政治關聯與企業涉訴風險

王 兵 呂 夢 蘇文兵

(南京大學 商學院，江蘇 南京 210093)

一、引言

自Fisman(2001)提出政治關聯的價值以來，政治關聯的相關研究受到廣泛重視。政治關聯現象不僅存在于發展中國家和轉型經濟體，發達國家也普遍存在(Faccio,2006;Boubakri et al.,2008)。對關系的依賴源于正式制度的不完備，例如法律制度的不完善會導致公平交易的不可靠(Johonson et al.,2002)。如果缺乏治理的正式機制，那么將經濟和金融交易嵌入至社會關系網絡中的非正式機制就是一種內生的反應(Greif,1993)。相較于發達經濟體，發展中國家和轉型經濟體的正式制度不夠健全，處于此類環境中的企業缺乏完善的法律和制度的支持與保護，再加上金融市場本身不發達，因此對于政治關聯這一重要的非正式機制的需求顯得更為迫切。利用這種機制，企業可以相對容易地獲取資源、占據優勢。Li et al.(2006)基于中國背景的研究發現，企業家參與政治的原因可能在于市場或支持市場的制度(market-supporting institutions)不夠發達。

現有關于政治關聯的研究框架，更多是遵循“政治關聯—資源—價值(績效)”的路徑展開，如：政治關聯不僅可以幫助企業獲得融資優勢(余明桂 等，2008)，還有助于使企業享受更低的稅收優惠(吳文鋒 等，2009)、獲得更多的政府補貼(Faccio,2006)，更容易跨越行業壁壘而進入管制性行業(羅黨論 等，2009)，甚至突破地區分割，擴大企業的經營范圍等(Lu,2011)，而這些最終可能會增加(或減少)企業的價值(績效)(Faccio,2006)。上述研究重點突出了政治關聯的資源效應，也就是說，政治關聯有助于企業獲取直接或間接的資源，包括銀行貸款、各種政策優惠和寬松的管制等。

此外，在轉型經濟中，由于法律制度不夠健全，企業產權保護缺失較為嚴重、契約得不到有效保護，在此背景下，政治關聯可以發揮產權保護的替代機制，體現為保護效應，包括降低政府和執法部門的檢查頻率、緩解政府官員的尋租行為等(張建君 等，2005)。在缺乏正式的法律和司法體系為企業產權提供有效保護時，企業間的經濟糾紛常常是由政府官員而非法院來解決的(Li et al.,2006)。然而，有關這方面的研究更多是理論上的規范分析，實證研究相對匱乏。Firth et al.(2011)考察了訴訟事件發生后有無政治關聯對市場反應的影響，結果顯示，對外公告訴訟事件后會導致公司股價下跌，但作為被告的企業如果具有政治關聯，則其涉訴后股價下跌的幅度更小，這說明市場可能感知到此類企業涉訴后獲得司法程序支持的可能性更大。Lu et al.(2012)發現，國有企業勝訴率為8.6%，高于非國有企業。魏下海等(2017)的研究表明，可供企業選擇的糾紛解決途徑是多元化的，但具有政治關聯的企業更愿意訴諸“法院仲裁”和“政府渠道”。

基于上述分析，本文從政治關聯的保護效應出發，采用2011—2015年滬深兩市A股非國有上市公司為樣本，以企業年度涉訴次數和涉訴金額為被解釋變量，考察政治關聯與企業涉訴風險的關系。本研究的貢獻主要體現在：第一，相對于已有的政治關聯保護效應的規范分析而言，本文通過實證檢驗證實政治關聯確實可以發揮保護機制的作用，減少企業法律訴訟的次數和金額。同時，本文也補充了Firth et al.(2011)、Lu et al.(2012)和魏下海等(2017)的實證研究。具體而言，Firth et al.(2011)側重于關注訴訟公告對企業股價的影響，以及國有產權和政治關聯下法律訴訟的市場表現和結果；Lu et al.(2012)重點比較了國有企業和民營企業的訴訟結果差異；魏下海等(2017)則更多是從糾紛解決途徑展開研究。而本文探討的主題更加關注政治關聯作為產權保護的替代機制，是否發揮了保護效應的作用，研究發現政治關聯能降低企業涉訴風險。第二，本文也補充了張維迎等(2002)的研究。張維迎等(2002)通過對基層法院的案例進行分析，發現了司法和訴訟中的逆向選擇效應，同時，所有制和地域差別會通過影響雙方當事人的討價還價能力從而影響判決。本文則采用實證研究方法，發現政治關聯對企業涉訴風險的作用受當地法制完備程度的影響，當地域法律完備程度較差時，政治關系更能發揮保護效應的作用。第三，以往有關企業訴訟的文獻重點聚焦于企業訴訟的經濟后果，比如企業訴訟與盈余預告披露、IPO定價、審計定價、債務成本、慈善捐贈等關系，也有部分研究關注了企業訴訟的前置影響因素，比如股權結構、內部控制質量等，但相對較少。本研究緊密圍繞政企關系和司法系統的運行展開，探討中國制度背景下企業與政府、政府與司法之間的相互影響，進一步豐富和拓展了企業訴訟或糾紛的文獻。

