（大連理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，大連 116024）

引 言

作為一種常用的宏觀經(jīng)濟(jì)政策，產(chǎn)業(yè)政策被世界各國廣泛的運用到經(jīng)濟(jì)發(fā)展中。產(chǎn)業(yè)政策可以增強(qiáng)溢出效應(yīng)和解決市場失靈問題[1，2]，但是受制于市場環(huán)境或制度安排也有可能出現(xiàn)束縛經(jīng)濟(jì)發(fā)展的情況[3，4]。因此，在現(xiàn)階段考察產(chǎn)業(yè)政策的實際效果對于制定宏觀和微觀經(jīng)濟(jì)的決策均具有重要意義。如何將國家宏觀政策落實到微觀層面，緩解中國式產(chǎn)能過剩成為了學(xué)界和實務(wù)界關(guān)注的重要話題。政府干預(yù)對銀行信貸資金配置有著重要的影響，作為政府干預(yù)經(jīng)濟(jì)的一種手段，產(chǎn)業(yè)政策扶持一定程度上能夠為企業(yè)帶來更多的正規(guī)金融融資，從而緩解企業(yè)的融資約束[5-7]。然而，這種基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持資源配置的效率性尚有待考證。

本文從微觀企業(yè)的產(chǎn)能利用率視角檢驗產(chǎn)業(yè)政策對實體經(jīng)濟(jì)的影響，考察了基于產(chǎn)業(yè)政策的信貸支持資源配置的效率性。

本文可能存在的貢獻(xiàn)如下：（1）本文從企業(yè)正規(guī)金融融資的視角表明，產(chǎn)業(yè)政策在企業(yè)融資活動中可以發(fā)揮積極作用，支持了Czarnitzki和Hottenrot[5]、 Byrd 和 Mizruchi[6]的觀點。 產(chǎn)業(yè)政策扶持會為企業(yè)帶來更多的信貸支持，這一發(fā)現(xiàn)為企業(yè)解決融資問題提供了一個新的視角，同時也豐富了緩解企業(yè)融資約束問題方面的研究；（2）本文利用產(chǎn)業(yè)政策這個外生事件考察政府干預(yù)對企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響，對林毅夫、周黎安等的企業(yè)產(chǎn)能過剩影響因素方面的文獻(xiàn)起到了一定的豐富作用[8，9]；（3） 本文從企業(yè)產(chǎn)能利用率的角度考察了基于政府產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持在資源配置方面的效率性，本文豐富了新興資本市場國家政府干預(yù)文獻(xiàn)體系，也具有一定的政策意義。

1 理論分析與研究假設(shè)

產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)債務(wù)融資來源的影響主要體現(xiàn)為資源引導(dǎo)效應(yīng)。為了實現(xiàn)預(yù)期的產(chǎn)業(yè)發(fā)展目標(biāo)，政府往往會采取經(jīng)濟(jì)手段、行政手段來推進(jìn)產(chǎn)業(yè)政策的落地，如信貸政策、土地政策、稅收政策、財政補(bǔ)貼政策。我國金融體系主要以大型國有商業(yè)銀行為主，政府干預(yù)對銀行信貸資金配置有著重要的影響。政府通過貸款行政審批、項目審批和核準(zhǔn)來引導(dǎo)信貸資金的投向，為產(chǎn)業(yè)政策支持的企業(yè)進(jìn)行金融資源的配給輸送或放松金融管制。另外，央行會結(jié)合國家的產(chǎn)業(yè)政策形成信貸政策工作意見下發(fā)給各銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)，切實發(fā)揮信貸政策導(dǎo)向，使其服務(wù)于國家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整戰(zhàn)略。在央行的窗口指導(dǎo)下，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)會調(diào)整貸款重點投向和貸款變動數(shù)量，以保證產(chǎn)業(yè)政策扶持行業(yè)發(fā)展的資金需要。因此，本文認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策的資源引導(dǎo)效應(yīng)可以幫助受產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)獲得更多的銀行信貸資源。同時，銀行信貸融資還可以給企業(yè)帶來抵稅效應(yīng)，而非正規(guī)金融融資卻不具有這個效應(yīng)，因此企業(yè)會選擇銀行信貸等正規(guī)融資來源?；诖?，產(chǎn)業(yè)政策會對企業(yè)的債務(wù)融資來源產(chǎn)生重要影響，本文提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)1：相對于未受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的行業(yè)企業(yè)而言，受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的行業(yè)企業(yè)的正規(guī)金融融資更多。

