产业政策、企业投资行为与财务危机

一、引言

政治和经济密切相关，政府的力量时刻影响着国民经济实体运营。政府干预是我国制度背景中的一大特色，政府干预企业这一举动深刻影响着企业行为，进而影响到企业的经营成果。宏观经济政策实质上是政府调控和干预经济运行的手段，从企业微观层面上看，对于国家经济政策的实施效果目前存在两种观点：一部分学者认为政府补贴等国家政策可以达到资源配置的作用，提高资源利用率，从而提高公司绩效[1-2]；另一部分学者认为政府的干预行为会降低投资效率[3]，形成产能过剩，降低企业价值[4-5]，不利于企业的长期业绩和实现可持续发展。

产业政策作为政府干预的重要手段之一，其目的是实现资源的优化配置、促进经济快速发展。企业作为微观经济主体，产业政策对其有着广泛的影响。部分学者认为产业政策有利于增强企业的融资能力[6]，促使企业更好地发展[7]。但从实际情况看，国家实施产业政策后，钢铁、光伏、风电等行业出现了产能过剩的现象①有资料显示，产能过剩在钢铁制造行业已经持续了好几年。2007年以前，粗钢的产能利用率达到83%以上，但2007年之后持续下滑，即出现了长期的产能过剩现象。，部分企业陷入困境。这说明产业政策在有些方面并未达到政府预期的效果，对企业在受到产业政策支持后的发展不一定是有利的。那么，实施产业政策能否达到促进企业发展的目的呢？如果产业政策确实会导致企业陷入财务困境，那又是通过何种途径呢？这些都需要进一步深入探索。

二、理论分析与研究假设

我国实行社会主义市场经济，强调以市场为主、国家宏观调控为辅地发展经济，实现资源的优化配置。由于我国处于社会主义初级阶段，法律法规等相关制度尚不完善，仅仅依靠市场力量无法实现经济的有效运行。因此，在这种市场环境下，政府干预无可避免。

产业政策理论表明实施产业政策对国家经济具有重大影响。产业政策是政府干预经济的一个重要手段，国家实施产业政策是为了通过调整产业结构和产业组织形式，引导市场参与者实现一定的经济目标和社会目标，使经济得到更好更快的发展。鼓励性产业政策的发布对于支持发展的企业来说是利好消息。在当期，企业的融资约束小，融资机会多[8]，降低财务风险，有利于企业发展。但是，产业政策的这种实施效果并未能一直持续，未来几年企业的财务风险会逐渐增大，陷入财务困境的可能性增加。实践中存在着这样的情况，企业在受到产业政策支持之后，未来的经营状况变差，很容易陷入财务危机。基于此，提出如下假设。

假设1：鼓励性产业政策会降低企业当期财务风险，但会提高企业未来发生财务困境的可能性。

国家产业政策会影响相关企业的投资行为，引导企业资金流向。基于当前经济形势和行业的发展前景，管理者会形成一定的心理预期，从而做出相应的投资决策。国家颁布鼓励某些行业发展的产业政策后，会刺激企业管理者新建投资项目，提高企业投资规模和水平。

财务危机理论说明了企业内部行为、宏观环境及政策都可能诱导企业发生财务危机。国家产业政策通过政府补贴、税收优惠等手段，改变了企业运营的环境，从而对企业的生产经营产生影响。处于产业政策支持行业的企业，其管理者预期企业未来发展前景较好，同时，这些企业拥有有利的融资环境，融资成本较低，从而刺激了企业投资。

假设2：鼓励性产业政策会导致被鼓励行业内的企业增加资本投资。

2006年，我国开始实施《可再生能源法》，同时在“十一五”规划中规划了与发展太阳能、光伏发电技术相关的工程项目。在国家产业政策的支持下，我国太阳能光伏产业迅速发展，新增长装机容量不断扩张，2006—2009年间我国投资保持年均60%的增速。2009年陆续出台了一系列推进光伏产业的政策，在“太阳能屋顶计划”和“国家金太阳示范工程”等光伏产业政策的鼓励下，我国光伏装机容量增幅较大，由2009年的160MW剧增到2010年的500MW。相比而言，受到产业政策限制发展的行业出现投资停滞现象，而且逐渐出现衰退。《“十五”工业结构调整规划纲要》明确提出要限制有色金属汞产品的市场准入，随后，汞及汞制品的产销量迅速下滑，只有少量符合要求的企业留存下来。这一系列数据都表明产业政策会影响企业的投资水平。基于此，提出如下假设。

企业投资理论表明企业在进行投资时，可能会在投资行为上出现偏差。可持续增长这一概念由罗伯特·C.希金斯提出，其认为只有企业的实际发展与已有资源相匹配，企业才能实现可持续增长。一旦企业增长过快，就会打乱企业的发展步伐，使企业面临更大风险，企业容易陷入财务危机。Cyrus et al.② Cyrus A.Ramezani，Luc Soenen，Alan Jung，Growth，Corporate Profitability，and Value Creation，Financial Analysis Journal，2002：56-67.指出，如果企业的盈余或销售保持增长，虽然用来衡量企业盈利能力的指标会提高，但一旦增长速度超过了临界点，就会降低企业价值。因此，企业的销售并非越高越好，超速增长会导致企业价值出现波动，增加企业发生财务危机的可能性[9]，不利于企业健康平稳发展。基于此，提出如下假设。

