定向調(diào)控貨幣政策對小微企業(yè)的精準(zhǔn)滴灌效應(yīng)*
——以定向降準(zhǔn)與支小再貸款政策為例

朱明軒，劉洋洋，林朝穎，，3

（1.福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116；2.福建省金融科技創(chuàng)新重點實驗室，福建 福州 350116；3.福州大學(xué)福建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究中心，福建 福州 350116）

一、引言

在穩(wěn)健貨幣政策的總基調(diào)下，提高小微企業(yè)的金融服務(wù)可得性是實現(xiàn)貨幣政策調(diào)控精準(zhǔn)有力目標(biāo)的關(guān)鍵所在。促進(jìn)小微企業(yè)的發(fā)展對于維護(hù)經(jīng)濟(jì)社會穩(wěn)定和發(fā)展、創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會具有重要意義。融資約束問題長期制約著小微企業(yè)的發(fā)展（孔東民等，2021；莫國莉等，2023）?？偭空{(diào)控貨幣政策常因調(diào)控精準(zhǔn)性不足，對于金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大小微企業(yè)信貸投放的引導(dǎo)作用有限。從企業(yè)角度來看，小微企業(yè)受制于自身管理能力和信息不對稱等缺陷，在銀行風(fēng)險評估中通常只能獲得較低的資信評價，在經(jīng)濟(jì)下行、信貸趨緊時更加容易受到銀行機(jī)構(gòu)的信貸歧視。從銀行角度來看，商業(yè)銀行對小微企業(yè)的信貸融資存在周期性變化，在貨幣環(huán)境縮緊時常常有小微企業(yè)面臨信貸配給困境，普惠小微貸款短缺愈發(fā)成為阻礙小微企業(yè)穩(wěn)定經(jīng)營、成長壯大乃至整個經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的痛點和難點。

為彌補(bǔ)總量調(diào)控貨幣政策的這一缺陷，具有精準(zhǔn)滴灌功效的定向調(diào)控貨幣政策應(yīng)運(yùn)而生。2014-2020年間，中國人民銀行陸續(xù)推出支小再貸款、定向降準(zhǔn)等針對小微企業(yè)融資約束問題的定向調(diào)控貨幣政策，歷次降準(zhǔn)幅度分別為0.5%、2%、0%、0.75%、0%、1%和2.25%，均以緩解小微企業(yè)融資困境為目標(biāo)導(dǎo)向。根據(jù)中國人民銀行發(fā)布的2020年第四季度中國貨幣政策報告數(shù)據(jù)，自2014年支小再貸款政策頒布以來，支小再貸款余額迅速增加，截至2020年底已達(dá)9756億元。然而在實踐中，定向調(diào)控貨幣政策也面臨著普惠小微貸款數(shù)據(jù)失真、市場機(jī)制失調(diào)、精準(zhǔn)滴灌失效的隱患，阻礙了結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具效應(yīng)的充分發(fā)揮。研究定向降準(zhǔn)和支小再貸款等定向調(diào)控政策的正向激勵效果與信貸調(diào)控的精準(zhǔn)性，分析不同的定向調(diào)控貨幣政策工具的功效差異，對貨幣當(dāng)局完善定向調(diào)控貨幣政策、促進(jìn)小微企業(yè)健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）定向降準(zhǔn)政策的傳導(dǎo)渠道與效應(yīng)

有關(guān)定向降準(zhǔn)政策的研究，主要圍繞其政策傳導(dǎo)渠道和有效性展開。定向降準(zhǔn)政策傳導(dǎo)以銀行信貸渠道為主。馬理等（2015）認(rèn)為，央行實施定向降準(zhǔn)政策、創(chuàng)造出適當(dāng)寬松的融資環(huán)境，會影響商業(yè)銀行的信貸選擇。央行通過貨幣乘數(shù)調(diào)控商業(yè)銀行的信用創(chuàng)造能力，以達(dá)到增減貸款投放目的，而定向降準(zhǔn)政策實行擴(kuò)大了目標(biāo)商業(yè)銀行的貨幣乘數(shù)（朱詩怡和張凱，2021），一方面提高了銀行機(jī)構(gòu)可貸總量，進(jìn)而降低了貸款利率，另一方面緩解了小微企業(yè)融資壓力。

