本站原创摘 要 ：以2004―2009 年间701家上市公司为样本,研究政府干预、政治关联对企业非效率投资行为的影响.研究发现：政府干预一方面会加剧有自由流量公司的过度投资,对国有企业过度投资的影响更为严重；另一方面可以有效地缓解融资约束企业的投资不足,尤其是国有企业的投资不足.这说明,出于自身的政策性负担或政治晋升目标,政府会损害或支持所控制的企业,这为政府“掠夺之手理论”和“支持之手理论”提供了实证支持.我们还发现,政治关联与过度投资和投资不足均负相关,这表明,政治关联可以作为法律保护的替代机制来保护企业产权免受政府损害并为企业谋取利益.
关 键 词 ：政府干预 政治关联 过度投资 投资不足
一、引言
中国经济发展中一个最重要的问题是企业投资的效率问题,然而中国企业的投资效率不容乐观：在Gugler等（2004）研究的61个样本国家中,中国上市公司的投资效率排倒数第5位[1]；辛清泉等（2006）的研究表明,1999-2004年间中国上市公司的资本投资回报率仅为2.6％,远低于当时5％左右的银行贷款利率[2]；徐玉德和周玮(2009)则测度了中国上市公司2000-2008年的投资效率,发现其投资收益仅为投资成本的一半左右[3]；张功富和宋献中（2009）的实证研究发现,近40％的上市公司过度投资,幅度为期初固定资产净值的24.7％,60％的上市公司投资不足,幅度为期初固定资产净值的13.1％[4].是什么导致了中国上市公司投资效率如此低下呢?
研究者从股权结构（张翼和李辰,2005）[5]、债务的治理功能（童盼和陆正飞,2005）[6]、预算软约束（朱红军等,2006）[7]、经理人薪酬（辛清泉等,2007）[8]、管理者背景特征（姜付秀等,2009a）[9]以及管理者过度自信（姜付秀等,2009b）[10]等多个角度对企业过度投资或投资不足的影响因素进行了实证检验,发现这些因素对于企业投资行为均有不同程度的影响.然而,在研究中国企业的投资行为时,仅仅考虑上述因素的影响是不够的,还要考虑中国转型经济这一特殊制度背景的影响, 这种制度背景的最明显表现就是“政府干预”.因此,一些学者开始尝试从政府干预的视角来研究中国企业投资行为.例如,杨华军和胡奕明（2007）以沪深交易所的非金融类企业2000~2004年的数据为样本,考察了地方政府干预对企业过度投资的影响,发现,地方政府干预显著地加剧了过度投资[11].梅丹（2009）的研究表明,直接的政府干预是导致国有上市公司过度投资的直接成因[12].张洪辉和王宗军（2010）的实证研究发现,政府干预程度与企业过度投资水平正相关,而且,国有上市公司的过度投资是由政府将其公共目标内部化到其控制的企业的结果[13].Chen等（2010）以2001－2006年中国上市公司为样本的实证研究发现,国有企业的投资支出对投资机会的敏感度更弱,政治关联更显著地降低了国有企业的投资效率[14] .但是,这些文献只研究了政府干预对企业过度投资的影响,没有考察政府干预对企业投资不足的影响,而且,他们没有进一步研究不同类型终极控制人控制的企业非效率投资受政府干预影响的差异.同时,他们也没有研究在我国法律保护水平普遍较低的情况下,具有政治关联是否可以作为法律保护的一种替代机制来保护企业免受政府的掠夺.
根据樊纲等（2010）的研究,我国不同省份之间的政府对企业干预的程度存在明显的差异[15].政府干预是否会影响以及如何影响企业的过度投资或投资不足呢?这种影响在不同类型终极控制人控制的企业间是否存在差异呢?企业是否会寻求政治关联来减轻政府干预对企业投资的负面影响呢?本文以2004－2009年间沪深701家上市公司为样本对这些问题进行实证检验.检验结果表明,地方政府干预一方面加剧了有自由流量企业的过度投资,另一方面则缓解了融资约束企业的投资不足；国有企业过度投资受政府干预的影响显著更强,但地方国有企业的过度投资受政府干预的影响显著更弱；政治关联与企业过度投资和投资不足均显著负相关,在非国有企业样本组中表现得更加明显.这表明,政府干预不只是“掠夺之手”,还可能是“援助之手”.
