投资机会集、无形资产投资强度与审计治理效应——基于会计盈余质量视角的实证检验

曾琼芳，廖义刚，耿传文

（1.井冈山大学商学院，江西 吉安 343009 2.江西财经大学会计学院，江西 南昌 330013 3.浙江天健会计师事务所，浙江 杭州 310000）

投资机会集可以直接影响企业的价值，高投资机会集企业更有可能在不确定环境下经营，使管理者在应计项目的估计中有更大的自由度，同时又由于在高投资机会集情况下，管理者行为不可观测而造成的信息不对称，使得会计估计质量将进一步降低。那么，高投资机会企业盈余质量的下降是否会影响投资者的决策进而降低盈余的决策相关性呢？另外，高投资机会集企业一般会有更多的无形资产投资支出。根据Kumar&Krishnan计量噪音假说[1]（P997-1040），高无形资产投资强度情况下，无形资产会计处理的主观武断会降低会计盈余的价值相关性。进而，在高无形资产投资强度下，会计盈余的质量是否会随着投资机会集的增加进一步降低？本文将对这些问题进行探讨。此外，如何提高高投资机会集特别是高无形资产投资强度企业的盈余质量？秉承客观独立的高质量审计能否缓解这一问题并提高高无形资产投资强度、高投资机会集企业的会计盈余质量？这一问题的研究不仅对丰富公司治理的文献有重要作用，而且对提高资本市场信息传递的效率也有现实意义。

为此，本文从盈余质量的视角，构建模型，以我国深沪两市A股上市公司为研究样本，来检验投资机会集、无形资产投资强度和盈余质量的相关关系。同时引入高质量审计，以期证明审计对提高盈余质量的重要作用。

一、理论分析与基本假设

（一）投资机会集与盈余质量：盈余的价值相关性视角

1976年Jensen和Meckling提出委托代理理论[2]（P59-63）[3]（P305-306）。在委托代理关系中往往会存在代理问题，即代理人的行为方式不符合委托人的目标函数，导致任务的完成结果无法保证委托人利益的最大化，甚至可能出现代理人损害委托人利益的现象。现有研究表明，采用董事会激励(Fama,1980;Fama,Jensen,1983)、管理层持股(Jensen,Meckling,1976)， 大股东(Shleifer,Vishny,1997)，公司控制权市场，产品竞争市场(Stigler,1958;Hart,1983)等方式都能对代理冲突起到一定的缓解作用[4]，但不同公司面临的问题有所不同，在不同的公司特征中，股东更倾向于采取何种措施解决自身面临的代理问题仍是值得深入探讨的问题。

1961年，米勒和莫迪哥莱尼在其研究股利政策与企业价值相关性的著名论文《股利政策、成长和股票估价》中首次提出投资机会集(investment opportunity sets,IOS) 的概念[5]。 他的认为，企业的价值为其现有营运资产 (assets in place)在未来持续产生的盈余所带来的价值，加上未来所有可能期望净现值为正的投资计划所带来的价值，而后者也就是所谓的投资机会集。一般情况下，高投资机会集意味着公司的较高的成长性。

Myers(1977)将企业价值视为：资产未来持续经营获利所带来的增值与未来投资决策的增长期权价值之和，其中未来投资决策的增长期权价值被称为投资机会集[6]（P187-221）。Myers 还认为：成长机会低的公司由于在用资产比例比较高，而在用资产主要由固定资产等形式构成，这类资产的估值和价值鉴证相对容易，而高成长公司未来投资期权比较难评估和鉴定，而且由于受未来可操控投资规模的影响，这部分支出的合理规模难以被确定和监督。

谢志明等发现高投资机会集中[7]（P54-59），因为投资环境的不确定性以及管理者与股东之间的信息不对称，使得管理决策行为难以观测，这样更加重了股东与管理者之间的代理冲突；此外高投资机会公司的管理者，为了保障自身充裕的自由现金流以满足投资需求，通常会有较强的动机进行盈余管理[8]（P41-49）。 王化成认为盈余质量可以定义为盈余信息使用者的决策相关性[9]（P120-124）。 那么，理性的投资者是否会意识到这一点，从而降低盈余的价值相关性（盈余质量）。

因此，本文提出假设1：随着投资机会集的增加，盈余质量将显著降低。

（二）投资机会集与盈余质量：无形资产投资强度的引入

投资机会较高的公司，相对而言广告和研发活动会较多，在财务会计系统中，基于稳健性原则，对与研究开发支出的资本化是非常谨慎的。大多数情况下，研发支出都是直接计入当期损益而不是资本化。我国在2006年颁布了新的会计准则，新准则允许研发支出在同时满足5个条件时资本化确认为无形资产。但是这5个条件具体应用起来还是需要管理层做出判断和估计，这些判断和估计往往涉及复杂的会计职业判断。因而，当企业在进行无形资产投资支出后，其会计处理很可能是立即费用化，而非资本化为资产，在后期摊销。即使在极少数情况下，无形资产投资支出资本化，在无形资产使用年限、摊销方法的选择上，也是相对主观的。那么，会计系统对无形资产支出的这种缺陷是否会影响盈余质量呢？

