市场环境、政治关系与企业资源配置-实证检验结果及分析

在进行模型回归前，先来看各变量之间的相关性，如表5-1所示。

从表5-1可以看出，董事会有政治背景比例（PCrate）与董事会政治背景强度（CPCB）的相关性很强，其原因在于从变量定义来看，董事会政治背景强度很大程度上是内生于董事会有政治背景的比例，因此本书把这两个变量当做企业政治背景的刻画变量。董事会有政治背景比例（PCrate）与市场环境的各个变量，如地区产权保护水平指数（Lawindex）、政府干预指数（Govindex）、金融市场发展指数（Finindex）、地区GDP发展水平（GDP）等都呈显著负相关关系。而与负债比例（Leverage）、资产规模（Lnassert）呈显著正相关关系。董事会政治背景强度（CPCB）也与市场环境的各个变量如地区产权保护水平指数（Lawindex）、政府干预指数（Govindex）、金融市场发展指数（Finindex）、地区GDP发展水平（GDP）等都呈显著负相关关系，同时还与控制人是否指定管理层（Manager）、现金流与控制权分离程度（Separate）、企业平均业绩（ROA）、负债比例（Leverage）、资产规模（Lnassert）以及民营化途径（Tujing）呈显著正相关关系。

市场环境各变量之间如地区产权保护水平指数（Lawindex）、政府干预指数（Govindex）、金融市场发展指数（Finindex）与地区GDP发展水平（GDP）相关性很强，故在下文的回归中，这几个指数分别在模型中引入。

在进行模型回归前，根据董事会的董事背景有政治背景强度（CPCB）进行了分组的检验，如表5-2所示。

表5-2　变量的分组检验结果

表5-2的分组检验结果表明，民营上市公司中董事会的董事背景有政治背景强度，其所在的市场环境要比没有政治参与的公司所在的市场环境差，而且这种差别是十分显著的，如地区产权保护水平指数（Lawindex）、政府干预指数（Govindex）、金融市场发展指数（Finindex）、地区GDP发展水平（GDP）的组间检验都存在高度的显著。与前面的变量之间相关性检验类似，控制人是否指定管理层（Manager）、现金流与控制权分离程度（Separate）、企业平均业绩（ROA）、负债比例（Leverage）、资产规模（Lnassert）以及民营化途径（Tujing）的组间检验都是显著的。

更进一步的分析是通过模型的回归来得出，如表5-3、表5-4所示。

表5-3　民营企业的政治关系与市场环境线性回归结果

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著。各变量的定义同表5-1。

表5-4　民营企业政治关系与市场环境的Logistic回归结果分析

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著。各变量的定义同表5-1。

表5-3、表5-4分别是两个模型的回归结果，从中可以得出以下研究结论：

市场环境确实显著影响到了民营上市公司的政治参与动机。其中，地方的产权保护指数（Lawindex）与PCrate、CPCB呈负相关关系，模型（1）与模型（5）中，T值与Wald值分别为3.557和23.353，都在1%程度显著。分假设1即地方的产权保护水平越差，民营上市公司越需要跟政府形成政治关系，得到了很好的验证。这跟Boukakri等（2006）的跨国研究，发现公司的政治参与容易在一个司法不独立国家发生的结论是一致的。由于我国的民营资本长期在体制外成长，民营经济曾以扭曲和变异的形式发展，真正把民营经济纳入体制之内，使其获得健康发展的制度平台出现的时间不长。尽管在1998年召开的中共十五大承认和确立了以公有制为主体、多种经济成分共同发展的基本经济制度，但是，直到2004年3月14日第十届全国人民代表大会二次会议通过《中华人民共和国宪法修正案》才明确规定“公民的合法的私有财产不受侵犯”。然而，到目前为止，尽管非公有制经济财产总量不断增加，在国民经济总量中占有重要地位，但是，与此相适应的非公有制财产的具体保护制度仍然不完善、不到位，执行仍然不力，对私营企业的经营范围、行业准入等仍然存在诸多掣肘。因为法律保护不力，无论是作为公共权力的政府部门或假借社会整体利益名义的某些组织，还是某些处于强势地位的个人，非法侵犯私营企业财产的事件时有发生。正因为这样，民营企业往往会寻求一种替代的机制来进行自我保护。比如在1987年以前，民营经济还没有获得合法地位，这期间民营经济戴上“小帽子”混迹于各种专业户、重点户和个体户之中。之后，民营经济虽取得合法地位，但由于国家在政策上对民营经济的歧视，相当部分的民营企业千方百计要戴上“红帽子”或者“洋帽子”，把私人资本在法律上注册为集体企业或外资企业。再后面，由于允许民营企业主参与政治，从而企业会把这种政治参与当成是对财产权的自我保护机制。这说明，产权保护对民营经济的发展是如此重要，正如杨小凯（2003）认为工业革命之所以发生在英国而非西班牙，主要原因在于：大西洋贸易的影响、王室垄断专权受到限制及相关制度的形成（主要是保护私有产权、社会阶层的自由流动等）。

政府干预指数（Govindex）与PCrate、CPCB呈负相关关系，模型（2）与模型（6）中，T值与Wald值分别为2.147和8.648，分别在5%与1%程度显著。分假设2即地方政府的干预越大，民营上市公司越需要与政府形成政治关系，得到了很好的验证。实际上，政府干预的影响是无所不在的。在最低的干预层次上，政府可以通过价格机制，比如通过税收和补贴，来改变企业的成本收益结构，从而改变其行为。在中等的干预层次上，政府可以通过行政和法律手段，鼓励、禁止和规范产业和企业的行为。在最高的干预层次上，政府可以拥有并直接管理和操作企业，将企业资源直接用于实现政府的就业、居民收入和其他经济或非经济目标。中国经济体制改革的一个重要特征就是“分权让利”，在不改变政治权力基本结构的条件下，中央和地方实行经济上的分权，也就是下级政府承包一定的税收，上缴税收达到一定份额后，剩下的就归自己支配（纪宝成，2003），这时的地方政府变成了一个具有独立经济利益的主体。上市公司对地方政府意义重大，不仅可以通过证券市场融资，而且在税收、就业和社会稳定方面起着重要作用，所以，对所属上市公司的干预也就成为地方政府的必然行为。当政府控制企业的时候，也就是说上市公司为国有控制，那么国有企业要实现政府的目标就显得比较容易，这正是为什么说国有企业承担了政府相应的经济保障功能。但当政府没有控制企业，也就是说企业为民营的时候，政府要对企业进行干预就显得有一定的困难。可是政府可以有一个更经济的要求企业追求政治目标的方法，那就是管制。管制赋予了政府对那些民营企业进行控制的权力。权力资本理论就认为一旦公共权力进入市场，就会转化为资本，攫取经济剩余；或者权力经商，自己设租，自己寻租；或者实行超经济强制，乱摊派，乱罚款，乱收费，乱集资，这给企业带来了额外的负担。但是，企业可以通过对政府的寻租来获得一些特殊的好处，比如，企业优先获得政府补助、融资机会和税收减免，等等。从而，企业与政府建立良好的关系，一方面可以减少政府对企业不利的干预；另一方面还可以得到一些额外的好处，这也许正是为什么越来越多的民营企业家会热衷于各种政治参与活动的一个合理解释。

