去杠桿對國有企業融資約束的異質性沖擊研究

以2009—2017年國有制造業上市企業為樣本，研究發現：（1）即使是國有企業，在經濟增速下行期也都普遍面臨融資約束，但“央企”融資約束水平顯著低于“地方國企”；（2）2015—2017期間中央“去杠桿”政策的實施對“央企”的影響效果更突出——“央企”杠桿率回落程度顯著高于“地方國企”；（3）分組檢驗表明，“央企”杠桿率回落更快的原因在于“央企”政治約束更強；（4）將杠桿率細分為銀行信貸杠桿和商業信用杠桿后，發現“央企”杠桿率回落主要源于信貸杠桿的快速縮減，但“央企”在收縮信貸杠桿的同時卻在快速擴張商業信用杠桿，表明“去杠桿”政策的真實效果不僅局限于對企業杠桿“水平”的影響，還表現為對企業杠桿率“結構”的沖擊。

一、引 言

伴隨經濟步入新常態，因增速放緩導致的存貨增長、產能積壓嚴重抑制了實體經濟的增長動力，在此背景下，中央推出了以“三去一降一補”①為代表的一系列“供給側”結構性改革措施。其中，“去杠桿”作為“金融供給側改革”的重點，在推動實體經濟結構調整過程中扮演了重要的角色。

圍繞“去杠桿”政策效果展開的研究近年來逐漸增多，研究核心主要圍繞“去杠桿”實現路徑、經濟后果、潛在風險等方面展開，具體而言：（1）實現路徑方面，譚小芬等基于47個國家和地區非金融類上市企業的實證研究發現，金融結構的市場化水平每提高1個百分點，企業杠桿率將下降0.44個百分點。因此，調整金融結構是加速企業去杠桿的重要途徑。[1]王倩和趙錚從銀行同業監管套利出發，證明了商業銀行同業業務擴張具有順周期性，而同業擴張帶來的影子信貸增長是推動企業杠桿率攀升的重要因素，因此，應強化結構性貨幣政策和“逆周期”宏觀審慎監管，通過加速金融去杠桿來推動實體經濟去杠桿。[2]于博以高新技術企業為樣本，利用系統GMM檢驗了技術創新對實體經濟去杠桿的推動效應，證明了行業層面的創新溢出對這一推動效應具有加速作用。[3]（2）經濟后果方面，劉曉光等研究發現，去杠桿除了傳統意義上的降低宏觀金融風險、提高金融運行效率功能，去杠桿還有助于縮小收入分配不平等，且能弱化收入分配的極化效應，從而將去杠桿的經濟后果研究從企業和政府部門拓展至家庭部門；[4]馬亞明和張潔瓊發現，去杠桿有助于緩解資產價格波動、降低金融非穩定性、提高自身的產出激勵效應。同時，金融部門提升杠桿率有助于擠出企業部門杠桿率、居民部門加杠桿有助于降低非金融企業和政府部門的杠桿率。[5]（3）潛在風險方面，中國人民銀行杠桿率研究課題組指出，去杠桿應謹慎推進、不宜過急，應防范在去杠桿進程中引發的地方政府債務和非金融企業債務違約風險。[6]黃少安和王偉佳研究了“去杠桿”如何引發經濟波動風險，發現經濟下行期，去杠桿會引發較大的經濟波動，相比某個部分單獨實施去杠桿，家庭部門與企業部門同時去杠桿帶來的經濟波動相對更小。[7]

縱觀上述研究，大多圍繞宏觀層面探討中央“去杠桿”政策的經濟后果。然而，去杠桿政策的落地，最后必然體現在微觀杠桿率的降低上。于是，去杠桿政策的實施為觀察和理解宏觀經濟政策與微觀企業行為之間的互動關系提供了有利契機。由于微觀主體的“杠桿構成”“產權特征”均存在顯著差異，因此，政策的沖擊效果也必然會存在異質性。但現有文獻對這一異質性的探討仍主要局限于國有企業和民營企業維度，忽視了國有企業內部的差異。基于此，本文力爭在劃分產權性質基礎上進一步從“政治約束”和“杠桿構成”視角探討去杠桿政策的異質性效果，從而豐富現有研究。

本文研究受以下文獻啟發：鄒朋飛等的研究發現，中央國有企業主要依賴商業信用融資加杠桿，而地方國有企業則主要利用銀行信貸加杠桿；[8]馬紅和王元月發現，降低“債務杠桿”對企業投資效率的促進作用在國有企業樣本下更為顯著。[9]以上研究表明：不同所有制特征的企業受“去杠桿”政策沖擊的程度很可能是不同的。同時，不同所有制特征的企業，在去杠桿過程中，其杠桿結構的演變也可能存在差異。借鑒上述研究，本文確立了如下研究問題：

