紅黑名單對企業績效的影響研究

摘要：紅黑名單作為中國特色社會信用體系的重要組成部分，是實施失信懲戒與守信激勵的關鍵抓手。當前紅黑名單處于發展前期階段，其實施效果有待檢驗。以2017一2022年A股上市公司為樣本，研究紅黑名單對企業績效的具體影響，檢驗是否能夠切實提高守信收益與失信成本。研究發現，黑名單可以顯著降低企業績效，而紅名單可以一定程度上提升企業績效。從實施效果上看，紅名單明顯弱于黑名單，說明存在重處罰輕獎勵的失衡現象，后續建設應該加大信用惠企方面的資金投入。

關鍵詞：黑名單；紅名單；企業績效；失信懲戒；守信激勵中圖分類號：F276 文獻標志碼：A 文章編號：1673- 291X（2025）08- 0123- 05

近年來，我國高度重視社會信用體系建設，國務院辦公廳陸續出臺多項政策。2007年《關于社會信用體系建設的若干意見》首次確立失信懲戒與守信激勵相結合的基礎性制度安排。2014年《社會信用體系建設規劃綱要》進一步強化以信用獎懲為核心的系統性制度架構。2022年《關于推進社會信用體系建設高質量發展促進形成新發展格局的意見》強調聯合獎懲機制是我國社會信用體系持續完善的制度保障。在此背景下，企業紅黑名單被納入了征信系統，依據聯合獎懲備忘錄要求，形成各領域的失信“黑名單”與守信“紅名單”。

一、相關概念和研究綜述

黑名單的認定依據企業惡意拖欠款項、未履行合同協議、嚴重違法違紀等負面行為，被納入的企業將面臨政府監管頻次增加、準入資格限制、融資限制、招投標限制、行政罰款等懲戒措施。紅名單則依據企業在環境保護、技術創新、社會責任、稅費等方面的守法誠信行為，入選企業可享受政務便利、審批綠色通道、貸款優惠及表彰等激勵。聯合獎懲制度雖已在全社會范圍推廣，但因區域間認定指標差異化、全國性統一標準缺失等短板，信用監管效能尚未完全釋放。作為事中事后監管的創新工具，信用紅黑名單是否及如何影響名單企業的經營績效，從而發揮監管作用需深入探究。本文利用計量經濟學方法，基于紅黑名單數據，從企業績效視角分別探討紅名單和黑名單對企業經營的具體影響，為評估實施效果及優化舉措提供參考。

企業績效受到多方面因素的影響，既包含市場競爭、經濟政策、稅收制度等宏觀因素，也涉及股權結構、稅務信用、社會責任等微觀層面。然而，現有研究忽略了信用制度研究視角，尤其對紅黑名單機制與企業績效影響的關注不足。紅黑名單制度作為社會治理的重要工具，通過褒揚誠信主體與懲戒失信主體的雙重機制，對企業運營產生多維影響。進入紅名單有助于提升企業的市場知名度并增強其社會影響力反之，黑名單會給企業帶來“適度懲罰”和“交易尊嚴”的喪失，企業可能會受到公眾不可預測的反應，導致不能在未來還清債務，因此，需對尚未達到黑名單標準的企業實施隱私保護，避免不當披露損害其融資能力。盧盛羽認為，守信激勵可以促進信用資本利用權的合法行使，帶來交易便利。馬佳悅發現黑名單令企業信譽受到打擊，消費者購買意愿減少，導致企業經營虧損甚至瀕臨破產。當前，從企業績效的維度研究紅黑名單的影響尚不充分，未能清楚揭示它們之間的作用關系。

紅黑名單在我國實施時間較短，存在信用聯合獎懲覆蓋領域有限，且守信激勵程度較低、失信成本偏低[15]等諸多不足。馮輝和張藝指出，企業聯合懲戒在認定、公布、修復和救濟等程序性規則存在不統一和疏漏。華憶昕和林泰認為，獎懲制度完善需要明確“紅黑名單”的設定主體、統一名單的列入條件、構建信息共享和評價互認機制以及規范名單的實施效果。張皓然認為，紅黑名單需有時效性，守信與失信主體的動態更新是實施行政獎勵與懲罰的前提。既有研究多采用定性分析方法，在揭示紅名單和黑名單的具體影響效果上有待深入挖掘。本文創新性地構建量化評估模型，通過實證檢驗紅黑名單制度對企業績效的具體影響，為改進提供科學依據。

