数字金融发展对企业盈余管理的影响研究

龙沛

【摘  要】论文将2011-2021年数字金融的数据与沪深A股制造业上市公司的数据进行匹配，探究数字金融与盈余管理之间的关系以及潜在的作用机制。研究发现，数字金融有助于缓解企业真实盈余管理行为。从传导机制来看，数字金融发展能够通过促进企业创新来降低企业做出盈余管理行为的动机。同时，分组检验发现，数字金融对企业盈余管理行为的缓解作用对于非国有企业而言更强。

【关键词】数字金融；企业创新；盈余管理

【中图分类号】F275；F49；F832                                             【文献标志码】A                                                 【文章编号】1673-1069（2023）09-0075-04

1 引言

习近平总书记在党的二十大报告中强调：“高质量发展是全面建设社会主义现代化国家的首要任务。”同时，中国人民银行印发的《金融科技发展规划（2022-2025年）》着重指出：“要深化数字技术金融应用，健全安全与效率并重的科技成果应用体制机制，不断壮大开放创新、合作共赢的产业生态，打通科技成果转化‘最后一公里’。”这说明党和政府认识到，对于我国这类传统金融服务体系相对落后的大国，利用数字金融的优势为高质量发展提供资金支持以及打赢“三大攻坚战”是完全行得通的。数字金融具有方便、快捷以及跨时空的特点，能够促进金融市场与实体经济相互融合，从而对我国的实体经济产生深远的影响。企业作为推动经济发展的主体，其发展一直受到广泛的关注。其中，盈余管理问题是阻碍企业发展以及推动经济实现高质量发展的重大障碍。真实且可靠的盈余信息能够帮助会计信息使用者全面了解企业的财务状况，从而作出正确的决策。

基于此，本文实证检验了数字金融对盈余管理的影响，并在如下方面有所贡献：第一，探讨了数字金融对企业盈余管理行为在微观层面的影响，既丰富了数字金融在微观领域经济后果的研究，也为降低企业做出盈余管理行为的动机提供了理论参考；第二，本文为探索数字金融对盈余管理的影响路径，引入企业创新投入作为中介变量，即数字金融可以通过促进企业创新投入进而缓解企业盈余管理行为，明确了数字金融如何影响微观企业发展的理论路径。

2 文献回顾与研究假设

2.1 文献回顾

国内外学者主要从融资约束、企业创新等角度，就数字金融发展对企业微观层次的影响进行探讨。解维敏等[1]认为，数字金融能够通过提供充分的资金支持、缓解信息不对称以及降低代理成本这3条路径缓解企业融资约束；唐松等[2]认为，数字金融能够缓解融资约束、降低融资费用、降低不必要的杠杆水平、提升财务稳定性，从而推动企业的技术创新。针对企业盈余管理影响因素的研究，王福胜等[3]认为，媒体关注度会对管理者产生市场压力进而影响企业盈余管理行为；黄庆成等[4]认为，经济政策不确定性会通过信息环境以及融资约束来影响企业真实盈余管理；赵家未等[5]认为，长期处于金融环境中的高管具有较高的专业知识水平和财务咨询能力，因此，高管金融背景可以通过抑制审计质量和缓解融资约束来增加对盈余管理手段的使用；刘斌等[6]认为，企业持有积极内部控制意愿且具有高水平的内部控制将显著抑制企业的盈余管理行为。

总之，现有文献探讨了数字金融能够通过缓解融资约束、降低负债率以及提升公司治理水平等机制路径，提升企业的盈余质量，但是未有研究考察企业创新投入的中介作用。因此，本文在现有文献的基础上，重点研究数字金融与真实盈余管理之间的作用机制并开展异质性分析，从而为丰富数字金融与盈余管理关系的理论体系与研究视角做出努力。

2.2 研究假设

由于信息的不对称以及金融资源的供给不足，银行等金融机构会倾向于向信息透明度较高的企业投资，从而提高了信息透明度较低企业的盈余管理动机。而数字金融能够发挥自身优势缓解上述问题。数字金融发展对企业盈余管理的直接影响体现在以下两个方面：

