反腐败、政商关系转型与企业绩效

黄少卿; 潘思怡; 施浩

反腐败、政商关系转型与企业绩效

作者简介: 黄少卿，上海交通大学安泰经济与管理学院副教授（上海 200030）;潘思怡，上海交通大学安泰经济与管理学院硕士研究生（上海 200030）;施浩，上海交通大学安泰经济与管理学院讲师（上海 200030）;

通讯作者: 黄少卿, sqhuang@sjtu.edu.cn

中图分类号: F42

Anti-Corruption, Transformation of Government-Business Relationships and Firm Performance

Corresponding author: Shaoqing HUANG, sqhuang@sjtu.edu.cn

Available Online: 2018-12-01
CLC number: F42

摘要: 利用2013年以来中国政府的强力反腐行动作为一个准自然实验，本文基于上市公司数据，对政商关系转型如何影响企业绩效进行了经验分析，主要结论如下：上市公司维护旧政商关系的腐败性支出会降低业绩；反腐行动在打破旧政商关系、创造公平竞争环境上显现了成效，有政治关联和没有关联的两类公司的业绩差距在缩小，因为前一类公司出现了提高资源使用效率的“挖潜”现象，其中尤以民营控股上市公司为甚；反腐后上市公司的整体业绩出现了显著下滑，暗示着存在官员不作为现象，也说明依靠法治的新型政商关系的建立尚未完成。此外，反腐后上市公司整体研发投入显著增加，但尚未有证据表明研发投入已经改善了公司业绩。为使中国经济尽早转向高质量发展，应该在破除旧政商关系的同时加快建立新型政商关系，形成法治基础上对官员的激励与可问责机制。
- 政治关联 /
- 反腐败 /
- 企业绩效 /
- 研发 /
- 新型政商关系
Abstract: The anti-corruption campaign of the 18th National Congress of the Communist Party of China (CPC) significantly changes firms' political connections. In this study, we empirically examine how this transformation of government-business relationships affects firm performance. We find that firms' expense for building up political connections has negative impact on their performance. The Anti-corruption campaign has destroyed the old pattern of government-business relationships, and created a fair competitive environment. The performance gap among firms with different level of political connections has been narrowed, because firms with higher level of political connection has made better use of their available resources, especially for the private listed firms. In addition, we find that the anti-corruption campaign has significant negative impact on the performance of all firms, probably indicating the phenomenon of government officials' sloth administration after the anti-corruption campaign. Last, we find that firms have significantly increased their R&D expenses after the anti-corruption campaign; but there is no significant evidence that the increased R&D has improved firm performance.
- political connections /
- anti-corruption /
- firm performance /
- R & D /
- new pattern of government-business relationships

图 1 2009−2016年中国上市公司业务招待费用规模及占管理费用比重情况

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图 2 政策冲击前（2009−2012年）控制组和实验组ROE（左）和ROA（右）变化趋势

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表 1 变量及其定义

变量名称	变量简写	变量度量方法
公司业绩（PE）	ROA	净利润/期初期末总资产平均值
公司业绩（PE）	ROE	归母净利润/期初期末权益平均值
控制组与实验组	Corrupt	2013年业务招待费用占营业收入比重降低程度在行业中位数以上，取1
时间虚拟变量	Post	2009−2012年取0，2013−2016年取1
规模	Size	期末资产总额的自然对数
资产负债率	Lev	期末负债总额除以期末资产总额
第一大股东持股比例	Firstown	第一大股东持股比例
董事会规模	Bsize	董事会人数
董事长总经理两职兼任情况	PLU	若上市公司董事长和总经理两职合一，则取1，否则取0
公司上市持续时间	Age	自上市至研究年度的时间减1的自然对数

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表 2 变量的描述性统计

变量	均值	标准差	最小值	1/4分位	中位值	3/4分位	最大值
ROA	0.0391	0.0489	−0.2061	0.0118	0.0324	0.0622	0.2517
ROE	0.0727	0.0987	−0.6377	0.0259	0.0689	0.1205	0.4503
post	0.5000	0.5000	0.0000	0.0000	0.5000	0.5000	1.0000
Corrupt	0.5005	0.5000	0.0000	0.0000	1.0000	1.0000	1.0000
Size	22.0648	1.2074	18.2659	21.2203	21.9586	22.8038	26.3264
Lev	0.4845	0.2237	0.0100	0.3300	0.4900	0.6400	7.0000
firstown	0.3497	0.1533	0.0000	0.2295	0.3279	0.4526	0.8999
Bsize	5.8251	1.6586	0.0000	5.0000	6.0000	6.0000	15.0000
PLU	0.1704	0.3760	0.0000	0.0000	0.0000	0.0000	1.0000

