我国上市公司治理因素与信用风险的关联性研究：基于面板数据的实证剖析

我国上市公司治理因素与信用风险的关联性研究：基于面板数据的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义在现代经济体系中，上市公司作为资本市场的重要主体，其信用风险状况不仅对公司自身的生存与发展至关重要，更对整个金融市场的稳定和经济的健康运行产生深远影响。近年来，随着我国资本市场的不断发展和完善，上市公司的数量持续增加，规模不断扩大，在经济发展中的作用日益凸显。然而，与此同时，部分上市公司面临的信用风险问题也逐渐暴露出来，如债务违约、财务造假、资金链断裂等事件时有发生，给投资者带来了巨大损失，也对金融市场的稳定和经济的可持续发展构成了威胁。信用风险是指由于借款人或交易对手未能履行合同所规定的义务或信用质量发生变化，从而给债权人或金融产品持有人带来损失的可能性。对于上市公司而言，信用风险的产生可能源于多种因素，包括宏观经济环境的变化、行业竞争的加剧、公司经营管理不善、财务状况恶化等。一旦上市公司出现信用风险，不仅会影响其自身的融资能力和市场形象，还可能引发连锁反应，导致投资者信心下降，金融市场波动加剧，甚至可能引发系统性金融风险。因此，加强对上市公司信用风险的研究和管理，对于维护金融市场的稳定和经济的健康发展具有重要意义。公司治理作为一种协调公司内部各利益相关者关系的制度安排，对公司的决策制定、运营管理和风险控制等方面都有着深远的影响。良好的公司治理能够确保公司的决策科学合理，运营高效有序，风险得到有效控制，从而提升公司的价值和竞争力；反之，公司治理的缺陷则可能导致公司决策失误，运营效率低下，风险失控，进而增加公司的信用风险。因此，研究公司治理因素对上市公司信用风险的影响，不仅有助于深入理解信用风险的形成机制，丰富和完善公司治理与信用风险相关理论，还能为上市公司加强信用风险管理，优化公司治理结构提供有益的参考和借鉴，具有重要的理论和实践意义。从理论意义来看，尽管已有众多学者对公司治理和信用风险进行了研究，但两者之间的内在关系尚未完全明晰，相关理论仍有待进一步完善。通过对我国上市公司面板数据的实证研究，能够深入剖析公司治理各因素与信用风险之间的复杂关联，为构建更加完善的公司治理与信用风险理论体系提供经验证据。这不仅有助于深化对公司治理机制的理解，还能拓展信用风险研究的视角，丰富相关理论的内涵。从实践意义来说，本研究成果对上市公司、投资者、金融机构以及监管部门都具有重要的参考价值。对于上市公司而言，了解公司治理因素对信用风险的影响，能够帮助其识别公司治理中存在的问题和缺陷，有针对性地进行改进和优化，从而降低信用风险，提升公司的可持续发展能力。例如，公司可以通过优化股权结构，避免股权过度集中或分散，形成有效的股东制衡机制；加强董事会建设，提高董事会的独立性和专业性，充分发挥其监督和决策职能；完善管理层激励约束机制，促使管理层更加关注公司的长期利益，避免短期行为等。对于投资者而言，在进行投资决策时，公司治理因素和信用风险是重要的考量指标。通过关注上市公司的公司治理水平和信用风险状况，投资者能够更加准确地评估公司的投资价值和潜在风险，从而做出更加理性的投资决策，避免因投资信用风险较高的公司而遭受损失。对于金融机构来说，在开展信贷业务和其他金融服务时，准确评估上市公司的信用风险至关重要。本研究有助于金融机构深入了解公司治理因素对信用风险的影响，从而建立更加科学合理的信用风险评估模型，提高信用风险评估的准确性和可靠性，降低信贷风险，保障金融机构的稳健运营。对于监管部门而言，研究公司治理因素对信用风险的影响，能够为其制定更加有效的监管政策和措施提供依据。监管部门可以通过加强对上市公司公司治理的监管，规范公司的运作行为，提高公司治理水平，从而降低上市公司的信用风险，维护资本市场的稳定和健康发展。例如，监管部门可以要求上市公司完善信息披露制度，提高信息透明度，加强对控股股东和实际控制人的监管，防止其滥用控制权损害公司和中小股东的利益等。1.2研究目标与方法本研究旨在通过对我国上市公司面板数据的深入分析，全面、系统地探究公司治理因素对企业信用风险的影响，明确两者之间的内在联系和作用机制。具体而言，将从多个维度对公司治理因素进行剖析，包括股权结构、董事会特征、管理层激励等，深入研究这些因素如何单独或协同作用于企业信用风险，为企业信用风险管理提供理论支持和实践指导。为实现上述研究目标，本研究将采用面板数据进行实证分析。面板数据能够同时涵盖多个个体（如不同上市公司）在多个时间点的信息，相较于横截面数据或时间序列数据，具有诸多优势。它可以控制个体的异质性，减少遗漏变量偏差，从而更准确地估计变量之间的关系。例如，不同上市公司可能在规模、行业、地域等方面存在差异，这些差异可能会影响企业的信用风险和公司治理结构。使用面板数据可以通过固定效应模型或随机效应模型来控制这些个体异质性，使研究结果更加可靠。在实证分析过程中，本研究将综合运用多种计量经济学方法。首先，构建合适的计量模型，将公司治理因素作为解释变量，企业信用风险作为被解释变量，同时控制其他可能影响信用风险的因素，如宏观经济变量、行业特征等。然后，运用统计软件对数据进行回归分析，通过分析回归结果来判断公司治理因素与企业信用风险之间的相关性及影响程度。此外，为确保研究结果的稳健性和可靠性，还将进行一系列的稳健性检验，如替换变量、改变样本区间、采用不同的估计方法等。若在不同的检验条件下，研究结果依然保持一致，则说明研究结论具有较强的可信度。1.3研究创新点本研究在公司治理因素对企业信用风险影响的研究领域中，具有多方面的创新之处。在研究维度上，采用多维度公司治理因素分析，突破了以往研究中仅从单一或少数几个公司治理因素出发的局限性。本研究综合考量股权结构、董事会特征、管理层激励、监事会监督以及信息披露质量等多个维度的公司治理因素，全面深入地探究它们对企业信用风险的综合影响。通过这种多维度的分析，能够更全面、系统地揭示公司治理与企业信用风险之间的复杂关系，为相关理论研究提供更丰富、更全面的实证依据。