企业寻租行为会相互传染吗?——基于中国上市公司的空间计量分析

苏忠秦，郭 楠

(杭州电子科技大学 会计学院，浙江 杭州 310018)

自Krueger(1974)[1]开创性的研究工作以来，企业寻租行为的研究历久弥新。许多研究表明，企业投入大量精力构建政治关联，可以从政府那里获得特殊的待遇，包括赢得政府采购合同(Tahoun，2014)[2]、税收优惠(Brown等，2015)[3]、融资优势(Claessens等，2008)[4]、财务纾困(Banerji等，2018)[5]、知情交易(Jagolinzer等，2020)[6]等等。总之，企业向政府寻租能够获取超额利益最终实现自身的价值增长(Acemoglu等，2016)[7]。中国作为典型的新兴转轨经济体，自上而下的资源分配方式还没有根本转变，政府扮演的角色往往是“资源配置者”，在行使权力时会考虑人际亲疏远近的因素。于是企业作为“天生逐利者”会选择加强政企联系，向政府官员寻租，以求处于资源分配的优势地位(张敏和黄继承，2009；辛金国等，2019)[8-9]。企业的日常经营活动会产生办公费、招待费等费用支出，作为管理费用的二级项目披露于财务报表附注中，但是这类费用的很大一部分被用于所谓“公务接待”或者变相向政府官员支付寻租租金，这些非生产性支出可以在一定程度上作为寻租的代理变量(杜兴强等，2010)[10]。

以往文献大都只关注寻租行为的经济后果，而对寻租行为本身是否存在空间传染性几乎没有涉及。而Blau(1977)[11]指出，人类具有在邻近的物理空间中与他人互动的内在倾向，这种空间便利性是跨越身份边界的主要驱动因素。在证券交易市场中，Feng和Seasholes(2004)[12]发现同一区域的投资者其买卖股票的行为是高度相关的。无独有偶，Hong等(2005)[13]研究发现同处一个城市的基金经理倾向于买卖同一只股票。此外，Matray(2021)[14]发现一家公司由于技术创新而产生的绩效增长可以引起同地区公司的观摩和学习，形成创新的区域性聚集。而在中国的金融环境下空间传染也同样存在，违规披露信息(陆蓉和常维，2018)[15]、履行社会责任(潘孝珍，2019)[16]、会计信息质量(冯玲和崔静，2019)[17]等企业行为的空间聚集现象则恰恰验证了中国古语“近朱者赤，近墨者黑”。

一、理论分析与研究假设

(一)企业寻租的空间传染效应

Krueger(1974)[1]指出寻租是企业为了获得资源分配的优先地位，通过某种路径优势强化与政府联系的行为。企业花费额外的时间建立政企关联获得资源的优先分配特权，如税收优惠、融资优势等，期望实现公司的价值增长。同时寻租使得关键性资源外溢，形成对研发创新等生产性活动的挤出效应，不利于经济社会的正常发展。

基于人际关系所形成的社会网络为信息传递和扩散提供了更加畅通的路径支持，信息传递效率得以提升(Manski，2000)[18]。而社会网络联系紧密的企业往往是基于地理位置产生的优先条件，从而能进行及时的信息传递和交流，信息优势导致的本地偏差使得寻租决策会受到空间地理位置邻近的其他企业行为结果的影响(Acemoglu等，2016)[7]，寻租行为的空间传染效应随之出现。企业所处的市场环境瞬息万变，不确定性特征尤为强烈(Choi等，1999)[19]，寻租行为收益与风险的不对称与不确定性使得企业决策可能会以现有的现实案例作为主要参考因素。为了组织自身得到有效存续和稳定发展，企业往往会选取特定组织作为“参照物”对其行为进行观察学习并模仿以保证自身行为的合法化和大众化(支晓强等，2014)[20]。空间地理位置毗邻的组织模仿结果就形成了寻租行为的区域性聚集，“近墨者黑”的现象就此产生。

一方面，企业向政府寻租能够建立政企关联渠道从而获取排他性利益，使得寻租行为具有“低成本高收益”的属性，如果企业注意到某企业通过寻租获取超额收益，就会产生效仿心理并实施模仿。由于地理位置产生的信息优势，企业可能会以空间毗邻企业的行为结果作为决策的参考因素。另一方面，尽管万物普遍关联，但空间距离近的事物关联性会更强(Tobler，1970)[21]。雷宇和杜兴强(2011)[22]认为中国的人际关系结构是“差序格局”，与水面波纹类似呈现出由近及远，由亲及疏的状态。与人的社交属性一致，企业之间进行有效信息交流的空间范围有限，企业寻租行为的传染力度会随着空间距离的增大而削弱。基于以上分析，提出本文的假设一：

