薛玉蓮 孫夢(mèng)娜 石青梅

【摘 要】 以我國(guó)民營(yíng)企業(yè)數(shù)據(jù)為樣本，考察會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新，其影響機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，民營(yíng)企業(yè)的內(nèi)部貨幣薪酬激勵(lì)和外部融資約束加劇了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)降低t+1期的企業(yè)價(jià)值，進(jìn)而產(chǎn)生企業(yè)為應(yīng)對(duì)價(jià)值下降而進(jìn)行t+2期真實(shí)盈余管理的連鎖反應(yīng)。本研究不僅有助于豐富和厘清會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)民營(yíng)上市企業(yè)創(chuàng)新的影響，還為政府機(jī)構(gòu)推進(jìn)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略提供一定的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策啟示。

【關(guān)鍵詞】 會(huì)計(jì)穩(wěn)健性; 薪酬激勵(lì); 融資約束; 企業(yè)價(jià)值; 真實(shí)盈余管理

【中圖分類號(hào)】 F275 ?【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】 A ?【文章編號(hào)】 1004-5937（2020）17-0065-09

一、引言

黨的十九大報(bào)告指出，創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動(dòng)力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐，是加快建設(shè)創(chuàng)新型國(guó)家的當(dāng)務(wù)之急。習(xí)近平總書記在2018年民營(yíng)企業(yè)座談會(huì)上強(qiáng)調(diào)，“民營(yíng)經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為推動(dòng)我國(guó)發(fā)展不可或缺的力量，成為技術(shù)創(chuàng)新的重要主體”。各種政策的出臺(tái)和實(shí)施促進(jìn)了一部分企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新，但仍有部分企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效處于較低水平[1]。因此，對(duì)于當(dāng)前處于經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型期的中國(guó)而言，繼續(xù)探求企業(yè)創(chuàng)新水平的影響因素，尤其針對(duì)作為創(chuàng)新重要主體的民營(yíng)企業(yè)，更具有政策和現(xiàn)實(shí)意義。

會(huì)計(jì)信息在資本市場(chǎng)上的作用存在兩種對(duì)立的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，會(huì)計(jì)信息披露會(huì)影響投資者決策，引起股價(jià)波動(dòng)[2]。另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為會(huì)計(jì)信息相關(guān)性在新經(jīng)濟(jì)時(shí)代不斷下降[3]。那么，作為會(huì)計(jì)信息重要質(zhì)量特征之一的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性是否能對(duì)民營(yíng)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新產(chǎn)生影響？如果產(chǎn)生影響，其具體影響機(jī)制是什么？會(huì)造成怎樣的經(jīng)濟(jì)后果？本文對(duì)此做一探討。

可能的邊際貢獻(xiàn)包括：（1）鑒于民營(yíng)上市企業(yè)較強(qiáng)的創(chuàng)新動(dòng)機(jī)和豐碩的創(chuàng)新成果，區(qū)別于以往研究文獻(xiàn)關(guān)注滬深主板A股上市企業(yè)樣本，選取滬深主板A股民營(yíng)上市企業(yè)作為研究樣本，該樣本對(duì)于研究主題更具代表性;（2）有助于豐富會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制研究，基于民營(yíng)企業(yè)普遍存在的貨幣薪酬激勵(lì)方式和外部融資約束現(xiàn)象，對(duì)其影響機(jī)制進(jìn)行了實(shí)證研究;（3）有助于豐富會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)后果研究，除探索影響機(jī)制外，持續(xù)關(guān)注會(huì)計(jì)穩(wěn)健性抑制創(chuàng)新后企業(yè)價(jià)值和真實(shí)盈余管理活動(dòng)的后續(xù)變化，進(jìn)一步揭示了較高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性不僅會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新，還會(huì)降低（提高）后續(xù)年度的企業(yè)價(jià)值（真實(shí)盈余管理）;（4）研究成果在一定程度上支持了會(huì)計(jì)信息的有用觀，同時(shí)基于影響機(jī)制研究結(jié)果，在不損害會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的前提下，還可以通過給民企提供金融支持和完善高管薪酬考核體系來促進(jìn)企業(yè)創(chuàng)新，這在一定程度上為政府機(jī)構(gòu)促進(jìn)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)和政策啟示。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

