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　　我国分权化改革的实施导致地方官员具有强烈的动机通过地方财政补贴来干预和支持本地企业，而中央政府官员很可能没有动机和能力对各地的民营上市公司进行直接的财政补贴。所以，为了区分地方政府和中央政府这两种政治联系对各地民营上市公司获得财政补贴的可能影响，我们进一步将政治联系Politicals分为地方政府类政治联系（PoliticalLocalt-)和中央政府类政治联系(PoMcalCentralt-)。在模型（1)中，X是由多个控制变量构成的向量，根据已往的文献（陈冬华，2003;唐清泉、罗党论，2007)，我们考虑以下影响企业获得财政补贴的因素:企业规模(Size),定义为总资产的自然对数;负债率(Leverage),定义为总负债与总资产的比例;行业属性(IndustiyD)，如果企业处于垄断性行业、国家重点支持行业或高度管制行业(包括电力、电信、石油、开采、农业、土木工程建筑业、房地产业)则定义为1否则为0;地区的财政赤字(Deficit),定义为（财政支出一财政收入）/财政收入，当地政府的财政赤字越大，可用来提供给当地民营上市公司的财政资源越少。此外，我们还设置了地区虚拟变量(PiwinceD)和年度虚拟变量(YearD)作为控制变量。
　　为了检验假设2我们将待检验的模型设定为：
　　Subsidy^=^1Politicali^1+InstitutionDi+PoliticalsXInstitutionDi+P4+?,t⑵
　　模型(2)是在模型(1）的基础上，增加了地区的制度特征虚拟变量InstitutionD以及政治联系虚拟变量Political与InstitutionD的交叉项PoliticalXInstitutionD，用来检验在不同的地区，政治联系的财政补贴效应是否有显著差异。
　　本文主要考虑地区的市场化水平、政府干预程度、产权保护水平和法治水平这四个制度特征对政治联系的财政补贴效应的可能影响。我们使用樊纲等(2007)编制的我国各地区的市场化指数体系中的相关指标来度量地区的制度特征。例如，市场化水平采用各地区的市场化总指数，根据樊纲等(2007)的定义，这个指数越小，地方政府越难以基于经济原则来管理经济。当企业所在省份的这个指数低于样本中位数时，我们将地区市场化水平虚拟变量(MarketizationD)定义为1否则定义为0。政府干预程度取自市场化指数体系中"市场分配经济资源的比重"这一指数，指数越小，政府干预经济越严重。当企业所在省份的这个指数低于样本中位数时，我们就将政府干预程度虚拟变量(GovemmentD)定义为1否则定义为0。产权保护水平取自市场化指数体系中"减轻企业的税外负担"这一指数，指数越小，企业产权受到政府掠夺程度越大。当企业所在省份的这个指数低于样本中位数时，我们就将产权保护虚拟变量(PropertyRightD)定义为1否则为0。法治水平指数取自市场化指数体系中"市场中介组织的发育和法律制度环境"这一指数，指数越小，地区的法治化水平越低。当企业所在省份的这个指数低于样本中位数时，我们就将法治水平虚拟变量(LawD)定义为1，否则定义为0。
　　为了检验假设3A和假设3B我们将待检验的模型设定为：
　　FirmPerformancBut+\ISocialPerformancei,t+\=P1Subsidyt+P2Xt+(3)
　　其中，FiroPer〇rmancet+1和Soc/aiPef〇rman:et+1分别表示下年度的企业绩效和社会效益，之所以用当年的财政补贴收入与下年度的绩效进行回归分析，是因为补贴对于绩效的作用具有滞后性(唐清泉、罗党论，2007)企业绩效用总资产收益率(ROA)来表示，定义为净利润与总资产的比值，同
　　①樊纲等（⑴7)的市场化指数体系只涵盖2⑴1一2005年，而我们的样本期间包括2⑴2-2⑴7年。对于2⑴6年和2007年的指数，本文采用2004年和2005年指数的平均值来替代。
　　时，考虑到净利润可能受到管理层操纵，我们也以经营活动现金流(Cash)来表示企业绩效，定义为经营活动现金流量净额与总资产的比值，用来考察补贴收入对企业经营活动的影响。社会绩效从税收贡献(Taxes)和就业创造(Employment)这两个方面来考察，Taxes定义为年度纳税总额与总资产的比值，Employment定义为每万兀资产的雇员人数。
　　在模型⑶中，X是由多个企业特征变量构成的向量，这些控制因素包括:企业规模(Size)、负债率(Leverage)、行业属性（IndustryD)、地区(ProvinceD)、年度（YearD)，其定义与模型（1)中相同。此夕卜，当地区的财政赤字较高时，当地政府很可能向当地企业征收较多的税，为了控制当地财政赤字对企业纳税的可能影响，当以Taxes作为被解释变量时，我们加入了地区财政赤字Deficit作为控制变量。当以Employment作为被解释变量时，我加入当地失业率Unemployment作为控制变量，以控制地区失业率对企业就业贡献的可能影响。Unemployment的数据来自于各省统计年鉴中报告的"城镇登记失业率"。
　　本文的数据是时间跨度小而横截面观察点很多的面板数据。Petersen(2009)的证据表明，对于这类面板数据来说，使用常用的面板数据估计方法会低估标准误差，进而导致高估系数的显著性水平，而直接对标准误差进行群聚调整后得到的标准误差才是无偏的。所以，后文在对以上三个模型进行估计时，对标准误差(StandardError)进行了企业层面的群聚（Cluster)调整。此外，为了避免异常值对检验结果的影响，在估计以上模型时，对所有连续变量在1%的水平上进行了winsorize处理。
　　(三)描述性统计特征表1列出了主要变量的描述性统计特征。