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    銀行金融科技可以抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)嗎?

    2024-12-31 00:00:00劉巖劉文杰
    金融發(fā)展研究 2024年11期
    關(guān)鍵詞:會(huì)計(jì)信息質(zhì)量

    摘" "要:金融科技賦能有助于銀行更好地發(fā)揮信貸配置作用和債權(quán)治理作用,對(duì)于維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定具有重要作用。本文以2012—2022年A股非金融類(lèi)上市公司為樣本,實(shí)證探究了銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究發(fā)現(xiàn),銀行金融科技顯著抑制了貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),并且這種抑制效果在污染企業(yè)和國(guó)有企業(yè)樣本組中更顯著。作用機(jī)制分析發(fā)現(xiàn),銀行金融科技可以通過(guò)降低貸款企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和提高貸款企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量來(lái)抑制貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)高管金融背景在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用,而分析師關(guān)注在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

    關(guān)鍵詞:銀行金融科技;債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn);會(huì)計(jì)信息質(zhì)量;高管金融背景;分析師關(guān)注

    中圖分類(lèi)號(hào):F832" "文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A" 文章編號(hào):1674-2265(2024)11-0047-12

    DOI:10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.11.005

    一、引言

    維護(hù)金融市場(chǎng)穩(wěn)定是實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵。然而,受?chē)?guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)環(huán)境和企業(yè)自身經(jīng)營(yíng)特征的影響,我國(guó)上市公司股價(jià)崩盤(pán)現(xiàn)象頻繁發(fā)生??紤]到資本市場(chǎng)情緒的傳染性,這種企業(yè)層面的股價(jià)崩盤(pán)不僅會(huì)給投資者造成財(cái)富損失,還可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),從而影響整個(gè)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定(李政等,2024)[1]。因此,想要實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo),必須有效抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。自Jin和Myers(2006)[2]首次提出“信息隱藏假說(shuō)”后,一大批實(shí)證研究一致證明減少管理層的“壞消息”隱藏是降低企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵(Hutton等,2008;Kothari等,2009)[3,4]。受其影響,國(guó)內(nèi)學(xué)者著重探討了公司治理機(jī)制在提升公司信息披露質(zhì)量、約束管理層機(jī)會(huì)主義行為中的作用(王化成等,2015)[5]。然而,想要抑制企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),僅僅依靠公司內(nèi)部治理是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。2023年中央金融工作會(huì)議提出“支持國(guó)有大型金融機(jī)構(gòu)做優(yōu)做強(qiáng),當(dāng)好服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主力軍和維護(hù)金融穩(wěn)定的壓艙石”,在我國(guó)以間接融資為主的金融體系中,銀行信貸仍是企業(yè)最主要的外源融資渠道,因此,銀行要在服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和維護(hù)金融穩(wěn)定中發(fā)揮“領(lǐng)頭雁”的作用。已有研究發(fā)現(xiàn),銀行如果能夠更好地發(fā)揮信貸配置和債權(quán)治理效應(yīng),貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之降低(鄢翔和耀友福,2020)[6]。

    隨著互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等新一代數(shù)字技術(shù)的廣泛運(yùn)用,金融科技賦能正在重塑我國(guó)銀行業(yè)傳統(tǒng)的金融服務(wù)模式,它可以幫助銀行克服數(shù)據(jù)采集難的問(wèn)題,有效緩解銀企之間的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題(Gomber等,2018)[7]。此外,金融科技賦能可以為銀行貸前準(zhǔn)入控制、貸中決策支持和貸后輔助管理提供全方位支持(李逸飛等,2022;郭娜等,2023)[8,9]。受此影響,銀行的信貸配置和債權(quán)治理效應(yīng)能否更好地發(fā)揮作用呢?貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是否會(huì)隨之降低呢?為了回答以上問(wèn)題,本文構(gòu)造了以銀行信貸為橋梁的銀行與企業(yè)相匹配的銀行金融科技指數(shù),并基于2012—2022年A股非金融類(lèi)上市公司數(shù)據(jù),實(shí)證探究了銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn),銀行金融科技顯著抑制了貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),并且這種抑制效果在污染企業(yè)和國(guó)有企業(yè)樣本組中更顯著。作用機(jī)制分析發(fā)現(xiàn),銀行金融科技可以通過(guò)降低貸款企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和提高貸款企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量來(lái)抑制貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)高管金融背景在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用,而分析師關(guān)注在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

    相比現(xiàn)有文獻(xiàn),本文的研究貢獻(xiàn)主要有以下兩點(diǎn):第一,首次探究了銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響,豐富了銀行金融科技的經(jīng)濟(jì)后果研究和企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素研究。以往研究主要從公司內(nèi)部治理角度探究信息隱藏行為對(duì)企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響,相比于通過(guò)制度改革等外部因素來(lái)影響企業(yè)內(nèi)部治理以抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),銀行金融科技賦能所帶來(lái)的影響有待深究。第二,從銀行優(yōu)化信貸資源配置效率和發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)視角厘清了銀行金融科技影響貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制。金融科技賦能有助于銀行優(yōu)化信貸資源配置效率和發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng),從而降低了貸款企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)、提高了貸款企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量,有效減少了企業(yè)壞消息的形成和管理層的信息隱藏行為。

