刺激計劃與企業融資
——基于“四萬億”政策的理論分析與實證檢驗

王賢彬，王淑芳

一、引言

2007年與2008年的全球性金融危機對世界經濟產生了巨大的沖擊，在此之前經濟一直穩步增長的中國也受到了波及。當時中國GDP增長率從2007年第四季度的13.9%降至2008年第四季度的 7.1%，出口貿易也受到影響。相應的，世界各國紛紛出臺各種財政與貨幣政策，希望通過各種措施挽回經濟下降的頹勢。值得一提的是，中國是在這場危機中恢復最早的經濟體。具體而言，面對經濟危機，世界各國都迅速出臺了規模龐大的刺激計劃，不過效果不一，中國的GDP增長率在2010年迅速恢復至危機前水平，而歐美國家的GDP增長率在2011年仍未恢復。另一方面，中國的總工業產值在2007年至2013年幾乎翻倍，相比起來，美國幾乎是零增長，而歐洲及日本更是出現了下降（Wen和 Wu，2014）。中國的政策之所以能迅速產生效果，最關鍵的就是四萬億刺激計劃，以及中國獨特的政治體制下政府和國有企業交織發揮的作用。

四萬億政策規模龐大，大致相當于當年GDP的12%，主要目的是通過降低利率、擴大信貸等方式刺激經濟增長，主要投向公共基礎建設、災后重建等方面。利用此項政策，中國經濟得以快速地掙脫經濟危機的陰影。根據 Bai等（2016）的研究，政策頒布后，投資率呈現出明顯上升的態勢，同時2008年之后的GDP增長率也有明顯的上升。本文認為，四萬億政策能如此迅速地起作用，離不開地方政府的配合和國企的迅速行動。Johansson和Xu（2013）、Cong等（2017）發現，由于此次政策之后放寬了對地方融資平臺的限制，給予了地方政府更多的能力，便于其利用政策來更多地支持地方企業。特別是國有企業，在信貸融資方面獲得了更多的便利。中國式分權背景下，面臨晉升壓力的地方政府官員，可以積極利用政策來通過國企渠道帶動市場投融資，促進經濟增長。

我們發現，目前關于四萬億政策的研究中，關于其作用機制的探討至少存在著以下兩點不足。首先，基于我國特殊的分權體制，中央政策的推進和實現離不開地方政府的配合，而關于地方政府如何利用四萬億政策來影響當地經濟以及當地企業的經濟學文獻還不夠豐富，難以厘清中央政策影響地方及企業的復雜作用機理。其次，國內關于四萬億政策對上市企業和經濟環境的影響的研究雖然包含了投融資、資源配置等各個方面，然而關于其中政策運行的機制分析，并未同時基于不同地區的稟賦與企業的經濟性質進行進一步的探討。

本文關注的是地方政府如何利用中央出臺的四萬億政策來影響當地企業的融資狀況。具體而言，2008年全球性金融危機給中國經濟造成了巨大的負面沖擊，為了應對這一危機，我國中央政府出臺了四萬億刺激計劃。本文基于此外生沖擊，以2006-2013年中國滬深上市A股企業為樣本，借助雙重差分法研究四萬億政策影響的傳導機制，研究地方政府利用政策影響上市企業的情況，并且考察其中的異質性。具體地，本文擬回答以下一系列相關問題：

第一，四萬億政策刺激下，地方政府是否利用政策更有偏向性地改善了國企的債務融資？第二，四萬億政策刺激下，不同經濟環境的城市，當地企業的債務融資情況受到的影響是否存在差異？第三，四萬億政策刺激下，保增長壓力不同的地方政府，利用政策來刺激經濟的程度是否也不同？第四，結合地方政府的不同干預程度，四萬億政策是否對存在地區異質性的企業債務融資情況的有著不同的影響？

本文的實證結果顯示，一方面，四萬億政策期間，國企的債務融資情況更好。對此，本文認為，地方政府利用刺激政策更積極地改善了國企的債務融資情況，從而借國企渠道更好地應對金融危機，刺激當地經濟。另一方面，面對金融危機的沖擊，受沖擊越大的城市，當地的債務融資情況越差。進一步研究顯示，受沖擊越大的城市，當地政府的保增長壓力越大。保增長壓力較大的城市，會更加激進地借助中央的四萬億政策，刺激地方經濟，從而更加顯著地推高國企債務融資。同時，四萬億期間，地方政府干預程度越大，對當地企業的影響能力越大，從而更積極地利用中央政策改善企業融資。

本文的貢獻在于：本文研究的是四萬億政策對企業債務融資情況的影響，不僅驗證了以往關于國企是否在此次政策中得到更多資源的判斷，還依據各個城市的異質性，結合當地政府在此次政策推行中發揮的作用，挖掘了中央政策具體實施的具體過程。本文一方面對于政策實行的機制進行了更細致與深入的研究，另一方面也能為政府如何有效合理推行相應的政策提供啟示。

