花培严，崔军

（中国人民大学公共管理学院，北京 100871）

0 引言

信贷约束是我国经济转型中的“灰犀牛”问题。现金流是企业生存的血液，由于我国的直接融资市场不发达，因此大部分企业依靠以银行信贷为主的信贷市场满足资金需求。经历了数十年粗放型经济增长后，大量信贷资金流入国有企业，民营企业的融资难问题愈演愈烈[1]。学界已经较为广泛地讨论了财政补贴对企业在缓解现金流紧张、增产扩销上的直接作用[2,3]。然而，较少文献关注到财政补贴对信贷市场的积极影响[4]。事实上，获得补贴的企业得到了政府的资质认证，与政府构成了隐形的政治关联，获得补贴可以成为企业在信贷市场的有利信号。

信贷约束的成因被学界广泛讨论，可以划分为内部约束和外部约束两个方面。内部约束指的是企业内部控制水平不足导致的信贷约束。外部约束是指企业所处外部环境问题造成的信贷约束。

财政补贴是政府为扶持产业发展无偿给予企业的财政资金。关于财政补贴的研究普遍聚焦于对补贴企业的直接作用：一是财政补贴能够显著提升企业绩效[3]；二是财政补贴能够增加企业研发投入，激励技术发展，进而增加企业产出[2]。

较少文献关注到财政补贴对信贷市场的间接影响。财政补贴作为一种政府隐形担保，有助于企业在信贷市场获得更多、更优惠的银行贷款[4]。事实上，补贴发放的审核条件严格，补贴项目的决策需要经过地方财政系统的层层审核和专家团队严格论证，代表政府对企业的一种资质认证，获得政府补助的企业项目在税收、用地、市场准入、舆论宣传等方面一般还有叠加的政策优惠[5]。因此，获得补贴的企业有足够的理由在信贷市场获得更优惠的信贷政策。

关注财政补贴对信贷市场影响的文献未能对其背后的影响机制展开深刻的讨论。诸多学者曾围绕政治关联在信贷市场的影响机制进行了深入研究，这对研究财政补贴在信贷市场的影响机制有一定的借鉴意义[6,7]。一方面，政治关联帮助企业直接获取资源；另一方面，政治关联通过降低企业信息不对称程度缓解企业信贷约束。财政补贴的本质是获得了政府的资质认证，与政府形成了一种隐形政治关联。因此，研究财政补贴对信贷市场的影响机制有利于丰富既有文献关于政治关联对信贷市场作用机制的研究内容。

总的来说，目前关注财政补贴对信贷市场作用的文献为本文奠定了研究基础，但未能对影响机制进行详尽讨论，本文将进一步从理论角度解释影响机制，弥补这一研究空白。从现实角度来看，理解财政政策对信贷市场的信号传递效应，发挥财政政策的“撬动效应”，缓解企业信贷约束，对经济高质量发展至关重要。

1 理论机制

本文引用Brown和Christensen（1980）[8]提出的局部均衡模型以解释财政补贴对信贷市场影响的微观机制。生产要素指进行社会生产经营活动时所需要的各种社会资源，其中既包括资本、劳动、原材料等可变要素，也包括为满足外部环境需要而投入的“准固定”要素。

“准固定”要素的成本不仅由企业成本最小化决定，还取决于企业的外部约束。信息不对称问题是造成不必要融资成本的主因。由于信息不对称的存在，企业为获得生产经营活动所需要的信贷融资，必须要付出相应成本，如需接受更高的利率价格、以固定资产为抵押，甚至寻租。本文将企业在信贷市场为证明其贷款资质投入的非必要融资成本界定为“准固定”要素。

企业的生产成本函数如式（1）所示：

其中，C表示企业可变成本，O表示产出水平，Va表示第a（a=1,2,3,…,A）种可变要素价格，Qb表示第b（b=1,2,3,…,B）种“准固定”要素投入量。根据谢泼德引理，本文将可变要素资本F的需求近似表示为产出水平、可变要素价格和“准固定”要素投入量的线性函数，如式（2）所示：

其中，α为常数项，β、λ和η分别为总产出、可变要素价格和“准固定”要素投入量的变量系数。如果用P表示财政补贴，用ω表示财政补贴的边际影响，Ω表示其他因素的影响，则财政补贴与信贷规模的关系可以简化为式（3）：

对等式两边同时求偏导数，可以得到式（4）：

假设要素投入市场是完全竞争的，则财政补贴政策难以影响其他可变要素成本，如劳动力供给、耗材购买等，因此，式（4）可以进一步简化为式（5）：

式（5）右边第一项为收入效应，表示财政补贴影响企业产出从而促使企业资金需求增加，因此信贷规模扩张；第二项为替代效应，表示财政补贴通过替代企业因信息不对称产生的非必要融资成本，从而影响其信贷规模。

