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上市企業(yè)政府補(bǔ)貼決定中的博弈效應(yīng)估算研究

2021-03-04 08:34劉靖宇朱衛(wèi)東
南京審計大學(xué)學(xué)報 2021年1期
關(guān)鍵詞:均值補(bǔ)貼效應(yīng)

劉靖宇,朱衛(wèi)東

(1.長沙師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,湖南 長沙 410148;2.合肥工業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230009)

一、引言

自20世紀(jì)70年代末開始,財政分權(quán)體制和官員晉升考核方式發(fā)生重大變革,一方面財政收入和支配權(quán)開始由中央逐步下放至地方政府,地方政府財政收支自由度大幅提高,干預(yù)微觀經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)基礎(chǔ)得到強(qiáng)化,另一方面官員晉升制度由傳統(tǒng)關(guān)注政治表現(xiàn)轉(zhuǎn)為經(jīng)濟(jì)績效導(dǎo)向?yàn)橹鳎胤秸深A(yù)轄區(qū)微觀經(jīng)濟(jì)的動機(jī)由此更趨明確。時至今日,財政分權(quán)度處于穩(wěn)步上升態(tài)勢[1],同時官員晉升考核體系更趨多元化,考核體系中除包括經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo),還包括解決就業(yè)、環(huán)境保護(hù)和促進(jìn)創(chuàng)新等指標(biāo)[2-4],可見地方政府干預(yù)微觀經(jīng)濟(jì)的物質(zhì)基礎(chǔ)得以進(jìn)一步強(qiáng)化的同時,干預(yù)動機(jī)亦更加明確。政府基于特定經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)干預(yù)微觀企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動現(xiàn)象日趨普遍,在可供選擇的經(jīng)濟(jì)干預(yù)手段中,補(bǔ)貼具有見效快的特征,故備受政府青睞。以滬深兩市A股上市企業(yè)為例,2007—2018年間政府補(bǔ)貼規(guī)模由288.829億元增加至994.755億元,年平均增長率高達(dá)29.092%,累計補(bǔ)貼金額高達(dá)11706.143億元。2007—2018年間上市企業(yè)補(bǔ)貼覆蓋率由68.412%增加到95.739%,幾乎涵蓋了除金融類和地產(chǎn)類企業(yè)外的全部企業(yè)。

政府補(bǔ)貼政策介入微觀主體活動并非僅為彌補(bǔ)微觀市場失靈導(dǎo)致的外部性損失[5],還同時體現(xiàn)出政府更加重視轄區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)的維護(hù)[6],所以企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策越契合政府經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo),其所獲補(bǔ)貼水平越高。當(dāng)企業(yè)納稅力強(qiáng)、就業(yè)容納力強(qiáng)、研發(fā)投入大和投資強(qiáng)度高時[7-15],其對地方經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展貢獻(xiàn)越大,獲得補(bǔ)貼水平便越高。當(dāng)企業(yè)處于虧損或增發(fā)配股邊緣時,政府會通過補(bǔ)貼方式積極參與企業(yè)盈余管理,實(shí)現(xiàn)扭虧保牌和增發(fā)配股目的[16-20],以確保轄區(qū)內(nèi)上市企業(yè)數(shù)穩(wěn)定和投資穩(wěn)步增加。公共事業(yè)行業(yè)中存在微觀市場失靈問題,政府則通過補(bǔ)貼彌補(bǔ)由此導(dǎo)致的外部性損失,以保障民生事業(yè)健康發(fā)展[21]。高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)作為政府重點(diǎn)扶持產(chǎn)業(yè),獲得補(bǔ)貼水平相對更高[22]。政府常通過補(bǔ)貼方式幫助企業(yè)克服出口壁壘,以促進(jìn)轄區(qū)出口事業(yè)蓬勃發(fā)展,因此有出口業(yè)務(wù)的企業(yè)往往獲得補(bǔ)貼水平更高[22-25]。此外,現(xiàn)有研究表明國有企業(yè)獲得補(bǔ)貼的可能性和規(guī)模都顯著更高[5,17,26]。同時,尋租活動對補(bǔ)貼決定亦有顯著影響[5,27-28],當(dāng)政府實(shí)施高壓反腐政策時,勢必會有效遏制尋租活動,其補(bǔ)貼水平自然會因此縮減[29]。此外,公司規(guī)模、負(fù)債率、行業(yè)異質(zhì)性、地區(qū)異質(zhì)性和時間異質(zhì)性也對補(bǔ)貼決定有顯著影響[11,30-31]。

