半年报自愿审计与银行贷款
2019-03-06杜兴强
【摘 要】 通过手工收集中国上市公司半年报自愿审计数据,实证研究了半年报自愿审计对上市公司银行债务融资的影响以及与此相关的盈余管理与过度投资行为。研究结果表明,半年报自愿审计的上市公司下半年新增贷款总额显著更高、平均利率显著更低;进一步研究发现,为了获得银行贷款,半年报自愿审计的上市公司进行了显著向上的盈余管理,且获得银行贷款后显著进行了过度投资。上述结果联合表明,半年报自愿审计的上市公司通过盈余管理和操纵的财务报表获得了利率更低与更多的银行贷款,但导致更为严重的过度投资行为。从而,半年报自愿审计市场的独立性堪忧。
【关键词】 半年报自愿审计; 银行贷款; 借款利率; 过度投资; 盈余管理
【中图分类号】 F239 【文献标识码】 A 【文章编号】 1004-5937(2019)03-0008-12
一、引言
2011年3月以来,一批中资概念股在美国资本市场遭遇恐慌性抛售风潮——停牌或退市①,并在美国或中国香港遭受诉讼或调查。相应地,负责海外上市公司的审计师在财务欺诈的讨伐声中承受着巨大压力,随之而来的审计独立性问题又一次引发了各界关注。
由于缺乏相应的特定制度环境,萨班斯—奥克斯利法案(Sarbanes-Oxley Act)之后,相关研究主要集中在审计独立性与非审计业务、审计任期以及审计师轮换之间的关联上[ 1-7 ],而针对审计业务自身与审计独立性的研究缺乏相关经验证据。按照监管规定年报均需要实施强制审计,与年报的强制审计相比,作为企业一项自主选择行为的半年报自愿审计,更能客观、充分地反映企业实施审计行为本身对审计独立性的影响,并且自愿审计的动机及经济后果一直以来受到学者们的高度关注[ 8-12 ]。Chu et al.[ 13 ]的研究表明上市公司可以通过提供半年报审计业务来“购买”审计意见,以期获得更多的“好处”。现阶段,强有力的信贷支持以及股权市场持续低迷导致上市公司资本结构中债务融资比例持续上升,债务融资成为我国企业融资的主要途径。Kim et al.[ 12 ]发现韩国银行贷款中公司的自愿审计行为有助于企业获得更多的银行贷款和更长的贷款期限。半年报自愿审计与上市公司的债务融资行为存在何种关系?上市公司实施半年报自愿审计的动机是什么?半年报自愿审计行为的经济后果如何?半年报自愿审计行为对审计独立性的影响如何?
为解决上述一系列问题,本文研究了2002—2009年间A股上市公司实施半年报自愿审计行为的动机及其经济后果与公司债务融资之间的关系。研究结果显示,与半年報未审计的公司相比,选择半年报自愿审计的公司下半年新增贷款总额显著更高、平均利率显著更低。此外,与半年报未审计的公司相比,实施半年报自愿审计公司的审计质量显著更低、公司的过度投资行为更严重。研究结果表明,半年报自愿审计行为的确增强了公司获得下半年新增贷款的能力,降低了企业获得贷款的利率,说明自愿审计行为作为一项鉴证活动,确实可以增强出借方对借款人提供的财务报告的信任度。然而,自愿审计行为并不完全是一项鉴证活动,自愿审计的背后很可能隐藏着潜在的“利益输送”,借款人利用出借方对审计师独立性的信任“购买”审计意见,在审计师的“掩护”下实施盈余管理行为。借款人轻易地通过“不正当”手段获得更多贷款和更低的贷款成本,使得融资应该起到的“硬约束”作用逐渐转化为一种“软约束”,助长了借款方管理层肆意挥霍贷款、满足建立“公司帝国”的欲望,进而演化为公司过度投资行为。
本文后续部分安排如下:第二部分进行了文献回顾并提出研究假设,第三部分提出了研究设计并进行了数据收集的详细介绍,第四部分为样本的描述性统计和分析,第五部分是多元回归实证的结果和分析,第六部分是研究结论和下一步研究的展望。
二、文献回顾与研究假设
(一)半年报自愿审计与银行贷款
资金借贷中存在严重的信息不对称现象,信贷交易中不同利益方所具有的“信息集”各不相同,从而存在贷款前的逆向选择和贷款后的道德风险问题。Krishnaswami et al.[ 14 ]研究了1987—1993年297家美国公司的借款资料,发现信息不对称情况越严重,公司借款中私人债券的比率越高,从而为信贷市场中逆向选择对信贷决策的影响提供了支持。Lin et al.(2011)研究了1996—2008年间22个国家的3 468家公司,发现由于大股东控制权与现金流权的背离,其道德风险和隧道挖掘行为显著地增加了企业债务融资的资本成本。平新乔和杨慕云(2009)指出银行贷款面临的主要问题是由事后信息不对称产生的,而不是事前信息不对称。尹志超和甘犁(2011)利用我国某国有银行2002—2009年的企业借款信息,研究了贷款违约与银行信贷市场信息不对称之间的关系,研究结果支持了信贷市场上同时存在逆向选择和道德风险。信息的不对称造成信息优势方获得更多的利益,而信息弱势方则蒙受损失,交易双方的利益失衡直接影响了资本市场资源配置的效率,因此需要通过各种手段或定价行为本身降低由此产生的交易成本。