1、http:/ (海量营销管理培训资料下载 )1政策性负担与企业的预算软约束来自中国的实证研究林毅夫 刘明兴 章奇No. C2003008 2003年5月8日http:/ (海量营销管理培训资料下载 )2政策性负担与企业的预算软约束来自中国的实证研究林毅夫 刘明兴 章奇 12003年4月1林毅夫为北京大学中国经济研究中心和香港科技大学教授， 刘明兴为美国国家经济研究局博士后，章奇为中国社科院国际经济和政治研究所副研究员。刘明兴感谢福特基金会和美国国民经济研究局对本项研究的资助。http:/ (海量营销管理培训资料下载 )3政策性负担与企业的预算软约束：来自中国的实证研究社会主义经济中的国有企业一
2、旦发生亏损，政府常常要追加投资、增加贷款、减少税收、并提供财政补贴，这种现象被亚诺什科尔奈 (Kornai，1986) 称为“预算软约束” 。勿庸置疑，预算软约束的存在将扭曲企业的微观行为，导致企业资金配置和经营的低效率。究竟是什么原因导致了预算软约束的存在，是理论界争论的热点问题之一。科尔奈本人及国内发表的许多论文认为，预算软约束是源于国有企业的公有制的产权结构。但是，由于预算软约束的现象并非社会主义国家或者公有制企业所独有，所以国外有些学者则主张前后期投资的时间不一致性是预算软约束产生的根源（Dewaatripont and Maskin, 1995； Qian 1994） 。林毅夫及其合
3、作者（1994、1997、1998、1999a、1999b）在一系列论文和著述中提出了与上述观点不同的解释，认为企业预算软约束产生的主要原因不在于所有制本身，而是由于诸种政策性负担的存在。明确预算软约束的实际根源是十分重要的，因为不同的理论观点在如何消除预算软约束的政策结论上是完全不同的。本文的目的在于用中国工业企业的统计资料来检验政策性负担对预算软约束的影响，以及其他竞争性理论观点的正确性和可靠性。一、企业预算软约束的根源（一）理论简述关于预算软约束的文献十分丰富，Dewatripont, Maskin 和 Roland (1996)， 以及 Maskin (1996) 对已有的文献作了相当
4、全面的综述。根据科尔奈（1998）的讨论，对预算软约束的存在有外生和内生两种解释。第一种解释将预算软约束的存在归咎于各种外生原因，包括社会主义国家的父爱主义（Kornai 1986） ，国家追求就业目标或领导人获取政治上的支持 (Shleifer and Vishny 1994) 等等。第二种解释将预算软约束视为内生的现象，起因于时间非一致性问题（time inconsistent problem） （Dewatripont 和 Maskin，1995 ） ，即对于一个未完工的无效率投资项目，政府或贷款者有积极性追加投资，因为追加投资的边际收益可能大于项目废弃产生的边际成本。目前在文献中，该理
5、论框架被广泛应用。例如，钱颖一（1994）将社会主义经济的物资短缺也归因于这种由时间非一致性产生的预算软约束；Huang 和 Xu（1999）即使用该框架来解释东亚金融危机。钱颖一和 Roland(1999)还进一步在此基础上，分析了政府财政分权与货币集权http:/ (海量营销管理培训资料下载 )4化对于预算软约束的影响，等等。从对现实经济状况的解释力出发，上述两种理论观点均有一定缺陷。就科尔奈的看法而言，其难以解释为什么许多前社会主义国家在进行了大规模的私有化和政治体制改革已经 10 年以后，企业预算软约束的现象仍旧普遍存在(World Bank 2002, pp. 53-4)，且许多以私
6、有制为基础的发展中国家也不能幸免。而按照内生预算软约束的理论逻辑，固能解释美、日、欧洲等发达的市场经济国家出现的个别案例，但在社会主义经济和某些发展中国家预算软约束的情形普遍而且长期存在于许许多多的企业，很难令人信服这些长期、普遍、不断重复出现的预算软约束起因于对投资项目的信息不充分，出现时间非一致性所致。林毅夫和其合作者认为，社会主义计划经济、转型经济和许多发展中国家普遍存在的预算软约束的根源在于这些有软约束的企业承担了某种政策性负担，而有政策性的亏损，从而可以将投资、经营失败的责任推卸到政府一方，政府对此亏损负有责任，只好给与补贴，但是因为激励不相容，企业会将所有亏损，包括经营性亏损和政策