地区金融发展水平指数（Finindex）也与PCrate与CPCB呈负相关关系，模型（3）与模型（7）中，T值与Wald值分别为2.290和21.452，分别在5%与1%程度显著。分假设3即地区金融发展水平越差，民营上市公司越需要跟政府形成政治关系，也得到了很好的验证。融资对一个企业的生存和发展都存在着重大意义。中国经济增长和就业增长越来越依赖于民营经济的发展，但是融资难问题，特别是贷款难问题已经成为制约民营企业发展的“瓶颈”。很大部分原因在于金融压抑与低效率的国有银行垄断造成了银行业严重的信贷歧视，民营企业融资存在制度性的约束。在这种情况下，民营企业需要寻找一种替代的机制来缓解融资的歧视问题。而政治关系作为一种重要的声誉机制就可以发挥其作用了。Frydman等（2002）对捷克、匈牙利与波兰的研究表明，银行对具有政府背景的企业往往存在金融软约束，而且软约束不仅体现在事前的签约，还表现在事中的监督与控制以及事后的契约执行。可见，与政府形成良好的关系不失为一种良好的替代机制。胡旭阳（2006）以浙江省2004年民营百强企业为样本进行的研究，证明了在中国金融业进入受到政府管制的情况下，民营企业家的政治身份通过传递民营企业质量信号降低了民营企业进入金融业的壁垒，提高了民营企业的资本获得能力，促进了民营企业的发展。

政府的GDP发展水平也与PCrate及CPCB呈负相关关系，模型（4）与模型（8）中，T值与Wald值分别为4.861和22.650，均在1%程度显著。分假设4即地区的政府锦标赛竞争，也就是地方GDP发展水平越落后，民营上市公司越需要跟政府形成政治关系，也得到了很好的验证。其实这跟前面的产权保护水平、政府干预水平以及金融发展水平的关系是一致的。因为，在GDP发展水平落后的地区，通常来说，产权保护、政府干预水平以及金融发展水平都会更落后一些。当然，要更好了解它们之间的关系，还可以从政府的体制改革来进行解释。实行分税制后，中央和地方之间的关系结构被钱颖一和温格斯特（1997）等人称为M型体制结构，而这种体制结构要求各地方具有相对独立的财务中心，尽管财政立法权属全国人大和中央，但具体的财政收支工作则由地方来完成。这样，改革开放后中国地方政府实际上就像一个个子公司那样来实施自己的行为。中央政府一方面通过财政转移支付和相关资源分配来调控地方政府的行为；另一方面则通过一整套政府绩效考评制度来约束地方的决策者。而GDP是宏观经济中最受关注的经济统计数字，被认为是衡量国民经济发展情况最重要的指标，从而GDP的发展水平一来可以说明当地的经济状况，二来不免成为各地政府相互竞争的指标。周黎安（2007）就认为地方政府之间的这种晋升锦标赛模型成为一种比较有效的政府官员激励模式。那么为了提高GDP的发展水平，地方政府一方面要和中央政府博弈，力求获得更多的资源和更有利的政策空间；另一方面，地方政府自身通过技术和制度创新等来吸引资源流入（周业安等，2004）。近年来的地方经济发展经验无不证明了民营经济是经济发展的强劲的动力，那么，为了鼓励当地民营经济发展，GDP发展水平不高的地方政府也愿意支持民营企业的发展，通过让民营企业具有一定的政治背景身份，也可以免除民营企业发展的一些顾虑或担忧。从这个角度来看，政府的GDP发展水平也与PCrate、CPCB呈负相关关系就不难理解了。

其他变量方面，由于表5-3刻画的是公司的政治关系的普遍程度，表5-4刻画的是公司的政治关系强度，所以我们发现有些变量在两个模型中的显著程度是存在差异的。比如，是否指定管理层、控制人的现金流权与控制权的分离度、平均ROA以及民营化途径在表5-3都不显著，但在表5-4却高度显著。公司的负债比例、规模都对企业的政治参与有显著的影响。公司规模越大，公司对当地的影响力也就越大，民营企业主名声也越大，这时候民营企业主更有机会政治参与；同时，出于保全公司财产的需要，其也需通过政治参与来实现。正因为这样，我们发现很多在当地很有名气的上市公司，其控制人或董事会都有不同程度的政治参与。民营上市公司的上市途径不同也会影响到其政治参与程度，通过IPO上市的公司更容易与政府形成政治关系，其原因也在于能通过IPO上市的公司本身在当地是比较出名的公司，能在当地有比较广的人脉关系，同时上市对当地政府来说也是一个“形象工程”。

为了考察研究结果的可靠性，本书还对产权保护水平、政府干预水平、金融发展水平以及GDP发展水平等主变量采取了虚拟变量的刻画方法，具体来说就是，如果该年度该指数变量高于全国该指数的中位数，则定义该变量为1，否则为0。重新按照变量的定义方法进行的模型检验结果如表5-5与表5-6所示。

表5-5　民营企业的政治关系与市场环境关系的线性回归结果（敏感性测试）

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著。
各变量的定义如下：
PCrate：有政治背景的董事比例；DLawindex：如果该年上市公司所在地的省产权保护水平大于全国产权保护水平的中位数，则为1，否则为0；DGovindex：如果该年上市公司所在地的省政府干预水平小于全国政府干预的中位数，则为1，否则为0；DFinindex：如果该年上市公司所在地的省金融发展水平大于全国金融水平的中位数，则为1，否则为0；GDPdum：如果该年上市公司所在地的省GDP发展水平大于全国GDP的中位数，则为1，否则为0；Manager：控股股东是否指定管理层；Separate：现金流与控制权分离程度；ROA：企业平均业绩；Leverage：企业平均资产负债率；Lnassert：企业平均资产规模；Tujing：民营化途径；Mtime：民营化时间。