黄纯纯(2003)的研究结果表明公司上市行为能够有效地向市场传递公司内部信息,增加了公司的贷款可得性。Graham et al.(2008)则研究了公司采用更加严格的债务条款降低由财务报告重述产生的贷款风险和信息不对称问题,与报表重述前相比,财务报告重述后公司拥有更少的贷款总额、更短的贷款期限、更高的安全性以及更多的约束条款,相比其他财报重述公司,因财务舞弊而重述报表的公司获得的贷款总额更少。胡士华和卢满生(2011)从农村中小企业获得的贷款出发,说明了中小企业的正规程度(经营证件齐全、规模大、长期的优质信用记录、高担保)有助于获得更多正规机构贷款。Valta(2012)的研究指出银行在贷款定价中已充分考虑产品市场竞争程度可能产生的信息不对称和风险,产品市场竞争程度越激烈,银行贷款成本越高。
外部审计作为一项评价经济责任、鉴证经济业务的独立监督活动,有助于保障信贷交易双方之间的顺利沟通,增强了银行信息可靠性,减少信息不对称问题,从而降低信贷交易成本。毛锦等(2006)指出银行贷款发放总额与银行获得信息的准确度正相关。显然,审计可以在一定程度上降低银行与企业之间的信息不对称,提高银行对企业财务报表的信任。
目前,在世界资本市场中,上市公司的年报审计均是强制性的。但是,中国资本市场中存在着一种典型的制度安排,即半年报自愿审计。除了在下半年进行再融资、发放现金股利等一些特殊情况外,上市公司并不对半年报进行自愿审计。但是,的确有一些上市公司选择对其半年报进行自愿审计。
在自愿审计领域,Chow(1982)指出企业的自愿审计主要是为了降低管理层、股东、债权人之间的利益冲突。另外,Chow(1982)还指出一系列企业内部特征将会影响代理成本和聘请外部审计的需求,其中包括公司负债水平、公司规模以及债务契约数量。Kim et al. [ 12 ]则研究韩国企业银行贷款中的自愿审计行为,发现与没有审计的公司相比,选择自愿审计的公司普遍获得了更低的利率,说明自愿审计行为有助于增进借款人的信息可信度。然而,Kim et al.[ 12 ]并没有发现在审计的公司中高质量审计对企业贷款定价起显著作用。半年报自愿审计作为我国特有的制度环境,为针对自愿审计的研究提供了新的基础。Chen et al.(2005)以我国A股上市公司为研究对象,发现与半年报未进行审计的公司相比,选择半年报自愿审计的公司获得了更低的股票收益波动率和换手率,从而说明审计行为有助于降低半年报的信息风险,同时有助于减少投资者之间的信息差异。基于以上分析,提出假设1和假设2:
H1:限定其他条件,与半年报未审计的公司相比,选择半年报自愿审计的公司下半年获得的贷款额更高。
H2:限定其他条件,与半年报未审计的公司相比,选择半年报自愿审计的公司获得贷款的资本成本更低。
(二)审计独立性
审计的独立性随着金融危机的爆发再次引起了人们的关注,不得不面对来自于社会各个方面的挑战和威胁。根据美国独立审计准则委员会(ISB)对独立性挑战和威胁的概括,笔者认为其中最主要的挑战应来源于“自我得利”(self-interest)。Defond et al.[ 1 ]并未发现持续经营意见显著地影响了审计收费,然而Frankel et al.[ 2 ]利用琼斯模型度量的可操纵性应计为审计质量的替代变量,发现非审计业务的收费显著与审计质量负相关,审计业务收费与盈余质量显著负相关,说明非审计业务收费可能影响审计独立性[ 3 ]。杨鹤和徐鹏[ 4 ]研究了审计师变更与审计师独立性的影响,发现变更审计师后具有购买审计意见的公司被出具“清洁”审计意见的概率更高,这在一定程度上说明上市公司通过更换审计师的行为影响了审计的独立性。魏朱宝[ 5 ]指出过度竞争的市场造成中小事务所之间竞相杀价,有的可能为不正当的经济利益“出卖”审计师独立原则。龚启辉和刘桂良[ 6 ]的分析指出只要CPA存在从虚假财务报告中获利的条件,就不可避免地出现审计合谋的问题,審计师、管理层以及董事会均可能出现机会主义行为。周冬华等[ 7 ]发现审计师任期越长,被审计公司出具“干净”的审计意见的概率越高,市场反应越差。
我国上市公司的半年报并非全部需要进行审计,按照证监会和交易所的相关规定,半年报强制审计主要针对公司在资本市场上的再融资行为、利润分配、交易状态异常,除此之外,半年报实施审计均是企业的自愿选择。自愿审计作为企业一项自主选择的经济行为,其动机及经济后果一直是学者较为关注的话题[ 8-11 ],进而有学者注意到上市公司自愿选择半年报审计可能对审计的独立性产生影响。Chu et al.[ 13 ]选取2001—2008年半年报自愿实施审计行为的52家中国A股ST类上市公司作为研究对象,一对一配对得到研究样本,他们发现ST类上市公司为了避免被特殊处理的“厄运”,可能选择通过实施自愿的半年报审计在高度竞争的中国审计市场中向会计师事务所“购买”审计意见,掩护其实施盈余管理的行为,研究结果表明自愿的半年报审计并不是“单纯”的鉴证行为,很可能成为潜在的利益输送渠道,最终将扰乱监管部门和投资者的判断。