7、性亏损，都归因于政策性原因，在信息不对称的情况下，政府分不清楚这两种亏损的差别，只有都给与补贴，于是产生了预算软约束的现象。注意，从逻辑上讲，这一观点可以被视为对外生预算软约束理论的进一步发展，同时对内生预算软约束理论具有互补性。（二）政策性负担与企业的自生能力在社会主义计划经济、转型经济、和许多发展中国家，政策性负担主要由企业的自生能力所产生的战略性负担和由于承担冗员、社会养老问题的社会性负担两部分组成。自生能力（viability）是根据一个企业的预期利润率来定义的。在一个自由竞争的市场经济中，一个正常经营、管理的企业在没有外部扶持的条件下，如果能够获得不低于社会可接受的正常利润率水平的预
8、期利润率，则这个企业就是有自生能力。在开放的经济中，一个企业的自生能力决定于这个企业所选择的产业、产品和技术是否和这个经济的要素禀赋结构所决定的比较优势一致而定（Lin 2003） 。如果一个企业不具自生能力，在正常经营时的预期利润率低于社会可接受的水平，则不会有人投资于这个企业，这样的企业只有靠政府的扶持才能够生存。一般发展中国家的要素禀赋特征是劳动力相对丰富，资本极端短缺。在开放竞争的市场环境下，企业可以具有自生能力的是劳动密集的产业或资本密集http:/ (海量营销管理培训资料下载 )5产业中的劳动密集区段。但在一般人的理解中，资本越密集的产业、技术，代表着越先进的产业、技术，因此，发展
9、中国家的政府经常为了追求产业、技术的先进性，而鼓励企业进入资本过度密集而没有比较优势的产业或产业区段，从而致使响应政府号召的企业在开放竞争的市场中缺乏自生能力（Lin 1999 和林、蔡、李 1997） 。因此，政府必须给与这些企业保护和补贴。转型前我国和其他社会主义国家传统经济体制中，人为扭曲价格体系、建立相应的以行政手段配置资源的计划体制、剥夺企业的经营自主权，这些做法实质上是在资金极端稀缺的要素禀赋结构下，推行资金密集的重工业优先发展战略，为了使实现这个战略意图但在市场竞争中不具自生能力的企业能够被建立和生存的必要制度安排（Lin 2003 和林、蔡、李 1994，第 2 章） 。在进行
10、了市场化的改革以后，经济制度结构虽然已经有了很大改观，但是许多国有企业或是私有化了的企业，其产业、产品、技术选择尚未改变，在开放、竞争的市场中不具自生能力的问题依旧存在，对这类由于政府的发展战略选择而致使企业缺乏自生能力的问题，我们称之为战略性政策负担。这类问题在推行进口替代战略以及重工业优先发展战略的非社会主义发展中国家也普遍存在（Krueger 1992） ，并成为这些国家的政府干预金融市场和外贸体系的原因。在中国和其他转型中国家，除了战略性负担外，许多企业还承担着另外一种社会性负担。在改革前的计划经济中，推行的是资金密集的重工业优先发展，投资很多，创造的就业机会很少，但政府对城市居民的就
11、业负有责任，为了满足新增就业的需要，经常将一个工作岗位分给多个职工来就业，由于当时推行的统收统支制度，工人的工资直接由财政拨款来支付，对企业来说冗员多并不是一个负担。同时，当时实行的是低工资政策，工资只够职工当前的消费，职工退休后的养老、医疗费和其他需求，同样由政府以财政拨款的方式透过企业来支付，对企业也非额外的负担。但是，经营管理体制改革后，工人的工资和退休职工的退休金的支付，成为企业自己的责任。为了保持社会稳定，国有企业不被允许淘汰冗员，同时，国有企业建立的时间越长，退休职工就越多，退休金和社会福利支出负担也就越重。由上述两种原因形成的负担可称为社会性政策负担。（三）政策性负担与企业的预算
12、软约束政策性负担，不管是战略性的还是社会性的，使企业在市场竞争中和没有这些负担的企业相比，处于不利的地位。政策性负担所带来政策性亏损，政府http:/ (海量营销管理培训资料下载 )6必须为之负起责任，结果也就导致了预算软约束。这种状况在中国经济体制改革的前后都是极为普遍的。在改革以前，国有企业为国家所有，但国家作为所有者并不直接参与企业的经营，而是委托经理人员来经营，因此，和任何大型企业一样，必然会产生激励不相容和信息不对称的问题。而在扭曲的宏观政策环境下，一个企业盈亏不反映其经营状况，而在计划取代了市场以后，企业之间不再有竞争，一个企业到底是该赢多少或亏多少，也没有一个参考的标准。在这种状
