金融生態環境、債務重組與非效率投資

宋淑琴，孫志超

(1.東北財經大學會計學院/中國內部控制研究中心，遼寧 大連 116025；2.中國鋼研科技集團有限公司，北京 100081)

一、引 言

在新一輪的深化改革中，我國政府將“積極穩妥去杠桿，扎實有效去產能”作為對公司特別是國有公司改革工作的重中之重。國有公司固然是去杠桿的重中之重，但對一些高杠桿借債的民營公司的風險也不容忽視。民營公司是國民經濟的重要組成部分，高負債的民營公司陷入財務困境就會走上“一死了之”的道路，這對投資者、債權人、相關公司和地方政府都是重大利空。雖然《中華人民共和國企業破產法》引入了重組制度，但重組具有高昂的時間和經濟成本，使我國處于財務困境中的公司對破產重組的利用較少。Gilson等[1]研究發現，債務重組能夠有效緩解財務困境。現有研究成果表明，債務契約的定期現金流出可以抑制管理者非效率投資行為，債務重組是債務契約的再談判，可以緩解公司管理者的現金流出壓力，那么債務重組將如何影響管理者的非效率投資行為呢？民營上市公司的融資和投資狀況會受到所在地區金融環境的影響，王國剛和馮光華[2]將金融生態環境評價分為幾個方面：經濟與金融穩定，制度與誠信文化，(9)制度與誠信文化從三個方面評價：法治環境、政府誠信和誠信文化。法治環境的評價指標為：對轄區內司法的信任程度、司法公正性、法院執行力和銀行訴訟債權回收率；政府誠信的評價指標為：政府政策透明度、連續性和一致性；誠信文化的評價指標為：企業逃廢債可能性、企業資不抵債可能性、地方政府對誠信建設的支持、主動提供征信信息情況調查、征信查詢情況調查和偽造信息套現信用卡情況調查。收稿日期：2019-04-19基金項目：國家自然科學基金青年項目“債務重組研究：盈余管理對策與財務困境解決”(71602023)；國家自然科學基金青年項目“財務困境下供應鏈關系治理：維護閾值與策略選擇”(71702027)；教育部人文社會科學研究青年項目“債務重組研究：觸發條件與途徑選擇”(15YJC630110)；教育部人文社會科學研究青年項目“供應鏈關系與合作績效：關系承諾方式選擇及其調節效應檢驗”(17YJC790192)作者簡介：宋淑琴(1980-)，女，遼寧大連人，副教授，博士，主要從事債務融資與治理、公司投融資和資本市場等研究。E-mail：maiqiner@126.com金融發展。其中，經濟穩定、金融發展等金融環境因素都有利于股東尋找有效投資項目。金融生態環境的好壞不僅能夠影響民營公司的投資環境，還能夠影響民營公司的融資情況，好的金融環境能夠幫助民營公司獲得更多的商業信用融資和銀行貸款[3]，從而減輕管理者的現金流壓力。那么，金融生態環境是否會改變民營上市公司債務重組對管理者非效率投資行為的影響呢？本文以民營上市公司為研究對象，檢驗債務重組的發生對投資不足和過度投資分別產生的影響及程度，并按金融生態環境進行樣本分組，檢驗不同金融生態環境下債務重組對非效率投資的影響是否存在差異。

二、理論分析與研究假設

根據自由現金流假說，一旦公司擁有充足的自由現金流，管理層可能會產生投資過度[4]。當公司陷入財務困境時，增加權益價值的決策事實上可能降低公司整體的價值。所以，將公司的決策權交給管理層不再是明智的選擇，因為其決策動機與股東是一致的[5]。因此，債權人為了保護自身利益會在債務重組談判中增加限制性條款，在公司投資時嚴格控制現金流出，使得管理層不具有過度投資的條件。尤其是當債務人是民營公司時，債務重組的市場化程度更高，債權人基于債權保護，會更加監督公司的現金流出。另一方面，債權人會要求高管人員花費大量的時間和精力來解決公司的運營問題并制定出合理的重組計劃，否則將會被開除。Gilson[6]考察公司債務重組前后兩年時期中公司的CEO、董事長和總裁職務的更替，發現債務重組公司的管理層更替要高于普通公司。因此，管理層會為了保住職位而選擇凈現值為正的項目以擺脫公司財務困境，失去了過度投資的動機。

