信用擔保圈對審計意見影響的實證研究
——基于“社會網絡嵌入效應”的分析

■//華　吉

近幾年來，信用擔保圈開始引起了許多專家和學者的重視。眾所周知，傳統的擔保可以把本應當由商業銀行承受的道德風險轉移到擔保人身上，以此降低信息不對稱的負面影響。但有時，當企業希望進行擔保但又缺少可抵押資產時，他們便會依賴其自身的社會網絡關系來獲得信用擔保。這種以信用擔保嫁接在一起的社會網絡在一定程度上幫助諸多企業緩解了融資壓力。

然而，受2014年以來中國經濟下行的影響，信貸風險的敞口逐漸暴露，這也使信用擔保圈這一特殊社會網絡所產生的負面效應開始受到關注。總的來看，信用擔保圈主要存在三方面的問題：1.關聯企業通過建立信用擔保圈對銀行信貸資金進行套現；2.商業銀行僅對相分離的個別企業授信而無從對整個信用擔保網絡授信在一定程度上導致了企業的過度融資傾向；3.信用擔保圈很可能造成區域性及行業性系統風險。比如，當我們忽略信用擔保圈的影響，浙江省2016年度煤炭行業不良貸款率為5%。但一旦將信用擔保圈納入考量，該不良貸款率卻攀升至11%。

此外，在我國的制度背景下，紀志宏等（2014）通過研究發現，地方政府官員的晉升激勵機制是推動當地經濟發展的重要影響因素。因此，各地區的地方官員在“政治錦標賽”的驅動下為帶動其任期內的經濟增長開始對銀行信貸資金展開競爭性掠奪，他們通過不斷撮合地方企業之間進行互保、聯保為當地企業爭取融資，從而帶動當地經濟發展。由此產生的問題是：通過政府牽線的擔保合約降低了金融契約本身的自由度。另外，信用擔保圈里的企業對彼此并不熟悉，因而擔保人很難對被擔保人開展有效的約束，這使得整個信用擔保圈內存在巨大的潛在風險，若信用擔保圈中的一家企業資金鏈斷裂，會牽連到同一擔保鏈條上的其他企業，從而形成“多米諾骨牌效應”。

同時，陳道富（2015）通過對溫州地區擔保圈和全國中大型企業信用擔保圈進行社會網絡技術分析后得出了我國目前信用擔保圈規模過于龐大和重復，且信用擔保圈由于家族集團企業間連環擔保而呈現出嚴重環環相套現象的結論。王哲偉（2016）等通過研究信用擔保圈的傳染效應發現，當信用擔保圈中的一家上市公司業績表現不佳時，該負面效應會傳染至該擔保圈中的其他上市公司并降低其他上市公司的績效水平。

在大數據的時代背景下，將復雜的擔保網絡通過社團檢測的方式對每個相對獨立的擔保圈進行簡化和整合分析會使研究更具現實意義。因此，本文通過獲取上市公司間的擔保信息，在使用社會網絡分析軟件ucinet以社團檢測方式在每個年度層面構建出信用擔保圈網絡的基礎上，研究信用擔保圈的社會嵌入效應對公司審計意見的影響。

二、文獻綜述和研究假說

上市公司信用擔保圈是指上市公司之間通過互相擔保或連環擔保的方式被嫁接在一起后所形成的金融關系網絡。我們通過其中一個用ucinet軟件生成的2016年度信用擔保圈來直觀地說明。

圖1　2016年南通江山農藥化工股份有限公司信用擔保圈

在圖1的信用擔保圈中，箭頭的方向由擔保企業指向被擔保企業，雙向箭頭說明兩家上市公司彼此互保。從圖中可以看出該信用擔保圈企業數量為8家，我們將其作為信用擔保圈規模的衡量標準。圖中與南通江山農藥化工股份有限公司建立直接擔保關系的上市公司共有5家，所以其直接擔保關系企業數即為5。把獲得該上市公司擔保的企業數量用對外擔保企業數來表示，同時把為該上市公司提供擔保的企業數量用對內擔保企業數來表示。由此，得到如下關系：

