劉宇堯，陸家騮

中山大學(xué) 管理學(xué)院，廣州 510275

基于此，將財(cái)務(wù)松弛納入已有理論模型進(jìn)行拓展，在理論模型推導(dǎo)所得結(jié)論的基礎(chǔ)上，利用2007年至2016年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，采用固定效應(yīng)模型對財(cái)務(wù)松弛與股價(jià)信息含量之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。實(shí)證研究中采用股價(jià)同步性(r2)測量股價(jià)信息含量，根據(jù)財(cái)務(wù)松弛的定義和其他學(xué)者的研究成果構(gòu)建財(cái)務(wù)松弛的測量指標(biāo)，并且利用2007年底出臺的《物權(quán)法》中應(yīng)收賬款可以抵押貸款這一規(guī)定構(gòu)建雙重差分模型，控制可能存在的內(nèi)生性問題。

研究結(jié)果表明，財(cái)務(wù)松弛確實(shí)是影響上市公司信息披露的重要因素，當(dāng)公司面臨融資約束時(shí)，公司內(nèi)部財(cái)務(wù)松弛水平的增加會(huì)使上市公司減少信息披露，進(jìn)而降低股價(jià)信息含量，在采用雙重差分模型控制內(nèi)生性之后這一結(jié)論仍然成立。這說明作為內(nèi)部資本結(jié)構(gòu)重要組成內(nèi)容的財(cái)務(wù)松弛不僅影響公司的經(jīng)營活動(dòng)，也是影響上市公司股價(jià)特質(zhì)性信息含量的重要因素。

研究結(jié)果為研究和監(jiān)管上市公司信息披露提供了一個(gè)新的內(nèi)部視角，也將目前學(xué)界對財(cái)務(wù)松弛與公司投融資等經(jīng)營活動(dòng)關(guān)系的研究拓展到探究財(cái)務(wù)松弛對于資本市場的影響。

引言

有效市場理論認(rèn)為，當(dāng)資本市場有效時(shí)，股價(jià)能及時(shí)反映上市公司的所有信息，股價(jià)中包含的與公司相關(guān)的信息越多，股價(jià)的信息含量越高，股價(jià)就更接近公司的實(shí)際價(jià)值，可以改善資本市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)和資源配置功能，因此股價(jià)信息含量是測量資本市場運(yùn)行效率的重要指標(biāo)[1]。但是已有研究表明上市公司管理層具有足夠的動(dòng)機(jī)[2-3]和操作空間[4]干預(yù)信息披露，進(jìn)而影響上市公司股價(jià)信息含量。而在這些影響信息披露的動(dòng)機(jī)中，獲取外部融資是上市公司主動(dòng)進(jìn)行信息披露的主要?jiǎng)訖C(jī)[5-6]。這是因?yàn)?，一方面，在公司進(jìn)行融資時(shí)主動(dòng)向外界傳遞正面信息以降低公司融資成本[7]，緩解公司面臨的融資約束[8]；另一方面，因?yàn)榉煞ㄒ?guī)的要求，對外融資時(shí)必須披露多的信息。

然而，近十幾年來越來越多的國內(nèi)外上市公司出于應(yīng)對危機(jī)或把握未來投資機(jī)會(huì)的目的，長期保持低負(fù)債或高現(xiàn)金持有[9-10]。根據(jù)MYERS et al.[11]提出的優(yōu)序融資理論，剩余負(fù)債和現(xiàn)金存留構(gòu)成了公司的財(cái)務(wù)松弛，此時(shí)公司會(huì)優(yōu)先從內(nèi)部進(jìn)行融資，對外融資需求降低。那么，當(dāng)上市公司內(nèi)部存在財(cái)務(wù)松弛，對外部融資依賴下降時(shí)，理論上上市公司會(huì)減少對外信息披露進(jìn)而影響股價(jià)信息含量。本研究關(guān)注的重點(diǎn)在于，上市公司管理層除干預(yù)動(dòng)機(jī)和操作空間外，減少信息披露還需要內(nèi)部財(cái)務(wù)松弛的支撐。本研究拓展的理論模型搭建起資本結(jié)構(gòu)理論下財(cái)務(wù)松弛與資本市場間的聯(lián)系，對中國A股上市公司的實(shí)證分析結(jié)論也為解釋中國資本市場特質(zhì)性信息含量和監(jiān)管上市公司信息披露提供一個(gè)新的視角。

1 相關(guān)研究評述

目前，已有關(guān)于影響上市公司信息披露和股價(jià)信息含量的研究主要從兩個(gè)方面進(jìn)行。一方面，從外部市場和技術(shù)環(huán)境出發(fā)，認(rèn)為更好的外部制度環(huán)境[12-13]、更開放的資本市場[14]和更多的媒體報(bào)道[15-16]等將更多的特質(zhì)性信息納入到股價(jià)中，而市場中較弱的行政干預(yù)[17]、更多的外國投資者參與[18]、更好的互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展[19-20]等能夠促進(jìn)上市公司的信息披露，進(jìn)而增加股價(jià)信息含量。從相關(guān)研究可以看出，基于外部環(huán)境的研究更多的是從信息傳遞效率和市場對信息的處理能力的角度進(jìn)行，對于公司而言更多的是一種外生因素。另一方面，著眼于公司內(nèi)部的公司治理因素，認(rèn)為公司內(nèi)部交易[21]、股權(quán)結(jié)構(gòu)[22-23]和獨(dú)立董事專業(yè)水平[24]等公司治理效率方面的改進(jìn)能夠提升上市公司的信息披露水平，增加股價(jià)特質(zhì)性信息。雖然公司內(nèi)部治理因素對于上市公司信息披露的影響機(jī)制十分重要，但是就現(xiàn)代公司金融理論框架來說，公司治理并不是構(gòu)成影響公司信息披露的系統(tǒng)性因素，融資需求才是公司信息披露的理論基礎(chǔ)。有效市場理論與資本結(jié)構(gòu)理論的內(nèi)在一致性也表明，不同融資結(jié)構(gòu)下產(chǎn)生的內(nèi)部資本結(jié)構(gòu)對資本市場信息環(huán)境存在重要影響，CAMPBELL et al.[25]和HUTTON et al.[26]認(rèn)為公司內(nèi)部債務(wù)比例上升，導(dǎo)致未來的現(xiàn)金流量的波動(dòng)性增大、經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)上升，因?yàn)榛久娴牟▌?dòng)加劇而使上市公司的異質(zhì)性信息增加；MEEK et al.[27]和李春濤等[28]認(rèn)為債務(wù)相對于權(quán)益具有更低的透明度，貸款越多，公司將會(huì)通過非公開渠道披露更多的信息，降低股價(jià)信息含量。

