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        分析師跟蹤、環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本

        2019-05-21 08:34:38王曼曼郭曉順
        關(guān)鍵詞:分析師債權(quán)人債務(wù)

        王曼曼,郭曉順

        (武漢理工大學 管理學院,湖北 武漢 430070)

        改革開放以來,我國經(jīng)濟發(fā)展迅速,目前已成為全球第二大經(jīng)濟體。但是在經(jīng)濟快速增長的背后,各類環(huán)境污染問題也相繼暴露,尤其最近幾年溫室效應、霧霾天氣及酷熱暴雨的頻繁發(fā)生,嚴重威脅了人們的生存與發(fā)展。而作為主要的污染源,重污染行業(yè)不可避免地成為眾矢之的,其環(huán)境行為和表現(xiàn)受到政府、債權(quán)人、投資者等利益相關(guān)者的重點監(jiān)督,面對強大的環(huán)保壓力,其生產(chǎn)經(jīng)營所需的融資也受到環(huán)境風險的影響與制約,尤其“綠色信貸”政策的出臺,銀行等金融機構(gòu)更為關(guān)注污染企業(yè)的環(huán)保責任履行情況,并將環(huán)境風險作為信貸審批的重要依據(jù)。同時,“綠色信貸”政策的出臺促使重污染企業(yè)重視環(huán)境問題,改善環(huán)境行為,并通過年報及其他獨立報告等進行環(huán)境信息披露,以緩解企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱,獲得更優(yōu)惠的貸款。因此筆者從環(huán)境信息披露的角度出發(fā),研究環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本具有一定的現(xiàn)實意義。

        此外,分析師作為金融市場的一支重要力量,一方面憑借其特殊專長,深入挖掘、分析、傳播公司信息,能夠降低企業(yè)與投資者的信息不對稱[1],另一方面可以減少委托代理成本,如DYCK等[2]研究發(fā)現(xiàn),對于公司詐騙、舞弊行為,最有效的外部舉報人是分析師。而國內(nèi)的分析師隨著金融市場的日益規(guī)范,其市場影響力也與日俱增,已經(jīng)憑借其備受認可的信息和外部治理優(yōu)勢成為市場投資者和債權(quán)人所值得依靠的對象[3-4]。

        目前已有研究證明了環(huán)境信息披露對債務(wù)融資的影響,但是較少見從分析師角度來探討企業(yè)環(huán)境信息對債務(wù)融資成本的影響機制研究,因此,筆者擬同時從內(nèi)部環(huán)境信息披露和外部分析師跟蹤兩個角度出發(fā),實證研究分析師跟蹤、環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本的關(guān)系。

        1 理論分析與研究假設(shè)

        1.1 環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本

        近年來,隨著環(huán)境問題的日益突出,社會公眾對企業(yè)環(huán)境情況的關(guān)注度也越來越高,銀行等債權(quán)人也開始將企業(yè)的環(huán)境風險納入信貸風險評估,并將其作為信貸審批的重要依據(jù)。THOMPSON[5]通過發(fā)布問卷和訪談的形式,研究上市公司環(huán)境信息在信貸決策中的作用,研究表明銀行在信貸審批時會充分考慮企業(yè)的環(huán)境風險。蔡海靜等[6]認為綠色信貸政策的實質(zhì)是將企業(yè)的環(huán)境風險與銀行的信貸風險結(jié)合起來,促使企業(yè)履行環(huán)保責任,實證表明了綠色信貸的真實存在,即銀行等債權(quán)人在信貸審批時較為關(guān)注企業(yè)的環(huán)境行為和環(huán)境表現(xiàn)。

