葉志鋒 夏智程 李 琦

一、引 言

信貸是銀行依據(jù)借款人的信譽(yù)給予其資金使用的權(quán)利，并要求企業(yè)承擔(dān)在未來(lái)時(shí)點(diǎn)償還本息的義務(wù)。由于信貸交易是承諾交易，是價(jià)值的單方面轉(zhuǎn)移，使得信貸風(fēng)險(xiǎn)主要由銀行承擔(dān)。作為中國(guó)企業(yè)的主要融資渠道，銀行有效的風(fēng)險(xiǎn)防范是整個(gè)金融市場(chǎng)穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。但是最近所披露的一些事件，表明我國(guó)的銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)控制環(huán)節(jié)還存在較大的漏洞。

會(huì)計(jì)信息能夠反映企業(yè)的盈利能力和償債能力，緩解銀企之間的信息不對(duì)稱，降低信貸風(fēng)險(xiǎn)，具有信貸決策的有用性。銀行制定債務(wù)契約時(shí)對(duì)會(huì)計(jì)信息的依賴，導(dǎo)致了企業(yè)會(huì)計(jì)操縱動(dòng)機(jī)，葉志鋒等（2008）、楊繼偉等（2012）、Diana R.et al.（2014）認(rèn)為在債務(wù)融資驅(qū)動(dòng)下，公司會(huì)進(jìn)行盈余管理，驗(yàn)證了信貸交易中的會(huì)計(jì)操縱行為。為了管控風(fēng)險(xiǎn)，提高資源配置效率，信貸人員應(yīng)該對(duì)企業(yè)提供的財(cái)務(wù)報(bào)表進(jìn)行會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的核查。

目前大多數(shù)文獻(xiàn)仍然把會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)信貸決策的影響過(guò)程視為“黑箱”，簡(jiǎn)單輸入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量指標(biāo)，直接得出單一的信貸結(jié)果。本文認(rèn)為銀行的識(shí)別行為是信息處理過(guò)程的一個(gè)反映，在主觀意愿的影響下，識(shí)別行為可能會(huì)出現(xiàn)能識(shí)別而不去識(shí)別的現(xiàn)象。因此，本文從行為產(chǎn)生的機(jī)理出發(fā)，嘗試將信貸人員對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的識(shí)別行為分離為兩個(gè)步驟：企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量識(shí)別意愿與企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量識(shí)別技術(shù)，然后單獨(dú)研究識(shí)別意愿問(wèn)題。

本文認(rèn)為會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)不同于財(cái)務(wù)指標(biāo)衡量的違約風(fēng)險(xiǎn)，是從感知角度對(duì)企業(yè)的會(huì)計(jì)信息存在疑慮，增加了現(xiàn)金流預(yù)測(cè)的不確定性。本文選擇非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見上市公司為樣本，運(yùn)用感知風(fēng)險(xiǎn)理論與實(shí)證方法，研究發(fā)現(xiàn)：控制了違約風(fēng)險(xiǎn)后，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見增加了企業(yè)的會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)，具體表現(xiàn)為顯著降低了企業(yè)的信貸融資水平與信貸融資期限。在區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后，發(fā)現(xiàn)信貸人員不具備識(shí)別國(guó)有企業(yè)會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)的意愿，具備識(shí)別非國(guó)有企業(yè)會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)的意愿。而銀行信貸人員對(duì)于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企的企業(yè)的識(shí)別意愿表現(xiàn)出的差異主要是基于違約風(fēng)險(xiǎn)的防范，但具備識(shí)別意愿能更有效的降低信貸違約風(fēng)險(xiǎn)。

本文可能的貢獻(xiàn)：一是相對(duì)于大多數(shù)文獻(xiàn)直接檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與信貸融資的關(guān)系，我們將識(shí)別意愿與識(shí)別技術(shù)予以分離，更為細(xì)致地刻畫了信貸人員如何應(yīng)對(duì)企業(yè)的會(huì)計(jì)操縱行為；二是我們探索會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信貸決策的影響，這不同于大多數(shù)文獻(xiàn)研究的違約風(fēng)險(xiǎn)影響；三是相對(duì)于大多數(shù)文獻(xiàn)僅檢驗(yàn)債務(wù)契約的一個(gè)維度，我們同時(shí)考察了會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)對(duì)債務(wù)契約的債務(wù)期限與債務(wù)水平的影響；四是本文進(jìn)一步研究了識(shí)別意愿差異的經(jīng)濟(jì)后果，更全面的揭示了信貸人員的識(shí)別行為。

