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腐败治理、代理成本与企业绩效——基于A股上市公司的经验证据

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张婷, 张林, 李刚, 等. 腐败治理、代理成本与企业绩效——基于A股上市公司的经验证据[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2023, 45(8): 124-137. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2023.08.012
引用本文: 张婷, 张林, 李刚, 等. 腐败治理、代理成本与企业绩效——基于A股上市公司的经验证据[J]. 西南大学学报(自然科学版), 2023, 45(8): 124-137. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2023.08.012
ZHANG Ting, ZHANG Lin, LI Gang, et al. Corruption Governance、Agency Cost and Company Performance——Based on the Empirical Evidence of A-share Listed Companies[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2023, 45(8): 124-137. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2023.08.012
Citation: ZHANG Ting, ZHANG Lin, LI Gang, et al. Corruption Governance、Agency Cost and Company Performance——Based on the Empirical Evidence of A-share Listed Companies[J]. Journal of Southwest University Natural Science Edition, 2023, 45(8): 124-137. doi: 10.13718/j.cnki.xdzk.2023.08.012

腐败治理、代理成本与企业绩效——基于A股上市公司的经验证据

  • 基金项目: 教育部人文社会科学青年项目(20YJC790079); 重庆市社科规划金融专项项目(2022JR09)
详细信息
    作者简介:

    张婷, 博士, 讲师, 主要从事财务管理研究 .

    通讯作者: 张林, 博士, 副教授; 
  • 中图分类号: F832

Corruption Governance、Agency Cost and Company Performance——Based on the Empirical Evidence of A-share Listed Companies

  • 摘要:

    文章将宏观制度环境与微观企业经营相结合, 重点考察腐败治理对企业绩效的影响效应和传导机制. 基于2016-2020年中国A股上市公司数据的实证研究表明, 腐败治理在一定程度上提升了企业的绩效. 具体表现为, 随着腐败治理的加强, 企业自身资源的利用效率提高, 总资产周转率加快, 降低了企业的代理成本, 进而促进了企业绩效提升. 研究同时发现, 相对于国有企业, 腐败治理对非国有企业经营绩效能产生更为明显的影响.

  • 加载中
  • 表 1  变量定义表

    变量类型 变量名称 变量符号 变量定义
    因变量 总资产收益率 ROA 净利润/平均资产总额
    自变量 腐败治理 corrupgover (一般公共服务+公共安全+教育+科学技术+
    文化与传媒)/一般公共预算支出
    中介变量 总资产周转率 agcost 营业收入/资产总额
    控制变量 企业规模 size ln(资产总计)
    资产负债率 lev 期末负债总计/资产总计
    营业收入增长率 growth (本年营业收入-上年营业收入)/本年营业收入
    第一大股东持股比例 largest 第一大股东股数/总股数
    独立董事占比 indboard 独立董事人数/董事会人数
    两职合一 dual 若董事长和总经理由一人担任则值取1,否则取0
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    表 2  描述性统计

    变量 样本量 均值 标准差 最小值 最大值
    ROA 12 055 0.040 0 0.063 0 -0.250 0 0.214 0
    corrupgover 12 055 1.030 0 0.185 0 0.824 0 2.265 0
    agcost 12 055 0.590 0 0.393 0 0.080 0 2.370 0
    size 12 055 22.458 0 1.311 0 20.107 0 26.438 0
    lev 12 055 0.421 0 0.195 0 0.063 0 0.865 0
    growth 12 055 0.153 0 0.360 0 -0.561 0 2.107 0
    largest 12 055 0.334 0 0.145 0 0.081 0 0.708 0
    indboard 12 055 0.378 0 0.055 0 0.333 0 0.571 0
    dual 12 055 0.273 0 0.446 0 0.000 0 1.000 0
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    表 3  相关性分析

    变量 ROA corrupgover agcost size lev growth largest indboard dual
    ROA 1
    corrupgover 0.108 2*** 1
    agcost 0.335 8*** 0.119 4*** 1
    size 0.008 9 0.065 5*** 0.060 1*** 1
    lev 0.310 4*** -0.019 0** 0.007 6 0.542 7*** 1
    growth 0.240 0*** 0.013 5 0.145 4*** 0.047 5*** 0.038 0*** 1
    largest 0.156 7*** 0.020 6** 0.073 7*** 0.194 1*** 0.059 6*** 0.002 8 1
    indboard 0.020 6** 0.036 1*** -0.023 0** -0.005 2 -0.003 2 -0.019 7** 0.042 4*** 1
    dual 0.030 7*** 0.005 6 -0.045 3*** -0.165 1*** -0.097 9*** 0.036 4*** -0.053 3*** 0.115 2*** 1
    注:*,**,***分别代表参数估计值在p<10%,p<5%,p<1%水平下差异具有统计学意义.
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    表 4  共线性诊断

    变量 size lev largest dual indboard agcost1 growth 平均值
    VIF 1.480 1.400 1.050 1.040 1.020 1.010 1.000 1.14
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    表 5  腐败治理与企业绩效回归结果

