客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與供應(yīng)商評(píng)級(jí)、債務(wù)成本

王唯可 李剛

【摘要】以2007 ～ 2018年的上市公司為研究樣本， 基于客戶資源視角， 研究客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)信用評(píng)級(jí)、債務(wù)成本之間的關(guān)系。 實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)信用評(píng)級(jí)顯著正相關(guān); 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)債務(wù)成本顯著負(fù)相關(guān)， 相比于債券成本， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)銀行借款成本之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系更顯著; 在小銀行內(nèi)， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)信用評(píng)級(jí)和債務(wù)成本的相關(guān)關(guān)系均比大銀行顯著。 實(shí)證結(jié)果不僅說明了客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對企業(yè)的影響， 還揭示了其作為軟信息的作用機(jī)理， 為企業(yè)提高信用評(píng)級(jí)、降低債務(wù)成本提供了參考。 企業(yè)的客戶資源能通過聲譽(yù)效應(yīng)、供應(yīng)鏈整合與監(jiān)督效應(yīng)為企業(yè)帶來收益， 因此企業(yè)應(yīng)該謹(jǐn)慎選擇客戶并努力維持與優(yōu)質(zhì)客戶之間的聯(lián)系。

【關(guān)鍵詞】會(huì)計(jì)穩(wěn)健性;信用評(píng)級(jí);債務(wù)成本;客戶資源

【中圖分類號(hào)】F234? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A? ? ? 【文章編號(hào)】1004-0994（2020）22-0089-9

一、引言

根據(jù)信息不對稱理論， 交易雙方不能在資本市場中獲得做出正確決策所需要的全部信息， 這使得股東和投資者希望通過會(huì)計(jì)穩(wěn)健性制約管理層的機(jī)會(huì)主義行為， 債權(quán)人希望通過會(huì)計(jì)穩(wěn)健性制約上市公司虛增利潤行為。 Watts[1] 認(rèn)為， 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性緩解了債權(quán)人與債務(wù)人之間的信息不對稱問題， 進(jìn)而降低企業(yè)債務(wù)成本。 由此可知， 企業(yè)提升會(huì)計(jì)穩(wěn)健性， 則有可能降低企業(yè)信息的獲得成本， 并向市場釋放積極信號(hào)， 進(jìn)而提升企業(yè)債券在二級(jí)市場的交易效率。

信用評(píng)級(jí)自1909年首次發(fā)布以來， 就被市場參與者視為評(píng)估公司信用風(fēng)險(xiǎn)的主要指標(biāo)。 Graham和Harvey[2] 指出， 獲得良好的評(píng)級(jí)是僅次于財(cái)務(wù)彈性安排的公司第二項(xiàng)重要財(cái)務(wù)決策。 信用評(píng)級(jí)高意味著標(biāo)的企業(yè)有較好的發(fā)展前景和較強(qiáng)的預(yù)期償債能力， 投資者投資企業(yè)債券要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)較低。 故如何提高企業(yè)信用評(píng)級(jí)是一個(gè)值得研究的問題， 已有研究表明企業(yè)信用評(píng)級(jí)的差異主要體現(xiàn)在其盈利能力、負(fù)債水平、資產(chǎn)規(guī)模和股權(quán)結(jié)構(gòu)的差異上。 那么會(huì)計(jì)穩(wěn)健性這一指標(biāo)是否會(huì)對企業(yè)的信用評(píng)級(jí)產(chǎn)生影響？ 本文從供應(yīng)鏈視角來研究這一問題， 即客戶的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性是否會(huì)影響供應(yīng)商的信用評(píng)級(jí)？

根據(jù)優(yōu)序融資理論， 企業(yè)通常情況下遵循內(nèi)源融資、債務(wù)融資、權(quán)益融資的順序進(jìn)行融資。 但對大部分企業(yè)來說內(nèi)源融資往往難以支撐其發(fā)展， 外部融資就顯得尤為重要。 相比權(quán)益融資， 債務(wù)融資具有稅盾效應(yīng)并且能使企業(yè)更好地利用杠桿， 能提高企業(yè)的競爭力[3，4] ， 能幫助企業(yè)進(jìn)行合理避稅并增加企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿效用。 目前， 基于供應(yīng)鏈視角研究債務(wù)成本的文獻(xiàn)比較少， 具體考察客戶的財(cái)務(wù)信息對供應(yīng)商債務(wù)融資成本的研究就更不多見了。 在我國由于客戶信息披露不完善， 導(dǎo)致這方面的研究比較困難， 但國內(nèi)外學(xué)者都發(fā)現(xiàn)客戶的信息特征會(huì)影響供應(yīng)商企業(yè)。 隨著客戶更多地披露信息， 企業(yè)對客戶盈利公告的股價(jià)反應(yīng)也更強(qiáng)[5] ; 客戶信息披露會(huì)增加投資者對上市公司的了解， 從而降低上市公司的股價(jià)同步性[6] 。

