【作　　者】
唐亚楠，杨兰品（教授）

【作者单位】
武汉理工大学经济学院，武汉430070

【摘　　要】

     【摘要】以2009 ~ 2015年上市公司为样本，研究企业政治关联对员工收入水平的影响。结果表明，存在政治关联的企业员工收入水平更高，而且企业存在政治关联的强度越大，对员工收入水平的影响越大。进一步区分企业所处行业的性质之后发现，管制行业内企业高管政治关联对员工收入水平的影响比非管制行业内企业的正向影响更大。
【关键词】政治关联；收入水平；管制行业；高管
【中图分类号】F270      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994（2017）35-0042-6一、引言
合理的收入水平不仅能增强居民的幸福感，而且能有力地保障社会的和谐稳定。随着我国经济体制改革的深入，居民收入水平虽然不断提高，但收入差异显著扩大。不合理且巨大的收入差距会增加公众的不满情绪进而影响社会稳定。此外，“十三五”规划再一次强调了收入分配制度改革的重要性以及紧迫性。那么，是哪些因素促使居民收入差距日益扩大呢？有学者认为，企业所有制的不同对劳动力市场造成分割，使企业之间工资形成机制不同，因此导致了收入水平的差异；也有学者认为，地区因素以及劳动力市场不能充分流动造成我国工资水平的差异；还有学者认为，垄断行业享有资源获取和行政特权等优势，能够获取超额利润，因此企业员工可以享受高工资和高福利，从而提高了行业收入水平。如果收入差距和所有制、行业垄断等有关，由于不同所有制、不同属性行业中的高管因为种种原因具有不同的政治背景和与政府的关联程度，那么企业高管的政治背景和政治关联程度会对企业员工的收入水平产生影响吗？会有怎样的影响？
国内外大量研究表明，政治关联对企业是有价值的，也会对员工收入水平产生影响。政治关联能为企业在融资、税收、政府补贴以及进入管制行业等方面带来一定的便利与优惠，也因此促进了利润的增长和绩效的提升。企业拥有较有利的生存环境时，将更有能力向员工支付高工资。同时，存在政治关联的企业一般也承担了更多的社会责任，从而会扩大其雇员规模及促使其支付更高的员工薪酬。
有关政治关联影响员工收入水平的现有研究还存在以下不足：第一，现有研究大多仅以我国民营企业的数据为样本，研究范围较窄；第二，在对政治关联的衡量中，仅仅以董事长或者总经理为主，忽略了企业的其他高管，同时在对政治关联的界定上比较模糊，很少考虑政治背景的层级；第三，没有将企业的行业性质考虑在内。高管政治关联程度会影响企业的利润，但是否一定会提高员工收入，以及对员工收入的提高程度如何，应该还和企业所处不同行业类型有关。
本文以2009 ~ 2015年上市公司数据为研究对象，将上市公司所在行业分为受管制行业和非管制行业，对所属企业高管团队的成员进行政治关联程度赋值，研究企业高管政治关联对员工收入水平的影响。
二、理论分析与研究假设
现有的国内外研究表明，政治关联能为企业提供诸多便利。Faccio（2006）通过对多个国家的数据分析发现，有政治关联的企业更容易得到贷款的原因并不是政府直接干预了银行借贷机制，而是政府为有政治关联的企业提供了某种程度的隐形担保，比如当这些企业遇到经济危机时，会有更大的概率获得政府补贴。
在对我国企业的研究中，胡旭阳（2006）通过对2004年浙江省民营企业的研究发现，民营企业家拥有的政治身份能够在进入受到管制的金融行业时起到优势作用，降低了行业进入壁垒，同时为企业融资提供了方便。余明桂和潘红波（2008）通过对民营企业的研究发现，当企业董事长或总经理有政治关联时，能够帮助企业在银行贷款规模和贷款期限上获得较大的优势。罗党论和唐清泉（2009）认为，社会资本是能够在企业经营活动中带来便利的资源，其研究发现民营企业家参与政治活动获取的社会资本有助于企业获取政府的支持，同时也能帮助企业获得更多的政府补贴。胡永平和张宗益（2009）通过对我国国有电力生产上市公司进行实证研究，并且将高管中董事长和总经理的政治关联进行区别，发现在国有上市公司高管中董事长具有政治关联对企业的绩效存在促进作用，而总经理的政治关联对企业绩效存在抑制作用。
