政治關聯、貸款融資與民營企業績效研究

姚德權　章劍輝

摘要：本文以中國滬深兩市A股民營企業為樣本，考量政治關聯和制度環境對民營企業貸款融資及績效的影響。結果顯示：具有政治關聯的民營企業能夠得到更多的貸款融資，政治關聯層級越高，獲得的貸款越多；政治關聯所帶來的貸款效應在制度環境越差的地區表現越強；民營企業政治關聯的貸款效應與公司績效顯著負相關。這說明民營企業政治關聯雖然能為其帶來貸款融資，卻未能有效改善民營企業績效，在一定程度上表明政治關聯導致了貸款的低效配置。

關鍵詞：政治關聯；貸款融資；制度環境；民營企業績效

中圖分類號：F12123文獻標識碼：A文章編號：1000176X（2014）12008407

一、引言

隨著中國民營經濟的快速發展，民營企業成為中國經濟發展的重要推動力。但是大多數民營企業在發展過程中仍然面臨著各種約束，最直接的約束莫過于融資約束，而融資約束主要表現為信貸融資方面的約束[1]。

國內外研究表明，企業發展離不開外部融資。Claessens和Laeven[2]通過研究跨國數據發現，在金融體系較發達的國家，獲得外部融資的行業會有更好的成長性；Cull和Xu[3]基于企業層面的研究表明，在中國和東歐，民營企業的發展和再投資有賴于良好的外部融資。然而，處于轉型經濟背景下的中國，在政府干預經濟普遍存在、金融體制以國有銀行為主導、私有產權保護不強的制度環境下，民營企業與國有企業相比獲取貸款相對困難。

國內外研究表明，企業發展離不開外部融資。Claessens和Laeven[2]通過研究跨國數據發現，在金融體系較發達的國家，獲得外部融資的行業會有更好的成長性；Cull和Xu[3]基于企業層面的研究表明，在中國和東歐，民營企業的發展和再投資有賴于良好的外部融資。然而，處于轉型經濟背景下的中國，在政府干預經濟普遍存在、金融體制以國有銀行為主導和私有產權保護不強的制度環境下民營企業與國有企業相比從獲取貸款相對困難。

當面臨正式制度約束導致外部融資困難時，民營企業通常會注重與各級政府構建政治關聯緩解融資約束。研究表明，建立政治關聯的確給企業帶來諸如融資便利、政府補貼、稅收優惠以及進入管制行業等多種好處[4]-[8]。關于政治關聯能否提升公司績效，大部分研究發現政治關聯能提高公司績效[9]-[11]，也有部分研究表明政治關聯可能損害公司績效[12-13-14]。造成這種結論各異的原因可能在于樣本選擇的不同，也可能與政治關聯影響公司績效的具體路徑選擇有關。

基于外部融資對民營企業發展至關重要，本文以中國2006—2011年A股民營企業為樣本，嘗試考量政治關聯和制度環境對民營企業獲取貸款融資的關聯，以及政治關聯的貸款效應對民營企業績效的影響，并給出相應政策建議。

二、理論分析與研究假設

融資困難制約著中國民營企業的成長和發展。一方面，金融發展落后。林毅夫與李永軍[15]指出，造成民營企業融資困境的主要原因是以大型銀行為主、高度集中的金融體制。盧峰和姚洋[16]的研究也發現，中國金融體系是非國有企業難以獲得外部融資的重要原因，低效率的國有銀行壟斷和金融壓抑造成銀行業普遍的信貸歧視；另一方面，民營企業本身存在諸多問題。由于民營企業整體規模小、實力弱以及經營不穩定、信息不對稱和違約率較高等，導致銀行在發放貸款時持謹慎態度。盡管受到信貸歧視，但研究發現通過與政府構建政治關聯仍有不少民營企業從銀行獲得了貸款，緩解企業的融資約束 [1-7-8]。余明桂與潘紅波的研究指出，作為替代性的非正式制度，政治關聯可以有效緩解落后的正式制度對中國民營企業發展的阻礙作用，幫助民營企業獲得銀行信貸支持。連軍等[17]也認為民營企業與政府構建的政治關聯影響了銀行的放貸決策，使民營企業能夠獲得更多的貸款融資。基于上述分析，筆者提出以下假設：

