国有企业政策性负担对信贷资源配置效率的影响

选取2007—2018年沪深两市A股国有上市公司为样本，运用OLS、PSM等方法，研究国有企业政策性负担对信贷资源及其配置效率的影响。研究发现：国有企业承担的政策性负担越重，获取的信贷资源越多，但获取信贷资源后它们更容易进行非效率投资，并且这些信贷资源对承担了政策性负担的国有企业价值产生了负面影响，且上述消极影响对处于市场化程度较低以及信息透明度较低的国有企业更为显著。因此，政府应减少国有企业的政策性负担，特别是因承担超额雇员等带来的政策性负担问题；进一步推进市场化改革，提高国有企业市场化程度，确定积极有效的信贷扶持标准。国有企业则要积极响应国家政策，进行深度混合所有制改革，降低管理层代理成本，从而提高政策性资源的配置效率，促进企业达到更好的投资经营水平。

一、引言

随着国有企业改革走向全面市场化阶段，政企关系成为影响经济改革与发展的重要因素。其中，政策性负担是政府干预企业的最主要表现形式之一，Lin和Tan将企业承担过多的冗员和员工福利等部分政府职能而形成的负担称为政策性负担。［1］国有企业管理者的自主权随着国有企业改革的不断深化而加大，但企业的实际控制权仍掌握在各级政府手中，其双重属性为政府干预国有企业的经营决策创造了有利条件，政府承担了保障人民生活、维护社会稳定、促进经济发展等沉重公共职能，但拥有的财力却有限，因此为了谋求各方面的发展，政府会将其政治经济目标内化给国有企业，致使国有企业承担大量政策性负担，主要表现为冗员、员工福利、员工养老保险、维护社会稳定等。［2］那么政府是如何顺利地将政策性负担转嫁给国有企业的呢?由于国有企业高管的业绩考核和人事任免权是由政府掌控的，政府可以凭借这一权力，顺利实现向国有企业“强行”摊派各项政策性负担。［3］尤其是在发展经济锦标赛模式下和晋升机制的激励下，为快速实现业绩目标，各级政府的政治经济目标内化现象更为明显，所控制的企业承担政策性负担的现象也愈加严重，从而导致企业微观决策行为的扭曲。而政策性负担虽然会给国有企业带来信贷优惠、税收优惠以及财政补贴等大量可利用的资源，但相关政策性优惠资源是否能够被有效地配置尚未明晰。鉴于信贷资金是企业筹资和投资的重要资金来源之一，信贷资源配置效率的高低必然会极大地影响国有企业的发展，乃至影响国民经济的健康运行。因此，研究国有企业政策性负担如何影响信贷资源配置效率具有重要的理论价值与实践意义。

总的来说，现有文献大多关注的是政策性负担会为国有企业带来大量的政策优惠，但所获优惠资源配置效率如何，鲜有学者关注。本研究的贡献主要体现在以下方面：首先，拓宽了政策性负担与企业资源配置效率的研究框架，从国有企业政策性负担的角度探讨了其对信贷资源配置效率的影响；其次，丰富了国有企业政策性负担的经济成果研究；进一步，文章还研究了不同市场化水平、不同政府控制层级下，国有企业政策性负担对信贷资源配置效率的影响有何差异。本研究从不同水平和方向的政府干预情况出发，研究政策性负担对国有企业信贷资源配置效率有何差异，考察信息透明度的高低是如何影响国有企业政策性负担下的信贷资源配置效率，这有助于完善国有企业政策性负担的相关研究，为深化国有企业改革提供良好的借鉴意见。

二、理论分析与研究假设

（一）国有企业政策性负担对信贷资源及投资效率的影响

Shleifer和Vishny认为政府之所以干预企业的经营活动很可能是为了吸收冗员、创造更多就业机会、维护地区稳定等。［4］在当前中国经济转型背景下，各种法制还不健全、私有产权的法律保护水平总体不高，但由于政府手中掌握着大量稀缺资源，为了实现其政治目标，政府的动机和行为往往会影响企业的资源配置。

