成长性差异、信息披露与权益资本成本

杜金柱，扈文秀，张建锋

(西安理工大学 经济与管理学院，陕西 西安 710054)

0 引言

信息披露是资本市场有效运行的关键，证券监管部门要求上市公司将其运营状况和财务活动信息及时披露给投资者，便于其做出合理的投资决策。信息披露包括自愿性信息披露和强制性信息披露两种，其中，强制性信息主要通过强制性年报，包括财务报表、注释、管理层分析与讨论以及其他强制性文件等进行披露，而自愿性信息则是根据企业自身意愿和需求而进行披露，包括强制性信息之外的其他信息。资本市场上有六种因素促使公司管理者进行信息披露：资本市场交易、公司控制权争夺、股权报酬、诉讼成本、管理者能力和专有成本等[1]。

信息披露可以有效缓解代理冲突和信息风险，而资本成本是投资者预期获得的最低收益，可用于度量财务报告是否达到决策者使用相关信息的目的。国外学者大都以发达国家资本市场为背景，基于资本资产定价模型(CAPM)构建理论研究模型，并一致认为更多的信息披露能够降低风险溢价、吸引更多分析师关注、缓解信息不对称、提高股票流动性，进而降低资本成本[2～4]。因此，信息披露被认为是缓解经营权和所有权分离产生的代理冲突和信息风险的一种有效内部治理机制。而基于理论模型所进行的实证研究结论却存在差异，如Richardson和Welker[5]认为高质量的信息披露与资本成本负相关，但是当公司披露更多其他社会信息时，相反的结论也是成立的。Botosan和Plumlee[6]发现，公司的资本成本与高质量的年报信息负相关，但是与高质量的季报信息和信息披露及时性正相关。此外，Dutta和Nezlobin[7]、Isabel-María和Ligia[8]等通过构建信息披露与资本成本理论模型一致认为，信息披露质量越高，资本成本越低。以我国资本市场为研究背景，国内学者分别从媒体曝光度[9]、市场化进程[10]等角度研究信息披露与资本成本的关系，也认为信息披露能够显著降低公司资本成本。而从公司成长性角度而言，学者分别研究真实盈余管理[11]、金融生态环境[12]与资本成本之间的关系，并一致认为成长性会显著影响公司的资本成本。

可以看出，国外学者大都基于构建的理论分析模型研究信息披露和资本成本之间的关系，而国内学者侧重于研究自愿性信息披露对资本成本的影响，或者公司成长性对真实盈余管理和资本成本之间的影响关系，而从公司成长性差异角度探讨信息披露与资本成本之间影响关系的研究相对缺乏。而事实上，我国的资本市场环境、法律制度和信息披露制度等均与国外发达资本市场存在显著差异，国外研究结论是否适用于我国资本市场仍待验证。

我国市场经济处于快速发展时期，企业的成长是我国经济发展的载体，而成长性是衡量企业经营状况和发展前景的一个重要指标，对于不同成长性的上市公司，其面临的融资成本、诉讼成本和专有成本等存在差异，因此在自愿性信息和强制性信息披露上不尽相同[13]。本文以我国现有信息披露制度和资本市场特点为研究背景，从公司成长性角度检验信息披露对权益资本成本的影响，从新的视角分析信息披露效应以及公司成长性差异对两者关系的影响。

本文的主要贡献在于：(1)从公司成长性的角度出发，检验成长性差异对信息披露和权益资本成本关系的影响，丰富了信息披露与资本成本关系的研究。(2)从研究方法上，本文使用成长性中位数对总样本进行分组，采用分组回归方法进行相关性检验，结合工具变量法和2SLS法建立联立方程组进行稳健性检验，以解决变量间的内生性问题。(3)为投资者进行决策提供新的分析视角，并为监管部门强化信息披露特别是成长性信息的披露提供启示。

1 理论分析与研究假设

信息不对称理论认为市场交易中至少有一方拥有相关信息，双方在信息量上存在不对等性。市场参与者的信息不对称妨碍了低交易成本且价格合理的资产顺利交易，投资者和管理者之间存在信息不对称，引发了逆向选择和道德风险问题，并降低股票流动性和提高投资者预期收益[14]。信号传递理论认为公司将确定信息及时传递给投资者以吸引更多投资并提高公司声誉，可以有效缓解参与主体之间的信息不对称问题[15]。

