政治关联与房地产价格：来自中国房地产上市公司的证据(PDF X页)

第32卷第4期经济经纬

Vol.32No.4

2015年7月EconomicSurve

Jul.2015

政治关联与房地产价格

:来

自中国房地产

上市公司的证据

刘辉煌

1，2

1

，刘艳光

(1.湖南大学经济与贸易学院，湖南长沙410006，湖南城市学院，湖南益阳413002)

摘

要:中国房地产市场泡沫会对经济和社会造成严重的负面影响 除了成本过高和需求过热，政治关联也可能是影响房地 笔者基于包含政治关联的房地产价格决定模型，产价格泡沫的形成的重要因素利用2002年2012年房地产上市公司面板数据，检验了政治关联对房地产价格的影响 研究发现:政治关联对房地产企业融资具有有利影响，并且这种有利影响在不同所有制的房地产企业中表现形式不同;政治关联不仅对房地产价格有直接影响，而且通过土地供应计划和财政金融政策对房地产价格产生间接影响

关键词:房地产价格;政治关联;企业融资;土地供应计划;财政金融政策

基金项目:国家社会科学基金重大项目(07&ZD017);湖南省社科基金重点项目(08GZDZ10)

63-)，作者简介:刘辉煌(19男，湖南湘潭人，教授 博士生导师，主要从事开放经济与服务贸易 对外投资与低碳经济等领域90-)，的研究;刘艳光(19女，河南新乡人，硕士研究生，主要从事产业经济 房地产经济理论研究 中图分类号:F293.3

文献标识码:A

文章编号:1006-1096(2015)04-0085-06

收稿日期:2014-06-30

DOI:10.15931/http://www.77cn.com.cnki.1006-1096.2015.04.015

一 问题的提出及文献综述

政治关联是近年来经济学研究的热点问题之一 国内外研究表明，政治关联无论在发达国家还

是发展中国家都是一种普遍存在的现象，并且对企业运营 企业价值 企业财务等方面产生着深远的影响 目前国内外学者对政治关联的内涵并没有统一o(2006)认为，界定 Facci公司的大股东或者高管

是议员 大臣或者与政府首脑或政党关系密切，该公司就拥有较为持续的政治关联

政治关联不同于腐败和贿赂 Faccio等(2006)指出，政治关联在法律层面上是完全合法的，它是企业通过政治关联的高管影响政府部门以获取其他企业所不具有的优势 但政治关联对企业经营绩效影响的渠道和效应，不同学者有不同观点 一些学者认为政治关联对企业经营绩效有正面的影响(Leuetal，2006;Goldmanetal，2009;) 黄新建等(2012)通过对中国企业的研究发现企业的政治关联确实为企业融资带来了便利，使企业获得较多的募集资金额度 但也有一些学者的研究认为政治关联对企业

绩效的影响不确定甚至会产生负面影响(邓建平

2009) Faccio等(2006)认为，等，虽然政治关联能够带给公司很多资源，如税收 银行贷款方面的优惠待遇，放松管制等，但是具有政治关联的公司业绩却远低于非政治关联公司

目前学术界普遍认为我国房地产价格存在泡沫(岳意定等，2013;肖可砾，2012)，对于房地产价格泡沫的成因，大多数学者的研究认为主要是成本过

2005;丰雷等，2002) 但也高和需求过热(李宏瑾，

有一些学者开始从政治关联的角度来研究中国房地

产价格泡沫的形成，认为在房地产开发过程中，政府在土地供应 房地产企业融资 房地产交易价格审批等等环节发挥重要的作用，影响了房地产价格的形成和房地产价格泡沫的产生(罗党论等，2010;聂辉华，2006;)

上述研究描述了我国城市房地产价格和房地产价格泡沫形成中的地方政府因素，为研究我国城市房地产价格的形成提供了全新的视角 但上述研究多为描述性研究，鲜有从微观企业层面探究政治关联对房地产价格的影响，对政治关联对房地产价格

85

的影响机制和程度未作系统探究，对不同政治关联对房地产价格的影响及其差异缺乏系统研究和实证检验 本文在上述研究的基础上通过面板数据分析方法，将政治关联 土地供应 融资3个因素纳入分析框架，分析政治关联对不同所有制房地产公司融资的影响;验证政治关联是否对房地产价格非正常上升造成影响，分析其影响机制，并衡量影响的程度大小;研究不同政治关联如政府官员 人大代表等是否对房地产价格有不同的影响

