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產(chǎn)業(yè)政策與要素市場(chǎng)失靈

2021-12-15 02:31:53潘紅波徐雅璐吳萌
財(cái)會(huì)月刊·下半月 2021年12期

潘紅波 徐雅璐 吳萌

【摘要】在我國要素市場(chǎng)正式制度不完善的情況下, 產(chǎn)業(yè)政策可以作為正式替代措施, 引導(dǎo)要素資源流向高成長(zhǎng)性行業(yè), 以提高要素資源的配置效率。 基于此, 本文利用“十一五”“十二五”以及“十三五”規(guī)劃前后我國A股上市公司的相關(guān)數(shù)據(jù), 以要素市場(chǎng)失靈為背景, 研究產(chǎn)業(yè)政策的制定邏輯、資源效應(yīng)與財(cái)務(wù)效應(yīng)。 結(jié)果發(fā)現(xiàn), 產(chǎn)業(yè)政策更傾向于選擇政策制定前成長(zhǎng)性較高的行業(yè)作為明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè), 且這種現(xiàn)象主要集中在行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的情況下。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn), 屬于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司, 在政策實(shí)施期間獲得的政府補(bǔ)助和新增貸款更多, 并且業(yè)績(jī)表現(xiàn)更好。 在實(shí)踐上, 應(yīng)該對(duì)要素扭曲、產(chǎn)能過剩等現(xiàn)象進(jìn)行針對(duì)性的政府管制以彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈, 進(jìn)而促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

【關(guān)鍵詞】產(chǎn)業(yè)政策;要素市場(chǎng)失靈;有為政府;行業(yè)成長(zhǎng)性;資源配置;行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)

【中圖分類號(hào)】F420? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994(2021)24-0104-8

一、引言

改革開放以來, 中國特色社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)從“摸著石頭過河”到“強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)頂層設(shè)計(jì)”, 取得了較大的成就, 中國發(fā)展速度令世界矚目。 但是, 我國市場(chǎng)化改革仍然面臨著一個(gè)突出問題, 即要素市場(chǎng)與產(chǎn)品市場(chǎng)的市場(chǎng)化進(jìn)程不同步。 相較于發(fā)展完善、競(jìng)爭(zhēng)充分的產(chǎn)品市場(chǎng), 我國要素市場(chǎng)存在發(fā)育不足、效率低下等問題[1,2] ①。 為此, 大量學(xué)者研究了要素市場(chǎng)失靈的經(jīng)濟(jì)后果。 宏觀層面的研究表明, 要素市場(chǎng)扭曲所造成的資源錯(cuò)配會(huì)抑制企業(yè)發(fā)展, 不利于提高產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)國際競(jìng)爭(zhēng)力[3-6] 。 企業(yè)微觀層面的研究表明, 要素市場(chǎng)扭曲對(duì)企業(yè)創(chuàng)新投入、創(chuàng)新效率以及并購績(jī)效等方面均存在負(fù)面效應(yīng)[7,8] 。 其中, 資本要素(如銀行信貸和政府補(bǔ)助)配置效率低下、配置失衡等問題表現(xiàn)得尤為突出[9-13] 。 因此, 對(duì)于正處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)軌期的中國而言, 如何緩解要素市場(chǎng)扭曲, 特別是資本要素扭曲, 是至關(guān)重要且亟需解決的問題②。

我國要素市場(chǎng)之所以落后于產(chǎn)品市場(chǎng), 主要是因?yàn)橐厥袌?chǎng)化改革進(jìn)程相對(duì)滯后。 然而, 正式制度的改革不僅需要花費(fèi)巨大的成本, 而且需要較長(zhǎng)的時(shí)間周期。 在進(jìn)行要素市場(chǎng)正式制度改革的同時(shí), 如何有效緩解要素市場(chǎng)失靈, 尤其是資本要素配置的低效率問題, 對(duì)有為政府提出了巨大的挑戰(zhàn)。 政府管制理論認(rèn)為, 當(dāng)市場(chǎng)存在自然壟斷、負(fù)外部性及信息不對(duì)稱等失靈問題時(shí), 適當(dāng)?shù)恼深A(yù)與監(jiān)管能夠減少市場(chǎng)無序狀態(tài)下帶來的損失[14-16] , 實(shí)現(xiàn)國家和地區(qū)的經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)[17] 。 本文認(rèn)為, 在我國要素市場(chǎng)化改革進(jìn)程相對(duì)滯后的情況下, 產(chǎn)業(yè)發(fā)展所面臨的外部性、信息不完全等要素市場(chǎng)失靈問題, 可能會(huì)導(dǎo)致資源錯(cuò)配, 從而使高成長(zhǎng)性行業(yè)的發(fā)展受到限制, 因此政府有動(dòng)機(jī)對(duì)其進(jìn)行積極干預(yù)與良性管制。 產(chǎn)業(yè)政策這一“國家調(diào)節(jié)市場(chǎng)”的有力政策工具, 應(yīng)當(dāng)作為要素市場(chǎng)改革完成前的正式替代措施, 引導(dǎo)要素資源流向高成長(zhǎng)性行業(yè), 優(yōu)化資源配置以促進(jìn)高成長(zhǎng)性行業(yè)的發(fā)展, 進(jìn)而有利于我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