綜上所述，當(dāng)前學(xué)術(shù)界更多的是從外部因素和內(nèi)部公司治理的角度對上市公司信息披露和股價(jià)信息含量進(jìn)行研究，而資本結(jié)構(gòu)視角下主要關(guān)注的就是債務(wù)比例和債務(wù)性質(zhì)對于股價(jià)特質(zhì)性信息的影響，沒有考慮到資本結(jié)構(gòu)理論下財(cái)務(wù)松弛的影響機(jī)制。DEANGELO et al.[29]認(rèn)為大量公司為了未來投資和應(yīng)對危機(jī)會(huì)保持財(cái)務(wù)松弛，財(cái)務(wù)松弛是資本結(jié)構(gòu)理論與現(xiàn)實(shí)實(shí)踐之間缺失的重要一環(huán)。越來越多的上市公司持續(xù)保持低負(fù)債和高現(xiàn)金持有的現(xiàn)象使財(cái)務(wù)松弛和財(cái)務(wù)靈活性成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的重點(diǎn)。目前關(guān)于財(cái)務(wù)松弛的研究主要圍繞上市公司的經(jīng)營決策行為，認(rèn)為財(cái)務(wù)松弛的存在對于公司治理效率[30]、投資支出[31]和高科技公司研發(fā)投入[32]等具有重要影響；同時(shí)，財(cái)務(wù)松弛的存在能夠有效緩解公司融資約束[33]，甚至被認(rèn)為是比投資-現(xiàn)金流敏感性更適合的測量融資約束的代理指標(biāo)[34]。然而，尚未有學(xué)者探究財(cái)務(wù)松弛與上市公司資本市場表現(xiàn)之間的聯(lián)系。有鑒于此，本研究重點(diǎn)考察公司內(nèi)部存在的財(cái)務(wù)松弛對資本市場上股價(jià)信息含量的影響機(jī)制，從信息披露的角度建立財(cái)務(wù)松弛與公司資本市場表現(xiàn)之間的聯(lián)系。與本研究理論機(jī)制最為相似的是JENSEN[35]對于自由現(xiàn)金流假說的研究，其研究主要基于委托代理沖突展開，認(rèn)為自由現(xiàn)金流降低會(huì)減少管理層權(quán)利、增加對資本市場的依賴，使資本市場的外部監(jiān)管能力上升，進(jìn)而降低代理沖突。本研究的不同之處在于，一方面，JENSEN[35]的研究沒有深入探究自由現(xiàn)金流對信息的具體影響，而本研究的主要目的是探討財(cái)務(wù)松弛與資本市場間的信息影響機(jī)制；另一方面，本研究認(rèn)為財(cái)務(wù)松弛對于信息披露的影響不是因?yàn)榇嬖诖頉_突，因?yàn)楣芾韺訙p少對外披露信息不一定是為了私利，可能是為了保障收益等[36]。

本研究的核心在于財(cái)務(wù)松弛是否會(huì)通過影響上市公司的信息披露進(jìn)而對股價(jià)信息含量產(chǎn)生影響，為了研究這一問題，本研究在拓展JIN et al.[37]的理論模型的基礎(chǔ)上，借鑒黃俊等[15]和BOUBAKER et al.[23]的研究，采用股價(jià)同步性測量上市公司股價(jià)信息含量，利用中國A股上市公司數(shù)據(jù)對理論分析結(jié)果進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。需要注意的是，根據(jù)已有研究，一方面股價(jià)同步性受到信息披露的影響，另一方面也受到公司基本面波動(dòng)的影響。因此，為了驗(yàn)證財(cái)務(wù)松弛確實(shí)是通過影響信息披露進(jìn)而影響股價(jià)信息含量，而不是通過影響公司基本面，研究設(shè)計(jì)必須能夠?qū)Χ哌M(jìn)行有效的甄別。在現(xiàn)行的上市公司管理制度中，法律法規(guī)限定的最低信息披露要求給本研究提供了一個(gè)外生的臨界點(diǎn)，如果財(cái)務(wù)松弛是因?yàn)楦纳屏松鲜泄镜娜谫Y約束進(jìn)而影響公司信息披露，那么對于不存在融資約束的公司，由于最低披露要求這一外生政策的限制，即使財(cái)務(wù)松弛程度增加，公司對外融資依賴程度減少，公司也無法再減少信息披露，因此在融資約束組和非融資約束組中財(cái)務(wù)松弛與股價(jià)同步性之間將表現(xiàn)出不同的統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)系。

2 理論分析和研究假設(shè)

