葉志鋒　李婧　翟虎林

摘要：銀行信貸人員能否識(shí)別會(huì)計(jì)信息質(zhì)量取決于他們的意愿和技術(shù)。在獲得了有意愿識(shí)別私營企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)信貸人員的識(shí)別技術(shù)問題。以2004—2012年中國A股私營上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)：對(duì)于簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員有識(shí)別技術(shù)；對(duì)于復(fù)雜的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員缺乏識(shí)別技術(shù)。建議銀行信貸人員應(yīng)加強(qiáng)自身的專業(yè)素質(zhì)，掌握更復(fù)雜的企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的識(shí)別技術(shù)，以降低信貸風(fēng)險(xiǎn)，提高信貸資源配置效率。

關(guān)鍵詞：信貸人員；會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；識(shí)別技術(shù)；貨幣政策緊縮時(shí)期

文章編號(hào)：2095-5960（2014）03-0067-07；中圖分類號(hào)：F230.9；文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

一、引言

在我國，由于資本市場(chǎng)不夠發(fā)達(dá)，銀行貸款成為企業(yè)外部融資的一種最重要方式。在能夠獲得的所有財(cái)務(wù)與非財(cái)務(wù)信息中，會(huì)計(jì)信息綜合反映了企業(yè)的財(cái)務(wù)狀況和經(jīng)營成果，是信貸人員評(píng)價(jià)企業(yè)償債能力的重要信息，有助于降低債務(wù)契約的監(jiān)督成本和執(zhí)行成本。[1]盈余質(zhì)量是會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的核心內(nèi)容，一直是學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)。在我國資本市場(chǎng)，普遍存在上市公司盈余管理的現(xiàn)象。會(huì)計(jì)信息可以降低信貸決策中信息不對(duì)稱程度，但是信貸決策有用性在所有權(quán)制度層面被削弱，主要源于企業(yè)與銀行均為政府終極所有時(shí)銀行監(jiān)督缺位。[2]公有企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)降低了會(huì)計(jì)信息對(duì)貸款行為的影響，降低了銀行信貸人員在信貸決策時(shí)識(shí)別盈余質(zhì)量的意愿。[3]因此我們認(rèn)為，有必要區(qū)分銀行信貸人員愿不愿意識(shí)別和能不能夠識(shí)別企業(yè)盈余質(zhì)量。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

Watts和Zimmerman[4]針對(duì)會(huì)計(jì)政策選擇和盈余管理動(dòng)機(jī)進(jìn)行了理論分析，提出著名的三大假設(shè)：分紅計(jì)劃假設(shè)、債務(wù)契約假設(shè)和政治成本假設(shè)，后人基于此，延續(xù)并拓展了盈余管理的研究。袁克利[5]認(rèn)為盈余質(zhì)量反映了盈余信息滿足不同利益相關(guān)者制定決策時(shí)信息需求的能力，它是一個(gè)相對(duì)的概念，不同利益相關(guān)者對(duì)盈余質(zhì)量的要求不同。

盈余質(zhì)量受許多因素的影響，Dechow等[6]將這些影響因素歸結(jié)為六類：（1）公司特征；（2）財(cái)務(wù)報(bào)告實(shí)踐；（3）治理與控制；（4）外部審計(jì)；（5）資本市場(chǎng)動(dòng)機(jī)；（6）其他外部因素。其中，管理層薪酬、資本市場(chǎng)動(dòng)機(jī)等驅(qū)動(dòng)了企業(yè)盈余管理；董事會(huì)獨(dú)立性、外部審計(jì)等抑制了盈余管理行為。

楊繼偉等[7]總結(jié)了國外學(xué)者關(guān)于債權(quán)治理對(duì)盈余質(zhì)量影響的兩種假說：債務(wù)契約假說（即債務(wù)契約導(dǎo)致的盈余管理動(dòng)機(jī)降低了企業(yè)的盈余質(zhì)量）和積極監(jiān)督假說（即債權(quán)人有動(dòng)機(jī)且有能力監(jiān)督債務(wù)人的盈余管理行為，可以有效改善盈余質(zhì)量），并認(rèn)為這兩個(gè)假說并不矛盾。我國學(xué)者的研究大多支持債務(wù)契約假說[8][9]。孫紅、朱凱[10]在研究所有權(quán)性質(zhì)對(duì)盈余質(zhì)量和銀行貸款定價(jià)的影響時(shí)發(fā)現(xiàn)與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)的線下項(xiàng)目（盈余管理的體現(xiàn)）對(duì)銀行貸款定價(jià)產(chǎn)生負(fù)面影響，線下項(xiàng)目越大，貸款利率越高。

