时间:2021-12-15 作者:林钟高 李文灿
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摘要:
一、引言
沪深交易所于2015 年正式变更上市公司信息披露监管模式,由辖区监管转变为分行业监管。具体而言,分行业监管以问题为导向,按行业安排监管人员,从行业角度关注信息披露,增强监管公开和快速反应能力 ;陆续出台行业披露指引,统一信息披露监管标准 ;重点监管部分行业, 提升自律监管效能。由于盈利能力等投资者感兴趣的会计信息与公司所处行业密不可分,而统一的监管标准使公司间的信息更具可比性,会计信息质量更高,因此分行业监管理念能促使上市公司依据所在行业披露更多有利于投资者决策的信息。
会计稳健性是会计信息质量重要特征之一,要求管理层谨慎确认收入、及时确认损失,从而增加盈余可靠性, 有助于会计信息使用者获取更有价值的信息。早期研究主要从契约、诉讼、税收和监管四方面阐述会计稳健性产生的原因(Watts,2003)。近年研究从制度环境、外部治理、内部治理等视角考察会计信息稳健性的影响因素。制度环境方面,国家文化、卖空...
一、引言
沪深交易所于2015 年正式变更上市公司信息披露监管模式,由辖区监管转变为分行业监管。具体而言,分行业监管以问题为导向,按行业安排监管人员,从行业角度关注信息披露,增强监管公开和快速反应能力 ;陆续出台行业披露指引,统一信息披露监管标准 ;重点监管部分行业, 提升自律监管效能。由于盈利能力等投资者感兴趣的会计信息与公司所处行业密不可分,而统一的监管标准使公司间的信息更具可比性,会计信息质量更高,因此分行业监管理念能促使上市公司依据所在行业披露更多有利于投资者决策的信息。
会计稳健性是会计信息质量重要特征之一,要求管理层谨慎确认收入、及时确认损失,从而增加盈余可靠性, 有助于会计信息使用者获取更有价值的信息。早期研究主要从契约、诉讼、税收和监管四方面阐述会计稳健性产生的原因(Watts,2003)。近年研究从制度环境、外部治理、内部治理等视角考察会计信息稳健性的影响因素。制度环境方面,国家文化、卖空机制、产业政策都影响会计稳健性(Kanagaretnam 等,2014 ;白雪莲等,2018 ;黎文飞和巫岑,2019);外部治理方面,机构投资者持股、媒体负面报道、审计师与客户发挥监督作用,能够显著提升会计稳健性(李争光等,2015 ;周兰和谷沛林,2018 ;王文姣等, 2020);内部治理方面,管理层的行为特征、健全的公司治
收稿日期 :2021-06-09
基金项目 :国家自然科学基金项目(71572002);安徽省高校人文社会科学研究重点项目(SK2019A0069) 作者简介 :林钟高,安徽工业大学商学院教授,博士生导师 ;
李文灿,安徽工业大学商学院硕士研究生。
理、内部控制的评价都对会计稳健性产生不同程度的影响
(Francis 等,2015 ;Caskey 和Laux,2017 ;刘斌和吴锡皓, 2019)。现有从信息披露制度视角研究会计稳健性的文献不多,且主要局限于某一个会计(审计)事项变更对会计稳健性的影响,比如随着会计准则的完善,投资收益披露形式的变更维持了会计稳健性(黄虹等,2019),关键审计事项的披露提升了会计稳健性(柳木华和任嘉乐,2019),并没有触及信息披露监管制度变更对于会计信息质量影响的研究。本文拟对此有所研究和突破,考察信息披露监管制度变更的影响。
基于以上分析,本文以2010~2019 年沪深A 股主板上市公司为研究样本,以信息披露分行业监管模式变更为切入点,探究信息披露监管模式改革对会计稳健性的影响, 验证了分行业监管模式改革对会计稳健性提升的有效性。本文的结论为会计稳健性的研究提供了一个新的视角,为考察信息披露制度变更效率提供了新的思路,为优化信息披露监管政策、改善信息披露内外环境、提高会计信息披露质量、保障信息使用者权益提供了理论支持。
二、理论分析与研究假设
(一)信息披露监管模式变更与会计稳健性
