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慈善捐赠对全要素生产率的影响研究2023.08 科学决策1慈善捐赠对全要素生产率的影响研究李金甜刘 源 郑建明摘 要：在“经济结构转型升级”和“全面追求共同富裕”的新时代背景下，文章深入探究了慈善捐赠对全要素生产率的影响结果及作用机制，并从外部环境和内部治理两个视角分析了其影响的异质性。研究发现，慈善捐赠通过提供优质的人力资本和充足的物质资本间接提高了企业的全要素生产率，且市场化程度、经济政策不确定性和内部控制质量会对慈善捐赠与全要素生产率的关系产生正向影响，而高管股权激励对二者关系产生了负向影响。研究结论为助力企业高质量发展、实现社会公益与经济效益共赢提供了经验指导。关键词：慈善捐赠；全要素生产率;人力资本；物质资本DOI：10.3773/j.issn.1006-4885.2023.08.001中图分类号：F272.3；F275.5 文献标识码：A 文章编码：1002-9753（2023）08-0001-201 引 言随着现阶段我国经济发展步入“新常态”,提高全要素生产率成为适应当下经济发展转型、实现经济高质量发展的重要引擎。党的十九大报告强调，中国经济发展的战略目标就是要在质量变革、效率变革、动力变革的基础上，提高全要素生产率。党的二十大报告进一步指出，高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务，要坚持以推动高质量发展为主题，着力提高全要素生产率，推动经济实现质的有效提升和量的合理增长。提升全要素生产率不仅能够提升企业的核心竞争力，同时也有利于推动国民经济持续健康发展。现有文献大多从产业政策（钱雪松等，20181）、环境管制（盛丹和张国峰，20192）等宏观视角对全要素生产率的影响因素进行探讨，微观视角主要集中于技术创新（Song 等，20223）、高管特征（Javeed 等，20234）等方面，进一步全面识别其影响因素对于提升企业的全要素生产率十分重要。2022年全国两会围绕扎实推进共同富裕做出了一系列重要决策部署，明确提出“要发挥第三次分配作用，发展慈善事业”。慈善捐赠作为第三次分配的重要运行机制，在实现共同富裕的过程中发挥着至关重要的作用。慈善捐赠是企业履行公民义务、践行核心价值观的应有之义,同时对于缩小贫富差距、实现高质量发展具有重要意义。陆续有文献从盈余管理（王娟和潘秀丽，20185）、税收规避（Sun 等，20236）、融资约束（Masulis 和 Reza，20237）等方面探讨了慈善捐赠的经济后果，虽个别研究尚存争议，但多数文献肯基金项目：国家自然科学基金青年项目（项目编号：72102006）；北京社科基金规划项目（项目编号：22GLC051）。作者简介：李金甜（1988-），女，河南驻马店人，北京工商大学商学院副教授，研究方向：市场微观结构、系统性风险、公司治理。刘 源（2000-），女，湖南常德人，北京工商大学商学院硕士研究生，本文通讯作者，研究方向：公司治理与财务研究。郑建明（1971-），男，浙江台州人，对外经济贸易大学国际商学院教授，研究方向：公司财务与资本市场。慈善捐赠对全要素生产率的影响研究2 科学决策2023.08定了慈善捐赠对公司的显著积极影响。然而，现有研究尚未将慈善捐赠和企业的全要素生产率结合进行分析，深入探究慈善捐赠与全要素生产率的关系,不仅有助于促进企业社会责任和高质量发展的良性互动，实现社会效益和经济效益的共赢，同时也深刻契合了在高质量发展中促进共同富裕的中国式现代化要求。基于此，本文将深入探讨了慈善捐赠与全要素生产率的关系。主要贡献在于：第一，从慈善捐赠视角拓展和深化全要素生产率的影响因素研究，从全要素生产率的视角为企业的慈善捐赠行为提供新的解释，弥补了现有文献较少将二者结合进行研究的不足。第二，在基准回归的基础上进一步分析了慈善捐赠影响全要素生产率的作用机制，剖析人力资本和物质资本的中介作用，进而打开了慈善捐赠影响全要素生产率的“黑匣子”。第三，在探究慈善捐赠与全要素生产率关系时，纳入了市场化程度、经济政策不确定性、内部控制质量和高管股权激励四个变量进行分析，揭示了外部环境和内部治理对二者关系的调节效应，为企业高质量发展提供了经验证据。第四，在稳健性部分选取了企业总部周围 300 公里的重点宗教数量作为工具变量分析，还采用了 2016 年慈善法颁布这一外生事件冲击进行双重差分分析，缓解了潜在的内生性问题，增强了结论的可信度。