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表 3 反腐对上市公司绩效的影响

	ROA			ROE
	（1）	（2）	（3）	（4）	（5）	（6）
Corrupt	−0.180*	−0.406***	−0.422***	−0.493**	−0.971***	−0.823***
Corrupt	（0.107）	（0.151）	（0.140）	（0.217）	（0.306）	（0.296）
Post	−1.419***	−1.645***	−2.272***	−2.638***	−3.116***	−4.798***
Post	（0.213）	（0.238）	（0.229）	（0.432）	（0.483）	（0.485）
Corrupt*Post		0.452**	0.394**		0.956**	0.817*
Corrupt*Post		（0.213）	（0.198）		（0.432）	（0.418）
size			0.651***			1.769***
size			（0.052）			（0.109）
Lev			−8.778***			−9.279***
Lev			（0.257）			（0.543）
Firstown			0.028***			0.051***
Firstown			（0.003）			（0.007）
Bsize			0.062*			0.080
Bsize			（0.032）			（0.067）
PLU			0.694***			1.036***
PLU			（0.135）			（0.285）
控制行业固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
观测值个数	7992	7992	7992	7992	7992	7992
R²	0.0525	0.0530	0.1862	0.0457	0.0463	0.1057
注：括号中的数字表示标准误。*、、*分别代表参数估计值在1%、5%和10%水平下显著。

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表 4 反腐对国有控股与民营控股上市公司绩效的差异性影响

	ROA		ROE
	（1）国有	（2）民营	（3）国有	（4）民营
Corrupt	−0.279	−0.314	−0.651	−0.716*
Corrupt	（0.175）	（0.221）	（0.419）	（0.415）
Post	−2.064***	−2.753***	−4.533***	−5.753***
Post	（0.287）	（0.355）	（0.684）	（0.666）
Corrupt*Post	0.373	0.525*	0.710	1.287**
Corrupt*Post	（0.245）	（0.311）	（0.586）	（0.583）
size	0.787***	0.774***	1.713***	2.389***
size	（0.065）	（0.083）	（0.156）	（0.156）
lev	−11.18***	−6.995***	−13.11***	−6.433***
lev	（0.386）	（0.350）	（0.921）	（0.657）
Firstown	0.020***	0.047***	0.037***	0.089***
Firstown	（0.004）	（0.006）	（0.010）	（0.011）
Bsize	0.044	0.216***	0.089	0.343***
Bsize	（0.038）	（0.053）	（0.090）	（0.100）
PLU	0.368*	0.490***	0.429	0.605*
PLU	（0.217）	（0.180）	（0.519）	（0.337）
控制行业固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes
观测值个数	4232	3760	4232	3760
R²	0.2313	0.1805	0.1249	0.1396
注：括号中的数字表示标准误。*、、*分别代表参数估计值在1%、5%和10%水平下显著。

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表 5 反腐政策实行后各年效果分析

	ROA
	全样本	国有	民营
Corrupt	−0.487***	−0.317*	−0.408*
Corrupt	（0.141）	（0.177）	（0.223）
Post	−1.902***	−2.048***	−1.885***
Post	（0.144）	（0.188）	（0.216）
Corrupt*13	1.201***	1.135***	1.441***
Corrupt*13	（0.264）	（0.322）	（0.424）
Corrupt*14	0.599**	0.505	0.830*
Corrupt*14	（0.264）	（0.322）	（0.424）
Corrupt*15	−0.188	−0.374	0.105
Corrupt*15	（0.264）	（0.322）	（0.425）
Corrupt*16	0.197	0.123	0.365
Corrupt*16	（0.264）	（0.322）	（0.426）
size	0.656***	0.777***	0.761***
size	（0.0499）	（0.0637）	（0.0793）
lev	−9.451***	−11.70***	−7.582***
lev	（0.246）	（0.363）	（0.342）
Firstown	0.0317***	0.0211***	0.0527***
Firstown	（0.00346）	（0.00435）	（0.00573）
Bsize	0.0469	0.0404	0.177***
Bsize	（0.0311）	（0.0371）	（0.0528）
PLU	0.687***	0.243	0.505***
PLU	（0.136）	（0.222）	（0.181）
控制行业固定效应	是	是	是
观测值个数	8464	4472	3992
R²	0.195	0.244	0.180
注：括号中的数字表示标准误。*、、*分别代表参数估计值在1%、5%和10%水平下显著。

