貨幣政策、債務融資與會計穩健性研究：中國A股上市公司的經驗證據

摘 要：從宏觀經濟政策角度研究其與會計穩健性的相關性，即將宏觀經濟政策與微觀企業行為結合起來，是值得探索的領域。以中國滬深A股上市公司2008-2011年的數據為研究樣本，采用應計-現金流模型研究了貨幣政策緊縮期的會計穩健性強弱以及債務融資對會計穩健性的影響，研究結果顯示：貨幣政策緊縮期會計穩健性更強、上市公司債務比例高則會計穩健性反而減弱。

關鍵詞：貨幣政策；債務融資；會計穩健性

文章編號：1003-6636（2013）02-0055-08；中圖分類號：F230；文獻標識碼：A

一、引言

會計穩健性（Conservatism），即會計謹慎性（Prudence），指在不確定的條件下， 需要運用判斷作出必要估計時包含的一定程度的審慎， 比如資產或收益不可高估，負債或費用不可低估（IASB，2008）。早在中世紀，會計穩健性作為一項計量原則，在商業活動中得到了廣泛的應用。在14世紀早期，Henley在其著作《家政》中建議從事莊園賬目審計的人員保持“忠誠和謹慎”。Bliss（1924）[1]最早完整給出穩健性的定義，他將穩健性表述為“預見所有可能的損失，但不預期任何不確定的收益”。我國2006年2月新頒布的《企業會計準則》對穩健性的定義如下：穩健性要求企業對交易或者事項進行會計確認、計量和報告時保持應有的謹慎，不應高估資產或者收益、低估負債或者費用。Watts（2003）[2]認為，穩健性是會計政策的基本特征之一，其起源就是為了滿足企業債權人對會計報告可靠性的需要。有關會計穩健性的研究主要集中在四個方面：第一，會計穩健性存在性研究；第二，會計穩健性形成動因的研究；第三，會計穩健性計量方法的研究；第四，會計穩健性經濟后果的研究。在我國，國有經濟占主導地位，且我國經濟尚處于新興與轉軌時期，在此背景下，對會計穩健性動因及經濟后果的研究顯得很重要。有關穩健性形成動因的研究，Watts（2003）[3]294根據大量的實證研究結果將穩健性形成的原因歸為四個方面：契約、股東訴訟、管制及稅收，其中契約因素對穩健性的需求正成為國內外研究的焦點，尤其是債務契約。

貨幣政策是各國政府干預和調節宏觀經濟的重要手段。Gertler and Gilchrist（1994）[4]指出當貨幣政策發生變化時，企業面臨的宏觀經濟環境隨之發生變化，企業、債權人及股東的行為也將發生變化。本文將進一步豐富宏觀經濟政策① ①宏觀經濟政策包括經濟周期、財政政策、貨幣政策、收入分配政策、對外經濟政策、匯率政策、產業政策、信貸政策等。與微觀企業行為② ②微觀企業行為包括公司治理、商業模式、財務管理、會計政策、內部控制、稅務籌劃、融資活動及投資活動等。關系的研究，借鑒宏觀經濟政策研究的成果，在微觀層面上分析宏觀經濟政策的微觀傳導機制。[5]選取宏觀經濟政策如貨幣政策研究對會計穩健性的影響是學術界探討得比較少的領域，本文意在探究宏觀經濟政策之貨幣政策與微觀企業行為之會計政策即會計穩健性的關系，之所以將貨幣政策、債務融資與會計穩健性放在一起進行研究，是基于這樣的設想即當貨幣政策進入緊縮期時，往往經濟發展速度放緩，企業面臨的風險和不確定性因素增加，經營困難的可能性也將提高。此時，一方面企業增加銀行信貸，另一方面銀行對企業未來的盈利及償債能力更加難以判斷，導致放貸意愿減弱。在此情況下，企業為了獲取銀行貸款，會選擇更加穩健的會計政策，向銀行傳遞自身盈利能力和償債能力的信號。[5]52可見，在貨幣政策緊縮期，作為債權人的銀行和作為債務人的企業之間存在信貸方面的博弈，而這種博弈導致了企業會計穩健性的選擇。

