监管存在“扶贫效应”吗

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监管存在“扶贫效应”吗*
——基于我国上市公司处罚事件的研究
漏世达 张 敏 刘耀淞
[提 要] 本文以我国2001—2015年被中国证监会及其下属证监局处罚的上市公司为样本，研究了我国证券市场监管是否存在“扶贫效应”。研究发现，违规企业所在地区的经济发展水平越低，它们受到的处罚程度越轻，即监管机构会相对弱化对落后地区上市公司的监管力度。这表明我国证券市场监管可能存在“扶贫效应”。并且，与行政处罚相比，非行政处罚性监管措施更容易成为监管“扶贫”的手段。在控制了内生性问题后，上述结论仍然成立。本文以我国上市公司为例，初步揭示了监管“扶贫效应”的存在性，丰富了选择性执法领域的研究。同时，本文的分析框架和研究结论对于我国深化多层次证券市场改革具有重要的参考价值。
[关键词] 监管“扶贫”；选择性执法；处罚类型
一、引言
随着改革开放的不断深入，我国区域发展不平衡问题日益突显，这影响了社会的和谐与稳定。在此背景下，对落后地区进行大规模“扶贫”成为我国最重要的国家战略之一，我国政府在扶贫方面投入了大量的财政资金。以西部大开发战略为例，仅2001—2008年期间，中央财政投入西部落后地区的“扶贫”资金累计达到598.1亿元，占中央分配到省区市财政扶贫资金的62.9%。(1)数据来自中国网，http://www.china.com.cn/economic ... ontent_18968846.htm。除财政资金外，政府还向落后地区注入了技术、人才和基础设施等各类资源，致力于利用经济援助手段激活区域发展的内生动力(明拥军和陈彤，2006；刘生龙等，2009；潘明明等，2016)。上述扶贫手段的共同特征是向落后地区输入发展所需的经济资源，因而属于经济“扶贫”范畴。作为我国政府最主要的“扶贫”手段，经济“扶贫”引发了社会公众的广泛关注，学者们也对此进行了深入研究。与现有文献不同，本文关注另一种被学术界与社会公众长期忽视的“扶贫”手段——监管“扶贫”，考察了监管机构在执法过程中是否会弱化对经济落后地区企业的监管力度。经济“扶贫”的实现依赖于法律赋予政府的财政转移支付职能，与之不同的是，法律并未明确规定监管机构能否根据被监管对象的特征进行差异化监管，而是留给了监管机构一定的执法自由裁量权。在法律有失完备的情况下，适当的监管“扶贫”可能会提升经济的运行效率，失当的监管“扶贫”则可能损害法律的公正性。因此，对于监管“扶贫”的研究极为重要。此外，由于监管“扶贫”手段具有较强的隐蔽性，运用科学的研究方法揭示其存在性更为必要。
本文以中国证监会及其下属证监局对上市公司的处罚事件为切入点，研究监管“扶贫效应”的存在性。基于本文的分析框架与研究结论，本文进一步探究了我国资本市场分层改革的合理性与必要性。目前，我国区域经济发展有失均衡，金融资源、人力资本、外商直接投资和政府补贴等资源禀赋主要集中在经济发达地区(魏后凯，2002；王纪全等，2007；李海峥等，2013)，而落后地区的企业普遍面临资源短缺带来的问题，例如融资渠道匮乏、投资机会不足、高端人才紧缺和财政补贴受限等。这些问题导致落后地区的企业“先天营养不足”，运营成本高而盈利空间小，竞争力与发达地区的同类企业比相对较弱。然而，我国首发上市(IPO)制度在设计上并未考虑到区域发展失衡所导致的企业差异。落后地区的企业与发达地区的企业在同一个资本市场中竞争会导致“马太效应”：落后地区的企业竞争起点越低，越可能在后续竞争中处于劣势地位，其“扭转劣势”的动机很可能诱发激进行为，增加企业的违规概率；而如果落后地区的企业在违规后被课以与发达地区企业相同的处罚，其竞争劣势则会进一步加剧。因此，从维护资本市场均衡发展的角度看，监管机构可能有动机弱化对落后地区上市公司的监管。从法理学的角度看，选择性监管源于法律的不完备性。一方面，囿于契约(法律)的不完备性，法律无法规范所有可能的情况(Grossman & Hart, 1983; Pistor & Xu, 2003)，是否应该将区域经济发展因素纳入现有的证券监管体系尚未得到法律的指导。另一方面，(大陆法系的)法律具有一定的稳定性，其修订速度相对较慢，难以及时应对社会经济发展中产生的新问题。法律的不完备性要求立法者将剩余执法权赋予监管机构(Pistor & Xu, 2003)，这为中国证监会及其下属证监局进行选择性执法(2)本文探讨的选择性执法是指监管部门在法律给予的执法自由裁量权下，对被监管对象采取的差异化监管现象。其“选择性”是指在现有“不完备法律”下的执法差异，因此选择性执法并不一定意味着执法不公，而是监管部门为了弥补“法律不完备”进行的执法实践。提供了法理基础(杨晓维和赵娟，2009)。而作为新兴市场国家，我国证券监管法律体系的不完备程度较高，选择性执法的空间较大，这为中国证监会弱化对落后地区上市公司的监管提供了可能。
