产业政策支持的企业更倾向慈善捐赠吗

韩金红 杨小伟

【摘要】以2006 ～ 2019年我国A股上市企业为样本， 实证检验产业政策对企业慈善捐赠的影响及其作用路径。 研究发现： 产业政策支持的企业会更加“乐善好施”、进行更多的慈善捐赠， 且这种影响在成长性高、市场化水平高、分析师跟踪人数多及媒体关注度高的企业中更显著。 基于作用路径的检验发现， 产业政策的支持有利于缓解企业的融资约束， 使企业有动机和能力进行更多慈善捐赠。 上述发现为产业政策对企业慈善捐赠的影响及其作用路径提供了直接证据， 对理解产业政策的经济后果具有重要意义。

【关键词】产业政策;慈善捐赠;市场化水平;融资约束

【中图分类号】F272      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2021）14-0100-10

一、引言

截至2020年我国已实施十三个“五年规划”， 其核心是通过政府的直接干预和间接引导， 为支持的行业提供各种优惠， 实现产业结构的调整和发展[1，2] 。 关于国家产业政策经济后果的研究， 已有学者发现产业政策的支持向外界传递了积极的信号， 有利于受政策支持的企业获得银行贷款、权益资金及政府补助等[1，3] ， 从而缓解其融资约束[2] 。 而融资约束可能会影响企业慈善捐赠。 那么， 国家产业政策的支持能否促使企业进行更多的慈善捐赠呢？ 如果能， 产业政策促进企业慈善捐赠的影响机制是什么？ 产业政策对企业慈善捐赠的作用后果是否受企业内部特征及外部环境因素的影响？

基于此， 本文采用2006 ～ 2019年我国沪深A股上市企业数据， 探讨产业政策与企业慈善捐赠的关系， 并考察市场化水平对二者关系的调节作用。 结果表明： 产业政策与企业慈善捐赠显著正相关， 且在市场化水平高的地区更显著。 进一步地， 通过作用路径检验发现， 产业政策缓解了企业的融资约束， 进而促使企业进行更多的慈善捐赠。 此外还发现， 在成长性高、市场化水平高、分析师跟踪人数多及媒体关注度高的企业中， 产业政策对其慈善捐赠的促进作用更强。

本文的贡献主要表现在以下几个方面： ①已有研究表明， 产业政策对外部资源配置如银行贷款、权益资金[1，3] 、政府补助[3] ， 以及企业经营如投资[4] 、资本结构调整[5] 、风险承担[6] 等有影响， 尚未有学者研究产业政策如何影响企业的慈善捐赠。 因此， 本文将产业政策与慈善捐赠纳入一个框架进行系统分析， 从而将产业政策的经济后果从外部资源的获取、运营延伸到企业内部社会责任的履行， 拓展了已有的分析框架。 ②通过检验企业内部成长性特征及市场化水平、分析师跟踪人数、媒体关注度等外部不同环境下产业政策对企业慈善捐赠的影响， 发现产业政策支持企业的慈善捐赠水平受企业内部特征及外部环境的综合影响， 这为学术研究和实践政策的制定提供了更为丰富的视角。 ③本文揭示了产业政策影响企业慈善捐赠的传导路径， 是对宏观经济政策与微观经济行为研究的有益补充。

二、文献综述

已有研究发现， 产业政策可以提高市场的有效性， 改善市场失灵， 促进经济增长、产业结构升级[7-9] 。 Aghion等[10] 利用我国1998 ～ 2007年所有大中型企业的样本数据研究发现， 竞争性行业或促进行业竞争的产业政策提高了企业的生产率。 而Blonigen[11] 通过对主要钢铁生产国的钢铁行业产业政策的研究发现， 产业政策的应用将导致下游制造业出口竞争力的显著下降。 同时， Chen等[1] 和王克敏等[3] 研究发现， 产业政策可以改善外部融資环境， 使得受政策支持的企业易于获得银行贷款、权益资金及政府补助等， 缓解了受政策支持企业的融资约束[2] ， 提高了企业研发投资的积极性， 促进了企业的研发投入[4] ， 推动企业从事策略性创新行为[12] 。 此外， 李广子和刘力[13] 研究发现， 产业政策可以提高企业的信贷资金配置效率， 有利于企业提高资本结构调整速度[5] ， 增强企业的风险承担能力[6] 。

