債務資本成本的銀行信貸市場論文一、文獻回顧內(nèi)部控制質(zhì)量通過影響信息風險和經(jīng)營風險，進而影響債權人判定上市公司債務契約的違約風險或債務人的還貸風險，進而影響上市公司債務資本成本的高低。Schneider和Church〔2008〕調(diào)查搜集了111名信貸員提供的數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)他們對公司的信譽評級受內(nèi)部控制審計報告的影響。研究表示清楚，負面的內(nèi)部控制審計意見會降低財務報告標準無保留意見的保證程度，且對信貸方的判定產(chǎn)生負面影響，進而會增加公司債務融資成本。2011年集中出現(xiàn)的三篇實證文章足以講明了這一話題已經(jīng)成為研究熱門。DhaliwalD.etal〔.2011〕檢驗了初次執(zhí)行SOX法案404條款的內(nèi)部控制重大缺陷披露與公司債務成本變動間的關系，研究發(fā)現(xiàn)，平均來講，假如公司披露了重大缺陷，將會增加其公開交易債券的信譽風險。同時，他們還檢驗了信譽評級機構或銀行的監(jiān)管對此產(chǎn)生的影響。Kimetal〔.2011〕將遵循SOX法案404條款披露內(nèi)部控制缺陷的借款公司作為研究樣本，比擬了有內(nèi)部控制缺陷和沒有內(nèi)部控制缺陷公司間債務契約的不同特征。研究發(fā)現(xiàn)，在控制了其他已經(jīng)知道的債務契約條款的影響因素后，內(nèi)部控制缺陷公司的貸款利差要比沒有內(nèi)部控制缺陷的公司高28個基點。其次，內(nèi)部控制缺陷更為嚴重的公司要支付更高的貸款利率。第三，債權人強加給內(nèi)部控制有缺陷公司更嚴格的非價格條款。最后，通過對公司內(nèi)部的分析發(fā)如今公司披露了內(nèi)部控制缺陷后，銀行會增加貸款利率，而當公司對以前報告的內(nèi)部控制缺陷彌補之后，其貸款利率又會降低。CostelloandWittenberg-Moerman〔2011〕采用SOX內(nèi)部控制審計報告來度量財務報告質(zhì)量，研究發(fā)現(xiàn)，當公司披露內(nèi)部控制重大缺陷時，債權人會減少使用財務契約使用和以財務比率為基礎的績效定價條款，取而代之的是采用價格和證券保護及信譽評級基礎的績效定價條款。同時，也發(fā)現(xiàn)因內(nèi)部控制缺陷而改變債務契約設計顯著異于財務重述，后者更強調(diào)對管理人員行為的嚴密監(jiān)管。Kimetal〔.2011〕和CostelloandWittenberg-Moerman〔2011〕都采用銀行貸款利差檢驗內(nèi)部控制缺陷披露對企業(yè)債務資本成本的影響。與美國強迫披露的制度背景不同，至2012年前我們國家內(nèi)部控制審計及其披露尚處于自愿性階段。這就為研究內(nèi)部控制審計信息的自愿披露怎樣影響資本成本提供了難得的契機和數(shù)據(jù)支持。國內(nèi)對于內(nèi)部控制審計信息的自愿披露與資本成本的相關研究剛剛起步。吳益兵〔2009〕以2007年度A股自愿性披露內(nèi)部控制信息的上市公司為樣本，初步得出了內(nèi)部控制審計信息能夠降低企業(yè)資本成本的結論，但其僅僅使用一年的數(shù)據(jù)為樣本，而且權益資本成本求解中存在對公式理解的某些偏差。方紅星和施繼坤〔2011〕以2009—2010年滬市A股非金融類上市公司為樣本，采用財務分析師盈利預測數(shù)據(jù)和PEG模型，檢驗在我們國家資本市場信息披露環(huán)境下，上市公司自愿性內(nèi)部控制鑒證能否會影響權益資本成本。