其他综合收益列报变更提高了投资效率吗?

2019-11-07 01:54史开瑕
会计之友 2019年22期
关键词:列报投资效率

史开瑕

【摘 要】 基于2014年《企业会计准则第30号——财务报表列报》准则,以2011年至2017年中国沪深两市A股上市公司为样本,实证检验了其他综合收益列报变更对上市公司投资效率的影响。研究发现,其他综合收益列报变更提高了企业的投资效率,这个效应在国有与非国有企业当中没有呈现出明显的异质性。

【关键词】 其他综合收益: 列报; 投资效率

【中图分类号】 F230  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937(2019)22-0048-04

随着会计准则改革的不断推进,其他综合收益(OCI)受到持续关注:2009年6月我国财政部印发的《企业会计准则解释第3号》要求,上市公司从2009年1月1日起在利润表每股收益下增列其他综合收益项目和综合收益总额项目;2014年新修订的《企业会计准则第30号——财务报表列报》(以下简称CAS 30)要求,利润表中其他综合收益项目应当分为“以后会计期间不能重分类进损益的其他综合收益项目”和“以后会计期间在满足规定条件时将重分类进损益的其他综合收益项目”两类列报。这既适应了与国际财务报告准则持续趋同的要求,增强了财务信息的功效,也顺应了金融工具不断创新的时代大潮[ 1 ]。至此,“其他综合收益”同时出现于资产负债表、利润表和所有者权益变动表。于是引出相关思考:CAS 30对其他综合收益列报变更的经济后果是什么?是否会影响企业的投资决策?本文将以此为切入点进行探讨。

一、理论分析与研究假设

(一)其他综合收益列报变更对投资效率的影响

企业普遍存在的问题一种是企业管理者和企业所有者目标不一致,即企业管理者可能倾向于个人利益最大化,企业所有者则希望实现企业价值最大化,由于契约的不完备性引发管理者的逆向选择和道德风险;另一种是外部债权人和内部人之间的目标不一致,当企业面临较大的外部债务压力时,股东和管理者更倾向于投资风险较大且收益较高的项目,从而造成投资行为的扭曲。张功富和宋献中[ 2 ]研究发现,由于代理冲突和信息不对称,我国上市公司存在较为严重的投资不足和投资过度。

现有文献研究发现,高质量的会计信息可以降低信息不对称,提高企业的投资效率。一方面,由于企业会计信息质量越高,企业所有者更能够了解企业的运营状况,从而实现其对管理层的监督职能,使得二者的矛盾得到缓解。管理层也可以基于高质量的会计信息做出更为有效的投资决策,从而提高投资效率。另一方面,企业会计信息质量的提高,会使投资者获取企业信息的成本减少,同时投资者对企业的发展潜力有较好的了解,投资信心增加,企业的融资约束得到缓解。企业融资效率增加的同时,会使企业有更多的资金投资,投资效率提高[ 3 ]。具体而言,会计信息質量的提高可以发挥一定的监督作用,进而降低企业的投资不足[ 4-5 ]和投资过度行为[ 6 ]。盈余质量越好,企业的投资效率越高[ 7 ],资本配置效率也越高[ 8 ]。

CAS 30对其他综合收益的内容和列报方式进行了重大调整,要求上市公司按照以后期间是否可重分类调整进行分类分项目列报,作为增量的盈余信息,可以更加清晰地反映企业收益的结构与全貌,降低企业的盈余操纵空间,缓解信息不对称,从而提高企业的投资效率。同时,因为列报方式的调整,企业的会计信息质量也得到了一定程度的提升,这对企业的投资决策将是利好,从企业投资信息获取的角度来说,能够提高投资前获取的内部信息质量,从而提高投资效率。因此,本文提出如下假设:

假设1:其他综合收益列报变更能够显著提高企业的投资效率。

(二)产权性质的调节作用

从企业性质来说,国有企业与非国有企业在整体追求上有较多差异。国有企业肩负着国家资本的特殊战略任务,同时根据国家与主管政府部门的需求会更多倾向于放弃盈利而实施完成战略目标的手段。另外,国有资本的所有者为“全体人民”,所以国有企业对国家安全、社会发展责无旁贷,在执行新的政策方针时会更加坚决与彻底。也正因为国有企业不是以利润与扩张为第一要务,因此在执行政策时相对于非国有企业顾虑会减少。所以,在执行新的财务报表列报方式时,国有企业的响应速度应该高于非国有企业,同时,国有企业在财务报表列报方面政策执行力度将大于非国有企业。从财务政策方面看,国有企业由于企业性质原因在盈利需求上不如非国有企业敏感,所以投资效率相比非国有企业更加倾向于被动求稳,因此,列报制度的改变将对国有企业产生更大的影响。另外,国有企业的投资效率普遍较低,可提高空间更高,受财务报表列报变革的影响预计也将大于非国有企业,所以在投资决策上受到CAS 30的影响应该大于非国有企业,尤其是投资会更加谨慎,投资效率会得到提高。基于此,本文提出如下假设:

假设2:相较于非国有企业,其他综合收益列报变更对国有企业投资效率的影响更大。

二、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以中国A股上市公司2011—2017年的数据为初始研究样本,并进行如下筛选:(1)选择2010年以前上市的公司,剔除ST/PT公司、创业板和中小板公司以及在A+H、A+B板块上市的公司;(2)剔除金融、保险行业公司;(3)剔除关键变量缺失的公司。同时,为了使实验组和控制组的企业特征与数量相近,使双重差分法(DID)的结果更为可信,本文在实证过程中对数据进行了1比1倾向得分匹配(PSM),共有10 560个样本通过了筛选。本文数据来源于Wind与CSMAR数据库,数据处理软件为Stata15.0。