政治关联可以通过多条路径为房地产公司带来有利影响，从而直接或间接影响房地产价格 由于政府在房地产价格审批等环节中的作用，政治关联会在房地产价格审批等环节直接影响房地产价格 而政治关联通过给予房地产企业在税收 银行贷款方面的优惠待遇 放松管制等(Faccioetal，2006)，较低的行业进入门槛，较大比例的政府补贴，和土地2010)等则会对房地产供应方面的优惠(罗党论等，价格的形成产生间接影响

地方政府作为经济人，在以自身效用函数最大化为目标的条件下，可以通过两条路径影响房地产开发成本，进而对房地产价格的形成产生间接影响 其一为土地供应计划，通过土地"招拍挂"，地方政府可以根据自身需要控制市场上的土地供给量，获得更多土地出售金，得到"第二财政"的直接受益 高波等(2003)从宏观角度验证了地价的上涨会引起下一阶段房价的上涨从而影响地方政府财政收入 其二为财政金融政策 地方政府通过给予房地产开发商在税收 信贷规模等方面的优惠政策影响房地产开发的成本，间接影响房地产价格 而房价的不断上涨与房地产行业的高速发展会促进地方GDP高增长 地方财政收入增加 缓解就业压力，提升官员晋升机会，使政府更愿意为房地产行业的发展提供支持

政治关联与房地产价格的相互影响机制，如图1所示

二 机制分析与研究假设

(一)政治关联对房地产价格影响的机制和效应

在转型经济和很多发展中国家，高效的法律与产权保护 发达的金融体系等制度的缺失会阻碍企业的发展和经济增长，企业依赖于一些替代性的非正规机制支持企业的发展(Allenetal，2005) 我国房地产开发过程中，市场发育不成熟，市场机制不健全，政府在土地供应 房地产企业融资 房地产交易价格审批等等环节的行政性作用过大，房地产企业必须依赖政府，使得政治关联成为一个重要的非正规机制，具有政治关联的企业可以获得更多资源 在本文2002年2012年间657个样本公司中，有超过样本35%的公司建立了政治关联，这表明政治关联在房地产行业中已经成为一种较为普遍的现象

图1政治关联对房地产价格相互影响机制图

政治关联是指企业与拥有政治影响力的个人之间形成的隐性政治关系 这种隐性政治关系在不同企业有不同表现形式，形成政治关联的差异，这种政治关联的差异，使企业与政府的关系，企业在获取政府资源和政策优惠等方面的能力产生差异，从而对企业绩效产生不同影响 86

(二)研究假设

以往研究认为政治关联只对民营企业具有显著影响，但是他们的研究没有注意到房地产行业的特

殊性 我国具有独特的政治体系和政治激励制度:财政分权制度和以GDP为主要指标的官员绩效考核制度 国有房地产企业通常需要承担政府的一定

，社会功能，具有政治关联的国有房地产企业需要承无法得知的公司 最后，我们的样本包括2002年

担更多的政府的社会功能，如拉动地方GDP增长，2012年间113家上市公司，共657个样本观察值 贡献更多财政收入等，也因此可能得到政府更多的本文所使用的企业特征数据来源于深圳国泰安信息照顾 基于以上讨论，本文提出假设1，来检验政治关联对不同所有制房地产企业的影响及其差异 假设1:政治关联对不同所有制房地产企业融资具有有利影响，但这种影响在不同所有制的房地

技术有限公司开发的CSMAR数据库和房地产企业

年报

(二)模型设定和变量定义为了检验假设1，我们将待检验的回归方程设

产企业中表现形式不同 定为

根 据机制分析， 本文认为房地产企业有动机与地 Db=0+1Pra+2Pca+3S+ ，Tab+5EBIT+(1) 方政府建立政治关联 政治关联通过土地供应计划与4

Db是被解释变量，财政金融政策这两条路径间接影响房地产市场影响在方程(1)中，表示企业的

房地产价格，并在房地产价格审批等环节中直接影响银行贷款特征，本文主要考虑政治关联对企业银行房地产价格 基于以上讨 论，本文提出假设2 贷款率和贷款期限的作用 本文用Tb表示银行

假设2:政治关联对房地产价格的影响可以分为在贷款率，定义为银行贷款总额(包括短期贷款和长 房地产价格审批等环节产生的直接影响和通过土地供期贷款)与总资产的百分比;Sb表示短期贷款率，应计划与财政金融政策两条 路径产生的间接影响 即短期贷款与总资产的百分比;Lb表示长期贷款以往研究曾发现高管的政府背景级别不同对公 率，即长期贷款与总资产的百分比;Db表示贷司价值的影响不同，如高管的地方政府背景与中央款期限，定义为长期贷款与银行贷款总额的百分比

