政策监管、公开增发与盈余管理

王 湛（副教授），蔡 方

一、引言

证券市场为实体经济的发展提供了有效的资金流动渠道，增发作为一种股权再融资方式，在为上市公司低成本融资的同时也刺激了上市公司的盈余管理行为的产生。增发监管政策作为政府监管上市公司增发行为的重要手段，从1998年的“设置门槛”，经历了2000～2002年的逐步“提高门槛”以及2006年的“降低门槛”等多个阶段。为了达到增发门槛，上市公司在强烈的融资需求刺激下存在利用盈余管理提高会计业绩的可能。而伴随着政策的多次变更，拟增发上市公司的盈余管理行为也随之变化。

理论研究领域目前主要研究应计和真实盈余管理两种盈余管理行为。研究中最初只有盈余管理的概念，其度量方法主要是盈余分布分析法[1-4]。Schipper[5]将盈余管理划分为应计盈余管理和真实盈余管理。Jones[6]运用计量经济学的方法将应计项目分为操纵性应计项目和非操纵性应计项目，并且将操纵性应计项目视为公司进行盈余管理的手段。Healy[7]、DeAngelo[8]以及Dechow等[9]也采用了相似方法进行探索并提出了盈余管理的计量方法，如Healy模型（1985）、DeAngelo模型（1986）、Jones模型（1991）、修正的Jones模型（1995）以及扩展的Jones模型（1999）等。

林舒、魏明海[10]采用调整的DeAngelo模型以我国A股上市公司IPO前的数据为样本，探索这一过程中的盈余管理行为。真实盈余管理是指通过安排交易时间和规划交易来操纵盈余的方法。Roychowdhury[11]指出微利公司用实际活动进行盈余管理的方式有三种，分别是价格折扣、削减操纵费用和过度生产，以此达到避免亏损的目的。Gunny[12]和Cohen等[13]研究发现，异常现金流与异常可操纵费用越低，异常生产成本越高，真实盈余管理的整体程度越高。度量真实盈余管理最常见的模型是Roychowdhury模型，姚宏等[14]参照了Roychowdhury的研究对真实盈余管理进行了度量，分别计量异常经营活动现金流量、异常生产成本和异常酌量性费用指标，并利用这三个指标计算真实盈余管理总量。

基于以上盈余管理理论和度量模型的再融资公司盈余管理的研究也较为丰富。Rangan[15]和Shivakumar[16]分别研究了1976～1989年和1983～1992年美国股权再融资上市公司的盈余管理行为，发现应计盈余管理确实存在。除了对再融资情境下的盈余管理进行研究[17，18]，也有部分学者对再融资方式之一的配股过程中的盈余管理进行研究[19，20]，增发也是研究重点之一[21，22]，但专门研究公开增发情形下的盈余管理行为的文献相对较少。

由上述分析可知，应计盈余管理相关研究成果较多，而真实盈余管理的研究相对较少，且为数不多的相关文献也多是从真实盈余管理单一视角进行研究；关于股权再融资背景下盈余管理行为的研究成果较多，但缺乏从公开增发政策监管角度探究其对盈余管理行为影响的文献。因此，本文拟以政策监管为自变量，采用管理后盈余分布分析法、多元回归分析和对照实验研究相结合的方法，探索2003～2006年和2009～2013年不同公开增发政策适用期间内，上市公司增发过程中的应计和真实盈余管理特征，以及政策监管对盈余管理的导向作用。

二、理论分析与研究假设

2002年7月证监会发布《关于上市公司增发新股有关条件的通知》，该文件在2001年增发政策的基础上提高了增发阈值，“要求近3个会计年度及预测发行完成当年加权平均净资产收率不低于6%；或近3个会计年度加权净资产收益率低于6%，但确有良好的经营能力和发展前景且发行当年净资产收益率不低于前一年度水平”，同时取消了公开增发公司类型的限制。2006年5月证监会发布《上市公司证券发行管理办法》降低了业绩门槛，“要求申请公开增发上市公司最近3个会计年度加权平均净资产收益率不低于6%，以扣除非经常性损益前后的较低者为计算依据”，并增加了公司财务状况的限制条款。王福胜等[23]以2008～2010年A股上市公司为样本研究发现，微利公司和盈余微增长公司盈余管理比例异常高，证实了阈值处的分布断层确实由盈余管理引起。曾妍琪、张婕[24]运用前景理论研究了上市公司阈值处的盈余管理，发现其存在性的同时，通过前景理论成功解释了阈值两侧盈余管理行为差异的原因。姚禄仕、牛佳[25]通过研究避免亏损和避免业绩滑坡两种市场阈值，验证了两种阈值的存在性并对其重要性进行了比较。从上述文献可知，公开增发上市公司在政策阈值两侧可能存在盈余管理行为，据此提出假设1：

