肖志超 鄭國堅(jiān) 蔡貴龍

一、引言

貨幣政策立場(chǎng)是中央銀行針對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的變化，采取緊縮或?qū)捤尚愿深A(yù)的信號(hào)，反映貨幣政策調(diào)控的方向和強(qiáng)度；現(xiàn)有研究主要通過存貸款基準(zhǔn)利率、存款準(zhǔn)備金率等政策工具變動(dòng)的數(shù)據(jù)和信息(Bernanke and Blinder，1992)，或解讀貨幣當(dāng)局的政策文件實(shí)現(xiàn)對(duì)央行政策立場(chǎng)的感知和刻畫(Romer and Romer，1989)，這類文獻(xiàn)對(duì)貨幣政策立場(chǎng)的識(shí)別大多基于事后推斷，而在資本市場(chǎng)情景下，如何有效預(yù)判或提前感知貨幣政策立場(chǎng)信息，是投資者資產(chǎn)配置和公司投融資決策中更為關(guān)心的現(xiàn)實(shí)問題。

與此同時(shí)，在實(shí)證會(huì)計(jì)研究中，已有文獻(xiàn)證實(shí)會(huì)計(jì)盈余對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹以及就業(yè)波動(dòng)等宏觀變量具有預(yù)測(cè)價(jià)值(Konchitchki and Patatoukas, 2014；Shivakumar and Urcan, 2017；Hann et al., 2017)，并逐漸形成從“微觀”到“宏觀”的研究范式。這類研究從微觀企業(yè)入手，將上市公司視為國民經(jīng)濟(jì)的重要組成，通過其經(jīng)營狀況預(yù)測(cè)宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，但尚未將宏觀調(diào)控的政策立場(chǎng)納入研究范圍，而企業(yè)部門資金供求狀況及其債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)歷來都是貨幣政策調(diào)控所關(guān)注的重點(diǎn)。因此，在逆周期宏觀調(diào)控框架下，會(huì)計(jì)信息是否能夠傳遞未來貨幣政策立場(chǎng)的相關(guān)信息，也是值得討論的實(shí)證問題。

本文旨在從會(huì)計(jì)信息的宏觀預(yù)測(cè)價(jià)值從發(fā)，考察企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)在匯總層面是否能傳遞貨幣政策立場(chǎng)的實(shí)質(zhì)信息，其邏輯在于：多年宏觀調(diào)控的政策實(shí)踐表明，我國貨幣政策帶有鮮明的逆周期特征(王國剛，2012；周小川，2013)，在經(jīng)濟(jì)上行階段，企業(yè)流動(dòng)性充裕，債務(wù)和規(guī)模相繼擴(kuò)張時(shí)，采用緊縮性政策實(shí)現(xiàn)平穩(wěn)調(diào)整；在經(jīng)濟(jì)下行階段，企業(yè)盈利不足，融資約束和償債壓力加大時(shí)，采用寬松貨幣政策以防經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)失速，換言之，企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)有可能通過反映實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資金供求狀況，傳遞有關(guān)貨幣政策立場(chǎng)的實(shí)質(zhì)信息。

延續(xù)上述思路，本文基于2004年第一季度至2019年第三季度數(shù)據(jù)，構(gòu)建匯總層面的利息償付倍數(shù)、現(xiàn)金持有水平以及會(huì)計(jì)盈余作為企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的代理變量，實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，匯總層面的企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與未來貨幣政策寬松程度顯著正相關(guān)，當(dāng)企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高時(shí)，未來信貸規(guī)模增速顯著提高，同時(shí)借貸利率顯著下行，反之亦然；這意味著匯總層面的企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)包含未來貨幣政策的實(shí)質(zhì)性預(yù)測(cè)信息；進(jìn)一步地，宏觀分析師對(duì)貨幣政策的預(yù)期也受到企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響，但對(duì)預(yù)測(cè)信息的利用不足；最后，企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)包含與未來資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)有關(guān)的信息，表現(xiàn)為當(dāng)企業(yè)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)增加時(shí)，未來貨幣政策立場(chǎng)傾向于寬松，股票收益將上升，債券類資產(chǎn)收益下降，這有助于投資者據(jù)此合理調(diào)整資產(chǎn)配置行為。

本文的可能貢獻(xiàn)在于：

其一，以往微觀實(shí)證研究大多將貨幣政策作為宏觀外生變量，從政策傳導(dǎo)渠道的視角考察其對(duì)企業(yè)投融資行為的影響(饒品貴、姜國華，2011)，本研究則將貨幣政策立場(chǎng)納入會(huì)計(jì)信息宏觀預(yù)測(cè)價(jià)值的分析框架，為微觀財(cái)務(wù)信息在宏觀預(yù)測(cè)中的作用提供了新的證據(jù)，不僅是對(duì)“微觀—宏觀”研究范式的本土化探索，也與蓬勃發(fā)展的“宏觀—微觀”范式研究相呼應(yīng)，共同構(gòu)成宏觀政策與微觀企業(yè)互動(dòng)關(guān)系的完整框架。

