产业政策与信贷资源配置，本文主要内容关键词为：产业政策论文,资源配置论文,信贷论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
中图分类号：F276.6 文献标志码：A 文章编号：1002—5766(2015)12—0001—11 经济发展本质上是一个依据不同发展阶段的比较优势，渐近推进技术创新、产业升级与产业结构调整的过程，并且产业升级和产业结构调整是理解发展中国家与发达国家经济发展区别的一个核心要素，同时，也是后发国家加快经济发展的本质要求(林毅夫，2010)。因此，为促进技术进步和产业升级，包括中国在内的不少后发国家的政府会实施产业政策，以期通过发挥政府的经济职能作用，扶持和促进战略性新兴产业的发展，带动整个国民经济的发展，缩小与发达国家之间的差距。金融是经济发展的助推器，产业政策的有效实施离不开银行信贷的协调配合。推行产业政策的重要手段便是通过干预金融市场，鼓励或限制信贷资源在不同产业间的流动，引导增量资本注入新兴产业，促进产业升级和产业结构调整(斯蒂格利茨，2001)。但与此同时，政府干预信贷资源配置也可能导致资源的低效配置和受支持产业在过度融资优惠政策下因投资效率低下而发展迟滞(江飞涛、李晓萍，2010)。因此，产业政策是否能够有效引导信贷资源配置，以推动产业结构优化升级，促进经济发展，是理论界与实务界都非常关注的课题。 良好的金融体系通过甄别和投资那些具有成长潜力和发展前景的企业，在源头上为产业政策提供支持。然而，作为中国经济转型的内生现象，中国金融业中目前占据主导地位的是国有控股的银行，因而，银行的信贷行为会受到政府较强的干预。基于此，已有文献认为，在政府对金融机构的干预下，产业政策能够引导信贷资源的配置，但信贷资源配置效率却并不高(江飞涛、李晓萍，2010；Chen等，2013；黎文靖、李耀淘，2014)。例如，Chen等(2013)与黎文靖、李耀淘(2014)发现，受产业政策支持的行业或企业能够获取更多的信贷融资，但是，这些行业或企业的投资效率却相对更低。上述文献主要强调银行对于政府意志的遵从，而忽视了作为市场主体的银行，其信贷行为亦具备较强的商业化特征，并且未能详细分析产业政策对于信贷资源配置的作用机制：产业政策不仅会通过行政干预要求信贷资源流向受到支持的产业，而且也会通过信息指导，揭示不同产业未来的发展前景，引导信贷资源流向高成长性企业。因此，处于市场化改革时期的银行，配置信贷资源时顺应产业政策的目标，为受产业政策支持的优质项目提供融资，可能是受制于政府的政治要求，但仍可能是基于商业利益最大化考虑(孙铮等，2005；白俊、连立帅，2012)。此外，江飞涛、李晓萍(2010)与黎文靖、李耀淘(2014)强调，政府会通过诸如行政干预手段来推行产业政策，但是，对于政府在产业政策推行过程中采用行政干预等手段会选择何种企业，上述文献未加以分析。倘若选择优质企业，且银行提供信贷融资，如此，信贷资源配置并非低效。 鉴于此，本文利用中国A股上市公司的数据，借鉴Wurger(2000)关于资源配置效率的观点，考察了产业政策与信贷资源配置之间的关系及其作用机制。一方面，本文从信贷资源配置的角度提供了产业政策影响微观企业行为的经验证据，拓展了宏观经济政策与微观企业行为联系的研究思路；另一方面，本文关于产业政策对于信贷资源配置作用机制的分析，有利于进一步了解宏观经济政策的传导机制，且有关产业政策影响下银行信贷行为的分析也为理解处于转轨时期的银行决策行为提供了新的视角。 二、理论框架和研究假设 1.理论框架 对于中国1978年以来高速经济增长的有关解释中，林毅夫(2010)与贺大兴、姚洋(2011)认为是由于政府的中性与有为特征所致，即政府在制定和执行政策时不受社会利益集团的限制，并关注社会经济发展的长期利益，因而能够将资源有效地分配给生产力比较高的社会群体，促进经济长期增长。