有關(guān)定向降準(zhǔn)政策的有效性，部分學(xué)者認(rèn)同定向降準(zhǔn)政策實施后小微企業(yè)得到了更多的信貸扶持。郭曄等（2019）研究認(rèn)為，定向降準(zhǔn)政策的結(jié)構(gòu)效應(yīng)提升了銀行競爭程度，而銀行機(jī)構(gòu)之間的競爭能夠促進(jìn)定向降準(zhǔn)普惠目標(biāo)的實現(xiàn)，增加銀行機(jī)構(gòu)小微企業(yè)貸款額度?？讝|民等（2021）利用斷點回歸分析定向降準(zhǔn)政策前后小微企業(yè)貸款增量的變化，指出定向降準(zhǔn)政策的實施讓小微企業(yè)獲得銀行信貸的概率顯著提高。也有部分學(xué)者對定向降準(zhǔn)政策能否發(fā)揮普惠效應(yīng)表示懷疑。馮明和伍戈（2018）認(rèn)為，定向降準(zhǔn)政策使整個市場貸款利率水平降低，同時增加了定向部門和傳統(tǒng)部門的貸款量，但如果定向部門的貸款利率需求彈性超過了傳統(tǒng)部門，管理成本更高的定向部門在獲得銀行貸款的過程中將依舊處于劣勢。

（二）支小再貸款政策效應(yīng)

有關(guān)支小再貸款政策效應(yīng)的研究，學(xué)界存在不同觀點。邱洪濤（2015）以周口市城市商業(yè)銀行為例，發(fā)現(xiàn)支小再貸款能增加商業(yè)銀行對小微企業(yè)的信貸發(fā)放，可為小微企業(yè)提供更多的貸款支持。周師慷（2016）認(rèn)為，支小再貸款能夠用于引導(dǎo)信貸資金流向小微企業(yè)，幫助小微企業(yè)解決流動性問題。馬春芬（2016）列舉了支小再貸款政策實施過程中存在的不足，認(rèn)為支小再貸款的實際效果不及預(yù)期，不能有效降低小微企業(yè)的貸款成本，再加上申請手續(xù)繁瑣和內(nèi)部管理程序復(fù)雜等問題，造成資金投放渠道不暢。陳磊（2020）等研究發(fā)現(xiàn)，支小再貸款對小微企業(yè)貸款的促進(jìn)作用表現(xiàn)出短期性特征，政策不具有持續(xù)性的影響。相關(guān)研究觀點上的分歧，為本文留下了進(jìn)一步結(jié)合實踐和理論加以考究的空間。

（三）不同定向調(diào)控貨幣政策的比較

在對定向調(diào)控貨幣政策的研究文獻(xiàn)中，部分學(xué)者比較了不同的定向調(diào)控貨幣政策作用效果的差異。彭俞超和方意（2016）基于對不同定向調(diào)控貨幣政策的比較，認(rèn)為倘若非對稱地實施定向調(diào)控貨幣政策，調(diào)控效果將會更為顯著。成學(xué)真等（2018）將數(shù)量型和價格型定向調(diào)控貨幣政策進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)價格型定向調(diào)控貨幣政策工具效果更勝一籌。孫少巖和劉芮嘉（2019）利用向量自回歸（VAR）模型對比數(shù)量型和價格型定向調(diào)控貨幣政策在利率、物價水平、經(jīng)濟(jì)增長及股票市值四個方面的影響，得出了利率導(dǎo)向型定向調(diào)控政策工具的影響效果相對更大的結(jié)論。關(guān)于定向調(diào)控貨幣政策的選擇，張煒等（2019）認(rèn)為，未來定向調(diào)控貨幣政策將由數(shù)量型向價格型逐步轉(zhuǎn)變，我國的貨幣政策應(yīng)該選擇結(jié)構(gòu)性混合規(guī)則。笪哲（2020）對比中期借貸便利（MLF）與定向降準(zhǔn)政策，認(rèn)為二者均能影響小微企業(yè)中長期融資成本，但定向降準(zhǔn)政策相對中期借貸便利的政策效果顯現(xiàn)得更快，因而能夠快速改善小微企業(yè)的融資狀況。

綜上所述，前期研究文獻(xiàn)大多以單一政策為主，鮮有文獻(xiàn)將貨幣政策操作實踐中運(yùn)用較多的兩項定向調(diào)控工具——定向降準(zhǔn)政策與支小再貸款政策置于統(tǒng)一的研究框架來比較分析二者對普惠小微信貸調(diào)控的精準(zhǔn)性，且尚未有研究文獻(xiàn)從銀行與企業(yè)兩個維度綜合評價定向調(diào)控貨幣政策下的銀行信貸資金流向效應(yīng)。為此，本文以支持小微企業(yè)為直接政策目標(biāo)的定向降準(zhǔn)政策與支小再貸款為研究對象，比較兩類政策工具的支小成效，并針對不同類型的銀行機(jī)構(gòu)以及不同特征的企業(yè)主體，細(xì)化分析兩類定向調(diào)控貨幣政策工具傳導(dǎo)的異質(zhì)性，從而更加全面、客觀評價定向調(diào)控貨幣政策調(diào)節(jié)銀行信貸投向的精準(zhǔn)程度，為貨幣當(dāng)局選擇結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具提供實證依據(jù)。

