熊海芳 閆 晴 王志強

（東北財經(jīng)大學，大連 116025）

內(nèi)容提要:本文以專項建設基金對企業(yè)的政策性股權投資作為政策沖擊，采用傾向得分匹配-雙重差分模型，分析這種創(chuàng)新工具對企業(yè)風險承擔的影響。研究發(fā)現(xiàn)，專項建設基金的股權投資在總體層面并沒有對企業(yè)的風險承擔水平產(chǎn)生顯著影響；在中等股權投資強度下，企業(yè)的風險承擔水平會顯著提升。企業(yè)貸款能力在股權投資和企業(yè)風險承擔水平之間發(fā)揮了部分中介作用。相較于政府補貼和稅收優(yōu)惠，股權投資對企業(yè)貸款能力的提升更強?？傊疚淖C實了政策性股權投資對企業(yè)風險承擔水平的異質(zhì)性影響和企業(yè)貸款的重要作用，為資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟提供了新的證據(jù)。

一、引言

為了讓資金流入到實體經(jīng)濟中，2015年8月，國家開發(fā)銀行和農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行分別設立國開發(fā)展基金和農(nóng)發(fā)重點建設基金，通過長期股權的方式對重點領域的項目建設進行投資，“點對點”為企業(yè)提供穩(wěn)定的現(xiàn)金流。2020年《政府工作報告》提出，要創(chuàng)新貨幣政策工具，讓資金直達實體經(jīng)濟。專項建設基金作為直達實體經(jīng)濟的一種新型資金支持方式，評估其股權投資的經(jīng)濟后果，對于優(yōu)化資金直達實體經(jīng)濟的實現(xiàn)方式有重要意義，有助于實現(xiàn)金融支持實體經(jīng)濟發(fā)展。為此，本文將從風險承擔的視角對專項建設基金的投資效果展開研究。

與本文研究主題密切相關的文獻主要有兩類：一是評估政策性扶持資金的經(jīng)濟后果。二是分析企業(yè)風險承擔的影響因素。在評估政策性資金支持經(jīng)濟后果的文獻中，一些學者探究了政策性資金支持對企業(yè)生產(chǎn)率的影響，例如，Gine和Kanz（2018）研究了金融危機背景下出臺的“農(nóng)業(yè)債務減免計劃”，發(fā)現(xiàn)通過信貸市場實施的刺激計劃對企業(yè)生產(chǎn)率帶來了積極影響。任曙明和呂鐲（2014）通過實證分析也證實政府補貼顯著提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。另外一些學者分析了政策扶持資金與企業(yè)融資之間的關系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)政策資金支持顯著緩解了企業(yè)的融資約束（Bach，2014；盧盛峰等，2017），針對性的政策支持資金能通過降低企業(yè)風險評估等級從而引導信貸資源優(yōu)化配置（申香華，2014）。

在企業(yè)風險承擔影響因素的文獻中，已有研究多從所有權結(jié)構(gòu)、管理者特質(zhì)、公司內(nèi)外部治理視角進行探究（Faccio等，2011；余明桂等，2013；Kini和 Williams，2012）。部分研究探討政策性資金支持對企業(yè)風險承擔的影響。毛其淋和許家云（2016）通過實證分析發(fā)現(xiàn)不同政府補貼強度會對企業(yè)風險承擔產(chǎn)生異質(zhì)性影響。吳倩等（2019）實證檢驗發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策支持對企業(yè)風險承擔的影響在企業(yè)發(fā)展的不同階段存在差異。邱洋冬和陶鋒（2020）證實了高企資質(zhì)認定政策顯著提高了企業(yè)的稅收優(yōu)惠力度、政府補貼以及信貸可得性，進而對企業(yè)的風險承擔產(chǎn)生了顯著的積極影響。