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表 6 反腐对企业运营效率的影响

	总资产周转率			应收账款周转率
	全样本	国有	民营	全样本	国有	民营
Corrupt	−0.085***	−0.124***	−0.061***	−9.681***	−12.22**	−11.02***
Corrupt	（0.011）	（0.016）	（0.016）	（3.101）	（4.923）	（3.744）
Post	−0.135***	−0.149***	−0.124***	−2.588	−1.398	−4.727
Post	（0.019）	（0.026）	（0.026）	（5.043）	（8.036）	（5.965）
Corrupt*Post	0.058***	0.080***	0.042*	4.669	2.787	8.766*
Corrupt*Post	（0.016）	（0.022）	（0.023）	（4.382）	（6.913）	（5.258）
size	0.014***	0.001	0.020***	0.908	3.043*	−0.944
size	（0.004）	（0.005）	（0.006）	（1.030）	（1.669）	（1.278）
lev	0.081***	0.095***	0.059***	14.63***	−8.218	18.97***
lev	（0.013）	（0.024）	（0.016）	（2.572）	（7.335）	（2.347）
Firstown	0.004***	0.003***	0.003***	0.340***	0.0487	0.551***
Firstown	（0.0003）	（0.0004）	（0.0004）	（0.0766）	（0.122）	（0.0965）
Bsize	0.009***	0.002	0.012***	1.364**	0.0646	1.989**
Bsize	（0.003）	（0.003）	（0.004）	（0.679）	（1.030）	（0.869）
PLU	−0.014	−0.003	0.001	−6.600**	−11.51*	−1.575
PLU	（0.011）	（0.020）	（0.013）	（2.933）	（6.124）	（2.992）
控制行业固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
观测值个数	8800	4576	4224	8840	4576	4264
R²	0.2241	0.2900	0.1710	0.0874	0.0626	0.1573
注：括号中的数字表示标准误。*、、*分别代表参数估计值在1%、5%和10%水平下显著。

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表 7 稳健性检验：使用2009−2012年代替2012年的数据

	ROA	ROE
	全样本	全样本
Corrupt	−0.010	−0.220
Corrupt	（0.141）	（0.299）
Post	−1.923***	−4.309***
Post	（0.143）	（0.302）
Corrupt*Post	0.443**	1.105***
Corrupt*Post	（0.199）	（0.422）
size	0.589***	1.639***
size	（0.051）	（0.108）
lev	−8.599***	−8.898***
lev	（0.258）	（0.545）
Firstown	0.030***	0.055***
Firstown	（0.003）	（0.007）
Bsize	0.044	0.040
Bsize	（0.032）	（0.067）
PLU	0.688***	1.021***
PLU	（0.135）	（0.287）
控制行业固定效应	是	是
观测值个数	7992	7992
R²	0.174	0.092
注：括号中的数字表示标准误。*、、*分别代表参数估计值在1%、5%和10%水平下显著。

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表 8 安慰剂检验：将2011年设为虚拟事件年度

	ROA			ROE
	全样本	国有	民营	全样本	国有	民营
Corrupt	−0.336*	−0.0774	−0.301	−0.676	−0.0505	−0.974*
Corrupt	（0.198）	（0.247）	（0.312）	（0.419）	（0.589）	（0.585）
Post_11	−2.150***	−1.848***	−2.671***	−4.565***	−3.962***	−5.719***
Post_11	（0.236）	（0.297）	（0.364）	（0.500）	（0.709）	（0.683）
Corrupt*Post_11	0.148	−0.020	0.333	0.349	−0.327	1.202
Corrupt*Post_11	（0.228）	（0.283）	（0.359）	（0.483）	（0.677）	（0.674）
size	0.652***	0.787***	0.777***	1.771***	1.711***	2.391***
size	（0.052）	（0.065）	（0.083）	（0.109）	（0.156）	（0.156）
lev	−8.779***	−11.17***	−7.002***	−9.281***	−13.08***	−6.436***
lev	（0.257）	（0.386）	（0.350）	（0.544）	（0.921）	（0.657）
Firstown	0.028***	0.020***	0.047***	0.0509***	0.0369***	0.0892***
Firstown	（0.003）	（0.004）	（0.006）	（0.00727）	（0.0102）	（0.0107）
Bsize	0.062**	0.045	0.217***	0.0812	0.0907	0.346***
Bsize	（0.032）	（0.038）	（0.053）	（0.0667）	（0.0896）	（0.100）
PLU	0.695***	0.365*	0.493***	1.038***	0.424	0.609*
PLU	（0.135）	（0.218）	（0.180）	（0.285）	（0.519）	（0.337）
控制行业固定效应	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes	Yes
观测值个数	7992	4232	3760	7992	4232	3760
R²	0.1858	0.2308	0.1800	0.1053	0.1247	0.1392
注：括号中的数字表示标准误。*、、*分别代表参数估计值在1%、5%和10%水平下显著。