三、理論分析與研究假設(shè)

定向調(diào)控貨幣政策能否發(fā)揮精準(zhǔn)滴灌效應(yīng)依賴于其是否能夠?qū)⒕珳?zhǔn)性與適用性有效結(jié)合起來，并通過信貸渠道和信號渠道傳遞出去，以較為簡便的流程和較為廣泛的覆蓋面、適用性，使政策真正落地生效，影響小微企業(yè)融資。從信貸渠道來看，定向降準(zhǔn)政策會降低商業(yè)銀行運(yùn)營成本（郭曄等，2019），進(jìn)而提高其向小微企業(yè)發(fā)放貸款的利潤額，在逐利動機(jī)的驅(qū)使下（丁寧和吳曉，2023），商業(yè)銀行會改變信貸偏好，將更多貸款精準(zhǔn)投放到小微企業(yè)。從信號渠道來看，定向降準(zhǔn)政策向商業(yè)銀行傳遞穩(wěn)定市場的信號，鼓勵商業(yè)銀行將信貸資金更多地投放給小微企業(yè)。

相比之下，支小再貸款政策雖然同樣具備精準(zhǔn)調(diào)控功能，但其政策適用性上有所不足，從而導(dǎo)致其在使用規(guī)模、執(zhí)行效率等方面存在短板。從支小再貸款的使用規(guī)模上看，相當(dāng)于一部分省（自治區(qū)、直轄市）申請和使用支小再貸款的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量都偏少（張杰和吳海濤，2019）。在支小再貸款的執(zhí)行效率方面看，商業(yè)銀行在辦理支小再貸款時要進(jìn)行較為繁瑣的質(zhì)押手續(xù)，信貸資金使用需嚴(yán)格記錄，耗費較多人力成本和時間成本，降低了再貸款政策實施效率，與小微企業(yè)的資金需求特征不匹配（馬春芬，2016）?？傮w來看，支小再貸款由于適用性和覆蓋面相對有限，實際使用規(guī)模不大，難以產(chǎn)生與定向降準(zhǔn)政策相同的支小效應(yīng)，由此提出第一個研究假設(shè)：

假設(shè)1：相較于支小再貸款政策，定向降準(zhǔn)政策能夠更加精準(zhǔn)、有效地促進(jìn)小微企業(yè)貸款的增加。

定向降準(zhǔn)政策旨在為小微企業(yè)和“三農(nóng)”等融資弱勢方提供更加集中且精準(zhǔn)的信貸支持，降低其信貸獲取難度，促進(jìn)銀行為小微企業(yè)及“三農(nóng)”發(fā)放信貸。由于銀行的信貸選擇主要從價值發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險承擔(dān)的角度考慮，平衡風(fēng)險與收益的訴求驅(qū)使商業(yè)銀行在符合貨幣政策和信貸政策要求的前提下遵循市場機(jī)制來分配信貸資源。因此，定向降準(zhǔn)政策對不同目標(biāo)企業(yè)信貸滴灌效應(yīng)的精準(zhǔn)性也不盡相同。第一，抵押能力強(qiáng)的企業(yè)在清算時價值更高，債務(wù)擔(dān)保能力更強(qiáng)（張暉明等，2022），因此銀行發(fā)放貸款時傾向于優(yōu)先考慮抵押能力強(qiáng)的小微企業(yè)。第二，企業(yè)盈利性也是貸款償還的重要保障，核心盈利能力是決定企業(yè)能否獲得銀行貸款的關(guān)鍵因素（劉慧鳳和楊揚(yáng)，2012）。據(jù)此，提出第二個研究假設(shè)：

