耿 强，胡睿昕

(南京大学 商学院，江苏 南京 21009)

一、引言与文献回顾

在经济转轨时期，政府与企业的关系不可避免地成为学术界研究的热点。我国财政分权体制改革后，地方政府具有强烈的发展地方经济的意愿。随着市场竞争和地区间竞争的日益加剧，以及出于地方财政创收、就业增加和官员职务晋升等方面的考虑，地方政府对待企业的态度也越来越积极。在现实经济中，地方政府往往会直接介入企业的生产经营活动，影响企业的生产和投资，以取得立竿见影的效果，其中政府补贴则是最为常见的政策手段之一。地方政府通过给予企业各种形式的补贴，降低企业生产成本，改善企业生产经营状况，促进企业研发和扩大生产规模，追求更高的经济效益和社会效益。在这样的情况下，政府对企业的补贴行为受到何种因素的影响，又如何影响企业绩效和地方经济运行，是在经济转型过程中不可忽略的重要问题。

目前，有关政府补贴的文献有很多。其中对政府补贴作用效果的研究，大致可以集中在微观和宏观两个层面。在微观层面上，现有文献侧重于政府补贴对企业生产率、企业经营绩效和创新行为的影响上。邵敏在前人文献的基础上，采用广义倾向评分匹配方法，分析了不同补贴收入水平对企业生产率的影响差异，研究结果表明：在补贴水平较低时，政府补贴显著地促进了企业生产率的提高；当补贴水平提高到某临界值后，政府补贴对企业生产率的促进效果逐渐由显著变为不显著，且抑制作用会逐渐显现出来；而当补贴水平提高到另一临界值之后，政府补贴则显著抑制了企业生产率的提高[1]。陈晓、陈冬华和唐清泉等运用我国上市公司的相关数据分析了政府补贴在提升公司绩效中的作用，但是由于他们研究视角的不同，结论并不完全一致[2-4]。解维敏等对2003—2005年中国上市公司样本进行实证分析得出，政府R&D资助能够刺激企业R&D支出的结论[5]。安同良等则认为，在政府与企业存在信息不对称，且用于原始创新的专用性人力资本价格过于低廉时,原始创新补贴将对企业的R&D活动产生“逆向”激励作用[6]。

在宏观层面上，学者们对政府补贴作用效果的研究主要集中于分析政府补贴对地区经济发展和宏观经济波动的影响。国外文献中，Montinola、Blanchard等认为，财政承包制改革之后，地方政府“剩余占有者”的地位得以确立，使得地方政府有足够的意愿对地方经济伸出“援助之手”[7-8]。国内文献主要研究政府补贴与产能过剩、重复建设之间的关系。江飞涛等构建了两期博弈模型，认为政府低价供地和协调配套贷款等政策带来的补贴效应直接扭曲了要素市场价格，进而影响企业投资与生产决策，导致企业过度投资，行业产能过剩[9]。耿强等将产能利用率作为厂商最优选择的内生变量引入RBC模型，在动态随机一般均衡的框架下讨论政策性补贴对于经济主要变量的影响，发现政策性补贴的变化和外生的随机冲击是产能利用率和中国经济波动的主要原因，且政策性补贴的加大会更快地形成产能过剩[10]。

关于政府补贴的另一个研究领域是政府补贴行为本身，即学者们对政府实施补贴的动机及政府补贴行为的对象、方式进行研究。关于政府对企业实施补贴的动机，目前学术界主要有两种观点。一是认为地方政府的财政激励是政府对企业实施补贴的主要原因，这些文献认为在行政性分权和财政包干的体制下，地方政府有足够的激励主动干预地区经济发展，其中财政补贴通常成为最直接有效的手段[11-12]；二是认为地方官员的晋升激励带来的“政治锦标赛”是促使政府对企业补贴的根源，以GDP为主的对地方官员的考核方式使得地方政府产生了强烈的投资冲动，进而不断对企业进行补贴以扩张经济[13]。Kornai在解释国有企业预算软约束现象时提出政府对国有企业的“父爱主义”是其中的重要原因，但学术界普遍认为中国地方政府大幅度干预经济发展以获取更高的财政收入和官员的晋升机会远超出“父爱主义”的范畴[14]。