2 理论分析与研究假设2.1 慈善捐赠与全要素生产率2.1 慈善捐赠与全要素生产率关于慈善捐赠的经济后果研究主要集中于三类视角：一是“利他效应”视角，聚焦于社会效益层面。二是“利己效应”视角，主要集中在短期效果层面，包括财务绩效（顾雷雷和彭杨，20228）、管理效用（Barnett，20079）等。三是“互利效应”视角，主要集中在长期利益层面，包括声誉效应（Williams 和 Barrett，200010）、战略安排（Chen 等，200811）等。而关于全要素生产率的影响因素研究主要集中于技术、经济和政府三个层面。技术层面考察了技术进步与技术效率（Wang 等，202112）等的影响，经济层面主要考察了市场化程度（吕健，201313）、产业结构（Thabet，201514）等的影响，政府层面则主要包括财政分权（Song 等，201815）、环境规制（杜俊涛等，201716）等因素。鲜有文献专门针对慈善捐赠和全要素生产率展开深入探究。从理论视角分析，慈善捐赠作为企业承担社会责任的重要方式之一（Carroll，197917），对企业的生产经营具有重要影响。企业的生存发展离不开外界环境的扶持，其与利益相关者组成的社会关系是企业赖以生存的关键，慈善捐赠则是一种稳固这一社会关系的“互惠交换”行为（李维安等，201518）。现有研究表明，慈善捐赠能够提高员工的忠诚度（Reichert 等，202119）、增强客户的满意度（张安然，202020）、维 系 良 好 的 政 企 关 系（Long 和 Yang，201621）、获 得 优 惠 的 银 行 贷 款（Chen 等，201522），优化资源配置效率（徐莉萍等，201523），从多维度为企业提升全要素生产率营造了良好的内外部环境。从现实视角分析，近年来国内外公共卫生及自然灾害等事件频发，冰川融化、山火突发、新冠疫情席卷全球、猴痘病例零星出现，这一系列极端灾害事件对人们的生命财产安全造成了威胁，给企业的正常生产经营造成了冲击。同时也引发了社会各界慈善捐赠的热潮，各企业集团、公众个体纷纷向灾区捐款，其履行社会责任的形象深入人心，产品也得到了消费者的热捧。如 2008 年汶川地震，凉茶品牌“王老吉”捐款 1 亿元；2021 年河南暴雨，服饰企业“鸿星尔克”捐款 5000 万元，随后其产品均被抢购一空，其捐赠行为不仅树立了正面爱国形象，也进一步带动了企业经营业绩。以上现实背景表明慈善捐赠受到了广泛关注，且高关注度和正面声誉将有助于企业实现高质量发展。基于以上分析，提出本文的主要研究假设 H1：慈善捐赠能够提高企业的全要素生产率。2.2 慈善捐赠影响全要素生产率的作用机制分析2.2 慈善捐赠影响全要素生产率的作用机制分析现有研究表明，人力资本水平和物质资本储备是影响全要素生产率的两个重要因素。慈善捐赠能够为企业提供优质的人力资本（吸引高素质员工、留住高素质员工）和充分的物质资本（在数量上缓解融资约束、在质量上提高资金配置效率），进而提高企业的全要素生产率。慈善捐赠对全要素生产率的影响研究2023.08 科学决策3图 1 慈善捐赠提高全要素生产率的作用机制2.2.1 慈善捐赠、人力资本与全要素生产率2.2.1 慈善捐赠、人力资本与全要素生产率慈善捐赠有助于吸引并留住优秀员工，为企业积累人力资本，人力资本是企业生产过程中的重要投入要素之一，高素质的员工对全要素生产率具有显著的提升作用。慈善捐赠有利于吸引潜在高素质员工。首先，慈善捐赠具有信息传递作用，企业进行慈善捐赠传递了企业经营良好的信号、彰显了企业的经济实力，因而求职者对公司的薪酬福利将抱有更高的期望，从而吸引更多的潜在求职者（朱沆等，201924）。其次，慈善捐赠具有声誉效应，企业通过慈善捐赠树立了良好的企业形象、增强了企业的声誉资本，赢得了广泛的社会认同，慈善捐赠越多的企业其对员工的吸引力越强，从而在人力资源方面获得竞争优势（欧锦文等，202125）。最后，依据社会认同理论，求职者会更倾向于为社会责任表现好的公司工作,因此这类公司对求职者的吸引力也会显著提升（张麟等，201726）。慈善捐赠有利于留住潜在高素质员工。一方面，外部利益相关者对企业慈善捐赠行为的反应会对员工产生外在影响（陈胜军，201327），企业通过慈善捐赠能够获得公众赞誉和社会认可，这些正面的外部反应有利于激发员工的工作热情，提升员工的自豪感和组织认同感。