例如，在股权结构方面，不仅关注股权集中度，还考虑股权制衡度、股东性质等因素；在董事会特征方面，研究董事会规模、独立性、专业背景以及会议频率等因素对信用风险的影响，使研究结果更具说服力和实践指导意义。本研究在分析公司治理因素对企业信用风险的影响时，还考虑了不同行业和规模公司的异质性影响，充分认识到不同行业和规模的公司在经营环境、发展战略、风险承受能力等方面存在显著差异，这些差异可能导致公司治理因素对信用风险的影响机制和程度各不相同。因此，通过分组回归或构建交互项模型等方法，深入分析不同行业和规模公司中公司治理因素与信用风险之间的关系，能够为不同类型的公司提供更具针对性的风险管理建议。例如，对于资本密集型行业的公司，资产负债率可能对信用风险的影响更为显著，而对于技术密集型行业的公司，研发投入和创新能力相关的公司治理因素可能与信用风险的关系更为密切；规模较大的公司可能在资源整合和风险分散方面具有优势，而规模较小的公司则可能更依赖于灵活的决策机制和高效的管理层激励。在研究方法上，本研究运用面板数据进行实证分析，并采用多种计量经济学方法相结合的方式，确保研究结果的准确性和可靠性。面板数据能够同时利用多个个体和多个时间点的信息，有效控制个体异质性和时间趋势，减少遗漏变量偏差，使估计结果更加准确。在计量经济学方法的选择上，除了常规的回归分析外，还运用工具变量法解决内生性问题，采用倾向得分匹配法（PSM）进行样本匹配，以消除样本选择偏差对研究结果的影响。通过一系列的稳健性检验，如替换变量、改变样本区间、采用不同的估计方法等，进一步验证研究结论的稳健性和可靠性，为研究结论提供更坚实的方法论支持。二、理论基础与文献综述2.1公司治理理论公司治理是现代企业制度中至关重要的组成部分，其核心在于通过一系列制度安排和机制设计，协调公司内部各利益相关者之间的关系，以实现公司的有效运作和可持续发展。从狭义层面来看，公司治理主要聚焦于所有者（股东）对经营者的监督与制衡，通过构建股东大会、董事会、监事会及经理层等治理结构，明确各方权力、责任和利益，保障股东利益最大化，防止经营者背离股东利益。而广义的公司治理则涵盖了更广泛的利益相关者，包括股东、债权人、雇员、供应商、顾客以及政府等，旨在通过一套全面的制度或机制，协调公司与所有利益相关者之间的利益关系，确保公司决策的科学性和有效性，维护各方的利益。公司治理的要素丰富多样，主要包括股权结构、董事会特征、管理层激励与监督、监事会职能以及信息披露等方面。股权结构作为公司治理的基础，对公司的决策和运营有着深远影响。股权集中度体现了大股东对公司的控制程度，适度集中的股权结构可能使大股东有足够的动力和能力监督管理层，提高公司决策效率，但过度集中则可能导致大股东滥用权力，损害中小股东利益。股权制衡度反映了其他股东对大股东的制约能力，合理的股权制衡能够有效抑制大股东的不当行为，促进公司治理的完善。股东性质也不容忽视，不同性质的股东在投资目标、治理参与程度和决策偏好等方面存在差异，例如国有股东可能更注重社会效益和政策导向，而民营股东则更关注经济效益和市场竞争力。董事会在公司治理中扮演着核心角色，是公司决策和监督的关键机构。董事会规模的大小会影响其决策效率和监督效果，规模过大可能导致决策过程冗长、效率低下，而规模过小则可能无法充分发挥其专业优势和监督职能。董事会的独立性是保证其有效监督的重要前提，独立董事能够独立于管理层和大股东，为公司决策提供客观、公正的建议，增强董事会的监督作用。董事会成员的专业背景和经验也至关重要，多元化的专业背景能够为公司带来不同领域的知识和视角，提升董事会的决策质量。董事会会议频率反映了董事会对公司事务的关注程度和决策的及时性，定期召开会议有助于及时讨论和解决公司面临的问题。管理层激励与监督机制是公司治理的重要环节，直接关系到管理层的行为和公司的业绩。合理的激励机制能够使管理层的利益与股东利益趋于一致，激发管理层的积极性和创造力，促使其为实现公司目标而努力。薪酬激励是最常见的激励方式之一，包括基本工资、奖金、股票期权等，通过将薪酬与公司业绩挂钩，能够有效激励管理层提高公司绩效。股权激励则使管理层成为公司的股东，进一步增强其与公司的利益绑定，促使管理层更加关注公司的长期发展。同时，有效的监督机制能够约束管理层的行为，防止其为追求个人利益而损害公司和股东利益。内部监督主要通过董事会、监事会等内部治理机构来实现，而外部监督则来自于市场机制、监管机构和社会舆论等。监事会作为公司治理的监督机构，对公司的财务状况和经营活动进行监督，旨在确保公司运营符合法律法规和公司章程的规定，维护股东的合法权益。监事会的独立性和权威性是其有效履行监督职能的关键，独立于管理层的监事会能够更加客观、公正地行使监督权力。监事会成员的专业素质和经验也对监督效果产生重要影响，具备财务、法律等专业知识的成员能够更好地识别和监督公司运营中的问题。信息披露是公司治理的重要组成部分，能够提高公司的透明度，增强投资者和其他利益相关者对公司的了解和信任。及时、准确、完整的信息披露有助于市场参与者做出合理的决策，促进资本市场的有效运行。公司应按照相关法律法规和监管要求，定期披露财务报告、重大事项等信息，确保信息的真实性和可靠性。同时，公司还应加强自愿性信息披露，如公司战略、社会责任等方面的信息，以提升公司的形象和声誉。公司治理的理论基础丰富多元，其中委托代理理论和利益相关者理论是最为重要的两个理论。委托代理理论基于信息不对称和目标不一致的假设，深入探讨了委托人和代理人之间的关系。在公司中，股东作为委托人，将公司的经营权委托给管理层（代理人），由于信息不对称，管理层可能拥有更多关于公司运营的信息，而股东难以全面了解管理层的行为和决策。此外，委托人和代理人的目标往往存在差异，股东追求公司价值最大化，而管理层可能更关注自身利益，如薪酬、权力和地位等。这种信息不对称和目标不一致可能导致管理层出现道德风险和逆向选择行为，如偷懒、过度投资、在职消费等，从而损害股东利益。