政治关联、过度投资与社会效益

李世新　邱越

摘 要：以2008-2010年沪深上市公司为样本，实证研究上市公司高管的政治关联与过度投资行为以及社会效益三者之间的相互影响。结果表明，政治关联显著增加了上市公司过度投资行为。进一步检验发现，从解决就业角度分析，过度投资可以创造更多的就业岗位。然而从税收贡献分析，政府基于增加当地的税收水平而引发企业过度投资的行为是低效率的。研究发现，国家相关管理部门应该有效、适度地抑制企业投资过热的社会问题，利用这把双刃剑真正的解决民生问题。

关键词：过度投资； 政治关联；社会效益

一、引言

政治关联已经成为当今世界各国企业为了获得更多社会资源而与政府形成的一种“关系”。目前，有很多学者从公司治理的角度去研究政治关联的影响。Claessens 等（2008）[1] 研究发现，在巴西有政治关联的企业比没有政治关联的企业更易获得优惠的银行贷款，而这些资产带来的投资效率却很低。Faccio（2006）[2]研究发现，在陷入财务困境时，政治关联企业更容易获得政府的财政补贴。在我国市场经济制度不完善的背景下，政府这只有形之手对社会的资源配置力度仍然发挥着不可替代的作用。因此，政治关联作为投资者保护制度不完善的替代机制而越来越受到中国企业的追捧。有政治关系的民营企业更容易进入政府管制行业——房地产行业（罗党论 等，2009）[3]，获得更多的政府补贴（余明桂 等，2010）[4]以及更多、更长期的银行贷款（Fan et al.，2006）[5]。

企业的投资行为一直是公司治理研究领域一个热门话题。管理层的教育水平、平均年龄（姜付秀 等，2009）[6]，上市公司的薪酬结构（辛清泉，2007）[7]，管理者的过度自信（Malmendier et al.，2005）[8]，公司的股利政策（魏明海 等，2007）[9]，负债融资（童盼 等，2005）[10]都会在不同程度上影响公司的投资行为。上述研究都只是单独地从微观的角度研究了企业的投资行为。此外，一些文献已经开始研究政治关联与过度投资的影响。一方面，张功富等（2011）[11]认为政治关联与过度投资和投资不足均呈现负相关，可以作为法律保护的替代机制来保护企业产权免受政府损害并为企业谋取利益；另一方面，梁莱歆等（2011）[12]认为政治关联显著增加了民营上市公司过度投资的概率，且政治关联的强度越大、过度投资的概率越大。上述文献的研究从不同角度——既可能是“帮助之手”，也可能是“掠夺之手”（Shleifer et al.，1994）[13]解释了政治关联对企业过度投资的影响。

企业过度投资行为的经济后果可以分为企业效益和社会效益。但是过度投资对社会效益的影响尚未有文献对此进行研究。从公司治理角度分析，企业的过度投资行为损害了企业价值，也不利于利润最大化的实现目标。然而，为什么明知是损害公司价值的过度投资行为，企业高管却为之呢？这种过度投资行为是否为企业高管带来隐形的资本呢？本文从较公司层面更为宏观的社会效益角度出发探究了其中的原因。

本文以2008-2010年上市公司作为样本，以企业的总经理、董事长或董事等高级管理人员（除去独立董事）现在或曾经在中央、地方政府、人大或政协、法院、检察院任职情况来判断企业是否存在政治关联，研究其对企业过度投资的影响以及过度投资行为对社会效益的影响，其中社会效益由创造就业和税收两个维度去衡量（唐清泉 等，2007）[14]。本文的贡献可能在于：（1）从社会效益这个新的视角去分析过度投资的经济后果，为政治关联是否有利于社会稀缺资源的分配效率提供了理论支持。（2）本文的结果具有一定的政策意义：企业的过度投资对社会的就业具有促进作用，提高了就业水平，提升社会的整体福利。然而企业的过度投资行为同时也会减少对社会的税收贡献，所以过度投资行为对于社会效益来讲是一把双刃剑。

