产业政策激励影响了企业融资约束吗？,本文是融资约束类自考开题报告范文与企业融资和产业政策和激励类自考开题报告范文.
融资约束论文参考文献：
摘 要：文章以2001-2015年A股上市公司为研究样本,探讨了产业政策对企业融资约束的影响及其微观作用机制.经验研究结果表明,产业政策激励能够缓解企业的融资约束,其核心机制在于信息效应和资源效应.进一步研究还发现,相对国有企业,产业政策的激励作用对民营企业融资约束的缓解程度更加明显,相对市场化程度较高的地区,产业政策激励对市场化程度较低的地区的融资约束更加显著.此外,文章还进一步检验了产业政策激励影响企业融资约束的两种机制：信息效应和资源效应.文章扩展了融资约束的研究边界,深化了对产业政策影响实体经济的作用机制的理解,为实施产业政策的经济后果提供了经验证据.
关键词：产业政策
融资约束
信息效应
资源效应
一、引言
自1989年国务院颁布《中国产业政策大纲》和《关于当前产业政策要点的决定》以来, 中国产业政策的覆盖范围逐步扩大, 从上个世纪90年代选择重点发展若干支柱产业, 到新时期发布的《产业结构调整指导名录(2005)》, 中国产业政策的范围几乎涉及到国民经济的所有行业大类(陈彦斌, 2016).产业政策作为政府参与经济发展的重要手段, 具有调配社会资源, 引导企业投资重组, 调整产业结构, 刺激经济增长的作用.2009年初, 为应对国际金融危机的冲击, 我国政府实施了钢铁、汽车、纺织等十大行业调整与振兴规划, 从实施效果上看, 十大行业调整与振兴规划在保增长、扩内需方面作用显著, 但由于过度依赖行政手段以及政府的角色越位, 政策也存在明显的弊端:政府规划创造的井喷式的市场需求, 加剧了全行业的产能过剩.对于该次产业政策对于中国经济的长远效果, 无论是企业界还是学术界仍未有一致的结论(江飞涛、李晓萍, 2010; 黎文靖、李耀淘, 2014).当前, 中国经济已经进入新的发展常态, 经济形式更为复杂, 宏观调控难度陡增, 产业政策精准而有效的实施对于当今中国显得尤为重要.因此, 从不同的视角评估产业政策的经济效果, 对当前经济形式下的产业结构优化升级以及谋求经济结构的调整有着重要的理论和现实意义.
现阶段, 评估产业政策经济后果的文献主要分为三派观点.第一派从市场经济的固有缺陷出发, 他们认为产业政策可以弥补市场经济的协调失败和信息外溢, 促进经济的发展.Aghion et al.(2012)的研究表明产业政策可以有效弥补市场不足进而促进产业结构的优化, 增加企业间竞争, 提升企业效益.何熙琼等(2016)发现产业政策可以提升企业的投资效率.第二派则实施对产业政策的经济效果持有否定态度, 他们认为产业政策不能够促进经济的发展, 反而对经济增长具有负面作用.Rodrik et al.(2002)认为产业政策会扭曲市场对资源的有效配置并带来寻租空间.黎文靖、郑曼妮(2016)研究发现, 受产业政策激励的公司, 发明专利会显著增加, 但是只是追求"数量"而非"质量".第三派并未完全否定产业政策的积极作用, 但他们认为产业政策的作用是有限度的.宋凌云、王贤斌(2013)研究发现, 重点产业政策对产业生产率的影响程度在不同产业类型上差异明显.韩乾、洪永森(2014)的研究表明, 重点产业政策在公布后能在短时间内为投资者带来较高超额收益, 但对长期收益率没有影响.通过对已有文献分析发现, 现有研究多数是从宏观层面或理论方面分析产业政策的经济后果, 从微观层面考察产业政策的经济效果的研究还相对缺乏.同时, 多数研究笼统的考察产业政策经济后果, 而关于产业政策作用于微观企业行为的研究还鲜有出现.基于此, 本文从融资约束的视角出发, 基于中国产业政策的选择性特征, 探讨产业政策对企业融资约束的影响, 并据此评估产业政策通过影响企业融资调控宏观经济的传导机理.
对于中国经济的发展而言, 融资约束制约了企业业绩的提升(李科、徐龙炳, 2010), 限制了民营企业的出口(孙灵燕、李荣林, 2012), 是制约中国经济转型与升级的关键瓶颈之一(邓可斌、曾海舰, 2014), 融资约束问题是现代公司财务研究中的一项重要议题(Almeida et al., 2002).从理论上分析, 产业政策选择扶持一批重点发展的产业, 提高资本市场对产业的预期, 增加企业获取资源的机会, 改善企业的基本状况, 缓解企业融资约束.但在现实情景中, 中国产业政策的选择性特征能否企业的融资约束产生影响, 仍然是一个尚未有答案的问题.显然, 从融资约束的视角出发, 评估产业政策的经济效果是一个很好的视角.本文以2001~2015年A股上市公司作为研究样本, 采用投资-流敏感性模型, 对上述问题进行了研究, 经验研究表明, 产业政策激励能够缓解企业的融资约束, 其核心机制在于信息效应和资源效应.进一步研究发现, 相对国有企业, 产业政策的激励作用对民营企业融资约束的缓解程度更加明显, 相对市场化程度较高的地区, 产业政策激励对市场化程度较低的地区的融资约束更加显著.本文进一步检验了产业政策激励影响企业融资约束的两种机制:信息效应和资源效应.本文的研究深化了对产业政策影响实体经济的作用机制的理解, 为实施产业政策的经济后果提供了经验证据.