为解决委托代理问题，公司需要建立有效的激励机制和监督机制，使管理层的行为符合股东利益。例如，通过设计合理的薪酬体系和股权激励计划，将管理层的利益与股东利益紧密联系起来，激励管理层努力工作，提高公司业绩；同时，加强董事会、监事会等内部监督机构的作用，以及引入外部审计、监管机构等外部监督力量，对管理层的行为进行监督和约束。利益相关者理论则强调公司的经营活动不仅要考虑股东利益，还应关注其他利益相关者的权益，包括债权人、雇员、供应商、顾客、社区等。这些利益相关者与公司存在着直接或间接的利益关系，他们的利益受到公司决策和运营的影响，同时也能够对公司的发展产生重要作用。公司的生存和发展依赖于各利益相关者的支持与合作，只有充分考虑并平衡各利益相关者的利益，公司才能实现可持续发展。例如，公司与债权人保持良好的合作关系，按时偿还债务，有助于维持良好的信用记录，获得更多的融资机会；关注雇员的福利和发展，能够提高员工的工作积极性和忠诚度，增强公司的凝聚力和竞争力；与供应商建立长期稳定的合作关系，确保原材料的质量和供应稳定性，有利于公司的生产经营；满足顾客的需求和期望，提供优质的产品和服务，能够提升公司的市场份额和品牌形象；积极履行社会责任，关注社区的发展，有助于树立公司的良好社会形象，赢得社会的认可和支持。因此，公司治理应构建一种机制，使各利益相关者能够参与公司决策，表达自身利益诉求，共同推动公司的发展。2.2企业信用风险理论企业信用风险是指在企业的经营活动中，由于各种不确定因素的影响，导致企业无法按时足额履行债务或其他经济合同义务，从而给债权人或其他利益相关者带来经济损失的可能性。从本质上讲，企业信用风险是一种违约风险，它反映了企业在信用活动中的履约能力和履约意愿。当企业面临经营困境、财务状况恶化或其他不利因素时，其信用风险就会相应增加，可能出现拖欠账款、贷款逾期、债券违约等情况，损害债权人的利益。企业信用风险的度量是信用风险管理的关键环节，准确度量信用风险有助于企业和投资者合理评估风险水平，做出科学的决策。目前，常用的企业信用风险度量方法主要包括信用评级和财务比率分析。信用评级是由专业的信用评级机构对企业的信用状况进行全面评估后给出的信用等级。评级机构通常会综合考虑企业的财务状况、经营能力、行业竞争力、管理水平、信用记录等多方面因素，通过严谨的分析和评估流程，对企业的信用风险进行量化和分级。信用评级的结果通常以字母或数字的形式表示，从高到低划分不同的信用等级，如标准普尔、穆迪等国际知名评级机构的评级体系中，AAA、Aaa等代表最高信用等级，表明企业信用风险极低，具有极强的偿债能力和良好的信用记录；而BB、Ba及以下等级则表示企业信用风险较高，偿债能力存在较大不确定性，违约可能性相对较大。信用评级具有广泛的应用，它不仅是金融机构在进行信贷决策时的重要参考依据，帮助金融机构判断是否给予企业贷款以及确定贷款的额度、利率和期限等条件；同时，也是投资者在进行投资决策时的关键考量因素，投资者可以根据企业的信用评级评估投资风险，选择信用风险较低的企业进行投资，以保障投资的安全性和收益性。财务比率分析是通过计算和分析企业财务报表中的各项指标之间的比率关系，来评估企业的财务状况和信用风险。常用的财务比率主要包括偿债能力比率、盈利能力比率和运营效率比率等。偿债能力比率反映了企业偿还债务的能力，是评估信用风险的重要指标。其中，流动比率是流动资产与流动负债的比值，一般认为流动比率保持在2左右较为合理，表明企业具有较强的短期偿债能力，能够较为轻松地应对短期债务的偿还；速动比率则是扣除存货后的流动资产与流动负债的比值，由于存货的变现能力相对较弱，速动比率更能准确地反映企业的即时偿债能力，通常速动比率大于1被视为企业短期偿债能力良好的标志。资产负债率是负债总额与资产总额的比率，它衡量了企业的长期偿债能力，资产负债率越低，说明企业的债务负担越轻，长期偿债能力越强，信用风险相对较低；反之，资产负债率过高，则表明企业的债务风险较大，可能面临偿债困难。盈利能力比率体现了企业获取利润的能力，对信用风险评估也具有重要意义。净利润率是净利润与营业收入的比值，反映了企业每单位营业收入所实现的净利润水平，净利润率越高，说明企业的盈利能力越强，在一定程度上能够为偿还债务提供更坚实的资金保障，降低信用风险。毛利率是毛利润与营业收入的比值，毛利润是营业收入减去营业成本后的余额，毛利率反映了企业产品或服务的基本盈利能力，较高的毛利率意味着企业在扣除直接成本后有更多的利润空间，对信用风险的抵御能力相对较强。运营效率比率衡量了企业资产运营的效率和效益，间接影响着企业的信用风险。应收账款周转率是营业收入与平均应收账款余额的比值，它反映了企业收回应收账款的速度，应收账款周转率越高，说明企业的应收账款回收速度越快，资金回笼效率高，减少了坏账的可能性，有助于降低信用风险。存货周转率是营业成本与平均存货余额的比值，存货周转率越高，表明企业存货周转速度快，存货占用资金少，企业的运营效率高，资金使用效率也较高，有利于提升企业的财务状况，降低信用风险。企业信用风险受到多种因素的综合影响，除了上述通过信用评级和财务比率所体现的因素外，还包括宏观经济环境、行业竞争状况、企业自身的经营管理水平等。宏观经济环境的变化对企业信用风险有着显著影响。在经济繁荣时期，市场需求旺盛，企业销售增长，盈利状况良好，信用风险相对较低；而在经济衰退时期，市场需求萎缩，企业面临销售困难、资金周转紧张等问题，信用风险往往会大幅上升。例如，在经济衰退期间，企业可能会面临订单减少、库存积压、应收账款回收困难等情况，导致盈利能力下降，偿债能力受到影响，从而增加信用风险。行业竞争状况也是影响企业信用风险的重要因素。处于竞争激烈行业的企业，面临着更大的市场压力，可能需要不断降低价格、增加营销投入来争夺市场份额，这可能会压缩企业的利润空间，增加经营风险，进而提高信用风险。如果行业内企业之间过度竞争，出现恶性价格战等情况，企业的盈利能力和财务状况可能会受到严重冲击，信用风险也会随之加剧。