企业信用非财务影响因素分析

罗晓光　宋雁超　徐海秀

摘要：企业是市场经济的主体，良好的企业信用秩序是市场经济健康发展的保证。关于企业信用的财务影响因素的研究已经比较深入，而对于企业信用的非财务影响因素的研究还很不完善。从公司治理、企业规模和区域经济发展水平3个方面来研究企业信用的非财务影响因素。在对相关理论文献进行分析的基础上提出假设，并以沪深A股126家上市公司2013年的非财务数据作为研究样本进行多元回归分析。研究发现，公司治理、企业规模及区域经济发展水平对企业信用水平均有一定影响，其中，公司治理因素对企业信用水平的影响程度最大。

关键词：企业信用；企业信用影响因素；公司治理；企业规模；区域经济发展水平

中图分类号：F062.9

文献标志码：A

文章编号：1008-7133（2015）04-0059-07

改革开放以来，我国经济迅速发展，建立了符合我国国情的社会主义市场经济体制。随着市场经济的发展，信用对经济运行产生的影响愈加深刻，信用活动决定经济活动已成为经济的一个重要特征。西方国家的实践表明，市场经济不仅是契约经济，同时也是信用经济。企业作为市场经济的主体，其行为对市场经济的秩序有着重要影响。近年来，国家对于企业信用的问题也愈加重视。2014年12月，国家统计局制定并发布《统计上严重失信企业信息公示暂行办法》，按照该《办法》组织管理全国统计上严重失信企业信息公示工作，在中国统计信息网上直接公示特别严重的失信企业信息。企业失信的问题是制约我国经济发展的重大障碍之一，切实提高企业信用水平，是解决我国目前经济发展瓶颈的关键，而提高企业信用水平就要深入研究是哪些因素直接或间接地影响着企业的信用水平。

目前，主流的企业信用评价多数考虑的企业信用能力的影响因素，或者说是根据企业财务状况对企业信用产生的影响判定企业的信用。企业信用不仅仅受企业信用能力的影响，企业的信用意识与企业外部环境等非财务因素也对企业信用有很大的影响。因此，研究非财务因素对企业信用的影响，可以为从多角度评价企业信用提供依据，避免单纯根据财务因素评价所带来的片面性，从而更加准确地反映企业真实的信用状况。

1企业信用影响因素研究

综和国内外学者关于企业信用影响因素的研究，影响企业信用的因素可以分为财务因素和非财务因素两大类。财务因素主要是指企业的财务状况，也就是企业的信用能力，而非财务因素则包括了企业的信用意识和企业所处的信用环境因素。

早期的关于企业信用影响因素的研究主要关注企业的信用能力因素，Edward A就提出企业的资产规模、变现能力、获利能力、财务结构、偿债能力和资产利用效率等是影响企业信用的主要因素。之后许多学者提出了一些新的方法，如logit模型、递归分类树模型乃至神经网络模型等来判断企业信用水平，但这些模型所依据的影响因素仍是企业的财务因素。国内许多学者的研究也都证明了企业财务因素对企业信用的影响。吴晓楠等通过研究指出企业的流动资产周转率、净资产周转率、资产净利率、净资产收益率、总资产同比增长率五个指标对企业信用有决定性的影响。何亮以沪深两市制造行业103所上市公司2012年财务数据为样本，研究我国制造行业上市公司信用状况的影响因素，实证结果表明，制造业上市公司信用状况与盈利能力显著正相关。

从20世纪90年代开始，影响企业信用的非财务因素开始受到学者的关注。Brown认为文化、人际交往、组织、社会和自然这5个方面都会影响企业的信用。Furubotn指出，一个企业所选择的治理结构的类型决定了他所进行的交易特征——尤其是交易的专用性和次数。如果将交易专用性看作以有序信息维数表现的企业信用的话，那么公司治理结构决定企业信用；晏艳阳研究发现我国上市公司的公司治理对企业信用有着重要的作用，公司治理与企业信用在统计意义上显著相关，良好的公司治理能提升上市公司的信用水平。熊海斌利用结构方程研究发现除企业财务能力外，企业家管理能力和企业发展能力也是影响企业信用的因素。楼霁月研究发现，虽然企业的财务能力是企业信用最重要的影响因素，但企业基本素质等因素对企业信用的影响也较大。

目前，关于企业信用的财务影响因素的研究已经比较深入，结论也趋于一致。但关于企业信用的非财务影响因素的研究还很不完善。有关影响因素的探讨还不全面，已经提出的因素也缺乏定量验证。本文在借鉴中外学者关于企业信用影响因素已有研究成果的基础上，结合我国实际情况，拟从企业治理、企业规模和企业所在区域经济发展状况3个方面探讨企业信用的非财务影响因素。

