金融去杠桿與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)
——來自民營企業(yè)的證據(jù)

覃 飛，石小霞

(1.北京大學(xué) 國家發(fā)展研究院，北京 100871；2.武漢紡織大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，武漢 430200)

一、引言

2008年以來，我國的信貸規(guī)模增長較快，國際清算銀行網(wǎng)站(1)https://stats.bis.org/statx/srs/table的統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截至2018年底，中國信貸規(guī)模占GDP總量的204.2%，僅低于印尼、盧森堡等離岸金融中心。與此同時，非金融部門的杠桿率持續(xù)攀升，截至2018年底，實體經(jīng)濟部門和非金融企業(yè)部門的杠桿率分別為243%和153%，而這一數(shù)字在2009年底為172%和115%(圖1)，實體部門持續(xù)加杠桿是否會引發(fā)廣泛的系統(tǒng)性風(fēng)險，進而影響實體經(jīng)濟的穩(wěn)定性引起了國內(nèi)外的重點關(guān)注。

金融杠桿的運用，積極的一面在于通過信貸擴張來投資推動經(jīng)濟增長，其弊端在于金融杠桿波動與金融系統(tǒng)的內(nèi)在穩(wěn)定性掛鉤，金融杠桿提高會加深居民和企業(yè)的關(guān)聯(lián)度，進一步放大風(fēng)險，一旦爆發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險，危機會迅速地擴散和蔓延到實體部門。應(yīng)當(dāng)看到，杠桿率高低與金融系統(tǒng)性風(fēng)險密切相關(guān)，對貨幣政策的傳導(dǎo)機制具有重要影響。從國際經(jīng)驗來看，高杠桿并不必然會導(dǎo)致金融危機，但是，2008年金融危機的歷史經(jīng)驗時刻警示各國謹(jǐn)慎地使用金融杠桿。正是因為如此，為了防范金融系統(tǒng)性風(fēng)險，警惕過度使用杠桿，讓金融系統(tǒng)回歸服務(wù)實體經(jīng)濟的本質(zhì)，我國于2015年12月召開中央經(jīng)濟工作會議，會議明確了去杠桿的工作任務(wù)，將去杠桿作為“三去一降一補”的重點任務(wù)之一，以引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟領(lǐng)域。

從去杠桿政策對實體經(jīng)濟的影響來看，金融去杠桿對實體經(jīng)濟的影響較為復(fù)雜：第一，金融去杠桿會導(dǎo)致實體部門去杠桿；第二，杠桿率波動與經(jīng)濟周期變化緊密關(guān)聯(lián)；第三，金融部門存在融資歧視，國企與民企的融資環(huán)境存在差異。去杠桿與經(jīng)濟增長關(guān)系的相關(guān)研究認(rèn)為，如果過快的去杠桿或者杠桿率的波動性加大，會抑制經(jīng)濟增長并加大經(jīng)濟增長波動(潘敏、袁歌騁，2018)[1]，更惡劣的情況下甚至?xí)饘嶓w經(jīng)濟崩潰(Cecchetti和Kharroubi，2012)[2]。因此，學(xué)術(shù)界和監(jiān)管部門對金融去杠桿的方向和節(jié)奏，以及對實體經(jīng)濟可能帶來的影響展開了諸多討論。

企業(yè)作為生產(chǎn)的主體，去杠桿直接影響企業(yè)的債務(wù)結(jié)構(gòu)和融資渠道。從融資環(huán)境來看，國有企業(yè)基于自身的資源優(yōu)勢，能夠持續(xù)從銀行獲得外部融資，杠桿率不降反升(紀(jì)洋、王旭，2018)[3]。與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)抵押物價值較低，銀行為了維持收益，會傾向于提高貸款利率或者減少貸款，一方面，貸款利率上升增加了銀行的融資成本，另一方面，企業(yè)為維持生產(chǎn)，可能會通過商業(yè)信用等其他流動性渠道獲得外部融資，這兩方面的因素疊加，反而使得部分外部資金需求較大的民營企業(yè)的杠桿率上升(汪勇、馬新彬、周俊仰，2018)[4]，而杠桿率上升使得原本信貸受限的民營企業(yè)融資更加困難，這將迫使民營企業(yè)減少貸款調(diào)整生產(chǎn)，或者通過其他融資渠道來獲得資金，從而改變了企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險和財務(wù)風(fēng)險?？梢钥吹剑駹I企業(yè)受去杠桿政策的影響更大，也更加復(fù)雜，民營企業(yè)在政策實施進程中的融資和生產(chǎn)的調(diào)整將傳導(dǎo)至整個實體經(jīng)濟。從2016年去杠桿政策實施以來，已有一些研究對政策效果展開了評估，但是還未有研究關(guān)注到政策實施對民營企業(yè)的影響。實際上，民營企業(yè)作為推動我國經(jīng)濟增長的重要角色，關(guān)注其在去杠桿進程中受到的影響具有極為重要的現(xiàn)實意義。