研究發(fā)現(xiàn)，上市公司披露的自愿性內(nèi)部控制鑒證信息能夠發(fā)揮信號功能，顯著降低其權益資本成本。張然和王會娟等〔2012〕以2007—2010年期間深滬主板上市的A股公司年度報告或獨立公告中披露的內(nèi)部控制自我評價和鑒證報告為對象，研究其披露能否會降低公司的加權資本成本。研究表示清楚，在控制其他因素的情況下，披露內(nèi)控自我評價報告的公司資本成本相對較低，且進一步披露內(nèi)控鑒證報告的公司資本成本更低。但他們采用資本資產(chǎn)定價模型〔CAPM〕度量權益資本成本，進而計算加權平均資本成本作為公司資本成本的變量，這可能混淆了內(nèi)部控制審計信息的自愿披露對權益資本成本和債務資本成本不同的作用途徑，同時沒有區(qū)分由于投資者和債權人在信息搜集和處理能力方面的差異而對資本成本產(chǎn)生的不同影響。通過對既有文獻的梳理分析發(fā)現(xiàn)，目前還沒有研究系統(tǒng)地討論自愿性內(nèi)部控制審計披露對債務資本成本的影響。二、假設提出內(nèi)部控制有效性對于公司財務信息可靠性及經(jīng)營風險控制的重要性是毋庸置疑的〔林斌和饒靜，2009〕。在非強迫內(nèi)部控制審計環(huán)境下，高質(zhì)量公司主動聘請外部審計的行為能夠視為一種旨在提高本身內(nèi)部控制有效性、財務報告可靠性和信息質(zhì)量披露策略的自愿承諾。內(nèi)部控制質(zhì)量越高的公司越有可能基于信號顯示的意圖披露由外部審計師出具的內(nèi)部控制審計報告，以彌合資本市場的信息不對稱。與此同時，借助自愿審計的可靠承諾對于外部利益相關者而言是有信息價值的〔DiamondandVerrecchia，1991；LeuzandVerrecchia，2000〕。在債務締約情況下，自愿內(nèi)部控制審計能夠減輕銀行機構面對的事前信息不對稱并降低事后債務監(jiān)管和再會談成本，進而有助于債務締約〔JensenandMeckling，1976；Bharathetal.，2008；Kimetal.，2009〕。一方面，正面意見的內(nèi)部控制審計報告能夠對企業(yè)財務信息的可靠性提供合理保證，提升信貸決策所依靠的信息質(zhì)量，有助于銀行機構愈加準確地估計公司價值和將來現(xiàn)金流，正確評價公司的還貸風險及履約情況，進而降低銀行面臨的信息風險。已有研究表示清楚，高質(zhì)量的信息披露能夠有效地降低銀行的信貸風險，緩解公司面臨的債務融資約束。信息質(zhì)量高的公司更容易獲得銀行借款〔徐玉德和李挺偉等，2011〕。因而，銀行會降低發(fā)放給自愿披露內(nèi)部控制審計報告公司貸款所要求的風險溢價，進而降低公司的銀行借款成本。另一方面，高質(zhì)量內(nèi)部控制意味著公司處于良性健康的運營環(huán)境和有效監(jiān)控之下，有助于公司控制其經(jīng)營風險并降低管理層濫用或侵占公司現(xiàn)金流的發(fā)生概率〔Lambertetal.，2007〕，保證其經(jīng)營目的的順利實現(xiàn)，有利于本質(zhì)性地降低銀行對公司還貸風險的估計水平，進而降低這類申貸公司的借款利率。由此提出本文的基本假設：假設H1：在控制其他影響因素的前提下，與未披露內(nèi)部控制審計報告的公司相比，自愿披露正面內(nèi)部控制審計報告的公司銀行借款成本顯著較低，即自愿披露正面內(nèi)部控制審計報告的上市公司更容易從銀行獲得利率較低的銀行貸款，上市公司自愿披露內(nèi)部控制審計報告與銀行借款成本間存在負向關系。