基于銀行債權治理的審計意見與公司投資關系研究

羅忠蓮 劉圻

一、引言

銀行債權治理是銀行債權人對借款公司的經營狀況進行間接監督與控制的行為（Johnson等，2000）。銀行債權治理問題一直備受學術界關注，盡管我國資本市場還存在很多缺陷，債權保護相關的法律法規尚不健全，但銀行債權的公司治理效應依然存在，且公司經營業績越差，銀行貸款條件越嚴格，銀行債權治理效應越顯著（黃珍等，2016）。財務報表審計意見是審計師通過審計報告對外披露公司財務信息的一種信號機制。大量研究表明，審計意見的信號效應會產生公司投資效應。然而，審計意見對公司投資的影響要借助各種中介力量予以實現。審計意見與公司投資之間的關系是否受銀行債權治理效應的影響？不同類型的審計意見向銀行債權人傳遞的信號不同，必然對銀行債權人決策產生不同的影響。當借款公司財務年報被審計師出具非標準審計意見時，銀行債權人的公司治理動機等市場反應如何？現有研究并未提供直接的經驗證據。本文以2002—2015年滬深兩市A股上市公司面板數據為研究樣本，考察了銀行債權治理對審計意見與公司投資關系的中介影響，并進一步探討了這種中介影響在不同政府層級下的差異。

二、理論分析及假說提出

（一）財務報表審計意見與上市公司投資

2016年12月，財政部發布了12項新審計報告準則，第1501號《對財務報表形成審計意見和出具審計報告》的修訂內容要求審計報告第一部分應包含審計意見，并以“審計意見”作為標題等，體現了財務信息需求者對提升財務報表審計質量、增加審計意見信息含量等方面的要求。審計意見是財務報表審計報告披露的核心要素，其基本功能是為債權人等信息需求者提供有價值的信息，滿足信息使用者需求。本文從投資決策、投資效率兩方面，將審計意見影響公司投資的直接效應研究歸為兩大類：

第一類研究基于信號傳遞理論、決策相關理論分析了審計意見對公司投資決策的影響。該類研究發現，審計意見作為信號機制，可以為投資者傳遞決策相關的信息。楊德明等（2010）發現，審計意見通過信號傳遞機制為投資者傳遞盈余管理信息，輔助投資者識別盈余管理程度，進而影響投資決策。第二類研究基于信息不對稱理論、代理理論分析了審計意見對公司投資效率的影響。該類研究發現，審計意見可以通過影響公司管理層與投資者之間的信息不對稱程度及代理成本而影響投資效率。張圣利等（2012）發現，被出具非標準審計意見的公司產生過度投資行為的概率顯著更低。張立民等（2017）發現持續經營審計意見會顯著抑制管理層過度投資，緩解管理層過度自信引發的過度投資問題。據此，本文提出研究假說H1：

H1：非標準審計意見與公司投資顯著負相關，即非標準審計意見會對公司投資產生顯著的負向影響。

（二）銀行債權治理、審計意見與公司投資

1.銀行債權治理與公司投資。銀行債權人能通過兩種理論機制實現治理效應：一是根據利益相關者理論，銀行通過貸款契約約束公司經理人自利行為（Nini等，2012），這種間接監控表明銀行發揮了債權治理效應。二是根據負債融資激勵理論，負債通過激勵公司經理人努力工作（簡澤，2013），提升公司治理水平，為投資創造良好的內部環境。銀行債權人與公司經理人之間的代理矛盾會影響公司投資（江偉等，2006），銀行債權人與借款公司之間的負債代理成本是公司投資的影響因素，且銀行債權治理效應越弱的公司產生非效率投資的概率越高（黃珍等，2016）。為此，銀行債權治理效應的發揮存在可行性路徑：銀行債權治理→降低負債代理成本→緩解代理矛盾→提升公司治理水平→對公司投資產生治理效應。

2.審計意見與銀行債權治理。王暉（2013）發現審計質量與銀行債權治理顯著正相關，說明擁有高質量審計需求的公司具有更高的銀行貸款需求，相應受到更強的銀行債權治理。余玉苗等（2011）發現審計收費與銀行債權治理顯著負相關，這種負相關性在民營上市公司中更顯著。王暉（2013）進一步發現非標準審計意見與銀行債權治理顯著正相關，表明審計意見信號效應可以降低信息不對稱程度，保護債權人利益。吳錫皓等（2016）發現非標準審計意見顯著降低了銀行貸款規模，表明非標準審計意見向銀行債權人傳遞了消極信號，影響了銀行信貸決策，使銀行債權治理效應增強，從而降低了借款公司的貸款規模。

