選取2007—2018年滬深兩市A股國有上市公司為樣本，運(yùn)用OLS、PSM等方法，研究國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)對信貸資源及其配置效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)：國有企業(yè)承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)越重，獲取的信貸資源越多，但獲取信貸資源后它們更容易進(jìn)行非效率投資，并且這些信貸資源對承擔(dān)了政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)價值產(chǎn)生了負(fù)面影響，且上述消極影響對處于市場化程度較低以及信息透明度較低的國有企業(yè)更為顯著。因此，政府應(yīng)減少國有企業(yè)的政策性負(fù)擔(dān)，特別是因承擔(dān)超額雇員等帶來的政策性負(fù)擔(dān)問題；進(jìn)一步推進(jìn)市場化改革，提高國有企業(yè)市場化程度，確定積極有效的信貸扶持標(biāo)準(zhǔn)。國有企業(yè)則要積極響應(yīng)國家政策，進(jìn)行深度混合所有制改革，降低管理層代理成本，從而提高政策性資源的配置效率，促進(jìn)企業(yè)達(dá)到更好的投資經(jīng)營水平。

一、引言

隨著國有企業(yè)改革走向全面市場化階段，政企關(guān)系成為影響經(jīng)濟(jì)改革與發(fā)展的重要因素。其中，政策性負(fù)擔(dān)是政府干預(yù)企業(yè)的最主要表現(xiàn)形式之一，Lin和Tan將企業(yè)承擔(dān)過多的冗員和員工福利等部分政府職能而形成的負(fù)擔(dān)稱為政策性負(fù)擔(dān)。［1］國有企業(yè)管理者的自主權(quán)隨著國有企業(yè)改革的不斷深化而加大，但企業(yè)的實際控制權(quán)仍掌握在各級政府手中，其雙重屬性為政府干預(yù)國有企業(yè)的經(jīng)營決策創(chuàng)造了有利條件，政府承擔(dān)了保障人民生活、維護(hù)社會穩(wěn)定、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展等沉重公共職能，但擁有的財力卻有限，因此為了謀求各方面的發(fā)展，政府會將其政治經(jīng)濟(jì)目標(biāo)內(nèi)化給國有企業(yè)，致使國有企業(yè)承擔(dān)大量政策性負(fù)擔(dān)，主要表現(xiàn)為冗員、員工福利、員工養(yǎng)老保險、維護(hù)社會穩(wěn)定等。［2］那么政府是如何順利地將政策性負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)嫁給國有企業(yè)的呢?由于國有企業(yè)高管的業(yè)績考核和人事任免權(quán)是由政府掌控的，政府可以憑借這一權(quán)力，順利實現(xiàn)向國有企業(yè)“強(qiáng)行”攤派各項政策性負(fù)擔(dān)。［3］尤其是在發(fā)展經(jīng)濟(jì)錦標(biāo)賽模式下和晉升機(jī)制的激勵下，為快速實現(xiàn)業(yè)績目標(biāo)，各級政府的政治經(jīng)濟(jì)目標(biāo)內(nèi)化現(xiàn)象更為明顯，所控制的企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的現(xiàn)象也愈加嚴(yán)重，從而導(dǎo)致企業(yè)微觀決策行為的扭曲。而政策性負(fù)擔(dān)雖然會給國有企業(yè)帶來信貸優(yōu)惠、稅收優(yōu)惠以及財政補(bǔ)貼等大量可利用的資源，但相關(guān)政策性優(yōu)惠資源是否能夠被有效地配置尚未明晰。鑒于信貸資金是企業(yè)籌資和投資的重要資金來源之一，信貸資源配置效率的高低必然會極大地影響國有企業(yè)的發(fā)展，乃至影響國民經(jīng)濟(jì)的健康運(yùn)行。因此，研究國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)如何影響信貸資源配置效率具有重要的理論價值與實踐意義。

