实体企业金融化对会计信息可比性的影响

乔贵涛 李佳琪

【摘 要】 以2007—2020年沪深A股上市公司为样本，研究实体企业金融化对会计信息可比性的影响。研究发现，实体企业金融化程度越高，会计信息可比性越低；调节效应分析发现，代理冲突会正向影响实体企业金融化与会计信息可比性之间的关系，而融资约束会负向调节两者之间的关系；机制检验发现，实体企业金融化会通过提升企业的真实盈余管理水平、减少分析师跟踪人数来降低会计信息可比性。文章从微观的会计信息环境视角解释了实体企业金融化抑制实体经济发展的路径，研究结论为国家防范系统性金融风险提供了经验依据。

【关键词】 实体企业金融化； 会计信息可比性； 真实盈余管理； 分析师跟踪

【中图分类号】 F275  【文献标识码】 A  【文章编号】 1004-5937（2023）09-0023-11

一、引言

习近平总书记多次强调实体经济与虚拟经济的关系，明确提出“经济发展任何时候都不能脱实向虚”。党的十九大报告提出，要大力发展实体经济，防止经济脱实向虚。但近年来，由于实体行业利润报酬率不断下滑，很多实体企业渐渐摒弃了其传统的生产和经营业务，转向金融和房地产行业，以期大量配置金融资产来获取超额利润，从而出现了“实体企业金融化”现象，我国经济呈现出“脱实向虚”的趋势。党的二十大报告提出，要坚持把发展经济着力点放在实体经济上。对于实体企业来说，公开披露会计信息的质量是关系企业经营发展好坏的一个重要因素[1]。可比性作为会计信息质量的特征之一，不仅要求企业在不同的经营年度内可比，还要求企业在与同行业其他企业的会计信息进行比较时具有可比性，以此来反映其异同[2]。因此，会计信息可比性的提高，能够使信息使用者及时掌握内部信息，实现资源的有效配置。然而，实体企业金融化后，面临着越来越高的经营风险，收益的波动性也越来越大，可能难以达到企业管理层的收益预期，从而改变管理层的信息披露动机，且金融资产会为管理层进行盈余管理提供有利条件，从而致使管理层进行利润操纵，影响了会计信息质量，最终可能降低会计信息可比性。那么，实体企业金融化所导致的利润操纵行为是否影响了会计信息可比性？

本文的贡献在于：进一步丰富了有关实体企业金融化经济后果的研究。首先，本文从会计信息可比性的视角，研究了实体企业金融化对微观行为的影响；其次，揭示了实体企业金融化影响会计信息可比性的作用机制，即实体企业金融化通过提高真实盈余管理水平、减少分析师跟踪人数来降低会计信息可比性，通过对比发现应计盈余管理更容易被信息使用者识别，而真实盈余管理的难以识别性导致了可比性的降低。

二、理论分析与研究假设

（一）实体企业金融化与会计信息可比性

实体企业金融化对会计信息可比性的影响可以从两个角度阐释。首先，当实体企业金融化后，其盈余管理程度会显著增强，进而降低会计信息可比性。一方面，根据实体企业金融化产生的“挤出效应”，实体企业投资于金融资产，对实体资产存在替代效应，从而出现主业“空心化”，即金融资产对实体资产存在“挤占”效应[3]；另一方面，金融资产具有高风险高收益特征，驱使管理者利用金融活动进行盈余管理以此来平滑出现的业绩波动，导致会计信息可比性下降；同时，根据委托代理理论，金融资产所拥有的高收益性会促使管理层投资短视化，忽略企业的长期收益，通过配置大量的金融资产来实现高效益，加剧管理层的机会主义行为，增强其进行盈余管理的动机[4]，无论是应计盈余管理还是真实盈余管理手段，都会歪曲实体企业的真实会计信息，使得实体企业的会计信息可比性降低；但是，真实盈余管理更能影响实体企业的真实生產经营活动，更具有隐蔽性，所以相对于传统的应计盈余管理来说，实体企业更倾向于选择通过真实盈余管理对报表进行粉饰，由此使得实体企业对于会计信息的披露发生变化[5]，会计信息的稳定性和一致性遭到破坏，会计信息质量下降，致使会计信息缺乏一定的可比性。所以，实体企业金融化意味着会计信息可比性的下降。