綜上分析，銀行債權治理可能是審計意見影響公司投資的傳導機制，但鮮有學者基于銀行債權治理視角探究審計意見影響公司投資的路徑機理。非標準審計意見預示著借款公司經營狀況存在問題，勢必影響償債能力，增加銀行信貸違約風險，此時銀行債權人出于債權保護需要勢必對公司施加還款壓力，并通過銀行貸款契約間接控制公司經營行為，進而可能影響公司投資支出。據此，本文提出研究假說H2：

H2：非標準審計意見與銀行債權治理顯著正相關，銀行債權治理與公司投資顯著正相關，且銀行債權治理在審計意見與公司投資關系中發揮了部分中介效應。

三、研究設計

（一）樣本數據

以我國滬深兩市2002—2015年所有A股上市公司為初始樣本，按以下標準篩選樣本：（1）剔除ST類及＊ST類上市公司樣本；（2）剔除金融類上市公司樣本；（3）剔除觀測值缺漏和異常公司樣本；（4）為消除極端值影響，對所有連續性隨機變量在1%和99%分位上進行了Winsor處理。最終獲得22899個非平衡面板樣本，包括11403個國有控股上市公司樣本，11496個非國有控股上市公司樣本。所有樣本數據源于CSMAR，采用STATA/MP13.1軟件進行分析。

（二）變量測度

本文以公司投資（invest）為因變量，以審計意見（opin）為自變量，以銀行債權治理（bank）為中介變量，并設置資產規模（size）、盈利能力（roa）等控制變量。

1.公司投資（invest）。采用公司本年末購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現金減去處置固定資產、無形資產和其他長期資產收回的現金凈額與平均資產總額之比測度。

2.審計意見（opin）。參照大多數研究的劃分標準，將標準無保留審計意見以外的意見設定為非標準審計意見。若借款公司收到非標準審計意見，則賦值opin為1，否則為0。

3.銀行債權治理（bank）。借鑒劉芳（2016）的研究，采用本年末銀行貸款總額（短期借款+長期借款）與資產總額之比作為銀行債權治理的代理變量，測度銀行債權人對借款公司的治理效應。

4.控制變量。選取兩類控制變量：一是公司特征變量，包括資產規模（size，資產總額取自然對數）、股權性質（soe，虛擬變量，國有控股公司賦值為1，否則為0）。二是財務指標變量，包括盈利能力（roa，資產收益率）、成長能力（growth，營業收入增長率）、投資能力（eps，每股收益）和經營性現金流量（cfo，經營性現金流量凈額除以資產總額）。同時控制了行業（ind，對制造業按二級代碼分類，其他行業按一級代碼分類，設定20個行業虛擬變量）和年度（year，以2002年為基期，設定13個年度虛擬變量）。

（三）計量模型

為建立銀行債權治理、審計意見與公司投資關系的固定效應模型，探討審計意見通過銀行債權治理影響公司投資的內在機理，本文借鑒溫忠麟等（2014）的中介理論，運用逐步檢驗法依次建立以下3個計量模型：

其中，估計系數ε1是審計意見對公司投資的直接影響系數，稱為直接效應系數。本文預測直接效應系數ε1顯著為負，即借款公司當年的財務年報被審計師出具非標準審計意見時，公司將顯著減少投資支出。

其中，θ1是納入銀行債權治理中介變量之后審計意見影響公司投資的估計系數，簡稱間接效應系數。θ2是銀行債權治理影響公司投資的估計系數。本文預測θ1顯著為負，θ2顯著為正，即銀行債權治理與公司投資顯著正相關，且銀行債權治理在審計意見與公司投資關系中存在中介效應。

本文借助上述三個模型，采用逐步檢驗法驗證銀行債權治理的中介效應，包括三個步驟：第一步，檢驗模型（1）中的直接效應系數ε1。若ε1通過顯著性檢驗，則繼續中介檢驗。若ε1未通過顯著性檢驗，則停止中介檢驗；第二步，當ε1通過顯著性檢驗時再逐步檢驗模型（2）中的估計系數η1和模型（3）中的估計系數θ1和θ2；第三步，根據η1、θ1和θ2的顯著性判斷中介程度，明確部分中介、完全中介或無中介效應。