以我国2001—2015年被中国证监会及其下属证监局处罚的A股上市公司为样本，本文实证检验了监管“扶贫效应”的存在性。研究发现，违规企业所在地区的经济发展水平越低，它们受到的处罚程度越轻。在控制了内生性问题后，上述结论仍然成立。这表明我国证券市场监管可能存在“扶贫效应”，即监管机构会弱化对落后地区上市公司的监管；与行政处罚相比，非行政性处罚措施更容易成为监管“扶贫”的手段。
本文的研究贡献主要体现在以下三个方面。首先，本文发现我国证券市场存在监管“扶贫效应”，拓展了对“扶贫”现象的认识，弥补了现有研究的不足。其次，本文拓展了证券监管选择性执法领域的研究。目前，尚无文献研究区域经济发展水平差异所导致的选择性执法现象，本文补充了监管层选择性执法动机的相关研究。最后，本文的分析框架和研究结论对于我国深化多层次证券市场改革和加强证券执法公正具有重要的参考价值。
二、制度背景与研究假设
(一)制度背景
中国证监会是国务院直属的正部级事业单位，依照法律法规和国务院的授权对全国证券市场实施监管，并对上市公司及其高管的违规行为予以处罚。证监会的处罚措施主要包括行政处罚和非行政处罚两类，二者的主要区别在于：(1)从法律依据的角度看，行政处罚主要受到《行政处罚法》《中华人民共和国证券法》和《股票发行与交易管理暂行条例》等法律法规的约束，而非行政处罚性措施主要由《关于进一步完善中国证券监督管理委员会行政处罚体制的通知》和《中国证券监督管理委员会行政处罚委员会工作规则》等证监会的部门规章进行规范。由此可见，证监会对非行政处罚性措施拥有更大的自由裁量权。(2)从处罚内容的角度看，行政处罚主要包括罚款、没收非法所得、警告和批评等具体措施，而非行政处罚性措施主要包括监管谈话、出具警示函、记入诚信档案和责令改正等具体内容。可见，非行政处罚性措施的处罚力度相对较弱，给企业带来的负面影响也较小。(3)从处罚程序的角度看，二者在调查阶段相对统一，在审理和听证阶段有所差别。在调查阶段结束以后，行政处罚委员会根据法律部门的《案件审理报告》出具《审理意见》。对于委员会认为“应当进行行政处罚”的案件，法律部门根据《审理意见》拟定《行政处罚决定书(稿)》，并进入后续的听证阶段；对于委员会认为“违法行为不成立或虽然构成违法但依法不予处罚”的案件，法律部门根据《审理意见》将其交由相关部室处理，出具非行政处罚性监管措施。由于行政处罚需要经过听证阶段，还要求证监会将相关的权利和义务告知被处罚人，因此行政处罚在流程设计上更加规范和健全，但时效性相对较差。证监会监管处罚的具体流程如图1所示。

图1 中国证监会监管处罚流程梳理
(二)研究假说
基于证券市场的资源配置目标，本文区分不同的竞争格局与监管理念，构建了证券市场的“竞争—监管”分析框架，如图2所示。该分析框架的核心要素包括竞争格局、监管理念和资源配置目标三项，具体解释如下所述。

图2 证券市场“竞争—监管”分析框架
首先，根据上市公司的竞争起点是否相同，本文将证券市场的竞争格局分为“起点不同”与“起点相同”两种。在上市初期，如果企业之间的竞争力相差较大，竞争力强的企业更容易受到资本的青睐，它们在资源竞争中的起点相对较高；而竞争力弱的企业则在竞争中处于劣势，竞争起点相对较低。在这种情况下，本文认为上述两类上市公司的竞争起点不同；换言之，各企业虽然处于同一个赛场，却不在同一条起跑线上。反之，如果所有企业在上市初期的竞争力大致相等，本文认为它们的竞争起点相同。
其次，证券监管理念可以分为“同一化监管”和“差异化监管”两种。当证监会采取同一化的监管理念时，其对所有企业进行处罚时的“锚值”也相同。此时，如果企业的违规程度相同，被处罚的力度也大致相同。反之，当证监会采取差异化的监管理念时，其处罚时的“锚值”也存在差异。此时，如果企业的违规程度相同，受到“照顾”企业被查处的力度相对较弱。根据不完备法律理论(Pistor & Xu, 2003)，证监会拥有选择性执法权力(杨晓维和赵娟，2009)，这为差异化的监管策略提供了法理基础。此外，中国人民银行与各部委联合发布的《关于全面做好扶贫开发金融服务工作的指导意见》指出，要结合贫困地区实际完善差异化金融监管政策，这在一定程度上提供了差异化监管的政策理念。
