潘亞嵐，徐婉薇

(杭州電子科技大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，浙江 杭州 310018)

我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境面臨深刻復(fù)雜變化，新發(fā)展格局下企業(yè)踐行新發(fā)展理念、實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展離不開有效投資。投資效率事關(guān)企業(yè)發(fā)展質(zhì)量與效益，高效率的投資是企業(yè)成長(zhǎng)的動(dòng)因，是企業(yè)未來現(xiàn)金流和價(jià)值增長(zhǎng)的根本保障。管理層擁有企業(yè)投資決策權(quán)，基于企業(yè)行為理論，有限理性的管理者會(huì)選擇期望目標(biāo)作為評(píng)估企業(yè)當(dāng)前經(jīng)營(yíng)狀況和后續(xù)投資行為的依據(jù)[1]。當(dāng)實(shí)際業(yè)績(jī)低于期望業(yè)績(jī)水平時(shí)，有限理性的管理層會(huì)認(rèn)定組織處于經(jīng)營(yíng)不善狀態(tài)，該狀態(tài)可能促使管理層表現(xiàn)出不同的風(fēng)險(xiǎn)偏好和后續(xù)行為[2]。近年來世界經(jīng)濟(jì)形勢(shì)嚴(yán)峻，我國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力，企業(yè)出現(xiàn)業(yè)績(jī)負(fù)反饋現(xiàn)象時(shí)有發(fā)生，因此探討有限理性的管理層在業(yè)績(jī)落差的情境下對(duì)企業(yè)投資效率的影響具有現(xiàn)實(shí)意義。

管理層在信息環(huán)境中進(jìn)行分析研判與決策。外部審計(jì)作為公司治理的重要組成部分，其審計(jì)信息構(gòu)成企業(yè)外部信息來源之一。一方面，外部審計(jì)通過對(duì)內(nèi)部控制體系的評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在管理和決策方面可能存在的問題和重大風(fēng)險(xiǎn)，并予以提示和提出改進(jìn)建議[3]。審計(jì)師定期與管理層就審計(jì)中的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行討論，有機(jī)會(huì)為管理層提供增量信息，進(jìn)而影響管理層投資決策；另一方面，審計(jì)師通過保障會(huì)計(jì)信息質(zhì)量監(jiān)督約束管理層決策行為，進(jìn)而影響企業(yè)投資效率。本文以外部審計(jì)作為信息來源分析其對(duì)企業(yè)投資效率的影響。由于信息質(zhì)量高低受審計(jì)師的專業(yè)勝任能力和執(zhí)業(yè)經(jīng)驗(yàn)影響，具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師能更好地把握企業(yè)所在行業(yè)的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)、發(fā)展趨勢(shì)和相關(guān)政策法規(guī)，提供更高質(zhì)量的外部信息進(jìn)而提升管理者的投資決策水平。因此本文探究具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師是否影響業(yè)績(jī)期望差距與企業(yè)投資效率之間的關(guān)系，并以此探究提高審計(jì)質(zhì)量對(duì)提升企業(yè)投資效率的影響機(jī)理與有效路徑。

一、理論分析與研究假設(shè)

(一)業(yè)績(jī)期望差距與投資效率

根據(jù)企業(yè)行為理論和業(yè)績(jī)反饋理論，有限理性的管理層會(huì)對(duì)業(yè)績(jī)?cè)O(shè)定一個(gè)“目標(biāo)期望水平”，并根據(jù)實(shí)際業(yè)績(jī)與期望水平之間的差距決定企業(yè)后續(xù)的投資決策。在應(yīng)對(duì)業(yè)績(jī)反饋時(shí)，管理層習(xí)慣將連續(xù)業(yè)績(jī)測(cè)量轉(zhuǎn)化為成功或失敗的離散測(cè)量簡(jiǎn)化評(píng)價(jià)的結(jié)果[4]。因此，當(dāng)實(shí)際業(yè)績(jī)低于“目標(biāo)期望水平”時(shí)，管理層將該狀態(tài)定義為組織的“損失”狀態(tài)，該狀態(tài)促使企業(yè)增加研發(fā)投入或冒險(xiǎn)創(chuàng)新[5]。隨著業(yè)績(jī)期望差距的增大，企業(yè)改善業(yè)績(jī)的必要性和緊迫性愈發(fā)凸顯，企業(yè)創(chuàng)新投入的動(dòng)機(jī)和強(qiáng)度得到增強(qiáng)[6]?；诠芾韺泳哂袡?quán)變風(fēng)險(xiǎn)偏好，其風(fēng)險(xiǎn)偏好會(huì)隨著決策所面臨的情境而變化，業(yè)績(jī)期望落差的增大不僅給管理層帶來業(yè)績(jī)壓力，也會(huì)威脅管理層的地位。為恢復(fù)期望業(yè)績(jī)以穩(wěn)固自身地位，管理層將增強(qiáng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的忍受程度，更傾向于冒險(xiǎn)投資[7]。