周業(yè)樑和盛文軍認(rèn)為，由于地方政府存在通過創(chuàng)造更多生產(chǎn)能力促進(jìn)GDP增長的動機(jī)，因此政府參與產(chǎn)業(yè)投資的沖動是我國產(chǎn)能過剩的重要原因[10]。林毅夫指出，由于存在后發(fā)優(yōu)勢，發(fā)展中國家的企業(yè)很容易對下一有前景的產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生共識，在投資上出現(xiàn) “潮涌現(xiàn)象”，由此導(dǎo)致產(chǎn)能過剩[8]。江飛濤等發(fā)現(xiàn)，體制扭曲背景下政府對企業(yè)投資的補(bǔ)貼性競爭是導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的主要原因[11]。由此可見，政府的行為對企業(yè)的產(chǎn)能利用率具有很大影響。政府的產(chǎn)業(yè)政策在為企業(yè)提供資金便利的同時也會加劇企業(yè)的產(chǎn)能過剩問題，基于此，本文提出假設(shè)2：

假設(shè)2：由于產(chǎn)業(yè)政策扶持所獲得的正規(guī)金融融資會降低企業(yè)產(chǎn)能利用率。

2 研究設(shè)計

2.1 樣本數(shù)據(jù)

本文以2000～2018年為時間窗口，以A股上市公司為研究對象，剔除了ST公司、數(shù)據(jù)缺失公司、金融行業(yè)公司和財務(wù)數(shù)據(jù)異常公司，最終得到33154個公司年度觀測樣本。產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)為作者從 “五年規(guī)劃”中手工整理獲得，公司財務(wù)、治理數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。本文對所有連續(xù)型變量進(jìn)行了Winsorize處理。

2.2 變量選擇與定義

產(chǎn)能利用率（CU）：本文采用余淼杰等的研究方法計算得出，體現(xiàn)了企業(yè)投入轉(zhuǎn)化為最終產(chǎn)出的總體效率[12]。該指標(biāo)為反向指標(biāo)，值越小表明產(chǎn)能過剩程度越小，產(chǎn)能利用率越高。正規(guī)金融融資（Formal）：本文采用（發(fā)行債券收到的現(xiàn)金+取得借款收到的現(xiàn)金-償還債務(wù)支付的現(xiàn)金）／總負(fù)債來表征。產(chǎn)業(yè)政策扶持（IP）：本文根據(jù) “五年規(guī)劃”中相關(guān)行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃來確定企業(yè)是否屬于受產(chǎn)業(yè)政策所支持的行業(yè)，若屬于則產(chǎn)業(yè)政策（IP）取值為1，否則為0。控制變量：本文參考祝繼高等[13]、 Rodano 等[14]的類似研究，主要選取了如下的控制變量：企業(yè)規(guī)模（Size），總資產(chǎn)的自然對數(shù)；盈利能力（ROE），凈資產(chǎn)收益率；成長能力（Growth），營業(yè)收入增長率；資產(chǎn)抵押擔(dān)保能力（FA），固定資產(chǎn)／總資產(chǎn)；流動比率（Cur），流動資產(chǎn)／流動負(fù)債；現(xiàn)金流量（CF），經(jīng)營活動現(xiàn)金流凈值／總資產(chǎn)；董事會規(guī)模（Bsize），董事會人數(shù)的自然對數(shù)；獨董比率（PID），獨董人數(shù)／董事會人數(shù)；監(jiān)事會規(guī)模（Ssize），監(jiān)事會人數(shù)的自然對數(shù)；股權(quán)集中度（Top1），第一大股東持股比例。

2.3 模型設(shè)計

為了檢驗產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)正規(guī)金融融資的影響，本文構(gòu)建了如下檢驗?zāi)Ｐ停?/p>

