企业轻资产运营与全要素生产率

盛明泉，冯天宇，谢 睿

(安徽财经大学 会计学院，安徽 蚌埠 233030)

一、引言

随着经济全球化的发展以及信息通信技术的进步，产业链间的分工协作在全球范围内不断深化，轻资产运营受到了广泛关注。在纳斯达克、纽交所中施行轻资产运营的中概股公司盈利能力以及运营能力远高于其他公司[1]。在此背景条件下，国外的耐克、苹果以及国内腾讯、海尔等公司纷纷采取了轻资产战略，在降低经营成本的同时迅速占据市场，企业的成功证明了轻资产运营的可行性。所谓轻资产运营是指企业主要集中资源于价值链的研发与销售环节，而通过将生产环节进行外包等方式，以减少企业固定资产的投入[2]。企业作为宏观经济的微观主体，承担着发展经济的重要职责。党的十八大以来，国家更加重视中国制造的转型升级，因此，如何做大做强做优实体经济，推动经济高质量发展并提高全要素生产率成为目前的主要议题。

制造业作为我国促进实体经济发展的核心，承担着经济转型的重要职责。制造业企业的主要利润来源依靠于新产品的研发与销售，只有具有足够竞争力并不断满足市场需求的产品，才可以在市场上获得一席之地[3]，而轻资产运营模式可以有效满足这一要求。随着城市体系的发展成熟，高端服务要素的投入和制度环境的优化有效促进了制造业企业向轻资产运营模式转型[4]。轻资产运营的企业可以通过将附加值低的生产环节在价值链上进行转移外包，以优化自身的资源配置，进而专注于自身核心竞争优势的培养，获取长远的利益并促进全要素生产率的提升。值得注意的是，相比于非国有制造业企业，国有企业却通常表现出较低的轻资产运营程度。对比轻资产模式，重资产模式在盈利能力以及市场竞争力上存在劣势[5]，但是已有研究表明，国有企业在工业领域可以有效减轻重资产运营的负面影响并在一定程度上减轻对轻资产运营模式的依赖[6]。因此，本文主要关注企业轻资产运营与全要素生产率之间的关系，并在此基础上基于产权性质这一异质性角度进行进一步的实证分析。

本文的边际贡献在于：(1)目前国内对于轻资产运营的实证研究大多集中于财务绩效以及运营战略等方面的研究，而鲜有将研究的视角关注于全要素生产率这一综合产出的方面。本文从轻资产运营出发，研究了轻资产运营对于企业全要素生产率的影响，在一定程度上丰富了全要素生产率方面的文献。(2)基于企业的产权性质不同，本文进一步讨论了不同产权性质下的企业轻资产运营对于全要素生产率的影响程度，有助于在一定程度上理解不同产权性质下轻资产运营对于全要素生产率影响的异质性。

二、理论分析与研究假设

(一)文献综述

与本文相关的已有文献综述主要关注两个方面：一是轻资产运营对企业产出效率的影响；二是国有企业效率的实现问题。

在轻资产运营对产出效率影响的研究中，王智波等认为企业在价值链上下游积累了足够的独占资源后，轻资产运营有助于企业获取超额利润[7]。Sohn等以美国连锁酒店作为研究对象，发现扩大收费业务和降低固定资产投资强度这种轻资产运营战略有助于提升公司的价值，同时可以减少收益的波动性[8]。Wang等分析了轻资产战略对2008—2013年全球航空公司动态效率的影响，结果表明轻资产战略使全球航空公司拥有更好的公司业绩[9]。

关于国有企业效率实现的问题上，目前在微观层面大多证明了国有企业的效率低于非国有企业[10]。孙晓华等认为，国有企业可能在当地政府干预下，利用其充裕的资金进行大规模的固定资产投资。这种行为虽短期促进当地GDP增长，但最终将导致国有企业由于过度投资而造成效率损失[11]。从运营战略的角度来看，国有企业表现出较低的轻资产运营特征以及重资产配置的倾向。谢莉娟等认为，较低的轻资产运营特征会对企业的运营效率带来负面影响，但是国有企业可以缓和其不利影响。并通过实证发现，国有企业的重资产模式虽无法为产出带来正向影响，但是国有企业可以减弱这种负面的影响[6]。

综上所述，本文认为轻资产运营可以有效提升企业产出效率。但是这并不意味着需要在所有企业中广泛推广高度轻资产化的运营模式。相比于非国有企业，国有企业对于轻资产运营模式的依赖程度可能相对较低。因此，本文在通过实证检验轻资产运营与全要素生产率的关系后，进一步检验了国有企业轻资产运营对全要素生产率的影响。