2.1 理論分析

根據(jù)已有研究可以發(fā)現(xiàn)，公司管理層自身具有充分的動(dòng)機(jī)和操作空間來干預(yù)信息披露，但是本研究認(rèn)為這需要公司內(nèi)部具有充足的財(cái)務(wù)松弛水平來支撐這一行為?；谶@一點(diǎn)，本研究提出核心假設(shè)：財(cái)務(wù)松弛的存在是公司管理層隱藏信息的基礎(chǔ)，財(cái)務(wù)松弛越少，公司對外融資依賴上升，對外信息披露的主動(dòng)性增強(qiáng)，對外披露的信息增加，隱藏的信息減少，因此公司管理層隱藏的信息多少是財(cái)務(wù)松弛的遞增函數(shù)?；诖?，本研究假設(shè)，θ為公司的全部信息，λ為隱藏的信息比例，ΔI為公司隱藏的信息，F(xiàn)S為公司的財(cái)務(wù)松弛程度，V為公司價(jià)值。當(dāng)財(cái)務(wù)松弛最低時(shí)，公司內(nèi)部沒有內(nèi)部融資可以利用，需要完全依靠外部融資，此時(shí)公司內(nèi)外部信息不透明程度接近于0，即公司信息全部對外主動(dòng)披露。等于0時(shí)的情況可以考慮公司初創(chuàng)時(shí)，公司內(nèi)部完全無留存現(xiàn)金，也沒有能力借到無風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)債，創(chuàng)業(yè)者完全依靠外部融資，在尋找項(xiàng)目融資時(shí)會(huì)主動(dòng)向投資者介紹關(guān)于這個(gè)項(xiàng)目的所有信息以獲取融資。當(dāng)然由于市場摩擦的存在，不可能完全信息透明，只是極限值趨于0。當(dāng)財(cái)務(wù)松弛水平接近公司價(jià)值時(shí)，理論上，公司可以隱藏全部信息，此時(shí)公司停止所有經(jīng)營活動(dòng)，公司進(jìn)行退市清算，不需要再進(jìn)行信息披露，當(dāng)然實(shí)際中也只是趨近于1。因此有

(1)

同時(shí)，在現(xiàn)實(shí)中，由于法律法規(guī)對信息披露的最低要求，公司最多能夠隱藏的信息比例為λ*，因此有λ≤λ*。當(dāng)公司不存在融資約束時(shí)，出于保障收益、降低信息披露成本等信息保密動(dòng)機(jī)[38]，上市公司對外披露信息以尋求融資的主動(dòng)性降低，上市公司會(huì)盡可能地減少信息披露，所以此時(shí)公司會(huì)按照法律規(guī)定的最低要求披露信息，隱藏信息的比例達(dá)到λ*，財(cái)務(wù)松弛的增減不會(huì)再影響上市公司的信息披露。而當(dāng)公司存在融資約束時(shí)，上市公司為了獲取融資主動(dòng)增加信息披露，隨著財(cái)務(wù)松弛水平的上升，會(huì)在一定程度上降低對外融資依賴，此時(shí)對外主動(dòng)披露的信息逐漸減少。同時(shí)可知在這種情形下，公司依賴外部融資，必須主動(dòng)對外披露信息，而不僅是達(dá)到信息披露的最低要求，因此公司隱藏信息的比例會(huì)小于λ*。所以有

(2)

其中，F(xiàn)C為融資約束組，NFC為非融資約束組。本研究在這一假設(shè)的基礎(chǔ)上，對JIN et al.[37]的模型進(jìn)行拓展，以探究財(cái)務(wù)松弛與股價(jià)同步性之間的關(guān)系。在原模型中，JIN et al.[37]證明股價(jià)同步性(r2)與公司內(nèi)外部信息透明度高度相關(guān)，r2能夠有效地表示上市公司股價(jià)信息含量。r2可以理解為公司股票價(jià)格的變動(dòng)被市場波動(dòng)所解釋的部分，因此r2越大，表明公司股票價(jià)格的波動(dòng)更多地與股票市場的整體波動(dòng)相關(guān)，股價(jià)包含了較少的公司層面的信息。本研究在此基礎(chǔ)上向前拓展，從理論上證明內(nèi)部資本結(jié)構(gòu)中的財(cái)務(wù)松弛高低能夠影響信息披露，進(jìn)而影響股價(jià)信息含量。根據(jù)原模型的設(shè)定，θt=θ1,t+θ2,t，t為年，θt為內(nèi)部管理者掌握的公司層面的全部信息，θ1,t為外部投資者掌握的公司層面信息，θ2,t為沒有被外部投資者掌握的公司層面信息，θ2,t代表公司的信息不透明程度。在JIN et al.[37]的理論模型假設(shè)中θ1,t和θ2,t完全獨(dú)立，并且所有信息全部被包括在公司的未來現(xiàn)金流之中。對于公司現(xiàn)金流，有

Ct=K0Xt

(3)

其中，Ct為公司現(xiàn)金流；K0為初始投資；Xt為外部沖擊函數(shù)，包含3個(gè)相互獨(dú)立的因子，即

Xt=κt+θ1,t+θ2,t

(4)

其中，κt為現(xiàn)金流中包含的影響市場的信息，全部被外部投資者和內(nèi)部管理者所掌握。在JIN et al.[37]的模型中3個(gè)因子都服從AR(1)過程，因此Xt也服從AR(1)過程。Xt及其3個(gè)因子的AR(1)函數(shù)過程為

(5)

Xt=X0+ψXt-1+δt

(6)

其中，κ0、θ1,0、θ2,0為初始信息水平；X0為初始外部沖擊；ψ為各變量當(dāng)期與上一期之間的關(guān)系，0<ψ<1；εt、ξ1,t、ξ2,t、δt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，表示不同層面信息的波動(dòng)水平。

根據(jù)JIN et al.[37]的推導(dǎo)，有

(7)

(8)

其中，γ為公司層面信息與市場信息間的關(guān)聯(lián)度，ρ為公司信息透明度。

經(jīng)過一系列的數(shù)學(xué)處理，最后根據(jù)OLS回歸得到市場模型的擬合優(yōu)度r2為

(9)

根據(jù)本研究核心假設(shè)，θ1,t和θ2,t不是由外生給定的，不再相互獨(dú)立，二者呈線性關(guān)系，公司內(nèi)部投資者可以決定隱藏多少信息，根據(jù)(1)式，信息隱藏的能力與公司財(cái)務(wù)松弛水平相關(guān)，即

(10)

因此，公司層面信息的方差可以被外部投資者確認(rèn)的部分為

Var(θ1,t)=(1-λ)2Var(θt)

(11)

(12)

但是在整個(gè)過程中，θ1,t與κt依然相互獨(dú)立，服從AR(1)過程，因此仍然有

(13)

將(2)式代入(13)式，有

(14)