二、文獻(xiàn)綜述

目前關(guān)于銀行能否識(shí)別企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，主要是從銀行監(jiān)督的角度研究會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)信貸融資的影響，得出能識(shí)別與不能識(shí)別兩種結(jié)論。

1、國(guó)外相關(guān)文獻(xiàn)

Dichev & Skinner（2002）研究發(fā)現(xiàn)，在貸款合同中有簽訂限制性的條款的情況下，對(duì)于有盈余管理動(dòng)機(jī)的借款人會(huì)比沒有盈余管理動(dòng)機(jī)的借款人面臨更苛刻的條款。Beatty et al．（2002）通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)，銀行在預(yù)測(cè)有盈余管理行為企業(yè)的未來(lái)盈余時(shí)，會(huì)受到盈余管理行為的干擾，有著很大的不確定性和波動(dòng)性，因此銀行通常會(huì)在債務(wù)契約中要求較高的債務(wù)利率。Francis et al．（2005）研究表明隨著企業(yè)的應(yīng)計(jì)盈余管理程度增大，企業(yè)將被要求支付更高的債務(wù)利率，獲得債務(wù)融資的難度也隨之增加。Graham et al．（2008）研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)發(fā)生重述財(cái)務(wù)報(bào)告的行為后，銀行對(duì)于企業(yè)的會(huì)計(jì)信息的信任度會(huì)下降，銀行感知到信貸風(fēng)險(xiǎn)提升，因此會(huì)采取要求更多抵押、提高債務(wù)利率、縮短借款期限和更多限制條件等控制措施。Bharath et al．（2008）研究發(fā)現(xiàn)存在一種不利于信貸資源合理分配的惡性循環(huán)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較差的企業(yè)往往更依賴于銀行信貸融資，并且其會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越差，所被要求的抵押就越多，利率也會(huì)隨之提高。Hasan et al．（2013）發(fā)現(xiàn)企業(yè)的盈余穩(wěn)定性越好，越能合理有效的預(yù)測(cè)，在債務(wù)融資中就能享有更有利的條款。M Nanyondo et al．（2014）研究發(fā)現(xiàn)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量問(wèn)題會(huì)增加銀企之間的信息不對(duì)稱和信貸人員的感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而企業(yè)的信貸可得性降低。

2、國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)

姚立杰等（2009）研究發(fā)現(xiàn)盈余質(zhì)量與債務(wù)成本包括長(zhǎng)期借款成本和信貸融資成本都是顯著負(fù)相關(guān)。這說(shuō)明我國(guó)銀行能夠一定程度地識(shí)別借款企業(yè)的盈余質(zhì)量。李四海等（2015）發(fā)現(xiàn)企業(yè)盈余管理程度與銀行貸款成本是顯著的正相關(guān)，在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為民營(yíng)的企業(yè)中盈余管理程度越高，信貸融資獲取的難度也就越高。周德友（2015）發(fā)現(xiàn)企業(yè)會(huì)通過(guò)銀行的授意“共謀”盈余管理，銀行對(duì)于企業(yè)會(huì)計(jì)信息的識(shí)別更多是一種形式。馮展斌（2017）認(rèn)為高質(zhì)量的盈余信息能夠降低債權(quán)人與借款企業(yè)的信息不對(duì)稱，會(huì)降低企業(yè)債務(wù)融資成本。

陸正飛等（2008）研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)的新增長(zhǎng)期貸款與其盈余管理程度的相關(guān)并不顯著，這說(shuō)明銀行難以識(shí)別企業(yè)的盈余管理行為。葉志鋒等（2011）研究了銀行對(duì)于企業(yè)的盈余管理行為能否給予不同的債務(wù)期限應(yīng)對(duì)，發(fā)現(xiàn)銀行尚無(wú)法有效使用債務(wù)期限的條款應(yīng)對(duì)企業(yè)的盈余管理行為。方紅星，劉淑花（2017）認(rèn)為銀行的信貸決策會(huì)一定程度受到企業(yè)盈余管理行為的影響。