刘斌等(2008)选择2002—2006年间中国A股市场自愿半年报审计的公司作为研究对象,发现债务的代理成本越高,公司越可能选择半年报自愿审计行为,而实施半年报自愿审计公司的会计信息质量低于半年报未审计的公司,说明投资者并不能有效地判别出经过审计的半年报信息质量的高低。因此,从最大化自身利益出发,Watts and Zimmerman(1986)指出盈余管理存在三大动机,即债务契约、薪酬契约和政治成本,在面临出借方要求借款人需要达到基于财务信息的诸多贷款条件②,而借款人又无法完全满足硬性的信贷条件时,借款人存在动机通过选择半年报自愿审计向审计师输送利益,进而影响审计师的独立性,“购买”审计意见向出借方传递“扭曲”的财务信息,最终达到获得更多的债务融资和更低的债务融资成本的目的。基于以上分析,提出假设3:
H3:限定其他条件,与半年报未审计的公司相比,选择半年报自愿审计的公司审计质量更差。
(三)半年报自愿审计与过度投资
Jensen(1986)指出管理层出于对自身利益考虑,可能将企业中存在的“过剩”自由现金流投入到构建自己庞大的“公司帝国”中去,导致企业资源滥用,进而形成过度投资行为。我国信贷市场长期处于管制状态,造成典型的“二元”结构,即体制内的大型企业普遍得到政府机构的鼎力支持,信贷资源源源不断,袁淳等(2010)在研究中指出国有公司的信贷优惠主要来源于政府机构对信贷的干预,与隐性担保假设并不一致;然而,体制外企业的生存发展所需资金无法得到有力保障,常常处于“饥饿”或“半饥饿”状态,这一扭曲的信贷结构直接导致市场资源的严重错配现象,降低了市场的效率。从总量来看,我国的流动性巨大,截至2012年3月③,我国外汇储备为33 049.71亿美元,同比上涨8.55%,货币或准货币(M2)总量达895 600亿元人民币,同比增长13.40%;从流入的部门来看,信贷资金主要流向房地产、基础设施建设以及政府支持的大型企业,作为政府政绩的上市公司自然也在获得“优惠”的行列之中,因此,上市公司的融资约束很可能成为一种“软约束”。王彦超(2009)研究了融资约束与企业过度投资行为的关系,发现在持有超额现金的条件下,融资无约束的企业容易发生过度投资,而融资有约束的企业过度投资行为不明显。另外,潘红波和余明桂(2010)研究了1999—2005年A股由独立公司变更为集团公司的样本,他们发现集团化的确可以使企业获得更多的贷款和更长的贷款期限,但是集团化(规模化)将助长上市公司的过度投资行为。张敏等(2010)研究了政治关联与银行贷款、企业过度投资行为的联系,发现政治关联有助于企业获得更多的银行贷款,但却带来了企业过度投资行为。方军雄和方芳(2011)发现IPO超募的确诱发了上市公司的过度投资和高管薪酬的过度发放,这说明IPO超募行为严重地影响了资本市场资金配置的效率。
连续前面的逻辑,上市公司通过半年报自愿审计“粉饰”财务信息,进而获得更多的信贷配额、更低的信贷利率,Narayanan(2002)指出基于信息不对称环境下,内部人相比外部人拥有更多的信息优势,企业发生过度投资行为的可能性越高。章元(2005)指出若实际中安全团体所要求的利率比风险团体所要求的利率更高,则高额的团体贷款政策将有助于解决“信贷配给④”问题;而冒险投资者往往因为团体贷款政策被挤出贷款群体。张兴亮和夏成才(2011)发现企業会计信息的透明度有利于发挥融资约束的效能,降低企业的过度投资行为。黎来芳等(2012)发现我国制造业上市公司的过度投资行为与融资规模显著正相关。更近一步,罗党论等(2012)选取我国上市公司作为研究对象,发现银行授信的增加将助长国有上市公司的过度投资行为。基于以上分析,本文提出假设4:
H4:限定其他条件,与半年报未审计公司相比,选择半年报自愿审计的公司过度投资更为严重。
三、研究设计
(一)模型设定
1.半年报自愿审计与银行贷款
为了检验假设1,本文构建新增贷款与中期报告自愿审计的模型如下:
模型(1)和模型(2)均为OLS模型。模型(1)的被解释变量为“下半年度公司新增贷款占年初总资产的比例”(LOAN),模型(2)的被解释变量为“公司全年贷款的平均利率”(RATE)。模型(1)和模型(2)中主要解释变量均为半年报自愿审计的虚拟变量(VIA)。模型(1)和(2)中其他控制变量包括:公司业绩(ROA)、资产规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)、可抵押资产比例(TANGIBLE)、公司成长性(GROWTH)、最终控制人性质虚拟变量(STATE)、制度环境变量(MKT)、按照证监会分类公司所在行业的虚拟变量(INDUSTRY)以及年度虚拟变量YEAR。其中公司业绩(ROA)、资产规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)、可抵押资产比例(TANGIBLE)均选取当年期初值,其他控制变量则选取期末值。