二、理论分析和研究假设

（一）政治关联和过度投资

我国大部分国有企业本身与政府存在着千丝万缕的关联，政府任命企业高管以确保政府对企业的实际控制权。央企高管出任地方高官的案例也早已数见不鲜。从另一方面，尽管民营企业是我国国民经济的重要组成部分，但由于我国法律制度不完善，政府干预大，金融发展水平相对落后，民营上市公司为了寻求一种非正式的保护机制替代不完善的地方产权保护，往往非常有动机与政府形成政治关联（罗党论，等；2009）。因此不论是国有企业还是民营企业都非常有动机与政府形成一种“关系”，而且一旦与政府形成该关系，就会为双方的寻租行为搭建一条便利的通道。政治关联的企业在获得更多社会资源的同时，政府也以政策为导向逐级分配任务确保政府宏观的政治目标和社会目标的贯彻实施。

在我国地方政府承担着促进经济发展、改善民生、增加财政收入的现实任务。因此地方政府的竞争就往往表现为当地GDP、财政收入、就业率等量化指标的竞争（Li and Zhou，2005）。地方政府官员为了自己的政治前途往往有强烈的动机去影响企业的投资行为，特别是有“关系”的企业，从而导致企业的过度投资。此时的投资项目并不是以企业价值最大化为主要目标，而是以促进当地经济“短期繁荣”，创造政治资本，为政府官员的晋升之路提供筹码为最终目标。这种项目不仅不能为企业的价值带来增值，甚至会成为企业的负担。

在中国转型经济制度的背景下，政府仍然拥有许多社会资源的配置权。Faccio（2006）研究发现政治关联可以帮助企业获得更多的贷款、更优惠的税收条件、更高的市场占有率等。吴文锋等（2009）[15]实证分析了公司高管在中央或地方政府的任职经历有利于企业获得税收优惠。罗党论等（2009）实证发现有政治关联的民营企业更容易进入政府管制的行业，获得更多的社会资本，说明了民营企业家热忱于政治参与的背后利益动因。通过政治关联能给企业自身带来“寻租”空间的文献还有很多（Shleifer and Vishny，1994；Bertrand et al.，2004；Li et al.，2008）[16]。因此，有政治关联的企业比没有政治关联的企业往往在政府部门获得更多的社会资本，面临较少的融资约束，当企业存在大量的自由现金流（Free Cash Flow）时，企业的高管人员就可能会为了谋取私利而将这些自由现金投资于非盈利项目，从而导致企业过度投资行为的发生（Jensen，1986）[17]。对此本文提出如下假设1：

假设1：上市公司的政治关联与过度投资行为正相关。

（二）政治关联、过度投资与社会效益

目前研究上市公司的政治关联给企业带来的经济后果，主要分为两类：一类支持“帮助之手”理论，一类支持“掠夺之手”理论。Faccio（2006）发现，建立政治关联的企业，企业价值显著上升。Li（2008）[18]研究发现私营企业家的政治关联对企业绩效有正的影响，特别是在法律保护和市场发育不完善的地区，这种影响更加明显。潘红波、夏新平和余明桂（2008）[19]研究并购前后上市公司市场业绩的变化发现企业政治关联可以保护企业产权免受地方政府损害。但是目前尚未有文章研究政治关联对社会效益的影响。本文借鉴相关文献，利用税收贡献和就业贡献衡量社会效益，实证研究政治关联是否会提高企业对社会的贡献。

