IPO热潮中的政治地理效应
——来自中国资本市场的实证发现

(厦门大学经济学院，福建 厦门 361005)

引言

一直以来，各地政府官员在晋升激励和土地财政的双重激励下，展开了以GDP和“经营城市”为核心的竞赛。而这种激励机制同样也延伸到发展地方资本市场和推动地方企业(含国有企业和民营企业)上市，由此掀起了中国特色的“地方IPO热潮”。特别是2005年以来，很多地方政府将推动企业IPO作为施政重点和政绩工程，纷纷成立地方金融办或上市办，通过土地、税收、融资甚至直接奖励等方式，积极引导、推介和支持地方企业上市。地方政府推动企业上市的竞争，在全国各地掀起了IPO热潮。在发行承销商的改制包装和地方政府的支持推动下，相当一部分企业成功上市。2006年6月股权分置改革完成、资本市场重启IPO以来，截至2016年12月底，中国共有1729企业实现IPO上市融资，其中主板387家、中小板772家、创业板570家。与此同时，还有700多家企业在排队等待证监会审核。企业IPO上市和申请数量的急剧增长背后最终动力是源于中国经济的持续快速增长，但必须指出，与中国其他许多经济领域一样，这一波IPO热潮并非是完全市场化的结果，其背后同样有地方政府的积极支持和推动。Pritroski and Zhang(2014)[10]发现中国的地方官员获得晋升前总伴有大量的IPO活动，表明IPO热潮对于官员的政治生涯产生了重要的作用。地方官员由于晋升的动力，会通过调配各种资源和优惠政策，全力保障企业实现IPO上市。那么，这些地方的政治资源和社会关系会对地方企业的上市产生实质性影响吗？这也是本文研究的逻辑起点。

在中国，企业上市需要审核，能否最终上市必须经过证监会的批准，同时也给予了证监会发行与审核委员会拥有企业上市的决定权。Francis, Hasan and Sun(2009)[5]用企业董事会成员是否任职于政府部门、承销商是否具有国企性质作为政治关联的替代变量，他们研究发现具有政治关联的企业在上市过程中所支付的费用较低、确定的发行价格较高，因此IPO折价率(Underpricing)也相对较低，并且这类企业会比其他企业更易通过审核。Liu，Tang and Tian(2013)[9]认为中国上市审批制度尚未完善，存在一定的政府主导和行政干预，其研究了2006～2010年上市企业后发现企业的政治关联与其IPO审核通过可能性之间存在正相关关系。显然，企业家自身的政治资源能够帮助企业在上市过程中降低发行成本、提高IPO成功概率。然而现实中，还有大量企业家没有建立直接的政治关联，但他们同样会积极去寻求各种间接的、隐形的、其他形式的政治关联来帮助企业上市。

在中国，政治关联的内涵和形式丰富而复杂，可以是显性(直接)的、也可能是隐性(间接)的。同时，政治关联往往又和校友、同事、老乡等其他形式的社会关系网络交织在一起，比如一个地方企业家尽管自身可能没有和各级政府建立任何直接(显性)的政治关联，但他可以通过同学、同乡等方式，与各级政府官员建立起“间接的”政治关联，从而获得政治资源的支持，这就是“隐性的”政治关联的表现。隐性政治关联在中国社会经济生活中的影响更为隐蔽，却同样深刻。以往研究多从上市公司管理层是否担任政府官员、人大代表、政协委员等角度研究显性的政治关联对企业上市和企业发展的影响(Liu，Tang and Tian，2013)[9]。Kim，Pantzalis and Park(2012)[8]三位学者对于隐性政治关联——政治地理(Political Geography)1的研究有很好的启发，他们指出：地区政治资源、政治能量越丰富，该地企业的股票初始回报率以及风险调整后的收益率表现越好，公司价值也越大。由此想到，在更“讲政治”、“比关系”和“拼人脉”的中国，综合了“政治关联”与“同乡效应”的“政治地理效应”是否也影响地方企业上市的通过率以及上市后的业绩表现呢？如果说企业家的政治关联是企业个体的政治资源，那么地方的政治资源就可以视为政治关联在地区层面的一种表现。范子英和李欣(2014)[14]研究发现新任部长的政治关联效应会使其来源地的地级市的财政资源倾斜显著增多。如果政治地理因素像企业家自身的政治关联一样，能够影响发行审核委员会的判断，从而影响企业IPO的通过率，那么是否会导致一些资质不佳的企业通过粉饰业绩等途径而实现上市？由此，这些粉饰业绩的企业上市后会出现业绩逆转现象吗？

