杜曉榮,楊豐肅,胡世亮

(1. 河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京　211100； 2. 江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇南京　211100；3. 河海大學(xué)環(huán)境會(huì)計(jì)與資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理研究所，江蘇南京　211100)

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供給側(cè)改革背景下的股權(quán)結(jié)構(gòu)、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束

杜曉榮1,2,3,楊豐肅1,胡世亮1

(1. 河海大學(xué)商學(xué)院，江蘇南京211100； 2. 江蘇省“世界水谷”與水生態(tài)文明協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇南京211100；3. 河海大學(xué)環(huán)境會(huì)計(jì)與資產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理研究所，江蘇南京211100)

融資約束是制約企業(yè)R & D投資的關(guān)鍵因素。在供給側(cè)改革背景下，以會(huì)計(jì)信息要素供給和股權(quán)制度要素供給為切入點(diǎn)，尋求R & D融資約束的緩解路徑。以2010—2014年中國A股上市公司為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升對(duì)于緩解企業(yè)R & D融資約束具有顯著作用，且這種作用與企業(yè)股權(quán)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)。股權(quán)集中度較低、制衡度較高企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升對(duì)R & D融資約束緩解較顯著,非國有控股企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的緩解效應(yīng)較強(qiáng)。

R & D融資約束；會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；股權(quán)結(jié)構(gòu)；供給側(cè)改革

一、引　言

近來，供給側(cè)改革成為政界、業(yè)界和學(xué)界高度關(guān)注的議題。供給側(cè)改革的主要目標(biāo)是優(yōu)化資源配置，降低要素流動(dòng)成本，將先進(jìn)科技融入傳統(tǒng)生產(chǎn)要素組合,其核心就是要釋放有效供給潛能[1]。陳煒嘉認(rèn)為通過技術(shù)創(chuàng)新帶動(dòng)新一輪宏觀經(jīng)濟(jì)景氣將是本輪供給側(cè)改革的政策著力點(diǎn)[2]。技術(shù)創(chuàng)新的主體主要是企業(yè)，如何提高企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新能力和績(jī)效是供給側(cè)改革的核心目標(biāo)之一，而企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新面臨的首要問題是資金問題，由于R & D投資一般具有高風(fēng)險(xiǎn)、投資周期長(zhǎng)、未來收益不確定等特點(diǎn)，因此有學(xué)者認(rèn)為R & D投資活動(dòng)比一般投資活動(dòng)面臨更嚴(yán)重的融資約束[3]，且我國金融市場(chǎng)下的企業(yè)R & D投資存在著明顯的融資約束現(xiàn)象[4-5]。現(xiàn)有文獻(xiàn)已開始關(guān)注企業(yè)R & D融資約束問題，但對(duì)于其緩解路徑的研究成果并不多，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要立足金融發(fā)展、政府補(bǔ)貼、營(yíng)運(yùn)資本管理等角度[5-6]，較少關(guān)注會(huì)計(jì)治理的作用。新供給經(jīng)濟(jì)學(xué)認(rèn)為，生產(chǎn)的增長(zhǎng)取決于勞動(dòng)力和資本等生產(chǎn)要素的供給和有效利用[7]，同時(shí)，優(yōu)化資源配置不應(yīng)簡(jiǎn)單地回歸到古典主義所倡導(dǎo)的自由放任時(shí)代，應(yīng)要求市場(chǎng)和政府各有所為，并且應(yīng)將要素的供給問題納入緊密相聯(lián)于制度供給問題的分析體系[8]。因此，供給側(cè)改革的核心更多強(qiáng)調(diào)企業(yè)、政府等主體應(yīng)以改善供給端各生產(chǎn)要素供給質(zhì)量方式來提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量，同時(shí)配套以相應(yīng)的創(chuàng)新制度供給作為關(guān)鍵性支撐[9]。供給側(cè)改革這劑“猛藥”能否起到應(yīng)有的效果，其思想能否為當(dāng)前企業(yè)緩解R & D融資約束提供一些新思路，關(guān)鍵在于上市公司如何身體力行實(shí)施[10]。融資約束很大程度上源于外部投資者和內(nèi)部人之間存在信息不對(duì)稱，而當(dāng)前投資者獲取企業(yè)R & D投資的信息渠道更多來自于企業(yè)所披露的會(huì)計(jì)信息；同時(shí)，企業(yè)提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的驅(qū)動(dòng)力更多地來自于企業(yè)的制度創(chuàng)新，股權(quán)結(jié)構(gòu)作為影響企業(yè)制度建設(shè)的重要因素,其是否會(huì)影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的作用效應(yīng)還有待研究?；诠┙o側(cè)改革背景，筆者將以會(huì)計(jì)信息要素供給和股權(quán)制度要素供給為切入點(diǎn)，尋求R & D融資約束的緩解路徑，以期豐富相關(guān)研究，為企業(yè)有效緩解R & D融資約束提供決策支持，同時(shí)為供給側(cè)改革思想在微觀企業(yè)的具體運(yùn)用提供經(jīng)驗(yàn)思路。

