李秉祥,林炳洪

(西安理工大学 经济与管理学院,陕西 西安 710054)

一、 引言

随着我国经济由高速增长转向高质量发展,历经几十年的粗放型经济增长模式所累积的高杠杆问题日趋显现,从恒大、海航、华晨等诸多扩张迅速、规模庞大的企业深陷债务泥潭,公司债券频频展期或直接违约等极端事件中足以管窥。高杠杆是系统性金融风险的主要诱因,系统性金融风险宏观负面效应实质是企业微观层面的潜在风险不断叠加扩散所致,所以企业高杠杆在微观层面的风险累积效应不容小觑[1-2]。积极稳妥处置好企业杠杆问题是守住不发生系统性金融风险的基本要求,从2015年起,我国开始实施“去杠杆”政策,为有效处置企业高杠杆风险提供有力的政策支撑。然而,在现实“去杠杆”政策实施过程中,为了迎合政策要求,高杠杆企业往往会通过杠杆操纵手段从形式上完成“去杠杆”任务[3-4]。值得注意的是,杠杆操纵虽然可以暂时降低杠杆水平,但使得企业账面杠杆率与实际杠杆率出现偏差,由此导致资产负债表信息失真,存在隐藏债务、制造虚假杠杆的情况[1];同时,企业进行杠杆操纵将债务隐藏不仅会增加银行信贷体系潜在的坏账风险,而且也会影响宏观经济政策预测与实施的准确性,导致社会融资信贷资源错配,降低经济运行效率。因此,想要有效防范化解系统性金融风险,必须从企业微观层面厘清杠杆操纵诱发风险的内在机理,进而构建系统有效的杠杆操纵治理机制。

内外部监督是规范企业财务行为、避免发生重大财务风险的机制保证[5]。对此,已有研究发现内外部监督可以有效制衡企业高管,减少财务违规与舞弊行为,对盈余管理、业绩粉饰、超额在职消费、关联交易等发挥治理效应[6-12]。内部监督方面,Krishnan等发现内部控制能够改善以可自由支配应计项目发生额为标准的中小企业财务报告质量[6];余思明等认为内部控制强化了管理层业绩目标设定,从而减少财务舞弊[8];Mara和Larry认为股东监督可以抑制管理层机会主义行为[12]。外部监督方面,Jin等指出外部分析师关注有利于降低上市公司盈余管理行为[7];郭建鸾和简晓彤发现分析师关注能够约束管理层超额在职消费[9];魏志华等指出外部审计可以抑制关联交易,降低企业违规风险[10]。诸如此类研究不胜枚举,但略显不足的是,现有对内外部监督治理效应的研究主要集中于高管利用权力操纵利润表信息所引致经济后果的监督上,却少有涉及“去杠杆”背景下对基于资产负债表信息且手段更为隐蔽复杂的杠杆操纵行为的监督。

有别于盈余管理,杠杆操纵主要手段是对资产负债表信息进行操纵,对当期业绩的负面影响并不明显。虽然已有少部分学者就杠杆操纵的治理机制进行研究,如许晓芳等指出杠杆操纵实为一种不为盈余的盈余管理行为,其目的不是操纵利润,而是操纵账面杠杆率,需从涉及杠杆率指标的契约执行效果进行关注监督[13];翟淑萍等从党组织治理视角进行分析,认为国有企业党组织“双向进入,交叉任职”能抑制企业杠杆操纵[14];徐亚琴和宋思淼发现对于杠杆操纵程度比较大的企业,审计师出具非标审计意见的概率会加大[15];马新啸和窦笑晨指出非国有股东可以对国有企业的杠杆操纵行为进行有效治理[16]。但值得注意的是,上述研究均没有根据杠杆操纵引发的某一特定经济后果来进行有针对性的治理机制探索,也没有对杠杆操纵诱发风险开展异质性分析,可能导致其所提出的杠杆操纵治理方案有效性减弱。