本文的主要贡献主要体现在以下两个方面：⑴为政府“两手论”均提供了新的证据.政府“两手论”认为,政府干预企业的这只“看得见的手”既可能是一只“帮助之手”,也可能是一只“掠夺之手”(Shleifer和Vishny,1998)[16].本文的研究表明,一方面,政府官员为了自己的政策性负担和政治晋升目标会干预有自由流量的企业过度投资,另一方面,对于有投资机会但资金不足的企业,政府干预则有助于缓解企业的投资不足.⑵从企业非效率投资的视角丰富了关于政治关联作用的相关研究.本文的研究表明,政治关联一方面可以减轻政府干预对企业过度投资的负面影响,另一方面可以加强政府干预对企业投资不足的缓解作用,因此政治关联是企业在我国法律保护水平普遍较低的情况下,作为法律保护的一种替代机制来保护企业免受政府的掠夺并为企业谋取利益.
其余部分的结构安排如下：第二部分在理论分析的基础上,提出实证研究检测设；第三部分是实证研究设计；第四部分为实证检验的结果及分析；最后一部分为研究结论.
二、理论分析与研究检测设
(一)政府干预与企业非效率投资
为了克服市场失灵,解决自然性垄断、公共物品以及外部性问题,政府应该对经济进行干预和调控.关于政府干预企业经营活动的作用,存在“帮助之手”（helping hand）和“掠夺之手”(grabbing hand)两种检测说.前者认为,企业作为市场经济中一个个独立的个体,其活动具有一定的盲目性和逐利性,政府的主动干预可以矫正企业的错误行为,从而起到了扶持企业发展的作用.后者则认为,政治家们的目标可能并不是社会福利的最大化,而是追求自己的私利,运用他们的权力来维护自己的地位,将资源配置给自己的政治支持者,打击政敌,中饱私囊,以牺牲公共福利为代价.由于政府对于其所辖企业同时具有政治利益和经济利益的索求,可能通过政治干预的掠夺之手和监督经理及优惠待遇的帮助之手来追求其效用的最大化,因此政府这只“看得见的手”既可能是“帮助之手”,也可能是“掠夺之手”(Shleifer和Vishny,1994a)[17].
与西方发达国家的政府相比,中国地方政府有更强的动机对企业的经营活动,尤其是企业投资行为进行干预,这是因为：首先,地方政府承担着促进经济发展、增加财政收入、改善社会福利及维持社会稳定的现实任务.就短期而言,企业新增投资无论是否有效益,均可以有效地增加地方GDP、财政收入（主要是流转税收入）以及就业,进而促进地方经济发展,维持社会稳定,从而有利于地方政府实现其政治目标.其次,地方政府官员有其个人利益,还有其政治晋升诉求.由于政府考核其政绩的重要指标就是GDP和财政收入(周黎安,2004, Li和Zhou,2005)[18, 19],为在激烈的晋升博弈中胜出,地方政府官员有强烈的动机干预所辖企业扩大投资来增加地方GDP和财政收入.
同时,与西方发达国家的政府相比,中国地方政府有强的能力干预企业的投资行为.首先,各级政府是国有企业的所有者,对一些大型国有企业拥有绝对的控制权,可以以大股东的身份直接控制企业的重大决策,当然包括投资决策；其次,在2004年《国务院关于投资体制改革的决定》实施之前,我国的投资项目管理是以立项审批为核心,任何投资项目,不分资金来源、不分项目性质,都一律按投资规模大小分别由各级政府及有关部门先批准立项后方可实施.企业投资项目的审批制为政府干预企业投资提供了便利的条件,政府部门可以从政府利益的角度支持或阻挠企业的投资.2004年的投资体制改革可以在很大程度上削弱政府干预企业投资的能力,但由于其它政府改革配套措施没有跟上,又缺乏将政策落到实处的具体手段, 加之地方政府对资本、土地等重要资源还拥有着相当程度的控制权, 企业的投资决策过程仍然会受到地方政府很大的影响(田伟,2007)[20].第三,即使对于非国有企业,政府依然有能力干预企业的投资活动,因为政府可以利用行政权力直接或间接创造投资项目产品的市场需求,缓和市场竞争带来的经营风险,或利用行政权力直接为企业提供资金补贴或融资便利,降低企业融资的财务风险及资金成本.
