■朱新蓉 劉銀雙

一、引言

我國(guó)央行在不斷完善貨幣政策框架的過程中，更加注重運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)市場(chǎng)進(jìn)行定向精準(zhǔn)調(diào)控。例如，使用定向降準(zhǔn)、定向中期借貸便利、支農(nóng)支小再貸款等貨幣政策工具持續(xù)加大對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)薄弱環(huán)節(jié)的支持力度，以增強(qiáng)信貸融資的普惠性及可得性。結(jié)構(gòu)性貨幣政策所發(fā)揮的正向再分配效應(yīng)，一方面能通過引導(dǎo)信貸流向來緩解薄弱環(huán)節(jié)的融資難題，另一方面能通過引導(dǎo)市場(chǎng)利率下行來降低社會(huì)綜合融資成本。

為便利中期借貸便利（MLF）等基于抵押品條件的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的操作，中國(guó)人民銀行于2018年6月宣布擴(kuò)大MLF 擔(dān)保品范圍，突出了小微企業(yè)債、綠色債以及小微企業(yè)貸款、綠色貸款，并優(yōu)先接受其為擔(dān)保品。該項(xiàng)政策不僅是為了在一定程度上緩解金融機(jī)構(gòu)的擔(dān)保品不足問題，其更重要的意圖在于增強(qiáng)結(jié)構(gòu)性調(diào)控的有效性，鼓勵(lì)金融機(jī)構(gòu)對(duì)政策導(dǎo)向部門投放更多信貸資金。經(jīng)歷了幾年的實(shí)踐，擔(dān)保品擴(kuò)容政策是否能有效助力結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)定向領(lǐng)域的信貸融資？是否具有引導(dǎo)商業(yè)銀行信貸投放精準(zhǔn)直達(dá)至小微和“三農(nóng)”企業(yè)的效果？這些問題值得進(jìn)一步分析研究。

二、文獻(xiàn)綜述

在“穩(wěn)”字當(dāng)頭的貨幣政策背景下，我國(guó)央行更加注重運(yùn)用結(jié)構(gòu)性貨幣政策將流動(dòng)性注入特定扶持領(lǐng)域，以實(shí)現(xiàn)定向精準(zhǔn)調(diào)控。對(duì)于總量貨幣政策難以解決的差異化問題，結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的搭配表現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)，更能有效化解經(jīng)濟(jì)下行和風(fēng)險(xiǎn)沖擊中的矛盾，從而提升產(chǎn)出水平[1]。雖然數(shù)量型與利率導(dǎo)向型結(jié)構(gòu)性貨幣政策均能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，但總體上利率導(dǎo)向型結(jié)構(gòu)性貨幣政策效果優(yōu)于數(shù)量導(dǎo)向型結(jié)構(gòu)性貨幣政策的效果[2]。同樣，各類借貸便利工具在調(diào)節(jié)市場(chǎng)流動(dòng)性及引導(dǎo)市場(chǎng)利率走勢(shì)效果上也具有顯著差異。其中，常備借貸便利能有效發(fā)揮利率走廊的作用，降低貨幣市場(chǎng)利率及波動(dòng)[3]。