    变量 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7)
    corrupgover 0.025 3*** 0.025 1*** 0.022 6*** 0.020 5*** 0.020 7*** 0.020 7*** 0.020 7***
    (8.433) (8.367) (7.533) (10.250) (10.350) (10.350) (10.350)
    size 0.031 2*** 0.051 9*** 0.040 2*** 0.039 9*** 0.039 9*** 0.039 8***
    (15.600) (25.950) (20.100) (19.950) (19.950) (19.900)
    lev -0.241 5*** -0.242 7*** -0.242 2*** -0.242 2*** -0.242 2***
    (34.500) (40.450) (40.367) (40.367) (40.367)
    growth 0.033 6*** 0.033 5*** 0.033 4*** 0.033 5***
    (33.600) (33.500) (33.400) (33.500)
    largest 0.079 2*** 0.079 3*** 0.079 2***
    (6.600) (6.608) (6.600)
    indboard -0.009 8 -0.010 3
    (0.653) (0.687)
    dual 0.000 8
    (0.400)
    constant 0.025 1*** -0.668 1*** -1.031 8*** -0.775 3*** -0.795 8*** -0.790 9*** -0.790 5***
    (8.367) (15.184) (24.567) (18.460) (18.948) (18.393) (18.384)
    时间固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    企业固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    样本量 12 055 12 055 12 055 12 055 12 055 12 055 12 055
    R2 0.0423 0.0665 0.1777 0.2306 0.2340 0.2341 0.2341
    F 85.185 9*** 114.414 9*** 297.584 2*** 360.936 6*** 327.067 9*** 294.385 5*** 267.618 5***
    注:括号内为t值;R2为模型拟合优度;F为方程的统计量;*,**,***分别代表参数估计值在p<10%,p<5%,p<1%水平下差异具有统计学意义. 下同.
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    表 6  代理成本中介效应回归结果

    变量 1
    agcost
    2
    agcost
    3
    ROA
    corrupgover 0.155 8*** 0.144 9*** 0.009 2***
    (14.164) (14.490) (4.600)
    agcost 0.079 5***
    (39.750)
    size -0.052 7*** 0.044 0***
    (6.588) (22.000)
    lev -0.200 4*** -0.226 3***
    (7.422) (37.717)
    growth 0.145 4*** 0.021 9***
    (29.080) (21.900)
    largest -0.028 3 0.081 5***
    (0.566) (7.409)
    indboard 0.016 7 -0.011 6
    (0.269) (0.829)
    dual -0.018 0** 0.002 2
    (2.571) (1.100)
    constant 0.420 0*** 1.663 5*** -0.922 8***
    (38.182) (9.346) (22.507)
    时间固定 控制 控制 控制
    企业固定 控制 控制 控制
    样本量 12 055 12 055 12 055
    R2 0.0261 0.1007 0.3167
    F 51.720 9*** 98.025 5*** 371.995 8***
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    表 7  腐败治理对不同股权性质企业绩效的影响结果

    变量 国有企业 非国有企业 组间系数差异性检验
    Di 0.206 7
    (0.95 4)
    Di×corrupgover 0.024 5***
    (5.832)
    corrupgover 0.009 2*** 0.032 3*** 0.010 5***
    (4.600) (8.075) (5.687)
    size 0.029 7*** 0.047 2*** 0.027 3***
    (9.900) (15.733) (11.212)
    lev -0.185 3*** -0.256 1*** -0.210 2***
    (18.530) (32.013) (20.357)
    growth 0.018 8*** 0.038 0*** 0.020 1***
    (9.400) (19.000) (10.254)
    largest -0.004 8 0.135 2*** -0.005 5
    (0.343) (7.511) (1.235)
    indboard -0.016 7 -0.020 5 -0.013 9
    (1.044) (0.932) (0.891)
    dual 0.000 9 0.001 1 0.001 2
    (0.450) (0.550) (0.325)
    constant -0.560 1*** -0.963 3*** -0.684 3***
    (8.890) (16.609) (12.385)
    时间固定 控制 控制 控制
    企业固定 控制 控制 控制
    样本量 4 132 7 923 4 132
    R2 0.157 9 0.264 0 0.254 3
    F 54.997 4*** 204.931 7*** 168.594 3***
    经验p 0.012 8**
    注:Di代表企业产权性质.
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    表 8  稳健性检验:腐败治理与企业绩效回归结果

    变量 替换企业绩效衡量指标的稳健性检验 中介效应的稳健性检验
    全样本 国有企业 非国有企业 agcost agcost ROE
    corrupgover 0.037 0*** 0.014 9*** 0.060 9*** 0.155 8*** 0.144 9*** 0.016 7***
    (7.400) (2.483) (8.700) (14.164) (14.490) (3.340)
    agcost 0.139 8***
    (27.960)
    size 0.079 2*** 0.064 8*** 0.090 5*** -0.052 7*** 0.086 6***
    (19.800) (10.800) (18.100) (6.588) (21.650)
    lev -0.430 6*** -0.341 3*** -0.454 4*** -0.200 4*** -0.402 6***
    (33.123) (15.514) (28.400) (7.422) (33.550)
    growth 0.062 9*** 0.042 1*** 0.068 8*** 0.145 4*** 0.042 6***
    (20.967) (10.525) (22.933) (29.080) (14.200)
    largest 0.141 4*** -0.006 5 0.238 8*** -0.028 3 0.145 4***
    (6.148) (0.203) (7.024) (0.566) (6.609)
    indboard -0.004 1 -0.022 7 -0.022 3 0.016 7 -0.006 4
    (0.141) (0.614) (0.531) (0.269) (0.229)
    dual 0.001 3 0.003 1 0.002 5 -0.018 0** 0.003 8
    (0.433) (0.517) (0.625) (2.571) (1.267)
    constant -1.604 5*** -1.261 7*** -1.878 7*** 0.420 0*** 1.663 5*** -1.837 1***
    (19.331) (8.885) (17.395) (38.182) (9.346) (22.964)
    时间固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    企业固定 控制 控制 控制 控制 控制 控制
    样本量 12 055 4 132 7 923 12 055 12 055 12 055
    R2 0.215 1 0.130 0 0.248 9 0.026 1 0.100 7 0.284 9
    F 240.025 6*** 43.8403 *** 189.270 2*** 51.720 9*** 98.025 5*** 319.710 5***
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-02-09
  • 刊出日期:  2023-08-20