其表达式如下：

我国企业存在不同的产权性质，从而导致产业政策对不同企业产生的影响作用不一样。在我国，国有企业受到政府的庇护，占据了主要资源，而民营企业的发展受到了诸多阻碍。国有企业拥有更多的政治关系，更容易获得银行的信贷资金。这些内在的优势使得产业政策对国有企业的投资行为和经营状况的影响减小。而相比国有企业，非国有企业处于劣势地位。当非国有企业受到产业政策支持时，行业管制得到放松，同时对特定行业的信贷供给使得非国有企业更容易获融资，产业政策对非国有企业有着更大的激励作用。基于此，提出以下假设。

假设4：相比国有企业，产业政策对企业财务危机的影响在非国有企业中更加明显。

三、实证研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以“十一五”和“十二五”规划期间产业政策作为背景，选择2006—2015年沪深A股上市公司作为初始样本，使用上市公司数据及相应宏观经济数据进行研究分析。由于“十三五”规划仍在实行当中，其对企业未来的实施效果未能完全体现。因此，为了完整体现五年计划的整体效果，本文只选择“十一五”和“十二五”规划即2006—2015年进行研究。

由于金融行业存在其特殊性，本文剔除所有金融业的样本。同时，为了消除极端值对回归结果的影响，对本文中的主要变量进行了1%～99%的Winsorize处理。最终的样本数为7 250个。

本文使用的数据全部取自于CSMAR国泰安数据库。资产、负债等财务报表中的数据取自CSMAR中国上市公司财务报表数据库，第一大股东持股比例、两职合一等与公司治理相关的数据取自CSMAR中国上市公司治理结构研究数据库。

②中华人民共和国教育部制定，《普通高中语文课程标准·学科核心素养与课程目标》（2017年版），人民教育出版社，2018年1月第1版，第4页.

下面对可能影响矩形空心墩变形能力的参数进行敏感性分析，孙治国等通过有限元模拟，采用位移角作为延性目标对圆形空心墩的延性性能进行了研究。但国内对于桥梁结构而言，一般采用位移延性能力作为检验墩柱延性能力的指标。固本文采用位移延性能力作为延性指标，对纵筋配筋率、壁厚、轴压比及纵筋强度等参数对矩形空心墩抗震能力的影响。

（二）检验方程模型设计

中介效应的检验过程需要建立三个方程式，主要包括三个变量：解释变量X、被解释变量Y以及中介变量M。如果解释变量通过中介变量影响被解释变量，那么这一传导路径就是中介效应，即M作为影响X和Y的中介。借鉴Baron&Kenny[10]、温忠麟等[11]的做法，本文构造以下递归模型来检验产业政策与企业财务危机关系中企业投资的中介效应。

分别用模型1、模型2和模型3来检验假设1、假设2和假设3。

模型1：

 

模型2：

 

模型3：

 

将总样本区分为国有企业与非国有企业的子样本，使用模型1来检验假设4，对比国有企业和非国有企业之间的区别。

Zi，t 用来衡量企业发生财务危机的可能性，IPi，t 为产业政策的虚拟变量，INVi，t用来衡量企业的投资水平。本文选取公司规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、公司绩效（CASHAS）、成长性（GROWTH）、高管持股比例（MPS）、董事会规模（BDS）、两职合一变量（DUALITY）、管理费用率（ADM）来控制对企业财务危机的影响[12-13]。

另外，选取公司规模（SIZE）、现金持有量（CASH）、资产收益率（ROA）、上一期的投资支出（LINV）来控制对企业投资水平的影响[14-15]。

上述递归模型的检验程序和原理如下：首先对模型1进行回归分析，如果产业政策（IP）的系数α1显著为负，则说明产业政策会导致企业发生财务困境的可能性更大。然后再对模型2、模型3进行回归，假如模型2中系数β1显著为正，说明产业政策会导致被鼓励行业内的企业增加资本投资。同时，如果模型3中系数γ1、γ2均显著为负，说明产业政策对企业发生财务危机的影响至少有一部分是由于企业投资的中介效应产生的。

（三）主要变量定义与计量

1.产业政策

本文试图探索产业政策对微观公司产生的影响，但是对于如何衡量产业政策这一变量存在一定难度。按照国家发改委《产业结构调整指导目录》，并借鉴陈冬华、李真、新夫（2010）对“十五规划”“十一五规划”行业划分的方法，将上市公司所处行业划分为明确鼓励以及一般类两种行业。对于第t期企业处于明确鼓励行业内，产业政策取值为1，否则为0。