从内部治理角度看,分行业监管更注重信息披露的全面性、简明性,而且也使同行业企业信息更具可比性,有助于缓解管理者与股东间的委托代理问题,增强会计稳健性。委托代理问题产生于经营权与所有权相分离,代理人在追求自身利益最大化时,可能无法完全履行契约要求, 损害委托人的切身利益,而委托人难以有效监督代理人行为,由此形成委托代理成本。高质量的信息披露可以对企业管理者行为发挥监督约束作用,促使高管更加忠实努力工作,对外公布具有稳健性的财务信息,促进公司长久发展(Chung 等,2015)。在信息披露分辖区监管下,监管尺度难以统一,公司披露的会计信息内容繁杂,股东用来获取和分析会计信息的成本较大,难以有效监督管理层的履约行为。而信息披露分行业监管缓解了这一现象。分行业监管要求披露更广泛的行业经营性信息,使管理层低估不利信息、高估有利信息的行为更易被察觉,一旦被识别, 不仅损害公司利益,管理层的职业声誉也会受到不利影响, 管理层不得不慎重披露信息,会计稳健性随之提高。同时, 分行业监管安排专人监管同一行业,公布行业披露指引, 统一行业监管口径,使得同行业公司的信息更具可比性。
同行业内公司可以通过沟通、学习、对比,参考其他公司可取的信息披露标准改进自己信息披露方式,进而使行业内公司信息披露行为趋同向优发展,缓解代理问题,一定程度遏制管理层损害股东利益的信息披露行为,增强会计稳健性。
从外部治理角度看,分行业监管会加大寻租难度和增加寻租成本,促使企业提高经营管理水平和信息披露质量,提高会计稳健性。辖区监管模式下,较近的地理距离能够为企业和监管人员的“私下交流”提供便利,相对容易产生寻租现象。而分行业监管模式下,由于同行业的公司不在同一辖区内,监管人员难免要跨区域执行监管措施, 企业与监管人员密切接触、拉进关系的机会减少,企业的寻租机会减少。同时,分行业监管后,监管人员可以集中精力在某一行业,并通过培训学习和实践磨练,不断积累行业专业知识和监管经验,提升监管的专业化水平。而且由于同行业企业的可比性较高,监管人员如果出现不公正的行为,也容易被发现。面对更加专业化的监管,企业要花费高昂的成本才可能有机会寻租成功,且不一定能获得超额回报。基于成本效益原则,企业会倾向于选择提高经营管理水平和信息披露质量而不是寻租,会计信息的稳健性会有所提升。
此外,分行业监管有助于抑制企业盈余管理行为,使披露的会计信息更加稳健。辖区监管模式下,同一监管人员要面对不同行业的公司,个人行业知识和专业能力有限, 难以充分考虑投资者的信息需求,这使得上市公司盈余管理的空间较大,会计稳健性不高。分行业监管可以统一信息披露监管标准,减少监管成本,增强监管快速反应能力, 改善信息披露监管环境,促进上市公司优化公司治理结构。同时,分行业监管通过陆续出台行业披露指引,增加信息披露的数量与质量,降低信息的获取成本,有利于审计师揭示问题和机构投资者挖掘更多信息。这些因素能够降低公司盈余管理的动机,促使公司采取相对稳健的会计政策, 从而提高会计稳健性。
基于以上分析,提出研究假设1 :
H1 :信息披露分行业监管模式的实施能够提高会计稳健性。
(二)信息披露监管模式变更对会计稳健性影响的异质性分析
1. 市场环境异质性的影响
市场化程度作为重要的制度环境,影响公司治理机制
的运行,进而影响公司信息披露行为。市场化程度高的地区,监管部门的执法力度和效率相对较高,公司所面临的处罚风险和违规成本随之提升(雷宇,2013),此时公司管理层有较强动机提供稳健的会计信息(张勇,2019)。同时,审计师被追究法律责任的可能性也会加大,为避免遭受严厉处罚,审计师会提高审计质量,会计稳健性得以提升(梅丹和高强,2016)。此外,市场化程度高的地区,投资者保护程度较好,投资者的维权意识也较高,他们更加重视会计信息在缓解代理问题中发挥的作用,进而通过多样化的监督途径向公司管理层施压,满足自己对会计稳健性的需求(梁利辉和陈一君,2014)。因此,市场化程度高的地区,在制度变更前会计信息就具有较高的稳健性。那么,相对所处地区市场化程度高的公司,信息披露监管模式的变更对市场化程度低的公司提升空间更大。基于以上分析,提出研究假设2 :
H2 :信息披露分行业监管对于市场化程度低地区的公司会计稳健性的提升效果更好。
2. 公司异质性的影响
