政治关联、寻租环境与民营企业融资约束

此外，其它对融资约束问题的研究思路多是从地区金融发展视角，认为在金融越发达的地区，民营企业所受的融资约束越少，当政治关联以减少信息不对称方式影响民营企业融资时的确如此。但如果政治关联可以通过寻租方式降低民营企业所受的融资约束，则影响融资约束地区差异的就不再是金融发展程度，而是各地的资源配置方式，在非市场化资源配置的地区，政府官员对金融资源有更强的控制能力，并较容易促成寻租，且更能有效地将民营企业的寻租成本转化为自身的设租收益，从而会使民营企业和政府官员间的寻租行为更容易发生，因此，政治关联对民营企业所受融资约束的影响与地区的市场化资源配置程度有关。

由此本文提出假设2：在法律制度不健全的地方，在管制行业内经营的民营企业中，具政治关联对企业融资能力的影响更显著。

5.2 样本选取与数据来源

虽然我国的民营企业中，上市公司只占其中的一少部分，但上市公司的经营数据可以通过其所公布的年报获得，资料相对真实可靠，因此以往学者的实证研究大多也是以上市公司为数据样本。因此本文以2005-2009年在上海证券交易所、深圳证券交易所上市的所有民营企业为初始研究样本，共2359组。在此

[1]

基础上，借助陈斌（2008）的分类方法，本文将房地产业、建筑与工程、能源设备与服务(石油、天然气与供消费用燃料)、金属、非金属与采矿、汽车、资本市场、电力、燃气、复合公用事业及水务、公路与铁路运输(交通基础设施)、媒体、海运、航空及航空物流和货运（航天、航空）及国防、多元电讯服务行业作为政府管制行业。由于陈斌（2008）的分类方法比CSRC行业分类和GICS行业分类更细致，且存在一些企业由于多元化程度较高主营业务行业不易辨别，为确保行业分类的准确性，本文查阅了所有民营企业年报的“公司主营业务收入分行业构成情况”，将其主营业务行业与上文提到的高壁垒管制行业相比照，如在管制行业内的营业收入占总营业收入总额的50%以上，则认为该民营企业在管制性行业内经营。经过筛选和整理本文共得到在管制性行业内经营企业的数据样本895组，其中2005年148组，2006年163组，2007年172组，2008年188组，2009年224组。

本文的全部财务数据来源于国泰安（CSMAR）数据库和CCER金融研究数据库。但对民营企业是否政治关联的判断来源于作者对全部样本公司董事长、总经理简历的手工整理。对民营企业所在地区法律规范情况的数据来源于作者对样本公司注册地进行手工整理后，与樊纲指数（2006）相对照赋值的结果。对行业受管制程度的测度根据Wind数据库编制的我国各行业所受行政性壁垒指数。

5.3 研究变量的定义说明

（1）政治关联

当前，国内外对刻画政治关联的指标存在争议，Faccio（2006）用企业主及其子女、父母、亲属、朋友是否在政府或军队任职来判定该企业是否存在政治关联。在对中国的研究方面Fan（2007）通过对CEO政治背景的考察来判定企业是否存在政治关联；吴文峰、吴冲锋、芮萌（2009）认为我国董事长对企业决策也可能产生重要影响，在Fan的基础上加上了对董事长政治经历的考察；罗党论、刘晓龙（2009）则是以董事会中具有政治背景董事所占比例来衡量企业的政治关联程度。本文采用吴文峰等（2009）的方法认为只有董事长、总经理中一人具有政治经历，则该公司存在政治关联，并使用虚拟变量（PoliConn）来测度。

（2） 民营企业注册地的资源配置方式

樊纲指数是我国学者常用的评价我国市场化程度、政府干预经济发展程度、税负程度的研究，我国很多学者在研究地区差异对上市公司经营的影响时都会借助樊纲指数予以分类，如吴文峰、吴冲锋、芮萌（2009）等。在樊纲指数中与本文研究主题相关的有“政府与市场关系”、“市场分配经济资源的比重”、“减少政府对企业的干预”三项，以往学者在研究政企关系时多用“政府与市场关系”这个综合指标，然而本文认为该指标包含内容过广，不利于代理政府对资源配置影响能力这一范围相对狭窄的构念，而“减少政府对企业的干预”则带有政府行为对企业经营产生不利影响的倾向，与本文所研究的政府“帮助”民营企业降低融资约束不相符。因此，本文使用“市场分配经济资源的比重”这一指标对全国各省（市）进行排序，并将排位大于平均值的地区设为市场化资源配置地区，排位小于平均值的地区设为非市场化资源配置地区。

