发布时间：2021-07-21所属分类：经济论文浏览：1次
摘 要： 摘要：文章主要讨论宏观经济不确定性对公司盈余管理的影响。基于宏观经济高维数据，利用动态因子模型计算宏观经济不确定性，以修正Jones模型计算盈余管理指标，通过固定效应面板模型分析，发现宏观经济不确定性与上市公司的盈余管理呈线性正相关，即随着宏观
摘要：文章主要讨论宏观经济不确定性对公司盈余管理的影响。基于宏观经济高维数据，利用动态因子模型计算宏观经济不确定性，以修正Jones模型计算盈余管理指标，通过固定效应面板模型分析，发现宏观经济不确定性与上市公司的盈余管理呈线性正相关，即随着宏观经济不确定性的增加，上市公司的盈余管理程度会增加，而且非国有上市公司更是如此。以真实盈余管理和非经常性损益替换盈余管理指标来检验稳健性，其结果也是稳健的，进一步证实了融资约束在其中的中介效应。
关键词：宏观经济不确定性;盈余管理;动态因子模型;会计信息质量
0引言
公司管理层为达到自身利益最大化，往往会利用信息优势和内部控制对公司的盈余进行干预及对相关信息选择性披露，即盈余管理。这种行为既可能对股东权益带来巨大损害，更会导致对中小股东利益的侵害。本文讨论宏观经济不确定性对公司管理层盈余管理行为(以下简称“盈余管理”)的影响及作用机制。
不确定性是经济生活中普遍存在的现象，会影响微观经济的各个层面。比如：经济不确定性会抑制上市公司投资[1]。从衡量经济不确定性的指标来看，最为常见的是Baker等(2016)[2]提出的经济政策不确定性指数(EPU)。从本质上讲，经济不确定性可以分为宏观经济不确定性和微观上市公司层面的不确定性，而经济政策不确定性只是宏观经济不确定性的一个方面。而且从构建的方法上看，经济政策不确定性指数属于利用报刊的新闻报道用词频率来计算的一种代理变量。该指数与一般的代理变量一样，在衡量宏观经济不确定性时可能存在一定的局限，特别是关于中国经济政策不确定性指数的构建主要依赖单一媒体，可能存在一定的片面性。
作为经济不确定性的重要方面，宏观经济不确定性要真实地反映现实经济中的不确定性，其测度方式存在多种选择。较常用的是采用易于测度的经济变量波动作为代理指标，例如债券市场回报率、通货膨胀与产出的无条件方差、汇率波动性、通货膨胀、利率等。但是单一指标或者单一金融市场的衡量指标难以刻画整体经济的不确定性。Jurado等(2015)[3]提出了衡量宏观经济不确定性的另一个思路和方法，即利用宏观经济大维数据通过动态因子模型计算宏观经济不确定性。在变量选择上，他们纳入了大维的宏观经济数据集，考虑了宏观经济中能够获得的数据信息。这样构建得到的宏观经济不确定性指标相比于单一指标更全面，更能真实地反映宏观经济中的不确定性。
本文可能的边际贡献有三个方面：一是在经济不确定性方面，借鉴Jurado等(2015)[3]的做法，进一步丰富了经济不确定性的衡量。二是在盈余管理方面，对公司盈余管理进行了行业调整，较精确地刻画了各公司盈余管理的程度。三是从经济不确定性角度提供了理解管理层盈余管理行为的一个视角，并为相关规制提供了方向。
1文献综述与研究假说
1.1关于宏观经济不确定性
经济不确定性可以分为宏观和微观两个层面，而宏观经济不确定性又可以从经济政策不确定性)和宏观经济不确定性两个方面来表述[3]。
学术界广泛认可的经济政策不确定性的测度是Baker等(2016)[2]提出，基于报刊的新闻报道用词频率建立了一种新的经济政策不确定性指数(EPU指数)，这一指数的波峰位置刚好和一些特定的事件相联系，如美国总统选举、第一次海湾战争、第二次海湾战争、“9.11”恐怖袭击、2011年债务风险等。但这种指标具有其固有的局限性：其一，新闻报道用词具有一定的主观特色，所以其对经济政策不确定性测度的准确性仍有待商榷。其二，媒体对政策的报道与政府的具体施政策略仍有一定的时间距离，客观上存在时滞现象。其三，由于语言、文化、地域差异，报刊选取也可能存在一定的统计偏误。
