摘要：本文闡述了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量作用于企業(yè)投資效率的機(jī)理，并以此為實(shí)證研究假設(shè)進(jìn)行了檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息是通過(guò)融資約束、代理問(wèn)題、投資機(jī)會(huì)識(shí)別渠道作用于企業(yè)投資效率的，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息能夠提高企業(yè)投資效率；公司面臨的融資約束程度越嚴(yán)重，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的提高作用越明顯；公司代理問(wèn)題越嚴(yán)重，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的提高作用也越明顯。

關(guān)鍵詞：會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；企業(yè)投資效率；融資約束；代理問(wèn)題

中圖分類號(hào)：F2344文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

收稿日期：2013-12-05

作者簡(jiǎn)介：羅斌元（1976-），男，湖北孝感人，河南理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授，會(huì)計(jì)學(xué)博士，研究方向：財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)理論、投資理論與政策。

基金項(xiàng)目：河南省教育廳人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目“會(huì)計(jì)信息、投資者情緒與企業(yè)投資效率”，項(xiàng)目編號(hào)：2014-zd-012；河南理工大學(xué)博士基金項(xiàng)目，項(xiàng)目編號(hào)：SKB2013-07。作為企業(yè)管理者決策最重要、最可靠的信息來(lái)源，會(huì)計(jì)信息對(duì)企業(yè)投資效率有著重要的影響。會(huì)計(jì)信息究竟如何影響企業(yè)投資效率，這個(gè)問(wèn)題不僅關(guān)系到會(huì)計(jì)信息是否有用的問(wèn)題，而且還涉及到改進(jìn)和提高企業(yè)投資效率的途徑問(wèn)題。因此，有必要對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與企業(yè)投資效率的關(guān)系進(jìn)行更深入地研究，以探尋會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響企業(yè)投資效率的機(jī)理，以便厘清兩者的關(guān)系，并為實(shí)證結(jié)論提供理論解釋。

一、作用機(jī)理研究

作為企業(yè)投資決策最重要、最可靠的信息來(lái)源，會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量高低直接影響企業(yè)投資行為的方式和后果?？傮w來(lái)說(shuō)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是通過(guò)融資約束、代理問(wèn)題、投資機(jī)會(huì)識(shí)別渠道，對(duì)企業(yè)投資效率產(chǎn)生影響，如圖1所示。新古典投資理論（Brainard和Tobin，1968；Tobin，1969）［1-2］認(rèn)為在市場(chǎng)沒(méi)有摩擦且投資人完全理性的假設(shè)條件下，投資機(jī)會(huì)是投資支出的唯一決定因素。然而市場(chǎng)摩擦和投資人有限理性在現(xiàn)實(shí)世界中經(jīng)常存在，導(dǎo)致出現(xiàn)投資不足或投資過(guò)度等非效率投資現(xiàn)象。Jensen和Meckling（1976）［3］、Myers（1984）［4］的融資約束理論，指出當(dāng)資本市場(chǎng)存在的信息不對(duì)稱導(dǎo)致的逆向選擇問(wèn)題時(shí)，企業(yè)的內(nèi)部融資成本將低于外部融資成本，部分公司可能在面臨合適的投資機(jī)會(huì)時(shí)無(wú)法籌集到足夠的資金，即面臨融資約束，將不得不放棄NPV大于0的投資機(jī)會(huì)，產(chǎn)生投資不足，表現(xiàn)為企業(yè)投資效率低下，如圖1路徑Ⅰ的上半部分。

高質(zhì)量會(huì)計(jì)信息在權(quán)益資本市場(chǎng)上的充分披露，能夠提高融資企業(yè)的透明度和降低投資者的信息風(fēng)險(xiǎn)，使得投資者調(diào)低估計(jì)預(yù)期投資收益的風(fēng)險(xiǎn)水平和索要的投資回報(bào)，降低企業(yè)的權(quán)益融資成本（Bova，et al.，2010）［5］；同時(shí)，及時(shí)披露的高質(zhì)量會(huì)計(jì)信息能夠吸引分析師的關(guān)注和投資者的交易，從而增強(qiáng)權(quán)益證券的流動(dòng)性，提升了股價(jià)，導(dǎo)致再次融資成本的降低（Leuz and Verrecchia，2000）［6］。在債務(wù)市場(chǎng)上，作為緩解債權(quán)人與企業(yè)間信息不對(duì)稱的重要機(jī)制，高質(zhì)量會(huì)計(jì)信息的披露能夠顯著降低債權(quán)人因信息不對(duì)稱索要的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，并降低企業(yè)的債務(wù)融資成本（Sengupta，1998）［7］。企業(yè)融資成本的減低能夠緩解企業(yè)的融資約束程度，從而能減少或消除投資不足，提高企業(yè)的投資效率。整個(gè)邏輯過(guò)程如圖1路徑Ⅰ所示。

總第446期羅斌元：會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的作用機(jī)理····商 業(yè) 研 究2014/06圖1會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的作用機(jī)理圖

市場(chǎng)的另一個(gè)摩擦來(lái)自于因信息不對(duì)稱產(chǎn)生的代理問(wèn)題。在公司治理中，信息不對(duì)稱和利益沖突會(huì)引致債權(quán)人與股東、股東與經(jīng)理人、大股東與小股東之間的代理問(wèn)題，使得一些NPV小于0的投資項(xiàng)目被選擇了，或者NPV大于0的投資項(xiàng)目沒(méi)有被選擇，從而產(chǎn)生投資過(guò)度或投資不足，也出現(xiàn)非效率投資現(xiàn)象，投資效率的損失即為代理成本（Jensen，1986；Shleifer和Vishny，1989）［8-9］。高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息在公司治理機(jī)制和資本市場(chǎng)監(jiān)管中的應(yīng)用，能夠監(jiān)督和約束代理人（股東、經(jīng)理人、大股東）為了滿足自身利益而進(jìn)行的投資項(xiàng)目選擇，激勵(lì)代理人選擇“最優(yōu)”的投資項(xiàng)目，從而減少非效率投資行為，提高投資效率（Bushman and Smith，2001；Biddle et al.，2009）。會(huì)計(jì)信息常被作為企業(yè)各類重要契約的訂約依據(jù)，其質(zhì)量的高低不僅能夠約束契約各締結(jié)方的行為，而且還會(huì)均衡利益相關(guān)者的利益（潘琰和辛清泉，2004）［10］，這些都對(duì)緩解或解決委托方與代理方之間的利益沖突起到重要作用，從而最終會(huì)減少代理問(wèn)題，優(yōu)化投資行為。整個(gè)邏輯過(guò)程如圖1路徑Ⅱ所示。