(二)企业轻资产运营与全要素生产率

全要素生产率的提升来源于资源配置、技术水平以及人力资本。下面将从这三个方面论述轻资产运营对企业全要素生产率的影响。

从资源配置的角度来看，资源配置的效率将影响全要素生产率的提升[12]。Banerjee等认为国家之间全要素生产率差别较大的原因可能是资源存在差异性以及资源在企业之间配置不当[13]。进一步地，Hsieh等发现，中美两国全要素生产率间的差异有49%是由于资源配置效率差异导致的[14]。企业作为进行资源协调的组织，轻资产运营就是对企业资源进行整合运用的过程，充当了资源整合者的角色。轻资产运营的企业在内部资源有限的条件下，通过提高资源配置的效率来提升产出效率、塑造竞争优势。相比于传统的以厂房、生产线投入为主的重资产投入模式，轻资产模式更加强调以技术、专利、品牌等为代表的无形资源的长期积累与持续投入。通过将资源集中于研发、营销等价值链中高附加值环节，以保证在有限的资源下获取更高的利润。同时，由于轻资产运营模式将部分利润率较低的非核心制造环节外包、降低存货储备以及固定资产投资，这使得从事轻资产运营的公司将获得高额的运营资本。因此，轻资产模式下企业还将获得更多的财务资源，这往往表现为较高无息占款以及更多经营现金流[2]。上述的轻资产运营模式往往需要企业具有强大的资源配置能力。通过将企业有限的资源尽可能集中投向产业链的高附加值环节，提高资源的配置效率以促进全要素生产率的提升。

从技术进步与人力资本两个角度来看，企业通过高素质人力资本与企业高信息化水平相结合，两者互补共同促进技术水平进步。相比于非制造业，传统制造业的主要利润依靠于新产品的研发与销售，只有具有足够竞争力并不断满足市场需求的产品，才可以在市场上获得一席之地[3]。而想要获取高市场占有率和新产品市场，需要提高企业的创新产出[15]。轻资产模式下对产品持续研发以不断满足市场需求以提高市场占有率这一特点，要求企业将资源持续投向研发环节以提高自身研发能力。这种战略使得企业需要长期持续进行资源的投入，以完成自身技术与经验的积累，从而推动技术进步并最终获取独占性资源[2]。而企业为了更好地促进技术进步与创新，需要进行高技术水平的信息化投资，以促进创新效率的提升[16]。已有的研究发现，信息化水平对于技术创新有显著正向影响[17]。同时，随着企业信息化程度提高，对于人力资源的质量要求也随之提高。根据技术偏向理论，高质量的人力资源对于新的技术可以更加高效地利用，从而有效促进效率的提升[18]。汪淼军等认为，人力资源会与信息通信技术产生互补效应，从而提高企业的业绩[19]。何小钢等认为，企业信息化与高技术劳动力存在互补效应，高技术劳动力既能直接与信息通信技术互补，又能与由于信息通信技术使用带来的生产方式与安排结构革新互补，然后强化信息技术的生产率提高效应[20]。因此，施行轻资产运营的制造业企业，通过高质量人力资本与高技术水平互补，共同促进技术进步，从而使其产出效率提升。

仅从人力资本方面看，由于委托代理问题的存在，企业的股东与管理层存在利益冲突，同时技术研发风险大、利益回收期长[21]。这导致了管理层出于其个人利益考虑，更加倾向于进行短期投资行为，而忽视企业自身技术积累以及自身品牌、专利等长期优势的建立。施行轻资产运营可以通过企业自身对于技术研发的倡导、以创新为主题的企业文化构建以及构建合理的高管激励机制等方式，在一定程度上遏制企业高管追求短期获利行为。这将使得管理层加强对于企业的实体投资，以获取长远的优势资源，从而有效防止为获取短期利益进行金融化投资[22]。同时，为了实行轻资产运营，高管薪酬激励能够强化企业高管支撑技术创新的动机与行为[23]。这种在人力资本上可靠的激励机制构建，可以有效促进企业可持续发展[24]。

综上所述，施行轻资产运营的企业因为将公司的资源集中投入价值链中附加值较高的环节，从而促进企业资源配置效率提高、技术进步以及人力资本的优化，并最终促进企业全要素生产率的提升。因此，提出假设1：

H1：轻资产运营与企业全要素生产率正相关。

(三)异质性分析

尽管有很多资源整合能力较强的大型企业往往能够通过轻资产运营模式规避重资产投入所带来的成本和风险，但是国有企业却通常表现出与上述不同的情况。实际观察中，企业规模越大的国有企业更有重资产投入的倾向[25]。

