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融资信号冲击、内部控制与企业财务绩效
——基于倍差倾向性评价模型的实证

2020-06-10

中国注册会计师 2020年6期
关键词:控制组企业财务冲击

王 娟

一、引言

当前,资本市场与金融市场中的融资信号的波动态势逐渐显现:一方面,当面临外部信贷与融资信号冲击时,企业的财务绩效将产生负增长的结果。另一方面,内部控制作为企业公司治理体系的核心调节机制,其或将削弱融资信号冲击的负向影响,稳定财务绩效总体水平。学术界与实务界纷纷就“当资本市场/金融市场中的融资信号的冲击效应较为显著时,企业在近期及远期的财务绩效表现如何?”这一问题展开了深入研究。寒阳(2017)综合考虑了后金融危机所引致的“信贷冲击供给”与“需求冲击”双重效应,以2008年6月为准实验研究时间节点,采用多时点双重差分的固定效应模型实证分析了融资信号冲击对企业财务行为的影响。研究表明,融资信号冲击与企业财务行为彼此间呈现出负向相关的关系。其中债务融资行为受信贷供给的影响最为强烈、权益融资次之,投资支出所受的影响最弱。以此为基础,张红英(2017)采用数据包络分析与时间序列聚类分析方法对融资信号、内部控制质量与融资/投资行为三者间的关系进行研究。研究发现,高强度的内部控制水平不仅能够有效缓解外部融资信号所引致的负向冲击,亦可有效降低债务融资在总资产中的占比。但现有的研究分析情境过于宏观,即单方面讨论了宏观资本/金融环境对微观企业的影响,鲜见以内部控制为代表的“稳定器”对于缓解融资信号冲击负向效应的作用机理进行分析,并致使融资信号冲击的“混合效应”干扰了实证结果的精度。

鉴于此,本文基于宏观与微观双重视角围绕融资信号冲击对企业财务行为的影响机理进行分析,并对企业内部控制这一“缓冲器”机制进行全面梳理。为提高实证分析精度,本文将实证研究的时间区间设定在2009至2018年十年间,意在隔离融资信号冲击“混合效应”的噪声影响。并采用倍差法与倾向性评价法相结合的实证分析,研究资本市场融资信号冲击所引致的企业财务绩效具体变化情况。本文所设计的“准实验”研究思路可显著增强实证研究的针对性与时效性,相关研究结论可丰富有关资本供应对企业财务行为作用路径与影响程度等领域的理论研究。

表1 变量的描述性统计结果

表2 样本企业描述性统计结果

二、研究设计

(一)理论分析与研究假设

由于我国资本市场起步较晚,且相关配套体制机制均不成熟,因此资本市场中的融资信贷手段仍是当前我国大多数企业最为核心的融资途径。但受经济周期的宏观波动所引致的资本市场的信贷资本危机,将会对企业的融资行为产生显著的影响。而这便成为学术界与实务界所重点关注的领域。

融资信号冲击理论指出,当在金融危机的负面影响下,各类金融机构为了降低高财务杠杠所导致的“债务赤字”,将会大规模抛售优质金融资产,以促进资本回流。或控制信贷规模,以降低财务风险。而这将对金融产业链中的下游企业产生负向的融资信号冲击影响。这意味着下游企业试图通过资本市场获得资金的难度将大大增加,进而被迫转向股权融资、债券融资等他类融资渠道。而“融资难、融资贵”等突出矛盾对企业远期的投资支出行为产生显著的影响。另外,部分学者分析了在资本市场运作机制成熟度的影响下,信贷融资资本供应对企业财务绩效的作用。林钟高(2017)在研究发现,在融资信号冲击的负向作用下,上市公司的股票市值将呈现出断崖式的下跌。陈作华(2018)通过采用问卷调研法对美国一千多家上市公司财务高管调研后发现:在金融危机爆发期间,由于金融机构大幅缩减了企业融资信用与融资规模,导致企业的外部资金供给断裂,影响了企业在远期的投资支出计划。