假設(shè)2a：相對于抵押能力弱的小微企業(yè)，定向降準(zhǔn)政策能使抵押能力強(qiáng)的小微企業(yè)獲得更多銀行信貸支持。

假設(shè)2b：相對于盈利性低的小微企業(yè)，定向降準(zhǔn)政策能使盈利性高的小微企業(yè)獲得更多銀行信貸支持。

四、研究設(shè)計

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

定向調(diào)控貨幣政策的實施對象包括小微企業(yè)與“三農(nóng)”，但鑒于農(nóng)業(yè)上市公司不超過40家，樣本數(shù)量太少、不具有代表性，因此，本文以非農(nóng)小微企業(yè)為研究對象，以非農(nóng)且非小微企業(yè)為參照，研究定向調(diào)控貨幣政策對小微企業(yè)融資的影響。選取2007-2020年滬深A(yù)股上市和新三板市場掛牌企業(yè)為研究樣本，并對連續(xù)變量進(jìn)行0.5%的縮尾處理以減少異常值的影響。定向降準(zhǔn)與支小再貸款政策的數(shù)據(jù)通過手動收集并整理中國人民銀行網(wǎng)站公告與《中國貨幣政策執(zhí)行報告》獲得。存款準(zhǔn)備金率數(shù)據(jù)源自Wind數(shù)據(jù)庫，企業(yè)數(shù)據(jù)源自國泰安數(shù)據(jù)庫。以工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計局、國家發(fā)展和改革委員會、財政部聯(lián)合制定的《中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定》作為小微企業(yè)和非小微企業(yè)的劃分依據(jù)。由于定向降準(zhǔn)政策于2014年開始實施，因此，以2013年12月作為基期篩選小微企業(yè)，最終得到208家小微企業(yè)，采用傾向得分匹配的方法1比1配對得到與小微企業(yè)相對應(yīng)的208家非小微企業(yè)作為實證檢驗樣本。其中，各年度各行業(yè)小微企業(yè)數(shù)量分布如表1所示。

表1 小微企業(yè)分布

（二）模型設(shè)計和變量定義

為檢驗定向調(diào)控貨幣政策釋放的流動性資金是否精準(zhǔn)指向小微企業(yè)，鑒別定向調(diào)控貨幣政策對小微企業(yè)和非小微企業(yè)的作用效果，構(gòu)建如下模型（1）：

其中：下標(biāo)t表示時間，i表示第i家企業(yè)。被解釋變量Loan采用貸款融資比例衡量，通過計算企業(yè)短期借款與長期借款的總量占期初總負(fù)債的比重得到，用來表示企業(yè)的銀行貸款可得性。定向降準(zhǔn)政策和支小再貸款政策是核心解釋變量，定向降準(zhǔn)政策代理變量（ΔTE）的計算方式為當(dāng)年針對小微企業(yè)頒布的所有定向降準(zhǔn)政策降準(zhǔn)幅度總和，以當(dāng)期支小再貸款余額占全國小微企業(yè)貸款余額比值較上期比值的增加量（ΔSR）度量支小再貸款政策強(qiáng)度?；诖?，根據(jù)2014-2020年定向降準(zhǔn)政策針對小微企業(yè)降準(zhǔn)幅度分別為0.5%、2%、0%、0.75%、0%、1%和2.25%這一現(xiàn)實情況，把2014年之前定向降準(zhǔn)政策代理變量（ΔTE）值設(shè)為0。由于市場內(nèi)的資金流動性很大程度上受總量調(diào)控貨幣政策的影響，進(jìn)而總量調(diào)控貨幣政策會影響企業(yè)獲取銀行信貸的難易度，進(jìn)一步控制總量性貨幣政策（ΔRRR），通過當(dāng)期存款準(zhǔn)備金率較上一期存款準(zhǔn)備金率的降低幅度衡量貨幣政策擴(kuò)張程度。

參考Jiménez 和 Ongena（2012）、Lins等（2017）以及孔東民等（2021）等研究文獻(xiàn)，把如下企業(yè)特征作為控制變量（Control）：企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模（Asset）以期末總資產(chǎn)的對數(shù)來衡量；企業(yè)年齡（Age）采用ln（1+企業(yè)成立年限）度量；流動比率（Liq）以流動資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的占比衡量；企業(yè)盈利能力（Ora）通過營業(yè)利潤占總資產(chǎn)的比重衡量；企業(yè)經(jīng)營能力（Cfo）通過經(jīng)營活動現(xiàn)金流凈額占總資產(chǎn)的比重衡量。具體如表2所示。

五、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

從表3和表4可以看出，小微企業(yè)貸款融資比例的標(biāo)準(zhǔn)差為0.4759，與其配對的非小微企業(yè)貸款融資比例的標(biāo)準(zhǔn)差為0.4263，由此可見，小微企業(yè)的貸款融資比例標(biāo)準(zhǔn)差高于非小微企業(yè)的貸款融資比例標(biāo)準(zhǔn)差，說明小微企業(yè)在發(fā)展過程中得到貸款的波動性比非小微企業(yè)更強(qiáng)，即小微企業(yè)獲取貸款的不確定性更大，而定向調(diào)控貨幣政策能否解決小微企業(yè)融資難問題，以及能否提高小微企業(yè)從銀行獲得融資的概率有待進(jìn)一步論證。