3、綜合評(píng)述

銀行能否識(shí)別企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，國(guó)外文獻(xiàn)得出的研究結(jié)果一致，認(rèn)為銀行能根據(jù)企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量設(shè)置相應(yīng)的債務(wù)契約條款；但國(guó)內(nèi)的研究結(jié)論尚未一致。從上述文獻(xiàn)研究的方法可以看出，不一致的原因可能是：在中國(guó)制度背景下，簡(jiǎn)單輸入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量得到信貸決策結(jié)果的做法，并不能細(xì)致刻畫受復(fù)雜因素影響的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量識(shí)別問(wèn)題。

三、理論分析與研究假設(shè)

1、識(shí)別意愿與識(shí)別技術(shù)的分離

計(jì)劃行為理論認(rèn)為，行為意愿是個(gè)體行為最直接的影響因素。行為意愿實(shí)質(zhì)是決策者對(duì)從事某項(xiàng)行為主觀概率的評(píng)價(jià)。一般行為決策理論將行為意愿視為行為發(fā)生的最直接、最準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)變量，這是因?yàn)樾袨橐庠赴擞绊懶袨闆Q策的所有動(dòng)機(jī)因素，而這些因素又暗示著行為主體愿意為該行為付出努力的程度（Kulik B，2008）。

2、非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見產(chǎn)生的會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)

Francis et al．（2005）認(rèn)為，信息風(fēng)險(xiǎn)是對(duì)信息不對(duì)稱程度的一種衡量方式，是與投資者定價(jià)決策相關(guān)的公司特定信息低質(zhì)量的可能性。于李勝和王艷艷（2007）認(rèn)為，信息風(fēng)險(xiǎn)衡量的是與投資者定價(jià)決策緊密相關(guān)的公司特征信息低質(zhì)量的可能性大小，是對(duì)信息不對(duì)稱程度的一種測(cè)度。Graham et al．（2008）認(rèn)為財(cái)務(wù)重述雖然糾正了重述部分的錯(cuò)誤，但增加了銀行與企業(yè)之間在感知上的信息不對(duì)稱，銀行可能會(huì)認(rèn)為還有其他信息問(wèn)題。Bharath et al．（2008）認(rèn)為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致了企業(yè)的信息風(fēng)險(xiǎn)，對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)有增量作用。張文珂等（2017）認(rèn)為會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)是會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的波動(dòng)性問(wèn)題，是對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的一種評(píng)價(jià)。由此，我們認(rèn)為，會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)是銀企之間的感知信息不對(duì)稱而導(dǎo)致的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量不確定性問(wèn)題。

在中國(guó)，上市公司被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的比例較低。一旦是非標(biāo)審計(jì)意見，一般會(huì)認(rèn)為企業(yè)存在已披露和未披露的會(huì)計(jì)信息問(wèn)題。嚴(yán)寒冰（2012）基于具有專業(yè)分析能力的審計(jì)師對(duì)公司報(bào)表的解讀能力更強(qiáng)，更容易對(duì)具有信息風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的假設(shè)，得出信息風(fēng)險(xiǎn)與非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見呈顯著正相關(guān)關(guān)系。曾雪云，陸正飛（2016）將與盈余管理有關(guān)的業(yè)績(jī)波動(dòng)部分定義為盈余管理信息風(fēng)險(xiǎn)，得出盈余管理信息風(fēng)險(xiǎn)越大，上市公司獲得非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的概率也越大。因此，非標(biāo)審計(jì)意見給商業(yè)銀行帶來(lái)了信息風(fēng)險(xiǎn)，增加了未來(lái)的不確定性。而非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見是公開的信息，信貸人員容易獲取，相當(dāng)于控制了識(shí)別技術(shù)。

3、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)識(shí)別意愿的影響

再結(jié)合中國(guó)的制度背景，雖然我國(guó)市場(chǎng)化改革已取得顯著成效，但產(chǎn)權(quán)性質(zhì)仍然是信貸決策的關(guān)鍵影響因素。許慧，楊孫蕾（2011）認(rèn)為商業(yè)銀行不能識(shí)別國(guó)有上市公司的可操縱信息風(fēng)險(xiǎn)，可能是其認(rèn)為這種風(fēng)險(xiǎn)可以通過(guò)行政干預(yù)和其它國(guó)有資產(chǎn)予以消除。李四海等（2015）也得出銀行基于風(fēng)險(xiǎn)的考慮，降低了對(duì)國(guó)有企業(yè)盈余質(zhì)量關(guān)注的結(jié)論。一方面，國(guó)有企業(yè)存在政府的隱性擔(dān)保，較非國(guó)有企業(yè)的信貸風(fēng)險(xiǎn)低；另一方面，國(guó)有企業(yè)存續(xù)的年限一般較長(zhǎng)，與銀行的交往更為頻繁，信息不對(duì)稱程度低。

