基于面板數據模型的信息披露質量對債務融資成本的影響研究

張 慾 饒 彬

（1.福建農林大學，福建 福州 350002；2.福建工業學校，福建 福州 350002）

一、引言

信息披露就是為維持證券市場的運行秩序，證監會和證券交易所要求上市公司根據相關法律法規以公告書和報告等形式向債權人、投資者和社會公眾公開披露公司相關信息。信息披露質量對資本市場的穩定發展發揮著重要作用，公司披露信息是債權人、投資者和社會公眾了解公司的主要渠道，確保上市公司的經營嚴格遵循信息披露制度是保證證券市場有效性的基礎。

探究信息披露質量對債務融資成本的影響，對建立符合中國國情的證券市場監督體系和推動欠發達地區的經濟發展都具有重要的實踐意義，是推動我國金融市場高質量發展的重要舉措。一方面，可以使上市公司管理層更加關注公司的信息披露質量，及時披露真實、準確和完整的公司相關信息的舉措，有助于提高公司的價值并使市場資源得到更優的配置。另一方面，上市公司自覺規范信息披露行為可以緩解債權人和投資者與公司管理層之間的信息不對稱問題，使處于經濟發展程度較低城市的公司也有條件順利獲取債務融資資金和外部投資資金，保障債權人與投資者的相關權益的同時降低投資風險，使我國證券市場的運行更加科學和規范。

到目前為止，國內外已經有許多關于信息披露質量或者信息披露的內容對公司債務融資成本影響的研究。Bloomfield 等（2000）研究表明公司信息披露質量的高低會影響投資者的決策，高質量的信息披露會導致金融市場的價格上漲和股票流動性增加。江向才（2004）研究顯示投資者認為企業信息披露的董監事持股比例越高更有利于降低公司的代理成本并促進公司績效，公司治理成效越好以及信息透明度越高的企業將更容易受到投資者關注。吳明禮等（2015）[3]以深圳證券交易所的上市公司信息披露考評結果來衡量信息披露質量，研究發現信息披露質量的提高將會顯著降低公司的債務融資成本，債權人對規模越大、抗風險能力越強的公司索取的資金使用成本越低，資產負債率高的企業需要高的債務融資成本，盈利能力強的公司享受較低的融資成本。段莎（2016）研究認為，當公司所屬地市場化程度越高、政府干預越小、經濟發展水平越高、法治水平越高時，企業的信息披露質量與可獲得銀行貸款之間的正相關關系就越明顯。侯雪筠等（2018）研究發現上市公司的信息披露質量與債務融資成本呈負相關關系，與國有企業相比，非國有企業的信息披露質量對債務融資成本的影響更為顯著。所以，上市公司的信息披露質量與信息披露的內容對債務融資成本均具有重要的關聯作用。

本文基于面板數據模型，從動態的觀點分析信息披露質量對債務融資成本的影響，以期望更全面地分析債務融資成本影響的各項因素。

二、數據來源與樣本選擇

本文進行實證研究的對象為深圳證券交易所2016—2020 年的A 股主板上市公司。為了確保數據的有效性，本文對樣本數據進行了以下處理：（1）剔除了金融保險行業的上市公司；（2）剔除了被ST 及*ST 的上市公司；（3）剔除了因數據披露不完整導致證監會或交易所處罰或譴責的上市公司；（4）選擇在2012年1 月1 日之前上市的公司；（5）為排除異常值的影響，對處于1%～99%以外的樣本值進行了Winsorize 縮尾處理。

獲得年度研究樣本為395 個，共5 個年度，即總樣本為1975 個平衡面板數據。其中，上市公司信息披露考評結果來源于深圳證券交易所網站，公司的財務數據來源于國泰君安數據庫，數據整理及數據分析軟件包括Excel 2019 和Stata 16.0。

