葉志鋒　李婧　翟虎林

摘要：銀行信貸人員能否識別會計信息質(zhì)量取決于他們的意愿和技術(shù)。在獲得了有意愿識別私營企業(yè)會計信息質(zhì)量的基礎(chǔ)上，檢驗信貸人員的識別技術(shù)問題。以2004—2012年中國A股私營上市公司為樣本，研究發(fā)現(xiàn)：對于簡單的會計信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員有識別技術(shù)；對于復(fù)雜的會計信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員缺乏識別技術(shù)。建議銀行信貸人員應(yīng)加強自身的專業(yè)素質(zhì)，掌握更復(fù)雜的企業(yè)會計信息質(zhì)量的識別技術(shù)，以降低信貸風(fēng)險，提高信貸資源配置效率。

關(guān)鍵詞：信貸人員；會計信息質(zhì)量；識別技術(shù)；貨幣政策緊縮時期

文章編號：2095-5960（2014）03-0067-07；中圖分類號：F230.9；文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

一、引言

在我國，由于資本市場不夠發(fā)達(dá)，銀行貸款成為企業(yè)外部融資的一種最重要方式。在能夠獲得的所有財務(wù)與非財務(wù)信息中，會計信息綜合反映了企業(yè)的財務(wù)狀況和經(jīng)營成果，是信貸人員評價企業(yè)償債能力的重要信息，有助于降低債務(wù)契約的監(jiān)督成本和執(zhí)行成本。[1]盈余質(zhì)量是會計信息質(zhì)量的核心內(nèi)容，一直是學(xué)術(shù)界的研究熱點。在我國資本市場，普遍存在上市公司盈余管理的現(xiàn)象。會計信息可以降低信貸決策中信息不對稱程度，但是信貸決策有用性在所有權(quán)制度層面被削弱，主要源于企業(yè)與銀行均為政府終極所有時銀行監(jiān)督缺位。[2]公有企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)降低了會計信息對貸款行為的影響，降低了銀行信貸人員在信貸決策時識別盈余質(zhì)量的意愿。[3]因此我們認(rèn)為，有必要區(qū)分銀行信貸人員愿不愿意識別和能不能夠識別企業(yè)盈余質(zhì)量。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

Watts和Zimmerman[4]針對會計政策選擇和盈余管理動機進(jìn)行了理論分析，提出著名的三大假設(shè)：分紅計劃假設(shè)、債務(wù)契約假設(shè)和政治成本假設(shè)，后人基于此，延續(xù)并拓展了盈余管理的研究。袁克利[5]認(rèn)為盈余質(zhì)量反映了盈余信息滿足不同利益相關(guān)者制定決策時信息需求的能力，它是一個相對的概念，不同利益相關(guān)者對盈余質(zhì)量的要求不同。

盈余質(zhì)量受許多因素的影響，Dechow等[6]將這些影響因素歸結(jié)為六類：（1）公司特征；（2）財務(wù)報告實踐；（3）治理與控制；（4）外部審計；（5）資本市場動機；（6）其他外部因素。其中，管理層薪酬、資本市場動機等驅(qū)動了企業(yè)盈余管理；董事會獨立性、外部審計等抑制了盈余管理行為。

楊繼偉等[7]總結(jié)了國外學(xué)者關(guān)于債權(quán)治理對盈余質(zhì)量影響的兩種假說：債務(wù)契約假說（即債務(wù)契約導(dǎo)致的盈余管理動機降低了企業(yè)的盈余質(zhì)量）和積極監(jiān)督假說（即債權(quán)人有動機且有能力監(jiān)督債務(wù)人的盈余管理行為，可以有效改善盈余質(zhì)量），并認(rèn)為這兩個假說并不矛盾。我國學(xué)者的研究大多支持債務(wù)契約假說[8][9]。孫紅、朱凱[10]在研究所有權(quán)性質(zhì)對盈余質(zhì)量和銀行貸款定價的影響時發(fā)現(xiàn)與國有企業(yè)相比，民營企業(yè)的線下項目（盈余管理的體現(xiàn)）對銀行貸款定價產(chǎn)生負(fù)面影響，線下項目越大，貸款利率越高。