假設1：與無政治關聯的民營企業相比，有政治關聯的民營企業能夠獲得更多的貸款融資。

筆者將民營企業的政治關聯助其獲得更多銀行信貸支持稱為“政治關聯的貸款效應” [13-17]。從國家層面看，雖然民營企業面臨大致相同的法制環境和金融水平，但由于各地區資源稟賦、地理位置及政府政策不同，導致各地區經濟與社會發展不平衡，市場化進程不一致，因此，各地區制度環境存在較大差異[18]。已有研究發現，企業更有動力在制度環境更差的國家或地區與政府建立政治關聯，克服落后制度對企業發展的阻礙 [19-20]。Faccio的研究指出，在腐敗程度越高、司法獨立性越低以及法律體系越弱的國家或地區，企業存在政治關聯現象更加普遍[7]。章細貞考察制度環境與政治聯系對民營企業的債務期限結構的影響也指出，政治關聯帶來的長期債務效應在制度環境越差的地區越顯著[21]。

可見，在制度環境較好的地區，民營企業可以更多地依靠正式的市場化原則來獲得銀行信貸資源，而處于制度環境較落后的地區，民營企業難以基于市場機制來獲得貸款融資，傾向于通過與政府建立良好的政治關聯來緩解自身融資約束。基于上述分析，筆者提出以下假設：

假設2：與制度環境較好的地區相比，在制度環境較差的地區，政治關聯的貸款效應較強。

通過回顧政治關聯與公司績效方面的文獻，筆者發現，政治關聯對公司績效的影響結論存在相反的觀點。一方面，由于現階段中國的正式制度并不完善，民營企業在發展過程中易受制度的約束，有動機借助政治關聯這一非正式制度來克服制度的缺陷對企業發展的阻礙，為企業創造價值。且在制度環境越差的地區，民營企業與政府建立政治關聯的動機更加強烈，民營企業的這種行為是應對政府、法律和市場失效的一種積極反應 [13-20]。筆者把這種積極作用稱為“政治關聯的效率觀”。羅黨論和劉曉龍的研究表明政治關聯能幫助民營企業進入管制行業，進而提高其企業績效[9]。連軍等則指出民營企業政治關聯所帶來的信貸資源能提升公司價值，因而是一種有效率的資源配置[17]；另一方面，也有學者認為向政府官員尋租是民營企業構建政治關聯的主要原因 [8-22]，尋租雖然可能獲得企業發展所需的信貸資金和其他稀缺的生產要素，但是也可能導致民營企業在與政府打交道的過程中承擔了過多的尋租成本，造成尋租獲取的超額收益吸引更多的社會資源投入到尋租這一非生產性活動之中，進而對公司研發、創新等生產性活動產生“擠出效應”[17]，因此，民營企業的政治尋租對企業來講是無效率行為。筆者稱此種影響為“政治關聯的非效率觀”。余明桂等[13]指出與無政治關聯的民營企業相比，有地方政府關聯的民營企業能獲得更多的財政補貼，但企業績效和社會績效會更差。張敏等[23]發現盡管民營企業的政治關聯有利于其獲得長期貸款，但獲得貸款后卻更易引發過度投資，并且由政治關聯帶來的貸款效應顯著降低了民營企業的公司價值。基于上述分析，提出以下兩個對立假設：