鉴于此,本文以2015—2020年A股上市公司为研究样本,分析“去杠杆”背景下杠杆操纵对企业财务风险产生的影响,并通过调节效应的检验,探究内部监督的内部控制与股东监督、外部监督的分析师关注与外部审计对二者关系所发挥的治理效应。同时,本文还进一步分析产权性质、负债程度、所处地区差异等异质性因素的影响,以明晰不同企业进行杠杆操纵的潜在风险,进而提高杠杆操纵治理机制有效性。区别于现有研究,本文的边际贡献主要有:第一,厘清形式上去杠杆的杠杆操纵行为诱发企业财务风险的内在机理,不仅丰富了杠杆操纵的经济后果,也拓展了企业财务风险的诱发因素;第二,综合考虑各种形式的内外部监督对杠杆操纵与财务风险的影响,为有效构建系统的杠杆操纵治理机制,进一步化解企业财务风险提供有益参考;第三,从企业财务风险微观层面探讨“去杠杆”背景下杠杆操纵的经济后果、异质性表现与治理机制,为政府强化金融监管,合理有序推进“去杠杆”政策提供理论支撑。

二、 理论分析与研究假设

(一) 杠杆操纵与财务风险

我国正处于“新兴+转轨”的市场发展阶段,企业要做大做强成为诸多企业家的共识。借助于2008年金融危机爆发以后的经济刺激计划以及国家对企业的政策扶持,中国企业快速扩张,海内外并购频繁发生,导致非金融企业部门的杠杆水平不断攀升[16]。高杠杆也意味着高风险,为化解高杠杆潜在的系统性金融风险,2015年起我国进入强制去杠杆阶段[3]。但实质性去杠杆要么是减少负债,要么是增加权益资本,要么既减少负债同时又增加权益资本[3],其过程不仅异常艰难,需要付出较高的成本,而且还会挤占大量现金流,容易对企业短期经营形成巨大冲击。因此,在信息不对称环境中,为了完成“去杠杆”政策任务,掌握信息优势的企业内部决策者更易产生短视的机会主义行为[17-18],通过杠杆操纵来降低账面资产负债率。

杠杆操纵虽然为企业迎合“去杠杆”政策要求提供可能,但并未实质上化解企业债务问题,而是通过表外负债、名股实债以及其他会计手段来隐藏真实债务进而达到形式上降低杠杆率的目[3]。例如,通过租赁方式的改变将融资租赁设计为经营租赁,避免将融资租赁形成的大额负债列在资产负债表中,从而降低承租企业的杠杆率;通过条款设置将永续债确认为权益工具,既减少账面负债又增大资产总额,掩盖企业真实负债情况等。同时,企业还会根据通过杠杆操纵粉饰后的显性账面杠杆率继续与银行等债权人开展债务融资活动,导致企业实际杠杆率不断攀升,真实债务规模持续扩大。此举不仅没有消除原有的高杠杆风险,还会引发债务隐藏风险。伴随着企业内部资金流动与业务交叉,杠杆操纵负面效应逐渐显现,这会扭曲资产负债表信息,阻碍债权人、股东以及其他利益相关者通过资产负债表信息披露渠道参与公司治理,增大运营成本与治理成本,削弱企业盈利能力,加剧企业财务困境。根据以上分析,本文提出以下假设:

H1:杠杆操纵与企业财务风险正相关,即杠杆操纵程度越大,企业财务风险越高。

(二) 杠杆操纵、内部监督与财务风险

内部控制核心思想是牵制与制衡,是公司治理机制的重要保障,可以规范财务与业务处理程序,确保企业经营管理活动合法合规[8]。李萌和王近将内部控制纳入企业信用资质与债务违约风险的互动关系中,发现内部控制可以保障债务融资活动的有序开展,对企业信用资质发挥一定补充效应,强化对管理层负债行为的监督,进而提高企业融资能力,降低财务风险[11]。另外,随着监管层强制要求企业披露内部控制制度执行信息,良好的内部控制质量可以起到信息传递作用,为企业带来更高的信贷额度与更低的融资成本[19]。这对于缓解企业融资约束,稳健开展债务融资活动发挥着积极的作用。因此在内部控制制衡与监督下,企业会合理负债并减少杠杆操纵行为,进而降低企业财务风险。

