企業(yè)違規(guī)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與貸款融資

劉 坤，戴文濤

(1.浙江師范大學(xué) 行知學(xué)院， 浙江 金華 321004;2.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，云南 昆明 650221)

企業(yè)違規(guī)、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與貸款融資

劉 坤1，戴文濤2

(1.浙江師范大學(xué) 行知學(xué)院， 浙江 金華 321004;2.云南財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，云南 昆明 650221)

以2004—2015年滬深A(yù)股非金融類上市企業(yè)為研究樣本，本文研究了企業(yè)違規(guī)背景下的貸款融資。研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的違規(guī)行為顯著影響企業(yè)的貸款行為，即與非違規(guī)企業(yè)相比，違規(guī)企業(yè)的貸款數(shù)量較少，貸款成本較高，并且當(dāng)企業(yè)的違規(guī)次數(shù)增多，違規(guī)程度嚴(yán)重時(shí)，企業(yè)的貸款行為受到更加嚴(yán)格的限制；與國有控股上市企業(yè)相比，民營企業(yè)的違規(guī)行為受到的貸款限制更加嚴(yán)重；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)違規(guī)行為會(huì)通過惡化企業(yè)現(xiàn)金流、增加企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱的方式影響企業(yè)的貸款成本和貸款數(shù)量。本文的研究豐富了企業(yè)違規(guī)及貸款融資文獻(xiàn)，對于企業(yè)減少違規(guī)行為及金融機(jī)構(gòu)制定相關(guān)信貸政策和措施具有較大的意義。

企業(yè)違規(guī)；產(chǎn)權(quán)性質(zhì)；貸款融資；非金融類上市企業(yè)

一、問題的提出

企業(yè)違規(guī)是影響資本市場健康發(fā)展的重要根源。20世紀(jì)初，美國發(fā)生的安然、世通、甲骨文軟件等一系列財(cái)務(wù)舞弊事件給資本市場帶來了沉重打擊，也給廣大的投資者帶來重大損失。近年來，我國企業(yè)違規(guī)事件呈上升趨勢。以滬深A(yù)股上市企業(yè)為例，違規(guī)企業(yè)由2010年的75家飆升至2012年的239家，違規(guī)問題涉及財(cái)務(wù)欺詐、重大遺漏、違規(guī)擔(dān)保、擅自改變資金用途、內(nèi)幕交易、操縱股價(jià)和違規(guī)買賣股票等多個(gè)方面，嚴(yán)重阻礙了我國資本市場的健康發(fā)展，甚至為我國金融與經(jīng)濟(jì)安全埋下隱患。

為了維護(hù)資本市場的健康穩(wěn)定，保護(hù)投資者利益，嚴(yán)重的企業(yè)違規(guī)事件發(fā)生后，世界上大多數(shù)國家或政府部門通常出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)強(qiáng)化公司治理與內(nèi)部控制，如安然、世通等財(cái)務(wù)舞弊事件之后，美國頒布了影響深遠(yuǎn)的改革法案——薩班斯法案(簡稱S0X法案)，對公司治理和內(nèi)部控制提出嚴(yán)格要求(按照S0X法案，故意進(jìn)行證券欺詐的犯罪可判處25年入獄，對犯有欺詐罪的個(gè)人和公司的罰金最高可達(dá)500萬美元和2 500萬美元)。學(xué)者們從股票波動(dòng)、市場反應(yīng)等視角研究證券持有人對于企業(yè)違規(guī)的態(tài)度，鮮有學(xué)者關(guān)注債權(quán)人對于企業(yè)違規(guī)的反應(yīng)。

企業(yè)的違規(guī)行為對企業(yè)貸款融資的數(shù)額及成本產(chǎn)生怎樣的影響？我國上市企業(yè)主要分為國有和民營兩大類型，相比于國有控股上市企業(yè)，民營企業(yè)的違規(guī)行為受到的貸款限制是否更加嚴(yán)重？更進(jìn)一步，企業(yè)違規(guī)行為通過何種途徑影響企業(yè)的貸款數(shù)量和貸款成本？本文試圖對這些問題做出解答。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