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表 9 反腐后政府补贴与上市公司的研发投入

	R&D
	（1）	（2）	（3）
Corrupt	0.150***	0.0745*	0.0140
Corrupt	（0.0462）	（0.0427）	（0.0531）
Post	1.761***	−0.504	−0.551
Post	（0.0907）	（0.533）	（0.477）
Sub		0.341***	0.140***
Sub		（0.0239）	（0.0230）
Post*Sub		0.110***	0.091***
Post*Sub		（0.0333）	（0.0299）
CoruptPost			0.0054
CoruptPost			（0.0045）
size			0.660***
size			（0.0279）
lev			−0.991***
lev			（0.117）
roe			0.0232***
roe			（0.00219）
age			−0.105
age			（0.0835）
控制行业固定效应	Yes	Yes	Yes
观测值个数	3096	3075	3075
R²	0.212	0.247	0.479
注：括号中的数字表示标准误。*、、*分别代表参数估计值在1%、5%和10%水平下显著。

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图(2)表(9)

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

1.
沈阳化工大学材料科学与工程学院沈阳 110142

反腐败、政商关系转型与企业绩效

作者简介: 黄少卿，上海交通大学安泰经济与管理学院副教授（上海 200030）;潘思怡，上海交通大学安泰经济与管理学院硕士研究生（上海 200030）;施浩，上海交通大学安泰经济与管理学院讲师（上海 200030）;

通讯作者: 黄少卿, sqhuang@sjtu.edu.cn

Anti-Corruption, Transformation of Government-Business Relationships and Firm Performance

Corresponding author: Shaoqing HUANG, sqhuang@sjtu.edu.cn

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通讯作者: 陈斌, bchen63@163.com

反腐败、政商关系转型与企业绩效

通讯作者: 黄少卿, sqhuang@sjtu.edu.cn

作者简介:黄少卿，上海交通大学安泰经济与管理学院副教授（上海 200030）

作者简介:潘思怡，上海交通大学安泰经济与管理学院硕士研究生（上海 200030）

作者简介:施浩，上海交通大学安泰经济与管理学院讲师（上海 200030）

English Abstract

Anti-Corruption, Transformation of Government-Business Relationships and Firm Performance

Corresponding author: Shaoqing HUANG, sqhuang@sjtu.edu.cn

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反腐败、政商关系转型与企业绩效

作者简介: 黄少卿，上海交通大学安泰经济与管理学院副教授（上海 200030）;潘思怡，上海交通大学安泰经济与管理学院硕士研究生（上海 200030）;施浩，上海交通大学安泰经济与管理学院讲师（上海 200030）;

通讯作者: 黄少卿, sqhuang@sjtu.edu.cn

Anti-Corruption, Transformation of Government-Business Relationships and Firm Performance

Corresponding author: Shaoqing HUANG, sqhuang@sjtu.edu.cn

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反腐败、政商关系转型与企业绩效

通讯作者: 黄少卿, sqhuang@sjtu.edu.cn

作者简介:黄少卿，上海交通大学安泰经济与管理学院副教授（上海 200030）

作者简介:潘思怡，上海交通大学安泰经济与管理学院硕士研究生（上海 200030）

作者简介:施浩，上海交通大学安泰经济与管理学院讲师（上海 200030）

English Abstract

Anti-Corruption, Transformation of Government-Business Relationships and Firm Performance

Corresponding author: Shaoqing HUANG, sqhuang@sjtu.edu.cn

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