商业信用融资对股价崩盘风险的影响——基于债务治理效应视角

商业信用融资对股价崩盘风险的影响

———基于债务治理效应视角

王　娟１ꎬ２

(１.中央财经大学会计学院ꎬ北京　１０００８１ꎻ２.长沙理工大学经济与管理学院ꎬ湖南长沙　４１０１１４)　　[摘　要]　以我国Ａ股非金融行业上市公司为研究样本ꎬ考察了商业信用融资对股价崩盘风险的影响ꎮ研究发现:商业信用融资比重越高ꎬ公司股价崩盘风险越低ꎻ这表明商业信用融资能够显著降低股价崩盘风险ꎬ发挥债务治理效应ꎮ进一步研究表明ꎬ这种治理效应在外部法律环境较差、市场地位低的公司表现得更为显著ꎮ在稳健性检验中ꎬ考虑了内生性以及股价崩盘风险的时间窗口问题ꎬ结论依然成立ꎮ拓展了股价崩盘风险影响因素的研究ꎬ也深化了对商业信用融资的认识ꎮ

[关键词]　商业信用融资ꎻ股价崩盘风险ꎻ法律环境ꎻ市场地位[ＤＯＩ编码]　１０.１３９６２/ｊ.ｃｎｋｉ.３７－１４８６/ｆ.２０１９.０３.００９

[中图分类号]Ｆ２３　　[文献标识码]Ａ　　[文章编号]２０９５－３４１０(２０１９)０３－０１０８－１２

一、引言

股价崩盘风险(ＣｒａｓｈＲｉｓｋ)也称股价暴跌风险、股价崩溃风险ꎬ是指公司股票价格在无任何信息预兆的情况下突然大幅下降的概率ꎮ２０１５年中国资本市场的强烈震荡让人记忆犹新ꎬ在这一年里股市经历了暴涨与暴跌ꎮ监管层为了维护资本市场的稳定ꎬ采取一系列救市措施ꎬ如２０１６年初颁布的熔断机制ꎬ该机制仅试运行了４天遭到叫停ꎬ股价暴跌为其主要根源ꎮ股价暴跌严重损害中小投资者的利益ꎬ动摇其对股票市场的信心ꎬ进而影响到资金流动方向ꎬ造成资源错配ꎬ不利于实体经济健康稳定发展ꎬ给监管部门也带来了亟须解决的难题ꎮ因而ꎬ为降低股价崩盘风险ꎬ探究影响股价崩盘风险的因素及其传导路径已然成为一个重要研究议题ꎬ不仅受到资本市场参与各方的广泛关注ꎬ也逐渐成为学术界探讨的热点问题ꎮ

为此ꎬ近年来国内外学者从不同角度对股价崩盘风险的影响因素进行了研究ꎬ而这些影响因素对股价崩盘风险的影响路径基本上是源于委托代理理论与信息不对称理论ꎮ一些学者从公司信息质量角度考察对股价崩盘风险的影响(叶康涛等ꎬ２０１５[１]ꎻＫｉｍ和Ｚｈａｎｇꎬ２０１６[２]ꎻ肖土盛等ꎬ２０１７[３])ꎻ另外一些学者从公司内外部治理角度分析对股价崩盘风险的影响(王化成等ꎬ２０１５[４]ꎻ沈华玉等ꎬ２０１７[５])ꎻ还有一些学者基于中国制度环境研究对股价崩盘风险的影响

　　[基金项目]山东省自然科学基金项目“山东省纳税信用建设效果研究”(ＺＲ２０１７０２１９０４８５)院讲师ꎮ主要研究方向:上市公司财务会计ꎮ

　　[作者简介]王娟(１９８７－　)ꎬ女ꎬ湖南益阳人ꎬ中央财经大学会计学院博士ꎬ长沙理工大学经济与管理学

􀅰１０８􀅰

经济与管理评论

财政金融

(褚剑、方军雄ꎬ２０１６[６]ꎻ林乐、郑登津ꎬ２０１６[７])ꎮ然而ꎬ鲜有学者直接关注资本市场的参与主体———债权人对债务人公司股价崩盘风险的影响ꎬ李小荣、张瑞君等(２０１４)[８]仅从外生事件———债务诉讼的角度进行了研究ꎬ而从债务融资来源的治理效应方面进行考察是缺乏的ꎬ本文试图从此视角探讨这一问题ꎮ

实际上ꎬ关于债权人在公司治理中的监督和约束效应ꎬ国内外学者已做了大量研究ꎮ传统的西方财务理论认为债权人有动力和能力监督公司的经营管理ꎬ但基于中国新兴市场转轨经济的特殊制度背景ꎬ债权人的这种监督效应能否发挥作用ꎬ国内学者却得出不一致的研究结论ꎮ一些学者的研究发现债权人发挥了监督的作用ꎬ如:提升公司价值(汪辉ꎬ２００３[９]ꎻ姜付秀、黄继承ꎬ２０１１[１０])ꎬ抑制过度投资行为(黄乾富、沈红波ꎬ２００９)[１１]ꎮ然而ꎬ另外一些学者的２０１６[１２]ꎻ陆嘉玮等ꎬ２０１６[１３])ꎮ此外ꎬ还有些研究发现债务起到了部分治理效应(谢德仁、陈运森ꎬ２００９[１４]ꎻ马力等ꎬ２０１３[１５])ꎮ

一般来说ꎬ银行借款、商业信用与企业债券是企业负债的主要三大来源ꎮ目前由于我国资研究则显示由于公司———银行———政府的同源性ꎬ导致债务不能发挥有效治理效应(罗韵轩ꎬ

本市场融资渠道的不完善ꎬ导致上市公司债券融资所占比重极小ꎬ负债主要来源于银行借款和商业信用ꎻ银行借款的发放策略及规模受政府主导ꎬ信贷配给现象严重ꎬ导致其不能有效地发挥公司治理效应(罗韵轩ꎬ２０１６[１２])ꎮ而商业信用融资基于供销双方的信任ꎬ形成于公司的日常经营过程ꎬ期限较短ꎬ并与特定的交易行为相联系ꎮ以往研究ꎬ大多侧重于从银行借款入手来分析债务的公司治理效应ꎬ鲜有考虑商业信用融资的治理效应ꎮ

鉴于此ꎬ笔者以２００３－２０１４年我国沪深两市Ａ股上市公司为样本ꎬ考察商业信用融资对股价崩盘风险的影响ꎮ研究结果发现ꎬ商业信用融资显著降低了股价未来崩盘风险ꎮ接着本文按照法律制度环境、市场地位两种不同情境进行分组ꎬ分析了商业信用融资对债务人公司股价未来崩盘风险的影响ꎮ分析表明所在地区法律环境较差、行业内市场地位较低的公司ꎬ商业信用融资与股价未来崩盘风险的负相关关系更加显著ꎮ这表明商业信用融资能够通过缓解公司与债权人之间的信息不对称问题ꎬ更好地监督债务人ꎮ

本文的贡献主要体现在以下方面:第一ꎬ丰富了股价崩盘风险影响因素的研究ꎮ以往研究主要集中于大股东、控股股东以及管理者等对股价崩盘风险的影响ꎬ而作为利益相关者的债权人对股价崩盘风险的影响尚缺乏探讨ꎬ本文的研究弥补了此空白ꎮ第二ꎬ延伸了债权治理效应的研究ꎮ现有文献研究债权治理效应ꎬ主要探讨其对投资活动、代理成本以及企业价值的影响ꎬ鲜有研究从股价崩盘风险角度出发研究债权治理效应ꎮ本文从股价崩盘风险角度展开ꎬ进一步充实了债权治理效应的研究ꎮ第三ꎬ拓展了商业信用融资的研究ꎮ目前关于商业信用融资的研究主要集中在这种融资方式的外部决定因素及其与银行存款的替代效应上ꎬ鲜少有研究把商业信用融资从债务里分离出来ꎬ单独关注其存在的监督效应ꎮ本文研究为进一步认识商业信用融资提供了新的视角和新的证据ꎮ

