制造业服务创新与上市企业生存问题的实证分析

[摘 要]关注于制造企业服务创新问题的文献并不缺乏，但现有研究很少关注于服务创新对于企业生存问题的影响，文章以我国沪深两市上市制造企业为样本，分析制造业的服务化对于企业破产退市产生的作用。研究表明，尽管服务创新并没有与企业退市行为产生显著的相关性，但在特定的资源条件或是业务结构等环境背景下，企业提供产品相关型服务或是无关型服务却会对其生存能力造成影响，进行多元化经营的企业，提供产品相关型服务可以有效降低退市风险，而拥有足够丰富的冗余资源则可以通过非相关型服务降低退市风险。总体上，企业不能寄希望于通过服务创新降低企业的退市风险。此外，在不同产权结构、不同地区以及不同行业部门内的企业，其环境因素在服务创新战略实施过程中产生的调节效应也有所差异。

[关键词]服务化;制造企业;Cloglog模型;投资组合理论

[中图分类号]F270.7[文献标识码]A[文章编号]1673-0461（2020）12-0045-10

一、引 言

面对商品同质化带来的低成本竞争压力，工业企业寻求通过提供服务来求得生存，他们立足于通过将过往外包的增值服务业务转向由自身提供，从而实现商业模式的创新。从产品供应商转向服务供应商也被认为是目前形势下制造业走向繁荣的必要手段[1]。学者们采用多重维度对制造业服务化这一现象进行阐述，包括制造业服务主导的逻辑[2]、基于服务的价值主张[3]、面向服务的业务模型以及服务驱动的制造业转化[4]等等。

企业的服务化策略所涵盖的主要范围包括金融服务以及对应行业的专业性服务，如咨询、研发、技术支持，以及将多供应商的产品与服务集成定制的服务方案[5]。概念文献想当然的认为，将服务添加到核心产品提供中可以提高企业绩效，但现实是，如果将进行服务化的企业视作一个种群，近些年来不断有企业从该种群中撤出而不是扩大其在服务化领域中的介入程度。比较典型的案例包括美国的江森自控（Johnson Controls）不再提供设施管理服务，瑞士的电气业巨头艾波比（ABB）集团也放弃了自身维修服务部门而转向外包。由于来自周边国家争夺市场的竞争日趋激烈，制造业多年来快速发展赖以维系的要素成本优势正在逐渐丧失。伴随着生态环境保护的压力急剧增强，高消耗、高污染、低效益发展模式难以持续，迫使我国制造业必须提高生产效率，向“微笑曲线”两端延伸。我国业界也在深刻思考并加快推进制造业的服务外包，服务外包具有显著的技术溢出效应和绿色产业特征，能够有效提升制造业的创新能力并明显缓解节能减排压力，助力工业转型升级的加速推进。而固守服务领域的企业却往往遭遇 “服务化困境”[6]的烦恼，这与制造企业涉足并不熟悉的领域使得其在资源能力上存在短板有关。研究表明，服务化的效果取决于公司所处的环境，且进一步受到企业所提供服务类别的影响。近年来的诸多研究普遍表明制造企业涉足的服务并不会持续的对企业的绩效产生始终不变的影响，这已经超越了过往所定义服务化带来的积极的促进作用。学者们开始更多的将服务化所带来的影响置于特定的企业宏微观背景之下。因此，本文的研究特别关注于在企业特定环境因素调节作用下服务化对于企业经营的影响。

本文理论框架表明，服务化与企业环境之间的重要作用主要涉及到两个主要的维度，即资源一致性和现金流协同作用。前者要求企业在服务化过程中所提供的服务与企业现有的资源禀赋以及业务重心保持一致。而现金流的协同反映了服务业务平抑产品需求市场波动的能力，从而稳定了总销售收入。换言之，通过服务化实现对资源的有效利用，而只有打造特定的环境为企业进行服务化转型提供支持，才能实现对公司业绩产生有利的影响。