13、况下，如果企业经理享有经营自主权，必然会有积极性增加在职消费、职工福利等损公肥私的“道德风险”行为。为了保证国家的产业发展意图不至于被国有企业经理人员的自利行为所影响，国家就要剥夺国有企业在“人、财、物、产、供、销”上的一切经营自主权。企业的职能仅在于实施上级下达的生产计划、投资计划。但是，由于计划协调问题，政府所做的有关投资和生产的决策往往是错误的，并且不能及时提供原材料和投入品。结果，在传统的计划经济中，是政府而不是国有企业必须对企业的投资、经营失败负责，政府只好追加信贷和提供其他援助给国有企业，以便完成投资和生产，这是在改革前预算软约束产生的原因。进行市场化改革以后，市场在投资和生产上的
14、资源配置作用增加，但国有企业却从传统的计划经济中继承下来一系列的政策性负担，而有了政策性亏损，企业亏损的责任归属仍然在于政府，因此，政府必须给与国有企业各种事前的政策性优惠和事后的政策性补贴 2。政策性负担成为在市场条件下，国有企业预算软约束继续存在的原因。不管是在计划条件下或是在市场条件下，由于激励不相容国有企业的经理人员会将投资、经营不善所造成的问题也归咎于政府，而由于信息不对称，政府分不清楚政策性亏损和经营性亏损，只好对所有的亏损都给与补贴 3，预算软约束现象就继续存在。上述中国的经验具有一定的普遍性，许多发展中国家的政府为了达到其发展战略目标，对企业施加了一系列的政策干预，结果只好给予
15、这种企业以政策性补贴、优惠、和保护。在发达国家则正好相反，原先劳动力相对密集产业中2 例如：（1）继续压低资金的价格，并通过国家控制的银行系统把社会储蓄优先分配给国有企业；（2）技改资金继续由国家财政拨款投入；（3）继续给予各种垄断、限制非国有企业的进入等保护。3 值得特别指出的是，有一种观点认为，既然国有企业享受了政策性补贴，那么政策性负担就不成其为负担了，国有企业也就不能再以此为借口，为其经营性失败开脱了。这种看法看似有理，实则混淆了因果关系。政策性补贴是结果，是内生于政策性负担的。而问题的要害之处在于，国家与企业之间在政策性负担方面存在严重的信息不对称问题，只要政策性负担不消除，国家永远
16、难于确知其真实水平，企业只要再出现亏损，可以以原有的补贴或优惠不足，继续向国家要更多的补贴和优惠。http:/ (海量营销管理培训资料下载 )7的有自生能力企业，在要素禀赋结构的水平提高以后，随着产业升级，可能变为没有自生能力，如果没有政府的保护，这些企业将在市场竞争中被淘汰，但发达国家的政府往往为了维持劳动者的就业，而给予这些企业以各种保护和扶持。总之，如果政府企图建立没有自生能力的产业部门，或者给企业强加其他政策性负担，均会导致预算软约束。例如，70 年代南韩政府为了发展不符合比较优势、不具自生能力的重型机械和重化工业对大企业集团的扶持，是一个十分显著的例子。英国政府对为了增加就业，给煤炭
17、采掘业的保护是另一个例子。如果国家要求企业雇佣更多的工人，将电力、运输和邮电服务的价格压到低于市场供需平衡的水平，或者采取其它行动增加企业成本，那么政策性负担在市场经济中也会出现。除非这些价格扭曲程度和成本很容易计量，相应的抵补政策是透明的，否则预算软约束现象在任何类型的经济中都会存在。从这一角度上讲，我们实际上是对外生预算软约束理论进行了重新阐述，把分析扩大到整个的发展中国家、经济转轨国家、以及奉行国家干预主义的某些发达国家 4。应当指出的是，中国改革开发二十年来，为硬化国有企业预算约束、改善国有企业经营绩效，已经进行了一系列的改革，推行了承包制、股份制、现代企业制度以及对上市公司进行的各种
18、制度设计，其目的都是为了硬化国有企业的预算约束。但是，预算软预算的问题仍然存在，其原因在于国有企业的预算软约束内生于政策性负担，上述改革没有消除政策性负担，所以这些改革只是治标而非治本之策。在企业的预算无法硬化的情况之下，任何给与企业更多自主权的公司治理或是产权结构的改革都是对改革前剥夺企业人财物产供销自主权的“次优“制度安排的背离，从国家作为所有者来说只会是更糟糕而不会是更好。只要是存在政策性负担，而国家又不能让企业破产，即使是将国有企业私有化，国家对企业的亏损还是负有责任，而且，私有化了以后，企业向国家要优惠、要补贴的积极性会更高，国家要为此付出的代价也就会更大，东欧和前苏联私有化以后各种