在研究政府补贴行为的文献中，也有不少注重于补贴标准的研究，这也是本文的主要研究对象。现有文献中，政府对企业的补贴标准大致可分为两类：一类是企业的外生性质，包括企业的所有制、所处行业、创立年限等；另一类是企业的内生性质，不仅包括反映企业生产经营特征的变量，如企业生产率、存货状况、现金流等，还包括企业的“隐性”能力和特征，如技术创新能力、政治联系程度等。邵敏等集中分析了地方政府补贴企业的行为标准，认为地方政府更加倾向于选择市场竞争力较强的企业作为补贴对象，但在受补贴的企业中则更倾向给予市场竞争力较弱的企业更高程度的补贴[15]。余明桂等通过实证分析后认为，与地方政府建立政治联系更加有助于企业获得政府补贴，在制度环境较差的地区，企业更加有可能通过“寻租”的方式来控制决定补贴对象的地方官员[16]。陈冬华通过对上市公司董事会成员政治背景的研究，得出了类似的结论[3]。唐清泉等认为国有上市公司获得政府补贴的可能性较大，原因是其承担了部分的政府功能，起到了维护政府实现社会目标的作用[4]。

我们认为，理清政府对不同企业的补贴机制是至关重要的。只有弄清现阶段政府补贴的行为标准和偏好特征，才有可能对现有补贴机制的效果进行评判，进而分析其优劣，提出改善补贴效果的对策。因此，本文主要通过对现有补贴数据的实证研究，探究现有补贴制度的内在机理，而对补贴绩效的评判以及对补贴作用于企业的实际效果的考察，则是我们下一步的研究方向。

根据已有文献的结论，本文提出下面的假设，并通过实证分析对其进行检验。

H1：企业获得补贴的状况与其自身性质是密切相关的。

我们发现，现有研究普遍集中在地方政府偏好的验证上，但是实际经验告诉我们，除了以企业的各种显性或隐性的特征作为补贴标准之外，地方政府往往会出于帮助企业“脱困”的目的给予企业补贴。如企业面临亏损时，给予企业补贴往往成为地方政府最直接、最有效的帮助企业度过危机的方法。如果这样的现象普遍存在，那么我们应当认为：地方政府不仅仅依据产业政策的需要或其特定偏好主动地决定补贴对象和补贴程度，而且在很大程度上因为必须要帮助某些企业脱困而被动地给予补贴。据此，本文认为，在影响企业获得政府补贴的各种因素当中，除了企业的自身禀赋和性质，企业在实际生产经营过程中的各种不利境遇也很有可能对企业能否获得补贴和获得补贴的程度有重要影响。在本文中，我们主要通过实证分析考察企业在现实经济中经常遇到的两种困境，即亏损和融资约束，以验证我们的推断。这也是本文可能的创新点所在。

面对亏损企业时，地方政府是否会选择补贴？换句话说，地方政府会选择经营状况良好、能够自主盈利的企业进行补贴，还是选择经营状况较差、面临亏损的企业进行补贴？数据表明，似乎后者比较容易获得政府补贴。以上市公司为例，据《羊城晚报》记者根据同花顺数据统计，截至2013年4月17日，已公布年报的260家广东省上市公司中，共有219家获得了各种形式的政府补贴，其中TCL、比亚迪等八家公司获得的政府补贴资金均超亿元。在这些获得补贴的企业中，有不少企业因获得政府补贴资金而使得公司业绩得到非常好的粉饰。如TCL公司2012年实现营业收入696.29亿元，同比增长14.46%，净利润7.96亿元，同比下降21.43%；该公司年报显示，2012年该公司累计获得政府各种补助资金达13.28亿元，计入当期损益的政府补助为8.07亿元。在沪、深股市中，有些企业甚至号称“靠政府哺养的不死鸟”，如京东方，这家公司上市以来共募资总额近300亿元，净利润累积亏损近80亿元，但依然能获得政府补贴资金超16亿元。对非上市公司而言，通过获取补贴来弥补亏损的企业也不在少数，对于这点本文之后会在工业企业数据库的统计性描述中加于说明。但是，我们并不能排除另一种情况的存在，即地方政府补贴会选择一些经营状况良好的企业以促使其变得更强。因此，我们提出一组对立的假设。

H2a：经营状况较差、面临亏损的企业更有可能获得政府补贴。

H2b：经营状况良好、能够盈利的企业更有可能获得政府补贴。

关于企业对其获得补贴状况受融资约束的影响，现有文献中提及较少。本文认为，企业获得补贴状况受融资约束的影响可能体现在两个方面。一方面，对于受融资约束较严重的企业，地方政府可能会选择对其伸出“援助之手”，即利用政府补贴手段解决其融资难的问题。另一方面，受融资约束较弱的企业，往往与地方政府有较强的政治联系，因为在我国，各种信贷资源的获得跟地方政府联系紧密，如地方政府批准贷款甚至担保贷款等。这些与地方政府政治关联较大的企业，有理由认为它们受到政府补贴的可能性更高。由此，我们提出第二组对立假设。

