任保全，吳小璇

(1.常州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，江蘇 常州 213159；2.常州大學(xué) 管理學(xué)院，江蘇 常州 213159)

0 引言

2020年國家明確提出了“2030碳達(dá)峰，2060碳中和”的戰(zhàn)略構(gòu)想。新能源產(chǎn)業(yè)作為創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)和推動(dòng)新舊動(dòng)能轉(zhuǎn)換的先導(dǎo)[1]，其發(fā)展是實(shí)現(xiàn)雙碳目標(biāo)必不可少的環(huán)節(jié)。近年來，我國新能源產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)化日益成熟，取得了矚目成就。首先，供給端實(shí)現(xiàn)了高質(zhì)量發(fā)展。2019年，《新時(shí)代的中國能源發(fā)展》白皮書中顯示，中國多晶硅、光伏電池、光伏組件的產(chǎn)量分別約占全球總產(chǎn)量份額的67%、79%、71%，位居世界第一[2]。2021年，我國多晶硅產(chǎn)量49萬噸，占全球總量的78%，全球多晶硅第一大國的地位更加鞏固。其次，可再生能源的消費(fèi)比重快速增長。2020年中國能源消費(fèi)同比增長2.1%，在全球可再生能源消費(fèi)中，中國的可再生能源消費(fèi)量達(dá)7.79艾焦耳，為全球貢獻(xiàn)了能源消費(fèi)主要的增長。盡管新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅猛，但其行業(yè)的發(fā)展仍面臨諸多問題。一是新能源產(chǎn)業(yè)的非技術(shù)成本即軟成本下降較難。有研究表明，可再生能源的軟成本下降速度遠(yuǎn)不如硬成本，中國光伏行業(yè)協(xié)會秘書長王勃華[3]曾表示“非技術(shù)成本已達(dá)總投資成本的20%以上?！倍侨谫Y約束，與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)相比，新能源產(chǎn)業(yè)屬于資本、技術(shù)以及知識高度密集型的產(chǎn)業(yè)，高投資、高收益、高風(fēng)險(xiǎn)的行業(yè)特征使其更易面臨融資約束這一普遍性難題。顯然，非技術(shù)成本和融資約束成為阻礙新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。此外，全要素生產(chǎn)率(TFP)是衡量產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要指標(biāo)之一，因此，用全要素生產(chǎn)率來衡量新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多基于土地價(jià)格和融資成本視角研究企業(yè)生產(chǎn)率，鮮有文獻(xiàn)基于非技術(shù)成本視角。同時(shí)大多數(shù)學(xué)者聚焦于融資約束視角研究生產(chǎn)率且研究結(jié)論不盡相同，鮮有文獻(xiàn)同時(shí)從非技術(shù)成本和融資約束視角研究我國新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的狀況。

那么，我國新能源產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的趨勢如何？由多方要素構(gòu)成的非技術(shù)成本是促進(jìn)還是抑制了新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長？融資約束是否阻礙了該產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升？在異質(zhì)性視角下該影響有何差異？因此本文利用新能源產(chǎn)業(yè)微觀數(shù)據(jù)，探究非技術(shù)成本及融資約束對全要素生產(chǎn)率的影響，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述與假設(shè)提出

