杨金键,王珍义,柯平平
(武汉纺织大学 会计学院,湖北 武汉 430073)
企业绩效一直是股东及利益相关者关注的焦点,也是国内外学者研究的热点。在以往的研究中,学者们多从公司治理的角度研究其对企业绩效的影响。近年来有学者从另一个不同的角度研究企业绩效,即企业的政治关联。对于政治关联的研究,关于政治关联与企业价值的研究文献逐渐成为热点,但其研究结论却分歧较大。部分学者发现政治关联对企业价值存在正向的影响[1,2],另一部分学者却发现政治关联对公司价值存在负向的影响[3,4]。在此基础上,国内学者对于政治关联与企业行为如融资(余明贵,回雅甫,潘红波,2010)[5]、投资(梁莱歆,冯延超,2010)[6]、战略多元化(张敏,黄继承,2009)[7]、慈善行为(薛爽,肖星,2011)[8]也有所研究。学术界对该问题的探讨在中小企业和民营企业方面较多,鲜有对某一具体行业的探索。
从逻辑上讲,我国的法律法规及规章制度还不太完善,缺乏有效的市场保护机制,企业有动机与政府部门或相关人士建立联系,并利用该关系来保护其产权以免受到侵犯从而影响其生存和发展。政治领导人利用权力为关联企业提供方便并使之受益。然而,政治关联也可能增加社会和单个企业的额外成本。通过控制企业的决策行为,政府领导人可能不适当的干预市场造成资源失配的浪费,并且政府官员也可能关联行为进行寻租行为和腐败行为,从而损害企业价值和绩效。总之,政治关联给企业带来的成本和收益的过程是复杂的,难以一言蔽之。
现实的角度看,我国是世界上最大的纺织品服装生产和出口国,纺织业在我国是一个劳动密集程度高和对外依存度较大的产业,作为国民经济的支柱产业一直在解决就业和经济发展上创造了重要的价值,然而面对传统的产业过剩、行业利润下降和出口困难的情况下如何创造出路是我们面临的重要问题。技术革新、产业政策和结构调整、融资扶持等都需要政府的政策的干预,在这种背景下纺织行业的政治关联在所难免。
本文以民营纺织行业的政治关联作为研究主题,分析其如何影响公司的绩效,既在学术上有创新价值,又可以为纺织行业的政策提供一定的理论支持,具有较好的现实价值。
“政治关联”有的文献中称之为“政治联系”或“政治关系”,源于英文“political connections relationship”,通常用于表征的是企业与政府之间存在某种显性或隐形的联系,可能对企业的融资,税收,市场准入等方面产生一定的影响进而对企业的经营业绩产生影响。
本文选取政治关联(Political)为解释变量,并拟从是否具有政治关联和政治关联强度两个维度对其进行刻画。通过文献检索发现,目前大部分文献主要采用虚拟变量、赋值法以及比例法测量政治关联[9,10]。本文采用虚拟变量法度量是否具有政治关联,即若公司的高管人员(包括董事长、董秘或董事、总经理)现在或曾经担任人大代表、政协委员或政府官员,则定义Political 为1,否则为0;采用赋值法测量政治关联的强度,即根据政治关联的层级区分为中央级政治关联、省(自治区、直辖市级)政治关联、地市和县(含乡镇)级政治关联,并分别赋值为4、3、2、1,无关联赋值为0。
自变量为公司绩效,我们采用资产利润率(ROA)和主营业务利润率(ROS)作为衡量的标准,并且还控制了其他可能对公司绩效产生影响的变量,比如公司股权结构、董事会结构、公司规模、债务结构和年度。为了便于理解,将所有的变量名称及其定义列表1。
表1 变量描述表
本文用PER 是公司绩效变量,包含ROA 和ROS。PC 是政治关联变量,包含企业政治关联的程度(EPC),实际控制者是否政治关联(CPC),实际控股人的政治关联程度(CPD),LS 是控股股东的持股比例,BOR 是董事人数,SIZE 是公司规模,DEBT 是债务结构。模型中年度作为虚拟变量。在上述相关变量的基础上,通过OLS 方法来建立多元线性方程(式1)。[11]
本文选取2009-2011纺织业的上市民营公司为初始样本。为了控制外部因素的干扰,剔除以下样本:(1)删除被深交所ST、*ST、PT、退市公司,因为这些公司往往亏损巨大、净资产很少甚至为负,会出现会计业绩指标过高或过低的极端现象。(2)剔除缺失财务数据的样本。财务数据的缺失会给本文实证分析带来困难,导致实证结论的不确定性,所有将其剔除。(3)剔除年报中信息披露不详,导致无法判断企业是否具有政治关联关系的公司。经过筛选,这样我们得到了35个样本公司。
政治关联较为复杂,数据由手工整理得到。整理的方法是首先从Wind资讯数据库中获取样本公司历年高管的详细资料,对于部分人员的资料通过新浪财经网公司高管模块进行补充。本文将上市公司的高管定义为经理、董事、董事会秘书、财务总监,不包括监事。在手工整理政治关联数据的过程中发现,一些公司存在当年高管由具有政治关联的人员和非关联人员更替的现象,我们以换届前后高管在当年对公司的影响程度进行定义;若更替发生在前半年,则以更替后的高管信息情况进行界定;若更替发生在后半年,则以更替的高管信息情况进行界定。