假設3a：政治關聯的貸款效能會提高民營企業的公司績效。

假設3b：政治關聯的貸款效能會降低民營企業的公司績效。

三、研究設計

1樣本選擇與數據來源

本文選取2006—2011年中國滬深兩市A股上市滿3年且直接IPO的民營企業為研究樣本，根據“中國民營上市公司數據庫2009”所提供的“民營化方式”選擇實際控制為自然人或家族的企業。并按以下原則對樣本公司進行剔除：（1）剔除金融、保險類公司，該類公司的負債結構不同于非金融、保險類公司；（2）剔除被ST、*ST處理的公司；（3）剔除同時發行A股和B股的公司，該類公司面臨的雙重監管環境與A股市場差異較大；（4）剔除注冊地在西藏的公司，西藏地區的制度環境指數與其他地區存在很大差異；（5）剔除數據缺失或異常的公司。最終，本文得到1 290個樣本觀測值。本文所使用的財務數據和公司治理數據來自CSMAR數據；民營企業的政治關聯數據通過查詢公司年報以及互聯網搜索并進行手工整理獲取；制度環境指標則取自樊綱等編制的《中國市場化指數——各地區市場化相對進程2011年報告》。為了克服極端值的影響，本文對連續變量按照1%與99%分位進行Winsorize處理，增強研究結果的可靠性。

2模型設定與變量定義

為了檢驗假設1和假設2，筆者建立如下回歸模型（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）

而為了檢驗假設3a和3b，筆者建立如下回歸模型（3）：

PERit=β0+β1PCit+β2DEBTit+β3PCit×DEBTit+β4CASHit+β5TANit+β6GROWTHit+β7SIZEit+β8FIRSTit+β9INDIRit+β10INDUSit+β11YEARit+εit（3）

由于銀行在進行貸款決策時，依據的是公司前期的信息，因此，在模型（1）和（2）中除了政治關聯變量、制度環境指數、行業和時間虛擬變量以外，其他控制變量均以一年滯后項進行回歸。

（1）被解釋變量

被解釋變量DEBT表示民營企業的貸款融資，主要借鑒余明桂等的定義：資產負債表中短期借款與長期借款之和與總資產的比值。對于公司績效的衡量，已有研究主要采用公司的市場績效TobinQ或者會計績效指標，但是TobinQ主要是針對發達國家的有效市場，由于中國的資本市場仍屬于弱式有效市場，因此使用會計績效指標度量中國上市公司績效更為可取。所以，本文采用被廣泛使用的會計績效指標作為公司績效的代理變量，主要包括資產收益率（ROA）、凈資產收益率（ROE）和主營業務利潤率（ROS）。

（2）解釋變量

政治關聯PC和政治關聯層級PCD：目前國內對公司政治關聯的衡量方法主要包括公司實際控制人的政治關聯、董事長和總經理的政治關聯以及整個高管層的政治關聯等方面。考慮到董事長和總經理的特殊地位，同時民營企業的實際控制人通常也會在相應職位任職，因此，我們借鑒吳文鋒等的研究，從公司的董事長和總經理角度來考察民營企業的政治關聯。如果公司的董事長或總經理是現任或前任政府官員、人大代表或政協委員，就定義該公司存在政治關聯，此時，PC賦值為1，如果不是，則賦值為0；另外，考慮到政治層級不同，政治關聯的聲譽和影響力也有差異，因此借鑒鄧建平等的觀點，將政治關聯劃分5個層級：董事長或總經理如果是全國人大代表、政協委員或省部級以上官員，政治關聯強度最強，PCD賦值為4；如果是省人大代表、政協委員或市廳級以上官員，政治關聯強度第二，PCD賦值為3；如果是市人大代表、政協委員或縣處級以上官員，政治關聯強度第三，PCD賦值為2；如果是縣人大代表、政協委員或鎮科級以上官員，政治關聯強度第四，PCD賦值為1；如果不是各級人大代表、政協委員或不曾在政府部門任職，政治關聯強度最低，PCD賦值為0。

