论文标题：Government Deleveraging and the Reverse Crowding-In Effect: Evidence from Subnational Debt and Government Contractors

中文标题：政府去杠杆与反向挤入效应：基于地方债与政府承包商的实证研究

原文来源：Jiayin Hu, Songrui Liu, Yang Yao and Zhu Zong.Government Deleveraging and the Reverse Crowding-In Effect: Evidence from Subnational Debt and Government Contractors [J].Management Science,2025,1526-5501.

供稿：李子珍

封面图片来源：Pexels

编者按：文章揭示了一种政府去杠杆影响私营经济的新渠道——商业信用渠道。本研究基于2017年中国去杠杆行动（该行动削弱了地方政府的净融资能力）以及专门构建的上市公司与政府采购合同匹配数据集进行实证分析。研究发现：与非承包商相比，私营承包商面临更大幅度的应收账款增加和财务状况恶化，进而导致投资减少、经营绩效下滑以及所有权变更概率上升。这些影响在国有企业中表现较弱，但国有企业往往表现出更低的生产效率。因此，文章的研究揭示了一种反向挤入效应：政府去杠杆对私营企业产生不利影响，并降低了资源配置效率。

一、引言

近几十年来，全球公共债务显著增长。现有研究已探讨了公共债务激增带来的风险，并着重指出其对私人投资的挤出效应（Becker and Ivashina 2018, Demirci et al. 2019, Huang et al. 2020）。一个自然的推论是，政府去杠杆有利于私营部门发展。然而，债务融资的政府支出通常是一国经济的重要组成部分。尤其在许多发达和发展中国家，政府是最大的购买方之一，特别是在基础设施项目领域（如 Cong et al. 2019, Goldman 2020, Chen et al. 2023）。因此，政府去杠杆可能给供应链带来严重压力，从而削弱公共债务减少所带来的收益。

本文通过一种新的商业信用渠道，研究政府去杠杆的非预期后果。文章发现，公共债务去杠杆未必会产生对称的挤入效应以改善私营部门的财务状况。相反，政府及其承包商同时面临财务约束收紧与实际收缩，文章将此定义为“反向挤入效应”。在政府采购规模较大的国家（如中国和美国），这种效应会大幅放大政府去杠杆的负面影响。

为实证检验这一商业信用渠道，文章构建了一个独特的企业季度数据集，涵盖了2014年第一季度至2019年第四季度期间中国的政府采购合同与上市公司。这一匹配数据集有助于识别企业与地方政府的商业关联，并追踪其财务表现的动态变化。文章的识别策略基于中国在2017年第二季度开展的大规模自上而下式去杠杆行动——该行动针对地方政府严重依赖的项目融资渠道“影子银行部门”且季度数据能够区分不同去杠杆阶段的影响。结合企业与地方政府既有业务关系的横截面差异，本次去杠杆行动有助于在双重差分框架下识别政府去杠杆对政府采购承包商的影响。该框架能够控制去杠杆行动对整体经济的一般性影响，从而清晰识别商业信用渠道的作用。

文章提出以下假设：政府去杠杆会对已签订政府合同的企业产生不利影响。在去杠杆政策导致借款能力下降的背景下，地方政府可能会选择延迟向承包商支付款项。因此，承包商可能最终积累大量应收账款并面临现金流紧张的局面。文章通过地方政府在去杠杆政策实施后在影子银行部门的债务滚动压力来衡量其负债水平。中国地方政府依赖地方政府融资平台（即由地方政府控制的独立法人实体）在常规财政预算外筹集资金（如 Chen et al. 2020）。自2009年四万亿元财政刺激计划以来，这些融资平台与影子银行体系共同推动了中国投资驱动型经济的发展。据国际货币基金组织估算，2016年中国地方政府累计债务余额（包括预算内和预算外债务）已达34.4万亿元。

实证分析结果证实了这一假设。具体而言，文章发现2014至2016年间获得政府采购合同的企业在2017年去杠杆后，其应收账款的增长幅度大于未获得此类合同的企业。除常规的企业层面控制变量外，文章还纳入了一系列固定效应，以控制不随时间变化的企业特征和随时间变化的宏观经济趋势，结果保持稳健。此外，鉴于国有企业享有的政治与金融特权，面临财政约束的地方政府可能会策略性地延迟对非国有企业承包商的付款。相对于非政府采购企业，私营政府采购企业的应收账款占资产比例上升约一个百分点，相当于均值的8.3%。值得注意的是，文章在国有企业中未发现统计上显著的影响，这表明地方政府在选择付款对象时存在优先级排序，更倾向于拖欠政治关联较弱的企业。由于非国有企业在金融体系中本就面临比国有企业更严格的借款约束（如 Song et al. 2011），政府去杠杆进一步加剧了对非国有企业的金融扭曲，并降低了信贷配置效率。

接下来，文章开展异质性分析以证明地方政府影子银行融资能力与私营政府采购企业财务状况恶化之间的直接关联。首先，将政府去杠杆活动与政府采购行为联系起来：债务滚动压力较大的省份虽未减少财政支出和投资，但确实缩减了政府采购规模。这一结果表明，政府采购是更易被削减的支出目标，且对地方政府借款能力的监管收紧更为敏感。

因此，有理由假设面临财政约束的地方政府倾向于延迟向承包商支付款项。事实上，文章发现私营政府采购企业的流动性压力在影子银行债务滚动压力较大、净融资能力较弱的省份更为显著。这些结果验证了文章的假设：政府去杠杆通过贸易信用渠道传导压力，对经济收缩产生了放大效应。

政府采购承包商可能进一步将流动性压力转移至其上游供应商，从而在供应链中产生涟漪效应。但文章发现，承接政府采购的私营企业转移压力的能力有限。因此，它们不得不主要自行消化流动性压力，导致其流动性约束比非政府采购企业显著收紧。企业内部财务状况的恶化迫使其涉入风险更高的外部融资活动：相较于非政府采购企业，承接政府采购的非国有企业短期借款与股权质押活动增幅更大。文章还发现承接政府采购的私营企业的所有权变更概率更高——这体现为其控股股东持股比例下降，而政府持股比例上升。