内部控制作为确保企业资本运作与财务流程完整性与科学性的核心制度安排,不仅能够增加企业财务信息披露的公开性与同度,同时亦能够显著降低由于信息不对称所导致的内部人控制和逆向选择风险。从而间接地降低企业内部融资成本,提高公司治理的溢出效应。这意味着企业内部控制或将对融资信号与财务行为之间的关系产生正向的调控性的影响。例如秦娜(2018)通过系统梳理数百家欧盟上市公司财务报告发现,高质量的内部控制不仅能够提高企业的投入产出比,而且能够有效降低企业对投资现金流的敏感性程度。林钟高(2017)发现,内部控制机制“先天不足”的企业,将成为银行重点的资本监管对象。而此类企业将为资本融资支付更高的交易成本。郑莹(2018)实证研究了资本市场波动对不同内部控制质量企业财务绩效与融资行为的影响后发现,具有较强财务柔性的企业在金融危机爆发时将具有较强的公司抗风险能力。其能够通过多元化的融资渠道支撑企业远期的投资资金需求。杨慧辉(2018)以此为基础进一步分析后发现,“财务柔性”企业在金融危机时期受融资信号冲击的负向影响程度显著低于非财务柔性企业,而此类企业在随后年度的财务业绩始终保持显著增长。

基于上述分析可见,在融资信号冲击的影响下,企业内部控制能够正向调节信贷冲击对于企业财务绩效的影响。即拥有高水平内部控制的企业将通过其他融资手段来增加资本供给规模,并有意识地降低对信贷资本的依赖程度,以维持企业财务绩效在远期的稳定性程度。据此,本文提出如下假设:

假设1:融资信号冲击将对企业财务绩效产生负向显著影响。

假设2:内部控制在融资信号冲击与企业财务绩效之间起到正向调节作用。

表3 主要变量的相关性分析

表4 主要变量的相关性分析

(二)样本选择、研究方法和模型设计

1.样本选择与变量定义

首先,出于时间平衡考虑,从WIND数据库中获取2009-2018年十年间的A股上市公司财务绩效面板数据,借鉴郑军(2013)的研究成果,将2009年作为实证分析基准年,重点分析接下来十年间样本企业的财务绩效变化情况。另外,为提高实证分析的针对性,在进行样本遴选时,剔除了金融类企业、资本市场估值低于1000万元企业、月度/年度销售额增加值高于100%的企业,最终共得到7923个样本企业。企业内部控制数据来自“DIB内部控制与风险管理数据库”。该数据库的内容涉及上市公司内部控制评价、内部控制审计、关联交易、内控动态等可系统反映企业内部控制质量与风险的指标,能够较为系统反映出企业内部控制质量的变化特征,具有较强的针对性与代表性。

表5 融资信号冲击、内部控制与企业融投资行为(样本周期:2009-2018)

2.研究方法

为降低协变量对内部控制因素的干扰,并削弱潜在线性假设的约束效应,并提高相关性假设验证的稳健性程度。本文首先以迪博内部控制指数为依据将研究样本划分为处理组与控制组两类:(1)处理组,即高于迪博内部控制指数中位数取值的样本企业;(2)控制组,即低于迪博内部控制指数中位数取值的样本企业。为增强混合样本选择的精确度与针对性,采用倾向评分匹配(PSM)方法对处理组与控制组两组内数据配对程度进行多维检验:通过计量在多维协变量层面处理组与控制组间的倾向性评分数值,来检验反映内部控制水平的原始信息的稳健性程度。具体计算步骤如下:

第一,求得倾向性评分数值。余国杰(2018)指出,原始倾向性评分法由于难以针对给定数据处理之前特征情况下的处理条件概率进行精准估计,因此需要在确保输入项数据信息连续性的同时,提升原始连续数据的回归解释效度。修正后的计算公式如公式一所示:

公式一中的X指代隶属于控制组的多重向度的特征变量;D指代隶属于处理组的多重向度的特征变量,若满足则意味着控制组与处理组变量的回归程度显著。为得到兼具信度与效度的倾向性评分值,本文借鉴窦炜的研究成果构建多重共线性回归分析模型,如公式二所示:

公式二中的X指代对控制组与处理组变量具有多重共线性影响的多维自变量,指代多维自变量的倾向性得分系数,指代多重共线性回归分析模型的预测评分数值。基于公式三求得多重共线性回归分析模型的第一阶段倾向性得分估计值:

缺乏有效的监督体制,是造成专项转移支付效益低下的重要原因。目前,广西虽然对专项转移支付进行了清理整合,但绝大多数都是小项并大项,表面上大项减少了,但实际上各部门各领域的专项都还在,项目庞杂,规模不减,全程监督难以开展。多个部门各管一段,没有形成各司其职、共同监督的体系和格局,没有建立完善的监督机制。这就造成了专项转移支付过程中出现欠规范和转移支付资金低效率、使用不合理的现象,导致一些地方挪用、截留财政转移支付资金,或者将部分财政转移支付资金中饱私囊、进行贪污。

公式三中的ICI指代基于公式二所得到的第一阶段倾向性得分估计值,指代控制组与处理组中变量的作用路径系数,X指代两类分组各自的多维自变量,代多重共线性回归分析的残差变量。

第二,数值倾向性配对设计。基于公式一至公式三可得到处理组与控制组内多维变量的倾向性匹配估计值,但仍难以对其进行直接倾向性配对。原因在于 取值范围呈现出不连续非正太分布状态,致使难以实现配对样本的同步输出。当前学术界主要采用空间临近匹配法、最近半径匹配法、核匹配法三类配对算法来处理直接配对问题。考虑到研究方法的可行性,本文采用空间临近匹配法对处理组与控制组组间数据进行两两直接匹配。该方法的核心思路是以初始样本组为基点,错时性地针对最近邻样本进行“向前”及“向后”搜寻。假定变量分别为处理组与控制组变量,分别为处理组与控制组各自的配对结果,且指代位于处理组第节点的 值相适配的控制组变量样本。空间临近匹配法计算公式如公式四所示:

借鉴王刚刚(2017)的研究成果,采用倾向性匹配估计方法从处理组与控制组中遴选倾向得分数值最为接近的两类样本,并基于 的遴选比例从处理组样本中遴选在融资信用、信贷规模、营收状况及内部控制效用等维度相接近的控制组变量作为配对样本。

表6 融资信号冲击、内部控制与企业融投资行为(样本周期:2019-2024)

第三,倍差法估计。在针对性的选取既符合样本平衡性,又在处理组与控制组中具有较高配对效率的组间样本数据后,还需要重点针对两两配对后的组间数据固定效应程度进行倍差法估计。估计模型如公式五所示:

3.模型设定及研究变量

以康志勇(2016)的研究成果为依据,构建倍差模型研究内部控制在融资信号冲击对企业财务行为作用中的调节缓冲作用。如公式六、七、八所示:

本文所涉及的核心变量释义如表1所示。GOV指代“公司治理”变量,其主要以Wedge(两权分立度)、Opinion(审计意见)、Big4(四大事务所审计)、ABH(境外发行股票)四个变量构成。

三、计量结果与实证分析

(一)描述性统计分析

描述性统计分析结果如表2所示。从表2中的数据可知,负债融资行为(Debt_BH)的均值与标准差分别为0.072、0.019,这意味着不同企业样本在差异化的观测周期中的数据变异程度与随机分布程度均在可接受的范围内。长期负债融资(LT_Debt)的均值与标准差分别为0.031、0.004,短期负债融资(ST_Debt)的均值与标准差的别为0.068、0.015,这意味着当前样本企业对短期负债融资表现出强烈的需求偏好。权益融资行为(Equity_BH)的均值与标准差分别为0.043、0.011,投资支出行为(Invest_BH)的均值与标准差分别为0.038、0.005,这意味着权益融资行为在企业融资方式中的占比较大,且投资支出规模与企业长期负债规模相持平,这意味着样本企业的资本结构稳定性程度较高。迪博内部控制指数(ICI)的Standard Deviation为 714.194,Median为703.121,最小值为112.115,最大值为994.211,这意味着样本企业的内部控制效能基本呈现出正态分布的状态。其余控制变量的描述性统计结果均符合推荐值标准,表明本文所遴选的样本具有较强的代表性。