1.聚焦國有企業②，分析不同類型國企在“去杠桿”政策沖擊下融資約束水平如何差異化演變？

2.融資約束水平的差異化上升是否源于不同類型國企在實施“去杠桿”方面的力度差異？

3.“央企”融資約束在去杠桿周期下上升更快是否與政治約束導致去杠桿壓力更強有關？

4.“央企”加速實施“去杠桿”的同時，其“杠桿結構”出現了怎樣的變化？信貸杠桿下降的同時是否伴隨了其他類型杠桿率（如商業信用杠桿率）的攀升？

本文研究結論：基于Fazzari和Petersen的固定投資平滑模型 （Fixed Investment Smoothing Model）檢驗企業融資約束，[10]證明了去杠桿政策的推出強化了國有企業的融資約束，且這一政策沖擊對“央企”的影響更高，央企在政策沖擊下不僅調整了杠桿水平，還調整了杠桿結構。

二、文獻綜述與研究假設

融資約束是指在非完美市場下存在信息不對稱，企業在尋求外部融資時出現摩擦。國內現有對融資約束的研究主要集中在對國有企業與非國有企業的分類分析方面。例如，現有研究普遍認為，受到政府擔保及補貼扶持的影響，國有企業較非國有企業面臨較低的融資約束。這方面的代表性研究包括：林毅夫等從政策性負擔角度分析了政府干預甚至補貼國有企業的必然性；[11]傅利平等進一步分析國有企業較非國有企業面臨較低融資約束的潛在原因——國有企業投資活動的目的不僅僅是利潤，還在政府稅收、社會穩定等方面承擔了更多的社會責任，而融資偏護可以視為履行上述社會責任的補償。[12]鐘寧樺等就調研數據的實證檢驗發現，銀行資金對國有企業的偏向性在金融危機后越發增強，即使是負利潤的“僵尸”企業，在2008年后也更加容易獲得貸款；[13]任澤平等認為國有企業在政府隱性擔保、政策扶持及行政補貼等方面的多重優勢導致其融資約束顯著更低，因此，即使在經濟下行階段，其杠桿率也不斷得以上升。[14]

盡管現有研究大多數認為國有企業的融資約束相對較低，但是，這并不意味著國有企業不存在融資約束。李治宇等指出，國有企業注重固定資產投資，其所在行業大多為重資產行業，且主要依賴銀行長期貸款，因而其真實流動性風險并不弱于民營企業，并且，從投融資的期限錯配上看，國有企業錯配通常更強，因此，其融資約束以及由此帶來的償付風險并不可忽視。[15]沈紅波等也發現，國有企業的投資活動存在投融資期限錯配，其與新增短期債務之間的聯系相較于非國有企業更加緊密。[16]事實上，近年來各地區均有國有企業爆發債務危機的案例（如渤海鋼鐵、海航集團），這也驗證了政府擔保并非國有企業規避流動性風險的永久性手段，國有企業融資約束一旦惡化，由此導致的違約風險對實體經濟乃至金融穩定的沖擊程度無疑會更高。

然而，有關國有企業融資約束的研究，尤其是政策沖擊下不同類型的國企面臨的融資約束差異及其動態演變研究，至今仍鮮見。目前，主流觀點認為“央企”比地方國企具有更低的融資約束。其邏輯在于：政府控制“層級”越高，國有企業能獲得的優勢越多，即政治關聯能夠帶來“優勢效應”。例如，劉靜指出，由于社會責任和稅收優勢的不同，省及以上級別國企稅收負擔相對省以下級別國企較輕，省以下級別國企更偏向于為地方經濟發展及財政收入付出成本；[17]代光倫等指出，在國有企業普遍面臨融資約束情況下，中央政府控制的企業的融資約束顯著弱于地方政府控制企業的融資約束，中央企業由于更易享受政府隱形擔保及政治和社會資源因而融資約束較小；[18]方明月從低利率貸款的可獲得性差異角度分析了不同類型的國有企業，證明了中央企業由于行政級別較高、政治級別優勢較大，因此能獲得更低利率的貸款；[19]高煒等指出，“央企”和地方國企的政治關聯程度存在差異，中央政府較地方政府更能夠提供政治與經濟資源方面的協助。[20]借鑒上述研究，本文認為：“央企”由于在更大程度上受惠于更高的政府控制層級所帶來的政治優勢、資源優勢、聲譽優勢，所以，其融資約束水平較普通國有企業會更低。基于此，本文提出“非政策沖擊”下的比較分析假設。

