会计信息质量对企业投资效率的作用机理

2014-08-08 08:32罗斌元

商业研究 2014年6期

摘要：本文阐述了会计信息质量作用于企业投资效率的机理，并以此为实证研究假设进行了检验。研究发现会计信息是通过融资约束、代理问题、投资机会识别渠道作用于企业投资效率的，高质量的会计信息能够提高企业投资效率；公司面临的融资约束程度越严重，会计信息质量对企业投资效率的提高作用越明显；公司代理问题越严重，会计信息质量对企业投资效率的提高作用也越明显。

关键词：会计信息质量；企业投资效率；融资约束；代理问题

中图分类号：F2344文献标识码：A

收稿日期：2013-12-05

作者简介：罗斌元（1976-），男，湖北孝感人，河南理工大学经济管理学院副教授，会计学博士，研究方向：财务会计理论、投资理论与政策。

基金项目：河南省教育厅人文社会科学研究项目“会计信息、投资者情绪与企业投资效率”，项目编号：2014-zd-012；河南理工大学博士基金项目，项目编号：SKB2013-07。作为企业管理者决策最重要、最可靠的信息来源，会计信息对企业投资效率有着重要的影响。会计信息究竟如何影响企业投资效率，这个问题不仅关系到会计信息是否有用的问题，而且还涉及到改进和提高企业投资效率的途径问题。因此，有必要对会计信息质量与企业投资效率的关系进行更深入地研究，以探寻会计信息质量影响企业投资效率的机理，以便厘清两者的关系，并为实证结论提供理论解释。

一、作用机理研究

作为企业投资决策最重要、最可靠的信息来源，会计信息的质量高低直接影响企业投资行为的方式和后果。总体来说，会计信息质量是通过融资约束、代理问题、投资机会识别渠道，对企业投资效率产生影响，如图1所示。新古典投资理论（Brainard和Tobin，1968；Tobin，1969）［1-2］认为在市场没有摩擦且投资人完全理性的假设条件下，投资机会是投资支出的唯一决定因素。然而市场摩擦和投资人有限理性在现实世界中经常存在，导致出现投资不足或投资过度等非效率投资现象。Jensen和Meckling（1976）［3］、Myers（1984）［4］的融资约束理论，指出当资本市场存在的信息不对称导致的逆向选择问题时，企业的内部融资成本将低于外部融资成本，部分公司可能在面临合适的投资机会时无法筹集到足够的资金，即面临融资约束，将不得不放弃NPV大于0的投资机会，产生投资不足，表现为企业投资效率低下，如图1路径Ⅰ的上半部分。

高质量会计信息在权益资本市场上的充分披露，能够提高融资企业的透明度和降低投资者的信息风险，使得投资者调低估计预期投资收益的风险水平和索要的投资回报，降低企业的权益融资成本（Bova，et al.，2010）［5］；同时，及时披露的高质量会计信息能够吸引分析师的关注和投资者的交易，从而增强权益证券的流动性，提升了股价，导致再次融资成本的降低（Leuz and Verrecchia，2000）［6］。在债务市场上，作为缓解债权人与企业间信息不对称的重要机制，高质量会计信息的披露能够显著降低债权人因信息不对称索要的风险溢价，并降低企业的债务融资成本（Sengupta，1998）［7］。企业融资成本的减低能够缓解企业的融资约束程度，从而能减少或消除投资不足，提高企业的投资效率。整个逻辑过程如图1路径Ⅰ所示。

总第446期罗斌元：会计信息质量对企业投资效率的作用机理····商业研究2014/06图1会计信息质量对企业投资效率的作用机理图

市场的另一个摩擦来自于因信息不对称产生的代理问题。在公司治理中，信息不对称和利益冲突会引致债权人与股东、股东与经理人、大股东与小股东之间的代理问题，使得一些NPV小于0的投资项目被选择了，或者NPV大于0的投资项目没有被选择，从而产生投资过度或投资不足，也出现非效率投资现象，投资效率的损失即为代理成本（Jensen，1986；Shleifer和Vishny，1989）［8-9］。高质量的会计信息在公司治理机制和资本市场监管中的应用，能够监督和约束代理人（股东、经理人、大股东）为了满足自身利益而进行的投资项目选择，激励代理人选择“最优”的投资项目，从而减少非效率投资行为，提高投资效率（Bushman and Smith，2001；Biddle et al.，2009）。会计信息常被作为企业各类重要契约的订约依据，其质量的高低不仅能够约束契约各缔结方的行为，而且还会均衡利益相关者的利益（潘琰和辛清泉，2004）［10］，这些都对缓解或解决委托方与代理方之间的利益冲突起到重要作用，从而最终会减少代理问题，优化投资行为。整个逻辑过程如图1路径Ⅱ所示。