本文的主要研究貢獻在于從社會信用體系視角研究影響企業績效的因素。紅黑名單通過科學識別信用記錄，實現守信激勵與失信懲戒，是信用治理的新興手段，但其實施效果尚待檢驗。本文分別探究紅名單與黑名單對企業經營績效的影響，評估其實施效力，為優化聯合獎懲機制、推動社會信用體系建設高質量發展提供科學參考。

二、理論分析與研究假設

在現代市場經濟環境下，企業的信用狀況對經營績效有著深遠影響。作為信用治理體系中的差異化評價機制，紅黑名單制度通過信用信息的分類監管效能，已逐步重構市場主體的競爭位序。理解其作用機制對于揭示信用體系建設的經濟效應具有重要意義。以下將從理論層面剖析紅黑名單對企業績效的影響機制，并提出研究假設。

（一）黑名單對績效的影響機制

黑名單增加了企業的融資難度。信息不對稱理論認為，在交易中掌握更多信息的人能在交易中獲得有利的地位，因此交易雙方都會盡力獲取交易對手的相關信息。黑名單就是一種緩解信息不對稱的措施，通過向社會公眾披露失信企業，增加信息的透明度。授信企業往往會密切關注黑名單，規避失信的企業，保證按時回收欠款。同時，被列入黑名單的企業會面臨融資壁壘，即更嚴的資質審查和更低的融資額度，影響企業日常運營的資金周轉，甚至可能拖累經營績效。

黑名單降低了企業的社會聲譽。進入黑名單意味著企業存在不守信的行為，公示黑名單如同將企業釘在恥辱柱上，對其聲譽造成打擊，在社會上產生負面評價。社會公眾在知悉黑名單信息后必然會對該企業的期待值降低，隨之而來的是消費者對其產品的購買欲望減少，還可能在人群之間引起口碑的負面傳播，進一步影響產品的銷量，導致企業出現績效下滑。

黑名單給企業帶來額外的資金支出。納入黑名單的企業可能面臨有關部門的行政處罰，需要繳納一定數額的罰金，而且還會失去政府的稅費減免或財政補貼的機會，增加了機會成本。此外，由于黑名單的企業存在不誠信的記錄，違約可能性偏高，金融機構為了對沖信用風險，必然會在黑名單企業的貸款中提高利率，加重了利息支出負擔，可能導致企業績效下滑。

基于上述分析，本文提出假設1。

H1：其他條件不變情況下，企業被列入黑名單會遭受績效下降。

（二）紅名單對績效的影響機制

紅名單可以提升企業資源配置能力。被納入紅名單的企業可以享受信用激勵政策，這是對企業守信行為的肯定。實施紅名單實際上是對企業信用資本利用權的認可，意味著企業可以憑借自身信用在社會上獲取更多的資源。基礎資源理論指出，不同企業所獲取的資源數量以及獲取途徑是不同的，獲取資源多且成本低的企業競爭力更強。入選紅名單的企業在資源配置方面往往具有更大的優勢，在融資審批、稅費減免、財政補貼、項目申報、原料供應等方面獲取便利，有助于提升企業績效。

紅名單可以增加企業的社會聲譽。入選紅名單意味著企業在公眾心目中的聲譽得到了提升，有助于增強消費者對企業的信任感，從而促進產品銷售和市場份額的擴大。良好的聲譽使企業更易于獲取優質的供應商和客戶等資源，降低交易成本；有助于吸引高素質的人才加入，提升企業經營水平，最終推動績效持續增長。

