摘要:信息披露质量是市场发展的核心,信息披露水平是判断上市公司财务质量的重要标准,为保护债权人的利益必须提高上市公司会计信息披露质量的实际重要性以及资本配置的效率,良好的会计信息是资本市场正常运转的前提。
本文在阐述中小板上市公司的会计信息披露与债务融资成本之间存在的耨中关系,并对此作出权威性的研究与调查,发现在不同的所有权的性质中会计信息披露对债务融资成本会有不同的影响,根据相关的数据作出研究,并提出假设。本文选取了696家中小板上市公司的2017-2019年的相关数据,并对这些数据进行整合与分析,采用描述性统计分析方法、相关性分析方法以及多元回归分析方法去对企业债务融资成本以及会计信息披露质量进行分析。结果表明企业较好地履行会计信息披露责任能使融资成本得到一定程度的降低,从而提出相应的建议,旨在使企业重视会计信息披露质量。
关键词:中小板上市公司;信息披露质量;债务融资成本;所有权;
一、引言
(一)背景
会计信息披露质量是保证证券市场有效运行和资本配置的关键因素,高质量的会计信息披露能够减少证券市场中信息不对称的风险,有助于投资者快速决策。因此,高质量的会计披露工作不仅可以作为公司数据的高效观察员,还可加强上市公司市场的诚信度,为提高财务效率和绩效提供优势。在证券市场方面,改善资源有效配置用于上市公司信息的方式,同时对减少市场风险、发展健康稳定的证券资产积极做出贡献。从国民经济的角度看,上市公司披露质量较高的会计信息,不仅是公司财务质量的保证,对证券市场的高效运转也是至关重要的。
中小板市场是2004年5月创立的筹资平台,它是为一些从事技术创新的中小型公司的服务。中小板公司在进行公司研发、创新和发展活动时,具有较大的风险性和不稳定性,中小板市场在扩大市场规模的同时,信息披露违规行为屡见不鲜,因此,市场整体会计信息披露质量的提升成为了上市公司维持稳定、有序健康发展的关键。中小板公司为了保持长期稳定发展以及创新能力的提升在很大程度上依赖于融资,离不开资金支持,本文通过对以往中小板研究的整理,发现外源融资是公司融资的主要方式,相较于股权融资,近些年来债务融资因其成本低、节税等特点,在外源融资中比重慢慢提升。
在以上分析的基础上,本篇论文考查我国中小板上市公司会计信息披露质量与债务融资成本之间二者的关系,并根据实证检验,确定中小板市上市公司信息披露质量是否良好,以及中小板上市公司会计信息披露是否会影响债务融资成本以及两者之间的影响机制。
(二)意义
从理论上讲,国内外学者的研究领域大多数都是基于主板市场,通过实证及规范研究方式其进行相关的分析。还有一点是因为我国的起步研究比其他国家的研究时间比较短,对债务融资成本影响的研究相对较少,大多集中于环境信息披露,因此,本文将在一定程度上为这一研究方向提供一些可能的参考价值。
实践方面,中小企业已成为中国技术与科技创新的主体,但中小企业仍存在着融资成本居高不下的问题,因此,以中小企业为基础,描述会计信息披露质量和债务融资成本间的关系,给出相应建议,根据分析结果为完善中小企业会计信息披露质量机制献计献策,为中小企业进一步减少债务融资成本提供了参考,说明会计信息披露质量对融资成本的作用是切实可行的。
二、理论分析与研究假设
(一)会计信息披露质量的基本概念及评价方法
1.基本概念
上市公司需要根据国家相关制度规定,向相应的安全管理部门以及证券交易所及时的反映其经营状况的财务信息数据,并公开或宣布所有信息和数据,以使投资者能够完全掌握情况。不管是在公司上市前后的信息披露还是招股说明书、定期报告制度等都是会计信息披露制度中的一部分。
虽然披露会计信息的雏形是在《1720肥皂泡法》中确立的,但英国1844年确立的公司法才是最早开始信息披露义务的。会计信息披露对外是公司履行企业准则、监管制度的必然要求,对内是公司治理的基础设施,其重要性不言而喻;同时,评估一个公司信息披露质量的好坏要根据一个公司的会计信息披露工作去评定,因此,会计信息披露对于任何一个上市的公司来说都是非常重要的一个制度[23]。
《上市公司信息披露管理办法》的出台及时合理地在指定渠道进行真实有效的信息披露和公告,其中对于信息披露的要求表述为四个词语,即“真实、准确、完整、及时”。因此,上市公司对外披露的信息就要完全符合以上要求,信息的质量必须要过硬、不弄虚作假,具有可靠性和相关性,且在信息的可理解性、完整性、时效性等方面要满足法律和市场要求。[24]
2.评价方法
会计信息披露质量对上市公司的债务融资成本来说有重要的影响力。自建评分体系衡量、采用某项指标数据作为代理变量评价、采用第三方机构进行评价,以上三种方法是目前国内外学者在信息披露质量计划的研究过程中较为常用的。
(1)自建评分体系衡量。
会计信息披露质量可以通过赋予不同权重、建立不同的指标来进行量化,如汪炜和蒋高峰(2004)认为会计信息质量由发布的临时公告和季报数量来决定。[1]杜兴强等人(2007) 对会计信息质量综合指标进行构建,并将上市公司盈余管理作为目的。[2]但是很多学者的自建评分体系都存在非客观性的因素,导致主观性大于客观性,因此没有太大的权威性。
(2)采用某些指标作为代理变量进行评价。
一些学者在研究过程中会采用信息披露次数或者频率、盈余管理等数据作为代理变量的指标,并对信息披露质量进行衡量,其中盈余管理程度相对较高时,其会计信息质量就越低,在提高投资者的投资风险的同时,还增加了市场上的信息不对称程度,损害了投资者的回报收益。不过,一般认为这种衡量方法在使用过程中缺少全面性,容易导致最后结果片面。在修正的Jones模型中,侯雪筠和高海霞(2018)发现会计信息披露质量可以用盈余管理程度指标衡量。[19]
(3)采用第三方权威部门的评价结果。
使用权威官方发布的信息披露质量评估效果是会计信息披露质量量化的标准,比如我国深交所推出的考核准则以及国外的标准普尔等机构,此类机构具有一定的威望。因此本文,中小板上市公司信息披露质量将根据深交所出具的评价结果量化。
(二)债务融资成本的基本概念及衡量指标
1.基本概念