流动性挤压产生了实际影响。承包商融资状况的恶化进一步对其经营业绩产生负面影响，限制了投资与业务扩张，并最终削弱盈利能力。文章发现，在去杠杆后阶段，非国有企业承包商相比非承包商出现了更大幅度的投资收缩与营收增速下滑。此外，由于非国有企业承包商未能相应调整运营成本，其盈利能力随之下降。最后，由于政府采购承包商的生产率高于非承包商，且非国有企业生产率高于国有企业，这种反向挤入效应加剧了信贷错配导致的效率损失。尽管实证分析基于中国政府与上市公司，但财政受限政府采取策略性延迟付款行为背后的经济学逻辑具有普遍性。因此，本研究结论同样适用于政府在经济中扮演重要角色的其他国家——这在新冠疫情后全球公共债务水平大幅上升的背景下尤具现实意义。

本文首次通过贸易信用渠道对政府去杠杆的影响进行了严谨分析。总体而言，本文在以下三方面对现有文献作出了重要贡献：第一，为政府去杠杆通过贸易信用渠道产生的非预期后果提供了新颖的经验证据——这一现象在公共债务文献中尚未得到充分研究。尽管政府去杠杆有助于改善财政状况，但其对私营部门的实际影响却更为复杂。虽然公共债务通常会挤出私人投资（如 Becker and Ivashina 2018, Demirci et al. 2019, Huang et al. 2020），但研究表明政府债务去杠杆并不会自动产生挤入效应。相反，财务受限的地方政府会将流动性压力传导至供应商，从而引发反向挤入效应，导致供应商财务状况恶化与投资收缩。这些发现也对政府债务能力及其实际影响这一新兴研究领域（Dumas et al. 2021, Elenev et al. 2021, Jiang et al. 2022, Hu et al. 2024, Jiang et al. 2024）作出了贡献。鉴于政府在发展中国家与发达国家中均扮演重要角色，公共债务去杠杆值得独立深入研究。第二，通过揭示与负债政府交易的风险拓展了政府采购研究。既有文献主要关注事前招标与合同特征，强调政府合同的盈利性与腐败风险。与之相对，文章警示了事后付款延迟风险，这与政府支出拖欠负面影响（Diamond and Schiller 1987, Checherita-Westphal et al. 2016）及及时付款益处（Barrot and Nanda 2020, Abad et al. 2023）的研究形成呼应。文章发现也与通过企业间供应链传导的金融风险文献（Boissay and Gropp 2013, Murfin and Njoroge 2014, Jacobson and von Schedvin 2015, Costello 2020, Maksimovic and Yook 2022）相契合。

第三，本文通过揭示政府支出对货币政策有效性的影响机制，深化了对财政政策与货币政策互动关系的理解。影子银行在货币政策传导中扮演着重要角色（Chen et al. 2018, Xiao 2020）。在中国，地方政府依赖影子银行体系筹集预算外资金的行为，与2009年四万亿元财政刺激计划等财政扩张政策密切相关（如 Bai et al. 2016, Chen et al. 2018, Chen et al. 2020, Ang et al. 2022）。文章发现的“反向挤入效应”表明，地方财政收缩通过贸易信用渠道产生超调效应，放大了货币紧缩政策的收缩性影响。由于政府支出中债务融资占比较高，限制政府债务融资能力也会恶化政府承包商的财务状况与投资能力。此外，文章证明政府去杠杆的负面溢出效应主要体现在非国有企业承包商中，这加剧了信贷错配问题，并产生如 Cong et al.（2019）、Huang et al.（2020）及 Chen et al.（2023）所强调的分配效应。

二、制度背景

2.1 地方政府隐形债务融资

中国政府长期参与经济活动，提供基础设施是其核心任务之一。然而，1994年颁布的《预算法》禁止地方政府出现财政赤字。这导致基础设施投资与地方政府财政收入之间出现了巨大的资金缺口。作为应对措施，地方政府在2000年代建立了重要的特殊目的实体——地方政府融资平台，以筹集预算外资金。最初，融资平台数量有限。但2008年全球金融危机期间，中国政府为稳定经济推出四万亿元财政刺激计划，资金缺口问题进一步加剧。地方政府随后被鼓励设立更多融资平台，为刺激计划推动的投资项目筹集资金。此后，融资平台如雨后春笋般涌现。

与典型的市政债券不同，融资平台发行的债券在法律上属于企业债券，但资金大多被地方政府用于基础设施项目并补贴预算内支出，因此通常被称为"城投债"。地方政府通常向融资平台注入资产或为其债务提供担保。许多融资平台的高管同时兼任地方政府高级官员，这进一步模糊了预算内与预算外收入的界限。迄今为止，尚未出现城投债公开违约案例，金融市场已形成所谓的"城投债信仰"，将其视作准市政债券。这实质上违反了1994年《预算法》的规定。

地方政府这种影子银行融资方式带来重大风险，因为许多融资平台运作缺乏透明度与监管。虽然中国政府官方债务数据公开可查，但通过影子银行融资积累的地方政府"隐性债务"规模始终成谜。以2017年去杠杆行动前一年——2016年为例：根据财政部数据，官方政府债务余额为27.3万亿元，其中地方政府债务15.3万亿元。但若计入融资平台及其他预算外活动，国际清算银行估算中国政府总债务达36万亿元，意味着存在8.7万亿元隐性债务。国际货币基金组织则估算中国隐性债务为19.1万亿元，相当于政府预算总债务（地方债务）的70%（125%）。此外，中国债务与GDP比率快速攀升，至2016年第四季度已达惊人的252%。

2.2 中央主导的地方政府去杠杆行动

地方政府债务风险早在2010年就已引起中国高层的关注，当时政府收紧了针对融资平台银行借贷的监管。此后，中央政府采取了包括2014年大规模债务置换计划在内的多项措施，旨在"推动融资平台转型"并剥离其为地方政府融资的功能。2014年9月，国务院发布关于加强地方政府性债务管理的意见。同年修订的《预算法》允许省级政府在全国人大批准范围内发行预算内专项债券，意在遏制地方政府预算外借贷。

然而，这些监管规定并未配以严格的执行措施或实质性的惩戒手段。如图1(a)所示，2014年以来地方政府预算内债务持续增长，这与中央政府试图以预算内债务替代预算外债务的意图相符。但截至2016年，城投债发行量也增至2.8万亿元，相当于地方政府财政收入的三分之一。更值得关注的是，2014至2015年经济放缓期间，中央政府再次放宽了对融资平台的限制。这导致2015年下半年至2016年上半年经济出现过热迹象，最终催生了2017年的去杠杆行动。