已有研究发现，政府既可能是“攫取之手”，亦是“扶持之手”。［5］一方面，政府干预企业经营，要求企业承担政策性负担；另一方面，政府又会提供信贷融资优惠，由此形成中国特色的政企互助关系。［6］显而易见，政府为了实现减少失业和促进就业等公共目标，常常会干预企业的雇员决策。按照林毅夫等对政策性负担的解释，政府干预国有企业，使之承担冗员等政策性负担，政府对国有企业因此而带来的成本增加负有不可推卸责任，政府可能会对国有企业提供信贷融资优惠等经济补偿，以致造成国有企业预算软约束。［2］由此可见，政府为实现其政治与社会目标，不得不为那些承担较多政策性负担的企业提供额外的政策扶持，让企业获得更多、期限更长的银行贷款就是其中之一。Faccio运用42个国家的样本数据进行实证研究，结果发现，承担政策性负担越多的企业更容易从政府手中获得更多的融资便利、投资项目等，并且这一现象在那些政府干预程度强、投资者产权保护弱、腐败严重的国家更为显著。［7］

政府公共职能沉重但财力却有限，常把经济发展、就业、社会稳定等社会目标内化到所控制的国有企业之中，并由此造成了国有企业的政策性负担。［8］而政策性负担的承担让国有企业更多地关注企业行为所带来的政治经济影响，弱化了经济绩效最大化目标的重要性［9］，导致企业在竞争中处于不利位置，因此企业若要持续经营，必然需要政府的各种支持。鉴于国有企业的持续经营需要大量的资金支持，政府通过让国有企业保持较高的资本形成率来实现扶持。［10］而政府用于扶持的资本来源并不稳定，由于我国信贷市场资本量巨大，再加上我国银行体系大多被国家直接或间接控股［8］，政府将关注点着重放在信贷资源上，导致银行成为国有企业资本来源的最大实际支持体，其结果是信贷资源严重偏向国有企业。如此一来，国有企业与银行之间的自由信贷契约被破坏，国有企业的负债融资约束治理机制发生变化，进一步加剧了国有企业的预算软约束问题。

预算软约束实质是政策性负担所导致的［2］，其形成原因主要是政策性负担造成的政策性亏损。在信息不透明情况下，政府往往处于信息劣势，无法辨别企业亏损是受政策影响还是来源于企业自身经营的局限性。出于责任意识，政府会把企业亏损责任完全归咎于自身，而给予企业事后的保护补贴。而银行信贷资源支持是一种主要的政府保护方式。因此，承担政策性负担的国有企业更易获得信贷资源，预算软约束又保证了国有企业持续的信贷融资能力。更进一步地，政策性负担会加剧政府与企业管理者之间的信息不对称［11］，其中预算软约束还会使管理者产生政府救援的预期［12］。这样一来，管理者更容易免责于企业亏损，投资时的谨慎性也随之降低。由此可见，政策性负担给具有扩张冲动的企业创造了较为理想的投资环境。此种情境下，管理者对资金成本不敏感，投资时更易忽视信贷资金的使用效率，从而导致企业过度投资局面的产生。而盲目扩大企业规模往往会使企业陷入困境，沉没成本的强化则需要企业投入更多的信贷资金来弥补，由此形成企业资本的恶性循环［10］，并进一步降低了企业的信贷资源配置效率。据此，我们提出假设：