债务融资成本指的是上市企业向银行以及其他的金融机构去进行借款,然后再借款或者筹集资金中会产生的利息,这个利息被称为债务融资成本。企业将该资金用于满足生产经营需求,企业需要承担在银行贷款的成本。企业在借款或筹集资金的时候遇到的难度会反应在债务融资成本率上,当成本率越高,说明企业在借款或筹集资金的时候遇到的难度越大,而企业的融资的难度与企业的经营状况有很大的关系。债务融资成本的大小影响着企业的外部融资,同时企业经营业绩等活动的评价也有很大的影响作用,因此研究债务融资成本有非常大的作用及意义。[17]
2.衡量指标
现实生活中,企业如果仅仅依靠自身的资金来维持运转是很难的,通常都需要向外进行融资以更好的维持企业的运营,由于企业筹集资金行为的特点大相径庭,其相应代理成本的限制作用也是截然不同的,因此,在这个过程中,企业债务融资的成本取决于不同的债务融资方法,企业往往选取不同筹集资金的行为进行组合,从而构建债务结构,实现企业降低债务融资成本的目标[21]。
企业债务融资成本高的原因是因为企业的会计信息披露质量低而导致,可能会造成企业会计审计工作不合理和企业管理报告的不达标,当发生以上现象的时候预示着企业的债务融资成本也会出现增长。企业的融资成本中会出现两个成本:机会及风险的成本。普通股利润率、内源融资等指的是机会成本;企业破产相关的价值损失及成本等指的是风险成本。
由于所有权性质的不同,XX政策也会相应改变,导致企业债务融资成本也各不相同,并且国有企业因扶持性政策良好,其债务融资成本相对非国有企业的会较低,非国有企业必须依靠自身良好的信息质量等吸引债权人投资以降低债务融资成本。但是,在其他一些其他因素影响之下,例如公司规模、公司发展、财务风险、总资产收益率、和资产负债率及营运能力,债权人对公司的投资成本会发生相应变化。
由以上分析得出,企业想要更好的使债务融资成本降低,就需要保证会计信息的披露质量。因为其与债务融资成本之间的关系是相互影响、缺一不可的。不管是使用怎样的方法去筹集资金都是需要付出代价的,一旦进行融资企业就要承担相应的资本成本,有效的使企业融资成本降低的主要途径就是对会计信息披露质量的控制,这是提高企业管理能力的关键。[27] 当然,在对信息披露质量控制的同时,债权人也要注意因其他因素影响产生的债务融资成本高等现象的控制。
(三)企业会计信息披露质量与债务融资成本的关系
1.关系阐述
信息披露质量和债务融资成本负相关。Sengupta( 1998)、Jennifer Francis (2004) 等认为,信息披露质量和债务成本负相关。[28] [30]当债务融资成本相应降低时,Richard G(2001)发现,企业的盈余质量相对较好。[29]Bharath 和 Sunder(2008)提出,更容易获得长期较低利率的贷款企业,一般是指信息披露质量较高的企业。[31]洪金明和徐玉德(2011)发现,信息披露质量高的公司更有可能获得利率较低的贷款,并减少公司的贷款融资约束。[5]企业主动披露更有真实性和透明度的信息时,段莎(2016)认为企业将会获得银行更多的贷款。[10]环境信息披露质量和融资成本成反比,刘娓娓(2016)研究并证明会计信息质量和债务融资成本是如何相互影响的。[11]在修正后的Jones模型中,侯雪筠(2018)采用盈余管理程度指标来衡量会计信息披露质量,得出盈余管理水平和债务融资是正比关系。[19]在分析信息披露质量对债务融资成本是负相关时,林诗琪(2018)认为,需要融资的企业经历提升信息披露质量的过程,才能够取得较少的融资成本。[20]
公司治理的一般理论认为,合理的公司治理结构和较高的治理水平可以降低融资成本。Elyas Elyasiani(2009)认为,法人机构持股比率的稳定性,有利于减少债务成本、以及其他金融机构的信息不对称程度。[32]王诚(2017)认为企业具备完善的治理结构,其治理水平也会提高,相应的债务融资成本就会较低。[16]
债务融资成本作为会计信息披露质量的经济后果之一。审计方面。Karjalainen (2011)和Bailey (2011)得出,审计质量和事务所名誉成正比,聘用名誉好的事务所的企业,可以降低债务融资成本。[33] [34]赵方怡(2020)认为,企业运用内部控制和外部审计的手段,减少债务融资成本。[25]
2.研究假设
如今,随着信息不对称程度的加剧,对信息披露质量的关注度逐渐上升,开始加强对上市公司会计信息披露的监管,在这种情况之下,会计信息已成为吸引投资者的的重要信息之一,也是众多学者追逐研究的的方向。由于信贷市场中信息的不对称性,中小型企业倾向于披露高质量的会计信息,以此来区别与其他信息披露质量较低的公司并获取一些社会资源。通过高质量的信息披露向银行等投资者表明自己发生违约的可能性非常低。因此,银行等债权人会要求这些公司提供更高的收益率,增加公司的债务融资成本,以此来抵消其较高的风险。
减少债权人与公司的信息不对称水平,可以通过提升会计信息披露质量完成,进而有助于债权人做出决策,达到减少债务融资成本的目的。根据会计信息透明度的分析,张肖飞(2015)发现,其与债务成本具有显著影响,二者是反比关系。
研究假设1:在其他条件下,会计信息披露质量和债务融资成本成反比。
在所有权性质的作用之下,国家和XX对企业给予了不同的重视和保护。那么,在此条件之下,会计信息披露质量和债务融资成本又是如何相互影响的呢?生艳梅、臧天娇(2016)经过调查研究发展,会计信息披露质量对债务融资成本会产生双面性的影响,由此提出了下面的假设[12]。
研究假设2:非国有企业的会计信息质量比国有企业的对债务融资成本影响要大很多。
三、研究设计
(一)模型设定
本文主要探讨中小板上市公司会计信息披露质量与债务融资成本两者之间的关系以及会产生怎样的影响,其中将债务融资成本作为被解释变量,会计信息披露质量是解释变量,其他因素设定为控制变量。
本文借鉴雷洋(2014) 的研究模型展开研究[7],模型如下:
模型:
该模型主要是为了检验假设:在其他的控制变量不变的情况下,解释变量越高,被解释变量降低,DEBT代表债务融资成本,IDQ代表会计信息披露质量,Xj分别为控制变量: 公司规模(SIZE)、总资产收益率(ROA)、营运能力(TUR)、资产负债率(LEVEL)、财务风险(LEV)、公司成长性(GROW)、固定资产比重(F.A)。