管理者出于自利心理，行為會(huì)受到其感知的現(xiàn)在及未來回報(bào)的影響。業(yè)績(jī)期望落差主要從三方面影響管理層利益：第一，根據(jù)代理理論，為緩解管理層與股東之間的代理問題，管理層薪酬往往與企業(yè)業(yè)績(jī)掛鉤；第二，在業(yè)績(jī)期望存在落差情境下，股東及董事會(huì)會(huì)加強(qiáng)對(duì)管理層的關(guān)注，控制管理層權(quán)力范圍，甚至更換管理層。唐菁菁等(2019)[8]提出為促使企業(yè)業(yè)績(jī)恢復(fù)到期望水平之上，委托方可能會(huì)變更對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)負(fù)主要責(zé)任的CEO。這種變更威脅會(huì)提升管理層對(duì)業(yè)績(jī)期望落差的敏感度；第三，業(yè)績(jī)落差會(huì)影響管理層在外部勞動(dòng)市場(chǎng)上的聲譽(yù)[4]。在威脅和壓力下，管理層會(huì)產(chǎn)生只顧當(dāng)前利益的“短視”心理問題，其投資行為可能變得更冒險(xiǎn)，導(dǎo)致一些超出企業(yè)承受能力的高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目進(jìn)入投資選擇范圍，最終導(dǎo)致企業(yè)過度投資?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

H1：業(yè)績(jī)期望差距影響企業(yè)投資效率，業(yè)績(jī)期望差距增大會(huì)加劇企業(yè)過度投資現(xiàn)象。

(二)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

獨(dú)立審計(jì)師提供的審計(jì)信息是管理層獲取外部信息進(jìn)行投資決策的潛在來源之一。審計(jì)服務(wù)在評(píng)價(jià)企業(yè)投資活動(dòng)和管理活動(dòng)有效性和合理性的基礎(chǔ)上，對(duì)其面臨的潛在風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)警和提出決策建議[2]。審計(jì)服務(wù)具有商品屬性[9]，獲取和穩(wěn)定客戶關(guān)系對(duì)審計(jì)師至關(guān)重要，因此審計(jì)師有動(dòng)機(jī)為客戶提供增量信息以體現(xiàn)自身價(jià)值和提高客戶滿意度。在審計(jì)過程中，審計(jì)師往往需要花費(fèi)大量精力研究企業(yè)經(jīng)營(yíng)情況、行業(yè)背景和競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境，因而有能力為管理層提供決策相關(guān)信息。出于審計(jì)需要，審計(jì)師頻繁與管理層討論公司相關(guān)事務(wù)和審計(jì)過程中的風(fēng)險(xiǎn)，因而有機(jī)會(huì)在正式與非正式的場(chǎng)合向管理層提供信息[10]。

審計(jì)師提供的與決策相關(guān)信息的質(zhì)量受其專業(yè)勝任能力和執(zhí)業(yè)經(jīng)驗(yàn)影響，具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師能夠提供更高質(zhì)量的決策相關(guān)信息。因?yàn)榫哂行袠I(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師更好地掌握該行業(yè)的經(jīng)營(yíng)特點(diǎn)、行業(yè)狀況和政策法規(guī)等，形成了較為完備的專業(yè)知識(shí)，并積累了對(duì)特定行業(yè)的審計(jì)經(jīng)驗(yàn)[11]，因此能夠?qū)⑵滢D(zhuǎn)化為更具價(jià)值的外部信息，影響管理層的投資決策。管理層的決策是一個(gè)系統(tǒng)的信息處理過程，通過不斷搜尋內(nèi)外部信息進(jìn)行加工形成決策信息源，以此調(diào)整投資決策[12]。基于此，本文提出以下假設(shè)：