由于扩大投资无论对于地方政府的政治目标还是对于地方政府官员的个人私利都是有利的,因此,我们预期,对于拥有自由流量的企业,地方政府干预会加剧其过度投资,而对于拥有投资机会但又缺乏资金的企业,地方政府会通过干预银行贷款、提供财政补贴、优惠提供土地等措施缓解融资约束企业的资金紧张状况,帮助企业扩大投资.基于此,本文提出以下检测设：
检测设1：政府干预程度会与企业过度投资正相关,与企业投资不足负相关.
然而,对于不同终极控制人控制的企业而言,其投资受地方政府干预的影响也应存在一定差异.政府是国有企业的股东,可以通过国有企业的股东大会控制企业的重大投资决策,政府还掌握着国有企业经营者的任免权,因此,可以预期,国有企业的投资行为受政府干预的影响程度更大.由于企业扩大投资总是有利于政府的目标,因此,可以预期,与非国有企业相比,政府干预会导致国有企业更严重的过度投资,更少的投资不足.
同为国有企业,企业和地方企业的投资行为受地方政府干预的影响也应存在差异.尽管地方政府并不是企业的“顶头上司”,然而,由于地方政府掌握着土地等投资所需的重要资源,况且企业毕竟生活在“人家的地盘上”,因此,企业的投资行为也会受到地方政府干预的影响.但这种影响毕竟是间接的,因为作为地方国有企业的最终控制人,地方政府对地方企业的投资活动有着充足的影响力.可以预期,与企业相比,地方政府干预会导致地方国企更严重的过度投资,更少的投资不足.
综合上述分析,本文提出以下检测设：
检测设2：与非国有企业相比,政府干预与国有企业过度投资具有更强的正相关关系,与国有企业的投资不足具有更强的负相关关系.
检测设3：与国有企业相比,政府干预与地方国有企业的过度投资具有更强的正相关关系,与地方国有企业的投资不足具有更强的负相关关系.
(二)政治关联与企业非效率投资
企业高管通常会花费时间和金钱与政府官员建立关系,以减少政府干预给企业带来的负面影响,同时为私人或企业谋得利益.国内外的许多研究表明,政治关联确实可以给相关企业带来很多好处.相对于没有政治关联的公司而言,政治关联公司有更高的银行贷款率、更优惠的利率和税率、更高的市场占有率(Faccio,2006)[21],更长的债务期限结构(Fan等,2007)[22],面临更少的管制障碍(Desai和Olofsgard,2008)[23],可以获得更高的股票发行,更低的抑价,更低的发行成本(Francis等,2009)[24],更多的财政补贴,从而使企业有更多、更好的投资机会和更充足的资金,显然,这些均有利于企业扩大投资.然而,由于过度投资会损害企业价值,有政治关联的企业高管会尽量避免政府干预导致的过度投资,融资约束企业高管则会利用政治关系为企业争取更多、更优惠的贷款、财政补贴等资金以缓解企业投资不足.因此,提出检测设4：
检测设4：政治关联与企业过度投资和投资不足均负相关.
不同性质的企业建立政治关联的动机是不同的,因此,政治关联对不同终极控制人控制的企业的投资行为也应有不同的影响.由于非国有企业的写作技巧问题相对更小,因此,相对于国有企业而言,非国有企业的高管建立政治关联更多地是为了给企业谋取利益,而较少为了高管个人私利.我们可以预期,相对于国有企业,非国有企业的政治关联可以使其减轻政府干预导致的过度投资,更大程度地缓解企业的投资不足.
与企业相比,地方国有企业的政治关联使企业可能更多地受政府干预的影响.对于有自由流量的企业而言,有政治关联的地方国有企业被要求更多地投资以实现政府目标；对于融资约束企业而言,政治关联则能帮助其争取到更多、更优惠的贷款和再融资便利,从而可以有效地缓解其投资不足.因此,我们可以预期,与企业相比,地方国有企业的政治关联将减少过度投资,缓解投资不足.