二、理論分析與研究假設

Allen et al.(2005)發現，中國的法律和制度水平較低，金融市場較不發達，國有經濟增長速度較慢，但民營經濟發展速度快。原因可能是，存在替代的融資和治理機制，其中最重要的是聲譽和關系。同樣，Choi et al.(1999)也指出，在經濟轉型過程中，由于缺乏良好的價格機制和完善的法律系統，從定價和法律執行的角度來說，交易成本太高，企業更傾向于將人際關系網絡作為自身經營戰略的一部分，而不是通過市場去獲取資源或開展戰略聯盟。

長期以來，由于法律對私有產權保護不夠完備，民營企業在發展中不具備明顯優勢(Bai et al.,2003)。在面對這些不確定時，民營企業有動機采取策略，通過建立政治關聯以尋求保護。Xin et al.(1996)發現，相比于國有企業和集體企業，民營企業傾向于將關系放在更加重要的位置，愿意投入更多的資源構建關系，以期得到從法律和正式制度中無法獲取的支持。

企業的政治關聯可以使企業家與地方官員或司法官員建立直接關系或聯系。企業家憑借自身的信息優勢，熟悉司法運行程序，了解最優糾紛處理解決途徑和糾紛處理中的核心人物，便于及時化解糾紛和矛盾。甚至可以說，政治關聯本身就是一種公開的信號機制，其能夠向市場傳遞企業具有政府關系，從而降低訴訟的概率。同時，黃少卿(2006)認為在轉型經濟過程中，企業更愿意采用地方官員來解決糾紛而不是依托法院來執行合同。因此，對于具有政治關聯的企業而言，它們與地方官員的關系更有可能促使相關的經濟糾紛問題通過地方官員的協調來解決，而不是訴諸于法院。因此，通過建立政治關聯，企業卷入訴訟事件的可能性將變小。

同時，企業的政治關聯還可能通過間接的傳導機制來減少企業涉訴風險。已有研究發現，政治關聯能提高民營上市公司內部控制的執行力度(逯東 等，2013)。企業良好的內部控制又有助于減少企業的涉訴風險，表現為內部控制越有效，公司涉訴次數和涉訴金額越低，面臨的訴訟風險越低(毛新述 等，2013)。因此，民營企業的政治關聯可以通過間接傳導機制降低企業的涉訴風險。

因此，基于以上分析，我們提出：

假設1：相比于無政治關聯的企業，有政治關聯的企業涉訴風險更低。

企業在建立政治關聯時可以采用不同的途徑，已有研究通常會將其劃分為兩個方面：一是，具有從政經歷的官員擔任公司高管；二是，通過公司高管擔任各級人大代表和政協委員的方式參與政治，從而建立政治關聯。因此，學界將其歸為官員型和代表型兩大類(逯東 等，2013)。