總的來說，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多關(guān)注的是政策性負(fù)擔(dān)會為國有企業(yè)帶來大量的政策優(yōu)惠，但所獲優(yōu)惠資源配置效率如何，鮮有學(xué)者關(guān)注。本研究的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下方面：首先，拓寬了政策性負(fù)擔(dān)與企業(yè)資源配置效率的研究框架，從國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)的角度探討了其對信貸資源配置效率的影響；其次，豐富了國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)的經(jīng)濟(jì)成果研究；進(jìn)一步，文章還研究了不同市場化水平、不同政府控制層級下，國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)對信貸資源配置效率的影響有何差異。本研究從不同水平和方向的政府干預(yù)情況出發(fā)，研究政策性負(fù)擔(dān)對國有企業(yè)信貸資源配置效率有何差異，考察信息透明度的高低是如何影響國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)下的信貸資源配置效率，這有助于完善國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)的相關(guān)研究，為深化國有企業(yè)改革提供良好的借鑒意見。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)對信貸資源及投資效率的影響

Shleifer和Vishny認(rèn)為政府之所以干預(yù)企業(yè)的經(jīng)營活動很可能是為了吸收冗員、創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會、維護(hù)地區(qū)穩(wěn)定等。［4］在當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型背景下，各種法制還不健全、私有產(chǎn)權(quán)的法律保護(hù)水平總體不高，但由于政府手中掌握著大量稀缺資源，為了實現(xiàn)其政治目標(biāo)，政府的動機(jī)和行為往往會影響企業(yè)的資源配置。

已有研究發(fā)現(xiàn)，政府既可能是“攫取之手”，亦是“扶持之手”。［5］一方面，政府干預(yù)企業(yè)經(jīng)營，要求企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)；另一方面，政府又會提供信貸融資優(yōu)惠，由此形成中國特色的政企互助關(guān)系。［6］顯而易見，政府為了實現(xiàn)減少失業(yè)和促進(jìn)就業(yè)等公共目標(biāo)，常常會干預(yù)企業(yè)的雇員決策。按照林毅夫等對政策性負(fù)擔(dān)的解釋，政府干預(yù)國有企業(yè)，使之承擔(dān)冗員等政策性負(fù)擔(dān)，政府對國有企業(yè)因此而帶來的成本增加負(fù)有不可推卸責(zé)任，政府可能會對國有企業(yè)提供信貸融資優(yōu)惠等經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，以致造成國有企業(yè)預(yù)算軟約束。［2］由此可見，政府為實現(xiàn)其政治與社會目標(biāo)，不得不為那些承擔(dān)較多政策性負(fù)擔(dān)的企業(yè)提供額外的政策扶持，讓企業(yè)獲得更多、期限更長的銀行貸款就是其中之一。Faccio運(yùn)用42個國家的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)越多的企業(yè)更容易從政府手中獲得更多的融資便利、投資項目等，并且這一現(xiàn)象在那些政府干預(yù)程度強(qiáng)、投資者產(chǎn)權(quán)保護(hù)弱、腐敗嚴(yán)重的國家更為顯著。［7］

政府公共職能沉重但財力卻有限，常把經(jīng)濟(jì)發(fā)展、就業(yè)、社會穩(wěn)定等社會目標(biāo)內(nèi)化到所控制的國有企業(yè)之中，并由此造成了國有企業(yè)的政策性負(fù)擔(dān)。［8］而政策性負(fù)擔(dān)的承擔(dān)讓國有企業(yè)更多地關(guān)注企業(yè)行為所帶來的政治經(jīng)濟(jì)影響，弱化了經(jīng)濟(jì)績效最大化目標(biāo)的重要性［9］，導(dǎo)致企業(yè)在競爭中處于不利位置，因此企業(yè)若要持續(xù)經(jīng)營，必然需要政府的各種支持。鑒于國有企業(yè)的持續(xù)經(jīng)營需要大量的資金支持，政府通過讓國有企業(yè)保持較高的資本形成率來實現(xiàn)扶持。［10］而政府用于扶持的資本來源并不穩(wěn)定，由于我國信貸市場資本量巨大，再加上我國銀行體系大多被國家直接或間接控股［8］，政府將關(guān)注點著重放在信貸資源上，導(dǎo)致銀行成為國有企業(yè)資本來源的最大實際支持體，其結(jié)果是信貸資源嚴(yán)重偏向國有企業(yè)。如此一來，國有企業(yè)與銀行之間的自由信貸契約被破壞，國有企業(yè)的負(fù)債融資約束治理機(jī)制發(fā)生變化，進(jìn)一步加劇了國有企業(yè)的預(yù)算軟約束問題。