    二、文獻(xiàn)綜述

    (一)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)形成及其影響因素研究

    股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是指?jìng)€(gè)股特有收益出現(xiàn)極端負(fù)值的概率,關(guān)于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)形成的研究,早期文獻(xiàn)主要聚焦于市場(chǎng)層面,先后提出了“財(cái)務(wù)杠桿效應(yīng)假說(shuō)” (Pindyck,1984)[10]“波動(dòng)率反饋假說(shuō)”“股價(jià)泡沫假說(shuō)”和“異質(zhì)信念假說(shuō)”(Hong和Stein,2003)[11]。自Jin和Myers(2006)[2]提出“信息隱藏假說(shuō)”后,學(xué)術(shù)界對(duì)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)理認(rèn)知開(kāi)始趨于一致。該理論從企業(yè)普遍存在的委托代理問(wèn)題出發(fā),認(rèn)為公司管理層會(huì)通過(guò)隱藏公司負(fù)面信息的方式維護(hù)自身利益,但是公司不能將這些負(fù)面消息永遠(yuǎn)隱藏,當(dāng)累積的負(fù)面信息達(dá)到公司無(wú)法承載的程度時(shí)會(huì)逐漸暴露并對(duì)市場(chǎng)造成沖擊,加大股價(jià)的波動(dòng)程度從而導(dǎo)致股價(jià)崩盤(pán)(Kothari等,2009)[4]。雖然股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)是多種因素綜合作用的結(jié)果,但是現(xiàn)有研究大都基于委托代理理論和“信息隱藏假說(shuō)”框架展開(kāi),并且可以分為公司內(nèi)部因素和外部因素兩類(lèi)。

    從內(nèi)部影響因素來(lái)看,相關(guān)文獻(xiàn)主要立足于公司治理、管理層特征以及信息披露等角度進(jìn)行考察。比如大股東持股不僅可以發(fā)揮“監(jiān)督效應(yīng)”抑制管理層的代理問(wèn)題,還可以發(fā)揮“更少掏空效應(yīng)”減少對(duì)小股東的利益侵占,這兩個(gè)途徑顯著降低了企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(王化成等,2015)[5];管理層的電話(huà)會(huì)議可以增加企業(yè)自愿性信息披露,這有助于緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱(chēng),從而抑制股價(jià)崩盤(pán)的發(fā)生(曹廷求和張光利,2020)[12]。從外部影響因素來(lái)看,相關(guān)文獻(xiàn)主要立足于資本市場(chǎng)環(huán)境、信息中介以及利益相關(guān)者等角度進(jìn)行考察。如退市監(jiān)管(林樂(lè)和鄭登津,2016)[13]和融券賣(mài)空制度(孟慶斌等,2018)[14]能夠降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),這是因?yàn)楦訃?yán)格的退市監(jiān)管和融券賣(mài)空制度提高了上市公司的信息透明度和公司治理水平;企業(yè)可以通過(guò)披露社會(huì)責(zé)任信息提高信息透明度和社會(huì)聲譽(yù),進(jìn)而有效降低股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(宋獻(xiàn)中等,2017)[15];相反,機(jī)構(gòu)投資者抱團(tuán)會(huì)提高上市公司的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(吳曉暉等,2019)[16]。綜上可知,無(wú)論是何種因素,提高公司信息透明度和減少管理層信息隱藏行為都是抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。

    (二)銀行債權(quán)治理效應(yīng)及金融科技賦能作用

    一般認(rèn)為,銀行債權(quán)可以發(fā)揮財(cái)務(wù)效應(yīng)和治理效應(yīng)的雙重作用。一方面,作為信貸資金的提供者,銀行通過(guò)為企業(yè)提供信貸資金支持而發(fā)揮財(cái)務(wù)杠桿作用,支持企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng),此為財(cái)務(wù)效應(yīng);另一方面,作為企業(yè)最大的債權(quán)人,銀行可以通過(guò)債權(quán)治理作用來(lái)影響公司治理情況和降低企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中的風(fēng)險(xiǎn),此為公司治理效應(yīng)(王滿(mǎn)四和徐朝輝,2020)[17]。然而,現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn),雖然我國(guó)銀行債權(quán)對(duì)企業(yè)的總體影響是積極的,但是起主要作用的是財(cái)務(wù)效應(yīng),以往我國(guó)的銀行貸款并沒(méi)有對(duì)企業(yè)產(chǎn)生顯著的治理效應(yīng)(陸嘉瑋等,2017)[18]。如張亦春(2015)[19]等在探究我國(guó)上市企業(yè)的非效率投資問(wèn)題時(shí),研究發(fā)現(xiàn)“預(yù)算軟約束”導(dǎo)致我國(guó)銀行的債權(quán)治理效果整體上呈現(xiàn)不確定性特征;沈悅和安磊(2022)[20]在探究債務(wù)約束對(duì)企業(yè)“脫實(shí)向虛”的治理效果的研究中發(fā)現(xiàn),債權(quán)治理未能發(fā)揮有效的作用。