表3 小微企業(yè)描述性統(tǒng)計結(jié)果

表4 配對的非小微企業(yè)描述性統(tǒng)計結(jié)果

Ora 2030 0.0253 0.0385 0.1282 -0.5928 0.4053 Cfo 2030 0.0134 0.0174 0.1409 -0.5557 0.5089

為保證實證結(jié)果的準(zhǔn)確性，使用傾向得分匹配方法（PSM）處理樣本。傾向得分匹配法可以通過一組可觀測的匹配變量計算不同個體的傾向得分，然后通過1：1的最鄰近匹配來構(gòu)建與處理組相似的對照組，在一定程度上可解決自選擇偏誤問題，進(jìn)而對緩解模型的內(nèi)生性問題具有一定積極作用（史永東和王謹(jǐn)樂，2014）。根據(jù)資產(chǎn)規(guī)模（Asset）、企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)權(quán)益比率（Cap）、企業(yè)流動比率（Liq）等變量進(jìn)行匹配，將小微企業(yè)作為處理組，以1：1近鄰匹配的方式找到與小微企業(yè)傾向得分最為接近的非小微企業(yè)作為控制組。平衡性檢驗結(jié)果如表5所示，匹配后處理組與控制組均值的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于20%，說明匹配后小微企業(yè)樣本和非小微企業(yè)樣本的變量差異顯著減少。其中，企業(yè)年齡（Age）標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了72.8%，資產(chǎn)規(guī)模（Asset）標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了93.3%，企業(yè)權(quán)益比率（Cap）標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了88.6%，企業(yè)流動比率（Liq）的標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了57.6%。此外各個變量的t檢驗結(jié)果表明，匹配后的t值均在1%的顯著性水平下不顯著，說明PSM通過平衡性檢驗，傾向得分匹配效果良好。

匹配前后處理組和控制組的核密度曲線如圖1。匹配前處理組和控制組的核密度曲線在傾向得分值0.1之前差異明顯，存在較大偏差。經(jīng)過匹配后，處理組和控制組的核密度曲線呈單峰狀并且?guī)缀踔睾?，再次說明傾向得分匹配效果較好。

圖1 處理組和控制組的核密度曲線

（二）基準(zhǔn)回歸分析

運(yùn)用固定效應(yīng)模型比較分析定向降準(zhǔn)政策和支小再貸款政策對企業(yè)信貸融資比率的影響效果，結(jié)果列于表6。表6列（1）中定向降準(zhǔn)政策變量與小微企業(yè)的交互項（ΔTE×Small）系數(shù)為0.0523，在5%顯著性水平下顯著，表明定向降準(zhǔn)政策對小微企業(yè)的信貸可得性產(chǎn)生了正向影響，即定向降準(zhǔn)政策實施后小微企業(yè)獲得的貸款量較之非小微企業(yè)明顯增加；ΔTE系數(shù)不顯著，說明定向降準(zhǔn)政策對非小微企業(yè)的貸款沒有顯著影響，側(cè)面支撐定向降準(zhǔn)政策有助于引導(dǎo)銀行增加小微企業(yè)貸款的結(jié)論；ΔSR×Small系數(shù)不顯著，并且ΔSR系數(shù)不顯著，表明支小再貸款政策對小微企業(yè)和非小微企業(yè)的信貸促進(jìn)作用沒有顯著差異，同時也不能確定該政策是否對小微企業(yè)貸款產(chǎn)生政策引導(dǎo)作用?？梢娤啾扔谥≡儋J款政策，定向降準(zhǔn)政策更能精準(zhǔn)促進(jìn)小微企業(yè)獲得更多銀行信貸?？赡艿慕忉屖牵≡儋J款政策相較于定向降準(zhǔn)政策而言適用性不足，難以發(fā)揮預(yù)期效用。列（2）和列（3）是在列（1）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（1）一致。綜上所述，在對小微企業(yè)的政策扶持效果上，定向降準(zhǔn)政策比支小再貸款政策表現(xiàn)出更強(qiáng)的政策扶持效應(yīng)，能更精準(zhǔn)、有效地激勵銀行增強(qiáng)對小微企業(yè)的貸款傾向，助力小微企業(yè)的發(fā)展，假設(shè)1得證。