假設1：國有制造業上市企業普遍面臨融資約束，但“央企”約束水平顯著低于“地方國企”。

假設1關注的是非政策沖擊下“央企”與“地方國企”的融資約束差異。然而，2015年12月，中央經濟工作會議提出“三去一降一補”。其后，國務院發布《關于積極穩妥降低企業杠桿率的意見》。該政策的推出意味著去杠桿成為中央經濟調控戰略的重要組成部分。上述宏觀政策無疑會對不同類型微觀企業的資金面（融資約束）構成沖擊。這種沖擊不僅會強化民營企業融資約束，也會強化國有企業的融資約束。但是，梳理現有研究發現，這一政策沖擊并非對民營企業更強，反而是對國有企業更突出。例如，張曉晶等從資產負債表角度分析了國企和民企在去杠桿階段杠桿率出現分化背后的機理，指出經濟下行期現金流不足以及產能出清滯后“倒逼”私營企業“被動”加杠桿，而國有企業在此階段由于采取了更為激進的資產擴張策略，從而使得杠桿率反而呈下降趨勢。[21]受此啟發，本文力爭進一步考察去杠桿政策對不同類型的“國有”企業融資約束將會產生怎樣的異質性沖擊，例如，是否存在“央企”受沖擊程度大于地方國企的情況？若存在，其背后動因為何？

關于政策沖擊下的融資約束演變，本文存在如下預期：政策沖擊對“央企”和“地方國企”會產生異質性影響，“央企”去杠桿強度更高、融資約束程度更強。提出這一預期的邏輯如下。

一是不同類型國有企業所面臨的“政治約束”存在差異。周權雄等指出，國企內部從中央政府到各級地方政府的多層級、多委托人的共同代理關系會導致信息傳遞的遲緩和失真，這意味著“央企”很可能對中央經濟政策更為敏感，執行效力更強。[22]本文認為，政治關聯除了帶來“優勢效應”外，還會在特定政策周期下帶來“約束效應”。

二是中央國有企業與地方國有企業受到的監管也存在差異。劉星等明確指出，中央上市國有企業受到的監管強于地方上市國有企業，認為這與中央上市國有企業規模大、屬于重點行業、關系國計民生的特質及地方上市國有企業軟預算約束、尋租于政府的現象存在關聯。[23]Zhang等以反腐為研究視角，發現中央國有企業比普通國企在更高水平上受到了中央反腐監督行動的影響。[24]這也從另一側面揭示出“央企”面臨的監督水平更高。除政府監督外，媒體監督也會導致融資約束的形成。梁紅玉研究發現，媒體監督可以通過聲譽機制影響企業融資約束，而且，聲譽效應相對較低的民營企業受媒體監督影響形成的融資約束負擔更高。[25]這進一步暗示出“央企”與“地方國企”受媒體監督的水平也很可能存在類似差異，并由此導致融資約束強度產生不同。

三是“央企”和“地方國企”與地方政府的關系存在差異。從1994年分稅制改革到2018年國地稅合并，在此期間地方財政壓力增大，地方官員在經濟績效的壓力下，推動地方政府利用其權力追求政治目標，地方國有企業成為其實現政治、經濟等目標的工具。因此，地方政府也會出于財政壓力而為地方國企提供融資便利，進而導致預算軟約束。周黎安指出，政府官員政治目標的驅動影響我國長期存在的產業同構化和地方保護主義，同時促進了地方國企軟預算約束的形成。[26]曹春方等在地方政府干預方面進行了更為詳細的分析，發現財政壓力、晉升壓力和官員任期都會對“地方國企”過度投資行為產生影響，并指出地方官員可利用自身網絡及活動影響國有銀行及轄區內金融單位的貸款行為。[27]除融資干預程度不同外，地方政府對不同類型國企的投資激勵效應也并不相同。例如，程仲鳴等發現，地方政府干預行為與地方國有上市公司過度投資同向變動，而中央政府控制與非政府控制的公司卻不存在類似關系。[28]劉紅忠等認為，分稅制改革、縱向財政競爭、債券融資的缺乏及量入為出、收支平衡的原則抑制了地方政府的融資，于是，地方政府加大了政府融資平臺的建設，而地方融資平臺的資金投向主要是“地方”國企和房地產[29-30]；逯東等則發現地方政府主要干預“地方”國有企業投資，干預動機主要是刺激經濟增長、財政盈余和政績訴求。[31]高煒等從互利共贏角度分析了地方政府與“地方”國有企業政治關聯存在的合理性，從而揭示了為何地方政府偏愛“地方”國有企業（而非“央企”）的原因。[20]

綜上，在去杠桿政策實施階段（2015—2017），“央企”杠桿率調整速度很可能會超過“地方國企”，這一方面源于“央企”政治約束更高、受行政監管水平更高，另一方面也源于地方政府與地方國企進行資源綁定、尋求互利共贏，因此，其對地方國有企業的融資偏護會比“央企”更強。這與現有研究發現“央企”與地方國企在2016年后出現杠桿率背離特征相一致。[32]