二、文献回顾与研究假设

(一)商业信用融资对股价崩盘风险的影响

股价崩盘风险的形成机理来源于:公司为了获取私利ꎬ长期隐藏坏消息ꎬ这些坏消息随着

􀅰１０９􀅰

２０１９年第３期财政金融

经营周期持续累计ꎬ一旦超过某个界限ꎬ最终会通过股价崩盘释放到资本市场ꎬ给公司股价造成严重的负面影响(Ｊｉｎ和Ｍｙｅｒｓꎬ２００６[１６]ꎻＨｕｔｔｏｎ等ꎬ２００９[１７])ꎮ沿着这一思路ꎬ学者们从不同角度陆续考察了导致股价崩盘风险的影响因素ꎮ从公司治理角度ꎬＫｉｍ等(２０１１ａ)[１８]认为公司的税收规避行为使经理人能够更好地隐藏公司的坏消息ꎬ为其获取私利提供便利ꎬ因而ꎬ税收规避与股价崩盘风险正相关ꎮＫｉｍ等(２０１１ｂ)[１９]考察了ＣＥＯ和ＣＦＯ的股权激励与股价崩盘风险的关系ꎬ结果表明管理层为了获得股权激励ꎬ会隐瞒坏消息ꎬ加剧股价崩盘风险的发生ꎮ李小荣和刘行(２０１２)[２０]从高管性别入手ꎬ考察了对股价崩盘风险的影响ꎮ王化成等(２０１５)[４]研究了大股东持股比例对股价崩盘风险的影响ꎬ研究结果表明大股东在公司治理中发挥了治理效应(支持监督效应和更少的掏空效应)ꎬ降低了股价崩盘风险ꎮ沈华玉等(２０１７)[５]探讨了控股股东控制权对股价崩盘风险的影响ꎬ发现控股股东随着控制权的增加并不会起到治理公司的作用ꎬ而是会掏空上市公司(隧道效应)ꎬ提高股价崩盘风险ꎮ

在公司治理中扮演着重要角色的除了股东(邹颖等ꎬ２０１５[２１]ꎻ夏宁等ꎬ２０１４[２２])ꎬ还有债权

人ꎮ最早从理论上阐述负债治理效应的是Ｊｅｎｓｅｎ和Ｍｅｃｋｌｉｎｇ(１９８７)[２３]ꎬ认为负债融资会带来股东与债权人之间的利益冲突ꎬ使股东出现投资过度或投资不足的行为ꎮＪｅｎｓｅｎ(１９８６)[２４]提出自由现金流假说ꎬ认为负债的还本付息能力可以减少企业的自由现金流ꎬ抑制经理盲目扩张的行为ꎬ从而最终达到缓解股东和经理人之间利益冲突的目的ꎮ大量文献从理论上讨论了债权人的公司治理角色ꎬ但从实证方面进行论证还是比较缺乏ꎮ国内学者提供了一些这方面的研究ꎬ主要集中在提升企业价值(汪辉ꎬ２００３[９]ꎻ姜付秀、黄继承ꎬ２０１１[１０])和抑制过度投资(黄乾富、沈红波ꎬ２００９)[１１]方面ꎮ

商业信用融资产生于相互信任的具有共同利益的双方ꎬ是企业在销售商品、提供劳务过程中延期或提前收取货款形成的ꎬ属于企业重要的短期融资来源ꎮ商业信用的提供者作为债权人中的一员ꎬ能更深入地了解债务人的财务状况ꎬ控制负债风险ꎬ保证债务的及时收回ꎬ发挥公司治理的积极效应ꎮ学者们沿着这一思路进行了相应研究ꎬＢｕｒｋａｒｔ和Ｅｌｌｉｎｇｓｅｎ(２００４)[２５]提出ꎬ商业信用融资融入的往往是存货等有形资产而不是大量的现金ꎬ对代理成本很高的企业来说ꎬ存货的挪用比现金的挪用更加困难ꎬ最终达到抑制由于现金流引致的过度投资问题ꎮ杨勇等(２００９)[２６]研究了不同来源的债务对上市公司ＣＥＯ更换的影响ꎬ发现不同情境下ꎬ银行贷款在ＣＥＯ更换中没有起到积极的监督效应ꎬ甚至会产生消极效应ꎻ而商业信用融资却改善了公司治理ꎬ发挥了正面作用ꎮ本文基于商业信用融资积极的公司治理效应ꎬ从股价崩盘风险的角度提出如下假设:呈负相关关系ꎮ

Ｈ１:其他条件相同的情况下ꎬ商业信用融资在债务融资中所占比重与公司股价崩盘风险(二)考虑不同法律环境的影响

现有研究显示ꎬ法律环境影响债务融资的成本、规模和期限ꎮ一般来说ꎬ法制越完善ꎬ债权人给债务人的贷款成本越低、规模越大、期限越长ꎮ中国法制不完善ꎬ产权得不到有效保护ꎬ信息不对称自然成为企业融资的主要障碍ꎬ商业信用融资能很好地克服借贷双方的信息不对称问题ꎬ在融资中表现出既有的优势ꎮ关于债务受法律环境的影响ꎬ如:Ｄｅｍｉｒｇｕｃ－ｋｕｎｔ和Ｍａｋ－􀅰１１０􀅰

经济与管理评论

财政金融

ｓｉｍｏｖｉｃ(２００２)[２７]研究指出ꎬ公司处在法制环境较好的国家ꎬ将主要集中使用银行信用ꎻ若处在法制环境较差的国家ꎬ将大量使用商业信用ꎮＥｓｔｙ和Ｍｅｇｇｉｎｓｏｎ(２００３)[２８]发现ꎬ法律环境较差的公司更需要监督ꎬ因其会提升违约的概率、资金侵占的概率以及重签契约的成本ꎮ罗党论和甄丽明(２００８)[２９]研究表明ꎬ市场化程度低的地区ꎬ银行贷款受信息不对称和道德风险的影响更严重ꎬ会严重影响银行贷款治理效应ꎮ孙浦阳等(２０１４)[３０]认为公司外部法律环境越差ꎬ商业信用所起的融资帮助作用更大ꎮ

我国各地区法制环境水平差异很大ꎬ这些差异是怎样影响商业信用融资与股价崩盘风险之间关系的?当上市公司所处法律环境较好时ꎬ公司可以通过发行股票以及银行借款筹集资金ꎬ商业信用融资缓解融资约束的功效减弱ꎻ且法制环境好时ꎬ对公司进行外部监督的各项机制(银行、股东、审计)都能发挥效应ꎬ此时ꎬ商业信用融资的债务治理效应得以削弱ꎬ对股价崩盘风险的抑制作用不能发挥ꎮ反之ꎬ当上市公司所处地区法律环境较差时ꎬ信息不对称和道德风险越严重ꎬ银行贷款的预算软约束表现得更明显ꎻ而商业信用的提供需要根据供销链的长期业务往来ꎬ利用“５Ｃ”信用评级系统进行分析才可能取得ꎬ产生于上下游公司之间的了解与信任ꎬ受外部制度的影响较少ꎮ因此在法制环境较差时ꎬ也能缓解信息不对称问题ꎬ发挥公司治理效应ꎬ降低股价崩盘风险ꎮ基于上述分析ꎬ本文提出假设Ｈ２:关关系更强ꎮ