直接擔保關系企業數=對外擔保企業數+對內擔保企業數

由于南通江山農藥化工股份有限公司的對外擔保企業數和對內擔保企業數均為5，因此其直接擔保關系企業數為10。

過去的文獻研究主要側重于對外信用擔保本身的各種影響。呂先锫（2007）等發現當行業內上市公司對外信用擔保比例的上升會提高審計師出具非標審計意見的概率。此外，唐清泉（2007）等研究發現地方政府和由其控制的企業之間的關系型貸款對上市公司的對外信用擔保行為有顯著影響。

近幾年逐漸有專家和學者開始關注信用擔保圈作為一種社會金融關系網絡所產生的負面影響。劉新海（2016）通過對全國擔保數據進行大數據分析后發現，在全國的擔保網絡中不良貸款在行業和地區間存在重大交集。劉彬（2014）通過研究信用擔保網絡和公司績效之間的關系，得出了加入信用擔保網絡會降低公司績效的結論。曹廷求（2016）等則通過實證研究發現公司質量和參與擔保網絡之間的負相關關系。

此外，從注冊會計師的角度來看，按照《中國注冊會計師審計準則第1324號—持續經營》中的要求，注冊會計師應當對被審計單位因大額擔保而產生的或有負債對持續經營的影響給予充分重視。這種重視不僅僅只是對擔保數額本身等“可見指標”的重視，而更多地需要注冊會計師對公司所處信用擔保圈可能產生的風險等“不可見指標”給予足夠重視。

基于此，本文提出假說1：

H1：參與信用擔保圈的上市公司有更高概率被注冊會計師出具非標審計意見。

此外，注冊會計師也可能不只是觀察上市公司是否參與信用擔保圈，還對信用擔保圈規模、復雜程度給予充分的關注。首先，信用擔保圈的規模會直接決定其連鎖反應風險的大小。現實中的例子也說明了信用擔保圈規模與其信用風險之間的正相關關系。同時，一旦信用風險蔓延，商業銀行相互競爭抽回銀根也會在一定程度上成為信用擔保圈風險爆發的催化劑。例如，在2012年浙江中江集團由于虛報產權反復貸款而出現財務困境后，杭州信用擔保圈立刻崩盤并波及到了整個浙江信用擔保圈。該事件使各家銀行紛紛忙于抽回銀根，導致最后198家民營企業同時致信懇請浙江省政府出面解決。

其次，信用擔保圈的復雜程度是注冊會計師需要予以重視的另一方面。當復雜程度較高時，任何一個環節出現問題都可能造成巨大影響，而且相較于信用擔保圈規模，其破環程度更難以在事前預計。同時，信用擔保圈結構形態的復雜性也會加大系統性風險。因此，在這兩種情況下，注冊會計師有更高概率出具非標審計意見。

基于此，我們得到假說2：

H2：上市公司所處的信用擔保圈規模和復雜程度與注冊會計師出具非標審計意見正相關。

從另一方面看，注冊會計師還會關注個別上市公司在信用擔保圈中的參與程度。這是因為當上市公司參與信用擔保圈的程度較高時，其處于信用擔保圈的中心地帶的概率越高，擁有更高的經營風險使得當該上市公司一旦出現危機后波及范圍也越廣。因此，一旦出現這種情況，注冊會計師也就有更高概率出具非標審計意見。由此，我們提出假說3。

H3：上市公司在信用擔保圈中的參與程度與注冊會計師出具非標審計意見正相關。

最后，Banal等（2013）的研究證實了信用擔保圈質量的影響。他們認為，如果信用擔保圈內公司擁有高于平均水平的盈利能力，信用擔保圈的質量就越高，從而風險傳染的概率越低。其原因在于，當信用擔保圈中的一家公司陷入財務危機而無法償還貸款后，因為圈內企業整體平均盈利能力強，風險傳染到其他圈內公司的可能性會降低，同時其影響也會減弱。因此，在其他條件都相同的情況下，信用擔保圈的質量越高，將來導致風險傳染效應的概率越小，被注冊會計師出具非標審計意見的概率也越低。基于此，我們得到假說4。

