監管執法公平促進企業高質量發展了嗎？
——基于證監會隨機抽查制度的準自然實驗

馬永強 陳偉忠 張正懿

(西南財經大學會計學院，四川 成都 611130)

一、引言

黨的二十大報告明確指出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務。構建高水平社會主義市場經濟體制是高質量發展的重要保障，有效市場和有為政府的耦合發展對提升市場運行效率、提高市場主體競爭活力具有重要意義。深化政府職能改革是推進有為政府建設的重要舉措，如何避免監管俘獲、重塑執法中性是政府職能轉變過程中的重點任務(Chen et al.，2011)。長期以來，我國監管部門針對投資者保護和上市公司規范運作問題一貫采取強力的行政監管手段(何慧華和方軍雄，2021)，監管廣度和力度持續趨嚴(滕飛等，2022)，但資本市場中的違規事件仍然存在，使得有限資源無法實現有效配置，從而影響高質量發展。因此，學界不斷思考行政監管執法的有效性，以及如何才能更好地發揮公共實施機制的監管效果。

在新興加轉軌的經濟發展時期，監管資源約束、行政權力邊界模糊和監管俘獲等因素會導致選擇性監管行為。監管執法越位和缺位的現象時常存在，極大妨礙了公正監管和公平競爭環境的形成(Ke and Zhang，2021)。監管執法不公嚴重阻礙了市場資源有效配置和市場充分自由競爭(柴寶勇，2019)，使市場參與主體喪失經營活力與發展信心，給企業高質量發展帶來了挑戰。因此，政府職能轉變過程中監管部門能否重塑執法中性，對有效增強市場競爭活力、促進高質量發展具有重要意義。隨機抽查制度一方面通過制定隨機抽查事項清單明確了行政權力邊界與監管范圍，另一方面通過“雙隨機、一公開”機制降低了監管俘獲的可能性，全方位提升了監管執法的公平性。“雙隨機、一公開”的監管模式，極大程度避免了隨意執法和不透明監管，為本文利用隨機抽查制度檢驗監管執法公平是否具有促進企業高質量發展的作用，提供了較好的外生實驗場景。

隨機抽查制度對市場主體形成了有效的監管氛圍，具體表現為公司違規行為減少、盈余管理程度降低、治理水平提升(班旭等，2022；劉瑤瑤等，2021；滕飛等，2022)。例如，財政部會計信息質量隨機抽查制度對完善上市公司信息披露規范以及防范重大金融風險均發揮了監督效力(柳光強和王迪，2021；祝繼高等，2023)。同時，隨機抽查制度也增加了證券交易所和審計師的風險意識(劉金洋和沈彥杰，2021；劉紅霞等，2022)，降低了會計師事務所客戶公司的股價崩盤風險(汶海等，2020)。總的來說，隨機抽查制度彌補了現行監管體系的短板，充分協調“看得見的手”與“看不見的手”在社會治理中的作用，積極促進執法中性建設，為市場主體高質量發展提供了內生動力。

鑒于此，本文選取2010—2021年滬深A股上市公司為研究樣本，以隨機抽查制度為準自然實驗，檢驗監管執法公平對企業高質量發展的促進作用及其影響機制。本文潛在的研究貢獻主要體現在：第一，有效拓展了企業高質量發展影響因素的相關文獻。已有文獻多從產業結構(劉志彪和凌永輝，2020)、數字經濟發展(任保平和何厚聰，2022)、營商環境(杜運周等，2022)等方面進行探討，本文則考察了監管執法公平對企業高質量發展的影響。第二，進一步豐富了證監會隨機抽查制度經濟后果的相關研究。已有研究考察了證監會隨機抽查制度對公司違規行為、盈余管理、治理水平等方面的影響(班旭等，2022；劉瑤瑤等，2021；滕飛等，2022)，本文則探討了隨機抽查制度所表征的監管執法公平性問題，從監管執法中性視角考察了隨機抽查制度對企業高質量發展的促進作用。第三，研究結論具有一定的政策啟示。在全面提升新質生產力的背景下，如何大幅提高企業全要素生產率是政學業三界關注的重要事項。本文研究表明，提升監管執法中性、為企業營造公平公正的監管執法環境，有助于提升企業的會計信息透明度，充分發揮行政監管機制的違規懲戒效應，進而有效提升企業全要素生產率。上述結果意味著，不斷提升監管執法公平性或許是發展新質生產力的重要一環。

