上市公司破产风险时间效应的理论猜想
作者简介：郭婷婷，女，吉林大学商学院博士研究生，从事金融理论与实证研究。
基金项目：国家自然科学基金项目“跨期条件下Beta系数时变对资产定价的影响”，项目编号：1073067；教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“我国农村金融生态环境的风险生成机理与政策应对路径选择”，项目编号：11JJD790010；教育部“新世纪”优秀人才计划“金融开放条件下国际金融风险对我国资本市场的冲击机理研究”，项目编号：NCET-10-0434
中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：1000-7504（2017）02-0074-08
破产风险作为影响上市公司价值的重要因素，通常是指经济主体的资产不足以偿还其负债所引发的财务风险问题。法律意义上的破产是指债务人失去偿还债务的能力时，由法院监督对其财产进行强制清算，以保证尽可能地全部偿还所有债权的法律制度安排。破产风险不仅关乎企业的生存和发展状况，同时也涉及股东、债权人以及投资者的切身利益，并成为企业管理者和投资人金融决策过程中非常重要的判别依据。因此，关于企业破产风险特征的研究已经成为国内外学术界和实务界十分热络的研究课题之一。
已有关于破产风险的研究主要集中在破产风险预测模型的设定和模型?A测准确性方面。Beaver（1966）最早提出了单变量判定模型，发现现金流量与负债总额的比率和资产负债率能够较好地判定公司的财务状况。[1]Altman（1968）使用判别分析的方法代替线性回归方法评估公司的财务特征，提出多元 Z值模型，划分了借款人违约发生的临界值和灰色区域（gray area）。[2]Ohlson等（1980）采用了条件概率模型，包括对数成败比率模型（Logit）和概率单位模型（Probit）两种统计方法。[3]周首华等（1996）在Z模型的基础上进行改进，建立了新的财务危机预测模型，即F分数模型（Failure Score Model）。[4]陈静（1999）发现流动比率和负债比率在预测公司ST方面的效果最好。[5]
毋庸置疑，首次公开发行股票（Initial Public Offerings ，IPO）作为企业发展过程中里程碑式的事件，可以让企业获得巨大的股权融资机会，既能够帮助企业改善资本结构又有机会极大地促进公司业务的拓展。[6]因此，有理由相信企业上市后经营业绩应该较之前会有较大幅度的提高，然而事实并非如此。[7]Jain和Kini（1994）提出了IPO效应，即公司在通过IPO上市后往往难以维持其上市前的业绩水平，通常上市3-5年后企业的经营业绩就会显著下降。[8]Jensen和Meckling （1976）研究发行公司上市后，由于管理层所持有股份的占比明显下降，管理层与外部股东之间的委托代理问题更容易加剧，进而引发公司业绩下滑。[9]Teoh等（1998）的研究表明，为达到股票发行上市的目的，企业管理层可能进行的会计操纵行为，也是导致企业盈利能力在上市后出现下滑的一个重要原因。[10]Papaioannou等（2003）则认为上市公司在IPO过程中存在明显的择机行为，即企业通常会选择其经营业绩较高时上市，其显然的后果就是上市前的高业绩不可维持，表现为上市后企业经营业绩的明显下降。[11]