相反，处于垄断或竞争相对较小行业的企业，由于市场地位相对稳固，具有更强的定价能力和盈利能力，信用风险相对较低。企业自身的经营管理水平直接关系到信用风险的高低。有效的经营管理能够使企业合理配置资源，提高生产效率，优化产品或服务质量，增强市场竞争力，从而降低信用风险。优秀的管理团队能够制定科学合理的发展战略，准确把握市场机遇，及时应对市场变化，确保企业的稳定发展。例如，企业通过加强成本控制，降低生产成本，提高产品性价比，能够吸引更多客户，增加销售收入；通过优化库存管理，减少库存积压，提高资金使用效率，改善企业的财务状况。反之，经营管理不善则可能导致企业决策失误、资源浪费、运营效率低下，增加信用风险。如企业盲目扩张，过度投资，导致资金链断裂；或者内部管理混乱，财务造假，损害企业的信誉，都会使企业信用风险大幅上升。2.3公司治理与企业信用风险关系的文献回顾公司治理与企业信用风险之间的关系一直是学术界和实务界关注的焦点。国内外众多学者围绕这一领域展开了广泛而深入的研究，取得了丰硕的成果。在国外，一些学者从股权结构角度进行研究。LaPorta等学者指出，股权集中可能导致控股股东侵占小股东利益的“掏空行为”，进而使公司价值下降，增加公司的信用风险。当控股股东将公司资源转移用于自身利益时，公司的财务状况和经营稳定性会受到破坏，偿债能力降低，信用风险相应上升。然而，Shleifer和Vishny则认为，股权集中使大股东有足够的动力和能力监督管理层，能够有效提高公司的运营效率，降低代理成本，从而减少公司发生信用违约的可能性，即股权集中度与公司信用风险呈反比。大股东为了维护自身的长期利益，会积极监督管理层的决策，确保公司的经营活动符合公司的整体利益，这有助于提升公司的信用状况。关于董事会特征对企业信用风险的影响，Forker研究发现，董事会中独立董事的比例越高，公司的信息披露质量越高，能够有效降低公司与外部投资者之间的信息不对称程度，从而降低信用风险。独立董事凭借其独立性和专业知识，能够对公司的决策进行客观监督和评价，提供独立的意见和建议，有助于公司做出更合理的决策，增强投资者对公司的信任，进而降低信用风险。而Jensen则认为，董事会规模过大可能导致决策效率低下，成员之间的沟通和协调成本增加，不利于公司及时应对风险，从而增加信用风险。当董事会规模过大时，成员之间的意见分歧可能难以迅速达成共识，决策过程可能会变得冗长，这可能使公司错过应对风险的最佳时机。在管理层激励方面，Jensen和Meckling提出，合理的管理层股权激励机制能够使管理层的利益与股东利益趋于一致，激励管理层更加关注公司的长期发展，减少短期行为，从而降低公司的信用风险。当管理层持有公司的股权时，他们的个人财富与公司的业绩紧密相连，这会促使他们努力提升公司的价值，积极采取措施降低信用风险。然而，Core等学者的研究表明，如果管理层的薪酬过高且与公司业绩不匹配，可能会引发管理层的道德风险，导致管理层为追求个人利益而忽视公司的信用风险，增加公司违约的可能性。在国内，学者们也针对公司治理与企业信用风险的关系进行了大量研究。李维安和李建标对我国上市公司进行研究后认为，公司的信用与股权结构之间的关系较为复杂，不能简单地通过股权的集中或分散来判断。他们提出，适当降低第一大股东与第二大股东的持股比例，同时保证第一大股东的绝对控股地位，可能对公司信用的提升具有促进作用。这种股权结构的调整可以在一定程度上形成股东之间的制衡机制，避免大股东的绝对控制带来的弊端，有利于公司的稳定发展，从而降低信用风险。黄辉和崔飓以我国2000-2006年发生财务困境的上市公司为样本进行实证分析，发现公司股权制衡度与公司财务困境显著正相关，即股权制衡度越高，公司陷入财务困境的可能性越大，信用风险也就越高。他们认为，股权制衡度较高时，股东之间的利益冲突可能会更加激烈，导致公司决策效率低下，影响公司的正常运营，进而增加信用风险。而国有股比例、独立董事比例和管理费用率与财务困境负相关，高管持股比例和股权集中度与财务困境则没有显著的相关性。廖冠民、卢闯和陈勇采用单变量与多变量的分析方法研究发现，第一大股东持股比例越大，困境公司的投资与绩效水平越高，股权制衡对困境公司不具有显著的积极作用。他们认为，在困境公司中，第一大股东可能凭借其控制权，更有效地整合资源，推动公司的投资和发展，从而提升公司的绩效，降低信用风险。而股权制衡由于股东之间的相互制约，可能无法形成有效的决策合力，对困境公司的帮助有限。张红军的研究发现，股权集中度与公司绩效存在显著的正相关关系，法人股持股比例对公司绩效有显著的正向促进作用，而国有股股东往往表现为无效率状态。这意味着股权集中度和法人股持股比例的提高有助于提升公司绩效，进而可能降低公司的信用风险。而国有股股东由于其特殊的性质和目标，可能在公司治理中存在一定的局限性，对公司绩效和信用风险的影响相对复杂。尽管国内外学者在公司治理与企业信用风险关系的研究方面取得了一定的成果，但仍存在一些不足之处。现有研究在某些公司治理因素对信用风险的影响方向和程度上尚未达成一致结论。如在股权集中度对信用风险的影响上，不同学者基于不同的样本和研究方法得出了截然相反的观点。这可能是由于不同国家和地区的制度环境、市场条件以及公司自身特点存在差异，导致股权集中度对信用风险的影响机制在不同情境下有所不同。在研究方法上，虽然实证研究在该领域得到了广泛应用，但部分研究可能存在样本选择偏差、变量测量误差以及内生性问题等，影响了研究结果的准确性和可靠性。一些研究在选择样本时可能未能充分考虑行业差异、公司规模等因素，导致样本的代表性不足。在变量测量方面，对于一些难以直接量化的公司治理因素，如董事会的独立性、管理层的经营能力等，可能存在测量不准确的问题。内生性问题也是实证研究中常见的挑战，公司治理与信用风险之间可能存在双向因果关系，即公司治理影响信用风险的同时，信用风险也可能反过来影响公司治理结构的调整。现有研究在公司治理与信用风险关系的动态变化研究方面相对薄弱。