在現(xiàn)實(shí)世界中，投資決策者是有限理性而非完全理性的經(jīng)濟(jì)人。由于認(rèn)知能力、信息的獲取和處理能力的缺陷，使得他們很難精確地預(yù)測(cè)投資前景、敏銳地捕捉投資機(jī)會(huì)和可靠地估計(jì)投資風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致最后錯(cuò)誤的投資決策，表現(xiàn)為投資不足或盲目過(guò)度投資。作為投資前景預(yù)測(cè)和投資項(xiàng)目論證不可或缺的信息來(lái)源，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息能夠提供與投資相關(guān)的前瞻性、成長(zhǎng)性、未來(lái)現(xiàn)金流量、風(fēng)險(xiǎn)等方面的信息。因此，會(huì)計(jì)信息在投資決策中的應(yīng)用能夠增強(qiáng)投資決策者識(shí)別投資機(jī)會(huì)的能力，減少因識(shí)別能力不足而錯(cuò)失投資機(jī)會(huì)的可能性，也能減少或避免盲目過(guò)度投資，從而能夠提高企業(yè)投資效率（McNichols and Stubben，2008；Kedia and Philippon，2009；Beatty et al.，2010）［11-13］。這個(gè)邏輯過(guò)程如圖1路徑Ⅲ所示。

基于以上分析，本文提出如下實(shí)證假設(shè)：

假設(shè)1：高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息既能夠減少投資不足公司的投資不足，也能夠抑制投資過(guò)度公司的投資過(guò)度，即會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與企業(yè)投資效率正相關(guān)。

另外，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息理論上是通過(guò)融資約束、代理問(wèn)題、投資機(jī)會(huì)識(shí)別渠道，對(duì)企業(yè)投資效率產(chǎn)生影響的，為實(shí)證檢驗(yàn)這種作用機(jī)理，本文進(jìn)一步提出如下實(shí)證假設(shè)：

假設(shè)2：受融資約束程度越嚴(yán)重的公司，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的提高作用越大。

假設(shè)3：存在代理問(wèn)題越嚴(yán)重的公司，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的提高作用也越大。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）變量的界定

1. 基于雙邊隨機(jī)邊界模型測(cè)算的企業(yè)投資效率

經(jīng)典的Q投資理論（Brainard和Tobin，1968； Tobin，1969）［14-15］認(rèn)為在完美且完全的資本市場(chǎng)假設(shè)下，投資機(jī)會(huì)是企業(yè)投資的唯一決定因素。然而在現(xiàn)實(shí)的資本市場(chǎng)，由于信息不對(duì)稱、代理成本等摩擦因素的存在而導(dǎo)致市場(chǎng)并非能夠完美地運(yùn)行。一方面，當(dāng)公司存在內(nèi)外部信息嚴(yán)重不對(duì)稱時(shí)，其外部融資成本高于內(nèi)部融資成本，會(huì)導(dǎo)致因融資約束產(chǎn)生的實(shí)際投資低于最優(yōu)投資水平（Myers and Majluf，1984）［16］；另一方面，由于公司股東與管理者之間存在利益沖突，作為代理人的管理者可能會(huì)從自身利益出發(fā)，如在職消費(fèi)、建立商業(yè)帝國(guó)、管理者防御及壕塹效應(yīng)等，投資不利于股東的項(xiàng)目，導(dǎo)致實(shí)際投資高于最優(yōu)投資水平（Donaldson and Stone，1984；Jensen，1986；Jensen，1993）［17-19］。這兩方面都具有單邊分布的特征，而公司的最優(yōu)投資水平又是隨機(jī)的。因此，借鑒Kumbhakar and Parmeter（2009）［20］用于測(cè)度生產(chǎn)效率的雙邊隨機(jī)邊界模型，將公司投資行為描述為：

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Iit=I*it+εit，εit=υit－uit+ωit（1）

其中I*it=X′itβ為公司最優(yōu)投資水平，β為待估計(jì)的參數(shù)向量，Xit為反映公司投資機(jī)會(huì)的個(gè)體特征。υit為一般意義上的殘差項(xiàng)，反映最優(yōu)投資水平的隨機(jī)波動(dòng)。uit>0反映因融資約束導(dǎo)致的實(shí)際投資低于最優(yōu)邊界的部分，ωit>0反映因代理問(wèn)題導(dǎo)致的實(shí)際投資高于最優(yōu)邊界的部分。為了估計(jì)參數(shù)向量β和測(cè)度投資效率，本文采用最大似然估計(jì)方法（MLE）來(lái)估計(jì)模型（1）。為了簡(jiǎn)化模型的估計(jì)，相關(guān)的假設(shè)為：一般意義上的殘差項(xiàng)服從正態(tài)分布υit～iidN(0,σ2v)，非負(fù)的兩個(gè)單邊殘差項(xiàng)服從指數(shù)分布uit～iidExp(σu)、ωit～iidExp(σω)，υit、uit及ωit之間相互獨(dú)立，且都與Xit不相關(guān)?；谝陨显O(shè)定，可推導(dǎo)出復(fù)合殘差項(xiàng)εit的概率密度函數(shù)為①：

f(εit)=exp(ait)σu+σωΦ(cit)+exp(bit)σu+σω∫∞－h(huán)itφ(z)dz=exp(ait)σu+σωΦ(cit)+exp(bit)σu+σωφ(hit)（2）

其中Φ(·)和φ(·)分別是標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的概率密度函數(shù)和累計(jì)分布函數(shù)；ait= σ2v2σ2u + εit σu ；bit= σ2v2σ2ω-εit σω ；hit=εitσv－σvσω；cit=－εitσv－σvσu。

由此可構(gòu)建第it個(gè)觀察值Xit的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為：

lnL(Xit,θ)=－nln(σu+σω)+∑Tit=1∑Ni=1lnexp(ait)Φ(cit)+exp(bit)Φ(hit)（3）

其中θ = ［β,σv ,σu ,σω ］′為待估參數(shù)，N為公司的個(gè)數(shù)，Ti為公司i的年數(shù)。

進(jìn)一步推導(dǎo)出uit和ωit的條件分布為：

f(uitεit)=λexp(－λuit)Φ(uit/σv+hit)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（4a）

f(ωitεit)=λexp(－λωit)Φ(ωit/σv+cit)exp(bit－ait)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（4b）

