潘爱玲 王雪

摘要：基于最高人民法院公布的失信被执行人数据，考察社会信用环境对企业风险承担的影响。结果显示：社会失信越严重，企业风险承担水平越低；机制检验表明，失信环境主要通过加剧融资约束与增加供应链风险性来抑制企业风险承担水平；进一步研究发现，民营企业、成立时间较短的企业及未受产业政策扶持的企业在失信环境中的风险承担选择更为保守；此外，政府通过加强诚信教育与信用监管可以有效缓解社会失信对企业风险承担的负面影响。

关键词：失信环境；风险承担；融资约束；信息不对称；信用建设

一、引 言

市场经济就是信用经济、契约经济，社会主义市场经济的健康发展离不开社会信用的制度化建设。近年来，随着法律法规的完善和国家治理水平的提高，我国的信用建设工作取得了长足进步，但各种信用缺失与道德失范问题仍时有发生。余泳泽等通过统计失信被执行人数量变动情况，发现国内企业失信行为仍在增加，这种失信企业的存在正是地区经济主体失信的客观表现。为此，党和国家高度重视社会中的信用建设问题，十九大正式提出了“推进诚信建设制度化”的核心命题，十九届四中全会提出要“完善诚信建设长效机制，健全覆盖全社会的征信体系，加强失信惩戒”。2022年中共中央办公厅、国务院办公厅印发《关于推进社会信用体系建设高质量发展促进形成新发展格局的意见》，强调社会信用建设对促进经济循环高效畅通、构建新发展格局的重要意义。

随着国家对社会信用建设重视力度的加大，有关信用环境的微观后果研究开始成为学术界与实务界的热点话题。已有学者研究发现良好的信用环境能促进银行发放小微企业的信贷融资，促进企业的创新研发；而社会失信却能加剧企业的金融化，提高企业的融资约束，阻碍民营企业成长，并降低家庭创业的意愿，抑制私人借贷需求，等等。通过文献梳理可以发现，现有关于信用环境对企业微观行为影响的研究多集中于信贷融资、创业等方面，较少有文献立足于社会信用环境的宏观环境视角，探究其对企业风险承担水平的影响。

风险承担是企业投资决策的重要影响因素，反映了企业在追求价值最大化投资机会时的风险偏好。一般说来，合理的风险承担水平有利于提高企业的创新积极性，也是企业价值提升的动力，对加快社会资本积累、提高资源配置效率具有重要作用，尤其在我国经济向高质量转型的攻关期，维持合理的风险承担水平对实现经济的良性循环具有重要意义。然而，受所处的经济、制度与文化环境的影响，企业可能会因资源限制或者出于自身利益考虑而较难达到最优的风险承担水平。那么，信用环境作为一种重要的制度环境因素，是否会影响企业的风险承担呢？特别是当失信行为频发、社会信用水平较低时，企业会做出怎样的风险选择呢？鉴于此，本文结合中国特殊的制度背景，利用最高人民法院公布的企业失信被执行人数据构建了失信环境指标，创新性地关注了企业在失信环境下的风险偏好选择，从风险承担的视角间接验证了失信企业对正常经营企业的负面溢出效应，从一个相反的视角佐证了社会信用环境对企业可持续发展的重要作用。同时，本文还进一步探究了诚信宣传与信用监管在社会失信治理过程中的有效性，为“双循环”背景下进一步完善社会信用体系建设和持续优化营商环境提供了理论依据。

二、理论分析与研究假设

根据资源基础理论，企业实际上是各种资源的集合体，而风险承担其实是一项资源消耗性活动，较高的风险承担水平意味着企业需要消耗大量优质的有形与无形资源。当社会失信较为严重时，部分企业失信的负面溢出效应会影响整个地区的市场环境，从而致使整个地区的企业较难维持优势资源来支持高风险项目的投资。因此，从资源约束效应出发，社会失信环境可能对会企业的风险承担产生抑制作用。具体分析如下：

