會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度對(duì)財(cái)務(wù)彈性政策選擇的影響

熊 健，趙康樂(lè)，賀 宏（博士生導(dǎo)師）

一、問(wèn)題緣起

會(huì)計(jì)信息編制及披露質(zhì)量一直是會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)及財(cái)務(wù)報(bào)表各使用者最為關(guān)切的問(wèn)題之一。從理想狀態(tài)分析，決策有用的高質(zhì)量會(huì)計(jì)信息不僅有助于實(shí)現(xiàn)會(huì)計(jì)活動(dòng)目標(biāo)，亦有助于緩解資本市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱。但從現(xiàn)實(shí)情況來(lái)看，如何定義并衡量具有較高質(zhì)量且有助于決策的會(huì)計(jì)信息至今仍存有爭(zhēng)議[1]。

就定量視角而言，除已有學(xué)者分別從操縱性應(yīng)計(jì)盈余、可比性、收益激進(jìn)度及收益平滑度等視角對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量進(jìn)行研究之外，深交所等交易機(jī)構(gòu)亦對(duì)其掛牌企業(yè)會(huì)計(jì)信息的披露質(zhì)量建立了評(píng)分機(jī)制，這些舉措均推進(jìn)了對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的量化評(píng)價(jià)。就定性視角而言，IASB（國(guó)際會(huì)計(jì)準(zhǔn)則理事會(huì)）與FASB（財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則委員會(huì)）等會(huì)計(jì)準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)數(shù)十年來(lái)始終致力于借助財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)概念框架（FACF）的構(gòu)建不斷改進(jìn)評(píng)價(jià)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的各項(xiàng)特征[2]；而近來(lái)最受關(guān)注的變化之一便是IASB和FASB在2010年發(fā)布的聯(lián)合概念框架（FACF2010）中用“如實(shí)反映”取代了“可靠性”特征，此舉亦被看作是消除先前評(píng)判會(huì)計(jì)信息質(zhì)量時(shí)在“相關(guān)性”與“可靠性”之間產(chǎn)生矛盾的一項(xiàng)權(quán)衡措施[3]。根據(jù)相關(guān)文件及會(huì)計(jì)理論可知，使用“如實(shí)反映”不僅更契合制定GAAP（一般公認(rèn)會(huì)計(jì)原則）的原則導(dǎo)向特點(diǎn)，還能夠體現(xiàn)從交易事項(xiàng)到會(huì)計(jì)信息的生成過(guò)程及會(huì)計(jì)人員的工作內(nèi)容[4]，并且有助于公允價(jià)值計(jì)量模式的推廣[5]。因此，在兼顧現(xiàn)有研究方法特點(diǎn)并契合自身定性理論特征的前提下，找到一種對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度進(jìn)行衡量的方式就顯得很有必要。

財(cái)務(wù)彈性不僅是企業(yè)應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性下各類風(fēng)險(xiǎn)的一項(xiàng)重要戰(zhàn)略決策，同時(shí)也是企業(yè)緩解融資約束的一類重要資源儲(chǔ)備[6，7]。運(yùn)用恰當(dāng)?shù)呢?cái)務(wù)彈性政策不僅可以在一定程度上緩解企業(yè)因環(huán)境變化和宏觀經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)帶來(lái)的不利影響，還可以利用自身所儲(chǔ)備的財(cái)務(wù)資源把握有利時(shí)機(jī)以促進(jìn)持續(xù)經(jīng)營(yíng)。加之企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策的選擇在很大程度上受到財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)行為的影響，故而以財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)活動(dòng)作為切入點(diǎn)對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策進(jìn)行分析能夠進(jìn)一步豐富財(cái)務(wù)彈性影響因素的研究。企業(yè)財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)的主要目標(biāo)是向各方提供決策有用的財(cái)務(wù)報(bào)告進(jìn)而獲取資本支持——投資者的權(quán)益資本投入及債權(quán)人的信貸資本周轉(zhuǎn)。因此，企業(yè)只有提供如實(shí)反映程度較高的會(huì)計(jì)信息，才能夠通過(guò)所獲資本形成財(cái)務(wù)彈性資源以緩解融資約束及應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性下的各類風(fēng)險(xiǎn)，并最終影響財(cái)務(wù)彈性政策的選擇。

綜上，本文試圖從衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的一個(gè)新角度來(lái)考察其與企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇之間的關(guān)系，并進(jìn)一步探析其中的內(nèi)在機(jī)理與影響路徑。

二、理論分析與研究假設(shè)

