財政補貼影響信貸市場的產(chǎn)出效應與要素替代效應

花培嚴，崔軍

（中國人民大學公共管理學院，北京 100871）

0 引言

信貸約束是我國經(jīng)濟轉(zhuǎn)型中的“灰犀?！眴栴}?，F(xiàn)金流是企業(yè)生存的血液，由于我國的直接融資市場不發(fā)達，因此大部分企業(yè)依靠以銀行信貸為主的信貸市場滿足資金需求。經(jīng)歷了數(shù)十年粗放型經(jīng)濟增長后，大量信貸資金流入國有企業(yè)，民營企業(yè)的融資難問題愈演愈烈[1]。學界已經(jīng)較為廣泛地討論了財政補貼對企業(yè)在緩解現(xiàn)金流緊張、增產(chǎn)擴銷上的直接作用[2,3]。然而，較少文獻關注到財政補貼對信貸市場的積極影響[4]。事實上，獲得補貼的企業(yè)得到了政府的資質(zhì)認證，與政府構(gòu)成了隱形的政治關聯(lián)，獲得補貼可以成為企業(yè)在信貸市場的有利信號。

信貸約束的成因被學界廣泛討論，可以劃分為內(nèi)部約束和外部約束兩個方面。內(nèi)部約束指的是企業(yè)內(nèi)部控制水平不足導致的信貸約束。外部約束是指企業(yè)所處外部環(huán)境問題造成的信貸約束。

財政補貼是政府為扶持產(chǎn)業(yè)發(fā)展無償給予企業(yè)的財政資金。關于財政補貼的研究普遍聚焦于對補貼企業(yè)的直接作用：一是財政補貼能夠顯著提升企業(yè)績效[3]；二是財政補貼能夠增加企業(yè)研發(fā)投入，激勵技術發(fā)展，進而增加企業(yè)產(chǎn)出[2]。

較少文獻關注到財政補貼對信貸市場的間接影響。財政補貼作為一種政府隱形擔保，有助于企業(yè)在信貸市場獲得更多、更優(yōu)惠的銀行貸款[4]。事實上，補貼發(fā)放的審核條件嚴格，補貼項目的決策需要經(jīng)過地方財政系統(tǒng)的層層審核和專家團隊嚴格論證，代表政府對企業(yè)的一種資質(zhì)認證，獲得政府補助的企業(yè)項目在稅收、用地、市場準入、輿論宣傳等方面一般還有疊加的政策優(yōu)惠[5]。因此，獲得補貼的企業(yè)有足夠的理由在信貸市場獲得更優(yōu)惠的信貸政策。

關注財政補貼對信貸市場影響的文獻未能對其背后的影響機制展開深刻的討論。諸多學者曾圍繞政治關聯(lián)在信貸市場的影響機制進行了深入研究，這對研究財政補貼在信貸市場的影響機制有一定的借鑒意義[6,7]。一方面，政治關聯(lián)幫助企業(yè)直接獲取資源；另一方面，政治關聯(lián)通過降低企業(yè)信息不對稱程度緩解企業(yè)信貸約束。財政補貼的本質(zhì)是獲得了政府的資質(zhì)認證，與政府形成了一種隱形政治關聯(lián)。因此，研究財政補貼對信貸市場的影響機制有利于豐富既有文獻關于政治關聯(lián)對信貸市場作用機制的研究內(nèi)容。

總的來說，目前關注財政補貼對信貸市場作用的文獻為本文奠定了研究基礎，但未能對影響機制進行詳盡討論，本文將進一步從理論角度解釋影響機制，彌補這一研究空白。從現(xiàn)實角度來看，理解財政政策對信貸市場的信號傳遞效應，發(fā)揮財政政策的“撬動效應”，緩解企業(yè)信貸約束，對經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展至關重要。