        企業(yè)與債權(quán)人由于所處的環(huán)境不同,對環(huán)保投入、環(huán)境風險等信息的了解也不同。企業(yè)管理者擁有環(huán)境信息的絕對優(yōu)勢,債權(quán)人則只能獲取部分信息,為彌補環(huán)境風險所引發(fā)的信貸風險,債權(quán)人會要求更高的貸款利率。而企業(yè)為了降低融資成本,往往會想方設(shè)法解決其與債權(quán)人之間的信息不對稱,此時,環(huán)境信息披露的重要性不言而喻。企業(yè)通過公開平臺披露環(huán)境信息,一方面,債權(quán)人在全面評估信貸風險時,能夠充分了解企業(yè)的環(huán)境狀況,減少雙方的不確定性;另一方面,企業(yè)能以較低的利率獲得所需的資金,同時也贏得了債權(quán)人的信任,對雙方來說都是百利而無一害。

        根據(jù)信號傳遞理論,環(huán)境表現(xiàn)較好的企業(yè)更傾向于主動披露環(huán)境信息,向利益相關(guān)者傳遞“綠色”信號,以緩解債權(quán)人的逆向選擇。吳紅軍[7]研究發(fā)現(xiàn),環(huán)境績效較好的企業(yè)傾向于選擇環(huán)境績效較差企業(yè)難以效仿的高披露,以展示其更強的環(huán)保意識和可持續(xù)發(fā)展的能力。在金融市場上,環(huán)境風險作為債權(quán)人信貸審批的重要依據(jù),若債權(quán)人獲取了外部企業(yè)傳遞的環(huán)境績效信號,并鑒別出其中的差距,則擁有較好環(huán)境信息披露績效的企業(yè),環(huán)境風險更低[8],從而獲得更優(yōu)惠的貸款。因此,筆者提出假設(shè)1。

        H1環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本之間顯著負相關(guān)。

        1.2 分析師跟蹤與債務(wù)融資成本

        債權(quán)人作為企業(yè)的“外部人”,相較于管理者等“內(nèi)部人”而言,處于信息弱勢地位,這導致了雙方之間的信息不對稱,債權(quán)人為彌補信息不對稱所引發(fā)的債務(wù)違約風險,會向企業(yè)索要更高的風險溢價,從而增加企業(yè)的債務(wù)融資成本[9]。分析師作為企業(yè)外部治理的重要力量,能夠減少信息不對稱[10-11],抑制企業(yè)盈余管理[12],改善企業(yè)信息環(huán)境,進而降低企業(yè)融資成本[13]。首先,分析師作為信息中介,一方面通過對跟蹤的企業(yè)進行盈余預測并發(fā)布研報向市場傳遞有關(guān)企業(yè)經(jīng)營狀況、發(fā)展前景等方面的信息,幫助債權(quán)人更詳細地了解企業(yè)信息,以緩解雙方之間的信息不對稱程度;另一方面分析師具有多重傳播途徑,能將有用的信息迅速傳遞給更多的債權(quán)人等利益相關(guān)者,進一步緩解雙方之間的信息摩擦。

        其次,分析師作為一種有效的外部監(jiān)督機制,在揭露公司舞弊問題和約束管理層自利行為上發(fā)揮著重要的作用。一方面,分析師專業(yè)背景較強,能夠深入挖掘與分析企業(yè)特質(zhì)信息,以發(fā)現(xiàn)隱藏在信息背后的財務(wù)舞弊;另一方面,分析師長期跟蹤特定行業(yè)的特定公司,對公司的經(jīng)營管理、盈利能力等較為熟悉,更容易發(fā)現(xiàn)其異常。從這個角度來看,分析師通過公有和私有渠道深入挖掘、解讀和傳播公司內(nèi)部信息,可有效抑制管理層的機會主義行為,促使其主動對外披露高質(zhì)量的信息,從而有效緩解企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱。

        綜上所述,分析師的信息效應和外部監(jiān)督效應均能提高企業(yè)的信息透明度,幫助債權(quán)人緩解因信息不對稱所引發(fā)的信貸風險,從而降低企業(yè)的債務(wù)融資成本。因此,筆者提出假設(shè)2。