金融领域的去杠杆进程最早可追溯至2016年下半年。2016年7月，原银监会通过风险管理检查限制金融机构向地方政府放贷的能力，从供给端约束了地方政府借贷活动。随后，一系列旨在"收紧信贷"和"强化金融监管"的货币金融政策相继出台，以限制资金通过影子银行渠道流入包括融资平台在内的"高风险"领域。

去杠杆化在2017年第二季度加速推进，值得注意的是，2017年5月，国务院要求地方政府成立政府性债务管理领导小组，以整顿政府担保行为、加强地方政府融资平台管理、规范政府和社会资本合作、完善地方政府债务融资机制，并建立联合风险管理机制。最重要的是，2017年7月14日，国家主席习近平在五年一度的中国最重要的金融与经济发展政治会议——全国金融工作会议上明确指出，地方党政官员必须“严格控制地方政府债务增量”，并将对此“终身问责，倒查责任”。2017年7月24日，由习近平总书记主持的中共中央政治局会议再次强调化解地方政府债务累积风险的重要性，要求有效规范地方政府举债融资行为，“坚决遏制隐性债务增量”。这些政策重点在2017年7月28日由李克强总理主持的国务院常务会议上再次得到突出强调。 最高领导人的讲话为地方官员控制地方政府融资平台债务规模施加了强大的政治激励。鉴于国务院关于整顿地方政府债务的通知以及全国金融工作会议在设定此后五年金融领域党的议程方面的重要性，文章将2017年第二季度定义为政府去杠杆冲击的起始点。在本文第4.4节中，也将2016年第二季度（即金融去杠杆的起点）作为替代性指标进行直接比较和检验。 去杠杆政策对地方政府的影子银行融资产生了立竿见影的影响。如图1(b)所示，2017年第二季度之后，地方政府融资平台用于新项目和流动资金的净融资额大幅下降，这表明地方政府在影子银行领域的融资约束趋于收紧。与此同时，用于债务展期的城投债发行额占GDP的比重显著上升，表明地方政府融资平台面临的偿债压力不断加大。 

图1：中国地方政府影子银行融资情况

2.3政府采购活动

在许多国家，政府都是商品与服务的主要采购方。在中国，2015年政府采购规模已突破两万亿元人民币，2017年更超过三万亿元。至2019年，这一数字达到3.3万亿元，分别相当于政府财政预算支出的13.8%和国内生产总值的3.3%。其中地方政府采购支出占比高达91.9%。作为对比，美国联邦政府2019年的政府采购合同支出为5860亿美元，约占联邦财政支出的11.5%和美国GDP的2.7%。

尽管政府采购订单在通常情况下有助于缓解承包商的融资约束，但其事后付款机制也伴随着显著风险。具体而言，承包商需在完成政府采购项目后方能获得款项，且在提供商品与服务过程中须承担大部分成本。这种安排虽有助于抑制承包商的道德风险，却给政府承包商带来巨大的流动性压力——尤其在缺乏应收账款融资市场的情况下更为突出。虽然这种模式与私营部门的通行做法类似，但在法律制度尚不健全的环境中，延迟付款可能被政府滥用。供应商企业起诉政府时不仅面临复杂的法律程序和高昂的时间成本，还须顾及与政府关系的维系。即便赢得诉讼，企业在执行政府财产和国有资产过程中也常遇阻碍，导致判决难以落实。

三、数据和样本

3.1 上市公司

文章聚焦于中国沪深A股上市公司，数据来源于CSMAR数据库。共获取了以下五类信息：（1）公司基本信息，如公司名称、总部所在地及关联企业（含关联方）；（2）财务报表信息，如资产、收入、负债、应收账款、应付账款、存货、现金持有、收入、成本、投资、利润、资产收益率（ROA）与净资产收益率（ROE）；（3）供应链信息，如提供商业信用的前五大客户；（4）所有权结构，如控股股东持股比例；（5）股权质押活动，如控股股东质押的股份数量。

文章根据样本期初披露的公司实际控制人情况来识别国有企业，因为公司之后可能发生所有权变更。参照既有研究（如Song等人2011，Geng与Pan 2024），若公司披露受政府机构控制（例如国务院国资委、地方国资委、财政部及其他政府部门），则将其定义为国有企业；若无此类政府机构控制，则定义为非国有企业。文章关注政府去杠杆政策对非国有企业的不利影响是否大于国有企业，因为后者享有显著的政治与财务特权（如Cao等人2023）。

最终样本包含2014年第一季度至2019年第四季度期间1,984家非金融上市公司的季度数据，涵盖69个行业（三位数分类）与31个省份（所有大陆省份及直辖市），其中包括1,412家非国有企业与572家国有企业。

文章样本期间为2015年至2020年，其中2015-2017年为政策实施前阶段，2018-2020年为实施后阶段。对称样本窗口设计有助于捕捉企业研发信息披露与投资行为的动态调整，同时较短的观测期可有效控制其他政策与宏观经济因素的干扰。

研发费用数据来源于Wind数据库，财务及其他数据来自中国证券市场与会计研究数据库（CSMAR）。研究剔除金融类企业及关键变量缺失样本，并排除研发费用为零的观测值（因其不受列报格式调整影响，纳入可能削弱检验效力）。最终样本包含2015-2020年间15,618个公司年度观测值。

3.2 政府采购中标结果

文章从中国政府采购网（财政部指定的官方网站，自2000年起各级政府均被要求在此发布政府采购信息）抓取了政府采购中标结果的官方公告。在2014年第一季度至2019年第四季度期间，文章共获得了760万条公告，其中约三分之一（250万条）包含中标方信息。

采用自然语言处理方法，以应对分析非结构化的采购公告文本时面临的实证挑战。主要分为两个步骤：（1）提取采购政府与中标企业的信息；（2）将上市公司与中标方进行匹配。在线附录B详细说明了这一过程。文章发现，中标结果中88%来自地方政府订单，中央政府采购订单占剩余的12%，这与官方统计数据基本一致。最终，文章获得了2014年第一季度至2019年第四季度期间，与上市公司及其关联方成功匹配的95,191条政府采购记录，约占全部采购记录的4%。