2.半年报自愿审计与盈余质量
为了检验假设3,本文构建如下模型:
模型(3)为OLS模型。模型(3)的被解释变量是“基于公司中期财务报告计算的可操纵性应计”的绝对值(DAC),代表盈余质量[ 2-3 ],主要解释变量为“公司中期报告是否经过自愿审计”的虚拟变量(VIA)。其他控制变量包括:第一大股东持股比例(FIRST)、董事长和总经理是否两职合一的虚拟变量(PLU)、董事会中独立董事的比例(INDR)、资产规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)、公司成长性(GROWTH)、公司上市年限(LISTAGE)、最终控制人性质虚拟变量(STATE)、制度环境变量(MKT)、按照证监会分类公司所在行业的虚拟变量(INDUSTRY)以及年度虚拟变量YEAR。其中资产规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)均选取当年期初值,其他控制变量则均选取期末值。
3.半年报自愿审计与过度投资
为了检验假设4,本文构建如下模型:
模型(4)为LOGIT模型。模型(4)的被解释变量为“公司过度投资程度”的变量(OINV),主要解释变量为“公司中期财务报告是否经过自愿审计”的虚拟变量(VIA)。模型中其他控制变量包括:下半年度公司新增贷款占年初总资产的比例(LOAN)、公司全年贷款的平均利率(RATE)、第一大股东持股比例(FIRST)、董事长和总经理是否两职合一的虚拟变量(PLU)、董事会中独立董事的比例(INDR)、资产规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)、公司现金流量(OCF)、公司成长性(GROWTH)、公司上市年限(LISTAGE)、最终控制人性质虚拟变量(STATE)、制度环境变量(MKT)、按照证监会分类公司所在行业的虚拟变量(INDUSTRY)以及年度虚拟变量YEAR。其中资产规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)以及公司现金流量(OCF)均选取当年期初值,其他控制变量则均选取期末值。各模型中涉及变量的具体定义见表1。
(二)主要变量的计量
1.可操控性应计的计算
本文计算“基于半年报计算的可操纵性应计”步骤如下:
首先,利用模型(5)计算得到应计项目总额TAC。
其次,利用模型(6)按照行业和年度分组回归,估算系数?茁0、?茁1、?茁2,行业分类参照了中国证监会行业分类标准(制造业按照二级代码分类,其他行业按照一级代码分类)。模型(5)、(6)中,TAC表示公司i第t年中期报告中的应计项目总额,NI代表中期报告的净利润,OCF代表中期报告的经营活动现金流量,TAt-1代表第t-1年末的资产总额,REV代表中期报告营业收入的变化额,PPE代表中期报告末固定资产总额。
NDAC是非操纵性应计项目总额,REC代表第t年中期报告的应收账款变化数。在此基础上计算可操纵性应计项目总额如下:
2.过度投资的计算
计算获得“公司是否存在过度投资”的虚拟变量(OINV)步骤如下:
参考Bushman et al.(2011)、Hung et al.(2012)、Chen et al.(2011)以及杜兴强等(2011)的研究,设定计算投资效率模型:
模型(9)中INVEFF表示公司固定资产、无形资产和其他长期资产的投资效率(等于购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金除以年初资产总额),FIRST表示第一大股东持股比例,PLU表示董事长和总经理是否两职合一的虚拟变量,INDR表示董事会中独立董事的比例,SIZE代表资产规模,LEV代表财务杠杆,OCF代表公司现金流量,ROA代表公司经营业绩,GROWTH代表公司成长性。模型中变量的下标t表示各变量取值为第t年的期末值,下标t-1表示各变量取值为第t-1年期末值。变量具体定义详细参看表1。
第二步,计算投资效率的实际值与期望值INVEFF之间的残差OINV,用此残差度量公司是否存在过度投资。如果OINV大于0,表示公司存在过度投资现象;否则表示公司不存在过度投资现象。
(三)样本选择与数据来源
本文选取2002—2009年中国A股资本市场的上市公司作为研究对象,按照如下步骤对样本进行筛选:(1)删除金融、保险类上市公司的观测值149个;(2)删除交叉上市(即在不同国家或地區资本市场均公开发行股票)公司的观测值1 114个;(3)删除ST、*ST或PT类等非正常交易状态的观测值995个;(4)删除首次发行不满一年的上市公司观测值671个;(5)删除依据证监会、深交所或上交所规定必须对中期财务报告进行强制审计的上市公司观测值660个;(6)删除相关数据缺失或存在奇异值的观测值3 609个。样本最终经筛选获得5 386个观测值,详细筛选过程在表2中Panel A列示。
