張 慾 饒 彬

（1.福建農(nóng)林大學(xué)，福建 福州 350002；2.福建工業(yè)學(xué)校，福建 福州 350002）

一、引言

信息披露就是為維持證券市場的運(yùn)行秩序，證監(jiān)會和證券交易所要求上市公司根據(jù)相關(guān)法律法規(guī)以公告書和報(bào)告等形式向債權(quán)人、投資者和社會公眾公開披露公司相關(guān)信息。信息披露質(zhì)量對資本市場的穩(wěn)定發(fā)展發(fā)揮著重要作用，公司披露信息是債權(quán)人、投資者和社會公眾了解公司的主要渠道，確保上市公司的經(jīng)營嚴(yán)格遵循信息披露制度是保證證券市場有效性的基礎(chǔ)。

探究信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響，對建立符合中國國情的證券市場監(jiān)督體系和推動欠發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有重要的實(shí)踐意義，是推動我國金融市場高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。一方面，可以使上市公司管理層更加關(guān)注公司的信息披露質(zhì)量，及時披露真實(shí)、準(zhǔn)確和完整的公司相關(guān)信息的舉措，有助于提高公司的價(jià)值并使市場資源得到更優(yōu)的配置。另一方面，上市公司自覺規(guī)范信息披露行為可以緩解債權(quán)人和投資者與公司管理層之間的信息不對稱問題，使處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低城市的公司也有條件順利獲取債務(wù)融資資金和外部投資資金，保障債權(quán)人與投資者的相關(guān)權(quán)益的同時降低投資風(fēng)險(xiǎn)，使我國證券市場的運(yùn)行更加科學(xué)和規(guī)范。

到目前為止，國內(nèi)外已經(jīng)有許多關(guān)于信息披露質(zhì)量或者信息披露的內(nèi)容對公司債務(wù)融資成本影響的研究。Bloomfield 等（2000）研究表明公司信息披露質(zhì)量的高低會影響投資者的決策，高質(zhì)量的信息披露會導(dǎo)致金融市場的價(jià)格上漲和股票流動性增加。江向才（2004）研究顯示投資者認(rèn)為企業(yè)信息披露的董監(jiān)事持股比例越高更有利于降低公司的代理成本并促進(jìn)公司績效，公司治理成效越好以及信息透明度越高的企業(yè)將更容易受到投資者關(guān)注。吳明禮等（2015）[3]以深圳證券交易所的上市公司信息披露考評結(jié)果來衡量信息披露質(zhì)量，研究發(fā)現(xiàn)信息披露質(zhì)量的提高將會顯著降低公司的債務(wù)融資成本，債權(quán)人對規(guī)模越大、抗風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)的公司索取的資金使用成本越低，資產(chǎn)負(fù)債率高的企業(yè)需要高的債務(wù)融資成本，盈利能力強(qiáng)的公司享受較低的融資成本。段莎（2016）研究認(rèn)為，當(dāng)公司所屬地市場化程度越高、政府干預(yù)越小、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、法治水平越高時，企業(yè)的信息披露質(zhì)量與可獲得銀行貸款之間的正相關(guān)關(guān)系就越明顯。侯雪筠等（2018）研究發(fā)現(xiàn)上市公司的信息披露質(zhì)量與債務(wù)融資成本呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)的信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響更為顯著。所以，上市公司的信息披露質(zhì)量與信息披露的內(nèi)容對債務(wù)融資成本均具有重要的關(guān)聯(lián)作用。

本文基于面板數(shù)據(jù)模型，從動態(tài)的觀點(diǎn)分析信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響，以期望更全面地分析債務(wù)融資成本影響的各項(xiàng)因素。

二、數(shù)據(jù)來源與樣本選擇

本文進(jìn)行實(shí)證研究的對象為深圳證券交易所2016—2020 年的A 股主板上市公司。為了確保數(shù)據(jù)的有效性，本文對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下處理：（1）剔除了金融保險(xiǎn)行業(yè)的上市公司；（2）剔除了被ST 及*ST 的上市公司；（3）剔除了因數(shù)據(jù)披露不完整導(dǎo)致證監(jiān)會或交易所處罰或譴責(zé)的上市公司；（4）選擇在2012年1 月1 日之前上市的公司；（5）為排除異常值的影響，對處于1%～99%以外的樣本值進(jìn)行了Winsorize 縮尾處理。