股东监督主要通过股权集中度来体现大股东对公司的控制程度,较高的股权集中度能够对管理层发挥监督作用,抑制其短视行为。由于利益目标不一致,上市公司广泛存在经理人管理防御现象,经理人为维护自身职位与薪酬待遇,容易产生自利心理,注重短期效益,倾向于利用外源负债融资进行规模扩张并构建“商业帝国”[20],由此加大了第一类代理成本。虽然管理层的代理行为受到公司股东的集体监督,但如果股权分布比较分散,诸多中小股东持有“搭便车”的心态,对管理层的监督效果并不十分有效,而较高的股权集中度则能够汇集股东监督合力发挥治理效应,抑制管理层的短视行为[21]。同样,杠杆操纵作为一种不为盈余只为操纵账面杠杆的短视行为[13],也会受到股东监督。当股权集中度高时,大股东可以对管理层形成有力的监督与约束,抑制其杠杆操纵行为。对此,本文提出以下假设:

H2a:内部控制可以发挥治理效应,减弱杠杆操纵对企业财务风险的正向影响。

H2b:股东监督可以发挥治理效应,减弱杠杆操纵对企业财务风险的正向影响。

(三) 杠杆操纵、外部监督与财务风险

分析师有着专业的职业素养和稳定的心理条件,对资本市场信息的挖掘与解读能力更强[9]。具体而言,分析师有能力和精力通过深度研究上市公司披露的一系列财务报告,达到持续跟踪的目的,也会通过参加电视电话会议、实地考察等活动对上市公司进行深度调研,发挥“放大镜”式的监督效应[22-23]。同时出于职业声誉等方面的考虑,分析师更倾向于审慎发布预测准确性高的研报,以提高其知名度与薪酬待遇。因此在对企业进行分析预测时,为了准确评估企业价值与提示投资风险,分析师会挖掘企业财务报表背后真实的负债信息[24],对于企业利用各种手段进行隐藏真实债务的杠杆操纵也会进行持续关注和有效识别,促使上市公司减少杠杆操纵行为,从而抑制由杠杆操纵引致的财务风险。

外部审计作为资本市场的“看门人”,可以有效防范公司舞弊与违规,能够对上市公司发挥监督作用[15,25-26],尤其是高质量的审计报告会进一步帮助被审计单位与银行等金融机构建立良好的信任关系,起到隐性担保作用。基于声誉理论,审计师有动力对上市公司财务报告进行深入检查,以降低来源于企业经营和舞弊的重大错报风险,进而发表客观审慎的独立审计意见[10]。郭照蕊和黄俊则更具体指出,作为中介的会计师事务所在收益固定前提下规避风险的本能促使其抑制上市公司的超额商誉,避免增大企业账面资产,从而真实反映企业价值[27]。因此,本文认为外部审计可以通过审计程序发现杠杆操纵的表外负债、名股实债以及其他会计手段的潜在风险,并采取相应的风险应对措施对此进行纠偏,由此倒逼企业减少杠杆操纵行为,抑制企业财务风险。对此,本文提出以下假设:

H3a:分析师关注可以发挥治理效应,减弱杠杆操纵对企业财务风险的正向影响。

H3b:外部审计可以发挥治理效应,减弱杠杆操纵对企业财务风险的正向影响。

三、 研究设计

(一) 样本选择与数据来源

本文选取2015—2020年A股上市公司作为研究样本,并作如下处理:剔除金融行业、财务数据异常与缺失的上市公司,剔除在观察期内被ST或*ST的上市公司,剔除上市时间不足一年的公司,对变量进行大于99%且小于1%分位数的极端值Winsorize缩尾处理等。杠杆操纵、企业财务风险等指标的原始数据来自国泰安(CSMAR)数据库。