表5-6　民营企业政治关系与市场环境的Logistic回归结果分析（敏感性测试）

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著。
各变量的定义如下：
CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；
DLawindex：如果该年上市公司所在地的省产权保护水平大于全国产权保护水平的中位数，则为1，否则为0；DGovindex：如果该年上市公司所在地的省政府干预水平小于全国政府干预的中位数，则为1，否则为0；DFinindex：如果该年上市公司所在地的省金融发展水平大于全国金融水平的中位数，则为1，否则为0；GDPdum：如果该年上市公司所在地的省GDP发展水平大于全国GDP的中位数，则为1，否则为0；Manager：控股股东是否指定管理层；Separate：现金流与控制权分离程度；ROA：企业平均业绩；Leverage：企业平均资产负债率；Lnassert：企业平均资产规模；Tujing：民营化途径；Mtime：民营化时间。

从敏感性测试的结果来看，在更换衡量市场环境的各个指标后，新的市场环境指标仍然能在很大程度上解释民营企业政治关系的形成。不过，我们也发现，在表5-5的模型（2）中，DGovindex虽然还是负相关，但变得不显著；同样，在表5-6的模型（8）中，GDPdum虽然还是负相关，但也变得不显著。除此之外，其他的变量如DLawindex、DFinindex在各个模型中都与先前的结果保持一致。控制变量的结果也基本与先前的结果保持一致。

综上所述，表5-3、表5-4、表5-5以及表5-6的结果支持了本书研究中的重要假定，即民营上市公司所在地的市场环境越差（这体现在产权保护水平、政府干预水平、金融发展水平以及GDP发展水平的关系方面），民营上市公司越需要形成政治关系。当企业面临的市场缺乏一个好的制度环境，企业为了保护自身，往往是会找一顶保护伞，而寻求政治身份就是现阶段比较合理普遍的方式。

前面一节主要论述了市场环境对民营企业政治关系的形成影响，总的结论是民营上市公司所在地的市场环境越差（这体现在产权保护水平、政府干预水平、金融发展水平以及GDP发展水平的关系方面），民营上市公司越需要形成政治关系。如果说前一节探究的是民营企业的政治关系动因，那么本节将延续该动因往下探究。其中一个很核心的问题就是：当民营企业已经形成了政治关系以后，这种关系对其获得政府政策资源有着怎样的帮助？同时，在不同的市场环境下，民营企业形成的这种政治关系是否也会对其获得的政府支持有影响？对该问题的回答，可以对我们理解越来越多的民营企业主热衷于政治参与背后的利益动因有一定的帮助。

在本节中，样本的数量有一定的变化，其原因在于剔除了个别主营业务不符合要求的样本，样本的数量由前面的1153个缩减到1137个。

本节所说的企业进入特定行业，一是指民营企业进入了政府管制行业。在这里，政府管制行业主要是指电力、自来水、煤气、煤炭、石油、钢铁、有色金属、航空航天、采盐、烟草、铁路、航空、电信、邮政、金融等行业，这一分类的标准主要依据是上市公司经营的行业是否属于需要政府核准的投资项目。二是指民营企业进入了房地产行业。

本书比较了民营企业是否进入管制行业以及房地产行业与政治关系变量之间的相关性，如表5-7所示。

表5-7　政治关系与民营企业是否进入特定行业的相关性

注：每个变量有两行数值，上行为相关系数，下行为对应的P值（双尾检验）。
各变量定义如下：
PCrate：有政治背景的董事比例；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；Regulate：如果企业经营业务中能够进入政府管制行业，则值为1，否则为0；Fangdich：如果企业经营业务中能够进入房地产行业，则值为1，否则为0。

比较变量的相关性的结果表明，民营企业的政治关系与其是否进入特定行业存在高度的相关性。PCrate与Regulate、Fangdich变量之间的相关性分别达到了0.128与0.133，并且双尾检验都高度显著。同样，CPCB与Regulate、Fangdich变量之间的相关性分别达到了0.224与0.154，并且双尾检验也都高度显著。

进而，本书考察了以CPCB为标准而对样本进行分组检验，其结果如表5-8所示。

表5-8　两组样本的均值比较

从表5-8可以看出，民营企业是否具有政治关系，在进入行业的管制方面，两者之间的差异比较T值为7.760；同样，在进入房地产行业中，两者之间差异比较T值为5.261，均在1%的程度显著。

从行业的准入来看，企业的投资项目在我国一直需要相关部门审批（2003年之前是各级政府的计划委员会，2003年后是发展和改革委员会）。而对于电力、航空、能源等垄断行业更是有专门的审批部门和相应的法规依据。可见，转型经济中的产业进入壁垒不仅源自一般市场环境中的竞争压力，更重要的是来自于转型经济中政府对特定行业的管制。当然，政府之所以对特定行业进行管制，一方面是由于这些行业具有规模经济的特点，由少数几家垄断企业经营，成本最小，过度的竞争会带来效率损失。另一方面是由于这些行业的沉淀成本比重大，过度竞争会破坏生产力，从而政府要对企业进入特定行业进行管制，选择少数几家或一家企业经营并赋予垄断特权。要指出的是，正是由于这种行政性的行业管制，使这些垄断行业存在着高额的利润。中国移动股份有限公司在香港公布其2007年的中期业绩显示，上半年纯利润达到人民币379.07亿元，平均每天净赚2亿元。[1]而中石油2007年上半年盈利达818.3亿元。[2]有统计数据表明，目前电力、电信、金融、保险、水电气供应、烟草等行业职工的平均工资是其他行业的2倍至3倍，加上工资外收入和职工福利待遇，实际收入差距可能更大。正因为这些垄断性行业的垄断利润高昂，导致了很多民营企业也试图进入其中。正如，Broadman（2000）在研究俄罗斯工业的进入壁垒时认为，降低针对民营部门的制度和行政性的进入壁垒可以而且应该在短期内得以兑现，而民营企业拥有的政治关系无疑地为它们克服这种进入壁垒提供了良好的帮助。本书的研究正好证明了这种政治关系的存在对民营企业进入管制性行业的影响。研究结论很好地验证了前文的假设2。

有政治关系的民营企业进入房地产行业的比例更大，其原因在于这个行业的最根本资源，也就是土地，是完全受政府所管制的。吉利集团董事长李书福在一次采访中表示：“中国大大小小的民营企业为什么都想着法子地进军房地产？因为房地产的钱好挣。”李书福的这番话无非是这样的意思：房地产是一门关系学，有了关系就有了地，有了地就有了钱。在市场经济社会，企业的风险主要在于经营方面，其所面临的不确定性也体现在市场方面，然而，在目前的房地产市场，如果有了关系，取得了有关部门或个别官员的权力支持，一切来源于市场的风险似乎都不复存在，而被暴利所取代。在这种情况下，企业追逐与权力的联姻胜于对市场的开拓，追逐对关系的构建胜于对市场的挖掘，这一切都显得顺理成章。同样，在分组检验中，的确也发现，有政治关系这种社会资本的民营企业会更多进入房地产行业，从而，假设3也得到了很好的证明。