H4：上市公司信用擔保圈質量越好，注冊會計師出具非標審計意見的概率越低。

三、研究設計與模型設定

（一）研究設計

通過CSMAR數據庫獲得所有上市公司間的信用擔保圈數據信息。使用上市公司擔保數據的理由如下：1.數據的可獲得性，上市公司被要求強制披露對外擔保信息；2.上市公司有充分的財務數據為信用擔保圈的影響提供分析。

文章從CSMAR數據庫中挑選出了滬深兩市2009年12月31日到2016年12月31日所有參與擔保的A股上市公司的全部擔保合約，共計191320筆。然后，將這些擔保合約進行進一步篩選，挑選出擔保人和被擔保人均為上市公司的擔保合約，共計2782筆。在此基礎上，以大于2家上市公司的擔保網絡作為信用擔保圈。然后，使用ucinet軟件將該2782筆上市公司間擔保合約在每個年度構建出擔保關系圖，從而得到在樣本期間內有972家上市公司在信用擔保圈中，信用擔保圈的個數為176。此外，我們還通過Winsorize變換對樣本上市公司1%分位數界限的極端值進行了縮尾處理。

（二）變量解釋

表1　各變量解釋表

（三）模型設定

首先，為了研究是否參與信用擔保圈對公司審計意見的影響，我們構建了以下模型：

對于模型（1）的被解釋變量，選取本年度審計意見是否為標準無保留審計意見，如果是取值為1，反之為0。

主要解釋變量為Circle，即當上市公司在信用擔保圈中，取值為1，反之為0。通過上市公司總資產自然對數Size來反映上市公司的資產規模，同時引入的控制變量包括所聘請會計師事務所是否為四大會計師事務所Fame、上市公司財務杠桿Leverage、上市持續年限Age、上市公司權益凈利率ROE、年度是否盈利Profit以及上一年度審計意見是否為標準無保留審計意見Opiniono。

同時，引入行業∑INDUSTRY和年度∑YEAR兩個虛擬變量。

在模型（1）的基礎上，希望能夠將信用擔保圈結構、復雜程度及上市公司參與程度反映到模型中。因此，把模型（1）中的Circle用信用擔保圈中上市公司數量CircleSize和信用擔保圈復雜程度指數CircleCom代替作為主要解釋變量。CircleCom的構造借鑒和參考了曹廷求（2016）的研究方法。模型（2）的建立如下：

根據曹廷求（2016）的研究，CircleCom的區間應當在0-5之間，該值的高低反映了上市公司所處信用擔保圈結構的復雜程度。曹廷求等人在構造信用擔保圈復雜程度時分別考慮了4個關鍵虛擬變量：1.若某信用擔保圈能夠形成環狀擔保圈結構，取值為1，反之為0；2.若與上市公司存在直接擔保關系的公司數量大于3，取值為1，反之為0；3.若上市公司的信用擔保圈存在跨省份現象，取值為1，反之為0；4.若上市公司參與到了前述的環狀擔保圈結構中，取值為1，反之為0；5.若信用擔保圈中的上市公司數量大于5，取值為1，反之為0。

然而，在研究過程中我們也發現上市公司之間的信用擔保圈還會通過相互擔保的方式增加其復雜程度。因此，引入新的虛擬變量，即若信用擔保圈中存在相互擔保現象，取值為1，反之為0。經調整后的信用擔保圈復雜程度指數CircleCom區間應當在0-6之間。

此外，為了將上市公司在信用擔保圈中的參與度和審計意見之間的關系納入考量，由CircleCon代替解釋變量。用前述的直接擔保關系企業數來構建CircleCon指標。在研究公司在信用擔保圈中參與度的基礎上，考慮到上市公司在信用擔保圈所處角色對審計意見的影響。因此，用CircleConA來表示前文所述的對外擔保企業數，用CircleConB來表示對內擔保企業數。