紅名單可以增強企業的創新能力。入選紅名單不僅是對企業過去成績的肯定，也是對企業未來發展的期許。這種期許有助于激發企業的創新精神和競爭意識，推動企業不斷研發新產品和新技術，提升產品質量和服務水平。同時，政府和社會各界也會為入選企業提供更多的創新資源和支持，助力企業實現創新驅動發展。因而，紅名單企業更容易進入新市場、拓展新業務領域，實現績效增長。

基于上述分析，本文提出假設2。

H2：其他條件不變情況下，企業被列入紅名單會獲得績效提升。

三、研究設計

前文通過理論分析構建信用紅黑名單對企業績效的影響機制理論框架，并提出了相應的假設。為驗證假設的有效性，進行如下研究設計。

（一）數據來源

本文基于2017—2022年的A股上市企業數據，對紅黑名單與企業績效的關系進行實證分析。其中，財務數據源于國泰安數據庫（CSMAR），非財務數據源自迪博公司網站，紅黑名單源自信用中國網站。經過有效性篩選，剔除缺失數據的企業，最后得到4454個研究樣本。為消除變量異常值的影響，所有連續變量均做了" 和" 的縮尾處理。

（二）模型構建與變量測量

為檢驗信用紅黑名單對企業績效的影響，分別構建如下回歸模型：

其中，ROE表示凈資產收益率（凈利潤與平均凈資產的比值），" 表示黑名單企業，" 表示紅名單企業，SIZE表示企業規模（總資產的自然對數），IC表示企業聲譽（迪博內部控制指數），LOAR表示企業的資產負債率（總負債與總資產的比值），" 表示獨立同分布的隨機誤差，" 表示截距項，" 分別為模型的各變量系數，表示各變量對ROE的線性影響程度。

被解釋變量：企業績效，用凈資產收益率ROE表示，不僅衡量財務績效，也可以體現到股東權益，能夠全面反映企業運營情況。

解釋變量：是否列入紅黑名單，用虛擬變量來表示，取值1代表企業被列入名單，取值0代表企業未被列入名單。

控制變量：本文對企業規模（SIZE）、企業聲譽（IC）、資產負債率（LOAR）等影響企業績效的因素進行了控制。

四、實證結果分析

本節首先對樣本數據的統計學特征進行描述，然后系統分析各個變量之間的相關性，最后探討黑名單與紅名單對企業績效產生的具體影響。

（一）描述性統計分析

表1展示了變量的描述性統計結果。可以看到，企業績效（ROE）之間有較大差異，大部分均值都處于負數，即企業處于虧損狀態，說明企業經營狀態不佳。黑名單的均值明顯大于紅名單的，這是因為黑名單實施力度更大，上榜黑名單的企業數量更多。從上市企業的規模來看，標準差較小，說明企業資產規模相差不大。企業聲譽通過迪博內控指數來衡量，指數為0代表企業沒有披露其內部控制水平或者內部控制出現了較嚴重問題，均值498.223說明我國企業的內部管控在整體上處于較好水平。從資產負債率來看，均值為0.492，表明上市企業負債率不高，大部分企業謹慎使用杠桿；然而，最大值為1.059，說明少部分企業存在資不抵債現象。

（二）相關性分析

整體相關性分析結果如下頁表2所示。可以看到，表中各個變量的相關系數都小于0.5，因此不存在明顯多重共線性問題。黑名單與企業績效在" 的顯著性水平上負相關，說明企業被列入黑名單之后，經營活動受限，企業績效將明顯降低。同時，黑名單也和企業規模、企業聲譽形成顯著的負相關關系，說明列入黑名單會明顯減少企業資產，企業聲譽會遭到嚴重的打擊，從而減少企業績效。然而，在" 的顯著性水平上，黑名單與資產負債率正相關，進一步驗證了列入黑名單會使企業績效下滑，導致所有者權益受損，拉低了總資產水平而抬升資產負債率。