為了更有效的防范風(fēng)險(xiǎn)，銀行會(huì)去識(shí)別并根據(jù)企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量設(shè)置不同的信貸條件，但產(chǎn)權(quán)性質(zhì)這類非財(cái)務(wù)信息一定程度上彌補(bǔ)了財(cái)務(wù)信息的不確定性，影響了信貸人員的識(shí)別意愿，造成了識(shí)別結(jié)果的差異。

因此，當(dāng)信貸人員面對(duì)被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的企業(yè)時(shí)，會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)增加，信貸人員進(jìn)行識(shí)別并設(shè)置更嚴(yán)格的信貸條件。但國(guó)有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)這類有效的風(fēng)險(xiǎn)替代機(jī)制，會(huì)降低其對(duì)會(huì)計(jì)信息的利用，弱化其識(shí)別意愿。而非國(guó)有企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會(huì)加強(qiáng)信貸人員對(duì)非標(biāo)審計(jì)意見企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)感知，有更強(qiáng)的意愿識(shí)別企業(yè)的會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)。

通過(guò)以上分析，提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見增加了企業(yè)的會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)，使得企業(yè)的債務(wù)水平顯著減少，債務(wù)期限顯著縮短。

假設(shè)1a：信貸人員對(duì)非國(guó)有上市公司的會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)有識(shí)別意愿，具體表現(xiàn)為這些企業(yè)被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后，債務(wù)水平顯著減少，債務(wù)期限顯著縮短。

假設(shè)1b：信貸人員對(duì)國(guó)有上市公司的會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)沒有識(shí)別意愿，具體表現(xiàn)為這些企業(yè)被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后，債務(wù)水平與債務(wù)期限沒有顯著變化。

四、研究設(shè)計(jì)

1、樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2001-2017 年中國(guó)A 股上市公司，以當(dāng)年被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見且前一年為標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的公司作為樣本，對(duì)其前后年度所獲得的信貸情況及獲得貸款后的違約情況進(jìn)行分析，共得到1022個(gè)樣本。為了避免極端值的影響，我們對(duì)所有大于99%分位數(shù)（小于1%分位數(shù)）的連續(xù)變量進(jìn)行了縮尾處理。本文的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安和色諾芬數(shù)據(jù)庫(kù)，財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)是依據(jù)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

2、變量定義

（1）被解釋變量

在識(shí)別意愿階段，非標(biāo)審計(jì)意見增加了銀行對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的感知風(fēng)險(xiǎn)，銀行有意愿識(shí)別，進(jìn)而會(huì)造成非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后年度債務(wù)契約的差異。按照這一分析路徑，并考慮數(shù)據(jù)可得性及變量衡量的準(zhǔn)確性，本文選取被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后年度的債務(wù)水平與債務(wù)期限作為因變量。

（2）解釋變量

本文將非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見作為解釋變量，若借款發(fā)生在非標(biāo)審計(jì)意見前，則為0；發(fā)生在非標(biāo)審計(jì)意見后，則為1。

（3）主要控制變量

Bharath et al.（2008），孫錚、劉鳳委和李增泉（2005），陸正飛、祝繼高和孫便霞（2008）等人的研究結(jié)果表明，資產(chǎn)規(guī)模、有形資產(chǎn)率、財(cái)務(wù)杠桿、流動(dòng)比率、資產(chǎn)凈利率、增長(zhǎng)率、市場(chǎng)化指數(shù)等因素都會(huì)影響企業(yè)的銀行貸款情況。為了將會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)區(qū)別于財(cái)務(wù)指標(biāo)計(jì)算的違約風(fēng)險(xiǎn)，本文將違約風(fēng)險(xiǎn)作為控制變量?？紤]到信貸人員根據(jù)上一年度貸款企業(yè)的信息進(jìn)行信貸決策，本文選取了滯后一期的以上變量作為控制變量，同時(shí)設(shè)置了行業(yè)和年度啞變量，以控制行業(yè)和宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)銀行貸款的影響。主要變量定義見表1。