二、文獻回顧、理論分析與研究假設

饒品貴，姜國華（2011）[6]56采用Khan and Watts（2009）[7]136公司層面會計穩健性模型驗證了貨幣政策緊縮階段，企業會計穩健性更高。貨幣經濟學研究證據表明貨幣政策在對實體經濟的作用上存在非對稱性，即擴張性貨幣政策在拉動經濟增長方面乏力，而緊縮性貨幣政策對遏制經濟過熱效果顯著。[8]基于此，學者們較多研究緊縮性貨幣政策對實體經濟的影響，本文也不例外。就理論分析而言，貨幣政策緊縮期經濟增長速度放緩，企業將會面臨更大不確定性，且使投資者與企業的信息不對稱增加，促使企業采用更加穩健的會計政策；另一方面，銀根緊縮將使得企業的借款成本增加，而穩健性高的企業其借款成本較低（Ahmed，2002）。[9]融資成本是企業生存和發展的關鍵因素，因此，在貨幣政策緊縮期企業愿采取更穩健的會計政策以降低其融資成本。綜上，提出如下假設：

假設1：貨幣政策緊縮期企業會選擇更穩健的會計政策。

Watts（2003）[3]294指出契約特別是債務契約① ①債務契約指債權人與企業之間存在信息不對稱，債權人會通過在債務合約中加入一些限制性條款，如要求企業的盈利能力、資產負債率比重、利息保障倍數等達到一定水平，限制現金股利發放等，以此限制企業對債權人的不利行為。是會計穩健性產生的最主要原

因。債務融資是借貸雙方的契約行為，當債務方債務比例比較高的時候，債權方就更有約束債務方的動力。當債務比例越高時，作為舉債方的企業面臨破產的風險增加，此時債權人越發關注債務人的履約情況，對盈利能力的關注讓位于對償債能力的關注，從而迫使企業采用更穩健的會計政策。Khan and Watts（2009）[7]137研究表明債務比例高則會計穩健性強。王毅春，孫林巖（2006）[10]實證研究表明銀行債務比例上升，則會計穩健性增強。徐昕，沈紅波（2010）[11]通過我國A股上市公司的數據研究表明銀行貸款比例與會計穩健性顯著正相關。饒品貴，姜國華（2011）[6]64采用Khan and Watts會計穩健性模型實證研究發現債務多的企業其會計穩健性更高。但趙春光（2004）[12]認為我國上市公司會計穩健性是制度和監管造成的，上市公司并未自愿提高會計穩健性；他還認為在我國債務主要來自國有商業銀行，受行政制約，而不受債務契約限制，所以，債務因素在中國并不能引起自愿的會計謹慎要求。孫錚、劉鳳委、李增泉（2005）[13]認為在我國債權人法律保護意識不夠健全，以政府干預為主的聲譽機制是企業貸款行為的主要外部履約機制。聲譽較好的企業因具有“政治關系”往往能夠獲得更多貸款，即獲得更多銀行信貸的企業往往是那些有“政治關系”、有較好聲譽的企業。因此，銀行可能會對貸款金額較大的企業進行債務約束的力度降低，這樣反而對會計穩健性的要求降低了，從而導致債務人在進行會計政策選擇時，放松了自身謹慎性會計選擇。綜上，提出如下研究假設：

