財務重述對銀行貸款契約的影響研究——來自中國上市公司的經驗數據

肖作平 王璐

(1.杭州電子科技大學會計學院，浙江 杭州 30018；2.西南交通大學經濟管理學院，四川 成都 610031)

引言

財務重述是上市公司出于自發或注冊會計師、監管部門督促對于前期發布的財務報告中存在的重大遺漏內容進行補充，或對錯誤事項進行更正的行為。財務報告作為上市公司財務信息披露的最主要形式，有助于投資者了解公司財務狀況、規避投資風險，能夠保證資本市場的健康發展，而財務重述則表明公司的會計信息很可能存在問題(DeFond和Jiambalvo, 1991)[8]。近年來國內外資本市場財務重述行為頻發，上市公司于年報披露后頻繁地以重大事項臨時公告形式發布各類補充及更正公告。安然、施樂、世通等越來越多的知名大型跨國企業在財務重述中相繼被爆出財務欺詐丑聞，嚴重沖擊社會經濟的健康發展。隨著財務重述問題在國際上的日益激增，我國上市公司財務重述問題也日益凸顯。據統計，我國發生財務重述公司數量從2012年167家上升至2016年310家，增幅接近2倍。作為近幾年我國最為嚴重的兩例財務重述事件，2013年的萬福生科與2011年的云南綠大地，致使投資者與資本市場遭受巨大損害，不利于經濟資源的有效配置。

隨著委托代理理論和信息不對稱理論的發展，部分學者開始把研究目光集中于財務重述所產生的經濟后果上。大量財務學研究成果表明，財務重述降低了公司的市場價值(Ge et al.,2012；Wu et al., 2016)[14][36]，提高了公司的融資成本(Hogan et al., 2015；Maet al., 2017)[17][28]，造成企業非效率投資(Kedia和Philippon, 2009；Guariglia和Yang, 2016)[23] [16]等。

銀行貸款契約的合理設計將有效緩解股東與債權人的代理問題(Jensen和Meckling, 1976)[20]，降低股東與債權人發生利益沖突所產生的代理成本(Jensen, 1986)[19]。銀行由于擁有比其他外部投資者(小股東/債權人)更低的債務人信息處理成本，使其能更好的發揮債務監督作用(Diamond, 1984)[12]。銀行貸款契約通過發揮破產威脅、債權人監管或相機機制降低股東、管理層與債權人之間的信息不對稱程度，緩解各方利益沖突，從而提升公司治理效率與整體價值(Diamond和Douglas, 1991a)[13]。因此，銀行面對“劣質”財務信息更需要依賴合理規范的貸款契約維護自身利益，規避道德風險和逆向選擇問題(Cantillo和Wright, 2000)[5]。

財務重述嚴重威脅財務報告信息披露質量，不僅使股東財富受損，也無疑降低了財務報告使用者對資本市場有序發展的信心。財務報告對債務契約的影響逐漸成為財務學研究的基本問題之一(Watts和Zimmerman, 1990)[35]。Holthausen和Watts(2001)[18]等的研究指出，財務重述對于貸款契約的締結尤為重要，并逐步發展為新的研究熱點，然而經典的銀行貸款契約理論并沒有突出不同財務重述類型的重要影響。在我國財務重述帶來的信息風險是否會影響銀行的信貸決策也鮮有文獻證實。因此，我們關注中國資本市場，驗證銀行是否對上市公司財務重述行為有所察覺，通過修改價格條款(利率)、非價格條款(金額、期限、擔保)維護自身利益，以保證銀行貸款契約的效率性，為財務重述和銀行貸款契約之間關系的研究提供有益補充。

本文的貢獻主要在于：第一，現有文獻主要側重于從公司治理、公司特征等視角實證檢驗債務契約的影響因素，本文則從財務報告質量視角考察財務重述對銀行貸款契約的影響機制，有助于厘清財務報告質量與銀行貸款契約之間的重要關系。第二，雖然Graham(2008)[15]對財務重述與銀行貸款契約之間的關系進行了系統研究，但并未對財務重述公告具體類型與銀行貸款契約的關系進行詳細探討。因此，本文此基礎之上，綜合考察了重述形式、重述項目和重述發起者對銀行貸款契約的影響，為銀行等金融機構發揮其債務監督作用提供了實證依據。