H3a：受融资约束较严重的企业更有可能获得政府补贴。

H3b：受融资约束较弱的企业更有可能获得政府补贴。

决定补贴的主体是政府，政府补贴必然是政府政策的体现。决定是否对一个企业补贴，政府需要经过多方面的考虑，那么在我们的研究中，综合考虑以上两方面影响政府补贴的因素，即企业性质和不利境遇，可能更加接近现实中政府补贴的决策过程。在现实经济中，并不是所有企业在面临亏损和融资约束时都能够获得政府的补贴。在财政资金短缺，只能对部分企业实施补贴的情况下，政府往往会出于特定动机挑选一些亏损企业进行救助，如完成地方就业、提高经济增长指标，提升出口水平等。这种有意识的“挑选行为”很可能是政府补贴机理的真正来源。考虑到内生性问题，本文仅研究国有性质与亏损、约束的交互作用。至此，本文提出最后一个假设。

H4：政府在补贴亏损和受融资约束的国有企业时会有明显的差别对待。

本文剩余部分的安排如下：第二部分是对数据选取和变量含义的说明，第三部分是对各类企业获得补贴情况的描述性统计，第四部分是对影响企业获得政府补贴因素的实证研究，第五部分是稳健性检验，第六部分是结论与政策性建议。

二、数据来源与变量说明

(一) 数据来源

本文所使用数据直接来源于国家统计局的工业企业统计数据库2003—2007年的数据或基于数据库资料计算所得。该数据库统计了全部国有企业和规模以上(主营业务超过500万元)非国有企业反映财务状况、生产销售状况的一系列变量，这些都来自企业层面上报的原始数据。其中，2004年度的数据存在较多缺漏，如工业总产值、工业增加值等变量均没有统计，因此在数据整理过程中我们将2004年的数据从样本中剔除。在所有工业企业行业中，我们选取了全部的29个制造业行业以及3个公用事业行业，二分行业代码为13—46(38除外)。对数据的调整方法我们借鉴了李玉红等的处理方法，具体包括调整行业代码、删除错误记录、统一口径、投入和产出的界定、价格处理以及对企业状态的界定等[17]。

(二) 变量规定

前文提到，对补贴状况的考察应当包含补贴对象和补贴程度两个方面。本文的被解释变量即补贴对象变量和补贴程度变量。值得一提的是，本文对企业受补贴程度的考察采用了一种新的指标，即企业受补贴额与当年行业内平均补贴水平的比值。已有文献往往采用受补贴额与产品销售收入的比值来衡量企业受补贴的相对程度，但这种衡量方式也许与实际情况不相吻合。政府在给予企业补贴时并非是按照其销售收入比例进行转移支付，而往往是通过一些名目进行定额的补贴。而且，若一些大型企业的销售收入过高，采用该指标则会使其受补贴程度降低，即使这些企业已经获得了非常高额的补贴。本文所使用的指标能够很好地衡量企业所受补贴额在行业内的相对水平，从而更加符合现实。

在解释变量中，本文的两个核心解释变量分别是：亏损变量和融资约束变量，分别用Loss和FC表示。由于企业的补贴收入直接构成利润总额的一部分，我们用企业的利润总额减去补贴收入的差额来判断企业是否面临亏损：若该差额为负，则Loss为1；若差额为正，则为0。对于融资约束程度的度量，主流文献中一般采用KZ指数、WW指数以及SA指数[18-20]。经过考虑，本文使用SA指数来衡量企业的融资受约束程度，主要原因是SA指数没有包含内生性的融资变量，并且数据可得性强，计算简便，稳定性也相对较高。

为了验证企业获得补贴是否还受企业自身各种性质的影响，我们在模型中加入了反映企业性质的变量，如所有制、规模、是否出口、创新能力等等。此外我们还加入了一些反映企业经营状况的控制变量，如资产负债率和现金流。

表1 变量说明

三、对企业获得补贴情况的统计性描述

我们对2003—2007年的工业企业数据库(2004年除外)进行了整理，并对其中与补贴相关的数据进行了统计性描述，探究了不同类型、不同性质企业获得政府补贴情况的差异。

