曹崇延 王阿靜

摘要：銀行借款是我國上市公司重要的融資途徑，企業(yè)有沒有為了自身利益而圍繞借款過程進(jìn)行盈余管理？研究將盈余管理的借款動機(jī)從其他動機(jī)中分離出來，并針對兩組變量：銀行借款與當(dāng)期盈余、銀行借款與當(dāng)期盈余增量分別使用分布檢驗，以揭示企業(yè)在借款過程中是否存在盈余管理并探究其盈余管理的表現(xiàn)形式。從而發(fā)現(xiàn)企業(yè)基于借款融資動機(jī)進(jìn)行了盈余管理，且其表現(xiàn)形式為制造正盈余以避免虧損。另外，企業(yè)并沒有刻意制造盈余上升的趨勢。使用Probit回歸進(jìn)行補(bǔ)充驗證，進(jìn)一步證實(shí)企業(yè)圍繞銀行借款過程進(jìn)行了盈余管理。對盈余管理的頻率進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)約有4.74%到14.15%的企業(yè)存在避免虧損的盈余管理行為，且存在借款融資動機(jī)時，盈余管理頻率將更高。

關(guān)鍵詞：銀行借款融資；動機(jī)；盈余管理；分布檢驗；形式；頻率

中圖分類號：F276.6； F830.51 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1672-3104（2013）06?0062?09

根據(jù)我們的統(tǒng)計，2003—2011年間，我國剔除金融類的全部A股上市公司中銀行借款占總債務(wù)的比率平均超過40%，占總資產(chǎn)的比率超過25%。由此可見，雖然存在資本市場這一直接融資途徑，國內(nèi)上市公司仍離不開貸款融資。

貸款融資的普遍存在使信用風(fēng)險成為銀行面臨的重大課題。黨的十八大新聞中心曾就“中國銀行改革與科學(xué)發(fā)展”主題舉行集體采訪，對銀行信用風(fēng)險的控制給予高度關(guān)注。2004年之前，我國商業(yè)銀行的不良貸款率就曾一直居高不下，雖然之后政府的一系列救助行動和銀監(jiān)會的成立有效改善了這一現(xiàn)象，但不良貸款率在2012年又有上彈趨勢，因此從源頭上真正提高銀行資產(chǎn)質(zhì)量迫在眉睫。在這一過程中，貸款提供決策和貸后持續(xù)監(jiān)控都是至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。銀行決策在很大程度上依賴于會計信息，企業(yè)作為信息供應(yīng)方，出于自利目的可能會對會計信息進(jìn)行修飾以迎合銀行需求。如果企業(yè)圍繞借款過程的盈余管理確實(shí)存在，它將進(jìn)一步提高銀行監(jiān)控的難度，銀行方面應(yīng)當(dāng)對此予以高度重視，而企業(yè)盈余管理的表現(xiàn)形式也將為銀行制定應(yīng)對措施提供借鑒。另一方面，銀行作為企業(yè)外部治理的重要組成部分，其監(jiān)管力度的加強(qiáng)對提高企業(yè)財務(wù)信息質(zhì)量和維護(hù)資本市場秩序都有重大作用。本文的貢獻(xiàn)即在于使用噪音較小的分布檢驗法，對企業(yè)基于銀行借款動機(jī)的盈余管理進(jìn)行研究，揭示企業(yè)是否圍繞借款過程進(jìn)行了盈余管理及其表現(xiàn)形式，并計算盈余管理頻率。研究發(fā)現(xiàn)：企業(yè)在借款過程中普遍進(jìn)行了避免虧損而非避免凈利潤下降的盈余管理，這可能暗示銀行在放貸過程中出于信息成本的考慮僅對企業(yè)是否盈利進(jìn)行了考察，而忽視了對盈利趨勢等其他維度的關(guān)注。企業(yè)的盈余管理行為會對銀行造成誤導(dǎo)，降低信貸資產(chǎn)的質(zhì)量，提高潛在的信用風(fēng)險。銀行應(yīng)當(dāng)采取適當(dāng)方法予以識別。該結(jié)論為銀行改進(jìn)監(jiān)管政策、優(yōu)化信貸資產(chǎn)的配置和降低信用風(fēng)險指明了方向，同時為提高企業(yè)會計信息質(zhì)量和完善公司治理提供了支持。

一、相關(guān)文獻(xiàn)綜述

（一） 企業(yè)的盈余管理動機(jī)

盈余管理動機(jī)主要有以下幾種：資本市場動機(jī)、代理人競爭動機(jī)、政治成本動機(jī)和契約動機(jī)。債務(wù)契約動機(jī)是契約動機(jī)中非常重要的一種。學(xué)者們認(rèn)為，債務(wù)契約簽訂之前，銀行會對企業(yè)進(jìn)行審查。Fraser and Gup指出，銀行會基于企業(yè)的財務(wù)狀況、抵押擔(dān)保及盈利情況等決定貸款的發(fā)放[1]。因此，企業(yè)為了

獲得更好的貸款條件，往往會粉飾其業(yè)績。Beneish and Press提出，違反債務(wù)契約的后果對企業(yè)非常不利，它可能導(dǎo)致銀行提高利率水平、要求提前償還借款或者擬訂更加嚴(yán)格的限制性條款[2]。因此，債務(wù)契約簽訂后，企業(yè)仍然有動機(jī)進(jìn)行盈余管理，以使銀行相信其有足夠能力履行契約。