與已有文獻探討信貸市場、政府補貼的經(jīng)濟后果和企業(yè)風險承擔不同，本文研究政策性股權投資作為一種創(chuàng)新型的財政資金投入方式，其對企業(yè)風險承擔的影響會如何。本文的貢獻體現(xiàn)在：第一，研究政策性股權投資的效果，為探究資金直達實體經(jīng)濟提供了新的研究視角；第二，對比分析不同政策對風險承擔影響的差異，拓展了企業(yè)風險承擔的相關研究。本文首先運用傾向得分匹配-雙重差分（PSM-DID）方法，對股權投資與企業(yè)風險承擔之間的關系進行分析；然后，構(gòu)建中介效應模型，探討股權投資政策對企業(yè)風險承擔的影響渠道；最后，將股權投資政策與稅收優(yōu)惠、政府補貼進行政策效果對比。

二、制度背景與研究假設

（一）專項建設基金政策

專項建設基金募集到的資金作為股權投資到企業(yè)或項目中，以資本金形式支持重點項目建設，旨在擴大有效投資，緩解經(jīng)濟下行壓力。

專項建設基金開創(chuàng)了“點對點”股權投資的滴灌模式：企業(yè)通過發(fā)改委提出基金支持申請，項目投資申請一經(jīng)通過，即可通過股權投資方式向所選企業(yè)項目進行投資。股權投資政策還具有以下特點：首先，投資流程快。專項基金資金投放速度快，2015年-2016年間共投放七批次，總投放規(guī)模超兩萬億元。其次，成本低且?guī)Ц軛U。在中央財政給予90%貼息基礎上，專項建設基金投資年化收益率遠低于市場水平。最后，投資期限長。專項建設基金為重點領域建設提供普遍8年以上長期支持。

（二）研究假設

政策性股權投資直接提高企業(yè)資金持有量，因此，會使企業(yè)有能力選擇高風險高收益投資項目。同時，獲得股權投資代表了政府對企業(yè)的支持態(tài)度，有助于提升企業(yè)家信心，提高企業(yè)風險承擔水平。此外，專項建設基金以項目資本金形式注入到股權中，可以撬動市場投資，拉動企業(yè)債權融資。基于“資產(chǎn)替代”假說，當企業(yè)負債水平上升時，股東將負債資金投向風險性投資項目只需支付較低的債務成本。若投資成功，股東獲取絕大部分回報；若投資失敗，大部分損失則由債權人承擔。因此，股東-債權人利益沖突促使股東有動機提高企業(yè)風險承擔（Jensen和Meckling，1976）。郭瑾等（2017）發(fā)現(xiàn)企業(yè)持有貸款越多，風險承擔水平越高，因此，股權投資還能通過影響企業(yè)借款進而對企業(yè)風險承擔產(chǎn)生影響。鑒于此，本文提出以下研究假設：

假設1：政策性股權投資能提升企業(yè)風險承擔水平。

假設2：政策性股權投資會提升企業(yè)借款能力，進而提升風險承擔水平，即企業(yè)貸款是股權投資影響企業(yè)風險承擔水平的中介渠道。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取了2013年-2018年中國A股公司數(shù)據(jù)。其中，2015年-2016年政策期共97家上市公司受到政策性股權投資。數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，并進行如下處理：第一，剔除金融類和ST類上市公司；第二，剔除財務指標缺失樣本。第三，對連續(xù)變量進行上下1%縮尾處理。

（二）研究方法

為緩解內(nèi)生性以及行業(yè)和企業(yè)異質(zhì)性問題，本文對樣本進行了傾向得分匹配：將樣本分為實驗組和對照組，實驗組為獲得股權投資的企業(yè)，否則為對照組。將實驗組企業(yè)獲得股權投資的年份定義為t，根據(jù)滯后一期的企業(yè)特征將兩組樣本按照一對一最近鄰匹配方式進行匹配。最后，基于匹配后樣本，利用雙重差分模型對股權投資效果進行評估。模型見式（1）：

其中，i代表公司個體，t代表年份；Aided表示企業(yè)是否獲得股權投資，若獲得，Aided為1，否則為0；Post為時期變量，若企業(yè)獲得股權投資則取值為1，否則為0；X為控制變量。

（三）變量定義

1.被解釋變量

借鑒John等（2008），本文采用經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的企業(yè)盈利指標（ROAadj）波動衡量風險承擔，計算方法為：