5.4 融资约束检验模型与实证思路

对融资约束的测量指标方法曾经引起过学术界的争论，由于融资约束是不可观测的，因此无法用一个指标来衡量企业所受融资约束程度的大小，只能通过分组检验的方法观测融资约束是否存在。最早FHP [1]

虽然按照陈斌的分类方法，房地产业属于进入壁垒中等的行业，但近年来针对房地产的政策频出，且政府已明确指出要依靠货币政策，对房地产行业的运行进行宏观调控，因此本文将房地产业作为管制型行业来研究。

（1988）从公司是否发放股利的视角研究融资约束的存在，根据公司股息发放的多少将其分为低股息公司和高股息公司，并通过进一步分析其规模对投资—现金流敏感性的影响，考察其所受融资约束是否存在差异。此后，Kaplan和Zingales（1997）为代表的理论观点论证了即使在一期模型，投资对现金流的敏感性并不必然地随着融资约束程度的减弱而减弱。Almeida et al（2002）则认为，由于公司所受到的融资约束同样影响了公司的现金持有政策，而现金是一个金融变量，因此他提倡使用现金—现金流敏感度来研究融资约束问题。对我国民营企业来说，融资本已十分困难，基本不可能因应对未来的投资而过量持有现金，现金-现金流敏感性模型在对我国民营企业的研究中是否合适有待商榷，因此本文仍使用最初FHP提出的投资-现金流敏感性加以分析。

以往学者为了构造投资-现金流模型时较为常用的是欧拉方程投资模型和托宾Q模型，但在各类数据库中我国民营上市公司托宾Q值多有缺失，因此本文选用基于欧拉方程的投资模型，并借鉴Laeven（2003）、Bond and Meghir（1994）的作法，并在此基础上对模型中的控制变量加以调整，作为本文进行数理统计分析所使用的多元回归模型，特别值得提出的是以往学者的研究中一般不对年份加以控制，但由于本文所选样本期间为2005-2009，期间我国对会计政策作出过重大调整，这会使2007年以前和2007年之后的数据可能不具有连贯性，因此本文对年份变量加以控制。本文的检验模型如下：

?I??K???I??I??Y??CF???????????????????01234??K??K??K??K???it??i,t?1??i,t?1??i,t?1??i,t?1

2 （式5.1）

?Year2005?Year2006?Year2007?Year2008?Year2009??it对投资支出It，主要有三种计量方法。一是采用固定资产净值的变化值；二是采用固定资产的变化值加上折旧费用；三是采用现金流量表中的“固定资产投资支付的现金”这一指标。前两种方法实际上只是

估算的数据，不能准确核算企业实际的投资金额，因此本文采用第三种计量指标。同时，本文对投资支出It除以了期初的总资产以剔除规模的影响Kt，本文采用的是期初总资产，Yt本文采用的是t期的主营业务收入，CFt为企业t期的经营活动现金净流量，Year2005-Year2009是年份控制变量，对属于某年份的数据，该年份的控制变量值为1，其余为0。

对于式5.1来说，衡量融资约束大小的标准体现在系数?4上，假如?4显著为正，说明企业的投资受到内部现金流的显著影响，或者说企业的投资依赖于内部现金流，即企业受到了外部的融资约束。