最后，在社会主义市场经济体制下，效率与公平是证券市场资源配置的双重目标。在效率方面，当资本从回报率较低的区域流向回报率较高的区域时，资本市场的资源配置效率得到提高(Wurgler，2000)。具体到证券市场上，当资金流入资本回报率更高即竞争力更强的企业时，资源配置实现帕累托改进。在公平方面，国外学者从多个角度对公平的内涵进行了解读，包括机会公平、程序公平和结果公平等(阿瑟·奥肯，1987；约翰·罗尔斯，1988；阿瑟·塞西尔·庇古，2006；Lind & Tyler, 1988)。我国学者对公平的理解则相对统一，普遍认为机会公平是社会主义公平的主要内涵(周为民和卢中原，1986；厉以宁，1996；吴忠民，2004)。我国政府也将机会公平视为社会公平保障体系的重要内容。(3)2005年，胡锦涛在省部级主要领导干部专题研讨班上的讲话中指出，在促进发展的同时，把维护社会公平放到更加突出的位置，综合运用多种手段，依法逐步建立以权利公平、机会公平、规则公平、分配公平为主要内容的社会公平保障体系。资料来源，http://www.most.gov.cn/yw/200506/t20050627_22753.htm。由此本文认为，在我国证券市场上，当上市公司享有公平的融资机会时，资源配置的公平目标得以实现。
上述三大要素(竞争起点、监管理念、资源配置目标)可以构成如下四种监管策略。策略一：当上市公司的竞争起点不同时，如果证监会实行同一化监管，所有企业的违规行为被查处的力度相同。基于证监会的处罚结果，投资者可以更准确地判断企业的经营状况和盈利能力，资源会更多地流入竞争力较强的企业，从而提高资源配置效率。此时，在马太效应的作用下，那些竞争起点较低的企业在资本市场中的竞争劣势进一步加剧，融资机会更少。在此情况下，监管可能无法兼顾资源配置的公平目标。策略二：当上市公司的竞争起点不同时，如果证监会对竞争起点较低的上市公司弱化监管，这些企业的违规行为被发现的概率较低，被处罚的力度较弱，融资难度相对减弱。这种差异化的监管措施缓解了低起点企业的竞争劣势，有利于实现资源配置的公平目标。然而，被弱化监管的企业的违规行为没有被及时、充分地揭露出来，这会影响投资者对其竞争力的准确判断，从而降低资源配置效率。策略三：当上市公司的竞争起点相同时，如果证监会实行同一化监管，资源会更多地流入竞争力强的企业，实现资源配置的效率目标。与此同时，各企业的融资机会并未受到竞争起点和监管强度差异的影响，资源配置相对公平。策略四：当上市公司的竞争起点相同时，如果证监会实行差异化监管，那些被强化监管的企业会遭受更严重的处罚，融资难度相应增大，从而损害资源配置的公平性。与此同时，差异化监管也会干扰投资者对企业盈利能力的准确判断，降低资源的配置效率。
在以上四种监管策略中，笔者认为策略二(起点不同、差异化监管)与我国当前的证券市场最为匹配。我国各地区之间的资源禀赋分布存在较大差异，区域发展失衡问题长期存在。金融资源、人力资本、外商直接投资和政府补贴等主要集中在经济发达地区(魏后凯，2002；王纪全等，2007；李海峥等，2013)，落后地区的企业普遍面临资源短缺带来的各种问题，例如融资渠道匮乏、投资机会不足、高端人才紧缺和财政补贴受限等，从而导致运营成本高，盈利能力差，企业竞争力相对较弱。尽管首发上市(IPO)制度对上市公司进行了严格的审核筛选，使得发达地区与落后地区的上市公司在上市时点的绩效表现大致相同，然而，落后地区的上市公司在未来发展过程中始终难以摆脱资源短缺的束缚，从长期竞争的角度看，与发达地区的上市公司存在较大差距。例如，在业绩表现方面，王克敏等(2015)研究发现地区市场化水平越低，上市公司的长期会计业绩和市场业绩越差。在会计信息质量方面，王克敏等(2015)发现，地区市场化水平越低，企业的盈余持续性越差。朱松和夏冬林(2009)发现地区经济发展水平越低，企业的会计稳健性越差。在高管薪酬契约方面，陈冬华等(2010)发现市场化水平越低的地区，企业的在职消费契约更多地代替了货币薪酬契约。由此可见，落后地区的上市公司受到区域资源条件“先天不足”的掣肘，潜在竞争力相对较弱，因而与发达地区上市公司的竞争起点不同。据此，本文排除证券市场“竞争—监管”分析框架中的策略三和策略四。