其中λ=1/σu+1/σω，以（4）式為基礎(chǔ)可推導(dǎo)出uit和ωit的條件期望：

E(uitεit)=1λ+exp(ait－bit)σvΦ(－cit)+citΦ(cit)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（5a）

E(ωitεit)=1λ+σvΦ(－h(huán)it)+hitΦ(hit)exp(bit－ait)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（5b）

根據(jù)Battese & Coelli（1992）［21］給出的個(gè)體技術(shù)效率的點(diǎn)估計(jì)公式，可以得到因融資約束影響的公司投資效率FCIE和因代理成本影響的公司投資效率ACIE分別為：

FCIE=E(e－uitεit)=λ1+λΦ(hit)+exp(ait－bit)exp(σ2v/2－σvcit)Φ(cit－σv)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（6a）

ACIE=E(e－ωitεit)=λ1+λΦ(cit)+exp(bit－ait)exp(σ2v/2－σvhit)Φ(hit－σv)exp(bit－ait)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（6b）

融資約束導(dǎo)致實(shí)際投資低于最優(yōu)投資水平，而代理問(wèn)題導(dǎo)致實(shí)際投資高于最優(yōu)投資水平，兩者綜合影響的公司投資效率IE為：

IE=E(e－uit－ωitεit)=1－E(e－uitεit)－E(e－ωitεit)=1－FCIE－ACIE（7）

應(yīng)用樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)度時(shí)，具體變量設(shè)定如下：

Xit=SJLit，σu=exp(α0+α1CFit+α2WCit)，σω=exp(β0+β1Sizeit+β2FCFit)

其中SJL為市凈率，代表投資機(jī)會(huì)；CF為現(xiàn)金流量，WC為營(yíng)運(yùn)資金，這兩者反映融資約束；Size為公司規(guī)模，F(xiàn)CF為自由現(xiàn)金流量，這兩者反映代理問(wèn)題。由于我國(guó)股票市場(chǎng)股權(quán)分置、“政策”市及“消息”市影響較大，加之Tobins Q本身的衡量偏誤②，使得Tobins Q并不適用于我國(guó)上市公司投資機(jī)會(huì)的實(shí)證度量。根據(jù)宋劍峰（2000）［22］的研究，市凈率是一個(gè)能較好預(yù)示我國(guó)上市公司投資機(jī)會(huì)的指標(biāo)?，F(xiàn)有的文獻(xiàn)較多地采用現(xiàn)金流量和營(yíng)運(yùn)資金衡量公司面臨的融資約束程度，因?yàn)檩^多的現(xiàn)金流和營(yíng)運(yùn)資金能夠顯著降低公司對(duì)于外部資金的依賴程度，從而有效緩解其面臨的融資約束（Kaplan and Zingales，1997；馮巍，1999；Cleary et al，2007）［23-25］。另外，采用公司規(guī)模和自由現(xiàn)金流量來(lái)反映代理成本在實(shí)證研究中也有廣泛的應(yīng)用，如Richardson（2006）［26］、梅丹（2005）［27］等。

2. 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的代理變量

（1）AIQJD。盈余管理文獻(xiàn)中經(jīng)常采用修正瓊斯模型③（Jones，1991；Dechow et al，1995）［28-29］計(jì)算出的非操控性應(yīng)計(jì)（NDA）作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的代理變量，本文亦借鑒之作為第一個(gè)代理變量，以AIQJD標(biāo)示。

（2）AIQDD。本文會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的第二個(gè)代理變量依據(jù)修正的DD模型（Dechow and Dichev, 2002; McNichols, 2002）［30-31］④，并接受Francis et al（2005）［32］的建議，以模型殘差的標(biāo)準(zhǔn)差（取殘差滯后5期的標(biāo)準(zhǔn)差）⑤乘以-1得出，以AIQDD標(biāo)示。

（3）AIQWi。Wysocki（2008）［33］認(rèn)為在DD模型（Dechow 和 Dichev，2002）中，由于當(dāng)期應(yīng)計(jì)與當(dāng)期現(xiàn)金流的關(guān)系很可能受盈余管理的影響，當(dāng)期應(yīng)計(jì)與過(guò)去和未來(lái)現(xiàn)金流的關(guān)系要比當(dāng)期應(yīng)計(jì)與過(guò)去、現(xiàn)在和未來(lái)現(xiàn)金流的關(guān)系更強(qiáng)，在對(duì)應(yīng)計(jì)質(zhì)量進(jìn)行度量時(shí)就應(yīng)該剔除這種影響。Wysocki（2008）提出了相應(yīng)的度量方法：首先，建立兩個(gè)回歸模型，第一個(gè)模型是當(dāng)期應(yīng)計(jì)對(duì)當(dāng)期現(xiàn)金流的回歸（稱之為精簡(jiǎn)模型），第二個(gè)模型是當(dāng)期應(yīng)計(jì)對(duì)過(guò)去、當(dāng)期和未來(lái)現(xiàn)金流的回歸（稱之為完整模型）。其次，計(jì)算每一個(gè)模型回歸殘差的標(biāo)準(zhǔn)差（取殘差的滯后5期）。第三，將精簡(jiǎn)模型計(jì)算的標(biāo)準(zhǔn)差除以完整模型的標(biāo)準(zhǔn)差，即得到應(yīng)計(jì)質(zhì)量的代理變量（即，STD（Resid1） / STD （Resid2））。該比值越大，反映剔除了當(dāng)期影響的未預(yù)期應(yīng)計(jì)越大，盈余質(zhì)量就越低。本文對(duì)其計(jì)算出的比值乘以-1作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的第三個(gè)代理變量，以AQWi標(biāo)示。

（4）AIQInd指數(shù)。對(duì)以上三個(gè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的代理變量（AIQJD 、AIQDD 和AIQWi）分別進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)化，并進(jìn)行簡(jiǎn)單算術(shù)平均，得到會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的第四個(gè)代理變量，即AIQInd指數(shù)⑥。