現(xiàn)有研究在討論企業(yè)違規(guī)與公司治理的關(guān)系時(shí)主要基于董事會(huì)特征視角。董事會(huì)是“保護(hù)企業(yè)和管理層之間契約關(guān)系的重要機(jī)制”[1]，其規(guī)模和構(gòu)成對企業(yè)違規(guī)的程度具有重要影響。理論上，大規(guī)模的董事會(huì)可能代表更多股東的利益，也可能囊括更多的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)豐富的成員，這對于減少企業(yè)違規(guī)行為具有積極作用[2]。但是Beasley[3]、Klein[4]、Uzun等[5]卻發(fā)現(xiàn)，董事會(huì)規(guī)模越大，違規(guī)概率越高。近年來，中國企業(yè)違規(guī)問題也引起了國內(nèi)學(xué)者的關(guān)注，蔡志岳和吳世農(nóng)[6]、陳維政等[7]、鄧可斌和周小丹[8]考察了董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)董比例、獨(dú)董薪酬以及董事長與總經(jīng)理二職合一等董事會(huì)特征對于企業(yè)違規(guī)的影響，得出了一些有意義的研究結(jié)論，盡管這些研究結(jié)論并不一致。

企業(yè)違規(guī)行為可能受到監(jiān)管部門的處罰，企業(yè)違規(guī)行為一旦披露，可能會(huì)影響外部投資者的評價(jià)和決策，從而引起企業(yè)股票的異常波動(dòng)。Smith 等[9]發(fā)現(xiàn)，違規(guī)信息能夠引起企業(yè)證券的消極波動(dòng)。Nourayi[10]發(fā)現(xiàn)，證券價(jià)格與企業(yè)受到的違規(guī)處罰程度密切相關(guān)，企業(yè)違規(guī)受到股票暫停交易的處罰會(huì)對證券價(jià)格造成持久的影響，導(dǎo)致其價(jià)格在之后較長時(shí)期內(nèi)表現(xiàn)出負(fù)的異常收益。陳工孟和高寧[11]考察了1999—2001年我國證券市場對于企業(yè)違規(guī)行為的反應(yīng)發(fā)現(xiàn)，與成熟市場相一致，我國證券市場對企業(yè)違規(guī)公告表現(xiàn)出負(fù)的反應(yīng)。

資金是企業(yè)生存與發(fā)展所依賴的重要資源。在我國資本市場不完善、不發(fā)達(dá)的特殊歷史時(shí)期，企業(yè)所需的外部資金仍然主要來自于銀行等金融機(jī)構(gòu)的貸款。企業(yè)違規(guī)事件發(fā)生后，可能會(huì)影響金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)的信貸政策，減少企業(yè)的融資數(shù)額和增加企業(yè)融資成本。

在企業(yè)的財(cái)務(wù)信息披露中，金融機(jī)構(gòu)尤其關(guān)注資產(chǎn)、收入、盈利、現(xiàn)金流等方面的情況。企業(yè)擁有的資產(chǎn)多、未來產(chǎn)生的收入大，盈利程度高，現(xiàn)金流充足，意味著企業(yè)還本付息的風(fēng)險(xiǎn)低，此種情況下，金融機(jī)構(gòu)愿意以較低的貸款成本向企業(yè)提供較多的貸款數(shù)量。企業(yè)出現(xiàn)虛列資產(chǎn)、虛構(gòu)利潤、虛假記載、重大遺漏等違規(guī)行為，會(huì)使金融機(jī)構(gòu)認(rèn)為企業(yè)的資產(chǎn)不真實(shí)、未來現(xiàn)金流不穩(wěn)定、企業(yè)償還貸款本息的風(fēng)險(xiǎn)高；企業(yè)出現(xiàn)欺詐上市、操縱股價(jià)、內(nèi)幕交易、違規(guī)擔(dān)保、擅自改變資金用途等違規(guī)行為，會(huì)使金融機(jī)構(gòu)認(rèn)為企業(yè)可能會(huì)受到監(jiān)管部門的處罰，引起公司價(jià)值的下跌，增加貸款的風(fēng)險(xiǎn)。而這些都將導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)披露的財(cái)務(wù)信息的真實(shí)性產(chǎn)生懷疑，增加企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱，導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)減少企業(yè)貸款數(shù)量，增加貸款成本，甚至拒絕提供貸款。