其次，实体企业金融化使得企业的业务变得更加复杂，可能会增加企业的经营风险，加大了分析师预测难度和预测误差[6]，从而减少了分析师的跟踪人数，阻碍分析师对企业信息的理解和使用，从而降低分析师的预测准确性，恶化企业原有的信息环境，降低会计信息质量，影响会计信息可比性；同时，实体企业金融化的出现会加重管理层为了追求短期利润而出现的机会主义行为[7]，增加了分析师预测分歧度，造成企业内外信息不对称，从而降低了会计信息可比性。基于上述分析，本文提出假设1。

H1：实体企业金融化程度越高，会计信息可比性越低。

（二）实体企业金融化、代理冲突与会计信息可比性

委托代理冲突的存在是影响企业会计信息质量的重要因素，在代理冲突比较严重的实体企业中，实体企业金融化程度增大，对主业产生了挤出效应，使得实体企业的业绩出现波动，管理层更容易被解聘或者是报酬降低，为了维护自身职位的稳定和持续获得私有收益，管理层有更强的动机通过应计或真实盈余管理来满足投资者的预期[8]，将未来的盈余转移到现在的会计信息中，扭曲对外传递的信息，从而更大程度上降低了会计信息可比性。同时，代理问题越严重，即管理层和股东的利益冲突越明显[9]，使得外部治理效应降低，加大了分析师预测难度，减弱了分析师的监督功能，从而加大了信息的不对称程度，降低了会计信息的可比性[10]。基于上述分析，本文提出假设2。

H2：代理冲突会强化实体企业金融化与会计信息可比性之间的负相关关系。

（三）实体企业金融化、融资约束与会计信息可比性

一方面，当企业的融资约束程度提高时，企业的风险和不确定性增加，使得债权人对企业的经营发展存在疑问；在信息不对称的影响下，债权人会比以往更加关注财务报表以此来降低潜在的风险。所以，当实体企业金融化程度增大时，融资约束会进一步抑制企业的盈余管理能力[11]，促使管理层更加注重企业的长期发展，从而提高会计信息可比性。另一方面，对于债务人来说，融资约束的增大代表企业的经营风险也在增大，因此其实体产业的业绩不能保证借款的如期偿还，所以致使实体企业需要进行相应的盈余管理才能达到机构的贷款要求。但是较大的融资约束会使得企业的盈余管理更容易被发现，增加其操控成本，所以企业会选择放弃相应的盈余管理行为[12]，从而降低了实体企业金融化对会计信息可比性的抑制程度。基于上述分析，本文提出假设3。

H3：在其他条件相同的情况下，融资约束越高，实体企业金融化对会计信息可比性的抑制程度越低。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2007—2020年沪深A股非金融类上市公司为研究对象。为了保证样本的准确性，本文对初始样本进行了以下筛选：剔除ST和？觹ST企业，剔除金融、房地产业上市公司，剔除会计信息可比性和实体企业金融化计算过程中缺漏的观测值，最终得到9 427个观测值。本文的数据均来自国泰安数据库。为了避免异常值带来的影响，本文在回归分析中对所有连续变量在上下1％和99％的水平进行了缩尾（Winsorize）处理。

（二）变量定义与度量

1.被解释变量

本文的被解释变量是会计信息可比性，借鉴De Franco et al.[13]的盈余—收益模型来衡量。根据De Franco et al.[13]的研究，经济事件转变为财务报告的过程就称之为会计信息系统；例如，当公司i和j经历相同的经济事件时，他们会生成相同的财务报告，这时的会计系统是相似的，即表明他们之间的会计信息可比性很高。因此，本文选取会计盈余这一指标来衡量企业的会计信息可比性。

第一步，本文选取公司i第t期前的连续16个季度的利润表和月个股回报率的相关数据，计算出季度股票收益率，利用模型1，计算出公司i第t期的会计盈余，使用相同方法可计算出公司j在第t期的会计盈余。

上式中，Returnit表示季度股票收益率，而Earningsit代表会计盈余，为季度净利润与期初权益市场价值的比值。

第二步，假定公司i和j经历相同的经济事件（用Returni，t表示），利用公式2计算的是i公司在t期间依据自己的函数和季度股票收益率得出的预测会计盈余，而公式3计算的是i公司在t期间依据j公司的函数及自己的季度股票收益率得出的预测会计盈余。

上述公式2和公式3中预测都采用了公司i的季度股票收益率Returnit，目的是为了以此来控制公司间经济业务的一致性，以便衡量不同公司间计算出的会计盈余差异。

第三步，定义公司i和公司j在t期的会计信息可比性（CompAcctijt）为公司i和公司j之间t期前连续16个季度的预期会计盈余差额的绝对值平均数的相反数，即：

CompAcctijt表示公司i与公司j之间在t时期的会计信息可比性，CompAcctijt正向反映会计信息可比性即CompAcctijt越大，说明公司间的会计信息可比性越强。

