环境规制、政治关联与投资效率

■许松涛，陈霞，杨继伟

环境规制、政治关联与投资效率

■许松涛，陈霞，杨继伟

以“十五”到“十二五”期间的工业企业上市公司为总体研究样本，从环境规制视角，考察政治关联对企业投资效率的影响。研究表明尽管环境规制降低了企业的投资效率，而对于受环境规制越严格的企业而言，政治关联则越有助于抑制其投资过度和减少投资不足，从而提高投资效率。但政治关联的这种作用机理在环境规制较弱的“十五”期间没能发挥作用。进一步的研究发现，政治关联对受环境规制越严格的国有企业，在投资过度方面有抑制作用，而对非国有企业没有显著影响；但无论是国有还是非国有企业，政治关联均有助于减少其投资不足程度，表明政治关联对不同产权性质企业的投资影响作用机理有所不同。

环境规制；政治关联；投资效率；投资过度；投资不足

许松涛（1973-），湖北武汉人，九江学院会计学院副教授，博士，研究方向为环境规制与公司财务；陈霞（1979-），湖北公安人，九江学院会计学院讲师，硕士，研究方向为环境会计。（江西九江332005）；杨继伟（1970-），云南文山人，云南财经大学会计学院教授，博士，研究方向为资本市场财务问题。（云南昆明650221）

一、引言

已有文献关于政治关联对企业投资效率的影响,主要从资源获取优势、产权保护和政治目标等作用机理进行分析，本文的研究，则首次从政府环境规制的视角，考察政治关联对工业企业特别是重污染行业企业投资效率的影响，拓宽了政治关联对投资影响的理论分析框架。

与政府追求GDP和增加就业等目标相比，政府环境规制的目标对企业投资影响的作用机理和作用方向并不相同。政府追求GDP和增加就业的政治目标，将推动具有政治关联的企业，为迎合政府需求而进行投资扩张，通常表现为政治关联促进了企业的投资过度。而我国环境规制的目标在于环境治理和经济结构转型发展，其主要环境规制工具如主要污染物总量控制、绿色信贷、绿色证券和淘汰落后产能政策等，对重污染行业企业的生产经营、投资、外部融资和资产清算价值等产生抑制作用。本文以“十五”到“十二五”期间的工业行业上市公司为样本，研究发现，企业所处行业的环境规制强度越严格，政治关联越有助于约束企业的投资过度行为，从而提高投资效率。因此，本文从政府环境规制视角研究政治关联对企业投资效率的影响，将有别于以往的文献研究。

另一方面，环境规制对企业投资的影响研究，主要文献集中在对FDI的影响，较少涉及对环境规制所在国本土企业投资的影响，且尚未有文献从政治关联视角研究环境规制对企业投资效率的影响，故本文的研究亦丰富了规制经济学理论。

二、理论分析与研究假设

（一）环境规制对企业投资的影响

1.环境规制与企业投资过度

尽管波特假说认为适当的环境规制能激励企业的研发，从而能全部或部分弥补企业环境治理的成本，但现有的经验研究对此并未能得出一致的结论。相反，企业为应对环境治理的要求，需加大与节能减排有关的技术研发和机器设备投资，增加了企业的生产成本，从而提高了单个企业的规模经济水平。如Pashigan(1984)发现随着环境规制的加强，制造业企业的最小有效规模得以提高，即企业通过加大生产与环境治理资产的投资，来实现环境治理的规模效应，从而降低单位产出的环境治理成本。另外，我国的环境规制以“命令-控制”型工具为主，不仅在能源消耗和废弃物排放方面设定了标准，还在生产流程、机器设备和产能等多方面进行了规范。如以节能减排为目标的淘汰落后产能政策，在落后产能的划分标准上有着非常明显的固定资产规模导向，旨在实现重污染行业固定资产规模的“上大压小”。因此，我国受严格环境规制影响的企业，为应对因污染治理带来的最小有效规模的提高，以及环境规制政策在设备产能的政策性导向，有可能加大固定资产的投资规模，而表现出与正常投资规模相偏离的投资过度。