基于此, 本文以尋找產(chǎn)業(yè)政策的制定邏輯為出發(fā)點(diǎn), 以“十一五”(2006 ~ 2010年)、“十二五”(2011 ~ 2015年)以及“十三五”(2016 ~ 2020年)規(guī)劃為研究對(duì)象, 以我國A股上市公司為研究樣本, 探究產(chǎn)業(yè)政策的制定邏輯、資源效應(yīng)與財(cái)務(wù)效應(yīng), 嘗試為產(chǎn)業(yè)政策的相關(guān)研究提供新思路。 研究結(jié)果表明: 產(chǎn)業(yè)政策更傾向于選擇成長(zhǎng)性較高的行業(yè)作為明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè), 且這種現(xiàn)象主要集中在行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的情況下。 資源效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 屬于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司, 在政策實(shí)施期間獲得的政府補(bǔ)助和新增貸款更多; 基于企業(yè)財(cái)務(wù)效應(yīng)的研究發(fā)現(xiàn), 屬于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司, 在政策實(shí)施期間業(yè)績(jī)表現(xiàn)更好。 本文的研究結(jié)果支持“有為政府論”, 即在我國要素市場(chǎng)正式制度改革相對(duì)滯后的情況下, 產(chǎn)業(yè)政策可以作為正式替代措施, 引導(dǎo)要素資源流向高成長(zhǎng)性行業(yè), 優(yōu)化資源配置, 從而促進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

本文在以下方面對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行了創(chuàng)新和拓展:

第一, 以要素市場(chǎng)失靈為背景, 對(duì)產(chǎn)業(yè)政策制定邏輯的實(shí)證研究進(jìn)行了補(bǔ)充。 自產(chǎn)業(yè)政策及其理念誕生以來, 國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對(duì)該項(xiàng)政策展開了豐富的理論與實(shí)證研究。 宏觀層面, 已有文獻(xiàn)主要圍繞產(chǎn)業(yè)政策的實(shí)施效果與總體有效性進(jìn)行討論[18] 。 微觀層面, 學(xué)者們側(cè)重分析產(chǎn)業(yè)政策對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、融資約束、投資效率以及技術(shù)創(chuàng)新等方面的影響。 少數(shù)學(xué)者對(duì)產(chǎn)業(yè)政策的必要性進(jìn)行了論述, 如林毅夫[19,20] 在新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)中強(qiáng)調(diào), 產(chǎn)業(yè)升級(jí)過程中, 政府在解決外部性和協(xié)調(diào)的問題上應(yīng)起到因勢(shì)利導(dǎo)的作用; 江飛濤和李曉萍[21] 探討了我國產(chǎn)業(yè)政策演進(jìn)與發(fā)展的內(nèi)在邏輯。 但鮮有文獻(xiàn)從理論和實(shí)證兩個(gè)方面探究產(chǎn)業(yè)政策背后的制定邏輯及其合理性。 本文認(rèn)為, 在我國要素市場(chǎng)正式制度待完善的情況下, 產(chǎn)業(yè)政策可以作為正式替代措施, 通過選擇高成長(zhǎng)性行業(yè)作為政策鼓勵(lì)行業(yè), 引導(dǎo)要素資源流向高成長(zhǎng)性行業(yè), 以達(dá)到彌補(bǔ)要素市場(chǎng)失靈等目的。 因此, 本文以要素市場(chǎng)失靈為背景, 探討產(chǎn)業(yè)政策的制定邏輯與制定依據(jù), 對(duì)產(chǎn)業(yè)政策的相關(guān)研究進(jìn)行了補(bǔ)充。

第二, 對(duì)政府與市場(chǎng)關(guān)系的相關(guān)研究進(jìn)行了拓展和創(chuàng)新。 大量文獻(xiàn)認(rèn)為, 政府干預(yù)并未削弱或是取代市場(chǎng)機(jī)制, 而是有利于健全市場(chǎng)機(jī)制并更有效地發(fā)揮市場(chǎng)作用, 如彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈③、解決負(fù)的外部性等, 最終促進(jìn)資源配置效率的提升和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[22] 。 本文從要素市場(chǎng)失靈的視角, 研究發(fā)現(xiàn)政府主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)政策存在彌補(bǔ)要素市場(chǎng)失靈的作用, 結(jié)果表明, 產(chǎn)業(yè)政策可以引導(dǎo)要素資源流向高成長(zhǎng)性行業(yè), 進(jìn)而提高行業(yè)間的資源配置效率。

第三, 從產(chǎn)業(yè)政策的視角, 為“有為政府論”提供了新的實(shí)證證據(jù)。 習(xí)近平總書記圍繞社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)表的一系列論述中提到: 既要“有效的市場(chǎng)”, 也要“有為的政府”。 新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為, 有為政府應(yīng)當(dāng)因地制宜、因時(shí)制宜、因結(jié)構(gòu)制宜地有效培育、監(jiān)督、保護(hù)和補(bǔ)充市場(chǎng)。 一些文獻(xiàn)從產(chǎn)業(yè)政策的有效性方面為政府干預(yù)有效性提供了實(shí)證證據(jù), 如宋凌云和王賢彬[23] 發(fā)現(xiàn)地方政府的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)政策總體上顯著提高了地方產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率。 但是, 既有文獻(xiàn)對(duì)產(chǎn)業(yè)政策有效性的研究多集中于實(shí)施效果方面, 缺乏系統(tǒng)性證據(jù)。 本文以產(chǎn)業(yè)政策“制定邏輯—資源效應(yīng)—財(cái)務(wù)效應(yīng)”為理論與實(shí)證的展開邏輯, 為“有為政府論”提供了新的證據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

