环境不确定性、盈余管理与创新投入

乔金杰，唐 霞

（齐齐哈尔大学 经济与管理学院，黑龙江 齐齐哈尔 161001）

0 引言

近年来，随着企业所处环境的不确定性增加，越来越多的学者开始关注环境不确定性对创新投入的直接影响。但由于切入点与样本对象选取的不同，关于环境不确定性所产生的作用机理与影响的研究结论并不一致。部分学者认为环境不确定性对创新投入有积极影响，会倒逼管理者做出正向“因势而动”反应策略来适应环境，加大研发力度以赢得竞争优势[1]；而有的学者认为环境不确定性对创新投入产生了“负外部性”——环境不确定性加重了信息不对称问题，企业各利益相关者之间的信息传递质量大幅降低，风险厌恶型管理者更倾向于采取减少创新投入的策略。环境不确定性给企业带来的风险会触发管理者的“羊群效应”，管理者更倾向于采取效仿、观望等消极策略，减少研发投入[2]。此外，还有学者发现环境不确定性与企业创新之间呈“倒U”型关系，在一定程度上，环境不确定性会激发企业的创新意愿，而过高的不确定性则会抑制创新研发[3]。现有文献大多研究了环境不确定性对创新投入的影响，而较少有文献进一步探究环境不确定性对创新投入的影响路径。本文尝试厘清两者之间的影响关系，从会计契约执行有效性出发，探讨真实盈余管理的传导作用。先探讨环境不确定性对创新投入产生的影响，进一步考虑环境确定性对两类盈余管理的影响，再从真实盈余管理角度出发，探究环境不确定性对创新投入的作用路径；此外，考虑到政府补助可以有效弥补市场失灵，能够在一定程度上减轻企业面临环境不确定性时的资源约束和压力，本文进一步分析了政府补助在环境不确定性与创新投入之间发挥的调节作用，以及这种调节作用在不同产权与企业规模下体现出的异质性。

1 理论分析与研究假设

1.1 环境不确定性与创新投入

根据资源依赖理论，企业生存发展有赖于所处的环境。而环境的不确定性会影响企业获取创新活动所需资源的能力与研发创新决策。从企业整体发展来看，当企业面临环境高度不确定性时，其发展会受到环境的资源约束，使得外部交易成本提高，融资约束也随之增加，从而限制企业的创新投入；从管理者自身发展来看，其更关注自身的职业前景、声誉与薪酬。环境高度不确定性容易触发管理者的“羊群效应”——企业获取相关创新决策的信息成本提高，管理者会在决策成本和环境不确定性带来的高风险，即不确定性收益之间进行权衡，出于对自身利益的保护，会更倾向于选择放弃相关的创新投资，转而采取观望或模仿的策略。郭平（2016）[4]认为环境不确定性的增加扩大了研发的二元边际，会同时存在“延迟效应”和“抢占效应”。环境不确定性产生的“延迟效应”会成为管理者不当行为的“庇护伞”，在环境高度不确定性时，企业难以避免地会面临一些不可控风险进而影响企业业绩，在这种情况下，管理者会有更强的自利动机去减少企业创新投入和粉饰企业业绩，帮助企业“扭亏为盈”。此外，环境不确定性使得信息时间价值提高，投资成本和门槛也随之提高，致使企业获取外部融资的渠道受阻，无法在研发创新上获得足够的资金支持，只好被迫减少公司的研发投入。据此，本文提出：

