企业政治关联与股价崩盘风险

　　摘要：政治关联是提高还是降低股价崩盘风险?为此，本文以2008～2017年中国A股上市公司为研究样本，考察了企业政治关联与股价崩盘风险之间的关系。实证研究结果表明，企业的政治关联能显著降低股价未来崩盘风险，在经过一系列稳健性检验后，该结果依然成立。进一步分析表明，政治关联通过政府偏袒机制影响股价崩盘风险。本文拓展了股价崩盘风险因素的研究，为如何防范股价崩盘、促进资本市场健康发展提供了指导依据。

　　关键词：政治关联;股价崩盘风险;政府偏袒;产权保护

　　1引言

　　股价崩盘会损害国家金融市场的稳定，动摇投资者对资本市场的信心，进而危及到实体经济的增长与转型。十九大报告明确提出，只有资本市场健康发展，才能让金融更好地为我国经济行稳致远保驾护航，习近平同志指出：“维护金融安全，是关系我国经济社会发展全局的一件带有战略性、根本性的大事。金融活，经济活;金融稳，经济稳”。

　　现有文献认为股价崩盘风险产生的原因在于：公司在运营的过程中会出现一些负面消息，公司管理层基于利己动机，会对企业的负面消息进行隐瞒粉饰，当这些负面消息持续积累到无法隐瞒而被集中释放时，公司股价就会遭受严重冲击，进而崩盘(Jin和Myers，2006[1];Hutton等，2009[2])。影响股价崩盘风险的因素既有公司内部因素，也有外部因素。公司内部因素主要有管理层的期权激励(Kim等，2011[3])、大股东的“监管效应”(王化成等，2015[4])、内部控制信息披露(叶康涛等，2015[5])、社会责任披露(权小峰和肖红军，2016[6])、会计稳健性(Kim和Zhang，2016[7])、流动性(Huang和Wang，2009[8])等;公司外部因素主要有分析师乐观偏差(许年行等，2012[9])，投资者的投资行为(Callen和Fang，2013[10])、投资者保护(王化成等，2014[11])、宗教信仰水平(Callen和Fang，2017[12])等。然而，鲜有学者关注企业管理层的政治关联对公司股价崩盘风险的影响。

　　政治关联在世界各国普遍存在(Faccio，2006[13])。但企业的政治关联对企业价值的影响，学术界并没有形成一致观点。有学者认为政治关联对公司发展有利，它能缓解企业融资约束(胡旭阳，2006[14])、减免企业税率(吴文峰等，2009[15])，同时还可以作为法律保护的替代品保护企业的产权免受掠夺，有利于企业的业绩(覃曼和马连福，2016[16]);但也有学者指出，具有政治关联的企业需要承担更多的社会责任，比如慈善捐赠(张敏等，2013[17])、承担社会就业(田利辉和张伟，2013[18])等，这些额外的政策负担对企业的研发创新具有“挤出效应”，降低了企业效益(Chen等，2011[19])，不利于公司的发展。那么，企业的政治关联对公司价值的影响会不会进一步影响到股价崩盘风险，又是通过何种方式影响?

　　为了解答此问题，本文选取了2008～2017年A股上市公司的数据为研究样本，考察了企业的政治关联对股价崩盘风险的影响。研究结果表明，企业的政治关联能显著降低企业股价未来崩盘风险，在进行一系列稳健性检验之后，这一结论依然成立。进一步研究发现，对业绩较差的公司，政治关联对股价未来崩盘风险的抑制作用更强，说明政治关联或许是通过政府偏袒机制，帮助企业获得更多的资金，提高企业的业绩，进而降低公司股价崩盘风险。

　　本文的学术贡献主要体现在：第一，现有关于股价崩盘风险的研究，对企业高管的政治关联尚未关注，本文从政治关联的视角丰富了该领域的相关研究。第二，不同以往文献考察企业政治关联对企业价值、运营和财务的影响，本文研究了企业的政治关联对公司股价未来崩盘风险的影响，拓展了企业的政治关联经济后果的相关文献。第三，本文从股价崩盘风险的角度，研究发现企业政治降低股价崩盘风险，进一步提高了我们对企业政治关联的认识。