假設3a：政治關聯的貸款效能會提高民營企業的公司績效。

假設3b：政治關聯的貸款效能會降低民營企業的公司績效。

三、研究設計

1樣本選擇與數據來源

本文選取2006—2011年中國滬深兩市A股上市滿3年且直接IPO的民營企業為研究樣本，根據“中國民營上市公司數據庫2009”所提供的“民營化方式”選擇實際控制為自然人或家族的企業。并按以下原則對樣本公司進行剔除：（1）剔除金融、保險類公司，該類公司的負債結構不同于非金融、保險類公司；（2）剔除被ST、*ST處理的公司；（3）剔除同時發行A股和B股的公司，該類公司面臨的雙重監管環境與A股市場差異較大；（4）剔除注冊地在西藏的公司，西藏地區的制度環境指數與其他地區存在很大差異；（5）剔除數據缺失或異常的公司。最終，本文得到1 290個樣本觀測值。本文所使用的財務數據和公司治理數據來自CSMAR數據；民營企業的政治關聯數據通過查詢公司年報以及互聯網搜索并進行手工整理獲取；制度環境指標則取自樊綱等編制的《中國市場化指數——各地區市場化相對進程2011年報告》。為了克服極端值的影響，本文對連續變量按照1%與99%分位進行Winsorize處理，增強研究結果的可靠性。

2模型設定與變量定義

為了檢驗假設1和假設2，筆者建立如下回歸模型（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）

而為了檢驗假設3a和3b，筆者建立如下回歸模型（3）：

PERit=β0+β1PCit+β2DEBTit+β3PCit×DEBTit+β4CASHit+β5TANit+β6GROWTHit+β7SIZEit+β8FIRSTit+β9INDIRit+β10INDUSit+β11YEARit+εit（3）

由于銀行在進行貸款決策時，依據的是公司前期的信息，因此，在模型（1）和（2）中除了政治關聯變量、制度環境指數、行業和時間虛擬變量以外，其他控制變量均以一年滯后項進行回歸。

（1）被解釋變量

被解釋變量DEBT表示民營企業的貸款融資，主要借鑒余明桂等的定義：資產負債表中短期借款與長期借款之和與總資產的比值。對于公司績效的衡量，已有研究主要采用公司的市場績效TobinQ或者會計績效指標，但是TobinQ主要是針對發達國家的有效市場，由于中國的資本市場仍屬于弱式有效市場，因此使用會計績效指標度量中國上市公司績效更為可取。所以，本文采用被廣泛使用的會計績效指標作為公司績效的代理變量，主要包括資產收益率（ROA）、凈資產收益率（ROE）和主營業務利潤率（ROS）。

（2）解釋變量

政治關聯PC和政治關聯層級PCD：目前國內對公司政治關聯的衡量方法主要包括公司實際控制人的政治關聯、董事長和總經理的政治關聯以及整個高管層的政治關聯等方面。考慮到董事長和總經理的特殊地位，同時民營企業的實際控制人通常也會在相應職位任職，因此，我們借鑒吳文鋒等的研究，從公司的董事長和總經理角度來考察民營企業的政治關聯。如果公司的董事長或總經理是現任或前任政府官員、人大代表或政協委員，就定義該公司存在政治關聯，此時，PC賦值為1，如果不是，則賦值為0；另外，考慮到政治層級不同，政治關聯的聲譽和影響力也有差異，因此借鑒鄧建平等的觀點，將政治關聯劃分5個層級：董事長或總經理如果是全國人大代表、政協委員或省部級以上官員，政治關聯強度最強，PCD賦值為4；如果是省人大代表、政協委員或市廳級以上官員，政治關聯強度第二，PCD賦值為3；如果是市人大代表、政協委員或縣處級以上官員，政治關聯強度第三，PCD賦值為2；如果是縣人大代表、政協委員或鎮科級以上官員，政治關聯強度第四，PCD賦值為1；如果不是各級人大代表、政協委員或不曾在政府部門任職，政治關聯強度最低，PCD賦值為0。