一方面，失信环境可能会提高企业的融资成本从而抑制风险承担水平。资源基础观下，充足的资金储备是企业高风险项目运行的必要保证。一般来说，外源融资是企业项目资金的主要来源，然而失信环境会影响企业获得外源融资的难度与成本。当信用环境较差时，外部投资者会产生“一家出事，同乡连坐”的非理性行为，整个地区的企业都可能会受到牵连，较难以合理的成本获得足够的项目资金。首先，失信环境越严重意味着该地区的契约精神越薄弱，市场内的逆向选择与道德风险加剧，企业通过粉饰报表或隐藏“坏消息”获取外部资金的概率较高，投资人的监督成本提升。出于风险规避的考量，处于信息劣势方的资金供给者就会降低对该地区的投资意愿，从而增加了整个失信地区企业获得外部资金的难度。其次，当社会失信较严重时，由于契约执行效率较低，投资项目预期收益额不能按时收回的可能性较大，企业的经营现金流稳定性较差，当投资项目耗资巨大却较难获得回款时极易引发资金断链风险。因此，企业需要向各类外部投资人支付更高的资金报酬率才能获得足够资金。如在信贷市场中，银行等金融机构会为承担这种失信风险而适度上调企业的贷款利率，甚至需要签订额外的抵押担保等补充条款；在债券市场中，企业需要约定更高的本息才能保证债券的成功发行，进而提高了企业的债券融资成本。所以，失信环境会加剧企业的融资约束问题，在资金有限且成本较高时，处于失信严重地区的企业较难为高风险项目提供充足的资金保障，被迫放弃一些净现值可能为正的高风险项目，表现为较低的风险承担水平。

另一方面，失信环境可能会影响供应链关系从而抑制企业的风险承担水平。较多文献发现，密切而稳定的供应链关系是企业培育竞争优势、抵御市场风险的关键资源。良好的信用则是维持稳定的供应链合作关系的基础，当社会信用意识薄弱时，交易伙伴之间的稳定心理预期将被打破，企业间的信任与合作水平就会降低。供应链上下游企业需要付出更多的调研费用去搜集信息以辨别真伪，以便尽可能地限制潜在的机会主义行为。此时，企业间维持稳定供应链关系的成本较高，可能较难与上下游企业实现知识与信息的共享并及时获取非公开的隐性信息，也较难利用供应链间的合作关系分散投资风险。例如，不能利用上游供应商提供的较低首付比例与延长付款周期等信用优惠政策缓解企业项目投资时的资金约束，也不能通过与供应商合作来降低企业的产品研发风险与延期交付风险。因此，失信严重地区的企业较难建立起风险共担机制，从而使管理者在进行高风险投资决策时更加谨慎，可能更加倾向于降低高风险项目的投资比例，转而选择相对保守的低风险项目，最终降低企业的风险承担水平。

基于以上分析，本文提出如下假设：

假设1 社会失信情况越严重，企业的风险承担水平越低。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以2008—2019年度沪深两市的A股公司为研究样本，其中涉及的公司和地区层面数据分别来自CSMAR、《中国城市统计年鉴》与各地区的统计局网站。失信被执行人数据则通过最高人民法院发布的失信被执行人查询系统获得，并依据最新县及县以上行政区划代码汇总筛选出地市一级的失信企业总数，同一年份内被多次公告的失信被执行人不重复计数。本文根据以下原则对初始样本进行筛选：（1）剔除金融行业样本；（2）剔除ST、*ST与PT等特别处理样本与正处于失信被执行状态的异常样本；（3）剔除主要变量数据缺失的样本。最终得到17238个公司/年份观测值。此外，为控制异常值对回归结果的潜在影响，本文将所有连续变量进行了上下各1%的缩尾处理。

（二）变量定义

1.企业风险承担水平（Risk）。风险承担水平反映了企业在投资决策过程中对各类风险投资项目的选择倾向，较高的风险承担水平意味着企业较少放弃高风险、高收益的投资机会，然而投资较多高风险项目则会带来较大的股票收益波动。借鉴已有学者的做法，本文采用股票年回报率的波动性衡量企业风险承担水平，即以每五年（t-2至t+2年）为观测时段，滚动计算经行业调整的股票回报率的标准差。该指标越大，代表企业的风险承担水平越高。其中，经行业调整后的股票回报率等于企业当年的股票回报率与当年企业所在行业内全部企业股票回报率平均值的差。

2.失信环境（DisEVG）。借鉴既有文献，采用各地级市失信企业的数量与该地区人口数量的比值衡量失信环境（DisEVG）。其中，失信企业名单主要来自最高人民法院公布的失信被执行人数据，以做出执行依据单位地址作为失信被执行企业所在地区的判断依据，并按照最新行政区划代码汇总匹配并计算出地市一级的失信企业数量。失信企业占比越高，说明该地区的信用水平越低，社会失信情况越严重。

3.控制变量（Controls）。参考现有研究，加入如下控制变量：一是反映企业特征因素的变量，包括企业规模（Size）、企业杠杆率（Lev）、企业年龄（Age）、销售收入增长率（Growth）与产权性质（SOE）；二是反映企业治理层面的变量，包括董事会规模（DUAL）、机构持股比例（INSshare）、股权集中度（Concen）、代理成本（Ingent）与内部控制水平（Dib）；三是企业所在地区层面的变量，包括地区经济水平（GDP）与地区人口增长情况（Popul）。具体变量定义见表1。