2企业信用非财务影响因素分析

2.1公司治理因素

公司治理是指由企业所有者、企业董事以及企业高管3个群体所构成的组织结构。张维迎认为，狭义的公司治理结构是指有关公司董事会的功能与结构、股东的权力等方面的制度安排；广义地讲，指有关公司控制权和剩余索取权分配的一整套法律、文化和制度性安排。从企业的利益相关者角度看，公司治理就是调整公司运营中的相关利益关系，而利益关系的协调与平衡则表现为信用；因此，可以认为，较好的公司治理状况会对企业信用水平产生有利影响。

作为公司治理结构的基础，股权结构直接决定企业的内部组织结构，而内部组织结构的合理与否又会直接影响一家企业的经营行为和经营效率。集中的股权可以对企业运营行为形成有效监督，规范企业经营，提高企业信用水平。股权结构对企业信用水平的影响可以通过股权集中程度与企业发生财务困境概率之间的关系得以体现：Elloumi通过研究指出，大宗股票持有人的持股比例与企业发生财务困境的概率呈负相关；邓晓岚通过实证研究也指出，股权集中度与公司发生财务困境的概率呈负相关关系。可见，企业股权比较集中的情况下，企业可以更加有效的避免陷入财务困境的状况，在出现财务困境的情况下，企业往往缺乏足够的资金去按时偿还企业经营过程中所产生的各项债务，这又势必造成企业违约率的升高，从而对企业信用水平产生不利影响。因此，企业信用水平与其股权的集中程度具有紧密的联系。企业的股权集中程度通常以一家企业前三大股东的持股比例来衡量。根据以上分析，本文提出假设：

H₁：企业信用水平与企业前三大股东持股比例呈正相关。

董事会是公司治理的核心，该机关由全体董事构成，对内负责掌管公司事务，对外代表公司进行经营决策。企业信用水平一定程度上受其信用能力的影响，而企业信用能力主要取决于其财务状况的好坏，牛建波通过研究发现，大型董事会可以保证财务绩效的稳定性。可以认为，在董事会规模较大的情况下，企业的信用能力较好。董事会在公司治理中的作用的有效发挥可以极大地提高公司治理水平，高雷等以2002-2005年我国上证A股的所有上市公司作为研究样本，得出董事会在公司治理过程中可以发挥一定的监督作用，扩大董事会规模，可以对董事会成员起到激励作用，从而提高其治理水平。此外，董事会成员的专业背景、工作经历、性格特征等千差万别，当这些董事会成员组成一个集体，董事之间的异质性可以使得资源得到很好地优势互补，这有助于董事会管理工作的顺利进行，进而提高公司治理水平。因此，董事会规模的扩大可以使董事会在公司治理中的作用得到有效发挥，从而促进公司治理水平的提高，而良好的公司治理水平又可以促进企业信用水平的提升。根据以上分析，本文提出假设：

H₂：企业信用水平与董事会规模呈正相关。

董事会在没有受到一定约束独立董事的监督的情况下，其决策行为通常会受利益关系影响而带有一定的倾向性，长此以往不益于企业良好信用的形成。谢永珍从董事会约束机制的角度出发，在控制了有可能对上市公司信用产生影响的企业特性因素后，发现董事会约束与上市公司信用之间呈显著的正相关关系。因此，良好的企业信用的有赖于董事会约束机制的有效发挥，而董事会约束机制的发挥又在很大程度上需要独立董事约束机制的完善。李维安选取了249家中国上市公司的数据，对其企业信用与董事会的治理进行了实证研究，结果表明独立董事的功能对企业的信用有显著性的正相关作用，独立董事发挥作用的程度与企业的信用呈正相关关系。独立董事规模的扩大，一定程度上会施压于执行董事，在董事会内部形成制衡，从而可以加强独立董事的约束功能，促进董事会约束机制的有效发挥，提升企业信用水平。并且，独立董事往往还具备一定的专业知识和独立判断能力，可以为企业的发展建设提供独到的意见，促进企业公司治理水平的提高，使企业保持较好的信用水平。根据以上分析，本文提出假设：