债务契约是解释会计稳健性的一个重要原因(Watts, 2003)。较高的债务水平意味着公司有较多的债务契约,债务人与债权人的信息具有高度不对称性,公司管理层可能通过机会主义行为损害债权人利益,致使债权人不但不能享受债务公司利益分成,还要承担债务公司无法偿还本息的风险。为预防高债务水平公司潜在的违约风险,债权人会要求债务公司实施更为稳健的会计政策,及时获取公司披露的“坏消息”,实现对公司的有效监督。如果发现有不好的迹象,债权人可能会对公司采取一定的措施,如提前收回账款、增加限制性条款、提高贷款利率等,这将影响公司的日常经营活动。迫于债权人施加的压力,公司管理层会倾向于降低信息不对称程度,向债权人传递公司真实的发展状况(倪国爱和董小红,2019),并选择谨慎处理会计信息(甄红线等,2019)。可见,债务水平高的公司,会计信息往往本身就具有较高的稳健性。那么,相对债务水平高的公司,信息披露监管模式的变更对债务水平低的公司作用效果更加明显。基于以上分析,提出研究假设3 :
H3: 信息披露分行业监管对于债务水平低的公司会计稳健性的提升效果更好。
3. 行业异质性的影响
信息披露分行业监管以上市公司所在行业为监管维
度,而各个行业所处的环境差异很大。竞争度作为行业外部环境之一,对公司行为有重要影响。首先,行业竞争可以提高公司治理效率,缓解代理问题。行业竞争越强,行业内经营不善的公司越容易被淘汰,公司想要持续生存必须提升竞争力,这会促使公司采取更加稳健的发展战略,谨慎看待收入的增长、及时确认经营损失(韩忠雪和康永力, 2015)。其次,股东有更大的动力监督管理层,增加管理层隐藏坏信息的难度,公司信息披露质量随之提升,会计稳健性稳步提高。最后,行业竞争会加大融资约束,会计稳健性可以发挥治理功能,削弱股东与债权人的代理冲突,从而降低融资成本(黄静如和刘永模,2020)。因此,行业竞争度高的公司,为应对风险威胁、提高治理效率、降低融资成本,本身就会积极披露稳健的会计信息。那么,相对行业竞争度高的公司,信息披露监管模式的变更对行业竞争度低的公司实施更加有效。基于以上分析,提出研究假设4 :
H4: 信息披露分行业监管对于行业竞争度低的公司会计稳健性的提升效果更好。
三、研究设计
(一)样本选择与数据来源
选取2015 年分行业监管政策实施前后各5 年数据,以2010~2019 年沪深A 股上市公司为研究对象,剔除金融行业公司、ST 类公司和数据缺失的样本,最后得到11 805 个观察值。相关数据来自国泰安数据库和万得数据库。为排除极端值的影响,对所有连续变量进行上下1% 的Winsorize 处理。本文主要的统计分析借助Stata 15.0 软件完成。
(二)模型设定及变量定义
1. 模型设定
(1) 考虑到时间趋势可能对会计稳健性产生影响,采用
DID 的方法,设置模型(1)。证监会选取房地产等19 个行业作为重点监管对象,以检验分行业监管政策的执行情况, 而重点监管行业与非重点监管行业的政策效果存在差异, 所以将受到重点监管的行业设为处理组,非重点监管的行业设为对照组。其中,Post 为分行业监管实施时间的虚拟变量,Focus 为是否受到重点监管行业的虚拟变量。
2. 变量定义
(1) 被解释变量 :会计稳健性
借鉴Khan 和Watts(2009)、祝继高(2011)对会计稳健性的计算方法,构建C-score 指数。具体过程如下 :
(5) 模型(2)中的EPSi,t/Pi,t-1 为公司i 第t 年每股收益与t-1
年末股票价格之比。考虑到我国股票市场股价同步性较
大,RETi,t 为经市场调整后的公司i 第t 年5 月到t+1 年4 月的股票收益率。Di,t 为虚拟变量,当RETi,t 小于0 时取1,否则取0。β3 表示会计盈余对“好消息”的反应速度 ;β4 表示会计盈余对“坏消息”的反应速度。选取公司规模(Size)、市账比(MB)、资产负债率(Lev)来计算“好消息”和“坏消息”的反应速度。将模型(3)和(4)代入模型(2),得到
模型(5),并对其分年度回归。最后将回归系数λ1、λ2、λ3和λ4 代入模型(4)中,得到会计稳健性C-Score,其值越大, 表示会计稳健性越高。
(2) 解释变量 :分行业监管
因沪深交易所于2015 年正式调整信息披露监管模式, 故设置虚拟变量Post,2015 年前取0,2015 年及以后取1。
(3) 控制变量
借鉴相关研究(孙光国和赵健宇,2014 ;李争光等, 2015 ;梁上坤等,2018 ;张勇,2019),控制其他可能影响会计稳健性的变量,主要包括 :公司规模(Size)、总资产负债率(Lev)、总资产净利率(Roa)、公司成长性(Growth)、经营活动现金流(CFO)、两职合一(Dual)、国际四大
