融資約束、現金流風險與盈余管理

熊琦琦

（上海對外經貿大學，上海 210620）

一、引言

近年來，隨著資本經濟的發展，融資約束開始成為學者關注的問題一個焦點。雖然我國經歷了四十多年改革開放的發展，但很多企業依舊面臨嚴重的融資約束和高度緊張的現金流等問題。在當今融資難的情況下，企業有動機進行盈余管理緩解其所面臨的融資約束。

現金流在企業的生存和發展中至關重要，與企業的投融資活動密不可分。在當今經濟環境下，企業面臨著一個不穩定的發展環境，企業運營的各個環節都存在不同的風險。現金流的大小、波動直接影響著企業的投融資決策，如果企業對現金流風險無法做到有效管理，隨時可能遭遇經營困難。

基于此，本文選取2015年～2019年滬深A股上市公司的財務數據研究企業盈余管理的作用機理，并將企業現金流風險納入其中以找到連接兩者的關鍵所在。本文的研究貢獻可能為：第一，研究了融資約束與盈余管理的關系，從理論和實踐上證明了我國上市公司可能會為了自身利益而進行盈余管理；第二，選取企業以往三年經營現金流的標準差來衡量企業現金流風險，探討現金流風險在融資約束和盈余管理中的作用。

二、理論基礎與假設提出

Modigliani and Miller （1958） 提出了MM理論：在完美的資本市場條件下，企業的資本結構與投融資決策無關，可以根據自身需要來獲取其需要資本而不受融資約束的影響。但是，該理論忽視了所得稅和交易費用的存在，因此未能滿足現實的需要。Akerlof（1970）將信息不對稱理論引入研究，指出在公平的交易市場中，交易雙方所掌握的信息并不是完全一致的，其中對交易商品了解更多的一方可能會利用另一方尚未掌握的信息來獲取利潤。Myers和Majluf（1984）指出由于實際交易買賣雙方可能存在交易信息不對稱以及外源資本融資時存在交易費用，這樣會對融資企業選擇使用外部資金方式產生一定限制，內源資本融資往往會優先外源資本融資。

直接對融資約束與盈余管理關系研究的文獻似乎并不多見，大部分都是以公司規模、綜合財務狀況以及產權性質等作為融資約束的替代變量進行研究的。Jones （1991）和之后學者的研究都認為當一個公司的規模越大時，受到外界的關注也會相對更多一些，因此其更加有動機對其盈余進行操控，降低外界監管對企業帶來的額外成本。陳俊（2010）發現，一般而言，高負債率的公司其自身的債務規模較大，因此會受到外界較多的關注和監管，其反而會抑制企業自身進行盈余操縱的水平。

現金流是公司持續運營的血液，與企業的財務狀況密切相關。一般來說，在其他條件一定的情況下，企業的融資約束越大，企業獲取資金就越困難。當企業處于較高融資約束程度時，為了緩解其融資壓力，企業將會提高盈余管理水平。同時，當企業面臨較高的現金流風險時，可能會更容易受到外部監管者的關注，此時可能會大幅增加企業的沉沒成本，因此企業可能會降低其盈余管理水平來降低企業的成本。基于此，本文提出以下假設。

假設1： 在其他條件不變的情況下，高融資約束程度的企業，盈余管理水平更高。

假設2：現金流風險減弱了企業融資約束程度與盈余管理的正向關系。

三、研究設計

1.數據來源與樣本篩選

本文選取了2015年～2019年在滬深交易所A股上市公司進行分析。在選取樣本數據的過程中，剔除了以下公司：①存在實證過程中變量數據缺失以及產權性質不明確的企業；②剔除其中ST、*ST、PT的上市公司，以防異常值對研究的影響。③所處行業為金融業的公司。此外，本文對全部連續變量進行了1%分位數與99%分位數的縮尾處理，以消除極端值影響。本文使用的公司財務數據全部來自國泰安（CSMAR）數據庫。

2.變量說明

融資約束的衡量。本文選擇SA指數作為融資約束程度衡量標準。計算公式為：SA=-0.737×Size+0.043×Size2-0.04×Age。其中，Size為企業總資產的自然對數， Age為企業成立年限。本文將不同企業按年度和行業進行分組，將大于行業年度均值的SA指數記為1，否則為0。