本文的研究贡献主要表现在以下几个方面:第一, 众多学者从不同的视角出发探讨了何种因素能够影响企业的融资约束, 本文将产业政策作为影响企业融资约束的一个重要变量, 探讨了产业政策与企业融资约束的关系, 扩展了现有融资约束的研究边界, 丰富了融资约束的研究内容.第二, 进一步开拓了宏观经济政策与微观企业行为关系的研究视角.现有文献研究多数集中在财政政策、货币政策与企业微观行为之间的关系(饶品贵、姜国华, 2013), 而关于产业政策与微观企业行为相结合的研究则鲜有出现, 本文从融资约束的视角出发探究了实施产业政策的经济后果, 是对宏观经济政策与微观企业行为研究领域的有效补充.第三, 本文探讨了产业政策对企业融资约束的影响及其微观作用路径, 不仅为实施产业政策的经济后果提供了微观层面的证据支持, 还有助于进一步捋顺宏观经济政策影响企业微观行为的作用途径, 可能在一定程度上解释为什么国家宏观调控政策屡不奏效.本文的研究结果表明政府干预市场从来不是完美的, 也未必能够取得预期的经济效果, 问题的关键是在不完美的政府和不完美的市场做出选择, 寻找政府与市场之间的平衡点, 这样才能使政策取得最大的正效应.解决中国民营企业的融资约束的难题的结点在于构建一个公平的营商环境, 给予民营企业平等的"国民待遇", 消除民营企业的"政策歧视", 远比通过政策手段暂时为民营企业发展提供保障更紧迫, 更切实际.
本文的余下部分结构安排如下:第二部分为理论分析与研究假设; 第三部分为研究设计; 第四部分为实证结果分析; 第五部分对产业政策激励影响企业融资约束的路径进行了检验; 第六部分为稳健性检验; 第七部分为结论与建议.
二、理论分析与研究假设
经济发展的本质是一个技术不断创新, 产业不断升级, 经济结构不断优化的过程, 我国作为一个强产业政策国家, 产业政策伴随着我国的现代化进程(宋凌云、王贤彬, 2013).但在市场经济条件下, 由于受公共物品、信息不对称、产品势力以及(负)外部性等因素的影响, 依靠机制调配市场资源配置往往出现市场失灵, 政府有必要对市场进行适当的干预.Rodrik et al.(1996)认为发展中国家普遍存在市场失灵现象, 如果没有产业政策, 经济产生中的某些积极改变就不会发生, 林毅夫(2012)认为通过产业政策弥补因市场失灵引起的效率损失, 对加快发展中国家工业化进程具有一定的合理性.就现阶段而言, 中国产业政策的最主要特征是通过引导社会资源在不同部门间的合理配置来扶持和激励相关产业的发展, 王文等(2014)的研究表明产业政策覆盖的范围越广, 则越有利于行业内企资源错配程度的降低.基于产业政策在社会资源配置方面的重要作用, 本文从企业融资约束的角度出发, 认为产业政策可以对企业的融资约束产生重要的作用, 产业政策在一定程度上是有效的.
(一) 产业政策激励影响企业融资约束作用路径:信息效应与资源效应
1. 信息效应
Fazzari et al.(1988)根据信息不对称理论提出了融资约束假说, 他认为信息不对称会造成融资双方信息成本和交易成本的提高, 导致企业的融资约束.在我国的现实情景中, 由信息不对称造成的逆向选择和道德问题一直是影响融资双方达成契约的重要因素(白重恩等, 2005).一方面, 作为资金让渡方的商业银行或外部股权投资者对企业的基本信息知之甚少, 资金让渡方不能够完全识别企业的潜在风险, 所以其要求的风险补偿也就相对较高, 风险补偿的提高会使得低风险的资金使用者退出融资市场.另一方面, 资金让渡方并不直接参与到企业的生产经营管理, 所以也就不能全面有效的监督经营者对资金的使用情况, 来确保资金安全以及未来投资的收益, 而企业的资金的使用情况又会间接影响到资其偿还能力, 从而影响到资金让渡方利益.在这种情况下, 基于信贷配给理论, 为了应对超额的融资需求, 金融机构方往往会采取各种手段限制企业的融资需求, 加剧企业的融资约束, 融资契约的达成受到信息不对称的干扰.
产业政策是政府基于经济发展需要, 通过多种政策手段使供给结构能够有效适应需求结构并借以实现宏观调控目标的政策总和, 是关于国家产业未来发展方向及调整方向的信号, 其能够降低资金供给双方的信息不对称程度, 这就是产业政策的信息效应.产业政策的信息效应决定了, 相比未受产业政策激励的企业, 产业政策激励能够有效降低资金供求双方之间的信息不对称程度, 缓解企业的融资约束.基于信号传递理论, 产业政策扶持的产业往往是具有一定发展前景的产业, 政府通过产业政策向外部资本市场进行信号传递, 表达出具有发展潜力的产业.一方面, 它会提高相关产业的行业预期、市场预期并改善行业声誉状况, 构建有序的商业环境, 而行业预期、市场预期的提高和声誉状况的改善, 又会对公司股价产生影响, 起到改善企业的资产负债表、降低企业*成本的作用, 银行或者股权投资者出于节省信息搜集成本的目的对相关产业投资的动机也就更大, 企业更易获得融资; 另一方面, 当产业政策发生变化时, 金融市场与企业的信息环境也会发生改变, 商业银行会根据政府产业政策传递出的信号合理安排信贷资源, 支持相关产业的发展, 间接影响企业的融资行为和融资成本, 如"十二五规划"中为鼓励战略新兴产业的发展, 提出"设立战略性新兴产业发展专项资金和产业投资基金"、"鼓励金融机构加大信贷支持力度"、"发挥多层次资本市场融资功能", 受产业政策励的企业往往会产生较高的信用担保预期, 企业更易获得银行贷款.因此, 产业政策的信息效应会降低企业与外部资本市场信息不对称程度, 进而缓解企业的融资约束.