目前的研究結論顯示，通常代表型政治關聯比官員型政治關聯發揮的作用更有效。杜興強等(2009)的研究表明，民營上市公司的官員型政治關聯對公司業績具有顯著的負向影響，而代表型政治關聯則具有顯著的正向影響。逯東等(2013)將政治關聯區分為官員型和代表型兩大類后發現，只有當公司CEO具有代表型政治關聯時，其內部控制執行才有效。他們認為原因可能在于，政治關聯存在“政府干預”和“關系”兩種不同角色，官員型政治關聯主要扮演“政府干預”角色，而代表型政治關聯主要扮演“關系”角色。“政府干預”理論認為，政治關聯是政府的“掠奪之手”伸向企業的結果，是政府對企業持續控制的一種手段(Boubakri et al.,2008)，會從多個方面干擾公司經營決策，并不利于企業實現利潤最大化的市場目標。“關系”理論認為，代表委員型政治關聯是企業主動采取戰略方式進入政治的有效途徑，一旦被選舉為人大代表或政協委員，他(她)們勢必會利用政治關系為企業謀利，進而有助于提升企業業績。

因此，在特定的轉型背景下，具有官員型政治關聯的企業會更多迎合政治的需要，體現為政府干預企業的手段，而不是企業獲得政府扶持的途徑。當企業發生訴訟風險時，官員型政治關聯可能無助于降低訴訟風險或解決訴訟問題；而代表型政治關聯則更多從“關系”中為企業爭取利益，通過關系減少或降低訴訟風險。

此外，官員型政治關聯可能存在代理問題。一般來說，官員型政治關聯是企業聘請離職或退休的官員來發揮“余熱”，以利用他(她)們擁有的政府資源。一方面，此類擔任高管的離職官員與民營企業家可能存在不同的目標，從而存在代理問題。因此，他(她)們不可能完全按照民營企業家的目標行事，在公司面臨訴訟風險時，這些離職官員不僅可能不急于幫助解決訴訟風險，甚至有動機利用這樣的訴訟問題謀取私利。當然，即使不存在代理問題，離職官員隨著時間的推移和政府資源的有限性，其影響力也會被稀釋，從而無助于減少企業面臨的訴訟風險。然而，代表型政治官員更多是企業家本人通過多種途徑獲得政治資格，并通過這樣的平臺或機制來結識不同領域的官員，以獲得經濟資源和利益保護，因而有助于降低企業的訴訟風險。另一方面，各級人大代表和政協組織具有不同的層級。人大和政協的層級越高，其政治權力越大。因此，當企業家擔任人大、政協等政治身份越高，接觸的政府官員級別越高，就越能幫助企業實現利益訴求。因此，當企業面臨訴訟風險時，企業家政治身份級別越高，越能發揮其影響力，繼而減少企業的涉訴風險。

因此，結合上述理論分析，我們提出：

假設2a：相比于官員型政治關聯，代表型政治關聯降低企業涉訴風險的效果更明顯；

假設2b：其他條件一定的情況下，政治身份級別越高，企業涉訴風險越低。

當前，中國各地區的經濟發展水平不均衡，各地區的市場化程度和制度環境差異很大(王小魯 等，2017)。正如上面討論的，當法律環境差時，企業更可能通過替代性機制，如政治關聯等方式來獲取利益或保護。但政治關聯本身也存在成本，如政府官員可能會利用與公司的親密關系謀取私利。Caprio et al.(2013)發現，政治侵占風險不僅會引發政府官員索取政治回報的直接成本，而且也可能使得政治關聯企業偏離最優的資產結構。同時，政府官員往往會要求政治關聯公司幫助其實現政治或社會目標，如充分就業、財政安全、經濟增長、社會穩定等，這些均會加大企業成本，導致投資行為扭曲和低效率。Chen et al.(2011)的研究就表明，政治關聯會顯著降低企業的投資效率。因此，在法制相對完善的地區，法律制度和執行機制相對健全，企業可以不通過替代性機制來解決可能存在的法律訴訟問題，而直接求助于法院裁決等。但是在法制不完善的地方，法律執行機制無效或者可能不公的預期更強烈，因此傾向于選擇政治關聯等非正式機制來影響企業訴訟，降低企業訴訟的風險。因此，本文提出：

假設3：政治關聯降低企業涉訴風險的效果主要發生在法制完善程度較低的地區。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

本文選取2011—2015年滬深A股上市的非國有企業作為研究樣本，而未考慮國有企業，原因主要在于，國有企業與政府之間的關系本身就很緊密，具有“天然”的政治聯系，而本文主要探討政治關聯對企業訴訟的影響，因此選用非國有企業更加合適、合理。樣本數據主要來自于CSMAR和WIND數據庫，法律環境指數數據來源于王小魯等(2017)的分省份市場化指數報告。基于原始數據剔除了以下樣本：(1)金融行業樣本；(2)資產負債率大于100%或者小于0的樣本；(3)數據缺失的樣本。最終獲得4953個樣本。為避免極端值的影響，本文對所有連續變量在上下1%分位進行了縮尾處理。關鍵數據來源及搜集整理方法如下：

