附加政策约束条件投资决策对公司盈余管理影响分析——来自房地产行业数据

郑渝英

（重庆工业职业技术学院 重庆 400030）

一、引言

盈余管理一直都是宏观财务金融领域和微观企业层面所要面对的研究热点，其中企业盈余管理的内在生成机制和对企业财务相关决策产生的冲击是理论和经验研究的重心，但投资决策作为现代企业三大关键财务决策核心之一，其对盈余管理的直接或间接的影响机制并没有权威性结论。MM定理认为，在有效市场条件下，公司的投资决策与财务结构无关，企业的筹资决策并不影响企业的市场价值。但结合我国经济运行状况，市场是非有效市场。经典经济学相关理论表明一国宏观经济运行的逻辑具有其内在规律。结合我国经济发展经验来看，改革开放以来经济运行业已经历了多个完整的宏观运行周期，每个宏观周期都由繁荣、滞涨、萧条、复苏显著的四个阶段特征组成；从财务角度来看，则是微观企业层面的主动或被动去库存（投资抑制）、主动或被动加库存（投资扩张）的过程。虽然从微观企业财务层面来看，每个周期企业都会经历投资抑制与投资扩张的阶段，但每个经济周期的结构、调整及外部环境并不完全一致，由此反映出周期不同的运行特征与外部政策异质。其次，结合实践分析，始发于2008年金融危机所引发的新一轮经济调整周期，到目前经济一直在萧条期中调整，经济增速持续低迷及微观企业层面的压价去库存（投资抑制）硬着陆行为普遍出现。资本市场更是持续缩水。结合我国大政府小市场经济特征，具有行政特色的宏观调控政策对我国新一轮经济周期及微观企业状况具有很强的解释力度（徐瑾，2012）。因此外部政策环境是进行微观企业问题研究所必须面对的约束。在一定程度上揭示，我国市场非有效特征主要体现在政府所采取的宏观管理政策干预，而这些管理干预政策组合形成了与经典财务理论MM理论中有效市场对立。从理论财务角度而言，非有效市场的运行引致了微观企业的投资决策受到企业利润水平和融资的约束，但是更为重要的是企业利润内生于企业所提供的产品和服务，而企业产品和服务来源于企业的投资，因此投资决策不仅受制于企业利润约束，更为直接的影响到企业利润生成。基于此，投资的利润理论将投资决策和企业盈余管理二者关系显性化。那么企业如何合理利用利润为投资进行筹资进而投资反过来如何影响企业的盈余管理？尤其是存在强政策干预情形下，投资决策如何影响企业盈余管理？这些问题不仅是实务界面临的现实问题，同时也更是理论界如何在非有效市场条件下推进财务理论研究的重要命题。本文对此进行了研究。

二、文献综述

（一）国外文献 经典的盈余管理研究始于Healy和Wahlen（1999）的研究，认为盈余管理是企业内部管理层在特定条件下依据其职业经验和知识影响财务报告，进而达到影响以企业财务报告为依据的利益决策的目的，或者取得预期以企业财务报告所提供会计数据为判断准则的相关契约执行效果。盈余管理实质就是盈余管理主体企业管理当局利用盈余管理客体会计原则、会计估计及会计方法达到其既定目的的财务会计操作过程。在经典盈余管理的基础上，现有的针对企业投资决策对其盈余管理的研究文献主要集中于企业微观层面，其主要代表性研究如下：Greenwald等（1984），Myers和Majluf（1954），Myer（1984）等先后在其研究中指出企业资本市场的信息不对称问题，对经典的企业融资结构MM理论所假设的完美市场提出质疑，认为市场非有效特征使得企业内外部融资成本存在差异，在此基础上提出了投资的利润相关理论，为进一步研究投资结构与企业盈余管理相关性奠定理论基础。投资的利润相关理论起源于Tinbergen（1938；1939）研究提出的投资支出的利润有关论，随后该观点被Klein（1950；1951）研究进一步发展为投资的利润理论。Foster（1986），Deehow等（1996），Beneish（1997）研究共同指出：有效的市场会对企业的错误财务会计报告产生显著的负向冲击，在一定程度上表明，市场中的投资者不能完全意识到企业内部盈余管理行为。但只要外部权益投资者理性预计到发生操纵行为，即使不能明确公司的操纵程度，也能够在事后观察到企业实际的负向收益并作出调整；Seholes等（1990）针对金融行业的研究揭示，基于资本充足率监管要求，银行在基本满足资本充足率的情况下，其利用盈余管理应对行业监管的内在激励也就越强，在此种条件下，进行盈余管理的银行存在低贷款注销额和高贷款损失准备就会被会计确认为非正常投资收益，而这一点在Collins等（1995）和Beatty等（1995）研究得到证实。Biddle，Hilary（2006）发现：会计信息质量报告可以在一定程度上降低企业实际管理者和外部资金借贷方的信息不对称，因此可以提高投资效率，同时还指出企业的会计信息质量显著的与投资对现金流量敏感性负相关，认为原因在于盈余质量高的企业融资约束对于投资的影响较小；Meniehols和stubben（2005）通过对盈余管理行为对投资决策影响的检验及对样本公司的固定资产投资行为进行分析，研究指出样本公司在利润操纵期间会发生过度投资行为，但是企业在进行盈余管理之后过度投资被消失；Savov（2006）运用了联立方程以德国上市公司为样本对盈余管理与投资行为的内生性进行研究。指出企业盈余操纵和投资指出行为正相关；股利政策变化与盈余管理行为负相关；高估公司价值会使盈余操纵和基础盈余信息的敏感性提高。

