花培嚴(yán)，崔軍

（中國人民大學(xué)公共管理學(xué)院，北京 100871）

0 引言

信貸約束是我國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中的“灰犀牛”問題?，F(xiàn)金流是企業(yè)生存的血液，由于我國的直接融資市場(chǎng)不發(fā)達(dá)，因此大部分企業(yè)依靠以銀行信貸為主的信貸市場(chǎng)滿足資金需求。經(jīng)歷了數(shù)十年粗放型經(jīng)濟(jì)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(xué)界已經(jīng)較為廣泛地討論了財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)企業(yè)在緩解現(xiàn)金流緊張、增產(chǎn)擴(kuò)銷上的直接作用[2,3]。然而，較少文獻(xiàn)關(guān)注到財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的積極影響[4]。事實(shí)上，獲得補(bǔ)貼的企業(yè)得到了政府的資質(zhì)認(rèn)證，與政府構(gòu)成了隱形的政治關(guān)聯(lián)，獲得補(bǔ)貼可以成為企業(yè)在信貸市場(chǎng)的有利信號(hào)。

信貸約束的成因被學(xué)界廣泛討論，可以劃分為內(nèi)部約束和外部約束兩個(gè)方面。內(nèi)部約束指的是企業(yè)內(nèi)部控制水平不足導(dǎo)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(cái)政補(bǔ)貼是政府為扶持產(chǎn)業(yè)發(fā)展無償給予企業(yè)的財(cái)政資金。關(guān)于財(cái)政補(bǔ)貼的研究普遍聚焦于對(duì)補(bǔ)貼企業(yè)的直接作用：一是財(cái)政補(bǔ)貼能夠顯著提升企業(yè)績效[3]；二是財(cái)政補(bǔ)貼能夠增加企業(yè)研發(fā)投入，激勵(lì)技術(shù)發(fā)展，進(jìn)而增加企業(yè)產(chǎn)出[2]。

較少文獻(xiàn)關(guān)注到財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的間接影響。財(cái)政補(bǔ)貼作為一種政府隱形擔(dān)保，有助于企業(yè)在信貸市場(chǎng)獲得更多、更優(yōu)惠的銀行貸款[4]。事實(shí)上，補(bǔ)貼發(fā)放的審核條件嚴(yán)格，補(bǔ)貼項(xiàng)目的決策需要經(jīng)過地方財(cái)政系統(tǒng)的層層審核和專家團(tuán)隊(duì)嚴(yán)格論證，代表政府對(duì)企業(yè)的一種資質(zhì)認(rèn)證，獲得政府補(bǔ)助的企業(yè)項(xiàng)目在稅收、用地、市場(chǎng)準(zhǔn)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(bǔ)貼的企業(yè)有足夠的理由在信貸市場(chǎng)獲得更優(yōu)惠的信貸政策。

關(guān)注財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)影響的文獻(xiàn)未能對(duì)其背后的影響機(jī)制展開深刻的討論。諸多學(xué)者曾圍繞政治關(guān)聯(lián)在信貸市場(chǎng)的影響機(jī)制進(jìn)行了深入研究，這對(duì)研究財(cái)政補(bǔ)貼在信貸市場(chǎng)的影響機(jī)制有一定的借鑒意義[6,7]。一方面，政治關(guān)聯(lián)幫助企業(yè)直接獲取資源；另一方面，政治關(guān)聯(lián)通過降低企業(yè)信息不對(duì)稱程度緩解企業(yè)信貸約束。財(cái)政補(bǔ)貼的本質(zhì)是獲得了政府的資質(zhì)認(rèn)證，與政府形成了一種隱形政治關(guān)聯(lián)。因此，研究財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的影響機(jī)制有利于豐富既有文獻(xiàn)關(guān)于政治關(guān)聯(lián)對(duì)信貸市場(chǎng)作用機(jī)制的研究內(nèi)容。

總的來說，目前關(guān)注財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)作用的文獻(xiàn)為本文奠定了研究基礎(chǔ)，但未能對(duì)影響機(jī)制進(jìn)行詳盡討論，本文將進(jìn)一步從理論角度解釋影響機(jī)制，彌補(bǔ)這一研究空白。從現(xiàn)實(shí)角度來看，理解財(cái)政政策對(duì)信貸市場(chǎng)的信號(hào)傳遞效應(yīng)，發(fā)揮財(cái)政政策的“撬動(dòng)效應(yīng)”，緩解企業(yè)信貸約束，對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。