(二)变量选取
1.被解释变量
国内外的学者在对股权融资成本进行研究的时候,将债务融资成本放在次要的位置,因此,本文只要是对融资成本中的债务融资成本作为主要的研究对象。债务融资成本(DEBT)的概念相对广泛,因此不可能直接从上市公司的财务报表中获取相关金额,而且本国学者与国际学者对此也没有一致的衡量方法。综合考虑,根据之前对债务融资成本测量的描述及梳理,各学者对此并没有统一的衡量标准,其中李广子、刘力(2009)债务融资成本是在公司融资产生的利息中产生的,利用利息支出、平均负债总额比值去体现。[4]
2.解释变量
(1)会计信息披露质量(IDQ)
基于学术研究和分析以及先前文章的摘要,关于中小板上市公司的信息披露的量化是根据深交所官方网站发布的评估结果。用优秀(A)、良好(B)、及格(C)和不及格(D)的评估分数分别分配为100、75、50、25,中小板上市公司的信息披露质量以此来量化。
(2)所有权性质(OWN)
因所有权存在不同的性质故对数据样本设置的时候,采用分组回归方式进行分析,分析不同公司的会计信息披露质量对债务融资成本之间存在的关系。把国家控股或拥有的企业统一称为国有企业并赋值为1,其他的统一定义为非国有企业并赋值为0。[19]
3。控制变量
(1)公司规模(SIZE):
公司的规模决定了其业务体系以及业务范围,且具有较强的风险应对能力,并且可以通过多元化分散投资风险,促使违约风险相应较小且具有较强的偿付能力,因此,公司融资时可以用较低的成本获得较高的财务支持。此外,大公司在其完整的公司系统下具有更大的能力公开高质量的公司信息,所以,债权人拥有更多了解公司当前业务发展状况的方式,债权人的感觉会更好,由此判定公司规模与债务融资成本呈负相关。本文中根据总资产自然对数将公司的规模设定为大小量化。
(2)总资产收益率(ROA):
公司的盈利能力高,代表公司具备较高的及时还款能力,说明公司当前较好的经营状况、发展前景以及发生债务违约的可能性较小,相应的债权人资本也会得到有效的保障,在公司需要债务融资的时候成本也会相应的降低,因此,总资产收益率与债务融资成本之间的关系为负。
(3)营运能力(TUR)
营运能力是企业利用各种资产获得收益的体现。降低可能在未来无法收回的资金对债权人来说是非常重要的,企业营运能力与未来偿还本息能力有一定的关系,营运能力强偿还本息能力就越高,反之得到相反的结果。可见,企业的营运能力和债务融资成本之间的关系为负。本文中运营能力的水平用总资产周转率来表示。
(4)资产负债率(LEVEL)
当公司向投资者筹集借款时,投资者将考量公司的还款能力,但是过高的资产负债率会让他们更加谨慎,所以资产负债率自然成为潜在债权人考虑的关键因素之一,因此,资产负债率与债务融资成本呈负相关。
(5)财务风险(LEV)
当资不抵债或者收益下滑的时候说明这个公司有财务上的风险问题存在。财务风险在债权人对企业发展进行判断的过程中会产生一定的作用,由此可见,财务风险对债务融资成本是会产生影响的。财务风险的高低由公司当前的流动比率来表示。
(6)公司发展(GROW)
公司处于不同的发展阶段,也承担着不同程度的风险。对于债权人来说,在破产和运营不确定性不断增加的时期,经常面临重大挑战,债权人一般认为具有较高发展性的公司在未来会有较为充足的现金流来保证公司按期偿还所借债务以及支付相应的利息,因此具有较高发展性的公司可以获得更低的债务融资成本。因此,债务融资成本与公司发展之间存在负相关关系。本文认为,公司发展应该用反映公司收入的主营业务收入增长率。
(7)固定资产比重(F.A)
固定资产是企业资产最高的体现,一个企业拥有的固定资产数量越多表示其偿还能力越高。当债权人在进行投资时如果要求要比较高的回报,那么债务融资成本就会更高。但是,在有固定资产的保证下,这种情况就会使债务融资成本降低很多,可见,固定资产比重与债务融资成本之间存在着重要的影响作用。文中用固定资产净额与总资产的比值衡量。
综上所述,模型中的因变量、自变量的相关具体指标描述如下表3-1所示:
表3-1 变量汇总
变量类型 | 符号 | 名称 | 计算方法 |
被解释变量 | DEBT | 债务融资成本 | 债务融资成本=债务融资费用/总负债的平均数 |
解释变量 | IDQ | 信息披露质量 | 深交所信息披露质量考评结果:优秀(A)=100,良好(B)=75,及格(C)=50,不及格(D)=25 |
OWN | 所有权性质 | 非国有=0,国有=1 | |
控制变量 | SIZE
ROA TUR LEVEL LEV GROW F.A | 公司规模
总资产收益率 营运能力 资产负债率 财务风险 公司发展 固定资产比重 | 公司资产的自然对数
总资产收益率=净利润/平均总资产 总资产周转率=营业收入/平均总资产 资产负债率=负债总额/资产总额 流动比率=流动资产/流动负债 主营业务收入增长率=(当年主营业务收入-上年主营业务收入)/上年主营业务收入 固定资产比重=固定资产净额/总资产 |
(三)样本选择
本文的统计样本设定为2017-2019年中小板上市公司数据,并筛选掉了一些数据不全、暂停或终止上市的公司,同时考虑由于金融类上市公司与其他类别公司存在的不同,信息披露的标准也会不同,因此也将样本中ST、PT数据剔除,最终经过筛选后得到696家公司2088个样本,所有数据均在EXCEL、SPSS软件中处理完成。关于中小板上市公司信息披露质量的相关数据是由深交所官方网站获得,其他财务数据来自CSMAR数据库,并通过手工整理获得,对于所涉及的数据分析和检验将通过SPSS20.0和EXCEL2019完成。
四、中小板上市公司会计信息披露质量对融资成本关系的实证分析
(一)描述性统计分析
从图表4-1中的数据可以得出,在2017-2019年之间选取的中小板上市公司样本中,中小板上市公司信息披露质量的不及格率相对较低,每年均保持在5%以下,相反的是,优秀和良好的平均占比每年平均超过80%,分别为86.49%、85.63%以及83.62%,由此可发现,中小板上市公司数据样本中会计信息披露质量较为良好。另外,从2017年研究样本中发现,考评等级为及格(C)的中小板上市公司信息披露质量数量比例呈现增加,这说明上市公司逐渐开始重视会计信息披露质量,因此,中小板企业的会计信息披露意识在逐渐加强。