本文的理論分析與研究邏輯按照?qǐng)D1所示展開具體論述。

(一)行業(yè)成長(zhǎng)性與產(chǎn)業(yè)政策制定

由于早期政府對(duì)土地、勞動(dòng)、資本等要素的定價(jià)以及分配有著極高的控制權(quán), 導(dǎo)致要素市場(chǎng)扭曲成為我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中的歷史遺留問題。 當(dāng)要素市場(chǎng)發(fā)生扭曲時(shí), 要素價(jià)格就無法正確反映供求結(jié)構(gòu), 使得微觀經(jīng)濟(jì)主體在錯(cuò)誤的價(jià)格信號(hào)引導(dǎo)下進(jìn)行產(chǎn)業(yè)和技術(shù)選擇, 進(jìn)而導(dǎo)致資源配置效率下降, 形成要素資源錯(cuò)配。 宏觀層面的研究表明, 要素市場(chǎng)扭曲對(duì)促進(jìn)制造業(yè)部門生產(chǎn)效率增長(zhǎng)、居民消費(fèi)、提升地區(qū)投資水平以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等方面均存在著明顯抑制效應(yīng)[24-26] 。 微觀層面的研究表明, 要素市場(chǎng)扭曲對(duì)企業(yè)生產(chǎn)率、并購績(jī)效、創(chuàng)新投入、創(chuàng)新效率存在負(fù)面效應(yīng)[2,7,8] 。 其中, 資本要素市場(chǎng)扭曲的問題尤為突出, 主要體現(xiàn)為銀行信貸與政府補(bǔ)助的配置效率低下[9,12,13,27,28] 。

市場(chǎng)失靈理論認(rèn)為, 僅由市場(chǎng)這只“看不見的手”所支配的市場(chǎng)秩序會(huì)出現(xiàn)破壞性競(jìng)爭(zhēng)、壟斷和外部性等問題, 需要政府進(jìn)行干預(yù)以實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展, 這為政府管制奠定了理論基礎(chǔ)[16,29-32] 。 新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論也指出, 有為政府應(yīng)當(dāng)是能夠因地制宜、因時(shí)制宜、因結(jié)構(gòu)制宜地有效培育、監(jiān)督、保護(hù)和補(bǔ)充市場(chǎng), 以達(dá)到糾正市場(chǎng)失靈、促進(jìn)公平、增進(jìn)全社會(huì)各階層長(zhǎng)期福利水平等目標(biāo)的政府。 而且, 政府管制理論的相關(guān)研究也普遍證實(shí)了政府管制具有治理效應(yīng), 能夠彌補(bǔ)市場(chǎng)缺陷[33,34] 。 因此, 本文認(rèn)為, 政府實(shí)施產(chǎn)業(yè)政策的部分動(dòng)機(jī)是緩解要素市場(chǎng)失靈所帶來的負(fù)面效應(yīng), 并基于此前提尋找政府制定產(chǎn)業(yè)政策背后的邏輯所在。

黨的十八大以來, 習(xí)近平總書記就社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)建設(shè)發(fā)表了多次講話, 其中在十八屆中共中央政治局第二十八次集體學(xué)習(xí)時(shí)的講話中提到“繼續(xù)在社會(huì)主義基本制度與市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的結(jié)合上下功夫, 把兩方面優(yōu)勢(shì)都發(fā)揮好, 既要‘有效的市場(chǎng)’, 也要‘有為的政府’”。 根據(jù)行業(yè)生命發(fā)展周期理論, 處于成長(zhǎng)期的行業(yè)面臨著更廣闊的發(fā)展前景以及更多的投資機(jī)會(huì), 行業(yè)處于一個(gè)快速擴(kuò)張的階段, 但當(dāng)要素市場(chǎng)存在扭曲、資源錯(cuò)配、價(jià)格失靈等問題時(shí), 高成長(zhǎng)性行業(yè)可能無法使要素資源自然流入, 抑或需要付出高昂的代價(jià)獲取生產(chǎn)資料。 因此, 當(dāng)要素市場(chǎng)并非“有效的市場(chǎng)”時(shí), “有為的政府”更應(yīng)當(dāng)發(fā)揮作用, 通過產(chǎn)業(yè)政策這一政府管制措施, 選擇現(xiàn)階段存在發(fā)展優(yōu)勢(shì)、增長(zhǎng)潛力的產(chǎn)業(yè)或部門作為政府優(yōu)先鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè)或部門, 發(fā)揮政策力量與市場(chǎng)力量的協(xié)同互補(bǔ)效應(yīng), 有意識(shí)地將資源導(dǎo)向至特定行業(yè)以優(yōu)化要素在行業(yè)間的資源配置, 從而加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí), 促進(jìn)國家經(jīng)濟(jì)又好又快地發(fā)展。 因此, 基于有為政府理論, 在我國要素市場(chǎng)化改革進(jìn)程相對(duì)滯后的情況下, 要素資源錯(cuò)配可能導(dǎo)致成長(zhǎng)性較高的行業(yè)發(fā)展受到限制, 此時(shí)產(chǎn)業(yè)政策作為正式替代措施, 選擇高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè), 可以引導(dǎo)資源流向高成長(zhǎng)性行業(yè), 以提高要素資源的配置效率。

基于上述分析, 本文提出以下假設(shè):

H1: 產(chǎn)業(yè)政策更傾向于選擇政策制定前的高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè)。

(二)行業(yè)成長(zhǎng)性、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與產(chǎn)業(yè)政策制定