Ｈ２:其他条件相同的情况下ꎬ法制环境越差时ꎬ商业信用融资与股价崩盘风险之间的负相(三)考虑不同市场地位的影响

公司在行业中的竞争力大小通过市场地位得以体现ꎮＦｉｓｍａｎ和Ｒａｔｕｉ(２００４)[３１]和ＶａｎＨｏｒｅｎ(２００５)[３２]认为竞争使得公司具有不同的市场地位ꎬ进而能够促进商业信用提供ꎬ尤其在新成立的公司和中小型公司中ꎮ张新民等(２０１２)[３３]研究发现商业信用融资会向市场地位高的公司集中ꎮ一方面ꎬ市场地位高的公司利用其竞争优势ꎬ施加各种威胁(如:更换供应商或停止供货等)要求供应链中的上下游公司提供更多的商业信用ꎮ另一方面ꎬ若供应链中上下游公司不提供商业信用ꎬ则可能造成寻找客户的成本高于提供商业信用的成本ꎬ而市场地位高的公司可能并不会因此受影响ꎮ由此可推ꎬ市场地位较高的公司源于其强势获得商业信用融资ꎬ导致商业信用融资不能缓解信息不对称问题ꎬ发挥应有的债务治理效应ꎮ相反ꎬ市场地位低的公司获得商业信用ꎬ不是源于市场地位ꎬ而是因为企业之间的相互了解以及正常交易的需要ꎬ故其监督效应能够有效发挥ꎬ从而降低股价崩盘风险ꎮ由此ꎬ本文提出假设Ｈ３:相关关系更强ꎮ

Ｈ３:其他条件相同的情况下ꎬ市场地位低越低时ꎬ商业信用融资与股价崩盘风险之间的负三、研究设计

(一)样本选取与数据来源

本文选取２００３－２０１４年间沪深两市Ａ股上市公司作为初始研究样本ꎮ参照王化成等(２０１５)[４]的研究ꎬ起始年选取为２００３年ꎻ由于２０１５年屡屡出现千股跌停现象ꎬ为了避免极端情况的影响ꎬ终止年选取为２０１４年ꎮ

获得初始样本后ꎬ对相关数据进行了如下整理:(１)剔除每年股票交易周数小于３０的公

􀅰１１１􀅰

２０１９年第３期财政金融

司ꎻ(２)剔除金融保险业公司ꎻ(３)剔除总资产或者所有者权益为负的公司ꎻ(４)剔除文中实证变量存在数据缺失的公司ꎮ经过上述筛选ꎬ最终得到１５７４０个公司———年度样本观测值ꎮ为消除极端值的影响ꎬ本文对所有连续变量处于０％－１％和９９％－１００％之间的极端值样本采用缩尾处理ꎮ本文法律环境指数数据来源于樊纲等(２０１１)[３４]所著«中国市场化指数»一书ꎬ本文其他所需相关数据均来自ＣＳＭＡＲ数据库ꎮ

１.因变量:股价崩盘风险(二)变量定义

ＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬ)度量上市公司股价崩盘风险ꎻ源于股票收益不对称ꎬ而且主要为左偏(负向不对称性)ꎮ具体算法如下:

采用公式(１)计算股票ｉ排除市场因素后的回报率ꎮ其中ꎬＲｉꎬｔ为股票ｉ在第ｔ周考虑现金红利再投资的回报率ꎬＲＭꎬｔ为市场在第ｔ周考虑现金红利再投资的流通市值加权平均回报率ꎬξｉꎬｔ为股票ｉ在第ｔ周的回报率中不能被市场所解释的部分ꎮ在计算股票的周特有收益时ꎬ需要考虑股票市场的市场收益率对公司股票的影响ꎮ为了减小股票交易的非同步性可能带来的偏差ꎬ因而将综合Ａ股市场的股票在第ｔ周经流通市值加权的平均收益率前推和滞后ꎮ股票ｉ在第ｔ周的特有回报率在本文使用Ｗｉꎬｔ＝ｌｎ(１＋ξｉꎬｔ)表示ꎮ

基于Ｗｉꎬｔ构造股价崩盘风险的两个度量指标:(１)负收益偏态系数(ＮＣＳＫＥＷ)

Ｒｉꎬｔ＝αｉ＋β１ＲＭꎬｔ－２＋β２ＲＭꎬｔ－１＋β３ＲＭꎬｔ＋β４ＲＭꎬｔ＋１＋β５ＲＭꎬｔ＋２＋ξｉꎬｔ

(１)

借鉴已有研究(Ｃｈｅｎｅｔａｌ.ꎬ２００１[３５]ꎻ王化成等ꎬ２０１５[４])ꎬ本文使用如下两个指标(ＮＣ￣

模型(２)中ꎬｎ为股票ｉ每年的交易周数ꎮＮＣＳＫＥＷ的数值越大ꎬ表示偏态系数为负的程度越严重ꎬ股价崩盘风险越大ꎮ

(２)回报上下波动比(ＤＵＶＯＬ)

２

－ＤＵＶＯＬｉꎬｔ＝ｌｏｇ{[(ｎｕ－１)∑Ｗ２ｉꎬｔ]/[(ｎｄ１)∑Ｗｉꎬｔ]}

ＤＯＷＮ

ＵＰ

２３/２

－－]ＮＣＳＫＥＷｉꎬｔ＝－[ｎ(ｎ－１)３/２∑Ｗ３ｉꎬｔ]/[(ｎ１)(ｎ２)(∑Ｗｉꎬｔ)

(２)

(３)

数ꎮＤＵＶＯＬ的数值越大ꎬ表示回报率分布更倾向于左偏ꎬ股价崩盘风险越大ꎮＮＣＳＫＥＷ与ＤＵＶＯＬ均是正向指标ꎬ即股价崩盘风险越高ꎬＮＣＳＫＥＷ(ＤＵＶＯＬ)取值越大ꎮ

２.解释变量(１)商业信用(２)法律环境

模型(３)中ꎬｎｕ(ｎｄ)表示股票ｉ的周特有回报率Ｗｉꎬｔ高于(低于)其年平均回报率Ｗｉꎬｔ的周

借鉴已有文献ꎬ本文使用(应付账款＋预收账款＋应付票据)占总负债的比重进行度量ꎮ法律环境指数数据取自樊纲等(２０１１)[３４]编著的«中国市场化指数»一书ꎬ该书提供了１９９７－２００９年的法律环境指数ꎬ本文２００３－２００９年的数据取自该书ꎬ而２０１０－２０１３年的法律环境指数通过采用完全线性回归方法计算外插值而得ꎮ

(３)市场地位􀅰１１２􀅰

采用市场占有率作为衡量公司市场地位的指标ꎬ与赫芬达尔指数计算方法一致ꎬ为公司的

经济与管理评论

财政金融

销售收入占整个行业的销售收入比重ꎮ

(４)控制变量

根据以往相关研究ꎬ本文控制了如下变量:月平均超额换手率(Ｔｕｒｎｏｖｅｒ)ꎻ公司特定回报的标准差(Ｓｉｇｍａ)ꎻ公司特定回报率(Ｒｅｔ)ꎻ公司规模(Ｓｉｚｅ)ꎻ总资产收益率(ＲＯＡ)ꎻ账面市值比(ＢＭ)ꎻ公司信息透明度(Ａｂａｃｃ)ꎻ行业(ＩＮＤ)和年度(ＹＲ)ꎮ变量具体含义及计算说明见表１ꎮ

　表１

类型

变量名称

负收益偏态系数回报上下波动比商业信用融资市场化指数

变量代码ＮＣＳＫＥＷＤＵＶＯＬＴＣＭａｒｋｅｔ

变量说明

其计算参照模型(２)

变量定义

被解释变量

其计算参照模型(３)