由于政府隐性担保的存在，银行在中国信贷市场上对于国有企业的贷款存在超额供给[26]。相比于国有企业，非国有企业在资金获取的数量与价格上受到约束。这是由于产权性质不同，从而造成两者在资金获取上的差异[27]。对于非国有企业而言，由于融资约束的存在，无法获取充足且高质量的长期资金，使其更加有可能出现“短贷长投”的问题，从而造成对全要素生产率的负面效应[28]。而国有企业承担了较多的社会责任，以及政府隐性担保的存在，导致其融资约束低于非国有企业，具有资金优势[29]。国有企业往往也通过利用其资金优势施行内部化策略，通过产权控制处于产业链上不同环节的公司以降低生产环节中的交易成本，通过并购等手段横向进行规模扩张以获取规模效应[6]。国有企业通过产业链纵向与横向的控制，以促进产出效率提高；通过内部化策略提升竞争优势以及降低外部市场交易次数以减少交易成本，在一定程度上削弱了重资产的负面影响，促进了效率的提高[30]。

另一方面，国有企业作为政府参与经济的工具[31]，具有承担一定社会责任的要求。国家经济发展的主要支柱是国有企业，国有企业对于关键行业、领域的控制，对于优化经济整体布局以形成合理的产业结构，有着不可推卸的社会责任[32]。而且国有企业在追求利润的同时还需要承担解决就业以维护社会稳定这一社会责任[33]，以及稳定市场、品质担保和安全供应等社会职能，这使得国有制造业企业往往会表现出较低的轻资产运营特征。

由以上的分析可知，国有企业由于承担特定的宏观职能以及社会责任的要求，使得其出现较低轻资产运营特征。虽然重资产倾向会对企业的产出产生负向影响，但是国有企业通过对重资产的合理开发与深度利用，在一定程度上削弱了这种影响[6]。因此，提出假设2：

H2：在其他条件不变的情况下，国有企业轻资产运营与全要素生产率之间的相关性低于非国有企业。

三、研究设计

(一)样本选择及数据来源

本文以2010—2018年中国A股制造业上市公司数据为样本，并作出如下的数据处理：(1)剔除所有ST企业；(2)剔除了有数据缺失的上市公司；(3)对于解释变量、被解释变量以及控制变量在1%的水平下进行缩尾处理，最终获得了13498个上市公司的非平衡面板数据。产权性质等数据系手工整理所得。以上所涉及的数据均来自国泰安数据库，并主要通过Stata16对数据进行处理。

(二)变量及模型的设计

被解释变量。本文参考鲁晓东等[34]与王争等[35]的方法，使用最小二乘法测算企业全要素生产率，同时，使用LP法对后期多元回归结果进行稳健性检验。

解释变量。目前在轻资产方面已有的实证研究中，对于轻资产构建的方法分为三种：使用某一财务指标、设置虚拟变量[7]以及主成分分析法[36]。本文主要参考了周泽将等[36]的方法，使用多个财务指标进行主成分分析，从而使解释变量能够综合反映企业轻资产运营的状况。

本文参考了周泽将等的指标选取，使用了固定资产比率、销售费用率和流动比率三项财务指标，并使用SPSS 25.0进行主成分分析的计算，以其作为衡量企业轻资产化的程度[36]。

三大财务指标的样本数据经Bartlett球形检验计算，其显著性P值为0.000(<0.005)，说明样本数据满足进行主成分分析的条件。经计算其主成分(Pc=-0.62×固定资产比率+0.49×销售费用率+0.62×流动比率)，与所参考的方法的计算结果较为接近。如表1所示，主成分与指标之间的相关系数的绝对值均大于0.5且在1%的水平下显著，同时，主成分分析结果与固定资产占比显示为负相关，销售占比以及流动比率显示为正相关，说明该计算结果满足企业轻资产化的特征[36]。

表1 主成分与指标之间的相关系数

本文将主成分分析结果命名为ALO，以此度量企业轻资产化运营程度。ALO越大说明企业轻资产化运营程度越高，ALO越小说明企业轻资产化运营程度越低。

控制变量。模型所选的控制变量主要分为公司财务变量(收入、成长性、总资产收益率、管理费用率、自由现金流量)、公司治理变量(独立董事比例、员工规模、产权性质)、年度虚拟变量与行业虚拟变量。

以上各变量定义如表2所示。

表2 主要变量定义

模型设定。为验证假设1中轻资产运营与企业全要素生产率的关系，本文参考盛明泉等[37]、王智波等[7]的研究设计了以下模型，同时，为了削弱模型的内生性问题，本文参考王智波等将轻资产运营程度ALO进行滞后二期处理：