StiglitzandWeis〔s1981〕指出在不完全信息市場上存在著信貸配給現(xiàn)象①。在現(xiàn)行的貸款利率下，不是所有的貸款申請人都能如愿地獲得貸款。公司具有良好的政治關聯(lián)〔politicalconnection〕和銀企關系會使其更容易或以更低利率獲得銀行〔十分是國有銀行〕的貸款〔LaPortaetal.,2002；Sapienza，2004；KhwajaandMian，2005；杜穎潔，2013〕。國有經(jīng)濟在我們國家國民經(jīng)濟中占據(jù)主導地位，政府控股的公司通常處在關系國計民生的重要產(chǎn)業(yè)，肩負著基于戰(zhàn)略和社會因素考慮的政策性負擔〔林毅夫、李志赟，2004〕。政府作為這些公司的“父母〞，當其陷入窘境時，必然會多方救助，以補償其所履行政策性負擔。而所有權構造也決定了國家必須承當這些公司經(jīng)營失敗的責任。這就為國有公司的銀行長期借款提供了“隱性擔保〞。因而，產(chǎn)權性質(zhì)作為上市公司的一個外顯特征，能夠直接為銀行機構所感悟，進而正面引導銀行機構對國有上市公司的違約風險水平做出樂觀估計，以為國有上市公司發(fā)生貸款到期違約的概率更低，在利率定價上會給予其優(yōu)惠。而國有產(chǎn)權提供的這種隱性擔?？赡軙魅踝栽概秲?nèi)部控制審計報告在債務契約中的信號傳遞作用，使得銀行機構忽視其對國有借款公司內(nèi)部控制質(zhì)量的足夠關注。但對于非國有上市公司而言，由于缺少隱性擔保，銀行機構在進行信貸決策時，不得不愈加關注上市公司所釋放的內(nèi)部控制信息，自愿披露內(nèi)部控制審計報告能夠正常釋放公司內(nèi)部控制高質(zhì)量的積極信號。由此，我們提出如下假設：假設H2：在控制其他影響因素的前提下，與國有上市公司相比，自愿披露內(nèi)部控制審計報告對于非國有上市公司降低銀行借款成本的作用更為有效，即國有產(chǎn)權會削弱自愿披露內(nèi)部控制審計報告與銀行借款成本間的負向關系。三、研究設計〔一〕銀行借款成本的度量資本成本能夠分為事前資本成本和事后資本成本。銀行借款的事后資本成本是指企業(yè)為籌集和使用銀行貸款而實際付出的代價，包括籌資經(jīng)過中發(fā)生的手續(xù)費用，以及在使用經(jīng)過中支付的資本使用費〔即利息支出〕等。ZouandAdam〔s2008〕采用〔利息支出+資本化利息〕〔/年平均長期借款+年平均短期借款〕來表示公司的債務融資成本，Sanchez-BallestaandGarcia-Mec〔a2011〕采用公司實際支付的利息費用/有息借款總額的比值度量公司的債務成本，姚立杰、羅玫和夏冬林〔2010〕和Kimetal〔.2011〕則以利息支出/當年平均債務總額作為銀行借款債務成本的變量。借鑒李廣子和劉力〔2009〕、PittmanandFortin〔2004〕、蔣琰〔2009〕等的前期成果，魏志華，王貞潔等〔2012〕采用兩個指標來度量債務融資成本：一是利息支出占比，等于利息支出/公司總負債；二是凈財務費用占比，等于凈財務費用/公司總負債，其中，凈財務費用等于利息支出、手續(xù)費支出和其他財務費用之和；長短期借款平均余額等于短期借款、長期借款和一年內(nèi)到期的長期借款的期初和期末的平均額。銀行借款的事前資本成本是指銀行機構對擬貸款企業(yè)放款時借貸合同中確定的貸款利率。胡奕明、唐松蓮〔2007〕在其研究中手工收集了上市公司年報附注中披露的當年每筆新增短期或長期貸款的明細信息〔詳細包括借款金額、起止時間和年利率水平等〕，采用公司當年所有新增短期和長期貸款的加權平均利率水平度量銀行借款成本。