3. 控制變量

參考Verdy（2006）及Biddle et al（2009）的研究，本文控制資產(chǎn)負(fù)債率（Debt）、現(xiàn)金存量（Cash）、公司上市年數(shù)（Age）及股票年收益率（Return），詳細(xì)界定見(jiàn)表1。

表1變量定義說(shuō)明表變量名稱變量含義變量定義FCIE因融資約束影響的企業(yè)投資效率采用雙邊隨機(jī)邊界模型測(cè)算的單邊投資效率ACIE因代理問(wèn)題影響的企業(yè)投資效率采用雙邊隨機(jī)邊界模型測(cè)算的單邊投資效率IE公司投資效率采用雙邊隨機(jī)邊界模型測(cè)算的綜合投資效率AIQJD會(huì)計(jì)信息質(zhì)量1根據(jù)修正瓊斯模型計(jì)算的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量AIQDD會(huì)計(jì)信息質(zhì)量2根據(jù)修正的DD模型計(jì)算的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量AIQWi會(huì)計(jì)信息質(zhì)量3根據(jù)Wysocki（2008）計(jì)算的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量AIQInd會(huì)計(jì)信息質(zhì)量指數(shù)AIQJD 、AIQDD和AIQWi標(biāo)準(zhǔn)化后簡(jiǎn)單平均Debt資產(chǎn)負(fù)債率=總負(fù)債／總資產(chǎn)Cash現(xiàn)金存量=貨幣資金／期初固定資產(chǎn)凈值A(chǔ)ge公司上市年數(shù)=當(dāng)年年份-IPO年份Return股票年收益率=股票年度收益率I

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投資水平

=現(xiàn)金流量表中“購(gòu)建固定資產(chǎn)、無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)所支付的現(xiàn)金”/期初固定資產(chǎn)凈值SJL市凈率=期末每股市價(jià)/期末每股凈資產(chǎn)CF現(xiàn)金流量=經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量／期初固定資產(chǎn)凈值WC營(yíng)運(yùn)資金=（流動(dòng)資產(chǎn)-流動(dòng)負(fù)債）/期初固定資產(chǎn)凈值Size公司規(guī)模=總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)FCF

自由現(xiàn)金流量

=（凈利潤(rùn)+利息費(fèi)用+非現(xiàn)金支出-營(yíng)運(yùn)資金-資本支出）/期初固定資產(chǎn)凈值

（二）實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

為了檢驗(yàn)假設(shè)1，本文采用以下面板模型：

TEi,t=α0+α1AIQi,t－1+α2Debti,t－1+α3Cashi,t－1+α4Agei,t－1+α5Returni,t－1+μi+ωt+εi,t （10）

其中TE為企業(yè)投資效率，AIQ為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，包括上文所界定的4個(gè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，μ為面板個(gè)體效應(yīng)，ω為面板時(shí)間效應(yīng)。

如果假設(shè)1成立，則α1在統(tǒng)計(jì)上應(yīng)顯著大于0。

為了檢驗(yàn)假設(shè)2和假設(shè)3，本文采用以下面板模型：

TE′i,t=β0+β1AIQi,t－1+β2AIQ2i,t－1+β3Debti,t－1+β4Cashi,t－1+β5Agei,t－1+β6Returni,t－1+μi+ωt+εi,t（11）

其中，TE′為FCIE或ACIE。

如果假設(shè)2和假設(shè)3成立，TE′與AIQ一階正相關(guān)，β1在統(tǒng)計(jì)上應(yīng)顯著大于0。由于TE′與AIQ二階負(fù)相關(guān)，β2在統(tǒng)計(jì)上應(yīng)顯著小于0，TE′與AIQ呈凹形分布關(guān)系，即在融資約束或代理問(wèn)題嚴(yán)重處，此時(shí)投資效率低，TE′對(duì)AIQ的斜率大，表現(xiàn)為一單位的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)投資效率的提高作用大。相反，在融資約束或代理問(wèn)題不嚴(yán)重的地方，此時(shí)投資效率高，TE′對(duì)AIQ的斜率小，表現(xiàn)為一單位的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)投資效率的提高作用小。

（三）樣本選取和數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的數(shù)據(jù)來(lái)源于CSMAR和CCER數(shù)據(jù)庫(kù)。由于關(guān)鍵變量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的測(cè)度要用到現(xiàn)金流量滯后5期的數(shù)據(jù)，而上述數(shù)據(jù)庫(kù)1998年之后才有現(xiàn)金流量數(shù)據(jù)，初始數(shù)據(jù)區(qū)間是1998-2012年的年度數(shù)據(jù)，最終的檢驗(yàn)區(qū)間為2003-2012年度。本文對(duì)原始數(shù)據(jù)剔除有缺漏值的樣本，刪除ST、*ST、PT類經(jīng)營(yíng)情況異常公司樣本，剔除可能存在財(cái)務(wù)粉飾的上市不足3年的公司樣本，還剔除無(wú)可比性的金融類上市公司樣本。另外，本文對(duì)所有的連續(xù)變量作了1%和99%分位數(shù)Winsorize處理，以防止離群值對(duì)研究結(jié)論的影響；變量的運(yùn)算、企業(yè)投資效率的測(cè)算和方程參數(shù)的估計(jì)和檢驗(yàn)，全部采用STATA110軟件包完成。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文采用最大似然估計(jì)方法（MLE）來(lái)估計(jì)模型（1），并利用式（6a）、式（6b）和式（7）分別計(jì)算了因融資約束影響的公司投資效率FCIE、因代理問(wèn)題影響的公司投資效率ACTE和綜合投資效率TE，每個(gè)公司計(jì)算結(jié)果的主要統(tǒng)計(jì)指標(biāo)見(jiàn)表2。通過(guò)表2可以看出：（1）FCIE的平均值為625%，說(shuō)明中國(guó)上市公司存在較嚴(yán)重的融資約束，因融資約束而導(dǎo)致公司實(shí)際投資低于最優(yōu)投資程度為375%（1-625%）；（2）ACIE的平均值為722%，說(shuō)明中國(guó)上市公司內(nèi)部也存在較嚴(yán)重的代理問(wèn)題，因代理成本而導(dǎo)致公司實(shí)際投資高于最優(yōu)投資程度為278%（1-722%）；（3）TE平均為674%，說(shuō)明中國(guó)上市公司綜合投資效率水平不高，投資效率損失為326%，實(shí)際投資總體上低于最優(yōu)投資水平（375%＞278%）。其他變量的具體情況詳見(jiàn)表2，在這里就不再贅述。