本文進(jìn)一步分析考慮行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)后的產(chǎn)業(yè)政策制定邏輯。 風(fēng)險(xiǎn)作為市場(chǎng)配置資源的重要考慮因素, 在要素市場(chǎng)存在失靈的情況下, 市場(chǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡態(tài)度會(huì)加劇高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)的資源缺口, 使得資源錯(cuò)配在高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)中更為顯著。 王竹泉等[35] 發(fā)現(xiàn)隨著經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的上升, 企業(yè)面臨著更大的營運(yùn)資金融資缺口。 高成長(zhǎng)性行業(yè)一般屬于新興產(chǎn)業(yè), 創(chuàng)新和研發(fā)是行業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵, 因而面臨著技術(shù)創(chuàng)新和升級(jí)上的高經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。 行業(yè)內(nèi)的公司往往會(huì)通過加大資本投入與研究開發(fā)投資等策略獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì), 以達(dá)到獲得更多的市場(chǎng)份額的目的。 與此同時(shí), 巨額的研發(fā)投入以及較多的投資機(jī)會(huì)不僅容易造成企業(yè)外源“融資缺口”, 也給行業(yè)帶來了較高的不確定性及風(fēng)險(xiǎn)水平, 在這種情況下, 企業(yè)通過銀行貸款的融資成本將顯著提升[36] , 從而導(dǎo)致高成長(zhǎng)性行業(yè)在風(fēng)險(xiǎn)較高的情況下面臨融資難的問題, 即市場(chǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡態(tài)度會(huì)加劇此類行業(yè)的資源缺口。 本文認(rèn)為, 在我國要素市場(chǎng)化改革進(jìn)程相對(duì)滯后的情況下, 高成長(zhǎng)性行業(yè)通常伴隨著的高風(fēng)險(xiǎn)性, 加劇了其在產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中面臨的資本約束、市場(chǎng)摩擦等問題。 此時(shí), 政府應(yīng)當(dāng)加大對(duì)該類行業(yè)的支持力度, 制定恰當(dāng)?shù)漠a(chǎn)業(yè)政策作為正式替代措施, 通過選擇高成長(zhǎng)性以及高風(fēng)險(xiǎn)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè), 為該類行業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和升級(jí)保駕護(hù)航, 降低技術(shù)研發(fā)和升級(jí)應(yīng)用過程中的不確定性, 發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng), 提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率, 從而促進(jìn)行業(yè)發(fā)展。

為此, 本文提出以下假設(shè):

H2: 產(chǎn)業(yè)政策更傾向于選擇政策制定前期高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè)的現(xiàn)象, 在行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的情況下更明顯。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研究樣本與數(shù)據(jù)來源

為檢驗(yàn)產(chǎn)業(yè)政策的制定邏輯, 本文選取“十一五”“十二五”和“十三五”規(guī)劃制定前期(2004年、2009年及2014年)全部A股上市公司作為初始樣本, 并按照以下標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行處理: (1)基于證監(jiān)會(huì)《上市公司行業(yè)分類指引》(2001年)前兩位代碼對(duì)上市公司進(jìn)行行業(yè)分類; (2)以行業(yè)為單位, 統(tǒng)計(jì)上市公司財(cái)務(wù)特征變量經(jīng)縮尾處理后的行業(yè)年度均值, 具體包括行業(yè)資產(chǎn)均值、行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率均值等, 最終得到241條行業(yè)層面的相關(guān)數(shù)據(jù)。 本文所使用的產(chǎn)業(yè)政策數(shù)據(jù)為手工收集整理所得, 其他數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)主要變量定義

1. 產(chǎn)業(yè)政策制定前的行業(yè)成長(zhǎng)性。 關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策制定前的界定: 以“十一五”規(guī)劃為例, 2006年出臺(tái)的第十一個(gè)五年規(guī)劃綱要, 是根據(jù)2005年發(fā)布的《中共中央關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十一個(gè)五年規(guī)劃的建議》(簡(jiǎn)稱《建議》)編制的。 考慮到各項(xiàng)政策的出臺(tái)必然會(huì)參考經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀, 因此本文以《建議》發(fā)布的前一年即2004年的行業(yè)成長(zhǎng)性作為“十一五”計(jì)劃制定的參考依據(jù), 依此類推分別以2009年、2014年的行業(yè)成長(zhǎng)性作為“十二五”“十三五”規(guī)劃制定前的行業(yè)成長(zhǎng)性。

關(guān)于行業(yè)成長(zhǎng)性的定義: (1)計(jì)算全部A股上市公司成長(zhǎng)性的托賓Q值, 其中Q=(債務(wù)賬面價(jià)值+權(quán)益市值)/資產(chǎn)賬面價(jià)值; (2)取行業(yè)內(nèi)所有上市公司的托賓Q值的中位數(shù)為行業(yè)托賓Q值, 以此作為行業(yè)成長(zhǎng)性度量指標(biāo)(Q_med)。 穩(wěn)健性檢驗(yàn)中則使用行業(yè)成長(zhǎng)性的替代指標(biāo)Q_ jq、Q_mean以及Q_rank, 具體定義見表1。

2. 產(chǎn)業(yè)政策。 本文采用宏觀經(jīng)濟(jì)政策“五年計(jì)劃”中關(guān)于行業(yè)的發(fā)展規(guī)劃來衡量產(chǎn)業(yè)政策, 根據(jù)“十一五”“十二五”和“十三五”規(guī)劃中的具體規(guī)定并結(jié)合2005年、2010年和2015年發(fā)布的相關(guān)建議, 以《上市公司行業(yè)分類指引》(2001年)為參照, 將全部A股上市公司劃分為產(chǎn)業(yè)政策明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè)和非產(chǎn)業(yè)政策明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè)兩類。 如果行業(yè)屬于產(chǎn)業(yè)政策明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè), 則Policy取值為1; 如果行業(yè)屬于非產(chǎn)業(yè)政策明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè), 則Policy取值為0。