1.1 非技術(shù)成本與全要素生產(chǎn)率

新能源產(chǎn)業(yè)的非技術(shù)成本指土地租金、稅費(fèi)、融資成本、前期的開發(fā)費(fèi)以及“路條費(fèi)”等外部成本[4]。其中占比較大的是地價(jià)及稅費(fèi)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)直接關(guān)注土地價(jià)格及相關(guān)稅費(fèi)對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的較少。部分學(xué)者認(rèn)為土地價(jià)格與企業(yè)創(chuàng)新之間存在正面影響機(jī)制。首先，由于土地價(jià)格本身與區(qū)位價(jià)值有著密切的關(guān)系，位于高地價(jià)區(qū)位的企業(yè)往往可以享受更多的集聚經(jīng)濟(jì)帶來的正外部性，進(jìn)而更有利于企業(yè)創(chuàng)新[5]。再者，用地成本的上升通過要素替代效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，具體表現(xiàn)為當(dāng)土地價(jià)格短期上升時(shí)會影響其他因素對土地要素的替代，長期上漲則會促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[6]。另外，用地成本上升會通過“創(chuàng)造性破壞”效應(yīng)促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，因?yàn)閷ζ髽I(yè)而言，用地成本的上升意味企業(yè)整體成本上升，會對企業(yè)造成生存壓力，為獲得競爭優(yōu)勢企業(yè)勢必會提高創(chuàng)新水平[7]。但是，閆昊生等[8]卻認(rèn)為地價(jià)的上漲不僅使企業(yè)面臨資金約束，同時(shí)也影響了企業(yè)的資源配置，最終造成企業(yè)研發(fā)投入的縮減。

融資成本在非技術(shù)成本中占比次之。近年來，學(xué)者們大多從融資方式和融資結(jié)構(gòu)來研究其對技術(shù)創(chuàng)新的影響，而從融資成本視角研究的文獻(xiàn)鮮有，戴新民等[9]利用上市公司的微觀數(shù)據(jù)分析權(quán)益融資成本、盈余質(zhì)量與投資效率之間的關(guān)系。研究結(jié)果表明：高水平的盈余管理能提高盈余質(zhì)量，消除內(nèi)外部信息的不對稱，進(jìn)而改變資源分布水平，從而提高企業(yè)的入股效果。此外，提高權(quán)益資金成本對投資效率的提升有促進(jìn)作用，而技術(shù)創(chuàng)新是一種特殊的投資。因此，權(quán)益資金成本的提高能夠促進(jìn)入股技術(shù)創(chuàng)新效果的提升。張?zhí)靸|[10]利用實(shí)證分析和規(guī)范分析研究了融資成本與技術(shù)創(chuàng)新之間的關(guān)系，其指出融通資金的費(fèi)用對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平有著促進(jìn)作用，其中權(quán)益資金成本發(fā)揮著主導(dǎo)作用。

1.2 融資約束與全要素生產(chǎn)率

融資約束是影響企業(yè)業(yè)務(wù)活動(dòng)及發(fā)展的重要因素，而全要素生產(chǎn)率綜合反應(yīng)了企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營狀況。目前，關(guān)于融資約束對全要素生產(chǎn)率的影響存在兩類觀點(diǎn)即融資約束促進(jìn)論和融資約束抑制論，融資約束是促進(jìn)還是抑制了企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，一直是值得深究和探討的話題。

新能源產(chǎn)業(yè)作為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，創(chuàng)新過程的長周期性決定其需要大量的資金，其資金主要來源于自有資金和外部融資兩方面?！白氖稠樞蚶碚摗闭J(rèn)為，信息不對稱和交易成本的存在使得企業(yè)優(yōu)先選擇內(nèi)源性融資，而后選擇外源融資。但企業(yè)在研發(fā)創(chuàng)新過程中往往會面臨不確定性和信息不對稱性，這使得投資于創(chuàng)新過程的回報(bào)可能會被極度扭曲[11]。另外，高度的信息不對稱性以及資本市場的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)會使得代理成本遠(yuǎn)高于一般情況下投資者和企業(yè)家之間的代理成本。上述因素的存在使得企業(yè)在進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)時(shí)面臨較高的融資成本且難以獲得充足的外源資金，產(chǎn)生的融資約束問題致使企業(yè)的創(chuàng)新效率不斷下降，最終導(dǎo)致企業(yè)的生產(chǎn)率降低[12]。如劉家悅等[13]從所有權(quán)異質(zhì)性層面發(fā)現(xiàn)融資約束對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生一定的抑制作用，且民營企業(yè)所受到的抑制作用最大。段梅等[14]研究表明企業(yè)面臨的融資約束是經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的一個(gè)重要因素，當(dāng)企業(yè)面臨融資約束時(shí)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對企業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生負(fù)面影響。FEERANDO等通過研究歐元區(qū)國家融資約束與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系得出融資約束對企業(yè)全要素生產(chǎn)率有著顯著的負(fù)向影響。