而宏观经济不确定性测度试图解决宏观经济中真实的不确定性。Jurado等(2015)[3]提出了衡量宏观经济不确定性的另一种思路。他们利用反映宏观经济的大维数据，通过动态因子模型计算宏观经济不确定性。在变量选择上，他们纳入了大维的宏观经济数据集，考虑了宏观经济中能够获得的数据信息。在对技术处理上，他们首先移除了宏观经济序列中的可预测成分，然后通过随机波动模型保证不确定性的信息过程具有能够独立影响宏观经济变量本身的一阶矩和二阶矩成分，最后通过加权平均的方法获得对宏观经济不确定性的度量指数。这一做法较好地刻画了宏观经济真正的不确定性。本文正是借鉴这一思路和做法来计量中国宏观经济不确定性。
1.2关于盈余管理
盈余管理是企业管理人员通过有目的地控制对外财务报告过程以谋取个人利益的行为。盈余管理包含了有选择性地进行财务报告，以误导投资者或者影响依赖于财务报表结果的合同。同时，盈余管理可能削弱财务报告的可信度，对会计信息质量产生负面影响。
盈余管理的计量一般可以从应计盈余管理和真实盈余管理两个方面进行。Jones(1991)[4]提出了Jones模型，利用营业收入变动和固定资产来计算得到的公司应计盈余的变动作为衡量公司盈余管理程度的指标。Dechow等(2012)[5]在Jones模型的基础上加入了应收账款的变动，即为修正Jones模型。而真实盈余管理的计算普遍使用Roychowdhury(2006)[6]的方法,通过计算经营活动的异常现金流、异常生产成本、异常酌量性费用得到真实盈余管理指标。本文在回归中使用了修正Jones模型计算应计盈余管理指标，而在稳健性检验部分则用到了真实盈余管理指标。
1.3研究假设
基于文献和理论分析，本文认为，随着宏观经济不确定性的增加，公司的经营状况会面临更大的风险。此外，在我国资本市场，相较于国有上市公司而言，民营上市公司的盈余管理更加严重。管理层为了对冲这些风险，可能会加强公司管理，通过控制财务运营成本等方式来应对。上市公司的融资渠道分为内部融资和外部融资。随着经济不确定性的增加，上市公司盈利出现下降的可能性增大，其内部融资渠道会受阻，因而公司会寻求外部融资，此时公司融资约束问题会出现。因此，本文提出以下假设：
假设1:宏观经济不确定性增加时，上市公司盈余管理的程度更大。
假设2:相较于国有上市公司，面对宏观经济不确定性增加时，非国有上市公司盈余管理程度更高。
假设3:宏观经济不确定性会通过影响公司融资约束进而影响上市公司的盈余管理程度。
2研究设计
2.1样本选择和数据来源
本文选择了59个中国宏观经济变量的月度数据(略)。由于部分宏观数据公布起始时间所限，宏观经济数据区间为2009—2017年。数据来源于国家统计局、国家知识产权局和中经网统计数据库。本文对数值较大的数据取对数，部分数据进行了季节调整。本文使用单位根检验来判断序列的平稳性。对于不平稳的序列进行了一阶差分实现了平稳。最后，根据FAVAR模型的要求，将所有数据标准化为均值为0、方差为1的序列。由于估计出的结果为月度数据，而盈余管理指标的数据为年度数据，所以本文把处理得到的宏观经济不确定性月度数据经算术平均后转化为年度宏观经济不确定性(EU)。
考虑到与宏观经济不确定性指标相匹配，公司层面数据选取2009—2017年中国A股上市公司为初始样本。同时，本文剔除了金融类公司和“ST”公司。数据的来源为：Wind数据库和国泰安数据库以及相应年份《中国统计年鉴》。其中，数据都为年度数据。为消除极端值的影响，本文对主要的变量进行了上下1%的缩尾处理。
3实证结果分析
3.1变量含义与描述性统计
主要研究变量的描述性统计如表1所示。
3.2基本回归分析
宏观经济不确定性与盈余管理的固定效应面板数据回归结果如表2所示。
其中列1的结果显示EU对DA的回归系数为0.28且在1%水平下显著，这说明随着宏观经济不确定性的增加，预示着上市公司有更强的动机进行盈余管理行为。同时，本文还考虑了宏观经济的不确定性对盈余管理方向的影响。从列2可以看到，在da>0的情形下，EU对da的回归系数为0.395且在1%水平下显著。这说明随着宏观经济不确定性的增加，有夸大盈余动机的上市公司有更强的动机进行夸大盈余的盈余管理。从列3可以看到，在da<0的情形下，EU对da的回归系数为-0.282且在1%水平下显著。这说明随着宏观经济不确定性的增加，有掩盖盈余动机的上市公司有更强的动机进行掩盖盈余的盈余管理。因此本文假设得到验证。
3.3异质性分析
考虑到上市公司最终控制权的归属问题，本文对国有上市公司和非国有上市公司进行了分组回归(见表3)。