表6 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（三）分組回歸分析

首先，按照抵押能力對小微企業(yè)進(jìn)行分組。參考Libertiand Sturgess（2018）的方法，以固定資產(chǎn)占比即固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值衡量企業(yè)的抵押能力。表7列（1）控制了定向調(diào)控政策與抵押能力的交互項，結(jié)果顯示HighFixed×ΔTE表現(xiàn)出較強(qiáng)顯著性，說明定向降準(zhǔn)政策對擁有較多抵押品的小微企業(yè)的融資促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)，能夠引導(dǎo)銀行將降準(zhǔn)政策所釋放的流動性輸送給具有較高抵押能力的小微企業(yè)。ΔTE系數(shù)不顯著則表明定向降準(zhǔn)政策對抵押能力較弱的小微企業(yè)貸款沒有顯著影響?？赡艿慕忉屖瞧髽I(yè)資產(chǎn)可抵押能力與企業(yè)清算價值呈正相關(guān)，高清算價值也意味著企業(yè)債務(wù)擔(dān)保能力強(qiáng)，違約風(fēng)險低，因此銀行傾向于向具備較高抵押能力的小微企業(yè)貸款。與此同時，HighFixed×ΔSR的系數(shù)估計結(jié)果表明支小再貸款政策的支小效果在不同抵押能力的小微企業(yè)中沒有產(chǎn)生異質(zhì)性影響，政策較難引導(dǎo)銀行向抵押能力好的小微企業(yè)發(fā)放貸款。ΔSR系數(shù)不顯著，則表明支小再貸款政策沒有顯著促進(jìn)抵押能力較差的小微企業(yè)獲得貸款。因此，定向降準(zhǔn)政策的實施使抵押能力較強(qiáng)小微企業(yè)比抵押能力弱的小微企業(yè)獲得了更多信貸支持，符合假設(shè)2a。列（2）是在列（1）的基礎(chǔ)上控制年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（1）一致。

表7 分組回歸結(jié)果

其次，按照盈利性對小微企業(yè)進(jìn)行分組。參考王曦等（2017）的方法，以企業(yè)資產(chǎn)凈利率即凈利潤占總資產(chǎn)的比重度量小微企業(yè)盈利性。表7列（3）中的HighProfit×ΔTE系數(shù)顯著且大于零，說明定向降準(zhǔn)政策的實施使高盈利性的小微企業(yè)較之低盈利性的小微企業(yè)更容易獲得銀行貸款。ΔTE系數(shù)不顯著，表明定向降準(zhǔn)政策對低盈利性的小微企業(yè)貸款沒有顯著影響，該估計結(jié)果符合假設(shè)2b?？赡艿慕忉屖牵芰?qiáng)的小微企業(yè)償還銀行貸款能力也更強(qiáng)，在貸款利潤率相差不大的情況下，銀行承擔(dān)的風(fēng)險更低，所以銀行傾向于向盈利能力強(qiáng)的小微企業(yè)發(fā)放貸款。HighProfit×ΔSR的系數(shù)不顯著，表明支小再貸款沒有顯著影響高盈利性小微企業(yè)貸款融資，同時對于不同盈利性特征的小微企業(yè)而言，支小再貸款政策的影響沒有顯著差異。ΔSR系數(shù)不顯著，說明支小再貸款政策同樣沒有顯著促進(jìn)低盈利性小微企業(yè)獲得更多貸款。列（4）是在列（3）的基礎(chǔ)上控制年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（3）一致。

綜上所述，定向降準(zhǔn)政策的實施將顯著提高抵押能力、盈利性表現(xiàn)較好的小微企業(yè)從銀行獲取信貸的概率。由此可見，定向降準(zhǔn)政策實施后，銀行基于價值發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險承擔(dān)角度考慮對小微企業(yè)發(fā)放貸款，選擇抵押能力強(qiáng)、盈利能力高的小微企業(yè)不僅能夠有效防控銀行貸款風(fēng)險，還有利于從實體經(jīng)濟(jì)主體中合理篩選出具有發(fā)展?jié)摿Φ男∥⑵髽I(yè)給予信貸支持。因此，對于抵押能力強(qiáng)、盈利性好的小微企業(yè)，定向降準(zhǔn)政策調(diào)控的精準(zhǔn)性更高、“獲得感”更強(qiáng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1.替換核心變量

為了避免總量調(diào)控貨幣政策對定向調(diào)控貨幣政策支小功效的影響，采用替換總量調(diào)控貨幣政策和加入總量調(diào)控貨幣政策與是否小微的交互項的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。首先，參考張雪蘭和何德旭（2012）的研究方法，使用滯后一期泰勒規(guī)則利率（TAY）衡量總量性貨幣政策，將實證模型（1）中存款準(zhǔn)備金率替換成滯后一期泰勒規(guī)則利率進(jìn)行實證檢驗。表8列（1）中，ΔTE×Small與ΔSR×Small系數(shù)的估計結(jié)果與主檢驗結(jié)果基本一致。ΔTE與ΔSR的系數(shù)不顯著，表明定向降準(zhǔn)政策與支小再貸款政策對非小微企業(yè)沒有產(chǎn)生明顯的信貸促進(jìn)作用。列（2）（3）是在列（1）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，結(jié)論不變。其次，在列（3）的基礎(chǔ)上加入總量調(diào)控貨幣政策與是否小微的交互項（TAY×Small），結(jié)果如列（4）所示，ΔTE×Small與ΔSR×Small系數(shù)的估計結(jié)果依然與主檢驗結(jié)果基本一致。以上分析再次表明本文實證研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表8 換核心變量的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