假设1：公开增发上市公司在政策阈值相邻区间内存在盈余管理行为。

应计项目盈余管理是上市公司管理层对财务报表数据进行调节的一种手段，具体操纵方法为对会计政策、会计估计进行主观选择，对企业实际经营活动不产生任何影响，只调整财务报告；真实盈余管理主要是通过对真实经营业务的发生和时间点的安排进行盈余管理，对企业产生实质且深远的影响。蔡春等[26]认为IPO公司盈余管理方式的选择是管理层在发行价最大化的原则下考虑法律水平、行业管制、审计师等因素后进行的选择。而张自巧[27]认为收购公司选择盈余管理方式遵循成本效益原则，并对不同因素影响下应计和真实盈余管理方式的监督成本和相对收益进行了对比。王成良等[28]认为监管者识别盈余管理的能力随着配股管制制度的变迁而变化，当真实盈余管理被纳入管制范围，监管者对其关注度降低，识别能力不强，但应计盈余管理关注度不变并较容易被识别。随着法律制度和会计准则的不断修订和完善，应计盈余管理操纵风险越来越大，真实盈余管理的隐蔽性逐渐被发掘，操纵途径变得有迹可循，拟公开增发上市公司在进行应计和真实盈余管理时越来越谨慎。据此，提出假设2：

假设2：随着监管政策的完善，拟公开增发上市公司政策导向性的盈余管理动机减弱，盈余管理行为更加谨慎。

政策监管的变化导致盈余管理行为变化。谢德仁[29]认为市场监管规则的改善有助于遏制债务重组上市公司盈余管理。而王克敏、刘博[30]认为公司间业绩差异会影响公司的盈余管理策略，针对公开增发业绩门槛的变化的研究发现，业绩门槛提高导致公司间业绩差异缩小，盈余管理动机减弱，盈余管理水平下降，反之亦然。公司间业绩差异导致信息传递效应收益下降，同时盈余管理成本包括未来业绩下滑和投资者高估带来的风险等各项成本并呈现上升趋势，收益和成本配比之后的净收益下降。随着资本市场的不断发展，监管政策及会计政策的完善导致应计盈余管理被发现的风险增大，而真实盈余管理行为目前还不易识别。基于以上分析，提出假设3、假设4：

假设3：高政策阈值时，政策监管对盈余管理有抑制性的导向作用。

假设4：低政策阈值时，政策监管对真实盈余管理有促进性的导向作用。

三、变量设定与模型构建

（一）样本选取与数据来源

本文主要是研究2002年和2006年公开增发政策变更后的两个期间的盈余管理指标受政策的影响，2002年和2006年增发政策要求的阈值分别为“10%”和“6%”。为了凸显政策监管对公开增发上市公司盈余管理的作用机制，本文同时设立了一一对应的实验组和对照组，研究期间分别为2003～2006年和2009～2013年。需要说明的是，2017年1月20日证监会宣布要对再融资政策进行修改，拟收紧定向增发扩大公开增发规模，但新政策尚未出台，且国泰安数据库公司研究系列增发配股子库中，2014年公开增发上市公司数量为1家，2015～2017年公开增发上市公司数为0，数量极少无代表性，故这一期间不作为研究期间。实验组在各年公开增发上市公司的基础上剔除了数据不全的公司，两组对照组分别与实验组研究期间相对应，在非增发上市公司的基础上剔除了金融保险业公司、∗ST和ST公司，以及发生了IPO、配股、增发、并购等重大事项的公司与数据不全的公司。经过上述处理，分别得到实验组第一组37家公司148个样本数据，实验组第二组29家公司156个样本数据，第一组对照组（后文称对照组1）196家公司784个样本数据，第二组对照组（后文称对照组2）117家公司468个样本数据。本文的数据来源于国泰安数据库（CSMAR），数据分析软件主要为SPSS、EViews和EXCEL。