1 理論機制

本文引用Brown和Christensen（1980）[8]提出的局部均衡模型以解釋財政補貼對信貸市場影響的微觀機制。生產(chǎn)要素指進行社會生產(chǎn)經(jīng)營活動時所需要的各種社會資源，其中既包括資本、勞動、原材料等可變要素，也包括為滿足外部環(huán)境需要而投入的“準固定”要素。

“準固定”要素的成本不僅由企業(yè)成本最小化決定，還取決于企業(yè)的外部約束。信息不對稱問題是造成不必要融資成本的主因。由于信息不對稱的存在，企業(yè)為獲得生產(chǎn)經(jīng)營活動所需要的信貸融資，必須要付出相應成本，如需接受更高的利率價格、以固定資產(chǎn)為抵押，甚至尋租。本文將企業(yè)在信貸市場為證明其貸款資質(zhì)投入的非必要融資成本界定為“準固定”要素。

企業(yè)的生產(chǎn)成本函數(shù)如式（1）所示：

其中，C表示企業(yè)可變成本，O表示產(chǎn)出水平，Va表示第a（a=1,2,3,…,A）種可變要素價格，Qb表示第b（b=1,2,3,…,B）種“準固定”要素投入量。根據(jù)謝潑德引理，本文將可變要素資本F的需求近似表示為產(chǎn)出水平、可變要素價格和“準固定”要素投入量的線性函數(shù)，如式（2）所示：

其中，α為常數(shù)項，β、λ和η分別為總產(chǎn)出、可變要素價格和“準固定”要素投入量的變量系數(shù)。如果用P表示財政補貼，用ω表示財政補貼的邊際影響，Ω表示其他因素的影響，則財政補貼與信貸規(guī)模的關系可以簡化為式（3）：

對等式兩邊同時求偏導數(shù)，可以得到式（4）：

假設要素投入市場是完全競爭的，則財政補貼政策難以影響其他可變要素成本，如勞動力供給、耗材購買等，因此，式（4）可以進一步簡化為式（5）：

式（5）右邊第一項為收入效應，表示財政補貼影響企業(yè)產(chǎn)出從而促使企業(yè)資金需求增加，因此信貸規(guī)模擴張；第二項為替代效應，表示財政補貼通過替代企業(yè)因信息不對稱產(chǎn)生的非必要融資成本，從而影響其信貸規(guī)模。

2 研究設計

2.1 樣本選取

本文選取2013—2020年滬深A股上市公司作為樣本。本文對樣本進行如下處理：（1）剔除變量數(shù)據(jù)大量缺失和由于財報披露問題造成數(shù)據(jù)明顯異常的樣本。（2）刪除ST公司和金融類企業(yè)，這類企業(yè)異常值多，易造成結(jié)論偏誤。（3）剔除近三年內(nèi)上市的企業(yè)。最終得到8年內(nèi)2069家A股上市企業(yè)共16552條年化數(shù)據(jù)。

2.2 變量設計

2.2.1 被解釋變量

為探究財政補貼對信貸市場的作用，本文選取短期貸款（一年以內(nèi)貸款）、長期貸款（一年以上貸款）作為被解釋變量以測度企業(yè)的信貸規(guī)模。

2.2.2 解釋變量

本文選取財政補貼和是否獲得財政補貼為解釋變量以探究財政補貼對企業(yè)信貸規(guī)模的影響。

2.2.3 控制變量

參考既有文獻中選取的信貸規(guī)模的影響因素，本文考慮控制企業(yè)規(guī)模、經(jīng)營能力和貸款能力三個方面對信貸規(guī)模的影響，并通過逐步回歸選取控制變量。

（1）規(guī)模方面，總資產(chǎn)直接反映企業(yè)規(guī)模大小，規(guī)模越大的企業(yè)信貸規(guī)模越大；資產(chǎn)負債率反映企業(yè)的負債規(guī)模，顯著影響當期信貸規(guī)模。

（2）經(jīng)營能力方面，毛利率由凈利潤除以經(jīng)營收入得到，能反映企業(yè)經(jīng)營狀況。

（3）貸款能力方面，銀行往往要求企業(yè)以一定資產(chǎn)作為貸款抵押。固定資產(chǎn)比例反映了企業(yè)抵押物資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例，該比例越高，企業(yè)越容易獲得貸款。