表1汇报了文章企业-季度面板数据的描述性统计。样本企业中，获得政府采购订单的企业占比47%；其中，非国有企业663家，国有企业268家。

表1 描述性统计结果

3.3 地方政府数据

文章收集了官方及预算外的地方政府债务数据。各省在预算限额内发行的官方市政债券信息，从WIND数据库及地方政府债券市场官方网站下载获取，包括每年新发行债券的规模以及未偿市政债券存量。城市层面的GDP、人口、一般公共预算支出与收入、城镇职工平均工资等数据来源于《中国城市统计年鉴》。城市级城市建设固定资产投资信息摘自《中国城市建设统计年鉴》。中国M2供应量及其增长率的季度与年度数据则从CSMAR数据库下载。

由于其他形式的预算外债务缺乏公开数据，文章聚焦于地方政府融资平台在公开市场发行的债券，以此推断地方政府借款约束的紧缩程度。文章的市政建设债券季度数据来源于WIND数据库。对于每只发行的市政建设债券，发行方会在募集说明书中明确债券用途及资金主要投向。文章参照Chen等人（2020）的方法，对每只债券的发行目的进行人工分类，例如偿还银行贷款、兑付到期债券、补充企业流动性以及为新投资项目融资等。文章使用为偿还现有债务（银行贷款与到期债券）而发行的市政建设债券比例，来衡量地方政府面临的外部融资压力，发现该比例在所有省份中均超过三分之一，且在13个省份中超过三分之二。

四、商业信用渠道

4.1 对应收账款的影响

文章采用如下双重差分模型设定，以分析政府去杠杆获得政府采购的承包商相较于非承包商的影响：

表示企业i于行业d在t年的结果标量（例如应收账款、现金持有量、投资、盈利能力）。表示误差项，假定其服从独立同分布。如第2.2节所述，将2017年第二季度至2019年第四季度定义为去杠杆政策后时期（Post2017Q2取值为1），将2014年第一季度至2017年第1季度定义为去杠杆政策实施前时期（Post2017Q2取值为0）。

将GP firms （获得政府采购订单的企业）定义为在2014年第一季度至2016年第四季度期间至少获得过一份政府采购合同的企业（GPfirm 取值为1），包括通过其关联子公司或其他相关方赢得政府采购合同的企业。文章排除了在2017-2019年期间首次获得政府采购订单的企业（约占非金融上市公司的10%）。因此，实证分析将那些在去杠杆政策实施前已与地方政府建立业务关系的企业，与在整个样本期内未赢得任何政府采购合同的企业（GPfirm 取值为 0，即“始终未获得订单”的对照组）进行比较

文章关注的核心系数是 β，它衡量了 2017年去杠杆政策对在政策实施前已持有地方政府合同的企业（相对于样本期内始终未有此类业务联系的企业）的影响。这一双重差分框架使文章能够控制去杠杆运动可能产生的普遍性影响——例如通过影响影子银行体系而对所有企业造成的直接冲击。由于对照组（即未获得任何政府采购合同的企业）吸收了所有直接冲击，因此文章可以将 β解读为通过逆向挤入效应所产生的额外影响。

4.1.1基准回归结果

表2报告了政府去杠杆对企业应收账款的影响。文章发现，在去杠杆冲击后，获得政府采购订单的企业应收账款出现了更大幅度的增长。如第（1）列所示，去杠杆冲击后，获得政府采购订单企业的应收账款（除以总资产）比未获得订单企业高出0.39%，相当于结果变量均值的3.17%。在加入一系列控制变量（包括总资产、员工人数、固定资产、杠杆率、营业收入、年度营收增长率、前十大股东持股比例及独立董事占比，所有变量均滞后一年）后，该系数在统计上仍显著。此外，文章通过分别控制企业固定效应和年份-季度固定效应，以消除不随时间变化的企业特征及宏观经济共同趋势的影响。

需要说明的是，政府采购订单仅是公共部门采购活动的一部分。许多大型项目采用招标及政府与社会资本合作模式进行。例如，2023年全口径公共采购（包括政府及国有企业、公立医院、公立学校等附属机构的采购）总额达46万亿元人民币，相当于国内生产总值的36.5%，是中国内需的重要组成部分。尽管本文聚焦于狭义层面的政府采购，但地方政府财务约束与支付延迟之间的逻辑关系同样适用于涉及其他公共机构的更广泛情形。因此，文章基于政府采购数据所得的估计结果应被解读为2017年去杠杆政策紧缩效应的下限。

4.1.2 控制货币紧缩因素

中国自2016年起开始收紧货币政策，整体银行信贷的收缩可能会干扰文章的研究结果。Chen等人（2018）指出，中国货币政策的一个独特之处在于使用M2增长率作为支撑GDP增长的中间目标。遵循既有文献，文章采用中国人民银行公布的M2季度同比增长率来衡量货币政策变化。

文章设置的年份-季度虚拟变量已经控制了所有企业面临的共同宏观经济趋势，包括货币政策变化。尽管如此，文章进一步加入了行业×季度M2增长率固定效应，以吸收货币政策对不同行业可能产生的异质性影响。这一高维固定效应有助于文章控制货币紧缩带来的更精细化影响。同时，文章还加入了固定效应以吸收行业×季度层面的变动，例如不同行业的季节性差异。如表2第（2）列所示，在考虑了货币政策的异质性影响及行业特征驱动的趋势后，估计得到的β系数在经济意义和统计意义上都变得更为显著，这表明文章的结果具有稳健性。

4.1.3 对应收账款的替代性衡量指标

在第（3）列中，将结果变量替换为更广义的"应收款项"类别，并重复第（2）列的回归。β的估计值略有减小，但在统计上仍然显著，这证明了文章结果的稳健性。另一种可能性是，获得政府采购订单的私营企业应收账款的增加，可能反映的是企业营业收入的扩张，而非地方政府的支付延迟。然而，文章认为这种可能性极低，因为文章在上述回归中已将企业营业收入及其增长率（均滞后一年）作为控制变量纳入。尽管如此，文章仍使用应收账款与营业总收入的比率作为结果变量的另一种衡量方式，结果呈现在表2的第（4）列。同样，β的估计值为正，并在5%的置信水平上具有统计显著性。其经济意义也有所增加，达到结果变量均值的4.2%。因此，文章的基准发现对于不同的衡量指标是稳健的。