二、制度背景

在我國法律制度環境有待完善的背景下，部分監管制度在實施過程中存在執法隨意、執法不嚴、執法不公等問題(龔強等，2015；劉小魯和李泓霖，2015)，表現出“選擇性”“運動式”等特征(戴治勇，2008)。“粗獷式”的監管執法往往以犧牲公平為代價，盲目追求短期的監管執法成效。監管執法不公給企業帶來制度性交易成本，不利于企業高質量發展。因此，完善以公正監管和公平執法為導向的監管執法模式，對促進高質量發展、推進國家治理體系和治理能力現代化具有重大現實意義。

2015年5月，國務院印發的《2015年推進簡政放權放管結合轉變政府職能工作方案》對創新監管方式和構建監管執法中性提出了階段性要求。2015年8月，國務院辦公廳印發的《關于推廣隨機抽查規范事中事后監管的通知》落地了“雙隨機、一公開”新型隨機抽查監管制度，進一步改善政府執法監管的公平性，防范監管部門過度行政干預、監管主體與監管對象雙向尋租等問題。2016年5月，國務院印發的《2016年推進簡政放權放管結合優化服務改革工作要點》明確提出各級政府部門要健全“一單、兩庫”監管名單，旨在推進“陽光執法”的新型監管環境建設。“雙隨機、一公開”監管模式是指在制定各部門各地區隨機抽查事項清單的基礎上，分別從市場主體名錄庫以及執法監察人員名錄庫中隨機抽取檢查對象和執法檢查人員，相關主體責任部門及時將檢查結果公示在國家企業信用信息公示系統和全國信用信息共享平臺。

具體而言，從2016年開始證監會各派出機構依據《中國證監會隨機抽查事項清單》陸續對各轄區上市公司進行隨機抽查，抽查內容涵蓋信息披露、公司治理、股東行權、會計核算與財務管理合規性等多個方面，并對違規違法問題及時公示、嚴厲懲戒。上市公司現場檢查除了企業及其所屬機構外，公司控股股東或實際控制人、并購重組當事人、證券服務機構等有關單位和個人，均可納入檢查范疇。由此可見，上市公司隨機抽查制度的有序開展，保障了行政權力規范運行，大大提升了市場監管效率。2019年2月，國務院印發的《關于在市場監管領域全面推行部門聯合“雙隨機、一公開”監管的意見》正式發布，“力爭三到五年時間內，市場監管領域新型監管機制更加完善，實現綜合監管、智慧監管”，標志著“雙隨機、一公開”監管模式逐漸成熟。“陽光執法”有利于將企業從制度性負擔中解放出來，激發市場主體競爭活力，助推大中小企業產業結構升級和高質量發展。

三、理論分析與研究假設

在持續深化“放管服”改革、積極轉變政府職能的政策背景下，如何打破原有監管體系制度瓶頸，加快形成監管公正、執法公平的營商環境，成為了促進企業高質量發展的核心問題。監管執法的公平性直接關乎行政監管的有效性，無效監管則會導致企業運作不規范、經營效率低下，最終抑制企業高質量發展。新制度經濟學認為，經濟能否向好發展主要取決于制度環境的約束力，管制過度與管制不公對經濟發展均存在負面影響(North，1990)。在資本市場管制方面，更為公正的制度環境體現在減少監管俘獲、執法不公等制度性交易成本，從而減輕企業制度負擔、改善行政監管有效性，最終提升企業經營活力與效率(Commander and Svejnar，2011；何凌云和陶東杰，2020)。本文將從信息披露質量、違規懲戒兩個方面分析監管執法公平對企業高質量發展的影響。

