司法体制改革能否抑制公司违规——基于地方法院人财物省级统管改革的准自然实验

孙艳阳; 郑伊

司法体制改革能否抑制公司违规——基于地方法院人财物省级统管改革的准自然实验

孙艳阳¹,
郑伊^2,

1.
广东财经大学会计学院，广东广州 510320
2.
中国政法大学民商经济法学院，北京 100088

基金项目:

国家自然科学基金面上项目 72072115

中央高校基本科研业务费专项资金资助中国政法大学科研创新项目 1000-10822510

详细信息

作者简介:
孙艳阳(1988-)，女，河南南阳人，广东财经大学会计学院讲师

通讯作者:
郑伊(1989-)(通讯作者)，女，山西太原人，中国政法大学民商经济法学院讲师

中图分类号: F275;D926
计量
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出版历程
- 收稿日期: 2023-07-13
- 网络出版日期: 2023-12-21
- 刊出日期: 2023-11-28

Can the Judicial System Reform Curb Corporate Violations: A Quasi-natural Experiment Based on the Reform of Provincial Control of Human Resources and Property in Local Courts

SUN Yan-yang¹,
ZHENG Yi^2
,

1.
School of Accounting, Guangdong University of Finance and Economics, Guangzhou 510320, China
2.
Civil, Commercial and Economic Law School, China University of Political Science and Law, Beijing 100088, China

摘要

摘要: 以省以下地方法院人财物统一管理改革为准自然实验，基于2007—2020年我国A股上市公司的数据，采用渐进双重差分法，考察了司法体制改革对公司违规的影响。研究发现：司法体制改革能够显著降低公司违规倾向和违规频数，且经过一系列稳健性检验后该结论依然成立，但政策效果因公司规模、产权性质和司法异地管辖而存在较大差异，其中小规模企业、民营企业和非司法异地管辖注册地企业的获益更大。从影响机制看，司法体制改革通过缓解企业融资约束和提升公司治理来抑制公司违规。
- 司法体制改革 /
- 人财物省级统管 /
- 公司违规 /
- 融资约束 /
- 公司治理
Abstract: This paper examines the impact of the reform of the judicial system on corporate violations in China's A-share listed companies between 2007 and 2020. The study employs the staggered difference-in-difference method to explore the effects of the reform of universal management of human resources and property in local courts below the province. The findings demonstrate that the reform of the judicial system can significantly mitigate the frequency and tendency of corporate violations. This conclusion is robust even after conducting several tests. However, the effect of the reform varies depending on factors such as the size of the company, the nature of property rights, and the jurisdiction of different jurisdictions. Notably, small-scale enterprises, private enterprises, and enterprises in non-jurisdictional jurisdictions benefit more from the reform of the local judicial system. The study further reveals that the reform of the judicial system has a positive influence mechanism on curbing corporate violations by easing corporate financing constraints and enhancing corporate governance.
- judicial system reform /
- provincial control of human resources and property /
- corporate fraud /
- financing constraint /
- corporate governance

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图 1 司法体制改革与公司违规和违规频数的平行趋势与动态效应

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表 1 变量定义与说明

变量名称	变量符号	变量定义
公司违规	Fraud	虚拟变量，当上市公司当年发生违规行为时取值为1，否则为0
违规频率	Frequency	上市公司当年度发生违规行为的总次数
司法体制改革	Reform	虚拟变量，地级市中级人民法院人财物省级统一管理改革实际落地年及以后，Reform取值为1，否则为0
公司规模	Size	上市公司年末资产总额的自然对数
资产负债率	Leverage	上市公司年末负债总额与资产总额的比值
上市年限	Age	上市年龄的自然对数
审计质量	Audit	虚拟变量，如果审计师为国际四大取值为1，否则为0
产权性质	Soe	虚拟变量，上市公司实际控制人是国有产权性质时取值为1，否则为0
董事会规模	Boardsize	年末董事会人数的自然对数
行业信心	Tamed	年末同行业所有公司TobinQ的中位数
人均GDP	GDP	地级市当年GDP
年末总人口	Population	地级市年末总人口