但也有學(xué)者認(rèn)為，融資約束有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。MUSSO等[16]利用法國制造業(yè)面板數(shù)據(jù)研究得出，企業(yè)的外部融資約束有助于其自身的增長，同時(shí)融資約束能夠促進(jìn)企業(yè)短期生產(chǎn)率的提升。LI[17]認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)面臨較大資金約束和不確定性時(shí)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng)的動(dòng)機(jī)更強(qiáng)，其更傾向于提高創(chuàng)新效率來獲得更大的收益。劉小玄等[18]認(rèn)為融資約束的存在促使管理者具有較高的風(fēng)險(xiǎn)意識，同時(shí)投資者對投資項(xiàng)目的回報(bào)率要求升高，為立足于市場企業(yè)不得不提高生產(chǎn)率。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)從土地價(jià)格和融資成本視角研究生產(chǎn)率的較多，從非技術(shù)成本視角的研究較少。關(guān)于融資約束的研究較多，但與非技術(shù)成本相結(jié)合的比較性研究較少。針對新能源產(chǎn)業(yè)研究的文獻(xiàn)本身較少，從外部融資約束和內(nèi)部融資約束視角探究其對全要素生產(chǎn)率影響的文獻(xiàn)更少。那么在新能源產(chǎn)業(yè)中，內(nèi)部融資約束和外部融資約束對全要素生產(chǎn)率的影響是遵循促進(jìn)論還是抑制論，值得進(jìn)一步探究。

基于上述分析，本文提出：

假設(shè)1：由于非技術(shù)成本由多方要素構(gòu)成，不同因素影響作用不同，因此非技術(shù)成本對新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響復(fù)雜，存在一定程度的多變性。

假設(shè)2：由于融資約束可細(xì)分為內(nèi)源性融資和外源性融資，因此融資約束對新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生的影響存在異質(zhì)性。

2 實(shí)證設(shè)計(jì)

2.1 分位數(shù)回歸模型

采用OLS(普通最小二乘法)對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)只能度量“平均影響”而無法全面反應(yīng)自變量X對因變量Y在不同條件分布上的影響，該估計(jì)方法存在一定的局限性，而分位數(shù)回歸能夠克服該局限性。因此，本文采取KOENKER等[19]提出的分位數(shù)回歸模型，探討在不同分布水平上，非技術(shù)成本及融資約束對新能源產(chǎn)業(yè)TFP的影響。下面具體解釋該模型

設(shè)隨機(jī)變量Y的分布函數(shù)見式(1)

F(y)=P(Y≤y)

(1)

則Y的第τ分位數(shù)Q(τ)定義見式(2)

Q(τ)=lnf(y∶F(v)≥τ)

(2)

式中：τ為回歸線以下的數(shù)據(jù)占比；y的整個(gè)分布被其分為2部分；(1-τ)為位于分位數(shù)Q(τ)以上的部分。對于任意的0<τ<1，則損失函數(shù)見式(3)

(3)

式中：u為參數(shù);ρτ(u)為被解釋變量y處于τ分位上以及分位下的概率密度函數(shù)。設(shè)分位數(shù)回歸模型見式(4)

yi=xiβ(τ)+ε(τ)i

(4)

因此假定u=1，則τ分位的樣本分位數(shù)線性回歸β(τ)的求解轉(zhuǎn)化為最小化問題式(5)

(5)

代入損失函數(shù)后，即為最優(yōu)解見式(6)

(6)

