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党的十九大报告指出:“我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。”现阶段,中国经济体制改革的目标之一是构建市场机制有效、微观主体有活力、宏观调控有度的经济体制,这就需要处理好政府与企业、市场与企业以及政府与市场之间的关系。
政府和市场对企业的双重影响一直是管理学界关注的重要问题。政府规制会对企业产生多方面的影响,如企业自主创新行为(游达明和宋姿庆,2018)、生产行为、投资行为以及内部权力分配等(罗党论和刘晓龙,2009;钟海燕等,2010)。宏观环境的复杂性是企业发生财务风险的主要外因,政府规制环境自然包括其中。王诗雨和陈志红(2018)实证检验发现,政府规制环境的存在促使微观企业所处的竞争环境对企业财务风险产生的影响复杂化。而当前研究较少涉及政府规制对企业财务风险的影响,这为本文的研究提供了方向。
鉴于此,本文将聚焦政府规制对企业财务风险的治理作用,从财务风险的角度探究政府和企业的关系,主要研究问题如下:政府规制与企业财务风险是否相关?如果相关,随着政府作用力度增大,企业财务风险会如何变化?不同政府作用方式对企业财务风险的影响程度是否存在差异?本文的研究可以为政府实施管制政策的方式和力度、处于不同政府规制环境下企业财务风险管控的重点和调整方向提供经验证据和理论参考。
本文的创新之处在于:(1)现有文献鲜有将政府规制影响与企业财务风险综合考虑,本文致力于研究政府规制对企业财务风险的直接影响,同时将政府作用方式指标纳入研究模型,丰富了政府规制作用的相关研究。(2)考虑到政府出台各项规章、制度、政策的数量决定着政府规制程度,本文手工搜集中国政府网国务院政策文件库①中的政策,首次根据政府作用方式将各项政策分类细化(经济性规制和社会性规制),从不同维度衡量政府规制,这也有助于进一步完善对政府规制指标的衡量。
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国内外关于政府规制对企业财务表现影响的研究存在三种观点:促进观(政府规制促进了企业价值提升)、阻碍观(政府规制阻碍了企业价值提升)、非线性观(政府规制与企业价值呈非线性关系)。支持促进观的研究较少,如钟海燕等(2010)认为受政府行政干预程度高的国有公司,投资行为会优于受内部人控制的公司;罗党论和刘晓龙(2009)认为民营企业的政治关联程度越强,其越容易进入高壁垒行业,而进入高壁垒行业以及进入程度大的民营企业,其经营业绩会显著高于其他企业。支持阻碍观的研究较多,如Netter和Megginson(2001)、Djankov和Murrell(2002)基于世界多国的研究表明国有企业的经营绩效普遍低于私有企业;杨兴全等(2010)、张洪辉和王宗军(2010)认为政府控制的上市公司更有可能进行过度投资。支持非线性观的研究发现,政府干预下的企业并购绩效呈现生命周期差异(王凤荣和高飞,2012),实际控制人是政府的企业,并购绩效的短期表现不如实际控制人为非政府的企业,政府“掠夺”效应在并购绩效中占主导地位(胡国柳等,2015)。
政府规制对企业的影响一直是管理学界关注的热点问题,其中关于预算软约束的研究较多涉及财务风险。学者普遍认为预算软约束可以降低企业财务风险(Loren和Li,2003;江伟和李斌,2007),但随着金融发展水平的提高,预算软约束在得到一定程度的硬化后,反而增加了企业财务风险。陈志斌和王诗雨(2015)研究发现,产品市场竞争治理效应的发挥可以降低企业财务风险,但政府介入会影响产品市场竞争治理效应的发挥,导致企业财务风险对竞争程度不敏感,进而削弱产品市场竞争治理效应对企业财务风险的抑制作用。王诗雨和陈志红(2018)还创新性地将政府规制和财务风险衍化效应联系起来,实证检验发现:较强的政府规制和产业竞争均会加剧企业财务风险,且竞争机制强化了政府规制机制作用的发挥。
综上可以发现:(1)目前关于政府规制对企业影响的研究,多集中于企业价值、投资行为、并购决策等方面,鲜有文献将政府规制与企业财务风险直接关联。(2)政府规制作为一种行政手段,难以量化,只能通过间接指标进行计量,这导致不能精准衡量政府作用力度,从而影响了实证结果的可靠性。(3)政府规制环境对微观企业的影响错综复杂,不同学者的研究角度不同,样本选择、时间跨度、考虑因素、方法选择的不一致导致研究结论的不一致。
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资本结构变化是影响企业财务风险的根本原因之一。自Modigliani和Miller(1959)在一系列严格的假设条件下提出资本结构无关论以来,许多学者对MM理论提出质疑,并适当放宽假设,研究模型开始逐步向真实世界靠拢,企业破产成本和代理问题受到重视,企业最优资本结构显然不再是100%的负债率。企业杠杆的提升会增加企业破产的可能性。如果破产成本是不可忽视的,那么当“税盾”带来的边际收益小于财务危机成本的净现值时,企业价值将会随着负债规模的提升而下降。当杠杆率超过平衡点时,总资本成本将会大于最优杠杆率时的资本成本,企业价值随之下降。综上,造成企业财务困境的关键因素在于负债规模,而企业价值的提升可以帮助企业尽可能远离财务困境。因此,企业资本结构和企业价值创造能力是研究企业财务风险的两个关键突破口。