預(yù)算軟約束實質(zhì)是政策性負(fù)擔(dān)所導(dǎo)致的［2］，其形成原因主要是政策性負(fù)擔(dān)造成的政策性虧損。在信息不透明情況下，政府往往處于信息劣勢，無法辨別企業(yè)虧損是受政策影響還是來源于企業(yè)自身經(jīng)營的局限性。出于責(zé)任意識，政府會把企業(yè)虧損責(zé)任完全歸咎于自身，而給予企業(yè)事后的保護(hù)補(bǔ)貼。而銀行信貸資源支持是一種主要的政府保護(hù)方式。因此，承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)更易獲得信貸資源，預(yù)算軟約束又保證了國有企業(yè)持續(xù)的信貸融資能力。更進(jìn)一步地，政策性負(fù)擔(dān)會加劇政府與企業(yè)管理者之間的信息不對稱［11］，其中預(yù)算軟約束還會使管理者產(chǎn)生政府救援的預(yù)期［12］。這樣一來，管理者更容易免責(zé)于企業(yè)虧損，投資時的謹(jǐn)慎性也隨之降低。由此可見，政策性負(fù)擔(dān)給具有擴(kuò)張沖動的企業(yè)創(chuàng)造了較為理想的投資環(huán)境。此種情境下，管理者對資金成本不敏感，投資時更易忽視信貸資金的使用效率，從而導(dǎo)致企業(yè)過度投資局面的產(chǎn)生。而盲目擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模往往會使企業(yè)陷入困境，沉沒成本的強(qiáng)化則需要企業(yè)投入更多的信貸資金來彌補(bǔ)，由此形成企業(yè)資本的惡性循環(huán)［10］，并進(jìn)一步降低了企業(yè)的信貸資源配置效率。據(jù)此，我們提出假設(shè)：

H1a：國有企業(yè)承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)越重，獲得的銀行信貸資源越多；反之，其承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)越輕，獲得的銀行信貸資源越少。

H1b：承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)獲得的銀行信貸資源越多，其非效率投資程度會越大。

（二）國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)對企業(yè)價值的影響

政策性負(fù)擔(dān)會給國有企業(yè)帶來雙重影響。一方面，國有企業(yè)幫助政府承擔(dān)壓力，政府也會給予國有企業(yè)一定程度上的支持，如信貸優(yōu)惠、稅收優(yōu)惠以及財政補(bǔ)貼等。［6］另一方面，承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)會讓國有企業(yè)將關(guān)注點放在企業(yè)行為所帶來的政治經(jīng)濟(jì)影響上，而較少關(guān)注企業(yè)的經(jīng)營績效。這種企業(yè)目標(biāo)偏移行為會扭曲國有企業(yè)管理層的激勵、約束行為［13］，降低企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率，弱化企業(yè)的市場競爭力［14］。因而國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)所帶來的信貸資源不僅會降低投資效率，也可能會使國有企業(yè)的決策行為偏離其經(jīng)營績效最大化目標(biāo)，從而阻礙企業(yè)價值的提升，其主要通過國有企業(yè)承擔(dān)的冗員負(fù)擔(dān)而帶來更高的勞動力成本和企業(yè)的過度投資來影響企業(yè)價值。政策性負(fù)擔(dān)所導(dǎo)致的國有企業(yè)目標(biāo)多元化還會降低高管對薪酬—業(yè)績的敏感性，并對高管激勵機(jī)制產(chǎn)生負(fù)面影響，在這種情況下，管理者的道德風(fēng)險加重，其利用銀行信貸從事機(jī)會主義行為的可能性增大，企業(yè)價值受到損害。由此，提出假設(shè)H2。

