巴曙松 黃沁 張兢

摘? ?要：在“房住不炒”“三道紅線”等調(diào)控政策背景之下，房地產(chǎn)企業(yè)可能產(chǎn)生“粉飾負債”等機會主義行為，嚴重損害企業(yè)財務(wù)信息披露質(zhì)量，進而干擾市場決策并削弱政策效果。因此，本文以2011—2022年中國滬深A(yù)股房地產(chǎn)上市企業(yè)為樣本，測度房地產(chǎn)企業(yè)粉飾負債規(guī)模，并實證檢驗房地產(chǎn)企業(yè)粉飾負債對公司經(jīng)營的影響。研究發(fā)現(xiàn)：中國房地產(chǎn)企業(yè)存在粉飾負債的機會主義行為；房地產(chǎn)企業(yè)粉飾負債，可以在短期內(nèi)避免債務(wù)違約，在長期卻使得投資效率降低和現(xiàn)金流約束加強，其本質(zhì)是用短期利益去置換長期利益；國有產(chǎn)權(quán)能夠發(fā)揮治理作用，在一定程度上緩解以上負向影響，而董事長性別與學(xué)歷在短期內(nèi)會有較弱的促進作用。

關(guān)鍵詞：粉飾負債；房地產(chǎn)企業(yè)；過度負債；金融監(jiān)管

中圖分類號：F830? ?文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2024）04-0032-12

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.04.004

一、引言

自2014年以來，為了防止房地產(chǎn)企業(yè)（以下簡稱房企）投融資過熱，中國政府大力調(diào)控房地產(chǎn)市場，連續(xù)推出“房住不炒”“兩集中”“三道紅線”等政策調(diào)控手段。然而，近年來房企債務(wù)違約案例激增，從2021年的18家增長至2022年的55家和2023年的94家，累計債務(wù)違約金額高達3421.83億元。因此，各界往往將房企違約現(xiàn)象與“三道紅線”等調(diào)控政策聯(lián)系在一起。但是，“三道紅線”所設(shè)定的政策標準大致與當時房企中位數(shù)相當，且債務(wù)違約案例中同樣包含藍光發(fā)展、正榮集團、奧園集團以及中梁控股等彼時凈負債率較低的“次優(yōu)”房企（見表1），不禁令人擔憂它們的財務(wù)信息質(zhì)量。房地產(chǎn)作為我國經(jīng)濟的支柱產(chǎn)業(yè)，其財務(wù)信息真實性不足，可能會導(dǎo)致投資者、債權(quán)人等市場參與者無法判斷企業(yè)的真實風(fēng)險與盈利能力，進而做出錯誤的投資決策；可能會導(dǎo)致政府出臺的調(diào)控政策執(zhí)行效果大打折扣，影響政策目標的實現(xiàn)；可能會增加金融機構(gòu)的貸款風(fēng)險，甚至引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

信息質(zhì)量，尤其是財務(wù)信息質(zhì)量，是關(guān)乎金融發(fā)展的最關(guān)鍵因素之一。財務(wù)信息為現(xiàn)代經(jīng)濟金融體系提供了決策基礎(chǔ)，反映了企業(yè)的財務(wù)狀況、經(jīng)營成果及發(fā)展前景，其質(zhì)量是各類決策質(zhì)量的前提。財務(wù)信息披露可以降低信息不對稱性，對于企業(yè)來說，可以提高公司治理的有效性（劉立國和杜瑩，2003）[1]；對于投資者來說，財務(wù)信息是評價公司發(fā)展?jié)摿?、決定資金去向的重要依據(jù)（王霞和薛爽，2010；李明輝，2008）[2，3]。財務(wù)信息質(zhì)量低下會影響市場的資源配置功能：一方面，低質(zhì)信息會誤導(dǎo)微觀利益相關(guān)者決策，進而導(dǎo)致其利益受損（許曉芳和陸正飛，2022）[4]；另一方面，低質(zhì)信息可能導(dǎo)致市場整體金融風(fēng)險上升（徐亞琴和宋思淼，2021）[5]，甚至影響經(jīng)濟體系的平穩(wěn)運行（饒品貴等，2022）[6]。

盡管各界普遍認可財務(wù)信息質(zhì)量的重要性，但現(xiàn)有研究并沒有針對中國房企這一舉足輕重的經(jīng)營主體展開針對性研究。由于資金是房企發(fā)展的關(guān)鍵生產(chǎn)要素（趙冬青等，2008）[7]，且現(xiàn)行房地產(chǎn)市場調(diào)控政策往往錨定負債相關(guān)指標，房企為了滿足融資或監(jiān)管要求，往往產(chǎn)生調(diào)整盈余或粉飾報表等機會主義動機和行為（陳鳳霞和王榮，2017）[8]。當前關(guān)于粉飾負債的研究大多集中于公司粉飾報表的手段（李建府，2018；瞿力，2012；鐘敏和畢茜，2008）[9-11]、動機（許艷霞，2004；帥曉林，2013）[12，13]以及治理防范措施（廖東聲和李慶有，2013；施軍，2008）[14，15]。相關(guān)測度則主要是用實際負債率與采用線性回歸模型擬合出的目標負債率的差來衡量過度負債（陸正飛等，2015；李志生等，2018；許曉芳和陸正飛，2020）[16-18]，以及利用這一針對整體上市公司提出的過度負債指標，研究其財務(wù)風(fēng)險（陳紅等，2014）[19]與信用風(fēng)險（黃維娜等，2017）[20]等?？傊?，現(xiàn)有研究難以針對性地測度房企實際負債水平，因而難以考察房企粉飾負債對自身經(jīng)營的短期和長期影響，也就無從找出邊界條件并提供治理抓手。