一般地，企業(yè)進(jìn)行盈余管理的途徑主要包括線下項目和應(yīng)計項目兩種渠道。因此可以將識別企業(yè)盈余質(zhì)量的方法分為簡單的線下項目檢驗法和復(fù)雜的構(gòu)建模型識別法。吳德軍、唐國平[11]對線下項目的定義是非經(jīng)常性損益項目，主要由已實現(xiàn)的利得和損失構(gòu)成，如營業(yè)外收支等。劉文達(dá)等[12]將復(fù)雜的構(gòu)建模型識別法主要分為三類：應(yīng)計利潤分離法、特定應(yīng)計利潤法和分步檢測法。夏立軍[13]將應(yīng)計利潤分離法的計量模型分為五種：Jones模型、修正Jones模型、行業(yè)模型、截面Jones模型和截面修正Jones模型。吳德軍、唐國平[11] 實證發(fā)現(xiàn)，沒有一個模型能夠完全揭示盈余管理；考慮業(yè)績影響的修正Jones模型和考慮業(yè)績影響的Jones模型較好。由于應(yīng)計利潤分離法能夠應(yīng)用于關(guān)于盈余管理研究的不同領(lǐng)域[13]，目前在我國的實證研究中應(yīng)用最為廣泛[7][14][15][16][17]。

（二）研究假設(shè)

信貸人員能否識別會計信息質(zhì)量取決于他們的意愿和技術(shù)，即愿不愿意識別和有沒有能力識別。在獲得了銀行信貸人員有意愿識別私營企業(yè)的會計信息質(zhì)量這個結(jié)論后，對于檢驗會計信息質(zhì)量的識別技術(shù)而言，我們選擇貨幣政策緊縮時期，信貸人員受到外生條件變化的“沖擊”，而且方向明確，這就相當(dāng)于控制了識別意愿這一因素，給了我們一個觀察信貸人員是否正確運用會計信息（技術(shù)問題）的天然機會。那么考察信貸人員在貨幣政策緊縮時期的授信情況，就近似于單獨檢驗識別會計信息質(zhì)量的技術(shù)問題。

貨幣政策是政府干預(yù)和調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟的重要工具。央行通過設(shè)定最終目標(biāo)，調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量、利率等中介目標(biāo)變量對宏觀經(jīng)濟以及微觀企業(yè)主體行為進(jìn)行調(diào)整，并最終影響社會的總產(chǎn)出。貨幣政策由寬松變?yōu)榫o縮使得企業(yè)面臨的信息環(huán)境不確定性增加，商業(yè)銀行的信貸額度大幅減少，那么銀行信貸人員在作出信貸決策時就會更加謹(jǐn)慎地判斷企業(yè)未來的償債能力，此時不僅會更加關(guān)注企業(yè)提供的會計信息，更會盡可能識別企業(yè)的會計信息質(zhì)量。

我們認(rèn)為中國銀行業(yè)經(jīng)過多年的商業(yè)化改革，信貸人員已有一定程度的會計信息質(zhì)量的識別技術(shù)，但政府干預(yù)、過度依賴擔(dān)保抵押等因素限制了信貸人員提高技術(shù)的動力。對于非經(jīng)常性損益這樣的簡單衡量指標(biāo)，銀行信貸人員應(yīng)該關(guān)注并較容易獲取，因為上市公司的會計造假丑聞多與之有關(guān)，財政部與證監(jiān)會數(shù)次出臺或修訂規(guī)則進(jìn)行規(guī)范，2003年上市公司年報中有專門的信息披露。對于操控性應(yīng)計利潤這樣的復(fù)雜衡量指標(biāo)，銀行信貸人員不一定能夠獲取，因為其原理較難理解且存在爭議、需要借助回歸技術(shù)進(jìn)行大樣本計算等。通過以上分析，提出如下假設(shè)：

H1：銀行信貸人員有識別簡單會計信息質(zhì)量的技術(shù)，具體表現(xiàn)在貨幣政策緊縮時期，非經(jīng)常性損益這樣的會計利潤無益于私營企業(yè)獲得銀行借款。

H2：銀行信貸人員缺乏識別復(fù)雜會計信息質(zhì)量的技術(shù)，具體表現(xiàn)在貨幣政策緊縮時期，扣除非經(jīng)常性損益后的操控性應(yīng)計利潤仍有利于私營企業(yè)獲得銀行借款。