表 2 基准回归结果

4.2 国有企业与非国有企业：是否存在选择性支付延迟

在执法力度不足的环境下，地方政府在延迟（甚至违约）支付承包商款项方面拥有极大的自主裁量权。由此引出一个问题：如果面临财政约束的政府需要延迟付款，它会将流动性短缺在承包商间平均分摊，抑或会采取选择性的延迟或违约策略？若政府选择对某些承包商延迟付款，它会倾向于额拖欠那些外部融资能力较强、因而更能吸收流动性冲击的企业（风险分担视角），还是倾向于拖欠那些政治资源相对薄弱的企业（政治关联视角）？

表3通过将上市公司划分为国有企业和非国有企业来解答上述问题。这一划分基于一个已有多项研究证实的事实：在中国金融体系中，国有企业享有显著的融资溢价优势（例如Hsieh和Klenow 2009，Song等人2011，Cong等人2019，Huang等人2020，Chen等人2023）。文章首先分别对非国有企业子样本和国有企业子样本重复基准回归。与“风险分担”观点的预测相反（该观点认为享有资金特权的国有企业会为政府吸收流动性冲击），文章发现，那些财务与政治优势较少的非国有企业承担了政府去杠杆带来的主要负面影响。如第（1）和（2）列所示，获得政府采购订单的非国有企业相较于未获得订单的非国有企业，其应收账款出现了显著更大幅度的增加。然而，如第（3）和（4）列中统计不显著的系数所示，通过商业信用渠道产生的这种负面影响在国有企业子样本中并不明显。这一结果表明，获得政府采购订单的国有企业受到去杠杆政策影响的方式，与未获得政府采购合同的国有企业相比并无显著差异。

表3 选择性延迟支付

为更严谨地比较国有企业和非国有企业之间的差异性影响，文章进行了以下三重差分（DDD）回归分析：

变量NonSOE_i对非国有企业取值为1，对国有企业取值为0。此处，关键系数β衡量的是政策对非国有与国有政府承包商之间差异的净影响。如表3第（5）和（6）列所示，去杠杆政策导致非国有政府供应商企业的应收账款（占总资产比率）上升1个百分点。换算为经济意义，该结果意味着非国有上市企业的应收账款增加8000万元人民币，约占其平均应收账款的13%，相当于平均现金持有量的6%。这些结果支持了文章的假设：面临去杠杆压力的政府更倾向于延迟向民营供应商而非国有供应商支付款项。

鉴于在中国扭曲的金融市场中，非国有企业通常面临更严峻的外部融资约束（该市场更偏向国有企业），这种选择性的支付延迟行为放大了政府去杠杆的负面影响，并加剧了信贷错配导致的效率损失。文章在第7.3节提供更多证据。由于已发现政府供应商企业中国有企业未受政府去杠杆政策影响，后续分析将仅聚焦于非国有企业样本。

需要特别指出的是，文章的上市公司样本仅构成政府承包商的一部分，大量承包商实际上是非上市的私营企业。由于数据可得性的限制，文章无法分析政府去杠杆政策对这些非上市（通常规模也更小）承包商财务表现的影响。然而，有理由认为，这些外部融资渠道比上市公司更为有限的小型企业，实际上可能面临着更为严重的选择性违约问题。因此，基于上市公司样本得出的研究结果，应被理解为实际不利影响的下限估计。

4.3 平行趋势检验

尽管基准回归中已加入控制变量与固定效应，但文章在双重差分（DID）分析中将系数β解释为因果效应时，仍可能受到内生性问题的挑战。其中一个主要担忧源于遗漏变量：政府供应商企业可能本身与非供应商企业存在本质差异。例如，获得政府合同的企业可能规模更大、生产率更高、政治关联更强或财务杠杆水平更高，而这些特征均区别于非政府供应商企业。

为消除由企业初始特征造成的混杂效应，文章在回归中加入了企业初始特征（如2014年的企业规模与杠杆率）与Post2017Q2虚拟变量的交互项作为控制变量。如在线附录表A2第（1）列所示，对于非国有企业，估计系数保持稳健且在统计上显著，这表明由企业规模与杠杆率的初始差异不影响研究结果。

此外，即使政府供应商企业与非供应商企业在其他不可控维度上存在系统性差异，只要遗漏变量与结果变量正交——即在未受外部冲击的情况下，两类企业的发展趋势原本保持平行——文章的双重差分识别策略依然有效。为检验去杠杆政策实施前的平行趋势假设，文章设计以下动态双重差分模型设定：

其中T为年度-季度虚拟变量，在对应的T时期取值为1，其余时期为0。文章以2017年第一季度（即去杠杆政策实施前的季度）作为基准期，在模型中剔除了对应的交互项。图3展示了基于方程（3）动态双重差分模型所得的回归系数。在去杠杆冲击发生前，政府供应商企业的应收账款相对于非政府供应商企业未出现统计学上的显著变化。鉴于两类企业在政策实施前呈现出平行趋势，文章有信心认为双重差分方法能够准确识别去杠杆政策对政府供应商企业的因果影响。

图3：平行趋势检验图

4.4 其他稳健性检验

4.4.1 区分金融去杠杆与政府去杠杆

在主分析中，文章使用2017年第二季度作为去杠杆运动的时间节点。有观点质疑，始于2016年第二季度、强调引导银行削减影子银行贷款的金融去杠杆运动，是否会对文章的研究发现造成干扰。需特别指出的是，金融去杠杆与政府去杠杆均加剧了地方政府对城投债进行展期的难度——前者体现为信贷供给收紧，后者则体现为信贷需求收紧。

鉴于这两项去杠杆政策的实施时点不同，文章的季度数据使文章能够分离其各自的影响，并明确检验哪项政策对非国有承包商产生了因果效应。文章首先在基准回归中将Post2017Q2替换为Post2016Q2，随后将二者同时纳入模型以比较其影响。第（2）列显示，交互项GPfirm × Post2016Q2的估计值虽然显著，但其系数大小和统计显著性均低于第（1）列中的GPfirm × Post2017Q2。第（3）列将两个交互项置于同一模型中直接比较，文章发现GPfirm × Post2016Q2的估计值不再具有统计显著性。相反，GPfirm × Post2017Q2的估计值则保持了统计显著性，且系数绝对值有所增大。基于这些发现，文章有信心将非国有承包商应收账款的显著增加归因于政府去杠杆政策。