根據不完全契約理論，由于債務人承擔全部的投資成本，而債權人在債務重組談判中共同分享債務人的投資收益，因而預期較高的債務重組談判的概率會使債務公司事前投資的激勵降低，從而產生投資不足[7]。Pawlina[8]認為，當公司面臨違約時債務重組發生的可能性會加重公司的投資不足問題。因為與破產相比，財務困境公司的股東更偏愛債務重組，在債務重組時股東通常會有正收益，而在破產時沒有。因此，筆者提出如下假設：

H1：債務重組的發生對民營上市公司的非效率投資產生顯著影響。

H1a：與未發生債務重組的民營上市公司相比，發生債務重組的民營上市公司的過度投資顯著降低，即債務重組的發生能夠顯著抑制過度投資。

H1b：與未發生債務重組的民營上市公司相比，發生債務重組的民營上市公司的投資不足顯著增加，即債務重組的發生能夠顯著加重投資不足。

營造良好的金融生態環境最重要的是建立完善有效的法律體系和健全的信用體系[9]。健全的法律環境能夠保護債權人利益，使債權人在破產重組和債務重組中占據有利地位，當公司發生債務違約或產生糾紛時，健全的法律能夠保障債權，節約訴訟成本，監督債務人有效地執行債務契約，減少債權價值損失。因而健全的法律體系是“好借好還，再借不難”的保障，從而有利于增加資本市場的資金供給[10]。完善的信用體系可以減少經濟行為中的摩擦，降低交易成本，有助于達成信貸契約，為公司提供債務資本。此外，一個誠實守信、積極進取、開拓創新的文化信用環境也能夠約束債務人的道德風險，減少債務雙方的委托代理成本，從而降低金融系統對外部法律環境和制度環境的過多依賴[11]。因此，對于借款人而言，良好的金融生態環境會增加借款人的外部選擇機會，從而增加其相對議價能力，反之亦然。相對于國有上市公司而言，金融發展水平的提高，明顯地緩解了民營上市公司面臨的融資約束[12]。對于貸款人而言，較差的金融生態環境下，相對于使借款人保持持續經營，借款人的清算價值相對更低，因為當借款公司的信用狀況惡化時，他們很難對借款人的資產變現[13-14]，債權人的外部選擇(議價能力)將減少。如Benmelech和Bergman[13]發現，當航空公司艦隊的清算價值低時，他們成功重新談判減少他們的租賃債務。謝德仁和張高菊[15]與羅韻軒[16]也發現，金融生態環境差的地區，公司更可能發生債務重組。因此，筆者提出如下假設：

