“存貸雙高”、會計信息質量與公司治理

張瑞麗 劉中華

【摘 要】 “存貸雙高”是指企業擁有大量貨幣資金的同時又舉借了大量的有息負債。文章從理論上分析了“存貸雙高”這種異?，F象產生的原因和“存貸雙高”企業會計信息質量的特征，以2007—2018年我國A股非金融業上市公司為樣本，對比分析“存貸雙高”樣本與非“存貸雙高”樣本企業的會計信息質量特征，發現“存貸雙高”樣本的盈余管理程度、分析師盈利預測誤差度、分析師盈利預測分歧度、審計收費都顯著高于非“存貸雙高”樣本。文章豐富了會計信息質量相關文獻，并為銀行等金融機構判斷企業財務健康和貸款風險管理提供了經驗證據，對“存貸雙高”企業完善公司治理也具有參考意義。

【關鍵詞】 存貸雙高; 盈余管理; 分析師盈利預測; 審計收費

【中圖分類號】 F275? 【文獻標識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2020）24-0118-07

一、引言

企業現金充裕的情況下卻舉借了大量負債，承擔高額利息，這一現象被稱為“存貸雙高”。2017年以前，“存貸雙高”還只被認為是企業資金使用效率低下的標志之一①。近年康美藥業、康得新、三安光電、天富能源、東旭光電、宜華生活、科達潔能、德威新材等紛紛因“存貸雙高”被證交所出具《監管問詢函》，“存貸雙高”企業頻頻爆雷，引起了資本市場的廣泛關注，甚至有人在網上貼出了“存貸雙高”的排雷清單。因此，有必要對“存貸雙高”這一現象進行深入研究。

本文以2007—2018年我國A股非金融業上市公司為樣本，以盈余管理程度、分析師盈利預測和審計收費作為中間變量，對“存貸雙高”企業的會計信息質量進行檢驗，并探討相關的公司治理問題。本文的貢獻在于：第一，在分析我國上市公司“存”“貸”現狀的基礎上對“存貸雙高”進行科學界定，即“存”“貸”比重高于公司所在行業的70%分位數，從而排除了行業特征導致的“存”“貸”比例高的樣本。第二，創新性地從盈余管理程度、分析師預測和審計收費的角度檢驗了“存貸雙高”與非“存貸雙高”樣本的會計信息質量特征。本文的研究成果豐富了會計信息質量相關文獻，并有助于財務報告使用者認清“存貸雙高”的原因及影響，有助于銀行、券商、評級機構正確評價相關財務風險，同時為證監會、證券交易所加強上市公司證券監管提供理論參考和政策建議。

二、理論分析和研究假設

（一）理論分析

加強資金管理、保留適度現金余額和提高資金使用效率是財務管理的主要工作?，F金充裕的企業通常不需要舉借有息負債，一旦舉借也會盡快償還，以減輕利息負擔和優化資產負債比?！按尜J雙高”企業在債臺高筑的情況下，持有充足現金卻不去還債，承付著高額利息，既不符合財務理論，也不符合企業財務管理的一般實踐，所以“存貸雙高”成為財務報表異常的標志之一?！按尜J雙高”是管理層近年來關注的一種財務現象，相關文獻較為匱乏，與之相關的研究本文主要從行業特征、集團合并報表、資金受限、資金占用、虛構貨幣資金五個方面進行討論。

1.行業特征

不同行業的現金持有水平要求不同，一些行業容易呈現出“存貸雙高”的表象。比如房地產企業需要賬面預留大量現金以備隨時參加土地競拍并繳得起保證金;比如無形資產比重高的企業由于抵押價值較低，不易通過抵押資產獲取外部融資，從而需要出于預防性動機而持有過多的貨幣資金;再比如產品市場競爭程度比較激烈的行業需要持有較多貨幣資金以減低破產風險。連玉君等[1]發現不同行業的現金持有水平存在顯著差異性，這種差異是由行業資產結構、行業競爭程度、行業收益不確定性等長期因素決定的，因此具有很強的穩定性，而就行業內容而言，同行業的公司具有相似的現金持有水平，行業內個別公司的現金持有水平傾向于向行業均值收斂，平均調整半周期約為1.3年。