二、理論分析與假設(shè)提出

1. 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束

根據(jù)信息不對(duì)稱理論，由于外部投資者和管理層之間存在信息不對(duì)稱，使得外部投資者無法對(duì)企業(yè)財(cái)務(wù)經(jīng)營(yíng)狀況進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估。Bushman等認(rèn)為信息不對(duì)稱會(huì)導(dǎo)致投資者資源配置效率降低，使得投資者要求更高的報(bào)酬率用以補(bǔ)償所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，從而導(dǎo)致企業(yè)融資成本提高，造成企業(yè)融資問題[11]。一方面，知識(shí)具有非排他性特征，R & D活動(dòng)常被企業(yè)作為商業(yè)秘密來隱藏，披露較少，所以外部投資者往往很難獲得相關(guān)信息；另一方面，R & D產(chǎn)出最終大多化作無形資產(chǎn)，其主要依附于研發(fā)人員的人力資本，較難度量[6]，因此，R & D相比其他投資活動(dòng)，其資金需求方和供應(yīng)方之間存在更為嚴(yán)重的信息摩擦[12]。唐清泉等發(fā)現(xiàn)，R & D投資因?yàn)槠涮厥庑再|(zhì)造成企業(yè)與外界嚴(yán)重的信息不對(duì)稱，進(jìn)而得不到投資人的支持而依賴于企業(yè)內(nèi)部資金，導(dǎo)致融資約束[13]。鞠亞輝認(rèn)為，研究開發(fā)階段的劃分以及滿足資本化的條件彈性較大會(huì)給管理層操縱盈余留下機(jī)會(huì)[14]。許罡等實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，管理當(dāng)局通過對(duì)研發(fā)支出允許資本化選擇進(jìn)行了盈余管理[15]。R & D支出會(huì)計(jì)處理選擇空間較大，一定程度上增強(qiáng)管理層的盈余管理動(dòng)機(jī)，進(jìn)而可能導(dǎo)致企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量下降，信息不對(duì)稱增強(qiáng)，加劇企業(yè)R & D融資約束，因此，緩解R & D融資約束的關(guān)鍵在于促進(jìn)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升。

信號(hào)傳遞理論認(rèn)為，企業(yè)往往會(huì)通過提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息或披露更多的信息向資本市場(chǎng)傳遞信號(hào)，便于投資者區(qū)分企業(yè)的優(yōu)劣，突出自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),從而降低融資成本。從股權(quán)融資來看，Welker從買賣價(jià)差的角度研究發(fā)現(xiàn)高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息有利于提升股票市場(chǎng)的流動(dòng)性，降低企業(yè)權(quán)益成本[16]；方軍雄認(rèn)為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高，意味著企業(yè)透明度越高，投資者對(duì)企業(yè)當(dāng)前投資狀況的評(píng)估及其未來發(fā)展的預(yù)測(cè)更準(zhǔn)確，從而降低預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)，降低權(quán)益資本成本[17]。從債務(wù)融資角度看，Sengupta等認(rèn)為當(dāng)企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高時(shí)，債權(quán)人會(huì)認(rèn)為企業(yè)向其隱瞞的不利信息較少，從而會(huì)降低其所要求的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率[18]；Ball等也發(fā)現(xiàn)，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息會(huì)使企業(yè)凈資產(chǎn)價(jià)值被低估，更有利于債權(quán)人對(duì)企業(yè)經(jīng)理人進(jìn)行監(jiān)管，從而緩解經(jīng)理人和債權(quán)人的代理沖突，降低二者代理成本[19]。因此，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升有利于降低企業(yè)融資成本，從而在一定程度上緩解企業(yè)R & D融資約束，由此提出以下假設(shè)：