從(13)式可以看出，有γ和λ兩個(gè)因素影響r2。市場環(huán)境會(huì)影響公司層面信息與市場信息間的關(guān)聯(lián)度γ，進(jìn)而影響到r2。(14)式在理論上表明財(cái)務(wù)松弛與上市公司股價(jià)同步性高度相關(guān)，當(dāng)公司存在融資約束時(shí)，隨著財(cái)務(wù)松弛水平上升，上市公司對外融資依賴逐漸下降，內(nèi)部管理者能夠并且會(huì)隱藏更多信息，此時(shí)λ增加，信息透明度ρ下降，r2上升。值得注意的是，法律法規(guī)會(huì)影響最低信息水平(1-λ*)，如果法律法規(guī)和資本市場信息傳遞功能足夠使(1-λ*)接近于1，那么上市公司的全部特質(zhì)性信息含量均會(huì)顯著上升，這也是為什么制度環(huán)境能夠影響股價(jià)信息含量的理論基礎(chǔ)。進(jìn)一步的對(1-λ)進(jìn)行分解，有

1-λ=(1-λ*)+(λ*-λ)

(15)

將(1-λ)分解后，(1-λ*)表示上市公司必須披露的最低信息水平，(λ*-λ)表示上市公司自主選擇披露的信息水平。因此，提升股價(jià)信息含量、降低r2可以從兩個(gè)方面著手，一是提高相應(yīng)法律法規(guī)和披露規(guī)則，提高信息披露門檻和具體細(xì)節(jié)要求，即提高(1-λ*)；二是減少公司內(nèi)部財(cái)務(wù)松弛，降低公司隱藏信息的能力，增加(λ*-λ)。對于降低財(cái)務(wù)松弛水平，一個(gè)是依靠法律法規(guī)強(qiáng)制性降低公司內(nèi)部財(cái)務(wù)松弛，但可能會(huì)使公司偏離最優(yōu)投資[34]；另一個(gè)是發(fā)展資本市場，降低市場摩擦，向完全市場靠攏，降低公司內(nèi)外部融資難度差異，進(jìn)而降低財(cái)務(wù)松弛對公司融資的影響。

2.2 研究假設(shè)

根據(jù)以上理論分析，財(cái)務(wù)松弛會(huì)對公司信息披露產(chǎn)生影響，在存在融資約束的情況下，隨著財(cái)務(wù)松弛水平的不同，公司對外融資依賴的程度不同，進(jìn)而公司的信息披露水平存在差異。當(dāng)公司存在融資約束時(shí)，隨著財(cái)務(wù)松弛水平的上升，上市公司對外融資的需求下降，管理層對外披露信息的動(dòng)機(jī)減弱，對外主動(dòng)披露信息減少，進(jìn)而導(dǎo)致股價(jià)信息含量下降。而當(dāng)公司不存在融資約束時(shí)，上市公司不存在主動(dòng)披露信息以獲取融資便利的需求，會(huì)按照最低披露要求進(jìn)行信息披露，此時(shí)股價(jià)信息含量不會(huì)隨財(cái)務(wù)松弛的增減而發(fā)生改變。為了驗(yàn)證本研究理論分析結(jié)論，本研究提出假設(shè)。

H1在控制其他因素的影響下，當(dāng)上市公司存在融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)松弛與股價(jià)信息含量(股價(jià)同步性)正相關(guān)。

H2在控制其他因素的影響下，當(dāng)上市公司不存在融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)松弛與股價(jià)信息含量(股價(jià)同步性)不具有顯著的相關(guān)關(guān)系。

3 樣本選擇和研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇

本研究選取2007年至2016年中國A股上市公司作為研究對象，為了數(shù)據(jù)的可靠性和準(zhǔn)確性，借鑒大多數(shù)學(xué)者的做法，本研究進(jìn)行如下處理：①剔除金融行業(yè)公司；②剔除ST和*ST公司，因?yàn)檫@類公司大多財(cái)務(wù)異常而且漲跌幅度與一般公司不同；③為了避免新股和次新股的異常波動(dòng)，剔除當(dāng)年和前一年新發(fā)行上市的公司，即作為樣本的公司至少上市一年以上；④行業(yè)分類采用申萬行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)；⑤剔除數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)明顯異常(如資產(chǎn)負(fù)債率大于1)的公司；⑥剔除年交易天數(shù)少于100天的公司；⑦為了避免極端值的影響，本研究對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%縮尾處理。經(jīng)過處理后，得到17 866個(gè)公司-年觀測值，研究數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫和WIND數(shù)據(jù)庫。

3.2 關(guān)鍵變量的定義和測量

(1)財(cái)務(wù)松弛

MYERS et al.[11]將財(cái)務(wù)松弛定義為公司內(nèi)部現(xiàn)金存留和無風(fēng)險(xiǎn)剩余負(fù)債，其中的難點(diǎn)在于對無風(fēng)險(xiǎn)剩余負(fù)債能力的合理估計(jì)。在理論和實(shí)務(wù)中，可以將抵押品價(jià)值約束內(nèi)的債務(wù)認(rèn)為是無違約風(fēng)險(xiǎn)的，因此財(cái)務(wù)松弛中的無風(fēng)險(xiǎn)剩余負(fù)債可以用公司的抵押品價(jià)值與現(xiàn)有負(fù)債的差值測量，這也是GAMBA et al.[39]給出的財(cái)務(wù)松弛的理論計(jì)算公式，即

(16)

對于(16)式中抵押品價(jià)值的計(jì)算，根據(jù)HAHN et al.[40]和ALMEIDA et al.[41]的觀點(diǎn)，公司的預(yù)期破產(chǎn)清算價(jià)值可以看作公司的整體抵押品價(jià)值約束，BERGER et al.[42]給出了具體的計(jì)算公式。李青原等[43]也采用這一公式計(jì)算中國上市公司的抵押品價(jià)值，即

抵押品價(jià)值=0.715×應(yīng)收賬款+0.547×存貨+

0.535×固定資產(chǎn)

(17)

(2)股價(jià)信息含量

借鑒JIN et al.[37]和黃俊等[15]的研究，采用市場模型回歸得到的擬合優(yōu)度r2計(jì)算個(gè)股股價(jià)的信息含量，其值越高表示股價(jià)信息含量越低。首先分公司按年度估計(jì)如下市場模型

ri,j=α0+α1rmarj+α2rmarj-1+α3rindi,j+

α4rindi,j-1+μi,j

(18)