已有文獻(xiàn)表明，作為會(huì)計(jì)信息重要質(zhì)量特征之一的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性，不僅會(huì)使高管放棄投資凈現(xiàn)值為負(fù)的投資項(xiàng)目，也會(huì)使其放棄投資凈現(xiàn)值為正但風(fēng)險(xiǎn)高的項(xiàng)目[4]，進(jìn)而抑制企業(yè)創(chuàng)新。這是因?yàn)闀?huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)降低企業(yè)的未來經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)[5]，而企業(yè)為了迎合市場(chǎng)對(duì)短期效益的關(guān)注、避免因股價(jià)低估被收購而選擇犧牲創(chuàng)新來提高企業(yè)短期業(yè)績(jī)[6]，那些高風(fēng)險(xiǎn)但具有長(zhǎng)遠(yuǎn)潛在價(jià)值的項(xiàng)目投資約束就代表了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的成本[4]。鑒于民營(yíng)企業(yè)股東與高管之間的代理問題和融資難特征，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的抑制可能源于以下兩個(gè)方面：

第一，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)創(chuàng)新的影響可能受到民營(yíng)企業(yè)業(yè)績(jī)考核為標(biāo)準(zhǔn)的薪酬激勵(lì)機(jī)制的影響?；谖写韱栴}，以業(yè)績(jī)考核為標(biāo)準(zhǔn)的薪酬激勵(lì)是民營(yíng)企業(yè)普遍使用的激勵(lì)手段，一方面，該激勵(lì)手段提高了企業(yè)績(jī)效水平;另一方面，該激勵(lì)手段也加重了高管業(yè)績(jī)壓力。不高估收益、不低估損失的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性特征會(huì)加重高管的業(yè)績(jī)考核壓力[7]，尤其當(dāng)企業(yè)實(shí)施以業(yè)績(jī)考核為標(biāo)準(zhǔn)的薪酬激勵(lì)計(jì)劃時(shí)，這種效應(yīng)會(huì)更加強(qiáng)烈。高管為了完成短期收益目標(biāo)，會(huì)放棄高風(fēng)險(xiǎn)但具有長(zhǎng)遠(yuǎn)潛在價(jià)值的創(chuàng)新項(xiàng)目，進(jìn)而可能降低對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目的投資意愿，產(chǎn)生短視行為。在業(yè)績(jī)考核為標(biāo)準(zhǔn)的薪酬激勵(lì)機(jī)制下，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)給管理層施加更多壓力，導(dǎo)致管理層更易產(chǎn)生短視行為[8]，進(jìn)而抑制了創(chuàng)新[9]。

第二，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)創(chuàng)新的作用還可能受到民營(yíng)企業(yè)自身融資約束高低的影響。一方面，技術(shù)創(chuàng)新存在高風(fēng)險(xiǎn)性和不確定性，任何實(shí)質(zhì)性的創(chuàng)新項(xiàng)目都需要很多年才能見成效[10]，如果沒有前期的資金投入，企業(yè)創(chuàng)新很難順利實(shí)施，因而外源融資約束高的企業(yè)會(huì)減少創(chuàng)新投入，或應(yīng)對(duì)外部環(huán)境惡化而削減研發(fā)支出[11];另一方面，面臨融資約束較高的企業(yè)，將實(shí)施更保守的會(huì)計(jì)政策，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)為保障債權(quán)人權(quán)益而過度抑制資產(chǎn)和收益被高估的風(fēng)險(xiǎn)[12]，促使管理層降低對(duì)創(chuàng)新項(xiàng)目的投資意愿，產(chǎn)生短視行為。尤其對(duì)于技術(shù)創(chuàng)新重要主體的民營(yíng)企業(yè)，融資難是民營(yíng)企業(yè)普遍存在的問題，面對(duì)較高的外部融資約束，通常會(huì)抑制企業(yè)創(chuàng)新?；诖?，提出本文的假設(shè)。

H0：在其他條件一定的情況下，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)抑制民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