基于上文分析，政府会出于非经济目的去干预企业的投资行为，而这类投资项目虽不利于企业的长期发展，但会产生当地经济短期繁荣的海市蜃楼现象。Shleifer 和Vishny（1994）认为政府部门会从政治关联产生的利益中攫取一部分，以此来实现政治目标。例如政府利用有形的手迫使企业投资NPV小于0，可能损害其公司价值的项目，但是却会为地方官员的政治目标服务——创造更多的就业机会和GDP增长。林毅夫等认为，在许多发展中国家普遍存在的预算软约束是来自于政策性负担，而政府对于这种负担将会采取融资便利、税收优惠、财政补贴等形式对企业进行补偿。郭剑花和杜兴强（2011年）实证研究证实，有政治关联的企业确实存在这种预算软约束的现象。因此，在预算软约束的预期下，企业的高管更有动机投资NPV小于0的项目，即使该投资无益于企业价值，但是却有利于企业规模的扩大，从而创造更多的就业岗位，雇佣更多的员工。所以本文假设上市公司的过度投资行为会显著提高企业的社会效益。

政府的分权改革让地方政府拥有了更多的权利，同时也增加了地方政府官员加快地方经济发展的动机。地方政府有动机不断地将地区优质资产或优质投资项目通过重组置入有政治关联的上市公司的同时，则会让既得利益的企业雇佣更多的员工，上缴更多的税收，已达到促进当地就业市场稳定、经济稳步增长的社会目标。唐清泉、罗党论（2007年）实证研究发现政府的补贴比例与上市公司的员工比例、上市公司提供公共产品、上市公司的高税率等显著正相关， 政府补贴在维护社会目标方面起着很大的作用。也就是说，政府确实有很强的动机利用利益诱惑干预企业的生产经营决策，从而达到提高企业社会效益的目的。

第二个模型加入了政治关联这一主要的控制变量。对此本文提出假设2：

a.限定政治关联因素，上市公司的过度投资行为会显著提高企业的社会效益。

b.政治关联与上市公司的社会效益正相关，且地方政府的政治关联对社会效益的影响更显著。

三、研究设计与方法

（一）样本的选择

本文以2008—2010年沪深交易所A 股的非金融类上市公司为初始样本，然后做如下剔除：（1）剔除样本期间被ST、PT的公司；（2）剔除数据异常和相关指标缺失的公司。最终样本包括1544家公司，共4683个样本观察点。对于本文所使用到的主要连续变量，为消除极端值的影响，我们用winsorize剔除了0—1%和99—100%之间的极端值样本。政治关联的数据是CSMAR数据库提供的公司高管简历，然后通过手工搜集得到。本文所使用其他的公司财务、行业特征数据均来自CSMAR研究数据库。

（二）模型设定与变量定义

1.政治关联与过度投资

其中：OINV代表过度投资，PC代表滞后一期的政治关联虚拟变量，具体定义为企业的总经理、董事长或董事等高级管理人员（除去独立董事）现在或曾经是否在中央地方政府、人大或政协、法院、检察院任职。将政治关联变量滞后一期是因为企业当年建立的政治关联很可能不会立刻在当年就能给企业的投资行为带来较大影响，因此具有时间上的滞后性。此外，由于地方政府存在“竞争”，导致地方官员较中央官员具有更强烈的动机通过影响当地企业的投资行为，达到自己的政治目标，而中央政府官员很可能没有动机对各地的企业实施影响。所以，为了区分地方政府和中央政府这两种政治关联对各地上市公司投资行为的可能影响，我们进一步将政治关联PCt-1 分为地方政府类政治关联（LPCt-1） 和中央政府类政治关联（GPCt-1）。在细分地方和中央时，政治关联KPC是指企业的总经理或董事长关键高管的任职情况。本文参考相关文献，还设置了如下的控制变量：企业规模（SIZE）、负债率（LEV）、企业成长性（GROW）、第一大股东持股比例（FIRST）定义与模型（1）一致；DOU定义为董事长和总经理是否由同一人担任，如果是同一人担任则DOU=0，否则DOU=1。此外我们还设置了行业虚拟变量（IND）和年度虚拟变量（YEAR）作为控制变量。