以定向降準(zhǔn)為代表的結(jié)構(gòu)性貨幣政策能有效緩解實(shí)體企業(yè)的融資困境。定向降準(zhǔn)有助于提高惠農(nóng)的精準(zhǔn)性，能顯著緩解農(nóng)業(yè)企業(yè)的融資約束，且對(duì)資金緊缺類農(nóng)業(yè)企業(yè)的效果更好[4]。同時(shí)，定向降準(zhǔn)能定向支持小微、農(nóng)業(yè)類企業(yè)，提高其信貸可得性，并降低其融資成本，促進(jìn)投資水平增加[5]。然而，定向降準(zhǔn)的結(jié)構(gòu)性調(diào)控效果取決于商業(yè)銀行的貸款行為選擇，在臨界值的特定范圍內(nèi)，沒有該項(xiàng)政策優(yōu)惠的商業(yè)銀行對(duì)農(nóng)業(yè)信貸投放不會(huì)擴(kuò)張[6]，并且定向降準(zhǔn)所釋放的部分流動(dòng)資金進(jìn)入了非定向部門，難以成為解決小微、“三農(nóng)”企業(yè)融資難問題的根本舉措[7]。而有該項(xiàng)政策優(yōu)惠的商業(yè)銀行會(huì)隨信用環(huán)境質(zhì)量提高相應(yīng)增強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，加大對(duì)小微企業(yè)的信貸支持[8]。由此可見，結(jié)構(gòu)性貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的調(diào)控成效在較大程度上取決于商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的信貸決策，有利的政策環(huán)境能吸引銀行向政策導(dǎo)向部門釋放更多流動(dòng)性。

高效的擔(dān)保品管理手段能較好地推動(dòng)新型貨幣政策工具實(shí)施，廣泛服務(wù)于宏觀審慎管理及現(xiàn)代化貨幣政策框架構(gòu)建。以擔(dān)保品為調(diào)節(jié)手段的創(chuàng)新型貨幣政策，具備精準(zhǔn)調(diào)控的優(yōu)勢(shì)，在金融體系的流動(dòng)性、穩(wěn)健性管理中扮演著重要角色[9，10]。隨著擔(dān)保品管理業(yè)務(wù)的擴(kuò)充及體系化，其逐步從交易安全的壓艙石轉(zhuǎn)化為風(fēng)險(xiǎn)管理的閥門。為提供更有利的政策環(huán)境，中央銀行適當(dāng)擴(kuò)大MLF 擔(dān)保品范圍，以提高對(duì)中小商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)包容性，增強(qiáng)貨幣政策的精準(zhǔn)性。對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)而言，抵押品具有良好的激勵(lì)效應(yīng)，寬松的擔(dān)保品政策有利于降低利差、緩解信貸緊縮，并提高產(chǎn)出水平[11]。對(duì)商業(yè)銀行體系來說，中央銀行創(chuàng)設(shè)的借貸便利工具通過商業(yè)銀行的合格擔(dān)保品渠道，增加了對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門的貸款發(fā)放[12]。盡管靈活的擔(dān)保品政策促進(jìn)了央行政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，但也伴隨著一定的道德風(fēng)險(xiǎn)[13]。寬松的央行擔(dān)保品范圍，會(huì)降低擔(dān)保品質(zhì)量，在刺激銀行貸款影響資源配置時(shí)，促使銀行過度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)[14]。因此，央行需要平衡面臨的風(fēng)險(xiǎn)與銀行類交易對(duì)手的準(zhǔn)入，但由于評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)缺乏對(duì)中小企業(yè)小額貸款的信息，使得銀行貸款對(duì)這類資格審查存在困難，某種程度約束了擔(dān)保品政策的發(fā)揮[15]。

對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，結(jié)構(gòu)性貨幣政策調(diào)控初見成效，尤其是定向降準(zhǔn)政策效果已顯現(xiàn)。而目前關(guān)于擔(dān)保品政策如何影響結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具調(diào)控定向部門信貸供給的研究較少，研究范圍僅涉及擔(dān)保品框架對(duì)企業(yè)債券、綠色信貸企業(yè)的影響[16—18]。本文創(chuàng)新點(diǎn)如下：第一，聚焦小微、“三農(nóng)”等普惠重點(diǎn)領(lǐng)域，探討擔(dān)保品擴(kuò)容政策是否能夠提高企業(yè)融資的精準(zhǔn)直達(dá)性。第二，運(yùn)用中介效應(yīng)檢驗(yàn)MLF等結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具在擔(dān)保品擴(kuò)容后如何影響商業(yè)銀行對(duì)重點(diǎn)企業(yè)的信貸投放。第三，以擔(dān)保品擴(kuò)容政策為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用固定效應(yīng)的PSM-DID模型以減少內(nèi)生性因素的干擾，提高實(shí)證結(jié)果的解釋力。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇及變量定義

