社会信用体系建设是否促进了分工?———来自城市失信被执行人的经验证据
社会信用体系建设是否促进了分工?
———来自城市失信被执行人的经验证据
何欢浪 耿若璇 毛 健
摘 要: 建设社会信用体系可以在一定程度上改善中国城市营商环境水平ꎬ 由此可 能通过影响企业融资行为和交易行为来影响企业的专业化分工ꎮ 本文选取中国 2000— 2013 年 238 个地级市的工业企业为样本ꎬ 以 2010 年限制高消费政策为政策冲击ꎬ 利用最 高人民法院公布的失信法人数据构建双重差分模型ꎬ 探究城市信用体系建设对中国制造 业企业专业化分工的影响ꎬ 同时分析其主要的作用机制ꎮ 研究发现: 第一ꎬ 信用体系建 设的完善可以降低企业的交易成本和融资成本ꎬ 进而促进企业的专业化分工ꎻ 第二ꎬ 信 用体系建设对民营企业、 规模较小企业的专业化分工影响更大ꎻ 第三ꎬ 进一步研究表明ꎬ 城市信用体系建设的完善会降低企业对进口中间投入的购买ꎬ 为进一步实现以内循环为 主体的新发展格局提供内生动力ꎮ
关键词: 社会信用体系 专业化分工 交易成本 融资成本 中图分类号: F425 F276 JEL 分类号: D64
一、引 言
习近平总书记指出ꎬ 新发展格局的构建迫切需要加快建设规范高效、 公平竞争、 充 分开放的全国统一大市场ꎬ 而全国统一大市场建设的根本目的和内在逻辑在于鼓励和促 进专业化分工ꎬ 不断改善和提高市场效率ꎮ 2022 年 3 月ꎬ 中共中央办公厅、 国务院办公 厅发布 «关于推进社会信用体系建设高质量发展促进形成新发展格局的意见»ꎬ 提出要 “以健全的信用机制畅通内循环、 以良好的信用环境支撑双循环相互促进” 1ꎮ 中国在 2019 年成为唯一拥有联合国全部工业产业门类的国家2ꎬ 主要归功于不断提高的专业化 分工水平ꎮ 一个地区专业化分工程度越深ꎬ 则该地区的市场就越繁荣ꎬ 反过来ꎬ 一个地 区的市场越繁荣ꎬ 该地区的专业化分工程度会越深ꎮ 因此ꎬ 评估社会信用体系建设如何 促进专业化分工ꎬ 进而促进全国统一大市场的建设ꎬ 对新发展格局的构建、 畅通国内大 循环具有非常重要的理论和现实价值ꎮ 然而ꎬ 现有文献多关注具体制度政策ꎬ 如 “营改
增” 税收改革 (范子英和彭飞ꎬ 2017)、 区域一体化 (郝闻汉等ꎬ 2021)、 高铁开通 (李 超等ꎬ 2021) 等对企业专业化分工的影响ꎬ 鲜有文献评估社会信用体系建设的专业化分 工效应ꎮ 本文选取中国 2000—2013 年 238 个地级市的工业企业数据为研究样本ꎬ 以 2010 年限制失信被执行人高消费政策为准自然实验ꎬ 通过理论和实证两方面研究社会信用体 系建设对中国企业专业化分工的影响ꎮ 在已有学者的大量研究中ꎬ 更多将社会信用视为一种非正式制度ꎮ 社会信用作为 “软” 约束ꎬ 能够提高市场透明度ꎬ 降低市场主体间信息不对称ꎬ 从而有效降低企业间 交易成本 (何欢浪等ꎬ 2023ꎻ 余泳泽等ꎬ 2023)ꎮ 随着社会主义市场经济的不断完善ꎬ 我 国社会信用体系建设已逐步向法制化、 规范化方向发展ꎬ 社会信用体系建设逐渐被纳入 正式制度建设ꎮ 2006 年ꎬ 由中国人民银行领导建立的央行征信体系开始正式运作ꎬ 旨在 实现个人和企业信贷信息在全国范围内共享ꎮ 2010 年ꎬ 限制失信被执行人高消费司法解 释出台ꎬ 拒不履行法院判决的失信被执行人将被采取限制高消费措施ꎮ1 可以发现ꎬ 随 着一系列惩戒失信的司法解释出台ꎬ 信用体系建设已经逐渐成为一种正式制度ꎬ 已有大 量学者从多个角度评估了社会信用体系对企业发展的作用ꎬ 如企业经营、 融资方式、 生 产组织形式等 (戴亦一等ꎬ 2019ꎻ 余泳泽等ꎬ 2020ꎻ 黄卓等ꎬ 2023)ꎬ 但评估城市信用体系 建设如何影响企业专业化分工、 探究其在统一大市场建设中发挥作用的文献还较少ꎮ
从逻辑上来说ꎬ 社会信用体系建设可能通过以下两种渠道影响企业专业化分工ꎮ 第 一ꎬ 社会信用体系建设会影响企业的交易成本ꎬ 进而影响企业的专业化分工ꎮ 以 Gross¯ man 和 Hart (1986) 为代表的企业内生边界理论认为ꎬ 企业专业化分工会受限于上下游 企业之间的不完备契约ꎮ2 社会信用体系建设会带来良好的法律体系、 营商环境ꎬ 有利 于降低企业之间的信息不对称ꎬ 改善上下游企业间契约的完备性ꎬ 进而降低企业之间的 交易成本ꎬ 促进专业化分工 (Antrs 和 Helpmanꎬ 2004ꎻ 何欢浪和陈琳ꎬ 2014)ꎮ 第二ꎬ 社 会信用体系的建设会影响企业的融资成本 (戴亦一等ꎬ 2019)ꎬ 也会影响企业的专业化分 工ꎮ 社会信用体系的完备能够提高市场主体间信息透明度ꎬ 银行与企业、 企业与企业之 间信息不对称的改善均会降低企业获取融资时的成本ꎬ 有利于企业专业化生产于自身优 势产业ꎮ
