夏子航 馬 忠 陳登彪
(1.北京交通大學 經(jīng)濟管理學院,北京 100044;2.中歐國際工商學院 案例研究中心,上海 201206)
企業(yè)與債權人之間的信息不對稱將誘致逆向選擇并加劇道德風險,因此雙方在債務契約訂立中會進行博弈以實現(xiàn)自我保護。已有研究主要以上市母子公司合并報表數(shù)據(jù)為基礎,研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)與外部的信息不對稱將對母子公司整體的債務融資機會、債務期限、融資成本以及融資擔保方式等產(chǎn)生顯著影響[1][2][3]。然而,企業(yè)集團理論的發(fā)展促使新近研究逐漸認識到在合并主體背后,企業(yè)內部的法人主體結構正不斷變化,并導致內部資本市場行為日益復雜[4]。王斌和張偉華從母子公司之間的業(yè)務分布視角,研究發(fā)現(xiàn)集團型上市公司是否選擇總部自營在本質上是對外部環(huán)境不確定的一種權變反應,是企業(yè)選擇的一種資源集聚和控制方式[5]?;谏鲜隼碚摫尘?,本文有理由相信,信息不對稱作為外部環(huán)境的一個特定因素,在影響企業(yè)整體的財務特征同時,也可能對財務資源在上下級企業(yè)間的分布產(chǎn)生影響。
我國上市公司的集團化特征明顯,上市公司的經(jīng)營業(yè)務往子公司下沉的比重越來越大,而債務融資則向母公司集中,母子公司間債務責任主體與經(jīng)濟行為主體正不斷分離[6]。有關集團型企業(yè)內部債務主體分布決策的影響因素,現(xiàn)有研究基于內部資本市場的理論視角分析發(fā)現(xiàn),母子公司之間的代理問題使公司在債務融資主體決策上存在差異[7][8]。從母子公司集團的外部環(huán)境來看,在資本市場的信息動態(tài)變化約束下,母公司可以利用總部優(yōu)勢,通過集中借貸獲得大額債務融資,又或者可發(fā)揮子公司融資渠道優(yōu)勢,通過子公司與債權人獨立簽訂契約進行借債,從而同時實現(xiàn)上市公司對子公司股權投資以獲取資本杠桿效應。當上市公司與外部的信息不對稱程度較大時,企業(yè)是更傾向利用子公司借款,抑或是通過母公司集中借款以增強集團整體的融資能力?此外,大量研究表明會計穩(wěn)健性是債務契約當中緩解借貸雙方因信息不對稱引起的代理問題的有效工具[9][10][11],在會計穩(wěn)健性的信息調節(jié)效應下,企業(yè)集團的內部債務融資主體選擇是否會發(fā)生改變?針對這些疑問,本文考察了信息不對稱對集團母子公司債務融資模式的影響,以及條件會計穩(wěn)健性、非條件會計穩(wěn)健性對信息不對稱與母子公司債務融資模式關系的影響。
本研究的可能貢獻體現(xiàn)在兩個方面:一方面揭示了信息不對稱除影響企業(yè)總體信貸水平外,同時還是影響母子公司之間債務分布的重要因素。債務分布不僅內生于集團內部組織結構以及母子公司上下間的代理關系,而且同時受外部市場信息環(huán)境的影響,本研究有利于理解集團型上市母子公司是如何進行融資主體選擇以應對外部的信息不對稱問題。另一方面則揭示了條件會計穩(wěn)健性與非條件會計穩(wěn)健性對企業(yè)信貸決策的異質性影響,這不僅深化了會計穩(wěn)健性與信貸決策關系的研究,還有助于評價以強化會計穩(wěn)健性為導向的準則發(fā)展對我國集團債務融資所發(fā)揮的信息效應。
Myers認為,由于外部投資者難以獲得有關企業(yè)內部未來投資決策的增長期權價值信息,因此企業(yè)與外部市場的信息不對稱隨企業(yè)價值中增長期權價值所占比例的大小而變化[12]。正是這種內外部信息不對稱的存在,加大了在發(fā)行股票或債券過程中公司價值被低估的可能性,導致公司更傾向于進行內源融資,從而加劇公司的外部融資約束程度[13][14]。近年來,企業(yè)集團理論相關研究從國家層面的比較中發(fā)現(xiàn),企業(yè)集團的組織形式能夠彌補外部制度不成熟以及劣勢環(huán)境對企業(yè)所造成的負面影響[15][16][17]。