王貞潔 劉爍 王竹泉

(中國(guó)海洋大學(xué) 管理學(xué)院 中國(guó)企業(yè)營(yíng)運(yùn)資金管理研究中心，山東 青島 266100)

一、引言

包括杠桿率在內(nèi)的財(cái)務(wù)指標(biāo)是企業(yè)利益相關(guān)者決策的重要影響因素。從政府角度，杠桿被認(rèn)作預(yù)測(cè)經(jīng)濟(jì)危機(jī)的可靠因素[1]。從銀行視角，微觀企業(yè)的杠桿水平與信貸風(fēng)險(xiǎn)息息相關(guān)，是銀行信貸決策的重要依據(jù)[2]。從投資者角度來(lái)看，高杠桿往往釋放了未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)上升、收益穩(wěn)定性下降的危險(xiǎn)信號(hào)，是其關(guān)注的重點(diǎn)內(nèi)容[3]。因此，杠桿指標(biāo)構(gòu)建的合理性就顯得至關(guān)重要。微觀企業(yè)使用杠桿的本意是用少部分自有資本撬動(dòng)更多的債務(wù)資本，體現(xiàn)在對(duì)于債權(quán)人“投資”的充分利用，其目的是為投資者創(chuàng)造更多的價(jià)值。但傳統(tǒng)研究將營(yíng)業(yè)性負(fù)債與金融性負(fù)債混在一起，全部加入杠桿指標(biāo)的計(jì)算中，在理論和實(shí)踐上均存在明顯的不合理之處。

從理論角度來(lái)看，傳統(tǒng)視角下高杠桿的信號(hào)效應(yīng)是基于正式債務(wù)性投資契約而產(chǎn)生的，而營(yíng)業(yè)性負(fù)債的供給者與企業(yè)之間是“交易”關(guān)系而非“投資”關(guān)系[4]——營(yíng)業(yè)性負(fù)債主要包括對(duì)供應(yīng)商的應(yīng)付賬款、對(duì)客戶的預(yù)收賬款、對(duì)員工的應(yīng)付職工薪酬以及對(duì)政府的應(yīng)交稅費(fèi)等，其本質(zhì)是以貨幣為媒介的價(jià)值交換，不屬于投資者為了獲得必要回報(bào)而注入的資本。營(yíng)業(yè)性負(fù)債的供給者無(wú)法通過(guò)締結(jié)債務(wù)契約等手段監(jiān)督企業(yè)的資本運(yùn)營(yíng)，不能限制管理者自主權(quán)的發(fā)揮，在企業(yè)破產(chǎn)清算時(shí)也不具備像銀行債權(quán)人一樣的優(yōu)先求償權(quán)。因此，對(duì)營(yíng)業(yè)性負(fù)債的合理利用不會(huì)加劇公司的財(cái)務(wù)困境和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，也不會(huì)引發(fā)“道德風(fēng)險(xiǎn)”和“逆向選擇”等代理問(wèn)題[5-6]。

從實(shí)踐角度來(lái)看，營(yíng)業(yè)性負(fù)債不僅沒(méi)有增加企業(yè)的成本，反而增強(qiáng)了對(duì)債權(quán)人的償付能力，甚至幫助企業(yè)加速擴(kuò)張并提高盈利能力。以“蘇寧云商集團(tuán)股份有限公司”(以下簡(jiǎn)稱蘇寧云商)為例，該公司通過(guò)占用供應(yīng)商保證金、貨款等方式，積累了大量營(yíng)業(yè)性負(fù)債(除了2015年以外該公司的營(yíng)業(yè)性負(fù)債占流動(dòng)負(fù)債的比例均高于90%，在2009年甚至高達(dá)99.53%)。如果僅就基于總資產(chǎn)計(jì)算的“名義杠桿”來(lái)看的話，該公司無(wú)疑屬于“高信貸風(fēng)險(xiǎn)”的公司(1)從2007年到2018年，該公司基于總資產(chǎn)計(jì)算的“名義杠桿”均值高達(dá)2.56(即全部資產(chǎn)里面有60.25%的債務(wù)融資，39.75%的股權(quán)融資)，基于資本計(jì)算的“真實(shí)杠桿”均值僅為1.21。，但是實(shí)際上蘇寧云商主要是憑借供應(yīng)鏈的優(yōu)勢(shì)地位和平臺(tái)資源，以較低的成本甚至無(wú)成本的方式循環(huán)滾動(dòng)長(zhǎng)期使用這些營(yíng)業(yè)性負(fù)債，符合啄食理論的“交易成本與融資順序相匹配”以及綜合資本成本理論的“成本最低”原則。在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)激烈使得大部分連鎖零售商盈利增長(zhǎng)乏力的情況下，蘇寧云商借此在價(jià)值探索、塑造與傳遞等層面構(gòu)筑新的經(jīng)營(yíng)策略，最終形成了幾大業(yè)務(wù)板塊多元發(fā)展的良性態(tài)勢(shì)，在線上業(yè)務(wù)獲得突破的同時(shí)整合了線下業(yè)務(wù)的布局，物流和金融服務(wù)體系也得到了完善和發(fā)展。

總之，杠桿指標(biāo)設(shè)計(jì)的缺陷容易引發(fā)利益相關(guān)者對(duì)于企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的高估和收益的低估，不能形成利益相關(guān)者決策的有效依據(jù)。王竹泉等(2019)[4]研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系虛增了實(shí)體企業(yè)的杠桿率，導(dǎo)致資金效率在30%以上被低估，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)在40%以上被高估。王貞潔和王竹泉(2018)[5]以及王貞潔等(2019)[6]發(fā)現(xiàn)，杠桿錯(cuò)估系統(tǒng)性地降低了債務(wù)人代理問(wèn)題研究的穩(wěn)健性，例如“資產(chǎn)替代”(投資于高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的過(guò)度投資問(wèn)題)、“債務(wù)高懸”(伴隨高杠桿產(chǎn)生的債務(wù)困境、投資不足和研發(fā)動(dòng)力缺失問(wèn)題)等。但是相關(guān)研究集中于關(guān)注杠桿錯(cuò)估對(duì)微觀企業(yè)財(cái)務(wù)行為的影響，忽視了杠桿錯(cuò)估對(duì)于投資者和銀行等利益相關(guān)者可能產(chǎn)生的誤導(dǎo)。筆者認(rèn)為，由于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)體系中對(duì)于“資產(chǎn)”和“資本”的概念混淆由來(lái)已久，杠桿錯(cuò)估釋放的錯(cuò)誤信號(hào)不僅會(huì)影響企業(yè)管理者及公司財(cái)務(wù)行為，還會(huì)被投資者和銀行等利益相關(guān)者接收，進(jìn)而影響資本市場(chǎng)的定價(jià)行為乃至銀行信貸決策。具體而言，若投資者將營(yíng)業(yè)性負(fù)債與金融性負(fù)債混淆到一起，認(rèn)為杠桿錯(cuò)估釋放了負(fù)面信號(hào)(例如收益不確定性增強(qiáng)、非效率投資與研發(fā)動(dòng)力缺失乃至破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)加劇等)，就會(huì)反應(yīng)在資本市場(chǎng)上，使得這些公司的市場(chǎng)價(jià)格長(zhǎng)期低于真實(shí)價(jià)值，銀行接收到資本市場(chǎng)的信號(hào)，認(rèn)為杠桿錯(cuò)估的公司未來(lái)前景可能變差，就可能作出不利于這些公司的信貸決策。因此，有關(guān)杠桿錯(cuò)估的研究有必要拓展到股票定價(jià)偏誤和信貸錯(cuò)配方面，以杠桿錯(cuò)估為橋梁，將微觀企業(yè)的財(cái)務(wù)行為與資本市場(chǎng)定價(jià)效率，乃至信貸市場(chǎng)的資源配置效率研究有機(jī)地聯(lián)系在一起，形成較為完善的杠桿錯(cuò)估問(wèn)題研究體系，并為信貸錯(cuò)配的成因提供新的解釋。