2 研究设计

2.1 样本选取

本文选取2013—2020年沪深A股上市公司作为样本。本文对样本进行如下处理：（1）剔除变量数据大量缺失和由于财报披露问题造成数据明显异常的样本。（2）删除ST公司和金融类企业，这类企业异常值多，易造成结论偏误。（3）剔除近三年内上市的企业。最终得到8年内2069家A股上市企业共16552条年化数据。

2.2 变量设计

2.2.1 被解释变量

为探究财政补贴对信贷市场的作用，本文选取短期贷款（一年以内贷款）、长期贷款（一年以上贷款）作为被解释变量以测度企业的信贷规模。

2.2.2 解释变量

本文选取财政补贴和是否获得财政补贴为解释变量以探究财政补贴对企业信贷规模的影响。

2.2.3 控制变量

参考既有文献中选取的信贷规模的影响因素，本文考虑控制企业规模、经营能力和贷款能力三个方面对信贷规模的影响，并通过逐步回归选取控制变量。

（1）规模方面，总资产直接反映企业规模大小，规模越大的企业信贷规模越大；资产负债率反映企业的负债规模，显著影响当期信贷规模。

（2）经营能力方面，毛利率由净利润除以经营收入得到，能反映企业经营状况。

（3）贷款能力方面，银行往往要求企业以一定资产作为贷款抵押。固定资产比例反映了企业抵押物资产占总资产比例，该比例越高，企业越容易获得贷款。

2.2.4 中介变量

为探究财政补贴对信贷市场的影响机制，本文选取企业年营业收入和信息不对称程度作为机制检验的中介变量。选取营业收入测度企业产出。由于财政补贴通常针对具体项目，企业增产扩销，直接带来企业当期收入增加，因此选取年营业收入能很好地衡量企业当期经营状况。区别于营业总收入，营业收入不包括营业外收入，是企业当期经营活动产生的收入。

本文以企业信息不对称程度解释企业需要付出的担保成本，信息不对称程度越高，企业在信贷市场取得贷款需要付出的担保成本越大[9]。信息不对称程度的度量参考于蔚等（2012）[7]的计算，由于流动性较高的股票信息不对称程度较低，因此可以采用股票日频交易数据测度信息不对称程度。具体而言，选取流动指标比例LR、非流动指标比例ILL和收益率反转指标GAM的年交易日平均值进行主成分分析，得到第一组主成分方差累积贡献率为75%。本文以第一组主成分作为测度企业年信息不对称程度的变量，该值越大，说明该年份企业信息不对称程度越高。

其余所有变量数据均源自Wind和iFind数据库。本文对所有正值连续变量进行了上下1%的截尾和对数化处理。各变量处理方式和说明如表1所示，各变量描述性统计见下页表2。

表1 变量说明

表2 描述性统计

2.3 模型构建

2.3.1 双重固定效应模型

本文采用面板数据双重固定效应模型检验财政补贴对信贷规模的影响，回归方程如式（6）所示：

其中，Loan表示被解释变量，包括企业短期贷款和长期贷款。Core是解释变量，包括获得补贴金额和是否获得补贴，β1是解释变量的系数。Controls表示4个控制变量，βj（j=2,3,4,5）是4个控制变量的系数。β0和εi,t分别表示截距项和随机扰动项。

在模型中，为了控制不同时期宏观经济变动、企业个体差异对回归结果的影响，本文控制了时间固定效应Tt和个体固定效应λi。

2.3.2 中介效应模型

本文采用中介效应模型以检验财政补贴对信贷市场影响的产出效应和要素替代效应。本文先检验“财政补贴—产出增加—信贷约束缓解”这一产出效应路径，即验证企业产出是否为财政补贴对信贷规模影响的中介变量。revenue是企业当期营业收入，建立如式（7）和式（8）所示的中介效应模型：

本文再检验财政补贴对信贷市场影响的要素替代效应，即“财政补贴—信息不对称程度降低—信贷约束缓解”这一影响路径。变量asy表示企业的信息不对称程度，要素替代效应的中介效应模型如式（9）和式（10）所示：

3 实证分析

3.1 基准回归

本文通过逐步回归加入控制变量，控制变量均至少在10%的水平上显著。表3报告了基准回归结果，财政补贴对信贷规模的影响在1%的水平上显著为正，企业获得的补贴越多，其信贷规模越大。在控制变量方面，总资产、资产负债率、固定资产比例均与信贷规模正相关。毛利率与短期贷款负相关而与长期贷款正相关，这反映了高利润率的企业不需要大量的短期贷款，更注重利用长期贷款实现长期发展。