本文的目的是從民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的角度分析和評估宏觀層面去杠桿政策在微觀實體層面的影響，以2014—2018上市民營企業(yè)為樣本，利用雙重差分法對去杠桿政策效果進行評估，并進一步分析這種影響的內(nèi)在機制。本文的創(chuàng)新之處體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，分析了去杠桿對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響機制，為去杠桿政策在微觀層面的經(jīng)濟效應(yīng)提供了理論依據(jù)；第二，在現(xiàn)有分析去杠桿對經(jīng)濟波動等宏觀經(jīng)濟影響的基礎(chǔ)上，基于民營企業(yè)的視角評估了去杠桿政策的效果，為政策評估提供了相關(guān)的經(jīng)驗證據(jù)。

圖1 中國宏觀杠桿率(單位：%)(數(shù)據(jù)來源：國家金融與發(fā)展實驗室網(wǎng)站，http://114.115.232.154:8080/)

二、文獻綜述

2008年次貸危機之后，美國進入了去杠桿進程，眾多學(xué)者對于危機后的去杠桿對經(jīng)濟影響展開了諸多討論。

國外相關(guān)研究圍繞美國次貸危機后的去杠桿進程展開，大致分為以下幾類：一是對消費需求端的影響引致經(jīng)濟衰退，例如Reuvan和Lansing(2009)[5]、Mian和Sufi(2011)[6]對危機后美國家庭部門去杠桿的研究發(fā)現(xiàn)，家庭部門去杠桿可能會導(dǎo)致長期的消費低迷和經(jīng)濟衰退。Eggertsson和Krugman(2012)[7]在凱恩斯理論框架下建立了一個債務(wù)驅(qū)動衰退理論模型，研究認(rèn)為快速的去杠桿壓低了總需求而引起經(jīng)濟衰退，這種影響機制對于包括日本經(jīng)濟衰退和大蕭條具有啟示意義。二是金融部門信貸收縮對經(jīng)濟的影響，例如Ueda(2012)[8]對于去杠桿與貨幣政策的研究認(rèn)為，日本20世紀(jì)90年代的經(jīng)濟衰退與美國次貸危機之后的衰退經(jīng)歷類似，日本私人部門去杠桿在宏觀層面帶來了大為不利的外部性，日本政府沒能在去杠桿的早期階段認(rèn)識到這種不利影響，導(dǎo)致日本的金融機構(gòu)未能及時識別出不良貸款，而后金融機構(gòu)收緊信貸導(dǎo)致長時期的資產(chǎn)價格下跌，非金融企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表長期處于惡化狀態(tài)，企業(yè)大幅縮減生產(chǎn)支出。Blanchard和Leigh(2013)[9]對危機后斯洛文尼亞的去杠桿政策的研究發(fā)現(xiàn)，不正確的去杠桿時機和校準(zhǔn)過程會給經(jīng)濟發(fā)展帶來很高的機會成本，銀行對非金融部門信貸緊縮的“一攬子”政策破壞了那些現(xiàn)金流狀況良好的公司的正常去杠桿進程，導(dǎo)致原本可以促進增長的信貸也被削減。三是從宏觀經(jīng)濟運行角度論述，例如麥肯錫2010年的研究報告指出，金融危機之后往往伴隨著很長時期的去杠桿，長時期的去杠桿進程導(dǎo)致經(jīng)濟增速顯著下降。Palley(2010)[10]的研究認(rèn)為，去杠桿的初始階段，經(jīng)濟增速會放緩，去杠桿的后期階段，家庭增加儲蓄并償還前期債務(wù)，經(jīng)濟增長會慢慢恢復(fù)。