本文的主要目的是測度房企的粉飾負債規(guī)模。為實現(xiàn)這一目標，本文系統(tǒng)回顧了現(xiàn)有文獻中關(guān)于企業(yè)過度負債的研究，探尋影響粉飾負債的關(guān)鍵因素，并結(jié)合房企的特點進行了修訂。之后，本文實證檢驗房企粉飾負債對其經(jīng)營的短期和長期影響，這一研究的最終目標是提供一個全面、深入的視角，以揭示房企粉飾負債的真實狀況，并為相關(guān)決策提供科學(xué)依據(jù)。具體而言：首先，本文以2011—2022年滬深A(yù)股房地產(chǎn)上市企業(yè)為研究對象，構(gòu)建Tobit回歸模型計算目標負債率、過度負債、修正后的過度負債以及粉飾負債；其次，本文建立面板回歸模型，研究了粉飾負債對房企債務(wù)違約概率、投資效率以及融資約束的影響；再次，根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與機構(gòu)持股比進行了異質(zhì)性分析，根據(jù)內(nèi)部公司治理指標進行調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗，嘗試尋找治理和監(jiān)管的抓手；最后，根據(jù)實證結(jié)果進行歸納總結(jié)并提出政策性建議。

本文主要的研究結(jié)論包括：（1）房企存在粉飾負債的機會主義動機和行為；（2）房企粉飾負債的本質(zhì)是以長期利益置換短期利益，即以長期的投資效率降低和融資約束增強為代價，換取短期內(nèi)規(guī)避債務(wù)違約；（3）國有產(chǎn)權(quán)能夠緩解房企粉飾負債的機會主義行為及其負面影響；（4）內(nèi)部公司治理中的性別與學(xué)歷會惡化房企粉飾負債的負面影響。

因此，本文的增量貢獻在于：第一，構(gòu)建了房企粉飾負債規(guī)模的測度指標，為政府監(jiān)管扶持或市場主體投資治理提供了決策依據(jù)；第二，探索了房企粉飾負債對自身短期和長期經(jīng)營的影響以及部分邊界條件，為利益相關(guān)者進行監(jiān)管和治理提供了理論基礎(chǔ)；第三，以中國房企為情境，回應(yīng)了特定情境中的審計會計及公司治理問題。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

（一）相關(guān)研究綜述

1. 過度負債的定義及測度。MM理論（Modigliani和Miller，1958）[21]表明企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)與企業(yè)價值無關(guān)，但Modigliani和Miller（1963）[22]隨后在考慮稅收的影響后對模型進行修正，表示負債資本比趨近于100%，企業(yè)價值達到最大。之后隨著研究的深入，考慮到破產(chǎn)成本、代理成本以及信息不對稱等，發(fā)展出權(quán)衡理論（Myers和Majluf，1984）[23]、激勵理論（Hart，1988；Holmstrom，1979）[24，25]等。以上理論模型以及大量的經(jīng)驗研究表明，企業(yè)存在一個最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)（Kraus和Litzenberger，1973；李雅珍，2001）[26，27]或最優(yōu)負債水平（Titman和Wessels， 1988）[28]，但企業(yè)往往會由于種種原因在經(jīng)營過程中偏離最優(yōu)負債水平（姜付秀和黃繼承，2011）[29]。為了偏離之后再次趨近最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)，企業(yè)會不斷對其進行動態(tài)調(diào)整（姜付秀等，2008）[30]，但是資本結(jié)構(gòu)動態(tài)調(diào)整的成本很高，所以上市公司大多難以達到最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)（童勇，2004）[31]。

在此基礎(chǔ)上，學(xué)者們提出了過度負債的概念。Caskey等（2012）[32]將杠桿率分解為最優(yōu)杠桿和超額杠桿兩個部分，并說明超額杠桿與公司未來基本面（包括資產(chǎn)增長和金融困境）之間存在關(guān)聯(lián)。陸正飛等（2015）[16]首次明確了企業(yè)過度負債的概念，將實際負債率分解為最優(yōu)負債率與過度負債率。后續(xù)研究中對于過度負債的定義大多參考此文獻，即過度負債為企業(yè)實際負債率與最優(yōu)負債率的偏離值（徐光偉，2023；王賢彬和鄭希恬，2023；Denis和McKeon， 2012）[33-35]。此外，部分學(xué)者從其他角度定義過度負債，如龍章睿（2016）[36]認為企業(yè)過度負債是指負債過多以至于創(chuàng)現(xiàn)能力難以負擔，其中創(chuàng)現(xiàn)能力是指企業(yè)經(jīng)營過程中創(chuàng)造現(xiàn)金流入量或凈流量的能力。中國人民銀行蒼南縣支行課題組（2013）[37]研究表明，過度負債會使得企業(yè)在所投資項目凈現(xiàn)值小于零時仍然選擇進行融資。

