【作 者】
宋晓翠（高级会计师）
【作者单位】
陕西建工第八建设集团有限公司，西安710068
【摘 要】
【摘要】利用2012 ~ 2015年间我国工业企业数据和手工收集的各省市反腐数据，实证分析反腐对企业获得的商业银行信贷的影响后发现：第一，反腐会显著增加企业信贷的可获得性；第二，反腐会显著增加企业的信贷额度和贷款期限，并且会显著降低贷款利率；第三，随着企业所有权、政治关联和资产规模因素的不同，反腐对企业信贷的影响机制存在显著差异。
【关键词】反腐；企业信贷；所有权；政治关联；企业规模
【中图分类号】F832.4 【文献标识码】A 【文章编号】1004-0994（2017）32-0117-7
一、引言
自2012年以来，反腐在全国范围内展开。一些省市的首长因涉嫌腐败而纷纷落马，实际上，政治反腐的影响，不仅仅在我国公务员范围存在，对该地区的经济发展同样存在影响。当某一地区首长落马，将会影响下一任首长以及该地区公务员的行政作为，甚至可能直接影响金融、房地产等行业的运行（高善文，2016）。
从企业融资的视角来看，为了降低企业的融资约束，近年来普惠金融在全国各省市都得到发展。那么，伴之而来的政治反腐是否会对我国企业信贷造成冲击呢？为了对该问题展开分析，本文拟结合我国工业企业数据和手工收集的各省市反腐数据，来探讨反腐对企业获得商业银行信贷的影响机制，并根据传导机制为反腐背景下企业融资决策提供建议。
本文主要的贡献包括以下两个方面：第一，首次结合我国反腐相关数据，分析了反腐的经济学影响，研究结果显示了反腐不仅可以提高我国企业信贷的可获得性，而且可以提高包括贷款额度、贷款期限等在内的企业信贷质量；第二，厘清了包括企业所有权、政治关联和规模在内的企业异质性特征导致反腐对企业信贷不同的影响机制。
二、理论分析
一直以来，学术界和政策界对腐败和企业信贷之间的关系都存在争论。一种观点认为，腐败可以是润滑剂，在一定程度上具有促进企业获得信贷的作用（Vadlamannati，2015；Akins等，2016）。而反腐将会减少企业获得的信贷。但是，另一种观点则认为腐败和寻租损害了经济价值，会对信贷造成永久性的损失（Kapeli、Mohamed，2015）。在这种情形下，反腐不仅可以抑制信贷市场上的腐败行为，减少腐败对信贷的负面冲击，达到促进企业信贷获得性的效果（Huang，2016），而且可以使得信贷在不同企业之间的分配更加合理，提升资源配置效率（周皓，2017）。在实证分析中，支持这两种观点的文献都存在（Chen等，2014；Li等，2015）。
虽然对于反腐对企业信贷的影响并没有一致的结论，但是，反腐对企业信贷的影响机制通常包括两个方面：传染效应和竞争效应（姚树洁，2015）。传染效应和竞争效应分别从反腐对企业信贷获得性的同质性影响和异质性影响来进行区分（周皓，2017）。反腐对企业信贷获得性最终将由传染效应和竞争效应的加总效应来决定。
首先，反腐对企业信贷的传染效应主要是指反腐对企业在信贷市场获得信贷的同质性影响。该效应表示，政治反腐的信号会在市场上传播，对整个信贷市场存在冲击，特别是减少信贷市场的腐败行为。当信贷市场中存在腐败行为时，政治反腐信号将会削减信贷市场的腐败行为（Ledyaeva等，2013），促进信贷市场的良性发展。
其次，反腐对企业信贷的竞争效应表示反腐对企业在信贷市场获得信贷的异质性影响。该效应主要是指，存在腐败的企业将会由于受到政治反腐的影响而更难获得信贷，那么，没有腐败的企业将更容易获得信贷（Pieroni、D"Agostino，2013）。反腐的竞争效应实际上会使得信贷资源在不同企业之间重新分配，信贷资源将会由腐败较为严重的企业流向腐败较少的企业，即反腐能优化信贷资源的配置。