在现实世界中，投资决策者是有限理性而非完全理性的经济人。由于认知能力、信息的获取和处理能力的缺陷，使得他们很难精确地预测投资前景、敏锐地捕捉投资机会和可靠地估计投资风险，导致最后错误的投资决策，表现为投资不足或盲目过度投资。作为投资前景预测和投资项目论证不可或缺的信息来源，高质量的会计信息能够提供与投资相关的前瞻性、成长性、未来现金流量、风险等方面的信息。因此，会计信息在投资决策中的应用能够增强投资决策者识别投资机会的能力，减少因识别能力不足而错失投资机会的可能性，也能减少或避免盲目过度投资，从而能够提高企业投资效率（McNichols and Stubben，2008；Kedia and Philippon，2009；Beatty et al.，2010）［11-13］。这个逻辑过程如图1路径Ⅲ所示。

基于以上分析，本文提出如下实证假设：

假设1：高质量的会计信息既能够减少投资不足公司的投资不足，也能够抑制投资过度公司的投资过度，即会计信息质量与企业投资效率正相关。

另外，高质量的会计信息理论上是通过融资约束、代理问题、投资机会识别渠道，对企业投资效率产生影响的，为实证检验这种作用机理，本文进一步提出如下实证假设：

假设2：受融资约束程度越严重的公司，会计信息质量对企业投资效率的提高作用越大。

假设3：存在代理问题越严重的公司，会计信息质量对企业投资效率的提高作用也越大。

三、实证研究设计

（一）变量的界定

1. 基于双边随机边界模型测算的企业投资效率

经典的Q投资理论（Brainard和Tobin，1968； Tobin，1969）［14-15］认为在完美且完全的资本市场假设下，投资机会是企业投资的唯一决定因素。然而在现实的资本市场，由于信息不对称、代理成本等摩擦因素的存在而导致市场并非能够完美地运行。一方面，当公司存在内外部信息严重不对称时，其外部融资成本高于内部融资成本，会导致因融资约束产生的实际投资低于最优投资水平（Myers and Majluf，1984）［16］；另一方面，由于公司股东与管理者之间存在利益冲突，作为代理人的管理者可能会从自身利益出发，如在职消费、建立商业帝国、管理者防御及壕堑效应等，投资不利于股东的项目，导致实际投资高于最优投资水平（Donaldson and Stone，1984；Jensen，1986；Jensen，1993）［17-19］。这两方面都具有单边分布的特征，而公司的最优投资水平又是随机的。因此，借鉴Kumbhakar and Parmeter（2009）［20］用于测度生产效率的双边随机边界模型，将公司投资行为描述为：

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Iit=I*it+εit，εit=υit－uit+ωit（1）

其中I*it=X′itβ为公司最优投资水平，β为待估计的参数向量，Xit为反映公司投资机会的个体特征。υit为一般意义上的残差项，反映最优投资水平的随机波动。uit>0反映因融资约束导致的实际投资低于最优边界的部分，ωit>0反映因代理问题导致的实际投资高于最优边界的部分。为了估计参数向量β和测度投资效率，本文采用最大似然估计方法（MLE）来估计模型（1）。为了简化模型的估计，相关的假设为：一般意义上的残差项服从正态分布υit～iidN(0,σ2v)，非负的两个单边残差项服从指数分布uit～iidExp(σu)、ωit～iidExp(σω)，υit、uit及ωit之间相互独立，且都与Xit不相关。基于以上设定，可推导出复合残差项εit的概率密度函数为①：

f(εit)=exp(ait)σu+σωΦ(cit)+exp(bit)σu+σω∫∞－hitφ(z)dz=exp(ait)σu+σωΦ(cit)+exp(bit)σu+σωφ(hit)（2）