产业升级与技术进步是经济长期增长的主要源泉之一，因此，中性与有为政府会制定与推行产业政策，对以市场机制为基础的产业结构、产业组织与产业布局进行调整，完善产业升级和技术进步过程所需要的基础设施与上层制度安排，并补偿技术创新、产业升级过程中先行企业所面对的风险和不确定性，从而促进产业和技术按照比较优势不断升级与进步(林毅夫，2010)。除直接涉及产业政策目标外，产业政策的重要内容还包括要求信贷政策等在内的诸多手段来保证产业政策目标的实现。 中性与有为政府的目的在于引导资源有效地配置至生产力比较高的社会群体，以实现产业政策目标，而其采取的具体手段既可能为行政性干预，也可能为强调政府指导下发挥市场功能进行资源配置。因此，产业政策与信贷资源配置的作用路径可能有：一是在对信贷资源分配采取行政性干预；二是通过提供产业发展信息，引导企业与金融机构的投融资行为。产业政策是政府干预和指导经济活动、消除市场失灵的重要实现形式。在市场竞争不充分、资源稀缺的经济中，政府通过产业政策进行信贷配给和行政指导，将有限的信贷资源配置到边际效率高的产业，调整产业结构与产业组织、优化产业布局(林毅夫，2010)。行政指导主要表现为政府直接采用行政性的干预措施，包括投资项目的审核与批准、市场准入管制等，或者调动其经济调控手段，采取鼓励和引导财政、税收、信贷等政策的方式，以行政性方式干预银行的信贷行为。作为中性与有为政府的延伸，中国现有的官员考核体制与财政分权体制不仅调动性了政府的积极性，而且也使得政府在政策制定与执行时能够保持独立性，从而能够实施有利于经济增长的政策(贺大兴、姚洋，2011)。这致使政府有极大的动机去推行产业政策，实现产业发展与产业结构转型、升级，从而也可能会通过较为间接的方式鼓励和支持银行按照产业政策的要求提供信贷融资(宋凌云、王贤彬，2013)。无论是采取何种干预方式，本质上均是政府基于政治目标而要求银行为产业政策的实施予以配合。 信息的外部性特征导致“搭便车”行为的存在，高昂的信息搜索成本使得银行缺乏动力去寻找潜在的高成长性客户，企业缺少动机去寻找潜在的优势项目，最终引发市场失灵。政府利用其拥有的国民经济信息总量，通过收集、处理与比较产业动态、投资规模、信贷总量与市场需求等各种信息，确定经济发展的主导产业，以产业政策的形式向社会公布。因此，产业政策实际上是政府所释放的一种政策信号，其对不同产业的支持程度揭示了上述产业未来不同的发展前景(周叔莲等，2008)。因而，信息引导手段下，产业政策的信号作用会从两方面影响银行与企业之间的关系：一是可以降低企业与银行之间的信息不对称(Chen等，2013)；二是改变企业的发展前景与投资行为(陆正飞、韩非池，2013)。 2.假设提出 经典经济学理论认为，资源配置帕累托最优的充要条件是各项目之间的边际收益率均相等。因而，增加对效益处于“上升”项目的投资，减少效益处于“下降”项目的投资，可以实现资源配置的帕累托最优化，提高资源配置效率。遵循这一逻辑，Wurgler(2000)认为，有效的资本配置为，在具有成长前景的行业增加投资，在没有成长前景的行业减少投资。因此，如果产业政策引导信贷资源流向高成长性企业，则促进了资源的优化配置。当产业政策通过行政性干预影响信贷资源配置时，银行是否能有效配置信贷资源，取决于政府与银行之间的关系。在中国经济转型的制度背景下，国有控股的商业银行在中国银行业中仍占主导地位，其信贷行为必然会受到政府的干预(陆磊、李世宏，2005)。政府对银行业的控制意味着更多的信贷资源按政府的意愿进行配置，表现为资源配置遵从“政治优序融资理论”(白俊、连立帅，2012)。不过，政府干预银行的信贷行为并不意味信贷资源配置效率低下，其原因在于：政府更有意愿将信贷资源分配给效率较高的企业。例如，中国目前的官员考核体制和财政分权制度致使各级政府有很强的激励去促进受产业政策支持行业中高发展潜力与高成长性企业的发展，以较好、较快地实现产业政策目标，从而为政治升迁提供资本(宋凌云、王贤彬，2013)。