H2：金融生態環境與債務重組的發生顯著負相關，即金融生態環境越好，發生債務重組的概率越小，金融生態環境越差，發生債負重組的概率越大。

從前文的分析可以看出，金融生態環境的好壞可以改變債務人的融資約束，進而改變債務雙方在債務再談判中的相對議價能力，因此，金融生態環境能夠影響債務重組與非效率投資的關系。在良好的金融生態環境下，債務人有更好的議價能力，即便是進入了債務重組程序，由于公司具有通過再融資來履約的能力，因此，債權人的相對議價能力下降，無法干預管理者的投資決策。在較差的金融生態環境下，資本提供量和金融工具種類均受到限制，民營公司難以籌集新的資本來償還債務，面臨更嚴峻的融資約束，債權人對民營公司具有“生殺大權”，因而在債務重組談判中，債權人相對議價能力增強，他們會通過限制條款等方式干預管理者的非效率投資。由此可見，好的金融生態環境下，債務人可獲得新融資的機會多，相對議價能力強，債權人對管理者投資決策的干預程度降低，則債務重組的發生不會影響非效率投資。在較差的金融生態環境下，民營公司面臨的融資約束將更多，債務重組是擺脫財務困境的主要途徑，因而債務人的相對議價能力減弱，而債權人的相對議價能力增強，所以，債權人在債務重組過程中對管理者投資決策的干預能力增強，為了保護債權價值，債權人通常限制現金流出，能夠減少過度投資。因此，筆者提出如下假設：

H3：金融生態環境的好壞能夠改變債務雙方的相對議價能力，從而影響債務重組與非效率投資的關系。

H3a：好的金融生態環境下，發生債務重組與未發生債務重組的公司的非效率投資不會存在顯著差異，即債務重組不影響非效率投資。

H3b：差的金融生態環境下，發生債務重組與未發生債務重組的公司相比，過度投資顯著降低，投資不足顯著增加，即債務重組能夠顯著抑制過度投資，并顯著改善投資不足。

三、研究設計

(一)樣本選取與數據來源

2007年實施的《中華人民共和國企業破產法》對處于財務困境中的公司的債務糾紛有很大影響，因此，本文以2007—2014年滬深兩市A股民營上市公司數據為樣本，根據以下原則進行篩選：(1)剔除金融類、保險類公司。(2)剔除債權人債務重組公告樣本，即只選擇債務人公告的債務重組。(3)剔除終極控制人性質不詳、數據不全或異常的公司。(4)剔除債務重組當年和前一年度出具“否定”“拒絕表示”審計意見的以及無審計意見的樣本。為了消除極端值的影響，本文對變量進行1%和99%的縮尾處理。根據上述篩選原則，共得到民營上市公司樣本6 463個，其中有163家公司發生債務重組。

本文數據均來自CSMAR數據庫、Wind資訊金融數據庫和上市公司年報。本文使用Stata12.0進行數據處理和分析。

(二)變量說明與模型設計

1.非效率投資：過度投資(OVER)和投資不足(UNDER)

本文根據Richardson[17]的模型對樣本數據進行回歸，計算出期望的投資水平，用估計出的殘差來度量非效率投資，正殘差為過度投資(OVER)，負殘差取絕對值為投資不足(UNDER)。模型如下：

Invit=α0+α1LEVi,t-1+α2Growthi,t-1+α3Reti,t-1+α4Cashi,t-1+α5Sizei,t-1+α6Agei,t-1+α7Invi,t-1+ΣInd+ΣYear+εit

(1)

其中，Inv表示投資總額，用固定資產凈額、無形資產和長期股權投資凈額的增加額除以平均總資產計算；LEV表示資產負債率；Growth表示成長機會，用每股市價×流通股股數+每股凈資產×非流通股股數+期末負債賬面價值)/年初總資產計算；Ret表示現金紅利再投資的年回報率；Cash表示現金持有量，用貨幣資金/總資產計算；Size表示公司規模；Age表示上市年齡取自然對數；Year表示年份；Ind表示行業；ε表示隨機誤差項；i表示公司，t表示時間。

2.債務重組(Dres)

債務重組是虛擬變量，如果第t年成功發生債務重組取值為1，否則為0。

3.金融生態環境(Feecore)

本文的金融生態環境指數來源于《中國地區金融生態環境評價》[2-18-19-20]。地區金融生態環境指數采用樣本公司所在城市的指數，對于所在城市金融生態環境評價指數缺失的數據用其所在省份的金融生態環境指數替代?！吨袊貐^金融生態環境評價》統計的30個省份包括：4個直轄市、4個自治區(不包括西藏)和22個省(不包括臺灣)。由于2007年、2009年、2011年、2012年沒有金融生態環境綜合指數的數據，本文借鑒鄧建平和曾勇[21]的做法，采用如下方法進行處理：利用2006年數據替代2007年，2008年數據替代2009年，2010年數據替代2011年、2013年數據替代2012年。我們按照金融生態環境的中位數進行分組，如果所在城市的金融生態環境評分大于中位數，說明金融生態環境相對較好，如果小于中位數，說明金融生態環境相對較差。