进一步分析，在不同的市场环境下，民营企业拥有的这种政治关系是否对其进入特定行业有影响。因此，按照政府干预水平把样本分成两组，民营上市公司所在地政府干预水平比较小的地区，归为政府治理环境好的一组；反之，则归为政府治理环境差的一组。这跟辛宇、徐莉萍（2007）采用的分类方法是基本一致的。在这里只把政府干预水平进行分组，而没有把地区产权保护水平、金融发展水平进行分组，其原因在于对民营企业进入特定行业的影响来说，政府干预水平可能对其影响更为直接。

表5-9　政府治理环境好的样本均值比较

表5-10　政府治理环境差的样本均值比较

表5-9与表5-10的结果表明，在政府治理环境好的地区，民营企业的政治关系会对其进入政府管制行业、房地产行业有着显著的影响。而且，在政府治理环境差的地区，这种影响仍然存在。换言之，民营企业的政治关系对其进入政府管制行业、房地产行业的影响是很大的，并不会因为外部市场环境的差异而改变。

政府补贴是政府财政支出的一个重要方面，是政府根据一定时期有关政治、经济的方针和政策，按照特定目的，对特定事项由财政安排专项资金进行的一种补贴，是直接或间接向企业提供的一种无偿的转移。唐清泉等（2007）研究了政府补贴的动机，发现公司的社会目标如带动就业、提供地方性公共产品等会显著影响到政府补贴的给予。陈冬华（2003）则发现具有地方政府背景的董事在上市公司董事会中占有相当重要的席位，地方政府影响越大，上市公司越可能获得更多的补贴收入。这种补贴收入的存在，将使本地上市公司在与外地上市公司的竞争过程中，具有更大的优势。政府补贴是政府支持企业的一种很直接的表现，并不是所有企业都能获得这种政府补贴。国有企业在一定程度上都与政府存在着某种密切联系，而在民营企业之中，也只有那些具有政治背景的才与政府有更密切的联系。从而，在下面的回归中我们考察了民营企业的政治关系与其获得政府补贴的关系，如表5-11所示。

表5-11　政治关系与政府补贴的回归结果分析

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著。
各变量定义如下：
PCrate：有政治背景的董事比例；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；Staffsale：每万元当年主营业收入雇员人数；Shareholder：控股股东持股的比例；ROA：企业当年的净利润/总资产的平均值；Leverage：企业当年的总负债/总资产；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Tujing：民营化途径。

表5-11的回归结果显示，在只控制了年度、行业等变量后，民营企业的政治关系对企业获得政府补贴有着显著的影响。PCrate以及CPCB在回归中高度显著正相关。这种关系在控制了其他相关变量后仍然保持不变。这很好地证明了假设4，也就是民营企业的政治参与会帮助企业获得政府补贴。

从政府补贴的目的来看，其目的有：补贴增加企业的资本和投资、促进经济增长、带动本地相关企业的发展、增加或维持就业机会、以短期的政府预算资金减少换取未来更多的财政收入，甚至改善地区经济发展环境，等等。比如，唐清泉等（2007）就发现，作为政府干预市场的一种很直接的手段，政府补贴在维护社会目标方面起着很大的作用，而这种社会目标在国有企业身上体现得更明显。政府补贴没有增强上市公司的经济效益（补贴比例对公司的ROA影响不大），却有助于上市公司社会效益的发挥（补贴比例对公司的税收贡献影响显著）。但是政府补贴实际上是动用公共资源补贴特定企业，并不利于形成公平、公正、公开的市场竞争环境。对企业来说，能拿到政府补贴，实际上相当于拿到了一笔额外的资源。既然是资源，那就不是所有企业都能拿到的，我们发现，那些有政治关系的民营企业，更容易获得政府补贴。这跟Faccio、Masulis and McConnell （2006）研究政治关联和公司援助之间的关系所得的结论基本上是一致的。

其他变量方面，Staffsale与政府补贴比例高度正相关，说明在政府基于社会目标而给予补贴时，就业也是主要的考虑因素。其他因素中如控股股东持股比例、企业业绩、负债比例、资产规模以及民营化途径均对企业获得政府补贴影响不显著。

进一步考察在政府治理环境不同的地方，民营企业的政治关系对其获得政府补贴的影响，见表5-12。

表5-12　政府治理环境影响下的政治关系与企业获得政府补贴关系分析

续表

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著。
各变量定义如下：
PCrate：有政治背景的董事比例；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；Staffsale：每万元当年主营业收入雇员人数；Shareholder：控股股东持股的比例；ROA：企业当年的净利润/总资产的平均值；Leverage：企业当年的总负债/总资产；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Tujing：民营化途径。

从表5-12可以看出，尽管本书按照政府环境的差异把样本分成了两组，但是这两组的结果并没有与之前的总体样本有太大的差别。在政府治理环境好的地区，PCrate与CPCB的T值分别是3.499与3.999，均在1%的程度上显著。在政府治理环境差的地区，PCrate与CPCB的T值分别是3.920与4.145，也均在1%的程度上显著。这说明民营企业的政治关系的形成尽管受到了市场环境的影响，但是市场环境的影响并不至于影响到其获得政府补贴的比例。

其他变量方面，由于根据政府环境的分类，Staffsale与政府补贴比例在回归中变得不那么相关，并且在政府治理差的环境，该相关关系还变成了负数，不过不显著。在政府治理环境好的地区，民营企业如果是IPO上市的这种方式会对其获得政府补贴更有帮助。

本节研究了民营企业形成这种政治关系后对其获得政府政策资源配置的影响。本节的结论主要有：民营企业的政治背景身份对其进入政府管制行业以及房地产行业有帮助，同时也对其获得政府补贴有帮助。具体而言就是，有政治关系的民营企业在进入政府管制行业、进入房地产行业以及获得政府补贴等方面都要好于其他没有政治关系的民营企业。即使对企业按照不同发展阶段的市场环境进行分组检验，民营企业的政治关系对企业获得政府支持的影响还是很明显。

当然，要真正刻画好政府支持的变量可能并不那么容易，本节采用了是否进入政府管制行业与房地产行业，以及政府补贴这三个指标。这些指标或许略显粗糙，后续研究可以在这方面做一定的改进。

本书根据民营企业的政治关系CPC与CPCB把所有样本分成了两组来考察模型中的投资-现金流量敏感系数。同时也根据地区金融发展水平把样本分成金融环境发展好的地区与金融环境发展不好的地区，进一步来考察在不同的金融发展环境下，企业的政治关系对这种融资约束的影响是否有变化。