本文結構如下：第二部分是文獻綜述；第三部分是理論假說；第四部分是實證研究設計；第五部分分別從企業性質、地區異質性、兩者結合以及政府性質的視角切入，循序漸進地實證考察了四萬億政策刺激如何影響企業的融資情況；第六部分利用傾向得分匹配（Propensity Score Matching，PSM）方法進行穩健性檢驗；第七部分是結論性評述。

二、文獻綜述

金融危機期間出臺的四萬億政策，規模龐大，毫無疑問會對市場產生巨大的影響。根據政府的公開數據，四萬億計劃主要的用處如下：大約1/2的資金被用于公共基礎設施建設，包括交通電網等項目，1/4的資金被用于汶川地震的災后重建工程。因而大部分的資金被投入到基礎建設項目中去，理論上可以促進投資，拉動當地GDP增長。實際上，此次政策也確實帶來了積極效應，根據中國國家統計局的數據，相比于2008年，投資率和GDP增長率在2009年2010年期間迅速提高。而許多研究也發現四萬億政策有力地拉動了投資，從而穩住經濟大幅下降的頹勢，產生了積極的正向效應（蘇治等，2013；Bai等，2016）。不過長期來看結果卻不盡如此，四萬億政策可能會影響金融市場結構，造成期限錯配問題，催生影子銀行的問題，降低企業投資效率和整個市場效率（劉紅忠和史霜霜，2017；Chen和Liu，2017；黃海杰，2016）。

四萬億政策推行的目的就是通過刺激資金流動性，改善企業投融資約束，為固定資產投資提供流動性支持，從而改善經濟運行情況。根據Bai等（2016）的研究，四萬億政策顯著地促進地方政府通過地方融資平臺來向銀行等金融機構借貸，并且利用這種方式向市場注入資金，提高市場資金流動性。Bai等（2016）主要是從宏觀上研究了四萬億政策對企業融資情況的影響。深入來看，還有許多文獻從不同角度深入研究了四萬億政策對企業融資的影響。學者們發現四萬億政策顯著提升了國有企業的融資情況（Bai等，2016；Li等，2012；Johansson和Xu，2013）。然而，已有文獻關于四萬億政策對國有企業融資影響的研究還不夠完善，可以基于面板數據和企業角度進行進一步的計量分析。另一方面 ，也有學者發現四萬億計劃明顯提高了重點傾向的行業的企業杠桿率，也提高了中西部非上市國有企業的杠桿率（謝里和張斐，2018）。為何政策傳導會使得國企更為受益？究其原因，楊繼東（2016）驗證的國企渠道可以對此有所啟示。國企具有雙重目標，在經濟衰退時，國企更需要負擔起其政策目標，主動利用政策促進投融資項目，進而帶動非國企乃至整個市場的投資，改善經濟運行情況（Wen和Wu，2014）。

由于中國特殊的分權體制，地方政府有很大的自主性，在這個政策傳導機制中，地方政府占據了舉足輕重的位置。已有研究主要從地方經濟增長壓力和地方官員晉升壓力的角度來探討地方政府如何干預地方經濟活動。晉升壓力會促使地方政府官員干預經濟，從而對當地國企募資變更情況、當地銀行信貸規模結構等產生消極的影響（曹春方等，2014；紀志宏等，2014；陶然等，2010）。同時，與晉升壓力密切相關的GDP增長率變化，也會影響地方政府干預經濟的情況。唐雪松等（2010）發現，為了保持當地GDP增長率，地方政府干預經濟導致了地方國企過度投資。以上文獻表明地方經濟的波動，會使地方政府官員產生不同程度的晉升壓力，從而對其利用政策干預經濟的程度也產生影響。不過這些文獻并未就地方政府干預的渠道進行深入探究，也未對2008年的金融危機和四萬億政策的作用單獨予以考察。楊繼東（2016）提出地方政府主要通過國有企業的渠道來影響土地出讓情況，并且地方政府保增長壓力不同，當地政府出讓土地的積極程度也不同。基于此，我們認為可以進一步探究四萬億政策下，保增長壓力促使地方政府利用國企渠道作用于市場最終產生的影響。

總之，基于以上文獻，本文發現可以結合不同地方政府的保增長壓力，來研究四萬億政策期間地方政府干預企業債務融資的情況。以往許多文獻僅僅從單一維度對四萬億政策對企業的影響有所涉及，或是基于不同地區的企業，或是基于不同性質的企業。本文完善了這一空白，對中央政策傳導到地方政府的微觀機制，政策實施下上市企業債務融資情況所受影響以及存在不同地區異質性時可能呈現出來的結構性變化規律進行了探究，這些內容將在下一部分詳細講述。