从企业自身角度而言，信息披露降低了投资者对公司未来现金流和预期收益的不确定性，增加了上市公司财务信息的透明度，从而使投资者可以根据获取到的信息对公司未来股票价格和风险因素进行合理判断，降低对企业风险的评估。对于公司业绩和财务状况较好的上市公司，其披露公司信息的意愿更为强烈，从而提高公司在资本市场上的信息透明度，改善公司自身形象，从而为投资者提供更多投资决策信息，不断提高股票流动性，在降低投资者风险的同时降低股票交易成本从而达到降低资本成本的目的。

资本市场上有两种效应导致信息披露与资本成本负相关。一种是信息效应，即当公司预期现金流固定时，信息披露降低了现金流的协方差，提高了投资者未来现金流的预期值，市场组合中公司现金流和股票现金流的协方差也将降低，并造成资本成本降低。另一种是管理者效应，当现金流协方差固定时，信息披露提高了市场监督管理者的能力，确保管理者和股东利益的一致性[3]。理论研究认为权益资本成本随着信息披露质量的提高而下降，源于更多信息披露降低了投资者对未来现金流和预期收益的不确定性，资本成本随着未来现金流信息准度的增加而降低[3]。然而理论研究只关注信息披露的事后效应，而信息披露事前效应同样会对风险溢价和资本成本产生影响[16]，信息披露的事前和事后效应会同时出现在财务报告期间。投资者预期收益包括股利收益和资本收益，风险溢价均衡是由股利风险和资产转售风险所决定，信息披露降低了未来现金流的条件方差，从而降低投资者股利风险溢价。然而，从当前股东角度而言，信息披露增加了未来股价的波动性，这无疑会增加资产转售价格引起的风险溢价。因此，信息披露与资本成本之间的关系依赖于两种效应的相对强度，而公司成长性在确定这种均衡关系中起着关键作用。

对于快速成长的公司而言，一方面，公司的未来现金流反映了新的大型项目的投资状况，因此投资者更关注其资产转售价格风险，较少关注股利风险，以支持成长性公司投资机会的资金需求，而且这些公司大多为新兴行业，面临的经营风险较大，股东要求的投资报酬率就会相对较高，从而造成整体风险溢价随着信息披露的增加而增加[7]。同时，对于高增长机会的企业而言，强制性信息披露质量低且参与主体间信息不对称程度高，除了强制性信息披露之外，自愿性信息披露质量的提高可以达到降低信息不对称的目的。另一方面，新的更多的投资机会伴随着更大的风险和不确定性[17]，管理层拥有更多关于未来投资项目价值的私人信息，加剧了管理层和股东之间的代理问题，也就造成了高成长性公司出现更为严重的信息不对称问题，这必将促使投资者提出更高的风险补偿要求，加大风险溢价，并导致权益资本成本的提高。而对于低成长性企业，由于投资者对企业未来股利的不确定性主导整体风险溢价，加上它们没有外部融资的需求，具有较低的法律诉讼成本以及较低的激励和专有成本，几乎不进行自愿性信息披露，因此强制性信息披露可能提供充分的高质量信息以降低信息不对称，满足利益相关者的信息需求，因此信息披露的增加降低了风险溢价和资本成本。

公司治理环境和制度背景差异也会影响投资者的决策[18]，因此投资者同样会关注上市公司的成长性，根据公司的成长性做出有效的投资决策[12]。Myers[19]认为公司未来价值主要体现在其成长性上，它是企业价值增值的源泉。对于任何一个企业而言，成长性是其获得持续发展的动力，因此进一步研究成长性对信息披露和资本成本之间的关系具有重要意义。胡亚权和周宏[20]认为公司成长性水平显著影响高管薪酬和相对业绩评价的关系，公司成长性越高，相对业绩评价的使用程度就越低，可以屏蔽高管面临的外在冲击带来的风险。Ellahie和Hayes[16]从公司成长性角度研究信息披露和风险溢价的关系，认为存在一个阈值增长率，当长期增长率高于(低于)阈值时，信息披露与风险溢价正(负)相关。Dutta和Nezlobin[7]通过构建动态分析模型也得出同样的结论，即公司成长性差异会影响信息披露与资本成本或风险溢价之间的关系。事实上，上述国外学者的研究大都基于欧美等发达资本市场背景展开研究，而我国是一个资本市场相对不均衡的国家，在制度环境、金融监管环境和法律制度等方面都存在较大差异[17]。对上市公司股东而言，公司的成长性越高，市场投资者越会关注公司的股票，从而带来较低的股权融资成本。而对于债权人而言，高成长性意味着更多的不确定性，因此债权人为了确保资产安全，必然要求得到更多的风险补偿，从而使上市公司产生较高的融资成本。可以看出，公司成长性会通过信息披露对权益资本成本造成一定影响。因此，本文提出以下假设。