第一，数字金融能够发挥治理效应，提升企业的治理水平，进而缓解企业盈余管理行为。一方面，数字金融能够以较低的成本和风险处理大量的数据，拓展信息吸纳的广度和深度[7]，让企业能够拥有更多的信息流，让管理者能够更好地运用相关信息作出决策，改善企业经营状况，同时，能够提高股东和管理层之间的信息共享程度，使得股东对管理层实施更有效的监督，减少管理层谋取私利的投机行为；另一方面，数字金融的发展拓宽了外部信息使用者获取信息的渠道，发挥了监督的职能，实时监控企业经营状况与财务风险，使得企业财务信息造假的成本和难度增加，有利于提高企业治理水平，降低企业进行盈余管理的动机。

第二，數字金融能够发挥资源效应，缓解融资约束，降低企业与投资者之间的信息不对称性，进而缓解企业的盈余管理行为。一方面，数字金融能够拓展传统金融机构的外延，帮助长尾群体突破金融服务中各种“卷帘门”和“玻璃门”的束缚，解决企业融资难、融资贵的问题，缓解企业融资约束并降低企业与投资者之间的信息不对称性；另一方面，数字金融的资源效应能够为企业创新活动提供更多的金融资源以及丰富的信息流，激励企业加大研发投入，从而提高企业的创新能力，创新能力的提高在战略层面能够缓解企业盈余管理行为。基于以上分析，本文提出以下假设：

H1：数字金融能够抑制企业盈余管理行为。

创新是企业经营和发展的根本动力，要解决企业经营过程中的各种问题，创新是关键。创新作为一种战略行为，更可能站在战略高度缓解企业的盈余管理行为。一方面，创新能够提高企业的利润，增加企业的现金流，改善企业经营状况，减少企业盈余操纵的动机；另一方面，企业通过创新能够获取不容易被竞争对手模仿和替代的异质性资源和能力，提高企业实力和声誉，从而向市场传递好消息，提高企业的综合实力，降低企业进行盈余操纵的动机。

数字金融可以对企业创新投入发挥积极作用，进而减少企业盈余管理行为。首先，数字金融在缓解融资约束的情况下，能在一定程度上优化企业内部的财务行为，使企业的研发活动有充足的现金流，从而促进企业创新，帮助企业实现差异化的产品和服务，获得超额收益，降低企业风险[8]；其次，数字金融能够提高金融机构和企业的信息搜集能力，缓解金融活动参与者之间的信息不对称，为投资者提供更多有关企业经营的信息，促进优质企业获得资金支持，提高企业创新能力；最后，数字金融能够以较低的成本处理大量的数据，为企业提供丰富的信息流，使得企业能够优化决策，提高创新的有效性，获取利润。基于以上分析，本文提出以下假设：

H2：数字金融通过促进企业创新投入来抑制企业盈余管理行为。

3 研究设计

3.1 数据来源

本文选取2011-2021年我国沪深A股的制造业企业为研究对象，对原始数据进行了如下处理：

①剔除ST、*ST公司；②剔除金融类公司的数据；③排除有财务数据遗漏的企业。经上述筛选，共获得1 966家样本企业，最终得到15 124个样本数据。同时，对所有连续变量在1%和99%的范围内进行缩尾处理。本文的数字金融发展指数来自北京大学数字金融研究中心，内部控制信息披露指数来自DIB数据库，其他数据全部来自CSMAR数据库。

3.2 变量定义与度量

①解释变量。参考唐松等的做法，本文运用北京大学数字金融研究中心编写的《北京大学数字普惠金融指数》对解释变量数字金融进行了测算。本文运用省级普惠金融指标（DIF）进行基本回归，运用城市层次普惠金融指标（DIF^）进行了稳健性检验。