和本文密切相关的文献主要有三支ꎮ 第一支文献是关于企业专业化分工的影响因素ꎮ 企业专业化分工是企业生产经营中重要的决策ꎬ 也是被众多经济学者讨论的重要学术话 题ꎮ 交易成本理论与不完备契约理论已分别从不同角度对企业边界进行了阐释 (Coaseꎬ 1937ꎻ Hartꎬ 1995)ꎮ 交易成本理论指出ꎬ 在外部市场信息不对称的情况下ꎬ 企业间交易 成本增加ꎬ 企业倾向于进行垂直一体化生产ꎻ 不完备契约理论指出ꎬ 外部市场环境复杂 或者中间产品具有很高资产专用性时ꎬ 上下游企业间更容易产生机会主义行为ꎬ 企业之 间契约成本增加ꎬ 企业更偏好垂直一体化生产ꎮ 上述理论已被学者们在实证研究中加以 证实ꎮ 与本文最为相关的是制度因素对企业专业化分工的相关研究ꎮ Fan 等 (2017) 从 法治环境角度研究外部制度环境对企业专业化分工的影响ꎬ 发现外部制度环境越好就越 有利于企业专业化生产ꎻ Du 等 (2012) 发现ꎬ 外部契约环境恶化时企业倾向于垂直一体 化生产ꎮ 也有学者从非正式制度角度出发探究制度因素对企业边界的作用ꎮ Gorodnichen¯ ko 等 (2024) 从文化距离这一非正式制度视角出发ꎬ 探究其对企业边界的影响ꎮ 此外ꎬ 大量学者考察了具体制度政策对企业专业化分工的影响ꎬ 比如 “营改增” 税制改革 (范 子英和彭飞ꎬ 2017)、 区域一体化 (郝闻汉等ꎬ 2021)、 贸易自由化 (Stiebale 和 Vencap¯ paꎬ 2022)、 高铁开通 (李超等ꎬ 2021) 等政策ꎮ 由此可以看出ꎬ 国内有很多对企业专业 化分工研究的文献ꎬ 但鲜有学者从社会信用体系建设出发探究其对企业专业化分工的
影响ꎮ
ꎮ第二支文献是社会信用如何影响企业及宏观经济行为ꎮ 在宏观层面ꎬ 已有大量研究 探讨了社会信用对股票市场、 债券市场等的影响 (Ahmad 和 Hallꎬ 2017ꎻ 王雷等ꎬ 2022)ꎮ 微观视角的文献发现ꎬ 社会信用能够改善企业行为ꎬ 促进企业异地发展ꎬ 拓宽企业融资 渠道 (Fang 等ꎬ 2023)ꎬ 降低企业违约行为 (黄卓等ꎬ 2023)ꎮ 以上学者的研究中均将社 会信用体系建设视作一种 “软约束”ꎬ 即规范市场主体的非正式制度ꎬ 然而一系列惩戒 失信司法解释的出台意味着我国信用体系建设已逐渐成为一种正式制度ꎮ 基于此ꎬ 本文 从社会信用的正式制度属性视角出发ꎬ 探讨社会信用体系建设对企业专业化分工的影响 及内在机制ꎮ 已有大量学者与本文类似ꎬ 使用失信被执行人数据测度信用体系建设程度ꎮ 戴亦一等 (2019) 首次利用失信人数据中失信自然人数量的比例作为城市信用体系建设 程度的代理变量ꎬ 发现在失信环境中上市公司更容易从银行获得间接融资ꎻ 余泳泽等 (2020) 则利用失信自然人与法人数据共同构建城市失信指标ꎬ 发现社会信用对民营企业 成长具有促进作用ꎻ 王雷等 (2022) 从失信网络视角出发ꎬ 探究担保网络中失信行为的 出现对债券信用利差的影响ꎮ 此外ꎬ 有学者从企业出口行为及企业全要素生产率等角度 对社会信用的影响展开研究 (何欢浪等ꎬ 2023ꎻ 余泳泽等ꎬ 2023)ꎮ 然而ꎬ 这些文献基本 都是直接将失信被执行人和失信企业数量加总到城市或者省级层面ꎬ 可能存在一定的内 生性问题ꎮ
第三支文献是社会信用的测度ꎮ 目前文献中主要利用微观调查数据 (Ahmad 和 Hallꎬ 2017) 来度量社会信用体系建设程度ꎮ 然而ꎬ 问卷调查的方式存在较强的内生性问题ꎬ 比如问卷的设计方式可能会导致测度误差ꎮ 此外ꎬ Fang 等 (2023) 和黄卓等 (2023) 利 用信用示范城市建设构建多期 DIDꎬ 分别评估了城市社会信用体系建设对企业经营活动 和企业违规行为的影响ꎮ 本文侧重于评估城市信用体系建设中法律执行强度的不同对企 业行为的影响ꎬ 借鉴余泳泽等 (2020) 的方法ꎬ 利用已经发生的真实失信企业数量度量 城市信用体系建设程度ꎬ 以减少测度误差ꎮ 与余泳泽等 (2020) 实证方法不同的是ꎬ 本文以 2010 年限制高消费政策为准自然实 验ꎬ 利用政策发生前后失信企业数量变化率高低反映城市社会信用体系建设程度ꎮ 我们 认为ꎬ 失信企业数量变化程度较大的城市为了积极响应政策号召ꎬ 会努力维护社会信用 体系建设ꎬ 而社会信用体系建设较差的城市在政策发生前后失信企业数量不会发生明显 变化ꎮ 已有文献利用城市失信自然人占城市年末总人口的比例及城市失信法人占城市规 模以上工业企业数的比例来度量城市信用体系建设ꎬ 与之相比ꎬ 本文的方法可以在一定 程度上缓解可能存在的内生性问题ꎮ