其中，F(xiàn)ormalit為i公司在t年的正規(guī)金融融資；IPit為i公司在t年的產(chǎn)業(yè)政策扶持情況，受到產(chǎn)業(yè)政策扶持則取值為1，否則為0；其他控制變量如前所述。

本文建立了如下模型來衡量產(chǎn)業(yè)政策扶持引發(fā)的信貸支持對企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響：

其中，CUit為i公司在t年的產(chǎn)能利用率；Formalit為i公司在t年的正規(guī)金融融資；IPit為i公司在t年的產(chǎn)業(yè)政策扶持情況，受到產(chǎn)業(yè)政策扶持則取值為1，否則為0；其他控制變量如前所述。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計分析

表1為本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從表中的結(jié)果可知，產(chǎn)能利用率（CU）的均值為0.011，中位數(shù)為-0.006；最小值為-0.838，最大值為0.908，標(biāo)準(zhǔn)差為0.286；可以發(fā)現(xiàn)，上市公司的產(chǎn)能利用率整體看來還有待提高。產(chǎn)業(yè)政策扶持（IP）變量的均值為0.490，中位數(shù)為0，可以發(fā)現(xiàn)，樣本中獲取產(chǎn)業(yè)政策支持的公司約占了50%。正規(guī)金融融資（Formal）的均值為0.016，中位數(shù)為0.003；最大值為0.525，最小值為-0.976，標(biāo)準(zhǔn)差為0.212，由此可見上市公司的融資能力和金融融資情況存在較大的差異。

表1 變量的描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

3.2 單因素分析

本文采用T檢驗和Wilcoxon Z檢驗來考察不同產(chǎn)業(yè)政策扶持樣本組之間變量的差異。表2展示的單變量分析結(jié)果顯示：正規(guī)金融融資（Formal）變量在無產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中均值為0.202，而在有產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中均值為0.220，且這種差異在0.01的水平上顯著。Wilcoxon Z檢驗的結(jié)果得到的結(jié)論與此一致：正規(guī)金融融資（Formal）變量的中位數(shù)在無產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中為0.160，而在有產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中為0.183，且這種差異在0.01的水平上顯著。這表明，與未受產(chǎn)業(yè)政策扶持的公司相比，受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的公司所獲得的正規(guī)金融融資更多，更易受到信貸支持。產(chǎn)能利用率（CU）變量在無產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中均值為0.016，而在有產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中均值為0.006，可見在無產(chǎn)業(yè)政策扶持樣本組中公司的產(chǎn)能利用率更高，且這種差異在0.01的水平上顯著。同理，根據(jù)Wilcoxon Z檢驗的結(jié)果，產(chǎn)能利用率（CU）變量在無產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中中位數(shù)為0.008，而在有產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本中中位數(shù)為0.004，且這種差異在0.01的水平上顯著。與未受產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本相比，受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的樣本正規(guī)金融融資更多、產(chǎn)能利用率更低。

表2 基于產(chǎn)業(yè)政策的單因素分析結(jié)果

3.3 主檢驗回歸結(jié)果

表3匯報了主檢驗的回歸結(jié)果。其中，列（1）和列（2）為產(chǎn)業(yè)政策影響企業(yè)正規(guī)金融融資的回歸結(jié)果?？梢钥闯?，在T期，產(chǎn)業(yè)政策IP與企業(yè)正規(guī)金融融資Formal的回歸系數(shù)為0.009和0.004，且在1%的水平上顯著。由此可以說明，相對于沒有產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)而言，受到產(chǎn)業(yè)政策扶持企業(yè)的正規(guī)金融融資水平更高，基本證實了本文的研究假設(shè)1?？紤]到產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)正規(guī)金融融資的影響可能存在一定的滯后效應(yīng)，本文還考察了產(chǎn)業(yè)政策對T+1期的企業(yè)正規(guī)金融融資的影響。在T+1期，產(chǎn)業(yè)政策IP與企業(yè)正規(guī)金融融資Formal的回歸系數(shù)為0.004，且在10%的水平上顯著，與前文保持一致。列（3）和列（4）匯報了基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持對產(chǎn)能利用率的影響。與前述一致，我們匯報了從T期到T+1期的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，交乘項IPit×Formalit的回歸系數(shù)在T期和T+1期分別為-0.012和-0.037；且于T期在5%的水平上顯著，于T+1期在1%的水平上顯著。這表明產(chǎn)業(yè)政策扶持為企業(yè)帶來更多信貸支持的同時也降低了企業(yè)的產(chǎn)能利用率。本文的研究結(jié)論還具有如下的經(jīng)濟(jì)意義：相對于未受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)而言，受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)產(chǎn)能利用率降低了約3.7%，本文的假設(shè)2得以驗證。