基于上述分析，本文提出假設(shè)1：

假設(shè)1：企業(yè)違規(guī)次數(shù)的增多、違規(guī)程度嚴(yán)重性增加對企業(yè)的貸款數(shù)量影響更大。

我國國有企業(yè)的經(jīng)營歷史較長，規(guī)模比較大，且大多集中在高壟斷、高利潤的行業(yè)(國家實(shí)施“抓大放小”國有企業(yè)改革措施后，這一狀況變得更加明顯)。國有企業(yè)除了經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，社會(huì)福利、政治訴訟都可能成為其目標(biāo)，林毅夫和李志赟[12]指出，國有控股的上市企業(yè)具有戰(zhàn)略性和社會(huì)性的政策負(fù)擔(dān)，控制主體越高，其負(fù)擔(dān)要求承擔(dān)的程度也會(huì)越高。國有企業(yè)的多元化目標(biāo)使其會(huì)得到更多的政府關(guān)照。另外，國有企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的關(guān)系密切，金融機(jī)構(gòu)對國有企業(yè)有較多、較深的了解，這有助于其獲得銀行貸款。陳仕華和馬超[13]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)關(guān)系的密切程度影響企業(yè)的貸款融資。上述原因使得國有企業(yè)在出現(xiàn)違規(guī)問題時(shí)，金融機(jī)構(gòu)仍認(rèn)為貸款本息的回收風(fēng)險(xiǎn)低，愿意為違規(guī)的國有企業(yè)提供數(shù)額較多、成本較低的貸款。

相比于國有企業(yè)違規(guī)受到的“禮遇”，民營企業(yè)的違規(guī)可能會(huì)出現(xiàn)截然相反的結(jié)果，比如金融機(jī)構(gòu)減少貸款數(shù)量、提高貸款成本，甚至拒絕貸款。其原因如下：第一，民營企業(yè)的規(guī)模較小，一般從事競爭激烈、利潤率較低的行業(yè)，盈利能力相對較弱，并且較難獲得政府的政策支持，甚至還會(huì)受到政府經(jīng)濟(jì)政策的限制，與金融機(jī)構(gòu)的關(guān)系也不如國有企業(yè)長久、穩(wěn)定。第二，民營企業(yè)違規(guī)增加與金融機(jī)構(gòu)之間的信息不對稱水平。Ross[14]、 Myers 和 Majluf[15]認(rèn)為，信息不對稱是影響企業(yè)獲取貸款的重要原因，會(huì)引起金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)披露的財(cái)務(wù)信息的真實(shí)性、未來的預(yù)期收入、盈利、現(xiàn)金流等事項(xiàng)產(chǎn)生懷疑。貸款風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)使金融機(jī)構(gòu)減少貸款數(shù)量、提高貸款成本。第三，我國正處于轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)階段，“預(yù)算軟約束”很難惠及民營企業(yè)。轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)學(xué)家科爾奈[16]認(rèn)為，社會(huì)主義經(jīng)濟(jì)中的國有企業(yè)一旦發(fā)生虧損，政府常常會(huì)追加投資、增加貸款、減少稅收，并提供財(cái)政補(bǔ)貼，由此產(chǎn)生預(yù)算軟約束。目前，盡管經(jīng)過多次金融改革，我國國有商業(yè)銀行逐步開始以市場化原則進(jìn)行信貸決策，但政府作為國有商業(yè)銀行的最終控制人，仍然在很大程度上決定著金融機(jī)構(gòu)信貸資源配置。當(dāng)國有企業(yè)出現(xiàn)違規(guī)問題時(shí)，政府對銀行等金融機(jī)構(gòu)信貸決策進(jìn)行行政干預(yù)，會(huì)影響金融機(jī)構(gòu)與企業(yè)信貸契約的簽訂，弱化金融機(jī)構(gòu)信貸政策的市場化原則，形成金融機(jī)構(gòu)對國有企業(yè)的“預(yù)算軟約束”。然而，這種現(xiàn)象很難在民營企業(yè)中發(fā)生?，F(xiàn)實(shí)情況是，民營企業(yè)出現(xiàn)違規(guī)后，為減少貸款本息的回收風(fēng)險(xiǎn)，金融機(jī)構(gòu)會(huì)對違規(guī)民營企業(yè)在貸款數(shù)量、貸款成本、貸款期限等方面實(shí)施更多的限制。