H1：企业的寻租行为存在着显著正向的空间传染效应。

(二)企业寻租的空间传染效应的调节效应

Akerlof和Rachel(2000)[23]将社会心理学的个人身份认同感纳入到经济行为的决策模型中，并构建博弈论模型来研究个人身份如何影响个体之间的互动效果，社会成员因为身份认同感的存在会更加认可与自身特质相似的成员。由社会个体成员推演至人的集合——公司，这一观点仍然成立。

国有企业因其所有权性质的特殊性，与非国有企业的决策逻辑不同(杜兴强等，2010)[10]，需要考虑的因素错综复杂，容易受到政府的影响、需承担政治责任和社会责任等等，因此决策行为受到空间毗邻企业的影响作用被稀释。同时，国有企业在其成立以来就拥有先天的政企关联，本身在银行融资、政府补贴等方面与非国有企业相比已处于优势地位，很难再受到其地理毗邻企业的决策影响。处于同一外部市场的企业之间更容易互相影响，因为他们具有类似的信息渠道，借助信息的动态变化作为自身的决策依据，企业之间的寻租传染效应会随着市场交易的自由化程度、竞争力度的强弱等有所不同。企业在市场中竞争生存需受外部市场环境约束，市场自由化竞争与当地政府的干预程度相关，企业借由政企关联路径向政府寻租，以求自身利益最大化。正如Kedia等(2015)[24]发现的那样，当财务重述的公司受到SEC的处罚或集体诉讼时，盈余管理行为的空间互动效应相对弱化，这表明监管执行活动具有威慑作用。企业为了保障资金充足以及现金流正常，需要拓宽融资渠道、降低融资成本(Khwaja和Mian，2005)[25]，而基于公司层面的投资者保护水平越高，能够提升中小投资者的信任和好感，加强再次投资的意愿，增加股权融资获得的资金量，降低企业的权益性资本成本。当企业的投资者保护水平高，投资者保护制度结构完善，监管政策的执行力度很强，那么该企业在做重大决策时较少受到毗邻企业行为结果的影响而做出非理性的决策。基于以上分析，提出本文的假设二：

H2：国有企业、政府干预市场较弱、投资者保护较高的企业中寻租的空间传染效应会相对弱化。

二、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文选取2010年至2019年沪深A股上市公司的样本数据，并剔除金融行业、被标记ST或者*ST以及存在缺失值的样本公司，进行1%水平的Winsorize缩尾处理，最终获得9290个公司-年度样本观测值。其中财务指标和治理结构等数据来自于CSMAR和RESSET数据库，投资者保护指数(AIPI)来自北京工商大学商学院投资者保护研究中心(1)北京工商大学商学院投资者保护研究中心的网址：http://bhzx.btbu.edu.cn。

(二)模型设定与变量定义

1．模型设定

本文构建空间面板数据回归模型(模型1)来验证企业的寻租行为是否具有空间传染效应以及该效应的影响方向。其中，Rent_seekingit表示的是公司i在第t年的企业寻租程度，W*Rent_seekingit是企业寻租程度与空间权重矩阵W的交乘项，Boardsizeit至Big4it均为控制变量，εit为随机扰动项。此外，该模型设置了年份和行业虚拟变量来控制年度差异和行业异质性可能对企业寻租的空间传染效应产生的影响。各个变量的具体计算方法详见表1。

Rent_seekingit=α0+α1W*Rent_seekingit+α2Boardsizeit+α3Dualityit+

α4Ownershipconcentrationit+α5ROAit+α6Growthit+α7Sizeit+

α8Leverageit+α9Big4it+εit

(1)

2．变量定义

(1)企业寻租行为的衡量。张祥建等(2015)[26]认为超额管理费用被企业用来与政府交际，建立政企关联，是获取超额收益的必要成本投入，能够较好的衡量企业的寻租程度。本文计算超额管理费用的方法如下：首先将影响企业管理费用的各类因素纳入回归模型(2)中，估算出企业i在第t年的期望管理费用；然后计算实际管理费用与期望管理费用的差额，即为超额管理费用(Rent_seeking1)，作为企业寻租程度的衡量指标之一。