H1：會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升有利于緩解企業(yè)R & D融資約束。

2. 股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響

筆者將圍繞股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)3方面來探討股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響。

(1)股權(quán)集中度的影響

企業(yè)股權(quán)過于集中往往會(huì)產(chǎn)生“壕溝防御效應(yīng)”，具體表現(xiàn)為企業(yè)控股股東憑借其控制權(quán)地位對(duì)中小股東的利益進(jìn)行侵害。唐清泉等通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)了我國企業(yè)“壕溝防御效應(yīng)”的存在[20-21]，控股股東為了掩蓋其對(duì)中小股東的利益侵占行為，往往會(huì)采取盈余管理手段，控股股東享有的控制權(quán)私人利益越多，其為掩飾公司業(yè)績(jī)而進(jìn)行的盈余管理的動(dòng)機(jī)越強(qiáng)[22]。在股權(quán)集中度較高的企業(yè)，大股東往往會(huì)以及時(shí)確認(rèn)“好消息”和延遲確認(rèn)“壞消息”的方式來隱藏其侵占中小股東利益的行為，會(huì)計(jì)盈余穩(wěn)健性較低。劉洪渭等研究認(rèn)為高股權(quán)集中度的企業(yè)容易導(dǎo)致控股股東的“特權(quán)行為”，控股股東與董事會(huì)、管理層之間更有可能形成“內(nèi)部合謀”現(xiàn)象，這種現(xiàn)象會(huì)對(duì)企業(yè)的盈余管理產(chǎn)生顯著的消極影響[23]?？毓晒蓶|出于自身利益報(bào)告的會(huì)計(jì)盈余信息，往往缺乏可靠性，信息含量較低[24]。LaFond 等通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，股權(quán)集中度與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量顯著負(fù)相關(guān)[25]?；诖耍P者認(rèn)為股權(quán)集中度越高，企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的治理效應(yīng)越差。由此提出以下假設(shè)：

H2：企業(yè)的股權(quán)集中度越低，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)其R & D融資約束的緩解越顯著。

(2)股權(quán)制衡度的影響

股權(quán)制衡是指企業(yè)的控制權(quán)被分散化，企業(yè)各大股東都無法獨(dú)自對(duì)企業(yè)決策進(jìn)行控制，從而達(dá)到互相制衡的股權(quán)安排模式。Bennedsen等發(fā)現(xiàn)，企業(yè)在存在多個(gè)可以相互制衡的大股東時(shí)，其價(jià)值越高[26]。王奇波等通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)股權(quán)制衡度越高，越有利于降低企業(yè)的控制權(quán)溢價(jià)，從而提升企業(yè)績(jī)效[27]。企業(yè)股權(quán)制衡度越高，企業(yè)所發(fā)布的會(huì)計(jì)盈余信息往往更能考慮各方利益相關(guān)者的需求，其會(huì)計(jì)穩(wěn)健性相對(duì)較高。修宗峰認(rèn)為，企業(yè)股權(quán)制衡度較高有利于抑制少數(shù)大股東對(duì)會(huì)計(jì)盈余信息的操縱，促進(jìn)企業(yè)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的提升[28]。朱德勝也發(fā)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)存在制衡股東時(shí)，其代理成本會(huì)得到一定程度的降低[29]。企業(yè)股權(quán)制衡度的提高一定程度上有利于界定會(huì)計(jì)盈余信息的產(chǎn)權(quán)，促進(jìn)資源的趨利性流動(dòng)。王化成等實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的股權(quán)制衡度與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量呈正相關(guān)關(guān)系[30]?；谏鲜龇治?，可以預(yù)計(jì)企業(yè)的股權(quán)制衡度越高，越有利于其會(huì)計(jì)信息質(zhì)量治理效應(yīng)的發(fā)揮，由此提出以下假設(shè)：

H3：企業(yè)的股權(quán)制衡度越高，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)其R & D融資約束的緩解越顯著。