综合以上两方面的分析,提出以下检测设：
检测设5：与国有企业相比,非国有企业建立的政治关联可以更有效地抑制政府干预导致的企业过度投资,同时可以强化政府干预缓解企业投资不足的积极作用.
检测设6：与企业相比,地方国有企业的政治关联加剧了政府干预导致的企业过度投资,同时可以强化政府干预缓解企业投资不足的积极作用.
四、实证研究设计
(一)样本选择
为检验上述检测设,本文以2001年以前上市的沪深上市公司为初始样本,按以下标准进行筛选：⑴剔除金融行业上市公司；⑵剔除样本期间被ST、PT等的公司；⑶剔除数据异常和相关指标缺失的公司.经过筛选,本文最终样本为701家公司在2004－2009年间的4206个观测值.
之所以选择2004年－2009年作为研究期间,主要是因为中国证监会于2004 年12 月13 日发布“关于修订《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第2 号＜年度报告的内容与格式＞》的通知(2004)”,强制要求上市公司披露“现任董事、监事、高级管理人员的主要工作经历和在除股东单位外的其他单位的任职或情况”.2004 年之前的年度,公司对高管简历往往披露语焉不详、缺失甚多,难以确保政治联系的数据质量.选择2001年以前上市的公司是为了避免IPO募集资金对企业投资行为的非正常影响.
本文所使用的公司财务数据全部来源于深圳市国泰安信息技术有限公司提供的股票市场研究数据库（CAR）.所有数据处理和统计分析工作均在Excel2003和Stata11.0统计分析软件中进行.
(二)主要变量设计及其数据来源
1.企业非效率投资――过度投资和投资不足变量设计
Hayashi(1982)在完美资本市场检测设下证明了最优投资率是边际Q（投资机会变量）的函数,即投资机会是投资率唯一的决定因素[24].然而,现实的资本市场并不完美,写作技巧问题和信息不对称分别使得企业可能过度投资和投资不足.基于此,我们曾(张功富和宋献中,2009)采用向量自回归模型构建了一个衡量偏误更小的投资机会变量――边际Q,并以模型(1)对沪深工业类上市公司2001－2006年间的非效率投资程度进行了实证度量,可靠性检验结果表明,该度量结果可以较为准确地反映上市公司非效率投资程度[3].
其中,Iit为投资支出,FQ为反映企业投资机会的边际Q.模型回归得到的因变量（Iit）的预测值为最优投资率,而模型回归后得到的正残差则表明实际投资超出最优投资的部分,即过度投资；负残差则表明实际投资低于最优投资的部分,即投资不足.
本文也将采用该方法以模型(1)对样本公司分年度分行业回归后得到的正负残差作为企业非效率投资的变量值.
2.政府干预变量的设计
概括起来,现有文献用来衡量政府干预的变量有以下六个：⑴樊纲等（2010）编制的我国各地区“减少政府对企业的干预”得分指标[14]；⑵企业是否为政府直接控股；⑶实际控制企业的政府的行政级别；⑷地方财政状况和失业率水平；⑸世界银行（2007）基于对企业主要管理者花在与政府部门和人员打交道的时间占其工作时间比重的调查数据编制的“四家主要政府机构对企业的干预时间” [25]；⑹企业所在行业是否为管制行业.
上述替代变量中,⑵、⑶、⑷和⑹均只从某一个方面衡量政府干预,不够全面和综合,只有⑴和⑸比较全面、综合地衡量政府的干预水平,但世界银行的调查数据仅为2005年的数据,只有樊纲等编制的地方政府干预指数具有多年连续数据.由于本文的样本数据为面板数据,因此,采用樊纲等（2010）编制的各地区“减少政府对企业的干预”指标作为政府干预的替代变量[15].由于樊纲等（2010）尚未公布2008－2009年的数据,因此,这两年的数据以2007年数据为基础,按前五年的变化趋势进行调整[15].为了使政府干预指数大小与政府干预强度呈正向关系, 有利于检验结果的表述,将“减少政府对企业的干预”得分乘以－1后作为政府干预变量（Gov）,因此,Gov越大,政府干预越严重.