第四，根据上文中计算出的公司i和公司j在t時期的可比性，将公司i和同行业其他公司匹配，分别计算每一对公司组合的会计信息可比性，然后将所有与i配对的组合的可比性值按从大到小排列，分别取在t时期与公司i可比性最高的四个公司组合的平均值CompAcct4ijt和所有组合的平均值CompAcctIndijt，最终取当年中第四季度的会计信息可比性值来代表当年的会计信息可比性。

上述两个公式，其值越大表示会计信息可比性越强。

由于公司对好消息与坏消息的确认存在不对称性，对坏消息的确认速度往往比好消息的确认速度要快，因此参照Campbell et al.（2013）模型，在原有模型基础上，加入股票收益虚拟变量 和股票收益率的交乘项（Negit×Returnit）来预测公司i在t时期的会计盈余，公式如下：

式7中Negit为虚拟变量，表示如果季度股票收益率为负，则等于1，否则等于0。与计算会计信息可比性的第一个模型一致，假设两公司经历相同的经济事件，即Returnit，计算i公司和j公司的会计系统预期盈余。

定义公司i和j在t期的会计信息可比性（CompAcctit）为公司i和公司j之间t期前连续16个季度的预期会计盈余差额的绝对值平均数的相反数：

与第一个模型一致，分别计算出同一行业内不同公司的会计信息可比性，然后分别取在t时期与公司i可比性最高的四家公司组合的平均值CompAcct4it和所有组合的平均值CompAcctIndit，其值越大表示会计信息可比性越强[14]，最终取当年中第四季度的数据来代表当年的会计信息可比性。

将第一种方法测算的CompAcct4it和CompAcctIndit分别记为ComPacct1和ComPacct2；将加入股票收益虚拟变量及股票收益交叉项后测算的CompAcct4it和CompAcctIndit分别记为ComPacct3和ComPacct4。

2.解释变量

解释变量Fin表示实体企业金融化程度，借鉴杜勇等[15]、彭俞超等[16]的研究，对于实体企业金融化，本文采用金融资产规模（Fin）来进行衡量。本文将交易性金融资产、买入返售金融资产净额、长期股权投资、可供出售金融资产净额、持有至到期投资净额、投资性房地产净额、衍生金融资产、发放贷款及垫款净额纳入金融资产范畴。因此，金融资产规模（Fin）=（交易性金融资产+买入返售金融资产净额+长期股权投资+可供出售金融资产净额+持有至到期投资净额+投资性房地产净额+衍生金融资产+发放贷款及垫款净额）/资产总额。

3.调节变量

（1）代理冲突

本文将代理冲突作为调节变量，并重点从管理层代理冲突层面解释。管理层代理冲突符号为Cost，采用管理费用率来衡量，为管理费用与主营业务收入的比值。

（2）融资约束

参考已有研究[17-18]，用FC指数来衡量企业的融资约束程度。

4.控制变量

借鉴胥朝阳等[14]的关于会计信息可比性的研究，本文选取如下控制变量：（1）公司规模（Size）；（2）董事会规模（Board）；（3）总资产报酬率（ROA）；（4）成长性（Grow）；（5）经营活动现金流量（CF）；（6）资产负债率（LEV）；（7）营业利润变动率（Esurp）；（8）产权性质（Soe）；另外，本文在进行数据处理时，模型控制了年度和行业固定效应；对于行业，制造类行业按照二级代码进行分类，非制造类行业按照一级代码进行分类。

变量定义见表1。

（三）模型构建

1.会计信息可比性影响因素模型。为了实证检验实体企业金融化对会计信息可比性的影响，设计以下模型对H1进行检验：

ComPacctj=α0+α1Fin+βControl+εit （11）

模型11中，被解释变量为会计信息可比性，用ComPacctj来表示（j=1，2，3，4），ComPacct1、ComPacct2分别表示模型下计算的可比性最高的四对组合和所有组合的平均值；ComPacct3、ComPacct4分别表示在De Franco模型基础上加入股票收益虚拟变量及股票收益的交叉项后计算的可比性最高的四对组合和所有组合的平均值。解释变量为实体企业金融化程度，根据H1，预期α1系数为负，表明在其他条件相同的情况下，实体企业金融化与会计信息可比性呈负相关，即实体企业金融化程度越高，企业会计信息可比性越低。