顯然，極端值的波動(dòng)對分位數(shù)回歸的影響小于OLS回歸。因此，線性樣本分位數(shù)回歸中，給定x的τ分位數(shù)函數(shù)見式(7)

(7)

本文使用分位數(shù)回歸能夠更好探究不同分布水平上非技術(shù)成本和融資約束對新能源產(chǎn)業(yè)TFP的影響。

2.2 變量選取及模型設(shè)定

2.2.1 被解釋變量

全要素生產(chǎn)率(TFP)：用來衡量技術(shù)進(jìn)步在生產(chǎn)中的貢獻(xiàn)，是資本、勞動(dòng)、土地等生產(chǎn)要素投入量不變時(shí)，生產(chǎn)量仍能夠增加的部分[20]。本文借鑒魯曉東[21]等學(xué)者采用LP法測量新能源產(chǎn)業(yè)上市公司TFP，同時(shí)以O(shè)P法測量結(jié)果作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.2.2 核心解釋變量

非技術(shù)成本(NTC)：非技術(shù)成本由土地租金、稅費(fèi)、融資成本、前期的開發(fā)費(fèi)以及“路條費(fèi)”等外部成本構(gòu)成。由于非技術(shù)成本的指標(biāo)測量沒有明確的界定，同時(shí)對新能源產(chǎn)業(yè)而言研發(fā)支出構(gòu)成技術(shù)成本，因此本文采取“余值扣除法”即從營業(yè)成本中剔除研發(fā)支出來衡量非技術(shù)成本。

融資約束(FC)：本文借鑒陳娟娟[22]、成力為等[23]將融資約束細(xì)分為外部融資約束與內(nèi)部融資約束以更好探究融資約束對新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。內(nèi)部融資約束采用企業(yè)現(xiàn)金存量占比來衡量。外部融資約束則參考HADLOCK[24]等學(xué)者采用SA指數(shù)來度量，當(dāng)SA越大，企業(yè)受到的融資約束程度越嚴(yán)重。

2.2.3 控制變量

為更加準(zhǔn)確的測量非技術(shù)成本與融資約束對TFP的影響，本文參照已有文獻(xiàn)，在計(jì)量模型中加入可能影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率的其他變量具體包括：資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)用上市公司總負(fù)債除以總資產(chǎn)衡量。企業(yè)盈利水平(ROA)用企業(yè)凈利潤與總資產(chǎn)比值衡量。資本密集度(CAPINT)用上市公司的固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值衡量。勞動(dòng)力投入取對數(shù)(LnL)用上市公司年平均人數(shù)的對數(shù)衡量。另外，本文還控制了年份因素。

基于上述變量的分析，本文的計(jì)量模型設(shè)定見式(8)

(8)

式中：下標(biāo)i為企業(yè)個(gè)體；下標(biāo)t為企業(yè)年份；α為常數(shù)項(xiàng)；β為對應(yīng)變量的估計(jì)參數(shù)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。被解釋變量為lnTFP(全要素生產(chǎn)率取對數(shù))，NTC(非技術(shù)成本)、IFC(內(nèi)部融資約束)、FC(外部融資約束)為核心解釋變量，其余為控制變量，包括LEV(資產(chǎn)負(fù)債率)、ROA(企業(yè)盈利水平)、CAPINT(資本密集度)、LnL(勞動(dòng)力投入)以及year(年份效應(yīng))。

以上各變量的定義和說明詳見表1。

表1 變量符號定義及來源

2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本文以中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)綜指指數(shù)為基礎(chǔ)，根據(jù)《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(2018)》中的重點(diǎn)產(chǎn)品和服務(wù)及主營業(yè)務(wù)篩選出本文的初選樣本即145家新能源產(chǎn)業(yè)上市公司2010—2021年數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和國泰安(CSMR)，部分缺失數(shù)據(jù)來自巨潮資訊網(wǎng)中上市公司的財(cái)務(wù)報(bào)表，通過手工整理獲得。對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行以下處理：剔除2010—2021年出現(xiàn)ST、ST*、PT的樣本，剔除金融公司，剔除所需變量存在缺失的數(shù)據(jù)，共得到12年936個(gè)觀測值。