(二)核心变量的相关性统计检验

(三)回归分析

表5为融资信号冲击、内部控制与企业财务行为的回归分析结果。列(1)、(2)、(3)分别为企业总体负债融资、长期负债融资、短期负债融资的回归统计数值。列(1)中After系数为-0.013(t值为-2.584),After*ICI的系数为0.005(t值为 2.34 3),表明随着融资信号的负向冲击作用愈发显著,企业总体负债融资在企业融资规模中的占比逐渐降低。而高质量的内部控制不仅能够有效削弱融资信号冲击的负面影响(如抑制企业总体负债规模在总资产中的占比下滑的态势),同时亦可间接提高企业财务绩效。列(2)中LT_Debt对应的After系数为-0.009,且在5%的水平上显著,表明长期债务融资在企业总资产中的占比下降了0.9%。列(3)中ST_Debt t的值显著性程度不高,表明内部控制对于企业长期债务融资的作用最为显著。

列(4) 中Equity_BH对 应 的After系数为-0.006(t值为-1.151),After*ICI的 系 数 为 0.003(t值 为2.143),表明融资信号冲击对于企业权益融资的负向冲击效果并不显著,但高质量的内部控制仍有助于削弱融资信号冲击的负向效应,且可减小权益融资50%的下降额度(0.003/-0.006)。

列(5) 中Invest_BH对 应 的After系数为-0.005(t值为-2.414),After*ICI的 系 数 为 0.004(t值 为1.978),表明在融资信号冲击的负向作用下,企业投资总支出在总资产中的占比将下降5个百分点。而高质量的内部控制将减小投资支出80%的下降额度(0.004/-0.005)。

总体来看,表5的实证结果支持了本研究的理论假设:在外部资本市场/金融市场融资信号的负向冲击下,企业财务绩效呈现出下滑的发展趋势,而内部控制不仅能够抑制融资的负向冲击,亦能够增强以债务融资、权益融资为代表的企业主流融资渠道的“吸金效能”,显著增强企业融资能力,缓解企业投资支出压力。则假设1、2通过验证。

四、进一步分析

考虑到数据的可获得性,本文将样本的时间跨度设定在金融危机爆发后的十年间。但随着后金融危机的负效应逐渐从金融与资本市场蔓延至微观实体经济领域,显著增加企业融资成本与偿债风险。因此,本文进一步分析在融资信号冲击与需求下降效应的双重叠加影响下,公司财务行为以及内部控制变量调控程度的变化态势。本部分将样本的时间周期向后推五年,即预估从2019年至2024年间内部控制机制在融资信号冲击对公司财务行为影响过程中调节效用的发展态势。运用公式六、七、八进行多重共线性估计,估计值如表6所示。

从表6的结果可知,各观测变量的After系数值与表5实证结果基本一致,这进一步表明内部控制显著发挥了“缓冲器”作用,有效控制了企业债务融资、权益融资与投资支出的下降幅度。列(1)与列(4)中的D_After系数值为负,表明融资信号负向冲击作用将导致企业债务融资、权益融资及投资支出规模的下降。而列(1)中的D_After*ICI的显著性程度低于表5中的回归结果,这意味着在远期内部控制机制难以有效抑制债务融资规模下滑的发展态势,但列(4)中的D_After*ICI系数在1%的水平上显著,表明在远期内部控制机制将降低融资信号冲击对权益融资财务行为的负向影响。而列(5)的结果表明,在远期高质量的内部控制将激发企业投资积极性,提高企业投资支出效率。这与我国将继续采取积极的财政政策和稳健的货币政策直接相关。