其中Φ(·)和φ(·)分别是标准正态分布的概率密度函数和累计分布函数；ait= σ2v2σ2u + εit σu ；bit= σ2v2σ2ω-εit σω ；hit=εitσv－σvσω；cit=－εitσv－σvσu。

由此可构建第it个观察值Xit的对数似然函数为：

lnL(Xit,θ)=－nln(σu+σω)+∑Tit=1∑Ni=1lnexp(ait)Φ(cit)+exp(bit)Φ(hit)（3）

其中θ = ［β,σv ,σu ,σω ］′为待估参数，N为公司的个数，Ti为公司i的年数。

进一步推导出uit和ωit的条件分布为：

f(uitεit)=λexp(－λuit)Φ(uit/σv+hit)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（4a）

f(ωitεit)=λexp(－λωit)Φ(ωit/σv+cit)exp(bit－ait)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（4b）

其中λ=1/σu+1/σω，以（4）式为基础可推导出uit和ωit的条件期望：

E(uitεit)=1λ+exp(ait－bit)σvΦ(－cit)+citΦ(cit)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（5a）

E(ωitεit)=1λ+σvΦ(－hit)+hitΦ(hit)exp(bit－ait)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（5b）

根据Battese & Coelli（1992）［21］给出的个体技术效率的点估计公式，可以得到因融资约束影响的公司投资效率FCIE和因代理成本影响的公司投资效率ACIE分别为：

FCIE=E(e－uitεit)=λ1+λΦ(hit)+exp(ait－bit)exp(σ2v/2－σvcit)Φ(cit－σv)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（6a）

ACIE=E(e－ωitεit)=λ1+λΦ(cit)+exp(bit－ait)exp(σ2v/2－σvhit)Φ(hit－σv)exp(bit－ait)Φ(hit)+exp(ait－bit)Φ(cit)（6b）

融资约束导致实际投资低于最优投资水平，而代理问题导致实际投资高于最优投资水平，两者综合影响的公司投资效率IE为：

IE=E(e－uit－ωitεit)=1－E(e－uitεit)－E(e－ωitεit)=1－FCIE－ACIE（7）

应用样本数据进行测度时，具体变量设定如下：

Xit=SJLit，σu=exp(α0+α1CFit+α2WCit)，σω=exp(β0+β1Sizeit+β2FCFit)

其中SJL为市净率，代表投资机会；CF为现金流量，WC为营运资金，这两者反映融资约束；Size为公司规模，FCF为自由现金流量，这两者反映代理问题。由于我国股票市场股权分置、“政策”市及“消息”市影响较大，加之Tobins Q本身的衡量偏误②，使得Tobins Q并不适用于我国上市公司投资机会的实证度量。根据宋剑峰（2000）［22］的研究，市净率是一个能较好预示我国上市公司投资机会的指标。现有的文献较多地采用现金流量和营运资金衡量公司面临的融资约束程度，因为较多的现金流和营运资金能够显著降低公司对于外部资金的依赖程度，从而有效缓解其面临的融资约束（Kaplan and Zingales，1997；冯巍，1999；Cleary et al，2007）［23-25］。另外，采用公司规模和自由现金流量来反映代理成本在实证研究中也有广泛的应用，如Richardson（2006）［26］、梅丹（2005）［27］等。

2. 会计信息质量的代理变量

（1）AIQJD。盈余管理文献中经常采用修正琼斯模型③（Jones，1991；Dechow et al，1995）［28-29］计算出的非操控性应计（NDA）作为会计信息质量的代理变量，本文亦借鉴之作为第一个代理变量，以AIQJD标示。

（2）AIQDD。本文会计信息质量的第二个代理变量依据修正的DD模型（Dechow and Dichev, 2002; McNichols, 2002）［30-31］④，并接受Francis et al（2005）［32］的建议，以模型残差的标准差（取残差滞后5期的标准差）⑤乘以-1得出，以AIQDD标示。

