上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

一、引 言

2008年世界金融危機(jī)后，“股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)”成為業(yè)內(nèi)研究的熱點(diǎn)。自Jin&Myers構(gòu)建信息結(jié)構(gòu)模型［1］，現(xiàn)有研究大多認(rèn)為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生源自企業(yè)壞消息被市場(chǎng)突然集中感知，從而造成股價(jià)大幅下跌直至崩盤。股價(jià)崩盤會(huì)給資本市場(chǎng)的健康發(fā)展和投資者的財(cái)務(wù)帶來極大沖擊和破壞。

雖然目前這一領(lǐng)域已有眾多研究成果，但現(xiàn)有研究卻忽視了一項(xiàng)重要的企業(yè)負(fù)面信息——債務(wù)違約。在企業(yè)破產(chǎn)清算時(shí)，股權(quán)的償付順序要落后于債權(quán)，這意味著如果上市公司出現(xiàn)債務(wù)違約而最終破產(chǎn)清算，股票投資者往往會(huì)面臨巨大的損失，因此上市公司債務(wù)違約是一項(xiàng)非常嚴(yán)重的負(fù)面事件。根據(jù)大智慧大數(shù)據(jù)終端相關(guān)數(shù)據(jù)，自2014年我國債券市場(chǎng)出現(xiàn)首只違約債券以來，我國債券市場(chǎng)違約債券數(shù)量和規(guī)模均不斷增加，特別是在2018年打破剛兌的背景下，當(dāng)年違約債券金額達(dá)到了994.26億元，遠(yuǎn)高于2017年的251.37億元。公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)加劇會(huì)誘發(fā)股價(jià)崩盤，造成債券市場(chǎng)或銀行體系風(fēng)險(xiǎn)向股票市場(chǎng)傳遞，而股價(jià)崩盤反過來可能觸發(fā)大股東股權(quán)質(zhì)押平倉風(fēng)險(xiǎn)，這就在加劇股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)將更多風(fēng)險(xiǎn)再次傳導(dǎo)回銀行體系，這種連鎖反應(yīng)造成風(fēng)險(xiǎn)的不斷傳遞和加劇。因此，對(duì)于債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究有著重要的理論和實(shí)踐意義。

從股東和管理層的角度來看，過高的債務(wù)壓力可能造成債權(quán)人抽貸或拒絕提供新的借款，同時(shí)也有可能造成控制權(quán)的轉(zhuǎn)移，因此上市公司會(huì)盡可能掩蓋真實(shí)的債務(wù)壓力，這會(huì)降低上市公司的信息不對(duì)稱程度，提高股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。但是，由于我國A股殼資源的稀缺性，一些上市公司發(fā)生債務(wù)違約后反而會(huì)成為其他公司的殼資源，因此，市場(chǎng)中也存在炒作殼資源的現(xiàn)象。從外部監(jiān)督的角度看，已有研究認(rèn)為，債權(quán)人能夠發(fā)揮有效的外部監(jiān)督作用降低企業(yè)盈余管理，提高信息透明度，那對(duì)于債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)較高的上市公司，債權(quán)人往往會(huì)更關(guān)心企業(yè)償債能力的變動(dòng)，更有動(dòng)力去做好外部監(jiān)督，降低企業(yè)信息不對(duì)稱程度。從這些視角來看，較高的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)是提高還是降低了公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，將是一個(gè)有待實(shí)證檢驗(yàn)的問題。

為了彌補(bǔ)這一領(lǐng)域研究成果的缺乏和解答以上問題，本文試圖使用KMV模型度量上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，考察上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：1.由于數(shù)據(jù)等原因，我國債務(wù)違約的相關(guān)研究相對(duì)較少，對(duì)于債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)相互傳導(dǎo)的研究更為稀缺，本文研究了債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，豐富了風(fēng)險(xiǎn)的跨市場(chǎng)傳導(dǎo)這一領(lǐng)域的研究。2.豐富了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究，不同于以往研究，本文從公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的角度來研究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也豐富了債權(quán)人外部監(jiān)督領(lǐng)域的研究。3.針對(duì)目前日益增多的企業(yè)債券違約現(xiàn)象，本文的研究成果有助于投資者和監(jiān)管者更好地評(píng)估上市公司債券或其他債務(wù)違約可能帶來的后果，具有一定的實(shí)踐意義。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

