自愿披露客户信息影响了债券违约风险吗?

王生年,董今威

(石河子大学 经济与管理学院,新疆 石河子 832000)

一、 引言

党的二十大报告指出,“健全资本市场功能,提高直接融资比重”是我国资本市场的发展方向。债券市场作为我国资本市场的重要组成部分,存量规模已超过100万亿元,稳居全球第二位。相较于其他融资方式,债券融资具有低成本、高稳定性和高灵活性的优势,发行债券已成为政府、企业以及金融机构融资的主要方式。然而,自2014年债券市场的“刚性兑付”被打破后,债券违约事件时常发生,并且近年来呈现快速增加的趋势。据Wind数据库统计,2018年以来发生违约的债券规模已达7000亿元以上,相较于2018年以前的不足1000亿元增长了数倍。因此,研究债券违约风险的成因对防范化解重大金融风险、优化金融市场资源配置具有重要意义。现有文献从外部宏观因素、信息环境、公司特征以及债券特征等角度对债券违约风险的影响因素进行了研究。外部宏观因素方面,经济周期的变化会影响企业的债券违约风险,经济发展越繁荣,债券违约的概率也就越小[1];而在经济不确定性增加的情况下,债券违约风险会上升[2]。在信息环境方面,由于信息不对称的存在,企业内部代理成本较高,投资者会索取高水平的投资回报来抵御未知风险,从而加大发债企业成本及债券违约风险[3];与之类似,信息的滞后披露也会提高企业债券违约概率[4];而机构投资者调研和持股可以缓解信息不对称和代理冲突,降低债券信用利差[5]。在公司层面,股权集中度会增加债券信用利差,而制衡度与之相反[6];公司的现金持有和债务状况等也会影响债券违约风险[7]。债券自身特征方面,信用评级与债券违约风险显著负相关[8],债券的收益率、期限结构以及主体信用评级等都会影响债券违约风险。

信息披露是上市公司与投资者和社会公众沟通信息的桥梁,公司披露的信息是投资者决策的重要依据,自愿性信息披露与强制性信息披露是上市公司信息披露的两种形式。客户信息是投资者最关注的信息之一,对研究企业经营和销售情况十分重要,各国监管部门对此都有明确要求。2001年我国证监会在上市公司信息披露准则中要求上市公司披露前五大客户销售额合计占公司销售总额的比重,2012年起开始鼓励上市公司披露前五大客户的名称和销售额,其目的是增加市场透明度并保护投资者利益。已有研究尚未对自愿披露客户信息的经济后果达成一致意见。一方面,披露客户信息可以增加企业透明度,缓解信息不对称。客户信息可以在很大程度上体现企业的生产经营活动,通过客户信息投资者可以了解企业的生产销售状况以及发展战略,推断企业前景。披露客户信息使得企业的信息环境大大改善,降低企业的股价同步性与股价崩盘风险[9-10]。分析师是资本市场上重要的信息中介,将客户信息纳入考查体系会使得预测更准确[11]。企业自愿披露客户信息还会向市场展现企业稳定的收入和现金流,传递积极的信号,吸引到更多的潜在客户和投资者[12]。另一方面,不同于其他自愿披露的信息(如社会责任信息、内部控制审计报告等),客户信息与企业生产经营活动密切相关,客户关系、生产经营情况等商业机密都可以在客户信息中得到体现。贸然披露客户信息,可能给公司未来经营带来损害[13],企业将面临巨大竞争压力,导致损失客户进而收入和现金流减少的风险,当投资者关注到这一状况时,就会改变他们对企业前景的看法,导致企业长期盈余反应系数降低[14],企业价值下降[15]。竞争对手则可能从这些信息中获益,提高其全要素生产率[16]。