三、理論假說

2008年的金融危機使得中國GDP增速顯著下降，隨后中央出臺了四萬億政策，大規模地為市場注入資金，提高資金市場的流動性，這必然會廣泛地影響到各個地方和企業的投融資情況。根據Bai等(2016)的研究，刺激政策促進了中國投資率的不斷上升，也推高了地方融資平臺以及各個上市公司的融資。

對此，本文首先關心的是不同性質的企業，包括國企與非國有企業，其債務融資情況受到政策影響是否不同。面對金融危機時，不同企業對刺激政策的反應是不同的，其受益程度也不一致。金融危機來臨時，由于市場前景低迷，預期風險大，民營企業會傾向于放緩投融資規模。而國企由于其獨特的所有權成分，通常有著兩方面的目標——政策目標和利潤目標。因而在金融危機到來時，國企反而加大企業投融資，帶動民營投資，促進經濟復蘇，從而發揮自動穩定器的作用。而在平時，它們就和其他非國有企業一樣以利潤最大化為目標進行市場運作（Wen和Wu，2014；Amrit和Anna，2012；楊繼東，2016）。楊繼東（2016）已經驗證了刺激政策出臺后，國企獲得了更多來自于地方政府出讓的土地，驗證了國企的經濟穩定器角色。本文選取企業債務融資情況作為研究對象，擬驗證國企渠道是否仍然成立，即驗證在四萬億政策頒布后，國企是否受到更多的融資優待，從而擁有更好的融資狀況。

對于這一邏輯，相關文獻已經有所涉及。Bai等（2016）使用了國家統計局的數據，展示了工業部門的國有企業與私營企業的投資率，發現國企的投資率一直明顯高于私企，反映了在貸款方面國企擁有更大的便利。由于 Bai等（2016）的研究內容覆蓋廣泛，這只是其中的一小部分，因而未對此進行深入的實證檢驗，而只是粗略地通過數據呈現投資率的趨勢差異。本文擬從債務融資方面對此進行更加全面深入的實證檢驗。另外，Johansson和Xu（2013）將上市公司分為國有和私營兩組，分析了四萬億政策對市場的影響。具體而言，文章以政策發生的前后12個季度的平均資產負債率的差值為研究對象，研究企業性質與企業債務融資情況的影響。他們發現2008年的政策刺激下，與私營企業相比，國有企業更容易獲得貸款，維持原來的資產負債率水平，由此驗證國進民退的論斷。本文擬豐富和拓展這一思路，基于年度面板數據，采用雙重差分法，對政策出臺前后國企與非國企的債務融資情況的長期差異進行研究。

基于上述文獻與分析，本文預期，刺激政策期間，地方政府會更多地改善國企的債務融資情況。本文提出以下理論假說：

假設 H1：在四萬億政策期間，相對于私營企業，國企會獲得更多的債務融資，維持穩定的資產負債率水平。

在中國獨特的分權式體制下，中央政策從出臺到實施，地方政府必然發揮重要的作用。本文進一步關注不同地方政府管轄下的企業受政策刺激的影響是否不同。

位于不同地區的企業，由于自身稟賦差異以及地方經濟受到沖擊程度的差異，遭受沖擊的程度也就不同。具體來看，一方面，在經濟危機期間，政府迅速出臺了四萬億政策，經濟環境不同的各地方政府利用政策來穩定經濟的激勵和程度也不同。另一方面，經濟危機導致2008年我國經濟增長率迅速下降，而各個城市所受到的沖擊存在差異。相對來說，地方受到的經濟沖擊越大，當地的經濟環境就相對更差，從而企業的債務融資情況更差，而使得刺激政策能發揮的作用也有所受限。我們分別對兩個方面進行更加具體的論述。

中央四萬億政策的出臺，使得地方政府可以借此機會穩住當地經濟形勢。Bai等（2016）提及，金融危機期間中央下發的新規定放松了地方政府的融資約束，使得地方政府更有能力利用政策來支持所重視的企業或是項目，從而便于達到其目的之一——改善當地企業的債務融資情況，進而有利于在危機期間保持當地經濟的穩定增長。楊繼東和楊其靜（2016）研究發現，四萬億政策期間，保增長壓力更大的政府會比其他政府更加積極地利用國家的宏觀刺激政策，在招商引資活動中出讓更多的工業用地。

雖然如此，面對四萬億政策，地方政府利用中央政策的程度還受限于很多因素。不同的城市經濟稟賦條件不同，包括經濟環境、發展水平和區位因素等。在地方政府經濟調控能力有限的情況下，盡管其可能緩解和改善部分企業的融資狀況，但短期的負面經濟沖擊仍然可能導致整體企業的融資狀況緊縮。