（3）AIQWi。Wysocki（2008）［33］认为在DD模型（Dechow 和 Dichev，2002）中，由于当期应计与当期现金流的关系很可能受盈余管理的影响，当期应计与过去和未来现金流的关系要比当期应计与过去、现在和未来现金流的关系更强，在对应计质量进行度量时就应该剔除这种影响。Wysocki（2008）提出了相应的度量方法：首先，建立两个回归模型，第一个模型是当期应计对当期现金流的回归（称之为精简模型），第二个模型是当期应计对过去、当期和未来现金流的回归（称之为完整模型）。其次，计算每一个模型回归残差的标准差（取残差的滞后5期）。第三，将精简模型计算的标准差除以完整模型的标准差，即得到应计质量的代理变量（即，STD（Resid1） / STD （Resid2））。该比值越大，反映剔除了当期影响的未预期应计越大，盈余质量就越低。本文对其计算出的比值乘以-1作为会计信息质量的第三个代理变量，以AQWi标示。

（4）AIQInd指数。对以上三个会计信息质量的代理变量（AIQJD 、AIQDD 和AIQWi）分别进行标准正态化，并进行简单算术平均，得到会计信息质量的第四个代理变量，即AIQInd指数⑥。

3. 控制变量

参考Verdy（2006）及Biddle et al（2009）的研究，本文控制资产负债率（Debt）、现金存量（Cash）、公司上市年数（Age）及股票年收益率（Return），详细界定见表1。

表1变量定义说明表变量名称变量含义变量定义FCIE因融资约束影响的企业投资效率采用双边随机边界模型测算的单边投资效率ACIE因代理问题影响的企业投资效率采用双边随机边界模型测算的单边投资效率IE公司投资效率采用双边随机边界模型测算的综合投资效率AIQJD会计信息质量1根据修正琼斯模型计算的会计信息质量AIQDD会计信息质量2根据修正的DD模型计算的会计信息质量AIQWi会计信息质量3根据Wysocki（2008）计算的会计信息质量AIQInd会计信息质量指数AIQJD 、AIQDD和AIQWi标准化后简单平均Debt资产负债率=总负债／总资产Cash现金存量=货币资金／期初固定资产净值Age公司上市年数=当年年份-IPO年份Return股票年收益率=股票年度收益率I

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投资水平

=现金流量表中“购建固定资产、无形资产和其他长期资产所支付的现金”/期初固定资产净值SJL市净率=期末每股市价/期末每股净资产CF现金流量=经营活动现金净流量／期初固定资产净值WC营运资金=（流动资产-流动负债）/期初固定资产净值Size公司规模=总资产的自然对数FCF

自由现金流量

=（净利润+利息费用+非现金支出-营运资金-资本支出）/期初固定资产净值

（二）实证检验模型

为了检验假设1，本文采用以下面板模型：

TEi,t=α0+α1AIQi,t－1+α2Debti,t－1+α3Cashi,t－1+α4Agei,t－1+α5Returni,t－1+μi+ωt+εi,t （10）

其中TE为企业投资效率，AIQ为会计信息质量，包括上文所界定的4个会计信息质量，μ为面板个体效应，ω为面板时间效应。

如果假设1成立，则α1在统计上应显著大于0。

为了检验假设2和假设3，本文采用以下面板模型：

TE′i,t=β0+β1AIQi,t－1+β2AIQ2i,t－1+β3Debti,t－1+β4Cashi,t－1+β5Agei,t－1+β6Returni,t－1+μi+ωt+εi,t（11）

其中，TE′为FCIE或ACIE。

如果假设2和假设3成立，TE′与AIQ一阶正相关，β1在统计上应显著大于0。由于TE′与AIQ二阶负相关，β2在统计上应显著小于0，TE′与AIQ呈凹形分布关系，即在融资约束或代理问题严重处，此时投资效率低，TE′对AIQ的斜率大，表现为一单位的会计信息质量对投资效率的提高作用大。相反，在融资约束或代理问题不严重的地方，此时投资效率高，TE′对AIQ的斜率小，表现为一单位的会计信息质量对投资效率的提高作用小。

