[摘 要] 自2007年国家实施新的企业会计准则以来，为了实现既定融资目标，越来越多的上市公司试图通过真实盈余管理的企业行为对财务报告进行粉饰，以满足其投资决策的资金需要。以沪深两市2007-2016年间上市公司作为样本，在定量估算上市公司真实盈余管理幅度基础上，运用异质性随机前沿模型对企业真实盈余管理行为定量影响投资效率进行实证分析，结果表明：真实盈余管理的短视行为不仅无助于企业融资，反而促使上市公司融资约束问题愈加突出，并提高了上市公司投资效率损失的发生概率。

[关键词] 随机前沿模型;真实盈余管理;融资约束行为;企业投资效率

[中图分类号] F406.7[文献标识码] A[文章编号] 1009-6043（2020）06-0082-03

一、引言

应计盈余管理活动具有操作灵活和成本低的特性，它是一些企业长期用于调节企业进行盈余管理的手段。目前，我国正居新经济转型的关键时期，资本市场还存在诸多尚待完善之处，财会制度和法制法规尚需建立健全，监管力度还有待提高，上市公司中的盈余管理现象并非偶发。但自从国家财政部2006颁布新的企业会计制度以来，可供操作的应计盈余管理活动受到极大限制，更多的上市公司通过真实盈余管理的途径进行财务报表粉饰，已有大量实证研究证明了在企业中存在真实盈余管理活动，自此真实盈余管理日益成为理论界和实务界关注的焦点。

真实盈余管理行为成为企业中日益盛行盈余的操控方式，但真实盈余管理活动理论上依然不利于企业信息的充分披露，会加剧上市公司面对的融资约束问题，并会弱化外部投资人对管理者的监督力，从而最终导致投资效率低下的问题（Verdi， R S，2006;Bushman， R M and Smith， A J，2001）。遗憾的是，在学术界目前鲜有对这一理论假说做出直接的实证检验，尤其缺少針对中国资本市场的实证检验，为此本文选择深入探究这一问题，定量实证探究真实盈余管理再融资约束下对上市公司投资效率的影响。

二、理论分析与研究假说

企业层面均等化的特性，并不是导致上市公司融资约束所诱发投资效率不足问题的唯一因素，而上市公司表现出的较强异质性，即源于企业财务特征差异而有所不同。近期相关研究文献发现，投资效率损失在企业外部融资能力层面表现出较强异质性，拥有更强的股权债权融资能力的企业，更加不容易引发融资约束的难题，从而在企业运行中投资效率的损失就会越小，并带来更高的投资效率。

关于信息披露质量和投资效率的关系问题，学术界进行了广泛而深入的研究，主流研究观点趋于一致，即会计信息披露的质量越高，其会带来的投资效率也越会高（Verdi， R S，2006;Biddle， G C and Hilary， G，2006; Biddle， G C， Hilary， G and Verdi， R S，2009）。企业高质量会计信息会通过如下三个途径对企业投资效率产生积极效应（Verdi， R S，2006;Bushman， R M and Smith， A J，2001）：一是投资项目的甄别具有指示性作用。企业披露会计信息的质量越高，就越有益于市场中的外部投资者对投资项目做出有效甄别，并最终将资本注入具有好机会的投资项目。二是通过减弱信息不对称的现象减少了企业在融资时所产生的成本。流动性和逆向选择等问题在高质量的会计信息下有益于得到缓解，积极鼓励外部投资者将资金带入回报高项目，进而在一定程度上减轻了企业所面临的融资约束，使得企业投资拥有更高的效率。三是充分发挥公司治理机制。企业高质量地披露信息，有益于降低管理者和外部投资者的信息不对称程度，监督管理者能够更加合理地使用投入资本，最终无疑会提高上市公司的投资效率。基于三个路径分析，企业的真实盈余操控行为会降低上市公司的信息披露质量，这必然会加剧企业陷入融资约束困境的风险，从而最终降低了上市公司的投资效率，为此文章本处提出如下研究假说：

H：真实盈余管理行为对上市公司投资效率有显著负影响。

三、研究设计

（一）变量设定和模型构建

在实证研究真实盈余管行为对上市公司投资效率影响时，文章选用了前人广泛实践的异质性随机前沿模型，下面将对模型的部分设定进行简要分析。由Q投资理论可知，在信息充分交换的完美资本市场中，企业面对投资机会的大小决定了其投资的多少（Hayashi，F，1982），为此可将企业于完美资本市场中的投资支出表达为如下数学形式：

INV=α0+β1TOBINit+β2INCit+β3LINCit+νit （1）

在式（1）中，INV表示在完美资本市场中i企业于t时期所支出的投资，TOBINit表示i企业在t时期所面对的投资机会。基于前人研究成果，本文在模型中也同时引入了INCit和LINCit两变量，这两个变量分别代表在t时期i企业营业收入额及滞后期间值，β设为待估计的资本调整参数，νit是具有一半意义的干扰项。但由于现实中存在着如信息不对称等诸多缺陷，在资本市场中常常会导致企业融资约束，致使其实际投资所支出的额度常偏离于最佳投资水平，为此可将企业的实际投资支出水平表达为如下数学形式：

