1. 引言

投融资一直是学术界关心的问题，如今债务期限结构的短期化趋势下的短债长用现象已成为不可忽视的焦点。Fan等[1]对包含发展中国家和发达国家在内的39个国家的上市公司数据进行了横向比较，发现债务在更发达的经济体中有更长的期限。这种短债长用现象会增大偿债压力，导致企业面临持续的续借风险[2]和流动性风险，增大资金链的不确定性，提升陷入财务困境的几率，提高债务违约概率[3]。由此可以看出，期限错配问题已然成为实体经济发展的重大障碍，短债长用行为也必将会对企业全要素生产率产生重大影响，值得探讨的是究竟是通过什么作用机制来影响的呢？因此，本文实证研究了短债长用对企业全要素生产率造成的影响。同时进一步讨论短债长用、融资约束与企业全要素生产率之间的关系，检验短债长用是否增加非效率投资来影响全要素生产率，对这些问题的考察和解释有利于为更有效的投融资安排、促进企业的高质量发展提供借鉴意义。

2. 文献综述与研究假设

2.1. 文献综述

近年来，企业短债长用对全要素生产率的影响深受国内外的学者广泛关注，具体研究结果大致可为正相关和负相关。大部分学者认为，短债长用会对企业的全要素生产率带来显著的负面影响，进而影响企业的生存与发展。刘任重等[4]根据一定年份的相关资料，分析了金融错配与制造业、信息技术以及房地产业全要素生产率的相关性，结果表明，这三个产业对金融资源的依赖程度相对较高，短债长用引发的投融资期限错配会对他们的全要素生产率有显著的负面影响。罗宏等[5]认为利用短期资本进行长期投资，不但增加了公司的财务和运营风险，而且还会造成公司偏好于短期投资，从而降低了其投资效益。此外，要想使长期的投资计划继续进行，就必须不断地进行融资，这就意味着“借新还旧”等情况将会经常出现，公司必须支付更多的利息和运营费用。张洁[6]研究发现资本配置不当会削弱企业对研发活动的投资力度，融资约束不但会对企业的研发产生直接的负面效应，还会强化资本错配对于研发投入的抑制作用。刘晓光和刘元春[7]通过回归分析证实，企业投融资期限错配使公司的总资产回报率和净资产收益率下降。因此，上述学者认为尽管短债长用能够解决短期融资的需要，但是这种由短期负债为主的期限结构极易引起流动性危机，从而将公司置于“借新还息”、“资不抵债”等严重的财政困难之中，甚至最终可能造成公司的资金链断裂而面临倒闭的境地。

然而也有研究表明，在如今信息披露程度较高的背景下，企业若拥有高质量的投资信息，但所处的金融市场却难以对其进行准确评估时，那些被市场低估的优质企业在进行资本结构决策时可能会倾向于选择短期债务。这些企业通过承担短期债务所带来的流动性风险，向市场传递其高信用质量的信号。在这种信号传递机制下，将短期贷款用于长期投资能够减少市场的信息不对称性，并可能提升全要素生产率。具体来说，短期债务用于长期投资的策略，可以作为一种机制，降低企业面临的市场不确定性，通过减少信息不对称，利用短期融资的灵活性来匹配长期投资的需求，提高资本配置的效率，从而对全要素生产率产生正面影响。

上述学者针对企业短债长用对全要素生产率的影响运用了不同维度的方案展开了研究，并进行了归纳总结从而得出了具有一定指导意义的研究成果。但是，基于不同的视角，短债长用对全要素生产率的影响也不尽相同。因此本文拟采用双向固定效应模型，重点探索企业短债长用行为对全要素生产率的作用机理，从而得出企业短债长用行为对全要素生产率的总体影响，为这一领域的深入研究提供理论基础。

2.2. 研究假设

2.2.1. 短债长用与全要素生产率

短债长用行为会对企业短期的财务造成巨大的压力，进而促使企业面临一定的财务风险，使得企业经营出现困难，进而影响企业的长期经营能力，这不利于企业长期的稳健发展。当短债长用对企业经营产生长期抑制效应时，企业的财务压力就会增加，就可能会迫使企业通过高成本的融资来应对企业的债务，使得企业经营变得困难，因此企业会采取保守经营，从而缺乏创新动力，提高了运营风险和财务成本，导致投资效率低下。债务风险和流动性风险加剧，会使公司的生产效率和发展潜能降低，全要素生产率的提高缺乏内在动力，进而抑制企业的全要素生产率。