TFP=β0+β1ALO+β2Income+β3Growth+β4Roa+β5MFR+β6FCF+β7INDE+β8Staff+β9soe+Year+Ind+ε

四、实证结果及分析

(一)变量描述性统计

如表3所示，其列出了主要变量的描述性统计结果，上市公司的全要素生产率最大值(最小值)为6.681(1.584)、平均值为4.249、标准差为0.349。说明同处于制造行业，不同企业之间的全要素生产率存在一定的差异但差异较小。

表3 主要变量的描述性统计

表3(续)

从表3中可看出，核心解释变量轻资产化运营程度ALO平均数为0，中位数为-0.050，平均数与中位数较为接近且均接近零，总体而言，说明我国制造业上市公司并未有普遍进行轻资产化运营的倾向。值得注意的是，ALO标准差为1.181，说明我国制造业中不同的上市公司施行轻资产运营程度相差较大。而且独立董事所占比例虽然均值为0.374，大体满足了证监会的要求，但是其最小值为0，与证监会要求独立董事占比不低于1/3相违背，说明我国上市公司中依然存在着公司治理不规范之处。同时，如表4所示，非国有企业ALO均值为0.2061、国有企业ALO均值为-0.426，初步说明我国制造业轻资产运营程度的差异主要原因可能是由于产权性质的不同而造成的。不同年度、不同产权性质的企业ALO的平均值变化见表5，从表5可以发现，我国国有企业的轻资产运营程度在研究所选的年度间普遍低于非国有企业，这也间接证明了以上理论分析中所提及的国有企业有一定重资产运营的倾向这一观点[30]。国有企业虽然ALO均值为负，但是总体而言处于均值不断增大的趋势，说明国有企业虽具有重资产运营的倾向，但其本身也在改变这一现状。

表4 ALO在国企与非国企间的描述性统计

表5 2010—2018年国企与非国企ALO

(二)变量间的相关系数分析

变量之间的相关系数见表6，其中，L2.ALO与TFP_OLS的相关系数为0.122且在1%的水平下显著为正，初步验证了企业轻资产运营并会促进全要素生产率提升这一假设。企业的财务变量与全要素生产率有着一定的关系，Growth与TFP_OLS显著正相关，说明营业收入增长率越高，盈利能力越强，越有利于企业全要素生产率的提升。相同地，Roa以及FCF与TFP_OLS的相关关系也显著为正且在1%的水平下显著。MFR与TFP_OLS的相关系数为-0.171且在1%的水平下显著，说明管理费用的增加会阻碍全要素生产率的提升，理由是管理费用占营业收入的比率越高，说明企业的管理效率越低，存在会计上违规操作的可能性越高。公司治理变量与企业全要素生产率的关系上也有着一定的关系，如INDE与TFP_OLS的相关系数为-0.019且在5%的水平下显著，说明随着独立董事的增加并不可以有效提升企业全要素生产率，原因是因为管理层可能会选出无能或不愿对管理层进行监督的外部董事以及其他控制代理成本的机制本身就已经有效地规范了管理[38]。

各变量之间的相关系数基本均小于0.5，仅有个别相关系数大于0.5，说明本模型不存在严重的多重共线性。

表6 相关性分析

(三)企业轻资产运营与全要素生产率

企业轻资产运营与全要素生产率的检验结果见表7。其中,被解释变量是企业全要素生产率，解释变量是轻资产运营。为了捕捉轻资产运营的延后效应，即第1年实施轻资产运营后对以后年度全要素生产率产生的边际影响，以突出显示轻资产运营对企业产出效率的持续性影响，本文在回归模型中对轻资产运营进行了滞后二期的回归。其中,第(1)列仅展示ALO与TFP的关系，L2.ALO的系数为0.035且在1%的水平下显著，初步说明轻资产运营对企业全要素生产率有正相关的关系。第(2)列是在第(1)列的基础上加入公司财务变量与公司治理变量的结果，第(3)列是在第(2)列的基础上控制年度变量与行业变量的结果。其中，回归结果ALO的系数均为正且在1%的水平下显著，证明了企业轻资产运营对全要素生产率有正向影响，假设1成立。同时，调整后R2由第(1)列至第(3)列稳步上升，在一定程度上说明了模型建立的合理性。

