朱明軒，劉洋洋，林朝穎，，3

（1.福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116；2.福建省金融科技創(chuàng)新重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，福建 福州 350116；3.福州大學(xué)福建經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究中心，福建 福州 350116）

一、引言

在穩(wěn)健貨幣政策的總基調(diào)下，提高小微企業(yè)的金融服務(wù)可得性是實(shí)現(xiàn)貨幣政策調(diào)控精準(zhǔn)有力目標(biāo)的關(guān)鍵所在。促進(jìn)小微企業(yè)的發(fā)展對(duì)于維護(hù)經(jīng)濟(jì)社會(huì)穩(wěn)定和發(fā)展、創(chuàng)造就業(yè)機(jī)會(huì)具有重要意義。融資約束問題長期制約著小微企業(yè)的發(fā)展（孔東民等，2021；莫國莉等，2023）?？偭空{(diào)控貨幣政策常因調(diào)控精準(zhǔn)性不足，對(duì)于金融機(jī)構(gòu)擴(kuò)大小微企業(yè)信貸投放的引導(dǎo)作用有限。從企業(yè)角度來看，小微企業(yè)受制于自身管理能力和信息不對(duì)稱等缺陷，在銀行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中通常只能獲得較低的資信評(píng)價(jià)，在經(jīng)濟(jì)下行、信貸趨緊時(shí)更加容易受到銀行機(jī)構(gòu)的信貸歧視。從銀行角度來看，商業(yè)銀行對(duì)小微企業(yè)的信貸融資存在周期性變化，在貨幣環(huán)境縮緊時(shí)常常有小微企業(yè)面臨信貸配給困境，普惠小微貸款短缺愈發(fā)成為阻礙小微企業(yè)穩(wěn)定經(jīng)營、成長壯大乃至整個(gè)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的痛點(diǎn)和難點(diǎn)。

為彌補(bǔ)總量調(diào)控貨幣政策的這一缺陷，具有精準(zhǔn)滴灌功效的定向調(diào)控貨幣政策應(yīng)運(yùn)而生。2014-2020年間，中國人民銀行陸續(xù)推出支小再貸款、定向降準(zhǔn)等針對(duì)小微企業(yè)融資約束問題的定向調(diào)控貨幣政策，歷次降準(zhǔn)幅度分別為0.5%、2%、0%、0.75%、0%、1%和2.25%，均以緩解小微企業(yè)融資困境為目標(biāo)導(dǎo)向。根據(jù)中國人民銀行發(fā)布的2020年第四季度中國貨幣政策報(bào)告數(shù)據(jù)，自2014年支小再貸款政策頒布以來，支小再貸款余額迅速增加，截至2020年底已達(dá)9756億元。然而在實(shí)踐中，定向調(diào)控貨幣政策也面臨著普惠小微貸款數(shù)據(jù)失真、市場機(jī)制失調(diào)、精準(zhǔn)滴灌失效的隱患，阻礙了結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具效應(yīng)的充分發(fā)揮。研究定向降準(zhǔn)和支小再貸款等定向調(diào)控政策的正向激勵(lì)效果與信貸調(diào)控的精準(zhǔn)性，分析不同的定向調(diào)控貨幣政策工具的功效差異，對(duì)貨幣當(dāng)局完善定向調(diào)控貨幣政策、促進(jìn)小微企業(yè)健康發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）定向降準(zhǔn)政策的傳導(dǎo)渠道與效應(yīng)

有關(guān)定向降準(zhǔn)政策的研究，主要圍繞其政策傳導(dǎo)渠道和有效性展開。定向降準(zhǔn)政策傳導(dǎo)以銀行信貸渠道為主。馬理等（2015）認(rèn)為，央行實(shí)施定向降準(zhǔn)政策、創(chuàng)造出適當(dāng)寬松的融資環(huán)境，會(huì)影響商業(yè)銀行的信貸選擇。央行通過貨幣乘數(shù)調(diào)控商業(yè)銀行的信用創(chuàng)造能力，以達(dá)到增減貸款投放目的，而定向降準(zhǔn)政策實(shí)行擴(kuò)大了目標(biāo)商業(yè)銀行的貨幣乘數(shù)（朱詩怡和張凱，2021），一方面提高了銀行機(jī)構(gòu)可貸總量，進(jìn)而降低了貸款利率，另一方面緩解了小微企業(yè)融資壓力。