盛明泉等[8]对企业的全要素生产率进行综合评价，认为全要素生产率的提高关键在于技术革新和资源分配的有效性。然而，短债长用实际上造成了财务风险增加、投资效率低下、经营业绩下降等不利效应，这会造成公司全要素生产率的下降。通过相关的研究结果分析，发现不少研究成果也都从理论或实证方面证实了短债长用与全要素生产率之间的相关性。基于此，本文提出如下假设：

H1：企业的短债长用行为将会降低其全要素生产率。

2.2.2. 短债长用对全要素生产率的影响机制研究

筹资活动和投资活动作为企业重要的财务活动，势必会对全要素生产率造成影响。因此本文拟从筹资和投资两个角度来探讨短债长用行为对企业全要素生产率的影响机制。

(1) 短债长用、融资约束与全要素生产率

融资约束是制约企业全要素生产率增长的重要因素，目前已有学者论证了外部融资约束与企业全要素生产率之间的关系，普遍的观点认为：较强的外部融资约束对企业全要素生产率的提升构成了阻碍[9] [10]。融资约束源于市场要素资源配置的不完善，这种不完善使得内外部资金成本出现差异，进而制约企业的融资活动，“融资难、融资贵”问题一直是企业发展难以逾越的困境，而进行短债长用的企业短期内无法产生充足的现金流用于偿还贷款，并且存在融资渠道单一、内源融资匮乏、抵押担保能力有限等情况，这些因素都会导致短债长用企业面临更严重的资金链断裂、债务违约和破产风险。融资壁垒的提高和融资渠道的减少，使得企业更加无法摆脱融资机构的束缚，融资成本增加，企业通过短债长用加剧融资约束从而降低全要素生产率。基于此，本文提出如下假设：

H2：企业的短债长用行为通过加剧融资约束降低全要素生产率。

(2) 短债长用、非效率投资与全要素生产率

短债长用的企业为了防止陷入财务困境，常常需要持续调整自身的生产经营计划。在此过程中，一方面，企业会放弃一些净现值为正的投资项目，进而导致有效投资不足；另一方面，企业会更偏向于选择短期投资项目，具体表现为减少回收期长的研发投资，并增加销售业务方面的投入。加速资金回流并减少资金链断裂的风险。由于短期资金在审核及限制性要求上较为宽松，低风险的特性为公司的非理性投资需求提供了可乘之机(孙凤娥，2019 [11])。企业在追求满足银行贷款抵押品要求的过程中，往往会倾向于增加固定资产投资以增强抵押能力，并相应减少对研发的投入。此外，新获得的资金往往被用于维持企业的日常财务运作，而非投入到研发和创新活动中。这种做法不仅减少了企业在创新方面的投资，还可能导致对固定资产的过度投资，因为这些资产具有较强的抵押价值。同时，短期债务的增加会提高企业的经营风险，并增加未来现金流的不确定性。这可能会降低企业未来投资的潜在价值，促使企业增加短期投资，有时甚至会导致过度投资的现象。刘帷韬等[12]等研究发现由投资过度导致的非效率投资会严重降低企业全要素生产率。综上所述，虽然短期债务的使用能够迅速解决企业的资金短缺问题，但它可能会削弱企业内部的投资效率[13]，最终对全要素生产率造成负面影响。基于此，本文提出如下假设：

H3：企业的短债长用行为通过增加非效率投资降低全要素生产率。

3. 研究设计

3.1. 样本选取与数据来源

本文选取的初始样本为2008~2022年间的沪深两市A股上市公司。为保证数据的代表性和精准性，本文按照如下步骤进行样本处理：(1) 删除ST、*ST与金融类样本公司；(2) 剔除缺失基础数据的样本公司；(3) 剔除变量数据存在明显错误的样本。之后，为了剔除异常值对回归结果可靠性可能产生的影响，对主要连续变量进行上下1%分位数的缩尾(Winsorize)处理。本文所使用的财务与公司治理数据均来自于CSMAR数据库，所使用的统计分析软件为StataSE16.0。

3.2. 变量设计

3.2.1. 短债长用(SDLA)

本文借鉴钟凯等(2016)，采用“购建固定资产等投资活动现金支出 − (长期借款本期增加额 + 本期权益增加额 + 经营活动现金净流量 + 出售固定资产现金流入)”来测度企业短债长用程度，记SDLA，指标值小于0时，企业的长期资金足以用来弥补长期投资，不存在短债长用问题，SDLA记为0，反之记为1，反映企业债务期限结构与资产期限结构的匹配情况。