二、文献综述

多元化的时代，消费者也越发期待供应商提供“产品+服务”包，更广泛的服务产品组合可以增加客户关系的质量与维系时间。研究表明产品的延伸服务通过高转换成本锁定了客户，而重复销售则稳定了未来的现金流。此外，服务化也成为企业提升经营效率的基础条件，通过开发服务业务，制造企业可以摊销部分固定成本，并通过重复使用资源促进知识溢出以及组织学习的能力[7]，这主要源自于资源共享和学习效应可以降低资源累积的成本，从而有利于企业的生存。

尽管有上述种种理由，服务化对于企业绩效影响的作用方向并未得到一致性的研究结论。这可能源自于对制造企业服务化程度衡量方式的多元化，包括服务业务对于企业的利润贡献率[8]、服务业务的销售额[9]、服务的可靠性与响应性等质量指标[10]以及所提供服务的种类数量[11]。当然，只有最后一种是真正意义上的程度指标，而前面三类只能算是对服务化成效的衡量。即使如此，研究结论仍是矛盾重重，Homburg等（2002）使用最全面的服务战略导向度量方法，涉及服务业种类数量以及利润销售额占比等，研究指出服务化对企业绩效存在积极作用[12]。而Eggert等（2015）的研究則发现，企业提供产品导向或客户导向服务的程度与企业的盈利能力都没有表现出直接的相关性。从负面来看，服务化的确可能给企业的经营行为带来一些麻烦，最突出的表现在资源领域，企业要进行服务化势必要求其增加对服务领域内基础设施资源的投资，服务业务领域的高市场占有率通常也是企业投资的结果[1]。拓展服务化程度意味着企业从其他领域转移资源，当其将资源过于分散到其他服务范围内时，则可能导致资源支持力度不足使得企业无法保证服务业务操作的效率，并由于资源的不充分无法开发出满足客户需要的服务业务，客户满意度的不理想则迫使他们更换服务供应商，最终增加公司在价格竞争的风险，致使市场竞争的失败，企业在经济萧条时期显得尤为脆弱。除了资源的冲突，服务化势必增加了企业需要管控的资金“输入-输出”流，而这也由此增加了管理上的复杂性以及相互依赖性，意味着公司在未来运营方略上的混沌，导致企业活动上的协调不畅，难以为客户提供“无缝”的服务，增加了企业服务化战略转型的难度，引发客户的不满，削弱了公司的竞争地位。此外，服务化在一定程度上会破坏企业盈利的稳定性，从而增加运营风险。简而言之，一旦制造企业在经营过程中由于服务化而偏离了其核心业务单元，它将需要更实质性的能力升级以实现对于业务的集成效果。否则，公司的未来收益回报能力充满了不确定性，造成市场与投资者的担忧。这对于企业的投资吸引力产生不利的影响，导致在为业务筹措资金时出现问题，乃至出现生存的问题。

综上所述，尽管通过服务化能够为制造企业带来益处，但基于对失去业务重心、协调复杂性等方面的忧虑，投资者会由此质疑企业在未来获取稳定收益的能力。因此，扩大企业服务组合的服务化战略是不足以实现业绩改善和提高生存能力的。所以，这种服务化与公司的生存能力并无显著关联性。或许这种无关联的状态在辅之以环境背景条件的约束下，服务化有可能影响到企业的破产风险概率。

有研究指出，服务化所能带来的绩效取决于其所处之环境，领域内过往若干年的研究可以视为不断寻找调节变量的过程，诸多实证研究也证实了企业特征在其中的调节作用[13]，譬如Kohtamaki等（2015）探讨了在客户关系中，企业的关系资本如何调节服务化对于企业绩效的影响[8]。除此之外，技术创新、网络能力、资源的冗余度、营销强度、管理团队建设以及企业能力结构等也被纳入其中[13]。但除了营销强度以及部分高管传记性特征指标之外，其他因素均与企业服务化战略产生了积极的协同性作用，从而提升企业的绩效。而且如果将服务化的内涵加以细分，结论将变得更加丰富。

