王永海,楊湘琳

(武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430072)

一、引言

會(huì)計(jì)信息是世界銀行成員國(guó)家向世行傳遞主要信息的重要載體，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息是減少世界銀行與成員國(guó)家之間信息不對(duì)稱，降低貸款風(fēng)險(xiǎn)水平，保證世界銀行貸款項(xiàng)目資源優(yōu)化配置和有效執(zhí)行的重要依據(jù)。2018年度，世界銀行集團(tuán)共承諾超過(guò)了近760億美元的融資、投資以及擔(dān)保業(yè)務(wù)[1]。我國(guó)在2018年共簽約世界銀行貸款約18.88億美元，占國(guó)際金融組織和外國(guó)政府貸款總額的36.6%[2]。本文以世界銀行為研究對(duì)象，通過(guò)構(gòu)建靜態(tài)面板模型，實(shí)證檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的相關(guān)性。對(duì)成員國(guó)如何最大程度發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)獲得世界銀行貸款，具有重要的參考價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

國(guó)外學(xué)術(shù)界對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款的相關(guān)文獻(xiàn)較少，研究重點(diǎn)大多聚焦在商業(yè)銀行貸款。Bharath(2008)[3]認(rèn)為，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息能夠降低債權(quán)人的信息風(fēng)險(xiǎn)，提升債務(wù)契約的簽訂效率。Hu和Mao(2016)[4]發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高、信息不透明度更低時(shí)，取得商業(yè)銀行貸款的幾率也更大。Trpeska和Atanasovski (2017)[5]發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的信貸專員都對(duì)審計(jì)報(bào)告表現(xiàn)出相當(dāng)高的重視程度，有關(guān)企業(yè)持續(xù)經(jīng)營(yíng)能力、財(cái)務(wù)欺詐風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)容與銀行貸款決策具有高度的相關(guān)性。Gómez (2008)[6]發(fā)現(xiàn)當(dāng)審計(jì)師出具帶否定意見的審計(jì)報(bào)告時(shí)，公司從銀行獲得貸款的幾率將大大降低。Cull(2018)[7]經(jīng)過(guò)對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，獲得世界銀行貸款項(xiàng)目的國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有明顯提高，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值顯著增長(zhǎng)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)世界銀行貸款項(xiàng)目的會(huì)計(jì)信息有所研究，但實(shí)證類文獻(xiàn)較少[8]。張恒龍和趙一帆(2017)[9]以亞洲開發(fā)銀行為研究對(duì)象，對(duì)貸款分配的決定因素進(jìn)行了考察，發(fā)現(xiàn)其分配考慮到了成員國(guó)的人口、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等客觀因素,也受到美日利益的影響。孫曉杰(2018)[10]運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法，研究銀行分項(xiàng)監(jiān)管對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，通過(guò)對(duì)多個(gè)發(fā)展中國(guó)家銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，會(huì)計(jì)信息披露監(jiān)管能夠有效的降低銀行總體風(fēng)險(xiǎn)。張錚和陸躍祥(2019)[11]以國(guó)家開發(fā)銀行為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)其貸款額在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面起到了一定的積極作用。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，提供了國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響世界銀行貸款分配的有力證據(jù)，豐富了對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的實(shí)證研究。以往文獻(xiàn)視點(diǎn)多集中于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與商業(yè)銀行的關(guān)系上，本文從世界銀行角度出發(fā)，建立45個(gè)國(guó)家的靜態(tài)面板數(shù)據(jù)，對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配進(jìn)行分析；第二，對(duì)世界銀行貸款的研究文獻(xiàn)進(jìn)行了補(bǔ)充。以往文獻(xiàn)多立足于國(guó)際政治視角，分析世界銀行貸款項(xiàng)目是否淪為大國(guó)的政治利益工具或分析其民主自由程度，鮮有研究探討國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)世界銀行貸款是否會(huì)產(chǎn)生影響；第三，從國(guó)家腐敗程度和美國(guó)政治關(guān)聯(lián)的角度進(jìn)一步驗(yàn)證了國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的相關(guān)性，豐富了有關(guān)世界銀行貸款政治經(jīng)濟(jì)學(xué)視角的相關(guān)研究。

二、研究假設(shè)的提出

世界銀行的貸款分配，在一定程度上會(huì)受到國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響。世界銀行通過(guò)其成員國(guó)提供的財(cái)務(wù)報(bào)表來(lái)監(jiān)督和檢查貸款項(xiàng)目的發(fā)展進(jìn)程及實(shí)施情況。如果成員國(guó)家的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量過(guò)低，世界銀行可能會(huì)為此產(chǎn)生相對(duì)較高的監(jiān)測(cè)成本。在這種情況下，為了確保貸款資金的?？顚Ｓ?，世界銀行必須派工作人員親赴現(xiàn)場(chǎng)監(jiān)督項(xiàng)目的實(shí)施情況。錢愛(ài)民(2016)[12]指出，通過(guò)提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息，可以向銀行債權(quán)人傳遞良好的聲譽(yù)信息，緩解信息不對(duì)稱程度，有效降低銀行的監(jiān)督動(dòng)機(jī)；并且高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息還為未來(lái)銀行信貸償還提供了保障，大大降低了違約的可能性。世界銀行要求各成員國(guó)的財(cái)務(wù)報(bào)表應(yīng)按照銀行可接受的國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則對(duì)資助項(xiàng)目進(jìn)行編制，世界銀行每年也會(huì)與國(guó)際貨幣基金組織合作發(fā)布對(duì)發(fā)展中國(guó)家的調(diào)查研究報(bào)告(Report on the Observance of Standards and Codes, ROSC)，對(duì)各國(guó)企業(yè)的財(cái)務(wù)報(bào)表、審計(jì)實(shí)踐等多方面進(jìn)行綜合評(píng)估，側(cè)面反映出世界銀行對(duì)各國(guó)財(cái)務(wù)報(bào)表會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的重視程度[13]。