(一) 不同所有制和规模的企业获得补贴的概率统计

图1 受补贴企业占比按企业类型划分统计图

图2 不同地区企业受补贴状况统计图

我们统计了不同所有制和不同规模的企业获得政府补贴的概率，如图1所示。从图1可以看出，在不同所有制的企业中，国有企业获得政府补贴的比率显著高于私营企业和外资企业，且补贴比率随时间推移有上升的趋势。而对于不同规模的企业而言，大规模企业获得政府补贴的概率则要比中小企业高得多。总体而言，除国有企业外，其他类型的企业获得政府补贴的比率没有显著的随时间变化的趋势。

(二) 不同地区企业获得补贴的概率统计

我们将中国内地共30个省、直辖市和自治区分为东部、中部和西部，并统计了2003—2007年(2004年除外)这三个区域的企业受补贴概率以研究地域差异对补贴可能性的影响。结果如图2所示，西部企业获得补贴的概率最高，东部次之，中部最低。

(三) 不同行业企业获得补贴的概率统计

企业所在行业很有可能影响到企业获得政府补贴的概率，因此我们参考邵敏的方法，将样本中的企业划分为高新技术行业、公用事业行业、劳动密集型行业和资本密集型行业四类，并对其作了关于补贴概率的统计，结果如图3所示[1]。从图3中可以看出，高新技术行业的企业受补贴比率最高，而劳动密集型行业的企业受补贴比率最低，但总体比值的差额不大。

图3 不同行业企业受补贴情况统计图

(四) 受补贴企业中亏损企业占比统计

根据前文的推断，企业在生产经营中所遇到的不利境遇很有可能是其获得政府补贴的关键因素，而企业经营不善、面临亏损就是最常见的一种困境。因此，我们统计了在所有受补贴企业中亏损企业所占的比例，并研究了这一比例的所有制和规模差异，结果如下页图4所示。我们可以看出，在2003年所有受补贴的国有企业中，有超过60%的企业面临亏损；之后几年这个比例虽然逐渐下降，但到了2007年仍然接近半数，远远高于其他类型的企业。对于不同规模的企业来说，受补贴的中小企业面临亏损的可能性更高。就全样本而言，受补贴企业面临亏损的比率也在30%左右。

图4 受补贴企业中亏损企业占比按企业类型划分统计图

根据以上统计结果，我们可以得出如下初步结论。

(1) 企业的外生性质能够影响企业获得补贴的状况，如企业的所有制、规模、所在地区和行业。国有企业和大规模企业获得补贴的概率要显著高于私营企业、外资企业和中小企业。西部地区和高新技术行业中的企业相对获得补贴的几率更大，体现了政府补贴的地区差异和行业差异。(2) 在受补贴的企业当中，有相当部分企业面临亏损，并且在国有企业的分样本中，该比例显著高于平均水平。这反映了部分受补贴企业的共同特性，即受补贴企业面临生产经营上的不利境遇。这些结论初步验证了本文的推断。

虽然这种直观性的描述能够形象地反映影响企业获得政府补贴的各种因素，但是并不能精确地度量各变量对补贴变量的净影响，因此在本文的第四部分，我们将建立计量模型，对影响企业获得政府补贴的因素进行进一步的实证分析。

四、进一步的实证分析

(一) 企业获得政府补贴可能性的影响因素分析

如前文所述，企业获得政府补贴的状况包括两个方面：一方面是企业能否获得补贴(或获得补贴的可能性)，另一方面是企业获得补贴的程度。本文将对企业获得政府补贴可能性的影响因素进行实证分析。结合现有文献，我们进行了面板logit模型的回归分析，基准模型形式设定为：

其中，β0为截距项，Loss和FC分别代表是否亏损和融资约束程度的虚拟变量，State、Scale等为可能影响企业获得政府补贴的性质变量，εit为残差项(满足期望值为0且不存在序列相关的假设)。经检验，文中主要变量之间均不存在明显的相关关系，受篇幅限制，检验结果未在文中列出。

在基准模型的基础上，我们加入了行业虚拟变量和地区虚拟变量进行控制，得到模型2；我们将亏损变量Loss替换成亏损程度变量Losslevel，得到模型3，模型3用于分析在亏损企业中，政府更加倾向于对亏损额度高还是亏损额度低的企业进行补贴；我们加入了国有变量和亏损、约束变量的交互项，得到模型4和模型5，模型4和模型5用于检验国有企业是否会在不利境遇中受到政府补贴的差别对待。回归结果如下页表3所示(模型2、模型3、模型4、模型5由于只是在基础模型中更改部分变量，因此本文不一一列出)。