（二）变量定义

被解释变量：盈余管理。采用修正的Jones模型度量应计盈余管理程度，采用Roychowdhury模型度量真实盈余管理程度，盈余管理指标分别为可操控应计利润（DA）、异常经营活动现金流（ACFO）、异常生产成本（APROD）、异常酌量性费用（ADISP）、真实盈余管理总量（RM）。

解释变量：政策监管。本文参考前人的研究，根据研究期间内公开增发上市公司盈余管理分布特征设置了盈余区间分段虚拟变量。

控制变量：参考已有研究成果初步确定控制变量，并进一步根据回归结果，将不显著的控制变量剔除，得到最后的控制变量，建立回归模型。杨志强、王华[31]引入总资产收益率（ROA）、公司规模（SIZE）、财务杠杆（LEV）等指标作为盈余管理研究模型中的控制变量；周夏飞、周强龙[32]将公司规模（SIZE）、杠杆率（LEV）、主营业务收入增长率（GROWTH）、市价账面价值比（MB）作为控制变量纳入回归模型中；林永坚、王志强和李茂良[33]创新性地引入盈余管理柔性（INVREC）作为控制变量；崔海红[34]、黄芳和杨七中[35]分别从不同角度考察了独立董事对公司盈余管理行为的影响；路军伟、韩菲和石昕[36]以及李薇、向双兵[37]研究了管理层持股比例（MSH）与盈余管理之间的关系；王珏玮、唐建新和孔墨奇[38]以及张娟和黄志忠[39]将高管薪酬（SAL）作为关键词，研究了不同情境下的盈余管理与高管薪酬的相关性。在此基础上，本文引入营业收入现金含量（CFR）作为控制变量，真实盈余管理的操纵途径之一是销售操控，这一指标衡量的是金融活动收到的现金比例，与真实盈余管理行为具有相关性。最终的变量设定见表1。

表1 变量设定一览

（三）模型构建

为研究政策监管对应计盈余管理和真实盈余管理的影响，分别针对不同政策适用期间构建如下两个模型：

四、实证分析

（一）描述性统计

表2 2003～2006年各变量描述性统计

从表2可以看出：我国2003～2006年公开增发上市公司DA极大值与极小值差距较大；结合标准差可以看到，公司间应计盈余管理方向和程度差异明显存在，但波动幅度较小；均值为0.0004，由于此数值在计算中包含了资产规模的倒数这一调整系数，应计盈余管理程度看似较小实则较大，说明这一期间内我国公开增发上市公司应计盈余管理行为较为明显。真实盈余管理分指标中ACFO的极大值和极小值相差较大，标准差与应计盈余管理标准差相近；相较于ACFO和APROD，ADISP的标准差极小，公司间差异较小，但RM的标准差较大。由此说明虽然从分量来看，公司间差异较小，但公司间真实盈余管理的总量差异显著，其中不乏通过盈余管理行为调减利润的公司，其目的可能是在某一期间内通过盈余管理手段调减利润并在以后期间转回，以增加以后期间的盈余，进一步实现平滑盈余、达到增发门槛的目的。

控制变量中，ROA的标准差较小，GROWTH的标准差较大，说明虽然样本公司盈余差异较小，但成长能力却明显不同。CFR、INVREC和FIRST虽然极差较大，但标准差不大，说明样本公司这三个指标的差异较小。

从表3可以看出：我国2009～2013年期间公开增发上市公司DA极大值和极小值相差较大，但标准差较小，说明公司间差异虽然明显存在，但总体来说应计盈余管理分布较集中，差异较小；应计盈余管理较上一政策期间（2003～2006年）内的样本公司均值有所提升，应计盈余管理行为普遍存在。从真实盈余管理分指标来看，APROD、ADISP极差较大，标准差较小，ACFO极差相对较小，标准差也较小，而RM极差较大，且标准差数值较分指标标准差大，但均值绝对值较上一期间减小，说明总体来看，真实盈余管理行为存在且公司间差异明显，但真实盈余管理程度较前一期间（2003～2006年）略有下降。

表3 2009～2013年各变量描述性统计

控制变量中，ROA的标准差较小，GROWTH的标准差较大，与前一期间（2003～2006年）相似，公司间盈余相近但成长性相差较大。BM极差和标准差均较大，进一步说明公司间成长性差异显著，CFR和INVREC极差和标准差相近，说明样本公司这两个指标的差异较小，由于《公司法》对独立董事比例有最低比例要求，INDEPEN差异较小。