祝繼高、陸正飛和張然等〔2009〕也采用胡奕明、唐松蓮〔2007〕同樣的方式度量銀行借款融資成本，為了保證獲取的樣本借款信息愈加完好，他們還將國泰君安〔CSMAR〕中國上市公司銀行貸款研究數(shù)據(jù)庫提供的銀行借款公告信息與從上市公司財務報表附注中手工收集的銀行借款信息進行整合。從上述文獻的梳理來看，銀行借款融資成本度量方法能夠歸納為兩類：一是事后存量計量法，二是事前流量計量法。前一種方法沒有嚴格區(qū)分上市公司的負債來源，度量上有失針對性，后一種方法則著眼于動態(tài)決策經(jīng)過。在財務決策中，債務成本指的是新債務成本即新籌債務的增量成本，而不是現(xiàn)有債務的成本。一般來講，新債務的成本均不同于現(xiàn)有債務的成本。由于本文立足于銀行借款私有債務市場，考慮到本文的研究目的及前文分析的信號顯示作用機制，銀行借款的事前資本成本都更符合本文研究需要。另外，從財務學意義上看，資本是指使用期限在一年以上的資金，即列示在資本負債表右方的長期負債①和所有者權益〔劉淑蓮，2012〕。因而，在研究銀行借款成本的經(jīng)過中，本文從資本成本視角出發(fā)僅考察上市公司的長期銀行借款成本。本文借鑒胡奕明、唐松蓮〔2007〕和祝繼高、陸正飛和張然等〔2009〕的做法，考察銀行在向申請貸款的上市公司發(fā)放新增長期貸款的決策中，有無考慮近期一期上市公司披露的內(nèi)部控制信息，能否給予自愿披露內(nèi)部控制審計報告的上市公司以較低的利率定價？因而，某一上市公司的年度銀行借款成本能夠由其當年所有新增長期借款根據(jù)借款金額比重求得的加權平均年利率水平來替代，詳細測算方法能夠表示為。〔二〕模型設計和變量定義在明確銀行長期借款資本成本度量方法后，為了檢驗本文的研究假講，本文構建了如下模型，以考察上市公司自愿披露內(nèi)部控制審計報告對其長期銀行借款成本可能產(chǎn)生的經(jīng)濟影響，考慮到自愿披露與資本成本間可能存在的自選擇偏誤或內(nèi)生性問題，我們采用解釋變量滯后一期的技術方法，相信能夠較好地克制可能存在的自選擇偏誤或內(nèi)生性問題。1.被解釋變量在模型2中，被解釋變量為Cod，表示某一上市公司的年度銀行借款成本，是以當年所有新增長期借款根據(jù)借款金額占當期全部長期借款金額之和的比重測算求得的加權平均年利率水平，如式〔1〕所示。2.解釋變量解釋變量為ICA，表示上市公司能否自愿披露了正面意見的內(nèi)部控制審計報告的啞變量，假如上市公司自愿披露了正面意見的內(nèi)部控制審計報告取值為1，否則為0。根據(jù)前文的理論分析，假如上市公司自愿披露了正面意見的內(nèi)部控制審計報告能夠發(fā)揮信號顯示的作用，顯著降低上市公司的銀行借款成本，那么解釋變量ICA的系數(shù)符號應該顯著為負。3.控制變量首先，借鑒PittmanandFortin〔2004〕、Kimetal〔.2011〕、李廣子和劉力〔2009〕、蔣琰〔2009〕、姚立杰、羅玫和夏冬林〔2010〕以及魏志華和王貞潔〔2012〕等關于上市公司債務資本成本的研究文獻，本文控制了公司規(guī)?！睸ize〕、負債比率〔Lev〕、固定資產(chǎn)擔保比例〔Sec〕、成長時機〔Growth〕、盈利能力〔ROA〕、資產(chǎn)周轉率〔Turnover〕、現(xiàn)金流量〔Cash〕、第一大股東持股比率〔One〕、年報審計意見〔Ao〕等因素對上市公司債務融資成本的可能影響。其次，深圳證券交易所根據(jù)〔上市公司信息披露工作考核辦法〔2001〕〕規(guī)定，自2001年以來持續(xù)對上市公司年度的信息披露工作進行考評，構成A〔優(yōu)秀〕、B〔良好〕、C〔及格〕和D〔不及格〕四個等級，并納入上市公司誠信檔案在其網(wǎng)站上公開。