(应付账款＋预收账款＋应付票据)除以总负债

取自樊纲等(２０１１)编著的«中国市场化指数»ꎬ本文将当年法律环境指数高于本年度全部样本中位数的地区取值为１ꎬ反之为０

企业年度销售收入占当年行业内总销售收入的比重ꎬ该比重高于当年行业中位数的取值为１ꎬ反之为０

股票ｉ第ｔ年的月平均换手率减去第ｔ－１年的月平均换手率股票ｉ在某一年周特有回报的标准差股票ｉ在第ｔ年的平均周特有回报率年末总资产的自然对数净利润除以年末总资产总资产除以公司总市值

以可操控性应计利润的绝对值衡量控制行业效果ꎬ制造业按照细类进行划分控制年度效果

解释变量

市场地位

月平均超额换手率公司特定回报标准差公司特定回报率公司规模

控制变量

总资产回报率账面市值比公司信息透明度行业哑变量年度哑变量

ＭＰＴｕｒｎｏｖｅｒＳｉｇｍａＲｅｔＳｉｚｅＲＯＡＢＭＡｂａｃｃＩＮＤＹＲ

３.模型设定

为了检验假设Ｈ１的模型ꎬ具体如下所式:

Ｃｒａｓｈｔ＋１＝α＋β１ＴＣｔ＋∑βｑ×ＣｏｎｔｒｏｌＶａｒｉａｂｌｅｓ＋ＹＲ＋ＩＮＤ＋ξｉꎬｔ

ｑ＝２ｍ

(４)

为第ｔ期的商业信用融资变量ꎻＣｏｎｔｒｏｌＶａｒｉａｂｌｅｓ为控制变量ꎬ如表１所示ꎮ由假设Ｈ１推测ꎬＴｒａｄｅＣｒｅｄｉｔ的系数β１应该为负ꎮ为了检验假设Ｈ２和Ｈ３ꎬ本文按照法律环境指数、公司市场地位对样本进行分组检验ꎮ

四、实证检验结果和分析(一)描述性统计分析

表２中数据表明ꎬ股价崩盘风险的两个衡量指标的均值和中位数分别为－０.１８８(－０.１５３)和－中商业信用融资占总负债的比重较高①ꎬ作为一种重要的融资来源ꎬ关注其对公司的影响是必要的ꎻＴＣ的最小值和最大值显示不同公司商业信用融资存在较大差距ꎮ

(二)相关系数分析

①样本公司中银行借款占总负债的均值和中位数分别为０.３８３(０.４００)ꎬ此处并未列示ꎮ

在模型(４)中ꎬＣｒａｓｈｔ＋１代表第ｔ＋１期的两个股价崩盘风险指标ＮＣＳＫＥＷ和ＤＵＶＯＬꎻＴＣｔ

０.２２４(－０.１７８)ꎬ与以往研究差别不大ꎮＴＣ的均值和中位数分别为０.３５７和０.３１５ꎬ表明样本公司

􀅰１１３􀅰

２０１９年第３期财政金融

　表２

主要变量的描述性统计

中位数－０.２２４－０.１７８０.３１５－０.２２０－０.１７３０.００４－０.００７０.０４６－０.００１２１.５４１０.０３１０.８２２０.０７２８.８２２

变量名称ＮＣＳＫＥＷｔ＋１ＤＵＶＯＬｔ＋１ＮＣＳＫＥＷｔＤＵＶＯＬｔＭａｒｋｅｔｔＭＰｔＲｅｔｔＳｉｇｍａｔＳｉｚｅｔＲｏａｔＢＭｔＡｂａｃｃｔＴＣｔ

观测值１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０１５７４０

均值－０.１８８－０.１５３０.３５７－０.１８１－０.１４１０.０１２－０.０４８０.０４７－０.００１２１.６６９０.０３１１.０８６０.１０２８.９１６

标准差０.７８００.６８５０.２２６０.７８１０.６９４２.４２６０.０２６０.３８４０.０１４０.００６１.１９８０.０６４０.８８２０.１２３

最小值－２.０３６－１.７２４０.０１６－１.９７０－１.７０４０.０００－１.４９８０.０２０－０.０１６１９.１０２－０.２７４０.１１３０.００８２.６００

最大值１.７８９１.５８７０.９２４１.８４６１３.９３４０.１８００.８４１０.０８６２５.３６７０.１９５４.８４４０.９４５０.０１７１.６６９

Ｔｕｒｎｏｖｅｒｔ

表３为主要变量的ｐｅａｒｓｏｎ相关系数分析结果ꎮ结果表明:股价崩盘风险的两个度量指标在１％的显著性水平下高度正相关ꎬ且相关系数为０.９２１ꎬ说明两个指标具有很高的相关性ꎬ对其选取是合理的ꎮ商业信用融资(ＴＣ)分别与负收益偏态系数(ＮＣＳＫＥＷ)以及回报上下波动比(ＤＵＶＯＬ)在１％显著性水平上正相关ꎬ说明在不考虑其他因素的情况下ꎬ商业信用融资能够降低上市公司未来股价崩盘风险ꎬ发挥公司治理效应ꎬ支持假设Ｈ１ꎮ

　表３

ＮＣＳＫＥＷｔ＋１ＤＵＶＯＬｔ＋１ＡｂａｃｃｔＳｉｇｍａｔＳｉｚｅｔＲｏａｔＢＭｔＲｅｔｔＴＣｔ

ＮＣＳＫＥＷｔ＋１０.９２１∗∗∗

１.０００

ＤＵＶＯＬｔ＋１１.０００

主要变量的ｐｅａｒｓｏｎ相关系数分析结果

ＴＣｔ

Ａｂａｃｃｔ

Ｔｕｒｎｏｖｅｒｔ

Ｓｉｇｍａｔ

ＲｅｔｔＳｉｚｅｔＲｏａｔＢＭｔ

－０.００５∗∗∗－０.０１２∗∗∗０.０２４∗∗∗０.０７１∗∗∗－０.００１０.０１４∗

Ｔｕｒｎｏｖｅｒｔ

－０.０５１∗∗∗－０.０５２∗∗∗－０.２０１∗∗∗

－０.０１１

０.０１９∗∗－０.００４

１.０００

０.００８∗∗∗－０.０７６∗∗∗０.０２９∗∗∗０.０６４∗∗∗－０.００４

０.０９２∗∗∗

１.０００

－０.０４４∗∗∗－０.０２７∗∗∗

０.０７５∗∗∗－０.０７２∗∗∗０.０４１∗∗∗０.２７５０∗∗∗

－０.３３１∗∗∗

－０.００３

０.２１６∗∗∗

１.０００

１.０００

　注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示双尾检验显著性水平为０.０１、０.０５、０.１ꎮ

－０.１１７∗∗∗－０.０１０∗∗∗－０.０９５∗∗∗－０.１６０∗∗∗－０.０４３∗∗∗－０.３１０∗∗∗－０.２３０∗∗∗０.５０６∗∗∗－０.２２１∗∗∗

０.１８７∗∗∗－０.３７５∗∗∗－０.０５６∗∗∗－０.０５７∗∗∗０.２３４∗∗∗

－０.２１７∗∗∗

１.００００.０１５

０.１７１∗∗∗

１.０００

１.０００

１.０００

１.商业信用融资对股价崩盘风险的影响

(三)回归分析

表４列示了模型(４)进行多元回归的结果ꎮ从中可知ꎬ在控制其他因素后ꎬ无论上市公司未

来股价崩盘风险用哪种方式度量ꎬ都与商业信用融资在５％的水平上显著负相关ꎮ表明商业信用融资降低了公司未来股价崩盘风险ꎬ该种债务融资方式发挥了债务治理效应ꎬ支持假设Ｈ１ꎮ风险显著正相关ꎬＲｏａ、ＢＭ与下一期股价崩盘风险显著负相关ꎬ与以往研究结论一致ꎮ