2. 资源效应
林毅夫(2001)认为中小企业融资约束产生的主要原因是以大型国有商业银行为主的高度集中的金融体制, 中小企业中多数是民营企业, 民营企业的融资面临着严重的制度性约束.尽管政府陆续制定和实施一系列鼓励和支持民营企业发展的政策和法规, 但民营企业在发展过程中的"政策歧视"并未得到根本改变.产业政策的资源效应在于能够帮助企业与政府建立良好的关系, 部分消除制度层面的约束, 核心要素就是使部分企业享有"国民待遇", 起到缓解企业融资约束的作用.
从产业政策的实施手段来看, 可以划分为直接干预性手段和间接诱导手段(陈冬华等, 2010), 本文认为资源效应也可划分为直接干预效应和间接诱导效应.产业政策激励的直接干预效应表现为政府行政权力的运用, 包括行政管制与行政协调, 行政管制主要包括市场进入与退出管制、投资管制、质量管制、特定行为管制等, 行政协调主要包括通过行政计划协调、行政目标协调、行政政策协调和行政法规协调等.具体而言, 为了支持优先产业的发展, 促进产业结构升级, 政府会向受产业政策激励的企业提供更多的信贷资源并放松行政管制, 使得更多的公司进入资本市场.间接诱导效应是指产业政策可以帮助受激励的企业获得各种优惠政策, 以低于市场获得各种要素资源, 帮助企业化解政策风险, 从而提高企业的发展潜力和未来总收益, 具体表现形式为税收缴纳、贷款利率以及财政补贴等.此外, 受产业政策激励的产业往往是代表国家未来发展方向的产业, 而政府以及政府官员并非没有自身利益的超利益组织, 政府或政府官员也扮演着"经济人"的角色, 他们出于政绩考核需要或者出于个人利益的最大化, 在资源分配时往往会向国家大力发展的产业倾斜, 通过税收优惠或者财政补贴推动相关产业的发展, 这就使得政府或官员通过产业政策与有关产业建立关联从而实现个人目标的动机更加强烈(如升迁、政绩之名、收入增加或者个人幸福感), 受产业政策激励的企业更易获得政府的扶持, 李凤羽、杨墨竹(2015)指出政策环境的不确定性的上升会对企业的投资产生抑制作用, 而受产业政策激励的企业更容易与政府建立联系, 及时了解和把握政府的政策变化动态, 根据政策变化调整经营战略, 为企业发展制定合理的规划, 而不受产业政策激励的企业想要享受这种"待遇"则不具有"天然优势".
基于以上分析, 本文认为产业政策激励缓解企业融资约束的微观作用机制主要包括信息效应和资源效应两条路径.当政府出台产业政策时, 会向外部资本传递出具有发展潜力的产业的信号, 提高相关产业的未来预期, 减少银行或者外部股权投资者的信息收集成本, 改变融资双方的信息不对称程度.同时, 政府也会向受产业政策激励的放松行政、金融管制, 企业也更容易与政府建立联系, 为企业发展获取更多的金融资源, 改善企业的融资状况.产业政策的信息效应和资源效应的区别在于, 信息效应注重向外部市场进行信号传递, 而资源效应注重提高企业获取金融资源的能力, 但资源效应对融资双方的信息不对称程度的改变没有信息效应明显.本文认为产业政策的信息效应和资源效应协同作用, 起到缓解企业融资约束的作用.基于此, 本文提出假设一.
假设一:在其他条件不变的情况, 基于产业政策的信息效应和资源效应, 受产业政策激励的企业其融资约束程度小于未受产业政策激励的企业.
(二) 金融资源获取能力的调节作用
产业政策对企业融资约束的影响, 不仅与产业政策的设计有关, 外部制度和市场环境也会对产业政策的实施效果产生影响, 为此, 本文引入金融资源获取能力研究中常用的产权性质和市场化程度两个调节变量, 进一步研究产业政策与企业融资约束的关系.
1. 产权性质
我国是社会主义国家, 国有企业的政府背景明显, 国有企业与民营企业在经营目标、社会责任以及治理结构等方面存在诸多差异, 导致它们在资源获取、行政管制等方面存在诸多的不同, 这就为我们进一步评估产业政策的经济效果, 分析产业政策与企业融资约束的关系, 提供了一个很好的视角.
已有的研究表明, 产权性质差异可以对企业的融资约束产生重要影响.林毅夫(2001)研究发现, 民营企业的融资更容易遭受银行的"信贷歧视", 国有企业的融资约束程度相对较弱.陈钊、熊瑞祥(2015)的研究表明产权性质的"信贷歧视"导致银行对民营企业的风险控制更加严格, 民营企业的贷款期限明显短于国有企业, 不同产权性质的企业存在一定程度上的不公平竞争.与民营企业相比, 国有企业获取融资具有天然的优势.一方面, 长久以来国有经济对金融资源的制度性垄断使得对有利于民营企业的经济制度改革产生了阻碍, 国有企业对金融资源的长期占用的"挤出效应"间接导致了民营企业的融资困境(高兰根、王晓中, 2006), 毛晋升(2002)指出我国渐进式的金融制度改革深受传统"抓大放小"、"扶优限劣"经营理念的影响, 国有金融机构一直将大型国有企业作为其服务的主体, 非国有企业则"深受其害".另一方面, 在软的预算约束条件下, 国有企业的商业信用主要来自国家自上而下建立的信用联系, 国有企业面临信贷违约风险时, 政府的"父爱主义"会本能的会帮助国有企业渡过难关, 银行贷款的安全性相对较高, 商业银行以优惠的条件借款给国有企业不仅能帮助其与国有企业建立"银企关系", 还有可能帮助其与政府建立"银政关系", 而民营企业则不享受这种"待遇".
