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Surprise Election for Trump Connections
本文利用唐纳德·特朗普的非政治背景及其意外选举胜利,识别标普500企业因突然获得总统关系网络所带来的价值。在本研究情境中,企业并未主动选择成为政治关联企业,因此我们得以在较大程度上规避该文献中普遍存在的选择偏误,识别出处理效应。在2016年大选前后,拥有总统关系的企业获得了更高的异常收益。自特朗普就职以来,关联企业业绩更佳、获得更多政府合同,且较少受到不利监管行动的影响。我们排除了若干混淆因素,包括行业属性、对共和党纲领的敏感度、竞选资金以及游说支出。
Abstract
We exploit Donald Trump's nonpolitical background and surprise election victory to identify the value of sudden presidential ties among S&P 500 firms. In our setting firms did not choose to become politically connected, so we identify treatment effects comparatively free of selection bias prevalent in this literature. Firms with presidential ties enjoyed greater abnormal returns around the 2016 election. Since Trump's inauguration, connected firms had better performance, received more government contracts, and were less subject to unfavorable regulatory actions. We rule out a number of confounding factors, including industry designation, sensitivity to Republican platforms, campaign finance, and lobbying expenditures.
关联企业在2016年大选后获得显著正异常收益
在选后6天窗口内,关联企业相对于非关联企业的累计异常收益(CAR)差额约为2.3%;在21天窗口内达到3.7%,基于价值加权市场模型,标准误按Fama-French 49行业聚类。
关联企业选后季度营收增加约8-11亿美元
双重差分回归显示,关联企业在选后季度(2017Q1-2019Q2)销售额比非关联企业高0.8至11亿美元,相当于选前均值104亿美元的约9%增长率,模型控制企业固定效应和季度固定效应。
关联企业获得政府合同数量增加约50%
选后关联企业获得的政府合同数量比非关联企业多约50%,合同总价值增加超过一半,占其总营收约4.8%,标准误按行业聚类,控制了企业基本面和游说支出等变量。
关联企业受到不利监管行动的概率下降7%
关联企业在选后向监管机构支付罚款/和解的概率降低约7%,被监管机构发起新调查的概率下降约4%,表明政治关联带来了实质性监管庇护效应。
关联企业反而更少访问白宫
关联企业在特朗普任期内访问白宫的概率比非关联企业低约21%,表明拥有既有总统关系网络的企业无需通过正式访问即可获取经济与金融收益,构成独立于白宫访问的影响渠道。
核心解释变量
特朗普政治关联虚拟变量(Connection),依据muckety.com关系图谱和新闻媒体共现两种方式构建,取值为1表示企业在2016年竞选宣布前与特朗普或其家族/企业存在网络联系
被解释变量
累计异常收益(CAR,事件窗口[0,5]、[0,10]、[0,20]);营业收入、营业利润、净利润;政府合同数量和金额;监管处罚/调查虚拟变量;白宫访问指标
样本与数据
2016年特朗普当选时标普500指数成分股企业,剔除4家重大重组企业后剩496家,样本期间为2014Q1至2019Q2,共10,365个企业-季度观测值。数据来源包括CRSP、Compustat、FPDS、Capital IQ、LexisNexis、Center for Responsive Politics、FEC等
识别方法 / 模型设定
利用特朗普意外当选作为准自然实验,企业事前已与特朗普存在商业网络联系但并非为获取政治利益而主动建立,从而缓解选择偏误。事件研究法估计选后CAR,双重差分模型估计选后实际经济结果差异,标准误按Fama-French 49行业聚类
内生性及稳健性检验
采用多种替代收益基准模型(等权市场模型、原始收益、Fama-French三因子、Fama-French-Carhart四因子);使用新闻共现作为替代政治关联度量;控制竞选捐款、游说支出、政策敏感度、税负、海外暴露等混淆因素;替换多种行业分类标准(GICS 24、FF 49、FIC 50、GICS 69、FIC 100);对2004、2008、2012年大选进行安慰剂检验;使用wild cluster bootstrap纠正少量聚类问题
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