一般地，企業(yè)進(jìn)行盈余管理的途徑主要包括線下項(xiàng)目和應(yīng)計(jì)項(xiàng)目?jī)煞N渠道。因此可以將識(shí)別企業(yè)盈余質(zhì)量的方法分為簡(jiǎn)單的線下項(xiàng)目檢驗(yàn)法和復(fù)雜的構(gòu)建模型識(shí)別法。吳德軍、唐國平[11]對(duì)線下項(xiàng)目的定義是非經(jīng)常性損益項(xiàng)目，主要由已實(shí)現(xiàn)的利得和損失構(gòu)成，如營業(yè)外收支等。劉文達(dá)等[12]將復(fù)雜的構(gòu)建模型識(shí)別法主要分為三類：應(yīng)計(jì)利潤(rùn)分離法、特定應(yīng)計(jì)利潤(rùn)法和分步檢測(cè)法。夏立軍[13]將應(yīng)計(jì)利潤(rùn)分離法的計(jì)量模型分為五種：Jones模型、修正Jones模型、行業(yè)模型、截面Jones模型和截面修正Jones模型。吳德軍、唐國平[11] 實(shí)證發(fā)現(xiàn)，沒有一個(gè)模型能夠完全揭示盈余管理；考慮業(yè)績(jī)影響的修正Jones模型和考慮業(yè)績(jī)影響的Jones模型較好。由于應(yīng)計(jì)利潤(rùn)分離法能夠應(yīng)用于關(guān)于盈余管理研究的不同領(lǐng)域[13]，目前在我國的實(shí)證研究中應(yīng)用最為廣泛[7][14][15][16][17]。

（二）研究假設(shè)

信貸人員能否識(shí)別會(huì)計(jì)信息質(zhì)量取決于他們的意愿和技術(shù)，即愿不愿意識(shí)別和有沒有能力識(shí)別。在獲得了銀行信貸人員有意愿識(shí)別私營企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量這個(gè)結(jié)論后，對(duì)于檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的識(shí)別技術(shù)而言，我們選擇貨幣政策緊縮時(shí)期，信貸人員受到外生條件變化的“沖擊”，而且方向明確，這就相當(dāng)于控制了識(shí)別意愿這一因素，給了我們一個(gè)觀察信貸人員是否正確運(yùn)用會(huì)計(jì)信息（技術(shù)問題）的天然機(jī)會(huì)。那么考察信貸人員在貨幣政策緊縮時(shí)期的授信情況，就近似于單獨(dú)檢驗(yàn)識(shí)別會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的技術(shù)問題。

貨幣政策是政府干預(yù)和調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)的重要工具。央行通過設(shè)定最終目標(biāo)，調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量、利率等中介目標(biāo)變量對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)以及微觀企業(yè)主體行為進(jìn)行調(diào)整，并最終影響社會(huì)的總產(chǎn)出。貨幣政策由寬松變?yōu)榫o縮使得企業(yè)面臨的信息環(huán)境不確定性增加，商業(yè)銀行的信貸額度大幅減少，那么銀行信貸人員在作出信貸決策時(shí)就會(huì)更加謹(jǐn)慎地判斷企業(yè)未來的償債能力，此時(shí)不僅會(huì)更加關(guān)注企業(yè)提供的會(huì)計(jì)信息，更會(huì)盡可能識(shí)別企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

我們認(rèn)為中國銀行業(yè)經(jīng)過多年的商業(yè)化改革，信貸人員已有一定程度的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的識(shí)別技術(shù)，但政府干預(yù)、過度依賴擔(dān)保抵押等因素限制了信貸人員提高技術(shù)的動(dòng)力。對(duì)于非經(jīng)常性損益這樣的簡(jiǎn)單衡量指標(biāo)，銀行信貸人員應(yīng)該關(guān)注并較容易獲取，因?yàn)樯鲜泄镜臅?huì)計(jì)造假丑聞多與之有關(guān)，財(cái)政部與證監(jiān)會(huì)數(shù)次出臺(tái)或修訂規(guī)則進(jìn)行規(guī)范，2003年上市公司年報(bào)中有專門的信息披露。對(duì)于操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)這樣的復(fù)雜衡量指標(biāo)，銀行信貸人員不一定能夠獲取，因?yàn)槠湓磔^難理解且存在爭(zhēng)議、需要借助回歸技術(shù)進(jìn)行大樣本計(jì)算等。通過以上分析，提出如下假設(shè)：

H1：銀行信貸人員有識(shí)別簡(jiǎn)單會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的技術(shù)，具體表現(xiàn)在貨幣政策緊縮時(shí)期，非經(jīng)常性損益這樣的會(huì)計(jì)利潤(rùn)無益于私營企業(yè)獲得銀行借款。

H2：銀行信貸人員缺乏識(shí)別復(fù)雜會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的技術(shù)，具體表現(xiàn)在貨幣政策緊縮時(shí)期，扣除非經(jīng)常性損益后的操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)仍有利于私營企業(yè)獲得銀行借款。