(1)政治關聯。在中國上市公司中，董事長往往是連接外部的核心人物，本文以董事長的政治關聯作為研究對象。董事長的政治關聯數據主要通過搜索上市公司董事長的簡歷信息，并結合CSMAR人物特征數據中政治背景數據以及百度百科、問財等網站搜索進行補充得到。政治身份的確定過程如下：首先，在簡歷中篩選人大代表、人民代表大會、人代會、人大常委、黨代會、政協、政治協商等關鍵詞得到初步的政治身份數據；然后，從CSMAR人物特征數據庫中篩選出董事長具有政治背景的樣本進行補充，并結合網站搜索結果一一核對得到最終政治身份數據；最后，進一步確定董事長擁有的最高政治身份級別，并按照全國級、省級、市級、區縣級、鄉鎮級依次取5、4、3、2、1。從政經歷的數據是通過逐一查看董事長簡歷信息確定的，從政經歷是指董事長具有公務員背景，如果董事長擔任過中國共產黨機關、人大機關、行政機關、政協機關、審判機關、檢察機關和民主黨派機關的工作人員，則認定為具有公務員背景。

(2)企業涉訴風險。《上海證券交易所股票上市規則》和《深圳證券交易所股票上市規則》中規定，公司涉案金額超過1000萬元(深交所創業板標準為500萬元)并且占公司最近一期經審計凈資產絕對值10%以上的重大訴訟、仲裁事項以及雖未達到上述標準但案件特殊的訴訟、仲裁事項應當及時披露。根據WIND數據庫整理的訴訟仲裁數據，并借鑒毛新述等(2013)的方法，本文采用公司年度涉訴次數和年度涉訴金額占總資產比重作為公司涉訴風險的衡量指標。值得注意的是，上市公司涉訴情況較為復雜，通常上市公司是作為原告或被告涉訴，但亦有公司是作為第三人涉訴，甚至有些訴訟案件中公司并不是訴訟主體，比如只是上市公司準備購買的標的作為訴訟主體的訴訟或者其他利益方之間買賣公司股權造成的訴訟。考慮到涉訴案件對公司有最直接影響的是作為原告、被告的訴訟，且作為原告和被告涉訴的性質存在本質不同，因此我們還手工搜索了上市公司訴訟案件簡介，進一步區分公司(包含上市公司的子公司)作為原告和被告的涉訴次數與涉訴金額。同時，在搜索過程中還將案件類型區分為與借款融資相關的訴訟、買賣合同相關的訴訟和其他類訴訟[注]在訴訟樣本中，涉及買賣合同類的訴訟占所有訴訟比重高達54.92%，借款融資類訴訟所占比重為28.33%。。最終，經過處理后得到467個公司-年度的訴訟樣本，共涉訴1355起。

(3)法律制度環境。本文采用王小魯等(2017)編制的《中國分省份市場化指數報告》中公布的2008—2014年各省份市場中介組織的發育和法律制度環境指數來衡量法律制度完善程度，穩健性部分還將采用市場化總指數替代衡量法制完善程度。由于目前該報告中的指數僅更新到2014年，因此本文2015年的法律制度完善程度仍沿用2014年的數據。通過對報告中各省份指數與上市公司樣本進行匹配后，將指數高于分年度指數中位數的樣本確定為法制完善程度較高地區的樣本，而其余樣本則確定為法制完善程度較低地區的樣本。