H2：具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師能夠有效抑制業(yè)績(jī)期望落差導(dǎo)致的過度投資。

二、研究設(shè)計(jì)與變量定義

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文研究對(duì)象為我國(guó)A股上市公司，以2012—2018年度的數(shù)據(jù)為研究樣本，為保證數(shù)據(jù)合理性與有效性，剔除金融行業(yè)、ST和*ST的上市公司，并剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本，最終整理得到10 490個(gè)樣本。本文數(shù)據(jù)取自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，運(yùn)用stata14.0進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，并固定了年份和行業(yè)進(jìn)行面板數(shù)據(jù)回歸。

(二)變量的選擇與度量

1.被解釋變量

本文借鑒Richardson(2006)[13]提出的預(yù)期投資計(jì)量模型度量企業(yè)投資效率，并建立模型(1)，該模型回歸得到的殘差(ABSXINV)即為企業(yè)實(shí)際投資偏離最佳投資水平的程度，殘差越大，企業(yè)投資效率越差。當(dāng)殘差大于0時(shí)，表明當(dāng)前實(shí)際投資水平大于企業(yè)最佳投資水平，為過度投資(OverINV):

Invi,t=?0+?1Cashi,t-1+?2Growthi,t-1+?3Sizei,t-1+?4Agei,t-1+?5Reti,t-1+

?6Levi,t-1+?7Invi,t-1+∑Ind+∑Year+εt

(1)

其中Invi,t表示企業(yè)i在第t年資本支出，Cashi,t-1、Growthi,t-1、Sizei,t-1、Agei,t-1、Reti,t-1、Levi,t-1分別表示現(xiàn)金持有量、營(yíng)收增長(zhǎng)率、公司規(guī)模、上市年限、考慮現(xiàn)金紅利再投資的年回報(bào)率、資產(chǎn)負(fù)債率，Ind和Year分別代表行業(yè)和年度虛擬變量。

2.解釋變量

業(yè)績(jī)期望差距主要從歷史業(yè)績(jī)期望差距和行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距兩方面分析。

歷史業(yè)績(jī)期望差距(Hpsi,t=Pi,t-1-Ai,t-1)。Pi,t-1代表企業(yè)i第t-1期的實(shí)際業(yè)績(jī)，用總資產(chǎn)報(bào)酬率來衡量；Ai,t-1代表企業(yè)i第t-1期的歷史業(yè)績(jī)期望,計(jì)算方式如模型(2)，式中自變量相比于因變量取滯后一期，以此研究實(shí)際業(yè)績(jī)與目標(biāo)期望業(yè)績(jī)之間的差距對(duì)未來管理層投資決策行為的影響[14]。

Ai,t-1=?1Pi,t-2+(1-?1)Ai,t-2

(2)

其中α1是權(quán)重指標(biāo)，其數(shù)值介于[0,1]之間,本文參考Chen(2008)[15]的做法，選擇權(quán)重值α1=0.6進(jìn)行結(jié)果展示。當(dāng)Pi,t-1-Ai,t-1<0時(shí)，則企業(yè)實(shí)際業(yè)績(jī)低于企業(yè)歷史業(yè)績(jī)期望。截尾處理借鑒連燕玲等(2014)[4]的做法，當(dāng)Pi,t-1-Ai,t-1>0時(shí)，令Hps=0；當(dāng)Pi,t-1-Ai,t-1≤0，Hps取絕對(duì)值。

行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距(Ipsi,t=Pi,t-1-IEi,t-1)。IEi,t-1代表企業(yè)i在t-1期的行業(yè)業(yè)績(jī)期望，計(jì)算公式如下：

IEi,t-1=?2IPi,t-2+(1-?2)Ai,t-2

(3)

其中，IPi，t-2表示公司i在第t-2年的某行業(yè)內(nèi)全部公司實(shí)際經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)的中位數(shù)，IEi,t-1等于公司第t-2年的行業(yè)業(yè)績(jī)期望值與第t-2年行業(yè)內(nèi)所有企業(yè)實(shí)際業(yè)績(jī)的中位數(shù)(IPi，t-2)的加權(quán)組合。α2為權(quán)重?cái)?shù)介于[0,1]之間,選擇α2=0.6對(duì)行業(yè)期望業(yè)績(jī)進(jìn)行測(cè)量，并采取上文截尾方式進(jìn)行處理。