自2010年起，全國(guó)中小企業(yè)股份轉(zhuǎn)讓系統(tǒng)逐漸加強(qiáng)對(duì)季度財(cái)務(wù)報(bào)表的披露，因此本文選取2010年第一季度至2021年第二季度的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，研究我國(guó)央行擔(dān)保品擴(kuò)容對(duì)小微、“三農(nóng)”類政策扶持企業(yè)信貸融資的影響。其中，小微企業(yè)的劃分依據(jù)《統(tǒng)計(jì)上大中小微企業(yè)劃分辦法（2017）》，主要采用營(yíng)業(yè)收入、資產(chǎn)總額兩項(xiàng)指標(biāo)對(duì)各行業(yè)不同年份的企業(yè)進(jìn)行分類，將符合小型、微型標(biāo)準(zhǔn)的企業(yè)納入本文所要考察的范圍。“三農(nóng)”企業(yè)為證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類中的農(nóng)、林、牧、漁業(yè)企業(yè)。同時(shí)，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：剔除金融行業(yè)、ST 企業(yè)以及關(guān)鍵變量缺失的樣本，并對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾處理。數(shù)據(jù)均來自wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

本文的被解釋變量為企業(yè)的信貸可得性、信貸期限結(jié)構(gòu)，具體定義見表1。解釋變量（did）由是否實(shí)施央行擔(dān)保品擴(kuò)容政策（post）與是否為小微、“三農(nóng)”政策扶持企業(yè)（treat）交乘構(gòu)成。若樣本時(shí)間位于2018年6月及以后則post=1，否則為0；若企業(yè)屬于小微或“三農(nóng)”企業(yè)則treat=1，否則為0。借鑒已有研究，選取企業(yè)盈利能力（roa）、財(cái)務(wù)杠桿（lev）、抵押擔(dān)保能力（fixed）、現(xiàn)金流能力（cfo）、成長(zhǎng)性（growth）、企業(yè)規(guī)模（size）作為企業(yè)層面的控制變量，同時(shí)加入反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（gdp）、貨幣政策（m2）的宏觀經(jīng)濟(jì)變量。具體定義見表1。

表1 變量定義

（二）模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)MLF 擔(dān)保品范圍擴(kuò)大這一外生政策沖擊能否引導(dǎo)金融機(jī)構(gòu)信貸資金更多流入小微、“三農(nóng)”領(lǐng)域，以緩解其融資約束，本文將小微、“三農(nóng)”企業(yè)作為處理組，其他企業(yè)作為對(duì)照組，構(gòu)建雙重差分模型進(jìn)行回歸分析。同時(shí)，為避免自選擇偏差，運(yùn)用傾向得分匹配法（PSM）對(duì)處理組樣本進(jìn)行匹配。參考已有研究并對(duì)匹配變量進(jìn)行篩選，將盈利能力（roa）、財(cái)務(wù)杠桿（lev）、抵押擔(dān)保能力（fixed）、現(xiàn)金流能力（cfo）、成長(zhǎng)性（growth）、企業(yè)規(guī)模（size）作為協(xié)變量，對(duì)企業(yè)融資的結(jié)果變量采用一對(duì)二最近鄰法匹配，并通過平衡性假設(shè)檢驗(yàn)得到標(biāo)準(zhǔn)化偏差較小的對(duì)照組，共計(jì)5865個(gè)樣本觀測(cè)值。本文采用固定效應(yīng)的雙重差分法對(duì)PSM 匹配后的處理組與對(duì)照組樣本進(jìn)行政策效果評(píng)估，模型具體形式如下：