H2：承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)獲得的銀行信貸資源越多，則企業(yè)價值會越低。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本研究選取2007—2018年滬深兩市A股國有上市公司為研究樣本，并按以下原則對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：（1）由于銀行業(yè)、保險業(yè)等金融業(yè)數(shù)據(jù)的特殊性，我們剔除該部分?jǐn)?shù)據(jù)；（2）剔除員工人數(shù)缺失、最終控制人性質(zhì)未予以披露的公司數(shù)據(jù)；（3）剔除財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的公司數(shù)據(jù)；（4）剔除S、ST、*ST類上市公司數(shù)據(jù)。為消除極端值的影響，本部分還對主要連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的Winsorize調(diào)整。大部分企業(yè)特征數(shù)據(jù)來自數(shù)據(jù)庫，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)及企業(yè)政府控制層級數(shù)據(jù)從年報手工整理而來，制度環(huán)境數(shù)據(jù)來自王小魯?shù)染幹频摹吨袊质袌龌笖?shù)報告（2018）》。

（二）模型構(gòu)建

為了檢驗假設(shè)H1a，參考Leuz和Oberholzer-Gee的做法［15］，構(gòu)建OLS回歸模型（1），以檢驗承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)是否會獲得更多銀行信貸資源，此乃本研究的一個基本前提。

其中，被解釋變量ΔLoan為公司新增長期貸款，表示企業(yè)獲得的銀行信貸資源；解釋變量Burden為政策性負(fù)擔(dān)，用超額雇員率表示，其估計公式見下文模型（5）；i,t表示企業(yè)i第t年的數(shù)據(jù)。模型（1）中控制了行業(yè)和年度效應(yīng)，其他控制變量定義見下文表1。根據(jù)假設(shè)H1a，若模型（1）中政策性負(fù)擔(dān)系數(shù)顯著為正，則表明國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)越重，獲取的銀行信貸資源越多。

為了驗證假設(shè)H1b，參考Richardson的研究構(gòu)建OLS回歸模型（2）。［16］

模型（2）中被解釋變量Invest為非效率投資，該變量取值由下文模型（4）估算殘差所得，當(dāng)Invest＞0時，表示企業(yè)過度投資；當(dāng)Invest＜0時，表示投資不足；Invest取絕對值時，表示非效率投資程度。根據(jù)假設(shè)H1b，政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款的交互項（Burden*△Loan）系數(shù)預(yù)期為正，表明承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)和銀行信貸資源的交互效應(yīng)會加大企業(yè)非效率投資程度，即承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)所享受的信貸資源越多，其非效率投資程度越大。此外，模型（2）還控制了年度和行業(yè)效應(yīng)，其他控制變量定義見下文表1。

為了驗證H2，參考申慧慧等的研究［17］，構(gòu)建模型（3）：

其中，被解釋變量Tobin′Qi,t表示企業(yè)價值，根據(jù)假設(shè)H2，模型（3）中政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款的交互項（Burden*△Loan）系數(shù)預(yù)期為負(fù)，表示國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)所獲得的信貸資源降低了企業(yè)價值。

（三）變量定義

1.資源配置效率。參考Wurgler的研究［18］，資源配置效率用投資效率和企業(yè)價值兩個指標(biāo)來加以反映。①投資效率，被解釋變量非效率投資程度越高，投資效率越低；②企業(yè)價值，目前衡量企業(yè)價值的指標(biāo)較多，國內(nèi)外學(xué)者通常用Tobin′Q衡量，本研究亦用Tobin′Q指標(biāo)來表示企業(yè)價值。

