金融市場化進程、信息披露質量與銀行借款融資*——基于深市上市公司2007-2012年的經驗證據

重慶大學經濟與工商管理學院 傅蘊英 趙 晶

一、引言

在資本市場中，信息披露是一種緩解信息不對稱的有效方式，上市公司可以通過主動增加信息披露的頻率和質量來解決信息不對稱給銀行帶來的資金風險評估問題，從而順利獲得借款融資。另一方面，伴隨著我國的金融市場化改革，企業融資所面臨的所有制歧視正在慢慢減弱。市場競爭機制的引入與不斷完善的市場環境使得我國銀行業日趨變得成熟，以銀行為代表的金融機構逐漸由從前的政策性工具轉變為能夠真正自主經營自負盈虧的商業實體。然而，我國金融市場化水平雖然在總體上得到了極大的提高，但由于歷史條件、資源稟賦、地理位置和國家政策等諸多不同，各地區金融市場化水平在空間上存在著很大的差異，那么，在不同金融市場化水平下，不同性質的上市公司在貸款融資的過程中，其財務信息披露質量所受重視程度可能并不相同。目前，國內已有的文獻鮮有論及各地區金融市場化進程的差異是如何影響信息披露質量對銀行借款融資的有效性。因此，本文在借鑒現有研究成果的基礎上，檢驗了信息披露質量的高低對企業銀行借款融資的影響，并從我國金融體制市場化改革的背景出發，具體考察了不同金融市場化水平下，信息披露質量對上市公司借款融資影響的差異性。

二、理論分析與研究假設

依據信息不對稱理論，市場中的各類參與者對有關信息的了解是存在差異的，這必然會造成交易關系和契約安排的不公平或者市場效率降低等問題。信息披露作為一項減少企業與外部投資者之間信息不對稱的制度安排，可以通過降低企業和投資者以及不同投資者之間的信息不對稱，從而緩和企業的融資約束。作為以銀行為代表的貸款者由于對企業的真實信息掌握較少，往往難以了解企業的融資需求動機以及償債能力的可信度，為了避免借貸風險債權人會傾向于制定高于平均水平的利率和設定融資限額。融資成本的增加和融資額度的降低使企業未來可預期的現金凈流量減少，迫使企業放棄一些有價值的投資或者降低投資的效率。而企業如想順利銀行借款，就必須解決信息不對稱給債權人帶來的資金風險評估問題，主動增加信息披露頻率和質量，從而降低內部人和外部人之間的信息不對稱。因此，提高信息披露的質量有助于銀行對企業的償債風險進行判斷，從而進一步做出貸款額度和期限等決策；企業融資規模越大，融資風險越高，銀行要求企業提供的信息越多、質量越高。由此，提出假設1：

假設1：企業信息披露質量越高越受到貸款者青睞，從而越容易獲取銀行借款

在我國特殊的制度背景下，不同產權性質的企業其信息披露質量對于銀行借款融資的作用可能是存在差異的。近年來大部分的國有上市公司已經實行了股份制改造，但仍不可避免的會有政府聯系或者政府背景，這可能會使我國國有商業銀行出于政治因素向國有控股上市公司提供貸款；另一方面，當國有控股上市公司陷入經營困難時，政府可能采取救濟措施，提供財政上的援助，即“隱形擔保”。所以，當國有企業需要債務融資的時候，以銀行為代表的貸款者可能會減少對國有企業的信息或擔保需求，同時也較少考慮對這些國有企業的未來監督；相反的，非國有控股上市公司的銀企關系是在相對市場化的條件下形成的，沒有了政府的“隱性擔保”，銀行會向其提出更為嚴格的穩健性要求。當非國有企業需要債務融資的時候，銀行等金融機構會更多地考慮盈利目的，從而要求其提供更多的信息或擔保，并且為此也要進行更多的監督和控制。基于此，本文提出假設2：