表2的Panel B提供了样本按照年度和“中期报告是否进行自愿审计”分组统计样本观测值的分布。Panel B的统计结果表明,总体看,中期报告实施了自愿审计的观测点个数为281个,而中期报告未实施审计的观测点个数为5 105,中期报告实施了自愿审计的观测约占样本总数的5.22%,说明实施中期报告自愿审计的公司并不普遍,只有少数上市公司的中期财务报告选择了自愿审计。逐年来看,2002—2004年,每年实施中期报告自愿审计的公司较为稳定,大约40家,但从2005年开始,每年实施中期报告自愿审计的公司数量变化较大,到了2009年只有15家公司自愿对中期报告实施审计。从每年实施中期报告自愿审计的公司数量占样本数量的比例来看,中期报告自愿审计的占比呈现出“先上升后下降”的周期性,从2002年占比约为6.46%开始逐年下降,在2005年占比达到较低比例(大约为3.30%),而后在2006年占比上升到大约5.02%,到了2007年当年实施中期报告自愿审计的公司数量占样本数量的比例上升到最高值(大约为7.22%),到2009年下降到3.17%。这样的趋势与我国信贷市场的周期较为吻合,也预示着实施中期报告自愿审计行为可能与企业融资动机存在一定的联系。
本文研究中涉及的中期报告自愿审计数据来源于手工收集,具体思路如下:(1)从万得数据库(WIND)中获得中期财务报告实施审计的公司信息。(2)依据《上海证券交易所股票上市规则》《深圳证券交易所股票上市规则》以及《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第3号——半年度报告的内容与格式(2003年修订)》的要求,逐一查找公告信息。2002年到2005年我国A股资本市场上市公司符合下列其中一项条件,则中期财务报告需要实施强制审计;2006年到2009年我国A股资本市场上市公司符合条件1)、2)中任意一项,则中期财务报告需要实施强制审计:1)拟在下半年进行利润分配、以公积金转增股本或者弥补亏损的;2)申请发行新股或者可转换公司债券等再融资事宜,且最近3年财务会计报告被注册会计师出具非标准无保留意见审计报告的、上市未满3年或重大重组后距本次发行不满1个会计年度的上市公司;3)股票被暂停上市后申请恢复上市按要求需要进行审计的。(3)在中期财务报告实施审计的公司中,剔除中期财务报告实施强制审计的公司。
本文研究涉及第一大股东持股比例、董事长和总经理是否兼任、独立董事比例、财务数据均来源于CSMAR数据库,地域市场化进程总指数源于樊纲等,最终控制人性质、行业控制变量信息来源于CCER数据库和CSMAR数据库。为了降低极端值的影响,本文对连续变量(例如SIZE、LEV、ROA、OCF等)实施了1%和99%分位的Winsorize缩尾处理,借以减少极端值对研究结果的影响,增强研究结论的可靠性。
为了控制“中期报告是否实施自愿审计”的虚拟变量(VIA)与新增贷款(LOAN)、贷款利率(RATE)、审计质量(|DAC|)以及过度投资程度(OINV)之间存在的内生性问题,本文选取配对的方法,借以减少内生性问题对最终结果的影响。本文依次按照年度、行业(制造业按照证监会二级行业代码,其他行业按照证监会一级行业代码)、最终控制人性质(STATE)、第一大股东持股比例(FIRST)、资产规模(SIZE)、财务杠杆(LEV)、公司业绩(ROA)进行排序,为半年报自愿审计的公司逐一寻找配对观测值。选取配对公司的具体思路如下:(1)选取相同年度、相同行业、相同最终控制人性质的上市公司;(2)在第一步的基础上,按照FIRST排序,选取与半年报自愿审计公司FIRST±10%的公司;(3)在第二步的基础上,按照资产规模排序,选取与半年报自愿审计公司的资产规模±10%的公司;(4)在第三步的基础上,按照财务杠杆排序,选取与半年报自愿审计公司的财务杠杆±10%的公司;(5)在第四步的基础上,按照公司业绩排序,选取与半年报自愿审计公司的公司业绩±10%的公司;(6)要求选取的配对公司观测值不重复出现。最终本文获得了281个配对观测值。
四、描述性统计与相关性分析
(一)描述性统计
表3报告了变量(缩尾后)的描述性统计结果。下半年新增贷款变量(LOAN)的均值约为0.0168,表明在样本中下半年新增贷款平均约为年初资产总额的1.68%;此外,中国上市公司下半年新增贷款差异较大(最大值约为0.5286,最小值约为-0.2049)。年贷款的平均利率变量(RATE)的均值约为5.88%,表明我国上市公司的年贷款平均利率大约为5.88%,这与我国2002年至2009年银行贷款基准利率⑤的平均值(5.90%)基本吻合;公司间获得贷款的利率存在较大差异(最大值约为0.2862,最小值约为0.0001)。审计质量(DACt/2)的均值约为0.0413,表明可操纵性应计项目总额平均约占年初资产总额的4.13%,最小值约占年初资产总额的0.03%,最大值约为年初资产总额的26.61%。过度投资程度变量(OINV)的均值约为0.0001,最大值为0.3540,最小值为-0.2092,表明公司针对固定资产、无形资产以及其他长期资产的超额投资约占年初总资产的0.01%。VIA的均值约为5.22%,表明大约有5.22%的公司选择进行半年报的自愿审计。