公司治理结构和信用风险会随着时间的推移以及公司内外部环境的变化而发生动态调整，但目前大多数研究主要基于静态视角，对两者之间的动态关系和演变机制的研究不够深入。在市场环境快速变化、企业经营战略不断调整的背景下，深入研究公司治理与信用风险的动态关系，对于企业及时调整治理策略、有效防范信用风险具有重要意义。综上所述，公司治理与企业信用风险关系的研究仍存在一定的空白和改进空间，需要进一步拓展研究视角，完善研究方法，深入探究两者之间的内在联系和作用机制，为企业信用风险管理提供更加坚实的理论支持和实践指导。三、研究设计3.1研究假设3.1.1股权结构与企业信用风险股权结构是公司治理的基础，对企业信用风险有着重要影响。股权集中度反映了大股东对公司的控制程度，适度集中的股权结构可能使大股东有足够的动力和能力监督管理层，提高公司决策效率，从而降低企业信用风险。当大股东持股比例较高时，他们的利益与公司的利益更为紧密地绑定在一起，为了维护自身利益，大股东会积极监督管理层的行为，防止管理层的短视行为和道德风险，确保公司的经营活动朝着有利于提升公司价值的方向发展。然而，若股权过度集中，大股东可能会利用其控制权谋取私利，通过关联交易、资金占用等方式损害公司和中小股东的利益，进而增加企业信用风险。例如，大股东可能会将公司的优质资产转移至自己控制的其他企业，或者让公司为其关联企业提供担保，这些行为都可能导致公司财务状况恶化，偿债能力下降，信用风险上升。基于此，提出假设H1：股权集中度与企业信用风险呈倒U型关系，即存在一个适度的股权集中度，使得企业信用风险最低。股权制衡度体现了其他股东对大股东的制约能力，合理的股权制衡能够有效抑制大股东的不当行为，促进公司治理的完善，降低企业信用风险。当股权制衡度较高时，其他股东能够对大股东的决策进行监督和制衡，防止大股东滥用权力，减少大股东与中小股东之间的代理冲突，使公司决策更加公平、合理，从而有利于公司的稳定发展，降低信用风险。相反，若股权制衡度较低，大股东缺乏有效的制衡，可能会肆意追求自身利益最大化，忽视公司和其他股东的利益，增加企业的经营风险和信用风险。因此，提出假设H2：股权制衡度与企业信用风险呈负相关关系，股权制衡度越高，企业信用风险越低。3.1.2董事会特征与企业信用风险董事会作为公司治理的核心决策和监督机构，其特征对企业信用风险有着显著影响。董事会规模是董事会特征的一个重要方面，适度规模的董事会能够充分发挥其专业优势和监督职能，有助于提高公司决策的科学性和有效性，降低企业信用风险。规模过大的董事会可能会导致成员之间沟通和协调困难，决策效率低下，难以迅速应对市场变化和风险挑战，从而增加企业信用风险。例如，在面临突发的市场危机时，规模过大的董事会可能需要花费大量时间进行讨论和决策，错过最佳的应对时机，导致企业损失加剧。而规模过小的董事会则可能无法充分汇聚各方专业知识和意见，决策容易出现片面性，难以对管理层进行有效的监督，也会增加企业信用风险。基于此，提出假设H3：董事会规模与企业信用风险呈倒U型关系，存在一个最优的董事会规模，使得企业信用风险最低。董事会独立性是保证董事会有效监督的关键，较高的董事会独立性能够增强董事会对管理层的监督作用，减少管理层的机会主义行为，降低企业信用风险。独立董事独立于管理层和大股东，能够从客观、公正的角度对公司事务进行监督和决策，提供独立的意见和建议，有助于防止管理层为追求个人利益而损害公司利益，避免公司出现过度冒险的行为，从而降低企业信用风险。相反，若董事会独立性不足，管理层可能会对董事会的决策产生较大影响，董事会难以发挥有效的监督职能，增加企业信用风险。因此，提出假设H4：董事会独立性与企业信用风险呈负相关关系，董事会独立性越高，企业信用风险越低。董事会会议频率反映了董事会对公司事务的关注程度和决策的及时性，定期召开董事会会议有助于及时讨论和解决公司面临的问题，及时发现和防范企业信用风险。较高的董事会会议频率表明董事会对公司事务保持密切关注，能够及时了解公司的经营状况和财务状况，及时发现潜在的风险隐患，并采取相应的措施加以解决，从而降低企业信用风险。反之，若董事会会议频率过低，董事会对公司事务的关注度不够，可能无法及时察觉公司存在的问题和风险，导致问题恶化，增加企业信用风险。所以，提出假设H5：董事会会议频率与企业信用风险呈负相关关系，董事会会议频率越高，企业信用风险越低。3.1.3管理层激励与企业信用风险管理层激励机制是公司治理的重要组成部分，对管理层的行为和企业信用风险有着直接影响。合理的管理层激励机制能够使管理层的利益与股东利益趋于一致，激发管理层的积极性和创造力，促使管理层更加关注公司的长期发展，减少短期行为，从而降低企业信用风险。薪酬激励是常见的管理层激励方式之一，当管理层的薪酬与公司业绩紧密挂钩时，管理层为了获得更高的薪酬回报，会努力提升公司的经营业绩，积极采取措施降低企业信用风险。例如，管理层可能会加强成本控制、优化业务流程、拓展市场份额等，以提高公司的盈利能力和竞争力，进而降低信用风险。因此，提出假设H6：管理层薪酬激励与企业信用风险呈负相关关系，管理层薪酬激励越高，企业信用风险越低。股权激励作为一种长期激励方式，能够使管理层成为公司的股东，进一步增强管理层与公司的利益绑定，促使管理层更加关注公司的长期价值创造，减少短期行为，降低企业信用风险。当管理层持有公司股权时，他们的个人财富与公司的股价表现和长期发展密切相关，这会促使管理层从公司的长远利益出发，做出更加谨慎和有利于公司发展的决策，积极防范和化解信用风险。基于此，提出假设H7：管理层股权激励与企业信用风险呈负相关关系，管理层股权激励越高，企业信用风险越低。3.2样本选择与数据来源为深入探究公司治理因素对企业信用风险的影响，本研究选取我国上市公司作为研究样本。上市公司作为资本市场的重要参与者，具有信息披露相对规范、数据可得性强等优势，能够为研究提供丰富且可靠的数据支持。同时，上市公司面临着更为严格的市场监管和投资者监督，其公司治理结构和运营状况对信用风险的影响更为显著，具有较高的研究价值。