政府背景对公司价值的影响不同 而不同种类政治Pca是表示企业是否具有政治关联的虚拟

关联如政协委员 人大代表 政府官员由于其权力 职能 社会关注度等方面的不同可能会对房地产价格有不同的影响方式和不同程度的影响 政府官员作为执政系统的一部分在获得信息 获取资源方面也许比参政议政人员如人大代表 政协委员等更有优势，然而出于对其政治前途的考虑，政府官员可能选择更加隐性的方式影响房地产价格 人大代表代表人民参政议政 社会关注度较高，这些特征也可能会造成人大代表这种政治关联方式对房地产价格有特殊的影响 基于以上讨论，本文提出假设3.

假设3:不同政治关联对房地产价格影响不同

变量 根据余明桂等(2008)的定义，如果房地产企

业的董事长或者总经理具备以下条件之一，我们认为该企业高层管理人员与政府建立了政治关联:(1)现任或前任的政府官员;(2)现任或前任的人大代表;(3)现任或前任的政协委员，建立政治关联的企业赋值为1，没有建立政治关联的企业赋值为0 有关政治关联的信息来自于CSMAR数据库，这个数据库详细披露了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有关信息 通过手工收集整理，本文建立了房地产企业政治关联的数据库

表1列出了政治关联的描述性统计特征，其中A组描述董事长是否有政治关联，数据显示在657个样本观察值中，有240个具有政治关联，超过样本的35% 这表明，我国房地产企业上市公司普遍具有政治关联，这可能意味着，建立政治关联对房地产开发企业是有利可图的

三 数据和方法

(一)样本

本文的样本包括截至2012年12月31日，所有

在沪深交易所上市，且发行了A股的房地产上市公司 本文排除了年报中信息批露不详以及财务信息

表1

政治关联的描述性统计特征

有政治关联的公司数(%)

240(36.53%)180(27.40%)45(6.84%)49(7.46%)

657

133(18.17%)108(16.44%)17(2.59%)19(2.89%)

524(79.76%)无政治关联的公司数(%)

417(63.47%)

样本量

A组:

董事长是否有政治关联董事长是否任政府官员董事长是否任人大代表董事长是否任政协委员

B组:

总经理是否有政治关联总经理是否任政府官员总经理是否任人大代表总经理是否任政协委员

657

87

本文用Pra表示房地产公司的产权类型，如果房地产公司为民营企业，则为1，否则为0 数据

显示在657个样本观察值中，有292个民营房地产公司，

365个国有房地产公司 在方程(1)中，我们考虑以下影响债务融资的企业特征变量:企业规模 固定资产 盈利能力 企

业规模(Sie

)定义为总资产的自然对数 固定资产(Tangible)定义为固定资产净值与总资产的比值

盈利能力(EBIT)定义为息税前利润与总资产的比值

为了检验假设2，我们将待检验的回归方程设定为

lnHP=0+1

lnLP+

2

Lb+

3

P

ca+4

PcalnLP+5

PcaLb+

(2)

方程(2)是基于政治关联对房地产价格影响的机制分析 lnHP是被解释变量，衡量样本房地产公司的房地产销售价格，定义为房地产公司年销售收入与年销售面积比值的自然对数 由于目前国内建材市场及建筑劳务市场基本处于完全竞争市场，每平方米房产的建筑成本及劳务成本相对固定，房地产开发成本的波动更多反映土地价格的波动，因此本文用lnLP来衡量土地价格的变化，定义为房地产公司年经营成本与销售面积比值的自然对数 方程(2)中lnLP，Ldebt，Political3个变量用来验证土地价格 长期贷款率 政治关联对房地产价格的直接影响 lnLP与政治关联虚拟变量Political的交叉项PoliticallnLP用来验证政治关联是否通过土地供

应计划对房地产价格造成间接影响 Ldebt与Polit-ical的交叉项PoliticalLdebt用来验证政治关联是否通过财政金融政策对房地产价格造成间接影响

为了检验假设3，我们将待检验的回归方程设定为

lnHP=

+

1lnLP+

2

Lb+

3

Oca+

4

O

calnLP+

5

OcaLb+

(3)

lnHP=0+

1

lnLP+2Lb+3

NPCD+4

NPCDlnLP+

5

NPCD

Lb+

(4)

lnHP=

+1

lnLP+2

Lb+3

CPPCC+

4

CPPCC

lnLP+5CPPCCLb+(5)在方程(2)的基础上，方程(3)引入Of

ficial变量，表示为董事长或总经理是否是政府官员，如果董事长或总经理是政府官员赋值为1，否则赋值为0 方程(4)引入NPCD变量，表示董事长或总经理是否是人大代表，如果董事长或总经理是人大代表赋值为1，否则赋值为0 方程(5)引入CPPCC变量，表示董事长或总经理是否是政协委员，如果董事长 88