本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：第一，以杠桿錯(cuò)估作為切入點(diǎn)，豐富了股票定價(jià)偏誤的成因研究。傳統(tǒng)對(duì)于股票定價(jià)偏誤的研究，要么基于以羊群效應(yīng)、過(guò)度自信為代表的投資者先驗(yàn)信念異質(zhì)性視角[7-9]，要么基于管理者機(jī)會(huì)主義行為(盈余管理、降低股價(jià)信息質(zhì)量等)造成的投資者后驗(yàn)信念異質(zhì)性視角[10-12]，而本研究發(fā)現(xiàn)股票定價(jià)偏誤不一定來(lái)自于投資者先驗(yàn)信念偏差或是管理者機(jī)會(huì)主義行為的惡意引導(dǎo)，即使在公司和投資者非主觀故意的情況下，傳統(tǒng)觀念所帶來(lái)的杠桿指標(biāo)設(shè)置的偏差，一樣會(huì)增加市場(chǎng)噪音信息，加劇投資者和管理者對(duì)于股價(jià)的分歧。

第二，豐富了新興加轉(zhuǎn)軌背景下股票定價(jià)偏誤與微觀企業(yè)債務(wù)融資行為關(guān)系的研究，為信貸錯(cuò)配問(wèn)題的成因提供了新的解釋。在傳統(tǒng)研究中，負(fù)向定價(jià)偏誤會(huì)迫使公司放棄高成本的股權(quán)融資，將信貸資金作為替代性的融資選擇。本研究發(fā)現(xiàn)在中國(guó)背景下，杠桿錯(cuò)估所引起的負(fù)向定價(jià)偏誤，反而降低了微觀企業(yè)信貸資金的規(guī)模，這一方面為股票定價(jià)偏誤對(duì)信貸融資的影響提供了新興加轉(zhuǎn)軌背景下的新證據(jù)，另一方面打破了傳統(tǒng)觀念下我國(guó)的信貸錯(cuò)配問(wèn)題只是由制度缺失、信貸歧視等因素引發(fā)的刻板觀念，激勵(lì)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的制定者從改進(jìn)指標(biāo)構(gòu)建層面修正股票定價(jià)偏誤，提高信貸資源配置的合理性。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)財(cái)務(wù)指標(biāo)與資本市場(chǎng)定價(jià)效率

在傳統(tǒng)定價(jià)理論下，投資者可以按照貝葉斯規(guī)則推理且擁有完全信息，有能力對(duì)股票價(jià)格做出有效評(píng)估。但是在現(xiàn)實(shí)中，投資者不可能擁有股票的全部信息，其知識(shí)存量以及處理信息的能力也存在差異，會(huì)對(duì)相同的股票產(chǎn)生不同的預(yù)期。有研究表明，投資者先驗(yàn)主觀信念的異質(zhì)性(過(guò)度自信、羊群效應(yīng)等)會(huì)引發(fā)股票定價(jià)偏誤[7-9]。除此以外，管理者還會(huì)自發(fā)選擇盈余信息披露時(shí)機(jī)或方式，控制或隱藏負(fù)面信息，使投資者對(duì)公司未來(lái)現(xiàn)金流的預(yù)期出現(xiàn)偏差，即管理者機(jī)會(huì)主義行為增加了市場(chǎng)噪音信息，加劇投資者后驗(yàn)信念的異質(zhì)性[10-12]。相對(duì)而言，雖然投資者先驗(yàn)信念異質(zhì)性難以改變，而后驗(yàn)信念異質(zhì)性卻可以通過(guò)提高信息披露質(zhì)量、增加財(cái)務(wù)指標(biāo)的信息含量等手段進(jìn)行修正[13-14]。不管是與投資者個(gè)人特性相關(guān)的先驗(yàn)信念，還是受管理者機(jī)會(huì)主義行為影響的后驗(yàn)信念，均會(huì)增加管理者與投資者對(duì)于股票價(jià)值估計(jì)的分歧，降低資本市場(chǎng)定價(jià)效率。

有效的財(cái)務(wù)指標(biāo)是降低市場(chǎng)噪音信息、提高資本市場(chǎng)定價(jià)效率的重要手段。例如有研究表明，充分把握企業(yè)歷史會(huì)計(jì)盈余信息，有助于投資者準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)的會(huì)計(jì)盈余，增強(qiáng)對(duì)未來(lái)公司股利支付的預(yù)測(cè)能力，提高股價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性[15-16]。近期還有研究表明，即使放松了市場(chǎng)有效性假設(shè)(即假設(shè)股票價(jià)格不是真實(shí)內(nèi)在價(jià)值的反映)，會(huì)計(jì)盈余仍然可能影響股票價(jià)格[17]。除此以外，杠桿指標(biāo)也可能影響股價(jià)預(yù)測(cè)，如果說(shuō)較多的會(huì)計(jì)盈余意味著未來(lái)更多的現(xiàn)金流，傳遞了有利于股價(jià)提升的“正面”信息，那么高杠桿所伴隨的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)增加投資者的必要報(bào)酬率訴求，釋放了制約股價(jià)上升的“負(fù)面”信息。

(二)財(cái)務(wù)指標(biāo)與信貸資源配置

除了投資者以外，銀行作為企業(yè)重要的利益相關(guān)者，也會(huì)關(guān)注財(cái)務(wù)指標(biāo)，特別會(huì)關(guān)注杠桿指標(biāo)。這是因?yàn)槲⒂^企業(yè)的杠桿率與銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)息息相關(guān)——杠桿上升使得每股利潤(rùn)變動(dòng)幅度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于息稅前利潤(rùn)變動(dòng)幅度，這激勵(lì)債務(wù)人去投資高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的項(xiàng)目，若項(xiàng)目失敗，就會(huì)使得債權(quán)人面臨無(wú)法收回本息的窘境[18]；杠桿上升會(huì)加劇微觀企業(yè)的財(cái)務(wù)困境風(fēng)險(xiǎn)，誘使股東放棄對(duì)債權(quán)人有利的投資項(xiàng)目，使得債權(quán)人在破產(chǎn)清算時(shí)無(wú)法憑借較為靠前的求償順位，獲取合理的補(bǔ)償[19]；杠桿上升加劇了收益的不確定性，削減了企業(yè)創(chuàng)新和研發(fā)的動(dòng)力[20]，在特殊經(jīng)濟(jì)時(shí)期(如次貸危機(jī))，某些存量杠桿過(guò)高的企業(yè)甚至被迫拋售產(chǎn)品和大量裁員[21]，表現(xiàn)出較低的債務(wù)償付能力。因此，銀行債權(quán)人往往與高杠桿的公司簽訂限制性條款的貸款協(xié)議，并施以強(qiáng)制性資本輸出約束，甚至削減其貸款規(guī)模。在供給側(cè)改革背景下，那些高杠桿公司更容易成為“結(jié)構(gòu)性杠桿治理”的目標(biāo)，面臨著更高的流動(dòng)性危機(jī)和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)[22]。劉一楠和宋曉玲(2018)[23]發(fā)現(xiàn)，高杠桿會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)扭曲，造成實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率低下，進(jìn)而影響信貸資源配置效率。在現(xiàn)實(shí)中，為了向外界釋放公司流動(dòng)性正常、保持有效融資能力的信號(hào)，很多公司會(huì)盡量維持低杠桿的狀態(tài)。特別是在宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的環(huán)境下，企業(yè)更愿意保持較低的杠桿水平，預(yù)防突發(fā)的資金需求[24-25]。Arslan等(2014)[26]發(fā)現(xiàn)在1998年的亞洲金融危機(jī)中，那些保持低杠桿的企業(yè)更容易擴(kuò)大投資規(guī)模，表現(xiàn)出更高的投資績(jī)效。曾愛(ài)民等(2011，2013)[27-28]發(fā)現(xiàn)企業(yè)會(huì)通過(guò)低杠桿的方式保持財(cái)務(wù)彈性，增強(qiáng)次貸危機(jī)中的資金籌集、調(diào)用能力，維持穩(wěn)定的投資支出，改善長(zhǎng)期財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)。