可以发现ꎬ 已有大量学者从不同维度探讨了社会信用体系建设的影响ꎬ 如企业经营 行为 (黄卓等ꎬ 2023ꎻ 余泳泽等ꎬ 2023)、 企业融资 (戴亦一等ꎬ 2019ꎻ Fang 等ꎬ 2023)、 企业投资、 企业创新 (Kong 等ꎬ 2021) 等ꎬ 然而鲜有文献利用失信被执行人数据作为城 市信用体系建设的代理变量探究其对企业专业化分工的影响ꎮ 中国信用体系建设正逐渐 发展成为正式制度建设ꎬ 如何发挥信用制度在构建全国统一大市场中的作用ꎬ 具有重要 的现实意义与研究价值ꎮ
本文选取 2000—2013 年 238 个地级市的工业企业为样本ꎬ 以 2010 年限制高消费政 策为政策冲击ꎬ 利用最高人民法院公布的失信法人数据构建双重差分模型ꎬ 以探究城市 信用体系建设对中国制造业企业专业化分工的影响ꎬ 同时分析其主要的作用机制ꎮ 研究 发现: 第一ꎬ 信用体系建设的完善可以降低企业的交易成本和融资成本ꎬ 进而促进企业 的专业化生产ꎻ 第二ꎬ 信用体系建设对民营企业、 规模较小企业专业化分工的影响更大ꎻ 第三ꎬ 进一步研究表明ꎬ 城市信用体系建设的完善会减少企业对进口中间投入的购买ꎬ 为进一步实现以内循环为主体的新发展格局提供政策支持ꎮ 与既有文献相比ꎬ 本文主要的贡献有以下三方面: 第一ꎬ 现有文献在研究企业专业 化分工行为的影响因素时ꎬ 较多关注一些具体政策ꎬ 如 “营改增”、 区域一体化政策、 物流标准化政策、 贸易自由化、 高铁开通政策等ꎻ 而本文探究社会信用体系建设对于企 业专业化分工的影响机制ꎬ 较好地补充了现有实证文献对企业专业化分工影响的研究ꎮ 第二ꎬ 一系列信用体系建设的司法解释出台表明我国的信用体系建设正逐渐转化为正式 制度建设ꎬ 成为构建全国统一大市场的重要制度因素ꎮ 以往学者较多关注社会信用对企 业经营行为、 融资行为、 创新行为等的影响ꎬ 本文探究其对企业专业化分工的影响ꎬ 是 对社会信用文献的很好补充ꎮ 第三ꎬ 较多文献使用问卷调查数据测度社会信用体系建设 的程度ꎬ 然而问卷的问题设定与调查者主观意愿高度相关ꎬ 存在较强的主观偏误ꎮ 此外ꎬ 利用最高人民法院公布的失信被执行人数据构建指标测度社会信用体系建设的文献中ꎬ 多采用失信比例进行衡量ꎬ 可能存在较严重的内生性问题ꎮ 因此ꎬ 本文以 2010 年限制高 消费政策为准自然实验ꎬ 采用双重差分的方式缓解可能存在的内生性问题ꎮ
二、 制度背景与机制分析
(一) 制度背景
为了更好地解决信贷市场的信息不对称问题ꎬ 2006 年中国人民银行建立了征信系 统ꎬ 主要收集各主体的信贷信息并在全国范围内共享ꎮ 社会主义市场经济的逐渐完善使 得政府、 企业和民众日益重视社会信用体系的建设ꎻ 此外ꎬ 为了提高居民守信意识、 推 进部门信息互联和制度互通ꎬ 信用惩戒逐渐制度化ꎮ
2010 年 10 月 1 日ꎬ 限制被执行人高消费政策出台ꎮ 该政策明确指出ꎬ 对包括拒绝申 报财产或申报财产不实、 拒不配合法院查找财产等情形的有偿还能力却拒不履行偿还义 务的被执行人ꎬ 相关法院可以限制其非生活必要的高消费行为ꎮ 2013 年 7 月 1 日ꎬ 失信 “黑名单” 规定出台并于同年 10 月 1 日起正式施行ꎬ 在最高人民法院官方网站中的执行 信息公开板块ꎬ 输入被执行人姓名或企业名称即可查询失信被执行人详细信息ꎮ 为了进 一步增加对失信行为的打击力度、 完善信用惩戒机制、 提高失信成本ꎬ 2014 年最高人民 法院加强与相关部门信息共享ꎬ 与包括中华人民共和国公安部 (以下简称 “公安部” )、 原中华人民共和国国家行政管理总局 (以下简称 “原国家工商总局” )、 国务院国有资 产监督委员会 (以下简称 “国资委” ) 在内的八个部门合作ꎬ 共同对失信被执行人实施 惩罚措施ꎮ 2016 年ꎬ 最高人民法院继续扩大合作范围ꎬ 与 44 个机构签署了合作协议ꎬ 在 政府采购、 招标投标、 政府扶持等多个重点领域对失信被执行人施加限制ꎬ 真正做到
“ 一处失信ꎬ 处处受限” ꎮ表