2.环境规制与企业投资不足

环境规制不仅可能诱发企业的投资过度，也可能引起企业的投资不足。已有的研究表明，由于环境规制带来的政策经济后果具有不确定性，当企业面对此类不确定性时，其投资机会的期权价值得以提高，可导致企业减少或推迟投资。另一方面，我国重污染行业企业的投资立项需要经过环保、规划等政府部门的审批，受到主要污染物总量控制的限制。随着我国环境规制政策的日趋严格，各地区可供新增投资的环境容量极为有限，将约束企业的投资，并有可能导致部分企业的投资不足。此外我国实施的绿色信贷绿色证券等环境规制政策，限制了重污染行业企业特别是环境治理水平低的企业外部融资。而当企业存在融资约束时则通常会表现出投资不足。

根据上述环境规制对企业投资过度与投资不足的分析，本文认为环境规制同时推动了不同企业的投资过度或投资不足，表现出不同的影响方向。由此本文提出研究假设1：

假设1：受环境规制越严格的企业，其投资效率越低，即其投资过度或投资不足的可能性越高。

（二）环境规制与政治关联对企业投资的影响

1.环境规制、政治关联与企业投资过度

具有政治关联的企业，与政府有着密切的关系，同时为了维护密切关系，企业往往需要帮助政府承担一些政府的职责和目标，更有可能迎合政府的干预政策（Fan等，2007）。而我国的环境规制政策服务于经济社会发展的整体目标，成为转变经济发展方式的重要手段。从“十一五”期间开始，主要污染物排放总量削减指标首次成为约束性指标，各省（区、市）人民政府必须严格执行，地方政府主要负责人成为环境治理目标的第一责任人，环境治理和经济转型的政府政治目标重要性水平更加突出。在此背景下，政府特别是地方政府要求重污染行业企业追求GDP和就业增长的需求将下降，而对污染治理水平要求上升。因此，受环境规制越严格的企业，其政治关联为迎合政府环境治理与经济转型的政治目标，将约束其在重污染行业的投资过度行为，避免过多投资项目的环境污染带来的政治与社会压力。

2.环境规制、政治关联与企业投资不足

我国的环境规制强度越来越大，且重点使用了命令-控制型环境规制工具，有着非常强的政府干预特征（张坤民，2010）。另一方面，环境污染突发事件引起的运动式治理（环保风暴）时有发生。因此，受环境规制越严格的企业，其面临的环境政策变化与政府高强度干预的风险越大。

政治关联则是转型经济国家的企业用来克服政策环境不确定性和风险控制的重要机制（Allen等，2005)。在环境规制背景下，政治关联有利于企业及早和准确把握政府的管制信息与精神，并能预先作出规避风险的行为。另外，政冶关联有助于降低政府对企业的监管力度，保护被规制企业的利益。因此在同等条件下，对于拥有政治关联的企业而言，面临政府高强度环境监管的风险与不确定性亦会有所缓解，从而有助于缓解企业因外部不确定性环境与风险导致的投资不足。

政治关联的资源获取优势作用机理亦有助于受规制企业减少投资不足。已有研究表明，由于政治关联拉近了企业与政府之间的关系，因此政治关联有利于企业从政府获得更多资源与帮助。而对于受环境规制的企业而言，其资本投资离不开政府在如下方面的支持：（1）投资立项审批。拥有政治关联的重污染行业企业，由于与政府的密切关系，在投资立项时将更容易得到政府的审批通过；（2）外部融资。政治关联则通过政府干预、降低资本提供者与企业之间的信息不对称性，从而减少企业的融资约束，便于融资，有着更高的资产负债率。因此，政治关联将有助于受环境规制的企业获得外部融资，从而避免因融资约束而产生投资不足的现象。

综上所述，政治关联的政治目标作用机理有助于抑制企业的投资过度；环境规制风险控制和资源获取优势作用机理降低了企业的投资不足。上述作用机理均对受环境规制的企业的非效率投资（投资过度和投资不足）形成制约，从而提高了企业的投资效率，故提出本文的研究假设2：

假设2：受环境规制越严格的企业，政治关联越有助于提高其投资效率，即政治关联有助于抑制其投资过度或减少投资不足。

三、研究设计

（一）主要变量设置

1.投资效率的计算

本文首先借鉴Richardson(2006)投资模型，用模型（1）估算企业正常投资水平。

Invi,t=α0+α1Growthi,t-1+α2Levi,t-1+α3Cashi,t-1+α4Agei,t-1+α5Sizei,t-1+α6Reti,t-1+α7Invi,t-1+ΣInd+ΣYear+εi,t（1）