    研究發(fā)現(xiàn),金融科技賦能正在改變銀行的信貸資源配置(Cheng和Qu,2020)[21]。一方面,金融科技賦能下,銀行對(duì)“軟信息”的處理能力得以提升。銀行可以通過(guò)大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)獲得更多有價(jià)值的信貸決策信息,從而緩解銀企之間的信息不對(duì)稱(chēng),減少銀行信貸投放中面臨的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn),增強(qiáng)銀行貸前審查與貸后監(jiān)督能力(Sutherland,2018)[22]。金融科技還可以助力銀行經(jīng)營(yíng)范圍突破時(shí)空限制,在重大經(jīng)濟(jì)沖擊中發(fā)揮“穩(wěn)定器”的作用。同時(shí),人工智能技術(shù)帶來(lái)的預(yù)測(cè)能力也有助于提升銀行對(duì)危機(jī)的前瞻性和預(yù)見(jiàn)性,從而顯著增強(qiáng)商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)不確定性的能力(高昊宇等,2022)[23]。另一方面,金融科技為銀行貸前準(zhǔn)入控制、貸中決策支持和貸后輔助管理提供全方位支持,幫助銀行更有效地進(jìn)行企業(yè)資信評(píng)估及償債能力評(píng)價(jià),從而有利于推動(dòng)銀行貸款模式從“重抵押輕信用”向“重信用輕抵押”轉(zhuǎn)變。金融科技也可以在長(zhǎng)尾客戶(hù)覆蓋方面發(fā)揮顯著賦能作用,不僅能夠彌補(bǔ)銀行原本在信貸業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)控制方面的不足,還能壓縮銀行與客戶(hù)之間的時(shí)空距離,從而有助于銀行吸收流動(dòng)性負(fù)債并將其有效地轉(zhuǎn)換為非流動(dòng)性資產(chǎn),提升自身服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的能力(宋科等,2023)[24]。

    綜上所述,現(xiàn)有關(guān)于如何抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的研究大多集中在公司治理、管理層特征以及信息披露等角度,雖然關(guān)于影響因素的拓展研究已經(jīng)十分豐富,但是鮮有學(xué)者關(guān)注金融科技賦能作用下的銀行信貸如何影響企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。尤其是在現(xiàn)有研究認(rèn)為以往我國(guó)銀行信貸并沒(méi)有對(duì)企業(yè)產(chǎn)生顯著的治理效應(yīng)的研究背景下,探究銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響具有重要的意義。

    三、理論分析與研究假設(shè)

    (一)銀行金融科技與貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)

    金融科技改變了銀行傳統(tǒng)的經(jīng)營(yíng)模式、管理模式和生產(chǎn)模式,顯著地提升了傳統(tǒng)銀行的信息甄別能力(戚聿東和肖旭,2020)[25]。受此影響,銀行信貸資源配置效率和債權(quán)治理效應(yīng)將會(huì)顯著改善,這為降低貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)提供了可能。一方面,以人工智能和大數(shù)據(jù)為代表的金融科技可以通過(guò)挖掘數(shù)據(jù)中的非線(xiàn)性關(guān)系(Fuster等,2019)[26]和準(zhǔn)確把握企業(yè)基本面信息(Goldstein等,2019)[27]的方式對(duì)貸款企業(yè)進(jìn)行全方位的評(píng)級(jí),進(jìn)而幫助銀行識(shí)別出潛在的貸款客戶(hù),這有助于銀行提高信貸資源配置效率;另一方面,以移動(dòng)支付、數(shù)字營(yíng)銷(xiāo)和智能投顧等為代表的金融科技應(yīng)用已經(jīng)沉浸到企業(yè)全部的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中,有效打通了銀行與企業(yè)之間信息溝通的鏈條,幫助銀行更好地掌握企業(yè)的信息,這為銀行貸前準(zhǔn)入控制、貸中決策支持和貸后輔助管理提供了全方位支持,從而有助于銀行完善債務(wù)契約和發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)(Cheng和Qu,2020)[21]?;诖?,銀行金融科技可以顯著提高貸款企業(yè)的信貸可得性,優(yōu)化貸款企業(yè)的債務(wù)期限結(jié)構(gòu),減少貸款企業(yè)的短債長(zhǎng)用(李逸飛等,2022)[8],抑制貸款企業(yè)的金融化(李真等,2023)[28]和信息隱藏行為(莊旭東等,2023)[29]。由此,本文認(rèn)為銀行金融科技不僅可以通過(guò)優(yōu)化信貸資源配置效率來(lái)提高貸款企業(yè)應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力,而且可以通過(guò)更好地發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)來(lái)抑制貸款企業(yè)管理層的信息隱藏行為?;谝陨戏治?,本文提出如下研究假設(shè):