本文從會(huì)計(jì)穩(wěn)健性入手， 分析客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性影響企業(yè)的債務(wù)融資成本的作用機(jī)理， 并進(jìn)一步將債務(wù)成本分為銀行借款成本和債券融資成本來檢驗(yàn)其影響作用。 同時(shí)還考察了銀行規(guī)模對會(huì)計(jì)穩(wěn)健性作用的影響。

本文的研究貢獻(xiàn)在于以下幾個(gè)方面：第一， 從供應(yīng)鏈視角研究了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與信用評(píng)級(jí)之間的關(guān)系， 揭示了客戶的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性能夠傳遞供應(yīng)商的相關(guān)信息， 進(jìn)而影響供應(yīng)商的信用評(píng)級(jí)， 豐富了企業(yè)信用評(píng)級(jí)影響因素的研究。 第二， 拓展了企業(yè)債務(wù)成本的相關(guān)研究， 將企業(yè)債務(wù)成本分為銀行借款成本和債券融資成本， 并考察了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對二者在供應(yīng)鏈環(huán)境下的影響。 第三， 進(jìn)一步研究了銀行規(guī)模對會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與信用評(píng)級(jí)以及債務(wù)成本二者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用， 對軟信息與硬信息的作用機(jī)制研究進(jìn)行了補(bǔ)充。

二、文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

（一）客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與供應(yīng)商評(píng)級(jí)之間的關(guān)系

會(huì)計(jì)穩(wěn)健性是指對收益和損失非對稱性的反映， 即預(yù)見所有能預(yù)見的損失， 卻謹(jǐn)慎地確認(rèn)收益。 它保障了財(cái)務(wù)報(bào)告的真實(shí)性， 提高了企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量[7] 。 銀行在進(jìn)行貸款決策時(shí)也十分關(guān)注企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量[8] 。 也就是說， 整個(gè)資本市場對于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是認(rèn)可的， 必然也會(huì)重視和利用會(huì)計(jì)信息。 隨著市場的完善， 國內(nèi)信用評(píng)級(jí)也能夠反映出企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)。 吳健和朱松[9] 發(fā)現(xiàn)，? 2005 年以后的信用評(píng)級(jí)在一定程度上反映了企業(yè)基本面層面的風(fēng)險(xiǎn)， 評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)是理性的行為主體， 因此評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)給出信用評(píng)級(jí)時(shí)會(huì)考慮資本市場對企業(yè)的認(rèn)可度。 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量高的企業(yè)更容易受到市場的認(rèn)可， 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性提高了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 從而有利于企業(yè)的信用評(píng)級(jí)。 基于供應(yīng)鏈視角， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的提升， 會(huì)提升客戶自身的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 那么在客戶公布的盈余公告里， 盈利信息更保守、更真實(shí)， 而客戶盈余公告中也包含了企業(yè)或股東對供應(yīng)商未來現(xiàn)金流的預(yù)測相關(guān)信息[10] 。 因此， 外界投資者基于客戶盈余公告中的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性預(yù)測供應(yīng)商未來現(xiàn)金流會(huì)趨于穩(wěn)定， 進(jìn)而認(rèn)為供應(yīng)商盈利能力趨于穩(wěn)定， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性就可以作為一種承諾機(jī)制， 幫助供應(yīng)商取得債權(quán)投資者的信任， 最終提升供應(yīng)商的信用評(píng)級(jí)。

基于以上分析， 本文提出如下假設(shè)：

H1：客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)呈正相關(guān)關(guān)系。

（二）客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與供應(yīng)商債務(wù)成本的關(guān)系