(二) 变量定义

1. 解释变量:杠杆操纵。参考许晓芳等的做法[4],采用基本的XLT-LEVM法下的预期模型法估计杠杆操纵(LEVM)程度(1)由于基本的XLT-LEVM法下的预期模型法变量定义较多,限于篇幅,此处不再列示,具体可见参考文献[4]。,即只考虑了利用表外负债和名股实债手段进行的杠杆操纵,具体算法如下:

LEVMit=(DEBTB_TOTALit+DEBT_OBit+DEBT_NSRDit)÷(ASSETB_TOTALit+DEBT_OBit)-LEVBit

(1)

LEVM为企业杠杆操纵程度,DEBTB_TOTAL为企业账面负债总额,DEBT_OB为企业表外负债总额,DEBT_NSRD为企业名股实债总额,ASSETB_TOTAL为企业账面资产总额,LEVB为企业账面杠杆率。采用预期模型法测算表外负债总额(DEBT_OB)和名股实债总额(DEBT_NSRD)。

表外负债总额(DEBT_OB)计算方法如下:依据模型(2)分年度分行业进行Tobit回归,若残差大于0,则存在表外负债,其值为真实资产总额与账面资产总额的差额,真实资产总额等于销售收入除以模型(2)估计出的预期(真实)总资产周转率。

TURNOVERit=μ0+μ1LEVBit+μ2SIZEit+μ3PROFIT_SALEit+μ4SOEit+μ5FIRSTit+μ6GROWTHit+μ7MARKET_SHAREit+μ8NONEXPERit+ε

(2)

名股实债总额(DEBT_NSRD)计算方法如下:首先,依据模型(3)分年度分行业进行Tobit回归,计算出公司预期(真实)有息负债利息率IR*;其次,用账面有息负债总额乘以IR*测算出预期(真实)利息,并将其与账面实际支付利息比较,若账面实际支付利息高于预期(真实)利息,高出部分即为异常利息支出,反之,则不存在异常利息支出;最后,用异常利息支出除以IR*,即名股实债总额。

IRit=v0+v1LEVBit+v2SIZEit+v3CFOit+v4SOEit+v5ROAit+v6GROWTHit+v7MARKET_SHAREit+v8PPEit+v9CASHNEEDit+v10CURRENTit+v11FIRMAGEit+v12LOANit+ε

(3)

2. 被解释变量:财务风险。借鉴Ohlson的做法[28],采用O-Score模型计算出来的O指数衡量财务风险(Risk)(2)由于O-Score模型变量定义较多,限于篇幅,此处不再列示,具体可见参考文献[28]。,O指数越大代表企业财务风险越高,具体算法如下:

Riskit=O-Scoreit=-1.32-0.407SIZEit+6.03TLTAit-1.43WCTAit+0.0757CLCAit-2.37NITAit-1.83FUTLit+0.285INTWOit-1.72OENEGit-0.521CHINit

(4)

3. 调节变量:内部监督和外部监督。内部监督包含内部控制与股东监督。借鉴余思明等的做法[8],采用千分制的迪博内部控制指数度量内部控制(Ic);参考Mara和Larry的研究[12],采用第一大股东持股比例度量股东监督(Top1)。

外部监督包含分析师关注与外部审计。参考郭建鸾和简晓彤的研究[9],用当期对该公司进行过跟踪分析的分析师(团队)数量来度量分析师关注(Analyst);借鉴魏志华等的做法[10],用上市公司是否聘任国际“四大”会计师事务所(3)国际“四大”会计师事务所分别是普华永道、德勤、毕马威以及安永,以下简称国际“四大”。审计度量外部审计(Audit),若上市公司聘任的会计师事务所为国际“四大”,则Audit=1,否则Audit=0。