2.投资行为

共轭亚油酸（CLA）是亚油酸（含有共轭双键）的一类空间位置和几何异构体的总称，主要有cis-9,trans-11CLA（c9t11-CLA）和 trans-10，cis-12CLA（t10c12-CLA）两种异构体。研究表明，在人类、小鼠和猪等哺乳动物中，CLA在活体和细胞水平都具有抗炎作用[7]。目前为止，关于CLA对草鱼肠道炎症调控作用的报道很少。因此，本论文拟通过在草鱼饲料中添加适量的共轭亚油酸，探讨其对草鱼肠道炎症的调控作用，为草鱼饲料配方的优化升级提供理论依据。

借鉴投资文献中的普遍做法，参照辛清泉等[5]，方军雄[16]等的研究，本文对投资定义如下：投资额为购置固定资产和无形资产及相关资产的现金、购置和处理子公司及其他单位所支付的现金、债权性和权益性投资所支付的现金之和，并用总资产标准化。

3.企业财务危机

工程管理专业是一门新兴学科，英国是最开设工程管理专业的一批发达国家之一，其国内不同高校对工程管理类专业的称呼不同，在学习时间上也存在一定的差异，多为三年或是四年。为了保障工程管理专业的健康发展，英国建造师协会和测量师协会每隔一段时间就会对各高校的工程管理专业进行评估认证。就当前形势而言，工程管理专业综合实力较强的几所高校为里丁大学、拉夫堡大学等。英国高校工程管理专业人才培养的过程中，会根据工程管理行业协会对专业人才资质做出的标准要求，向广大学生传授管理、商业、技术等领域的知识技能，致力于培养职业项目经理人。专业毕业生的就业领域包括建筑工程调研咨询、工料计量等。

本文使用Altman（1968）的Z值模型③这一财务预警模型来预测企业破产，该模型主要包括五类基本的财务比率，通过这些比率进行加权计算得出分数，即可用来预测企业的破产。其表达式如下：

 

式中：X1=净营运资本/资产总额

在稳健性检验中，本文使用F分数作为衡量企业财务危机的变量，重新对产业政策、投资行为以及企业财务危机的关系进行验证。对于财务危机预警模型，周首华等[17]认为在建立Z值模型时，并未考虑到企业现金流量变动等对企业财务危机的影响，他们在Z值模型的基础上进行修正，创造了新的F分数模型。这一模型的特点是加入了现金流量这一因素，同时检验样本远远多于Z值模型使用的66家。

X3=息税前利润/资产总额

X4=股东权益/负债总额

X5=营业收入/资产总额

X5=（税后纯益+利息+折旧）/平均总资产

4.控制变量

（4）设计预裂孔孔底坐标：第（3）步孔底高程实际控制点坐标、预裂孔间距。为了保证爆破质量，拱肩槽中间区域采用等间距布孔，两侧采用发散布孔；

其他变量定义具体如表1。

大型带式输送机的设计，通用的计算方法是将输送胶带看成刚体对输送机的启制动过程进行动力学分析。实践证明，这种分析方法用于大功率长距离的带式输送机时，其计算结果与实际情况相差较大，满足不了经济性和可靠性的要求，故需采用动态分析进行设计计算。

③Edward I.Altman，Financial ratios,discriminant analysis and prediction of corporate bankruptcy，Journal of Finance，1968.

 

表1 变量定义

  

四、实证结果与分析

（一）描述性统计

表2为变量的描述性统计。企业财务危机Z值介于-4.1671与9.6513之间，且标准差为1.4829，说明我国企业运营状态存在较大差异。从分位数来看，3/4分位数为2.1464，表明至少有25%以上的企业经营状况很好，发生财务危机的可能性很小。产业政策IP的四分位数为0，说明国家明确支持的企业占少数，不到25%。企业资本投资INV最小值为-0.0682，最大值为0.5626，标准差为0.0875，说明投资水平两端的差异较大，但整体上企业间投资水平差异不大。

在各控制变量中，数据分布比较分散的有公司规模（SIZE）、董事会规模（BDS）。资产负债率（LEV）的1/4分位数为0.3837，说明至少1/4的企业资产负债率低于40%；公司绩效（CASHAS）最小值为-0.2138，1/4分位为0.0075，表明只有少部分企业经营活动现金净流量为负。

将上杭锥种子分别用10、50、90 mg·l-1的赤霉素溶液浸种24h，取出后用蒸馏水润洗种子3 次。

（二）多元回归分析

表3的回归结果反映了产业政策与企业财务危机之间的关系。在考虑变量的滞后性后，发现产业政策对企业当期以及未来不同时期的财务危机影响不同。由表3可以看出，产业政策IPt与财务危机Zt正相关，虽然结果不显著，但可以反映出在不考虑产业政策滞后性的情况下，鼓励性产业政策会导致企业陷入财务危机的可能性变小。这与前人得出的产业政策支持会增加当期企业价值的结论基本一致。