表5-13　企业政治关系与融资约束的关系结果分析

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；CF/K：其中K代表当年年末的固定资产合计数，CF代表现金流量，等于下年经营活动现金流量净额；Growth：代表企业的投资机会，等于企业连续3年的主营业收入增长率的平均值。

①比先前样本数有所减少，其原因在于有些样本缺乏连续3年的主营业务增长数值。

在表5-13的第二列中，投资-现金流量敏感系数为0.142，T值达到5.625，可以看出，民营企业普遍都存在融资约束。先比较有CPC组与无CPC组的投资-现金流量敏感系数，有政治关系组的投资-现金流量敏感系数为0.099，T值为2.472，而没有政治关系的民营企业组投资-现金流量敏感系数为0.152，T值为4.598。从系数的比较来看，没有政治关系的民营企业投资-现金流量敏感系数要大于有政治关系组的投资-现金流量敏感系数。这说明，民营企业通过政治参与而形成了政治关系，确实能减少企业的融资约束。再比较有CPCB组与没有CPCB组，投资-现金流量敏感的系数差异更明显，有CPCB组的投资-现金流量敏感系数为0.064，T值为1.041，而没有CPCB组，投资-现金流量敏感系数为0.150，T值为5.415。这更说明，随着民营企业管理者参与政治的普遍度不断增加，这种金融约束减小的程度加大，即参与政治级别越广，所受金融约束越小。我们的这一结论与Soto（1990）、Shleifer and Vishny（1994）的研究结论一致，即在转轨经济中，搞好政企关系是保护民营企业的有效机制之一，其融资约束有所减少。

Growth的变量在各个模型中都显著正相关，说明企业成长机会越大，企业越容易进行投资。

接着，把样本按照地区金融发展水平的不同而进行分组，其中，如果民营上市公司所在地区的金融发展水平指数大于当年全国的金融发展水平指数的中位数，则认为该组的样本处于金融发展水平高的地区，否则认为该组样本处于金融发展水平低的地区。根据这样的分组，重新用FHP方法来检验民营企业的政治关系对其融资的帮助。其结果如表5-14所示。

表5-14　金融发展水平高的地区企业政治关系与融资约束的关系结果分析

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义同表5-13。(www.xing528.com)

表5-15　金融发展水平低的地区企业政治关系与融资约束的关系结果分析

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义同表5-13。

①该组检验的F值以及Adj-R2都比较大的原因在于控制变量的影响不一样。

比较表5-14与表5-15可以从中看到一些不同的地方，主要体现在：表5-14的模型（2）与模型（3）中，投资-现金流量敏感系数分别是0.146与0.118，都在1%程度上显著，这说明在金融水平发展高的地区，民营上市公司控制人不管有没有政治背景，其所在的企业都存在融资约束。但在表5-15的模型（2）与模型（3）中，投资-现金流量敏感系数分别是-0.008与0.270，前者不仅不显著还是负相关，后者是在1%程度上显著正相关，两者之间的差异说明在金融水平发展低的地区，民营企业的控制人有政治背景对企业的融资能起到很大的作用，比如能降低企业的融资约束程度。同样，当以CPCB来进行分组，则发现不管是在金融水平发展高还是低的地区，民营上市公司拥有好的政治背景强度都将大大降低公司的融资约束程度。其他变量的差异主要是Growth这个变量在表5-14中是显著的，但在表5-15中都不显著。这说明可能在金融发展水平低的地区，企业增长对企业投资影响不那么大。

按地区金融发展水平分组的检验，意图是证明在市场环境不一样的情况下，民营企业的政治背景身份会对企业的融资约束产生不同的影响。朱红军等（2006）发现金融发展水平的提高能够减轻企业的融资约束，降低企业投资对内部现金流的依赖性。Rajan and Zingales（1998）以及Love（2001）认为，金融市场促进经济增长的传导机制在于，一个发达的金融市场能够降低企业面临的融资约束，减轻企业的融资压力，降低市场交易的成本，提高投资的效率，从而推动经济的发展。如在第四章的理论分析所认为的那样，银行在给予企业融资的时候经常面临借贷双方的信息不对称和借款方的道德风险，这种现象在金融发展水平低的地区表现得更严重，从而在这种地区，民营上市公司的政治背景身份传递信号的功能更重要。从这个意义上讲，民营企业家的政治身份发挥了传递企业质量信号的作用，有助于企业获得额外的发展机会，促进民营企业的发展（胡旭阳，2006）。

前面主要是从企业投资和内部现金流的关系角度来考察民营企业的政治背景身份对其融资约束的关系，下面再从民营企业获得的银行贷款角度继续考察民营企业的政治背景身份对其融资的影响。

在民营企业关系与银行贷款关系模型的基础上来看表5-16。

表5-16　民营企业政治参与与银行贷款的实证证据

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
Bankratet＋1：企业下一年度中现金流量表中借款收到的现金/总负债；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；ROA：企业当年的净利润/总资产的平均值；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Shareholder：控股股东持股的比例；Tujing：民营化途径；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-16结果显示，在只控制了年度、行业变量后，企业控制人参与政治给民营企业带来了融资便利，模型中的T值为7.784，高度正相关显著。相比未参与政治的民营企业主，在控制了企业业绩、企业规模等变量的情况下，模型的T值仍然达到4.875，还是高度正相关显著。这充分说明，终极控制人参与政治的民营企业能获得更多的银行贷款。同样，CPCB在模型中也是高度正相关显著，说明在同等情况下，银行偏好给有政治背景的民营企业贷款。这个结论与La porta et al.（2002）、Kwahja and Mian（2005）、Faccio et al.（2006）、Sapienza （2004）等的研究结论一致，企业通过参与政治获得了额外的好处，这些好处之一就是从国有银行获得专项贷款更容易。

企业业绩以及企业资产规模与银行借款在表5-16中的各列数据中均呈显著正相关，说明当银行贷款给民营企业时，不管是有密切政治关系的民营企业还是没有密切政治关系的民营企业，银行都非常关注企业的业绩与资产规模，这与Charumilind et al.（2006）研究的金融危机前泰国的任人唯亲式贷款模式不同。Charumilind等的研究结论发现，泰国金融危机前，银行贷款给与泰国有影响力家族有密切联系的企业时，公司特征变得不明显，即这些公司的业绩及资产等与银行贷款规模相关性不强，而与它们是否与这些有影响力的家族有密切关系高度相关。实证结果表明，银行给民营企业贷款时，仍会较谨慎地考察企业业绩与资产规模，这其实也显示了当前随着金融行业的发展，银行的市场化意识也在增强。民营企业通过政治关系虽然能对其融资起到一定的作用，但究其本质，企业的盈利状况才是融资取得的根本。另外，通过IPO直接上市的民营公司更容易取得银行的贷款。上海证券交易所研究中心（2005）对民营上市公司的分析表明，直接上市的民营企业整体业绩要高于沪深两市上市公司的平均业绩水平，而买壳上市的民营企业整体业绩则要差很多。其原因可能主要是壳公司本身业绩不佳，民营企业并购后还有很多重组工作，这样增加了银行对其贷款的谨慎性。