假設2：債務人債務比例越高，其會計穩健性反而降低。

三、研究設計

（一）模型選擇及變量定義

1.應計-現金流模型

縱觀會計穩健性的度量方法，國外使用比較多的是盈余-股票回報模型（Basu，1997） 和應計-現金流模型（Ball和Shivakumar，2005），這兩種方法在國內有關會計穩健性實證研究中也廣為采用。不過，我國證券市場在2007年至2011年間波動較大，使得我國上市公司的股票回報率波動較大，特別是在2008、2009年間，比如大盤上證綜合指數從2007年的最高點612404跌至2008年的最低點166493，后又反彈至2009年的最高點347801，又到2010年最低點231974，后至2011年的最高點306746，絕大多數上市公司的股價均劇烈波動，因此使用盈余-股票回報模型可能會帶來偏差。另外，我國資本市場發展時間不長，還不是很完善，特別在2005年9月股權分置改革全面推行的背景下，股票的價格摻雜著諸多噪音，不能及時有效的反映企業的好消息和壞消息，即Basu計量模型未必適應當前的中國資本市場，因此，綜上兩方面的原因，本文采用應計-現金流模型，即：

Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+εi，t

ACCt，t表示i公司t期的應計項除以期初總資產，其值等于t期營業利潤② ②根據夏立軍（2003）的實證研究結果表明采用線下項目前總應計項更能有效揭示盈余管理，因此這里在計算總應計項時使用營業利潤，而不是凈利潤。減t期經營活動現金凈流量。CFOi，t表示i公司t期經營現金凈流量除以期初總資產。DCFOi，t為虛擬變量，當CFOi，t小于0時，DCFOi，t取1，反之取0。CFOi，t*DCFOi，t為交互項目，表示應計項目對負經營現金凈流量的關系。εi，t為i公司t年殘差項。Ball and Shivakumar（2005）[14]認為應計項目在該模型中主要起到兩個作用：一是減少現金流的“噪音”；二是對未實現的收益和損失進行不對稱的確認。基于第一個作用，應計項目與現金流間呈負相關關系，α1預期為負；第二個作用表明損失比收益更能及時得到反應，或者說壞消息（負經營現金流）在應計項目中得到及時反映，若α3系數顯著為正，則應計項目與負經營現金流間的正相關性會更強，該模型不但能夠檢驗應計項目減少經營現金流的“噪音”，而且能夠驗證會計穩健性的存在性。模型中的α1為“好消息”的反應系數，α1+α3為“壞消息”的反應系數，若α3顯著為正，則α1+α3大于α1，表示應計項更及時反應“壞消息”，且α3系數越大，則會計穩健性越強。

2修正Jones模型

Healy（1985）[15]根據應計項是否容易受企業管理人員主觀判斷的影響將應計項區分為操控性應計項和非操控性應計項，基于此，本文對Ball和Shivakumar（2005）的應計-現金流模型進行修改，即將應計項區分為操控性應計項和非操控性應計項，而操控性應計項正是學術界對盈余管理度量采用比較多的指標，這樣首先便將論題轉到對盈余管理度量模型的選擇上來。國內外學術界衡量盈余管理程度的模型使用比較多的是修正Jones模型，夏立軍（2003）[16]認為分行業估計并采用線下項目① ①以營業利潤為界限，將營業利潤之上的項目稱為線上項目，它們被認為大都是經常性的；營業利潤之下的項目稱為線下項目，它們被認為大都是偶然性的。線下項目前總應計項=營業利潤-經營活動現金流量；包括線下項目總應計項=凈利潤-經營活動現金流量。前總應計利潤作為因變量估計特征參數的截面Jones模型最能夠有效揭示出盈余管理。劉大志（2011）[17]通過實證檢驗的方法驗證在中國的資本市場中采用分年度、分行業的修正Jones模型最能有效度量盈余管理。Subramanyam（1996）[18]通過實證研究結果表明截面Jones模型和修正截面Jones模型比時間序列模型更能有效揭示盈余管理行為。因此本文在求解盈余管理程度時建立修正Jones模型，并分年度、分行業求解，模型如下：