        H2分析師跟蹤與債務(wù)融資成本之間顯著負相關(guān)。

        1.3 分析師跟蹤、環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本

        分析師跟蹤上市公司主要考慮的因素包括公司長期盈利能力、公司治理狀況及公司風險的高低等。重污染行業(yè)上市公司的環(huán)境風險較大,嚴重影響企業(yè)的長期盈利能力,因此分析師更為關(guān)注企業(yè)披露的環(huán)境信息。而跟蹤公司的分析師越多,從不同的角度對公司環(huán)境信息的挖掘就越深入,越能幫助債權(quán)人等利益相關(guān)者了解企業(yè)真實的環(huán)境信息披露狀況,降低雙方之間的信息不對稱程度;同時,分析師通過發(fā)布研報加速傳播企業(yè)的環(huán)境信息,促使企業(yè)的環(huán)境信息受到環(huán)保部門及更多專業(yè)人士、債權(quán)人等利益相關(guān)者的監(jiān)督。此外,市場投資者和債權(quán)人都非常依賴分析師發(fā)布的研報[14],認為作為信息中介的分析師發(fā)布的研報更加客觀。而企業(yè)為維護自身的聲譽和良好的形象,會更加主動披露高質(zhì)量的環(huán)境信息以增加分析師對環(huán)境信息的解讀與傳播[15],降低了環(huán)境的不確定性,從而使債權(quán)人更傾向于考慮高環(huán)境信息披露質(zhì)量的公司,同時企業(yè)能夠以較低的成本獲得債務(wù)融資。因此,筆者提出假設(shè)3。

        H3分析師跟蹤強化環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本之間顯著負相關(guān)。

        2 研究設(shè)計

        2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

        筆者選取2012—2017年我國滬市A股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本。相較于其他行業(yè)的自愿性環(huán)境信息披露,重污染行業(yè)則負有強制性環(huán)境信息披露的義務(wù),環(huán)境信息披露水平較高。此外,相較于深交所,上交所市場效率更高,環(huán)境數(shù)據(jù)更為詳細和可靠[16],因此筆者選取滬市A股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本。

        其中重污染行業(yè)是根據(jù)《上市公司環(huán)境信息披露指南》所確定,選取了紡織、冶金和制藥等16類重污染行業(yè),并對初始樣本進行了如下的篩選:①剔除ST和*ST的上市公司;②剔除數(shù)據(jù)披露不全的上市公司。經(jīng)過篩選最終得到708個樣本觀測值。上市公司數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、巨潮資訊網(wǎng)及上交所網(wǎng)站,其中環(huán)境信息披露指數(shù)從上市公司公開發(fā)行的年報、社會責任報告、可持續(xù)發(fā)展報告及環(huán)境報告書中手工整理獲得。數(shù)據(jù)分析使用Stata14.0,同時為消除異常數(shù)據(jù)對研究結(jié)論的影響,對主要變量數(shù)據(jù)進行了1%和99%的縮尾處理。

        2.2 變量定義

        2.2.1 債務(wù)融資成本的衡量指標

        由于債務(wù)融資成本無法精確地從企業(yè)財務(wù)報表中獲得,因此筆者借鑒蔣琰[17]的做法,用利息支出/年平均負債總額來衡量債務(wù)融資成本。

        2.2.2 環(huán)境信息披露的衡量指標

        筆者采用信息披露研究中最常用的內(nèi)容分析法對環(huán)境信息披露進行量化處理,并結(jié)合《上市公司環(huán)境信息披露指南》的規(guī)定及以往學者的研究成果,將企業(yè)環(huán)境信息披露分為5大類、9個指標:①環(huán)保戰(zhàn)略,包括環(huán)保理念、目標及成效;②環(huán)境管理,包括環(huán)保機構(gòu)設(shè)置及環(huán)保培訓,是否發(fā)生重大環(huán)境問題及解決措施;③環(huán)境保護,包括研發(fā)支出及環(huán)保設(shè)施建設(shè),環(huán)保費用,廢棄物的處置、回收和綜合利用,降耗減排;④環(huán)境負債,包括污染物的種類、數(shù)量及排放情況;⑤環(huán)保榮譽,包括環(huán)保獎勵、環(huán)保補貼及稅收優(yōu)惠。