(三)杠桿錯(cuò)估相關(guān)經(jīng)濟(jì)后果

值得注意的是，上述結(jié)論都是建立在現(xiàn)有財(cái)務(wù)指標(biāo)可以真實(shí)反應(yīng)企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的基礎(chǔ)上，若財(cái)務(wù)指標(biāo)(特別是杠桿指標(biāo))本身設(shè)計(jì)就存在問(wèn)題，就會(huì)向資本市場(chǎng)和信貸市場(chǎng)傳遞錯(cuò)誤的信號(hào)，加重信息扭曲，引發(fā)資源錯(cuò)配[29]。王竹泉(2016)[30]指出，由于傳統(tǒng)財(cái)務(wù)分析體系存在混淆資本與資產(chǎn)概念的缺陷，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與資金效率被嚴(yán)重扭曲，首次提出了財(cái)務(wù)指標(biāo)錯(cuò)估的問(wèn)題[6]。進(jìn)而，王貞潔和王竹泉(2018)[5]將基于“總資產(chǎn)”計(jì)算的名義杠桿與基于“總資本”計(jì)算的真實(shí)杠桿進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)研究在不考慮杠桿錯(cuò)估的情況下，名義杠桿與企業(yè)非效率投資正相關(guān)，與研發(fā)水平負(fù)相關(guān)，并加大了公司陷入財(cái)務(wù)困境的概率。但如果將杠桿錯(cuò)估考慮進(jìn)來(lái)，名義杠桿的負(fù)面影響很大程度上會(huì)被抵消?！百Y產(chǎn)”與“資本”概念的混淆，還使得銀行等金融機(jī)構(gòu)無(wú)法識(shí)別公司真實(shí)杠桿水平和償債能力[6]。王竹泉等(2019)[4]從財(cái)務(wù)指標(biāo)錯(cuò)估角度為我國(guó)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)效率不高提供了新的解釋，財(cái)務(wù)指標(biāo)錯(cuò)估引發(fā)的信息扭曲，使資金效率被嚴(yán)重低估，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)被嚴(yán)重高估，從而導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)被唱衰，誤導(dǎo)資本遠(yuǎn)離“低回報(bào)”“高風(fēng)險(xiǎn)”的實(shí)體經(jīng)濟(jì)。

總之，現(xiàn)有研究為本文提供了良好的啟示，但仍有幾方面有待深入探討。第一，現(xiàn)有的關(guān)于財(cái)務(wù)指標(biāo)與資本市場(chǎng)定價(jià)效率、財(cái)務(wù)指標(biāo)與信貸資源配置效率的研究，忽視了財(cái)務(wù)指標(biāo)(特別是杠桿指標(biāo))本身設(shè)計(jì)的缺陷可能造成的影響。在資產(chǎn)和資本概念混淆被人們普遍接受的情況下，杠桿錯(cuò)估嚴(yán)重的公司很容易被貼上“高杠桿”標(biāo)簽，從而向資本市場(chǎng)傳遞了“負(fù)面”信息，甚至成為“結(jié)構(gòu)性杠桿治理”的重點(diǎn)目標(biāo)。第二，現(xiàn)有關(guān)于杠桿錯(cuò)估經(jīng)濟(jì)后果的研究主要集中于微觀企業(yè)的投資效率、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)以及資金配置效率等角度，忽視了杠桿錯(cuò)估可能對(duì)于資本市場(chǎng)和信貸市場(chǎng)產(chǎn)生的影響。毋庸置疑，除了企業(yè)管理者以外，投資者和銀行債權(quán)人也是包括杠桿指標(biāo)在內(nèi)的財(cái)務(wù)指標(biāo)的重要使用者。若資本市場(chǎng)上投資者集體將某只股票錯(cuò)誤地歸為“高杠桿”，就可能做出負(fù)面的市場(chǎng)反應(yīng)，從而引發(fā)負(fù)向定價(jià)偏誤。若在信貸市場(chǎng)上銀行將潛在債權(quán)人錯(cuò)誤地歸為“高杠桿”，就可能降低為其提供信貸資金的意向，從而引發(fā)信貸錯(cuò)配問(wèn)題。而本研究就將杠桿指標(biāo)設(shè)置缺陷與資本市場(chǎng)定價(jià)效率、信貸錯(cuò)配聯(lián)系在一起，進(jìn)而探討股票定價(jià)偏誤在杠桿錯(cuò)估和信貸錯(cuò)配之間可能發(fā)揮的中介作用，為新興加轉(zhuǎn)軌國(guó)家的信貸錯(cuò)配成因提供了新視角的解釋。

三、假設(shè)提出

在新興加轉(zhuǎn)軌時(shí)期，銀行的信貸供給無(wú)法滿足企業(yè)資金需求，信貸配給現(xiàn)象普遍存在。銀行通過(guò)判斷債務(wù)人的潛在信貸風(fēng)險(xiǎn)決定是否為其提供資金以及提供多少資金。而杠桿率是衡量信貸風(fēng)險(xiǎn)的重要判別標(biāo)準(zhǔn)，高杠桿不僅增加了公司還本付息壓力和融資約束程度，還降低了公司未來(lái)的收益水平和成長(zhǎng)性。為了避免未來(lái)發(fā)生信貸損失的可能性，銀行會(huì)自發(fā)降低對(duì)于高杠桿公司的信貸支持。但是傳統(tǒng)杠桿指標(biāo)設(shè)置的缺陷，將基于交易關(guān)系形成的營(yíng)業(yè)性負(fù)債與基于投資關(guān)系形成的金融性負(fù)債混淆，使得銀行等金融機(jī)構(gòu)無(wú)法對(duì)公司的杠桿水平進(jìn)行準(zhǔn)確衡量，無(wú)法正確判斷公司的真實(shí)信貸風(fēng)險(xiǎn)?？傊诨谫Y本計(jì)算的“修正杠桿”既定的情況下，杠桿錯(cuò)估程度越高的公司基于資產(chǎn)計(jì)算的“名義杠桿”越高，越容易被歸為“信貸風(fēng)險(xiǎn)高”的公司。這一方面抑制了實(shí)體企業(yè)充分利用營(yíng)業(yè)性負(fù)債改善資金配置效率的動(dòng)力，另一方面降低了信貸決策有效性，使得寶貴的信貸資源從杠桿錯(cuò)估程度高的公司流出，流向杠桿錯(cuò)估程度低的公司。據(jù)此提出以下假設(shè)。