理論分析與研究假設

Watts和Zimmerman(1990)[35]認為，財務報告信息在公司債務契約的簽訂中得到廣泛使用，并且已成為股權契約和債務契約簽訂過程中投資者和債權人重要的決策依據。上市公司日益頻繁的財務重述行為加劇了債務雙方信息不對稱程度，提高了企業的信用風險，增加了債務持有人(銀行)的監督成本。基于此，本部分以會計信息質量為切入點，推演財務重述與銀行貸款契約(貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔保)之間的關系，以及細分財務重述具體類型(重述形式、重述項目和重述發起者)對銀行貸款契約的影響，并提出相應研究假設。

一、財務重述與銀行貸款契約

Palmrose et al. (2004)[30]的研究發現，財務重述降低了某一特定會計項目的不確定性，由此導致投資者質疑公司披露的其他會計信息與經營業績，增加了公司財務信息的總體不確定性。可見，財務重述降低了公司信息披露質量，重述后借款人與貸款人之間的信息不對稱程度增強，此時銀行發揮其監督作用更加重要。特別是，如Kravet和Shevlin(2010)[25]所指出的，公司財務重述后信息風險顯著提高，并最終影響資本成本。財務重述公司比非重述公司具有更高的市盈率和杠桿率(Burns和Kedia, 2006)[4]，可見重述公司的平均風險要高于非重述公司，公司風險的提高在一定程度上增加了銀行的監督成本，這種監督成本可能通過更高的利率和更嚴格的合同條款轉嫁給借款公司。正如Diamond(1991b)[11]的理論模型證實，低風險公司能夠通過債務展期從而延期支付債務，高風險公司可能因為高違約概率被拒絕長期債務，而中間風險公司則通過使用長期債務，以避免短期債務產生的再融資風險。銀行可能拒絕向財務信息透明度差的公司提供貸款(Dennis和Mullineaux, 2000；Ma et al., 2017)[9][28]，而財務重述往往傳遞較差的公司聲譽和治理結構，因此，風險較高的公司的契約合同需要更為嚴格的條款加以約束和監督。此外，Jiménez et al. (2006)[22]研究發現，風險較高的借款人被要求較多的抵押物。因為抵押物的存在能夠使銀行更有效地發揮監督作用，提高監管效率(Rajan和Winton, 1995)[32]。綜上所述，財務重述后公司的信用風險增加，基于對財務危機成本和破產概率的預期，債權人將提高借貸成本和使用更嚴格的債務契約條款。因為，財務重述降低了公司會計信息披露質量，加劇了債務雙方的信息不對稱問題，致使道德風險行為和逆向選擇問題愈發嚴重，增加債務違約風險，損害公司的發展前景和盈利能力。因此，債權人(銀行)會借助價格條款(提高貸款利率)和非價格條款(降低貸款額度、縮短貸款期限、更可能使用貸款擔保)的聯合作用(Graham, 2008；肖作平和張櫻，2016)[15][37]來應對財務重述所產生的高風險問題和信息不對稱問題。因此，本文提出以下假設：