        筆者在對上述5大類、9個指標的內(nèi)容進行評分時,借鑒侯曉靖等[18]的做法,分別從量化性、顯著性和可比性3個維度進行賦值打分。量化性是指企業(yè)定性描述環(huán)境信息時賦值1,定量但非貨幣化描述環(huán)境信息時賦值2,貨幣化描述環(huán)境信息時賦值3,其他賦值0。顯著性是指企業(yè)在年報中披露環(huán)境信息時賦值1,在社會責任報告/可持續(xù)發(fā)展報告中披露環(huán)境信息時賦值2,在環(huán)境報告書中披露環(huán)境信息時賦值3,其他賦值0??杀刃允侵概懂斍碍h(huán)境信息時賦值1,披露未來環(huán)境信息時賦值2,披露過去與現(xiàn)在可比環(huán)境信息時賦值3,其他賦值0。因此,每一項環(huán)境信息披露內(nèi)容得分范圍為[0,9],單個企業(yè)最終得分范圍為[0,81]。最后,將每個企業(yè)的實際得分量化成環(huán)境信息披露指數(shù),即環(huán)境信息披露指數(shù)EDI=企業(yè)實際得分/81。

        2.2.3 分析師跟蹤的衡量指標

        筆者借鑒錢佳慧[19]的做法,采用啞變量AF來衡量分析師跟蹤。即當樣本公司分析師跟蹤人數(shù)高于全樣本分析師跟蹤人數(shù)的中位數(shù)時,AF的取值為1,否則為0。

        2.2.4 控制變量

        借鑒以往相關(guān)學者的做法,筆者選擇公司規(guī)模、資產(chǎn)負債率、固定資產(chǎn)比例、現(xiàn)金流量債務(wù)比、息稅折舊攤銷前利潤債務(wù)比、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、年份變量作為控制變量。具體變量定義及說明如表1所示。

        2.3 模型構(gòu)建

        為了驗證以上研究假設(shè),筆者構(gòu)建如下計量模型:

        CSDT=a0+a1EDI+a2SIZE+a3LEV+

        a4FIXASS+a5CD+a6ED+a7SOE+

        ∑YEAR+ε

        (1)

        CSDT=a0+a1AF+a2SIZE+a3LEV+

        a4FIXASS+a5CD+a6ED+a7SOE+

        ∑YEAR+ε

        (2)

        CSDT=a0+a1EDI+a2AF+a3EDI×AF+

        a4SIZE+a5LEV+a6FIXASS+a7CD+a8ED+

        a9SOE+∑YEAR+ε

        (3)

        3 實證分析

        3.1 主要變量的描述性統(tǒng)計

        變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示,可以看

        注:樣本數(shù)量N為708

        出債務(wù)融資成本CSDT的最小值為0.000,最大值為0.102,可見不同企業(yè)間債務(wù)融資成本差距較大。環(huán)境信息披露EDI的均值為0.320,可見企業(yè)的整體環(huán)境信息披露狀況并不樂觀,其中最小值為0.037,最大值0.765,說明不同企業(yè)間環(huán)境信息披露水平差距較大。分析師跟蹤AF的均值為0.380,說明分析師對企業(yè)的跟蹤度有待提高。

        3.2 相關(guān)性分析

        各變量之間的Pearson相關(guān)系數(shù)如表3所示,可以看出環(huán)境信息披露和分析師跟蹤均與債務(wù)融資成本顯著負相關(guān),表明環(huán)境信息披露與分析師跟蹤會降低企業(yè)的債務(wù)融資成本,初步驗證了假設(shè)1和假設(shè)2。變量之間的相關(guān)性較小,排除了各變量間的多重共線性問題。

        表3 主要變量的Pearson相關(guān)系數(shù)