有關(guān)定向降準(zhǔn)政策的有效性，部分學(xué)者認(rèn)同定向降準(zhǔn)政策實(shí)施后小微企業(yè)得到了更多的信貸扶持。郭曄等（2019）研究認(rèn)為，定向降準(zhǔn)政策的結(jié)構(gòu)效應(yīng)提升了銀行競爭程度，而銀行機(jī)構(gòu)之間的競爭能夠促進(jìn)定向降準(zhǔn)普惠目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，增加銀行機(jī)構(gòu)小微企業(yè)貸款額度?？讝|民等（2021）利用斷點(diǎn)回歸分析定向降準(zhǔn)政策前后小微企業(yè)貸款增量的變化，指出定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施讓小微企業(yè)獲得銀行信貸的概率顯著提高。也有部分學(xué)者對(duì)定向降準(zhǔn)政策能否發(fā)揮普惠效應(yīng)表示懷疑。馮明和伍戈（2018）認(rèn)為，定向降準(zhǔn)政策使整個(gè)市場貸款利率水平降低，同時(shí)增加了定向部門和傳統(tǒng)部門的貸款量，但如果定向部門的貸款利率需求彈性超過了傳統(tǒng)部門，管理成本更高的定向部門在獲得銀行貸款的過程中將依舊處于劣勢(shì)。

（二）支小再貸款政策效應(yīng)

有關(guān)支小再貸款政策效應(yīng)的研究，學(xué)界存在不同觀點(diǎn)。邱洪濤（2015）以周口市城市商業(yè)銀行為例，發(fā)現(xiàn)支小再貸款能增加商業(yè)銀行對(duì)小微企業(yè)的信貸發(fā)放，可為小微企業(yè)提供更多的貸款支持。周師慷（2016）認(rèn)為，支小再貸款能夠用于引導(dǎo)信貸資金流向小微企業(yè)，幫助小微企業(yè)解決流動(dòng)性問題。馬春芬（2016）列舉了支小再貸款政策實(shí)施過程中存在的不足，認(rèn)為支小再貸款的實(shí)際效果不及預(yù)期，不能有效降低小微企業(yè)的貸款成本，再加上申請(qǐng)手續(xù)繁瑣和內(nèi)部管理程序復(fù)雜等問題，造成資金投放渠道不暢。陳磊（2020）等研究發(fā)現(xiàn)，支小再貸款對(duì)小微企業(yè)貸款的促進(jìn)作用表現(xiàn)出短期性特征，政策不具有持續(xù)性的影響。相關(guān)研究觀點(diǎn)上的分歧，為本文留下了進(jìn)一步結(jié)合實(shí)踐和理論加以考究的空間。

（三）不同定向調(diào)控貨幣政策的比較

在對(duì)定向調(diào)控貨幣政策的研究文獻(xiàn)中，部分學(xué)者比較了不同的定向調(diào)控貨幣政策作用效果的差異。彭俞超和方意（2016）基于對(duì)不同定向調(diào)控貨幣政策的比較，認(rèn)為倘若非對(duì)稱地實(shí)施定向調(diào)控貨幣政策，調(diào)控效果將會(huì)更為顯著。成學(xué)真等（2018）將數(shù)量型和價(jià)格型定向調(diào)控貨幣政策進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)價(jià)格型定向調(diào)控貨幣政策工具效果更勝一籌。孫少巖和劉芮嘉（2019）利用向量自回歸（VAR）模型對(duì)比數(shù)量型和價(jià)格型定向調(diào)控貨幣政策在利率、物價(jià)水平、經(jīng)濟(jì)增長及股票市值四個(gè)方面的影響，得出了利率導(dǎo)向型定向調(diào)控政策工具的影響效果相對(duì)更大的結(jié)論。關(guān)于定向調(diào)控貨幣政策的選擇，張煒等（2019）認(rèn)為，未來定向調(diào)控貨幣政策將由數(shù)量型向價(jià)格型逐步轉(zhuǎn)變，我國的貨幣政策應(yīng)該選擇結(jié)構(gòu)性混合規(guī)則。笪哲（2020）對(duì)比中期借貸便利（MLF）與定向降準(zhǔn)政策，認(rèn)為二者均能影響小微企業(yè)中長期融資成本，但定向降準(zhǔn)政策相對(duì)中期借貸便利的政策效果顯現(xiàn)得更快，因而能夠快速改善小微企業(yè)的融資狀況。

綜上所述，前期研究文獻(xiàn)大多以單一政策為主，鮮有文獻(xiàn)將貨幣政策操作實(shí)踐中運(yùn)用較多的兩項(xiàng)定向調(diào)控工具——定向降準(zhǔn)政策與支小再貸款政策置于統(tǒng)一的研究框架來比較分析二者對(duì)普惠小微信貸調(diào)控的精準(zhǔn)性，且尚未有研究文獻(xiàn)從銀行與企業(yè)兩個(gè)維度綜合評(píng)價(jià)定向調(diào)控貨幣政策下的銀行信貸資金流向效應(yīng)。為此，本文以支持小微企業(yè)為直接政策目標(biāo)的定向降準(zhǔn)政策與支小再貸款為研究對(duì)象，比較兩類政策工具的支小成效，并針對(duì)不同類型的銀行機(jī)構(gòu)以及不同特征的企業(yè)主體，細(xì)化分析兩類定向調(diào)控貨幣政策工具傳導(dǎo)的異質(zhì)性，從而更加全面、客觀評(píng)價(jià)定向調(diào)控貨幣政策調(diào)節(jié)銀行信貸投向的精準(zhǔn)程度，為貨幣當(dāng)局選擇結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具提供實(shí)證依據(jù)。