其中Invi,t为公司i第t年的新增资本投资,等于现金流量表中的“购建固定资产无形资产和其他长期资产支付的现金”，加上“取得子公司及其他营业单位支付的现金净额”，减去“处置固定资产无形资产和其他长期资产收回的现金净额”，再减去“固定资产折旧与无形资产摊销”，最后除以本期和上期资产总计的均值；Growth为公司的投资机会，用Tobin Q值表示，其中非流通股价值按对应净资产处理；Lev为资产负债率；Cash为现金及现金等价物占总资产的比例；Age为公司上市年限；Size为公司总资产的自然对数；Ret为年度股票回报率；Ind为行业哑变量，以国家统计局2011年行业分类的三位数代码为划分标准，2011年以前的行业分类按2011年行业分类标准进行调整；Year为年度哑变量。

对模型（1）进行回归后，并计算每个公司每年残值的绝对值，其残值即为公司i第t年的投资过度（残值大于0）或投资不足（残值小于0）程度。用Abseinv表示公司残值的绝对值，其值越高表示公司的非效率投资程度越严重；Overinv为模型（1）中残值大于0的残值取值，表示公司投资过度的程度，其值越高表示投资过度越严重；Underinv为模型（1）中残值小于0的残值绝对值，其值越高表示投资不足越严重。

2.政治关联的变量设置

本文借鉴Fan等（2007）、田利辉和张伟（2013）、余明桂和潘红波（2008）的做法，将董事长、总经理（CEO）的政治背景，如是否在党政机关或部队担任过领导职务作为企业政治关联的代理变量。政治关联的具体分值计算如下：副科级1分；正科级2分；副处级3分；正处级4分；副厅局级5分；正厅局级6分；副省部级7分；正省部级8分；副国家级及以上为9分。本文分年度分别计算董事长和总经理（CEO）的分值并相加（如董事长和总经理（CEO）为同一人则只计算一人），作为各个年度公司政治关联的强度，该变量值越高表明企业的政治关联强度越大。董事长、总经理（CEO）的背景材料信息来自于同花顺数据库，并结合网络检索手工整理而来。

3.环境规制强度的变量设置

环境规制强度变量的设置一直是研究文献中的难点。目前主要采用的方法包括：（1）单位产出的污染治理和控制支出(pollution abatement and control expenditure，PACE)（许松涛和肖序，2011；Levinson，1996）；（2）单位产出的污染排放量及相关指标（Constantini和Crespi，2008；傅京燕和李丽莎，2010）；（3）单位产出的能源消耗量（Cole和Elliot，2003）；（4）以所处行业或地区或国家的环境规制政策是否加强作为环境规制强度变量（McConnell和Schwab，1990；Henderson，1996）。对于使用污染物排放量或能源消耗量指标作为环境规制强度变量，存在着不同的观点，一种认为污染物排放量或能源消耗量越大，其面临的环境规制强度将越大。另一种观点认为污染物排放量或能源消耗量越大，表明其环境规制强度越弱（Brunel和Levinson，2013）。为此，本文参照上述的第（1）和（4）种方法，分别采用如下两种方法度量环境规制的强度①目前我国的环境规制政策主要针对特定行业，辅之于特定地区。由于无法直接观察到每个公司面临的环境规制强度，现有文献均以公司所处的行业或地区或国家的环境规制强度，作为对每个公司受到的环境规制强度代理变量。由于我国大多数地区的行业环境数据没有公开，而仅以公司所在地区的整体环境数据为基础进行计算，作为公司面临的环境规制强度，无法反映公司的行业环境规制特征。故本文以公司所处行业的环境规制政策特征及环境数据为基础，作为公司面临的环境规制强度变量的计算来源。：

（1）以是否属于国家环保部界定重污染行业，作为环境规制强度的代理变量。国家环保部在2003年6月发布的《关于对申请上市的企业和申请再融资的上市企业进行环境保护核查的通知》，将重污染行业界定为冶金、化工、石化、煤炭、火电、建材、造纸、酿造、制药、发酵、纺织、制革和采矿业等13个行业。到2008年发布的《上市公司环保核查行业分类管理名录》，进一步将重污染行业界定为火电、钢铁、水泥、电解铝、煤炭、冶金、建材、采矿、化工、石化、制药、轻工、纺织、制革等14个行业并予以明细说明，根据中国统计局与中国证监会行业代码分类，国家环保部的2003年与2008年标准在三位数行业代码上完全相同。故本文以国家环保部2008年重污染行业分类为界定标准，将属于《上市公司环保核查行业分类管理名录》所界定的行业列为重污染行业，否则为非重污染行业。