其二，本文研究表明實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀態(tài)是預(yù)判貨幣政策調(diào)控立場(chǎng)的重要窗口。加強(qiáng)企業(yè)部門債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控，有助于更好地把握貨幣政策調(diào)控的節(jié)奏和力度，提高政策靈活性，實(shí)現(xiàn)前瞻性地預(yù)調(diào)和微調(diào)，這是對(duì)以往宏觀總量視角下貨幣政策規(guī)則相關(guān)研究的重要補(bǔ)充(盛松成、謝潔玉，2016；周德才等，2019)。

其三，貨幣政策對(duì)資本市場(chǎng)的影響長(zhǎng)期為理論研究和投資實(shí)務(wù)高度關(guān)注，本研究表明企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)蘊(yùn)含與未來貨幣政策立場(chǎng)有關(guān)的信息，有助于投資者依據(jù)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)調(diào)整資產(chǎn)配置，提高對(duì)匯總層面財(cái)務(wù)信息的挖掘和分析能力，有利于加強(qiáng)預(yù)期管理，提高貨幣政策的透明度，緩解資產(chǎn)價(jià)格劇烈波動(dòng)，從而更好地發(fā)揮資本市場(chǎng)“晴雨表”的功能。

二、文獻(xiàn)綜述與假設(shè)提出

(一)貨幣政策的逆周期特征及政策立場(chǎng)識(shí)別

貨幣政策是宏觀調(diào)控的重要手段，及時(shí)進(jìn)行貨幣政策調(diào)整成為各國維護(hù)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的必要舉措?！吨腥A人民共和國中國人民銀行法》規(guī)定:中國的“貨幣政策目標(biāo)是保持貨幣幣值的穩(wěn)定，并以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”。這一表述說明，我國貨幣政策目標(biāo)不僅在于保持幣值穩(wěn)定，管理通脹預(yù)期(李云峰、李仲飛，2011；張雪蘭、何德旭，2012)；而且有著“促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)”的內(nèi)涵(王國剛，2012；劉金全、畢振豫，2019)?？v觀自1998年亞洲金融危機(jī)以來的宏觀調(diào)控，在經(jīng)濟(jì)運(yùn)行出現(xiàn)轉(zhuǎn)折的關(guān)鍵時(shí)期，貨幣政策都進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整，經(jīng)過多年政策實(shí)踐，“加強(qiáng)逆周期調(diào)節(jié)”已成為對(duì)政府宏觀調(diào)控立場(chǎng)的一項(xiàng)基本經(jīng)濟(jì)描述：經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期實(shí)施擴(kuò)張性操作，避免增長(zhǎng)失速，通貨膨脹時(shí)期實(shí)施緊縮性操作，防止經(jīng)濟(jì)過熱，其宏觀調(diào)控作用可概括為：“逆周期而動(dòng)”。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)貨幣政策立場(chǎng)的識(shí)別方法主要分成兩類：一類以Romer and Romer(1989)提出的“敘述分析法”為代表，主要通過閱讀貨幣當(dāng)局的政策文件(如貨幣政策執(zhí)行報(bào)告)來獲取有關(guān)反映貨幣當(dāng)局立場(chǎng)或意圖的信息及其驅(qū)動(dòng)因素，并用虛擬變量表述貨幣政策狀態(tài)，這類方法在以宏觀總量視角的文獻(xiàn)中更為多見，但分析中易受主觀因素干擾；第二類是利用央行貨幣政策作者的數(shù)據(jù)或信息作為貨幣政策立場(chǎng)變化的代理變量(Bernanke and Blinder，1992)，通常涉及諸如存貸款基準(zhǔn)利率、存款準(zhǔn)備金率、廣義貨幣供給和社會(huì)融資規(guī)模等政策指標(biāo)?，F(xiàn)有研究對(duì)上述方法孰優(yōu)孰劣并未取得一致結(jié)論。

(二)會(huì)計(jì)信息的宏觀預(yù)測(cè)價(jià)值

自Kothari et al.(2006)發(fā)現(xiàn)匯總層面會(huì)計(jì)盈余的信息含量表現(xiàn)特征迥異于公司層面經(jīng)驗(yàn)證據(jù)以來，會(huì)計(jì)學(xué)研究開始從企業(yè)部門這一宏觀視角出發(fā)，考察微觀會(huì)計(jì)信息對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的預(yù)測(cè)和決策支持功能，并逐漸形成從“微觀”到“宏觀”的研究范式(Ball and Sadka，2015)。這類文獻(xiàn)多聚焦于會(huì)計(jì)盈余，認(rèn)為會(huì)計(jì)盈余在準(zhǔn)則體系下的核算過程與國民經(jīng)濟(jì)核算體系高度兼容，既構(gòu)成收入法下GDP的重要組成部分—營業(yè)盈余，也與GDP的其他組成部分密切相關(guān)，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有預(yù)測(cè)價(jià)值(Konchitchki and Patatoukas, 2014；羅宏等，2016；肖志超、胡國強(qiáng)，2018)；同時(shí)，還發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)盈余能夠反映企業(yè)部門的投資需求，從而傳遞廠商對(duì)生產(chǎn)資料、消費(fèi)品或勞動(dòng)力的需求信息，實(shí)現(xiàn)對(duì)通貨膨脹和就業(yè)市場(chǎng)波動(dòng)的預(yù)測(cè)功能(Shivakumar and Urcan, 2017; Hann et al.,2017；卿小權(quán)等，2018)。而在盈余項(xiàng)目之外，Crawley(2014)指出會(huì)計(jì)穩(wěn)健性特征能夠反映宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)的有效信息，可以提高聯(lián)邦基金利率制定的政策效果。Shevlin et al.(2019)利用匯總層面的現(xiàn)金流量表稅費(fèi)刻畫企業(yè)實(shí)際稅負(fù)，考察稅收政策對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。這表明，新近研究不再局限于會(huì)計(jì)盈余，嘗試以更豐富的視角考察會(huì)計(jì)信息在宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的作用和功能，在逆周期宏觀調(diào)控框架下，企業(yè)部門生產(chǎn)經(jīng)營情況在反映宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)的同時(shí)，也可能傳遞有關(guān)政策調(diào)控立場(chǎng)的信息，從而為探討會(huì)計(jì)信息對(duì)貨幣政策立場(chǎng)的預(yù)測(cè)價(jià)值提供了線索。