獲得年度研究樣本為395 個，共5 個年度，即總樣本為1975 個平衡面板數(shù)據(jù)。其中，上市公司信息披露考評結(jié)果來源于深圳證券交易所網(wǎng)站，公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰君安數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)整理及數(shù)據(jù)分析軟件包括Excel 2019 和Stata 16.0。

三、變量及模型的選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是上市公司的債務(wù)融資成本。目前，對債務(wù)融資成本指標(biāo)的測度方法是多種多樣的。本文借鑒胡海川等（2014）對債務(wù)融資成本的度量方法，用考慮避稅效應(yīng)后的財(cái)務(wù)費(fèi)用與負(fù)債合計(jì)的比值來計(jì)算債務(wù)融資成本，具體計(jì)算過程見表1。

表1 變量的定義及計(jì)算方法

2.解釋變量

信息披露質(zhì)量指證券交易所依據(jù)相關(guān)條例以真實(shí)性、準(zhǔn)確性、完整性和及時性等特征為基礎(chǔ)對上市公司的信息披露進(jìn)行工作考核，并按信息披露質(zhì)量的高低劃分為四個等級（具體為：A“優(yōu)秀”、B“良好”、C“合格”和D“不合格”）。令等級A（優(yōu)秀）和B（良好）取值1，等級C（合格）和D（不合格）取值為0。

本文把2021 年中國城市生產(chǎn)總值超過4500 億元的49 個城市歸類為經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的城市（具體為：上海市、北京市、深圳市、廣州市、重慶市、天津市、蘇州市、成都市、武漢市、杭州市、南京市、青島市、長沙市、無錫市、寧波市、佛山市、鄭州市、濟(jì)南市、泉州市、南通市、西安市、東莞市、煙臺市、福州市、大連市、合肥市、唐山市、長春市、常州市、哈爾濱市、石家莊市、濰坊市、徐州市、沈陽市、溫州市、鹽城市、揚(yáng)州市、紹興市、昆明市、淄博市、南昌市、西寧市、濟(jì)寧市、臺州市、嘉興市、廈門市、桂林市、洛陽市和海口市）。

以上城市在中國的經(jīng)濟(jì)中占有重要地位，其他城市歸類為經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低的城市。經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高城市取值設(shè)為1，經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低的城市取值設(shè)為0。

3.控制變量

考慮到債務(wù)融資成本會受公司的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、償債能力、盈利能力、發(fā)展能力、公司規(guī)模、現(xiàn)金流能力和股權(quán)集中度等諸多因素影響，為了更好地體現(xiàn)解釋變量對被解釋變量的影響，保證研究模型的有效性和準(zhǔn)確性，本文綜合借鑒相關(guān)學(xué)者的研究，選取有形資產(chǎn)比率（C1）、資產(chǎn)負(fù)債率（C2）、資產(chǎn)報(bào)酬率（C3）、可持續(xù)增長率（C4）、公司規(guī)模（C5）、總資產(chǎn)凈利潤率（C6）、全部現(xiàn)金回收率（C7）、每股凈資產(chǎn)收益率（ROE）與增長率（C8）和大股東控股權(quán)集中度 （C9）等指標(biāo)作為控制變量，同時控制了年份（Year）的影響。

4.模型的建立

由于債權(quán)人只能通過公司在上一年乃至更久以前披露的會計(jì)信息來評估公司的經(jīng)營狀況和風(fēng)險(xiǎn)水平，因此在進(jìn)行研究時對債務(wù)融資成本進(jìn)行滯后一期處理是很有必要的。為檢驗(yàn)上市公司信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響，本文根據(jù)以上內(nèi)容設(shè)計(jì)了如下研究模型：

其中εi，t為隨機(jī)誤差，εi，t～N（σ2）。本文從總樣本上和考慮公司所屬城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度兩方面研究信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響，當(dāng)從總樣本研究信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響，控制變量不包括括號里的項(xiàng)；當(dāng)考慮公司所屬城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度方面研究信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響，控制變量包括括號里的項(xiàng)。