現(xiàn)有研究大多認(rèn)為，受公司本身的信息不透明、投資者非理性以及外部市場(chǎng)環(huán)境因素等的影響［1］［2］，公司的“壞消息”難以有效釋放而不斷積累，“壞消息”集中釋放會(huì)給市場(chǎng)帶來巨大的沖擊，導(dǎo)致股價(jià)崩盤。公司內(nèi)部影響因素方面，公司信息透明度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，企業(yè)的信息透明度越差，其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大［3］［4］［5］。會(huì)計(jì)穩(wěn)健性等內(nèi)控措施能夠顯著降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)［6］［7］［8］［9］。外部因素方面，現(xiàn)有研究對(duì)分析師和機(jī)構(gòu)投資者對(duì)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響的結(jié)論也不一致［10］［11］［12］。也有研究發(fā)現(xiàn)審計(jì)師的行業(yè)專長、媒體監(jiān)督、稅收、債務(wù)訴訟等外部因素對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響［13］［14］［15］。

（二）上市公司的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)

由于我國債券市場(chǎng)自2014年開始才出現(xiàn)公開債務(wù)違約事件，而商業(yè)銀行貸款違約數(shù)據(jù)往往難以獲取，因此這一領(lǐng)域的實(shí)證研究相對(duì)較少，多以理論研究為主。實(shí)證方面，謝邦昌等檢驗(yàn)了不同信用風(fēng)險(xiǎn)度量模型的風(fēng)險(xiǎn)甄別效果，認(rèn)為KMV模型目前最適合我國上市公司［16］。由于債務(wù)違約數(shù)據(jù)缺乏，早期研究往往以上市公司被ST作為其陷入財(cái)務(wù)困境的標(biāo)志，并對(duì)這一事件進(jìn)行預(yù)測(cè)和研究。吳世農(nóng)等研究了上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)對(duì)其陷入財(cái)務(wù)困境的預(yù)測(cè)能力［17］。陳延林和吳曉使用測(cè)算債務(wù)違約概率的KMV模型檢驗(yàn)了其對(duì)上市公司被ST的預(yù)測(cè)效果［18］。梅建明使用KMV模型測(cè)算了上市類融資平臺(tái)公司信用風(fēng)險(xiǎn)情況，認(rèn)為該類公司存在一定的違約風(fēng)險(xiǎn)［19］。凌江懷基于KMV模型研究了影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)大小的主要財(cái)務(wù)因素［20］。張澤京等基于KMV模型研究了資產(chǎn)規(guī)模和股權(quán)分制改革等因素對(duì)中小型上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)的影響［21］。張靖等研究了股權(quán)背景和環(huán)境不確定性對(duì)上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響［22］。雖然還有很多學(xué)者對(duì)這一問題進(jìn)行了研究，但目前國內(nèi)對(duì)上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的研究并不豐富，而且現(xiàn)有研究涉及的領(lǐng)域也不全面，對(duì)于債券市場(chǎng)與股票市場(chǎng)的聯(lián)動(dòng)方面的研究更為稀缺。隨著我國債券市場(chǎng)違約事件日益多發(fā)，上市公司債務(wù)違約事件也日益增多，這一領(lǐng)域的研究越來越重要急迫。