由于我國2016年才正式進入去杠桿進程，相關(guān)研究還不多，主要包括以下兩類文獻：

一類是對于去杠桿政策實施重點和方向的分析，如楊小靜、張英杰(2017)[11]認(rèn)為國有企業(yè)尤其是產(chǎn)能過剩行業(yè)的國有企業(yè)去杠桿更為迫切。張曉晶等(2018)[12]回顧了我國的去杠桿過程，認(rèn)為結(jié)構(gòu)性去杠桿是未來去杠桿的基本邏輯，而陳小亮、陳彥斌(2018)[13]則分析了結(jié)構(gòu)性去杠桿的重點推進領(lǐng)域和趨勢。劉哲希、李子昂(2018)[14]對于推進結(jié)構(gòu)性去杠桿進程中的居民部門杠桿率問題進行了分析，研究認(rèn)為居民部門不應(yīng)加杠桿。郭祎(2018)[15]分析了金融去杠桿的本質(zhì)和實施條件，研究認(rèn)為提高金融監(jiān)管的有效性和金融系統(tǒng)的完善性是實施去杠桿的前提條件，而引導(dǎo)金融系統(tǒng)回歸服務(wù)實體經(jīng)濟是去杠桿的本質(zhì)。

另一類是對去杠桿的政策效果的評估，如馬勇(2016)[16]的研究指出，去杠桿政策實施可能會在一定程度上影響金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，他結(jié)合1983—2012年的跨國面板數(shù)據(jù)，對金融杠桿、經(jīng)濟增長和金融穩(wěn)定之間的關(guān)系進行了實證研究，實證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，金融杠桿的波動性加大會對金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性產(chǎn)生負(fù)面影響。進一步地，馬勇、陳雨露(2017)[17]對68個國家的金融杠桿與經(jīng)濟增長的關(guān)系的研究發(fā)現(xiàn)，金融杠桿與經(jīng)濟增長之間存在顯著的“倒U型”關(guān)系，并預(yù)計中國將于2019—2020年進入拐點區(qū)域，屆時會面臨“去杠桿”和“保增長”的難題。潘敏、袁歌騁(2018)[1]的研究認(rèn)為，“去杠桿”會抑制經(jīng)濟增長并加大經(jīng)濟波動幅度，而較為完善的資本市場會弱化這種負(fù)面影響。劉偉江、王虎邦、林晶(2018)[18]對“去杠桿”的貨幣政策效應(yīng)進行了評估分析，研究認(rèn)為，與政府部門相比，企業(yè)部門對“去杠桿”的貨幣效應(yīng)較為敏感，并且企業(yè)杠桿率的調(diào)整幅度和速度均下降。楊雪峰(2018)[19]對于去杠桿對流動性的影響進行研究，研究認(rèn)為去杠桿要保持適度的流動性，否則惡性的去杠桿會帶來流動性危機，最終導(dǎo)致長期經(jīng)濟衰退。劉莉亞等(2019)[20]的研究認(rèn)為，如果市場中的僵尸企業(yè)較多，貨幣政策緊縮會導(dǎo)致較高的信貸成本轉(zhuǎn)嫁到正常企業(yè)，導(dǎo)致正常企業(yè)的杠桿率降低。

三、研究設(shè)計

(一)識別策略

本文使用自然實驗法考察去杠桿政策的實施對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響。對于微觀企業(yè)而言，去杠桿政策的出臺和實施具有不可預(yù)知性，可以視作外生沖擊事件。因此，去杠桿政策的實施是一個符合研究要求的準(zhǔn)自然實驗。在自然實驗情形下，雙重差分模型可以有效識別事件沖擊對實驗組和對照組的影響差異，而正確的識別實驗組和對照組是使用雙重差分模型的必要條件，因此，我們首先要構(gòu)造合適的實驗組和對照組，具體如下：

第一，構(gòu)造方法。去杠桿政策于2015年中央經(jīng)濟工作會議正式提出，盡管該政策在全國范圍內(nèi)推廣，但在具體的政策實施中因企業(yè)的異質(zhì)性存在較大的差異，這為構(gòu)造合適的實驗組和對照組提供了可行的依據(jù)。本文借鑒Vig(2012)[21]和錢雪松、方勝(2017)[22]等人的研究方法，從去杠桿政策對不同負(fù)債企業(yè)的影響的差異為切入點來構(gòu)造實驗組和對照組。具體來說，依據(jù)企業(yè)負(fù)債差異，將負(fù)債水平高的企業(yè)作為實驗組，將負(fù)債水平低的企業(yè)作為對照組。