學(xué)者們對會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與債務(wù)成本相關(guān)關(guān)系展開了深入研究。 Zhang[11] 發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性提高了債務(wù)契約效率、降低了債務(wù)成本。 鄭登津和閆天一[12] 研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越高， 企業(yè)的債務(wù)成本越低; 企業(yè)的外部審計(jì)質(zhì)量越高， 企業(yè)的債務(wù)成本越低。

已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)， 客戶的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性可以從以下兩方面降低供應(yīng)商的債務(wù)成本：

一方面， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的提升減少了供應(yīng)商與債權(quán)人之間的信息不對稱。 首先， 客戶具有聲譽(yù)機(jī)制和交叉監(jiān)管作用， 因其與供應(yīng)商之間的聯(lián)系會(huì)促進(jìn)客戶監(jiān)視供應(yīng)商的行為， 減少了供應(yīng)商企業(yè)外部利益相關(guān)者的信息成本和代理成本， 從而使企業(yè)得到更寬松的財(cái)務(wù)契約， 擁有更低的利差。 其次， 擁有良好財(cái)務(wù)狀況且市場價(jià)值被低估的企業(yè)具有更強(qiáng)的信息披露動(dòng)機(jī)， 以使自身區(qū)別于財(cái)務(wù)狀況差且市場價(jià)值被高估的那些企業(yè)。 擁有較高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的企業(yè)能向市場傳遞良好的信號(hào)[12] ， 故會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)提升企業(yè)的聲譽(yù); 而客戶的良好聲譽(yù)會(huì)通過信號(hào)傳遞機(jī)制提升供應(yīng)商的聲譽(yù)， 影響銀行等債權(quán)人對供應(yīng)商的投資價(jià)值判斷[6] 。 孫錚等[13] 研究發(fā)現(xiàn)， 企業(yè)從其他地方“借得”的聲譽(yù)會(huì)起到與自身聲譽(yù)相同的作用。 由此， 企業(yè)擁有高聲譽(yù)的客戶會(huì)減少與債權(quán)人之間的信息不對稱并提升其聲譽(yù)， 降低債務(wù)成本。 最后， 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性高的客戶對壞消息特別敏感， 如果客戶認(rèn)為供應(yīng)商企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境或其他原因?qū)е虏荒軆冬F(xiàn)合同承諾， 就會(huì)終止與企業(yè)的關(guān)系[14] 。 如此， 雖然債權(quán)人和企業(yè)存在信息不對稱， 也可以通過觀察客戶與企業(yè)之間的關(guān)系變化得到信息， 降低自身風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面， 客戶的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)影響到供應(yīng)商的還款能力和收入的穩(wěn)定性。 首先， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性能增強(qiáng)企業(yè)的還款能力。 張圣利[15] 發(fā)現(xiàn)， 上市公司的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性有助于提高其利潤的真實(shí)性， 具有會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的客戶的利潤信息更加真實(shí)公允， 這有利于供應(yīng)商根據(jù)客戶的業(yè)績信息更好地管理庫存以及作出正確的決策， 由此提高企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績， 并增強(qiáng)企業(yè)還款能力。 其次， 客戶的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性能讓企業(yè)擁有更穩(wěn)定的現(xiàn)金流。 因?yàn)榭蛻魰?huì)計(jì)穩(wěn)健性越高， 越能制約客戶企業(yè)管理層的選擇性披露行為[16] ， 從而緩解供應(yīng)鏈上下游信息不對稱， 提升供應(yīng)鏈上共享信息的質(zhì)量[17] ， 確?？蛻襞c企業(yè)關(guān)系的持久性[18] ， 最終為企業(yè)未來收入的穩(wěn)定性提供保障。

更進(jìn)一步來說， 企業(yè)債務(wù)成本包括了銀行借貸成本和債券成本。 與公共債券持有人相比， 銀行在收集和處理信息方面均具有更高的能力， 這種差距來源于銀行和企業(yè)的私人聯(lián)系[19] 。 戴國強(qiáng)和錢樂樂[20] 實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)， 銀行和企業(yè)之間確實(shí)存在著一種關(guān)系性借貸關(guān)系， 這種關(guān)系使銀行更容易獲得不會(huì)輕易傳達(dá)到一般市場的企業(yè)軟信息。 故軟信息能在銀行中發(fā)揮作用， 但不能很好地影響公共債券市場行情。

