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摘 要：本文研究企业政治关联与绩效之间的关系。采用CEO的政治关联及董事会政治关联比例两种衡量方法，用2011年到2015年中国A股上市工业公司数据进行实证分析。研究结果表明企业政治关联对企业绩效有负面影响。为解释这种负面效应，本文进一步分析CEO政治关联对董事会结构的影响，实证结果表明，CEO具有政治关联的公司，其董事会拥有更多的政治人脉，且董事会专业水平较低。
关键词：政治关联;董事会结构;企业绩效
1.引言
有许多关于企业政治关联的论文研究了政治关联与企业绩效的关系。之前的大多数研究发现，政治关联是有价值的，因为其有助于企业获得比较优势（Fan等，2008;Fisman，2001;Goldman等，2009），获得贷款优惠、税收优惠、政府资助等关键资源（Charumilind等，2006;Claessens等，2008;Faccio，2006）。然而，先前的文献较少关注政治关联的负面效应。Fan，Wong，and Zhang（2007）发现，在中国，有政治关联CEO的公司业绩表现差于没有政治关联CEO的公司。Yuan（2008）发现，CEO政治关联使得CEO对公司业绩的敏感性降低。本文试图从政治关联的负面效应角度，用两种方法衡量企业政治关联，并从董事会结构角度为这种负面效应提供解释。
2.研究设计
2.1样本选取及数据来源
本文选取2011年到2015年间的2154个中国A股上市工业公司为样本。其中公司数据、董事会数据及政治关联数据取自CSMAR数据库。
2.2变量及模型
2.2.1关于政治关联对企业绩效的影响研究
（1）被解释变量。本文选取学术界常用的托宾Q（TobinQ）作为衡量企业绩效的变量。
（2）解释变量。本文采用两种方法衡量企业政治关联。一是CEO政治关联（CEOp），若CEO存在政治关联则取1，否则取0。二是董事会政治关联比例（Boardp），即有政治关联的董事在董事会全体成员中的占比。
（3）控制变量。本文引入总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth），资产负债率（Lev）作为控制变量。同时，还控制了年度固定效应。
（4）模型。关于政治关联对企业绩效的影响研究，本文建立研究模型如模型（1）、模型（2）。
TobinQi，t=α0+α1 CEOpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（1）
TobinQi，t=α0+α1 Boardpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（2）
其中，i表示公司，t表示数据的年份，X为控制变量，包括总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth）和资产负债率（Lev），vt表示年度固定效应，εi，t表示其余未被模型所涵盖的误差。
2.2.2关于CEO政治关联对董事会结构的影响研究
（1）被解释变量。首先研究CEO具有政治关联的公司，其董事会是否拥有更多的政治人脉，被解释变量为董事会政治关联比例（Boardp）。然后研究CEO具有政治关联的公司，其董事会专业水平是否较低。本文选取了年龄（Age）、任期（Tenure）和教育程度（Edu）作为被解释变量，用以衡量董事会专业水平。年长的管理者由于有更丰富的经验，不太可能改变决策（Riaz等，2010：44），Kang等人（2007）认为，年轻的董事会成员更有活力。在一个职位上呆得太久对公司业绩不是一个积极的事件，可能由于关系尽管犯了一些错误或显示出低程度的专业性也不会被辞退。教育程度越高，董事会成员的专业性越强，企业的业绩越好（Cheng等，2010）。因此本文认为较小的年龄、较短的任期及较高的教育程度，代表较高的董事会专业水平。
（2）解释变量。解释变量为CEO政治关联（CEOp）。
（3）控制变量。本文引入总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth），资产负债率（Lev）作为控制变量。同时，还控制了年度固定效应。
（4）模型。关于CEO政治关联对董事会结构的影响研究，本文建立研究模型如模型（3）（4）。
Boardpi，t=α0+α1 CEOpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（3）
Yi，t=α0+α1 CEOpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（4）