國內(nèi)一些學者將這一信息披露考評作為信息質(zhì)量的替代變量，考察其對債務融資約束和融資成本的影響并獲得了經(jīng)歷數(shù)據(jù)支持〔徐玉德、李挺偉和洪金明，2011；魏志華和王貞潔等，2012〕。因而，為了控制其他信息披露對銀行貸款決策的可能影響，本文對深市信息披露評級〔Is-core〕也進行了控制。最后，考慮到宏觀環(huán)境和行業(yè)差異可能對銀行進行貸款定價決策的影響，在該模型中本文也對行業(yè)和年份設置了虛擬變量加以控制。詳細的變量定義與預測符號詳見表1?！踩硺颖具x擇與數(shù)據(jù)來源本文選取2008年—2011年深市A股〔不包括創(chuàng)業(yè)板〕非金融類上市公司為研究對象，數(shù)據(jù)挑選的詳細經(jīng)過如下：第一，首先確定銀行長期借款成本。對于銀行借款明細〔主要包括借款金額、起止時間和年利率等〕信息披露不全的公司予以剔除；在銀行長期借款信息整理經(jīng)過中，若采用浮動利率、基準利率和市場利率確定貸款利率的均以當期中國人民銀行的對應年限的貸款基準利率為準，若采用SHIBOR、EURIBOR、HIBOR或LIBOR①加基點確定貸款利率的，由于相關基準數(shù)據(jù)難以獲得，同時為保證數(shù)據(jù)間的可比性，對此均予以剔除。第二，由于ST公司在監(jiān)管政策和披露要求上與其他上市公司不同，因而本文剔除在此期間被ST的上市公司，以保證樣本性質(zhì)的一致性。第三，由于本研究需要用到上一年度的財務數(shù)據(jù)和內(nèi)部控制信息，故剔除IPO當年的上市公司。第四，由于研究經(jīng)過中需要公司2007年—2010年的財務數(shù)據(jù)，故剔除在此期間財務數(shù)據(jù)缺失的上市公司。第五，為消除極端值影響，對主要連續(xù)變量指標進行上下1%分位數(shù)的剔除處理。經(jīng)過上述挑選和整理經(jīng)過，最終得到949個公司/年樣本，其中，研究期間樣本的各年分布依次是：2008年186個，2009年278個，2010年250個，2011年235個；從能否自愿披露內(nèi)部控制審計報告來看，自愿披露內(nèi)部控制審計報告的有265個，占樣本總體的27.9%，未披露內(nèi)部控制審計報告的有684個，占樣本總體的72.1%；從樣本公司的產(chǎn)權性質(zhì)來看，國有產(chǎn)權公司樣本有558個，占樣本總體的58.8%，非國有產(chǎn)權公司樣本有391個，占樣本總體的41.2%。本文采用SPSS17.0、STATA11.0和Excel2003等統(tǒng)計分析軟件進行數(shù)據(jù)處理和回歸分析。上市公司財務數(shù)據(jù)全部來自于萬德〔Wind〕資訊金融數(shù)據(jù)庫，銀行借款公告信息和實際控制人數(shù)據(jù)均來自于國泰君安〔CSMAR〕數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)。上市公司內(nèi)部控制審計信息通過閱讀上市公司2007-2010年財務年報、內(nèi)部控制自我評價報告和內(nèi)部控制審計報告等進行手工搜集、整理而獲得。上市公司財務報表取自于巨潮咨詢網(wǎng)，深市信息披露評級來自深圳證券交易所網(wǎng)站的上市公司誠信檔案。值得十分講明的是，根據(jù)本文的研究目的和數(shù)據(jù)需要，筆者手工收集整理了2008年-2011年深市A股〔不包括創(chuàng)業(yè)板〕非金融類上市公司財務報表附注中披露的每筆當年新增長期有息銀行貸款的起止時間、利率水平、借款金額以及借款條件。