（二）盈余分布分析

在对回归指标进行描述性统计前，首先分析2002年和2006年公开增发政策修订后的公开增发上市公司的盈余分布，根据数据中心极限定理，在样本量足够大并且无导致系统误差的重要因素的情况下，大样本的净资产收益率（ROE）近似服从正态分布。盈余分布分析法的中心假设是：正常情况下，大样本的观测值分布是平滑的、连续的，分布曲线不存在明显的波峰或波谷，如果盈余分布在某一点处出现断层，则认为该点相邻区间存在盈余管理行为。对2003～2006年和2009～2013年公开增发上市公司采用盈余分布分析法研究得到盈余分布图如图1、图2所示。

图1 2003～2006年公开增发ROE分布直方图

图2 2009～2013年公开增发ROE分布直方图

从图1中可以知道，2003～2006年公开增发上市公司盈余并不呈正态分布，在10%处有显著断层，在[10%，11%）和[11%，12%）区间内分布密集。从图2中可以看出，2009～2013年公开增发上市公司盈余分布为非正态分布，在6%和16%处有显著断层，在[6%，7%）和[16%，17%）区间内分布密集。两个期间内的盈余分布密集区间与政策监管阈值密切相关，在阈值点处发生断层，在相邻区间内存在盈余管理行为。故此，假设1得到验证。

（三）回归分析

模型（1）和模型（2）中各变量的Pearson和Spearman相关性检验结果显示，模型（1）中相关系数最大的是ACFO和ROA的Spearman系数（0.451），没有超过0.5，可以认为不存在明显的共线性问题；模型（2）中相关系数最大的是GROWTH和ROE的Pearson系数（0.482），小于0.5，模型不存在明显的共线性问题，由于篇幅有限，详细结果未列示。

本文针对2002年和2006年证监会发布的两个公开增发政策，选取研究对象，以盈余管理指标为被解释变量，以政策监管指标为解释变量，利用模型（1）和模型（2）对盈余管理与政策监管间的关系进行回归分析，结果见表4和表5（∗∗∗、∗∗、∗分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。括号内报告的是回归系数的P值）。

1.在以DA为被解释变量的模型（1）中，U1、U2、U3和U4的系数均在1%的水平上显著，分别为-0.3379、-0.3200、-0.3323、-0.3115，说明这四个区间内政策监管对盈余管理有抑制作用，可以降低应计盈余管理程度，且在各区间内的抑制作用效果较为一致。在以ACFO为被解释变量的模型（1）中，U1、U2、U3和 U4的系数分别为 0.3779、0.3473、0.3565、0.3428，且均在1%的水平上显著，而ACFO在真实盈余管理总量计算式中是一个负向变量，由此说明政策监管从异常经营活动现金流的角度抑制了真实盈余管理活动，且不同期间内较为平均。在以APROD和ADISP为被解释变量的模型（1）中，政策替代变量回归系数不显著，但APROD的回归系数均为负，ADISP的回归系数多为正，由于真实盈余管理总量计算式中APROD是一个正向变量、ADISP是一个负向变量，所以政策监管从这两个角度抑制了真实盈余管理，只是作用相对较弱。这一点从真实盈余管理总量的回归模型的系数显著性中同样可以得出：在以RM为被解释变量的模型（1）中，U1和U2的系数在5%的水平上显著，U3和U4的系数在1%的水平上显著，且系数均为负值，印证了政策监管对真实盈余管理起抑制作用的观点。

表4 2003～2006年盈余管理回归结果

表5 2009～2013年盈余管理回归结果

在控制变量中，GROWTH与RM在1%的水平下存在负相关关系，说明成长能力越强的公司会越少地采用真实盈余管理方式，真实盈余管理对公司业绩的影响是无法修复的，管理层为了避免追求高盈余数据而影响公司可持续发展，会更倾向于保持盈利而降低真实盈余管理程度。CFR与DA、RM在1%水平下呈负相关关系，说明高营业收入现金含量可降低盈余管理程度，而INVREC与DA、RM在1%水平下正相关，且RM模型中的回归系数达到0.9132，说明高盈余管理柔性有利于公司进行盈余管理，尤其是真实盈余管理。