19、政策性补贴不减反增的事实证明了这一点 (World Bank, 1996 p.45；World Bank 2002，pp. 53-4)。中国和其他转型中国家国有企业预算约束的硬化，改革的最终成功有赖于政策负担的消除。二、实证分析本节的目的主要在于利用 1995 年中国工业普查的数据资料，来检验林毅夫4 如果从企业理论的角度出发，上述观点则可以表述为：企业的治理结构内生于经济发展战略，其内部的效率高低取决于外部的市场环境。 http:/ (海量营销管理培训资料下载 )8和其合作者所提出的政策性负担导致预算软约束的假说及其它相关的理论 5。（一）变量测量和模型设定1995 年工业普查的资料中有按省
20、份和七种所有制分类和按省份和 34 类行业分类的两组数据。这两组数据对于理论检验各有利弊。第一组数据按不同省份将企业的所有制类型分成 7 类（国有企业、集体企业、私营企业、联营企业、股份制企业、国外和港澳台三资企业、其他所有制企业） ，从而有利于控制不同的所有制对企业行为所产生的影响。但是该样本只有 169 个观察值（原始数据共 210 个观察值，去掉缺损值后为 169 个观察值） ，另外其对企业所有制类别的划分方式相对经济理论中对产权结构的定义也不完全相同。第二组数据在去掉了缺损值以后，包含了 28 个省 34 类工业行业的 874 个观察值（原始数据共1051 个观察值，去掉缺损值后为 8
21、74 个观察值） 6，但该样本没有区分企业的所有制类型，所以只有通过其它的变量来替代。在实证分析时，我们遇到的第一个问题是如何构造一个反映企业预算软约束程度的指标，并以之作为被解释变量。1995 年工业普查的数据中有两个重要的财务指标，即不同产业或者不同所有制类别的企业的负债水平和相应的利息支出。假定所有企业的财务账目均按照国家统一的财务和金融制度设置，且面临相同的贷款利率水平，忽略不同企业（尤其是行业上的差异）在负债结构上的差异，那么有些企业利息支出明显低于其它企业，则很可能是由于对同一笔贷款无力还本付息的结果。特别是，在大陆的财务制度中，如果银行在当期年度中不能按时收回企业贷款，则通常会将
22、逾期的款项结转至下一年，如果企业连利息也付不起，那么应付利息在下一年就也作为银行贷款处理。对于一个预算约束硬化的企业，要么被破产清算，要么按时归还贷款，不存在这种债务不断被展期（甚至债转股）的可能，因此利息支出占债务（采用企业年末负债合计这一指标）的比重（IDR）应大致相同（企业均面临同样的贷款利率） 。在其5 在预算软约束的文献中，以数据对各种理论假说进行严格的计量检验的研究相对较少，平新乔（1999）的论文是当中的一篇，他利用了 1980-1989 年我国四个省的国有企业抽样财务数据，对内生的预算软约束理论做了详细的实证分析。本文的研讨目的在于尽可能地比较各种理论观点，所以要求统计数据尽量
23、涵盖不同行业、规模、地区和所有制的企业样本，而目前能够满足这一要求的样本主要是 1995 年的普查数据。其主要缺陷在于没有时间序列的信息，仅仅是一个截面样本，因此本文所使用的具体计量方法与平新乔的文章有一定区别。6 我们排除了海南和西藏两省，同时也排除自来水和煤气两个政府垄断性较强的行业。具体行业名称见表 5。http:/ (海量营销管理培训资料下载 )9它条件类似的情况下，存在预算软约束的企业该比值必定远低于同类企业 7。如果有大量的企业在这个财务指标上表现异常（可以赖帐不还） ，那么我们就认为该经济中预算软约束的机制是存在的。在实证分析中我们面对的第二个难题是如何构建一个政策性负担的指标以
24、作为回归分析中的解释变量。政策性负担分为战略性政策负担和社会性政策负担。战略性政策负担指的是一个企业所在的产业区段的资本密集程度（即，资本/劳动力）超过了按经济中的要素禀赋决定的在产业中具有比较优势区段的资本密集程度。以 CI 代表企业的实际资本密集程度，以 CI*代表按要素禀赋决定的在该产业具有比较优势区段的资本密集程度，那么，具有战略性政策负担的企业其（CI-CI *）必为正。另外，社会性政策负担中的一个重要内容是企业雇用太多冗员，其结果是企业实际的资本密集程度会低于按经济中的要素禀赋决定的最优密集程度，即（CI-CI *）为负。那么，在计量分析中（CI-CI *） 2可以作为政策性负担的
25、一个指标，这个变量的数值越大，政策性负担就越大，预算的约束就应该越软，利息支出占债务的比重就应该越低。在实际的计量分析中，每个省在各个产业中的 CI*依其要素禀赋和产业特性而定，是不可观察的。为了控制各省的要素禀赋对 CI 和 CI*的影响，我们构建了技术选择指数（TCI）指数，首先，按不同省份不同所有制类型分别计算该类企业的平均资本密集度，方法是用企业年末资产总计除以相应的从业人数，然后再按照 1995 年各省固定资产平减指数（1978100）统一折算到 1978 年不变价。同时，我们计算了各省的实际资本存量(使用了资本形成总额中的固定资本形成总额这一指标)，即先按照分省的固定资产投资平减指