其中，y為企業(yè)信貸可得性（loanratio）與信貸期限結(jié)構(gòu)（stloan、ltloan）的解釋變量，did為本文所要關(guān)注的雙重差分變量，以衡量擔(dān)保品擴(kuò)容的政策效果。control表示企業(yè)和宏觀層面的所有控制變量，δ、μ分別表示個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)，ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

進(jìn)一步地，為揭示央行擔(dān)保品擴(kuò)容政策對(duì)定向企業(yè)融資的作用機(jī)制，本文引入中期借貸便利（MLF）、常備借貸便利（SLF）、抵押補(bǔ)充貸款（PSL）作為中介變量。這類結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具均需提供合格抵押品，因而擔(dān)保品擴(kuò)容政策會(huì)影響這類結(jié)構(gòu)性貨幣政策的調(diào)控效果。采用中介效應(yīng)分析擔(dān)保品擴(kuò)容政策對(duì)MLF、SLF、PSL 結(jié)構(gòu)性貨幣政策的影響及這類結(jié)構(gòu)性貨幣政策在擔(dān)保品政策沖擊后發(fā)揮的作用，構(gòu)建如下模型：

其中，MP表示MLF、SLF、PSL 結(jié)構(gòu)性貨幣政策，主要關(guān)注β1與β2系數(shù)的顯著性。若這兩個(gè)系數(shù)均顯著，表明結(jié)構(gòu)性貨幣政策在擔(dān)保品擴(kuò)容政策與定向企業(yè)融資關(guān)系中存在中介效應(yīng)。另外，本文還引入企業(yè)生命周期、市場(chǎng)勢(shì)力兩類調(diào)節(jié)變量，對(duì)模型（1）進(jìn)行分組檢驗(yàn)，以確認(rèn)不同企業(yè)特征在擔(dān)保品擴(kuò)容后的差異性影響。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了新三板企業(yè)主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。可以看出，信貸可得性的最小值為0，最大值為55.1%，說明各類型企業(yè)信貸融資存在較大差異。同時(shí)，短期借款比例的均值為24.2%，長(zhǎng)期借款比例的均值為9.96%，表明大多數(shù)企業(yè)對(duì)短期借款的依賴高于長(zhǎng)期借款。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)分析

（二）擔(dān)保品擴(kuò)容政策對(duì)定向企業(yè)融資的影響

本文基于固定個(gè)體與時(shí)間的雙重差分模型，以PSM 匹配后的非定向企業(yè)為對(duì)照組，檢驗(yàn)了央行擔(dān)保品擴(kuò)容政策對(duì)小微、“三農(nóng)”企業(yè)融資造成的沖擊。表3報(bào)告了這一回歸結(jié)果，（1）和（2）列中雙重差分did 的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，表明擔(dān)保品擴(kuò)容后，小微、“三農(nóng)”類定向企業(yè)較其他企業(yè)的信貸可得性與長(zhǎng)期信貸比例顯著下降。原因可能在于，擔(dān)保品管理的短期效應(yīng)難以顯現(xiàn)，商業(yè)銀行基于流動(dòng)性、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)等因素，更傾向于將擔(dān)保品擴(kuò)容政策釋放的流動(dòng)性投入非定向部門，反而擠出了對(duì)小微、“三農(nóng)”企業(yè)的信貸資金。因此，擔(dān)保品擴(kuò)容政策難以通過調(diào)節(jié)銀行信貸流向以精準(zhǔn)支持重點(diǎn)企業(yè)。但（3）列中did的回歸系數(shù)并不顯著，表明央行擔(dān)保品擴(kuò)容后，小微、“三農(nóng)”企業(yè)較其他企業(yè)的短期信貸占比沒有明顯變化。原因可能在于，與長(zhǎng)期信貸相比，各類企業(yè)主要依賴短期信貸，因而對(duì)政策沖擊的反應(yīng)并不強(qiáng)烈。

表3 擔(dān)保品擴(kuò)容對(duì)定向企業(yè)融資的影響

（三）結(jié)構(gòu)性貨幣政策的中介效應(yīng)