4. 控制变量。参考已有的研究设计[13-16],选取企业规模(Size)等作为控制变量,具体算法见表1。

表1 变量定义

(三) 模型构建

为了验证假设H1,本文构建模型(5)对其进行验证,若LEVM系数显著为正,说明杠杆操纵与企业财务风险正相关,假设H1成立。构建模型(6)对假设H2a(假设H2b)进行验证,若LEVM系数显著为正,且交乘项LEVM×Ic(LEVM×Top1)系数显著为负,说明内部控制(股东监督)对杠杆操纵与企业财务风险之间的正相关关系起负向调节效应,假设H2a(假设H2b)成立。构建模型(7)对假设H3a(假设H3b)进行验证,若LEVM系数显著为正,且交乘项LEVM×Analyst(LEVM×Audit)系数显著为负,说明分析师关注(外部审计)对杠杆操纵与企业财务风险之间的正相关关系起负向调节效应,假设H3a(假设H3b)成立。针对面板数据的模型选择,本文进行了Hausman检验,结果显示Hausman Test统计量(W)为162.28,P值为0.00。同时考虑为消除不随时间变化因素导致的内生性问题,本文最终采用固定效应进行回归检验。从后续实证回归结果来看,调整后的R2均在0.5左右,表明本文所构建的模型拟合效果良好。

Riskit=α0+α1LEVMit+αiControlit+∑Year+∑Ind+εit

(5)

Riskit=α0+α1LEVMit+α2LEVMit×Icit(Top1it)+α3Icit(Top1it)+αiControlit+∑Year+∑Ind+εit

(6)

Riskit=α0+α1LEVMit+α2LEVMit×Analystit(Auditit)+α3Analystit(Auditit)+αiControlit+∑Year+∑Ind+εit

(7)

四、 实证结果分析

(一) 描述性统计

表2是关键变量的描述性统计结果,杠杆操纵均值为0.1139,大于中位数0.0413,说明我国上市公司广泛存在杠杆操纵,标准差为0.2063,说明样本公司之间杠杆操纵程度差异较大。企业财务风险平均值为-8.1267,处于中等水平,说明我国上市公司企业财务风险总体可控,但极值相差较大且标准差达2.0792,表明样本公司之间财务风险水平差异也较大,部分上市公司财务风险很高。其他变量限于篇幅,此处不再赘述。

表2 关键变量描述性统计

(二) 回归结果分析

表3列(1)报告了杠杆操纵对企业财务风险的回归结果,LEVM系数为0.3173,在1%的水平上显著,说明杠杆操纵与企业财务风险正相关,即杠杆操纵程度越大,引发的企业财务风险越高,支持了本文的假设H1。这一结论也说明杠杆操纵对于化解企业债务问题并不能起到有益帮助,虽然杠杆操纵通过表外负债、明股实债等一系列手段可以暂时降低企业账面杠杆水平,但其本质还是一种粉饰杠杆的短视行为。随着杠杆操纵程度的加大,企业资产负债表外的真实债务规模不断上升,不仅无法消除企业现存的高杠杆风险,反而还会进一步引发债务隐藏风险,更容易触发企业财务危机。

表3 基准回归与调节效应回归结果

表3列(2)报告了内部控制对杠杆操纵与企业财务风险之间关系的调节效应回归结果,LEVM系数为1.6050,在1%的水平上显著,同时交乘项LEVM×Ic系数为-2.4261,在1%的水平上显著,说明内部控制可以对杠杆操纵与企业财务风险之间的正相关关系起负向调节效应,即良好的内部控制可以通过分权、制衡、监督、反馈等一系列制度设计,强化内部监督环境,提高公司治理水平,进而抑制杠杆操纵行为,降低企业财务风险,支持了本文假设H2a。表3列(3)报告了股东监督对杠杆操纵与企业财务风险之间关系的调节效应回归结果,LEVM系数为0.8115,在1%的水平上显著,同时交乘项LEVM×Top1系数为-1.4539,在1%的水平上显著,说明股东监督可以对杠杆操纵与企业财务风险之间的正相关关系起负向调节效应,即股东控制力越强可以对职业经理人形成有效监督,降低管理层通过债务扩张构建“商业帝国”的可能,由此提高负债透明度与规范性,缩减债务隐藏的空间,减弱杠杆操纵与企业财务风险之间的正向关系,支持了本文假设H2b。