證監會隨機抽查作為公共實施機制，具有較強的權威性與公信力(劉瑤瑤等，2021)。隨機抽查制度的“隨機性”與“公開性”有效解決了以往監管不嚴、執法不公的問題(古樸和翟士運，2020)，強化了微觀企業平等的市場主體地位。證監會各派出機構嚴格按照《上市公司現場檢查辦法》執行隨機抽查工作，對上市公司信息披露的真實性、準確性、完整性、及時性進行現場審查。已有研究表明，證監會隨機抽查能夠抑制上市公司盈余管理行為，有效提升上市公司的信息披露質量(劉瑤瑤等，2021；柳光強和王迪，2021；汪昌云等，2023)。事實上，在證監會反饋意見中涉及最多的是與會計信息操縱、信息披露違規相關的內容，例如上市公司未按要求披露重大事件、會計政策使用不合理等。監管公正、執法公平的法制環境會對企業產生威懾效應和外部監督效應，對上市公司會計信息舞弊等問題形成長效制約，加大企業信息披露違規的成本，從而能夠改善企業信息披露質量。進一步，監管執法公平引致的信息披露質量改善，有助于降低債權、債務雙方的信息不對稱，有效緩解企業的融資約束(Francis et al.，2005；McInnis，2010)。諸多研究表明，信息不對稱引致的融資約束問題是制約全要素生產率的重要因素(宋敏等，2021)。固定資產投資、研發創新投入等對企業全要素生產率具有關鍵性作用，而企業的投資活動一旦受制于融資約束，則會對全要素生產率造成嚴重負向沖擊(任曙明和呂鐲，2014；宋敏等，2021)。因此，監管執法公平引致的信息披露質量改善，有助于進一步緩解企業融資約束問題，為提升企業生產率提供充足的資金資源，最終為企業高質量發展注入強勁動力。

證監會隨機抽查制度還能發揮公司違規行為的懲戒治理效應，進而促進企業高質量發展。除會計信息質量外，資金募集使用、關聯交易、資金占用、對外擔保等行為是否合規，也是證監會派出機構現場檢查的重點內容。隨機抽查的監管模式不僅能夠在執法層面緩解監管俘獲、選擇性執法等問題，還通過及時公開監管信息進一步強化了公共實施機制的公平性，增強了社會聲譽的治理功能。執法公平性能夠提高違規企業被處罰的概率，進而有效加強抽查的懲戒效應和威懾效應，增加了上市公司的違規處罰成本和違規聲譽成本，從而降低了上市公司再次違規的概率(滕飛等，2022)。違規使用募集資金、隱藏異常關聯交易、違規擔保、控股股東侵占資金等機會主義行為提高了企業的違約風險與經營風險，企業違法違規行為會嚴重阻礙企業生產經營效率。在隨機抽查的公平監管威懾作用下，管理層實施機會主義行為的動機減弱(陳運森等，2019)。同時，被抽查要求整改的公司會加強對內部控制缺陷的調整和改正，提高企業內部控制質量(滕飛等，2022)，抑制高管違規占用資金、違規對外擔保等行為，降低公司代理成本(何慧華和方軍雄，2021)，有效提高企業的生產效率、投資效率、經營效率等(李曉慶和李萌菡，2022)，從而共同推動企業高質量發展。因此，監管執法公平提高了違規企業被處罰概率，即增強了違規懲戒效應，從而進一步提升公司治理水平、降低代理成本、降低經營風險等，最終促進企業高質量發展。基于以上分析，本文提出如下研究假設：

H1：證監會“雙隨機、一公開”隨機抽查制度能夠提高企業全要素生產率，即監管執法公平促進了企業的高質量發展。

四、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

隨機抽查制度從2016年起正式實施，為保證樣本的平衡性，本文選取2010—2021年滬深A股上市公司為研究樣本，并作以下處理：(1)剔除ST、PT類上市公司；(2)剔除發生暫停上市的公司、上市年限不足1年的公司；(3)剔除金融、保險行業上市公司；(4)剔除主要變量存在缺失值的上市公司；(5)為消除極端值的影響，對連續型變量進行1%和99%分位數的縮尾處理，最終得到28682個觀測值。隨機抽查數據從各證監局官網手工匯總整理得到，其余變量數據來源于CSMAR數據庫和CNRDS數據庫。