基于上述分析，本文提出假設(shè)2：

假設(shè)2：相對于國有企業(yè)而言，在民營企業(yè)中，違規(guī)行為減少企業(yè)貸款數(shù)量和提高貸款成本的作用更強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)研究樣本與數(shù)據(jù)來源

為考察產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)違規(guī)對企業(yè)貸款融資的影響，本文選用2004—2015年滬、深兩市A股非金融類上市企業(yè)為研究樣本，樣本期共包括17 259個(gè)觀測值。樣本企業(yè)的違規(guī)既包括虛列資產(chǎn)、虛構(gòu)利潤、虛假記載、重大遺漏、欺詐上市、內(nèi)幕交易、違規(guī)買賣股票、操縱股價(jià)和違規(guī)擔(dān)保等重大違規(guī)行為，也包括披露不實(shí)、推遲披露、出資違規(guī)、擅自改變資金用途、占用公司資產(chǎn)和一般會(huì)計(jì)處理不當(dāng)?shù)绕渌`規(guī)行為。本文所使用的數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR、CCER和Wind數(shù)據(jù)庫。為緩解異常值對參數(shù)估計(jì)結(jié)果的影響，本文對貸款數(shù)量、貸款成本等連續(xù)性變量在1%和99%分位數(shù)上進(jìn)行了Winsorize處理。

(二)研究模型與變量定義

本文使用式(1)檢驗(yàn)假設(shè)1。

LOAN=α0+α1FRAUD+α2CONTROL+

α3INDUS_i+α4YEAR_i+ε

(1)

COST=α0+α1FRAUD+α2CONTROL+

α3INDUS_i+α4YEAR_i+ε

(2)

其中，LOAN為企業(yè)貸款數(shù)量，以長期貸款和短期貸款之和衡量，測量時(shí)進(jìn)行對數(shù)化處理。COST為企業(yè)貸款成本，以貸款利息占企業(yè)貸款數(shù)量的百分比衡量。FRAUD為企業(yè)違規(guī)變量，借鑒鄧可斌和周小丹[8]的做法，從違規(guī)概率(樣本期企業(yè)發(fā)生違規(guī)為1，否則為0)、違規(guī)頻率(樣本期企業(yè)違規(guī)次數(shù))、違規(guī)程度(樣本期企業(yè)無違規(guī)為0，批評、警告為1，譴責(zé)為2，罰款及其他為3)三方面進(jìn)行測量。CONTROL為影響貸款數(shù)量與貸款成本的控制變量，參考余明桂和潘紅波[17]、方軍雄[18]、孫亮和柳建華[19]等的研究，這里的控制變量包括公司治理、企業(yè)特征和行業(yè)特征三方面。公司治理變量包括董事會(huì)規(guī)模(董事會(huì)中董事的數(shù)量，用BOARD表示)、董事長與總經(jīng)理是否二職合一(是為1，否為0，用DUAL表示)、第一大股東持股比例(第一大股東占上市公司全部股份的比值，用SHARE_FIRST表示)、企業(yè)成長性(企業(yè)營業(yè)收入增長率，用GROWTH表示)、資產(chǎn)規(guī)模(年末企業(yè)員工數(shù)量的自然對數(shù)，用SIZE表示)、資產(chǎn)負(fù)債率(年末企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率，用LEV表示)、總資產(chǎn)報(bào)酬率(企業(yè)年末凈利潤與總資產(chǎn)的比值，用ROA表示)、固定資產(chǎn)比例(固定資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比值，用FIX表示)。此外，這里還控制了行業(yè)與年度對企業(yè)貸款行為的影響。行業(yè)劃分是根據(jù)中國證監(jiān)會(huì)制定的《上市公司行業(yè)分類指引》(2001年版)標(biāo)準(zhǔn)，考慮到制造業(yè)的數(shù)量和差異較大，在此按照二級代碼分類，其余按一級代碼分類，剔除金融業(yè)外，共有21個(gè)行業(yè)子類，引入20個(gè)虛擬變量(INDUS-i,i=1，2，…，20)。年度虛擬變量以2004為基準(zhǔn)年，共設(shè)置11個(gè)年份虛擬變量(YEAR-i,i=1，2，…，11)。