4.4.2 样本期前政府供应商定义

基准分析将企业在2014年至2016年间获得政府合同的情况作为界定“政府供应商企业”（GP firms）的依据，该时段处于样本期内。然而，由于存在时间重叠，此界定方式可能受到内生性问题的干扰。为解决这一问题，文章采用了一种替代性界定方式，即依据企业更早时期获得的政府合同来定义其供应商身份。具体而言，若一家企业在2010年至2012年间至少获得过一份政府合同，则变量GPfirm12取值为1，否则为0。在线附录表A2第（4）列中，文章将GPfirm替换为GPfirm12并对非国有企业重新进行回归。此外，第（5）列中以GPfirm12作为GPfirm的工具变量进行估计。这些回归结果依然呈现正向且统计显著的影响，从而支持了文章主要论点。

4.4.3 安慰剂检验

文章通过随机抽取政府承包商组进行安慰剂检验，同时保持非国有和国有子样本中政府供应商企业的比例不变。随后，文章分别对非国有和国有政府供应商企业样本，进行与表2第（3）列相同的回归。结果发现，对于非国有子样本，模拟回归得到的最大系数值均小于基准系数。相比之下，国有子样本的模拟系数广泛分布在接近零值的基准系数周围。这些安慰剂检验结果强化了文章的因果推断，表明基准研究发现不太可能由随机因素驱动。

五、机制分析：地方政府的偿债滚续压力

截至目前，文章已证明政府去杠杆政策的实施显著增加了获得政府采购订单的私营企业的应收账款。然而，为充分支撑研究假说，需要将政府采购供应商企业的应收账款与地方政府预算外借款能力直接联系起来，这是本节核心。

5.1 自由裁量性与非自由裁量性政府支出

文章首要任务是证明，面临更强财务约束的地方政府更倾向于削减与采购相关的支出。其基本假设是：地方政府会优先保障预算内支出。而其他类型的支出，例如新的采购项目及对承包商的付款，通常依赖预算外债务融资，属于政府的自由裁量范畴，因而对地方政府影子银行融资渠道的变化更为敏感。

文章进行了城市-年份面板回归，以检验去杠杆政策是否对不同类型的政府支出产生了再分配效应。其中高偿还压力（HighRepayRatio）变量定义为：若城市的债务滚续压力（以借新还旧类市政建设债券发行占总发行的比例衡量）高于中位数则取值为1，否则为0。文章将省级预算内债券的年发行额作为额外控制变量。对于常规财政支出（这类支出根据预算收入进行规划，因此享有最高支付优先级），文章并未发现具有统计显著性的结果。对于主要依赖土地出让收入融资且作为地方GDP增长主要驱动力的城市建设投资，这种不显著的影响同样存在。相比之下在去杠杆政策实施后时期，债务滚续压力更大的城市，其政府采购项目的数量和金额出现了更大幅度的下降。具体而言，这些城市新增采购项目数量平均额外减少了59.1%，采购金额额外减少了45.3%。这些结果证明了地方政府在面临财务约束收紧时，会采取战略性的优先级排序选择，使得自由裁量性支出成为最易受冲击的目标。

5.2 地方政府的债务滚续压力

由于地方政府在面临财务压力时更有可能削减采购支出，文章预计位于市政建设债券偿还比例较高省份的、获得政府采购订单的民营企业，其应收账款将出现更大幅度的增加。具体而言，文章为位于省份 p 的企业 i 估计了以下三重差分模型设定：

表4呈现了实证结果。第（1）列展示了包含企业及年份-季度固定效应的基准结果。文章发现β系数为正且在统计上显著，这与文章的假设一致。有趣的是，GPfirm × Post2017Q2的系数在统计上不显著，这表明获得政府采购订单企业应收账款的增加，主要受去杠杆政策负面影响更大的省份所驱动。第（2）列加入了一系列高维固定效应，以更严格地控制货币政策变化的异质性影响以及省份与行业特定的宏观经济趋势。文章发现估计系数从1.09升至1.17，并保持了统计显著性。第（3）列将省级市政债券的未偿还余额作为额外控制变量加入，结果与第（2）列基本一致。这一发现强化了文章的判断：政府采购与政府的自由裁量性支出联系更为紧密，因此当政府在影子银行部门面临融资困难时，更有可能被削减。总之，与财务约束更强的地方政府合作的政府采购企业，其应收账款在去杠杆政策后往往出现更大幅度的增长。

需要指出的是，市政建设债券的发行和地方融资平台债务可能无法全面反映地方政府总体债务水平。由于缺乏关于地方政府预算外债务的完整公开数据，文章无法直接排除地方政府使用替代融资选项（例如银行贷款）来弥补影子银行融资减少的这一替代性假设。然而，这种可能性只会导致本文对地方政府财务约束程度的高估，并使得文章的估计系数成为政府去杠杆政策实际影响的下限。此外，鉴于自上而下的去杠杆运动要求地方政府控制其预算外债务（无论融资来源为何），其剩余的融资选项（例如银行贷款）也极不可能保持不变甚至可能增加。

表4：地方政府影子银行融资压力实证结果

5.3 企业对政府的依赖程度

文章之前的分析主要关注企业与政府的业务联系的大概边界。在本节中，文章利用部分上市公司自愿披露的客户信息，构建了一个更直接、更集中的衡量指标：从披露前五大客户具体名称的企业中识别政府客户。文章预计，对政府依赖程度更高的企业（以2014年至2016年间前五大客户中是否至少有一个政府客户，以及该期间政府客户的平均数量来衡量）受到地方政府去杠杆政策的影响更大。

实证分析发现，在2014年至2016年间至少拥有一个政府客户的企业，其应收账款增幅大于没有任何政府客户的企业。将虚拟变量替换为企业前五大客户中政府客户的平均数量，结果仍然保持统计显著性，并且显示出具有经济意义的影响幅度。综上所述，这些证据构建了一个完整的逻辑链条，从地方政府影子银行融资约束出发，最终传导至私营承包商的应收账款增长，从而支持了政府去杠杆政策通过商业信用渠道产生紧缩性影响的结论。