H₃：企业信用水平与独立董事规模呈正相关。

2.2企业规模因素

企业规模是指劳动者、劳动手段、劳动对象等生产要素和产品在企业里集中的程度。企业规模体现了一个企业生产、经营等范围的大小。Fama和Jensen认为公司规模是一个重要的信息，公司所传递的信号总是能被市场观察到。与小规模的公司相比，规模大的公司发展前景广阔，公司财务绩效的稳定性较强，反映出其具备较好的信用能力。从对资源的占用以及生产要素层面上来看，企业资产总额可以很好地反映企业规模，我国学者洪锡熙，沈艺峰以总资产为解释变量，对上海证券交易所上市的22家企业进行实证研究得出公司规模越大，债务水平越高的结论。企业债务水平越高，说明投资者对于这家企业信任程度越高，间接地反映出企业信用较好，其融资渠道畅通，资金周转量大。规模较大的企业在经营手段和抗击风险能力两个方面往往会表现得更加突出，Booth等认为，相对于小规模的公司而言，大规模的公司更倾向于实施多元化经营，这样就会形成稳定的现金流，破产的可能性较小；国外学者Fama和Jensen认为在众多的反映公司经营状况的信息中，公司规模是一个重要的信息，它在一定程度上反映了公司抗击风险的能力。可以认为，企业规模较大的情况下，体现出企业可以提供用作抵押担保的资产较多，并且即便遇到经营困境，企业的应对措施也相对较多，并不会因此造成企业违约率的升高而对企业信用水平造成负面影响。此外，对于规模较大的企业，其信息披露相对完善，可以有效降低由于信息不对称带来的道德风险，从而可以大大降低企业出现失信行为的可能性，使得企业保持良好的信用水平。根据以上分析，本文提出假设：

H₄：企业信用水平与企业规模呈正相关。

2.3区域经济发展水平因素

我国地域辽阔，不同地区自然条件及地理位置的差异较大，造成我国地区经济发展程度极不平衡，不同省市之间出现多极化的发展趋势。地区经济发展水平会对一个地区企业的发展产生极大影响。Frarchis通过研究指出，与发达地区相比，经济欠发达地区的企业往往面临着较高的债务融资成本，意味着这些企业要给付投资者更高的债务利息来弥补信息不对称的成本，这些企业陷入债务困境的概率更高，进而造成企业失信记录的增多，对企业信用水平产生不利影响。此外，经济发展水平的高低还会对该地区企业的融资成本造成一定影响。Malloy研究发现地理距离会提高信息获得的成本。因此，大多数的投资银行、商业银行等金融机构往往聚集在经济发展水平较高的城市，金融机构倾向于对这类城市发放贷款或进行投资，这是由于距离较近的情况下，银行可以对这些企业的发展动态进行实时地监控。因此，对于经济欠发达地区的企业来说，银行需要付出更多的监督成本，这些企业面临的融资成本也会随之升高，融资成本的升高会对企业的发展造成不良影响。在融资成本较高的情况下，部分企业为了实现盈利不惜以损害企业信用为代价，通过降低产品质量、削减员工报酬等不正当手段一再缩减生产成本，牟取不正当利益。因此，区域经济发展水平与区域内企业信用水平有着紧密的联系。高辉以江浙两地的企业作为研究对象，证明企业信用与经济发展水平存在着极强的正相关性。根据以上分析，本文提出假设：

H₅：企业信用水平与区域经济发展水平呈正相关。

3研究思路与实证设计

3.1研究思路

本文拟通过建立多元回归模型来研究公司治理、企业规模及区域经济发展水平与企业信用之间的关系。首先，依照设定的指标变量收集样本数据，并对样本数据进行描述性统计，分析数据的集中趋势与离散程度；其次，对样本数据进行双变量相关分析，初步判断各解释变量与被解释变量之间的相关性是否与文章假设一致；最后，将全部样本数据代入回归模型进行多元回归分析，在进行多元回归分析之前首先对研究变量进行共线性检验，若各变量间不存在多重共线性关系，则可以对样本数据进行多元线性回归分析，得到表示被解释变量与解释变量之间线性关系的回归方程，根据回归方程的相关系数进一步分析它们之间的相关性以及解释变量对被解释变量的影响程度。

3.2实证设计

3.2.1变量设定

目前，企业信用的评价形式主要是资信评估公司等专业机构运用专门的系统和科学的方法对申报主体的信用状况做出等级评定，评级结果按等级高低不同用符号加以区分，按照国际上企业信用等级评定惯例，企业信用等级包括AAA+、AAA、AAA-、AA+、AA、AA-、A+、A、A-共9个等级。本文以中债资信、联合资信以及中诚信3家评级公司2013年对上市公司所做出的信用等级评定结果作为被解释变量，9个等级对应的取值由高到低依次设定为9～1这9个数值，以本文提出的影响企业信用水平的5个非财务影响因素作为被解释变量。其中，董事会规模和独立董事规模分别以董事会成员总数和独立董事人数代表，企业规模以样本企业2013年末资产总额来度量，区域经济发展水平则以样本企业所在地市2013年GDP总量来进行度量，如表1所示。