另一方面，员工自身对企业慈善捐赠行为的感知也会产生内在影响（Dutton，199428）,企业通过慈善捐赠充分展现了其“仁爱”的价值理念和“高尚”的社会责任观，增强了员工的归属感和信任度，工作满意度也随之提高，因而更愿意留在现有企业。Aguinis 等（2019）29研究证实了捐赠行为会增强员工的自豪感，提升员工的组织嵌入度，进而降低员工离职倾向。Carnahan 等（2017）30的研究同样表明，员工可以从参与企业的慈善捐赠活动中找到工作的意义，从而更愿意留在企业，且素质越高的员工更加注重工作的意义，留在现有企业的意愿更强（Burbano，201631）。因此当员工从企业慈善捐赠过程中获得满足感和社会认可时，他们会以更加积极的态度回馈企业，主动投入工作，提高劳动效率，而高水平的工作投入对企业全要素生产率的提升具有显著积极的影响。据此，提出假设 H2-1：慈善捐赠通过提供优质的人力资本进而提高企业的全要素生产率。2.2.2 慈善捐赠、物质资本和全要素生产率 2.2.2 慈善捐赠、物质资本和全要素生产率 慈善捐赠有助于缓解融资约束（数量上）并提高资金配置效率（质量上），为企业提供充足的物质资本，物质资本也是企业生产过程中的重要投入要素之一，充足的资金是企业进行研发投入的保障，助力企业创新，提高全要素生产率。（1）缓解融资约束一方面，慈善捐赠可以增强银企关系。依据信号传递理论，慈善捐赠向外界传递了企业内部经营状况良好的信号（Albert 等,201532）,有利于金融部门及时做出信贷决策，给予企业更多的资金支持，充足的研慈善捐赠对全要素生产率的影响研究4 科学决策2023.08发资金是企业提升全要素生产率的保障。另一方面，慈善捐赠可以增强政企关系。依据资源依赖理论，企业的生存发展需要外部资源的支持，慈善捐赠作为“政治献金”（戴亦一，201433），能够帮助政府缓解财政压力，相应地政府也会给予企业财政补贴、税收优惠等优待，这不仅缓解了企业的融资约束程度，而且能够更好地把握重要的发展机会，从而提升企业的全要素生产率。此外，基于战略慈善理论（孙红莉，201934），慈善捐赠与获取经济利润是相互兼容的。慈善捐赠不仅改善了资源接受者的需求状况，同时也帮助企业获得了更多利益相关者的支持，有利于企业减少资源约束，建立有利于自身发展的消费者市场，对信贷融资产生积极影响。融资约束是制约全要素生产率提高的重要因素，慈善捐赠通过帮助企业缓解融资约束，一定程度上保障了企业的高成本、高风险、持久性的创新行为，从而促进全要素生产率的提高。（2）提高资金配置效率一方面，进行慈善捐赠的公司更愿意与利益相关者缔结长远的契约关系，增加利益相关者在企业中的影响力和话语权（Huang 等，201435），由利益相关者组成的多元共同治理结构能够对公司经营行为进行更有效的监督，从而抑制“股东管理者”和“股东债权人”利益冲突下产生的投资不足和过度投资行为（高汉祥，201236）。另一方面，公司慈善捐赠价值的获得依赖于公司自身的信息披露，因而进行了慈善捐赠的公司往往倾向于主动披露相关信息以展示其良好的公益形象，为了维护慈善捐赠赢得的良好声誉形象，其会计信息质量必须保证谨慎可靠，因而管理者会减少企业对会计信息的操纵行为。慈善捐赠对信息披露的充分性（信息透明度）和信息确认的可靠性（会计稳健性）都会产生影响，而有效的增量信息，能显著降低企业内外部之间的信息壁垒（Cordery,201337），不但减少了投资者的“逆向选择”风险，缓解了企业投资不足的状况，也抑制了管理者构建“商业帝国”的自利行为，降低了企业的过度投资水平。此外，慈善捐赠具有时滞性，短期内并不会带来实质性回报，积极进行慈善捐赠的公司其管理层往往更加注重企业的长远发展，减少追求短期利益的非效率投资行为，从而提高企业的资金配置效率（Cheng 等，201338），助力企业实现高质量发展。因此，慈善捐赠能够缓解两权分离下的代理问题、减少企业内外部之间的信息不对称，从而减少企业的非效率投资行为，提高资金配置效率，进而提高企业的全要素生产率。据此，提出假设 H2-2：慈善捐赠通过提供充足的物质资本进而提高企业的全要素生产率。3 研究设计3.1 样本选取和数据来源3.1 样本选取和数据来源本文选取 2010-2020 年沪深 A 股上市公司作为初始研究样本，并对数据进行了如下处理：（1）剔除了ST、*ST 的公司；（2）剔除金融行业的公司；（3）剔除慈善捐赠和全要素生产率数据缺失的公司。最终筛选出 3236 家公司、共计 19137 个观测值。