三、變量及模型的選取

1.被解釋變量

本文的被解釋變量是上市公司的債務融資成本。目前，對債務融資成本指標的測度方法是多種多樣的。本文借鑒胡海川等（2014）對債務融資成本的度量方法，用考慮避稅效應后的財務費用與負債合計的比值來計算債務融資成本，具體計算過程見表1。

表1 變量的定義及計算方法

2.解釋變量

信息披露質量指證券交易所依據相關條例以真實性、準確性、完整性和及時性等特征為基礎對上市公司的信息披露進行工作考核，并按信息披露質量的高低劃分為四個等級（具體為：A“優秀”、B“良好”、C“合格”和D“不合格”）。令等級A（優秀）和B（良好）取值1，等級C（合格）和D（不合格）取值為0。

本文把2021 年中國城市生產總值超過4500 億元的49 個城市歸類為經濟發展程度較高的城市（具體為：上海市、北京市、深圳市、廣州市、重慶市、天津市、蘇州市、成都市、武漢市、杭州市、南京市、青島市、長沙市、無錫市、寧波市、佛山市、鄭州市、濟南市、泉州市、南通市、西安市、東莞市、煙臺市、福州市、大連市、合肥市、唐山市、長春市、常州市、哈爾濱市、石家莊市、濰坊市、徐州市、沈陽市、溫州市、鹽城市、揚州市、紹興市、昆明市、淄博市、南昌市、西寧市、濟寧市、臺州市、嘉興市、廈門市、桂林市、洛陽市和?？谑校?/p>

以上城市在中國的經濟中占有重要地位，其他城市歸類為經濟發展程度較低的城市。經濟發展程度較高城市取值設為1，經濟發展程度較低的城市取值設為0。

3.控制變量

考慮到債務融資成本會受公司的資產結構、償債能力、盈利能力、發展能力、公司規模、現金流能力和股權集中度等諸多因素影響，為了更好地體現解釋變量對被解釋變量的影響，保證研究模型的有效性和準確性，本文綜合借鑒相關學者的研究，選取有形資產比率（C1）、資產負債率（C2）、資產報酬率（C3）、可持續增長率（C4）、公司規模（C5）、總資產凈利潤率（C6）、全部現金回收率（C7）、每股凈資產收益率（ROE）與增長率（C8）和大股東控股權集中度 （C9）等指標作為控制變量，同時控制了年份（Year）的影響。

4.模型的建立

由于債權人只能通過公司在上一年乃至更久以前披露的會計信息來評估公司的經營狀況和風險水平，因此在進行研究時對債務融資成本進行滯后一期處理是很有必要的。為檢驗上市公司信息披露質量對債務融資成本的影響，本文根據以上內容設計了如下研究模型：

其中εi，t為隨機誤差，εi，t～N（σ2）。本文從總樣本上和考慮公司所屬城市的經濟發展程度兩方面研究信息披露質量對債務融資成本的影響，當從總樣本研究信息披露質量對債務融資成本的影響，控制變量不包括括號里的項；當考慮公司所屬城市的經濟發展程度方面研究信息披露質量對債務融資成本的影響，控制變量包括括號里的項。

四、描述性統計分析

1.信息披露質量的描述性統計分析

本文研究的395 個樣本公司在2016—2020 年的信息披露質量考評結果中，考評為“等級A（優秀）”或“等級B（良好）”的公司占絕大部分，其中2016—2020 年考評為“等級A（優秀）”或“等級B（良好）”的年度公司數分別為318 個、333 個、350個、355 個和379 個；考評為“等級C（合格）”或“等級D（不合格）”的公司占的份額相對較小，其中2017—2020 年考評為“等級C（合格）”或“等級D（不合格）”的年度公司數分別為77 個、62 個、45 個、40 個和16 個。2016—2019 年，證監會和證券交易所對上市公司信息披露的監管力度持續加強，因此推動了上市公司的信息披露行為趨向于規范和高質量，2016—2020 年信息披露質量有明顯上升的趨勢。從總體上看，我國上市公司的信息披露質量長期穩定處于良好狀態。