（三）实证模型设计

为了研究社会失信环境对企业风险承担水平的影响，本文借鉴相关研究，采用固定效应模型来检验前文提出的假设，构建模型如下：

其中，i表示企业，j表示城市，t表示年份。Risk为被解释变量，表示企业的风险承担水平；DisEVG为核心解释变量，表示社会失信环境；Controls表示控制变量，同时此模型还控制了年份固定效应（Year）与个体固定效应（Firm）。在模型（1）中，主要关注回归系数β₁，如果β₁显著为负，说明社会失信抑制了企业的风险承担水平，则假设1成立。

四、实证结果与分析

（一）描述性统计结果

表2报告了主要变量的描述性统计结果。在本文的研究样本中，上市公司风险承担水平（Risk）的均值为0.302，标准差为0.229，最大值为1.211，最小值为0.026，可见不同企业间的风险承担水平差异较大，但整体来说国内上市公司的风险承担水平偏低，与以往的研究结果较为一致。社会失信环境（DisEVG）的平均值是0.366，这意味着平均每10万人中有366个失信被执行人，而最大值为每10万人中有2676个失信被执行人，最小值为每10万人中仅有4个失信被执行人，由此可见不同地区的信用环境差距较明显。其他控制变量的结果与以往研究也较为一致。

（二）回归结果分析

表3报告了前文假设的回归结果。在列（1）~列（3）中，失信环境的回归系数均显著为负，即说明社会失信情况越严重，企业的风险承担水平越低。具体而言，表3列（1）展示了仅包含因变量与核心解释变量的回归结果，可以发现失信环境系数在1%水平上显著为负。列（2）进一步加入了控制变量，失信环境的回归系数依旧在1%水平上显著为负。列（3）在列（2）基础上进一步控制了年度固定效应，失信环境的系数为-0.018，通过了1%水平上的显著性检验。由此可见，失信环境与企业风险承担水平显著负相关，从而证明了预期假设1。

（三）中间机制检验

1.失信环境对融资约束的影响

由前文的理论分析可知，在失信行为较频繁的情况下，各市场内的信息不对称程度较为严重，增加了外部投资者的甄别与监督成本，同时失信环境下企业的经营风险也较高，外部资金供给者在投资时会更加谨慎并可能会索要更高的风险报酬率。此时，企业获得资金的难度与成本都会相应提高，将面临更大的还本付息压力，企业可能因缺失资源支撑而不得已放弃需要较多投资的高风险项目。也就是说，失信环境抑制企业风险承担的一条可能路径是加剧融资约束问题。为了检验失信环境对融资约束的影响，本文以利息费用与负债的比值衡量企业的融资成本（FC），融资成本越高，则说明企业的融资约束越大。同时，本文也进一步利用KZ指数测度了企业的融资约束问题。具体结果列示在表3的列（4）和列（5）中，可以发现，失信环境与融资成本的回归系数在1%水平上显著正相关，失信环境与KZ指数的回归系数也在1%水平上显著为正，这说明社会失信越严重，企业的融资成本就越高，融资约束问题也越严重，该结果佐证了本文的分析逻辑。

2.失信环境对供应链风险的影响

从风险共担角度来看，建立稳定的供应链关系是企业抵御与分散投资风险的重要渠道。而当社会失信较严重时，企业与交易伙伴间的不确定性将会增加，稳定的合作关系可能受到冲击，企业间的风险共担机制效力减弱，进而抑制了风险承担水平。所以，失信环境抑制风险承担的另一条可能路径是增加了企业供应链关系的风险性。供应链风险较低意味着企业与供应链上下游建立了紧密联系，企业的供应商与客户都相对集中并较少改变，集中度较高的供应链关系也方便企业组建战略联盟并整合供应链资源，所以用供应链集中度衡量供应链风险较为合理。借鉴已有文献，本文分别以前五大客户销售额占年度总销售额比率与前五大供应商采购额占年度总采购额比率来衡量客户集中度（CuChain）与供应商集中度（SuChain），并用此测度供应链关系的风险度，该指标越高，代表供应链风险越低。表3的列（6）和列（7）分别展示了失信环境与客户集中度和供应商集中度的回归结果，可以发现，失信环境的系数分别在5%与10%的水平上显著为负，说明社会失信降低了企业的客户集中度与供应商集中度，增加了供应链风险，由此佐证了前文的分析结果。