社会信用体系建设对于复杂环境下的企业专业化分工具有关键作用ꎮ Coase (1937) 企业边界理论指出ꎬ 企业是否选择市场分工取决于内部生产成本和外部交易成本的高低ꎮ 之后ꎬ 以 Grossman 和 Hart (1986) 为代表的企业内生边界理论探究了合约的不完备会如 何影响企业的垂直专业化分工ꎬ 认为企业垂直专业化分工受限于合约的不完备性ꎬ 企业 之间很难通过事先的完备合约解决相互 “ 敲竹杠” ( hold¯up) 问题ꎮ 本文认为ꎬ 良好的 社会信用体系建设可以减少企业与企业之间的信息不对称ꎬ 促进不完全合约下分工更好 地形成ꎮ 此外ꎬ 良好的社会信用体系建设也可以缓解银行和企业之间的信息不对称ꎬ 从 而缓解企业的融资问题ꎮ 因此ꎬ 本文将从交易成本、 融资成本两个渠道来探讨信用体系 建设如何影响企业专业化分工问题ꎮ
如何影响企业专业化分工问题ꎮ 第一ꎬ 城市信用体系建设可以通过交易成本下降效应提升企业专业化分工ꎮ 市场经 济的本质是通过降低交易成本促进专业化分工以实现资源配置优化ꎬ 而专业化分工面临 的最大挑战是企业之间在合约签订时和签订后遇到的交易成本ꎬ 主要分为事前的信息搜 寻成本、 事中的协商谈判成本和事后的违约监督成本 (Fang 等ꎬ 2023ꎻ 何欢浪等ꎬ 2023)ꎮ 从事前信息搜寻成本的角度来说ꎬ 在信用体系建设较差的地区ꎬ 城市中失信人数量较多ꎬ 市场中违约事件频发ꎬ 会加剧企业间的信息不对称ꎮ 企业为了甄别高质量的交易对手ꎬ 需要花费较多的时间和精力ꎬ 从而会增加企业的搜寻成本和信息成本ꎮ 从事中协商谈判 成本的角度来说ꎬ 当社会失信严重时ꎬ 上下游企业间合约不完备会使得合约双方在交易 前需花费较多的时间进行沟通协商ꎬ 以规避交易对手日后的机会主义行为ꎬ 这会大幅增 加协商成本 (Du 等ꎬ 2012)ꎮ 从事后违约监督成本的角度来说ꎬ 上下游企业交易达成后ꎬ 一旦上下游企业间发生纠纷行为ꎬ 如 Antrs 和 Helpman (2004) 阐述的ꎬ 良好的信用体 系可以为企业提供尽可能好的司法保障ꎬ 相对减少上游企业的损失ꎬ 由此减少企业为保 障合约执行而支付的监督费用ꎬ 降低企业的事后交易成本 (余泳泽等ꎬ 2023)ꎮ 最后ꎬ 失 信行为具有较强的外部性ꎬ 若该地区失信行为频发ꎬ 会为企业带来不值得合作的声誉 (余泳泽等ꎬ 2020)ꎬ 向交易对手释放不稳定的交易信号ꎬ 使得企业加大营销广告投入ꎬ 从而会增加企业的外部交易成本ꎬ 降低市场效率ꎬ 不利于企业开展专业化分工ꎮ
第二ꎬ 城市信用体系建设会通过降低企业融资成本来影响企业专业化分工ꎮ 一方面ꎬ 从金融机构和银行的角度来说ꎬ 城市信用体系建设可以缓解银行和企业之间的信息不对 称 (黄卓等ꎬ 2023)ꎮ 对于金融机构而言ꎬ 城市信用较好的地区ꎬ 市场主体的 “逆向选 择” 与 “道德风险” 相对较少ꎬ 产生不良贷款的概率较低ꎬ 金融机构发放信贷资源的风 险顾虑较小ꎬ 一般来说会降低抵押担保ꎬ 从而降低企业的融资成本ꎮ 当企业处于较好的 城市信用环境中ꎬ 融资成本下降ꎬ 企业有动力去扩大生产ꎬ 开发新产品 (余泳泽等ꎬ 2020ꎻ Kong 等ꎬ 2021)ꎬ 对专业化分工的需求提高ꎮ 因此ꎬ 城市信用体系建设可以通过降 低企业融资成本来提升企业专业化分工ꎮ 另一方面ꎬ 良好的信用环境可以促进企业之间 形成良性互动ꎬ 上下游企业间通过赊销、 预付的方式为合作企业提供商业信用融资 (何 欢浪等ꎬ 2023)ꎬ 从而会提高合约执行效率ꎬ 缓解企业的融资约束ꎬ 有利于企业更好地进 行专业化生产ꎮ 由此可见ꎬ 城市信用体系建设的完善会降低企业的融资成本ꎬ 使得企业 更有能力进行专业化生产ꎮ 基于上述分析ꎬ 提出本文假说 1ꎮ
假说 1: 城市信用体系建设会通过降低交易成本和融资成本提升企业的专业化分工 水平ꎮ ꎮ在中国ꎬ 人们通常认为国有企业政治关联性较强ꎬ 并承担着较多的社会责任 (余泳 泽等ꎬ 2020)ꎮ 国有企业和供应商之间关系相对稳定ꎬ 虽然也存在前文提及的信息搜寻成 本、 事中的协商谈判成本和事后的违约监督成本ꎬ 但一般而言其受到外部环境的影响相 对较小ꎮ 此外ꎬ 由于政府的 “隐性担保” 较多出现在国有企业中ꎬ 存在所谓的 “金融所 有制歧视”ꎬ 银行往往会给予国有企业优先贷款ꎮ 所以ꎬ 城市信用环境变好ꎬ 国有企业对 融资成本下降的感受会相对较弱ꎮ 与国有企业相反ꎬ 非国有企业往往经营时间较短、 市 场认可度较低、 经营风险较大ꎬ 中间品交易过程中更易被对手 “敲竹杠”ꎬ 对交易成本、 融资成本更为敏感ꎬ 因此非国有企业的专业化生产在社会信用体系建设较差的地区易受 到更大程度的不利影响ꎮ 基于以上分析ꎬ 提出本文假说 2ꎮ