借鑒He et al.[13]的相關(guān)研究，以2003—2013年中國(guó)民營(yíng)上市企業(yè)為研究樣本，而創(chuàng)新變量的樣本期則為2004—2016年，這是考慮到創(chuàng)新效果的滯后性及我國(guó)發(fā)明專利的審查時(shí)間約為1—3年，創(chuàng)新變量選取t+1和t+3期指標(biāo)所致。

企業(yè)財(cái)務(wù)及治理數(shù)據(jù)均來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫和 Wind金融資訊終端，并按照如下標(biāo)準(zhǔn)對(duì)原始樣本進(jìn)行了處理：（1）剔除所有金融類企業(yè);（2）剔除ST和？觹ST的研究樣本;（3）剔除相關(guān)變量有缺失的樣本;（4）對(duì)所有連續(xù)變量在1%和99%水平上進(jìn)行了Winsorize處理。同時(shí)，由于新增變量、更換變量衡量方式等原因，部分回歸模型中的有效樣本量略有增減。

（二）變量定義

1.企業(yè)創(chuàng)新

被解釋變量為企業(yè)創(chuàng)新（LInnov），以企業(yè)授權(quán)的專利數(shù)量衡量。專利數(shù)據(jù)提供了標(biāo)準(zhǔn)化、細(xì)節(jié)化的信息，可以度量企業(yè)利用創(chuàng)新投入的有效性[13]，而企業(yè)可以通過并購創(chuàng)新能力較強(qiáng)的企業(yè)來獲得創(chuàng)新成果[14]。因此，最終選擇用上市企業(yè)及其子公司或者合營(yíng)、聯(lián)營(yíng)公司總的專利授權(quán)數(shù)來衡量企業(yè)創(chuàng)新。相對(duì)于企業(yè)的創(chuàng)新行為來說，專利授權(quán)存在時(shí)間上的滯后[10]，觀測(cè)企業(yè)未來一年和三年平均的專利授權(quán)數(shù)，以避免特殊情況給企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)帶來的波動(dòng)影響。此外，由于專利授權(quán)數(shù)的分布呈現(xiàn)嚴(yán)重的右偏，同時(shí)為了避免丟失專利授權(quán)數(shù)為0的樣本，對(duì)企業(yè)專利授權(quán)數(shù)進(jìn)行加1求自然對(duì)數(shù)處理。

2.會(huì)計(jì)穩(wěn)健性

解釋變量為會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）。我國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則體現(xiàn)穩(wěn)健性原則，1993、1998、2001年及2006年四次會(huì)計(jì)制度改革均貫徹穩(wěn)健性原則，強(qiáng)調(diào)提高報(bào)告主體的盈余穩(wěn)健性，經(jīng)驗(yàn)證據(jù)也表明了我國(guó)財(cái)務(wù)報(bào)告整體上穩(wěn)健[15]。Khan et al.（2009）將企業(yè)規(guī)模、股東權(quán)益的市值與賬面價(jià)值比率和資產(chǎn)負(fù)債率的線性組合Gscore、Cscore分別作為好消息、壞消息的工具變量，其中Gscore表示對(duì)“好消息”的確認(rèn)速度，而Cscore指“壞消息”相對(duì)于“好消息”的確認(rèn)速度，將模型2、模型3代入Basu模型1，然后采用橫截面數(shù)據(jù)分年度進(jìn)行回歸，最后將估計(jì)出壞消息的增量反應(yīng)系數(shù)值λj代入Cscore模型3，進(jìn)而得出企業(yè)年度的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性指數(shù)，其中，j∈[1，2，3，4]。

3.控制變量

根據(jù)已有文獻(xiàn)[16，17]，在模型中加入企業(yè)規(guī)模（Size）、固定資產(chǎn)比例（PPE）、企業(yè)成立年數(shù)（Age）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、資產(chǎn)收益率（ROA）、股權(quán)集中度（ShrCon）、機(jī)構(gòu)持股（Fund）、制度環(huán)境（Market）、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（SOE）、成長(zhǎng)機(jī)會(huì)（TOBINQ）、行業(yè)集中程度（HHI）、營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Sales_g）、股票波動(dòng)率（Stock_v）作為控制變量，并且控制了行業(yè)（Ind）和年度（Year）變量。