2.集團合并報表

子公司較多的集團企業，不同子公司產生現金流的能力可能不同。上市公司大多以企業集團的形式存在，由于集團合并報表經過了若干抵銷，因此無法反映單一健康企業應有的財務結構和比率。如果集團總部對子公司的控制力不夠，或企業集團的資金管理水平較低，一些子公司的貨幣資金比較充裕，另一些子公司的借款比較多，就會在合并財務報表層面出現“存貸雙高”的情況。

3.資金受限

當企業賬面上有大量貨幣資金，但實際上這些資金因屬于外埠存款、銀行匯票存款、銀行本票存款、信用證存款、信用卡存款等其他貨幣資金而不能隨意動用，企業不得不再行向外舉借大額有息負債時，也會出現“存貸雙高”的現象。比如樂視網2017年半年報中貨幣資金298 241.68萬元，占總資產的8.34%;短期借款和長期借款508 762.20萬元，占總資產的14.23%，看似財務狀況良好，但實際上期末銀行存款余額中凍結款項2 907.02萬元;其他貨幣資金余額中受限資金215 120.00萬元（股權并購項目保證金），樂視當時能動用的現金已經非常少了，資金鏈已處于崩潰的邊緣。

4.資金占用

當企業的大量貨幣資金被大股東或關聯方占用，企業為了掩蓋事實而仍將被占用資金反映在“貨幣資金”賬面上，但企業實際可動用資金少，這時企業大量舉債，也會造成“存貸雙高”。黃冰冰等[2]搜集整理了A股非金融上市公司1999—2016年的大股東直接占用上市公司現金的數據，并發現245個樣本存在“財務存款”占款（大股東通過集團財務公司占用上市公司資金，這部分資金體現在上市公司資產負債表中的“貨幣資金”科目，但是被大股東占用，不受上市公司控制），大股東“財務存款”占款占總資產比重的平均值為4.3%。

5.虛構貨幣資金

企業通過偽造銷售合同、發貨單、銀行流水等，在虛構收入的同時虛增貨幣資金，財務報告上的高額貨幣資金并不真實存在，即屬于虛構貨幣資金的情況。比如金亞科技2014年原始財務報告顯示，貨幣資金34 523.39萬元，占總資產的26.08%，短期借款、應付票據、一年內到期的非流動負債、應付債券、長期借款等有息負債合計余額42 314.11萬元，占總資產的31.96%，存在著“存貸雙高”的跡象。金亞科技2015年8月30日發布的重大差錯更正公告顯示，“因銷售回款和采購付款會計處理有誤，造成公司貨幣資金賬實不符”，2014年末貨幣資金余額從34 523.39萬元調減至12 428.85萬元，也即金亞科技在2014年原始財務報告中虛構貨幣資金22 094.54萬元。

（二）研究假設

行業特征導致的“存貸雙高”屬于正常的財務現象。集團合并報表導致的“存貸雙高”不屬于財務舞弊，但反映出集團內部資金管理效率低下，通?？梢酝ㄟ^設置集團內部財務公司加強資金管理來改善，一般不會長期存在。資金受限導致的“存貸雙高”也不屬于財務舞弊，不會導致會計信息失真，一般也不會長期存在。資金占用和虛構貨幣資金導致的“存貸雙高”則意味著財務舞弊和會計信息失真，意味著企業資產流失，中小股東利益受損。除了行業特征之外，集團合并報表、資金受限、資金占用和虛構貨幣資金導致的“存貸雙高”都暴露了公司治理問題。因此，相比非“雙高”企業，“雙高”企業會表現出會計信息質量低下的特征。

盈余管理程度是衡量會計信息質量高低最常用的指標。盈余管理是指管理層運用會計方法或者安排真實交易來改變財務報告以誤導利益相關者對公司業績的理解或者影響以報告盈余為基礎的合約[3]。企業會計信息質量越高，盈余管理程度越低。由此，本文提出假設1。

H1：“雙高”企業的盈余管理程度高于非“雙高”企業。

盈余管理程度是根據企業自身財務信息判斷會計信息質量，分析師盈利預測有效性則是根據企業外部的證券分析師的預測有效性指標判斷會計信息質量。分析師是資本市場上重要的信息中介，不僅能夠加工解讀上市公司披露的財務信息、公司事件以及相關新聞等公開信息，還可以憑借實地調研、參加公司會議等方式向市場提供私有信息[4]。分析師發布的盈利預測報告是分析師研究的最終成果。企業會計信息質量越高，證券分析師對企業的盈利預測就越精確，分析師之間的預測分歧也較小[5]。由此，本文提出假設2和假設3。