假说 2: 非国有企业的专业化分工更容易受到城市信用体系建设的影响ꎮ
企业规模的差异表现为企业生产经营能力的不同ꎬ 已有较多学者研究表明ꎬ 中小规 模企业由于缺乏足够的担保物ꎬ 在面临较大程度的外部资金需求时更易产生违约行为ꎬ 为了规避风险银行更不愿为中小及民营企业提供资金支持 (铁瑛和何欢浪ꎬ 2020)ꎬ 从而 使得规模较小企业需要承担更高的融资成本 (陈琳等ꎬ 2012)ꎬ 在信用体系建设相对滞后 的城市中ꎬ 规模较小企业获取外部融资相对更困难ꎬ 其专业化分工也更易受到不利影响ꎮ 此外ꎬ 中小规模企业的生产经营能力一般不如大规模企业稳定 (余泳泽等ꎬ 2020)ꎬ 更易 受到供应商事前事后的不良冲击ꎮ 因此ꎬ 良好的社会信用环境能够增加中小规模企业对 商业环境的信心ꎬ 交易成本的下降会促使其更多地开展专业化分工ꎮ 基于以上分析ꎬ 提 出本文假说 3ꎮ
假说 3: 规模较小企业的专业化分工更容易受到城市信用体系建设的影响ꎮ
三、 数据来源、 变量定义与模型设定
本文使用的数据主要来源于 2000—2013 年中国工业企业数据库及最高人民法院公布 的失信被执行人数据ꎬ 城市层面变量来自 «城市统计年鉴»ꎮ
(1) 失信被执行人数据: 测算城市信用体系建设程度ꎮ 本文参考现有文献 (戴亦一 等ꎬ 2019ꎻ 余泳泽等ꎬ 2020)ꎬ 选取与地区信用有重要联系的失信法人数据1来构建城市 信用体系建设程度的代理变量ꎮ 我们通过 Python 抓取并统计了 1990—2018 年失信被执行 人名单数据ꎬ 该数据包含企业失信和个人失信两种类型ꎬ 提供了包括失信人姓名、 失信 企业名称、 失信人身份证号、 失信企业组织机构代码、 案件执行法院、 执行案件案号、 被执行人应履行的义务等信息ꎮ
行人应履行的义务等信息ꎮ (2) 工业企业数据ꎮ 本文选择时间跨度为 2000—2013 年的样本ꎬ 其中企业年龄、 规 模、 所有制等信息来源于工业企业数据库ꎬ 本文参考 Brandt 等 (2012) 对数据库进行 处理ꎮ
ꎮ(3) 城市层面数据ꎮ 城市层面的数据来源于历年 «城市统计年鉴»ꎬ 包括地级市人均 GDP、 第二产业占比以及第三产业占比等ꎮ
(二) 变量定义
(1) 被解释变量ꎮ 本文借鉴已有文献 (李超等ꎬ 2021)ꎬ 采用企业外购中间投入与产 出的比值反映企业专业化分工水平ꎮ 其中ꎬ 企业外购中间投入与产出的比值越高ꎬ 企业 越倾向于进行专业化生产ꎮ
(2) 解释变量ꎮ 既往文献采用失信被执行人数据来测度城市社会信用体系建设程度 时多通过构建地级市失信的相对指标实现ꎬ 比如利用地级市失信企业数量与规模以上工 业企业数量比值或城市失信自然人数量与年末总人口比值对社会信用加以测度ꎮ 考虑到 采用相对指标度量时可能存在一定程度的内生性问题ꎬ 即城市中失信被执行人数量相对 较多既可能是城市失信严重造成的ꎬ 也可能是城市中执法严格导致的结果ꎬ 因此本文以 2010 年限制高消费政策为准自然实验ꎬ 利用政策前后失信法人数量变化率对样本进行分 组ꎬ 用于识别城市社会信用体系建设对企业专业化分工的影响ꎮ 本文采用失信被执行人 “黑名单” 中失信法人数据的原因在于: 一方面ꎬ 失信自然人数据方差较大ꎬ 不具有代 表性ꎮ 数据样本中企业失信的标准差为 130 9ꎬ 自然人失信标准差为 542 5ꎬ 自然人失信 的标准差远大于企业失信ꎮ 另一方面ꎬ 失信自然人数据中多为小额欠款数据ꎬ 自然人失
信金额中位数约为 4 98 万元ꎮ 同时ꎬ 自然人为失信主体时ꎬ 其失信行为多集中于拖欠职 工工资等劳动纠纷ꎬ 及与消费领域相关的银行欠款等ꎬ 而企业为失信主体时ꎬ 其失信行 为涉及企业生产交易领域的各个方面ꎬ 包括拖欠工程款ꎬ 股权、 票据等未及时偿付ꎬ 拖欠 律师服务费等ꎮ 因此ꎬ 失信企业数据与企业生产、 分工领域相关性更强ꎬ 信号机制更明确ꎮ
图 1 反映了 2006—2018 年失信自然人和失信法人数量分区域的变化程度ꎮ 从图中可 以看出失信自然人数量和失信法人数量均呈显著增加趋势ꎬ 其中东部地区、 中部地区和 西部地区呈递减状态ꎮ 2018 年东部地区失信自然人数量约为 1 441 023 人ꎬ 中部地区约为 597 212 人ꎬ 东部地区的失信自然人数量约为中部地区的 2 5 倍ꎬ 区域间失信人数量呈现 显著差异ꎬ 这种差异也同样出现在失信法人中ꎮ
(3) 控制变量ꎮ 本文参考已有文献 (施炳展和李建桐ꎬ 2020ꎻ 李超等ꎬ 2021) 的变量