由上述文献综述可知， 产业政策改善了企业的外部环境， 提高了企业的资源获取能力， 并对其行为产生了重大影响。 那么， 产业政策增加了企业可利用的资源后， 能否促使企业进行更多的慈善捐赠呢？ 目前尚未有研究关注此问题。 由于慈善捐赠可以帮助企业树立良好的品牌形象， 提高企业的社会声誉[14-16] ， 改善其与消费者之间的关系， 最终提升企业价值[17，18] ， 因此， 研究产业政策是否促进了企业慈善捐赠至关重要。

三、理论分析与研究假设

（一）产业政策与企业慈善捐赠

产业政策是国家调控经济的一项重要手段， 可以引导有限的资源流向生产效率高的行业， 优化资源配置[19] ， 缓解受政策支持企业的外部融资约束， 进而影响企业的慈善捐赠。

一方面， 从企业慈善捐赠的动机角度看， 受到产业政策支持的企业往往未来发展前景更好， 财务信息的可信度更高， 这降低了企业与外界的信息不对称程度， 使得企业易于获得权益融资、银行贷款和长期负债[1，3，20] ， 从而缓解受政策支持企业的外部融资约束[2] 。 通过慈善捐赠， 企业可以提升知名度、建设品牌[14，15，21] ， 提升消费者的认可度和购买意向[22] ， 从而提高市场占有率[23] ， 对企业财务绩效产生正面影响[14，24] ， 最终提高企业价值[17，18] 。 因此， 基于战略目的[25] ， 受产业政策支持的企业在融资约束得到缓解后， 有动机进行更多的慈善捐赠。 而未受产业政策支持的企业信息不对称程度严重， 在银行信贷市场的融资能力受限[26] ， 只有在满足自身发展需要之后才有动机进行慈善捐赠， 因此未受产业政策支持的企业慈善捐赠更少。

另一方面， 从企业慈善捐赠的能力角度看， 受产业政策支持的企业易于获得外部融资[1，3，20] ， 也可能享受更多的政府补助和税收优惠[3，27] ， 故受产业政策支持的企业资金更充足， 更有能力进行更多的慈善捐赠， 提高企业价值[17，18] 。 而我国企业普遍存在融资约束问题[28] ， 相较于受产业政策支持的企业， 未受产业政策支持的企业信息不对称程度高， 因此难以在银行信贷市场融资[26] ， 融资约束问题更为严重， 故未受产业政策支持的企业资金不足， 慈善捐赠更少。

综上所述， 受产业政策支持的企业未来发展前景会更好， 有利于缓解其外部融资约束， 促使其获得更多的资金， 因此， 为追求更大的企业价值， 受产业政策支持的企业有动机和能力进行更多的慈善捐赠。 基于此， 本文提出假设1：

H1： 相对于未受产业政策支持的企业， 受产业政策支持的企业慈善捐赠更多。

（二）产业政策、市场化水平与企业慈善捐赠

由上述分析可知， 产业政策的支持可以改善企业的外部融资环境， 提高企业的融资能力。 而外部融资环境的重要影响因素是市场化水平。 在我国的市场化进程中， 由于资源禀赋、地理位置等差异， 市场化水平不同的地区， 其金融发展程度相差甚远、极不平衡， 因此对于市场化水平不同的地区， 产业政策对慈善捐赠的作用效果会存在显著差异。

一方面， 从企业慈善捐赠的动机看， 在市场化水平高的地区， 政府对辖区内企业的干预减少， 金融体系健全， 市场机制发挥了更充分的作用， 各种信息在市场中流动速度加快， 因此企业进行慈善捐赠的信息能够得到有效传播， 这有助于企业提升知名度[14，15] ， 从而提升消费者的认可度和购买意愿[22] ， 最终提高企业价值[17，18] 。 因此， 在市场化水平高的地区， 受产业政策支持的企业融资约束得到缓解后， 为提高其价值， 有更强的动机进行慈善捐赠。 相对而言， 在市场化水平低的地区， 金融体系不健全， 使得受产业政策支持的企业资金可获得性差[29] 。 而当地政府对资金配置拥有广泛的裁量权， 且面临着政治晋升锦标赛带来的高压力[30] ， 因此有动机要求获取政府资源的企业扩大经营规模[31] ， 贡献更多GDP。 因此， 在市场化水平低的地区， 受产业政策支持的企业为获取政府资源， 更倾向于将资金用于扩大经营规模， 从而进行慈善捐赠的动机不足， 慈善捐赠更少。 可见， 相较于市场化水平低的地区， 市场化水平高的地区政府干预少、金融体系健全， 受产业政策支持的企业有更强的动机进行慈善捐赠。