同时，政府在产业政策具体实施过程中，也会采取较为严格的择优筛选机制，以挑选出具有较高发展潜力与经营效率的企业，作为产业政策的支持对象①。 信贷资源配置离不开信息驱动，充分而有效的信息是银行发挥资源配置功能的保障条件。一般而言，参与到技术创新和产业升级的所有创新者投入具有“战略互补性”。但是，当创新者之间的信息搜寻成本足够高或者技术市场的不完善程度足够高的时候，任何一个创新者都将选择不投资，于是协调失败便出现了。发展中国家中，技术创新和产业升级所需要的互补性技术和互补性能力更加缺乏，协调问题也就更为普遍(周叔莲等，2008)。产业政策所释放的政策信息是对市场信息失灵的矫正，可以起到引导信贷资源配置的作用。通过选择性扶持若干产业作为发展的主导产业，向市场传递产业发展战略信息，降低银行搜寻优质客户的信息成本，引导资金流向高成长性企业，为技术创新提供资金支持，并促使各个独立的技术创新主体由“集体不作为”的均衡转向“共同创新”，从而最终实现技术创新和产业升级(林毅夫，2010；宋凌云、王贤彬，2013)。因此，政府可以利用诸如信息引导，以及财政、税收等政策，补偿先行者进行创新所面临的风险，鼓励企业技术创新(宋凌云、王贤彬，2013)。由于信息引导手段较为强调以市场的方式实施产业政策，其实现还需考虑银行的商业化特征。银行业的市场化改革一直是我国经济体制改革的重要构成部分。20世纪80年代开始的股份制银行设立、2001年加入WTO后外资银行的进入，以及2003年开始的股份制改制，加剧了银行业的竞争，使得商业银行在公司治理、经营独立性和风险控制等方面有了很大改善。银行业的市场化改革增强了银行的商业化特征和经营活动的自主性，其追求经济效益动机不断增强，并逐渐依据市场效率发放贷款(白俊、连立帅，2012)。 综上可见，由于受产业政策支持的高成长性企业是产业政策的重点支持对象，并且产业政策支持行业中的高成长性企业未来生产率更高，盈利能力会更强，加之有政府通过诸如财政、税收、土地等政策配合产业政策的实施，这些企业的违约风险相对更低。故基于盈利性和风险控制等方面的考虑，当政府通过制定产业政策要求信贷资源向其支持的行业流动时，银行也可能会向受产业政策支持的高成长性企业提供更多信贷融资。因此，本文提出如下假设：
：产业政策能够促使受支持的高成长性企业获得更多的信贷融资。 由于不同所有制企业与政府关系、信息完备程度等方面的差异，产业政策引导信贷资源配置的效果在不同所有制企业中可能存在着差异。已有文献表明，中国的银行等金融机构存在着对非国有企业的信贷歧视(Allen等，2005；Brandt & Li，2001)，其原因在于：(1)国有企业普遍存在着由于政策性负担而导致的预算软约束，因此，政府对企业的政策性负担所造成的亏损负有不可推卸的责任，为了让这些国有企业继续生存，就必然提供各种经济支持，而其中主要措施之一便是要求银行给予这些企业更便利、成本更低廉的贷款(林毅夫、李志赟，2004)；(2)相比于非国有企业，国有企业债务违约风险较低：一方面，国有企业在产品市场、要素市场等市场拥有较多的竞争优势，使得其经营风险相对较低；另一方面，由于国有产权与政府的天然联系，国有企业在陷入财务困境时，更容易获得政府的救助(孙铮等，2005)；(3)银行为国有企业提供贷款能够获取相较于为非国有企业提供贷款所不能获得的收益，例如，政治利益(Brandt & Li，2001)；(4)国有企业的经营时间通常较长，与银行保持了较长的交易关系，使得银行进行资质评价的信息成本较低。相反，非国有企业的经营历史相对较短，未与银行建立较长的交易关系，并且非国有企业特别是中小企业的财务报表可信度较差、财务制度较不透明，从而导致银行进行资质评价的信息成本相对高昂(林毅夫、李永军，2001)，因此，收集和鉴别有关信息时的高成本导致银行偏好向国有企业提供融资。当产业政策要求信贷资源流向其支持的行业时，对于处在该行业中的高成长性国有企业，在信贷市场上的优势与政府的偏向性，使银行更愿意为其提供更多信贷融资支持；而对受产业政策支持的高成长性非国有企业，即使产业政策要求银行为其提供信贷融资支持，但因为在信贷市场上的劣势，银行的选择可能是不向其提供更多信贷融资支持。因此，本文提出如下假设：