此外，为消除极端值的影响，本文还对所有连续变量在 1%和99%的水平上进行了缩尾处理。3.2 模型设定与变量定义3.2 模型设定与变量定义3.2.1 基准回归模型3.2.1 基准回归模型为检验慈善捐赠对全要素生产率的影响，本文设定如下基准回归模型：（1）其中，为企业 i 在第 t 年的全要素生产率，为企业 i 在第 t 年的慈善捐赠，为控制变量，同时还控制了年份和行业固定效应，并在公司层面进行了聚类以减少异方差和序列相关的影响。3.3.2 变量的定义3.3.2 变量的定义（1）慈善捐赠参考戴亦一等（2014）33的做法，本文采用捐赠水平（Don_lev）和捐赠意愿（Don_if）来衡量企业的慈善捐赠（Donation）。捐赠水平用公司 i 在第 t 年的捐赠金额加 1 取自然对数来计算；捐赠意愿是虚拟变量，若公司 i 在第 t 年的捐赠金额大于 0 则取 1，反之取 0。慈善捐赠对全要素生产率的影响研究2023.08 科学决策5（2）全要素生产率 借鉴鲁晓东等（2012）39的做法，本文采用 LP 法来测算，回归所得残差的对数值即为企业的全要素生产率（Total Factor Productivity,缩写 TFP）。（2）其中，Y 表示实际产出，用营业总收入衡量；L 表示劳动投入，用员工人数衡量；K 表示资本投入，用固定资产净额衡量；M 是中间品投入，参考宋敏等（2021）40的做法，采用分配法计算。（3）控制变量参考相关文献4142，本文选取公司规模（Size）、上市年限（Age）、资产负债率（Lev）、总资产净利润率（ROA）、总资产周转率（ATO）、现金流比率（Cashflow）、董事会人数（Board）、管理费用率（Mfee）、第一大股东持股比例（Top1）、股权制衡度（Balance）为控制变量，并进一步控制了行业和年度固定效应，具体变量定义如表 1 所示。表 1 主要变量及定义变量性质变量名称变量符号变量定义解释变量捐赠水平Don_lev公司捐赠金额加 1 取自然对数捐赠意愿Don_if捐赠金额大于 0 取 1，反之取 0被解释变量全要素生产率TFP使用 LP 法计算的全要素生产率控制变量公司规模Size员工人数的自然对数上市年限AgeLn（当年年份-上市年份+1）资产负债率Lev年末总负债/年末总资产总资产净利润率ROA净利润/总资产平均余额总资产周转率ATO营业收入/平均资产总额现金流比率Cashflow经营活动产生的现金流量净额/总资产董事会人数Board董事会人数取自然对数管理费用率Mfee管理费用/营业收入第一大股东持股比例Top1第一大股东持股数量/总股数股权制衡度Balance前 2-5 位大股东持股比例之和/第 1 大股东持股占比年度固定效应Year年度虚拟变量行业固定效应Industry行业虚拟变量4 实证结果分析4.1 描述性统计和相关性分析4.1 描述性统计和相关性分析描述性统计结果如表 2 所示。其中全要素生产率（TFP）的均值为 9.209，最大值为 13.578，这表明企业的全要素生产率还有较大的提升空间；捐赠水平（Don_lev）和捐赠意愿的（Don_if）均值分别为 12.626和 0.989，标准差分别为 2.489 和 0.106，表明我国上市公司普遍参与到了慈善捐赠中，但各企业捐赠情况参差不齐；其他控制变量的特征与已有研究基本一致。慈善捐赠对全要素生产率的影响研究6 科学决策2023.08表 2 描述性统计变量样本量平均值标准差中位数最小值最大值TFP191379.2091.0899.0955.78513.578Don_lev1913712.6262.48912.8070.00020.646Don_if191370.9890.1061.0000.0001.000Size1913722.3201.28922.12417.87928.636ListAge191372.1420.7522.3030.6933.296Lev191370.4350.2030.4300.0590.876ROA191370.0440.0590.041-0.1970.217ATO191370.6660.4390.5650.0932.558Cashflow191370.0500.0680.048-0.1460.238Board191372.1380.1972.1971.6092.708Mfee191370.0860.0620.0710.0090.369Top1191370.3450.1490.3240.0880.748Balance191370.7260.6050.5570.0292.816表 3 展示了 Pearson 相关性检验结果，从中可知捐赠水平（Don_lev）和捐赠意愿（Don_if）均与全要素生产率（TFP）在 1%的水平上正相关，说明慈善捐赠能够提高全要素生产率，初步证实了本文的假设。