張詠梅，王瀚宇

(山東科技大學 經(jīng)濟管理學院,山東 青島 266590)

一、引言

戰(zhàn)略能夠決定企業(yè)的資源配置，從而影響企業(yè)未來的發(fā)展模式。隨著資本市場的日漸發(fā)展，近幾年來戰(zhàn)略成為學術界研究的熱點內容。Hitt提到處于同一行業(yè)的企業(yè)，面臨相似的市場環(huán)境、競爭環(huán)境和法律環(huán)境，彼此相互學習和借鑒，因此而形成的企業(yè)戰(zhàn)略上的趨同稱為常規(guī)戰(zhàn)略[1]。常規(guī)戰(zhàn)略是長期實踐積累的結晶，能夠減少經(jīng)營風險，大多數(shù)企業(yè)更愿意采取常規(guī)戰(zhàn)略模式。然而，一些企業(yè)為了追求超額利潤或者其所處環(huán)境發(fā)生改變，可能會采取偏離常規(guī)戰(zhàn)略的行為。Tang等將公司戰(zhàn)略偏離常規(guī)戰(zhàn)略的這種行為稱為戰(zhàn)略差異[2]1479。戰(zhàn)略差異越大的企業(yè)，其經(jīng)營風險也較大，企業(yè)具有“特殊性”的事項發(fā)生的概率更大,從而導致企業(yè)在會計方法選擇上具有不確定性[3]；除此之外，企業(yè)還更容易發(fā)生盈余管理行為[4]，而盈余管理是衡量會計信息質量的一個重要因素。因此，上述行為都可能導致會計信息質量的下降。

會計信息可以用來反映企業(yè)的生產(chǎn)狀況,并使遠離企業(yè)的投資者和其他利益相關者可以依據(jù)企業(yè)的會計信息質量情況作出相應決策[5]；另外，高質量的會計信息還能確保企業(yè)重要財務信息具有可靠性、及時性、可比性等，更是維護股東等利益相關者權益和證券市場效率的重要前提[6]。

已有研究表明，戰(zhàn)略是影響會計信息的重要因素[7]，那么戰(zhàn)略差異能否對會計信息質量產(chǎn)生影響，以及如何產(chǎn)生影響等問題亟待解決。分析師關注作為外部監(jiān)管方式，它與內部監(jiān)管以及審計師等外部監(jiān)管相比，不存在利益牽連，不容易與高管進行合謀，更具有客觀性。因此，本文擬將戰(zhàn)略差異、分析師關注與會計信息質量納入研究框架。本文以滬深兩市A股上市公司為樣本，對戰(zhàn)略差異、分析師關注與會計信息質量展開研究。本文可能的貢獻在于，第一，已有文獻對會計信息質量的研究是從公司治理[8]、家族企業(yè)代際傳承[9]以及高管股權激勵[10]26等方面進行解釋，很少涉及公司戰(zhàn)略層面。本文則以戰(zhàn)略差異為出發(fā)點，考察其對會計信息質量的影響，豐富了公司戰(zhàn)略與會計信息質量相關領域研究，為提高會計信息質量、降低戰(zhàn)略差異帶來的風險提供新的路徑。第二，本文在直接研究的基礎上，加入了分析師關注的調節(jié)作用，使研究內容更加細致。第三，本文從經(jīng)營風險角度出發(fā)，探討了戰(zhàn)略差異影響會計信息質量的作用機理，從而深化已有研究。

二、文獻回顧

(一)會計信息質量影響因素研究

現(xiàn)有文獻主要從公司治理、內部控制、企業(yè)業(yè)績等方面對會計信息質量的影響因素進行了探究。從公司治理對會計信息質量的影響來看，可以劃分為股東層面、高管層面、董事層面以及監(jiān)事層面。股東層面,Hambrick提出，股權集中度高會使大股東為了謀取私利對報表進行粉飾，損害其他股東利益，降低會計信息質量[11]。董事層面,張晨等提出當薪資激勵不夠時，董事會缺乏責任感而消極怠工，導致監(jiān)督不力使會計信息質量下降，另一方面董事為了追求更高的薪酬，可能會背叛股東，與高管合謀[12]。高管層面,Backman等提出高管的超額薪酬對會計信息質量不產(chǎn)生影響[13]。從內部控制對會計信息質量的影響來看，Chan等發(fā)現(xiàn)當企業(yè)內部控制運行狀況較差時，其進行盈余操縱的可能性更大，從而導致企業(yè)會計信息質量更低[14]。還有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)業(yè)績也會對會計信息質量產(chǎn)生影響，Gilson提出企業(yè)業(yè)績較差時，高管有被撤職的風險，因此增加了高管進行盈余操縱的動機，進而使會計信息質量降低[15]。