国有企业与民营企业在金融资源获取方面的巨大差异, 导致产业政策在不同产权性质下企业融资约束的影响及其作用机制效果也存在较大的差别.上文的分析表明, 产业政策的信息效应和资源效应可以减轻企业与外部环境的信息不对称程度, 放松企业的行政、金融管制, 企业更易获得金融资源, 而国有企业具有获取金融资源的"天然优势"以及预算软约束会弱化产业政策对其融资约束的影响, 换言之, 无论国有企业是否受到产业政策的激励, 它都会利用现自身的政府背景获取所需的金融资源.赵卿(2016)研究发现民营企业一直遭受金融歧视和政策歧视, 受产业政策激励的民营企业有强烈的动机积极通过各种途径争取资源, 民营企业能够在一定程度享有平等的"国民待遇", 而民营企业"拼命"获取的各类资源原本就是国有企业享有的"天然待遇".因此, 当产业政策增加某些行业的金融资源的供给时, 民营企业获得金融资源的增幅更大, 产业政策对民营企业的融资约束缓解更明显.基于此, 本文提出假设二.
假设二:在其他条件不变的情况下, 虽然产业政策的信息效应和资源效应能够缓解企业的融资约束程度, 但相比国有企业, 产业政策激励会更大程度的缓解民营企业的融资约束.
2. 市场化程度
就产业政策而言, 其本质是通过干预资源在市场中的配置以达到调整产业结构、提高经济绩效的目的, 但是由于这种干预方式使得资源在市场中的配置方式完全不同于在市场机制下引导资源配置, 要论证这种干预的合理性, 就必须证明这种干预方式较之单纯的依靠市场机制来配置资源能更多的增加社会福利.上文分析表明产业政策可以通过信息效应和资源效应缓解企业的融资约束, 如果将产业政策与市场化程度这两个变量结合在一起, 产业政策会还会取得预期的经济绩效吗？已有的研究结果表明:在市场化程度较高的国家或地区, 市场化程度对规避企业融资风险、缓解企业融资约束程度发挥了积极作用(朱红军等, 2006; 沈红波等, 2010).程新生等(2011)认为, 在市场化程度较高的国家或地区, 完善的监管体系和法律保护为信息披露质量提供了保障, 商业银行有动机和条件借助信息披露制度维护自身的合法权益, 降低行业信贷风险.相反地, 在市场化程度较低的国家或地区, 市场的不发达及产权的弱保护会影响融资的契约达成并造成市场交易成本的提高.陈志斌等(2015)认为市场化程度较低意味着对投资者的弱保护, 信贷市场的资金让渡方为了规避信贷风险而缩减信贷规模, 迫使企业在外部融资时面临更高的融资约束.
本文认为在市场化程度较高的地区, 发达的金融体系、良好的融资渠道以及流畅的信息传递方式发挥了对产业政策激励的替代效应, 产业政策在市场化程度更低的地区作用更明显.具体来说, 在市场化程度较高的地区, 银行的产权比较清晰, 同业竞争也相对较为激烈, 信息传递渠道也较为畅通, 政府就难以对信贷行为进行干预(唐松等, 2009), 说明高市场化程度抑制了产业政策对市场的干预效果.而在市场化程度较低的地区, 产业政策的激励效应更能缓解当地企业的融资约束, 一方面, 在市场化程度较低的地区, 市场资源配置权往往掌握在政府手中, 这就意味着政府对市场进行干预的空间更大, 政府出于发展当地经济的考虑, 往往会向一些企业提供政策支持, 就像我国在一些贫困地区采取的一系列金融帮扶政策; 另一方面, 在市场化程度较低的地区, 各种制度不够完善, 受产业政策激励的企业出于求生本能会"有理有据"主动向政府申请援助, 受产业政策激励的企业主动获取融资支持的动机更强, 因此, 相比市场化程度较高的地区, 在市场化程度较低的地区, 产业政策的激励效应会显著提高企业获得融资的可能性.基于以上分析, 本文提出假设三.
假设三:在其他条件不变的情况, 虽然产业政策的信息效应和资源效应能够缓解企业的融资约束程度, 但相对于市场化程度较高的地区, 产业政策激励对市场化程度较低的地区企业融资约束程度的缓解效应更明显.
三、研究设计
(一) 研究样本
本文财务报表数据来自国泰安CAR数据库, 产权性质、所属行业分类及上市公司所在地数据来自Wind资讯数据库, 产业政策数据参考陈冬华等(2010)关于受产业政策激励行业的整理方法, 市场化程度指数则来源于樊纲等(2011).本文初始样本为2001-2015年间A股上市公司, 并按照如下原则对初始样本进行了处理:(1) 按照国际惯例, 样本中剔除金融行业、ST的上市公司; (2) 剔除没有财务报表信息的公司; (3) 剔除集体企业、公众企业、外资企业; (4) 对主要的连续变量经过Winsor上下1%缩尾处理.本文最终得到11027个有效观测值, 以下描述性统计及实证结果均基于处理后的数据结果.