    H1:銀行金融科技可以顯著抑制貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    (二)銀行金融科技影響貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制

    從現(xiàn)有研究來(lái)看,債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的提高不僅會(huì)威脅企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng),而且會(huì)通過(guò)傳染效應(yīng)惡化市場(chǎng)投資者的預(yù)期,誘發(fā)債權(quán)人收緊信用條款、催討債務(wù)等連鎖反應(yīng),從而形成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。此外,根據(jù)“信息隱藏假說(shuō)”,管理層為了實(shí)現(xiàn)自身利益最大化,傾向于在財(cái)務(wù)報(bào)表等信息披露中暫時(shí)隱藏“壞消息”而加速披露“好消息”,從而達(dá)到粉飾盈余和提高股價(jià)的效果,但是當(dāng)“壞消息”在公司內(nèi)部不斷累積到一定程度后,最終會(huì)被集中釋放,彼時(shí)將會(huì)產(chǎn)生股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(Jin和Myers,2006)[2]。由此可見(jiàn),降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和減少管理層信息隱藏行為是抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵。理論上,銀行金融科技可以通過(guò)以上兩條途徑來(lái)抑制貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    一方面,銀行金融科技可以通過(guò)優(yōu)化信貸資源配置效率和發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)來(lái)降低貸款企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn),從而抑制貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。首先,通過(guò)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù),銀行可以建立更科學(xué)、更智能的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,對(duì)貸款企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別和量化,提高風(fēng)險(xiǎn)管理的準(zhǔn)確性和效率(郭娜和張駿,2024)[30]。其次,金融科技提供的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)能夠及時(shí)收集和分析企業(yè)的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、行業(yè)趨勢(shì)、市場(chǎng)環(huán)境等多維度信息,捕捉企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的變化和潛在風(fēng)險(xiǎn)信號(hào),使銀行能夠迅速響應(yīng)并采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)管理措施(陳東暉,2024)[31]。最后,金融科技賦能有效縮短了銀企之間的時(shí)空距離,降低了銀行信息搜尋成本,強(qiáng)化了銀行對(duì)信貸資金的有效監(jiān)控,從而提高了企業(yè)信貸資金的可獲得性,降低了企業(yè)因融資約束而導(dǎo)致的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)中斷、債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)(李逸飛等,2022)[8]。

    另一方面,銀行金融科技可以通過(guò)優(yōu)化信貸資源配置效率和發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng)來(lái)提高貸款企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量,從而抑制貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。首先,以大數(shù)據(jù)和人工智能為依托的金融科技有效提高了銀行信貸識(shí)別效率,破解了信貸管理瓶頸(Goldstein等,2019)[27],銀行會(huì)通過(guò)增加長(zhǎng)期貸款的方式為企業(yè)提供穩(wěn)定持續(xù)的信貸資金支持(李逸飛等,2022)[8],受此影響,企業(yè)通過(guò)盈余管理來(lái)獲得銀行信貸的動(dòng)機(jī)將會(huì)減少。其次,在金融科技賦能作用下,銀行逐步實(shí)現(xiàn)了對(duì)貸款企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)的實(shí)時(shí)監(jiān)控,這有助于銀行提高債務(wù)契約的完備性,并且保障了“控制權(quán)轉(zhuǎn)移”機(jī)制能夠及時(shí)發(fā)揮作用(Goldstein等,2019)[27]。最后,由于長(zhǎng)期貸款更能夠緩解企業(yè)融資約束和發(fā)揮財(cái)務(wù)杠桿作用,所以對(duì)于企業(yè)而言,長(zhǎng)期債務(wù)違約面臨的控制權(quán)轉(zhuǎn)移和斷貸威脅更大,這極大地增加了管理層的“損失厭惡”心理,促使管理層提高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性,讓“壞消息”更及時(shí)地反映在會(huì)計(jì)盈余中(趙剛等,2014)[32]?;谝陨戏治?,本文提出如下研究假設(shè):

    H2:銀行金融科技可以降低貸款企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和提高貸款企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量,從而顯著抑制了貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    (三)高管金融背景和分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)作用

    銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用效果可能受到企業(yè)內(nèi)部特征和外部信息環(huán)境等因素的影響。從現(xiàn)有研究看,高管金融背景有助于企業(yè)緩解債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)(杜勇等,2019)[33];分析師關(guān)注可以發(fā)揮外部監(jiān)督作用提高企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(林晚發(fā)等,2023)[34]。因此,高管金融背景和分析師關(guān)注對(duì)銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響可能存在調(diào)節(jié)效應(yīng)。具體地,一方面,具有金融背景的高管可以借助其專(zhuān)業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),在企業(yè)投融資、公司治理和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面發(fā)揮重要作用,從而有助于降低企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn),這會(huì)在一定程度上削弱銀行金融科技降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的作用效果(杜勇等,2019)[33]。因此,對(duì)于那些擁有金融背景高管的企業(yè)而言,銀行金融科技降低其股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用效果將會(huì)大打折扣。另一方面,從監(jiān)督治理效應(yīng)看,分析師關(guān)注可以有效抑制管理層的消息隱藏行為,從而提高企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量,緩解企業(yè)與外部投資者之間的信息不對(duì)稱(chēng)。因此,分析師關(guān)注可以與銀行債權(quán)治理發(fā)揮“協(xié)同效應(yīng)”,共同降低貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)(趙子銥等,2024)[35]?;谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦卵芯考僭O(shè):