具體變量定義見表1。

（三）模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)本文的假設(shè)，考察會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的影響，建立模型4。

LInnovi，t+1/LInnovi，t+3=α+βCscorei，t+γControlsi，t+∑δYeart+∑θIndi，t+εi，t ? （4）

其中，i為上市企業(yè);t為時(shí)間;Controlsi，t為控制變量;α為常數(shù)項(xiàng);β為變量的回歸系數(shù);γ為控制變量的回歸系數(shù);εi，t為殘差項(xiàng)。分別將企業(yè)未來一年和三年平均的專利授權(quán)數(shù)代入模型，檢驗(yàn)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性和企業(yè)創(chuàng)新之間的關(guān)系。其中β為重點(diǎn)關(guān)注的回歸系數(shù)，結(jié)合已有研究和相關(guān)理論分析，本研究預(yù)測(cè)β顯著為負(fù)，即會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新有抑制作用。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2列示了解釋變量、被解釋變量和控制變量的樣本量、均值、標(biāo)準(zhǔn)差等描述性統(tǒng)計(jì)特征結(jié)果。數(shù)據(jù)表明，企業(yè)未來一年的專利授權(quán)數(shù)（Innovt+1）的均值是35.038，標(biāo)準(zhǔn)差是62.156，最小值是0，最大值是440，說明創(chuàng)新水平在中國(guó)上市企業(yè)間的差異很大，且存在右偏的特征。LInnovt+1最小值為0，最大值為6.089，對(duì)專利授權(quán)數(shù)進(jìn)行加1求自然對(duì)數(shù)的處理后，右偏情況有顯著改善。會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）的均值是0.014，表明我國(guó)民營(yíng)上市企業(yè)財(cái)務(wù)報(bào)表總體來說是穩(wěn)健的。從控制變量來看，企業(yè)規(guī)模（Size）的均值為21.426，標(biāo)準(zhǔn)差為0.880，表明我國(guó)上市企業(yè)規(guī)模差異較大;資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）的最小值為0.037，最大值為0.789，標(biāo)準(zhǔn)差為0.192，表明該指標(biāo)在樣本企業(yè)間存在差異;但均值和中位數(shù)均在0.37附近，表明企業(yè)的資產(chǎn)約有37%來自于負(fù)債融資，負(fù)債結(jié)構(gòu)良好。

（二）相關(guān)性分析

本文進(jìn)行了主要變量的相關(guān)性分析（表略）。在斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)中，Cscore與LInnovt+1、LInnovt+3的相關(guān)系數(shù)分別為-0.042、-0.042，在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，與預(yù)期相符。在皮爾遜相關(guān)系數(shù)中，Cscore與LInnovt+1、LInnovt+3的相關(guān)系數(shù)分別為-0.051、-0.042，在5%及以上的水平上顯著負(fù)相關(guān)，與預(yù)期相符。這初步表明，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性抑制了民營(yíng)上市企業(yè)創(chuàng)新。為了更加準(zhǔn)確地檢驗(yàn)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)民營(yíng)上市企業(yè)創(chuàng)新能力的影響，需要對(duì)其他影響因素進(jìn)行控制。與已有的研究結(jié)論一致，企業(yè)的創(chuàng)新水平與企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、資產(chǎn)收益率（ROA）等顯著正相關(guān)。從相關(guān)系數(shù)表中還可以發(fā)現(xiàn)，企業(yè)規(guī)模越大，負(fù)債水平越高，成長(zhǎng)性越低，企業(yè)的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越高。此外，所有變量方差膨脹因子（VIF）均小于5，表明變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