國內(nèi)關(guān)于盈余管理動機(jī)的研究多聚焦于資本市場動機(jī)。陸正飛和魏濤對我國1998—2001年間上市公司首次配股后的會計業(yè)績進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)配股公司在配股前存在盈余管理行為[3]。陳祥有和萬壽義以2001—2007年在我國滬深兩市上市的422家IPO公司為樣本，證實(shí)公司在IPO前普遍存在正向盈余管理行為[4]。在契約動機(jī)方面，雷強(qiáng)從單階段和無限重復(fù)博弈的角度開展研究，指出在現(xiàn)有體制下，上市公司基于借款動機(jī)的盈余管理行為不可避免，它的存在是博弈均衡的必然結(jié)果[5]。劉芹以我國2007—2009年A股上市公司銀行借款的數(shù)據(jù)為樣本，發(fā)現(xiàn)銀行債務(wù)契約促進(jìn)了債務(wù)人的盈余管理行為[6]。

（二） 銀行的監(jiān)管依據(jù)和監(jiān)管優(yōu)勢

信用風(fēng)險是銀行面臨的主要風(fēng)險，它在很大程度上取決于借款人的償債能力和盈利能力。所以，銀行需要對借款企業(yè)開展審查。Treacy and Carey的研究表明，銀行會綜合采用定性和定量指標(biāo)評估信用風(fēng)險[7]。饒艷超和胡奕明研究發(fā)現(xiàn)，銀行在授信時對長短期借款、主營業(yè)務(wù)收入、資產(chǎn)負(fù)債率和流動比率等財務(wù)信息高度重視[8]。會計盈余作為最直觀反映企業(yè)一定時期內(nèi)經(jīng)營成果的指標(biāo)之一，其具有較高的信息含量已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。在很大程度上，會計盈余已經(jīng)成為銀行在貸款發(fā)放前后對企業(yè)進(jìn)行審查與監(jiān)控的重要依據(jù)。

Fama發(fā)現(xiàn)，相對于個人貸款者和其他中介機(jī)構(gòu)，銀行具備一定的監(jiān)管優(yōu)勢[9]。Diamond認(rèn)為銀行在獲取和處理借款人的私人信息方面具有相對更低的代理成本[10]。另外，銀行還具有監(jiān)管的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和獲取私人信息的優(yōu)勢。由于企業(yè)通常在銀行開戶，并經(jīng)常性地進(jìn)行存貸款活動，因而銀行能夠在長期的合作關(guān)系中，深入了解企業(yè)的資信狀況和財務(wù)狀況，從而具備監(jiān)管優(yōu)勢，Aintablian and Roberts的研究就證實(shí)了這一點(diǎn)[11]。

（三） 盈余管理的計量方法

現(xiàn)有的盈余管理計量方法主要有三種類型，包括應(yīng)計利潤分離法、具體項目法和分布檢驗法。應(yīng)計利潤分離法又包括截面Jones模型、修正Jones模型和行業(yè)模型等。目前國內(nèi)使用頻率最高的是應(yīng)計利潤分離法。如何小楊使用修正Jones模型計量盈余管理程度，研究其與企業(yè)債務(wù)期限結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系[12]；方紅星和金玉娜使用擴(kuò)展Jones模型計量盈余管理，研究高質(zhì)量內(nèi)部控制對盈余管理的影響[13]等。具體項目法被廣泛應(yīng)用于銀行業(yè)的盈余管理研究，如李雯和徐煥章通過貸款損失準(zhǔn)備建立計算模型，檢測我國上市商業(yè)銀行的盈余管理行為[14]。分布檢驗法的使用相對較少，多被用于檢測基于配股動機(jī)的盈余管理。如陳小悅等運(yùn)用分布檢驗法，發(fā)現(xiàn)上市公司為取得配股資格會進(jìn)行盈余管理[15]。

綜上可知，當(dāng)前我國對于盈余管理動機(jī)的研究大多仍局限在資本市場，在為數(shù)不多的研究債務(wù)契約與盈余管理關(guān)系的文獻(xiàn)中，債務(wù)契約動機(jī)的揭示都很含蓄，并且沒有深入探究企業(yè)盈余管理的表現(xiàn)形式和頻率。另外，在研究方法上，主要集中于應(yīng)計利潤分離法中的Jones模型。但這一方法存在的缺陷也比較明顯，即噪音較大。分布檢驗法可以不用估計充滿噪音的操縱性應(yīng)計，僅通過檢驗分布函數(shù)在閾值處的不連續(xù)性即可判斷盈余管理是否存在，因此非常適用于臨界點(diǎn)現(xiàn)象的盈余管理研究。但是分布檢驗法存在一個主要缺點(diǎn)，即不能直接計量盈余管理程度，這可能是其應(yīng)用并不廣泛的原因。由于本文關(guān)注的是存在閾值點(diǎn)又無需精確計量盈余管理的債務(wù)契約動機(jī)，因此我們選擇使用噪音較小的分布檢驗法展開研究，并進(jìn)一步考察企業(yè)盈余管理的形式和頻率，以期豐富現(xiàn)有的盈余管理文獻(xiàn)。

二、研究設(shè)計

（一） 研究假設(shè)

依據(jù)前人的研究成果，我們認(rèn)為銀行會參考企業(yè)的會計信息對其進(jìn)行信貸評估，并且參照點(diǎn)為零盈余（或零盈余增長）點(diǎn)。這一推測可以用兩個理論來解釋：交易成本理論和前景理論。