四、描述性統(tǒng)計(jì)分析

1.信息披露質(zhì)量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文研究的395 個樣本公司在2016—2020 年的信息披露質(zhì)量考評結(jié)果中，考評為“等級A（優(yōu)秀）”或“等級B（良好）”的公司占絕大部分，其中2016—2020 年考評為“等級A（優(yōu)秀）”或“等級B（良好）”的年度公司數(shù)分別為318 個、333 個、350個、355 個和379 個；考評為“等級C（合格）”或“等級D（不合格）”的公司占的份額相對較小，其中2017—2020 年考評為“等級C（合格）”或“等級D（不合格）”的年度公司數(shù)分別為77 個、62 個、45 個、40 個和16 個。2016—2019 年，證監(jiān)會和證券交易所對上市公司信息披露的監(jiān)管力度持續(xù)加強(qiáng)，因此推動了上市公司的信息披露行為趨向于規(guī)范和高質(zhì)量，2016—2020 年信息披露質(zhì)量有明顯上升的趨勢。從總體上看，我國上市公司的信息披露質(zhì)量長期穩(wěn)定處于良好狀態(tài)。

2.變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析

以平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值為指標(biāo)對變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果。債務(wù)融資成本(Cost)的最大值和最小值分別為-0.070 和0.088，標(biāo)準(zhǔn)差和平均值分別為0.021 和0.022，表明樣本公司的債務(wù)融資成本分散程度較小。信息披露質(zhì)量(DISC)的平均值為0.891，表明樣本公司的信息披露質(zhì)量總體良好。有形資產(chǎn)比率(C1)的平均值和最小值分別為0.981 和0.572，表明在整體上樣本公司的有形資產(chǎn)比重比較大，但有些公司也依靠無形資產(chǎn)創(chuàng)造價(jià)值。資產(chǎn)負(fù)債率(C2)的平均值為0.492，表明樣本公司的舉債經(jīng)營程度較高，很多企業(yè)在利用財(cái)務(wù)杠桿給公司帶來更多效益。資產(chǎn)報(bào)酬率(C3)的最大值和最小值分別為0.243 和-0.167，表明樣本公司通過經(jīng)營資金創(chuàng)造財(cái)富的能力差異較大，部分資產(chǎn)利用率為負(fù)的公司可能面臨倒閉的風(fēng)險(xiǎn)?？沙掷m(xù)增長率(C4)的最大值和最小值分別為0.416和-0.349，以及每股凈資產(chǎn)收益率（ROE）與增長率(C8)標(biāo)準(zhǔn)差為0.596，表明樣本公司的發(fā)展能力差距和離散程度都比較大，部分發(fā)展?jié)摿^差的公司可能扛不住社會經(jīng)濟(jì)突發(fā)事件等系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對企業(yè)的沖擊。公司規(guī)模(C5)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.298，說明樣本公司的生產(chǎn)和經(jīng)營范圍離散程度較大?？傎Y產(chǎn)凈利潤率(C6)的平均值為0.040，表明樣本公司的所有者權(quán)益利潤率在總體上比較小，我國公司管理層仍需提高利用公司資產(chǎn)獲取利潤的能力。全部現(xiàn)金回收率(C7)的最小值為-0.256，表明有些公司獲取現(xiàn)金的能力比較弱，公司管理者有待提高自身的管理能力。大股東控股權(quán)集中度(C9)的平均值和最小值分別為0.508 和0.172，說明樣本公司的股權(quán)比較分散，我國大部分上市公司的創(chuàng)新與發(fā)展是多股東共同決策的成果。啞變量(Series)的平均值為0.709，表明超過70%的樣本公司都選擇在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的49 個城市上市。