關(guān)于非效率投資，先計算出企業(yè)的正常投資水平，然后用模型(4)殘差的絕對值來作為企業(yè)的投資效率（Invest），絕對值越大，表示投資效率越低，也就是非效率投資程度越大。模型設(shè)計如下：

Invrat表示企業(yè)新增投資，借鑒廖冠民和沈紅波、魏明海、柳建華的研究［6］［19］，Invrat等于資本支出加并購支出減去出售長期資產(chǎn)收入減去折舊；模型（1）中其他變量定義見表1。

表1 變量名稱及定義

2.政策性負(fù)擔(dān)（Burden）。筆者用超額雇員率來測度政策性負(fù)擔(dān)。參照廖冠民和沈紅波的做法［6］，以行業(yè)平均收入與雇員平均規(guī)模的關(guān)聯(lián)為基礎(chǔ)測算公司的超額雇員率。估計公式具體如下：

其中，Burden為政策性負(fù)擔(dān)（即超額雇員率），Emp為企業(yè)的員工人數(shù)，Sales為企業(yè)的銷售收入，AverEmp為公司所處行業(yè)的平均員工人數(shù)，AverSales為公司所處行業(yè)的平均銷售收入。

3.信貸資源。筆者用新增長期貸款率（△Loan）來衡量信貸資源，其計算方式為：（期末長期銀行貸款－期初長期銀行貸款）/期初總資產(chǎn)，用期初總資產(chǎn)做標(biāo)準(zhǔn)化處理。短期貸款一般用于企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營，而長期貸款常被用來投資，由于被解釋變量資源配置效率用投資效率和企業(yè)價值衡量，所以筆者用新增長期貸款來衡量銀行信貸資源，新增長期貸款越多，銀行信貸資源越多。

4.控制變量。模型（2）中控制變量盈利水平（Roa）為凈利潤除以平均總資產(chǎn)額；企業(yè)成長性（Growth）用主營業(yè)務(wù)收入增長率表示；董事會規(guī)模（Borad）用董事會人數(shù)的自然對數(shù)反映；資本密集度（Capital）用固定資產(chǎn)凈值除以營業(yè)收入反映；企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)金流（Cf）用經(jīng)營現(xiàn)金凈流量與總資產(chǎn)之比衡量；獨立董事比例（Outdir）用獨立董事人數(shù)占董事會總?cè)藬?shù)比例反映。其中，控制變量資產(chǎn)規(guī)模（Size）、企業(yè)現(xiàn)金持有量（Cash）、盈利水平（Roa）、財務(wù)杠桿（Lev）、企業(yè)現(xiàn)金流（Cf）均用期初總資產(chǎn)作了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

四、實證結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從樣本看，企業(yè)新增長期貸款（△Loan）的平均值和中位數(shù)分別為0.009和0.008，標(biāo)準(zhǔn)差為0.103，說明公司的長期貸款在微弱地增加，非效率投資（Invest）的均值為0.059，中位數(shù)0.035，標(biāo)準(zhǔn)差為0.073，說明樣本公司非效率投資主要表現(xiàn)為過度投資現(xiàn)象；企業(yè)價值（Tobin’Q）的均值和中位數(shù)分別為2.641和1.634，說明企業(yè)價值在逐步微弱地提升，最小值為0.152，最大值17.834，企業(yè)價值差異較大，政策性負(fù)擔(dān)均值為-0.372，中位數(shù)為0.142，說明我國國有企業(yè)存在冗員現(xiàn)象，最小值是-8.533，最大值是2.105，說明國有企業(yè)冗員差異比較大，有的企業(yè)冗員嚴(yán)重，有的企業(yè)卻不存在冗員現(xiàn)象。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果（觀測值N=4468）

