上市公司違規與債務資本成本

常月喬

[摘 要]文章以信號理論為基礎，結合上市公司違規情況的分析，構建了上市公司違規對公司債務資本成本的影響框架，并采用描述性統計、相關性分析和多元線性回歸模型對2013—2015年在滬深兩市上市且發行債券的公司進行研究，探索上市公司違規行為對其債務資本成本的影響。

[關鍵詞]上市公司；違規；債務資本成本

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.36.079

1 實證研究設計

文章所需要的數據主要包括上市公司的違規情況、發行債券的情況，以及公司的特征和財務數據等。其中上市公司違規情況來自深圳國泰安公司CSMAR數據庫，上市公司發行債券的收益率、債券特征及公司財務特征等數據來自Wind數據庫。

數據選取標準為：①2013—2015年發行過公司債券的公司為樣本。②在t年度之前三年內（即t-3，t-2，t-1年內）發生過違規行為的公司。③在上海證券交易所和深圳證券交易所上市的公司。④排除爆發財務危機的公司。⑤研究資料完整的公司。

關于上市公司違規與債務資本成本關系的研究模型，建立如下多元線性回歸方程式：

2 實證研究分析

2.1 描述性統計與分析

2013—2015年所有在銀行間和滬深兩市發行的公司債券及其公司的數量，以及其中違規公司的數量中，不管是從總數上還是從占比上，發行債券的公司中違規公司的數量逐年遞增，而發行證券的公司數量在三年間的分布基本平均。

2013—2015年所有在銀行間和滬深兩市發行的公司債券按照行業分類及違規情況統計的債券收益率結果顯示，不同行業的公司違規與否對債券收益率造成的影響程度不盡相同。其中除了電信服務行業沒有違規數據以及信息技術行業的特殊情況以外，我們可以發現一般來說違規的企業都比沒有違規行為的企業債券的平均調整后收益率要高，這符合前文的假設H1。

2.2 分組統計

文章將樣本分為樣本組和對照組，即按照上市公司在債券發行當年的前三年內是否有違規行為進行分組。對兩組數據分別進行統計計算，得出各組的債券平均調整后的到期收益率，并計算其差異。

根據計算結果，在顯著性水平為1%的時候，兩組債券間的平均調整后收益率的差異非常顯著。這否定了兩組之間平均調整后到期收益率相等的假設。

2.3 相關性分析

文章將采用SPSS軟件中的Pearson線性相關分析。通過計算每兩個變量之間的相關系數，得出兩變量間的線性相關程度。

各個變量之間的Pearson相關系數見表1。可以看出，在不控制其他變量的影響的情況下，adjYTM與lv之間在1%顯著水平上呈正相關，相關系數為0.22，這一結果與假設H1相符。

另外，除了因變量和解釋變量之間存在相關性，我們也可以看到，自變量lv和各控制變量之間也存在相關性，上市公司的違規概率與上市公司股票市值、權益賬面市值比、上市年齡、是否為民營企業以及上市公司主體的評級有關。這些也都符合理論推理。

2.4 回歸分析

首先我們將所有變量組合在一起用SPSS進行回歸分析。根據上述Pearson分析，自變量Guarantee與因變量之間無顯著的相關性，在接下來的回歸分析中將剔除這一變量。

回歸結果顯示R2為0.36，表明此模型擬合較好。F=123.62，P值，即Sig.值小于0.05，此多元線性回歸具有顯著性。這完全符合前文的假設H1：上市公司違規與其債務成本呈正相關。

因此對所有變量進行回歸最終擬合的回歸模型如下：

adjYTM=3.50+0.40×lv-（1.976E-05）×Size+0.46×BM-0.02×Age-0.18×IntB+0.39State-0.70×Rate+ε根據回歸模型可以得到一個具體的結論：有過違規行為的上市公司的債務資本成本平均比沒有違規行為的上市公司高0.40%。

進一步，我們把樣本公司分別按照行業和企業類型進行分類，分別進行多元線性回歸。

首先我們按照行業進行分類，我們把Wind分類表中的能源、材料和工業算作一類，稱為重工業，剩余的其他類別算作非重工業，我們假設H2：重工業行業違規行為對債券收益率的影響更為明顯。回歸結果顯示這兩組回歸的決定系數分別為0.38和0.36，擬合度都比較好。兩組數據的Sig值，即P值均小于0.05，回歸結果顯著。兩組回歸的lv變量的系數分別為0.64和0.11，這說明重工業組有違規行為的公司比沒有違規行為的公司要多承擔0.64%的債務資本成本，而非重工業組有違規行為的公司比沒有違規行為的公司只需多承擔0.11%的債務資本成本。此結論驗證了假設H2的正確性。

接下來，我們把樣本公司按照控制權進行分類，討論不同類型公司對違規行為的反應程度。一般認為民營企業的政治關聯性相較于國有企業較低，其不穩定程度較高，我們得到假設H3：民營企業對違規行為的反應程度較強。我們把樣本公司分為民營公司和非民營公司兩類分別進行回歸分析，回歸結果如下：民營企業組變量lv的系數為0.28，小于非民營企業組變量lv的系數0.50，因此從回歸中得出的結論為非民營企業的違規行為對債券收益率的影響較高，因此否定原假設H3。

3 結 論

從以上模型的回歸結果來看，違規行為的變量lv與公司調整后債券收益率adjYTM總是在1%置信水平上呈現顯著正相關，這一結果驗證了文章的假設H1，即上市公司的違規行為會對其債務成本產生負面影響。此外，結合樣本公司類型的統計分析以及進一步的回歸分析，我們發現如下結論：重工業行業違規行為對債券到期收益率的影響更為明顯；非民營企業違規行為對債券到期收益率的影響更明顯。以上實證分析的結果為在滬深兩市上市并且發行公司債券的公司做出違規行為控制提供了指導和借鑒，為上市公司如何降低企業發行公司債券成本給出了一個方向，同時給在債券市場上的投資者提供了一個判斷上市公司發行的公司債券收益率的方法，有利于債務人更好地做出投資決策，保護中小投資者的利益。

參考文獻：

[1]傅瑩.上市公司違規類型披露對銀行借款的影響研究 [D].長沙：湖南大學，2014.

[2]李新.公司治理、債券信用評級與債券融資成本 [J].財會通訊，2016（6）.