(二)模型設定與指標定義

為檢驗證監會隨機抽查制度對企業全要素生產率的影響作用，本文采用多期DID方法構建模型(1)：

其中，TFP為核心解釋變量企業全要素生產率，參考魯曉東和連玉君(2012)、黃勃等(2022)的研究，選取LP法計算企業全要素生產率。1Treat_Post為證監會隨機抽查的虛擬變量，公司被抽查后取值為1，其余取值為0。其他控制變量的選取參考滕飛等(2022)、劉金洋和沈彥杰(2021)、戴鵬毅等(2021)的研究，包括企業規模(Size，企業資產總額取自然對數)、企業上市年限(Age，企業上市年限取自然對數)、董事會規模(Board，董事會人數取自然對數)、獨立董事占比(Indep，獨董人數/董事會總人數)、兩職合一(Dual，董事長兼任總經理取值為1，反之為0)、產權性質(Soe，國有企業取值為1，反之為0)、前十大股東持股比例(Top10)、總資產凈利率(Roa，企業凈利潤/總資產)、資產負債率(Lev，企業負債總額/資產總額)、審計師是否來自四大事務所(Big4，審計師來自國際四大事務所取值為1，反之為0)。最后，模型還控制了公司(Firm)和年份(Year)固定效應，本文所有回歸都在公司層面進行了聚類。

五、實證結果與分析

(一)描述性統計

表1報告了主要變量的描述性統計結果，采用LP法計算的企業全要素生產率TFP_LP均值為8.828，與黃勃等(2022)估算的結果相近，標準差為1.084，全要素生產率的計算結果符合理論預期。Treat_Post的樣本均值為0.093，略高于劉金洋和沈彥杰(2021)使用2014—2017年樣本所測算的數值，這表明證監會隨機抽查的力度在不斷加大。其余變量的描述性統計結果與現有文獻相近。

表1 變量的描述性統計結果

(二)基準回歸與平行趨勢檢驗

1.基準回歸結果

表2報告了本文的基準回歸結果。列(1)顯示，核心解釋變量Treat_Post的回歸系數在1%水平下顯著為正，表明證監會隨機抽查制度與企業全要素生產率存在顯著的正相關關系，即監管執法公平能夠顯著促進企業高質量發展，本文的研究假說H1得到了驗證。為保證基準回歸結果的穩健性，列(2)進一步控制了行業和省份固定效應，回歸結果顯示核心解釋變量Treat_Post的回歸系數仍顯著為正。

表2 基準回歸：監管執法公平促進企業高質量發展

2.平行趨勢檢驗

采用多期DID法實證檢驗的前提是需要滿足平行趨勢假設，即在政策沖擊前對照組和實驗組不存在顯著差異。為此，本文參考滕飛等(2022)的研究，設定證監會隨機抽查時間前后的虛擬變量。表3列(1)中，以抽查前四年(Before4)為對照基期，考察抽查前三年(Before3)、抽查前兩年(Before2)、抽查前一年(Before1)、抽查當期(Current)、抽查后一年(After1)、抽查后兩年(After2)、抽查后三年(After3)、抽查后四年(After4)的系數是否顯著，并將上述虛擬變量替換模型(1)中的Treat_Post進行檢驗。同理，列(2)中重點考察了抽查前兩年(Before2)、抽查前一年(Before1)、抽查當期(Current)、抽查后一年(After1)、抽查后兩年(After2)、抽查后三年(After3)對全要素生產率是否有顯著影響。

表3 平行趨勢檢驗

表3報告了平行趨勢檢驗的結果，列(1)結果顯示解釋變量Before1、Before2、Before3的回歸系數均不顯著，而解釋變量Current、After1、After2、After3的回歸系數則均顯著為正。上述結果表明在證監會隨機抽查前實驗組和對照組存在平行趨勢，滿足DID平行趨勢假設，且抽查后的結果符合預期且具有統計顯著性。列(2)選擇不同期間再次檢驗，結果顯示在政策實施前實驗組和對照組不存在顯著差異，再次驗證滿足平行趨勢假設。