(二)模型设定与变量定义

由于DID可以避免内生性等问题和更加准确地估计变量间交互效应以及自然增长,本文采用DID来研究其他综合收益分类列报对企业投资效率的影响,模型设定为:

effinvi,t+1 = ?琢0 + ?琢1treatit + ?琢2postit + ?琢3treatit*postit +

■n i=2Controlsit+?着it  (1)

模型(1)中,effinvi,t+1为被解释变量,表示企业的投资效率。本文参考Biddle et al.[ 5 ]的研究采用投资效率模型计算出的残差绝对值代表投资效率。

treatit表示其他综合收益列报的企业虚拟变量,2014年其他综合收益有观测值且观测值不为0的企业为实验组,此时treatit取值全部为1,否则都为0。在处理数据的过程中,本文删除在2014年没有列报但在此后列报了其他综合收益的观测企业。postit为新政策执行的年度标识变量,公司所在年度为2014年之前为0,否则为1。交互项treatit*postit为本文重点关注的解释变量,其系数表示其他综合收益分类列报对企业投资效率的影响,若在模型(1)中系数为正,则表示其他综合收益分类列报提高了企业的投资效率,此时假设1得到验证。

Controls为控制变量:(1)股权制衡与董事会特征。产权性质(soe),虚拟变量,企业为国有属性取1,否则为0;存货(sav),存货/应收账款;应收账款(rec),应收账款占总资产比重;董事会规模(bos),董事会规模取对数;股权集中度(hhi),第一大股东和第二股东持股比例比值;高管持股占比(eshr),高管持股总数/总股数;独立董事人数(independent),独立董事人数占董事会人数比例;流通股比例(shr),流通股总数/公司总股数;公司治理(dual)定义为虚拟变量,若董事长与总经理两职合一取值1,否则取值0。(2)公司特征和代理成本。上市年龄(age),公司上市年龄加1的自然对数来表示;盈亏状态(loss),虚拟变量,当年亏损为1,否则为0;流动比例(current),流动资产/流动负债;托宾Q(tobinq),企业股票市值与股票所代表的资产重置成本的比值;企业规模(lnsize),企业总资产的自然对数;资产负债率(lev),企业总负债/总资产;公司成长性(growth),营业收入增长率;现金流量(ocf),经营活动现金流量净额/总资产;盈利能力(roa),企业净利润/总资产。(3)本文还控制了年度(year)和行业(indu)效应,其中行业效应在数据初始筛选阶段已经使用。

三、实证结果与分析

(一)描述性统计

表1给出了变量的描述性统计结果。样本区间内的投资效率(effinv)均值为-0.0084,标准差为0.0505,effinv的离散程度略小于中心值,其分布接近于正态分布。

(二)基礎回归

在回归分析之前,本文通过Hausman检验发现各模型的结果均显著拒绝了随机效应假设,故选用随机效应进行分析。模型(1)的运行结果如表2所示,行业的控制变量在变量筛选时已经使用,此处不做重复利用。在三个回归的结果当中,交互项treatit*postit(用did表示)在列(2)和列(3)的系数显著为正,说明企业的其他综合收益列报方式转变会提高企业的投资效率。而在单独结果中,政策的执行(post)和其他综合收益列报(treat)均与投资效率显著相关,说明其他综合收益的列报及CAS 30的执行单方面均会造成投资效率下降,但是同时执行两者的企业投资效率却会反向提升,其具体原因需要进一步分析。

根据表2显示的内容,发现无控制变量时交互项对投资效率没有显著影响,加入控制变量后则呈现出正面的显著影响。为了进一步探究控制变量对投资效率的影响,本文将使用随机效应模型拟合除解释变量外的所有控制变量与投资效率,以探究控制变量在不同时间段内的表现。

为了探究投资效率与控制变量之间的关系,本文将投资效率分为2011—2013年与2014—2017年两阶段分别建模,模型为:

effinvit=?茁0+■n i=2Controlsit+?着it  (2)

其中■n i=2Controlsit是第t年第i家企业包括其他综合收益在内的全部控制变量。检验结果显示,整体来说,其他综合收益变化(oci)与投资效率(effinv)显著正相关,而且该趋势在整体样本中比分段样本更为显著。这可能是因为整体来说投资效率与oci增长之间有更加长期的增长效应,但是在某个区间内,因为短期的波动性掩盖了oci与effinv之间的显著正相关关系,因此在短期内oci与投资效率的关系不如长期显著,但也验证了假设1。另外企业性质(soe)在2014—2017年与投资效率显著负相关,也解释了前述结果中为何对照组的投资效率与企业性质显著负相关,这主要是因为2014年后国有企业的投资效率可能不如其他企业,但具体的效应需要对产权性质进行进一步的分组检验才能知晓。

(三)产权性质的异质性检验

为了验证产权性质对投资效率的影响,本文将模型(1)分国有和非国有样本进行回归,回归结果显示,在国有企业样本和非国有企业样本中,交互项treat*post的系数均显著为正,说明CAS 30使得国有企业和非国有企业的投资效率得到了显著提升。交互项treat*post的系数在非国有企业样本的结果与国有企业的结果基本相等,说明国有企业和非国有企业对财务报表列报的政策反应是相似的。差异性检验的结果说明,国有企业和非国有企业的did变量差异不显著(P值远大于0.05)。因此,其他综合收益列报变更能提高企业的投资效率,且在国有企业和非国有企业中不存在异质性,所以假设2不成立。这可能是因为历经多年的国有企业改革,国有企业在市场经济条件下的运作能力、调整能力、自我监督能力与非国有企业的区别已经大大减小。

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