三、研究設(shè)計(jì)與研究樣本

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

我們選擇2004—2012年度中國A股私營上市公司所獲得的銀行借款數(shù)量進(jìn)行分析。在樣本選擇的過程中，我們首先剔除了所有金融類上市公司，因?yàn)樗鼈兯m用的會(huì)計(jì)準(zhǔn)則有別于其他公司。其次，剔除了ST公司與非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見公司，因?yàn)檫@些公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量基本上都低于普通公司，信貸人員不需要使用識(shí)別技術(shù)就可以判斷ST公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較差。最后剔除了其他相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終剩余5168個(gè)研究樣本。

我們參考饒品貴、姜國華（2013）將2004、2006、2007、2010年作為貨幣政策緊縮時(shí)期，共有樣本2162個(gè)，其余年度作為貨幣政策穩(wěn)健時(shí)期，共有樣本3006個(gè)。在數(shù)據(jù)處理過程中，我們區(qū)分貨幣政策緊縮時(shí)期與貨幣政策穩(wěn)健時(shí)期進(jìn)行。通過比較不同時(shí)期的不同會(huì)計(jì)信息質(zhì)量指標(biāo)對(duì)銀行借款的影響，以鮮明地體現(xiàn)銀行信貸人員識(shí)別會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的技術(shù)。

本文的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與審計(jì)意見類型來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，最終控制人類型來自色諾芬數(shù)據(jù)庫，對(duì)于某些公司缺失非經(jīng)常性損益的個(gè)別年度我們通過查找年報(bào)摘要進(jìn)行了補(bǔ)充，財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)是依據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算得到的。

本文使用以下模型來檢驗(yàn)提出的假設(shè)：

（二）變量定義

1.被解釋變量

我們用取得借款收到的現(xiàn)金（CASH）來作為衡量企業(yè)獲得的銀行借款數(shù)量。

2.解釋變量

對(duì)于簡(jiǎn)單識(shí)別技術(shù)，X是私營企業(yè)的非經(jīng)常性損益（EPL）；對(duì)于復(fù)雜識(shí)別技術(shù)，X等于扣除非經(jīng)常性損益的操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)（DAX）。我們參考魏濤等（2007）文獻(xiàn)，使用修正Jones模型計(jì)算扣除非經(jīng)常性損益的操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的步驟如下：

ETA是公司i的總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，等于公司i扣除非經(jīng)常性損益之后的凈利潤(rùn)，減去經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量?jī)纛~CFO；A為上年末資產(chǎn)總額；△REV為公司i當(dāng)期主營業(yè)務(wù)收入和上期主營業(yè)務(wù)收入的差額；PPE為固定資產(chǎn)原值。

3.控制變量

Bharath et al.，孫錚、劉鳳委和李增泉，陸正飛、祝繼高和孫便霞等人的研究結(jié)果表明，資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）、有形資產(chǎn)率（TANGIBLE）、財(cái)務(wù)杠桿（LEV）、流動(dòng)比率（CURRENT）、增長(zhǎng)率（GROWTH）、市場(chǎng)化指數(shù)（MKT）等因素都會(huì)影響企業(yè)0的銀行借款情況，本文選取了滯后一期的以上變量作為控制變量。同時(shí)設(shè)置了行業(yè)啞變量，以控制行業(yè)因素對(duì)銀行借款的影響。主要變量定義見表1。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）多元回歸分析

表4是運(yùn)用OLS對(duì)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果，我們使用了White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance進(jìn)行處理以避免可能存在的異方差問題。

從表4的結(jié)果可以看出，在貨幣政策穩(wěn)健時(shí)期，非經(jīng)常性損益與操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)均有利于獲得銀行借款，但操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的系數(shù)遠(yuǎn)大于非經(jīng)常性損益，且顯著性更高，這表明銀行信貸人員在一定程度識(shí)別了非經(jīng)常性損益這個(gè)簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量衡量指標(biāo)。而在貨幣政策緊縮時(shí)期，非經(jīng)常性損益的系數(shù)變?yōu)樨?fù)數(shù)，在常規(guī)水平上不顯著，而操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)仍然在1%水平上顯著為正，這說明銀行信貸人員能夠識(shí)別出私營企業(yè)使用非經(jīng)常性損益操縱利潤(rùn)，從而更為謹(jǐn)慎地作出信貸決策。