（三）上市公司債務(wù)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

雖然目前國內(nèi)尚未有對(duì)上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的研究，但已有學(xué)者對(duì)上市公司債務(wù)融資行為與其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行研究。左月華等發(fā)現(xiàn)，公司短期債務(wù)占比增加會(huì)增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，且國有企業(yè)的這一現(xiàn)象更為突出［23］。吳育輝等研究了上市公司債券融資行為與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)增加會(huì)促使上市公司更傾向于發(fā)行債券，增加上市公司發(fā)債成本［24］。李棟棟認(rèn)為，短期借款增加也會(huì)導(dǎo)致公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)上升，這說明短期借款沒有發(fā)揮應(yīng)有的積極公司治理作用，反而導(dǎo)致管理層負(fù)面信息隱藏行為［25］。何鑫萍也得到了類似的結(jié)論，同時(shí)研究還發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量審計(jì)能夠抑制短期債務(wù)與上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的正向關(guān)系［26］?，F(xiàn)有對(duì)于上市公司債務(wù)融資和股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的研究大多認(rèn)為銀行作為債權(quán)人能夠更“近距離關(guān)注”上市公司，如果銀行傾向于提供短期借款，那么表明銀行認(rèn)為上市公司的經(jīng)營狀況惡化，從而容易出現(xiàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。也有研究從盈余管理的角度，認(rèn)為管理層在短期借款比例高、償債壓力大時(shí)會(huì)傾向于盈余管理，提高信息不對(duì)稱程度，從而增高股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)［25］。而在國外市場(chǎng)監(jiān)測(cè)到的銀行債券對(duì)上市公司的治理作用，國內(nèi)研究發(fā)現(xiàn)，國內(nèi)銀行債權(quán)對(duì)上市公司治理的力度可能很弱。［27］［28］

綜上，目前國內(nèi)對(duì)于債券市場(chǎng)違約風(fēng)險(xiǎn)的研究相對(duì)缺乏，對(duì)于上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)向股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的研究更為稀缺，現(xiàn)有研究也主要從公司治理的角度關(guān)注了上市公司融資行為與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，并沒有從風(fēng)險(xiǎn)傳遞的視角考察債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)向股票市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的傳遞。

本文主要研究債券違約風(fēng)險(xiǎn)與股票市場(chǎng)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間是否存在相關(guān)性，本文認(rèn)為，債券違約風(fēng)險(xiǎn)反映了公司自身經(jīng)營狀況不佳難以承擔(dān)債務(wù)負(fù)擔(dān)，為了避免債權(quán)人抽貸等行為的出現(xiàn)，上市公司可能會(huì)通過報(bào)表粉飾、盈余管理等手段隱藏公司經(jīng)營過程中產(chǎn)生的負(fù)面信息［25］［29］［30］，進(jìn)而會(huì)提高股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)債券違約風(fēng)險(xiǎn)本身作為一個(gè)負(fù)面消息，在違約風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，上市公司因流動(dòng)性資金緊張，也有可能頻繁爆發(fā)流動(dòng)性負(fù)面事件，造成負(fù)面消息的集中釋放，增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。但是，由于長時(shí)期以來我國上市公司殼資源較為珍貴，正如2014年*ST超日債券違約，協(xié)鑫集成借殼上市，很多投資者可能看中這一點(diǎn)而選擇炒作這些高風(fēng)險(xiǎn)上市公司，忽略公司基本面信息，從而影響股票收益偏態(tài)特征。從外部監(jiān)督的角度來看，已有研究認(rèn)為，債權(quán)人能夠發(fā)揮有效的外部監(jiān)督作用降低企業(yè)盈余管理，提高信息透明度，那對(duì)于債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)較高的上市公司，債權(quán)人往往會(huì)更為關(guān)心企業(yè)償債能力的變動(dòng)，更有動(dòng)力去做好外部監(jiān)督，降低企業(yè)信息不對(duì)稱程度［31］［32］。從這些視角來看，較高的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)是提高還是降低了公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，將是一個(gè)有待實(shí)證檢驗(yàn)的問題。因此，本文提出兩個(gè)對(duì)立假設(shè)：