為進(jìn)一步研究央行擔(dān)保品擴(kuò)容對(duì)定向企業(yè)融資影響的傳導(dǎo)渠道，本文引入中期借貸便利（MLF）、常備借貸便利（SLF）與抵押補(bǔ)充貸款（PSL）三種結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具作為中介變量，擔(dān)保品擴(kuò)容有助于增強(qiáng)這類基于抵押品條件的結(jié)構(gòu)性貨幣政策操作。表4、表5、表6分別報(bào)告了MLF、SLF、PSL 的中介效應(yīng)回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)央行擔(dān)保品擴(kuò)容促進(jìn)了MLF、SLF、PSL 的投放，但此類結(jié)構(gòu)性貨幣政策釋放的流動(dòng)性反而降低了小微、“三農(nóng)”企業(yè)相對(duì)其他企業(yè)的信貸規(guī)模?？赡艿慕忉屖?，在短期內(nèi)擔(dān)保品管理所具有的風(fēng)險(xiǎn)管理功能仍處于引導(dǎo)下，寬裕的信貸資金在商業(yè)銀行傳導(dǎo)至實(shí)體企業(yè)過程中受阻。這類微觀主體往往出于運(yùn)營(yíng)成本、放貸風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)審機(jī)制等不確定性，而在小微、“三農(nóng)”領(lǐng)域產(chǎn)生惜貸行為，將更多流動(dòng)性注入非定向類優(yōu)勢(shì)企業(yè)，導(dǎo)致?lián)Ｆ窋U(kuò)容政策效果產(chǎn)生偏差。

表4 MLF對(duì)擔(dān)保品擴(kuò)容與定向企業(yè)融資的中介效應(yīng)

表5 SLF對(duì)擔(dān)保品擴(kuò)容與定向企業(yè)融資的中介效應(yīng)

表6 PSL對(duì)擔(dān)保品擴(kuò)容與定向企業(yè)融資的中介效應(yīng)

（四）企業(yè)特征的異質(zhì)性分析

1.企業(yè)生命周期的異質(zhì)效應(yīng)

考慮到不同企業(yè)的信貸需求、融資便利等存在差異，本文引入企業(yè)生命周期及市場(chǎng)勢(shì)力作為調(diào)節(jié)變量，研究擔(dān)保品擴(kuò)容政策在各類企業(yè)上的異質(zhì)效應(yīng)。其中，處于生命周期不同階段的企業(yè)對(duì)信貸的需求量明顯不同，處于成長(zhǎng)期的企業(yè)往往需要獲取更多外部資金，對(duì)政策沖擊的反應(yīng)也可能更強(qiáng)烈。借鑒黃宏斌等[19]對(duì)企業(yè)生命周期的劃分，本文采用經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流、投資現(xiàn)金流與籌資現(xiàn)金流組合法對(duì)企業(yè)成長(zhǎng)期、成熟期及衰退期各階段進(jìn)行分類并對(duì)三類不同階段的企業(yè)進(jìn)行分樣本回歸檢驗(yàn)，具體現(xiàn)金流組合特征如表7所示。表8報(bào)告了企業(yè)生命周期的異質(zhì)效應(yīng)，相比處于成熟期、衰退期的其他企業(yè)而言，擔(dān)保品擴(kuò)容政策僅對(duì)處于成長(zhǎng)期的小微、“三農(nóng)”企業(yè)的信貸規(guī)模和長(zhǎng)期信貸有顯著降低效果。這也說明出于風(fēng)險(xiǎn)防控、趨利避害的原因，商業(yè)銀行會(huì)因弱勢(shì)企業(yè)初期的經(jīng)營(yíng)不穩(wěn)定性而減少對(duì)其投放貸款的信貸決策行為。

表7 企業(yè)生命周期的劃分標(biāo)準(zhǔn)