        注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著,下同

        3.3 回歸分析

        3.3.1 全樣本回歸分析

        為驗證分析師跟蹤與環(huán)境信息披露對債務(wù)融資成本的交互影響,筆者對模型(1)~模型(3)進行全樣本的回歸分析,回歸結(jié)果如表4所示。模型(1)的回歸結(jié)果顯示,環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本在5%水平上顯著負相關(guān),表明高質(zhì)量的環(huán)境信息披露有利于降低企業(yè)的債務(wù)融資成本,這與張媛俠[20]的研究結(jié)論一致,假設(shè)1得以驗證。模型(2)的回歸結(jié)果顯示,分析師跟蹤與債務(wù)融資成本在1%水平上顯著負相關(guān),表明分析師跟蹤度越高的企業(yè),其債務(wù)融資成本越低,這與錢佳慧的研究結(jié)論一致,假設(shè)2得以驗證。模型(3)的回歸結(jié)果顯示,環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用對債務(wù)融資成本的影響在5%水平上顯著負相關(guān),表明隨著分析師對上市公司跟蹤度的增加,環(huán)境信息披露水平的提高會進一步降低企業(yè)的債務(wù)融資成本,假設(shè)3得以驗證。

        3.3.2 區(qū)域差異性分類回歸

        在環(huán)境信息披露方面,由于東部地區(qū)市場機制的完善程度、公眾的環(huán)保意識等方面都優(yōu)于西部地區(qū),因此相較于西部地區(qū)企業(yè),東部地區(qū)企業(yè)的環(huán)境信息披露水平較高[21]。在分析師跟蹤方面,東部地區(qū)企業(yè)處于市場化水平較高的區(qū)域,分析師獲取環(huán)境信息的能力較強,挖掘環(huán)境信息的成本較低,因此,處于東部地區(qū)的分析師對企業(yè)的跟蹤度更高[22]。為進一步檢驗環(huán)境信息披露、分析師跟蹤與債務(wù)融資成本的關(guān)系在不同地區(qū)的差異性,筆者借鑒劉儒昞的做法,按上市公司注冊地址,將上市公司分為東西部地區(qū)上市公司(當公司注冊地在北京、天津、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、海南10省市時,為東部地區(qū),取值1,反之為西部地區(qū),取值0。),進而對兩個子樣本進行回歸分析,具體分類回歸結(jié)果如表5所示。

        表4 全樣本回歸結(jié)果

        注:樣本數(shù)量N為708

        表5 按區(qū)域差異分類回歸結(jié)果

        從模型(1)的回歸結(jié)果可以看出,在東西部地區(qū),環(huán)境信息披露對債務(wù)融資成本的影響分別為1%水平上顯著負相關(guān)和不顯著的正相關(guān)關(guān)系。這是因為東部地區(qū)銀行更為關(guān)注企業(yè)的環(huán)境信息,高環(huán)境信息披露的企業(yè)更容易獲得銀行的青睞,從而能以較低的成本獲得融資;而在西部地區(qū),一方面,銀行的環(huán)保風險意識較弱,一定程度上認為環(huán)保投入較高的企業(yè)會影響銀行信貸資金的回籠;另一方面,政府干預力度較強,銀行的自主性較差,企業(yè)借款更依賴于政府的干預。從模型(2)的回歸結(jié)果可以看出,在東西部地區(qū),分析師跟蹤對債務(wù)融資成本的影響分別為1%水平上顯著負相關(guān)和不顯著的負相關(guān)關(guān)系。這是因為相比西部地區(qū)上市公司,東部地區(qū)上市公司盈利能力更強,內(nèi)部治理較完善,分析師為此付出的調(diào)研成本更低,能夠吸引更多分析師跟蹤,有利于充分發(fā)揮其外部治理作用,從而更有效緩解企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱。從模型(3)的回歸結(jié)果可以看出,在東西部地區(qū),環(huán)境信息披露對債務(wù)融資成本的影響與模型(1)的結(jié)果基本一致,分析師跟蹤對債務(wù)融資成本的影響在東西部地區(qū)分別為不顯著的正相關(guān)關(guān)系和不顯著的負相關(guān)關(guān)系。原因在于東部地區(qū)企業(yè)環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用擠占了分析師跟蹤對債務(wù)融資成本的影響,而在西部地區(qū),分析師在一定程度上能夠發(fā)揮信息效應以緩解企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱,但這種效應在政府的干預和低分析師跟蹤度的情況下發(fā)揮的作用較弱,因此在東西部地區(qū),分析師跟蹤對債務(wù)融資成本的影響均不顯著且符號相反;環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用對債務(wù)融資成本的影響在東西部地區(qū)分別為5%水平上顯著負相關(guān)和不顯著的負相關(guān)關(guān)系,這是因為相對于西部地區(qū),東部地區(qū)分析師對企業(yè)的跟蹤度較高,從不同層面對企業(yè)環(huán)境信息的挖掘較為深入,且銀行等債權(quán)人非常依賴分析師發(fā)布的研報,因此,面對外部壓力,企業(yè)會改善環(huán)境行為并積極披露分析師較為關(guān)注的環(huán)境信息,通過借助分析師的信息效應與聲譽效應緩解企業(yè)與債權(quán)人之間的信息不對稱,以降低債務(wù)融資成本,因此,環(huán)境信息披露與分析師跟蹤的交互作用在東部地區(qū)較為顯著。