（2）以行业的废水废气治理设施运行费用除以行业工业增加值，作为环境规制强度的代理变量。由于《中国环境统计年鉴》和《中国环境统计年报》中仅有分行业废水废气治理设置运行费用，而没有分行业固体废弃物治理设施运行费用，故本文以行业的废水和废气治理设施运行费用之和，除以行业工业增加值，作为环境规制强度的代理变量。

《中国工业经济统计年鉴》自2008年开始不再披露分行业的工业增加值，本文根据国家统计局公布的各工业行业工业增加值增速和各行业PPI指数，推算出2008年到2014年各工业行业的工业增加值。

值得注意的是，《中国环境统计年鉴》和《中国环境统计年报》没有各行业的工业增加值，仅含工业总产值，且其统计调查的行业企业数量与《中国工业经济统计年鉴》并不相同。为了保证统计口径的一致性，本文将《中国工业经济统计年鉴》中的各行业工业增加值（2008年以后为上文推算的增加值，统计口径一致），按《中国环境统计年鉴》和《中国环境统计年报》中的工业总产值，占《中国工业经济统计年鉴》中的工业总产值（2012年后为工业销售产值）的比例进行调整，作为行业废水废气治理设施运行费用的平减因子。

（二）模型设定

为了检验受环境规制影响的企业，其政治关联对企业投资效率的影响，本文构建以模型（2）为基础的模型进行检验：

Abseinvi,tor Overinvi,tor Underinvi,t=β0+β1Dcoscorei,t+β2Eri,t+β3Dcoscocrei,t*Eri,t+β4Fcfi,t+β5Soei,t+β6Owner1i,t+ β7H10indexi,t+β8Nboardi,t+β9Indboardi,t+β10Top3salaryi,t+ β11Llevi,t+β12Roai,t+ΣYear+εi,t（2）

模型（2）的变量描述如表1所示，其中环境规制强度变量Er分别使用Er_hpind和Er_exp两种不同的方法度量。

表1 主要变量定义

本文主要考察政治关联（Dcoscore）与环境规制强度变量（Er_hpind或Er_exp）的交互项系数是否显著小于0。如以全样本的投资效率（Abseinv）为被解释变量，交互项系数显著小于0表明企业受到的环境规制越严格，政治关联越有助于其提高投资效率；如以投资过度样本的投资过度程度（Overinv）为被解释变量，交互项系数为负则表明政治关联有助于抑制其投资过度；如以投资不足样本的投资不足程度（Underinv）为被解释变量，交互项系数为负则表明政治关联有助于缓解企业的投资不足。

借鉴Richardson（2006）、Firth等(2008)、程新生等（2012）、刘行和叶康涛（2013）的处理，本文还在模型（2）中分别控制了企业自由现金流、实际控制人性质、股权治理结构（第1大股大持股比例、前10大股东制衡度）、董事会治理结构（董事会规模、独立董事占董事会人数比例）、高管薪酬激励、债权人治理（长期负债率）和公司规模等控制变量。

（三）样本选择与数据来源

表2 样本行业分布表

考虑到2015年的分行业环境规制相关数据尚未公布，故本文以“十五”规划的2001年为研究时间起点，截止到2014年止，对样本行业的选择，由于我国环境规制的主要行业为工业企业，且行业环境治理的公开数据仅包括工业行业数据（参见各年的中国环境统计年鉴或年报）。故样本的选择限定在工业行业上市公司。另考虑到风力、水力和太阳能发电等清洁能源发电与火力发电，在能耗污染和环境规制上具有显著的不同，而上述不同类型的发电企业在国展经济行业分类中却同属于“电力、热力的生产和供应业”，为此本文亦删除了主营为风力、水力和太阳能发电等清洁能源发电企业。最后还删除数据缺失和上市当年的样本，最终获得13118个公司的样本。以国家环保部2008年在《上市公司环保核查行业分类管理名录》中界定的重污染行业，为依据进行分析，其样本分布如表2所示。