交易成本理論認(rèn)為，企業(yè)的契約往往以會計盈余作為簽約基礎(chǔ)和評估履行情況的依據(jù)。具體到企業(yè)借款融資的情況，會計盈余會對銀行是否為企業(yè)提供貸款和貸后的持續(xù)監(jiān)控產(chǎn)生影響。盈利企業(yè)相較虧損企業(yè)來說，面臨破產(chǎn)或延期償債的可能性更??；而報告盈余上升通常意味著企業(yè)的盈利趨勢良好，更能取得銀行的信任。另外，雖然已有的研究表明，銀行與個人貸款者和其他中介機(jī)構(gòu)相比，更易獲取企業(yè)私人信息，但在我國這樣的經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型國家，信息不對稱現(xiàn)象較為嚴(yán)重，收集、儲存和處理信息的成本依然很高。當(dāng)信貸評估成本過高時，銀行可能簡單地以零盈余（或零盈余增長）作為判斷“問題企業(yè)”的信號，這樣一來，虧損企業(yè)或者盈余下降企業(yè)將面臨更高的交易成本，出于自利的目的，企業(yè)將有強(qiáng)烈的盈余管理動機(jī)。

前景理論認(rèn)為，個體的價值函數(shù)呈“S”型，表現(xiàn)為有正增量時為凹，有負(fù)增量時為凸，即人們在盈余（或盈余增量）高于某一閾值的情況下為風(fēng)險厭惡者，而在低于這一閾值時表現(xiàn)為風(fēng)險追求者。銀行為企業(yè)提供貸款并且希望得到及時的利息償付，由于利息費(fèi)用是在盈余之前扣除，如果企業(yè)沒有正盈余，銀行就會認(rèn)為企業(yè)缺乏足夠的支付固定求償權(quán)的能力。如果企業(yè)報告盈余下降，則意味著盈利狀況的惡化，可能導(dǎo)致企業(yè)償債能力降低，這也會引起銀行方面的警覺，給企業(yè)帶來不利影響。因此，零盈余（或零盈余增長）點(diǎn)是我們研究中合適的閾值點(diǎn)。

基于以上理論，當(dāng)企業(yè)意識到會計盈余在銀行信貸評估過程中的重要性時，將有動機(jī)進(jìn)行盈余管理；貸款發(fā)放之后，由于銀行仍會依據(jù)盈余信息對企業(yè)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，為避免技術(shù)性違約甚至喪失控制權(quán)，企業(yè)依然有動機(jī)進(jìn)行盈余管理。其盈余管理的形式可能為：（1）制造正盈余（即避免虧損）；（2）制造盈余上升的趨勢（即避免盈余下降）。據(jù)此，我們提出以下兩個假設(shè)：

H1：企業(yè)在銀行借款融資過程中，進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。

H2：企業(yè)在銀行借款融資過程中，進(jìn)行了避免盈余下降的盈余管理。

（二） 研究方法

將分布檢驗法運(yùn)用于盈余管理的檢測，最早由Burgstahler and Dichev提出。他們認(rèn)為，在不存在盈余管理的情況下，盈余分布函數(shù)是連續(xù)的[16]。當(dāng)閾值處存在盈余管理時，盈余分布直方圖中閾值左側(cè)相鄰區(qū)間內(nèi)的公司數(shù)目將異常地少，而閾值右側(cè)相鄰區(qū)間的公司數(shù)目將異常地多，從而造成閾值處的盈余分布函數(shù)不連續(xù)。因此判斷在閾值處是否存在盈余管理就轉(zhuǎn)化為判斷盈余分布函數(shù)是否連續(xù)。本文將借鑒這一方法展開研究，具體分為以下三步。

1. 確定分布檢驗的區(qū)間寬度

假設(shè)公司有可能在0點(diǎn)處進(jìn)行盈余管理，我們需要以0為起點(diǎn)將盈余分布函數(shù)劃分為若干個區(qū)間（閾值右側(cè)區(qū)間向外依次計為1、2、……、n，左側(cè)區(qū)間向外依次計為?1、?2、……、?n）。在分布區(qū)間寬度的確定上，借鑒Goncharov and Zimmermann（2007）[17]的方法，即區(qū)間寬度H=2（IQR）N?1/3。其中，IQR為盈余（盈余增量）的四分位距，N為觀測點(diǎn)的個數(shù)。

2. 計算檢驗統(tǒng)計量

判斷盈余分布函數(shù)在閾值處不光滑的統(tǒng)計量為τ=（na?ne）/δ，其中na為某區(qū)間的實(shí)際觀測點(diǎn)數(shù)量，ne為該區(qū)間的預(yù)期觀測點(diǎn)數(shù)量，它等于該區(qū)間左右兩個相鄰區(qū)間實(shí)際觀測點(diǎn)數(shù)量的平均值，δ為該區(qū)間實(shí)際觀測點(diǎn)與預(yù)期觀測點(diǎn)數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)差，其計算公式為δ=[NPi（1?Pi）+0.25N（Pi?1+Pi+1）（1?Pi?1?Pi+1）]1/2，其中，Pi為落入第i個區(qū)間的觀測點(diǎn)比例。在不存在盈余管理的情況下，τ服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。如果τ顯著異于零，則證明公司在閾值處進(jìn)行了盈余管理。但是，如前所述，上市公司存在多種盈余管理動機(jī)，如為滿足配股條件和避免特殊處理等，這些動機(jī)都可能導(dǎo)致公司圍繞零點(diǎn)進(jìn)行盈余管理。由于本文研究的是公司在銀行借款融資中的盈余管理，因此需要消除這些噪音，將借款融資動機(jī)從中分離出來。