②被解释变量。本文借鉴Roychowdhury[9]的做法，分别计算企业的异常现金流（ABCFO）、异常生产成本（ABPROD）和异常可操控费用（ABDISEXP）这3个分指标，再通过式（1）计算得到企业的真实盈余管理（REM），将计算结果取绝对值，绝对值越大，表明企业的盈余管理程度越高。

③中介变量。本文选取企业创新作为中介变量，已有文献的衡量方式主要有创新投入与创新产出两个维度，本文参考大多数文献，选取创新投入（RD）作为衡量指标，创新投入的衡量方式为企业研发支出占企业当年营业总收入的比值。

④控制变量。本文控制了如下变量：员工规模（Employee）、负债率（Lev）、企业年龄（Age）、高管前三名薪酬总额（Salarytop）、资本密度（Density）、盈余波动性（StdRoa）、盈利能力（Roa）、现金持有水平（Cash）、前十大股东持股比例（Top10）、独立董事比例（D1_ratio）、股权性质（Equity01）、两职合一（If_ceo）。具体变量定义如表1所示。

3.3 实证模型

为检验本文提出的假设，验证数字金融通过促进企业创新投入发挥作用，从而缓解企业盈余管理行为，本文建立了以下3个模型：

式中，REM为被解释变量真实盈余管理；DIF为解释变量数字金融；Controls为控制变量；RD为本文的中介变量；Year和Ind分别表示年份效应和行业效应；i和t分别表示企业和年份；εi，t为模型中的随机误差项。其中，α1是影响的总效应，验证H1；在α1显著的前提下，若系数β1和γ2均显著，则检验模型（4）中的系数γ1，若γ1显著，说明数字金融对盈余管理的影响是部分通过企业创新传导的，验证H2。

4 实证结果分析

4.1 描述性统计分析

表2从样本的观测值、平均值、中位数、标准差、最小值、最大值等方面报告了关键变量的描述性统计结果。根据描述性统计的结果，真实盈余管理（REM）的均值为0.128，最小值为0.002，最大值为0.657，这说明我国各样本公司的盈余管理水平存在很大的差别。数字金融（DIF）的均值为2.817，最小值为0.385，最大值为4.454，该数据说明数字金融的应用在各个企业中存在较大的差异。

4.2 基本回归结果

本文以真实盈余管理为被解释变量对数字金融进行回归，结果如表3所示。通过检验数字金融对盈余管理的主效应，发现数字金融与真实盈余管理的回归系数为-0.011，并且该系数在1%的水平上显著负相关，表明数字金融能够抑制企业的盈余管理行为，验证了假设H1。

4.3 稳健性检验

4.3.1 更换核心解释变量的口径

为了更好地验证假设，本文更换了数字金融的口径，采用城市级的数字普惠金融指数（DIF^）进行内生性检验。数据显示，城市级的数字普惠金融指数与真实盈余管理的回归系数为-0.01，且在5%的水平上显著为负，进一步证明了本文结果的稳健性。

4.3.2 剔除直辖市特殊样本

考虑到我国直轄市的数字金融发展程度等方面与其他省份存在着较大的差异，本文剔除北京市、上海市、天津市以及重庆市4个直辖市的样本，最终得到12 909个样本，重新进行回归。结果显示，剔除了直辖市样本的数字金融发展指数与真实盈余管理的回归系数为-0.018，且在1%的水平上显著为负，表明本文的结论较为稳健。

4.4 内生性检验

本文将数字金融指数滞后一期作为新的解释变量进行实证研究。回归数据显示，在解释变量数字金融做滞后一期处理后，数字金融与真实盈余管理的回归系数为-0.011，且在1%的水平上显著为负，说明结论依然稳健。

本文为尽可能避免遗漏变量和测量误差导致的内生性问题，采用IV-2SLS和IV-GMM进行内生性检验，使用省级移动电话交换机容量取对数的值（Exc）和各省互联网普及率（Net）作为数字金融的工具变量。结果显示，回归系数均为-0.020 6，并在1%的水平上顯著负相关，证明结论依然稳健。