除上文对环境规制强度和政治关联数据来源进行说明外，本文的财务数据、公司治理数据均来自于国泰君安数据库，并对财务数据进行了1%分位的Winsor处理。

四、实证检验结果与分析

（一）描述性统计

表3 主要变量的描述性统计

表3为主要变量的描述性统计。本文同时对重污染行业样本与非重污染行业样本，在主要变量方面进行了均值T检验。从表3可知，重污染行业和非重污染行业在主要变量方面均存在着显著性差异，表明我国的环境规制对企业各方面的影响非常大。值得注意的是，以行业废水废气治理设施运行费用除以行业工业增加值，作为环境规制强度变量（Er_exp），在重污染行业与非重污染行业存在着约4倍的均值差异，表明本文选择行业废水废气治理设施运行费用除以行业工业增加值作为环境规制强度变量是合适的；重污染行业的政治关联（Dcoscore）强度亦显著大于非重污染行业，说明在环境规制背景下，企业对政府掌握的资源的依赖性，及其政治关联对重污染行业企业的价值所在；重污染行业无论是在非效率投资（Abseinv）、投资过度（Overinv）还是投资不足（Underinv）程度均显著大于非重污染行业，一定程度上反映了环境规制对企业投资效率的整体负面影响，这与本文的研究假设1相吻合；在长期负债率方面，重污染行业亦显著高于非重污染行业，说明重污染行业对银行融资的严重依赖性。

（二）回归检验结果

1.全样本回归分析

表4 环境规制、政治关联对投资效率的全样本回归

表4为所有工业行业上市公司全样本回归检验。表4的第（2）～（4）列使用了是否为国家环保部界定的重污染行业作为环境规制强度变量（Er_hpind），第（5）～（7）列使用了行业废水废气治理设施运行费用除以行业工业增加值，作为环境规制强度变量（Er_exp）。根据表4，本文发现两种不同的环境规制强度变量系数始终显著大于0，表明环境规制整体上降低了企业的投资效率，验证了本文的假设1，即受环境规制越严格的企业，其投资效率越低。

本文亦发现政治关联变量（Dcoscore）在回归方程中没有引入政治关联与环境规制强度变量交互项（Er_hpind*Dcoscore或Er_expreg*Dcoscore）时，均显著小于0，表明政治关联能提升企业的投资效率。但在考虑到政治关联与环境规制强度交互影响时，政治关联变量系数不再显著，而政治关联与环境规制强度的交互项系数则在1%的水平显著为负，表明政治关联对投资效率的影响，主要在受环境规制严格的企业起作用，亦验证了本文的假设2：受环境规制越严格的企业，政治关联越有助于提高其投资效率。

在控制变量方面，实际控制人产权性质（Soe）系数显著为负，表明国有企业的投资效率更高，国有企业获得的扶持性信贷补贴使得国有企业在投资效率上优于非国有企业，这种情况在货币紧缩时表现得更为明显；长期负债率（Llev）系数显著为正，表明银行等长期债权人对企业投资的治理效率没有起到应有正面作用。

2.分投资过度与投资不足样本的回归分析

表5为分投资过度和投资不足的样本回归结果。本文发现无论在投资过度还是投资不足样本中，环境规制强度变量的系数均显著为正，表明环境规制不仅推动了受规制企业的投资过度，还是造成企业投资不足的原因，从而进一步验证了本文的研究假设1。同样在投资过度和投资不足样本中，环境规制与政治关联的交互项系数均显著为负，表明在受环境规制越严格的企业，政治关联越有助于抑制其投资过度和投资不足行为，检验了本文的研究假设2。

表5 分投资过度与投资不足的样本回归结果

3.分重污染与非重污染行业样本的回归分析

表6为分重污染行业与非重污染行业样本的回归结果。重污染与非重污染行业的划分以国家环保部对重污染行业分类为标准。从表6可知，在重污染行业样本中，政治关联系数在1%的水平上显著为负，表明政治关联对重污染行业企业的投资效率有提升作用；但是在非重污染行业样本中，政治关联的系数并不显著。说明政治关联对企业投资效率的促进作用主要发生在重污染行业，进一步验证了本文的研究假设2。