26、数将固定资产投资统一折算到 1978 年不变价的数据，再以 10的折旧率累计计算资本存量。利用企业的资本密度除以 1992-1994 年各省实际人均资本密集度平均值，就得到了 TCI 指标。在回归分析中我们用来代表政策性负担的解释变量为 （TCI-TCI*） 2。 在现实经济中，企业的利息支出占债务的比重除了受政策性负担所导致的预算软约束的影响之外，可能还受到以下因素的影响影响：债务结构 （LTOD） 。因为利息支出作为企业的财务费用是一个年度累计值，而负债总额仅仅是对该企业年末未清偿负债的统计。即对于那些资金周转快，流动负债多的企业，该项比率会相对偏高。因此，我们在计量中引入企业的负债结构（
27、年末流动贷款占总负债的比重，） ，以控制住这种偏差。7 在 1995 年，广东私营企业的这个比值大约在 7左右，而东北三省的国有企业则在 4左右。当然，这也可能是国企的利率低于非国有企业的利率造成的，但是后文中所有制虚拟变量对此指标的变化没有显著作用。http:/ (海量营销管理培训资料下载 )10企业资产规模 （SCA） 。企业资产规模对企业的利息支出可能产生两种影响。企业资产规模越大，每笔贷款的规模也可能越大，同时，也用来作为抵押的资产也越多，在一般情况下，贷款的利息会越低。在第一组数据中，我们将各省份不同所有制企业的平均资本密度作为衡量企业资产规模的变量（万元/人） 。所有制 （OWS）
28、 。根据科尔奈的理论，预算软约束是由企业的所有制性质决定的，为了检定这一理论假说，我们在计量分析中引入了所有制虚拟变量，并将国有制企业作为参照所有制类型。中央所属工业企业在工业中所占比重（CEN） 。作为企业贷款主要来源的四大银行均为中央所有，因此，对于中央所属的企业在贷款的量和条件上可能会较其他企业有所倾斜，我们在回归中引入了 1993 年各省“中央所属工业企业增加值在工业总产值中所占比重”这一指标（） ，以反应上述考虑 8。区域特性 （R） 。我国幅员辽阔，区域经济的发展水平差异很大，要素禀赋和投资回报率不同，资金成本以及利率水平也可能不同，为了控制地域发展水平对利率水平的影响，在计量分析
29、中我们将 28 个省分成了 6 个区域：大城市（北京、天津、上海） 、北方（河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南） 、沿海（辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东） 、南方（湖北、湖南、江西、广西） 、西南（四川、贵州、云南） 、西北（陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆） 。在回归分析中，我们将沿海地区作为参照地区。根据上述讨论，我们可得如下单方程估计式，IDRj=a0+a1（TCI j -TCI*） 2+a2LTODj + a3SCAj +a4CENj + b*OWS + c*R +j （1）其中=1,6 代表不同的所有制，j 代表不同的省份，OWS=（OWS 1， 。 。 。 ，OWS 6）
30、 ，R=（R 1， 。 。 。 ，R 5）,b 和 c 则为向量。由于在第二组数据样本中，我们考虑了按省份和行业分类数据集，所以变量的测算与上式略有不同。主要的区别是，上一个数据样本中变量反应的是不同所有制企业的行为，而这里则是反应不同行业企业的行为。另外，我们改变了对企业资产规模（SCA ）的测量，行业企业平均资产规模等于（一省某一行业内部的）年末资产总计除以企业个数（亿元/个） 。由于关于行业的统计没有区分不同所有制类型企业的汇总值，我们使用了代表 1995 年各省国有工业企业资产占工业总资产的比重（RT，）或国有工业企业产值占工业总产值的比重两个指标来反应所有制的影响。为了刻画行业的特性