表3 基准回归结果

SUR（Seemingly Unrelated Regression）检验用于检验subsidy变量系数的组间差异。SUR检验结果显示，在1%的显著性水平上，财政补贴对短期贷款的影响系数显著大于长期贷款，财政补贴在信贷市场中对短期贷款的影响大于长期贷款。

3.2 异质性分析

前文检验了财政补贴在信贷市场的正向影响。进一步地，本文根据企业所有制性质、区域发展水平和产业政策差异进行异质性分析。下页表4报告了异质性分析的结果，本文通过费舍尔组合检验（Fisher’s Permutation test）进行1000次自体抽样（Bootstrap）以测试组间财政补贴系数的异质性。由于财政补贴对短期贷款和长期贷款影响的异质性分析结果相似，为避免冗赘，本文仅报告财政补贴对短期贷款影响的异质性分析结果。

表4 异质性分析结果

（1）所有制性质差异

企业所有制差异可能影响财政补贴对信贷市场的作用程度。国有企业具有政府背书，有政府的隐性担保，财政补贴信号能补充传递的政治关联信息有限。相反，民营企业缺乏信用背书，财政补贴能够帮助民营企业在信贷市场增信，因而民营企业样本中的财政补贴系数更大。

表4中的列（1）和列（2）展示了国有企业与民营企业两类子样本的回归结果。两类企业的财政补贴系数均显著为正，财政补贴与信贷规模显著正相关。根据经验P值，民营企业的补贴系数在5%的显著性水平上大于国有企业。

（2）区域发展水平差异

企业所在区域发展水平差异可能影响财政补贴对信贷市场的作用。发达地区的市场透明度更高，银企间的信息不对称程度较低，信贷市场对财政补贴信号的依赖程度较低。相反，欠发达地区的市场机制不完全，银企间的信息不对称程度较高，因此财政补贴在信贷市场中能起到的正向作用更显著。

中国区域夜光指数通过卫星识别不同区域灯光强度以衡量区域发展水平。为检验企业所在区域发展水平差异对财政补贴系数的影响，本文中使用该指数划分地区发展程度，将中位数以上样本定义为“发达地区”，将中位数以下样本定义为“欠发达地区”，分组回归结果如表4中的列（3）和列（4）所示。

结果显示，欠发达地区的财政补贴系数大于发达地区，这源于欠发达地区发展基础相对薄弱，政府发放补贴释放的积极信号对这类地区的信贷市场更具价值。然而，发达与欠发达地区的组间费舍尔检验并不能拒绝组间系数差异为0的原假设，这说明区域发展水平差异对财政补贴的影响有限。

（3）产业政策差异

企业所属产业本身是否受政策扶持可能影响财政补贴对信贷市场的正向作用。当产业本身受到政策扶持时，获得财政补贴的企业与政府间形成的隐形政治关联更紧密，更容易被信贷市场识别。

2021年财政部、工业和信息化部联合印发《关于支持“专精特新”中小企业高质量发展的通知》，启动中央财政资金专项支持“专精特新”中小企业高质量发展。本文以“专精特新”企业名单为筛选标准，区分名单内企业和其他企业。“专精特新”企业受产业政策的大力扶持，其获得财政补贴更容易被信贷市场识别。

表4中的列（5）和列（6）报告了产业政策差异分组检验的结果。在1%的显著性水平上，“专精特新”企业的财政补贴系数显著大于其他企业。

3.3 稳健性检验

（1）替换变量

解释变量上，将财政补贴替换为财政补贴占企业总资产的比重，结果显示短期贷款的回归系数在1%的水平上显著为正。虽然替换解释变量后模型的t检验值较原模型降低，但不影响财政补贴与信贷规模正向相关的结论。被解释变量上，为检验稳健性，本文以短期贷款和长期贷款占总资产的比重替换被解释变量回归，财政补贴系数正向显著。

表5报告了以财政补贴占总资产比重替换解释变量（补贴金额）和以贷款占总资产比重替换被解释变量（短期贷款）后的回归结果。

表5 替换变量后的回归结果

（2）变换回归样本

为防止样本期间选取差异对结论的影响，本文取八年间任意连续三年的子样本回归，结论基本稳健。由于结果冗长，在此不予列示。

3.4 内生性解释

参考周文婷和吴一平（2020）[4]的处理方法，本文通过合成工具变量（SIV）的方式处理可能存在的内生性问题。企业财政补贴的合成值subsidy_SIV由企业所属产业年补贴额逐年平均增长率乘以前一年企业获得的补贴计算得到。产业年补贴额平均增长率更多取决于政府对该产业的整体扶持政策，与企业个体的信贷规模不相关。由于合成值由企业前一年补贴数据乘以其行业增长率估算得出，因此相关性较高。