２.不同法律环境对商业信用融资与股价崩盘风险关系的影响􀅰１１４􀅰

为了检验Ｈ２ꎬ本文根据法律环境指数的中位数ꎬ将样本划分为两个子样本分别进行验证ꎮ在控制变量方面ꎬＳｉｇｍａ、Ｒｅｔ、Ｓｉｚｅ、Ａｂａｃｃ以及当期的股价崩盘风险均与下一期股价崩盘

经济与管理评论

财政金融

　表４

变量ＮＣＳＫＥＷｔＴｕｒｎｏｖｅｒｔＳｉｇｍａｔＳｉｚｅｔＲｏａｔＢＭｔＡｂａｃｃｔ行业年度ＲＮ

２

ＴＣｔ

ＤＵＶＯＬｔＲｅｔｔ

０.０４０∗∗∗４.５５７∗∗∗０.０６５∗∗∗－０.４３５∗∗∗－０.１６３∗∗∗０.３５５∗∗∗－１.４４６∗∗∗６.５０４

∗∗∗

－０.０５０∗∗－０.０５８

系数

ＮＣＳＫＥＷｔ＋１

商业信用融资与股价崩盘风险

Ｔ值－２.０６３.７６７.６０５.１６－０.６５９.１４－４.３２－１５.５３.４５－９.１２

－０.０５８∗∗０.０３５∗∗∗－０.０３５３.６９６∗∗∗０.０６３∗∗∗－０.４２４∗∗∗－０.１４１∗∗∗０.２７３∗∗∗－１.３２７∗∗∗５.７６４

∗∗∗

系数

ＤＵＶＯＬｔ＋１

Ｔ值－２.１８３.０４－１.２３６.９３４.５２９.９５－４.５６２.９８－９.５６

－１５.３３

Ｃｏｎｓｔａｎｔ

控制１５ꎬ７４００.０９２控制

控制１５ꎬ７４００.０９４控制

　注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示双尾检验显著性水平为０.０１、０.０５、０.１ꎬ括号内为ｔ值ꎮ

　　表５列示了子样本的回归结果ꎬ第(１)列和第(３)列是法律环境好的样本公司的回归结果ꎬ可以看到ꎬ商业信用融资的系数不显著ꎬ说明在法律环境较好的地区ꎬ商业信用融资对股价崩盘风险的抑制作用不明显ꎮ可能由于法律环境好的地区的公司面临较弱的融资约束ꎬ商业信用的融资作用不明显ꎬ从而导致其治理效应得不到发挥ꎮ表５的第(２)列和第(４)列报告了法律环境差的样本公司的回归结果ꎬ商业信用融资与股价崩盘风险在５％水平上显著负相关ꎮ这表明法律环境差时ꎬ商业信用融资降低了股价崩盘风险ꎮ可见ꎬ在法律环境差时ꎬ各种制度体系(如:银行、股东、审计等)不能发挥效应ꎬ此时商业信用融资基于其本身所具有的特性———紧密的商业伙伴关系导致的更深入了解ꎬ弥补了外部制度环境的不足ꎬ使信息不对称问题得以缓解ꎬ发挥了应有的治理效应ꎬ假设Ｈ２得以验证ꎮ

３.不同市场地位对商业信用融资与股价崩盘风险关系的影响

示了回归结果ꎮ表６的第(１)列和第(３)列报告了市场地位高的上市公司ꎬ商业信用融资对股价崩盘风险的影响ꎬ可以发现两者之间的关系不显著ꎮ表明市场地位高的上市公司获得商业信用融资可能是由于市场地位强势给商业信用提供者施加威胁带来的ꎬ故商业信用融资提供者无法对上市公司的治理产生实质影响ꎮ而表６的第(２)列和第(４)列证实了市场地位低的上市公司ꎬ商业信用融资与股价崩盘风险分别在１％和５％水平上显著负相关ꎬ可见ꎬ当上市公司所处市场地位低时ꎬ商业信用融资降低了该公司的股价崩盘风险ꎬ发挥了公司治理效应ꎮ因而推断ꎬ当债务人公司所处地位较低时ꎬ商业信用的提供者可以根据自己对该公司信息的了解ꎬ决定是否提供商业信用ꎬ具有自主权ꎬ能够缓解信息不对称问题ꎬ从而改善公司治理ꎬ降低股价崩盘风险ꎮ

五、稳健性检验

为保证本文实证结果的可靠性ꎬ在上述理论假设的基础上还执行了以下几方面的稳健性测试ꎬ最后得到的实证结果并没有改变原有的研究结论ꎮ

(一)采用工具变量法对商业信用融资与股价崩盘风险的关系进行重新检验

􀅰１１５􀅰

根据前文分析ꎬ本文将样本公司按市场地位中位数划分为两个子样本验证假设Ｈ３ꎬ表６列

２０１９年第３期财政金融

尽管采用滞后一期的解释变量能在一定程度上缓解解释变量与被解释变量之间存在的互为因果的内生性问题ꎬ但基于稳健性考虑ꎬ本文拟采用工具变量重新检验ꎮ借鉴已有研究ꎬ本文选取年度行业内其他上市公司的商业信用融资均值ꎬ作为本公司商业信用融资的工具变量ꎮ

　表５

变量ＴＣｔ

系数－０.００１

(１)高

Ｔ值－０.０２２.８２５.９９４.０７－２.７７６.９１－１.６６－７.６６

－０.０９３系数

∗∗

商业信用融资与股价崩盘风险:考虑法律环境的影响

ＮＣＳＫＥＷｔ＋１

(２)低

Ｔ值－１.９７２.１３４.４２２.９４－１.２２６.６１－３.９６－６.１９

系数－０.０２１０.０３４∗∗－０.０４４∗

(３)高

ＤＵＶＯＬｔ＋１

(４)低

系数

∗∗

ＮＣＳＫＥＷｔＴｕｒｎｏｖｅｒｔＳｉｇｍａｔＳｉｚｅｔＲｏａｔＢＭｔＣｏｎｓｔａｎｔ行业年度Ｒ２ＮＲｅｔｔＤＵＶＯＬｔ

０.０４１∗∗∗－０.０７４∗∗∗４.９５３７.００５∗∗∗－０.１５９∗∗∗－１.５７６∗∗∗

控制控制

０.０６２－０.２４∗

∗∗∗∗∗∗

０.０３２∗∗－０.０３９

Ｔ值－０.５９２.１６－１.８９５.４８３.３３７.２０－２.２５－７.９６

－０.０８８

Ｔ值－２.１７１.７３－０.８３４.００２.７４７.４６－３.９６－６.８０

３.８４７

－１０.５５

０.０７６

－０.５６１∗∗∗

∗∗∗

５.４４３∗∗∗

∗∗∗

４.０１４∗∗∗５.８２２∗∗∗－０.１４８∗∗∗－１.４１９∗∗∗

控制控制

０.０５９

－０.２９９∗∗

∗∗∗

３.１２１∗∗∗０.０７４

－０.５１９∗∗∗

∗∗∗

０.０２９∗－０.０２４

５.１２１∗∗∗

－０.１７３∗∗∗－１.５５１∗∗∗

控制控制

－１１.７７－１０.９０－０.１４４∗∗∗－１.４７２∗∗∗

控制控制

－１１.３０

８ꎬ０２８０.１０３

７ꎬ７１２０.０９２

８ꎬ０２８０.１０６

７ꎬ７１２０.０９５

　注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示双尾检验显著性水平为０.０１、０.０５、０.１ꎬ括号内为ｔ值ꎮ　表６