（四）稳健性与内生性检验

1.替换企业风险承担的衡量方式。本文分别使用当年度股票月收益波动率（RISK）与企业年度研发支出费用（RISKC）作为企业风险承担的替代变量。更换因变量衡量方法后的回归结果展示在表4的列（1）和列（2）中，可以发现，失信环境的系数依旧显著为负，回归结果没有明显变化。

2.替换社会失信环境的衡量方式。本文将被解释变量的量纲替换成地区生产总值与地区规模以上企业数量（DisEGdp/DishEV）重新计量。从表4的列（3）和列（4）可以发现，更换核心解释变量后，社会失信环境抑制企业风险承担水平的结论依然成立。

3.考虑失信被执行人名单制度的影响。由于2013年最高人民法院发布了《关于公布失信被执行人名单信息的若干规定》，正式建立了失信被执行人名单制度，因此失信企业的负面社会影响及受到的正式约束力度在2013年前后发生了较大变化。为了保证研究样本所处市场环境的前后一致性，本文删除了 2013年以前年度的观测数据，仅利用2013—2019年度的样本数据重新进行了回归分析。表4的列（5）显示，本文研究结论依旧存在。

4.工具变量回归。为了解决模型存在的内生性问题，本文选取孔庙的数量（ConTemple）与社会失信环境的行业年度平均值（MDisEVG）作为工具变量，并采用两阶段最小二乘法对主回归模型进行重新估计。工具变量回归的结果报告在表4的列（6）与列（7）中。一阶段回归结果显示地区孔庙的数量（ConTemple）与失信环境显著负相关，平均失信水平（MDisEVG）与失信环境显著正相关。二阶段回归结果显示自变量（DisEVG）的系数依旧显著为负，即社会失信环境对企业风险承担水平有明显抑制作用，再次证实了本文结论的稳健性。此外，弱工具变量检验结果显示F值远大于10，说明不存在弱工具变量问题。Sargan检验的P值大于0.1，即不能拒绝原假设，说明选用的工具变量不存在过度识别问题。

五、拓展性研究

（一）异质性分析

失信环境主要通过资源约束效应来抑制企业的风险承担水平，这可能意味着失信环境对那些本身资源基础较弱或获取资源能力较差企业的抑制效应更加明显。已有研究发现，政府的“扶持之手”会将更多资源优先分配给国有企业，相比之下，民营企业面临的资源获取困境更为严重。因此，国有企业的天然身份优势使其在失信环境下更容易获得资本市场与交易伙伴的信赖，而民营企业在失信环境中将处于更加弱势的地位。此外，产业政策的扶持力度也会影响企业获取外在资源的能力，一系列配套支持与激励措施能有效增加企业的可支配资源，也能提高各方利益相关的投资与合作信心。因此，受产业政策重点支持的企业在失信环境中的资源约束相对较小。同时，企业的成立时间也在一定程度上反映了自身拥有及获取资源的能力与水平，成立时间越长的企业累积的商誉资本及社会人脉资源会越丰富。所以，成立时间较长的企业在失信环境中仍可以维持相对良好的口碑并获得相对充足的外部资源。基于此，本文进一步进行了分样本回归检验，考察了不同产权性质、产业政策支持力度及成立时长的企业在失信环境中风险承担水平的异质性表现。该部分的主要实证结果列示在表5中。

表5的列（1）和列（2）展示的是按照产权性质分组的结果。此处将样本分成了国有（SOE=1）和民营（SOE=0）两个组别。可以发现，在民营企业的分组（SOE=0）中，失信环境在5%的水平上显著抑制了企业的风险承担水平，但在国有企业的分组（SOE=1）中，失信环境的系数不显著。该结果表明，民营企业更容易受到老赖企业负面溢出效应的影响，地区频发的失信行为让民营企业降低了高风险投资的意愿；而对拥有政府隐形信用背书的国有企业来说，失信环境对其风险承担水平的负向作用不明显。

表5的列（3）和列（4）是按照产业政策扶持力度分组的结果。此处用“五年计划”中关于行业的发展规划来测度产业政策,如果样本企业属于产业政策重点支持和鼓励的行业，则将样本划分为受产业政策重点扶持组（Policy=1），否则就划分为未受产业政策扶持组（Policy=0）。可以发现，未受产业政策扶持组的失信环境系数显著为负，但受到产业政策扶持组的失信环境系数不显著。该结果表明，未受产业政策扶持的企业在失信环境中更容易降低风险承担水平，而受到产业政策重点扶持的企业由于可以享受制度红利，可以缓解失信环境对其的负面影响。