H1：公司財務重述后，銀行貸款利率更高、貸款金額更少、貸款期限更短、貸款擔保更可能被使用。

二、財務重述類型與銀行貸款契約

魏志華等(2009)[38]研究發現，上市公司發布不同形式的公告類型其市場反應截然不同，財務重述補充公告和補充更正公告未有顯著的負面市場反應，但是更正公告市場負面效應更為明顯。上市公司補充重述公告的內容可能涉及與公司價值判斷相關的各類信息，這類信息可能是好消息，也可能是壞消息，因此財務重述補充公告對銀行貸款契約的影響難以判斷。相反，財務重述更正公告主要是由于公司出現差錯所致，如排版、校對等簡單的技術問題，也包括管理者出于道德風險和逆向選擇采用各種手段人為操縱產生的重大會計差錯。由技術問題引起的財務重述可能致使公司聲譽受損，對其年報披露的會計指標產生重大影響，增加了代理成本，而這部分增加的成本則是由銀行通過債務契約條款來進行定價(Lambert et al.,2007)[26]。而管理層盈余操縱則被視為財務重述的表征(Jiambalvo, 1996)[21]。出于達到薪酬契約、滿足融資需求或迎合財務預期的目的，管理層有各種動機進行盈余操縱，而管理層的盈余管理行為一旦暴露，則財務重述隨即發生(Loet al., 2017)[24]。這種利己主義行為將擾亂資本市場秩序，減少投資者對資本市場持久有效發展的信心，降低契約雙方在長期交易中所積累的信賴度。更正公告是對錯誤事項進行更正，多數情況都不是好消息，因此，財務重述更正公告對銀行貸款契約的影響是負面的。年報補充更正公告作為年報補充公告和更正公告的混合體，既能補充年報中遺漏的信息又能更正錯誤信息，因此我們預期財務重述補充更正公告對銀行貸款契約的影響是不確定的。基于此，我們提出以下假設：

H2a：公司發布財務重述補充公告后，其對銀行貸款契約(利率、金額、期限、擔保)的影響不確定。

H2b：公司發布財務重述更正公告后，銀行貸款利率更高、貸款金額更少、貸款期限更短、貸款擔保更可能被使用。

H2c：公司發布財務重述補充更正公告后，其對銀行貸款契約(利率、金額、期限、擔保)的影響不確定。

不同項目引起的財務重述市場反應有所不同，重述項目是否涉及核心會計指標已經成為投資者關注財務重述的主要焦點之一(Dechow和Skinner, 2000)[7]。涉及核心盈余項目財務數據的改動會使其他關聯項目受到影響，即改變了基于這些數據的預期。大部分涉及核心盈余的重述公告調減了盈余，表明公司的財務狀況比年報中顯示的更差，這種情況使貸款人(銀行)對借款人的將來有了較差的預期。此外，對非重大影響事項進行的補充與更正公告所引起的重述效應和涉及核心指標的重述有一定差異。如Scholz(2008)[33]研究表明，相比非核心盈余重述，涉及核心盈余的財務重述將引起更大的負市場反應。Palmroseet al.(2004)[30]研究發現，上市公司對核心指標的故意重述，將導致更高的破產和退市率，相對于其他非核心指標重述，這類重述公告使股價反應更為糟糕。Desai et al.(2006)[10]發現，上市公司由于不正確的收入和成本確認導致的財務重述是最為常見的，并且均有顯著的負面市場反應，其中收入確認與成本確認錯誤導致市場反應分別為-14.89%和-10.51%。可見，財務重述項目不同會導致不同的市場反應，無論何種情況下涉及核心指標的重述都將影響上市公司的價值判斷。因此，直接涉及核心盈余調整的重述公告的市場反應要比調整非核心盈余項目嚴重得多。基于此，我們提出以下假設：

H3：相比非核心指標的財務重述，涉及核心指標的重述，銀行貸款利率更高、貸款金額更少、貸款期限更短、貸款擔保更可能被使用。

根據理性經濟人假設可知，公司自愿發布的重述公告往往是對其本身有利的消息，外部審計師和監管部門的職責在于維護社會公眾利益，故由外部監管部門或者外部審計師發起的重述一般認為是對企業不利的信息。如Palmrose et al.(2004)[30]，Graham et al.(2008)[15]研究發現，由外部審計師和證券交易委員會發起的重述代表公司內部監管存在諸多問題，說明公司具有無法預防和糾正的實質性錯誤，相反，由公司內部發起的財務重述則表明其內部治理機制較強，能夠及時防范可能出現的差錯或對于已經出現的問題采取糾偏措施，保證公司的正常運營。這說明相比公司自愿發起的財務重述，由外部審計師或監管部門發起的重述，負的市場反應更為嚴重。陳凌云和李弢(2006)[39]研究發現，主動補充更正型公告具有正向的短期市場反應，而監管型公告的短期市場反應則為負。可見，由外部監管部門發起的重述意味著公司存在的問題更為嚴重，而由公司自愿發起的重述則表明其信息披露透明度較高，公司內部治理問題較少，能夠及時予以發現并糾正錯誤。因此我們認為，與自愿發起重述的公司相比較，由外部監管部門或外部審計師發起的財務重述貸款契約條款更為嚴格。基于此，我們提出以下假設：