腐败治理、代理成本与企业绩效——基于A股上市公司的经验证据

    通讯作者: 张林, 博士, 副教授; 
    作者简介: 张婷, 博士, 讲师, 主要从事财务管理研究
  • 1. 泰国易三仓大学 科学技术学院 曼谷 10250
  • 2. 四川水利职业技术学院 管理工程学院 成都 611130
  • 3. 西南大学 经济管理学院 重庆 400715
  • 4. 四川农业大学 管理学院 成都 611130
基金项目:  教育部人文社会科学青年项目(20YJC790079); 重庆市社科规划金融专项项目(2022JR09)

摘要: 

文章将宏观制度环境与微观企业经营相结合, 重点考察腐败治理对企业绩效的影响效应和传导机制. 基于2016-2020年中国A股上市公司数据的实证研究表明, 腐败治理在一定程度上提升了企业的绩效. 具体表现为, 随着腐败治理的加强, 企业自身资源的利用效率提高, 总资产周转率加快, 降低了企业的代理成本, 进而促进了企业绩效提升. 研究同时发现, 相对于国有企业, 腐败治理对非国有企业经营绩效能产生更为明显的影响.

English Abstract

  • 开放科学(资源服务)标志码(OSID):

  • 企业是国民经济发展的重要主体,企业业绩反映了资源使用情况. 然而,企业资源是有限的,若企业将精力花费在政企关系的发展而非自身能力的提升,将会降低企业发展投入和资产使用效率,限制其长期发展. 为确保企业高效运转,需要规范社会秩序等制度环境,降低市场环境下的各类成本及风险. 党的十八大以来,党中央力图通过腐败治理,在权力与资源方面进行高效合理的分配,切断寻租行为所采取的一系列不当手段,使国家和社会的管理更加有序高效地发展,为企业提供宏观、良好的制度环境. 以往学者们主要从法律制度、媒体报道、金融市场等角度,研究外部治理机制对公司绩效的影响,或者关注腐败对社会稳定、财富分配、经济增长等方面产生的宏观效应. 那么,腐败治理是否会对企业的代理成本产生影响?如何产生影响?是促进亦或抑制了企业的绩效?本文将宏观制度环境与微观企业代理成本相结合进行重点研究.

  • 刘建秋等[1]认为,加大处罚力度,建立起高压的反腐态势,可以使政府官员的腐败压力增大,进而推动企业在市场经济中正常运作,提升公司价值. 邓慧慧等[2]指出,反腐有利于优化商业环境,区域反腐力度越大,对改善商业环境效果作用越好,且这种效应具有持续性. 而企业经营绩效并不只受外部宏观环境影响,随着规模化和专业化的现代企业发展,产权与经营权分离不可避免,从而导致了代理成本的出现. 2018年9月,中国证监会在颁布的最新《上市公司治理准则》中,特别强调要进一步加强对上市公司的治理,促进其长远发展. 应千伟等[3]在对国有企业腐败治理的研究中发现,国有企业产生腐败的根源在于内部严重的代理问题. 徐细雄等[4]认为,打击贪污能够减少企业代理成本,增加企业的资源使用,并能够有效地减少企业成本. 车嘉丽等[5]认为打击腐败行为可以减少企业的寻租空间,减少公司的代理成本,从而更好地利用企业的内、外部资源. 从激励的角度来看,盛明泉等[6]在研究中发现,管理层的事业生涯期望能够以降低代理费用的方式减少公司风险,证明了代理费用路径的存在. 晏艳阳等[7]通过调查,研究了腐败对高管在职消费和薪酬激励的影响,结果显示反腐力度加大,高管在职消费的水平会降低. 应千伟等[3]则发现,腐败治理对公司代理费用具有更加显著的抑制效果. 覃予等[8]考察了在反腐败背景下官员薪酬与非正常支出的关系,并指出治理腐败能够加速解决公司经理人的代理问题,从而使得公司的内部激励机制更好地发挥作用.

    从现有研究文献来看,学者们同时对腐败治理、代理成本、企业绩效3者之间的关系研究较少,且鲜有文献同时从宏观社会环境和企业微观视角揭示腐败治理对企业绩效产生的影响. 目前,对腐败治理与企业绩效的研究大多针对国有企业,其可能的原因主要是国有企业相较于非国有企业而言,占据的社会资本总量更高,腐败的社会环境对国有企业影响也更甚. 本文可能存在以下贡献:①同时从宏观腐败治理和企业微观层面出发,系统考察了腐败治理对企业绩效的影响效应;②考虑到在腐败治理这种外部监督机制的作用下,可能会提高企业资产使用效率,从而减少企业代理成本,提高企业绩效,本文将代理成本作为中介变量,研究代理成本在腐败治理与企业绩效传导机制中的中介效应,从而揭示腐败治理对企业绩效的作用机理. ③腐败治理会同时对国有企业和非国有企业产生影响,本文将国有企业和非国有企业两者产权性质的差异在腐败治理对企业绩效的影响中进行研究,实证检验了产权异质性在腐败治理与企业绩效关系中是存在的.

  • 腐败治理对企业绩效的影响,首先从腐败对经济社会及企业经营的影响来看,Fan等[9]在研究中提出,腐败会对企业资源配置、企业行为产生重要影响,这种影响在法律制度不够完善、各种制度不健全的国家和地区表现尤为明显[10]. 由于中国特殊的政治制度和文化影响,腐败的经济效应在中国也有表现.