三、理論分析與研究假設(shè)

定向調(diào)控貨幣政策能否發(fā)揮精準(zhǔn)滴灌效應(yīng)依賴于其是否能夠?qū)⒕珳?zhǔn)性與適用性有效結(jié)合起來，并通過信貸渠道和信號(hào)渠道傳遞出去，以較為簡便的流程和較為廣泛的覆蓋面、適用性，使政策真正落地生效，影響小微企業(yè)融資。從信貸渠道來看，定向降準(zhǔn)政策會(huì)降低商業(yè)銀行運(yùn)營成本（郭曄等，2019），進(jìn)而提高其向小微企業(yè)發(fā)放貸款的利潤額，在逐利動(dòng)機(jī)的驅(qū)使下（丁寧和吳曉，2023），商業(yè)銀行會(huì)改變信貸偏好，將更多貸款精準(zhǔn)投放到小微企業(yè)。從信號(hào)渠道來看，定向降準(zhǔn)政策向商業(yè)銀行傳遞穩(wěn)定市場的信號(hào)，鼓勵(lì)商業(yè)銀行將信貸資金更多地投放給小微企業(yè)。

相比之下，支小再貸款政策雖然同樣具備精準(zhǔn)調(diào)控功能，但其政策適用性上有所不足，從而導(dǎo)致其在使用規(guī)模、執(zhí)行效率等方面存在短板。從支小再貸款的使用規(guī)模上看，相當(dāng)于一部分省（自治區(qū)、直轄市）申請(qǐng)和使用支小再貸款的金融機(jī)構(gòu)數(shù)量都偏少（張杰和吳海濤，2019）。在支小再貸款的執(zhí)行效率方面看，商業(yè)銀行在辦理支小再貸款時(shí)要進(jìn)行較為繁瑣的質(zhì)押手續(xù)，信貸資金使用需嚴(yán)格記錄，耗費(fèi)較多人力成本和時(shí)間成本，降低了再貸款政策實(shí)施效率，與小微企業(yè)的資金需求特征不匹配（馬春芬，2016）。總體來看，支小再貸款由于適用性和覆蓋面相對(duì)有限，實(shí)際使用規(guī)模不大，難以產(chǎn)生與定向降準(zhǔn)政策相同的支小效應(yīng)，由此提出第一個(gè)研究假設(shè)：

假設(shè)1：相較于支小再貸款政策，定向降準(zhǔn)政策能夠更加精準(zhǔn)、有效地促進(jìn)小微企業(yè)貸款的增加。

定向降準(zhǔn)政策旨在為小微企業(yè)和“三農(nóng)”等融資弱勢(shì)方提供更加集中且精準(zhǔn)的信貸支持，降低其信貸獲取難度，促進(jìn)銀行為小微企業(yè)及“三農(nóng)”發(fā)放信貸。由于銀行的信貸選擇主要從價(jià)值發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的角度考慮，平衡風(fēng)險(xiǎn)與收益的訴求驅(qū)使商業(yè)銀行在符合貨幣政策和信貸政策要求的前提下遵循市場機(jī)制來分配信貸資源。因此，定向降準(zhǔn)政策對(duì)不同目標(biāo)企業(yè)信貸滴灌效應(yīng)的精準(zhǔn)性也不盡相同。第一，抵押能力強(qiáng)的企業(yè)在清算時(shí)價(jià)值更高，債務(wù)擔(dān)保能力更強(qiáng)（張暉明等，2022），因此銀行發(fā)放貸款時(shí)傾向于優(yōu)先考慮抵押能力強(qiáng)的小微企業(yè)。第二，企業(yè)盈利性也是貸款償還的重要保障，核心盈利能力是決定企業(yè)能否獲得銀行貸款的關(guān)鍵因素（劉慧鳳和楊揚(yáng)，2012）。據(jù)此，提出第二個(gè)研究假設(shè)：

假設(shè)2a：相對(duì)于抵押能力弱的小微企業(yè)，定向降準(zhǔn)政策能使抵押能力強(qiáng)的小微企業(yè)獲得更多銀行信貸支持。

假設(shè)2b：相對(duì)于盈利性低的小微企業(yè)，定向降準(zhǔn)政策能使盈利性高的小微企業(yè)獲得更多銀行信貸支持。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