本文借鉴Markowitz（1959）[14]提出的投资组合理论（Portfolio Theory，PT）探索在纳入企业特征基础上服务化对于企业绩效的影响，PT理论较为适宜于评估如何以及何时进行服务化能够有效地使用资源，从而对企业的绩效回报与生存能力产生影响。基于投资组合理论，可以将“产品+服务”理解为实现范围经济的一种方式。如果将有形或无形的同一套资产组织能力共享式应用于多个投资项目并增加商业投资组合，势必导致资产组织效率的提升，从而更有效地摊销吸收固定资产。此外，投资组合理论认为扩大投资组合可以减少销量的波动从而减少不确定性的风险。这是由于当将不同产品置于同一个公司的投资组合中时，不同产品（或服务）的需求波动可以被汇集起来，因此以现金流量表现出来的企业销售风险就极大程度被对冲掉。但是，企业要想实现投资组合理论中服务化所带来的在资产和风险方面的优势，那么在投资组合中提供产品与服务应满足两个基本条件，即能够共享资产并不产生高度相关的现金流，这样就可以使得由于“产品+服务”所产生的联合生产成本不低于单独生产不同产品（或服务）的总成本。同样，如果产品与服务的现金流方向受相同因素的影响，现金流的变化将不会抵消。利用这一逻辑，本文将从资源异质性和现金流协同等方面评估服务化对企业生存造成的影响。

本文的研究将基于对上市企业样本的探究，寻找同样进行服务化的不同上市企业由于自身所处的环境特征在战略实施成败中的作用，但之前的比较研究主要比对的是高绩效以及低绩效服务化的企业。本文的方法将更为细致，放弃传统意义上以绩效来分组，替之以企业与其直接竞争对手进行匹配性的比较。在过往的研究中，企业的绩效往往通过利润、收入或市场价值等财务指标或是其他如战略整合、客戶行为等指标来衡量[10]。本文将退市企业定义为失败的企业，毕竟相比于模棱两可的绩效类指标，退市与否能提供一个更为清晰且客观的标准来区分成功或是失败的企业[15]，该标准可以以最为极端的方式捕捉企业糟糕的表现。最后，承前所述，越来越多的制造企业考虑在业务组合中放入服务业务以求得生存，因此，这也为本文研究提供逻辑前提。

三、研究假设

资源相关性即前文所提及的开展服务化所需投入的资源与企业原有资源的一致与相关程度，实际上描绘的是公司基于产品能力范围内的资源禀赋，对于资源相关性的刻度，可以分为与产品相关型服务以及与产品无关型服务，之后这种刻度方法出现在了诸多文献之中。产品相关型服务指与产品本身高度关联且与产品具有类似的能力和资源投入的那些服务型业务，这类业务主要包括设备安装、维护、升级以及产品质量认证等服务，要提供这些服务，供应商可以通过对设备的研发设计而摸索出的技术并提供此类服务。由于此类服务与产品捆绑在一起，因此资源存在互通之处，溢出效应也有助于企业减少其在服务领域内对于资源的索求。而产品无关型服务则与核心产品业务在知识以及资源上几乎没有共性或重叠。譬如，制造行业提供金融服务或者后勤服务。如果提供产品无关服务，则产品运营的潜在范围经济只能通过共享通用的一些生产要素加以实现，这些生产要素包括销售渠道、客户关系、非专利技术（KnowHow）或是品牌等无形资产，因此这种服务很难从现有的产品功能中获取资源，必须进行有针对性的投资。因此认为，企业所提供的产品相关型服务的广度与非产品相关型多样化之间存在显著的相互作用，通过更为广泛的产品相关型服务可以降低企业破产退市的风险。事实上，企业如果专注于产品，这就意味着其能够用于实现服务化的资源是有限的，因此只有在企业产品业务多元化程度较高（即企业生产多种产品）的情况下才能够通过服务化实现范围经济，增加收入的同时减少成本，也避免“鸡蛋放在同一个篮子里”，减少企业财务风险。而反之当企业的产品业务较为单一时，那么产品相关型服务的供给虽有助于产品的推广，但对于企业经营中的风险并不具备任何“烫平”的作用。根据以上逻辑阐述，此处提出以下假设：