(二)戰(zhàn)略差異的經(jīng)濟后果研究

目前對戰(zhàn)略差異所引致經(jīng)濟后果的研究主要涉及經(jīng)營活動、融資活動以及會計信息可比性等方面。從戰(zhàn)略差異對業(yè)績波動的角度來看，Tang等提到企業(yè)所選擇的戰(zhàn)略越是偏離常規(guī)戰(zhàn)略，其導致的業(yè)績波動越大，即偏離常規(guī)的戰(zhàn)略能夠使企業(yè)獲得超額收益或者承受更大的損失[2]1480。從戰(zhàn)略差異對融資需求的角度來看，Ittner等提出采取進攻型戰(zhàn)略的企業(yè)，現(xiàn)金持有水平會降低, 從而導致公司融資需求增加[16]231。從戰(zhàn)略差異對融資成本的角度來看，Di Maggio等提出公司實施差異化戰(zhàn)略會增加其外部融資的成本[17]。從戰(zhàn)略差異影響會計信息可比性的影響來看，羅忠蓮等從盈余角度、信息風險角度以及內部監(jiān)管等角度，論證了戰(zhàn)略偏離程度越大，會計信息可比性越差[18]109。從戰(zhàn)略差異對會計信息價值的影響來看，葉康濤等研究戰(zhàn)略差異與會計信息價值時提出，戰(zhàn)略極端變化會產(chǎn)生兩個后果，一是帶來經(jīng)營風險導致利潤波動，二是提高企業(yè)融資成本，因此，戰(zhàn)略偏離程度越大，所有者權益的價值相關性越強，凈利潤的相關性越弱[19]44。

(三)分析師關注的經(jīng)濟后果研究

分析師關注在公司治理方面的研究日益受到重視，其作為外部監(jiān)管在很多方面都發(fā)揮了作用。有關分析師關注對會計信息質量的研究，目前學術界有兩種觀點。一方面，Ellul 等發(fā)現(xiàn)分析師可以充分發(fā)揮自身掌握的信息優(yōu)勢，將其掌握的相關信息對外披露，使得公司信息環(huán)境得到改善的同時也提高了會計信息的質量[20]。李曉玲等研究發(fā)現(xiàn)分析師利用其自身信息優(yōu)勢，對上市公司披露的信息進行解讀并進一步預測，可使資本市場的效率提高、證券市場的信息環(huán)境得以改善[21]，從而使資本市場更透明，會計信息質量也相應提高。另一方面，He等提出市場投資者非?？粗胤治鰩煹姆治鼋Y果。因此，分析師關注會導致高管壓力增大，且分析師關注程度越高，高管壓力越大。在這種壓力之下，高管為了自身利益就會僅注重眼前利益，而忽視長遠利益[22]，從而進行盈余操縱，降低會計信息質量。除此之外，分析師關注還能夠降低債券違約風險[23]，為投資者創(chuàng)造價值[24]，提高企業(yè)治理環(huán)境[25]等。

(四)文獻述評

現(xiàn)有研究對會計信息質量影響因素的挖掘還不夠全面,且多為公司治理和內部控制方面的研究，而戰(zhàn)略作為影響會計信息質量的重要因素,在會計信息質量的相關研究中并未得到足夠的重視。已有研究表明, 會計信息質量會受到企業(yè)經(jīng)營業(yè)績等影響, 而戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的經(jīng)營風險越大, 加劇業(yè)績波動，高管進行盈余管理的可能性增加，且較高的經(jīng)營風險也增加了企業(yè)內部與外部投資者之間的信息不對稱程度, 進而影響會計信息質量。但現(xiàn)有文獻對戰(zhàn)略差異與會計信息質量之間的直接關系，并未得到有力的證明。分析師關注作為外部監(jiān)管方式，相對于其他監(jiān)管方式來說，與企業(yè)內部不存在利益上的牽連，且其團隊較為專業(yè)。雖然分析師關注對會計信息質量的研究并未形成一致意見，但大多數(shù)學者認為分析師關注能提高會計信息質量。基于已有研究，本文將戰(zhàn)略差異、分析師關注與會計信息質量納入同一個研究框架,探究三者之間的關系。

三、理論分析與研究假設

(一)戰(zhàn)略差異對會計信息質量的影響

目前大多數(shù)學者都同意戰(zhàn)略差異會導致經(jīng)營風險增加，并且從多個角度進行驗證，經(jīng)營風險的增加會使企業(yè)盈利狀況等方面都存在不確定性，進而使得盈余管理行為發(fā)生的可能性增加，會計信息質量下降。因此，基于本文的研究內容，擬從戰(zhàn)略差異—經(jīng)營風險—盈余管理—會計信息質量的角度進行分析。