那么，当存在政治关联时，企业可以以更低的价格获得资源并在税收方面得到优惠等，这将软化其预算约束，从而保证员工获得相对较高的薪酬水平；同时由于企业拥有更稳定的获利能力，会更易于吸引高素质人才，企业也理所当然地会为他们支付更高水平的工资。政府向企业提供特殊保护，也是为了获得这些企业员工的支持，在这种情况下，政府当然会默许这些企业比其他企业向其员工支付更高水平的工资。另外，在有政治关联的企业中，企业管理者为了维护其社会声誉或者有更高的政治觉悟来承担社会责任，会更少地出现拖欠工资的现象，并且会更倾向于为员工购买保险以及提供其他社会福利。
根据以上分析，本文提出第一个研究假设：
假设1：相比没有政治关联的企业，存在政治关联的企业会有更高的员工收入水平。
上述假设主要关注了企业是否存在政治关联对员工收入水平的影响，但并没有细致地反映政治关联的强度对员工收入水平的影响程度。事实上，来自政治关联的经济租会随着政治影响水平的高低而不同。Faccio（2010）在对泰国企业的研究中发现相比存在较低层级政治关联的企业，那些具有更高层级政治关联的企业能够获得更强大的市场力量。在对我国企业的研究中，学者认为不同政治层级的政治家拥有不同的政治资源，层级越高拥有的政治资源越多。因此，当企业拥有较高层级的政治关联时，会获得更多的经济租。
根据以上分析，本文提出第二个研究假设：
假设2：企业存在的政治关联强度越大，员工收入水平越高。
企业要想获得政治关联，往往需要付出一定的成本。Faccio（2002）指出，有政治关联的企业高管往往缺乏企业管理方面的技能，企业为了维持这种政治关系还要支付一定的寻租成本。Shleifer和Vishny（1994）认为，政府与企业建立政治联系时，政府也有自己的利益打算，比如政府为企业提供便利时，往往是为了达到其政治目标，因此政府会将资源分配给自己的支持者，而企业为了得到资源必须付出政府想要得到的利益。
不同行业为获得政治关联所付出的成本也不一样，来自政治关联的经济租会因行业的不同而不同。在某些行业中，政府仍然对资源分配、进入限制以及监管等方面有相当大的管制权力。处在这些行业中的企业由于其本身的特殊性质，天然地与政府保持着政治联系（杨其静等，2010）。当有更好的外部环境时，企业获得充足的资源以及政策优惠后，会更有能力支付给员工更高水平的工资（陆正飞等，2012）。相反，那些受到政府管制较少的行业内的企业，不像管制行业内的企业一样有天然的政治关联优势，它们更多的是主动寻求政治关联，且为了维护这种关系，企业要消耗更多的资源和精力。
贺小刚等（2013）认为，我国民营企业家往往通过参加人民代表大会或者政治协商会议等方式获取一定的政治关联，而这种转变需要足够大的成本投入才能得到政府的认可。Yuan（2008）以政治关联和企业的运营状况为切入点对国有企业进行了研究，结果发现在非国有企业中企业高管业绩表现不好时会直接面临被解雇的风险，而国有企业业绩欠佳时，政府会提供补贴予以帮助。在企业天然的政治关联优势不足的情况下，当然会选择与政府建立联系来弥补这些劣势。因此，相比处于管制行业内的企业，其他行业内的企业要付出更大的成本建立政治关联。
根据以上分析，本文提出第三个研究假设：
假设3：政治关联对员工收入水平的影响因行业的不同而不同，其对受到政府较强管制行业内企业的正向影响更大。三、研究设计