H1杠桿錯(cuò)估與信貸規(guī)模之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即杠桿錯(cuò)估程度越高，信貸規(guī)模越低。

在有效市場(chǎng)的前提下，市場(chǎng)價(jià)格包括了所有信息，股票價(jià)格只能圍繞著真實(shí)價(jià)值波動(dòng)?，F(xiàn)實(shí)中受到信息不對(duì)稱、投資者有限理性和套利成本等因素影響，市場(chǎng)價(jià)格可能與真實(shí)價(jià)值產(chǎn)生大幅度長(zhǎng)期偏離，這就引發(fā)了股票定價(jià)偏誤問(wèn)題。特別是在中國(guó)資本市場(chǎng)中，受到制度缺失和散戶眾多等因素的影響，股價(jià)中包含的有效信息相對(duì)較少，股票定價(jià)偏誤問(wèn)題尤為嚴(yán)重[31]。誘發(fā)股票定價(jià)偏誤的原因眾多，財(cái)務(wù)指標(biāo)的有效性是其中非常重要的因素之一。要預(yù)測(cè)股票未來(lái)的現(xiàn)金流量并計(jì)算必要報(bào)酬率，投資者就要詳細(xì)分析財(cái)務(wù)報(bào)表，尋求有價(jià)值的財(cái)務(wù)信息。包括杠桿率在內(nèi)的財(cái)務(wù)指標(biāo)是投資者決策的重要依據(jù)。只有在杠桿指標(biāo)設(shè)置合理的情況下，投資者才能準(zhǔn)確衡量杠桿相關(guān)的收益和風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高對(duì)股價(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。但杠桿錯(cuò)估的存在會(huì)增加管理者和投資者之間的信息不對(duì)稱和市場(chǎng)噪音信息，誘使投資者將杠桿錯(cuò)估嚴(yán)重的公司當(dāng)作高杠桿公司一并對(duì)待。當(dāng)杠桿錯(cuò)估嚴(yán)重時(shí)，高名義杠桿會(huì)釋放出企業(yè)低流動(dòng)性、高風(fēng)險(xiǎn)的信號(hào)，使投資者對(duì)股票呈悲觀態(tài)度，大量賣出股票，導(dǎo)致股價(jià)下跌。同時(shí)，投資者情緒與股價(jià)變動(dòng)存在反饋機(jī)制，下跌的股價(jià)迎合了投資者的預(yù)期，進(jìn)一步強(qiáng)化悲觀情緒，使股票價(jià)格長(zhǎng)期低于其內(nèi)在價(jià)值，產(chǎn)生負(fù)向定價(jià)偏誤[32-33]。據(jù)此提出以下假設(shè)。

H2杠桿錯(cuò)估與負(fù)向定價(jià)偏誤之間存在正相關(guān)關(guān)系，即杠桿錯(cuò)估程度越高，負(fù)向定價(jià)偏誤程度越大。

有效市場(chǎng)假說(shuō)認(rèn)為，當(dāng)投資者足夠理性并能做出迅速反應(yīng)的情況下，一切有價(jià)值的信息會(huì)充分地反映在股價(jià)中。這意味著股票價(jià)格的波動(dòng)體現(xiàn)了投資者對(duì)公司未來(lái)的預(yù)期，較高的股價(jià)表現(xiàn)出投資者對(duì)公司的信心，是公司未來(lái)發(fā)展利好的信號(hào)，而較低的股價(jià)傳遞出投資者的消極情緒，隱藏著對(duì)于公司潛在風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂。因此，銀行作為企業(yè)的利益相關(guān)者一定會(huì)密切關(guān)注資本市場(chǎng)的變動(dòng)，并將此作為自身信貸決策的重要依據(jù)。在財(cái)務(wù)指標(biāo)體系完善的情況下，投資者對(duì)于公司價(jià)值形成了正確判斷，促使資本市場(chǎng)對(duì)于公司進(jìn)行正確定價(jià)，進(jìn)而銀行在信貸市場(chǎng)捕捉到有效的信號(hào)，最終使得資本市場(chǎng)和信貸市場(chǎng)效率都得到提升。但若投資者受到杠桿錯(cuò)估信息的誤導(dǎo)，將杠桿錯(cuò)估嚴(yán)重的公司誤判為杠桿水平高、收益水平低、成長(zhǎng)性差甚至破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)大的公司，對(duì)該公司的未來(lái)發(fā)展呈悲觀態(tài)度，就會(huì)導(dǎo)致這些公司的股票價(jià)格低于內(nèi)在價(jià)值。當(dāng)銀行接收到這些負(fù)面信號(hào)，出于抑制信貸風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)，就很可能不愿意為那些由于杠桿錯(cuò)估而產(chǎn)生負(fù)向定價(jià)偏誤的公司提供足夠的信貸支持。這意味著，杠桿錯(cuò)估問(wèn)題會(huì)降低資本市場(chǎng)的定價(jià)效率，進(jìn)而對(duì)信貸資源配置效率產(chǎn)生負(fù)面影響。據(jù)此提出以下假設(shè)。

H3杠桿錯(cuò)估會(huì)通過(guò)引發(fā)負(fù)向定價(jià)偏誤，進(jìn)而降低公司的信貸規(guī)模。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2007-2018年A股上市公司作為研究樣本，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下篩選和處理：剔除了金融行業(yè)、IPO兩年以內(nèi)、數(shù)據(jù)缺失以及被ST的公司。經(jīng)過(guò)篩選后，共得到19 097組數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)和銳思數(shù)據(jù)庫(kù)，并對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

(二)變量定義

1.杠桿錯(cuò)估指標(biāo)(DL)

參考王貞潔和王竹泉(2018)[5]以及王貞潔等(2019)[6]的研究，將基于包括營(yíng)業(yè)性負(fù)債在內(nèi)的杠桿定義為“名義杠桿”，將剔除營(yíng)業(yè)性負(fù)債的杠桿定義為“修正杠桿”。具體來(lái)說(shuō)，名義杠桿=總資產(chǎn)/所有者權(quán)益，修正杠桿=(總資產(chǎn)+相關(guān)減值跌價(jià)準(zhǔn)備-營(yíng)業(yè)性負(fù)債)/所有者權(quán)益。然后使用“名義杠桿”與“修正杠桿”之差的原值構(gòu)建杠桿錯(cuò)估指標(biāo)(DL)，同時(shí)使用“名義杠桿”與“修正杠桿”之差與“修正杠桿”的比值來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.信貸規(guī)模(Credit)

采用公司取得借款收到的現(xiàn)金與總資本的比值來(lái)衡量信貸規(guī)模水平。

3.股票定價(jià)偏誤(VPS/VP)

借鑒徐壽福和徐龍炳(2015)[34]，本文運(yùn)用股票內(nèi)在價(jià)值與市場(chǎng)價(jià)值之比來(lái)衡量股票定價(jià)偏誤程度(VP)，VP>1時(shí)為負(fù)向定價(jià)偏誤，即股價(jià)被低估；VP<1時(shí)為正向定價(jià)偏誤，即股價(jià)被高估。同時(shí)定義是否存在股票負(fù)向定價(jià)偏誤啞變量(VPS)，當(dāng)存在負(fù)向定價(jià)偏誤時(shí)該指標(biāo)取1，其他情況取0。參考Frankel和Lee(1998)[35]的改進(jìn)三期剩余收益模型(RIM)對(duì)股票的內(nèi)在價(jià)值進(jìn)行估計(jì)，改進(jìn)的RIM公式如下