(三)企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與貨幣政策調(diào)控立場(chǎng)

本文從償債能力、盈利能力和現(xiàn)金持有水平三個(gè)角度構(gòu)建匯總層面的企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，以反映企業(yè)部門償債壓力及資金供求狀態(tài)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)未來貨幣政策立場(chǎng)的預(yù)判，其邏輯如圖1所示，多年宏觀調(diào)控的政策實(shí)踐表明，我國貨幣政策帶有鮮明的逆周期特征，當(dāng)企業(yè)部門債務(wù)償付壓力較大、盈利能力差，現(xiàn)金不足時(shí)，采取寬松的貨幣政策，降低融資成本，增加信貸投放，緩解企業(yè)資金短缺；反之，企業(yè)部門資金充裕、債務(wù)擴(kuò)張、景氣上升時(shí)，將采取緊縮的貨幣政策，提高融資成本，減少信貸投放，抑制過度需求。換言之，在逆周期調(diào)控思路下，貨幣政策隨實(shí)體經(jīng)濟(jì)資金供求狀況進(jìn)行反向調(diào)節(jié)，從而為預(yù)判貨幣政策立場(chǎng)提供了線索。

圖1 企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)對(duì)貨幣政策調(diào)控的預(yù)測(cè)邏輯

而隨著資本市場(chǎng)逐步擴(kuò)容，上市公司匯總層面會(huì)計(jì)信息成為基于微觀視角觀察實(shí)體經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的較好窗口，這體現(xiàn)為：(1)上市公司的經(jīng)營范圍涉及絕大部分國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類，并且均是各細(xì)分行業(yè)的典型代表，自2003年統(tǒng)一披露季度財(cái)務(wù)報(bào)告以來，截止到2019年末，非金融類上市公司已超過到3500家，營業(yè)收入達(dá)到33.6萬億元，接近國民生產(chǎn)總值的40%，對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的代表性顯著增強(qiáng)；(2)在當(dāng)前統(tǒng)計(jì)調(diào)查體系下，GDP和規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)利潤(rùn)等關(guān)鍵宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來源于企業(yè)聯(lián)網(wǎng)直報(bào)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)質(zhì)量受調(diào)查手段和行政力量的較大干擾。而上市公司定期財(cái)務(wù)報(bào)告公開披露，內(nèi)容詳實(shí)，需經(jīng)過第三方獨(dú)立審計(jì)，可靠性較高，此外，公司層面的盈余管理等“噪音”經(jīng)匯總過程處理后被多樣化分散掉，更多地體現(xiàn)為系統(tǒng)性信息(Ball and Sadka，2015)。因此，綜合上述分析，企業(yè)部門的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)在匯總層面有可能傳遞有關(guān)未來貨幣政策調(diào)控立場(chǎng)的有效信息，并提出如下假設(shè)：

H1:匯總層面企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與未來貨幣政策的寬松程度顯著正相關(guān)。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)計(jì)量模型與變量說明

為驗(yàn)證本文假設(shè)，本文借鑒Konchitchki and Patatoukas(2014)的方法構(gòu)建如下模型，在國家—季度層面檢驗(yàn)當(dāng)期企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與未來四個(gè)季度貨幣政策立場(chǎng)的相關(guān)性。

MPq+k=α1k+α2kRISKq+α3kMPq+α4kGDPq+α5kCPIq+εq+k(k=1,2,3,4)

(1)

MPq+k表示貨幣政策立場(chǎng)的變量。現(xiàn)有宏觀視角的研究通常以模型估計(jì)法或政策敘事描法識(shí)別貨幣政策立場(chǎng)，前者受指標(biāo)選擇、樣本區(qū)間與估計(jì)方法等方面的影響，缺乏穩(wěn)健性；后者基于貨幣當(dāng)局政策文件和官方表述的文本分析推斷政策立場(chǎng)，易受主觀因素干擾。因此，本文借鑒現(xiàn)有微觀實(shí)證研究的思路，分別從信貸規(guī)模和借貸利率兩方面度量貨幣政策立場(chǎng)：