考察企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(TYPE)對企業(yè)違規(guī)貸款融資的調(diào)節(jié)效應(yīng)時(shí)，借鑒夏立軍和方軼強(qiáng)[20]關(guān)于企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的分類標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)上市企業(yè)終極控制人可以追溯至中央、地方國資委或地方政府時(shí)，則將該企業(yè)認(rèn)定為國有企業(yè)，TYPE取1，當(dāng)上企業(yè)市的終極控制人可以追溯為自然人、民營企業(yè)或村辦集體企業(yè)等時(shí)，將該企業(yè)認(rèn)定為民營企業(yè)，TYPE取0。

四、回歸結(jié)果與分析

(一)單變量分析

從違規(guī)企業(yè)與非違規(guī)企業(yè)在貸款數(shù)量與貸款成本差異來看，違規(guī)企業(yè)貸款數(shù)量的均值為0.369，非違規(guī)企業(yè)貸款數(shù)量的均值為0.397，前者比后者低0.028，這種差異在5%的水平上顯著；違規(guī)企業(yè)的貸款成本均值為0.049，非違規(guī)企業(yè)的貸款成本均值為0.027，前者比后者高0.022，這種差異在1%的水平上顯著。說明企業(yè)違規(guī)對企業(yè)的貸款融資有顯著的負(fù)向影響，單變量檢驗(yàn)結(jié)果初步支持假設(shè)1。

(二)多元回歸分析

表1報(bào)告了研究假設(shè)1的回歸結(jié)果。

表1 企業(yè)違規(guī)與貸款融資回歸結(jié)果

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

表1中模型(1)—模型(3)是在控制了公司治理特征、企業(yè)特征、行業(yè)和年度之后企業(yè)違規(guī)概率、違規(guī)頻率和違規(guī)程度與企業(yè)貸款數(shù)量的檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，違規(guī)概率、違規(guī)頻率、違規(guī)程度的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，且在1%的水平上顯著，與單變量的檢驗(yàn)結(jié)果一致，這說明在控制了其他影響因素后，違規(guī)行為對企業(yè)的貸款融資有顯著的負(fù)向影響，企業(yè)違規(guī)次數(shù)增多、違規(guī)程度嚴(yán)重性增加對企業(yè)的貸款數(shù)量影響更大。表1中模型(4)—模型(6)為控制了影響貸款融資成本的其他因素之后的檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，違規(guī)概率、違規(guī)頻率、違規(guī)程度的回歸系數(shù)均顯著為正，且在1%的水平上顯著，與單變量的檢驗(yàn)結(jié)果一致，說明違規(guī)行為對企業(yè)的貸款成本有顯著的正向影響，企業(yè)違規(guī)次數(shù)增多、違規(guī)程度嚴(yán)重性增加對企業(yè)的貸款成本影響更大。上述回歸結(jié)果支持假設(shè)1，即企業(yè)違規(guī)次數(shù)增多、違規(guī)程度嚴(yán)重性增加對企業(yè)的貸款數(shù)量影響更大。

表2報(bào)告了研究假設(shè)2的回歸結(jié)果。

表2 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、企業(yè)違規(guī)與貸款融資回歸結(jié)果

表2中模型(1)—模型(3)為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對企業(yè)違規(guī)概率、違規(guī)頻率、違規(guī)程度與貸款數(shù)量關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，三個(gè)模型中FRAUD×TYPE的回歸系數(shù)均顯著為正，且在1%的水平上顯著，這說明違規(guī)行為對貸款數(shù)量的負(fù)向影響作用在國有企業(yè)和民營企業(yè)并不一致，相對而言，民營企業(yè)的違規(guī)行為對其貸款數(shù)量減少的作用更強(qiáng)。表2中模型(4)—模型(6)為產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對企業(yè)違規(guī)概率、違規(guī)頻率、違規(guī)程度與貸款成本關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，三個(gè)模型中FRAUD×TYPE的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，這說明相比于國有企業(yè)，民營企業(yè)違規(guī)行為增加企業(yè)貸款成本的作用更強(qiáng)。上述回歸結(jié)果支持假設(shè)2。