在策略一和策略二中，笔者认为策略二(差异化监管)与我国的证券监管更为匹配。面对起点不同的竞争格局时，如果证监会实行同一化监管，对不同经济发展水平地区的违规公司处以同等程度的处罚，那么落后地区的违规公司受到区域资源条件“先天不足”的制约，其融资难度相对更大。这会损害资源配置的公平性，也不利于我国扶贫开发战略的实施，违背了“维护和实现社会公平”的社会主义制度本质要求。(4)2005年，胡锦涛在省部级主要领导干部专题研讨班上的讲话中指出，维护和实现社会公平和正义，涉及最广大人民的根本利益，是我们党坚持立党为公、执政为民的必然要求，也是我国社会主义制度的本质要求。资料来源，http://www.most.gov.cn/yw/200506/t20050627_22753.htm。纵观我国政府对效率与公平关系的阐述可以看出，从“在促进效率的前提下体现公平”，到“效率优先，兼顾公平”，再到“更加注重社会公平”，公平一直是中国特色社会主义分配制度的重要内涵。(5)1987年，党的十三大报告指出，要防止贫富悬殊，坚持共同富裕的方向，在促进效率提高的前提下体现社会公平。资料来源，http://www.most.gov.cn/jgdj/xxyd/zlzx/200905/t20090518_69738.htm#。1993年，《中共中央关于建立社会主义市场经济体制若干问题的决定》指出，建立以按劳分配为主体，效率优先、兼顾公平的收入分配制度。资料来源，http://www.people.com.cn/item/20years/newfiles/b1080.html。2005年，中共中央十六届五中全会指出，更加注重社会公平，加大调节收入分配的力度，努力缓解地区之间和部分社会成员收入分配差距扩大的趋势。资料来源，http://cpc.people.com.cn/GB/64162/64168/64569/65414/4429222.html。历年来，《政府工作报告》也多次提到：大力推进服务型政府建设，努力为各类市场主体创造公平的发展环境，使经济社会发展更有效率、更加公平、更可持续。用公正监管管出公平、管出效率、管出活力。(6)2010年《政府工作报告》提到大力推进服务型政府建设，努力为各类市场主体创造公平的发展环境。资料来源，http://www.gov.cn/2010lh/content_1555767.htm。2014年《政府工作报告》提到使经济社会发展更有效率、更加公平、更可持续。资料来源，http://www.gov.cn/guowuyuan/2014-03/05/content_2629550.htm。2019年《政府工作报告》提到用公正监管管出公平、管出效率、管出活力。资料来源，http://www.xinhuanet.com/politic ... 16/c_1124242390.htm。由此本文认为，策略二可能更符合监管部门的监管理念。具体而言，在上市公司竞争起点不同的情况下，为了维护资源配置的公平性，证监会更可能实行差异化监管，即对落后地区的上市公司相对弱化监管力度。基于上述分析，本文提出假说1。
假说1 违规企业所在地的经济发展水平越低，企业受到的处罚程度越轻，即监管存在“扶贫效应”。
证监会对违规行为的处罚措施主要分为两类，即行政处罚和非行政处罚措施。监管的“扶贫效应”是否会因为处罚措施的不同而存在差异，主要取决于证监会在两大类监管工具中享有的自由裁量权的大小。傅国云(1998)指出，公平作为行政裁量的基本价值目标, 贯彻于行政自由裁量之中。这要求行政执法主体在裁量过程中体现公平原则，尽可能满足社会主体的公平要求, 兼顾个人、集体、国家等不同主体的利益主张。对于证监会而言，根据上市公司的实际情况进行行政裁量，是利用公平精神克服成文法局限性的体现(南博方，1988)。如果证监会在某一类监管工具中享有更多的自由裁量权，受到更少的外界约束，监管成本更低，监管频率更高，那么这类监管工具更容易发挥“扶贫效应”。反之，如果某一类监管工具受到更多的法律法规限制，例如证监会出具某类处罚措施之后其自身可能面临被行政复议的风险，那么它更不容易采取“扶贫”活动。
从法理上讲，行政处罚主要受到《行政处罚法》《中华人民共和国证券法》和《股票发行与交易管理暂行条例》等法律法规的约束，而非行政处罚性措施主要由《关于进一步完善中国证券监督管理委员会行政处罚体制的通知》和《中国证券监督管理委员会行政处罚委员会工作规则》等证监会下属部门的规章制度进行规范。适用法律的不同决定了证监会在两类监管工具中享有不同的权利和义务。例如，《行政处罚法》规定，行政机关在做出行政处罚决定之前，应当告知当事人做出行政处罚决定的事实、理由及依据，并告知当事人依法享有的权利。其中，受处罚对象有权对证监会出具的行政处罚提出行政复议。因此，证监会为了规避可能受到行政复议的风险，在出具行政处罚时更可能按照《行政处罚法》的规定来严格执行，自由裁量权更少。另外，《行政处罚法》还规定不能“一事二罚”，这使得行政处罚往往是一次性、终结性的处罚，监管的回旋余地较少。而证监会可以在行政处罚之前多次出具非行政处罚性措施对疑似违法违规行为做及时纠正。因此非行政处罚性措施是一种频率更高、成本更低的监管工具。这些都为证监会差异化监管提供了便利。基于上述分析，本文提出假说2。