H2：“雙高”企業的分析師盈利預測誤差度高于非“雙高”企業。

H3：“雙高”企業的分析師盈利預測分歧度高于非“雙高”企業。

注冊會計師作為獨立第三方，憑借其專業能力審查和驗證財務報表及其他經濟信息，并發表審計意見。審計收費反映了審計師在提供審計服務時，對審計投入成本以及承擔風險的補償要求，一方面，審計師增加審計投入，需要更高的審計費用作為補償;另一方面，審計師可以通過審計費用溢價的形式將風險轉嫁給客戶[6]。注冊會計師收取的審計費用同盈余管理程度顯著正相關[7，8]，同會計信息可比性顯著負相關[9]，即會計信息質量越高，審計收費越低。由此，本文提出假設4。

H4：“雙高”企業的審計收費高于非“雙高”企業。

三、研究設計

（一）數據來源

本文以2007—2018年滬深交易所A股上市公司為研究樣本，并按照以下標準對樣本進行篩選：剔除金融類上市公司;剔除關鍵數據缺失的樣本，最終共包含17 367個公司的非平衡面板數據樣本。本文的基礎數據全部來自國泰安（CSMAR）數據庫。數據處理和分析使用統計軟件Stata 13.0。

（二）“存貸雙高”的界定

一般認為，“存貸雙高”是指企業擁有大量貨幣資金的同時又舉借了大量的有息負債。但具體如何界定“存貸雙高”尚未達成一致。不同分析者對高“存”和高“貸”應包含的具體內容和程度的判斷標準不盡相同。除了貨幣資金，本文認為理財產品和應收票據也應列入“存”，因為理財產品代表暫時閑置的現金，應收票據代表將很快收回的現金;“貸”是指有息負債，應當包括短期借款、應付票據、一年內到期的非流動負債、應付債券、長期借款。因此，判斷是否“存貸雙高”可借助計算的貨幣資金比重（MFratio）和有息負債比重（IDratio），如式1、式2所示。

貨幣資金比重（MFratio）=■ （1）

有息負債比重（IDratio）=■ （2）

需要注意的是，上述計算中用到的資產、負債指標均為時點指標，如果期末前企業舉借了一筆大額貸款，收到的現金還沒來得及花出的話，也會導致期末時點的“存”“貸”數據均比較高。為了消除因期末前的大額借貸導致的數據異常，本文使用上市公司季度財務報表的四個季度數據的年度均值計算MFratio和IDratio，兩個指標同時大于一定比例標準，即為“存貸雙高”。

按照上述標準計算全部樣本的MFratio和IDratio指標，計算結果的初步統計如表1所示。單看MFratio或IDratio，“高存”或“高貸”的樣本都不少;但MFratio和IDratio同時較高（“存貸雙高”）的樣本就不多了。17 367個樣本中，有18個樣本的MFratio和IDratio指標同時高于50%，411個樣本的雙高指標同時高于30%。

現有“存貸雙高”文獻，大多選取一個固定的比例標準（比如25%、30%）作為“高存”或“高貸”的判斷標準。然而，本文第一部分中“行業特征”的理論分析表明，“存貸雙高”的表象下可能有其產業根源，不同行業的MFratio和IDratio可能表現出不同特征。因此，不宜采用統一的絕對比例標準作為所有行業“高存”或“高貸”的判斷標準。本文選取各樣本所處行業的一定分位數作為“高存”或“高貸”的判斷標準，以排除掉行業特征原因導致的“存貸雙高”樣本。

MFratio和IDratio同時處于不同分位數區間范圍的樣本量如表2所示。17 367個樣本中，有57個樣本的MFratio和IDratio指標同時大于所在行業的90%分位數，304個樣本的雙高指標同時處于[35%，40%）區間內?？紤]到樣本量問題，本文最終選取行業內70%分位數作為“高存”或“高貸”的判別標準，即如果某公司年樣本的MFratio和IDratio同時大于該公司所在行業的70%分位數，則將該樣本劃分為“存貸雙高”樣本。17 367個樣本中，共識別出795個“雙高”樣本。