综上,自愿披露客户信息对债券违约风险是发挥降低信息不对称的信息效应,还是产生将企业置于危险之中的风险效应,目前尚不明确。鉴于此,本文以2010—2021年沪深A股上市公司发行的公司债为研究样本,实证检验上市公司自愿披露前五大客户信息对债券违约风险的影响,并进一步探究其作用机制,同时从专有成本、融资约束及绿色债券三个角度研究企业自愿披露客户信息对债券违约风险的异质性影响。本文的贡献在于:首先,研究发现自愿披露客户信息存在风险效应,这与以往文献发现的客户信息披露的信息效应是不同的,丰富了信息披露的风险效应研究;其次,将自愿披露客户信息的经济后果研究从股票市场拓展到债券市场,拓宽了自愿披露客户信息的影响范畴,是对债券违约风险影响因素研究的有益补充;最后,本文的研究结论为企业制定合理的信息披露策略提供经验证据。

二、 理论分析与研究假设

自愿披露客户信息是一把双刃剑,在缓解信息不对称,向外界传递良好信号的同时,也会加剧企业的经营风险,削弱投资者的投资意愿。

从信息效应的视角看,基于信息不对称理论,由于信息供需双方存在差异,会产生严重的代理问题,债权人无法有效监督和约束股东的机会主义行为。首先,企业披露客户信息可以缓解信息不对称,增进投资者对发债企业的了解。基于企业披露的前五大客户名称以及前五大客户具体的销售金额,投资者可以判断企业客户的稳定性以及客户结构的合理性,进而预测销售收入、感知投资风险、确定投资方案。其次,客户状况在很大程度上影响了公司自身销售收入的确认,因此投资者还可以进一步了解客户的经营情况,预测客户是否可以按期偿还货款,有利于投资者推断企业未来现金流状况以及按时偿还债务的可能性。同时,分析师也可以将客户信息纳入自己的预测信息来源,提高企业盈利预测的准确性[11]。基于信号传递理论,企业将前五大客户名称及前五大客户的具体销售金额披露出来,向外界传达了客户稳定性高且不易流失的信号[12],也表明企业内部对于自身竞争力的强大信心,故易受到潜在投资者的青睐。综上,企业通过自愿披露客户信息,降低信息不对称程度,缓解投资者与股东之间的代理冲突,展现企业能够按时还本付息的能力,向外界传递优质信号,避免投资者索取额外的风险补偿,同时也使得高质量的企业更容易获得资金支持,满足生产经营需求,进而提升其还本付息的能力,债券违约风险随之降低。据此本文提出假设1a:

H1a:企业自愿披露客户信息会降低债券违约风险。

从风险效应视角来看,企业披露客户信息会导致企业面临失去客户以及在竞争中处于劣势的风险,加剧企业的经营风险,降低投资者的投资意愿。首先,在竞争愈发激烈的市场上,客户信息至关重要,掌握客户资源就赢得了市场竞争[17]。从企业经营风险角度看,竞争对手可以清楚地了解企业的前五大客户,然后通过与这些客户谈判,采取低价格、延迟收款等针对性优惠措施抢占客户,如此,企业将面临失去客户的风险,可能导致销售收入下降,对企业的现金流产生不利影响,企业还本付息的承诺就可能无法兑现。其次,竞争对手可以从企业披露的客户信息中推测出企业的经营策略、研发投入以及发展规划等重要信息,然后采取相应手段削弱其优势,使其在竞争中处于劣势。再次,从投资市场角度看,机构投资者作为债券的主要投资者,具有一般投资者不具备的专业胜任能力,其对风险的感知能力较强,能感知到企业披露客户信息所带来的风险,进而采取谨慎的投资策略或要求更高的收益,增加企业债券融资的成本。最后,根据委托代理理论,企业披露客户信息也不一定是对自身实力自信的表现,也有可能是治理不善、业绩较差的企业管理者为了达到预期经营目标、获取私人收益,通过过度披露获取短期的积极市场反应,但同时也牺牲了企业的长期竞争优势[15]。综上,企业自愿披露客户信息可能会加剧企业经营风险,导致企业面临收入下降以及现金流短缺的状况,使企业可能无法完成按期还本付息的承诺,投资者将面临较高的投资风险,失去对企业的投资意愿或要求更高的风险补偿,债券违约风险随之上升。据此本文提出假设1b:

H1b:企业自愿披露客户信息会增加债券违约风险。

三、 研究设计

(一) 样本选择与数据来源

本文选择2010—2021年沪深A股上市公司发行的公司债作为研究样本,并进行了以下处理:(1)以Wind数据库的公司债数据为基础,仅保留同一公司相同年度发行的多只债券中金额最大的一只;(2)将处理好的债券数据与CSMAR数据库中的企业数据进行匹配;(3)剔除金融行业公司样本;(4)剔除受到交易所特别处理的公司样本;(5)剔除数据缺失的样本;(6)对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理。最终本文得到2701个样本。数据处理与分析使用Stata17完成。

(二) 变量定义

1. 被解释变量:债券违约风险(Spread)。由于债券信用利差能够反映债券收益对投资者所承担的违约风险,因此借鉴王生年等[5]、王茹婷等[18]的方法,采用债券信用利差(Spread)衡量债券违约风险。Spread等于债券年末到期收益率与剩余期限相同的国债收益率的差值,对于国债期限与债券期限无法完全匹配的情形,采用插值法计算得出。

2. 解释变量:自愿披露客户信息(Dis)。对于本文的解释变量自愿披露客户信息(Dis),在企业既没有披露前五大客户名称也没有披露前五大客户各自的销售额时取值为0,在企业只披露了前五大客户各自的销售额时取值为1,在企业既披露了前五大客户名称也披露了前五大客户各自的销售额时取值为2。取值表明了企业自愿披露客户信息的水平,取值越大,自愿披露客户信息的水平越高。同时参考彭旋和王雄元的做法[9],本文设置了自愿披露客户名称(Dis_Name)和自愿披露客户交易金额(Dis_Amount)两个哑变量:在企业披露前五名客户的具体名称时,Dis_Name取值为1,否则为0;在企业披露了前五名客户各自的销售金额时,Dis_Amount取值为1,否则为0。

3. 控制变量。借鉴王茹婷等[18]以及杨国超等[19]的做法,本文选取如下控制变量:债券层面的为债券信用评级(Rating)、发行规模(Scale)、发行期限(Term)、剩余期限(Maturity)、债券担保(Guarantee)、含权债券(Embed);企业层面的为产权性质(State)、会计师事务所类别(Big4)、第一大股东持股比例(Top1)、前十大股东持股比例(Top10)、现金持有水平(Cash)、资产负债率(Lev)、营业收入增长率(Growth)、总资产回报率(Roa)、资产规模(Assets)、无形资产占比(Ia)。

表1 变量定义表

(三) 回归模型设定

借鉴彭旋等的研究方法[9],本文采用模型(1)检验自愿披露客户信息对债券违约风险的影响。

Spreadi,t=α0+α1Disi,t-1+∑Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(1)

上述模型中Spread代表公司债券违约风险,Dis是公司自愿披露客户信息的度量,Controls为其他控制变量,同时控制了年份和行业固定效应。参考He等的研究[16],客户信息往往是在次年才在年报中进行披露,因此将自变量做滞后一期处理。若α1显著为正,则表明自愿披露客户信息与债券违约风险存在正相关关系。

四、 实证分析

(一) 描述性统计

变量的描述性统计见表2。信用利差(Spread)的均值为2.072,标准差为2.399,波动幅度较大,可见不同公司间的债券违约风险差异较大。样本中自愿披露客户信息的平均水平为0.977,仅有28.2%的样本披露了前五大客户名称,披露前五大客户具体销售金额的样本有69.4%,表明企业将客户名称作为机密信息,慎重选择客户信息的披露方式。

表2 变量描述性统计

(二) 相关性分析

本文对主要变量进行了Pearson检验和Spearman检验,结果表明,自愿披露客户信息水平与债券违约风险的相关系数分别为0.2和0.15,且在1%的水平上显著,自愿披露客户名称和自愿披露客户交易额这两个哑变量与债券违约风险的相关系数也是显著为正,表明在不考虑其他相关因素影响的情况下,自愿披露客户信息的水平越高,债券违约风险越高,初步支持了假设1b。其他主要变量的系数均小于0.6,表明各主要变量之间不存在严重的共线性问题。限于篇幅,表格留存备索。