H4：相比自愿發起的財務重述，由外部被動發起的重述，銀行貸款利率更高、貸款金額更少、貸款期限更短、貸款擔保更可能被使用。

表1 細分財務重述類型的年度分布情況

研究設計

一、樣本選擇和數據來源

本文以中國上市公司為研究樣本，從wind資訊金融終端選取對2012～2016年報發布補充、更正或補充更正公告的公司作為初始財務重述樣本。同時，本文按照以下原則對初始年報重述樣本公司進行篩選：(1)剔除金融類上市公司；(2)剔除ST、PT類上市公司；(3)剔除相關財務數據缺失的上市公司；(4)剔除無法獲得相關數據的上市公司；(5)當公司同一會計年度發生多次重述公告時，以第一次重述公告為準。根據上述原則，本文通過手工搜集，2012～2016年5年共收集到1303個(其中2012年167個、2013年277個、2014年304個、2015年245個、2016年310個)年報財務重述樣本公司。此外，作者通過手工查閱上市公司年報重述公告并對重述類型進行細分(重述形式、重述項目和重述發起者)并加以判斷。最后，本文根據初選的財務重述樣本公司年報手工摘錄其2011～2016年公開披露的銀行貸款數據，根據以下原則確定最終的研究樣本：(1)剔除無銀行貸款數據的重述公司；(2)為合理地比較重述前與重述后的銀行貸款契約的變化情況，我們刪除了僅有重述前或重述后銀行貸款數據的重述公司。通過以上篩選，5年共得到170個(其中2012～2016年分別為27、54、36、24和29個)年報中公開披露貸款數據的財務重述公司，并依據年報逐條手工收集以上重述樣本公司的每一筆貸款數據。由于上市公司年度報告中披露的銀行貸款數據不完整，故獲取的銀行貸款契約(利率、金額、期限和擔保)四個維度的樣本量并不相等。因此，關于利率、金額、期限和擔保，我們分別收集到846、1911、2015和1582筆相關貸款數據。

表1顯示的是細分重述類型的年度分布情況。從表1可見，三類重述公告中，超過一半的重述公司發布了更正公告，僅有14.17%的樣本公司發布了補充更正公告。此外，有75家樣本公司占總樣本的44.12%涉及核心盈余重述。由公司(證券交易所、外部審計師、其他或未知)發起的財務重述為14(63、3、90)家，所占比例為8.23%(37.06%、1.76%、52.95%)。

表2顯示的是重述前與重述后銀行貸款契約四個維度的數據分布情況。從表2可見，貸款利率共846筆相關數據(重述前504筆，重述后342筆)；貸款金額共1911筆相關數據(重述前1039筆，重述后872筆)；貸款期限共2015筆相關數據(重述前1116筆，重述后899筆)；貸款擔保共1582筆相關數據(重述前806筆，重述后776筆)。

本文的財務數據、公司治理數據和宏觀經濟數據來源于國泰安、色諾芬和EPS數據庫。

表2 銀行貸款相關數據的年度分布情況

二、變量設計

1. 被解釋變量：銀行貸款契約

銀行貸款契約是由多個契約條款構成的合同(Melnik和Plaut,1986)[29]。因此，本文借鑒Graham et al.(2008)[15]，Ge et al.(2012)[14]，Chava et al.(2017)[6]，肖作平和張櫻(2016)[37]的研究，從四個維度即銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔保來衡量貸款契約。其中，貸款利率為銀行貸款的實際利率與貸款當期金融機構貸款基準利率之差；貸款金額為銀行貸款的實際金額，用其自然對數表示；貸款期限以月為單位計算，用銀行貸款的實際期限的自然對數表示；貸款擔保為虛擬變量，當貸款擔保的類型為質押、抵押、保證、或擔保時取值為1，當貸款擔保類型為信用時取值為0。