    1) 导致资源配置效率下降、降低企业投资效率. 企业的投资活动是企业管理层对资源进行配置而获得收益的过程. 结合寻租理论,由于中国的关系型社会特征,腐败诱使企业家们将资源和精力转向非生产性活动,从而为企业带来非生产性寻租活动回报,企业便会减少对生产性活动的投入,导致企业资源配置扭曲. 此外,腐败的存在导致遵守法纪、高效率的企业因未实施腐败行为而丧失投资机会[11],自中国实施经济改革以来,发展中国家和转型国家的特点仍然存在,比如市场竞争程度不够充分、市场体系发展不尽完善等. “绊脚石假说”认为腐败的存在会引发政府管理体系失效[12]. 中国政府目前在生产要素的配置中仍然占据主导地位,在对稀有资源配置时并非由市场机制、自由竞争来实现资源的有效分配,腐败和政治关联对资源配置有着明显的表现. Lien[11]在其研究中采用两阶段Stackleberg-Nash博弈模型证明:当存在不确定情况时,企业互相之间无法掌握行贿倾向和行贿成本,使得政府工作人员有可能把投资项目授予低效企业,这种不确定性导致高效企业投资不足,而低效企业则过度投资,降低了企业投资效率.

    2) 腐败会触发企业高额交易成本. 自科斯提出交易成本理论以来,企业意识到交易主体之间的信息不对称是交易成本产生的原因之一. 在企业从创立到成长再到衰退的过程中,都会面临政府市场准入、审批、行政处罚等情况,企业在经营过程中会将有限的资源应用到政企关系的维护中,以争取更低的价格,获得更多的资源. 此外,交易成本的重要构成是贿赂成本[13]. 基于生命周期理论,企业寻求庇护、寻求便利的动机使得腐败的政府官员更加对企业实施干预和利益掠夺,导致企业交易成本提升,对企业经营业绩产生消极影响.

    3) 腐败会影响企业治理环境. 企业外部环境中的腐败现象越严重,内部治理越混乱,甚至引发管理层腐败,影响企业经营. 政治干预是导致企业管理层腐败的主要外部原因,这种政治关联为管理层腐败提供了保护伞[14]. 政府干预辖区内企业的强度越大,对企业的依赖程度就越深,比如增加就业机会、实施平台融资等,因此政府和纪检部门可能会出于自利目标而姑息企业管理层腐败,进一步助长了管理层腐败行为[15]. 而获取超额薪酬、在职消费、构造商业帝国、内幕交易、财务舞弊、挪用财产等管理层腐败行为被揭露后会增加企业的经营风险和财务风险,更严重的后果是让企业陷入财务困境,甚至破产清算[16].

    制度理论提出,良好的制度环境能为企业经营提供必要的外部条件,对企业的战略决策起到一定的作用,从而为企业治理带来积极影响,而腐败行为则是对这一外部条件的破坏[17]. 基于腐败在资源配置、交易成本、公司治理等方面产生的消极影响,实施腐败治理,营造公平竞争、公开透明的营商环境,同时加强现有体制设计能促进企业的成长和发展,提升企业绩效. 学者们也从腐败治理对企业绩效的影响机制这些方面展开了研究. 邓慧慧等[2]在研究中发现,腐败治理能够优化营商环境,区域反腐力度愈大,对改善营商环境的效果愈好,而且加强腐败治理对营商环境的正面效应更具持续性. 肖作平等[18]认为腐败治理营造良好的体制环境,可以激励公司的内部人员主动提升管理能力,优化资源分配,促进市场持续健康地发展. 同时,腐败治理可以促使企业把重心转向生产经营活动而非经营政商关系. 王贤彬等[19]提出,高管落马可以有效推动企业的投资行为,从而提高投资资源的分配效率. 余鹏翼等[20]研究发现,腐败治理可以有效遏制企业的政治寻租行为,并将其从非市场的行政资源配置和政府垄断中解放出来,进而提升公司自身的治理能力. 刘志远等[21]认为,在高强度的腐败治理下企业没有了政商的保护后会更谨慎,企业就会更加注重自身发展. 因此,加强腐败治理可以促使企业从寻租活动转移到企业经营方面,增加对企业开发活动的投入,遏制管理层的投机行为,同时企业资产周转率和生产效益都能得到优化,从而对企业经营绩效产生影响. 基于上述分析,本文提出假设1.

    假设1:腐败治理与企业绩效之间具有显著正相关关系,即腐败治理越好,企业绩效越高.

  • 在现代公司治理中,由于信息不对称,公司所有者和管理者利益并非完全一致,而管理者可能会利用信息优势损害所有者和投资者的利益. 委托代理理论认为,在激励和监督机制作用下,委托人和代理人目标一致方能减少代理成本,提高企业绩效. 而腐败治理可能会使企业的代理成本降低,一方面是由于管理者或政府寻租行为减少;另一方面可能也反映出公司管理者在腐败治理影响下面临着更大的压力,从而减少在职消费、奢侈浪费、超额接待等,并将更多精力投入到企业运营中,提升公司运营效率,进而提升企业业绩水平. 钟覃琳等[12]研究发现,自国家大力实施腐败治理以来,民营企业的招待费降幅在中等水平或更高水平时,其经营状况明显得到改善. 杨野等[22]认为党的巡视可以有效遏制公司高管的高额消费行为,进而改善公司管理制度环境. 姚桂艳[23]提出,在清廉轨道上公司管理层的显性行为可以有效降低由于信息不对称带来的监管和制约费用,将公司经营活动置于阳光之下,从而提高公司绩效. 肖作平等[18]认为,新闻关注可以增加资讯透明度,发挥管制效果,减少信息不对称及代理冲突,从而增加投资人的认同度. 因此,宏观腐败治理环境迫使企业更为注重自身竞争力的提高,高管不得不从政治关系构建转向企业经营活动,加强企业自身资源的利用效率,比如通过加快资产周转速度的方式降低代理成本,提升企业绩效. 基于此,本文提出假设2.

    假设2:代理成本能够在腐败治理与企业绩效的传导机制中发挥中介效应,即腐败治理能够降低企业代理成本,从而提升企业绩效.