反腐对企业信贷的影响实际上是传染效应和竞争效应的加总，而并非单一作用机制。对于不同的企业，反腐的传染效应和竞争效应的大小将会存在显著差异，进一步使得企业受到反腐的影响存在显著差异。因此，一方面，现有反腐对信贷的影响机制的国外研究结论可能并不适用于我国信贷市场；另一方面，反腐对我国不同企业的信贷影响同样可能表现出异质性。
反腐对不同类型企业存在异质性影响的主要原因可能来自于以下三个方面：
第一，国有企业通常具有政府背景，从而反腐对国有企业的冲击将会更大（Tkachenko等，2017）。国有企业与非国有企业在人员设置、管理人员配置以及组织架构上存在很大的差异：与非国有企业相比，国有企业在公司治理、人员配置上受政府的影响更大，与政府的关联度更高（姚树洁，2015）。这可能会使得国有企业在信贷获得上受到反腐的负面冲击要大于非国有企业（Nguyen、Mathijs，2012）。
第二，在工业企业中有一部分企业具有政治关联因素，该部分企业的高管曾经有过公务员的任职经历。由于这些具有政治关联的企业高管曾经在政府部门有过任职经历，政治反腐可能会对这些企业存在影响，特别是高管存在腐败行为的企业或者与政治反腐有牵涉的企业。那么，具有政治关联的企业在信贷市场上融资将会处于弱势地位。反腐中涉及的政治官员可能与该企业高管具有一定联系，这将会造成该企业在融资中受到更为严格的审查，不利于企业获得信贷（Chen、Kung，2016）。
第三，企业规模差异使得不同企业受到反腐的影响表现出异质性（Sequeira、Djankov，2014）。大型企业在获得信贷中更容易出现腐败行为（朱晶晶、粟勤，2016），政治反腐的开展，对于腐败较为严重的大型企业融资将会存在较强的负面冲击，而对腐败行为较少的中小企业信贷融资的负面冲击较弱。
可见，我国反腐对企业信贷的影响机制并不明确，反腐对企业信贷传染效应和竞争效应的加总效应仍待进一步厘定。此外，企业所有权、政治关联和规模这些企业层面的异质性特征是否会导致反腐对企业信贷的影响机制存在显著性差异？本文将利用实证分析对这些问题展开深入探讨。
三、实证模型构建
根据本文研究的主题，参照Ledyaeva等（2013）和Sequeira、Djankov（2014）的研究，笔者设计了以下几个实证模型来分析反腐对企业信贷的影响机制。
首先，构建本文的基准模型，如式（1）所示：
Yit=α11+β11AntiCorruit+β12Stateit+
β13PoliticalRelait+β14LnAssetit+β15Ageit+β16ROEit+
β17OutAduitit+β18OutServit+β19Purpose1it+
β110Purpose2it+β111Regionit+β112year+ε （1）
其中：因变量Yit分别表示企业信贷可获得性（CreditAccess）和包括贷款额度（LnAmount）、贷款期限（During）和贷款利率（Interest）在内的信贷质量。自变量为反腐变量。在该模型中，β11是应关注的核心变量。当β11大于0且显著时，表明反腐会显著提高信贷质量；当β11小于0且显著时，表明反腐会显著降低信贷质量。
其次，进一步考虑企业异质性特征，笔者将在基准模型的基础上引入反腐变量和企业特征变量的交乘项，来分析企业的异质性特征是否会导致企业信贷受到反腐的异质性影响，分别构建了实证模型（2）、（3）和（4）：
Yit=α21+β21AntiCorruit+β2AntiCorruit×Stateit+β22Stateit+β23PoliticalRelait+β24LnAssetit+β25Ageit+β26ROEit+β27OutAduitit+β28OutServit+
β29Purpose1it+β210Purpose2it+β211Regionit+
β212year+ε （2）
Yit=α31+β31AntiCorruit+β3AntiCorruit×
PoliticalRelait+β32Stateit+β33PoliticalRelait+