而且,政府補(bǔ)貼決定中還存在信息不對稱問題[32],此時政府和企業(yè)會圍繞補(bǔ)貼多少展開博弈:受財政約束或節(jié)約限制,政府會利用自身博弈優(yōu)勢掠取企業(yè)方預(yù)期剩余(1)掠取剩余為博弈論領(lǐng)域?qū)I(yè)術(shù)語,意為各博弈參與方依據(jù)自身博弈優(yōu)勢侵占對方預(yù)期剩余的行為,而非強(qiáng)取豪奪之意。,且據(jù)此壓低補(bǔ)貼水平。企業(yè)則會依據(jù)自身博弈優(yōu)勢掠取政府方預(yù)期剩余,且據(jù)此推高補(bǔ)貼水平。最終通過博弈達(dá)成的補(bǔ)貼水平被壓低還是推高,則取決于政企雙方何者掠取剩余相對更多。本文潛在貢獻(xiàn)有三點(diǎn):(1)理論層面,本文將構(gòu)建政企雙方圍繞補(bǔ)貼決定進(jìn)行博弈的理論分析模型,為理論分析政企間博弈行為對補(bǔ)貼決定影響提供一個全新框架和范式;(2)實(shí)證層面,本文將采用雙邊隨機(jī)邊界模型,定量估算政企雙方于補(bǔ)貼決定中通過博弈掠取對方預(yù)期剩余的數(shù)量,并據(jù)此定量分析其對補(bǔ)貼決定的影響以及這一影響于政企雙方個體特征維度上的異質(zhì)性,以深化對補(bǔ)貼決定影響的再認(rèn)識;(3)實(shí)踐層面,本文將拓展性地研究信息不對稱環(huán)境中政企間博弈行為對補(bǔ)貼決定的影響,這有助于深化實(shí)務(wù)界對補(bǔ)貼決定影響因素的再認(rèn)識。

二、理論分析

政府補(bǔ)貼多少取決于企業(yè)對轄區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)的貢獻(xiàn)度,本文將由此確定的補(bǔ)貼數(shù)額定義為基準(zhǔn)補(bǔ)貼。同時,因?yàn)檠a(bǔ)貼決定中存在信息不對稱問題,所以政企雙方還會針對補(bǔ)貼多少展開博弈。其中政府方會依據(jù)自身掌握的博弈優(yōu)勢不斷壓低補(bǔ)貼,以期在激勵企業(yè)協(xié)助實(shí)現(xiàn)既定經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)的同時節(jié)約財政資金;企業(yè)方則利用自身博弈優(yōu)勢不斷推高補(bǔ)貼,以實(shí)現(xiàn)自身經(jīng)濟(jì)利益的最大化?;谏鲜霾┺臋C(jī)制分析結(jié)果,將政府補(bǔ)貼決定的理論分析模型設(shè)定為如下形式[33-34]:

(1)

(2)

通過移項(xiàng)和合并處理,式(2)可進(jìn)一步變換為如下數(shù)學(xué)形式:

(3)

(4)

式(4)中,如果凈剩余大于0,意味著政府掠取剩余多于企業(yè)掠取剩余,博弈的綜合效應(yīng)壓低了達(dá)成補(bǔ)貼,使達(dá)成補(bǔ)貼低于基準(zhǔn)補(bǔ)貼;如果凈剩余小于0,說明企業(yè)掠取剩余多于政府掠取剩余,博弈的綜合效應(yīng)推高了達(dá)成補(bǔ)貼,使達(dá)成補(bǔ)貼高于基準(zhǔn)補(bǔ)貼;如果凈剩余等于0,表明政府和企業(yè)掠取剩余規(guī)模相當(dāng),此時達(dá)成補(bǔ)貼等于基準(zhǔn)補(bǔ)貼。

可見,在信息不對稱環(huán)境中,補(bǔ)貼多少不僅取決于企業(yè)對轄區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)的貢獻(xiàn)度,同時亦受政企間博弈行為的影響。政府博弈行為會壓低達(dá)成補(bǔ)貼,企業(yè)博弈行為會推高達(dá)成補(bǔ)貼,最終達(dá)成補(bǔ)貼被壓低還是推高,則取決于政府和企業(yè)中何者掠取剩余相對更多,如果政府掠取剩余多于企業(yè)掠取剩余,達(dá)成補(bǔ)貼被壓低,反之達(dá)成補(bǔ)貼則被推高。