表1 變量定義

（4）模型構(gòu)建

本文使用以下模型來(lái)檢驗(yàn)提出的假設(shè)：

五、實(shí)證分析

1、描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

AUDIT 1 1022 0.5 0.5002 0.5 0 2.9446 5.3035 CURRENT 1022 1.3451 1.1316 1.0679 0.1377 7.3179 GROWTH 1022 0.1526 0.9339 0.0264 -0.9104 7.0867 LEV 1022 0.6136 0.2888 0.6048 0.0922 2.0024 ROA 0.1123 ZSCORE 35.3984 1022 1.8966 -5.5147-0.0612 0.1597 SIZE 1022 21.0687 1.0334 21.0020 18.6335 23.6502 TANGIBLE 1022 0.2803 0.2321 0.2439 0 1.4937 MTK 1022 7.0189 2.0305 6.86 0.33 11.71國(guó)有組 N 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 中位數(shù) 最小值 最大值CASH 584 0.2741 0.2509 0.2307 0 1.3227 TERM 584 0.0925 0.1419 0.0282 0 0.8025 AUDIT 584 0.5 0.5004 0.5 0 1 ZSCORE 584 2.9759 5.0504 1.9693 -5.5147 35.3984 CURRENT 584 1.2847 1.0259 1.0488 0.1377 7.3179 GROWTH 584 0.0832 0.6643 0.0369 -0.9104 7.0868 LEV 584 0.6232 0.2784 0.6068 0.0922 2.0024 1022 0.0031 -0.8996 ROA 584 -0.0572 0.1579 0.0045 -0.8996 0.1123 SIZE 584 21.1072 1.0236 21.0837 18.6335 23.6502 TANGIBLE 584 0.2968 0.2070 0.2659 0 1.4937 MTK 584 6.7104 1.9810 6.52 0.33 11.71非國(guó)有組 N 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 中位數(shù) 最小值 最大值CASH 438 0.2276 0.2635 0.1475 0 1.3227 TERM 438 0.0532 0.1589 0 0 2.4012 AUDIT 438 0.5 0.5006 0.5 0 1 ZSCORE 438 2.9028 5.6289 1.7801 -5.5147 35.3984 CURRENT 438 1.4255 1.2555 1.1052 0.1377 7.3179 GROWTH 438 0.2450 1.1976 0.0027 -0.9104 7.0867 LEV 438 0.6009 0.3019 0.5999 0.0922 2.0024 ROA 438 -0.0665 0.1619 0.0011 -0.8996 0.1123 SIZE 438 21.0174 1.0453 20.9005 18.6335 23.6502 TANGIBLE 438 0.2583 0.2604 0.2233 0 1.4937 MTK 438 11.71 7.4304 2.0249 7.4 2.6

從描述性統(tǒng)計(jì)中可以看出，樣本中國(guó)有企業(yè)占比高于非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)較非國(guó)有企業(yè)獲得的信貸資源更多且信貸期限更長(zhǎng)，公司規(guī)模及有形資產(chǎn)均好于非國(guó)有企業(yè)，但違約風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性、成長(zhǎng)性、資產(chǎn)負(fù)債率及市場(chǎng)化程度均弱于非國(guó)有企業(yè)。一定程度上說(shuō)明銀行的信貸決策并不一定取決于會(huì)計(jì)信息反映的違約風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于明顯存在會(huì)計(jì)信息質(zhì)量問(wèn)題的企業(yè)，其未來(lái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)更強(qiáng)，信貸人員更傾向于關(guān)注實(shí)物資產(chǎn)或隱性擔(dān)保下債權(quán)的保障，并以此平衡會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)，從而區(qū)別對(duì)待不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)。

表3 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量的pearson 相關(guān)系數(shù)

表3 左方代表國(guó)有企業(yè)，右方代表非國(guó)有企業(yè)?？梢钥闯觯菄?guó)有企業(yè)審計(jì)意見和違約風(fēng)險(xiǎn)與信貸規(guī)模呈現(xiàn)顯著負(fù)向關(guān)系，但國(guó)有組非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見及違約風(fēng)險(xiǎn)與信貸規(guī)模的相關(guān)性不顯著，這在一定程度上說(shuō)明，國(guó)有產(chǎn)權(quán)性質(zhì)降低了信貸人員的風(fēng)險(xiǎn)感知。

2、非標(biāo)審計(jì)意見對(duì)債務(wù)水平的影響

（1）單變量分析

表4 非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見對(duì)信貸規(guī)模影響的單變量分析