2.在以DA为被解释变量的模型（2）中，V1、V2、V3和V4的回归系数分别为0.1024、0.1057、0.0917、0.1082，且均在1%的水平上显著，说明这一期间内的政策监管对应计盈余管理有明显的促进作用，不同于上一政策期间内的抑制作用。在以ACFO为被解释变量的模型（2）中，V1、V2、V3和V4的回归系数分别为-0.0954、-0.0896、-0.0819、-0.0904，V2的回归系数在5%的水平上显著，V1、V3和V4的回归系数均在1%的水平上显著，ACFO在真实盈余管理总量的计算式中是一个负向变量，故政策监管从异常经营活动现金流的角度对真实盈余管理起到促进作用，即提高了真实盈余管理程度。在以APROD为被解释变量的模型（2）中，V1、V2、V3和V4的回归系数不显著，但均为负值。在以ADISP为被解释变量的模型（2）中，V1、V2、V3和 V4的回归系数分别为-0.0347、-0.0274、-0.0330、-0.0311，V2在10%的水平上显著，其他均在5%的水平上显著，ADISP在真实盈余管理总量计算式中是一个负向变量，说明政策监管从异常酌量性费用的角度对真实盈余管理起到促进作用，提高了真实盈余管理程度，但是在以RM为被解释变量的模型（2）中，四个研究区间内的回归系数均不显著，虽然ACFO和AIDSP研究区间的回归系数显著但系数绝对值较小，与ADISP综合后得到的变量不显著，所以这一期间内政策监管对真实盈余管理的作用效果不显著，表现为轻微的促进作用。

控制变量中，ROA与DA在10%水平上呈正相关关系，ROA与RM在1%水平上呈负相关关系，说明公司盈利能力越好，应计盈余管理程度提高而真实盈余管理程度降低。BM与DA在10%水平上正相关关系，CFR与DA在5%的水平上负相关，INVREC与DA在1%的水平上正相关，INDEPEN与DA在5%的水平上正相关，但三个指标与RM的相关性不显著，说明公司成长能力越高，营业收入现金含量越低，盈余管理柔性越高，独立董事比例越高，越能促使应计盈余管理程度的增加，真实盈余管理的影响较小。

3.纵向分析两个政策期间内的应计盈余管理回归结果发现：2003～2006年样本公司受政策影响导致应计盈余管理程度降低，2009～2013年的政策促进了应计盈余管理程度的提高；2003～2006年样本公司受政策影响真实盈余管理程度降低，2009～2013年的政策促进了真实盈余管理程度的提高，说明不同政策适用期间内政策对盈余管理的作用方向不同。2002年公开增发政策业绩阈值为10%，2006年公开增发政策业绩阈值为6%，高政策阈值致使拟公开增发公司间业绩差异缩小，盈余管理收益下降，盈余管理动机变弱，进而盈余管理程度降低。

2009～2013年期间两种盈余管理在四个研究区间内的回归系数绝对值均小于2003～2006年对应的系数绝对值，说明随着会计制度和监管政策的完善，上市公司盈余管理动机减弱，盈余管理行为更加谨慎，假设2得到验证。

横向对比同一政策适用期间内政策监管变量的回归系数，可以发现应计盈余管理和真实盈余管理的特征不同。在2003～2006年期间，应计盈余管理和真实盈余管理的回归系数都显著，但真实盈余管理模型系数绝对值大于应计盈余管理模型系数，说明虽然政策监管对两种盈余管理都起到抑制作用，但对真实盈余管理的抑制作用更明显。2009～2013年期间，应计盈余管理回归系数显著，但真实盈余管理总量的回归系数不显著，说明这一期间内政策监管对应计盈余管理的促进作用较大，对真实盈余管理也有一定的促进作用。

（四）对照研究

下面将在回归分析已证实政策监管与两种盈余管理相关性的基础上，进一步分析两者的因果关系，即对比受政策影响和不受政策影响的上市公司应计和真实盈余管理的差异。首先对实验组和对照组的应计盈余管理和真实盈余管理指标进行正态性检验，然后根据检验结果进一步选择均值比较方式，最后根据均值比较结果判断政策监管与应计和真实盈余管理是否有直接因果关系。正态性检验结果如表6所示。