圖1進一步從數據特征上驗證了2012年以來不同類型國有企業的杠桿率演變差異，證明了自2015年“去杠桿政策”以來，“央企”信貸杠桿率（長短期借款占總資產比重）下降幅度確實更快。

綜合上述邏輯分析和特征事實分析，本文認為：相較于中央國有企業，地方國有企業更大程度上享有地方政府的隱性擔保和政治資源，由此導致中央去杠桿政策對地方國企的影響因地方政府干預而形成一定程度的緩沖效應，從而使得去杠桿率效果在地方國企和“央企”間形成差異。另外，近幾年來，渤海鋼鐵、錦西化工、海航控股等一系列大型國企出現違約事件，這在較大程度上影響并改變著資金供給者的風險偏好，銀行對大型國有企業也正在重新經歷風險識別過程。這也意味著國有企業的融資約束水平可能會由此重新分布。基于以上預期，本文提出以下假設：

圖1 不同類型國有企業信貸杠桿率演變圖

假設2：去杠桿政策對“央企”影響更為突出，即“央企”杠桿率在政策沖擊下的回落程度更高，由此也導致“央企”融資約束水平在政策沖擊下的上升幅度更高。

假設2力爭以“去杠桿”政策沖擊和風險事件爆發為背景，考察國有企業內部融資約束水平及結構的變化，這將為理解國有企業融資約束在新周期下的演變機制提供邏輯解釋。然而，深入思考假設2不難發現，假設2雖然揭示了現象（“央企”去杠桿意愿更強、效果更突出）并對其形成邏輯進行了分析，但是，仍有一個現實問題沒有解答——若“央企”在“去杠桿”周期下確實更大程度上壓縮了杠桿率，那么，“央企”將如何克服由“去杠桿”引發的資金流短缺呢？

借鑒鄒朋飛等的研究，本文進一步從融資來源視角分解了“杠桿率”的構成，即將杠桿率分解為“銀行信貸杠桿率”和“商業信用杠桿率”。因為，鄒朋飛等發現，“央企”主要依賴于商業信用融資加杠桿，而地方國企則主要利用銀行信貸加杠桿。[8]由此引發一個設問：去杠桿周期下，“央企”加速實施去杠桿背后是否也存在某種杠桿率“結構”的分化呢？例如，“央企”在顯著降低銀行信貸杠桿率的同時，是否會顯著提高商業信用杠桿率？鑒于商業信用融資能力與企業市場聲譽及自身在買方市場的勢力強弱直接相關，而“央企”無論聲譽和市場勢力都高于地方國有企業，所以，本文預期：“央企”很可能在降低信貸杠桿的同時擴張商業信用杠桿。基于此，本文提出如下研究假設：

假設3：“去杠桿”政策的實施，雖然顯著降低了“央企”信貸杠桿率，但也提升了“央企”借助商業信用進行杠桿擴張的意愿，并最終使得“央企”商業信用杠桿率在去杠桿階段顯著攀升。

三、實證設計

（一）假設1的實證設計

1.關于固定投資平滑模型的介紹。假設1力爭檢驗國有企業是否面臨融資約束，且不同類型國有企業的融資約束水平是否存在顯著差異。傳統的融資約束檢驗主要采用投資-現金流敏感度分析（以下簡稱FHP模型）。但是，現有文獻指出，在投資-現金流敏感性分析中，正敏感性很可能源于被遺漏的投資機會，所以，本文對融資約束的度量采用了Fazzari和Petersen的固定投資平滑模型，該模型可以在過濾投資機會影響的條件下更準確地刻畫融資約束。

所謂固定投資平滑，是指當企業遭遇外部需求沖擊時，其固定投資必然會出現波動，然而，由于固定投資的調整成本非常高，所以，頻繁的固定投資波動對企業而言意味著較大的成本損失。然而，若不削減固定投資，在需求沖擊下，企業現金流水平必然會緊缺，于是，企業會增加外部融資以穩定現金流，從而維持固定資產投資。然而，融資約束的存在很可能使得上述過程無法成立。但是，即使是存在融資約束的公司，也可以通過縮減流動性強、調整成本低的營運資本投資來實現補充現金流、穩定固定投資的目的。換言之，由于營運資本投資（Working Capital Investment）和固定投資（Fixed Investment）的流動性不同、調整成本存在差異，所以，對于一個存在融資約束的企業而言，在遭遇外部需求沖擊時，它并不會等比例地降低固定資產投資和營運資本投資，而是會優先降低流動性更強、調整成本更低的營運資本，甚至通過加速收縮營運資本投資來“平滑”固定投資，表現為營運資本投資（ΔW）對固定投資（I）的回歸系數應該顯著為負。Fazzari和Petersen將上述負敏感性成為固定投資“平滑”效應（Fixed Investment Smoothing Effect），并認為，平滑效應的存在可以作為企業存在融資約束的重要證據。[10]