定向調(diào)控貨幣政策的實(shí)施對(duì)象包括小微企業(yè)與“三農(nóng)”，但鑒于農(nóng)業(yè)上市公司不超過40家，樣本數(shù)量太少、不具有代表性，因此，本文以非農(nóng)小微企業(yè)為研究對(duì)象，以非農(nóng)且非小微企業(yè)為參照，研究定向調(diào)控貨幣政策對(duì)小微企業(yè)融資的影響。選取2007-2020年滬深A(yù)股上市和新三板市場掛牌企業(yè)為研究樣本，并對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行0.5%的縮尾處理以減少異常值的影響。定向降準(zhǔn)與支小再貸款政策的數(shù)據(jù)通過手動(dòng)收集并整理中國人民銀行網(wǎng)站公告與《中國貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》獲得。存款準(zhǔn)備金率數(shù)據(jù)源自Wind數(shù)據(jù)庫，企業(yè)數(shù)據(jù)源自國泰安數(shù)據(jù)庫。以工業(yè)和信息化部、國家統(tǒng)計(jì)局、國家發(fā)展和改革委員會(huì)、財(cái)政部聯(lián)合制定的《中小企業(yè)劃型標(biāo)準(zhǔn)規(guī)定》作為小微企業(yè)和非小微企業(yè)的劃分依據(jù)。由于定向降準(zhǔn)政策于2014年開始實(shí)施，因此，以2013年12月作為基期篩選小微企業(yè)，最終得到208家小微企業(yè)，采用傾向得分匹配的方法1比1配對(duì)得到與小微企業(yè)相對(duì)應(yīng)的208家非小微企業(yè)作為實(shí)證檢驗(yàn)樣本。其中，各年度各行業(yè)小微企業(yè)數(shù)量分布如表1所示。

表1 小微企業(yè)分布

（二）模型設(shè)計(jì)和變量定義

為檢驗(yàn)定向調(diào)控貨幣政策釋放的流動(dòng)性資金是否精準(zhǔn)指向小微企業(yè)，鑒別定向調(diào)控貨幣政策對(duì)小微企業(yè)和非小微企業(yè)的作用效果，構(gòu)建如下模型（1）：

其中：下標(biāo)t表示時(shí)間，i表示第i家企業(yè)。被解釋變量Loan采用貸款融資比例衡量，通過計(jì)算企業(yè)短期借款與長期借款的總量占期初總負(fù)債的比重得到，用來表示企業(yè)的銀行貸款可得性。定向降準(zhǔn)政策和支小再貸款政策是核心解釋變量，定向降準(zhǔn)政策代理變量（ΔTE）的計(jì)算方式為當(dāng)年針對(duì)小微企業(yè)頒布的所有定向降準(zhǔn)政策降準(zhǔn)幅度總和，以當(dāng)期支小再貸款余額占全國小微企業(yè)貸款余額比值較上期比值的增加量（ΔSR）度量支小再貸款政策強(qiáng)度。基于此，根據(jù)2014-2020年定向降準(zhǔn)政策針對(duì)小微企業(yè)降準(zhǔn)幅度分別為0.5%、2%、0%、0.75%、0%、1%和2.25%這一現(xiàn)實(shí)情況，把2014年之前定向降準(zhǔn)政策代理變量（ΔTE）值設(shè)為0。由于市場內(nèi)的資金流動(dòng)性很大程度上受總量調(diào)控貨幣政策的影響，進(jìn)而總量調(diào)控貨幣政策會(huì)影響企業(yè)獲取銀行信貸的難易度，進(jìn)一步控制總量性貨幣政策（ΔRRR），通過當(dāng)期存款準(zhǔn)備金率較上一期存款準(zhǔn)備金率的降低幅度衡量貨幣政策擴(kuò)張程度。

參考Jiménez 和 Ongena（2012）、Lins等（2017）以及孔東民等（2021）等研究文獻(xiàn)，把如下企業(yè)特征作為控制變量（Control）：企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模（Asset）以期末總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)來衡量；企業(yè)年齡（Age）采用ln（1+企業(yè)成立年限）度量；流動(dòng)比率（Liq）以流動(dòng)資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的占比衡量；企業(yè)盈利能力（Ora）通過營業(yè)利潤占總資產(chǎn)的比重衡量；企業(yè)經(jīng)營能力（Cfo）通過經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流凈額占總資產(chǎn)的比重衡量。具體如表2所示。

五、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

從表3和表4可以看出，小微企業(yè)貸款融資比例的標(biāo)準(zhǔn)差為0.4759，與其配對(duì)的非小微企業(yè)貸款融資比例的標(biāo)準(zhǔn)差為0.4263，由此可見，小微企業(yè)的貸款融資比例標(biāo)準(zhǔn)差高于非小微企業(yè)的貸款融資比例標(biāo)準(zhǔn)差，說明小微企業(yè)在發(fā)展過程中得到貸款的波動(dòng)性比非小微企業(yè)更強(qiáng)，即小微企業(yè)獲取貸款的不確定性更大，而定向調(diào)控貨幣政策能否解決小微企業(yè)融資難問題，以及能否提高小微企業(yè)從銀行獲得融資的概率有待進(jìn)一步論證。

