政治关联、贷款融资与民营企业绩效研究
2015-01-15姚德权章剑辉
姚德权 章剑辉
摘要：本文以中国沪深两市A股民营企业为样本，考量政治关联和制度环境对民营企业贷款融资及绩效的影响。结果显示：具有政治关联的民营企业能够得到更多的贷款融资，政治关联层级越高，获得的贷款越多；政治关联所带来的贷款效应在制度环境越差的地区表现越强；民营企业政治关联的贷款效应与公司绩效显著负相关。这说明民营企业政治关联虽然能为其带来贷款融资，却未能有效改善民营企业绩效，在一定程度上表明政治关联导致了贷款的低效配置。
关键词：政治关联；贷款融资；制度环境；民营企业绩效
中图分类号：F12123文献标识码：A文章编号：1000176X（2014）12008407
一、引言
随着中国民营经济的快速发展，民营企业成为中国经济发展的重要推动力。但是大多数民营企业在发展过程中仍然面临着各种约束，最直接的约束莫过于融资约束，而融资约束主要表现为信贷融资方面的约束[1]。
国内外研究表明，企业发展离不开外部融资。Claessens和Laeven[2]通过研究跨国数据发现，在金融体系较发达的国家，获得外部融资的行业会有更好的成长性；Cull和Xu[3]基于企业层面的研究表明，在中国和东欧，民营企业的发展和再投资有赖于良好的外部融资。然而，处于转型经济背景下的中国，在政府干预经济普遍存在、金融体制以国有银行为主导、私有产权保护不强的制度环境下，民营企业与国有企业相比获取贷款相对困难。
国内外研究表明，企业发展离不开外部融资。Claessens和Laeven[2]通过研究跨国数据发现，在金融体系较发达的国家，获得外部融资的行业会有更好的成长性；Cull和Xu[3]基于企业层面的研究表明，在中国和东欧，民营企业的发展和再投资有赖于良好的外部融资。然而，处于转型经济背景下的中国，在政府干预经济普遍存在、金融体制以国有银行为主导和私有产权保护不强的制度环境下民营企业与国有企业相比从获取贷款相对困难。
当面临正式制度约束导致外部融资困难时，民营企业通常会注重与各级政府构建政治关联缓解融资约束。研究表明，建立政治关联的确给企业带来诸如融资便利、政府补贴、税收优惠以及进入管制行业等多种好处[4]-[8]。关于政治关联能否提升公司绩效，大部分研究发现政治关联能提高公司绩效[9]-[11]，也有部分研究表明政治关联可能损害公司绩效[12-13-14]。造成这种结论各异的原因可能在于样本选择的不同，也可能与政治关联影响公司绩效的具体路径选择有关。
基于外部融资对民营企业发展至关重要，本文以中国2006—2011年A股民营企业为样本，尝试考量政治关联和制度环境对民营企业获取贷款融资的关联，以及政治关联的贷款效应对民营企业绩效的影响，并给出相应政策建议。
二、理论分析与研究假设
融资困难制约着中国民营企业的成长和发展。一方面，金融发展落后。林毅夫与李永军[15]指出，造成民营企业融资困境的主要原因是以大型银行为主、高度集中的金融体制。卢峰和姚洋[16]的研究也发现，中国金融体系是非国有企业难以获得外部融资的重要原因，低效率的国有银行垄断和金融压抑造成银行业普遍的信贷歧视；另一方面，民营企业本身存在诸多问题。由于民营企业整体规模小、实力弱以及经营不稳定、信息不对称和违约率较高等，导致银行在发放贷款时持谨慎态度。尽管受到信贷歧视，但研究发现通过与政府构建政治关联仍有不少民营企业从银行获得了贷款，缓解企业的融资约束 [1-7-8]。余明桂与潘红波的研究指出，作为替代性的非正式制度，政治关联可以有效缓解落后的正式制度对中国民营企业发展的阻碍作用，帮助民营企业获得银行信贷支持。连军等[17]也认为民营企业与政府构建的政治关联影响了银行的放贷决策，使民营企业能够获得更多的贷款融资。基于上述分析，笔者提出以下假设：