與投資-現金流敏感性分析相比，固定投資平滑模型的優勢在于能夠過濾掉因遺漏投資機會而產生的估計偏誤。這是由于：平滑模型雖然在固定投資方程中增加了營運資本因素（ΔW），但依然保留了現金流（CF）這一原有影響因素。若正的投資-現金流敏感性不是源于融資約束，而是源于遺漏的投資機會時，由于遺漏的投資機會對固定投資（Y）和營運資本投資（X）產生同向影響——對于一個完整的生產、銷售循環，固定資產投資與營運資本投資具有正相關特征。所以，此時ΔW對I的回歸系數應為正，而非平滑效應下的負相關。基于此，本文最終采用固定投資平滑模型來識別和檢驗不同類型企業的融資約束。

2.假設1的模型設計與內生性處理。Fazzari和Petersen的固定投資平滑模型的簡化式（Reduced-Form）如下。[10]

模型（1）與投資-現金流敏感度模型的區別是增加了營運資本投資（ΔW）。其中，若ΔW的系數β3顯著為負，則表明企業被迫利用營運資本來平滑固定投資。Fazzari和Petersen認為，如果企業并無融資約束，那么，就不會產生平滑行為，因為平滑本身存在調整成本，而用外部融資來支持固定資產投資顯然是更優的選擇。所以，若平滑效應顯著，則意味著企業存在融資約束。此外，Fazzari和Petersen進一步指出，營運資本具有一定的內生性。因此他們采用2SLS法進行估計。其中，營運資本投資的工具變量設定為：托賓Q(Qjt)、現金流CF(CF/Kjt)、期初營運資本存量(W/Kjt)。

除上述簡化式外，Fazzari和Petersen還提供了平滑模型的擴展式，即加入了同期的和滯后一期的“銷售資本比”，其具體形式模型（2）所示[10]:

本文在檢驗中，也將遵循上述規范，同時匯報簡化式和擴展式的回歸結果。本文認為，若假設1成立，則：（1）全樣本下的ΔW系數β3應顯著為負；（2）地方國企的｜β3｜應顯著高于央企的｜β3｜。

(二)假設2的實證設計

1.“去杠桿”政策的沖擊效應檢驗（對杠桿率的沖擊檢驗）。本文采用雙重差分法（DID）對“去杠桿”政策的沖擊效果進行評估。本文將“央企”視為處理組，普通國企視為控制組。因為，根據前文分析可知，“央企”的政治約束更強，且地方政府對“央企”的融資保護、財政補貼、預算軟約束支持力度更弱，所以，“央企”在政策沖擊下會產生更強的自我“約束力”，而地方國企約束則會較弱。圖1也明確顯示出地方國企杠桿率在2016年和2017年幾乎沒有變動，而“央企”下調幅度卻非常顯著。基于上述差異，本文將“央企”定義為處理組。政策時點的設定上，將2016和2017作為政策沖擊時期，而2009—2015年期間作為政策沖擊前期。

雙重差分法是“準自然實驗”下較為常用的政策評估和因果推斷方法。兩期DID模型結構如（3）所示：

其中，Gi為實驗組虛擬變量（Gi=1，若個體i屬于實驗組；Gi=0，若個體i屬于控制組）。互動項Gi*Dt=xit。上述DID模型可以很容易地推廣到多期數據的情形。以本文研究為例，具體如（4）所示：

此時，Dt為虛擬變量，只要t屬于實驗期（本文中，實驗期為2016—2017），則Dt=1，否則為0。D2010…D2017分別對應2010年到2017年的年度變量（去掉D2009以避免虛擬變量陷阱）。

考慮到面板數據在處理個體和時點異質性方面的優勢，本文采用面板數據固定效應優化模型（4）的估計。借鑒Chang等[33]的研究，本文確定了相關控制變量，最終回歸模型如（5）所示。

模型（5）中，TYPE*DELEV為雙重差分項。若企業類型為“央企”，則TYPE=1，若為普通國企，則Type=0。控制變量LnAsset為年末總資產賬面價值的自然對數，Age為本年度與上市年度之間的年數，ROA為資產回報率，Tangas為資產的可變現性，GAexp為一般和管理費用，NDTS為非債務稅盾，ETR為有效稅率，Indgrow為按行業和年份劃分的農副產品中位數，SOE為政府控制虛擬變量，DIV為每股分紅送轉。DELEV為政策沖擊時點變量，若樣本所在年份為2016—2017，則DELEV=1。μi控制不可觀測個體異質性，控制年度異質性。上述變量具體定義及口徑參見表1。