  • 在中国经济发展过程中,政府宏观调控无处不在. 由于中国的特殊环境,企业价值、企业绩效等都会受到产权性质的影响. 与此同时,国企在解决就业问题、减轻财政赤字、维护社会公平正义等方面仍然肩负着政策使命[15]. 因此,政府和国企之间有着一种天然的亲缘关系. 徐细雄等[4]研究发现,政府通常会按照公司的产权性质与规模来制定不同的政策,而国有企业具有天然的社会地位,加之其总体规模比较大,因此通过降低政府对各类项目的审批标准、减少政府对企业各类活动的检查次数等,可以减少企业在生产和经营过程中产生的交易费用. 反之,非国有企业在与政府交往的过程中处于不利地位,可能会为了寻求特殊保护而产生影响社会公平公正的行为. 随着腐败治理力度加大,非国有企业受到的冲击会更大. 因为相较于国有企业,非国有企业在更严厉的腐败治理环境下要耗费更多的人力、物力、财力来获取额外的政府资源,而腐败治理则创造了更为公平的经济环境,减少了非国有企业为寻求政企关系的发展而带来的额外政治代价[1]. 综上分析,本文认为腐败治理可以进一步推动非国有企业在市场经济中的正常运行,有效地遏制经济寻租行为,让企业将更多的资源和精力投入到生产和经营活动中,从而增加经济价值和社会贡献值. 基于此,本文提出假设3.

    假设3:相较于国有企业,腐败治理对非国有企业经营业绩的提升强度更大.

  • 本文选择沪深两市主板A股上市公司2016-2020年共5年的数据作为研究样本,并按照下列步骤筛选有效数据:①剔除曾经或正处于ST(被特别处理的个股)、*ST(被退市风险警示的个股)、SST(未完成股改、被特别处理的个股)和S*ST(未进行股改、有退市风险的、特别处理状态的个股)的样本公司,因为这些公司目前已处于亏损的状态,并无研究价值;②按照证监会2012年发布的行业分类明细,由于金融保险类上市公司的财务指标和其他行业相比有很大差别,因此剔除金融保险类样本企业;③剔除经手工补充后仍然存在财务数据缺失的样本;④剔除指标异常值. 在此基础上,本文对模型中主要的连续变量在1%和99%的分位数上进行缩尾处理,控制极端值对回归分析的影响,最终有12 055个数据符合要求并作为样本. 本文的财务数据来自国泰安数据库,其他相关数据通过《中国检察年鉴》查阅获得,并使用Excel和Stata 14.0等软件对数据进行处理.

  • 在因变量选取方面,本文选择总资产收益率(ROA)作为因变量,选取净资产收益率(ROE)作为总资产收益率(ROA)的替代变量. 学者们常使用经济增加值(EVA)、托宾Q值、总资产收益率(ROA)、净资产收益率(ROE)等指标进行衡量,但由于中国股票证券市场尚未完全成熟,上市公司股价与真实价值经常出现偏离的现象,加之EVA中的资本成本、托宾Q值中的企业市值及资本重置成本等数据难以获取且难以评估,因此选择经济增加值(EVA)、托宾Q值这2个指标作为中国上市公司业绩的度量标准并不合适. 相反,总资产收益率(ROA)能够较为客观地反映企业所有者对全部资本投资收益和保值增值的能力,能够反映一家企业总体盈利的情况;而净资产收益率(ROE)是对公司盈利情况进行全面评价的重要指标,在反映股东权益收益水平的同时也能衡量公司自有资本的运用效率. 指标值越高表明投资收益越高,这两项指标不仅具有可比性,而且综合、客观,更易于获取,并得到了广泛的应用. 因此,本文选取总资产收益率(ROA)作为因变量,净资产收益率(ROE)作为总资产收益率(ROA)的替代变量进行稳健性检验[24].

  • 推进腐败治理工作是中国反腐倡廉建设的重要课题. 腐败行为破坏法治基础的同时扰乱市场经济运行的秩序和规则,造成人财物的浪费,侵蚀国家税收和各种资源,阻碍社会经济的有序发展. 改革开放以来,中国经济发生了巨大变化,建立了社会主义市场经济体制,也正在从工业社会转向信息社会,经济发展必然会对腐败治理工作产生影响. 随着日渐加剧的社会转型及市场经济的快速发展,社会结构、经济体制、利益格局等多方面不断调整,开放、多元且趋利的市场经济冲击着整个社会的道德观念,腐败强度和深度随之加大[25]. 在社会转型过程中,中国虽然采用了多种腐败治理策略,但面临的党风廉政建设、腐败治理形势仍然十分严峻. 在这些背景下,中国有必要继续加强反腐倡廉建设,实施腐败治理,优化政治、经济、文化等社会环境[26].

    对于腐败治理的衡量,目前有学者采用主观评价方法、客观计量方法对腐败治理进行度量. 但是,由于腐败的隐蔽性,样本选择容易出现偏差,导致主观判断的腐败程度和客观估计的腐败程度都无法对腐败治理进行全面的反映[27]. 为了对腐败治理进行更加精确的反映,尽可能地降低主观感受的不确定性,学者们试图搜集企业财务数据来对腐败水平进行多角度衡量. 对于腐败治理指标的测量,从中国企业的调查现状来看,很多国内外学者都是采用差旅费、业务招待费等[28]来衡量腐败水平,然而这些指标不只包含腐败支出,还包含了企业在维护客户关系中的正常费用[29].也有学者使用腐败立案数[30-31]这一指标来衡量. 而黄亮雄等[32]指出,腐败立案数量和涉及人员数量所反映的是腐败程度,该数量越多则腐败程度越深,并不能说明反腐力度加大,且被调查的案件和人员所反映的是历史状况,不能正确反映目前的形式. 从腐败本身的治理体制、影响方式及范围来看,腐败既是经济现象,也是涉及社会、政治、文化等领域的现象[33]. 有学者发现腐败降低了教育、医疗卫生、文化科技等支出的比例,而腐败治理则能改善这些方面的缺陷[34]. 此外,由于不同程度的透明度和垄断程度,政府在提供公共支出时发现财政领域腐败是腐败问题的焦点. 本文参考吴俊培等[33]的研究,选择一般公共服务、公共安全、教育、科学技术、文化与传媒、其他支出占地方一般公共预算支出的比率作为衡量腐败治理的变量,且其占比越大,代表腐败治理投入越多,是腐败治理的正向替代指标.