假说2 与行政处罚相比，非行政处罚性监管措施的监管“扶贫效应”更加显著。
三、研究设计
(一)变量与模型
为了验证假说1和假说2，本文运行如下定序逻辑回归模型：
Punishmenti,t=β0+β1Gdpi,t+β2SOEi,t
+β3Violationi,t+β4ROAi,t
+β5LOSSi,t+β6lnAsseti,t
+β7LEVi,t+β8BULLi,t
+β9Market_Sharei,t
+β10GOVMKTi,t
+∑Industry+∑Year
+ε
(1)
式中，被解释变量为Punishment，代表违规企业受到的处罚程度。本文对证监会的处罚措施进行了多级分类和排序，详见表1的Panel A。在Panel A的一级分类中，所有处罚措施被划分为非行政处罚性监管措施和行政处罚，其中非行政处罚性监管措施的处罚程度比行政处罚相对要轻。在二级分类中，本文对非行政处罚性监管措施和行政处罚这两大类处罚内部进行排序。本文借鉴柯湘(2008)的做法，将非行政处罚性监管措施划分为非强制性措施和强制性措施，前者的处罚程度相对后者较轻。本文参考《行政处罚法》和章斐然(2008)的研究，将行政处罚划分为申诫罚、财产罚和申诫罚加财产罚，其处罚的严厉程度依次递增。具体而言，在三级分类中，本文将非行政处罚性监管措施—非强制措施中的“其他”作为处罚程度最轻的措施，因为这类处罚主要由《公司治理的监管意见》等组成，这些文件仅仅提出一些公司存在的问题，并未明确要求公司整改或者出具警示函等，因此本文定义“其他”的处罚程度(Punishment)为1。非行政处罚性监管措施—非强制措施中的“监管谈话、出具警示函、记入诚信档案”比“其他”措施更加严厉，定义其处罚程度(Punishment)为2。“责令改正”由于属于非行政处罚性监管措施中的强制措施，其严厉程度比非强制措施更高，因此定义其处罚程度(Punishment)为3。在行政处罚中，“批评”属于申诫罚，属于程度较轻的行政处罚，因此定义其处罚程度(Punishment)为4。“警告”的严厉程度比“批评”更重，因此定义其处罚程度(Punishment)为5。“罚款”类的处罚措施属于财产罚，其严厉程度比申诫罚更重，因此定义其处罚程度(Punishment)为6。当处罚措施同时包含申诫罚和财产罚时，其严厉程度最重，定义其处罚程度(Punishment)为7。另外需要说明的是，没收非法所得属于对违规行为结果的纠正，仅当违规行为导致公司有非法收入的情况下，这些非法收入才会被没收，因此与罚款的性质不同。本文仅将其作为附带措施，即存在没收非法收入并不加重处罚的严厉程度。
表1 主要变量定义表

式(1)的主要解释变量为Gdp，代表企业注册地所在省份的经济发展水平。本文同时用lnGdp和Gdp_rank两个指标来衡量。其中，lnGdp的计算方法是，在企业被处罚年份所属的五年规划期(7)五年规划，又称五年计划，是我国国民经济计划的重要组成部分，对经济增长和波动具有重要影响(胡鞍钢等，2011)。国家层面的五年规划出台以后，各省份根据国家经济发展战略和区域发展水平制定省份层面的五年规划，给未来五年的经济增长设定预期目标。内，对企业注册地所在省份的各年人均GDP取平均值，再对均值取自然对数。lnGdp的取值越小，表示违规企业所在省份的经济发展水平越低。本文用五年规划期内人均GDP的平均值来衡量经济发展水平，既考虑了宏观计划对经济发展的持续影响，又能平滑在规划期内可能出现的GDP异常波动。本文还用Gdp_rank衡量各省份每年的经济发展状况。本文将样本期内每年各省份的人均GDP按照从小到大的顺序依次排列，并把排列序号定义为Gdp_rank。Gdp_rank的取值越小，表示违规企业所在省份的经济发展越落后。根据假说1，违规企业所在地的经济发展水平越低，其受到的处罚越轻，因此本文预计Gdp的估计系数β1显著为正。
本文最重要的控制变量为Violation，代表企业的违规程度。本文对企业的违规行为也进行了多级分类和排序，详见表1的Panel B。在一级分类中，本文将违规行为划分为其他类、信息披露类、资金使用类和市场行为类。在二级分类中，本文借鉴Chen et al.(2011)的做法，参考违规行为违反的法律法规的效力等级，对违规行为按照违规程度由低到高进行排序，并将排序序号定义为Violation。Violation的取值越大，表示企业的违规程度越高。本文预期Violation的估计系数β3显著为正，即企业的违规程度越高，其受到的处罚越重。