公司规模（Size）、上市年限（Age）、资产负债率（Lev）等与全要素生产率（TFP）正相关且在 1%水平显著，而管理费用率（Mfee）、股权制衡度（Balance）与全要素生产率（TFP）负相关且在 1%水平显著，表明控制变量的选取比较恰当。此外，各变量间的相关系数绝对值基本在 0.5 以下，方差膨胀因子法（VIF）检验显示最大的 VIF 值为 2.17，说明基准回归模型不存在严重的多重共线性问题。表 3 相关性分析变量TFPDon_levDon_ifSizeAgeLevROAATOCashflowBoardMfeeTop1BalanceTFP1Don_lev0.37*1Don_if0.06*0.55*1Size0.66*0.35*0.06*1Age0.34*0.09*0.010.26*1Lev0.50*0.10*-0.010.35*0.38*1ROA0.07*0.15*0.02*0.04*-0.20*-0.38*1ATO0.51*0.06*0.000.27*0.02*0.13*0.18*1Cashflow0.06*0.13*0.03*0.15*-0.02*-0.21*0.42*0.13*1Board0.19*0.09*-0.010.24*0.13*0.15*0.010.03*0.02*1Mfee-0.56*-0.14*-0.01*-0.24*-0.08*-0.30*-0.13*-0.43*-0.08*-0.08*1Top10.19*0.07*-0.000.17*-0.08*0.06*0.12*0.07*0.08*0.03*-0.14*1Balance-0.11*0.01*0.02*-0.09*-0.16*-0.13*0.00-0.05*0.000.010.09*-0.68*1注：*、*和*分别表示在10%、5%和1%的水平上显著，下同。慈善捐赠对全要素生产率的影响研究2023.08 科学决策74.2 基准回归结果4.2 基准回归结果表 4 报告了慈善捐赠对全要素生产率影响的总体检验结果。第（1）-（4）列为控制行业、年份的最小二乘法回归，第（5）-（8）列为控制行业、年份的面板固定效应回归。其中（1）、（2）列和（5）、（6）列为只加入核心解释变量的回归结果；（3）、（4）列和（7）、（8）列为在此基础上进一步加入了控制变量后回归的结果。如表 4 所示,在所有回归中捐赠水平（Don_lev）和捐赠意愿（Don_lev）的系数均在 1%的水平上显著为正，这表明慈善捐赠（Donation）与全要素生产率（TFP）之间存在显著的正相关关系，假设 H1 成立。因捐赠水平更好地量化了企业慈善捐赠的程度，故后续检验主要采用捐赠水平（Don_lev）这一指标进行检验。表 4 基准回归OLSFE变量（1）（2）（3）（4）（5）（6）（7）（8）TFPTFPTFPTFPTFPTFPTFPTFPDon_lev0.153*0.053*0.030*0.015*（24.078）（18.300）（18.168）（14.098）Don_if0.507*0.141*0.091*0.068*（6.904）（3.483）（3.015）（3.523）Size0.368*0.406*0.280*0.288*（34.026）（36.086）（55.501）（57.053）Age0.195*0.191*0.061*0.058*（14.997）（14.103）（5.680）（5.435）Lev0.780*0.799*0.549*0.551*（14.616）（14.482）（24.226）（24.175）ROA1.299*1.635*0.833*0.885*（9.953）（11.701）（16.822）（17.817）ATO0.730*0.719*0.731*0.733*（26.360）（25.218）（65.212）（64.945）Cashflow-0.679*-0.676*0.0350.027（-7.256）（-6.989）（0.959）（0.741）Board0.101*0.115*0.113*0.117*（2.391）（2.618）