从列1可以看到，当上市公司为非国有企业时(ENID=1)，EU对DA的回归系数为0.484且在1%水平下显著。相对于表2第1列的EU对整体DA的回归系数0.28略有增加，这说明宏观经济不确定性对非国有上市公司的盈余管理有更强的影响。从列2可以看出，当上市公司为国企时(ENID=0)，EU对DA回归系数为0.140并在10%水平显著，相比于列1显著性下降。这说明宏观经济不确定性对非国有上市公司的应计盈余管理程度有更强的相关性和影响水平。同时，从列3可以看到，针对非国有上市公司，在da>0的情形下，EU对da的影响在1%水平下显著，系数为0.645。这说明有夸大盈余动机的非国有上市公司在面对宏观经济不确定性增加情形时，盈余管理程度更为严重。列4显示，有夸大盈余动机的国有上市公司在宏观经济不确定性增加的情形下有更大的可能进行夸大盈余的盈余管理，且国有上市公司的系数小于非国有公司。从列5得出有掩盖盈余动机的非国有上市公司在宏观经济不确定性增加的情形下，有更大的可能进行掩盖盈余的盈余管理。列6显示，有掩盖盈余动机的国有上市公司在宏观经济不确定性增加的情形下有更大的可能进行掩盖盈余的盈余管理，且系数的绝对值更小。以上结果都与主回归的分析结果具有一致性，同时也验证了假设2：相较于国有上市公司，面对宏观经济不确定性增加时非国有上市公司盈余管理程度更高。
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4进一步研究
4.1融资约束的传导机制
为检验融资约束的传导机制，本文进行了中介效应分析，结果如表4所示。
列1显示的是宏观经济不确定性指标EU对上市公司盈余管理指标DA的回归结果，其EU的系数为0.28且在1%水平下显著。这说明了总体效应的成立。列2显示的是宏观经济不确定性指标EU对融资约束FC的回归结果。其EU的系数为5.345且在1%水平下显著。这说明了宏观经济不确定性与融资约束呈正相关性，即随着经济不确定性的增加，上市公司的融资约束会增加。列3显示的是宏观经济不确定性指标EU和融资约束同时对盈余管理回归，其结果是EU的系数为0.257且在1%水平显著，而FC的系数为0.00417且在10%水平下显著。这说明了EU对DA的直接效应显著，同时FC对DA间接效应也显著。以上结果说明，融资约束是宏观经济不确定性对上市公司盈余管理的部分中介，宏观经济的不确定性一部分通过上市公司的融资约束传导至盈余管理。随着宏观经济不确定性的增加，使得上市公司的融资约束增加进而增加了上市公司进行盈余管理的可能性，且中介效应占总效应的比例为7.96%。同时，宏观经济不确定性也通过其他中介变量或者直接影响盈余管理。
4.2稳健型检验
本文改变盈余管理的代理变量，分别用非经常性损益和真实盈余操纵指标来替代，相应的回归结果同样显著。同时，用EU的十分位数替换EU指标，其回归结果仍然显著，证明了结果的稳健性。稳健性结果不列示。
5结论
本文探讨了宏观经济不确定性与上市公司盈余管理的相关性。采用基于高维宏观经济数据构建的宏观经济不确定性指标作为解释变量，利用修正Jones模型计算得到的公司应计盈余管理作为被解释变量，采用固定效应的面板模型探讨了二者间的关系。实证结果表明宏观经济不确定性与上市公司的盈余管理呈线性正相关，即宏观经济不确定性增加时，上市公司会实施夸大盈余的盈余管理。而随着宏观经济不确定性的降低，上市公司会实施掩盖盈余的盈余管理。而且这种做法在非国企中更为显著。本文用非经常性损益和真实盈余管理指标替换盈余管理指标，结果也是稳健的。进一步发现融资约束是宏观经济不确性影响上市公司盈余管理程度的一个机制。标准的中介变量检验证实了这一结论。
本文的经验证据表明公司管理层在进行盈余管理时会受到宏观经济不确定性的影响。因为管理层直接面对宏观经济不确定性，为了其自身的利益，其要为这种不确定性进行对冲。这为理解资本市场上上市公司财务报表“变脸”提供了一个视角。根据这一思路，建议在相关政策上进行一些调整，要充分揭示宏观经济的不确定性，要进一步做好上市公司信息披露，并对于管理层的盈余管理行为进行适当规范。——论文作者：黄孝武，任亚奇，余杰
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