表3 小微企業(yè)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表4 配對(duì)的非小微企業(yè)描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

Ora 2030 0.0253 0.0385 0.1282 -0.5928 0.4053 Cfo 2030 0.0134 0.0174 0.1409 -0.5557 0.5089

為保證實(shí)證結(jié)果的準(zhǔn)確性，使用傾向得分匹配方法（PSM）處理樣本。傾向得分匹配法可以通過一組可觀測的匹配變量計(jì)算不同個(gè)體的傾向得分，然后通過1：1的最鄰近匹配來構(gòu)建與處理組相似的對(duì)照組，在一定程度上可解決自選擇偏誤問題，進(jìn)而對(duì)緩解模型的內(nèi)生性問題具有一定積極作用（史永東和王謹(jǐn)樂，2014）。根據(jù)資產(chǎn)規(guī)模（Asset）、企業(yè)年齡（Age）、企業(yè)權(quán)益比率（Cap）、企業(yè)流動(dòng)比率（Liq）等變量進(jìn)行匹配，將小微企業(yè)作為處理組，以1：1近鄰匹配的方式找到與小微企業(yè)傾向得分最為接近的非小微企業(yè)作為控制組。平衡性檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，匹配后處理組與控制組均值的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于20%，說明匹配后小微企業(yè)樣本和非小微企業(yè)樣本的變量差異顯著減少。其中，企業(yè)年齡（Age）標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了72.8%，資產(chǎn)規(guī)模（Asset）標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了93.3%，企業(yè)權(quán)益比率（Cap）標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了88.6%，企業(yè)流動(dòng)比率（Liq）的標(biāo)準(zhǔn)化偏差減少了57.6%。此外各個(gè)變量的t檢驗(yàn)結(jié)果表明，匹配后的t值均在1%的顯著性水平下不顯著，說明PSM通過平衡性檢驗(yàn)，傾向得分匹配效果良好。

匹配前后處理組和控制組的核密度曲線如圖1。匹配前處理組和控制組的核密度曲線在傾向得分值0.1之前差異明顯，存在較大偏差。經(jīng)過匹配后，處理組和控制組的核密度曲線呈單峰狀并且?guī)缀踔睾?，再次說明傾向得分匹配效果較好。

圖1 處理組和控制組的核密度曲線

（二）基準(zhǔn)回歸分析

運(yùn)用固定效應(yīng)模型比較分析定向降準(zhǔn)政策和支小再貸款政策對(duì)企業(yè)信貸融資比率的影響效果，結(jié)果列于表6。表6列（1）中定向降準(zhǔn)政策變量與小微企業(yè)的交互項(xiàng)（ΔTE×Small）系數(shù)為0.0523，在5%顯著性水平下顯著，表明定向降準(zhǔn)政策對(duì)小微企業(yè)的信貸可得性產(chǎn)生了正向影響，即定向降準(zhǔn)政策實(shí)施后小微企業(yè)獲得的貸款量較之非小微企業(yè)明顯增加；ΔTE系數(shù)不顯著，說明定向降準(zhǔn)政策對(duì)非小微企業(yè)的貸款沒有顯著影響，側(cè)面支撐定向降準(zhǔn)政策有助于引導(dǎo)銀行增加小微企業(yè)貸款的結(jié)論；ΔSR×Small系數(shù)不顯著，并且ΔSR系數(shù)不顯著，表明支小再貸款政策對(duì)小微企業(yè)和非小微企業(yè)的信貸促進(jìn)作用沒有顯著差異，同時(shí)也不能確定該政策是否對(duì)小微企業(yè)貸款產(chǎn)生政策引導(dǎo)作用?？梢娤啾扔谥≡儋J款政策，定向降準(zhǔn)政策更能精準(zhǔn)促進(jìn)小微企業(yè)獲得更多銀行信貸?？赡艿慕忉屖?，支小再貸款政策相較于定向降準(zhǔn)政策而言適用性不足，難以發(fā)揮預(yù)期效用。列（2）和列（3）是在列（1）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（1）一致。綜上所述，在對(duì)小微企業(yè)的政策扶持效果上，定向降準(zhǔn)政策比支小再貸款政策表現(xiàn)出更強(qiáng)的政策扶持效應(yīng)，能更精準(zhǔn)、有效地激勵(lì)銀行增強(qiáng)對(duì)小微企業(yè)的貸款傾向，助力小微企業(yè)的發(fā)展，假設(shè)1得證。