第二，構(gòu)造依據(jù)。采用上述處理方法構(gòu)造實驗組和對照組的原因是，民營企業(yè)對債務(wù)融資敏感程度更強，民營企業(yè)獲得融資的難度要遠高于國有企業(yè)，盡管這一問題近年來得到了政府的重視，但是民營企業(yè)信貸歧視問題一直存在(李廣子、劉力，2009；宋增基、馮莉茗、譚興民，2014)[23～24]。此外，負(fù)債水平較低的企業(yè)財務(wù)穩(wěn)健，杠桿率較低，對銀行信貸等融資依賴低，去杠桿政策對其影響有限，而負(fù)債水平較高的企業(yè)面臨著很強的融資約束，去杠桿政策實施前企業(yè)債務(wù)高企，去杠桿政策實施后融資更加困難，該類企業(yè)不得不對經(jīng)營做出調(diào)整，或調(diào)整經(jīng)營、壓縮債務(wù)，或以更高的成本獲取維持企業(yè)現(xiàn)金流，因此去杠桿政策可能會對該類企業(yè)產(chǎn)生顯著影響。鑒于此，依據(jù)負(fù)債水平構(gòu)建實驗組和對照組為識別去杠桿政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響提供了可行的依據(jù)。

在合理地構(gòu)造了實驗組和對照組之后，我們對樣本做如下處理：首先，考慮到企業(yè)負(fù)債分為短期流動負(fù)債和長期負(fù)債，去杠桿政策對短期流動性負(fù)債影響最直接，參考錢雪松、方勝(2017)[22]的研究，采用流動負(fù)債與50%長期負(fù)債的總額衡量企業(yè)債務(wù)規(guī)模，并以此為依據(jù)，計算2014年和2015年企業(yè)負(fù)債規(guī)模的平均值，以企業(yè)負(fù)債規(guī)模的33%和67%分位數(shù)為門檻值，按負(fù)債規(guī)模將樣本分為最高1/3、中間1/3和最低1/3共三組樣本，并將最高1/3組(負(fù)債水平較高企業(yè))作為實驗組，將最低1/3組(負(fù)債水平較低企業(yè))作為控制組，中間1/3組樣本不參與基準(zhǔn)回歸。

(二)雙重差分模型設(shè)定

2015年12月召開的中央經(jīng)濟工作會議提出“三去一降一補”，明確提出2016年的經(jīng)濟工作重點為“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板”五項任務(wù)，因此，本文將2016年作為政策沖擊事件發(fā)生的年份。本文用E(y|x=1)來表示去杠桿政策對實驗組企業(yè)風(fēng)險的影響，去杠桿政策對對照組企業(yè)風(fēng)險的影響用E(y|x=0)表示。去杠桿政策實施對實驗組企業(yè)和對照組企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響差異為：

E(y|x=1)-E(y|x=0)

(1)

去杠桿政策實施有明確的時間斷點，為了更準(zhǔn)確地識別去杠桿對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響，還需要驗證政策事件發(fā)生前后對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響。類似地，去杠桿政策實施后對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響用E(y|t=1)表示，政策實施前企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)用E(y|t=0)表示。因此，去杠桿政策實施前后實驗組企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的變化為：

E(y|t=1)-E(y|t=0)

(2)

綜合式(1)和(2)，去杠桿政策對實驗組企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的凈效應(yīng)為：

NE=[E(y|x=1)-E(y|x=0)]-[E(y|t=1)-E(y|t=0)]

(3)

(三)計量模型設(shè)定

本文設(shè)定如下計量模型來評估去杠桿政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響：

(4)

式(4)中，Risk為企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平。虛擬變量Policy表示樣本企業(yè)是否屬于實驗組，如果企業(yè)i在實驗期內(nèi)屬于實驗組，則取值為1，否則為控制組，取值為0。Year為年份虛擬變量，本文以去杠桿政策提出后開始實施的2016年為基年，在2016年及其以后年份Year取值為1，其他年份取值為0。Control為影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的其他控制變量。εit為隨機誤差項，表示因個體和時間而變化且影響企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的非觀測擾動因素。β1為DID交互項估計量，衡量去杠桿政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的政策凈效應(yīng)，如果β1的估計值顯著大于0，則表示去杠桿政策提高了企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)，如果β1的估計值顯著地小于0，則表示去杠桿政策降低了民營企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)。