GTAi，tAi，t-1=a11Ai，t-1+α2ΔREVi，t-ΔRECi，tAi，t-1+α3PPEi，tAi，t-1+εi，t

NDAi，tAi，t-1=α11Ai，t-1+α2ΔREVi，t-ΔRECi，tAi，t-1+α3PPEi，tAi，t-1

DAi，t=GTAi，t/Ai，t-1-NDAi，t/Ai，t-1

GTAi，t 為i公司t年總應計項，其值等于營業利潤減經營活動現金流量凈額；Ai，t-1為i公司t-1年總資產；△REVi，t為i公司t年的營業收入變化量；△RECi，t為i公司t年應收賬款凈額變化量；PPEi，t為i公司t年的固定資產價值② ②因我國2006年2月15日發布的新《企業會計準則》規定資產負債表對固定資產金額的披露只披露凈值，因此基于數據的可獲取性，Jones模型及其修正模型中的固定資產價值均取凈值。；NDAi，t為i公司t年非操控性應計項目；DAi，t為i公司t年操控性應計項目。α1，α2，α3為行業特征參數；εi，t為i公司t年殘差。

在對修正Jones模型進行行業分類時，行業分類標準按照中國證監會2001年4月發布的《上市公司行業分類指引》，該《指引》將上市公司分13大類，因考慮到C類制造業數量眾多，基于此，本文對制造業按照二級代碼進一步分類，考慮到需要的C2樣本數量過少（2008-2011年各年度均少于10），因此將其合并到C9其他制造業中；L類傳播與文化產業樣本量過少（各年度均小于10），直接將該類剔除，經過這樣處理后共分19個行業。綜合后面樣本選擇中的剔除原則，各年樣本具體分布情況見表1。

3修正的應計現金流模型

本文實證研究部分基本思路是采用Ball和Shivakumar（2005）的應計-現金流模型，但將該模型中的應計項分為操控性應計項和非操控性應計項，為了驗證我國資本市場中會計穩健性的存在性及其產生的根本原因，因此在應計-現金流原始模型的基礎上另外增加包含操控性應計項和非操控性應計項的模型，另外為了檢驗前面提出的研究假設是否成立，因此模型的建立闡述如下：

（1）貨幣政策與會計穩健性之模型建立

為了檢驗假設1，并檢驗我國資本市場中會計穩健性形成的原因，特分別建立模型1、模型2和模型3：

Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t

①

OperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t

②

NoperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4MPTC+α5MPTC×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）YEARn（n=2008-2011）+εi，t

③

2008年受美國次貸危機的影響，央行9月份開始下調存款準備金率，表明該年央行執行適度寬松的貨幣政策。2009年金融危機波及國內，經濟發展出現不景氣局面，該年央行繼續實行寬松的貨幣政策。2010年國內經濟開始慢慢復蘇，央行利用貨幣政策調控宏觀經濟發展，6次上調存款準備金率，表明該年央行執行的是緊縮性貨幣政策。2011年雖然央行6次上調存款準備金率，但是該年11月又下調存款準備金率，因此嚴格意義上，2011年不能認為是從緊的貨幣政策。因此，2008年至2011年4年間，2010年為貨幣政策緊縮期① ①貨幣政策緊縮期的判斷根據中國人民銀行官方網站數據。。

在模型1、模型2和模型3中，OperAcci，t為操控性應計項，NoperAcci，t為非操控性應計項。MPTC貨幣政策緊縮期的虛擬變量，若在2010年，MPTC取1，否則取0。MPTC*CFOt*DCFOt為MPTC與CFOt*DCFOt的交互項，α5表示在貨幣政策緊縮階段，會計盈余對“壞消息”反應系數的增量，若該系數顯著為正，表明在貨幣政策緊縮階段，應計項對“壞消息”的反應更為及時，即說明會計穩健性更強。若假設1成立，該模型中的系數α5顯著為正，表明貨幣政策緊縮期要求會計穩健性越強。考慮到不同的行業、不同年份，會計穩健性可能差別較大或存在差異，所以模型中加入年度變量YEARn和行業變量INDUSTRy，變量含義：若樣本為當年度取1，其余年度取0；樣本為某行業時取1，其余行業為0。3個模型中的其余變量定義同前文介紹的應計-現金流模型一致。