(1)

其中，Vt為股票內(nèi)在價(jià)值，b為每股賬面價(jià)值，f()t為分析師預(yù)測(cè)的公司未來(lái)每股盈余，r為資本成本，參考劉熀松(2005)[36]的做法，取資本成本為固定值5%。由于分析師對(duì)公司未來(lái)往往持較為樂(lè)觀的態(tài)度，會(huì)高估公司未來(lái)的盈余，因此本文在計(jì)算未來(lái)每股盈余時(shí)，參考饒品貴和岳衡(2012)[37]，采用Hou等(2012)[38]的方法來(lái)預(yù)測(cè)公司未來(lái)三年的每股盈余，并將其帶入公式計(jì)算股票內(nèi)在價(jià)值。預(yù)測(cè)每股盈余的公式如下

Earningst+j=α0+α1Assett+α2Dividendt+α3DDt+α4Earningst+α5NegEnt+α6Accrualt+εt+j

(2)

在該模型中，j分別取1、2、3，Earningst和Earningst+j表示t年以及公司未來(lái)一至三年的每股盈余，等于營(yíng)業(yè)利潤(rùn)除以總股本；Asset表示每股總資產(chǎn)；Dividend表示每股現(xiàn)金股利；DD表示公司是否發(fā)放股利，發(fā)放股利取1，否則為0；NegEn代表公司是否虧損啞變量，虧損則取1，否則取0；Accrual為每股應(yīng)計(jì)項(xiàng)目，為營(yíng)業(yè)利潤(rùn)減去經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~。利用最小二乘法估計(jì)模型(2)的系數(shù)，以此來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)一到三年的每股盈余，并將所得結(jié)果帶入模型(1)中。模型(1)中b(1)t和b(2)t為未來(lái)兩年的每股權(quán)益賬面價(jià)值，采用以下模型(3)和(4)進(jìn)行預(yù)測(cè)，其中Dps代表每股現(xiàn)金股利(2)在預(yù)測(cè)2019年和2020年每股權(quán)益賬面價(jià)值時(shí)，采用2008-2018年所有公司的每股現(xiàn)金股利均值作為預(yù)期每股現(xiàn)金股利的替代變量。。

b(1)t=bt+Earningst+1-Dpst+1

(3)

b(2)t=b(1)t+Earningst+2-Dpst+2

(4)

(三)模型設(shè)置

1.杠桿錯(cuò)估對(duì)信貸規(guī)模影響模型

模型(5)參考白俊和連立帥(2012)[39]以及王貞潔等(2019)[6]，檢驗(yàn)杠桿錯(cuò)估與信貸規(guī)模之間是否存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。因變量為信貸規(guī)模(Credit)，自變量為杠桿錯(cuò)估程度(DL)，具體控制變量包括公司規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿(Level)、固定資產(chǎn)占比(Tang)、稅率(Tax)、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(Growth)、現(xiàn)金水平(Cash)、資產(chǎn)收益率(ROA)、上市年限(Age)、自由現(xiàn)金流(FCF)、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(Turnover)、是否股權(quán)再融資(Stock)。若假設(shè)1成立，則DL的系數(shù)α1應(yīng)該顯著為負(fù)，即杠桿錯(cuò)估程度越高，信貸規(guī)模越低。

(5)

2.杠桿錯(cuò)估對(duì)負(fù)向定價(jià)偏誤影響模型

模型(6)參考徐壽福和徐龍炳(2015)[34]的模型和變量，用于檢驗(yàn)杠桿錯(cuò)估與負(fù)向定價(jià)偏誤之間是否存在正相關(guān)關(guān)系，具體控制變量包括公司規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿(Level)、市賬比(MB)、資產(chǎn)收益率(ROE)、上市年限(Age)、換手率(Liquid)、第一大股東持股比例(First)、董事會(huì)規(guī)模(Bsize)、獨(dú)董占比(Indrct)、兩職兼任(Dual)。若假設(shè)2成立，那么β1顯著為正，則說(shuō)明杠桿錯(cuò)估程度越高，負(fù)向定價(jià)偏誤程度越大。

(6)

3.股票定價(jià)偏誤的中介效應(yīng)模型

表1 主要變量說(shuō)明

(7)

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)總體杠桿系列錯(cuò)估、負(fù)向定價(jià)偏誤與信貸規(guī)模的描述性統(tǒng)計(jì)

圖1統(tǒng)計(jì)了2007-2018年存在負(fù)向定價(jià)偏誤問(wèn)題(VP>1)的上市公司中，杠桿錯(cuò)估、負(fù)向定價(jià)偏誤與信貸規(guī)模等指標(biāo)的變動(dòng)趨勢(shì)。首先，杠桿錯(cuò)估指標(biāo)(DL)基本呈現(xiàn)了逐年提升的態(tài)勢(shì)，并于2016年達(dá)到了峰值，雖然在2017年和2018年出現(xiàn)了階段性回落，但仍然比2016年前有所增加。其次，負(fù)向定價(jià)偏誤指標(biāo)(VP)也不斷波動(dòng)上升，并于2013年達(dá)到階段性峰值，經(jīng)過(guò)2014年的短暫回調(diào)后又繼續(xù)攀升，最終在2018年達(dá)到最高值?？梢钥闯觯軛U錯(cuò)估指標(biāo)(DL)和負(fù)向定價(jià)偏誤水平(VP)的變動(dòng)趨勢(shì)較為一致，不斷加大的杠桿錯(cuò)估水平可能是負(fù)向定價(jià)偏誤上升的重要原因。再次，信貸規(guī)模指標(biāo)(Credit)基本上呈現(xiàn)了逐年下降的態(tài)勢(shì)，在2011年達(dá)到階段性低點(diǎn)，經(jīng)過(guò)階段性回調(diào)之后于2015年繼續(xù)下降，并于2018年達(dá)到谷底。通過(guò)上述分析，發(fā)現(xiàn)杠桿錯(cuò)估、負(fù)向定價(jià)偏誤與信貸規(guī)模之間可能存在著某種潛在聯(lián)系，即不斷上升的杠桿錯(cuò)估增加了市場(chǎng)噪音信息，不僅引發(fā)了投資者的錯(cuò)誤定價(jià)，還使銀行債權(quán)人高估了杠桿錯(cuò)估程度嚴(yán)重公司潛在的信貸風(fēng)險(xiǎn)，降低了對(duì)公司的信貸融資支持。當(dāng)然這只是描述性統(tǒng)計(jì)的初步結(jié)果，還需使用中介效應(yīng)模型進(jìn)一步檢驗(yàn)。

圖1 2007-2018年上市公司杠桿錯(cuò)估、負(fù)向定價(jià)偏誤與信貸規(guī)模注：在杠桿錯(cuò)估指標(biāo)的計(jì)算方面，首先計(jì)算上市公司整體的名義杠桿和修正杠桿，然后度量名義杠桿與修正杠桿之差。負(fù)向定價(jià)偏誤指標(biāo)按照對(duì)應(yīng)年份樣本的中位數(shù)計(jì)算而來(lái)。信貸規(guī)模指標(biāo)使用上市公司整體取得借款收到的現(xiàn)金/整體資本計(jì)算而來(lái)。

