反腐败与企业债务融资成本：一个准自然实验

吴 赢，陈延林

(华南师范大学经济与管理学院，广东广州 510006)

一、引 言

企业获取外部资金的一个重要方式为债务融资。以中国为例，2016年社会融资规模为17.81万亿元。其中，银行贷款融资占比约69.81%，企业债券融资占比约16.85%，企业股票融资所占比例约为6.97%。[1]与股权融资方式相比，债务融资无疑是我国企业最重要的融资方式。

在中国独特的制度背景下，政府和企业有着密切的关联，企业倾向于通过构建政治关联以获得政府帮助，如税收减免、较容易获得更多银行贷款等。[23]但政治关联的构建需要企业付出较大的成本，从而滋生出官员腐败的风险。[4]1公司为了掩盖政治关联的构建会进行信息操纵[5]；同时，因政治关联的构建可能使公司陷入巨大的法律风险和政治风险[6]153，参与构建政治关联的公司高管人员则会加强对公司的控制，导致公司管理层的选拔出现“劣币驱逐良币”现象[7]161，恶化公司代理问题。企业构建政治关联而产生的负面影响，无疑会使债权人向企业索取额外的风险溢价，从而增加企业的债务融资成本。

反腐败与企业债务融资成本关系的研究，面临着内生性干扰及腐败企业识别这两个问题。对于内生性问题，党的十八大以来中国实施的反腐败行动是一个具有准自然实验特征的外生冲击事件，可以在一定程度上减少内生性的干扰，从而识别出反腐败与企业债务融资成本之间的因果关系。对腐败企业的识别，参考钟覃琳等的做法[8]168，本文认为：企业的主要客户在短期内变动不大，可以假定客户关系维护费用保持相对稳定；在控制营业收入等因素的情况下，如果反腐败后企业的业务招待费下降很快，则可以推测为腐败支出减少所致，从而可将上市公司分为“高腐败”上市企业和“低腐败”上市企业。本文试图通过探究反腐败对企业债务融资成本的影响，为我国现阶段反腐败政策对微观企业层面的影响提供实证证据，丰富反腐败研究文献，拓展企业债务融资成本的研究成果。

二、文献综述与研究假设

(一)文献综述

1.与企业债务融资成本相关的研究。自Modigliani和Miler在1958年提出MM定理[9]以后，作为企业重要融资方式的债务融资成为学术界研究的热点之一。随后学术界分别从委托代理理论、信息不对称理论、契约理论的角度对企业债务融资进行探讨。Jensen和Meckling提出，由于委托代理问题的存在，外部投资者与管理者的代理冲突和债权人自身与股东之间的代理冲突，都会使债权人利益受到损害，从而使债权人提高风险溢价补偿。[10]60Diamond认为，企业信息透明度的提高能够在一定程度上减轻信息的不对称性，从而提升投资者的信心、降低投资者所要求的风险溢价补偿。[11]Grossman和Hart指出，债权人与企业家之间签订了金融契约，债务人将面临企业破产的风险，而企业家将更好地工作，从而降低代理成本。[12]

国内外学界对于企业债务融资成本影响因素的研究一般从公司特征、公司治理、外部环境等方面展开。研究表明，公司性质、公司负债率、有形资产率、公司成长机会、公司规模、盈利能力等因素都对企业债务融资成本产生影响。在公司治理方面，Pittman和Fortin发现，企业采用高质量的审计公司能够降低其债务融资成本[13]；BenNasr等研究表明，企业内存在多个大股东时，大股东能够加强对管理层的监督，降低企业的债务融资成本[14]；林兢等研究发现，企业避税程度越低，企业的债务融资成本越低[15]；冯展斌研究表明，降低企业的盈余管理，能够降低企业的债务融资成本。[16]在外部环境方面，魏志华等研究发现，良好的金融生态环境能够降低公司的融资成本[17]；王运通等研究也表明，地区法律环境对于降低企业的债务融资成本具有正向作用[18]137；王怀明等研究发现，当企业面临的外部环境不确定时，其所承担的债务融资成本会增加。[19]

2.与反腐败有关的研究。国内学者对党的十八大以来的反腐败工作进行了一系列研究。党力等基于政治关联的视角研究发现，反腐败增加了企业建立政治关联的成本，使得企业将更多的资源投入研发创新，进而提高了企业的创新能力。[20]151王健忠和高明华通过对企业家能力指数的研究，发现反腐使得企业家将更多的能力投入到生产领域，强化了企业家能力对企业创新的促进作用。[21]钟覃林等发现，反腐通过加快资产周转率、缩短经营周期、优化投资效率及提高生产效率等方式提高了企业业绩，且在政府干预越严重的地区，反腐对提高企业业绩的作用越明显。[8]174王茂斌和孔东明研究指出，反腐优化了中国上市公司的公司治理，增加了股东价值。[7]159张玮倩通过对2003—2014年中国各省市腐败案件中立案数据的研究，发现反腐败降低了我国企业的股权融资和债务融资的成本。[22]70党力等研究表明，反腐败减少了企业构建政治关联重要方式之一的企业捐赠行为的发生。[23]上述研究都表明，反腐败对我国经济增长具有正向作用。然而，王贤斌和王露瑶研究表明，反腐败放缓了投资，从而对经济增长产生抑制作用。[24]