(二)模型設計與變量說明

為檢驗提出的假設，本文構建以下模型，模型中各變量的具體說明如表1所示。

Litigationi,t= α0+α1PCi,t+α2Subi,t+α3BD_Indi,t+α4Duali,t+α5Sizei,t+α6Levi,t+

α7Roai,t+α8StdReti,t+α9Growthi,t+α10Zi,t+α11Lossi,t+α12Own_Centrai,t+

α13Crosslisti,t+α14DAi,t+α15CVi,t+α16Diboi,t+YearAffect+IndAffect+εi,t

企業涉訴風險Litigation為被解釋變量，本文采用兩種方式衡量：企業年度涉訴次數(Litigaiton1)、年度涉訴金額(Litigation2)。由于涉訴金額受規模效應的影響，因此采用上市公司年度涉訴金額除以年末總資產衡量。當被解釋變量為Litigation1時，考慮到企業涉訴次數是有序變量，因此采用Ologit模型進行回歸；當被解釋變量為Litigation2時，由于大部分公司并未涉及訴訟，因此采用Tobit模型進行回歸，以防止較多Litigation2取值為0，導致計量結果出現偏差。考慮到政治關聯可能對不同訴訟主體有不同影響，這里另分別考慮公司作為原告和被告時的涉訴風險(Litigation1_P、Litigation2_P、Litigation1_D、Litigation2_D)，并在穩健性部分增加企業作為原告涉訴頻率(Litigation3_P)和被告涉訴頻率(Litigation3_D)以補充涉訴風險的衡量指標。

表1 變量說明

本文關鍵解釋變量為PC，即政治關聯。借鑒潘紅波等(2008)，用董事長的政治身份(PC1)、董事長的從政經歷(PC2)衡量。此外，還進一步設置了政治身份級別變量(PC1_level)，即如果董事長具有的最高政治身份是全國人大代表、全國政協委員等，PC1_level取5，是省級政治身份取4，是市級政治身份取3，是區縣級政治身份取2，是鄉鎮級身份取1，無政治身份取0。

本文還參考毛新述等(2013)，對以下變量進行了控制：企業子公司數量(Sub)，根據我們整理的上市公司訴訟數據，樣本期內子公司涉訴的比例高達43.44%，子公司數量反映了企業的經營復雜程度，從而會影響企業涉訴概率；公司治理變量，包括獨立董事比例(BD_Ind)、兩職合一(Dual)、股權集中度(Own_Centra)、兩權分離度(CV)等；公司經營狀況變量和財務狀況，包括資產回報率(Roa)、企業成長性(Growth)、Z指數(Z)、是否虧損(Loss)、資產負債率(Lev)、盈余管理程度(DA)、股票波動率(StdRet)；公司基本特征變量，包括企業規模(Size)、是否交叉上市(Crosslist)、內部控制情況(Dibo)等。此外，本文還控制了年份因素和行業因素，考慮到引入所有行業作為虛擬變量會導致模型出現多重共線性問題，因此，行業采用一個虛擬變量表示，即公司處于壟斷性行業時取1，否則取0。

四、實證結果與分析

(一)描述性統計和均值差異檢驗

表2列示了樣本公司的描述性統計結果。從中可以看出，平均每家公司涉訴次數為0.27(Litigation1均值為0.27357)，方差為2.35，最高涉訴次數高達110次，且平均每家公司的涉訴金額接近總資產的0.22%，其中最高涉訴金額接近總資產的11%，說明不同公司間的涉訴次數和涉訴金額差異較大。從企業分別作為原告和被告的統計結果可以看到，企業作為被告的涉訴次數、涉訴金額均值均大于作為原告的(比如Litigation1_D的均值0.18大于Litigation1_P的均值0.09)。

表2 描述性統計結果

在政治關聯方面，36.67%的企業董事長有政治關聯(PC均值為0.36665)，且以具有政治身份的董事長居多，比例接近85.57%(0.31375/0.36665)，而從政經歷的樣本則相對偏少，這較為符合非國企為建立與政府的聯系而更加偏向積極獲取政治身份的現狀。Sub均值為2.36，說明非國企上市公司中平均擁有11.6個子公司。平均有33.66%的董事長兼任總經理，上市公司平均資產回報率接近7%，平均有17.48%的上市公司存在虧損，2.16%的上市公司存在交叉上市情況。