为了探究社会信用体系建设对企业专业化分工的影响ꎬ 本文以 2010 年最高人民法院 发布的限制高消费政策为政策冲击ꎬ 利用双重差分法分析城市社会信用体系建设对企业 专业化生产的作用机理ꎮ
化生产的作用机理ꎮ 为了完善社会信用体系建设ꎬ 提高资源配置效率ꎬ 以健全的社会信用环境支撑双循 环新发展格局ꎬ 各地法院采取多项措施增强信用基础设施建设、 创新信用监管ꎮ 2010 年 最高人民法院出台了限制高消费的司法解释ꎬ 并于同年 10 月 1 日生效实施ꎮ 这项司法解 释的出台ꎬ 在一定程度上改善了之前没有正规法律作为后盾而对失信行为打击不足的情 况ꎮ 根据规定ꎬ 拒不履行法院判决的 “老赖” 将被限制非生活必要的高消费1ꎻ 被告为 企业的ꎬ 企业内有关人员禁止利用公司财产进行上述行为ꎮ
限制高消费司法解释出台后ꎬ 各城市法院对该政策落实程度各不相同ꎮ 有些城市积 极维护社会信用体系建设ꎬ 加大对失信行为打击震慑力度ꎬ 这类城市政策前后失信法人 数量显著提高ꎬ 失信法人增长率较大ꎻ 而有些城市社会信用体系建设相对较差ꎬ 政策落 实不到位ꎬ 表现为对失信法人的打击力度不发生明显变化ꎬ 失信法人增长率也无显著变 化ꎮ 本文将 2010 年最高人民法院发布的限制高消费政策作为城市信用体系建设程度变化 的政策冲击ꎬ 依据政策变化前后城市失信法人增长率的中位数2ꎬ 将样本分为处理组和
控制组1ꎬ 位于中位数以上的城市为处理组ꎬ 其他城市为控制组 (Lu 和 Yuꎬ 2015)2ꎬ 以探究城市社会信用体系建设对企业专业化生产的影响ꎮ 利用政策冲击构建双重差分估 计方程如下:
四、 实证分析
表 4 报告了双重差分模型的估计结果ꎬ 第 (1) 列到第 (4) 列依次加入影响企业专 业化程度的控制变量、 企业层面的控制变量以及城市和行业层面的控制变量ꎮ 结果表明ꎬ 限制高消费政策显著提高了积极维护信用体系建设的城市中企业的专业化水平ꎮ
法院的判决生效后以多种方式拒不履行的失信被执行人ꎬ 受到了限制高消费政策的 严厉打击ꎮ 在政策发生后ꎬ 在积极维护信用体系的城市ꎬ 城市信用状况得到了改善ꎬ 营 商环境变好ꎬ 企业间的信息不对称程度下降ꎬ 企业间交易成本得到有效降低ꎬ 从而企业 间交流合作更加频繁ꎬ 有利于企业专业化生产ꎮ 同时ꎬ 社会信用体系的完备能够提高银 企间的信息透明度ꎬ 提高银行放贷意愿ꎬ 有利于绩效较好的企业在获得银行信贷时支付 较低的资金成本ꎬ 从而可以进一步缓解企业的融资约束ꎬ 有利于企业进行专业化生产ꎮ 此外ꎬ 社会信用体系的完备也会改善企业间信息透明度ꎬ 企业间更易形成稳定的合作关 系ꎬ 上下游企业倾向于通过以赊销和预付等商业信用方式获得资金支持ꎻ 企业间资金往 来的便利化也会降低企业通过银行获得信贷支持的融资成本ꎬ 融资环境的改善有利于企 业更好地开展分工行为ꎮ 表 4 的实证结果较好地验证了理论分析的假说 1ꎮ 主要控制变量的回归结果与已有研究基本保持一致ꎮ 同行业企业地理上的集聚能够 为企业创造专业化生产的市场ꎬ 降低企业中间产品的运输成本ꎬ 因此产业集聚程度增加 能够提高企业专业化分工水平ꎮ 对于企业层面的三个控制变量如企业固定资产净额、 企 业总资产和企业销售额ꎬ 我们控制了企业规模层面的变化对企业专业化分工的影响ꎬ 控 制变量系数均在 1%的水平上显著ꎮ 企业年龄的增加为企业积累了市场中的合作资源ꎬ 增 加了企业专业化分工合作的可能ꎬ 因此企业年龄的系数显著为正 (施炳展和李建桐ꎬ 2020)ꎮ 对于城市层面的控制变量ꎬ 城市经济发展水平的提高ꎬ 能够改善城市中企业的营 商环境和法治环境ꎬ 有利于企业间交流合作ꎬ 企业更易进行专业化生产 (Fan 等ꎬ 2017)ꎮ 同样ꎬ 二三产业占比较高的城市ꎬ 生产服务业较为发达ꎬ 企业更倾向于专业化生产 (李 超等ꎬ 2021)ꎮ
为了检验双重差分模型设定的稳健性ꎬ 本文进行了如下安慰剂检验ꎮ
(1) 政策发生年份提前ꎮ 本文借鉴 Lu 和 Yu (2015)ꎬ 仅使用 2000—2010 年的样本ꎬ 将政策发生时间提前一年ꎬ 假设政策发生的时间为 2009 年ꎬ 重新对模型进行回归ꎬ 结果 如表 5 第 (1) 列所示ꎮ 2009 年前后不同城市的企业专业化分工未发生显著变化ꎬ 交互 项系数不再显著ꎬ 通过了安慰剂检验ꎮ
(2) 蒙特卡洛模拟ꎮ 为了进一步验证双重差分模型设定的有效性ꎬ 本文利用蒙特卡 洛模拟进行反事实验证ꎮ 为了保证实验的准确性、 随机性ꎬ 我们进行 500 次随机模拟ꎬ 同时随机生成处理组和政策处理时点对方程 (1) 进行重新估计ꎬ 预期回归系数不显著ꎮ 估计系数的累积分布函数和累积概率密度如图 3 所示ꎮ 变量估计系数的概率密度围绕 0 值呈正态分布ꎬ 式 (1) 双重差分模型回归结果的估计系数在模拟范围之外ꎬ 进一步证明 了双重差分模型的稳健性ꎮ