表3 主檢驗回歸結(jié)果

3.4 內(nèi)生性測試

受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)會獲得更多的正規(guī)金融融資。為了排除內(nèi)生性問題對這一結(jié)論的影響，本文借鑒余明桂等的研究[15]，設(shè)置如下模型：

其中，Post用來表示 “五年規(guī)劃”變更事件時間，事件沖擊的時間為 “十一五”規(guī)劃實施的年度。當(dāng)產(chǎn)業(yè)一直受到產(chǎn)業(yè)政策扶持時，IP賦值為1，否則為0。

其中，CU為企業(yè)的產(chǎn)能過剩程度。交乘項的回歸系數(shù)是關(guān)注的重點，若其顯著為負(fù)，則表明上文基于產(chǎn)能利用率視角的回歸結(jié)果未受到內(nèi)生性的干擾。從表4的結(jié)果可知，交乘項IP×Post、IP×Post×Formal的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，這與前文的研究結(jié)論一致?？梢?，在采用雙重差分模型進(jìn)行檢驗后，本文的結(jié)論仍然成立。

表4 雙重差分模型的回歸結(jié)果

3.5 穩(wěn)健性檢驗

（1）更換變量的計量方法。為了增強(qiáng)結(jié)論的穩(wěn)健性，本文用省級產(chǎn)業(yè)政策扶持變量替換產(chǎn)業(yè)扶持（IP），并引入省級產(chǎn)業(yè)政策扶持與正規(guī)金融融資的交乘項，對基本模型進(jìn)行回歸，得到了與前述一致的結(jié)論。另外，本文采用LP方法計算得出企業(yè)全要素生產(chǎn)率，以此來衡量企業(yè)的產(chǎn)能利用狀況，該指標(biāo)越大，說明企業(yè)的生產(chǎn)效率越高，產(chǎn)能過剩情況越輕。以此為基礎(chǔ)進(jìn)行回歸后，基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持與產(chǎn)能利用率依然顯著負(fù)相關(guān)?？梢姡疚牡难芯拷Y(jié)果未受到更換計量方法的影響。

（2）控制宏觀因素的影響。要準(zhǔn)確地分析產(chǎn)業(yè)政策所帶來的微觀經(jīng)濟(jì)后果，需要考慮宏觀因素的影響。因此本文借鑒連立帥等的方法[16]，在基本模型中控制了廣義貨幣增長率和衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸。所得結(jié)果與前文一致，限于篇幅不再贅述。

4 產(chǎn)業(yè)政策經(jīng)濟(jì)后果的異質(zhì)性分析

4.1 產(chǎn)業(yè)政策的異質(zhì)性分析

為了實現(xiàn)國家戰(zhàn)略意圖，國家 “五年規(guī)劃”會重點扶持一些產(chǎn)業(yè)，這就會導(dǎo)致這些受到重點扶持的產(chǎn)業(yè)能獲得更多的資源和政策傾斜。因此，本文參考陳冬華和姚振曄的做法[17]，對產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行了進(jìn)一步細(xì)化，識別出產(chǎn)業(yè)政策中重點扶持的行業(yè)企業(yè)（KIP），以進(jìn)行產(chǎn)業(yè)政策扶持經(jīng)濟(jì)后果的異質(zhì)性分析。通過對產(chǎn)業(yè)政策進(jìn)行文本分析，當(dāng)某行業(yè)談及 “大力發(fā)展”、“大力推進(jìn)”、“大力扶持”、“大力培育”、“重點扶持”、“重點發(fā)展”、“重點抓好”、“重點開發(fā)”、“重點培育”、“做大做強(qiáng)”、“著力抓好”、“做大做強(qiáng)”、“重點建設(shè)”等時，若企業(yè)受到產(chǎn)業(yè)政策重點扶持，此時KIP取值為1，否則為0。為了檢驗不同支持力度的產(chǎn)業(yè)政策引發(fā)的信貸支持對企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響，本文引入產(chǎn)業(yè)政策重點扶持（KIP）與正規(guī)金融融資（Formal） 的交乘項KIP×Formal，并設(shè)置如下回歸模型：