深入至企業(yè)層面,集團母公司可以通過兩大途徑發(fā)揮總部優(yōu)勢:一是通過規(guī)劃集團整體戰(zhàn)略并配置各種資源以實現(xiàn)既定戰(zhàn)略;二是監(jiān)督和評價各經(jīng)營分部的運行績效,確保資源有效配置[18]。王斌和張偉華對我國企業(yè)集團業(yè)務資源分布特征進行研究,發(fā)現(xiàn)在我國特殊制度背景下,總部自營在本質上是一種資源集聚方式,成為公司對外部環(huán)境不確定性的一種積極應對之策[5]。實際上,集團企業(yè)型總部可以發(fā)揮企業(yè)家職能,表現(xiàn)出對多種資源的綜合配置以及管控。針對集團型母子公司的融資渠道,Kolasinski的研究基于母子公司之間的代理問題探討了集團內部債務分布的影響因素,發(fā)現(xiàn)當子公司經(jīng)營風險異質性較高時,企業(yè)將傾向通過子公司進行債務融資,以債務契約阻斷企業(yè)內部的資產(chǎn)替代行為[7];張會麗和陸正飛則發(fā)現(xiàn),總部對集團整體控制力越強,越傾向于實施集中債務融資以發(fā)揮母公司對財務風險的統(tǒng)籌管控能力[8]。然而,在外部信息不對稱的影響之下,企業(yè)集團內部的債務資源配置策略是否也會發(fā)生改變?已有研究對該問題的認識仍然存在局限。
從企業(yè)自身出發(fā),內部資本市場的存在使得企業(yè)能夠通過對債務主體的選擇以保證在信息不對稱環(huán)境之下維持整體的融資能力。由于母子公司間的信息不對稱以及外部信息不對稱的雙重約束,若通過子公司進行債務融資,強信息不對稱下所滋生的道德風險將導致子公司經(jīng)理進行低效率投資,加劇企業(yè)整體的經(jīng)營風險以及財務風險。此時,母公司直接面向債權人尋求授信,能利用合并整體的聲譽以及規(guī)模效應,增強集團與債權人的談判能力,這將提高獲得授信的機會,并且有利于母公司對集團整體財務風險進行管控,以緩解在外部信息不對稱影響下整體的財務風險。
從債權人視角出發(fā),若選擇向集團下級子公司授信,則在放款決策過程中將不僅考慮集團整體合并財務狀況及償還能力,同時還將對子公司的違約概率進一步評估。特別地,在信息不對稱程度較高的情況之下,銀行對子公司授信將更為謹慎,子公司獲得借款的機會降低,即使子公司獲得授信機會,銀行將通過收取更高的借款利率以作為子公司借款所帶來的違約風險溢價。概括而言,基于債務供給的角度,信息不對稱程度的提高將加劇子公司自主融資的約束,這將反向促使母公司的集中融資。綜合以上兩個方面,本文提出研究假設1:
假設1:信息不對稱較低時,企業(yè)傾向利用子公司借款融資,隨著信息不對稱程度提升,則傾向于通過母公司集中借款。對于子公司業(yè)務比重大的企業(yè),信息不對稱的上述影響更為顯著。
會計穩(wěn)健性能夠通過定價功能和治理功能,幫助投資者解決信息不對稱帶來的信息問題和代理問題[9][10][11]。Ahmed等以及Zhang檢驗了會計穩(wěn)健性對債務融資成本的影響,均發(fā)現(xiàn)盈余穩(wěn)健性能夠顯著降低公司的債務成本[19][20];趙剛等也發(fā)現(xiàn),企業(yè)的會計穩(wěn)健性越強,企業(yè)獲得的每筆貸款金額越大,貸款期限越長,貸款的利率越低[21];王艷艷等的研究結果則表明財務報表的穩(wěn)健性能夠降低銀行對其抵押品的要求[12]。
會計穩(wěn)健性進一步能夠細分為條件穩(wěn)健性及非條件穩(wěn)健性[22]。條件穩(wěn)健性實質上是對外部短期的盈余判斷,其及時確認當期損失,謹慎性的會計確認有利于集團對自身財務風險進行控制,因此在信息不對稱較高情況下,將降低通過母公司集中融資的傾向。并且,條件穩(wěn)健性由于更及時對壞消息進行確認,將有助于債權人及時發(fā)現(xiàn)債務人是否違約,提高契約執(zhí)行效率并保護債權人利益,在條件穩(wěn)健性所形成的保護下,子公司獲得授信的機會將增大。