2.2.4 中介變量

為探究財政補貼對信貸市場的影響機制，本文選取企業(yè)年營業(yè)收入和信息不對稱程度作為機制檢驗的中介變量。選取營業(yè)收入測度企業(yè)產(chǎn)出。由于財政補貼通常針對具體項目，企業(yè)增產(chǎn)擴銷，直接帶來企業(yè)當期收入增加，因此選取年營業(yè)收入能很好地衡量企業(yè)當期經(jīng)營狀況。區(qū)別于營業(yè)總收入，營業(yè)收入不包括營業(yè)外收入，是企業(yè)當期經(jīng)營活動產(chǎn)生的收入。

本文以企業(yè)信息不對稱程度解釋企業(yè)需要付出的擔保成本，信息不對稱程度越高，企業(yè)在信貸市場取得貸款需要付出的擔保成本越大[9]。信息不對稱程度的度量參考于蔚等（2012）[7]的計算，由于流動性較高的股票信息不對稱程度較低，因此可以采用股票日頻交易數(shù)據(jù)測度信息不對稱程度。具體而言，選取流動指標比例LR、非流動指標比例ILL和收益率反轉(zhuǎn)指標GAM的年交易日平均值進行主成分分析，得到第一組主成分方差累積貢獻率為75%。本文以第一組主成分作為測度企業(yè)年信息不對稱程度的變量，該值越大，說明該年份企業(yè)信息不對稱程度越高。

其余所有變量數(shù)據(jù)均源自Wind和iFind數(shù)據(jù)庫。本文對所有正值連續(xù)變量進行了上下1%的截尾和對數(shù)化處理。各變量處理方式和說明如表1所示，各變量描述性統(tǒng)計見下頁表2。

表1 變量說明

表2 描述性統(tǒng)計

2.3 模型構(gòu)建

2.3.1 雙重固定效應模型

本文采用面板數(shù)據(jù)雙重固定效應模型檢驗財政補貼對信貸規(guī)模的影響，回歸方程如式（6）所示：

其中，Loan表示被解釋變量，包括企業(yè)短期貸款和長期貸款。Core是解釋變量，包括獲得補貼金額和是否獲得補貼，β1是解釋變量的系數(shù)。Controls表示4個控制變量，βj（j=2,3,4,5）是4個控制變量的系數(shù)。β0和εi,t分別表示截距項和隨機擾動項。

在模型中，為了控制不同時期宏觀經(jīng)濟變動、企業(yè)個體差異對回歸結(jié)果的影響，本文控制了時間固定效應Tt和個體固定效應λi。

2.3.2 中介效應模型

本文采用中介效應模型以檢驗財政補貼對信貸市場影響的產(chǎn)出效應和要素替代效應。本文先檢驗“財政補貼—產(chǎn)出增加—信貸約束緩解”這一產(chǎn)出效應路徑，即驗證企業(yè)產(chǎn)出是否為財政補貼對信貸規(guī)模影響的中介變量。revenue是企業(yè)當期營業(yè)收入，建立如式（7）和式（8）所示的中介效應模型：

本文再檢驗財政補貼對信貸市場影響的要素替代效應，即“財政補貼—信息不對稱程度降低—信貸約束緩解”這一影響路徑。變量asy表示企業(yè)的信息不對稱程度，要素替代效應的中介效應模型如式（9）和式（10）所示：

3 實證分析

3.1 基準回歸

本文通過逐步回歸加入控制變量，控制變量均至少在10%的水平上顯著。表3報告了基準回歸結(jié)果，財政補貼對信貸規(guī)模的影響在1%的水平上顯著為正，企業(yè)獲得的補貼越多，其信貸規(guī)模越大。在控制變量方面，總資產(chǎn)、資產(chǎn)負債率、固定資產(chǎn)比例均與信貸規(guī)模正相關。毛利率與短期貸款負相關而與長期貸款正相關，這反映了高利潤率的企業(yè)不需要大量的短期貸款，更注重利用長期貸款實現(xiàn)長期發(fā)展。