根据回归的结果，我们可以得出以下结论。

(1) 上述模型中Loss变量均显著为正，说明企业面临亏损的境遇显著提升了企业获得补贴的可能性，这证实了本文的假设H2a。该结果也显示了我国地方政府选择补贴对象的一种考虑，即尽可能帮助经营不善、面临亏损的企业，使其在政府补贴的帮助下扭亏为盈，从而避免被市场所淘汰。(2) 融资约束变量FC2、FC3、FC4(表示融资约束相对较严重的企业)均显著为负，说明融资约束相对较弱的企业更有可能获得政府补贴，证实了本文的假设H3b。与面临亏损相比，企业受到融资约束更大程度上体现为“事前困境”，而这些融资困难的企业受到政府补贴资助的概率却相对较低。这体现出政府补贴更多地扮演一种“事后补救”而非“事前助力”的角色。(3) 在其他影响企业获得政府补贴的因素当中，国有企业变量系数为正，但显著性不强，模型4除外。企业规模、企业出口状况和新产品开发变量均显著为正，说明大规模、出口水平高和创新能力强的企业更容易成为政府补贴的对象，这证实了本文的假设H1，它反映企业财务状况的资产负债率和现金流变量显著性均不高。(4) 模型3对亏损企业所做的考察中，我们主要关注的是变量Losslevel。研究结果表明，对于全部的亏损企业，政府更愿意补贴亏损额度较低的企业。这体现出政府在扶助亏损企业的同时，也考虑到补贴的风险与效率(亏损程度低的企业更容易通过补贴收入扭亏为盈，而补贴程度高的企业很可能需要政府持续大量的补贴投入)。(5) 模型4和模型5中加入了国有企业变量与亏损变量和融资约束变量的交互项。在模型4中，亏损变量与国有企业变量的交互项显著为正，同时我们注意到，国有企业变量的系数变为负并且显著，这表明亏损可能是政府对国有企业补贴的重要原因，并且国有企业面临亏损时受到补贴的可能性很高。在国有变量与融资约束变量的交互项的系数中，受融资约束较重的国有企业变量(State×FC3、State×FC4)系数均为正(其中State×FC3变量的交互项显著性较高)，与原本融资约束变量系数的方向有明显的不同，说明国有企业在面临的融资约束时很可能会受到与其他企业不同的补贴待遇，这证实了本文的假设H4。

表2 补贴对象模型回归结果

(二) 企业获得补贴水平的影响因素分析

除了获得补贴的可能性之外，企业获得政府补贴的程度也是衡量其获得补贴状况的一个重要方面，因为获得补贴的多寡直接决定了补贴对企业的作用程度。因此，我们继续做了关于补贴程度决定的回归模型。在补贴程度决定模型中，解释变量与补贴对象模型相同；模型设定根据hausman检验结果选择固定效应模型。结果如表3所示。

表3 补贴程度决定模型回归结果

根据补贴程度决定模型的回归结果，我们得出以下结论。

(1) 在基准模型中，亏损变量Loss依旧显著为正，而融资约束变量FC2、FC3、FC4的系数依旧显著为负，说明面临亏损的企业和受融资约束较弱的企业能够获得更高程度的补贴。而前文的补贴对象决定模型得出的结论显示，这些企业获得补贴的可能性更高。因此，就政府针对企业面临困境给予补贴这一点来说，其补贴对象和补贴程度是一致的。(2) 模型3对亏损企业获得补贴程度的考察中，我们发现Losslevel变量的系数显著为正，这个结果与上文补贴对象模型中Losslevel的系数方向恰恰相反。对此，恰当的解释可能是：对于亏损程度低的企业，政府更有可能给予补贴，但并不需要给予过高的补贴额度；对于亏损程度大的企业，政府在给予补贴时相对谨慎，但必须提供额度更高的补贴额才能满足企业的需要。(3) 在补贴程度决定模型中，企业规模变量、出口变量和新产品开发变量的系数均显著为正，说明在补贴程度上，政府补贴的规模偏好和出口偏好依然存在。国有企业变量的系数显著为负，这点与预期不相符，说明非国有企业反而能获得更高额度的补贴。模型(4)和模型(5)中交互项的符号和显著性显示，当国有企业面临亏损和融资约束时，政府倾向于给予更高程度的补贴，这与上文补贴对象模型中的结果是一致的，进一步证实了本文的假设H4。