三、研究設(shè)計與研究樣本

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

我們選擇2004—2012年度中國A股私營上市公司所獲得的銀行借款數(shù)量進(jìn)行分析。在樣本選擇的過程中，我們首先剔除了所有金融類上市公司，因為它們所適用的會計準(zhǔn)則有別于其他公司。其次，剔除了ST公司與非標(biāo)準(zhǔn)審計意見公司，因為這些公司的會計信息質(zhì)量基本上都低于普通公司，信貸人員不需要使用識別技術(shù)就可以判斷ST公司的會計信息質(zhì)量較差。最后剔除了其他相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本。最終剩余5168個研究樣本。

我們參考饒品貴、姜國華（2013）將2004、2006、2007、2010年作為貨幣政策緊縮時期，共有樣本2162個，其余年度作為貨幣政策穩(wěn)健時期，共有樣本3006個。在數(shù)據(jù)處理過程中，我們區(qū)分貨幣政策緊縮時期與貨幣政策穩(wěn)健時期進(jìn)行。通過比較不同時期的不同會計信息質(zhì)量指標(biāo)對銀行借款的影響，以鮮明地體現(xiàn)銀行信貸人員識別會計信息質(zhì)量的技術(shù)。

本文的財務(wù)數(shù)據(jù)與審計意見類型來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，最終控制人類型來自色諾芬數(shù)據(jù)庫，對于某些公司缺失非經(jīng)常性損益的個別年度我們通過查找年報摘要進(jìn)行了補充，財務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)是依據(jù)財務(wù)數(shù)據(jù)計算得到的。

本文使用以下模型來檢驗提出的假設(shè)：

（二）變量定義

1.被解釋變量

我們用取得借款收到的現(xiàn)金（CASH）來作為衡量企業(yè)獲得的銀行借款數(shù)量。

2.解釋變量

對于簡單識別技術(shù)，X是私營企業(yè)的非經(jīng)常性損益（EPL）；對于復(fù)雜識別技術(shù)，X等于扣除非經(jīng)常性損益的操控性應(yīng)計利潤（DAX）。我們參考魏濤等（2007）文獻(xiàn)，使用修正Jones模型計算扣除非經(jīng)常性損益的操控性應(yīng)計利潤的步驟如下：

ETA是公司i的總應(yīng)計利潤，等于公司i扣除非經(jīng)常性損益之后的凈利潤，減去經(jīng)營活動現(xiàn)金流量凈額CFO；A為上年末資產(chǎn)總額；△REV為公司i當(dāng)期主營業(yè)務(wù)收入和上期主營業(yè)務(wù)收入的差額；PPE為固定資產(chǎn)原值。

3.控制變量

Bharath et al.，孫錚、劉鳳委和李增泉，陸正飛、祝繼高和孫便霞等人的研究結(jié)果表明，資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）、有形資產(chǎn)率（TANGIBLE）、財務(wù)杠桿（LEV）、流動比率（CURRENT）、增長率（GROWTH）、市場化指數(shù)（MKT）等因素都會影響企業(yè)0的銀行借款情況，本文選取了滯后一期的以上變量作為控制變量。同時設(shè)置了行業(yè)啞變量，以控制行業(yè)因素對銀行借款的影響。主要變量定義見表1。

四、實證結(jié)果與分析

（一）多元回歸分析

表4是運用OLS對回歸模型進(jìn)行檢驗的結(jié)果，我們使用了White Heteroskedasticity-Consistent Standard Errors & Covariance進(jìn)行處理以避免可能存在的異方差問題。

從表4的結(jié)果可以看出，在貨幣政策穩(wěn)健時期，非經(jīng)常性損益與操控性應(yīng)計利潤均有利于獲得銀行借款，但操控性應(yīng)計利潤的系數(shù)遠(yuǎn)大于非經(jīng)常性損益，且顯著性更高，這表明銀行信貸人員在一定程度識別了非經(jīng)常性損益這個簡單的會計信息質(zhì)量衡量指標(biāo)。而在貨幣政策緊縮時期，非經(jīng)常性損益的系數(shù)變?yōu)樨?fù)數(shù)，在常規(guī)水平上不顯著，而操控性應(yīng)計利潤仍然在1%水平上顯著為正，這說明銀行信貸人員能夠識別出私營企業(yè)使用非經(jīng)常性損益操縱利潤，從而更為謹(jǐn)慎地作出信貸決策。