(三) 多元回归分析

自愿披露客户信息与债券违约风险的回归结果如表3所示,列(1)中自愿披露客户信息水平(Dis)的系数为正且在1%水平显著,表明公司自愿披露客户信息加剧了债券违约风险,客户信息披露的风险效应超出了信息效应。自愿披露客户信息水平(Dis)的系数为0.184,说明自愿披露客户信息的水平每增加1%,企业的债券违约风险将增加6.8%。客户信息包括客户名称及客户交易金额两部分,在列(2)和列(3)中,使用企业自愿披露客户名称(Dis_Name)和自愿披露客户交易金额(Dis_Amount)两个哑变量作为自变量,回归系数均显著为正,表明企业无论是自愿披露客户名称还是自愿披露客户交易额,都会导致债券违约风险的上升。表3的结果支持了本文提出的假设1b,拒绝了假说1a,可能的原因是:客户信息中所蕴含的经营发展等信息已通过年度报告、财务报表、社交媒体平台等多种渠道向市场传递,自愿披露客户信息所带来的边际信息增量不足以抵消其导致的风险效应;同时,自愿披露客户信息还可能导致供应链中某一环节出现负面舆论时,整个供应链都会受到波及,出现“一损俱损”的情形。因此,本文推测自愿披露客户信息的风险效应超出其带来的信息效应,可能是自愿披露客户信息加剧债券违约风险的主要原因。

表3 自愿披露客户信息与债券违约风险

(四) 稳健性检验

1. 替换变量

为了避免对主要变量的测量误差,本文将信用利差(Spread2)定义为年内各日债券与剩余同期限国债的到期收益率之差的平均值。将原模型中的被解释变量替换后重新进行回归,结果如表4列(1)所示,自变量系数为正且在1%水平显著,表明原结论在更换主要变量的度量方法后依然是成立的。

表4 稳健性检验

2. 扩大样本量

在原样本中,个别公司同年度会发行多只债券,本文仅保留了发行额最大的一只债券,为了保证样本数据的可靠性,本文将同公司同年度发行的多只债券都进行保留,将4324条数据构造新的样本重新进行回归。回归结果如表4列(2)所示,自变量自愿披露客户信息(Dis)的系数仍然显著为正,表明原结论在扩大样本量之后依然成立。

3. GMM动态面板分析

考虑到债券违约风险可能具有序列相关性,参考宋敏等的研究方法[20],本文将被解释变量信用利差(Spread)的滞后项L.Spread进行控制,然后采用系统GMM进行估计。如表4列(3)所示,统计量检验显示满足GMM使用条件,回归结果显示自愿披露客户信息(Dis)的系数仍然显著为正,表明在控制了债券违约风险的序列相关性及其可能产生的内生性问题后,原结论仍然成立。

4. 模拟双重差分

参考唐斯圆等的研究[14],本文采用模拟双重差分的方法进行处理以解决内生性问题。本文找到在样本期间只有一次客户信息披露变更行为并且是从不披露变更为披露的样本定义为实验组,并且将Treat赋值为1;将从始至终都未进行客户信息披露的样本作为对照组,将Treat赋值为0。Post为公司在披露客户名称之后取1,否则取0。构建模型(2)进行回归,回归结果如表4列(4)所示,Treat×Post的系数显著为正,表明企业开始披露客户信息后,债券违约风险显著上升,检验支持了本文的结论。

Spreadi,t=β0+β1Treat×Posti,t+∑Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(2)

5. 倾向得分匹配(PSM)

企业是否披露客户信息可能并不是随机的,而是受到某些因素的影响,因此依据是否披露客户信息进行区分的两组样本可能存在差异。为了消除这些差异可能导致的回归结果偏误, 本文使用倾向得分匹配(PSM)。选取自愿披露客户信息的样本作为处理组,未披露客户信息的企业作为对照组,使用最近邻匹配方法匹配数据。考虑到本文的样本量,使用1∶2的比例进行匹配。匹配样本后重新进行回归,回归结果如表4列(5)所示,在使用倾向得分匹配模型进行样本匹配之后,自变量的系数为正且在1%的水平显著,表明在样本匹配之后自愿披露客户信息与债券违约风险的关系依然存在。