（三）样本选取和数据来源

本文的数据来源于CSMAR和CCER数据库。由于关键变量会计信息质量的测度要用到现金流量滞后5期的数据，而上述数据库1998年之后才有现金流量数据，初始数据区间是1998-2012年的年度数据，最终的检验区间为2003-2012年度。本文对原始数据剔除有缺漏值的样本，删除ST、*ST、PT类经营情况异常公司样本，剔除可能存在财务粉饰的上市不足3年的公司样本，还剔除无可比性的金融类上市公司样本。另外，本文对所有的连续变量作了1%和99%分位数Winsorize处理，以防止离群值对研究结论的影响；变量的运算、企业投资效率的测算和方程参数的估计和检验，全部采用STATA110软件包完成。

四、实证结果及分析

（一）描述性统计

本文采用最大似然估计方法（MLE）来估计模型（1），并利用式（6a）、式（6b）和式（7）分别计算了因融资约束影响的公司投资效率FCIE、因代理问题影响的公司投资效率ACTE和综合投资效率TE，每个公司计算结果的主要统计指标见表2。通过表2可以看出：（1）FCIE的平均值为625%，说明中国上市公司存在较严重的融资约束，因融资约束而导致公司实际投资低于最优投资程度为375%（1-625%）；（2）ACIE的平均值为722%，说明中国上市公司内部也存在较严重的代理问题，因代理成本而导致公司实际投资高于最优投资程度为278%（1-722%）；（3）TE平均为674%，说明中国上市公司综合投资效率水平不高，投资效率损失为326%，实际投资总体上低于最优投资水平（375%＞278%）。其他变量的具体情况详见表2，在这里就不再赘述。

表2主要变量描述性统计结果variableNmeansdminp50maxTE3 9890.6740.0290.3110.6810.832FCIE3 9890.6250.0420.3320.6270.802ACTE3 9890.7220.0300.4610.7230.842AIQJD3 9890.3221.9790.2640.2900.414AIQDD3 9890.5802.6480.3050.5630.634AIQWi3 98915.2823.1906.35212.01027.243AIQInd3 9895.0580.4902.6344.0299.177Debt3 9890.4220.3300.0640.5230.802Cash3 9890.2700.9260.2640.3140.414Age3 98910.0683.0582.0005.00018.000Return3 9890.1660.977-0.0830.1570.522I3 9890.2390.4910.0000.11217.267SJL3 9894.6654.3231.2313.45332.752CF3 98921.4800.92519.28921.40724.842WC3 98918.2151.4380.00018.21121.762Size3 98920.9150.65019.28920.92022.133FCF3 9894.1643.5670.8373.15023.164

（二）简单相关分析

表3呈现的是主要变量相关系数矩阵，通过Pearson和Spearman检验可以发现企业投资效率与会计信息质量存在着显著的正相关关系。企业投资效率与控制变量Debt负相关，说明公司负债率越高，面临融资约束程度越高，投资效率越低。企业投资效率与控制变量Cash、Age、Return存在较显著的正相关关系，说明公司现金存量、成立年数和股票收益率的增加，有助于企业投资效率的提高。会计信息质量与控制变量间也存在显著相关关系，但相关系数较小。这说明企业投资效率、会计信息质量和控制变量之间可能存在着较强的相互影响，有必要作进一步的回归分析，以分离出会计信息质量对企业投资效率的单独影响。会计信息质量变量间以及控制变量间的相关系数较小，说明不存在严重的共线性问题。

表3主要变量相关系数矩阵variableTEFCTEACTEAIQJDAIQDDAIQWiAIQIndDebtCashAgeReturnTE1.0000.803***0.652***0.200***0.422***0.012**0.373***-0.225***0.227***0.111***0.131***FCTE0.867***1.0000.589***0.164***0.302***0.041***0.373***-0.271***0.253***0.185***0.105***ACTE0.733***0.654***1.0000.218***0.405***0.054***0.373***-0.189***0.157***0.083***0.142***AIQJD0.120***0.220***0.126***1.000-0.010-0.0230.561***-0.109***0.206***0.230**0.140***AIQDD0.425***0.325***0.103***-0.061***1.0000.178***0.723***-0.122***0.139***0.069***0.147***AIQWi0.122***0.149***0.324***-0.0240.101***1.0000.052***0.0150.044***0.061***0.033**AIQInd0.545***0.445***0.322***0.561***0.677***0.332***1.000-0.042***0.228***0.065***0.190***Debt-0.231***-0.283***-0.199***-0.085***-0.116***0.007-0.038**1.000-0.143***-0.035**-0.017Cash0.252***0.273***0.252***0.148***0.159***0.028*0.224***-0.152***1.0000.548***0.163***Age0.162***0.086***0.075***0.163***0.063***-0.0040.052***-0.048***0.559***1.0000.011Return0.010*0.031**0.0150.094***0.0180.0160.038**-0.042***0.065***0.0141.000注：表的右上方是Spearman秩相关系数，左下方是Pearson相关系数。其中：*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上统计显著。