控制变量的描述性统计结果揭示:我国上市公司的第一大股东持股比例相对较高且差异较大,均值为0.3949,最大值为0.7973,最小值为0.0909。PLU的统计结果表明,大约11.44%的观测值存在董事长、总经理职位由一人兼任的情况。INDR的结果显示,董事会中独立董事的比例大约为33.40%,这可能是各公司为迎合证监会规定的结果。SIZE的结果揭示了中国上市公司的规模平均约为17.5161亿元(e21.2838),公司间规模差异巨大,最大值约为946.8297亿元(e25.2738),最小值约为2.1177亿元(e19.1710),相差大约447倍,这与我国A股资本市场设置主板、中小板、创业板的情况基本吻合。LEV的统计结果显示,中国A股上市公司的资产负债情况普遍偏高(均值大约为48.24%),公司间的负债情况存在巨大差异(最大值为0.9359,最小值为0.0696)。OCF的统计结果表明,A股上市公司的经营活动净现金流大约为年初总资产的5.42%,且公司间获取现金的能力差异较大(最大值为0.4157,最小值为-0.3505)。从企业盈利能力来看,样本的ROA均值为0.0549(中位数约为0.0532),说明平均A股上市公司的盈利能力并不强,上市公司间企业盈利能力差异较大(最大值为0.3212,最小值为-0.3539),最大亏损总额约为总资产的35.39%。GROWTH的统计结果表明,营业收入平均增长率约为19.09%,各公司之间营业收入增长率差异巨大,增长率最大值约为429.72%,最小值约为-82.52%。TANGIBLE的统计结果表明,固定资产占总资产的比例约为34.62%,各公司之间固定资产比例差异加大(最大值为0.8401,最小值为0.0042),这与A股上市公司类型构成差异较大的情况基本一致。LISTAGE的统计结果显示,公司上市年限平均约为8.3251,最大值为19年,最小值为2年,这与我国资本市场起步较晚的基本特征吻合。STATE的统计结果表明,样本中大约有70.39%的上市公司是国有控股公司,这与我国资本市场主体以国有企业为主基本一致。MKT的统计结果表明,A股上市公司所在地域差异较大(最大值为11.71,最小值为0.63),这与中国各地区发展不平衡的现状一致。需要注意的是,市场化进程总指数越大,说明市场越透明、政府对市场的干预越低;反之,说明市场越闭塞、政府干预能力越强。
(二)Pearson相关性分析
表4报告了各变量之间的Pearson相关系数。统计结果显示:(1)新增贷款(LOAN)与半年报自愿审计的虚拟变量(VIA)在1%的水平上显著正相关(p<0.0001),表明与未实施半年报审计的公司相比,半年报自愿审计公司的新增贷款显著性更高,假设1得到了进一步的支持。(2)贷款平均利率(RATE)与VIA在1%的水平上显著负相关(p=0.0065),说明与未进行半年报自愿审计的公司相比,半年报自愿审计公司的贷款平均利率显著性更低,假设2获得了进一步的证据支持。(3)盈余管理程度(DAC)与VIA在1%的水平上显著正相关(p=0.0035),说明未进行半年报自愿审计的公司相比,半年报自愿审计公司的盈余管理程度显著性更高,进一步支持了本文的假设3。(4)过度投资(OINV)与VIA在1%的水平上显著正相关(p<0.0001),表明与未进行半年报自愿审计的公司相比,半年报自愿审计公司的过度投资显著性更高,假设4也得到了相关系数结果的支持。综合各主要被解释变量与解释变量的相关系数结果,可以发现半年报自愿审计公司与半年报未审计的公司相比,公司获取贷款能力更强、获得贷款的平均利率更低、盈余管理程度更严重、过度投资现象更严重。
此外,本文还发现新增贷款(LOAN)与FIRST、ROA、OCF、GROWTH、TANGIBLE等显著正相关,与LEV、LISTAGE、MKT显著负相关;贷款平均利率(RATE)与OCF、LISTAGE显著正相关,与FIRST、SIZE、TANGIBLE、STATE显著负相关;盈余管理程度(|DAC|)与PLU、INDR、ROA、LEV、GROWTH、MKT显著正相关,但与OCF、TANGIBLE、STATE显著负相关。此外,其他控制变量彼此之间的相关系数均较小,说明不存在严重的共线性问题(限于篇幅和表格的寬幅,从略)。
五、实证研究结果及分析
(一)半年报自愿审计与银行贷款
表5针对半年报自愿审计与银行贷款提供了全样本和配对样本的多元回归结果。第(1)列报告了全样本的回归结果。结果显示,LOAN与VIA在10%的水平上显著正相关(系数=0.0133,t=1.94),表明半年报自愿审计显著增加了公司下半年度内获取的贷款额,平均新增的贷款数额占资产总额的1.33%。该结果表明,假设1得到了经验证据的支持。