3.政治关联变量的设计
关于政治关联,学术界目前并无一致的替代变量, Faccio（2006）认为只要公司的控股股东或者高管是国会议员或某位高管与政党有紧密联系就认为公司具有政治关联[21].Fan等（2007）对中国上市公司的研究,则根据公司CEO是否曾在或各级地方政府或军队等其他部门任职来判断存在政治关联与否[22].吴文锋等（2008）还考虑了董事长的任职情况[27].考虑到中国的实际情况,除了曾经在政府部门任职外,民营企业高管还可以通过进入人大、政协等方式获取政治资源,因此,本文认为若公司董事长或总经理现在或曾经在政府、地方政府部门、军队任职,或现在或曾经是人大代表或政协委员,则认为公司具有政治关联关系.
这些有关政治关联的信息来自于CAR公司治理结构数据库的公司高管个人资料数据库,包括企业自上市以来的历任董事长、高级管理层和董事会成员的个人简历及其他相关信息.首先查找公司该年度的董事长和总经理,然后阅读他们的简历,查找在当年或以前年度他们是否担任了政府或军队官员、人大代表或政协委员.通过手工整理和判断过程,得到企业政治关联的数据.
(三)模型构建
除前述检测设中所涉及的政府干预、政治关联、政府控制外,根据有关文献,影响企业非效率投资的主要因素包括以下四大类：⑴经理与股东之间的写作技巧冲突,主要用企业管理费用率（AC）来衡量；⑵大小股东之间的写作技巧冲突,主要以大股东资金占用（OR）来衡量；⑶企业的融资约束状况,主要以增加贷款的可能性（DLT-Loan）、经营净流量（OCF）、持有量（Cash）、规模（Size）衡量；⑷其他,主要是行业差异和时间差异以及金融危机对企业投资的影响（Cris）.
基于上述分析,为检验前述检测设,本文建立以下基本的计量模型：
其中：OI为过度投资,UI为投资不足；Firm为根据企业终极控制性质或层级对企业的分类,包括是否国有企业的虚拟变量（SOE）以及是否地方国有企业的虚拟变量（Local）.
模型中各变量的定义见表1.
(四)回归方法
为充分利用时间序列和截面两方面的数据特征,在估计时采用平行面板数据模型,其优点在于可通过一定的估计方法,克服两种数据中容易出现的异方差、多重共线性、序列相关和自相关性,使估计结果更有效.在回归时本文采用了一种既可以控制异方差和自相关,又可以控制固定效应、适用于“大N小T”型面板数据的截面相关稳健标准误方法（SCC） .为缓解离群值对参数估计的影响,对属于连续型的解释变量在其分布的第1及99百分位上的观察值进行缩尾调整（Winsorize）处理.
五、实证检验与结果分析
(一)描述性统计结果分析
根据表2提供的主要变量的描述性统计分析结果可知,样本期间上市公司投资率平均为期初固定资产净值的7％,除2007年有所反弹外,基本上呈逐年下降趋势,尤其是2008年以后下降幅度更大,这主要是受爆发于2008年的国际金融危机的影响,与我们此前（张功富,2010）的发现一致[29].企业过度投资和投资不足平均分别为期初固定资产净额的12％和6％,2008年以前基本上呈逐年增加的趋势,金融危机爆发后企业过度投资减少了,投资不足也得到了缓解,后者可能是得益于政府4万亿的扩大投资政策.政府干预变量Gov逐年减小,表明政府对企业的干预程度在逐年下降,这可能是近几年国家推行转变政府职能的改革所致.平均有31.7％的企业高管具有政治联系, 其中具有政治关联的国有企业比例（32％）略高于非国有企业（30.2％）,而具有政治关联的地方国有企业比例（36％）显著高于国有企业（23％）.