表3是對有政治關聯和無政治關聯的樣本進行單因素均值差異檢驗的結果。從中可見，當不區分涉訴樣本中公司是否作為原告或被告時，有政治關聯的公司涉訴次數(涉訴金額)均值為0.15(0.0011)，而無政治關聯的公司涉訴次數均值為0.343(0.0028)，且均值差異在1%水平顯著。進一步區分不同政治關聯類型后顯示，僅政治身份差異會造成涉訴風險顯著差異，而從政經歷差異并未對涉訴風險產生明顯影響。縱向來看，區分公司作為原告和被告涉訴后發現，有無政治關聯下涉訴風險的差異在公司作為被告時更顯著，表現為Litigation1_D、Litigation2_D均值差異均在1%水平顯著，且無政治關聯的公司作為被告涉訴的次數和金額達到有政治關聯的3倍左右，差異倍數明顯大于未區分原被告涉訴情況時的結果。同樣地，這種差異僅在政治關聯是政治身份時顯著。當公司作為原告涉訴時，涉訴次數、涉訴金額的均值差異顯著性并不統一，表現為有無政治身份會對涉訴風險造成一定影響，但顯著性水平相對較弱，而有無從政經歷下涉訴風險差異依然不明顯。上述結果初步驗證了假設1和假設2。

表3 涉訴風險均值差異性檢驗

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。

(二)政治關聯對企業涉訴風險的影響

表4列示了政治關聯影響企業涉訴風險的回歸結果。從中不難看出，PC的系數均在5%水平顯著為負，表明政治關聯顯著降低了企業涉訴風險。而且，從系數來看，有政治關聯企業的涉訴次數比無政治關聯企業低0.285次，涉訴金額也比無政治關聯企業低，涉訴金額降低幅度相當于總資產的0.8%。該結果驗證了假設1。對政治關聯進行分類回歸后發現，政治身份更能顯著降低企業涉訴風險，表現為列(2)、列(4)、列(7)、列(9)中PC1的系數均顯著為負。而列(5)、列(10)中PC1_level的系數顯著為負則進一步說明，董事長擁有的政治身份級別越高，企業涉訴風險越低。但從政經歷對企業涉訴風險的影響相對較弱，表現為PC2的系數僅在列(9)中顯著。穩健性部分本文還將采用兩種替代的涉訴風險衡量指標重新進行上述檢驗。

對于控制變量，Sub的系數均顯著為正，說明擁有的子公司數越多，公司涉訴的可能性越高；Lev的系數均在1%水平顯著為正，表明企業負債水平較高時給企業帶來的資金周轉壓力會導致企業涉訴概率增加；企業財務狀況越差，業績虧損越嚴重，企業涉訴風險也越大，表現為Loss的系數均在1%水平顯著為正；Own_centra的系數顯著為負，表明股權越集中，企業涉訴的可能性越小；Dibo的系數在列(1)至列(10)中均在1%水平顯著，再次證實內部控制越有效，企業涉訴風險越小。

表4 政治關聯影響企業涉訴風險的回歸結果

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平；t值均為經White異方差和公司cluster調整以后的穩健性t值。

(三)不同法律環境下政治關聯對企業涉訴風險的影響

為進一步探討政治關聯降低企業涉訴風險的效果是否會受法律制度完善程度的影響，本文將樣本區分為法制完善程度較低和較高的地區，再次進行檢驗，結果列于表5。與預期一致，政治關聯對企業涉訴風險的影響僅僅在法制完善程度較低的地區顯著，表現為列(1)中PC的系數在5%水平顯著，而列(7)中PC的系數不顯著，驗證了假設3。細分政治關聯類型后進行的回歸結果顯示，在法制完善程度較高的地區，PC1、PC2、PC1_level的系數均不顯著；在法制完善程度較低的地區，與表4回歸結果一致，依然是政治身份降低涉訴風險的效果更明顯(PC1、PC1_level)，而從政經歷的影響較弱。以上結論說明，政治關聯的作用效果會受公司所在地法律環境因素的影響。此外，控制變量中，Dibo的系數無論是在法制完善程度較低的地區還是較高的地區依然均在1%水平顯著，表明內部控制對企業涉訴風險的影響并不隨法制完善程度的變化而變化。

表5 不同法律制度完善程度地區政治關聯對企業涉訴風險的影響

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平；t值均為經White異方差和公司cluster調整以后的穩健性t值。