過度負債主要是相對最優(yōu)資本結(jié)構(gòu)而言，故現(xiàn)有對過度負債的衡量方法都是基于對最優(yōu)負債的度量。一是經(jīng)驗取值法，用實際負債率減去用行業(yè)資產(chǎn)負債率均值表征的最優(yōu)負債率來求得公司過度負債率（Liu和Tian， 2012；Chen等，2020）[38，39]；二是回歸分析法，由于最優(yōu)負債率是一個難以觀測的量，經(jīng)驗取值法有較大誤差，所以部分學(xué)者會用實際負債率與采用線性回歸模型擬合出的目標負債率的差來衡量過度負債（陸正飛等，2015；李志生等，2018；許曉芳和陸正飛，2020）[16-18]；三是數(shù)值模擬法，用實際負債率減去使用數(shù)值模擬法得到的目標負債率，進而求得過度負債率（Caskey等，2012；Graham和Harvey，2001）[32，40]。由于經(jīng)驗取值法與數(shù)值模擬法在目標負債率（最優(yōu)負債率）的衡量方面與回歸分析法相比有較大誤差，且缺乏相應(yīng)的理論基礎(chǔ)，所以本文將采用回歸分析法（陸正飛等，2015）[16]衡量過度負債。

影響企業(yè)過度負債的因素有很多，從公司自身角度來看，許曉芳和陸正飛（2020）[18]、盛明泉等（2012）[41]研究發(fā)現(xiàn)國有企業(yè)整體負債率高于非國有企業(yè)，汪玉蘭等（2020）[42]研究發(fā)現(xiàn)具有控制權(quán)優(yōu)勢的控股股東為了追求私利而掏空企業(yè)資源，侵占小股東利益是企業(yè)過度負債的原因之一；從行業(yè)特征角度來看，李志生等（2018）[17]、鞏鑫和唐文琳（2021）[43]研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)過度負債水平存在“同群效應(yīng)”，即會受到所在行業(yè)過度負債情況的影響。

2. 過度負債對企業(yè)經(jīng)營的影響?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)過度負債會增大企業(yè)財務(wù)風(fēng)險，甚至加劇企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險（DeAngelo等，2018）[44]。自2015年以來，我國房企一直處于高杠桿經(jīng)營模式，相較于一般企業(yè)來說財務(wù)風(fēng)險較大（李超，2019；梁媛媛，2020）[45，46]。房地產(chǎn)是資金密集型行業(yè)，資金占用量大且回收期長，資金回籠方式單一，容易產(chǎn)生資金鏈斷裂的現(xiàn)象（劉濤，2017）[47]，基于以上邏輯，過度負債的房企相較于其他企業(yè)更容易陷入財務(wù)風(fēng)險，資金鏈斷裂則意味著房企會出現(xiàn)違約情況。

此外，綦好東等（2018）[48]研究發(fā)現(xiàn)過度負債會降低企業(yè)的投資效率以及減弱創(chuàng)新能力。陳艷利和姜艷峰（2017）[49]研究發(fā)現(xiàn)過度負債會降低企業(yè)對資金的利用效率。當前研究大多認為過度負債對投資效率的影響是負向的。而針對房地產(chǎn)行業(yè)，研究發(fā)現(xiàn)房企自由現(xiàn)金流水平越高，投資效率越低（熊婷等，2013）[50]，我國多數(shù)房企為了提高市場占有率而不斷進行量的擴張，存在投資效率低下的狀況（王堅強和陽建軍，2010）[51]。由于房企擴張市場以及投融資活動不免會涉及負債，也就意味著其負債率是很有可能在這個過程中進一步上升的，可能出現(xiàn)過度負債的情況，基于以上邏輯，高負債的房企相較于其他企業(yè)更有過度負債的傾向，對投資效率的影響可能會更大。

企業(yè)資金來源主要包括銀行貸款、發(fā)行債券、自籌資金以及其他資金等，相較于內(nèi)源融資，外部融資比例更高。研究表明企業(yè)負債水平對外部融資能力有較大影響（郭景先，2015）[52]，由于債務(wù)融資會增加陷入財務(wù)危機的可能性，所以高負債企業(yè)會面臨債權(quán)融資約束（鄧劍琴和朱武祥，2006）[53]。聚焦于房地產(chǎn)行業(yè)，由于房地產(chǎn)是資金密集型行業(yè)，充足的資金已經(jīng)成為影響其持續(xù)擴張能力的關(guān)鍵因素（劉建國和楊衛(wèi)東，2009）[54]。而近年來我國對房地產(chǎn)市場進行調(diào)控，房企面臨的資金需求與約束進一步加大（卞文博和賈書海，2017）[55]。由此可以看出，日趨嚴格的外部監(jiān)管和高于一般行業(yè)的負債率，使得房企的融資難度可能會更大。