政府规制源于市场失灵。现实的市场经济体制并不能够促使资源实现帕累托最优配置,即市场也会失灵。市场失灵问题可以部分地在市场机制内部得到某种程度的缓解,但是仅通过市场机制,自然垄断和信息不对称等问题往往得不到有效解决,此时则需要政府进行经济性规制。规制公共利益理论认为,政府是一个超越利益的组织,不会为自己谋取私利,政府进行经济性规制的目的是为公众服务、实现社会福利最大化。政府规制所决定的信用环境和政府规制所创造的竞争环境,可以产生一系列提升企业价值的积极协同效应,如降低企业代理成本(魏锋和孔煜,2007)、股价同步性(陈冬华和姚振晔,2018),提高信息效率、审计治理效应(王良成等,2011)、投资效率(钟海燕等,2010)和企业绩效(罗党论和刘晓龙,2009)等;同时政府还可以通过加强负债约束等方式对企业资本结构进行直接规制。由此可知,政府规制将会对企业财务风险产生负向影响。
也有学者认为政府并不总是代表公众利益,政府官员存在最大化自身利益的倾向,利益集团规制理论随之产生。利益集团规制理论认为,政府进行管制并不是为公众服务,而是为利益集团服务,政府站在利益集团的立场上制定规制价格。利益集团规制理论的代表性理论是规制俘虏理论和Stigler(1971)提出的规制经济理论,二者一致认为,尽管政府规制的根本目标是提高资源配置效率、弥补市场失灵,但由于规制俘虏的存在,规制实施和规制目标之间可能存在偏差。
新古典经济学规制理论也针对政府规制对企业可能造成的不利影响进行了阐述。政府一方面提高了行业进入壁垒,降低了行业的市场竞争压力;另一方面也导致长期依赖政府保护的企业由于缺乏市场竞争压力而消极对待企业经营,既降低了企业内部经营效率也阻碍了企业的良性发展。此外,政府对企业的过度限制会造成企业进行多余或无谓的生产经营,如退出规制要求企业不能随意摒弃无效率或低效率的经营方式和技术;费率规制要求企业不能通过随意改变定价灵活应对环境变化,只能通过调节生产低效应对市场波动(王健,2001)。
综上可以发现,政府规制的起点是修正市场机制的结构性缺陷,其目标之一是降低经济风险,政府规制通过形成能够提升企业价值的场域因素以及加强企业负债约束等正向管理手段降低企业财务风险。然而政府规制也存在失灵问题:一是政府官员的私利行为可能会将规制变为一种负向管理行为;二是政府规制可能会限制企业运作自由度,阻碍企业提高经营效率,进而增大企业财务风险。据此,本文提出以下竞争性研究假说:
H1a:政府规制作用力度与企业财务风险显著负相关,即政府作用力度越大,企业财务风险越低。
H1b:政府规制作用力度与企业财务风险显著正相关,即政府作用力度越大,企业财务风险越高。
基于前文分析,政府规制对企业财务风险的影响与政府规制手段紧密相关。政府规制的作用方式主要包括经济性规制和社会性规制两种。经济性规制关注的对象大多是诸如运输、电力等具有自然垄断性质和存在信息不对称的网络组织,而社会性规制更多关注的是环境、生产者健康安全和消费者健康安全等(钟庭军和刘长全,2006)。伴随着社会大众对生活质量追求的不断提高,政府规制重点逐渐转变为社会性规制(郑慧,2009)。经济性规制可以对企业的进入和退出进行限制,同时影响企业定价及产品产量;社会性规制的主要目的是保护自然环境和确保国民生命安全,督促企业履行社会责任,主要规制措施包括对企业某些行为进行限定、实施执业资格制度等。由此可见,经济性规制能够对企业的生产方式和经营模式产生更为直接的影响,进而对企业的运作自由度产生更大的限制。此外,经济性规制往往比社会性规制具有更强的针对性,行业相关性更大。据此,本文提出以下研究假说:
H2:相对于社会性规制,经济性规制对企业财务风险的治理作用更为显著。
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本文的研究初始样本为2016−2018年沪深A股上市公司,并对样本数据进行如下筛选:剔除金融行业上市公司;剔除关键考察特征变量中数据缺失的公司;对于非关键变量的缺失值,如果只有其中一年缺失,则使用另外两年的均值补充;如果存在两年及以上缺失,则剔除该样本;剔除ST、*ST公司。据此,本文共获得6,679个观测值,分属于77个行业(不包括综合行业)。本文使用的Altman-Z观测值来自Wind数据库,中国政府规制环境数据来自中国政府网(www.gov.cn),其他数据均来自国泰安CSMAR数据库。本文使用Stata 14.0进行统计分析。
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一般文献通常是以会计数据或市场数据为基础衡量企业财务风险,本文将中国市场的发育程度考量在内,参考于富生等(2008)、袁晓波(2010)的做法,采用样本公司的Altman-Z值衡量企业财务风险(AltmanZ)。Altman-Z值的大小与企业财务风险水平成反比,Altman-Z值越小,说明企业财务状况越不稳健,企业财务风险越大。Altamn-Z值直接取自Wind数据库。