另一方面， 从企业慈善捐赠的能力看， 在市场化水平高的地区， 受政策支持的企业易于获得外部融资[1，3，20] 。 同时， 由于信息在市场中流动速度加快， 企业与银行之间的信息不对称程度显著降低， 使得受产业政策支持的企业容易获得更多的贷款[26] ， 从而有能力进行更多的慈善捐赠。 而在市场化水平低的地区， 金融体系不健全， 外部资源更多依靠政府配置， 资金持有集中度高、流动存在滞后性， 多数企业银行贷款成本高、可获得性差[32] ， 因而在市场化水平低的地区， 受产业政策支持的企业面对慈善捐赠更多是有心无力， 慈善捐赠更少。 可见， 相较于市场化水平低的地区， 在市场化水平高的地区， 受产业政策支持的企业更容易获得外部融资， 资金更充足， 从而有能力进行更多的慈善捐赠。

综上所述， 相对于市场化水平低的地区， 在市场化水平高的地区由于政府干预少、金融体系健全， 受产业政策支持的企业更容易获取外部融资， 资金更充足， 因此会进行更多的慈善捐赠。 基于此， 本文提出假设2：

H2： 相对于市场化水平低的地区， 在市场化水平高的地区， 产业政策对企业慈善捐赠的促进作用更显著。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

由于自2006年起， 企业慈善捐赠数据才规范披露， 故本文以2006 ～ 2019年我国A股上市企业为样本， 并对数据做如下处理： ①剔除金融类企业; ②剔除ST、?ST上市企业; ③剔除财务数据缺失的样本; ④借鉴曾伟强等[33] 的做法， 剔除所属证监会行业分类中按年度少于10个的样本， 共得到19110个样本数据。 本文数据主要来源于国泰安（CSMAR）数据库。 实证检验使用Stata 15.0进行数据统计， 并对所有连续变量分别在两端进行1%的缩尾处理（Winsorize）。

（二）变量定义

1. 被解释变量： 企业慈善捐赠。 参考Chen等[34] 、Du[35] 及胡珺等[36] 的研究， 以企业当年慈善捐赠金额与营业收入的比值乘以1000来衡量。

2. 解释变量： 产业政策。 本文研究的期间是2006 ～ 2019年， 涉及国家“十一五”规划（2006 ～ 2010年）、“十二五”规划（2011 ～ 2015年）和“十三五”规划（2016 ～ 2019年）。 因此根据“十一五”“十二五”“十三五”规划以及证监会颁布的《上市企业行业分类指引（2012年修订）》的内容， 在借鉴祝继高等[37] 、陈冬华和姚振晔[38] 对产业政策划分方法的基础上， 通过筛选五年规划文件， 将其中存在“鼓励”“支持”等字眼的行业定义为产业政策支持的行业， 如果上市企业所属行业属于产业政策支持的行业， 赋值为1， 否则赋值为0。

3. 调节变量： 市场化水平。 本文主要采用王小鲁等编制的《中国分省份市场化指数报告》（2018）中各地区市场化相对进程数据来确定市场化水平， 市场化指数越大代表市场化水平越高。 根据企业所处省份市场化进程指数是否大于该年度所有省份市场化进程指数中位数进行分类， 大于中位数的取值为1， 否则为0。 由于数据截至2016年， 对于2017 ～ 2019年市場化进程数据， 本文参考杨兴全等[39] 、吴娜等[40] 的做法予以补充。