表3 基準回歸結(jié)果

SUR（Seemingly Unrelated Regression）檢驗用于檢驗subsidy變量系數(shù)的組間差異。SUR檢驗結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平上，財政補貼對短期貸款的影響系數(shù)顯著大于長期貸款，財政補貼在信貸市場中對短期貸款的影響大于長期貸款。

3.2 異質(zhì)性分析

前文檢驗了財政補貼在信貸市場的正向影響。進一步地，本文根據(jù)企業(yè)所有制性質(zhì)、區(qū)域發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)政策差異進行異質(zhì)性分析。下頁表4報告了異質(zhì)性分析的結(jié)果，本文通過費舍爾組合檢驗（Fisher’s Permutation test）進行1000次自體抽樣（Bootstrap）以測試組間財政補貼系數(shù)的異質(zhì)性。由于財政補貼對短期貸款和長期貸款影響的異質(zhì)性分析結(jié)果相似，為避免冗贅，本文僅報告財政補貼對短期貸款影響的異質(zhì)性分析結(jié)果。

表4 異質(zhì)性分析結(jié)果

（1）所有制性質(zhì)差異

企業(yè)所有制差異可能影響財政補貼對信貸市場的作用程度。國有企業(yè)具有政府背書，有政府的隱性擔保，財政補貼信號能補充傳遞的政治關聯(lián)信息有限。相反，民營企業(yè)缺乏信用背書，財政補貼能夠幫助民營企業(yè)在信貸市場增信，因而民營企業(yè)樣本中的財政補貼系數(shù)更大。

表4中的列（1）和列（2）展示了國有企業(yè)與民營企業(yè)兩類子樣本的回歸結(jié)果。兩類企業(yè)的財政補貼系數(shù)均顯著為正，財政補貼與信貸規(guī)模顯著正相關。根據(jù)經(jīng)驗P值，民營企業(yè)的補貼系數(shù)在5%的顯著性水平上大于國有企業(yè)。

（2）區(qū)域發(fā)展水平差異

企業(yè)所在區(qū)域發(fā)展水平差異可能影響財政補貼對信貸市場的作用。發(fā)達地區(qū)的市場透明度更高，銀企間的信息不對稱程度較低，信貸市場對財政補貼信號的依賴程度較低。相反，欠發(fā)達地區(qū)的市場機制不完全，銀企間的信息不對稱程度較高，因此財政補貼在信貸市場中能起到的正向作用更顯著。

中國區(qū)域夜光指數(shù)通過衛(wèi)星識別不同區(qū)域燈光強度以衡量區(qū)域發(fā)展水平。為檢驗企業(yè)所在區(qū)域發(fā)展水平差異對財政補貼系數(shù)的影響，本文中使用該指數(shù)劃分地區(qū)發(fā)展程度，將中位數(shù)以上樣本定義為“發(fā)達地區(qū)”，將中位數(shù)以下樣本定義為“欠發(fā)達地區(qū)”，分組回歸結(jié)果如表4中的列（3）和列（4）所示。

結(jié)果顯示，欠發(fā)達地區(qū)的財政補貼系數(shù)大于發(fā)達地區(qū)，這源于欠發(fā)達地區(qū)發(fā)展基礎相對薄弱，政府發(fā)放補貼釋放的積極信號對這類地區(qū)的信貸市場更具價值。然而，發(fā)達與欠發(fā)達地區(qū)的組間費舍爾檢驗并不能拒絕組間系數(shù)差異為0的原假設，這說明區(qū)域發(fā)展水平差異對財政補貼的影響有限。