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表 2 主要变量的描述性统计

变量	平均值	标准差	中位数	最小值	最大值	样本量
Fraud	0.18	0.38	0.00	0.00	1.00	27 509
Frequency	0.30	0.75	0.00	0.00	4.00	27 509
Reform	0.24	0.42	0.00	0.00	1.00	27 509
Size	22.01	1.32	21.84	19.21	26.16	27 509
Leverage	0.44	0.22	0.42	0.05	1.05	27 509
Soe	0.39	0.49	0.00	0.00	1.00	27 509
Ages	2.04	0.91	2.30	0.00	3.33	27 509
Audit	0.04	0.20	0.00	0.00	1.00	27 509
Boardsize	2.25	0.18	2.30	1.79	2.77	27 509
Tamed	1.66	0.24	1.71	1.21	3.27	27 509
GDP	1.15	1.03	0.78	0.04	3.82	27 509
Population	7.87	5.46	6.53	1.07	33.72	27 509

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表 3 司法体制改革对公司违规的基准回归结果

变量	Logit		Poisson
	Fraud	Fraud	Frequency	Frequency
	(1)	(2)	(3)	(4)
Reform	-0.169^**(0.080)	-0.216^***(0.083)	-0.128^*(0.076)	-0.162^**(0.075)
Size		-0.171^***(0.028)		-0.126^***(0.023)
Leverage		1.778^***(0.144)		1.592^***(0.114)
Soe		-0.798^***(0.077)		-0.765^***(0.071)
Ages		0.358^***(0.038)		0.351^***(0.036)
Audit		-0.665^***(0.196)		-0.563^***(0.208)
Boardsize		-0.170(0.166)		-0.147(0.146)
Tamed		1.947(1.440)		1.354(1.523)
GDP		0.207^*(0.106)		0.174^*(0.102)
Population		-0.266^***(0.067)		-0.192^***(0.062)
Constant	0.236(0.212)	-0.315(2.670)	-0.765^***(0.201)	-1.231(2.847)
Year Fe	是	是	是	是
Industry Fe	是	是	是	是
City Fe	是	是	是	是
Observations	27 509	27 509	27 509	27 509
Pseudo R²	0.047	0.092	0.058	0.112
注：^*、^、^*分别表示在1%、5%、10%水平上显著，括号内为标准差。下表同。

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表 4 安慰剂检验

变量	Logit	Poisson	Logit	Poisson
	Fraud	Frequency	Fraud	Frequency
	(1)	(2)	(3)	(4)
Reform_4	-0.135(0.101)	-0.097(0.094)
Reform_5			-0.064(0.109)	-0.004(0.099)
Size	-0.172^***(0.028)	-0.126^***(0.023)	-0.172^***(0.028)	-0.127^***(0.023)
Leverage	1.775^***(0.144)	1.591^***(0.114)	1.774^***(0.144)	1.591^***(0.114)
Soe	-0.797^***(0.077)	-0.764^***(0.071)	-0.796^***(0.077)	-0.764^***(0.071)
Ages	0.358^***(0.038)	0.350^***(0.036)	0.358^***(0.038)	0.351^***(0.036)
Audit	-0.660^***(0.196)	-0.559^***(0.209)	-0.658^***(0.196)	-0.557^***(0.209)
Boardsize	-0.166(0.166)	-0.145(0.146)	-0.167(0.166)	-0.146(0.146)
Tamed	1.947(1.439)	1.355(1.522)	1.920(1.437)	1.331(1.521)
GDP	0.185^*(0.104)	0.153(0.097)	0.162(0.103)	0.127(0.099)
Population	-0.267^***(0.067)	-0.190^***(0.061)	-0.261^***(0.067)	-0.181^***(0.062)
Constant	-0.310(2.669)	-1.226(2.848)	-0.285(2.666)	-1.213(2.848)
Year Fe	是	是	是	是
Industry Fe	是	是	是	是
City Fe	是	是	是	是
Observations	27 509	27 509	27 509	27 509
Pseudo R²	0.091	0.112	0.091	0.111

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表 5 稳健性检验：增加控制变量

变量	Logit	Poisson
	Fraud	Frequency
	(1)	(2)
Reform	-0.154^*(0.086)	-0.134^*(0.075)
Size	-0.118^***(0.033)	-0.084^***(0.028)
Leverage	1.582^***(0.157)	1.386^***(0.129)
Soe	-0.665^***(0.084)	-0.658^***(0.079)
Ages	0.202^***(0.047)	0.232^***(0.046)
Audit	-0.560^***(0.204)	-0.451^**(0.219)
Boardsize	-0.300(0.215)	-0.152(0.196)
Tamed	2.371(1.482)	1.897(1.618)
Indep	-1.245^**(0.616)	-0.854(0.559)
Top10	-1.003^***(0.237)	-0.932^***(0.211)
Dual	0.092(0.064)	0.118^**(0.055)
GDP	0.232^**(0.115)	0.207^*(0.108)
Population	-0.281^***(0.078)	-0.198^***(0.070)
Constant	-0.529(2.802)	-1.950(3.111)
Year Fe	是	是
Industry Fe	是	是
City Fe	是	是
Observations	21 786	21 786
Pseudo R²	0.092	0.108