表2主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果variableNmeansdminp50maxTE3 9890.6740.0290.3110.6810.832FCIE3 9890.6250.0420.3320.6270.802ACTE3 9890.7220.0300.4610.7230.842AIQJD3 9890.3221.9790.2640.2900.414AIQDD3 9890.5802.6480.3050.5630.634AIQWi3 98915.2823.1906.35212.01027.243AIQInd3 9895.0580.4902.6344.0299.177Debt3 9890.4220.3300.0640.5230.802Cash3 9890.2700.9260.2640.3140.414Age3 98910.0683.0582.0005.00018.000Return3 9890.1660.977-0.0830.1570.522I3 9890.2390.4910.0000.11217.267SJL3 9894.6654.3231.2313.45332.752CF3 98921.4800.92519.28921.40724.842WC3 98918.2151.4380.00018.21121.762Size3 98920.9150.65019.28920.92022.133FCF3 9894.1643.5670.8373.15023.164

（二）簡(jiǎn)單相關(guān)分析

表3呈現(xiàn)的是主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣，通過(guò)Pearson和Spearman檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)投資效率與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系。企業(yè)投資效率與控制變量Debt負(fù)相關(guān)，說(shuō)明公司負(fù)債率越高，面臨融資約束程度越高，投資效率越低。企業(yè)投資效率與控制變量Cash、Age、Return存在較顯著的正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明公司現(xiàn)金存量、成立年數(shù)和股票收益率的增加，有助于企業(yè)投資效率的提高。會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與控制變量間也存在顯著相關(guān)關(guān)系，但相關(guān)系數(shù)較小。這說(shuō)明企業(yè)投資效率、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量和控制變量之間可能存在著較強(qiáng)的相互影響，有必要作進(jìn)一步的回歸分析，以分離出會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的單獨(dú)影響。會(huì)計(jì)信息質(zhì)量變量間以及控制變量間的相關(guān)系數(shù)較小，說(shuō)明不存在嚴(yán)重的共線性問(wèn)題。

表3主要變量相關(guān)系數(shù)矩陣variableTEFCTEACTEAIQJDAIQDDAIQWiAIQIndDebtCashAgeReturnTE1.0000.803***0.652***0.200***0.422***0.012**0.373***-0.225***0.227***0.111***0.131***FCTE0.867***1.0000.589***0.164***0.302***0.041***0.373***-0.271***0.253***0.185***0.105***ACTE0.733***0.654***1.0000.218***0.405***0.054***0.373***-0.189***0.157***0.083***0.142***AIQJD0.120***0.220***0.126***1.000-0.010-0.0230.561***-0.109***0.206***0.230**0.140***AIQDD0.425***0.325***0.103***-0.061***1.0000.178***0.723***-0.122***0.139***0.069***0.147***AIQWi0.122***0.149***0.324***-0.0240.101***1.0000.052***0.0150.044***0.061***0.033**AIQInd0.545***0.445***0.322***0.561***0.677***0.332***1.000-0.042***0.228***0.065***0.190***Debt-0.231***-0.283***-0.199***-0.085***-0.116***0.007-0.038**1.000-0.143***-0.035**-0.017Cash0.252***0.273***0.252***0.148***0.159***0.028*0.224***-0.152***1.0000.548***0.163***Age0.162***0.086***0.075***0.163***0.063***-0.0040.052***-0.048***0.559***1.0000.011Return0.010*0.031**0.0150.094***0.0180.0160.038**-0.042***0.065***0.0141.000注：表的右上方是Spearman秩相關(guān)系數(shù)，左下方是Pearson相關(guān)系數(shù)。其中：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著。

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表4企業(yè)投資效率面板模型回歸Depvar=TESign(1)(2)(3)(4)AIQJD+0.372***(8.57)AIQDD+0.186***(11.52)AIQWi+0.002*(6.02)AIQInd+0.036***(15.88)Debt--0.016***-0.019***-0.021***-0.011***(-4.90)(-7.14)(-7.21)(-4.36)Cash+0.004***0.002*-0.004***0.002*(3.33)(1.66)(-3.09)(1.88)Age+0.017***0.019***0.019***0.015***(5.05)(6.32)(5.92)(4.91)Return+0.014***0.013***0.014***0.014***(4.13)(4.14)(4.09)(4.21)_cons0.376***0.280***0.267***0.436***(5.50)(4.98)(4.45)(8.41)N3 9893 9893 9893 989N_g977977977977r2_w0.0460.0690.0490.130F_f1.44***1.35***1.54***1.23***hausman_chi257.8**17.1*27.6**25.0**注：（1）*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平上統(tǒng)計(jì)顯著；（2）括號(hào)中為系數(shù)的回歸t值；（3）N_g 為參與回歸的公司個(gè)數(shù)；（4）r2_w 為組內(nèi)R2值；（5）F_f為混合回歸與固定效應(yīng)模型選擇的F檢驗(yàn)值；（6）hausman_chi2為固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型選擇的hausman檢驗(yàn)的chi2值。下同。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

本文利用（10）式對(duì)假設(shè)1進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果列示于表4中。表4的最后兩行呈現(xiàn)的是面板模型選擇檢驗(yàn)的結(jié)果，其中倒數(shù)第二行顯示的是混合回歸與固定效應(yīng)模型選擇的F檢驗(yàn)值及顯著程度標(biāo)識(shí)符，最后一行呈現(xiàn)的是固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)模型選擇Hausman檢驗(yàn)的chi2值及顯著程度標(biāo)識(shí)符，從這些檢驗(yàn)值可以看出四個(gè)面板回歸模型都應(yīng)該選擇固定效應(yīng)模型比較合適。另外，表4的倒數(shù)第3行呈現(xiàn)的是模型的組內(nèi)擬合優(yōu)度（r2_w）。顯然，模型4的擬合程度最好，這說(shuō)明綜合會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)投資效率的解釋能力比單一質(zhì)量更強(qiáng)。