三、研究設(shè)計

(一) 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文研究對象為我國滬深兩市A股上市企業(yè),樣本數(shù)據(jù)采集于國泰安數(shù)據(jù)庫。因?yàn)槲覈髽I(yè)會計準(zhǔn)則在2006年發(fā)生重大變更,故為避免各指標(biāo)數(shù)值測算口徑差異對本研究產(chǎn)生不利影響,本文將樣本時間序列設(shè)定為2007—2018年,并對樣本做出如下篩選和預(yù)處理:(1)對存在數(shù)據(jù)缺失樣本予以刪除;(2)剔除金融類樣本企業(yè);(3)剔除被特殊處理類企業(yè)樣本。共獲得18030個觀測值,為避免離群值問題,本文對所有連續(xù)型變量的樣本數(shù)據(jù)于1%和99%兩個分位上作縮尾處理。

(二) 模型設(shè)定和變量定義

1.模型設(shè)定

在信息不對稱環(huán)境中,補(bǔ)貼多少不僅取決于企業(yè)對轄區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)的貢獻(xiàn)度,同時還受政企間博弈行為的影響。達(dá)成補(bǔ)貼由三部分構(gòu)成:基準(zhǔn)補(bǔ)貼、企業(yè)剩余和政府剩余。政府通過掠取企業(yè)預(yù)期剩余壓低達(dá)成補(bǔ)貼,企業(yè)通過掠取政府預(yù)期剩余推高達(dá)成補(bǔ)貼,即政企間博弈行為對達(dá)成補(bǔ)貼決定的影響具有雙邊特征,據(jù)此基于Kumbhakar等的雙邊隨機(jī)前沿分析思想[34],本文將理論博弈分析式(3)變換為如下計量模型(5):

(5)

(6)

式(6)中,φ(·)代表累積分布函數(shù),φ(·)代表概率密度函數(shù),其他參數(shù)數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

(7)

模型(5)具有非線性結(jié)構(gòu),為保證回歸估計效率,本文使用極大似然法對參數(shù)向量β、政府剩余和企業(yè)剩余實(shí)施估計。極大似然法需先行明確極大似然函數(shù),假設(shè)樣本容量為n,根據(jù)Kumbhakar等的推導(dǎo)思路得出雙邊隨機(jī)前沿模型的極大似然函數(shù)[34],其數(shù)學(xué)式為:

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

根據(jù)政府剩余估計式(11)和企業(yè)剩余估計式(12),將綜合剩余設(shè)定為政府剩余和企業(yè)剩余之差,其數(shù)學(xué)計算式為:

(13)

分析政企間博弈行為對達(dá)成補(bǔ)貼的影響時,無須預(yù)先確知政府剩余和企業(yè)剩余的大小,而是完全交由雙邊隨機(jī)前沿模型的回歸估計結(jié)果,這正是本方法優(yōu)于傳統(tǒng)補(bǔ)貼影響因素分析方法之處。

2.變量定義

(1) 被解釋變量:補(bǔ)貼強(qiáng)度。參考唐清泉、邵敏等關(guān)于補(bǔ)貼強(qiáng)度的度量方法,將補(bǔ)貼強(qiáng)度設(shè)定為上市企業(yè)補(bǔ)貼總額和營業(yè)收入比值[10-11,35]。

(2) 解釋變量:雙邊隨機(jī)前沿分析方法的核心思想是系統(tǒng)控制補(bǔ)貼強(qiáng)度影響因素后,在隨機(jī)擾動項(xiàng)中捕捉政府和企業(yè)的剩余掠取信息,這要求補(bǔ)貼強(qiáng)度影響因素控制要足夠全面,否則隨機(jī)擾動項(xiàng)中信息將混沌不明,便也無法成功分離得出政府和企業(yè)的剩余掠取信息?;谇捌谥髁餮芯课墨I(xiàn)[7-25,27-31],本文將解釋變量系統(tǒng)設(shè)定為納稅強(qiáng)度、就業(yè)強(qiáng)度、研發(fā)強(qiáng)度、投資強(qiáng)度、增發(fā)配股、盈虧狀態(tài)、資產(chǎn)負(fù)債率、外向度、公司規(guī)模、股權(quán)性質(zhì)、公共事業(yè)、高新產(chǎn)業(yè)和反腐強(qiáng)度等變量,并系統(tǒng)控制了行業(yè)、地區(qū)和時間虛擬變量。