(3)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

基于我國特殊的制度背景，國有控股企業(yè)與非國有控股企業(yè)的融資問題一直存在差異。首先，從股東—經(jīng)理層契約看，朱茶芬等認(rèn)為，國有企業(yè)管理層所受到的監(jiān)督往往來自政府官員，由于缺乏現(xiàn)金流量權(quán)的激勵(lì)，政府官員不可能像私有股東那樣努力監(jiān)督管理層[31]，國有企業(yè)面臨的內(nèi)部人控制、政府干預(yù)等治理問題更加突出，這些問題會(huì)嚴(yán)重制約會(huì)計(jì)信息治理作用的發(fā)揮[32]。其次，從債權(quán)契約來看，孫光國等認(rèn)為國有控股企業(yè)長(zhǎng)期受到政府或國有銀行政策及資金支持，銀行對(duì)國有控股企業(yè)的貸款往往帶有一定的政策性色彩，并非完全的市場(chǎng)行為，這導(dǎo)致銀行對(duì)國有控股企業(yè)的債務(wù)監(jiān)管較弱，國有控股企業(yè)向銀行提供穩(wěn)健會(huì)計(jì)信息的動(dòng)力不強(qiáng)[33]。因此，在相同條件下，非國有控股企業(yè)受會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的制約要比國有控股企業(yè)大，相應(yīng)地，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)非國有控股企業(yè)融資行為的影響要大。由此提出以下假設(shè)：

H4：相比國有控股企業(yè)，非國有控股企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的緩解效應(yīng)較強(qiáng)。

三、研究設(shè)計(jì)

1. 模型與變量設(shè)計(jì)

自Fazzari等發(fā)現(xiàn)企業(yè)投資與其內(nèi)部現(xiàn)金流的敏感度會(huì)隨其所面臨的融資約束程度的加重而增加以來[34]，對(duì)于R & D融資約束的度量采用R & D投資—現(xiàn)金流敏感度作衡量指標(biāo)成為主流，筆者也借鑒該方法。當(dāng)前的投資—現(xiàn)金流模型，最常用的是歐拉方程模型和托賓Q模型，筆者將以這兩個(gè)模型作為基本模型，并對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)。

(1)歐拉方程模型

以描述企業(yè)最優(yōu)投資行為的歐拉方程模型最早由Abel在1980年提出，后來Bond等[35]對(duì)該模型作進(jìn)一步改進(jìn)，引入成本調(diào)整函數(shù)與利潤(rùn)方程。為了排除其他因素的影響、使結(jié)果更可靠，筆者借鑒盧馨等[4]的研究，在Bond 等改進(jìn)的歐拉方程模型中加入企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、負(fù)債率(Lev)、股票收益率(R)、年度(Year)、行業(yè)(Industry)等控制變量，最終建立如下模型：

α3(S/A)it+α4(CF/A)it+α5Sizeit+

α6Ageit+α7Levit+α8Rit+Yeart+

Industryit+εit

(1)

式中RD表示企業(yè)的R & D投資，為了剔除規(guī)模的影響，采用經(jīng)期初總資產(chǎn)平減后的研發(fā)支出來計(jì)量；A表示企業(yè)期初總資產(chǎn)；S表示企業(yè)營(yíng)業(yè)收入；CF表示企業(yè)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金凈流量。關(guān)于控制變量，用企業(yè)總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)值來計(jì)算企業(yè)規(guī)模(Size)，用觀測(cè)年度與企業(yè)上市年度的差的對(duì)數(shù)值計(jì)算企業(yè)年齡(Age)，根據(jù)證監(jiān)會(huì)《上市公司行業(yè)分類指引(2012年修訂)》來劃分行業(yè)(Industry)。

模型(1)中的系數(shù)α4代表R & D投資—現(xiàn)金流敏感度，用來衡量R & D融資約束大小。如果α4顯著為正，說明企業(yè)的R & D投資顯著依賴于企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流，即企業(yè)R & D投資受到了外部的融資約束。為了度量企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的影響，筆者在模型(1)的基礎(chǔ)上加入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AQ)與經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的交叉項(xiàng)，構(gòu)建了模型(2)。如果模型(2)中的α5顯著負(fù)，則表示會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AQ)的提升有利于緩解R & D融資約束。當(dāng)前對(duì)于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AQ)的測(cè)度，大多數(shù)文獻(xiàn)采用企業(yè)盈余管理程度來衡量，筆者使用Dechow修正瓊斯模型算出的操縱性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目的絕對(duì)值來衡量企業(yè)的盈余管理程度[36]。企業(yè)的盈余管理程度越高，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越差，故采用可操縱性應(yīng)計(jì)項(xiàng)目絕對(duì)值的相反數(shù)來度量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AQ)，其越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越好。