假设1：与无政治关联的民营企业相比，有政治关联的民营企业能够获得更多的贷款融资。
笔者将民营企业的政治关联助其获得更多银行信贷支持称为“政治关联的贷款效应” [13-17]。从国家层面看，虽然民营企业面临大致相同的法制环境和金融水平，但由于各地区资源禀赋、地理位置及政府政策不同，导致各地区经济与社会发展不平衡，市场化进程不一致，因此，各地区制度环境存在较大差异[18]。已有研究发现，企业更有动力在制度环境更差的国家或地区与政府建立政治关联，克服落后制度对企业发展的阻碍 [19-20]。Faccio的研究指出，在腐败程度越高、司法独立性越低以及法律体系越弱的国家或地区，企业存在政治关联现象更加普遍[7]。章细贞考察制度环境与政治联系对民营企业的债务期限结构的影响也指出，政治关联带来的长期债务效应在制度环境越差的地区越显著[21]。
可见，在制度环境较好的地区，民营企业可以更多地依靠正式的市场化原则来获得银行信贷资源，而处于制度环境较落后的地区，民营企业难以基于市场机制来获得贷款融资，倾向于通过与政府建立良好的政治关联来缓解自身融资约束。基于上述分析，笔者提出以下假设：
假设2：与制度环境较好的地区相比，在制度环境较差的地区，政治关联的贷款效应较强。
通过回顾政治关联与公司绩效方面的文献，笔者发现，政治关联对公司绩效的影响结论存在相反的观点。一方面，由于现阶段中国的正式制度并不完善，民营企业在发展过程中易受制度的约束，有动机借助政治关联这一非正式制度来克服制度的缺陷对企业发展的阻碍，为企业创造价值。且在制度环境越差的地区，民营企业与政府建立政治关联的动机更加强烈，民营企业的这种行为是应对政府、法律和市场失效的一种积极反应 [13-20]。笔者把这种积极作用称为“政治关联的效率观”。罗党论和刘晓龙的研究表明政治关联能帮助民营企业进入管制行业，进而提高其企业绩效[9]。连军等则指出民营企业政治关联所带来的信贷资源能提升公司价值，因而是一种有效率的资源配置[17]；另一方面，也有学者认为向政府官员寻租是民营企业构建政治关联的主要原因 [8-22]，寻租虽然可能获得企业发展所需的信贷资金和其他稀缺的生产要素，但是也可能导致民营企业在与政府打交道的过程中承担了过多的寻租成本，造成寻租获取的超额收益吸引更多的社会资源投入到寻租这一非生产性活动之中，进而对公司研发、创新等生产性活动产生“挤出效应”[17]，因此，民营企业的政治寻租对企业来讲是无效率行为。笔者称此种影响为“政治关联的非效率观”。余明桂等[13]指出与无政治关联的民营企业相比，有地方政府关联的民营企业能获得更多的财政补贴，但企业绩效和社会绩效会更差。张敏等[23]发现尽管民营企业的政治关联有利于其获得长期贷款，但获得贷款后却更易引发过度投资，并且由政治关联带来的贷款效应显著降低了民营企业的公司价值。基于上述分析，提出以下两个对立假设：
假设3a：政治关联的贷款效能会提高民营企业的公司绩效。
假设3b：政治关联的贷款效能会降低民营企业的公司绩效。
三、研究设计
1样本选择与数据来源
本文选取2006—2011年中国沪深两市A股上市满3年且直接IPO的民营企业为研究样本，根据“中国民营上市公司数据库2009”所提供的“民营化方式”选择实际控制为自然人或家族的企业。并按以下原则对样本公司进行剔除：（1）剔除金融、保险类公司，该类公司的负债结构不同于非金融、保险类公司；（2）剔除被ST、*ST处理的公司；（3）剔除同时发行A股和B股的公司，该类公司面临的双重监管环境与A股市场差异较大；（4）剔除注册地在西藏的公司，西藏地区的制度环境指数与其他地区存在很大差异；（5）剔除数据缺失或异常的公司。最终，本文得到1 290个样本观测值。本文所使用的财务数据和公司治理数据来自CSMAR数据；民营企业的政治关联数据通过查询公司年报以及互联网搜索并进行手工整理获取；制度环境指标则取自樊纲等编制的《中国市场化指数——各地区市场化相对进程2011年报告》。为了克服极端值的影响，本文对连续变量按照1%与99%分位进行Winsorize处理，增强研究结果的可靠性。