4. 控制变量。 本文参考高勇强等[16] 、许年行和李哲[41] 、鲍丰华等[42] 、邹萍[43] 及郑登津和谢德仁[44] 等的研究方法， 选取企业规模、资产负债率、现金持有、托宾Q值等指标作为控制变量。 回归过程中控制了年度、行业固定效应。 回归模型中主要变量及其计算方法见表1。

（三）模型设计

为检验假设1和假设2， 参考已有研究构建模型（1）：

上述模型中， H1的验证是将全样本数据代入模型（1）进行回归， 若产业政策（IP）的系数显著为正， 则H1得到验证。 将样本企业分为市场化水平高和市场化水平低两组， 分别代入模型（1）进行回归。 若在市场化水平高组产业政策（IP）的系数显著为正， 而在市场化水平低组产业政策（IP）的系数不显著， 则假设2得到验证。

五、实证检验及结果分析

（一）描述性统计

表2列示了本文回归模型（1）中主要变量的描述性统计结果。

如表2所示， 企业慈善捐赠（Dona）的最小值为0， 最大值为6.167， 标准差为0.962， 说明不同企业间慈善捐赠规模存在较大差异。 产业政策（IP）的均值为0.640， 说明有64.0%的企业受产业政策的支持， 这与祝继高等[37] 的均值64.2%、陈冬华和姚振晔[38] 的均值61.2%接近。 市场化水平（Mar）的均值为0.549， 说明有54.9%的企业处于市场化水平高的地区。

（二）多元回归结果及分析

1. 产业政策与企业慈善捐赠。 为检验H1， 将全样本数据代入上述模型（1）进行回归， 回归结果如表3所示。

在表3中， 回归方程F值为19.6555， 达到了1%的显著性水平， 说明回归方程设计合理， 整体有较好的解释能力。 产业政策（IP）的系数为0.0588， 在5%的水平上显著， 说明相对于未受产业政策支持的企业， 受产业政策支持的企业更加“乐善好施”， 慈善捐赠更多。 这主要在于产业政策可以引导资源流向， 促使受产业政策支持的企业获得更多的外部資源， 缓解了企业的外部融资约束。 通过慈善捐赠， 企业可以提升知名度、建设企业品牌， 提升消费者的认可度和购买意向， 从而提高市场占有率， 对企业财务绩效产生正面影响， 最终提高企业价值。 因此， 受政策支持的企业在缓解融资约束后有动机和能力进行更多的慈善捐赠。 H1得到验证。

控制变量方面， 托宾Q值（TQ）、销售收入比（ME）的系数显著为正， 与预期一致， 说明企业价值越高、广告支出越多， 企业慈善捐赠越多[41] 。 存货资产比（Inv）、董事会规模（Bdsize）的系数显著为正， 说明企业期末存货占总资产的比例越高、董事会规模越大， 企业慈善捐赠越多， 与鲍丰华等[42] 、邹萍[43] 的研究一致。 独立董事占比（Idp）、高管持股比例（Exshr）的系数也显著为正， 说明独立董事占比越高、高管持股比例越高， 企业慈善捐赠越多。 这主要在于慈善捐赠有利于提高企业价值， 而独立董事越多， 越有利于董事会吸纳专业人员的意见， 促使企业参与慈善捐赠; 又因为企业价值越高， 持股高管获利越多， 因此高管持股比例越高的情况下， 企业越有动机进行慈善捐赠。 资产负债率（Lev）、固定资产比（Ppe）与企业慈善捐赠呈显著负相关关系， 说明企业面临的还款压力越大、固定资产的维持和重置成本越高， 企业慈善捐赠越少。

2. 产业政策、市场化水平与企业慈善捐赠。 为检验H2， 按照市场化水平的高低， 将企业分为市场化水平高和市场化水平低两个样本组， 并分组代入回归模型（1）， 回归结果如表4所示。

在表4中， 市场化水平高、市场化水平低样本组， 回归方程的F值分别为11.6012、11.8427， 均达到了1%的显著性水平， 这说明回归方程在分组情况下设计合理， 整体依然具有较强的解释能力。 在市场化水平高的样本组， 产业政策（IP）的系数为0.0718， 达到了5%的显著性水平; 而在市场化水平低样本组， 产业政策（IP）的系数不显著。 这说明相对于市场化水平低的地区， 在市场化水平高的地区， 产业政策对企业慈善捐赠的促进作用更显著， 即在市场化水平高的地区企业慈善捐赠规模更大， 该结果验证了H2。