假設2：相對于國有企業而言，信息披露質量對非國有企業獲得銀行借款的影響更顯著

隨著我國金融業改革的進一步深入和金融市場向外資的有序開放，以銀行為代表的貸款者對貸款資源的管理越來越規范，在貸款決策的過程中越來越關注企業的財務信息質量和信息披露的透明度。但由于我國各地經濟狀況與社會發展水平差異性較大，不同的資源狀況、地理位置、國家政策，導致我國各地區的金融市場化程度存在較大差異，這關系到金融機構的風險評估與貸款決策，對上市公司是否能夠獲得銀行借款的影響較大，具體來講，在金融市場化水平較高的地區，金融機構間競爭更加激烈，這些地區的金融機構發放貸款會更多地考慮自身利益最大化，而不是關注政治目的；而在金融市場化程度較低的地區，金融機構間的競爭相對較少，地方政府致力于增加就業、穩定財政收入、促進經濟發展等，主動干預銀行貸款決策的動機較強，相比金融市場化程度較高的地區，貸款人長期債務履約成本較高，在金融市場化程度較低的地區，政府對銀行的信貸干預降低了借款企業的履約成本，政府對國有銀行的干預在市場化程度較高的地區相對較弱，這些地區的銀行會加強貸款的審查、監督，銀行對貸款管理的措施更加嚴苛。由此，提出假設3：

假設3：金融市場化程度越高的地區，企業的信息披露質量對獲取銀行借款的影響越顯著

三、研究設計

（一）數據來源與樣本選擇 由于深圳證券交易所每年都對上市公司信息披露質量進行評級，并且其評價的標準和依據比較統一，因此，本文選取2007-2012年深圳A股上市公司為樣本。在樣本選取過程中剔除了金融類上市公司以及數據缺失公司，樣本公司的財務報告數據均來自于CSMAR。信息披露質量評級數據手工收集自深圳證券交易所網站。金融市場化程度按照陳邦強（2008）制定的各地區金融市場化指標體系進行衡量，數據主要來源于各年的《金融年鑒》與《統計年鑒》。通過將數據缺失公司及金融類公司剔除后，得到3013個樣本。根據本文的研究假設，總樣本根據產權性質被分為國有控股上市公司和非國有控股上市公司兩個子樣本，分別包含了2047和966個樣本個數。本文所有數據采用STATA 10進行統計分析。

（二）模型建立與變量定義 為了檢驗研究假設1，本文構建回歸模型（1）來考察信息披露質量對銀行借款的影響：

由于產權性質會對信息披露質量與銀行借款之間的關系產生影響，即不同產權性質的上市公司，其信息披露質量對銀行借款的影響可能存在較大的差異，因此，本文按照上市公司的產權性質將總樣本分為國有控股上市公司和非國有控股上市公司兩個子樣本，并分別代入回歸模型1，以此檢驗本文的研究假設2。上述模型中各個變量定義如下：（1）被解釋變量debt表示上市公司的銀行借款，本文采用新增借款作為代理變量進行衡量，具體定義為第t年和第t-1年的負債只差除以第t-1年的總資產。（2）解釋變量inf表示上市公司信息披露質量。在深圳證券交易所的信息披露評級中，對上市公司的披露評為優秀、良好、合格與不合格，因此，本文將信息披露評級為優秀和良好的公司視為信息披露質量較高，設為1；信息披露評級為合格與不合格的公司視為信息披露質量較低，設為0。（3）控制變量。此外，本文還選取了資產負債率、企業規模、資產收益率以及經營現金流量作為模型中的控制變量，其中lev代表自從負債率，以總負債除以總資產表示；size代表企業規模，以總資產的自然對數表示；roa代表資產收益率，定義為凈利潤與總資產的比值，用來衡量企業的盈利能力；cash代表經營現金流，定義為經營活動產生的現金流凈額與總資產的比值，用來衡量企業的流動性和企業產生現金的能力；growth代表公司的成長性，等于上年營業收入的增長率。考慮到時間因素以及行業因素對企業銀行借款的影響，本文在模型中設置了行業虛擬變量industry以及時間虛擬變量year。行業分類根據我國證監會的行業代碼分類，除了將制造業按照二級代碼分類外，其余的行業按照一級代碼分類。為了檢驗研究H3，本文在模型1的基礎之上，加入金融市場化這一影響因素來考察不同金融市場化水平下，信息披露質量對銀行借款的影響：