其中，CU為企業(yè)的產(chǎn)能利用率；KIP為企業(yè)是否受到產(chǎn)業(yè)政策重點扶持；其他控制變量含義如前所述。表5的列（1）和列（2）展示了模型（5）的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果中可知，交乘項KIPit×Formalit在T期和T+1期的回歸系數(shù)分別為-0.019和-0.024，并于T+1期在5%的水平上顯著。這表明，基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持與產(chǎn)能利用率之間具有顯著負(fù)相關(guān)的關(guān)系，而產(chǎn)業(yè)政策重點扶持將會增強(qiáng)這種負(fù)相關(guān)關(guān)系。

4.2 外部環(huán)境的異質(zhì)性分析

為了檢驗在不同外部環(huán)境下，基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸扶持對企業(yè)過度投資、過度生產(chǎn)、庫存積壓等行為的影響，本文在基本回歸模型中控制了外部環(huán)境的變量市場化程度（Mar），具體由經(jīng)濟(jì)的貨幣化程度，即廣義貨幣占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比率計算得出。在此基礎(chǔ)上引入交乘項IPit×Formalit×Marit，控制變量的含義如前文所述。企業(yè)的市場化程度（Mar）越高，則其對價格機(jī)制的敏感度就越高，有利于企業(yè)獲得最大化的利潤，降低政府配置資源的高昂成本。因此，本文預(yù)期企業(yè)市場化程度越高，基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸扶持導(dǎo)致的相對低下的資源配置效率對其影響越小，即市場化程度將會緩解產(chǎn)業(yè)政策扶持引發(fā)的信貸支持資源配置效率低下的問題。模型設(shè)計如下：

其中，CU為企業(yè)的產(chǎn)能利用率；Mar為企業(yè)的市場化程度；其他控制變量的定義如前所述。表5的列（3）和列（4）匯報了模型（6）的回歸結(jié)果。可以發(fā)現(xiàn)，交乘項IPit×Formalit×Marit在T期和T+1期的回歸系數(shù)分別為0.003和0.008，且均在5%的水平上顯著。這說明，企業(yè)的市場化程度能夠削弱產(chǎn)能利用率與基于產(chǎn)業(yè)政策的信貸支持之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，企業(yè)的市場化程度越高，產(chǎn)業(yè)政策引發(fā)的信貸支持對企業(yè)產(chǎn)能利用率的影響越??；企業(yè)市場化程度會減輕產(chǎn)業(yè)政策引發(fā)的信貸支持資源配置效率低下的問題。

表5 基于重點扶持和外部環(huán)境的異質(zhì)性分析

4.3 企業(yè)特征的異質(zhì)性分析

（1） 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)

我國金融體系存在著嚴(yán)重的 “所有制歧視”，在國家產(chǎn)業(yè)政策的指引下金融資源的配置是否還會存在 “所有制歧視”？前文研究得出產(chǎn)業(yè)政策扶持會使得企業(yè)更容易獲得正規(guī)金融融資，那么產(chǎn)業(yè)政策的這種溢出效應(yīng)會不會因企業(yè)性質(zhì)而異呢？因此，在考察基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持所進(jìn)行的資源配置效率時，應(yīng)考慮企業(yè)性質(zhì)的影響。具體地，以產(chǎn)能利用率為視角，進(jìn)行基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的異質(zhì)性分析，設(shè)置模型如下：