表6 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（三）分組回歸分析

首先，按照抵押能力對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行分組。參考Libertiand Sturgess（2018）的方法，以固定資產(chǎn)占比即固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值衡量企業(yè)的抵押能力。表7列（1）控制了定向調(diào)控政策與抵押能力的交互項(xiàng)，結(jié)果顯示HighFixed×ΔTE表現(xiàn)出較強(qiáng)顯著性，說明定向降準(zhǔn)政策對(duì)擁有較多抵押品的小微企業(yè)的融資促進(jìn)效應(yīng)更強(qiáng)，能夠引導(dǎo)銀行將降準(zhǔn)政策所釋放的流動(dòng)性輸送給具有較高抵押能力的小微企業(yè)。ΔTE系數(shù)不顯著則表明定向降準(zhǔn)政策對(duì)抵押能力較弱的小微企業(yè)貸款沒有顯著影響?？赡艿慕忉屖瞧髽I(yè)資產(chǎn)可抵押能力與企業(yè)清算價(jià)值呈正相關(guān)，高清算價(jià)值也意味著企業(yè)債務(wù)擔(dān)保能力強(qiáng)，違約風(fēng)險(xiǎn)低，因此銀行傾向于向具備較高抵押能力的小微企業(yè)貸款。與此同時(shí)，HighFixed×ΔSR的系數(shù)估計(jì)結(jié)果表明支小再貸款政策的支小效果在不同抵押能力的小微企業(yè)中沒有產(chǎn)生異質(zhì)性影響，政策較難引導(dǎo)銀行向抵押能力好的小微企業(yè)發(fā)放貸款。ΔSR系數(shù)不顯著，則表明支小再貸款政策沒有顯著促進(jìn)抵押能力較差的小微企業(yè)獲得貸款。因此，定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施使抵押能力較強(qiáng)小微企業(yè)比抵押能力弱的小微企業(yè)獲得了更多信貸支持，符合假設(shè)2a。列（2）是在列（1）的基礎(chǔ)上控制年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（1）一致。

表7 分組回歸結(jié)果

其次，按照盈利性對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行分組。參考王曦等（2017）的方法，以企業(yè)資產(chǎn)凈利率即凈利潤占總資產(chǎn)的比重度量小微企業(yè)盈利性。表7列（3）中的HighProfit×ΔTE系數(shù)顯著且大于零，說明定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施使高盈利性的小微企業(yè)較之低盈利性的小微企業(yè)更容易獲得銀行貸款。ΔTE系數(shù)不顯著，表明定向降準(zhǔn)政策對(duì)低盈利性的小微企業(yè)貸款沒有顯著影響，該估計(jì)結(jié)果符合假設(shè)2b?？赡艿慕忉屖?，盈利能力強(qiáng)的小微企業(yè)償還銀行貸款能力也更強(qiáng)，在貸款利潤率相差不大的情況下，銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)更低，所以銀行傾向于向盈利能力強(qiáng)的小微企業(yè)發(fā)放貸款。HighProfit×ΔSR的系數(shù)不顯著，表明支小再貸款沒有顯著影響高盈利性小微企業(yè)貸款融資，同時(shí)對(duì)于不同盈利性特征的小微企業(yè)而言，支小再貸款政策的影響沒有顯著差異。ΔSR系數(shù)不顯著，說明支小再貸款政策同樣沒有顯著促進(jìn)低盈利性小微企業(yè)獲得更多貸款。列（4）是在列（3）的基礎(chǔ)上控制年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（3）一致。

綜上所述，定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施將顯著提高抵押能力、盈利性表現(xiàn)較好的小微企業(yè)從銀行獲取信貸的概率。由此可見，定向降準(zhǔn)政策實(shí)施后，銀行基于價(jià)值發(fā)現(xiàn)和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)角度考慮對(duì)小微企業(yè)發(fā)放貸款，選擇抵押能力強(qiáng)、盈利能力高的小微企業(yè)不僅能夠有效防控銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)，還有利于從實(shí)體經(jīng)濟(jì)主體中合理篩選出具有發(fā)展?jié)摿Φ男∥⑵髽I(yè)給予信貸支持。因此，對(duì)于抵押能力強(qiáng)、盈利性好的小微企業(yè)，定向降準(zhǔn)政策調(diào)控的精準(zhǔn)性更高、“獲得感”更強(qiáng)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換核心變量

為了避免總量調(diào)控貨幣政策對(duì)定向調(diào)控貨幣政策支小功效的影響，采用替換總量調(diào)控貨幣政策和加入總量調(diào)控貨幣政策與是否小微的交互項(xiàng)的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，參考張雪蘭和何德旭（2012）的研究方法，使用滯后一期泰勒規(guī)則利率（TAY）衡量總量性貨幣政策，將實(shí)證模型（1）中存款準(zhǔn)備金率替換成滯后一期泰勒規(guī)則利率進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。表8列（1）中，ΔTE×Small與ΔSR×Small系數(shù)的估計(jì)結(jié)果與主檢驗(yàn)結(jié)果基本一致。ΔTE與ΔSR的系數(shù)不顯著，表明定向降準(zhǔn)政策與支小再貸款政策對(duì)非小微企業(yè)沒有產(chǎn)生明顯的信貸促進(jìn)作用。列（2）（3）是在列（1）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，結(jié)論不變。其次，在列（3）的基礎(chǔ)上加入總量調(diào)控貨幣政策與是否小微的交互項(xiàng)（TAY×Small），結(jié)果如列（4）所示，ΔTE×Small與ΔSR×Small系數(shù)的估計(jì)結(jié)果依然與主檢驗(yàn)結(jié)果基本一致。以上分析再次表明本文實(shí)證研究結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表8 換核心變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