本文以2005年出现的地方IPO热潮为研究视点，借鉴Kim，Pantzalis and Park(2012)[8]政治资源调整指数(Political Alignment Index，PAI)的思路，根据各地区中央委员和中央候补委员的数量建立中国政治地理指数(Political Geography Index，PGI)，从地市层面研究地方IPO热潮中的政治地理效应，分析政治地理因素对企业申请IPO上市通过率和上市业绩表现的影响。

相关文献评述与研究思路

IPO热潮与官员晋升相关，Piotroski and Zhang(2014)[10]考察了政治官员在晋升前期(一年)内的IPO活动，发现地方官员获得晋升前总伴有大量的企业进行IP0上市，并且那些比较发达的、市场化指数较高的地方IP0热潮效应更为明显，他们的研究表明IPO热潮对于官员的政治生涯产生了重要的作用，能够推动地区官员实现政治晋升。大量研究表明，通过政治关联，企业IPO通过率更高。Francis,Hasan and Sun(2009)[5]发现，担任过政府官员的CEO能使所在公司在上市过程中仅需支付较低的费用并更容易成功上市。Yang(2013)[11]以中国企业为样本，表明审计机构具有政治关联时，其负责的上市辅助的公司获得IPO通过的概率更大；Chen, Zhang and Zhao(2017)[3]从承销商的政治关联角度，发现如果承销商有政府背景，那么其所承销的企业IPO通过率更高；Liu，Tang and Tian(2013)[9]则直接以中国企业管理者的政治关联为研究对象，验证了“政治关联企业更容易通过IPO上市审核”的命题。Hung, Wong and Zhang(2012)[7]则以公司董事会主席或者CEO是否担任政府官员作为政治关联的表征，发现对于政治关联的企业，海外上市更容易实现。对于政治关联公司上市后的业绩表现，多数研究认为他们之间存在反向关系。Boubakri，Cosset and Saffar(2008)[1]选取27个发展中国家和14个发达国家的245家IPO公司，发现董事会成员存在政治关联的企业往往表现出相对较差的会计利润。Fan, Wong and Zhang(2007)[4]以高管过去或者现在是否在政府部门工作来度量企业的政治关联2，发现与那些没有政治关联的上市公司相比，这些企业在盈余增长、销售额增长以及销售利润率方面均表现较差，而且政治关联对股票上市首日的收益率也会产生负作用。Yang(2013)[11]，Chen, Zhang and Zhao(2011)[3]，Liu，Tang and Tian(2013)[9]，Hung，Wong and Zhang(2012)[7]等学者的研究也都支持上述业绩逆转观点。国内学者邓建平和曾勇(2009)[13]从企业家具有人大代表或者政协委员、具有曾(现)在政府工作背景的角度出发，讨论政治关联对企业经营绩效的影响，其按照政治层级(国家、省、市、县)定义政治关联的强弱程度，认为政治关联程度越高，企业的经营效率反而越差；此外还指出，随着政府干预程度的减弱和法律保护程度的提高，企业政治关联对公司经营业绩的负面影响会有所减轻。