1.由于利率雙軌制和貸款規(guī)模管制的存在，在多年政策演進(jìn)中，我國貨幣政策側(cè)重于數(shù)量調(diào)控，信貸規(guī)模增速成為觀察貨幣政策的主要指標(biāo)之一，被相關(guān)研究廣泛采用(盛松成，2012;王國剛，2012；盛松成、謝潔玉，2016;徐忠，2018)；與此同時(shí)，在實(shí)踐層面，廣義貨幣M2和社會(huì)融資規(guī)模作為央行重要的經(jīng)常性監(jiān)測(cè)指標(biāo)，是季度貨幣政策執(zhí)行報(bào)告披露的關(guān)鍵內(nèi)容；此外，對(duì)其定性或定量的表述也連續(xù)多年寫入《政府工作報(bào)告》，如2016年政府工作報(bào)告指出，當(dāng)年廣義貨幣M2和社會(huì)融資規(guī)模余額預(yù)期增長(zhǎng)均為13%左右，而在2017年政府工作報(bào)告中，該預(yù)期目標(biāo)調(diào)低為12%。本文采用社會(huì)融資規(guī)模中的銀行信貸同比增速(LOAN)和廣義貨幣增長(zhǎng)同比增長(zhǎng)(M2)反映信貸規(guī)模增長(zhǎng)(靳慶魯?shù)龋?012；謝軍、黃志忠，2014；何捷等，2017)。

2.采用30天同業(yè)拆借利率同比變化(IB)和金融機(jī)構(gòu)一般貸款中執(zhí)行上浮利率的貸款占比(UP)視角反映借貸利率的變化。由于中國處于由傳統(tǒng)的存貸款基準(zhǔn)利率向金融市場(chǎng)基準(zhǔn)利率過渡的階段，我國基準(zhǔn)率主要有存貸款利率、同業(yè)拆借利率和國債收益率三類參照系(彭紅楓、魯維潔，2010),陳漢鵬、戴金平(2014)的研究認(rèn)為：(1)存貸款利率只能影響銀行的表內(nèi)業(yè)務(wù)，難以覆蓋規(guī)模和影響日漸龐大的影子銀行和理財(cái)市場(chǎng)等表外業(yè)務(wù)，難以擔(dān)當(dāng)基準(zhǔn)利率的角色；(2)國債發(fā)行以中長(zhǎng)期限為主，1年期以下品種占比很少，且二級(jí)市場(chǎng)交易活躍度偏低，這與基準(zhǔn)利率以短期利率為主的需求不符；(3)同業(yè)拆借利率(Shibor)作為貨幣市場(chǎng)利率，期限品種集中在1年期以下，二級(jí)市場(chǎng)交易活躍，已成為票據(jù)和債券及其衍生品定價(jià)的重要參考，也符合本文在季度層面刻畫貨幣政策立場(chǎng)的需求。

因此，本文選擇代表性的30天同業(yè)拆借利率同比變化(IB)作為代理變量。在貨幣政策調(diào)控中，央行通過公開市場(chǎng)操作，影響同業(yè)拆借市場(chǎng)的短期利率，進(jìn)而影響銀行面向企業(yè)的中長(zhǎng)期貸款利率，從而作用于實(shí)體經(jīng)濟(jì)，達(dá)成政策目標(biāo)；在寬松的貨幣政策下，同業(yè)拆借利率下降，銀行放貸的相對(duì)收益提高，信貸供給增加(彭紅楓、魯維潔，2010；陳漢鵬、戴金平，2014；錢雪松等，2015)；

此外，本文進(jìn)一步利用央行在每季度發(fā)布的《貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》，將金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款中“執(zhí)行上浮利率(基于基準(zhǔn)利率)的貸款占比”作為反映借貸利率的代理變量，旨在反映當(dāng)基準(zhǔn)利率已確定時(shí)，通過刻畫金融機(jī)構(gòu)貸款的利率浮動(dòng)變化反映貨幣政策立場(chǎng)，若貨幣政策立場(chǎng)偏寬松，可觀察到執(zhí)行上浮利率的貸款占比下降。

RISKq代表企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。參考Konchitchki and Patatoukas(2014)以及羅宏等(2016)的研究，本文從償債能力、盈利能力和現(xiàn)金持有水平三個(gè)方面刻畫匯總層面企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)：

1.利息保障倍數(shù)(ICR)，首先，將每個(gè)公司i在q季度報(bào)告中的累計(jì)凈利潤(rùn)、所得稅費(fèi)用、財(cái)務(wù)費(fèi)用調(diào)整為當(dāng)季值，定義當(dāng)季利息保障倍數(shù)為當(dāng)期息稅前凈利潤(rùn)與財(cái)務(wù)費(fèi)用之比，并計(jì)算其同比增長(zhǎng)率icriq；最后以各公司季度期初總資產(chǎn)作為加權(quán)基礎(chǔ)，對(duì)所有上市公司在各季度的icriq加權(quán)匯總得到ICRq。

2.會(huì)計(jì)盈余(RES)，定義為當(dāng)期凈利潤(rùn)除以營業(yè)收入，并計(jì)算其同比變化，構(gòu)建方法同匯總層面利息保障倍數(shù)。