會(huì)計(jì)信息質(zhì)量特征體系是FACF的重要組成部分，雖然我國(guó)目前還沒(méi)有明確的FACF，但自2007年實(shí)施新企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則（CAS）以來(lái)，財(cái)政部會(huì)計(jì)準(zhǔn)則委員會(huì)（CASC）始終堅(jiān)持CAS的國(guó)際趨同，并將FACF的核心內(nèi)容于基本準(zhǔn)則中充分體現(xiàn)[3]。在IASB于2010年頒布FACF2010并增修數(shù)項(xiàng)具體準(zhǔn)則后，CASC亦于2014年對(duì)CAS中的基本準(zhǔn)則及多項(xiàng)具體準(zhǔn)則進(jìn)行了增修，并將公允價(jià)值計(jì)量增列為具體準(zhǔn)則。上述措施均表明國(guó)際GAAP制定機(jī)構(gòu)用“如實(shí)反映”取代“可靠性”之舉與我國(guó)在保留“可靠性”特征前提下對(duì)當(dāng)前準(zhǔn)則體系不斷完善的過(guò)程并不沖突[8，9]，因此在我國(guó)制度環(huán)境下遵循如實(shí)反映的內(nèi)涵并使用多種衡量方式對(duì)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度展開(kāi)實(shí)證研究就具備了合理性基礎(chǔ)。

現(xiàn)有文獻(xiàn)已經(jīng)從若干角度對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的衡量方式進(jìn)行了大量研究，其特點(diǎn)大體可歸納為三類：Dechow等[10]、Ball和Shivakumar[11]使用操縱性應(yīng)計(jì)盈余衡量，主要凸顯了衡量的絕對(duì)性；De Franco等[12]使用可比性衡量，該方法將會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的計(jì)量重點(diǎn)從企業(yè)個(gè)體的個(gè)性層面擴(kuò)展到企業(yè)所處行業(yè)的共性層面，突出了衡量的相對(duì)性；Bhat?tacharya等[13]和Hutton等[14]使用收益激進(jìn)度及收益平滑度兩個(gè)指標(biāo)衡量，該方法從縱向視角出發(fā)并結(jié)合GAAP中對(duì)會(huì)計(jì)信息一致性要求的基本原理，考察了衡量的波動(dòng)性。絕對(duì)性、相對(duì)性及波動(dòng)性三個(gè)特點(diǎn)不僅與FACF2010中如實(shí)反映的三個(gè)子特征（完整性、中立性和無(wú)差錯(cuò)）相契合，而且在計(jì)量層面上亦比完整性、中立性及無(wú)差錯(cuò)三個(gè)特點(diǎn)更可行。因此，對(duì)于如實(shí)反映程度的計(jì)量就必須在充分考慮絕對(duì)性、相對(duì)性及波動(dòng)性的基礎(chǔ)上，遵循FACF2010中如實(shí)反映的三個(gè)子特征尤其是中立性這一必要條件[3]。

企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇的基礎(chǔ)是財(cái)務(wù)彈性的儲(chǔ)備水平[15，16]。在我國(guó)當(dāng)前制度環(huán)境下，由于絕大多數(shù)企業(yè)只能夠通過(guò)提高現(xiàn)金比率或利用低于行業(yè)平均的負(fù)債水平來(lái)儲(chǔ)備財(cái)務(wù)彈性資源，因此現(xiàn)金彈性與負(fù)債彈性的儲(chǔ)備水平就在很大程度上決定了我國(guó)企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策的選擇方式。當(dāng)財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備水平較低時(shí)，表明企業(yè)的財(cái)務(wù)彈性政策更偏向風(fēng)險(xiǎn)型；而當(dāng)財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備水平較高時(shí)，則表明企業(yè)的財(cái)務(wù)彈性政策更偏向保守型。根據(jù)現(xiàn)有結(jié)論，保守型財(cái)務(wù)彈性政策雖然會(huì)使企業(yè)擁有更多的財(cái)務(wù)資源并在一定程度上提升其應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力，但同時(shí)也使企業(yè)面臨較高的資本成本及較大的資源浪費(fèi)；而風(fēng)險(xiǎn)型財(cái)務(wù)彈性政策雖然提升了財(cái)務(wù)彈性資源的利用效率并在相當(dāng)程度上降低了資本成本，但同時(shí)又使得企業(yè)面對(duì)更大的潛在風(fēng)險(xiǎn)[7]。因此，企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策的選擇方式就不能單純以孰優(yōu)孰劣予以評(píng)價(jià)，而必須嵌入我國(guó)制度環(huán)境的實(shí)際背景進(jìn)行客觀分析。

綜上所述并結(jié)合信號(hào)傳遞理論可知，當(dāng)企業(yè)會(huì)計(jì)信息的如實(shí)反映程度較高時(shí)，資本市場(chǎng)便會(huì)以多種形式給予積極回應(yīng)[17]，并為企業(yè)進(jìn)一步吸收資本與應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)創(chuàng)造一定的潛在條件[18]。因此，企業(yè)僅需儲(chǔ)備較低水平的財(cái)務(wù)彈性資源即可維持正常經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，從而傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型財(cái)務(wù)彈性政策。據(jù)此本文提出H1：

H1：財(cái)務(wù)報(bào)表中會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的程度越高，企業(yè)越傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型財(cái)務(wù)彈性政策。