(二) 主要变量定义
1. 产业政策
为避免数据收集过程中因各地区出台的产业政策不一致而导致研究样本中受产业政策激励行业出现自相矛盾的问题, 使研究样本更具代表性, 本文选取了最能代表产业发展方向的"五年规划"相关产业政策的内容作为数据收集对象, 并采用以下方法定义产业政策.(1) 受产业政策激励行业的判断标准是产业政策在该行业的相关文字表述中出现"发展"、"适度发展"、"支持发展"、"优化发展"、"加快发展""积极发展""鼓励发展"、"重点发展"、"优先发展"、"全面发展"、"支持"、"重点支持"、"鼓励"、"培育"、"引导"、"完善"、"振兴"、"提高"、"推动"、"推进"、"建设"、"加强"等字眼, 而未在此范围内的相关产业则在本文被定义为未受到产业政策激励.(2) 根据相关文字信息, 整理出受产业政策激励的行业, 并按照证监会2012修订《上市公司行业分类指引》进行分类.(3) 将产业政策变量IP设定为虚拟变量, 当公司处于年度受产业政策激励的行业时将被赋值为1, 否则为0.
2. 产权性质
为了突出产业政策对民营企业融资约束的缓解效应, 将产权性质变量SOE设定为虚拟变量, 当产权性质为国有企业时, SOE将被赋值为1, 否则为0.
3. 市场化程度
采用樊纲等(2011) 公布的2009年各地市场化程度总得分的中位数作为区分市场化程度高低的标志, 将市场化程度变量MAR设定为虚拟变量, 同时用MAR与IP以及CF的交乘项检验在市场化不同的地区, 产业政策对企业融资约束的影响程度, 当地区市场化程度总得分大于中位数时则被赋值为1, 否则为0.
(三) 模型设计
本文采用投资-流敏感性模型作为衡量企业融资约束程度基本模型.该模型的基本原理为:在企业存在融资约束的情况下, 企业的投资策略不仅和它的投资机会相关, 还会受公司内部流量影响, 如果企业面临的融资约束程度较大, 就难以获得外部资金, 而更多地依赖内部融资, 因此, 企业内部资金的波动性会对企业的投资水平有显著的影响, 企业的投资水平与流量波动性显著正相关.模型(1) 为投资-流敏感性基本模型.
Invest等于β0+β1×CF+β2×Cash+β3×TobinQ+β4×Size+β5+Lev+∑Industry+∑Year+εInvest等于β0+β1×CF+β2×Cash+β3×TobinQ+β4×Size+β5+Lev+∑Industry+∑Year+ε模型(1)
在模型(1) 中, Invest代表公司当年的资本支出水平; CF表示公司当年经营活动净流量, CF的系数β1是投资-流敏感性系数, 代表公司的融资约束水平, 如果β1显著为正, 说明企业存在融资约束; Cash代表公司当年持有的及等价物; TobinQ用于表示公司当年的投资机会; Size表示公司规模大小; Lev表示公司的负债状况; Industry是行业控制变量; Year是年度控制变量.本文借鉴了沈红波等(2010)模型的构建方法, 在模型(1) 的基础上引入了产业政策(IP)与经营活动流量净额(CF)的交叉项来构建模型(2), 用于检验产业政策对企业融资约束的缓解效应, 如果β1显著为正, β3显著为负说明产业政策的激励能够缓解企业的融资约束, 即本文的假设1得以验证.本文认为产业政策激励能够缓解企业的融资约束, 因此我们预期模型(2) 中的β3显著小于零.
Invest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×IP×CF+β4×Cash+β5+TobinQ+β6×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+εInvest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×IP×CF+β4×Cash+β5+TobinQ+β6×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+ε模型(2)
为进一步研究产权性质(SOE)、市场化程度(MAR)对产业政策缓解企业融资约束的调节效应, 在模型(2) 的基础上分别加入上述调节变量及其与流量及产业政策的交乘项构建模型(3)、模型(4), 分别用于验证假设二与假设三.在假设二中, 相比国有企业, 产业政策会更大程度的缓解民营企业的融资约束程度, 因此我们预期在模型(3) 中β5显著为正; 在假设三中, 相对于市场化程度较高的地区, 产业政策对市场化程度较低的地区融资约束的缓解效应更明显, 因此我们预期在模型(4) 中β5显著为正, 具体模型构建如下.
Invest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×SOE+β4IP×CF+β5×IP×CF×SOE+β6×Cash+β7×TobinQ+β8×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+εInvest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×SOE+β4IP×CF+β5×IP×CF×SOE+β6×Cash+β7×TobinQ+β8×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+ε模型(3)
Invest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×MAR+β4×IP×CF+β5×IP×CF×MAR+β6×Cash+β7×TobinQ+β8×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+εInvest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×MAR+β4×IP×CF+β5×IP×CF×MAR+β6×Cash+β7×TobinQ+β8×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+ε模型(4)
在模型(2)、(3)、(4) 中, IP、SOE、MAR分别代表产业政策、产权性质与市场化程度变量, 其余的变量定义与模型(1) 相同, 相关变量的定义见表 1.