基于以上分析，本文提出以下競爭性假說：

假設H2a:在四萬億政策期間，保增長壓力會促使地方政府更積極地利用刺激計劃，從而使得當地的上市公司獲得更多的債務融資。

假設H2b: 在四萬億政策期間，受經濟沖擊越大的城市，當地上市企業的債務融資情況越差。

在假說2中，由于研究樣本為全體上市企業和危機發生后刺激政策推出時期，因而本文觀察到的是多種效應綜合作用的結果。上市企業的債務融資情況受到市場因素和政策因素的綜合性影響，并不能明確地區分危機帶來的效應與政策刺激下政府行為帶來的效應。要細化驗證地方政府利用刺激政策干預企業債務融資情況，只得從國企的債務融資來反映。因此，為了完善本文的邏輯，本文依托國企渠道，研究不同城市地方政府利用政策的程度。根據上面的研究分析，政策期間，地方政府會更多地利用國企在經濟中的角色，對市場施加影響。所以本文認為，政府利用政策改善當地企業的債務情況，在國企方面將會體現得更為明顯?；谝陨戏治?，本文提出以下理論假說：

假設 H3：金融危機沖擊之下，四萬億刺激政策期間，保增長壓力較大的城市，會更加激進地借助中央政策，從而更加顯著地推高國企債務融資。

本文提出的假說2和3，一定程度指向四萬億政策下，地方政府利用國企渠道對當地企業產生的影響。對此，本文繼續關注地方政府在這個宏觀政策的傳導機制中所發揮的作用，然而在上面的邏輯當中，并未能直接顯示出地方政府在這個宏觀政策的傳導機制中所發揮的作用，而只是借助于外部沖擊與國企屬性進行了間接的驗證。為了更加直接研究地方政府對企業債務融資的影響，本文進一步研究刺激政策期間，不同保增長壓力的政府，如果其對經濟的干預程度不同，那么其對刺激政策的利用是否最終會影響到企業融資。對經濟干預程度較高的地方政府，在其經濟面臨較強的下行壓力的情況下，更加傾向于及能夠利用其原有的經濟管理與干預手段，對國有企業等特殊主體施加特定措施，擴大中央刺激政策的實施力度，以通過改善當地企業融資狀況來實現短期經濟增長的回暖?；谝酝墨I與上述假說，本文提出以下理論假說：

假設 H4：四萬億政策期間，保增長壓力更大的政府，如果其對于經濟的干預程度較大，那么其能更加充分地利用政策，從而改善當地企業債務融資情況。

四、實證策略與數據

（一）實證模型

1.模型 1：為了分析金融危機后四萬億政策出臺的背景下，國企是否在融資上獲得了更多的

外部支持從而保持了更高的資產負債率，本文構建了如下實證模型：

其中，下標t表示年度，c表示城市，而i表示企業。被解釋變量lev代表的是上市企業的資產負債率。由于存在遠遠大于100%的異常值，本文刪除了資產負債率大于100%與小于0%的樣本。

soe×event為本模型的核心解釋變量。event變量代表時間維度上的外部沖擊，其中2006-2007年取值為0，2009-2013年取值為1，即取2009年作為政策效應的第一年。由于2008年正值金融危機，年底出臺四萬億政策，變化不易判斷，因此刪去2008年的數據。soe是代表國企的虛擬變量，若企業性質為國企則取1，反之取0。若soe×event系數為正，則說明四萬億政策更好地對國有企業發揮作用，使得國有企業的資產負債率更高，債務融資情況更好。

此外，回歸模型考慮了企業層面與城市層面的控制變量，并且控制地區、行業、年份固定效應，同時把回歸標準誤聚類在企業層面加以控制。同時，因變量與控制變量均作了 5%的縮尾處理。

2.模型 2：為了進一步分析金融危機后四萬億政策對企業融資的影響，本文從城市維度入手進一步構建如下實證模型：

growth×event為本模型的核心解釋變量。其中，growth變量表示城市c在金融危機沖擊下的經濟下滑程度，換而言之是該城市面臨的經濟保增長壓力。參照楊繼東和楊其靜（2016），本文用兩個指標來衡量保增長壓力。第一，growth2，即若2008年經濟增速減去2007年經濟增速小于平均值-2.82，則令該虛擬變量為1，否則等于0。即growth2變量取1時，說明企業所處城市在2008年經濟增速下降更多，保增長壓力大。第二，growth3，為2008年與2007年城市經濟增速之差值，顯然，該差值越大則城市保增長壓力越小。

根據growth變量的定義，其既代表了該城市保增長壓力的程度，還天然地代表了該城市2008年所受金融危機沖擊的程度。一方面，相較于2007年，城市2008年的經濟增長率下降越大，則表示所受到的經濟沖擊越大，進而影響城市的經濟環境，以及企業的債務融資與投資情況。另一方面，金融危機爆發之后，中央政府迅速推出四萬億政策，經濟下行壓力越大的城市，地方政府保增長壓力越大，越有動力更積極地利用四萬億政策，促進市場資金流動性，拉動企業融資與投資情況，提高當地的經濟增長率。這兩種渠道對企業融資情況有著方向相反的影響。