表5融資約束影響的單邊企業(yè)投資效率面板模型回歸Depvar=FCTESign(1)(2)(3)(4)AIQJD+0.326***(8.12)AIQJD*AIQJD--0.007*(9.47)AIQDD+0.160***(9.85)AIQDD*AIQDD--0.003***(-4.33)AIQWi+0.002**(4.48)AIQWi*AIQWi--0.001(-15.48)AIQInd+0.030***(14.02)AIQInd*AIQInd--0.005***(-6.42)Debt--0.022***-0.017***-0.023***-0.022***(-7.11)(-4.73)(-8.11)(-8.64)Cash+0.142**0.060**0.0010.015***(2.32)(2.24)(1.51)(3.64)Age+0.016***0.019***0.022***0.011***(5.59)(7.47)(8.16)(4.80)Returm+0.004***0.0020.004***0.002*(3.20)(1.52)(3.03)(1.69)_cons0.368***0.272***0.252***0.433***(5.88)(4.92)(4.51)(8.93)N3 9893 9893 9893 989N_g977977977977r2_w0.0740.0940.0760.159F_f1.21***1.20***1.36***1.0hausman_chi236.7*9.14*9.47*27.1*

通過(guò)表4可以看出會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的四個(gè)代理變量都與企業(yè)投資效率正相關(guān)，除了AIQWi在10%的顯著水平上與企業(yè)投資效率正相關(guān)外，其他三個(gè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量都與企業(yè)投資效率高度正相關(guān)。這充分說(shuō)明會(huì)計(jì)信息的質(zhì)量越高，企業(yè)的投資效率也越高，從而假設(shè)1得到了證實(shí)。上文的機(jī)理研究表明融資約束、代理問(wèn)題和投資機(jī)會(huì)識(shí)別是影響投資效率高低的關(guān)鍵因素，而高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息既有助于緩解融資約束，也有助于解決代理問(wèn)題，還能夠提高投資機(jī)會(huì)識(shí)別能力，因而也就能夠提高企業(yè)投資效率。對(duì)于控制變量，資產(chǎn)負(fù)債率與企業(yè)投資效率顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明負(fù)債率越高，企業(yè)更可能面臨融資約束，從而導(dǎo)致企業(yè)投資效率損失；現(xiàn)金存量、公司上市年數(shù)和股票年收益率大多與企業(yè)投資效率顯著正相關(guān)，這都與預(yù)期相符，說(shuō)明這些變量越大，企業(yè)現(xiàn)金越寬?；蚧I資能力越強(qiáng)，可能面臨的融資約束就越輕，企業(yè)投資效率也就越高。

本文接下來(lái)利用（11）式，采用面板固定效應(yīng)模型對(duì)假設(shè)2和假設(shè)3進(jìn)行經(jīng)驗(yàn)檢驗(yàn)，結(jié)果分別列示于表5和表6中。從表5可以看出會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的系數(shù)都顯著大于0，除模型（3）外，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量平方項(xiàng)的系數(shù)都顯著小于0，這表明受融資約束程度越嚴(yán)重，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的影響（正影響）越明顯，即會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與企業(yè)投資效率呈凹形分布關(guān)系，從而假設(shè)2得到了證實(shí)。表6呈現(xiàn)的是受代理問(wèn)題影響的單邊企業(yè)投資效率面板模型回歸結(jié)果，表6的結(jié)果與表5類似，這表明代理問(wèn)題越嚴(yán)重，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的影響（正影響）越大，從而證實(shí)了假設(shè)3。

表6代理問(wèn)題影響的單邊企業(yè)投資效率面板模型回歸Depvar=ACTESign(1)(2)(3)(4)AIQJD+0.084**(2.29)AIQJD*AIQJD--0.002*(-4.24)AIQDD+0.060***(3.34)AIQDD*AIQDD--0.005***(-3.79)AIQWi+0.001***(2.72)AIQWi*AIQWi--0.001*(-4.53)AIQInd+0.010***(4.78)AIQInd*AIQInd--0.003***(-6.86)Debt--0.006***0.001-0.007***-0.011***(-3.68)(0.42)(-4.28)(-7.31)Cash+0.251***0.122***0.001***0.020***(5.71)(5.65)(3.28)(8.27)Age+0.018***0.020***0.021***0.017***(5.60)(6.49)(6.34)(5.38)Return+0.014***0.013***0.014***0.014***(4.11)(4.10)(4.08)(4.16)_cons0.593***0.548***0.540***0.612***(19.79)(20.03)(18.19)(22.68)N3989398939893989N_g977977977977r2_w0.1550.1690.1410.211F_f1.82***1.58***1.80***1.51***hausman_chi2126.83***143.02***132.89***130.40

（四）敏感性檢驗(yàn)

為了驗(yàn)證本文研究結(jié)論的可靠性，本文還進(jìn)行了如下敏感性檢驗(yàn)（限于篇幅沒(méi)有報(bào)告相應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果）：

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1.內(nèi)生性檢驗(yàn)?？紤]到企業(yè)投資效率會(huì)反過(guò)來(lái)影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，如當(dāng)企業(yè)投資效率較高時(shí)，公司會(huì)主動(dòng)發(fā)布高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息；當(dāng)投資效率較低時(shí)，公司為掩蓋經(jīng)營(yíng)不善而發(fā)布低質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息，本文在回歸模型中以滯后2期和滯后3期的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量作為工具變量，替代原模型中滯后1期的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，重新檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的系數(shù)符號(hào)和顯著性沒(méi)有發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變，這表明在本文的回歸模型中不存在較嚴(yán)重的內(nèi)生性問(wèn)題。

2.重新界定會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。有的學(xué)者在以往研究中采用會(huì)計(jì)的穩(wěn)健性，作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的代理變量（Basu，1997）［34］，也有學(xué)者采用當(dāng)期盈余對(duì)下期盈余的反應(yīng)系數(shù)，作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的代理變量（Johnson et al.，2002）［35］。本文嘗試采用以上兩種方法來(lái)估計(jì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量并重新進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)研究結(jié)論未發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化。

3.重新測(cè)度企業(yè)投資效率?，F(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)企業(yè)投資效率的測(cè)度，用得較多的是Richardson（2006）殘差度量模型。本文也借鑒該模型，重新估計(jì)后發(fā)現(xiàn)除估計(jì)系數(shù)的顯著性水平有所降低外，其他未發(fā)生明顯變化。