国内外学者已从研发支出和盈余管理角度对此做了一些研究 。 Baber[10]（P297-318）Fairfield 和Haggard（1991）、 Dechow 和 Sloan（1991）、 Perry和 Grinaker（1994）、Bushee（1998）的实证结果表明[11]（P88-94），当研发支出支出费用化时，企业会通过真实交易来调节盈余、削减研发支出以达到盈余门槛，以避免亏损和负的盈余变化。同时也有证据表明，企业为了达到盈余基准而通过应计项来调节盈余[12]（P405-440）（Healy 和 Wahlen，1999）。 许罡和朱卫东通过对我国资本市场的研究发现企业会通过对研发支出允许资本化选择角度进行了盈余管理[13]（P39-43）。 肖海莲采用 2006 年之后的 R&D 支出有条件资本化样本[14]（P108），发现只能通过削减研发支出支出来达到盈余标准的企业最有可能削减研发支出。进一步的检验发现，在研发支出有条件资本化的前提下，企业可能通过削减研发支出中的费用化部分来达到盈余标准。这些实证研究都表明，当研发支出较大时，由于财务会计系统的缺陷，给企业的盈余管理带来了便利。

Kumar&Krishnan构建了无形资产投资强度的概念，从投资机会集视角，验证了他提出的“计量噪音假设”[1]（P997-1040）。Kumar认为，由于投资机会集增加会导致信息不对称增加，从而加重代理问题，因此如果是高无形资产投资强度的公司，这类公司对无形资产投资支出以及资本化后的后续会计处理程序比较主观和武断，导致随着投资机会集的增加，财务会计系中的经营活动现金流是一种混合现金流，这种现金流不仅来自经营活动，还有部分来自于投资活动。这会导致经营活动现金流的价值相关性降低。此外，应计项目可用于预测未来经营活动现金流的数量、时间及分布[15]（P35-39），但在现行的财务会计处理方式下，企业无形资产投资支出大多立即费用化，抑或先资本化，但后续摊销还是比较随意和武断，在这种情况下，应计项目在揭示未来现金流量的数量、时间和分布上的功效也将大打折扣。总之，财务会计信息系统对投资支出的比较主观武断的处理将使得经营活动现金流和应计项目都存在较大的计量误差，进而将导致会计盈余的价值相关性存在一定程度的降低[1]（P997-1040）。

所以，当无形资产投资强度较大时，随着投资机会集的增加，投资者的投资决策将更少的依赖会计盈余，盈余的价值相关性将进一步降低。基于以上讨论，本文提出假设2：无形资产投资强度大的公司，随着投资机会集的增加，盈余质量将更低。

（三）投资机会集、无形资产投资强度与盈余质量：高质量审计的引入

Timam&Trueman[16]（P159-172）和 Datar Feltkam&Hugkes[17]（P3-49）的理论模型认为，选择高质量审计并不会直接增加公司的未来现金流，但是可以通过改变投资者关于未来现金流分布的预期来影响公司价值，同时由于高质量审计可以透过其鉴证功能发现会计报表中的错报、漏报，会计信息质量因而得以提高，或者说选择高质量审计师本身就可以传递积极的信息，因此聘请高质量审计师将改变投资者对公司未来现金流的预期，减少对未来现金流预测的不确定性；另一方面，Bushman&Smith的研究认为[18]（P237-333），高质量审计可以较好地保证会计信息的真实和可靠性，降低管理层报告的误差和偏见，从而可以为投资者识别投资机会、监督管理层提供更高质量的会计信息。

1970年代迈克尔·斯宾塞 （A.Michael Spence）首次提出信号传递理论[19]（P120-128）信号传递理论建立在信息不对称理论的基础上，在信息不对称的前提下，信息的优势方通过某种渠道向劣势方传递相关信号以缓解信息不对称程度的行为称为信号传递。