1 理論機(jī)制

本文引用Brown和Christensen（1980）[8]提出的局部均衡模型以解釋財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)影響的微觀機(jī)制。生產(chǎn)要素指進(jìn)行社會(huì)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)時(shí)所需要的各種社會(huì)資源，其中既包括資本、勞動(dòng)、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(zhǔn)固定”要素。

“準(zhǔn)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(duì)稱問題是造成不必要融資成本的主因。由于信息不對(duì)稱的存在，企業(yè)為獲得生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)所需要的信貸融資，必須要付出相應(yīng)成本，如需接受更高的利率價(jià)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(chǎng)為證明其貸款資質(zhì)投入的非必要融資成本界定為“準(zhǔn)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(jià)格，Qb表示第b（b=1,2,3,…,B）種“準(zhǔn)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(jià)格和“準(zhǔn)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(xiàng)，β、λ和η分別為總產(chǎn)出、可變要素價(jià)格和“準(zhǔn)固定”要素投入量的變量系數(shù)。如果用P表示財(cái)政補(bǔ)貼，用ω表示財(cái)政補(bǔ)貼的邊際影響，Ω表示其他因素的影響，則財(cái)政補(bǔ)貼與信貸規(guī)模的關(guān)系可以簡化為式（3）：

對(duì)等式兩邊同時(shí)求偏導(dǎo)數(shù)，可以得到式（4）：

假設(shè)要素投入市場(chǎng)是完全競(jìng)爭的，則財(cái)政補(bǔ)貼政策難以影響其他可變要素成本，如勞動(dòng)力供給、耗材購買等，因此，式（4）可以進(jìn)一步簡化為式（5）：

式（5）右邊第一項(xiàng)為收入效應(yīng)，表示財(cái)政補(bǔ)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(kuò)張；第二項(xiàng)為替代效應(yīng)，表示財(cái)政補(bǔ)貼通過替代企業(yè)因信息不對(duì)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(shè)計(jì)

2.1 樣本選取

本文選取2013—2020年滬深A(yù)股上市公司作為樣本。本文對(duì)樣本進(jìn)行如下處理：（1）剔除變量數(shù)據(jù)大量缺失和由于財(cái)報(bào)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(shè)計(jì)

2.2.1 被解釋變量

為探究財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)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(cè)度企業(yè)的信貸規(guī)模。

2.2.2 解釋變量

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

2.2.3 控制變量

參考既有文獻(xiàn)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(gè)方面對(duì)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(fù)債率反映企業(yè)的負(fù)債規(guī)模，顯著影響當(dāng)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(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的影響機(jī)制，本文選取企業(yè)年?duì)I業(yè)收入和信息不對(duì)稱程度作為機(jī)制檢驗(yàn)的中介變量。選取營業(yè)收入測(cè)度企業(yè)產(chǎn)出。由于財(cái)政補(bǔ)貼通常針對(duì)具體項(xiàng)目，企業(yè)增產(chǎn)擴(kuò)銷，直接帶來企業(yè)當(dāng)期收入增加，因此選取年?duì)I業(yè)收入能很好地衡量企業(yè)當(dāng)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(dāng)期經(jīng)營活動(dòng)產(chǎn)生的收入。

本文以企業(yè)信息不對(duì)稱程度解釋企業(yè)需要付出的擔(dān)保成本，信息不對(duì)稱程度越高，企業(yè)在信貸市場(chǎng)取得貸款需要付出的擔(dān)保成本越大[9]。信息不對(duì)稱程度的度量參考于蔚等（2012）[7]的計(jì)算，由于流動(dòng)性較高的股票信息不對(duì)稱程度較低，因此可以采用股票日頻交易數(shù)據(jù)測(cè)度信息不對(duì)稱程度。具體而言，選取流動(dòng)指標(biāo)比例LR、非流動(dòng)指標(biāo)比例ILL和收益率反轉(zhuǎn)指標(biāo)GAM的年交易日平均值進(jìn)行主成分分析，得到第一組主成分方差累積貢獻(xiàn)率為75%。本文以第一組主成分作為測(cè)度企業(yè)年信息不對(duì)稱程度的變量，該值越大，說明該年份企業(yè)信息不對(duì)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(duì)所有正值連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的截尾和對(duì)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(jì)見下頁表2。