3. 文獻述評。隨著市場經(jīng)濟的飛速發(fā)展，企業(yè)負債經(jīng)營成為常態(tài)，同時粉飾負債現(xiàn)象也頻頻出現(xiàn)。目前學(xué)術(shù)界對于企業(yè)資本結(jié)構(gòu)與負債水平的影響因素有較多研究，目前過度負債在各行各業(yè)均為常見現(xiàn)象，股東、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、行業(yè)均值等均會對過度負債水平產(chǎn)生影響，但是鮮有文獻將粉飾報表或盈余管理用于衡量過度負債。

（二）理論基礎(chǔ)與研究假設(shè)

1. 房企粉飾負債測度。隨著我國經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展，財務(wù)報表對于經(jīng)濟活動的重要性日益加大，企業(yè)出于各種政治與經(jīng)濟目的會對報表進行粉飾來虛構(gòu)其償債能力等（邵曉玲，2006）[56]。企業(yè)各利益相關(guān)者對于會計利潤較為敏感，所以企業(yè)會有進行盈余管理的動機（陸建橋，1999）[57]。而由于目前監(jiān)管政策與扶持政策對于房企的負債水平更加關(guān)注，房企更具備粉飾報表、盈余管理的動機。根據(jù)已有研究，結(jié)合房地產(chǎn)行業(yè)經(jīng)營特征，總結(jié)歸納出當下企業(yè)粉飾報表、進行盈余管理常見的手段有：

首先，商譽是房企粉飾負債的手段之一。商譽被定義為并購方支付的對價與被并購方可辨認資產(chǎn)公允價值的差額，上市公司并購商譽后存在后續(xù)減值不充分的現(xiàn)象（傅超等，2016）[58]。此外，商譽估值涉及較多主觀判斷且信息難以被外部獲取，所以管理層存在利用商譽減值進行盈余管理的動機（盧煜和曲曉輝，2016）[59]。Lapointe-Antunes等（2008）[60]研究也發(fā)現(xiàn)管理層盈余平滑動機會影響其商譽減值決策。聚焦于房地產(chǎn)市場，在市場競爭不斷加劇時，并購成為房企破除融資困境的捷徑之一（尹鈞惠和李琪，2014）[61]。而商譽由于會計確認難以監(jiān)管，可能被房企用作粉飾報表、進行盈余管理的手段。

其次，應(yīng)收賬款和應(yīng)付賬款也是房企粉飾負債的重要手段。企業(yè)無須就應(yīng)收賬款披露大量信息，所以上市公司易通過操縱應(yīng)收賬款來粉飾報表（劉電廣，2013）[62]，同時，房企由于采用賒銷方式銷售地產(chǎn)會產(chǎn)生大量的應(yīng)收賬款（吳爭程和陳金龍，2016）[63]。應(yīng)付賬款也存在較大的操縱空間，上市公司會通過將某些不確定的項目計入或有事項來減少應(yīng)付賬款，以此進行盈余管理（徐心怡，2022；聶瑞芳，2014）[64，65]。而房地產(chǎn)上市公司的負債率提升主要是通過提高應(yīng)付款項來實現(xiàn)的（趙冬青等，2008）[7]。因此，房企由于應(yīng)收賬款和應(yīng)付賬款規(guī)模較大，存在通過操縱應(yīng)收賬款和應(yīng)付賬款進行盈余管理的可能性。

最后，貨幣資金與少數(shù)股東權(quán)益是房企重要的盈余管理、粉飾報表手段。近幾年財務(wù)報表異象最為常見的是存貸雙高，企業(yè)可以利用三張財務(wù)報表科目之間的邏輯關(guān)系虛增貨幣資金，來達到粉飾報表、進行盈余管理的目的（竇超等，2022；王曙光，2020）[66，67]。貨幣資金管理在房企內(nèi)部資金安全管理中十分重要，房地產(chǎn)行業(yè)作為資金密集型行業(yè)，貨幣資金操縱空間更大且經(jīng)濟后果更嚴重。自少數(shù)股東權(quán)益進入凈利潤項目列示后，其信息含量顯著增加（張然和張會麗，2008）[68]，但是少數(shù)股東與大股東存在信息不對稱，管理層可以利用此缺陷降低子公司盈余份額或粉飾母公司報表（梁明煅，2013）[69]。少數(shù)股東權(quán)益科目作為企業(yè)進行粉飾報表、盈余管理的手段，在房地產(chǎn)行業(yè)更為明顯，部分公開的研報顯示，少數(shù)股東權(quán)益科目是房企表內(nèi)債務(wù)粉飾的重要手段。

綜上，本文將在使用傳統(tǒng)回歸分析法進行過度負債測度的基礎(chǔ)上，再額外增加房企粉飾報表、進行盈余管理常用的五個指標，由此測度粉飾負債。

2. 房企粉飾負債對其經(jīng)營的影響。粉飾報表的動機主要在于獲取融資，避免被停牌或摘牌，改善市場形象（許艷霞，2004）[12]，謀求政治資本和自身利益，獲取銀行信貸資金，規(guī)避市場管制等（駱陽，2012）[70]。而負債率是衡量企業(yè)償債能力的一個重要指標，往往受到監(jiān)管部門的關(guān)注和重視。在高負債的情況下，房企粉飾負債是為了滿足監(jiān)管要求，維持資金鏈平穩(wěn)。