假设1：在企业提供产品相关服务的情形下，企业的业务多元化程度调节了产品相关型服务对企业生存的影响，具体而言，在业务多元化的情况下，产品相关服务范围的扩大降低了企业破产退市的可能性。

第二组假设定位于产品无关型的服务化之上，由于开展这种服务所依赖的资源体系与企业核心产品没有关联性，因此无法利用核心产品的溢出效应以及范围经济。该类服务的开展可能需要为此投入特殊的资源，这往往意味着高昂的成本，此时如果企业拥有大量闲置的储备资源，则可以为开发产品无关型服务提供便利，Burgeois（1981）将这种资源储备称为资源冗余（Resource Slack）[16]。资源冗余为组织的创新提供了可能，在战略制定或选择方面提供了灵活性。为企业开发产品无关型服务提供特定资源，且不会影响企业的整体目标。提供产品无关型服务要求公司将资源分散到各种产品与服务活动之中，从而导致产品与服务无法有效地满足客户的期望。而资源冗余可以减少发生上述情况的可能性，资源的储备有助于从产品无关型服务中获得健康的收入和利润流，从而提高了企业的生存可能性，此处提出以下假设：

假设2：资源的冗余缓和了产品无关型服务服务化对企业生存可能性的影响，具体而言每当企业闲置资源较丰富时，增加产品无关型服务会降低公司破产退市的可能性。

继而，本文关注企业现金流对于服务化在制造企业生存方面的影响，现金流的协同涉及到了服务化在产品销售中的作用问题，根据现金流的协同概念，本文将独立于产品的服务和依赖于产品的服务区分开，这种独立与依赖的标准取决于产品销量与服务创收之间的关系。与产品无关型服务提供了与主营产品销售不相关甚至是负相关的收入来源。因此，产品无关型服务可以抵消和补偿产品需求的变化，从而通过互补的需求模式和变化来稳定总销售收入。譬如，高频度的推销服务或是金融信贷服务可以平衡在经济低迷期产品需求的下滑趋势，因此该类产品无关型服务与产品销售本身的周期可能是相反的。而产品依赖型服务则与产品销售收入高度正相关，比如维修、安装、调试等等，产品销售强烈地激发了与产品相关型服务的开展。而产品相关型服务通过扩大产品销量创造出现金流协同效应，例如，空调、挂壁电视等产品的销售必然带动了安装服务，这类服务的现金流与产品销售的现金流几乎是平行的。但该类服务与产品的生命周期也是一致的，无法弥补产品销量的下降。因此，如果当产品销售遇上困局之时，那么提供产品无关服务对稳定公司的整体收入更具价值。第三组假设关注于两类服务化的重要性，当产品销量较高时，企业专注于产品相关型服务可能更有助于企业的生存，而当产品销售并不理想时，专注于产品无关型服务则将更有助于企业的生存。前者的逻辑是非常容易理解的，大需求的产品自然激增了对产品相关型服务的需要，这直接影响到了财务业绩和最终企业生存的影响。如果在产品销量不佳时，过分关注于产品相关型服务是没有价值的，甚至可能是有害的，毕竟企业此时不应再将资源投入“瘦狗”型的产品单元中。将重点放在产品无关型服务的开发或许更有价值，毕竟这些业务能够在此时为企业提供其他的收入来源。据此，本文提出以下假设：

假设3：过往的绩效调节了服务化对于企业生存的影响，在过往产品业绩较理想的情况下，企业的服务化如果以产品相关型服务为主，势必会降低企业破产退市的可能性。反之，在过往绩效不甚理想的状态下，关注于产品无关型服务也会降低退市风险。