因此，本文對“存貸雙高”的最終界定為：貨幣資金、理財產品及應收票據之和占資產總額的比例大于公司所在行業的70%分位數;并且，短期借款、應付票據、一年內到期的非流動負債、應付債券及長期借款之和占資產總額的比例大于公司所在行業的70%分位數。

（三）會計信息質量特征

前述統計分析表明，除了已爆出問題的康美藥業、康得新等公司，其實“存貸雙高”問題在我國上市公司大量存在。對于“雙高”企業相比非“雙高”企業的會計信息質量特征分析，本文從企業自身盈余管理角度和企業外部的證券分析師和審計師的角度分別進行檢驗。

1.盈余管理程度

計量盈余管理程度，國內外的研究表明修正的瓊斯模型具有較強解釋能力[10]。因此，本文采用修正的瓊斯模型計算出的操縱性應計的絕對值（DA）度量盈余管理程度。DA越大，則表示盈余管理程度越大，企業的盈余信息質量越低。具體來說，使用公式3進行分年度、分行業回歸，然后利用公式4計算DA。

其中，TAt為第t年的總應計項目，等于第t年的營業利潤減去第t年的經營活動產生的現金流量凈額;Assett-1為第t-1年的總資產年末余額，ΔREVt是第t年營業收入相較第t-1年營業收入的增量，ΔRECt是第t年應收賬款年末余額相較年初余額的增量，PPEt是第t年固定資產的年末余額。DA為盈余管理程度的衡量指標。

2.分析師盈利預測有效性

從企業外部證券分析師角度衡量會計信息質量，本文采用分析師預測誤差度（Error）和分析師預測分歧度（Disp）兩個指標。Error為分析師盈利預測誤差，是各分析師對上市公司的每股收益預測與上市公司實際每股收益之差絕對值的平均值，除以上年末股票收盤價，其計算方法如式5所示。Error值越大，表明分析師盈利預測誤差越大，分析師盈利預測準確度越低，盈余信息質量越低。Disp為分析師盈利預測分歧度，是各分析師對上市公司每股收益預測的標準差，除以上年末股票收盤價，其計算方法如式6所示。Disp值越大，表明不同分析師盈利預測的一致性越低，分歧度越大，盈余信息質量越低。

Errort=■（5）

Dispt=■（6）

其中，i代表分析師，t代表預測年度;FEPSi，t為分析師i對公司第t年每股收益的預測值;AEPSt為公司第t年的實際每股收益;P0為公司第t-1年年末的股票收盤價。

3.審計收費

本文借助企業外部審計師審計收費的高低，間接考察“雙高”與非“雙高”樣本間的差異。具體而言，審計收費（Audfee）=上市公司境內外年度審計費用合計的自然對數。

四、統計檢驗

（一）樣本描述性統計

根據本文對“存貸雙高”的界定標準，全部17 367個樣本中，共識別出795個“雙高”樣本，16 572個非“雙高”樣本。兩類樣本“雙高”指標的描述性統計如表3所示。非“雙高”樣本的貨幣資金比重（MFratio）的中位數為15.84%，“雙高”樣本的貨幣資金比重中位數為27.75%，Wilcoxon秩和檢驗顯示兩類樣本有顯著差異②。非“雙高”樣本的有息負債比重（IDratio）的中位數為23.89%，“雙高”樣本的有息負債比重中位數為45.30%，兩類樣本間也有顯著差異。

為了了解“存貸雙高”樣本的行業分布特征，按照2012證監會行業分類，本文統計了各行業樣本中的“存貸雙高”樣本所占比重，如圖1所示。結果表明，C13農副食品加工業、C25石油加工、煉焦和核燃料加工業、C31黑色金屬冶煉和壓延加工業、K房地產業、M科學研究和技術服務業、S綜合類的“存貸雙高”樣本比重較高，超過了7%。

“存貸雙高”樣本地區分布如圖2所示，山西、江西、河南、海南、西藏、遼寧的上市公司中的“存貸雙高”樣本比重較高，超過了7%?？傮w而言，經濟欠發達地區的“存貸雙高”占比較高。

（二）“雙高”與非“雙高”樣本的會計信息質量特征分析

1.盈余管理程度

統計結果如表4所示，非“雙高”樣本的盈余管理程度（DA）的中位數為0.0672，“雙高”樣本的盈余管理程度中位數為0.0768，Wilcoxon秩和檢驗顯示“雙高”樣本的盈余管理程度在10%顯著性水平上顯著高于非“雙高”樣本，即“雙高”樣本的會計信息質量顯著低于非“雙高”樣本，H1得證。