另外，高质量审计通过监督和鉴证职能可以降低公司的代理成本，因此还能够直接增加公司的未来现金流并提升公司价值。那么，独立审计尤其是高质量审计能否发挥积极作用以缓解高投资机会集下公司的信息不对称和代理问题呢？Tsui、Jaggi&Gui研究指出[20]（P189-208）：当投资机会集较高时，管理当局行为可观察性的降低会导致对公式投资机会监督的弱化，因此相比低成长性公司，成长性更高的公司风险更高，高增长所带来的内部控制系统的弱化和会计信息系统可靠性的降低会带来更大的审计风险，审计师必须投入更多的资源开展审计工作，最终会提升审计收费水平；Lai的研究也证实了投资机会高且由“四大”审计的公司其可操控应计更低[21]（P33-50），这表明高投资机集公司聘请高质量审计师的确可以起到提高会计信息质量的效果；翟华云、廖洪的研究也证实了高投资机会的公司更倾向于聘请“四（五）大”且高质量审计有助于降低其可操控应计水平[22]（P46-53）。同时，随着投资机会集的增大，当无形资产投资强度较大时，高质量审计的引入将有助于改进被审计单位的会计职业判断，使被审计单位选择的会计方法和程序更能反映经济业务的实质，故而一定程度上能够提高会计盈余的价值相关性。

基于以上讨论，本文提出假设3：无形资产投资强度大的公司,若聘请高质量审计师，随着投资机会集增加，盈余质量将显著提高。

三、模型选定与变量定义

本文选取2006年至2012年深、沪两市连续7年的数据为样本，数据皆取自CSMAR数据库查询系统。在此基础上，按照以下顺序剔除公司样本：（1）考虑到金融类行业与房地产行业异于其他行业，剔除金融类和房地产类上市公司。（2）剔除数据缺失的上市公司；（3）剔除存在极值的上市公司。最后得到7104个样本。

（一）关键变量

1.投资机会集（IOS）

目前理论界因IOS无法直接观测等原因对其度量尚未达成共识，多数相关文献都采用各种变量间接度量。一般有：资产市价与账面价值之比（MBA）、股东权益市价与账面价值之比（MBE）、每股收益与每股市价之比（EP，Gaver,1993）、研发密度[23]（P407-445）、资本资产投资支出密度[23]、消除规模影响后销售收入变动的方差[10]、生产性资产投资支出与折旧之比[10]（P297-318）。借鉴已有研究基础，本文选择以下四个变量：MBA、EP、RACTCE、VARSALE，通过主成分分析计算投资机会集，其方法主要是通过对以上四个代理变量用因子分析法分离出一个能反映原来4个代理变量大部分信息的公共因子，然后用所得到的因子得分来表示企业的投资机会集。上述代理变量的具体定义如表1所示。

表1 代理变量定义表

2.无形资产投资强度（dii）

Kumar&Krishnan采用研发支出占期末总资产的比重来衡量无形资产投资强度[1]，我国学者李晶（2008）曾用（期末无形资产总额-期末土地使用权价值）/期末总资产来衡量无形资产投资强度[24][25]（P65-72），并假定企业投资行为有持续性，每年投入的增加额与摊销额相抵后，并不影响年末的投资总额。由于我国研发支出披露并不充分，因此采用李晶（2008）的方法。

无形资产投资强度 （dii）=（期末无形资产总额-期末土地使用权价值）/期末总资产

3.股票异常回报率（ret）

retit为i公司第t年5月至t+1年4月的累计异常月回报率其中Rmy表示i公司第t年的第y个月的个股月回报率，Rny是第t年第y个月的市场月度回报率。

（二）模型设定与变量定义

本文借鉴 Kumar&Krishman[1]（P997-1040）、王化成的研究[26]（P66-75），使用如下模型进行分析：

模型（1）为验证假设1，预期系数为负；模型（2）为验证假设 2，预期 β5系数为负；模型（3）为验证假设3，预期β6系数为正。

模型变量

上述模型中retit为因变量，为i公司第t年5月至t＋1年4月的累计异常月回报率，计算方法为，其中 Rmy表示 i公司第t年的第y个月的个股月回报率，Rny是第t年第y个月的市场月度回报率；isoit表示投资机会集；diii,t为哑变量，用于衡量高无形资产投资强度，其中前百分之五十定义为高，取1，否则为0；adui,t为测度高质量审计变量的虚拟变量，若i公司t年主审审计师为十大则该变量取1，否则为0。“十大”具体指国际四大在我国的合作所以及中注协年度排名前六大的内资所；epsi,表示i公司第t年的每股收益；pi,t表示公司i在t－1年4月末调整后的收盘价 （考虑分红）。模型一中epsi,t/pi,t－1×isoi,t为检验变量，预期其系数负，表明随着投资机会集的增加，盈余的价值相关性将降低；模型二中epsi,t/pi,t－1×isoi,t×diii,t为检验变量， 预期其系数为负，表示无形资产投资强度大的企业，随着投资机会集的增加，盈余的价值相关性将更低；模型三中epsi,t/pi,t－1×isoi,t×diii,t×adui,t为检验变量，预期系数为正，表明高质量审计的治理效应，能有效提高盈余的价值相关性。