6. 实证研究结果

6.1 描述性统计

本文重点研究在管制行业内经营的民营企业，共895组样本，占全部民营企业2353组样本的38.0%，由此可见，即便管制行业对民营企业的进入要求极为苛刻，但可能是受到管制行业高利润率的驱使，我国民营企业仍对进入管制行业具有较高的热情。同时我们发现在全部民营企业样本中有20.9%的企业具有政治关联，而在管制性行业内经营的民营企业样本中有28.2%的企业具有政治关联，由此可见在管制行业内经营的民营企业具有更高的政治关联比例，这与张敏、黄继承（2009）的实证结果基本一致，即在我国具有政治关联的企业更容易突破行政性行业进入壁垒，进入管制行业内经营。按照企业注册地的资源配置方法进行分类，可得在管制行业内经营且在资源配置市场化程度较低地区注册的民营企业所占比例较高为48.4%，在资源配置非市场化的地区，民营企业更倾向于经营管制性行业。

在管制行业内经营的民营企业各变量描述性统计结果如下表所示：

表3 管制行业内经营民营企业模型变量描述性统计结果 Policonn 0.281564 0 0.272727 0 平均值 中位值 平均值 中位值 ?I??? ?K?it0.057735 0.028512 ?I??? ?K?i,t?10.070025 0.031273 市场化资源配置组 0.056264 0.075455 0.028151 0.027807 0.033121 0.001097 非市场化资源配置组 ?I??? ?K?i,t?10.022394 0.000978 2?Y??? ?K?i,t?10.78722 0.545423 0.831932 0.598299 ?CF??? K??i,t?10.04526 0.045872 0.041747 0.042357 平均值 中位值 0.291667 0 0.059309 0.028704 0.064218 0.029925 0.016237 0.000896 0.739403 0.490474 0.049017 0.047048 由上表可知，在管制行业内经营的民营企业中，注册地再非市场资源配置程度较高地区的，具有政治关联的比例略高于注册地在市场化资源配置程度较低的地区。且在非市场化资源配置组的营业收入相对较低，同时投资率和现金持有率却相对较高，可见非市场化资源配置地区的民营企业虽然业绩相对较差，但投资和获取现金的能力却相对较强。

如将上述统计指标再按是否政治关联进一步分组可得如下结果：

表4 按是否政治关联分组模型变量描述性统计结果 ?I??? ?K?it0.05845 0.029023 0.057455 0.027269 0.056932 0.024569 0.056013 ?I??? ?K?i,t?10.078659 0.034408 0.066636 ?I??? ?K?i,t?10.025262 0.001184 0.021268 2?Y??? ?K?i,t?10.841956 0.54423 0.765735 0.546305 0.882701 0.566244 0.812894 0.608457 0.801211 0.507448 0.713952 0.473084 ?CF??? ?K?i,t?10.046659 0.046332 0.044711 0.04577 0.043636 0.051466 0.041038 0.04147 0.049682 0.045512 0.048743 0.049863 政治关联组 非政治关联组 政治关联组 非政治关联组 政治关联组 非政治关联组 平均值 中位值 平均值 中位值 平均值 中位值 平均值 中位值 平均值 中位值 平均值 中位值 0.029465 0.000868 市场化资源配置地区 0.084306 0.035418 0.072136 0.023224 0.001255 0.022999 0.029961 0.032456 0.001053 非市场化资源配置地区 0.059969 0.032746 0.059038 0.024642 0.073011 0.033539 0.060597 0.024637 0.0273 0.001125 0.011681 0.000607 由上述描述性统计结果可知，总体来看无论是用平均值还是中位值进行比较，政治关联组拥有更高的投资率、主营业务收入和现金；当按是否为市场化资源配置方式对全样本分组后，无论是在市场化资源配置地区还是在非市场化资源配置地区，政治关联组的的投资率、主营业务收入和现金都高于非政治关联组，但相比之下在非市场化资源配置地区政治关联的作用效果略为明显。

6.2 实证检验结果

为了检验政治关联对在管制行业内经营民营企业融资约束的影响，本文采用分组的方法来检验，首先本文将全部进入管制行业的民营企业分为具有政治关联组和不具有政治关联组，观察政治关联对融资约束的整体影响；之后在按照各地区的资源是否按照市场化配置将其分为市场化资源配置组和非市场化资源配置组，并比较两组样本是否受到融资约束；最后分别在市场化资源配置组和非市场化资源配置组内部再按照是否政治关联将样本分组，考察在市场化资源配置地区和非市场化资源配置地区政治关联所起作用的差异。