假设H1公司成长性对信息披露与权益资本成本的关系具有调节作用。成长性高的上市公司，其信息披露质量越高，权益资本成本越低。

控股权性质差异会影响公司信息披露质量[21]，也会影响公司权益资本成本[22]。与发达国家资本市场中国有控股企业不同，我国市场经济体制中国有企业既是政府干预经济的手段，也是政府参与市场经济的手段[23]。政治关联及“关系网”的存在，可能会造成政府资源分配的不均等、信息不透明，上市公司为了获得更多的资源分配，必将花费更多成本，进而影响上市公司信息披露质量。

2015年《关于深化国有企业改革的指导意见》提出要大力推动国有企业改制上市，多数国有企业在达到上市条件后进入资本市场，而且占比随之提高，其治理环境和监管环境得到了很大程度提高，但是由于政府控制能力和政治层级的存在，他们依然有能力影响这些公司的决策行为。政治关系使国有控股上市公司可以获得相对较多的社会资本，其面临的风险影响较小，加上政府政策的影响，国有控股上市公司通过信息披露降低权益资本成本的意愿相对较弱。

高成长性企业大都具有较快的发展速度，具有较高的增值潜力，且多属于前景好的朝阳行业。在这些企业中，相对于非国有控股上市公司，国有控股上市公司更有可能受到政府及相关部门的干预和直接影响，而且国有控股上市公司在政府关系和资源分配等方面具有一定优势，且较高层级的国有控股上市公司承担较重的政策负担，因此，它们具有较低的信息披露动机，通常会披露数量较少的公司信息[24]。

行政干预对非国有控股上市公司的影响相对较小，在政治关系获取方面亦处于劣势，它们通常自己承担经营风险，不存在各级政府作为其最后的“拯救者”或“赎买者”挽救它们的可能，且经营失败的风险要由股东自己承担[25]，因此，非控股国有上市公司投资者往往要求更高的投资回报率。因此，它们会更加积极地披露更多公司信息，以降低投资者的风险溢价，降低股票流动性风险，达到降低权益资本成本的目的。此外，非国有控股上市公司承担的政策负担较小，经营目标相对比较明确，由于政治资源和“关系网”的缺失，它们通常会加大信息披露的数量和质量以减少“资源短缺”问题，因此，基于信号传递理论，非国有控股上市公司管理层进行信息披露的动机更强，更愿意披露更多公司信息以降低权益资本成本。基于以上分析，提出如下假设。

假设H2a成长性高的样本组中，非国有控股上市公司信息披露对权益资本成本的影响相对更显著。

假设H2b成长性低的样本组中，国有控股上市公司信息披露对权益资本成本的影响相对更显著。

2 研究设计

2.1 样本选取与数据来源

文选取2010～2015年所有沪深A股上市公司的数据，相关数据来源于国泰安数据库(CSMAR)、万德(Wind)数据库和锐思(RESSET)数据库，包括上市公司基本财务数据和其他相关数据。在此基础上，按照以下标准对数据进行筛选：(1)由于金融、保险类上市公司与其他行业存在监管和财务特征的差异，因此剔除WIND行业和CSMAR行业分类中金融业、银行以及证监会行业中资本市场服务业等类型的上市公司；(2)剔除ST及ST*公司；(3)剔除数据缺失、资料不全的公司，并剔除市盈率小于0的上市公司；(4)为减少极端值对计算结果的影响，对所有变量进行上下1%的Winsorize处理；(5)剔除没有分析师预测数据，每股收益差额ΔEPS=EPSi,t+2-EPSi,t+1<0以及上市不足三年的公司。由于权益资本成本的计算涉及到t+1，t+2时期的数据，因此上市公司财务数据的实际涵盖期间为2010～2017年。经过整理得到，最终得到2010～2015年间所有沪深两市1913家上市公司共4798个观测值。