    H3:企業(yè)高管金融背景在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用,分析師關(guān)注在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

    四、研究設(shè)計(jì)

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源與數(shù)據(jù)處理

    基于2012—2022年滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù),本文對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理:(1)剔除金融類(lèi)上市公司樣本;(2)剔除所有ST、*ST類(lèi)上市公司樣本;(3)剔除了主要變量缺失嚴(yán)重的公司樣本;(4)對(duì)主要連續(xù)變量在1%和99%的水平上進(jìn)行縮尾處理(Winsorize)。除了企業(yè)ESG表現(xiàn)數(shù)據(jù)來(lái)源于萬(wàn)得數(shù)據(jù)庫(kù)外,其他變量數(shù)據(jù)均來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

    銀行層面的金融科技水平主要通過(guò)媒體報(bào)道對(duì)銀行金融科技應(yīng)用相關(guān)信息的關(guān)注度來(lái)衡量(Wang等,2021)[36]。一般來(lái)說(shuō),關(guān)于特定主題的新聞報(bào)道數(shù)量在很大程度上反映了這一主題的發(fā)展?fàn)顩r,在互聯(lián)網(wǎng)媒體時(shí)代,通過(guò)百度新聞高級(jí)檢索金融科技(FinTech)相關(guān)關(guān)鍵詞及其數(shù)量來(lái)度量銀行層面的金融科技具有可操作性強(qiáng)、準(zhǔn)確度高的優(yōu)勢(shì)(Askitas和Zimmermann,2015)[37]。首先,在銀行金融科技特征詞的確定上,本文不僅參考了一系列以銀行金融科技為主題的經(jīng)典文獻(xiàn)(Wang等,2021)[36],還參考了《金融科技(FinTech)發(fā)展規(guī)劃(2019—2021年)》《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022—2025年)》以及歷年《金融科技藍(lán)皮書(shū):中國(guó)金融科技發(fā)展報(bào)告》,分別從學(xué)術(shù)界和業(yè)界歸納整理出有關(guān)銀行金融科技應(yīng)用的特定關(guān)鍵詞;其次,在建立金融科技關(guān)鍵詞詞庫(kù)時(shí)界分了“底層技術(shù)”與“應(yīng)用場(chǎng)景”兩個(gè)層面,其中“應(yīng)用場(chǎng)景”層面又包括“智能營(yíng)銷(xiāo)”“風(fēng)險(xiǎn)防控”以及“運(yùn)營(yíng)管理”三個(gè)關(guān)鍵維度,共選取了與銀行金融科技相關(guān)的32個(gè)關(guān)鍵詞;最后,以文本挖掘法為基礎(chǔ),綜合運(yùn)用Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)、詞頻分析和綜合指數(shù)法等技術(shù)手段構(gòu)建銀行層面的金融科技發(fā)展指數(shù)(fintech)。具體的金融科技關(guān)鍵詞選取情況如表1所示。

    (二)模型構(gòu)建

    為了檢驗(yàn)銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響,本文構(gòu)建了雙向固定效應(yīng)模型:

    [NCSKEWi,t=α0+β1Bfintechi,t+k=1kδkControli,t+μt+δi+εi,t] (1)

    其中,[NCSKEWi,t]是貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),[Bfintechi,t]是企業(yè)對(duì)應(yīng)的銀行金融科技水平,[Controli,t]是一系列控制變量,[μi]為個(gè)體固定效應(yīng),[δi]為時(shí)間固定效應(yīng),[εi,t]為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

    (三)主要變量

    1.被解釋變量:股票負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)和股價(jià)波動(dòng)率(DUVOL)。參考Hutton等(2008)[3]、曹廷求和張光利(2020)[12]的研究,首先,利用股票的周收益率數(shù)據(jù)分年度進(jìn)行回歸,計(jì)算上市公司的周股票收益率:

    [ri,t=ai+β1rm,t-2+β2rm,t-1+β3rm,t+β4rm,t+1+β5rm,t+2+εi,t]" " (2)

    其次,利用回歸殘差[εi,t]計(jì)算個(gè)股特定周收益率[Wi,t=ln(1+εi,t)]。

    最后,根據(jù)式(3)和式(4)計(jì)算股票負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)和股價(jià)波動(dòng)率。二者的數(shù)值越大,表示股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)越高。

    [NCSKEWi,t=n(n-1)32w3i,t(n-1)(n-2)(w2i,t)32]" "(3)