變量定義詳細(xì)內(nèi)容及描述性統(tǒng)計分析見表1。

表1 變量定義及描述性統(tǒng)計分析表

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一) 描述性統(tǒng)計分析

變量描述統(tǒng)計分析見表1。由表1可知,全部研究變量的樣本數(shù)據(jù)均值和中位數(shù)相差不多,并且每個變量樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差也比較小,這意味著各變量樣本數(shù)據(jù)具有良好的平穩(wěn)性,不存在異常值問題,有助保障后續(xù)實(shí)證分析結(jié)論的穩(wěn)健性。解釋變量方差膨脹因子都比較小,表明各主要解釋變量間不存在明顯共線性問題,避免了參數(shù)估計量的非有效問題和統(tǒng)計推斷不可靠問題。

(二) 雙邊隨機(jī)前沿模型回歸結(jié)果與分析

由表2中模型(4)的極大似然估計結(jié)果可知,納稅強(qiáng)度在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,意味著企業(yè)納稅能力越強(qiáng),對地方財政收入貢獻(xiàn)越大,獲得補(bǔ)貼強(qiáng)度越大;就業(yè)強(qiáng)度在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,說明企業(yè)解決就業(yè)貢獻(xiàn)越大,獲得政府補(bǔ)貼強(qiáng)度越大;研發(fā)投入強(qiáng)度在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,說明企業(yè)研發(fā)投入越多,創(chuàng)新能力越強(qiáng),獲得政府補(bǔ)貼強(qiáng)度越大;投資強(qiáng)度在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,增發(fā)配股變量在5%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,意味著企業(yè)投融資越多,對地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展貢獻(xiàn)越大,獲得補(bǔ)貼強(qiáng)度便越大;盈虧狀態(tài)變量在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,即當(dāng)企業(yè)因虧損而面臨被摘牌風(fēng)險時,政府會基于保牌動機(jī)給予企業(yè)更多補(bǔ)貼;公共事業(yè)變量在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,因?yàn)楣彩聵I(yè)類企業(yè)多經(jīng)營關(guān)乎民生的事業(yè),并非單純利潤追求單位,其運(yùn)營成本需部分地得到政府經(jīng)濟(jì)彌補(bǔ)方可持續(xù)經(jīng)營,因此獲得補(bǔ)貼強(qiáng)度更大;高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)變量在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著正影響,意味著高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)類企業(yè)發(fā)展更契合轄區(qū)政府長遠(yuǎn)戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃,獲得補(bǔ)貼強(qiáng)度便越大;反腐強(qiáng)度在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著負(fù)影響,表明政府高壓反腐政策有效制約了企業(yè)“尋租行為”,因此獲補(bǔ)貼的強(qiáng)度隨之降低。

表2 雙邊隨機(jī)前沿模型估計結(jié)果

負(fù)債率變量在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著負(fù)影響,說明當(dāng)企業(yè)負(fù)債率過高時,尤其是面臨嚴(yán)重財務(wù)風(fēng)險時,其對地方經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展貢獻(xiàn)日趨變小,甚至成為負(fù)擔(dān),所獲政府補(bǔ)貼強(qiáng)度便相應(yīng)變小。本結(jié)論存疑處為虧損企業(yè)的負(fù)債率往往亦相對更高,那為何盈虧狀態(tài)和負(fù)債率兩個變量對補(bǔ)貼強(qiáng)度作用的性質(zhì)卻迥異。然而,不能將兩個變量內(nèi)涵和作用效應(yīng)簡單地等價,因?yàn)樨?fù)債率不僅反映企業(yè)面臨財務(wù)風(fēng)險狀況,還反映了企業(yè)運(yùn)用外部資本的能力,所以未超越風(fēng)險警戒線的高負(fù)債率反而有利于企業(yè)發(fā)展。同時,依據(jù)國務(wù)院國資委的企業(yè)負(fù)債風(fēng)險警戒線劃分標(biāo)準(zhǔn),本文將全部樣本企業(yè)劃分為高財務(wù)風(fēng)險組和低財務(wù)風(fēng)險組后,進(jìn)一步的統(tǒng)計分析結(jié)果顯示:(1)上市企業(yè)中面臨高財務(wù)風(fēng)險的樣本數(shù)為1327個,其中416個樣本同時處于虧損狀態(tài),占比約為31.349%;(2)上市企業(yè)中虧損樣本數(shù)為1742個,其中面臨嚴(yán)重財務(wù)風(fēng)險樣本數(shù)為416個,占比約為23.881%??梢姡哓攧?wù)風(fēng)險樣本和虧損狀態(tài)樣本并非完全重疊,也便不難理解盈虧狀態(tài)和負(fù)債率兩個變量對補(bǔ)貼強(qiáng)度作用的差異了。