綜上所述， 客戶較高的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性不僅緩解了債權(quán)人與供應(yīng)商的信息不對稱， 而且證實(shí)了供應(yīng)商的盈利能力， 有助于對債權(quán)人利益的保護(hù)， 所以債權(quán)人對企業(yè)的貸款意愿較強(qiáng)， 愿意降低貸款成本。 另外， 相比于債券持有人， 銀行能獲得市場不能輕易獲得的軟信息。 據(jù)此， 本文提出如下假設(shè)：

H2：客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與供應(yīng)商債務(wù)成本負(fù)相關(guān)， 并且相比于債券成本， 與供應(yīng)商銀行借款成本的負(fù)相關(guān)關(guān)系更顯著。

銀行傾向于貸款給關(guān)系親近的企業(yè)， 且用更加私人化的方式與企業(yè)交流， 與企業(yè)的關(guān)系更加持久和穩(wěn)固[21] 。 這說明銀行能接觸到企業(yè)一些沒有公開的軟信息。 有研究表明， 大銀行的規(guī)模特點(diǎn)決定了其更多地依據(jù)企業(yè)的硬信息（如資產(chǎn)抵押、財(cái)務(wù)報(bào)表等）制定貸款決策， 而小銀行則更多地將軟信息（如企業(yè)家的經(jīng)營能力、聲譽(yù)等）納入貸款決策的考量， 許多實(shí)證研究為此提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[22] 。 也就是說， 大小銀行本身的規(guī)模特征決定了其對硬信息和軟信息的使用偏好， 大銀行會(huì)更多地使用硬信息， 小銀行則更多地使用軟信息。

換個(gè)角度來說， 大銀行組織結(jié)構(gòu)更加復(fù)雜， 具有較少管理層次的中小銀行在與中小企業(yè)的關(guān)系借貸方面更具比較優(yōu)勢。 小銀行的基層經(jīng)理一般可以得到更好的所有權(quán)激勵(lì)， 因此他們會(huì)付出較多努力來收集軟信息， 并會(huì)以與股東目標(biāo)基本一致的方式來使用這些信息， 從而產(chǎn)生小銀行優(yōu)勢。 軟信息在小銀行里更容易傳播并且也更受重視， 從而更好地發(fā)揮作用。 而會(huì)計(jì)穩(wěn)健性是與軟信息相關(guān)的信息， 小規(guī)模銀行會(huì)對企業(yè)的軟信息更加關(guān)注。 據(jù)此， 本文提出如下假設(shè)：

H3：在小規(guī)模銀行， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對供應(yīng)商評(píng)級(jí)和債務(wù)成本影響更顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本及數(shù)據(jù)來源

本文選取2007 ～ 2018年供應(yīng)商及主要客戶均為上市公司的樣本， 并做如下處理：①剔除金融行業(yè)的上市公司， 因?yàn)檫@些公司所處的行業(yè)存在特殊性， 報(bào)表結(jié)構(gòu)及相關(guān)指標(biāo)與其他行業(yè)有較大差異; ②由于我國公司的評(píng)級(jí)水平普遍偏高， 本文參考其他研究的做法， 如果同一家公司同一年有多次評(píng)級(jí)， 取最低的那次評(píng)級(jí)結(jié)果; ③剔除相關(guān)變量的缺失值。 最終H1得到341個(gè)樣本觀察值， H2得到596個(gè)樣本觀察值。 樣本數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫以及滬深交易所。

（二）變量定義

1. 企業(yè)信用評(píng)級(jí)（Rating）。 考慮到信用評(píng)級(jí)是定性數(shù)據(jù)， 本文借鑒朱松[23] 、何平和金夢[24] 等的方法， 將企業(yè)信用評(píng)級(jí)按照順序進(jìn)行賦值處理。 由于大多數(shù)樣本集中在A至AAA級(jí)之間， 根據(jù)劉娥平和施燕平[25] 的研究， 在這個(gè)評(píng)級(jí)區(qū)間采用更細(xì)致的劃分方法。

2. 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）。 參考前人研究， 設(shè)定具體計(jì)算模型如下：

其中：EPSi，t為i公司第t年的每股收益; Pi，t-1為i公司上年年末的股票價(jià)格; Ri，t為i公司當(dāng)年5月至次年4月以月度計(jì)算的股票年回報(bào)率; DRi，t設(shè)為虛擬變量， 當(dāng)Ri，t<0時(shí)該值為1， 否則該值為0; RETi，j為考慮現(xiàn)金紅利再投資的月個(gè)股回報(bào)率， Size是公司規(guī)模; MB為市賬比; Lev為財(cái)務(wù)杠桿; Size為公司規(guī)模; νi，t為殘差項(xiàng)。