(三)穩健性檢驗

1.安慰劑檢驗

上述研究表明證監會抽查制度能夠顯著促進企業高質量發展，但企業高質量發展的促進作用可能受到同期其他政策支持的影響，本文使用安慰劑檢驗排除該影響。具體而言，本文將隨機抽查時間統一提前5年，按照前文Treat_Post的定義方式設置新的解釋變量Placebo，重新對模型(1)進行檢驗。結果如表4所示，列(1)報告了安慰劑檢驗的結果，Placebo的系數不再顯著。這表明企業全要素生產率的提高是證監會抽查制度所帶來的，排除了同時期其他政策的影響。

表4 穩健性檢驗1

2.傾向得分匹配

為緩解系統性差異，本文采用傾向得分匹配法進行穩健性檢驗。具體而言，參考滕飛等(2022)的研究，選取企業規模(Size)、產權性質(Soe)、前十大股東持股比(Top10)、總資產凈利率(Roa)和資產負債率(Lev)作為協變量進行可放回的1:3最近鄰匹配。匹配結果ATT的t值為2.58，平衡性檢驗結果顯示樣本匹配后所有協變量的標準化偏差均小于5%，且各變量組間差異的t檢驗結果均不顯著，表明匹配效果良好。使用匹配后的樣本對模型(1)再次進行檢驗，檢驗結果如表4列(2)所示，核心變量的系數仍然顯著為正，說明主回歸結果是穩健的。

3.替換被解釋變量

為了增加本文回歸結果的穩健性，本文參考魯曉東和連玉君(2012)、黃勃等(2022)的研究，選取OP法重新計算全要素生產率。2替換被解釋變量的回歸結果如表4列(3)所示，Treat_Post的系數在1%水平下顯著為正，本文的實證結果穩健。

4.政策實施效果敏感性測試

為更加準確地確認政策實施效果，本文從以下兩個方面進行政策實施效果敏感性測試。

首先，本文直接比較政策實施前后的全要素生產率變化情況。具體而言，本文使用政策實施年份的虛擬變量(Post_2016，2016年及以后的樣本觀測取值為1，反之為0)替代核心解釋變量Treat_Post進行測試。表4列(4)報告了測試結果，核心解釋變量Post_2016的系數顯著為正，表明政策實施后上市公司全要素生產率顯著提升。

其次，僅保留政策實施以后的樣本重新進行回歸檢驗，進一步比對被抽中公司與未被抽中公司全要素生產率的變化情況。表4列(5)報告了僅保留政策實施后樣本的回歸結果，核心解釋變量Treat_Post的回歸系數仍然顯著為正，表明被抽查公司的全要素生產率相比未被抽查公司有顯著的提升。

5.排除事務所抽查影響

證監會隨機抽查的主體除上市公司外還有會計師事務所等機構，隨機抽查對會計師事務所產生的監管作用會對其上市公司客戶造成影響。為排除該影響，剔除與被證監會抽查的會計師事務所合作的上市公司樣本，進行穩健性檢驗。回歸結果如表5列(1)所示，Treat_Post的系數仍然顯著為正，表明剔除事務所被抽查的影響后，本文結論仍然成立。

表5 穩健性檢驗2

6.剔除特殊樣本

關注到證監會隨機抽查會將部分特定公司排除在抽查對象之外，本文進一步剔除了隨機抽查中潛在的被豁免公司重新進行回歸檢驗。具體而言，本文依照隨機抽查制度的相關規定，將被立案稽查且尚未結案的上市公司、有明顯證據涉嫌違法犯罪的上市公司、近三年內接受過現場檢查的上市公司樣本予以剔除。剔除相關樣本后的回歸結果如表5列(2)所示，核心解釋變量Treat_Post的系數顯著為正，說明剔除特殊樣本后，監管執法公平促進企業高質量發展的作用仍然存在。