31、，计量中加入了 33 个行业虚拟变量（H） ，并以专用设备制造业作为参照行业。由此得出方程估计是如下：8 1995 年的全国工业普查以及中国工业经济统计年鉴中没有提供该项指标在 1995 年的数值。http:/ (海量营销管理培训资料下载 )11IDRij=a0+a1（TCI ij -TCI*） 2+a2LTODij + a3SCAij +a4CENij +a5RTij+ b*H + c*R +ij （2）其中 i 代表不同的产业，j 代表 不同的省份，H=（H 1， 。 。 。 ，H 33） ，R=（R 1， 。 。 。 ，R 5）,b 和 c 为向量。在回归分析时，TCI *是不可观察的一
32、个常数，因此，我们将（TCI j -TCI*） 2展开，将（1）,(2)重新整理，而得如下，IDRj=0 +1TCIj +2TCIj 2 +3LTODj +4SCAj +5CENj +*OWS +*R +j （1 ）(+) (-) (+) (-) (-)IDRij=0 +1TCIij +2TCIij 2 +3LTODij +4SCAij +5CENij+ 6RTij +*H +*R +ij （2 ）(+) (-) (+) (-) (-) (-)各解释变量对 IDR 的理论预期影响由变量下+、-符号代表。 9（二）基于分省和分所有制数据的回归结果在计量分析中，我们主要使用普通最小二乘（OLS）方
33、法。不同的模型间的差异主要是所使用的解释变量不同。除了虚拟变量以外，解释变量和被解释变量都是原始数据的自然对数值。在模型I和II中，技术选择指数的符号与我们的预期相一致，但是一次项的显著性不高。这就是说，在小样本的情况下，技术选择指数与利息支出比重之间的关系近似称一条向下弯折的曲线，说明政策性负担是企业预算软约束的显著性原因。负债结构的影响与我们的预期相反，但不显著。企业资产规模的作用在模型I中不明显，中央企业则有显著影响，但在，在模型II当中，去掉中央企业比重这一指标时，企业资产规模的作用显著为负，说明即这两个指标有一定的相关性。到底是因为中央企业在贷款上有利率优惠，9 按本文的理论分析（T
34、CI -TCI *） 2对 IDR 应有负的影响，（TCI -TCI *） 2=TCI2-2TCI*TCI*+( TCI*)2,(1)和(2)式中, 1=(a 1)*(-2TCI*),所以应该为负。http:/ (海量营销管理培训资料下载 )12或是因为中央企业一般资产规模较大，所以，在贷款利率上有先天的优势，则有待进一步研究。如果是前者，则属科尔奈所阐述有国有制造成的预算软约束，如属后者，则不算为预算软约束。所有制的影响与一般的预期不一致，集体和联营企业的预算软约束程度超过了国有企业，私营和外资企业则低于国有企业。即使考虑到企业规模和信贷结构的差异，这一结果也出乎意料。不过，所有制虚拟变量的
35、显著性不高。在区域特性方面，内陆省份的企业比沿海和大城市反而具有更高的利息支出比重，但估计值的显著性同样较低。表 1：基于分省和分所有制数据的回归结果一（169 个观察值）模型I 模型II常数项 -3.1398*(0.24388)-2.7419*(0.19076)技术选择指数的对数值 0.16360E-01(0.10992)0.99437E-01(0.10685)技术选择指数对数值的平方 -0.26509E-01*(0.11976E-01)-0.24032E-01*(0.12150E-01)负债结构的对数值 -0.141(0.21929)-0.12739(0.22314)企业资金密度的对数值（
36、企业规模）-0.17819(0.11476)-0.25546*(0.11266)中央工业企业增加值占总增加值比重的对数值-0.17364*(0.68093E-01)集体企业 -0.17858(0.14058)-0.16138(0.14292)联营企业 -0.55053*(0.25261)-0.52351*(0.25689)私营企业 0.12959(0.10725)0.13132(0.10916)股份制企业 0.35994E-01(0.10493)0.28386E-01(0.10675)三资企业 0.10385(0.11156)0.94967E-01(0.1135)其它所有制 -0.12945