2. 解釋變量：財務重述

本文借鑒Graham et al.(2008)[15]，Chava et al.(2017)[6]的研究成果，將財務重述定義為虛擬變量，當公司的銀行貸款發生在財務重述之后，虛擬變量取值為1，否則為0。此外，為了更深入探討財務重述對銀行貸款契約的影響，本文參考Palmrose et al.(2004)[30]，魏志華等(2009)[38]的研究方法，對財務重述類型進行細分(重述形式、重述項目和重述發起者)。第一個細分變量為重述形式，包括補充公告(Supplement)、更正公告(Correct)和補充更正公告(Sup_Correct)，用三個虛擬變量表示，當重述屬于三種形式之一時，取值為1，否則為0。第二個細分變量為財務重述項目，符號為Content，用虛擬變量表示。借鑒Penman(2007)[31]，Bradshaw和Sloan(2002)[3]的分類和判斷標準，我們將財務重述項目分為涉及核心盈余和非核心盈余兩個方面，涉及核心盈余的項目包括收入、成本和費用的確認和報告。如果財務重述項目涉及核心盈余，則取值為1，否則為0。第三個細分變量為重述發起者(Prompter)，用虛擬變量表示，該變量用來區分財務重述是公司主動發起還是被動發起，主動發起是指公司通過自查后自愿披露的重述報告，被動發起是指由公司外部監管機構或外部審計師要求披露的重述報告，當重述是被動發起時，取值為1，否則為0。

3. 控制變量

表3 變量定義

通過對現有文獻的梳理，本文參考Graham et al.(2008)[15]，Bae和Goyal(2009)[1]，Lin et al.(2011)[27]，Chava et al. (2017)[6]，肖作平和張櫻(2016)[37]等的研究，選擇了公司特征、公司治理結構、貸款特征和宏觀經濟因素四個方面的控制變量。其中，公司特征的控制變量包括企業規模(S?ize)、資產負債率(Leverage)、成長性(Grows)、盈利能力(Profit)、固定資產比率(PPE)；公司治理結構的控制變量為兩權分離度(Sep)；貸款特征的控制變量為貸款目的(Purpose)；宏觀經濟因素的控制變量包括公司所處區域的人均GDP(Per_GDP)、通貨膨脹(Inflation)。此外，本文加入行業和年份虛擬變量，控制其對貸款契約的影響。研究變量的具體定義和度量見表3。

三、研究方法與模型設計

本文借鑒Graham et al.(2008)[15]的研究方法，檢驗財務重述對銀行貸款契約的影響。本研究構建如下回歸模型，其中模型(1)用來驗證假設1：

為了檢驗重述形式、重述項目和重述發起者對銀行貸款契約的影響，本文在模型(1)的基礎上分別加入這四個變量與財務重述的交互項，其中模型(2)用來驗證假設2a、2b、2c，模型(3)用來驗證假設3，模型(4)用來驗證假設4。最終構建的回歸模型如下：

其中：LoanContracti表示被解釋變量銀行貸款契約，當i分別為1，2，3，4，Loan1表示貸款利率(Spread)、Loan2表示貸款金額(Size)、Loan3表示貸款期限(Maturity)、Loan4表示貸款擔保(Security)，α0為截距項，βm為解釋變量和控制變量的回歸系數向量，ε為隨機誤差項。Restatement為解釋變量財務重述，用虛擬變量表示，當公司的銀行貸款發生在財務重述后，取值為1，否則為0。Firmcharacter表示公司特征控制變量，Governance表示公司治理結構控制變量，Loancharacter表示貸款特征控制變量，Macroeconomic表示宏觀經濟控制變量。Restatement*Typej(j為1，2，3，分別表示補充、更正和補充更正)、Restatement*Content和Restatement*Prompter表示財務重述與細分財務重述類型的交互項。本文借鑒Graham et al.(2008)[15]、肖作平和張櫻(2014)[40]的研究，采用混合OLS方法和Logit方法估計上述回歸模型。財務重述和細分重述類型(重述形式、重述項目和重述發起者)均為類別型變量，在分別檢驗重述形式、重述項目和重述發起者對銀行貸款契約的影響時，借鑒Graham et al.(2008)[15]，Shen和Lee(2006)[34]的研究思路，未將這三個變量直接放入模型，而只是將財務重述與這三個變量的交互項放入模型中。