短期來看，房企粉飾負債能夠緩解資金壓力，避免債務(wù)違約。從資金借入的角度來看，負債率是銀行或其他金融機構(gòu)評定企業(yè)償債能力的重要指標，粉飾負債則可以令企業(yè)的負債率滿足授信要求。從資金支出的角度來看，負債率過高會導(dǎo)致公司面臨巨額債務(wù)償還壓力甚至破產(chǎn)，而粉飾負債則可以暫時緩解企業(yè)違約壓力。本文提出如下假設(shè)：

H1：粉飾負債會使房企違約概率變小。

長期來看，房企粉飾負債的本質(zhì)是犧牲長期利益換取短期利益，不利于其提升投資效率。粉飾負債導(dǎo)致財務(wù)報表無法真實反映其財務(wù)狀況和風(fēng)險水平，從而可能誤導(dǎo)管理層關(guān)于投資項目的決策。基于不準確的財務(wù)信息，企業(yè)可能會投資于低回報或高風(fēng)險的項目，錯失更有價值的投資機會。此外，由于粉飾負債，企業(yè)可能無法正確評估自身資金狀況，引起資源分配不均，這會導(dǎo)致部分項目可能因資金短缺而受阻，而其他項目則可能因資金過剩而效率降低。由此，本文提出如下假設(shè)：

H2：粉飾負債會降低房企投資效率。

長期來看，房企粉飾負債同樣不利于獲取融資。粉飾負債會損害企業(yè)的信譽，降低金融機構(gòu)和投資者對企業(yè)的信任度，這可能導(dǎo)致企業(yè)在尋求融資時面臨更大的困難。此外，信用評級機構(gòu)在評估企業(yè)信用等級時，會考慮企業(yè)的財務(wù)報表和負債情況，如果企業(yè)有粉飾負債行為，無法對其真實風(fēng)險進行評估，從而給出較低的信用評級，使得企業(yè)再融資時面臨更高的門檻和更嚴格的條件。由此，本文提出如下假設(shè)：

H3：粉飾負債會增加房企融資約束。

3. 內(nèi)部公司治理的調(diào)節(jié)作用。從公司治理視角來看，男性高管比例、董事長學(xué)歷、董事長與總經(jīng)理兩職合一是公司治理的重要影響因素。關(guān)于董事長性別，Dwyer等（2003）[71]、Richard等（2004）[72]研究表明女性高管并不會對企業(yè)績效產(chǎn)生直接影響，但是會產(chǎn)生間接促進作用。男性高管更傾向于追求高收益和快速擴張，因此更可能會進行粉飾負債行為，以吸引更多的投資或降低融資成本。而女性高管可能更加注重企業(yè)的穩(wěn)健性和長期可持續(xù)發(fā)展，更傾向于避免粉飾負債，保守穩(wěn)健經(jīng)營，降低因粉飾負債而產(chǎn)生的潛在風(fēng)險?；谝陨戏治觯疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H4：董事長性別在粉飾負債對房企經(jīng)營的影響中具有調(diào)節(jié)作用。

關(guān)于董事長的學(xué)歷背景，通常來說，教育程度的差異會導(dǎo)致其思維模式差異較大（彭迪云等，2023）[73]。研究表明高管的學(xué)歷與公司績效正相關(guān)，平均學(xué)歷越高，公司績效也會越好（林新奇和蔣瑞，2011）[74]。而且盧馨等（2015）[75]研究發(fā)現(xiàn)高管學(xué)歷背景特征的確會對財務(wù)舞弊行為產(chǎn)生影響。一般而言，高學(xué)歷背景的董事長會更加注重企業(yè)的長期發(fā)展和穩(wěn)健經(jīng)營，避免采取粉飾負債等不當行為來追求短期利益。此外，高學(xué)歷背景的董事長通常具備較強的學(xué)習(xí)能力和適應(yīng)能力，在面對粉飾負債等行為決策時，會用更合理的方式來降低其對企業(yè)經(jīng)營的影響?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H5：董事長學(xué)歷在粉飾負債對房企經(jīng)營的影響中具有調(diào)節(jié)作用。

在當下企業(yè)大多為有限責任制的背景下，董事長與經(jīng)理兼任是公司治理領(lǐng)域的研究重點（陳思陽和孫光國，2020）[76]，Bedard等（2014）[77]、孫光國和王文慧（2015）[78]的研究表明兼任使得高管內(nèi)部與股東之間的信息不對稱程度減弱，但是權(quán)小鋒和吳世農(nóng)（2010）[79]研究表明兼任會使得董事會監(jiān)督作用減弱。兩職合一可能會令企業(yè)內(nèi)部的信息流通不暢，降低對外信息透明度，增加了粉飾負債的可能性；可能會使得團隊對于企業(yè)負債風(fēng)險錯誤評估或者對粉飾負債行為進行錯誤決策，影響企業(yè)的穩(wěn)健經(jīng)營；執(zhí)行和監(jiān)督的職位重合會降低內(nèi)部監(jiān)督效率，增加企業(yè)粉飾負債行為的負向影響?；谝陨戏治?，本文提出如下假設(shè)：