（2）債務融資與會計穩健性之模型建立

為了檢驗假設2，并驗證我國資本市場中會計穩健性形成的原因，特分別建立模型4、模型5和模型6：

Acci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t

④

OperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t

⑤

NoperAcci，t=α0+α1CFOi，t+α2DCFOi，t+α3CFOi，t×DCFOi，t+α4LOAN+α5LOAN×CFO×DCFO+αx（x=6，7，…，24）INDUSTRy（y=1，2，…，19）+αm（m=25，26，27，28）Yearn（n=2008-2011）+εi，t

⑥

模型4、模型5和模型6中，LOAN為資產負債率，其值等于負債總額與資產總額之比，用來表示企業總體負債水平，LOAN*CFOt*DCFOt為交互項，α5表示貸款比例提高時，應計項對“壞消息”反應系數的增量，若該系數顯著為正，表明貸款比例提高時，應計項對“壞消息”的反應更為及時，即說明會計穩健性更強。相反，該系數顯著為負，則表明負債比例越高，則會計穩健性反而降低了。模型中控制變量分別為年度變量YEARn和行業變量INDUSTRy，其含義：若樣本為當年度取1，其余年度取0；樣本為某行業時取1，其余行業為0。模型中其余變量的定義同前文介紹的應計-現金流模型。

（二）樣本選擇

2006年2月15日國家財政部頒布新的《企業會計準則》，要求所有上市公司于2007年1月1日執行新的《企業會計準則》，新準則與舊準則有很大不同，考慮到選取的模型中需要上期資產指標，為了使數據具有可比性，因此本文擬選擇2008年-2011年共4年的滬深A股上市公司作為研究樣本。在樣本篩選過程中，對如下樣本進行剔除：（1）因金融行業的性質和采用的會計準則與其他行業有很大的差異，剔除金融類上市公司；（2）由于首次發行股票公司當年的會計盈余和其他年份有很大的差異，剔除當年IPO公司；（3）為了使數據更具有可比性，因此剔除ST類公司；（4）剔除ACC及CFO異常值的樣本，具體做法是剔除了其最大及最小部分1%的樣本；（5）剔除數據不全的公司。并綜合前文行業分類情況，最后選取樣本公司分布如下：2008年1022個樣本，2009年1105個樣本，2010年1176個樣本，2011年834個樣本，共4137個樣本。所用財務數據及上市公司基本資料均來自國泰安CSMAR中國證券市場研究數據庫，本文模型采用SPSS190統計軟件進行多元回歸。

四、實證檢驗結果及分析

（一）描述性統計分析

對模型主要變量進行描述性分析，結果見表2。由表2統計結果顯示，ACC的均值為-00004，說明就平均而言，樣本公司獲得了負的應計項目，最小值、最大值分別為-07152、13002，表明不同公司間的應計項目差別較大；OperAcc均值為00782，說明就平均而言，樣本公司的操控性應計項為正值，最小值、最大值分別為803216×10-6、12617，表明不同樣本公司操控性應計項差別較大。NoperAcc均值為-00785，說明就平均而言，樣本公司的非操控性應計項為負值，最小值、最大值分別為-14062、03223，表明不同公司間的非操控性應計項有一定差異。CFO均值為00593，說明就平均而言樣本公司獲得了正的經營凈現金流量，最小值、最大值分別為-07321、10747，表明不同公司間的經營活動凈現金流量差別較大，DCFO均值為02219，該變量為虛擬變量，說明有2219%的樣本公司經營現金凈流量為負；MPTC為貨幣政策緊縮期的虛擬變量，其均值為02843，表明有2843%的樣本公司處于貨幣政策緊縮期；LOAN均值為04926，說明多數樣本公司資產負債率處于1∶2，最小值、最大值分別為00071、12624，表明不同公司間的資產負債率差別較大。