四、数据采集与变量设定

（一）样本选择

本文数据采集在沪深两市上市的制造企业，数据信息采自于巨潮资讯网以及新浪财经网，样本企业主要来自于汽车、家电、电子以及钢铁四个部门。样本的汇编需要考虑两个问题：其一，为遴选出涉足了服务型业务的制造企业，但对于企业是否涉足服务化以及所提供服务类型的判断，则是本文的一个技术难点，受制于数据信息不足，目前以投入产出表为依托的宏观研究方法多数不适用于从企业微观角度核算企业服务化问题①。本文选择对外公布信息较为丰富的上市企业为样本分析服務化问题，但由于上市企业的服务创新收入并非必要披露的信息，只能根据现有财务报表指标数据技术处理获得，为了从上述来源中获知企业是否冒险涉足了服务领域，本文采纳了定性的内容分析方法（Qualitative Content Analysis），所谓内容分析是一种方法论技术，要求研究人员对文本中的描述性内容能够进行系统科学的评价[17]，这种方法在国内外主要运用于情报科学等学科，现已逐步牢固确立其在社会科学中的地位，Tangpong（2011）指出该手段近年来尤其适合于应用在运营战略等方面进行的分析探索，服务化这一主题自然也在范畴内[18]。这些信息来源包括财务“三表”、招股说明书、定期报告、日常信息资料和企业网站等，通过阅读企业历年年报中的业务范围来判断企业是否涉足服务化。这些信息中包括了对企业业务的简要阐述，在主营业务产品的研发制造之外，如果企业参与了提供服务业务，那么就可以将这种视作为企业涉足了服务化。譬如以下车企进入样本，就来自于其明确的表述：主营开发、设计、生产、销售汽车、汽车发动机及其零部件、铸件，兼营汽车修理，机械加工及技术咨询服务。该表述能明确反映出企业除了进行产品制造，也提供了一些服务产品，属于典型的“生产+服务”模式企业。所以在样本采集中，选取的就是在“业务范围”中与上例一样有着明确表述的企业。但需要注意的是，本文区分了产品相关型以及产品无关型两类服务，因此在阅读过程中需要对所提及的各类服务与主营产品之间的关联性进行辨析，为了本研究的目的，在参考服务化研究领域内的文献基础上[5]，详列了常见的11类制造企业涉足的服务业，将其区分为产品相关型及无关型服务（详见表1），以便于接下来的研究开展。根据上述要求，在样本时段“两板”内共搜集到136家涉足服务化且持续经营的制造企业。

接下来需要考虑第二个问题，即寻找到破产的制造企业完成样本的匹配工作，具体数据来自于巨潮资讯网，本文的样本期跨越在2007—2016年期间②，这种企业需要从退市名录中搜集。客观而言，我国企业退市的原因多种多样[19]，总结起来可以归类为包括连续多年亏损、吸收合并、欺诈发行、重大信息披露违法、转板上市、私有化、证券置换或者暂停上市后未披露信息等原因。其中第一类企业基本以倒闭破产为结局，在样本期内“两板”中共出现32例制造企业退市，根据“国家企业信用信息公示系统”对这些企业进行考察，查找企业的登记状态，如果企业经营状态登记为“吊销”和“注销”，可以认为该企业已倒闭并记录其倒闭的时间点。如果无法在工商局网站上查询到企业状态的样本，本文通过企业的网站、阿里巴巴搜索等多个记录企业登记信息以及交易状况的网络平台查询其状态信息。如果仍无法确定企业状态则进行剔除，最终确定其中有27家企业在退市后随即破产，而这些企业破产前曾经的业务范畴都涉及了表1中所提及的服务业领域，因此这些企业成为本文破产组的企业样本。表2列出了样本期2007—2016年期间历年破产退市企业的数量，从中可以看出，企业的破产数量分布与近年来的经济大环境相关。在样本前段全球金融危机时期破产企业数量达到了峰值，前4年占到了一半以上，中段数量则缓步滑落，从中也可窥出经济发展的稳定，但到了后面两年则又出现了退市企业增长的迹象，这或许和近年来我国产业转型外贸困局有关，这组数据也局部印证了整体经济发展的走向态势。