若假設2成立，則預期模型（5）中的DID項（TYPE*DELEV）的系數應顯著為負，即去杠桿政策對處理組（央企）“杠桿率”產生了顯著的負沖擊。

2.“去杠桿”政策的沖擊效應檢驗（對融資約束的沖擊檢驗）。為考察去杠桿政策對企業融資約束的異質性沖擊效應，本文在平滑模型的基礎上引入“去杠桿”這一政策虛擬變量（DELEV），并利用其與營運資本的交叉項來觀測去杠桿政策對融資約束的異質性沖擊。相關檢驗如模型（6）所示。

若假設2成立，即去杠桿政策會降低“央企”杠桿率，從而強化“央企”融資約束，那么模型（8）中，“央企”組的交叉項（DELEV*ΔW）系數絕對值｜ω7｜應大于地方國企該系數的絕對值｜ω7｜。

(三)假設3的實證設計

假設3力爭從杠桿分解角度考察“央企”在“去杠桿”政策沖擊下，如何通過調節杠桿結構來緩解現金流壓力，即檢驗“央企”是否存在降低銀行信貸杠桿的同時擴張商業信用杠桿的情況。為此，本文將總杠桿率（總負債/總資產）分解為兩部分：（1）信貸杠桿率（BL_LEV），以“（短期借款+長期借款+1年內到期的非流動負債）/總資產”計量；（2）商業信用杠桿率（TC_LEV），以“（應付賬款+預收賬款）/總資產”計量。在此基礎上，本文進一步在模型（5）的基礎上構建了模型（7），繼續利用DID估計檢驗“去杠桿”政策對“央企”信貸杠桿率和商業信用杠桿率異質性沖擊效應。

若假設3成立，則預期模型（7）中，Y為BLLEV時，交叉項系數σ2應為負，表明“央企”信貸杠桿率在政策沖擊下確實顯著下降；同時，Y為TCLEV時，交叉項系數τ2應為正，表明“央企”商業信用杠桿率在去杠桿政策沖擊下不降反升，即“央企”降低銀行杠桿的同時也擴張了商業信用杠桿。

四、變量、樣本與描述性統計

（一）變量定義

表1 主要變量的定義與計量方式

（二）樣本選擇

本文數據來源為Wind數據庫，選取2009—2017滬深A股上市公司中證監會行業分類指引屬于制造業及公司屬性為中央國有企業或地方國有企業的樣本，剔除了ST類企業及2010年（含）以后上市的企業。最終得到395家企業，共計3555個樣本③。

（三）描述性統計

主要變量的分年度均值分析如表2所示：（1）無論是“央企”還是地方國企，固定投資均在2013年開始呈現顯著下行特征，“央企”在2015—2017年甚至出現平均水平為負的情況，即“央企”固定投資下滑更為劇烈，這與本文預期“央企”約束更強、受地方融資保護更弱存在邏輯一致性；（2）內部現金流（折舊和攤銷前利潤）在2015年觸底、在2016和2017年回升，說明上市公司盈利條件自2016年開始有所改善，但是，從2015—2017年營運資本投資情況看，這一利潤改善的背后伴隨的是營運資本在同期出現超過20%的增長，這暗示出利潤回升很可能源于賒銷增加，從而導致應收賬款等營運資本攀升。換言之，增長的質量并不樂觀。

主要變量的總體描述性統計如表3所示。表3表明：1.相較于現金流與固定投資，營運資本的變動幅度更大，即標準差相對較高，這表明營運資本更易調整，也為營運資本平滑固定投資提供了證據。2.與總杠桿率（LEV）和銀行信貸杠桿率（BLLEV）相比，商業信用杠桿率（TCLEV）更為穩定，這與“央企”信貸杠桿率在去杠桿周期下降幅更快，但商業信用杠桿卻相對較慢在邏輯上是一致的。

表2 主要變量的分年度的描述性統計

表3 描述性統計

五、實證結果

（一）假設1的實證結果及分析

表4給出了假設1的檢驗結果：（1）平滑模型（第2列）較傳統的敏感性分析模型（第1列）更具有解釋力，因為在控制住營運資本短期平滑效應的基礎上，現金流更能表現出其對企業固定投資的長期影響。因此，現金流CF的系數比傳統模型下更高。這與Fazzari和Petersen認為平滑模型能修正傳統模型對現金流的低估偏誤的預期完全一致。[10]（2）營運資本因素ΔW/K對固定投資確實具有負影響，即平滑效應顯著成立，就國有企業全樣本而言，融資約束成立，即國有企業總體面臨融資約束。（3）不同類型國企營運資本對固定投資的平滑效應存在顯著差異——地方國企平滑系數絕對值大于“央企”，即地方國有企業面臨的融資約束更大，這與假設1的預期一致。