(Big4)、审计意见(Opinion)、股权集中度(First)、管理层薪酬(Salary)、独立董事比例(Indepen)、管理层持股
(Msh)、上市年限(Age)、产权性质(State)、机构投资者持股(Inst)。此外,模型中还包括年度虚拟变量(Year)和行业虚拟变量(Ind)。
具体定义见表1。
表1 变量定义
类型 | 变量名 | 符号 | 变量解释 |
被解释变量 | 会计稳健性 | C-Score | 详见正文 |
解释变量 | 分行业监管 重点监管 | Post Focus | 虚拟变量,2015 年以前取0,2015 年及以后取1 虚拟变量,受到重点监管的行业取1,反之取0 |
控制变量 | 公司规模 总资产负债率总资产净利率公司成长性 经营活动现金流两职合一 国际四大 审计意见 股权集中度管理层薪酬 独立董事比例管理层持股 上市年限 产权性质 机构投资者持股行业 年份 | Size Lev Roa Growth CFO Dual Big4 Opinion First Salary Indepen Msh Age State Inst Ind Year | 期末总资产取自然对数期末总负债/ 期末总资产 本期营业利润/ 期末总资产 (当年营业收入- 上年营业收入)/ 上年营业收入经营活动产生的现金流量净额/ 资产总额 虚拟变量,公司董事长与总经理两职合一为1,否则为0 虚拟变量,公司审计机构为国际四大会计师事务所取1,否则取0 虚拟变量,当年被出具标准无保留审计意见为0,否则为1 第一大股东持股比率 董事、监事及高管年薪的自然对数独立董事人数/ 董事会总人数 高管人员持股比例 公司上市至今的年数取对数 虚拟变量,国有企业取值为1,否则为0 年末机构投资者持股数/ 年末流通股数行业虚拟变量 年份虚拟变量 |
四、实证分析
(一)描述性统计与相关性统计
从表2 的描述性统计看,会计稳健性(C-Score)的均值、中位数分别为0.023、0.017,这和梁上坤等(2018)、张勇
(2019)的计算结果相近;最大值、最小值分别为0.561、-0.725,
可见上市公司间会计稳健性水平存在一定的差距。分行业监管(Post)的均值为0.531,说明样本在政策实施前后分布较为均匀。其余变量的统计结果与现有相关研究基本一致,不再赘述。
从表3 的相关性统计看,分行业监管(Post)与会计稳健性(C-Score)的Pearson 和Spearman 相关系数分别为0.033、0.020,分别在1%、5% 的水平上显著正相关,说明信息披露分行业监管政策的实施提高了会计稳健性,初步支持了假设1,还需要进行多元回归检验,以得出更准确的结论。
(二)多元回归分析
1. 分行业监管与会计稳健性
多元回归分析展示了分行业监管对会计稳健性的影响,具体结果如表4 所示。根据列(1)的回归结果,不难发现分行业监管与重点监管的交乘项(Post×Focus)的系数
在1% 的水平上显著为正,表明分行业监管提升了公司的会计信息稳健性水平,验证了假设1。这可能是因为信息披露分行业监管提高了上市公司信息披露质量和会计信息披露数量,操纵盈余的空间变小,企业更倾向于选择稳健的会计政策。为控制个体差异的影响,采取个体固定效应模型回归,结果见列(2),分行业监管与重点监管的交乘项
(Post×Focus)的系数仍为正,且在1% 水平上显著。考虑到政策效果的延迟性,即上期的信息披露监管政策可能影响本期的会计信息稳健性,将被解释变量与控制变量滞后一期回归,回归结果见列(3),分行业监管与重点监管的交乘项(Post×Focus)的系数仍为正,且在1% 水平上显著, 说明假设1 结论依然成立。
2. 市场、公司、行业异质性对分行业监管与会计稳健性的影响
本文采用上市公司注册地所在省份的市场化指数作为市场化程度(Market)的代理变量,该指标数值越大,市场化程度越高。回归结果如表5 列(1)所示,市场化程度、分行业监管与重点监管的交乘项(Post×Focus×Market)的系数在1% 水平上显著为负,说明在市场化程度低地区的公司,信息披露分行业监管对会计稳健性的提升效果更好,
表2 描述性统计
变量 | 样本量 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 中位数 | 最大值 |