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政府作用力度是衡量政府规制对企业财务风险影响的指标,该指标由企业所承担的政府出台的各项规章、制度、政策的数量决定。本文手工搜集国务院政策文件库中的政策,并对其进行分类,根据每一项政策所明确提及的行业,在相应企业的政府规制作用力度变量(Power)上加1分,否则记为0;经济性规制政策和社会性规制政策分开计分,如果某一项制度政策既属于经济性规制又属于社会性规制,则同时加1分。此外,本文的研究对象是中观产业和微观企业,在政策分类时排除了地区发展布局和平衡政策,以及以地区而非全国性市场为规制单位的地方政府规制政策。根据上述方法,本文在样本期间内共搜集255项相关政策,其中经济性规制政策139项,社会性规制政策122项(6项政策同时属于经济性规制和社会性规制)。
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为分类检验经济性规制和社会性规制对企业财务风险产生的不同影响,本文将针对特定行业或特定企业群体,涉及进入限制、价格规制、去杠杆和去产能等的规制政策归类为经济性规制;将涉及环境保护、自然资源、生产者安全、消费者安全以及部分有关文化、福利、教育的规制政策归类为社会性规制。据此设置经济性规制力度(ER)和社会性规制力度(SR)两个变量。
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本文选取如下变量以控制其他因素对企业财务风险的影响:公司规模(Size,总资产取对数)、上市年限(Age,样本期年份减公司上市年份)、成长性(Growth,营业收入增长率)、独立董事比例(Independ,独立董事人数占董事会总人数比例)、高管持股比例(Hold,高管持股数占总股数比例)、董事会规模(Board,董事会总人数)。本文同时控制了年份和行业两个虚拟变量,行业分类采用证监会2012版行业分类标准,为确保中国政府网的相关政策可以更加精确地对应到相关行业的相关企业,本文选择最明细的行业分类,以形成多对一的关系。
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本文构建政府作用力度对企业财务风险影响的回归模型,具体如下:
$$\begin{split}AltmanZ_{i,t} =& \beta Power_{i,t} + \alpha_1Size_{i,t} + \alpha_2Age_{i,t} + \alpha_3Growth_{i,t} + \alpha_4Independ_{i,t} \\ & + \alpha_5Hold_{i,t} + \alpha_6Board_{i,t} + Year + Ind + \varepsilon _{i,t}\end{split}$$ (1) -
本文构建政府作用方式对企业财务风险影响的回归模型,具体如下:
$$\begin{split}AltmanZ_{i,t} =& \beta ER_{i,t} + \alpha_1Size_{i,t} + \alpha_2Age_{i,t} + \alpha_3Growth_{i,t} + \alpha_4Independ_{i,t} \\ &+ \alpha_5Hold_{i,t} + \alpha_6Board_{i,t} + Year + Ind + \varepsilon _{i,t}\end{split}$$ (2) $$\begin{split}AltmanZ_{i,t} =& \beta SR_{i,t} + \alpha_1Size_{i,t} + \alpha_2Age_{i,t} + \alpha_3Growth_{i,t} + \alpha_4Independ_{i,t} \\ &+\alpha_5Hold_{i,t} + \alpha_6Board_{i,t} + Year + Ind + \varepsilon _{i,t}\end{split}$$ (3) 考虑到企业财务风险会同时受到两种政府作用方式的影响,本文将ER、SR两个变量同时纳入,构建模型(4)进行进一步检验。
$$\begin{split}AltmanZ_{i,t} = &\beta _1ER_{i,t} + \beta_2SR_{i,t} + \alpha_1Size_{i,t} + \alpha_2Age_{i,t} + \alpha _3Growth_{i,t} \\ &+ \alpha_4Independ_{i,t} + \alpha_5Hold_{i,t} + \alpha _6Board_{i,t} + Year + Ind + \varepsilon _{i,t}\end{split}$$ (4) -
表1报告了全样本的描述性统计结果。政府规制环境的衡量指标(Power、ER、SR)的极大值与极小值差异较大,说明不同行业受政府规制程度的差异较大。不同行业受政府规制程度的差异越大,越有利于研究政府规制与企业财务风险之间的关系。其余变量标准差均在合理范围内,说明本文样本分布均匀,受极值影响较小。
表 1 变量描述性统计