β34LnAssetit+β35Ageit+β36ROEit+β37OutAduitit+
β38OutServit+β39Purpose1it+β310Purpose2it+
β311Regionit+β312year+ε （3）
Yit=α41+β41AntiCorruit+β4AntiCorruit×
logAssetit+β42Stateit+β43PoliticalRelait+β44LnAssetit+β45Ageit+β46ROEit+β47OutAduitit+β48OutServit+
β49Purpose1it+β410Purpose2it+β411Regionit+
β412year+ε （4）
上述模型中，变量的含义与基准模型相同。在模型（2） ~ （4）中，本文关注的主要回归系数分别为β2、β3和β4。当β2、β3和β4不等于0且在统计层面显著时，分别表明随着企业所有权、政治关联和企业规模因素的变化，反腐对企业信贷的影响机制也会发生显著变化。
四、变量说明和数据来源
本文的因变量为企业融资因素，主要包括企业信贷可获得性以及贷款额度、期限、利率等信贷因素。参照盛丹和王永进（2013）、辛大楞和车维汉（2014）的研究，本文同样采用我国工业企业数据库中公布的2012 ~ 2015年间工业企业融资的相关数据。首先，直接采用了我国工业企业申请贷款是否成功（CreditAccess）的指标来度量企业的信贷可获得性。申请贷款是否成功（CreditAccess）变量取值为1，表明企业成功获得贷款；变量取值为0，表明企业未能获得贷款。表1中的描述性统计结果显示，2012 ~ 2015年间工业企业申请贷款成功概率的均值为0.450，标准差为0.591。其次，还采用了我国工业企业数据库中公布贷款额度的自然对数值（LnAmount）、贷款期限（During）和贷款利率（Interest）这三个因素来衡量成功获得信贷的质量。企业获得贷款额度越高、贷款期限越长、贷款利率越低，则表明该信贷的质量越好；反之，则表明该信贷的质量越差。
本文的核心自变量为各省市是否存在反腐行为，主要采用各省市是否有落马的省部级官员来度量。类似于高善文（2016）和Pan、Tian（2017）的做法，笔者根据人民网公布的新闻材料，手工收集了2012 ~ 2015年间我国各省市是否有落马的省部级官员的数据。当企业总部所在省市有落马的省部级官员时，反腐（AntiCorru）变量取值为1；当企业总部所在省市没有落马的省部级官员时，反腐（AntiCorru）变量取值为0。除此以外，还对具有不同特征的企业进行了分类，主要关注了企业所有权（State）、政治关联（PoliticalRela）和企业规模（LnAsset）因素。其中：企业所有权依据企业是否为国有企业来划分，当企业为国有企业时，企业所有权（State）变量取值为1，否则该变量取值为0；政治关联（PoliticalRela）主要根据手工收集的工业企业CEO是否有公务员背景的数据确定，当企业的CEO具有公务员背景时，政治关联变量取值为1，否则该变量取值为0；企业规模（LnAsset）采用企业净资产的自然对数值衡量。
通常，企业的信用状况直接影响企业通过商业银行获得信贷的情况，为此，需要引入企业信用层面因素。①企业生存年限（Age）。企业生存年限较长通常标志着企业发展年限较长，从而企业在风险控制、公司治理以及资本积累方面均存在明显的优势。因此，企业的生存年限越长，企业的信用状况越好。②企业净资产收益率（ROE）。企业的盈利能力直接影响企业的信用风险，企业净资产收益率越高，表明企业的盈利能力越强，信用风险状况越好。③外部审计管理制度（OutAduit）。企业的财务信息透明度直接关系企业的财务健康程度。企业的财务信息透明程度越高，企业的财务信息受外部监督的程度越高，企业的信用状况就越好。