37、-0.13626http:/ (海量营销管理培训资料下载 )13(0.13624) (0.13864)大城市 -0.98887E-01(0.13077)-0.85569E-01(0.13299)北部 0.1036(0.11396)-0.79910E-01(0.89944E-01)南部 0.11459(0.13088)-0.16683E-01(0.12248)西南 0.31691*(0.15692)0.64301E-01(0.12387)西北 0.23967*(0.12611)0.29089E-01(0.97017E-01)Adjusted R2 0.13834 0.107351括号内的数字是参
38、数估计值的标准差。2*表示在 10%的水平上显著 ; *表示在 5% 的水平上显著。3以沿海地区和国有制企业作为参照。模型 III 和 IV 中去掉了所有制虚拟变量，代之以各省国有制企业所占比重的两个指标。结果，技术选择指数的影响与表 1 相同。负债结构、企业资产规模、中央企业所占比重的影响都不显著。但国有制企业越多，预算约束就越软。内陆地区虚拟变量变得非常显著，且与我们最初的预期相反。当我们去掉中央企业所占比重这一指标重新回归时，模型 III 和 IV 计量结果没有太大改变。表2：基于分省和分所有制数据的回归结果二（169个观察值） 模型III 模型IV常数项 -3.501*（0.18889
39、）-3.707*（0.20275）技术选择指数的对数值 0.12996（0.10866）0.26653E-01（0.10513）技术选择指数对数值的平方 -0.31369E-01*（0.95162E-02）-0.32409E-01*（0.94092E-02）负债结构的对数值 -0.12927（0.18859）-0.148（0.18637）企业资金密度的对数值（企业规模）-0.16512（0.10745）-0.57333E-01（0.10384）http:/ (海量营销管理培训资料下载 )14中央工业企业增加值占总增加值比重的对数值0.20751E-01（0.93127E-01）0.17518E
40、-01（0.84282E-01）各省国有工业企业资产占工业总资产比重的对数值-0.67349*（0.22897）各省国有工业企业产值占工业总产值比重的对数值-0.45943*（0.12769）大城市 0.10221（0.14558）0.99836E-01（0.13868）北部 0.29175*（0.12707）0.30432*（0.12269）南部 0.35391*（0.15102）0.38982*（0.14756）西南 0.44294*（0.16154）0.5667*（0.16902）西北 0.50111*（0.14929）0.60562*（0.15621）Adjusted R2 0.146
41、37 0.167941括号内的数字是参数估计值的标准差。2*表示在 10%的水平上显著 ; *表示在 5% 的水平上显著。3以沿海地区作为参照。（三）基于分省和分行业数据的回归结果模型 V 和 VI 是基于大样本（分行业）的回归结果，与模型 I 到 IV 相比，计量结果发生了很大变化。首先，技术选择指数的影响均高度显著，与我们的理论预期完全一致。其次，负债结构的影响显著为正，企业资产规模显著为负，这也与我们的预期相同。中央所属企业和国有企业的比重的两个变量的影响都不显著。另外，我们更换了区域虚拟变量的参照地区，结果相对于南部地区，所有的区域虚拟变量均显著为负，这与前文的结果大不相同。从上述结果
42、上看，政策性负担理论得到了支持，但科尔奈的所有制造成预算软约束的理论则和经验结果不一致。表 3：基于分省和分行业数据的回归结果一（874 个观察值）模型V 模型VIhttp:/ (海量营销管理培训资料下载 )15常数项 -3.4258*（0.10438）-3.4239*（0.10443）技术选择指数的对数值 0.3026*（7.56E-02）0.30585*（7.63E-02）技术选择指数对数值的平方 -4.64E-02*（1.79E-02）-4.72E-02*（1.80E-02）负债结构的对数值 0.30607*（7.39E-02）0.31099*（7.38E-02）行业平均企业资产规模的对
43、数值-4.48E-02*（1.44E-02）-4.41E-02*（1.44E-02）中央工业企业增加值占总增加值比重的对数值1.84E-02（3.98E-02）-5.24E-03（4.00E-02）各省国有工业企业资产占工业总资产比重的对数值-7.67E-02（0.10733）各省国有工业企业产值占工业总产值比重的对数值1.51E-02（6.14E-02）大城市 -0.21435*（6.59E-02）-0.20505*（6.46E-02）沿海省份 -0.13948*（6.23E-02）-0.1067*（5.57E-02）西南省份 -0.15587*（5.07E-02）-0.16109*（5.1