其中，fli表示各地區金融市場化指數，來自于陳邦強和張宗義等（2008）編制的金融市場化指數，該指數越高，則表示該地區金融市場化水平越高。根據研究假設H3，本文預計交叉項inf×fin的系數為正。回歸模型涉及的變量及定義如表1所示。

表1 變量符號及定義

四、實證分析

（一）描述性統計 表2報告了研究變量的統計描述。統計顯示，新增借款比例debt的均值為0.1172，中位數為0.1002，標準差為0.3215，說明不同上市公司獲得銀行借款的能力差異較大。信息披露質量inf的均值為0.7398，表明深交所2007-2012年信息披露質量較好的公司占樣本總數的73.98%，這說明就總體而言，上市公司的信息披露質量是相對較高的。金融市場化水平的均值9.1070，標準差為2.9330，說明不同上市公司所處的金融市場化水平存在較大的差異。此外，樣本資產負債率lev的均值為0.4910，說明企業負債率總體處于合理水平；公司規模size的平均值是21.7580；現金流波動cash的均值為0.5836，標準差為0.0770；資產收益率roa平均值和中位數分別為0.0388和0.0316，最小值和最大值分別是-0.8134和0.3220，說明有些公司資產盈利能力很差，有些公司則很強，不同公司間存在較大差異；公司的成長性也存在巨大差異，growth的最小值是-0.7339，最大值是3.3475，說明有些公司的收入出現了非正常的萎縮，有些則實現了數倍的增長。

表2 變量描述性統計分析

（二）相關性分析 表3提供了模型1中各變量之間的person相關系數。新增銀行借款（debt）與信息披露質量（inf）之間呈現顯著的正相關，這表明信息披露質量越高的上市公司越容易獲得新增銀行借款，這與本文研究假設H1相一致。各個控制變量均與debt在1%的顯著水平下相關，說明控制變量的選擇是合理的，資產規模（size）、經營現金流（cash）、資產收益率（roa）與公司成長性（growth）與新增銀行借款（debt）顯著正相關，說明上市公司的規模越大、盈利能力越好、現金流越充足、發展潛力越好，則企業越容易獲得新增銀行借款。資產負債率（lev）與debt呈現顯著負相關，表明高負債率的企業償債能力較弱，不易獲得新增銀行借款。此外，各個解釋變量之間雖然存在一定的相關性，但相關系數并不大，所以在可接受范圍之內，可以忽略多重共線性對回歸的影響。

表3 變量相關性分析

（三）回歸分析 表4報告了模型1的回歸結果，第（1）列、第（2）列與第（3）列分別為全樣本、國有控股上市公司子樣本與非國有上市公司子樣本的回歸結果。從三組樣本的回歸結果來看，R2值表明全樣本與子樣本的擬合程度都達到了可以接受的程度。在控制相關變量之后，具體來看信息披露質量（inf）對新增銀行借款（debt）的影響：全樣本回歸結果顯示inf的系數在5%的水平上顯著為正，并且當披露質量每提高1%，上市公司新增債務將增加2.04%，這表明在總體水平上信息披露質量的提高有助于上市公司獲得新增銀行借款，從而支持了本文的研究假設H1。而在國有上市公司與非國有上市公司的樣本組的回歸結果中發現，研究假設1依然是成立的：inf與debt均呈現顯著的負相關關系。但通過對比可以發現，信息披露質量的影響在非國有企業一組表現更為明顯，當披露質量每提高1%，上市公司新增債務將增加2.82%，并且系數的顯著性達到1%的水平，這表明本文的研究假設2也是成立的。回歸結果中大部分控制變量的回歸系數也與我們所預期的相一致。公司的規模、經營現金流、成長性均與新增銀行借款呈現正相關關系，資產負債率與新增銀行借款呈現負相關。