    [DUVOLi,t=log(nu-1)Downw2i,t(nd-1)upw2i,t]" " "(4)

    在式(2)中,[ri,t]為公司[i]在第[t]周考慮現(xiàn)金紅利再投資的周股票收益率,[rm,t]為第[t]周經(jīng)流通市值加權(quán)的市場(chǎng)平均收益率,并在回歸模型中加入[rm,t]的滯后項(xiàng)和超前項(xiàng)調(diào)整股價(jià)變動(dòng)非同步性問(wèn)題;在式(3)和式(4)中,[n]為每只股票的年交易周數(shù),[nu(nd)]表示股票周特有收益[wi,t]大于(小于)年平均收益率[w1]的周數(shù)。

    2. 解釋變量:銀行金融科技指標(biāo)(BFintech)。參考張金清等(2022)[38]的研究方式,以企業(yè)每年在各大銀行的貸款金額為權(quán)重,將企業(yè)各個(gè)貸款銀行的金融科技指標(biāo)進(jìn)行加權(quán),合成企業(yè)對(duì)應(yīng)的銀行金融科技指標(biāo)(BFintech)。具體定義如下:

    [Bfintechi,t=n-1Nfintechint×Lsizei,n,tSum_Lsizei,t]" " (5)

    其中,[Bfintechi,t]是企業(yè)[i]在[t]期對(duì)應(yīng)的合成的銀行金融科技指標(biāo),[fintechi,t]表示企業(yè)[i]在[t]期對(duì)應(yīng)銀行[n]的銀行金融科技指數(shù),[Lsizei,t]t表示企業(yè)[i]在[t]期在銀行[n]的貸款規(guī)模,[Sum_Lsizei,t]表示企業(yè)[i]在[t]期在所有銀行的貸款總和。

    3. 控制變量。基于股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響因素,本文參考崔學(xué)剛等(2019)[39]的研究,添加如下控制變量:企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、固定資產(chǎn)(FIXED)、上市年齡(Age)、資產(chǎn)回報(bào)率(ROA)、機(jī)構(gòu)投資者(Inst)、股權(quán)制衡度(EBD)、獨(dú)立董事占比(ID)、兩職合一(DUAL)和四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所(Big4)。主要變量的定義及說(shuō)明見(jiàn)表2。

    (四)描述性統(tǒng)計(jì)

    表3報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果??梢钥吹?,股票負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)的均值是-0.480,標(biāo)準(zhǔn)差是0.761,最小值和最大值分別為-2.792 和 1.684;股價(jià)波動(dòng)率的均值是-0.262,標(biāo)準(zhǔn)差是0.496,最小值和最大值分別為-2.385 和 2.347,以上說(shuō)明各企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)差異較大,這與已有研究基本一致(崔學(xué)剛等,2019)[39]。銀行金融科技指標(biāo)的均值為0.032,標(biāo)準(zhǔn)差是0.827,最小值和最大值分別為-2.618和2.057,說(shuō)明不同企業(yè)不同年份受銀行金融科技影響的差異較大,這為本文的實(shí)證檢驗(yàn)提供了研究空間。其他控制變量的分布特征與前期文獻(xiàn)基本相符。

    五、實(shí)證檢驗(yàn)及其分析

    (一)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

    表4報(bào)告了銀行金融科技影響貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果。其中,第(1)列是沒(méi)有添加控制變量的回歸結(jié)果,銀行金融科技指標(biāo)的系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù);第(2)列和第(3)列是依次加入控制變量后的回歸結(jié)果,銀行金融科技指標(biāo)的系數(shù)均在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)。實(shí)證結(jié)果表明本文構(gòu)建的銀行金融科技指標(biāo)與企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)。在經(jīng)濟(jì)意義上,以第(3)列為例,考慮到股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的均值為-0.480,銀行金融科技水平每提高 1個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差,企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)相較于均值而言會(huì)降低約0.0731(即 -0.0424×0.827/-0.480=0.0731)。以上回歸結(jié)果驗(yàn)證了研究假說(shuō)H1,即銀行金融科技顯著抑制了貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    (二)內(nèi)生性問(wèn)題

    為提高研究結(jié)論的可靠性,本文利用工具變量法來(lái)緩解基準(zhǔn)回歸模型中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題。具體地,本文分別以同一省份和行業(yè)的企業(yè)在同一年份的銀行金融科技均值(IV1)和各企業(yè)所在地與杭州的球面距離(IV2)作為工具變量。實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),本文選擇的兩個(gè)工具變量不存在“識(shí)別不足”和“弱工具變量”問(wèn)題。

    表5報(bào)告了兩階段最小二乘法回歸結(jié)果。第(1)列和第(3)列為第一階段的回歸結(jié)果,IV的系數(shù)分別在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正和在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù),前者說(shuō)明單個(gè)企業(yè)受到的銀行金融科技影響與同一省份和行業(yè)的企業(yè)受到的銀行金融科技影響趨同;后者說(shuō)明企業(yè)所在地距離杭州越遠(yuǎn),企業(yè)受到金融科技發(fā)展水平的影響越小。第(2)列和第(4)列為第二階段的回歸結(jié)果,銀行金融科技的系數(shù)分別在1%和5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù),這與基準(zhǔn)回歸結(jié)果趨于一致,說(shuō)明在糾正了潛在的內(nèi)生性偏差后,銀行金融科技和貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系仍保持不變。