對于非條件穩(wěn)健性,Ball和Shivakumar認為這事實上是對資產(chǎn)的一種長期的無條件地低估,這將導致理性債權人在決策時會對低估程度做出估計并轉回該偏差,但是當轉回比例難以估計時,就會加劇信貸決策的隨意性,從而降低債務契約效率[23]。因此,非條件穩(wěn)健性反而將進一步加劇企業(yè)與外部市場之間的信息不對稱程度,降低子公司獲得授信的概率,導致集團債務更集中于母公司層面。鑒于此,本文認為兩種會計穩(wěn)健性對信息不對稱與債務分布的調節(jié)效應將存在相反的效果,于是提出假設2:
假設2a:當企業(yè)與外部的信息不對稱程度較高時,條件穩(wěn)健性能夠緩解信息不對稱對子公司自主進行債務融資的約束。
假設2b:當企業(yè)與外部的信息不對稱程度較高時,非條件穩(wěn)健性將加劇信息不對稱對子公司自主進行債務融資的約束。
1.債務分布(DebtDis)的代理變量設計。借鑒張會麗和陸正飛的研究[8],本文以全體子公司為一個整體,通過利用企業(yè)財務報告中合并報表與母公司報表的銀行借款規(guī)模差異,來反映母子公司間的債務分布狀況。具體而言,子公司層面的借款水平=合并報表總借款-母公司報表總借款;然后,將子公司的總借款水平除以合并報表總借款水平,得到子公司的總借款分布比率(DebtDis)。
2.信息不對稱(IAS)的代理變量設計。本文借鑒Bharath等在考察信息不對稱對公司資本結構決策研究中所采用的基于市場微觀結構數(shù)據(jù)的思路,通過對公司個股的交易資料進行多維度分析,建立綜合指標來測度企業(yè)與外部資本市場的信息不對稱程度[24]。由于我國證券市場高頻交易數(shù)據(jù)缺失嚴重,結合于蔚等對該指標的調整方法[25],本文采用Amihud等的流動性比率指標①(LR)、Amihud的非流動性比率指標(ILL)以及Pastor和Stambaugh的收益率反轉指標(GMA),通過主成分分析法構建綜合指標以測度企業(yè)的外部市場不對稱程度[26][27][28]。各指標的測算方法分別如下所示:
在LR 與ILL的計算中,rit(k)表示i企業(yè)t年度第k個交易日的股票收益率,Vit(k)表示日成交量,Dit表示i企業(yè)股票第t年交易天數(shù)。而基于收益率反轉衡量流動性的計算過程如下:
3.會計穩(wěn)健性測度模型。(1)條件穩(wěn)健性水平(CCon)的測度。Khan和Watts認為公司的賬面市值比(MB)、公司規(guī)模(Size)和資本結構(Lev)等能夠進一步解釋會計盈余對外部信息的反應,基于此,對Basu模型有如下改進[29]:
(4)式中:
其中,RET 為下一年度1~4月股票市場累計收益率;D 為啞變量,若RET 小于0則等于1,否則為0;X 為扣除非經(jīng)常性損益后的凈利潤/年初股權市值。估計所得的C_SCORE 則為條件穩(wěn)健性水平(CCon),CCon越大表明會計盈余對負面消息越敏感,穩(wěn)健性越強。
(2)非條件穩(wěn)健性水平(UNCCon)的測度。本文借鑒Givoly和Hayn以及Ahmed等的方法測度非條件穩(wěn)健性水平[30][19]。其計算方法為:(扣除非經(jīng)常性損益后凈利潤-經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額+折舊攤銷費用)/平均總資產(chǎn),然后對上述結果求前三個年度的算術平均值并取其相反數(shù)計算得UNCCon。此時,UNCCon若為正值,則表明更高的非條件穩(wěn)健性。
4.控制變量設計。根據(jù)已有文獻,控制了公司經(jīng)營模式(Subsale)、母公司對子公司提供擔保規(guī)模(Garent)、集團對子公司的控制能力(Subcon)、市場競爭程度(Comp)、公司投資行為(Overinv)、公司治理水平(Gov)、公司破產(chǎn)風險(AltZ)以及公司特征等因素。所有代理變量的定義如表1所示。
表1 代理變量具體定義
1.信息不對稱與債務分布的關系檢驗。首先,為了考察信息不對稱對企業(yè)母子公司間債務分布的影響,本文構建如下OLS回歸模型:
模型(6)中,因變量為銀行借款在子公司的分布水平(DebtDis),IAS代表公司與外部的信息不對稱程度。為了提高實證效度,本文將LR、ILL 以及GMA 分別替換IAS,并與DebtDis進行再次回歸。同時,等號右側自變量均滯后一期以控制各個因素與債務分布之間的內生性問題。根據(jù)假設1,本文預期模型回歸所得的系數(shù)β1將顯著為負。為進一步考察在子公司經(jīng)營主導的模式下,信息不對稱是否對債務分布影響更為顯著,本文以變量Subsale作為判定基礎,當該值大于樣本均值時視為以子公司經(jīng)營主導,否則視為以母公司自營主導。本文預期對于子公司經(jīng)營主導的企業(yè)子樣本,系數(shù)β1的絕對值以及顯著性均大于母公司自營子樣本的回歸系數(shù)。
2.信息不對稱、會計穩(wěn)健性與債務分布的關系檢驗。為進一步考察會計穩(wěn)健性是否能夠緩解信息不對稱對子公司的信貸約束,本文建立以下OLS回歸模型:
模型(7)與模型(8)中,分別引入了條件穩(wěn)健性與信息不對稱的交互變量IAS*HighCCon以及非條件穩(wěn)健性與信息不對稱的交互變量IAS*HighUNCCon。當個體樣本的條件會計穩(wěn)健性程度高于樣本中值時HighCCon取1,否則為0;HighUNCCon的取值同理。根據(jù)假設2,本文預期模型(7)回歸所得的系數(shù)β3將顯著為正,而模型(8)回歸所得的系數(shù)β3將顯著為負。
本文選取2008~2013年滬深A 股主板上市公司作為研究樣本,數(shù)據(jù)來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。對樣本的處理上,剔除了ST、金融類企業(yè)以及存在缺失值的樣本企業(yè)??紤]到創(chuàng)業(yè)板交易市場不成熟以及該板塊大部分企業(yè)仍以母公司自營模式為主,本文還剔除創(chuàng)業(yè)板上市公司樣本。另外,本文對所有連續(xù)變量做1%的Winsorize縮尾處理,并且在回歸中對所有系數(shù)標準誤均在企業(yè)層面以及時間層面上進行雙重聚類處理,以降低異常值以及樣本聚類相關對實證效度的影響。
表2對各年度樣本企業(yè)母子公司間借款分布比率進行了描述性統(tǒng)計。從中可以看出,近年來子公司借款比率正逐漸降低,自2008年的平均38.15%下降至2013年的平均32.85%,這表明近年來我國上市公司更傾向采取集中管理模式的借款融資策略。雖然子公司借款占合并之比呈下降趨勢,但普遍而言子公司所承擔的銀行借款約達總借款的1/3,分布特征明顯。
表3 則對本文涉及的其他變量進行了描述性統(tǒng)計。IAS均值為-0.436,標準差為1.238,最小值為-3.882,中位數(shù)為-0.525,上述結果低于于蔚等對中國民營企業(yè)統(tǒng)計的信息不對稱水平②。這表明我國上市公司與資本市場之間的信息不對稱程度總體上正在降低,并且公司間的差異也同時在逐步縮小。DebtDis均值為0.347,表明通過子公司借款成為上市公司信貸融資的一種主要渠道。而Subsale為0.500,最大值達到1.000,這意味著我國上市公司的收入來源平均約有一半來自于控股子公司,甚至部分上市公司更是完全依賴于子公司進行經(jīng)營,總部僅充當投資控股角色。
表2 各年度子公司總借款分布比率描述性統(tǒng)計結果
表3 模型變量描述統(tǒng)計結果
表4是各核心變量之間的Pearson相關系數(shù)表。IAS與DebtDis在5%水平上顯著負相關,這表明企業(yè)與外部的信息不對稱水平可能降低了集團子公司借款比例。另一方面,IAS與CCon在5%水平上顯著負相關,初步表明會計信息中的條件穩(wěn)健性能夠有助于緩解企業(yè)與市場之間的信息不對稱程度,然而IAS 與UNCCon在5%水平上顯著正相關,這意味著非條件穩(wěn)健性可能加劇了信息不對稱。
表4 核心變量Pearson相關系數(shù)