借鉴现有文献的做法(陆蓉和徐龙炳，2004；张春霞等，2013；Chen et al., 2011)，本文在模型中还控制了其他变量。ROA为总资产回报率，用来衡量企业的盈利能力，等于净利润除以期末总资产。LOSS为投资者损失，等于企业股票在处罚年份的超额收益率。具体而言，其中ARi,m等于违规企业i在m月份的股票回报率与m月份市场回报率的差值。lnAsset为企业规模，等于期末总资产的自然对数。LEV为资产负债率，等于期末负债总额除以期末资产总额。BULL是衡量市场环境的哑变量，当股票市场为牛市时赋值为1，否则为0。本文借鉴陆蓉和徐龙炳(2004)的做法，将1990—2015年间上证A股综合指数波动曲线分成了35个波段，其中相邻波底到波峰的时间段内，BULL赋值为1，反之为0。Market_Share等于违规企业当年的营业收入占其所在省份A股主板上市公司营业收入总额的比例。一方面，Market_Share越高，表明该企业对所在省份的经济总量贡献越大，地方政府官员迫于绩效考核的压力，向证券监管部门进行政治游说的动机越强，从而降低了企业被处罚的力度；另一方面，Market_Share越高，意味着企业的影响力越大，监管部门也可能对其从严处罚，以起到威慑其他企业的作用。GOVMKT是各省份的政府与市场关系指数排名，主要衡量了政府对市场的干预程度(王小鲁等，2017)。GOVMKT取值越小，代表政府对市场的干预程度越高，即政府在资源配置过程中发挥的作用越强。此外，本文还控制了行业和年度固定效应。
为了验证假说2，本文根据企业受到的处罚措施类别，将全样本分为非行政处罚性监管措施和行政处罚两个子样本。由假说2可知，非行政处罚性监管措施的监管“扶贫效应”更明显，因此本文预期β1在非行政处罚性监管措施样本中显著，而在行政处罚样本中不显著。
(二)样本选择与描述性统计
本文以我国2001—2015年被证监会及其下属证监局处罚的主板上市公司为研究样本，形成混合截面数据。之所以选择从2001年(即“十五计划”开始年)开始，一方面是因为我国在“九五计划”期内(1996—2000年)经历了市场经济改革、亚洲金融危机等重大事件，从“十五计划”开始才初步建立了较为稳定的社会主义市场经济制度；另一方面是因为非行政处罚性监管措施在2002年正式成为证监会的监管制度。(8)2002年，中国证监会在《关于进一步完善中国证券监督管理委员会行政处罚体制的通知》中正式提出非行政处罚性监管措施这一概念。但在2002年以前，非行政处罚性监管措施已经被证监会所采用。本文从CSMAR数据库中获取了上市公司违规处理的相关信息，手工整理得到了本文所需要的企业违规程度和处罚程度数据。判断企业产权性质所需的最终控制人信息来自CCER数据库，其余企业层面的数据均取自CSMAR数据库。对于初始数据，本文进行了如下处理：(1)剔除受到证监会(局)以外的监管机构处罚的样本；(2)剔除上市公司没有违规而仅有高管人员违规的样本；(3)剔除控制变量缺失的样本；(4)剔除金融行业及资不抵债企业的样本。本文最终获得了1 172条样本观测。为了降低异常值的影响，本文对所有连续变量进行了1%水平的Winsorize处理。
表2报告了主要变量的描述统计结果。从全样本描述性统计来看，Punishment的平均值为2.704 8，最小值和最大值分别为1和7，标准差为1.917 6，说明样本企业受到的处罚程度存在较大差异。Violation的平均值为2.786 7，最小值和最大值分别为1和4，标准差为1.242 8，表明样本企业的违规程度也存在较大差异。
表2 描述统计

四、实证结果
表3报告了假说1的检验结果。列(1)～列(6)的被解释变量均为企业受到的处罚程度Punishment，其中列(1)～列(3)的解释变量为lnGdp，列(4)～列(6)的解释变量为Gdp_rank。结果显示lnGdp和Gdp_rank的估计系数均在1%水平上显著为正，支持了假说1。从经济显著性角度来看，lnGdp的估计系数在回归结果列(1)～列(3)中分别为0.388，0.408和0.407，这意味着在不考虑任何控制变量、仅考虑企业违规程度、考虑式(1)中所有控制变量的情况下，如果一家企业的注册地在2001—2015年期间从lnGdp全国最低的省份(西藏)变成lnGdp全国最高省份(天津)，那么受处罚程度提升的概率分别是62.6%，63.2%和63.2%。(9)以表3列(3)为例，在2015年，天津的lnGdp取值比西藏的高1.327，因变量取值变大1.327×0.407≈0.540。定序回归的Odds ratio=exp(0.540)=1.716，意味着又因为P(处罚程度提升)+P(处罚程度不提升)=1，所以P(处罚程度提升)≈63.2%。当解释变量为Gdp_rank时，它的估计系数在回归结果列(4)～列(6)中分别为0.017，0.018和0.015，这意味着在不考虑任何控制变量、仅考虑企业违规程度、考虑式(1)中所有控制变量的情况下，一家企业的注册地从Gdp_rank全国最低的省份变成Gdp_rank全国最高的省份，那么受处罚程度提升的概率分别是62.5%，63.2%和61.1%。