我们把样本按照地区金融发展水平的不同而进行分组，其中，如果民营上市公司所在地区的金融发展水平指数大于当年全国的金融发展水平指数的中位数，则认为该组的样本处于金融发展水平高的地区，否则认为该组样本处于金融发展水平低的地区。根据这样的分组，我们重新检验了民营企业的政治背景身份对其获得银行贷款的帮助。如表5-17所示。

表5-17　金融发展水平下的民营企业政治参与与银行贷款的实证证据

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
Bankratet＋1：企业下一年度中现金流量表中借款收到的现金/总负债；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；ROA：企业当年的净利润/总资产的平均值；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Shareholder：控股股东持股的比例；Tujing：民营化途径；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-17的结果表明，在金融发展水平高的地区，终极控制人参与政治（CPC）和政治背景强度（CPCB）与民营上市公司能获得银行贷款的检验T值分别为4.212和2.458，分别在1%和5%的程度上显著；这说明，在金融发展水平高的地区，民营上市公司的政治背景身份使其能获得更多的银行贷款。不过在金融发展水平低的地区，终极控制人参与政治（CPC）和政治背景强度（CPCB）与民营上市公司能获得银行贷款的检验T值分别为2.682和0.177，唯有前者在5%程度显著；这说明，在金融发展水平低的地区，民营上市公司的政治背景身份对其能获得更多的银行贷款的影响没有在金融发展水平高的地区那样明显。由此可见，外部的金融发展在一定程度上会影响到民营企业的政治背景身份对其取得银行贷款的帮助。江伟和李斌（2006）的研究结果就表明，我国各地区的金融发展水平对上市公司的债务融资决策具有重要的影响。但是这里比较模糊的是，按前面的分析来看，应该是在金融发展水平低的地区，民营企业跟银行的信息不对称现象更严重，这样，民营企业的政治背景身份应该更能对其获得贷款有帮助，可本书的实证结果却与该推理相悖！其中原因可能要进一步分析才知道。另外，在金融发展水平高的地区，民营上市公司通过直接上市的方式对其取得银行贷款有显著的影响，这是与金融发展水平低的地区表现不同的。其他变量，如企业业绩以及企业资产规模与银行借款在表5-18中的各列数据中均呈显著正相关，说明当银行贷款给民营企业时，不管是有密切政治关系的民营企业还是没有密切政治关系的民营企业，银行都非常关注企业的业绩与资产规模。

Stiglitz and Weiss（1981）认为，金融市场上普遍存在信息不对称问题，银行等正规金融机构无法在众多的贷款申请者中甄别出哪些借款者有还款能力，哪些借款者无还款能力，这导致了逆向选择和道德风险问题，使得金融机构贷款的质量严重恶化。金融机构为了自身的盈利和降低风险，不得不采取信贷配给政策。[3]与大企业相比，民营企业与银行间的信息不对称问题更严重，更容易受到银行信贷配给的约束。对于解决信息不对称问题，理论界作了相当多的研究并提出了相关建议。Berger and Udell（2002）提出通过关系型贷款（relationship lending）解决银企关系中的“软信息”问题的思路，认为银行可以通过与小企业发展非标准化的、通过密切关系而达成融资交易的准市场行为，来降低小企业贷款成本，提高贷款的可获得性。国内学者，林毅夫、李永军（2001），李志赟（2002）和张捷（2002）等从不同分析角度提出用发展中小金融机构来克服信息不对称的思路。张杰（2000），史晋川、孙福国（1997）则提出通过发展民营金融机构的“体制内”金融来支持民营中小企业的发展。

本节以中国民营上市公司2002～2005年的经验数据为样本，实证检验了民营企业通过参与政治，与政府形成了良好的政治关系，从而这种政治关系在其融资时起到了很好的帮助作用。我们发现，相对于没有政治关系的民营企业来说，那些有政治关系的民营企业，其投资时受到的融资约束更少；同时，更容易取得银行的支持，获得银行借款，而这种好处是不随金融发展水平高低的影响而有所改变的。这从另一个角度为解决民营企业融资难问题提出了一种方法。

前面两节的研究表明，民营企业拥有的政治关系能对其获得政策资源以及金融资源都有显著的帮助，那么，本节将要考察的问题是，市场上对有政治关系的企业是如何评价的？

政治关系对企业价值的影响可以用企业价值以及股东持有的长期回报率来进行衡量。如表5-18、表5-19与表5-20所示。

表5-18　政治关系与企业价值的实证证据（因变量为Tobin Q1）

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
AJTQ1：经行业调整的企业价值，为企业的Tobin Q1——该行业样本平均的Tobin Q1；Tobin Q1：代表年报年末的上市公司价值，计算公式为：Tobin Q1＝（每股价格×流通股股数+每股净资产×非流通股股份数+负债账面价值）/总资产，上述指标中，每股价格和流通股股数采用年报公布的当年4月30日的数据，其他则采用所属会计年度的年末数；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-19　政治关系与企业价值的实证证据（因变量为Tobin Q2）

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
AJTQ2：经行业调整的企业价值，为企业的Tobin Q2——该行业样本平均的Tobin Q2；Tobin Q2：代表年报公布当年4月30日的上市公司价值，计算公式为：Tobin Q2＝（每股价格×流通股股数+每股净资产×非流通股股份数+负债账面价值）/总资产，上述指标中，每股价格和流通股股数采用年报公布的当年4 月30日的数据，其他则采用所属会计年度的年末数；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-20　政治关系与企业价值的实证证据（因变量为BHAR）

续表

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
AJBHAR：经行业调整的持有回报，为企业的BHAR——该行业样本平均的BHAR；BHAR：买入并持有超额回报进行长期超额收益的计算；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-18的模型（1）～（3）是以经行业调整后的企业价值为因变量，分别纳入了控制人是否有政治背景（CPC）、公司是否有强政治背景（CPCB）以及公司有政治背景的董事比例（PCrate）进行考察。模型（4）～（6）则是以没有经过行业调整的企业价值为因变量，但是在后面的控制变量做了行业因素控制。从各个模型来看，民营企业的政治关系变量均与企业价值显著正相关。CPC变量在模型（1）与模型（4）的T值分别为5.008和5.569；CPCB在模型（2）与模型（5）的T值分别为3.181和4.091；PCrate变量在模型（3）与模型（6）的T值分别为4.283和6.278。这说明，有政治关系的民营企业其企业价值要显著高于那些没有政治关系的民营企业，而且，民营企业的政治关系越好，其企业价值也越高。国外的研究表明，政治关系是能带来企业价值的提高，但也有相反的情形。如Fisman（2001）研究了印度尼西亚前总统苏哈托病情公布之后的事件反应，结果发现，在事件公告后，市场对那些与苏哈托有着各种关联的企业集团及其控制上市公司作出了显著的负面评价；作者发现，在印度尼西亚，大概有1/4的企业价值来自于与苏哈托的政治关系。Faccio and Parsley（2006）用123个样本例子证明了立法议员的意外死亡会使与该议员有联系的公司的市值缩减大约2%。