变量 均值 标准差 极大值 极小值 AltmanZ 6.185 12.944 419.818 −9.596 Power 14.112 5.061 30.000 5.000 ER 8.409 3.992 20.000 3.000 SR 5.703 2.193 11.000 2.000 Size 22.519 1.332 28.520 17.806 Age 12.664 7.561 28.077 0.759 Growth 0.223 0.498 3.303 −0.631 Independ 0.375 0.053 0.571 0.333 Hold 0.056 0.122 0.598 0.000 Board 2.132 0.194 2.639 1.609 -
表2的相关性分析结果显示,政府作用力度(Power)与企业财务风险(AltmanZ)之间的相关系数为0.103,显著性水平为1%,假说H1a初步得到验证。
表 2 变量相关性分析
变量 AltmanZ Power Size Age Growth Independ Hold Board AltmanZ 1 Power 0.103*** 1 Size −0.302*** −0.095*** 1 Age −0.105*** −0.088*** 0.294*** 1 Growth −0.021* 0.047*** 0.060*** 0.013 1 Independ 0.054*** −0.001 0.013 −0.018 −0.012 1 Hold 0.096*** 0.022* −0.246*** −0.440*** 0.024* 0.074*** 1 Board −0.122*** −0.022* 0.242*** 0.122*** −0.027** −0.554*** −0.134*** 1 注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 -
表3列(1)报告了政府作用力度对企业财务风险的影响检验结果。
${Power}$ 的系数为0.170,且在5%水平上显著,说明政府作用力度与企业财务风险显著负相关,假说H1a得到支持。本文认为可能的原因如下:表 3 基本回归结果:政府规制与企业财务风险
变量 AltmanZ (1) (2) (3) (4) Power 0.170** (2.417) ER 0.376*** 0.394*** (3.045) (3.031) SR 0.111 −0.042 (1.050) (−0.391) Size −2.706*** −2.704*** −2.733*** −2.707*** (−8.669) (−8.770) (−8.767) (−8.669) Age −0.004 −0.007 −0.006 −0.007 (−0.086) (−0.140) (−0.141) (−0.164) Growth −0.408 −0.404 −0.406 −0.403 (−0.815) (−0.807) (−0.812) (−0.806) Independ 9.868* 9.957** 9.888* 9.978** (1.946) (1.969) (1.945) (1.968) Hold 2.071 2.020 2.043 2.005 (1.053) (1.028) (1.038) (1.018) Board −1.944** −1.951** −1.930** −1.951** (−2.219) (−2.227) (−2.200) (−2.227) Constant 65.195*** 64.395*** 67.550*** 64.563*** (9.184) (9.427) (9.670) (9.174) Year/Ind Yes Yes Yes Yes N 6,679 6,679 6,679 6,679 R2 0.114 0.115 0.113 0.115 注:括号内为t值,***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 首先,这一结果与政府规制目标相吻合。政府进行规制的目标之一便是降低企业财务风险。2016−2018年,政府出台了一系列降低企业财务风险的政策,如《国务院办公厅关于转发国家发展改革委物流业降本增效专项行动方案(2016−2018年)的通知》(国办发〔2016〕69号)、《国务院办公厅关于进一步推进物流降本增效促进实体经济发展的意见》(国办发〔2017〕73号)均提出要加大对物流业的降税清费力度,激发物流主体运营活力。这实质上是为物流企业的经营扫除了不必要的障碍,为物流企业创造更为良好、稳定的经营环境,以对其可能发生的财务风险产生抑制作用。再如中共中央办公厅、国务院办公厅2018年印发的《关于加强国有企业资产负债约束的指导意见》明确提出,要加强国有企业资产负债约束,降低国有企业杠杆率,打好防范化解重大风险的攻坚战。可见,上述政府规制政策实施的目标是降低企业财务风险。
此外,社会性规制政策在政府规制政策中所占比例越来越高,如中共中央办公厅、国务院办公厅2017年印发《关于深化环境监测改革提高环境监测数据质量的意见》《关于建立资源环境承载能力监测预警长效机制的若干意见》,中共中央、国务院2018年发布《关于全面加强生态环境保护 坚决打好污染防治攻坚战的意见》等,这些政策的颁布和实施可以监督和激励企业更好地履行社会责任。Oikonomou等(2012)研究发现,企业履行社会责任能够降低企业财务风险,虽然这种影响并不显著,但企业不履行社会责任会显著增加企业财务风险。可见,社会性规制政策的实施也能够在一定程度上抑制企业财务风险的发生。