同时，出于稳健性考虑，以此为基础构建了短债长用哑变量(Dum_SDLA)，即当SDLA大于0时，Dum_SDLA取1，当SDLA小于0时，Dum_SDLA取0。

3.2.2. 全要素生产率(TFP)

本文借鉴鲁晓东和连玉君(2012)的方法，运用LP法对企业全要素生产率进行估计。同时采用OP法估算全要素生产率进行稳健性检验。

LP方法的测算模型： $\text{lnY}={\alpha }_0+{\alpha }_1\text{lnK}+{\alpha }_2\text{lnL}+{\alpha }_3\text{lnM}+\epsilon$

3.2.3. 融资约束

本文借鉴Kaplan和Zingales [14]的研究方法，计算出企业的KZ指数，以此作为样本企业融资约束的代理变量(KZ)。KZ指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高。

3.2.4. 非效率投资

本文采用Richardson [15]模型测度企业投资效率，具体如模型所示：

$\begin{array}{c}{\text{INV}}_{i,t}={\theta }_0+{\theta }_1{\text{INV}}_{i,t-1}+{\theta }_2{\text{LEV}}_{i,t-1}+{\theta }_3{\text{CASH}}_{i,t-1}+{\theta }_4{\text{AGE}}_{i,t-1}+{\theta }_5{\text{SIZE}}_{i,t-1}+{\theta }_6{\text{GROWTH}}_{i,t-1}\\ +{\theta }_7{\text{RET}}_{i,t-1}+\sum \text{Industry}+\sum \text{Year}+{\epsilon }_i\end{array}$

3.2.5. 控制变量

考虑到其他因素对实证结果稳健性带来的潜在影响，本文选取了一系列控制变量。

本文的计量模型所涉及的主要变量的具体定义如表1所示。

Table 1. Variable definitions

表1. 变量定义

3.3. 模型设计

3.3.1. 主效应

为检验假设中提出的短债长用对全要素生产率产生的影响，本文建立如下模型：

${\text{TFP\_LP}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{SDLA}}_{i,t}+X_{i,t}+\sum \text{Industry}+\sum \text{Year}+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

$\begin{array}{c}{\text{X}}_{it}={\omega }_1\text{AGE}+{\omega }_2\text{SIAE}+{\omega }_3\text{LEV}+{\omega }_4\text{TOP1}+{\omega }_5\text{DUAL}+{\omega }_6\text{INSTITUTION}+{\omega }_7\text{BOARD}+{\omega }_8\text{INDBOARD}\\ +{\omega }_9\text{BALANCE}+{\omega }_{10}\text{OCCUPY}+{\omega }_{11}\text{TobinQ1}\end{array}$

其中下标i为公司，t为年份，被解释变量为企业短债长用(SDLA)，β₀表示截距项，β₁为解释变量全要素生产率(TFP)的待估参数，若β₁显著为负，表明短债长用行为能够显著降低企业的全要素生产率，假设一成立。X_it表示控制变量集，Industry、Year分别表示行业和年度固定效应，ε_{i, t}为估计残差。

3.3.2. 影响机制

(1) 融资约束

${\text{KZ}}_{i,t}={\mu }_0+{\mu }_1{\text{SDLA}}_{i,t}+X_{i,t}+\sum \text{Industry}+\sum \text{Year}+\epsilon i,t$

(2) 非效率投资

${\text{IE}}_{i,t}={\gamma }_0+{\gamma }_1{\text{SDLA}}_{i,t}+X_{i,t}+\sum \text{Industry}+\sum \text{Year}+{\epsilon }_{i,t}$

4. 实证结果与分析

4.1. 描述性统计

为了消除数据中异常值所带来的影响，本文对收集到的所有连续变量按照上下1%进行缩尾处理。在处理结束后，本文通过对样本数据进行描述性统计以了解企业各主要变量的基本情况。具体结果如表2所示。

Table 2. Descriptive statistics

表2. 描述性统计

4.2. 相关性分析

表3是主要变量之间的Pearson相关系数矩阵。短债长用(SDLA)与全要素生产率(TFP_LP)的相关系数为−0.093，在1%的水平上显著为负，这表明企业的短债长用行为会降低其全要素生产率。