(二)主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。杠桿錯(cuò)估(DL)的最小值為0.02，最大值為4.00，標(biāo)準(zhǔn)差為0.69，這說(shuō)明我國(guó)上市公司的名義杠桿普遍高于修正杠桿，且不同公司的杠桿錯(cuò)估程度存在較大差異。信貸規(guī)模(Credit)的最小值為0，最大值為1.20，標(biāo)準(zhǔn)差為0.24，說(shuō)明不同上市公司的信貸規(guī)模存在較大差異。股票估值偏誤(VP)的均值為0.71，說(shuō)明我國(guó)很多上市公司的內(nèi)在價(jià)值低于市場(chǎng)價(jià)值，存在正向股價(jià)偏誤；VP的上四分位數(shù)為0.91，大約有不到四分之一的公司股價(jià)被低估。值得關(guān)注的是，VP的最大值高達(dá)3.03，即個(gè)別公司的市場(chǎng)價(jià)值大約僅為內(nèi)在價(jià)值的1/3，股價(jià)嚴(yán)重被低估。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(三)模型回歸結(jié)果

表3列(1)討論了杠桿錯(cuò)估對(duì)信貸規(guī)模的影響。杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明杠桿錯(cuò)估與信貸規(guī)模之間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，銀行不愿意為那些杠桿錯(cuò)估嚴(yán)重的公司提供信貸支持，支持了假設(shè)1。列(2)和列(3)展示了杠桿錯(cuò)估與負(fù)向定價(jià)偏誤關(guān)系的實(shí)證結(jié)果。列(2)的因變量為股價(jià)是否被低估啞變量(VPS)，結(jié)果表明杠桿錯(cuò)估程度(DL)在1%的水平上顯著為正，這說(shuō)明杠桿錯(cuò)估程度越大，股票價(jià)值被低估的概率越大，這初步證明了假設(shè)2。列(3)的因變量為負(fù)向定價(jià)偏誤程度(VP)，結(jié)果表明DL的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這意味著杠桿錯(cuò)估加劇了管理者與投資者之間的信息不對(duì)稱，進(jìn)而引發(fā)對(duì)公司股票價(jià)格的低估，驗(yàn)證了假設(shè)2。

表3 杠桿錯(cuò)估、負(fù)向定價(jià)偏誤與信貸規(guī)模

表3同時(shí)也列示了股票定價(jià)偏誤的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。列(1)與列(3)分別驗(yàn)證了假設(shè)1和假設(shè)2，同時(shí)也是中介效應(yīng)的前兩步。列(4)為中介效應(yīng)的最后一步，加入了中介變量負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)后，杠桿錯(cuò)估(DL)和負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，且杠桿錯(cuò)估的系數(shù)絕對(duì)值比列(1)有所下降，這說(shuō)明負(fù)向定價(jià)偏誤在杠桿錯(cuò)估影響信貸規(guī)模的過(guò)程中起到了部分中介效應(yīng)。上述結(jié)果表明，杠桿錯(cuò)估程度高的企業(yè)出現(xiàn)了負(fù)向定價(jià)偏誤，在信貸市場(chǎng)傳遞了錯(cuò)誤的信號(hào)，銀行為了抑制信貸風(fēng)險(xiǎn)，不愿意為這些公司提供足夠的信貸支持，假設(shè)3得到支持。

表4 杠桿錯(cuò)估比率、負(fù)向定價(jià)偏誤與信貸規(guī)模

表5 工具變量檢驗(yàn)結(jié)果

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文進(jìn)行了以下三個(gè)方面的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，使用“名義杠桿”與“修正杠桿”之差占“修正杠桿”的比率來(lái)衡量杠桿錯(cuò)估程度。如表4列(1)所示，當(dāng)因變量是信貸規(guī)模(Credit)時(shí)，杠桿錯(cuò)估比率(DLR)在1%的水平上顯著為負(fù)，假設(shè)1得到支持。如表4列(2)所示，在因變量是負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)時(shí)，杠桿錯(cuò)估比率(DLR)的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，假設(shè)2得到支持。在列(3)加入中介變量后，杠桿錯(cuò)估比率(DLR)在1%的水平上顯著為負(fù)，負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)在5%的水平上顯著為負(fù)，中介效應(yīng)仍然顯著，假設(shè)3得到支持。

其次，使用傾向得分匹配法(PSM)提供進(jìn)一步的證據(jù)。杠桿錯(cuò)估、股票定價(jià)偏誤與信貸融資規(guī)模之間可能存在自選擇問(wèn)題，例如可能是杠桿錯(cuò)估企業(yè)自身存在的差異(如規(guī)模、盈利性等)造成信貸規(guī)模的差異，并不是由于杠桿錯(cuò)估企業(yè)存在更嚴(yán)重的負(fù)向定價(jià)偏誤導(dǎo)致的。通過(guò)PSM計(jì)算傾向得分將選定變量特征相似的兩組樣本分為處理組和控制組以避免選擇性偏誤：一是將杠桿錯(cuò)估指標(biāo)高于年份行業(yè)第三四分位數(shù)的樣本設(shè)置為處理組(樣本數(shù)為4 808個(gè))，然后選擇公司規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、自由現(xiàn)金流、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、行業(yè)以及年份等模型(5)的控制變量作為解釋變量計(jì)算傾向匹配得分(ps)，輸出變量為信貸規(guī)模，比較處理組和控制組信貸規(guī)模的差異，ATT的估計(jì)值為-0.43，對(duì)應(yīng)的t值為-4.25，即處理組和控制組存在顯著差異，這說(shuō)明杠桿錯(cuò)估程度更高的企業(yè)信貸規(guī)模越小。二是將杠桿錯(cuò)估指標(biāo)高于年份行業(yè)第三四分位數(shù)的樣本設(shè)置為處理組(樣本數(shù)為4 808個(gè))，然后選擇市賬比、凈資產(chǎn)收益率、上市年數(shù)、換手率、第一大股東持股比例、董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)董占比、兩職兼任、行業(yè)以及年份等模型(6)的控制變量作為解釋變量計(jì)算傾向匹配得分(ps)，使用最近鄰匹配方法(一對(duì)一匹配)構(gòu)建控制組，輸出變量為負(fù)向定價(jià)偏誤(若公司不存在負(fù)向股票定價(jià)偏誤取0，否則取負(fù)向定價(jià)偏誤值)，以此比較處理組和控制組負(fù)向定價(jià)偏誤的差異，ATT的估計(jì)值為0.11，對(duì)應(yīng)的t值為6.11，即處理組和控制組存在顯著差異。這說(shuō)明在杠桿錯(cuò)估程度較高的企業(yè)中存在更嚴(yán)重的負(fù)向定價(jià)偏誤。三是進(jìn)一步地，將杠桿錯(cuò)估指標(biāo)高于年份行業(yè)第三四分位數(shù)且存在負(fù)向定價(jià)偏誤的樣本設(shè)置為處理組(樣本數(shù)為1 035個(gè))，然后選擇公司規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、自由現(xiàn)金流、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、行業(yè)以及年份等模型(7)的控制變量作為解釋變量計(jì)算傾向匹配得分(ps)，輸出變量為信貸規(guī)模，比較處理組和控制組信貸規(guī)模的差異，ATT的估計(jì)值為-0.05，對(duì)應(yīng)的t值為-2.43，即處理組和控制組存在顯著差異，這說(shuō)明杠桿錯(cuò)估程度較高且股價(jià)被嚴(yán)重低估的企業(yè)獲得了更少的信貸規(guī)模。