3. 子樣本的比較

為了檢驗公司為借款進(jìn)行的盈余管理，我們將觀測點(diǎn)分為兩個子樣本。一個是銀行借款大于中位數(shù)的子樣本（樣本A），一個是銀行借款小于或等于中位數(shù)的樣本（樣本B）。由于樣本A比B獲得了更多的銀行借款，因此它們將更有可能進(jìn)行避免虧損（或避免盈余下降）的盈余管理。為了檢驗兩個子樣本之間差異的顯著性，我們構(gòu)造了統(tǒng)計量z。z=[（na，A?ne，A）?（na，B?ne，B）]/ [+]1/2，其中，na，A 和na，B 分別為兩個子樣本區(qū)間的實(shí)際觀測點(diǎn)數(shù)量，ne，A 和ne，B分別為兩個子樣本區(qū)間的預(yù)期觀測點(diǎn)數(shù)量，δA和δB分別為A、B樣本組的標(biāo)準(zhǔn)差。如果z統(tǒng)計量顯著小于零，則可證明上市公司在銀行借款融資中進(jìn)行了盈余管理。

（三） 變量設(shè)計

銀行在給企業(yè)發(fā)放貸款之前，會依據(jù)會計盈余對企業(yè)進(jìn)行信貸評估；而在貸款發(fā)放之后，也會對企業(yè)盈余狀況持續(xù)追蹤。在變化迅速的經(jīng)濟(jì)形勢下，銀行往往更關(guān)注企業(yè)的當(dāng)期盈余，這使得貸款與當(dāng)期（而非滯后一期）盈余相關(guān)性更強(qiáng)（Goncharov and Zimmermann，2007）[17]。因此我們在進(jìn)行分布檢驗時均選擇當(dāng)期盈余指標(biāo)。由于要考察企業(yè)為獲得借款可能采取的盈余管理形式，我們使用以下兩組變量：銀行借款與當(dāng)期盈余（甲變量組），銀行借款與當(dāng)期盈余增量（乙變量組）。其中，銀行借款為“短期借款”、“一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債”和“長期借款”三項之和，當(dāng)期盈余為利潤表的“凈利潤”項目，當(dāng)期盈余增量為本年“凈利潤”項目與上年“凈利潤”的差額。各變量均除以上年末總資產(chǎn)予以標(biāo)準(zhǔn)化。

（四） 樣本選擇

本文的研究樣本包括2003—2011年間在我國滬深兩市上市的A股非金融類公司，數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫和WIND數(shù)據(jù)庫。由于本文研究的是企業(yè)圍繞借款融資的盈余管理行為，為盡可能消除其他“噪音”的影響，提高研究的有效性，進(jìn)一步按照以下原則篩選樣本：① 剔除ST、*ST公司；② 剔除有配股、增發(fā)的公司；③ 剔除研究期內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的公司；④剔除當(dāng)年新上市的公司；⑤ 剔除樣本中的極端值。最終確定的研究樣本中，甲變量組有10 756個公司年度觀測點(diǎn)，乙變量組有10 709個公司年度觀測點(diǎn)。各年的樣本分布見表1。

三、分布檢驗結(jié)果

（一） 描述性統(tǒng)計

分布檢驗的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示?？梢钥闯?，兩組中各變量的均值和中位數(shù)都比較接近，說明分布基本對稱。銀行借款平均達(dá)到上年末總資產(chǎn)的25%以上，但標(biāo)準(zhǔn)差較大，表明不同企業(yè)獲得銀行借款的差異較大。當(dāng)期盈余和盈余增量的均值均大于0，說明企業(yè)平均報告盈余為正，且較上年有上升趨勢。

（二） 分布檢驗

根據(jù)樣本，我們計算出甲變量組的分布區(qū)間寬度為0.005，乙變量組分布區(qū)間寬度為0.002 5。將各變量組均劃分為80個區(qū)間，從小到大分別命名為?40、?39、……、?2、?1、1、2、……、39和40。這樣，?1在甲變量組表示凈利潤為[?0.005，0），在乙變量組表示凈利潤增量為[?0.002 5，0），依此類推，?40表示凈利潤為（?∞，?0.195）（或凈利潤增量為（?∞。?0.097 5）），40表示凈利潤為[0.195， +∞）（或凈利潤增量為[0.097 5， +∞））。本文假設(shè)公司在零點(diǎn)附近進(jìn)行盈余管理，如果這一假設(shè)成立，分布圖將在?1區(qū)間顯示出觀測點(diǎn)異常少或在1區(qū)間顯示觀測點(diǎn)異常多，因此只需要檢測其中一個區(qū)間就可以判別盈余管理是否存在。在本文中，我們選擇檢測?1區(qū)間。

1. 甲變量組分布檢驗

（1）子樣本A分布檢驗。甲變量組中A樣本的盈余分布直方圖如圖1所示。

可以看出，在閾值左側(cè)的?1區(qū)間，觀測點(diǎn)數(shù)目極少（28個，占A樣本全部觀測點(diǎn)的0.52%）；在閾值右側(cè)的1區(qū)間，觀測點(diǎn)數(shù)目極多（362個，占A樣本全部觀測點(diǎn)的6.73%）。經(jīng)計算，τ?1=?15.323，p<0.000 1。由此可見，A樣本組的盈余分布在零點(diǎn)處出現(xiàn)了顯著的不連續(xù)性，公司進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。