关于上市公司时间序列特征的研究并不多。Black（1998）提出的企业生命周期理论从时间的角度考察企业特征的变化规律，认为导致企业特征随时间变化的原因是融资选择限制、企业规模和生产效率等外部环境因素在企业发展过程中的不同阶段存在显著差异，企业特征的时变规律具有外生性。[12]而Lemmon等（2008）基于美国1956年至2003年上市公司资本结构时间序列数据的实证研究发现，上市公司的资本结构由其初始资本结构决定，并呈现围绕其初始资本结构上下波动的特征。[13]周开国和徐亿卉（2012）以491家中国上市公司为样本，研究初始负债率与上市后资本结构的关系，发现企业的初始资本结构显著影响未来的资本结构，表明资本结构确实存在内生性特征。[14]赵晶（2012）针对上海证券交易所2001―2007年间上市的公司样本进行实证研究发现，上市后公司价值随着时间变化呈现出典型的U型分布规律。[15]丁志国等（2012）认为企业上市后即使在发展的相同阶段且外部环境因素相对稳定条件下，企业的特征也可能存在内生性的时变规律。[16]丁志国等（2014）基于2003―2013年中国沪深A股市场上市公司研究发现，公司股利政策随上市时间变化呈现U型曲线特征，拐点大约出现在6年左右，上市公司股利政策存在内生性的时间效应。[17]
不难发现，已有的研究已经在企业破产风险测度和预测方面给出了相对较为完整的理论分析体系和实证研究方法，但是这些研究主要关注的是企业破产风险的刻画和预测的准确性，没有涉及破产风险特征在企业上市后随时间变化可能表现出的一般性规律问题。显然，上市后企业所处的发展阶段和外部环境因素相对稳定的情况下，破产风险特征是否随时间变化仍然具有一般性的内生时变规律是一个非常值得认真研究的科学问题。因此，本文基于中国A股市场全样本数据，采用横截面固定效应面板模型，实证判别上市后随时间变化企业的破产风险特征是否具有一般性的时变规律，并基于理论猜想分析上市公司破产风险的时变特征及其内生性的经济学原因。本文成果能够从理论上为破产风险研究提供一个不同的视角，同时也能够为资本市场的不同参与主体提供更加科学的判别逻辑和更加严谨的分析依据。 一、上市公司破产风险时间效应的实证判别
（一）变量选取与模型设定
基于现有的研究文献，描述破产风险特征的指标主要有财务信息、现金流信息和市场收益信息，而其中财务信息则是被学术界最广泛应用的指标。Beaver（1966）发现现金流量与负债总额的比率和资产负债率能够较好地判定公司的财务状况。[1]Altman（1968）提出的多元 Z值模型中使用了运营资本/总资本、留存收益/总资本、息税前收入/总资本、股票市场价值/总的账面负债以及销售收入/总资本等五个变量。[2]陈静（1999）发现流动比率和负债比率在预测公司ST方面误判最低。[5]因此，本文选取代表短期偿债能力的三个指标作为衡量企业破产风险特征的被解释变量，分别为流动比率（流动资产/流动负债，标记为LR）、速动比率[（流动资产-存货）/流动负债，标记为QR]、运营资金与资产总额比率[（流动资产-流动负债）/资产总额，标记为WAR]。
鉴于考察企业破产风险特征随时间变化的一般性内生规律的研究目的，本文选取公司IPO之后的时间T作为解释变量，在季度数据中公司上市后的第一个完整季度T取值为1，上市后的第二个完整季度取值2，以此类推。并且，在样本筛选过程中对公司的上市时间点不进行区分，将不同年度上市的公司样本集合构成面板数据，从而消除不同年份的外部宏观经济因素对上市公司破产风险特征可能产生的影响，即选择面板数据的第一列均为IPO后第一个季度数据，而第二列均为IPO后第二个季度数据，以此类推。为了分析破产风险随企业上市时间变化可能存在的非线性时变规律，解释变量分别选取上市时间T的一次项和二次项，标记为T和T2。
由被解释变量的统计性特征可知，流动比率最小值为0.0177，而最大值为190.8692，速动比率的最小值为0.0127，最大值达到179.5783，表明流动比率和速动比率的波动非常大，而运营资金与资产总额比率的最小值为-4.0735，最大值为0.9717，相较流动比率和速动比率而言相对平稳。从不同的时点来看，上市公司随着上市时间的变化，流动比率、速动比率和运营资金与资产总额比率在上市后的1―9年期间持续下降，在上市后的9―12年期间流动比率、速动比率和运营资金对资产总额比率三个指标的数值停止下降，并有小幅度增长。上述统计结果过于粗糙和简单，无法准确考察样本内部的截面个体差异，因此需要?M一步采用实证分析模型进行科学判别。