(四) 描述性统计
表 2是主要变量的描述性统计结果.企业当期新增投资额(Invest)的均值为0.07, 中位数为0.05, 两者的相差并不大, 但75%分位数为0.09, 其与最大值0.41相差较大, 说明75%的样本数据分布在(0, 0.09) 的区间中, 样本的分布比较均匀.流(CF)的均值为0.04, 表明样本公司持有的流量约占总资产的3%.产业政策激励(IP)的均值为0.73说明样本中有73%的公司处于受产业政策激励的行业, 27%的公司处于未受产业政策激励的行业, 间接说明了产业政策是影响企业经营行为一种重要手段.罗党论等(2008)的早期统计结果表明, 截止2005年, A股资本市场民营企业约有400多家, 同比国有企业却有1000多家, 民营企业在资本市场的占比相对较少, 而利用2015年的最新数据分析表明, 产权性质(SOE)的均值为0.45, 也就是说样本中国有企业占比45%, 而民营企业占比55%, 说明民营企业在资本市场中所占的份额越来越重.樊纲等(2011) 指出在经济转轨过程中, 由于我国各地区资源禀赋、地理位置以及国家区域政策的不同, 直接导致了部分东部沿海地区较早的接触到了外国资本、参与市场竞争, 最终形成了东部、中部、西部市场化程度差异大的现实状况, 市场化程度(MAR)的均值为0.80, 说明上市公司样本中约有80%的公司位于市场化程度较高的地区, 20%的公司位于市场化程度较低的地区, 这与我国经济发展水平现实差异状况相符即我国上市公司主要分布在市场化程度较高的地区.资产负债率(Lev)的均值为0.41, 说明样本公司中年度负债占总司总资产的比例为41%, 资产负债水平在合理范围内.在其他变量中, 均值和中位数的差异不大, 诸如TobinQ, 这说明样本的分布较均匀, 此处不再赘述.
四、实证结果分析
为了检验产业政策的信息效应和资源效应对企业融资约束的影响, 对模型(1)、(2)、(3)、(4) 分别回归, 回归结果如表 3所示.在模型(1) 的回归结果中, CF的系数在1%的水平上显著为正, 表明我国的上市公司在不同程度上存在融资约束, 在其他控制变量中, TobinQ的回归系数在1%的水平上显著为正, 说明投资机会越多, 企业当年的投资额就越大; Cash的回归系数在1%的水平上显著为正, 表明公司年度持有的越多, 该年度投资额就越大; Size的回归系数为0.006, 且在1%的水平上显著为正, 说明公司规模扩大会增加公司的投资额; Lev的回归系数在1%的水平上显著为负, 表明公司资产负债率的提高会抑制企业投资额的增加, 与基本预期相符.模型(2)、(3)、(4) 的回归结果中, 各控制变量均在1%的水平上显著, 说明本文所选取的控制变量均是影响企业投资的因素, 关于控制变量的分析, 不再赘述.模型(2) 的回归结果表明IP×CF的回归系数在10%的水平显著为负, 说明产业政策的信息效应和资源效应有助于缓解企业的融资约束, 本文的假设一得以验证, 从模型(2) 的回归结果来看, 相对于未受产业政策激励的公司, 受产业政策激励的公司其面临的融资约束程度下降为23.2%(0.029/0.125), 具有经济意义上的显著性.模型(3)、模型(4) 的回归结果分别表示产权性质以及市场化程度对产业政策影响企业融资约束的调节效应, 其中交乘项IP×CF×SOE的回归系数为0.047, 并且在5%水平上显著, 表明虽然产业政策的信息效应和资源效应能够缓解企业的融资约束, 但相对于国有企业, 产业政策激励对民营企业融资约束的缓解效应更明显, 与前文的预期相一致, 假设二得以验证; 交乘项IP×CF×MAR的回归系数为0.118, 并在1%的置信水平上显著, 说明相对于市场化程度较高的地区, 产业政策在市场化程度较低的地区对企业融资约束的缓解效应更明显, 与假设三预期相符.
五、进一步研究:产业政策激励影响企业融资约束的路径检验
基于以上分析, 产业政策激励缓解企业融资约束的作用路径包括信息效应和资源效应两条路径.当政府出台产业政策时, 会向外部资本传递出具有发展潜力的产业的信号, 提高相关产业的未来预期, 减少银行或者外部股权投资者的信息收集成本, 改变融资双方的信息不对称程度.同时, 政府也会向受产业政策激励的放松行政、金融管制, 企业也更容易与政府建立联系, 为企业发展获取更多的金融资源, 破除"行业壁垒", 使民营企业与国有企业享有同样的"国民待遇", 提高民营企业获取金融资源的能力, 为增加本文研究的说服力, 进一步对产业政策激励影响企业融资约束的两种机制进行了检验.
(一) 信息效应的检验
借鉴金融市场微观结构文献, 本文利用公司个股的交易数据来捕捉证券市场上知情交易者与非知情交易者关于企业价值的信息不对称程度, 采用Amihud et al.(2002)基于股票日频交易数据计算的非流动比率ILL作为测算资金供给双方信息不对称程度的*变量.借鉴万良勇等(2015)的模型构建方法, 在模型(2) 的基础上加入了信息不对称因素构建了模型(5), 以考察产业政策如何通过信息效应缓解企业的融资约束, 我们预期模型(5) 中IP×CF×ILL的系数β5显著为负, 即在信息不对称程度越高的公司, 产业政策激励对其融资约束的缓解作用越明显.
Amihud et al.(2002)认为公司信息不对称程度越高, 逆向选择问题越严重, 股票的流动性就越差, 即信息不对称程度与ILL指数正相关.其中, T为股票交易天数, 股票日交易量等于当天交易量/1000000.其中T为股票交易天数, 股票日收益率等于(收盘价-开盘价)/开盘价, 因为股票日交易量较大, 在这里股票日交易量等于当天交易量/1000000, ILL计算公式如下.