其次,近年来,政府规制方式趋向于放松性规制,这有效抑制了政府规制对企业造成的不利影响。本文统计发现,中国政府网发布的大部分政策在经济意义上属于放松性规制政策③,如《国务院办公厅关于清理规范工程建设领域保证金的通知》(国办发〔2016〕49号)、《国务院关于进一步削减工商登记前置审批事项的决定》(国发〔2017〕32号)、《国务院办公厅关于进一步压缩企业开办时间的意见》(国办发〔2018〕32号)等。
放松性规制政策的增多与中国政府持续推进简政放权、放管结合的制度背景相一致。《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》提出,“市场在资源配置中起决定性作用”“必须积极稳妥从广度和深度上推进市场化改革,大幅度减少政府对资源的直接配置,推动资源配置依据市场规则、市场价格、市场竞争实现效益最大化和效率最优化”。可见,政府改革、政府职能转变是此轮深化改革的关键,也是落实市场在资源配置中起决定性作用的关键。此后,国务院开始持续推进简政放权、放管结合,进一步优化服务改革。
从政策统计中可以发现,这些政策的颁布破除了制约企业和群众办事、自主创业的体制机制障碍,削减了不必要的前置审批和许可事项,着力降低了制度性交易成本,优化了营商环境。如《国务院办公厅关于开展消费品工业“三品”专项行动营造良好市场环境的若干意见》(国办发〔2016〕40号)明确提出:“深入推进商事制度改革,开展‘证照分离’改革试点,继续削减前置审批和不必要的许可。取消不必要的审批、目录和不合理收费,大幅减少和规范涉企收费及审批评估事项。”对企业而言,这些政策的本质是放松性规制,可以增加企业的运作自由度,有利于降低企业财务风险。
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本文进一步考察不同政府作用方式对企业财务风险影响的差异。首先,根据模型(2),本文剔除社会性规制力度变量SR,将经济性规制力度变量ER单独作为自变量,与AltmanZ进行回归分析。表3列(2)的结果显示,ER的系数为0.376,且在1%水平上显著,表明经济性规制与企业财务风险之间显著负相关。其次,根据模型(3),本文剔除经济性规制力度变量ER,将社会性规制力度变量SR单独作为自变量,与AltmanZ进行回归分析,表3列(3)的结果显示,SR的系数为0.111,但并不显著。上述结果表明,相较于社会性规制,经济性规制对企业财务风险发挥了更为显著的治理作用,假说H2得到支持。
为进一步验证假说H2,本文将经济性规制力度变量和社会性规制力度变量同时纳入模型进行回归分析。表3列(4)的结果显示:ER的系数为0.394,且在1%水平上显著;SR的系数为−0.042,但并不显著。这一结果与列(2)、列(3)的回归结果基本一致,假说H2得到进一步支持。
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第一,本文使用企业财务杠杆(Leverage)作为企业财务风险替代指标,对前文构建的模型重新进行回归,表4的结果表明,上文结论保持稳健。
表 4 稳健性检验:企业财务杠杆作为企业财务风险替代指标
变量 Leverage (1) (2) (3) (4) Power −0.006*** (−6.614) ER −0.012*** −0.011*** (−7.373) (−6.650) SR −0.006*** −0.002 (−4.212) (−1.453) Constant −1.023*** −1.019*** −1.092*** −1.010*** (−12.301) (−12.315) (−13.359) (−12.127) Controls Yes Yes Yes Yes Year/Ind Yes Yes Yes Yes N 6,679 6,679 6,679 6,679 R2 0.318 0.319 0.312 0.320 注:括号内为t值,***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著;限于篇幅,未报告控制变量回归结果,资料备索。 第二,为缓解主要变量之间可能出现的内生性问题,本文借鉴林钟高和陈曦(2016)的处理方法,使用滞后一期的企业财务风险对前文构建的模型重新进行回归,表5的结果表明,上文结论保持稳健。
表 5 稳健性检验:滞后一期的企业财务风险
变量 AltmanZi,t−1 (1) (2) (3) (4) Power 0.195** (2.427) ER 0.541*** 0.598*** (3.190) (2.647) SR 0.126 −0.095 (0.893) (−0.517) Constant 78.451*** 76.198*** 81.416*** 76.424*** (8.737) (9.142) (9.007) (8.946) Controls Yes Yes Yes Yes Year/Ind Yes Yes Yes Yes N 4,129 4,129 4,129 4,129 R2 0.108 0.111 0.108 0.110 注:括号内为t值,***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著;限于篇幅,未报告控制变量回归结果,资料备索。 -