若growth×event的系數為正，則說明保增長壓力的政策效應更強，四萬億政策期間，保增長壓力越大的政府，更積極地利用政策，提高了本地區上市企業的資產負債率。若growth×event的系數為負，則說明經濟衰退的直接效應越強，金融危機期間，受經濟沖擊越大的城市，當地上市企業的資產負債率更低，融資情況更差。

3.模型3：在模型1和2的基礎上，將兩個模型進行融合，以考察在中央政府出臺四萬億政策之后，保增長壓力較大的城市是否有偏向地利用特定類型企業來實現經濟增長。

本文建立如下實證模型：

在特定情況下，各級政府通常通過國有企業的渠道，來實現經濟或社會目標。具體地，四萬億政策期間，城市保增長壓力越大，當地政府越有動力從改善和放松國有企業的債務融資情況入手，拉動本地區經濟增長。

依據上述邏輯分析，若event×growth×soe的系數為正，則說明四萬億政策期間，城市保增長壓力越大，則當地政府會更積極利用政策，提高國企的資產負債率。

4.模型4：模型1考察了四萬億政策期間，不同類型企業的債務融資狀況出現怎樣的差異；模型2和3研究的是保增長壓力不同的地方政府在四萬億政策期間，如何改善本地區企業的債務融資情況。從企業與城市受經濟沖擊兩方面來間接地研究地方政府的影響，邏輯不夠直接，城市政府的作用稍欠明顯。為了更直接地研究地方政府如何在中央政府推出四萬億計劃之后影響地方企業債務融資情況，本文加入政府干預指標，以更大程度體現政府在政策期間發揮的作用。

具體設定實證模型如下：

其中，inter是衡量地方政府干預程度的指標。Inter=地方財政一般預算內支出/當年地區生產總值。該指標數值越高，則地方政府干預經濟社會的程度越高。為了緩解內生性問題，本文以經濟危機前兩年的地方政府干預程度平均值來代表政策期間的干預程度指標。若 event×growth×inter系數顯著為正，則說明本模型更好地體現了政府所發揮的作用。具體體現為，四萬億政策期間，那些政府干預程度較高的城市，在保增長壓力更大的情況下，會更積極利用中央推出的刺激政策，推高轄區內企業的債務融資情況。

（二）傾向得分匹配

本文使用雙重差分法進行實證分析，分別以企業性質——是否為國企、地區性質——保增長壓力大小為指標，對企業進行分組。然而相對來說，國企本身的債務融資情況可能就好于私企，并且可能在趨勢上有差別，而不僅僅是本文邏輯所致。同時，另一分組——保增長壓力不同的地區的企業也可能會存在著類似問題。

為了盡量保證實驗組和對照組滿足平行趨勢，本文在本部分將選擇傾向得分匹配的方法來處理這一問題，并對實驗結果進行驗證。該方法的研究思路為，從對照組中找到與實驗組在除分組變量外，其他變量方面都盡可能匹配的對象。傾向得分匹配方法采用降維匹配的方法，得出研究對象的傾向得分p來對實驗組與對照組之間進行匹配，從而更好地研究政策帶來的效應（劉海洋等，2012；劉瑞明和趙仁杰，2015；王剛剛等，2017；何靖，2016）。

具體而言，首先，本文分析實驗組在政策前后的融資情況。以第一個分組變量為例，基本思路就是從對照組中找到與實驗組相匹配的對照組企業，使它們除企業性質之外的其他變量都盡量接近。本文以i代表企業，t代表年份，S代表分組變量企業性質，若企業是國企，則S取1，Y表示企業的債務融資情況，表示國企未受到刺激政策影響下的債務融資情況。于是，四萬億政策下，企業性質對企業債務融資的影響可以表示為：

由于本文存在模型1和模型2兩個分組變量，因而在利用國企變量分組進行傾向得分匹配之后，本文刪除無法得到匹配的數據，再根據保增長壓力這一指標進行新的傾向得分匹配對數據進行處理，得出新的實驗組與對照組之后，再根據新樣本進行實證檢驗。

