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上市公司盈余信息質量與資本配置效率關系實證研究——來自深市的經驗數據

2012-03-07 10:14:06
財會通訊 2012年15期
關鍵詞:會計信息效率信息

劉 覽 孔 原

(江蘇信息職業技術學院 江蘇 無錫 214153)

在資本市場環境下,企業股權所有者對于會計信息質量的關注主要集中于對盈余信息質量的關注。在一定程度上,盈余管理被認為是導致盈余信息質量低劣的重要因素。占據上市公司披露信息核心地位的盈余會計信息,不僅是企業投資者做出投資決策的重要依據,同時也是國家宏觀經濟管理的重要信息來源。最終將影響資本市場資源配置的有效性。因此作為市場透明度水平不高、信息機制不夠健全的新興股票市場,我國股票市場上市公司年度報告盈余信息可靠性質量與公司資本配置效率的關系,更是引人關注。

一、研究設計

(一)研究假設 關于中國資本市場與會計信息質量與資本市場關系的實證研究相對較少。游家興(2006)以我國2001年至2005年上市公司為研究對象,運用Wurlger(2000)的資源配置效率估算模型,且以股價波動同步性(R2)作為市場信息效率衡量指標,結果發現隨著市場信息效率的提高,資本更快地實現由低效率領域向高效率領域的轉移,資源配置效率得以改善。曾穎和陸正飛(2006)、于李勝和王艷艷(2006)等主要是研究公司會計信息質量與資本成本間的相關性,而甚少提供會計信息質量如何影響公司實際投資決策的經驗證據。李青原(2009)研究會計信息質量與資本配置效率之間的關系,得出高質量會計信息有助于改善公司資本配置效率;周春梅(2010)研究盈余質量對資本配置效率的影響。但以上學者均未單獨從盈余信息可靠性質量角度研究與資本配置效率的關系。由于占據上市公司會計信息核心地位的是盈余會計信息,由此本文提出假設:

H0:盈余信息可靠性質量越高,上市公司資本配置效率越高,即盈余信息可靠性質量的提高能顯著改善公司資本配置效率。

(二)樣本選取與數據采集 本次實證選取在2001年前在深交所有A股上市的企業為研究樣本,共取得469家樣本公司;以2001年至2007年作為研究的樣本區間(其中考慮會計信息質量對資本配置效率影響的滯后性,真正的觀測期應該為6年)。樣本所有數據來源于WIND數據系統。數據處理軟件為Office Excel和Eviews5.0統計軟件。

(三)變量定義 本文擬采用建立多元回歸模型方式來實證分析我國上市公司年度報告盈余信息可靠性質量對公司層資本配置效率的影響。在實證過程中本文使用三個變量:因變量、解釋變量和控制變量。

(1)因變量。因變量為公司層面資本配置效率指標(INVEST)。在公司層面資本配置效率方面,目前西方學者比較主流的做法是以非效率投資作為企業資本配置效率的代理變量。其中Richardson(2006)模型流行最為廣泛,,該模型能直接度量特定公司和年度的資本配置效率,從微觀角度分析資本配置效率。Richardson(2006)模型是在公司投資決策影響因素研究的基礎上,進一步提出了公司投資期望模型,投資期望模型的殘差即為公司的非正常投資。Richardson(2006)的該項研究主要關注過度投資與公司自由現金流量的關系,但此后投資期望模型被迅速應用到公司資本配置效率問題的研究中。本文對資本配置效率的計量基本延續Richardson(2006)的方法,計量模型如下:INVi,t=α +β1Growthi,t-1+β2Leveragei,t-1+β3Cashi,t-1+β4Agei,t-1+β5Sizei,t-1+β6RETi,t-1+β7INVi,t-1

其中,INVi,t代表i公司第t期投資水平,以固定資產、長期投資和無形資產的凈值改變量/平均總資產表示;Growthi,t-1代表t-1期成長機會,以主營業務收入增長率代替;Leveragei,t-1表示t-1期財務杠桿率,以資產負債率代替;Cashi,t-1代表公司t-1期現金期末余額/總資產;Agei,t-1代表公司上市年齡;Sizei,t-1代表公司t-1期公司規模,以平均總資產的自然對數代替;RETi,t-1代表公司t-1期股票收益率;INVi,t-1代表公司第t-1期投資水平。回歸模型的殘差即為公司的資本配置效率,殘差絕對值越大意味著上市公司資本配置效率越低。在實證過程中,采用分年度回歸,以充分考慮公司預期投資水平在不同年度的差異。

(2)解釋變量。解釋變量是盈余信息質量指標。基于上市公司人為操縱會計信息質量問題較為普遍,本文主要側重捕捉盈余信息的可靠性,比較目前較衡量盈余質量模型后,最終確定選擇CF-Jones模型,該模型考慮了經營現金變量對于經營性應計項目的,其他擴展模型則考慮了上期應計項目逆轉的影響和經營業績的影響。上期應計項目逆轉會產生當期現金流,而當期現金流也可以作為經營業績的近似替代,因此其他擴展模型與CF-Jones模型在很大程度上重合,因此,最終選擇CF-Jones模型對盈余信息質量進行量化。