样本公司的企业绩效数据和其他变量数据来源于CCER 中国经济金融数据库和Wind 资讯数据库。本文使用 EXCEL 软件对数据进行归纳整理,统计分析由SPSS17.0 统计软件完成。
本次符合的35家纺织民营企业2009-2011年三年的数据一共有105个有效的数据,从极大值、极小值与均值的分布来看(见表2),基本符合正态分布,从较小的标准差也可以得到验证。
表2 描述性统计表
采用上述建立的模型公式(1),用SPSS17.0 软件分析主体间效应,所得结果如表3 所示:
表3 主体间效应分析表
ROS与自变量和控制变量之间的线性关系更好,其中DEBT作为控制变量和因变量之间效果并不显著,剔除后继续进行检验。作为因变量的EPC、CPC和CPD之间和因变量之间关系差异较大,重新进行回归分析,结果见表4。
表4 模型估计表
在多元回归模型中R2是衡量回归方程拟合优度的指标,本方程的R 方位于0.3-0.5 之间,回归方程拟合优度一般,进行修正后获得的模型2 基本能够满足实践的要求。进行方差分析后,对两个模型进行系数的检验结果见表5。
如果以Sig 数值0.05 作为高度显著,0.10 作为显著来看,从表5 可知两个模型中CPC 都没有通过检验,因此用EPC 和CPD 来解释政治关联,也就是用企业政治关联度和实际控制者的关联度来解释政治关联。企业政治关联度和绩效之间关系负相关较强,和控制者的关联度也有显著的正相关关系,绩效和LS 没有关系,说明把控股股东持股比例作为控制变量意义不大。
表5 回归系数表
根据模型2,对公式(1)进行修正后得出多元线性回归模型见表6。
表6 多元线性回归系数表
本文采用规范与实证相结合的方法,选取2009-2011年的民营纺织业上市公司作为研究样本,在研究相关文献的基础上,分析了政治关联对企业绩效的影响,得出了以下结论:一是民营纺织企业绩效与实际控股人的关联度不相关;二是如果有政治关联的民营纺织企业,其高管所占比重与绩效成反比,而关联的强度与绩效成正比,也就是政治地位越高,企业绩效越好。三是董事会规模和公司的规模作为控制变量和企业绩效正相关,债务结构和股权结构不相关。
虽然很多学者对政治关联和企业的绩效得出的观点大相径庭,但结合民营纺织行业我们得出的结论对该行业的政策制定有一些启示:
(1)如果不考虑政治关联与民营纺织企业经营绩效的内生性问题,政治关联与经营绩效不存在显著的关系。因此在一般情况下政府和相关的人士不应该强行的干预行业市场的调节。
(2)在考虑了政治关联与民营纺织企业的经营绩效的内生性问题后,也就是有必要政治关联的时候,高管政治关联越强反而影响经营绩效。企业可能受到多头领导造成管理的内耗和代理成本的提高,因此不宜过多的政治关联人员。高管的背景越高,反而增加企业的绩效,说明在政治和相关人员干预的过程中应该提高干预的层次,以制定正确的决策。
(3)民营纺织企业的财务结构,如股权和债务结构对绩效之间控制政治关联没有明显的关系,但是董事会规模和公司规模成正相关,说明公司要群力决策,提高民主度,并且在规模较大公司的效果更好。
[1]罗党论,黄琼宇.民营企业的政治关系与企业价值[J].管理科学,2008,(6):21-28.
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[4]Faccio,Mara,Ronald W.Masulis and John J.Mc-Connell.Political Connections and Corporate Bailouts[J].Journal of Finance,2006.61:2597~2635.
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[7]张敏,黄继承.政治关联、多元化与企业风险——来自我国证劵市场的经验证据[J]. 管理世界,2009,(7):156-164.
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[9]王珍义,苏丽,陈璐.中小高新技术企业政治关联与技术创新--以外部融资为中介效应[J].科学学与科学技术管理,2011,(5):48-54.
[10]Fan,J .P.,J .Huang,R.Morck,et al.Vertical Integration,Institutional Determinants and Impact :Evidence from China[Z].NBER working paper No,14650,2007.
[11]邓建平,曾勇.政治关联能改善民营企业的经营绩效吗?[J].中国工业经济,2009,(2):1-15.