或总经理是政协委员赋值为1，否则赋值为0

四 实证结果与分析

(一)政治关联对房地产企业融资的影响及在不同所有制房地产企业中的表现差异

表2通过严格的回归分析来检验政治关联对房地产企业融资的影响在不同所有制房地产企业中的

表现 考虑到房地产公司的个体效应，本文的模型设置为面板数据的固定效应模型 基于以董事长的政治背景来定义政治关联的检验结果与以总经理的政治背景来定义的政治关联的检验结果基本一致(余明桂等，2008) 所以，本文以董事长政治关联为例来检验政治关联对房地产企业融资的影响在不同所有制房地产企业中的表现

模型(1)

(2)分别检验政治关联对样本房地产公司总体贷款期限和短期贷款率的影响 按照房地产企业产权Private分组后，本文在模型(3) (4)中分别检验政治关联对民营房地产企业贷款期限和短期贷款率的影响，在模型(5) (6)中分别检验政治关联对国有房地产公司贷款期限和短期贷款率的影响 检验结果如表2所示

在模型(1)

(2)中Political的系数均不显著 在模型(3)中Political的系数在10%的水平上显著为负，在模型(4)中Political的系数在5%的水平上显著为正，说明政治关联可以为民营房地产企业融资带来显著的有利影响，这种有利影响主要表现为短期贷款的显著增加，增强民营房地产企业的短期

资金流动性 在模型(5)中Pol

itical的系数在10%的水平上显著为正，在模型(6)中Pol

itical的系数在1%的水平上显著为负，结果说明政治关联可以为国有房地产企业融资带来优惠

模型(3) (4) (5) (6)的结果为模型(1) (2)中Political的影响并不十分显著提供了一种解

释，由于政治关联对于房地产企业融资的有利影响在民营房地产企业中表现为短期贷款的显著增加，而在国有房地产企业中表现为长期贷款比重和贷款期限的显著增加，因此就样本房地产企业总体而言，Political的影响并不十分显著

总体而言，表2的结果支持假设1 政治关联对房地产企业融资具有有利影响，并且这种有利影响在不同所有制的房地产企业中表现形式不同

(二)政治关联对房地产价格的影响

表3通过严格的回归分析来检验政治关联对房地产价格的影响，并探究政治关联在不同所有制房地产企业中影响房地产价格的机制与路径 考虑到

房地产公司的个体特征，本文主要采用面板数据固定效应模型，并采用聚类稳健标准误技术校正异方差，保证实证结果的稳健性

(2)检验政治关联对样本房地产企业模型(1)

表2

变量interceptprivatepoliticalsieTangibleEBIT

2

(4)检验政治关总体房地产价格的影响，模型(3)

联对民营房地产企业房地产价格的影响，模型(5) (6)检验政治关联对国有房地产企业房地产价格的影响 检验结果如表3所示

政治关联与不同所有制房地产企业融资

民营房地产公司样本

国有房地产公司样本(5)-4.613***(-9.43)

(6)1.680***(10.32)

(3)-1.289

总样本

(1)-3.290***(-8.02)0.212**(2.21)-0.003(-0.06)0.170***(9.47)-0.210(-1.17)0.105(1.03)0.1830.000155.06FE657

(2)1.174***(9.05)-0.026(-0.87)-0.010(-0.75)-0.048***(-8.49)0.251***(4.43)-0.073**(-2.28)0.20170.00027.23FE657

(4)0.482***(2.49)

(-1.88)

-0.149*(-1.75)0.091**-2.96-0.241(-0.94)-0.253(-1.04)0.1070.0006.90FE292

0.057**(2.37)-0.020**(-2.36)0.411***(5.66)-0.044(-0.65)0.2590.00020.06FE292

0.0886*(1.77)0.225

***

-0.055

***

(-3.32)-0.067***(-9.35)-0.119(-1.17)-0.718***(-5.90)0.29130.00030.73FE365

(10.50)-0.198(-0.64)1.235

***

(3.38)0.29670.00031.53FE365

R

Prob>FFValuemethodObservation

5%和10%的显著性水平，注:*** ** 和*分别表示1% 括号中的数字为t值

表3

变量interceptPoliticalLdebtPolitical

lnLP

总样本

(1)0.691(4.42)-0.587**(-2.34)-0.034(-1.41)