對(duì)于每個(gè)由世界銀行資助的貸款項(xiàng)目，都有一名獨(dú)立審計(jì)員專門負(fù)責(zé)審計(jì)該項(xiàng)目的財(cái)務(wù)報(bào)表和現(xiàn)金流量。如果貸款項(xiàng)目的財(cái)務(wù)報(bào)表或?qū)徲?jì)意見顯示內(nèi)部控制存在缺陷或有證據(jù)表明資金已被用于不合理的開支時(shí)，那么世界銀行可以暫停支付款項(xiàng)，直到成員國(guó)采取適當(dāng)?shù)难a(bǔ)救措施[14]。此外，世界銀行還要求成員國(guó)提供符合要求的經(jīng)審計(jì)的財(cái)務(wù)報(bào)表，實(shí)時(shí)報(bào)告貸款項(xiàng)目發(fā)展目標(biāo)和結(jié)果的實(shí)現(xiàn)情況。如果成員國(guó)財(cái)務(wù)報(bào)表質(zhì)量較高，審計(jì)環(huán)境相對(duì)獨(dú)立，審計(jì)師素質(zhì)較高，那么政府官員將援助資金轉(zhuǎn)移到規(guī)定用途以外的幾率會(huì)大大降低?；谝陨戏治?，本文提出以下假設(shè)：

H1：在其他條件不變情況下，世界銀行的貸款分配與國(guó)家的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量呈正相關(guān)關(guān)系。

國(guó)內(nèi)外大量文獻(xiàn)在研究政治因素對(duì)世界銀行貸款分配的影響后發(fā)現(xiàn)，其結(jié)果似乎與世界銀行的既定使命和目標(biāo)背道而馳。Frey和Schneider(1986)[15]指出世界銀行是官僚機(jī)構(gòu)，世界銀行的貸款分配行為都可以用經(jīng)濟(jì)和政治因素來(lái)進(jìn)行解釋。Andersen (2006)[16]認(rèn)為，當(dāng)特定國(guó)家在聯(lián)合國(guó)大會(huì)投票上與美國(guó)選票保持一致時(shí)，這些國(guó)家會(huì)獲得更高的國(guó)際開發(fā)協(xié)會(huì)貸款。Dreher (2009)[17]發(fā)現(xiàn)，當(dāng)一些國(guó)家成為聯(lián)合國(guó)安理會(huì)的臨時(shí)成員時(shí)，他們獲得了更多的世界銀行貸款項(xiàng)目。Kilby(2015)[18]指出，當(dāng)成員國(guó)的地緣政治利益對(duì)世界銀行(尤其是美國(guó))更加重要時(shí)，世行的項(xiàng)目審批周期要顯著縮短。Teresa(2016)[19]通過(guò)對(duì)世界銀行與全球合作伙伴進(jìn)行分析后發(fā)現(xiàn)，世界銀行與其他經(jīng)濟(jì)體的合作關(guān)系并未達(dá)到真正意義的民主自由。龐珣和何枻焜(2015)[20]建立Heckman兩階段模型，選取多邊開發(fā)銀行對(duì)其受到美國(guó)的操控程度進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)與大國(guó)外交和地緣戰(zhàn)略保持密切聯(lián)系的地區(qū)開發(fā)銀行較難擺脫大國(guó)的控制。

美國(guó)不僅是世界銀行的總部所在地，而且是迄今為止世行最大的資金提供者，擁有最大的投票權(quán)利。因此，美國(guó)同時(shí)擁有分配的動(dòng)機(jī)和能力通過(guò)世界銀行向更符合其地緣政治利益的國(guó)家發(fā)放援助。此外，目前歷屆世界銀行行長(zhǎng)都由美國(guó)公民擔(dān)任，美國(guó)具有對(duì)世界銀行組織結(jié)構(gòu)內(nèi)部實(shí)施政治性考量的權(quán)力。當(dāng)成員國(guó)的利益與美國(guó)政治利益不一致時(shí)，世界銀行可能會(huì)仔細(xì)審查這些國(guó)家的會(huì)計(jì)信息，以減少銀行風(fēng)險(xiǎn)和貸款成本；反之，當(dāng)成員國(guó)利益與美國(guó)的政治利益高度保持一致時(shí)，世界銀行或許會(huì)在一定程度上忽視會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的重要性，因?yàn)檎卫婵赡鼙瘸杀竟?jié)約更重要。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H2：在其他條件不變情況下，與美國(guó)政治關(guān)系較薄弱的國(guó)家，國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的相關(guān)性更加顯著。