  • 国内外大多学者借鉴Ang等[35]的方法,用总资产周转率、管理费用率来度量代理成本. Cai等[29]指出,管理费用率除包含在职消费等代理成本外,还包含大量企业正常开销,且管理费用率的异常波动有可能是外界监管实施后发生的. 总资产周转率则能反映管理者在获得更多休闲时间后,会用于享乐还是更多地投入到工作中,反映企业资产的管理质量和利用效率[36]. 具体来讲,总资产周转率越高,则代理成本越低;反之,总资产周转率越低,代理成本越高. 因此,本文选择总资产周转率作为代理成本的反向替代变量.

  • 从公司治理理论来看,企业绩效的影响因素除腐败治理、代理成本外,还有企业规模、治理结构等,因此本文选择如下控制变量进行论证:①企业规模(size),该指标采用公司的总资产自然对数来度量. ②资产负债率(lev),该指标是衡量公司资本结构的重要指标之一,其中资本结构反映了股东的权利和义务,从而对公司的治理结构有一定影响,并对公司的价值产生影响. ③营业收入增长率(growth),如果企业具有较高的成长性,企业的发展动力则越大,其绩效表现水平就会越高. ④第一大股东持股比例(largest),第一大股东持股越高,其股权集中程度越高,进而会对公司运营效率和经营业绩水平产生一定的影响. ⑤独立董事占比(indboard),该指标指董事会成员所占比例,反映了董事会的独立性. 由于提高公司治理水平的重要渠道是实施监督机制,而设立独立董事是公司监督机制的体现. 独立董事履行监督职能,有利于降低代理成本,提高公司治理水平. ⑥两职合一(dual),在董事长和总经理两职合一时,总经理可以影响到董事会的决定,并对公司绩效产生一定的影响[12]. 同时,本文控制个体与时间固定效应. 变量定义如表 1.

  • 为研究腐败治理与企业绩效的关系、不同产权性质下两者是否存在差异代理成本的中介效应,本文构建以下模型:

    为验证腐败治理对企业绩效的影响,构建模型(1):

    为检验产权性质在腐败治理与企业绩效两者关系中是否存在异质性,本文利用模型(1)采取分组回归的方式进行;

    为检验代理成本在腐败治理与企业绩效传导机制中的中介效应,本文在模型(1)的基础上建立模型(2)、模型(3):

    模型(1)、模型(2)、模型(3)中,总资产收益率(ROA)为因变量;腐败治理(corrupgover)为自变量;代理成本(agcost)为中介变量;企业规模(size)、资产负债率(lev)、营业收入增长率(growth)、第一大股东持股比例(largest)、独立董事占比(indboard)、两职合一(dual)为控制变量. 下标it代表第i个企业在第t年的数据;α表示常数项;α0表示截距项;ηi为个体效应,φt为时间效应;εit表示残差项. 其中,如果模型(1)、模型(2)及模型(3)中的α1均为正且显著,分别反映了腐败治理对企业绩效提升具有正向促进作用,且代理成本的反向替代变量越大,则企业绩效越好,从而可以为假设1、假设(3)提供证据支持;若模型(3)中α1α2也显著,即说明代理成本与腐败治理对企业绩效的影响起着中介效应作用.

  • 变量的描述性统计如表 2所示,样本公司总资产收益率(ROA)均值为0.040 0,表明中国企业整体绩效水平较低;最小值为-0.250 0,表明有样本企业处于亏损状态;最大值为0.214 0,远远超出了平均水平,显示出中国仍有少数上市公司的盈利能力非常强;样本企业整体盈利水平波动较大. 腐败治理(corrupgover)均值为1.030 0,标准差为0.185 0,标准差较小,最大值和最小值分别为2.265 0和0.824 0,在一定程度上说明各地区、各年份对腐败治理工作都较为重视,但也有差别. 代理成本(agcost)反向替代变量总资产周转率的均值为0.590 0(标准差为0.393 0),说明在腐败治理影响下,有企业选择将更多的闲暇时间用于企业经营;最大值和最小值分别为2.370 0和0.080 0,说明样本企业在腐败治理的大环境中代理成本差距较大. 企业规模(size)最大值为26.438 0,最小值为20.107 0,标准差为1.311 0,说明本文所选取的样本中不同企业规模差异较大. 对企业而言,资产负债率的适宜水平在0.4~0.6之间,样本企业资产负债率(lev)的平均值为0.421 0,处在适宜水平范围内,但是相对比较低,说明样本企业总体偿债能力较弱. 发展能力(growth)最大值和最小值分别为2.107 0和-0.561 0,说明样本企业发展能力差距较大. 第一大股东持股比例(largest)均值为0.334 0,最大值达到了0.708 0,说明从股权集中度来看,本文选取的样本企业有一股独大的情况. 独立董事占比(indboard)均值为0.378 0,说明样本企业的董事会独立性水平总体较高. 两职合一(dual)均值为0.273 0,说明绝大多数上市公司董事长并不兼任总经理.