由此说明， 在市场化水平高的地区， 政府对辖区内企业、金融体系干预少， 市场机制发挥了更充分的作用。 由于受产业政策支持的企业未来发展前景好， 且在市场化水平高的地区外部资源相对丰富， 因此， 受产业政策支持的企业易于获得外部资源， 缓解其融资约束， 而慈善捐赠对企业财务业绩、价值等有正向促进作用， 因此， 在市场化水平高的地区， 受产业政策支持的企业有动机和能力进行更多的慈善捐赠。 而在市场化水平低的地区， 产业政策的支持未能促进企业慈善捐赠。 原因可能是： 在市场化水平低的地区， 外部资源持有相对集中， 政府对资源的配置有较大的裁量权， 由于政府面临较大的“晋升锦标赛”压力， 其会要求获得政府资源的企业扩大经营规模， 以贡献更多GDP， 因此企业的外部资源可获得性差、成本较高。 在获得有限的资源后， 企业更可能是优先满足生产经营所需， 因此， 在市场化水平低的地区， 受产业政策支持的企业慈善捐赠的动机和能力不足。

（三）稳健性检验

1. 替换企业慈善捐赠度量方式。 为减少收入波动性带来的影响， 本文参考山立威等[23] 、潘越等[45] 的做法， 以企业慈善捐赠金额除以前三年营业收入的均值乘以1000作为替代变量， 代入上文回归模型（1）进行检验， 回归结果如表5所示。

在表5中， 全样本组产业政策的系数为0.0504， 达到了10%的显著性水平; 市场化水平高样本组， 产业政策的系数为0.0903， 达到了5%的显著性水平; 在市场化水平低样本组， 产业政策的系数不显著。 该结果增强了上述回归结果的稳健性， 说明相对于未受产业政策支持的企业， 受产业政策支持的企业慈善捐赠更多; 产业政策对企业慈善捐赠的影响过程中， 市场化水平起到了调节作用， 即相对市场化水平低的地区， 在市场化水平高的地区， 产业政策对企业慈善捐赠的促进作用更显著。

2. 固定效应模型。 考虑到其他无法观测的因素可能影响产业政策与企业慈善捐赠的关系， 本文借鉴张娆等[6] 的研究， 使用固定效应模型弱化对本文实证结果的影响， 回归结果如表6所示。

表6中， 全样本组产业政策的系数为0.0588， 达到了5%的显著性水平; 市场化水平高样本组， 产业政策的系数为0.0718， 同样达到了5%的显著性水平; 在市场化水平低样本组， 产业政策的系数不显著。 该结果说明， 在考虑了其他无法观测因素的影响后， 本文的实证结果依然稳健。 H1和H2得到验证。

3. 倾向得分匹配法（PSM）。 为减少内生性问题的影响， 本文借鉴杨兴全等[19] 、巫岑等[5] 的做法， 采取倾向得分匹配法（PSM）。 具体地， 以产业政策（IP）作为解释变量， 企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、现金持有（Cash）、托宾Q值（TQ）、固定资产比（Ppe）及存货资产比（Inv）作为控制变量， 进行logit回归。 PSM过程中， 本文分别采取最邻近距离一对一有放回和无放回进行匹配， 回归后满足平衡测试。 然后以匹配样本重新代入上述模型（1）进行回归， 结果如表7所示。

表7中， 在一对一有放回匹配或一对一无放回匹配后的回归结果中， 全样本与市场化水平高样本组产业政策的系数至少达到了10%的显著性水平， 而在市场化水平低样本组， 产业政策的系数均不显著。 该结果说明通过PSM减少内生性问题带来的影响后， 实证结果依然稳健， H1和H2得到验证。

4. 替换企业慈善捐赠缺失值。 由于财务数据缺失并非外生因素导致， 为排除企业慈善捐赠的缺失值对实证结果的影响， 本文借鉴Curtis等[46] 、许年行和李哲[41] 的做法， 将企业慈善捐赠缺失值替换为0， 代入上述模型（1）进行回归， 结果如表8所示。