表1 變量說明

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

2.3 模型構(gòu)建

2.3.1 雙重固定效應(yīng)模型

本文采用面板數(shù)據(jù)雙重固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)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(bǔ)貼金額和是否獲得補(bǔ)貼，β1是解釋變量的系數(shù)。Controls表示4個(gè)控制變量，βj（j=2,3,4,5）是4個(gè)控制變量的系數(shù)。β0和εi,t分別表示截距項(xiàng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

在模型中，為了控制不同時(shí)期宏觀經(jīng)濟(jì)變動(dòng)、企業(yè)個(gè)體差異對(duì)回歸結(jié)果的影響，本文控制了時(shí)間固定效應(yīng)Tt和個(gè)體固定效應(yīng)λi。

2.3.2 中介效應(yīng)模型

本文采用中介效應(yīng)模型以檢驗(yàn)財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)影響的產(chǎn)出效應(yīng)和要素替代效應(yīng)。本文先檢驗(yàn)“財(cái)政補(bǔ)貼—產(chǎn)出增加—信貸約束緩解”這一產(chǎn)出效應(yīng)路徑，即驗(yàn)證企業(yè)產(chǎn)出是否為財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸規(guī)模影響的中介變量。revenue是企業(yè)當(dāng)期營業(yè)收入，建立如式（7）和式（8）所示的中介效應(yīng)模型：

本文再檢驗(yàn)財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)影響的要素替代效應(yīng)，即“財(cái)政補(bǔ)貼—信息不對(duì)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(duì)稱程度，要素替代效應(yīng)的中介效應(yīng)模型如式（9）和式（10）所示：

3 實(shí)證分析

3.1 基準(zhǔn)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(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)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(bǔ)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(fù)債率、固定資產(chǎn)比例均與信貸規(guī)模正相關(guān)。毛利率與短期貸款負(fù)相關(guān)而與長期貸款正相關(guān)，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(shí)現(xiàn)長期發(fā)展。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

SUR（Seemingly Unrelated Regression）檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)subsidy變量系數(shù)的組間差異。SUR檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在1%的顯著性水平上，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)短期貸款的影響系數(shù)顯著大于長期貸款，財(cái)政補(bǔ)貼在信貸市場(chǎng)中對(duì)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(yàn)了財(cái)政補(bǔ)貼在信貸市場(chǎng)的正向影響。進(jìn)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(jìn)行異質(zhì)性分析。下頁表4報(bào)告了異質(zhì)性分析的結(jié)果，本文通過費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)（Fisher’s Permutation test）進(jìn)行1000次自體抽樣（Bootstrap）以測(cè)試組間財(cái)政補(bǔ)貼系數(shù)的異質(zhì)性。由于財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)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(bào)告財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)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(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的作用程度。國有企業(yè)具有政府背書，有政府的隱性擔(dān)保，財(cái)政補(bǔ)貼信號(hào)能補(bǔ)充傳遞的政治關(guān)聯(lián)信息有限。相反，民營企業(yè)缺乏信用背書，財(cái)政補(bǔ)貼能夠幫助民營企業(yè)在信貸市場(chǎng)增信，因而民營企業(yè)樣本中的財(cái)政補(bǔ)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(cái)政補(bǔ)貼系數(shù)均顯著為正，財(cái)政補(bǔ)貼與信貸規(guī)模顯著正相關(guān)。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)P值，民營企業(yè)的補(bǔ)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(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的作用。發(fā)達(dá)地區(qū)的市場(chǎng)透明度更高，銀企間的信息不對(duì)稱程度較低，信貸市場(chǎng)對(duì)財(cái)政補(bǔ)貼信號(hào)的依賴程度較低。相反，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的市場(chǎng)機(jī)制不完全，銀企間的信息不對(duì)稱程度較高，因此財(cái)政補(bǔ)貼在信貸市場(chǎng)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(shí)別不同區(qū)域燈光強(qiáng)度以衡量區(qū)域發(fā)展水平。為檢驗(yàn)企業(yè)所在區(qū)域發(fā)展水平差異對(duì)財(cái)政補(bǔ)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(dá)地區(qū)”，將中位數(shù)以下樣本定義為“欠發(fā)達(dá)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(dá)地區(qū)的財(cái)政補(bǔ)貼系數(shù)大于發(fā)達(dá)地區(qū)，這源于欠發(fā)達(dá)地區(qū)發(fā)展基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，政府發(fā)放補(bǔ)貼釋放的積極信號(hào)對(duì)這類地區(qū)的信貸市場(chǎng)更具價(jià)值。然而，發(fā)達(dá)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的組間費(fèi)舍爾檢驗(yàn)并不能拒絕組間系數(shù)差異為0的原假設(shè)，這說明區(qū)域發(fā)展水平差異對(duì)財(cái)政補(bǔ)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(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的正向作用。當(dāng)產(chǎn)業(yè)本身受到政策扶持時(shí)，獲得財(cái)政補(bǔ)貼的企業(yè)與政府間形成的隱形政治關(guān)聯(lián)更緊密，更容易被信貸市場(chǎng)識(shí)別。