2.2 变量定义

(1)信息披露指数

本文借鉴Botosan[26]、张学勇和廖理[27]等的研究方法，构建信息披露指数来度量信息披露水平，同时结合《公开发行证券的公司信息披露内容与格式准则第2号—年度报告的内容与格式(2016年)》的要求，并根据各个上市公司的具体信息披露情况，构建上市公司信息披露指数。

具体构建过程如下：首先，借鉴以上研究方法，将上市公司披露的信息分为五种类型：公司背景介绍；公司财务数据；关键非财务数据；预测信息；管理层分析与讨论。其次，结合我国上市公司年报信息披露要求，剔除了一些基本的信息披露语言表述外，共有128项信息披露内容。然后，我们根据各个上市公司年报对相关项目进行打分。我们设置以下打分标准：如果公司不披露该项目任何信息，赋值0分；披露相关信息，赋值1分。最后，我们将每个公司计算出来的信息披露分值总和除以所有信息披露项目总和，即可得到信息披露指数。

(2)权益资本成本

如何测定公司的权益资本成本，目前尚未得出统一的结论，目前学术界对权益资本成本的测量主要有以下两类方法：(1)事后权益资本成本测度方法。包括资本资产定价模型(CAPM模型)、三因素模型(FFM模型)、套利定价模型(APT模型)；(2)事前权益资本成本测度方法。包括隐含的权益资本成本(ICC)、戈登增长模型(GGM)、剩余收益模型(GLS模型)、非正常盈余增长模型(PEG模型)。

李慧云和刘镝[14]等认为PEG估计模型可能更适合于估算中国资本市场上市公司的权益资本成本，毛新述和叶康涛[28]也认为PEG模型计算权益资本成本能更好地捕捉到我国证券市场中各个风险因素的影响，而GLS等其他模型的表现不够理想。PEG模型是综合考察价值和成长性的最为普遍的一种方法，这种方法需要根据分析师对后两期的公司盈利预测或估计来估算公司的权益资本成本，一定程度上可以降低非正常收益增长及股利支付率变化对权益资本成本的影响。因此本文选用PEG模型计算权益资本成本，计算公式如下：

(1)

其中Ri,t表示i公司在t时期的权益资本成本，EPSi,t+1表示i公司在t+1时期末的每股收益值，EPSi,t+2表示i公司在t+2时期末的每股收益值，Pi,t表示i公司在t时期末的股票收盘价格。

(3)公司成长性

已有公司成长性的衡量主要有两种方法：(1)单一指标法。如营业收入增长率、市净率、市盈率；(2)多指标综合法。如企业家素质与管理能力(企业管理层能力、企业战略选择与企业利润增长能力、销售收入增长率、总资产增长率、净利润增长率和市值增长率。本文参考胡亚权和周宏等[20]的研究方法，选取营业收入增长率(Growth)作为公司成长性的替代变量。同时，为了保证实证结果的稳健性，我们选取市净率指标作为稳健性检验中公司成长性的替代变量。

(4)控股权性质

根据上市公司控股权性质的差异，将样本分为国有控股上市公司和非国有控股上市公司，设置虚拟变量STATE，当上市公司为国有控股时，STATE=1，否则取0。

(5)控制变量

根据已有国内外文献研究结果，影响上市公司权益资本成本的因素主要包括：股票流动性、公司规模、财务风险、系统风险、盈利能力、账市比、第一大股东持股比例[11,29]。本文选取以上变量作为信息披露和权益资本成本的控制变量。相关变量定义如表1所示。

表1 变量定义

2.3 模型设计

为了研究公司成长性对信息披露和权益资本成本之间关系是否具有调节作用，借鉴李慧云和刘镝[10]的研究方法，构建模型用于检验假设H1：

Ri,t=μ0+μ1IDIi,t-1+μiControli,t+εi,t

(2)

Ri,t=α0+α1IDIi,t-1+α2Growthi,t+

α3IDIi,t-1×Growthi,t+αiCOntroli,t+εi,t

(3)