表3列(4)报告了分析师关注对杠杆操纵与企业财务风险之间关系的调节效应回归结果,LEVM系数为0.4785,在1%的水平上显著,同时交乘项LEVM×Analyst系数为-0.0279,在1%的水平上显著,说明分析师关注可以对杠杆操纵与企业财务风险之间的正相关关系起负向调节效应,即分析师能够对上市公司财务信息进行深入解读,挖掘其真实负债水平,对债务剥离出表等行为进行提示预警,有效预防企业财务风险不断累积叠加,减弱杠杆操纵对企业财务风险的正向影响,支持了本文假设H3a。表3列(5)报告了外部审计对杠杆操纵与企业财务风险之间关系的调节效应回归结果,LEVM系数为0.3436,在1%的水平上显著,同时交乘项LEVM×Audit系数为-0.4548,在10%的水平上显著,说明外部审计可以对杠杆操纵与企业财务风险之间的正相关关系起负向调节效应,即审计师为避免在审计鉴证过程中发生重大错报风险,会对企业杠杆操纵行为进行深度识别,提高审计质量并发表责任清晰的独立审计意见,此举能抑制企业杠杆操纵,减弱杠杆操纵对企业财务风险的正向影响,支持了本文假设H3b。

(三) 稳健性检验

1. 工具变量法检验。为缓解互为因果关系等内生性问题的干扰,借鉴Benlemlih和Bitar的研究思路[29],选取每家企业同一年度公司注册地所在省份其他所有上市公司杠杆操纵程度的均值(LEVM_M)作为工具变量进行两阶段回归检验。结果显示,LEVM系数显著为正,说明考虑互为因果内生性问题后,杠杆操纵会加剧企业财务风险这一结论依然成立。

2. 滞后解释变量回归。为进一步削弱双向因果问题的影响,且考虑到杠杆操纵引发企业财务风险可能具有一定的滞后性,本文对解释变量杠杆操纵(LEVM)进行滞后一期(L.LEVM)处理,并再次进行回归。结果显示,L.LEVM系数显著为正,说明考虑双向因果问题与杠杆操纵引发企业财务风险具有滞后效应影响后,杠杆操纵会加剧企业财务风险这一结论不变。

3. PSM检验。为缓解样本选择偏差问题,本文采用倾向得分匹配法(PSM)对样本进行再次检验。结果显示,LEVM系数显著为正,即杠杆操纵与企业财务风险正相关,再次证明结论的可靠性。

4. 指标替换。参考许晓芳等的研究[4],采用扩展的XLT-LEVM法下直接法估计利用会计手段进行杠杆操纵的量化数值,将其纳入杠杆操纵的测算范围,变量符号设置为ExpLEVM(4)由于扩展XLT-LEVM法下的直接法公式较多,限于篇幅,此处不再列示,具体算法可见参考文献[4]。。同时借鉴Ohlson的研究[28],在O指数的基础上构建O-Score模型的风险系数来衡量企业财务风险,变量符号设置为Risk_C,计算公式如下:

(8)

分别用ExpLEVM、Risk_C替换LEVM、Risk进行再次回归,结果显示,基准回归与调节效应回归结果与前述结论一致。限于篇幅,以上稳健性检验结果未列示,留存备索。