具體各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表2。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

3 實(shí)證結(jié)果及分析

3.1 全要素生產(chǎn)率及非技術(shù)成本趨勢分析

全要素生產(chǎn)率及非技術(shù)成本的趨勢分析(圖1)。圖1中2010—2021年新能源產(chǎn)業(yè)TFP整體處于逐步上升的趨勢，TFP平均值的最小值為8.47，最大值為9.37，新能源產(chǎn)業(yè)內(nèi)各企業(yè)間TFP在均值8.82附近浮動(dòng)，波動(dòng)性不大。因此，新能源產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展效率在波動(dòng)上升。同時(shí)，新能源產(chǎn)業(yè)上市公司的非技術(shù)成本整體處于逐步上升的趨勢。對比2010年與2021年新能源產(chǎn)業(yè)上市公司的非技術(shù)成本，其數(shù)值由330千萬元左右上升至900千萬元左右。那么，非技術(shù)成本對全要素生產(chǎn)率存在什么影響？下面將通過實(shí)證進(jìn)一步探究。

圖1 2010—2021新能源產(chǎn)業(yè)上市公司非技術(shù)成本與全要素生產(chǎn)率趨勢

3.2 整體估計(jì)

非技術(shù)成本及融資約束對新能源產(chǎn)業(yè)TFP影響的整體估計(jì)結(jié)果見表3。表3的第(1)列是OLS穩(wěn)健性回歸，第(2)-(6)列為10%～90%分位數(shù)回歸。具體結(jié)果分析如下：

表3 整體估計(jì)

第一，核心解釋變量非技術(shù)成本(NTC)在OLS回歸和各條件分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為正，非技術(shù)成本的二次項(xiàng)(NTC^2)在OLS回歸和各條件分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為負(fù)，說明非技術(shù)成本與新能源產(chǎn)業(yè)TFP之間存在顯著的倒U型關(guān)系。從而使假設(shè)1得到了驗(yàn)證。在分位數(shù)回歸中非技術(shù)成本二次項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)整體呈上升趨勢，且低分位點(diǎn)(10%和25%)上的估計(jì)系數(shù)小于高分位點(diǎn)(75%和90%)，說明在TFP水平較高的企業(yè)，非技術(shù)成本與生產(chǎn)率之間倒U型關(guān)系更顯著。

第二，內(nèi)部融資約束(IFC)在OLS回歸和各條件分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為負(fù)，說明內(nèi)部融資約束不利于新能源產(chǎn)業(yè)TFP的提升。從而印證了假設(shè)2。在分位數(shù)回歸中，內(nèi)部融資約束在10%分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)最大，且各分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)呈遞減趨勢，說明內(nèi)部融資約束對TFP較低的企業(yè)存在更強(qiáng)的抑制作用。

第三，外部融資約束(FC)在OLS回歸和各條件分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著未正，說明外部融約束可對全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生促進(jìn)作用，有利于新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升。從而印證了假設(shè)2。在分位數(shù)回歸中，外部融資約束在10%分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)最大，且各分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)呈遞減趨勢，說明外部融資約束對生產(chǎn)率水平較低企業(yè)的促進(jìn)作用大于生產(chǎn)率水平較高的企業(yè)。

第四，控制變量中，資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)盈利水平以及勞動(dòng)力投入均促進(jìn)了企業(yè)TFP的提升，在OLS和分位數(shù)回歸中均顯著。資本密集度對企業(yè)TFP存在抑制作用，不利于企業(yè)生產(chǎn)率的提升。