以subsidy_SIV作为subsidy的工具变量，两阶段回归结果如表6所示，在列（1）中，工具变量对原解释变量的影响显著为正，且模型拟合度好，符合工具变量要求。在列（2）和列（3）中将解释变量替换为工具变量后，财政补贴系数均变大，这说明原模型存在内生性问题导致财政补贴系数偏小。

表6 工具变量的两阶段回归结果

4 机制检验

4.1 产出效应的机制检验

下页表7报告了财政补贴对信贷市场产出效应的检验结果。列（1）至列（3）检验了营业收入能否作为财政补贴对短期信贷市场影响的中介变量。在列（2）中，营业收入与财政补贴在5%的显著性水平上正相关。进一步地，列（3）在列（1）模型的基础上加入营业收入，财政补贴系数有所下降，且营业收入的回归系数显著为正，表明营业收入能够作为财政补贴对短期贷款影响的中介变量。财政补贴在短期信贷市场的产出效应显著，补贴通过改善企业营业收入使企业获得了更多的短期贷款。

表7 产出效应的机制检验

列（4）至列（6）检验了营业收入是否为财政补贴影响长期信贷市场的中介变量。在列（6）加入营业收入后，系数不显著。进一步通过Sobel检验发现，营业收入并不能作为财政补贴影响长期贷款的中介变量，财政补贴在长期信贷市场不具有产出效应。以上结果说明，财政补贴在短期信贷市场中存在产出效应，而在长期信贷市场中不存在产出效应。

4.2 要素替代效应的机制检验

要素替代效应的机制检验结果如表8所示。列（1）至列（3）检验了信息不对称程度能否作为财政补贴影响短期信贷市场的中介变量。在列（2）的回归结果中，财政补贴与信息不对称程度显著负相关，说明财政补贴作为一种政府隐性担保，能够显著降低企业的信息不对称程度。列（3）中，在列（1）的基础上加入信息不对称程度变量后，信息不对称程度的系数在1%的显著性水平上为负，说明信息不对称程度越高，企业需要付出的担保成本越多，信贷约束越强；同时，财政补贴系数下降，说明财政补贴能够降低企业信息不对称程度、替代担保成本，进而缓解信贷约束。

表8 要素替代效应的机制检验

列（4）至列（6）报告了信息不对称程度能否作为财政补贴对长期信贷市场作用的中介变量。在列（6）中，信息不对称程度的系数显著为负，这说明财政补贴能够通过降低企业的信息不对称程度缓解其信贷约束。以上结果说明财政补贴在短期信贷市场和长期信贷市场中都具有要素替代效应。

5 结论

本文以2013—2020年沪深A股2069家上市企业的长、短期贷款规模为因变量构建双重固定效应模型，进行数据处理、回归、修正、检验后，最终证实财政补贴能够缓解企业信贷约束。进一步通过局部均衡模型的理论推导和中介效应模型检验发现了财政补贴对信贷市场影响的产出效应和要素替代效应。本文的主要结论如下：

（1）财政补贴能够显著增加企业获得的银行贷款规模。经过稳健性检验后，这一结论依然成立。异质性分析结果显示，财政补贴对信贷市场的积极影响在民营企业、欠发达地区企业和受政策扶持行业企业中更显著。

（2）财政补贴对信贷市场具有产出效应。财政补贴直接给予企业资金，鼓励企业增产扩销。企业产出增加使得企业的信贷融资需求增加，同时产出的增长向信贷市场传递了积极信号，二者都有利于企业信贷规模的扩张。

（3）财政补贴对信贷市场具有要素替代效应。财政补贴可以被视为一种政府隐性担保，能够降低银企信息不对称程度，替代企业在信贷市场需要付出的非必要融资成本，促进企业资金需求的增加。同时，信息不对称程度的下降向信贷市场传递了积极信号，使得企业的信贷约束得到缓解。

（4）财政补贴对短期信贷市场兼具了产出效应和要素替代效应，但对长期信贷市场的产出效应并不显著。这是由于银行在发放长期贷款时，主要考量的是企业长期性的产出水平，对短期内产出的增加并不敏感。相反，短期贷款市场对于企业短期内由财政补贴带来的产出增加更加敏感。