（5.844）（6.021）Mfee-4.376*-4.383*-3.671*-3.662*（-24.876）（-24.271）（-59.097）（-58.597）Top10.764*0.782*0.248*0.257*（8.994）（8.833）（5.706）（5.889）Balance0.130*0.141*0.112*0.116*（7.053）（7.251）（13.094）（13.523）_cons6.587*7.945*3.563*3.732*8.274*8.597*5.209*5.274*（48.523）（56.779）（27.593）（27.162）（82.314）（83.024）（59.910）（59.387）Year&IndYesYesYesYesYesYesYesYesN1913719137191371913719137191371913719137Adj.R20.2620.1520.8000.7890.1860.1690.6610.657F46.32225.505339.384312.579246.113231.094988.613972.652慈善捐赠对全要素生产率的影响研究8 科学决策2023.084.3 内生性和稳健性检验4.3 内生性和稳健性检验4.3.1 PSM-DID4.3.1 PSM-DID本文采用 PSM-DID 来缓解可能存在的内生性问题,借鉴王靖宇等（2020）43的研究，选取 2016 年慈善法的颁布作为外生冲击事件,研究慈善法实施之后慈善捐赠和全要素生产率的关系是否受到影响。第一步先进行倾向得分匹配，以慈善捐赠分年度分地区的均值为标准，将样本分为高慈善捐赠水平组与低慈善捐赠水平组，设置虚拟变量 Don_lev_dum，若为处理组则 Don_lev_dum=1；若为控制组则 Don_lev_dum=0。接着选取协变量估计倾向得分值并进行最近邻匹配，由图 2 可知匹配后的两组之间差异不明显。第二步使用匹配后的数据进行双重差分检验，平行趋势检验结果（图 3）表明在 2016 年前对照组和实验组之间的变化趋势近乎相同，满足平行趋势假定，表 5 第（1）列回归结果显示匹配后慈善捐赠（Don_lev_dum）系数依然在 1%的水平上显著为正；第（2）列双重差分的结果显示，交互项（Don_lev_dum time）的系数为 0.042，在 1%的水平上正且显著，说明在慈善法颁布后，慈善捐赠对全要素生产率的促进作用更明显，进一步佐证了本文的结论。图 2 匹配前（左）后（右）对比 图 3 平行趋势检验4.3.2 Heckman 两阶段4.3.2 Heckman 两阶段考虑到企业是否进行慈善捐赠会导致样本选择性偏差问题，而公司是否进行捐赠受到企业冗余资源（Slack）（贺小刚等，201744）、行业捐赠水平（Don_lev_mean）（邹萍，201945）等多重因素的影响。基于此本文进行了Heckman 两阶段分析,首先根据文献选取可能影响进行慈善捐赠的因素作为解释变量进行Probit回归，然后将计算出来的逆米尔斯比率（IMR）加入模型中重新估计，回归结果如表 5 第（3）-（4）列所示，IMR的系数为 0.544 且在 1%水平上显著为正，表明确实存在样本选择偏误问题，慈善捐赠（Don_level）的回归系为0.031，也在1%的水平上显著为正，表明在考虑了可能存在的样本选择偏误问题后，本文的结论依然是成立的。4.3.3 工具变量4.3.3 工具变量考虑到全要素生产率的提高会进一步提升企业的经营绩效，因而企业将有更多的闲置资金用于慈善捐赠，慈善捐赠对全要素生产率的影响研究2023.08 科学决策9即全要素生产率也能正向影响慈善捐赠。为了缓解二者之间潜在的双向因果问题，本文采用工具变量法进行回归分析。借鉴 Chen 等（2016）46的研究，选用企业总部 300 公里范围内的重点宗教场所的数量作为工具变量。一方面，宗教信仰潜移默化的影响着企业的捐赠行为，因而总部附近有更多宗教场所的企业更可能进行慈善捐赠；另一方面，某地的宗教场所是对其历史文化的沿袭与传承，并不直接影响到全要素生产率的高低，因而满足相关性和外生性的要求。回归结果如表 5 第（5）-（6）列所示。第一阶段回归结果显示上市公司周边的重点宗教场所（R_300）的回归系数显著为正，表明企业周围的宗教场所会影响企业的捐赠行为，第二阶段中慈善捐赠（Don_lev）的拟合值在 1%的水平上显著为正，这说明在控制了潜在的双向选择问题后，慈善捐赠仍然能够显著的提高全要素生产率，进一步验证了本文的研究假设。