為避免因變量度量方式選擇對實證結(jié)果的影響，替換因變量為短期借款、長期借款以及一年內(nèi)到期的長期借款的總和占期初總負(fù)債的比重（Loan2）。表8列（5）表明，定向降準(zhǔn)政策和小微企業(yè)交互項（ΔTE×Small）系數(shù)顯著為正，說明在定向降準(zhǔn)政策效應(yīng)下小微企業(yè)比非小微企業(yè)獲得更多銀行信貸，而支小再貸款政策和小微企業(yè)交互項（ΔSR×Small）系數(shù)不顯著，這意味著與支小再貸款政策相比，定向降準(zhǔn)政策對小微企業(yè)貸款可得性的促進(jìn)效果更佳，其支小功效更突出。ΔTE和ΔSR的系數(shù)均不顯著，則表明定向調(diào)控政策沒有顯現(xiàn)出對非小微企業(yè)的溢出效應(yīng)。表8列（6）（7）是在列（5）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，結(jié)論不變。上述分析亦表明主檢驗結(jié)果具有穩(wěn)健性。

2.GMM估計

為了減輕內(nèi)生性問題對參數(shù)估計結(jié)果產(chǎn)生的影響，參考杜立和錢雪松（2021）的研究方法，使用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，實證結(jié)果如表9所示。列（1）中ΔTE×Small系數(shù)顯著為正，ΔTE的系數(shù)不顯著，表明定向降準(zhǔn)政策的實施使小微企業(yè)比非小微企業(yè)得到更多的銀行信貸支持，反映定向降準(zhǔn)政策能夠發(fā)揮出較強(qiáng)的支小效果。ΔSR×Small與ΔSR系數(shù)在10%的顯著性水平下不顯著，表明在支小再貸款政策的影響下小微企業(yè)與非小微企業(yè)獲得的信貸量沒有明顯差異，該政策的信貸引導(dǎo)作用未得到充分發(fā)揮。列（2）是在列（1）的基礎(chǔ)上加入法定存款準(zhǔn)備金率與是否小微交互項的結(jié)果，ΔTE×Small系數(shù)依然顯著為正。表9的實證結(jié)果均與原實證結(jié)果保持一致，表明主檢驗結(jié)果通過穩(wěn)健性檢驗。

表9 系統(tǒng)GMM估計結(jié)果

此外，為了避免新冠疫情對小微企業(yè)貸款的影響，刪除2020年數(shù)據(jù)，使用主檢驗中的檢驗方法重新進(jìn)行回歸，結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，受文章篇幅限制不再贅述。

六、進(jìn)一步研究

定向調(diào)控貨幣政策降低了小微企業(yè)的信貸獲取難度，使得小微企業(yè)的信貸量明顯增加，而銀行信貸增加是否有益于提升小微企業(yè)業(yè)績有待論證。參考Lins等（2017）的變量選擇經(jīng)驗手法，選取營業(yè)收入增長率衡量企業(yè)業(yè)績（Performance），并將其作為因變量進(jìn)行實證檢驗，結(jié)果如表10所示。列（1）中定向降準(zhǔn)政策與小微企業(yè)的交互項（ΔTE×Small）系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為正，定向降準(zhǔn)政策（ΔTE）的系數(shù)則不顯著，即與非小微企業(yè)相比，定向降準(zhǔn)政策的實施對小微企業(yè)業(yè)績產(chǎn)生了較為顯著的促進(jìn)作用?？赡艿慕忉屖?，小微企業(yè)得益于定向降準(zhǔn)政策的支持，能夠以較低的資金成本借用更加充裕的信貸資金來擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營、提升創(chuàng)收能力。由于非小微企業(yè)并非定向降準(zhǔn)政策的目標(biāo)扶持對象，因而其業(yè)績增長受益于此政策的影響有限。相比之下，支小再貸款政策與小微企業(yè)的交互項（ΔSR×Small）以及支小再貸款政策（ΔSR）的系數(shù)都不顯著，表明實施支小再貸款政策并未有效促進(jìn)提升小微企業(yè)的業(yè)績。上述結(jié)果說明，與支小再貸款政策相比，定向降準(zhǔn)政策對小微企業(yè)融資和經(jīng)營的影響更大，該政策能夠通過精準(zhǔn)調(diào)控銀行信貸資金投向、對小微企業(yè)進(jìn)行扶持，助力小微企業(yè)緩解資金困境并快速成長，從而提升小微企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，因此具有較好的政策引導(dǎo)效應(yīng)。列（2）、（3）是在列（1）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（1）一致。