公司規(guī)模變量在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著負(fù)影響,因?yàn)槠髽I(yè)規(guī)模越大,其營業(yè)收入水平也往往越高,而營業(yè)收入構(gòu)成補(bǔ)貼強(qiáng)度指標(biāo)的分母,所以企業(yè)規(guī)模大會稀釋并最終降低政府補(bǔ)貼強(qiáng)度。統(tǒng)計分析結(jié)果顯示,大型企業(yè)補(bǔ)貼規(guī)模均值為8712.926萬元,小型企業(yè)補(bǔ)貼規(guī)模均值為967.117萬元,即于補(bǔ)貼規(guī)模上政府確實(shí)補(bǔ)貼大型企業(yè)顯著更多。但是,在大型企業(yè)和小型企業(yè)間,營業(yè)收入均值的組間差為1954302.108萬元,而政府補(bǔ)貼的組間差僅為7745.809萬元,且Kruskal-Wallis檢驗(yàn)結(jié)果顯示這兩項(xiàng)差異在1%水平上顯著,可見營業(yè)收入和政府補(bǔ)貼在企業(yè)規(guī)模維度并非呈等差變化,而是營業(yè)收入變化規(guī)模高于政府補(bǔ)貼變化規(guī)模,最終致使大型企業(yè)補(bǔ)貼強(qiáng)度顯著小于小型企業(yè)補(bǔ)貼強(qiáng)度。進(jìn)一步的統(tǒng)計分析顯示大型企業(yè)和小型企業(yè)的補(bǔ)貼強(qiáng)度均值分別為0.011和0.014,且Kruskal-Wallis檢驗(yàn)結(jié)果顯示政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的組間差異在1%水平上顯著。

股權(quán)性質(zhì)變量在1%顯著性水平上對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著負(fù)影響,其原因在于國有企業(yè)平均規(guī)模雖然更大,但是其平均營業(yè)收入水平亦更高,而營業(yè)收入構(gòu)成了補(bǔ)貼強(qiáng)度測算值的分母項(xiàng),這稀釋了國有企業(yè)的補(bǔ)貼強(qiáng)度,所以國有企業(yè)補(bǔ)貼強(qiáng)度反而更低。統(tǒng)計分析結(jié)果顯示,國有企業(yè)組補(bǔ)貼規(guī)模的平均值為8636.943萬元,民營企業(yè)組補(bǔ)貼規(guī)模的平均值為2228.413萬元,且二者差異在1%水平上顯著,即于補(bǔ)貼規(guī)模上政府確實(shí)傾向于更多補(bǔ)貼國有企業(yè)。但是,在國有企業(yè)組和民營企業(yè)組間,政府補(bǔ)貼均值的組間差額為6408.530萬元,營業(yè)收入均值的組間差額為1847105.774萬元,且Kruskal-Wallis檢驗(yàn)結(jié)果顯示這兩項(xiàng)差異均在1%水平上顯著,可見營業(yè)收入變化規(guī)模遠(yuǎn)高于政府補(bǔ)貼變化規(guī)模,這致使國有企業(yè)補(bǔ)貼強(qiáng)度顯著低于民營企業(yè)補(bǔ)貼強(qiáng)度。進(jìn)一步的統(tǒng)計分析結(jié)果顯示,國有企業(yè)和民營企業(yè)的政府補(bǔ)貼強(qiáng)度均值分別為0.010和0.014,且Kruskal-Wallis檢驗(yàn)結(jié)果顯示政府補(bǔ)貼強(qiáng)度的組間差異在1%水平上顯著。

表3 博弈機(jī)制分析和方差分解結(jié)果

(三) 博弈機(jī)制分析和方差分解結(jié)果

表3匯報了剩余期望值估算結(jié)果和隨機(jī)干擾項(xiàng)總方差εi的分解結(jié)果。表3中博弈機(jī)制分析結(jié)果顯示,政府剩余的期望值為1.175,企業(yè)剩余的期望值為0.379,即政府剩余平均水平上高出企業(yè)剩余約0.796,這意味著政府剩余掠取水平高于企業(yè)剩余掠取水平,最終壓低了達(dá)成補(bǔ)貼水平,使達(dá)成補(bǔ)貼水平低于基準(zhǔn)補(bǔ)貼水平。表3中方差分解結(jié)果顯示,在補(bǔ)貼強(qiáng)度無法獲得解釋的隨機(jī)擾動項(xiàng)中,政府和企業(yè)的剩余掠取效應(yīng)占比高達(dá)75.924%,這說明政企間博弈行為對補(bǔ)貼決定有重要影響;在剩余掠取的總效應(yīng)中,政府剩余掠取效應(yīng)占比為90.551%,企業(yè)剩余掠取效應(yīng)占比為9.449%,可見政府剩余掠取效應(yīng)更加顯著于企業(yè)剩余掠取效應(yīng),這表明企業(yè)方雖有一定博弈能力,但達(dá)成補(bǔ)貼的最終決定權(quán)主要掌握在政府方。