假设1：环境不确定性会负向影响企业的创新投入。

1.2 环境不确定性与盈余管理

自《萨班斯法案》颁布以后，严格的外部监管条件使盈余管理逐渐从操纵式盈余管理转变为以真实交易为基础的盈余管理。盈余管理方式的转变并不意味着易被觉察的应计盈余管理会完全消失，管理者会在真实与应计盈余管理之间的进行“理性”选择，或形成应计与真实盈余管理的组合模式，结合两者互补效果进行盈余管理。上市公司之间存在个体差异，故其对盈余管理方式的选择也会有所不同。王福胜等（2014）[5]认为我国上市企业确实存在为迎合盈余目标而粉饰业绩等盈余管理行为，并且这种行为随着外部监管的加强，更多地表现为真实盈余管理。当环境动荡或复杂程度增加时，企业盈余报告会发生波动，企业为满足市场或利益相关者对盈余阈值的要求，会进行盈余操纵来保持业绩稳定。Merchan（t1990）[6]认为环境不确定性会加大企业实现财务目标的难度，公司业绩也会随之受到影响。面临环境不确定性带来的风险，管理者会有更大动机将未来盈余提前确认以粉饰企业业绩。从管理者自身利益考虑，一方面,环境不确定性会对管理层的薪酬或相关名誉声望等方面产生影响；另一方面，环境不确定性会对管理者的负面行为有一定的庇护效果，环境不确定性带来的风险易使重视自身名誉和薪酬的管理者产生过度反应，使其有更大动机进行盈余管理和平滑盈余以保护自身的声誉和报酬。王双进和常娟（2020）[7]认为，环境高度不确定性对管理者的盈余管理行为具有一定鼓励作用。环境不确定性会导致投资者和企业之间的信息阻力加大以及交易成本提高，使得企业获取融资途径受阻、融资约束加大。在这种情况下，企业内部迫切想要实现盈余目标以减缓环境不确定性带来的影响，进而会不同程度地开展两种盈余管理，向市场发出公司发展良好的信号，以达到减轻融资约束的目的。因此，环境不确定性会激发企业内部更多的盈余管理行为。据此，本文提出：

假设2：在其他条件不变的前提下，环境不确定性会正向影响真实、应计盈余管理，两种盈余管理对环境不确定性的敏感度存在差异。

1.3 真实盈余管理的中介作用

管理者自身对创新活动会存在防御心理。企业创新活动存在风险高与周期长等特点，经理人在创新项目上耗费的私人时间与心血往往得不到即时补偿，其创新意愿就会降低[8]。为了迎合股东与利益相关者对盈余阈值的要求，管理者会在即期成本与远期高风险收益之间进行权衡后，选择盈余管理方式侵占本该投入创新项目的资金，减小即期成本以粉饰盈余。当存在盈余操纵行为时，企业在资金融通方面已存在些许困难，管理者更有动机牺牲研发投入，以保证短期盈余的稳定。据此，本文提出：

假设3：在其他条件不变的前提下，真实、应计盈余管理与创新投入存在负相关关系，创新投入对两种盈余管理的敏感度存在差异。

虽然企业内部存在两种盈余管理，但应计盈余管理易被察觉，且运行成本高与操作难度大。而真实盈余管理脱离了会计规则的约束，与企业做出的常规商业决策难以区分，降低了被外部监管觉察的可能性[9]，真实盈余管理更具隐蔽性。而环境不确定性的增加会使企业内部行为产生系列连锁反应。首先，环境不确定性会对企业整体业绩产生负向影响，根据委托代理理论，管理者为了解锁内部规定的、与业绩相关联的行权条件，会进行更大力度的真实盈余管理；其次，环境不确定性带来的信息阻碍问题不仅存在于企业内部，而且企业与外部投资者之间的信息交流也会受阻。外部环境模糊影响了市场上的投资者对企业的价值评估，从而影响其对企业创新的投资决策。盈余信息质量能够反映企业一段时间的经营状况，良好的盈余质量能够向市场发出经营良好的信号，吸引投资者对企业进行投资，所以管理者出于个人自利动机，极有可能会对企业盈余进行操纵，误导投资者对企业的投资意向，实现自身利益最大化。企业会通过改变投融资决策和研发支出等真实交易活动进行真实盈余管理，在企业所处环境存在高度不确定性时，管理者会选择在两种盈余质量操纵中选择真实盈余管理，以迎合盈余阈值，做出与常规商业决策无异的决策来减少创新研发投入。据此，本文提出：