4.5 作用机制分析

本文借鉴温忠麟等[10]对中介效应的检验方法，第一步，检验数字金融与盈余管理之间的关系。表4第（1）列结果显示，α1的估计系数在1%的水平上显著，说明数字金融对盈余管理行为具有显著的抑制作用。第二步，加入企业创新对模型（3）进行回归。表4第（2）列检验结果显示，在1%的显著性水平下，β1的回归系数为0.878，说明数字金融对企业创新有显著的促进作用。第三步，检验企业创新投入是否在数字金融抑制盈余管理行为的过程中起到中介作用。表4第（3）列结果显示，γ2的估计系数在1%的水平上显著，说明企业创新可以作为中介变量。此外，将企业创新投入作为变量加入模型（4）后，数字金融的系数γ1在1%的统计水平上显著，但绝对值有所减小，说明企业创新投入起到部分中介作用，验证了假设H2。以上结果显示，数字金融能够通过促进企业创新投入，进而抑制企业的盈余管理行为。

5 异质性分析

从企业所有权性质来看，数字金融缓解盈余管理的作用在非国有企业中更加明显。本文按照公司的产权属性，将样本划分为国有企业和非国有企业，并对其进行分组回归。由回归结果可知，在国有企业中数字金融与真实盈余管理的回归系数为-0.003，但不显著；在非国有企业中数字金融与真实盈余管理的回归系数为-0.014，且在1%的水平上显著，这说明数字金融在非国有企业中发挥更强的抑制作用。

6 结论与启示

本文将2011-2021年数字金融的数据与沪深A股制造业上市公司的数据进行了匹配，检验了数字金融与盈余管理之间的关系以及潜在的作用机制。主要结论如下：第一，数字金融有助于缓解企业真实盈余管理，提高企业盈余质量；第二，从传导机制来看，数字金融发展能够通过促进企业创新对企业盈余管理行为发挥抑制作用；第三，当企业属于非国有企业时，数字金融更能显著抑制企业的盈余管理行为。

根据本文的理论分析以及实证研究结论，本文提出如下建议：第一，国家应加快金融基础设施建设并完善与数字金融相关的制度，增强我国金融科技实力，使数字金融得到更好的发展，从而使数字金融更好地服务实体经济；第二，数字金融对真实盈余管理的抑制作用在非国有企业与国有企业之间存在差异，国家应该强化国企中数字金融的发展，拓宽金融服务的覆盖面，让数字金融在国企中的发展能够与非国企中的发展同步。

【参考文献】

【1】解维敏，吴浩，冯彦杰.数字金融是否缓解了民营企业融资约束？[J].系统工程理论与实践，2021，41（12）：3129-3146.

【2】唐松，伍旭川，祝佳.数字金融与企业技术创新——结构特征、机制识别与金融监管下的效应差异[J].管理世界，2020，36（5）：52-66+9.

【3】王福胜，王也，刘仕煜.媒体关注、管理者过度自信对盈余管理的影响研究[J].管理学报，2022，19（6）：832-840.

【4】黄庆成，闻岳春，陈秋昊.经济政策不确定性对企业真实盈余管理的影响[J].证券市场导报，2022（5）：69-79.

【5】赵家未，李文启，谷秀娟.高管金融背景与企业盈余管理[J].投资研究，2021，40（4）：107-120.

【6】刘斌，李延喜，迟健心.内部控制意愿、内部控制水平与盈余管理方式——基于文本分析与机器学习的计量方法[J].科研管理，2021，42（9）：166-174.

【7】马连福，杜善重.数字金融能提升企业风险承担水平吗[J].经济学家，2021（5）：65-74.

【8】Jay B. Barney.Firm Resources and Sustained Competitive Advantage[J].Advances in Strategic Management，1991，17（1）：3-10.

【9】Sugata Roychowdhury.Earnings management through real activities manipulation[J].Journal of Accounting and Economics，2006，42（3）：335-370.

【10】温忠麟，张雷，侯杰泰，等.中介效应检验程序及其应用[J].心理学报，2004（5）：614-620.