C-Score | 11 805 | 0.023 | 0.087 | -0.725 | 0.017 | 0.561 |
Post | 11 805 | 0.531 | 0.499 | 0 | 1 | 1 |
Focus | 11 805 | 0.515 | 0.500 | 0 | 1 | 1 |
Size | 11 805 | 22.560 | 1.340 | 18.370 | 22.370 | 28.640 |
Lev | 11 805 | 0.459 | 0.201 | 0.008 | 0.460 | 0.959 |
Roa | 11 805 | 0.042 | 0.051 | -0.691 | 0.035 | 0.526 |
Growth | 11 805 | 0.158 | 0.356 | -0.953 | 0.108 | 4.728 |
CFO | 11 805 | 0.049 | 0.072 | -0.565 | 0.048 | 0.533 |
Dual | 11 805 | 0.194 | 0.396 | 0 | 0 | 1 |
Big4 | 11 805 | 0.084 | 0.277 | 0 | 0 | 1 |
Opinion | 11 805 | 0.016 | 0.124 | 0 | 0 | 1 |
First | 11 805 | 0.366 | 0.155 | 0.003 | 0.349 | 0.863 |
Salary | 11 805 | 15.360 | 0.760 | 11.920 | 15.320 | 18.480 |
Indepen | 11 805 | 0.372 | 0.055 | 0.125 | 0.333 | 0.800 |
Msh | 11 805 | 0.050 | 0.122 | 0 | 0 | 0.734 |
Age | 11 805 | 2.283 | 0.765 | 0 | 2.485 | 3.332 |
State | 11 805 | 0.533 | 0.499 | 0 | 1 | 1 |
Inst | 11 805 | 0.332 | 0.261 | 0 | 0.291 | 1.589 |
表3 主要变量的相关系数
C-Score | Post | Focus | |
C-Score | 1 | 0.020** | -0.108*** |
Post | 0.033*** | 1 | -0.017* |
Focus | -0.104*** | -0.017* | 1 |
注 :表中左下方为Pearson 相关系数检验结果,右上方为Spearman 相关系数检验结果,*** 表示在1% 水平上显著、** 表示在5% 水平上显著、* 表示在10% 水平上显著
假设2 得到验证。
采用是否高于总资产负债率(Lev)的行业年度中位数表示公司负债率高低(lev),若总资产负债率(Lev)大于该指标的行业年度中位数取1,否则为0。回归结果如表5 列(2)所示,高负债率、分行业监管与重点监管的交乘项
(Post×Focus×lev)的系数在1% 水平上显著为负,说明在负债率低的公司,信息披露分行业监管对会计稳健性的提升效果更好,假设3 得到验证。
采用赫芬达尔指数(HII)作为衡量行业竞争程度的指标,该指标数值越大,公司所处行业竞争程度越低。回归结果如表5 列(3)所示,行业竞争度、分行业监管与重点监管的交乘项(Post×Focus×HII)的系数在5% 水平上显著为正,说明在行业竞争度低的公司,信息披露分行业监管对会计稳健性的提升效果更好,假设4 得到验证。
(三)内生性与稳健性检验
1. 内生性检验
为避免存在遗漏关键变量而产生的内生性问题,我们采用倾向得分匹配法(PSM)进行内生性检验,以模型(1) 中的全部控制变量为匹配标准。考虑到分行业监管政策存在差异性,将房地产等19 个重点监管的行业设置为处理组,进行1:1 最近邻匹配,匹配结果见表6,会计稳健性
(C-Score)的平均处理效应(ATT)的T 值为4.75,在1% 的水平上显著。此外,对匹配后的样本重新进行回归分析,结果如表4 列(4)所示,主要结论依然不变,说明控制变量选取合理。
2. 稳健性检验
为了保证结果的可靠性,进行了以下稳健性检验 :