四、實證過程及結果分析

（一）描述性統計分析

變量描述性統計結果如表1所示。結果顯示：（1）公司投資（invest）均值、中值分別是5.7%、4.1%，波動范圍從0到27%，說明A股公司平均投資水平不高，個體投資差異較明顯；（2）審計意見（opin）均值是5.5%，說明大多數上市公司財務年報被出具標準審計意見，基本符合當前我國A股市場財務狀況；（3）銀行債權治理（bank）均值、中值分別是18.8%、16.8%，說明銀行貸款占資產總額平均比例不高，但最小值0與最大值65.6%之間差距較大，說明A股上市公司銀行信貸規模差異顯著；（4）盈利能力（roa）、成長能力（growth）、投資能力（eps）及經營性現金流（cfo）變量的描述性統計結果差異最大，最小值均為負，進一步說明A股上市公司投資水平個體差異較大；（5）資產規模（size）標準差1.235，與現有相關研究的統計結果基本一致；（6）股權性質（soe）均值0.498，說明國有控股樣本占比49.8%。

（二）相關系數分析

變量皮爾遜相關系數如表2所示。結果顯示，盈利能力（roa）與投資能力（eps）之間的相關系數為0.487，其他變量之間的相關系數較小，初步說明各變量之間不存在嚴重的多重共線性問題。通過VIF檢驗發現，VIF最大值僅3.1，小于10，進一步說明本文建立的計量模型通過多重共線性檢驗。進一步分析表2發現：審計意見（opin）、股權性質（soe）均與公司投資（invest）在1%水平上顯著負相關；銀行債權治理（bank）與公司投資（invest）在1%水平上顯著正相關，說明銀行債權治理效應越強，公司投資水平越高；在控制變量方面，資產規模（size）、盈利能力（roa）、成長能力（growth）、投資能力（eps）、經營性現金流（cfo）均與公司投資（invest）顯著正相關，表明本文選取的控制變量較合理；審計意見（opin）與銀行債權治理（bank）在1%水平上顯著正相關。上述分析初步表明，銀行債權治理、審計意見與公司投資之間存在一定相關性，但仍需通過進一步實證檢驗和多元回歸分析。

表1 變量描述性統計結果

表2 皮爾遜相關系數檢驗結果

（三）多元線性回歸及中介效應分析

表3第（1）列顯示，公司投資對審計意見的回歸系數為-0.0216，且在1%水平上顯著負相關，即非標準審計意見影響公司投資的直接效應系數ε1=-0.0216，說明非標準審計意見對公司投資產生了顯著的負向影響效應。結果符合預期，假說H1成立。

表3第（2）列顯示，銀行債權治理對審計意見的回歸系數η1=0.0545，標準誤為0.00409，二者在1%水平上顯著正相關，說明收到非標準審計意見的借款公司更易引起銀行債權人警惕，銀行債權治理效應更強。原因可能是非標準審計意見意味著公司財務報表沒有在所有重大方面公允地披露公司財務狀況、經營成果和現金流量的真實信息，審計師通過非標準審計意見的信號效應向銀行債權人傳遞了該公司財務報表不真實的負面消息，導致銀行債權人加強了對借款公司的監控和治理。

表3第（3）列顯示，非標準審計意見影響公司投資的間接效應系數為θ1=-0.0244，標準誤為0.00160，說明引入銀行債權治理變量之后，非標準審計意見與公司投資在1%水平上顯著負相關。公司投資對銀行債權治理回歸系數θ2=0.0525，標準誤為0.00259，銀行債權治理與公司投資在1%水平上顯著正相關，說明銀行債權治理對公司投資產生了正向治理效應。

綜上分析，η1≠0、θ1≠0、θ2≠0且均通過了顯著性檢驗，說明銀行債權治理在審計意見對公司投資的影響機制中發揮了部分中介效應，且這種部分中介效應促進了非標準審計意見對公司投資的負向影響。原因可能是，收到非標準審計意見的借款公司往往經營業績不佳，盈利能力和償債能力減弱，使公司面臨更高的破產風險和銀行信貸違約風險，導致銀行債權治理效應增強。然而，銀行債權治理增強將進一步提升對公司投資的正向治理效應，繼而強化了非標準審計意見對公司投資的負向影響。結果符合預期，假說H2成立。

（四）進一步研究分析

銀行債權人在貸款決策中不僅重視借款公司償債能力和盈利能力，也考慮產權制度和政治背景。潘秀麗等（2016）發現，投資者在決策過程中不僅考慮產權性質，還關注政府層級影響，并發現審計意見信號效應對地方國企的影響更顯著。政治關系、產權性質會影響投資者決策，審計意見信號效應受政府層級影響。政府層級是否影響銀行債權治理的中介效應？為考察政府層級對銀行債權治理中介效應的影響差異，將11403個國有控股上市公司樣本進一步區分為中央控股上市公司（央企）和地方政府控股上市公司（地方國企）兩組樣本，對銀行債權治理的中介效應進行分組回歸，具體結果如表4所示。