：产业政策能够促进受支持的高成长性国有企业获得更多的信贷融资。
：产业政策不能促使受支持的高成长性非国有企业获得更多的信贷融资。 三、研究设计 1.样本选择 本文以中国2002—2013年A股非金融类上市公司为研究对象，由于部分变量使用到上期的数据，分析中的样本期间为2003—2013年。样本筛选标准如下：(1)剔除总资产与所有者权益为负值或零值的样本；(2)剔除IPO当年公司数据；(3)剔除样本期间内财务数据不全公司数据。经过上述筛选后，本文共获得13970个公司年度数据，其中，国有企业有8797个，非国有企业有5173个。本文对连续变量在1%与99%分位进行Winsorize处理。实际控制人性质数据来源于CCER数据库，其余数据均来源于国泰安数据库。 2.模型设计与变量定义 为检验假设
，借鉴Wurgler(2000)的研究方法，本文构建如下回归模型：
其中，Dloan为信贷资源配置指标，为银行借款总增长率(Dtloan)、短期银行借款增长率(Dsloan)和长期银行借款增长率(Dlloan)，分别等于银行借款、短期银行借款与长期银行借款年度变化值与总资产之比；Mq为调整的托宾Q，衡量企业的成长性；IP为产业政策虚拟变量，衡量受产业政策支持情况；X为一组控制变量；Year、Industry为年度与行业虚拟变量；
用来控制个体固定效应；
为随机扰动项。若Mq×IP的回归系数显著为正，则表明产业政策能够引导信贷资源有效配置。 企业成长性(Mq)的详细定义如下：边际q是衡量资本投资边际收益的最优衡量指标。鉴于边际q计算上的不可得性，借鉴Abiad等(2008)的研究，本文采用如下模型对托宾Q进行调整：
其中，Tq为托宾Q，等于(每股股价×流通股股数+每股净资产×非流通股股数+负债账面价值)/总资产；残差
衡量了托宾Q中不能由控制变量解释的部分；控制变量为企业规模(Size)、成立年限(Age)、负债水平(Lev)、年度与行业虚拟变量(Year、Industry)。通过构建以下模型可获得调整的托宾Q(Mq)：
产业政策虚拟变量(IP)的详细定义如下：借鉴Chen等(2013)与陆正飞、韩非池(2013)等的研究，本文选择了以“五年规划”为核心的产业政策所代表的调控政策。依据“十五规划”“十一五规划”与“十二五规划”中关于产业的发展规划，本文将上市公司所属行业分为国家政策支持发展的行业和非支持发展的行业，并确定上市公司是否属于产业政策支持行业，是则IP取值为1，否则取0。 模型(1)中控制变量(X)定义如下：企业规模(Size)，等于总资产的自然对数；固定资产比例(Tangible)，等于固定资产净值与总资产之比；负债水平(Lev)，等于总负债与总资产之比；营业毛利率(Gross)，等于营业利润与营业收入之比；流动比率(Cur)，等于流动资产与流动负债之比；自有现金流量比率(Cf)，等于经营性现金流量净额扣除投资活动产生的现金流量净额后与总资产之比；权益筹资能力(Offer)，等于配股或增发筹集的资金金额与总资产之比；市场化进程(Mkt)，为企业所处地区市场化进程总得分。
为检验假设
与假设
，本文按照实际控制人性质将全样本分为国有企业(SOE=1)与非国有企业(SOE=0)两个子样本，并使用模型(1)来检验产业政策对不同所有制企业信贷资源配置的影响。 3.描述性统计 主要变量的描述性统计结果如表1所示。在样本期间内，Dtloan、Dsloan和Dlloan的平均数与中位数分别为3.20%与0.60%、1.70%与0.10%、1.50%与0.00%，标准差分别为11.80%、8.40%与7.20%，表明企业之间银行借款增长率的波动较大。IP的平均数为0.623，即62.3%的公司所处的行业为产业政策所支持的行业，表明在本文样本期间，产业政策成为中央政府进行宏观经济调控所使用的一种常用手段，这一比例也与陆正飞、韩非池(2013)文中相似。Mq的平均数与中位数分别为1.724与1.462。 本文按照是否受产业政策支持对样本进行了分组检验。结果表明，受到产业政策支持企业获得的信贷融资显著高于未受到支持的企业，且主要体现为长期信贷融资。相对于未受产业政策的支持企业，受支持的多为国有企业(SOE=1)、盈利能力(Gross)更强、流动比率(Cur)更高、自有现金流量比率(Cf)更高。与此同时，其负债水平(lev)更低，且所处地区的市场化进程(Mkt)更低。