尽管以上的分析说明中小板市场中信息披露质量的评级为良好的公司数量占比较大,但是由于近年来市场上很多上市公司会计信息披露质量呈下降趋势,这也说明了公司信息披露质量意识还不是很好,所以中小板市场整体的信息披露质量仍存在着较大的发展空间。
表4-1中小板上市公司信息披露质量总体情况
年份 | 优秀 | 良好 | 及格 | 不及格 | 合计 | ||||
数量 | 占比 | 数量 | 占比 | 数量 | 占比 | 数量 | 占比 | ||
2017 | 172 | 24.71% | 430 | 61.78% | 84 | 12.07% | 10 | 1.44% | 696 |
2018 | 144 | 20.69% | 452 | 64.94% | 94 | 13.51% | 6 | 0.86% | 696 |
2019 | 150 | 21.55% | 432 | 62.07% | 104 | 14.94% | 10 | 1.44% | 696 |
针对中小板上市公司的696家,共计2088个数据样本,利用SPSS20.0数据处理软件进行统计分析,所得到的结果中有极大值、极小值以及均值和标准差等数据。下表4-2中为各项变量的描述性统计值,如表4-2所示,样本公司债务融资成本(DEBT)范围为-0.560—2.785,二者相差了3.345,均值为0.225,可以看出债务融资成本在中小板上市公司中存在着较大的差异,因此中小板上市公司在进行债务融资时,债权人会对不同的公司要求不同的预期收益率。
观察信息披露质量数据(IDQ),极小值为25,极大值为100,均值为76.580,接近于75,在均值基础上可以看出中小板上市公司整体信息披露质量平均处于良好(B级),所以,市场整体的会计信息披露质量结果较为可观,存在很大的上升空间。
从控制变量上看,公司规模(SIZE)的取值范围为19.138—26.263,均值为22.303,标准差为0.962,标准差值大小接近于1,这说明中小板上市公司之间公司规模差异较大,究其原因可能是相较于主板市场,中小板上市公司多为中小型发展公司的原因。总资产周转率(TUR)的极大值为3.894,极小值为0.003,二者之间差异较大,可能是因为企业行业不同导致的公司经营管理效率不同,均值为0.337,说明资产使用率低。
另外,总资产收益率(ROA)取值范围为-0.372—0.338,差值为0.710,大于0.5,这表明极大值与极小值之间存在着较大差异,即中小板上市公司的盈利水平两极分化现象较为明显。同理可知中小板上市公司资产负债率也存在两极分化现象,即中小板上市公司之间的债务结构存在较大差距。固定资产比重(F.A)极大值与极小值的差距大于0.5,说明中小板企业的固定资产差距明显。从以上对控制变量的描述性分析,发现我国中小板上市公司的发展水平良莠不齐,但是,还是具有较大的上升发展空间的。
表4-2 全样本描述统计分析 | |||||
N | 极小值 | 极大值 | 均值 | 标准差 | |
DEBT | 2088 | -0.560 | 2.785 | 0.225 | 0.196 |
IDQ | 2088 | 25 | 100 | 76.580 | 15.895 |
SIZE | 2088 | 19.138 | 26.263 | 22.303 | 0.962 |
ROA | 2088 | -0.372 | 0.338 | 0.019 | 0.038 |
TUR | 2088 | 0.003 | 3.894 | 0.337 | 0.243 |
LEVEL | 2088 | 0.031 | 0.980 | 0.403 | 0.184 |
LEV | 2088 | 0.162 | 31.328 | 2.257 | 1.904 |
GROW | 2088 | -0.913 | 82.792 | 0.306 | 2.654 |
F.A | 2088 | 0.000 | 0.954 | 0.203 | 0.135 |
有效的N (列表状态) | 2088 |
由于我国中小板上市公司所有权性质不同,各个变量的数值影响趋势也可能会有所不同,因此,根据所有权性质分别进行描述性统计,结果如下表4-3、4-4所示。
对比表4-3与表4-4的变量数据发现,中小板上市公司中的国有企业以及非国有企业的取值是存在很大的范围差异的,非国有企业的债务融资成本取值难度以及范围比国有企业的要大很多。由此可见非国有企业的债务融资成本其中的变化非常大所以取值难。这是因为XX的政策支持国有企业,而非国有企业的代理问题比较严重,且债权人对此的预期投资风险较高,其要求的回报率也会相应提高。
从会计信息披露质量的均值来看,国有企业需要受到各方的监督及监管,所以在会计信息披露工作中的制度以及质量要高于非国有企业,因此债务融资成本比较低。另外,中小板上市公司国有企业的标准差低于中小板上市公司非国有企业,说明中小板上市公司国有企业的会计信息披露质量更为稳定,可以加强投资者和债权人对企业的信任。其余控制变量二者相差不大。
表4-3 国有描述统计量 | ||||||||||
N | 极小值 | 极大值 | 均值 | 标准差 | ||||||
DEBT | 360 | -0.021 | 1.020 | 0.203 | 0.175 | |||||
IDQ | 360 | 25 | 100 | 80.970 | 14.178 | |||||
SIZE | 360 | 20.181 | 25.097 | 22.552 | 0.982 | |||||
TUR | 360 | -0.127 | 0.148 | 0.020 | 0.027 | |||||
ROR | 360 | 0.035 | 1.134 | 0.335 | 0.206 | |||||
LEVEL | 360 | 0.063 | 0.925 | 0.455 | 0.196 | |||||
LEV | 360 | 0.186 | 12.251 | 1.948 | 1.454 | |||||
