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摘要:检验企业的现金流量操纵行为是否导致了更高的债务违约率,可以考察中国银行业能否识别企业现金流量操纵的经济后果这一关键问题。以1999-2007年的中国上市公司为研究样本,运用单变量比较和多元回归分析可以发现,微正企业的债务违约率与其左边相邻公司没有显著差异,但显著大于其右边相邻公司,这表明现金流量操纵企业的债务违约率相对更高,中国银行业不能有效识别企业的会计操纵行为,这些行为导致银行资源的不合理配置和不良债权的发生。
关键词:现金流量操纵;债权保护;债务违约率
中图分类号:F830.91 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2009)10-0046-06
一、引言
现金流量反映了债权人特别重视的企业实际支付能力,所以成为银行信贷决策的重要依据之一。然而遗憾的是,现金流量数字并非没有被操纵的可能,王啸(2004)、陈理(2006)、吴联生、薄仙慧、王亚平(2007)、张然(2007)等都获得了中国上市公司进行经营现金流量管理的证据。叶志锋、胡玉明、纳超洪(2009)获得了中国上市公司基于银行借款融资动机进行现金流量操纵的证据。陆正飞、祝继高、孙便霞(2008)认为美国的银行能够识别企业的盈余管理行为,而中国的银行不能识别企业的盈余管理行为。本文试图进一步检验企业的现金流量操纵行为是否导致了更高的债务违约率{1},以考察中国银行业不能识别企业现金流量操纵的经济后果这一关键问题。
二、文献回顾与研究假设
国内外上市公司均存在不同程度的会计操纵现象,企业的会计操纵行为给银行带来了信息风险②。根据毕马威提供的国际比较来看,虚假财务信息导致的金融诈骗已经成为各国关注的重点(周小川,2005)。在中国,贷款欺诈普遍存在,而利用虚假财务报表资料进行贷款欺诈是常见的手段(闻德锋,2006),影响了银行资金的合理配置,引发了不良债权的产生。戴璐、汤谷良(2007)认为,在债权人缺乏应有的监督和及时约束之下,任何一种产权类型的公司实际控制人都有可能借助财务安排和会计操纵侵占债权人和小股东的利益。关于会计信息质量与银行债务契约的关系的研究,国外Graham,Li and Qiu(2008)发现企业重述财务报告后,银行将认为企业的信息有问题,信贷风险增加,因此采取包括提高利率、缩短债务期限、更可能要求抵押和更多限制条件等控制措施。Bharath,Sunder and Sunder(2008)发现,较低会计信息质量的借款人的利率较高、期限较短且更可能被要求提供抵押。陆正飞、祝继高、孙便霞(2008)认为,中国银行业在贷款审批方面至少存在如下两个不足:第一,银行经营效率较低,在信贷决策时没有或没有能力对企业的财务状况进行深入调查和分析,也就不可能识别企业的盈余管理行为;第二,政府的干预使得银行的信贷决策在一定程度上偏离了市场规则。他们发现对于盈余管理程度不同的上市公司,新增银行长期借款与会计信息的相关性并不存在显著差异,这表明中国的银行不能识别企业的盈余管理行为。
中国银行业无法识别企业的会计操纵行为,将导致更多的银行资金流向这些“美化”了财务报表的公司。现在的关键问题是:这些公司的债务违约率是不是相对更高呢?如果违约率相对更高,那么银行无法识别企业会计操纵行为的经济后果是造成了资源的不合理配置和不良债权产生的原因。鉴于叶志锋、胡玉明、纳超洪(2009)获得了中国上市公司基于银行借款融资动机进行现金流量操纵的证据,本文选择研究现金流量操纵程度与企业债务违约率之间的关系。但如何检验这种关系呢?本文的难点是现金流量操纵程度的计量问题,目前尚没有统一的做法。笔者曾尝试用方军雄(2004)、薛爽、蔡祥、郭虹(2008)等的方法,但发现大部分公司的现金流量操纵程度小于0,而债务违约率与现金流量操纵程度的相关性分析竟然显示为显著负相关。因此不宜将债务违约率作为因变量、现金流量程度作为自变量进行回归分析。本文想到了微正企业。