3. 債務(wù)成本（Debtcost）。 本文借鑒鄭登津和閆天一[12] 的研究方法， 將債務(wù)成本表示為：利息支出/（長期借款+短期借款+應(yīng)付債券+一年內(nèi)到期的長期借款）。 其中利息支出使用財(cái)務(wù)報(bào)表附注中“財(cái)務(wù)費(fèi)用”的明細(xì)項(xiàng)目“利息支出”數(shù)額。

（三）實(shí)證模型

H1中由于因變量取值是有順序特征的離散數(shù)值， 本文依據(jù)之前的研究建立排序選擇模型對H1進(jìn)行檢驗(yàn)， 具體模型如下：

其中， Ratingit 代表企業(yè)i在第t年度的信用評(píng)級(jí)， C_Csore_sit-1 代表企業(yè)i在第t-1年度的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性， εit代表殘差。 在控制變量的選取上， 本文參考劉娥平和施燕平[25] 、孫潔等[26] 的研究， 將公司規(guī)模、第一大股東持股比例、利息保障倍數(shù)、總資產(chǎn)報(bào)酬率、資產(chǎn)負(fù)債率等作為控制變量， 并且將它們滯后一期處理。

H2中因變量為連續(xù)變量， 故建立如下模型：

其中， Debtcostit是企業(yè)的債務(wù)成本， C_Cscoreit是企業(yè)的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性， εit代表殘差。 參考張敦力和李四海[3] 的做法， 在模型二里再將Debtcostit分為兩類。 定義Debtcost1銀行借款成本=利息支出/（長期借款+短期借款+一年內(nèi)到期的長期借款）; 定義Debtcost2債券成本=利息支出/應(yīng)付債券。 在驗(yàn)證H3時(shí)， 使用兩個(gè)模型進(jìn)行了分組檢驗(yàn)。

具體變量定義見表1、表2。

四、實(shí)證分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表3為模型一對應(yīng)的樣本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 企業(yè)的信用評(píng)級(jí)Rating的平均值為8.314， 中位數(shù)為8， 說明樣本企業(yè)信用評(píng)級(jí)普遍在AA+級(jí)以上， 這一數(shù)據(jù)較其他研究偏高， 說明會(huì)計(jì)穩(wěn)健性指標(biāo)的存在就可能對信用評(píng)級(jí)有著積極的影響; 標(biāo)準(zhǔn)差為1.457， 說明企業(yè)之間信用評(píng)級(jí)差距比較明顯。 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性C_Cscore的平均值為0.0533， 中位數(shù)為0.0405， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.062， 這說明此樣本的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性不存在很大差異。 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)SOE的平均值為0.733， 說明樣本中大多數(shù)企業(yè)為國有企業(yè)， 這也表明評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)更愿意對國有企業(yè)進(jìn)行評(píng)級(jí)。 公司規(guī)模Size的平均值為24.50， 中位數(shù)為23.97， 標(biāo)準(zhǔn)差為2.051， 說明樣本企業(yè)規(guī)模相差不大。 OPR和Roa標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.111和0.0296， 說明樣本企業(yè)的盈利能力較為接近。

表4為模型二樣本的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 債務(wù)成本Debtcost平均值為0.0678， 中位數(shù)為0.0567， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.0713， 說明樣本企業(yè)債務(wù)成本相差不大。 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性C_Cscore 平均值為0.0519， 中位數(shù)為0.0482， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.0479， 表明樣本會(huì)計(jì)穩(wěn)健性差異較小， 數(shù)據(jù)分布比較集中。 公司盈利能力Roa的平均值為0.0445， 中位數(shù)為0.0344， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.0373， 說明樣本企業(yè)的盈利能力沒有較大的差異。 有形資產(chǎn)比率PPE2的平均值為0.942， 中位數(shù)為0.958， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.0593， 說明大多數(shù)樣本企業(yè)的有形資產(chǎn)持有比率很高， 幾乎不持有無形資產(chǎn)。 財(cái)務(wù)杠桿Lev的平均值為1.618， 中位數(shù)為1.205， 標(biāo)準(zhǔn)差為1.286， 說明樣本企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿存在較大差異， 且大多數(shù)企業(yè)都運(yùn)用了財(cái)務(wù)杠桿。