（二）变量设置

1.被解释变量：生存哑变量（Cens）

本文以久期模型分析服务化对企业生存问题的影响，故建立了生存的哑变量，并对变量实现右归并，即企业在样本结束时仍然生存统一设置为1，否则为0。

2.解释变量1：企业业务多元化（HHI）

对于企业的多元化，本文以企业所在行业的赫芬达尔-赫希曼指数（HHI）来衡量企业业务的分散程度，需要指出的是，对于不同业务的刻画，如同产品相关或无关服务业的理解一样存在主观上的认知问题，比如车企生产空调或是其他家电产品，可以视作为不同类型的业务单元，但如果生产的是与汽车有关的零部件、润滑油、防冻剂等，则上述业务的收入不能从其主营的汽车业务单元中剥离出来作为单独的业务加以处理。本文以企业历年在各个不同业务领域的销售收入在总营收中的占比来计算HHI指数，具体计算公式为：HHIit=1-∑nj（Rijt/Rit）2，此时HHI反映企业在业务收入上的分散程度，Rijt表示企业i在t年j业务中的销售收入，而Rit则表示企业i在t年的总营收。这样构造的HHI越大表明企业业务越分散，反之亦然。

3.解释变量2：资源冗余度（Slack）

资源的冗余度反映的是企业储备的闲置资源的规模，本文以企业留存收益与总销售额之比进行刻度。留存收益是企业保留的现金储备，用于捕捉并投资于能够创造利润增长点的业务领域。因此，留存收益水平越高，企业在制定战略选择并寻求商业机会方面的灵活度越大，这种表征方法也准确抓住了资源冗余的概念。有一些实证研究使用了滞后冗余的概念，研究指出组织运营结果受到资源冗余的影响往往是滞后而非直接的，因此本文引入Slack指标的滞后项，以增加测量的稳定性。

4.解释变量3：过往时期的产品收益水平（ROA）

制造企业的主要利润来自于产品销售，一家企业在产品市场的成功很大程度上反映在其过去的表现之上，而毋庸置疑企业的盈利能力指标是关乎企业生存的核心绩效指标。此处以企业在上一年度的资产回报率（ROA）衡量企业过往的产品销售业绩。事实上，ROA与其他盈利能力指标高度关联，也是国内外有关于企业破产问题研究领域内较常用的指标[20]。

5.解释变量4：产品相关服务（Related ）与产品无关服务（Unrelated）

此外，还需要度量与产品相关与产品无关型的服务的具体范围，统计各企业两类不同类型服务的具体数量，这与前文所述一致，按照表1所示，5种服务被定义为产品相关型服务，另外6类被定义为产品无关型服务。换言之，两组指标以服务业务的数量表征服务化的宽度。

6.解释变量5：产品相关服务的集中度（Focus）

这将是一个虚拟变量，观察的是企业提供的服务业务中产品相关型服务收入在总服务营收中的占比，如果产品相关型服务占比高于50%，设定为1，否则为0。

7.控制变量

实证过程中需要对企业层面的特征进行控制，包括：企业规模的自然对数值（Lscale），以企业的在职员工人数衡量自然对数值表征;企业年龄（Age），以企业成立以来的年份表征;此外，参考诸多对于企业创新与财务价值类研究的文献[21]，本文还引入了资本密度（Lcapden）以及杠杆比率（Lever）两组控制变量，分别以企业人均固定资产额度自然对数以及资产负债率来表征。另外为了控制行业与时间效应，设置对应的虚拟变量以便在后续实证过程中加以控制。表3汇报了样本企业指标的描述性统计值，区分为全样本、生存企业以及破产企业三组，其中最为醒目的差异体现在ROA指标上，生存企业的平均利润率显著高于破产企业，且走势较为平稳，而破产企业则较为动荡。