从表6中K-S检验结果可以看出，四组样本KS检验的Sig.值均小于0.05，认为四组应计盈余管理和真实盈余管理指标不符合整体分布。W检验适用于样本容量在8～50之间的整体分布检验，由于实验组样本容量偏小，采用W检验进一步佐证K-S检验，两种检验结果一致。据此，两个独立样本均值检验采用非参数检验方法即Mann-Whitney U检验。非参数检验结果见表7。

表6 盈余管理指标正态性检验

表7 应计和真实盈余管理Mann-Whitney U检验

从表7 Mann-Whitney U检验结果可以看到，实验组1和对照组1的应计盈余管理和真实盈余管理Z值分别为-3.3667和-3.5714，Sig.值分别为0.0008和0.0004，均小于0.05，通过了显著性检验。实验组1和对照组1应计盈余管理和真实盈余管理存在显著差异，说明2003～2006年的政策适用期间公开增发公司采取了应计和真实盈余管理两种方式，公开增发政策成为应计和真实盈余管理的诱因。实验组2和对照组2应计和真实盈余管理Z值分别为-0.3913和-3.2128，Sig.值分别为0.6956和0.0013，前者未通过显著性检验，后者通过了显著性检验，说明2009～2013年政策适用期间公开增发公司针对增发政策主要采取的是真实盈余管理。由于真实盈余管理操纵手段多且通过实际经营活动进行，相对于通过会计手段选择进行的应计盈余管理，前者具有更强的隐蔽性，同时也说明拟公开增发上市公司盈余管理行为越来越谨慎。综上，可以证实政策监管对公开增发上市公司盈余管理行为具有导向作用。

对照实验研究结果，结合回归分析结果可知，假设3和假设4得证：高政策阈值下，政策监管对两种盈余管理行为抑制性导向作用较强。随着监管政策和会计政策的完善以及证券市场的发展，上市公司针对增发政策的盈余管理活动主要采用真实盈余管理方式，所以政策阈值低时，政策监管对真实盈余管理存在促进性的导向作用。

（五）稳健性检验

本文从控制变量和回归模型两个方面进行稳健性检验：通过控制变量的增减得到的回归结果中，显著性较强的控制变量回归结果不变，且解释变量的回归系数虽然略有变动，但显著性不变；在改变回归方法的情况下，如采用固定效应模型替换随机效应模型，解释变量的回归系数略有变动但显著性不变，得到的结果与现有结果相同。

五、结论

本文分别对2002年和2006年的公开增发监管政策适用期内的拟增发公司进行盈余分布分析，采用随机效应模型，对应计盈余管理和真实盈余管理与政策监管之间的关系进行回归分析，在明确相关性的前提下，采用对照实验研究验证政策监管对公开增发公司盈余管理的差异化导向作用。研究结果表明，2002年和2006年分别发布的政策在其适用期内公开增发上市公司同时采用了应计盈余管理和真实盈余管理两种方式，随着监管政策的完善，受政策影响的盈余管理程度降低，上市公司盈余管理行为更加谨慎；不同阈值的监管政策对公开增发上市公司盈余管理的作用不同，高政策阈值抑制盈余管理而低政策阈值促进盈余管理。

基于以上结论，本文建议：第一，证监会在制定增发政策时可以将具体考核指标细化、考核角度多维化，参考增发前的历史业绩变化趋势，对出现异常盈余波动的公司限制增发资金的使用等。第二，提高信息披露要求，同时提高盈余管理成本以抑制盈余管理行为，与真实盈余管理关联较大的财务指标强制要求披露，对可核查的盈余管理行为可考虑采取相关行政处罚等。第三，从公司治理角度治理盈余管理，分散第一大股东股权，引入机构投资者，由国家机关建立职能部门负责独立董事的委派、考评及付薪等工作，增强独立董事独立性的同时提高监督有效性。

本文研究的创新性主要体现在：与以往大多数研究仅关注某一种盈余管理行为不同，本文将公开增发过程中可能存在的应计盈余管理和真实盈余管理两种行为纳入研究范畴；研究中先采用回归分析法用以检验两种盈余管理行为与政策监管变量之间的相关性，再运用对照实验研究法用以验证政策监管变量与两种行为之间可能的因果关系，从而在统计学意义上确认了前者对后者的导向作用。

同时，本文研究也存在不足，如：样本数量有限，我国2014～2017年进行公开增发的公司极少，难以取样，故样本选择未涉及这一期间的公司，使得研究时效性可能稍有不足，将在后续证券市场发展完善后，扩大研究期间以增强结论时效性。