H1a：国有企业承担的政策性负担越重，获得的银行信贷资源越多；反之，其承担的政策性负担越轻，获得的银行信贷资源越少。

H1b：承担政策性负担的国有企业获得的银行信贷资源越多，其非效率投资程度会越大。

（二）国有企业政策性负担对企业价值的影响

政策性负担会给国有企业带来双重影响。一方面，国有企业帮助政府承担压力，政府也会给予国有企业一定程度上的支持，如信贷优惠、税收优惠以及财政补贴等。［6］另一方面，承担政策性负担会让国有企业将关注点放在企业行为所带来的政治经济影响上，而较少关注企业的经营绩效。这种企业目标偏移行为会扭曲国有企业管理层的激励、约束行为［13］，降低企业的经济效率，弱化企业的市场竞争力［14］。因而国有企业政策性负担所带来的信贷资源不仅会降低投资效率，也可能会使国有企业的决策行为偏离其经营绩效最大化目标，从而阻碍企业价值的提升，其主要通过国有企业承担的冗员负担而带来更高的劳动力成本和企业的过度投资来影响企业价值。政策性负担所导致的国有企业目标多元化还会降低高管对薪酬—业绩的敏感性，并对高管激励机制产生负面影响，在这种情况下，管理者的道德风险加重，其利用银行信贷从事机会主义行为的可能性增大，企业价值受到损害。由此，提出假设H2。

H2：承担政策性负担的国有企业获得的银行信贷资源越多，则企业价值会越低。

三、实证分析

（一）数据来源与样本选择

本研究选取2007—2018年沪深两市A股国有上市公司为研究样本，并按以下原则对数据进行处理：（1）由于银行业、保险业等金融业数据的特殊性，我们剔除该部分数据；（2）剔除员工人数缺失、最终控制人性质未予以披露的公司数据；（3）剔除财务数据缺失的公司数据；（4）剔除S、ST、*ST类上市公司数据。为消除极端值的影响，本部分还对主要连续变量进行了上下1%的Winsorize调整。大部分企业特征数据来自数据库，产权性质及企业政府控制层级数据从年报手工整理而来，制度环境数据来自王小鲁等编制的《中国分省会市场化指数报告（2018）》。

（二）模型构建

为了检验假设H1a，参考Leuz和Oberholzer-Gee的做法［15］，构建OLS回归模型（1），以检验承担政策性负担的国有企业是否会获得更多银行信贷资源，此乃本研究的一个基本前提。

其中，被解释变量ΔLoan为公司新增长期贷款，表示企业获得的银行信贷资源；解释变量Burden为政策性负担，用超额雇员率表示，其估计公式见下文模型（5）；i,t表示企业i第t年的数据。模型（1）中控制了行业和年度效应，其他控制变量定义见下文表1。根据假设H1a，若模型（1）中政策性负担系数显著为正，则表明国有企业承担政策性负担越重，获取的银行信贷资源越多。

为了验证假设H1b，参考Richardson的研究构建OLS回归模型（2）。［16］

模型（2）中被解释变量Invest为非效率投资，该变量取值由下文模型（4）估算残差所得，当Invest＞0时，表示企业过度投资；当Invest＜0时，表示投资不足；Invest取绝对值时，表示非效率投资程度。根据假设H1b，政策性负担与长期贷款的交互项（Burden*△Loan）系数预期为正，表明承担政策性负担和银行信贷资源的交互效应会加大企业非效率投资程度，即承担政策性负担的国有企业所享受的信贷资源越多，其非效率投资程度越大。此外，模型（2）还控制了年度和行业效应，其他控制变量定义见下文表1。

为了验证H2，参考申慧慧等的研究［17］，构建模型（3）：

其中，被解释变量Tobin′Qi,t表示企业价值，根据假设H2，模型（3）中政策性负担与长期贷款的交互项（Burden*△Loan）系数预期为负，表示国有企业承担政策性负担所获得的信贷资源降低了企业价值。

（三）变量定义

1.资源配置效率。参考Wurgler的研究［18］，资源配置效率用投资效率和企业价值两个指标来加以反映。①投资效率，被解释变量非效率投资程度越高，投资效率越低；②企业价值，目前衡量企业价值的指标较多，国内外学者通常用Tobin′Q衡量，本研究亦用Tobin′Q指标来表示企业价值。

关于非效率投资，先计算出企业的正常投资水平，然后用模型(4)残差的绝对值来作为企业的投资效率（Invest），绝对值越大，表示投资效率越低，也就是非效率投资程度越大。模型设计如下：

Invrat表示企业新增投资，借鉴廖冠民和沈红波、魏明海、柳建华的研究［6］［19］，Invrat等于资本支出加并购支出减去出售长期资产收入减去折旧；模型（1）中其他变量定义见表1。