(四)數(shù)據(jù)來源與變量說明

1.數(shù)據(jù)來源

本文以2014—2018年所有在中國A股上市的民營企業(yè)為研究對象，考慮到金融類企業(yè)的公司的特殊性，剔除金融類上市公司樣本，并剔除退市的企業(yè)。企業(yè)的財務(wù)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，行業(yè)分類以證監(jiān)會頒布的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)。

2.變量說明

(1)被解釋變量。企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)為本文的被解釋變量，現(xiàn)有文獻研究中較為通用的衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的指標(biāo)是企業(yè)資產(chǎn)收益率(ROA)的波動性，即資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差(John和Litov，2008；Nguyen，2011；羅黨論、廖俊平、王玨，2016；毛其淋、許家云，2016；翟勝寶等，2014)[26～29]。本文參考已有研究采用企業(yè)資產(chǎn)收益率的波動性衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)，資產(chǎn)收益率波動性越大，風(fēng)險承擔(dān)水平越高(張敏、童麗靜、許浩然，2015)[30]?？紤]到不同行業(yè)的企業(yè)間的差異，對企業(yè)資產(chǎn)收益率進行行業(yè)平均值處理，即在計算資產(chǎn)收益率時剔除行業(yè)平均資產(chǎn)收益率(孫炎林、覃飛，2018)[31]，具體處理如下：

(5)

(6)

其中，τ為觀測時間段，本文使用當(dāng)年4個季度的數(shù)據(jù)計算當(dāng)年資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差；T為觀測時段序數(shù)最大值，采取4個季度數(shù)據(jù)觀測時間段，T取值為4。

(2)解釋變量。本文參考楊繼生、陽建輝(2015)[32]、錢雪松、方勝(2017)[22]、孫焱林、覃飛(2018)[31]等的研究，選取以下幾個變量作為本文的控制變量：企業(yè)市場壟斷程度(MP)，以企業(yè)營業(yè)總收入占行業(yè)營業(yè)總收入之比衡量；企業(yè)資金狀況(LIQ)，以流動資產(chǎn)占總資產(chǎn)之比衡量；管理者風(fēng)險厭惡程度(RA)，以所有者權(quán)益占總資產(chǎn)之比衡量；企業(yè)業(yè)績水平(ROA)，以凈利潤與總資產(chǎn)之比衡量；職工薪酬水平(ES)，以應(yīng)付職工薪酬占總資產(chǎn)之比衡量。各個變量的描述性統(tǒng)計值見表1，樣本的平均風(fēng)險承擔(dān)值為0.107，而中位數(shù)比平均值低約29.6%，說明不同企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)相差較大。

表1 描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果分析

(一)去杠桿政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響

表2是對計量模型(4)的計量回歸結(jié)果，第(1)列是未加入控制變量、且未控制季度因素的回歸結(jié)果，其Policy×Year的系數(shù)值為0.0109，在10%的水平上顯著為正；第(2)列是控制了季度因素(quarter_1—quarter_3)后的回歸結(jié)果，其Policy×Year的系數(shù)值為0.0104，同樣在10%的水平上顯著為正；第(3)列是進一步控制企業(yè)特征變量的回歸結(jié)果，Policy×Year的系數(shù)值為0.0113，依然顯著為正，且顯著性水平提高到5%。第(1)至(3)列的估計結(jié)果顯示，去杠桿政策顯著地提高了民營企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)。

從回歸結(jié)果的經(jīng)濟意義上來看，沒加入控制變量時，Policy×Year的系數(shù)值為0.0104，因為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)Risk的均值為0.107，這意味著去杠桿政策的實施使得民營風(fēng)險水平提高了9.7%(0.0104/0.107)。加入控制變量后，Policy×Year的系數(shù)值上升至0.0113，意味著去杠桿政策使民營企業(yè)風(fēng)險水平提高了10.6%(0.0113/0.107)。因此，本文認(rèn)為，考慮到企業(yè)風(fēng)險水平受多種因素影響，去杠桿政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)影響幅度非常大。