α3(S/A)it+α4(CF/A)it+

α5(CF/A·AQ)it+α6Sizeit+α7Ageit+

α8Levit+α9Rit+Yeart+Industryit+εit

(2)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)(OS)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響，將股權(quán)結(jié)構(gòu)(OS)作為調(diào)節(jié)變量引入模型(2)，構(gòu)建模型(3)。假設(shè)模型(3)中的交互變量(CF/A·AQ·OS)的回歸系數(shù)顯著，則說明股權(quán)結(jié)構(gòu)會(huì)影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束作用效應(yīng)。筆者從股權(quán)集中度(OS1)、股權(quán)制衡度(OS2)和產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(OS3)3方面來探討股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束間關(guān)系的影響。其中股權(quán)集中度(OS1)，參照Demsetz等[37]的研究,以考察前五大股東持股比例的平方和來測(cè)度；股權(quán)制衡度(OS2)在借鑒陳德萍等[21]的研究方法基礎(chǔ)上，以第二至第五大股東持股比例之和與第一大股東持股比例之比來衡量；對(duì)于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(OS3)，以啞變量進(jìn)行測(cè)度，按照終極控制人類型的不同將所有樣本企業(yè)劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，假設(shè)該企業(yè)為國有企業(yè)，則變量OS3賦為1，否則為0。

α3(S/A)it+α4(CF/A)it+

α5(CF/A·AQ)it+

α6(CF/A·AQ·OS)it+α7Sizeit+

α8Ageit+α9Levit+α10Rit+Yeart+

Industryit+εit

(3)

(2)托賓Q模型

Fazzari等認(rèn)為，在信息完全充分、無外部融資約束的情況下，企業(yè)投資完全取決于投資機(jī)會(huì)——托賓Q，基于此，其在1988年建立了基于托賓Q的投資模型[34]。在此基礎(chǔ)上，筆者借鑒盧馨等[4]的研究，在模型中加入企業(yè)規(guī)模(Size)、企業(yè)年齡(Age)、負(fù)債率(Lev)、股票收益率(R)、年度(Year)、行業(yè)(Industry)等控制變量,最終建立模型(4)。該模型以系數(shù)α2的大小來衡量R & D融資約束大小。

RDit/Ait=α0+α1Qit+α2(CF/A)it+α3Sizeit+

α4Ageit+α5Levit+α6Rit+Yeart+

Industryit+εit

(4)

為了度量企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的影響，在模型(3)的基礎(chǔ)上加入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AQ)與經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的交叉項(xiàng)，構(gòu)建模型(5)。假如模型(5)中的α3顯著為負(fù)，則表示會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AQ)的提升有利于緩解R & D投資融資約束。

RDit/Ait=α0+α1Qit+α2(CF/A)it+

α3(CF/A·AQ)it+α4Sizeit+α5Ageit+

α6Levit+α7Rit+Yeart+Industryit+εit

(5)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)(OS)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響，將股權(quán)結(jié)構(gòu)(OS)作為調(diào)節(jié)變量引入模型(5)，構(gòu)建模型(6)。假設(shè)模型(6)中的交互變量(CF/A·AQ·OS)的回歸系數(shù)顯著，則說明股權(quán)結(jié)構(gòu)會(huì)影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束作用效應(yīng)。

RDit/Ait=α0+α1Qit+α2(CF/A)it+

α3(CF/A·AQ)it+

α4(CF/A·AQ·OS)it+α5Sizeit+

α6Ageit+α7Levit+α8Rit+Yeart+

Industryit+εit

(6)

2. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

選取的研究樣本為2010—2014年中國A股上市企業(yè)，鑒于金融企業(yè)的行業(yè)特征與一般企業(yè)差異較大,對(duì)金融企業(yè)進(jìn)行剔除。為了使數(shù)據(jù)更具有效性，對(duì)樣本做了如下處理：①剔除當(dāng)年IPO的上市公司；②剔除當(dāng)年處于*ST、ST或者PT狀態(tài)的T類上市公司；③剔除異常數(shù)據(jù)和其他數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終得到3 025個(gè)觀測(cè)值。同時(shí)，為了消除極端值的干擾，對(duì)主要變量進(jìn)行了上下1%的Winsorized處理。本文采用的研發(fā)支出數(shù)據(jù)來自同花順iFinD金融數(shù)據(jù)終端，其他變量數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