  • 为检验变量之间的相关性,通过Pearson相关性分析,结果如表 3所示. 腐败治理与总资产收益率之间为显著的正向影响(相关系数为0.1082,显著性水平为p<1%),对本文假设1进行了验证. 腐败治理与总资产周转率在p<1%水平下呈正相关,总资产周转率在p<1%水平下与企业绩效呈正相关,由于该指标是代理成本的反向替代变量,因此在一定程度上说明腐败治理可通过降低企业代理成本,从而提升企业绩效,假设2得到验证.

  • 本文利用VIF方差膨胀因子对各变量进行检验,排除变量的多重共线性,检验结果如表 4所示. 由表 4可知,解释变量和控制变量的方差膨胀因子VIF检验结果均小于10,平均值为1.14. 当VIF≥10时,表明模型的自变量与控制变量之间存在严重的多重共线性. VIF值越接近于1,表明变量之间多重共线性越弱. 根据检验结果,各变量的方差膨胀因子均满足0<VIF<10,因此可以判定解释变量与控制变量之间不存在多重共线性,可以进一步进行回归分析.

  • 在固定上市企业个体效应和年份效应的基础上,采用最小二乘估计方法对模型进行回归. 为检验样本数据适用固定效应模型,还是随机效应模型,本文进行了豪斯曼检验. 结果显示,当p<5%时,拒绝原假设,固定效应模型优于随机效应模型,于是本文采用固定效应模型验证假设1,同时考虑了不随时间变化的个体效应和时间效应,结果如表 5所示.

    表 5结果显示,无论是否加入控制变量,腐败治理与企业绩效均在p<1%水平下呈显著正相关,加入各项控制变量后,R2得到显著提升,说明腐败治理力度越大,其企业绩效越高,验证了本文假设1:腐败治理与企业绩效呈显著正相关. 宏观腐败治理在一定程度上可以为企业营造“公平、公正、公开”的经营环境,迫使政府提高办事效率和服务质量,增强市场透明度,降低不合理配置导致的资源浪费,使企业的交易成本降低. 此外,腐败治理促使企业管理者积极参与公司治理,专注于企业经营活动,提高经营效率,进而提升企业绩效.

  • 本文根据Baron等[36]提出的因果逐步回归法,分析代理成本在腐败治理与企业绩效之间的中介效应,该方法指出如果自变量对因变量显著,因变量对中介变量显著,自变量及中介变量对因变量显著,则中介效应显著. 因此,本文选取了以总资产周转率衡量的代理成本作为中介变量,在模型(1)的回归基础上运用模型(2)、模型(3)来检验腐败治理与企业绩效的作用机制,回归结果如表 6所示. 1列和2列分别列示了未加入控制变量、加入控制变量后腐败治理(corrupgover)与总资产周转率(agcost)的回归结果. 3列为腐败治理(corrupgover)、总资产周转率(agcost)与企业绩效(ROA)的回归结果.

    表 6回归结果可知,无论是否加入控制变量,腐败治理与总资产周转率均存在显著正相关关系,在加入控制变量后R2得到显著提升,且均在p<1%水平下呈显著正相关. 由此可见,腐败治理可以通过提高公司资产的周转效率,从而减少公司的代理成本. 回归模型(3)结果显示,腐败治理、总资产周转率均与企业绩效呈显著正相关关系,在ROA的回归结果下,腐败治理系数为0.009 2(p<1%)、总资产周转率系数为0.079 5(p<1%),表明腐败治理可促进企业绩效提升,同时企业资产周转效率越快,企业代理成本越低,企业绩效越高. 根据Baron等[36]的中介效应分析方法可知,代理成本在腐败治理与企业绩效的关系中存在显著的中介效应,假设2得到验证. 代理成本的表现之一就是管理层对企业资产不能有效利用,降低了资产使用效率,造成损失,从而影响企业绩效. 从监督角度来讲,腐败治理作为国家一种宏观治理机制,实施后使企业经营受到更加严厉的监管,提高了监督效率,而非效率行为,比如对资产的低效使用可能会导致管理层被撤职. 因此,宏观腐败治理环境迫使企业管理层不得不从政企关系构建转向生产性活动,加强企业自身资源的利用效率,加快资产的周转速度,从而降低企业代理成本,促进企业绩效提升.

  • 考虑到中国特殊的制度背景,腐败治理对企业绩效的影响可能会受企业产权性质的限制. 为进一步研究腐败治理与企业绩效的关系是否存在产权异质性,本文基于企业实际控制方的背景,并根据公司的股权属性将其划分为国有企业与非国有企业,并使用模型(1)进行分组回归,结果如表 7所示.

    表 7结果可知,在以ROA为因变量的回归模型中,腐败治理系数在国有企业与非国有企业分别为0.009 2,0.032 3(p<1%),非国有企业腐败治理回归系数大于国有企业,表明在非国有企业中宏观腐败治理带来的企业绩效提升效果更为明显,本文假设3得到验证. 由于国有企业的实际控制方为国家,系国家投资设立,一直以来它都与政府存在着“剪不断,理还乱”的复杂关系,也没有动力去设法缓解这种困境. 而非国有企业较之国企而言,在没有进行腐败治理时,由于面临严重的金融信贷歧视和市场管制,为了获取政府资源会设法将更多资源投入到寻租活动中以维持政企关系,当腐败治理力度加大时,企业面临更加不确定的政治环境和更加严峻的市场生存危机. 因此,当非国有企业预计今后很难重建和维持政企关系时,会改变企业的经营决策,更加积极地提高现有资源的分配效率,并将大量资金投入到生产创新等方面,使资源实现高效配置,从而让企业绩效得到提升.