商业信用融资与股价崩盘风险:考虑市场地位的影响

ＮＣＳＫＥＷｔ＋１

(２)市场地位低－０.０６５∗系数

Ｔ值－１.９１２.５７６.２９３.５４－３.５６６.９５－４.０７－６.７９

系数－０.０４２０.０３７５.２２２∗∗∗０.０４４－０.４９８∗６.５４４∗∗

∗∗∗

变量ＴｒａｄｅＣｒｅｄｉｔｔＮＣＳＫＥＷｔＴｕｒｎｏｖｅｒｔＳｉｇｍａｔＳｉｚｅｔＲｏａｔＢＭｔＣｏｎｓｔａｎｔ行业年度Ｒ２ＮＲｅｔｔＤＵＶＯＬｔ

(１)市场地位高系数－０.００３０.０５１

(３)市场地位高

ＤＵＶＯＬｔ＋１

(４)市场地位低系数

Ｔ值－２.００２.３０－２.７５５.８１３.４５８.００－４.１６－７.４０

０.０５４∗∗６.３１０∗∗∗９.２４４∗∗∗－０.１３２∗∗∗－１.２８６∗∗∗

控制控制

０.０４６－０.３７６

∗∗∗

Ｔ值－０.０４２.５１１.００４.７１２.８４－１.３０－７.６１－３.５０３.３９

０.０３１∗∗－０.０８１∗∗∗４.２３０∗∗∗５.０６０∗∗∗

∗∗∗

Ｔ值－０.６４１.５１１.２１４.４２３.０３－１.８８－８.００－３.６９２.３８

－０.０５５∗∗－０.０５４∗∗∗３.４７０∗∗∗４.９５７∗∗∗

∗∗∗

０.０５８

０.０３０∗∗

０.０７３

－０.４３９∗∗∗－１.５１９∗∗∗－０.１８∗∗∗

－１２.２８－０.１１９∗∗∗－１.１９１∗∗∗

控制控制

０.０７２

－０.４１４∗∗∗－０.１５８∗∗∗－１.４３０∗∗∗

控制控制

－１２.１０

控制控制

３ꎬ７２１０.０８１

１２ꎬ０１９０.１０６

３ꎬ７２１０.０７２

１２ꎬ０１９０.１１３

　注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示双尾检验显著性水平为０.０１、０.０５、０.１ꎬ括号内为ｔ值ꎮ

有效的工具变量要求满足相关性和外生性两个条件ꎮ首先ꎬ从相关性来看ꎬ同年度同行业

的其他公司的商业信用融资由于具有相似的行业特征会影响到本公司的商业信用融资ꎬ因而这两个变量间具有相关性ꎮ其次ꎬ同行业的其他公司的商业信用融资影响公司自身股价崩盘风险的研究ꎬ尚没有证据支持ꎮ综上两点可知ꎬ笔者选取的工具变量应该是有效的ꎮ

表７报告了两阶段回归结果ꎬ表中数据显示ꎬ在控制内生性问题后ꎬ商业信用融资能降低􀅰１１６􀅰

经济与管理评论

财政金融

股价崩盘风险ꎬ发挥公司治理效应ꎬ原有结论依然成立ꎬ研究结果是稳健的ꎮ

　表７

变量ＴＣｔ

系数－０.０４１４.７６４∗∗∗６.５４７０.０６８∗∗∗－０.２３５

∗∗∗

(１)第一阶段

Ｔ值－１.７８－２.１９６.２９４.１２７.７８－１.４０－７.７７

ＴＣｔ

商业信用融资与股价崩盘风险:ＩＶ估计

ＮＣＳＫＥＷｔ＋１

(２)第二阶段

－０.１５３∗∗∗

０.０２８－０.０５４系数

Ｔ值－２.８９１.６１３.９４２.６９－１.５４４.０６－３.５６－６.３９－４.１２

系数

(３)第一阶段

Ｔ值ＴＣｔ

ＤＵＶＯＬｔ＋１

(４)第二阶段

－０.１３７∗∗∗

０.０２３－０.０３５系数

Ｔ值－３.１０１.１４－１.２１４.１８２.３１４.５３－３.２０－６.３６－４.３４

ＮＣＳＫＥＷｔＴｕｒｎｏｖｅｒｔＳｉｇｍａｔＳｉｚｅｔＲｏａｔＢＭｔＣｏｎｓｔａｎｔ行业年度Ｆ值Ｒ２ＮＲｅｔｔＤＵＶＯＬｔ

－０.０５６

∗∗

３.８４２∗∗∗０.０５８∗∗∗－０.４６９∗∗∗－０.１５７∗∗∗－１.２８７∗∗∗

控制控制１５７４０

５.５９９

∗∗∗

０.０３８∗∗∗－０.０３２３.５９０∗∗∗５.８９８０.０６４∗∗∗－０.３５０∗∗

∗∗∗

２.７２－１.３９５.３２３.７４８.２０－２.３４－７.８７

３.６５４∗∗∗０.０５６∗∗∗－０.３９４∗∗∗－０.１３９∗∗∗－１.１８６∗∗∗

控制控制１５７４０

４.９０４

∗∗

－０.１６０∗∗∗－１.４９５∗∗∗

控制控制

－１３.０５－０.１４０∗∗∗－１.３３３∗∗∗

控制控制

－１３.２５

１４１.６３０.２５４９１５７４０

１４１.６３０.２５３２１５７４０

　注:∗∗∗、∗∗、∗分别表示双尾检验显著性水平为０.０１、０.０５、０.１ꎮ

０.０４８５０.０４５３

(二)延长股价崩盘风险的时间窗口

基于管理层隐藏坏消息至最后爆发期间ꎬ不同影响因素会使股价崩盘风险表现出不同的差异ꎬ此处考虑爆发时间窗口长度的不同ꎮ正文部分检验了商业信用融资对下一年股价崩盘风险的影响ꎻ此处延长股价崩盘风险窗口为未来两年ꎬ重新进行相关的多元回归ꎬ回归结果ꎬ依然支持商业信用融资显著降低未来股价崩盘风险ꎮ

六、研究结论

本文从股价崩盘风险入手ꎬ选取２００３－２０１４年１２年间沪深两市上市公司为研究样本ꎬ分析了商业信用融资与股价崩盘风险之间的关系ꎬ并分组探讨了不同法律环境和市场地位对两者之间关系的影响ꎮ研究结果表明:(１)商业信用融资与股价崩盘风险之间存在显著的负相关ꎻ这表明商业信用融资作为一种产生于供产销之间的融资渠道ꎬ能够减少债权人在监督过程中的信息不对称问题ꎬ降低公司未来股价崩盘风险ꎬ发挥公司治理效应ꎮ(２)进一步研究显示ꎬ当上市公司所处地区法律环境较差或市场地位较低时ꎬ商业信用融资能更好地发挥降低股价崩盘风险的效应ꎻ这可能得益于商业信用融资作为正式制度的补充(银行借款的一种替代性融资)ꎬ产生于供销产商彼此了解的基础上ꎬ从而能缓解信息不对称问题ꎬ降低股价未来崩盘风险ꎮ

本文结论表明:在我国法制不健全、公司市场地位较低的情况下ꎬ商业信用融资广泛存在于上市公司中ꎬ发挥公司治理的积极效应ꎮ因而ꎬ要使商业信用融资发挥降低股价崩盘风险的公司治理效应ꎬ既需要关注外部制度环境ꎬ也需要考虑公司的市场地位ꎮ鉴于上述论述ꎬ笔者认为政府应当积极为商业信用融资的有效利用提供保障ꎬ规范商业信用融资的使用ꎬ完善商业信用融资在供应链中传递的渠道ꎬ加强商业信用融资在经济发展中的作用ꎬ使商业信用的监督效应能够弥补正式制度的不足ꎬ促进上市公司健康快速的发展ꎮ

􀅰１１７􀅰

２０１９年第３期财政金融

参考文献:

[１]叶康涛ꎬ曹丰ꎬ王化成.内部控制信息披露能够降低股价崩盘风险吗?[Ｊ].金融研究ꎬ２０１５ꎬ(０２):１９２－２０６.