    (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

    1. 替換解釋變量和被解釋變量。一方面,進(jìn)一步以解釋變量的滯后一期(L.BFintech)作為解釋變量來(lái)緩解內(nèi)生性問(wèn)題。表6第(1)列結(jié)果顯示,解釋變量滯后一期的系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)。另一方面,以股價(jià)波動(dòng)率代替股票負(fù)收益率偏態(tài)系數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第(2)列結(jié)果顯示,銀行金融科技的系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù)。以上回歸結(jié)果表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果是可靠的,即銀行金融科技降低了貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    2. 控制城市和行業(yè)固定效應(yīng)。為了減少遺漏變量偏誤,考慮地區(qū)差異和行業(yè)特征的影響,在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步補(bǔ)充城市固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)。表7第(1)—(3)列分別報(bào)告了補(bǔ)充城市固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)、行業(yè)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)交乘項(xiàng)的回歸結(jié)果,銀行金融科技的系數(shù)均在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù),且絕對(duì)值與基準(zhǔn)回歸結(jié)果絕對(duì)值接近。

    六、進(jìn)一步研究

    (一)作用機(jī)制檢驗(yàn)

    為了驗(yàn)證債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程中的中介作用,本文參考江艇(2022)[40]的做法,建立模型(6),已有文獻(xiàn)證實(shí)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量顯著影響企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),如λ顯著且符號(hào)符合預(yù)期,則說(shuō)明銀行金融科技能夠通過(guò)降低貸款企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和提高貸款企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。在此基礎(chǔ)上,本文還將借鑒嚴(yán)兵等(2024)[41]的做法,通過(guò)補(bǔ)充異質(zhì)性分析的方式進(jìn)行情景檢驗(yàn),從側(cè)面證明信貸違約風(fēng)險(xiǎn)和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程中發(fā)揮的中介作用。

    [DDi,t/AIQi,t=α0+λBFintechi,t+k=1kδkControli,t+μt+σt+εi,t] (6)

    式(6)中,[DD]為企業(yè)信貸違約距離,[AIQ]為企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量,其余變量同式(1)。機(jī)制變量的構(gòu)建方法如下。

    一是債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)(DD)。以MertonDD模型計(jì)算企業(yè)違約距離,該距離越大,企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越小。具體步驟如下:(1)選定一個(gè)預(yù)測(cè)范圍T,并度量公司的債務(wù)賬面價(jià)值 F;(2)得到公司無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率;(3)采用 Matlab 軟件求解公司資產(chǎn)價(jià)值V及其波動(dòng)率σV;(4)基于模型(7)計(jì)算違約距離 DD。

    [DD=lnVF+r-1/2σ2VTσVT]" " "(7)

    二是會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AIQ)。以深交所、滬交所披露的公司信息披露工作考核結(jié)果為基礎(chǔ),將公司信息披露質(zhì)量從高到低劃分為A,B,C,D四個(gè)等級(jí)(即優(yōu)秀、良好、及格和不及格),依次賦值為4、3、2和1,數(shù)值越大,公司信息披露質(zhì)量越高,公司透明度越高。

    表8第(1)列報(bào)告了銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響,銀行金融科技的系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正,說(shuō)明銀行金融科技顯著增加了貸款企業(yè)的債務(wù)違約距離,即銀行金融科技可以降低貸款企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步地,由于已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)污染企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)更大(李楠等,2024)[42],一個(gè)合理的推測(cè)是:銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用在污染企業(yè)樣本組中更顯著。表8第(2)列和第(3)列報(bào)告了異質(zhì)性分組回歸結(jié)果,即銀行金融科技可以在1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著抑制污染企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),但是并不能顯著抑制非污染企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此,本文的解釋是:金融科技通過(guò)大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等技術(shù)手段,能夠收集和分析大量企業(yè)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù),包括財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、環(huán)境績(jī)效等,有助于金融機(jī)構(gòu)更準(zhǔn)確地評(píng)估污染企業(yè)的信用風(fēng)險(xiǎn),受此影響,“斷貸威脅”和“控制權(quán)轉(zhuǎn)移”機(jī)制將會(huì)真正發(fā)揮作用,有助于銀行在“事后”充分發(fā)揮監(jiān)督治理作用,有效地降低了污染企業(yè)的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而抑制其股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    表9第(1)列報(bào)告了銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響,銀行金融科技的系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正,這說(shuō)明銀行金融科技顯著提高了貸款企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。進(jìn)一步地,由于已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)國(guó)有企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較差(褚劍,2024;綦好東等,2024)[43,44],一個(gè)合理的推測(cè)是:銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的作用效果在國(guó)有企業(yè)樣本組中更顯著。表9第(2)列和第(3)列報(bào)告了異質(zhì)性分組回歸結(jié)果,即銀行金融科技可以在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著抑制國(guó)有企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),但是并不能顯著抑制民營(yíng)企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)此,本文的解釋是:一般來(lái)說(shuō),國(guó)有企業(yè)的第一類(lèi)代理成本更為嚴(yán)重。由于缺乏對(duì)管理層的監(jiān)督,國(guó)有企業(yè)的壞消息隱藏行為可能更多。金融科技賦能有助于銀行發(fā)揮債權(quán)治理效應(yīng),可以有效彌補(bǔ)國(guó)有企業(yè)中股東對(duì)管理層的監(jiān)督空白,從而減少管理層的壞消息隱藏行為,抑制股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    (二)調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