表 5 内生性分析变量（1）（2）（3）（4）（5）（6）TFPTFPDon_ifTFPDon_levTFPDon_lev_dum0.191*0.163*（14.29）（12.71）time0.197*（16.79）Don_lev_dum time0.042*（2.79）Don_lev0.031*0.489*（9.11）（5.45）abslack2.179*（3.10）Don_lev_mean0.385*（3.87）IMR0.544*（2.63）R_3000.007*（5.45）Size0.347*0.341*0.266*0.372*0.739*0.048（30.75）（66.84）（6.36）（18.36）（43.07）（0.73）Age0.200*0.247*-0.171*0.103*-0.084*0.234*（14.61）（36.94）（-2.45）（4.37）（-3.19）（15.36）Lev0.755*1.254*0.0900.937*0.376*0.618*（13.25）（44.97）（0.34）（10.47）（3.34）（9.62）ROA1.334*2.006*3.391*3.154*6.565*-1.567*（8.90）（18.22）（3.64）（9.75）（19.22）（-2.56）ATO0.779*0.645*0.0670.648*-0.227*0.823*（25.15）（47.86）（0.65）（17.30）（-4.80）（27.54）Cashflow-0.738*-1.121*-0.978*-0.921*-0.038-0.676*（-6.45）（-14.10）（-1.66）（-5.51）（-0.14）（-5.03）慈善捐赠对全要素生产率的影响研究10 科学决策2023.08变量（1）（2）（3）（4）（5）（6）TFPTFPDon_ifTFPDon_levTFPBoard0.0620.079*0.0730.233*0.286*-0.022（1.34）（3.29）（0.36）（3.09）（3.31）（-0.45）Mfee-4.253*-4.238*-2.558*-4.678*-0.013-4.342*（-22.19）（-49.25）（-2.14）（-15.06）（-0.04）（-27.05）Top10.746*1.035*0.1760.952*0.332*0.610*（8.27）（23.05）（0.49）（7.23）（2.03）（7.05）Balance0.120*0.184*0.0630.117*0.207*0.039（5.97）（17.39）（0.71）（3.78）（5.33）（1.47）_cons4.303*4.490*-4.721*3.869*5.597*1.075*（30.94）（77.25）（-3.53）（15.21）（21.71）（2.03）Year&IndYesYesYesYesYesYesN940519127365736571910119101Adj.R2/Pseudo R20.770.740.110.790.220.02F238.12215.69132.13376.324.3.4 其他稳健性检验4.3.4 其他稳健性检验第一，为缓解度量误差可能导致的回归结果偏误，借鉴 Olley 和 Pakes（1996）47的做法，使用 OP 法重新计算全要素生产率，回归结果如表 6 第（1）列所示，捐赠水平（Don_lev）的系数在 1%水平上仍然是正且显著的。第二，为避免基准回归模型可能存在的伪回归性和多重共线问题，采用一阶差分模型进行回归分析，结果如表 6 第（2）列所示，一阶差分被解释变量（D.TFP）与一阶差分解释变量（D.Don_lev）之间的关系在 1%的水平上依然显著为正。第三，为探究慈善捐赠与全要素生产率的关系是否受到全要素生产率高低的影响，本文进行了分位数回归，回归结果如表 6 第（3）-（5）列所示，捐赠水平（Don_lev）的系数在分位数回归中均显著为正，这表明无论是对于全要素生产率较高的企业还是全要素生产率较低的企业，慈善捐赠均有利于提高企业的全要素生产率，进一步佐证了本文主要结论。