H6：兩職合一在粉飾負債對房企經(jīng)營的影響中具有調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)

本文以2011—2022年滬深A(yù)股房地產(chǎn)行業(yè)上市公司為研究樣本。由于2008年金融危機對各行業(yè)的沖擊過大，不具備普遍性，同時2010年9月，被稱為最嚴厲的樓市調(diào)控政策“新國五條”正式出臺，房地產(chǎn)市場自金融危機后進入調(diào)控期，故本文樣本期間自2011年開始。本文剔除ST公司的年度樣本，最終得到2162個觀測值。為了減少離群值的影響，對所有連續(xù)型變量進行上下1%的縮尾處理。本文數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫與中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選擇與模型設(shè)計

1. 解釋變量。（1）過度負債。本文參考張會麗和陸正飛（2013）[80]的衡量方式，即前文所述回歸分析法來測度企業(yè)過度負債水平。先對樣本分年度進行Tobit回歸，預(yù)測房企的目標負債水平，回歸模型如下：

[LEVt=α0+α1SOEt-1+α2ROAt-1+α3FATAt-1+α4GROWTHt-1+α5SIZEt-1+α6FIRSTt-1+α7LEVMEDt-1]? ?（1）

用實際負債水平減去模型（1）回歸得到的目標負債水平即為房企過度負債（OrgOverDebt）。其中，對于控制變量的選擇借鑒陸正飛等（2015）[16]的研究，包括產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、盈利能力（ROA）、固定資產(chǎn)占比（FATA）、總資產(chǎn)增長率（GROWTH）、企業(yè)規(guī)模（SIZE）、企業(yè)第一大股東持股比例（FIRST）以及房地產(chǎn)行業(yè)負債率中位數(shù)（LEVMED）。

（2）修正后的過度負債。由于“三道紅線”要求房企的資產(chǎn)負債率不超過70%，而房企為達到該要求，會有粉飾報表、隱藏負債的動機，根據(jù)前文對已有文獻的整理可知，商譽（GOODWILL）、貨幣資金（MONEY）、應(yīng)付賬款（AC_PAD）、應(yīng)收賬款（AC_RE）以及少數(shù)股東權(quán)益對房企負債水平有較大影響，故本文在模型（1）的基礎(chǔ)上引入上述五個財務(wù)指標來計算目標負債率，進而計算得到修正后的過度負債（AdjOverDebt），回歸模型如下：

[LEVt=α0+α1SOEt-1+α2ROAt-1+α3LEVMEDt-1+α4GROWTHt-1+α5FATAt-1+α6SIZEt-1+α7FIRSTt-1+α8GOODWILLt-1+α9MONEYt-1+α10AC_PAYt-1+α11AC_REt-1+α12INTER_MINIt-1]? ?（2）

（3）粉飾負債。本文對過度負債（OrgOverDebt）和修正后的過度負債（AdjOverDebt）的計算回歸過程進行分析，不難發(fā)現(xiàn)，模型（2）相較于模型（1）增加的五個變量均具備顯著性（限于篇幅，不再展示回歸分析結(jié)果），可以證明本文對于過度負債的修正是有意義的。

為了更加直觀地比較模型（1）與（2）殘差計算所得過度負債（OrgOverDebt）與修正后的過度負債（AdjOverDebt）差異，本文定義一個新的變量粉飾負債（MGOD），其計算方式如下：

[MGODi，t=AdjOverDebti，t-OrgOverDebti，t]? ?（3）

2. 被解釋變量。（1）違約距離（DD_Merton）。即陷入財務(wù)困境預(yù)警線，違約距離越小，其陷入財務(wù)困境的可能性越大。本文計算違約距離的主要模型為Merton DD模型，即從企業(yè)市場價值中減去企業(yè)債務(wù)面值，并除以估計的企業(yè)價值波動率。（2）非效率投資程度（INSUF_INVEST）。其數(shù)值越大，意味著非效率投資的程度越高，即投資效率越低。（3）融資約束程度。本文用融資約束指數(shù)FC（取值在0和1之間）來衡量，F(xiàn)C越大，企業(yè)的融資約束問題越嚴重。

3. 模型設(shè)計。為檢驗粉飾負債（MGOD）對企業(yè)經(jīng)營狀況的影響，本文設(shè)計如下模型：

[BusiRiski，t=β0+β1MGODi，t+β2INPi，t+β3AGEi，t+β4RCPAi，t+β5BEPSi，t+β6TOCi，t+εi，t]? ? （4）

模型（4）中被解釋變量[BusiRisk]為企業(yè)的經(jīng)營狀況指標，包括違約距離、非效率投資程度、融資約束，解釋變量[MGOD]為粉飾負債，并控制可能會影響企業(yè)經(jīng)營的因素，包括機構(gòu)投資者持股比例（INP）、企業(yè)年齡（AGE）、資本保值增值率（RCPA）、基本每股收益增長率（BEPS）和營業(yè)總成本增長率（TOC），模型（4）會控制年度虛擬變量。

