會計穩健性、融資約束與非效率投資

周佳敏,王保忠

(西安工程大學 管理學院,陜西 西安 710600)

農業是中國的支柱產業,是我國經濟發展的基礎,也是實施“鄉村振興”戰略的關鍵。在國家戰略實施過程中,農業公司扮演著重要的投資者角色。然而農業公司因行業性質的局限,一直面臨著資金獲取渠道單一、投資回報周期長、信貸擔保體系不完善等困難[1],導致企業頻頻出現資產配置不合理、非效率投資等行為。

當前,我國處在經濟轉型的緊要關頭,由于投資效率不高,造成投資過度與不足的問題日益突出。資本結構模型和新古典投資理論表明,公司的投資決策取決于可用并真實的信息價值[2]。然而由于信息不對稱及代理沖突問題,部分企業及管理層會因個人利益最大化的目的,對企業信息進行操縱,導致企業會計信息失去真實性,損害公司價值。會計穩健性作為影響信息質量好壞的主要因素,能夠傳遞可靠的會計信息,抑制企業進行非效率投資的可能。

以往學者運用不同方法、從不同視角研究會計穩健性與非效率投資間的關系,如結合環境不確定性[3]、審計監督[4]、財務柔性[5]、盈余管理[6]、產權性質[7]等。研究主要集中在會計穩健性所帶來的經濟后果與企業的投資效率影響因素等方面,對過程傳導和調節機制的研究較少。企業進行投資決策時,融資成本的高低會影響其選擇及投資效率狀況,當企業的外部融資成本較高時,其所受到的融資約束也較強,這一外部約束必然會對企業的會計穩健性與非效率投資之間的關系產生影響[8]。因此,在現有研究的基礎上,擴展融資約束的視角,以中國A股農業上市公司為研究對象,利用多元線性回歸模型,實證檢驗會計穩健性、融資約束和非效率投資之間的關系,揭示會計穩健性與非效率投資之間深層次聯系,并將融資約束作為調節變量進行探討,以期豐富會計穩健性經濟后果的理論研究,并為農業企業日后融資及投資提供借鑒。

1 研究假設

1.1 會計穩健性與非效率投資

非效率投資指管理者并沒有將股東價值最大化作為決策標準來選擇投資項目,而將管理者個人收益最大化作為目標。當企業擁有足夠多資源時,就會把資源投入到凈現值為負項目中,即投資過度,或是放棄凈現值為正的項目,即投資不足[9]。故將非效率投資分為投資過度和投資不足兩種情況。

多數學者認為會計穩健性能夠提高企業信息披露的質量,擠壓信息中摻雜的水分,從而抑制企業進行投資過度。AHMED等[10]指出會計穩健性可以降低公司委托代理合同的成本,穩健性較高的公司,通常會儲存較高的現金流,以避免未來可能出現的非正常損失,或者為未來的投資提供資金,間接表明穩健性可以避免投資過度行為。劉猛等[11]認為穩健的會計信息可以減少管理層與股東間的代理沖突,進一步提高投資過度的機會成本。由委托代理理論可知,一般情況下企業中所有權和經營權是分開的,這就導致管理者與股東之間的委托代理沖突問題。管理者趨于自利的動機,傾向于選擇投資能夠增加自身利益的項目,對股東及利益相關者的影響欠考慮,這往往會導致投資過度。會計穩健性能通過及時確認、反饋損失與收益,從而甄別出較差的項目,使股東對管理者的投資決策進行約束和監督。

關于會計穩健性對投資不足的研究,目前尚無定論。韓靜等[12]認為過分強調會計穩健性會降低投資機構對公司未來獲利能力的信任,使公司未來融資能力下降,導致公司投資不足。孟祥展等[13]則認為會計穩健性的監管作用促使管理者更關注公司的績效,從而避免或減少外部投資者對其管理水平的疑慮。由信息不對稱理論可知,獲取信息越多的人往往會利用信息差謀取額外的收益,從而導致利益的傾斜,而信息不足的人則會進行逆向選擇。長期來看,這無疑會加大企業外部融資成本,使企業被迫放棄凈現值為正的投資,從而造成投資不足。同時,行為金融理論指出管理者往往對公司股票價格過分自信,在外債融資行不通時,更傾向于放棄外部融資,從而造成更大的投資不足。會計穩健性能夠有效緩解信息不對稱的問題,促進企業組織可視化,降低外部融資時產生的成本,從而獲得更多的投資資金,緩解企業投資不足的問題。