最后，我們還希望研究信用擔保圈質量和會計穩健性之間的關系。因此，引入CircleQI，即信用擔保圈質量指數。這一指標參考了王哲偉（2016）等的研究。王哲偉等研究發現，信用擔保圈的質量可以通過信用擔保圈綜合質量指數來反映。該指標的構建主要從三個維度來進行:1.某信用擔保圈在某年度的ROA均值是否低于所有信用擔保圈網絡ROA的中值，若低于取值為1，反之為0；2.某信用擔保圈在某年度包括被ST或*ST的上市公司取值為1，反之為0；3.某信用擔保圈在某年度包括由于違規而受到處罰的上市公司取值為1，反之為0。將三個取值加總后即獲得信用擔保圈質量指數CircleQI。然后，建立模型（3）：

四、研究結果

（一）描述性統計和相關分析

表2　控制變量描述性統計

作者統計了來自3142家A股上市公司共19753個樣本量。表2結果顯示，樣本公司審計意見的平均值為0.93，這意味著從2010到2016年僅有7%的上市公司被出具了非標審計意見。此外，Circle的平均值為0.07，表示有約7%的上市公司加入了某信用擔保圈。而Fame的平均值為0.12，說明近6年來僅有12%的上市公司聘用四大會計師事務所作為其外部審計機構。Leverage的平均值為0.47，說明上市公司的平均財務杠桿處于中等水平。此外，上市公司的平均權益凈利率（ROE）為5%，近6年為盈利的上市公司占樣本的比重為86%。

如表3所示，對處在信用擔保圈中的972家上市公司的信用擔保圈結構進行描述性統計后發現，信用擔保圈規模CircleSize的平均值為6.23，最大和最小的信用擔保圈分別包含11家和3家企業。信用擔保圈復雜程度指數CircleCom的平均值為2.03，最大值和最小值分別為6和0。信用擔保圈參與程度CircleCon的統計顯示，其平均值為1.91，說明平均來看信用擔保圈中上市公司的關聯公司數量為1.91個，其中最小值和最大值分別為1和8。最后，信用擔保圈平均質量指數CircleQI顯示，在信用擔保圈中上市公司的平均凈資產收益率（ROE）為-8%，最小值為-32%，最大值為13%。

表3　信用擔保圈結構的描述性統計

如表4所示，根據樣本上市公司是否參與信用擔保圈重新分類以及將信用擔保圈中的上市公司根據擔保圈質量指數的中值分類。統計結果表明，在參與信用擔保圈的上市公司中，有41.70%的樣本上市公司被出具了非標審計意見，沒有參與信用擔保圈的上市公司僅有4.84%的樣本上市公司被出具了非標審計意見，其中的區別在10%水平上顯著，這也在一定程度上體現了參與信用擔保圈的上市公司更容易被出具非標審計意見。

表4　是否參與信用擔保圈、擔保圈質量與審計意見關系

對信用擔保圈質量進行分類后發現，在表4的High-Quality Circle中，僅有22.48%的上市公司被出具了非標審計意見，而在Low-Quality Circle中，有41.93%的上市公司被出具了非標審計意見，這在一定程度上證實了會計師事務所在對上市公司進行審計的過程中確實考慮到了信用擔保圈質量的影響。

（二）回歸分析

1.是否參與信用擔保圈和審計意見。表5第（1）列的回歸結果顯示，Circle的系數為-0.479，在10%水平顯著，說明上市公司參與信用擔保圈比不參與信用擔保圈有更高概率被注冊會計師出具非標審計意見，從而印證了假說1。