表8 企業(yè)生命周期的調(diào)節(jié)效應(yīng)

2.企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力的異質(zhì)效應(yīng)

企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力反映了其在市場(chǎng)的議價(jià)能力，市場(chǎng)勢(shì)力越強(qiáng)的企業(yè)越容易獲得信貸資金。同時(shí)，銀行也偏向于對(duì)市場(chǎng)勢(shì)力強(qiáng)的企業(yè)提供貸款。本文借鑒楊波等[20]的研究，以各企業(yè)主營(yíng)業(yè)務(wù)收入占所在行業(yè)總主營(yíng)業(yè)務(wù)收入之比衡量企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力，并以市場(chǎng)勢(shì)力指標(biāo)的中位數(shù)為劃分標(biāo)準(zhǔn)，將樣本分為市場(chǎng)勢(shì)力強(qiáng)、弱兩組，以檢測(cè)政策對(duì)不同市場(chǎng)勢(shì)力的異質(zhì)性影響。表9報(bào)告了市場(chǎng)勢(shì)力分樣本回歸結(jié)果，擔(dān)保品擴(kuò)容政策對(duì)市場(chǎng)勢(shì)力強(qiáng)的小微、“三農(nóng)”企業(yè)信貸可得性及期限結(jié)構(gòu)有負(fù)向調(diào)節(jié)效應(yīng)，能顯著降低其信貸規(guī)模，但對(duì)市場(chǎng)勢(shì)力弱的這類政策扶持企業(yè)調(diào)控效果并不存在。這表明在商業(yè)銀行偏好市場(chǎng)勢(shì)力強(qiáng)的企業(yè)情形下，小微、“三農(nóng)”等薄弱領(lǐng)域處于明顯劣勢(shì)地位，從而導(dǎo)致?lián)Ｆ窋U(kuò)容釋放的定向資金溢出到非定向部門。

表9 市場(chǎng)勢(shì)力的調(diào)節(jié)效應(yīng)

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）平行趨勢(shì)與安慰劑檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)處理組與對(duì)照組在政策之前是否滿足平行趨勢(shì)，本文借鑒已有研究，運(yùn)用動(dòng)態(tài)DID加以驗(yàn)證，將央行擔(dān)保品擴(kuò)容政策年份分別提前、推后一至三年，結(jié)果表明處理組與對(duì)照組通過了平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。同時(shí)，為排除2019年推行定向中期借貸便利的政策干擾，本文將擔(dān)保品擴(kuò)容政策提前三或四年，構(gòu)建虛擬的政策年份，并在剔除2018年6月以后的樣本后進(jìn)行回歸分析。結(jié)果顯示，虛構(gòu)政策變量的估計(jì)系數(shù)均不顯著。此外，采用反事實(shí)檢驗(yàn)，將處理組隨機(jī)化。具體地，隨機(jī)選擇個(gè)體作為處理組，重復(fù)1000次進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，結(jié)果表明虛擬后不存在處置效應(yīng)。

（二）重新匹配及更換樣本

采用核匹配法重新匹配樣本進(jìn)行基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)。結(jié)果表明，擔(dān)保品擴(kuò)容政策對(duì)政策扶持類企業(yè)融資的負(fù)向效應(yīng)仍然存在。同時(shí)，為避免匹配后大量樣本丟失對(duì)結(jié)論可靠性產(chǎn)生影響，本文對(duì)預(yù)處理后的所有季度數(shù)據(jù)直接運(yùn)用雙重差分法進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。此外，參考已有研究的做法，選擇企業(yè)規(guī)模、盈利能力、財(cái)務(wù)杠桿、抵押擔(dān)保能力四個(gè)變量作為協(xié)變量進(jìn)行匹配，回歸結(jié)果均依然穩(wěn)健。