可以看到，之前研究文献往往以国有企业本身，或者企业高管之前或现在是否担任过政府官员、是否为人大代表、政协委员作为政治关联的表征。这种类型的政治关联，本文将其定义为“直接的”、“显性的”政治关联。然而在中国，更多的政治联系往往表现为“间接的”、“隐性的”——很多企业家尽管自身没有政治身份，但他们很容易通过同乡、同学等社会关系网络建立起政治关联，而这种“间接隐性的”政治关联的作用与影响并不亚于“直接显性的”政治关联。Kim, Pantzalis and Park(2012)[8]对政治地理因素的影响进行分析，他们认为政治地理因素会对所在地企业的业绩表现产生显著作用，总部位于政治资源丰富地区的上市公司，其经营业绩要比总部位于政治资源较少地区的上市公司业绩更好。Gropper, Jahera and Park(2013)[6]的研究也验证了地区政治资源对所在地企业的影响，结果表明，总部位于参议院和众议院中各委员会主席家乡的商业银行，其股票收益明显比其他相关商业银行更好。由此可见，这种综合了政治关联与社会关系(同乡)的政治地理因素会对企业运营及其股价表现产生深刻影响。相比于欧美等西方市场，中国社会更“讲政治”、“比人脉”和重视同乡情缘，政治关联与同乡关系交相融合在一起，所以政治地理因素对中国资本市场的影响理应更为复杂而深刻。特别是2005年以来出现的地方IPO热潮中，这种间接的、隐形的政治地理因素起到了怎样的影响？对于这一问题的探讨，将丰富对这一波地方IPO热潮的研究，也为本文更好地理解政治关联、社会关系与企业行为之间的关系提供更多经验证据。

模型变量和数据说明

一、模型变量

1.政治地理指数(Political Geography Index，PGI)

受到Kim，Pantzalis and Park(2012)[8]构建政治资源调整指数(Political Alignment Index，PAI)的启示，本文以企业所在地市为基准，从中央委员和中央候补委员这一高层次官员的籍贯地(具体到地市层面)角度，建立起中国政治地理指数。具体方法如下：首先手工搜集从2002年以来当选的中央委员和中央候补委员的籍贯所在地，并按一定规则赋予分值3，然后分别进行加总得到该地市的政治地理指数。由于2007年中央委员会换届选举，所以各地市赋分也进行相应届别调整4(主要分为十六届和十七届)，对应时期分别是2003～2007年和2008～2012年，从而获得中国各个地市在十六届和十七届期间的政治地理指数5。

2.被解释变量

(1)IPO通过率(Approval)。本文设为虚拟变量，若企业首次IPO申请获得通过，则取16，否则为0。

(2)累计超额收益率(Cumulative abnormal return，CAR)。用来衡量企业成功上市后的业绩表现，由于IPO上市首日普遍存在较高换手率和超常收益率等现象，本文借鉴邹高峰等(2012)[15]做法，以IPO上市后第2个月为起点计算CAR。公式如下：

其中ARi,t表示第i个IPO公司在上市后第t+1月的月度超额收益率，Ri,t为第i个IPO企业在上市后第t+1月的月度收益率，Rm,t是第i个IPO公司在上市后第t+1月的月度基准收益率，用沪深股市的月度收益率代表，CARi,T则是第i个IPO在[2，T+1]的累计超额收益率。

3.控制变量

(1)承销商声誉(Repu)：Carter，Dark and Singh(1998)[2]发现承销商声誉越高，公司长期业绩表现不佳的程度要弱于那些声誉较差承销商所承销的公司。本文从承销数量和承销金额两个方面衡量承销商声誉：首先，分别按每年累计承销数量、每年累计承销金额对发行承销商进行降序排列，采用五等分法，分别赋予数值1～5，因此每个承销商都有两个赋值；其次，加总每家承销商的两个分数，得到每家承销商在当年的总得分。将总分从小到大排序后，位置靠前的承销商有较高声誉。文章用前一年的排名度量今年的承销商声誉，对于当年没有参与排名的承销商，取其前后年度平均值或相邻年度值来代替。