表2 去杠桿政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響

注：*、**、***分別表示系數(shù)估計值在10%、5%、1%水平上顯著；變量括號內(nèi)的值為標(biāo)準(zhǔn)差。

(二)去杠桿政策對不同規(guī)模企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響

考慮到不同規(guī)模企業(yè)應(yīng)對政策沖擊存在差異，本文以樣本企業(yè)總資產(chǎn)的均值劃分企業(yè)規(guī)模，考慮到不同行業(yè)間企業(yè)可比性較差，以證監(jiān)會頒布的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)為依據(jù)計算不同行業(yè)樣本企業(yè)總資產(chǎn)均值，當(dāng)樣本企業(yè)總資產(chǎn)大于行業(yè)總資產(chǎn)均值時，將該企業(yè)歸類為規(guī)模較大企業(yè)，否則為規(guī)模較小企業(yè)。表3報告了去杠桿政策對不同規(guī)模民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的估計結(jié)果。第(1)列和第(2)列是規(guī)模較大企業(yè)的回歸結(jié)果，估計結(jié)果顯示加入控制變量前后，Policy×Year的估計系數(shù)為負(fù)，但均未通過顯著性檢驗，這表明去杠桿政策對規(guī)模較大民營企業(yè)的風(fēng)險水平影響不顯著。第(3)列和第(4)列是規(guī)模較小企業(yè)樣本回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，未加入控制變量下，Policy×Year的估計系數(shù)在10%的水平上顯著為正，加入控制變量后，Policy×Year的估計系數(shù)為0.0164，并在1%的水平上高度顯著。我們認(rèn)為造成上述差異的原因在于，規(guī)模較大的企業(yè)往往擁有多個融資渠道，信用風(fēng)險評級也較高，對外部事件沖擊和抵御風(fēng)險能力較高，而規(guī)模較小的民營企業(yè)對政策敏感程度較高，融資渠道單一，在信貸收縮大環(huán)境下容易出現(xiàn)資金鏈斷裂或者融資成本升高，導(dǎo)致企業(yè)風(fēng)險提高。

表3 去杠桿政策對不同規(guī)模企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響

注：*、**、***分別表示系數(shù)估計值在10%、5%、1%水平上顯著；變量括號內(nèi)的值為標(biāo)準(zhǔn)差。

(三)機制分析

前述估計結(jié)果顯示去杠桿政策顯著提高民營企業(yè)的風(fēng)險水平，但是還需要進一步分析去杠桿對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響機制。本文認(rèn)為，去杠桿政策導(dǎo)致宏觀層面的信貸收縮，銀行對于民營企業(yè)的短期借款信用背書要求變高，加之國企與民營企業(yè)之間的融資歧視，銀行會將較高的短期貸款成本轉(zhuǎn)嫁到民營企業(yè)。此外，由于宏觀層面的信貸收縮，企業(yè)之間的流動性會緊縮，信用賒銷等籌融資方式受到限制，這導(dǎo)致民營企業(yè)的短期負(fù)債減少，企業(yè)缺乏充裕的資金進行債務(wù)償付、生產(chǎn)運營等而影響了企業(yè)的經(jīng)營和財務(wù)風(fēng)險。鑒于上述分析，本文選擇短期負(fù)債指標(biāo)作為中間變量進行機制分析，短期負(fù)債指標(biāo)選取企業(yè)流動性負(fù)債、商業(yè)信用和短期借款。其中，流動性負(fù)債是一年內(nèi)需要償還的債務(wù)總和，商業(yè)信用是應(yīng)付賬款、應(yīng)收票據(jù)、預(yù)收賬款的總額。根據(jù)鄭世林等(2016)[33]的方法，檢驗思路為：第1步，去杠桿政策對短期負(fù)債指標(biāo)(流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款)回歸，如果回歸系數(shù)顯著，則說明去杠桿政策影響了企業(yè)的短期負(fù)債狀況；第2步，短期負(fù)債對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)進行回歸，如果回歸系數(shù)顯著，說明企業(yè)短期負(fù)債狀況會對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生顯著影響；第3步，如果上述兩步驟均成立，將短期負(fù)債和去杠桿政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)進行回歸，如果Policy×Year的估計系數(shù)顯著程度降低或者不再顯著，則證實了去杠桿政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響部分或者全部來自企業(yè)短期融資變動帶來的影響。按照上述檢驗步驟，本文的機制檢驗?zāi)Ｐ驮O(shè)定如下：