(1) 替代被解释变量。用未考虑股价同步性的C-Score 作为会计稳健性的替代变量,再次进行回归,如表7 列(1) 所示,结果不变。
(2) 考虑行业间差异。会计稳健性的行业差距较大, 行业因素可能影响结果,我们剔除其他行业,只对制造业公
表4 分行业监管与会计稳健性
行业年度固定效应 | 公司年度固定效应 |
滞后一期 | 行业年度PSM | |
(1) | (2) | (3) | (4) | |
Post | 0.0727*** | 0.1156*** | 0.0728*** | |
(16.56) | (47.33) | (16.57) | ||
Focus | -0.0048** | -0.0030 | -0.0048** | |
(-2.19) | (-1.62) | (-2.19) | ||
Post×Focus | 0.0060*** | 0.0051*** | 0.0081*** | 0.0060*** |
(3.40) | (3.60) | (5.40) | (3.40) | |
Size | -0.0532*** | -0.0606*** | -0.0448*** | -0.0531*** |
(-66.16) | (-29.91) | (-75.03) | (-66.04) | |
Lev | 0.1099*** | 0.1089*** | 0.0903*** | 0.1099*** |
(29.64) | (15.22) | (28.90) | (29.59) | |
Roa | -0.0689*** | -0.0367** | -0.0692*** | -0.0697*** |
(-5.37) | (-2.28) | (-6.13) | (-5.42) | |
Growth | -0.0017 | -0.0005 | -0.0002 | -0.0017 |
(-1.35) | (-0.40) | (-0.24) | (-1.38) | |
CFO | -0.0141** | -0.0163** | -0.0093* | -0.0130* |
(-2.06) | (-2.02) | (-1.66) | (-1.89) | |
Dual | -0.0013 | -0.0016 | 0.0002 | -0.0013 |
(-1.12) | (-0.85) | (0.20) | (-1.13) | |
Big4 | -0.0043* | 0.0017 | -0.0035* | -0.0044* |
(-1.70) | (0.32) | (-1.89) | (-1.73) | |
Opinion | -0.0040 | -0.0028 | -0.0052 | -0.0041 |
(-1.00) | (-0.55) | (-1.40) | (-1.01) | |
First | 0.0107*** | 0.0355*** | 0.0058** | 0.0104*** |
(3.34) | (3.42) | (2.15) | (3.23) | |
Salary | -0.0032*** | -0.0055*** | -0.0029*** | -0.0033*** |
(-4.01) | (-3.06) | (-4.52) | (-4.02) | |
Indepen | -0.0110 | -0.0201 | -0.0103 | -0.0110 |
(-1.15) | (-0.97) | (-1.36) | (-1.14) | |
Msh | 0.0182*** | 0.0037 | 0.0300*** | 0.0189*** |
(4.86) | (0.46) | (8.93) | (5.02) | |
Age | -0.0035*** | -0.0206*** | -0.0039*** | -0.0034*** |
(-4.94) | (-10.86) | (-6.10) | (-4.67) | |
State | 0.0006 | 0.0012 | -0.0012 | 0.0007 |
(0.56) | (0.23) | (-1.40) | (0.61) | |
Inst | -0.0131*** | -0.0210*** | 0.0047** | -0.0131*** |