为进一步考察政府干预、政治关联对企业非效率投资的影响,本文分别按政府干预程度、所有权性质、国有企业控制人层级、是否具有政治关联等标准将样本分组,并分别进行过度投资、投资不足的组间均值差异检验.根据表3可知,政府干预严重地区的上市公司过度投资显著大于政府干预程度较轻地区的上市公司,而投资不足的情况则正好相反,政府干预程度严重地区的上市公司投资不足更少,检测设1得到了初步证实.与非国有企业相比,国有企业的过度投资更为严重,但投资不足显著更少；地方国有企业的投资不足程度较企业更严重.过度投资程度在有、无政治关联的企业之间没有显著差异,但有政治关联企业的投资不足程度较无政治关联的企业显著更严重,这与预期不一致,但这种差异可能是由包括政治关联在内的多种因素导致的,因此关政治关联对企业非效率投资的影响方向与程度的准确结论需参考多元回归结果确定.
(二)回归结果分析
1.政府干预、政府控制与企业非效率投资的回归结果分析
表5列示了基本计量模型⑵的回归结果.以过度投资（OI）为被解释变量的模型2.1～2.3的回归结果显示,政府干预变量Gov的系数为负,其中在模型2.1和2.3中的系数的显著水平为1％,这表明,政府干预越严重,上市公司的过度投资越多.以投资不足（UI）为被解释变量的模型2.4～2.6的回归结果显示,Gov的系数为负,其中在模型2.4和2.5中的系数的显著水平分别为1％和5％,这表明,政府干预越严重,上市公司的投资不足程度越轻.因此,检测设1得到了证实：对于有自由流量的企业,政府干预企业过度投资,表现为“掠夺之手”；对于融资约束企业,政府干预则缓解了企业投资不足,表现为“帮助之手”.
在以OI为被解释变量的模型2.2中,是否为国有企业的虚拟变量SOE及其与政府干预变量Gov交乘项的回归系数均显著为正,这表明,与非国有企业相比,国有企业的过度投资更为严重,同时政府干预对国有企业过度投资的影响也更为显著.在以UI为被解释变量的模型2.5中,SOE的回归系数显著为负,表明,国有企业的投资不足程度较非国有企业更轻；Gov及其与SOE的交乘项回归系数均显著为负,表明,与非国有企业相比,政府干预缓解国有企业投资不足的作用更大.因此,检测设2得到了证实：政府干预的“两手”性在国有企业中表现得更明显.
模型2.3的回归结果显示,是否为地方企业的虚拟变量Local回归为正但不显著,而Gov及其与Local交乘项的回归系数显著为负,表明,与企业相比,政府干预会导致地方企业过度投资更少,这与检测设3不一致,这可能是因为：在政府干预更严重的地区,地方国有企业可能承担更多的社会性负担（如超额雇员等）,减少了企业可用于过度投资的自由流量.模型2.6的回归结果显示,Local系数显著为正,这表明,与企业相比,地方国有企业的投资不足情况更为严重.Gov及其与Local交乘项系数均为负且不显著,这表明,与企业相比,政府干预对地方企业的投资不足没有更显著的缓解作用.因此,检测设3没有得到证实.
主要控制变量的回归结果与预期或现有文献的发现基本一致.经理与股东之间的写作技巧冲突变量AC与投资不足正相关,表明企业经理的在职消费减少了企业可用于投资的资金,是导致企业投资不足的原因之一.大股东资金占用OR与OI负相关,与UI正相关,表明大股东资金占用一方面减少了企业自由流量,从而抑制了其过度投资；另一方面减少了企业可用于投资的资金,从而加剧了其投资不足.银行贷款的增加∆,Loan与OI正相关,与UI负相关,表明一些企业向银行取得的贷款用于过度投资,而融资约束企业获得的银行贷款则缓解了其投资不足,由此可知,就企业而言,银行贷款只起到了融资的功能,没有发挥其应有的公司治理功能.金融危机变量Cris与OI显著负相关,表明金融危机的爆发减少了企业的自由流量,从而导致企业过度投资幅度下降.
2.政府干预、政治关联与企业非效率投资的回归结果分析
表6列示了政治关联与企业过度投资、投资不足的回归结果.在以OI或UI为因变量的全部模型中,政治关联变量PC的回归系数均为负,且多数样本组的显著性水平在10％以下,这表明,与没有政治关联的企业相比,政治关联企业的过度投资和投资不足程度均更轻.因此,检测设4得到了证实.在因变量为OI的模型3.1中Gov与PC交乘项的系数为负但不显著,说明就全部上市公司而言,政治关联对于抑制政府干预导致的企业过度投资作用不明显.在因变量为UI的模型2.6中,Gov及其与PC交乘项的系数均显著为负,这表明,整体而言,政治关联可以强化政府干预缓解企业投资不足的作用.