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表4企业投资效率面板模型回归Depvar=TESign(1)(2)(3)(4)AIQJD+0.372***(8.57)AIQDD+0.186***(11.52)AIQWi+0.002*(6.02)AIQInd+0.036***(15.88)Debt--0.016***-0.019***-0.021***-0.011***(-4.90)(-7.14)(-7.21)(-4.36)Cash+0.004***0.002*-0.004***0.002*(3.33)(1.66)(-3.09)(1.88)Age+0.017***0.019***0.019***0.015***(5.05)(6.32)(5.92)(4.91)Return+0.014***0.013***0.014***0.014***(4.13)(4.14)(4.09)(4.21)_cons0.376***0.280***0.267***0.436***(5.50)(4.98)(4.45)(8.41)N3 9893 9893 9893 989N_g977977977977r2_w0.0460.0690.0490.130F_f1.44***1.35***1.54***1.23***hausman_chi257.8**17.1*27.6**25.0**注：（1）*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上统计显著；（2）括号中为系数的回归t值；（3）N_g 为参与回归的公司个数；（4）r2_w 为组内R2值；（5）F_f为混合回归与固定效应模型选择的F检验值；（6）hausman_chi2为固定效应与随机效应模型选择的hausman检验的chi2值。下同。

（三）实证检验结果

本文利用（10）式对假设1进行了实证检验，结果列示于表4中。表4的最后两行呈现的是面板模型选择检验的结果，其中倒数第二行显示的是混合回归与固定效应模型选择的F检验值及显著程度标识符，最后一行呈现的是固定效应与随机效应模型选择Hausman检验的chi2值及显著程度标识符，从这些检验值可以看出四个面板回归模型都应该选择固定效应模型比较合适。另外，表4的倒数第3行呈现的是模型的组内拟合优度（r2_w）。显然，模型4的拟合程度最好，这说明综合会计信息质量对投资效率的解释能力比单一质量更强。

表5融资约束影响的单边企业投资效率面板模型回归Depvar=FCTESign(1)(2)(3)(4)AIQJD+0.326***(8.12)AIQJD*AIQJD--0.007*(9.47)AIQDD+0.160***(9.85)AIQDD*AIQDD--0.003***(-4.33)AIQWi+0.002**(4.48)AIQWi*AIQWi--0.001(-15.48)AIQInd+0.030***(14.02)AIQInd*AIQInd--0.005***(-6.42)Debt--0.022***-0.017***-0.023***-0.022***(-7.11)(-4.73)(-8.11)(-8.64)Cash+0.142**0.060**0.0010.015***(2.32)(2.24)(1.51)(3.64)Age+0.016***0.019***0.022***0.011***(5.59)(7.47)(8.16)(4.80)Returm+0.004***0.0020.004***0.002*(3.20)(1.52)(3.03)(1.69)_cons0.368***0.272***0.252***0.433***(5.88)(4.92)(4.51)(8.93)N3 9893 9893 9893 989N_g977977977977r2_w0.0740.0940.0760.159F_f1.21***1.20***1.36***1.0hausman_chi236.7*9.14*9.47*27.1*

通过表4可以看出会计信息质量的四个代理变量都与企业投资效率正相关，除了AIQWi在10%的显著水平上与企业投资效率正相关外，其他三个会计信息质量都与企业投资效率高度正相关。这充分说明会计信息的质量越高，企业的投资效率也越高，从而假设1得到了证实。上文的机理研究表明融资约束、代理问题和投资机会识别是影响投资效率高低的关键因素，而高质量的会计信息既有助于缓解融资约束，也有助于解决代理问题，还能够提高投资机会识别能力，因而也就能够提高企业投资效率。对于控制变量，资产负债率与企业投资效率显著负相关，说明负债率越高，企业更可能面临融资约束，从而导致企业投资效率损失；现金存量、公司上市年数和股票年收益率大多与企业投资效率显著正相关，这都与预期相符，说明这些变量越大，企业现金越宽裕或筹资能力越强，可能面临的融资约束就越轻，企业投资效率也就越高。