Jayachandran（2006）分析了参议员Jim Jeffords在2001年时决定离开共和党的公告（这一决定意味着美国参议院的控制权由共和党转向了民主党）对一些相关公司造成的影响。他发现那些曾经支持共和党的公司的市值几乎缩减了1%；相对应地，那些支持民主党候选者的公司的市值则增加。其实，从前面的分析也可以看出，我国有政治关系的民营企业，在资源配置方面，如获得政府政策资源以及得到金融资源等都要比那些没有政治关系的企业更便利。从而，有政治关系的民营企业公司价值更高，也就很自然。

表5-19表达的意思与表5-18基本类似，不过是企业价值的另外一种衡量方式而已。表5-19的结果也基本上与表5-18一致，这说明，有政治关系的民营企业价值更高是比较可靠的结论。

表5-20则考察了民营企业的政治关系与长期持有回报之间的关系。表5-20的模型（1）～（3）是以经行业调整后的长期持有回报为因变量，分别纳入了控制人是否有政治背景（CPC）、公司是否有强政治背景（CPCB）以及公司有政治背景的董事比例（PCrate）进行考察。模型（4）～（6）则是以没有经过行业调整的长期持有回报为因变量，但是在后面的控制变量做了行业因素控制。从各个模型来看，民营企业的政治关系变量均与企业长期持有回报呈正相关关系。CPC变量在模型（1）与模型（4）的T值分别为1.053和3.066；CPCB在模型（2）与模型（5）的T值分别为2.086和3.523；PCrate变量在模型（3）与模型（6）的T值分别为1.426和3.373。从数据的结果来看，没有经过行业调整的长期持有回报的结果要好于经过行业调整的长期持有回报结果。但总的来说，有政治关系的民营企业的长期持有回报要显著高于那些没有政治关系的民营企业，而且政治关系越多的民营企业，其长期持有回报率也更高一些。这也跟Rocholl and So （2006）证明的一些与共和党有关系的个体公司在该党人士赢得了2000年的美国总统选举后，公司的价值增加了的结论是一致的。

控制变量方面，控股股东的持股比例越高，其企业价值越低，这可能跟民营企业大股东侵害中小股东有关系。同样地，控股股东指定管理层的企业，其企业价值也更低，是因为民营企业的治理相对来说偏弱，基本上以内部人治理为主。公司规模与企业价值显著负相关，这可能是因为大规模公司的成长潜力更小，并且小规模公司由于规模效应导致股票价格更高（夏立军、方轶强，2006）。不过，规模大的企业其长期持有回报会更高，这是因为大的民营企业，其声誉更好，经营也更稳定，投资者从中得到的回报就会高一些。

民营企业的政治关系是受外部的市场环境影响的，一般来说，市场环境越不好，民营企业越容易形成政治关系。那么，从直观上分析，在市场环境不好的地区，民营企业的政治关系可能发挥更大的作用。不过，前文对民营企业进入政府管制行业、获得政府补贴以及取得银行支持等资源配置方面的分析，都没有发现这些行为会因为地区环境的差异而有所差别。在本节我们将考察民营企业的政治关系对企业价值的影响是否还会因为市场环境不一样而有所不同。

本书预期是，在市场环境好的地区民营企业的政治关系对企业价值的影响要低于市场环境差的地区。这是因为，市场化越好的地区，其“暗箱操作”的可能性显然会少很多。如世界银行（2006）对中国120个城市（共12400家公司）的调查表明，在排名前10%的城市，企业在娱乐和旅行上有可能成为腐败工具的支出仅占收入的0.7%，而排名最后的10%的城市相应为1.9%。于是，在市场化不好的地区，要“暗箱操作”，那么如果没有政治关系，也是没法进行的，这时候，政治关系就成为了一种很好的工具。当然，是否真的如此，需要在我们在考察中得到验证。

表5-21　不同市场化水平下的政治关系与企业价值的实证证据（因变量为Tobin Q1）

续表

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
Tobin Q1：代表所属会计年度的年末上市公司价值，计算公式为：Tobin Q1＝（每股价格×流通股股数+每股净资产×非流通股股份数+负债账面价值）/总资产，上述指标均采用所属会计年度的年末数；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-22　不同市场化水平下的政治关系与企业价值的实证证据（因变量为BHAR）

续表

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
BHAR：买入并持有超额回报进行长期超额收益的计算；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

我们把样本按照地区市场化水平[4]的不同而进行分组，其中，如果民营上市公司所在地区的市场化水平指数大于全国的市场化水平指数的中位数，则认为该组的样本处于市场化水平高的地区，否则认为该组样本处于市场化水平低的地区。分组后对民营企业的政治关系与企业价值的关系进行了检验。因为表5-18、表5-19与表5-20的结果表明，经行业调整后的企业价值指标跟不经过行业调整的指标对结果的影响不是很大，因此，为了节省篇幅，我们只陈述了不经过行业调整的指标。同时，由于Tobin Q的两种计算方法对结果影响不大，我们也只陈述了其中的一种结果。

从表5-21与表5-22可以看出，在不同的市场环境下，民营企业的政治关系对企业价值的影响虽有不同，但是都是有着正面的影响。与我们之前的推断不一样的是，在市场化好的地区的企业，无论是用Tobin Q1还是BHAR指标，政治关系对企业价值的影响，都明显要大于那些市场化不好的地区的企业。表5-21的模型（1）～（3）中，控制人是否有政治背景（CPC）、公司是否有强政治背景（CPCB）以及公司有政治背景的董事比例（PCrate）在回归中的T值分别是5.368、4.454与5.592，均在1%的程度上显著。而在模型（4）～（6）中，相应的变量在回归中的T值分别是1.736、0.609与2.537。同样，在表5-22的模型（1）～（3）中，控制人是否有政治背景（CPC）、公司是否有强政治背景（CPCB）以及公司有政治背景的董事比例（PCrate）在回归中的T值分别是3.134、3.263 与2.702，均在5%的程度上显著，而在模型（4）～（6）中，相应的变量在回归中的T值分别是0.658、2.352与2.711。