第1步：分別驗證去杠桿政策對流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款的影響(為了表述簡潔，用ShortDebt代指流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款，下同)：

(7)

第2步：分別驗證流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響：

(8)

第3步：將流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款和去杠桿政策同時放入回歸模型：

(9)

表4報告了上述三個階段的回歸結(jié)果。其中，第(1)至(3)列是第1步的估計結(jié)果，分別是以流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款為被解釋變量的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款的Policy×Year的估計系數(shù)均在1%的水平上高度顯著為負(fù)，表明去杠桿政策顯著降低了企業(yè)短期融資水平。第(4)至(6)列是第2步的估計結(jié)果，分別是流動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平的影響，結(jié)果顯示，動性負(fù)債、商業(yè)信用、短期借款的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，表明短期負(fù)債融資水平與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)負(fù)相關(guān)，短期負(fù)債融資水平降低會提高企業(yè)風(fēng)險水平。第(7)列是第3步的估計結(jié)果，分別是應(yīng)付賬款、應(yīng)收票據(jù)、預(yù)收賬款和去杠桿政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)進行回歸，結(jié)果顯示，Policy×Year的估計系數(shù)的顯著性程度發(fā)生了變化。綜合來看，機制檢驗回歸結(jié)果支持了去杠桿政策通過影響短期負(fù)債水平提高了民營企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)。

表4 去杠桿政策對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)中間機制檢驗

注：*、**、***分別表示系數(shù)估計值在10%、5%、1%水平上顯著；變量括號內(nèi)的值為標(biāo)準(zhǔn)差。

五、穩(wěn)健性檢驗

由于DID估計可能會受到其他遺漏因素的影響而出現(xiàn)估計偏誤(鄭世林、韓高峰、石光，2016)[33]，為了得到穩(wěn)健一致的估計結(jié)果，本文做了如下幾項穩(wěn)健性檢驗：

(一)安慰劑檢驗

考慮到估計結(jié)果可能受同時期去杠桿政策以外的其他事件的影響，本文改變時間窗口重新進行檢驗。具體做法如下：

第一，為了檢驗政策效應(yīng)是否在去杠桿政策出臺之前就已經(jīng)存在，比如實體經(jīng)濟獲得了即將加杠桿的信息等而做出生產(chǎn)和融資調(diào)整，本文將事件發(fā)生的時點提前一年至2015年，即以2015年作為政策沖擊事件發(fā)生的年份。估計結(jié)果如表5第(1)列所示，Policy×Year的估計系數(shù)雖為正，但未通過顯著性檢驗，這表明去杠桿政策前的政策效應(yīng)對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響不明顯。

第二，考慮本文結(jié)果可能是由去杠桿政策以后的其他事件引致，特別是美國于2017年進入加息周期，導(dǎo)致外債利息成本增高。本文縮小時間窗口，盡可能將美國加息周期排除在外，剔除2017年樣本后重新進行估計。估計結(jié)果如表5第(2)列所示，Policy×Year的估計系數(shù)在5%的水平上顯著為正，這表明美國加息周期之前，去杠桿政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響已經(jīng)存在。

(二)重新構(gòu)造實驗組和對照組

為了檢驗該構(gòu)造方法的穩(wěn)健性，本文改變實驗組和對照組的構(gòu)建方法，以負(fù)債規(guī)模的中位數(shù)為分組標(biāo)準(zhǔn)重新進行估計。估計結(jié)果如表5第(3)列所示。結(jié)果顯示，Policy×Year的估計系數(shù)在5%的水平上顯著為正，和基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。這意味著本文的基本結(jié)論不受實驗組和對照組的構(gòu)造方法的影響。

(三)排除其他全國性事件的影響

與去杠桿政策實施時間最接近，且最有可能影響到企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的全國性重大事件還有去庫存和去產(chǎn)能政策，因此有必要做進一步檢驗，以排除去庫存和去產(chǎn)能政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響。由于去庫存和去產(chǎn)能均與企業(yè)生產(chǎn)的產(chǎn)品過多超過了市場需求有關(guān)，形成了產(chǎn)品積壓，因此本文以企業(yè)的庫存率為依據(jù)重新劃分實驗組和對照組，并假設(shè)去庫存和去產(chǎn)能政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)存在顯著影響。具體做法如下：