(-5.61) | (-6.80) | (2.27) | (-5.58) | |
cons | 1.1752*** | 1.4029*** | 0.9922*** | 1.1741*** |
(70.32) | (31.13) | (79.50) | (70.08) | |
Ind/Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 11 805 | 11 805 | 9 095 | 11 785 |
Adj.R2 | 0.6788 | 0.3597 | 0.7498 | 0.6788 |
注 :***、**、* 分别表示在1%、5% 和10% 的水平上显著 ;括号中为经过异方差稳健修正的t 值 ;下同
表5 内外部环境异质性回归结果
表6 PSM 的平均处理效应
处理效应 | 处理组 | 控制组 | 差距 | T值 | |
C-Score | Unmatched | 0.0167 | 0.0249 | -0.0082 | -4.57 |
ATT | 0.0167 | 0.0020 | 0.0146 | 4.75 | |
ATU | 0.0248 | 0.0340 | 0.0092 | ||
ATE | 0.0107 |
司重新回归,如表7 列(2)所示,结果不变。
(3) 剔除“洗大澡”因素。会计稳健性可能是亏损公司配合“洗大澡”行为而产生的,为排除其对结果的干扰,将Roa < 0 的样本剔除后重新进行回归,如表7 列(3)所示, 结果不变。
(4) 采用稳健标准误。为缓解异方差和序列相关问题的影响,采用稳健性标准误的方法,对行业层面聚类调整
(Cluster)重新回归,如表7 列(4)所示,结果不变。
五、进一步研究
根据前文的分析,信息披露分行业监管可以通过降低公司管理者与股东的代理成本、抑制公司盈余管理动机, 提高会计稳健性。那么代理成本、盈余管理是否确实为信息披露分行业监管模式对会计稳健性的影响路径?接下来,将对此进行检验。
借鉴温忠麟等(2004)中介效应模型,先用模型(1)检 验分行业监管对会计稳健性的影响 ;再用模型(6)分别检验分行业监管对代理成本(Ac)、盈余管理(Da)的影响 ;最后用模型(7)检验代理成本(Ac)、盈余管理(Da)是否有中介效应。具体模型如下 :
(7)
(一)降低代理成本
分行业监管作为一种信息披露监管制度,通过优化监管模式,降低会计信息获取成本,缓解管理层与股东的代理成本,促使管理层放弃短期投机行为,更关注于企业长远利益,从而选择稳健的会计政策,提高会计稳健性。
借鉴王满四和徐朝辉(2020)的做法,用管理费用率
(即管理费用/ 主营业务收入)衡量代理成本(Ac),该指标数值越大,说明代理成本越高。检验结果见表8 列(1)和列(2)。从列(1)可以看出,分行业监管与重点监管的交乘项(Post×Focus)系数在1% 水平上为负,说明分行业
表7 稳健性测试结果 表8 中介效应检验结果
监管降低了代理成本。列(2)结果表明,代理成本(Ac) 系数在1% 水平上为负,分行业监管与重点监管的交乘项
(Post×Focus)系数在1% 水平上为正,说明分行业监管通过降低代理成本提升会计稳健性,具有部分中介效应。
(二)抑制盈余管理
分行业监管改善信息披露监管环境,促使公司规范日常经营管理活动,优化公司内部治理机制,使企业更倾向
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于披露高质量的信息 ;信息获取成本的降低,使得机构投
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投资收益”的披露形式变更影响
资者、审计师等外部治理机制能更好地发挥作用,缩小企业的盈余操纵空间,选择稳健的会计政策、慎重披露会计信息则被视为公司的明智之举。
借鉴Dechow 等(1995)的方法,用可操控性应计利润的绝对值度量盈余管理(Da),该指标数值越高,说明盈余管理程度越高。检验结果见表8 列(3)和列(4)。如列(3)所示,分行业监管与重点监管的交乘项(Post×Focus)系数显著为负,表明分行业监管抑制了企业盈余管理。加入中介变量后,列(4)的盈余管理(Da)系数显著为负,分行业监管与重点监管的交乘项(Post×Focus)系数显著为正,说明存在部分中介效应,即分行业监管通过抑制企业盈余管理提升会计稳健性。