为什么政治关系对企业价值的影响在市场化好的地区反而更明显？一种可能的解释是，在市场化好的地区，产权保护水平更高，政府干预更少，公司的运作更规范透明，中小股东受侵害的可能性也随之降低，而这时候民营企业如果再拥有政治关系，对企业而言，无疑得到的评价会更加正面。反之，在市场化差的地区，民营企业为了保护自身利益，而更频繁地谋求政治关系，尽管这可以在一定程度上为企业带来帮助，但其交易成本也更高。还有，在之前对进入政府管制行业、获得政府补贴，以及取得银行支持的方面，我们都发现了在地区市场环境好的企业，其可以获得的资源反而更多。这也可以在某种程度上解释上述发现的结果。总的来说，这跟夏立军、方轶强（2006），辛宇、徐莉萍（2007）发现的随着地区市场环境的改善，投资者保护会更好，而公司的价值会更高的结论是基本一致的。

我国的上市公司中存在着非流通股与流通股两类股份，除了持股成本的巨大差异和流通权不同之外，赋予每份股份的其他权利也均不相同。由于持股的成本有巨大差异，因此造成了两类股东之间的严重不公。而解决股权分置问题，[5]是我国证券市场自成立以来影响最为深远的改革举措。由于本书的样本期间是在2002～2005年，刚好2005年是股权分置改革年度，很多公司进行了“股改”，股权分置改革后，企业价值会跟之前有所不同（因为计算的依据发生了变化）。因此，为了让本节的结果更稳健，我们剔除了2005年样本，重新对民营企业的政治关系与企业价值进行了验证。

表5-23　股权分置改革前的政治关系与企业价值的实证证据（因变量为Tobin Q1）

续表

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
AJTQ1：经行业调整的企业价值，为企业的Tobin Q1——该行业样本平均的Tobin Q1；Tobin Q1：代表所属会计年度的年末上市公司价值，计算公式为：Tobin Q1＝（每股价格×流通股股数+每股净资产×非流通股股份数+负债账面价值）/总资产，上述指标均采用所属会计年度的年末数；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-24　股权分置改革前的政治关系与企业价值的实证证据（因变量为Tobin Q2）

续表

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
AJTQ2：经行业调整的企业价值，为企业的Tobin Q2——该行业样本平均的Tobin Q2；Tobin Q2：代表年报公布的当年4月30日的上市公司价值，计算公式为：Tobin Q2＝（每股价格×流通股股数+每股净资产×非流通股股份数+负债账面价值）/总资产，上述指标中，每股价格和流通股股数采用年报公布的当年4 月30日的数据，其他则采用所属会计年度的年末数；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

表5-25　股权分置改革前的政治关系与企业价值的实证证据（因变量为BHAR）

续表

注：*表示在0.1水平上显著，**表示在0.05水平上显著，***表示在0.01水平上显著，双尾检验。
各变量定义如下：
AJBHAR：经行业调整的持有回报，为企业的BHAR——该行业样本平均的BHAR；BHAR：买入并持有超额回报进行长期超额收益的计算；CPC：如果控制人有政治背景，则为1，否则为0；CPCB：公司的政治背景强度，当控制人有政治背景且董事会政府背景人数大于2个时为1，反之为0；PCrate：董事会有政治背景的董事比例；Shareholder：控股股东持股的比例；Manager：控股股东是否指定管理层；Leverage：企业资产负债率；Lnassert：企业当年的总资产取对数；Year：为虚拟变量，当处于该年度时为1，反之为0；Industry：为虚拟变量，当处于该行业时为1，反之为0。

从表5-23、表5-24与表5-25来看，剔除了2005年样本后，本节的结论反而更好。也就是说，民营企业的政治关系对企业价值的影响更加显著正相关。其他控制变量的结果也没发生太大的改变。

本节主要研究了民营企业的政治关系对企业价值的影响。研究结果发现，无论是采用Tobin Q还是BHAR来衡量企业价值，民营企业的政治关系对企业价值都有显著正面影响。也就是说，有政治关系的民营企业，其企业价值更高，投资者长期持有该企业股票，得到的收益也更高；而且，政治关系越强的企业，其企业价值也更高。同时，在市场化发达的地区，民营企业的政治关系对企业价值的影响更大。这与前面关于政治关系对企业获得政策资源以及金融资源的影响的结论基本是一致的。

本章是在第四章的理论分析的基础上，延续了第四章的实证设计内容，就实证的研究结果进行分析。

本章的结果很好地验证了第四章提出的各个假设。其基本结论是：市场环境显著地影响到了民营企业政治关系的形成。具体来说，地区的产权保护水平越低、政府干预越大、金融发展水平越落后、地方政府的GDP水平排名越低，当地的民营企业越会与政府建立政治关系。这说明，政治关系作为一种非正式制度，是对法律、法规等正式制度发展不完善的一种相应的补充，而这种非正式制度对民营企业发展起了很大的作用，当地政府也是默许或者支持的。同时，民营企业建立的政治关系能对其资源配置起到很好的帮助作用。具体来说，拥有政治关系的民营企业，其进入政府管制的行业、房地产行业更容易，获得的政府补贴也更多，而且得到银行的支持也更容易，融资约束更小；而且，政治关系越强，对企业的资源配置帮助越大。最后，民营企业的政治关系对企业价值也有着有益的影响，有政治关系的民营企业其企业价值更高，投资者长期持有这类企业的股票，收益更大。

本章的实证结果为前面的理论假设提供了有力的支持，也为本书的立论提供了参考。

[1]《中移动每天净赚2亿元》，《中华工商时报》，2007年8月17日。

[2]《中石油半年赚818亿元员工薪酬上浮32%》，《京华时报》，2007年8月24日。

[3]信贷配给行为包括资金供给不充分和收取不恰当的利息两方面。为分析方便起见，一般不考虑担保抵押、贷款期限等其他因素。

[4]地区市场化水平是一个综合性指标，前面的产权保护水平、政府干预水平以及金融发展水平都是它的子类指标。

[5]股权分置问题一直都是困扰着股市健康发展的最主要问题。股权分置不对等、不平等基本包括三层含义，一是权利的不对等，即股票的不同持有者享有权利的不对等，集中表现在参与经营管理决策权的不对等、不平等；二是承担义务的不对等，即不同股东（股票持有者的简称）承担的为企业发展筹措所需资金的义务和承债的义务不对等、不平等；三是不同股东获得收益和所承担的风险的不对等、不平等。股权分置使产权关系无法理顺、企业结构治理根本无法进行和有效，企业管理决策更无法实现民主化、科学化，独裁和内部人控制在所难免，甚至成为对外开放、企业产权改革和经济体制改革深化的最大障碍。因此，解决股市问题，股权分置问题必须解决。