實證結果與分析

表4 主要變量描述性統計

表4顯示的是主要變量的描述性統計。從表4可見，被解釋變量銀行貸款利率(實際貸款利率與同期貸款基準利率)的均值(中位數)為0.344%(0.250%)，最大值為9.5%，可以看出貸款利率有一定幅度的變化，表明我國銀行可根據借款人實際經營情況調整利率水平。實際貸款金額的自然對數的最小值(最大值)為9.903(21.416)，說明樣本公司銀行貸款金額差距明顯。實際貸款期限的自然對數均值(中位數)為2.740(2.485)，說明樣本公司銀行貸款期限較短。銀行貸款擔保均值(中位數)為0.817(1.000)，說明樣本公司獲得銀行貸款的方式多為質押、抵押、擔保或保證，信用類型的貸款較少。補充、更正和補充更正重述公告的均值分別為34.7%、50.6%和14.7%，可見更正形式的重述公告數量最多。重述項目的均值為44.1%，說明44.1%樣本公司財務重述涉及核心項目。重述發起者的均值為82.5%，可見由外部被動發起的重述高于公司主動發起的重述數量。

表5 主要變量重述前后差異

進一步，為比較財務重述前后銀行貸款契約是否有顯著變化，將樣本分為兩組，列示兩樣本所包含變量的均值差，并對研究樣本進行T檢驗，結果如表5所示。

表5結論初步說明，相對于財務重述前的銀行貸款契約，重述后銀行貸款利率增加、貸款金額減少、貸款期限縮短、貸款擔保更可能被使用。

表6 財務重述與銀行貸款契約的回歸結果

表6報告了財務重述與銀行貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔保的估計結果。從表6可見，以財務重述為解釋變量，銀行貸款利率(Spread)為被解釋變量的回歸模型中，其回歸系數為正且在1%的水平上顯著；以銀行貸款金額(Loan_Size)為被解釋變量的回歸模型中，其回歸系數為-0.261且在1%的水平上顯著；以銀行貸款期限(Maturity)為被解釋變量的回歸模型中，其回歸系數為-0.154且在1%的水平上顯著；以銀行貸款擔保(Security)為被解釋變量的回歸模型中，其回歸系數為0.398且在5%的水平上顯著。上述研究結果說明，財務重述后貸款利率提高、貸款金額減少、貸款期限縮短、貸款擔保更可能被使用。可見，財務重述對公司債務融資成本具有顯著影響，而銀行在一定程度上也提高了其風險管理水平，逐漸發揮其債務監督作用，研究結論驗證了假設H1。這和Bradley和Roberts(2004)[2]、Graham et al.(2008)[15]的研究結論一致。

表7為三種形式的財務重述與貸款利率、貸款金額、貸款期限、貸款擔保的估計結果。從表7可見，以銀行貸款利率(Spread)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充公告交互項(Restatement*Supplement)的估計系數為負并且在5%的水平上顯著。這說明上市公司通過補充重述公告完善先前年報所遺漏的信息，提高了財務信息的透明度，降低借貸雙方信息不對稱程度，因此補充公告降低了貸款利率。而以銀行貸款金額(Loan_Size)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充公告交互項(Restatement*Supplement)的估計系數為負并在1%的水平上顯著。這可能是因為補充公告可能多數為壞消息，因此貸款金額作為貸款契約中最直接的數據，銀行在考慮補充公告時，通過減少貸款金額控制借款公司信貸風險。以銀行貸款期限(Maturity)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充公告交互項(Restatement*Supplement)的估計系數為正但不顯著；以貸款擔保(Security)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充公告交互項(Restatement*Supplement)的估計系數為負但不顯著。這說明補充公告沒有影響重述前后的貸款期限和貸款擔保。綜上，補充公告對銀行貸款契約的影響不確定，研究結論基本驗證了假設H2a。