第一，構(gòu)造實驗組和對照組。采用企業(yè)庫存規(guī)模與資產(chǎn)規(guī)模比衡量企業(yè)庫存水平，并以此為依據(jù)計算企業(yè)2014年和2015年企業(yè)庫存水平的平均值，以企業(yè)庫存水平的33%和67%分位數(shù)為門檻值，將樣本分為最高1/3、中間1/3和最低1/3共三組樣本，并將最高1/3組作為實驗組，將最低1/3組作為控制組。

第二，對模型(4)進行估計，其中公式(4)的變量Policy為庫存水平的虛擬變量，若樣本企業(yè)庫存水平為最高1/3則取值為1，若為最低1/3組則取值為0，其他的保持一致。如果Policy×Year的估計系數(shù)顯著，說明去庫存和去產(chǎn)能政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)存在顯著影響的原假設(shè)成立，反之則不成立。

表5的第(4)列匯報了回歸結(jié)果，Policy×Year的估計系數(shù)未能通過顯著性檢驗，表明去庫存和去產(chǎn)能過剩對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)無顯著影響。進一步，為了排除實驗組和對照組構(gòu)造方法的影響，本文計算2014年和2015年樣本企業(yè)庫存水平的均值，并以全樣本企業(yè)庫存水平均值的中位數(shù)為分組依據(jù)，將均值高于中位數(shù)的樣本企業(yè)定為實驗組，反之為對照組，其他設(shè)置保持不變重新進行估計。表5的第(5)列匯報了估計結(jié)果，Policy×Year的估計系數(shù)未能通過顯著性檢驗，與第(4)列的估計結(jié)果一致。因此，第(4)和(5)列的估計結(jié)果可以排除去杠桿政策同時期的去庫存和去產(chǎn)能政策對民營企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的影響。

綜合上述穩(wěn)健性檢驗，本文認(rèn)為，政策實施前后的其他時間、實驗組和對照組的構(gòu)造方法和同時期其他宏觀政策實施對本文的估計不存在顯著的干擾，本文的基本結(jié)論穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗

注：*、**、***分別表示系數(shù)估計值在10%、5%、1%水平上顯著；變量括號內(nèi)的值為標(biāo)準(zhǔn)差。

六、結(jié)論與政策啟示

為了應(yīng)對2008年國際金融危機下非金融企業(yè)負(fù)債杠桿率持續(xù)攀升對經(jīng)濟金融的穩(wěn)定帶來的沖擊，我國政府于2015年12月提出了“三去一降一補”重要任務(wù)，去杠桿在全國范圍內(nèi)實施。為了評估去杠桿政策對民營企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險的影響，本文以2016年正式實施的去杠桿政策為自然實驗，選取2014—2018年在中國A股上市的民營企業(yè)為樣本，采用雙重差分方法進行了實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，第一，負(fù)債水平高的民營企業(yè)受去杠桿政策的影響較大，這類企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)顯著提高，而負(fù)債水平較低的民營企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)受政策的影響不明顯；第二，去杠桿政策對民營企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)的影響因其規(guī)模而存在差異，政策實施對規(guī)模較小的民營企業(yè)的影響顯著，對規(guī)模較大的民營企業(yè)影響不顯著；第三，進一步剖析其作用機理發(fā)現(xiàn)，去杠桿政策導(dǎo)致了信貸收縮，企業(yè)的短期負(fù)債水平降低，這提高了民營企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平。

上述結(jié)論對經(jīng)濟可持續(xù)增長和金融穩(wěn)定具有確切的政策啟示。去杠桿政策必然導(dǎo)致宏觀層面的信貸收縮，這導(dǎo)致短期內(nèi)民營企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平提升，因此，去杠桿政策應(yīng)當(dāng)循序漸進，不可一蹴而就，避免短期內(nèi)加大實體經(jīng)濟增長的波動性和金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定性。與此同時，去杠桿政策不可“一刀切”地推進，需充分考慮不同規(guī)模企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平，給予規(guī)模較小、風(fēng)險承擔(dān)水平較低的企業(yè)一定的政策彈性和靈活性，最大限度地降低改革給民營企業(yè)帶來的陣痛。