（一）样本与数据来源
在我国，国有垄断行业由于受到较强的政府管控，具有较高的进入壁垒，属于强管制行业。因此，本文借鉴杨兰品等（2015）对我国行业国有垄断程度的计算，选取石油和天然气开采业，电力、热力的生产和供应业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，水的生产和供应业，煤炭开采和洗选业，燃气生产和供应业6个行业中的企业作为管制行业内企业；电气机械及器材制造业、通用设备制造业、食品制造业、农副食品加工业、文教体育用品制造业、金属制品业、木材加工及木竹藤棕草制品业7个行业受到较少的管制，因此选取这7个行业为非管制行业，以这些行业中的企业作为对比样本。
以国泰安（CSMAR）数据库中上述13个行业2009 ~ 2015年的数据为研究对象，剔除一些高管人物特征信息或者有关财务统计数据不完整的样本。为了降低极端值的影响，剔除在1%和99%分位之外的数据，最终获得3373个样本。其中，923个属于较强管制行业内的企业，2450个属于非管制行业内的企业。本文有关政治关联特征的数据通过CSMAR数据库以及上市公司年报搜集整理得到，其他所有数据均来自CSMAR数据库。本文使用的计量软件为Stata 11。
（二）变量选取与模型构建
根据前文的理论分析，构建以下模型：
对于企业“是否存在政治关联”，设置虚拟变量PCdum作为解释变量来研究企业存在政治关联与否对员工收入水平的影响，见回归方程（1）：
ln（Payit）=β0+β1PCdumit+β2Scait+β3Proit+
β4Liait+β5Roait+β6Yearit+ε    （1）
但是，虚拟变量PCdum只表示了企业是否存在政治关联这一特征，而不能反映企业政治关联的强度。因此，为了进一步考察“企业政治关联强度”在多大水平上影响企业员工收入水平，设置了解释变量PC来替代PCdum，见回归方程（2）：
ln（Payit）=β0+β1PCit+β2Scait+β3Proit+β4Liait+
β5Roait+β6Yearit+ε    （2）
1. 被解释变量。Payit表示企业人均收入水平，使用现金流量表中“支付给职工以及为职工支付的现金”与在职员工总数之比表示。“支付给职工以及为职工支付的现金”这一项目中包括了企业为职工支付的工资、奖金、补贴以及各种保险，因此本文认为该项目能够较全面地反映企业员工的收入水平。
2. 解释变量。方程（1）中PCdum为虚拟变量，表示企业是否存在政治关联。本文参照一些文献的做法，采用虚拟变量赋值法，即当企业高管团队中有在政府任职或者为人大代表、政协委员的成员时，赋值为1，否则，认定该企业的政治关联为0。方程（2）中PC表示企业高管的政治关联强度。对于企业政治关联强度的衡量，一些文献根据企业高管政治身份特征的层次、级别等为其手工赋值或者打分。本文认为如果企业高管团队中有在政府机构任职或为人大代表、政协委员的成员时，则认定其具有政治关联。具体为：若该高管在政府机构任职（称其为“官员型”政治关联），则根据其任职行政层级进行赋值，其中国家级正职赋值为10、国家级副职为9、省级正职为8、省级副职为7、厅级正职为6、厅级副职为5、县级正职为4、县级副职为3、乡级正职为2、乡级副职为1、乡级副职以下赋值为0.5。若该高管为人大代表或政协委员（称其为“代表型”政治关联），则按以下标准赋值：国家级为5、省级为4、市级为3、县级为2、乡级为1。按以上标准赋值的原因是，在我国官本位思想中更重视官员的政治影响力以及资源影响力，若一人身兼数职，则取其最高赋值。同时，对于同一企业高管团队中的高管政治关联赋值进行年度加总即得到该年度企业政治关联值。