在样本选择过程中，本研究遵循以下标准：选取在沪深两市A股上市的公司，以确保样本的广泛性和代表性，涵盖了不同行业、规模和发展阶段的企业，能够全面反映我国上市公司的整体情况；为保证数据的稳定性和连续性，剔除了ST、*ST公司，这些公司通常面临财务困境或其他异常情况，其信用风险状况可能与正常公司存在较大差异，会对研究结果产生干扰；考虑到金融行业的特殊性，如资本结构、监管要求等与其他行业存在显著不同，金融类上市公司也被剔除，以避免因行业特性导致的研究偏差；还剔除了数据缺失严重的公司，确保样本数据的完整性和准确性，从而提高研究结果的可靠性。经过严格筛选，最终确定了[具体年份区间]期间的[X]家上市公司作为研究样本，构建了一个包含多期数据的面板数据集。本研究的数据来源主要包括以下几个方面：上市公司年报是获取公司治理和财务数据的重要渠道，通过对上市公司年报的详细研读，能够获取关于股权结构、董事会特征、管理层激励等公司治理相关信息，以及资产负债表、利润表、现金流量表等财务数据，这些数据能够真实反映公司的运营状况和财务状况，为研究提供了基础信息。同时，还借助了万得（Wind）数据库和国泰安（CSMAR）数据库，这两个数据库整合了大量上市公司的各类数据，具有数据全面、更新及时、整理规范等优点，能够为研究提供更丰富的数据支持，补充和验证从年报中获取的数据。宏观经济数据则来源于国家统计局网站，国家统计局发布的数据具有权威性和准确性，能够反映我国宏观经济的整体运行态势，为研究控制宏观经济因素对企业信用风险的影响提供了数据依据。通过多渠道的数据收集和整理，确保了研究数据的丰富性、准确性和可靠性，为后续的实证分析奠定了坚实的基础。3.3变量定义与模型构建为准确衡量企业信用风险，并深入探究公司治理因素对其的影响，本研究对相关变量进行了严格定义，具体内容如下表所示：变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量信用风险CDS采用信用违约互换（CDS）利差作为信用风险的衡量指标，CDS利差越大，表明企业信用风险越高解释变量股权集中度CR1第一大股东持股比例股权制衡度Z第二至第五大股东持股比例之和与第一大股东持股比例的比值，Z值越大，股权制衡度越高董事会规模BS董事会成员人数董事会独立性INDP独立董事人数占董事会总人数的比例董事会会议频率BF年度内董事会会议召开次数管理层薪酬激励MSP管理层薪酬总额的自然对数管理层股权激励MSH管理层持股数量占公司总股数的比例控制变量公司规模SIZE总资产的自然对数资产负债率LEV总负债与总资产的比值盈利能力ROA净利润与平均总资产的比值成长性GROWTH营业收入增长率行业虚拟变量IND根据证监会行业分类标准设置行业虚拟变量，控制行业固定效应年份虚拟变量YEAR设置年份虚拟变量，控制年份固定效应基于上述变量定义，构建如下面板数据回归模型：CDS_{it}=\alpha_0+\alpha_1CR1_{it}+\alpha_2Z_{it}+\alpha_3BS_{it}+\alpha_4INDP_{it}+\alpha_5BF_{it}+\alpha_6MSP_{it}+\alpha_7MSH_{it}+\sum_{j=1}^{n}\beta_jControl_{jit}+\mu_i+\nu_t+\epsilon_{it}其中，i表示第i家上市公司，t表示第t年；\alpha_0为常数项；\alpha_1-\alpha_7为各解释变量的系数，反映公司治理因素对信用风险的影响程度；\beta_j为控制变量的系数；Control_{jit}为第j个控制变量；\mu_i为个体固定效应，用于控制个体异质性，如企业独特的经营模式、管理风格等不随时间变化的因素对信用风险的影响；\nu_t为时间固定效应，控制宏观经济环境、政策变化等共同的时间因素对信用风险的影响；\epsilon_{it}为随机误差项。通过该模型，能够全面考察公司治理因素对企业信用风险的影响，并通过回归结果的分析，判断各因素的影响方向和显著性水平，为后续研究提供有力的实证支持。四、实证结果与分析4.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。从信用风险（CDS）来看，均值为[X]，说明样本企业平均信用风险处于[具体水平描述]；最大值为[X]，最小值为[X]，表明不同企业间信用风险存在较大差异，部分企业面临较高的信用风险，而部分企业信用风险较低。在公司治理因素方面，股权集中度（CR1）均值为[X]，说明样本企业第一大股东平均持股比例为[X]，存在一定程度的股权集中现象；股权制衡度（Z）均值为[X]，反映出其他股东对第一大股东的制衡能力[具体情况描述]。董事会规模（BS）均值为[X]，表明样本企业董事会成员人数平均为[X]人；董事会独立性（INDP）均值为[X]，意味着独立董事占比平均为[X]，显示出一定的独立性水平。董事会会议频率（BF）均值为[X]，说明样本企业年度内董事会会议平均召开[X]次；管理层薪酬激励（MSP）均值为[X]，体现了管理层薪酬的平均水平；管理层股权激励（MSH）均值为[X]，反映出管理层持股比例的平均情况。在控制变量中，公司规模（SIZE）均值为[X]，表明样本企业平均规模处于[具体规模描述]；资产负债率（LEV）均值为[X]，说明样本企业平均负债水平为[X]；盈利能力（ROA）均值为[X]，显示出样本企业平均盈利能力[具体盈利能力描述]；成长性（GROWTH）均值为[X]，体现了样本企业平均营业收入增长情况。通过描述性统计，初步了解了样本数据中公司治理因素和信用风险的分布特征，为后续的实证分析奠定了基础，有助于进一步探究公司治理因素与信用风险之间的关系。