2.过度投资与社会效益

为了检验假设2过度投资对社会效益的影响，考虑到政治关联可能对社会效益同样产生影响，所以加入PC作为特殊控制变量，我们建立如下模型：

其中social contribution是指社会效益，本文分别从税收和就业角度去衡量企业对社会的贡献大小，这样避免了从单一角度去衡量社会效益的片面性。从就业规模维度，社会效益=公司在职员工总数/期初总资产，单位为人/万元；从税收维度，社会效益=纳税总额/期初总资产。模型（3）加入了新控制变量SSR，定义为公司固定资产比例，当总资产规模一定时，SSR越大说明公司机器设备越多，需雇员数量越多。另一方面由于资本与劳动力具有替代关系，在高新技术行业公司雇员可能越少，故SSR的符号难以预测。GROW公司成长性变量，从公司所处发展阶段不同，雇佣规模可能存在差异，成长性低较成熟的公司由于规模经济效应，相对雇员数量可能高于成长性高的公司，所以预计符号为-。与此同时，税收规模也可能存在差异，成长性高的企业比成长性低出于成熟期的企业相对利润额往往更少，因此纳税额也相应更少。PC同样分为中央和地方政治关联分别对社会效益的影响进行检验，其余变量的设定与上述一致。

四、实证检验与结果分析

（一）变量的描述性统计

1.政治关联描述性

在被解释变量中，用员工规模衡量社会效益即Socialcontribution1的最小值是0.0003，每万元资产只雇佣0.0003人，而最大值为0.0782，每万元资产雇佣782人，说明企业的每万元员工规模存在很大差异，这可能跟行业的类型有很大关系。被解释变量OINV的均值是0.6436，说明大约有64.36%的企业存在过度投资。在总样本中，总经理、董事长或董事等高级管理人员中有政治关系的比例（PC）平均约为34.42%，低于民营企业的46%（余明桂，2010），说明国有企业的政治关联比例要低于民营企业，在产权保护较弱的环境下，我国民营企业寻求政治关联作为一种非正式的保护机制的动机大于国有企业。进一步，中央政治关联GPC和地方政治关联LPC分为大约为4.2%，13%，说明我国与地方建立政治关联的现象更为普遍。

3.变量Pearson相关性分析

表3是本文各个变量之间的Pearson相关性分析。表3可以看出，OINV与PC显著正相关，说明政治关联导致了公司的过度投资，本文的假设1得到了经验证据的初步支持。OINV与社会效益（Socialcontribution1，Socialcontribution2）均显著正相关，说明过度投资可以提升公司的社会效益。Socialcontribution1与广义的政治关联变量PC正相关，而且很显著，说明从解决就业问题考虑，政治关联会提高企业的社会效益；Socialcontribution2与PC正相关，但是不显著，说明从税收贡献角度考虑，政治关联可能并不会提高当地的税收收入。其余变量的相关性详见表3。