表4 是非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后信貸融資規(guī)模均值差異檢驗(yàn)的結(jié)果，從中可以看出，總樣本中，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后獲得的貸款數(shù)量顯著降低了。國(guó)有樣本組的銀行貸款數(shù)量在非標(biāo)審計(jì)意見前后沒有表現(xiàn)出顯著差異，前后兩年的銀行貸款數(shù)量相差1.15%，且在統(tǒng)計(jì)上不顯著。而非國(guó)有樣本組中，本年度銀行貸款數(shù)量比上年度減少了4.93%，且這一差異在10%水平顯著。

（2）多元回歸分析

表5 非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見對(duì)信貸規(guī)模影響的多元回歸分析

從表5 可以看出，總樣本中非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后信貸融資存在顯著差異，且在5%水平顯著，違約風(fēng)險(xiǎn)為負(fù)但不顯著，說(shuō)明非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見增加了銀行的信息風(fēng)險(xiǎn)，強(qiáng)化了銀行的識(shí)別意愿，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后較非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前的信貸融資規(guī)模顯著減少。

在國(guó)有樣本中，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見并沒有對(duì)信貸規(guī)模產(chǎn)生顯著影響，企業(yè)在被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后獲得的信貸并沒有顯著差異，說(shuō)明國(guó)有企業(yè)固有的低信貸風(fēng)險(xiǎn)在一定程度上抵消了非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見產(chǎn)生的信息風(fēng)險(xiǎn)，弱化了信貸人員的識(shí)別意愿。但在非國(guó)有樣本組中，前一年度出具標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的企業(yè)，在當(dāng)年被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后信貸規(guī)模顯著減少，且在5%水平顯著，說(shuō)明具有較強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)不確定性的非國(guó)有企業(yè)，在被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后進(jìn)一步強(qiáng)化了信貸人員的感知風(fēng)險(xiǎn)，識(shí)別意愿也更強(qiáng)，設(shè)置更嚴(yán)格的信貸條件。

在控制變量中，三組樣本中市場(chǎng)化程度均對(duì)企業(yè)的信貸融資規(guī)模產(chǎn)生顯著的正向影響，市場(chǎng)化程度高的地區(qū)，融資約束越低。

3、非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見對(duì)債務(wù)期限的影響

在信息風(fēng)險(xiǎn)的作用下，為了降低企業(yè)償債風(fēng)險(xiǎn)的不確定性，信貸人員一方面會(huì)降低信貸規(guī)模，一方面也會(huì)縮短債務(wù)期限以更好的監(jiān)督和控制信貸資金的使用情況。故在企業(yè)在非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后獲得的信貸差異的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步對(duì)企業(yè)的信貸期限進(jìn)行驗(yàn)證。

（1）單變量分析

表6 非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見對(duì)債務(wù)期限影響的單變量分析

從表6 的結(jié)果中可以看出，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后，企業(yè)獲得貸款的期限顯著降低，在一定程度上說(shuō)明信貸人員會(huì)通過(guò)降低企業(yè)的債務(wù)期限應(yīng)對(duì)非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見帶來(lái)的信息風(fēng)險(xiǎn)。在區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后，國(guó)有組較非國(guó)有組獲得的債務(wù)期限更長(zhǎng)，但兩組非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后的債務(wù)期限差異并不顯著。

（2）多元回歸分析

表7 非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見對(duì)債務(wù)期限影響的多元回歸分析

從表7 可知，在總樣本中，企業(yè)在非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后的債務(wù)期限更短，且在10%水平顯著，說(shuō)明在非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的感知信息風(fēng)險(xiǎn)下，銀行具備識(shí)別意愿。

在區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見對(duì)債務(wù)期限的影響在國(guó)有組不顯著，在非國(guó)有組顯著。進(jìn)一步證實(shí)非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的信息風(fēng)險(xiǎn)在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響下，國(guó)有企業(yè)的低風(fēng)險(xiǎn)降低了信貸人員的風(fēng)險(xiǎn)感知，導(dǎo)致其沒有識(shí)別意愿；而非國(guó)有企業(yè)面臨的不確定性更大，信息風(fēng)險(xiǎn)更強(qiáng)，信貸人員具備識(shí)別意愿，以有效防范信貸風(fēng)險(xiǎn)。

