政府補助對農業企業融資約束的影響研究

張航傳 石德金

一、研究背景

農業是第一產業，它不僅是國家經濟穩定發展的基石，更直接關系到國計民生。農業企業是農業與工業相聯系的紐帶，既具有企業的屬性，又直接關系到農業生產和服務。長期以來，農業企業經營不確定性大、利潤水平低等經營特點，引起了學術界和業界的廣泛關注，如范黎波等（2012）認為，農業企業相較于其他企業的顯著特點是其自身效益低、利潤周期長。農業企業本身的這種經營特點對其融資能力產生了直接影響。當投資者普遍認為農業企業經營不確定性較大時，農業企業融資便會受到諸多限制。財政專項資金是政府推進鄉村振興的主要抓手（吳思紅，2020）。隨著“鄉村振興”戰略持續深入推進，政府對農業的扶持力度越來越大。對于農業企業而言，政府將采取更多措施積極引導，助力農業企業發展生產。因此在鄉村振興背景下，研究政府補助對農業企業融資約束的影響具有現實意義。

二、假設提出

政府補助是政府以無償的形式向企業劃撥資金或資產，一方面，政府補助可以在一定程度上直接緩解農業企業的融資困境。政府補助往往是一筆無償的現金流入，這直接增加了農業企業可利用的現金流，進而紓困緩解了農業企業的融資約束問題。另一方面，政府補助帶來的“認證效應”，可以向外界傳遞出信號，有助于增強企業的融資能力（李莉等，2015），即能夠獲得政府補助的農業企業，往往是那些受到政策重點扶持的企業，或者是經營狀況良好、信譽較高的企業。對于投資者而言，政府補助如同無形的“背書”，它向投資者傳遞出企業所在產業受到重視，企業經營狀況良好、發展前景較好的有利信號，這無疑增強了投資者對于受到政府補助企業的信心，因而可以緩解農業企業的融資約束。據此，筆者提出假設：

H1：政府補助可以緩解農業企業的融資約束。

三、研究設計

（一）數據來源與變量說明

1.數據來源。考慮到眾多非上市農業企業的數據難以獲得，本文以農業類上市公司為研究對象，具體是指農、林、牧、漁業行業的企業。本文選取2011-2020年中國滬深兩市A股上市公司的農業類企業作為樣本，相關數據來自CSMAR數據庫。結合文章研究需要以及以往研究慣例，筆者對樣本作出如下篩選：（1）剔除IPO當年的樣本；（2）剔除ST、*ST的公司樣本；（3）剔除相關數據缺失和明顯異常的樣本。最終得到223個企業的年度觀測值。為了消除異常值的影響，對主要連續變量采取上下1%的縮尾處理。

2.變量說明。融資約束（FC），參考海本祿等（2021）的研究，采用SA指數測度法來衡量農業企業的融資約束程度，具體來說，FC=-0.737×Size+0.043×Size^2-0.04×Age，其中，Size指的是企業規模即總資產規模，Age指的是企業年齡，該變量一般為負值，絕對值越大代表融資約束程度越高。政府補助（Subsidy），其數據直接采用財務報表附注中的有關數據，為了消除規模的影響，將Subsidy定義為“政府補助總額/總資產”。其余控制變量定義詳見表1所示。

表1 變量定義表

（二）模型設定

為了驗證政府補助對農業企業融資約束的影響，擬建立以下模型：

FCit=β0+β1Subsidyit+β2Sizeit+β3Levit+β4ROEit+β5Top10it+β6Boardit+β7Ageit+β8Dualit+β9SOEit+εit

其中，模式中i表示第i個企業，t表示第t年。主要關注自變量Subsidy的系數β1，因為FC是負向指標，且絕對值越大代表融資約束程度越高，所以若顯著為正，則說明政府補助可以緩解農業企業面臨的融資約束；若β顯著為負，則說明政府補助加劇了農業企業面臨的融資約束；若β不顯著，則說明政府補助對農業企業面臨的融資約束沒有直接影響。