    采用分组检验腐败治理对国有企业和非国有企业影响效应的异质性后,有必要进一步检验组间系数差异. 目前,关于组间系数差异的检验,主要有3种方法:引入交叉项的Chow检验、基于似不相关模型检验和费舍尔组合检验[37]. 其中,引入交叉项的Chow检验是学术界使用最多的一种方法,本文也使用该方法进行组间系数差异性检验. 设定检验模型为:

    式(4)中,如果样本企业为国有企业,则Di=1;若样本企业为非国有企业,则Di=0. 参数γδ分别反映国有企业相对于非国有企业的截距项和斜率差异,其中δ反映了腐败治理在两个样本组中的系数差异. 检验结果如表 7中的组间系数差异性检验列所示. 从表 7结果可知,Di×corrupgover回归系数显著为正,说明腐败治理对企业绩效的影响作用在国有企业和非国有企业之间确实存在显著差异性,且在非国有企业中腐败治理带来的企业绩效提升效果更加明显. 为了保证结果的可信度,本文参考连玉君等[38-39]的方法,采用自抽样法(Bootstrap)来检验组间系数差异显著性,回归结果如表 7中的经验p值所示. 经由Bootstrap法得到的经验p值为0.012 8,在p<5%的水平下差异具有统计学意义,即腐败治理促进国有企业和非国有企业绩效提升的作用存在差异性,证明本文上述结论稳健可信.

  • 为使研究结果稳健,本文采用替换因变量指标的方式,将企业绩效的指标由(ROA)替换成(ROE),代入模型(1)、模型(2)和模型(3),重新检验腐败治理对企业绩效的影响,回归结果见表 8. 再将被解释变量替换为ROE后进行回归,结果表明腐败治理与企业绩效之间均存在显著正相关关系,而且在非国有企业中,腐败治理对企业绩效的提升作用表现更为明显,假设1、假设3通过稳健性检验. 具体而言,对于假设1和假设3,在ROE下回归,腐败治理系数在全样本、国有企业、非国有企业之间分别为0.037 0,0.014 9,0.060 9,其显著性水平均为p<1%,表明在全样本中腐败治理与企业绩效存在显著的正向关系,非国有企业显著性水平更高,其提升效果更为明显. 对于假设2,表 8结果显示在ROE的回归结果中,腐败治理系数为0.016 7(p<1%)、总资产周转率系数为0.139 8(p<1%),代理成本在腐败治理与企业绩效的关系中存在显著中介效应,且在ROE下回归结果与ROA相同. 表明本文所进行的实证研究稳健可靠.

  • 经济持续发展促进企业绩效提升,在当前大环境下政府作为资源配置主体,企业往往将政企关系作为庇护寻求自身发展. 腐败会使企业经营环境恶化,违反市场经济规律,削弱公司管理体制,降低企业生产投入效益. 本文基于A股上市公司2016-2020年数据,利用控制时间和行业固定效应模型进行实证研究表明,宏观层面的腐败治理机制对降低企业代理成本有着积极影响,并进一步影响企业绩效. 具体表现为腐败治理能提升企业绩效,这种提升作用在非国有企业中更为明显. 研究同时表明,腐败治理能够通过提升企业总资产周转率,降低企业代理成本,使企业绩效得到提升. 同时,本文对腐败治理效应更加准确、量化地进行了评估,为探究企业代理成本管理做出了有益尝试.

    腐败治理要考虑国家具体国情,中国的腐败治理有其独特的政治、经济和社会背景. 基于以上研究结论,本文的政策启示如下:

    1) 腐败治理能建立良好的宏观市场环境,在降低企业代理成本的同时提高企业绩效,即企业凭借政企关系获取资源的途径得到了治理. 因此,从政府角度而言,①要继续深化党史学习教育,贯彻落实全面从严治党战略部署,加强党风廉政建设和腐败治理. ②改善国有经济布局,调整结构,优化民营经济发展环境. 全面完善产权制度,降低政府行政干预程度,充分发挥市场对资源配置的作用,推进要素市场化配置改革,完善竞争政策,降低腐败几率. 进一步深化“放管服”改革,构建亲清政商关系和良好的企业营商环境,破除制约企业发展的壁垒,消除企业谋求不良政企关系的动机,引导企业通过合理资源配置进行生产性、创新性活动,降低交易成本,提升企业经营绩效. ③加强法治政府建设,依法行政,坚持政务公开,严格、规范、公正、文明执法,秉行党内法规与国家法律,使经济社会活动更加有法可依,推进政府依法履职. ④强化审计监督. 完善政府审计制度、审计流程和审计协同治理机制,提高审计工作质量和腐败治理效率. 完善审计问责机制,落实审计公开性,遏制腐败行为.

    2) 在不同产权性质下,腐败治理对提升国有和非国有企业绩效具有差异. 在非国有企业中高管更愿意花费更多时间让资产使用效率得到提升,资产周转速度更快,在企业运营上更为积极,更有利于企业绩效提升. 而对于国有企业而言,由于高管的薪酬受到政府管制,实施腐败治理后企业高管可能会以在职消费、侵占企业利润等方式作为替代激励. 针对这一情况,可以在企业规章制度方面进一步明确管理层职责权限,加强对在职消费的披露程度,提高企业信息透明度,弱化信息不对称现象,对高管形成潜在约束,增强高管权力透明度,确保高管权力的有效实施. 施行市场化经理人制度,优化国有企业高管评价体系. 然而,不论企业产权性质如何,仅从外部进行治理而不关注企业自身制度的建设,则无法避免偏颇. 委托代理问题可从完善内部控制机制着手,降低企业内部控制风险,提高内部控制质量. 完善资源配置制度,对人财物进行科学分配,提高企业经营效率. 配合实施激励措施,比如适当的职务升迁、声誉激励等激励措施,推进与市场接轨的高管聘用、薪酬激励制度,提升高管专注企业运营的积极性.

参考文献 (39)

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