这些企业是明显有现金流量操纵嫌疑的,如果能够证明它们的违约率相对更高些,那么就获得了现金流量操纵企业有更高债务违约率的证据。本文将微正企业的债务违约率与相邻区间公司进行比较后发现,如果微正企业的违约率与其右边相邻公司(指现金流量略大于微正的公司,简称Z系列区间公司,见图1)没有显著差异,但显著小于其左边相邻公司(指现金流量略小于微正的公司,简称F系列区间公司,见图1),那表明银行审慎对待微正公司的借款业务,给予它们足够严格的贷款条件,从而有效控制了信贷风险;反之,则说明中国银行业不能有效识别微正公司的业绩操纵行为③,这些行为给银行带来了不良的经济后果。本文的竞争性的研究假设是:
假设1:微正企业的债务违约率与其右边相邻公司(Z系列区间公司,见图1)没有显著差异,但显著小于其左边相邻公司。
假设2:微正企业的债务违约率与其左边相邻公司(F系列区间公司,见图1)没有显著差异,但显著大于其右边相邻公司。
三、研究设计
(一)研究方法
为了检验本文提出的假设,本文选择经营现金净流量(除以上年末资产总额)位于0～+0.02的公司作为明显有现金流量操纵嫌疑的企业④,然后以0.02为跨度分别取微正区间左右两边五个区间进行比较,考察它们的违约率情况(如图1所示)。
首先将微正区间公司的违约率分别与左右两边区间公司的违约率进行单变量比较,即进行均值和中位数的差异检验,以得到初步的结论。由于债务违约还受到其他因素的影响,本文接着加入了一系列的控制变量,进行多元回归分析,以获得更为有效的证据。
(二)变量选择
因为银行在授信前要依据企业以前年度的财务数据进行信贷评估,所以本文选择“上年度现金流量与当年度银行借款违约”作为研究对象。现金流量变量来自年度现金流量表的“经营活动现金流量净额”项目,并除以上年年末的资产总额予以标准化。对于债务违约,本文用企业当年度偿还债务所支付的现金减去上年度末资产负债表显示要在未来一年内偿还的银行债务来进行判断。当然,这只是一个近似衡量的指标,因为一方面“偿还债务所支付的现金”中可能包括当年度借入当年度归还的银行债务,这会造成低估违约率;另一方面如果上市公司将“上年末短期借款”和“上年末一年到期的长期负债”办理展期⑤,那么会造成高估违约率⑥。其他控制变量主要参考了孙铮、李增泉、王景斌(2006)等文献,包括盈利能力、流动性、周转能力、负债程度、资产期限、成长性、公司规模、实际控制人类型、地区市场化指数、行业、年度等。各变量的定义见表1。
(三)数据来源与描述性统计
考虑到中国上市公司从1998年度开始提供现金流量表,本文选取1999-2007年所有上市公司数据作为样本(会计信息变量为1998-2006年,银行借款违约变量为1999-2007年),数据来源为CSMAR数据库、CCER数据库和公司年度报告并进行以下剔除:(1)剔除金融类上市公司,因为它们采用的会计制度与其他公司不同;(2)剔除拥有B股或H股的公司样本,因为外资股股价与流通A股股价不同;(3)剔除每年行业中公司数目不足10家的公司样本;(4)剔除净资产为负值的公司样本;(5)剔除其他数据异常或缺失的公司样本。
最终确定的研究样本为5508个公司年度观测值。为了避免极端值的影响,本文采用Winsorization的方法对所有连续变量的异常值进行处理,即所有小于1%分位数(大于99%分位数)的变量,令其值等于1%分位数(99%分位数)。各年度样本数量、描述性统计及相关性分析分别见表2、表3和表4所示。
表3显示DEFA的均值为0.302,表示有30.2%公司样本为违约⑧。从表4可以看出,债务违约变量与盈利能力、流动性、周转能力、利息保障倍数和公司规模成显著负相关,与负债程度、自有资金比率和显著正相关。唯有资产期限指标与DEFA的相关系数不显著。自变量之间的相关系数绝对值最大为0.644,这说明它们的相关程度不严重。
四、实证结果及分析
(一)单变量比较