H1a：債券違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間存在正相關(guān)關(guān)系；

H1b：債券違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

借鑒已有研究，鑒于中國上市公司2007年開始執(zhí)行新的企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，本文選擇我國滬深兩市2008—2018年所有A股上市公司為初始研究對(duì)象，并按照如下規(guī)則對(duì)樣本進(jìn)行篩選：（1）剔除金融行業(yè)上市公司；（2）剔除交易過程中曾被ST和*ST的上市公司；（3）剔除年交易周數(shù)小于30的上市公司；（4）剔除上市不滿一年的上市公司；（5）剔除實(shí)證變量存在數(shù)據(jù)缺失的上市公司。［23］［25］［33］

本文的數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，本文最終得到了19891個(gè)樣本。

（二）變量定義和度量

1.股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。本文使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動(dòng)比率來度量上市公司崩盤風(fēng)險(xiǎn)，具體計(jì)算過程如下：

首先，按照如下過程計(jì)算周特有收益率wi,t：

其中，гi,t為股票i在第t周考慮現(xiàn)金紅利再投資的收益率，гm,t-1為市場(chǎng)在第t周的流通市值加權(quán)平均收益率，εi,t表示個(gè)股收益率中不能被市場(chǎng)所解釋的部分，wi,t為股票的周特有收益率。

其次，wi,t基于構(gòu)造負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)nckewi,t和收益上下波動(dòng)比率duvoli,t。

其中，n為每年股票i的交易周數(shù)，ncskewi,t的數(shù)值越大，表示崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

其中，nu為股票i的周特有收益率wi,t大于年平均周收益率的周數(shù)，nd為股票i的周特有收益率wi,t小于年平均周收益率的周數(shù)。duvoli,t的數(shù)值越大，表示崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

2.違約距離。本文使用KMV模型計(jì)算預(yù)期違約率時(shí)的中間變量違約距離來度量上市公司的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。該模型把違約債務(wù)看作企業(yè)的或有權(quán)益，把所有者權(quán)益視為看漲期權(quán)，將債務(wù)視為看跌期權(quán)，把公司資產(chǎn)作為標(biāo)的資產(chǎn)。該模型認(rèn)為企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)主要決定于企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值、波動(dòng)率以及債務(wù)賬面價(jià)值。當(dāng)企業(yè)資產(chǎn)未來市場(chǎng)價(jià)值低于企業(yè)所需清償?shù)膫鶆?wù)面值時(shí)，企業(yè)就會(huì)違約。

利用Black-Scholes期權(quán)定價(jià)模型，根據(jù)企業(yè)資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值、資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)性、到期時(shí)間、無風(fēng)險(xiǎn)利率及債務(wù)的賬面價(jià)值估計(jì)出該股票的市場(chǎng)價(jià)值及其波動(dòng)性；其次，根據(jù)公司的債務(wù)計(jì)算出公司的違約實(shí)施點(diǎn)，從而計(jì)算出違約距離，最后根據(jù)企業(yè)的違約距離計(jì)算出逾期違約率。［34］［35］

根據(jù)以下聯(lián)立方程組計(jì)算企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值Va和波動(dòng)率σa。

其中，E為公司的股權(quán)價(jià)值，D為公司債務(wù)的市場(chǎng)價(jià)值，Va為公司資產(chǎn)的市場(chǎng)價(jià)值，τ為債務(wù)期限，設(shè)為一年，σa為公司資產(chǎn)價(jià)值的波動(dòng)率，r為無風(fēng)險(xiǎn)利率，σE為公司股權(quán)價(jià)值的波動(dòng)率。

在得到企業(yè)資產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)值Va和波動(dòng)率σa，計(jì)算公司的違約距離：

其中，E（Va）為公司資產(chǎn)價(jià)值的期望，DP為違約點(diǎn)，此處定義為DP=SD+0.5×LD，其中SD為企業(yè)短期債務(wù)，LD為企業(yè)長期債務(wù)。

