企業面面觀：企業信息不對稱文獻

文/蒲麗娟 （重慶理工大學會計學院）

企業信息不對稱是存在于資本市場上的普遍現象，它由多種因素共同導致的，它的存在會影響企業的股利政策、現金持有量等。本文對信息不對稱理論的原因、影響和解決措施等相關文獻進行梳理，并據此提出未來研究展望。

定義與內涵

信息不對稱是指，信息相關方在獲取信息數量、時間和質量等方面存在不一致的現象。在會計領域主要體現為，會計信息的提供方和使用方掌握的信息程度不一致。在金融市場上表現為，信息的披露方和獲取方之間存在不一致。從企業內部來看，控股股東和中小股東之間存在明顯的信息不對稱。控股股東操縱企業經營管理時獲得信息不對稱的優勢（由控股權產生的內生性信息不對稱），并能夠掌控對外披露信息的程度（即操縱性不對稱），進一步加劇信息的不對稱性，對中小股東的利益造成侵蝕。學者將存在于控股股東和中小股東之間的操縱性信息不對稱進一步劃分為正向操縱和負向操縱。

前者主要體現為通過經營管理提升企業業績和每股收益等有助于增加股東財富的指標。

后者一般體現為控股股東為獲取私利進行違規信息披露，損害企業其他股東的利益。

信息不對稱的原因

（1）信息搜尋成本高。現代互聯網為信息傳遞提供了極大的便利，可以實現信息的快速傳遞。然而，海量的信息也為實現精準的信息搜索增加了難度，信息需求者要在大量的信息中獲取真實可靠的相關信息，需要付出更多的時間和精力，以及一定的成本。這在客觀上限制了企業外部的信息相關者獲取信息的程度。

（2）人是獨立的個體，思維具有局限性和非完全理性。因此，不同的信息相關者對于同一信息的看法可能存在差異，借此做出的決策也有所不同。

（3）信息優勢方的行為。一般而言，出于維護既有利益和獲取私利的目的，目前處于信息優勢方會避免某些信息的外泄，以實現自身利益的最大化。這會導致信息“天平”的傾斜程度加深，信息不對稱現象越加突出。

信息不對稱的影響

喬治·阿克洛夫最先提出“舊車市場”問題：舊車市場上的買方無法分辨市場中的高質量好車和低質量舊車，于是選擇以平均價格出價購買，這會使得高質量好車因無利可圖而最終退出競爭，最終留下的是低于平均價格的低質量舊車，買方利益受損。

這揭示出市場中的信息不對稱會扭曲交易機制并使其失靈。

Korajczyk(1992)和Choe(1993)等人的研究都證實了：信息不對稱產生的逆向選擇會影響企業的債務融資。Krishnaswami,Yaman(2007)的研究進一步補充指出，信息不對稱的道德風險成本同樣會影響公司的外部融資。

股利信號相關理論支持者指出，上市企業進行股利分配可以向市場傳達企業經營狀況的信息。股利信號理論的反對者則認為信息不對稱可能導致股利信號失靈，股利分配未必會收獲預期的積極評價，市場可能會出現錯誤的評判。因此，要想通過股利政策向市場準確傳達企業的經營信息，首先應該控制并減少市場上的信息不對稱。

LiKaiandXinLeiZhao（2007）收集整理了上萬家上市企業的數據，研究發現：信息不對稱程度較深的企業會偏向于實施較低的股利支付率。

D'mello(2008)等人圍繞紡織業展開研究，得出結論：信息不對稱的程度會影響企業的現金持有量。

具體表現為，信息不對稱較明顯時，企業外部融資難度提升，從而導致企業收縮外部融資比例，更依賴于企業內部資金。武曉玲、詹志華、張亞瓊（2007）同樣認為信息不對稱會導致公司增加現金持有比例，但他們認為主要原因在于股東和代理人之間的代理沖突，和控股股東對中小股東的權利侵犯。

解決措施

學者們提出了許多降低信息不對稱的手段，以股利信號傳遞存在的信息不對稱為例，預披露可以補充相關信息和提升信息披露質量，降低市場中依靠私有而非披露信息進行交易的比例，控制信息不對稱的影響。

支付難以模仿的高股利也有利于降低信息不對稱，Bhattacharya(1979)認為，經營狀況較差的企業無法承擔支付難以模仿高股利的重擔。市場上的投資者可以通過股利高低的差別判斷和識別出經營狀況較佳的企業，從而使股利政策傳達出企業經營的狀況優良。但上市企業制定的難以模仿高股利不是越高越好，要控制在一定的范圍內，避免大幅提升企業籌資成本而損害股東的收益。

有的學者指出，外部融資的有無可以幫助投資者判斷企業低現金發放的原因是因為經營不佳還是因為未來預期存在較好的投資機會，從而削弱股利政策的信息不對稱影響。

但是，要想大幅降低信息不對稱的影響，除了依賴于上市企業的努力，還要求投資者能夠從多個方面收集和解讀企業披露的信息，避免出現誤判。

研究展望

目前學界一致認同，信息不對稱是資本市場中固有的缺陷，資本市場上普遍存在信息不對稱。但是，對于信息不對稱程度的測量較為困難。學界一般通過一些變量來度量和評估信息不對稱的程度。例如：企業規模、企業結構、資產收益率等。目前涌現出一些新興變量，例如股票買賣價差，知情交易概率等，被認為能夠實現更好的測量和評估。然而，不同的實證文獻得出的有關變量與信息不對稱的相關性結論存在較大差異，這可能由于不同學者采用的變量控制標準本身存在差異。由此可見，這一方面的研究尚有待完善。