六、非国有企业的流动性挤压

6.1 沿供应链的有限传导

随着应收账款增加，企业可能会通过将流动性冲击转嫁给其自身的供应商来应对。在这种情况下，地方政府的支付延迟不一定会影响获得政府采购订单的承包商的资产负债表。为了探究流动性问题的传导效应，文章进一步考察了这些企业与上游交易对手相关的营运资本组成部分。

表5展示了应付账款和存货的双重差分结果（两者均以企业总资产标准化）。如第（1）和第（2）列所示，文章发现获得政府采购订单企业的应付账款出现了统计上显著的增长。与未获得政府合同的企业相比，政府承包商倾向于拥有更大的应付账款。然而，该增幅仅为前文所述应收账款增幅的40.4%，这表明承包商无法将流动性压力完全转嫁给其供应商。另一个缓解流动性冲击的渠道是减少存货。第（3）和第（4）列展示了相关结果，其系数在统计上并不显著。因此，存货管理并非非国有企业类型的政府采购承包商用以应对流动性冲击的主要工具。

6.2 企业现金持有量的下降

鉴于将流动性冲击转嫁给供应商的能力有限，获得政府采购订单的非国有企业可能不得不动用自身的现金储备来应对政府欠款。在表5的第（5）列中，文章发现系数为-0.906且在统计上显著。这一降幅约相当于上市非国有企业平均现金持有量的5%，甚至超过了其应收账款的增幅。也就是说，应收账款的增加对现金持有量产生了超过一比一的挤出效应。第（6）列在加入货币紧缩对行业的异质性影响后，呈现出类似的结果，但系数在统计上变得不显著，这可能是因为现金持有量对信贷环境较为敏感。总体而言，这些结果表明，当地方政府开始延迟甚至停止付款时，非国有企业供应商不得不消耗自身的现金储备。而现金回流的缓慢也可能向市场传递负面信号，从而进一步放大不利影响。

表5 对营运资本及现金持有量的影响

6.3 外部融资恶化

当下游延迟支付挤压内部资金时，企业可能会寻求外部融资以补充流动性。由于缺乏详细数据，文章研究了企业的总负债，这包括银行贷款、影子银行资金和应付账款。实证发现交互项为正但在统计上不显著，表明企业总负债对政府去杠杆冲击的反应有限。接着，文章将总负债划分为长期（期限超过一年）和短期（期限不超一年）负债，以进一步考察对企业负债结构的影响。发现非国有企业承包商的短期负债显著增加，而长期负债显著减少，流动负债的增加幅度是应收账款增幅的两倍（两者均以资产比率衡量）。文章同时将应付账款从流动负债中剔除，相关估计值略有减小，而长期负债也显著下降，这表明金融市场已经察觉到非国有企业政府采购承包商的财务困境，因而更不愿意向其提供长期资金。这种债务期限结构的缩短是企业流动性挤压的另一个重要维度，因为偿债压力变得更加紧迫。

文章对卡普兰-津加莱斯指数的研究进一步支持了这些结果，该指数用于衡量企业的外部融资约束，特别是投资对现金流的敏感度。表6面板A的第（1）和（2）列展示了文章遵循卡普兰和津加莱斯的方法，通过KZ指数得到的回归结果。与未获得政府采购订单的同类企业相比，获得政府采购订单的企业在地方政府去杠杆后，其外部融资约束经历了额外的收紧。

6.4 股权质押的增加

在市场环境收紧的情况下，非国有企业承包商可能不得不求助于风险更高的金融工具。上市非国有企业广泛使用的一种融资方式是股权质押，即公司股东（通常是控股股东）以其持有的股票作为抵押，向银行或证券机构获取贷款。中国的股权质押市场自2003年以来大幅扩张，到2017年规模已达到2.9万亿元人民币（Pan and Qian 2024）。质押股票市值在2018年达到峰值时，占持股总市值的10.51%，并且有702家A股上市公司第一大股东的平均质押比例超过了80%。多项研究发现，企业的融资约束在触发控股股东的股权质押活动中起着重要作用（Cheng et al. 2021, Shi et al. 2023, Pan and Qian 2024）。

表6面板A的第（3）和第（4）列展示了关于控股股东年末股权质押情况的双重差分结果。第（3）列显示，与非政府采购承包商相比，私营政府采购承包商中控股股东质押的股份（占其总持股的比例）增加了6.3个百分点。第（4）列加入了M2增长率作为控制变量，该差距小幅缩小至5.8个百分点，但在1%的显著性水平上依然显著。由于非国有企业样本中控股股东的平均股权质押比例为36.18%，文章的估计结果（代表了所有上市私营公司的平均效应）具有显著的经济意义。通过质押股份进行融资，控股股东使其自身暴露于股价波动风险之下，并削弱了相关公司抵御下行风险的能力。这一模式与之前的研究发现一致，例如Dou等人（2019）指出，由于对追加保证金的担忧，股权质押使股东面临更大的股价崩盘风险，从而压低股票价格和公司价值。现实中，许多公司被迫进行抛售。

6.5. 所有权结构的变化

最重要的是，股权质押使股东在股价暴跌时面临追加保证金的风险，这可能让股东失去对公司的控制权。表6的面板B报告了与非政府采购承包商相比，非国有企业承包商的所有权结构发生了显著变化。更严格的回归分析（列（2）控制了M2增长率）显示，在获得政府采购订单的非国有企业中，控股股东的持股比例比未获得政府合同的同类企业多下降了0.91个百分点，该结果在99%的置信水平上统计显著。这一发现与先前研究结论一致；例如，Dou等人（2019）指出，在2008年全球金融危机期间，同一公司内进行了股权质押的内部人士，其持股水平的下降幅度要大于其他未质押股份的内部人士。

私营股东持股比例下降的部分，被政府持股比例的增加所吸收。表6面板B的第（4）列显示，对于私营政府采购承包商，政府持有的股份比例相较于非政府采购承包商额外增加了0.42个百分点。转化为经济意义，这个数字表明在政府去杠杆后，私营政府采购企业的国有股权比例增加了20.5%。与此评估相印证的是，许多控股股东因此将控制权让渡给了国家。文章的研究结果与中国近期的趋势相符，即国有股权正在回归（Allen等人2022，Fang和Zhang 2025）。实际上，国有股权的介入有助于陷入困境的公司获得银行贷款和发行公司债券。然而，这些益处只是在现有金融扭曲之下的次优选择，其具体影响有待未来进一步研究。