4.分时间段的样本回归分析

近年来，我国环境规制强度变化的一个分水岭在于“十一五”规划期。在“十五”期间（2001～2005年），我国的环境规制实施强度相对较弱，环境保护计划指标没有全部实现，如在2005年二氧化硫排放量比2000年增加了27.8%，化学需氧量仅减少2.1%，未能完成分别削减10%的控制目标。主要污染物排放量远远超过环境容量，环境污染严重（参见2007年11月的国务院《国家环境保护“十一五”规划》）。为此我国在“十一五”期间（2006～2010年），首次将主要污染物排放总量显著减少作为经济社会发展的约束性指标，着力在认识、政策、体制和能力等方面取得重要进展。在此期间，除了加大主要污染物总量控制的约束性指标外，还推出绿色信贷和强化绿色证券政策，从外部融资方面对重污染行业企业进行规制与引导。到“十一五”期间结束时，化学需氧量、二氧化硫排放总量比2005年分别下降12.45%、14.29%，超额完成减排任务，“十一五”环境保护目标和重点任务全面完成（参见2011年12月的国务院《国家环境保护“十二五”规划》）。到“十二五”期间，我国的环境规制继续保持高压政策，且淘汰落后产能政策强度有加大的趋势。因此根据研究假设我们可以预期，政治关联在环境规制强度整体较强的“十一五”和“十二五”期间，其发挥的政治目标、风险控制和资源获取优势的作用机理更为显著，而在“十五”期间则不太明显。故预期政治关联有助于受环境规制的企业在“十一五”和“十二五”期间提高投资效率；而在“十五”期间，这种作用可能不显著。

表6 分重污染与非重污染行业样本的回归结果

表7 分时间段的样本回归分析

表7为分时间段的样本回归分析。从表7可知，环境规制强度系数显著为正（除Er_expreg系数在“十二五”不显著外），验证了本文的假设1。另外在“十五”（2001～2005年）期间，政治关联与环境规制强度的交互项系数均不显著；而在“十一五”和“十二五”期间，政治关联与环境规制强度的交互项系数均显著为负，表明在越严格的环境规制背景下，政治关联对企业投资效率的正面影响越显著，进一步验证了本文的研究假设2。

5.分产权性质的样本回归分析

已有的研究表明，政府对国有企业有着较强的干预动机。政府通过国有产权纽带，实现其促进当地经济发展、GDP和就业等目标，但政府对非国有企业的干预力度则较弱，非国有企业较少地承担着政府的多重目标，并且政府通过产权纽带和政治关联两种渠道影响着企业的投资行为，以实现其政治目标，且政治关联对国有企业的影响强于对非国有企业的影响，原因在于非国有企业追求的目标为财富最大化，其建立政治关联的主要目的在于获得信贷资源和政府帮助。因此可预期对于受环境规制越严格的非国有企业，政治关联有助于减少企业在环境规制下的融资约束和政策风险，从而避免企业的投资不足。但对于投资过度方面而言，由于环境规制对市场集中度产生一定促进作用（Millimet等，2009），特别是具有“命令-控制”型规制工具特征的淘汰落后产能政策，在提高进入壁垒和新增投资门槛时，迫使落后产能强制性地退出市场，将加速市场集中度进程，可能由此诱发在位企业的固定资产投资过度行为。而非国有企业建立政治关联的主要目的不在于为实现政府的政治目标，因此可认为，对于受环境规制越严格的非国有企业，政治关联对抑制企业的投资过度行为并不显著。

对于国有企业而言，实现政府政治目标的重要性非常明显，往往构成了国有企业的政治任务。政府环境规制的政治目标在于节能减排，实现经济转型发展。因此对于受环境规制越严格的国有企业而言，政治关联将结合国有产权纽带进一步约束企业向重污染行业领域的投资过度，以减少政治和社会压力。结合政治关联和国有产权的资源获得优势对减少投资不足的帮助，本文认为，对于受环境规制越严格的国有企业，政治关联将显著抑制企业的投资过度行为，且减少企业的投资不足。

为考察在环境规制背景下，政治关联对不同产权性质企业投资效率的影响，本文分产权性质对国有和非国有企业分别进行回归分析，表8为实际控制人产权性质为国有企业的回归结果，表9为实际控制人产权性质为非国有企业的回归结果。

从表8可知，国有企业无论是在总样本、还是在投资过度样本或投资不足样本，政治关联与环境规制强度的交互项均显著为负，表明在受环境规制越严格的国有企业，政治关联越有助于其提高投资效率。此结果进一步表明，政府通过产权纽带和政治关联双重渠道，实现了环境规制的目标，即约束了重污染行业企业的投资过度，旨在推进整个经济的转型发展。另一方面，政治关联降低了企业的投资不足，说明政治关联的环境规制风险控制与获取资源优势的作用机理，在国有重污染行业企业中依然发挥作用。