（二）多元回歸結果與分析

模型1、模型2和模型3回歸結果見表3，現將各模型回歸結果分析如下：1模型1回歸結果中，CFO系數顯著為負，與應計-現金流原始模型一致，驗證了應計項抵減經營現金流“噪音”的作用，但是CFO*DCFO交互項系數卻顯著為負，與應計-現金流模型矛盾；2模型2回歸結果中，CFO系數顯著為正，該結論與應計-現金流模型的符號相反，且CFO*DCFO交互項系數顯著為負，與應計-現金流模型矛盾；3模型3回歸結果中，CFO的系數顯著為負，驗證了應計項（確切的說是應計項中的非操控性應計項）抵減經營現金流“噪音”的作用，且CFO*DCFO交互項系數在1%顯著水平為正，進一步驗證了應計項更及時確認“壞消息”，即我國資本市場中會計穩健性得到檢驗。根據模型3的回歸結果，可以得出這樣的結論：我國會計穩健性是存在的，不過穩健性既不是應計項造成的，也不是操控性應計項產生的，而根源于非操控性應計項。這一結論的原因在于應計項（非操控性應計項）能夠及時確認經濟損益，但主要是出于對未來情況的預測，而非操控性應計項主要是對公司未來損益的預測，因此，非操控性應計項更能夠體現及時確認經濟損益的作用。基于此，繼續分析模型3的回歸結果：在模型3的回歸結果中，在驗證我國上市公司中會計穩健性存在的前提下，MPTC*CFO*DCFO交互項系數為00467，且在1%顯著水平上為正，表明在貨幣政策緊縮階段，應計項對“壞消息”的反應更為及時，即說明會計穩健性更強，假設1得到檢驗。

模型4、模型5和模型6回歸結果見表4，各模型回歸結果分析如下：1模型4回歸結果中，CFO系數顯著為負，驗證了應計項抵減經營現金流“噪音”的作用，但CFO*DCFO交互項系數顯著為負，與應計-現金流模型矛盾；2模型5回歸結果中，CFO系數顯著為正，且CFO*DCFO交互項系數顯著為負，均與應計-現金流模型矛盾；3模型6回歸結果中，CFO系數顯著為負，驗證了應計項抵減經營現金流“噪音”的作用，且CFO*DCFO交互項系數在1%顯著水平上為正，表明應計項對“壞消息”的反應更為及時，進一步驗證了我國資本市場中會計穩健性是存在的，不過其是由非操控性應計現造成的。而且在模型6的回歸結果中，LOAN*CFO*DCFO交互項系數在5%顯著水平上為負，說明非操控性應計項對“壞消息”的反應系數增量為負增量，表明負債比例越高，使非操控性應計項確認“壞消息”（負經營現金流）沒有確認“好消息”及時，則會計穩健性反而降低了。這一回歸結果驗證了假設2的正確性。

五、敏感性測試

為了使研究結論更可靠、更真實，現對模型進行敏感性測試。前面已經分年度、分行業通過Jones模型求解了操控性應計項、非操控性應計項，但在實證研究中采用了面板數據檢驗假設1和假設2。結果也驗證了我國上市公司中會計穩健性的存在，并證實了假設1和假設2的正確性。但在敏感性測試中將采用截面數據即分年度對2008-2011年各年數據分別進行多元回歸，這里需要說明的一點是：前面已經通過模型3和模型6驗證了會計穩健性的存在性，且產生于非操控性應計項，此外也驗證了假設1和假設2的正確性。在敏感性測試中主要就是進一步檢驗模型3和模型6回歸結果的真實性，因此這里選擇3和模型6作敏感性分析（其實對模型1、模型2、模型4和模型5選取截面數據進行多元回歸，其結果與前面結論是一致的，因篇幅關系，該部分內容省略）。現將模型6的回歸結果列于表5：

