交互效应面板分位数回归及其对实体经济企业行为的应用研究

Quantile regression for panel data with interactive effects can reflect abnormal individuals or the behavior of individuals under special conditions, as well as heterogenous treatment effects of unobserved common factors, and is thus an effective approach to micro empirical study.. The study applies quantile regression to panel data with interactive effects, multilevel factor or Tobit sample, and constructs effective estimators, so as to analyze internal and external constraints of corporate financing, debt and innovation. Firstly, we construct an effective quantile regression estimator to panel data with interactive effects, and studies the allocation of monetary liquidity between real economy and capital market, to test the efficiency and targeting of different monetary policy tools. Secondly, we further extend interactive effects to multilevel factors, including uncrossed multi-layer factors and crossed group factors, and applies it to the study of internal cost and external financial constraints of private SMEs, especially the marginal effect of labor cost and tax. Finally, we construct an effective estimator of quantile regression for panel data Tobit model with interactive effects and applies it to study the innovation capacity of SMEs, especially the effect of external policy on willingness of innovation.

交互效应面板分位数回归既可以反映非常态个体或一般个体在非常态下的行为特征，还可以捕获不可观测的共同因子对不同个体的差异化影响，是微观实证分析的有效手段。. 本项目基于交互效应面板数据模型进行分位数回归，并扩展到多层因子和Tobit截取样本，构造有效的估计量，借以分析中国实体经济企业融资、企业负担和企业创新的内外部约束。①建立交互效应面板分位数回归的有效估计量，并应用于货币流动性在实体经济企业间分配效率及其与资本市场分流机制的研究，以检验不同货币政策工具对实体经济企业的有效性和靶向性。②进一步将交互效应扩展到多层因子，包括非交叉的分层因子和交叉的分群因子，并应用于民营中小企业内部成本和外部约束的研究，尤其是用工成本和宏观税负的边际效应。③建立交互效应面板Tobit分位数回归的有效估计量，并应用于中小企业创新行为的分析，特别是外部政策因素对企业创新意愿的作用机制。

在各种经济冲击频发的现实背景下，对经济参数和经济关系的结构特征、尤其是尾部特征进行识别就尤为重要。目前，我国经济发展面临多年未见的需求收缩等多种冲击。在构建“双循环”新发展格局的进程中，本项目对面板数据分位数回归的理论和应用研究，契合了对关键阻滞因素及其动态特征进行结构性识别的现实需求。. 在方法论层面，我们主要关注于交互效应面板分位数单位根检验统计量的研究。我们分别基于因子控制和因子识别建立了两个带有共同冲击的面板分位数单位根检验统计量，建立了各自的大样本理论和极限分布。仿真实验结果显示：两种检验统计量均具有良好的有限样本性质。这些统计量可以有效识别经济变量分布结构中不同分位点、特别是尾部的动态变化规律。同时，我们还基于交互效应面板数据模型因子结构的扩展，建立了多层交叉因子的两种识别算法，可以有效识别供给侧结构性改革进程中多层次、多维度、渐进式的结构性冲击。. 在应用层面，我们基于中国经济的现实特征，从服务国家发展战略的角度出发，对制造企业（尤其是民营制造企业）的流动性配置、宏观政策环境、外部市场冲击和内部市场需求（居民消费）进行动态的结构性识别，为构建“双循环”新发展格局提供基础性的结构化信息。其中：基于对制造企业流动性配置结构的识别，可以评估并改善货币政策差异化调控策略的靶向性，优化实体经济与虚拟经济的货币分流机制。对民营制造企业宏观政策环境约束的识别，为中小民营制造企业高质量发展提出了具体的实施路径——内生的技术创新和外生的减税降负，为大规模减税降费战略提供了充分的实证支持。对制造业外部市场冲击的动态识别，可以揭示中国制造业外部市场演化的趋势性特征和空间转换规律，为内外循环的互补互促提供量化信息。对居民消费行为结构特征的识别，可以为中国经济模型的构建提供微观依据和基准参数，为畅通内循环提供结构化信息和决策依据。