吳 贏，陳延林

(華南師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，廣東廣州 510006)

一、引 言

企業(yè)獲取外部資金的一個(gè)重要方式為債務(wù)融資。以中國為例，2016年社會融資規(guī)模為17.81萬億元。其中，銀行貸款融資占比約69.81%，企業(yè)債券融資占比約16.85%，企業(yè)股票融資所占比例約為6.97%。[1]與股權(quán)融資方式相比，債務(wù)融資無疑是我國企業(yè)最重要的融資方式。

在中國獨(dú)特的制度背景下，政府和企業(yè)有著密切的關(guān)聯(lián)，企業(yè)傾向于通過構(gòu)建政治關(guān)聯(lián)以獲得政府幫助，如稅收減免、較容易獲得更多銀行貸款等。[23]但政治關(guān)聯(lián)的構(gòu)建需要企業(yè)付出較大的成本，從而滋生出官員腐敗的風(fēng)險(xiǎn)。[4]1公司為了掩蓋政治關(guān)聯(lián)的構(gòu)建會進(jìn)行信息操縱[5]；同時(shí)，因政治關(guān)聯(lián)的構(gòu)建可能使公司陷入巨大的法律風(fēng)險(xiǎn)和政治風(fēng)險(xiǎn)[6]153，參與構(gòu)建政治關(guān)聯(lián)的公司高管人員則會加強(qiáng)對公司的控制，導(dǎo)致公司管理層的選拔出現(xiàn)“劣幣驅(qū)逐良幣”現(xiàn)象[7]161，惡化公司代理問題。企業(yè)構(gòu)建政治關(guān)聯(lián)而產(chǎn)生的負(fù)面影響，無疑會使債權(quán)人向企業(yè)索取額外的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，從而增加企業(yè)的債務(wù)融資成本。

反腐敗與企業(yè)債務(wù)融資成本關(guān)系的研究，面臨著內(nèi)生性干擾及腐敗企業(yè)識別這兩個(gè)問題。對于內(nèi)生性問題，黨的十八大以來中國實(shí)施的反腐敗行動(dòng)是一個(gè)具有準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)特征的外生沖擊事件，可以在一定程度上減少內(nèi)生性的干擾，從而識別出反腐敗與企業(yè)債務(wù)融資成本之間的因果關(guān)系。對腐敗企業(yè)的識別，參考鐘覃琳等的做法[8]168，本文認(rèn)為：企業(yè)的主要客戶在短期內(nèi)變動(dòng)不大，可以假定客戶關(guān)系維護(hù)費(fèi)用保持相對穩(wěn)定；在控制營業(yè)收入等因素的情況下，如果反腐敗后企業(yè)的業(yè)務(wù)招待費(fèi)下降很快，則可以推測為腐敗支出減少所致，從而可將上市公司分為“高腐敗”上市企業(yè)和“低腐敗”上市企業(yè)。本文試圖通過探究反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，為我國現(xiàn)階段反腐敗政策對微觀企業(yè)層面的影響提供實(shí)證證據(jù)，豐富反腐敗研究文獻(xiàn)，拓展企業(yè)債務(wù)融資成本的研究成果。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)綜述

1.與企業(yè)債務(wù)融資成本相關(guān)的研究。自Modigliani和Miler在1958年提出MM定理[9]以后，作為企業(yè)重要融資方式的債務(wù)融資成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)之一。隨后學(xué)術(shù)界分別從委托代理理論、信息不對稱理論、契約理論的角度對企業(yè)債務(wù)融資進(jìn)行探討。Jensen和Meckling提出，由于委托代理問題的存在，外部投資者與管理者的代理沖突和債權(quán)人自身與股東之間的代理沖突，都會使債權(quán)人利益受到損害，從而使債權(quán)人提高風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償。[10]60Diamond認(rèn)為，企業(yè)信息透明度的提高能夠在一定程度上減輕信息的不對稱性，從而提升投資者的信心、降低投資者所要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償。[11]Grossman和Hart指出，債權(quán)人與企業(yè)家之間簽訂了金融契約，債務(wù)人將面臨企業(yè)破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，而企業(yè)家將更好地工作，從而降低代理成本。[12]