其中，t表示年份，θj表示行業(yè)j的企業(yè)合集，Njt表示在t期行業(yè)j的企業(yè)數(shù)量。因此，代表行業(yè)平均利潤率，即為經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的企業(yè)利潤率。在此基礎上，每三年（t年至t+2年）滾動計算的標準差，即得到企業(yè)風險承擔水平變量Riskit，計算方法為：

2.控制變量

考慮到還有其他影響企業(yè)風險承擔的因素，本文參考已有研究，引入一系列控制變量。具體變量定義見表1。

表1 主要變量定義

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

表2報告了匹配前主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。可以看出，受資企業(yè)平均風險承擔水平為0.030，低于未受資企業(yè)的0.041。受資企業(yè)平均規(guī)模略高于未受資企業(yè)，企業(yè)的上市時間也更早。此外，受資企業(yè)ROA均值低于未受資企業(yè)，而其資產(chǎn)負債率均值高于未受資企業(yè)。表明接受股權投資的企業(yè)多為高財務杠桿，低盈利能力企業(yè)。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

（二）傾向得分匹配

為控制企業(yè)特征影響，本文采用PSM進行匹配。匹配變量包括企業(yè)規(guī)模、資產(chǎn)負債率、企業(yè)年齡、企業(yè)性質(zhì)以及總資產(chǎn)收益率，并參照毛其淋和許家云（2016）的做法，加入滯后一期的企業(yè)風險承擔水平（Risk）。考慮到企業(yè)能否獲得股權投資還受到政策傾向、政企關系等多重因素影響，本文在匹配變量中加入政府補貼和稅收優(yōu)惠指標以緩解樣本選擇偏誤問題。

表3為匹配結(jié)果的變量差異檢驗，可以看出，匹配后所有匹配變量的差異性檢驗結(jié)果均不顯著，滿足平衡性假設。

表3 傾向得分匹配結(jié)果

（三）平行趨勢檢驗

DID模型要求實驗組和對照組在政策干預之前存在共同趨勢。設置股權投資政策干預前后各時點虛擬變量并引入回歸，檢查其顯著性水平。從圖1可以看出政策前年份虛擬變量均不顯著，證實實驗組與對照組滿足平行趨勢。

圖1 平行趨勢檢驗（圖中垂直線為相應的95%置信區(qū)間）

（四）基本估計結(jié)果與分析

基于匹配后樣本對（1）式進行了估計。從表4第（3）列可以看出，反映政策凈效應的交乘項Aided×Post估計系數(shù)為正但不顯著，表明總體而言股權投資政策對企業(yè)風險承擔影響并不顯著。對此可能的解釋是股權投資對企業(yè)風險承擔的影響與投資強度有關，不同投資強度的影響相互抵消，導致股權投資政策總體影響不顯著。

表4 股權投資與企業(yè)風險承擔

為進一步分析股權投資對企業(yè)風險承擔的影響，本文在模型（1）基礎上引入投資強度異質(zhì)性。用股權投資金額與企業(yè)營業(yè)收入比值衡量投資強度，并將投資強度按由小到大排序分為三組（Aideditinten_k，k=1，2，3）。因此，檢驗模型拓展為：

通過比較系數(shù)βk（k=1，2，3）分析投資強度對企業(yè)風險承擔的異質(zhì)性影響。模型（4）的結(jié)果報告在表4后三列。從第（6）列可以看出，交乘項Aideditinten_1×Post與 Aideditinten_3×Post的估計系數(shù)均不顯著，表明低強度和高強度股權投資并未顯著影響企業(yè)風險承擔。原因可能是低強度股權投資仍無法使企業(yè)的資金持有滿足其投資需求，而高強度股權投資則可能弱化企業(yè)風險偏好，即兩種投資強度均不利于提升企業(yè)參與凈現(xiàn)值為正的投資機會的積極性。此外，回歸結(jié)果中交乘項Aideditinten_2×Post估計系數(shù)顯著為正，說明中等強度股權投資有助于降低企業(yè)在投資決策中的保守程度，顯著提高企業(yè)的風險承擔。這是因為一方面充足的資金支持緩解了企業(yè)資金約束，資金持有量提升使企業(yè)更積極地參與到風險性投資項目中。另一方面股權投資有助于激勵企業(yè)債權融資，依據(jù)“資產(chǎn)替代”理論，當企業(yè)債務水平上升時，股東有動機從事高風險項目投資并從中獲利，實現(xiàn)財富由債權人向股東的轉(zhuǎn)移。以上實證結(jié)果表明，不同額度政策性股權投資對企業(yè)風險承擔的影響存在異質(zhì)性，只有適度股權投資顯著提升了企業(yè)風險承擔。