表6 外部融资、股权质押情况及公司所有权结构变化

七、实际影响

7.1 企业投资减少

近期研究证实了政府债务的挤出效应，在中国地方政府债务的背景下尤为明显。一个随之而来的自然问题是：地方政府的去杠杆会自动产生挤入效应吗？

文章发现事实并非如此。相反，民间投资与政府去杠杆同步下降，这印证了文章提出的逆向挤入效应。如表7面板A第（1）和（2）列所示，获得政府采购订单的私营承包商在投资方面受到比非承包商更大的负面影响。具体而言，在地方政府去杠杆后，获得政府采购订单企业的投资降幅比非政府采购企业多出14.8%。就投资资产比而言，获得政府采购订单企业额外下降了0.61个百分点，相当于均值的10%。Huang等人研究中的企业层面点估计表明，债务与GDP比率每上升一个标准差，私人投资率会下降0.8个百分点。因此，文章的估计系数具有重要的经济意义，且与文献记载的结果具有可比性。

结合文章先前关于承接政府采购私营企业财务困境的结论来看，这些结果并不令人意外。随着财务资源收紧，任何企业的自然反应都是放缓扩张。然而，文章发现的投资下降幅度仍然令人担忧，因为它远大于对政府采购企业应收账款的影响。去杠杆冲击可能恶化了承接政府采购的私营企业的未来业务前景，促使它们在投资决策上格外谨慎。这种放大效应对财政政策与货币政策的相互作用具有重要启示：当货币紧缩与财政紧缩同时推行时，经济收缩的程度可能远超当局预期。

表7：对企业投资及盈利的影响

7.2 企业绩效恶化

对上述发现的另一种解释是，地方政府可能以其他形式补偿了非国有企业的政府采购承包商，从而抵消了流动性挤压的负面影响。同时，为促进销售和未来盈利能力，企业也可能愿意在营业收入中持有更大比例的应收账款。若果真如此，文章应预期获得政府采购订单的企业相较于非订单企业，会展现出销售与盈利能力的提升。

然而，文章的结果表明这一替代性假设很可能不成立。如表7面板A第（3）列所示，获得政府采购订单的非国有企业比非订单企业经历了更大幅度的收入（经总资产标准化）下降。这一结果证实，财务受限的企业往往难以承接新项目并产生销售收入。第（4）列进一步显示，获得政府采购订单的非国有企业收入增速低于非订单企业，此差距相当于均值的23.0%，足以对私营政府采购企业产生显著拖累。在面板B第（1）列中，文章未发现政府采购订单企业与非订单企业在运营成本上存在显著差异。

鉴于销售收入下降而成本变化不显著，私营政府采购企业比非订单企业经历了更大幅度的盈利能力下滑。如表7面板B第（2）列所示，政府采购订单企业的毛利率（经总资产标准化）比非订单企业显著下降得更快，其差距相当于均值的8.9%。第（3）和（4）列显示，非国有企业承包商的资产收益率和净资产收益率分别额外下降了均值的9.5%和11.3%。与投资的情况类似，盈利能力的下降幅度远大于应收账款的增幅。

7.3 资本配置效率

最后，文章通过分析企业生产率的异质性，为地方政府去杠杆所伴随的资本错配提供证据。一系列重要文献指出，中国的国有企业表现出比民营企业更低的资本生产率。为研究政府去杠杆是否会加剧配置效率低下，文章遵循文献做法，使用资本平均产出来代理资本边际产出。具体而言，文章参照Jurzyk和Ruane及Chen等人的方法，从企业是否获得政府订单（GP vs. non-GP）和企业是否国有（SOE vs. non-SOE）这两个维度，为四组企业计算了若干资本平均产出指标。

图4绘制了不同组别间资本平均产出的累积分布，表8展示了描述性统计。文章得到两个主要发现：第一，非国有企业的资本平均产出高于同组的国有企业。第二，在每一种所有权类型内部，获得政府采购订单企业的资本平均产出均高于未获得订单的同类企业，这表明政府采购合同的分配总体上是有效率的。由于仅有私营政府采购企业受到政府去杠杆的严重影响，这两个结果表明，逆向挤入效应通过商业信用渠道加剧了信贷错配。

图4：2017年前企业资本平均产出累积分布

表8：政府采购供应商企业（国企VS非国企）资本平均产出

八、结论

文章发现了一种新的商业信用渠道，政府去杠杆通过这一渠道对私营经济产生负面影响。文章的实证分析基于中国2017年自上而下的去杠杆政策，以及一个专门构建的、将2014年至2019年间地方政府采购合同与上市公司联系起来的数据集。研究表明，削减公共债务并未产生对称的挤入效应。相反，它给政府承包商带来了财务压力，降低了其投资和运营绩效——这一现象文章称之为逆向挤入效应。该效应主要集中在非国有企业中，这与政府选择性延迟支付的行为一致，并加剧了信贷错配。关键在于，与国家建立商业联系通常被视为优势，但在公共债务收缩时期，却可能成为私营企业的负担。

研究结果突显了当政府作为经济中主要购买方时，管理公共债务风险的复杂性。通过将财务负担转嫁给供应商，一次急剧的去杠杆行动可能产生巨大的紧缩效应。因此，去杠杆政策的设计——这一任务通常由货币当局承担——必须考虑财政溢出效应。研究对其他经济体具有普遍启示意义，因为自COVID-19大流行以来，全球各国政府债务日益增加，并积累了大量的政府支出欠款。因此，这些关于政府去杠杆意外后果的见解在当下尤其具有现实相关性。

Abstract

We document a novel trade-credit channel through which government deleveraging affects the private economy. Our empirical analysis exploits China’s 2017 deleveraging campaign that reduced local governments’ net financing capacity and a purpose-built data set of listed firms matched with government procurement contracts. Compared with non contractors, private contractors experience larger increases in accounts receivable and deterioration in financial conditions, leading to fewer investments, worse operating performance, and higher probabilities of ownership changes. The effects are muted among state owned enterprises, which demonstrate lower productivity. Our findings thus reveal a reverse crowding-in effect whereby government deleveraging adversely affects private firms and reduces allocative efficiency.

原文地址：https://pubsonlinehtbprolinformshtbprolorg-s.libvpn.zuel.edu.cn/doi/epdf/10.1287/mnsc.2024.05679