為避免因變量度量方式選擇對(duì)實(shí)證結(jié)果的影響，替換因變量為短期借款、長期借款以及一年內(nèi)到期的長期借款的總和占期初總負(fù)債的比重（Loan2）。表8列（5）表明，定向降準(zhǔn)政策和小微企業(yè)交互項(xiàng)（ΔTE×Small）系數(shù)顯著為正，說明在定向降準(zhǔn)政策效應(yīng)下小微企業(yè)比非小微企業(yè)獲得更多銀行信貸，而支小再貸款政策和小微企業(yè)交互項(xiàng)（ΔSR×Small）系數(shù)不顯著，這意味著與支小再貸款政策相比，定向降準(zhǔn)政策對(duì)小微企業(yè)貸款可得性的促進(jìn)效果更佳，其支小功效更突出。ΔTE和ΔSR的系數(shù)均不顯著，則表明定向調(diào)控政策沒有顯現(xiàn)出對(duì)非小微企業(yè)的溢出效應(yīng)。表8列（6）（7）是在列（5）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，結(jié)論不變。上述分析亦表明主檢驗(yàn)結(jié)果具有穩(wěn)健性。

2.GMM估計(jì)

為了減輕內(nèi)生性問題對(duì)參數(shù)估計(jì)結(jié)果產(chǎn)生的影響，參考杜立和錢雪松（2021）的研究方法，使用系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，實(shí)證結(jié)果如表9所示。列（1）中ΔTE×Small系數(shù)顯著為正，ΔTE的系數(shù)不顯著，表明定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施使小微企業(yè)比非小微企業(yè)得到更多的銀行信貸支持，反映定向降準(zhǔn)政策能夠發(fā)揮出較強(qiáng)的支小效果。ΔSR×Small與ΔSR系數(shù)在10%的顯著性水平下不顯著，表明在支小再貸款政策的影響下小微企業(yè)與非小微企業(yè)獲得的信貸量沒有明顯差異，該政策的信貸引導(dǎo)作用未得到充分發(fā)揮。列（2）是在列（1）的基礎(chǔ)上加入法定存款準(zhǔn)備金率與是否小微交互項(xiàng)的結(jié)果，ΔTE×Small系數(shù)依然顯著為正。表9的實(shí)證結(jié)果均與原實(shí)證結(jié)果保持一致，表明主檢驗(yàn)結(jié)果通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表9 系統(tǒng)GMM估計(jì)結(jié)果

此外，為了避免新冠疫情對(duì)小微企業(yè)貸款的影響，刪除2020年數(shù)據(jù)，使用主檢驗(yàn)中的檢驗(yàn)方法重新進(jìn)行回歸，結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致，受文章篇幅限制不再贅述。

六、進(jìn)一步研究

定向調(diào)控貨幣政策降低了小微企業(yè)的信貸獲取難度，使得小微企業(yè)的信貸量明顯增加，而銀行信貸增加是否有益于提升小微企業(yè)業(yè)績有待論證。參考Lins等（2017）的變量選擇經(jīng)驗(yàn)手法，選取營業(yè)收入增長率衡量企業(yè)業(yè)績（Performance），并將其作為因變量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果如表10所示。列（1）中定向降準(zhǔn)政策與小微企業(yè)的交互項(xiàng)（ΔTE×Small）系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為正，定向降準(zhǔn)政策（ΔTE）的系數(shù)則不顯著，即與非小微企業(yè)相比，定向降準(zhǔn)政策的實(shí)施對(duì)小微企業(yè)業(yè)績產(chǎn)生了較為顯著的促進(jìn)作用。可能的解釋是，小微企業(yè)得益于定向降準(zhǔn)政策的支持，能夠以較低的資金成本借用更加充裕的信貸資金來擴(kuò)大生產(chǎn)經(jīng)營、提升創(chuàng)收能力。由于非小微企業(yè)并非定向降準(zhǔn)政策的目標(biāo)扶持對(duì)象，因而其業(yè)績?cè)鲩L受益于此政策的影響有限。相比之下，支小再貸款政策與小微企業(yè)的交互項(xiàng)（ΔSR×Small）以及支小再貸款政策（ΔSR）的系數(shù)都不顯著，表明實(shí)施支小再貸款政策并未有效促進(jìn)提升小微企業(yè)的業(yè)績。上述結(jié)果說明，與支小再貸款政策相比，定向降準(zhǔn)政策對(duì)小微企業(yè)融資和經(jīng)營的影響更大，該政策能夠通過精準(zhǔn)調(diào)控銀行信貸資金投向、對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行扶持，助力小微企業(yè)緩解資金困境并快速成長，從而提升小微企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績，因此具有較好的政策引導(dǎo)效應(yīng)。列（2）、（3）是在列（1）的基礎(chǔ)上逐步加入企業(yè)和年份固定效應(yīng)的結(jié)果，所得結(jié)論與列（1）一致。