表1 变量名称及定义

2.政策性负担（Burden）。笔者用超额雇员率来测度政策性负担。参照廖冠民和沈红波的做法［6］，以行业平均收入与雇员平均规模的关联为基础测算公司的超额雇员率。估计公式具体如下：

其中，Burden为政策性负担（即超额雇员率），Emp为企业的员工人数，Sales为企业的销售收入，AverEmp为公司所处行业的平均员工人数，AverSales为公司所处行业的平均销售收入。

3.信贷资源。笔者用新增长期贷款率（△Loan）来衡量信贷资源，其计算方式为：（期末长期银行贷款－期初长期银行贷款）/期初总资产，用期初总资产做标准化处理。短期贷款一般用于企业生产经营，而长期贷款常被用来投资，由于被解释变量资源配置效率用投资效率和企业价值衡量，所以笔者用新增长期贷款来衡量银行信贷资源，新增长期贷款越多，银行信贷资源越多。

4.控制变量。模型（2）中控制变量盈利水平（Roa）为净利润除以平均总资产额；企业成长性（Growth）用主营业务收入增长率表示；董事会规模（Borad）用董事会人数的自然对数反映；资本密集度（Capital）用固定资产净值除以营业收入反映；企业经营现金流（Cf）用经营现金净流量与总资产之比衡量；独立董事比例（Outdir）用独立董事人数占董事会总人数比例反映。其中，控制变量资产规模（Size）、企业现金持有量（Cash）、盈利水平（Roa）、财务杠杆（Lev）、企业现金流（Cf）均用期初总资产作了标准化处理。

四、实证结果

（一）描述性统计

表2报告了主要变量的描述性统计结果。从样本看，企业新增长期贷款（△Loan）的平均值和中位数分别为0.009和0.008，标准差为0.103，说明公司的长期贷款在微弱地增加，非效率投资（Invest）的均值为0.059，中位数0.035，标准差为0.073，说明样本公司非效率投资主要表现为过度投资现象；企业价值（Tobin’Q）的均值和中位数分别为2.641和1.634，说明企业价值在逐步微弱地提升，最小值为0.152，最大值17.834，企业价值差异较大，政策性负担均值为-0.372，中位数为0.142，说明我国国有企业存在冗员现象，最小值是-8.533，最大值是2.105，说明国有企业冗员差异比较大，有的企业冗员严重，有的企业却不存在冗员现象。

表2 主要变量描述性统计结果（观测值N=4468）

（二）回归结果分析

1.国有企业政策性负担与信贷资源配置效率。表3第2列报告了模型（1）OLS的回归结果，政策性负担的估计系数在5%水平下显著为正，表明控制其它影响因素后，政策性负担越重的公司所获得长期贷款越多，结果验证了假设H1a，此结论为后面的研究奠定了基础。此外，我们将模型（4）计算出的残差（即非效率投资）代入模型（2）中进行回归，以考察承担政策性负担的企业所获得的长期贷款对非效率投资的影响。表3中第3列、第4列、第5列是对模型（2）的回归结果，主要考察承担政策性负担的国有企业所获得的信贷资源配置效率如何。其中，第3列、第4列、第5列是考察全样本、投资不足及过度投资三种情况下，承担政策性负担的国有企业获得长期贷款资源对非效率投资的影响；表3第6列是对模型（3）的回归结果，主要考察承担政策性负担的国有企业所获得的长期贷款对企业价值的影响，从另一方面反映信贷资源配置效率。

表3第3列政策性负担与长期贷款的交互项（Burden*△Loan）系数在5%水平下显著为正，说明国有企业承担政策性负担所获得的长期贷款，提高了非效率投资，即降低了投资效率。假设H1b得到验证。第4列、第5列在投资不足和过度投资情况下，政策性负担与长期贷款的交互项（Burden*△Loan）系数虽都为负，但只有在第5列过度投资样本下，政策性负担与长期贷款的交互项（Burden*△Loan）系数在1%水平下显著为正，而第4列不显著，说明国有企业承担政策性负担所获得的长期贷款主要是加剧了过度投资行为，而对投资不足情况影响不大。另外，第6列政策性负担与长期贷款的交互项（Burden*△Loan）系数在1%水平下显著为负，说明承担政策性负担的国有企业与银行信贷资源的交互效应降低了企业价值，假设H2得到验证。所以，无论从投资效率角度还是从企业价值角度，国有企业承担的政策性负担均降低了信贷资源配置效率。

