不确定性会导致企业寻租吗?——基于世界银行投资环境调查的实证研究Does Uncertainty Cause Corporate Bribery?——Evidence from World Bank Investment Climate Survey
胡志安,邱智敏
摘要(Abstract):
在我国经济政策不确定性上升的背景下,企业可能会通过寻租或行贿的手段来缓解不确定性造成的经营问题。利用2005年世界银行投资环境调查数据,本文首先从信贷、雇佣规模等角度,描述了高不确定性水平下企业面临的经营困难。进一步借鉴以往文献,采用招待费、差旅费支出度量寻租费用之后,我们发现不确定性上升显著提高了企业的寻租费用,并且这一关系在国有企业和高管学历较低的企业中更为明显。最后,我们通过使用企业的管理层变动和地方主政官员变动构建不确定性的工具变量、其他类型的指标度量不确定性等多种方法,进一步验证了不确定性导致企业寻租这一关系的稳健性。本文结论表明,降低企业面临的经济政策不确定性,可以起到降低企业的寻租动机,从而克制腐败的重要作用。
关键词(KeyWords): 不确定性;企业寻租;招待费和差旅费支出
基金项目(Foundation):
作者(Author): 胡志安,邱智敏
DOI: 10.16513/j.cnki.cje.2021.02.002
参考文献(References):
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- (1)图1的指标数据来自于https://www.policyuncertainty.com/china_epu.html。其中,EPU是指Baker et al.(2016)根据《南华早报》构建的经济政策不确定性指数,EPU&TRU是指Davis et al.(2019)根据大陆报纸构建的经济政策和贸易政策不确定性指数。
- (2)更多关于不确定性如何影响经济金融的研究可以参见黄卓等(2017)的文献综述。
- (1)Kim et al.(2019)基于美国的制度背景,提出了和本文相似的假说,认为企业为了降低不确定性对于自身的负面影响,会采取三种政治策略---聘用官员为企业高管、帮助选举和寻租。但该文的实证分析并没有直接检验这一假说,而是发现这些政治策略确实有助于减弱不确定性的冲击。
- (2)在下文中,我们还发现高不确定性企业的研发创新投入更多。
- (1)在下表5中,我们也尝试了不做归并处理,用于主要回归结果的稳健性检验。
- (2)Hassan et al.(2019)发现时间和行业只能解释企业间不确定性差异的10%左右。虽然本文的数据是横截面数据,无法考察时间对于不确定性的解释力度,但我们尝试考察地区和行业对于不确定性的解释力度。结果发现,地区和行业只能解释企业间不确定性差异的20%左右,大部分的不确定性差异分布在相同地区和行业的不同企业之间。
- (3)例如,经济衰退期往往不确定性更高,因此用宏观指数研究不确定性对于企业的影响往往无法排除经济衰退本身的作用。
- (1)Cai et al.(2011)开创性地使用企业财务报表管理费用项目中的招待费、差旅费支出来度量中国企业的寻租行为,其核心依据是企业在做账过程中会将寻租费用隐蔽在ETC这一类会计科目之下。目前,ETC已成为我国企业寻租问题研究中普遍接受和使用的指标。以往文献发现,企业获得的税收减免、政府补助等多方面优惠均与ETC存在显著的关系(田彬彬和范子英,2018;Fang et al.,2018),同时ETC也被用于度量地方的腐败程度(Huanget al.,2017)。
- (2)为了尽量减轻内生性,我们均通过滞后期的方式来选用工具变量和其他不确定性指标。出于同样的考虑,主要控制变量中用于控制企业规模的主营业务收入也是选用的2003年的值,而非2004年当年的值。
- (1)根据实物期权理论,企业不同投资之间的调整成本存在明显区别,企业在面临不确定性时可以通过缩减生产规模等方式来降低短期亏损的可能性,也可以通过增加研发创新来实现较高的长期收益。
- (2)Kim et al.(2018)基于美国的研究发现企业通过寻租有助于缓解不确定性对企业经营的冲击。
- (1)由于我们使用的数据是横截面数据,难以区分企业盈利能力对于不确定性的影响和不确定性对于企业盈利能力的影响。正如我们在表2中所发现的,高不确定性的企业面临经营困难,意味着企业盈利能力的下降可能是不确定性影响ETC的机制变量。在这种情况下,控制企业盈利能力会导致过度控制问题。我们也尝试在下文的所有回归中不控制企业盈利能力指标,得到的结果是类似的。
- (2)我们使用ETC对数值和雇员人均ETC对数值作为被解释变量得到的回归结果和表5是类似的,限于篇幅未作汇报。
- (1)我们也尝试了利用过去四年没有经历过经理变动的企业这一子样本来研究政企关联异质性,从而强化政企关联这一分类变量的外生性,所得到的估计结果和表6的第(5)列和第(6)列区别不大。限于篇幅,未作汇报。
- (1)在附表2中,我们还采取了两种方式来验证工具变量结果的稳健性。首先,由于使用市长变动与本地销售比例的交乘项作为工具变量时F值较小,可能存在弱工具变量问题,我们采用对弱工具变量更为稳健的有限信息极大似然估计法(LIML)进行了估计;其次,我们同时使用过去四年经理是否变动、市长变动与本地销售比例的交乘项作为工具变量。