本文拟采用面板数据（Panel Data）模型测度中国A股市场上市公司IPO之后公司破产风险的时间效应及内生性特征。基于时间和截面两个维度的数据信息，面板数据模型扩充了信息总量的规模和模型估计的自由度，有效避免了变量间多重共线性的影响，使模型估计的有效性得到提升，同时也很好地控制了个体之间的异质性问题，降低模型估计结果偏误的概率，提升了实证检验过程中参数估计的效果（Hsiao，2003）。[18]Mundlak（1978）认为，随机效应模型假设包含个体随机影响的全部回归变量外生，而固定效应模型则要求包含个体影响效果的全部回归变量内生。[19]Baltagi（2008）认为，如果数据样本随机地抽取自总体，则随机效应模型适用，而如果样本局限于特定个体，则固定效应模型适用。[20]显然，本文选取的是中国A股市场的全样本数据，并不涉及总体中随机抽取问题，因此适用固定效应模型进行参数估计。具体模型设定如下：
（1）
其中，i代表观测个体，t代表观测时间；Yit表示衡量公司破产风险特征的指标，分别为流动比率（LR）、速动比率（QR）和运营资金与资产总额比率（WAR）；T代表公司IPO后的时间，单位为季度、半年度和年度；β1、β2为解释变量系数，εi必须满足均值为0、同方差、相互独立，且必须与解释变量外生的特征。
不难发现，由于时间项T≥1，如果方程（1）中T和T2系数显著，则表明上市公司破产风险存在U型曲线的时变特征。而上述被解释变量流动比率、速动比率和运营资金与资产总额比率均与企业的破产风险特征属于反向关系。因此若系数估计值β2>0，表明企业破产风险特征服从“倒U型”曲线分布，即破产风险随着上市时间的推移先上升再下降；当β2<0时，则表明上市公司的破产风险特征服从“正U型”曲线分布，即随着上市时间的推移先下降再上升。
本文选取样本的时间区间为2003年3月至2015年6月，并剔除以下几类公司样本：金融类公司，上市不满3年的公司，财务数据披露不完整的公司，已退市的公司。数据样本最终获得了13期51家公司到48期1251家公司的平衡面板季度数据。截至2015年6月，上市周期至少13季度（3年）的公司有1251家，上市周期至少17季度（4年）的公司减少到1040家，而上市周期为48季度（12年）的公司仅为51家。本文数据频率分别选择了年度、半年度、季度，但由于篇幅限制原因，正文中仅给出季度数据的估计结果，频率为年度、半年度的数据实证结果将作为附表列出。样本数据信息均来自国泰安CSMAR数据库、Resset金融研究数据库和万德Wind数据库。本文选用stata12.0软件进行模型的参数估计。
（二）实证结果分析
本文基于上市周期由13季度到48季度的36组面板数据，针对方程（1）进行回归分析，分别得出时间一次项和二次项的回归系数估计值及其显著性结果。此外，结果中还给出了检验固定效应的F统计量和检验方程总体显著性的F统计量及其显著性结果，估计结果参见图1。
由实证参数估计结果可知：（1）流动比率和速动比率估计结果中19个季度及以上数据样本的T和T2均显著，且T的系数符号为负，而T2的系数符号为正；运营资金对资产总额比率估计结果中从13个季度开始T和T2始终显著，且T的系数符号为负，而T2的系数符号为正。由于方程中的被解释变量流动比率、速动比率和运营资金与资产总额比率均是破产风险的负向代理指标，此结果说明公司的破产风险特征随上市时间变化服从倒U型曲线规律。（2）由8―12年的T和T2的系数估计结果，计算可知U型曲线在6.5年左右出现拐点。