(三)模型設計

檢驗債務重組對非效率投資影響的模型為：

OVERit=β0+β1Dresit+β2Control+∑Ind+∑Year+εit

(2)

UNDERit=β0+β1Dresit+β2Control+∑Ind+∑Year+εit

(3)

其中，Control為一系列控制變量，包括：經營活動現金流量(OCF)，用第t-1年經營活動產生的現金凈流量/平均總資產計算；資產負債率(LEV)，用第t-1年總負債/總資產計算；獨立董事比例(OUT)，用第t-1年獨立董事占所有董事比例計算；在職消費(ADM)，用第t-1年的管理費用/主營業務收入計算；兩職合一(DUAL)，第t-1年董事長和總經理為同一人為1，否則為0；董事會規模(BOARD)，為第t-1年董事會成員人數；盈利能力(ROA)，用第t-1年營業利潤/年末總資產計算；大股東掏空(TUNNEL)，用第t-1年末其他應收款/平均總資產計算；公司規模(SIZE)，為第t-1年總資產的自然對數。

檢驗金融生態環境對債務重組影響的模型為：

Dresit=β0+β1Feecoreit+β2Control+∑Ind+∑Year+εit

(4)

其中，控制變量Control除了沿用上述滯后1期的資產負債率、獨立董事比例、兩職合一、公司規模，還選取了股權制衡力(CSTR2_10)，為第t-1年末第二大至第十大股東持股比例平方和的自然對數；是否交叉持股(HBshare)，如果第t-1年末公司還有發行A股之外的股份,取值為1,否則為0；高管持股比例(ESH)，第t-1年末董事、監事及高管層持有公司股份比例；上市年齡(Age)，為截至t-1期期末公司上市年齡的自然對數。本文還控制了行業Ind(10)按照中國證券監督管理委員會2012年頒布的《上市公司行業分類指引》進行分類，制造業取兩位代碼分類，其他行業取一位代碼分類。和年份Year。

檢驗金融生態環境、債務重組對非效率投資影響的模型為：

OVERit=β0+β1Dresit+β2Feecoreit+β3Dresit×Feecoreit+β4Control+∑Ind+∑Year+εit

(5)

UNDERit=β0+β1Dresit+β2Feecoreit+β3Dresit×Feecoreit+β4Control+∑Ind+∑Year+εit

(6)

四、實證結果分析

(一)描述性統計

表1為變量的描述性統計結果。從表1可以看出，在全樣本中，OVER最大值為0.454，最小值為0，均值為0.047，說明樣本公司投資規模最多超過期望投資水平45.4%，平均超過4.7%。從分組樣本看，金融生態環境好的樣本中，OVER均值為0.050，金融生態環境差的樣本中，OVER均值為0.057，說明金融生態環境差的地區過度投資現象略微嚴重。債務重組樣本中，OVER最大值為0.373，均值為0.110，非債務重組樣本中，OVER最大值為0.454，均值為0.053，可見，債務重組樣本過度投資最高水平低于非債務重組樣本，從均值看，債務重組樣本的過度投資要高于非債務重組樣本。(11)均值受極值和樣本量的影響，由于債務重組和非債務重組樣本量相差懸殊，過度投資和投資不足直接比較均值缺乏科學性，因此，均值只能說明部分現象。在全樣本中，UNDER最大值為0.508，最小值為0，均值為0.072，中位數為0.047，說明樣本公司投資規模最多小于預期投資水平50.8%，平均小于預期投資水平7.2%。從分組樣本看，金融生態環境好的樣本中，UNDER均值為0.068，金融生態環境差的樣本中，UNDER均值為0.081，說明金融生態環境差的地區投資不足現象稍微嚴重一些。在發生債務重組的樣本中，UNDER最大值為0.508，在未發生債務重組的樣本中，UNDER最大值為0.412，可見，債務重組樣本的投資不足比非債務重組樣本嚴重。在全樣本中，Dres的平均比重僅占0.033，金融生態環境好的地區Dres平均比重為0.023，金融生態環境差的地區平均比重為0.032，說明金融生態環境差的地區更容易發生債務重組。