五、实证结果讨论

（一）研究方法

服务化对企业生存的影响应通过更严格的计量经济学检验加以证明，根据数据特征，可以采用COX模型进行分析，该模型由英国统计学家于1972年提出。COX模型在分析久期数据时存在明显的优势，由于其半参数分布的特征，无需对基准风险的分布进行设定。其可以分为持续时间COX以及离散时间COX模型两种，前者包括了分层COX模型以及加入时间依存协变量的扩展的COX模型，本文的实证研究模型可能更适用于后者，这是由于连续时间COX模型存在若干缺陷：其一，企业经营持续时间出现的节点问题会引发估计结果有偏。企业退市以年为单位，但实际上企业退市发生在具体的某一天，这就产生了节点使得回归系数的估计产生渐进误差。其二，连续COX模型无法控制不可观测的异质性所引起的时间依存性和参数估计偏误。其三，为满足比例危险的假设，可以使用扩展COX模型，但这需要估计大量额外的参數，因而不能解决不可观测的异质性问题，换言之即比例风险假定不合理的问题。

从图1中可以发现，样本企业的生存曲线呈现出阶梯式下降的趋势，但随着企业生存周期的延长，相邻阶梯间的距离明显放大，这意味着服务化的企业在市场板块中存活的时间越长出现破产退市的可能性反倒越大。而从图2的企业风险率曲线中可以看出，样本企业退市破产的风险在第二期开始出现③，之后企业面临的市场风险随着企业生存时间的延长显示出了上升的态势。这种现象可能的原因是在服务化伊始，即使面临困难企业多半还是会选择坚持，不会轻易放弃做出的战略选择。但在几年之后如果无法通过服务创新获取较为理想的收益却仍要付出大量的投资，此时企业初始的经营将受到极大的动摇，因此破产退市也是自然而然的结果。

（二）基准估计结果

表4汇报了服务化制造企业生存的基准回归结果，在模型中逐步置入主变量、控制变量以及交互变量，交互变量作为假设检验的部分，置入的检验过程更为频繁。模型1中仅仅置入主变量以及控制变量，虽然这些变量并不关联于本文所提的假设，但仍有其重要价值，可以看到在主变量系列中，只有反映企业业务集中度的上年HHI指数（后文中除了被解释变量（Censt） ：破产退市为1，生存为0，其他变量均为上一年指标值，不再赘述）以及资源冗余度Slack的增加会降低企业退市的风险，即企业业务越分散并掌控更多的储备资源将有利于企业在市场中的生存，企业业务的多元化可以有效降低企业的经营风险，即使是部分业务偏离了企业原有的业务战略布局[23]，“鸡蛋不能放在同一个篮子里”的行为也被形象的称为“共同保险效应（coinsurance effect）”[24]，即尽管不同业务之间可能无法实现协同效应，但分散投资可以降低收益波动的幅度，保障收益率的同时提高企业的偿债能力，从而降低企业经营的风险;同时，还发现丰富的可用资源储备使得企业有了更多的应变空间，这也降低了企业的破产退市风险，这与诸多研究的结论是一致的，而领域内有关于企业生存问题的理论研究指出，企业过往的绩效也是影响企业在市场中生存的重要因素。本文诸模型的估计结果也证实了这一点，过往绩效优良的企业其破产退市的风险相对更低。针对控制变量进行的估计结果表明，企业规模越大，破产退市可能性越低。企业若拥有较强的财务杠杆能力，则其在市场中生存的能力也越强。而人均固定资本较高的企业退市的可能性较大，这可能表明固定资产较高的企业其产业转型存在更大困难，船小往往更好调头。而企业的年龄则在企业退市与否的生存检验中显得无关紧要，这一点与诸多研究的结论并不一致，猜测这可能与样本来源有关，上市企业不同于《中国工业企业数据库》中的中小企业，其规模与绩效相对稳定，而且由于选择的主要是沪深传统板块而不包括新三板，因此，企业总体的年龄较“老”，故年龄因素在企业退市中的影响可能并不突显。

[注 释]

①当然，目前确有诸多对于微观企业的研究在服务化的关键指标设计上采用的却是宏观投入产出方法，然后通过引入企业个体的控制变量进行处理，对此，笔者非常的不解和困惑，且无法认同这种跨口径的操作方法。

②考虑到指标对破产可能影响存在滞后性，因此，将样本期往后调整1年至2007年。

③本文引入解释变量的滞后一期值，这就使得对于破产退市企业的关注实际始于2007年。

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