綜上,提出如下假設:

H1會計穩健性對投資過度有負向影響;

H2會計穩健性對投資不足有負向影響。

1.2 融資約束的調節作用

在我國,由于資本市場不健全,公司內外部融資成本差異較大?？傮w而言,公司外部融資成本高于內部融資成本。當企業受到融資約束時,其投資也將受到限制。一般而言,融資約束降低了企業可獲取資金的可能性,對投資過度企業來說,他們將會把有限的資金利用到更值得投資的項目中,因此一定程度上抑制了企業的過度投資;對投資不足企業來說,因其融資渠道受限,導致不得不放棄正凈現值的項目,加劇投資不足[14-15]。

由現金持有理論可知,會計穩健性體現為謹慎使用現金流,在選擇投資方案時應保持資金儲備,以確保投資穩健;融資約束則一直提示企業應避免將全部的自由現金流都進行投資,一定程度上降低了管理層進行投資過度的概率,減輕代理沖突的問題,降低管理者與股東之間的摩擦。同時行為金融理論指出,會計穩健性能夠有效確定公司的損失,降低管理者的過度自信,而融資約束所顯示的外部融資困難會使管理者注意規避風險,降低投資過度[16]。因此,會計穩健性與融資約束的相互作用,在一定程度上能夠抑制企業投資過度的行為,呈現出正向的調節作用。

由信號傳遞理論可知,會計穩健性能夠傳達更可靠的會計信息質量,通過降低信息的不對稱,以減少投資中的非對稱性及風險,從而緩解企業投資不足的問題。而融資約束是導致企業投資不足的重要因素,也是制約外部資本進入的主要原因[17]。在普遍存在融資約束的環境中,企業為了得到資本的青睞,往往選擇傳遞更加可靠的會計信息,使得會計穩健性對投資不足的緩解作用更顯著,呈現出正向的調節作用。

綜上,提出如下假設:

H3融資約束對投資過度有負向影響;

H4融資約束對投資不足有正向影響;

H5融資約束在會計穩健性與投資過度的關系中發揮正向調節作用;

H6融資約束在會計穩健性與投資不足的關系中發揮正向調節作用。

2 實證研究設計

2.1 樣本選擇與數據來源

為探討我國農業上市公司的會計穩健性、融資約束和非效率投資之間的關系,以2015—2021年A股農業公司為樣本,運用多元線性回歸模型,對會計穩健性、融資約束和非效率投資之間的關系進行實證研究。根據以下原則對樣本進行篩選:①剔除財務發生異常狀況的公司,如ST、*ST類公司以及持續虧損和投融資困難的公司,因為這些公司的財務數據已出現異常,不具備典型的企業特征。②剔除數據缺失的農業企業,以確保數據的準確性和完整性。③剔除研究區間內當年首次公開發行股票的農業類公司。根據以上條件,最終選取215個樣本為研究對象,利用軟件SPSS進行數據處理與分析。所需的全部資料和數據,均來自國泰安(CSMAR)數據中心及巨潮資訊網。

2.2 變量定義

2.2.1 解釋變量

以KHAN等[18]提出的Cscore模型作為度量公司會計穩健性的指標。

(1)

Gscore=β0=μ1+μ2SIZEit+μ3LEVit+μ4MBit

(2)

Cscore=β1=γ1+γ2SIZEit+γ3LEVit+γ4MBit

(3)

將式(2)和式(3)代入模型(1)中,可得到模型(4):

μ3LEVit+μ4MBit)Rit+

(γ1+γ2SIZEit+γ3LEVit+γ4MBit)Dit×Rit+εit

(4)

式中:EPS為每股收益;P為期初股票價格;R為股票收益率;D為虛擬的變量,當R<0時,D為1,反之D為0;SIZE為總資產;LEV為資產負債率;MB為市值賬面比;Gscore代表公司層面對“好消息”反應的及時性;Cscore代表公司層面對“壞消息”反應的及時性,為會計穩健性指標;β0+β1代表會計盈余對“壞消息”比“好消息”反應的增量及時性。

分年度對模型(4)進行回歸分析,將回歸得到的系數μ1～μ4及γ1～γ4分別代入式(2)與式(3)中,計算得出公司i第t年好消息確認程度Gscore和會計穩健性Cscore的大小。

2.2.2 被解釋變量

非效率投資包含過度投資與投資不足。按照RICHARDSON等[19-20]衡量公司投資效率的方法建立如下模型:

Invt=α0+α1Growtht-1+α2LEVt-1+α3Casht-1+

α4Aget-1+α5Sizet-1+α6Rett-1+α7Invt-1+

∑Industry+∑Year+ε

(5)

式中:Invt為第t年公司發生的實際新增投資支出,為總投資與維持性投資之差;Growtht-1為第t-1年公司的成長機會;Aget-1為第t-1年時企業年限;LEVt-1為第t-1年公司的財務杠桿率;Casht-1為第t-1年公司的現金流狀況;Sizet-1為第t-1年公司的資產規模;Rett-1為第t-1年公司的股票收益率;Invt-1為第t-1年的新增投資支出;∑Industry為行業虛擬變量,根據證監會2012所發布的行業標準,將制造業中“C”字頭的公司代碼取前2位,其余行業的代碼取前1位,據此代入模型中進行行業分類;∑Year為年份虛擬變量;ε為模型估計的殘差。

分年度對模型(5)進行最小二乘法回歸(OLS回歸),|ε|代表企業的非效率投資程度。|ε|越大,非效率投資程度就越大,表明投資效率越低。ε>0表示投資過度,ε<0表示投資不足。

2.2.3 調節變量

融資約束的度量方法有很多,如WW指數、FC指數、KZ指數和SA指數。筆者采用SA指數來衡量企業融資約束程度。

SA=-0.737Size+0.043Size2-0.040Age

(6)

式中:Size為企業規模;Age為公司年限。SA指數越大,代表企業所受到的融資約束程度越高。

2.2.4 控制變量

將公司年限(Age)、企業成長性(TQ)、資產負債率(TDR)、總投資(Tinvest)、經營性凈現金流(Cash)、總資產收益率(ROA)及股權集中度(GQ10)引入模型中。具體變量定義如表1所示。

表1 各變量的名稱、符號及描述

2.3 模型建立

為檢驗會計穩健性對非效率投資的影響[21-22],構建模型(7)驗證假設H1與H2;為檢驗融資約束對非效率投資及對會計穩健性與非效率投資關系間的調節效應,構建模型(8)檢驗假設H3～假設H6。同時,將樣本組分為投資過度和投資不足兩個樣本進行分析。

OIEit/UIEit=α0+α1Cscoreit+α2Ageit+

α3TQit+α4TDRit++α5Tinvestit+

α6Cashit+α7ROAit+α8GQ10it+∑Year+εit

(7)

OIEit/UIEit=α0+α1Cscoreit+α2SAit+

α3Csoreit×SAi,t+α4Ageit+α5TQit+

α6TDRit+α7Tinvestit+α8Cashit+

α9ROAit+α10GQ10it+∑Year+εit

(8)

3 實證檢驗與結果分析

3.1 描述性分析

對主要變量進行描述性統計分析,其結果如表2所示。由表2可知,兩個樣本的非效率投資均值分別為0.073和0.042,中位數分別為0.032和0.029;相對于投資不足(UIE)子樣本,投資過度(OIE)子樣本非效率投資的均值與中位數的差值更大,表明我國投資過度的非效率程度比投資不足更嚴峻。會計穩健性(Cscore)的均值和中位數分別為0.082和0.073,兩者均大于0,說明農業公司在總體上做到了會計穩健性。Cscore的最大值和最小值分別為1.056和-1.436,表明不同農業公司之間的會計穩健性存在明顯差異,且兩極分化的程度比較顯著。融資約束(SA)的均值和中位數都為-3.904,標準差為0.204,最大值和最小值分別為-3.445和-4.619,說明農業類企業普遍存在融資約束問題。

表2 主要變量描述性統計分析

3.2 相關性分析

進一步研究各變量間相關關系,相關性檢驗結果如表3所示。由表3可知,會計穩健性(Cscore)和非效率投資(NIE)之間的相關系數為-0.199,通過1%水平顯著性檢驗,表明會計穩健性與非效率投資之間存在顯著的負相關關系,因此假設H1、H2得到初步驗證。同時,模型的自變量與控制變量的相關關系基本都通過顯著性檢驗,表明各變量間無多重共線性問題,回歸結果可信有效。