表5是各区间公司的债务违约率情况;表6是WZ区间公司的债务违约率与F区间公司的比较;表7是WZ区间公司的债务违约率与Z区间公司的比较。从表5中可知,相对来说,WZ区间公司的债务违约率与F区间公司更接近些。F区间公司中F1区间的违约率明显高于其他公司,显得特殊。表6是WZ区间公司的债务违约率与F区间公司的比较,除了F1区间这一特殊情况外,WZ区间与其他四个区间无论是均值还是中位数都没有显著差异。表7是WZ区间公司的债务违约率与Z区间公司的比较,结果是WZ区间的违约率在1%水平上显著大于其右边的全部五个区间。由此,假设2得到初步验证。
(二)多元回归分析
本文采用的PROBIT多元回归分析模型为:
模型以WZ区间公司的债务违约率为基数,回归结果见表8所示。表8中第2列在第1列的基础上加入企业实际控制人类型和地区市场化指数两个变量,第3列在第2列的基础上再加入行业和年度变量。从表8中可知,F1、F2、F3、F4、F5的系数在前两列有F1和F4显著为正,其他都不显著,到了第三列,只有F4在10%水平上显著为正,其他都不显著,表明WZ区间公司与F区间公司的债务违约率基本没有显著差异;Z1、Z2、Z3、Z4、Z5的系数均显著为负,表明WZ区间公司的债务违约率显著大于Z区间公司。ROA、CUR、TUR、LNTA的系数显著为负,符合常理。TOBQ在第3列不显著,其他两列显著为正,与表6-表8相同。令人疑问的是,AM、CIFO显著为正,意味着资产期限越长或自有资金越高的企业其债务违约率越高,当然也可能是与它们有能力承担更多债务有关。COV在第1列、第2列显著为正,也与常理不符,可能是原因是利润多并不等于现金流充足。与表6-表8一样,OWN的系数显著为正,表明私有企业的违约率高于公有企业。MAR的系数显著为负,表明市场化程度越高、地区的违约率越小。M-R2分别为15.2%、16.0%、19.3%,模型的解释力度较好。自变量之间的VIF值最大为2.97,这表明不存在严重的多重共线性问题。
五、稳健性检验
为了获得稳健的检验结果,本文对债务违约变量的衡量方法进行了调整。考虑到“上年末一年到期的长期负债”更可能在本年办理展期,本文不把它作为本年必须要偿还的项目,即债务违约变量的计算公式调整为:当年偿还债务所支付的现金-上年末短期借款。这应该是个比较严格的衡量方式。
(一)单变量比较
表9、表10与表6、表7很相似,除了F1区间这一特殊情况外,WZ区间与其它4个左边区间无论是均值还是中位数都没有显著差异,但在1%水平上显著大于其右边的全部5个区间,假设2仍然得到初步验证。
(二)多元回归分析
从表11可知,在控制了其他影响债务违约的因素后,所有模型F1、F2、F3、F4、F5的系数不显著,表明WZ区间公司与F区间公司的债务违约率没有显著差异;Z1、Z2、Z3、Z4、Z5的系数在1%水平上显著为负,这表明WZ区间公司的债务违约率显著大于Z区间公司,而且比表8更为稳健,假设2也再次得到验证。
本文还对财务指标进行了一系列的替换,如用净资产收益率替换总资产报酬率、用总资产周转率替换流动资产周转率、用速动比率替换流动比率、用主营业务增长率替换TOBQ等,检验结果没有发生变化。
六、结论
在相关文献的基础上,本文进一步检验企业的现金流量操纵行为是否导致了更高的债务违约率,以考察中国银行业不能识别企业现金流量操纵的经济后果这一关键问题。本文的难点是现金流量操纵程度的计量问题,目前尚没有统一的做法。本文曾尝试用方军雄(2004)、薛爽、蔡祥、郭虹(2008)等的方法,但发现大部分公司的现金流量操纵程度小于0,而债务违约率与现金流量操纵程度的相关性分析竟然显示为显著负相关。因此不宜将债务违约率作为因变量、现金流量程度作为自变量进行回归分析。本文只能利用明显有现金流量操纵嫌疑的微正企业作为样本,将它们的债务违约率与相邻区间公司进行比较,以获得现金流量操纵企业的债务违约率相对更高的证据。以1999-2007年的中国上市公司为研究样本,运用单变量比较和多元回归分析,本文发现微正企业的债务违约率与其左边相邻公司没有显著差异,但显著大于其右边相邻公司,这表明现金流量操纵企业的债务违约率相对更高,中国银行业不能有效识别企业的会计操纵行为,这些行为导致了银行资源的不合理配置和不良债权的发生。