(二)研究假设

政治关联的构建可以为企业带来庇护和发展，但其过程蕴含着腐败滋生的风险。[4]1王茂斌等研究认为，公司的管理层和大股东以自身利益为动机建立的政商关系，可以为他们提供强有力的保护伞，使得贪腐和品德不良之人有更大的机会和动机获得公司管理层高位。首先，政商勾结将企业暴露在巨大的法律和政治风险之下；其次，政商关系的构建为公司内部人提供了较强的保护伞，强化了内部人对公司的控制，减少了外部监督；最后，品德不良的人上位，会使公司出现更多主观故意的违法违规行为。[6]160公司内部人为了获取个人私利而损害债权人利益的行为，恶化了公司内部人与债权人之间的代理冲突，增加了公司的代理成本。[10]60当债权人需要承担较高的投资风险时，他会提高风险补偿溢价，从而增加公司的债务融资成本。[18]120，[25]

所有权性质对于企业债务融资成本具有很大的影响。在我国，银行贷款是企业获得外部融资的最重要方式，但是政府控制着绝大多数金融机构。研究表明，我国存在民营信贷歧视，也就是相对于国有企业而言，民营企业获得国有商业银行贷款将更加困难，而且贷款成本也更加高昂。[26]政府与国有企业之间关系密切，政府对国企有“父爱主义”倾向，会支持国有企业的融资贷款。[27]44由此，相对于国有企业而言，民营企业对构建政商关系更加热衷。目前，有关反腐对微观企业行为影响的研究也表明，反腐对于公司行为的改善主要集中于非国有企业。[6]173，[20]153，[22]69，[27]45所以，反腐败对企业债务融资成本的影响，可能会因为企业产权性质的不同而出现异质性。

综上所述，本文提出以下假设：

假设1：其他条件不变，与反腐败之前相比，反腐败显著降低了企业的债务融资成本。

假设2：其他条件不变，相对于国有企业，反腐败显著降低了非国有企业的债务融资成本。

假设3：其他条件不变，反腐败主要通过减少非国有企业的代理成本来降低债务融资成本。

三、研究设计

(一)数据来源与样本选择

本文以中国沪深A股上市公司2010—2016年的财务数据为研究样本，其中，企业业务招待费用数据选自同花顺数据库，其他的企业财务数据选自国泰安(CSMAR)数据库。参照已有研究的做法，本文对样本数据进行了筛选，即剔除隶属金融行业的样本、剔除相关研究变量缺失的样本数据，最后共得到研究样本数为10 311，其中国有企业子样本数为4 187、非国有企业子样本数为6 124。为消除极端值的影响，本文又对所有的连续变量进行1%和99%的缩尾处理。

(二)模型设定

借鉴钟覃林、王茂斌及党力等学者研究反腐败的方法[6]167，[8]164，[20]149，本文采用双重差分模型(DID)研究反腐败对企业债务融资成本的影响。具体模型如下：

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

(1)

式(1)中，被解释变量Cost1表示企业债务融资成本，以利息支出占总资产的比例衡量企业的债务融资成本。Post表示反腐政策实行前后的虚拟变量，参考党力、王茂斌等学者的做法，本文设定：样本时间位于2013年(含2013年)之后，Post取值为1；而时间在2013年之前，Post取值为0。Treated表示对研究样本进行分组的虚拟变量，参考钟覃林等学者的做法，本文设定：反腐政策实施后，若企业的业务招待费占总收入的比例及业务招待费下降的绝对值都在行业中位数以上，则Treated取值为1，表示企业腐败程度较高；反之Treated取值为0，则表明腐败程度较低。Treated×Post表示反腐政策实施对企业债务成本融资的影响效应。Control为控制变量，借鉴李广子、张玮倩及王运通等学者的研究，本文选取的控制变量包括：企业规模(Size)、资产负债率(Lev)、资产收益率(Roa)、企业经营现金流(Cfo)、企业成长机会(Grow)、有形资产率(Tangible)、第一大股东持股比例(Top1)、企业年龄(Age)、企业性质(Soe)。考虑到年度经济状况和行业可能对回归结果造成影响，本文同时控制了样本的年份和行业效应。此外，依据前文的研究假设，本文选择企业代理成本(Agc)作为渠道指标。所有变量的定义和计算方法见表1。

表1 变量的定义与计算

(三)描述性统计

变量的描述性统计结果如表2所示。在研究样本中，企业债务融资成本的均值为2.23%，高腐败企业样本占比为24%，同时企业规模和第一大股东持股比例在企业间具有较大的异质性(见表2)。统计结果表明，样本各变量的取值受异常值的干扰均不大。