現金流風險的衡量。本文借鑒陳海強（2012）對現金流風險的定義，使用一家企業近三年長期經營管理現金流的標準差異來反映其所長期面臨的經營現金流管理風險。

盈余管理的衡量。根據以往的研究，將可操縱的應計利潤作為企業盈余管理的替代變量，根據修正的Jones模型采用應計項目分離法計算企業的盈余管理，具體模型如下：

控制變量。本文主要選取上市公司資產規模（Size）、公司經濟成長性（Growth）、資產負債率（Lev）、司實際成立運營年限（Age）和總固定資產以及凈利潤率（ROA）等作為控制變量，同時對不同年份與行業進行控制。本文所有連續變量均為對相應行業年度均值調整的結果。

表1 變量設計

3.模型構建

為驗證假設1，本文構建如下模型：

為驗證假設2，本文構建如下模型：

四、實證研究

1.描述性統計

由表2可知，可操控利潤（DA）的最小值約為-1.26×109，最大值為6.78×107，兩者之間跨度較大，說明不同企業之間盈余管理水平存在較大差異。現金流風險（CFR）的最小值約為5.20×106，最大值約為2.35×109，平均值約為1.15×108，說明不同企業之間現金流風險普遍偏高。成長性（Growth）的最大值為2.168，最小值為-0.375，平均值為0.223，說明企業普遍處于低增長狀態。資產負債率（LEV）反映了企業償還負債的能力，最大值為0.855，最小值為0.066，平均值為0.362，說明企業負債水平普遍較低。

表2 描述性統計

2.相關性分析

由表3可知，可操控利潤（DA）與現金流風險（CFR）、企業規模（Size）、成長性（Growth）、資產負債率（LEV）和總資產凈利潤率（ROA）呈負相關且在5%水平上顯著。現金流風險（CFR）與企業規模（Size）和資產負債率（LEV）呈正相關且在5%水平上顯著相關。

表3 相關性分析

3.回歸分析

運用多元回歸分析對相關假設進行了檢驗，利用有效樣本數據對方程模型的每個自變量進行回歸分析，驗證了現金流風險、融資約束程度與盈余管理之間的關系。

融資約束程度對盈余管理水平的回歸分析。模型（1）將融資約束程度作為解釋變量，盈余管理水平作為被解釋變量帶入回歸模型中，檢驗融資約束程度對盈余管理水平的影響，回歸結果如表4所示。

表4 回歸結果

由表4可知，現金流風險CFR的系數為正且t值為13.7，在1%的水平上統計顯著，說明企業的盈余管理水平與其受到的融資約束水平呈顯著正相關關系。由此驗證了假設1： 在其他條件不變的情況下，高融資約束程度的企業，盈余管理水平更高。

現金流風險對融資約束程度對盈余管理水平的調節作用。將現金流風險與融資約束以及兩者的交乘項共同作為自變量代入回歸方程中，考察現金流風險在融資約束和盈余管理水平之間的調節效應，利用有效樣本數據對模型（2）進行線性回歸，回歸結果如表5所示。

表5 回歸結果

由表5可知，引入現金流風險之后，融資約束在1%水平上仍然顯著正相關，并且系數由原來的8.060相關變為9.965，較模型（1）中有了一定的增長。FCCFR的系數為-0.354且在1%的水平上顯著負相關。說明現金流風險在一定程度上抑制了企業融資約束程度與盈余管理的正向關系。由此驗證了假設2：現金流風險減弱了企業融資約束程度與盈余管理的正向關系。

4.穩健性檢驗

不同產權性質的企業面對的融資約束程度也不同，一般來說，國有企業的融資約束程度低，民營企業的融資約束程度高，因此以產權性質的不同對上述假設進行穩健性檢驗。

由表6可知，產權性質前面的系數為負且在1%的水平上顯著相關，所以國有企業的盈余管理水平低于民營企業。由此驗證了假設1：在其他條件不變的情況下，高融資約束程度的企業，盈余管理水平更高。并且現金流風險和融資約束的交叉項顯著為負，因此驗證了假設二：現金流風險減弱了企業融資約束程度與盈余管理的正向關系。

表6 穩健性檢驗

五、研究結論

由上述實證結果和以產權性質的不同進行的穩健性檢驗均可得出在其他條件不變的情況下，高融資約束程度的企業，盈余管理水平更高。并且企業的現金流風險減弱了企業融資約束程度與盈余管理的正向關系。