为此，进一步引入了企业财务中是否有外部审计管理制度来控制审计层面的信用因素。④企业是否有外贸类业务（OutServ）。具有外贸类业务通常说明企业的市场覆盖面较为广泛，对企业的信用具有一定的正面影响。⑤企业的贷款目的。企业不同的贷款目的不仅影响商业银行是否批贷，而且影响包括额度、期限在内的贷款内容（吴卫星、蒋涛，2017）。笔者根据工业企业数据库中的划分，将企业贷款目的划分为基础建设（Purpose1）、偿债（Purpose2）和其他目的（Purpose3）三类。⑥企业所处地区同样是影响企业信用风险的重要因素之一。不同地区金融市场发展程度存在很大差异，进而导致企业的融资难度有所差异。为此，笔者在回归中控制了企业所在地区因素（东部、中部和西部）。
本文主要变量的描述性统计结果如表1所示。由于样本中企业层面的连续变量中存在异常值，而这部分异常值会直接影响研究结论。为此，参照朱晶等（2015）的做法，笔者对所有的连续性变量上下1%分位数的异常值采用winsorize进行处理，并利用处理后的数据进行分析。
五、实证分析
1. 反腐对企业信贷的影响。表2显示了反腐对企业信贷影响效应的实证结果。其中，第（1）列显示了反腐对企业信贷可获得性的影响，第（2）列显示了反腐对企业信贷额度的影响，第（3）列显示了反腐对企业信贷期限的影响，第（4）列则显示了反腐对企业信贷利率的影响。
第一，我国各省市反腐行动会显著提高企业的信贷可获得性。从表2第（1）列中可以看出，若企业所在省市有反腐行动，会在统计层面显著提高企业的信贷可获得性。与没有反腐行动省市的企业相比，有反腐行动省市的企业信贷可获得性会显著提高10.9%。反腐变量（AntiCorru）回归系数的标准差（0.172）显著低于企业信贷可获得性（CreditAccess）的标准差（0.591），说明该回归结果在经济上具有显著性。因此，各个省市政治反腐行动的开展，会显著提高该地区企业的信贷可获得性。
第二，反腐行动会显著增加商业银行为企业提供的信贷额度。表2第（2）列回归结果显示，若企业所在省市有反腐行动，会在统计层面上显著增加0.073个单位的信贷额度。反腐变量（AntiCorru）回归系数的标准差（0.083）显著低于企业贷款额度（LnAmount）的标准差（1.494），说明该回归结果在经济上同样具有显著性。可见，各个省市政治反腐行动的开展，会显著增加该地区企业的信贷额度。
第三，反腐行动会显著延长商业银行为企业提供的贷款期限。表2第（3）列回归结果显示，当企业所在省市有反腐行动时，会在统计层面上显著延长0.164个单位的贷款期限。反腐变量（AntiCorru）回归系数的标准差（0.065）显著低于企业贷款期限（During）的标准差（0.391），说明该回归结果在经济上同样具有显著性。可见，各个省市政治反腐行动的开展，会显著延长该地区企业的贷款期限。
第四，反腐行动会显著降低商业银行为企业提供的贷款利率。表2第（4）列回归结果显示，当企业所在省市有反腐行动时，会在统计层面上显著降低0.057个单位的贷款利率。反腐变量（AntiCorru）回归系数的标准差（0.095）显著低于企业贷款利率（Interest）的标准差（0.283），说明该回归结果在经济上同样具有显著性。各个省市政治反腐行动的开展，会显著降低该地区企业的贷款利率。
基于本文实证分析结果，我国各省市的政治反腐行动的影响并不局限在政府部门，对企业的融资同样存在显著性影响。当企业所在省市开展反腐运动时，一方面会显著提高企业的信贷可获得性，另一方面会显著提高企业获得信贷的额度和延长贷款期限，同时会显著降低企业的贷款利率。
2. 企业异质性是否影响反腐的影响机制。在得到总体样本结论后，笔者将进一步探讨企业的异质性特征是否会导致企业信贷受到反腐的异质性影响。本文主要考虑的企业异质性包括企业所有权差异、企业是否具有政治关联以及企业的资产规模差异，下文将分别针对企业的这些特征分析反腐对企业信贷的影响机制。