注释:
①本文中的“债务违约率”有两个含义:在单变量比较中,是指样本公司中发生债务逾期的公司所占的比例;在多元回归分析中,是指样本公司发生债务逾期的可能概率。银行信用风险管理中常用的“债务违约概率”是指银行估计的借款人到还款时间却未能还款的可能性,本文的第二个含义与之更为接近。
②Bharath,Sunder and Sunder(2008)认为信息风险不同于违约风险,信息风险来源于信息的不完全和不对称,会计信息质量可被认为是信息风险。该文在控制了违约风险后,(会计)信息风险仍然对贷款条件有显著的影响,表明(会计)信息风险对信贷风险的衡量有增量作用。
③“有效识别”指的是“识别”且“取得效果”,而“取得效果”的判断标准是违约率的大小。
④微正区间取0～+0.02的依据是叶志锋等(2009)获得了该区间的样本公司基于银行借款融资动机进行现金流量管理的证据。
⑤1996年6月央行发布的《贷款通则》对展期的限制主要有:短期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限;中期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限的一半;长期贷款展期期限累计不得超过3年,法律另有规定的除外。展期贷款利率按签订延期合同之日的中国人民银行的规定执行。贷款的展期期限加上原期限达到新的利率期限档次时,从展期之日起,贷款利息按新的期限档次利率计收利息。
⑥中国企业普遍存在“长贷短借”现象,这可通过“转贷”和“展期”两种方式办理。“转贷”又包括“先还再贷”和“先贷再还”,这都会体现在现金流量表的“偿还债务所支付的现金”中。而“展期”不会体现在现金流量表的“偿还债务所支付的现金”中。作者咨询了银行有关人员,被告之实务中更多的是“转贷”,特别是“先还再贷”。这里面有三个原因:一是银行为了控制信贷风险,希望象发生一笔新业务样对企业进行重新评估;二是“展期”要按照借款最初发生的日期到延长结束的日期确定利率,这会造成比“转贷”的期限长而利率高;三是一般来说,上市公司周转资金充足,可以短时间抽调资金用于“还旧借新”。另外,本文在稳健性检验中采用了更为严格的债务违约率的衡量方法。
⑦CCER数据库中划分了六类股东类别。本文将国有控股归为国有,民营、外资、集体、社会团体、职工持股会控股归为私有。不能识别的用已识别的最接近年份的类别代替。
⑧这个数值对于上市公司来说似乎偏高了。但即使是展期,也不排除是由于公司的现金流状况出现暂时的困难或故意拖欠而导致的。此外,商业银行有时甚至会牺牲自己的流动性,做一定的展期来维持贷款的“良好质量”。本文在稳健性检验中采用了更为严格的债务违约率的衡量方法。
参考文献:
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[8]吴联生,薄仙慧,王亚平.现金流量在多大程度上被管理了——来自我国上市公司的证据[J].金融研究,2007,(3):162-174.
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[10]叶志锋,胡玉明,纳超洪.基于银行借款融资动机的现金流量管理研究[J].经济与管理研究,2009,(2):30-37.
[11]张然.中国上市公司现金流管理研究——兼对新兴市场和成熟市场现金流管理行为比较研究[J].中国会计评论,2007,(3):381-400.
[12]周小川.完善法律制度,改进金融生态[M].北京:中信出版社,2005.
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[14]Graham, J. R., S. Li, and J. Qiu. Corporate Misreporting and Bank Loan Contracting[J]. Journal of Financial Economics,2008,89:44-61.