3.3 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性

現(xiàn)有研究表明，對不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)，在數(shù)字金融的作用性、代理成本、企業(yè)管理模式等方面存在差異，為研究企業(yè)在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下自變量對因變量影響的差異性，本文進(jìn)一步劃分國有和非國有企業(yè)進(jìn)行分組回歸，回歸結(jié)果見表4，其中列(1)(3)(5)(7)(9)(11)為國有企業(yè)的樣本回歸結(jié)果，列(2)(4)(6)(8)(10)(12)為非國有企業(yè)的樣本回歸結(jié)果。

表4 分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)估計(jì)

對比國有企業(yè)和非國有企業(yè)的回歸結(jié)果，可得出如下結(jié)論：

第一，非技術(shù)成本在OLS回歸和各分位點(diǎn)的分位數(shù)回歸均顯著為正。對于非技術(shù)成本的二次項(xiàng)，除位于90%分位點(diǎn)的國有企業(yè)外，估計(jì)系數(shù)在OLS回歸和各條件分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為負(fù)。因此，非國有企業(yè)存在更顯著的倒U型特征。在分位數(shù)回歸中，非國有企業(yè)非技術(shù)成本的二次項(xiàng)在低分位點(diǎn)(10%和25%)上的估計(jì)系數(shù)小于高分位點(diǎn)(75%和90%)，說明在TFP水平較高的非國有企業(yè)，非技術(shù)成本與生產(chǎn)率之間倒U型關(guān)系更顯著。

第二，內(nèi)部融資約束在非國有企業(yè)的OLS回歸和10%～90%分位點(diǎn)上的回歸均顯著為負(fù)，在國有企業(yè)中并不顯著，說明內(nèi)部融資約束對非國有企業(yè)TFP存在更強(qiáng)的抑制作用，對比非國有企業(yè)各分位點(diǎn)的估計(jì)系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，TFP較低的企業(yè)(10%和25%分位點(diǎn))更易受內(nèi)部融資約束的抑制。

第三，外部融資約束在非國有企業(yè)的OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為正，但在國有企業(yè)中，僅在TFP水平較低的企業(yè)(10%和25%分位點(diǎn))顯著為正，綜合整體估計(jì)系數(shù)，外部融資約束對TFP較低的企業(yè)的促進(jìn)作用更大。

第四，控制變量中，資產(chǎn)負(fù)債率、企業(yè)盈利水平、資本密集度和勞動(dòng)力投入在非國有企業(yè)OLS和各分位點(diǎn)上的回歸都較為顯著，而國有企業(yè)僅資本密集度在OLS和各分位數(shù)點(diǎn)上的回歸顯著。

3.4 區(qū)域異質(zhì)性

相關(guān)研究表明各省在市場化進(jìn)程、金融發(fā)展水平等方面都存在差異，因此，本文按照東部和中西部兩大經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分，進(jìn)一步考察非技術(shù)成本和融資約束在不同地區(qū)對全要素生產(chǎn)率影響的差異性，回歸結(jié)果見表5。其中列(1)(3)(5)(7)(9)(11)為東部地區(qū)的樣本回歸結(jié)果，列(2)(4)(6)(8)(10)(12)為中西部地區(qū)的樣本回歸結(jié)果。

表5 區(qū)域異質(zhì)性估計(jì)

對比東中西部地區(qū)新能源產(chǎn)業(yè)上市公司的回歸結(jié)果，可得出以下結(jié)論：

第一，非技術(shù)成本在東部地區(qū)和中西部地區(qū)的OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為正，說明非技術(shù)成本有利于東中西部地區(qū)TFP的提升。且對比東部和中西部的估計(jì)系數(shù)發(fā)現(xiàn)，非技術(shù)成本的促進(jìn)作用在中西部地區(qū)更顯著。對于非技術(shù)成本的二次項(xiàng)，東部地區(qū)和中西部地區(qū)的OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為負(fù)，說明在東部和中西部地區(qū)，倒U型特征顯著。同時(shí)，對比東部和中西部地區(qū)，中西部地區(qū)存在更顯著的倒U型特征。另外，對東部地區(qū)而言，倒U型特征在TFP水平較高(75%和90%分位點(diǎn))的企業(yè)更顯著。對中西部地區(qū)而言，倒U型特征的顯著性呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢。