实证结果如下表所示：

表5 政治资源、市场化资源配置独立影响下样本企业融资约束差异 全部样本 全部样本 全部样本 政治关联组 非政治关联组 市场化资源配置非市场化资源配组 置组 0.032 0.023 0.034 0.042 0.017 （4.607） （1.694） （4.247） （5.167） （1.477） 0.437 0.406 0.485 0.468 0.475 （13.287） （4.797） （11.454） （11.825） （6.353） -0.182 （-9.718） -0.205 （-2.100） -0.195 （-9.570） -0.200 （-10.344） -0.267 （-2.954） 常数项 ?I??? ?K?i,t?1?I??? ?K?i,t?12?Y??? ?K?i,t?1?CF??? ?K?i,t?1年度 行业 N -0.002 （-0.832） 0.050 （2.359） 控制 控制 895 0.183 25.974 0.006 （.987） 0.050 （1.262） 控制 控制 250 0.174 7.590 -0.006 （-1.768） 0.045 （1.763） 控制 控制 625 0.186 19.368 -0.003 （-0.815） 0.083 （3.214） 控制 控制 464 0.268 22.084 0.000 （-0.167） 0.023 （0.679） 控制 控制 431 0.132 9.201 Adj_R2 F

由上表可知，我国在管制行业内经营的民营企业普遍受到融资约束，说明我国的政府行业管制会对民营企业融资约束造成影响，我国产业政策并不鼓励民营企业进入上述管制行业。但如果按照政治关联分类，我们发现政治关联组的样本企业未受到显著的融资约束，而非政治关联组的样本企业受到的融资约束程度显著，这说明政治关联对缓解在管制行业内经营民营企业所受融资约束有一定作用，政治关联企业可能利用其与政府官员间的关系，促成政府官员与民营企业间的寻租行为，以使其所受融资约束程度减弱。同时，由于本文所选的样本企业是在管制行业内经营的民营企业，即便政治关联会降低信息不对称程度，也理应不会获得融资好处，但实证结果却发现政治关联仍会使企业所受融资约束程度降低，这也初步证明政治关联在缓解我国民营企业融资约束过程中起作用的机制并不是降低信息不对称，而是促成民营企业和政府官员间的寻租行为。在将民营企业注册地按资源配方式区分后，我们发现在市场化资源配置地区管制行业内经营的民营企业受到显著的融资约束，而在非市场化资源配置地区管制行业内经营的民营企业却未受到融资约束。这或可解释为在非市场化资源配置地区政府官员对融资资源的控制力更强，如果降低民营企业融资约束的机制是寻租，则在此类地区，政府官员设租的能力更强，从而通过寻租机制人为降低了民营企业所受的融资约束。

政治关联和各地区的资源配置方式双重影响下，在管制行业内经营的民营企业所受融资约束情况如下表所示：

表6 政治资源、市场化资源配置双重影响下样本企业融资约束差异 市场化资源配置组 非市场化资源配置组 政治关联组 0.049 （2.254） 0.612 （4.081） -0.672 （-2.586） -0.002 （-0.219） 0.063 （1.078） 控制 控制 124 0.167 4.111 非政治关联组 0.016 （2.076） 0.550 （12.000） -0.223 （-11.465） -0.004 （-1.367） 0.066 （2.386） 控制 控制 335 0.353 23.887 政治关联组 0.003 （0156） 0.352 （2.845） -0.114 （-0.924） 0.010 （1.379） 0.019 （0.365） 控制 控制 125 0.234 5.777 非政治关联组 0.026 （2.110） 0.701 （6.153） -0.881 （-3.817） -0.007 （-1.042） 0.029 （0.658） 控制 控制 305 0.129 6.624 常数项 ?I??? ?K?i,t?1?I??? ?K?i,t?12?Y??? ?K?i,t?1?CF??? K??i,t?1年度 行业 N Adj_R2 F

如上表所示，在资源配置方式和政治关联的双重影响下，所有在管制性行业经营的民营企业中，只有