2模型设定与变量定义
为了检验假设1和假设2，笔者建立如下回归模型（1）和模型（2）：
DEBTit=β0+β1PCit+β2CASHit-1+β3TANit-1+β4GROWTHit-1+β5SIZEit-1+β6INDUSit+β7YEARit+εit（1）
DEBTit=β0+β1PCit+β2INSit+β3PCit×INSit+β4CASHit-1+β5TANit-1+β6GROWTHit-1+β7SIZEit-1+β8INDUSit+β9YEARit+εit（2）
而为了检验假设3a和3b，笔者建立如下回归模型（3）：
PERit=β0+β1PCit+β2DEBTit+β3PCit×DEBTit+β4CASHit+β5TANit+β6GROWTHit+β7SIZEit+β8FIRSTit+β9INDIRit+β10INDUSit+β11YEARit+εit（3）
由于银行在进行贷款决策时，依据的是公司前期的信息，因此，在模型（1）和（2）中除了政治关联变量、制度环境指数、行业和时间虚拟变量以外，其他控制变量均以一年滞后项进行回归。
（1）被解释变量
被解释变量DEBT表示民营企业的贷款融资，主要借鉴余明桂等的定义：资产负债表中短期借款与长期借款之和与总资产的比值。对于公司绩效的衡量，已有研究主要采用公司的市场绩效TobinQ或者会计绩效指标，但是TobinQ主要是针对发达国家的有效市场，由于中国的资本市场仍属于弱式有效市场，因此使用会计绩效指标度量中国上市公司绩效更为可取。所以，本文采用被广泛使用的会计绩效指标作为公司绩效的代理变量，主要包括资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）和主营业务利润率（ROS）。
（2）解释变量
政治关联PC和政治关联层级PCD：目前国内对公司政治关联的衡量方法主要包括公司实际控制人的政治关联、董事长和总经理的政治关联以及整个高管层的政治关联等方面。考虑到董事长和总经理的特殊地位，同时民营企业的实际控制人通常也会在相应职位任职，因此，我们借鉴吴文锋等的研究，从公司的董事长和总经理角度来考察民营企业的政治关联。如果公司的董事长或总经理是现任或前任政府官员、人大代表或政协委员，就定义该公司存在政治关联，此时，PC赋值为1，如果不是，则赋值为0；另外，考虑到政治层级不同，政治关联的声誉和影响力也有差异，因此借鉴邓建平等的观点，将政治关联划分5个层级：董事长或总经理如果是全国人大代表、政协委员或省部级以上官员，政治关联强度最强，PCD赋值为4；如果是省人大代表、政协委员或市厅级以上官员，政治关联强度第二，PCD赋值为3；如果是市人大代表、政协委员或县处级以上官员，政治关联强度第三，PCD赋值为2；如果是县人大代表、政协委员或镇科级以上官员，政治关联强度第四，PCD赋值为1；如果不是各级人大代表、政协委员或不曾在政府部门任职，政治关联强度最低，PCD赋值为0。
假设3a：政治关联的贷款效能会提高民营企业的公司绩效。
假设3b：政治关联的贷款效能会降低民营企业的公司绩效。
三、研究设计
1样本选择与数据来源