假設3a：政治關聯的貸款效能會提高民營企業的公司績效。

假設3b：政治關聯的貸款效能會降低民營企業的公司績效。

三、研究設計

1樣本選擇與數據來源

本文選取2006—2011年中國滬深兩市A股上市滿3年且直接IPO的民營企業為研究樣本，根據“中國民營上市公司數據庫2009”所提供的“民營化方式”選擇實際控制為自然人或家族的企業。并按以下原則對樣本公司進行剔除：（1）剔除金融、保險類公司，該類公司的負債結構不同于非金融、保險類公司；（2）剔除被ST、*ST處理的公司；（3）剔除同時發行A股和B股的公司，該類公司面臨的雙重監管環境與A股市場差異較大；（4）剔除注冊地在西藏的公司，西藏地區的制度環境指數與其他地區存在很大差異；（5）剔除數據缺失或異常的公司。最終，本文得到1 290個樣本觀測值。本文所使用的財務數據和公司治理數據來自CSMAR數據；民營企業的政治關聯數據通過查詢公司年報以及互聯網搜索并進行手工整理獲取；制度環境指標則取自樊綱等編制的《中國市場化指數——各地區市場化相對進程2011年報告》。為了克服極端值的影響，本文對連續變量按照1%與99%分位進行Winsorize處理，增強研究結果的可靠性。

2模型設定與變量定義

為了檢驗假設1和假設2，筆者建立如下回歸模型（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）

而為了檢驗假設3a和3b，筆者建立如下回歸模型（3）：

PERit=β0+β1PCit+β2DEBTit+β3PCit×DEBTit+β4CASHit+β5TANit+β6GROWTHit+β7SIZEit+β8FIRSTit+β9INDIRit+β10INDUSit+β11YEARit+εit（3）

由于銀行在進行貸款決策時，依據的是公司前期的信息，因此，在模型（1）和（2）中除了政治關聯變量、制度環境指數、行業和時間虛擬變量以外，其他控制變量均以一年滯后項進行回歸。

（1）被解釋變量

被解釋變量DEBT表示民營企業的貸款融資，主要借鑒余明桂等的定義：資產負債表中短期借款與長期借款之和與總資產的比值。對于公司績效的衡量，已有研究主要采用公司的市場績效TobinQ或者會計績效指標，但是TobinQ主要是針對發達國家的有效市場，由于中國的資本市場仍屬于弱式有效市場，因此使用會計績效指標度量中國上市公司績效更為可取。所以，本文采用被廣泛使用的會計績效指標作為公司績效的代理變量，主要包括資產收益率（ROA）、凈資產收益率（ROE）和主營業務利潤率（ROS）。

（2）解釋變量

政治關聯PC和政治關聯層級PCD：目前國內對公司政治關聯的衡量方法主要包括公司實際控制人的政治關聯、董事長和總經理的政治關聯以及整個高管層的政治關聯等方面。考慮到董事長和總經理的特殊地位，同時民營企業的實際控制人通常也會在相應職位任職，因此，我們借鑒吳文鋒等的研究，從公司的董事長和總經理角度來考察民營企業的政治關聯。如果公司的董事長或總經理是現任或前任政府官員、人大代表或政協委員，就定義該公司存在政治關聯，此時，PC賦值為1，如果不是，則賦值為0；另外，考慮到政治層級不同，政治關聯的聲譽和影響力也有差異，因此借鑒鄧建平等的觀點，將政治關聯劃分5個層級：董事長或總經理如果是全國人大代表、政協委員或省部級以上官員，政治關聯強度最強，PCD賦值為4；如果是省人大代表、政協委員或市廳級以上官員，政治關聯強度第二，PCD賦值為3；如果是市人大代表、政協委員或縣處級以上官員，政治關聯強度第三，PCD賦值為2；如果是縣人大代表、政協委員或鎮科級以上官員，政治關聯強度第四，PCD賦值為1；如果不是各級人大代表、政協委員或不曾在政府部門任職，政治關聯強度最低，PCD賦值為0。