在控制變量中，私營企業(yè)的銀行借款數(shù)量都與資產(chǎn)規(guī)模、有形資產(chǎn)率、成長(zhǎng)能力顯著正相關(guān)，說明私營企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模越大、有形資產(chǎn)越多、成長(zhǎng)性越好，越能夠獲得更多的銀行借款；銀行借款數(shù)量與流動(dòng)比率顯著負(fù)相關(guān)，可能是由于流動(dòng)比率高的企業(yè)變現(xiàn)能力強(qiáng)，不需要更多的銀行借款；與財(cái)務(wù)杠桿顯著正相關(guān)，說明負(fù)債越多，越需要銀行資金的支持。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步增強(qiáng)本文研究結(jié)論的可靠性，我們進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（一）替換因變量

根據(jù)當(dāng)前上市公司銀行借款大部分是短期借款的事實(shí)，我們認(rèn)為私營企業(yè)操縱利潤(rùn)直接影響的是下一年度的短期借款。因此，我們用短期借款數(shù)量（期末短期借款除以期初總資產(chǎn)）來代替取得借款收到的現(xiàn)金數(shù)量進(jìn)行補(bǔ)充檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，在貨幣政策穩(wěn)健時(shí)期，短期借款數(shù)量仍然與非經(jīng)常性損益和操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)都顯著正相關(guān)；在貨幣政策緊縮時(shí)期，短期借款數(shù)量與非經(jīng)常性損益不顯著相關(guān)，與操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)顯著正相關(guān)。這一結(jié)果再次驗(yàn)證了本文提出的假設(shè)。

（二）改變非經(jīng)常性損益的計(jì)算方法

使用“非經(jīng)常性損益/期初總資產(chǎn)”來衡量EPL。

從表6可知，在穩(wěn)健期，EPL的系數(shù)為負(fù)，但不顯著；在緊縮期，EPL的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)。結(jié)論比原來的更有說服力，即信貸人員在緊縮期能夠識(shí)別出私營企業(yè)使用非經(jīng)常性損益操縱利潤(rùn)，從而更為謹(jǐn)慎地作出信貸決策（減少銀行借款數(shù)量）。

（三）Tobit模型回歸

考慮到因變量“借款收到的現(xiàn)金”是一個(gè)大于等于零的數(shù)，是左側(cè)截尾的，若使用OLS估計(jì)可能是有偏的，現(xiàn)使用Tobit模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

從表7可知，在穩(wěn)健期，EPL的系數(shù)為正，顯著性水平接近10%；在緊縮期，EPL的系數(shù)為負(fù)，但不顯著。這一結(jié)果驗(yàn)證假說的強(qiáng)度有所減弱，但趨勢(shì)仍然正確。另外，我們還分年度進(jìn)行回歸分析，結(jié)論基本保持不變。

六、研究結(jié)論與啟示

本文通過將2004—2012年度分成貨幣政策緊縮時(shí)期和貨幣政策穩(wěn)健時(shí)期，對(duì)中國A股私營上市公司所獲得的銀行借款數(shù)量進(jìn)行分析，在控制識(shí)別意愿的前提下，創(chuàng)新性地檢驗(yàn)了銀行信貸人員對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的識(shí)別技術(shù)問題。我們得出的結(jié)論是：對(duì)于簡(jiǎn)單的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員有識(shí)別技術(shù)；對(duì)于復(fù)雜的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員缺乏識(shí)別技術(shù)。

會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響銀行信貸人員對(duì)企業(yè)償債能力的評(píng)價(jià)，進(jìn)而影響信貸人員的信貸決策。在貨幣政策緊縮時(shí)期，信貸資源更加有限，銀行信貸人員選擇企業(yè)的空間更大。為了使得這些稀缺的信貸資源能夠獲得更高的回報(bào)率并確保信貸資源的安全性，銀行信貸人員有動(dòng)力更加謹(jǐn)慎地使用企業(yè)提供的會(huì)計(jì)信息，并識(shí)別企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。但是，由于政府干預(yù)、過度依賴擔(dān)保抵押等因素限制了信貸人員提高技術(shù)的動(dòng)力，銀行信貸人員只有能力識(shí)別企業(yè)通過非經(jīng)常性損益等簡(jiǎn)單手段調(diào)增利潤(rùn)，卻沒有能力識(shí)別企業(yè)通過操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)等復(fù)雜手段調(diào)增利潤(rùn)。這會(huì)導(dǎo)致“差企業(yè)”在銀根緊縮時(shí)期通過增加操控性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)來獲得更多的銀行借款。因此我們建議：銀行信貸人員應(yīng)加強(qiáng)自身的專業(yè)素質(zhì)，掌握更復(fù)雜的企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的識(shí)別技術(shù)，以降低信貸風(fēng)險(xiǎn)，提高信貸資源配置效率。

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[17]李筱婉，孫慧倩，王燁等.內(nèi)部控制信息披露的經(jīng)濟(jì)后果——基于對(duì)盈余質(zhì)量影響的實(shí)證研究[J].江蘇科技大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2012（1）：89-94，108.

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