五、稳健性检验

为了保证文章的结论稳定，我们做了多项稳健性检验，结果如表4所示。

表4 稳健性检验结果

(1) 在补贴对象决定模型部分，本文首先用面板probit模型代替了面板logit模型进行回归，回归结果显示，所有变量的符号和显著性均与面板logit模型一致，证明本文结论不受模型选择的影响，是比较稳健的。(2) 本文用WW指数替代了文中使用的SA指数计算企业的受融资约束程度。该指数是六个变量的线性组合。这六个变量为：现金流、是否分红的虚拟变量、杠杆、企业资产规模、企业所在行业销售增长率和企业自身销售增长率。本文按照WW指数的计算公式，扣除分红的虚拟变量后进行计算，并按照1/4、2/4、3/4分位划分了企业受融资约束程度的不同等级，用三个虚拟变量WFC2、WFC3、WFC4分别代表受融资约束较弱、受融资约束较严重和受融资约束严重的企业。结果显示，这三个变量的符号及显著性和文中使用SA指数时的情况没有变化，说明本文结论不受融资约束变量选择的影响。(3) 在我国的实际经济中，政府对企业的补贴与扶助往往是多样的。除了直接的货币补贴外，还存在着大量的隐性补贴，如信贷优惠、低价供地等。其中，金融预算软约束是一种十分常见的“隐性补贴”。企业一旦存在着预算软约束现象，通常意味着政府实施追加投资、增加贷款和减少税收等措施。考虑到这种现象的存在，本文用预算软约束变量替代企业的补贴收入项对影响企业获得补贴的因素进行回归分析。结果显示，亏损企业指标Loss依然显著为正，而受融资约束变量中，仅FC2的符号发生了改变，说明受融资约束低和较低的企业更可能存在预算软约束现象。因此，我们可以认为结果是比较稳健的。(4) 在表4第四列和第五列中，我们还对文中使用的一些变量定义进行了调整。在第四列的模型中，我们取亏损变量Loss和融资约束变量FC的滞后一期值(回归删去了2003年度的观察值和2005年至2007年一些新加入企业的观察值)，来检验政府补贴是否是对过去企业经营状况的滞后反应。而在第五列的模型中，我们将亏损企业重新定义为企业当年的利润总额减去上一年度的补贴收入额小于0的企业，得到了新的虚拟变量Loss2，并进行了回归。结果显示，使用滞后项并没有改变文中主要的实证结果，因此我们认为结果是稳健的。

六、结论与政策性建议

本文基于工业企业数据库，研究了影响企业获得政府补贴概率和程度的各种因素。本文认为企业在生产经营中遇到的各种境遇对其是否能够获得补贴和获得补贴的程度具有显著影响，实证结果表明，面临亏损的企业以及受融资约束较弱的企业更有可能获得补贴，其获得补贴的程度也相对较高。另外，企业自身的性质也对企业能否获得补贴有较为显著的影响，实证结果表明，地方政府对企业的补贴存在着明显的国有偏好、规模偏好和出口偏好。

对于地方政府来说，财政补贴的对象与程度直接决定了地方政府干预经济发展的效果。然而，正如前文所说，地方政府补贴很大程度上扮演了“事后补救”而非“事前助力”的作用，其动机并不在于推动经营状况好、竞争力强的企业更好地发展，而往往倾向于保护经营不善、面临亏损的企业免于倒闭。这样一来，地方政府的财政补贴起到了保护落后产能、提高退出壁垒、制约市场机制的作用，对地方经济健康发展和产业转型与升级不利。另外，地方政府补贴的国有偏好、规模偏好和出口偏好也意味着这些企业承担了较多的政策性负担，比如维持就业水平、竞争GDP锦标等。各种政策性负担导致了这些企业长期难以摆脱受补贴、得优惠的局面。长期来看，这些做法对改善企业自身资源配置效率、提高竞争力是不利的。

因此，地方政府在干预经济的过程中，应当以充分发挥市场机制为原则，促进企业自主发展、充分竞争，使市场发挥优胜劣汰的激励作用。在对待补贴对象和程度的选择时，政府应当保持审慎，逐渐将补贴对象从经营状况欠佳、长期依靠补贴收入维持经营的“不死鸟”企业转移到技术创新能力强、有发展潜力的“雏鹰”企业上。政府应当不断减少对企业长期发展不利的“隐性补贴”行为，硬化企业预算约束，明确土地产权，建立严格、有效的环境保护机制。

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