表3 銀行債權治理、審計意見與公司投資 （N=22899）

表4 政府層級對銀行債權治理中介效應的影響結果

由表4可知，在央企樣本組中，第（1）列顯示，審計意見影響公司投資的直接效應系數為-0.0284，且二者在5%水平上顯著負相關；第（2）列顯示，銀行債權治理對審計意見的回歸系數為0.0524，且二者在1%水平上顯著正相關；第（3）列顯示，審計意見影響公司投資的間接效應系數為-0.0204，且二者在1%水平上顯著負相關。在地方國企樣本組中，第（1）列顯示，審計意見影響公司投資的直接效應系數為-0.0191，且二者在1%水平上顯著負相關；第（2）列顯示，銀行債權治理對審計意見的回歸系數為0.0168，且二者在5%水平上顯著正相關；第（3）列顯示，審計意見影響公司投資的間接效應系數為-0.0321，且二者在10%水平上顯著負相關。上述結果表明，銀行債權治理的中介效應對地方國企的影響更大，央企對銀行債權治理的中介影響反應相對較弱，說明地方國企的非標準審計意見與公司投資之間的負相關性受銀行債權治理的中介作用更強。產生這種差異性的可能性解釋是，不同政府層級控制的上市公司受政府干預程度不同，銀企之間信息不對稱程度差異較大，從而影響銀行信貸資源配置。地方國企在銀行信貸方面受到更多政府干預，財務信息披露機制不完善，信息透明度較低，銀行債權人面臨更高的信息不對稱風險，導致銀行信貸決策更謹慎，公司面臨更多的融資約束并受到更強的銀行債權治理。銀行債權治理增強進一步強化了非標準審計意見對公司投資的負向影響，減少了信息不對稱造成的資源浪費，有利于提升地方國企投資效率。

五、敏感性測試

（一）變更中介效應檢驗方法

借鑒周兵等（2016）的研究，采用差異系數檢驗法驗證銀行債權治理在審計意見與公司投資關系中的中介效應。如公式（1）所示，差異系數檢驗法通過構造差異系數T統計量檢驗中介效應的顯著性。

式（1）中，N-2代表差異系數T檢驗的自由度；C代表審計意見影響公司投資的直接效應系數ε1；C'代表審計意見影響公司投資的間接效應系數θ1；Sc代表與直接效應系數ε1對應的標準誤；Sc代表與間接效應系數θ1對應的標準誤；RXM代表自變量審計意見（opin）與中介變量銀行債權治理（bank）的相關系數。

由表2可知，審計意見（opin）與銀行債權治理（bank）的相關系數為0.171，RXM=0.171。由表3可知，審計意見影響公司投資的直接效應系數ε1與標準誤Sc分別為-0.0216，0.00161；間接效應系數θ1與標準誤Sc分別為-0.0244，0.00160。將這些取值全部代入式（1），計算出T22897≈10.156667。很顯然，差異系T統計量通過了顯著性檢驗，說明銀行債權治理對審計意見與公司投資關系的中介效應顯著。

（二）自變量與中介變量滯后一期

采用自變量與中介變量滯后一期回歸，在模型（1）、（2）、（3）中將滯后一期審計意見（Lopin）替換審計意見（opin），在模型（3）中將滯后一期銀行債權治理（Lbank）替換銀行債權治理（bank）。為進一步控制審計意見對公司投資的滯后影響，將滯后兩期審計意見（L2opin）作為控制變量加入各模型中重新回歸，回歸結果顯示，考慮審計意見與銀行債權治理滯后一期影響后，結論依然穩健。

六、研究結論

本文選取2002—2015年滬深兩市A股上市公司面板數據為樣本，基于中介效應視角引入銀行債權治理變量，考察了銀行債權治理對審計意見與公司投資關系的中介影響，并按政府層級展開進一步分組檢驗。研究發現，非標準審計意見與公司投資顯著負相關，與銀行債權治理顯著正相關；銀行債權治理在非標準審計意見與公司投資負向關系中發揮了部分中介效應；進一步考慮政府層級影響差異后，銀行債權治理的中介效應對地方國企樣本影響更大。

以上結論揭示了銀行債權治理是審計意見影響公司投資的重要傳導路徑，并驗證了政府層級對這種傳導路徑的影響差異，對我國CPA在新審計報告準則實施背景下發表財務報表審計意見、評估上市公司財務報表重大錯報風險具有一定的啟示意義；有利于證券市場監管部門借助銀行債權外部治理效應，由內而外推動上市公司治理機制的優化；還有利于降低信息不對稱風險對銀行債權人和投資者的影響，促進銀行信貸資源合理配置，推動地方國企完善公司治理及信息披露機制，提升地方國企投資效率，為新一輪國企深化改革提供了經驗證據支持。

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