模型(2)用于度量信息披露和权益资本成本之间的关系。为了控制信息披露与权益资本成本之间可能产生的内生性问题，本文将信息披露指数进行滞后一期的处理。模型(3)中，如果交叉项系数α3显著为正，则表明成长性能够减弱信息披露和权益资本成本之间的负相关关系，如果为负，则增强两者之间的关系。同时，如果模型(3)中α1+α3×Growth<μ1，则说明在成长性高的上市公司中，信息披露指数越高，权益资本成本越低。

固定效应模型可以解决研究中可能存在的遗漏变量问题，通过Hausman检验，可以发现模型的检验结果对应的P值为0.0414，小于0.05，因此本文所使用的模型可以解决可能存在的变量遗漏问题。

参考方杰和温忠麟等[30]基于多元回归调节变量的检验方法，构建调节变量中心化模型考察调节效应。

(4)

此外，为了研究不同成长性公司中，控股权性质差异对信息披露和权益资本成本之间的影响关系，在模型(3)的基础上加入STATE解释变量进行分组研究，得到模型(5)：

Ri,t=β0+β1IDIi,t-1+β2Growthi,t+β3IDIi,t-1×

Growthi,t+β4STATEi,t+β5Controli,t+εi,t

(5)

3 实证检验与结果分析

3.1 描述性统计

为了便于分析成长性对信息披露和权益资本成本之间关系存在影响，我们根据成长性水平差异将总样本分为两个子样本组，以此来检验成长性差异下，信息披露对权益资本成本的影响差异。具体而言，按照公司成长性中位数将总样本公司分类为高成长性公司子样本(HG)和低成长性公司子样本(LG)，同时根据两组样本内信息披露水平的中位数细分为信息披露水平高(HI)和信息披露水平低(LI)两组。最后得到(HG，HI)、(HG，LI)、(LG，HI)和(LG，LI)四个子样本组对应的样本数分别为1190，1208，1208和1192。表2给出了分组后主要变量的描述性统计结果。

表2 分组后主要变量的描述性统计

从表2分组结果可以看出，在高成长性公司(HG)组中，(HG，HI)子样本组中上市公司权益资本成本的均值、中位数和标准差分别为0.1128、0.0906和0.0871，(HG，LI)子样本组权益资本成本均值、中位数和标准差分别为0.1104、0.0913和0.0774。在低成长性公司(LG)组中，(LG，HI)子样本组中上市公司权益资本成本的均值、中位数和标准差为0.1321，0.1059和0.0976，(LG，LI)子样本组中上市公司权益资本成本均值、中位数和标准差为0.1296，0.1040和0.0967。综合上述数据对比结果可以看出，在按照公司成长性对总样本进行分组后，相对于低成长性上市公司样本组，高成长性上市公司子样本信息披露水平较高时其权益资本成本相对较低，而信息披露水平较低时权益资本成本相对较高。这也初步验证了信息披露与权益资本成本之间负相关的结论是成立的，与前述研究结论一致。此外，统计结果初步表明，在成长性差异下，信息披露与权益资本成本之间的相关性会存在一定差异，同时也为我们研究成长性差异对信息披露和权益资本成本关系的调节作用提供了较好的条件。

3.2 相关性分析与调节效应检验

首先，我们对主要变量间的相关性进行检验，表3给出了Pearson和Spearman的相关性检验结果。可以看出，不管是Pearson相关性还是Spearman相关性检验，结果一致表明信息披露与权益资本成本均在5%水平上显著负相关，成长性分别与权益资本成本和信息披露在5%水平上显著负相关和显著正相关。此外，表3中各个相关系数绝对值均没有超过变量共线性判断临界值0.75，说明变量之间不存在多重共线性问题，从而可以进行下一步分析。

表3 主要变量间的相关系数

其次，借鉴方杰和温忠麟等[30]、李慧云和刘镝等[10]关于调节变量的检验方法，使用公式(4)结合分组回归方法检验成长性差异的调节作用，结果如表4所示。

表4 成长性差异调节效应分析结果

由表4可知，对相关变量进行中心化处理后发现，在加入调节变量后，模型(4)对成长性的Sig.值分别为0.034，交互项系数小于0.05，表明成长性的调节效应在5%水平上显著相关，说明成长性可以调节信息披露与权益资本成本的关系。但是这一作用对两者关系的正负向调节影响需要在后面进一步进行验证。