(三)進(jìn)一步研究

國外研究認(rèn)為，企業(yè)未來的現(xiàn)金流狀況是金融機(jī)構(gòu)是否給予企業(yè)貸款融資的重要影響因素之一，企業(yè)違規(guī)作用于貸款融資的路徑和機(jī)理是通過惡化企業(yè)現(xiàn)金流、增加企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)信息不對稱的方式影響企業(yè)貸款數(shù)量和貸款成本。這種作用機(jī)理在我國上市企業(yè)中存在嗎？企業(yè)多次發(fā)生違規(guī)事件之后，更難從銀行等金融機(jī)構(gòu)獲得貸款嗎？本文進(jìn)一步對此進(jìn)行研究。

我們設(shè)置惡化企業(yè)未來現(xiàn)金流類型的違規(guī)變量FRAUD_CASH，將虛構(gòu)收入、虛構(gòu)利潤、虛列資產(chǎn)、虛假記載、重大遺漏、內(nèi)幕交易和違規(guī)擔(dān)保等方面的違規(guī)行為定義為惡化企業(yè)未來現(xiàn)金流類型的違規(guī)，若企業(yè)發(fā)生此類違規(guī)類型，則FRAUD_CASH為1，否則為0，設(shè)置增加企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)信息不對稱類型的違規(guī)變量FRAUD_INFOR，若企業(yè)違規(guī)類型屬于非上述七種類型的違規(guī)，則FRAUD_INFOR為1，否則為0。檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

表3 企業(yè)違規(guī)類型與貸款融資回歸結(jié)果

表3中的模型(1)和模型(2)為惡化未來現(xiàn)金流類型的違規(guī)及增加企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)信息不對稱類型的違規(guī)對企業(yè)貸款融資的影響。模型(1)中FRAUD_CASH的系數(shù)為-0.056，在5%的水平上顯著，說明金融機(jī)構(gòu)預(yù)期企業(yè)未來的現(xiàn)金流惡化影響企業(yè)貸款融資。模型(2)中FRAUD_INFOR系數(shù)為-0.069，在1%的水平上顯著，說明企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)信息不對稱影響企業(yè)貸款融資。綜合來看，我國上市企業(yè)違規(guī)行為作用于貸款融資的路徑和機(jī)理也是通過惡化企業(yè)現(xiàn)金流、增加企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)的信息不對稱的方式影響企業(yè)貸款數(shù)量和貸款成本。但模型(1)中的貸款數(shù)量系數(shù)的絕對值及顯著性水平小于模型(2)中貸款數(shù)量的系數(shù)絕對值及顯著性水平，貸款成本系數(shù)的數(shù)值及顯著性水平高于模型(2)中貸款成本系數(shù)的數(shù)值及顯著性水平，說明信息不對稱類型的違規(guī)比惡化企業(yè)現(xiàn)金流類型的違規(guī)更容易遭到金融機(jī)構(gòu)的貸款數(shù)量限制，貸款成本受到的影響相對較小。出現(xiàn)上述結(jié)果是因?yàn)樵黾悠髽I(yè)與金融機(jī)構(gòu)信息不對稱類型的違規(guī)容易使金融機(jī)構(gòu)對企業(yè)過去、未來的盈利、資產(chǎn)等真實(shí)性產(chǎn)生懷疑，若給予企業(yè)大量的貸款融資有可能產(chǎn)生呆壞賬損失。另外，企業(yè)未來的現(xiàn)金流狀況是決定金融機(jī)構(gòu)是否給予企業(yè)貸款融資的重要因素，企業(yè)未來的現(xiàn)金流惡化，意味著金融機(jī)構(gòu)的貸款風(fēng)險(xiǎn)增大，金融機(jī)構(gòu)通常會(huì)采取提高貸款成本的方式規(guī)避可能產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。