(5) 使用 2009 年前定变量分组ꎮ 为了规避使用政策发生后样本进行政策冲击分组而 产生的样本自选择问题ꎬ 本文使用 2009 年前定变量对样本进行分组ꎮ 具体来说ꎬ 我们利 用失信企业占规模以上工业企业数量作为城市社会信用体系建设的代理变量ꎬ 该比值越 大表明城市中失信企业数量相对越多ꎬ 政策执行前城市信用体系建设越差 (余泳泽等ꎬ 2020)ꎮ 此外ꎬ 我们对该比值的中位数及三分位数进行分组ꎬ 以评估政策效果ꎮ 表 6 第 (2) 列为以样本中位数分组ꎮ 低于中位数的城市社会信用体系建设更完备ꎬ 政策出台后 更易响应政策号召ꎬ 提升对失信行为的打击力度ꎬ 因此我们将低于中位数的城市定义为 处理组并赋值为 1ꎬ 高于中位数的定义为控制组ꎬ 赋值为 0ꎮ 交互项系数显著为正ꎬ 表明 城市社会信用体系建设对企业专业化分工具有促进作用ꎬ 与预期相符ꎬ 结果稳健ꎮ 第 (3) 列为对样本进行三分位分组ꎬ 失信企业占比最低 1 / 3 的城市定义为处理组ꎬ 并赋值 为1ꎬ 最高1/3的定义为控制组ꎬ 并赋值为0ꎬ 回归结果显示依然稳健ꎮ
五、 机制分析
(一) 社会信用体系建设对企业交易成本的影响
双重差分的估计结果表明ꎬ 对失信行为惩戒的法规正式制度化能够显著提高积极维 护信用体系建设城市中企业的专业化分工水平ꎬ 且交易成本较高行业中的企业受社会信 用体系建设程度的影响相对更大ꎮ 本文分别利用行业资产专用性和行业契约密集度来刻 画企业面临的交易成本ꎬ 并将行业特征与基准回归核心解释变量交互构造三重差分模型ꎬ 检验信用体系建设的完善对企业专业化分工影响在不同行业间的差异ꎮ
(1) 社会信用体系建设对不同资产专用性行业的影响ꎮ 资产专用性为企业进行某项 特定交易行为而支付的专用性投资ꎬ 在交易中断时企业需要支付高昂的转换成本ꎮ 对于 行业资产专用性ꎬ 本文参考已有文献 (袁淳等ꎬ 2021ꎻ Kermani 和 Maꎬ 2023) 采用行业中 无形资产占总资产的比例 (AS)、 行业固定资产占总资产的比例 (AS1) 及行业资产专用 性指数 (SI) 进行度量1ꎬ 以政策发生前一年 2009 年作为基期ꎬ 对行业资产专用性按照 中位数进行分组ꎮ 具体地ꎬ AS、 AS1 分别高于样本中位数(H_AS)及(H_AS1) 时取值为 1ꎬ 否则取值为 0ꎻ SI 低于样本中位数 (L_SI) 时取值为 1ꎬ 否则取值为 0ꎮ 对于资产专 用性较高的行业ꎬ 较大比例的资产具有特定用途ꎬ 对交易对手的依赖性更强ꎬ 一旦交易 对手违约更易受到 “敲竹杠” 的风险ꎮ 限制高消费政策的出台改善了契约环境ꎬ 因此对 资产专用性较高行业中企业的外部交易成本能够产生更大影响ꎮ 相对而言ꎬ 资产专用性 较低行业中的企业ꎬ 发生违约时所产生的沉没成本较低ꎬ 受信用体系建设程度变化的影 响不大ꎮ 因此ꎬ 本文认为社会信用体系的建设对资产专用性较高行业中的企业专业化分 工更有利ꎮ 表 7 第 (1)、 (2)、 (3) 列结果显示ꎬ Treatc ×Postt ×资产专用性交互项系数在 1%水平上显著为正ꎬ 表明行业资产专用性越高ꎬ 城市社会信用体系建设对企业专业化分 工的影响越大ꎬ 与预期相符ꎮ
(2) 所在行业契约密集度的差异性影响ꎮ 此外ꎬ 本文还考察了城市社会信用体系建 设对契约密集度不同行业中企业专业化分工的影响ꎮ 契约密集度高的行业交易双方为达 成交易需要签订更多的契约ꎬ 失信环境下企业被 “敲竹杠” 的概率增加ꎬ 不利于企业进 行专业化生产ꎮ 其中ꎬ 契约密集度的测度方式为利用不同行业的中间投入中非市场标准 化交易所占比重ꎬ 与 Nunn (2007) 相同ꎬ 行业契约密集度越高ꎬ 企业交易成本越大ꎮ 回 归结果如表 7 第 (4) 列所示ꎬ 交互项系数在 1%水平下显著为正ꎬ 说明契约密集度越高 的行业中企业的专业化分工水平受社会信用体系建设的影响越大ꎮ
(二) 社会信用体系建设对企业融资行为的影响