其中，i表示公司，t表示數据的年份，Y为代表董事会专业程度的变量，分别取年龄（Age）、任期（Tenure）和教育程度（Edu），X为控制变量，包括总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth）和资产负债率（Lev），vt表示年度固定效应，εi，t表示其余未被模型所涵盖的误差。
3.实证结果
3.1关于政治关联对企业绩效的影响研究
由模型（1）和模型（2）的回归结果显示，CEO政治关联（CEOp）及董事会政治关联比例（Boardp）均与公司业绩（TobinQ）显著负相关。说明企业政治关联会降低公司业绩，从而给公司带来负面效应。一方面，这可由代理问题解释，即存在政治关联的高管和董事会会帮助政府实现政治目标，而不是最大化公司的价值。另一方面，也可能是政治关联CEO会影响董事会结构，这将在下一部分中分析。
3.2关于CEO政治关联对董事会结构的影响研究
3.2.1 CEO政治关联与董事会政治关联
由模型（3）的回归结果显示，CEO政治关联（CEOp）与董事会政治关联比例（Boardp）呈显著正相关。该结果说明当CEO有政治关联时，他的政治盟友很可能也在董事会。
3.2.2 CEO政治关联与董事会专业水平
由模型（4）的回归结果显示，CEO政治关联（CEOp）和董事会平均年龄（Age）呈显著正相关，和董事会平均教育程度（Edu）呈显著负相关，和董事会平均任期（Tenure）相关关系不明显。这说明拥有政治关联的CEO的公司，其董事会年龄较大、教育程度更低，即表现出较低的专业水平。在公司的任期越长可使董事获得经验，并对公司及市场环境了解更准确（Vafeas，2003），但任期过长也可能对公司业绩产生负面影响，可能由于政治关系尽管犯了一些错误或显示出低程度的专业性也不会被辞退，因此任期的两面性使得其与CEO政治关联的关系不显著。
4.结论
本文研究企业政治关联与绩效之间的关系。得到如下结论：
（1）采用CEO的政治关联及董事会政治关联比例两种方法对企业政治关联程度进行衡量，均显示企业政治关联会对企业绩效产生负面影响。
（2）CEO政治关联与董事会政治关联比例呈显著正相关，即具有政治关联CEO的公司会倾向于在董事会保有较多的政治人脉。
（3）CEO政治关联和董事会平均年龄呈显著正相关，和董事会平均教育程度呈显著负相关。即从年龄和教育程度两个角度看，拥有政治关联的CEO的公司，其董事表现出较低的专业水平。
本文采用了两种方法来衡量企业政治关联，并发现政治关联对企业绩效的负面效应。同时，针对这种负面效应，本文从政治关联CEO对董事会结构的影响角度提供了解释。
参考文献：
[1]刘倩，王雷雷.CEO政治关联、董事会结构与公司业绩[J].合作经济与科技，2015（14）：105-106.
[2]文学，郝君富.基于政治关联的国有企业董事会结构与公司治理效率分析[J].商业研究，2013（08）：75-82.
关键词：政治关联;董事会结构;企业绩效
1.引言
有许多关于企业政治关联的论文研究了政治关联与企业绩效的关系。之前的大多数研究发现，政治关联是有价值的，因为其有助于企业获得比较优势（Fan等，2008;Fisman，2001;Goldman等，2009），获得贷款优惠、税收优惠、政府资助等关键资源（Charumilind等，2006;Claessens等，2008;Faccio，2006）。然而，先前的文献较少关注政治关联的负面效应。Fan，Wong，and Zhang（2007）发现，在中国，有政治关联CEO的公司业绩表现差于没有政治关联CEO的公司。Yuan（2008）发现，CEO政治关联使得CEO对公司业绩的敏感性降低。本文试图从政治关联的负面效应角度，用两种方法衡量企业政治关联，并从董事会结构角度为这种负面效应提供解释。
2.研究设计
2.1样本选取及数据来源
本文选取2011年到2015年间的2154个中国A股上市工业公司为样本。其中公司数据、董事会数据及政治关联数据取自CSMAR数据库。
2.2变量及模型
2.2.1关于政治关联对企业绩效的影响研究
（1）被解释变量。本文选取学术界常用的托宾Q（TobinQ）作为衡量企业绩效的变量。
（2）解释变量。本文采用两种方法衡量企业政治关联。一是CEO政治关联（CEOp），若CEO存在政治关联则取1，否则取0。二是董事会政治关联比例（Boardp），即有政治关联的董事在董事会全体成员中的占比。
（3）控制变量。本文引入总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth），资产负债率（Lev）作为控制变量。同时，还控制了年度固定效应。
（4）模型。关于政治关联对企业绩效的影响研究，本文建立研究模型如模型（1）、模型（2）。
TobinQi，t=α0+α1 CEOpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（1）