更進(jìn)一步，當(dāng)企業(yè)對(duì)外披露時(shí)，其所處的信息環(huán)境亦會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)信息的如實(shí)反映程度有所反應(yīng)，尤其以外部信息環(huán)境的反應(yīng)更為敏感。現(xiàn)有研究表明，當(dāng)資本市場(chǎng)上普遍存在信息不對(duì)稱的現(xiàn)象時(shí)，企業(yè)應(yīng)當(dāng)更加重視其外部信息環(huán)境的改善[19]，而分析師關(guān)注正是企業(yè)的外部信息環(huán)境發(fā)揮重要作用的關(guān)鍵一環(huán)。相比于普通投資者，分析師不僅擁有更多專業(yè)知識(shí)，且在會(huì)計(jì)信息搜集和處理方面的能力更為突出[20]。因此當(dāng)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度較高時(shí)，企業(yè)受到分析師關(guān)注的程度也較高。而分析師關(guān)注度的提高也從一方面反映了企業(yè)信息環(huán)境的改善[21]及未來(lái)獲取財(cái)務(wù)資源潛在能力的提升，在此情況下，企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策的選擇便會(huì)趨于風(fēng)險(xiǎn)型。由此本文提出H2a：

H2a：會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提高促進(jìn)了信息環(huán)境的改善，進(jìn)而使企業(yè)傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策。

此外，從財(cái)務(wù)彈性本身的產(chǎn)生條件來(lái)看，企業(yè)制定財(cái)務(wù)彈性戰(zhàn)略的初衷便是緩解融資約束和應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性[22]，所以當(dāng)面臨較強(qiáng)的融資約束及環(huán)境不確定性時(shí)，企業(yè)往往就會(huì)儲(chǔ)備更多的財(cái)務(wù)彈性資源以把握機(jī)遇、應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)并防止其資金鏈斷裂[23]，此時(shí)其財(cái)務(wù)彈性政策的選擇方式便會(huì)趨于保守型。而根據(jù)已有研究，提升會(huì)計(jì)信息編制與披露的質(zhì)量恰恰是企業(yè)緩解融資約束與增強(qiáng)應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性能力的重要途徑之一[24]。因此，當(dāng)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度較高時(shí)，企業(yè)財(cái)務(wù)彈性資源的儲(chǔ)備量就會(huì)隨著融資約束的緩解以及應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性能力的增強(qiáng)而減少[25-27]，進(jìn)而企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策的選擇方式便會(huì)趨于風(fēng)險(xiǎn)型。結(jié)合上述分析，本文提出H2b和H2c：

H2b：會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提升可以促進(jìn)融資約束的緩解，進(jìn)而使企業(yè)傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策。

H2c：會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提升可以促進(jìn)應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性能力的增強(qiáng)，進(jìn)而使企業(yè)傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源、指標(biāo)構(gòu)建及模型設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文以2007～2019年滬深A(yù)股上市企業(yè)數(shù)據(jù)為對(duì)象，在數(shù)據(jù)搜集過(guò)程中為確保相關(guān)指標(biāo)的可靠性和完整性，部分變量的實(shí)際時(shí)間區(qū)間略有擴(kuò)展，在剔除了原始數(shù)據(jù)中的ST類、?ST類、金融保險(xiǎn)類及數(shù)據(jù)缺失的樣本后，最終共獲得樣本觀測(cè)值10533個(gè)。樣本數(shù)據(jù)搜集均源自Wind、CSMAR及DIB等數(shù)據(jù)庫(kù)，計(jì)算及統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程則使用Excel 2010及Stata 15.0等工具軟件進(jìn)行操作。此外，為了避免樣本中極端數(shù)值對(duì)實(shí)證研究結(jié)果的影響，本文還對(duì)所有連續(xù)變量在1%水平上執(zhí)行了Winsorize處理，并在回歸分析時(shí)通過(guò)Robust調(diào)整避免異方差問(wèn)題。

（二）指標(biāo)構(gòu)建

1.被解釋變量：財(cái)務(wù)彈性政策選擇（FF）。基于已有論述，由于企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策的選擇是通過(guò)財(cái)務(wù)彈性資源的儲(chǔ)備量來(lái)反映的，因此本文借鑒并參考了De Angelo等[28]及曾愛(ài)民等[29]的方法，利用財(cái)務(wù)彈性水平及其變化趨勢(shì)來(lái)衡量企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇。由于企業(yè)總價(jià)值的評(píng)價(jià)方式不唯一，本文將按總市值加權(quán)平均法計(jì)算得出的財(cái)務(wù)彈性值記為FF_Ti，t；將按流通市值加權(quán)平均法計(jì)算得出的財(cái)務(wù)彈性值記為FF_Ci，t；將按等權(quán)平均法計(jì)算得出的財(cái)務(wù)彈性值記為FF_Ai，t。