良好的社会信用体系是企业获得外部融资的重要保障ꎬ 司法震慑力度的增强能够提 高市场中信息透明度ꎬ 使得企业更易获得资金支持ꎮ 本文从融资成本和融资约束两方面 检验城市信用体系建设对企业融资行为的影响ꎮ 具体来说ꎬ 本文采用财务费用率作为企 业融资成本的代理变量ꎬ 使用财务费用与主营业务收入的比例进行衡量ꎬ 财务费用占比 越高ꎬ 企业面临的财务负担越大ꎬ 企业的融资成本越高ꎮ 表 8 第 (1) 列回归结果显示ꎬ 城市社会信用体系建设的改善能够降低企业的融资成本ꎬ 从而有利于企业专注自身优势 领域进行专业化生产ꎮ 同时ꎬ 本文采用企业利息支出占固定资产的比例 (FC1) 及企业 存货占销售额的比例 (FC2) 衡量企业所面临的融资约束ꎬ 利息支出占比越高ꎬ 企业面 临的融资约束越大ꎮ 企业存货占比越高ꎬ 表明企业为维持存货所支付的流动性越大ꎬ 面 临的融资约束越大ꎮ 如表 8 第 (2)、 (3) 列所示ꎬ 城市社会信用体系建设的改善能够有 效缓解企业面临的融资约束ꎬ 对企业专业化分工产生正向影响ꎮ
六、 异质性分析
本文采用企业注册资本比例来划分企业性质ꎬ 以探究不同性质的企业在社会信用体 系建设完备性不同城市中的影响ꎮ 如表 9 所示ꎬ 地方政府加大对信用体系建设的维护力 度对非国有企业专业化分工有显著影响ꎬ 而对国有企业影响不大ꎮ 这可能是因为国有企 业专业化分工合作大多依靠政策支持ꎬ 多带有计划主义色彩 (施炳展和李建桐ꎬ 2020)ꎬ 因此外部信用环境改善对国有企业专业化分工合作影响有限ꎮ 而对于非国有企业ꎬ 外部 营商环境改善能够刺激企业间交流合作ꎬ 因此信用体系建设的完善对非国有企业专业化 生产影响更大ꎬ 初步验证了假说 2ꎮ
为了探究城市信用体系建设对不同规模企业专业化分工的影响ꎬ 本文按照职工人数 中位数将样本划分为规模较大企业和规模较小企业ꎮ 表 10 结果显示ꎬ 城市信用体系建设 的完善对不同规模企业专业化分工均产生影响ꎬ 规模较小企业所受影响相对更大ꎮ 通常 认为ꎬ 规模较大企业抵押物相对较多ꎬ 担保物较为充足ꎬ 在失信环境中更易获得资金支 持ꎬ 融资成本相对较小ꎮ 因此ꎬ 城市信用体系建设的完善对城市中规模较大企业专业化 生产的影响较小ꎬ 初步验证了假说 3ꎮ
2020 年 4 月 10 日中央财经委员会第七次会议上ꎬ 习近平总书记提出ꎬ 要构建以国内 大循环为主体、 国内国际 “双循环” 相互促进的新发展格局ꎮ 城市信用体系建设的完 善ꎬ 有利于营商环境的建设和市场化程度的加深ꎬ 降低企业间相互 “敲竹杠” 的违约概 率ꎬ 企业倾向于在国内采购中间投入ꎬ 从而降低进口中间品比例ꎬ 能够为促进形成国内 大循环发展模式起到重要的支撑作用ꎮ 为了探究城市信用体系建设的完善对国内大循环 新发展格局的影响ꎬ 本文进一步将工业企业数据库与海关数据库匹配ꎬ 得到 2000—2013 年度的面板数据ꎬ 利用一般贸易进口中间品数量与中间投入的比值测度进口中间品比例ꎬ 结果如表 11 所示ꎮ 回归结果显示ꎬ 国内社会信用环境的改善能够降低进口中间品比例ꎬ 国内营商环境的改善使得企业更倾向于国内采购ꎬ 而国内采购的便利化有利于企业进行 专业化生产ꎮ
七、 结论及政策建议
根据实证研究结论ꎬ 本文提出如下政策建议ꎮ 第一ꎬ 加强社会信用体系正式制度化 建设ꎬ 加快社会信用体系立法ꎮ 将法律的权威性和约束性与道德的教化作用相结合ꎬ 规 范市场秩序ꎬ 降低企业的外部交易成本ꎬ 促进分工更好地形成ꎬ 进而激发市场主体活力ꎮ 对于地区司法保护ꎬ 利用地方势力干预、 妨碍执行等异地执行难问题ꎬ 应提升信息化水 平ꎬ 利用数字化技术优化各类执行信息化系统平台ꎬ 推动各部门信用信息共享ꎬ 以良好 的信用体系支撑全国统一大市场建设ꎮ 第二ꎬ 深入推进多部门联合惩戒ꎬ 进一步扩大联 合惩戒部门范围ꎮ 应将联合惩戒范围覆盖至行业准入、 政府补贴、 职务任免等各个方面ꎬ 同时将失信信息、 惩戒措施嵌入各部门业务流程ꎬ 失信大数据与公安、 财政、 税务、 工 商等多部门互通ꎬ 加大经营主体的失信成本ꎬ 真正做到 “一处失信ꎬ 处处受限”ꎮ 第三ꎬ 加强政府主导与社会联动ꎬ 发挥政府的诚信带头示范作用ꎬ 提高公民的法治观念和诚信 意识ꎬ 加强信用文化教育的宣传力度ꎮ 面对各城市社会信用体系建设不均衡的问题ꎬ 各 城市应因地制宜形成自己城市的信用平台ꎬ 建立健全信用法律监督机制ꎬ 充分发挥社交 媒体的宣传监督作用ꎬ 依托社交媒体大力宣传守信激励、 失信惩戒的方针ꎬ 加大对失信 被执行人的曝光力度ꎬ 通过舆论导向、 道德评价等不同的方式来规范各主体的失信行为ꎬ 扩大失信 “黑名单” 制度的影响力和警示力ꎮ 将失信被执行人信息与央行信用信息结 合ꎬ 为企业建立 “信用档案”ꎬ 更好地解决小微企业融资难问题ꎮ
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