（二）国内文献 国内目前关于企业投资决策与会计盈余质量的研究虽然已有部分学者进行了相关研究，但是并不多见，代表性研究有谷祺，刘淑莲（1999）、何青（2006）及高锐（2011）等，基本上均得出企业投资决策行为与盈余水平显著相关并符合新古典经济理论的利润最大化的原则。理论研究和经验分析均在一定程度上支持投资的利润理论是投资决策和盈余管理的内在逻辑所在。传统的投资的利润理论认为，首先，企业的投资支出来源是投资决策可行性的关键变量，但其受到企业利润水平的制约，企业的盈利性水平也引致了企业外部融资约束的限制。在企业利润水平既定条件下，企业为了克服外部融资的约束，就会采取盈余管理的财务会计操作进行盈余管理，从而间接的通过缓解外部融资约束影响企业投资决策。但经典投资利润理论只注重问题的一个方面，并没有针对投资决策本身对企业财务会计行为进行全面研究，正如前文分析，投资决策需要利润支持，但是利润产生的基础离不开投资，尤其是在非有效市场条件下，企业的投资如何影响利润进而影响其财务会计行为更需要进一步研究。结合我国实际运行状况而言，在一定程度上可以说国内关于盈余质量与投资决策关系的研究处于起步阶段，同时既有的研究也基本上忽略了以外部政策干预为主要特征的国内非有效市场现状，在有效市场假定下的投资决策和企业盈余管理之间关系的研究显然是不符合我国经济运行特征。现有针对投资决策与盈余管理研究情景设定不足正是本研究现实意义所在。

三、研究设计

（一）研究假设 在引入外部政策约束条件下，研究企业投资决策对公司盈余管理的边际动态影响，同时结合宏观经济运行周期及所形成的系统风险对微观企业的制约现实，因此，提出研究假设1，

假设1：在控制系统风险及相关财务指标变量的条件下，企业的投资政策对其盈余管理的影响是显著的并且其边际影响是递增的

基于我国当前各种层出不穷的宏观调控政策对微观企业发展显著影响的现状，为了分析政策对投资决策与盈余管理二者之间关系的具体影响，必须将政策因素引入到实证模型中进行量化分析，基于此，提出研究假设2：

假设2：在控制系统风险及相关财务指标变量的条件下，引入政策因素约束之后，政策因素对二者关系影响是显著的，同时基于经济学直觉政策因素的引入会降低投资决策对企业盈余管理的影响。

（二）样本的选取 结合我们研究问题的性质可知，研究的样本必须满足两个条件：第一，样本对宏观系统风险敏感；第二，针对样本调控的政策目的显著并且政策出台密度较大。而我国房地产行业运行状况是满足以上两个条件的天然实验样本，因此本文选取房地产行业为研究对象。选取了截止到2012年初在国内沪深主板上市的98家房地产上市公司的2005—2011年度对应变量所组成的非平衡面板数据。数据主要来源于对应年度的《中国统计年鉴》，CSMAR上市公司研究数据库及对应企业的年度财务报表。

（三）变量定义 本文对变量进行设定。（1）响应变量盈余管理的衡量（OCP）。在会计实务中，上市公司的总体应计利润项目中，可分为可操纵和不可操纵应计利润两部分，而可操纵利润是公司基于特定动机而通过对内部现金流量或会计报告盈余的刻意调整，创造出能达到或有利于达到其目的的财务报告盈余。结合已有的研究（Jones J，1991；石军，2010；孙文娟，2011；黄梅，夏新平，2009；）及相关财务会计理论，把公司可操纵应计利润视为衡量上市公司盈余管理变量，并利用修正的Jones模型估计可操纵应计利润，借以准确地计量公司的盈余管理；（2）研究变量。利用上市公司年末负债与权益的比（lever）衡量公司投资决策行为，主要是由于公司负债权益比是公司投资决策的结果，因此用负债权益比来衡量投资决策在一定程度上是具有其合理性的；同时我们设定外部调控政策为二元变量d，若当期出台针对性政策，那么d=1，否则为0；（3）控制变量。结合经典财务理论中套利定价理论相关内容（Stephen A.Ross，Randolph W.Westerfield等，2003），选取通货膨胀波动率（σI）、经济增长波动率（σgdp）及利率波动率（σr）捕捉宏观经济环境因素，同时针对公司非系统因素我们对应选取公司规模（Size）自然对数捕捉公司规模因素，选取公司资产净收益率（ROA）捕捉公司盈利水平。