國內(nèi)外學(xué)界對于企業(yè)債務(wù)融資成本影響因素的研究一般從公司特征、公司治理、外部環(huán)境等方面展開。研究表明，公司性質(zhì)、公司負(fù)債率、有形資產(chǎn)率、公司成長機(jī)會、公司規(guī)模、盈利能力等因素都對企業(yè)債務(wù)融資成本產(chǎn)生影響。在公司治理方面，Pittman和Fortin發(fā)現(xiàn)，企業(yè)采用高質(zhì)量的審計(jì)公司能夠降低其債務(wù)融資成本[13]；BenNasr等研究表明，企業(yè)內(nèi)存在多個(gè)大股東時(shí)，大股東能夠加強(qiáng)對管理層的監(jiān)督，降低企業(yè)的債務(wù)融資成本[14]；林兢等研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)避稅程度越低，企業(yè)的債務(wù)融資成本越低[15]；馮展斌研究表明，降低企業(yè)的盈余管理，能夠降低企業(yè)的債務(wù)融資成本。[16]在外部環(huán)境方面，魏志華等研究發(fā)現(xiàn)，良好的金融生態(tài)環(huán)境能夠降低公司的融資成本[17]；王運(yùn)通等研究也表明，地區(qū)法律環(huán)境對于降低企業(yè)的債務(wù)融資成本具有正向作用[18]137；王懷明等研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)面臨的外部環(huán)境不確定時(shí)，其所承擔(dān)的債務(wù)融資成本會增加。[19]

2.與反腐敗有關(guān)的研究。國內(nèi)學(xué)者對黨的十八大以來的反腐敗工作進(jìn)行了一系列研究。黨力等基于政治關(guān)聯(lián)的視角研究發(fā)現(xiàn)，反腐敗增加了企業(yè)建立政治關(guān)聯(lián)的成本，使得企業(yè)將更多的資源投入研發(fā)創(chuàng)新，進(jìn)而提高了企業(yè)的創(chuàng)新能力。[20]151王健忠和高明華通過對企業(yè)家能力指數(shù)的研究，發(fā)現(xiàn)反腐使得企業(yè)家將更多的能力投入到生產(chǎn)領(lǐng)域，強(qiáng)化了企業(yè)家能力對企業(yè)創(chuàng)新的促進(jìn)作用。[21]鐘覃林等發(fā)現(xiàn)，反腐通過加快資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、縮短經(jīng)營周期、優(yōu)化投資效率及提高生產(chǎn)效率等方式提高了企業(yè)業(yè)績，且在政府干預(yù)越嚴(yán)重的地區(qū)，反腐對提高企業(yè)業(yè)績的作用越明顯。[8]174王茂斌和孔東明研究指出，反腐優(yōu)化了中國上市公司的公司治理，增加了股東價(jià)值。[7]159張瑋倩通過對2003—2014年中國各省市腐敗案件中立案數(shù)據(jù)的研究，發(fā)現(xiàn)反腐敗降低了我國企業(yè)的股權(quán)融資和債務(wù)融資的成本。[22]70黨力等研究表明，反腐敗減少了企業(yè)構(gòu)建政治關(guān)聯(lián)重要方式之一的企業(yè)捐贈(zèng)行為的發(fā)生。[23]上述研究都表明，反腐敗對我國經(jīng)濟(jì)增長具有正向作用。然而，王賢斌和王露瑤研究表明，反腐敗放緩了投資，從而對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生抑制作用。[24]

(二)研究假設(shè)