計(jì)算違約概率EDF=N(-DD)，N(g)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù)。

本文使用違約概率EDF來度量上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的大小，違約概率EDF越大，表示上市公司債務(wù)違約的風(fēng)險(xiǎn)越高。

3.其他控制變量。借鑒已有研究，本文控制了公司年度平均周特有收益率ret、公司特有收益率的標(biāo)準(zhǔn)差sdw、公司規(guī)模size、賬面市值比bm、月均超額換手率dturn、總資產(chǎn)收益率roa、資產(chǎn)負(fù)債率lev、信息不透明度em。變量的具體定義及度量見表1：

表1 變量定義

（三）模型設(shè)定

本文使用如下回歸模型檢驗(yàn)本文假說：

其中，crash_rish表示股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，分別用ncskew和duvol來度量，EDF為解釋變量違約距離，EDFt-1表示基于t-1期財(cái)報(bào)的債務(wù)水平計(jì)算的公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，controls為控制變量，本文使用靜態(tài)面板模型，在回歸中亦控制了個(gè)體和年份固定效應(yīng)。

四、實(shí)證研究

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

被解釋變量ncskew和duvol的均值和標(biāo)準(zhǔn)差均與現(xiàn)有相關(guān)研究的數(shù)據(jù)特征相近。解釋變量EDF的均值為0.0389，最小值為0.0000，最大值為1.0000，說明有的上市公司按照模型計(jì)算資產(chǎn)價(jià)值已經(jīng)小于其債務(wù)價(jià)值，上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)很大。其他控制變量的取值也在合理范圍內(nèi)，詳見表2。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

本文也做了相關(guān)性分析，限于篇幅，不再展示相關(guān)性矩陣。兩個(gè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)度量變量ncskew和duvol的相關(guān)性系數(shù)為0.8788，且顯著，違約概率EDF與ncskew、duvol也均顯著正相關(guān)。違約概率EDF與其他變量也有較強(qiáng)的相關(guān)性。

（二）回歸分析

表3報(bào)告了債務(wù)違約距離與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的OLS和固定效應(yīng)面板模型回歸結(jié)果。

回歸（1）為控制行業(yè)和年份后以ncskew為被解釋變量的OLS回歸結(jié)果，回歸結(jié)果顯示，公司違約風(fēng)險(xiǎn)變量EDF與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量ncskew在5%的水平下顯著正相關(guān)。回歸（2）為控制行業(yè)和年份后以duvol為被解釋變量的OLS回歸結(jié)果，回歸結(jié)果顯示，公司違約風(fēng)險(xiǎn)變量EDF與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量duvol在1%的水平下顯著正相關(guān)。為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文還是用了靜態(tài)面板模型對(duì)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸（3）和（4）為控制了個(gè)體和年份固定效應(yīng)的靜態(tài)面板回歸模型，被解釋變量分別為ncskew和duvol，回歸結(jié)果顯示公司違約風(fēng)險(xiǎn)EDF與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量ncskew和duvol均有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

表3 回歸分析結(jié)果

回歸結(jié)果表明，在控制了相關(guān)因素的情況下，上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間存存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，基于上一期財(cái)務(wù)信息計(jì)算的上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，假設(shè)H1a成立。

即使是在控制了盈余管理程度的情況下，這種正相關(guān)關(guān)系依然顯著，這表明上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)可以通過非盈余管理機(jī)制對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，比如上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)可能導(dǎo)致流動(dòng)資金緊張等一系列連鎖反應(yīng)，造成上市公司產(chǎn)生更多的負(fù)面信息，進(jìn)而增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

本文也注意到，回歸結(jié)果中，控制變量盈余管理em的系數(shù)在回歸（1）、（3）、（4）中顯著為正，說明盈余管理程度越高的上市公司越容易出現(xiàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，這與現(xiàn)有研究成果的結(jié)論一致，那么上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)提高時(shí)是否會(huì)通過影響盈余管理程度影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呢？