（1）所有权差异。国有企业通常具有政府背景，所以国有企业在反腐中受到的负面冲击将会大于非国有企业。基于此，考虑企业所有权差异，引入反腐和国有企业的交乘项（AntiCorru×State）来考察反腐是否会对国有企业和非国有企业信贷产生异质性影响，实证结果如表3所示。表3中第（1） ~ （4）列分别显示了反腐和所有权异质性对企业信贷可获得性、贷款额度、贷款期限和贷款利率的影响。
首先，第（1）列回归结果显示，反腐会显著提高非国有企业的信贷可获得性0.093个单位，而仅提高国有企业信贷可获得性0.081个单位。其次，第（2）列回归结果显示，反腐会显著提高非国有企业贷款额度0.067个单位，而仅提高国有企业贷款额度0.044个单位。再次，第（3）列回归结果显示，反腐会显著延长非国有企业贷款期限0.134个单位，而仅提高国有企业贷款期限0.085个单位。最后，第（4）列回归结果显示，反腐会显著降低非国有企业贷款利率0.246个单位，而仅降低国有企业贷款利率0.229个单位。可见，反腐对不同产权性质的企业存在异质性影响机制：各个省市的政治反腐行动对当地非国有企业信贷的影响强度要显著大于国有企业。
该实证结果实际上显示了非国有企业和国有企业的信贷可获得性受到了政治反腐的异质性影响，其主要原因可能在于非国有企业和国有企业所有权的差异。国有企业与非国有企业在人员设置、管理人员配置以及组织架构上存在很大的差异：与非国有企业相比，国有企业在公司治理、人员配置上受到政府的影响更大、与政府的关联度更高。这导致国有企业在反腐中受到较大的负面冲击。与之不同的是，非国有企业受到的政治干预或者管理较少，受到政治反腐的冲击较小。那么，政治反腐将会挤出国有企业的融资，在一定程度上优化现有的融资环境，让信贷在国有企业和非国有企业之间得到更加合理的分配。
（2）政治关联差异。在工业企业中有一部分企业具有政治关联因素，该部分企业的CEO曾经有过公务员的任职经历。各省市的政治反腐行动，对具有政治关联因素的企业信贷的影响可能会不同于不具有政治关联因素的企业。因此，笔者利用实证模型（3），在回归中引入反腐和政治关联变量的交乘项（AntiCorru×PoliticalRela）来考察反腐是否会对具有政治关联的企业和没有政治关联的企业信贷产生异致性影响，实证结果如表4所示。表4中第（1） ~ （4）列分别显示了反腐和企业政治关联异质性对企业信贷可获得性、贷款额度、贷款期限和贷款利率的影响。
首先，第（1）列回归结果显示，反腐会显著提高没有政治关联企业的信贷可获得性0.032个单位，而仅提高具有政治关联企业信贷可获得性0.018个单位。其次，第（2）列回归结果显示，反腐会显著提高没有政治关联企业贷款额度0.152个单位，而仅提高具有政治关联企业贷款额度0.115个单位。再次，第（3）列回归结果显示，反腐会显著延长没有政治关联企业贷款期限0.091个单位，而仅延长具有政治关联企业贷款期限0.066个单位。最后，第（4）列回归结果显示，反腐会显著降低没有政治关联的企业贷款利率0.213个单位，而仅降低具有政治关联企业贷款利率0.159个单位。可见，反腐对是否具有政治关联的企业信贷存在异质性影响机制：政治反腐对没有政治关联企业信贷的影响强度要显著高于具有政治关联的企业。
造成该结果的原因可能来自于以下两个方面：第一，具有政治关联的企业的高管曾经在政府部门有过任职经历，政治反腐可能会对这些企业存在影响，特别是高管存在腐败行为的企业。由于公司高管可能受到政治反腐的牵连，那么，具有政治关联的企在信贷市场上融资将会处于弱势地位。第二，即使具有政治关联的企业高管没有出现贪腐行为，该企业在金融市场上的融资行为同样可能会受到负面信号的冲击。当部分省市开展反腐时，反腐信号将会在整个社会蔓延开来，这将会使得商业银行增加对具有政治关联企业的风险审核和管理要求，从而降低具有政治关联企业的信贷可获得性。