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表 6 稳健性检验：改变样本范围

变量	删除注册地址变更的上市公司		样本缩小至2009—2019年
	Logit	Poisson	Logit	Poisson
	Fraud	Frequency	Fraud	Frequency
	(1)	(2)	(3)	(4)
Reform	-0.269^***(0.085)	-0.212^***(0.076)	-0.220^***(0.083)	-0.167^**(0.074)
Size	-0.160^***(0.029)	-0.120^***(0.024)	-0.169^***(0.028)	-0.122^***(0.023)
Leverage	1.882^***(0.151)	1.664^***(0.121)	1.863^***(0.146)	1.648^***(0.116)
Soe	-0.788^***(0.081)	-0.746^***(0.075)	-0.833^***(0.080)	-0.789^***(0.073)
Ages	0.343^***(0.039)	0.342^***(0.038)	0.380^***(0.040)	0.363^***(0.037)
Audit	-0.594^***(0.198)	-0.485^**(0.210)	-0.694^***(0.207)	-0.603^***(0.218)
Boardsize	-0.196(0.171)	-0.179(0.150)	-0.274(0.172)	-0.204(0.150)
Tamed	2.117(1.500)	1.725(1.625)	1.719(1.654)	1.047(1.711)
GDP	0.200^*(0.110)	0.168(0.106)	0.170(0.114)	0.142(0.110)
Population	-0.281^***(0.068)	-0.203^***(0.064)	-0.229^***(0.070)	-0.171^***(0.065)
Constant	-0.748(2.786)	-1.913(3.038)	0.352(3.060)	-0.529(3.192)
Year Fe	是	是	是	是
Industry Fe	是	是	是	是
City Fe	是	是	是	是
Observations	26 481	26 481	25 151	25 151
Pseudo R²	0.092	0.112	0.092	0.112

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表 7 稳健性检验：改变模型估计方法

变量	Probit	Nbreg
	Fraud	Frequency
	(1)	(2)
Reform	-0.112^**(0.047)	-0.156^**(0.076)
Size	-0.101^***(0.016)	-0.156^***(0.025)
Leverage	1.021^***(0.080)	1.709^***(0.121)
Soe	-0.450^***(0.042)	-0.799^***(0.071)
Ages	0.199^***(0.021)	0.368^***(0.035)
Audit	-0.346^***(0.095)	-0.554^***(0.195)
Boardsize	-0.085(0.093)	-0.124(0.153)
Tamed	1.020(0.808)	1.117(1.544)
GDP	0.103^*(0.058)	0.147(0.102)
Population	-0.150^***(0.037)	-0.250^***(0.064)
Constant	0.057(1.499)	-0.094(2.895)
Year Fe	是	是
Industry Fe	是	是
City Fe	是	是
Observations	27 509	27 509
Pseudo R²	0.092	0.067

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表 8 作用机制检验

变量	SA	Law_managers
变量	(1)	(2)
Reform	-0.055^**(0.023)	0.004^*(0.002)
Size	-0.166^***(0.013)	0.001(0.001)
Leverage	1.064^***(0.072)	0.008^**(0.004)
Soe	-0.069^***(0.022)	0.006^***(0.002)
Ages	-0.011(0.011)	0.001(0.001)
Audit	0.245^***(0.044)	0.002(0.005)
Boardsize	-0.122^***(0.045)	0.005(0.004)
Tamed	0.674(0.621)	-0.034(0.030)
GDP	-0.005(0.028)	0.002(0.002)
Population	-0.025(0.019)	-0.001(0.002)
Constant	-0.804(1.142)	-0.002(0.055)
Year Fe	是	是
Industry Fe	是	是
City Fe	是	是
Observations	27 509	27 509
R²	0.196	0.070