GROW | 360 | -0.610 | 82.792 | 0.412 | 4.374 | |||||
F.A | 360 | 0.001 | 0.954 | 0.232 | 0.167 | |||||
有效的N (列表状态) | 360 | |||||||||
表4-4 非国有描述统计量 | ||||||||||
N | 极小值 | 极大值 | 均值 | 标准差 | ||||||
DEBT | 1728 | -0.560 | 2.785 | 0.229 | 0.199 | |||||
IDQ | 1728 | 25.000 | 100.000 | 75.670 | 16.083 | |||||
SIZE | 1728 | 19.138 | 26.263 | 22.251 | 0.949 | |||||
ROA | 1728 | -0.372 | 0.338 | 0.019 | 0.040 | |||||
TUR | 1728 | 0.003 | 3.894 | 0.338 | 0.250 | |||||
LEVEL | 1728 | 0.031 | 0.980 | 0.392 | 0.180 | |||||
LEV | 1728 | 0.162 | 31.328 | 2.322 | 1.979 | |||||
GROW | 1728 | -0.913 | 58.842 | 0.283 | 2.128 | |||||
F.A | 1728 | 0.0004 | 0.695 | 0.197 | 0.127 | |||||
有效的N (列表状态) | 1728 |
(二)相关性分析
采用Pearson相关性分析研究债务融资成本和会计信息披露质量、公司规模、总资产收益率、营运能力、资产负债率、财务风险、公司成长性、固定资产比重之间的相关关系。得到的结果如下表4-5所示。
从相关性分析结果来看,我国中小板上市公司的债务融资成本(DEBT)和会计信息披露质量(IDQ)之间的系数为-0.262**,这说明当这两项处于0.01的时候,就会出现反比的现象,解释为会计信息披露质量越高债务融资成本肯定就会出现降低的情况,初步证实研究假设1。
从表中可以看出,债务融资成本与公司规模、资产负债率和固定资产比重成正比,与总资产收益率、营运能力、财务风险和公司发展成反比。其中,债务融资成本与公司规模、资产负债率和固定资产比重以及财务风险的相关性分析结果与控制变量时的预期相反,这可能与我国中小板证券市场的实际情况有关。另外,虽然公司发展系数与预期的结果是一样的,但是这不表达其通过了检验,只能说明公司的发展情况对债务融资成本有一定的关联,但是受到的影响并不太明显。
被解释变量及解释变量与各控制变量之间存在着很大的关联。比如总资产收益率和财务风险均与债务融资成本在0.01水平上成反比,在0.05水平上营运能力和债务融资成本也是反比关系,说明当债权人对公司进行债务融资时,会优先考虑公司的总资产收益率和财务风险,这表明当公司的总资产收益率和财务风险都较高时,债权人对公司的预期收益会有所提高,从而降低债务融资成本。同理亦可证明营运能力,说明当营运能力较高时,企业债务融资成本会降低。在0.01水平上,会计信息披露质量与公司规模、总资产收益率、营运能力和财务风险都是正比,与资产负债率成反比。
表4-5 相关性分析
DEBT | IDQ | SIZE | ||
DEBT | Pearson 相关性 | 1 | -.262** | .114** |
显著性(双侧) | .000 | .000 | ||
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
IDQ | Pearson 相关性 | -.262** | 1 | .221** |
显著性(双侧) | .000 | .000 | ||
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
SIZE | Pearson 相关性 | .114** | .221** | 1 |
显著性(双侧) | .000 | .000 | ||
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
ROA | Pearson 相关性 | -.265** | .357** | .122** |
显著性(双侧) | .000 | .000 | .000 | |
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
TUR | Pearson 相关性 | -.031 | .112** | .105** |
显著性(双侧) | .154 | .000 | .000 | |
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
LEVEL | Pearson 相关性 | .292** | -.111** | .480** |
显著性(双侧) | .000 | .000 | .000 | |
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
LEV | Pearson 相关性 | -.196** | .041 | -.303** |
显著性(双侧) | .000 | .064 | .000 | |
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
GROW | Pearson 相关性 | .000 | .001 | .110** |
显著性(双侧) | .983 | .961 | .000 | |
N | 2088 | 2088 | 2088 | |
F.A | Pearson 相关性 | .157** | -.012 | -.091** |
显著性(双侧) | .000 | .583 | .000 | |
N | 2088 | 2088 | 2088 |