為檢驗內(nèi)部公司治理對粉飾負債影響企業(yè)經(jīng)營狀況的調(diào)節(jié)效應(yīng)，本文設(shè)計如下模型：

[BusiRiski，t=β0+β1MGODi，t+β2INPi，t+β3AGEi，t+β4RCPAi，t+β5BEPSi，t+β6TOCi，t+β8MGODi，t×GENDERi，t+β9MGODi，t×EDUi，t+β10MGODi，t×CMGMi，t+εi，t]? （5）

變量說明見表2。

其中，GENDER為董事長性別變量，EDU為董事長學(xué)歷變量，CMGM為董事長與總經(jīng)理兼職變量。

4. 變量的描述性統(tǒng)計。表3列示了本文主要變量的描述性統(tǒng)計，由表中數(shù)據(jù)可知，企業(yè)賬面資產(chǎn)負債率均值為65.1%，商譽、貨幣資金、應(yīng)收賬款、應(yīng)付賬款以及少數(shù)股東權(quán)益相對于其他變量數(shù)量級過高，在后續(xù)回歸中對其進行對數(shù)處理。此外，過度負債均值小于修正后的過度負債的均值，故本文構(gòu)建的修正后的過度負債是具有經(jīng)濟意義的，房企有粉飾報表的嫌疑。

四、粉飾負債對房企經(jīng)營的影響

（一）粉飾負債對房企經(jīng)營的影響

為直觀對比過度負債和修正后的過度負債的大小，構(gòu)建粉飾負債，并以其為解釋變量對各經(jīng)營指標進行個體時間雙固定回歸，以此來分析修正后的過度負債在過度負債的基礎(chǔ)上對企業(yè)經(jīng)營狀況的影響，回歸結(jié)果如表4所示。對于違約距離，粉飾負債的系數(shù)為31.5417，且在1%的水平下顯著；對于非效率投資程度，粉飾負債系數(shù)為0.1095，且在10%的水平下顯著；對于融資約束，粉飾負債系數(shù)為0.7239，且在1%的水平下顯著。以上說明修正后的過度負債比過度負債對企業(yè)陷入財務(wù)困境、投資效率和融資約束的影響更大?；貧w結(jié)果顯示，其粉飾報表的結(jié)果是可以避免企業(yè)陷入財務(wù)困境，假設(shè)H1成立，但是從長期來看不利于企業(yè)的效率投資以及融資性現(xiàn)金流的流入，假設(shè)H2、H3成立。

（二）內(nèi)部公司治理的調(diào)節(jié)作用

為了驗證假說H4、H5、H6，本文構(gòu)建內(nèi)部公司治理與粉飾負債的交互項Gender×MGOD、Edu×MGOD、Cmgm×MGOD，并根據(jù)模型（5）進行回歸分析，回歸結(jié)果如表5所示。列（1）—（9）是分別將交互項放入回歸方程，列（10）—（12）是將所有交互項一起放入回歸方程。綜合來看，由列（10）可知，董事長為男性和董事長學(xué)歷越高，粉飾負債對于企業(yè)違約風(fēng)險的影響越大。由列（11）可知，董事長性別、學(xué)歷和兼職與否對粉飾負債對企業(yè)投資效率的影響沒有調(diào)節(jié)作用。由列（12）可知，董事長為男性時，粉飾負債對企業(yè)融資約束的促進作用更大。

（三）異質(zhì)性分析

1. 國有產(chǎn)權(quán)的治理作用。房企粉飾負債的行為受到其公司治理結(jié)構(gòu)及水平的影響，而國有產(chǎn)權(quán)在我國的公司治理中發(fā)揮著巨大的作用。研究表明國有企業(yè)更容易獲得政府補助以及利率相對較低的債務(wù)（羅韻軒，2016）[81]，而政府對于民營企業(yè)的補助則更講究資金效率（饒靜和萬良勇，2018）[82]。因此，本文將樣本分為國有企業(yè)與非國有企業(yè)，分別以模型（4）進行回歸分析，結(jié)果如表6所示。從核心解釋變量系數(shù)來看，無論是違約概率、投資效率還是融資約束，粉飾負債對于非國有房企的影響都更大、更顯著。相比于國有企業(yè)，非國有企業(yè)往往難以獲得政府隱性擔保和政策支持，融資渠道相對較窄，粉飾負債可以在一定程度上掩蓋其負債壓力，短期內(nèi)有利于提高信用評級，更容易獲得融資，降低違約風(fēng)險。但是，從長期來看，如果非國有企業(yè)有粉飾負債、盈余管理的嫌疑，其信譽會下降得更快，對未來企業(yè)的投資效率與融資約束的負向影響更大。