2.解釋變量：會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度（FR）。

根據(jù)前述理論分析，本文將基于絕對(duì)性、相對(duì)性及波動(dòng)性三個(gè)特點(diǎn)來(lái)綜合刻畫(huà)企業(yè)會(huì)計(jì)信息的如實(shí)反映程度。

首先，在會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的絕對(duì)性層面，本文先分別計(jì)算了根據(jù)修正的Jones模型[10]及非線性應(yīng)計(jì)模型[11]得出的兩個(gè)操縱性應(yīng)計(jì)盈余值，再利用取平均值的方式[30]將二者合并為一個(gè)指標(biāo)以降低個(gè)別計(jì)量誤差，最終得出的DAi，t值即為衡量會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度絕對(duì)性特點(diǎn)的參數(shù)，該值越大，說(shuō)明會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的絕對(duì)性越高。

其次，在會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的相對(duì)性層面，本文借鑒現(xiàn)有研究[12，31-34]，通過(guò)會(huì)計(jì)信息的可比性進(jìn)行衡量。AICi，t值即為衡量會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度相對(duì)性特點(diǎn)的參數(shù)，該值越大，說(shuō)明會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的相對(duì)性越高。

最后，在會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的波動(dòng)性層面，本文先計(jì)算得出DAi，t與AICi，t當(dāng)年及前兩年共計(jì)三年滾動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差取絕對(duì)值后的相反數(shù)SdDAi，t與SdAICi，t。其中，SdDAi，t的值越大，說(shuō)明企業(yè)近三年操縱性應(yīng)計(jì)盈余的波動(dòng)越小，會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的絕對(duì)性程度越高；而SdAICi，t的值越大，說(shuō)明企業(yè)近三年會(huì)計(jì)信息可比性的波動(dòng)越小，會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的相對(duì)性程度越高。

進(jìn)一步地，將SdDAi，t與SdAICi，t的和進(jìn)行了數(shù)值權(quán)重調(diào)整并最終得到了會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的衡量指標(biāo)FR_Ci，t。該值越大，說(shuō)明企業(yè)兼具絕對(duì)性、相對(duì)性及波動(dòng)性特點(diǎn)的會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度越高。

此外，為確保會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度指標(biāo)構(gòu)造的穩(wěn)健性，本文又在連續(xù)變量FR_Ci，t的基礎(chǔ)上另外構(gòu)造了用以衡量會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的虛擬變量FR_Di，t，F(xiàn)R_Di，t共有0、0.5及1三種取值結(jié)果，當(dāng)FR_Di，t分別為1、0.5、0時(shí)，即表明企業(yè)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度較高、一般、較低。

3.中介變量。基于先前提出的H2a、H2b及H2c可知，本文的中介變量共有三個(gè)，即所處信息環(huán)境、融資約束程度及環(huán)境不確定性，分別代表了三種可能的作用路徑。具體構(gòu)建方式如下：①所處信息環(huán)境的衡量：參考已有方法，本文采用分析師關(guān)注來(lái)計(jì)量企業(yè)所處信息環(huán)境（IEi，t）。該變量以企業(yè)年度分析師跟蹤人數(shù)取自然對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量，IEi，t越大，表明企業(yè)受到的分析師關(guān)注越多，所處信息環(huán)境越好。②融資約束程度的衡量：梳理現(xiàn)有文獻(xiàn)，本文參照Whited和Wu[35]構(gòu)建的WW指數(shù)來(lái)衡量企業(yè)所受的融資約束并設(shè)置變量FCi，t，該值越大，表明企業(yè)所受的融資約束越嚴(yán)重[36]。③環(huán)境不確定性的衡量：根據(jù)已有研究，本文借鑒申慧慧和吳聯(lián)生[37]及申慧慧等[38]的方法來(lái)衡量企業(yè)面臨的環(huán)境不確定性（EU）。

4.控制變量。本文選取企業(yè)規(guī)模（Size）等6項(xiàng)公司財(cái)務(wù)類指標(biāo)及獨(dú)立董事占比（RID）等4項(xiàng)公司治理類指標(biāo)作為控制變量。另外，本文還加入了年份及行業(yè)啞變量來(lái)對(duì)年度及行業(yè)的固定效應(yīng)進(jìn)行控制。

（三）模型構(gòu)建

根據(jù)前述假設(shè)及相關(guān)變量的定義，本文依次構(gòu)建了模型（1）～（3），其中模型（1）用以檢驗(yàn)H1；模型（2）、（3）為中介效應(yīng)模型，用以檢驗(yàn)H2a～H2c。另外，為避免由反向因果所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，各模型在設(shè)定時(shí)均對(duì)被解釋變量做了滯后一期（時(shí)間區(qū)間為2008～2020年）處理。

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)與VIF檢驗(yàn)