7.考慮分批抽查影響

各地證監局在執行政策時存在不同的隨機抽取方式，例如北京市、廣東省、浙江省等地區會在一年內分兩批次隨機抽取檢查對象。分批抽查上市公司可能對監管效果、監管效率等產生影響，從而對本文主回歸結果產生噪音。鑒于此，為了排除隨機抽取方式差異對本文結論的影響，在回歸中進一步控制是否采用分批抽查的虛擬變量(Batch)。檢驗結果如表5列(3)所示，Treat_Post的系數依然顯著，且Batch對上市公司全要素生產率并無顯著影響，說明監管執法公平促進企業高質量發展的結論是穩健的。

六、公平性分析

本文基于隨機抽查制度的機制設定，認為隨機抽查制度可以有效抑制監管俘獲、選擇性監管等問題，制度落地能夠有效提升監管執法的公平性。提升監管執法公平性是保障公共實施機制有效性的重要前提與關鍵基礎，因而本文認為隨機抽查制度對企業高質量發展的促進作用關鍵在于“隨機性”和“公開性”，即隨機抽查制度的“公平性”體現。

首先，本文根據企業的尋租成本進行分組回歸檢驗。檢驗思路是，如果隨機抽查制度確實能夠提高監管執法的公平性，那么本文預期隨機抽查制度對企業高質量發展的促進作用在高尋租程度的企業中更強。原因在于，在監管執法公平性缺失的環境下，企業可以通過尋租避免監管處罰風險，而隨機抽查制度能夠有效制約選擇性執法、監管俘獲，有效抑制企業尋租所引致的監管失靈。具體而言，本文參考Richardson(2006)、申宇等(2015)的研究，通過模型(2)計算超額管理費用作為尋租成本的代理變量，超額管理費用為模型(2)的殘差項(ε)：

其中，AE為管理費用除以營業收入、Sale為營業收入的自然對數、Grow為營業收入增長率、Staff為企業員工數量、Hhi為上市公司前五大股東的赫芬達爾指數、Margin為營業毛利率，其余變量定義同主回歸模型。根據超額管理費用的中位數，將樣本分成高尋租企業組和低尋租企業組，并進行分組回歸。表6列(1)(2)報告了分組回歸的結果，核心解釋變量Treat_Post的回歸系數僅在高尋租的樣本組中顯著。這表明當企業的尋租成本越高時，隨機抽查制度對企業高質量發展的促進作用越強。檢驗結果與本文的預期一致，說明隨機抽查制度是具有公平公正性的。

表6 隨機抽查的公平性檢驗

其次，為排除隨機抽查后外部監管的影響，凸顯上述隨機抽查制度的“公平性”效果，本文控制相關外部監管措施來進行檢驗。具體而言，本文在主回歸模型中加入了問詢函變量(CL，企業本年度收到問詢函則取值為1，反之為0)、高管監管處罰變量(Exe_punish，企業高管本年度受到行政監管處罰則取值為1，反之為0)、公司監管處罰變量(Firm_punish，企業本年度受到行政監管處罰則取值為1，反之為0)、公司訴訟變量(Proceeding，企業本年度卷入訴訟糾紛則取值為1，反之為0)等外部監管變量重新進行回歸檢驗。表6列(3)報告了回歸結果，核心解釋變量Treat_Post的回歸系數仍然顯著為正。這表明在控制問詢函等外部監管措施后，證監會隨機抽查制度對企業高質量發展的促進作用仍然成立，也即凸顯了隨機抽查制度的“公平性”效果。

七、拓展性分析

(一)機制檢驗

1.信息質量改善

證監會隨機抽查提升了監管執法公平性，嚴格按照抽查制度對上市公司信息披露合規性進行審查。監管執法公平引致的信息披露質量改善，有助于進一步緩解企業融資約束問題，為提升企業生產率提供充足的資金資源。本文借鑒柳光強和王迪(2021)的研究，使用管理層的真實盈余管理程度(RealEM)作為會計信息質量的代理變量，以考察信息質量改善在監管執法公平促進企業高質量發展過程中的作用。表7列(1)(2)報告了信息質量改善機制的檢驗結果，列(1)結果顯示核心解釋變量Treat_Post的回歸系數顯著為負，即監管執法公平顯著抑制了上市公司真實盈余管理。列(2)結果顯示關注的核心解釋變量RealEM的回歸系數同樣顯著為負，即上市公司的真實盈余管理對高質量發展具有顯著的負向作用。上述結果通過了中介效應Sobel檢驗，表明監管執法公平顯著提升了被抽查公司的會計信息質量，從而進一步促進了企業高質量發展，即驗證了信息質量改善的機制作用。