3.現(xiàn)金持有水平(CASH)，首先，計(jì)算每個(gè)公司i在q季度報(bào)告中的期末貨幣資金與資產(chǎn)總額之比cashiq，再以各公司季度期初總資產(chǎn)作為加權(quán)基礎(chǔ)，對(duì)所有上市公司在各季度的cashiq加權(quán)匯總得到CASHq。

本文預(yù)期，當(dāng)企業(yè)利息償付倍數(shù)和盈利能力惡化，以及現(xiàn)金持有較低時(shí)，債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)增加，從而可能觸發(fā)未來貨幣政策的逆周期調(diào)控，從而觀測(cè)到未來信貸規(guī)模的增加和借貸利率的下降，實(shí)證檢驗(yàn)重點(diǎn)關(guān)注系數(shù)α2k的符號(hào)和方向。同時(shí)，模型進(jìn)一步控制GDP和CPI增長(zhǎng)的影響(1)模型設(shè)定旨在考察控制宏觀經(jīng)濟(jì)因素的影響后，企業(yè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)是否依然能夠提供實(shí)質(zhì)性預(yù)測(cè)信息，而非將企業(yè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)在貨幣政策傳導(dǎo)渠道中的重要性等同于GDP或CPI的影響。；由于國家—季度層面數(shù)據(jù)為時(shí)間序列，有可能存在異方差和序列相關(guān)性問題，因此，參考Konchitchki and Patatoukas(2014)以及方軍雄等(2015)的處理，實(shí)證檢驗(yàn)中采用NW-HAC處理后的標(biāo)準(zhǔn)差檢驗(yàn)系數(shù)顯著性。根據(jù)Greene(2013)的規(guī)則，NW檢驗(yàn)滯后階數(shù)為N的0.25次方根，N=63，因此，選擇滯后期數(shù)為2。

(二)研究樣本與數(shù)據(jù)來源

由于我國大部分上市公司自2003年才開始披露季度財(cái)務(wù)報(bào)告，因此，選擇的研究區(qū)間為2004年第一季度至2019年第三季度，共63個(gè)季度觀測(cè)值。本文所用宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)均來自wind金融終端；所用上市公司數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫，并將季度全部公司樣本進(jìn)行如下處理：(1)剔除被ST、PT或退市的公司；(2)剔除金融行業(yè)；(3)剔除相關(guān)財(cái)務(wù)變量缺失的樣本；(4)為避免異常值的影響，借鑒Konchitchki and Patatoukas(2014)的做法，將公司層面財(cái)務(wù)變量小于2%分位數(shù)和大于98%分位數(shù)的樣本剔除。

四、實(shí)證檢驗(yàn)

各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，M2均值為15.4%，中位數(shù)為14.5%；LOAN均值為5.9%，中位數(shù)為8.6%，IB均值為3.41%，中位數(shù)為3.26%。UP均值為56.6%，中位數(shù)為59.3%。匯總財(cái)務(wù)變量中，ICR的均值為0.264，中位數(shù)為0.206；RES的均值為0.039，中位數(shù)為0.050，與羅宏等(2017)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果接近；CASH的均值為12.2%，中位數(shù)為12.3%，波動(dòng)相對(duì)其他變量較平穩(wěn)。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2列示了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)能否預(yù)測(cè)未來借貸利率的檢驗(yàn)結(jié)果，在Panel A中，因變量為季度層面的30天同業(yè)拆借利率同比變化IB，各列結(jié)果顯示，利息償付倍數(shù)ICR和會(huì)計(jì)盈余RES均與未來各期同業(yè)拆借利率IB顯著正相關(guān)，現(xiàn)金持有水平CASH與未來各期同業(yè)拆借利率IB的相關(guān)系數(shù)至少在1%的水平上顯著為正。在Panel B中，因變量為浮動(dòng)利率貸款中執(zhí)行上浮利率部分的占比UP，結(jié)果顯示，利息償付倍數(shù)ICR與上浮比例UP的系數(shù)至少在5%的水平上顯著正相關(guān)，會(huì)計(jì)盈余RES、現(xiàn)金持有水平CASH對(duì)上浮比例UP的影響系數(shù)也均在1%的水平上顯著為正。這意味著，企業(yè)利息償付能力和盈利能力越差、現(xiàn)金持有水平越低時(shí)，未來的借貸利率將下降，貨幣政策調(diào)控立場(chǎng)趨于寬松，與假設(shè)H1一致。

表2 企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與借貸利率

表3列示了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)能否預(yù)測(cè)未來信貸規(guī)模的檢驗(yàn)結(jié)果，在Panel A中，因變量為廣義貨幣增長(zhǎng)同比增長(zhǎng)M2，結(jié)果顯示，利息償付倍數(shù)ICR、會(huì)計(jì)盈余RES與現(xiàn)金持有水平CASH與未來各期M2均至少在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。在Panel B中，因變量為社會(huì)融資規(guī)模中的信貸融資增速LOAN，結(jié)果顯示，除在未來四期外，利息償付倍數(shù)ICR、會(huì)計(jì)盈余RES與現(xiàn)金持有水平CASH與未來三期的LOAN均顯著負(fù)相關(guān)。與表2結(jié)論相似，表3結(jié)果意味著，企業(yè)利息償付能力和盈利能力越差、現(xiàn)金持有水平越低時(shí)，未來的信貸投放規(guī)模將增加，同樣表明未來貨幣政策調(diào)控立場(chǎng)趨于寬松，與假設(shè)H1一致。