（2）子樣本B分布檢驗。甲變量組中B樣本的盈余分布直方圖如圖2所示。

可以看出，在閾值左側(cè)的?1區(qū)間，觀測點(diǎn)數(shù)目極少（16個，占B樣本全部觀測點(diǎn)的0.30%）；在閾值右側(cè)的1區(qū)間，觀測點(diǎn)數(shù)目極多（195個，占B樣本全部觀測點(diǎn)的3.63%）。經(jīng)計算，τ?1=?11.006 5，p<0.000 1。由此可見，B樣本組的盈余分布在零點(diǎn)處也出現(xiàn)了顯著的不連續(xù)性，但其顯著性程度小于A樣本。

（3）差異性檢驗。根據(jù)前面構(gòu)造的z統(tǒng)計量，我們對A、B樣本組之間的差異進(jìn)行檢驗。計算得到z值為?5.625 41，p<0.000 1，即A、B盈余分布函數(shù)的不連續(xù)性存在顯著差異，A樣本組的不連續(xù)程度明顯高于B，A組進(jìn)行了更高程度的盈余管理。由于A組代表銀行借款大于中位數(shù)而B組代表銀行借款小于等于

表1 分布檢驗?zāi)甓葮颖緮?shù)

年份 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 合計

甲變量組 913 989 1 058 992 1 010 1 209 1 283 1 454 1 848 10 756

乙變量組 909 985 1 054 986 1 003 1 202 1 274 1 451 1 845 10 709

表2 分布檢驗描述性統(tǒng)計

甲變量組 乙變量組

銀行借款 當(dāng)期盈余 銀行借款 當(dāng)期盈余增量

觀測點(diǎn)數(shù)量 10 756 10 756 10 709 10 709

均值 0.255 0.051 0.255 0.007

標(biāo)準(zhǔn)差 0.213 0.064 0.212 0.050

最大值 3.700 0.573 3.700 0.388

最小值 0 ?0.328 0 ?0.337

中位數(shù) 0.234 0.041 0.234 0.005

圖1 甲變量組A樣本盈余分布直方圖

圖2 甲變量組B樣本盈余分布直方圖

中位數(shù)的公司，可以證明企業(yè)在銀行借款融資中進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。

2. 乙變量組的分布檢驗

同前所述，我們對乙變量組的A、B子樣本分別進(jìn)行分布檢驗。發(fā)現(xiàn)在A樣本（N=5 355）中，?1區(qū)間的公司數(shù)為284，占全部觀測點(diǎn)的5.3%；1區(qū)間的公司數(shù)為419，占全部觀測點(diǎn)的7.82%。τ?1=?2.14，p≈0.03，說明A樣本組的凈利潤增量分布在零點(diǎn)處不連續(xù)，在5%的顯著性水平下存在避免盈余下降的盈余管理行為。在B樣本（N=5 354）中，?1區(qū)間的公司數(shù)為218，占全部觀測點(diǎn)的4.07%；1區(qū)間的公司數(shù)為362，占全部觀測點(diǎn)的6.76%。τ?1=?3.205 2，p<0.01，B樣本組的凈利潤增量分布同樣在零點(diǎn)處不連續(xù)，且在0.01的水平下顯著，說明B組中的公司也進(jìn)行了避免盈余下降的盈余管理。與我們所作的假設(shè)不符，A變量組的顯著性低于B變量組，且統(tǒng)計量z≈0.55，p≈0.58， A、B子樣本之間的差異不顯著，證明公司沒有圍繞銀行借款進(jìn)行避免盈余下降的盈余管理活動。

綜上，我們在甲變量組中發(fā)現(xiàn)了企業(yè)在借款融資過程中進(jìn)行盈余管理的證據(jù)。即為了獲得銀行的信貸提供和應(yīng)對貸后監(jiān)控，企業(yè)進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。而在乙變量組中，雖然A、B兩個子樣本均進(jìn)行了避免凈利潤下降的盈余管理，但是獲得銀行借款較少的B組反而比A組更顯著，不過兩者之間并不存在明顯差異。因此我們不能得出企業(yè)在銀行借款融資中會進(jìn)行業(yè)績操縱以避免盈余下降的結(jié)論。在我們提出的兩個假設(shè)中，第一個得到了證實(shí)。這也說明當(dāng)前我國上市公司在借款融資過程中，更多采取的盈余管理形式是制造正盈余以避免虧損，而非有意制造盈余上升的趨勢。造成這一情況的原因可能有以下兩點(diǎn)：①由于《商業(yè)銀行法》的限制，我國商業(yè)銀行不能成為企業(yè)的股東參與其經(jīng)營管理，而只能從債權(quán)人的角度進(jìn)行評估與監(jiān)督。銀企合作關(guān)系的培養(yǎng)和銀行信息優(yōu)勢的構(gòu)建存在較大困難，于是銀行極有可能采取最簡單的形式對企業(yè)優(yōu)劣進(jìn)行甄別，即了解企業(yè)在借款當(dāng)期是虧損還是盈利，而非各年的盈利趨勢。這樣一來，企業(yè)就會進(jìn)行避免虧損而非避免凈利潤下降的盈余管理來迎合銀行方面的需求；② 企業(yè)進(jìn)行盈余管理同樣需要耗費(fèi)成本。由于避免盈余下降牽涉的不是單一年份，而是一系列的盈余點(diǎn)，無論從技術(shù)還是風(fēng)險角度，這對企業(yè)可能都不是一個最佳選擇，而避免虧損則往往要簡單得多。綜合衡量成本收益，企業(yè)可能更傾向于選擇避免虧損的盈余管理活動。