本文选取2006—2011年中国沪深两市A股上市满3年且直接IPO的民营企业为研究样本，根据“中国民营上市公司数据库2009”所提供的“民营化方式”选择实际控制为自然人或家族的企业。并按以下原则对样本公司进行剔除：（1）剔除金融、保险类公司，该类公司的负债结构不同于非金融、保险类公司；（2）剔除被ST、*ST处理的公司；（3）剔除同时发行A股和B股的公司，该类公司面临的双重监管环境与A股市场差异较大；（4）剔除注册地在西藏的公司，西藏地区的制度环境指数与其他地区存在很大差异；（5）剔除数据缺失或异常的公司。最终，本文得到1 290个样本观测值。本文所使用的财务数据和公司治理数据来自CSMAR数据；民营企业的政治关联数据通过查询公司年报以及互联网搜索并进行手工整理获取；制度环境指标则取自樊纲等编制的《中国市场化指数——各地区市场化相对进程2011年报告》。为了克服极端值的影响，本文对连续变量按照1%与99%分位进行Winsorize处理，增强研究结果的可靠性。
2模型设定与变量定义
为了检验假设1和假设2，笔者建立如下回归模型（1）和模型（2）：
DEBTit=β0+β1PCit+β2CASHit-1+β3TANit-1+β4GROWTHit-1+β5SIZEit-1+β6INDUSit+β7YEARit+εit（1）
DEBTit=β0+β1PCit+β2INSit+β3PCit×INSit+β4CASHit-1+β5TANit-1+β6GROWTHit-1+β7SIZEit-1+β8INDUSit+β9YEARit+εit（2）
而为了检验假设3a和3b，笔者建立如下回归模型（3）：
PERit=β0+β1PCit+β2DEBTit+β3PCit×DEBTit+β4CASHit+β5TANit+β6GROWTHit+β7SIZEit+β8FIRSTit+β9INDIRit+β10INDUSit+β11YEARit+εit（3）
由于银行在进行贷款决策时，依据的是公司前期的信息，因此，在模型（1）和（2）中除了政治关联变量、制度环境指数、行业和时间虚拟变量以外，其他控制变量均以一年滞后项进行回归。
（1）被解释变量
被解释变量DEBT表示民营企业的贷款融资，主要借鉴余明桂等的定义：资产负债表中短期借款与长期借款之和与总资产的比值。对于公司绩效的衡量，已有研究主要采用公司的市场绩效TobinQ或者会计绩效指标，但是TobinQ主要是针对发达国家的有效市场，由于中国的资本市场仍属于弱式有效市场，因此使用会计绩效指标度量中国上市公司绩效更为可取。所以，本文采用被广泛使用的会计绩效指标作为公司绩效的代理变量，主要包括资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）和主营业务利润率（ROS）。
（2）解释变量
政治关联PC和政治关联层级PCD：目前国内对公司政治关联的衡量方法主要包括公司实际控制人的政治关联、董事长和总经理的政治关联以及整个高管层的政治关联等方面。考虑到董事长和总经理的特殊地位，同时民营企业的实际控制人通常也会在相应职位任职，因此，我们借鉴吴文锋等的研究，从公司的董事长和总经理角度来考察民营企业的政治关联。如果公司的董事长或总经理是现任或前任政府官员、人大代表或政协委员，就定义该公司存在政治关联，此时，PC赋值为1，如果不是，则赋值为0；另外，考虑到政治层级不同，政治关联的声誉和影响力也有差异，因此借鉴邓建平等的观点，将政治关联划分5个层级：董事长或总经理如果是全国人大代表、政协委员或省部级以上官员，政治关联强度最强，PCD赋值为4；如果是省人大代表、政协委员或市厅级以上官员，政治关联强度第二，PCD赋值为3；如果是市人大代表、政协委员或县处级以上官员，政治关联强度第三，PCD赋值为2；如果是县人大代表、政协委员或镇科级以上官员，政治关联强度第四，PCD赋值为1；如果不是各级人大代表、政协委员或不曾在政府部门任职，政治关联强度最低，PCD赋值为0。
假设3a：政治关联的贷款效能会提高民营企业的公司绩效。
假设3b：政治关联的贷款效能会降低民营企业的公司绩效。
三、研究设计
1样本选择与数据来源