6. Heckman两阶段模型

本文使用Heckman两阶段模型来解决可能存在的样本自选择问题。企业是否披露客户信息受到披露成本的影响,而当企业所处行业竞争越激烈、客户越集中时,披露的成本越高[13,21]。于是本文将勒纳指数(Lerner)和客户集中度(Concent)纳入第一阶段Probit模型进行回归,并计算出逆米尔斯指数(IMR),然后将IMR纳入模型(1)中重新进行第二阶段回归。第二阶段回归结果如表4列(6)所示,逆米尔斯指数(IMR)的系数不显著,表明本文的样本自选择问题并不严重,原结论依然稳健。

(五) 进一步分析

1. 专有成本、自愿披露客户信息与债券违约风险

与企业披露的其他信息不同,披露客户信息具有更高的专有成本[21]。企业的生产经营状况、发展规划以及研发战略等都在客户信息中有所体现,贸然披露客户信息会对企业产生不利影响,这就是披露客户信息的专有成本。而当企业的这种专有成本越高时,披露客户信息造成的风险越大,对债券违约风险的影响也就越显著。

借鉴王雄元等的方法[21],以企业研发投入金额的对数衡量专有成本,并依据专有成本的行业年度中位数将样本分为高专有成本组和低专有成本组,分别进行回归,结果如表5列(1)、列(2)所示。在高专有成本组中,自愿披露客户信息的系数显著为正,而在低专有成本组中却不显著,组间差异检验也表明两组之间存在显著差异。结果证实了上述推论,即在专有成本较高的企业中,披露客户信息造成更大的风险效应,进而债券违约风险增加更显著。

表5 异质性分析

2. 融资约束、自愿披露客户信息与债券违约风险

企业的融资约束较低,往往标志着企业经营状况良好、更易获取外部融资,因此企业对于债券按时还本付息的可能性较高。反之,当企业融资约束较高时,企业难以获取外部融资、资金紧缺,则可能选择盲目披露更多信息,以期增加企业透明度,获取投资者信赖。但盲目扩大信息披露产生的风险效应会增加企业的经营风险,进而导致债券违约风险上升。

参考顾海峰等的研究[22],本文使用SA指数作为企业融资约束的度量,通过计算样本公司的SA指数并根据SA行业年度中位数进行分组,高于中位数的样本作为高融资约束组,低于中位数的样本作为低融资约束组,然后分组进行回归。结果如表5列(3)和列(4)所示,融资约束较高的样本组自变量系数为正且在1%的水平显著,而低融资约束组中自变量的系数并不显著,并且检验结果显示两组之间差异显著。这说明企业在面临融资约束困境时盲目选择提高披露程度,加剧了企业经营风险,最终加剧了企业债券违约风险。

3. 绿色债券、自愿披露客户信息与债券违约风险

绿色债券是为筹集用于环境友好型项目的资金而发行的一种新型融资工具。绿色债券顺应新时代制度环境以及宏观经济,体现企业对社会责任的承担,而且向外界传递“绿色信号”,展现企业具有良好的投资机遇。因此,企业发行绿色债券会带来绿色溢价,在一定程度上缓解由企业披露客户信息所导致的风险效应[23]。基于此,本文将样本按发行的债券是否为绿色债券分为两组进行回归,回归结果如表5列(5)和列(6)所示,绿色债券组的自变量系数为负且不显著,而非绿色债券组的自变量系数为正且在1%的水平上显著,组间差异检验也表明两组之间存在显著差异。这表明企业发行的绿色债券带来的“绿色溢价”缓解了企业自愿披露客户信息导致的风险效应。