第二，內(nèi)部融資約束在東部地區(qū)的OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為負(fù)，說明內(nèi)部融資約束不利于東部地區(qū)生產(chǎn)率的提升，且內(nèi)部融資約束對TFP水平低(10%和25%分位點(diǎn))的企業(yè)存在更強(qiáng)的抑制作用。而在中西部地區(qū)，內(nèi)部融資約束在OLS回歸和50%、10%分位點(diǎn)上顯著。

第三，外部融資約束對中西部地區(qū)的OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為正，且外部融資約束對TFP水平低(10%和25%分位點(diǎn))的企業(yè)存在更強(qiáng)的促進(jìn)作用。在東部地區(qū)，除位于90%分位點(diǎn)外，東部地區(qū)的OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為正。對比東部及中西部地區(qū)發(fā)現(xiàn)，相比東部地區(qū)，外部融資約束對中西部地區(qū)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用更大。

第四，控制變量中，資產(chǎn)負(fù)債率的升高顯著促進(jìn)了東部和中西部生產(chǎn)率的提升，企業(yè)盈利水平對中西部的促進(jìn)作用強(qiáng)于東部地區(qū)，資本密集度對東部地區(qū)的抑制作用強(qiáng)于中西部地區(qū)，勞動(dòng)力投入總體上對東中西部地區(qū)存在顯著的促進(jìn)作用。

3.5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

3.5.1 更換因變量全要素生產(chǎn)率衡量方式回歸

在本文的實(shí)證分析中全要素生產(chǎn)率采用LP法測量，為確保實(shí)證的可靠性，更換全要素生產(chǎn)率的測量方法即采用OP法測量結(jié)果進(jìn)行回歸，發(fā)現(xiàn)非技術(shù)成本與TFP之間倒U型特征顯著，同時(shí)內(nèi)部融資約束不利于生產(chǎn)率的提升，外部融資約束顯著促進(jìn)生產(chǎn)率的提升，與前述結(jié)果保持一致。因此，上述結(jié)果具有穩(wěn)健性。

3.5.2 改變樣本量的分組回歸

根據(jù)東部地區(qū)和中西部地區(qū)分組回歸的結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，東部和中西部地區(qū)在OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為正，在非技術(shù)成本的二次項(xiàng)中，東部地區(qū)和西部地區(qū)的OLS回歸和各分位點(diǎn)上的分位數(shù)回歸均顯著為負(fù)。同時(shí)，東部和中西部地區(qū)的內(nèi)部融資約束與外部融資約束TFP的影響均顯著。此外，本文采取隨機(jī)抽樣的方式，隨機(jī)抽取了樣本的80%并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸，實(shí)證結(jié)果依舊一致。

3.5.3 數(shù)據(jù)再處理回歸

為解決內(nèi)生性問題，本文將自變量非技術(shù)成本、內(nèi)部融資約束及外部融資約束的數(shù)據(jù)滯后一期，進(jìn)一步檢驗(yàn)各自變量對TFP的影響。結(jié)果顯示，滯后一期的非技術(shù)成本和內(nèi)外部融資約束與TFP之間的關(guān)系仍然顯著，原結(jié)論具有穩(wěn)健性。