五、變量間的相關(guān)性檢驗(yàn)與分析

由變量間的Pearson 相關(guān)系數(shù)可以看出，公司信息披露質(zhì)量（DISC）與債務(wù)融資成本（Cost）在0.01 的顯著水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，可以初步認(rèn)為高標(biāo)準(zhǔn)的上市公司信息披露質(zhì)量與債務(wù)融資成本呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。從控制變量方面看，除了有形資產(chǎn)比率（C1）和全部現(xiàn)金回收率（C7）以外的其他變量均與被解釋變量債務(wù)融資成本（Cost）顯著相關(guān)。資產(chǎn)負(fù)債率（C2）是反映公司的舉債經(jīng)營程度以及債權(quán)人和投資者進(jìn)行決策時需承受風(fēng)險(xiǎn)水平的主要指標(biāo)，規(guī)模較大的公司需要更多的融資資金，所以資產(chǎn)負(fù)債率（C2）和公司規(guī)模（C5）均與債務(wù)融資成本（Cost）呈正相關(guān)關(guān)系；企業(yè)可以通過合理利用公司資產(chǎn)和改善經(jīng)營管理模式來提高公司的經(jīng)濟(jì)效益，在進(jìn)行債務(wù)融資時銀行評估公司價(jià)值創(chuàng)造有利條件，所以有形資產(chǎn)比率（C1）、資產(chǎn)報(bào)酬率（C3）、可持續(xù)增長率（C4）、總資產(chǎn)凈利潤率（C6）、全部現(xiàn)金回收率（C7）、每股凈資產(chǎn)收益率（ROE）與增長率（C8）和大股東控股權(quán)集中度（C9）均與債務(wù)融資成本（Cost）呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。所以本文變量間的Pearson 相關(guān)系數(shù)符合我國經(jīng)濟(jì)社會的真實(shí)情況。

六、面板數(shù)據(jù)模型分析

1.面板數(shù)據(jù)模型設(shè)定的檢驗(yàn)

表2 是用本文的1975 個面板數(shù)據(jù)進(jìn)行模型選擇和檢驗(yàn)的結(jié)果，其中，F(xiàn) 檢驗(yàn)結(jié)果表明在0.01 的顯著性水平上拒絕選取混合效應(yīng)模型，LM 檢驗(yàn)結(jié)果顯示在0.01 的顯著性水平上拒絕選取混合效應(yīng)模型，而Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果則說明在0.01 的顯著性水平上拒絕選取隨機(jī)效應(yīng)模型，因此本文應(yīng)選取固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析。Wald 檢驗(yàn)結(jié)果強(qiáng)烈拒絕沒有異方差的原假設(shè)，Wooldridge 檢驗(yàn)結(jié)果表明在0.05 的顯著性水平上拒絕不存在序列相關(guān)的原假設(shè)，Pesaran 檢驗(yàn)結(jié)果顯示在0.01 的顯著性水平上拒絕不存在同期相關(guān)的原假設(shè)，所以本文在進(jìn)行回歸時應(yīng)當(dāng)充分考慮異方差、序列相關(guān)和同期相關(guān)帶來的偏誤。

表2 總樣本進(jìn)行模型選擇和檢驗(yàn)的結(jié)果

此外，對考慮公司所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度時的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行F 檢驗(yàn)、LM 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)后結(jié)果均表明應(yīng)選取固定效應(yīng)模型。綜合以上模型設(shè)定的檢驗(yàn)的結(jié)果，且本文選取的短面板數(shù)據(jù)的時間跨度只有5 年，為得到更準(zhǔn)確和有效的回歸結(jié)果，本文采用同時處理異方差、序列相關(guān)和同期相關(guān)的Driscoll and Kraay 穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方法對固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析。

2.面板數(shù)據(jù)模型回歸分析

（1）基于總樣本的面板數(shù)據(jù)模型回歸分析

總樣本的回歸結(jié)果（被解釋變量：Cost）顯示回歸系數(shù)的符號均與Pearson 相關(guān)系數(shù)的結(jié)果一致。其中，信息披露質(zhì)量（DISC）在0.05 的顯著性水平上對公司的債務(wù)融資成本（Cost）具有負(fù)向影響作用，即高標(biāo)準(zhǔn)的上市公司信息披露質(zhì)量與債務(wù)融資成本呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明上市公司信息披露行為的規(guī)范性確實(shí)會影響債務(wù)融資成本（Cost）的高低。