（二）回歸結(jié)果分析

1.國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源配置效率。表3第2列報告了模型（1）OLS的回歸結(jié)果，政策性負(fù)擔(dān)的估計系數(shù)在5%水平下顯著為正，表明控制其它影響因素后，政策性負(fù)擔(dān)越重的公司所獲得長期貸款越多，結(jié)果驗證了假設(shè)H1a，此結(jié)論為后面的研究奠定了基礎(chǔ)。此外，我們將模型（4）計算出的殘差（即非效率投資）代入模型（2）中進(jìn)行回歸，以考察承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的企業(yè)所獲得的長期貸款對非效率投資的影響。表3中第3列、第4列、第5列是對模型（2）的回歸結(jié)果，主要考察承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)所獲得的信貸資源配置效率如何。其中，第3列、第4列、第5列是考察全樣本、投資不足及過度投資三種情況下，承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)獲得長期貸款資源對非效率投資的影響；表3第6列是對模型（3）的回歸結(jié)果，主要考察承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)所獲得的長期貸款對企業(yè)價值的影響，從另一方面反映信貸資源配置效率。

表3第3列政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款的交互項（Burden*△Loan）系數(shù)在5%水平下顯著為正，說明國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)所獲得的長期貸款，提高了非效率投資，即降低了投資效率。假設(shè)H1b得到驗證。第4列、第5列在投資不足和過度投資情況下，政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款的交互項（Burden*△Loan）系數(shù)雖都為負(fù)，但只有在第5列過度投資樣本下，政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款的交互項（Burden*△Loan）系數(shù)在1%水平下顯著為正，而第4列不顯著，說明國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)所獲得的長期貸款主要是加劇了過度投資行為，而對投資不足情況影響不大。另外，第6列政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款的交互項（Burden*△Loan）系數(shù)在1%水平下顯著為負(fù)，說明承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)與銀行信貸資源的交互效應(yīng)降低了企業(yè)價值，假設(shè)H2得到驗證。所以，無論從投資效率角度還是從企業(yè)價值角度，國有企業(yè)承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)均降低了信貸資源配置效率。

表3 政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源配置效率的回歸結(jié)果

2.不同市場化程度、政府控制層級和信息透明度下的政策性負(fù)擔(dān)。當(dāng)前，國有企業(yè)普遍承擔(dān)繁重的政策性負(fù)擔(dān)，這是政府干預(yù)國有企業(yè)的一種主要表現(xiàn)形式。［6］不同地區(qū)之間擁有的資源與國家政策施行存在差異，導(dǎo)致各個地區(qū)市場化程度大不相同，加上各級政府的目標(biāo)函數(shù)并不趨同，因此不同地區(qū)、不同政府控制層級的國有企業(yè)所受行政干預(yù)的程度和方向有較大不同。［20］除此之外，信息透明度的高低也會影響政府干預(yù)企業(yè)的行為［21］，還能作用于企業(yè)管理者的約束機(jī)制，這些都嚴(yán)重影響了國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源配置效率之間的關(guān)系。進(jìn)一步地，筆者以市場化程度、政府控制層級以及信息透明度作為調(diào)節(jié)變量進(jìn)行截面差異分析，回歸結(jié)果報告了不同市場化程度、不同政府控制層級及不同信息透明度情況下，國有企業(yè)承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)所享受的長期貸款資源投資效率情況。限于篇幅，未報告表格回歸結(jié)果，可向作者索取。

實證結(jié)果表明，相比市場化程度高的地區(qū)國有企業(yè)而言，市場化程度低的地區(qū)國有企業(yè)因承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)所獲得的信貸資源越多，其非效率投資程度也越大；地方國有企業(yè)承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)比中央國有企業(yè)更大，因此獲得的信貸資源更多，投資效率也越低；相比信息透明度較高的國有企業(yè)，信息透明度較低的國有企業(yè)承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款的交互效應(yīng)提高了非效率投資程度，而國有企業(yè)信息透明度的提高，能有效抑制政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源對非效率投資的負(fù)面影響。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，我們從以下幾方面進(jìn)行檢驗，所有檢驗結(jié)果均不改變研究結(jié)論。