四、实证结果与分析 1.产业政策与信贷资源配置 产业政策与信贷资源配置的回归结果如表2所示。全样本回归结果显示，列(1)与列(3)中，Mq×IP的回归系数均在5%的水平上显著为正，而在列(2)中，Mq×IP的回归系数为正，但并不显著，表明在受产业政策支持的行业中，高成长性企业获得了更多的信贷融资，且主要体现为长期信贷融资。国有企业样本回归结果显示，Mq×IP的回归系数，列(4)与列(6)中分别在10%与1%的水平上显著为正，在列(5)中不显著，表明受产业政策支持的高成长性国有企业获得了更多的信贷融资，且体现为长期信贷融资。非国有企业样本回归结果显示，列(7)～列(9)中，Mq×IP回归系数均不显著，表明支持行业中具有不同成长性的非国有企业在获得信贷资源上并无差异。 上述结果与假设
、假设
与假设
的预测相一致。中性与有为政府制定产业政策的目标是为促进产业升级与技术进步，实现经济长期增长。在制定推行产业政策的过程中，其也会遵循将资源配置到最具生产力社会群体的原则，或者采用行政性直接干预方式，或者是采用偏向于市场化方式的信息引导，均会要求或引导银行将信贷资源配置到成长性最高的企业，并且与产业政策相关的技术进步等需要其长期性的支持，其还会引导长期信贷资源配置到成长性最高的企业。因此，产业政策能够引导信贷资源进行有效配置。但政府本身也是自利的，其在制定与执行经济政策过程中，实际上也会掺杂自身的利益诉求。由于国有企业通过政策性负担等与之形成利益关联，政府在执行产业政策中自然会要求银行优先向国有企业中的高成长性企业倾斜，加之经营风险、信息成本等因素，银行的理性选择也是偏向于向国有企业中的高成长性企业提供融资，即产业政策在引导信贷资源配置时存在着所有制差异。 2.产业政策对信贷资源配置的影响路径：创新激励 促进战略性新兴产业发展是产业结构调整的主要内容，其关键是鼓励企业创新。然而，创新活动因其长期性和不确定性，加剧了企业与银行之间的信息搜寻成本，银行天然的谨慎性会导致企业创新活动的减少(Stiglitz，1985)。政府通过制定产业政策，克服先驱企业信息外部性问题，在产业结构调整中发挥了因势利导的作用，并鼓励银行提供信贷资源，支持企业的创新活动投入(宋凌云、王贤彬，2013)。依靠科技进步推动产业结构调整、技术进步与产业升级，实现国民经济的可持续发展，是中国近期产业政策的重要内容，而依靠科技进步则主要体现在企业的自主研发水平上。因此，为实现上述目标，中国产业政策中不仅明确鼓励企业的创新活动，并且要求完善企业创新的金融环境，其中，主要的措施之一便是鼓励金融机构加大对高研发水平企业的信贷融资支持(张同斌、高铁梅，2012)。因此，由于产业政策对于长期债务的担保履约作用，银行会向受其创新激励的高研发投入企业提供更多信贷融资，并且考虑到研发结果的不确定性，其更多地体现为长期信贷融资。为检验上述预期，本文建立如下回归模型：