因为短周期数据的估计结果可能无法真实刻画曲线拐点的具体位置，因此本文选取长周期数据样本数据结果计算U型曲线的拐点位置。（3）13―18个季度样本数据估计结果不显著的原因，可能是因为本文研究目的是判断企业破产风险特征的时变规律，而较短周期的数据样本无法真实地刻画变量的时间序列变化特征。（4）固定效应的F统计量和检验方程总体显著性的F统计量结果显示36组面板数据的固定效应均显著，且参数联合检验显著。（5）半年度和年度数据的估计结果支持上述实证结果，表明上述实证结果稳健。 因此，上市公司的破产风险特征随上市时间变化呈现出显著的倒U型曲线分布规律，先上升再下降，拐点出现在6.5年左右的时间位置，存在显著且稳健的时间效应。
二、上市公司破产风险时间效应的内生性判别
虽然，基于不同破产风险代理指标的实证检验结果均已稳健表明，上市公司的破产风险特征随时间变化呈现拐点为6.5年的倒U型曲线规律。但方程（1）仅仅是基于上市时间T作为单一变量得出的结论，并没有考虑上市公司破产风险的时变特征是否也有可能受到其他因素的影响。因此，鉴于本文实证判别结论的科学性和稳健性考虑，下面将引入可能影响上市公司破产风险时变特征的其他因素，作为控制变量进入方程（1），再次对上市公司破产风险特征的时间效应进行稳健性检验，进而考察上市公司破产风险时变规律的内生性特征。
（一）变量选取与模型设定
已有的研究结论表明，财务状况、营运状况、盈利能力和公司属性等是可能影响上市公司破产风险时变特征的重要因素。因此，本文引入可能影响上市公司破产风险时变特征的因素作为控制变量，具体如下：
1.公司规模（SIZE），以公司总资产的自然对数来表示。Titman和Wessels（1988）研究发现，规模大公司比小公司抵御风险能力更强，具有更小的破产清算概率。同时，大公司举债能力和提高负债比率的意愿更强，因此大公司偿债能力出现问题的概率应该高于小公司。[21]
2.长期偿债能力，选取资产负债率（LEV）刻画，具体采用资产总额与负债总额的比值来表示。一般来说，公司的资产负债率越高，面临经营困境的可能就越大。但资产负债率提高意味着财务杠杆的提高，使得股东权益增加。
3.营运能力，选取总资产周转率（TAT）刻画，具体采用营业收入与资产总额的比例来表示。作为综合评价企业资产运营质量和效率的指标，总资产周转率越高表明其周转速度越快，营运能力也就越强，出现破产风险的概率越小。
4.盈利能力，选取总资产收益率（ROA）刻画，具体采用净利润与资产总额的比例来表示。总资产收益率是每单位资产创造多少净利润的指标，总资产收益率越大代表企业盈利能力越强，出现破产风险的概率越低。
通过对上述4个指标的描述性统计发现：公司规模保持持续增长，公司总资产随上市时间的增加而逐步增加；资产负债率在上市后1―7年间显著上升，8―12年间保持平稳，说明在公司上市之初公司负债持续增加，长期偿债能力下降；总资产周转率上市后1―9年间显著上升，9―12年间呈现下降趋势；总资产收益率上市后1―7年间显著下降，8―12年间没有明显变化趋势。
在方程（1）的基础上加入上述外生控制变量，进一步判别上市公司破产风险的时间效应是否具有内生性特征，具体模型如下：
（2）
其中，i代表观测个体，t代表观测时间；Yit表示衡量公司破产风险的指标，分别为流动比率（LR）、速动比率（QR）和运营资金与资产总额比率（WAR）；T代表公司IPO之后的时间，频率为季度数据、半年度数据和年度数据；SIZEit、LEVit、ROAit、TATit分别代表公司规模、资产负债率、总资产收益率、总资产周转率；β1、β2、β3、β4、β5和β6分别为对应解释变量的系数，εi必须满足相互独立、均值为0、同方差，且必须与解释变量外生的特征。
（二）实证结果分析