由于國泰君安〔CSMAR〕數(shù)據(jù)查詢系統(tǒng)中的中國上市公司銀行貸款研究數(shù)據(jù)庫搜集匯總了上市公司的銀行借款公告，為了盡可能獲取較為完好的上市公司銀行借款信息，本文將該數(shù)據(jù)庫中提供的銀行借款公告信息與從上市公司財務報表附注中手工收集的銀行長期借款信息進行整合，并剔除重復的信息①。四、實證結果分析〔一〕描繪性統(tǒng)計2報告了未披露內(nèi)部控制審計報告組和披露內(nèi)部控制審計報告組各個變量的描繪性統(tǒng)計結果。從銀行借款成本Cod來看，自愿披露內(nèi)部控制審計報告公司的均值和中位數(shù)分別是5.760和5.605，低于未披露內(nèi)部控制審計報告公司的均值5.990和中位數(shù)5.760，這講明上市公司自愿披露內(nèi)部控制審計可能會發(fā)揮信號釋放的成效，降低其銀行借款成本。從控制變量來看，與未披露內(nèi)部控制審計報告的上市公司相比，自愿披露內(nèi)部控制審計報告的上市公司，其有形資產(chǎn)的擔保比率〔Sec〕、盈利能力〔ROA〕、資產(chǎn)周轉比率〔Turnover〕、成長能力〔Growth〕和現(xiàn)金流量〔Cash〕的均值和中位數(shù)都顯著較高，表示清楚這類公司有相對較強的償債能力和抵御風險能力。為進一步驗證被解釋變量銀行借款成本Cod根據(jù)ICA分組的組間差異的顯著性，本文著重對其進行了全樣本組間差異檢驗，詳細包括獨立樣本T檢驗和Mann-WhitneyU檢驗。如表3所示，在獨立樣本T檢驗中，兩組的均值之差為0.230〔5.990-5.760〕，且在1%水平下顯著；在非參數(shù)檢驗Mann-WhitneyU檢驗中，兩組的中位數(shù)之差為0.155〔5.760-5.605〕，且也到達了1%水平下顯著。上述分組差異檢驗的結果表示清楚：自愿披露正面意見內(nèi)部控制審計報告的上市公司，其銀行借款利率顯著低于未披露內(nèi)部控制審計報告的上市公司。這講明自愿披露內(nèi)部控制審計報告能夠發(fā)揮信號顯示的作用，顯著降低上市公司的銀行借款成本，因此假設H1得到了初步驗證。〔二〕相關性分析表4列報了各變量的Pearson和Spearman相關分析矩陣結果。從相關系數(shù)分析來看，不難發(fā)現(xiàn)：〔1〕對于解釋變量來講，自愿披露內(nèi)部控制審計報告與否〔ICA〕和銀行借款成本〔Cod〕之間的相關系數(shù)分別為-0.091和-0.070，并分別在1%和5%水平下顯著；〔2〕對于控制變量而言，Stat〔e產(chǎn)權性質(zhì)〕、Siz〔e公司規(guī)模〕、Se〔c擔保比率〕、Turnove〔r資產(chǎn)周轉率〕、Cash〔現(xiàn)金流〕和Iscor〔e信息披露考評〕與Cod〔銀行借款成本〕之間都存在顯著的相關關系，講明在回歸模型中有必要對上述變量加以控制；〔3〕從相關系數(shù)數(shù)值大小來看，各個變量之間的Pearson和Spearman相關系數(shù)均小于0.5，因此多元回歸中的多重共線性影響能夠忽略；另外，從多元線性回歸結果表4中的VIF值均不大于2來看，本文構建的模型也不存在嚴重的多重共線性問題。從整體來看，單變量分析結果基本與理論預期相符，但由于尚未控制其他變量的影響，故還需進行多元回歸分析才能得到更穩(wěn)健的經(jīng)歷證據(jù)?！踩扯嘣貧w分析為了驗證假設H1，本文選擇全樣本進行多元線性回歸。