2021年財(cái)政部、工業(yè)和信息化部聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于支持“專精特新”中小企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的通知》，啟動(dòng)中央財(cái)政資金專項(xiàng)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(biāo)準(zhǔn)，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(cái)政補(bǔ)貼更容易被信貸市場(chǎng)識(shí)別。

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

3.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換變量

解釋變量上，將財(cái)政補(bǔ)貼替換為財(cái)政補(bǔ)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(yàn)值較原模型降低，但不影響財(cái)政補(bǔ)貼與信貸規(guī)模正向相關(guān)的結(jié)論。被解釋變量上，為檢驗(yàn)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(cái)政補(bǔ)貼系數(shù)正向顯著。

表5報(bào)告了以財(cái)政補(bǔ)貼占總資產(chǎn)比重替換解釋變量（補(bǔ)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(duì)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(cái)政補(bǔ)貼的合成值subsidy_SIV由企業(yè)所屬產(chǎn)業(yè)年補(bǔ)貼額逐年平均增長率乘以前一年企業(yè)獲得的補(bǔ)貼計(jì)算得到。產(chǎn)業(yè)年補(bǔ)貼額平均增長率更多取決于政府對(duì)該產(chǎn)業(yè)的整體扶持政策，與企業(yè)個(gè)體的信貸規(guī)模不相關(guān)。由于合成值由企業(yè)前一年補(bǔ)貼數(shù)據(jù)乘以其行業(yè)增長率估算得出，因此相關(guān)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(duì)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(cái)政補(bǔ)貼系數(shù)均變大，這說明原模型存在內(nèi)生性問題導(dǎo)致財(cái)政補(bǔ)貼系數(shù)偏小。

表6 工具變量的兩階段回歸結(jié)果

4 機(jī)制檢驗(yàn)

4.1 產(chǎn)出效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)

下頁表7報(bào)告了財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)產(chǎn)出效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。列（1）至列（3）檢驗(yàn)了營業(yè)收入能否作為財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)短期信貸市場(chǎng)影響的中介變量。在列（2）中，營業(yè)收入與財(cái)政補(bǔ)貼在5%的顯著性水平上正相關(guān)。進(jìn)一步地，列（3）在列（1）模型的基礎(chǔ)上加入營業(yè)收入，財(cái)政補(bǔ)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(cái)政補(bǔ)貼對(duì)短期貸款影響的中介變量。財(cái)政補(bǔ)貼在短期信貸市場(chǎng)的產(chǎn)出效應(yīng)顯著，補(bǔ)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(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)

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

4.2 要素替代效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)

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

表8 要素替代效應(yīng)的機(jī)制檢驗(yàn)

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

5 結(jié)論

本文以2013—2020年滬深A(yù)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(yīng)模型，進(jìn)行數(shù)據(jù)處理、回歸、修正、檢驗(yàn)后，最終證實(shí)財(cái)政補(bǔ)貼能夠緩解企業(yè)信貸約束。進(jìn)一步通過局部均衡模型的理論推導(dǎo)和中介效應(yīng)模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)了財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)影響的產(chǎn)出效應(yīng)和要素替代效應(yīng)。本文的主要結(jié)論如下：

（1）財(cái)政補(bǔ)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(yàn)后，這一結(jié)論依然成立。異質(zhì)性分析結(jié)果顯示，財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)的積極影響在民營企業(yè)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)企業(yè)和受政策扶持行業(yè)企業(yè)中更顯著。

（2）財(cái)政補(bǔ)貼對(duì)信貸市場(chǎng)具有產(chǎn)出效應(yīng)。財(cái)政補(bǔ)貼直接給予企業(yè)資金，鼓勵(lì)企業(yè)增產(chǎn)擴(kuò)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(shí)產(chǎn)出的增長向信貸市場(chǎng)傳遞了積極信號(hào)，二者都有利于企業(yè)信貸規(guī)模的擴(kuò)張。

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

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