其中，RD为研发投入水平，等于研发支出与营业收入之比；IN为产业政策创新激励虚拟变量，依据“十一五规划”与“十二五规划”内容，判断为创新激励行业的标准是该行业中在“研发”与“创新”前出现“提高”“开展”“强化”“推动”“加强”“推进”等字眼。如果公司属于产业政策创新激励行业，则IN取值为1，否则为0。其他变量定义、模型解释与模型(1)中相同。 由于企业研发数据的限制，样本为2007—2013年共1056个公司年度数据。产业政策创新激励、研发投入信贷资源配置的回归结果如表3所示。表3的列(1)与列(3)中，RD×IN的回归系数均显著为正，而在列(2)中，RD×IN的回归系数为正，但并不显著，表明受产业政策创新激励的行业中，高研发投入企业获得了更多的信贷融资，且主要体现为长期信贷融资。上述结果与本文预期相一致②。 提高企业的研发与创新能力是中国产业升级、产业结构调整的关键，因此，产业政策中会明确地鼓励某些行业与企业开展研发、创新活动。本文发现，产业政策能够引导信贷资源配置到高研发投入企业，从而为理解产业政策影响信贷资源配置的传导路径提供了证据支持。此外，由于企业的研发具有较大的不确定性，基于信息不对称，从信贷资源期限上考虑，银行一般较少提供长期信贷融资。产业政策创新激励为长期债务的履约提供了担保机制，从而引导银行向高研发投入企业提供更多的长期信贷融资。
3.2008年经济刺激政策的产业导向与信贷资源配置 借鉴陆正飞、韩非池(2013)的研究，本文采用2008年经济刺激政策作为事件，分析其行业导向对信贷资源配置的影响。选择该事件的优势在于，其具有鲜明的产业倾向性，行业导向较为明显，有利于清晰地区分受益行业与非受益行业。另外，此次事件也具有一定的外生性，便于利用这一事件分离出其行业导向对信贷资源配置的影响。采用双重差分方法(Difference in Differences)，本文设置以下回归模型：
其中，Stimulus为2008年经济刺激政策虚拟变量，该政策具体投向包括：保障性住房，农村水电路气房等民生工程和基础设施，铁路、公路等重大基建项目，电网改造、医疗卫生、教育文化等社会发展事业，节能减排和生态建设工程等。根据上述行业投向，本文将上市公司所属行业分为该政策支持与未支持行业，若公司处于受支持行业，则Stimulus取值为1，否则为0；Post为2008年经济刺激政策实施时间虚拟变量，根据2008年经济刺激政策公布时间，本文将样本划分为经济刺激政策之前(2007—2008年)和之后(2009—2010年)，之后则Post取值为1，否则为0。其余变量定义与模型(1)相同。 2008年经济刺激政策产业导向与信贷资源配置的回归结果如表4所示。结果显示，Mq×Stimulus×Post的回归系数在列(1)～列(3)中分别为不显著、显著为正与显著为负，表明2008年经济刺激政策的产业导向能够促使高成长性企业获取更多的短期信贷融资支持，但是，同时也导致高成长性企业获得的长期信贷融资支持反而更低。考虑所有制后的结果显示，国有企业子样本中，Mq×Stimulus×Post的回归系数在列(4)～列(6)中分别显著为正、显著为正与显著为负；非国有企业子样本中，Mq×Stimulus×Post的回归系数在列(7)～列(9)中分别为不显著、不显著与显著为负，表明对于国有企业，银行仍会选择向受该刺激政策支持的高成长性企业提供短期信贷融资，但同时会减少长期信贷融资；而对于非国有企业，银行会选择向受该刺激政策支持的高成长性企业减少长期信贷融资，但并未向其提供更多的短期信贷融资支持。由于2008年经济刺激政策的短期性特征，基于风险控制等因素的考虑，银行在信贷期限选择上会以短期信贷融资替代长期信贷融资；但是，对于非国有企业，银行会选择同时减少长、短期信贷融资，即2008年经济刺激政策对高成长性非国有企业的信贷融资存在着挤出效应。
4.稳健性检验 本文进行了如下稳健性检验：(1)本文直接采用现金流量表中的本期借款所取得的现金项目来衡量本期新增借款；(2)本文采用计算托宾Q时以每股股价作为非流通股价格；(3)本文控制了货币政策情况，以检验本文的结论是否受到样本期间银根紧缩的影响；(4)本文剔除了2009年与2010年的样本，以避免本文结论受到2008年经济刺激政策的影响。(5)本文结论的一种可能解释是受产业政策支持高成长性企业可能较少依赖股权融资，从而信贷融资需求较高，但Chen等(2013)发现，受产业政策支持企业的股权融资需求仍然很高。