(四) 剩余估算結(jié)果與分析

本文基于式(11)定量估算政府剩余,即政府掠取剩余占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的百分比,含義為政府剩余掠取行為將達(dá)成補(bǔ)貼壓低幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的百分比;基于式(12)定量估算企業(yè)剩余,即企業(yè)掠取剩余占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的百分比,含義為企業(yè)剩余掠取行為將達(dá)成補(bǔ)貼推高的幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的百分比;基于式(13)計算凈剩余,其值為正代表政府和企業(yè)間綜合博弈效應(yīng)將達(dá)成補(bǔ)貼壓低幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的百分比,其值為負(fù)代表政府和企業(yè)間綜合博弈效應(yīng)將達(dá)成補(bǔ)貼推高幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的百分比。

表4 博弈效應(yīng)估算結(jié)果的描述性統(tǒng)計分析

剩余估算結(jié)果的描述性統(tǒng)計列于表4中。平均水平而言,政府剩余掠取行為壓低了達(dá)成補(bǔ)貼,壓低幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的53.838%;企業(yè)剩余掠取行為推高了達(dá)成補(bǔ)貼,推高的幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的27.507%;T檢驗(yàn)結(jié)果顯示政府剩余在1%水平上顯著高于企業(yè)剩余。政府和企業(yè)間博弈行為產(chǎn)生的綜合凈效應(yīng)壓低了達(dá)成補(bǔ)貼,壓低幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的26.331%,即企業(yè)最終接受了一個低于基準(zhǔn)補(bǔ)貼26.331%的補(bǔ)貼水平。

政府剩余、企業(yè)剩余和凈剩余的頻數(shù)分布圖顯示(4)限于篇幅,頻數(shù)分布圖未予呈現(xiàn),有興趣的讀者可向作者索取。:(1)政府剩余多分布于中高剩余水平處,企業(yè)剩余集中分布于低剩余水平處,而且凈剩余多分布于零軸線右側(cè),這意味著政府剩余掠取水平總體高于企業(yè)剩余掠取水平,最終達(dá)成補(bǔ)貼因此被壓低;(2)政府剩余和企業(yè)剩余的頻數(shù)分布特征均表現(xiàn)為向右拖尾,表明僅少數(shù)政府或企業(yè)于剩余掠取中絕對占優(yōu)。

(五) 剩余掠取效應(yīng)的異質(zhì)性分析

政府剩余、企業(yè)剩余和凈剩余的頻數(shù)分布圖顯示,剩余掠取效應(yīng)并非呈均勻分布,而是表現(xiàn)出較強(qiáng)的異質(zhì)性,為此本文接下來將基于政府和企業(yè)的個體特征分析剩余掠取效應(yīng)的異質(zhì)性,見表5。

表5 剩余掠取效應(yīng)的異質(zhì)性分析

基于企業(yè)股權(quán)性質(zhì)的剩余掠取效應(yīng)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示:(1)相對于民營企業(yè)組而言,國有企業(yè)組中政府剩余均值更高,企業(yè)剩余均值更低,且其組間均值差異分別在5%和1%水平上顯著;(2)相對于民營企業(yè)組而言,國有企業(yè)組中政府凈剩余均值更高,且其組間均值差異在1%水平上顯著。政府對國有企業(yè)擁有絕對控制權(quán),這一關(guān)聯(lián)關(guān)系使政企雙方“知根知底”,企業(yè)剩余掠取能力因此被弱化,驅(qū)使企業(yè)調(diào)減預(yù)期補(bǔ)貼下限,這拓寬了國有企業(yè)預(yù)期剩余空間,最終拓寬了政府剩余掠取空間;政府對國有企業(yè)更加“知根知底”,且基于財政約束或節(jié)約考慮,亦會更加嚴(yán)苛地調(diào)低預(yù)期補(bǔ)貼上限,這會縮減政府預(yù)期剩余空間,擠壓企業(yè)剩余掠取空間;政府對國有企業(yè)信息掌握更加完全,減少了國有企業(yè)私有信息量,這在增強(qiáng)政府博弈能力的同時,削弱了國有企業(yè)博弈能力。這些因素綜合作用決定了政府于國有企業(yè)處掠取更多凈剩余,將補(bǔ)貼壓低更多。

