企业面面观：企业信息不对称文献

文/蒲丽娟 （重庆理工大学会计学院）

企业信息不对称是存在于资本市场上的普遍现象，它由多种因素共同导致的，它的存在会影响企业的股利政策、现金持有量等。本文对信息不对称理论的原因、影响和解决措施等相关文献进行梳理，并据此提出未来研究展望。

定义与内涵

信息不对称是指，信息相关方在获取信息数量、时间和质量等方面存在不一致的现象。在会计领域主要体现为，会计信息的提供方和使用方掌握的信息程度不一致。在金融市场上表现为，信息的披露方和获取方之间存在不一致。从企业内部来看，控股股东和中小股东之间存在明显的信息不对称。控股股东操纵企业经营管理时获得信息不对称的优势（由控股权产生的内生性信息不对称），并能够掌控对外披露信息的程度（即操纵性不对称），进一步加剧信息的不对称性，对中小股东的利益造成侵蚀。学者将存在于控股股东和中小股东之间的操纵性信息不对称进一步划分为正向操纵和负向操纵。

前者主要体现为通过经营管理提升企业业绩和每股收益等有助于增加股东财富的指标。

后者一般体现为控股股东为获取私利进行违规信息披露，损害企业其他股东的利益。

信息不对称的原因

（1）信息搜寻成本高。现代互联网为信息传递提供了极大的便利，可以实现信息的快速传递。然而，海量的信息也为实现精准的信息搜索增加了难度，信息需求者要在大量的信息中获取真实可靠的相关信息，需要付出更多的时间和精力，以及一定的成本。这在客观上限制了企业外部的信息相关者获取信息的程度。

（2）人是独立的个体，思维具有局限性和非完全理性。因此，不同的信息相关者对于同一信息的看法可能存在差异，借此做出的决策也有所不同。

（3）信息优势方的行为。一般而言，出于维护既有利益和获取私利的目的，目前处于信息优势方会避免某些信息的外泄，以实现自身利益的最大化。这会导致信息“天平”的倾斜程度加深，信息不对称现象越加突出。

信息不对称的影响

乔治·阿克洛夫最先提出“旧车市场”问题：旧车市场上的买方无法分辨市场中的高质量好车和低质量旧车，于是选择以平均价格出价购买，这会使得高质量好车因无利可图而最终退出竞争，最终留下的是低于平均价格的低质量旧车，买方利益受损。

这揭示出市场中的信息不对称会扭曲交易机制并使其失灵。

Korajczyk(1992)和Choe(1993)等人的研究都证实了：信息不对称产生的逆向选择会影响企业的债务融资。Krishnaswami,Yaman(2007)的研究进一步补充指出，信息不对称的道德风险成本同样会影响公司的外部融资。

股利信号相关理论支持者指出，上市企业进行股利分配可以向市场传达企业经营状况的信息。股利信号理论的反对者则认为信息不对称可能导致股利信号失灵，股利分配未必会收获预期的积极评价，市场可能会出现错误的评判。因此，要想通过股利政策向市场准确传达企业的经营信息，首先应该控制并减少市场上的信息不对称。

LiKaiandXinLeiZhao（2007）收集整理了上万家上市企业的数据，研究发现：信息不对称程度较深的企业会偏向于实施较低的股利支付率。

D'mello(2008)等人围绕纺织业展开研究，得出结论：信息不对称的程度会影响企业的现金持有量。

具体表现为，信息不对称较明显时，企业外部融资难度提升，从而导致企业收缩外部融资比例，更依赖于企业内部资金。武晓玲、詹志华、张亚琼（2007）同样认为信息不对称会导致公司增加现金持有比例，但他们认为主要原因在于股东和代理人之间的代理冲突，和控股股东对中小股东的权利侵犯。

解决措施

学者们提出了许多降低信息不对称的手段，以股利信号传递存在的信息不对称为例，预披露可以补充相关信息和提升信息披露质量，降低市场中依靠私有而非披露信息进行交易的比例，控制信息不对称的影响。

支付难以模仿的高股利也有利于降低信息不对称，Bhattacharya(1979)认为，经营状况较差的企业无法承担支付难以模仿高股利的重担。市场上的投资者可以通过股利高低的差别判断和识别出经营状况较佳的企业，从而使股利政策传达出企业经营的状况优良。但上市企业制定的难以模仿高股利不是越高越好，要控制在一定的范围内，避免大幅提升企业筹资成本而损害股东的收益。

有的学者指出，外部融资的有无可以帮助投资者判断企业低现金发放的原因是因为经营不佳还是因为未来预期存在较好的投资机会，从而削弱股利政策的信息不对称影响。

但是，要想大幅降低信息不对称的影响，除了依赖于上市企业的努力，还要求投资者能够从多个方面收集和解读企业披露的信息，避免出现误判。

研究展望

目前学界一致认同，信息不对称是资本市场中固有的缺陷，资本市场上普遍存在信息不对称。但是，对于信息不对称程度的测量较为困难。学界一般通过一些变量来度量和评估信息不对称的程度。例如：企业规模、企业结构、资产收益率等。目前涌现出一些新兴变量，例如股票买卖价差，知情交易概率等，被认为能够实现更好的测量和评估。然而，不同的实证文献得出的有关变量与信息不对称的相关性结论存在较大差异，这可能由于不同学者采用的变量控制标准本身存在差异。由此可见，这一方面的研究尚有待完善。