表2列出了本文各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)及VIF（方差膨脹因子）檢驗(yàn)結(jié)果。從被解釋變量的統(tǒng)計(jì)數(shù)值來(lái)看，F(xiàn)F_T與FF_C的平均值均大于其中位數(shù)，說(shuō)明多數(shù)企業(yè)均儲(chǔ)備了財(cái)務(wù)彈性資源，為財(cái)務(wù)彈性政策的選擇奠定了一定的決策空間；從各變量的數(shù)值分布來(lái)看，F(xiàn)F_T與FF_C的最值差距最為明顯，反映出我國(guó)上市公司在財(cái)務(wù)彈性資源儲(chǔ)備與財(cái)務(wù)彈性政策的選擇上存在較大差異；而從解釋變量的統(tǒng)計(jì)數(shù)值上看，F(xiàn)R_C的中位數(shù)略大于其平均值，表明樣本企業(yè)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的程度還有待進(jìn)一步提升，而FR_D的統(tǒng)計(jì)結(jié)果亦表明樣本企業(yè)會(huì)計(jì)信息的如實(shí)反映程度普遍為“一般”，進(jìn)一步支持了上述觀點(diǎn)。此外，除被解釋變量外，各變量單獨(dú)VIF檢驗(yàn)的結(jié)果及整體變量的Mean VIF值均說(shuō)明本文在變量的選擇方面不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

表1 主要變量名稱及定義

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)及VIF檢驗(yàn)結(jié)果

（二）單變量檢驗(yàn)

根據(jù)表3的單變量結(jié)果可知，本文對(duì)衡量會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的連續(xù)變量FR_C及虛擬變量FR_D各使用了兩種分組方法，不論按照其中任何一種，F(xiàn)F_T與FF_C均值及中位數(shù)統(tǒng)計(jì)量的T值與Z值均在1%的水平上顯著為負(fù)。該結(jié)果表明會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度較高企業(yè)的財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備水平更低，即傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策，初步支持了H1。但該檢驗(yàn)結(jié)果是基于不考慮其他各影響因素所得出的，仍需進(jìn)一步控制其他變量后通過(guò)回歸分析予以驗(yàn)證。

表3 單變量分析：均值T檢驗(yàn)及中位數(shù)Wilcoxon秩和檢驗(yàn)結(jié)果

（三）多元線性回歸檢驗(yàn)

本文多元線性回歸檢驗(yàn)的結(jié)果列示于表4～表7。

1.會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度與企業(yè)財(cái)務(wù)政策選擇。從表4中列（1）～（4）的回歸結(jié)果可以看出：FR_C（FR_D）對(duì)FF_T及FF_C的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。該結(jié)果表明在控制了其他可能影響因素的前提下，會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度越高的企業(yè)越傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策，結(jié)合先前單變量檢驗(yàn)的結(jié)果，H1得到驗(yàn)證。

表4 基準(zhǔn)假設(shè)檢驗(yàn)與改變回歸方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映、所處信息環(huán)境與企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇。從表5中列（1）～（2）的回歸結(jié)果可見(jiàn)：FR_C與FR_D對(duì)IE的系數(shù)均達(dá)到了1%的顯著性水平，進(jìn)一步從列（3）～（6）的回歸結(jié)果可見(jiàn)，在FR_C（FR_D）對(duì)FF_T與FF_C的系數(shù)顯著為負(fù)的基礎(chǔ)上，IE對(duì)FF_T與FF_C的系數(shù)亦均顯著為負(fù)。上述結(jié)果表明：會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度越高的企業(yè)受到的分析師關(guān)注越多，進(jìn)而所處信息環(huán)境就越好，而隨著信息環(huán)境的改善，企業(yè)也傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策，因此H2a得到驗(yàn)證。

表5 所處信息環(huán)境的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

3.會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映、融資約束程度與企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇。從表6中列（1）～（2）的回歸結(jié)果可見(jiàn)：FR_C與FR_D對(duì)FC的系數(shù)均達(dá)到了1%的顯著性水平；進(jìn)一步從列（3）～（6）的回歸結(jié)果可見(jiàn)，在FR_C（FR_D）對(duì)FF_T與FF_C顯著為負(fù)的基礎(chǔ)上，F(xiàn)C對(duì)FF_T與FF_C的系數(shù)均顯著為正。上述結(jié)果表明：會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的程度越高，企業(yè)所受到的融資約束程度就會(huì)越小。由于企業(yè)受到融資約束程度越嚴(yán)重時(shí)財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備越多，進(jìn)而其財(cái)務(wù)彈性政策的選擇便會(huì)趨于保守。可見(jiàn)，隨著會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提升，融資約束的緩解亦會(huì)促使企業(yè)傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策，故而降低其財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備水平，H2b得到驗(yàn)證。