式中Asset為總資產,Accr為總應計項目,△Rev為營業收入比上年的增加額,PPE固定資產原值,△CFO為經營凈現金流量比上年增加數,k1,k2,k3,k4為回歸系數,ε代表模型殘差,回歸模型的殘差即為上市公司年度會計報告盈余信息可靠性質量,殘差絕對值越大意味著上市公司盈余信息質量低。由于我國會計報表編制與西方不同,因此必須對模型進行修正,以適應我國國情。考慮我國會計準則的要求及數據獲取的便利程度,本次采用間接法獲取Accr,定義如下:Accr=營業利潤+財務費用-經營凈現金流量。

(3)控制變量。目前只有較少學者對會計信息披露質量與資源配置效率的相互關系進行實證研究,因此參考現有的一些研究成果選擇公司規模、資本結構、股權結構、管理費用率作為多元回歸模型的控制變量。第一,公司規模。Diamond和Verrecchia(1991)研究發現規模大的企業更愿意增加信息披露,因為其從融資成本降低上收益更多。Kutsuma和Smith(2004)為公司規模越大,公司透明度越高,投資者能了解企業價值的渠道越多。本文認為公司規模越大,公司信息透明度越高,投資者能了解企業投資價值的渠道越多,資本配置效率就越高。預計公司規模與資本配置效率呈正相關關系,在計算過程中,本文以公司資產的自然對數來代替公司規模。第二,資本結構。關于企業最優資本結構,MM理論指出,企業負債率越高,則企業面臨破產的風險也越大,從而股東相應要求更高的回報以彌補其承擔的破產風險。Fama&French(1992)發現公司資產負債率越高、盈余增長越穩定,相應的市場回報率越高。Goyaletal.(2001)的實證研究證實增長機會(以市值/賬面值比值衡量)與財務杠桿具有顯著負相關關系。即企業增長機會越多,財務杠桿率越低。本文認為企業財務杠桿率(即負債率)越高,股權風險就越高,信息披露透明度就越高,則資本配置效率越高,即預計財務杠桿率與資本配置效率之間呈正相關關系。在計算過程中,以資產負債率作為資本結構的替代變量。第三,大股東持股比例。Schadewitzand Blevins(1998)研究認為,機構所有權集中度與信息披露之間存在一種反向關系。即股權越集中的企業,易產生投資者保護情形;而為了保護大股東的利益,往往選擇犧牲小股東的利益。大股東持股比例高的上市公司,大、小股東之間往往存在信息不對稱的情形,故而減損了會計信息披露質量,從而降低了資本配置效率。故本文預計股權集中度與資本配置效率之間呈負相關關系,在具體實證過程中,選擇前十大股東持股比例為大股東持股比例的替代變量。第四,盈利能力。Lang和Lundholm(1993)發現信息披露評級較高的公司當期盈利水平往往較高。而投資者在評價企業價值時,往往會考慮企業的盈利能力。因此,在市場定價有效率的狀態下,盈利能力應該是投資者決策的重要因素,盈利能力與資產價格之間應該呈正相關。而企業盈利能力越好,代表企業越值得投資,在信息能有效鑒別條件下,市場資本將流向這些盈利能力好的優質企業,市場資本配置效率將得到優化。本文預計盈利能力與資本配置效率之間呈正相關關系,在計算過程中本文以凈資產收益率作為盈利能力的替代變量。第五,代理成本。經營費用率與資產周轉率都是計量代理成本的重要指標。本文將資產周轉率作為代理成本的替代變量。Angetal.(2000)認為,企業資產周轉率的高低反映管理層在多大程度上能夠有效地使用公司的資產,因此資產周轉率可以用來衡量企業經營效率。企業資產周轉率越高,經營效率越高,相對投資者的風險就會降低,在投資者能有效鑒別會計信息質量的條件下,市場資金就會從經營效率差的企業撤出流向這些經營效率高的企業,資本配置效率得以優化。本文也將資產周轉率作為控制變量,并預計資產周轉率與資本配置效率之間呈正相關關系。

表1 研究變量定義一覽表

表2 公司資本配置效率估計模型結果

(四)模型建立 根據以上分析,本文建立模型如下:

Investi,t=α+β1EQi,t-1+γ1c_Scalei,t-1+γ2c_structurei,t-1+γ3L_sharei,t-1+γ4Prai,t-1+γ5A_costi,t-1,研究變量解釋如表(1)所示:

二、實證檢驗分析

表3 盈余信息可靠性質量估計模型結果

(一)單變量模型檢驗 本文分別對資本配置效率模型和盈余信息可靠性質量模型進行了顯著性檢驗。第一,資本配置效率模型統計結果。由表(2)可知,回歸模型擬合優度較高。可決系數R-squared是判斷回歸模型擬合優度的最常用指標,本模型中的R-squared=0.972,表明市場投資的97%以上的變動都可以由該模型解釋。在5%顯著性水平下,模型F-statistic=14114.1,拒絕模型整體不顯著的原假設,表明模型整體顯著。同時,在5%顯著性水平下,回歸模型各變量系數除Growth變量以外,變量系數t統計量對應P值都小于顯著性水平5%,表明回歸模型變量系數顯著。第二,盈余信息可靠性質量模型統計結果由盈余信息可靠性質量回歸模型輸出結果表(3)可知,回歸模型的擬合優度較好,R-squared=0.53,表明模型的解釋效果較好。在5%顯著性水平下,模型F-statistic=1051.1,拒絕模型整體不顯著的原假設,表明模型整體顯著。同時,在5%顯著性水平下,回歸模型各變量系數t統計量對應P值都小于顯著性水平5%,表明回歸模型變量系數整體顯著。