（3）產(chǎn)業(yè)政策差異

企業(yè)所屬產(chǎn)業(yè)本身是否受政策扶持可能影響財政補貼對信貸市場的正向作用。當產(chǎn)業(yè)本身受到政策扶持時，獲得財政補貼的企業(yè)與政府間形成的隱形政治關聯(lián)更緊密，更容易被信貸市場識別。

2021年財政部、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)《關于支持“專精特新”中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的通知》，啟動中央財政資金專項支持“專精特新”中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。本文以“專精特新”企業(yè)名單為篩選標準，區(qū)分名單內(nèi)企業(yè)和其他企業(yè)?！皩＞匦隆逼髽I(yè)受產(chǎn)業(yè)政策的大力扶持，其獲得財政補貼更容易被信貸市場識別。

表4中的列（5）和列（6）報告了產(chǎn)業(yè)政策差異分組檢驗的結(jié)果。在1%的顯著性水平上，“專精特新”企業(yè)的財政補貼系數(shù)顯著大于其他企業(yè)。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

（1）替換變量

解釋變量上，將財政補貼替換為財政補貼占企業(yè)總資產(chǎn)的比重，結(jié)果顯示短期貸款的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正。雖然替換解釋變量后模型的t檢驗值較原模型降低，但不影響財政補貼與信貸規(guī)模正向相關的結(jié)論。被解釋變量上，為檢驗穩(wěn)健性，本文以短期貸款和長期貸款占總資產(chǎn)的比重替換被解釋變量回歸，財政補貼系數(shù)正向顯著。

表5報告了以財政補貼占總資產(chǎn)比重替換解釋變量（補貼金額）和以貸款占總資產(chǎn)比重替換被解釋變量（短期貸款）后的回歸結(jié)果。

表5 替換變量后的回歸結(jié)果

（2）變換回歸樣本

為防止樣本期間選取差異對結(jié)論的影響，本文取八年間任意連續(xù)三年的子樣本回歸，結(jié)論基本穩(wěn)健。由于結(jié)果冗長，在此不予列示。

3.4 內(nèi)生性解釋

參考周文婷和吳一平（2020）[4]的處理方法，本文通過合成工具變量（SIV）的方式處理可能存在的內(nèi)生性問題。企業(yè)財政補貼的合成值subsidy_SIV由企業(yè)所屬產(chǎn)業(yè)年補貼額逐年平均增長率乘以前一年企業(yè)獲得的補貼計算得到。產(chǎn)業(yè)年補貼額平均增長率更多取決于政府對該產(chǎn)業(yè)的整體扶持政策，與企業(yè)個體的信貸規(guī)模不相關。由于合成值由企業(yè)前一年補貼數(shù)據(jù)乘以其行業(yè)增長率估算得出，因此相關性較高。

以subsidy_SIV作為subsidy的工具變量，兩階段回歸結(jié)果如表6所示，在列（1）中，工具變量對原解釋變量的影響顯著為正，且模型擬合度好，符合工具變量要求。在列（2）和列（3）中將解釋變量替換為工具變量后，財政補貼系數(shù)均變大，這說明原模型存在內(nèi)生性問題導致財政補貼系數(shù)偏小。

表6 工具變量的兩階段回歸結(jié)果

4 機制檢驗

4.1 產(chǎn)出效應的機制檢驗

下頁表7報告了財政補貼對信貸市場產(chǎn)出效應的檢驗結(jié)果。列（1）至列（3）檢驗了營業(yè)收入能否作為財政補貼對短期信貸市場影響的中介變量。在列（2）中，營業(yè)收入與財政補貼在5%的顯著性水平上正相關。進一步地，列（3）在列（1）模型的基礎上加入營業(yè)收入，財政補貼系數(shù)有所下降，且營業(yè)收入的回歸系數(shù)顯著為正，表明營業(yè)收入能夠作為財政補貼對短期貸款影響的中介變量。財政補貼在短期信貸市場的產(chǎn)出效應顯著，補貼通過改善企業(yè)營業(yè)收入使企業(yè)獲得了更多的短期貸款。