1.工具變量加兩階段最小二乘法檢驗。為避免遺漏變量可能產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，筆者借鑒劉運(yùn)國等的研究［22］，采用政治經(jīng)濟(jì)距離（Destan）作為一階段回歸的工具變量，研究其在政策性負(fù)擔(dān)與長期貸款及兩者交互效應(yīng)對非效率投資影響所起的作用來進(jìn)行穩(wěn)健性測試。本研究另一個工具變量采用國有企業(yè)冗員負(fù)擔(dān)行業(yè)均值(sta_ind)。政治經(jīng)濟(jì)距離用所在省的省會城市與北京經(jīng)緯度距離除以一萬衡量，國有企業(yè)冗員負(fù)擔(dān)行業(yè)均值用模型（1）計算的冗員負(fù)擔(dān)取行業(yè)均值衡量。工具變量選取的原因為：其一，從地理經(jīng)濟(jì)學(xué)角度看，政治經(jīng)濟(jì)距離與地區(qū)法制水平關(guān)系密切。相對來說，離政治經(jīng)濟(jì)中心較近的地區(qū)與中央政策會保持一致，故推進(jìn)減輕國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)方面中央會走在前列；其二，國有企業(yè)冗員負(fù)擔(dān)行業(yè)均值與各企業(yè)冗員負(fù)擔(dān)相關(guān)，但外生于各企業(yè)的有效稅率及投資效率。囿于篇幅，未列出穩(wěn)健性檢驗結(jié)果,實證結(jié)果與前文估計結(jié)果一致。

2.傾向得分匹配（PSM）檢驗。承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的企業(yè)可能本來就貸款較多且投資效率低下，或貸款較多和投資效率低的國有企業(yè)本身就承擔(dān)較重的政策性負(fù)擔(dān)。為避免這種互為因果的內(nèi)生性問題，筆者對政策性負(fù)擔(dān)進(jìn)行了PSM檢驗，即對政策性負(fù)擔(dān)分別采用近鄰匹配、核匹配及半徑匹配方法測試。因超額雇員率是連續(xù)變量，進(jìn)行PSM需要對啞變量分組匹配，故筆者對前文模型（5）計算的超額雇員率按中位數(shù)進(jìn)行分組，高于中位數(shù)的表示承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)，作為處理組（Treat），低于中位數(shù)的表示不承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)，作為對照組(Control)，表4Panel A的因變量是長期貸款（△Loan），檢驗國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)（Burden）是否有利于獲得信貸資源；Panel B的因變量是非效率投資 （Invest），檢驗國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源的交互效應(yīng)（Burden*△Loan） 對非效率投資的影響。Panel C檢驗國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源的交互效應(yīng)（Burden*△Loan）對企業(yè)價值（Tobin′Q）的影響。

表4Panel A的結(jié)果表明：樣本匹配前的平均處理效應(yīng)（ATT）的值是0.8359，T值為7.88，且在1%水平下顯著異于0；近鄰匹配、核匹配及半徑匹配的平均處理效應(yīng)（ATT）分別為1.0325、0.6381和0.4693，T值分別為4.44、3.87和4.65，且均在1%的水平上顯著異于0，Panel A的PSM檢驗結(jié)果支持了假設(shè)H1a，說明結(jié)果具有穩(wěn)健性。Panel B的結(jié)果顯示：樣本匹配前的平均處理效應(yīng)（ATT）的值是0.4885，T值8.21，在1%水平下顯著異于0；近鄰匹配、核匹配及半徑匹配的平均處理效應(yīng)分別為1.0725、0.0963和0.0879，T值分別為3.84、7.58和9.63，均在1%水平上顯著異于0，說明PSM的檢驗結(jié)果支持了假設(shè)H1b，同時也具有穩(wěn)健性。Panel C中樣本匹配前的平均處理效應(yīng)（ATT）的值是-0.7231，T值為-9.31，近鄰匹配、核匹配及半徑匹配的平均處理效應(yīng)分別為-1.1744、-0.8688和-0.8963，T值分別為-5.22、-11.58和-10.47，均在1%水平上顯著異于0，說明結(jié)果支持了假設(shè)H2，結(jié)果具有穩(wěn)健性。