為了確保提供給發(fā)展中國(guó)家的貸款項(xiàng)目資金專款專用，世界銀行成立了機(jī)構(gòu)廉政部門，專門負(fù)責(zé)調(diào)查貸款項(xiàng)目中的可制裁行為。楊勝剛和何靖(2004)[21]研究發(fā)現(xiàn)，腐敗對(duì)國(guó)際非直接投資者(國(guó)際銀行貸款)有不利影響，債務(wù)國(guó)腐敗程度越高，則越有可能拖欠貸款、或者將投資直接國(guó)有化(以及進(jìn)行其他減少其價(jià)值的行為)。李后建(2014)[22]利用世界銀行對(duì)中國(guó)企業(yè)的調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，高程度的腐敗會(huì)抑制世界銀行的信貸資源配置，它增加了企業(yè)獲得金融機(jī)構(gòu)貸款的所取得成本，阻礙了獲得金融機(jī)構(gòu)貸款的正常渠道。Brazys和Elkink (2017)[23]發(fā)現(xiàn)，與非洲地區(qū)其他腐敗程度相對(duì)嚴(yán)重的國(guó)家相比，世界銀行對(duì)腐敗治理得力、腐敗程度較低的坦桑尼亞政府進(jìn)行貸款分配時(shí)，其審批周期要顯著縮短。

進(jìn)一步對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、國(guó)家腐敗程度與世界銀行貸款分配的相關(guān)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)國(guó)家腐敗程度較低時(shí)，政府官員將世界銀行貸款用于其他目的的可能性較小，貸款分配與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的相關(guān)性應(yīng)不顯著；當(dāng)國(guó)家腐敗程度較高時(shí)，世界銀行工作人員具有更強(qiáng)的動(dòng)機(jī)來(lái)確定貸款項(xiàng)目資金是否?？顚Ｓ?、財(cái)務(wù)報(bào)表披露是否符合規(guī)范、內(nèi)部控制是否存在缺陷，因此世界銀行貸款與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量應(yīng)具有更顯著的相關(guān)性[24-25]。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H3：在其他條件不變情況下，在腐敗程度相對(duì)較高的國(guó)家，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的正相關(guān)性更加顯著。

三、 研究設(shè)計(jì)

(一) 樣本選擇

本文以2008-2017年世界銀行提供貸款的45個(gè)成員國(guó)的面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析[注]45個(gè)國(guó)家包括：阿爾巴尼亞,哥倫比亞,哥斯達(dá)黎加,印度尼西亞,牙買加,約旦,哈薩克斯坦,黎巴嫩,前南馬其頓,毛里求斯,墨西哥,黑山,摩洛哥,巴拿馬,巴拉圭,多米尼加共和國(guó),厄瓜多爾,埃及,秘魯,菲律賓,羅馬尼亞,俄羅斯,中國(guó),塞爾維亞,南非,斯里蘭卡,泰國(guó),突尼斯,土耳其,烏克蘭,越南,薩爾瓦多,斐濟(jì),加蓬,格魯吉亞,危地馬拉,印度,亞美尼亞,阿塞拜疆,白俄羅斯,伯利茲,玻利維亞,波斯尼亞,博茲瓦納,保加利亞。，樣本選擇見表1。世界銀行通過(guò)國(guó)際復(fù)興發(fā)展銀行(International Bank for Reconstruction and Development, IBRD)向世界各地的金融機(jī)構(gòu)出售AAA級(jí)債券，并通過(guò)獲得的收益向成員國(guó)提供貸款。本文以世界銀行在Year t提供給成員國(guó)的貸款作為因變量，取自然對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量，指標(biāo)簡(jiǎn)化為IBRD_Commitments。

表1 樣本選擇

(二) 主要變量定義

1. 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量

假設(shè)1設(shè)置四個(gè)測(cè)試變量，對(duì)國(guó)家的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量進(jìn)行衡量。

測(cè)試變量收益不透明度，借鑒Bhattacharya(2003)[26]的研究，分析一國(guó)企業(yè)所報(bào)告的收益在多大程度上未提供有關(guān)該國(guó)企業(yè)真實(shí)但不可觀測(cè)的經(jīng)濟(jì)收益的相關(guān)信息。該指標(biāo)得分越高，代表收益越不透明，會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量則越低；收益透明則意味著根據(jù)公司所提供的信息, 使用者能夠更加準(zhǔn)確了解公司的經(jīng)濟(jì)收益以及財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營(yíng)成果及風(fēng)險(xiǎn)程度等[27-28]。指標(biāo)計(jì)算由三部分組成：(1)收益激進(jìn)度，采用公司總應(yīng)計(jì)項(xiàng)目除以總資產(chǎn)，取中值進(jìn)行計(jì)算；(2)損失規(guī)避度，根據(jù)公司年度凈利潤(rùn)與凈虧損的比例進(jìn)行計(jì)算；(3)收益平滑度，采用總應(yīng)計(jì)項(xiàng)目的變化與相應(yīng)年份現(xiàn)金流量變化，取相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算。樣本中所有國(guó)家各年度的企業(yè)觀測(cè)值都達(dá)到了50個(gè)以上，在對(duì)上述指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算后采取十分位數(shù)的平均數(shù)對(duì)所有國(guó)家進(jìn)行排序，最終通過(guò)均值計(jì)算出各國(guó)家的年度收益不透明度指標(biāo)，簡(jiǎn)化為EAR_OPA表示。