（三）數據

本文使用的上市公司財務數據來自于國泰安數據庫和wind數據庫，地級城市數據來自于《中國城市統計年鑒》。

本文的企業樣本為2006－2013年中國上交所與深交所所有A股上市公司，并對上市公司樣本數據做了如下處理：（1）刪除變量缺失的樣本；（2）刪除金融行業的企業樣本；（3）刪除 ST企業樣本。同時參照黃海杰（2016）的處理，本文刪除2008年的樣本。由于2008年正值金融危機，中國的經濟受到巨大的沖擊，因而政府于2008年第四季度出臺了四萬億投資政策。財政政策的實施和影響本身存在時滯的問題，而中國政府的刺激政策出臺于年末，政策的頒布到實施需要一定的時間，因而2008年樣本所受的影響不易判斷。本文第二個實證模型及后續模型，探究的是地方政府利用中央政策來刺激當地企業融資，同時此種效應可能被短期經濟危機的沖擊所消減甚至覆蓋，最終的凈效應取決于兩個效應的相對強弱。而2008年的樣本中政策發揮的效應無法判斷，亦不符合本文的研究標準。基于此，本文刪除了2008年的樣本。為避免異常值的影響，本文控制變量與被解釋變量均進行了5%的縮尾處理。

本文的控制變量選取參考鐘寧樺等（2016），選取了涵蓋企業層面與城市層面兩個層面的變量。企業層面有三方面指標：衡量資產結構的有形資產比率指標(tang)、衡量盈利能力的資產回報率（roa）、企業規模(asset)，其中企業規模指標取對數值。同時，本文用城市的GDP增長率(gdp)作為衡量地區宏觀經濟狀況的指標。所有控制變量均進行滯后一階處理。

表1 描述性統計

表1列示了主要變量的描述性統計。本文最關注的變量企業資產負債率平均值為46.93%，最大為79.45%，最小為11.15%，標準差為20.07，可見波動幅度較大。

如圖1所示，企業總體的資產負債率水平在2011年之前呈下降的趨勢，在2011年之后呈緩慢上升的趨勢。2008年發生的金融危機以及四萬億政策，均對企業的債務融資情況帶來了影響，本文將在接下來的內容中詳述。

圖1 企業資產負債率的變化

如圖2所示，在2006—2013年期間，國企的資產負債率保持相對穩定的狀態，而非國有企業在經濟危機期間及之后，資產負債率顯著下降?？梢?，四萬億政策對國企融資發揮了更大的作用。

如圖3所示，金融危機之前，那些受經濟沖擊更大的地區，當地企業的債務融資情況要好于那些受經濟沖擊更小的地區的企業，而金融危機之后，情況剛好相反。

圖2 國企資產負債率的變化

圖3 不同地區的企業的資產負債率

本文將基于這些基本事實，對現象背后的機理進行更深入嚴謹的分析。

五、實證分析

（一）刺激計劃與國企融資

本文首先考察金融危機及隨后的四萬億政策對國有企業和非國有企業兩個類型企業的債務融資影響的異質性，表2報告了相應的回歸結果。

表2 刺激計劃與國企融資

表2的第1列不加入任何控制變量，第2列加了滯后一階的控制變量，控制了城市固定效應、年份固定效應和行業固定效應。報告的回歸結果符合理論預期，event×soe的回歸系數都為正，且都在1%統計水平顯著，可見金融危機及四萬億政策推出之后，國企的資產負債率比非國企的資產負債率相對更高。

這一發現與Johansson和Xu（2013）的研究發現是一致的，發現2008年金融危機后的政府經濟刺激政策下，與非國有企業相比，國有企業更容易獲得長期與短期的貸款，從而維持原來的資產負債率水平；而非國有企業則由于難以直接受惠于經濟刺激計劃，反而遭受到經濟危機所帶來的融資約束效應，其資產負債率水平不得不被動下調。

（二）城市經濟環境與企業融資

本文接下來考察金融危機之后，經濟增長環境不同的地區的企業的債務融資是否存在差異。具體地，受到金融危機沖擊較大的地區，企業債務融資會更加顯著地擴張還是更加顯著地下降呢？在邏輯上，由于受到金融危機沖擊影響較大，則經濟發展環境更加嚴峻，企業不得不收縮其債務融資規模，但是，在受到金融危機沖擊的情況下，地方政府會借助中央的四萬億政策，為轄區內企業提供融資便利支持，從而推高其債務融資規模。因此，最終的凈效應取決于兩個效應的相對強弱。

表3報告了相應的回歸結果。第1列與第2列不加入任何控制變量，growth2×event的回歸系數顯著為負，growth3×event的回歸系數顯著為正，符合第二種理論假說。第3列與第4列加入企業與城市的控制變量，growth2×event的回歸系數為-3.24，growth3×event的回歸系數為0.62，且都在1%統計水平上顯著。報告的結果反映了，金融危機之后，受沖擊越大的城市，當地企業債務融資出現了相對收縮。也就是說，城市經濟受沖擊產生的影響要大于當地政府本身保增長壓力產生的影響，即受經濟沖擊越大，城市企業資產負債率相對收縮。因此，金融危機給企業帶來的沖擊相當大。