六、结论与启示
本文以2010~2019 年沪深A 股主板非金融类上市公司为样本,考察信息披露分行业监管模式对会计稳健性的影响。研究发现 :信息披露分行业监管模式对会计稳健性有显著的正向影响 ;在不同内外部环境下,分行业监管模式对企业会计稳健性的提升效果存在差异,对市场化程度低、负债水平低、行业竞争度低的公司影响更大 ;分行业监管模式可以缓解代理成本、抑制盈余管理,从而促使公司对外披露稳健的会计信息。
根据上述结论,本文提出以下建议 :第一,信息披露监管模式的完善是提高会计信息质量的重要途径,建议政策制定者对信息披露的内容和监管的方式持续改进,并出台相关配套措施,提升会计信息质量,以达到监管政策预期效果。第二,建议公司进一步推进内部治理机制建设, 从内部寻找提高会计信息质量的方法,抑制机会主义动机, 创造良好的信息披露内部环境,提供稳健性水平高的会计信息。第三,建议信息使用者充分关注资本市场监管动向与公司信息披露行为,利用高质量的会计信息做出更科学合理的投资决策。
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Does the Change of Supervision Mode Affect the Accounting Conservatism?
——Empirical Evidence from the Perspective of Information Disclosure Industry Regulation
LIN Zhong-gao, LI Wen-can
Abstract: Taking the change of the information disclosure model of listed companies in 2015 as a demarcation point, it is the first time to investigate the impact of information disclosure on the accounting conservatism from jurisdiction supervision mode to industry supervision mode. The study found that: the industry supervision model has significantly improved accounting conservatism, and the change in the information disclosure regulatory model has a better effect on improving the accounting conservatism of companies with low marketization, low debt levels, and low industry competition. Further research found that: agency cost reduction and earnings management suppression are possible paths for the industry supervision model to improve accounting conservatism. The conclusion of this article provides a new perspective for studying the information disclosure system and the quality of accounting information.
Key words: information disclosure quality; supervision model by industry; accounting conservatism; accounting information quality
(责任编辑 周愈博)
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