综合表5、6的实证结果可见,在融资信号冲击的当期和远期,企业债务融资与权益融资等融资规模均呈现出显著下降的趋势,但在内部控制机制的正向调节作用下,这一下降趋势将得到一定程度的缓解,且企业投资支出规模在金融危机后期将稳步上升。

五、结论与建议

本文选取2009-2018年十年间A股上市公司的财务绩效动态面板数据,综合运用倍差分析与倾向性评分匹配方法,实证分析融资信号冲击对企业财务绩效的影响,以及内部控制机制在二者间调节作用的变化情况。实证结果表明,融资信号冲击对企业投融资行为具有显著的负向作用,在金融危机爆发的当期,债务融资减幅在企业资产规模中占比为1.3%,投资支出减幅在企业资产规模中占比为0.5%。内部控制机制在融资信号冲击与企业财务行为之中起到“缓冲器”作用,即将有效抑制企业融资与投资增速下滑的趋势。鉴于此,本文提出如下建议:

第一,企业需高度关注外部资本市场与金融市场所具有的“顺周期效应”,采用多渠道融资等化解投融资风险,持续增强企业财务的抗风险能力。实证结果表明,在后金融危机影响下,在短期内企业的债务融资与权益融资规模将显著下降,且将降低投资支出效率。因此企业应构建多元的融资风险防范措施。一方面,在提升企业信用等级的基础上,选择最佳资本结构。企业信用等级直接决定着其在资本市场/金融市场中融资的难易程度——在金融危机“牛鞭效应”影响下,企业需要增强信用风险防范意识,持续提升自身在经营能力、获利能力、偿债能力、履约能力等方面的信用执行能力。另外,考虑到债务融资仍是当前企业主流的融资手段,因此企业应在融资风险与融资成本之间进行科学权衡,通过确定最优的资本结构来增加企业融资效率。另一方面,需拓展企业融资渠道,健全完善企业融资风险防控机制。除债务融资与权益融资等主流融资模式外,企业可采用夹层融资、售后回租式融资、信托借款等新型融资渠道实现融资收益最大化。为切实增强企业应对融资信号负向冲击的“抗风险能力”,企业应将融资风险防控贯穿于内部控制机制建设始终。

第二,系统权衡长期负债融资、短期负债融资、权益融资等信贷融资模式彼此间的成本与收益。实证结果表明,融资信号冲击对企业长期负债融资的负向影响较为显著。这意味着长期负债融资固然在使用成本、获取便利度等方面相对于其他类融资模式具有比较优势,但其对外部融资信号冲击的敏感度较高,在远期或将降低企业的偿债能力。因此企业应在系统盘点长期负债融资、短期负债融资与权益融资等信贷融资模式优劣基础上,结合企业资金需求规模与需求强度来灵活选择信贷融资模式。对于内部控制质量较高的企业而言,应以权益融资信贷模式为主;对信用等级及贷款资质不足的企业而言,应以短期负债融资为主;对具有较高偿债能力、盈利能力与资本运营能力的企业而言,应将长期负债融资作为首选融资模式。

第三,持续增强企业内部控制质量,积极应对外部融资信号冲击的负向影响。实证结果表明,内部控制机制在融资信号冲击与企业财务行为之间起到正向调节的作用:即高质量的内部控制将削弱融资信号冲击对企业财务绩效的负面作用,并对企业远期投资行为产生正向影响。因此企业应提高内部控制质量与效率,以化解融资信号冲击的“外部风险”。一是要完善企业公司治理结构,通过设置企业预算委员会来加强对融资风险监管。如推行全面预算管理体系,并基于科学的契约安排在信贷主体与客体之间建立有效的激励约束机制,进而构建融资风险管控的“防火墙”。二是要确立广泛的内部控制信息披露途径。进一步加强对审计质量、企业成长速度、财务绩效现状与机构投资者持股比例等内部控制信息的披露程度:一方面,使外部投资者全方位了解企业会计信息,增加企业融资信用评级;另一方面,有助于企业管理层及时修复现行融投资决策漏洞,增强对资本市场/金融市场融资风险的应对能力。

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