　　本文第2节为文献综述和假设提出，第3节为研究数据与研究设计，第4节为实证结果分析，第5节为影响机制分析，第6节为稳健性检验，最后为研究结论。

　　2文献综述与假设提出

　　企业的政治关联作为一种非常重要的战略资源，深刻影响着企业的管理、运营和成长，进而影响到股价崩盘风险。一部分学者认为，政治关联是企业十分有价值的资源，可以抵御不完善的制度所带来的风险，为企业发展提供更多的资源和更好的环境。这主要通过以下两种机制实现：第一，产权保护机制。企业产权侵蚀来源两方面，一方面来源于其他企业的假冒产品，当前，我国假冒伪劣现象突出，假冒产品严重影响到公司的形象和利用，政治关联可以获得更好的法律援助，打击假冒行为;另一方面来自当地政府的掠夺(Allen等，2005[20])，在我国，出于政策性负担或实现自己政治晋升的目的，地方政府有动机和能力通过某些手段干预企业的经营活动，侵蚀企业的产权性质，并且这种现象在市场经济不发达，地区制度水平较低的地区尤为突出。企业的并购超额收益都很低，说明企业并购决策的动机并不是实现企业效益最大化，而是达到地方政府的政治目的。因此，在企业产权得不到有效保障的情况下，企业会主动与政府建立某种关系，以保护他们的合法利益，进而降低公司股价未来崩盘风险。第二，政府偏袒机制。政治关联能降低上市公司与政府之间信息的不对称性，因此具有政治关联的企业更容易获得长期贷款，同时中国的“关系文化”，政府部门在分配社会资源时往往会倾向偏袒与其具有关系的企业，使其获得更多的政府补贴和税收减免，从而提高企业的利润和价值(吴文峰等，2009[15];Li等，2008[21])。综上两种机制，企业政治关联可以改善企业的经营条件，提升企业的价值，从而有效降低企业的崩盘风险。因此本文提出如下研究假设：

　　H1a：企业的政治关联能降低公司股价未来崩盘风险，同时关联职位越高，降低效果更显著。

　　然而，另外一些学者认为，企业的政治关联会损害公司的价值，抑制企业的发展。原因有以下两点：第一，政治关联的企业需要承担更多的社会慈善捐赠。在中国，高管想要担任政府官员或人大代表等资格，需要广大劳动人民的认可，而慈善捐赠是企业高管赢得政府席位的最佳方式;第二，政治关联存在寻租成本，企业需要花费大量资金建立与维护政企关系，这些成本对企业的研发投入具有挤出效应，透支企业未来的发展潜力。同时，政治关联对企业财务信息披露具有负面影响(Chaney等，2011[22])，面对有政府背景的公司，审计师在出具最后审计意见时会承受较强的政治压力，更容易丧失审计报告的客观性和真实性，进而增加企业的融资成本(彭桃英和谭雪，2013[23])，因此具有政治关联的企业更容易隐藏负面消息，增加企业的风险(雷光勇等，2009[24])。此外政治关联还会增加企业的现金持有水平(郑宝红和吴伟荣，2016[25])，引发企业的过度投资(邢春玉等，2016[26])，进而增加股价崩盘风险(江轩宇和许年行，2015[27])。综上所述，企业的政治关联通过抑制企业的发展和更容易隐藏负面消息两种途径，加大公司股价未来崩盘风险，因此本文提出如下假设

　　H1b：企业的政治关联能提高公司股价未来崩盘风险，同时关联职位越高，增加效果更显著。

　　3研究数据和研究设计

　　3.1数据来源与处理

　　本文采用2008～2017年A股上市公司作为初始研究样本，所有数据均来源于CSMAR数据库，之所以从2008年开始，是因为CSMAR数据库中企业高管的政治背景的相关数据从2008年才开始记录。考虑到金融类上市公司的财务数据的特殊性，本文剔除了金融类上市公司的数据;同时，为了保证股价崩盘风险指标计算的可靠性，借鉴已有研究，剔除年度周收益率少于30周的公司-年度数据;剔除存在数据缺失的数据，最终得到13285个公司-年度观察值，但在回归的过程中存在一阶滞后性，因此回归方程的样本数会有所减少。最后对连续变量1%和99%分位数以外的数据进行Winsor处理。

　　4实证结果分析

　　4.1描述性统计分析

　　表1报告了本文主要变量的描述性统计结果，两个股价崩盘风险指标NCSKEW和DUVOL的均值分别为-0.121和-0.051，与现有文献计算的大小有些差别，可能是由于研究样本区间不同所致，两指标的标准差分别为0.712和0.552，说明不同公司之间的股价崩盘风险差异较大。政治关联PC的均值为0.195，而省部级以上政治关联SPC和省部级以下政治关联WPC分别为0.124和0.082，说明企业倾向选择担任更高的政府职位，以方便谋取利益。其它各个变量分布也均在合理范围之内。

　　4.2相关性分析

　　表2报告了主要变量的Pearson相关系数①，可以看出两个风险指标的相关系数为0.857，二者具有很好的一致性。同时政治关联PCt和NCSKEWt+1与DUVOLt+1的相关系数均为负，且都在1%置信水平下显著，说明在不考虑其他因素的情况下，政治关联与股价崩盘风险负相关。同时SPCt和NCSKEWt+1(DUVOLt+1)的相关系数绝对值大于WPCt和NCSKEWt+1(DUVOLt+1)的相关系数，说明政治关联级别越高，政治关联的影响更强，初步支持假设H1a.