基于公司規(guī)模的剩余掠取效應(yīng)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示:(1)相對于小型企業(yè)組而言,大型企業(yè)組中政府和企業(yè)掠取剩余的均值都相對更高,且其組間均值差異均在1%水平上顯著;(2)相對于小型企業(yè)而言,大型企業(yè)組中政府所獲凈剩余的均值相對更低,且其組間均值差異在1%水平上顯著。因?yàn)榇笮推髽I(yè)具有規(guī)模優(yōu)勢,在承擔(dān)政府經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展目標(biāo)方面更有可為,由此滋生“店大壓客”的心態(tài),使其于博弈中表現(xiàn)得更加自信和激進(jìn),最終被政府掠取凈剩余相對變少,補(bǔ)貼被壓低程度更小。本處潛在存疑為:前文回歸分析結(jié)果顯示公司規(guī)模對補(bǔ)貼強(qiáng)度有顯著負(fù)影響,而本處博弈凈效應(yīng)表現(xiàn)為大型企業(yè)被掠取凈剩余顯著更少,致使大型企業(yè)的補(bǔ)貼強(qiáng)度相對顯著更高,即前后結(jié)論似存在沖突。但是,企業(yè)規(guī)模于前后文處對政府補(bǔ)貼強(qiáng)度產(chǎn)生影響的機(jī)制并不一致,前文分析的是企業(yè)規(guī)模對政府補(bǔ)貼強(qiáng)度產(chǎn)生的直接效應(yīng),而本處是企業(yè)規(guī)模因素通過影響企業(yè)博弈能力對補(bǔ)貼強(qiáng)度產(chǎn)生的間接效應(yīng),作用機(jī)制的差異會導(dǎo)致作用效果的不一致,所以前后結(jié)論并不存在沖突。

基于企業(yè)所屬地區(qū)貧富差異的剩余掠取效應(yīng)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示:(1)相對于普通地區(qū)組而言,富裕地區(qū)組中政府和企業(yè)掠取剩余均值都相對更低,且其組間均值差異分別在5%和1%水平上顯著;(2)相對于普通地區(qū)組而言,富裕地區(qū)組中政府所獲凈剩余均值更高,且其組間均值差異在1%水平上顯著。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū),財政更加富裕,且政府更加注重維護(hù)補(bǔ)貼決策的公平性,這促使企業(yè)調(diào)高補(bǔ)貼預(yù)期下限,由此縮減了企業(yè)預(yù)期剩余空間,最終擠壓了政府剩余掠取空間;經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)政府更加注重市場公平和秩序的維護(hù),微觀經(jīng)濟(jì)干預(yù)動機(jī)不強(qiáng),這使政府補(bǔ)貼決策相對更加嚴(yán)苛,其預(yù)期補(bǔ)貼上限因此更低,由此壓縮了政府預(yù)期剩余空間,減少了企業(yè)剩余掠取空間;經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)補(bǔ)貼決策相對更加透明,制度更加規(guī)范,削弱了企業(yè)憑借私有信息強(qiáng)化博弈能力的效應(yīng)。這些因素綜合作用決定了富裕地區(qū)政府獲得了更多凈剩余,終將補(bǔ)貼壓低更多。

基于反腐強(qiáng)度的剩余掠取效應(yīng)異質(zhì)性分析結(jié)果顯示:(1)相對于八項(xiàng)規(guī)定實(shí)施前組而言,八項(xiàng)規(guī)定實(shí)施后組中政府和企業(yè)掠取剩余均值都相對更低,且其組間均值差異均在1%水平上顯著;(2)相對于八項(xiàng)規(guī)定實(shí)施前組而言,八項(xiàng)規(guī)定實(shí)施后組中政府所獲凈剩余均值更小,且其組間均值差異在1%水平上顯著。高壓反腐態(tài)勢下,補(bǔ)貼決策更加公平、公正和公開,促使企業(yè)隨之調(diào)高補(bǔ)貼預(yù)期下限,縮減了企業(yè)預(yù)期剩余空間,由此減小了政府剩余掠取空間,最終使政府剩余變少。八項(xiàng)規(guī)定顯著抑制了補(bǔ)貼決策中的尋租行為,使政府補(bǔ)貼決策上限因此被調(diào)減,減小了政府預(yù)期剩余空間,最終使企業(yè)剩余顯著變少??傮w而言,高壓反腐政策促使補(bǔ)貼決策官員更加廉潔自律,更傾向于依規(guī)辦事,盡力置身于“討價還價”之外,降低了參與博弈的意愿,這在一定程度上也制約了補(bǔ)貼決策官員博弈能力的發(fā)揮,加之其剩余掠取空間亦發(fā)生縮減,故綜合博弈效應(yīng)表現(xiàn)為八項(xiàng)規(guī)定后的政府凈剩余更少,補(bǔ)貼被壓低幅度變小。