五、 进一步研究

(一) 产权性质的影响

不同产权性质表现出不同的治理特征,相较于民营企业而言,国有企业党组织在公司治理中发挥的作用越来越大[14],其讲政治的浓厚氛围有助于国家“去杠杆”政策的落实,而且党组织嵌入还能对国有企业高管形成有效的监督与制衡,促使国有企业实质性去杠杆,减少杠杆操纵行为。同时,我国资本市场正处于“新兴+转轨”阶段,民营企业普遍受到信贷歧视,面临较强的融资约束;而国有企业一般由政府提供隐性的债务担保,即使不用杠杆操纵来隐藏债务也能获取大量的信贷资金,避免发生实质性的债务违约,所以本文认为相较于国有企业,杠杆操纵推高财务风险这一效应在民营企业中更明显。

基于此,为深入检验产权性质对杠杆操纵与财务风险之间关系的影响,本文将样本企业按产权性质分为国有企业(SOE=1)与民营企业(SOE=0),根据模型(5)进行分组回归,结果如表4列(1)、列(2)所示。表4列(1)中,国有企业组LEVM系数显著为正,表4列(2)中,民营企业组LEVM系数也显著为正,说明不管是国有企业还是民营企业进行杠杆操纵均会提高其财务风险,再次验证本文假设H1的可靠性。但后者的系数大于前者的系数(0.4006>0.1723),即杠杆操纵引致的财务风险在民营企业中更明显,说明由于制度安排以及信贷歧视等原因,民营企业为了缓解融资约束、增大外部资源获取的可能,更易进行杠杆操纵,进一步推高财务风险。

表4 产权性质、过度负债与所处地区分组回归结果

(二) 过度负债的影响

负债是公司外部融资来源之一[3],如果企业杠杆水平较高、现存债务规模过大,银行等金融机构会以账面杠杆率过高为由拒绝为其贷款,从而降低企业融资能力。同时,过度负债企业也面临着更大的“去杠杆”政策压力,有动机将负债剥离出资产负债表以降低其账面杠杆率。因此为了缓解融资约束、完成“去杠杆”政策任务,过度负债企业更有可能通过杠杆操纵隐藏现有债务,并根据粉饰后的账面杠杆率与银行继续签订债务契约获得融通资金,由此导致企业实际杠杆水平的不断攀升,进而加剧企业债务危机。所以本文认为相较于非过度负债企业,杠杆操纵推高财务风险这一效应在过度负债企业中更明显。

根据Harford等的做法[30],依据模型(9)对全样本分年度分行业进行Tobit回归,计算出企业目标负债率(LVB*)(5)由于模型(9)变量定义较多,限于篇幅,此处不再列示,具体可见参考文献[30]。。若企业实际负债率(LVB)大于目标负债率(LVB*),则为过度负债,Exc_Debt取值为1(Exc_Debt=1),否则,Exc_Debt取值为0(Exc_Debt=0),根据模型(5)进行分组回归。

LVBit=α0+α1SOEit+ROAit+IND_LEVBit+GROWTHit+FATAit+SIZEit+FIRSTit+εit

(9)

表4列(3)显示了过度负债企业组回归结果,其中LEVM系数显著为正,表4列(4)显示了非过度负债企业组回归结果,其中LEVM系数也显著为正,说明不管是过度负债企业还是非过度负债企业进行杠杆操纵均会提高其财务风险,再次验证本文假设H1的可靠性。但前者的系数大于后者的系数(0.3727>0.1722),即杠杆操纵引致的财务风险在过度负债企业中更明显,说明过度负债企业为了迎合“去杠杆”政策、增强融资能力,有动机加大杠杆操纵来掩藏真实债务规模,进而引发更大的财务隐患。