(三)模型設(shè)定

為了檢驗(yàn)H1, 即產(chǎn)業(yè)政策更傾向于選擇政策制定前的高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè), 本文將待檢驗(yàn)的回歸模型設(shè)定為:

Policy=β0+β1Q_med+βicontrolsi+ε? ?(模型1)

其中: 被解釋變量Policy表示行業(yè)是否屬于產(chǎn)業(yè)政策明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè)。 Q_med代表產(chǎn)業(yè)政策制定前的行業(yè)成長(zhǎng)性, 其數(shù)值越大, 說明該行業(yè)的成長(zhǎng)性越高。 根據(jù)H1, 本文預(yù)期模型1中的β1顯著為正。 controlsi表示解釋變量之外的其他能說明行業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、規(guī)模、盈利狀況等特征的控制變量, 包括是否屬于高壁壘行業(yè)(Barrier)⑤、行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率(Lev_hy)、行業(yè)資產(chǎn)規(guī)模(Size_hy)、行業(yè)盈利能力(Roa_hy)以及年度(YEAR)虛擬變量。 具體變量定義見表1。 由于被解釋變量為啞變量, 本模型采用非線性模型(Logit模型與Probit模型)進(jìn)行回歸。

為了檢驗(yàn)H2, 即產(chǎn)業(yè)政策傾向選擇高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè)的現(xiàn)象在行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的情況下更明顯, 本文將待檢驗(yàn)的回歸模型設(shè)定為:

Policy=β0+β1Q_med+β2Q_med×Risk+

β3Risk+βicontrolsi+ε? ? ? ? (模型2)

其中: 被解釋變量Policy以及解釋變量Q_med與模型1相同。 Risk代表產(chǎn)業(yè)政策制定前期的行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)性, 本文使用以下方式度量: (1)采用產(chǎn)業(yè)政策制定前期5年的行業(yè)Roa的標(biāo)準(zhǔn)差Roasd, 其數(shù)值越大, 說明該行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)越高; (2)根據(jù)計(jì)算的Roasd定義是否為高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)(High_risk), 當(dāng)某行業(yè)的5年Roa波動(dòng)率高于/等于所有行業(yè)Roa波動(dòng)率的中位數(shù)時(shí), 取值為1, 否則為0; (3)采用行業(yè)內(nèi)所有上市公司Z值的中位數(shù)Zscore_med, 其中Z值代表企業(yè)風(fēng)險(xiǎn), Z值越小, 說明企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越高。 根據(jù)H2, 當(dāng)Risk采用前兩種度量方式時(shí), 本文預(yù)期模型2中行業(yè)成長(zhǎng)性與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)交乘項(xiàng)的系數(shù)β2顯著為正; 當(dāng)采用第三種度量方式時(shí), 預(yù)期該交乘項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)。

四、實(shí)證分析

(一)基本結(jié)果與分析

1. 行業(yè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。 如表2所示, Q_med均值為2.3492, 表示所有行業(yè)的平均成長(zhǎng)性相對(duì)較低, Q_med的最大值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為2.7153、1.4304, 說明不同行業(yè)之間的成長(zhǎng)性存在顯著的差異; Q_mean、 Q_ jq與Q_rank為產(chǎn)業(yè)政策制定前期行業(yè)成長(zhǎng)性(Q_med)的替代變量。 Policy的均值為0.4896, 說明受到產(chǎn)業(yè)政策鼓勵(lì)的行業(yè)占比達(dá)到48.96%。 Barrier的均值為0.2199, 說明高壁壘行業(yè)占比達(dá)21.99%, 很可能對(duì)產(chǎn)業(yè)政策的制定存在一定程度的影響, 應(yīng)當(dāng)在回歸中加以控制。 Lev_hy的均值為0.6042, 說明所有行業(yè)的平均資產(chǎn)負(fù)債率在60.42%左右。 Size_hy的最小值和最大值分別為20.987、21.97, 說明行業(yè)間資產(chǎn)規(guī)模存在顯著的差異。

2. 行業(yè)成長(zhǎng)性與產(chǎn)業(yè)政策的回歸結(jié)果。 如表3所示, 第1列和第3列為單變量檢驗(yàn)結(jié)果, 第2列與第4列為加入了其他控制變量的檢驗(yàn)結(jié)果, 結(jié)果表明產(chǎn)業(yè)政策(Policy)與政策制定前的行業(yè)成長(zhǎng)性(Q_med)正相關(guān), 并且加入控制變量后, 在5%的水平上顯著, 這支持了本文的H1。 由此可見, 產(chǎn)業(yè)政策傾向于選擇政策制定前的高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)發(fā)展行業(yè), 通過政策帶來的直接資源優(yōu)勢(shì)與信號(hào)傳遞帶來的市場(chǎng)優(yōu)勢(shì)彌補(bǔ)要素市場(chǎng)的不足, 推動(dòng)高成長(zhǎng)性行業(yè)的發(fā)展。 其余控制變量的回歸結(jié)果表明, 高壁壘行業(yè)更有可能成為產(chǎn)業(yè)政策明確鼓勵(lì)行業(yè), 這是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)政策除彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等目的外, 還有對(duì)關(guān)系到國家安全和國民經(jīng)濟(jì)命脈的特殊行業(yè)進(jìn)行扶持等目的。