（三）回歸分析

表3列出了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的檢驗(yàn)結(jié)果。其中，因變量分別用專利授權(quán)數(shù)的自然對(duì)數(shù)（LInnov）的未來一期和三期來衡量。所有回歸均控制了年度和行業(yè)效應(yīng)，其標(biāo)準(zhǔn)誤均經(jīng)過異方差調(diào)整。（1）列和（2）列使用OLS基準(zhǔn)回歸進(jìn)行估計(jì);基于LInnovt+1在0點(diǎn)截?cái)嗟奶卣?，?）列和（4）列使用Tobit回歸進(jìn)行估計(jì);基于企業(yè)專利授權(quán)數(shù)為正整數(shù)值，且呈離散分布（方差大于均值），很可能存在聚集性特點(diǎn)，對(duì)此還在（5）列和（6）列使用負(fù)二項(xiàng)分布回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。在（1）列和（2）列中，Cscore的系數(shù)分別為-0.546、-0.417，且分別在1%和5%的水平上顯著為負(fù);在（3）列和（4）列中，Cscore的系數(shù)分別為-0.557、-0.417，且分別在1%和5%的水平上顯著為負(fù)。在（5）列和（6）列中，Cscore系數(shù)分別為-0.639、-0.389且分別在1%和5%的水平上顯著為負(fù)。以上結(jié)果表明，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性高的民營(yíng)企業(yè)，企業(yè)創(chuàng)新越低，企業(yè)專利授權(quán)數(shù)越少。

總體而言，上述實(shí)證結(jié)果支持了主假設(shè)，即會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)民營(yíng)企業(yè)的創(chuàng)新有顯著的抑制作用。在控制變量方面，Size系數(shù)在所有模型中都在1%的水平上顯著為正，說明民營(yíng)企業(yè)規(guī)模對(duì)創(chuàng)新有顯著促進(jìn)作用。ROA的系數(shù)在1%的水平上顯著大于0，表明盈利能力越高，民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新能力越強(qiáng)。Fund、Market系數(shù)顯著為正，而PPE、Age則與創(chuàng)新能力顯著負(fù)相關(guān)。控制變量的系數(shù)顯著性基本上與現(xiàn)有研究一致。以未來兩期平均專利授權(quán)數(shù)LInnovt+2為因變量時(shí)，Cscore系數(shù)分別為-0.468、-0.468、-0.432，且在5%及以上的水平上顯著為負(fù)。受篇幅所限，控制變量及常數(shù)項(xiàng)的回歸系數(shù)未予給出。

五、影響機(jī)制檢驗(yàn)

實(shí)證結(jié)果表明，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)抑制民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新。基于主假設(shè)的理論推導(dǎo)，其內(nèi)在機(jī)制主要體現(xiàn)在內(nèi)部薪酬激勵(lì)和外部融資約束。那么，薪酬激勵(lì)、融資約束是否真的是會(huì)計(jì)穩(wěn)健性抑制民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新的影響機(jī)制呢？在該部分，本文將予以實(shí)證檢驗(yàn)。

在模型設(shè)計(jì)上，本文參考胡國(guó)柳等[18]的做法，將調(diào)節(jié)變量置于基準(zhǔn)模型之中以考察影響機(jī)制是否顯著，具體如下：

（一）貨幣薪酬激勵(lì)

借鑒以往文獻(xiàn)[19]，以高管前三位薪酬總額的自然對(duì)數(shù)衡量民營(yíng)企業(yè)高管的薪酬激勵(lì)強(qiáng)度，并根據(jù)同行業(yè)、同年度的中位數(shù)進(jìn)行設(shè)置，大于中位數(shù)賦值為1，否則為0。通過引入Cscore×Salary交乘項(xiàng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，且為了避免交乘項(xiàng)引起的多重共線性問題，對(duì)交乘項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行去中心化處理。貨幣薪酬激勵(lì)越高，高管短視效應(yīng)可能越明顯，所以預(yù)計(jì)薪酬激勵(lì)會(huì)加強(qiáng)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)創(chuàng)新的抑制作用。表4列示了薪酬激勵(lì)對(duì)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的影響。（1）列和（2）列使用OLS基準(zhǔn)回歸進(jìn)行估計(jì);（3）列和（4）列使用Tobit回歸進(jìn)行估計(jì);（5）列和（6）列使用負(fù)二項(xiàng)分布Nbreg回歸進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，在三種回歸模型中，Cscore×Salary的交互項(xiàng)系數(shù)大多在10%及以上水平顯著為負(fù)，說明會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)創(chuàng)新的抑制作用在貨幣薪酬激勵(lì)強(qiáng)度越高的民營(yíng)企業(yè)更明顯。以未來兩期平均專利授權(quán)數(shù)LInnovt+2為因變量時(shí)，Cscore×Salary的交互項(xiàng)系數(shù)分別為-0.553、-0.552、-0.835，且在5%及以上的水平顯著為負(fù)。受篇幅所限，表中其他控制變量及常數(shù)項(xiàng)的回歸系數(shù)未予給出。