本文接下来利用（11）式，采用面板固定效应模型对假设2和假设3进行经验检验，结果分别列示于表5和表6中。从表5可以看出会计信息质量的系数都显著大于0，除模型（3）外，会计信息质量平方项的系数都显著小于0，这表明受融资约束程度越严重，会计信息质量对企业投资效率的影响（正影响）越明显，即会计信息质量与企业投资效率呈凹形分布关系，从而假设2得到了证实。表6呈现的是受代理问题影响的单边企业投资效率面板模型回归结果，表6的结果与表5类似，这表明代理问题越严重，会计信息质量对企业投资效率的影响（正影响）越大，从而证实了假设3。

表6代理问题影响的单边企业投资效率面板模型回归Depvar=ACTESign(1)(2)(3)(4)AIQJD+0.084**(2.29)AIQJD*AIQJD--0.002*(-4.24)AIQDD+0.060***(3.34)AIQDD*AIQDD--0.005***(-3.79)AIQWi+0.001***(2.72)AIQWi*AIQWi--0.001*(-4.53)AIQInd+0.010***(4.78)AIQInd*AIQInd--0.003***(-6.86)Debt--0.006***0.001-0.007***-0.011***(-3.68)(0.42)(-4.28)(-7.31)Cash+0.251***0.122***0.001***0.020***(5.71)(5.65)(3.28)(8.27)Age+0.018***0.020***0.021***0.017***(5.60)(6.49)(6.34)(5.38)Return+0.014***0.013***0.014***0.014***(4.11)(4.10)(4.08)(4.16)_cons0.593***0.548***0.540***0.612***(19.79)(20.03)(18.19)(22.68)N3989398939893989N_g977977977977r2_w0.1550.1690.1410.211F_f1.82***1.58***1.80***1.51***hausman_chi2126.83***143.02***132.89***130.40

（四）敏感性检验

为了验证本文研究结论的可靠性，本文还进行了如下敏感性检验（限于篇幅没有报告相应的检验结果）：

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1.内生性检验。考虑到企业投资效率会反过来影响会计信息质量，如当企业投资效率较高时，公司会主动发布高质量的会计信息；当投资效率较低时，公司为掩盖经营不善而发布低质量的会计信息，本文在回归模型中以滞后2期和滞后3期的会计信息质量作为工具变量，替代原模型中滞后1期的会计信息质量，重新检验发现会计信息质量的系数符号和显著性没有发生实质性改变，这表明在本文的回归模型中不存在较严重的内生性问题。

2.重新界定会计信息质量。有的学者在以往研究中采用会计的稳健性，作为会计信息质量的代理变量（Basu，1997）［34］，也有学者采用当期盈余对下期盈余的反应系数，作为会计信息质量的代理变量（Johnson et al.，2002）［35］。本文尝试采用以上两种方法来估计会计信息质量并重新进行检验，发现研究结论未发生实质性变化。

3.重新测度企业投资效率。现有文献对企业投资效率的测度，用得较多的是Richardson（2006）残差度量模型。本文也借鉴该模型，重新估计后发现除估计系数的显著性水平有所降低外，其他未发生明显变化。