责任编辑:艾岚
责任校对:关 华
Cash Flow Management、Creditor Protection and Debt Default Rates
Ye Zhifeng1Peng Yongmei2
(1.Finance Department, Guangxi University of Technology, Liuzhou 545006, China; 2.Finance Office, Guangxi University of Technology, Liuzhou 545006, China)
Abstract: Studying whether Chinese companies' cash flow management behaviors lead to higher loan default rates, we can investigate whether the economic consequences for Chinese banks discern companies' cash flow management behaviors. Taking these listed companies since 1999 to 2001, as study samples, using the single variable comparison and multivariate analysis, we can find that the loan default rates of these suspected companies does not have significant differences with left adjacent interval companies but significant larger than that of right adjacent interval companies. It manifests that companies existing the cash flow management have higher loan default rate, and Chinese banks can not effectively discern companies' manipulating behaviors, which can bring unreasonable resource allocation and non-performing loans.
Key words: cash flow management; creditor protection; debt default rates
关键词:现金流量操纵;债权保护;债务违约率
中图分类号:F830.91 文献标识码:A 文章编号:1003-3890(2009)10-0046-06
一、引言
现金流量反映了债权人特别重视的企业实际支付能力,所以成为银行信贷决策的重要依据之一。然而遗憾的是,现金流量数字并非没有被操纵的可能,王啸(2004)、陈理(2006)、吴联生、薄仙慧、王亚平(2007)、张然(2007)等都获得了中国上市公司进行经营现金流量管理的证据。叶志锋、胡玉明、纳超洪(2009)获得了中国上市公司基于银行借款融资动机进行现金流量操纵的证据。陆正飞、祝继高、孙便霞(2008)认为美国的银行能够识别企业的盈余管理行为,而中国的银行不能识别企业的盈余管理行为。本文试图进一步检验企业的现金流量操纵行为是否导致了更高的债务违约率{1},以考察中国银行业不能识别企业现金流量操纵的经济后果这一关键问题。
二、文献回顾与研究假设
国内外上市公司均存在不同程度的会计操纵现象,企业的会计操纵行为给银行带来了信息风险②。根据毕马威提供的国际比较来看,虚假财务信息导致的金融诈骗已经成为各国关注的重点(周小川,2005)。在中国,贷款欺诈普遍存在,而利用虚假财务报表资料进行贷款欺诈是常见的手段(闻德锋,2006),影响了银行资金的合理配置,引发了不良债权的产生。戴璐、汤谷良(2007)认为,在债权人缺乏应有的监督和及时约束之下,任何一种产权类型的公司实际控制人都有可能借助财务安排和会计操纵侵占债权人和小股东的利益。关于会计信息质量与银行债务契约的关系的研究,国外Graham,Li and Qiu(2008)发现企业重述财务报告后,银行将认为企业的信息有问题,信贷风险增加,因此采取包括提高利率、缩短债务期限、更可能要求抵押和更多限制条件等控制措施。Bharath,Sunder and Sunder(2008)发现,较低会计信息质量的借款人的利率较高、期限较短且更可能被要求提供抵押。陆正飞、祝继高、孙便霞(2008)认为,中国银行业在贷款审批方面至少存在如下两个不足:第一,银行经营效率较低,在信贷决策时没有或没有能力对企业的财务状况进行深入调查和分析,也就不可能识别企业的盈余管理行为;第二,政府的干预使得银行的信贷决策在一定程度上偏离了市场规则。他们发现对于盈余管理程度不同的上市公司,新增银行长期借款与会计信息的相关性并不存在显著差异,这表明中国的银行不能识别企业的盈余管理行为。