其中，i為個(gè)股，j為交易日；ri,j為公司個(gè)股日收益率；rmarj為通過流通市值加權(quán)平均的市場日收益率，由所有上市公司日收益率加權(quán)平均得到；rindi,j為通過流通市值加權(quán)平均的行業(yè)日收益率，由剔除了i個(gè)股之后所有與i個(gè)股處于同一行業(yè)的公司個(gè)股的日收益率加權(quán)平均得到；α0為常數(shù)項(xiàng)，α1～α4為各變量回歸系數(shù)，μi,j為擾動(dòng)項(xiàng)。為了控制個(gè)股與市場之間的非同步性，在模型中加入滯后1日的市場日收益率和行業(yè)日收益率。另外，本研究參照黃燦等[1]的做法，采用同期的市場收益率和行業(yè)收益率估計(jì)r2作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

后文中采用同期數(shù)據(jù)計(jì)算得到的股價(jià)同步性記作r2_con，加入滯后1期日收益率計(jì)算得到的股價(jià)同步性記作r2_lag?？紤]到r2的取值區(qū)間為[0,1]，屬于非正態(tài)分布，根據(jù)已有研究的做法對r2進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換，即

(19)

其中，r2分別取r2_con和r2_lag。經(jīng)過(19)式轉(zhuǎn)換后，r2_con記為Rsq_con，r2_lag記為Rsq_lag。

(3)融資約束

KAPLAN et al.[44]用經(jīng)營性凈現(xiàn)金流、現(xiàn)金持有量、派現(xiàn)水平、負(fù)債程度和成長性5個(gè)指標(biāo)，采用回歸分析的方式，構(gòu)建測量融資約束的綜合性指標(biāo)，即KZ指數(shù)，這一測量方式后來被國內(nèi)外學(xué)者廣泛使用。本研究借鑒KAPLAN et al.[44]和魏志華等[45]的做法，根據(jù)經(jīng)營性凈現(xiàn)金流(CFt)與上期總資產(chǎn)(At-1)的比值、現(xiàn)金股利(Divt)與上期總資產(chǎn)的比值、現(xiàn)金持有(Ct)與上期總資產(chǎn)的比值、資產(chǎn)負(fù)債率(Debt)和Tobin′sQ(Qt)這5個(gè)財(cái)務(wù)指標(biāo)的中位數(shù)進(jìn)行分類并賦值，前3個(gè)指標(biāo)大于中位數(shù)取值為0，小于中位數(shù)取值為1 ，后兩個(gè)指標(biāo)則相反。再將各個(gè)取值進(jìn)行求和后的數(shù)值對5個(gè)指標(biāo)的原值進(jìn)行排序邏輯回歸，得到5個(gè)指標(biāo)的回歸系數(shù)，最后采用得到的回歸系數(shù)估計(jì)每個(gè)上市公司每一年度的KZ指數(shù)，本研究估計(jì)的KZ指數(shù)為

4.424Debt+0.278Qt

研究結(jié)果與KAPLAN et al.[44]對美國上市公司進(jìn)行的研究以及魏志華等[45]對中國上市公司進(jìn)行的研究得出的結(jié)論非常類似。KZ值越大，代表融資約束程度越高，本研究分年度根據(jù)KZ指數(shù)的中位數(shù)和平均值進(jìn)行分類，高于中位數(shù)和平均值的上市公司歸類為融資約束組，低于的為非融資約束組。

財(cái)務(wù)松弛指標(biāo)被學(xué)者們認(rèn)為是更適合的測量融資約束的指標(biāo)[34]，本研究也采用財(cái)務(wù)松弛的高低區(qū)分融資約束，將上市公司分年度按照財(cái)務(wù)松弛中位數(shù)和平均值分別進(jìn)行分類，將財(cái)務(wù)松弛小于中位數(shù)和平均值的上市公司歸類為融資約束組，大于中位數(shù)和平均值的上市公司歸類為非融資約束組。

3.3 實(shí)證模型

根據(jù)本研究假設(shè)，對于財(cái)務(wù)松弛和股價(jià)信息含量(股價(jià)同步性)的研究，借鑒BOUBAKER et al.[23]和黃燦等[1]的研究，建立回歸模型為

Rsqi,t=β0+β1FSi,t-1+∑βxConi,t-1+∑indi,t+

∑yeai+ηi,t

(20)

其中，Rsq為股價(jià)同步性，其值越大表明股價(jià)中信息含量越低；FS為采用(16)式估計(jì)得到的期初財(cái)務(wù)松弛水平；Coni,t-1為控制變量矩陣；indi,t為行業(yè)控制變量；yeai為年度控制變量；β0為常數(shù)項(xiàng)，β1為FS的回歸系數(shù)；βx為控制變量回歸系數(shù)矩陣，x為各控制變量的回歸系數(shù)下標(biāo)；ηi,t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

根據(jù)已有研究，控制變量主要為公司治理結(jié)構(gòu)、公司基本面和市場交易方面的指標(biāo)。①公司治理機(jī)構(gòu)方面，Dua為兩權(quán)分離度的代理變量，董事長與總經(jīng)理二職合一取值為0，兩權(quán)分離取值為1；Inde為董事會(huì)中獨(dú)立董事比例；Fir為第一大股東持股比例；Bal為第二至第五大股東持股比例之和，用來測量股權(quán)制衡度；Pro為公司性質(zhì)代理變量，國有企業(yè)取值為1，非國有企業(yè)取值為0。②公司基本面方面，Roe為凈資產(chǎn)收益率，用來測量收益情況；Siz為資產(chǎn)規(guī)模取對數(shù)；Deb為資產(chǎn)負(fù)債率；MB為公司市值與賬面資產(chǎn)的比值，測量成長性。③市場交易方面，D-tra為股票的日平均換手率，反映股票交易的活躍程度，交易越活躍特質(zhì)性信息含量越多，股價(jià)同步性越低；N-tra為年交易天數(shù)(除以100)，交易天數(shù)越少，表明該公司進(jìn)行并購重組等重大事項(xiàng)的可能性越大，特質(zhì)性信息含量越高；其他指標(biāo)中，Age為成立年限，成立時(shí)間越長，市場上關(guān)于該公司的信息越多；N-ind為同行業(yè)公司數(shù)量(除以100)，行業(yè)內(nèi)公司數(shù)量越多，行業(yè)層面的信息越多，行業(yè)內(nèi)公司股價(jià)同步性越大?？刂菩袠I(yè)和時(shí)間。