表10 平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

表11 安慰劑檢驗(yàn)一：政策時(shí)間提前

圖1 安慰劑檢驗(yàn)二：回歸did的t值核密度估計(jì)圖（隨機(jī)化處理組）

表12 重新匹配及替換樣本

表13 替換匹配變量

（三）中介效應(yīng)檢驗(yàn)

本文在對(duì)MLF、SLF、PSL 等結(jié)構(gòu)性貨幣政策中介檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，這類結(jié)構(gòu)性貨幣政策并沒有有效扶持小微、“三農(nóng)”企業(yè)。為檢驗(yàn)這一結(jié)論的可靠性，本文分別將這三種結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具與處理組treat交乘，對(duì)企業(yè)信貸可得性及期限結(jié)構(gòu)進(jìn)行回歸分析。結(jié)果再次證實(shí)擔(dān)保品擴(kuò)容政策向小微、“三農(nóng)”領(lǐng)域的傾斜并未達(dá)到預(yù)期效果。

表14 MLF、SLF、PSL對(duì)特征企業(yè)融資的影響分析

六、結(jié)論與啟示

我國(guó)央行擔(dān)保品擴(kuò)容政策目的在于通過放寬小微、“三農(nóng)”金融債抵押品等級(jí)，定向釋放流動(dòng)性。本文以2018年6月?lián)Ｆ窋U(kuò)容政策實(shí)施為窗口期展開準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，將新三板的小微、“三農(nóng)”企業(yè)作為處理組，采用PSM-DID評(píng)價(jià)擔(dān)保品擴(kuò)容對(duì)企業(yè)信貸融資可得性及信貸期限結(jié)構(gòu)的政策效應(yīng)。主要結(jié)論如下：首先，擔(dān)保品擴(kuò)容后，小微、“三農(nóng)”類特征企業(yè)較其他企業(yè)的信貸可得性及長(zhǎng)期借款占比均呈下降態(tài)勢(shì)，但對(duì)短期信貸占比沒有明顯調(diào)控效應(yīng)。其次，盡管擔(dān)保品擴(kuò)容有利于MLF、SLF、PSL 結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具的操作，但礙于商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)利益最大化的信貸決策機(jī)制，擔(dān)保品擴(kuò)容政策難以有效對(duì)政策扶持企業(yè)釋放流動(dòng)性。再次，企業(yè)生命周期、企業(yè)市場(chǎng)勢(shì)力均會(huì)影響這一政策效果。相比于非成長(zhǎng)期或市場(chǎng)勢(shì)力弱的企業(yè)，擔(dān)保品擴(kuò)容政策顯著降低了成長(zhǎng)期或市場(chǎng)勢(shì)力強(qiáng)的小微、“三農(nóng)”企業(yè)的信貸可得性并減少了長(zhǎng)期信貸。

擴(kuò)容政策難以在短期內(nèi)產(chǎn)生顯著效果的重要原因之一，就是商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)管理追逐自身利益最大化與中央銀行貨幣政策結(jié)構(gòu)調(diào)整的普惠金融全局利益的非一致性。為此，進(jìn)一步健全完善擔(dān)保品管理制度機(jī)制至關(guān)重要。頂層設(shè)計(jì)上，逐步形成基于風(fēng)險(xiǎn)管理“閥門”的可調(diào)控的框架，將利益相關(guān)制度化；實(shí)際運(yùn)行中，兌現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)包容性的激勵(lì)約束機(jī)制，將政策意圖嵌入商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)目標(biāo)中，即通過把履行社會(huì)責(zé)任作出的貢獻(xiàn)納入指標(biāo)考核體系，使之成為提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)包容性的物質(zhì)承擔(dān)者，從而激勵(lì)其對(duì)重點(diǎn)領(lǐng)域和定向企業(yè)信貸融資的積極性和創(chuàng)造性。還可以選用額外融資額度、繳納的手續(xù)費(fèi)分別與商業(yè)銀行對(duì)定向企業(yè)提供的信貸量正向或反向掛鉤等靈活方法?！?/p>