上述結(jié)果表明，反映企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的會(huì)計(jì)信息具有對(duì)未來貨幣政策的預(yù)判價(jià)值。在逆周期調(diào)控思路下，未來貨幣政策隨實(shí)體經(jīng)濟(jì)資金供求狀況進(jìn)行反向調(diào)節(jié)，從而匯總會(huì)計(jì)信息能經(jīng)由對(duì)企業(yè)部門債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的反映，感知未來貨幣政策調(diào)控立場(chǎng)。

表3 企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與信貸規(guī)模

五、進(jìn)一步分析

(一)對(duì)分析師宏觀預(yù)測(cè)的影響

進(jìn)一步地，若匯總企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)能夠預(yù)判未來貨幣政策立場(chǎng)，那分析師在宏觀預(yù)測(cè)中是否能利用這一信息？

對(duì)貨幣政策立場(chǎng)的研判是資本市場(chǎng)分析師重點(diǎn)關(guān)注的問題，不但對(duì)資本市場(chǎng)各類證券及其衍生品的定價(jià)至關(guān)重要，還將影響社會(huì)公眾和企業(yè)的投資、消費(fèi)等各種行為決策。理性預(yù)期假說認(rèn)為，預(yù)測(cè)偏差的產(chǎn)生，來自于經(jīng)濟(jì)信息擴(kuò)散存在時(shí)滯以及信息的收集和處理成本(Reis,2006)。相比私有信息，債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)信息來自于企業(yè)公開披露內(nèi)容，獲取成本較低；但分析師對(duì)零散分布的微觀信息，有可能造成有意或無意的偏差，無法有效利用“匯總”層面信息。相關(guān)經(jīng)驗(yàn)證據(jù)表明，分析師在預(yù)測(cè)諸如GDP和CPI等宏觀經(jīng)濟(jì)變量時(shí)，會(huì)受到匯總層面會(huì)計(jì)信息的影響，但對(duì)其中的有效信息利用不足；因此，參考Konchitchki and Patatoukas(2014)以及方軍雄等(2015)的方法，本文構(gòu)建模型(2)和(3)考察分析師在預(yù)判貨幣政策立場(chǎng)時(shí)是否利用匯總債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)信息：

M2Pq+k=β1k+β2kRISKq+β3kMPq+β4kGDPq+β5kCPIq+εq+k(k=1,2,3,4)

(2)

M2Bq+k=γ1k+γ2kRISKq+γ3kMPq+γ4kGDPq+γ5kCPIq+εq+k(k=1,2,3,4)

(3)

M2Pq+k代表分析師對(duì)未來期間廣義貨幣M2季度同比增速的預(yù)測(cè)值，M2Bq+k代表M2同比增速預(yù)期值與實(shí)際值的偏差，等于M2q+k-M2Pq+k，數(shù)據(jù)來自wind金融終端的宏觀預(yù)測(cè)板塊，數(shù)據(jù)發(fā)布始于2010年第1季度。各期預(yù)測(cè)值是多家機(jī)構(gòu)的分析師經(jīng)過宏觀經(jīng)濟(jì)分析和精細(xì)計(jì)量模擬后給出的一致預(yù)測(cè)結(jié)果，可綜合反映對(duì)未來貨幣政策立場(chǎng)的預(yù)期。

依據(jù)前文分析，若企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)同樣會(huì)影響分析師對(duì)貨幣政策取向的預(yù)測(cè)，則可預(yù)期模型(2)中的系數(shù)β2k與模型(1)中的α2k符號(hào)及顯著性相同。

而對(duì)于模型(3)，重點(diǎn)關(guān)注系數(shù)γ2k，如表4所示，以自變量為匯總利息償付倍數(shù)為例，若γ2k不顯著，即γ2k=0，則分析師預(yù)測(cè)完全利用了匯總變量中的有效信息；若γ2k顯著為負(fù)，符號(hào)與模型(1)中α2k一致，表明分析師對(duì)匯總信息利用不足；若γ2k顯著為正，符號(hào)與模型(1)中α2k相反，表明分析師對(duì)匯總信息反應(yīng)過度。

表4 系數(shù)γ2k的解釋含義

表5列示了企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)是否影響分析師預(yù)測(cè)的檢驗(yàn)結(jié)果，在Panel A中，因變量為分析師對(duì)廣義貨幣增速的一致預(yù)測(cè)M2P，結(jié)果顯示，利息償付倍數(shù)ICR、會(huì)計(jì)盈余RES與現(xiàn)金持有水平CASH與未來各期M2P均顯著負(fù)相關(guān)，與模型(1)中α2k一致，在分析師的宏觀預(yù)測(cè)中，企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)一定程度上能提供重要的預(yù)測(cè)信息。