(2)其他控制变量

除了考虑发行承销商声誉这个重要的IPO影响因素外，本文还控制了其他公司特征变量，有流动比率、公司规模、上市前一年财务杠杆、上市前一年末净资产收益率、公司上市前年龄、上市前一年的每股收益，IPO上市实际募集资金额、IPO上市首日市净率、上市时第一大股东持股比例、上市时董事会人数等。变量含义和符号表示见表1。

二、数据说明

表1 本文变量含义和符号表示

本文选取中国沪深两市的所有上市公司为研究对象。对于IPO通过率部分，本文选取2006年1月～2012年6月沪深股市的所有IPO上市公司作为研究对象，剔除金融行业公司、第一次未通过而第二次申请并成功上市的企业，还剔除归属于北京市、省直辖市和副地级市的样本，最终得到1110家IPO申请公司，其中879个IPO申请获得通过。在研究IPO上市业绩表现时，剔除ST和数据缺失不全公司，本文获得946个样本。本文以所有样本的首发上市日期(获得上市通过)和审核会议日期(未获得上市通过)为时间节点，给公司所在地市赋予相应的政治地理指数。

政府官员资料来自人民网，手工搜集并整理出725位中央委员和中央替补委员的籍贯地等履历信息。全国220个地市和3个直辖市7的经济数据来自CEIC数据库，并与《中国区域经济统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和《中国城市年鉴》交叉匹配。IPO审核未通过的公司数据来自申请上市时的招股说明书，而IPO成功上市的公司数据则源于Wind数据库和CSMAR数据库。

政治地理与IPO实证分析

一、政治地理资源分布概况

初步统计十六届、十七届和十八届中央委员及中央候补委员的籍贯所在地，本文发现，北方区域的政治资源远多于南方区域。图1和表1给出了中国政治资源(十六届至十八届总得分)在不同省份和地市的分布情况。就省份而言，排名前四的依次为山东、江苏、河北和浙江。在地市层面，排名前20名地级市中，有14个地市属于北方，并且这些地市所隶属的省份仍然是河北、山东、江苏和浙江。

图1 省际政治资源

在图1很明显看到，颜色较深的部分主要集中在北方，而表2政治地理指数排名中，仅隶属于河北和山东两省的地级市就接近半数(9个)，因此无论是省级、还是地市层面的比较，北方地区的政治能量都远比南方多。同时，中国十六届至十八届中央委员会期间的政治地理分布特征并不是随机的，其具有一定的持续性8。

二、政治地理指数与当地企业IPO上市通过率

1.模型构建

根据前文分析，公司IPO申请上市Approval是二元离散选择变量，所以本文选择Logit模型研究各个地市的政治资源对企业IPO通过率的作用，模型表达式如下：

若α2显著大于0，则说明政治地理因素确实有助于当地公司成功上市，该地区的政治资源越多，IPO上市越容易。表3报告了IPO通过率和公司特征的基本描述统计结果。

根据表3最后一列，公司IPO申请的通过率比较高(79.2%)，但波动较大。经过标准化和归一化处理后的政治地理指数均值为0.279，而大部分地市的政治地理指数不足0.1(中位数0.098)，说明中国各个地市的政治能量差异很大，这与图1分析结论一致。

此外，政治地理指数与公司特征变量的Spearman秩相关性检验发现，大部分变量的相关系数值接近0，少部分变量相关系数值较大项(如公司总资产与财务杠杆比率、流动比率与财务杠杆比率)在1%水平上显著拒绝原假设(变量间存在相关性)，所以模型(1)不存在严重的多重共线性问题。

表2 政治地理指数排名(前20名)

表3 IPO通过率描述性统计分析与相关性检验

2.回归结果和分析

表4第(I)部分的列(1)汇报了政治地理指数与IPO申请通过率的Logit回归参数估计结果。首先，Wald统计量在1%水平下显著拒绝“除常数项以外所有变量系数都为零”的原假设，表明模型(1)在整体上是显著的。同时政治地理指数的边际均值效应为0.074、在5%水平下显著，反映出地区政治能量与该地区的公司IPO申请通过率正相关。上述结果说明，一个地区的政治资源的确会对当地的企业上市行为产生重要影响，PGI指数越高，该地区公司IPO申请通过率越大。