五、結(jié)論及政策建議

本文研究了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量作用于企業(yè)投資效率的機(jī)理，并對(duì)這種作用機(jī)理進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。為了得到更穩(wěn)健的結(jié)論，在實(shí)證研究的設(shè)計(jì)中借鑒了Kumbhakar and Parmeter（2009）設(shè)計(jì)的雙邊隨機(jī)邊界模型，對(duì)企業(yè)投資效率進(jìn)行了定量測(cè)度，克服了現(xiàn)有文獻(xiàn)較多采用Richardson（2006）或Verdi（2006）模型，以投資過(guò)度或投資不足的二分法定性度量企業(yè)投資效率的諸多缺陷。研究發(fā)現(xiàn)：（1）我國(guó)上市公司的投資效率普遍不高，綜合投資效率只有674%，因融資約束而導(dǎo)致公司實(shí)際投資低于于最優(yōu)投資程度為375%，因代理成本而導(dǎo)致公司實(shí)際投資高于最優(yōu)投資程度為278%。（2）會(huì)計(jì)信息是通過(guò)融資約束、代理問(wèn)題、投資機(jī)會(huì)識(shí)別三種渠道作用于企業(yè)投資效率的。（3）高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息對(duì)投資決策有重大影響。高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息既能夠緩解融資約束企業(yè)的投資不足，也能夠抑制代理問(wèn)題嚴(yán)重企業(yè)的投資過(guò)度。（4）公司受融資約束越嚴(yán)重，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的提高作用越明顯。（5）公司存在的代理問(wèn)題越嚴(yán)重，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)投資效率的提高作用也越明顯。本文的研究表明我國(guó)的會(huì)計(jì)信息對(duì)投資決策是有用的，具有較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)后果，改善會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是治理非效率投資的重要途徑。因此，應(yīng)該改進(jìn)和完善會(huì)計(jì)制度，加強(qiáng)會(huì)計(jì)工作，努力提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，以便能夠優(yōu)化企業(yè)投資行為，提高企業(yè)投資效率。

注釋：

①推導(dǎo)過(guò)程詳見(jiàn)Kumbhakar and Parmeter（2009）。

②根據(jù)經(jīng)典投資理論，反映投資機(jī)會(huì)的是邊際Q而不是平均Q，但邊際Q不可衡量，只能用平均Q代替邊際Q，Hayashi（1982）證明，只有在非常嚴(yán)格的條件下，邊際Q才等于平均Q，這種代替上的偏差就是Tobins Q的衡量偏誤。詳細(xì)討論參見(jiàn)Fazzari，et al.（1998）、Gomes（2001）等。

③本文沒(méi)有采用拓展的瓊斯模型（陸建橋，1999；章永奎和劉峰，2002），即將無(wú)形資產(chǎn)和其他長(zhǎng)期資產(chǎn)也作為解釋變量加入回歸方程，夏立軍（2003）的研究表明，其對(duì)中國(guó)上市公司盈余管理的研究，拓展的沒(méi)有修正的瓊斯模型效果好。另外，本文也沒(méi)有采用基本的瓊斯模型。本文利用基本的瓊斯模型和拓展的瓊斯模型重新計(jì)量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，發(fā)現(xiàn)對(duì)本文的結(jié)論未產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。

④DD模型將企業(yè)當(dāng)期營(yíng)運(yùn)資本與前期、當(dāng)前和下一期的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流建立了關(guān)系，在實(shí)證研究中通過(guò)該模型按行業(yè)和年度進(jìn)行橫截面回歸（每個(gè)行業(yè)年的樣本量不能少于20個(gè)）的殘差作為盈余質(zhì)量的代理變量。

⑤當(dāng)期的殘差不能包括在計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差的樣本中，因?yàn)樵诋?dāng)期殘差對(duì)應(yīng)的回歸關(guān)系中包含t+1期的現(xiàn)金流量。

⑥本文也嘗試采用統(tǒng)計(jì)學(xué)上的主成份分析法對(duì)AQJD 、AQDD 和AQWi進(jìn)行提煉，根據(jù)因子載荷矩陣和方差貢獻(xiàn)率計(jì)算出綜合因子得分，發(fā)現(xiàn)綜合因子得分與AFQ指數(shù)對(duì)本文研究結(jié)論的影響不存在重大差異。

參考文獻(xiàn)：

［1］Brainard W, Tobin J. Pitfalls in Financial Model Building［J］．The American Economic Review,1968,58(2):99-122.

［2］Tobin J. A General Equilibrium Approach to Monetary Theory［J］．Journal of Money,Credit and Banking,1969,1(1):15-29.

［3］Jensen M C, Meckling W H. Theory of the Firm Managerial Behavior, Agency Costs and Ownership Structure［J］．Journal of Financial Economics,1976(3):305-360.

［4］Myers S. The Capital Structure Puzzle［J］．The Journal of Finance,1984,39(3):575-592.

［5］Bova F, Dou F, Hope O K. Employee Ownership and Firm Disclosure［Z］．Working Paper. University of Toronto,2010.

［6］Leuz C, Verrecchia R. The Economic Consequences of Increased Disclosure［J］．Journal of Accounting Research,2000,38: 91-124.

［7］Sengupta P. Corporate Disclosure Quality and the Cost of Debt［J］．The Accounting Review,1998,73(4):459-474.

［8］Jensen M C. Agency Cost of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers［J］．American Economic Review,1986,76(2): 323-329.

［9］Shleifer A, Vishny R W. Management Entrenchment: the Case of Manager-Specific Investments［J］．Journal of Financial Economics,1989,25(1):123-139.

［10］潘琰，辛清泉. 所有權(quán)、公司治理結(jié)構(gòu)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量——基于契約理論的現(xiàn)實(shí)思考［J］．會(huì)計(jì)研究，2004（4）：19-23

［11］McNichols M F, Stubben S R. Does Earnings Management Affect Firms′ Investment Decisions?［J］．The Accounting Review, 2008,83(6) :1571-1603.

［12］Kedia S and Philippon T. The economics of fraudulent accounting［J］．Review of Financial Studies, 2009,22(6):2169-2199.

endprint

［13］Beatty A, Liao W S, and Weber J.The effect of private information and monitoring on the role of accounting quality in investment decisions［J］．Contemporary Accounting Research,2010,27(1):17-47.

［14］Brainard W, Tobin J. Pitfalls in Financial Model Building［J］．The American Economic Review,1968,58(2):99-122.

［15］Tobin J. A General Equilibrium Approach to Monetary Theory［J］．Journal of Money,Credit and Banking,1969,1(1):15-29.