(二)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 采用工具變量法緩解本文研究可能存在的內(nèi)生性問題⑥。 本文的研究結(jié)果可能受到兩類內(nèi)生性問題的影響: 第一類是可能存在遺漏變量從而導(dǎo)致的偽相關(guān)問題; 第二類是樣本度量偏差, 基于數(shù)據(jù)的可得性, 非上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)無法統(tǒng)計(jì)。 鑒于上市公司的估值通常遠(yuǎn)高于非上市公司, 其整體估值占行業(yè)總估值的比例較大, 本文在計(jì)算行業(yè)成長(zhǎng)性時(shí), 采用所有上市公司數(shù)據(jù)作為行業(yè)成長(zhǎng)性的計(jì)算依據(jù)。 即使非上市公司市值較低, 但其成長(zhǎng)性可能與上市公司存在差異, 仍然會(huì)導(dǎo)致樣本度量偏差問題。 因此, 本文擬為行業(yè)成長(zhǎng)性尋找合適的工具變量, 并采用兩階段法對(duì)H1進(jìn)行檢驗(yàn)⑦, 以緩解可能存在的內(nèi)生性問題。

國務(wù)院于2010年10月發(fā)布了《關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》, 對(duì)我國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展明確提出了一系列中長(zhǎng)期目標(biāo)。 戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)屬于資本、技術(shù)高度密集型產(chǎn)業(yè), 與行業(yè)成長(zhǎng)性具有相關(guān)性⑧; 并且其來源于國家發(fā)布的文件, 與企業(yè)特征無關(guān), 是相對(duì)外生的變量。 因此, “是否為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)”(IV)與行業(yè)成長(zhǎng)性相關(guān), 與是否屬于產(chǎn)業(yè)政策明確鼓勵(lì)行業(yè)的擾動(dòng)項(xiàng)無關(guān), 是一個(gè)較合理的工具變量。 將國家統(tǒng)計(jì)局2012年發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(2012)》(試行)和2018年發(fā)布的《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(2018)》進(jìn)行合并處理⑨, 以《上市公司行業(yè)分類指引》(2001年)為參照, 將上市公司所屬行業(yè)分為戰(zhàn)略性與非戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè), 當(dāng)該行業(yè)屬于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)時(shí), IV取值為1, 否則取值為0。

如表4所示, 一階段Q_med的回歸結(jié)果表明, 工具變量IV(0.2942)對(duì)“行業(yè)成長(zhǎng)性”的影響顯著為正。 二階段Policy的回歸結(jié)果表明, 在控制內(nèi)生性問題之后, 行業(yè)成長(zhǎng)性的系數(shù)依然顯著為正, 進(jìn)一步支持了H1, 即產(chǎn)業(yè)政策傾向于選擇政策制定前期的高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè)。

2. 使用替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。 前文采用行業(yè)內(nèi)所有公司托賓Q值的中位數(shù)Q_med作為行業(yè)成長(zhǎng)性的度量指標(biāo), 此處分別以行業(yè)內(nèi)所有公司托賓Q值的平均數(shù)(Q_mean)、經(jīng)股權(quán)加權(quán)后計(jì)算的行業(yè)托賓Q值(Q_ jq)進(jìn)行替代。 同時(shí), 為了使得不同時(shí)段的行業(yè)托賓Q值具有可比性, 此處還對(duì)所有的Q_med進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理, 即對(duì)Q_med分年份排序后進(jìn)行五等分, 從小到大依次賦值為0.2、0.4、0.6、0.8、1, 并以此作為行業(yè)成長(zhǎng)性的替代度量指標(biāo)(Q_rank)。 使用替代變量進(jìn)行回歸的檢驗(yàn)結(jié)果(見表5)表明, 在使用替換變量后, 本文結(jié)果未發(fā)生改變, 結(jié)論保持穩(wěn)健。

(三)風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性檢驗(yàn)

行業(yè)成長(zhǎng)性、行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與產(chǎn)業(yè)政策的回歸結(jié)果如表6所示, 從行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變量Roasd和High_risk的檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn), 產(chǎn)業(yè)政策(Policy)與產(chǎn)業(yè)政策制定前行業(yè)成長(zhǎng)性與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的交乘項(xiàng)(Q_med×Risk)分別在5%與10%的水平上顯著正相關(guān)。 從行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變量Zscore_med的檢驗(yàn)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn), 交乘項(xiàng)Q_med×Risk的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)。 回歸結(jié)果與前文預(yù)期一致, 支持了H2, 即產(chǎn)業(yè)政策傾向于選擇政策制定前期高成長(zhǎng)性行業(yè)的制定邏輯在行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的情況下更明顯。 這是因?yàn)椋?風(fēng)險(xiǎn)作為市場(chǎng)配置資源的重要考慮因素, 在要素市場(chǎng)失靈的情況下, 市場(chǎng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡態(tài)度會(huì)加劇高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)的資源缺口, 使得資源錯(cuò)配在高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)中更為顯著。 政府通過提供基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、財(cái)政補(bǔ)貼和貸款扶持等手段, 能夠較大程度地降低技術(shù)研發(fā)和升級(jí)應(yīng)用過程中的不確定風(fēng)險(xiǎn), 集中力量發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的規(guī)模效應(yīng)和集聚效應(yīng), 從而提高產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新效率。