在Panel B中，因變量為分析師對(duì)廣義貨幣增速的預(yù)測(cè)偏差M2B，結(jié)果顯示，利息償付倍數(shù)ICR、現(xiàn)金持有水平CASH與未來三期M2B均顯著負(fù)相關(guān)，而會(huì)計(jì)盈余RES與M2B在未來兩期內(nèi)顯著為負(fù)；而在未來四期，各匯總變量的系數(shù)均不顯著；Panel B的結(jié)果表明，分析師對(duì)匯總變量中所含貨幣政策立場(chǎng)的實(shí)質(zhì)信息利用不足，這與Konchitchki and Patatoukas(2014)以及羅宏等(2017)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)相符，他們發(fā)現(xiàn)分析師在宏觀預(yù)測(cè)中也未能有效利用匯總財(cái)務(wù)信息。

(二)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的影響

上述研究表明，企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)包含未來貨幣政策立場(chǎng)的實(shí)質(zhì)信息，并能為分析師的宏觀預(yù)測(cè)所部分感知，那這一信息又是否能被資本市場(chǎng)投資者所理解呢？

長(zhǎng)期以來，我國資本市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)帶有政策干預(yù)以及流動(dòng)性驅(qū)動(dòng)的特征，使得中國投資者對(duì)經(jīng)濟(jì)基本面波動(dòng)的變化反應(yīng)十分敏感(崔麗媛、洪永淼，2017)，貨幣政策調(diào)整以及政策預(yù)期成為影響市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的重要因素。寬松的貨幣政策容易誘發(fā)信貸資金涌入資本市場(chǎng)進(jìn)行短期投機(jī)交易，而緊縮的貨幣政策有助于抑制資產(chǎn)過快增長(zhǎng)和維護(hù)金融穩(wěn)定(李稻葵等，2009；張亦春、胡曉，2010)，其影響邏輯可簡(jiǎn)單概括為：當(dāng)貨幣供給增加時(shí)，資本市場(chǎng)的無風(fēng)險(xiǎn)利率下降，刺激實(shí)體投資，帶來資產(chǎn)價(jià)格上漲；反之，貨幣供給緊縮將抑制資產(chǎn)價(jià)格。而在理性預(yù)期假說下，投資者應(yīng)依據(jù)經(jīng)濟(jì)周期靈活調(diào)整不同類型資產(chǎn)的配置比例(Levin and Wright，2010)，投資實(shí)務(wù)中的美林“投資時(shí)鐘”便是這一應(yīng)用的典型代表。當(dāng)預(yù)期未來利率下行時(shí)，市場(chǎng)流動(dòng)性充裕，增加股權(quán)類資產(chǎn)配置比例，同時(shí)減少持有債券類資產(chǎn)，能夠獲得超額收益；反之則進(jìn)行相反操作。因此，若匯總層面的企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)包含貨幣政策的實(shí)質(zhì)性信息，則可預(yù)期：當(dāng)匯企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越大時(shí)(未來貨幣政策立場(chǎng)更寬松)，未來期間的股票收益將上升(降低)，債券類資產(chǎn)的收益率降低(上升)，反之亦然。

表5 企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與分析師預(yù)測(cè)

為驗(yàn)證上述推斷，本文借鑒Konchitchki and Patatoukas(2014)以及方軍雄等(2015)的方法構(gòu)建如下模型，在國家—季度層面檢驗(yàn)當(dāng)期企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與未來股票和債券收益率的相關(guān)性。

RETq+k=η1k+η2kRISKq+η3kINVq+η4kGDPq+η5kCPIq+εq+k(k=1,2,3,4)

(4)

RET包括代表股票類資產(chǎn)和債券類資產(chǎn)的收益率。本文采用上證綜指季度收益率作為股票類資產(chǎn)收益的代理變量STK，選擇1年期國債收益率作為債券類資產(chǎn)收益的代理變量。模型(4)中，重點(diǎn)關(guān)注η2k的系數(shù)，依據(jù)上文分析，當(dāng)企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高時(shí)，未來貨幣政策立場(chǎng)傾向于寬松，股票類收益將上升，而債券類資產(chǎn)收益率將下降，反之亦然。因此，預(yù)期當(dāng)因變量為STK時(shí)，η2k顯著為負(fù);當(dāng)因變量為BOND時(shí)，預(yù)期η2k顯著為正。

表6列示了模型(4)的檢驗(yàn)結(jié)果，在Panel A中，因變量為上證綜指季度收益率STK，結(jié)果顯示，利息償付倍數(shù)ICR、會(huì)計(jì)盈余RES與現(xiàn)金持有水平CASH與未來各期的上證綜指季度收益率均顯著負(fù)相關(guān)，表明企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高，貨幣政策傾向于寬松時(shí)，股票類資產(chǎn)收益將上升，而在Panel B中，利息償付倍數(shù)ICR、會(huì)計(jì)盈余RES與現(xiàn)金持有水平CASH與未來各期BOND的系數(shù)均顯著正相關(guān)，表明企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高，貨幣政策傾向于寬松時(shí)，債券類資產(chǎn)收益下降。上述結(jié)果與本文推斷一致，企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)信息有助于投資者依據(jù)宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)調(diào)整資產(chǎn)配置。