（二）融資約束

借鑒以往文獻(xiàn)[20]，以KZ指數(shù)衡量企業(yè)的融資約束程度，通過引入Cscore×KZ交乘項(xiàng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，且為了避免交乘項(xiàng)引起的多重共線性問題，對(duì)交乘項(xiàng)數(shù)據(jù)進(jìn)行去中心化處理。表5列示了融資約束對(duì)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新關(guān)系的影響。（1）列和（2）列使用OLS基準(zhǔn)回歸進(jìn)行估計(jì);（3）列和（4）列使用Tobit回歸進(jìn)行估計(jì);（5）列和（6）列使用負(fù)二項(xiàng)分布Nbreg回歸進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明，在三種回歸模型中，Cscore×KZ的交互項(xiàng)系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)創(chuàng)新的抑制作用在外部融資約束強(qiáng)度越高的民營(yíng)企業(yè)更明顯。以未來兩期平均專利授權(quán)數(shù)LInnovt+2為因變量時(shí)，Cscore×KZ的交互項(xiàng)系數(shù)分別為-0.299、-0.299、-0.328，且在1%的水平上顯著為負(fù)。受篇幅所限，表中其他控制變量及常數(shù)項(xiàng)的回歸系數(shù)未予給出。

六、進(jìn)一步研究：高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新的經(jīng)濟(jì)后果

適度穩(wěn)健的會(huì)計(jì)政策可以提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、緩解信息不對(duì)稱，有利于公司價(jià)值的提升。然而，基于業(yè)績(jī)壓力和融資約束，高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性可能迫使民營(yíng)企業(yè)管理層采取短視行為——減少創(chuàng)新，導(dǎo)致企業(yè)價(jià)值下降，進(jìn)而產(chǎn)生企業(yè)為應(yīng)對(duì)價(jià)值下降而進(jìn)行盈余操縱的連鎖反應(yīng)。

基于主假設(shè)“會(huì)計(jì)穩(wěn)健性抑制民企創(chuàng)新”的結(jié)論，為繼續(xù)驗(yàn)證上述可能的經(jīng)濟(jì)后果，本部分根據(jù)同行業(yè)、同年度的均值進(jìn)行設(shè)置，選取會(huì)計(jì)穩(wěn)健性高于均值且企業(yè)創(chuàng)新水平低于均值的“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本，即會(huì)計(jì)穩(wěn)健性過高對(duì)企業(yè)創(chuàng)新帶來不利影響的企業(yè)，并針對(duì)該特定樣本進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

（一）會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響

為了檢驗(yàn)“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)價(jià)值的影響，將待檢驗(yàn)的模型設(shè)定為：

Performancei，t+1=α+βCscorei，t+γControlsi，t+∑δYeart+∑θIndi，t+εi，t （5）

其中，以營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Sales_g）和托賓Q值（TOBINQ）衡量公司價(jià)值（Performance）[21]，其他變量的定義與模型4相同。為避免會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與公司價(jià)值之間可能存在的內(nèi)生性問題，且會(huì)計(jì)穩(wěn)健性抑制的創(chuàng)新一般是企業(yè)中長(zhǎng)期的戰(zhàn)略投資選擇，故采用下一期企業(yè)的平均營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率和平均托賓Q值（Performancei，t+1）進(jìn)行檢驗(yàn)。