（五）穩(wěn)健性分析

采用以下方法進行穩(wěn)健性分析：第一，更換被解釋變量衡量方式，分別采用經(jīng)行業(yè)均值調(diào)整后的營業(yè)收入比率波動以及企業(yè)在觀測時段內(nèi)ROA的極差來構(gòu)建企業(yè)風險承擔指標。第二，以股權投資金額絕對值衡量股權投資強度，對樣本重新分組檢驗。第三，以制造業(yè)企業(yè)為樣本進行回歸。第四，考慮到PSM方法的選擇可能對結(jié)果產(chǎn)生影響，重新對樣本進行一對四最近鄰匹配。第五，假設股權投資政策實施時間提前兩年或三年，對實證結(jié)果進行安慰劑檢驗。結(jié)果顯示，本文的主要結(jié)論通過了穩(wěn)健性檢驗。①由于篇幅所限，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果并未在文中匯報。

（六）影響機制檢驗

根據(jù)研究假設中的理論分析，本文引入“企業(yè)貸款”作為中介變量構(gòu)造如下中介效應模型，考察可能的傳導機制。研究政策性股權投資對企業(yè)風險承擔水平的影響機制，不僅有助于加深對二者關系的認識，還可以為我國當前股權投資政策的優(yōu)化調(diào)整提供微觀基礎。

表 5 的第（1）（2）（3）列分別展示了模型（5）（6）（7）的結(jié)果。從表5第（2）列可以看出，股權投資顯著提升了受資企業(yè)的貸款能力，并且政策效果隨著股權投資強度適度增加更為顯著。

表5 影響機制檢驗

從表5第（3）列可以看出，中介變量Loan估計系數(shù)顯著為正，表明貸款的增加顯著提升了企業(yè)風險承擔。此外，與表5第（1）列的基礎回歸結(jié)果相比，加入中介變量Loan后，交乘項Aideditinten_2×Post估計系數(shù)依舊顯著為正，但系數(shù)值由0.0190下降到0.0177。表明銀行貸款在政策性股權投資與企業(yè)風險承擔的關系中具有部分中介效應，即銀行貸款的提高是適度政策性股權投資提高企業(yè)風險承擔水平的部分影響渠道。因此，中介效應模型的估計結(jié)果支持假設2。

（七）資金扶持政策效果對比

已有研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策、政府補貼等同樣會影響企業(yè)風險承擔。那么政策性股權投資與政府補助、稅收優(yōu)惠等其他政策性扶持是否存在差異？稅收優(yōu)惠和政府補貼通常為直接“讓渡”經(jīng)濟利益給企業(yè)。但其政策效果可能受信息不對稱影響：一方面，受有限信息影響，政府在制定政策過程中傾向于“一刀切”，導致政策效果存在較大不確定性。另一方面，政策目標與企業(yè)目標可能存在不一致性，由于道德風險的存在，企業(yè)很可能將獲取的政策資源服務于自身利益而非政策目標的實現(xiàn)。而政策性股權投資可以一定程度彌補已有政策性扶持的缺陷：首先，專項建設基金通過“點對點”方式為企業(yè)提供資金，避免了“一刀切”的政策形式，提高了政策效率。另外，專項建設基金與所選企業(yè)事先約定定期回購股份，有助于規(guī)范并監(jiān)督資金使用情況。因此，這一政策能更好地緩解傳統(tǒng)政策性扶持的信息不對稱問題，也表明政策性股權投資、稅收優(yōu)惠以及政府補貼三種資金扶持政策的政策效果存在差異。