加入控制变量后公司破产风险时间效应的实证参数估计结果表明：（1）流动比率和速动比率估计结果中，19个季度及以上数据样本的T和T2均显著，且T的系数符号为负，而T2的系数符号为正；运营资金与资产总额比率估计结果中，从13个季度开始T和T2始终显著，且T的系数符号为负，而T2的系?捣?号为正。说明即使加入了可能的影响因素后，公司破产风险特征随上市时间变化仍然服从显著的倒U型曲线规律。（2）由8―12年T和T2的系数估计结果计算可知，基于流动比率和速动比率模型的倒U型曲线的拐点位置略有提前，在5年左右，而基于运营资金与资产总额比率模型的倒U曲线的拐点位置略有推后，在6.8年左右。（3）由于13―18个季度的数据样本涵盖的时序信息较少，因为可能无法真实地刻画数据样本的时间序列特征，故其呈现出参数估计结果不显著的特征。（4）企业规模（SIZE）在基于流动比率和速动比率模型中24―48个季度系数显著且为负值，在其他时期内系数不连续显著且系数为正值；基于运营资金与资产总额比率模型13―48期系数均显著且为正值。由此可以看出公司规模对破产风险存在显著影响，但影响的具体方向在不同的模型中的估计结果不同，即实证结果存在模型依赖问题。（5）资产负债率（LEV）在三个模型中系数均显著且符号为负，说明破产风险随财务杠杆的增加而上升，与本文的基本预期一致，因为财务杠杆增加表明企业负债增加，因而破产风险上升。（6）总资产周转率（TAT）在基于流动比率和速动比率模型中，系数始终为负号，分别在19―46个季度和19―38个季度连续显著，说明总资产周转率增加，企业的破产风险上升。该结论与本文预期不同，可能是因为使用的破产风险衡量指标流动比率和速动比率与总资产周转率存在负向关系，当总资产周转率上升时，更多的资金被用于生产经营，故而使得短期流动能力下降。在基于运营资金与资产总额比率模型中，显著性不连续并发生影响方向变化的现象。（7）总资产收益率（ROA）在三个模型中均出现了显著性不连续且影响方向变化的现象，说明盈利能力与破产风险关系并不明显。（8）半年度和年度数据的估计结果支持上述实证结果，表明上述实证结果稳健。
因此可知，虽然企业规模和资产负债率显著地影响了上市公司的破产风险特征，但是破产风险的时变规律具有显著且稳健的内生性特征。
三、上市公司的破产风险存在具有内生性特征的时间效应
实证结果稳健表明：公司破产风险随着上市时间的变化服从倒U型曲线的时变规律，先上升再下降，在6.5年左右出现曲线的拐点，且上述时变规律具有稳健且内生的特征。因此，上市公司破产风险存在内生性时间效应。本文拟基于管理者上市亢奋的逻辑和视角，从理论上分析上市公司破产风险的时间效应及其内生性特征的存在原因： 第一，硬性上市条件约束促使公司上市初期所面临的破产风险相对较低。显然，交易所和监管机构已经就企业上市的标准做出了明确且严格的要求，其中财务与资本结构的严格要求势必会对公司管理者的行为形成强有力的硬性约束。因此，管理者进行冒险投资的冲动会得到有效的抑制，促使上市初期企业的资本结构处于相对较低的水平，进而保证企业能够获得上市成功的机会，硬性上市条件约束的结果就是上市初期企业面临的破产风险相对较低。
第二，上市成功后管理者的上市亢奋会促使企业破产风险显著上升。作为企业发展过程中最重要的转折点，IPO成功后管理者会产生强烈的投资冲动，即上市亢奋效应。管理者的上市亢奋效应主要来自几方面原因：（1）上市成功直接刺激了管理者的投资冲动，一段时间以来为了谋求上市机会而被压抑的投资冲动得到宣泄的机会；（2）上市融资获得的充裕资金也会进一步强化管理者的投资冲动；（3）作为上市公司，企业的债权融资成本会出现显著下降；（4）IPO成功后由于声望的提升，信息获取的难度必然大幅降低，并且企业所面临的投资机会和选择也会明显多于从前。因此，IPO成功必然加剧管理者的投资冲动，诸多以往根本不会考虑的风险性投资项目上市后可能也会被管理者采纳，管理者的投资选择不再谨慎，过度投资行为十分严重，导致的结果就是企业的资本结构显著上升，企业面临的破产风险开始上升。