表8 国有企业的样本回归结果

从表9可知，在非国有企业总样本中，政治关联与环境规制强度的交互项系数并不显著。但值得注意是的，在非国有企业的投资不足样本中，上述交互项系数则显著为负，表明政治关联获得资源优势和风险控制的作用机理在非国有重污染行业企业发挥着作用；在非国有企业的投资过度样本中，交互项系数不显著，说明政治目标的作用机理并没有起到作用，这点与非国有企业政治关联的主要目标在于实现财富最大化而非政治目标有关。由于环境规制促进了行业集中度，有利于具有资源优势的企业扩张市场份额，因此，非国有重污染行业企业在政治关联的资源获取优势和风险控制作用机理下，较少有动机抑制其投资过度行为。

表9 非国有企业的样本回归结果

五、研究结论

本文以“十五”到“十二五”期间的工业企业上市公司为总体研究样本，从环境规制背景视角，考察了政治关联对企业投资效率的影响。在理论分析框架中，本文首先分析了环境规制对企业投资过度与不足的影响，并进一步结合政治关联的政治目标、风险控制和资源获取优势三个作用机理，对企业投资过度和投资不足的影响方向进行了论证。本文认为，为了实现政府的环境治理与经济转型目标，政治关联的政治目标作用机理有助于抑制受环境规制企业的投资过度行为；而风险控制降低了企业的环境政策与监管风险，资源获取优势提高了企业投资立项审批通过率和融资便利，因此政治关联的风险控制和资源获取优势作用机理有助于减少受环境规制企业的投资不足行为。

基于上述的理论分析，本文首先使用Richardson（2006）模型计算出各公司各年度的投资效率。在此基础上，分别从总样本、投资过度和投资不足子样本考察政治关联与环境规制强度变量的交互作用对企业整体投资效率、投资过度和投资不足的影响。研究发现尽管环境规制整体上降低了企业的投资效率，但政治关联则有助于提高受环境规制严格的企业的投资效率、抑制其投资过度和减少投资不足行为。本文亦从重污染行业和非重污染行业企业两个子样本进行分析，发现政治关联对重污染行业企业的投资效率有促进作用，而对非重污染行业企业没有显著影响。

本文进一步考察了在不同期间环境规制与政治关联的交互作用对企业投资效率的影响，发现在“十一五”和“十二五”期间，政治关联与环境规制的交互作用对企业投资效率有显著促进作用，而在“十五”期间则没有影响。究其原因，在于从“十一五”期间开始，我国的环境规制强度明显升级，随着绿色信贷、主要污染物总量控制的约束性指标等环境规制政策推出和绿色证券政策的加强，政府的节能减排和经济转型政治目标的重要性大幅提升，政治关联服务于政治目标的作用抑制了企业的投资过度；而环境规制强度在“十一五”和“十二五”期间整体加强，使得政治关联的环境规制风险控制和资源获取优势的重要性凸现，从而有助于减少企业的投资不足。

本文最后还分析了环境规制与政治关联的交互作用对不同所有制企业投资效率的影响。研究发现，不同于非国有企业的政治关联目标在于财富最大化，国有企业的政治关联则受到环境规制政治目标的约束，使得政治关联对受环境规制严格的国有企业，在投资过度方面有抑制作用，而对非国有企业没有显著影响，但无论是国有还是非国有企业，政治关联均有助于减少企业的投资不足程度。

[1]田利辉,张伟.政治关联影响我国上市公司长期绩效的三大效应[J].经济研究,2013,(11):71～86.

[2]喻坤,李治国,张晓蓉,徐剑刚.企业投资效率之谜:融资约束假说与货币政策冲击[J].经济研究, 2014,(5):106～120.

[3]张亦春,李晚春,彭江.债权理对企业投资效率的作用研究——来自中国上市公司的经验证据[J].金融研究,2015,(7):190～203.

F275.5

A

1006-169X（2017）02-0019-10

国家自然科学基金“环境规制、企业外部关系构建与投资行为研究”（71362017）；国家自然科学基金“制度环境、公司治理与投资效率”（71262018）。