最后，本文可能存在著一定的內(nèi)生性問(wèn)題，例如可能是那些在金融市場(chǎng)初次分配時(shí)不能獲得銀行信貸融資的企業(yè)，更愿意通過(guò)商業(yè)信用再分配獲取營(yíng)業(yè)性負(fù)債，從而擴(kuò)大了杠桿錯(cuò)估程度。為了解決本文潛在的內(nèi)生性問(wèn)題，使用省份平均杠桿錯(cuò)估水平以及行業(yè)平均杠桿錯(cuò)估水平(均剔除觀測(cè)企業(yè)自身數(shù)據(jù))作為工具變量，對(duì)模型(5)和模型(6)進(jìn)行檢驗(yàn)。如表5中列(1)所示，杠桿錯(cuò)估(DL)系數(shù)在5%的水平下與信貸規(guī)模負(fù)相關(guān)。弱工具變量檢驗(yàn)的F值為12.61，相應(yīng)的P值為0，說(shuō)明不存在弱工具變量；過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的Sargan統(tǒng)計(jì)量為0.10，相應(yīng)的P值為0.75，支持“工具變量外生”的假設(shè)。表5中列(2)所示，杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)在1%的水平下與負(fù)向定價(jià)偏誤正相關(guān)，意味著杠桿錯(cuò)估程度越高，負(fù)向定價(jià)偏誤越大。弱工具變量檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量為11.91，相應(yīng)的P值為0，說(shuō)明不存在弱工具變量；過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)的Sargan統(tǒng)計(jì)量為0.16，對(duì)應(yīng)的P值為0.69，可以支持“工具變量外生”假設(shè)。上述結(jié)果表明，工具變量有效性檢驗(yàn)結(jié)果總體有效。在進(jìn)行了上述穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，實(shí)證結(jié)果仍支持主要研究假設(shè)。

六、進(jìn)一步討論

(一)不同風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平企業(yè)中股票定價(jià)偏誤中介效應(yīng)的差異

上文分析表明，負(fù)向定價(jià)偏誤在杠桿錯(cuò)估和信貸規(guī)模之間發(fā)揮了中介作用。進(jìn)一步地，討論在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平不同的企業(yè)中，股票定價(jià)偏誤的中介效應(yīng)是否會(huì)產(chǎn)生差異。從銀行的角度來(lái)看，較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平意味著潛在債權(quán)人偏好高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的財(cái)務(wù)決策，熱衷于固定資產(chǎn)投資、技術(shù)創(chuàng)新等能產(chǎn)生不確定性經(jīng)濟(jì)后果的項(xiàng)目，這些都增加了未來(lái)發(fā)生信貸損失的可能性。較高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平疊加負(fù)向定價(jià)偏誤釋放出雙重負(fù)面信號(hào)，更可能增加信貸錯(cuò)配發(fā)生的概率。參考余明桂等(2013)[41]的研究，采用每個(gè)公司第t-2，t-1和t年資產(chǎn)收益率(ROA)的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，計(jì)算公式如下

(8)

表6 不同風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平下杠桿錯(cuò)估、負(fù)向定價(jià)偏誤和信貸規(guī)模的關(guān)系

其中i代表企業(yè)，t代表所處的年份，N為3，Risk的值越高，說(shuō)明盈余波動(dòng)性越大，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。將Risk值高于行業(yè)和年份中位數(shù)的樣本歸為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平高的企業(yè)，其他歸為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平低的企業(yè)，分別進(jìn)行檢驗(yàn)。在表6中，列(1)和列(4)研究了不同風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平下杠桿錯(cuò)估對(duì)信貸規(guī)模的影響，結(jié)果顯示杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)均顯著為負(fù)，這意味著不管風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平如何，杠桿錯(cuò)估均會(huì)顯著降低企業(yè)所獲得的信貸規(guī)模。列(2)和列(5)研究了杠桿錯(cuò)估程度對(duì)負(fù)向定價(jià)偏誤的影響，結(jié)果顯示無(wú)論企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是高還是低，杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，即杠桿錯(cuò)估與負(fù)向定價(jià)偏誤之間存在正相關(guān)關(guān)系。列(3)在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平低的樣本中進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗(yàn)，杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)這一中介變量的系數(shù)則不顯著。繼續(xù)對(duì)其進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)，列(2)中杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)為0.14，對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.03，列(3)中股票定價(jià)偏誤的系數(shù)為-0.003，對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.01，根據(jù)Sobel檢驗(yàn)的公式得到Z檢驗(yàn)值為-0.33，對(duì)應(yīng)的P值為0.74，這意味著在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平低的樣本中，股票定價(jià)偏誤的中介效應(yīng)并不顯著。列(6)的回歸結(jié)果顯示，在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平高的企業(yè)中，杠桿錯(cuò)估系數(shù)與股票定價(jià)偏誤系數(shù)均在10%的水平上顯著為負(fù)，股票定價(jià)偏誤的中介效應(yīng)顯著。這意味著，只有在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平高的公司中，負(fù)向定價(jià)偏誤才會(huì)在杠桿錯(cuò)估和信貸規(guī)模之間發(fā)揮中介效應(yīng)。而在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較低的公司中，銀行并不會(huì)因杠桿錯(cuò)估導(dǎo)致的負(fù)向定價(jià)偏誤而降低對(duì)其的信貸投入。

(二)不同資產(chǎn)有形性企業(yè)中股票定價(jià)偏誤中介效應(yīng)的差異

根據(jù)《信貸通則》，企業(yè)貸款時(shí)需要向銀行提供擔(dān)保，且銀行要嚴(yán)格審查擔(dān)保人的償債能力、抵押物的價(jià)值、實(shí)現(xiàn)抵押權(quán)的可能性等。資產(chǎn)有形性是指資產(chǎn)的可抵押性和可質(zhì)押性。在資產(chǎn)有形性較高時(shí)，企業(yè)的支付能力能夠比較容易觀測(cè)和計(jì)量，有助于減輕信貸合同違約的風(fēng)險(xiǎn)或債務(wù)人破產(chǎn)時(shí)的信貸損失，從而為信貸合同的執(zhí)行能力提供保障。對(duì)于高融資約束的企業(yè)來(lái)說(shuō)，若主動(dòng)提供有形性資產(chǎn)作為抵押物，就可以彌補(bǔ)其在信貸市場(chǎng)的劣勢(shì)，提高獲得信貸融資的可能性[42]。參考張曉玫和鐘禎(2013)[43]以及程海波等(2005)[44]的研究，采用固定資產(chǎn)與總資產(chǎn)的比值表示資產(chǎn)有形性(Tang)，并將高于行業(yè)和年份中位數(shù)的樣本作為資產(chǎn)有形性高的企業(yè)，低于行業(yè)和年份中位數(shù)的一組作為資產(chǎn)有形性低的企業(yè)。在表7中，列(1)和列(4)展示了杠桿錯(cuò)估與信貸規(guī)模的關(guān)系，杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)均在5%的水平上顯著為負(fù)，即無(wú)論企業(yè)的資產(chǎn)有形性如何，杠桿錯(cuò)估均會(huì)顯著降低信貸規(guī)模。列(2)和列(5)研究了杠桿錯(cuò)估對(duì)負(fù)向定價(jià)偏誤的影響，結(jié)果顯示無(wú)論資產(chǎn)有形性高還是低，杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，即杠桿錯(cuò)估會(huì)引起負(fù)向定價(jià)偏誤。列(3)研究了在資產(chǎn)有形性低的企業(yè)中負(fù)向定價(jià)偏誤的中介效應(yīng)。實(shí)證結(jié)果表明，在資產(chǎn)有形性低的企業(yè)中(列3)，負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)這一中介變量的系數(shù)在1%的水平上顯著。而在資產(chǎn)有形性高的企業(yè)中(列6)，杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)在5%的水平上顯著，負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)這一中介變量的系數(shù)卻并不顯著，進(jìn)而對(duì)其進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)，列(5)中杠桿錯(cuò)估(DL)的系數(shù)為0.18，對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.03，列(6)中負(fù)向定價(jià)偏誤(VP)的系數(shù)為-0.01，對(duì)應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)差為0.01，根據(jù)Sobel檢驗(yàn)的公式得到Z檢驗(yàn)值為-0.98，對(duì)應(yīng)的P值為0.33。因此，在資產(chǎn)有形性高的企業(yè)中，負(fù)向定價(jià)偏誤的中介效應(yīng)并不顯著。這意味著，只有在資產(chǎn)有形性低的企業(yè)中，負(fù)向定價(jià)偏誤才會(huì)在杠桿錯(cuò)估與信貸規(guī)模之間發(fā)揮中介效應(yīng)，而那些有較高資產(chǎn)有形性的企業(yè)，可以憑借其較多的可抵押資產(chǎn)，向銀行釋放償付能力強(qiáng)、信貸風(fēng)險(xiǎn)低的積極信號(hào)，故銀行不會(huì)因杠桿錯(cuò)估導(dǎo)致的負(fù)向定價(jià)偏誤而減少對(duì)其的信貸支持。