TobinQi，t=α0+α1 Boardpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（2）
其中，i表示公司，t表示数据的年份，X为控制变量，包括总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth）和资产负债率（Lev），vt表示年度固定效应，εi，t表示其余未被模型所涵盖的误差。
2.2.2关于CEO政治关联对董事会结构的影响研究
（1）被解释变量。首先研究CEO具有政治关联的公司，其董事会是否拥有更多的政治人脉，被解释变量为董事会政治关联比例（Boardp）。然后研究CEO具有政治关联的公司，其董事会专业水平是否较低。本文选取了年龄（Age）、任期（Tenure）和教育程度（Edu）作为被解释变量，用以衡量董事会专业水平。年长的管理者由于有更丰富的经验，不太可能改变决策（Riaz等，2010：44），Kang等人（2007）认为，年轻的董事会成员更有活力。在一个职位上呆得太久对公司业绩不是一个积极的事件，可能由于关系尽管犯了一些错误或显示出低程度的专业性也不会被辞退。教育程度越高，董事会成员的专业性越强，企业的业绩越好（Cheng等，2010）。因此本文认为较小的年龄、较短的任期及较高的教育程度，代表较高的董事会专业水平。
（2）解释变量。解释变量为CEO政治关联（CEOp）。
（3）控制变量。本文引入总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth），资产负债率（Lev）作为控制变量。同时，还控制了年度固定效应。
（4）模型。关于CEO政治关联对董事会结构的影响研究，本文建立研究模型如模型（3）（4）。
Boardpi，t=α0+α1 CEOpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（3）
Yi，t=α0+α1 CEOpi，t+α2 Xi，t+vt+εi，t 模型（4）
其中，i表示公司，t表示數据的年份，Y为代表董事会专业程度的变量，分别取年龄（Age）、任期（Tenure）和教育程度（Edu），X为控制变量，包括总资产的对数（Lsize）、销售增长率（Growth）和资产负债率（Lev），vt表示年度固定效应，εi，t表示其余未被模型所涵盖的误差。
3.实证结果
3.1关于政治关联对企业绩效的影响研究
由模型（1）和模型（2）的回归结果显示，CEO政治关联（CEOp）及董事会政治关联比例（Boardp）均与公司业绩（TobinQ）显著负相关。说明企业政治关联会降低公司业绩，从而给公司带来负面效应。一方面，这可由代理问题解释，即存在政治关联的高管和董事会会帮助政府实现政治目标，而不是最大化公司的价值。另一方面，也可能是政治关联CEO会影响董事会结构，这将在下一部分中分析。
3.2关于CEO政治关联对董事会结构的影响研究
3.2.1 CEO政治关联与董事会政治关联
由模型（3）的回归结果显示，CEO政治关联（CEOp）与董事会政治关联比例（Boardp）呈显著正相关。该结果说明当CEO有政治关联时，他的政治盟友很可能也在董事会。
3.2.2 CEO政治关联与董事会专业水平
由模型（4）的回归结果显示，CEO政治关联（CEOp）和董事会平均年龄（Age）呈显著正相关，和董事会平均教育程度（Edu）呈显著负相关，和董事会平均任期（Tenure）相关关系不明显。这说明拥有政治关联的CEO的公司，其董事会年龄较大、教育程度更低，即表现出较低的专业水平。在公司的任期越长可使董事获得经验，并对公司及市场环境了解更准确（Vafeas，2003），但任期过长也可能对公司业绩产生负面影响，可能由于政治关系尽管犯了一些错误或显示出低程度的专业性也不会被辞退，因此任期的两面性使得其与CEO政治关联的关系不显著。
4.结论
本文研究企业政治关联与绩效之间的关系。得到如下结论：
（1）采用CEO的政治关联及董事会政治关联比例两种方法对企业政治关联程度进行衡量，均显示企业政治关联会对企业绩效产生负面影响。
（2）CEO政治关联与董事会政治关联比例呈显著正相关，即具有政治关联CEO的公司会倾向于在董事会保有较多的政治人脉。
（3）CEO政治关联和董事会平均年龄呈显著正相关，和董事会平均教育程度呈显著负相关。即从年龄和教育程度两个角度看，拥有政治关联的CEO的公司，其董事表现出较低的专业水平。
本文采用了两种方法来衡量企业政治关联，并发现政治关联对企业绩效的负面效应。同时，针对这种负面效应，本文从政治关联CEO对董事会结构的影响角度提供了解释。
参考文献：
[1]刘倩，王雷雷.CEO政治关联、董事会结构与公司业绩[J].合作经济与科技，2015（14）：105-106.
[2]文学，郝君富.基于政治关联的国有企业董事会结构与公司治理效率分析[J].商业研究，2013（08）：75-82.