表3 政策性负担与信贷资源配置效率的回归结果

2.不同市场化程度、政府控制层级和信息透明度下的政策性负担。当前，国有企业普遍承担繁重的政策性负担，这是政府干预国有企业的一种主要表现形式。［6］不同地区之间拥有的资源与国家政策施行存在差异，导致各个地区市场化程度大不相同，加上各级政府的目标函数并不趋同，因此不同地区、不同政府控制层级的国有企业所受行政干预的程度和方向有较大不同。［20］除此之外，信息透明度的高低也会影响政府干预企业的行为［21］，还能作用于企业管理者的约束机制，这些都严重影响了国有企业政策性负担与信贷资源配置效率之间的关系。进一步地，笔者以市场化程度、政府控制层级以及信息透明度作为调节变量进行截面差异分析，回归结果报告了不同市场化程度、不同政府控制层级及不同信息透明度情况下，国有企业承担的政策性负担所享受的长期贷款资源投资效率情况。限于篇幅，未报告表格回归结果，可向作者索取。

实证结果表明，相比市场化程度高的地区国有企业而言，市场化程度低的地区国有企业因承担政策性负担所获得的信贷资源越多，其非效率投资程度也越大；地方国有企业承担的政策性负担比中央国有企业更大，因此获得的信贷资源更多，投资效率也越低；相比信息透明度较高的国有企业，信息透明度较低的国有企业承担的政策性负担与长期贷款的交互效应提高了非效率投资程度，而国有企业信息透明度的提高，能有效抑制政策性负担与信贷资源对非效率投资的负面影响。

（三）稳健性检验

为保证结果的稳健性，我们从以下几方面进行检验，所有检验结果均不改变研究结论。

1.工具变量加两阶段最小二乘法检验。为避免遗漏变量可能产生的内生性问题，笔者借鉴刘运国等的研究［22］，采用政治经济距离（Destan）作为一阶段回归的工具变量，研究其在政策性负担与长期贷款及两者交互效应对非效率投资影响所起的作用来进行稳健性测试。本研究另一个工具变量采用国有企业冗员负担行业均值(sta_ind)。政治经济距离用所在省的省会城市与北京经纬度距离除以一万衡量，国有企业冗员负担行业均值用模型（1）计算的冗员负担取行业均值衡量。工具变量选取的原因为：其一，从地理经济学角度看，政治经济距离与地区法制水平关系密切。相对来说，离政治经济中心较近的地区与中央政策会保持一致，故推进减轻国有企业政策性负担方面中央会走在前列；其二，国有企业冗员负担行业均值与各企业冗员负担相关，但外生于各企业的有效税率及投资效率。囿于篇幅，未列出稳健性检验结果,实证结果与前文估计结果一致。

2.倾向得分匹配（PSM）检验。承担政策性负担的企业可能本来就贷款较多且投资效率低下，或贷款较多和投资效率低的国有企业本身就承担较重的政策性负担。为避免这种互为因果的内生性问题，笔者对政策性负担进行了PSM检验，即对政策性负担分别采用近邻匹配、核匹配及半径匹配方法测试。因超额雇员率是连续变量，进行PSM需要对哑变量分组匹配，故笔者对前文模型（5）计算的超额雇员率按中位数进行分组，高于中位数的表示承担政策性负担，作为处理组（Treat），低于中位数的表示不承担政策性负担，作为对照组(Control)，表4Panel A的因变量是长期贷款（△Loan），检验国有企业承担政策性负担（Burden）是否有利于获得信贷资源；Panel B的因变量是非效率投资 （Invest），检验国有企业承担政策性负担与信贷资源的交互效应（Burden*△Loan） 对非效率投资的影响。Panel C检验国有企业承担政策性负担与信贷资源的交互效应（Burden*△Loan）对企业价值（Tobin′Q）的影响。