表3 各個變量之間的相關性檢驗結果

3.3 多元回歸結果分析

3.3.1 會計穩健性對非效率投資的影響

對會計穩健性與非效率投資進行回歸分析,回歸結果如表4所示。由表4可知,在過度投資樣本中,Cscore的回歸系數為-0.214,且在5%水平上顯著,表明會計穩健性程度對投資過度具有負向影響,即會計穩健性程度越高,越能抑制企業進行投資過度的行為,假設H1得到驗證。在投資不足樣本中,Cscore的回歸系數為-0.217,且在5%水平上顯著,表明會計穩健性對投資不足具有負向影響,即會計穩健性程度越高,越能緩解企業進行投資不足的行為,假設H2得到驗證。

表4 會計穩健性與非效率投資回歸結果

3.3.2 融資約束對會計穩健性與非效率投資關系的調節效應

為探究融資約束對非效率投資及對會計穩健性與非效率投資的調節效應,將三者進行回歸分析,結果如表5所示。由表5中可知:在投資過度樣本中,會計穩健性的回歸系數在10%的水平上顯著為負,與前文的分析結果一致;融資約束的回歸系數在10%的水平上顯著為負,說明融資約束與投資過度負相關,即融資約束會緩解企業投資過度,假設H3得到驗證;會計穩健性與融資約束的交叉項的回歸系數為-0.209,在5%的水平上顯著為負,表明融資約束越強,會計穩健性對投資過度的抑制效果就越弱,即融資約束對會計穩健性與投資過度的關系具有正向調節作用,假設H5得到驗證。在投資不足樣本中,會計穩健性的回歸系數在10%的水平上顯著為負,與前文的分析結果一致;融資約束的回歸系數在1%的水平上顯著為正,說明融資約束與投資不足正相關,即融資約束會加劇企業投資不足,假設H4得到驗證;會計穩健性與融資約束的交叉項的回歸系數為-0.201,在5%的水平上顯著為負,表明融資約束越強,會計穩健性對投資不足的緩解作用就越弱,即融資約束對會計穩健性與投資不足的關系具有正向調節作用,假設H6得到驗證。

表5 會計穩健性、融資約束與非效率投資回歸結果

調節效應如圖1所示,可以看出隨著融資約束的增加,會計穩健性對投資過度的抑制作用和會計穩健性對投資不足的緩解作用,都呈現出減弱的趨勢,說明融資約束能夠正向調節會計穩健性對非效率投資的關系;與低水平融資約束相比,在高水平融資約束條件下,會計穩健性對非效率投資的影響更強。

圖1 調節效應圖

3.4 穩健性分析

為驗證回歸分析的穩定性,采用了替換主要變量的方法,將會計穩健性替換為及時性增量(Gscore)進行主效應的穩健性檢驗;將融資約束變量替換為KZ指數進行調節效應的穩健性檢驗,其余變量均保持不變。檢驗結果如表6～表7所示,可知回歸結果與上述實證結果保持一致,說明研究得出的結論是穩健的。

表6 主效應的穩健性檢驗結果

表7 調節效應的穩健性檢驗結果

4 結論

(1)選取滬深A股2015—2021年上市的農業公司作為樣本,研究會計穩健性對非效率投資的影響,結果顯示:會計穩健性對企業投資過度具有顯著的負向影響,即抑制作用;對投資不足也有顯著的負向影響,既緩解作用。

(2)融資約束對會計穩健性與非效率投資關系具有調節效應:融資約束越大,會計穩健性對投資過度的抑制效果就越弱,即融資約束對會計穩健性與投資過度的關系具有正向調節作用;同時,融資約束越大,會計穩健性對投資不足的緩解作用就越弱,即融資約束對會計穩健性與投資不足的關系具有正向調節作用

(3)研究建議:①在資本市場存在嚴重的信息不對稱情況下,應增強企業對會計穩健性的認識,明確披露標準與要求,強化會計穩健性的選擇與應用。同時,完善我國證券交易所的信息公開制度。②在宏觀經濟低迷、經濟發展不確定性增加的情況下,企業應根據自身實際情況,合理選擇融資結構,拓寬融資渠道,提升資金鏈的穩定性。同時,定期監測自身資金流向,分析自身資金受限程度,科學理性做出資金使用決策以提升投資效率。此外,應增強中長期投融資規劃,提升資源運用效率和靈活性,不斷增強集約化和產業化,拓展農業產業鏈。③政府部門應盡快完善農業信用擔保體系,降低擔保成本,降低市場門檻,放寬融資限制。同時,構建風險分擔和補償機制,提高農企貸款的安全性。另外,也應避免過度投資等情況的發生。