以銀行貸款利率(Spread)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和更正公告交互項(Restatement*Correct)的估計系數為正并在10%的水平上顯著；以銀行貸款擔保(Security)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和更正公告交互項(Restatement*Correct)的估計系數為正并在5%的水平上顯著。這說明了更正公告是對錯誤事項進行的修正，多數情況都不是好消息，財務重述更正公告提高了銀行的監督成本，銀行通過提高貸款利率與更可能使用貸款擔保來減輕自身的信貸風險。以銀行貸款期限(Maturity)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和更正公告交互項(Restatement*Correct)的估計系數為負但不顯著；以銀行貸款金額(Loan_Size)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和更正公告交互項(Restatement*Correct)的估計系數為正但不顯著。這說明更正公告沒有影響重述前后的貸款金額和貸款期限，但是更正公告對銀行貸款契約的影響總體上是負面的，研究結論基本驗證了假設H2b。

表7 財務重述形式與銀行貸款契約的回歸結果

以銀行貸款金額(Loan_Size)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充更正公告交互項(Restatement*Sup_Correct)的估計系數為正并且在1%的水平上顯著；以銀行貸款擔保(Security)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充更正公告交互項(Restatement*Sup_Correct)的估計系數為負并且在5%的水平上顯著。這說明了補充更正公告既補充了遺漏的信息又更正錯誤信息，研究樣本中更正的信息可能多為好消息。因此，公司發布補充更正公告后，貸款金額提高，使用貸款擔保的可能性降低。以銀行貸款利率(Spread)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充更正公告交互項(Restatement*Sup_Correct)的估計系數為正但不顯著；以銀行貸款期限(Maturity)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和補充更正公告交互項(Restatement*Sup_Correct)的估計系數為負但不顯著。這說明補充更正公告沒有影響重述前后的貸款利率和貸款期限。綜上，補充更正公告對銀行貸款契約的影響不確定，研究結論基本驗證了假設H2c。

由于篇幅所限，本文將財務重述項目、重述發起者與銀行貸款契約回歸結果合并到一個表格進行報告，如表8所示。

從表8可見，以銀行貸款金額(Loan_Size)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和重述項目交互項(Restatement*Content)的估計系數為負并在10%的水平上顯著；以銀行貸款擔保(Security)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和重述項目交互項(Restatement*Content)的估計系數為正并在10%的水平上顯著。這一研究發現說明，涉及核心項目的財務重述會影響重述前后銀行貸款規模的大小與是否更可能使用貸款擔保。即相比非核心指標重述，涉及核心指標財務重述后，貸款金額更少、貸款擔保更可能被使用。因為涉及核心項目的重述導致信息不對稱程度增加，提高了貸款銀行的監督成本。而以銀行貸款利率(Spread)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和重述項目交互項(Restatement*Content)的估計系數為正但不顯著；以銀行貸款期限(Maturity)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和重述項目交互項(Restatement*Content)的估計系數為負但不顯著。這說明重述項目是否涉及核心盈余并沒有對銀行貸款利率和期限造成影響。因此，回歸結果總體上驗證了假設H3。研究結果意味著，涉及核心盈余的財務重述致使債務雙方信任度降低，提高了契約簽訂成本、以及信息搜集成本，最終提高了銀行貸款利率。

表8 財務重述項目、重述發起者與銀行貸款契約的回歸結果

此外，從表8可見，以銀行貸款金額(Loan_Size)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和重述發起者交互項(Restatement*Prompter)的估計系數為負并在10%的水平上顯著；以銀行貸款期限(Maturity)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和重述發起者交互項(Restatement*Prompter)的估計系數為負并在1%的水平上顯著。這一研究發現說明，財務重述發起者會影響重述前后銀行貸款規模的大小和貸款期限的長短，系數均為負并分別在10%和1%的水平上顯著，意味著由外部被動發起的重述存在的問題較為嚴重，而由公司自愿發起的重述則表明其信息披露透明度較高，公司內部治理問題較少。因此，相比自愿發起的財務重述，由外部被動發起的重述，貸款金額更少、貸款期限更短。以銀行貸款擔保(Security)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和重述發起者交互項(Restatement*Prompter)的估計系數為負并在1%的水平上顯著。這與我們的假設不符，對于這一結論我們解釋為：銀行在考慮外部被動發起的財務重述業務時，會采取一種相對仁慈的手段，可能減少貸款擔保的使用，從而通過限制貸款契約中的非價格條款(金額、期限)維護自身利益，對上市公司進行必要的監督。以銀行貸款利率(Spread)為被解釋變量的回歸模型中，財務重述和財務重述發起者交互項(Restatement*Prompter)的回歸系數為負但不顯著。這說明重述發起者并沒有對銀行貸款利率造成影響。以上回歸結果總體上驗證了假設H4。這說明由外部監管部門發起的重述存在的問題更為嚴重，銀行在考慮涉及監管者或外部審計師發起的財務重述業務時，通過減少貸款金額、降低貸款期限對公司進行監督，從而減輕信貸風險。