4 實(shí)證檢驗(yàn)和分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

首先對各變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表1，對連續(xù)數(shù)據(jù)變量剔除異常值和縮尾后，數(shù)據(jù)分布均較為合理。由表1可知，測量股價(jià)信息含量的股價(jià)同步性水平(對數(shù)轉(zhuǎn)換處理前)的r2_con的均值為0.453，r2_lag的均值為0.461，而美國股票市場r2的均值只有不到0.300[46]，表明A股市場股價(jià)同步性較高，整體而言股價(jià)特質(zhì)性信息含量較低，與已有研究結(jié)果也非常類似[1]。本研究關(guān)注的財(cái)務(wù)松弛指標(biāo)均值略大于0，表明A股上市公司整體而言債務(wù)較為合理，與抵押品清算價(jià)值相匹配。但是最大值和最小值差距較大，說明不同公司的財(cái)務(wù)松弛水平差異較大。表2給出本研究各變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣，可以看到，財(cái)務(wù)松弛與資產(chǎn)負(fù)債率的相關(guān)系數(shù)的絕對值為0.736，處于較高水平，其他變量間相關(guān)系數(shù)均小于0.500。為了回歸分析的科學(xué)性，本研究還對回歸模型的解釋變量進(jìn)行方差膨脹因子(VIF)檢驗(yàn)，各解釋變量的VIF值均小于3，可以認(rèn)為變量間不存在多重共線性，鑒于篇幅未列示統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

4.2 回歸統(tǒng)計(jì)結(jié)果和分析

在進(jìn)行回歸分析之前，本研究對(19)式進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果支持固定效應(yīng)模型，F(xiàn)檢驗(yàn)也支持固定效應(yīng)模型。因此，本研究選擇控制行業(yè)和年份的雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，同時(shí)控制異方差。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果Table 1 Results for Descriptive Statistics

表2 Pearson相關(guān)系數(shù)Table 2 Pearson Correlation Coefficients

根據(jù)本研究理論模型推導(dǎo)，本研究的實(shí)證模型主要驗(yàn)證財(cái)務(wù)松弛能否通過影響上市公司信息披露進(jìn)而影響股價(jià)信息含量，對(20)式進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見表3和表4。表3給出按照KZ指標(biāo)對融資約束情況進(jìn)行分類回歸的結(jié)果，被解釋變量分別為加入滯后1期市場和行業(yè)日收益率并且進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換后得到的股價(jià)信息含量指標(biāo)以及不加入滯后期市場和行業(yè)日收益率的股價(jià)信息含量指標(biāo)。在控制各控制變量之后，從FS的結(jié)果可知，在所有回歸中，按照KZ指標(biāo)分類的融資約束組與非融資約束組之間的結(jié)果存在顯著區(qū)別。不論是按照KZ的平均值還是中位數(shù)進(jìn)行分組，在融資約束組中，F(xiàn)S與Rsq_lag和Rsq_con顯著正相關(guān)，p<0.010，H1得到驗(yàn)證。按照平均值分組時(shí)，在非融資約束組中，F(xiàn)S與Rsq_lag和Rsq_con之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系；按照中位數(shù)分組時(shí)，非融資約束組中FS與Rsq_lag和Rsq_con之間雖然存在相關(guān)關(guān)系，但顯著性水平很低，H2得到驗(yàn)證。表4給出按照FS的中位數(shù)和平均值對融資約束情況進(jìn)行分組的回歸結(jié)果。由表4可知，在控制其他控制變量之后，按照FS水平分類的融資約束組和非融資約束組中，F(xiàn)S與Rsq_lag和Rsq_con之間的相關(guān)關(guān)系存在明顯差異。不論是按照財(cái)務(wù)松弛水平的中位數(shù)還是按照平均值進(jìn)行分組，在融資約束組中，F(xiàn)S與Rsq_lag和Rsq_con顯著正相關(guān)，p<0.010，H1得到驗(yàn)證；在非融資約束組中，F(xiàn)S與Rsq_lag和Rsq_con之間不存在顯著的相關(guān)關(guān)系，H2得到驗(yàn)證。

表3 (20)式回歸分析結(jié)果(按照KZ指標(biāo)分組)Table 3 Regression Analysis Results for Formula (20)(Classified by KZ)

表4 (20)式回歸分析結(jié)果(按照FS指標(biāo)分組)Table 4 Regression Analysis Results for Formula (20)(Classified by FS)

表3和表4的結(jié)果表明，當(dāng)上市公司面臨融資約束時(shí)，財(cái)務(wù)松弛水平的上升會(huì)降低股價(jià)信息含量(表現(xiàn)為股價(jià)同步性上升)；而不存在融資約束時(shí)，由于最低信息披露要求的限制，財(cái)務(wù)松弛與股價(jià)同步性不具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。二者綜合起來，證明財(cái)務(wù)松弛確實(shí)是通過影響上市公司的信息披露過程影響股價(jià)信息含量，如果是由于基本面的不確定性導(dǎo)致的股價(jià)信息含量差異，在非融資約束組中，財(cái)務(wù)松弛與股價(jià)同步性也應(yīng)該具有顯著的相關(guān)關(guān)系，在兩組間不會(huì)存在明顯差異。另外，由表3和表4的結(jié)果對比可知，針對本研究問題，將財(cái)務(wù)松弛作為衡量融資約束狀況的指標(biāo)比KZ指數(shù)更適合，這一點(diǎn)與DEMARZO et al.[34]的研究結(jié)論相似。在控制變量方面，不論是表3還是表4的結(jié)果，均與其他學(xué)者的研究結(jié)論或本研究前文分析相一致，如年交易天數(shù)與股價(jià)信息含量負(fù)相關(guān)，是由于交易天數(shù)越少，股票本身的重大事件越多，特質(zhì)性信息也越多。對于其他控制變量本研究不再一一討論。