    為了驗(yàn)證假設(shè)H3,本文構(gòu)造如下模型:

    [NCSKEWi,t=α0+β1BFintechi,t+β2BFintechi,t×Fini,t/Analysti,t+k=1kδkControli,t+μt+σt+εi,t] (8)

    式(8)在模型(1)的基礎(chǔ)上補(bǔ)充了銀行金融科技與金融背景高管(Fin)和分析師關(guān)注度(Analyst)的交互項(xiàng)Bfintech×Fin和Bfintech×Analyst,其余變量同式(1)。其中,參考李卓松(2018)[45]的研究,根據(jù)企業(yè)董監(jiān)高中是否有金融機(jī)構(gòu)從業(yè)經(jīng)歷人員設(shè)置金融背景高管虛擬變量,若存在則記為1,反之則記為0;參考伊志宏等(2019)[46]的研究,以一年內(nèi)對(duì)該公司進(jìn)行跟蹤分析的分析師(團(tuán)隊(duì))數(shù)量衡量企業(yè)分析師關(guān)注度,該數(shù)值越大,表示資本市場(chǎng)對(duì)該企業(yè)的關(guān)注度越高。

    表10報(bào)告了調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)的回歸結(jié)果。其中第(1)列顯示,交互項(xiàng)BFintech×Fin的系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正,這說(shuō)明企業(yè)高管金融背景在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮了顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。第(2)列顯示,交互項(xiàng)BFintech×Analyst的系數(shù)在5%統(tǒng)計(jì)水平上顯著為負(fù),這說(shuō)明分析師關(guān)注在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮了顯著的正向調(diào)節(jié)作用。以上回歸結(jié)果驗(yàn)證了研究假設(shè)H3。

    七、研究結(jié)論與啟示

    以2012—2022年A股非金融類(lèi)上市公司為樣本,本文探究了銀行金融科技對(duì)貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的影響及作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn);(1)銀行金融科技顯著抑制了貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn),并且這種抑制效果在污染企業(yè)和國(guó)有企業(yè)中更顯著。(2)銀行金融科技可以通過(guò)降低貸款企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)和提高貸款企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的途徑來(lái)抑制貸款企業(yè)的股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。(3)企業(yè)高管金融背景在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用,分析師關(guān)注在銀行金融科技抑制貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中發(fā)揮正向調(diào)節(jié)作用。

    基于以上研究結(jié)論,本文提出如下政策啟示:

    第一,銀行應(yīng)該進(jìn)一步提升金融科技水平,當(dāng)好服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主力軍和維護(hù)金融穩(wěn)定的“壓艙石”。銀行應(yīng)該以深化金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為目標(biāo),注重金融創(chuàng)新的科技驅(qū)動(dòng)和數(shù)據(jù)賦能,通過(guò)完善債務(wù)契約等途徑提升自身的債權(quán)人地位,完善債權(quán)治理機(jī)制,有效遏制管理層的機(jī)會(huì)主義行為,從而降低貸款企業(yè)股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    第二,企業(yè)應(yīng)該著力降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn),并提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。一方面,企業(yè)應(yīng)該主動(dòng)和銀行等債權(quán)人交流,減少銀企之間的信息不對(duì)稱(chēng),通過(guò)溝通協(xié)作有效降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。另一方面,管理層應(yīng)該積極提高企業(yè)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性,讓“壞消息”更及時(shí)地反映在會(huì)計(jì)盈余中,以避免“壞消息”的長(zhǎng)期積累而形成股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

    第三,投資者應(yīng)該發(fā)揮外部監(jiān)督治理效應(yīng),協(xié)助抑制企業(yè)的“壞消息”隱藏行為。投資者可以利用分析師更易搜尋并運(yùn)用專(zhuān)業(yè)知識(shí)解讀企業(yè)各類(lèi)信息的優(yōu)勢(shì),主動(dòng)關(guān)注企業(yè)信息披露情況和分析師研究報(bào)告,充分發(fā)揮外部監(jiān)督治理效應(yīng),構(gòu)建債權(quán)治理和投資者外部監(jiān)督的協(xié)同治理模式,共同抑制企業(yè)的“壞消息”隱藏行為,防范股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)。

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