（二）实证结果分析

1.过度投资变量确定

我们对模型（1） 进行了回归分析，用计算出的残差值来计量过度投资水平。具体回归结果。

2.政治关联、过度投资与社会效益

我们对模型（2） 进行了回归分析，检验政治关联与过度投资的关系，具体回归结果如表5所示

表5列出了不同的政治关联变量与过度投资相关关系的检验结果。在（1）列中，以前一期关键高管的政治关联KPC 作为解释变量，检验结果发现，两者均在10%的水平上显著正相关（0.072，w=3.41）。这个结果初步说明有政治关联的企业确实比无政治关联的企业更容易产生过度投资行为。在（2）列中，以广义的政治关联PC作为解释变量，检验其与过度投资的关系。结果发现，两者在5%的水平上显著正相关（0.072，w=4.702），说明除了关键高管，企业高级管理人员比如副董事长、董事等的政治关联同样会引发企业的过度投资行为。为了进一步区分中央政府政治关联与地方政府政治关联在引发企业过度投资方面的差异，在（3）列中，我们把政治关联分为中央政府的政治关联GPC和地方政府的政治关联LPC，结果发现，LPC的系数为0.089，w值为3.479，显著性较KPC有所提高；而GPC的系数-0.017，且不显著。为什么地方政府政治关联比中央政府政治关联对企业的过度投资产生的影响更显著呢？本文的解释是地方政府官员的竞争大多表现在当地GDP的竞争，地方政府官员为了自身的仕途往往需要各地方企业的鼎力支持，而经过经济体制改革，地方政府获得了更多的发展经济自主权，企业的经营活动主要受地方政府管辖，因此各企业为了与地方政府保持较好的“关系”就可能违背企业价值最大化的目标去投资一些促进当地短期经济繁荣的项目，而产生过度投资行为。相对于地方政府官员，中央政府官员则没有促进当地经济发展的政治任务，他们可能更加注重长远利益，所以不会对企业的投资行为产生显著影响，甚至会限制企业过度投资的行为。

其他控制变量：OINV与LEV均在1%的水平上显著负相关，结果与Ahn（2006），辛清泉（2007）结果一致。说明债务治理作用，负债水平越高的企业越受到债权人的管理监督；正如Jensen 所言举债可以约束公司经理的自由现金流的过度投资行为。OINV与GROW均在1%的水平上显著正相关，说明上市公司成长性越好越可能进行过度投资（Chen et al.，2011）。OINV与DOU均在10%的水平上显著负相关，说明上市公司董事长和总经理由一人担任，由于缺乏相互的约束和监督，而更容易导致过度投资。OINV与FIRST均在1%的水平上显著负相关，说明第一大股东持股比例越高，过度投资的概率越低。

3.过度投资与社会效益

我们对模型（3） 进行了回归分析，检验了社会效益与过度投资的关系。还采用方差膨胀因子法进行了自变量间的多重共线性诊断，检验结果显示模型中方差膨胀因子VIF 均小于3，所以自变量间的共线性并不严重。结果如表6所示。

（1）过度投资与社会效益1回归结果分析：OINV与Socialcontribution1均在1%的水平上显著正相关，（1）列中系数为0.001，t=2.599；（2）列中系数为0.001，t=2.591。此结果证明假设2a成立，在限定政治关联因素的条件下，过度投资与社会效益正相关，说明过度投资可以创造更多的就业岗位，增加当地的就业水平，解决就业困难的问题。广义的政治关联PC和地方政府政治关联LPC均与socialcontribution1正相关且显著，而与GPC无关。说明从解决就业的角度来看有政治关联的公司比没有政治关联的公司给社会创造更多的效益，或者说企业创造就业机会是高效的，假设2b政治关联与上市公司的社会效益正相关，且地方政府的政治关联对社会效益的影响更显著成立，则这一结论与Yuan（ 2008）[22]的结论一致。

（2）过度投资与社会效益2回归结果分析：OINV与Socialcontribution2均在1%的水平上显著负相关，（1）列中系数为-0.026，t=-5.951；（2）列中系数为-0.026，t=-6.113。此结果说明从创造税收的角度衡量社会效益，假设2a不成立。企业的过度投资减少了税收规模，不但没有增加当地的财政收入反而减少了财政收入。也就是说，政府基于可以增加当地财政收入的目的而干预企业过度投资的这一行为是低效率的。但是我们注意到广义的政治关联PC和中央政府的政治关联GPC均在10%的水平上与Socialcontribution2显著正相关。说明政治关联的企业比没有政治关联的企业在税收方面贡献更大。存在这样的结论可能的解释是有政治关联的高管为了

与政府保持“关系”，必须要为政府进行正当的利益输送，这就直接反应在所纳税额上。虽然有政治关联的企业会获得较高的税收优惠（吴文锋等，2009），但是企业高管为了这种“关系”并没有很强的动机进行税收筹划来规避纳税，或者也没有动机进行偷税逃税的违法行为，这样有政治关联的企业往往就比没有政治关联的企业缴纳更多的绝对税额量，承担更多的税负。