表7 不同資產(chǎn)有形性下杠桿錯(cuò)估、負(fù)向定價(jià)偏誤和信貸規(guī)模的關(guān)系

七、研究結(jié)論和對(duì)策建議

以杠桿率為代表的公司財(cái)務(wù)指標(biāo)是影響銀行信貸決策的重要因素，而財(cái)務(wù)指標(biāo)構(gòu)建的缺失，可能使得銀行等利益相關(guān)者對(duì)于公司未來(lái)的收益和風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生誤判。本文以2007-2018年A股上市公司作為研究樣本，研究了杠桿錯(cuò)估對(duì)信貸錯(cuò)配的影響，并進(jìn)一步分析股票定價(jià)偏誤作為中介在杠桿錯(cuò)估與信貸錯(cuò)配之間扮演的角色。實(shí)證結(jié)果顯示：(1)杠桿錯(cuò)估程度較高的公司獲得了更少的信貸資源支持。(2)杠桿錯(cuò)估程度較高的公司存在著負(fù)向定價(jià)偏誤問(wèn)題，即傳統(tǒng)杠桿指標(biāo)的度量誤差加劇了信息不對(duì)稱，進(jìn)而影響了資本市場(chǎng)的定價(jià)效率。(3)股票定價(jià)偏誤對(duì)于杠桿錯(cuò)估與信貸配置規(guī)模之間的關(guān)系起到中介作用，即杠桿錯(cuò)估會(huì)通過(guò)引發(fā)負(fù)向定價(jià)偏誤，進(jìn)而降低公司的信貸規(guī)模。同時(shí)，在進(jìn)一步討論中發(fā)現(xiàn)，這種中介作用在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平高和資產(chǎn)有形性低的公司中更為明顯。針對(duì)以上的研究成果，本文提出以下對(duì)策建議。

第一，將營(yíng)業(yè)性負(fù)債與金融性負(fù)債區(qū)分開(kāi)來(lái)，以修正杠桿錯(cuò)估為切入點(diǎn)降低股票定價(jià)偏誤水平，促進(jìn)資本市場(chǎng)定價(jià)效率的提升。營(yíng)業(yè)性負(fù)債的增加不會(huì)增加企業(yè)的融資成本，不會(huì)引發(fā)資產(chǎn)替代和道德風(fēng)險(xiǎn)等問(wèn)題，不應(yīng)將其納入杠桿的計(jì)算范疇內(nèi)。因此，投資者應(yīng)采用修正杠桿衡量企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，辨別企業(yè)真實(shí)財(cái)務(wù)狀況，做出正確的投資決策；相關(guān)部門有必要制定圍繞“資本”概念構(gòu)建的財(cái)務(wù)分析體系，促進(jìn)投資者與管理者對(duì)于修正杠桿理解達(dá)成共識(shí)，降低市場(chǎng)噪音信息，以此為契機(jī)促進(jìn)資本市場(chǎng)定價(jià)效率的提升。

第二，通過(guò)挖掘資本市場(chǎng)定價(jià)效率提升與微觀企業(yè)信貸行為優(yōu)化之間的潛在聯(lián)系，以修正股票定價(jià)偏誤促進(jìn)信貸配置效率提高。與傳統(tǒng)操縱信息、粉飾報(bào)表形成的正向定價(jià)偏誤不同，杠桿錯(cuò)估引發(fā)的負(fù)向定價(jià)偏誤降低了資本市場(chǎng)定價(jià)效率，影響微觀企業(yè)獲得信貸資源的規(guī)模，進(jìn)而壓縮了實(shí)體企業(yè)價(jià)值提升的空間。這意味著資本市場(chǎng)存在著信息粉飾和杠桿錯(cuò)估引發(fā)的雙重定價(jià)扭曲，且這種扭曲已經(jīng)帶給部分實(shí)體企業(yè)真實(shí)的價(jià)值損失，不利于促進(jìn)我國(guó)上市公司持續(xù)成長(zhǎng)。必須一方面從厘清“資產(chǎn)”與“資本”概念混淆入手，使得財(cái)務(wù)分析體系可以如實(shí)反映微觀企業(yè)財(cái)務(wù)狀況，調(diào)動(dòng)微觀企業(yè)利用營(yíng)業(yè)性負(fù)債改善資金管理水平的積極性；另一方面以提高上市公司財(cái)務(wù)信息質(zhì)量和透明度為著眼點(diǎn)降低股票市場(chǎng)的內(nèi)幕交易和市場(chǎng)操縱行為，抑制整體市場(chǎng)投機(jī)氛圍濃厚的不良風(fēng)氣。最終使得實(shí)體企業(yè)的正常信貸融資需求得到滿足，銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)也得到有效的控制，促進(jìn)資本市場(chǎng)定價(jià)效率與信貸配置效率的協(xié)同提升。

第三，在財(cái)務(wù)指標(biāo)設(shè)置缺陷尚未修正之前，公司需要自發(fā)降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)或提高資產(chǎn)有形性水平，才能降低杠桿錯(cuò)估引發(fā)的負(fù)向定價(jià)偏誤，從而修正信貸錯(cuò)配問(wèn)題。在杠桿錯(cuò)估問(wèn)題未得到修正前，銀行出于抑制信貸風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)，可能將那些(由于杠桿錯(cuò)估引發(fā)的)負(fù)向定價(jià)偏誤公司的正常信貸融資需求，解讀為未來(lái)收益下降的負(fù)面信號(hào)。企業(yè)必須借助其他信號(hào)傳遞積極信息，降低銀行的疑慮，才有可能改變自身在信貸市場(chǎng)的劣勢(shì)——企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是其在融資、投資、研發(fā)等決策中風(fēng)險(xiǎn)態(tài)度的綜合表現(xiàn)，有形性資產(chǎn)是降低信貸風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)信貸合同執(zhí)行能力的重要因素。公司必須自發(fā)降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)或提高資產(chǎn)有形性水平以對(duì)外發(fā)出正面信號(hào)，才能抑制信息不對(duì)稱并降低信貸市場(chǎng)的摩擦，修正銀行對(duì)于公司信貸融資信號(hào)的錯(cuò)誤解讀，最終爭(zhēng)取更多的信貸支持。