2.代理冲突调节效应模型。本文为检验代理冲突对实体企业金融化与会计信息可比性关系的调节效应，构建以下模型：

ComPacctj=α0+α1Fin+α2Fin×Cost+α3Cost+

βControl+εit   （12）

依据H2，预期α2系数显著为负，表明代理冲突会正向调节实体企业金融化与会计信息可比性之间的负相关关系。

3.融资约束调节效应模型。本文为检验融资约束对实体企业金融化与会计信息可比性关系的调节效应，构建以下模型：

ComPacctj=α0+α1Fin+α2Fin×FC+α3FC+β×Control+εit （13）

依据H3，预期α2系数显著为正，表明融资约束会负向调节实体企业金融化与会计信息可比性之间的负相关关系。

四、实证分析

（一）描述性统计

表2是主要变量的描述性统计结果。样本总量为9 427，从表2中可以看出，会计信息可比性（ComPacctj（j=1，2，3，4））的均值分别为-0.02、-0.03、0和-0.01，标准差分别为0.01、0.01、0和0.01，说明不同企业之间的会计信息可比性存在显著差异；实体企业金融化（Fin）的均值为0.09，超过中位数0.05，最大值和最小值分别为0.58和0.00，表明部分上市公司中存在实体企业金融化问题；其他变量的描述性统计结果与其他研究基本一致。

（二）相关系数分析

本文通过Pearson、Spearman系数对变量进行相关性检验，检验结果如表3所示。通过表3可以看出，实体企业金融化（Fin）与会计信息可比性（ComPacctj（j=1，2，3，4））的Spearman系数分别为-0.088、-0.1、-0.14、-0.14，在1%的水平上显著；实体企业金融化与会计信息可比性（ComPacctj（j=1，2，3，4））的Pearson系数分别为-0.05、-0.068、-0.076、-0.074，在1%的水平上显著，说明实体企业金融化与会计信息可比性呈显著的负相关关系，初步证实了H1；除此之外，根据变量之间的相关系数，基本排除了多重共线性对本文回归结果的不利影响。

（三）回归分析

利用模型11分析实体企业金融化与会计信息可比性之间的关系。表4是对模型11多元线性回归后的结果。通过表4可以看出，实体企业金融化的系数分别为-0.008、-0.011、-0.002、-0.003，皆在1%的水平上显著为负，表明实体企业金融化与会计信息可比性负相关，即实体企业金融化程度越高，会计信息可比性越低，支持了H1。

利用模型12分析代理冲突对实体企业金融化与会计信息可比性之间关系的调节作用，回归结果如表5所示。从表5中可以看出，实体企业金融化与代理成本的交乘项系数分别为-0.037、-0.009、-0.030、-0.014，分别在1%、5%、1%、5%的水平上显著为负，说明实体企业金融化对会计信息可比性的抑制作用，在代理冲突严重的情况下更为显著。

利用模型13分析融资约束对实体企业金融化与会计信息可比性之间关系的调节作用，回归结果如表6所示。从表6中可以看出，实体企业金融化与融资约束（Fin×FC）的交乘项系数分别为0.015、0.004、0.018、0.006，皆在1%的水平上显著为正，表明实体企业金融化对会计信息可比性的抑制作用，在融资约束低的情况下更为显著。

（四）稳健性检验

1.内生性问题

（1）Heckman两阶段模型

实体企业金融化与会计信息可比性之间可能存在由于样本自选择导致的内生性问题。为了验证两者之间是否存在内生性问题以及控制内生性问题对回归结果产生的不利影响，本文采用Heckman两阶段模型（Heckman，1979），通过构造IMR来检验这种内生性问题。

第一阶段，以中位数为分界点将实体企业金融化转化为虚拟变量，处于实体企业金融化程度中位数以上的取值为1、中位数以下取值为0，构建实体企业金融化的Probit模型：

用Probit模型进行回归后得到IMR。

第二阶段，以实体企业金融化作为解释变量，将会计信息可比性作为被解释变量，IMR作为控制变量，构建相应模型以此来研究实体企业金融化对会计信息可比性的影响。如果IMR的回归系数显著，说明两变量即实体企业金融化与会计信息可比性之间存在内生性问题，且需要通过Heckman两阶段模型来纠正。通过表7回归结果可以看出，不存在内生性问题，验证了H1。

（2）替换解释变量

为了排除实体企业金融化与会计信息可比性可能存在互为因果的關系而导致的内生性问题，采用滞后一期的Fin2作为解释变量，来考察滞后一期的实体企业金融化对会计信息可比性的影响。本文将实体企业金融化的滞后一期引入模型11中重新进行回归得出的结论与前文基本一致。