考虑产业政策对企业滞后性的影响后，随着滞后期的延长，产业政策IPt与财务危机Zt+1、Zt+2、Zt+3逐渐变为负相关，而且产业政策IPt与财务危机Zt+2、Zt+3均在1%的水平上显著负相关，即鼓励性产业政策会导致企业未来两年或未来三年陷入财务危机的可能性更大，验证了假设1。产业政策具有激励和引导作用，在产业政策发布当期，支持行业发展对于所在行业的企业来说是利好消息。此时，企业的外部环境比如融资约束等会有所改善，有利于企业发展，财务风险降低。但是，这一效果未能持续。在受到产业政策支持后，企业未来几年的财务风险会逐渐增大，陷入财务困境的可能性增加，这与实际中一些企业受到支持后经营状况变差的情况一致。

 

表2 各变量描述性统计

  

 

表3 产业政策与财务危机

  

注：*、***分别表示在10%、1%水平上显著。

 

变量名称IPt Zt（1） （3） （4）（2）（-0.016-（0.28）（--0.052 IPt IPt（-0.79）（--0.198***-（-2.85）（--0.242***Zt+2 Zt+3（-0.157***（-0.158***（-0.156***（-0.157***-（6.87） -（6.90） -（6.85） -（6.86）IPt Zt+1（--4.091***（--4.094***（--4.099***（--4.096***（-63.36） （-63.40） （-63.51） （-63.50）SIZE（-0.754***（-0.756***（-0.756***（-0.753***-（6.42） -（6.44） -（6.45） -（6.42）LEV（-0.133***（-0.133***（-0.133***（-0.133***-（9.51） -（9.50） -（9.54） -（9.50）CASHAS（-1.611 （-1.630 （-1.674 （-1.655-（1.40） -（1.42） -（1.46） -（1.44）GROWTH MPS（-0.036 （-0.036 （-0.036 （-0.034-（0.93） -（0.92） -（0.92） -（0.87）BDS （-0.015* （-0.015* （-0.015* （-0.015*-（1.79） -（1.79） -（1.83） -（1.85）DUALITY（--0.788***（--0.790***（--0.792***（--0.793***（-13.54） （-13.57） （-13.62） （-13.64）ADM cons（-0.494 （-0.503 （-0.571 （-0.576-（1.01） -（1.02） -（1.16） -（1.17）YEAR 控制N 7 250 7 250 7 250 7 250 R2 0.525 0.525 0.525 0.526-（-3.24）VIF 3.02 4.48 5.55 3.00 F 333.92*** 334.82*** 335.08***333.98***

模型1引入的控制变量中，与企业财务危机变量Z值显著正相关的变量有公司规模（SIZE）、公司绩效（CASHAS）、成长性（GROWTH），与企业财务危机变量Z值显著负相关的变量包括资产负债率（LEV）和管理费用率（ADM）。资产负债率的回归系数最大，说明其对企业财务风险的影响最大，资产负债率越高，Z值越小，企业财务风险越大。

模型1的R2为0.525，说明所构建模型的拟合程度较好。此外，F值比较大，且在1%的水平上显著，进一步表明模型是可以接受的。

表4列示了产业政策对企业不同时期投资行为的影响。回归结果显示，产业政策IPt与企业投资INVt、INVt+1、INVt+2均显著正相关，这说明鼓励性产业政策会导致企业当期、未来一年或两年的投资增加，验证了假设2。前人的研究也表明产业政策的支持会引导企业增加投资。

在产业政策与企业投资行为的研究模型中引入控制变量进行分析，可以发现，只有企业规模（SIZE）、上一期的投资支出（LINV）、资产收益率（ROA）这三个变量与企业投资显著相关，且在1%水平上显著为正，说明企业规模、上一期的投资水平和资产收益率对企业投资的影响更加显著。

由于我国的特殊国情，国家的产业政策表明支持哪些行业的发展，对于这些行业的企业来说是利好消息，管理者会对未来企业的发展持乐观态度，从而会考虑增加投资，加速企业的发展。

表5的回归结果显示，产业政策IPt与财务危机Zt+i（i=1，2，3）均为负相关，且由不显著变为显著，说明企业在获得产业政策支持后，会导致企业未来发生财务危机的可能性逐渐变大。同时，企业投资INVt+i（i=0，1，2）与各期的财务危机均显著负相关，说明企业增加投资的行为会导致企业下一期更可能发生财务危机。企业投资项目的资金往往通过借款等融资方式得来，投资规模过大，会使企业承担较大的财务风险，更可能发生财务危机。

CD的发病机制一直是当前胃肠道疾病的研究热点之一。有学者提出了淋巴细胞归巢（lymphocyte homing，LH）可能作为CD发病的始动因素[2]。国内外已有动物试验证实在IBD的动物模型中，可观察到LH的活化水平升高。类似的研究都表明，LH水平的升高是肠道细胞免疫的炎症反应中重要的一环，其与IBD的发病密切相关[3-4]。

比较（1）（2）（3）列，可以发现，相比产业政策对企业未来一年的影响，未来两年或三年鼓励性产业政策通过企业增加投资导致发生财务危机可能性增大的这一作用更强。反映出鼓励性产业政策更可能导致未来一年（两年）的投资增加，从而增大未来两年（三年）财务风险。