從控制變量方面看，有形資產(chǎn)比率（C1）與債務(wù)融資成本（Cost）的影響關(guān)系與Pearson 相關(guān)系數(shù)的結(jié)果一致，均是不顯著的。資產(chǎn)負(fù)債率（C2）和公司規(guī)模（C5）和每股凈資產(chǎn)收益率（ROE）與增長率（C8）對債務(wù)融資成本（Cost）的影響關(guān)系與Pearson 相關(guān)系數(shù)的結(jié)果一致，均是在0.01 的顯著性水平上相關(guān)。資產(chǎn)報(bào)酬率（C3）、可持續(xù)增長率（C4）、總資產(chǎn)凈利潤率（C6）和大股東控股權(quán)集中度（C9）與債務(wù)融資成本（Cost）的相關(guān)關(guān)系在Pearson 相關(guān)系數(shù)中是顯著的，而在回歸結(jié)果是不顯著的。全部現(xiàn)金回收率（C7）與債務(wù)融資成本（Cost）的相關(guān)關(guān)系在Pearson 相關(guān)系數(shù)中是不顯著的，但在回歸結(jié)果中卻是顯著的。說明受多因素影響的債務(wù)融資成本（Cost）不能簡單用信息披露質(zhì)量（DISC）進(jìn)行線性回歸分析，在控制變量作用下探究解釋變量對被解釋變量的影響才能較好地反映出與現(xiàn)實(shí)情況相符合的結(jié)果。

（2）考慮公司所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的面板數(shù)據(jù)模型回歸分析

考慮公司所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的回歸結(jié)果（被解釋變量：Cost）可知，發(fā)展程度較低城市的公司信息披露質(zhì)量（DISC）與債務(wù)融資成本（Cost）在0.05 的顯著性水平上有負(fù)相關(guān)影響，但經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高城市的上市公司信息披露質(zhì)量（DISC）與債務(wù)融資成本（Cost）之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系是不顯著的。這說明城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低的上市公司信息披露質(zhì)量的提高可以降低債務(wù)融資成本，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的上市公司信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本沒有顯著影響。

觀察控制變量對債務(wù)融資成本（Cost）的影響，處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高城市的上市公司樣本的回歸系數(shù)符號均與總樣本的回歸結(jié)果一致，而對處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低城市的上市公司樣本進(jìn)行回歸后的有形資產(chǎn)比率（C1）和大股東控股權(quán)集中度（C9）的系數(shù)與總樣本的回歸結(jié)果不同，因?yàn)榻?jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的人口密度相對較小、科技水平比較低和交通便利程度有待提高，這些地區(qū)的公司生產(chǎn)有形產(chǎn)品的質(zhì)量會更高，且不需要多股東進(jìn)行決策，所以有形資產(chǎn)比率（C1）和大股東控股權(quán)集中度（C9）越高的公司的經(jīng)營狀況也會更好，有利于銀行評估公司價(jià)值以及降低債務(wù)融資成本（Cost）。有形資產(chǎn)比率（C1）、資產(chǎn)報(bào)酬率（C3）、總資產(chǎn)凈利潤率（C6）和大股東控股權(quán)集中度（C9）在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高或低的回歸結(jié)果中均是不顯著的；而可持續(xù)增長率（C4）在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低的回歸結(jié)果顯著，在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高的回歸結(jié)果不顯著。所以從總體來看，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低公司的經(jīng)營狀況對債務(wù)融資成本（Cost）的影響更強(qiáng)烈。

（3）模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)研究模型的有效性和回歸結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文通過改變樣本容量和替換變量的方法進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其中，第一種檢驗(yàn)方法是剔除批發(fā)零售行業(yè)的34 家上市公司五年的170個研究數(shù)據(jù)后進(jìn)行回歸，第二種檢驗(yàn)方法是把控制變量的總資產(chǎn)生產(chǎn)率（C6）指標(biāo)替換為成本費(fèi)用利潤率指標(biāo)后進(jìn)行回歸。其中，這里成本費(fèi)用利潤率指標(biāo)的計(jì)算方法為：

成本費(fèi)用利潤率=利潤總額/（營業(yè)成本+銷售費(fèi)用+管理費(fèi)用+財(cái)務(wù)費(fèi)用）

①基于總樣本的面板數(shù)據(jù)回歸模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從總樣本回歸的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果中可以看出，兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸系數(shù)符號均與初始回歸結(jié)果一致，而且信息披露質(zhì)量（DISC）也在0.05 的顯著性水平對債務(wù)融資成本（Cost）有負(fù)向影響。從控制變量方面看，第一種方法檢驗(yàn)結(jié)果中的全部現(xiàn)金回收率（C7）從初始回歸結(jié)果的0.01 顯著性水平降到了0.05的顯著性水平。第二種方法檢驗(yàn)結(jié)果中的資產(chǎn)報(bào)酬率（C3）從初始回歸結(jié)果的不顯著提高到了0.1 的顯著性水平，成本費(fèi)用利潤率從初始回歸總資產(chǎn)生產(chǎn)率（C6）的不顯著提高到了0.05的顯著性水平，其他變量的顯著性水平?jīng)]有變化。