本文构造的政治地理指数代表上市企业所在地区拥有的较高级别政治资源，表征企业的隐性(间接)政治关联。在中国现有的上市制度下，企业在上市过程中会面对诸多困境，为了能顺利上市，企业家会积极去建立政治关联(Liu，Tang and Tian, 2013)[9]。即使无法建立直接的政治关联，企业所处地区的政治能量作为间接政治关联也成为企业可以利用的资源，通过“同乡关系”的高级别政治官员作为桥梁，以加强与监管部门的沟通，及时了解和把握监管部门的政策动向；而且出于政治目标或私人利益考虑，监管部门及有关官员在各个审核环节可能对有政治关联的企业给予适当倾斜，所以该部分企业通过审核的可能性增大。在地方IPO热潮中，公司所在地的政府官员出于政绩追求目的，也会积极为拟上市企业提供便利，利用地区政治资源为当地企业上市提供支持。因此，一个地区的政治资源越丰富，越能提高该地区企业上市的通过率。

表4 政治地理、企业性质与IPO通过率

3.进一步探讨：地区政治能量、企业性质与IPO通过率

显然，企业所有制差异会影响公司寻求地区政治能量支持的积极性。与国企高管相比，非国有企业的企业家更有激励去谋求地区政治资源的支持，他们对地区政治能量的依赖度也更高。而国有企业本身就具有一定的政治关联，可以通过“正式”或“官方”途径获得政治资源，所以国企追求地区政治能量支持的动力和积极性可能相对较弱。本文可以合理推断，在地方IPO“运动化”中，非国有企业比国有企业更容易受到政治地理因素的影响。为探究政治地理对国有企业和非国有企业的上市通过率是否存在不同作用，本文在基本模型中引入国有企业虚拟变量State、以及其与政治地理指数的交叉项PGI*State，重新回归分析。

本文主要关心模型(2)的State系数α3和交叉项PGI*State系数α4。如果α3显著大于0，而α4不显著，就说明国有企业相对容易通过IPO申请，但其并不依赖公司所在地的地区政治资源。为保证估计结果稳健性，本文还将样本公司分成国有企业和非国有企业两组子样本进行回归，在样本中，国有企业样本有197个。

表4(I)部分的列(2)～(4)给出了政治地理指数对不同性质企业IPO通过率的回归结果。实证结果显示，政治地理因素对国有企业和非国有企业上市的确有不同影响，非国有企业的IPO通过率对地区政治能量的依赖性更强，这符合本文的预期。列(2)显示，政治地理指数系数为0.069，这与基本模型PGI系数很接近。同时国有企业虚拟变量State在1%水平下显著为正，说明与非国有企业相比，国有企业的IPO审核通过率更高。但是政治地理指数与国企交叉项PGI*State系数不显著(尽管为正值)，这反映地区政治能量对国企IPO通过率几乎没有影响。另外比较列(3)和列(4)，本文发现国有企业子样本组的PGI系数几乎等于0，而非国有企业样本组的PGI系数值比基本模型更大、且在10%水平下显著为正，这点与列(2)分析结论一致。在控制变量方面，IPO申请通过率与承销商声誉、公司资产规模、净资产收益率正相关，但与财务杠杆比例、流动性负相关。

分析企业IPO通过率时，本文需要考虑公司异质性特征，企业所在地市的宏观经济状况是一个很重要的因素。本文预期，地区经济发展越好，当地企业的IPO申请越容易通过。因此本文用企业上市申请前一年的人均GDP对数值(Lnpergdp)来衡量当地经济发达程度，将其作为控制变量加入模型，重新回归结果见表1第(II)部分。