2.改变主要变量的度量方法

参照De Franco et al.[13]，对公司i与行业内所有其他公司配对组合计算的可比性数值取前10名均值CompMn10作为被解释变量，重新进行回归，研究结论不变。

（五）作用机制检验

1.真实盈余管理机制

基于前述理论分析，盈余管理在实体企业金融化与会计信息可比性的关系中发挥了中介作用，为了检验上述理论分析的正确性，本文分别对真实盈余管理和应计盈余管理是否发挥了中介效应进行实证检验。

REM表示真实盈余管理程度，参考Roychowdury[19]的方法，首先按照年度和行业分别估计出企业的正常经营现金净流量、正常生产成本和正常酌量性费用；然后计算出企业当年实际的经营现金净流量、实际生产成本和实际酌量性费用，然后用实际值减去利用真实盈余管理度量模型估计的正常值，得出异常经营现金净流量、异常生产成本以及异常酌量性费用。将这三个相互影响的指标利用下列公式计算出真实盈余管理总和（REM），即REMs=ABPROD-ABCFO-ABDISX，REM代表真实盈余管理程度，REM越大，表示当年真实盈余管理的程度越高。

本文采用修正的Jones模型估计应计盈余管理。具体模型如下：

其中，ΔREVt为销售收入增长额，ΔRECt为应收账款增长额，PPEt为固定资产总额。TA为总应计利润，NDAt 为非操纵性应计利润，将非操纵性应计利润从总应计利润中扣减，得出操纵性应计利润额DAt，公式中均除以年初净资产At-1。

本文参考温忠麟等[20]的研究建立如下中介效应模型，利用模型11、模型18、模型19进行检验：

分析结果如表8所示。从表8列（3）可以看出，在加入REM变量后，实体企业金融化与会计信息可比性（Compacct1）在1%的水平上显著，真实盈余管理与会计信息可比性在10%的水平上显著，说明真实盈余管理有部分中介效应；然而，在加入了DA变量后，应计盈余管理与会计信息可比性不显著，说明应计盈余管理不具有中介效应。应计盈余管理与真实盈余管理之间不存在替代效应。本文只列示了Compacct1的回归结果，其他三种会计信息可比性度量方式的回归结果得出的结论与上述一致。检验结果表明：实体企业金融化程度的加深，会诱发实体企业进行真实盈余管理的动机，提高实体企业的真实盈余管理水平，从而降低实体企业的会计信息可比性。

2.分析师跟踪机制

本文用Ln（分析师跟踪人数+1）来衡量分析师跟踪。根据上述理论分析，本文对分析师跟踪是否发挥了中介效应进行检验。根据温忠麟等[20]的研究建立如下中介效应模型。利用模型11、模型20、模型21进行分析。

分析结果如表9所示。与普通的中介三步法得出的结果有所不同的是，列（3）解释变量的系数和列（1）相比，没有降低，但根据江艇[21]的研究，列（3）的回归可能会受到中介变量内生性问题的影响，所以在中介效应中，只要将分析师跟踪作为因变量与实体企业金融化进行回归即列（2），分析师跟踪的系数显著，就可证明分析师跟踪存在中介效应。因此得出结论，实体企业金融化会通过减少分析师追踪人数来降低会计信息可比性。

五、研究结论与政策建议

本文以2007—2020年沪深A股非金融类上市公司为研究对象，运用De Franco et al.[13]提出的可比性测度指标，考察了实体企业金融化与会计信息可比性之间的关系。研究发现，实体企业金融化与会计信息可比性存在显著的负相关关系，即实体企业金融化程度越高，会计信息可比性程度越低；在代理冲突严重、融资约束低的情况下，实体企业金融化對会计信息可比性的抑制程度更加明显；实体企业金融化是通过真实盈余管理和分析师跟踪这两个路径来影响会计信息可比性的。

针对本文研究结论，提出如下两点政策建议：第一，对于实体企业而言，应优化资产配置结构，使金融投资服务于实体发展，防止实体企业过度金融化造成信息不对称，影响会计信息质量，造成实体企业契约方之间更严重的代理问题。第二，对于政府而言，需要采取相应的措施来改善金融和房地产行业的利润过高问题，引导其他行业企业大力发展实体产业，促进不同行业利润均等化，降低实体企业金融化程度，以防止实体企业金融化给企业经营带来的负面后果；完善实体企业的信息披露制度，规范管理层的投机套利行为，引导非金融企业合理利用金融资产带来的“蓄水池效应”，适度配置金融资产，防范过度金融化给会计信息质量带来的负面影响。

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