(四)經(jīng)濟(jì)效應(yīng)分析

1. 產(chǎn)業(yè)政策的資源效應(yīng)。 本文以要素市場(chǎng)失靈為背景, 認(rèn)為產(chǎn)業(yè)政策的部分動(dòng)機(jī)在于彌補(bǔ)要素市場(chǎng)失靈, 促使資源流向存在缺口的高成長(zhǎng)性行業(yè)。 因此, 這里進(jìn)一步檢驗(yàn)高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司在得到產(chǎn)業(yè)政策支持后是否獲得了資源優(yōu)勢(shì)。 本文選取“十一五”“十二五”和“十三五”規(guī)劃期間(2006 ~ 2018年)的A股上市公司為研究樣本, 分別使用公司獲得的政府補(bǔ)助Subsidy及新增貸款DFA為被解釋變量; 使用公司在產(chǎn)業(yè)政策制定前所屬行業(yè)的成長(zhǎng)性L_Qmed為解釋變量, 其取值為公司所屬行業(yè)在每個(gè)五年規(guī)劃制定前期所對(duì)應(yīng)的Q_med。 回歸結(jié)果(限于篇幅,略)表明, L_Qmed的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正, 說明屬于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司,? 在產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施后獲得了更多的政府補(bǔ)助和新增貸款。

2. 產(chǎn)業(yè)政策的財(cái)務(wù)效應(yīng)。 本文檢驗(yàn)處于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的企業(yè)在產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施后的業(yè)績(jī)表現(xiàn)。 本文認(rèn)為, 當(dāng)產(chǎn)業(yè)政策傾向于選擇高成長(zhǎng)性行業(yè)作為明確鼓勵(lì)行業(yè)時(shí), 政策的實(shí)施能夠?yàn)樘幱诟叱砷L(zhǎng)性行業(yè)的公司帶來直接的資源支持和市場(chǎng)信號(hào)傳遞, 使其獲得更多資金支持如政府補(bǔ)助與銀行貸款, 有效緩解企業(yè)面臨的融資約束, 從而對(duì)公司業(yè)績(jī)產(chǎn)生正面影響。 本文分別使用公司營業(yè)收入增長(zhǎng)率Growth、資產(chǎn)收益率Roa及毛利率GPM為被解釋變量公司業(yè)績(jī)的不同度量指標(biāo), 回歸結(jié)果(限于篇幅,略)表明, 產(chǎn)業(yè)政策制定前行業(yè)成長(zhǎng)性L_Qmed的系數(shù)(分別為0.0285、0.0194、0.0053)均在1%的水平上顯著為正, 說明屬于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司在產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施期間的業(yè)績(jī)表現(xiàn)更好。 即: 產(chǎn)業(yè)政策利用政府力量和市場(chǎng)力量的協(xié)同效應(yīng), 幫助高成長(zhǎng)性行業(yè)獲得了更多的資源優(yōu)勢(shì)與發(fā)展機(jī)會(huì), 這支持了有為政府與新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論。

五、研究結(jié)論與啟示

(一)研究結(jié)論

在中國特色社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制下, 市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展既需要“有效的市場(chǎng)”, 也離不開“有為的政府”, 政府干預(yù)與市場(chǎng)主導(dǎo)可以發(fā)揮協(xié)同互補(bǔ)效應(yīng), 以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)升級(jí)與社會(huì)發(fā)展。 在我國要素市場(chǎng)正式制度改革相對(duì)滯后的情況下, 要素市場(chǎng)扭曲帶來的資源錯(cuò)配可能導(dǎo)致成長(zhǎng)性較高的行業(yè)發(fā)展受到限制, 因此政府有動(dòng)機(jī)對(duì)成長(zhǎng)性較高的行業(yè)進(jìn)行積極干預(yù)和良性管制。 產(chǎn)業(yè)政策作為政府干預(yù)市場(chǎng)的產(chǎn)物, 應(yīng)當(dāng)成為要素市場(chǎng)改革完成前的正式替代措施, 起到提高資源配置效率、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等作用。

基于此, 本文以“十一五”“十二五”以及“十三五”規(guī)劃前后(2006 ~ 2018年)作為樣本期間, 利用我國全部A股上市公司的行業(yè)數(shù)據(jù)與公司數(shù)據(jù), 探究了產(chǎn)業(yè)政策的制定邏輯、資源效應(yīng)與財(cái)務(wù)效應(yīng)。 結(jié)果發(fā)現(xiàn): 產(chǎn)業(yè)政策更傾向于選擇產(chǎn)業(yè)政策制定前成長(zhǎng)性較高的行業(yè)作為明確鼓勵(lì)發(fā)展的行業(yè), 且這種現(xiàn)象集中于行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高的情況下。 通過資源效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 屬于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司, 在政策實(shí)施期間獲得的政府補(bǔ)助和新增貸款更多。 通過財(cái)務(wù)效應(yīng)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn), 屬于產(chǎn)業(yè)政策制定前高成長(zhǎng)性行業(yè)的公司, 在未來業(yè)績(jī)表現(xiàn)更好。 以上結(jié)論不僅論證了產(chǎn)業(yè)政策制定的合理性, 同時(shí)證明了產(chǎn)業(yè)政策實(shí)施的有效性。 本文從要素市場(chǎng)失靈的視角, 對(duì)產(chǎn)業(yè)政策制定邏輯的相關(guān)研究進(jìn)行了創(chuàng)新, 同時(shí)對(duì)政府與市場(chǎng)關(guān)系、“有為政府論”的相關(guān)研究進(jìn)行了發(fā)展和創(chuàng)新。