表 6 其他稳健性检验变量（1）（2）（3）（4）（5）TFP_OPD.TFPTFP_25TFP_50TFP_75Don_lev0.055*0.050*0.055*0.048*（18.680）（35.366）（27.418）（16.115）D.Don_lev0.004*（3.520）Size0.004-0.015*0.388*0.381*0.389*（0.375）（-5.179）（133.385）（107.378）（42.281）Age0.217*-0.024*0.186*0.198*0.204*（16.421）（-5.285）（19.724）（28.888）（25.238）Lev0.842*0.185*0.648*0.740*0.795*（15.743）（9.817）（21.653）（17.025）（18.469）续表慈善捐赠对全要素生产率的影响研究2023.08 科学决策11变量（1）（2）（3）（4）（5）TFP_OPD.TFPTFP_25TFP_50TFP_75ROA1.215*1.312*1.459*1.299*1.200*（9.320）（23.105）（18.887）（8.867）（11.671）ATO0.643*0.068*0.730*0.752*0.741*（25.465）（7.398）（76.029）（68.137）（55.857）Cashflow-0.486*-0.070-0.803*-0.634*-0.535*（-5.286）（-1.399）（-7.138）（-8.575）（-5.477）变量（1）（2）（3）（4）（5）TFP_OPD.TFPTFP_25TFP_50TFP_75Board0.121*-0.024*0.121*0.104*0.072*（2.902）（-2.000）（3.165）（4.930）（5.574）Mfee-4.530*-0.601*-4.327*-4.125*-4.082*（-26.456）（-9.185）（-22.553）（-25.161）（-33.523）Top10.800*-0.054*0.612*0.718*0.830*（9.327）（-2.160）（12.241）（20.838）（15.519）Balance0.136*0.013*0.089*0.118*0.153*（7.343）（2.293）（8.089）（14.047）（14.923）_cons3.862*0.247*3.159*3.395*3.759*（29.716）（6.614）（41.101）（40.201）（70.901）Year&IndYesYesYesYesYesN1912414528191371913719137Adj.R20.6750.146F219.39439.6395 机制检验根据前文理论分析，慈善捐赠可以通过提供人力和资本物质资本两条途径来影响企业的全要素生产率。此部分将从人力资本、融资约束程度和资金配置效率多重视角，借鉴温忠麟等（2004）48的经典方法，设定中介模型对作用机制进行检验。（3）（4）（5）其中，表示慈善捐赠影响全要素生产率的作用渠道，包括人力资本（skilllabor）、融资约束指数(kzindex)和非效率投资（inefficinvest）三个变量，分别依据上述三个模型采用逐步法进行回归。5.1 人力资本5.1 人力资本本文利用公司本科及研究生以上学历的员工人数的对数值，即高素质员工规模来衡量企业的人力资本。检验结果如表 7 第（1）-（2）列所示。第（1）列中慈善捐赠（Don_lev）的系数显著为正,表明慈善捐赠能够吸引并留住高素质员工。第（2）列中慈善捐赠（Don_lev）、高素质员工（skilllabor）均与全要素生产率（TFP）在 1%的水平上显著为正，表明高素质员工在慈善捐赠与全要素生产率之间发挥了部分中介作用，即慈善捐续表慈善捐赠对全要素生产率的影响研究12 科学决策2023.08赠通过吸引并留住高素质员工间接促进了全要素生产率的提升，假设 H2-1 成立。5.2 物质资本5.2 物质资本首先，借鉴魏志华等（2014）49的做法，构建 KZ 指数来衡量公司的融资约束程度。其次，借鉴陈效东等（2016）50的做法，使用 Richardson（2006）模型估计残差的绝对值来衡量企业的非效率投资程度，绝对值越大说明非效率投资程度越高，即资金配置效率越低。检验结果如表 7 后四列所示。第（3）和（5）列中慈善捐赠（Don_lev）显著为负,表明慈善捐赠能够缓解公司的融资约束程度、减少非效率投资。第（4）和（6）列中慈善捐赠（Don_lev）均显著为正，同时融资约束指数（kzindex）和非效率投资程度（inefficinvest）显著