从表1第(II)部分的列(1)看到，考虑地方经济特征后，政治地理指数项的系数值变化不大，在10%水平下仍然显著，同时政治能源对国企与非国企IPO申请通过率的作用也与前面规律类似，也就是说，非国有企业依赖于地方政治能源，而国有企业因其特殊身份而更容易通过IPO申请。另外，除国有企业子样本组之外，经济特征变量项都显著大于0，这证实了本文之前的预期，发达的地方经济能够促使IPO申请更容易获得通过。换而言之，地方经济发展越好，当地企业IPO上市申请通过的可能性越大。同时与政治地理效应类似，国有企业的IPO通过率不依赖当地经济发展状况。其他控制变量系数也没有出现较大变化。

中国目前处于经济转型期，政府仍然掌握调控资源配置的大权，在诸如信贷配给、政府补助和税收优惠等方面，国家会更多考虑国有企业。一方面，非国有企业(尤其是中小企业)普遍面临的融资难题，非国有企业更有意愿去积极建立政治关联以便解决在融资和上市上的困难。那些具有政府工作背景的前政府人往往倾向受聘于较大规模的国有企业，这使非国有企业很难建立直接政治关联。但非国有企业可以通过同乡关系与高级别官员建立间接政治关联，为其公司上市提供便利，所以地区政治资源对非国有企业的IPO上市通过率会产生更显著的推动作用。另一方面，对国有企业而言，由于其最终控制人为政府，需要承担当地政府特定的政策目标(如增加就业等)而不是最大化公司价值，因此政治关联对于国有企业的影响较小(Wu, Wu and Rui, 2010)[12]。同时，国有企业在分享各种经济资源方面有着优先待遇，大多国企的董事长、总经理以及董事会成员都由政府或国有控股股东委派，本身就有一定的政治背景，其申请上市不像非国有企业那样过分依赖政治关联(Wu, Wu and Rui,2010)[12]，因而地区政治资源对国有企业申请上市的作用相对弱一些。

三、政治地理与地方企业IPO后业绩表现

企业高管本身的政治关联可以帮助企业成功上市(Francis，Hasan and Sun，2009)[5]。如果说企业家本身政治关联是企业层面的政治资源，那么政治地理因素则可以视为地区层面上的政治关联。前文已经证明这种综合“政治关联”与“同乡关系”的政治地理因素会影响企业的IPO上市审核过程。那么，在本轮地方IPO热潮中，政治地理效应的存在是否意味着某些资质不高企业可能凭借地区政治能量的支持而顺利通过IPO审核，但之后又出现明显业绩逆转现象呢？对此本文将进一步研究。

1.模型构建

一般情况下，IPO上市首日存在较高换手率和超常收益率现象。为避免这些现象对上市后业绩表现的影响，参考邹高峰等(2012)[15]做法，本文以IPO上市后第2个月为起点，计算企业上市后6个月、12个月和24个月的累计超额收益CAR，其中CAR1,6表示IPO公司的短期业绩、CAR1,12和CAR1,24代表IPO公司的长期业绩9。如果CAR为负，这说明公司IPO后的业绩表现不佳、存在业绩逆转现象。分析政治地理与上市业绩表现的回归表达式为：

表5 IPO上市业绩表现描述性统计分析

在式(5)，本文主要考察政治地理指数的系数β2，若β2显著小于0，则反映公司所在地市的政治能量越高、地方政治资源越丰富，当地企业成功上市后，出现业绩表现不佳的可能性越大、业绩逆转现象越严重。相关变量的描述性统计结果见表5。

在表5，短期累计超额收益CAR1,6的均值和中位数分别为-0.017、-0.035，长期累计超额收益CAR1,12、CAR1,24的中位数都是负值，这表明上市后，公司的短期业绩和长期业绩都会不同程度下降，所以初步判断中国公司或许存在IPO业绩逆转现象。另外，政治地理指数的均值和中位数在短期和长期都差不多，说明样本期内，中国地区政治能量的分布比较稳定。