［16］Myers S C, Majluf N S. Corporate Financing and Investment Decisions When Firms Have Information that Investors Do Not Have［J］．Journal of Financial Economics,1984,13(2):187-221.

［17］Donaldson G and Stone N D. Managing Corporate Wealth:the Operation of A Comprehensive Financial Goals System［M］．New York: Praeger,1984.

［18］Jensen M C. Agency Cost of Free Cash Flow, Corporate Finance, and Takeovers［J］．American Economic Review,1986,76(2): 323-329.

［19］Jensen M C. The Modern Industrial Revolution, Exit, and the Failure of Internal Control Systems［J］．Journal of Finance,1993, 48(3):831-880.

［20］Kumbhakar, S. C., and C. F. Parmeter. The Effects of Match Uncertainty and Bargaining on Labor Market Outcomes: Evidence from Firm and Worker Specific Estimates［J］．Journal of Productivity Analysis,2009,31(1):1-14.

［21］Battese G E, Coelli T J. Frontier Production Functions, Technical Efficiency and Panel Data: With Application to Paddy Farmers in India［J］．Journal of Productivity Analysis,1992,3(1-2):153-169.

［22］宋劍峰. 凈資產(chǎn)倍率,市盈率與公司的成長(zhǎng)性——來(lái)自中國(guó)股市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］．經(jīng)濟(jì)研究，2000（8）：36-45.

［23］Kaplan S and Zingales L. Do Investmengt-Cash Flow Sensitivities Provide Useful Measures of Financing Constraints?［J］．Quarterly Journal of Economics,1997,112(1):169-215.

［24］馮巍. 內(nèi)部現(xiàn)金流量和企業(yè)投資——來(lái)自我國(guó)股票市場(chǎng)上市公司財(cái)務(wù)報(bào)告的證據(jù)［J］．經(jīng)濟(jì)科學(xué)，1999（1）：36-45.

［25］Cleary S, Powel P, Raith M. The U-shaped Investment Curse: Theory and Evidence［J］．Journal of Financial and Quantitative Analysis,2007,42(1):1-39.

［26］Richardson S. Over-Investment of Free Cash Flow［J］．Review of Accounting Studies,2006,11(2-3):159-189.

［27］梅丹. 我國(guó)上市公司固定資產(chǎn)投資規(guī)模財(cái)務(wù)影響因素研究［J］．管理科學(xué)，2005（5）：80-86.

［28］Jones,J. Earnings Management during Import Relief Investigations［J］．Journal of Accounting Research, 1991,29:193-228.

［29］Dechow, P. Accounting Earnings and Cash Flows as Measures of Firm Performance: the Role of Accounting Accruals［J］．Journal of Accounting and Economics, 1995, 18:3-42.

［30］Dechow, P., and I. Dichev. The Quality ofAccruals and Earnings: The Role of Accrual Estimation Errors.［J］ The Accounting Review, 2002,77:35-59.

［31］McNichols, M. Discussion of the Quality of Accruals and Earnings: the Role of Accrual Estimation Errors［J］．The Accounting Review, 2002,77:61-69.

［32］Francis, J., R. LaFond, P. Olsson, and K. Schipper. The Market Pricing of Accruals Quality. Journal of Accounting and Economics, 2005,39 (2):295-327.

［33］Wysocki,P. Assessing Earnings and Accruals Quality: U.S. and International Evidence［Z］．Working paper, MIT, 2008.

［34］Basu,Sudipta. The Conservatism Principle and the Asymmetric Timeliness of Earnings［J］．Journal of Accounting and Economics, 1997,24(1):3-37.

endprint

［35］Johnson,Van E.,Khurana,Inder K.,Reynolds J.Kenneth. Audit Firm Tenure and the Quality of Financial Reports,Contemporary Accounting Research, 2002,19(4):637-659.

The Function Mechanism of Accounting Information Quality to Enterprise

Investment EfficiencyLUO Bin-yuan

(School of Economics and Management, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China)

Abstract：This paper expounds the effect mechanism of accounting information quality on enterprises investment efficiency, and empirically tests it.The study finds that the accounting information affects enterprise investment efficiency through three channels: the financing constraints, the problem of agency, investment opportunity recognition; high quality accounting information can improve enterprise investment efficiency; the more serious is the degree of financing constraints companies face, the more obvious is the effect of accounting information quality enhancing the investment efficiency; the more serious is agency problem, the more obvious is effect of accounting information quality enhancing the efficiency of investment.

Key words：accounting information quality; enterprise investment efficiency; financing constraints; agency problem

endprint

［35］Johnson,Van E.,Khurana,Inder K.,Reynolds J.Kenneth. Audit Firm Tenure and the Quality of Financial Reports,Contemporary Accounting Research, 2002,19(4):637-659.

The Function Mechanism of Accounting Information Quality to Enterprise

Investment EfficiencyLUO Bin-yuan

(School of Economics and Management, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China)

Abstract：This paper expounds the effect mechanism of accounting information quality on enterprises investment efficiency, and empirically tests it.The study finds that the accounting information affects enterprise investment efficiency through three channels: the financing constraints, the problem of agency, investment opportunity recognition; high quality accounting information can improve enterprise investment efficiency; the more serious is the degree of financing constraints companies face, the more obvious is the effect of accounting information quality enhancing the investment efficiency; the more serious is agency problem, the more obvious is effect of accounting information quality enhancing the efficiency of investment.

Key words：accounting information quality; enterprise investment efficiency; financing constraints; agency problem

endprint

［35］Johnson,Van E.,Khurana,Inder K.,Reynolds J.Kenneth. Audit Firm Tenure and the Quality of Financial Reports,Contemporary Accounting Research, 2002,19(4):637-659.

The Function Mechanism of Accounting Information Quality to Enterprise

Investment EfficiencyLUO Bin-yuan

(School of Economics and Management, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China)

Abstract：This paper expounds the effect mechanism of accounting information quality on enterprises investment efficiency, and empirically tests it.The study finds that the accounting information affects enterprise investment efficiency through three channels: the financing constraints, the problem of agency, investment opportunity recognition; high quality accounting information can improve enterprise investment efficiency; the more serious is the degree of financing constraints companies face, the more obvious is the effect of accounting information quality enhancing the investment efficiency; the more serious is agency problem, the more obvious is effect of accounting information quality enhancing the efficiency of investment.

Key words：accounting information quality; enterprise investment efficiency; financing constraints; agency problem

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