表4 基于平滑效應的融資約束檢驗（全樣本）

（二）假設2的實證結果及分析

表5給出了假設2的檢驗結果。結果表明：（1）無論是全部國企，還是不同類型的國企，ΔW/K的系數均為負，即在2010—2017這一經濟下行期，即使是國有企業，也同樣面臨顯著的融資約束。（2）去杠桿政策的實施對不同類型國有企業平滑效應的影響具有異質性——“央企”的政策時點沖擊與營運資本的“交叉項”系數顯著為負，而地方國有企業的交叉項系數卻不顯著，這表明“去杠桿”政策的實施加劇了中央國有企業的平滑水平，即“央企”融資約束在政策沖擊下上升。相反，地方國有企業平滑水平卻沒有發生顯著變化，暗示地方國企的融資約束受政策沖擊影響不明顯。

考慮到融資約束的變化應與企業杠桿率的變化存在某種同步特征。換言之，融資約束在政策周期下的變化很可能源于政策對杠桿率的影響。基于此，本文進一步結合模型（5）通過DID檢驗考察了政策沖擊下“央企”杠桿率的下降幅度是否顯著快于地方國企。若表5所呈現的融資約束異質性變化（僅“央企”融資約束顯著上升）是杠桿率出現異質性演變的結果。那么，在表6的DID檢驗中，雙重差分項的系數也應顯著為負。換言之，當以融資約束變化不顯著的地方國企為控制組，以融資約束受政策沖擊明顯的“央企”為實驗組時，在政策實施期（2016—2017）前后，應能觀察到顯著的政策沖擊效應。實證上即表現為DID估計中交互項系數顯著為負——政策沖擊對實驗組（央企）產生了顯著的去杠桿作用，“央企”杠桿率（相比控制組）在政策調控下呈現顯著降幅。

然而，遺憾的是，表6回歸結果并未如預期一樣，即“央企”杠桿率并未因政策效應出現顯著下降。這似乎顯示出“去杠桿”這一政策沖擊對融資約束顯著上升的“央企”而言，并沒有帶來顯著的杠桿率“沖擊”效應。如何理解這一實證結果呢？事實真的如此嗎？理解這一結果的關鍵之處在于：去杠桿政策這一外生沖擊很可能對“央企”的影響更為突出，但這一突出性卻未必以“總杠桿率”的方式體現。因為總杠桿可以進一步分解為銀行信貸杠桿（BLLEV）和商業信用杠桿（TCLEV），政策沖擊很可能倒逼“央企”降低銀行信貸杠桿，但由于“央企”市場聲譽以及買方市場地位更強，所以，在縮減銀行信貸杠桿率的同時，“央企”很可能同時反向擴張商業信用杠桿。此消彼長，最終“央企”總杠桿（LEV）并未表現出明顯的降低。這就是表6中對總杠桿率LEV進行DID估計為何不顯著的原因。為驗證政策沖擊會影響杠桿率的結構，本文進一步給出了分類檢驗表（表7）。

表5 去杠桿政策對融資約束的異質性沖擊效應檢驗

（三）假設3的實證結果及分析

表7表明：去杠桿政策實施后“央企”杠桿率出現了結構性上升——雖然表6顯示傳統杠桿率（總負債/總資產）變化雖然不顯著，但在本表中，有關銀行信貸杠桿率的DID檢驗表現為中央國有企業的杠桿率下降速度顯著高于地方國有企業。同時，當進一步對商業信用杠桿率進行回歸時，也發現中央國有企業的商業信用杠桿率在去杠桿政策實施后相較于地方國有企業不降反升。這說明在去杠桿政策實施后，中央國有企業的銀行信貸融資相對減少，轉而更加依賴于其存在市場地位及信譽等優勢的商業信用渠道進行融資，因此其傳統負債率的交叉項可能為正，這證明了在去杠桿進程下，“央企”雖然降低了銀行杠桿，弱化了銀行系統風險，但是卻將杠桿風險轉移至“供應鏈”上游，從而加劇了企業間的商業信用風險。上述研究為理解“央企”在去杠桿進程中的杠桿率結構演變提供了邏輯借鑒和實證參考。

六、進一步分析

前文分析過程包括兩個主要發現：（1）同樣是國有企業，“央企”的融資約束水平在“去杠桿周期”下上升得更快；（2）“央企”融資約束上升背后，是信貸杠桿的下降（去杠桿）和商業信用杠桿的上升（升杠桿）。前者揭示了“去杠桿”政策，在實施效果上的異質性，后者揭示了“央企”的“去杠桿”路徑。然而，雖然現有文獻也認為“央企”政治層級更高[34]，政治關聯更強（代光倫等；高煒和黃冬婭）[18][20]，但是，現有文獻大多是認為這一政治“優勢”會給“央企”帶來更多的好處。然而，本文卻指出，政治關聯帶來的政治“優勢”在特定條件下很可能會演變為一種政治“約束”。例如，當“去杠桿”作為中央經濟工作重點后，在這一中央經濟政策落地過程中，“央企”面臨的考核壓力必然更大，其政治“約束”更強，從而導致其主動降杠桿的動機更高。然而，這一“政治約束論”是否真的存在呢？由于現有文獻并沒有給出一種相對科學的度量企業政治約束的指標，因此，有關“政治約束論”的存在性，很難直接進行證明。但是，考慮到政治約束與企業地理位置緊密相關，例如，若“央企”所在地為北京，那么，其政治約束相對會比非北京“央企”更高，因此，本文認為，若“政治約束論”成立，那么，北京“央企”因“去杠桿”政策導致的融資約束上升幅度應該顯著高于非北京“央企”。換言之，預期在表8中，北京“央企”的交叉項系數應該更“負”。