3.3 假设结果检验

3.3.1 样本分组结果检验

为了明确分组后的两个子样本之间是否存在显著差异，本文首先使用Chow Test(邹检验)对高成长性和低成长性子样本的回归系数是否存在显著差异进行F检验，提出原假设“模型在高成长性和低成长性子样本组之间不存在结构性差异”，如果检验结果拒绝原假设，即两个子样本之间的系数在不同置信水平上存在显著差异，则为本文按照成长性进行分组提供了依据。

按照Chow Test所设定的F统计量，计算公式如下：

(6)

其中，F表示Chow Test统计量，S1表示高成长性样本组进行回归得到的残差平方和，S2表示低成长性样本组进行回归得到的残差平方和，Sc表示合并两个子样本后全样本回归的残差平方和，N1和N2分别表示每一个子样本的观测数，k是估计参数的个数。所计算出来的统计量服从F(k，N1+N2-2k)分布。

按照成长性中位数将总样本分组为高成长性和低成长性样本组，通过计算可以得到上市公司的邹检验F统计量为2.035，在5%的置信水平下，可以得到临界值F(9，4780)=2.71，在10%的置信水平下，得到临界值F(9，4780)=2.16。可以看出，两个子样本在不同的置信水平上存在显著差异，从而拒绝了邹检验的原假设“模型在高成长性和低成长性子样本组之间不存在结构性差异”，也即两个子样本之间存在显著差异，可以按照成长性中位数进行样本分组进行调节效应检验。

3.3.2 信息披露水平与权益资本成本回归结果

表5 信息披露对权益资本成本的影响

从表5可以看出，在未按照成长性中位数进行分组前，信息披露和权益资本成本之间的相关系数为-0.062，且在5%显著性水平上负相关，而在进行分组后，高成长性样本组中信息披露与权益资本成本之间的相关系数为-0.087，且在1%显著性水平上负相关，低成长性样本组中两者的相关系数为-0.054，且在5%显著性水平上负相关。可以发现，不管是否按照成长性进行分组，信息披露和权益资本成本之间总是呈现负相关关系，即信息披露水平越高，权益资本成本越低。同时，分组后的结果表明，成长性这一变量具有显著的调节作用。对于高成长性样本组而言，信息披露IDI以及信息披露和成长性Growth的交叉系数均为负值且分别在1%和5%水平上显著负相关，而对于低成长性样本组，信息披露IDI以及信息披露和成长性Growth的交叉系数均为负值且分别在5%和10%水平上显著负相关。结果表明，相对于低成长性上市公司，高成长性上市公司信息披露水平越高，权益资本成本越低，验证了假设H1的成立。从控制变量来看，公司规模、盈利能力、第一股东持股比例和股票流动性均与权益资本成本负相关，而资产负债率、市账比和系统风险因素均与权益资本成本正相关，与前期的研究基本上保持一致[7～10]。

此外，我们求出模型(3)关于IDI的一阶偏导数，得到系数α1+α3×Growth，并将此结果和模型(2)中的系数μ1=0.062进行对比，来进一步考察成长性差异对两者关系的作用是增强还是减弱。根据表5中相关系数的计算结果，对于高成长性样本组，α1+α3×Growth=-0.367，低成长性样本组α1+α3×Growth=-0.318，分组后的α1+α3×Growth均小于μ1，表明在加入调节变量成长性差异后，模型的斜率逐渐增大，且成长性越高，斜率越大，说明成长性对信息披露和权益资本成本之间的关系起到显著的增强作用，再次验证了假设H1的成立。

更进一步，我们按照上市公司控股权性质差异对样本进行再次分组，采用分组回归分析方法进一步考察成长性差异下不同控股权性质上市公司信息披露和权益资本成本之间的影响关系。回归结果如表6所示。