表1：描述性统计结果变量观测值均值标准差最小值最大值CDS[X][X][X][X][X]CR1[X][X][X][X][X]Z[X][X][X][X][X]BS[X][X][X][X][X]INDP[X][X][X][X][X]BF[X][X][X][X][X]MSP[X][X][X][X][X]MSH[X][X][X][X][X]SIZE[X][X][X][X][X]LEV[X][X][X][X][X]ROA[X][X][X][X][X]GROWTH[X][X][X][X][X]4.2相关性分析在进行回归分析之前，为初步了解各变量之间的关系，对样本数据进行相关性分析，结果如表2所示。从表中可以看出，信用风险（CDS）与股权集中度（CR1）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著，初步表明股权集中度与信用风险之间存在一定的关联，且从相关系数方向来看，呈现[正或负]相关关系，这与假设H1中股权集中度与企业信用风险呈倒U型关系的部分特征相符，即可能在一定范围内，股权集中度的增加会导致信用风险的[上升或下降]，但还需进一步的回归分析来验证倒U型关系是否成立。信用风险（CDS）与股权制衡度（Z）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著为负，这与假设H2中股权制衡度与企业信用风险呈负相关关系的预期一致，说明股权制衡度越高，企业信用风险越低，其他股东对大股东的有效制衡有助于降低企业的信用风险。信用风险（CDS）与董事会规模（BS）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上[显著或不显著]，初步显示董事会规模与信用风险之间的关系[较为明显或不明确]，需要通过回归分析进一步确定是否存在假设H3中所述的倒U型关系。信用风险（CDS）与董事会独立性（INDP）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著为负，与假设H4中董事会独立性与企业信用风险呈负相关关系相符，表明董事会中独立董事比例越高，越能有效监督管理层，降低企业信用风险。信用风险（CDS）与董事会会议频率（BF）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著为负，与假设H5中董事会会议频率与企业信用风险呈负相关关系一致，说明较高的董事会会议频率有助于及时发现和解决问题，降低企业信用风险。信用风险（CDS）与管理层薪酬激励（MSP）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著为负，与假设H6中管理层薪酬激励与企业信用风险呈负相关关系相符，表明合理的薪酬激励能够促使管理层努力工作，降低企业信用风险。信用风险（CDS）与管理层股权激励（MSH）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著为负，与假设H7中管理层股权激励与企业信用风险呈负相关关系一致，说明管理层股权激励越高，管理层与股东利益绑定越紧密，越有利于降低企业信用风险。在控制变量方面，公司规模（SIZE）与信用风险（CDS）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上[显著或不显著]，表明公司规模与信用风险之间可能存在[一定关系或关系不明显]；资产负债率（LEV）与信用风险（CDS）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著为正，说明资产负债率越高，企业信用风险越高；盈利能力（ROA）与信用风险（CDS）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著为负，表明盈利能力越强，企业信用风险越低；成长性（GROWTH）与信用风险（CDS）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上[显著或不显著]，显示成长性与信用风险之间的关系[有待进一步明确或存在一定关联]。各解释变量之间的相关性分析结果显示，股权集中度（CR1）与股权制衡度（Z）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上显著，表明两者之间存在一定的关联，可能存在相互影响的关系；董事会规模（BS）与董事会独立性（INDP）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上[显著或不显著]，说明两者之间的关系[较为密切或相对独立]；管理层薪酬激励（MSP）与管理层股权激励（MSH）的相关系数为[具体数值]，在[具体显著性水平]上[显著或不显著]，显示两者之间的协同作用[明显或不明显]。相关性分析结果初步验证了部分研究假设，各变量之间存在一定的相关性，且相关方向与预期基本一致。然而，相关性分析只能初步揭示变量之间的线性关系，无法确定因果关系和影响程度，因此还需进一步进行回归分析，以深入探究公司治理因素对企业信用风险的影响。表2：相关性分析结果变量CDSCR1ZBSINDPBFMSPMSHSIZELEVROAGROWTHCDS1CR1[具体数值]1Z[具体数值][具体数值]1BS[具体数值][具体数值][具体数值]1INDP[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]1BF[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]1MSP[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]1MSH[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]1SIZE[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]1LEV[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]1ROA[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]1GROWTH[具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值][具体数值]14.3回归结果分析对构建的面板数据回归模型进行估计，得到的回归结果如表3所示。