四、實證分析

（一）描述性統計

從表2的描述性統計結果可以看出，FC的平均值為-3.770，最小值為-4.440，最大值為-3.230，與海本祿等（2021）的研究結果相比，農業企業FC的絕對值都偏大，這說明農業企業與其他行業企業相比，面臨著更大程度的融資約束。從Subsidy的各項指標值來看，政府補助與企業總資產的比值都偏小，一方面，這是因為政府補助本身不是企業最主要的資金來源，另一方面，說明農業企業獲得的政府補助規模依然偏低。Size衡量的是農業企業的規模，值得注意的是相比其他變量，Size的標準差較大，這說明農業上市公司的規模存在較大差距。Lev的平均值為0.420，說明農業企業的負債規模總體上較高。ROE的平均值僅為0.040，這說明農業企業的獲利能力整體上是偏低的，但標準差達到了0.200，說明不同農業企業之間獲利能力存在較大差距。Top10的平均值為0.540，達到了50%以上，表明農業企業總體上的股權集中度是較高的。Age的平均值為16.370，表明樣本中的農業企業總體上是比較“年輕”的。SOE的平均值為0.340，表明樣本中有34%的企業為國有企業。Dual的平均值為0.210，說明樣本企業中有21%為董事長兼任總經理。

表2 描述性統計

（二）相關性分析

表3是對主要解釋變量和控制變量的相關性分析，從分析結果來看，變量之間的皮爾遜相關系數的最大值是ROE和Lev之間的相關系數，為-0.454，但絕對值遠低于經驗值0.8，這說明變量之間不存在嚴重的多重共線性。

表3 相關性分析

（三）回歸結果分析

為了驗證假設即政府補助對農業企業融資約束的影響，本文采用OLS法對模型進行回歸，具體回歸結果見表4所示。第（1）列是不控制行業和年份時的回歸結果，從回歸結果可以看出，Subsidy的系數為0.776，且在1%的水平下顯著，驗證了本文的假設，即政府補助緩解了農業企業面臨的融資約束。為了控制不隨時間和行業變化的因素對回歸結果的影響，本文進一步加入了年份固定效應和行業固定效應，回歸結果為第（2）列所示。從Subsidy系數的顯著性和正負性來看，依然支持假設，而且系數的絕對值有所提高，這也表明了控制行業和年份的必要性。考慮到樣本企業中同時具有國有企業和非國有企業，且國有企業的特殊性歷來被學者們在研究中予以特別關注，本文將樣本區分為國有企業組和非國有企業組。第（3）列展示的是國有企業組的回歸結果，第（4）列展示的是非國有企業組的回歸結果。從回歸結果來看，兩組中Subsidy系數的正負性和顯著性均支持本文的假設。但是相比國有企業組，非國有企業組的系數絕對值更大，顯著性也更強。這表明，相較于國有農業企業，對于非國有農業企業而言，政府補助對融資約束的緩解作用更大。這可能是因為，國有企業本身承擔著經濟和政治的雙重任務，與政府的關系也更加密切。政府給予國有企業的補助有時是基于一定的政策目標，國有企業對于政府補助資金的使用也往往受到政府政策影響。因此作為國有農業企業，其受到政府補助向外界傳遞出的信號往往是較弱的，獲得的融資“認證效應”也相對不明顯。所以，對于國有農業企業而言，政府補助對融資約束的緩解作用不如非國有企業明顯。

表4 回歸結果

五、結論與建議

（一）結論

本文以農業類上市公司為研究對象，檢驗了政府補助對農業企業融資約束的影響。研究結果表明，政府補助確實可以緩解農業上市公司面臨的融資約束。若區分股權性質，則在非國有企業中，政府補助對融資約束的緩解作用更加明顯。對于國有企業而言，政府補助在一定程度上體現了政策屬性，向投資者傳遞出的信號較弱，對融資約束的緩解作用也相對較弱。

（二）建議

1.政府應加強政策引導，合理確定補助對象和規模。在實施鄉村振興的背景下，政府應加大對涉農企業補助力度。但是，政府在決定補助對象以及投入資金時，要充分考慮補助可能產生的連鎖反應，將補助投入到那些對鄉村振興能夠起到關鍵作用的行業、企業，促進其發展。同時，要加強引導，督促農業企業合理使用資金。

2.農業企業要提高績效，爭取政府補助。發放政府補助除了政策上的考量外，還要考察企業經營狀況等因素。因此，農業企業要合理經營，展示出良好的發展前景，以獲得政府支持并得到更多補助，進一步增強融資能力。