測(cè)試變量審計(jì)質(zhì)量,借鑒Michas(2011)[29]設(shè)計(jì)的國(guó)家審計(jì)專業(yè)發(fā)展指標(biāo)，取值范圍在0到1之間。通過(guò)世界銀行提供的ROSC報(bào)告及國(guó)際審計(jì)與鑒證準(zhǔn)則委員會(huì)發(fā)布的會(huì)計(jì)與審計(jì)法定框架(Statutory Framework for Accounting and Auditing, SFAA)，對(duì)成員國(guó)的審計(jì)專業(yè)發(fā)展水平從以下四方面進(jìn)行衡量：審計(jì)教育事業(yè)、國(guó)家審計(jì)原則制定、審計(jì)師的獨(dú)立性以及國(guó)家審計(jì)監(jiān)督機(jī)制。鑒于世界銀行并未明確指派四大會(huì)計(jì)事務(wù)所之一或其他國(guó)際組織為其貸款項(xiàng)目負(fù)責(zé)，本文認(rèn)為此指標(biāo)能較好的反映世界銀行在貸款分配前其對(duì)成員國(guó)審計(jì)質(zhì)量先驗(yàn)水平的總體看法。鑒于指標(biāo)分值在不同的國(guó)家內(nèi)不隨時(shí)間發(fā)生變化，分析時(shí)不考慮個(gè)體固定效應(yīng)，簡(jiǎn)化為AUD_QUA表示。

測(cè)試變量國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則差異，借鑒Bae (2008)制定的調(diào)查問(wèn)卷，根據(jù)成員國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則(IFRS)進(jìn)行對(duì)比后的差異得分進(jìn)行計(jì)算得出指標(biāo)[30]。得分越高，代表本國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則之間的差異越大。若該國(guó)從Year t開始采用國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，則該指標(biāo)從Year t開始為0。鑒于指標(biāo)分值不隨時(shí)間發(fā)生變化，分析時(shí)不考慮個(gè)體固定效應(yīng)，簡(jiǎn)化為IFRS_DIFF表示。

虛擬變量IFRS，若一國(guó)所有上市公司都采用國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則來(lái)編制企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表，取值為1，否則取值為0。世界銀行認(rèn)為采用IFRS有利于改善成員國(guó)整體的財(cái)務(wù)報(bào)告環(huán)境，一直積極在全球范圍內(nèi)普及和推廣,因此本文也將IFRS作為對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量進(jìn)行衡量的標(biāo)準(zhǔn)[31-32]。

2. 美國(guó)政治關(guān)系

假設(shè)2設(shè)置兩個(gè)測(cè)試變量分析美國(guó)政治關(guān)系對(duì)世界銀行貸款分配產(chǎn)生的影響。

測(cè)試變量聯(lián)合國(guó)安理會(huì)投票率，衡量每年各成員國(guó)在聯(lián)合國(guó)代表大會(huì)與美國(guó)投贊同票的百分比率。指標(biāo)借鑒Andersen (2006)[16]和Kilby(2009)[33]對(duì)美國(guó)地緣政治利益進(jìn)行研究時(shí)采用過(guò)的變量指標(biāo)，分析各國(guó)代表與美國(guó)投票的一致程度。根據(jù)50%的投票贊成率，將樣本劃分為支持率高與支持率低的兩個(gè)國(guó)家子樣本進(jìn)行分析，指標(biāo)簡(jiǎn)化為UN_VOTING。測(cè)試變量美國(guó)軍事援助經(jīng)費(fèi)，衡量美國(guó)每年對(duì)世界銀行成員國(guó)的軍事援助發(fā)放金額。根據(jù)援助金額的多少，判斷世界銀行在貸款的決策上與美國(guó)政治利益之間是否存在契合程度。根據(jù)軍事援助經(jīng)費(fèi)的均值將樣本劃分為獲得經(jīng)費(fèi)較多與較少的兩個(gè)國(guó)家子樣本進(jìn)行分析，指標(biāo)簡(jiǎn)化為MILITARY_AID。

3. 國(guó)家腐敗程度

假設(shè)3設(shè)置測(cè)試變量遏制腐敗指數(shù),分析國(guó)家腐敗程度對(duì)世界銀行貸款分配產(chǎn)生的影響，借鑒Kaufmann和Kraay (2009)[34]編制的全球治理指標(biāo)(WGI)中的腐敗控制指數(shù)。該指標(biāo)主要用于測(cè)量政府人員借助公共權(quán)力謀取私利的狀況，以及特權(quán)階層和私人利益集團(tuán)對(duì)國(guó)家的“侵蝕”程度。文中分析時(shí)將指標(biāo)結(jié)果乘以-1，因此腐敗指數(shù)得分越高，代表一個(gè)國(guó)家的腐敗程度越嚴(yán)重。根據(jù)中值0.0分將樣本分為為腐敗程度較高與腐敗程度較低的國(guó)家子樣本進(jìn)行計(jì)算。

4. 控制變量

借鑒前期有關(guān)政策性銀行貸款實(shí)證研究的相關(guān)文獻(xiàn)并增強(qiáng)靜態(tài)面板計(jì)量結(jié)果的穩(wěn)健性，在模型中納入國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率(GDP_GROWTH)、通貨膨脹率(INFLATION)、出口總額(EXPORTS)、國(guó)內(nèi)儲(chǔ)蓄總值(SAVINGS)等控制變量，各變量基本定義見表2。

