市场监管与企业成长
——基于行政处罚数据的经验分析

《中国工业经济》2023年第8期

摘要：统一大市场建设亟须构建以信用为基础的新型市场监管机制。本文结合大样本的工商企业数据、行政处罚数据、中国工业企业数据和中国沪深A股上市公司数据，整理了2000—2018年13种类型的企业行政处罚数据，以2014年实施的企业信息公示制度作为政策冲击，使用双重差分法和倾向得分匹配法，探寻信息公示制度对企业行为的影响，并分析行政处罚对违规企业成长性的影响。研究发现，企业信息公示制度的实施缓解了信息不对称，会显著影响企业行为选择，降低企业被处罚的可能性。行政处罚会给企业带来显著的“鞭策效应”，促进企业成长，且这种影响具有长期的动态性。同时，随着企业规模扩大，行政处罚对企业成长的促进效应有所减弱。不同类型的行政处罚方式给企业成长带来的影响也存在差异，广告类和税收类行政处罚对企业成长会带来短期的负面冲击效应。机制检验表明，企业受到监管处罚后会出于挽回声誉的考量，进而增加销售费用以加大广告支出，并通过技术创新途径促进企业成长。本文既为评估信息公示和行政处罚的实际效果提供了微观证据，也为市场监管机制完善和企业信用体系构建提供了理论和经验支撑。

关键词：信息公示制度；行政处罚；企业行为；企业成长

引用：[1]余泳泽,夏龙龙,段胜岚.市场监管与企业成长——基于行政处罚数据的经验分析[J].中国工业经济,2023(08):118-136.DOI:10.19581/j.cnki.ciejournal.2023.08.007.

研究背景

企业是经济活动的细胞，是稳增长、促就业、保民生的重要力量，更是国民经济和社会发展的主力军。但长期以来，中国企业一直面临着“高出生率、低存活期、高死亡率”的成长困境。中国于2014年10月正式实施了《企业信息公示暂行条例》和《工商行政管理行政处罚信息公示暂行规定》，这两项政策的实施使得工商部门可以通过构建全国企业信用信息公示系统公示企业行政处罚信息，降低了处罚信息的不对称，保障了债权人权益。在此背景下，企业信息公示制度的实施是否能够促进企业诚信自律，对违规企业进行监管处罚能否带来惩前毖后的治理效应成为本文关注的焦点。

研究假说

本文从信息公示制度对企业行为的影响以及行政处罚如何影响企业成长两个方面进行理论分析，并提出相应的研究假说。

首先从信息公示和企业行为的角度来看，一方面，企业信息公示制度可以通过事前监管增强企业主体责任意识，督促企业诚信自律，提高企业的行为透明度；另一方面，随着失信主体信用修复机制的日益完善，勤于履行法定义务的违规企业可以利用公示系统的信用修复机制重塑企业形象。

其次从行政处罚和企业成长的角度来看，一方面，行政处罚可能对企业声誉造成短期冲击，为了弥补经济和社会资本损失，受罚企业会采取一系列措施挽回声誉，从而促进企业成长和持续发展；另一方面，受到行政监管的企业还会加强技术创新来提升自己的“高科技形象”进而挽回受损的声誉。

基于以上分析，本文提出：

假说1：企业信息公示制度的实施会降低信息不对称、改善营商环境，从而影响企业行为选择，带来违规行为和被处罚概率的下降。

假说2a：行政处罚给企业带来显著的“鞭策效应”，出于长期利益的考虑，企业会积极采取一系列措施挽回声誉，弥补经济和社会资本损失，进而促进自身成长和持续发展。

假说2b：在信息公示后非上市企业受到行政处罚，对其经营状况和未来发展造成严重影响，进一步鞭策企业进行技术创新和产业升级，提高企业自身的品牌竞争力。

研究设计

1. 信息公示与企业行为

被解释变量：企业的行为选择影响其被惩处情况，本文使用样本期内企业当年是否受到行政处罚（Pun）衡量企业的行为选择。当企业在当年受到行政处罚时将Pun记为1，否则记为0。

核心解释变量：本文使用双重差分方法研究企业信息公示制度对企业诚信经营行为选择的影响，因而主要解释变量为该企业是否为非上市公司的虚拟变量（Unlist）、政策冲击虚拟变量（After）和二者的交互项（Unlist×After）。