控制变量的回归结果显示,公司业绩(ROA)的系数在1%的水平上显著正相关(系数=0.0960,t=4.23),表明公司上一年度的业绩越好,下半年新增贷款越显著;公司财务风险(LEV)的系数在1%的水平上显著为负(系数=-0.0317,t=-3.57),表明公司期初财务风险越高,获取新增贷款的能力越低,财务杠杆每增加1%,新增贷款额占资产总额的比例减少3.17%;公司成长性(GROWTH)的系数在1%的水平上显著为正(系数=0.0267,t=5.38),表明公司营业收入的增长率每增加1%,下半年的新增贷款占资产总额的比例提高2.67%;制度环境变量(MKT)的系数在1%的水平上显著为负(系数=-0.0017,t=-2.59),说明与市场透明度低的地区相比,在市场透明度高、政府干预少的地区,上市公司获得贷款更少,这与我国政府对信贷市场管制的政策基本一致。此外,SIZE、TANGIBLE与STATE的系数不显著,说明规模、固定资产占比、最终控制人性质对下半年新增贷款的影响不显著。
表5的第(2)列报告了配对样本的多元回归结果。结果表明,LOAN与VIA在1%的水平上显著正相关(系数= 0.0440,t=5.76),表明半年报自愿审计显著增加了公司下半年度内获取的贷款数额,平均新增的贷款数额占期初资产总额的4.40%,该结果进一步支持了本文的假设1。此外,该结果与第(1)列的结果相似,但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高,这是因为配对样本较好地解决了全样本情况下半年报自愿审计与未审计的样本不平衡导致的计量问题[ 12 ]。控制变量方面,TANGIBLE的系数在10%的水平上显著为负,说明固定资产占比越少,下半年新增贷款越高;GROWTH的系数在1%的水平上显著为正,说明公司的增长前景越好,下半年的新增贷款越多。
(二)半年报自愿审计与银行贷款利率
表6针对半年报自愿审计与银行贷款利率,分别提供了全样本和配对样本的多元回归结果。第(1)列报告的全样本回归结果显示,RATE与VIA在5%的水平上显著负相关(系数=-0.0039,t=-2.40),表明半年报自愿审计显著地降低了上市公司获得贷款的平均利率,且贷款平均利率下降了大约0.39%。该结果支持了本文的假设2。
第(1)列各控制变量的结果显示,公司规模(SIZE)的系数在5%的水平上显著为负(系数= -0.0017,t=-2.22),表明公司资产规模每增加2.72倍,公司获得贷款的利率将降低0.17%;固定资产占比(TANGIBLE)的系数在10%的水平上显著为负(系数=-0.0058,t=-1.80),表明固定资产占比越高,上市公司可抵押的资产越多,上市公司获取贷款的平均利率越低,且公司固定资产占总资产的比重每提高1%,公司贷款的平均利率下降0.58%;制度环境变量(MKT)的系数在10%的水平上显著为负(系数=-0.0006,t=-1.70),说明与市场化进程低的地区相比,在市场化进程高、政府干预少的地区,由于信贷市场的竞争更加激烈,上市公司获得贷款的平均利率更低。此外,RATE与ROA、STATE、LEV、GROWTH均不存在显著的相关性。
表6中第(2)列报告了配对样本的多元回归结果。结果表明,RATE与VIA在1%的水平上显著负相关(系数= -0.0114,t=-4.97),表明半年报自愿审计的确显著地降低了公司获取银行贷款的平均利率,平均贷款利率下降了1.14%,该结果进一步支持了假设2。表6第(2)列结果与第(1)列中VIA的结果类似,但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高。
(三)半年报自愿审计与盈余质量
表7针对半年报自愿审计与盈余质量、按照全样本和配对样本分别提供了多元回归结果。第(1)列报告的全样本回归结果显示,DAC与VIA在5%的水平上显著正相关(系数=0.0078,t=2.08),表明与半年报未审计的公司相比,半年报自愿审计的公司盈余管理程度显著更高,盈余质量显著更低,且增加的可操纵性应计大约占年初资产总额的0.78%。该结果支持了本文的假设3。
第(1)列中控制变量的回归结果显示,公司资产规模(SIZE)的系数在1%水平上显著为负(系数=-0.0030,t=-2.80),表明公司资产每增长2.72倍(e1),可操纵性应计占资产总额的比例减少0.30%;财务杠杆(LEV)的系数在10%显著水平上显著为正(系数=0.0094,t=1.93),表明公司财务杠杆越高,盈余管理程度越高;公司成长性(GROWTH)的系数在5%水平上显著为正(系数= 0.0046,t=2.42),表明公司成长越快,盈余中可操纵性应计越高;公司上市年限(LISTAGE)的系数在1%水平上显著为负,表明公司上市年限越长,上市公司的盈余管理程度越低,这可能是因为上市公司作为公众公司受到多方关注,资本市场进一步规范了上市公司的财务行为。此外,DAC与FRIST、PLU、STATE、MKT均不存在显著的相关性。