本文选取2006—2011年中国沪深两市A股上市满3年且直接IPO的民营企业为研究样本，根据“中国民营上市公司数据库2009”所提供的“民营化方式”选择实际控制为自然人或家族的企业。并按以下原则对样本公司进行剔除：（1）剔除金融、保险类公司，该类公司的负债结构不同于非金融、保险类公司；（2）剔除被ST、*ST处理的公司；（3）剔除同时发行A股和B股的公司，该类公司面临的双重监管环境与A股市场差异较大；（4）剔除注册地在西藏的公司，西藏地区的制度环境指数与其他地区存在很大差异；（5）剔除数据缺失或异常的公司。最终，本文得到1 290个样本观测值。本文所使用的财务数据和公司治理数据来自CSMAR数据；民营企业的政治关联数据通过查询公司年报以及互联网搜索并进行手工整理获取；制度环境指标则取自樊纲等编制的《中国市场化指数——各地区市场化相对进程2011年报告》。为了克服极端值的影响，本文对连续变量按照1%与99%分位进行Winsorize处理，增强研究结果的可靠性。
2模型设定与变量定义
为了检验假设1和假设2，笔者建立如下回归模型（1）和模型（2）：
DEBTit=β0+β1PCit+β2CASHit-1+β3TANit-1+β4GROWTHit-1+β5SIZEit-1+β6INDUSit+β7YEARit+εit（1）
DEBTit=β0+β1PCit+β2INSit+β3PCit×INSit+β4CASHit-1+β5TANit-1+β6GROWTHit-1+β7SIZEit-1+β8INDUSit+β9YEARit+εit（2）
而为了检验假设3a和3b，笔者建立如下回归模型（3）：
PERit=β0+β1PCit+β2DEBTit+β3PCit×DEBTit+β4CASHit+β5TANit+β6GROWTHit+β7SIZEit+β8FIRSTit+β9INDIRit+β10INDUSit+β11YEARit+εit（3）
由于银行在进行贷款决策时，依据的是公司前期的信息，因此，在模型（1）和（2）中除了政治关联变量、制度环境指数、行业和时间虚拟变量以外，其他控制变量均以一年滞后项进行回归。
（1）被解释变量
被解释变量DEBT表示民营企业的贷款融资，主要借鉴余明桂等的定义：资产负债表中短期借款与长期借款之和与总资产的比值。对于公司绩效的衡量，已有研究主要采用公司的市场绩效TobinQ或者会计绩效指标，但是TobinQ主要是针对发达国家的有效市场，由于中国的资本市场仍属于弱式有效市场，因此使用会计绩效指标度量中国上市公司绩效更为可取。所以，本文采用被广泛使用的会计绩效指标作为公司绩效的代理变量，主要包括资产收益率（ROA）、净资产收益率（ROE）和主营业务利润率（ROS）。
（2）解释变量
政治关联PC和政治关联层级PCD：目前国内对公司政治关联的衡量方法主要包括公司实际控制人的政治关联、董事长和总经理的政治关联以及整个高管层的政治关联等方面。考虑到董事长和总经理的特殊地位，同时民营企业的实际控制人通常也会在相应职位任职，因此，我们借鉴吴文锋等的研究，从公司的董事长和总经理角度来考察民营企业的政治关联。如果公司的董事长或总经理是现任或前任政府官员、人大代表或政协委员，就定义该公司存在政治关联，此时，PC赋值为1，如果不是，则赋值为0；另外，考虑到政治层级不同，政治关联的声誉和影响力也有差异，因此借鉴邓建平等的观点，将政治关联划分5个层级：董事长或总经理如果是全国人大代表、政协委员或省部级以上官员，政治关联强度最强，PCD赋值为4；如果是省人大代表、政协委员或市厅级以上官员，政治关联强度第二，PCD赋值为3；如果是市人大代表、政协委员或县处级以上官员，政治关联强度第三，PCD赋值为2；如果是县人大代表、政协委员或镇科级以上官员，政治关联强度第四，PCD赋值为1；如果不是各级人大代表、政协委员或不曾在政府部门任职，政治关联强度最低，PCD赋值为0。