(三) 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文主要數(shù)據(jù)來(lái)源：(1)國(guó)際復(fù)興發(fā)展銀行貸款及主要控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于世界銀行數(shù)據(jù)庫(kù)，根據(jù)世界發(fā)展指標(biāo)(WDI)匯集，時(shí)間期限2008-2017年；(2)美國(guó)軍事援助金額來(lái)源于美國(guó)國(guó)際援助機(jī)構(gòu)(U.S. International Aid Agency)數(shù)據(jù)庫(kù)；(3)各國(guó)軍事費(fèi)用支出來(lái)源于SIPRI武器工業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)；(4)各國(guó)聯(lián)合國(guó)安理會(huì)投票率來(lái)源于美國(guó)國(guó)會(huì)數(shù)據(jù)庫(kù)；(5)遏制腐敗指數(shù)、監(jiān)管治理指數(shù)及法律制度指數(shù)來(lái)源于聯(lián)合國(guó)全球治理指標(biāo)(World Governance Indicators)數(shù)據(jù)庫(kù)；(6)收益不透明度指標(biāo)公司樣本數(shù)據(jù)均來(lái)自Compustat Global，時(shí)間期限2008-2017年；所有貨幣型變量都以美元$為單位，樣本主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)見表3。

表2 變量定義

四、計(jì)量模型

本文所有模型通過(guò)Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果顯示均為：P=0.000，故拒絕原假設(shè)，隨機(jī)效應(yīng)模型未通過(guò)檢驗(yàn)。鑒于研究所利用的數(shù)據(jù)非平衡面板數(shù)據(jù)，若主觀對(duì)觀測(cè)值進(jìn)行刪除處理，也會(huì)影響數(shù)據(jù)的樣本量和隨機(jī)性。因此本文采用對(duì)時(shí)間和國(guó)家進(jìn)行控制的固定效應(yīng)面板模型進(jìn)行回歸分析，樣本內(nèi)部的異方差性以及變量遺漏問(wèn)題也能得以控制。針對(duì)不同的固定效應(yīng)(年份、或兩者兼具)模型，主要采用廣義最小二乘估計(jì)法(FGLS)與最小二乘虛擬變量估計(jì)法(LSDV)進(jìn)行回歸運(yùn)算。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)

在本文所設(shè)定的計(jì)量模型當(dāng)中，一些政治變量和經(jīng)濟(jì)變量之間可能存在某種聯(lián)系，會(huì)使解釋變量之間出現(xiàn)多重共線性的情況從而會(huì)對(duì)參數(shù)估計(jì)產(chǎn)生影響并會(huì)導(dǎo)致最終的回歸結(jié)果產(chǎn)生誤差。為了克服選取變量之間的強(qiáng)相關(guān)性，進(jìn)行了多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)果表明整體變量的方差膨脹因子(VIF)值均小于界限10，意味著變量之間不存在多重共線性，可以利用變量來(lái)對(duì)模型進(jìn)行回歸分析。

為了檢驗(yàn)世界銀行貸款是否受到國(guó)家的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(H1)、與美國(guó)的政治關(guān)系(H2)和國(guó)家腐敗程度(H3)所影響，本文分別檢驗(yàn)以下模型：

IBRD_Commitmentsit=α0+α1*EARN_OPAit+

α2*AUD_QUAit+α3*IFRSit+α4*IFRS_DIFFit+

(1)

IBRD_Commitmentsit=α0+α1*EARN_OPAit+α2*AUD_QUAit+α3*IFRSit+α4*IFRS_DIFFit+b1*

EARN_OPAit*HIGH_VOTINGit+b2*AUD_QUAit*

(2)

IBRD_Commitmentsit=α0+α1*EARN_OPAit+

α2*AUD_QUAit+α3*IFRSit+α4*IFRS_DIFFit+

b1*EARN_OPAit*HIGH_MILITARYit+b2*

AUD_QUAit*HIGH_MILITARYit+b3*IFRSit*

HIGH_MILITARYit+b4*IFRS_DIFFit*HIGH_

(3)

IBRD_Commitmentsit=α0+α1*EARN_OPAit+

α2*AUD_QUAit+α3*IFRSit+α4*IFRS_DIFFit+

b1*EARN_OPAit*HIGH_CORRUPit+b2*AUD_QUAit*

HIGH_CORRUPit+b3*IFRSit*HIGH_CORRUPit+

yit+γit+λit+ε

(4)

其中，下標(biāo)i代表國(guó)家， 下標(biāo)t代表年份，βi為第i個(gè)控制變量的系數(shù)，yi為第i個(gè)控制變量，ε為誤差項(xiàng)。γit為年度固定效應(yīng)，λit為國(guó)家固定效應(yīng)，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1、α2、α3和α4為解釋變量系數(shù)，b1、b2、b3和b4分別為交互項(xiàng)系數(shù)。