表10 定向調(diào)控貨幣政策對企業(yè)業(yè)績的影響

七、研究結(jié)論與啟示

本文以2007-2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)和新三板市場掛牌企業(yè)為研究樣本，構(gòu)建面板固定效應(yīng)模型，實證分析定向調(diào)控貨幣政策對小微企業(yè)貸款的精準(zhǔn)滴灌效應(yīng)。主要結(jié)論：第一，定向降準(zhǔn)政策對小微企業(yè)的信貸調(diào)控精準(zhǔn)性比支小再貸款政策更強(qiáng)，能夠明顯提升小微企業(yè)的信貸融資可得性與經(jīng)營業(yè)績；第二，從定向調(diào)控貨幣政策對小微企業(yè)信貸傳導(dǎo)的異質(zhì)性來看，定向降準(zhǔn)政策主要對抵押能力較強(qiáng)、盈利性表現(xiàn)較好的小微企業(yè)產(chǎn)生精準(zhǔn)支持的作用。

上述研究結(jié)論提供政策啟示如下：

第一，在保持貨幣政策穩(wěn)健、靈活精準(zhǔn)、合理適度的基礎(chǔ)上，繼續(xù)針對小微企業(yè)實施定向降準(zhǔn)政策，對小微企業(yè)信貸融資予以切實、有效的政策支持?？煽紤]根據(jù)政策目標(biāo)和實際需要，合理選用釘住目標(biāo)貸款或釘住目標(biāo)銀行的定向降準(zhǔn)政策，進(jìn)一步提高定向降準(zhǔn)政策在緩解小微企業(yè)融資約束過程中的適配性和精準(zhǔn)度，助力小微企業(yè)提升信貸可得性，改善小微企業(yè)經(jīng)營業(yè)績，提升小微企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

第二，為了對小微企業(yè)進(jìn)行更加精細(xì)化的金融幫扶，一方面要引導(dǎo)和推動商業(yè)銀行大力發(fā)展金融科技，進(jìn)而緩解由銀企距離偏遠(yuǎn)或銀企關(guān)系疏離所致的信息不對稱難題，更加精準(zhǔn)地捕捉小微企業(yè)貸款需求，增強(qiáng)定向調(diào)控貸幣政策扶持的“精準(zhǔn)滴灌”效應(yīng)；另一方面各級地方政府應(yīng)當(dāng)完善信貸風(fēng)險補(bǔ)償措施，緩解銀行風(fēng)險承擔(dān)壓力，與中央銀行定向調(diào)控形成協(xié)同效應(yīng)，提高銀行向小微企業(yè)投放貸款意愿，促進(jìn)銀行信貸資源的合理配置，優(yōu)化定向調(diào)控政策“滴灌”小微企業(yè)的效果。

第三，進(jìn)一步優(yōu)化支小再貸款政策的作用機(jī)制。鑒于目前支小再貸款政策在使用積極性和傳導(dǎo)效率上尚存不足，未來在制定和實施定向調(diào)控貨幣政策時，可考慮更加準(zhǔn)確地設(shè)定支小再貸款新增額度，精準(zhǔn)對接各地區(qū)小微企業(yè)融資需求，并加強(qiáng)支小再貸款存量額度與新增額度的統(tǒng)一管理，在風(fēng)險可控的前提下適當(dāng)放寬銀行抵押品要求，擴(kuò)大抵押品認(rèn)定范圍。中央銀行還可以積極利用金融科技手段，簡化支小再貸款申請手續(xù)，加快支小再貸款審批速度，提高支小再貸款的投放效率，同時，更加高效地監(jiān)測、監(jiān)督支小再貸款資金使用情況。

第四，結(jié)合實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，創(chuàng)新推出更具市場化、直達(dá)性的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具?？煽紤]將更多有意向、有能力積極擴(kuò)大小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)的銀行機(jī)構(gòu)納入政策支持范圍，充分發(fā)揮各類銀行競爭優(yōu)勢，提高銀行業(yè)向小微企業(yè)貸款的積極性，為小微企業(yè)發(fā)展提供源源不斷的資金“活水”，從而使貨幣政策傳導(dǎo)更加精準(zhǔn)、有力、高效，為推動實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量提供良好的金融環(huán)境。