②基于考慮公司所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的面板數(shù)據(jù)回歸模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。從考慮公司所在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果中可知，兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸系數(shù)符號均與初始回歸結(jié)果一致。城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高的公司信息披露質(zhì)量（DISC）對債務(wù)融資成本（Cost）沒有顯著影響且其回歸系數(shù)均為-0.002，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度低的公司信息披露質(zhì)量（DISC）與債務(wù)融資成本（Cost）的檢驗(yàn)一和檢驗(yàn)二的結(jié)果分別在0.05 和0.1 的顯著性水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

從控制變量來看，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高城市的結(jié)果中，第一種方法檢驗(yàn)結(jié)果中的有形資產(chǎn)比率（C1）從初始回歸結(jié)果不顯著性提高到了0.1 的顯著性水平，公司規(guī)模（C5）從初始回歸結(jié)果的0.05 顯著性水平提高到了0.01 的顯著性水平，全部現(xiàn)金回收率（C7）從初始回歸結(jié)果的0.01 顯著性水平降到了0.05 的顯著性水平；第二種方法檢驗(yàn)結(jié)果中的每股凈資產(chǎn)收益率（ROE）與增長率（C8）從初始回歸結(jié)果0.1 的顯著性水平提高到了0.05 的顯著性水平。在城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度低的結(jié)果中，第一種方法檢驗(yàn)結(jié)果中的可持續(xù)增長率（C4）從初始回歸結(jié)果0.1 的顯著性水平提高到了0.05 的顯著性水平；第二種方法檢驗(yàn)結(jié)果中的資產(chǎn)負(fù)債率（C2）從初始回歸結(jié)果0.01 的顯著性水平降到了0.05 的顯著性水平，資產(chǎn)報(bào)酬率（C3）從初始回歸結(jié)果的不顯著提高到了0.1 的顯著性水平，公司規(guī)模（C5）從初始回歸結(jié)果的0.05 的顯著性水平提高到了0.01 的顯著性水平，全部現(xiàn)金回收率（C7）從初始回歸結(jié)果的0.05 顯著性水平降到了0.1 的顯著性水平。

七、結(jié)論與建議

1.結(jié)論

本文從總體上和考慮公司所屬城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度兩方面研究信息披露質(zhì)量對債務(wù)融資成本的影響。運(yùn)用同時考慮異方差、組間序列相關(guān)和組間同期相關(guān)的Driscoll and Kraay 穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤方法對固定效應(yīng)模型參數(shù)進(jìn)行回歸分析，并且進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文的研究結(jié)論如下。

（1）在總體上，信息披露質(zhì)量與債務(wù)融資成本呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。為了避免公司因財(cái)務(wù)狀況出現(xiàn)問題而導(dǎo)致銀行等金融機(jī)構(gòu)因無法收回借出去的債務(wù)及其手續(xù)費(fèi)而造成不必要的損失，債權(quán)人考核上市公司是否具備向銀行貸款的條件也逐步苛刻。隨著經(jīng)濟(jì)環(huán)境越來越無效，委托代理人幫助公司獲取債務(wù)融資的手續(xù)費(fèi)也變得越來越昂貴。所以，上市公司主動承擔(dān)起向債權(quán)人、投資者和社會公眾披露適量的相關(guān)信息才是降低債務(wù)融資成本的最佳手段。

（2）考慮公司所屬城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度時，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度低的上市公司隨著信息披露質(zhì)量的提高可以顯著降低債務(wù)融資成本，而城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度高的上市公司提高信息披露質(zhì)量對降低債務(wù)融資成本沒有顯著影響。