假设4：在其他条件不变的前提下，环境不确定性增加会使管理者提高真实盈余管理，进而使得创新投入减少。

1.4 政府补助的调节作用

在外部环境不明朗时，企业获取研发所需要的资源途径容易受阻，政府补助作为具有国家背书的外部增量资源，能够缓解环境不确定性带来的市场失灵问题。政府补助作为一种增量资本被拨入企业时，能在一定程度上激活企业内部存量资本，减轻企业的研发负担；并向市场传递良好信号，增强外部投资者的信心，帮助企业创造良好的融资环境，降低企业的投融资成本，从而使企业更有信心进行创新研发。根据信号传递理论，环境高度不确定性会加剧信息不对称问题，外部投资者并不能充分了解企业内部的研发创新情况；因而当企业寻求创新融资时，外部投资者对其融资需求并不会及时做出答复，甚至可能会拒绝。而政府补助能在一定程度上增加投资者的信心，使其积极回应企业创新。据此，本文提出：

假设5：在其他条件不变的前提下，政府补助的拨入量提高时，环境不确定性对创新投入的抑制作用会减小。

2 研究设计

2.1 模型构建

本文构建模型（1）检验环境不确定性（EU）对创新投入（RD）的影响；模型（2）用于检验环境不确定性（EU）对真实盈余管理（RDA）、应计盈余管理（DA）的影响；模型（3）用以验证假设3，即检验两种盈余管理对创新投入的影响；模型（4）检验真实盈余管理（RDA）的中介作用，以验证假设4；模型（5）用以检验政府补助发挥的调节作用。

2.2 变量选取

（1）创新投入（RD）。参照已有研究的做法，用企业披露的研发投入取自然对数后的值来衡量[10]。

（2）环境不确定性（EU）。借鉴已有研究[11,12]，采用公司销售收入变异系数进行衡量，并采取刘婧等（2019）[3]的做法，对变异系数进行行业调整。对各公司连续五年实现的营业收入与年度变量进行最小二乘法（OLS）回归，模型如下：

其中，Sales为各公司的营业收入，设2020 年为5，2019年为4，依此类推出2016年为1。将相应数值代入模型（6）进行最小二乘法回归（OLS）分析得出残差的标准差，将其进行行业调整（除以行业中位数），所得数值即为当年的环境不确定性程度，数值越大说明环境不确定性越高。

（3）应计盈余管理（DA）。采用Patricia 和Ilia 等（2002）[13]进行修正后的Jones模型来衡量：

其中，TACi,t表示总应计利润，∆REVi,t为销售收入增长额，∆RECi,t为应收账款增长额，∆PPEi,t为固定资产总额。将式（7）的系数估计值、、代入式（8）中，联立式（9）得到可操纵利润DAi,t的值为：

（4）真实盈余管理（RDA）。真实盈余管理的衡量参考Sugata（2006）[14]的研究，具体方式计算如下：

其中，CFOi,t为经营活动现金流；TAi,t-1表示企业的总资产；DISXPi,t表示可操控性费用（销售、管理费用之和）；Prodi,t表示生产成本（Δ存货+营业成本）。通过式（5）至式（7）进行真实盈余管理的求解；残差项ε1i,t、ε2i,t、ε3i,t分别表示异常的经营活动现金流（RCFO）、生产成本（RPROD）、酌量性费用（RDISXP）。最终的真实盈余管理为：

（5）政府补助（Gsub）。参考王维等（2020）[15]的研究，用政府补助额取自然对数后的值来衡量。

（6）控制变量。考虑到其他变量对环境不确定性和企业创新的影响，借鉴已有研究，将企业的规模大小、资产负债比、成长性指数、经营现金流在总资产中的占比、股权集中程度、两权分离率、独董数占比与产权性质作为控制变量。如表1所示。

表1 变量说明

2.3 变量描述性统计

由下页表2 可知，环境不确定性（EU）的最大值、最小值分别为3.282、0.282，与均值1.217差距较大，说明研究期间企业遭受的环境不确定性程度较高且波动较大；创新投入（RD）的均值为17.924，最大值、最小值分别为24.104、5.094，说明在企业发展过程中研发创新的行为具有普遍性，但创新投入额在研究期间存在的差异较大；真实盈余管理（RDA）的最大值、最小值分别为2.106、-3.444，均值为-0.002，表明上市公司中该行为的操纵程度存在一定差异，较多呈现向下的盈余调整；应计盈余管理（DA）的均值为0.076，中位数为0.046，最大值、最小值分别为3.261、0.000，也说明应计盈余管理行为存在差异；政府补助（Gsub）的均值为15.751，中位数为16.004，最大值为19.318，最小值为10.859，说明研究样本中的上市公司获得政府补助存在一定差异。