四、多元回歸分析

（一） 研究設(shè)計

分布檢驗法雖然較應(yīng)計利潤分離法更好地解決了噪音問題，但同樣存在其固有缺陷。例如，分布檢驗法假設(shè)在不存在盈余管理的情況下，盈余分布函數(shù)是對稱的，這一假設(shè)缺乏理論依據(jù)，可能會影響結(jié)論的可靠性。另外，分布檢驗法人為地將樣本劃分為若干小區(qū)間，這種主觀的劃分也可能會對結(jié)論產(chǎn)生影響。為了進(jìn)一步證實(shí)企業(yè)在借款活動中存在避免虧損的盈余管理，我們采用Probit回歸進(jìn)行補(bǔ)充研究。由于考察的是企業(yè)在閾值左右進(jìn)行的盈余管理，因此我們僅選擇甲變量組中位于[?1， 1]區(qū)間的公司為樣本，合計觀測點(diǎn)601個。并采用以下模型進(jìn)行回歸：

（1）

模型中各變量的定義如表3所示。

其中，被解釋變量為EM，它是盈余管理指示變量，觀測點(diǎn)在1區(qū)間時取1，在?1區(qū)間時取0。解釋變量為DEBT，即分布檢驗中用到的銀行借款變量，它代表源于借款融資的盈余管理動機(jī)。為了控制其他因素的影響，我們引入系列控制變量。CWC為營運(yùn)資金需求變動，其計算公式為本年度（流動資產(chǎn)?貨幣資金?流動負(fù)債 + 短期借款 + 一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債）?上年度（流動資產(chǎn)?貨幣資金?流動負(fù)債 + 短期借款 + 一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債）。CFO表示企業(yè)自由現(xiàn)金流量，其計算公式為：自由現(xiàn)金流量=營業(yè)現(xiàn)金流量?經(jīng)營營運(yùn)資本凈增加?凈經(jīng)營長期資產(chǎn)總投資。線下項目是企業(yè)盈余管理的一個主要途徑，我們也把它作為控制變量。這些變量都用上年末總資產(chǎn)予以標(biāo)準(zhǔn)化。另外，公司規(guī)模、所有權(quán)性質(zhì)、年份和行業(yè)等都可能對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，因此我們也都在模型中進(jìn)行了考慮。

根據(jù)假設(shè)，企業(yè)為獲得銀行借款和防止債務(wù)違約，會有動機(jī)進(jìn)行盈余管理，其盈余分布將有更大的可能落入微盈區(qū)間（即1區(qū)間），因此我們預(yù)測DEBT的回歸系數(shù)符號為正。在回歸過程中運(yùn)用Huber/White選項校正標(biāo)準(zhǔn)誤。

（二） 實(shí)證檢驗結(jié)果

模型（1）中各變量的描述性統(tǒng)計如表4所示?？梢钥闯觯跇颖局?，公司銀行借款的規(guī)模占上年總資產(chǎn)的比例平均超過30%，標(biāo)準(zhǔn)差約為0.15。DEBT、CFO和LNTA的均值和中位數(shù)都比較接近，說明分布基本對稱，但各公司之間的差異很大。另外，Pearson系數(shù)（未用表格列示）顯示，除DEBT與CFO的相關(guān)系數(shù)為0.409 0外，其他各解釋變量之間的相關(guān)系數(shù)都在0.4以下，不存在嚴(yán)重的多重共線性。

Probit回歸結(jié)果如表5所示。可以看出，DEBT

表3 模型（1）中變量名稱、代號及含義

變量名稱 變量代號 變量含義

盈余管理 EM 觀測點(diǎn)位于第1區(qū)間時取1，位于?1區(qū)間時取0

銀行借款 DEBT （短期借款+一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債+長期借款）/上年末總資產(chǎn)

營運(yùn)資金需求變動 CWC 當(dāng)年營運(yùn)資金需求變動/上年末總資產(chǎn)

自由現(xiàn)金流量 CFO 企業(yè)自由現(xiàn)金流量/上年末總資產(chǎn)

公司規(guī)模 LNTA 本年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)

線下項目 ABE （投資收益+補(bǔ)貼收入+營業(yè)外收入?營業(yè)外支出）/上年末總資產(chǎn)

所有權(quán)性質(zhì) OWN 如果實(shí)際控制人股權(quán)性質(zhì)為國有，則為1，其他為0

年份 YEAR 控制不同年份的差異

行業(yè) IND 控制不同行業(yè)的差異，采用證監(jiān)會CSRC行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，以第一位代碼進(jìn)行劃分

表4 模型（1）各變量描述性統(tǒng)計

變量 均值 標(biāo)準(zhǔn)差 最大值 最小值 中位數(shù)

EM 0.927 0.261 1 0 1

DEBT 0.312 0.153 0.950 0 0.332

CWC 0.027 0.205 2.507 ?0.524 0.002

CFO 0.053 0.155 1.049 ?2.519 0.049

LNTA 21.504 0.133 25.780 18.905 21.378

ABE 0.010 0.026 0.318 ?0.089 0.003

OWN 0.551 0.498 1 0 1

表5 模型（1）回歸結(jié)果

變量 系數(shù) z統(tǒng)計量 p值

C ?2.643 ?1.217 0.224

DEBT 1.724 2.322 0.020

CWC 0.637 0.744 0.457

CFO 0.068 0.116 0.908

LNTA 0.126 1.223 0.221

ABE 22.667 3.080 0.002

OWN ?0.017 ?0.086 0.931

YEAR Controlled

IND Controlled

LR statistic

（25 df） 55.422 McFadden R-squared 0.176

Probability

（LR Stat） 0.000

系數(shù)為正，且在0.05的水平下顯著，證明我國上市公司確實(shí)存在基于借款融資動機(jī)的盈余管理行為。此外，線下項目在0.01的水平與盈余管理指示變量顯著正相關(guān)，說明線下項目越多的企業(yè)，越有可能進(jìn)行盈余管理。其他控制變量對被解釋變量的影響不大。