表6 企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與資產(chǎn)價(jià)格

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)省際層面檢驗(yàn)

對(duì)于假設(shè)H1，本文采用省際層面重新構(gòu)建匯總利息償付倍數(shù)、會(huì)計(jì)盈余和現(xiàn)金持有水平；對(duì)于貨幣政策立場(chǎng)，采用省份層面的銀行承兌匯票貼現(xiàn)利率的季度同比變化BK作為借貸利率的代理變量，采用各省的金融機(jī)構(gòu)新增人民幣貸款季度同比增長(zhǎng)NL作為信貸規(guī)模的代理變量，并控制省際層面GDP和CPI。由于西藏和新疆的數(shù)據(jù)缺失較多，檢驗(yàn)中將這兩個(gè)省份剔除，表7的Panel A中，因變量為貼現(xiàn)利率季度同比變化BK，各匯總變量與未來各期BK的符號(hào)及顯著性與前文基本一致。在Panel B中，因變量為新增人民幣貸款季度同比增長(zhǎng)NL，各匯總變量的符號(hào)也未發(fā)生顯著變化。

表7 企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)與貨幣政策-省際層面

(二)替換主要變量

分別采用14天同業(yè)拆借利率和金融機(jī)構(gòu)季度新增貸款的同比增長(zhǎng)刻畫貨幣政策立場(chǎng)，并采用匯總層面的流動(dòng)比率、速動(dòng)比率和現(xiàn)金比率作為企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的代理變量。具體構(gòu)建方法：首先，計(jì)算每個(gè)公司i在q季度報(bào)告中的流動(dòng)比率lrit、速動(dòng)比率qrit以及現(xiàn)金比率(期末貨幣資金與期末流動(dòng)負(fù)債之比)criq，再以各公司季度期初總資產(chǎn)作為加權(quán)基礎(chǔ)，對(duì)所有上市公司在各季度財(cái)務(wù)指標(biāo)匯總加權(quán)得到，重新檢驗(yàn)，研究結(jié)論未發(fā)生變化(2)后續(xù)穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果限于篇幅未能列示，感興趣的讀者可向作者索取。。

對(duì)于模型(4)，分別采用滬深300指數(shù)的季度收益率度量股票類收益，采用三年期國債收益率度量債券類收益，重新檢驗(yàn)后，研究結(jié)論未發(fā)生變化。

(三)改變匯總變量構(gòu)建方式

基于期末資產(chǎn)、平均資產(chǎn)加權(quán)以及期初市值加權(quán)的方式計(jì)算匯總財(cái)務(wù)變量，重新檢驗(yàn)后，結(jié)論保持不變。

六、研究結(jié)論

為考察企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)在匯總層面是否包含有關(guān)貨幣政策立場(chǎng)的有效信息，本文基于2004年第一季度至2019年第三季度期間中國上市公司數(shù)據(jù)，分別從償債能力、盈利能力和現(xiàn)金水平三個(gè)維度刻畫匯總層面的企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：匯總利息償付倍數(shù)、會(huì)計(jì)盈余以及現(xiàn)金持有水平與未來貨幣政策寬松程度顯著正相關(guān)，當(dāng)企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)越高時(shí)，未來信貸規(guī)模增速顯著提高，同時(shí)，未來借貸利率顯著下行，反之亦然；進(jìn)一步地，分析師對(duì)貨幣政策的宏觀預(yù)測(cè)會(huì)受到企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的影響，但對(duì)預(yù)測(cè)信息的利用不足；最后，企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)相應(yīng)地影響投資者的資產(chǎn)配置行為。上述結(jié)果表明，基于匯總會(huì)計(jì)信息構(gòu)建的企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)包含未來貨幣政策的實(shí)質(zhì)性信息，有助于提高宏觀經(jīng)濟(jì)研判效率以及改善投資者資產(chǎn)配置水平。

本研究的意義在于：首先，基于高質(zhì)量的微觀會(huì)計(jì)信息構(gòu)建宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)庫，有助于提高國內(nèi)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)分析和政策水平，并推動(dòng)統(tǒng)計(jì)調(diào)查制度、機(jī)制和方法創(chuàng)新不斷豐富和完善宏觀調(diào)控手段和工具，以更好地應(yīng)對(duì)內(nèi)外部環(huán)境日益復(fù)雜的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)；其次，加強(qiáng)對(duì)會(huì)計(jì)信息的利用，還將改善政策溝通效率，穩(wěn)定公眾預(yù)期，提高資本市場(chǎng)資源配置效率，避免資產(chǎn)價(jià)格過度波動(dòng)；最后，當(dāng)期大數(shù)據(jù)技術(shù)蓬勃發(fā)展，應(yīng)大力推廣可擴(kuò)展商業(yè)報(bào)告語言(XBRL)，以快速、準(zhǔn)確、可靠地處理財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，大幅提高微觀會(huì)計(jì)信息處理效率，助力宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測(cè)向大數(shù)據(jù)進(jìn)化，從而助力微觀會(huì)計(jì)能夠及時(shí)、高效地服務(wù)于宏觀經(jīng)濟(jì)決策。