表2 变量描述性统计

2.4 样本选取与数据来源

本文选取2011—2020 年沪深A 股部分上市公司作为样本，研究环境不确定性对创新投入的影响。对初始样本数据进行了如下处理：（1）剔除ST、*ST企业；（2）剔除数据缺失的样本；（3）剔除涉及金融、保险类行业的企业。最终得到的样本观测值为10288 个。本文数据均来自CSMAR数据库，并运用EXCEL和STATAMP16.0进行数据处理、分析及结果输出。

3 实证结果分析

3.1 相关性分析

表3 结果显示，环境不确定性、盈余管理均与创新投入负相关，环境不确定性对两种盈余管理产生正向影响。

表3 部分变量的相关系数

3.2 回归结果分析

（1）环境不确定性、盈余管理与企业创新

表4 中列（1）环境不确定性（EU）的系数为-0.1137 且显著，表明在其他条件不变的前提下，环境不确定性增加会使创新投入减少。可能的原因是：企业创新本就是一项高风险、收益不确定的活动，外部环境不确定性的增加同时也加大了企业创新活动的不确定性。为避免在不确定性环境中承担高风险，企业对创新投入决策持有更加谨慎的态度，从而会选择减少创新投入，假设1 得以验证。列（2）与列（3）的结果反映了创新投入与两类盈余管理之间的影响关系：真实盈余管理（RDA）、应计盈余管理（DA）与创新投入（RD）之间的回归系数分别为-0.6457 和-0.0883且显著，并且呈现RDA大于DA的情况，说明企业的两类盈余管理行为都会负向影响企业创新投入，并且真实盈余管理的负向影响大于应计盈余管理，假设3得以验证。盈余管理程度的加大降低了企业会计信息质量，会在一定程度上影响投资者与债权人对创新项目风险与收益的评估，从而导致创新投入减少。

（2）中介效应与调节效应

下页表5 中列（1）和列（2）反映了模型（2）的回归结果。环境不确定性（EU）与真实盈余管理（RDA）、应计盈余管理（DA）的系数分别为0.0142、0.0133，且在1%的水平上显著，说明环境不确定性的提高会增加盈余管理行为，前者的回归系数略大于后者，说明真实盈余管理对环境不确定性的敏感度更高，验证了假设2。在环境高度不确定性时，企业内部管理者的机会主义动机会加强，并且环境不确定性可以“庇护”管理者的自利行为，由此盈余管理行为被正向激发。表4中列（1）、表5中列（1）与列（3）的回归结果验证了真实盈余管理的中介作用：表4 列（1）中系数a1显著，表5列（1）中系数b1显著，系数c1和c2均显著，从而验证了真实盈余管理的中介效应[16]，且在本模型中发挥部分中介效应。环境不确定性正向影响真实盈余管理，从而对创新投入产生负向影响，验证了假设4。

表5 中介效应和调节效应检验模型回归结果

表5中列（4）报告了政府补助（Gsub）的调节作用。政府补助（Gsub）与环境不确定性去中心化后的交互项EU×Gsub的系数为0.0082且显著，符号与式（9）的结果相反，说明政府补助具有负向调节作用，政府补助增加能缓解环境不确定性对创新投入的冲击，验证了假设5。

3.3 稳健性检验

本文采取以下方法进行稳健性检验：

（1）缩小样本区间：将样本研究区间缩减为2013—2020年后进行回归（见下页表6），发现与基本回归结果基本一致，支持本文所有假设。

表6 缩减样本区间回归结果

（2）被解释变量前导一期（FRD），把中位数作为分组依据，对环境不确定性高组进行稳健性检验[3]。解释变量与创新投入之间关系与研究结论一致，同时，真实盈余管理的中介效应与政府补助的调节效应成立（见表7）。