2.信用擔保規模、復雜程度和審計意見。表5第（2）列中顯示，CircleSize的系數顯著負值，說明上市公司所處的信用擔保圈規模與注冊會計師出具非標審計意見正相關，這也與假說2保持一致。主要原因是：當信用擔保圈整體規模不斷擴大后，信用擔保圈整體風險相比單個企業呈非線性累加狀態，極高的風險使得商業銀行抽回貸款的概率更高。從持續經營能力的角度來看，由于存在重大不確定性，導致注冊會計師出具非標審計意見的概率提高。

CircleCom的系數為-0.273，在10%水平顯著，說明上市公司所處的信用擔保圈復雜程度指數與注冊會計師出具非標審計意見正相關，這也和假說2相互印證。當信用擔保圈的復雜程度愈高，個別公司所面臨的信用風險也愈高，從而注冊會計師出具非標審計意見的概率也更大。

3.信用擔保圈參與程度和審計意見。表6的回歸結果顯示，CircleCon的系數顯著負值，說明上市公司參與信用擔保圈程度與注冊會計師出具非標審計意見正相關，這與假說3預期一致。進一步分析發現，CircleConA和CircleConB的系數分別為-0.322和-0.204，在10%水平顯著，說明不管上市公司的身份是擔保人CircleConA或被擔保人CircleConB，一旦其參與到信用擔保圈中，其參與程度與注冊會計師出具非標審計意見顯著正相關。

4.信用擔保圈質量指數和審計意見。表5第（4）列的回歸顯示，CircleQI的系數為4.732，在10%水平顯著，說明上市公司信用擔保圈質量愈好，注冊會計師出具標準無保留審計意見的概率愈高，這與假說4相符。值得注意的是，第（4）列中Circle的

系數相較于模型（1）并不是很顯著，這說明注冊會計師不僅考慮了上市公司參與信用擔保圈行為本身對審計意見的影響，還將信用擔保圈質量對審計意見的影響納入了考量。

表5　參與信用擔保圈、擔保圈規模、擔保圈質量指數與審計意見關系

表6　信用擔保圈參與程度與審計意見關系

五、結論與啟示

（一）結論

本文通過引入社會網絡分析軟件ucinet構建出2010-2016年我國A股上市公司之間的信用擔保圈，從而探究信用擔保圈規模、結構復雜程度、參與程度以及信用擔保圈質量對公司審計意見的影響。結論為：在信用擔保圈內的上市公司被出具非標審計意見的概率更高。而且，當信用擔保圈的上市公司數量規模越大且其復雜程度越高時，被注冊會計師出具非標審計意見的概率越高。同時，上市公司參與信用擔保圈的程度與被出具非標審計意見的概率正相關。最后，上市公司信用擔保圈質量與注冊會計師出具非標審計意見概率存在負相關關系。該結論也提示了作為外部監督力量關鍵組成的會計師事務所，需要更多地關注上市公司參與到信用擔保圈中所可能引發的風險。

（二）啟示

首先，從會計師事務所角度來看，在會計師事務所進行審計時，注冊會計師不能僅考察上市公司自身的財務與非財務指標，還應當對上市公司所處的信用擔保圈網絡給予足夠的重視。這意味著注冊會計師還需了解在信用圈中其他上市公司的經營狀況并對信用擔保圈的整體質量做出評估。當然，通常情況下其他的關系型社會網絡，如生產圈、采購圈等對上市公司經營所產生的影響也是重大的。因此，注冊會計師在對上市公司進行審計時，需要對這些類型的網絡分別進行識別并給予足夠的重視，從而區分出哪些網絡對審計意見的影響是重大且廣泛的。

其次，從上市公司角度來看，雖然信用擔保圈的出現在一定程度上緩解了企業融資難問題和信貸市場上的信息不對稱問題，但互保聯保作為一種高風險行為，仍可能對上市公司自身的經營產生負面效果。因此一些經營成果良好的上市公司在為其他公司提供擔保或被擔保的過程中，也要充分考慮自身的擔保或被擔保對象所處的信用擔保圈網絡，以防陷入低質量信用擔保圈陷阱。

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