4 研究結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文在OLS回歸的基礎(chǔ)上采用分位數(shù)回歸模型，利用新能源產(chǎn)業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)，從整體產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、地區(qū)差異性多層面探究了非技術(shù)成本和內(nèi)外部融資約束對新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。結(jié)果表明：首先，一定程度的非技術(shù)成本能夠促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升，但當(dāng)非技術(shù)成本達(dá)到一定臨界值后，卻呈現(xiàn)了阻礙新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)象。從異質(zhì)性回歸結(jié)果看，該特征在非國有企業(yè)及中西部地區(qū)更顯著。其次，內(nèi)部融資約束不利于新能源產(chǎn)業(yè)全要素生產(chǎn)率的提升，該抑制作用對非國有企業(yè)及生產(chǎn)率水平較低的企業(yè)更顯著，同時(shí)，內(nèi)部融資約束對東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的抑制作用明顯高于中西部地區(qū)。最后，外部融資約束對全要素生產(chǎn)率存在顯著的促進(jìn)作用，該促進(jìn)作用在非國有企業(yè)和生產(chǎn)率水平較低的企業(yè)中更顯著，同時(shí)，相比東部地區(qū)，外部融資約束對中西部地區(qū)的促進(jìn)作用更大。

4.2 建議

第一，實(shí)施精準(zhǔn)化政策降低非技術(shù)成本。首先，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)與政府間的溝通和聯(lián)系以便更好了解新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀。在了解行業(yè)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，政府應(yīng)制定并出臺具有針對性的政策。其次，在中西部差異性分析中非技術(shù)成本對中西部地區(qū)存在更顯著的抑制作用，因此應(yīng)制定差別化的土地政策，對中西部地區(qū)擴(kuò)大土地稅費(fèi)優(yōu)惠力度，進(jìn)一步支持西部地區(qū)補(bǔ)短板，強(qiáng)弱項(xiàng)。最后，為降低非技術(shù)成本中“路條費(fèi)”，還應(yīng)降低稅收優(yōu)惠的申請成本，簡化審批程序，提高審批效率。

第二，擺脫融資約束助力研發(fā)創(chuàng)新。在研發(fā)創(chuàng)新的過程中國有企業(yè)及非國有企業(yè)均會面臨融資約束。企業(yè)內(nèi)部融資成本低且更易獲得，因此企業(yè)在進(jìn)行研發(fā)創(chuàng)新時(shí)，往往會優(yōu)先選擇內(nèi)部融資來解決資金缺口，但對于生產(chǎn)率水平較低的企業(yè)以及一些非國有企業(yè)，它們在行業(yè)競爭中易處于劣勢地位，因此前期積累的少量現(xiàn)金流很難投入新的生產(chǎn)和創(chuàng)新活動(dòng)。對該類企業(yè)應(yīng)減少內(nèi)部融資，更多依靠外部融資渠道。同時(shí)，現(xiàn)有金融機(jī)構(gòu)對非國有企業(yè)及小規(guī)模且生產(chǎn)率低的企業(yè)研發(fā)投入的支持力度不大，從而導(dǎo)致外部融資約束對其創(chuàng)新行為的影響相比其他企業(yè)更顯著。因此，政府應(yīng)率先給予非國有企業(yè)和中小企業(yè)更大的資金投入，通過信號傳遞機(jī)制和政策機(jī)制號召更多的金融機(jī)構(gòu)為其研發(fā)創(chuàng)新活動(dòng)提供保障，實(shí)現(xiàn)融資成本最小化，從根本上解決融資難問題，以期促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提升。

第三，利用產(chǎn)業(yè)金融手段推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。一方面應(yīng)設(shè)法擴(kuò)充產(chǎn)業(yè)資金融匯渠道，實(shí)現(xiàn)多條腿向前進(jìn)，利用融資平臺，通過專項(xiàng)資金、眾籌資金、低息貸款等收入降低成本。另一方面應(yīng)充分利用互聯(lián)網(wǎng)背景下逐漸多元化的金融工具。多元金融工具的使用可以優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供足夠的資金支持，緩解融資約束問題，從而促進(jìn)企業(yè)核心技術(shù)研發(fā)。比如碳金融市場可通過提升可再生能源發(fā)電規(guī)模，促進(jìn)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。因此，未來可依托碳金融市場拓寬可再生能源企業(yè)的融資渠道。另外，還可以利用數(shù)字普惠金融，豐富融資途徑，助力新能源產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。