[２]ＫｉｍＪＢꎬＬＺｈａｎｇ.Ａｃｃｏｕｎｔｉｎｇｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｓｍａｎｄｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ:ｆｉｒｍ－ｌｅｖｅｌｅｖｉｄｅｎｃｅ[Ｊ].Ｃｏｎｔｅｍｐｏ￣[３]肖土盛ꎬ宋顺林ꎬ李路.信息披露质量与股价崩盘风险:分析师预测的中介作用[Ｊ].财经研究ꎬ２０１７ꎬ[４]王化成ꎬ曹丰ꎬ叶康涛.监督还是掏空:大股东持股比例与股价崩盘风险[Ｊ].管理世界ꎬ２０１５ꎬ(０２):４５－５７.

[５]沈华玉ꎬ吴晓晖ꎬ吴世农.控股股东控制权与股价崩盘风险:“利益协同”还是“隧道”效应?[Ｊ].经济[６]褚剑ꎬ方军雄.中国式融资融券制度安排与股价崩盘风险的恶化[Ｊ].经济研究ꎬ２０１６ꎬ(０５):１４３－１５８.[７]林乐ꎬ郑登津.退市监管与股价崩盘风险[Ｊ].中国工业经济ꎬ２０１６ꎬ(１２):５８－７４.

[８]李小荣ꎬ张瑞君ꎬ董红晔.债务诉讼与股价崩盘风险[Ｊ].中国会计评论ꎬ２０１４ꎬ(０２):１３３－１５６.[９]汪辉.上市公司债务融资、公司治理与市场价值[Ｊ].经济研究ꎬ２００３ꎬ(０８):２８－３５.[１０]姜付秀ꎬ黄继承.经理激励、负债与企业价值[Ｊ].经济研究ꎬ２０１１ꎬ(０５):４６－６０.

[１１]黄乾富ꎬ沈红波.债务来源、债务期限结构与现金流的过度投资———基于中国制造业上市公司的实证证据[Ｊ].金融研究ꎬ２００９ꎬ(０９):１４３－１５５.

[１２]罗韵轩.金融生态环境、异质性债务治理效应与债务重组[Ｊ].会计研究ꎬ２０１６ꎬ(０３):４３－４９.

[１３]陆嘉玮ꎬ陈文强ꎬ贾生华.债务来源、产权性质与房地产企业过度投资[Ｊ].经济与管理研究ꎬ２０１６ꎬ(０９):１２６－１３６.

[１４]谢德仁ꎬ陈运森.金融生态环境、产权性质与负债的治理效应[Ｊ].经济研究ꎬ２００９ꎬ(０５):１１８－１２９.[１５]马力ꎬ陈珊.我国新兴中小企业债务融资治理效应研究———以创业板上市公司为例[Ｊ].南京审计学院学报ꎬ２０１３ꎬ(１１):１－９.２００６ꎬ７９(２):２５７－２９２.

[１６]ＪｉｎＬꎬＣＳＭｙｅｒｓ.Ｒ２ａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ:ｎｅｗｔｈｅｏｒｙａｎｄｎｅｗｔｅｓｔｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ[１７]ＨｕｔｔｏｎꎬＡＰꎬＡＪＭａｒｃｕｓꎬＨＴｅｈｒａｎｉａｎ.ＯｐａｑｕｅｆｉｎａｎｃｉａｌｒｅｐｏｒｔｓꎬＲ２ꎬａｎｄｃｒａｓｈｒｉｓｋ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉ￣[１８]ＫｉｍＪＢꎬＹＨＬｉꎬＬＺｈａｎｇ.Ｃｏｒｐｏｒａｔｅｔａｘａｖｏｉｄａｎｃｅａｎｄｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ:ｆｉｒｍ－ｌｅｖｅｌａｎａｌｙｓｉｓ[Ｊ].Ｊｏｕｒ￣[１９]ＫｉｍＪＢꎬＹＨＬｉꎬＬＺｈａｎｇ.ＣＦＯｓｖｅｒｓｕｓＣＥＯｓ:ｅｑｕｉｔｙｉｎｃｅｎｔｉｖｅａｎｄｃｒａｓｈｅｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏ￣[２０]李小荣ꎬ刘行.ＣＥＯｖｓＣＦＯ:性别与股价崩盘风险[Ｊ].世界经济ꎬ２０１２ꎬ(１２):１０２－１２９.

[２１]邹颖ꎬ汪萍.股权资本成本与高管薪酬激励———一个高管薪酬改革思路的理论性阐释[Ｊ].经济与管理评论ꎬ２０１５ꎬ(０１):４１－４８.

[２２]夏宁ꎬ李民.机构投资者对企业绩效影响的实证研究[Ｊ].经济与管理评论ꎬ２０１５ꎬ(０６):６８－７５.[２３]ＪｅｎｓｅｎＭｉｃｈａｅｌꎬＷｉｌｌｉａｍＭｅｃｋｌｉｎｇ.Ｔｈｅｏｒｙｏｆｔｈｅｆｉｒｍ:ｍａｎａｇｅｒｉａｌｂｅｈａｖｉｏｒꎬａｇｅｎｃｙｃｏｓｔａｎｄｏｗｎｅｒｓｈｉｐｓｔｒｕｃｔｕｒｅ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ１９７６ꎬ３(４):３０５－３６０.

[２４]ＪｅｎｓｅｎＭｉｃｈａｅｌ.Ａｇｅｎｃｙｃｏｓｔｏｆｆｒｅｅｃａｓｈｆｌｏｗꎬｃｏｒｐｏｒａｔｅｆｉｎａｎｃｅꎬａｎｄｔａｋｅｏｖｅｒｓ[Ｊ].ＡｍｅｒｉｃａＥｃｏｎｏｍｉｃｓ

ｒａｒｙＡｃｃｏｕｎｔｉｎｇＲｅｓｅａｒｃｈꎬ２０１６ꎬ３３(１):４１２－４４１.(０２):１１０－１２１.

管理ꎬ２０１７ꎬ(０４):６５－８３.

ｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ２００９ꎬ９４(１):６７－８６.

ｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ２０１１ａꎬ１００(３):６３９－６６２.ｎｏｍｉｃｓꎬ２０１１ｂꎬ１０１(３):７１３－７３０.

􀅰１１８􀅰

经济与管理评论

财政金融

Ｒｅｖｉｅｗꎬ１９８６ꎬ７６(２):３２３－３２９.(３):５６９－５９０.

[２６]杨勇ꎬ黄曼丽ꎬ宋敏.银行贷款、商业信用融资及我国上市公司的公司治理[Ｊ].南开管理评论ꎬ２００９ꎬ１２(０５):２８－３７.

[２７]Ｄｅｍｉｒｇｕｃ－ｋｕｎｔＡꎬＶＭａｋｓｉｍｏｖｉｃ.Ｆｉｒｍｓａｓｆｉｎａｎｃｉａｌｉｎｔｅｒｍｅｄｉａｔｉｏｎｓ:ｅｖｉｄ－ｅｎｃｅｆｒｏｍｔｒａｄｅｃｒｅｄｉｔｄａｔａ[２８]ＥｓｔｙＢꎬＷＬＭｅｇｇｉｎｓｉｏｎ.Ｃｒｅｄｉｔｏｒｒｉｇｈｔｓꎬｅｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔａｎｄｄｅｂｔｏｗｎｅｒｓｈｉｐｓｔｒｕｃｔｕｒｅ:ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｔｈｅｇｌｏｂａｌｓｙｎｄｉｃａｔｅｄｌｏａｎｍａｒｋｅｔ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＱｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅＡｎａｌｙｓｉｓꎬ２００３ꎬ(１):３７－５９.融研究ꎬ２００８ꎬ(１２):１６４－１７８.