在没有外部政策约束条件下投资决策对盈余管理动态边际等式为

则模型设定的经济意义在于：由于政策变量d为二元变量，取值为0或者1，在当期没有新出台政策约束时，d=0，那么（2）中投资决策项为1，截距项变为c+α1，表明无政策约束的投资决策对盈余管理影响部分异质性在截距中得以体现；若当期出台新政策约束，d=1，那么政策约束对盈余管理影响的异质性则体现在动态边际项中。那么在引入外部政策约束条件下投资决策对盈余管理动态边际等式为：根据假设（2）可预测知：（3）式显著不等于0，（4）式是小于0。

四、实证检验分析

（一）描述性统计 为了剔除样本年度内模型变量可能异常值的杠杆效应，我们对整体平均意义上变量序列的基本统计分布规律进行分析，首先对基本变量序列进行统计描述分析，如表（1）。由基本描述统计分析结果来看，变量序列统计分布规律基本符合预期，只有通货膨胀波动率和公司规模的波动幅度较大，但这也契合实际经济运行状况，其中利率作为典型的金融时间序列具有其一般金融时间序列所具有的“尖峰”性态。因此，从基本统计分析结果来看，可以排除样本年度内异常值的对拟合结果杠杆效应。

表1 基本描述统计

表2 变量平稳性检验

表3 Hausman Test

表4 拟合回归结果

（二）回归分析 对具有时间序列特征的变量进行平稳性检验，检验结果如下表（2）。由平稳性检验结果可以看出，经过对数化或去量纲化处理的非平衡面板变量序列均在5%的置信水平拒绝存在单位根的原假设，表明序列在5%的显著水平上平稳的。在平稳的基础上，对模型（1）、（2）拟合回归效应进行检验，检验结果如表（3）。由检验结果来看，在计量意义上不能拒绝随机效应回归的原假设，表明模型（1）、（2）拟合回归在计量意义上采用面板数据中随机效应回归。在以上分析检验基础上，我们对基于假设（1）和假设（2）的模型（1）、（2）进行随机效应拟合回归，其结果如下表（4）。由整体拟合回归结果看，除去通货膨胀波动对盈余管理影响较小并且不显著之外，其余变量影响均为显著，首先对控制变量分析来看，在没有附加外部政策约束条件下，系统性因素对盈余管理影响均显著，其中GDP增长波动影响最大为（0.206），利率波动边际影响为（-0.11）表明利率波动的增加1%，那么公司可操作性应计利润下降0.11%；公司层面规模及资产净收益率因素对其边际影响为负，表明二者增加会引致公司盈余管理的可能性下降；盈余管理的滞后因素当期盈余管理边际影响为正，表明公司盈余管理具有一定程度的惯性。同样在附加政策约束条件下，系统性因素、公司层面因素及滞后因素对盈余管理边际影响方向不变，只是其影响幅度被削弱。对于衡量公司投资决策的研究变量分析看，表明存在政策约束，投资决策对盈余管理边际影响先上升，达到拐点时开始下降，其边际影响的变化幅度是下降的，并且当公司负债权益比低于（0.181/0.192=0.94）时，投资决策边际影响为正，表明投资形成的资本结构增加会引致盈余管理可能性增加，但当公司负债权益比高于（0.94）时，投资决策对盈余管理边际影响则相反；若当期没有新政策出台，存在政策约束条件下，即使当期没有进一步出台新政策，但投资决策对盈余管理边际影响是下降的，其下降幅度是呈现递减趋势。

五、启示

本文研究得出如下结论，在控制系统风险及相关财务指标变量及非政策约束的条件下，企业的投资政策对其盈余管理的影响是显著的，但是引入政策因素约束之后，政策因素对盈余管理影响显著，同时在一定程度上改变了投资决策对盈余管理的影响结构，使其边际影响变化幅度呈现递减趋势而非无政策约束下的递增趋势。必须说明的是：在经济周期及通货膨胀周期显著宏观背景下，国家对房地产市场的政策调控密度与强度为本文命题研究提供了非常理想的经验数据，因此研究具有良好的效果。基于此，针对其他行业而言，有待进一步合理研究才能给出经验结论。

［1］ 石军：《公司成长性与盈余管理》，《西安交通大学学报（社会科学版）》2011年第1期。

［2］ 高锐：《上市公司盈余管理与投资支出的关系研究——融资约束视角》，《大连理工大学博士学位论文》2011年版。

［3］ 王彦超：《融资约束、现金持有与过度投资》，《金融研究》2009年第7期。

［4］ JONES J.Earnings Management during Import Relief Investigation，Journal of Accounting Research，1991.

［5］ Adams W,Einav L,Levin J.Liquidity Constraints and Imperfect Information in Subprime Lending,The American Economic Review,2009.

［6］Rangan S.Earnings Management and the Performance of Seasoned Equity Offeringsl，Journal of Financial Economics，1998.

［7］ Yu F.Analyst Coverage and Earnings Management，Journal of Financial Economics，2008.