表3 假设1回归结果

注：*，**和***分别代表10%，5%和1%的显著性水平。括号内是z统计量。
表4报告了假说2的检验结果，列(1)～列(4)的被解释变量均为企业受到的处罚程度Punishment。回归结果显示，在非行政处罚性监管措施中，lnGdp和Gdp_rank的估计系数均在1%水平上显著为正，而在行政处罚样本中并不显著。这说明与行政处罚相比，非行政处罚性监管措施更容易成为监管“扶贫”的手段。上述结果验证了假说2。从经济显著性看，非行政处罚性监管措施样本中lnGdp估计系数从全样本中的0.407上升到0.808，这意味着如果一家企业的注册地在2015年从lnGdp全国最低的省份(西藏)变成lnGdp全国最高省份(天津)，那么受处罚程度提升的概率是74.5%。同理，如果一家企业的注册地从Gdp_rank全国最低的省份变成Gdp_rank全国最高省份，那么受处罚程度提升的概率是71.1%。表4列(1)和列(2)中SOE的估计系数显著为负，说明国有企业受到处罚的程度更低，这与Chen et al.(2011)的研究结论一致。
表4 假说2回归结果

注：*，**和***分别代表10%，5%和1%的显著性水平。括号内是z统计量。
五、稳健性检验
(一)控制省份固定效应
为了进一步解决省级遗漏变量导致的内生性问题，本文在模型中控制了省份固定效应。回归结果显示，在控制了省份固定效应之后，解释变量lnGdp在全样本和非行政处罚性监管措施子样本中仍然显著为正，支持了本文的假说，即监管“扶贫效应”显著存在，且主要体现在非行政处罚性监管措施中。限于篇幅，本文未展示回归结果。
(二)排除替代性解释：地方法律和执法环境薄弱
本文发现违规企业所在地的经济发展水平越低，企业受到的处罚程度越轻。但这可能是经济不发达的地区法律环境薄弱、执法资源短缺导致的，即监管机构“无力监管”。为了区分监管机构“监管扶贫”和“无力监管”两种可能，本文在式(1)的基础上加入地方法律环境变量(LAW)。回归结果显示，在控制了地方法律环境变量(LAW)之后，lnGdp和Gdp_rank在全样本和非行政处罚性监管措施样本中基本都显著为正，而地方法律环境变量(LAW)在全样本和分样本中均不显著。回归结果基本与假说1和假说2结果一致，这表明经济发展水平较低地区的违规企业受到更低程度的处罚并不是由于当地的法律环境薄弱、执法资源短缺，即排除了法律和执法环境的替代性解释。限于篇幅，本文未展示回归结果。
(三)排除替代性解释：地方政府保护主义
正如上文制度背景所示，本文将证监局与证监会视为同一主体，各地证监局能够秉承上意，确保“扶贫”理念在证券监管机构得到自上而下的一致贯彻。但是，地方保护主义可能是本文发现的替代性解释。即经济落后的地区，地方政府的保护主义更强，帮助企业避免更重的处罚。因此，参考孙早等(2014)、于良春和付强(2008)的做法，本文在式(1)的基础上加入地方保护主义变量(LP)。回归结果显示，LP的系数不显著，而lnGdp和Gdp_rank均显著为正。这说明经济发展水平对受处罚程度的解释力并不依赖地方保护程度这一路径，即地方保护主义并不是本文结论的替代性解释。限于篇幅，本文未报告回归结果。
(四)替换被解释变量
在式(1)中，本文用Punishment衡量企业受到的处罚程度，并在模型中控制了违规程度对处罚程度的影响。在稳健性检验中，本文将被解释变量替换为Punishment_ratio，即企业受到的处罚程度与其违规程度之比(Punishment/Violation)，以便更直观地衡量各项处罚措施的相对严重程度。回归结果显示，将因变量替换为Punishment_ratio后，lnGdp和Gdp_rank的估计系数在全样本和非行政处罚性监管措施子样本中仍然显著为正，进一步支持了本文的假说。由此可知，本文的结论较为稳健。限于篇幅，本文未报告回归结果。
(五)安慰剂测试
为了识别企业所在地经济发展水平对处罚程度的真实影响，本文参考Li et al.(2016)的做法进行了安慰剂测试(placebo test)。具体而言，本文分别将lnGdp和Gdp_rank的取值在各省份中随机分配，随机分配后的Gdp指标无法衡量对应省份的经济发展水平，随后利用随机分配所得的样本进行回归分析。如果Gdp指标与企业受处罚程度之间的正相关关系仍然显著，说明违规企业所在地的经济发展水平并不会对企业受到的处罚程度产生直接影响，二者之间的相关关系很可能是伪相关的。反之，则说明企业所在地经济发展水平对处罚程度的确存在影响。