3. 控制变量。在对企业员工收入水平的其他影响因素中，本文控制了企业规模Sca、营业利润率Pro、资产负债率Lia以及资本回报率Roa，并加入了年份哑变量。其中，企业规模Sca用企业总资产规模的对数表示，企业的营业利润率Pro为营业利润与营业收入的比值，资产负债率Lia为公司总负债与总资产的比值，资本回报率Roa为营业利润与固定资产净额的比值。
四、实证检验与分析
（一）相关变量的描述性统计
表1给出了两类行业中企业高管政治关联的统计情况。由表1可以看出，在管制行业内，2009 ~ 2015年有政治关联的企业样本数占该年度统计总样本数的35%左右，而“代表型”政治关联企业仅占2% ~ 3%。在非管制行业内，2009 ~ 2015年有政治关联的企业占样本总数的32% 左右，而“代表型”政治关联企业占比达到16% ~ 24%。这也进一步说明，与管制行业中企业拥有政治关联的途径不同，非管制行业内的企业建立政治关联的途径更多的是参加人大代表或政协委员的选举。其他主要变量的描述性统计结果见表2。

（二）回归分析
1. 方程（1）的回归结果。表3中回归1和回归2是针对方程（1）的回归结果。在回归1中仅仅将企业是否存在政治关联作为解释变量，可以看出，在不考虑其他因素的情况下，企业存在政治关联比不存在政治关联时员工收入水平高出7.2个百分点。进一步在回归2中加入相关控制变量后，模型的R2从0.203提高到0.513，此时企业是否存在政治关联对员工收入水平的影响在5%的水平上显著，系数为0.035。表4是将企业按所处行业性质分类后进行回归的结果。其中，回归5和回归6是管制行业企业的回归结果，可以看出在管制行业中，控制其他因素之后，存在政治关联的企业的员工收入水平在5%的显著水平上要高出6.5个百分点。同样，回归9和回归10属于非管制行业企业的结果。回归9中，在不考虑其他因素的情况下，企业存在政治关联对员工收入水平的影响在1%的显著水平上为0.065，而加入相关控制变量后，该值变得不再显著。这在一定程度上说明企业政治关联对员工收入水平存在正向影响，而且这个影响在管制行业企业要比在非管制行业企业更显著。
2. 方程（2）的回归结果。对于方程（2），首先使用管制行业和非管制行业内所有企业进行了全样本回归分析，结果见表3的回归3和回归4。另外，在回归1 ~ 回归12中，均根据Hausman检验选择使用固定效应还是随机效应模型，豪斯曼值见表3和表4。其中回归3中，在不考虑其他因素的影响下，仅仅将企业政治关联强度作为解释变量时，企业政治关联值在1%的水平上对员工收入水平有显著正向影响。进一步在回归4中引入相关控制变量，可以看到政治关联强度对企业员工收入水平的影响仍然在1%的水平上显著为正，而且此时，整个模型的R2从0.201提高到0.601，这说明引入的相关控制变量确实影响企业员工的收入水平。从回归4中可以看出，政治关联值对企业员工收入水平的影响系数为0.014。这个值与企业是否存在政治关联对员工收入水平的影响结果0.035相比要小，表明企业是否存在政治关联比企业政治关联强度对员工收入水平的影响更大。换句话说，相对于政治关联强度的增加，政治关联企业员工收入水平的提高，更多的是受“企业存在政治关联”的影响。对于控制变量，企业规模和营业利润率都在1%的水平上对员工收入水平有显著正向影响，说明规模越大、营业利润率越高的企业，其员工收入水平也越高；而资产负债率在5%的水平上对员工收入水平有负向影响，表明企业负债水平每增加1个单位，企业员工收入水平下将0.094个单位。