表10 定向調(diào)控貨幣政策對(duì)企業(yè)業(yè)績的影響

七、研究結(jié)論與啟示

本文以2007-2020年滬深A(yù)股上市企業(yè)和新三板市場掛牌企業(yè)為研究樣本，構(gòu)建面板固定效應(yīng)模型，實(shí)證分析定向調(diào)控貨幣政策對(duì)小微企業(yè)貸款的精準(zhǔn)滴灌效應(yīng)。主要結(jié)論：第一，定向降準(zhǔn)政策對(duì)小微企業(yè)的信貸調(diào)控精準(zhǔn)性比支小再貸款政策更強(qiáng)，能夠明顯提升小微企業(yè)的信貸融資可得性與經(jīng)營業(yè)績；第二，從定向調(diào)控貨幣政策對(duì)小微企業(yè)信貸傳導(dǎo)的異質(zhì)性來看，定向降準(zhǔn)政策主要對(duì)抵押能力較強(qiáng)、盈利性表現(xiàn)較好的小微企業(yè)產(chǎn)生精準(zhǔn)支持的作用。

上述研究結(jié)論提供政策啟示如下：

第一，在保持貨幣政策穩(wěn)健、靈活精準(zhǔn)、合理適度的基礎(chǔ)上，繼續(xù)針對(duì)小微企業(yè)實(shí)施定向降準(zhǔn)政策，對(duì)小微企業(yè)信貸融資予以切實(shí)、有效的政策支持?？煽紤]根據(jù)政策目標(biāo)和實(shí)際需要，合理選用釘住目標(biāo)貸款或釘住目標(biāo)銀行的定向降準(zhǔn)政策，進(jìn)一步提高定向降準(zhǔn)政策在緩解小微企業(yè)融資約束過程中的適配性和精準(zhǔn)度，助力小微企業(yè)提升信貸可得性，改善小微企業(yè)經(jīng)營業(yè)績，提升小微企業(yè)發(fā)展質(zhì)量。

第二，為了對(duì)小微企業(yè)進(jìn)行更加精細(xì)化的金融幫扶，一方面要引導(dǎo)和推動(dòng)商業(yè)銀行大力發(fā)展金融科技，進(jìn)而緩解由銀企距離偏遠(yuǎn)或銀企關(guān)系疏離所致的信息不對(duì)稱難題，更加精準(zhǔn)地捕捉小微企業(yè)貸款需求，增強(qiáng)定向調(diào)控貸幣政策扶持的“精準(zhǔn)滴灌”效應(yīng)；另一方面各級(jí)地方政府應(yīng)當(dāng)完善信貸風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償措施，緩解銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)壓力，與中央銀行定向調(diào)控形成協(xié)同效應(yīng)，提高銀行向小微企業(yè)投放貸款意愿，促進(jìn)銀行信貸資源的合理配置，優(yōu)化定向調(diào)控政策“滴灌”小微企業(yè)的效果。

第三，進(jìn)一步優(yōu)化支小再貸款政策的作用機(jī)制。鑒于目前支小再貸款政策在使用積極性和傳導(dǎo)效率上尚存不足，未來在制定和實(shí)施定向調(diào)控貨幣政策時(shí)，可考慮更加準(zhǔn)確地設(shè)定支小再貸款新增額度，精準(zhǔn)對(duì)接各地區(qū)小微企業(yè)融資需求，并加強(qiáng)支小再貸款存量額度與新增額度的統(tǒng)一管理，在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下適當(dāng)放寬銀行抵押品要求，擴(kuò)大抵押品認(rèn)定范圍。中央銀行還可以積極利用金融科技手段，簡化支小再貸款申請(qǐng)手續(xù)，加快支小再貸款審批速度，提高支小再貸款的投放效率，同時(shí)，更加高效地監(jiān)測、監(jiān)督支小再貸款資金使用情況。

第四，結(jié)合實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要，創(chuàng)新推出更具市場化、直達(dá)性的結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具?？煽紤]將更多有意向、有能力積極擴(kuò)大小微企業(yè)貸款業(yè)務(wù)的銀行機(jī)構(gòu)納入政策支持范圍，充分發(fā)揮各類銀行競爭優(yōu)勢(shì)，提高銀行業(yè)向小微企業(yè)貸款的積極性，為小微企業(yè)發(fā)展提供源源不斷的資金“活水”，從而使貨幣政策傳導(dǎo)更加精準(zhǔn)、有力、高效，為推動(dòng)實(shí)體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量提供良好的金融環(huán)境。