五、實(shí)證結(jié)果

(一)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)世界銀行貸款分配的影響

會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)世界銀行貸款分配的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果見表4(模型1)。在對(duì)收益不透明度(EAR_OPA)、IFRS的回歸模型中加入年份與國(guó)家固定效應(yīng)進(jìn)行分析、對(duì)審計(jì)質(zhì)量(AUD_QUA)、國(guó)際報(bào)告準(zhǔn)則差異(IFRS_DIFF)的回歸模型中加入年份固定效應(yīng)以控制時(shí)間變化帶來(lái)的估計(jì)誤差。其中，第1-5行列示了主要測(cè)試變量對(duì)世界銀行貸款分配產(chǎn)生的影響。與假設(shè)1一致，研究發(fā)現(xiàn)成員國(guó)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高，獲得的貸款金額就越多。具體表現(xiàn)為，收益不透明度(EARN_OPA)與世界銀行貸款(IBRD_Commitments)在10%水平上顯著負(fù)相關(guān)，當(dāng)成員國(guó)企業(yè)收益不透明度增加時(shí)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量降低將導(dǎo)致世行貸款分配減少；國(guó)際報(bào)告準(zhǔn)則差異(IFRS_DIFF)與世行貸款在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)；IFRS與世行貸款在1%水平上顯著正相關(guān)，采用國(guó)際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則編制財(cái)務(wù)報(bào)表有利于獲得更多世行貸款；審計(jì)質(zhì)量(AUD_QUA)系數(shù)為正且通過(guò)1%水平顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明審計(jì)質(zhì)量對(duì)世行貸款分配有正向影響，從而可以推斷提高國(guó)家審計(jì)專業(yè)發(fā)展水平對(duì)成員國(guó)獲得世行貸款有促進(jìn)作用。

控制變量方面，本國(guó)銀行機(jī)構(gòu)信用(DOMESTIC_CREDIT) 始終在 1% 的水平上顯著且系數(shù)為負(fù)，表明世界銀行在貸款分配中把本國(guó)銀行機(jī)構(gòu)的信用額度納入考慮范疇，若本國(guó)銀行機(jī)構(gòu)提供給國(guó)家足夠的信用額度，則世界銀行會(huì)考慮降低其貸款金額。出口總額(EXPORTS)與貸款在1%水平顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明成員國(guó)貿(mào)易總額的增長(zhǎng)對(duì)世界銀行的貸款分配也會(huì)起到反向削弱的作用。

表4 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)世界銀行貸款分配的影響

P-value inparentheses，*,**,***Indicate significance at the 0.10, 0.05, and 0.01 levels, respectively. Coefficients on country and year indicator variables are not reported for brevity.

(二)美國(guó)政治關(guān)系對(duì)世界銀行貸款分配的影響

將樣本根據(jù)美國(guó)投票一致率的高低進(jìn)行劃分后，表5(模型2)給出了分組回歸后的結(jié)果。其中主要測(cè)試變量(2-6行)及控制變量代表了與美國(guó)投票一致率較低國(guó)家的檢驗(yàn)結(jié)果。具體表現(xiàn)為：收益不透明度(EAR_OPA)和國(guó)際報(bào)告準(zhǔn)則差異(IFRS_DIFF)均與世界銀行貸款(IBRD_Commitments)在5%水平上顯著負(fù)相關(guān)，審計(jì)質(zhì)量(AUD_QUA)與世界銀行貸款在1%水平顯著正相關(guān)，IFRS系數(shù)不顯著。結(jié)果表明在與美國(guó)投票一致率較低的國(guó)家中，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的正相關(guān)性是更加顯著的，支持假設(shè)二的論證。INTERACTIONS代表與美國(guó)投票一致率較高的國(guó)家中，主要測(cè)試變量的各交互項(xiàng)(例：HIGH_VOTING*EARN_OPA)以及F test的檢驗(yàn)結(jié)果(7-9行)。從表中可以看出，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的交互項(xiàng)系數(shù)均未通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，意味著在投票率與美國(guó)高度一致的國(guó)家中，美國(guó)對(duì)世界銀行具有一定的政治影響力，世界銀行在貸款分配時(shí)可能會(huì)忽視會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的作用。表5提供證據(jù)表明，當(dāng)成員國(guó)與美國(guó)政治利益高度一致時(shí)，世界銀行更傾向于把貸款分配給圍繞著美國(guó)運(yùn)轉(zhuǎn)支持美國(guó)決定的經(jīng)濟(jì)體。

表5 美國(guó)政治關(guān)系對(duì)世界銀行貸款分配的影響 (聯(lián)合國(guó)安理會(huì)投票率)

P-value in parentheses，*,**,***Indicate significance at the 0.10, 0.05, and 0.01 levels, respectively. Coefficients on country and year indicator variables are not reported for brevity.

表6(模型3)結(jié)果與上表類似，其中主要測(cè)試變量(2-6行)及控制變量代表美國(guó)軍事援助支持較少的國(guó)家樣本回歸結(jié)果。收益不透明度(EAR_OPA)、國(guó)際報(bào)告準(zhǔn)則差異(IFRS_DIFF)、IFRS均通過(guò)5%水平顯著性檢驗(yàn)且符號(hào)方向與表4保持一致，審計(jì)質(zhì)量(AUD_QUA)系數(shù)為正且通過(guò)5%水平顯著性檢驗(yàn), 說(shuō)明在美國(guó)軍事援助金額較少的國(guó)家中，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)世界銀行貸款分配的影響依舊是顯著的，支持假設(shè)二的論證。主要測(cè)試變量的交互項(xiàng)系數(shù)(例：HIGH_MILITARY*EAR_OPA)及F test(7-9行)均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明美國(guó)設(shè)立的國(guó)際援助機(jī)構(gòu)對(duì)世界各國(guó)采取的軍事及經(jīng)濟(jì)援助，會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量和世界銀行貸款的相關(guān)性造成干擾。本文現(xiàn)在提供更多證據(jù)表明，世界銀行在貸款決策時(shí)會(huì)受到美國(guó)政治利益的影響。

表6 美國(guó)政治關(guān)系對(duì)世界銀行貸款分配的影響 (美國(guó)軍事援助經(jīng)費(fèi))

P-value in parentheses，*,**,***Indicate significance at the 0.10, 0.05, and 0.01 levels, respectively. Coefficients on country and year indicator variables are not reported for brevity.