5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

5.1 內(nèi)生性問題

關(guān)于本研究中存在的內(nèi)生性問題，前文的模型在一定程度上已經(jīng)有所緩解。一方面，本研究的財(cái)務(wù)松弛指標(biāo)選擇的是期初數(shù)據(jù)，相對于被解釋變量是一個(gè)提前量；另一方面，本研究的回歸模型選擇的是固定效應(yīng)模型，在一定程度上也能夠緩解遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題。但是為了更徹底地解決本研究存在的內(nèi)生性問題，本研究找到一個(gè)外生的政策事件設(shè)計(jì)一個(gè)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究。從本研究財(cái)務(wù)松弛的測量方法中可以看出，應(yīng)收賬款是其重要組成部分，而中國應(yīng)收賬款是在2007年底通過的《物權(quán)法》和人民銀行頒布的《應(yīng)收賬款質(zhì)押登記辦法》之后才能夠進(jìn)行質(zhì)押貸款，這一政策變動(dòng)為本研究提供了一個(gè)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)的外生沖擊，這一政策頒布后上市公司的融資約束狀況得到很大程度的緩解，所有上市公司的財(cái)務(wù)松弛水平均有所提升。對于非融資約束組的公司而言，這一政策的頒布對其融資約束狀況并不會(huì)產(chǎn)生影響，但是對于融資約束組的公司，這一政策會(huì)降低財(cái)務(wù)松弛對于上市公司融資約束的影響，或者說是財(cái)務(wù)松弛水平的整體上升使財(cái)務(wù)松弛的邊際影響減弱，尤其是在采用財(cái)務(wù)松弛進(jìn)行分組時(shí)，這一政策的影響更加直觀。

從理論上說，準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)(雙重差分模型)假設(shè)存在一個(gè)外生沖擊只對干預(yù)組存在影響，對控制組不存在影響，因此可以對比政策前后兩個(gè)組的雙重差異。雖然本研究選取的外生沖擊對于融資約束組和非融資約束組均存在影響，沒有完全符合這一假設(shè)，但是經(jīng)過很多學(xué)者的拓展應(yīng)用和證實(shí)，雙重差分模型可以用來識別干預(yù)組中不同群體的政策沖擊效應(yīng)[47]，而且本研究與王茂斌等[48]的研究前提類似，能否構(gòu)建雙重差分模型并不依賴于干預(yù)組受這一政策的影響更大，而是在不同組別中這一政策的作用效應(yīng)存在差異。這一政策實(shí)施于2007年10月，接近2007年底。因此，本研究選取2007年至2008年上市公司作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)研究對象，使用虛擬變量Pos區(qū)分時(shí)間窗口，2007年取值為0，2008年取值為1；參照前文方法按照KZ指數(shù)和FS指數(shù)的中位數(shù)或者均值將上市公司劃分為融資約束組和非融資約束組，將融資約束組作為干預(yù)組(Tre)，取值為1，非融資約束組取值為0。根據(jù)前文的數(shù)據(jù)處理方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后，得到2 436個(gè)觀測值，構(gòu)建的雙重差分模型為

∑indi,t+τi,t

(21)

5.2 更改測量指標(biāo)

本研究基于財(cái)務(wù)松弛的定義[11]和理論公式[38]采用一種新的財(cái)務(wù)松弛測量指標(biāo)。財(cái)務(wù)松弛這一概念往往與財(cái)務(wù)靈活性或財(cái)務(wù)柔性同時(shí)出現(xiàn)[39]，而且在定義和測量上具有高度的相似性，因此，本研究借鑒曾愛民等[31]和王滿等[33]估計(jì)的財(cái)務(wù)柔性(FF)作為財(cái)務(wù)松弛的替代變量，采用現(xiàn)金持有和負(fù)債率水平對財(cái)務(wù)柔性進(jìn)行測量，財(cái)務(wù)柔性由現(xiàn)金柔性和負(fù)債柔性組成，現(xiàn)金柔性等于公司現(xiàn)金比率減去行業(yè)現(xiàn)金比率均值，負(fù)債柔性等于行業(yè)負(fù)債比率均值減去公司負(fù)債比率?；貧w結(jié)果見表7和表8。由回歸結(jié)果可知，采用財(cái)務(wù)柔性作為代理變量得到的結(jié)論與前面研究結(jié)論基本一致，在融資約束組中，F(xiàn)F與Rsq_lag和Rsq_con顯著正相關(guān)，p<0.010。但是與前文略有不同的是，在非融資約束組中，除按照KZ平均值分組時(shí)FF與Rsq_lag不存在顯著相關(guān)關(guān)系之外，在其他分組中財(cái)務(wù)柔性與股價(jià)信息含量均顯著正相關(guān)，雖然其顯著性水平和系數(shù)遠(yuǎn)低于融資約束組，這在一定程度上也驗(yàn)證了本研究假設(shè)，但是也表明本研究采用的財(cái)務(wù)松弛指標(biāo)解釋和分析上市公司信息披露和股價(jià)信息含量更加合適。

此外，根據(jù)表2的相關(guān)系數(shù)矩陣可知，財(cái)務(wù)松弛與資產(chǎn)負(fù)債率之間的相關(guān)性水平達(dá)到-0.736，雖然VIF檢驗(yàn)結(jié)果表明不存在多重共線性問題，但是仍然有可能對本研究結(jié)果產(chǎn)生影響。為了結(jié)果的穩(wěn)健性，本研究采用金融負(fù)債率(Fin-Deb)作為資產(chǎn)負(fù)債率的替代指標(biāo)，金融負(fù)債率與財(cái)務(wù)松弛指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)為-0.427，相關(guān)性較低。同時(shí)，本研究從模型中剔除資產(chǎn)負(fù)債率后對模型進(jìn)行回歸分析。表9給出在模型中加入金融負(fù)債率作為資產(chǎn)負(fù)債率的替代指標(biāo)和不加入資產(chǎn)負(fù)債率時(shí)Rsq_lag與FS的回歸結(jié)果，可以看到無論FS指標(biāo)如何分組，本研究結(jié)果依然穩(wěn)健。為了節(jié)省篇幅，本研究沒有報(bào)告KZ指標(biāo)分組的數(shù)據(jù)，但回歸結(jié)果與表3類似，采用Rsq_con作為被解釋變量時(shí)，結(jié)果依然穩(wěn)健。