中国银行业无法识别企业的会计操纵行为,将导致更多的银行资金流向这些“美化”了财务报表的公司。现在的关键问题是:这些公司的债务违约率是不是相对更高呢?如果违约率相对更高,那么银行无法识别企业会计操纵行为的经济后果是造成了资源的不合理配置和不良债权产生的原因。鉴于叶志锋、胡玉明、纳超洪(2009)获得了中国上市公司基于银行借款融资动机进行现金流量操纵的证据,本文选择研究现金流量操纵程度与企业债务违约率之间的关系。但如何检验这种关系呢?本文的难点是现金流量操纵程度的计量问题,目前尚没有统一的做法。笔者曾尝试用方军雄(2004)、薛爽、蔡祥、郭虹(2008)等的方法,但发现大部分公司的现金流量操纵程度小于0,而债务违约率与现金流量操纵程度的相关性分析竟然显示为显著负相关。因此不宜将债务违约率作为因变量、现金流量程度作为自变量进行回归分析。本文想到了微正企业。这些企业是明显有现金流量操纵嫌疑的,如果能够证明它们的违约率相对更高些,那么就获得了现金流量操纵企业有更高债务违约率的证据。本文将微正企业的债务违约率与相邻区间公司进行比较后发现,如果微正企业的违约率与其右边相邻公司(指现金流量略大于微正的公司,简称Z系列区间公司,见图1)没有显著差异,但显著小于其左边相邻公司(指现金流量略小于微正的公司,简称F系列区间公司,见图1),那表明银行审慎对待微正公司的借款业务,给予它们足够严格的贷款条件,从而有效控制了信贷风险;反之,则说明中国银行业不能有效识别微正公司的业绩操纵行为③,这些行为给银行带来了不良的经济后果。本文的竞争性的研究假设是:
假设1:微正企业的债务违约率与其右边相邻公司(Z系列区间公司,见图1)没有显著差异,但显著小于其左边相邻公司。
假设2:微正企业的债务违约率与其左边相邻公司(F系列区间公司,见图1)没有显著差异,但显著大于其右边相邻公司。
三、研究设计
(一)研究方法
为了检验本文提出的假设,本文选择经营现金净流量(除以上年末资产总额)位于0～+0.02的公司作为明显有现金流量操纵嫌疑的企业④,然后以0.02为跨度分别取微正区间左右两边五个区间进行比较,考察它们的违约率情况(如图1所示)。
首先将微正区间公司的违约率分别与左右两边区间公司的违约率进行单变量比较,即进行均值和中位数的差异检验,以得到初步的结论。由于债务违约还受到其他因素的影响,本文接着加入了一系列的控制变量,进行多元回归分析,以获得更为有效的证据。
(二)变量选择
因为银行在授信前要依据企业以前年度的财务数据进行信贷评估,所以本文选择“上年度现金流量与当年度银行借款违约”作为研究对象。现金流量变量来自年度现金流量表的“经营活动现金流量净额”项目,并除以上年年末的资产总额予以标准化。对于债务违约,本文用企业当年度偿还债务所支付的现金减去上年度末资产负债表显示要在未来一年内偿还的银行债务来进行判断。当然,这只是一个近似衡量的指标,因为一方面“偿还债务所支付的现金”中可能包括当年度借入当年度归还的银行债务,这会造成低估违约率;另一方面如果上市公司将“上年末短期借款”和“上年末一年到期的长期负债”办理展期⑤,那么会造成高估违约率⑥。其他控制变量主要参考了孙铮、李增泉、王景斌(2006)等文献,包括盈利能力、流动性、周转能力、负债程度、资产期限、成长性、公司规模、实际控制人类型、地区市场化指数、行业、年度等。各变量的定义见表1。
(三)数据来源与描述性统计
考虑到中国上市公司从1998年度开始提供现金流量表,本文选取1999-2007年所有上市公司数据作为样本(会计信息变量为1998-2006年,银行借款违约变量为1999-2007年),数据来源为CSMAR数据库、CCER数据库和公司年度报告并进行以下剔除:(1)剔除金融类上市公司,因为它们采用的会计制度与其他公司不同;(2)剔除拥有B股或H股的公司样本,因为外资股股价与流通A股股价不同;(3)剔除每年行业中公司数目不足10家的公司样本;(4)剔除净资产为负值的公司样本;(5)剔除其他数据异常或缺失的公司样本。
最终确定的研究样本为5508个公司年度观测值。为了避免极端值的影响,本文采用Winsorization的方法对所有连续变量的异常值进行处理,即所有小于1%分位数(大于99%分位数)的变量,令其值等于1%分位数(99%分位数)。各年度样本数量、描述性统计及相关性分析分别见表2、表3和表4所示。
表3显示DEFA的均值为0.302,表示有30.2%公司样本为违约⑧。从表4可以看出,债务违约变量与盈利能力、流动性、周转能力、利息保障倍数和公司规模成显著负相关,与负债程度、自有资金比率和显著正相关。唯有资产期限指标与DEFA的相关系数不显著。自变量之间的相关系数绝对值最大为0.644,这说明它们的相关程度不严重。