(三)國(guó)家腐敗程度對(duì)世界銀行貸款分配的影響

表7(模型4)列出世界銀行貸款分配是否受到國(guó)家腐敗程度影響的檢驗(yàn)結(jié)果。本文預(yù)估在腐敗程度較高的國(guó)家，世界銀行貸款與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有更加顯著的相關(guān)性，并用交互項(xiàng)系數(shù)INTERACTION(例：HIGH_CORRUP*EAR_OPA)進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果支持假設(shè)三的推斷：在腐敗程度較低的國(guó)家中，所有主要測(cè)試變量的系數(shù)(2-6行)方向均與之前一致，但結(jié)果不顯著；而在腐敗程度較嚴(yán)重的國(guó)家，遏制腐敗指數(shù)與各主要測(cè)試變量的交互項(xiàng)系數(shù)與F test(7-9行)均通過(guò)5%水平顯著性檢驗(yàn)。結(jié)果表明，在腐敗程度較低的國(guó)家，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量不是世界銀行貸款分配的決定性因素；在腐敗程度較嚴(yán)重的國(guó)家，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款的正相關(guān)性更加顯著。世界銀行在其官網(wǎng)發(fā)布的文獻(xiàn)聲明，貸款項(xiàng)目是根據(jù)成員國(guó)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求、并適時(shí)考慮國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量等因素來(lái)提供的。本文提供證據(jù)，只有在不受美國(guó)政治利益關(guān)系的影響并且腐敗相對(duì)嚴(yán)重的情況下，成員國(guó)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量才對(duì)世界銀行貸款的分配起到影響作用。

表7 國(guó)家腐敗程度對(duì)世界銀行貸款分配的影響

P-value in parentheses*,**,***Indicate significance at the 0.10, 0.05, and 0.01 levels, respectively. Coefficients on country and year indicator variables are not reported for brevity.

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)世界銀行貸款分配具有顯著的正向影響作用，而美國(guó)的政治影響力和各成員國(guó)國(guó)家的腐敗程度又從不同層面對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的發(fā)揮產(chǎn)生了阻礙作用。為進(jìn)一步檢驗(yàn)回歸結(jié)果的可靠性，本文針對(duì)所選模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

根據(jù)以往對(duì)國(guó)際貸款研究的相關(guān)文獻(xiàn)資料，本文首先將自變量及所有控制變量進(jìn)行對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換后重新對(duì)模型進(jìn)行回歸。從結(jié)果來(lái)看，除了IFRS在分組測(cè)試假設(shè)二和假設(shè)三時(shí)，結(jié)果不顯著，主要測(cè)試變量收益不透明度、審計(jì)質(zhì)量、美國(guó)軍事援助金額和遏制腐敗指數(shù)仍然顯著，系數(shù)與原有模型相差不大，且方向與之前模型一致，因此原模型具有一定的穩(wěn)健性。

對(duì)假設(shè)二的測(cè)試變量UN_VOTING，采用DEMOC民主指數(shù)替換并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，借鑒Marshall (2017)[35]的研究。根據(jù)中值將樣本分組進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示：主要測(cè)試變量(低民主程度國(guó)家)系數(shù)方向與之前一致且通過(guò)5%顯著性檢驗(yàn)，審計(jì)質(zhì)量系數(shù)為正，結(jié)果不顯著；交互項(xiàng)以及F test(高民主程度國(guó)家)變量結(jié)果均不顯著。結(jié)果表明，只有在民主指數(shù)得分相對(duì)較低的國(guó)家，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量和世界銀行貸款的正相關(guān)性才更加顯著；而民主指數(shù)得分較高的國(guó)家，美國(guó)在世界銀行貸款的分配中起到了影響作用，阻礙了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的發(fā)揮。檢驗(yàn)結(jié)果與假設(shè)二一致，回歸結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

對(duì)假設(shè)三的測(cè)試變量CORRUP_INDEX，采用國(guó)際透明組織發(fā)布的全球清廉指數(shù)(CPI)替換并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)來(lái)源于其官方數(shù)據(jù)庫(kù)。本文采用統(tǒng)一計(jì)量方法將其乘以-1，根據(jù)均值將樣本分組進(jìn)行回歸。在清廉指數(shù)得分較低國(guó)家，主要測(cè)試變量系數(shù)均不顯著，世界銀行貸款與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的相關(guān)性較低；而在清廉指數(shù)得分較高國(guó)家，除了審計(jì)質(zhì)量(AUD_QUA)外，其他主要測(cè)試變量的交互項(xiàng)系數(shù)方向均與之前一致，且在5%水平上顯著。檢驗(yàn)結(jié)果與假設(shè)三結(jié)論一致，回歸結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。

世界銀行在考慮提供給成員國(guó)貸款時(shí)，首要決定因素是該國(guó)是否迫切需要金融貸款支援國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以及是否具備建設(shè)能力與實(shí)施條件。因此，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是世界銀行貸款分配的次要決定因素。在正文的分析中，為了確切檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)世界銀行貸款會(huì)產(chǎn)生怎樣的影響，本文將樣本國(guó)家缺失貸款的年度觀測(cè)值予以刪除。作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文納入所有零觀測(cè)值并采用TOBIT模型重新對(duì)所有假設(shè)進(jìn)行回歸。