44、7E-02）西北省份 -9.82E-02*（4.84E-02）-0.10638*（5.13E-02）北部省份 -0.12853*（4.23E-02）-0.13204*（4.28E-02）Adjusted R2 0.09645 0.095981括号内的数字是参数估计值的标准差。2*表示在 10%的水平上显著 ; *表示在 5% 的水平上显著。3以南部地区作为参照。模型 VII 和 VIII 是在 OLS 回归中同时引入了地区和产业虚拟变量。在此情况下，区域虚拟变量的符号和显著性与表 3 基本一致，企业规模、中央企业所占比重、国有制企业所占比重和技术选择指数的影响都变得不显著，只有负债http:/
45、 (海量营销管理培训资料下载 )16结构一项仍然显著为正。这说明前几个变量均存在较强的产业和地区特征，而负债结构则相对独立。尽管如此，引入行业虚拟变量仍然能够为我们提供一些有用的信息，即如果行业虚拟变量显著为负，则说明该行业的负债拖欠现象严重。根据表 4，这样的行业包括：煤炭采掘业、木材和竹材采运业、石油加工和炼焦、烟草加工。而与此相反的行业则包括：纺织业、石油天然气开采、有色金属冶炼及压延加工业。这些不同行业特征为我们提供了进一步研究的可能性，比如主要由中央所属企业组成的石油开采业，因为政府给予了全面的市场保护，所以财务状况良好。而煤炭业却因为政策性负担严重，加之全行业的供给过剩，显得奄奄一
46、息。表 4：基于分省和分行业数据的回归结果二（874 个观察值）模型VII 模型VIII常数项 -3.018*(0.12638)-3.0214*(0.12638)行业平均企业规模的对数值 -5.63E-05（2.10E-02）-1.94E-03(2.12E-02)负债结构的对数值 0.37827*（8.34E-02）0.37562*(8.34E-02)中央工业企业增加值占总增加值比重的对数值-4.63E-02（3.57E-02）-3.77E-02(3.62E-02)各省国有工业企业资产占工业总资产比重的对数值-5.62E-02(9.49E-02)各省国有工业企业产值占工业总产值比重的对数值-1
47、.14E-02（5.46E-02）技术选择指数的对数值 7.18E-02（7.81E-02）7.38E-02(7.70E-02)技术选择指数对数值的平方 -1.89E-02（1.78E-02）-1.89E-02(1.77E-02)大城市 -0.40829*（6.37E-02）-0.41391*(6.44E-02)沿海省份 -0.20447*（5.15E-02）-0.21861*(5.61E-02)西南省份 -0.11011*（4.64E-02）-0.11047*(4.53E-02)http:/ (海量营销管理培训资料下载 )17西北省份 -5.76E-02（4.62E-02）-5.83E-02
48、(4.33E-02)北部省份 -0.15412*（3.78E-02）-0.154*(3.74E-02)IND11(煤炭采选业)-0.87855*（0.10257）-0.87742*(0.10238)IND12(电气机械及器材制造业)4.55E-02（0.10494）4.60E-02(0.10485)IND13(电子及通信设备制造业)-9.18E-02（9.58E-02）-9.12E-02(9.58E-02)IND14(纺织业)0.17173*（9.49E-02）0.17278*(9.49E-02)IND15(非金属矿采选业)-0.11961（0.10275）-0.11997(0.1026)IND16(非金属矿物制品业)-1.09E-02（9.63E-02）-1.26E-02(9.64E-02)IND17(服装及其他纤维制品制造)-6.91E-02（0.1）-6.98E-02(9.99E-02)IND18(黑色金属矿采选业)-6.76E-02（9.96E-02）-6.79E-02(9.96E-02)IND19(黑色金属冶炼及压延加工业)-0.15648（9.93E-02）-0.15463