表6 成长性差异对信息披露和权益资本成本关系的影响

从表6回归结果看，在高成长性样本组中，国有控股和非国有控股上市公司信息披露和权益资本成本之间的关系分别在5%和1%水平上显著负相关，但是从数值方面进行考察，非国有控股上市公司中两者相关系数的绝对值0.058大于国有控股上市公司该系数0.035，同时，非国有控股上市公司中信息披露和权益资本成本之间关系在1%水平上显著，而国有控股上市公司却在5%水平上显著。此外，我们进一步考察信息披露和成长性的交叉项IDI×Growth系数，也发现，相较于国有控股上市公司，非国有控股上市中信息披露对权益资本成本的影响更显著，从而验证了假设H2a是成立的。在低成长性样本组中，国有和非国有控股上市公司信息披露和权益资本成本虽然都在1%水平上显著负相关，但是国有控股上市公司中两者相关系数以及交叉项IDI×Growth系数的绝对值却高于非国有控股上市公司，进而验证了假设H2b也是成立的。可以看出，在按照控股权性质进行区分后，不同成长性上市公司中信息披露对权益资本成本的影响是存在显著差异的，在高成长性上市公司样本中，非国有控股上市公司信息披露对权益资本成本的影响更显著，而在低成长性上市公司样本中，国有控股上市公司信息披露对权益资本成本的影响更显著。

4 稳健性检验

4.1 内生性问题

由于信息披露和权益资本成本之间可能存在互为因果关系、遗漏变量等内生问题，因此本文使用同行业信息披露水平[31](IDIavg)作为信息披露的工具变量，使用两阶段最小二乘法(2SLS)，建立联立方程组解决内生性问题。已有研究认为，公司规模(SIZE)、经营业绩(ROE)、负债水平(LEV)、董事长和总经理两职合一(DUAL)、独立董事比例(INDR)、政治关联(Political)等都会对信息披露水平产生影响[21,24,32]，因此，本文基于以上变量构建联立方程组，使用两阶段最小二乘法(2SLS)进行稳健性检验，结果如表7所示。

(7)

表7 2SLS内生性检验结果

从表7稳健性回归结果可以看出，在使用两阶段最小二乘法对信息披露和权益资本成本的关系进行稳健性检验后发现，总样本中信息披露对权益资本成本的影响在5%水平上显著负相关，高成长性样本公司和低成长性样本公司中，信息披露对权益资本成本的影响分别在1%和5%水平上显著负相关，结果表明本文的研究结论是稳健的。

4.2 其他稳健性检验

为了保证检验结果的稳健性，本文还进行如下稳健性检验：(1)权小锋和吴世农[33]等国内学者大多采用深圳证券交易所的信息披露质量评级来衡量上市公司的信息披露质量。因此，本文拟选取样本中的深证A股上市公司作为研究对象，共计361家公司1805个样本，以深交所“上市公司信息披露工作考核办法”为依据，分别从及时性、准确性、完整性、合法性四方面来考察上市公司的信息披露质量，将信息披露结果分为四个等级：优秀、良好、及格和不及格，如果考评结果有良好和优秀，则IDI=1，否则IDI=0。可以看出，在使用深交所信息考评等级对深证A股上市公司信息披露质量进行度量之后，回归结果基本上与前述结论保持一致，从而支持了本文的假说。(2)市净率可用于反映企业成长性的大小，罗琦和王悦歌等[11]使用市净率作为公司成长性的替代变量研究权益资本成本，因此本文使用市净率作为成长性的替代变量，对信息披露和权益资本成本之间的关系进行检验，所得结果与前述结果基本保持一致，表明本文的研究结果是稳健的。限于篇幅限制，其他稳健性检验结果尚未列出。

5 结论及启示

本文以2010～2015年沪深两市A股非金融类上市公司为研究样本，以我国资本市场为研究背景，基于上市公司成长性差异，分析成长性对信息披露和权益资本成本之间的影响关系。实证结果表明，公司成长性差异对上市公司信息披露与权益资本成本关系具有调节作用，利用成长性中位数对总样本进行分组回归分析，结果发现成长性高的上市公司，其信息披露质量越高，权益资本成本越低。进一步，从控股权性质差异进行区分，发现成长性高的样本组中，非国有控股上市公司信息披露对权益资本成本的影响相对更显著，成长性低的样本组中，国有控股上市公司信息披露对权益资本成本的影响相对更显著。采用工具变量法和两阶段最小二乘法等进行一系列稳健性检验之后，上述结论仍然成立。

本文的研究不仅丰富了资本市场信息披露的研究，而且也有助于投资者更加清晰地了解不同成长性公司信息披露状态，提高对上市公司的财务分析能力和信息解读能力，提高投资决策水平。同时，监管机构可以要求上市公司在进行信息披露时强化企业成长性信息披露水平，加强信息披露的持续监督力度，确保资本市场的有效运行。