基于融資約束視角下真實盈余管理 對投資效率的影響

[摘 要] 自2007年國家實施新的企業會計準則以來，為了實現既定融資目標，越來越多的上市公司試圖通過真實盈余管理的企業行為對財務報告進行粉飾，以滿足其投資決策的資金需要。以滬深兩市2007-2016年間上市公司作為樣本，在定量估算上市公司真實盈余管理幅度基礎上，運用異質性隨機前沿模型對企業真實盈余管理行為定量影響投資效率進行實證分析，結果表明：真實盈余管理的短視行為不僅無助于企業融資，反而促使上市公司融資約束問題愈加突出，并提高了上市公司投資效率損失的發生概率。

[關鍵詞] 隨機前沿模型;真實盈余管理;融資約束行為;企業投資效率

[中圖分類號] F406.7[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2020）06-0082-03

一、引言

應計盈余管理活動具有操作靈活和成本低的特性，它是一些企業長期用于調節企業進行盈余管理的手段。目前，我國正居新經濟轉型的關鍵時期，資本市場還存在諸多尚待完善之處，財會制度和法制法規尚需建立健全，監管力度還有待提高，上市公司中的盈余管理現象并非偶發。但自從國家財政部2006頒布新的企業會計制度以來，可供操作的應計盈余管理活動受到極大限制，更多的上市公司通過真實盈余管理的途徑進行財務報表粉飾，已有大量實證研究證明了在企業中存在真實盈余管理活動，自此真實盈余管理日益成為理論界和實務界關注的焦點。

真實盈余管理行為成為企業中日益盛行盈余的操控方式，但真實盈余管理活動理論上依然不利于企業信息的充分披露，會加劇上市公司面對的融資約束問題，并會弱化外部投資人對管理者的監督力，從而最終導致投資效率低下的問題（Verdi， R S，2006;Bushman， R M and Smith， A J，2001）。遺憾的是，在學術界目前鮮有對這一理論假說做出直接的實證檢驗，尤其缺少針對中國資本市場的實證檢驗，為此本文選擇深入探究這一問題，定量實證探究真實盈余管理再融資約束下對上市公司投資效率的影響。

二、理論分析與研究假說

企業層面均等化的特性，并不是導致上市公司融資約束所誘發投資效率不足問題的唯一因素，而上市公司表現出的較強異質性，即源于企業財務特征差異而有所不同。近期相關研究文獻發現，投資效率損失在企業外部融資能力層面表現出較強異質性，擁有更強的股權債權融資能力的企業，更加不容易引發融資約束的難題，從而在企業運行中投資效率的損失就會越小，并帶來更高的投資效率。

關于信息披露質量和投資效率的關系問題，學術界進行了廣泛而深入的研究，主流研究觀點趨于一致，即會計信息披露的質量越高，其會帶來的投資效率也越會高（Verdi， R S，2006;Biddle， G C and Hilary， G，2006; Biddle， G C， Hilary， G and Verdi， R S，2009）。企業高質量會計信息會通過如下三個途徑對企業投資效率產生積極效應（Verdi， R S，2006;Bushman， R M and Smith， A J，2001）：一是投資項目的甄別具有指示性作用。企業披露會計信息的質量越高，就越有益于市場中的外部投資者對投資項目做出有效甄別，并最終將資本注入具有好機會的投資項目。二是通過減弱信息不對稱的現象減少了企業在融資時所產生的成本。流動性和逆向選擇等問題在高質量的會計信息下有益于得到緩解，積極鼓勵外部投資者將資金帶入回報高項目，進而在一定程度上減輕了企業所面臨的融資約束，使得企業投資擁有更高的效率。三是充分發揮公司治理機制。企業高質量地披露信息，有益于降低管理者和外部投資者的信息不對稱程度，監督管理者能夠更加合理地使用投入資本，最終無疑會提高上市公司的投資效率。基于三個路徑分析，企業的真實盈余操控行為會降低上市公司的信息披露質量，這必然會加劇企業陷入融資約束困境的風險，從而最終降低了上市公司的投資效率，為此文章本處提出如下研究假說：

H：真實盈余管理行為對上市公司投資效率有顯著負影響。

三、研究設計

（一）變量設定和模型構建

在實證研究真實盈余管行為對上市公司投資效率影響時，文章選用了前人廣泛實踐的異質性隨機前沿模型，下面將對模型的部分設定進行簡要分析。由Q投資理論可知，在信息充分交換的完美資本市場中，企業面對投資機會的大小決定了其投資的多少（Hayashi，F，1982），為此可將企業于完美資本市場中的投資支出表達為如下數學形式：

INV=α0+β1TOBINit+β2INCit+β3LINCit+νit （1）

在式（1）中，INV表示在完美資本市場中i企業于t時期所支出的投資，TOBINit表示i企業在t時期所面對的投資機會。基于前人研究成果，本文在模型中也同時引入了INCit和LINCit兩變量，這兩個變量分別代表在t時期i企業營業收入額及滯后期間值，β設為待估計的資本調整參數，νit是具有一半意義的干擾項。但由于現實中存在著如信息不對稱等諸多缺陷，在資本市場中常常會導致企業融資約束，致使其實際投資所支出的額度常偏離于最佳投資水平，為此可將企業的實際投資支出水平表達為如下數學形式：