(三) 所处地区的影响

相较于中西部地区,东部地区的经济发展水平与市场化程度更高,聚集诸多银行、证券公司、基金公司等金融投资机构,资金使用成本更低,有利于企业拓宽融资渠道,开展股权、债券、可转债等多元化融资,从而缓解融资约束,优化资本结构,减少企业杠杆操纵行为;同时金融机构也会起到外部监督作用,规范企业负债行为[24],避免债务隐藏导致实际杠杆水平过高,出现债务违约等负面影响事件,使企业陷入财务困境。而中西部地区经济发展水平相对落后,市场化程度不高,金融发展与市场监督水平还有待进一步提高,不利于企业开展融资活动,所以中西部地区企业为了缓解融资约束,在“去杠杆”政策实施与监督弱化环境中,更有可能进行杠杆操纵,无形之中加大其企业财务风险。因此,本文认为相较于东部地区企业,杠杆操纵推高财务风险这一效应在中西部地区企业中更明显。

为验证此猜想,本文根据上市公司总部注册地对样本进行分组,东部地区企业设置为1(Region=1),中西部地区企业设置为0(Region=0),根据模型(5)再次进行分组回归,结果如表4列(5)、列(6)所示。表4列(5)中,东部地区企业组LEVM系数显著为正,表4列(6)中,中西部地区企业组LEVM系数也显著为正,说明不管是东部地区企业还是中西部地区企业进行杠杆操纵均会提高其财务风险,再次验证本文假设H1的可靠性。但后者的系数大于前者的系数(0.6910>0.3977),即杠杆操纵引致的财务风险在中西部地区企业中更明显,说明受限于经济发展水平与市场化程度,中西部地区企业开展融资活动更难且受到的外部监督力度更小,因此中西部地区企业更可能进行杠杆操纵以达成其粉饰杠杆的目的,由此扭曲资产负债表信息,导致表外负债不断扩大,加剧财务危机。

六、 结论性评述

本文基于“去杠杆”的背景,以2015—2020年A股上市公司为研究样本,分析形式上去杠杆的杠杆操纵行为对企业财务风险的影响,并通过引入内外部监督的四种形式来探讨杠杆操纵引致企业财务风险的治理机制,同时进一步探索企业产权性质、负债程度、所处地区差异等因素对杠杆操纵与财务风险之间关系的影响,研究结果表明:杠杆操纵程度越大,企业财务风险越高。调节效应检验发现,内部监督的内部控制与股东监督、外部监督的分析师关注与外部审计可以对杠杆操纵与企业财务风险之间的正相关关系起到负向调节效应,能够发挥内外部监督的治理功能,有效抑制杠杆操纵,降低企业财务风险。进一步研究发现,民营企业、过度负债企业与中西部地区企业进行杠杆操纵更易推高财务风险。

据此,本文提出如下管理建议:第一,企业应提高内部治理水平,进行实质性去杠杆,而非通过杠杆操纵来迎合“去杠杆”政策。虽然杠杆操纵可以暂时帮助企业从形式上去杠杆,但是也显著加剧企业财务风险,增大其陷入财务危机的可能。因此从长远来看,企业应进行实质性去杠杆,可以通过完善内部控制制度建设,强化大股东监督等方式来提高内部治理水平,以抑制企业杠杆操纵行为,化解潜在财务风险。第二,政府应有序推进“去杠杆”政策,进一步完善会计准则以堵塞表外负债等经济业务会计处理漏洞,尤其是根据民营企业、过度负债企业与中西部地区企业进行杠杆操纵更易推高财务风险这一特点,要有针对性地加强资本市场监管体制机制建设,消除对民营企业的信贷歧视,营造公平的融资环境,推动东部地区与中西部地区平衡发展,促使不同异质性企业提高负债行为规范性与透明度,减少企业杠杆操纵的空间。第三,证券公司、会计师事务所、银行等金融与中介机构应提升企业债务识别能力,强化分析师关注、注册会计师审计等一系列企业外部监督机制对杠杆操纵所发挥治理效应,持续跟踪企业异常负债行为,建立债务风险评估控制体系以加强对企业负债融资的约束,促使企业实质性去杠杆,抑制由杠杆操纵引发的财务风险。