（二）回歸分析

表5報(bào)告了H1客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)的回歸結(jié)果。 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性C_Cscore的系數(shù)為5.902且在5%水平上顯著。 這說明客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)有著顯著的積極影響， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越高， 供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)也越高， 驗(yàn)證了H1。 供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)與客戶產(chǎn)權(quán)性質(zhì)正相關(guān)， 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為國有時(shí)信用評(píng)級(jí)較高; 與客戶公司規(guī)模正相關(guān)， 說明客戶規(guī)模越大企業(yè)評(píng)級(jí)越高; 與審計(jì)意見正相關(guān)， 說明客戶的審計(jì)報(bào)告對企業(yè)評(píng)級(jí)有顯著影響。 客戶的風(fēng)險(xiǎn)水平與供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)負(fù)相關(guān)， 這說明客戶承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)評(píng)級(jí)有負(fù)面影響。 這些結(jié)果與其他研究基本保持一致。 從回歸結(jié)果可以得知， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對會(huì)計(jì)信息提升的作用根據(jù)傳遞效應(yīng)通過供應(yīng)鏈傳遞給供應(yīng)商， 評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對供應(yīng)商的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量評(píng)價(jià)上升， 從而使供應(yīng)商得到更高的信用評(píng)級(jí)。

表6是客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與供應(yīng)商債務(wù)成本的回歸結(jié)果。 Debtcost、Debtcost1、Debtcost2分別代表了企業(yè)的債務(wù)成本、銀行借款成本、債券成本。 從回歸結(jié)果可以得出， 供應(yīng)商的債務(wù)成本與客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系， 且在5%水平上顯著， 驗(yàn)證了H2。 從后兩列回歸結(jié)果可以進(jìn)一步得出， 供應(yīng)商的銀行借款成本與客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)， 而其債券成本與客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的相關(guān)系數(shù)雖然是負(fù)數(shù)， 但不顯著。 綜上所述， 一方面， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性減少了債權(quán)人和供應(yīng)商企業(yè)之間的信息不對稱， 并且保障了企業(yè)的盈利能力， 使債權(quán)人愿意放寬貸款條件， 從而使企業(yè)的債務(wù)成本下降; 另一方面， 相對于債券市場， 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性在銀行系統(tǒng)的作用更加顯著， 這意味著銀行可能更容易取得會(huì)計(jì)穩(wěn)健性信息并作出反應(yīng)。

表7和表8是假設(shè)三的回歸結(jié)果， 本文依據(jù)武龍[27] 和曾懿亮等[28] 的相關(guān)研究， 用短期借款與長期借款的和除以期初總資產(chǎn)度量銀行規(guī)模， 并按照中位數(shù)分為大規(guī)模銀行和小規(guī)模銀行兩組。 其中， Loansize=1代表大規(guī)模銀行， Loansize=0代表小規(guī)模銀行。 表7列示了H1的分組回歸結(jié)果， 大規(guī)模樣本組的回歸結(jié)果不顯著， 而在小規(guī)模樣本組中客戶穩(wěn)健性對供應(yīng)商債務(wù)成本的影響是顯著的， 表8中的回歸結(jié)果與表7一致， 驗(yàn)證了H3。 這說明， 一方面， 小銀行有更強(qiáng)的軟信息收集意愿， 在信息不對稱環(huán)境下資產(chǎn)規(guī)模較小的企業(yè)在銀行貸款資源配給上受到天然的歧視， 它們更傾向于從小銀行借款并主動(dòng)釋放軟信息給銀行， 這進(jìn)一步降低了小銀行的軟信息收集成本; 另一方面， 由于大型組織層級(jí)較多， 軟信息在傳遞過程中容易失真[29] ， 大銀行的組織結(jié)構(gòu)不利于軟信息的傳播， 故在軟信息的利用方面也是小銀行更具優(yōu)勢。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

排序選擇模型對隨機(jī)誤差項(xiàng)的假設(shè)有l(wèi)ogistic和正態(tài)分布， 對應(yīng)的分別為logit和probit回歸模型。 為了驗(yàn)證本文結(jié)論的穩(wěn)健性， 對H1樣本使用了probit模型進(jìn)行回歸， 結(jié)果如表9所示。