PoliticalLdebtlnLPR

2

政治关联与房地产价格

民营房地产公司样本

国有房地产公司样本(5)1.060(10.18)-0.610*(-1.86)

(6)0.970(7.47)-0.607*(-1.85)-0.027(-1.16)

0.076(1.30)0.807***(4.55)0.920***(75.45)0.9520.0001489.96365

0.298(1.49)0.786***(4.41)0.931***(59.48)0.9520.0001193.61365

(3)0.419(4.29)

(4)

0.419

(2)0.692(8.40)-0.587***(-2.75)-0.034***(-2.92)0.406***(3.68)0.452***(3.95)0.968***(102.12)0.9560.0002356.59657

(4.31)-0.404*(-1.78)

-0.023**(-1.98)0.265**(2.19)0.127(1.19)1.005

***

-0.025

**

(-2.14)0.326***(2.61)0.229**(1.90)1.0034***(91.25)0.9740.0001726.74292

0.406*(1.64)0.452***(3.70)0.968***(50.23)0.9560.000755.97657

(91.24)0.9740.0002137.4292

Prob>FFValueObservation

注:*** ** 和*分别表示1% 5%和10%的显著性水平，括号中的数字为t值

模型(2)是固定效应检验，模型(1)是其对应的

使用聚类稳健标准误技术估计的结果，结果显示在模型(1)中虽然一些变量的显著程度下降，但基本保持显著性 在模型(2)中Political的系数在1%水平上显著为正，这意味着对于房地产企业总体而言，政治关联对房地产交易价格的上升具有一定直接影响

总体来说，表3的检验结果支持假设2 这些结果表明，对于房地产企业总体而言，政治关联对房地产交易价格的上升具有一定直接影响，同时政治关联通过财政金融政策和土地供应计划路径间接影响房地产价格，削弱了土地成本与还款压力对房地产价格的推升作用 政治关联对推升民营房地产公司房地产价格具有显著的直接影响，并通过土地供

89

应计划和财政金融政策两条路径对房地产价格造成间接影响 而对于国有房地产企业而言，政治关联主要通过财政金融政策对房地产价格造成影响

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五 结论与政策启示

本文的实证研究结果表明，政治关联对房地产

企业融资具有有利影响，这种有利影响在不同所有制房地产企业中表现不同 政治关联对房地产交易价格的上升具有一定直接影响，并通过财政金融政策和土地供应计划路径间接影响房地产价格，对于不同所有制房地产企业不同的政治关联形式，政治关联对房地产价格的影响方式和效果不完全相同 本文的研究结果对控制目前房地产价格非正常上升和防止房地产价格泡沫具有一定现实意义 我国房地产开发过程中还存在许多不规范的地方，市场机制尚不成熟和完善，政治关联作为一种替代性

的非正式机制，导致了房地产价格的非正常上升和 FACCIOM.2006.Politicallconnectedfirms［J］.TheA-房地产价格泡沫的形成 管控政治关联 减少政治mericanEconomicReview，96(1):369-386.关联的影响为控制房地产价格泡沫提供了一种新的思路

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(编校:育川)

PCREP

EvidencesfromRealEstateListedCompaniesinChina

2

LIUHui-huang1，，LIUYan-guang1

(1.ScEcc&Ta，HaU，Caa410006，Ca; 2.HaCU，Ya413002，Ca)

A

:TheChi neser ealestatebubblewillhaveseriousnegativeimpactsonbotheconomandsociet.Apartfromhighcostando-verheatingdemand，politicalconnectionmaalsobeanimportantfactoraffectingrealestateprices.Basedonrealestatepricesdecisionmodelcontainingpoliticalconnectionand2002-2012realestatelistedcompanies’paneldata，thispaperexaminestheimpactofpolit-icalconnectionsonrealestateprices.Thispaperfindsthatpoliticalconnectionshavepositiveimpactsoncorporatefinanceandtheposi-tiveimpactshavedifferent formsinrealestatefirmsofdifferentownership.Politicalconnectionshavenotonldirectimpactsonreales- tateprices，butalsoindirectimpactsonrealestatepricesthroughlandsupplplanandfiscalandfinancialpolicies.

K :RealEstatePrice;PoliticalConnections;CorporateFinance;LandSupplPlan;FiscalandFinancialPolicies

90

本文来源：https://www.bwwdw.com/article/woyj.html