会计稳健性与资本投资效率的实证研究
来源：岁月联盟
时间：2014-01-03
巴苏运用下面的盈余股票收益关系模型来度量会计稳健性。
EPSitPit-1=β1+β2DRit+β3Rit+β4DRit*Rit+εit(1)
其中，EPSit为i公司t年度的每股盈余；Pit-1为i公司t-1年度末的收盘价；Rit为i公司t年度的股票收益率；DRit为虚拟变量，当Rit＜0时取值为1，否则取值为0。该模型使用股票年度收益率作为“好消息”和“坏消息”的代理变量，负的股票年度收益率表示经济损失，即“坏消息”；正的股票年度收益率表示经济利得，即“好消息”。在模型（1）中，β2度量会计盈余确认“好消息”的及时性，β3度量会计盈余确认“坏消息”的及时性。因此，β4度量会计盈余确认“坏消息”相对于确认“好消息”的增量及时性。由于稳健性意味着会计盈余对“坏消息”的反应比对“好消息”的反应更为及时充分，本文通过检验β4是否显著大于0来判断会计盈余是否稳健。
卡恩和沃特斯对巴苏模型进行了拓展，选择公司规模(SIZE)、负债率(LEV) 和市值与账面价值比率(MB)作为工具变量，设计出度量公司/年的稳健性指标。他们假定非对称及时性是上述三个工具变量的线性函数，用GScore表示盈余对“好消息”的反应程度，用CScore表示盈余对“坏消息”反应的增量程度，两个系数分别变为：
GScore=β3=μ1+μ2SIZEit+μ3LEVit+μ4MBit(2)
CScore=β4=λ1+λ2SIZEIt+λ3LEVit+λ4MBit(3)
将（2）式和（3）式代入（1）式，可得到用于估算公司层面的会计稳健性模型，这一模型为：
EPSitPit-1=β1+β2DRit+(μ1+μ2SIZEit+μ3LEVit+μ4MBit)*Rit+
(λ1+λ2SIZEit+λ3LEVit+λ4MBit)*DRit*Rit+εit(4)
运用上述模型，采用年度横截面数据进行回归，可以估计出μ1，μ2，μ3，μ4以及λ1，λ2，λ3，λ4。然后，将λ1，λ2，λ3，λ4估计系数再代入（3）式，估算出公司层面的会计稳健性程度。
(二) 公司资本投资效率的估算
理查森通过模型估算出企业正常的资本投资水平，然后用该模型的回归残差作为投资过度和投资不足的代理变量，考察了自由现金流量对过度投资的影响［26］。本文借鉴该模型来估算我国上市公司资本投资的无效率水平以及投资过度（不足）程度。上市公司正常的资本投资水平估计模型如下：
INVit=α0+α1GROWTHit-1+α2LEVit-1+α3CASHit-1+α4SIZEit-1+
α5RETit-1+α6INVit-1+∑INDUSTRY+∑YEAR+εit(5)
其中，INVit为i公司t年度的资本投资水平，用现金流量表中购买固定资产和无形资产的现金数除以期初总资产表示；GROWTHit-1为i公司t-1年度的增长机会，用营业收入增长率表示；LEVit-1为i公司t-1年度资产负债率；CASHit-1用i公司t-1年度公司现金余额除以总资产表示；SIZEit-1为i公司t-1年度总资产的自然对数；RETit-1为i公司t-1年度股票年度收益率，并用市场年度收益率进行调整；INVit-1为i公司t-1年度的资本投资水平；∑INDUSTRY为行业虚拟变量，行业按证监会的分类标准进行划分，共选取20个行业虚拟变量；∑YEAR为年度虚拟变量，控制不同年份宏观经济因素的影响。
模型(5)回归残差表示公司资本投资的无效率程度，取其绝对值后用符号INV_Resid表示。如果模型(5)回归残差大于0，则其值为投资过度，用符号Over_INV表示，相反则为投资不足，用符号Under_INV表示。为了便于理解和解释，本文将Under_INV取绝对值。因此，INV_Resid越大，表明上市公司资本投资效率越低；Over_INV越大，表明上市公司投资过度情况越严重；Under_INV越大，表明上市公司投资不足情况越严重。
(三) 会计稳健性与资本投资效率的回归模型设计
在确定公司的会计稳健性水平和资本投资水平变量之后，本文分别用模型（6），模型(7)和模型(8)来考察会计稳健性水平对公司资本投资效率的影响。