（三）進(jìn)一步分析：盈余管理程度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系

前文的實(shí)證結(jié)果表明，如果上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)增加，公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)增加，進(jìn)一步，由于債務(wù)違約可能會(huì)導(dǎo)致破產(chǎn)清算或重組，無論是控股股東還是管理層均有動(dòng)機(jī)避免這種行為的發(fā)生。而且一旦公司償債困難的消息流出，公司獲取新的債務(wù)融資將極其困難，投資者也會(huì)“用腳投票”，這會(huì)進(jìn)一步加劇公司的償債壓力，因此，公司有充分的動(dòng)機(jī)去掩飾償債壓力的真實(shí)信息，提高盈余管理程度。但是，對(duì)于債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)較高的上市公司，債權(quán)人出于自身利益的考量，也會(huì)更加關(guān)注上市公司，更傾向于發(fā)揮債權(quán)人的外部監(jiān)督職能，從這一角度看，債務(wù)違約方風(fēng)險(xiǎn)越高的上市公司，債權(quán)人越容易發(fā)揮外部監(jiān)督功能，從而盈余管理程度會(huì)降低。因此，本文提出假設(shè)：

H2a：債券違約風(fēng)險(xiǎn)與盈余管理程度之間存在正相關(guān)關(guān)系；

H2b：債券違約風(fēng)險(xiǎn)與盈余管理程度之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

借鑒已有研究［25］［33］，本文使用以下模型檢驗(yàn)上述假設(shè)：

其中，em為被解釋變量，使用修正的Jones模型計(jì)算的公司盈余管理程度；EDF為解釋變量，公司債務(wù)違約概率；主要控制變量的定義均與之前一致，fcf為自由現(xiàn)金流，pe為公司市盈率，sh1為公司第一大股東持股比例，state為公司所有權(quán)性質(zhì)，國企取值為“1”，否則為“0”。本文使用固定效應(yīng)模型，回歸中控制了個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)。（結(jié)果見表4）

表4中回歸（5）為使用全樣本的固定效應(yīng)模型回歸結(jié)果，回歸結(jié)果顯示，解釋變量EDF的系數(shù)不顯著，這說明上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)并不能對(duì)上市公司盈余管理程度產(chǎn)生顯著影響。

鑒于2014年A股市場(chǎng)上市公司出現(xiàn)了第一家公開債券違約，債權(quán)人可能會(huì)在此之后更加關(guān)注上市公司經(jīng)營情況，本文對(duì)于2014年及之后的樣本單獨(dú)進(jìn)行回歸分析?；貧w（6）為使用2014年及之后樣本的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，解釋變量EDF的系數(shù)顯著為負(fù)，這表明，2014年之后，上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高，其盈余管理程度反而約定，說明債權(quán)人此時(shí)發(fā)揮了顯著的外部監(jiān)督作用，降低了上市公司的盈余管理程度。

回歸（7）為使用2014年之前樣本的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示，解釋變量EDF的系數(shù)不顯著。

綜合以上回歸分析結(jié)果，本文認(rèn)為，上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響并不是通過影響盈余管理來實(shí)現(xiàn)的，而且在2014年出現(xiàn)上市公司公開債券違約事件后，債權(quán)人的外部監(jiān)督作用反而顯著發(fā)揮，降低了債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)較高的上市公司的盈余管理程度。