2.分析師盈利預測有效性

表5的統計結果表明，無論從分析師盈利預測誤差度（Error）還是分析師盈利預測分歧度（Disp）來看，“雙高”樣本均在1%顯著性水平顯著高于非“雙高”樣本，即“雙高”樣本的會計信息質量顯著低于非“雙高”樣本，H2和H3得證。

3.審計收費

表6顯示，2007—2018年間“雙高”樣本的Audfee在1%顯著性水平顯著高于非“雙高”樣本，即“雙高”樣本的審計收費顯著高于非“雙高”樣本，間接反映了“雙高”樣本的會計信息質量低于非“雙高”樣本，H4得證。

五、結論與啟示

“存貸雙高”是指企業擁有大量貨幣資金的同時又舉借了大量的有息負債，屬于企業財務報表異常的標志之一。本文在理論分析的基礎上提出，“存貸雙高”企業的會計信息質量低于非“存貸雙高”企業。

以2007—2018年我國A股非金融類上市公司為樣本，在分析“存”“貸”現狀的基礎上，本文將“存貸雙高”界定為：貨幣資金（含理財產品和應收票據）占資產總額的比重與有息負債占資產總額的比重同時高于公司所在行業的70%分位數。按照該定義，本文識別出了“雙高”樣本（795個）和非“雙高”樣本（16 572個）。

然后，本文從企業盈余管理程度、證券分析師盈利預測有效性、審計師審計收費三個角度，分析了“雙高”樣本與非“雙高”樣本的會計信息質量特征。分析結果顯示，（1）“雙高”樣本的盈余管理程度顯著高于非“雙高”樣本;（2）“雙高”樣本的分析師盈利預測誤差度和分析師盈利預測分歧度顯著高于非“雙高”樣本;（3）“雙高”樣本的審計收費顯著高于非“雙高”樣本。這些結果均表明，“雙高”樣本的會計信息質量顯著低于非“雙高”樣本。

對照關于“存貸雙高”產生原因的理論分析與“雙高”樣本的會計信息質量分析結果可以看出③，目前我國上市公司中的“存貸雙高”可能更多來自于資金占用、虛構貨幣資金，從而導致會計信息質量低下。因此，“存貸雙高”在一定程度上預示著盈余操縱、資金占用和財務造假，這也呼應了近兩年頻頻出現的“存貸雙高”上市公司爆雷現象。因此，投資者和監管部門應對“存貸雙高”企業提高警惕，仔細分析“存貸雙高”的具體原因，加強公司治理。

【參考文獻】

[1] 連玉君，劉醒云，蘇治.現金持有的行業特征：差異性與收斂性[J].會計研究，2011（7）：66-72.

[2] 黃冰冰，馬元駒.股權集中度對現金持有的影響路徑——基于大股東占款的中介效應[J].經濟與管理研究，2018，39（11）：131-144.

[3] HEALY P M，WAHLEN J M.A Review of the earnings management literature and its implications for standards setting[J].Accounting Horizons，1999，13（4）：365-383.

[4] 羅樂，李超凡，王生年.分析師現金流預測如何影響應計異象？[J].管理評論，2018，30（1）：154-165.

[5] LANG M，Lundholm R.Corporate disclosure policy and analyst behavior[J].The Accounting Review，1996，

71：467-492.

[6] 胡曉帆，宋子龍.擔保物權制度改革與審計費用——基于《物權法》實施的準自然實驗[J].會計與經濟研究，2019，33（5）：78-94.

[7] 宋理升，王愛國.終極控制股東的政治關聯、會計信息質量與注冊會計師審計——來自民營上市公司的經驗證據[J].審計與經濟研究，2014，29（3）：40-49.

[8] 姜月運，馬彩鳳，楊永真.審計師與應計和真實盈余管理關系分析——基于異常審計費用的證據[J].會計之友，2017（12）：114-118.

[9] 謝盛紋，鄧紫■，王清.會計信息可比性與注冊會計師的審計決策——來自中國證券市場的經驗證據[J].審計與經濟研究，2017，32（5）：10-19.

[10] 曲曉輝，盧煜，汪健.商譽減值與分析師盈利預測——基于盈余管理的視角[J].山西財經大學學報，2016，38（4）：101-113.