1.信息不對稱與債務分布的關系檢驗。表5列示了信息不對稱對銀行借款在母子公司間分布影響的OLS回歸結果,也即模型(6)的回歸結果。從實證結果來看,IAS回歸系數(shù)在1%水平上高度顯著,另外使用構成IAS的各個指標分別與債務分布進行回歸,列(2)至列(4)中自變量LR、ILL 以及GMA 的回歸系數(shù)均同樣表現(xiàn)顯著。上述證據(jù)意味著當企業(yè)與外部市場的信息不對稱加劇時,企業(yè)將發(fā)揮總部優(yōu)勢,傾向于通過母公司進行集中借款來解決融資需求。
表5 假設1的檢驗結果
表6 對假設1進一步檢驗結果
另一方面,Subsale與Debtdis在上述檢驗中均為顯著負相關關系,這意味著我國上市公司在向投資控股型集團發(fā)展過程中,更可能通過總部集中負債再向下層進行授信的方式來實現(xiàn)業(yè)務向子公司的下沉擴張,這也同時表明上市企業(yè)的子公司單獨借款的議價能力普遍相對較弱,通過上級總部借款更能夠發(fā)揮融資優(yōu)勢。Garent與Debtdis均表現(xiàn)為顯著正相關關系,表明集團總部若提供擔保這一穩(wěn)健性條款,將能夠顯著提高子公司獲得信貸的可能性。
表6則進一步比較了母公司自營主導以及子公司經(jīng)營主導這兩種經(jīng)營模式下,信息不對稱對債務分布的影響程度是否存在差別。通過比較列(1)與列(2)信息不對稱的回歸系數(shù),可發(fā)現(xiàn)對于子公司經(jīng)營主導企業(yè)樣本,IAS的回歸系數(shù)相對更小,并且回歸參數(shù)t值更低(系數(shù)為-0.032;t值為-3.495),這表明信息不對稱對以子公司經(jīng)營主導的企業(yè)內部債務決策的影響更為明顯。表5與表6的實證結果高度驗證了本文假設1。
2.信息不對稱、會計穩(wěn)健性與債務分布的檢驗。表7列示了模型(7)與模型(8)的回歸結果,可發(fā)現(xiàn)兩類會計穩(wěn)健性對信息不對稱與子公司銀行債務之間關系表現(xiàn)出了不同的調節(jié)效應。列(1)與列(2)中,CCon的程度越高,更利于企業(yè)集團通過子公司進行借款融資,特別是在信息不對稱較高的情況下,能夠緩解子公司所面臨的信貸約束。對列(3)與列(4)的回歸結果進行分析,發(fā)現(xiàn)隨著非條件穩(wěn)健性水平提高,借款在母公司的分布比例更高,IAS*HighUNCCon的系數(shù)為-0.008但不顯著,這表明非條件穩(wěn)健性加大了集團通過母公司進行借款的融資傾向,而該傾向無論在信息不對稱程度較強抑或較弱的環(huán)境下并未有明顯區(qū)別。上述證據(jù)揭示了兩種會計穩(wěn)健性對企業(yè)的債務融資決策存在不同的影響,內生于會計制度的非條件穩(wěn)健性將加劇信息不對稱,并對子公司自主債務融資產(chǎn)生約束。
表7 信息不對稱、會計穩(wěn)健性與債務分布的檢驗結果
對于回歸中的控制變量,Comp與DebtDis顯著負相關,表明企業(yè)面臨的市場競爭程度越高,為應對外部變化以及不確定性,越傾向采用集中借款策略;Overinv與DebtDis顯著負相關,表明過度投資將促使企業(yè)通過母公司集中融資。本文認為現(xiàn)實經(jīng)濟中子公司借貸的審核周期相對較長并且條款對投資的約束更為嚴格,因此集中借貸能夠為投資在短時期內籌集足額現(xiàn)金,并且能夠在較小的債務約束空間內進行投資。AltZ與DebtDis顯著負相關,表明企業(yè)面臨的破產(chǎn)風險越高,越傾向采用集中借款策略以控制集團整體財務風險。
結合以上證據(jù)可以得出,當企業(yè)與外部的信息不對稱程度較高時,條件穩(wěn)健性將緩解由于信息不對稱所產(chǎn)生的對子公司的借款約束,而非條件穩(wěn)健性將加劇子公司的借款約束。