3.調(diào)節(jié)變量

本文采用行業(yè)市場(chǎng)份額法衡量審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)，主要參照趙藝和倪古強(qiáng)(2020)[9]做法，建立模型(4)，IMSR表示根據(jù)某行業(yè)客戶總營(yíng)業(yè)收入計(jì)算的市場(chǎng)份額。采取閾值法，若IMSR大于等于10%，則認(rèn)為事務(wù)所在該特定行業(yè)具有行業(yè)專長(zhǎng)，賦值MSA=1；若IMSR小于閾值10%，則認(rèn)為不具有行業(yè)專長(zhǎng)，賦值MSA=0。

IMSRi,k=∑Jj=1REVi,k,j/∑Ii=1∑Jj=1REVi,k,j

(4)

主回歸中具體變量的定義及解釋詳見表1。

表1 變量定義表

(三)模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)假設(shè)H1，探析業(yè)績(jī)期望差距對(duì)企業(yè)過度投資的影響，構(gòu)建模型(5)：

overINVi,t=β0+β1Hpsi,t-1/β1Ipsi,t-1+β2Levi,t+β3Sizei,t+β4Statei,t+β5Boardi,t+

β6Outdiri,t+β7Duali,t+β8Ceni,t+∑Ind+∑Year+εt

(5)

為了檢驗(yàn)假設(shè)H2,具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師對(duì)業(yè)績(jī)期望差距與過度投資之間的調(diào)節(jié)機(jī)制，建立模型(6)和模型(7)：

overINVi,t=γ0+γ1Hpsi,t-1+γ2MSAi,t+γ3Hpsi,t-1*MSAi,t+γ4Levi,t+γ5Sizei,t+γ6Statei,t+

γ7Boardi,t+γ8Outdiri,t+γ9Duali,t+γ10Ceni,t+∑Ind+∑Year+εt

(6)

overINVi,t=γ0+γ1Ipsi,t-1+γ2MSAi,t+γ3Ipsi,t-1*MSAi,t+γ4Levi,t+γ5Sizei,t+γ6Statei,t+

γ7Boardi,t+γ8Outdiri,t+γ9Duali,t+γ10Ceni,t+∑Ind+∑Year+εt

(7)

三、實(shí)證分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2為相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)，計(jì)算分析得到非效率投資(ABSXINV)觀測(cè)值為10 490個(gè)，出現(xiàn)過度投資(OverINV)的觀測(cè)值為3 772個(gè)，占總數(shù)的36%。投資過度的均值和中位數(shù)分別為0.037和0.023，說明各企業(yè)過度投資程度存在較大差異。歷史業(yè)績(jī)期望差距的均值為0.019，行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距的均值為0.018。樣本中具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師(MSA=1)占比為39%。

表2 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

(二)相關(guān)性分析

對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行Person相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。由表3可知，過度投資與歷史業(yè)績(jī)期望差距、行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距的相關(guān)系數(shù)分別為0.060和0.057，且在1%水平上顯著正相關(guān)，說明業(yè)績(jī)期望差距越大，企業(yè)過度投資現(xiàn)象越嚴(yán)重；審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與企業(yè)過度投資的相關(guān)回歸系數(shù)為-0.050，在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，說明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)可以緩解企業(yè)過度投資。為檢驗(yàn)共線性問題，進(jìn)行方差膨脹因子測(cè)試，其值均小于3，說明該模型不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表3 主要變量的相關(guān)性回歸結(jié)果

(三)回歸分析

1.業(yè)績(jī)期望差距與過度投資關(guān)系檢驗(yàn)

各模型的回歸結(jié)果如表4所示，列(1)顯示歷史業(yè)績(jī)期望差距與過度投資顯著正相關(guān)，在1%的水平上顯著，表明實(shí)際業(yè)績(jī)與歷史業(yè)績(jī)期望差距越大，企業(yè)過度投資現(xiàn)象越明顯；列(2)顯示行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距對(duì)過度投資的影響為正，且在1%水平上顯著，表明管理層做出過度投資行為的概率隨著實(shí)際業(yè)績(jī)與行業(yè)期望業(yè)績(jī)差距的增大而提升。上述結(jié)果支持假設(shè)H1。