在回歸經(jīng)過中，由于ICA和Iscore都可能成為銀行進行貸款決策考慮的信息因素，這里采用逐步進入回歸方程的方式以便于愈加細致地考察這兩個變量之間的關系，回歸結果如表5所示。通過該表能夠看到：首先，將上市公司能否自愿披露正面意見的內(nèi)部控制審計報告的虛擬變量ICA參加到回歸模型中，回歸結果列〔1〕顯示ICA的回歸系數(shù)為-0.129，且在10%水平下顯著。這講明上市公司自愿披露正面意見的內(nèi)部控制審計報告能夠向商業(yè)銀行機構傳遞上市公司內(nèi)部控制有效和信息質(zhì)量可靠的積極信號，有利于銀行更準確地估計上市公司的償債能力和違約風險，進而降低銀行機構信貸決策面臨的信息風險。因而，銀行機構會給這類公司發(fā)放利率更低的長期銀行借款。其次，將深市信息披露評級Isocre也參加到回歸模型中。回歸結果列〔2〕顯示，ICA和Iscore的回歸系數(shù)分別為-0.121和-0.085，且都在10%水平下顯著。這講明，銀行機構在進行貸款決策時會全面考慮上市公司的信息披露情況，對能夠傳遞上市公司信息質(zhì)量的自愿披露和官方評級都會給予定價，該回歸結果與本文的理論預期相一致。自愿披露正面意見的內(nèi)部控制審計報告有助于降低上市公司的信息不對稱，進而向外界傳遞本身高內(nèi)部控制有效和信息質(zhì)量可靠的積極信號，進而降低商業(yè)銀行的信貸風險，假設H1得到驗證。從控制變量來看，產(chǎn)權性質(zhì)〔State〕在全樣本回歸分析中的系數(shù)分別為-0.166和-0.165，且到達5%水平下顯著，講明與國有上市公司相比，非國有上市公司承當了顯著更高的銀行借款成本，這一結論與李廣子、劉力〔2009〕及魏志華和王貞潔等〔2012〕的實證研究相一致；年報審計意見在上述全部回歸分析中均不顯著，其可能的原因在于：從對財務報表審計意見的統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，949個樣本總體中只要28個公司/年樣本獲得了非標準無保留意見，不到樣本總體的3%。這講明除年報審計意見外，銀行在進行貸款決策時還會綜合考慮其他有助于顯示和判定上市公司質(zhì)量的信息來源。模型在兩個回歸方程中的調(diào)整后R2分別到達34.1%和34.5%，講明該模型擬合優(yōu)度較高，具有很好的解釋能力。為了驗證假設H2，借鑒方紅星、施繼坤和張廣寶〔2013〕的做法，本文將樣本進一步劃分為國有上市公司組和非國有上市公司組，分別進行多元線性回歸分析，并采用Bootstrap測試進行組間回歸系數(shù)差異檢驗。從表6的列〔1〕和〔2〕能夠看出，自愿披露內(nèi)部控制審計報告與銀行借款成本之間都呈現(xiàn)負向相關關系，但在顯著性水平上卻存在差異，國有上市公司子樣本組中ICA的回歸系數(shù)為-0.091，沒有通過統(tǒng)計意義上的顯著性水平測試；而對于非國有上市公司子樣本而言，ICA回歸系數(shù)到達-0.130，且在10%水平下顯著。但兩組回歸系數(shù)差異僅為0.030，經(jīng)過Bootstrap測試得到的經(jīng)歷P值為0.126，沒有到達統(tǒng)計意義上的顯著性水平。這講明本文的經(jīng)歷結果并不支持產(chǎn)權性質(zhì)對于兩者之間負向關系的顯著影響。這可能與銀行機構對借款人信譽和還貸風險的評價能力有關，還有待于今后大樣本經(jīng)歷分析的進一步驗證。五、穩(wěn)健性檢驗為了保證研究結論的穩(wěn)健，本文采取下面三方面穩(wěn)健性檢驗：一是，本文選擇有息長期銀行借款為研究對象