Managementit=β0+β1Sizeit+β2Leverageit+β3Growthit+β4Boardsizeit+β5Staffit+

β6Big4it+β7Grossmarginit+β8Pricelevelit+β9Capitalintensityit+

β10Ownershipconcentrationit+εit

(2)

其中，Management为公司管理费用与营业收入的比值，是公司实际管理费用经过营业收入标准化处理的结果；其他变量分别代表公司规模、资产负债率、收入增长率、董事会人数、职工人数、四大、毛利率、物价水平、资本密集度和股权集中度。

除此之外，为了避免使用回归模型估计超额管理费用可能带来的计算误差，参考黄玖立和李坤望(2013)[27]使用业务招待费支出来近似衡量企业腐败活动的方法，数据来源为世界银行针对企业的问卷调查数据；与此同时为减少问卷偏差，综合参考陈冬华等(2005)[28]使用与寻租行为高度相关的管理费用作为寻租行为的衡量办法。具体操作步骤通过手工收集上市公司财务报表附注中的二级明细科目(2)包括“办公费、差旅费、业务招待费、小车费、董事会会费、会议费、出国培训费和通讯费”等科目。，获得初始值并取自然对数，记为寻租费用(Rent_seeking2)，作为企业寻租行为的另一个衡量指标。

(2)空间传染性。本文参考刘京军和苏楚林(2016)[29]以及潘孝珍(2019)[16]构建交乘项W*Rent_seeking作为本文的解释变量。构建空间权重矩阵W的步骤如下所示：首先，使用百度地图拾取坐标系统将上市公司的注册地址转换为经纬度数据。然后，根据球面距离计算(公式1)得出两两公司的地理直线距离，其中xi和yi为公司i的经度和纬度，xj和yj为公司j的经度和纬度，Δxij等于xi-xj，R为地球半径，等于6370.99千米。为方便计算对Dij进行倒数处理，Wij数值越大，公司i和公司j的相互影响力度越强。最后，将所有的空间权重数据组建矩阵即可得到空间权重矩阵W，并对矩阵做行标准化处理将对角线上的元素变换为0。

Dij=arccos[(sinxi*sinyi)+(cosxi*cosyi*cos(Δxij))]*R

(公式1)

三、实证结果与分析

(一)描述性统计

寻租行为的两个代理变量中，Rent_seeking1的均值为0.100，最小值为-0.099，最大值为0.368，两者之间相差较大，且标准差为0.053，这表明企业存在着寻租等败德行为，而且不同企业的寻租程度相差很大；Rent_seeking2的衡量口径与其不同，但结论保持一致。关于控制变量的结果与以往研究类似(陈骏和徐捍军，2019；范红忠等，2019)[30-31]。描述性统计结果如表2所示。

表2 描述性统计结果

(二)回归分析

在传统的空间距离研究中，一般选取行政区域作为同群的划分依据，这一方法可以简单快捷的识别企业的地理位置和空间距离的远近。但该方法相对粗糙，很难识别地方政策的外生影响，而且相邻行政区域之间的空间影响也被模糊处理。本文的创新点之一就是运用空间计量经济学构建空间权重矩阵W和空间回归模型将地理位置信息精细化，能够解决传统识别公司同群效应的方式所带来干扰的外生效应、关联效应以及反射性问题等等。为了与本文使用的空间计量分析(模型1)做对比，首先选取省市两级的行政区域作为划分标准，设置模型(3)并运用传统面板回归分析方法来研究企业寻租行为的空间同群效应。回归结果如表3所示，不论是以省级还是市级行政区域作为地理划分标准，企业寻租行为均存在着显著的同群效应。

Rent_seekingit=γ0+γ1MeanRent_seekingit+γ2Boardsizeit+γ3Dualityit+

γ4Ownershipconcentrationit+γ5ROAit+γ6Growthit+γ7Sizeit+

γ8Leverageit+γ9Big4it+εit

(3)

表3 根据行政区域划分的面板模型回归结果

空间计量回归的结果如表4所示，回归模型均引入了控制变量并对年度和行业效应进行控制。其中第(1)、(3)列是采用了固定效应(FE)模型，结果显示解释变量空间权重矩阵和企业寻租行为的交乘项的系数均在1%的水平上显著为正(α=0.404，t=2.828；α=0.582，t=5.477)。随后，第(2)、(4)列展示的是随机效应(RE)的回归结果，均通过了最低水平的显著性检验且方向为正，这表明企业寻租行为存在着显著正向的空间传染效应，假设1成立。此外，Hausman检验结果认为应该选取固定效应模型估计空间面板数据，下文将统一使用固定效应回归模型。