在统计学中若相关性分析的相关系数值小于0.8,则不存在严重的多重共线性,则证明变量之间没有相互影响。另外,由于相关性分析只是在考虑单一因素影响的情况下进行的,其结果还需要在实证模型中进一步证实。本文在进行相关性分析后,相关系数的最大值是0.59,说明各个变量间不存在共线性,可以进行多元回归分析。
(三)多元回归分析
将样本数据继续进行多元线性回归分析并进一步准确地研究债务融资成本与会计信息披露质量各项指标之间的相关程度,分析后得到的如下,表4-6、表4-7和表4-8所示。
如下表4-6所示,R为0.434,调整后的R方为0.185,标准估计误差为0.1768,由此可判断模型建立的方程的线性回归的拟合程度较好,即在该模型中变量会计信息质量对债务融资成本的解释率为18.5%,说明该模型可行,且样本数据之间无序列相关。
表4-6 模型汇总 | ||||
模型 | R | R 方 | 调整R 方 | 标准估计的误差 |
1 | .434a | .189 | .185 | .1768 |
a. 预测变量: (常量), F.A, TUR, GROW, IDQ, LEVEL, ROA, SIZE, LEV。 |
在表4-7中,F值为60.373,Sig为0,说明该回归模型是有效、且显著的,由于 F值较大,显著效果较明显。
表4-7 Anovaa | |||||||
模型 | 平方和 | df | 均方 | F | Sig. | ||
1 | 回归 | 15.067 | 8 | 1.883 | 60.373 | .000b | |
残差 | 64.857 | 2079 | .031 | ||||
总计 | 79.925 | 2087 | |||||
a. 被解释变量: DEBT | |||||||
b. 预测变量: (常量), F.A, TUR, GROW, IDQ, LEVEL, ROA, SIZE, LEV。 |
由下表4-8可以看出,在回归模型中,解释变量会计信息披露质量和被解释变量债务融资成本对应的系数为-0.003,为显著负影响,根据结果显示,会计信息质量提高1个单位债务融资成本相应会出现0.003的下降,会计信息披露质量可以使债权人在做决策的时候可以有个参考,能更好的预测这个企业的未来发展,对债务融资成本有一定的影响作用。由此,假设1验证:企业的债务融资成本取决于会计信息披露质量。
通过表4-8对控制变量的分析可以看出,总资产收益率P值小于0.05的时候,系数会达到-0.795,说明这个时候的总资产收益率比较高,对债务融资成本有正面的影响。公司规模的P值为0.000对应的系数0.019,表明公司规模对债务融资成本存在影响作用,当公司的规模越大债务融资成本就会随着规模而变大;资产负债率与固定资产比重的分析说明了这两者之间也是存在关联的,企业资产负债率越大债务融资成本也会随着增加。固定资产比重跟债务融资成本之间的系数与预期系数相反,可能是由于本篇论文选取的数据样本的年限较短而造成的。
同时,如下表4-8所示,采用方差膨胀因子分析方法其对每个变量去进行关系的分析,在分析结果中,各个解释变量的VF值均在5以内,得出都是大于0.1的容差,这说明了每个变量之间没有多重共线性的存在,各个变量之间的回归方程式如下:
(4-1)
表4-8 系数a | ||||||||
模型 | 非标准化系数 | 标准系数 | t | Sig. | 共线性统计量 | |||
B | 标准误差 | 容差 | VIF | |||||
1 | (常量) | -.182 | .104 | -1.754 | .080 | |||
IDQ | -.003 | .000 | -.207 | -9.485 | .000 | .818 | 1.222 | |
SIZE | .022 | .005 | .109 | 4.445 | .000 | .654 | 1.530 | |
ROA | -.795 | .118 | -.153 | -6.709 | .000 | .750 | 1.334 | |
TUR | -.013 | .017 | -.017 | -.807 | .420 | .920 | 1.087 | |
LEVEL | .197 | .032 | .185 | 6.093 | .000 | .422 | 2.368 | |
LEV | .00005 | .003 | .000 | .017 | .986 | .557 | 1.796 | |
GROW | -.001 | .001 | -.019 | -.935 | .350 | .981 | 1.020 | |
F.A | .247 | .030 | .170 | 8.358 | .000 | .940 | 1.064 | |
a. 被解释变量: DEBT |
以上通过进入法回归分析得出了一些变量对被解释变量存在显著影响,在此基础上,接下来将继续选用逐步回归分析方式对债务融资成本影响因素进行分析。将债务融资成本作为其中的被解释变量,将会计信息质量、固定资产比重等设定为预测变量,分别逐步增加变量,构建模型1、模型2、模型3、模型4和模型5,从而得到结果如下表,表4-9、表4-10、表4-11所示。
通过表4-9和表4-10可以看出,回归模型5相对于模型4、模型3、模型2与模型1的R方更大,即随着影响因素的增加,模型的效果会更好。另外,五个回归模型的P值都为0.000,低于显著性水平0.005,这说明回归方程整体上是显著、且拟合程度较好。
表4-9 模型汇总 | ||||
模型 | R | R 方 | 调整 R 方 | 标准 估计的误差 |
1 | .279a | .078 | .077 | 0.188 |
2 | .358b | .128 | .128 | 0.183 |
3 | .403c | .163 | .162 | 0.179 |
4 | .423d | .179 | .178 | 0.177 |
5 | .430e | .185 | .184 | 0.177 |
a. 预测变量: (常量), LEVEL。 | ||||
b. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ。 | ||||
c. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ, F.A。 | ||||
d. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ, F.A, ROA。 | ||||
e. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ, F.A, ROA, SIZE。 |
表4-10 Anovaa | |||||||
模型 | 平方和 | df | 均方 | F | Sig. | ||
1 | 回归 | 6.825 | 1 | 6.825 | 194.752 | .000b | |
残差 | 73.100 | 2086 | .035 | ||||
总计 | 79.925 | 2087 | |||||
2 | 回归 | 11.099 | 2 | 5.549 | 168.108 | .000c | |
残差 | 68.826 | 2085 | .033 | ||||
总计 | 79.925 | 2087 | |||||
3 | 回归 | 13.173 | 3 | 4.391 | 137.086 | .000d | |
残差 | 66.752 | 2084 | .032 | ||||
总计 | 79.925 | 2087 | |||||
4 | 回归 | 14.406 | 4 | 3.601 | 114.496 | .000e | |
残差 | 65.519 | 2083 | .031 | ||||
总计 | 79.925 | 2087 | |||||
5 | 回归 | 15.017 | 5 | 3.003 | 96.338 | .000f | |
残差 | 64.908 | 2082 | .031 | ||||
总计 | 79.925 | 2087 | |||||
a. 被解释变量: DEBT | |||||||
b. 预测变量: (常量), LEVEL。 | |||||||
c. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ。 | |||||||
d. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ, F.A。 | |||||||
e. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ, F.A, ROA。 | |||||||
f. 预测变量: (常量), LEVEL, IDQ, F.A, ROA, SIZE。 | |||||||
由下表4-11可知,逐步法回归分析会使每个模型逐步增加一个对因变量具有显著影响的自变量,故而可以通过系数表中的回归模型5得出结论,一共有五个预测变量对被解释变量具有显著性影响。预测变量会计信息披露质量的对应系数为-0.003,对应的P值为0.000,小于0.05,与债务融资成本显著负相关;固定资产比重对应的系数为0.247,对应的P值小于显著性水平0.05,这表明其正向影响债务融资成本;总资产收益率相对应的系数为-0.818,P值小于显著性水平0.05,这说明总资产收益率越高,债务融资成本越低;公司规模的相关系数为0.022,即公司规模越高,债务融资成本就越高,与前面预期相反,究其原因可能是因为本次数据选取年份较少难以证实。 |
表4-11 系数a | ||||||
模型 | 非标准化系数 | 标准系数 | t | Sig. | ||
B | 标准 误差 | |||||
1 | (常量) | .099 | .010 | 10.080 | .000 | |
LEVEL | .311 | .022 | .292 | 13.955 | .000 | |
2 | (常量) | .330 | .022 | 14.727 | .000 | |
LEVEL | .283 | .022 | .266 | 13.032 | .000 | |
IDQ | -.003 | .000 | -.233 | -11.379 | .000 | |
3 | (常量) | .278 | .023 | 12.120 | .000 | |
LEVEL | .288 | .021 | .271 | 13.435 | .000 | |
IDQ | -.003 | .000 | -.230 | -11.430 | .000 | |
F.A | .233 | .029 | .161 | 8.047 | .000 | |
4 | (常量) | .262 | .023 | 11.436 | .000 | |
LEVEL | .255 | .022 | .240 | 11.650 | .000 | |
IDQ | -.002 | .000 | -.185 | -8.700 | .000 | |
F.A | .235 | .029 | .162 | 8.170 | .000 | |
ROA | -.711 | .114 | -.137 | -6.260 | .000 | |
5 | (常量) | -.181 | .103 | -1.761 | .078 | |
LEVEL | .192 | .026 | .180 | 7.354 | .000 | |
IDQ | -.003 | .000 | -.208 | -9.541 | .000 | |
F.A | .247 | .029 | .170 | 8.587 | .000 | |
ROA | -.818 | .116 | -.158 | -7.077 | .000 | |
SIZE | .022 | .005 | .108 | 4.428 | .000 | |
a. 被解释变量: DEBT |
根据所有权性质分组回归的结果,在下表4-12中,根据多元回归分析结果所示,在0.01水平上会计信息质量指标的回归系数为-0.262,呈显著负相关关系,这验证了在其他条件一定的情况下,会计信息质量提高的同时会降低债务融资成本,回归结果与假设1同理。