表6 融資約束程度的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

4.會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映、環(huán)境不確定性與企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇。從表7中列（1）～（2）的回歸結(jié)果可見(jiàn)：FR_C與FR_D對(duì)EU的系數(shù)均達(dá)到了1%的顯著性水平；進(jìn)一步從列（3）～（6）的回歸結(jié)果可見(jiàn)，在FR_C（FR_D）對(duì)FF_T與FF_C的系數(shù)顯著為負(fù)的基礎(chǔ)上，EU對(duì)FF_T與FF_C的系數(shù)均顯著為正。上述結(jié)果表明：會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的程度越高，企業(yè)應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性的能力就會(huì)越強(qiáng)。由于企業(yè)面臨環(huán)境不確定性程度越高時(shí)財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備越多，進(jìn)而其財(cái)務(wù)彈性政策就會(huì)趨于保守。因此，隨著會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提升，應(yīng)對(duì)環(huán)境不確定性能力的增強(qiáng)亦會(huì)促使企業(yè)傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策，故而降低其財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備水平，H2c得到驗(yàn)證。

表7 環(huán)境不確定性的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

除此之外，各回歸模型的F統(tǒng)計(jì)量均達(dá)到了顯著性水平，擬合優(yōu)度值也普遍處于較高水平，說(shuō)明本文各模型的模擬精度較高且解釋變量與被解釋變量之間在邏輯上具有較強(qiáng)的因果關(guān)系。

五、內(nèi)生性問(wèn)題與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性問(wèn)題

除了在設(shè)定回歸模型時(shí)考慮到的反向因果問(wèn)題外，其他內(nèi)生性問(wèn)題亦會(huì)給相關(guān)研究結(jié)論帶來(lái)許多潛在不利影響，因此本文還進(jìn)行了如下內(nèi)生性檢驗(yàn)，試圖解決由于選擇性偏誤、測(cè)量誤差及遺漏變量等原因所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。

1.傾向得分匹配（PSM）檢驗(yàn)。本文共設(shè)立了三種分類方法將解釋變量即會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度劃分為處理組和控制組，然后通過(guò)Logistic回歸計(jì)算出傾向得分（PS），最后又以模型（1）中的控制變量為標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了匹配。經(jīng)PSM檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)F_T與FF_C的T值均于1%的水平上顯著為負(fù)。這就表明在排除其他影響因素之后，會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇的影響均與先前的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果一致，進(jìn)而說(shuō)明本文幾乎不存在由選擇性偏誤所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。

表8 PSM平均處理效應(yīng)（ATT）的檢驗(yàn)結(jié)果

2.基于非平衡面板數(shù)據(jù)的Hausman檢驗(yàn)。為避免測(cè)量誤差等導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文利用非平衡面板數(shù)據(jù)將模型（1）對(duì)應(yīng)固定效應(yīng)模型依次與其混合效應(yīng)模型及隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行了Hausman比較檢驗(yàn)，經(jīng)檢驗(yàn)，各個(gè)χ2統(tǒng)計(jì)量的相伴概率p值均達(dá)到1%的顯著性水平，因此本文選擇利用非平衡面板數(shù)據(jù)使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。

表9 Hausman檢驗(yàn)結(jié)果及判定

回歸結(jié)果表明，F(xiàn)R_C（FR_D）對(duì)FF_T及FF_C的系數(shù)均達(dá)到了1%的顯著性水平，通過(guò)了固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)，表明本文不存在因嚴(yán)重測(cè)量誤差所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。

3.工具變量法及增加控制變量檢驗(yàn)。在研究會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇的影響時(shí)，為了緩解殘差項(xiàng)干擾及控制變量缺失等遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題，本文通過(guò)工具變量法進(jìn)行了檢驗(yàn)：先將樣本企業(yè)所在年度及所屬行業(yè)扣除該企業(yè)后其余企業(yè)FR_C的均值與FR_D滯后三期的結(jié)果分別作為FR_C與FR_D的工具變量，并分別記為FR_C_IV與FR_D_IV，然后通過(guò)兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。回歸結(jié)果與前述一致，由此說(shuō)明本文幾乎不存在因遺漏變量所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。

除工具變量法外，本文還進(jìn)行了增加控制變量檢驗(yàn)，即在原有控制變量的基礎(chǔ)上新加入了凈資產(chǎn)收益率（ROE）、固定資產(chǎn)比率（PPE）、股權(quán)制衡度（Z）、董事會(huì)規(guī)模（BNum）及監(jiān)事會(huì)規(guī)模（SNum）五個(gè)控制變量重新進(jìn)行回歸。經(jīng)檢驗(yàn)，結(jié)果亦與此前一致，表明本文幾乎不存在由控制變量缺失所導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。

限于篇幅，內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果未予列示。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.平衡面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)。考慮到本文樣本觀測(cè)值所屬的2007～2019年區(qū)間內(nèi)我國(guó)上市公司的數(shù)量和結(jié)構(gòu)均已發(fā)生明顯變化，加之新興企業(yè)的上市以及后金融危機(jī)時(shí)期所面臨的各類風(fēng)險(xiǎn)均會(huì)使得分屬不同生命周期企業(yè)的會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度及財(cái)務(wù)彈性政策選擇方式存在巨大差異，為此本文又通過(guò)平衡面板數(shù)據(jù)，即只對(duì)2007～2019全年份數(shù)據(jù)齊全的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行主假設(shè)檢驗(yàn)從而排除上述差異。檢驗(yàn)結(jié)果依然與此前一致，從而在一定程度上保證了實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。