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表 9 异质性检验：公司规模

变量	Logit		Poisson
	Fraud		Frequency
	Big	non-Big	Big	non-Big
	(1)	(2)	(3)	(4)
Reform	-0.146(0.120)	-0.292^***(0.113)	-0.083(0.104)	-0.270^***(0.099)
Leverage	2.238^***(0.240)	1.347^***(0.168)	1.957^***(0.201)	1.319^***(0.132)
Soe	-0.933^***(0.114)	-0.722^***(0.103)	-0.895^***(0.106)	-0.666^***(0.094)
Ages	0.133^**(0.063)	0.448^***(0.049)	0.168^***(0.057)	0.415^***(0.047)
Audit	-0.685^***(0.197)	-1.545^***(0.558)	-0.549^***(0.209)	-1.400^**(0.578)
Boardsize	0.111(0.248)	-0.665^***(0.200)	-0.010(0.203)	-0.467^***(0.181)
Tamed	2.013(1.564)	1.699(2.183)	1.646(1.565)	0.619(2.243)
GDP	0.172(0.164)	0.192(0.135)	0.131(0.163)	0.182(0.124)
Population	-0.283^***(0.103)	-0.256^***(0.088)	-0.203^**(0.098)	-0.185^**(0.079)
Constant	-4.654(2.836)	-6.354(3.962)	-4.758^*(2.809)	-4.886(4.076)
Year Fe	是	是	是	是
Industry Fe	是	是	是	是
City Fe	是	是	是	是
Observations	12 960	14 549	12 960	14 549
Pseudo R²	0.122	0.099	0.137	0.124

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表 10 异质性检验：产权性质

变量	Logit		Poisson
	Fraud		Frequency
	Soe	non-Soe	Soe	non-Soe
	(1)	(2)	(3)	(4)
Reform	-0.099(0.165)	-0.223^**(0.099)	0.017(0.147)	-0.198^**(0.086)
Size	-0.293^***(0.049)	-0.097^***(0.035)	-0.238^***(0.043)	-0.079^***(0.029)
Leverage	2.019^***(0.265)	1.572^***(0.175)	1.962^***(0.230)	1.382^***(0.130)
Ages	0.103(0.091)	0.445^***(0.045)	0.103(0.084)	0.422^***(0.042)
Audit	-0.598^***(0.232)	-0.499(0.306)	-0.660^***(0.238)	-0.288(0.285)
Boardsize	0.067(0.349)	-0.328^*(0.190)	0.139(0.318)	-0.290^*(0.160)
Tamed	-0.348(2.411)	2.386(1.724)	-1.420(2.553)	2.228(1.725)
GDP	0.266(0.173)	0.109(0.139)	0.145(0.169)	0.137(0.129)
Population	-0.230^*(0.121)	-0.296^***(0.082)	-0.162(0.115)	-0.222^***(0.073)
Constant	5.894(4.606)	-2.676(3.133)	5.784(4.933)	-3.787(3.153)
Year Fe	是	是	是	是
Industry Fe	是	是	是	是
City Fe	是	是	是	是
Observations	10 607	16 902	10 607	16 902
Pseudo R²	0.131	0.093	0.135	0.113

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表 11 异质性检验：司法异地管辖

变量	Logit		Poisson
	Fraud		Frequency
	Dif	non-Dif	Dif	non-Dif
	(1)	(2)	(3)	(4)
Reform	-0.142(0.113)	-0.372^***(0.132)	-0.073(0.098)	-0.297^**(0.123)
Size	-0.199^***(0.036)	-0.134^***(0.044)	-0.122^***(0.030)	-0.124^***(0.038)
Leverage	2.102^***(0.186)	1.355^***(0.229)	1.843^***(0.145)	1.237^***(0.187)
Soe	-0.854^***(0.103)	-0.753^***(0.119)	-0.826^***(0.094)	-0.706^***(0.112)
Ages	0.376^***(0.050)	0.352^***(0.060)	0.365^***(0.046)	0.350^***(0.057)
Audit	-0.739^***(0.279)	-0.518^*(0.276)	-0.866^***(0.291)	-0.172(0.286)
Boardsize	-0.152(0.230)	-0.233(0.245)	-0.118(0.207)	-0.211(0.204)
Tamed	2.684(1.815)	1.291(2.201)	2.712(1.747)	0.264(2.308)
GDP	0.061(0.133)	0.277(0.255)	-0.018(0.123)	0.468^**(0.234)
Population	0.209(0.191)	-0.385^***(0.106)	0.217(0.170)	-0.352^***(0.103)
Constant	-1.735(3.366)	-0.870(4.086)	-4.467(3.224)	0.854(4.291)
Year Fe	是	是	是	是
Industry Fe	是	是	是	是
City Fe	是	是	是	是
Observations	16 685	10 824	16 685	10 824
Pseudo R²	0.111	0.068	0.136	0.084

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参考文献(48)

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