政治關(guān)聯(lián)的構(gòu)建可以為企業(yè)帶來庇護(hù)和發(fā)展，但其過程蘊(yùn)含著腐敗滋生的風(fēng)險(xiǎn)。[4]1王茂斌等研究認(rèn)為，公司的管理層和大股東以自身利益為動(dòng)機(jī)建立的政商關(guān)系，可以為他們提供強(qiáng)有力的保護(hù)傘，使得貪腐和品德不良之人有更大的機(jī)會和動(dòng)機(jī)獲得公司管理層高位。首先，政商勾結(jié)將企業(yè)暴露在巨大的法律和政治風(fēng)險(xiǎn)之下；其次，政商關(guān)系的構(gòu)建為公司內(nèi)部人提供了較強(qiáng)的保護(hù)傘，強(qiáng)化了內(nèi)部人對公司的控制，減少了外部監(jiān)督；最后，品德不良的人上位，會使公司出現(xiàn)更多主觀故意的違法違規(guī)行為。[6]160公司內(nèi)部人為了獲取個(gè)人私利而損害債權(quán)人利益的行為，惡化了公司內(nèi)部人與債權(quán)人之間的代理沖突，增加了公司的代理成本。[10]60當(dāng)債權(quán)人需要承擔(dān)較高的投資風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，他會提高風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償溢價(jià)，從而增加公司的債務(wù)融資成本。[18]120，[25]

所有權(quán)性質(zhì)對于企業(yè)債務(wù)融資成本具有很大的影響。在我國，銀行貸款是企業(yè)獲得外部融資的最重要方式，但是政府控制著絕大多數(shù)金融機(jī)構(gòu)。研究表明，我國存在民營信貸歧視，也就是相對于國有企業(yè)而言，民營企業(yè)獲得國有商業(yè)銀行貸款將更加困難，而且貸款成本也更加高昂。[26]政府與國有企業(yè)之間關(guān)系密切，政府對國企有“父愛主義”傾向，會支持國有企業(yè)的融資貸款。[27]44由此，相對于國有企業(yè)而言，民營企業(yè)對構(gòu)建政商關(guān)系更加熱衷。目前，有關(guān)反腐對微觀企業(yè)行為影響的研究也表明，反腐對于公司行為的改善主要集中于非國有企業(yè)。[6]173，[20]153，[22]69，[27]45所以，反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，可能會因?yàn)槠髽I(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同而出現(xiàn)異質(zhì)性。

綜上所述，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：其他條件不變，與反腐敗之前相比，反腐敗顯著降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本。

假設(shè)2：其他條件不變，相對于國有企業(yè)，反腐敗顯著降低了非國有企業(yè)的債務(wù)融資成本。

假設(shè)3：其他條件不變，反腐敗主要通過減少非國有企業(yè)的代理成本來降低債務(wù)融資成本。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文以中國滬深A(yù)股上市公司2010—2016年的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為研究樣本，其中，企業(yè)業(yè)務(wù)招待費(fèi)用數(shù)據(jù)選自同花順數(shù)據(jù)庫，其他的企業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)選自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。參照已有研究的做法，本文對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選，即剔除隸屬金融行業(yè)的樣本、剔除相關(guān)研究變量缺失的樣本數(shù)據(jù)，最后共得到研究樣本數(shù)為10 311，其中國有企業(yè)子樣本數(shù)為4 187、非國有企業(yè)子樣本數(shù)為6 124。為消除極端值的影響，本文又對所有的連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的縮尾處理。

(二)模型設(shè)定

借鑒鐘覃林、王茂斌及黨力等學(xué)者研究反腐敗的方法[6]167，[8]164，[20]149，本文采用雙重差分模型(DID)研究反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。具體模型如下：

Cost1=β0+β1Treated+β2Post+β3Treated×Post+β4Control+ε

(1)