表4為企業(yè)違規(guī)與貸款違約的回歸結(jié)果。

表4 企業(yè)違規(guī)與貸款違約回歸結(jié)果

表4中的3個(gè)模型，企業(yè)違規(guī)的系數(shù)均顯著為正，且在1%的水平上顯著，這說明，相對于非違規(guī)企業(yè)而言，違規(guī)企業(yè)的貸款更容易違約，并且企業(yè)違規(guī)的次數(shù)越多，違規(guī)越嚴(yán)重，貸款違約的可能性越大。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為減少內(nèi)生性的影響，本文參照Yeyati等[21]、張敦力和李四海[22]的做法，將被解釋變量貸款數(shù)量、貸款成本滯后一期，所得結(jié)論沒有發(fā)生顯著變化。另外，考慮到 2007 年、2008 年這一特殊的環(huán)境因素可能影響檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將研究樣本分為特殊年份組 (2007 年和 2008 年)和普通年份組(2004—2006年和2009—2015年)進(jìn)一步檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)研究結(jié)論仍然成立。

五、結(jié)論與啟示

本文在對相關(guān)文獻(xiàn)和理論進(jìn)行梳理的基礎(chǔ)上，以2004—2015年滬深A(yù)股非金融類上市企業(yè)數(shù)據(jù)考察了企業(yè)違規(guī)對貸款融資的影響。結(jié)果表明，與非違規(guī)企業(yè)相比，違規(guī)企業(yè)在貸款數(shù)量、貸款成本方面會(huì)受到金融機(jī)構(gòu)更多的限制，并且企業(yè)違規(guī)次數(shù)越多、違規(guī)程度越嚴(yán)重，越容易受到金融機(jī)構(gòu)的信貸限制。企業(yè)違規(guī)行為會(huì)通過惡化企業(yè)現(xiàn)金流、增加企業(yè)與金融機(jī)構(gòu)之間信息不對稱的方式影響企業(yè)的貸款數(shù)量和貸款成本。

這一結(jié)論意味著，在信貸融資仍為企業(yè)主要融資渠道的制度環(huán)境下，企業(yè)應(yīng)充分考慮到企業(yè)違規(guī)不僅會(huì)遭到證券持有人的消極反應(yīng)，同時(shí)還會(huì)受到銀行等金融機(jī)構(gòu)在貸款數(shù)量、貸款成本和貸款期限等方面的限制；銀行等金融機(jī)構(gòu)信貸部門應(yīng)針對企業(yè)違規(guī)類型、嚴(yán)重程度等進(jìn)行深入分析，不宜采用限貸、拒貸、提高貸款成本等“一刀切”的方式對待企業(yè)的貸款申請。另外，對于違規(guī)的民營企業(yè)，金融機(jī)構(gòu)也不應(yīng)區(qū)別對待，應(yīng)對違規(guī)民營企業(yè)進(jìn)行深入調(diào)查，綜合考慮企業(yè)市場前景、產(chǎn)品質(zhì)量、盈利水平、資產(chǎn)規(guī)模和負(fù)債大小等因素，決定是否向其提供貸款。

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(責(zé)任編輯：巴紅靜)

2017-02-28

教育部人文社會(huì)科學(xué)研究基金青年項(xiàng)目“金融全球化與轉(zhuǎn)軌國家金融安全相關(guān)性——以俄羅斯東歐國家為主視角”(11YJC790109)；云南省教育廳科學(xué)研究基金重點(diǎn)項(xiàng)目“企業(yè)內(nèi)部控制評價(jià)指標(biāo)體系和評價(jià)指數(shù)研究——基于云南省上市公司的實(shí)證檢驗(yàn)”(YJZ2014)；云南公司治理研究創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)項(xiàng)目(2014cx06)

劉 坤(1977-)，男，江西鷹潭人，講師，博士，主要從事世界經(jīng)濟(jì)和公司金融研究。E-mail:yjhfjh@qq.com 戴文濤(1971-)，男，江蘇徐州人，教授，博士，博士后，主要從事內(nèi)部控制、公司治理與公司理財(cái)?shù)确矫娴难芯?。E-mail:dwt7112@163.com

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