表5 (21)式回歸分析結(jié)果(因變量：Rsq_lag)Table 5 Regression Analysis Results for Formula (21)(Dependent Var：Rsq_lag)

表6 (21)式回歸分析結(jié)果(因變量：Rsq_con)Table 6 Regression Analysis Results for Formula (21)(Dependent Var：Rsq_con)

6 結(jié)論

本研究通過拓展已有理論模型，證明財(cái)務(wù)松弛通過影響上市公司信息披露進(jìn)而影響股價(jià)信息含量的理論關(guān)系，采用2007年至2016年中國A股上市公司數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)本研究提出的假設(shè)，借助2007年底出臺的《物權(quán)法》這一政策法規(guī)構(gòu)建準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用雙重差分模型控制可能存在的內(nèi)生性問題。

本研究理論模型推導(dǎo)證明，當(dāng)上市公司面臨融資約束時(shí)，內(nèi)部財(cái)務(wù)松弛的存在會(huì)降低上市公司對外部融資的依賴，對外信息披露減少，進(jìn)而使測量股價(jià)信息含量的反向指標(biāo)股價(jià)同步性水平上升。同時(shí)實(shí)證檢驗(yàn)證實(shí)了理論模型的結(jié)論，在面臨融資約束的上市公司分組中，財(cái)務(wù)松弛水平與股價(jià)同步性表現(xiàn)出顯著的正相關(guān)關(guān)系，而對于非融資約束組，財(cái)務(wù)松弛水平與股價(jià)同步性不具有顯著的相關(guān)關(guān)系。不同分組中實(shí)證結(jié)果的顯著差異也證實(shí)了財(cái)務(wù)松弛確實(shí)是因?yàn)榫徑饬松鲜泄镜膶ν馊谫Y依賴而使上市公司減少對外披露信息，進(jìn)而影響股價(jià)信息含量。同樣的，雙重差分模型的結(jié)果也表明，當(dāng)融資約束被緩解后，財(cái)務(wù)松弛對于股價(jià)信息含量的正向影響存在顯著的減弱。本研究理論模型和實(shí)證檢驗(yàn)證實(shí)財(cái)務(wù)松弛水平的增加降低了上市公司的股價(jià)信息含量，作為資本結(jié)構(gòu)的重要組成內(nèi)容，財(cái)務(wù)松弛確實(shí)對資本市場信息效率有著重大影響。

表7 財(cái)務(wù)柔性與股價(jià)信息含量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果(按照KZ指標(biāo)分組)Table 7 Robustness Test Regression Results for Financial Flexibility and Information Content of Stock Prices(Classified by KZ)

表8 財(cái)務(wù)柔性與股價(jià)信息含量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果(按照FS指標(biāo)分組)Table 8 Robustness Test Regression Results for Financial Flexibility and Information Content of Stock Prices(Classified by FS)

表9 調(diào)整控制變量中資產(chǎn)負(fù)債率指標(biāo)后回歸結(jié)果(按照FS指標(biāo)分組)Table 9 Regression Results after Changing the Control Variable of DEBT(Classified by FS)

本研究的理論貢獻(xiàn)在于：①發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)松弛能夠改善公司的對外融資依賴進(jìn)而影響上市公司對外信息披露，財(cái)務(wù)松弛是影響資本市場股價(jià)信息含量的重要內(nèi)部財(cái)務(wù)因素，拓展了資本結(jié)構(gòu)理論下財(cái)務(wù)松弛以及財(cái)務(wù)靈活性的研究邊界，從現(xiàn)有財(cái)務(wù)松弛與公司經(jīng)營活動(dòng)的研究拓展到財(cái)務(wù)松弛對公司資本市場信息效率的影響，補(bǔ)充了資本結(jié)構(gòu)理論與資本市場信息效率之間的研究。②與其他指標(biāo)比較，本研究發(fā)現(xiàn)的財(cái)務(wù)松弛指標(biāo)能夠被用來較好的區(qū)分和解釋上市公司的信息披露狀況，這為監(jiān)管機(jī)構(gòu)和外部投資者提供了一個(gè)較為有效的分析上市公司信息披露含量和質(zhì)量的內(nèi)部靜態(tài)財(cái)務(wù)指標(biāo)，為完善中國資本市場信息披露機(jī)制提供了一個(gè)新的理論視角和具體切入點(diǎn)。

根據(jù)本研究結(jié)論，在實(shí)踐中監(jiān)管機(jī)構(gòu)可以從財(cái)務(wù)松弛的角度制定對上市公司信息披露的監(jiān)管政策，如讓上市公司適當(dāng)降低財(cái)務(wù)松弛水平、對高財(cái)務(wù)松弛的上市公司的信息披露予以額外關(guān)注等。當(dāng)然，結(jié)合其他學(xué)者的研究成果，監(jiān)管機(jī)構(gòu)還應(yīng)該著力于促進(jìn)資本市場發(fā)展，降低公司的外部融資難度，這樣才能使上市公司主動(dòng)降低內(nèi)部財(cái)務(wù)松弛水平，進(jìn)而主動(dòng)增加信息披露，提升A股市場股價(jià)信息含量。

本研究存在一定的局限性， 不少研究證明上市公司政治關(guān)聯(lián)是影響A股上市公司融資約束水平的重要因素，本研究未對此加以考慮；當(dāng)財(cái)務(wù)松弛水平較低時(shí)，上市公司也可能出于融資的目的披露更多虛假的正面信息，因此降低財(cái)務(wù)松弛能夠增加股價(jià)信息含量但不一定會(huì)增加信息披露質(zhì)量，財(cái)務(wù)松弛與信息披露質(zhì)量的關(guān)系還值得進(jìn)一步研究。