表4 主回归结果

(三)调节效应分析

表5列(1)展示的是在国有企业组别中，W*Rent_seeking1的回归系数的t值较小，且没有通过最低水平的显著性检验，这表明寻租行为在国有企业中不存在显著的空间传染效应；而在列(2)的非国有企业组别中，回归结果与之完全相反。上述结果表明在国有企业中，企业寻租行为的空间传染效应被弱化不再显著存在；而在非国有企业中空间距离越近寻租行为的传染效应越强烈。

本文选取政府与市场的关系指数(3)由于市场化指数目前仅更新至2016年，这里借鉴了以往学者的处理方式，用往年该指数的增长率的平均值作为预测标准，估算2017年-2019年的市场化指数。作为衡量政府干预程度的指标，结果如表5列(3)、(4)所示，在政府干预市场强烈时，α1系数为0.454而且通过了显著性检验，这表明在这种情况下企业寻租行为的空间传染效应显著存在。当政府干预程度相对较低时的回归结果并没有通过显著性检验，企业寻租行为的空间传染效应相对弱化。

企业的投资者保护程度较高时的回归结果如表5列(5)所示，回归系数为0.202但未通过显著性检验，说明在投资者保护程度较高的公司寻租行为的空间传染效应并不显著。与之相反，第(6)列回归系数显著性水平较高，系数值为0.571(t=6.184)。在投资者保护程度较低的组别企业寻租行为存在着显著为正的空间传染效应。综上所述，在国有企业、政府干预市场程度较弱、投资者保护水平较高的企业中寻租行为的空间传染效应会相对弱化的假设是成立的(4)由于篇幅限制，表格仅展示W*Rent_seeking1的回归结果。。

表5 调节效应分组回归结果

(四)稳健性检验

1．解释变量滞后

寻租行为产生的收益被毗邻企业看到并模仿，这一信息传递过程具有时间滞后性；而执行效率和外部监管使得寻租行为的成本投入和收益获得存在时间差异。因此在稳健性检验中将模型的解释变量W*Rent_seekingi t滞后三期(5)利用行政腐败的潜伏期作为寻租行为滞后期限的依据，选取3年作为滞后期限。，即替换为W*Rent_seekingi t-3。检验结果说明我国上市公司的寻租行为的空间传染效应不会因为时间滞后与否而产生差异，假设H1成立。

2．引入外生事件

党的十八大以来推进的反腐败运动和出台的“八项规定”和“六项禁令”等，加强了外部监督力度，使得企业寻租行为的成本大幅上升(6)2012年12月4日，中央政治局会议上习总书记提出了改进作风的八项规定。，因此我们利用反腐政策的出台和实施这一外生事件将样本期间分割。结果显示，在2013年以前，政府官员在企业内任职的现象还较为普遍，上市公司的寻租行为较为严重，具有显著为正的空间毗邻传染效应，假设H1成立；在反腐运动进行整改之后，α1的数值有所降低且显著性检验未达到10%的最低水平，企业寻租的空间传染效应受到抑制，这也间接表明我国反腐政策执行效果显著，企业通过向政府支付非生产性费用(寻租)来获取超额收益的现象受到明显的扼制。

四、研究结论与政策建议

(一)研究结论

第一，当选取同一省(市)级行政区域作为企业同群的划分标准时，企业寻租行为均存在着显著的同群效应，该结论仅作为空间计量回归分析的对照结论；第二，企业的寻租行为存在显著正向的空间传染效应，即随着地理空间位置的邻近，寻租行为的空间传染效应越强；企业寻租行为空间传染效应的异质性特征具体表现为在国有企业、政府干预程度较低、投资者保护水平较高的企业能够相对弱化企业寻租行为的空间传染效应；第三，在将解释变量滞后三期、引入2013年中央反腐运动这一外生事件作为稳健性检验之后结论仍然成立。

(二)政策建议

首先，资本市场的相关监管部门应该针对非生产性支出投入比例过高的企业进行严格审查，保证资本市场能够通过正常有序竞争而得到稳定健康的发展；其次，政府作为“政策制定者”和“引领者”，需要更好地完成政府引导、扶持、法规制定和监管职能，减弱寻租传染的负面影响；最后，企业应减少在非生产性支出方面的精力和资金投入，扩大创新性项目的投资支出比例，不受毗邻企业行为结果的影响而作出非理性决策，不随波逐流、盲目跟风。