四、实证结果及分析
(一)单变量比较
表5是各区间公司的债务违约率情况;表6是WZ区间公司的债务违约率与F区间公司的比较;表7是WZ区间公司的债务违约率与Z区间公司的比较。从表5中可知,相对来说,WZ区间公司的债务违约率与F区间公司更接近些。F区间公司中F1区间的违约率明显高于其他公司,显得特殊。表6是WZ区间公司的债务违约率与F区间公司的比较,除了F1区间这一特殊情况外,WZ区间与其他四个区间无论是均值还是中位数都没有显著差异。表7是WZ区间公司的债务违约率与Z区间公司的比较,结果是WZ区间的违约率在1%水平上显著大于其右边的全部五个区间。由此,假设2得到初步验证。
(二)多元回归分析
本文采用的PROBIT多元回归分析模型为:
模型以WZ区间公司的债务违约率为基数,回归结果见表8所示。表8中第2列在第1列的基础上加入企业实际控制人类型和地区市场化指数两个变量,第3列在第2列的基础上再加入行业和年度变量。从表8中可知,F1、F2、F3、F4、F5的系数在前两列有F1和F4显著为正,其他都不显著,到了第三列,只有F4在10%水平上显著为正,其他都不显著,表明WZ区间公司与F区间公司的债务违约率基本没有显著差异;Z1、Z2、Z3、Z4、Z5的系数均显著为负,表明WZ区间公司的债务违约率显著大于Z区间公司。ROA、CUR、TUR、LNTA的系数显著为负,符合常理。TOBQ在第3列不显著,其他两列显著为正,与表6-表8相同。令人疑问的是,AM、CIFO显著为正,意味着资产期限越长或自有资金越高的企业其债务违约率越高,当然也可能是与它们有能力承担更多债务有关。COV在第1列、第2列显著为正,也与常理不符,可能是原因是利润多并不等于现金流充足。与表6-表8一样,OWN的系数显著为正,表明私有企业的违约率高于公有企业。MAR的系数显著为负,表明市场化程度越高、地区的违约率越小。M-R2分别为15.2%、16.0%、19.3%,模型的解释力度较好。自变量之间的VIF值最大为2.97,这表明不存在严重的多重共线性问题。
五、稳健性检验
为了获得稳健的检验结果,本文对债务违约变量的衡量方法进行了调整。考虑到“上年末一年到期的长期负债”更可能在本年办理展期,本文不把它作为本年必须要偿还的项目,即债务违约变量的计算公式调整为:当年偿还债务所支付的现金-上年末短期借款。这应该是个比较严格的衡量方式。
(一)单变量比较
表9、表10与表6、表7很相似,除了F1区间这一特殊情况外,WZ区间与其它4个左边区间无论是均值还是中位数都没有显著差异,但在1%水平上显著大于其右边的全部5个区间,假设2仍然得到初步验证。
(二)多元回归分析
从表11可知,在控制了其他影响债务违约的因素后,所有模型F1、F2、F3、F4、F5的系数不显著,表明WZ区间公司与F区间公司的债务违约率没有显著差异;Z1、Z2、Z3、Z4、Z5的系数在1%水平上显著为负,这表明WZ区间公司的债务违约率显著大于Z区间公司,而且比表8更为稳健,假设2也再次得到验证。
本文还对财务指标进行了一系列的替换,如用净资产收益率替换总资产报酬率、用总资产周转率替换流动资产周转率、用速动比率替换流动比率、用主营业务增长率替换TOBQ等,检验结果没有发生变化。
六、结论
在相关文献的基础上,本文进一步检验企业的现金流量操纵行为是否导致了更高的债务违约率,以考察中国银行业不能识别企业现金流量操纵的经济后果这一关键问题。本文的难点是现金流量操纵程度的计量问题,目前尚没有统一的做法。本文曾尝试用方军雄(2004)、薛爽、蔡祥、郭虹(2008)等的方法,但发现大部分公司的现金流量操纵程度小于0,而债务违约率与现金流量操纵程度的相关性分析竟然显示为显著负相关。因此不宜将债务违约率作为因变量、现金流量程度作为自变量进行回归分析。本文只能利用明显有现金流量操纵嫌疑的微正企业作为样本,将它们的债务违约率与相邻区间公司进行比较,以获得现金流量操纵企业的债务违约率相对更高的证据。以1999-2007年的中国上市公司为研究样本,运用单变量比较和多元回归分析,本文发现微正企业的债务违约率与其左边相邻公司没有显著差异,但显著大于其右边相邻公司,这表明现金流量操纵企业的债务违约率相对更高,中国银行业不能有效识别企业的会计操纵行为,这些行为导致了银行资源的不合理配置和不良债权的发生。
注释:
①本文中的“债务违约率”有两个含义:在单变量比较中,是指样本公司中发生债务逾期的公司所占的比例;在多元回归分析中,是指样本公司发生债务逾期的可能概率。银行信用风险管理中常用的“债务违约概率”是指银行估计的借款人到还款时间却未能还款的可能性,本文的第二个含义与之更为接近。
②Bharath,Sunder and Sunder(2008)认为信息风险不同于违约风险,信息风险来源于信息的不完全和不对称,会计信息质量可被认为是信息风险。该文在控制了违约风险后,(会计)信息风险仍然对贷款条件有显著的影响,表明(会计)信息风险对信贷风险的衡量有增量作用。