表7 產(chǎn)出效應的機制檢驗

列（4）至列（6）檢驗了營業(yè)收入是否為財政補貼影響長期信貸市場的中介變量。在列（6）加入營業(yè)收入后，系數(shù)不顯著。進一步通過Sobel檢驗發(fā)現(xiàn)，營業(yè)收入并不能作為財政補貼影響長期貸款的中介變量，財政補貼在長期信貸市場不具有產(chǎn)出效應。以上結(jié)果說明，財政補貼在短期信貸市場中存在產(chǎn)出效應，而在長期信貸市場中不存在產(chǎn)出效應。

4.2 要素替代效應的機制檢驗

要素替代效應的機制檢驗結(jié)果如表8所示。列（1）至列（3）檢驗了信息不對稱程度能否作為財政補貼影響短期信貸市場的中介變量。在列（2）的回歸結(jié)果中，財政補貼與信息不對稱程度顯著負相關，說明財政補貼作為一種政府隱性擔保，能夠顯著降低企業(yè)的信息不對稱程度。列（3）中，在列（1）的基礎上加入信息不對稱程度變量后，信息不對稱程度的系數(shù)在1%的顯著性水平上為負，說明信息不對稱程度越高，企業(yè)需要付出的擔保成本越多，信貸約束越強；同時，財政補貼系數(shù)下降，說明財政補貼能夠降低企業(yè)信息不對稱程度、替代擔保成本，進而緩解信貸約束。

表8 要素替代效應的機制檢驗

列（4）至列（6）報告了信息不對稱程度能否作為財政補貼對長期信貸市場作用的中介變量。在列（6）中，信息不對稱程度的系數(shù)顯著為負，這說明財政補貼能夠通過降低企業(yè)的信息不對稱程度緩解其信貸約束。以上結(jié)果說明財政補貼在短期信貸市場和長期信貸市場中都具有要素替代效應。

5 結(jié)論

本文以2013—2020年滬深A股2069家上市企業(yè)的長、短期貸款規(guī)模為因變量構(gòu)建雙重固定效應模型，進行數(shù)據(jù)處理、回歸、修正、檢驗后，最終證實財政補貼能夠緩解企業(yè)信貸約束。進一步通過局部均衡模型的理論推導和中介效應模型檢驗發(fā)現(xiàn)了財政補貼對信貸市場影響的產(chǎn)出效應和要素替代效應。本文的主要結(jié)論如下：

（1）財政補貼能夠顯著增加企業(yè)獲得的銀行貸款規(guī)模。經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗后，這一結(jié)論依然成立。異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，財政補貼對信貸市場的積極影響在民營企業(yè)、欠發(fā)達地區(qū)企業(yè)和受政策扶持行業(yè)企業(yè)中更顯著。

（2）財政補貼對信貸市場具有產(chǎn)出效應。財政補貼直接給予企業(yè)資金，鼓勵企業(yè)增產(chǎn)擴銷。企業(yè)產(chǎn)出增加使得企業(yè)的信貸融資需求增加，同時產(chǎn)出的增長向信貸市場傳遞了積極信號，二者都有利于企業(yè)信貸規(guī)模的擴張。

（3）財政補貼對信貸市場具有要素替代效應。財政補貼可以被視為一種政府隱性擔保，能夠降低銀企信息不對稱程度，替代企業(yè)在信貸市場需要付出的非必要融資成本，促進企業(yè)資金需求的增加。同時，信息不對稱程度的下降向信貸市場傳遞了積極信號，使得企業(yè)的信貸約束得到緩解。

（4）財政補貼對短期信貸市場兼具了產(chǎn)出效應和要素替代效應，但對長期信貸市場的產(chǎn)出效應并不顯著。這是由于銀行在發(fā)放長期貸款時，主要考量的是企業(yè)長期性的產(chǎn)出水平，對短期內(nèi)產(chǎn)出的增加并不敏感。相反，短期貸款市場對于企業(yè)短期內(nèi)由財政補貼帶來的產(chǎn)出增加更加敏感。