2.變量的描述性統計分析

以平均值、標準差、最小值和最大值為指標對變量進行描述性統計的結果。債務融資成本(Cost)的最大值和最小值分別為-0.070 和0.088，標準差和平均值分別為0.021 和0.022，表明樣本公司的債務融資成本分散程度較小。信息披露質量(DISC)的平均值為0.891，表明樣本公司的信息披露質量總體良好。有形資產比率(C1)的平均值和最小值分別為0.981 和0.572，表明在整體上樣本公司的有形資產比重比較大，但有些公司也依靠無形資產創造價值。資產負債率(C2)的平均值為0.492，表明樣本公司的舉債經營程度較高，很多企業在利用財務杠桿給公司帶來更多效益。資產報酬率(C3)的最大值和最小值分別為0.243 和-0.167，表明樣本公司通過經營資金創造財富的能力差異較大，部分資產利用率為負的公司可能面臨倒閉的風險?？沙掷m增長率(C4)的最大值和最小值分別為0.416和-0.349，以及每股凈資產收益率（ROE）與增長率(C8)標準差為0.596，表明樣本公司的發展能力差距和離散程度都比較大，部分發展潛力較差的公司可能扛不住社會經濟突發事件等系統性風險對企業的沖擊。公司規模(C5)的標準差為1.298，說明樣本公司的生產和經營范圍離散程度較大?？傎Y產凈利潤率(C6)的平均值為0.040，表明樣本公司的所有者權益利潤率在總體上比較小，我國公司管理層仍需提高利用公司資產獲取利潤的能力。全部現金回收率(C7)的最小值為-0.256，表明有些公司獲取現金的能力比較弱，公司管理者有待提高自身的管理能力。大股東控股權集中度(C9)的平均值和最小值分別為0.508 和0.172，說明樣本公司的股權比較分散，我國大部分上市公司的創新與發展是多股東共同決策的成果。啞變量(Series)的平均值為0.709，表明超過70%的樣本公司都選擇在經濟發展程度較高的49 個城市上市。

五、變量間的相關性檢驗與分析

由變量間的Pearson 相關系數可以看出，公司信息披露質量（DISC）與債務融資成本（Cost）在0.01 的顯著水平上呈負相關關系，可以初步認為高標準的上市公司信息披露質量與債務融資成本呈顯著的負相關關系。從控制變量方面看，除了有形資產比率（C1）和全部現金回收率（C7）以外的其他變量均與被解釋變量債務融資成本（Cost）顯著相關。資產負債率（C2）是反映公司的舉債經營程度以及債權人和投資者進行決策時需承受風險水平的主要指標，規模較大的公司需要更多的融資資金，所以資產負債率（C2）和公司規模（C5）均與債務融資成本（Cost）呈正相關關系；企業可以通過合理利用公司資產和改善經營管理模式來提高公司的經濟效益，在進行債務融資時銀行評估公司價值創造有利條件，所以有形資產比率（C1）、資產報酬率（C3）、可持續增長率（C4）、總資產凈利潤率（C6）、全部現金回收率（C7）、每股凈資產收益率（ROE）與增長率（C8）和大股東控股權集中度（C9）均與債務融資成本（Cost）呈負相關關系。所以本文變量間的Pearson 相關系數符合我國經濟社會的真實情況。

六、面板數據模型分析

1.面板數據模型設定的檢驗

表2 是用本文的1975 個面板數據進行模型選擇和檢驗的結果，其中，F 檢驗結果表明在0.01 的顯著性水平上拒絕選取混合效應模型，LM 檢驗結果顯示在0.01 的顯著性水平上拒絕選取混合效應模型，而Hausman 檢驗結果則說明在0.01 的顯著性水平上拒絕選取隨機效應模型，因此本文應選取固定效應模型進行分析。Wald 檢驗結果強烈拒絕沒有異方差的原假設，Wooldridge 檢驗結果表明在0.05 的顯著性水平上拒絕不存在序列相關的原假設，Pesaran 檢驗結果顯示在0.01 的顯著性水平上拒絕不存在同期相關的原假設，所以本文在進行回歸時應當充分考慮異方差、序列相關和同期相關帶來的偏誤。