結(jié)果顯示， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性C_Cscore在1%水平上與供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)顯著正相關(guān)， 其他控制變量的顯著性與原模型的回歸結(jié)果也基本一致， 故研究結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變。

五、研究結(jié)論、建議及展望

（一）研究結(jié)論

本文以2007 ～ 2018年的上市供應(yīng)商及客戶企業(yè)為研究樣本， 實(shí)證檢驗(yàn)了客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對供應(yīng)商信用評(píng)級(jí)和債務(wù)成本的影響。 研究發(fā)現(xiàn)：第一， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越高， 供應(yīng)商的信用評(píng)級(jí)越高， 兩者呈顯著正相關(guān)關(guān)系。 這說明評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)在對企業(yè)進(jìn)行評(píng)級(jí)時(shí)考慮了企業(yè)客戶的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 客戶資源是我國評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對企業(yè)信用等級(jí)進(jìn)行評(píng)定時(shí)需要考慮的重要因素之一。 第二， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與供應(yīng)商債務(wù)成本顯著負(fù)相關(guān)， 并且相比于債券成本， 與銀行借款成本的相關(guān)性更顯著。 這說明資本市場對企業(yè)客戶的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有反應(yīng)， 并且銀行的反應(yīng)更明顯， 因?yàn)殂y行更容易與企業(yè)形成關(guān)系型借貸從而得到更多的企業(yè)軟信息， 而軟信息在向外界傳播時(shí)容易失真或流失， 不能完整傳遞到債券市場。 第三， 客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)信用評(píng)級(jí)和債務(wù)成本的相關(guān)性均在小規(guī)模銀行樣本中更加顯著。 這驗(yàn)證了學(xué)者們關(guān)于軟硬信息機(jī)制的研究結(jié)論， 說明軟信息在層級(jí)較少的小規(guī)模組織中能更順暢地傳遞并發(fā)揮作用。 本文研究結(jié)果表明， 評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)認(rèn)同企業(yè)的客戶會(huì)計(jì)信息質(zhì)量， 認(rèn)為這種企業(yè)盈利的穩(wěn)定性更強(qiáng)， 愿意給客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性高的企業(yè)以更高的評(píng)級(jí)。 資本市場也認(rèn)為客戶會(huì)計(jì)穩(wěn)健性高的企業(yè)有更好的聲譽(yù)以及更穩(wěn)定的還款能力， 因此會(huì)放松與企業(yè)之間的債務(wù)條約， 使企業(yè)的債務(wù)成本下降， 尤其是小規(guī)模銀行對會(huì)計(jì)穩(wěn)健性有更明顯的反應(yīng)。

（二）建議

企業(yè)的客戶資源能通過聲譽(yù)效應(yīng)、供應(yīng)鏈整合與監(jiān)督效應(yīng)為企業(yè)帶來收益， 因此企業(yè)應(yīng)該謹(jǐn)慎選擇客戶并努力維持與優(yōu)質(zhì)客戶之間的聯(lián)系。 本文已經(jīng)證明了我國評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)不僅對企業(yè)自身財(cái)務(wù)狀況， 也對其客戶的會(huì)計(jì)質(zhì)量有明顯反應(yīng)， 這說明我國評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)開展的信用評(píng)級(jí)是有效的， 故政府在引導(dǎo)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)作出公正客觀的評(píng)級(jí)的同時(shí)也要加強(qiáng)企業(yè)的信息披露， 以使評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)能夠從企業(yè)獲取充分的評(píng)級(jí)依據(jù)。

（三）展望

本文選取的樣本數(shù)量偏少， 原因在于我國處于供應(yīng)鏈關(guān)系中并且有信用評(píng)級(jí)的上市企業(yè)數(shù)量相對較少。 隨著我國債務(wù)市場的發(fā)展， 會(huì)有更多的上市公司進(jìn)行債務(wù)融資， 未來的研究的樣本量會(huì)有所增加， 通過擴(kuò)容樣本可以從更多的角度拓展研究結(jié)果。 本文僅僅探討了客戶資質(zhì)對供應(yīng)商的影響， 未來研究可以從供應(yīng)商視角或者整個(gè)供應(yīng)鏈視角來做進(jìn)一步的探討。