INV_Residit=γ0+γ1ACit+γ2PAYit+γ3FCFit+γ4MFEEit+γ5TUNNELit+εit(6)
Over_INVit=γ0+γ1ACit+γ2PAYit+γ3FCFit+γ4MFEEit+γ5TUNNELit+εit(7)
Under_INVit=γ0+γ1ACit+γ2PAYit+γ3FCFit+γ4MFEEit+γ5TUNNELit+εit(8)
其中，INV_Residit，Over_INVit和Under_INVit为被解释变量，分别为i公司t年度资本投资的无效率程度、投资过度程度以及投资不足程度；ACit为解释变量，代表i公司t年度会计稳健性程度，估算方法如前所述。参考理查森及辛清泉等的研究，本文加入的其他变量均为控制变量［17，26］。PAYit表示高管薪酬，为i公司t年度金额最高的前三名高级管理人员的报酬总额的自然对数；FCFit表示自由现金流，用i公司t年度期末经营活动现金净流量除以期初总资产减去模型（5）估算出的预期资本投资额表示；MFEEit表示管理费用率，为i公司t年度管理费用占营业收入的比例；TUNNELit表示大股东资金占用，为i公司t年度其他应收款占总资产的比例。
（四） 样本选取和数据来源
本文以我国沪深股票市场2001年—2008年发行A股的所有上市公司为初始样本，剔除金融行业的公司、当年首次发行新股公司和特别处理的公司、同时发行B股或H股的公司以及相关数据缺失的公司。本文最终得到6645家上市公司样本，其中2001年559家，2002年638家，2003年755家，2004年818家，2005年880家，2006年938家，2007年1022家，2008年1035家。本文的原始数据来自CCER数据库，数据统计与处理软件为EXCEL 2003和STATA 10.0。为了消除极端值的影响，本文对连续变量在1％和99％分位数进行了Winsorize处理。
四、 实证分析
（一） 变量的估算结果
1. 会计稳健性水平的估算
表1（见下页）报告了公司会计稳健性的估计结果。由表1可以看出全样本公司DR*R的回归系数分别为0.0132（t值为2.37）和0.595（t值为5.85），且在5％和1％水平上显著，说明我国上市公司盈余对“坏消息”的反应显著地快于对“好消息”的反应，会计稳健性是存在的。为了排除亏损公司盈余管理行为对研究结论可能产生的噪音，本文在全样本中剔除亏损公司后再重新进行回归。如表1所示，盈利公司的会计稳健性仍然存在。这说明就整体水平而言，我国上市公司会计稳健性是存在的，这为后续研究奠定了基础。本文将表1回归系数代入模型以估算我国上市公司的会计稳健性水平。会计稳健性水平用AC表示。
表1会计稳健性水平的回归结果
被解释变量全样本公司盈利公司截距-0.00447-0.002420.00636***0.00558***(-0.83)(-0.45)（2.88）（2.61）DR-0.0153***-0.0128***-0.00881***-0.00645***(-9.48)(-7.82)(-8.34)(-6.19)R0.00833***0.163***0.0101***0.100**（3.3）（3.42）（3.91）（2.53）DR*R0.0132**0.595***0.004180.382***（2.37）（5.85）（0.98）（6.32）SIZE*R0.00912***0.00587***（3.97）（3.09）LEV*R-0.0243**-0.00349(-2.09)(-0.44）MB*R-0.000827**-0.00108***(-2.08)(-3.48）SIZE*DR*R-0.0312***-0.0192***(-6.35)(-6.86)LEV*DR*R0.153***0.0214**（6.09）（2.1）MB*DR*R-0.0004010.00267***(-0.27)（4.88）行业和年度控制控制控制控制adj. Rsq0.0670.1090.1690.216F16.59***16.13***39.04***41.29***注:被解释变量为模型中EPS/P；表中数据为解释变量的回归系数，
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