政策性扶持為企業(yè)提供直接資金支持，能有效促進企業(yè)投融資，已有研究也發(fā)現(xiàn)政府補貼有助于發(fā)揮信號傳遞作用，吸引社會資金。因此，本文從企業(yè)融資角度探究政策性股權投資與稅收優(yōu)惠和政府補貼之間的政策效果差異。企業(yè)融資用企業(yè)貸款指標衡量，稅收優(yōu)惠和政府補貼的衡量方式參照柳光強（2016）。模型設定如下：

表6第（1）列探究股權投資政策實施以及政策后四年，受資企業(yè)融資情況與在此期間接受政府補貼和稅收優(yōu)惠企業(yè)的企業(yè)貸款情況對比。結(jié)果顯示，股權投資顯著提升了受資企業(yè)貸款，而稅收優(yōu)惠和政府補貼對企業(yè)貸款的積極影響較小甚至幾乎無影響。本文還將樣本期逐步縮短為股權投資政策后三年、后兩年以及后一年，并將相應回歸結(jié)果顯示在表 6第（2）-（4）列。可以看出，縮短樣本期后，股權投資對企業(yè)貸款的正向影響依舊顯著，并且顯著性隨著時間推移逐漸提升。稅收優(yōu)惠及政府補貼估計系數(shù)均不顯著，說明在樣本期內(nèi)，稅收優(yōu)惠和政府補貼對企業(yè)貸款的影響微乎其微。此外，出于穩(wěn)健性考慮，本文還將樣本限定為制造業(yè)企業(yè)，從第（5）列可看出，縮小樣本量后回歸結(jié)果基本一致。

表6 政策性股權投資、稅收優(yōu)惠和政府補貼對企業(yè)貸款的影響

近年來，我國經(jīng)濟下行壓力較大，政府補貼等政策的積極信號并不能有效緩解信息不對稱問題，發(fā)揮吸引社會資本的作用，因此對企業(yè)融資的影響日漸微弱?！包c對點”的股權投資政策由于政策目標明確，接受股權投資的企業(yè)項目有政策資金支撐，導致這一政策對社會資本吸納能力更強。因此，在經(jīng)濟面臨下行壓力的宏觀背景下，政策性股權投資對企業(yè)融資的積極影響相較于稅收優(yōu)惠以及政府補貼更為顯著。

五、結(jié)論與啟示

本文以專項建設基金股權投資為自然實驗，采用PSM-DID方法，探究政策性股權投資對企業(yè)風險承擔水平的影響。研究發(fā)現(xiàn)只有中等股權投資強度會提升企業(yè)風險承擔水平，企業(yè)貸款能力的提升是適度股權投資提高企業(yè)風險承擔的重要渠道。本文比較了不同類型政策支持資金對企業(yè)融資的作用，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟面臨下行壓力時，政策性股權投資對企業(yè)融資能力的提升相較于政府補貼和稅收優(yōu)惠更為顯著。本文創(chuàng)新性地證實了政策性股權投資對企業(yè)風險承擔水平的異質(zhì)性影響，為資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟提供了經(jīng)驗證據(jù)。

本文研究發(fā)現(xiàn)適度的資金扶持政策能夠有效提升企業(yè)風險承擔水平，企業(yè)貸款起到了中介作用。這對提升資金扶持政策的實施效果、更好地服務于經(jīng)濟發(fā)展有以下啟示：第一，提高資金支持的精準性，但是要考慮企業(yè)營業(yè)收入的規(guī)模，股權投資強度要適度，進而優(yōu)化資金的使用。第二，政策性的股權投資可以有效提升企業(yè)融資能力，緩解企業(yè)融資困境，因此應該繼續(xù)發(fā)揮政策性資金的融資撬動作用。第三，相較于政策補貼和稅收優(yōu)惠，股權投資對企業(yè)融資的支持作用更為顯著。因此，應進一步規(guī)范和發(fā)展更多形式的股權投資基金，擴大投資面，讓更多企業(yè)獲益。政府補貼和稅收優(yōu)惠等政策應避免“一刀切”，積極借鑒股權投資“點對點”的形式，加強政策針對性，提高政策資金使用效率。