2.審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)的調(diào)節(jié)作用

進(jìn)一步分析審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)業(yè)績(jī)期望差距與過度投資之間的調(diào)節(jié)作用，其回歸結(jié)果如表5所示。列(1)和列(2)表明，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與過度投資在5%的水平上顯著為負(fù)，說明具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師可以有效抑制企業(yè)的過度投資現(xiàn)象；歷史業(yè)績(jī)期望差距與審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)交互項(xiàng)對(duì)過度投資在10%水平下顯著負(fù)相關(guān)，行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距與審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)交互項(xiàng)在10%水平上顯著負(fù)相關(guān)，表明審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)能為管理層提供與決策相關(guān)的增量信息，優(yōu)化管理層的投資決策，緩解業(yè)績(jī)期望差距導(dǎo)致的過度投資行為，該結(jié)果與假設(shè)H2相符。

表4 基本回歸結(jié)果

表5 審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)調(diào)節(jié)變量回歸結(jié)果

四、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)業(yè)績(jī)期望差距的替代測(cè)量

本文參考Kuusela和Maula(2017)[16]的研究方法，將α從0開始，每次增加0.1重新進(jìn)行歷史業(yè)績(jī)期望差距和行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距的計(jì)算，截尾處理同上文。根據(jù)回歸結(jié)果，重新計(jì)算的歷史業(yè)績(jī)期望差距和行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距與過度投資仍呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，在1%水平下顯著，支持假設(shè)H1；此外，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)與過度投資在10%水平下顯著，審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)歷史業(yè)績(jī)期望差距、行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距的交互項(xiàng)與過度投資的影響均為負(fù)，且在5%水平上顯著，假設(shè)H2依舊成立。

(二)投資決策行為的滯后處理

考慮到業(yè)績(jī)期望差距對(duì)企業(yè)投資決策行為可能存在滯后影響，本文借鑒王麗娟和徐佳(2019)[17]的方法，對(duì)歷史業(yè)績(jī)期望差距與行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距做滯后兩期處理，并將處理后的變量代入模型進(jìn)行回歸分析?；貧w結(jié)果顯示，滯后兩期的歷史業(yè)績(jī)期望差距和行業(yè)業(yè)績(jī)期望差距對(duì)過度投資呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，且在5%水平上顯著。審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)對(duì)滯后兩期的業(yè)績(jī)期望差距與過度投資的影響為負(fù)，但在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上并不顯著。本文假設(shè)H1依舊成立。

五、研究結(jié)論與啟示

本文分析了在業(yè)績(jī)期望差距的情境下有限理性的管理層對(duì)企業(yè)投資效率的影響，并進(jìn)一步分析了審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)作為有效外部監(jiān)督機(jī)制的調(diào)節(jié)作用。實(shí)證研究表明：企業(yè)的投資效率受到業(yè)績(jī)期望差距的影響顯著，業(yè)績(jī)期望差距越大，有限理性的管理層調(diào)整資源配置以期業(yè)績(jī)回歸期望水平的動(dòng)力越大，企業(yè)過度投資的可能性越高；審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)調(diào)節(jié)了業(yè)績(jī)期望差距對(duì)企業(yè)過度投資的影響，具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師能夠緩解管理層出于業(yè)績(jī)差距壓力做出的過度投資行為。

本文的啟示在于：(1)具有行業(yè)專長(zhǎng)的審計(jì)師監(jiān)督可以有效抑制管理者在投資決策中的自利行為，提高投資效率，因此建議會(huì)計(jì)師事務(wù)所加強(qiáng)審計(jì)師行業(yè)專長(zhǎng)建設(shè)，在人才隊(duì)伍建設(shè)上更加注重有行業(yè)知識(shí)背景的人才培養(yǎng)；(2)股東和董事會(huì)應(yīng)理性分析和正確評(píng)價(jià)企業(yè)業(yè)績(jī)水平，正視業(yè)績(jī)負(fù)反饋帶來的消極影響，客觀評(píng)價(jià)管理層能力，緩解管理層對(duì)業(yè)績(jī)期望落差的敏感度；(3)建立科學(xué)的管理層考核機(jī)制，規(guī)避企業(yè)管理層的趨利行為，平滑因業(yè)績(jī)期望差距影響企業(yè)投資效率。