结合模型1、模型2和模型3，通过递归模型的结果分析出，投资增长作为鼓励性产业政策导致企业未来发生财务危机的中介，即“产业政策支持→企业投资增长→企业未来发生财务困境的可能性增大”这一路径。相关产业政策刺激获得支持的企业增加投资，企业超速增长，从而导致未来发生财务危机的可能性更大。验证了假设3。产业政策支持部分行业的发展，处于这些行业的企业管理者对未来发展前景持乐观态度，同时，这些企业由于政策支持而拥有有利的融资环境，融资成本降低，从而刺激企业增加投资。投资行为作为企业重要的决策之一，关系着企业的存续和发展。企业只有实现可持续增长，才能保持持续经营和发展。因此，快速增长的投资规模会导致企业风险增大。

 

表4 产业政策与企业投资行为

  

注：*、**、***分别表示在 10%、5%、1%水平上显著（下表同）。

 

变量名称 INVt INVt+1 INVt+2（1） （2） （3）IPt（-0.029**-（5.59）IPt-（5.95）（-0.016**-（1.67）（-0.014*** （-0.017*** （-0.012**-（3.87） -（3.24） -（2.37）IPt（-0.038***SIZE（-0.480*** （-0.471*** （-0.480***（71.81） （70.42） （71.68）CASH LINV（-0.019* （-0.014*** （-0.019*（-1.86） （-3.51） （-1.86）ROA （-0.007*** （-0.008*** （-0.006***-（5.68） -（4.19） -（3.89）cons（-0.847*** （-0.811*** （-0.843***（32.69） （21.50） （21.72）YEAR 控制N 7 250 7 250 7 250 R2 0.482 0.420 0.482 VIF 3.261 4.263 3.108 F 335.00*** 329.57*** 326.74***

表6显示了不同产权性质下产业政策与企业财务危机之间的关系。国有企业的回归结果显示，产业政策与企业财务危机在各个时期均呈负相关，且只有与未来第三年的财务危机显著负相关。非国有企业的结果显示，产业政策IPt与各期财务危机由正相关逐渐变为负相关，而且产业政策IPt与财务危机Zt+2、Zt+3均在1%的水平上显著负相关，说明鼓励性产业政策会导致企业未来两年或三年发生财务危机的可能性更大。非国有企业的回归结果与全样本的回归结果基本一致，反映了产业政策的影响在不同时期的变化。

比较国有企业和非国有企业的回归结果，可以看出，非国有企业的回归结果更加显著，说明产业政策对于企业财务危机的影响在非国有企业中更加显著。不同产权性质下，产业政策对企业产生的影响会有所不同。相比非国有企业，国有企业有着自身特有的优势，例如贷款限制、融资渠道等。因此产业政策的影响并不明显。非国有企业在受到产业政策支持时，往往倾向于抓住机会，增加投资，扩大发展。因此，产业政策对于非国有企业的激励作用更大，投资水平的提高也使得未来的风险增大。

 

表5 产业政策、企业投资行为与财务危机

  

变量名称IPt（--0.046 （--0.198*** （--0.239***-（-0.65） （-2.77） （-3.09）Zt+1 Zt+2 Zt+3（--0.222*INVt -（-1.89）INVt+1（--0.214*（-1.83）INVt+2 SIZE（-0.153*** （-0.152*** （-0.153***-（6.55） -（6.50） -（6.55）（--4.077*** （--4.083*** （--4.079***（-61.64） （-61.75） （-61.75）（1） （2） （3）LEV（-0.760*** （-0.761*** （-0.759***-（6.45） -（6.46） -（6.44）CASHAS GROWTH（-0.128*** （-0.129*** （-0.128***-（9.13） -（9.17） -（9.14）（-1.79）MPS DUALITY（-1.740 （-1.783 （-1.760-（1.52） -（1.56） -（1.54）（-0.043 （-0.043 （-0.042-（1.11） -（1.11） -（1.07）BDS （-0.016* （-0.016* （-0.016**-（1.91） -（1.96） -（1.97）（--0.210*ADM（--0.788*** （--0.789*** （--0.789***（-13.48） （-13.50） （-13.50）cons（-0.046 （-0.096 （-0.080-（0.05） -（0.11） -（0.09）YEAR 控制N 7 250 7 250 7 250 R2 0.533 0.533 0.533 VIF 3.267 3.105 3.263 F 91.41*** 91.63*** 91.69***

 

表6 不同产权性质下的产业政策与企业财务危机

  