除上述变量外，其他均为模型中的控制变量。sizei,t是公司总资产的自然对数衡量，代表t年i公司的规模；levi,t分别表示i公司第t年的资产负债率；batei，t分别表示i公司第t年的贝塔系数；indus为行业虚拟变量；year为年度哑变量，用来控制宏观因素的影响，本研究涉及7年数据，因此共有6个年度哑变量。

四、实验检验结果

（一）描述性统计与单变量检验

表2 主审审计师为十大和非十公司主要变量的T（Z）检验

表2是主审计师为“十大”和“非十大”公司样本主要变量的均值和中位数检验。从表2可以看出，主审计师为“十大”和“非十大”的（retit）的中位数检验存在显著差异，表明主审计师为“十大”的企业有更高的投资回报率。epsi,t/pi,t－1的均值检验和中位数检验表明主审计师为“十大”的企业有更高的会计盈余。isoi,t无论是均值检验还是中位数检验，“十大”审计的企业比“非十大”审计的企业有更高的投资机会。检验结果表明，在我国资本市场，高质量的审计有着较高的治理效应。由于单变量分析没有同时控制其他因素的影响，因此以下进一步展开多元回归分析。

（二）多元回归分析

表3是分别使用全样本对本文假设进行检验的结果。表3的Panel 1是对假设1的检验，从Panel 1 可以看出，交乘项 isoi,*（epsi,t/pi,t－1）的系数在1%显著水平上为负，这意味着公司投资机会集越高，则由于代理问题更加严重，会计盈余的价值相关性降低了，也即假设1得到了证明。Panel 2是假设2的检验结果，从中我们可以发现isoi,*（epsi,t/pi,t－1）*diii,t系数也在 1%显著水平上为负，系数值为－0．130，小于 Panel 1 中交乘项 isoi,*（epsi,t/pi,t－1）的系数，表明无形资产投资强度大的公司，由于无形资产的计量噪音，随着投资机会集的增加，会计盈余的质量将进一步降低，这与之前的理论分析也是吻合的；从Panel 3我们可以发现，当引入高质量审计之后， 交乘项 isoi,* （epsi,t/pi,t－1）*diii,t*adu的系数为0．027，且在5%的水平上显著，这表明尽管投资机会较高的公司由于信息不对称、经营和会计处理方法的复杂性会导致其会计盈余质量下降，但如果高投资机会集公司雇请的是高质量审计师，高质量审计师监督职能的发挥将有助于会计信息质量的提升，最终一定程度上将有助于提升高投资机会集公司会计盈余的信息质量。这意味着假设3得到了验证。

表3 投资机会、无形资产投资强度与高质量审计全样本回归结果

此外，从控制变量的回归结果来看，财务杠杆levi，t与盈余的价值相关性正相关；batei，t与盈余价值相关性负相关；公司规模sizei，t与盈余价值相关性不显著。

（三）敏感性检验

对回归结果的稳健性，本文针对无形资产投资强度的不同定义方式，对模型三进行了敏感性检验：中分位数指无形资产投资强度数据的前二分之一定义为高无形资产投资强度；三分位数指无形资产投资强度数据的前三分之一定义为高无形资产投资强度；四分位数指无形资产投资强度数据的前四分之一定义为高无形资产投资强度。本文对这三种情况分别进行OLS回归。

从表4的回归结果可以看出，在三种情况下，交乘项 isoi,*（epsi,t/pi,t－1）*diii,t*adu 的系数均为正且相关，充分验证了高质量审计的治理效应。

五、研究结论

结论如下：

（1）投资机会集与盈余质量负相关，随着投资机会集的增加，会计盈余的质量下降，投资者做出投资决策时，会减少对会计盈余的依赖。

（2）高无形资产投资强度情况下，由于计量噪音，随着投资机会集的增加，会进一步降低会计盈余的质量；验证了无形资产的计量噪音在我国确实存在。

表4 模型三的敏感性检验

（3）再引入高质量审计的情况，即使高无形资产投资强度的公司，随着投资机会集的增加，盈余质量显著提高。验证了高质量审计的公司治理效应。

建议如下：

（1）高投资机会集会降低会计盈余的质量，因而需加强对高投资机会企业信息披露制度的研究，完善市场信息披露制度，提高财务信息的价值相关性。

（2）加强对企业研发支出信息披露的监管，同时探索更为稳健的研发支出会计处理方法。

（3）要更加重视审计对资本市场信息鉴证的作用，加强对会计师事务所特别是大所的监管，保证审计质量。

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