[３０]孙浦阳ꎬ李飞跃ꎬ顾凌骏.商业信用能否成为企业有效的融资渠道———基于投资视角的分析[Ｊ].经济学(季刊)ꎬ２０１４ꎬ(０４):１６３７－１６５２.

[３１]ＦｉｓｍａｎＲꎬＲａｔｕｒｉＭ.Ｄｏｅｓｃｏｍｐｅｔｉｔｉｏｎｅｎｃｏｕｒａｇｅｃｒｅｄｉｔｐｒｏｖｉｓｉｏｎ?ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍＡｆｒｉｃａｎｔｒａｄｅｃｒｅｄｉｔｒｅｌａ￣ｔｉｏｎｓｈｉｐｓ[Ｊ].ＲｅｖｉｅｗｏｆＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＳｔａｔｉｓｔｉｃｓꎬ２００４ꎬ８６(３):３４５－３５２.ＷｏｒｌｄＢａｎｋＷｏｒｋｉｎｇＰａｐｅｒꎬ２００５.

[３２]ＶａｎＨｏｒｅｎＮ.Ｄｏｆｉｒｍｓｕｓｅｔｒａｄｅｃｒｅｄｉｔａｓａｃｏｍｐｅｔｉｔｉｖｅｎｅｓｓｔｏｏｌ?ｅｖｉｄｅｎｃｅｆｒｏｍｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｃｏｕｎｔｒｉｅｓ[Ｚ].[３３]张新民ꎬ王珏ꎬ祝继高.市场地位、商业信用与企业经营性融资[Ｊ].会计研究ꎬ２０１２ꎬ(０８):５８－６５.[３４]樊纲ꎬ王小鲁ꎬ朱恒鹏.中国市场化指数———各地区市场化相对进程２０１１年报告[Ｍ].北京:北京经济科学出版社ꎬ２０１１.

[３５]ＣｈｅｎＪꎬＨＨｏｎｇꎬＪＳｔｅｉｎ.Ｆｏｒｅｃａｓｔｉｎｇｃｒａｓｈｅｓ:Ｔｒａｄｉｎｇｖｏｌｕｍｅꎬｐａｓｔｒｅｔｕｒｎｓꎬａｎｄｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌｓｋｅｗｎｅｓｓｉｎｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＦｉｎａｎｃｉａｌＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬ２００１ꎬ６１(３):３４５－３８１.

(责任编辑:杨　磊)

[２９]罗党论ꎬ甄丽明.民营控制、政治关系与企业融资约束———基于中国民营上市公司的经验证据[Ｊ].金[２５]ＢｕｒｋａｒｔＭꎬＴＥｌｌｉｎｇｓｅｎ.Ｉｎ－－ｋｉｎｄｆｉｎａｎｃｅ:ａｔｈｅｏｒｙｏｆｃｒｅｄｉｔ[Ｊ].ＡｍｅｒｉｃａｎＥｃｏｎｏｍｉｃＲｅｖｉｅｗꎬ２００４ꎬ９４

[Ｍ].ＷｏｒｌｄＢａｎｋＭｉｍｅｏꎬ２００２.

ＴｈｅＩｍｐａｃｔｏｆＣｏｍｍｅｒｃｉａｌＣｒｅｄｉｔＦｉｎａｎｃｉｎｇｏｎｔｈｅＲｉｓｋｏｆＳｔｏｃｋＰｒｉｃｅＣｒａｓｈ

———ＦｒｏｍｔｈｅＰｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅｏｆＤｅｂｔＧｏｖｅｒｎａｎｃｅＥｆｆｅｃｔ

ＷＡＮＧＪｕａｎ１ꎬ２

ＥｃｏｎｏｍｉｃｓａｎｄＭａｎａｇｅｍｅｎｔꎬＣｈａｎｇｓｈａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＣｈａｎｇｓｈａ４１０１１４ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:ＵｓｉｎｇａｓａｍｐｌｅｏｆＣｈｉｎａ'ｓＡ－ｓｈａｒｅｌｉｓｔｅｄｆｉｒｍｓｉｎｎｏｎ－ｆｉｎａｎｃｉａｌｉｎｄｕｓｔｒｙｄｕｒｉｎｇｔｈｅｐｅｒｉｏｄｏｆ２００３－－ｈｉｇｈｅｒｔｈｅｐｒｏｐｏｒｔｉｏｎｏｆｔｒａｄｅｃｒｅｄｉｔｆｉｎａｎｃｉｎｇꎬｔｈｅｌｏｗｅｒｔｈｅｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋｉｓꎬｗｈｉｃｈｓｔａｔｅｓｔｒａｄｅｃｒｅｄｉｔｆｉｎａｎ￣

(１.ＳｃｈｏｏｌｏｆＡｃｃｏｕｎｔａｎｃｙꎬＣｅｎｔｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＦｉｎａｎｃｅａｎｄＥｃｏｎｏｍｉｃｓꎬＢｅｉｊｉｎｇ１０００８１ꎻ２.Ｓｃｈｏｏｌｏｆ

２０１４ꎬｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｓｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｔｒａｄｅｃｒｅｄｉｔａｎｄｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋ.Ｔｈｅｓｔｕｄｙｆｉｎｄｓｔｈａｔｔｈｅ

ｃｉｎｇｃａｎｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｌｙｄｅｃｒｅａｓｅｔｈｅｒｉｓｋｏｆｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｃｒａｓｈａｎｄｐｌａｙｄｅｂｔｇｏｖｅｒｎａｎｃｅｅｆｆｅｃｔ.Ｆｕｒｔｈｅｒｓｔｕｄｙｓｈｏｗｓｔｈａｔｔｈｅｃｏｒｐｏｒａｔｅｇｏｖｅｒｎａｎｃｅｅｆｆｅｃｔｉｓｍｏｒｅｏｂｖｉｏｕｓｉｎｃｏｍｐａｎｉｅｓｗｉｔｈｗｅａｋｅｒｅｘｔｅｒｎａｌｌｅｇａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｎｄｌｏｗｅｒｍａｒｋｅｔｃｒａｓｈꎬｔｈｅｃｏｎｃｌｕｓｉｏｎｓａｒｅｓｔｉｌｌａｖａｉｌａｂｌｅ.Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｅｘｔｅｎｄｓｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｒｉｓｋｆａｃｔｏｒｓｏｆｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅｃｒａｓｈａｎｄｄｅｅｐ￣ｅｎｓｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇｏｆｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｃｒｅｄｉｔｆｉｎａｎｃｉｎｇ.

ＫｅｙＷｏｒｄｓ:ＴｒａｄｅｃｒｅｄｉｔｆｉｎａｎｃｉｎｇꎻＳｔｏｃｋｐｒｉｃｅｃｒａｓｈｒｉｓｋꎻＬｅｇａｌｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔꎻＭａｒｋｅｔｐｏｓｉｔｉｏｎ

ｐｏｓｉｔｉｏｎ.Ｉｎｔｈｅｒｏｂｕｓｔｎｅｓｓｔｅｓｔꎬｗｉｔｈｔａｋｉｎｇｉｎｔｏａｃｃｏｕｎｔｅｎｄｏｇｅｎｅｉｔｙａｎｄｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｔｉｍｅｗｉｎｄｏｗｏｆｔｈｅｓｔｏｃｋｐｒｉｃｅ

􀅰１１９􀅰