3. 描述性統(tǒng)計(jì)分析

為增強(qiáng)企業(yè)之間的可比性，對(duì)R & D投資額絕對(duì)數(shù)RD、營(yíng)業(yè)務(wù)收入絕對(duì)數(shù)S、現(xiàn)金流絕對(duì)數(shù)CF均用期初總資產(chǎn)A進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化。表1結(jié)果顯示，R & D投資(RD/A)的均值大于其中位數(shù)，說明超過一半的樣本企業(yè)的R & D投資比例低于均值,表示我國R & D投資明顯不足。主營(yíng)業(yè)務(wù)收入(S/A)的標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.559，且兩極值間差距明顯，表明各企業(yè)的銷售收入存在較大的差異性。對(duì)于經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流凈額(CF/A)，雖然均值和中位數(shù)的差值較小，但是極值之間的較大差異說明企業(yè)間的財(cái)務(wù)狀況波動(dòng)較大；通過計(jì)算得到的托賓Q值(Q)的標(biāo)準(zhǔn)差為1.006，說明樣本企業(yè)間的成長(zhǎng)性顯著不同且存在較大的差異；會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(AQ)的均值和中位數(shù)相差不大，但標(biāo)準(zhǔn)差較大，同時(shí)兩極值間的差距明顯，這說明各企業(yè)間的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量存在較大差異。

四、實(shí)證結(jié)果分析

為避免回歸模型中主要變量之間的多重共線性問題，保證后續(xù)多元回歸分析結(jié)果的可靠性，筆者首先檢驗(yàn)各變量之間的相關(guān)性，得到Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣。結(jié)果顯示各主要變量間的相關(guān)性系數(shù)均小于0.5，表明各變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。限于篇幅，未列出Pearson相關(guān)系數(shù)矩陣。

表1　主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

1. 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束

將量化會(huì)計(jì)信息質(zhì)量指標(biāo)(AQ)與現(xiàn)金流(CF/A)的交叉項(xiàng)(CF/A)AQ分別引入歐拉方程模型和托賓Q 模型中得到模型(2)和(5)，來檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的變化對(duì)企業(yè)R & D融資約束的具體效應(yīng)。采用OLS 回歸進(jìn)行實(shí)證分析，從表2第(1)列和第(3)列可以看到，兩種模型下的因變量R & D投資(RD/A)與自變量現(xiàn)金流(CF/A)的系數(shù)分別為0.011 3和0.036 5，而且均在1%水平下顯著，這說明公司的R & D投資大小與內(nèi)部現(xiàn)金流顯著正相關(guān)，即R & D投資對(duì)于企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流有依賴性，表明企業(yè)R & D投資存在著明顯的融資約束現(xiàn)象，該實(shí)證結(jié)果與盧馨等[3-4]的檢驗(yàn)結(jié)果一致。從表2第(2)列和第(4)列可以看出，在引入會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與現(xiàn)金流的交叉項(xiàng)(CF/A)AQ后，兩模型下的R & D投資對(duì)于現(xiàn)金流仍顯著正相關(guān)。兩模型中的交叉項(xiàng)(CF/A)AQ的系數(shù)都較(CF/A)的系數(shù)小，而且(CF/A)AQ的系數(shù)都在5%和1%下水平顯著為負(fù)。這表明會(huì)計(jì)質(zhì)量的提升弱化了R & D投資對(duì)現(xiàn)金流的敏感性，即會(huì)計(jì)質(zhì)量的提升顯著緩解了企業(yè)的R & D融資約束，支持了假設(shè)1。高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息能夠有效緩解R & D投資中信息不對(duì)稱問題，降低企業(yè)的外部融資成本，使企業(yè)有能力更多地去選擇外部融資，而不是過多地依賴內(nèi)部留存收益，進(jìn)而從根本上緩解企業(yè)所面臨的R & D融資約束問題。