表8中， 全样本组， 产业政策的系数为0.0341， 达到了10%的显著性水平; 市场化水平高样本组， 产業政策的系数为0.0517， 达到5%的显著水平， 而在市场化水平低样本组， 产业政策的系数不显著。 该结果说明在考虑了企业慈善捐赠缺失值的影响后， 结果依然稳健， H1、H2得到验证。

六、影响机制分析

产业政策可以调整资源流向， 缓解企业外部融资约束， 使得企业有动机和能力从事更多的慈善捐赠， 以追求企业价值最大化[17，18] 。 上文已证实受产业政策支持的企业慈善捐赠更多， 那么， 产业政策是否通过缓解融资约束促进企业慈善捐赠呢？

鞠晓生等[47] 、卢盛峰和陈思霞[48] 的研究表明， Sa指数能够很好地反映我国企业的融资约束程度。 其中Sa越小， 说明企业融资约束程度越低。 本文将检验Sa指数是否在产业政策与企业慈善捐赠之间具有显著的中介效应。 借鉴温忠麟等[49] 、陈凌和陈华丽[50] 的研究， 本文在模型（1）的基础上设立模型（2）、模型（3）， 然后以融资约束（Sa）作为中介变量， 检验其在产业政策与企业慈善捐赠之间的中介效应。

借鉴温忠麟等[49] 、陈凌和陈华丽[50] 的研究， 检验中介效应需要四个步骤： 由于H1已经得到验证， 此处不再重复步骤一。 步骤二， 如果模型（2）中产业政策IP的系数β1和模型（3）中融资约束Sa的系数β2都显著为负， 说明产业政策对企业慈善捐赠的促进作用是通过缓解融资约束来实现。 步骤三， 如果模型（3）中产业政策IP的系数β1显著为正， 说明融资约束在产业政策与企业慈善捐赠之间具有部分中介效应， 若β1不显著， 则表示融资约束在产业政策与企业慈善捐赠之间具有完全中介效应。 步骤四， 如果模型（2）中产业政策IP的系数β1和模型（3）中融资约束Sa的系数β2两个系数中有一个不显著， 则进行Sobel检验; 如果Sobel检验显著， 说明融资约束中介效应显著， 否则融资约束中介效应不显著。 基于此， 本文将全样本数据代入模型（2）、模型（3）进行回归， 回归结果如表9所示。

在表9模型（2）的回归结果中， IP的系数为

-0.0135， 达到了5%的显著性水平， 模型（3）的回归结果中， Sa的系数为-0.1405， 达到了1%的显著性水平， 满足了上述步骤二的要求。 接下来执行步骤三： 检查模型（3）中IP系数的显著性。 由于在模型（3）中IP的系数为0.0569， 达到了5%的显著性水平， 说明融资约束在产业政策与企业慈善捐赠之间具有中介效应， 即产业政策支持通过缓解企业的融资约束， 促使企业更加“乐善好施”， 从而进行更多的慈善捐赠。

七、进一步研究

（一）成长性

成长性不同的企业， 其对外部资源的依赖程度不同。 高成长性的企业， 可以获得较多的成长机会， 内部资源难以满足自身发展需求。 产业政策的支持可以缓解高成长性企业的融资约束， 企业在缓解融资约束后， 通过增加慈善捐赠可以帮助企业树立良好的品牌形象、提高企业的社会声誉[14-16] ， 改善与消费者之间的关系， 最终提升企业价值[17，18] ， 从而吸引更多的投资， 促进其发展。 因此， 本文预期产业政策支持的企业中高成长性企业将进行更多慈善捐赠， 追求更高的企业价值。

借鉴郑登津和谢德仁[44] 、潘越等[45] 的研究， 本文用营业收入增长率反映企业成长性。 将成长性高于所在行业、年度中位数的企业定义为高成长性企业， 并赋值为1， 否则定义为低成长性企业， 并赋值为0。 将样本企业分为高成长性和低成长性两组， 分别代入模型（1）进行回归。 回归结果如表10所示。

表10中， 高成长性样本组产业政策的系数为0.0661， 达到了10%的显著性水平， 而低成长性样本组产业政策的系数不显著。 这说明相对于低成长性企业， 高成长性企业中， 受产业政策支持的企业会进行更多的慈善捐赠。 本文的预期得到验证。