表2 總樣本進行模型選擇和檢驗的結果

此外，對考慮公司所在城市經濟發展程度時的樣本數據進行F 檢驗、LM 檢驗和Hausman 檢驗后結果均表明應選取固定效應模型。綜合以上模型設定的檢驗的結果，且本文選取的短面板數據的時間跨度只有5 年，為得到更準確和有效的回歸結果，本文采用同時處理異方差、序列相關和同期相關的Driscoll and Kraay 穩健標準誤方法對固定效應模型進行回歸分析。

2.面板數據模型回歸分析

（1）基于總樣本的面板數據模型回歸分析

總樣本的回歸結果（被解釋變量：Cost）顯示回歸系數的符號均與Pearson 相關系數的結果一致。其中，信息披露質量（DISC）在0.05 的顯著性水平上對公司的債務融資成本（Cost）具有負向影響作用，即高標準的上市公司信息披露質量與債務融資成本呈顯著的負相關關系，說明上市公司信息披露行為的規范性確實會影響債務融資成本（Cost）的高低。

從控制變量方面看，有形資產比率（C1）與債務融資成本（Cost）的影響關系與Pearson 相關系數的結果一致，均是不顯著的。資產負債率（C2）和公司規模（C5）和每股凈資產收益率（ROE）與增長率（C8）對債務融資成本（Cost）的影響關系與Pearson 相關系數的結果一致，均是在0.01 的顯著性水平上相關。資產報酬率（C3）、可持續增長率（C4）、總資產凈利潤率（C6）和大股東控股權集中度（C9）與債務融資成本（Cost）的相關關系在Pearson 相關系數中是顯著的，而在回歸結果是不顯著的。全部現金回收率（C7）與債務融資成本（Cost）的相關關系在Pearson 相關系數中是不顯著的，但在回歸結果中卻是顯著的。說明受多因素影響的債務融資成本（Cost）不能簡單用信息披露質量（DISC）進行線性回歸分析，在控制變量作用下探究解釋變量對被解釋變量的影響才能較好地反映出與現實情況相符合的結果。

（2）考慮公司所在城市經濟發展程度的面板數據模型回歸分析

考慮公司所在城市經濟發展程度的回歸結果（被解釋變量：Cost）可知，發展程度較低城市的公司信息披露質量（DISC）與債務融資成本（Cost）在0.05 的顯著性水平上有負相關影響，但經濟發展程度較高城市的上市公司信息披露質量（DISC）與債務融資成本（Cost）之間的負相關關系是不顯著的。這說明城市經濟發展程度較低的上市公司信息披露質量的提高可以降低債務融資成本，城市經濟發展程度較高的上市公司信息披露質量對債務融資成本沒有顯著影響。

觀察控制變量對債務融資成本（Cost）的影響，處于經濟發展程度較高城市的上市公司樣本的回歸系數符號均與總樣本的回歸結果一致，而對處于經濟發展程度較低城市的上市公司樣本進行回歸后的有形資產比率（C1）和大股東控股權集中度（C9）的系數與總樣本的回歸結果不同，因為經濟欠發達地區的人口密度相對較小、科技水平比較低和交通便利程度有待提高，這些地區的公司生產有形產品的質量會更高，且不需要多股東進行決策，所以有形資產比率（C1）和大股東控股權集中度（C9）越高的公司的經營狀況也會更好，有利于銀行評估公司價值以及降低債務融資成本（Cost）。有形資產比率（C1）、資產報酬率（C3）、總資產凈利潤率（C6）和大股東控股權集中度（C9）在城市經濟發展程度較高或低的回歸結果中均是不顯著的；而可持續增長率（C4）在城市經濟發展程度較低的回歸結果顯著，在城市經濟發展程度高的回歸結果不顯著。所以從總體來看，城市經濟發展程度較低公司的經營狀況對債務融資成本（Cost）的影響更強烈。