INVit=α0+β1TOBINit+β2INCit+β3LINCit-F（hit）+νit （2）

式（2）投资支出影响因素项，同式（1）相比增加F（hit）项，这是为了进一步衡量企业在投资活动中支出所偏离最佳水平的具体幅度，且假设F（hit）作为一个大于零的数，其中变量向量组hit为企业投资支出偏离幅度的影响因素，如若进一步假设F（hit）=uit，式（2）可简化为具体的如下数学形式：

INVit=α0+β1TOBINit+β2INCit+β3LINCit+νit-uit （3）

式数学表达式（3）为一个经典的随机前沿模型，为便于对投资效率损失项uit进行充分的异质性设定，文章本处对数学表达式（3）予以简化，简化为如下数学形式：

INVit=x'β+εit  εit=νit-uit （4）

式（4）中，xit=（1，TOBINit，INCit，LINCit，Dg，Dt，Di）'，β为待估参数向量组，而Dg、Dt和Di分别代表区域、时间和行业的虚拟变量。在随机扰动项εit的具体设定中，νit作为普遍意义上的干扰项，且νit～i.i.d.N（0，σ），其中投资非效率项是融资约束问题导致的投资效率损失的量，即为非负值特性的随机干扰项uit，方便进一步设定文章将假设其服从于非负截断型的半正态分布，即uit～N+（ωit，σ）。基于上述设定结果，Wang（2003）将企业投资效率损失量（TEit）定义为如下数学形式（Wang，HJ，2003）：

（5）

根据式（5）企业投资效率损失值所进行定义的结果，可将企业投资效率值写作（1-TEit）。故基于上述随机前沿模型构建原理推导中，文章接下来将对投资效率损失项的异质性进行进一步具体设定，完成异质性随机前沿模型的构建，具体对投资效率损失项uit做出如下异质性设定：

（6）

在上式（6）中，ωit为企业在投资效率损失项的期望，zit为企业非效率期望和方差影响因素的向量组，基于前文进行理论分析得到的结果，具体可将研究因素设定为公司的规模（SIZE）、现金流水平（CF）、股权债权融资能力（分别为DEU、DLV）和真实盈余管理的幅度（PROXY），为了完成对非效率投资的期望影响因素的进一步分析，本文设定δ为待估参数向量组，此时，完成了对于异质性随机前沿模型的具体构建。文章后面将使用极大似然法对模型实施估计，定量实证研究真实盈余管理行为对上市公司投资效率的影响。模型中相关变量的详细定义信息请参阅下表1中内容。

（二）样本选取和描述性统计分析

本文研究所用变量的原始数据均选自国泰安数据库（CSMAR），在国内外相关研究的基础上，对研究样本进行了如下整理：（1）由于2006年企業会计准则的重大调整，数据不具有普适性，本文样本公司选择2007-2016年间的上市公司;（2）本研究筛除了金融类样本;（3）选择筛除了营业收入增长率大于150%的样本公司;（4）本研究分别选择1%和99%上对指标样本数据采用了缩尾处理。经如上筛选和处理后，研究样本的描述性统计分析结果如下表1所示：

观察表1的描述性分析可得，对研究规范进行验证统计结果中各个变量均有较小的标准差，这表明数据均不存在明显的离群值，进一步说明用其进行分析形成的结论拥有良好稳健性和可靠性。

四、实证结果与分析

表2模型（1）-（5）中分别对应为不同模型形式的设定下随机前沿的估计结果。在模型（1）-（5）的主模型设定样式均保持一致，即都系统控制了投资机会（TOBIN）、本期企业营业收入（INC）和其滞后一期的样本数据（LINC）对样本公司造成投资活动支出额度的影响，同时还系统控制了行业虚拟变量、地区虚拟变量和时间虚拟变量对投资支出的影响。模型（1）-（5）的差异主要体现在异质性设定部分，模型（1）的异质性设定部分对企业现金流（CF）、公司规模（SIZE）、公司债权和股权融资能力（分别为DLV、DEQ）对投资效率损失项进行了控制，在此并没有引入真实盈余管理行为对投资效率损失项的影响。模型（2）异质性设定部分对企业现金流（CF）、公司规模（SIZE）、公司债权和股权融资能力（分别为DLV、DEQ）对投资效率损失项进行了控制，引入真实盈余管理的代理变量（PROXY），分析其对投资效率损失项的影响。同时为分析真实盈余管理代理变量内部分项对投资效率损失影响的稳健性，模型（3）-（5）异质性设定在企业现金流（CF）、公司规模（SIZE）、公司债权和股权融资能力（分别为DLV、DEQ）对投资效率损失项进行了控制，并分别依次引入了企业销售性、企业费用性和企业生产性的操控程度（CFO、DISX、PROD），分别实证分析其对投资效率损失的影响，以检验同真实盈余管理代理变量的作用效果是否存在内在冲突性，进而检验其对投资效率损失影响的稳健性。