2.替換被解釋變量。為確保被解釋變量設(shè)定的穩(wěn)健性，本文設(shè)定了FF_A與FF_D兩個(gè)替代變量。其中：FF_A為連續(xù)變量；FF_D為虛擬變量，其設(shè)定方式即把FR_D按取值為0、0.5及1將全樣本分為三組，當(dāng)樣本企業(yè)FF_A值大于所在分組的平均值時(shí)，F(xiàn)F_D取1，否則取0。經(jīng)過(guò)替換，所得結(jié)論仍然與此前一致。

3.改變回歸方法。利用Tobit回歸取代普通OLS法對(duì)主假設(shè)模型重新進(jìn)行回歸，經(jīng)檢驗(yàn)，結(jié)果仍然與先前一致。

4.替換變量并改變回歸方法。將被解釋變量替換為FF_A與FF_D后分別改用Tobit及Probit回歸方法重新檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果依舊支持原假設(shè)，進(jìn)一步表明了本文模型設(shè)定的穩(wěn)健性。

限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未予列示。

六、基于異質(zhì)性的進(jìn)一步拓展性分析

（一）財(cái)務(wù)報(bào)表審計(jì)機(jī)構(gòu)的調(diào)節(jié)作用

會(huì)計(jì)師事務(wù)所作為資本市場(chǎng)上除企業(yè)及投資者外第三方的獨(dú)立審計(jì)機(jī)構(gòu)，因其與被審計(jì)單位特殊的利害關(guān)系往往會(huì)對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)信息的如實(shí)反映程度更為敏感，加之參與上市公司審計(jì)的會(huì)計(jì)師事務(wù)所間所存在的各類差異，勢(shì)必對(duì)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度與企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。為此，本文在基準(zhǔn)回歸模型中加入調(diào)節(jié)項(xiàng)Big4i，t及其與解釋變量的交互項(xiàng)來(lái)檢驗(yàn)上述關(guān)系：其中，Big4i，t為虛擬變量，當(dāng)企業(yè)的財(cái)報(bào)審計(jì)機(jī)構(gòu)為“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所時(shí)，Big4i，t取值為1，否則取值為0。

由表10可見(jiàn)，F(xiàn)R_C×Big4及FR_D×Big4對(duì)FF_T與FF_C的回歸系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明隨著會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提高，企業(yè)會(huì)傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型財(cái)務(wù)彈性政策的現(xiàn)象在報(bào)表審計(jì)機(jī)構(gòu)為非“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所的樣本中更加明顯。這也從一個(gè)側(cè)面反映出：由于資本市場(chǎng)在相當(dāng)程度上已經(jīng)形成了對(duì)審計(jì)機(jī)構(gòu)為“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所的企業(yè)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度更高的既定認(rèn)知，進(jìn)而這類企業(yè)因會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度提高而產(chǎn)生的信號(hào)傳遞效應(yīng)就不如報(bào)表審計(jì)機(jī)構(gòu)為非“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所的企業(yè)突出。

表10 審計(jì)機(jī)構(gòu)的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

（二）企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用

在我國(guó)特有的制度環(huán)境下，上市公司的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是研究資本市場(chǎng)財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)問(wèn)題時(shí)必須考慮的一項(xiàng)重要因素，由于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的不同，企業(yè)獲取財(cái)務(wù)彈性儲(chǔ)備資源的能力亦存在巨大差異，因此會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度與企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇之間的關(guān)系也就必然會(huì)受到產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響。為此，本文在基準(zhǔn)回歸模型中加入調(diào)節(jié)項(xiàng)SOEi，t及其與解釋變量的交互項(xiàng)來(lái)檢驗(yàn)上述關(guān)系。其中，SOEi，t為虛擬變量，當(dāng)企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為國(guó)有控股時(shí)，SOEi，t取值為1，否則取值為0。

由表11可見(jiàn)，F(xiàn)R_C×SOE及FR_D×SOE對(duì)FF_T與FF_C的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，說(shuō)明隨著會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提高，國(guó)有控股企業(yè)會(huì)比非國(guó)有控股企業(yè)更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型財(cái)務(wù)彈性政策，即會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的信號(hào)傳遞效應(yīng)在國(guó)有控股企業(yè)樣本中更為突出。該結(jié)果在相當(dāng)程度上反映出在我國(guó)特有的制度環(huán)境背景之下，由于政府會(huì)出于對(duì)國(guó)有控股企業(yè)社會(huì)責(zé)任的考慮而對(duì)國(guó)有控股企業(yè)提供更多保護(hù)，因此相比于非國(guó)有控股企業(yè)而言，國(guó)有控股企業(yè)往往擁有著更多的政治與社會(huì)資源及政府的隱性擔(dān)保，進(jìn)而也就擁有更多從政府和金融機(jī)構(gòu)獲取財(cái)務(wù)彈性資源的渠道[22，39]。