2. 機構(gòu)投資者的治理作用。除國有產(chǎn)權(quán)以外，在公司治理結(jié)構(gòu)中，機構(gòu)投資者也同樣有重大影響。作為持有流通股比例較高的大股東，其對于公司信息披露有監(jiān)督作用。研究表明機構(gòu)投資者持股的公司會披露質(zhì)量更高的信息，減少盈余管理的可能（程書強，2006）[83]，同時會提高信息披露透明度（楊海燕等，2012）[84]。此外，機構(gòu)投資者持股比例越高，公司違規(guī)的可能性也會越?。懍幍龋?012）[85]。在此基礎(chǔ)上，本文以機構(gòu)持股比例中位數(shù)為分類標準，將高于機構(gòu)持股比例中位數(shù)的樣本分為高持股比例組，低于機構(gòu)持股比例中位數(shù)的樣本分為低持股比例組，以模型（4）進行回歸分析，結(jié)果如表7所示。在高持股比例組，房企粉飾負債可以暫時避免陷入違約，但是會面臨較大的融資約束；而在低持股比例組中，房企粉飾負債會對企業(yè)投資效率有較大影響。

（四）穩(wěn)健性檢驗

1. 替換變量測度方式。前文使用Merton模型計算DD_Merton衡量違約概率，本部分使用Matlab迭代和聯(lián)立方程組計算得到的DD_Bhsh與DD_KMV對違約概率進行衡量。此外，根據(jù)現(xiàn)有研究，用Z值（Altman，2017；裴瀟等，2015；運迪和周建輝，2014）[86-88]與O值（Ohlson，1980；何康等，2022）[89，90]對公司經(jīng)營困境進行衡量，回歸結(jié)果如表8所示，核心解釋變量系數(shù)的方向與原回歸結(jié)果保持一致且具有顯著性（其中由于O值為負，符號相反），故基準回歸結(jié)果穩(wěn)健。

2. 排除遺漏變量。為排除遺漏變量對模型回歸結(jié)果的影響，本文增加經(jīng)營活動產(chǎn)生的凈流量增長率（NTG）與所有者權(quán)益增長率（SGR）等遺漏變量做穩(wěn)健性檢驗。通常來說，凈現(xiàn)金流量越大，公司越易陷入過度投資，進而導(dǎo)致投資效率低下等（宗文娟等，2017）[91]。所有者權(quán)益增長率可以反映企業(yè)未來的發(fā)展能力（陳小玲，2014）[92]，進而影響企業(yè)的經(jīng)營。結(jié)果如表9所示，核心解釋變量系數(shù)的符號方向與原回歸保持一致且具有顯著性，故基準回歸結(jié)果穩(wěn)健。

3. 緩解雙向因果。在當前調(diào)控政策背景下，房企違約可能性較高，投資效率低下以及面臨融資約束的企業(yè)為了可持續(xù)經(jīng)營，通常更會有粉飾負債的動機，因此，基準回歸可能會有雙向因果關(guān)系。為緩解上述內(nèi)生性問題，本文對解釋變量以及控制變量進行滯后一階處理，結(jié)果如表10所示，粉飾負債的系數(shù)符號與原回歸結(jié)果保持一致，故基準回歸結(jié)果穩(wěn)健。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

房地產(chǎn)作為影響我國經(jīng)濟發(fā)展的重要行業(yè)，其發(fā)展狀況備受關(guān)注。自2015年“去杠桿”以來，“房住不炒”“三道紅線”“兩集中”等調(diào)控政策不斷出臺，對照這些政策的標準，從房企披露數(shù)據(jù)來看，至少一半企業(yè)能夠達標，但房企違約現(xiàn)象仍大幅增長，折射出房企披露的財務(wù)信息可能存在質(zhì)量問題?；诖?，本文對房企粉飾負債進行測度并研究其影響，得出以下四點結(jié)論：首先，房企存在粉飾負債的機會主義動機和行為；其次，房企粉飾負債的本質(zhì)是以長期利益置換短期利益，即以長期的投資效率降低和融資約束增強為代價，換取短期內(nèi)規(guī)避債務(wù)違約；再次，國有產(chǎn)權(quán)能夠緩解房企粉飾負債的機會主義行為，雖然會在短期內(nèi)加大這一機會主義行為的負面影響，但長期來看，國有產(chǎn)權(quán)對房企粉飾負債的負面影響得以緩解；最后，董事長為男性和董事長學(xué)歷會強化房企粉飾負債的負面影響。

（二）政策性建議

根據(jù)研究結(jié)論，提出以下政策性建議：首先，對于監(jiān)管者而言，應(yīng)該根據(jù)房企的具體特征制定監(jiān)管政策，如大型房企信息披露應(yīng)該更為全面，便于提高監(jiān)管效率，對于中小型房企，可以適當簡化一些信息披露指標，適當降低對一些經(jīng)營指標的要求，確保其經(jīng)營穩(wěn)健，通過分類監(jiān)管，有效遏制粉飾負債等行為；其次，對于房企而言，管理層需要注意公司的過度負債問題，盡量將負債率保持在合理的范圍內(nèi)，而且避免為了短期利益粉飾負債；最后，對于市場參與者而言，在投資房企發(fā)行的金融產(chǎn)品時需要多加考量，負債率越高的房企擴張速度越快，但是同時違約概率高，是一個高風(fēng)險伴隨著高收益的選擇。

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