        4 穩(wěn)健性檢驗

        為了確保研究結(jié)論的穩(wěn)健性,筆者分別從變量替換與樣本選取兩個方面對假設(shè)進行穩(wěn)健性測試:①目前債務(wù)融資成本在學術(shù)界還沒有統(tǒng)一的衡量標準,指標選取的不同會造成研究結(jié)論的差異性,因此筆者借鑒李廣子等[23]的做法,采用(利息支出+手續(xù)費支出+其他財務(wù)費用)/平均負債總額作為企業(yè)債務(wù)融資成本的替代指標進行穩(wěn)健性檢驗;②筆者以滬市A股118家重污染行業(yè)上市公司為研究對象,其中重污染行業(yè)制造業(yè)上市公司為81家,所占比例為69%,因此為了檢驗研究結(jié)論的可靠性,從總樣本中選取較具有代表性的制造業(yè)重污染行業(yè)上市公司進行穩(wěn)健性檢驗。穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表6所示,可以看出研究假設(shè)未發(fā)生改變。

        表6 穩(wěn)健性檢驗

        5 結(jié)論與建議

        筆者以2012— 2017 年我國滬市A股重污染行業(yè)上市公司為研究樣本,實證研究了分析師跟蹤與環(huán)境信息披露對債務(wù)融資成本的交互影響,以及上述影響的區(qū)域差異性。研究結(jié)論表明:①我國企業(yè)環(huán)境信息披露參差不齊,整體披露水平不高;②環(huán)境信息披露、分析師跟蹤與債務(wù)融資成本存在顯著的負相關(guān)性;③分析師跟蹤強化了環(huán)境信息披露與債務(wù)融資成本之間的負相關(guān)性;④分析師跟蹤與環(huán)境信息披露對債務(wù)融資成本的交互作用在東部地區(qū)較為顯著,而在西部地區(qū)不顯著。

        根據(jù)研究結(jié)論,筆者提出以下建議:

        (1)完善環(huán)境信息披露體系,建立一套科學的環(huán)境信息評級制度,以整體上提高企業(yè)的環(huán)境信息披露水平。

        (2)企業(yè)應提高對環(huán)境信息披露的重視度,從根本上改善環(huán)境行為,降低融資成本,實現(xiàn)企業(yè)發(fā)展與環(huán)境保護共贏的局面。

        (3)因地制宜引導分析師的跟蹤度。相比東部地區(qū),西部地區(qū)分析師環(huán)境信息挖掘成本較高,因此政府應根據(jù)區(qū)域差異性降低分析師挖掘信息的成本,以有效提高分析師對西部地區(qū)企業(yè)的跟蹤度。

        (4)加強西部地區(qū)綠色信貸政策的推行力度。西部地區(qū)企業(yè)及銀行等債權(quán)人環(huán)保風險意識較弱,因此針對市場化進程較慢的西部地區(qū),更要嚴格推行綠色信貸政策,提高銀行參與綠色信貸的主動性,以增強企業(yè)環(huán)境信息披露的內(nèi)在化,促進企業(yè)提高環(huán)境信息披露水平,從而獲得更優(yōu)惠的貸款。

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