由第(3)列所示，在加入控制变量以及控制行业变量与年度变量的基础上，ALO滞后二期的回归系数为0.033且在1%的水平下显著，说明我国制造业上市公司施行轻资产运行可以有效提升全要素生产率。同时，企业的一些财务指标，如Income，Growth，Roa以及FCF的系数为正且均在1%的水平下显著，说明企业盈利能力越强，现金流越充沛，越可以促进全要素生产率的提升。员工规模的系数为-0.168且在1%的水平下显著为负，说明员工人数的增加并不能有效促进全要素生产率的提升，原因是轻资产运营程度越高的企业，越注重研发对于绩效的促进作用。因此,为促进研发对于新技术的有效利用，轻资产运营程度高的企业往往会选择任用高质量的人力资源[18]，而非仅对于企业人员数量规模的追求。

表7 回归检验

为了进一步探讨由于产权性质的不同，轻资产运营是否会对全要素生产率产生不同影响,本文参考盛明泉等[37]的思路，将总样本根据产权性质的不同分为国有企业与非国有企业分别讨论(见表8)。

表8 分组回归检验

如表8所示，非国有企业在滞后二期ALO的系数为0.038且在1%的水平下显著，说明在非国有企业中，轻资产运营这种需要长期投资与积累的战略可以有效促进全要素生产率的长期提升。但是国有企业在滞后二期ALO的系数为0.014且在5%的水平下显著，显著性低于非国有企业，验证了假设2的合理性。回归结果表明，国有企业轻资产运营对于全要生产率的促进作用低于非国有企业，这一结果也是由国有企业的产权性质以及其本身运营的特点决定的。相比于非国有企业，国有企业并不完全依赖轻资产运营这一模式来促进全要素生产率的提升。国有企业往往可以通过对于其重资产的有效利用与进一步开发，从而有效缓解较低的轻资产运营程度对于全要素生产率的拖累。

(四)稳健性检验

本文参照盛明泉等[39]的思路，使用变量替换的方法进行稳健性检验，参考Levinsohn和Petrin[40]的方法计算全要素生产率。将解释变量全要素生产率的计算方法改为LP法。并在此基础上进行滞后二期的回归。如表9所示，解释变量ALO的显著性以及正负号均未发生变动，说明模型具有稳健性。

表9 稳健性检验

(五)内生性检验

本文认为内生性风险可能是产生于企业上期业绩不佳而采用增加销售费用同时减少固定资产的投资。因此，本文参考王智波等[7]的方法将滞后项选为内生变量，具体的IV选择方法如下：研究滞后二期的轻资产运营对全要素生产率的影响时，本文选择滞后三期、滞后四期、滞后五期的轻资产运营作为本期的工具变量。同时，由于本文选择的IV的个数多于解释变量的个数，因此，选择GMM法估计将更有效率，具体的检验结果见表10。如表10所示，解释变量的显著性以及正负并未发生变化，因此，可以说明即使在考虑内生性的情况下，轻资产运营对全要素生产率依然是显著的正向影响。

表10 内生性检验

表10(续)

五、结论与建议

本文使用2010—2018年A股制造业上市公司为样本，采用最小二乘法以及LP法计算企业全要素生产率，并在此基础上检验了企业轻资产运营与全要素生产率之间的关系。研究发现，轻资产运营与企业全要素生产率之间具有显著正相关关系，说明企业轻资产运营可以有效促进全要素生产率的提升。进一步以产权性质为基础进行异质性分析发现，国有企业轻资产运营与全要素生产率的相关性低于非国有企业。原因是国有企业由于承担特定的宏观职能以及社会责任的要求，使其轻资产运营水平较低并对产出效率产生拖累。但是国有企业可以通过对重资产的合理利用与进一步开发，在一定程度上削弱了这种对生产率的负向拖累[41]。这说明国有企业对通过轻资产运营提升产出效率这一途径的依赖程度低于非国有企业。基于此，本文提出如下建议：

第一，应选择适度的轻资产运营。尽管轻资产运营可以有效提升产出效率，但这并不意味着应在所有企业中提倡高度轻资产化的运营模式。研究发现，国有企业并不完全依赖通过轻资产运营提升产出效率。因此，企业应当结合自身所有制形式，适当选择轻资产的运营程度。

第二，减少非国有企业的融资约束。充沛的资金是企业进行创新投入的根本保障。研究表明，非国有企业相较于国有企业，具有更大的融资约束[26]。该情况会降低非国有企业R&D的投入，从而在一定程度上延缓非国有企业轻资产化进程。因此，国家应改革现有的融资体系，降低非国有企业的融资约束，进而激发非国有企业的创新动力。

第三，企业应建立合理的激励机制，以促进高管对价值链中高附加值环节的长期投入。由于委托代理的问题存在，导致企业高管为了自身利益而产生短视行为。通过股权激励、货币薪酬激励等手段，使得高管将资源投向研发与营销此类投资回报期长、风险较大的环节，最终促进全要素生产率的提升。