表1描述性統計結果

(二)回歸分析

表2為回歸分析結果。

表2回歸分析結果

注：*、**和***分別表示在10%、5%和1%水平上顯著，下同。

從表2可以看出，Dres與OVER在5%水平上顯著負相關，說明與未發生債務重組的公司相比，發生債務重組的公司過度投資顯著降低，債務重組能夠顯著抑制過度投資。Dres與UNDER在1%水平上顯著正相關，說明債務重組樣本比非債務重組樣本有更嚴重的投資不足現象，債務重組能夠顯著促進投資不足。因此，驗證了假設1。Feecore與Dres在1%水平上顯著負相關，說明金融生態環境越好越不容易發生債務重組，金融生態環境越差越容易發生債務重組。這是因為金融生態環境越好，債務人可以解決財務困境的外部選擇越多，相對議價能力越強，債務重組發生的概率越小。因此，假設2得到驗證。

(三)傾向得分匹配法(PSM)分析

債務重組是個小樣本事件，本文選取的樣本中發生債務重組的樣本僅為整個樣本的2.5%(163/6 463×100%)?；诮y計要求，這樣的樣本比重失衡會影響回歸結果的說服力。為了增加研究結論的可靠性，本文采用傾向得分匹配法(Propensity Score Matching，PSM)檢驗假設3，從而一定程度上克服了內生性問題。PSM方法是一種多變量匹配法，必須同時滿足平行假設以及共同支撐假設。在利用PSM方法對債務重組樣本進行匹配時，本文尚未找到關于配對變量的參考依據，因此，本文根據PSM方法的統計原理，首先找出顯著影響債務重組發生概率的變量，然后根據這些變量進行1∶3最近鄰匹配。匹配變量及匹配前后實驗組(發生債務重組)和控制組(未發生債務重組)平衡性檢驗結果如表3所示。

表3傾向得分匹配平衡性檢驗結果

從表3可以看出，除了變量 HBshare，其他變量在匹配前實驗組和控制組的變量都是顯著差異的，匹配后在統計上都不顯著了。而且除了LEV的標準化偏差大于5%，其余變量均小于5%，且都沒有超過10%。由于我們沒有找到匹配變量的參考文獻，為了說明表3中匹配變量的多維性和全面性，本文繪制了匹配前后的密度函數圖，(12)具體圖形未在正文列出，留存備索。匹配前實驗組和控制組的圖譜存在很大差異，匹配后兩組圖譜趨于一致，說明實驗組和控制組僅因是否發生債務重組而出現特征差異，說明匹配效果很好。為了判斷匹配模型的擬合效果和是否滿足共同支撐假設，本文繪制了ROC曲線，匹配前AUC的值越大說明由匹配變量所建立的模型擬合優度越高，趨近于1說明完全擬合。經過計算，本文匹配前的AUC值為0.860，說明我們建立的模型擬合優度很高。匹配后AUC值越接近于0.500，說明滿足共同支撐假設，本文匹配后的AUC值為0.605，說明滿足共同支撐假設。