表6中（1）列—（6）列列示了“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)價(jià)值影響的檢驗(yàn)結(jié)果。其中，（1）列—（3）列的被解釋變量為營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率（Sales_g），在沒有加入任何控制變量的情況下，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）的系數(shù)為-0.212，在10%的水平上顯著為負(fù)。（2）列加入控制變量但沒有控制行業(yè)和年度效應(yīng)，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）的系數(shù)為-0.555，在1%的水平上顯著為負(fù)。在（3）列中進(jìn)一步控制了行業(yè)和年度效應(yīng)，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）的系數(shù)為負(fù)，在接近10%的水平上顯著（p值為0.100）。這表明在“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性高的民營(yíng)企業(yè)，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率更低。（4）列—（6）列的被解釋變量為托賓Q值（TOBINQ），在逐步增加控制變量、行業(yè)和年度虛擬變量的檢驗(yàn)中，變量的系數(shù)分別在1%、1%、10%的水平上顯著為負(fù)，這表明在“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性高的民營(yíng)企業(yè)，托賓Q值更低。

（二）會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)真實(shí)盈余管理的影響

會(huì)計(jì)穩(wěn)健性在一定程度上可抑制應(yīng)計(jì)盈余管理，但不能有效治理真實(shí)盈余管理[22]。不僅如此，為應(yīng)對(duì)高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性和低企業(yè)創(chuàng)新對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生的負(fù)面影響，企業(yè)更有動(dòng)機(jī)進(jìn)行真實(shí)交易的盈余管理。

為了檢驗(yàn)“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)真實(shí)盈余管理的影響，將待檢驗(yàn)的模型設(shè)定為：

RMi，t+2=α+βCscorei，t+γControlsi，t+∑δYeart+∑θIndi，t+εi，t ?（6）

其中，借鑒Roychowdhury[23]的研究設(shè)計(jì)，以真實(shí)盈余管理的絕對(duì)值（RM）衡量公司真實(shí)交易的盈余管理活動(dòng)，其他變量的定義與模型4相同。為避免會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)真實(shí)盈余管理之間可能存在的內(nèi)生性問題，且企業(yè)的真實(shí)盈余管理行為是會(huì)計(jì)穩(wěn)健性降低企業(yè)價(jià)值后的連鎖反應(yīng)，故采用下兩期公司真實(shí)盈余管理的絕對(duì)值（RMi，t+2）進(jìn)行檢驗(yàn)。

表6中（7）列—（9）列列示了“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)真實(shí)盈余管理影響的檢驗(yàn)結(jié)果。在沒有加入任何控制變量的情況下，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）的系數(shù)為0.828，在1%的水平上顯著為正。（8）列加入控制變量但沒有控制行業(yè)和年度效應(yīng)，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）的系數(shù)為0.393，在10%的水平上顯著為正。在（9）列中進(jìn)一步控制了行業(yè)和年度效應(yīng)，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（Cscore）的系數(shù)為0.648，在5%的水平上顯著為正。上述結(jié)論在一定程度上表明，為應(yīng)對(duì)高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生的負(fù)面影響，企業(yè)會(huì)進(jìn)行具有真實(shí)交易的盈余管理。

七、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）多種模型估計(jì)方法

借鑒以往研究[13]，除了使用OLS、Tobit回歸進(jìn)行估計(jì)之外，還考慮到被解釋變量專利授權(quán)數(shù)是非負(fù)整數(shù)，采用計(jì)數(shù)模型可能具有更好的擬合效果。而常用的面板數(shù)據(jù)非線性計(jì)數(shù)模型，有負(fù)二項(xiàng)分布模型和泊松分布模型兩種。但鑒于專利授權(quán)數(shù)呈離散分布（方差大于均值），概率分布可能具有聚集性，采用了假設(shè)條件更寬的負(fù)二項(xiàng)分布模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果已在表3中列示。

（二）包含交叉產(chǎn)權(quán)樣本的回歸

同一企業(yè)可能涉及多種產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交叉，對(duì)于不含國(guó)有性質(zhì)的交叉產(chǎn)權(quán)企業(yè)，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中亦視為民營(yíng)企業(yè)樣本。增加交叉產(chǎn)權(quán)樣本，表7列示了檢驗(yàn)結(jié)果，該回歸結(jié)果仍然支持原假設(shè)，這表明本研究結(jié)果具有穩(wěn)健性。