表11 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

（三）企業(yè)所在地市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)作用

除產(chǎn)權(quán)性質(zhì)外，企業(yè)所在地市場(chǎng)化程度的差異也是研究我國(guó)資本市場(chǎng)財(cái)務(wù)與會(huì)計(jì)問(wèn)題時(shí)不可回避的制度環(huán)境因素，因此會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度與企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇之間的關(guān)系也就必然會(huì)受到所在地市場(chǎng)化程度的影響。為此，本文在基準(zhǔn)回歸模型中加入調(diào)節(jié)項(xiàng)Marketi，t及其與解釋變量的交互項(xiàng)來(lái)檢驗(yàn)上述關(guān)系：其中，Marketi，t為衡量企業(yè)所在地市場(chǎng)化程度的變量，以王小魯?shù)萚40]所公布各省份2008～2016年的市場(chǎng)化程度總評(píng)分指數(shù)為基礎(chǔ)并遞推至2019年進(jìn)行賦值。

由表12可見(jiàn)，F(xiàn)R_C×Market及FR_D×Market對(duì)FF_T與FF_C的回歸系數(shù)均顯著為正，故而說(shuō)明隨著會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提高，所在地市場(chǎng)化程度較低的企業(yè)會(huì)更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型財(cái)務(wù)彈性政策，即會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映的信號(hào)傳遞效應(yīng)在市場(chǎng)化程度較低的樣本企業(yè)中更為明顯。該結(jié)果進(jìn)一步表明由于在我國(guó)市場(chǎng)化程度較低的地區(qū)信息不對(duì)稱問(wèn)題更加突出[41]，因此這些地區(qū)企業(yè)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的提高便會(huì)引起資本市場(chǎng)更加積極的反應(yīng)。

表12 所在地市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

七、研究結(jié)論及啟示

（一）結(jié)論

本文以2007～2019年我國(guó)滬深A(yù)股上市公司數(shù)據(jù)為樣本，分析并檢驗(yàn)了會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇的影響，最終得出以下結(jié)論：在控制了其他相關(guān)影響因素后，會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度越高的企業(yè)越傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)型的財(cái)務(wù)彈性政策，并且該現(xiàn)象在審計(jì)機(jī)構(gòu)為非“四大”會(huì)計(jì)師事務(wù)所、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為國(guó)有控股及所在地區(qū)市場(chǎng)程度較低的企業(yè)中更為顯著，從而在相當(dāng)程度上印證了會(huì)計(jì)信息的信號(hào)傳遞效應(yīng)在我國(guó)特有制度環(huán)境中的作用機(jī)制。通過(guò)進(jìn)一步研究本文還發(fā)現(xiàn)，企業(yè)所處的信息環(huán)境、受到的融資約束程度及面臨環(huán)境不確定性等因素在會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度與財(cái)務(wù)彈性政策選擇之間起到部分中介作用。

（二）啟示

本文的研究具有一定的理論研究意義與實(shí)踐指導(dǎo)意義。

從理論上看，本文不僅嘗試構(gòu)建了一套對(duì)會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度的衡量方式，而且豐富了會(huì)計(jì)信息如實(shí)反映程度經(jīng)濟(jì)后果及企業(yè)財(cái)務(wù)彈性政策選擇影響因素的研究。

從實(shí)踐上看，首先從會(huì)計(jì)信息質(zhì)量特征的新角度為會(huì)計(jì)準(zhǔn)則未來(lái)的完善提供了一定的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；其次，為資本市場(chǎng)上會(huì)計(jì)信息對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)政策選擇方式的影響提供了一定經(jīng)驗(yàn)證據(jù)；最后，通過(guò)影響機(jī)理與作用路徑的檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，資本市場(chǎng)監(jiān)管機(jī)構(gòu)在規(guī)范企業(yè)會(huì)計(jì)信息的編制及披露過(guò)程的同時(shí)還應(yīng)當(dāng)關(guān)注分析師及機(jī)構(gòu)投資者等信息環(huán)境參與者的積極作用，從而引導(dǎo)它們積極扮演好中介角色以緩解信息不對(duì)稱。除此之外，企業(yè)管理者在制定財(cái)務(wù)政策時(shí)除了要考慮到會(huì)計(jì)因素的影響，還應(yīng)當(dāng)根據(jù)相關(guān)制度環(huán)境的特點(diǎn)及財(cái)務(wù)資源的合理獲取方式以充分發(fā)揮其自身優(yōu)勢(shì)，做到揚(yáng)長(zhǎng)避短、物盡其用。

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