2. 股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響

通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升會(huì)顯著緩解R & D融資約束，而且從表2的擬合優(yōu)度看，歐拉模型的擬合優(yōu)度明顯高于托賓模型。相對(duì)于國外完善的資本市場(chǎng),我國資本市場(chǎng)中投資者投機(jī)行為明顯偏多,企業(yè)價(jià)值在資本市場(chǎng)上得不到有效反映。饒育蕾等以中國企業(yè)的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)托賓Q值并不能真實(shí)反映企業(yè)的價(jià)值[38]；徐惠玲等通過對(duì)比各投資實(shí)證模型也發(fā)現(xiàn)歐拉方程模型更適用于我國的資本市場(chǎng)[39]。因此，針對(duì)股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響，為了使結(jié)果更加穩(wěn)健，采用歐拉模型進(jìn)行驗(yàn)證。在用模型(3)進(jìn)行回歸時(shí)重點(diǎn)關(guān)注(CF/A·AQ·OS)的系數(shù)，它代表股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響。股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響如表3所示。表(3)第(1)、(2)、(3)列分別代表股權(quán)集中度、股權(quán)制衡度、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響。

表2　會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的影響

注：表中數(shù)據(jù)為解釋變量的回歸系數(shù)，括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為t 值；***、**、*分別表示1% 、5% 和10% 顯著性水平。

從表3第(1)列可知，交乘項(xiàng)(CF/A·AQ)的系數(shù)為-0.132，在1%水平上顯著為負(fù)，而交乘項(xiàng)(CF/A·AQ·OS1)的回歸系數(shù)為0.418，在1%水平上顯著為正，兩者系數(shù)的符號(hào)相反，表明企業(yè)的股權(quán)集中度對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束間具有顯著的負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即企業(yè)的股權(quán)集中度越高，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)其R & D融資約束的緩解越弱。這個(gè)結(jié)果與假設(shè)2的預(yù)期一致。在我國資本市場(chǎng)中，由于立法與制度建設(shè)的不健全，企業(yè)的代理問題更多地表現(xiàn)為控股股東與中小股東之間的利益沖突，控股股東的控制權(quán)私有收益遠(yuǎn)高于發(fā)達(dá)國家。而股權(quán)集中度較高的企業(yè)控股股東更可能通過盈余管理的形式侵占中小股東利益，從而導(dǎo)致企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較差，降低會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)其R & D融資約束的緩解效應(yīng)。

從表3第(2)列可看出，交乘項(xiàng)(CF/A·AQ)的系數(shù)為-0.020 5，而交乘項(xiàng)(CF/A·AQ·OS2)的回歸系數(shù)為-0.059 0，在5%水平上顯著為負(fù)，兩者系數(shù)的符號(hào)相同，表明企業(yè)的股權(quán)制衡度對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束間具有顯著的正向調(diào)節(jié)作用，即企業(yè)的股權(quán)制衡度越高，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)其R & D融資約束的緩解越強(qiáng)，證明了假設(shè)3。這表明中國上市企業(yè)的外部大股東對(duì)于控股股東和管理層的行為有一定的監(jiān)督效應(yīng)，企業(yè)治理的關(guān)鍵在于要有相應(yīng)約束機(jī)制進(jìn)行保障，股權(quán)制衡度提高有利于其他大股東更好地監(jiān)督控股股東，這樣有利于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升，從而更有效緩解R & D融資約束?；诖?，筆者認(rèn)為在當(dāng)前制度背景下，企業(yè)應(yīng)構(gòu)建大股東多元化、股權(quán)相互制衡的治理機(jī)制，這樣有助于改善企業(yè)所面臨的R & D融資約束問題，這也更好地印證了為何當(dāng)下政府監(jiān)管機(jī)構(gòu)積極推行混合所有制。

從表3第(3)列可看出，交乘項(xiàng)(CF/A·AQ)的系數(shù)為-0.079 9，在1%水平上顯著為負(fù)，而交乘項(xiàng)(CF/A·AQ·OS3)的回歸系數(shù)為0.056 8，在10%水平上顯著為正，兩者系數(shù)的符號(hào)相反，表明相比非國有控股企業(yè)，國有控股企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束緩解效應(yīng)較弱，證明了假設(shè)4。國有控股企業(yè)由于所有者缺位問題的存在，其內(nèi)部人控制現(xiàn)象更為嚴(yán)重，會(huì)計(jì)治理效應(yīng)遠(yuǎn)弱于非國控股有企業(yè)，不利于R & D融資約束的緩解，這也是為何當(dāng)前政府一直在大力推進(jìn)國有企業(yè)改革的原因。

表3　股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響

注: 表中數(shù)據(jù)為解釋變量的回歸系數(shù)，括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為t值；