本文對子公司銀行債務分布代理變量進行改進,在考察公司債務分布的同時控制了行業(yè)特征以及總體債務水平,即限定在相同行業(yè)并且整體債務水平相近的前提下,再刻畫債務在母子公司之間的分布。具體處理步驟如下:首先對同行業(yè)且總債務水平相近的樣本進行配對,對每一年度的樣本,按照證監(jiān)會2001年版《行業(yè)分類標準》進行行業(yè)劃分,分別對各行業(yè)的樣本的資產(chǎn)負債率進行排序,并從首個樣本開始兩兩配對。然后,比較組間DebtDis的差異,將該差異記為Diff_Debtdis。若Diff_Debtdis為正,則表明公司與配對公司在相近的債務水平下,債務更多地分布在子公司層面,此時令Diff_Debtdis為1,否則為0。替換變量進行Probit回歸,重新檢驗發(fā)現(xiàn)前文的研究結論仍然保持不變。
為了降低會計穩(wěn)健性測度方法對本文實證結果所造成的偏誤,借鑒Khan和Watts的BTM 固定效應模型作為測度條件穩(wěn)健性的第二種方法[29]。另外,本文加入偏度計算方法作為測度非條件穩(wěn)健性的第二種測度方法,參考Zhang的方法,分別計算樣本公司過去5 個年度內現(xiàn)金以及盈余的偏度[20],兩者之差為非條件穩(wěn)健性水平。重新檢驗發(fā)現(xiàn)前文的研究結論仍然保持不變。
為了降低信息不對稱測度方法對本文實證結果所造成的偏誤,根據(jù)Bhattacharya等的方法[35],從財務透明度視角測度公司信息不對稱。首先,計算公司當年經(jīng)營活動凈現(xiàn)金流與上年度期末總資產(chǎn)之比以及凈利潤與上年度期末總資產(chǎn)之比;然后,分別計算這2個指標過去4個年度內的標準差;最后,進行十分位數(shù)排序,以整數(shù)1至10對10個區(qū)間進行排序標記,該值為IAS2。在使用該方法對信息不對稱重新進行測度后結論依然保持不變。
通過考察信息不對稱對母子公司債務融資分布的影響,以及兩類會計穩(wěn)健性在信息不對稱環(huán)境下所發(fā)揮的信息效應,本文發(fā)現(xiàn):當企業(yè)與外部的信息不對稱較低時,債務融資更多分布在子公司,企業(yè)更傾向于利用子公司借款融資;而隨著信息不對稱程度的提高,債務融資更多分布在母公司,企業(yè)更傾向于通過集團總部進行集中借款,對于子公司業(yè)務比重大的企業(yè)上述傾向更為明顯。上述結論表明上市母子公司與外部資本市場的信息不對稱降低了子公司獨立對外進行債務融資的能力。本文進一步研究發(fā)現(xiàn),條件穩(wěn)健性能顯著緩解信息不對稱對子公司自主融資的約束,但非條件穩(wěn)健性則加劇了這一約束。本文研究揭示了我國企業(yè)在“控股股東—母公司—子公司群集”的多層次治理框架下,債務融資在集團母子公司之間的分布實質上是企業(yè)集團應對內外部信息不對稱的反應之一。當企業(yè)集團面臨較大的內外部信息不對稱時,更傾向通過總部集中債務融資以發(fā)揮集團母公司優(yōu)勢提升債務融資能力;反之,當內外部信息不對稱程度較低時,則更傾向通過子公司自主借款,通過利用更廣泛的融資渠道發(fā)揮融資優(yōu)勢。
本研究對現(xiàn)實中企業(yè)集團信貸模式選擇以及財務信息披露決策具有一定的啟示。企業(yè)集團可根據(jù)自身信息披露成本對母子公司的債務融資分布進行動態(tài)調整,使得集團整體信貸及信息披露的綜合成本能夠趨于均衡并達到最低水平。對于實施混合所有制改革的國有企業(yè),加強對盈余估計的謹慎性,或者提高財務信息透明度以降低與資本市場間的信息不對稱,將有助于拓寬集團型企業(yè)在子公司層面的債務融資渠道,促進國有企業(yè)集團改革過程中內部多層級融資平臺的構建。
注釋:
①該方法的基本思路是,信息不對稱程度越低,逆向選擇問題越輕,則股票流動性越高,單位成交量對應的價格變化越小。
②他們的研究選取1999~2009年滬深上市的民營上市公司數(shù)據(jù)為原始樣本,最終形成的是一個包含260家公司1099個觀測值的非平衡面板數(shù)據(jù)[25]。
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