国有企业变量名称Zt Zt+1 Zt+2（1） （2） （3） （4）非国有企业（-1.04） -（0.30）Zt+3（--0.136 IPt（--0.108（--0.111 Zt Zt+1 Zt+2（1） （2） （3）（-0.077（--0.131（-1.20） （-1.04）IPt（--0.456***（-1.27） （-3.60）IPt（--0.001 （-0.000 （-0.000 （-0.002 （-0.324***（-0.324***（-0.319***（-0.321***（-0.02） -（0.01） -（0.01） - （0.05） -（8.50） -（8.50） -（8.40） -（8.45）（--0.160*（--0.411***（-1.73） （-2.97）SIZE LEV（--3.895***（--3.893***（--3.896***（--3.895***（--4.106***（--4.111***（--4.127***（--4.112***（-30.90） （-30.90） （-30.91） （-30.93） （-42.76） （-42.76） （-43.02） （-42.90）（-1.112***（-1.110***（-1.105***（-1.111***（-0.279* （-0.277* （-0.277* （-0.264-（6.31） -（6.30） -（6.27） -（6.31） -（1.71） -（1.70） -（1.70） -（1.62）（-0.089***（-0.089***（-0.090***（-0.090***（-0.172***（-0.171***（-0.171***（-0.171***-（3.97） -（3.94） -（4.01） -（3.99） -（8.88） -（8.87） -（8.86） -（8.87）CASHAS（-7.006** （-7.002** （-6.984** （-6.949** （-1.282 （-1.334 （-1.464 （-1.398-（2.50） -（2.49） -（2.49） -（2.48） -（1.11） -（1.15） -（1.27） -（1.21）IPt（-0.204***（-0.204***（-0.203***（-0.202***（--0.030 （--0.031 （--0.033 （--0.035-（3.00） -（3.01） -（2.99） -（2.97） （-0.60） （-0.62） （-0.64） （-0.68）GROWTH MPS（-0.009 （-0.009 （-0.009 （-0.009 （-0.009 （-0.008 （-0.008 （-0.008-（0.72） -（0.72） -（0.74） -（0.75） -（0.67） -（0.61） -（0.56） -（0.62）BDS（--0.701***（--0.708***（--0.702***（--0.701***（--0.643***（--0.644***（--0.643***（--0.645***（-4.71） （-4.75） （-4.72） -（-4.71） （-8.48） （-8.49） -（-8.50） （-8.52）ADM cons（4）DUALITY（-4.534***（-4.538***（-4.530***（-4.077***（--0.937 （--0.917 （--0.706 （--0.774-（4.53） -（4.54） -（4.53） -（3.74） （-0.87） （-0.85） （-0.65） （-0.72）YEAR 控制 控制N 3 45 3 545 3 545 3 545 3 705 3 705 3 705 3 705 R2 0.443 0.444 0.444 0.444 0.579 0.579 0.581 0.581 VIF 3.213 3.190 3.190 3.176 2.156 2.201 2.012 2.102 F 39.19*** 39.21*** 39.21***39.27***Zt+3 56.32*** 56.36*** 56.85***56.68***

对于模型中的控制变量，在国有企业组的回归结果中，资产负债率（LEV）、公司绩效（CASHAS）、成长性（GROWTH）、高管持股比例（MPS）、两职合一变量（DUALITY）、管理费用率（ADM）均与企业财务危机变量Z值显著相关。其中，资产负债率和管理费用率与Z值负相关，其余变量均为正相关关系。在非国有企业组别中，以下控制变量呈显著关系：公司规模（SIZE）、资产负债率（LEV）、公司绩效（CASHAS）、成长性（GROWTH）、管理费用率（ADM）。比较国有企业和非国有企业控制变量的回归结果，高管持股比例和两职合一变量对企业财务危机的影响在国有企业中显著正相关，但在非国有企业中并不显著；公司规模在非国有企业中非常显著，但在国有企业中并不显著。

（三）稳健性检验

X2=留存收益/资产总额

假设3：鼓励性产业政策会导致被鼓励行业内的企业投资增长，从而增加了企业未来陷入财务危机的可能性。

 

式中：X1=（期末流动资产-期末流动负债）/期末总资产

X2=期末留存收益/期末总资产

X3=（税后纯益+折旧）/平均总负债

X4=期末股东权益的市场价值/期末总负债

根据Altman的模型得出判别分数，Z值越大，表明企业财务状况越好；Z值越小，企业财务状况不佳，陷入财务危机的可能性就越大。

表2的数据说明38%的英语四级分数大于等于500分的学生会在阅读附录后再查词，而英语四级分数小于500分的学生只有14%会去阅读词典附录。但在是否阅读词典使用说明这方面两组学生就不存在很大差别，只是英语四级分数大于等于500分的学生稍微多2个百分点。总之，绝大部分学生在查词之前并不阅读词典附录和词典使用说明，这一点说明学生在词典使用技巧方面仍存在着一定的欠缺。

本文在使用F分数衡量财务危机时，以0.0274作为临界点，数值大于0.0274将财务危机变量Z取值为1，否则取值为0。回归显示，与上文中使用Z值模型作为企业财务危机衡量变量的回归结果基本一致，此处不再赘述。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

宏观经济环境会影响微观经济主体，产业政策作为我国政府干预经济的重要手段，影响着企业行为和企业产出。政府颁布产业政策的目的是优化资源配置、促进经济发展，但从实际情况看，部分行业在受到产业政策支持后，出现了财务困境。产业政策是否真的能达到预期目的，又是通过何种途径来影响微观企业，这些问题在本文得到了解答。本文以“十一五”和“十二五”规划为背景，基于上市公司2006—2015年的数据，使用递归模型分析产业政策对微观企业未来不同时期的影响，并将企业投资作为中间渠道解释这一现象，主要得出以下结论：