五、進一步檢驗

(一)區分原被告后政治關聯對企業涉訴風險的影響

前文已檢驗了政治關聯對企業涉訴風險的影響，但企業可能是作為不同的訴訟主體涉訴，即作為原告或作為被告涉訴[注]也可能是作為第三人涉訴，鑒于訴訟樣本中作為第三人涉訴情況較少(不到3%)，這里忽略。。原告或被告的利益訴求并不相同，因此政治關聯是影響企業作為原告的涉訴情況還是影響企業作為被告的涉訴情況值得進一步探討。表6是區分訴訟主體后政治關聯與涉訴風險的回歸結果。

表6 區分原被告后政治關聯對企業涉訴風險的影響

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平。t值均為經White異方差和公司cluster調整以后的穩健性t值。Pseudo R-squared是偽R2，等于(1-L1/L0)，其中L1表示全模型的似然估計值，L0表示僅常數項模型的似然估計值，對于連續分布來說，似然估計值是密度的自然對數，而密度函數可能大于1，這樣似然估計值可能為正也可能為負，從而出現L1>L2>0，偽R2小于0的情況。偽R2并不具有解釋意義，觀察模型p值更準確，我們檢查了所有模型(包括后續圖表中出現類似情況的回歸模型)的F值或Wald chi2值，并不存在模型整體不顯著的情況。

從表6可見：政治關聯對企業作為原告的涉訴風險沒有影響，表現為當公司作為原告時，PC、PC1、PC2、PC1_level的系數均不顯著，即政治關聯并不影響企業起訴其他主體的決定；但政治關聯對企業作為被告的涉訴風險有顯著影響，其中政治身份對涉訴風險的影響更為顯著，且政治身份級別越高，涉訴風險越小，表現為列(7)、列(10)中PC的系數在5%水平顯著為負，列(8)、列(11)中PC1的系數在5%水平顯著，列(9)、列(12)中PC1_level的系數均顯著為負。政治關聯之所以會降低企業被訴的可能性，原因是：一方面，政治身份可能促使企業提前采取與相關對立主體進行交涉或協商的措施而非選擇成本較為高昂的訴訟方式解決糾紛；另一方面，對于準備起訴公司的主體來說，他們可能會因為顧慮公司強大的政治背景而選擇私下解決或妥協。

表7 不同法制環境下區分原被告后政治關聯對企業涉訴風險的影響

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平；t值均為經White異方差和公司cluster調整以后的穩健性t值。

此外，表7列示了區分法制完善程度后政治關聯與涉訴金額的回歸結果。不難得知，無論是在法制完善程度較低還是較高的地區，企業作為原告時的涉訴風險并未受到政治關聯的影響，表現為列(1)、列(2)、列(3)、列(7)、列(8)、列(9)中PC、PC1、PC2、PC1_level的系數均不顯著；政治關聯影響企業被訴的可能性主要發生在法制完善程度較低的地區，且相較于從政經歷，政治身份在法制完善程度較低地區的作用效果更明顯，而在法制完善程度較高的地區政治關聯的影響效果均不顯著。綜合表6和表7可知，政治關聯主要會影響企業被訴的風險而不是企業起訴的風險，且這種影響效果僅發生在法制完善程度較低的地區。

(二)政治關聯對不同案件類型涉訴風險的影響

政治關聯對涉訴風險的影響可能會因訴訟案件類型而異。在此，我們將訴訟案件區分為較為常見的借款融資類和買賣合同類，這兩類訴訟案件個數幾乎占所有訴訟樣本的80%。借款融資類訴訟涉及到借款和融資兩方面，這些都與資金相關。對于借款類訴訟，由于存在政治關聯這些非替代性機制，甚至有政府機構提供擔保，因此能更好地避免或降低訴訟。對于融資類，余明桂等(2008)發現有政治關系的企業比無政治關系的企業能夠獲得更多的銀行貸款和更長的貸款期限，因此，銀行會給予企業更多的融資便利，放寬條款限制，以避免訴訟的發生。但是對于買賣合同類，訴訟糾紛的重點可能在于貨物或合同的履行，且買賣合同較為標準化，利用政治關聯進行干預的難度大，所以政治關聯影響此類訴訟的可能性并不大。因此，區分案件類型有助于更加深入地了解政治關聯的影響效果是否存在不同。表8報告了區分案件類型后的回歸結果，從中可以看出，政治關聯對借款融資類涉訴風險的影響更為顯著，且在統計上，政治身份對該類涉訴風險的影響均在1%水平顯著，而政治關聯對買賣合同類涉訴風險的影響均不顯著。