由于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展條件的差異和各城市的扶持政策不一致，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較高的城市經(jīng)營管理的公司可以享受當(dāng)?shù)厝丝诿芗?、人才資源豐富和科技發(fā)達(dá)等優(yōu)勢帶來的經(jīng)營利潤，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度低的城市，公司經(jīng)營狀況不太理想。出于風(fēng)險(xiǎn)水平考慮，銀行等金融機(jī)構(gòu)不會輕易向信譽(yù)度不夠的公司發(fā)放借貸等融資資金，所以債權(quán)人對處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低城市的公司有更高的信息披露要求，公司只能通過提高信息披露質(zhì)量來達(dá)到銀行等金融機(jī)構(gòu)的貸款要求，減少借助委托代理人獲取債務(wù)融資，從而降低公司的債務(wù)融資成本。

本文內(nèi)容雖然得到一些結(jié)論，但還存在一些不足之處，如未對研究模型進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，可以通過工具變量法來解決；在以深圳證券交易所2016—2020 年A 股主板上市公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)分析我國上市公司的債務(wù)融資現(xiàn)狀時，由于國泰君安數(shù)據(jù)庫存在較多財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的上市公司，本文的處理方式是直接剔除了數(shù)據(jù)不完整的上市公司，影響了統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性，可以通過查閱對應(yīng)公司在其官網(wǎng)公布的相關(guān)財(cái)務(wù)信息填補(bǔ)缺失數(shù)據(jù)的方法來解決。

2.建議

經(jīng)濟(jì)建設(shè)在提高人民的生活水平和利用市場資源等方面都起到重要作用，提高我國的綜合國力和經(jīng)濟(jì)實(shí)力，推動欠發(fā)達(dá)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展已經(jīng)迫在眉睫?；谖覈鞘邪l(fā)展不平衡的現(xiàn)狀及本文的結(jié)論，現(xiàn)從發(fā)展金融市場的角度分別對債權(quán)人、投資者和公司管理層提出以下建議。

（1）對債權(quán)人的建議。債權(quán)人應(yīng)該積極與相關(guān)主營機(jī)構(gòu)配合建立健全的公司價(jià)值評估與貸款發(fā)放體系。銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)該加強(qiáng)與政府之間的交流合作，制定和完善衡量公司信用的評價(jià)體系，凈化金融市場交易環(huán)境。此外，銀行等金融機(jī)構(gòu)應(yīng)當(dāng)考慮在經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度較低的城市適當(dāng)增加服務(wù)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，面向社會宣傳銀行貸款服務(wù)項(xiàng)目流程及所需條件，優(yōu)化網(wǎng)上銀行辦事的功能，為有需要的公司辦理相關(guān)業(yè)務(wù)提供快捷高效的服務(wù)。

（2）對投資者的建議。投資者理應(yīng)從權(quán)威部門了解公司經(jīng)營的規(guī)范性并考察其發(fā)展?jié)摿?。我國現(xiàn)階段的網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)已經(jīng)比較發(fā)達(dá)，投資者可以根據(jù)公司官方網(wǎng)站披露的近三年經(jīng)營審計(jì)過的會計(jì)信息了解公司的經(jīng)營情況，評估公司的盈利能力和風(fēng)險(xiǎn)水平。同時，投資者也應(yīng)時刻關(guān)注政府部門對公司的信用考核情況，杜絕偷稅漏稅、欺騙消費(fèi)者等問題。投資者應(yīng)選擇信譽(yù)程度較高和經(jīng)營狀況較好的公司進(jìn)行投資，在確保自身利益得到保障的前提下為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的公司發(fā)展提供有力的幫助。

（3）對公司管理層的建議。公司管理層應(yīng)當(dāng)提升自身的管理與風(fēng)控能力，合理降低公司的風(fēng)險(xiǎn)水平。提升公司管理層的經(jīng)營管理能力，公司的經(jīng)營和決策必須在國家規(guī)定的合法合規(guī)范圍內(nèi)進(jìn)行，為客戶提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和高效率的服務(wù)，持續(xù)吸納專業(yè)人才提高公司的經(jīng)營實(shí)力，這樣才能更好地提高公司的聲譽(yù)吸引投資者。此外，公司管理層要注意規(guī)范對債權(quán)人、投資者，以及社會公眾披露公司相關(guān)信息的行為，這樣不僅有助于降低公司的債務(wù)融資成本，同時也能促進(jìn)公司的經(jīng)營發(fā)展。