表7 監管執法公平促進企業高質量發展的機制檢驗

2.違規懲戒效應

執法公平性的提升能夠提高違規企業的被處罰概率，有效加強隨機抽查制度的懲戒效應和威懾效應，增加上市公司違規的處罰成本和聲譽成本，有助于抑制企業的再次違規行為，從而促進企業高質量發展。為驗證監管執法公平的違規懲戒效應，本文借鑒滕飛等(2022)的研究，僅保留被抽查的上市公司樣本，同時定義Punish(企業或高管受到監管處罰則取值為1，否則為0)為中介變量。表7報告了違規懲戒效應機制的檢驗結果，列(3)顯示核心解釋變量Treat_Post的系數在1%水平下顯著為正，表明監管執法公平能夠顯著提升上市公司被行政處罰的概率。進一步將Punish放入基準回歸的模型(1)中，列(4)顯示核心解釋變量Punish的回歸系數仍然顯著，即處罰違規企業有助于促進其高質量發展。上述結果通過了中介效應Sobel檢驗，表明監管執法公平提高了違規企業被處罰的概率，從而促進了企業高質量發展，即驗證了違規懲戒效應的機制作用。

(二)抽查結果特征檢驗

本文進一步討論不同抽查結果下證監會隨機抽查制度對企業高質量發展的促進作用是否存在差異。

首先，考察需要整改和不需要整改的被抽查企業之間的差異。本文在被抽查企業的樣本中，引入交乘項Rectification×Treat_Post(若被抽查企業需要整改則Rectification取值為1，反之則為0)來檢驗是否需要整改的影響。表8列(1)報告了是否需要整改對回歸結果的影響，結果顯示交乘項Rectification×Treat_Post的回歸系數并不顯著，表明是否需要整改并不影響隨機抽查對高質量發展的促進作用。

表8 抽查結果特征檢驗

其次，進一步考察被抽查企業的違規性質和違規數量對高質量發展促進作用的影響。本文分別引入違規數量的交乘項Violation×Treat_Post(Violation是企業被抽查出的違規數量)和包括資金占用(Fund_occupation，若企業被抽查發現存在違規占用資金行為則取值為1，反之為0)、資金募集(Fund_raising，若企業被抽查發現存在違規募集資金行為則取值為1，反之為0)、訴訟處罰(Litigation，若企業被抽查發現存在訴訟處罰則取值為1，反之為0)、異常關聯交易(Connected_transaction，若企業被抽查發現存在關聯交易違規行為則取值為1，反之為0)、對外擔保(External_guarantee，若企業被抽查發現存在違規對外擔保行為則取值為1，反之為0)、內部治理(Governance，若企業被抽查發現存在內部控制缺陷、董事會審議不合規等行為則取值為1，反之為0)、信息披露(Disclosure，若企業被抽查發現存在披露信息不及時、未按要求進行披露重大事件等行為則取值為1，反之為0)、會計信息操縱(Manipulation，區別于普通信息披露問題，若企業被抽查發現存在會計政策使用不合理、虛增利潤等會計信息操縱行為則取值為1，反之為0)在內的具體違規事件進行檢驗。表8列(2)報告了回歸檢驗結果，顯示交乘項Violation×Treat_Post的回歸系數顯著為正，表明對于違規數量較多的企業，隨機抽查制度促進高質量發展的作用較強。此外，回歸結果還顯示解釋變量Fund_raising、Litigation、External_guarantee、Governance的回歸系數均顯著為負，即表明隨機抽查中的資金募集、訴訟處罰、對外擔保和內部治理是影響企業高質量發展的重點檢查內容。