（3）规模差异。企业规模差异同样可能使得不同企业受到反腐的影响表现出异质性，为此，笔者利用实证模型（4），通过在回归中引入反腐和企业规模变量的交乘项（AntiCorru×LnAsset）来考察反腐对不同规模企业信贷的不同影响机制，实证结果如表5所示。表5中第（1） ~ （4）列分别显示了反腐和不同资产规模对企业信贷可获得性、贷款额度、贷款期限和贷款利率的影响。
首先，第（1）列回归结果显示，无论企业规模如何变化，反腐均会提高企业的信贷可获得性。但是，随着企业规模的扩大，反腐对企业信贷可获得性的提高程度会显著降低。其次，第（2）列回归结果显示，反腐会显著提高不同规模企业的信贷额度。但随着企业规模的扩大，反腐对企业信贷额度的提高程度会显著降低。再次，第（3）列回归结果显示，反腐会显著延长不同规模企业的信贷期限。但随着企业规模的扩大，反腐对企业信贷期限的延长程度会显著降低。最后，第（4）列回归结果显示，反腐会显著降低不同规模企业的信贷利率。但随着企业规模的扩大，反腐对企业信贷利率降低的影响程度会显著降低。因此，反腐对不同规模企业的信贷存在异质性影响机制：随着企业资产规模的扩大，各个省市的政治反腐对企业信贷的影响强度会显著降低。
造成不同规模企业信贷受到反腐异质性影响的原因可能在于，不同规模的企业在金融市场上的信贷优势存在很大差异，大型企业为获得融资，在金融市场上的腐败程度可能会更为严重。根据朱晶晶和粟勤（2016）的分析结论，大型企业在获得信贷中更容易出现腐败行为。那么，政治反腐行为也会在一定程度上抑制信贷市场上的腐败行为。随着政治反腐行动的开展，对于腐败较为严重的大型企业的信贷将会存在较强的负面冲击，而对腐败行为较少的中小企业信贷融资的负面冲击较弱。由此，随着企业规模的扩大，各个省市的政治反腐对企业信贷的影响强度会显著降低。
3. 稳健性检验。为了增强本文结论的稳健性，笔者还进行了以下几个方面的稳健性检验。第一，构建了双重倍差（DID）模型来分析反腐对企业信贷的影响，实证结果并没有显著差异。第二，将反腐的定义进一步扩展，有原先省部级高官落马到新闻中有该省市相关公务人员落马，并利用重新定义的反腐变量对本文所有的实证模型进行重新估计，回归结论是一致的。第三，实证分析中采用winsorize对异常值进行了处理，为了防止该处理对结论产生影响，采用原始数据进行回归分析，实证结论仍然是一致的。第四，虽然在回归分析中控制了包含普惠金融发展的年份因素，但所得到的反腐对企业信贷的影响仍然可能是受到普惠金融因素影响造成的。为此，还在回归中加入了李涛等（2016）研究中的普惠金融的度量指标来控制普惠金融因素的影响，实证结论并未发生实质性变化。基于此，笔者认为本文实证分析结论是稳健的。
六、结论
随着反腐行动在全国范围内的开展，反腐对企业信贷的影响受到了广泛关注。本文利用2012 ~ 2015年间我国工业企业数据和手工收集的各省市反腐数据，实证分析了各省市反腐对企业获得的商业银行信贷的影响。
研究结果表明：第一，当企业所在省市开展反腐行动时，一方面会显著提高企业的信贷可获得性，另一方面会显著提高企业获得信贷的额度和延长贷款期限，同时会显著降低企业的贷款利率。第二，反腐会同时提高国有企业和非国有企业的信贷质量，但对当地非国有企业信贷的影响强度要显著高于国有企业。第三，反腐会同时提高具有政治关联和没有政治关联企业的信贷质量，但是对当地没有政治关联企业信贷的影响强度要显著高于具有政治关联的企业。第四，无论企业规模如何变化，反腐均会促进企业的信贷质量。但是，随着企业规模的扩大，各个省市的政治反腐对企业信贷的影响强度会显著降低。
基于本文的实证结论，可以看到反腐对企业信贷存在积极影响。在反腐的大背景下，企业可以提高间接融资比例，通过信贷渠道来获得融资。
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