表6 去杠桿政策對杠桿率的異質性沖擊效應檢驗（DID估計）

表7 去杠桿政策沖擊下“央企”杠桿率的“結構演變”（DID估計）

表8顯示：北京“央企”的交叉項系數數值確更低，這意味著北京“央企”由于面臨更強的政治約束，所以，受“去杠桿”政策沖擊程度更強，融資約束在政策沖擊下上升幅度更高。這一實證結果為“政治約束效應”的存在性，提供了一定的邏輯支持。

表8 對“政治約束”存在性的檢驗

七、結論與貢獻

本文研究結論包括：（1）在2009—2017年這一經濟增速下行階段，即使是國有企業，也開始普遍面臨融資約束，但是，中央國有企業的約束顯著低于地方國有企業；（2）2016—2017年期間，中央去杠桿政策的實施強化了國有企業融資約束，但中央國有企業由于面臨更強的“政治約束”，因此受政策沖擊的影響大于地方國有企業，即“央企”杠桿率在政策沖擊下的回落程度更高，由此也導致“央企”融資約束水平在政策沖擊下的上升幅度更高；（3）“去杠桿”政策的實施雖然顯著降低了“央企”信貸杠桿率，但也提升了“央企”借助商業信用進行杠桿擴張的意愿，并最終導致“央企”商業信用杠桿率在去杠桿階段顯著攀升。

本文潛在貢獻為：（1）以2016—2017年期間中央“去杠桿”政策為研究背景，實證檢驗了政策沖擊對我國不同類型國有企業（央企、普通國企）融資約束及杠桿率的異質性影響，并證明了產生這一差異的動因——“政治約束”強度不同。這與傳統研究認為“政治關聯”對企業財務決策會產生“優勢效應”不同，指出了政治關聯在特定時期下也會對企業財務決策形成“約束效應”。這既豐富了現有文獻對政治關聯的理解，也為“去杠桿”政策評估研究提供了新的邏輯視角。（2）通過區分融資來源，本文將杠桿率分解為銀行信貸杠桿率和商業信用杠桿率，并證明了“央企”雖然在相對更強的政治約束和相對較弱的地方政府融資偏護下，呈現出融資約束升高、杠桿率下降的特征，但杠桿率的下降主要是通過降低銀行信貸杠桿實現的，同期商業信用杠桿率呈現出不降反升格局，這表明去杠桿政策不僅改變了企業融資約束及杠桿率水平，同時也對企業杠桿率“結構”產生了調節作用。這一發現對認識宏觀調控政策如何影響微觀企業財務行為，提供了新的視角。（3）本文以政策沖擊為背景，通過分析杠桿“結構”的演變特征，間接證明了商業信用與銀行信貸之間存在替代關系，這為傳統替代理論在中國“去杠桿”情境下的存在性提供了證據。

注釋：

①2015年12月，中央經濟工作會議提出，2016年經濟社會發展特別是結構性改革任務繁重，必須要緊抓關鍵點，即抓好“去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板”五大任務。

②本文聚焦國有企業展開研究主要基于以下原因：1.有關國企與民企融資約束差異及杠桿率差異的研究已經較為豐富，但有關國有企業內部融資約束的異質性研究，尤其是去杠桿政策沖擊下的異質性演變研究仍不多見。2.鐘寧樺等發現，國有企業雖然具有更強的杠桿偏好，但從國有企業細分構成上看，普通地方國企在2015年前的杠桿率擴張并沒有表現出如大型“央企”那樣激進，這暗示出在杠桿率決策方面，雖然同是國有企業，但“央企”和普通的地方國企相比，其決策結果仍有可能存在較大差異。3.本文在分析去杠桿率實現路徑時將杠桿率細化為信貸杠桿和商業信用杠桿，而古昕等研究發現，國企和民企杠桿率與商業銀行杠桿率的聯動性存在顯著差異，只有后者對銀行杠桿率波動敏感，這也暗示出兩類樣本的本質存在差異。

③由于國泰安數據庫中存在部分企業Q值缺失的情況，故實際參與固定投資平滑模型回歸的樣本數為3362。