本文以规制经济学理论为基础,结合中国政府规制的目标与手段,采用2016−2018年沪深两市A股上市公司的数据为样本,从政府作用力度和政府作用方式两个角度考察了政府规制对企业财务风险的治理作用。本文通过实证检验发现:(1)政府规制与企业财务风险显著负相关,即政府作用力度越大,企业财务风险越小。但是过强或过细的政府规制会对企业财务风险产生负向影响,政府适当放松规制会对企业财务风险的抑制产生积极影响。(2)政府规制对企业财务风险的治理作用因政府作用方式的不同而存在差异,相较于社会性规制,经济性规制的针对性更强,对企业财务风险发挥了更显著的治理作用。
基于上述结论,本文获得如下启示:政府规制对企业财务风险的影响主要取决于政府规制目标和企业财务风险管控目标的一致性以及政府作用方式。为进一步发挥政府规制的积极治理作用,首先应促进企业与政府之间的相互了解,减少信息不对称,提高政府规制精确性和政策公信力,避免“朝令夕改”,保证政府规制目标与政策落实的一致性。其次,政府规制理应作为一种辅助手段对经济进行调控,而不应当过度干预市场机制作用的发挥。最后,对于企业而言,要想在政府规制环境中有效管控风险,必须对政府规制政策形成有效预期,既需要政府与企业之间相互信任,也需要企业管理者提高对企业财务风险的预知敏感性。
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摘要: 文章以2016−2018年沪深两市A股上市公司为样本,从政府作用力度和政府作用方式两个角度考察政府规制对企业财务风险的治理作用。通过建立多元线性回归模型实证检验发现:政府规制对企业财务风险具有显著影响,立足于中国当前规制环境,政府作用力度越大,企业财务风险越小;且政府规制对企业财务风险的治理作用因政府作用方式的不同而不同,经济性规制的治理作用较社会性规制更为显著。实证结果为中国经济性规制改革和处在不同规制环境中的企业如何应对财务风险提供了经验证据和理论参考。
Government Regulation and Financial Risk of Enterprises: Empirical Evidence from A-share Listed Companies in China
Abstract: Based on A-share listed companies in Shanghai and Shenzhen Stock Exchanges from 2016 to 2018, this paper mainly examines the impact of government regulation on financial risk of enterprises from two perspectives of the force and the mode of government regulation. Through the empirical test of the establishment of multiple linear regression analysis model, the paper finds that the government regulation has a significant impact on the financial risk of enterprises. Based on the current regulatory environment in China, the stronger the force of government regulation, the smaller the financial risk of enterprises, and the impact of government regulation on financial risk of enterprises varies with the ways the government acts, and the impact of economic regulation on financial risk of enterprises is more significant than that of social regulation. The empirical results provide theoretical reference and empirical evidence for China’s economic regulation reform and how enterprises cope with financial risks in different regulatory environments. -
表 1 变量描述性统计
变量 均值 标准差 极大值 极小值 AltmanZ 6.185 12.944 419.818 −9.596 Power 14.112 5.061 30.000 5.000 ER 8.409 3.992 20.000 3.000 SR 5.703 2.193 11.000 2.000 Size 22.519 1.332 28.520 17.806 Age 12.664 7.561 28.077 0.759 Growth 0.223 0.498 3.303 −0.631 Independ 0.375 0.053 0.571 0.333 Hold 0.056 0.122 0.598 0.000 Board 2.132 0.194 2.639 1.609 表 2 变量相关性分析