五、盈余管理的頻率分析

既然上市公司在銀行借款融資中進(jìn)行了避免虧損的盈余管理，那么到底有多少公司存在盈余管理行為呢？這涉及盈余管理的頻率計算。進(jìn)行盈余管理的公司數(shù)應(yīng)當(dāng)?shù)扔谀硡^(qū)間的實(shí)際觀測點(diǎn)數(shù)量與其在真實(shí)盈余分布下預(yù)期應(yīng)有觀測點(diǎn)數(shù)量的差異。在分布檢驗部分，我們認(rèn)為預(yù)期觀測數(shù)等于左右相鄰兩區(qū)間觀測點(diǎn)的均值，但由于原假設(shè)（盈余分布函數(shù)在零點(diǎn)處連續(xù)）被拒絕，這一方法已不再適用于計算預(yù)期觀測點(diǎn)數(shù)量。另外，在進(jìn)行顯著性檢驗時，為了盡量減少檢驗所需的假設(shè)，我們僅考慮了零點(diǎn)處的盈余密度變化。但實(shí)際上，自零點(diǎn)往兩側(cè)拓展的若干個區(qū)間內(nèi)，企業(yè)進(jìn)行盈余管理的成本都較小，都有可能進(jìn)行盈余管理。那么我們在計算頻率時不必再將范圍僅局限在零點(diǎn)附近的?1和1兩個小區(qū)間內(nèi)。

Burgstahler and Dichev認(rèn)為，在不存在盈余管理的情況下，盈余分布函數(shù)將是以峰值為中心的對稱分布。當(dāng)存在盈余管理時，峰值右側(cè)的部分不會受到影響，包含閾值的左側(cè)部分可以用峰值右側(cè)的相應(yīng)部分進(jìn)行估計[16]。本文沿用這一假設(shè)計算甲變量組兩個子樣本的盈余管理頻率。A組峰值為0.005，以[?0.005， 0）， [?0.01， 0）和[?0.015，0）三個寬度遞增的區(qū)間表示存在避免虧損的盈余管理范圍。用峰值右側(cè)不受盈余管理影響的對稱區(qū)間來估計預(yù)期觀測點(diǎn)數(shù)量，并計算其與實(shí)際觀測點(diǎn)的差異，最終得到三個區(qū)間的盈余管理頻率分別為299、578和868，占據(jù)總觀測點(diǎn)數(shù)量（N=5 378）的5.56%～16.14%。同理，對于B組，以0.002 5為峰值，計算[?0.002 5， 0）[ ?0.005， 0）和[?0.007 5， 0）三個區(qū)間實(shí)際觀測點(diǎn)與預(yù)期觀測點(diǎn)的差異，最終得到其盈余管理頻率分別為211、446和654，占據(jù)總觀測點(diǎn)數(shù)量（N=5 378）的3.92%～12.16%。兩樣本組合計約有4.74%～14.15%的企業(yè)進(jìn)行了避免虧損的盈余管理，且與獲得銀行借款較少的B組相比，A組盈余管理頻率更高，說明出于借款融資動機(jī)，有更多的企業(yè)選擇進(jìn)行盈余管理。

六、穩(wěn)健性檢驗

由于分布檢驗法的區(qū)間寬度會對研究結(jié)果產(chǎn)生一定影響，我們選擇國內(nèi)學(xué)者一貫使用的0.01進(jìn)行替代，結(jié)果無實(shí)質(zhì)性變化。另外，在銀行借款變量方面，我們使用增量模式（即本年度“短期借款”+“一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債”+“長期借款”減去上年度這三項之和）進(jìn)行檢驗，結(jié)果仍然沒有實(shí)質(zhì)性改變。

考慮到解釋變量DEBT可能存在的內(nèi)生性問題，我們參考Rivers and Vuong提出的2SCML模型對其予以控制[18]。2SCML模型分為兩個階段，首先對下面的模型進(jìn)行OLS回歸：

（2）

其中，CWC、CFO、LNTA、ABE、OWN、YEAR和IND等變量的定義同模型（1），LEV為財務(wù)杠桿，其計算公式為（總負(fù)債?長期負(fù)債?短期借款?一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債）/總資產(chǎn)。之所以在分子部分剔除金融性負(fù)債，一方面是為了消除內(nèi)生性，另一方面是因為模型（2）主要考察銀行借款與企業(yè)自身經(jīng)營性負(fù)債水平之間的關(guān)系。LIQ為流動性變量，其計算公式為流動資產(chǎn)/（流動負(fù)債?短期借款?一年內(nèi)到期的非流動負(fù)債）。

然后將模型（2）的回歸殘差項加入模型（1），進(jìn)行Probit回歸。兩階段的回歸結(jié)果如表6所示。

表6 2SCML回歸結(jié)果

變量 模型（1） 模型（2）

DEBT 10.152 （3.123）*** ?