表4Panel A的结果表明：样本匹配前的平均处理效应（ATT）的值是0.8359，T值为7.88，且在1%水平下显著异于0；近邻匹配、核匹配及半径匹配的平均处理效应（ATT）分别为1.0325、0.6381和0.4693，T值分别为4.44、3.87和4.65，且均在1%的水平上显著异于0，Panel A的PSM检验结果支持了假设H1a，说明结果具有稳健性。Panel B的结果显示：样本匹配前的平均处理效应（ATT）的值是0.4885，T值8.21，在1%水平下显著异于0；近邻匹配、核匹配及半径匹配的平均处理效应分别为1.0725、0.0963和0.0879，T值分别为3.84、7.58和9.63，均在1%水平上显著异于0，说明PSM的检验结果支持了假设H1b，同时也具有稳健性。Panel C中样本匹配前的平均处理效应（ATT）的值是-0.7231，T值为-9.31，近邻匹配、核匹配及半径匹配的平均处理效应分别为-1.1744、-0.8688和-0.8963，T值分别为-5.22、-11.58和-10.47，均在1%水平上显著异于0，说明结果支持了假设H2，结果具有稳健性。

表4 政策性负担与信贷资源配置效率有效性的PSM回归检验

五、结论与建议

当前，中国正处于全面深化改革的关键时期，资源的稀缺性更为突出，因此，研究信贷资源配置效率的高低对当前中国全面深化改革有着极其重要的意义。通过研究国有企业承担政策性负担对信贷资源配置效率的影响，深化对政策性负担影响后果的认识，进一步拓宽信贷资源配置效率的分析研究。研究发现：国有企业承担的政策性负担越重，获取的信贷资源越多，其非效率投资程度也越大；此外，承担政策性负担的国有企业获得的银行信贷资源越多，则企业价值越会遭到损害。进一步研究发现，市场化程度越低，信息透明度越低的地方企业，所获得的信贷资源越多，企业非效率投资也越大。基于以上研究，我们提出如下政策建议。

第一，减少国有企业的政策性负担，特别是因承担超额雇员等所带来的政策性负担问题。适度政策性负担有助于国有企业建立良好的社会形象，提升企业价值和社会地位。而过度的政策性负担将降低企业投资经营效率，损害企业价值。通过对政策性负担的剥离，国有企业才能减少对银行信贷资源的依赖，降低对预算软约束的预期，提高对外投资的谨慎性，降低国有企业的非效率投资，进而提升企业价值。地方政府更要切实减轻地方国有企业政策性负担，对企业简政放权，让地方国有企业有完全的经营自主权，使其参与市场竞争，公平地求生存谋发展，充分提高地方国有企业的市场竞争力和资源配置效率。

第二，国家要进一步推进市场化改革，提高市场化程度。市场化程度高的企业具有更高的资源配置效率，往往也能创造更多的价值，获取更多的利润。国有企业尤为需要提高市场化程度，更多地参与市场竞争。同时，政府要根据不同地区的市场化程度，出台相应的政策，在市场化程度较低的地区出台缓解就业压力、降低国有企业政策性负担的措施，对政府资源的分配不能简单地以企业是否承担冗员等政策性负担来进行判断，还要准确评估企业经营绩效及前期信贷资源的使用情况。

第三，国有企业要积极响应国家政策，进行深度混合所有制改革，引入非国有股东对国有企业高管进行有效监督和激励，保护其他控股股东的权益，以降低管理层代理成本，从而提高政策性资源的配置效率。混合所有制改革后，民营股份份额的增加，可以使国有资本和民营资本相互制约，企业快速发展并达到稳健经营的平衡点。深化混合所有制改革，一方面可以减少政府干预，抑制政策性负担与信贷资源配置的负面影响，提高国有企业经济效率；另一方面可以促进企业达到更好的投资经营水平，走出信贷扶持“舒适区”，激发企业的投资活力。