穩健性檢驗

為檢驗前文回歸分析結果的穩健性，本文采用如下計量經濟模型進行穩健性檢驗。

1. 傾向得分匹配法(PSM)

當樣本中的數據存在自選擇偏誤時，回歸結果的合理性就值得商榷。為了解決樣本選擇偏誤問題，我們首先以企業規模、資產負債率、行業和年份這四個變量對因變量財務重述進行Logistics回歸，然后利用Logistics估計得到傾向得分，接著以財務重述后的銀行貸款數據為基準使用一對一最近鄰匹配法構建匹配樣本。財務重述后銀行貸款利率樣本共342個，由于1個不滿足匹配條件，故成功匹配貸款利率樣本682個(重述前341個和重述后341個)；財務重述后銀行貸款金額樣本共872個，全部滿足匹配條件，故成功匹配貸款利率樣本1744個(重述前872個和重述后872個)；財務重述后銀行貸款期限樣本共899個，全部滿足匹配條件，故成功匹配貸款利率樣本1798個(重述前899個和重述后899個)；財務重述后銀行貸款擔保樣本共776個，由于1個不滿足匹配條件，故成功匹配貸款利率樣本1550個(重述前776個和重述后776個)。最后，我們利用銀行貸款契約(利率、金額、期限和擔保)成功匹配的樣本作為新研究樣本進行回歸分析。

2. 固定效應模型

在前文回歸模型中，我們控制了一些可觀測的公司特征變量，而一些不可觀測的公司特征因素可能會對研究結果產生影響。因為數據樣本中，每個重述公司在同一會計年度不同時點上至少有兩筆銀行貸款數據(至少重述前一筆貸款和重述后一筆貸款)，針對這個問題，我們采用固定效應模型處理這些不可觀察的公司特征因素對研究結果的影響。

經過以上兩種分析方法，回歸結果在統計和經濟上仍然是顯著的，財務重述對銀行貸款契約的分析結果是穩健的。鑒于篇幅所限，此處不列示相應的檢驗結果。

研究結論

本文通過檢驗財務重述如何影響銀行貸款契約，并將財務重述劃分為多個維度研究其對銀行貸款契約的影響。進一步分析三種形式的重述公告、重述項目和重述發起者對銀行貸款契約的不同影響，探究財務重述不同細分類型對銀行貸款契約的影響是否存在差異，為研究財務重述與銀行貸款契約之間的關系提供了一個新的視角。研究發現：(1)公司財務重述后信息風險顯著提高，從而加劇了債務雙方的信息不對稱問題，使得貸款利率提高、貸款金額減少、貸款期限縮短、貸款擔保更可能被使用。(2)進一步研究發現，在考慮三種形式的財務重述情況下，發布財務重述更正公告后，貸款利率更高、貸款擔保更可能被使用，但是補充和補充更正財務重述公告對銀行貸款契約的影響不確定。在考慮財務重述項目的情況下，涉及核心指標的財務重述，貸款金額更少、貸款擔保更可能被使用。在考慮財務重述發起者的情況下，相比自愿發起的財務重述，由外部被動發起的財務重述，貸款金額更少、貸款期限更短。上述研究結果表明，我國銀行已經通過貸款契約發揮其債務監督效應，一定程度上為評價我國商業銀行市場化改革提供新的證據。