另外，在" 的顯著性水平上，紅名單與企業績效正相關。這說明企業被列入紅名單后，在行政審批、信貸融資、稅費減免等方面享受優待，對企業績效的增長有明顯的促進作用。同時，紅名單與企業聲譽、企業資產、資產負債率正相關。這說明列入紅名單，社會的認可度提升，各方面紅利紛至沓來，讓企業有動力進一步提高軟實力，鞏固其社會聲譽；而且紅名單給企業的融資帶來便利，促進債權資產增加，進而增加總資產規模，但同時也拉高了資產負債率。

（三）回歸結果分析

表3展示了回歸計算結果。可以看到，黑名單" 對企業績效ROE的影響通過了" 的顯著性檢驗，且系數為負數，現實含義是其他條件不變時，企業被列入黑名單后，ROE會減少0.5382。這充分說明黑名單存在警示效應，令企業遭受經濟方面的損失。企業為避免上榜黑名單出現績效下滑，會竭力遵守信用秩序，杜絕失信行為，從而促進社會信用水平的整體提升。可以發現，紅名單" 對企業績效ROE的影響通過了" 的顯著性檢驗，且系數為正數，現實含義是其他條件不變時，企業被列入紅名單后，ROE會增加0.093。這說明紅名單存在一定的激勵效應，企業為了享受紅名單帶來的福利，會進一步深化誠信意識，強化守信行為，積極奉獻社會，從而促進社會整體信用水平向更高層次發展從實施效果來看，黑名單效應明顯強于紅名單。前者在" 的置信度下顯著，而后者僅在" 的置信度下顯著，且前者對ROE的回歸系數——對企業績效的影響程度遠遠大于后者。這表明紅名單的發展滯后于黑名單，守信激勵的強度低于失信懲戒的強度，存在失衡現象。由于懲戒是將資金從企業流向政府，而激勵需將資金從政府流向企業，因此出臺懲戒措施往往比激勵措施更為容易，體現為企業因紅名單而享受的福利遠少于因黑名單而遭受的損失。相比于黑名單，紅名單在調動企業守信積極性上的作用較小，需要政府在未來重點優化，提高褒獎力度。

五、結論和建議

當前我國社會信用體系已見雛形，通過構建覆蓋全體社會成員的信用數據庫，系統整合了經濟交易、社會生活等多個維度的信用信息。本質上，信用體系是一種社會治理手段，通過信用信息的合規應用，實現守信激勵和失信懲戒，樹立誠信社會風氣，在提高社會治理效率的同時助推經濟高質量發展。為了落實信用獎懲機制，企業紅黑名單應運而生。經過多年推行，其實施成效仍待檢驗——是否能夠切實提高守信收益與失信成本，促進社會信用秩序的自覺形成？我們從社會信用體系的角度出發，研究紅名單和黑名單對企業經濟利益的具體影響，以此剖析實施效果好壞，主要研究發現如下。

黑名單可以顯著降低企業績效，對失信行為有警示震懾效力，以懲罰性約束減少企業違法失信活動。紅名單可以一定程度提升企業績效，以獎勵性措施提高企業的守信積極性，促使企業從事有益社會的活動。然而，紅名單的實施效果弱于黑名單，前者對企業績效的影響遠遠小于后者，體現了獎勵與懲罰失衡的現象。值得注意的是，失信懲戒不能替代守信激勵，因為黑名單僅關注失信行為，避免社會信用水平惡化，而紅名單聚焦于守信行為，推動社會信用水平向更高層次發展。我們必須雙管齊下，獎罰并重，才能實現社會信用體系高質量發展。

針對研究發現，提出相關政策建議：一方面，政府部門加強紅名單建設，全面細致采集、整理與共享企業守信行為信息，統一規范紅名單的列入標準，安排財政專項資金，在給予精神激勵的同時加大物質獎勵，建立企業對守信行為的積極預期；另一方面，加大紅黑名單的宣傳力度，廣泛利用電視、報刊、網絡等途徑提升紅黑名單的影響力，加深公眾對黑名單的敬畏及對紅名單的崇尚。同時，企業要深刻認識紅黑名單對經營績效的影響，加強自身信用建設，避免非故意過失而誤入黑名單，積極對標紅名單的守信行為，將其轉化為績效增長的驅動力。

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