***、**、*分別表示1% 、5% 和10% 顯著性水平。

3. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了證明上述研究結(jié)論的穩(wěn)健性，進(jìn)行如下檢驗(yàn)：①在上文中，筆者采用Dechow的修正瓊斯模型[36]來計(jì)量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，在此借鑒李青原[40]的研究，采用會(huì)計(jì)穩(wěn)健性來計(jì)量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。對(duì)于會(huì)計(jì)穩(wěn)健性，采用Ball 等提出應(yīng)計(jì)—現(xiàn)金流關(guān)系計(jì)量法[41]來計(jì)量。對(duì)此，以歐拉模型重新檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的影響，結(jié)果如表4第(1)列所示。發(fā)現(xiàn)交乘項(xiàng)(CF/A·Cscore)顯著為負(fù)，即會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升能顯著緩解R & D融資約束，與前面的結(jié)果一致。②在研究股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響時(shí)，以前五大股東持股比例的平方和來度量股權(quán)集中度，以第二到第五大股東持股比例之和與第一大股東持股比例之比來衡量股權(quán)制衡度，對(duì)此參照陳德萍等[21]的研究，采用前十大股東持股比例的平方和來度量股權(quán)集中度，以第二到第十大股東持股比例之和與第一大股東持股比例之比來衡量股權(quán)制衡度,對(duì)結(jié)果重新進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果如表4第(2)、(3)列所示，從中可以發(fā)現(xiàn)交乘項(xiàng)(CF/A·AQ·OS1)與(CF/A·AQ·OS2)的系數(shù)分別顯著為正和顯著為負(fù)，與前述的結(jié)果一致，即股權(quán)集中度越低、制衡度越高的企業(yè)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的緩解越顯著?；谝陨系臋z驗(yàn)，認(rèn)為前文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表4　穩(wěn)健性檢驗(yàn)

注: 表中數(shù)據(jù)為解釋變量的回歸系數(shù)，括號(hào)內(nèi)的數(shù)值為t值；***、**、*分別表示1% 、5% 和10% 顯著性水平。

五、結(jié)　語

在供給側(cè)改革背景下，筆者以會(huì)計(jì)信息要素供給和股權(quán)制度要素供給為切入點(diǎn)，以歐拉模型和托賓Q模型作為檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?，以投資現(xiàn)金流敏感度來衡量融資約束，并以2010—2014年中國A股上市公司為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)我國上市企業(yè)存在著明顯的R & D融資約束現(xiàn)象；提升會(huì)計(jì)信息質(zhì)量可以有效緩解投融資雙方的信息不對(duì)稱，進(jìn)而緩解企業(yè)R & D融資約束。同時(shí)，不同股權(quán)制度供給環(huán)境下會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)企業(yè)R & D融資約束的緩解存在著較大差異，在股權(quán)集中度較低和股權(quán)制衡度較高的企業(yè)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的緩解較顯著；相比國有控股企業(yè)，非國有控股企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)R & D融資約束的緩解效應(yīng)較強(qiáng)。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：①為供給側(cè)改革思想在微觀企業(yè)的具體運(yùn)用提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。②首次考察了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量在緩解R & D融資約束中的作用，為緩解我國企業(yè)所面臨R & D融資約束提供了新的解決路徑。同時(shí)，拓展了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究。③進(jìn)一步考察了股權(quán)結(jié)構(gòu)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與企業(yè)R & D融資約束關(guān)系的影響，相關(guān)結(jié)論對(duì)于當(dāng)前政府加強(qiáng)國有企業(yè)改革、促進(jìn)股權(quán)結(jié)構(gòu)多元化、混合所有制改革具有重要的政策含義與啟示。本文也存在一定不足，如關(guān)于公司治理因素對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與R & D融資約束關(guān)系的影響，只考慮了股權(quán)結(jié)構(gòu)這一基礎(chǔ)因素，并未考慮其他治理因素的影響，未來有待進(jìn)一步拓展。

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(責(zé)任編輯:高虹)

10.3876/j.issn.1671-4970.2016.04.009

2016-04-05

江蘇省社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目(15GLB007)；江蘇高校哲學(xué)社會(huì)科學(xué)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(2015ZDIXM011)

杜曉榮(1968—)，女，安徽巢湖人，教授，博士，從事公司財(cái)務(wù)及技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究。

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