表3 刺激計劃的地方性差異

（三）地方保增長壓力、刺激計劃與國企融資

模型2回歸報告的結果，反映的更多是金融危機沖擊的影響，即2008年外部沖擊導致經濟增速下降越多的城市，當地企業的資產負債率則越低，而城市地方政府保增長壓力及努力所發揮的作用被相對地掩蓋了。所以，本文在模型1和2的基礎上，更細致地分析地方政府保增長壓力發揮的作用，通過區分企業類型和城市類型，研究保增長壓力更大的政府是否更積極利用中央刺激政策改善當地國企的債務融資情況，從而為當地經濟恢復提供金融支持。

表4報告的是基于模型3，即結合模型1與模型2的回歸結果。同樣地，表4中第1列與第2列不加入任何控制變量，event×soe×growth2 的回歸系數為3.451，在5%的統計水平上顯著，event×soe×growth3的回歸系數為-0.547，雖然不顯著，但符號符合預期。第3列和第4列加入了城市與企業的控制變量，event×soe×growth2的回歸系數為5.942，在1%統計水平上顯著，event×soe×growth3的回歸系數為-1.112，在1%統計水平上顯著。由此可見，在本文加入了國企變量以更好地捕捉城市在保增長壓力更大的情況下的行為之后，本文發現，城市保增長壓力越大，則當地國企的資產負債率會出現相對的提高。這表明，金融危機下，中央政府推出四萬億刺激政策期間，保增長壓力更大的地方政府，傾向于將有限的金融資源傾斜到國有企業當中，通過改善國企債務融資情況來恢復良好的經濟增長表現。

表4 刺激計劃下國企的債務融資情況

（四）地方政府干預、刺激計劃與企業融資

表5 刺激計劃與企業融資

上面的分析中，本文基于企業類型和城市類型相結合的思路，初步發現了地方政府借助中央政府的四萬億政策為地方經濟增長恢復提供融資支持的間接證據。為了更直接地研究地方政府的行為以及發揮的作用，本文在地方政府保增長壓力指標的基礎上，加入地方政府干預指標（inter），進一步強調政府作用。本文關注的是，growth×event×inter這一三次交乘項的系數符號。

表5報告了基于模型4的回歸結果。第1和2列，本文加入城市固定效應、年份固定效應和行業固定效應，growth2×event×inter的回歸系數在5%統計水平顯著為正；growth3×event×inter的回歸系數為負，雖然不顯著，但符合理論預期。第3和4列中，本文進一步控制個體固定效應，growth2×event×inter和growth3×event×inter的回歸系數均符合理論預期，且至少在5%統計水平上顯著。

六、基于傾向得分匹配的穩健性檢驗

（一）傾向得分匹配

為了盡可能滿足平行趨勢，本部分使用傾向得分匹配方法，采用1比1的最近鄰匹配方法對樣本進行處理，進一步對本文模型進行實證檢驗。首先本文以企業性質為分組變量進行匹配。

表6 國企與非國企的債務融資情況差異

表7 匹配變量的平衡性檢驗

表6中的ATT為平均處理效應，表示國企與非國企之間債務融資水平的差異，匹配之后，刺激計劃下企業性質對債務融資的影響仍為正，不過系數變小。這是由于傾向得分匹配的過程將一些得分過高或過低得不到匹配的數據刪除了，因而匹配后，國企與非國企的資產負債率變小了，然而，不管匹配前后，國企的資產負債率仍然高于非國企。

匹配結果的可靠程度的判斷標準有許多，由于傾向得分匹配主要是基于條件獨立性的前提，需要使得實驗組與控制組除了企業性質之外，其他方面盡量相似。在表7中本文通過平衡性檢驗來探究匹配后國企與非國企之間的差異。參照Rosen Baum和Rubin（1985）的觀點，匹配變量的標準偏差大于20時才認為匹配結果欠佳。表7中，可以看出各個變量在匹配后標準偏差均較小，說明在這些主要指標方面兩組之間的差異很小。另一方面，由 t檢驗也可以看出大部分的變量在匹配之后顯著性都下降了，因而可以認為匹配之后，兩組之間在除企業性質外的其他變量方面差異很小。

（二）基于匹配結果的估計分析

按照最終的傾向匹配得分，本文將那些由于得分過高或者過低而無法匹配的數據刪除。之后遵循上述方法，本文利用保增長壓力為分組變量再次進行了傾向得分匹配，并再次刪除了無法得到匹配的數據。對于具體過程，本部分不再重復論述。