3.2.2样本选取

由于上市公司的各类信息比较公开透明，所公布数据的真实性和可靠性都较高，而我国非上市公司的数据的取得比较困难，考虑到本文企业信用非财务影响因素相关数据的可获得性，本文以2013年沪深证券交易所A股上市公司作为研究对象来探讨非财务因素对企业信用的影响。为了保证样本数据的科学性和完整性，本文在对样本进行筛选确定时依据了以下准则：

（1）为排除地区经济发达程度的不同对企业信用水平影响因素的研究造成干扰，本文选取了遍及东北及华北、西部、华中、华南、华东5个区域不同规模的上市公司，选取范围涵盖全国所有自治区及省市；

（2）以往研究选取的样本往往局限在某个单一行业，忽视了不同行业发展差异对企业信用产生的影响。本文选取了分布在采矿业、制造业、金融业、零售业及旅游业等多个行业的企业，并且所选取企业的行业变动情况相关；

（3）排除掉数据异常、被ST和ST*处理的企业以及未参与信用评级的企业。

根据以上样本选取准则，经过筛选最终选定126家企业作为有效样本。具体筛选情况，如表2所示。

4实证分析与结果

4.1样本数据描述性统计

对126家上市公司的企业信用等级、企业前三大股东持股比例、董事会人数、独立董事人数、企业资产总额以及地区GDP总量进行了描述性统计，反映了各个变量样本值的集中趋势和离散程度，如表3所示。由表3中各变量样本值标准差数值大小看到，企业信用等级标准差为0.0120094，离散程度较大，说明所选样本企业之间的信用水平存在着明显的差异；在所有解释变量的标准差数值之中，企业资产总额的标准差数值最大，为0.0289679，离散程度最大，波动较大，表明本文在样本选取上随机性较好，兼顾了不同资产规模的企业，保证了较好的样本代表性。独立董事人数的标准差数值最小，为0.0031026，最大值和最小值相差仅0.0104，样本企业中独立董事人数的波动较小，这是由于我国公司法中对于上市公司独立董事人数有着相应规定，我国绝大多数上市公司的独立董事的人数规模都在3人左右。

通过表4结果可以看到，各解释变量与被解释变量都呈正相关关系，其中，企业前三大股东持股比例、独立董事人数、企业资产总额以及地区GDP总量与企业信用等级呈现显著正相关关系，这也与本

4.2企业信用水平与影响因素的相关性分析

为判断各指标变量与企业信用水平之间的相关性以及各解释变量两两之间的相关关系，对样本数据进行双变量相关分析，分析结果，如表4所示。文之前的假设相一致。此外，由分析结果来看，变量之间可能存在多重共线性的情况，具体情况则需要进行进一步检验。

4.3企业信用影响因素的多元回归分析

4.3.1回归方程的建立与指标变量的多重共线性检验

（1）回归方程的建立。通过相关分析，初步确定了本文所提出的3个因素与企业信用具有相关性。为进一步验证所提出的假设，本文采用多元回归方法来进行研究，建立多元回归方程如下：

L=α₀+α₁l₁+α₂l₂+α₃l₃+α₄l₄+α₅l₅+ε。

其中：L是被解释变量，代表企业信用等级。l₁、l₂、l₃、l₄、l₅是解释变量，分别代表企业前三大股东持股比例、董事会人数、独立董事人数、企业资产总额以及地区GDP总量，ε为随机误差项。

（2）指标变量的多重共线性检验。相关分析的结果发现变量之间可能存在多重共线性的情况。因此，在进行回归分析之前，首先对研究变量进行共线性检验，结果如表5所示。由检验结果来看，所有维度的特征值均大于0，且多数维度的特征值大于0.05，此外，所有维度的条件索引指数均小于15，说明各变量间不存在多重共线性问题，可以对样本数据进行回归分析。

4.3.2企业信用影响因素多元回归分析

采用上文建立的回归模型，将收集到的2013年126家上市公司变量数据代人进行回归分析，得到以下结果：

（1）从模型汇总表中结果看到，复相关系数R为0.845，决定相关系数R²为0.715，说明方程的拟合度较好，该回归方程显著性较高。分析结果，如表6所示。

（2）方差分析表中，在显著水平为0.05时，通过F分布表查得自由度k=5，n-k-1=120对应的临界值F_0.05（5，120）=2.29，显然，F=60.076>2.29，此外，P=0.000<0.05，表明回归方程线性关系高度显著，即企业前三大股东持股比例、董事会规模、独立董事规模、企业规模、区域经济发展水平对企业信用水平存在着显著的线性影响。具体分析结果，如表7所示。