Invest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×ILL+β4IP×CF+β5×IP×CF×ILL+β6×Cash+β7×TobinQ+β8×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+εILL等于∑股票日收益率股票日交易量TInvest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×ILL+β4IP×CF+β5×IP×CF×ILL+β6×Cash+β7×TobinQ+β8×Size+β7×Lev+∑Industry+∑Year+ε模型(5)
(二) 资源效应检验
本文借鉴于蔚等(2012)关于政治关联资源效应的检验方法检验产业政策激励的资源效应, 该原理为:产业政策缓解企业融资约束的作用机制主要有信息效应和资源效应, 在不控制信息效应的情况下, 模型(2) 中的估计系数β3既包含了信息效应又包含了资源效应, 那么在控制住信息效应后, 则估计系数β3则仅仅代表资源效应.具体做法是在模型(1) 的基础上, 分别引入产业政策IP、信息不对称指标ILL以及他们与流的交互项IP×CF、ILL×CF, 构建模型(6), 假如控制ILL×CF后, 模型(6) 中β3不再表现出显著性, 则表明信息效应占主导作用; 假如β3显著而β4不显著, 则说明资源效应发挥了主导作用; 假如β3和β4都显著, 表明信息效应和资源效应都发挥了作用.考虑到影响企业投资额因素很多, 在控制变量的选取上与前文一致.
Invest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×IP×CF+β4×ILL×CF+β5×ILL+β6×Cash+β7×Tobin′Q+β8×Size+β9×Lev+∑Industry+∑Year+εInvest等于β0+β1×CF+β2×IP+β3×IP×CF+β4×ILL×CF+β5×ILL+β6×Cash+β7×Tobin′Q+β8×Size+β9×Lev+∑Industry+∑Year+ε模型(6)
表 4是模型(2)、模型(5) 与模型(6) 的回归结果, 回归结果表明无论企业是否受到产业政策激励投资-流敏感性系数β1均显著为正, 说明样本企业在不同程度上面临融资约束, 而IP×CF的回归系数显著为负, 说明与不受产业政策激励的企业相比, 受产业政策激励的企业融资约束程度更宽松.从模型(5) 的回归结果中我们可以看出IP×CF的回归系数为负, 且在1%水平上显著, 同时ILL×IP×CF的回归系数在5%的水平上显著为负, 表明信息不对称越严重的公司, 产业政策缓解其融资约束的作用越明显, 支持了产业政策信息效应假说.模型(6) 的回归结果表明产业政策通过信息效应和资源效应显著地降低企业的投资-流敏感性.ILL×CF的回归系数在10%的水平上显著为正, 资金供求双方之间的信息不对称程度越高, 投资-流敏感性系数就越高, 企业的融资约束就越紧.而模型(5) 的回归结果却显示出产业政策能够减少资金供求双方的信息不对称, 产业政策能够通过信息效应帮助企业缓解其融资约束.假设产业政策仅仅通过信息效应缓解企业的融资约束, 那么在控制ILL×CF后, IP×CF的回归结果将不再显著, 而模型(6) 的回归结果显示IP×CF的回归系数依然显著为负, 这说明即便是控制产业政策的信息效应后, 受产业政策激励的企业其估计系数仍显著为负, 表明即便是控制住产业政策的信息效应后, 受产业政策激励的企业仍表现出较低的投资-流敏感性, 受产业政策激励的企业仍会更容易获得资金, 说明资源效应也是缓解企业融资约束的重要路径.
六、稳健性检验
(一) 关于产业政策激励影响企业融资约束稳健性检验
为了避免产业政策与企业融资约束存在的内生性问题即在市场有效的假设下, 产业政策激励的行业, 原本就应该是重要且具有发展前景的行业, 因此这类行业"天然"具有更低的融资约束, 为此, 本文进一步检验了相同的行业从不受产业政策激励转变受到产业政策激励以后, 其融资约束程度是否存在变化.具体做法是整理出在2011-2015年间受到产业政策激励而在2006-2010年间不受激励的相关行业, 将2011-2015年的行业赋值为1即IP等于1, 2006-2010为0即IP等于0, 回归结果如表 5所示, CF×IP的回归系数在1%的水平上显著为负, 相关企业从不受产业政策激励变为受到产业政策激励后, 其投资-流敏感性降低.以上结论说明产业政策激励与企业融资约束存在的内生性问题对本文的建设检验没有产生显著的影响, 前文的检验结果是稳健的.
考虑到产业政策作为一种政策, 本文继续采用政策评估中的常用的双重差分法考察产业政策对企业融资约束的影响, 参考孟庆玺等(2016)的方法, 本文整理出"十一五规划"、"十二五规划"中均未受到产业政策激励的行业作为控制组, "十一五规划"中未受激励的行业, 在"十二五规划"为受到产业政策激励的行业作为实验组, 采用Treat作为指示变量, Treat等于1表示实验组, Treat等于0表示控制组; 同时, 采用Post作为"五年规划"变更的虚拟变量, 即Post等于1表示"十二五规划"(2011年及其以后取值为1), Post等于0表示"十一五规划"(2010年及其以前取值为0).基于此, 得到表 6的回归结果.回归结果表明CF×Post×Treat的系数-0.184, 在5%的水平上显著为负, 采用双重差分法的回归结果表明产业政策可以缓解企业的融资约束.