（三）內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步緩解內(nèi)生性問題，將Cscore滯后一期來考察其對(duì)企業(yè)創(chuàng)新能力的影響。管理層對(duì)創(chuàng)新的投資決策不可能對(duì)上一期的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性產(chǎn)生影響，因此，將滯后一期的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（LCscore）來進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。主要檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示，被解釋變量為企業(yè)未來三年平均的專利授權(quán)數(shù)的自然對(duì)數(shù)LInnovt+3。在研究會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新影響的模型中，LCscore的系數(shù)分別為-0.442、-0.442和-0.761，且都至少在5%的水平上顯著為負(fù)，與表3的結(jié)果相一致。在考慮了內(nèi)生性問題后，研究結(jié)果保持不變。

會(huì)計(jì)穩(wěn)健性在一定程度上可以視為管理的一種“事先”選擇，這種選擇是為了限制管理層的機(jī)會(huì)主義行為，并以此獲得額外或低成本的債務(wù)融資，該選擇可能會(huì)導(dǎo)致會(huì)計(jì)穩(wěn)健性樣本的選擇性偏誤。對(duì)此，采用處理效應(yīng)模型的MLE兩階段估計(jì)來降低自選擇問題。其中，MLE兩階段估計(jì)中第二階段的因變量為L(zhǎng)Innovt+3，第一階段的因變量為Cscore_a，是根據(jù)同行業(yè)、同年度Cscore的中位數(shù)進(jìn)行設(shè)置，大于中位數(shù)賦值為1，否則為0。此外，第一階段模型中加入滯后一期的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性（LCscore）作為外生工具變量，控制變量為Size、TOBINQ、Lev。表8中（4）列給出了基于處理效應(yīng)模型的MLE估計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明，回歸方程與選擇方程誤差項(xiàng)的相關(guān)系數(shù)為0.377，并在1%顯著性水平上拒絕相關(guān)系數(shù)為0的原假設(shè)，這表明企業(yè)對(duì)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性存在選擇性偏誤。第二階段Cscore_a對(duì)LInnovt+3的系數(shù)為-0.669，在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明在控制會(huì)計(jì)穩(wěn)健性存在“選擇性偏誤”后，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)于企業(yè)創(chuàng)新仍具有抑制作用。此外，篇幅所限，第一階段回歸結(jié)果未列示在表8，第一階段估計(jì)中LCscore對(duì)Cscore_a的系數(shù)（Z值）為1.886（5.56），在1%的水平上顯著為正。

八、結(jié)論與建議

民營(yíng)經(jīng)濟(jì)是推動(dòng)我國(guó)發(fā)展不可或缺的力量，是技術(shù)創(chuàng)新的重要主體，我國(guó)政府也一直堅(jiān)持加大對(duì)民營(yíng)企業(yè)的金融扶持力度。通過對(duì)我國(guó)民營(yíng)上市企業(yè)的樣本分析，發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)抑制民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新。影響機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部薪酬激勵(lì)、外部融資約束可以增強(qiáng)會(huì)計(jì)穩(wěn)健性對(duì)企業(yè)創(chuàng)新的抑制作用。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，“高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、低企業(yè)創(chuàng)新”樣本中高會(huì)計(jì)穩(wěn)健性會(huì)降低企業(yè)價(jià)值，進(jìn)而產(chǎn)生企業(yè)為應(yīng)對(duì)價(jià)值下降而進(jìn)行真實(shí)盈余管理的連鎖反應(yīng)。

本文豐富和拓展了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與企業(yè)創(chuàng)新的相關(guān)研究，并得出政策啟示：（1）民營(yíng)企業(yè)應(yīng)明確內(nèi)部會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的作用，實(shí)施適度穩(wěn)健的會(huì)計(jì)政策，選用適當(dāng)?shù)男匠昙?lì)機(jī)制，提高企業(yè)內(nèi)部治理的有效性;（2）政府可以加大對(duì)民營(yíng)企業(yè)的扶持力度，通過完善金融市場(chǎng)來推動(dòng)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略，減少信息不對(duì)稱，緩解民營(yíng)企業(yè)外部融資約束，提高民營(yíng)企業(yè)創(chuàng)新能力。

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