模型2.2和2.3中Gov与PC交乘项回归系数为负但不显著,表明,无论是国有企业还是非国有企业,建立政治关联无法有效地抑制政府干预导致的企业过度投资；模型2.7中Gov与PC交乘项回归系数为负但不显著,但模型2.8中这一系数显著为负,这表明,国有企业建立政治关联对于强化政府干预缓解投资不足的作用并不明显,但非国有企业建立政治关联则可以显著地强化这一作用.因此,检测设5基本得到了证实.
模型2.4中Gov与PC交乘项回归系数显著为负,但模型2.5中这一系数不显著,这表明,对于国有企业而言,政治关联可以有效地抑制政府干预导致的企业过度投资,但对于地方国企而言,政治关联的这种作用并不明显.模型2.9中Gov与PC交乘项回归系数显著为负,但模型2.10中这一系数不显著,这表明,与地方国企相比,企业建立政治关联可以更好地强化政府干预缓解投资不足的作用.这与检测设6不一致,可能的原因是：在政府干预严重的地区,有政治关联的企业能争取到更多的资金,从而可以更好地缓解企业投资不足.因此检测设6没有得到证实.
控制变量的回归结果基本上与预期相同,其中有一些有意义的发现,如国有样本组中OR与OI显著负相关,但在非国有样本组中,OR与OI正相关,表明大股东资金占用减少了国有企业的过度投资,但对于非国有企业的过度投资没有明显的效果.金融危机变量在全部10个模型中的9个模型回归系数为负,唯有模型⑻显著正相关,这表明,金融危机爆发后,非国有企业的投资不足更加严重,这与现实中观察到的大量中小企业倒闭、外资企业撤离现象是一致的.
(三)稳健性检验
为检验上述结果的稳健性,以俞红海等（2010）采用的企业投资变量“（-投资活动净流量－固定资产折旧－无形资产摊销）/总资产”替代本文因变量后进行全部回归,发现回归结果与前述回归结果基本一致[31].为检验研究结果是否对非效率投资度量结果敏感,以Richardson(2006)模型分行业分年度回归后得到本文样本公司的过度投资或投资不足数据,再重做上述回归后,发现回归结果与前述结果基本一致[32].此外,为考察本文研究结果是否对政府干预变量稳健,我们还以世界银行（2007）编制的“四家主要政府机构对企业的干预时间”作为政府干预的替代变量重做上述全部回归后,发现基本结论和表5、表6一致,进一步证明本文结论是稳健的[26].限于篇幅,本文未列表报告全部稳健性检验结果.
六、研究结论
本文以2004―2009年间沪深701家上市公司为样本,研究地方政府干预、政治关联对企业非效率投资的影响.我们认为,由于地方政府承担了较多的政策性负担,以及地方政府官员的政治晋升目标,地方政府有动机和能力干预所辖企业的投资行为,导致企业实际投资偏离企业最优投资水平.实证检验结果证实了以上分析：对于有自由流量的上市公司,政府干预加剧了企业的过度投资,而对于融资约束上市公司,政府干预则缓解了其投资不足.因此,本文同时为Shleifer 和Vishny（1994b,1998）提出的政府“掠夺之手”和“支持之手”理论提供了实证支持[16, 33].
另外,我们还发现：对于有自由流量的非国有企业和企业,政治关联可以抑制企业过度投资；对于融资约束的非国有企业,政治关联可以缓解其投资不足.这表明,当地方政府进行负面干预时,政治关联可以作为法律保护的替代机制来保护企业的产权免受政府的掠夺.但是,我们没有发现,地方国有企业的政治关联对于企业非效率投资有显著的影响,这可能是因为：与非国有企业“刻意追求”的政治关联相比,地方国有企业的政治关联更可能是“被动”的,即地方政府将政府官员被任命至其所控制的企业担任高管.