(二) 进一步稳健性检验
目前, 衡量公司融资约束的指标仍然存在很大的争议, 但为了验证研究结果的可靠性, 本文还进一步采用了Almeida et al.(2004)的-流敏感性模型衡量公司的融资约束程度, 并重新对假设一、假设二以及假设三进行重新验证.表 6是针对假设一、二、三的稳健性检验结果.从表 6的回归结果看出, IP×CF的回归系数分别为-0.309、-0.376、-0.380且分别在1%的水平上显著, 仍然支持假设一.假设二、假设三的回归结果分别为0.257、0.310且分别在1%的水平上显著, 回归结果仍然支持假设二、假三, 假设一、二、三的回归结果是稳健的.
(三) 关于信息效应及资源效应的稳健性检验
为了进一步验证产业政策信息效应影响企业融资约束的作用机制, 本文对信息效应模型进行了分组检验, 即在"十五计划"、"十一五规划"期间进行分组回归.表 7信息效应的稳健性分组检验结果显示, "十五计划"、"十一五规划"期间ILL×IP×CF的估计系数分别在1%, 10%的水平上显著为负, 分组回归结果与表 4未分组回归结果一致, 说明信息效应假说得到支持.对于资源效应的稳健性检验, 本文在Almeida et al.(2004)的-流敏感性模型的基础上, 引入衡量信息不对称程度的另一*变量流动比率LR(Cooper et al., 1985)作为非流动比率的替代变量进行稳健性检验, 表 8的回归结果预期与资源效应检验基本一致, 资源效应假说得到重新验证.
七、主要结论及启示
本文从微观企业层面探明了产业政策激励影响企业融资约束的影响和其作用路径.经验研究结果表明产业政策能够通过信息效应和资源效应对企业融资约束产生影响:受产业政策激励的企业, 其融资约束程度要显著低于未受产业政策激励的企业, 但这种激励对民营企业融资约束的缓解效应更明显, 进一步研究发现, 市场化程度越高, 产业政策激励对企业融资约束的缓解效应越不明显, 这就说明在市场化程度较高的地区, 政府干预可能取得不到预期的经济绩效.此外, 本文还进一步检验了产业政策激励影响企业融资约束的两种路径:信息效应和资源效应.本文的研究扩展了融资约束领域的研究边界, 丰富了对产业政策影响实体经济的作用机制的理解, 为实施产业政策的经济后果提供了经验证据.
本文的研究结论主要有以下政策启示.
第一, 本文的研究结论之一表明产业政策激励能够缓解民营企业的融资约束, 但仅仅是解决我国民营企业融资难一种政策手段, 并且客观上可能导致不同行业内部竞争的不平等, 要从根本上帮助民营企业走出融资困境, 关键是尽快为民营企业的发展提供更为健全的制度保障.本文认为除了要积极推进宏观层面经济制度改革之外, 为所有的企业提供平等的资源获取机会, 健全民营企业产权的法律保护体系, 建立良好的营商环境, 增强市场主体和资金供给方对民营企业健康成长的良好预期, 还要继续完善社会融资体系建设, 社会信用体系建设, 缓解融资双方在契约达成过程中存在的信息不对称程度问题.本文的研究结果表明要解决民营企业的融资约束的难题, 关键在于构建一个公平的商业环境, 给予民营企业平等的"国民待遇", 消除民营企业所受的政策歧视, 这远比通过政策手段暂时为民营企业发展提供保障紧迫、更切实际.
第二, 政府干预经济从来不是完美的, 也未必能够取得预期的经济效果, 问题的关键是在不完美的政府和不完美的市场之间做出选择, 寻找政府与市场之间的平衡点, 这样才能使政策取得最大的正效应.本文的研究结论表明在市场化程度较高的地区, 产业政策对企业融资约束的缓解作用并不明显, 说明市场化程度越高, 政府对经济干预的经济效果可能就越弱.相反, 在市场化程度较高的地区, 政府干预可能更易扭曲市场机制, 损害了市场的公平竞争原则, 降低市场效率.虽然在一定条件下, 政府干预可能会实现社会资源的配置, 但政府对市场的干预势必会减少市场竞争, 降低社会效率.所以, 政府试图通过制定产业政策来干预市场可能取得不到预期的效果, 因此产业政策制定要与市场发展情况紧密结合, 不仅要尊重产业发展的内在规律, 根据地区情况制定产业政策, 还要更有效地发挥市场在资源配置中的作用, 避免产业政策对市场的过分干预, 避免市场机制的扭曲.
第三, 产业政策的目标是实现社会经济的发展, 而社会经济发展的归根结底还是企业的发展.本文的研究结果表明, 产业政策主要通过信息效应和资源效应两条路径作用于企业微观行为, 其中任意一条路径发生阻塞, 都有可能导致产业政策取不到预期的绩效, 这也就从一定程度上可能解释为什么国家政策有时候屡不奏效.所以, 政府政策的制定除了要科学决策之外, 还要建立配套的政策执行体系, 打通政策执行通道, 避免政策流于形式, 确保政策的激励效用能够取得预期的绩效.此外, 我国经济正处于"三叠纪"时期, 这就要求产业政策更具针对性与灵活性.要把产业政策、市场资源配置与调整产业结构联系起来, 淘汰落后产业, 培育新兴产业, 建立良好的营商环境; 同时, 要把产业政策、市场资源配置与供给侧改革联系起来, 制定供给类政策, 形成市场, 引导资源要素在不同产业间合理流动, 提高企业资源配置效率, 助力新常态下中国产业结构的转型与升级.
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总结:此文为一篇适合不知如何写企业融资和产业政策和激励方面的融资约束专业大学硕士和本科毕业论文以及关于融资约束论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料.
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