檢驗(yàn)結(jié)果表明：模型(1)中，收益不透明度(EAR_OPA)、審計(jì)質(zhì)量(AUD_QUA)系數(shù)方向都與之前保持一致且在5%水平顯著，證明世界銀行貸款與國(guó)家的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量存在正相關(guān)關(guān)系，IFRS與國(guó)際報(bào)告準(zhǔn)則差異(IFRS_DIFF)受到一定影響，結(jié)果不顯著；模型(2)、模型(3)各主要測(cè)試變量的系數(shù)符號(hào)也與之前結(jié)果一致，審計(jì)質(zhì)量指標(biāo)(AUD_QUA)系數(shù)為正，結(jié)果不顯著；模型(4)中審計(jì)質(zhì)量(AUD_QUA)和其交互項(xiàng)在兩個(gè)國(guó)家腐敗程度子樣本中，均保持著1%的顯著性水平。說(shuō)明世界銀行在貸款分配時(shí)，將國(guó)家審計(jì)質(zhì)量看作重要的決定因素； IFRS變量受到影響，系數(shù)符號(hào)為負(fù)或不顯著。鑒于IFRS變量本身的國(guó)家樣本較小，分組后再進(jìn)行回歸其穩(wěn)健性受到一定影響。因此本文的模型不存在誤設(shè)問(wèn)題，系數(shù)的估計(jì)結(jié)果仍是可靠的。

七、結(jié)論與政策建議

世界銀行貸款分配，對(duì)發(fā)展中國(guó)家加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施和現(xiàn)代化建設(shè)至關(guān)重要?；谑澜玢y行45個(gè)成員國(guó)2008-2017年的貸款數(shù)據(jù)，本文運(yùn)用固定效應(yīng)模型，對(duì)世界銀行貸款分配的影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)，世界銀行傾向于向會(huì)計(jì)信息質(zhì)量更高的國(guó)家提供貸款：這些國(guó)家本國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則間的差異較小，企業(yè)的收益不透明度更低，國(guó)家審計(jì)專業(yè)發(fā)展水平較高。進(jìn)一步分析表明：與美國(guó)政治關(guān)系較薄弱的國(guó)家，國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的相關(guān)性更加顯著；在腐敗程度相對(duì)較高的國(guó)家，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的相關(guān)性更加顯著。

我國(guó)從1980年恢復(fù)在世界銀行的合法席位以來(lái)，一直是世界銀行集團(tuán)貸款項(xiàng)目的重要參與者。獲得更多世界銀行貸款項(xiàng)目，支持國(guó)家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，有助于提高我國(guó)的整體競(jìng)爭(zhēng)力水平。根據(jù)以上分析，本文提出以下政策建議：第一，建立嚴(yán)格的世界銀行貸款管理機(jī)制，確保貸款項(xiàng)目資金?？顚Ｓ茫粐?guó)家會(huì)計(jì)信息披露更加透明化，促進(jìn)世界銀行貸款項(xiàng)目的效用得到更好發(fā)揮；建立健全審計(jì)責(zé)任和控制制度，提高國(guó)家的整體審計(jì)質(zhì)量，充分發(fā)揮審計(jì)監(jiān)督在宏觀調(diào)控中的作用；不斷提高對(duì)外審計(jì)報(bào)告的水平，抓好世界銀行貸款審計(jì)人員的培訓(xùn)工作，滿足外資審計(jì)的需要。第二，面對(duì)世界經(jīng)濟(jì)的復(fù)雜形勢(shì)和全球性問(wèn)題，要積極倡導(dǎo)“人類命運(yùn)共同體”意識(shí)，反對(duì)霸權(quán)主義和強(qiáng)權(quán)政治；在對(duì)待與美國(guó)政治關(guān)系問(wèn)題上，對(duì)于涉及國(guó)家利益核心原則問(wèn)題，既要堅(jiān)守底線，堅(jiān)決斗爭(zhēng)，也要著眼大局，管控風(fēng)險(xiǎn)；在世界銀行貸款分配上，要力爭(zhēng)打破美國(guó)對(duì)世行制度的控制與壟斷，促進(jìn)世行貸款有序競(jìng)爭(zhēng)并向合理化的方向發(fā)展。第三,國(guó)家應(yīng)采取一系列深化改革、加大反腐敗治本力度的重大決策和部署措施，切實(shí)做好反腐敗工作；著手建立國(guó)家遏制腐敗指數(shù)，充分表達(dá)國(guó)家懲治腐敗的決心和工作能力；遵守國(guó)際道德準(zhǔn)則和規(guī)范，加強(qiáng)反腐倡廉教育和廉政風(fēng)險(xiǎn)防范管理，嚴(yán)厲打擊高水平腐敗的滋生和蔓延。

需要說(shuō)明的是，本文采用的是靜態(tài)面板數(shù)據(jù)計(jì)量模型來(lái)分析國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配的相關(guān)性，鑒于所選國(guó)家國(guó)情不盡相同，如果考慮各國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)因素、開發(fā)銀行經(jīng)濟(jì)績(jī)效等變量，內(nèi)容體系將更加完善。在未來(lái)的研究中，將以更深刻的角度探索國(guó)家會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與世界銀行貸款分配之間的關(guān)系，以推演出更符合發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)狀的模型與方法。