式(1)中，被解釋變量Cost1表示企業(yè)債務(wù)融資成本，以利息支出占總資產(chǎn)的比例衡量企業(yè)的債務(wù)融資成本。Post表示反腐政策實(shí)行前后的虛擬變量，參考黨力、王茂斌等學(xué)者的做法，本文設(shè)定：樣本時(shí)間位于2013年(含2013年)之后，Post取值為1；而時(shí)間在2013年之前，Post取值為0。Treated表示對研究樣本進(jìn)行分組的虛擬變量，參考鐘覃林等學(xué)者的做法，本文設(shè)定：反腐政策實(shí)施后，若企業(yè)的業(yè)務(wù)招待費(fèi)占總收入的比例及業(yè)務(wù)招待費(fèi)下降的絕對值都在行業(yè)中位數(shù)以上，則Treated取值為1，表示企業(yè)腐敗程度較高；反之Treated取值為0，則表明腐敗程度較低。Treated×Post表示反腐政策實(shí)施對企業(yè)債務(wù)成本融資的影響效應(yīng)。Control為控制變量，借鑒李廣子、張瑋倩及王運(yùn)通等學(xué)者的研究，本文選取的控制變量包括：企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、資產(chǎn)收益率(Roa)、企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)金流(Cfo)、企業(yè)成長機(jī)會(Grow)、有形資產(chǎn)率(Tangible)、第一大股東持股比例(Top1)、企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)性質(zhì)(Soe)?？紤]到年度經(jīng)濟(jì)狀況和行業(yè)可能對回歸結(jié)果造成影響，本文同時(shí)控制了樣本的年份和行業(yè)效應(yīng)。此外，依據(jù)前文的研究假設(shè)，本文選擇企業(yè)代理成本(Agc)作為渠道指標(biāo)。所有變量的定義和計(jì)算方法見表1。

表1 變量的定義與計(jì)算

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表2所示。在研究樣本中，企業(yè)債務(wù)融資成本的均值為2.23%，高腐敗企業(yè)樣本占比為24%，同時(shí)企業(yè)規(guī)模和第一大股東持股比例在企業(yè)間具有較大的異質(zhì)性(見表2)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，樣本各變量的取值受異常值的干擾均不大。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

(一)反腐敗對企業(yè)債務(wù)成本融資的影響

為了檢驗(yàn)反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資的影響，本文對模型(1)進(jìn)行回歸分析(見表3)。表3中，第一列數(shù)據(jù)是未加入控制變量的全樣本回歸結(jié)果；第二列數(shù)據(jù)是在全樣本回歸中加入相應(yīng)的控制變量，借此反映在其他因素作用的情況下，反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響；第三、四列數(shù)據(jù)分別是國有企業(yè)樣本和非國有企業(yè)樣本的回歸結(jié)果，用于研究在不同企業(yè)性質(zhì)下反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本影響的異質(zhì)性。從表4的第一、第二列可以看出，Treated×post的回歸系數(shù)分別為-0.138和-0.131，且分別在1%和5%的水平上顯著，表明反腐敗顯著降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本。此外，由國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩個(gè)子樣本的回歸結(jié)果可知：第三列Treated×Post的回歸系數(shù)為0.038，在統(tǒng)計(jì)上并不顯著，說明反腐敗降低了國有企業(yè)依靠政府背景獲得債務(wù)融資的容易度，但沒有顯著的證據(jù)；第四列Treated×Post的回歸系數(shù)為-0.246，且在1%的水平上顯著，說明在非國有企業(yè)反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的降低作用表現(xiàn)得更為顯著?？梢?，實(shí)證分析支持本文假設(shè)1和假設(shè)2。

表3 反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著；序號(1)(2)表示將不同變量納入實(shí)證模型。

(二)渠道效應(yīng)

為了檢驗(yàn)反腐敗影響企業(yè)債務(wù)融資成本的渠道效應(yīng)，本文以企業(yè)的代理成本(Agc)作為被解釋變量，具體模型如下：

Agc=β0+β1Treated+β2Post+β3Treated×Post+β4Control+ε

(2)

模型(2)的回歸結(jié)果如表4所示。在全樣本和國有企業(yè)子樣本中，Treated×Post的回歸系數(shù)都為負(fù)數(shù)，但是在統(tǒng)計(jì)上均不顯著；在非國有企業(yè)子樣本中，Treated×Post的回歸系數(shù)為-0.296，且在5%的水平上顯著，說明反腐敗顯著降低了非國有企業(yè)的代理成本，即反腐敗通過降低非國有企業(yè)債權(quán)人索取的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，進(jìn)而降低非國有企業(yè)的債務(wù)融資成本，實(shí)證分析支持本文的假設(shè)3。

表4 反腐敗影響企業(yè)債務(wù)融資成本的渠道效應(yīng)