既然上市公司債權(quán)人在公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)更高時(shí)發(fā)揮了顯著的外部監(jiān)督職能，進(jìn)而降低了上市公司的盈余管理程度，從而也表明，上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響可能并不是通過盈余管理的方式實(shí)現(xiàn)的，更多的可能是因?yàn)樯鲜泄緜鶆?wù)違約風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，更容易出現(xiàn)連鎖負(fù)面事件，比如資金周轉(zhuǎn)困難、盈利預(yù)期更加悲觀等，進(jìn)而增加了上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2014年以來，公開債券市場(chǎng)違約事件數(shù)量和規(guī)?？焖僭鲩L，反映出整個(gè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)企業(yè)的債務(wù)壓力不斷增加，2015年A股市場(chǎng)結(jié)束了這輪牛市，為了避免股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)和公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)可能存在的共同趨勢(shì)的影響，本文使用了被解釋變量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與解釋變量債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的一階差分進(jìn)行回歸，具體模型如下：

表4 回歸分析結(jié)果

其中，△crash_riskt為crash_riskt的一階差分項(xiàng)，同樣，△EDFt-1為EDFt-1的一階差分項(xiàng)，controls為控制變量，本文在回歸中亦控制了行業(yè)和年份。（回歸結(jié)果見表5）

回歸（10）和（11）為控制了個(gè)體和年份固定效應(yīng)的靜態(tài)面板回歸模型，被解釋變量分別為△ncskew和△duvol，回歸結(jié)果顯示公司違約風(fēng)險(xiǎn)變量△EDF與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)變量△ncskew、△duvol均在5%的水平下顯著正相關(guān)，與之前的回歸結(jié)論一致。

表5 回歸分析結(jié)果

五、結(jié) 論

（一）研究結(jié)論

目前學(xué)界關(guān)于債務(wù)違約的實(shí)證研究相對(duì)比較缺乏，但近期頻繁發(fā)生的上市公司公開債務(wù)違約現(xiàn)象表明，對(duì)于企業(yè)債務(wù)違約及其影響的研究有其理論和實(shí)踐意義。本文對(duì)上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系進(jìn)行研究分析，以A股上市公司2008—2018的數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：（1）在控制相關(guān)變量的基礎(chǔ)上，公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)；（2）在控制相關(guān)變量的基礎(chǔ)上，2014年后公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高，公司的盈余管理水平越低。實(shí)證結(jié)論表明，上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)，公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)增加。同時(shí)，本文也發(fā)現(xiàn)，自2014年出現(xiàn)首家上市公司公開債券違約后，債權(quán)人對(duì)于高債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的上市公司的外部監(jiān)督作用開始發(fā)揮，這表現(xiàn)在盈余管理程度顯著降低，也反映出，在未出現(xiàn)上市公司公開債券違約之前，債權(quán)人的外部監(jiān)督作用可能流于形式，債權(quán)人并未能夠有效意識(shí)到可能存在的違約風(fēng)險(xiǎn)。這也反映出，投資者對(duì)于可能發(fā)生的潛在風(fēng)險(xiǎn)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)仍然相對(duì)不足。

（二）政策建議

2014年以來，我國債券市場(chǎng)公開債務(wù)違約數(shù)量不斷上升。2018年很多上市公司也爆出了債務(wù)違約，在打破剛兌的大背景下，債務(wù)違約事件可能會(huì)越來越多，但投資者的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)仍然相對(duì)不足。鑒于上市公司債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)在真正違約前可能就已經(jīng)傳導(dǎo)到股票市場(chǎng)，股票市場(chǎng)中上市公司大股東股權(quán)質(zhì)押現(xiàn)象又極為普遍，因此，公司債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)很有可能觸發(fā)上市公司股價(jià)暴跌、大股東資金鏈緊張等連鎖反應(yīng)，造成風(fēng)險(xiǎn)快速擴(kuò)大，甚至有可能在上市公司債務(wù)負(fù)擔(dān)加重時(shí)就開始引發(fā)連鎖反應(yīng)。因此，監(jiān)管部門應(yīng)強(qiáng)化上市公司債務(wù)融資行為的披露力度，同時(shí)做好監(jiān)管協(xié)調(diào)，對(duì)于可能出現(xiàn)的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管部門要做好配合，跨市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)，避免風(fēng)險(xiǎn)的跨市場(chǎng)傳導(dǎo)。