(二)相關性檢驗 根據研究設計,公司資本配置效率以資本配置偏離度的絕對值度量,盈余信息可靠性質量以信息未作同步變化偏離度的絕對值度量,以深圳A股市場2001年至2006年的469個公司的面板數據,建立混合回歸模型。由于各截面統計量數據存在異方差,故采用廣義最小二乘估計,并對計量數據進行cross-sectionweights加權,估計過程通過Eviwes5.0完成。由關系模型估計結果見表(4)可知,回歸模型各變量系數除Scale(公司規模)變量以外,其余變量系數t統計值都較大對應P值小于5%顯著性水平。模型F-statistic=77.41對應p值小于5%顯著性水平,拒絕模型整體不顯著的原假設,表明模型整體顯著。對微觀資本配置效率與盈余信息質量關系模型的殘差數據進行單位根檢驗,檢驗結果顯示模型殘差數據序列不含有單位根,表明模型不存在序列自相關,模型穩定性較好,可以用來分析公司層資本配置效率與盈余信息可靠性質量等變量的關系及影響。

表4 資本效率會計信息質量關系模型估計結果

表5 變量關系實證結果與預計符號對比表

(三)回歸分析 表(4)報告了盈余信息可靠性質量對公司資本配置效率的影響,模型還包括了公司規模、資本結構、大股東持股比例、盈利能力、代理成本等控制變量。變量關系實證結果與預計符號對比表見表(5)所示。可以發現,就2001年至2007年深市A股整體樣本而言,盈余信息可靠性質量與公司資本配置效率之間與預期符號一致呈正相關關系且通過顯著性檢驗,意味著盈余信息可靠性質量的改善能顯著提高公司資本配置效率,這與前面理論分析一致。從控制變量的回歸結果看,公司規模與公司資本配置效率實證符號與預計符號不一致,意味著公司規模越大不一定資本配置效率越高,這主要是由于我國上市公司絕大部分都是由國有企業改組上市而成,而國有股一股獨大的現象普遍存在,使得公司內外盈余信息呈現一定的不對稱程度,故而影響了資本配置效率,但公司規模對資本配置效率的作用系數未通過顯著性檢驗,說明負作用不太明顯。資本結構用資產負債率代替,與資本配置效率為預期為正相關關系,但實證結果顯示資產負債率越高,公司的資本配置效率越差,為負相關關系,而且負作用顯著。這主要是因為我國上市公司舉債主要是通過向銀行借債的途徑來解決,而在西方發達國家上市公司舉債主要通過發行債券的方式來解決。銀行往往出于地方政府和政策的壓力將大量資金借貸給資本配置效率不高的企業用于周轉,而外部債權人監督又不到位,致使企業資本配置效率進一步降低。大股東持股比例與資本配置效率之間呈現負相關關系且作用顯著,這與本文的預計一致。從實證結果看,公司盈利能力與代理成本能顯著改善公司資本配置效率,這與實證預期結果相一致。

三、結論

信息披露對股票市場資本配置效率的影響如何,目前尚不存在系統性的理論和實證結論。探討盈余信息可靠性質量對股票市場資本配置效率的關系可以給國家有關部門及公司管理層提供解決資本配置效率問題的方案和對策措施的理論依據。基于前文的論述與分析,本文認為:在盈余管理行為普遍存在的中國股票市場,要提高市場的資本配置效率、扭轉目前股票市場對經濟發展促進作用不明顯的現狀,有效途徑之一就是約束公司管理者的盈余管理行為、提高盈余信息的可靠性質量。為此,在現行上市公司年報披露制度下,監管部門需進一步加強對公司管理層盈余管理行為的監管,并在治理市場信息操縱方面作出切實舉措。

[1]曾穎、陸正飛:《信息披露質量與股權融資成本》,《經濟研究》2006年第2期。

[2]田翠香等著:《中國資本市場會計信息質量研究》,上海財經大學出版社2007年版。

[3]蔣宏義等著:《上市公司會計信息質量實證研究》,上海財經大學出版社2008年版。

[4]米建華,龍艷:《上市公司信息披露在競爭中的溢出效應研究》,《武漢理工大學學報(信息與管理工程版)》2007年第10期。

[5]周春梅:《上市公司盈余質量研究》,《西南財經大學博士學位論文》2009年。

[6]李青原著:《制度環境、會計信息質量與資本配置》,經濟科學出版社2009年版。

[7]Kenton K.Yee.Earnings Quality and the Equity Risk Premium:A Benchmark Model.Contemporary Accounting Reaching,forthcoming,2006.

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