在下表4-12中,中小板上市公司国有企业与非国有企业二者都通过了统计学的显著性检验。国有企业的回归分析中,-0.386的回归系数是国有企业的会计信息披露质量,-0.237的回归系数是非国有企业的,这说明提高1单位的会计信息披露质量时,中小板上市公司非国有企业的债务融资成本比国有企业的要高,假设2得到成立。在所有权性质的回归分析中,二者在0.01水平上显著相关,国有企业比非国有企业的会计信息质量对债务融资成本的影响要大,这可能非国有企业没有XX的特殊政策支持所导致的,因此,会被要求更高的会计信息质量,这在很大程度上影响了债务融资成本的高低,结论验证了假设2。
表4-12 所有权回归分析
全部样本 | 非国有 | 国有 | |
DEBT | DEBT | DEBT | |
IDQ | -.262** | -.237** | -.386** |
(.000) | (-.181) | (.001) | |
SIZE | .114** | .119** | .130* |
(.005) | (.110) | (.009) | |
ROA | -.265** | -.260** | -.308** |
(.118) | (-.156) | (.333) | |
TUR | -.031 | -.024 | -.082 |
(.017) | (-.012) | (.039) | |
LEVEL | .292** | .299** | .320** |
(.032) | (.199) | (.059) | |
LEV | -.196** | -.176** | -.386** |
(.003) | (.024) | (.007) | |
GROW | .000 | .009 | -.022 |
(.001) | (-.005) | (.002) | |
F.A | .157** | .133** | .299** |
(.030) | (.144) | (.049) |
括号内为标准误差
数据来源:作者整理
综上所述,上述针对中小板上市公司会计信息披露质量的一系列相关指标和债务融资成本的实证分析中,在很大程度上是符合大多数学者的研究结论的。关于回归分析之中,假设1的验证:中小板上市公司会计信息披露质量对债务融资成本影响其他因素没有变化的情况下,会计信息披露质量与债务融资成本之间形成反比。根据多元回归在所有权性质方面的分析得出结论非国有企业的影响更大,则研究假设2成立。
在控制其他影响因素的情况下,并不是所有变量都能在短期内使得企业债务融资成本明显降低的:企业内部对会计信息披露质量没有达到足够的重视,未能形成有效的监督管理制度,导致企业债务融资成本没能得到改善,这可能是因为我国中小板上市公司自主性稍弱且还未形成较强的履行主动披露会计信息的责任意识。另外,公司规模、资产负债率和固定资产比重对企业债务融资成本为正比,其中,公司规模与固定资产比重符号与预期不一致,同时企业的公司发展对于债务融资成本的影响得出为弱负相关性,暂时无法准确分析证明,可能是由于本文研究分析样本数据所选取的期间较短,在短期内尚不能详细准确得出结论。
总体来说,不管在任何的融资情况下会计信息披露质量都是会对债务融资成本产生影响的,根据会计信息披露质量的不同影响也会产生不同。因此,中小板上市公司需要对会计信息披露质量进行相应的提高,这样对债务融资成本的降低是有效的。
五、结论与建议
(一)结论
本文选取了696家中小板上市公司的2017-2019年的相关数据,并对这些数据进行整合与分析,分析中小板上市公司会计信息披露与债务融资成本的关系,被解释变量为企业的债务融资成本,解释变量设定为信息披露质量,同时加入了公司规模、总资产收益率、营运能力、资产负债率、财务风险、成长性以及固定资产比重为控制变量,从而进行多元回归分析。与此同时,再根据所有权性质的不同,分为非国及国有两种类型的企业,研究非国企与国企之间会计信息披露质量对债务融资成本的影响存在的其区别以及因素,得出本文的结论:
其他的条件不变时会计信息披露质量越低,那么二者之间存在反向影响关系,提高上市公司中会计信息披露质量可以对公司的债务融资成本起到正向的影响,将公司的债务融资成本降低。所有权的不同会对上市公司关于会计信息披露质量对债务融资成本的影响产生不同的影响作用。不管是在国有企业还是非国有企业中企业会计信息披露质量越高都会对债务融资成本起到降低的影响作用,但是,在非国有企业中,存在的影响作用会比国有企业的更大。
(二)建议
1.对企业的建议
中小板上市公司要想在未来的发展中提高竞争力以及可持续性发展,就应该从公司的会计信息披露质量中入手,不断的提高公司的会计信息披露质量。中小板市场中以尚未成熟的、仍处于创业阶段的中小型公司居多,投资者或债权人往往因对该板块公司情况不了解,从而减少对该市场公司的关注,因此中小板上市公司想要在自身发展中获得更多的融资支持,可以通过提升自身的会计信息披露质量,从而达到信息披露及时、全面、完整、有针对性的标准,把提升会计信息披露质量作为自身发展的竞争点,并清楚认识到进行高质量信息披露的重要性,从而债权人可以更好地了解公司的现状和发展前景,并根据每个公司的发展特点提出更有效,合理地评估信用风险,形成对公司进行债务成本要求的依据。另外,企业的各人员,包括法人代表、内审人员应该担负起确保会计信息准确性的职责,并在企业内部建立完善的企业制度要求,保证会计信息的可靠性。
2.对XX的建议
XX应针对目前我国中小板上市企业现状去制定一套完善的会计信息披露质量制度,并进行统一的管理,并严格的按照相关的法律法规去规范企业信息披露质量,强化管理质量。另外,应将会计信息披露的评价标准有效的提高,建立健全会计信息披露质量监督管理体系,从源头上杜绝制度性失真。全面强化行政机构检查、监督与执法的综合管理,保障企业、债权人等社会群体的权利。
3.对社会公众的建议
社会各界包括媒介、债权人等应重视并充分发挥监督作用,对企业会计信息披露质量行为形成有效督促,宣扬鼓舞企业主动披露高质量会计信息的行为,使企业为考虑社会地位和市场诚信度以及声誉而积极维系与各利益相关者的关系,从而构建和谐文明的社会。
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