現對表5分析如下：12008—2011年各年度CFO的系數均在1%顯著水平上為負，驗證了應計項（非操控性應計項）抵減經營現金流“噪音”的作用；22008—2011年各年度，CFO*DCFO交互項系數均在1%顯著水平上為正，驗證了應計項（非操控性應計項）更能及時確認“壞消息”（負經營現金流），即檢驗了我國資本市場中會計穩健性的存在性。而且CFO*DCFO交互項系數從2008年到2011年依次為03536、03643、05963和05162，這一回歸結果說明我國會計穩健性不但是存在的，而且2007年1月1日上市公司執行新會計準則后，會計穩健性總體逐年在增加，不過在2010年交互項系數為05963，在4個年度中是最大的，不但大于2008年、2009年的，而且大于2011年的。為什么會出現這種情況，可能的原因就在于2010年為貨幣政策緊縮期，這一回歸結果無疑進一步證實在貨幣政策緊縮期，會計政策更加穩健；32008—2011年各年度，除2009年LOAN*CFO*DCFO交互項系數為負但不顯著外，其余3年中LOAN*CFO*DCFO交互項系數均在1%或5%顯著水平上為負，這進一步驗證了負債比例越高，使得非操控性應計項更加不能及時確認“壞消息”（負經營現金流），即會計穩健性反而降低了。以上進行的敏感性測試，不但進一步證實了我國會計穩健性的存在性，且是非操控性應計項造成的，而且回歸結果有力地檢驗了假設1和假設2的正確性。

六、研究結論與啟示

本文采用2008—2011年滬深A股上市公司數據作為研究樣本，通過Ball和Shivakumar（2005）的應計-現金流修正模型實證檢驗了貨幣政策、債務融資與會計穩健性之間的相關性。實證研究結果表明：我國上市公司的會計政策具有穩健性，且穩健性根源于應計項中的非操控性應計項；貨幣政策緊縮期因企業面臨更大的不確定性，潛在的風險增加，在此情況下，企業將會采取更加穩健的會計政策。根據Watts（2003）的實證研究結果表明穩健性產生的原因主要有債務契約、股東訴訟、管制及稅收，而且其認為債務契約是會計穩健性形成的最主要原因，但本文實證研究結論并未驗證Watts的說法，而是得出相反的結論：債務比例越高、會計穩健性卻降低了。也許正如趙春光（2004）所言：我國上市公司會計盈余穩健性是制度和監管造成的；我國債務融資受行政制約，而不受債務契約限制，債務契約在中國并不能引起自愿的謹慎要求。

本文從宏觀經濟角度并結合債務融資研究其與會計穩健性的關系，基于該視角研究會計穩健性，研讀現有文獻發現并不多見，且選取的樣本為新的《企業會計準則》頒布后的上市公司數據，無疑更具有現實意義。可以考慮從宏觀經濟角度研究會計穩健性，此為本文啟示一；在實證研究上，為了避免股價波動的影響，對穩健性的計量沒有采用Basu模型（盈余/股票回報模型），而是采用了Ball和Shivakumar（2005）的應計-現金流計量模型，目的是探索該模型在我國資本市場中的應用。但具體使用該模型時應將應計項區分為操控性應計項和非操控性應計項，此為啟示二。

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Monetary Policy， Bebt Financing and Accounting Conservatism Research：Based on

the Empirical Evidence of Ashares’ Listed Companies in China

WANG Meng

（School of Economics and Management，Zhejiang Industry Polytechnic College，Shaoxing，Zhijiang，312000，China）

Abstract：To study the relativity between macroeconomic policy and accounting conservatism from the angle of macroeconomic policy，namely combining macroeconomic policy with microcosmic behavior of enterprises， is worth exploring in this field . In this article，I has used the data of Ashares’ listed companies in Shanghai and Shenzhen Stock Exchange in China as the research samples during the period of 2008—2011，the strength and weakness of accounting conservatism has been studied during the monetary policy tightening cycle and the effect of debt financing on accounting conservatism has been researchde by using accruedcash flow model.The results showed that the accounting conservatism is stronger during tighter period of monetary policy and the debt ratio of listed corporations is higher，but accounting conservatism is more weakened.

Key words：monetary policy；debt financing；accounting conservatism

責任編輯：蕭敏娜