（3）模型的穩健性檢驗

為檢驗研究模型的有效性和回歸結果的準確性，本文通過改變樣本容量和替換變量的方法進行了穩健性檢驗。其中，第一種檢驗方法是剔除批發零售行業的34 家上市公司五年的170個研究數據后進行回歸，第二種檢驗方法是把控制變量的總資產生產率（C6）指標替換為成本費用利潤率指標后進行回歸。其中，這里成本費用利潤率指標的計算方法為：

成本費用利潤率=利潤總額/（營業成本+銷售費用+管理費用+財務費用）

①基于總樣本的面板數據回歸模型的穩健性檢驗。從總樣本回歸的穩健性檢驗結果中可以看出，兩種方法進行穩健性檢驗的回歸系數符號均與初始回歸結果一致，而且信息披露質量（DISC）也在0.05 的顯著性水平對債務融資成本（Cost）有負向影響。從控制變量方面看，第一種方法檢驗結果中的全部現金回收率（C7）從初始回歸結果的0.01 顯著性水平降到了0.05的顯著性水平。第二種方法檢驗結果中的資產報酬率（C3）從初始回歸結果的不顯著提高到了0.1 的顯著性水平，成本費用利潤率從初始回歸總資產生產率（C6）的不顯著提高到了0.05的顯著性水平，其他變量的顯著性水平沒有變化。

②基于考慮公司所在城市經濟發展程度的面板數據回歸模型的穩健性檢驗。從考慮公司所在城市經濟發展程度的穩健性檢驗結果中可知，兩種方法進行穩健性檢驗的回歸系數符號均與初始回歸結果一致。城市經濟發展程度高的公司信息披露質量（DISC）對債務融資成本（Cost）沒有顯著影響且其回歸系數均為-0.002，城市經濟發展程度低的公司信息披露質量（DISC）與債務融資成本（Cost）的檢驗一和檢驗二的結果分別在0.05 和0.1 的顯著性水平上呈負相關關系。

從控制變量來看，在經濟發展程度較高城市的結果中，第一種方法檢驗結果中的有形資產比率（C1）從初始回歸結果不顯著性提高到了0.1 的顯著性水平，公司規模（C5）從初始回歸結果的0.05 顯著性水平提高到了0.01 的顯著性水平，全部現金回收率（C7）從初始回歸結果的0.01 顯著性水平降到了0.05 的顯著性水平；第二種方法檢驗結果中的每股凈資產收益率（ROE）與增長率（C8）從初始回歸結果0.1 的顯著性水平提高到了0.05 的顯著性水平。在城市經濟發展程度低的結果中，第一種方法檢驗結果中的可持續增長率（C4）從初始回歸結果0.1 的顯著性水平提高到了0.05 的顯著性水平；第二種方法檢驗結果中的資產負債率（C2）從初始回歸結果0.01 的顯著性水平降到了0.05 的顯著性水平，資產報酬率（C3）從初始回歸結果的不顯著提高到了0.1 的顯著性水平，公司規模（C5）從初始回歸結果的0.05 的顯著性水平提高到了0.01 的顯著性水平，全部現金回收率（C7）從初始回歸結果的0.05 顯著性水平降到了0.1 的顯著性水平。

七、結論與建議

1.結論

本文從總體上和考慮公司所屬城市的經濟發展程度兩方面研究信息披露質量對債務融資成本的影響。運用同時考慮異方差、組間序列相關和組間同期相關的Driscoll and Kraay 穩健標準誤方法對固定效應模型參數進行回歸分析，并且進行了穩健性檢驗。本文的研究結論如下。