接著，對配對后的全樣本進行PSM最近鄰匹配分析，結果如表4所示。

表4 PSM最近鄰匹配分析結果

從表4可以看出，從差值統計結果看，實驗組比控制組的OVER在1%水平上顯著降低0.039；實驗組比控制組的UNDER在5%水平上顯著提高0.028。從經濟顯著性看，發生債務重組的公司與未發生債務重組公司相比，OVER降低了3.9%，UNDER增加了2.8%。這說明債務重組能夠顯著降低過度投資，且顯著增加投資不足，假設1得到驗證。

在金融生態環境好的樣本中，實驗組與控制組相比，OVER減少，UNDER也減少，但都不顯著，這說明在金融生態環境好的地區，困境公司獲得新資本的機會較大，擺脫財務困境的外部選擇多，此時債務重組談判中債權人的相對議價能力減弱，因此，不能通過債務重組獲得控制權，從而無法對非效率投資產生影響。在金融生態環境差的樣本中，從差值的統計結果看，實驗組比控制組的OVER在1%水平上顯著減少0.043，試驗組的UNDER在1%水平上顯著增加0.048。從經濟顯著性看，債務重組樣本與非債務重組樣本相比，OVER降低了4.3%，UNDER增加了4.8%。這說明在金融生態環境差的地區，債務人的外部選擇少，債權人在債務重組中獲得了控制權，能夠抑制管理層的過度投資，但同時也增加了投資不足。與全樣本的顯著性對比，金融生態環境差的情況下，債務重組對過度投資影響的變動幅度小于投資不足，說明金融生態環境差的地區，債務重組中債權人促進投資不足的程度大于抑制過度投資的程度。由此可見，PSM配對分析結果驗證了假設3。

(四)穩健性檢驗

本文采用PSM核匹配進行穩健性檢驗。(13)檢驗結果未在正文列出，留存備索。在全樣本中，發生債務重組的公司與未發生債務重組的公司相比，UNDER在1%水平上顯著增加，OVER在1%水平上顯著降低。在金融生態環境好的樣本中，發生債務重組和未債務重組的公司的過度投資和投資不足均無顯著差異。在金融生態環境差的樣本中，發生債務重組的公司與未發生債務重組的公司相比，OVER在5%水平上顯著降低，UNDER在1%水平上顯著提高。可見，核匹配與最近鄰匹配的分析結果是一致的，因此，本文的研究結論具有穩健性。

五、結論及啟示

本文以2007—2014年滬深兩市A股民營上市公司數據為樣本，研究金融生態環境、債務重組對非效率投資的影響。結論如下：第一，債務重組與過度投資顯著負相關，與投資不足顯著正相關，說明債務重組的發生能夠顯著降低公司的過度投資行為，同時也能夠顯著增加投資不足。第二，金融生態環境與債務重組的發生顯著負相關，說明我國金融生態環境越差越容易發生債務重組。第三，債務重組對非效率投資的影響會因金融生態環境的好壞而改變：金融生態環境較差的情況下，債務重組的發生能夠顯著降低過度投資，并能夠顯著增加投資不足；金融生態環境較好的情況下，債務重組不影響非效率投資。

本文的研究結論為債權人與民營困境公司進行債務重組談判提供了如下啟示：第一，債務重組的發生能夠降低過度投資，但同時也能增加投資不足，這意味著在債務重組中債權人為了保護自身利益干預管理層投資決策時，產生了矯枉過正現象，這樣對于緩解債務人的財務困境不利，因此，債權人在債務重組談判中應就投資不足問題與股東進行協商。第二，金融生態環境越差越容易發生債務重組，說明債務人外部選擇少，而債務重組又能促進投資不足，降低公司價值。因此，通過加強地區法制建設、信用體制建設改善金融生態環境有利于保護債權人利益。第三，金融生態環境差的地區債務重組對非效率投資的影響更顯著，投資不足的增加會降低債權人價值，降低投資效率，這對金融環境的改善有不利影響，因此，在金融生態環境差的地區，債權人更應該避免矯枉過正問題。