五、結(jié)論性評述

前期文獻(xiàn)多基于完美信息假說研究政府補(bǔ)貼影響因素問題,然而現(xiàn)實(shí)補(bǔ)貼決定中存在著嚴(yán)重的信息不對稱問題,為此本文采用雙邊隨機(jī)前沿模型,使用2007—2018年滬深兩市A股上市企業(yè)樣本數(shù)據(jù),拓展研究信息不對稱背景下政企博弈行為對補(bǔ)貼決定的影響,實(shí)證研究結(jié)果表明:(1)信息不對稱環(huán)境中的政企博弈行為對補(bǔ)貼決定有重要影響。在補(bǔ)貼傳統(tǒng)影響因素?zé)o法解釋的隨機(jī)干擾項(xiàng)中,政企博弈信息占比高達(dá)75.924%,說明政企博弈行為對政府補(bǔ)貼有重要影響。(2)就平均水平而言,政府掠取剩余顯著高于企業(yè)掠取剩余,最終政府獲得凈剩余,并據(jù)此壓低了達(dá)成補(bǔ)貼水平。政府剩余掠取行為壓低了達(dá)成補(bǔ)貼,壓低幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的53.838%;企業(yè)剩余掠取行為推高了達(dá)成補(bǔ)貼,推高幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的27.507%,政企間綜合博弈效應(yīng)表現(xiàn)為壓低了達(dá)成補(bǔ)貼,壓低幅度占基準(zhǔn)補(bǔ)貼的26.331%,即企業(yè)最終接受了一個低于基準(zhǔn)補(bǔ)貼的補(bǔ)貼水平。(3)博弈效應(yīng)在政企雙方不同個體特征維度上呈現(xiàn)出顯著的異質(zhì)性。同民營企業(yè)相比,政府于國有企業(yè)處掠取凈剩余相對更多,最終將國有企業(yè)達(dá)成補(bǔ)貼水平壓低的幅度更大;同小型企業(yè)相比,政府在大型企業(yè)處掠取凈剩余相對更少,大型企業(yè)的達(dá)成補(bǔ)貼被壓低幅度相對更??;同普通地區(qū)相比,富裕地區(qū)政府于企業(yè)方掠取凈剩余相對更多,所以富裕地區(qū)企業(yè)達(dá)成補(bǔ)貼被壓低幅度更大;同八項(xiàng)規(guī)定實(shí)施之前相比,政府在八項(xiàng)規(guī)定后掠取企業(yè)的凈剩余相對變少,達(dá)成補(bǔ)貼水平被壓低幅度相對變小。

本文實(shí)證研究了信息不對稱環(huán)境中政企博弈行為對補(bǔ)貼決定的影響,結(jié)論形成的政策啟示為:傳統(tǒng)補(bǔ)貼決策中,政府多依據(jù)企業(yè)個體特征決定的貢獻(xiàn)大小確定補(bǔ)貼金額,忽視了信息不對稱環(huán)境中政企博弈因素對補(bǔ)貼金額的影響。本文針對上市企業(yè)補(bǔ)貼決定中博弈效應(yīng)的估算發(fā)現(xiàn),博弈效應(yīng)于83.111%的樣本點(diǎn)表現(xiàn)為壓低了補(bǔ)貼,于16.889%的樣本點(diǎn)表現(xiàn)為推高了補(bǔ)貼,所以本文建議政府測算補(bǔ)貼金額時,還要充分評估博弈因素導(dǎo)致的補(bǔ)貼偏誤問題,并據(jù)此調(diào)增補(bǔ)貼缺漏或刪減補(bǔ)貼冗余,避免政企博弈因素導(dǎo)致補(bǔ)貼政策偏離預(yù)定目標(biāo)。

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