许沁静静地想了会，然后点点头，说好吧，我尊重你的意见。等葛局长把钻戒还我了，我就把钻戒直接还你，你把三万五和相关手续都给我。为这事，葛局长对我很有意见了，但现在，他知道我把钻戒还你了，应该相信我也是不得已。……对了，葛局长知道这事么？玉敏说当然知道，他不会对你有意见的。许沁说玉敏，你帮我在葛局长面前多多美言，以后劳烦他的地方还多着呢。玉敏爽快地一伸手，握着许沁的手说，许姐，我就等你表这个态了。姑父那儿，我会帮你说话的。

第一，产业政策对微观企业未来不同时期的财务危机有着不同的影响。产业政策IP与当期Z值正相关但不显著，说明在不考虑产业政策滞后性的情况下，鼓励性产业政策会使企业当期发生财务危机的可能性变小。这是因为产业政策颁布对于受到支持的企业来说是利好消息，此时企业融资环境优越，外部的力量使得企业得到短期的发展，财务风险降低。这与前人得出的产业政策支持会增加当期企业价值的结论基本一致。但随着滞后期的延长，政府干预的效果未能持续，已有研究和实践都表明企业的经营业绩下降，本文发现产业政策的支持会显著导致企业未来两年或三年发生财务危机的可能性变大。

第二，鼓励性产业政策均会导致被鼓励企业当期、未来一年或两年的投资增加。我国政府通过实施产业政策对市场经济进行干预，从而实现资源配置，促进经济发展。产业政策对微观经济主体具有激励和诱导作用，颁布产业政策能够引导资金流向。当国家发布产业政策后，被鼓励行业内的企业会考虑增加投资，加速企业的发展。

然而，在今天看来，和其他更典型的拉斐尔前派绘画相比较而言，罗塞蒂的这些作品仍显得不那么纯粹。比如，如果将《邂逅》和其他旗手如米莱斯的作品《洛伦佐与伊莎贝拉》相比，其刻画的程度就不如后者更为精谨；而《受胎告知》这一题材也不比亨特的《良知觉醒》更具现实的道德寓意，而画面中天使加百列双足周围缠绕的火焰燃烧出一种超现实的感觉，背景的蓝色布幔和前景中火红的织物前后照应，无疑又给画面平添了一份装饰意味。

某自动步枪故障的灰色预测的基本方法是对采集的数据信息的时间序列进行适当的处理,按照微分方程拟合的方法建立灰色动态模型。自动步枪发生故障和故障的发展具有不确定性,而把具有不确定性的系统称之为灰色系统,因此可以将自动步枪的故障问题视为灰色系统。将灰色理论应用于故障预测的基本原理是把被预测的系统看成一个灰色系统,由已知的信息去推测含有故障模式的未知信息的状态、特征以及发展趋势,同时预测未来故障的发展趋势并作出决策,即灰色系统的白化过程。灰色建模就是把无规律的原始数列经过处理使系统中各因素间的关系数量化、具体化,生成比较有规律的数列用以建立微分方程[12-13]。

第三，投资增长作为鼓励性产业政策导致企业未来发生财务危机的中间渠道。政府补贴和税收优惠等相关鼓励性产业政策会使管理者对企业未来保持较好的预期，刺激获得支持的企业增加投资，而投资规模并非越大越好，只有保持企业持续增长的投资规模才是合适的。一旦企业大规模投资，增长速度过快，企业价值就会受到损害，企业未来发生财务危机的可能性更大。

(3)细化社会分工。融资租赁中，所有权与使用权是分离的，在社会分工中其作用也不容小觑。从生产、加工到消费这一系列过程中，将销售流通业和租赁业分隔开，而这一过程，延长了社会分工链条长度。通过融资租赁，使企业分工更加细化，所有权与使用权的分离，使各类社会资源得到了更好地应用，实现企业发展目标。

第四，产业政策对不同产权性质的企业影响不同，与国有企业相比，产业政策对企业财务危机的影响在非国有企业中更为明显。我国国有企业因其特殊的企业性质，在各方面都受到政府的关注和扶持，占据了主要的资源。因此，产业政策的作用相对不明显。相对而言，民营企业的发展受到了各方面的阻碍。银行资金是企业资金的主要来源，但由于存在金融压抑和低效的国有银行垄断，使得民营企业遭受银行信贷的严重歧视。当民营企业受到产业政策支持时，其外部环境有所改善，会对其产生激励作用，可能会超速发展，导致企业发生财务危机的可能性提高。

（二）政策建议

根据研究成果，为了充分发挥产业政策促进经济发展的有效作用，从产业政策和企业管理者这两个角度提出以下政策建议。

首先，需要深入客观地评价制定和实施产业政策所产生的影响。从20世纪80年代末开始，我国推行产业政策已有二十多年的历程，产业政策对国民经济产生了不可忽视的作用。本文的研究显示产业政策会使企业增加投资，同时也会使企业未来发生财务危机的可能性增加。产生的作用是好是坏，产业政策是否能正确引导微观经济主体做出正确决策，对经济是否能产生长远的有利影响，这些问题都需要得到正视。因此，深入和客观评价产业政策的实施效果、存在的问题以及原因，才能在后续产业政策制定过程中借鉴经验、吸取教训，尽可能发挥产业政策的积极作用，避免负面影响。只有制定有效的政策，政府才能正确地引导国民经济的发展，有效地配合市场实现资源的优化配置，促进经济的可持续发展。