表2 变量描述性统计

四、实证分析

(一)反腐败对企业债务成本融资的影响

为了检验反腐败对企业债务融资的影响，本文对模型(1)进行回归分析(见表3)。表3中，第一列数据是未加入控制变量的全样本回归结果；第二列数据是在全样本回归中加入相应的控制变量，借此反映在其他因素作用的情况下，反腐败对企业债务融资成本的影响；第三、四列数据分别是国有企业样本和非国有企业样本的回归结果，用于研究在不同企业性质下反腐败对企业债务融资成本影响的异质性。从表4的第一、第二列可以看出，Treated×post的回归系数分别为-0.138和-0.131，且分别在1%和5%的水平上显著，表明反腐败显著降低了企业的债务融资成本。此外，由国有企业和非国有企业两个子样本的回归结果可知：第三列Treated×Post的回归系数为0.038，在统计上并不显著，说明反腐败降低了国有企业依靠政府背景获得债务融资的容易度，但没有显著的证据；第四列Treated×Post的回归系数为-0.246，且在1%的水平上显著，说明在非国有企业反腐败对企业债务融资成本的降低作用表现得更为显著。可见，实证分析支持本文假设1和假设2。

表3 反腐败对企业债务融资成本的影响

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著；序号(1)(2)表示将不同变量纳入实证模型。

(二)渠道效应

为了检验反腐败影响企业债务融资成本的渠道效应，本文以企业的代理成本(Agc)作为被解释变量，具体模型如下：

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

(2)

模型(2)的回归结果如表4所示。在全样本和国有企业子样本中，Treated×Post的回归系数都为负数，但是在统计上均不显著；在非国有企业子样本中，Treated×Post的回归系数为-0.296，且在5%的水平上显著，说明反腐败显著降低了非国有企业的代理成本，即反腐败通过降低非国有企业债权人索取的风险溢价，进而降低非国有企业的债务融资成本，实证分析支持本文的假设3。

表4 反腐败影响企业债务融资成本的渠道效应

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

(三)稳健性检验

首先，为了检验回归结果的稳健性，本文替换被解释变量，即以财务费用占总资产的比例(Cost2)作为被解释变量衡量企业债务融资成本，具体模型如下：

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

(3)

模型(3)的回归结果如表5所示。一方面，在全样本中，Treated×Post的回归系数分别为-0.384和-0.412，并且均在1%的水平上显著，说明反腐败降低了企业的债务融资成本；另一方面，在国有企业和非国有企业的子样本中，Treated×Post的回归系数分别为-0.126和-0.643，但只有非国有企业的回归系数在1%的水平上显著，国有企业的回归系数在统计上并不显著，说明反腐败显著降低了非国有企业的债务融资成本。回归结果仍支持本文的假设2。

表5 稳健性检验

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著；序号(1)(2)表示将不同变量纳入实证模型。

其次，为了检验以上回归结果是否满足双重差分模型(DID)的平行趋势假定，本文设定新的虚拟变量Affect，即将反腐政策实施之前的各年份分别与分组变量(Treated)的相乘，并将虚拟变量Affect带入模型(1)，具体模型如下：

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

(4)

表6为模型(4)的回归结果。在反腐败政策实施前，除了全样本中Affect1回归系数显著外，在国有企业和非国有企业的子样本中Affect1、Afect2和Affect3的回归系数均不显著，说明双重差模型(DID)的平行趋势假定得到满足；同时在非国有企业子样本中，Treated×Post的回归系数为-0.126，并且在10%的水平上显著，说明反腐败降低了非国有企业的债务融资成本。

表6 平行趋势检验

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。表中虚拟变量Affect1、Affect2、Affect3分别表示2010年2011年及2012年与分组变量Treated的交乘。

最后，为了排除反腐政策实施当年可能存在其他因素对企业债务融资成本的影响，本文将反腐政策实施年份(2013年)的样本数据剔除，剩余年份的样本数为8 775，其中国有企业子样本数为3 577、非国有企业子样本数为5 198，利用模型(1)对剩余年份的样本进行检验。回归结果显示：在全样本中，Treated×Post的回归系数为0.122，且在5%的水平上显著，说明反腐败降低了企业的债务融资成本；国有企业样本中的Treated×Post系数为0.056，但在统计上并不显著；非国有企业样本中的Treated×Post回归系数为0.242，并且在1%的水平上显著(见表7)，说明反腐败对企业债务融资成本的降低作用只发生在非国有企业中。

表7 稳健性检验

注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。

五、结 论

本文利用党的十八大以来中国实行的反腐败行动这一准自然实验，运用双重差分模型(DID)研究反腐败对企业债务融资成本的影响。研究发现：反腐败显著降低了非国有企业的债务融资成本，但对国有企业债务融资成本没有显著的影响；同时，反腐败通过减少非国有企业的代理成本来降低债务融资成本。研究结果为反腐败对企业债务融资成本的影响提供了实证证据，表明中国反腐败政策能够带来正向的经济影响。为此，国家应进一步加大反腐败力度，以降低非国有企业的债务融资成本；进一步深化国有企业的改革，为国有企业和非国有企业营造公平的竞争环境。