表7中第(2)列报告了配对样本的多元回归结果。结果表明,DAC与VIA在1%的水平上显著正相关(系数=0.0187,t=4.72),说明半年报自愿审计的公司显著地增加了公司的盈余管理程度,可操纵性应计占资产总额的比例增加了1.87%,该结果进一步支持了本文的假设3。表7第(2)列结果与第(1)列中VIA的结果类似,但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高。此外,配对样本下,DAC与LEV在5%的水平上显著正相关,表明资产负债率越高,上市公司的盈余管理程度显著越高;DAC与MKT在10%的水平上显著正相关,说明在市场化进程高、政府干预少的地区上市公司盈余管理程度更高。
(四)半年报自愿审计與过度投资
表8针对半年报自愿审计与过度投资报告了全样本与配对样本的多元回归结果。表中第(1)列报告的全样本回归结果显示,在控制了下半年新增贷款与贷款平均利率的情况下,OINV与VIA在1%的水平上显著正相关(系数=0.0106,t=2.63),说明与半年报未审计的公司相比,半年报自愿审计的公司针对固定资产、无形资产以及其他长期资产的超额投资占资产总额的比重大约增长了1.06%,过度投资程度显著更高。新增贷款(LOAN)的系数在1%的水平上显著为正(系数=0.1523,t=10.17),表明与半年报未审计的公司相比,新增贷款数额越高,公司的过度投资程度显著更高,新增贷款占期初资产总额的比重每增加1%,公司过度投资额占期初资产总额的比重增长了大约0.15%;贷款平均利率(RATE)的系数在1%的水平上显著为负(系数=-0.0835,t=-3.20),表明贷款平均利率每下降1%,公司过度投资额占期初资产总额的比重大约增长了0.08%,获得贷款平均利率越低,公司的过度投资程度显著更高。
其他控制变量的回归结果显示,第一大股东持股比例(FIRST)的系数在10%显著水平上显著为负(系数= -0.0091,t=-1.76),说明股权越集中,控股股东对公司的投资行为监督越严格,过度投资程度越低;公司成长性(GROWTH)的系数在1%水平上显著为正(系数=0.0123,t=4.44),表明公司成长性(营业收入增长率)越快,过度投资程度越严重;上市年限(LISTAGE)的系数在5%水平上显著为负(系数=-0.0006,t=-2.40),表明公司上市后受到公众的监管,随着上市年限的增长,公司治理逐渐得到加强,过度投资程度越低;其他控制变量与过度投资均不存在显著的相关性。
为控制潜在的内生性问题,表8中第(2)列报告了配对样本回归的结果。结果表明,在控制新增贷款和贷款平均利率的条件下,半年报自愿审计的虚拟变量(VIA)的系数在1%的水平上显著为正(系数=0.0288,t=5.95),表明半年报自愿审计公司的过度投资行为显著更高。此外,表8第(2)列结果与第(1)列中VIA的结果类似,但VIA系数和显著性以及模型的解释力均有所提高。
六、结论与进一步的研究方向
本文研究了半年报自愿审计与银行贷款之间的经验关系,分析了上市公司为取得银行贷款相伴随的盈余管理行为以及取得银行贷款之后的过度投资行为。本文的研究结果显示,与半年报未审计的公司相比,选择半年报自愿审计的上市公司下半年新增贷款显著更高,平均利率显著更低;但是,半年报自愿审计公司的盈余管理程度显著更高(信息质量显著更低),且取得银行贷款后的过度投资行为显著更严重。上述结果揭示了如下的现象:自愿的审计行为作为一项鉴证活动,的确增强了借款人财务报告的可信度,使得公司获得下半年新增贷款的能力显著更高,企业获得贷款的成本普遍更低。但是,自愿审计行为并不仅仅是一项企业自主选择的鉴证活动,其身后很可能暗藏着潜在的“利益输送”,借款人利用审计师形式上的独立性,私下“购买”审计意见,在审计师们的“掩护”下实施盈余管理行为骗取出借方的资金。借款人轻易地通过“不正当”手段获得更多贷款和更低的贷款成本,使得融资应该起到的“硬约束”作用逐渐转化为一种“软约束”,助长了借款方管理层肆意滥用贷款、满足建立“公司帝国”的欲望,进而演化为公司过度投资的行为。
本文研究存在的不足和进一步研究方向如下:(1)本文的研究设计受到公司层面信贷数据的限制,无法获得新增贷款以及贷款利率,若获得相关的数据将有助于增强本文结论的可靠性;(2)审计质量、过度投资的度量存在多种方法,但受到数据的限制本文选取了其中的一种方法,选用其他方法将使得本文的实证结果更加稳健;(3)半年报自愿审计存在内生性问题,需要进一步关注和研究;(4)本文未考虑资本市场投资者对自愿半年报审计与公司融资行为的反应,需要进一步关注和研究。●
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(限于篇幅,其他參考文献从略、备索)