依据表2中模型（1）-（5）主部分模型的回归结果可以得到，上市公司在投资支出与投资机会（TOBIN）、销售收入（INC）及其滞后一期的样本数据（LINC）有较为明显的正向影响，说明上市公司投资支出数量的总体取决于其面对的投资机会大小和自身的成长水平，这一结论与前期国内学者相关研究形成的结论一致。

通过表2中在模型（1）-（5）中投资效率损失项的估计结果可见，企业自有现金流（CF）的设定部分对投资效率损失项呈现负相关，但其显著性并不稳定，这表明拥有较高的现金持有的上市公司，更加可以有效的缓解其将面临的融资约束问题，企业投资非效率问题也便会得到一定程度的改善，从而最终提高公司投资的效率。企业规模（SIZE）负向影响企业的非效率项投资，这表明具有较大规模的上市公司，其通过质押资产等多种途径进行融资的能力也愈强，陷入融资约束的可能性越小，最终促使公司获得较高的投资效率水平。不同企业投资活动效率的损失项受债权和股权融资能力两个方面的负向影响，均具有明显显著性，即拥有更强的债权融资能力和股权融资能力的公司，可以更好缓解其所面临的融资约束难题，获得更加优渥的资本，从而最终有助减少企业投资效率的损失，在提高投资效率方面有显著作用。这些结论与主流研究文献形成的结论维持了一致性。

在模型（2）中，关于异质性设定部分的实证结果中显示，企业现金流（CF）、公司规模（SIZE）、公司债权和股权融资能力（分别为DLV、DEQ）在受到系统控制后，对上市公司投资效率损失呈现如下影响，真实盈余管理代理变量（PROXY）对上市公司投资非效率项有显著正影响，这表明企业进行真实盈余管理的行为降低了上市公司信息披露的质量，从而加剧影响上市公司陷入融资约束问题。在最佳投资支出模型的作用下，上市公司的实际投资支出额将会更加偏离企业投资所构建的最佳标准水平，这意味着企业所面临的投资效率低下的难题将会更加显著，通过前述研究假说H可知。同时，通过观察表2中模型（3）-（5）异质性设定部分的实证结果可见，在系统控制企业现金流水平、企业规模、企业股权融资能力和企业债权融资能力对其影响投资非效率的前提下，销售操控（CFO）和费用操控（DISX）对上市公司的投资效率损失项都有显著负影响，生产性操控（PROD）对投资效率损失项有显著正影响，而且因为PROXY=PROD-CFO-DISX，所以真实盈余管理代理变量内部分项对投资效率损失的影响，同其整体影响相比具有一致性，未带来内部冲突问题。

五、主要研究结论与政策启示

本文的研究样本选取2007-2016年沪深两市中的上市公司，运用异质性随机前沿边界模型对企业真实盈余管理行为对上市公司融资约束问题进行实证分析，可进一步对上市公司投资效率所带来的后果进行探索，最终得出的主要研究结论如下：

一是企业所进行真实盈余管理的操作行为会导致企业投资的效率产生一定损失。研究表明，真实盈余管理行为的代理变量在1%的显著性水平对投资效率损失具有显著负向影响，这意味着企业真实盈余管理会降低上市公司的信息披露质量，具体来说会对企业投资产生两方面的不利后果：一方面，低質量信息披露致使投资人缺乏对企业的投资信心和有效了解，这无意会恶化上市公司面临的融资约束，在最优的投资水平上企业无法选择最佳安排进行投资支出，这将导致资源的浪费，造成企业投资效率低下;另一方面，低质量信息披露使外部投资人缺乏对企业管理者进行有效监督的依据，故难以有效制约管理者将资金用于无效率项目，这也会导致企业投资效率低的问题。

二是真实盈余管理构成分项对投资效率的影响同其整体影响具有一致性。文章前面实证研究结果进一步说明，在1%的销售操控（CFO）的显著性水平下对投资效率损失项有显著负向影响，费用操控（DISX）在1%的显著性水平上对上市公司投资效率损失项具有显著负影响，生产性操控（PROD）在1%的显著性水平上对上市公司投资效率损失项有显著正影响，因为真实盈余管理行为代理变量PROXY=PROD-CFO-DISX，所以真实盈余管理行为代理变量构成分项对投资效率影响的性质和显著性同其总体影响具有一致性，这说明真实盈余管理行为对投资效率损失具有显著正影响的结论并不存在内部结构性冲突，具有较好的稳健性和可靠性。

本文的核心研究结论所带来的政策启示是：通过真实盈余管理来美化公司的财务报告是一种短视的企业行为，对实现上市公司既定的融资目标是无益的，反而会进一步恶化企业面临的融资约束境况，最终导致企业投资效率的损失。

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[责任编辑：史朴]

[作者简介]  陆文琦（1995-），女，山东潍坊人，硕士研究生，研究方向：企业集团财务。