五、结论及政策建议

本文研究了会计信息质量作用于企业投资效率的机理，并对这种作用机理进行了实证检验。为了得到更稳健的结论，在实证研究的设计中借鉴了Kumbhakar and Parmeter（2009）设计的双边随机边界模型，对企业投资效率进行了定量测度，克服了现有文献较多采用Richardson（2006）或Verdi（2006）模型，以投资过度或投资不足的二分法定性度量企业投资效率的诸多缺陷。研究发现：（1）我国上市公司的投资效率普遍不高，综合投资效率只有674%，因融资约束而导致公司实际投资低于于最优投资程度为375%，因代理成本而导致公司实际投资高于最优投资程度为278%。（2）会计信息是通过融资约束、代理问题、投资机会识别三种渠道作用于企业投资效率的。（3）高质量的会计信息对投资决策有重大影响。高质量的会计信息既能够缓解融资约束企业的投资不足，也能够抑制代理问题严重企业的投资过度。（4）公司受融资约束越严重，会计信息质量对企业投资效率的提高作用越明显。（5）公司存在的代理问题越严重，会计信息质量对企业投资效率的提高作用也越明显。本文的研究表明我国的会计信息对投资决策是有用的，具有较强的经济后果，改善会计信息质量是治理非效率投资的重要途径。因此，应该改进和完善会计制度，加强会计工作，努力提高会计信息质量，以便能够优化企业投资行为，提高企业投资效率。

注释：

①推导过程详见Kumbhakar and Parmeter（2009）。

②根据经典投资理论，反映投资机会的是边际Q而不是平均Q，但边际Q不可衡量，只能用平均Q代替边际Q，Hayashi（1982）证明，只有在非常严格的条件下，边际Q才等于平均Q，这种代替上的偏差就是Tobins Q的衡量偏误。详细讨论参见Fazzari，et al.（1998）、Gomes（2001）等。

③本文没有采用拓展的琼斯模型（陆建桥，1999；章永奎和刘峰，2002），即将无形资产和其他长期资产也作为解释变量加入回归方程，夏立军（2003）的研究表明，其对中国上市公司盈余管理的研究，拓展的没有修正的琼斯模型效果好。另外，本文也没有采用基本的琼斯模型。本文利用基本的琼斯模型和拓展的琼斯模型重新计量会计信息质量，发现对本文的结论未产生实质性影响。

④DD模型将企业当期营运资本与前期、当前和下一期的经营现金流建立了关系，在实证研究中通过该模型按行业和年度进行横截面回归（每个行业年的样本量不能少于20个）的残差作为盈余质量的代理变量。

⑤当期的残差不能包括在计算标准差的样本中，因为在当期残差对应的回归关系中包含t+1期的现金流量。

⑥本文也尝试采用统计学上的主成份分析法对AQJD 、AQDD 和AQWi进行提炼，根据因子载荷矩阵和方差贡献率计算出综合因子得分，发现综合因子得分与AFQ指数对本文研究结论的影响不存在重大差异。

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［35］Johnson,Van E.,Khurana,Inder K.,Reynolds J.Kenneth. Audit Firm Tenure and the Quality of Financial Reports,Contemporary Accounting Research, 2002,19(4):637-659.

The Function Mechanism of Accounting Information Quality to Enterprise

Investment EfficiencyLUO Bin-yuan

(School of Economics and Management, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China)

Abstract：This paper expounds the effect mechanism of accounting information quality on enterprises investment efficiency, and empirically tests it.The study finds that the accounting information affects enterprise investment efficiency through three channels: the financing constraints, the problem of agency, investment opportunity recognition; high quality accounting information can improve enterprise investment efficiency; the more serious is the degree of financing constraints companies face, the more obvious is the effect of accounting information quality enhancing the investment efficiency; the more serious is agency problem, the more obvious is effect of accounting information quality enhancing the efficiency of investment.

Key words：accounting information quality; enterprise investment efficiency; financing constraints; agency problem

endprint

［35］Johnson,Van E.,Khurana,Inder K.,Reynolds J.Kenneth. Audit Firm Tenure and the Quality of Financial Reports,Contemporary Accounting Research, 2002,19(4):637-659.

The Function Mechanism of Accounting Information Quality to Enterprise

Investment EfficiencyLUO Bin-yuan

(School of Economics and Management, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China)

Key words：accounting information quality; enterprise investment efficiency; financing constraints; agency problem

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［35］Johnson,Van E.,Khurana,Inder K.,Reynolds J.Kenneth. Audit Firm Tenure and the Quality of Financial Reports,Contemporary Accounting Research, 2002,19(4):637-659.

The Function Mechanism of Accounting Information Quality to Enterprise

Investment EfficiencyLUO Bin-yuan

(School of Economics and Management, Henan Polytechnic University, Jiaozuo 454000, China)

Key words：accounting information quality; enterprise investment efficiency; financing constraints; agency problem

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