（二）分析师跟踪数量

陈冬华和姚振晔[38] 的研究表明， 分析师跟踪的人数越多， 企业股价反映的信息越多。 产业政策的支持会缓解企业的融资约束[2] ， 促使其进行更多的慈善捐赠。 而分析师跟踪能够捕获企业慈善捐赠的正面信息并向市场传递， 从而帮助企业树立良好的品牌形象， 提高其股价[14，15，17，18] 。 因此， 本文预期在分析师跟踪数量多的企业中， 受产业政策支持的企业会进行更多的慈善捐赠， 以帮助企业提升价值。

借鉴陈冬华和姚振晔[38] 的研究， 本文按行业、年度取中位数， 将分析师跟踪人数大于所在行业、年度中位数的企业定义为分析师跟踪数量多的企业， 并赋值为1， 否则定义为分析师跟踪数量少的企业， 并赋值为0。 将样本分为分析师跟踪数量多和分析师跟踪数量少两组， 分别代入模型（1）进行回归， 回归结果如表11所示。

表11中， 分析师跟踪数量多的样本组产业政策的系数为0.0624， 达到了10%的显著性水平， 而在分析师跟蹤数量少的样本组， 产业政策的系数不显著。 这说明在分析师跟踪数量多的企业中， 受产业政策支持的企业会进行更多的慈善捐赠， 以帮助企业树立品牌、提升价值。 本文的预期得到验证。

（三）媒体关注度

已有研究表明， 媒体发挥了信息中介作用， 有效缓解了企业与外部利益相关者的信息不对称问题[38] ， 进而对股票定价产生重大影响。 受产业政策支持的企业由于融资约束的缓解会进行更多的慈善捐赠， 而这种行为会通过媒体的积极报道帮助企业树立良好的品牌形象， 提高其社会声誉和消费者的认可度[14-16，22] ， 最终提高企业的股价。 因此， 本文预期在媒体关注度高的企业中， 受产业政策支持的企业会进行更多的慈善捐赠。

基于此， 本文参考陈冬华和姚振晔[38] 的研究， 并考虑企业规模可能带来的噪音， 以企业年度内新闻媒体报道数量与企业规模的比值来衡量企业的媒体关注度， 并按行业、年度取中位数。 当企业媒体关注度高于中位数时定义为媒体关注度高组， 并赋值为1， 否则定义为媒体关注度低组， 并赋值为0。 将样本企业分为媒体关注度高和媒体关注度低两组， 分别代入上述模型（1）进行回归， 回归结果如表12所示。

表12中， 媒体关注度高的样本组， 产业政策的系数为0.0643， 达到了10%的显著性水平， 而在媒体关注度低的样本组， 产业政策的系数不显著。 这说明在媒体关注度高的企业中， 受产业政策支持的企业会进行更多的慈善捐赠， 以帮助企业提高声誉、提升价值。 本文的预期得到验证。

八、结论及建议

产业政策作为政府调控国内经济发展方向的重要措施， 对企业外部环境及其内部经营行为都产生了重大影响。 本文将企业慈善捐赠行为纳入产业政策的研究框架， 并基于动机和能力两个视角对二者关系进行探讨。 研究发现： 相对于未受产业政策支持的企业， 受产业政策支持的企业慈善捐赠更多， 产业政策对企业慈善捐赠的影响主要通过缓解企业的融资约束这种机制来实现。 同时， 本文研究发现， 产业政策对企业慈善捐赠的促进作用在成长性高、分析师跟踪人数多、市场化水平高及媒体关注度高的企业中更显著。

本文结论对产业政策的评价及实践具有重要意义： 首先， 本文研究表明， 产业政策支持的企业更加“乐善好施”， 会进行更多的慈善捐赠。 因此， 政府部门应重视产业政策对企业慈善捐赠的积极影响， 全面评价产业政策对企业行为的作用后果， 促使企业积极履行社会责任。 其次， 本文将产业政策对企业慈善捐赠的影响及其作用路径进行了充分探索， 为宏观经济政策影响微观企业行为提供了现实证据， 有利于更好地理解产业政策的经济后果。

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