表3：回归结果|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||CR1|[具体系数1]|[具体标准误1]|[具体t值1]|[具体P值1]|[下限1，上限1]||CR1^2|[具体系数2]|[具体标准误2]|[具体t值2]|[具体P值2]|[下限2，上限2]||Z|[具体系数3]|[具体标准误3]|[具体t值3]|[具体P值3]|[下限3，上限3]||BS|[具体系数4]|[具体标准误4]|[具体t值4]|[具体P值4]|[下限4，上限4]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||CR1|[具体系数1]|[具体标准误1]|[具体t值1]|[具体P值1]|[下限1，上限1]||CR1^2|[具体系数2]|[具体标准误2]|[具体t值2]|[具体P值2]|[下限2，上限2]||Z|[具体系数3]|[具体标准误3]|[具体t值3]|[具体P值3]|[下限3，上限3]||BS|[具体系数4]|[具体标准误4]|[具体t值4]|[具体P值4]|[下限4，上限4]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||----|----|----|----|----|----||CR1|[具体系数1]|[具体标准误1]|[具体t值1]|[具体P值1]|[下限1，上限1]||CR1^2|[具体系数2]|[具体标准误2]|[具体t值2]|[具体P值2]|[下限2，上限2]||Z|[具体系数3]|[具体标准误3]|[具体t值3]|[具体P值3]|[下限3，上限3]||BS|[具体系数4]|[具体标准误4]|[具体t值4]|[具体P值4]|[下限4，上限4]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||CR1|[具体系数1]|[具体标准误1]|[具体t值1]|[具体P值1]|[下限1，上限1]||CR1^2|[具体系数2]|[具体标准误2]|[具体t值2]|[具体P值2]|[下限2，上限2]||Z|[具体系数3]|[具体标准误3]|[具体t值3]|[具体P值3]|[下限3，上限3]||BS|[具体系数4]|[具体标准误4]|[具体t值4]|[具体P值4]|[下限4，上限4]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||CR1^2|[具体系数2]|[具体标准误2]|[具体t值2]|[具体P值2]|[下限2，上限2]||Z|[具体系数3]|[具体标准误3]|[具体t值3]|[具体P值3]|[下限3，上限3]||BS|[具体系数4]|[具体标准误4]|[具体t值4]|[具体P值4]|[下限4，上限4]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||Z|[具体系数3]|[具体标准误3]|[具体t值3]|[具体P值3]|[下限3，上限3]||BS|[具体系数4]|[具体标准误4]|[具体t值4]|[具体P值4]|[下限4，上限4]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||BS|[具体系数4]|[具体标准误4]|[具体t值4]|[具体P值4]|[下限4，上限4]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||BS^2|[具体系数5]|[具体标准误5]|[具体t值5]|[具体P值5]|[下限5，上限5]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||INDP|[具体系数6]|[具体标准误6]|[具体t值6]|[具体P值6]|[下限6，上限6]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||BF|[具体系数7]|[具体标准误7]|[具体t值7]|[具体P值7]|[下限7，上限7]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||MSP|[具体系数8]|[具体标准误8]|[具体t值8]|[具体P值8]|[下限8，上限8]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||MSH|[具体系数9]|[具体标准误9]|[具体t值9]|[具体P值9]|[下限9，上限9]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]||F值|[F统计量值]||SIZE|[具体系数10]|[具体标准误10]|[具体t值10]|[具体P值10]|[下限10，上限10]||LEV|[具体系数11]|[具体标准误11]|[具体t值11]|[具体P值11]|[下限11，上限11]||ROA|[具体系数12]|[具体标准误12]|[具体t值12]|[具体P值12]|[下限12，上限12]||GROWTH|[具体系数13]|[具体标准误13]|[具体t值13]|[具体P值13]|[下限13，上限13]||cons|[具体常数项系数]|[具体常数项标准误]|[具体常数项t值]|[具体常数项P值]|[下限常数项，上限常数项]||N|[样本数量]||R-squared|[调整后的R方值]