為了進一步分析四萬億刺激政策下實驗組與對照組的差異，本文將傾向得分匹配后的樣本進行統計檢驗，具體結果見表8、表9。

表8 基于不同企業性質的實驗組與對照組差異

由表8可知，四萬億政策刺激下，國企的債務融資始終高于非國有企業，基于本文實證結果，本文認為政策期間，國有企業相比非國有企業更容易獲得融資。

表9 基于不同保增長壓力的實驗組與對照組差異

表9表明全樣本區間，金融危機沖擊帶來的企業債務融資的收縮完全蓋過了政策刺激融資的效應。

表10 基于匹配樣本的估計結果——刺激計劃與企業融資

表10與表11為根據傾向得分匹配之后的新樣本重新回歸的結果，由回歸結果可以看出與之前相差并不大，從而該結果進一步驗證了本文的假說。具體而言，將表8的實證結果與匹配前的結果相比較，（1）到（3）列的 event×soe、growth2×event、growth3×event的系數略微變小，而顯著性保持一致。即，四萬億政策下，企業異質性與地區異質性對企業債務融資情況的影響變小。而第（4）到（5）列的event×soe×growth2與event×soe×growth3的系數略微變大，而符號與顯著性保持不變，從表9的結果來看，growth2×event×inter的系數略微變大，而growth3×event×inter，顯著性與符號仍沒有太大變化。整體來看，傾向得分匹配消除選擇性偏差之后的結果依然支持本文的實證檢驗結果。

表11 基于匹配樣本的估計結果——地方政府與企業融資

這些結果一致表明，金融危機下中央政府推出四萬億政策期間，那些保增長壓力越大的城市，如果其擁有較大的地方政府干預程度，則其能夠通過融資扶持政策，推高當地企業的資產負債率。這為金融危機之下，地方政府借助中央政策保轄區經濟增長提供了更加可靠的證據。

七、結論性評述

2008年全球性的金融危機給中國經濟、貿易、失業率等各個方面造成了巨大的沖擊。為了應對此次危機，刺激經濟，中國政府出臺了四萬億政策。本文利用四萬億政策這一準自然實驗，采用雙重差分法探究了政策從中央到地方的傳導機制，并對地方政府如何利用政策來影響當地企業進行實證檢驗。本文發現：首先，四萬億政策刺激下，國企相對于非國有企業更容易獲得貸款，維持其債務融資活動。其次，金融危機期間，那些受經濟沖擊更大的地區，盡管有著地方政府的政策支持，當地企業的債務融資還是出現了收縮。此外，四萬億政策刺激下，保增長壓力更大的地方政府，會將有限的資源傾斜到國有企業中，更多地改善國企債務融資情況，以求恢復良好的經濟增長。本文最后發現，四萬億政策刺激下，保增長壓力越大的城市，若是擁有更大的地方政府干預程度，則更有能力利用政策推高當地企業的債務融資。

本文的理論和實證發現具有重要的現實意義和政策啟示。四萬億政策幫助中國度過了金融危機，通過放松融資約束，使得大量資金涌入基建領域和房地產行業，致使其信貸規模急速擴張，留下了債務高企和產能過剩等一系列的問題。即使隨后中央出臺了降杠桿政策，但是降低杠桿率的難度很大。本文的研究發現對此具有一定的解釋力。一方面，為了穩定經濟增長，國家不得不促進資金流動性，放松了對地方政府與商業銀行的限制。地方政府基于中央釋放的政策信號以及本地所面臨的保增長壓力，會對金融信貸進行干預，更加大力地釋放流動性，刺激當地經濟增長。每個地方的政府官員都只是基于本地區保增長需要來進行，忽視了全國債務規模劇增、產能趨同和過剩等副作用。甚至在經濟增長壓力放緩之后，地方政府為了維持相對高的經濟增長速度，也缺乏足夠動機放緩流動性的釋放和信貸資源的投放。另一方面，效率相對更低的國企由于其所有權成分的特殊性，更容易在地方政府的幫助下獲得融資，而大量的小微企業則會受到擠出和沖擊，從而降低了整個市場的效率。

剛剛過去的2018年，我國經濟經歷了中美貿易摩擦、房地產行業投資放緩和民營經濟遭遇困境等多方面的挑戰，經濟穩步增長的同時出現了不容忽視的隱憂。為了穩定經濟增長，中央出臺多項降準、中期借貸便利等貨幣政策和刺激性財政政策。本文研究可以對此有所啟示，雖然當年四萬億刺激政策有效地阻止了中國經濟增速過快下行，但是其行政干預帶來的后果也十分明顯。地方政府會基于保增長壓力和官員晉升壓力而對經濟進行強力和廣泛的干預，這種經濟干預可能不僅僅是宏觀管理政策層面的調控，而往往涉及微觀企業層面的干預，這種干預可能并未基于對整體經濟發展的考慮，并且可能對資源要素的微觀配置造成扭曲。當前，面對經濟增速放緩壓力，中央和地方政府可進行逆周期操作，有效刺激和穩定經濟，但應注意行政之手的干預，避免像當年一樣對信貸約束大肆放水。相對來說，應該更多地引導市場發揮本身應對經濟沖擊的正面調節作用。長久來看，這需要中國建立更完善更規范的宏觀調控體系與市場經濟制度體系。