Table 3. Correlation analysis

表3. 相关性分析

注：***、**分别表示1%、5%的显著性水平。

4.3. 基准回归分析

表4展示了模型(1)的回归结果。其中，列(1)是考察未加入控制变量的前提下，在引入时间和行业固定效应前后的估计结果，不难看出，核心解释变量SDLA的回归系数均通过了1%的显著性检验，且系数值为负。这表明短债长用不利于上市企业全要素生产率的增长。进一步地，在列(1)的基础上，本文对可能影响企业全要素生产率的其他因素进行控制，结果如列(2)和列(3)所示，SDLA的估计系数依然在1%的水平下显著为负，这说明短债长用将降低其全要素生产率，验证了假设一。

Table 4. Main effect regression

表4. 主效应回归

续表

注：***、**分别表示1%、5%的显著性水平，括号内为标准注误，下表同。

4.4. 稳健性检验

为检验实证结果的稳健性，采取如下几种方法进行验证：一是工具变量法。这里采用SDLA的滞后一期作为工具变量[16]-[18]，并采用2SLS进行回归检验。二是替代变量法。采用OP方法对上市公司的全要素生产率重新计算并代入模型(1)进行回归分析。三是进行样本调整。2014年开始试点的固定资产加速折旧政策会显著提高企业的短债长用水平[19]。为剔除该政策的影响，本文将受到固定资产加速折旧政策影响的行业去除后再回归，结果如表5所示，与本文基准回归的结论一致。

Table 5. Robustness test

表5. 稳健性检验

续表

4.5. 影响机制检验

4.5.1. 融资约束机制检验

本文选取KZ指数作为衡量企业融资约束(KZ)的代理指标，结果如表6列(1)所示。可以发现，SDLA的估计系数在1%的水平下显著为正，这表明短债长用能够增加企业的融资约束水平，从而不利于企业全要素生产率的提高，由此假说2得以验证，即企业的短债长用行为通过加剧企业的融资约束水平降低全要素生产率。

4.5.2. 非效率投资机制检验

为识别非效率投资(IE)这一作用机制的有效性，将该变量代入中介效应模型中进行检验，结果如表6列(2)所示。SDLA的估计系数在1%的水平上显著为正，说明企业的短债长用能够增加企业的非效率投资行为，假设H3得以验证，即企业的短债长用行为通过增加非效率投资降低企业的全要素生产率。

Table 6. Results of mechanism test

表6. 机制检验结果

4.6. 异质性分析

考虑到上市公司的基本特征会使短债长用对全要素生产率的影响产生不同效果，因此，本文从产权性质和行业类型对其进行讨论。表7汇报了模型(1)的分组回归结果，我们发现SDLA在非国有分组的系数是−0.044，在5%水平上有显著，短债长用对全要素生产率的影响在非国有企业更为明显。SDLA在非高新技术行业分组系数是−0.067，在1%水平上有显著，高新技术行业分组系数是−0.037，不显著，短债长用对全要素生产率的影响在非高新技术行业更为明显。

Table 7. Heterogeneity analysis

表7. 异质性分析

5. 研究结论与对策建议

本文以2008~2022沪深A股上市公司为研究样本，探讨了企业短债长用这一投融资期限错配行为对全要素生产率的影响，并深入研究了其影响机制，通过一系列稳健性检验，确保了研究结论的可信度。本文的主要结论如下：短债长用与企业全要素生产率之间存在显著负相关关系，即企业的短债长用程度越高，全要素生产率越低；企业的短债长用行为通过加剧融资约束和增加非效率投资，进而降低全要素生产率；相较于国有企业和高新技术企业，非国有企业、非高新技术企业的短债长用对全要素生产率的影响更为显著。

基于此，本文提出如下研究建议：首先，企业要坚决摒弃短视主义，保持战略定力，聚焦实业主业，在稳步推进企业规模扩张的同时，勇于将中长期资金投入技术创新、生产组织创新、市场创新等方面，努力提高企业全要素生产率。其次，优化融资市场环境，构建一个多层次、立体化的资本市场结构，使其能够让企业根据自身的特点和需求，选择适合的资金产品，实现投资和融资期限的合理配置；优化金融市场布局，深化金融市场的结构性调整，提升金融系统对长期资本的供应能力；拓宽多渠道融资体系，形成有序且多元化的金融市场，降低企业对单一融资途径的依赖，增强金融市场的整体稳定性和效率。最后，由于国有企业享有更多的政府补贴和资金支持，对非国有企业的投资会造成挤出效应，因此应为不同所有制企业提供多渠道的融资体系，消除所有制歧视，增加融资种类，提高资金配置效率，降低企业准入条件和融资成本，完善企业的融资体制，推动企业创新和供给侧改革，降低非国有企业的生存压力，使金融市场形成完善、健康的竞争体制，促进经济的稳定发展。

参考文献