其次，需要提高政府制定和实施产业政策的效率。政府这只“无形的手”对市场中经济主体的影响非常重要。通过有效地制定和执行产业政策，政府可以收集和处理有关产业发展的信息。同时，政府收集信息后进行专业化的分析和处理，并以产业政策的形式向社会大众公布，指引企业调整资源和发展战略，节约了企业自己收集信息的成本。此外，政府通过产业政策的制定和执行对企业起到激励和引导作用。政府通过财政补助等手段对具有创新和发展前景的企业提供支持，鼓励企业投资具有创新性的项目，从而促进产业创新和产业升级。因此，一方面，产业政策本身要与经济发展需要保持一致，制定产业政策时要考虑全面且长远；另一方面，在执行产业政策过程中需要时刻关注其实施效果和影响，根据经济发展状况的变化进行调整。

再次，将实施产业政策与市场化进程相结合。虽然政府实施产业政策对经济的发展具有推动作用，但要建设社会主义市场经济，主要还是依靠和发展市场的力量。随着经济体制的改革，政府为主导的经济发展方式逐渐出现各种弊端和问题。因此，在未来制定产业政策时，需要考虑市场作为导向的发展方向和发展需要，防止产业政策过多地干预甚至误导经济主体的发展。只有逐步推进市场化进程，深入进行市场经济体制改革，才能为产业政策的实施提供良好的外部环境。市场化进程与产业政策相结合，同时转变政府职能，从而保证市场的公平竞争，实现资源的优化配置，推动经济发展。

最后，企业经营者需要理性地对待政府行为，理性进行企业的经营决策。虽然在社会主义经济体制下，市场化进程在不断地完善和发展，市场这只无形的手发挥的作用越来越重要，但由于我国特殊的国情，我国经济不可避免地受到政府的干预。政府干预作为企业的外部环境，对于微观企业的行为和产出均有较大影响。因此，管理者在考虑企业内部治理和运营问题的同时，需要关注政府的举动和政策变动。此外，对于政府的行为管理者要有准确的判断能力，考虑企业的现实状况及长远发展，切勿盲目追求短期效益，做出损害企业长期利益的决策。●

【参考文献】

［1］郭剑花，杜兴强.政治联系、预算软约束与政府补助的配置效率：基于中国民营上市公司的经验研究［J］.金融研究，2011（2）：26-31.

［2］周霞.我国上市公司的政府补助绩效评价：基于企业生命周期的视角［J］.当代财经，2014（2）：21-24.

［3］张洪辉，王宗军.政府干预、政府目标与国有上市公司的过度投资［J］.南开管理评论，2010（3）：22-25.

［4］夏立军，方轶强.政府控制、治理环境与公司价值：来自中国证券市场的经验证据［J］. 经济研究，2005（5）：21-24.

［5］辛清泉，郑国坚，杨德明.企业集团、政府控制与投资效率［J］.金融研究，2007（10）：16-20.

［6］吴以，邹平.产业政策、融资能力与股权价值［J］.昆明理工大学学报，2014（1）：25-28.

［7］叶玲，李心合.管理者投资羊群行为、产业政策与企业价值：基于我国A股上市公司的实证检验［J］.江西财经大学学报，2012（5）：10-14.

［8］FACCIO M.Differencesbetween politically connected and non-connected firms：a cross-country analysis［J］.Social Science Electronic Publishing,2010,39（3）:905-928.

［9］崔学刚，王立彦，许红.企业增长与财务危机关系研究：基于电信与计算机行业上市公司的实证证据［J］.会计研究，2007（12）：41-48.

［10］BARON R M,KENNY D A.The moderator-mediator variable distinction in social psychological research：corporate，strategic，and statistical considerations［J］.Journal of Personality and Social Psychology,1986,51（6）:1173-1182.

［11］温忠麟，张雷，侯杰泰，等.中介效应检验程序及其应用［J］.心理学报，2004（5）：65-69.

［12］韩立岩，李慧.CEO权力与财务危机：中国上市公司的经验证据［J］.金融研究，2009（1）：36-41.

［13］姜付秀，张敏，陆正飞，等.管理者过度自信、企业扩张与财务困境［J］.经济研究，2009（1）：25-30.

［14］陈艳艳，罗党论.地方官员更替与企业投资［J］.经济研究，2012（2）：18-22.

［15］甘丽凝，孟怡杉.客户集中度、现金持有与投资效率［J］.会计之友，2018（1）：39-44.

［16］方军雄.企业投资决策趋同：羊群效应抑或“潮涌现象”［J］.财经研究，2012（11）：21-28.

［17］周首华，杨济华，王平.论财务危机的预警分析：F分数模式［J］.会计研究，1996（8）：8-11.