在控制變量中，無(wú)論是國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)，有形資產(chǎn)率均正向影響企業(yè)的債務(wù)期限，而國(guó)有企業(yè)的有形資產(chǎn)率高于非國(guó)有樣本，這在一定程度上說(shuō)明銀行在進(jìn)行信貸決策時(shí)會(huì)關(guān)注具有抵押屬性的有形資產(chǎn)。

六、進(jìn)一步檢驗(yàn)

為揭示不同識(shí)別意愿信貸風(fēng)險(xiǎn)防范的效果，本文對(duì)不同識(shí)別意愿的經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)行了研究。對(duì)于經(jīng)濟(jì)后果，本文用以上研究樣本獲得貸款后的違約訴訟情況衡量，若違約，取1，反之為0。由于違約變量是虛擬變量，我們使用Logit 回歸模型，檢驗(yàn)非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見前后，信貸違約概率是否有顯著性差異，回歸結(jié)果如表8 所示。

表8 非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見對(duì)信貸違約率影響的多元回歸分析

在總樣本中，企業(yè)在非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后的違約率降低，且在1%水平顯著，非國(guó)有企業(yè)的違約率顯著高于國(guó)有企業(yè)。說(shuō)明在非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的感知信息風(fēng)險(xiǎn)下，銀行能有效防范會(huì)計(jì)信息質(zhì)量問(wèn)題導(dǎo)致的信息風(fēng)險(xiǎn)，而信貸人員對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量區(qū)別關(guān)注，也是出于經(jīng)濟(jì)性的考慮。在區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后，無(wú)論國(guó)有組還是非國(guó)有組，被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見后，企業(yè)的債務(wù)違約率均顯著降低，且非國(guó)有降低的程度更高。證實(shí)了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)這類非會(huì)計(jì)信息能夠有效的防范信貸風(fēng)險(xiǎn)，但具備識(shí)別企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的意愿，違約風(fēng)險(xiǎn)防范效果更好，說(shuō)明會(huì)計(jì)信息在進(jìn)行信貸決策是的價(jià)值含量更高。

七、結(jié)論與建議

本文從銀行的角度出發(fā)，借助行為經(jīng)濟(jì)學(xué)理論，從識(shí)別意愿的視角研究信貸人員在信貸決策中對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的識(shí)別行為。通過(guò)選擇非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見企業(yè)作為樣本，檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量問(wèn)題對(duì)債務(wù)水平與債務(wù)期限的影響，從而判斷信貸人員的識(shí)別意愿。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，信貸人員基于風(fēng)險(xiǎn)考慮，對(duì)會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)具備識(shí)別意愿。在區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)后，對(duì)非國(guó)有企業(yè)具備識(shí)別意愿，而對(duì)國(guó)有企業(yè)不具備識(shí)別意愿。說(shuō)明在中國(guó)的制度背景下，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)隱含的非財(cái)務(wù)信息影響了信貸人員的決策行為。若存在可借助的非財(cái)務(wù)信息降低風(fēng)險(xiǎn)，銀行會(huì)減少對(duì)會(huì)計(jì)信息的依賴，沒有意愿識(shí)別企業(yè)的會(huì)計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)。

另外，本文進(jìn)一步研究了不同識(shí)別意愿的經(jīng)濟(jì)后果，發(fā)現(xiàn)信貸人員能有效應(yīng)對(duì)非標(biāo)審計(jì)意見帶來(lái)的信息風(fēng)險(xiǎn)，但不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的信息風(fēng)險(xiǎn)防范存在差異，對(duì)于有意愿識(shí)別的非國(guó)有企業(yè)，信貸違約率降低的程度更高。說(shuō)明會(huì)計(jì)信息信息含量的價(jià)值更高，信貸決策的有用性更大。

會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量問(wèn)題增加了信貸風(fēng)險(xiǎn)，降低其信貸決策有用性，信貸人員會(huì)借助諸如產(chǎn)權(quán)性質(zhì)等非財(cái)務(wù)信息進(jìn)行信貸決策，造成信貸歧視現(xiàn)象。無(wú)論是會(huì)計(jì)信息信貸決策有用性的下降還是信貸歧視現(xiàn)象，均會(huì)影響信貸資源配置效率。信貸人員若能識(shí)別企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，會(huì)提高其信貸決策的有用性，更有效的降低違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，一方面相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的監(jiān)督，提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；另一方面，政府應(yīng)采取措施使商業(yè)銀行更加市場(chǎng)化，為企業(yè)營(yíng)造公平的融資環(huán)境。