(6)本文结论的另一种可能解释是：受产业政策支持高成长性企业的信贷成本可能更低，从而增加了信贷融资需求。但在目前中国信贷市场上利率尚未完全市场化的情况下，信贷资源配置更多是通过数量控制(即是否贷款)，而非价格控制(即利率高低)。以上稳健性检验表明，本文的结论是可靠的。 五、结论与政策含义 本文检验了产业政策对信贷资源配置的影响，结果发现，产业政策能够显著增加受支持的高成长性企业的信贷融资，且主要体现为长期信贷融资；考虑到不同所有制差异后，本文发现，产业政策只能够显著增加受支持的高成长性国有企业所获的信贷融资；进一步还发现，产业政策创新激励能够引导信贷资源配置至高研发投入企业。本文还分析了2008年经济刺激政策的产业导向对信贷资源配置效率的影响，发现该刺激政策仅能促使受支持的高成长性国有企业获得更多的短期信贷融资支持，同时，却降低了受支持的高成长性国有企业与非国有企业获得的长期信贷融资支持。本文的结论表明，产业政策虽够引导信贷资源有效配置，不过也存在着所有制信贷资源配置差异。 本文具有深刻的理论与政策含义：首先，产业政策是我国政府进行宏观经济调控的重要手段，然而，关于其有效性的争议一直存在，例如，江飞涛、李晓萍(2010)指出，中国产业政策的理论依据不充分或者有误，并且体现出直接干预市场、以政策部门选择代替市场机制限制竞争的管制性特征。但是，回首我国30多年的高速经济增长与我国政府通过产业政策进行宏观调控所取得的成就，以上解释可能并不全面。而事实上，我国政府的中性与有为特征，一方面充分肯定了政府在产业政策中的作用，用好政府“看得见的手”；另一方面同时亦强调有效市场对于产业政策的作用，放开市场“看不见的手”，从而最终促进产业政策的制定与实施能够为技术创新与产业升级提供融资。因此，基于中性与有为政府的概念，政府制定与实施产业政策是十分必要的，也会有利于我国经济的长期增长。其次，中性与有为政府虽然强调总体上制定和执行政策时能够将资源分配给那些最具生产力的群体，但是，政府本身也是自利的，因而有可能制定和执行政策时掺杂自身的利益诉求。政府的自利行为是导致产业政策在引导信贷资源配置时存在着所有制差异的重要原因之一。因此，对于政府自利行为所导致的信贷资源配置低效，其核心在于：一是弱化政府的自利动机，使得其制定和执行产业政策能够对不同所有制企业一视同仁。突出国有企业的市场地位，逐渐剥离国有企业政策性负担，降低政府的直接干预。二是强化政府的泛利动机，使得其制定和执行产业政策是能够以全社会利益最大化为目标。协调各级政府之间与政府职能部门之间的利益诉求，考虑国有企业与非国有企业的利益差异。例如，制定和执行产业政策时能够依据区域的优势进行协调，避免重复投资现象出现。除政府因素外，产业政策在引导信贷资源配置时存在着所有制差异的重要原因，还可能为非国有企业的禀赋差距，比如，规模、信息披露质量等。对此，政府在制定与执行产业政策时，需运用市场手段和差别化政策。例如，推进由民间资本发起设立的中小型银行等金融机构为非国有企业提供融资。同时，继续推进利率市场化，通过改变信贷资源的定价机制，使得国有银行亦能够为非国有企业提供更多融资。最后，五年规划为核心的产业政策与2008年经济刺激政策产业导向，对于信贷资源配置的影响存在着差异，因此，政府在制定与实施不同产业政策时，尚需要考虑如何进行协调。 ①本文作者之一曾与某省级政府的发展与改革委员会负责高新技术产业政策实施的一位公务员进行了较为深入的交流，从中了解到政府部门在筛选产业政策资助企业时会较为严格地遵循择优原则。例如，对被资助企业会采取较为严格的考核标准，包括设定资助期间企业应满足的标准等。政府部门也会按照被资助企业是否达到预先设定的标准，分阶段拨付政府资助，并可能在被资助企业未达到预先设定的标准时，延发甚至停发资助。 ②本文还检验了表3结论的所有制差异，但结果显示，RD×IN的回归系数在国有企业与非国有企业样本中无显著差异。
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