变量 AltmanZ Power Size Age Growth Independ Hold Board AltmanZ 1 Power 0.103*** 1 Size −0.302*** −0.095*** 1 Age −0.105*** −0.088*** 0.294*** 1 Growth −0.021* 0.047*** 0.060*** 0.013 1 Independ 0.054*** −0.001 0.013 −0.018 −0.012 1 Hold 0.096*** 0.022* −0.246*** −0.440*** 0.024* 0.074*** 1 Board −0.122*** −0.022* 0.242*** 0.122*** −0.027** −0.554*** −0.134*** 1 注:***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 表 3 基本回归结果:政府规制与企业财务风险
变量 AltmanZ (1) (2) (3) (4) Power 0.170** (2.417) ER 0.376*** 0.394*** (3.045) (3.031) SR 0.111 −0.042 (1.050) (−0.391) Size −2.706*** −2.704*** −2.733*** −2.707*** (−8.669) (−8.770) (−8.767) (−8.669) Age −0.004 −0.007 −0.006 −0.007 (−0.086) (−0.140) (−0.141) (−0.164) Growth −0.408 −0.404 −0.406 −0.403 (−0.815) (−0.807) (−0.812) (−0.806) Independ 9.868* 9.957** 9.888* 9.978** (1.946) (1.969) (1.945) (1.968) Hold 2.071 2.020 2.043 2.005 (1.053) (1.028) (1.038) (1.018) Board −1.944** −1.951** −1.930** −1.951** (−2.219) (−2.227) (−2.200) (−2.227) Constant 65.195*** 64.395*** 67.550*** 64.563*** (9.184) (9.427) (9.670) (9.174) Year/Ind Yes Yes Yes Yes N 6,679 6,679 6,679 6,679 R2 0.114 0.115 0.113 0.115 注:括号内为t值,***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著。 表 4 稳健性检验:企业财务杠杆作为企业财务风险替代指标
变量 Leverage (1) (2) (3) (4) Power −0.006*** (−6.614) ER −0.012*** −0.011*** (−7.373) (−6.650) SR −0.006*** −0.002 (−4.212) (−1.453) Constant −1.023*** −1.019*** −1.092*** −1.010*** (−12.301) (−12.315) (−13.359) (−12.127) Controls Yes Yes Yes Yes Year/Ind Yes Yes Yes Yes N 6,679 6,679 6,679 6,679 R2 0.318 0.319 0.312 0.320 注:括号内为t值,***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著;限于篇幅,未报告控制变量回归结果,资料备索。 表 5 稳健性检验:滞后一期的企业财务风险
变量 AltmanZi,t−1 (1) (2) (3) (4) Power 0.195** (2.427) ER 0.541*** 0.598*** (3.190) (2.647) SR 0.126 −0.095 (0.893) (−0.517) Constant 78.451*** 76.198*** 81.416*** 76.424*** (8.737) (9.142) (9.007) (8.946) Controls Yes Yes Yes Yes Year/Ind Yes Yes Yes Yes N 4,129 4,129 4,129 4,129 R2 0.108 0.111 0.108 0.110 注:括号内为t值,***、**、*分别表示在1%、5%、10%水平上显著;限于篇幅,未报告控制变量回归结果,资料备索。 -
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