其次，分别将管制行业和非管制行业企业进行子样本回归，回归结果见表4。表4中回归7和回归8为管制行业内企业的回归结果。在回归7中，当不加入任何控制变量时，政治关联强度对企业人均劳动收入水平的影响系数为0.027，在1%水平上显著；在回归8中加入相关控制变量后，整体模型的拟合程度有所提高，并且企业政治关联强度对员工收入水平的影响仍然在1%的水平上显著为正，此时企业政治关联强度系数变为0.017。回归11和回归12是非管制行业中企业政治关联强度对员工收入水平的影响结果，同样回归12在回归11的基础上加入控制变量后模型的拟合度提高，而政治关联影响系数的显著性水平由1%降至5%，这表明在非管制行业内，控制其他因素后，政治关联对企业人均收入水平的正向影响程度有所下降。再者，对比回归7和回归11或回归8和回归12，均可以看到在非管制行业中企业政治关联强度的系数都明显小于管制行业中政治关联的系数，这说明在非管制行业企业中政治关联强度每增加1个百分点对企业员工收入水平的影响没有政治关联对管制行业中企业所带来的影响大。这也验证了假设3，因为非管制行业的企业建立政治关联需要更大的成本。对于控制变量，本文发现在管制行业中，企业的规模对企业人均收入水平的正向影响不显著，而企业的资产负债率在10%的水平上与企业员工收入水平正相关，这可能与政府对管制行业内企业的多种补贴有关。

五、稳健性检验
为了检验上述结果的稳健性，本文使用具有政治关联的高管占高管总人数的比例PCrat来衡量企业政治关联强度，对模型进行进一步检验，回归结果见表5。从表5中可以看到，企业中存在政治关联的高管占比对企业员工收入水平存在显著的正向影响。结果基本与前文得到的结论一致，这说明本文的研究结论在一定程度上具有可靠性。
六、研究结论
首先，在我国，由于行业的管制强度不同，不同行业内企业获取政治关联的方式大不相同。国家对一些行业实行较高程度的管制，行业国有垄断程度高，因此这些行业内企业的政治关联更多的是政府直接委派官员到企业，其目的是通过对企业的干预来实现政府的政治目标及社会目标，所以管制行业内企业存在更多的“官员型”政治关联高管。相反，在非管制行业中，由于其竞争程度高，其中存在的基本是民营企业，因而，企业要想获取政治资源，就有更大的动机积极主动地参与政治活动，与政府构建关联，比如企业高管成为人大代表或政协委员，所以在非管制行业企业中“代表型”政治关联高管居多。从统计中发现，2009 ~ 2015年间非管制行业中“代表型”政治关联企业占该年样本统计量的16% ~ 24%，而管制行业中“代表型”政治关联企业仅占该年样本统计量的2% ~ 3%。
其次，企业高管存在政治关联提高了员工收入水平，并且在不同类型行业中影响程度不同。使用2009 ~ 2015年上市公司数据研究发现，企业的政治关联成为影响员工收入水平的一个重要因素，在控制企业规模和营业利润等因素后，企业的政治关联对员工收入水平的影响仍然显著，且企业高管的政治关联强度越大，对员工收入水平的正向影响越大。这在一定程度上表明在我国有政治关联的企业中，由于这种特殊的政治资源的存在，企业享有政府给予的在资源获取以及税收等方面的优惠待遇，从而软化了企业的预算约束，使得企业有足够的能力向员工提供更好的待遇，因而，有政治关联的企业员工较无政治关联的企业员工有更高的收入水平。在区分行业性质之后，由于政府对不同行业管制程度的不同，企业获得政治关联的途径也不一样。因此进一步研究发现，政治关联对政府管制较强行业中的企业员工收入水平有更大的正向影响。而在受到管制较少行业中的企业，由于大多需要主动参与政治活动以建立政治关联，所以相比管制行业中的企业要付出更高的政治关联成本，也导致政治关联对在非管制行业中的企业员工收入水平的正向影响无论是在显著性程度还是影响值上都要更小。

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