（3）其他控制变量：SIZE与socialcontribution1显著负相关，这是由于规模经济原理，公司规模越大，单位万元资产需投入的劳动力越少。固定资产比率SSR与socialcontribution1显著正相关，这是因为当总资产规模一定时，SSR越大说明公司机器设备越多，需雇员数量越多。公司成长性GROW，成长性越好的公司比成长性较差的公司雇佣更多的员工。公司的盈利指标ROA与socialcontribution1，socialcontribution2均没有相关性。

4.敏感性测试

为检验上述结论的稳健性， 我们做了如下的敏感性分析：（1）用托宾Q替代总资产增长率来衡量企业增长机会进行回归，回归结果保持不变；（2）在模型（3）中删除政治关联这一变量，直接检验过度投资OINV和社会效益socialcontribution之间的关系，OINV在5%的水平上与socialcontribution1显著正相关，系数为0.001（t=2.56），OINV在1%的水平上与socialcontribution2显著负相关，系数为0.026（t=5.945），证明结论与前文一致。（3）本文用关键高管的政治关联KPC替代在模型（3）广义政治关联PC检验与社会效益的关系，回归结果基本与前文保持一致。此外，本文还考察了各模型中自变量的VIF值，发现所有自变量的VIF值均小于3，表明模型没有严重的共线性问题。

五、结论

本文手工搜集了2008—2010年A股上市公司高管（除去独立董事）的政治关联数据，进一步删选出关键高管并区分中央政治关联与地方政治关联，实证研究了各类型的政治关联对上市公司的过度投资行为以及过度投资行为对社会效益的影响。本文研究结果表明，政治关联与上市公司过度投资的行为显著正相关，且相对于中央政治关联，地方政治关联增加了上市公司过度投资的概率。接下来，本文以企业的税收贡献和就业贡献来衡量社会效益，从两个方面分析了过度投资对社会效益的影响：一方面从解决就业问题（socialcontribution1）来看，过度投资可以创造更多的就业岗位，增加当地的就业水平，解决就业困难的问题；另一方面从税收贡献来看（socialcontribution2），企业过度投资并不会增加当地的财政收入，与社会效益负相关，说明政府部门基于提高当地的税收收入而促使企业进行过度投资的行为是低效率的。而具有政治关联的企业确实承载着更多的社会职能，雇佣更多的员工，上缴更多的税收，为当地经济的发展创造更多的社会效益。

政策意义在于：本文为研究中国上市公司过度投资行为的原因提供了一个新的方向，即公司高管的政治关联。研究结果证实企业中存在的政治关联在为企业寻求更多的社会稀缺资源配置的同时也可能导致过度投资行为，而这种过度投资行为，虽然会增加当地的就业机会，但是也会减少当地的财政收入。国家相关管理部门应该有效适度地抑制企业投资过热的社会问题，利用这把双刃剑真正地解决民生问题。

目前我国投资结构的调整迫在眉睫，这对于某些特定行业来讲是一个千载难逢的发展契机。笔者认为政府在控制企业过度投资方面应该按照“区别对待，扶优扶强”的原则。针对劳动密集型产业、创新型科技产业和部分服务业等，政府应该引领企业大力发展，因为这些行业可以增添较多的工作岗位从而提高当地的就业水平，促进社会的稳定。特别是在一些欠发达、就业率相对较低的地区，政府更应该适度放宽对企业投资行为的管制，把保障民生放在首位，让优秀企业承担更多的社会责任，保障当地的就业水平。然而，过度投资是一把双刃剑，政府也不能一味地放纵过度投资，它毕竟会损害企业的价值，而企业价值的减少必然会对当地政府的财政

收入带来不利的影响，上文的实证结果也证实过度投资确实会减少企业上缴的税收额度，从而影响政府的财政收入。因此，部分面临高负债隐患的政府应该对企业的过度投资采取谨慎的态度。

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责任编辑：萧敏娜