（1）在總體上，信息披露質量與債務融資成本呈顯著的負相關關系。為了避免公司因財務狀況出現問題而導致銀行等金融機構因無法收回借出去的債務及其手續費而造成不必要的損失，債權人考核上市公司是否具備向銀行貸款的條件也逐步苛刻。隨著經濟環境越來越無效，委托代理人幫助公司獲取債務融資的手續費也變得越來越昂貴。所以，上市公司主動承擔起向債權人、投資者和社會公眾披露適量的相關信息才是降低債務融資成本的最佳手段。

（2）考慮公司所屬城市的經濟發展程度時，城市經濟發展程度低的上市公司隨著信息披露質量的提高可以顯著降低債務融資成本，而城市經濟發展程度高的上市公司提高信息披露質量對降低債務融資成本沒有顯著影響。

由于城市經濟發展條件的差異和各城市的扶持政策不一致，在經濟發展程度較高的城市經營管理的公司可以享受當地人口密集、人才資源豐富和科技發達等優勢帶來的經營利潤，而經濟發展程度低的城市，公司經營狀況不太理想。出于風險水平考慮，銀行等金融機構不會輕易向信譽度不夠的公司發放借貸等融資資金，所以債權人對處于經濟發展程度較低城市的公司有更高的信息披露要求，公司只能通過提高信息披露質量來達到銀行等金融機構的貸款要求，減少借助委托代理人獲取債務融資，從而降低公司的債務融資成本。

本文內容雖然得到一些結論，但還存在一些不足之處，如未對研究模型進行內生性檢驗，可以通過工具變量法來解決；在以深圳證券交易所2016—2020 年A 股主板上市公司的財務數據為基礎分析我國上市公司的債務融資現狀時，由于國泰君安數據庫存在較多財務數據缺失的上市公司，本文的處理方式是直接剔除了數據不完整的上市公司，影響了統計分析結果的準確性，可以通過查閱對應公司在其官網公布的相關財務信息填補缺失數據的方法來解決。

2.建議

經濟建設在提高人民的生活水平和利用市場資源等方面都起到重要作用，提高我國的綜合國力和經濟實力，推動欠發達地區的經濟發展已經迫在眉睫?；谖覈鞘邪l展不平衡的現狀及本文的結論，現從發展金融市場的角度分別對債權人、投資者和公司管理層提出以下建議。

（1）對債權人的建議。債權人應該積極與相關主營機構配合建立健全的公司價值評估與貸款發放體系。銀行等金融機構應該加強與政府之間的交流合作，制定和完善衡量公司信用的評價體系，凈化金融市場交易環境。此外，銀行等金融機構應當考慮在經濟發展程度較低的城市適當增加服務網點數量，面向社會宣傳銀行貸款服務項目流程及所需條件，優化網上銀行辦事的功能，為有需要的公司辦理相關業務提供快捷高效的服務。

（2）對投資者的建議。投資者理應從權威部門了解公司經營的規范性并考察其發展潛力。我國現階段的網絡通信技術已經比較發達，投資者可以根據公司官方網站披露的近三年經營審計過的會計信息了解公司的經營情況，評估公司的盈利能力和風險水平。同時，投資者也應時刻關注政府部門對公司的信用考核情況，杜絕偷稅漏稅、欺騙消費者等問題。投資者應選擇信譽程度較高和經營狀況較好的公司進行投資，在確保自身利益得到保障的前提下為經濟欠發達地區的公司發展提供有力的幫助。

（3）對公司管理層的建議。公司管理層應當提升自身的管理與風控能力，合理降低公司的風險水平。提升公司管理層的經營管理能力，公司的經營和決策必須在國家規定的合法合規范圍內進行，為客戶提供高質量的產品和高效率的服務，持續吸納專業人才提高公司的經營實力，這樣才能更好地提高公司的聲譽吸引投資者。此外，公司管理層要注意規范對債權人、投資者，以及社會公眾披露公司相關信息的行為，這樣不僅有助于降低公司的債務融資成本，同時也能促進公司的經營發展。