C 1.657 （0.613） ?0.515 （?4.244）***

CWC ?1.412 （?1.306） 0.196 （7.096）***

CFO ?3.188 （2.368）** 0.380 （11.344）***

LNTA ?0.190 （?1.218） 0.040 （7.543）***

LEV ? ?0.199 （?4.110）***

LIQ ? 0.001 （0.483）

ABE 21.983 （2.944）*** ?0.083 （0.692）

OWN 0.100 （0.488） ?0.009 （?0.782）

RES ?8.781 （?3.010）*** ?

YEAR Controlled Controlled

IND Controlled Controlled

McFaddens

R2/R2 0.199*** 0.399***

注：表中模型（1）括號里為z-statistic，模型（2）括號里為t-statistic，*、**、***分別代表在0.1、0.05和0.01的水平下顯著。

可以看出，銀行借款變量DEBT與CWC、CFO和LNTA均在0.01的水平下顯著正相關(guān)，即營運(yùn)資本需求變動越大，企業(yè)自由現(xiàn)金流越充足，規(guī)模越大，銀行越有可能提供貸款。而杠桿率越高，表明財務(wù)狀況越差，銀行給予貸款的可能性越小。這說明銀行在給企業(yè)提供貸款時，確實(shí)是將財務(wù)指標(biāo)作為重要參考。將模型（2）的回歸殘差項加入模型（1）后，Probit回歸結(jié)果顯示，銀行借款變量系數(shù)仍為正，且在0.01的水平下顯著，證實(shí)我們的研究是穩(wěn)健的，上市公司確實(shí)圍繞銀行借款過程進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。

七、結(jié)論

本文使用分布檢驗法研究了我國上市公司銀行借款融資中的盈余管理行為，并使用Probit回歸補(bǔ)充驗證，得出的主要結(jié)論是：上市公司為獲得銀行借款或防止貸后違約，會進(jìn)行盈余管理，并且其表現(xiàn)形式為制造正盈余而非制造盈余上升趨勢。我們還對公司盈余管理的普遍性進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)平均約有4.74%～14.15%的企業(yè)進(jìn)行了避免虧損的盈余管理，且存在借款融資動機(jī)時，盈余管理頻率將更高。

銀行作為重要的外部治理人，其對企業(yè)的監(jiān)管既表現(xiàn)在貸前的審慎評估，又體現(xiàn)在貸后的持續(xù)監(jiān)控。本研究顯示，企業(yè)在借款融資中普遍進(jìn)行了避免虧損的盈余管理。這種行為將對銀行造成誤導(dǎo)，使其可能錯判客戶的“好壞”并做出相應(yīng)的貸款決策，從而大大降低信貸資產(chǎn)質(zhì)量，銀行應(yīng)當(dāng)采取適當(dāng)方法予以識別。同時，企業(yè)并沒有在借款過程中刻意營造盈余逐年上升的假象，這可能暗示了銀行對企業(yè)盈利能力考察的不全面。銀行或出于獲取信息成本的考慮僅對企業(yè)是否盈利進(jìn)行了考察，而忽視了對盈余趨勢的關(guān)注，從而使企業(yè)盈余管理的形式表現(xiàn)為避免虧損而非避免盈余下降。實(shí)際上，在對企業(yè)進(jìn)行評估時，盈余趨勢可能比是否盈利更加重要。銀行應(yīng)當(dāng)投入更多的精力對企業(yè)盈余進(jìn)行全方位的考察，包括盈余符號、趨勢以及穩(wěn)定性等，以求更準(zhǔn)確地甄別出狀況良好的企業(yè)，提高決策質(zhì)量。這勢必會增加信息成本，但其降低的損失可能足以彌補(bǔ)成本的增加。相應(yīng)地，當(dāng)銀行對企業(yè)的監(jiān)管力度加強(qiáng)，企業(yè)也會減少盈余管理行為，并在經(jīng)營活動中努力提高真實(shí)業(yè)績。這樣一來，將會大大提高財務(wù)信息質(zhì)量，促進(jìn)企業(yè)和經(jīng)濟(jì)環(huán)境的和諧發(fā)展，并從源頭上提高銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量，最大限度地降低信用風(fēng)險。

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Research on Earnings Management for Bank Loan Financing of Enterprises——Evidence from Chinese A-Share Listed Companies

CAO Chongyan， WANG Ajing

（School of Management， University of Science and Technology of China， Hefei 230026， China）

Abstract： Bank loan financing is an important way of Chinese listed companies capital raising. Do enterprises manage their earnings around the process of bank loan financing with consideration of their own interests？ In order to reveal whether the borrowing enterprises adopt earnings management for bank loan financing and explore the form of their earnings management， the authors separate the incentive of bank loan financing from other incentives and use a distributional test based on two groups of variables： （1） bank loans and current earnings； （2） bank loans and current change in earnings. The result shows that enterprises adopt earnings management for bank loan financing and the form is counterfeiting positive earnings to avoid losses. In addition， they dont deliberately make an upward tendency in earnings to avoid earnings decreases. The conclusion that the borrowing enterprises manage their earnings to avoid losses is further confirmed by the following probit regression. The authors analyze the frequency of earnings management and find approximately 4.74% to 14.15% of the enterprises being studied manipulate their earnings to avoid losses and this proportion will increase together with bank loan financing motivation.

Key Words： Bank Loan Financing； Incentive； Earnings Management； Distributional Test； Form； Frequency

[編輯： 汪曉]

收稿日期：2013?04?09；修回日期：2013?11?22

作者簡介：曹崇延（1966?），女，甘肅蘭州人，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院副教授，主要研究方向：上市公司，資本市場；王阿靜（1990?），女，安徽安慶人，中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)管理學(xué)院研究生，主要研究方向：企業(yè)盈余管理，外部治理.