表8 政治關聯對不同案件類型涉訴風險的影響

(續表8)

借款融資類涉訴次數(Litigation1_P)(1)(2)(3)涉訴金額(Litigation2_P)(4)(5)(6)買賣合同類涉訴次數(Litigation1_D)(7)(8)(9)涉訴金額(Litigation2_D)(10)(11)(12)Crosslist0.390(0.66)0.398(0.68)0.383(0.66)0.012(1.16)0.012(1.17)0.012(1.17)0.496(1.05)0.506(1.07)0.496(1.06)0.005(1.28)0.005(1.31)0.005(1.29)DA-0.217(-0.21)-0.206(-0.20)-0.212(-0.20)-0.011(-0.63)-0.011(-0.67)-0.012(-0.67)-0.628(-0.67)-0.618(-0.66)-0.622(-0.66)-0.005(-0.67)-0.005(-0.65)-0.006(-0.67)CV0.110(0.08)-0.032(-0.02)-0.020(-0.01)0.009(0.40)0.006(0.26)0.006(0.27)-0.610(-0.49)-0.593(-0.48)-0.636(-0.51)-0.006(-0.58)-0.006(-0.53)-0.007(-0.61)Dibo-0.367???(-5.83)-0.366???(-5.77)-0.368???(-5.78)-0.007???(-6.81)-0.007???(-6.78)-0.007???(-6.82)-0.287???(-5.19)-0.287???(-5.19)-0.288???(-5.20)-0.003???(-5.76)-0.003???(-5.77)-0.003???(-5.74)年份控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制行業控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制控制Observations495349534953495349534953495349534953495349534953Pseudo R20.1190.1210.1200.5130.5210.5180.07710.07700.07711.5291.5271.525

注：***、**、*分別表示1%、5%、10%的顯著性水平；t值均為經White異方差和公司cluster調整以后的穩健性t值。

(三)穩健性檢驗

本文開展了一系列穩健性檢驗，以確保結論的可靠性。一是，采用另外兩種方法衡量企業訴訟，即企業是否涉訴(涉訴次數不為0時取1，為0時取0)，涉訴金額加1后的自然對數。二是，在區分原告和被告時，采用涉訴頻率作為被解釋變量重新檢驗區分原被告后的結論，其中涉訴頻率包括：企業作為原告的涉訴頻率(Litigation3_P)，等于企業作為原告涉訴次數除以企業年度涉訴總次數，如果企業并未涉訴，則取0；企業作為被告的涉訴頻率(Litigation3_D)，等于企業作為被告涉訴次數除以企業年度涉訴總次數，如果企業并未涉訴，則取0。三是，采用董事長和總經理的政治關聯數據重新檢驗本文主要結論。四是，考慮到政治關聯對企業訴訟的影響不一定體現在當期，采用t+1期的訴訟數據重新進行檢驗。五是，上文對于法制完善程度的衡量采用了王小魯等(2017)公布的市場中介組織的發育和法律制度環境指數，此處重新采用市場化指數衡量。六是，考慮到有超過60%的企業無政治關聯，這可能會導致研究所得受無政治關聯企業的影響，因此采用PSM方法重新予以檢驗。以上不同穩健性檢驗得出的結果并未表現出顯著差異，由此說明本文結論是可靠的。限于篇幅，具體的檢驗結果并未列示。

六、結論

本文以2011—2015年滬深A股的非國有上市企業為研究樣本，實證檢驗了政治關聯對企業涉訴風險的影響，得到以下結論：(1)政治關聯能夠降低企業涉訴風險；(2)相比于官員型政治關聯，代表型政治關聯降低企業涉訴風險的效果更明顯；(3)政治關聯對企業涉訴風險的影響受限于當地的法制完善程度，僅當法制完善程度較差時政治關聯才能降低企業涉訴風險，而當法制完善程度較高時政治關聯難以發揮作用；(4)政治關聯主要降低的是企業被訴的概率而不是企業起訴的概率；(5)政治關聯主要降低的是企業借款融資類訴訟發生的概率而不是買賣合同類訴訟。本文結論有助于進一步理解企業與政府、政府與司法系統之間的關系，并對中國法律制度的完善以及司法改革具有一定指導意義。