表4 政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源配置效率有效性的PSM回歸檢驗

五、結(jié)論與建議

當(dāng)前，中國正處于全面深化改革的關(guān)鍵時期，資源的稀缺性更為突出，因此，研究信貸資源配置效率的高低對當(dāng)前中國全面深化改革有著極其重要的意義。通過研究國有企業(yè)承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)對信貸資源配置效率的影響，深化對政策性負(fù)擔(dān)影響后果的認(rèn)識，進(jìn)一步拓寬信貸資源配置效率的分析研究。研究發(fā)現(xiàn)：國有企業(yè)承擔(dān)的政策性負(fù)擔(dān)越重，獲取的信貸資源越多，其非效率投資程度也越大；此外，承擔(dān)政策性負(fù)擔(dān)的國有企業(yè)獲得的銀行信貸資源越多，則企業(yè)價值越會遭到損害。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，市場化程度越低，信息透明度越低的地方企業(yè)，所獲得的信貸資源越多，企業(yè)非效率投資也越大?；谝陨涎芯浚覀兲岢鋈缦抡呓ㄗh。

第一，減少國有企業(yè)的政策性負(fù)擔(dān)，特別是因承擔(dān)超額雇員等所帶來的政策性負(fù)擔(dān)問題。適度政策性負(fù)擔(dān)有助于國有企業(yè)建立良好的社會形象，提升企業(yè)價值和社會地位。而過度的政策性負(fù)擔(dān)將降低企業(yè)投資經(jīng)營效率，損害企業(yè)價值。通過對政策性負(fù)擔(dān)的剝離，國有企業(yè)才能減少對銀行信貸資源的依賴，降低對預(yù)算軟約束的預(yù)期，提高對外投資的謹(jǐn)慎性，降低國有企業(yè)的非效率投資，進(jìn)而提升企業(yè)價值。地方政府更要切實減輕地方國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)，對企業(yè)簡政放權(quán)，讓地方國有企業(yè)有完全的經(jīng)營自主權(quán)，使其參與市場競爭，公平地求生存謀發(fā)展，充分提高地方國有企業(yè)的市場競爭力和資源配置效率。

第二，國家要進(jìn)一步推進(jìn)市場化改革，提高市場化程度。市場化程度高的企業(yè)具有更高的資源配置效率，往往也能創(chuàng)造更多的價值，獲取更多的利潤。國有企業(yè)尤為需要提高市場化程度，更多地參與市場競爭。同時，政府要根據(jù)不同地區(qū)的市場化程度，出臺相應(yīng)的政策，在市場化程度較低的地區(qū)出臺緩解就業(yè)壓力、降低國有企業(yè)政策性負(fù)擔(dān)的措施，對政府資源的分配不能簡單地以企業(yè)是否承擔(dān)冗員等政策性負(fù)擔(dān)來進(jìn)行判斷，還要準(zhǔn)確評估企業(yè)經(jīng)營績效及前期信貸資源的使用情況。

第三，國有企業(yè)要積極響應(yīng)國家政策，進(jìn)行深度混合所有制改革，引入非國有股東對國有企業(yè)高管進(jìn)行有效監(jiān)督和激勵，保護(hù)其他控股股東的權(quán)益，以降低管理層代理成本，從而提高政策性資源的配置效率?；旌纤兄聘母锖?，民營股份份額的增加，可以使國有資本和民營資本相互制約，企業(yè)快速發(fā)展并達(dá)到穩(wěn)健經(jīng)營的平衡點。深化混合所有制改革，一方面可以減少政府干預(yù)，抑制政策性負(fù)擔(dān)與信貸資源配置的負(fù)面影響，提高國有企業(yè)經(jīng)濟(jì)效率；另一方面可以促進(jìn)企業(yè)達(dá)到更好的投資經(jīng)營水平，走出信貸扶持“舒適區(qū)”，激發(fā)企業(yè)的投資活力。