其中，CU為企業(yè)的產(chǎn)能利用率；SOE為i公司在t年的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，當(dāng)企業(yè)為國有企業(yè)時SOE為1，否則為0；其他控制變量的定義如表1所示。表6的列（1）和列（2）展示了模型（7）的回歸結(jié)果。可以看出，交乘項IPit×Formalit×SOEit在T期和T+1期的回歸系數(shù)分別為-0.029和-0.078，且均在5%的水平上顯著。這說明，基于產(chǎn)業(yè)政策的信貸支持與產(chǎn)能利用率的負(fù)相關(guān)關(guān)系在國有企業(yè)中更加顯著，即在國有企業(yè)中，產(chǎn)業(yè)政策引發(fā)的信貸支持更易造成產(chǎn)能利用率降低的情況，產(chǎn)業(yè)政策引發(fā)的信貸支持資源配置效率低下的情況更明顯。

（2） 政治關(guān)聯(lián)

在研究產(chǎn)業(yè)政策扶持為企業(yè)帶來的信貸支持所進(jìn)行的資源配置效率檢驗時，政治關(guān)聯(lián)是需要考慮的重要因素。同樣受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)，由于其政治關(guān)聯(lián)不同，產(chǎn)業(yè)政策扶持所帶來的信貸扶持可能存在差異。因此，本文將企業(yè)是否具有政治關(guān)聯(lián)（PC）納入研究中。具體地，為了考察政治關(guān)聯(lián)對以產(chǎn)能利用率為視角的產(chǎn)業(yè)政策經(jīng)濟(jì)后果的影響，引入政治關(guān)聯(lián)（PC）與基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持的交乘項IPit×Formalit×PCit，設(shè)置如下模型：

其中，CU為企業(yè)的產(chǎn)能利用率；PC為企業(yè)是否具有政治關(guān)聯(lián)，當(dāng)企業(yè)具有政治關(guān)聯(lián)時PC為1，否則為0；其他控制變量的定義如表1所示。表6的列（3）和列（4）匯報了模型（8）的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，交乘項IPit×Formalit×PCit在T期和T+3期的回歸系數(shù)分別為-0.078和-0.116，且均在1%的水平上顯著。由此可以說明，在具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)中產(chǎn)業(yè)政策引發(fā)的信貸資源配置效率更低。

表6 基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和政治關(guān)聯(lián)的異質(zhì)性分析

5 研究結(jié)論

產(chǎn)業(yè)政策是國家意志的體現(xiàn)，反映了國家產(chǎn)業(yè)調(diào)整和升級的戰(zhàn)略意圖，對企業(yè)微觀行為產(chǎn)生重要的影響。本文以2000～2018年中國滬深A(yù)股33154個公司年度觀測樣本為研究對象，考察了產(chǎn)業(yè)政策扶持與企業(yè)正規(guī)金融融資的關(guān)系，并從企業(yè)的產(chǎn)能利用率視角探討了基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持所進(jìn)行的資源配置效率問題。在此基礎(chǔ)上從企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、政治關(guān)聯(lián)、外部環(huán)境差異等方面做了一系列異質(zhì)性分析。研究結(jié)論表明：受到產(chǎn)業(yè)政策扶持的企業(yè)更容易受到信貸支持，從而持有大量現(xiàn)金，而這種基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持會使企業(yè)的產(chǎn)能利用率下降，即基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持所進(jìn)行的資源配置效率是有待提升的。該結(jié)論在控制內(nèi)生性問題之后依然穩(wěn)健。異質(zhì)性分析結(jié)果表明，基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸支持所進(jìn)行的資源配置效率相對低下問題在受到產(chǎn)業(yè)政策重點扶持的企業(yè)、國有企業(yè)和具有政治關(guān)聯(lián)的企業(yè)中更為明顯，而這種作用對市場化程度較高的企業(yè)影響相對較小。本文的研究豐富了產(chǎn)業(yè)政策扶持經(jīng)濟(jì)后果方面的文獻(xiàn)，也具有一定的政策意義，企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)注重基于產(chǎn)業(yè)政策扶持的信貸扶持在資源配置方面的效率，以更好地發(fā)揮產(chǎn)業(yè)政策促進(jìn)生產(chǎn)發(fā)展和經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行的作用。