2.回归结果及分析

本文分析政治地理因素对IPO上市短期业绩CAR1,6和长期业绩(CAR1,12、CAR1,24)的作用。表6报告了政治地理与企业IPO后业绩的参数估计结果。

从表6看出，在1%水平下，上述模型的政治地理项系数都显著为负，说明地区政治能量会明显降低公司的IPO短期业绩和长期业绩。同时，政治地理对CAR1,6、CAR1,12和CAR1,24的回归系数绝对值由0.089逐步增大到0.184，这表明随着时间的推移，地区政治能量影响IPO上市业绩的作用缓慢增大。换句话说，地区政治资源越丰富、公司上市时间越长，则该地企业上市后，其业绩下降越厉害，业绩逆转现象也越明显。这点结论正好与前文分析结果呼应：政治地理指数高的地方，非国有企业的IPO审核通过率更高，而这也可能导致部分质量不高的企业借助地区政治能量顺利上市，但是这些企业上市后的业绩却更容易出现逆转。那么，对于那些受政治地理影响较少的国有企业而言，政治地理因素对其上市后业绩的作用又是如何呢？

表6 政治地理指数与IPO上市业绩表现

3.进一步讨论：政治地理指数、企业性质与企业IPO后的业绩表现

通过引入国有企业虚拟变量和划分子样本的方法，本文考察政治地理效应对国有和非国有企业上市后业绩的作用。

在模型(6)，主要关注State系数α3和交叉项PGI*State系数α4。如果α3不显著，就表明与非国有企业相比，国有企业的上市业绩没有明显差异；若α4不显著，则说明国有企业的上市业绩不会受到政治地理的明显影响。为保证结果稳健性，本文还将样本公司分成国有企业和非国有企业两组子样本进行分析。

表7提供了政治地理指数与不同性质企业上市后的业绩表现的回归结果。在全样本中，政治地理与企业IPO后的业绩表现显著负相关，其抑制作用程度随着时间慢慢增大。这与表6的结论类似。另外，在短期业绩和长期业绩模型中，国有企业虚拟变量State和交叉项PGI*State都不显著，同时国有企业子样本组的回归结果中，政治地理项系数都很小并不显著，这说明国有企业上市后业绩不会受到政治地理的影响。

表7 政治地理、企业性质与业绩表现

相反，在非国有企业子样本组，政治地理回归系数在1%水平下都显著为负，反映出非国有企业的IPO上市业绩会受到地区政治资源的明显负向作用。另外，政治地理系数的绝对值由0.108增加到0.203，表明政治地理因素对非国有企业的长期IPO上市业绩抑制作用更强，即地区政治资源越丰富、上市时间越长，非国有企业的业绩变脸幅度越大。

稳健性检验10

一、IPO通过率的检验

无论是IPO申请数量、还是IPO通过率，来自广东、福建等6个经济发达省市的企业都占据了大部分，所以本文选取6省市企业作为子样本组，而其他省市的企业作为对照组，重新研究地方经济发展对IPO通过率的作用，发现广东等6省市子样本组的经济发展项系数更大也更显著，而其他变量系数则变化不大。

此外，本文还用Probit方法代替Logit方法，重新对IPO通过率的全部模型进行回归。结果发现，政治地理指数、企业性质和地方经济发展对企业IPO申请通过率的作用没有较大变化。

二、IPO上市业绩表现

本文采用买入并持有超额收益率方法(BHAR)指标，从投资者，而不是企业自身角度，重新衡量IPO上市公司的业绩表现。BHAR表示投资者买入证券并持有至到期，所能获得的、超出市场基准收益的程度，公式如下：

BHARi为第i个IPO在持有期间[1，T]的买入并持有超额收益率，BHAR也从公司IPO上市后的第2个月开始计算。类似超额收益率CAR的分析，本文发现，相比于国有企业，政治地理对非国有企业的影响更加明显，政治地理PGI系数都在5%水平下显著为负，这意味着非国有上市公司在上市过程中更可能进行业绩粉饰，并快速出现业绩逆转。因此，各地竞相上演的IPO热潮，背后却是种种社会关系对资本市场配置效率的扭曲，包装上市、知情交易和信息交易者合谋等有损市场公平的行为对于中小投资者这一弱势群体而言，无疑是雪上加霜。总之，替换企业业绩变量后，政治地理指数还是与当地企业的上市业绩存在负相关关系，并且政治资源较为丰富地区的公司IPO业绩要劣于那些政治能量较低的地区的企业。