INVit=α0+β1TOBINit+β2INCit+β3LINCit-F（hit）+νit （2）

式（2）投資支出影響因素項，同式（1）相比增加F（hit）項，這是為了進一步衡量企業在投資活動中支出所偏離最佳水平的具體幅度，且假設F（hit）作為一個大于零的數，其中變量向量組hit為企業投資支出偏離幅度的影響因素，如若進一步假設F（hit）=uit，式（2）可簡化為具體的如下數學形式：

INVit=α0+β1TOBINit+β2INCit+β3LINCit+νit-uit （3）

式數學表達式（3）為一個經典的隨機前沿模型，為便于對投資效率損失項uit進行充分的異質性設定，文章本處對數學表達式（3）予以簡化，簡化為如下數學形式：

INVit=x'β+εit? εit=νit-uit （4）

式（4）中，xit=（1，TOBINit，INCit，LINCit，Dg，Dt，Di）'，β為待估參數向量組，而Dg、Dt和Di分別代表區域、時間和行業的虛擬變量。在隨機擾動項εit的具體設定中，νit作為普遍意義上的干擾項，且νit～i.i.d.N（0，σ），其中投資非效率項是融資約束問題導致的投資效率損失的量，即為非負值特性的隨機干擾項uit，方便進一步設定文章將假設其服從于非負截斷型的半正態分布，即uit～N+（ωit，σ）。基于上述設定結果，Wang（2003）將企業投資效率損失量（TEit）定義為如下數學形式（Wang，HJ，2003）：

（5）

根據式（5）企業投資效率損失值所進行定義的結果，可將企業投資效率值寫作（1-TEit）。故基于上述隨機前沿模型構建原理推導中，文章接下來將對投資效率損失項的異質性進行進一步具體設定，完成異質性隨機前沿模型的構建，具體對投資效率損失項uit做出如下異質性設定：

（6）

在上式（6）中，ωit為企業在投資效率損失項的期望，zit為企業非效率期望和方差影響因素的向量組，基于前文進行理論分析得到的結果，具體可將研究因素設定為公司的規模（SIZE）、現金流水平（CF）、股權債權融資能力（分別為DEU、DLV）和真實盈余管理的幅度（PROXY），為了完成對非效率投資的期望影響因素的進一步分析，本文設定δ為待估參數向量組，此時，完成了對于異質性隨機前沿模型的具體構建。文章后面將使用極大似然法對模型實施估計，定量實證研究真實盈余管理行為對上市公司投資效率的影響。模型中相關變量的詳細定義信息請參閱下表1中內容。

（二）樣本選取和描述性統計分析

本文研究所用變量的原始數據均選自國泰安數據庫（CSMAR），在國內外相關研究的基礎上，對研究樣本進行了如下整理：（1）由于2006年企業會計準則的重大調整，數據不具有普適性，本文樣本公司選擇2007-2016年間的上市公司;（2）本研究篩除了金融類樣本;（3）選擇篩除了營業收入增長率大于150%的樣本公司;（4）本研究分別選擇1%和99%上對指標樣本數據采用了縮尾處理。經如上篩選和處理后，研究樣本的描述性統計分析結果如下表1所示：

觀察表1的描述性分析可得，對研究規范進行驗證統計結果中各個變量均有較小的標準差，這表明數據均不存在明顯的離群值，進一步說明用其進行分析形成的結論擁有良好穩健性和可靠性。

四、實證結果與分析

表2模型（1）-（5）中分別對應為不同模型形式的設定下隨機前沿的估計結果。在模型（1）-（5）的主模型設定樣式均保持一致，即都系統控制了投資機會（TOBIN）、本期企業營業收入（INC）和其滯后一期的樣本數據（LINC）對樣本公司造成投資活動支出額度的影響，同時還系統控制了行業虛擬變量、地區虛擬變量和時間虛擬變量對投資支出的影響。模型（1）-（5）的差異主要體現在異質性設定部分，模型（1）的異質性設定部分對企業現金流（CF）、公司規模（SIZE）、公司債權和股權融資能力（分別為DLV、DEQ）對投資效率損失項進行了控制，在此并沒有引入真實盈余管理行為對投資效率損失項的影響。模型（2）異質性設定部分對企業現金流（CF）、公司規模（SIZE）、公司債權和股權融資能力（分別為DLV、DEQ）對投資效率損失項進行了控制，引入真實盈余管理的代理變量（PROXY），分析其對投資效率損失項的影響。同時為分析真實盈余管理代理變量內部分項對投資效率損失影響的穩健性，模型（3）-（5）異質性設定在企業現金流（CF）、公司規模（SIZE）、公司債權和股權融資能力（分別為DLV、DEQ）對投資效率損失項進行了控制，并分別依次引入了企業銷售性、企業費用性和企業生產性的操控程度（CFO、DISX、PROD），分別實證分析其對投資效率損失的影響，以檢驗同真實盈余管理代理變量的作用效果是否存在內在沖突性，進而檢驗其對投資效率損失影響的穩健性。