(二)理論啟示與政策建議

本文的研究結(jié)果具有很強(qiáng)的政策啟示。 Shleifer的系列文章[14,15] 提出了“監(jiān)管之謎”(the Puzzle of Regulation)以及最佳監(jiān)管規(guī)則(the Optimal Regulatory Rule), 充分論證了政府監(jiān)管的普遍性和必要性。 基于此, 本文認(rèn)為, 在我國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)條件下, 市場(chǎng)失靈廣泛存在, 需要政府進(jìn)行管制以彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈, 由此形成市場(chǎng)與政府雙輪驅(qū)動(dòng), 從而促進(jìn)我國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)更好更快地發(fā)展。 要素市場(chǎng)正式制度的不健全會(huì)引發(fā)要素市場(chǎng)失靈, 產(chǎn)業(yè)政策這一政府管制措施正好可以彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈, 引導(dǎo)要素資源流向高成長(zhǎng)性行業(yè), 進(jìn)而提高要素資源的配置效率。 所以, 一方面, 在進(jìn)行要素市場(chǎng)正式制度改革的同時(shí), 需要繼續(xù)強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)政策彌補(bǔ)要素市場(chǎng)失靈的作用; 另一方面, 針對(duì)我國轉(zhuǎn)型經(jīng)濟(jì)條件下諸如低端產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能嚴(yán)重過剩、有效供給能力不足帶來大量“需求外溢”等其他市場(chǎng)失靈, 在進(jìn)行相關(guān)正式制度改革的同時(shí), 政府應(yīng)當(dāng)主動(dòng)補(bǔ)位進(jìn)行有效管制, 確實(shí)把市場(chǎng)與政府的優(yōu)勢(shì)都充分發(fā)揮出來, 從而有效解決市場(chǎng)失靈問題, 最終促進(jìn)我國市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。

最后, 通過對(duì)屬于高成長(zhǎng)性行業(yè)的上市公司的區(qū)域分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì), 發(fā)現(xiàn)70%左右的高成長(zhǎng)性行業(yè)的上市公司分布在東部地區(qū), 這說明政府在通過產(chǎn)業(yè)政策對(duì)該部分行業(yè)進(jìn)行政策扶持時(shí), 絕大部分資源將流入現(xiàn)階段市場(chǎng)化水平較高的東部地區(qū), 這樣會(huì)加劇我國地區(qū)間發(fā)展不均衡的現(xiàn)狀。 因此, 政府在制定產(chǎn)業(yè)政策時(shí)需要對(duì)市場(chǎng)化水平落后的中西部地區(qū)進(jìn)行針對(duì)性幫扶。

【 注 釋 】

① 根據(jù)王小魯?shù)龋?019)統(tǒng)計(jì)整理的市場(chǎng)化指數(shù),2016年產(chǎn)品市場(chǎng)的發(fā)育程度得分為7.78分,要素市場(chǎng)的發(fā)育程度得分僅為5.94分,說明我國要素市場(chǎng)相比產(chǎn)品市場(chǎng)發(fā)展滯后。

② 2020年4月9日,中共中央、國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場(chǎng)化配置機(jī)制體制的意見》,體現(xiàn)了要素市場(chǎng)化改革對(duì)推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

③ 如2020年爆發(fā)的全球性新冠肺炎疫情嚴(yán)重阻礙了生產(chǎn)和流通,不僅導(dǎo)致 CPI同比階段性走高,同時(shí)對(duì)全球金融市場(chǎng)造成震蕩,由此導(dǎo)致市場(chǎng)失靈,當(dāng)時(shí)政府采取的公共衛(wèi)生政策、財(cái)政政策、貨幣政策、金融監(jiān)管等多項(xiàng)政策措施,有效降低了疫情對(duì)社會(huì)和市場(chǎng)的負(fù)面影響,進(jìn)而緩解了市場(chǎng)失靈。

④ 根據(jù)陳斌等(2008)、羅黨論和劉曉龍(2009)對(duì)行業(yè)進(jìn)入壁壘的定義,將其細(xì)分的第一類傳統(tǒng)國有壟斷行業(yè)(行業(yè)壁壘指數(shù)大于等于7的行業(yè))定義為高進(jìn)入壁壘行業(yè)。

⑤ 考慮到產(chǎn)業(yè)政策除彌補(bǔ)市場(chǎng)失靈、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)等目的外,還有對(duì)關(guān)系到國家安全和國民經(jīng)濟(jì)命脈的特殊行業(yè)進(jìn)行扶持等目的。因此,本文將是否屬于高壁壘行業(yè)作為控制變量之一。

⑥ 采用工具變量的兩階段法回歸前,利用Wald檢驗(yàn)了Q_med的內(nèi)生性,結(jié)果顯示p值為0.00,說明Q_med確實(shí)為內(nèi)生變量,需要利用統(tǒng)計(jì)方法緩解解釋變量的內(nèi)生性問題。

⑦ 由于模型1的被解釋變量為虛擬變量,因此工具變量回歸采用Ivprobit的兩階段法。在未列出的檢驗(yàn)中,也使用2SLS、GMM、LIML對(duì)H1進(jìn)行了檢驗(yàn),結(jié)果一致。

⑧ 在未列出的檢驗(yàn)中,本文進(jìn)行了弱工具變量檢驗(yàn),AR檢驗(yàn)結(jié)果的p值為0.000,Wald檢驗(yàn)結(jié)果的p值為0.0652,均小于0.1,拒絕原假設(shè),說明IV確實(shí)與Q_med相關(guān),因此并非弱工具變量。

⑨ 《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類(2018)》是對(duì)2012年版本的細(xì)化與分解,因此文章采用取并集的方式處理。

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