③“有效识别”指的是“识别”且“取得效果”,而“取得效果”的判断标准是违约率的大小。
④微正区间取0～+0.02的依据是叶志锋等(2009)获得了该区间的样本公司基于银行借款融资动机进行现金流量管理的证据。
⑤1996年6月央行发布的《贷款通则》对展期的限制主要有:短期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限;中期贷款展期期限累计不得超过原贷款期限的一半;长期贷款展期期限累计不得超过3年,法律另有规定的除外。展期贷款利率按签订延期合同之日的中国人民银行的规定执行。贷款的展期期限加上原期限达到新的利率期限档次时,从展期之日起,贷款利息按新的期限档次利率计收利息。
⑥中国企业普遍存在“长贷短借”现象,这可通过“转贷”和“展期”两种方式办理。“转贷”又包括“先还再贷”和“先贷再还”,这都会体现在现金流量表的“偿还债务所支付的现金”中。而“展期”不会体现在现金流量表的“偿还债务所支付的现金”中。作者咨询了银行有关人员,被告之实务中更多的是“转贷”,特别是“先还再贷”。这里面有三个原因:一是银行为了控制信贷风险,希望象发生一笔新业务样对企业进行重新评估;二是“展期”要按照借款最初发生的日期到延长结束的日期确定利率,这会造成比“转贷”的期限长而利率高;三是一般来说,上市公司周转资金充足,可以短时间抽调资金用于“还旧借新”。另外,本文在稳健性检验中采用了更为严格的债务违约率的衡量方法。
⑦CCER数据库中划分了六类股东类别。本文将国有控股归为国有,民营、外资、集体、社会团体、职工持股会控股归为私有。不能识别的用已识别的最接近年份的类别代替。
⑧这个数值对于上市公司来说似乎偏高了。但即使是展期,也不排除是由于公司的现金流状况出现暂时的困难或故意拖欠而导致的。此外,商业银行有时甚至会牺牲自己的流动性,做一定的展期来维持贷款的“良好质量”。本文在稳健性检验中采用了更为严格的债务违约率的衡量方法。
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责任编辑:艾岚
责任校对:关 华
Cash Flow Management、Creditor Protection and Debt Default Rates
Ye Zhifeng1Peng Yongmei2
(1.Finance Department, Guangxi University of Technology, Liuzhou 545006, China; 2.Finance Office, Guangxi University of Technology, Liuzhou 545006, China)
Abstract: Studying whether Chinese companies' cash flow management behaviors lead to higher loan default rates, we can investigate whether the economic consequences for Chinese banks discern companies' cash flow management behaviors. Taking these listed companies since 1999 to 2001, as study samples, using the single variable comparison and multivariate analysis, we can find that the loan default rates of these suspected companies does not have significant differences with left adjacent interval companies but significant larger than that of right adjacent interval companies. It manifests that companies existing the cash flow management have higher loan default rate, and Chinese banks can not effectively discern companies' manipulating behaviors, which can bring unreasonable resource allocation and non-performing loans.
Key words: cash flow management; creditor protection; debt default rates