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，為了檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文替換被解釋變量，即以財(cái)務(wù)費(fèi)用占總資產(chǎn)的比例(Cost2)作為被解釋變量衡量企業(yè)債務(wù)融資成本，具體模型如下：

Cost2=β0+β1Treated+β2Post+β3Treated×Post+β4Control+ε

(3)

模型(3)的回歸結(jié)果如表5所示。一方面，在全樣本中，Treated×Post的回歸系數(shù)分別為-0.384和-0.412，并且均在1%的水平上顯著，說明反腐敗降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本；另一方面，在國有企業(yè)和非國有企業(yè)的子樣本中，Treated×Post的回歸系數(shù)分別為-0.126和-0.643，但只有非國有企業(yè)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，國有企業(yè)的回歸系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上并不顯著，說明反腐敗顯著降低了非國有企業(yè)的債務(wù)融資成本?；貧w結(jié)果仍支持本文的假設(shè)2。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著；序號(1)(2)表示將不同變量納入實(shí)證模型。

其次，為了檢驗(yàn)以上回歸結(jié)果是否滿足雙重差分模型(DID)的平行趨勢假定，本文設(shè)定新的虛擬變量Affect，即將反腐政策實(shí)施之前的各年份分別與分組變量(Treated)的相乘，并將虛擬變量Affect帶入模型(1)，具體模型如下：

Cost1=β0+β1Treated×Post+β2Control+β3Affect+ε

(4)

表6為模型(4)的回歸結(jié)果。在反腐敗政策實(shí)施前，除了全樣本中Affect1回歸系數(shù)顯著外，在國有企業(yè)和非國有企業(yè)的子樣本中Affect1、Afect2和Affect3的回歸系數(shù)均不顯著，說明雙重差模型(DID)的平行趨勢假定得到滿足；同時(shí)在非國有企業(yè)子樣本中，Treated×Post的回歸系數(shù)為-0.126，并且在10%的水平上顯著，說明反腐敗降低了非國有企業(yè)的債務(wù)融資成本。

表6 平行趨勢檢驗(yàn)

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。表中虛擬變量Affect1、Affect2、Affect3分別表示2010年2011年及2012年與分組變量Treated的交乘。

最后，為了排除反腐政策實(shí)施當(dāng)年可能存在其他因素對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響，本文將反腐政策實(shí)施年份(2013年)的樣本數(shù)據(jù)剔除，剩余年份的樣本數(shù)為8 775，其中國有企業(yè)子樣本數(shù)為3 577、非國有企業(yè)子樣本數(shù)為5 198，利用模型(1)對剩余年份的樣本進(jìn)行檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果顯示：在全樣本中，Treated×Post的回歸系數(shù)為0.122，且在5%的水平上顯著，說明反腐敗降低了企業(yè)的債務(wù)融資成本；國有企業(yè)樣本中的Treated×Post系數(shù)為0.056，但在統(tǒng)計(jì)上并不顯著；非國有企業(yè)樣本中的Treated×Post回歸系數(shù)為0.242，并且在1%的水平上顯著(見表7)，說明反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的降低作用只發(fā)生在非國有企業(yè)中。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著。

五、結(jié) 論

本文利用黨的十八大以來中國實(shí)行的反腐敗行動(dòng)這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，運(yùn)用雙重差分模型(DID)研究反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響。研究發(fā)現(xiàn)：反腐敗顯著降低了非國有企業(yè)的債務(wù)融資成本，但對國有企業(yè)債務(wù)融資成本沒有顯著的影響；同時(shí)，反腐敗通過減少非國有企業(yè)的代理成本來降低債務(wù)融資成本。研究結(jié)果為反腐敗對企業(yè)債務(wù)融資成本的影響提供了實(shí)證證據(jù)，表明中國反腐敗政策能夠帶來正向的經(jīng)濟(jì)影響。為此，國家應(yīng)進(jìn)一步加大反腐敗力度，以降低非國有企業(yè)的債務(wù)融資成本；進(jìn)一步深化國有企業(yè)的改革，為國有企業(yè)和非國有企業(yè)營造公平的競爭環(huán)境。