在控制變量中，私營企業(yè)的銀行借款數(shù)量都與資產(chǎn)規(guī)模、有形資產(chǎn)率、成長能力顯著正相關(guān)，說明私營企業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模越大、有形資產(chǎn)越多、成長性越好，越能夠獲得更多的銀行借款；銀行借款數(shù)量與流動比率顯著負(fù)相關(guān)，可能是由于流動比率高的企業(yè)變現(xiàn)能力強，不需要更多的銀行借款；與財務(wù)杠桿顯著正相關(guān)，說明負(fù)債越多，越需要銀行資金的支持。

五、穩(wěn)健性檢驗

為了進(jìn)一步增強本文研究結(jié)論的可靠性，我們進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗。

（一）替換因變量

根據(jù)當(dāng)前上市公司銀行借款大部分是短期借款的事實，我們認(rèn)為私營企業(yè)操縱利潤直接影響的是下一年度的短期借款。因此，我們用短期借款數(shù)量（期末短期借款除以期初總資產(chǎn)）來代替取得借款收到的現(xiàn)金數(shù)量進(jìn)行補充檢驗，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，在貨幣政策穩(wěn)健時期，短期借款數(shù)量仍然與非經(jīng)常性損益和操控性應(yīng)計利潤都顯著正相關(guān)；在貨幣政策緊縮時期，短期借款數(shù)量與非經(jīng)常性損益不顯著相關(guān)，與操控性應(yīng)計利潤顯著正相關(guān)。這一結(jié)果再次驗證了本文提出的假設(shè)。

（二）改變非經(jīng)常性損益的計算方法

使用“非經(jīng)常性損益/期初總資產(chǎn)”來衡量EPL。

從表6可知，在穩(wěn)健期，EPL的系數(shù)為負(fù)，但不顯著；在緊縮期，EPL的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)。結(jié)論比原來的更有說服力，即信貸人員在緊縮期能夠識別出私營企業(yè)使用非經(jīng)常性損益操縱利潤，從而更為謹(jǐn)慎地作出信貸決策（減少銀行借款數(shù)量）。

（三）Tobit模型回歸

考慮到因變量“借款收到的現(xiàn)金”是一個大于等于零的數(shù)，是左側(cè)截尾的，若使用OLS估計可能是有偏的，現(xiàn)使用Tobit模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。

從表7可知，在穩(wěn)健期，EPL的系數(shù)為正，顯著性水平接近10%；在緊縮期，EPL的系數(shù)為負(fù)，但不顯著。這一結(jié)果驗證假說的強度有所減弱，但趨勢仍然正確。另外，我們還分年度進(jìn)行回歸分析，結(jié)論基本保持不變。

六、研究結(jié)論與啟示

本文通過將2004—2012年度分成貨幣政策緊縮時期和貨幣政策穩(wěn)健時期，對中國A股私營上市公司所獲得的銀行借款數(shù)量進(jìn)行分析，在控制識別意愿的前提下，創(chuàng)新性地檢驗了銀行信貸人員對企業(yè)會計信息質(zhì)量的識別技術(shù)問題。我們得出的結(jié)論是：對于簡單的會計信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員有識別技術(shù)；對于復(fù)雜的會計信息質(zhì)量衡量指標(biāo)，銀行信貸人員缺乏識別技術(shù)。

會計信息質(zhì)量影響銀行信貸人員對企業(yè)償債能力的評價，進(jìn)而影響信貸人員的信貸決策。在貨幣政策緊縮時期，信貸資源更加有限，銀行信貸人員選擇企業(yè)的空間更大。為了使得這些稀缺的信貸資源能夠獲得更高的回報率并確保信貸資源的安全性，銀行信貸人員有動力更加謹(jǐn)慎地使用企業(yè)提供的會計信息，并識別企業(yè)的會計信息質(zhì)量。但是，由于政府干預(yù)、過度依賴擔(dān)保抵押等因素限制了信貸人員提高技術(shù)的動力，銀行信貸人員只有能力識別企業(yè)通過非經(jīng)常性損益等簡單手段調(diào)增利潤，卻沒有能力識別企業(yè)通過操控性應(yīng)計利潤等復(fù)雜手段調(diào)增利潤。這會導(dǎo)致“差企業(yè)”在銀根緊縮時期通過增加操控性應(yīng)計利潤來獲得更多的銀行借款。因此我們建議：銀行信貸人員應(yīng)加強自身的專業(yè)素質(zhì)，掌握更復(fù)雜的企業(yè)會計信息質(zhì)量的識別技術(shù)，以降低信貸風(fēng)險，提高信貸資源配置效率。

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責(zé)任編輯：蕭敏娜表1