第三，资本结构与企业价值的互相推动效应也加剧了企业上市后破产风险的显著上升。上市初期管理者在上市亢奋的驱使下不断提高企业的资本结构，由于此时企业的资本结构普遍较低，因此在债权税盾效应的作用下资本结构的上升也会显著提升企业的价值。上升的企业价值使得企业融资的成本继续降低，再次促进管理者不断提高企业的资本结构，表现为上市后一段时间内企业的资本结构出现快速上升的现象，进而促使企业上市后面临的破产风险显著上升。
第四，企业价值增加与破产风险的权衡促使公司资本结构再度下降。由于企业债务存在税盾效应，更高的财务杠杆在增加公司价值的同时，也会因提高企业的破产风险因而降低公司的价值（Robichek和Myers，1966）。[22]当公司具有较小的财务杠杆时，公司价值与资产负债率之间关系为递增函数，但当企业的财务杠杆持续增加后，破产风险也随之持续增加，并与公司价值之间关系表现为递减函数，最终破产风险会导致公司价值开始逐渐降低。上市公司初期经历了上市亢奋导致的资本结构显著上升，上升的资本结构最初对企业的价值产生了显著的推升作用，但伴随着资本结构的上升也使得公司的破产风险显著增加，进而影响公司估值水平，同时公司的融资能力和融资成本也会因资本结构过高而受到显著影响，因此对管理者上市初期的投资冲动产生有效的抑制作用。因此，受融资成本上升和企业价值下降的共同影响，公司管理者无疑会再次选择降低资本结构，从而使得资本结构出现显著下降，并因此使得企业的破产风险也开始下降。
总之，企业上市初期通常出现资本结构显著上升的过程，但当资本结构上升到一定程度之后又开始转而进入下降过程，因此导致上市公司破产风险特征呈现显著的倒U型时变规律。因此，公司的破产风险特征随着上市时间的变化会表现出一般性的变化规律，即上市公司的破产风险存在具有内生性特征的时间效应。
结 语
已有的国内外研究主要集中在企业破产风险的测度和预测方面，关注破产风险特征的刻画以及预测的准确性，没有涉及企业破产风险特征在上市后随时间变化可能表现出的一般性规律问题。本文基于中国A股市场全样本数据，采用横截面固定效应面板模型，实证判别破产风险特征随企业上市时间变化是否存在?壬?性时变规律，并基于理论猜想分析上市公司破产风险存在内生性时变规律的原因。
实证结果结论表明：随着上市时间的变化，破产风险特征呈现典型的倒U型曲线规律，先上升再下降，在6.5年左右出现曲线的拐点；将可能的影响因素作为控制变量引入实证过程，公司破产风险特征仍然存在显著且稳健的倒U型曲线时变规律。因此，上市公司破产风险存在具有内生性特征的时间效应。本文的理论猜想认为：首先，交易所和监管机构对企业上市的标准做出了明确且严格的要求，为了获得上市成功的机会，管理者进行冒险投资的冲动会得到有效的抑制，从而促使上市初期企业的资本结构处于相对较低的水平，决定了上市初期企业的破产风险相对较低。其次，上市融资（IPO）作为企业发展过程中最重要的转折点，必然加剧管理者的投资冲动，可能采纳诸多以往不会涉及的风险性项目，投资选择行为不再谨慎，过度投资变得十分严重，使得企业的资本结构开始出现显著上升，进而导致破产风险上升。再次，上市初期管理者在上市亢奋的驱使下不断提升企业的资本结构，由于此时企业的资本结构普遍较低，因此在债权税盾效应的作用下资本结构的上升也会显著增加企业的价值，因此进一步促使上市后一段时间内企业的资本结构快速上升，进而导致企业上市后破产风险的显著上升；最后，伴随着资本结构的上升，公司的破产风险显著增加，进而影响公司估值水平，同时公司的融资能力和融资成本也会因资本结构过高而受到影响，理性的公司管理者无疑会选择降低资本结构，从而使得资本结构出现显著下降，并因此使得企业的破产风险下降。因此，企业破产风险随着上市时间的变化呈现具有内生性特征的时间效应。
