起到抑制作用。

表7 分行业面板门槛回归结果

在轨道交通设备制造业中，国有持股比例系数在门槛值的两个区间分别为负和正。当企业总资产规模小于57124.52万元时，国有持股比例的系数为负，且在5%的水平上显著，当企业总资产规模大于57124.52万元时，国有持股比例的系数为正，但并不显著。说明对于总资产规模较小的轨道交通设备制造业企业，国有持股比例对其绩效起到抑制作用。

在海洋工程装备制造业中，国有持股比例系数在门槛值的三个区间均为正，说明国有持股比例对海洋工程装备制造业的绩效起到促进作用，而且这种促进作用在企业总资产规模733904.38万元至1228449.60万元之间时，即企业处于中等规模水平时，作用效果最强。

在智能制造装备业中，国有持股比例系数在门槛值的四个区间均为正，说明国有持股比例对智能制造装备业的绩效起到促进作用。在企业总资产规模小于75051.12万元或者大于1372907.20万元时，即企业总资产规模较小和企业总资产规模较大时，这种促进作用最强。在企业总资产规模处于75051.12万元至1372907.20万元之间时，即企业处于中等规模水平时，这种促进作用相对比较弱。

五、研究结论与建议

本文利用2005—2015年74个高端装备制造业上市公司的面板数据，通过构建面板门槛模型研究该产业国有持股比例与企业绩效的关系，并对不同行业的差异进行比较分析，得出以下结论：

第一，选取企业总资产额作为本文的门槛变量，结果表明高端装备制造业国有持股比例与企业绩效之间存在单一的门槛效应。在门槛值两侧不同的区间内，国有持股比例对企业绩效的影响存在较大的差异。相对于总资产规模较小的高端装备制造企业，国有持股比例对总资产规模较大的高端装备制造企业的绩效具有更显著的促进作用。因此，在国有经济支持高端装备制造业发展的进程中，为了实现国有资产的保值增值目标，可以通过国有资产由总资产规模较小的企业向总资产规模较大的企业转移，通过国有资产战略性转移达到投资的有效性，从而推动高端装备制造业的发展。

第二，由于产业结构和特征的不同，本文依据具体产业情况将高端装备制造业进一步划分为五大行业，根据五大行业的上市公司数据进行面板门槛分析，得到的分析结果具有一定的差异性。在不同的领域中，国有经济与民营经济拥有各自的相对优势。因此，中国应该结合高端装备制造业的特殊性，对不同行业的不同属性采取差别化的政策。

基于以上结论，本文提出如下政策建议：

一是要根据产业特征以及其内部行业的具体情况，优化国有资本与民营资本的配置。在适合国有经济进入的领域，应发挥以国有企业为代表的国有经济的优势，保持国有经济的中坚力量。在不适合国有经济进入，甚至会对该产业发展起到抑制作用的领域，国有经济应逐步退出，并合理引导民营经济在这些领域内的投资。

二是发挥国有经济与民营经济各自的优势，推动高端装备制造业的发展。国有经济可以充分发挥其影响力、控制力和带动力，借助其天然的资源禀赋优势，为高端装备制造业提供支持，解决民营经济自身存在的缺陷。但同时，国有经济也存在不能忽视的体制机制弊端，可以通过引入民营经济带来竞争，促进效率的提升。所以，在高端装备制造业发展过程中，要提供公平竞争的环境，建立国有经济与民营经济的混合发展创新机制，为产业发展增添新动力。

三是加强高端装备制造业生产技术的创新，推动全行业全要素生产率的提高。经过多年的努力和发展，中国高端装备制造企业的创新能力得到了显著提高，但与国外装备制造企业相比，中国高端装备制造企业的低效率特征十分显著，这主要是由于技术的低效率导致的。因此，要鼓励和支持高端装备制造业的研发投入，突破低水平技术的限制，使其成为真正的创新研发投入主体。另外，中国高端装备制造业应充分利用全球创新资源，加强对其消化吸收能力；积极参与国际分工合作，强化科技创新能力，提升高端装备制造业在国际上的核心竞争力。在提升创新实力的过程中，要以依靠科技进步作为发展的坚实基础，重视人才的作用，将执行者视为产业链中重要的配套环节⑬。

四是以高端化为突破口，延伸产业链价值。当前，尽管中国装备制造业已形成较为完善的体系，但产业低端化问题比较严重，导致其在国际上的竞争力较差。作为国民经济发展的先导产业和支柱产业，高端装备制造业正处于发展的重要战略机遇期。因此，要限制企业在低端环节上没有节制的投入，鼓励和支持企业向产业链的高端迈进，并分别从“产业链”、“价值链”、“创新链”、“服务链”和“生态链”五个方面延伸产业链价值，生产出科技含量高、回报率高的产品，全面提升高端装备制造业的发展水平和国际竞争力。

注释：

① ［德］弗里德里希·李斯特：《政治经济学的国民体系》，商务印书馆1983年版，第156页。

②A.H.Van de Ven and R.Garud,A Framework for Understanding the Emergence of New Industries,Research on Technological Innovation Management and Policy,1989,4(1),pp.195-225.

③ S.C.Blank,Insiders’Views on Business Models Used by Small Agricultural Biotechnology Firms:Economic Implications for the Emerging Global Industry,Agbioforum,2008,11(2),pp.71-81.

④ 邹俊、张芳：《转变经济发展方式与国有经济功能再定位》，《前沿》2011年第17期。

⑤ 李士梅、张倩：《国有经济向战略性新兴产业集中的理性思考》，《学习与探索》2012年第7期。

⑥ 邹俊、徐传谌：《国有资本支持战略性新兴产业发展——理论溯源与现实推进》，《经济与管理研究》2015年第3期。

⑦G.Borisova et al.,Government Ownership and Corporate Governance:Evidence from the EU,Journal of Banking&Finance,2012,36(11),pp.2917-2934.

⑧A.Shleifer and R.W.Vishny,Corruption,Social Science Electronic Publishing,1993,108(3),pp.599-617.

⑨S.Djankov and P.Murrell,Enterprise Restructuring in Transition:A Quantitative Survey,Journal of Economic Literature,2002,40(3),pp.739-792.

⑩Q.Sun et al.,How does Govermnent Ownership Affect Firm Performance?Evidence form China’s Privatization Experience,Journal of Business Finance& Accounting,2002,29(1-2),pp.1-27.

⑪Z.Wei et al.,Ownership Structure And Firm Value in Chinas Privatized Firms:1991-2001,Journal of Financial and Quantitative Analysis,2005,40(1),pp.87-108.

⑫ 田利辉：《国有股权对上市公司绩效影响的U型曲线和政府股东两手论》，《经济研究》2005年第10期。

⑬ 马宗国、尹圆圆：《新常态下中国中小企业发展影响因素评价与优化策略研究》，《济南大学学报》 （社会科学版）2017年第6期。