表4 信息披露質量與銀行借款

表5 金融市場化、信息披露質量與銀行借款

表5報告了模型2的回歸結果。第（1）列的全樣本回歸結果顯示，金融市場化程度（fli）與信息披露質量（inf）的交乘項的系數顯著為正，這表明金融市場化水平的提高會加強信息披露質量對新增銀行借款的影響，這支持了本文的研究假設H3。本文運用模型2對子樣本進行回歸并得到第（2）列和第（3）列的回歸結果。根據結果顯示，相較于國有上市公司中，金融市場化對信息披露質量與銀行借款之間關系的影響在非國有上市公司中表現的更為明顯，在第（3）列的回歸結果中，inf fli的系數均達到了5%的顯著性水平，并且金融市場化水平每提高1%，信息披露質量對新增貸款的影響會提高1.01%。這樣的結果表明我國金融市場化體制改革促使了銀行信貸配置行為商業化，削弱了非國有企業融資時所面臨的信貸所有制歧視。

（四）穩健性檢驗 在衡量銀行借款時，林志偉（2010）等學者使用現金流量表中的借款中收到的現金來反映年度新增借款規模，這一指標體現了本期獲得借款的數量，更具動態性，因此本文借鑒前人的作用，采用這一指標替代原先的借款差額，作為銀行借款便利的代理變量對本文的研究結果進行穩健性檢驗。為了消除量綱影響，本文將“借款收到現金”除以期初總資產進行處理。穩健性檢驗的回歸結果如表6。通過表6前三列的回歸結果可以看出，信息披露質量（inf）對銀行借款的影響依然是顯著為正的，在全樣本中，inf的回歸系數是0.0563，并且通過了5%的顯著性水平，在國有組和非國有組的回歸結果中，信息披露質量的系數分別是0.0520和0.0635，并通過了顯著10%和1%的顯著性水平。說明信息披露質量與新增借款是正相關的，而且信息披露質量的提高對于非國有企業的新增借款作用更強，從而支持了本文的研究假設H1與研究假設H2。通過對模型2的回歸，本文得到了表6中后三列的回歸結果，結果表明金融市場化會對信息披露質量與新增借款的之間的關系產生影響，即隨著金融市場化水平的提高，信息披露質量對新增借款的影響會更為強烈，但這種影響只在非國有企業中表現的較為明顯。因此，我們可以認為本文得出的結論是穩健的。

表6 穩健性回歸結果

五、結論

本文選取2007-2012年深市A股上市公司為樣本，考察了處于不同金融市場化水平下的不同產權性質的上市公司，其信息披露水平對新增債務融資的影響。本文的研究發現，信息披露質量是影響上市公司債務融資的重要因素，擁有高質量信息披露的上市公司更容易獲得債務融資，并且相比于國有上市公司，信息披露質量的高低對非國有上市公司獲得債務融資的影響更為顯著。進一步研究發現，金融市場化水平不僅對債務融資有影響，還會影響到信息披露質量對債務融資的重要性，金融市場化程度越高，信息披露質量對新增債務的影響就越發的顯著。因此，我國的相關監管部門以及中介機構等應該加強對上市公司信息披露的監管力度，強化企業的信息披露質量，從而提高其信息透明度，使銀行等債權人更好地了解企業生產經營活動的實際情況，從而降低企業的融資約束以及債權人的風險。另一方面，在我國金融體系改革的過程中應當堅定不移的繼續深化我國國有企業的改革，加快市場化建設，逐步消除不同產權性質的公司在融資方面的差異，同時加快相關法制建設，加強對相關者的權益保護，從而不斷提高我國微觀經濟的運行效率。

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