表5的列（5）和列（6）展示了按照企业年龄分组的结果。此处按照企业年龄AGE的年度行业平均数进行分组，其中公司成立时间大于样本平均数的为成立时间较长组（Agedum=1），小于样本平均数的为成立时间较短组（Agedum=0）。可以发现，在成立时间较短的分组中，失信环境与企业风险承担水平显著负相关，但在成立时间较长的企业分组中这种负向关系不显著。该结果表明，失信环境中社会关系较不稳定且处于资源劣势的年轻企业更倾向于做出保守的风险承担选择。

（二）来自政府的措施：诚信宣传教育与信用监管的治理效应

诚信宣传教育与信用监管是政府加强信用建设的重要环节。根据“社会人”假设，诚信宣传可以增加各经济主体选择守信行为的内在激励并提高其违背契约的道德成本。因此，诚信宣传力度越大，越有利于重塑社会的守信氛围，并重新将诚信守诺的规范烙印在人的内心。对于信用监管来说，强有力的信用监管意味着政府机关对当地信用建设的高度重视，失信严重地区的企业可能为了维护良好关系，避免被“抓典型”而尽可能约束自己的行为。同时，信用监管体系的建设也是应对信用缺失问题的重要举措，尤其是不同领域信用信息的互联互通，有利于降低信息不对称。也就是说，较大力度的诚信宣传教育与信用监管可以相对提高失信严重地区企业的道德约束力与违约成本，在一定程度上能降低失信环境对企业间合作关系的破坏力度，维持一定的风险共担能力，从而抑制社会失信对风险承担的负向影响。

为了验证诚信宣传与信用监管的约束效应，本文将中国管理科学研究院等编制的CEI指数的一级指标“诚信教育”与“信用监管”作为诚信宣传与信用监管的替代指标，并根据这2个指标公布的排名前50强名单构造诚信教育与信用监管的虚拟变量Edudum与Credum。当样本公司所在地级市位于50强城市时，则赋值为1，否则就赋值为0。同时，利用诚信宣传教育力度与地区失信构造交乘项（DisE_Edu）；类似地，构造信用监管与地区失信的交乘项（DisE_Cre）。表6展示了实证回归的结果，可以发现DisE_Edu与DisE_Cre的回归系数都显著为正，与失信环境的回归系数符号正好相反。可以看出，高强度的诚信宣传教育与信用监管对缓解社会失信的负向作用具有功效。由此可知，目前由我国政府推动的社会诚信建设制度化举措能够有效抑制社会失信带来的不良影响。

六、研究结论与启示

在双循环大背景下，维持良好的社会信用水平是推动社会主义市场经济可持续发展的重要保障。随着经济体制改革不断深化，市场内各主体的经济交往日益频繁，信用缺失与道德失范问题既扰乱了市场秩序，也影响了各经济主体的决策选择。本文从不同地区的信用环境差异入手，利用地级市失信被执行人的数据，验证了失信环境对企业风险承担的影响。研究发现，社会失信对企业风险承担具有显著的抑制效应；机制检验发现，失信环境对风险承担的抑制作用主要通过加剧融资约束、增加供应链风险性实现。异质性分析发现，失信环境下民营企业、成立时间较短与未受产业政策扶持的企业风险承担选择更加保守。进一步，政府可以通过加强诚信宣传教育与信用监管来控制社会失信对企业风险承担的负面影响。

本文的研究结论具有重要的实践启示：第一，社会信用缺失不利于企业的可持续发展与经济的良性循环。失信行为频发会破坏当地的营商环境，加剧市场内的信息不对称程度，特别是在失信严重的地区，企业可能会因为融资约束与合作关系不稳定而降低对风险项目的投资，从而导致企业丧失发展先机。这就要求企业从自身做起，保持良好的契约精神，拒做“老赖”，共同维护与保持地区良好的诚信氛围。其次，当面对外部不良环境的干扰时，企业可以保持适当的慈善捐赠并提高信息披露的质量，传递自身的正面信息，以便获得资本市场与合作伙伴的认可，从而创造有利的发展条件。最后，诚信宣传教育与信用监管能够有效缓解失信环境对企业风险承担的抑制效应。各级政府应继续引领并推行诚信文化理念，构建完善的信用监管体系机制，依靠诚信宣传与完备的信用体系建设逐步提高各类经济主体的诚信意识，降低社会失信带来的不良影响，进而营造良好的营商环境。

本文载于《财经理论与实践》2023年第4期"金融与保险"栏目