　　4.3回归分析

　　前面的分析只是初步支持本文的假设H1a，更可靠的结果应该通过多元回归才能得出。表3汇报了模型的回归结果：回归(1)中使用NCSKEWt+1指标，在只控制了年度和行业的情况下，PCt的回归系数为-0.493，在1%的置信水平下显著，回归(2)中，加入了一系列影响股价崩盘风险的控制变量，PCt的回归系数为-0.222，依然在1%水平下显著，说明政治关联越强，股价崩盘风险越低，回归(3)中将政治关联拆分成省部级以上政治关联和省部级以下政治关联，SPCt和WPCt分别为-0.309和-0.142，且在1%的水平下显著，说明省部级以上的政治关联对股价崩盘风险的影响更强，回归(4)、回归(5)、回归(6)中，将股价风险指标换为DUVOLt+1，结论支持了假设H1a

　　5影响机制分析

　　前文的结论分析支持了假设H1a，但对政治关联抑制股价崩盘风险的作用机制尚不清楚，根据前文的分析，政治关联可以通过保护产权性质机制和政府偏袒机制帮助企业改善经营环境，获得更多资源。为此，下面我们进一步考察何种机制导致政治关联与股价崩盘风险之间的负相性。

　　5.1产权保护机制

　　产权保护机制是指，企业在经营的过程中，通过政治关联免受其他企业和政府的掠夺，在经济不发达地区，政治关联充当法律保护的替代品，维护自身的合法利益遭受损害，从而降低企业股价的崩盘风险。本文采用樊纲等编制市场法律制度环境评分来衡量当地的法制水平，并按照年度中位数，将地区分为法制水平低组(Low_Law)和高组(High_Law)，分别进行回归，并检验组间系数差异是否显著。回归结果见表4①，当采用NCSKEWt+1作为股价崩盘风险指标时，两组中PCt的回归系数都显著为负，但两组之间的系数差异不显著。当用DUVOLt+1作为股价崩盘风险指标时，结论依然成立。说明地区的法制水平没有影响到政治关联对股价崩盘风险的抑制作用，政治关联通过产权保护机制降低企业股价崩盘风险的机制不成立。

　　5.2政府偏袒机制

　　政府偏袒机制是指，拥有政治关联的企业，可以获得更多的银行贷款等有利政策。这些政策可以进一步提升企业的业绩，从而降低股价崩盘风险。因此，基于政府偏袒效应，业绩不好的企业，政治关联能极大改善公司的财务状况，对企业股价崩盘风险的负向影响也更显著。本文采用企业净资产收益率ROE来衡量企业的经营业绩，并按照行业和年度中位数将样本分为经营业绩高组(High_ROE)和经营业绩低组(High_ROE)，分别进行回归，并检验组间系数差异是否显著。表5给出了分组回归后的结果，当采用NCSKEWt+1作为股价崩盘风险指标时，两组中PCt的回归系数都显著为负，且两组之间的系数差异1%的水平下显著。当用DUVOLt+1作为股价崩盘风险指标时，结论依然成立。说明企业经营业绩越差的企业，政治关联可以更好的抑制企业的崩盘风险，从而达到降低股价崩盘风险，政府偏袒机制成立。

　　6稳健性检验

　　6.1工具变量回归

　　虽然本文的回归模型采用了因变量的一阶滞后项，在一定程度上缓解了内生性对研究结论的影响，但为了研究结论的稳健性，本文进一步采用工具变量进行回归，借鉴已有文献，采用同年度同行业以及同年度同地区其他公司的政治关联强度的平均值作为该公司政治关联的工具变量。因为这两个工具变量满足相关性和外生性的要求：一方面，同行业同地区的公司面临相同的行业特征和外部环境，因而它与本公司的政治关联具有相关性，然而，至今尚未发现同行业或同地区的政治关联对本公司的股价崩盘风险产生影响，故满足外生性的条件。表6给出了采用工具变量，通过2SLS回归得到的结果，从中可发现，政治关联依然与股票崩盘风险显著负相关，并且政治关联的级别越高，影响越大。为节约篇幅，本部分略去控制变量的回归结果。

　　《企业政治关联与股价崩盘风险》来源：《系统工程》2018年7期，作者：袁军; 潘慧峰。

《企业政治关联与股价崩盘风险》

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