另外，本文选取广东、福建等6个省市的企业子样本组，重新研究地方经济发展与IPO上市业绩之间的关系，发现结果类似。

研究结论

与西方发达国家政府和官员极少直接干预企业决策不同，中国政治与金融、官员与企业之间政治关联更多表现出双向互动性。就企业而言，国有企业本身就与各级政府和地方官员存在紧密的政治关联；而非国有企业可以通过各种方式(如聘请原政府人士、成为人大代表或政协委员等直接方式，以及利用社会关系等间接方式)接近政治资源，建立政治关联。与此同时，各级政府和地方官员或者出于追求政绩，或者出于寻租等目的，也很愿意与企业(特别是当地大企业)和企业家建立社会关系，由此不可避免会对企业行为产生影响。总之，政治关联因素对中国资本市场的影响要比西方成熟市场国家更为明显。除了政治因素之外，中国人也十分看重血缘与籍贯，珍视“同乡关系”。而政治地理因素正是综合了中国社会特别明显的“政治关联”和“同乡效应”，必然也会对中国资本市场的各方参与主体产生影响。本文手工收集中央高级别官员的籍贯信息并据此构建衡量中国地市政治资源的政治地理指数，在此基础上研究政治地理因素在2005年以来的地方IPO热潮中的影响和作用。本文研究发现：政治地理因素对当地企业IPO通过率存在显著正向作用，也就是说，政治能量较高地区的企业IPO通过率更大，而且这种推动作用在非国有企业、经济发达地区中表现更明显；而地区政治能量与公司上市后的业绩表现显著负相关，政治资源越丰富，上市公司的业绩表现越差，特别是在非国有企业。

注释

1.Kim，Pantzalis and Park(2012)[8]在其文章中对政治地理的解释为地区的政治能量，并且是一种间接的政治关联。由于政府换届而引起政治版图的改变，也意味着这个地区政治能量的变化，进而表现出政治地理对地区上市公司价值产生影响。因此，可以看出，政治地理暗含着政治关联，只是一种政治关联的隐性表现形式。

2.在其选取的790家中国IPO上市公司中，大约有27%的公司具有这种形式的政治关联。

3.籍贯为某地市的每位中央委员赋值为3分，每位中央候补委员赋值为2分，而对于每位由中央候补委员递补为中央委员的则赋值为2.5分，此处不考虑政治局常委和委员(两届共有40人)。

4.此处不考虑最新的十八大新当选的中央委员和中央候补委员，因为其政治影响尚未开始。

5.计算公式得到的是政治地理指数的绝对数指标，后文实证分析时将对政治地理指数进行标准化和归一化处理。

6.样本期间内，有部分公司经过二次IPO申请，才成功上市。

7.本文研究期间，中国有280多个地级市，但有些地市在十六、十七和十八届都没有中央委员和中央替补委员，综合样本筛选原则，因此只有223个地市。

8.根据人民网披露信息，初步统计2012年中国新一届省委常委籍贯分布，本文发现排名前四的依次为山东54人、河北29人、江苏28人、浙江28人，这说明中国政治地理的分布具有一定持续性，基本保持集中在山东、河北、江苏和浙江四省。

9.由于IPO通过率部分的样本区间是2006年6月～2012年6月。为保持一致，IPO上司业绩表现部分的样本区间是2006年6月～2012年12月，从而 CAR1,6、CAR1,12和CAR1, 24的计算截止时期分别为2012年6月、2011年12月和2010年12月。

10.限于篇幅，该部分结果未予列示。如有需要，可向作者索取。