表7 被解释变量前导一期的稳健性检验

3.4 异质性分析

（1）企业规模异质性分析

大型企业存在规模庞大、经营资金链的持续性强、经营活动的复杂度高和反应能力存在相对滞后性等特点，使得大型企业的应变能力弱于小型企业。为了探究环境不确定性对不同规模企业创新投入的影响，本文参考吴尧和沈坤荣（2020）[17]的做法，把企业规模均值作为分组依据，将样本划分为大型企业和小型企业并进行回归分析。

表8 的结果反映了环境不确定性对不同规模企业的影响以及政府补助调节作用的差异性。大型企业和小型企业EU 的系数分别为-0.1568 和-0.0946 且显著，交互项EU×Gsub 的系数分别为0.0135 和-0.0081 且显著，组间系数通过了差异检验（Chow-Test），说明大型企业受到EU的影响更大；政府补助的负向调节作用在大型企业中成立，但在小型企业中不成立。其原因可能是：小型企业灵活性较大，内部管理有所欠缺，难以管控好政府补助的资金流向。

表8 企业规模异质性分析

（2）产权异质性分析

不同产权性质企业面临的市场竞争程度和自身实力存在一定差异，进行分组回归后的结果如下页表9 所示。可以看出，国有企业和非国有企业的环境不确定性系数分别为-0.0476和-0.1764且显著，与政府补助交互项系数分别为-0.0194 和0.0195 且显著，组间系数差异检验（Chow-Test）显著。根据系数显著性、大小与方向及Chow-Test 结果可知，非国有企业对环境不确定性的敏感性更强。政府补助在非国有企业中起到显著的负向调节作用，但在国有企业中呈现正向调节作用。可能的原因是：第一，国有企业肩负更多的社会责任，其决策运行并不仅仅以个体意愿为主，因此，其对创新投入的考量会更全面，受外部环境影响不会太大。第二，在资信额度、融资便捷度和社会资本沉淀等方面，非国有企业都稍逊于国有企业。在受到不确定性冲击时，非国有企业受到的资源约束更高，创新投入所受影响更大。第三，国有企业的政治背景使其更易获得政府补助[18]，非国有企业则较困难。当得到政府补助时，非国有企业会更珍惜并加以合理利用，以弥补环境不确定性带来的负面影响。

表9 产权异质性分析

4 结论与建议

本文基于“环境不确定性-真实盈余管理-创新投入”的研究框架，引入政府补助这一调节变量，对三者之间的关系进行了分析，以2011—2020 年沪深A 股部分上市公司的数据为基础进行了回归分析。得出以下结论：（1）环境不确定性的提高会显著减少企业创新投入，真实盈余管理在二者之间中承担部分中介作用。（2）环境不确定性的提高会使得真实、应计盈余管理力度加大，其中，环境不确定性对真实盈余管理的正向影响更大。（3）政府补助能够负向调节环境不确定性与创新投入之间的关系，显著缓解环境不确定性给创新投入带来的冲击。（4）从企业规模异质性来看，环境不确定性对于大型企业创新投入的负面影响大于小型企业；政府补助在大型企业中发挥负向调节作用，而在小型企业中发挥正向调节作用。从产权异质性来看，环境不确定性对非国有企业的负面影响更大；政府补助在国有企业中发挥负向调节作用，而在非国有企业中则发挥正向调节作用。

基于本文的研究结果，提出以下的建议：（1）外部监管部门需要加强监管力度，企业内部应建立并完善内控制度，先从企业内部开始自查自纠，优化企业治理结构以减少内部的不当行为。提高会计信息质量，保证会计信息足够真实，避免因信息披露问题导致市场的消极投资，为市场上潜在投资者的最优决策提供保障，以达到资源最优配置的效果。（2）政府应继续加大对企业的补助力度，缓解企业的创新活动在环境不确定性时所受到的资源约束。同时，对于政府补助的发放，要完善申请审核流程和加强对补助对象的甄选机制，在企业领取和使用政府补助的后续各阶段，都需要进行严格的监管。（3）政府补助的发放应充分考虑企业规模与产权等异质性因素，提高政府补助投放的有效性。