本文对Gdp指标进行了100次和500次随机分配，并利用随机分配所得的样本分别对假说1和假说2进行了100次和500次回归分析，lnGdp和Gdp_rank的z值绝对值大都分布在1.645左侧，说明在对假说1和假说2的100次和500次随机回归分析中，大部分Gdp指标估计系数均不显著，即在大多数回归中，随机分配的Gdp指标与企业受处罚程度之间不存在显著的相关关系。说明本文的研究结果不存在伪回归问题。限于篇幅，本文未报告安慰剂检验结果。
六、研究结论与政策含义
本文实证验证了监管“扶贫效应”的存在性，丰富了选择性执法领域的文献。本文的分析框架和研究结论对于我国深化多层次证券市场改革也具有重要的参考价值。在我国过去的证券市场体系中，上市板块种类较少，不同板块的企业适用于相似的监管标准。在这样的制度背景下，监管机构为了维护资源配置的公平性，会相对弱化对落后地区上市公司的监管。然而从本文的“竞争—监管”分析框架可以看出，只有当同一板块内的上市公司拥有相同的竞争起点时，由证监会实行同一化监管，才能兼顾资源配置的公平和效率，这与我国目前正在推行的科创板试点和创业板改革理念高度契合，即多层次证券市场改革能够兼顾资源配置的效率与公平，降低监管成本，强化执法公平。
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IS REGULATION AFFECTED BY POVERTY ALLEVIATION——Empirical Analysis on Regulatory Sanctions
LOU Shi-da1 ZHANG Min1 LIU Yao-song2
(1. Renmin University of China; 2. Shanghai University)
Abstract: Using data of the firms punished by China Securities Regulatory Commission (CSRC) from 2001 to 2015, this paper investigates whether security regulation is affected by poverty alleviation in China. The results show that firms registered in less developed areas receive less serious punishment. That is, regulators will weaken the supervision on firms from economically backward areas, which proves that poverty alleviation effect exists in security regulation. Further, this paper finds that compared with administrative penalties, non-administrative penalties are more likely to be used as poverty alleviation tools. After controlling the endogenous problems, the above conclusions still hold. Our findings preliminarily reveal the existence of poverty alleviation effect in security regulation, extending the selective enforcement research. Besides, the analysis framework and conclusions of this paper have important reference value for multi-layer security market reform in China.
Key words: poverty alleviation in regulation; selective enforcement; regulatory sanctions