五、 作用机制检验

(一) 自愿披露客户信息、经营风险与债券违约风险

企业出于各种目的披露客户信息后,表面上看是增加了企业的透明度,彰显了企业自身的实力,但是在竞争激烈的市场中,披露客户信息会面临失去客户的风险,也可能面临竞争对手的针对性措施,使企业在竞争中处于劣势。在如今的信息时代,供应链中任意环节发生负面事件,整条供应链都会遭受波及,客户并不愿意供应商将其信息披露。因此信息披露会加剧企业的经营风险,使企业面临收入下降以及现金流短缺的可能,增加无法按时还款付息的风险,债券违约风险随之产生。参考廖理等的方法[24],本文以过去3年主营业务收入的标准离差率来度量公司经营风险(Risk),并将模型(3)作为检验作用机制的模型。鉴于自变量和中介变量与交乘项之间的共线性较为严重,因此模型未控制自变量及中介变量。模型(3)重点关注交乘项Dis×Risk的系数,若上述机制成立,交乘项系数应该为正。回归结果如表6列(1)所示,交乘项Dis×Risk的系数为正且在1%的水平上显著,这证明了上述推论,即自愿披露客户信息增加了企业的经营风险,进而导致企业的债券违约风险上升。

表6 机制检验

Spreadi,t=γ0+γ1Disi,t-1×Riski,t+∑Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(3)

(二) 自愿披露客户信息、机构投资者持股与债券违约风险

机构投资者作为资本市场的重要参与者,同时也是债券市场的主要投资者,对提升市场信息有效性、保障资本市场健康发展具有重要意义[5,25]。由于债券投资者无法参与公司治理,不能对公司内部进行有效监督和控制,而追求自身利益最大化的公司股东就很可能做出损害债券投资者的行为,加剧股东与债券投资者的冲突。机构投资者可以利用自身专业优势和资金优势对公司行为进行监督并参与公司治理,能够改善企业信息环境,降低企业债券违约风险[26]。同时,机构投资者具有强大的专业胜任能力,对于风险的感知敏锐,企业披露客户信息所蕴含的潜在风险能够被机构投资者察觉,可能导致其降低持股比例。同时,机构投资者若选择“用脚投票”,则会在资本市场上诱发“羊群效应”[27],对企业融资等行为产生影响,企业现金流短缺的可能性增加,与此同时债券违约的风险也会增加。为了检验企业自愿披露客户信息是否会影响机构投资者决策,降低持股比例,进而增加企业的债券违约风险,本文以机构投资者持股数较上一年的减少值取对数作为机构投资者持股(InsInvestor)的度量,并采用模型(4)进行检验。回归结果如表6列(2)所示,交乘项Dis×InsInvestor的系数为正且显著,证明了上述推论,即企业自愿披露客户信息显著降低了机构投资者的投资意愿,进而增加了债券违约风险。

Spreadi,t=δ0+δ1Disi,t-1×InsInvestori,t+∑Controlsi,t+∑Year+∑Industry+εi,t

(4)

六、 结论性评述

本文以2010—2021年沪深A股上市公司发行的公司债为研究样本,实证检验了企业自愿披露客户信息与债券违约风险之间的关系。研究结果显示:企业自愿披露客户信息会导致债券违约风险加剧,而无论是披露客户名称还是仅披露客户的交易金额,都会导致债券违约风险上升;在专有成本高和融资约束高的企业中,自愿披露客户信息对债券违约风险的影响更为显著,而在企业发行的绿色债券中没有影响;企业自愿披露客户信息通过增加经营风险和降低机构投资者持股加剧了债券违约风险。

为规范企业信息披露行为,降低企业债券违约风险,促进金融市场健康发展,本文提出如下建议:(1)监管部门将客户信息归类为自愿性披露的内容,鼓励企业披露前五大客户名称及交易额,然而披露客户信息在缓解信息不对称的同时,也带来了风险。因此监管部门应当完善相关政策,对于客户信息等商业机密信息,要设定合理的披露程度,积极引导企业提高信息披露质量。(2)企业在制定信息披露决策时应当充分考虑披露客户信息可能带来的风险,在权衡成本与收益之后选择最优的信息披露水平,在保障信息披露质量的同时,规避因披露信息而产生的风险。(3)债券市场投资者既要关注企业透明度,也要意识到信息披露的风险效应,审慎制定投资决策。