依據表2中模型（1）-（5）主部分模型的回歸結果可以得到，上市公司在投資支出與投資機會（TOBIN）、銷售收入（INC）及其滯后一期的樣本數據（LINC）有較為明顯的正向影響，說明上市公司投資支出數量的總體取決于其面對的投資機會大小和自身的成長水平，這一結論與前期國內學者相關研究形成的結論一致。

通過表2中在模型（1）-（5）中投資效率損失項的估計結果可見，企業自有現金流（CF）的設定部分對投資效率損失項呈現負相關，但其顯著性并不穩定，這表明擁有較高的現金持有的上市公司，更加可以有效的緩解其將面臨的融資約束問題，企業投資非效率問題也便會得到一定程度的改善，從而最終提高公司投資的效率。企業規模（SIZE）負向影響企業的非效率項投資，這表明具有較大規模的上市公司，其通過質押資產等多種途徑進行融資的能力也愈強，陷入融資約束的可能性越小，最終促使公司獲得較高的投資效率水平。不同企業投資活動效率的損失項受債權和股權融資能力兩個方面的負向影響，均具有明顯顯著性，即擁有更強的債權融資能力和股權融資能力的公司，可以更好緩解其所面臨的融資約束難題，獲得更加優渥的資本，從而最終有助減少企業投資效率的損失，在提高投資效率方面有顯著作用。這些結論與主流研究文獻形成的結論維持了一致性。

在模型（2）中，關于異質性設定部分的實證結果中顯示，企業現金流（CF）、公司規模（SIZE）、公司債權和股權融資能力（分別為DLV、DEQ）在受到系統控制后，對上市公司投資效率損失呈現如下影響，真實盈余管理代理變量（PROXY）對上市公司投資非效率項有顯著正影響，這表明企業進行真實盈余管理的行為降低了上市公司信息披露的質量，從而加劇影響上市公司陷入融資約束問題。在最佳投資支出模型的作用下，上市公司的實際投資支出額將會更加偏離企業投資所構建的最佳標準水平，這意味著企業所面臨的投資效率低下的難題將會更加顯著，通過前述研究假說H可知。同時，通過觀察表2中模型（3）-（5）異質性設定部分的實證結果可見，在系統控制企業現金流水平、企業規模、企業股權融資能力和企業債權融資能力對其影響投資非效率的前提下，銷售操控（CFO）和費用操控（DISX）對上市公司的投資效率損失項都有顯著負影響，生產性操控（PROD）對投資效率損失項有顯著正影響，而且因為PROXY=PROD-CFO-DISX，所以真實盈余管理代理變量內部分項對投資效率損失的影響，同其整體影響相比具有一致性，未帶來內部沖突問題。

五、主要研究結論與政策啟示

本文的研究樣本選取2007-2016年滬深兩市中的上市公司，運用異質性隨機前沿邊界模型對企業真實盈余管理行為對上市公司融資約束問題進行實證分析，可進一步對上市公司投資效率所帶來的后果進行探索，最終得出的主要研究結論如下：

一是企業所進行真實盈余管理的操作行為會導致企業投資的效率產生一定損失。研究表明，真實盈余管理行為的代理變量在1%的顯著性水平對投資效率損失具有顯著負向影響，這意味著企業真實盈余管理會降低上市公司的信息披露質量，具體來說會對企業投資產生兩方面的不利后果：一方面，低質量信息披露致使投資人缺乏對企業的投資信心和有效了解，這無意會惡化上市公司面臨的融資約束，在最優的投資水平上企業無法選擇最佳安排進行投資支出，這將導致資源的浪費，造成企業投資效率低下;另一方面，低質量信息披露使外部投資人缺乏對企業管理者進行有效監督的依據，故難以有效制約管理者將資金用于無效率項目，這也會導致企業投資效率低的問題。

二是真實盈余管理構成分項對投資效率的影響同其整體影響具有一致性。文章前面實證研究結果進一步說明，在1%的銷售操控（CFO）的顯著性水平下對投資效率損失項有顯著負向影響，費用操控（DISX）在1%的顯著性水平上對上市公司投資效率損失項具有顯著負影響，生產性操控（PROD）在1%的顯著性水平上對上市公司投資效率損失項有顯著正影響，因為真實盈余管理行為代理變量PROXY=PROD-CFO-DISX，所以真實盈余管理行為代理變量構成分項對投資效率影響的性質和顯著性同其總體影響具有一致性，這說明真實盈余管理行為對投資效率損失具有顯著正影響的結論并不存在內部結構性沖突，具有較好的穩健性和可靠性。

本文的核心研究結論所帶來的政策啟示是：通過真實盈余管理來美化公司的財務報告是一種短視的企業行為，對實現上市公司既定的融資目標是無益的，反而會進一步惡化企業面臨的融資約束境況，最終導致企業投資效率的損失。

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[責任編輯：史樸]

[作者簡介]? 陸文琦（1995-），女，山東濰坊人，碩士研究生，研究方向：企業集團財務。