控制变量：企业杠杆率、资产权益比率、实际经济生产总值。

2. 行政处罚与企业成长

被解释变量：使用企业利润总额取对数（lnprofit）和总资产取对数（lnasset）作为刻画企业和上市公司成长（Growth）的代理变量。

核心解释变量：受到行政处罚的企业虚拟变量（Treat）和企业首次受到行政处罚的时间虚拟变量（Time）二者的交互项Punish（Treat×Time）。该交互项则度量了实验组和对照组在行政处罚冲击后表现在企业成长性上的差别。

控制变量：企业杠杆率、资产权益比率、实际经济生产总值。

3. 数据来源

（1）行政处罚数据：通过爬虫技术抓取2000—2018年“国家企业信息公示系统”公布的企业行政处罚信息。

（2）中国工业企业数据：本文使用的微观工业企业数据来源于2000—2012 年中国工业企业数据库和2012—2018年中国工商管理数据库。

（3）中国沪深A股上市公司数据：企业特征和财务数据来自国泰安（CSMAR）数据库、万德（Wind）数据库和中国问题研究（CNRDS）数据库。

（4）宏观经济数据：本文涉及的宏观经济数据均来自历年《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。

基准结果

1. 信息公示制度与企业行为

表1 信息公示制度对企业行政处罚的影响

图源：原文

首先看信息公示制度与企业行为的回归结果，如表1前两列显示，企业信息的强制性披露明显抑制了以非上市工商企业为代表的企业违规行为，降低了其行政处罚数量。加入控制变量前后，交互项的回归系数均在1%的水平上显著为负，这一结论符合理论预期，验证了假说1。同时从后两列回归结果可知，企业信息公示制度也明显降低了企业多次违规并受到行政处罚的可能性，表现为加入控制变量前后回归系数均在5%的水平上显著为负，说明实证结果具有稳健性。

其次看平行趋势检验，如下图1。为验证实证结果的稳健性，本文针对时间冲击年份，对政策前后上市公司和非上市公司样本进行了平行趋势检验。图1的平行趋势结果显示，在信息公示制度实施后，非上市公司受到行政处罚的数量明显低于上市公司，满足平行趋势假定。

图1 企业信息公开制度影响的平行趋势检验

图源：原文

2. 行政处罚与企业成长

表2 基于PSM—DID的基准回归结果

图源：原文

首先看基准回归结果，如表2所示。前两列汇报了2000—2018年受到行政处罚对企业利润总额和资产总额的影响。由实证结果可以初步判断，受到行政处罚会对企业的利润和资产均产生显著的正向影响，表现为加入控制变量前后回归系数为正且均通过了1%的显著性检验。企业受到行政处罚之后，其资产总额和利润总额反而会增加，这似乎与常识相悖，但也有其合理之处，符合本文的假说2a和假说2b。

表3 倾向得分匹配前后处理组与对照组的误差削减情况

图源：原文

其次看样本匹配结果和PSM—DID模型结果分析。本文采用PSM方法为处理组寻找对照组，采用1∶1最近邻匹配的方法进行匹配。表3显示了处理组与对照组在倾向得分匹配前后的误差削减情况。可以看出，在匹配之前，所有变量在处理组和对照组之间存在系统性差异；在倾向得分评分匹配后，这些变量的t检验结果均有显著下降，除了利润总额变量之外，所有变量均接受了受到行政处罚的企业和未受到行政处罚的企业之间无系统性差异的原假设。

机制分析与动态效应分析

1. 中间机制分析

表4 企业中间机制检验

图源：原文

本文实证检验了行政处罚影响企业成长的中间机制，结果如表4所示。由前两列可知，行政处罚会显著增加企业的销售费用支出，表现为回归系数为正，且在加入控制变量后均通过了5%的显著性检验，符合前文理论分析的预期。后两列可以看出，行政处罚会鞭策企业进行技术创新，促进企业成长，表现为回归系数为正，且在加入控制变量后通过了10%的显著性检验。

2. 行政处罚的动态效应

表5 行政处罚的动态效应

图源：原文

本文使用PSM—DID模型检验行政处罚对当年和之后每一年企业利润总额和资产总额的影响。从表5的前两列可以看出，行政处罚对企业利润总额的影响持续为正且影响系数总体保持上升态势，对企业资产总额的正向影响先上升，后在第4年开始出现下降。因此，行政处罚对企业成长性的正向影响具有长期性。

表5的后两列显示了基于PSM—DID模型的回归结果，行政处罚和受处罚程度交互之后，仍然对企业成长带来显著的促进作用。对比表2的回归结果发现，各个系数的绝对值明显下降，说明考虑受处罚程度后行政处罚对企业成长的影响有所降低。

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