八、結論與建議

在以經濟高質量發展為目標的新發展階段，處理好政府監管與市場作用的關系，對提升微觀主體參與市場競爭的活力、市場運行效率至關重要。本文采用多時點雙重差分模型，探討了監管執法公平性改善與高質量發展的內在聯系。研究發現，“雙隨機、一公開”隨機抽查制度能顯著提高被抽查上市公司的全要素生產率，即監管執法公平有效促進了企業高質量發展。進一步檢驗隨機抽查的公平性效果，發現相較于外部監管效果，隨機抽查制度對企業高質量發展的促進作用主要源于監管執法“隨機性”和“公開性”的提升。機制檢驗發現，監管執法公平能通過提升上市公司信息披露質量、發揮違規懲戒效應來助力企業高質量發展。

本文提出以下政策建議：第一，持續深化政府職能轉變，打造公平競爭新型營商環境。在持續深化“放管服”改革的背景下，為破除原有政府服務效率不足的制度瓶頸，需要深刻轉變政府職能，以公正監管促進公平競爭。嚴格的法制監管規范是保證市場主體平等發展、公平競爭的基本要求，有效的市場監管不僅能夠及時形成政府與市場的良性互動，全面推進政府治理向社會共治的轉變，也可以鼓舞市場主體參與競爭的意愿，持續激發市場主體參與競爭的活力，營造各類企業競相發展的新型營商環境。

第二，加快協調有為政府和有效市場的互補關系，確立市場在要素和資源配置中的決定性地位。無論是以公有制為主體的市場經濟制度，還是擁有自由裁量權的現行監管體制，均表明在經濟發展的關鍵領域，政府引導了要素市場化配置，資源自由流動會受到一定限制。因此，在持續推動建立高標準市場體系時，要確保“有效市場”充分發揮主導作用，以此加快構建新發展格局，著力推動高質量發展新時代。不僅如此，還要“堅持深化市場化改革、擴大高水平開放……擴大要素市場化配置范圍，健全要素市場體系，推進要素市場制度建設”，為建設現代化經濟體系打下堅實的制度基礎。

第三，積極開展新型監管模式創新，改善監管體系執法公平性問題。“雙隨機、一公開”的隨機抽查制度能夠進一步提高監管的公平性和有效性，降低監管主體執法越位、缺位以及被監管對象俘獲的概率，從維護市場監管執法中性的視角，促進了國家治理體系和治理能力現代化。力爭在政策執行的過程中，通過數據互聯、智慧監督等途徑，不斷地完善和創新市場監管機制體制。積極落實“一公開”監管結果披露的各項事宜，將市場隨機監管與市場主體的信用建設緊密結合，為建設高水平社會主義市場經濟體系提供監管公平、執法公正、誠實守信的高質量市場營商環境。

第四，減輕企業制度環境軟約束，釋放企業高質量競爭活力。本文實證結論支持了我國現階段的新型監管模式創新對微觀實體經濟發展的助推作用。市場監管環境的優化極大減少了過度行政干預、政府職能部門選擇性執法等行為給市場主體帶來的制度性交易成本和負擔，從而引導市場上各類資源和要素充分自由流動，推動微觀企業治理環境升級和經營模式轉型，激發其生產積極性和創造力，增加企業參與市場競爭的生命力和活力，以破除監管制度軟約束的方式助力實體經濟高質量發展。 ■

注釋

1.基于LP估計法的全要素生產率。通過模型(3)估計被解釋變量LnY，最終得到TFP_LP：

其中，LnY為當年營業收入取對數，LnL為員工人數取對數，LnK為年末固定資產凈額取對數，LnM為中間投入取對數，中間投入計算方式為：營業成本+銷售費用+財務費用+管理費用 折舊費用 支付給職工以及為職工支付的現金。

2.基于OP估計法的全要素生產率。通過模型(4)估計被解釋變量LnY，最終得到TFP_OP：

其中，LnL、LnK的定義方式與模型(3)一致。Age為企業年齡，Soe為企業是否是國有企業的虛擬變量，Ex為企業是否參與出口活動的虛擬變量。模型(4)采用Olley-Pakes的半參數三步估計法。狀態變量為LnK和Age，控制變量為Soe和Ex，代理變量為企業的投資水平。其余變量Year、Prov和Ind分別為年度、省份、行業維度的自由變量，而退出變量為exit，該變量根據企業的生存經營情況生成。