首先，企業(yè)選擇偏離常規(guī)的戰(zhàn)略，有可能為企業(yè)帶來超額收益，但同時也增加了企業(yè)業(yè)績的不確定性[11]。研究表明，企業(yè)選取的戰(zhàn)略越是偏離常規(guī)戰(zhàn)略，其導致的企業(yè)業(yè)績波動就越大，從而使得企業(yè)獲得超額收益或者承受更多損失[2]1479。其次，不同的戰(zhàn)略選擇對企業(yè)投資效率的影響不同[26]，不同的投資效率帶來不同的績效水平。最后，戰(zhàn)略差異越大的企業(yè)，現(xiàn)金持有水平會顯著降低，然而與常規(guī)企業(yè)相比，其開拓市場需要更多的資金支持，因此公司融資需求增加[16]286[27]；與此同時，戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的融資約束就越大，投資者會提高必要報酬率，使得權益融資成本增加。上述行為最終都會影響企業(yè)利潤，使得企業(yè)經(jīng)營風險增加。企業(yè)經(jīng)營風險增加，又會從兩個方面對盈余管理行為產(chǎn)生影響，進而影響會計信息質量。

一方面，經(jīng)營風險較大的企業(yè)，其業(yè)績也存在不穩(wěn)定性。由于企業(yè)業(yè)績是影響高管薪酬的關鍵因素[28]，所以當企業(yè)業(yè)績下降或者波動較大時，根據(jù)委托代理理論，高管逆向選擇和道德風險的概率會增加。高管從自身利益出發(fā)，為了營造一種業(yè)績持續(xù)良好發(fā)展的假象，將該期利潤轉移，以起到平攤業(yè)績的作用，如此進行盈余操縱使得會計信息質量下降[10]29。

另一方面，根據(jù)信息不對稱理論，從事前角度分析，戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的運營模式等方面與常規(guī)行業(yè)相差越大[29]，這為高管實施機會主義行為提供了良好的契機；從事后角度來看，戰(zhàn)略差異大的企業(yè)與同行業(yè)之間的可比性差，導致審計師等外部監(jiān)管者難以運用行業(yè)信息進行比較，無法全面掌握企業(yè)信息[30]，增加了審計錯報的可能，進而使會計信息質量下降?；谝陨戏治?，本文提出假設。

H1：戰(zhàn)略差異顯著影響會計信息質量。其他條件不變的情況下，戰(zhàn)略差異越大，會計信息質量越差。

(二)戰(zhàn)略差異、分析師關注與會計信息質量

分析師關注在公司治理方面起到良好的外部監(jiān)管作用。一方面，分析師的主要工作就是全面搜集公司資料并進行預測分析，對信息進行專業(yè)的解讀[31]，提高資本市場效率。分析師通過將信息傳遞給股東等利益相關者，能夠在一定程度上減少信息不對稱[32]，從而防止財務舞弊事件[33，34]和企業(yè)盈余管理行為的發(fā)生[35]，使得中小股東的權益得到維護，從而強化了外部監(jiān)管的職能。研究還表明，明星分析師的監(jiān)管作用比一般分析師更為顯著[36]。由于分析師的關注大大降低了企業(yè)的違規(guī)行為，進而使得會計信息質量提高[37]。另一方面，分析師關注能夠對高管的私利行為起到約束作用，從而減少代理成本[38]，即分析師能夠間接對高管施加壓力，高管在權衡利弊之后，有所顧忌，不敢輕易地進行盈余管理行為，從而使得會計信息質量有所提升。

鑒于戰(zhàn)略差異大的公司其經(jīng)營風險也較大，進而使高管進行盈余管理的動機也較大，加上信息不對稱的原因，使得外部利益相關者無法識別和有效約束，從而使得會計信息質量下降，不利于企業(yè)的長足發(fā)展。由上述分析可知，分析師關注能夠對戰(zhàn)略差異與會計信息質量之間的關系起到良好的調節(jié)作用。當戰(zhàn)略差異較大時，公司產(chǎn)生代理問題和信息不對稱狀況，分析師通過收集并分析企業(yè)的相關資料，作出專業(yè)的預判并將信息公布，減少信息不對稱，抑制了盈余操縱行為的發(fā)生，從而提高會計信息質量?；谝陨戏治?，本文提出假設。

H2：分析師關注能夠對戰(zhàn)略差異與會計信息質量的關系起到顯著調節(jié)作用。若分析師關注程度高，則抑制戰(zhàn)略差異對會計信息質量的消極影響。

四、研究設計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文選取2009—2018年滬深兩市A股上市公司為樣本，并進行以下處理：(1)剔除ST和*ST企業(yè)；(2)剔除金融、保險類企業(yè)；(3)剔除缺失嚴重的樣本數(shù)據(jù)；(4)對重要數(shù)據(jù)進行補漏處理。最終保留15 415條樣本數(shù)據(jù)，并對樣本數(shù)據(jù)在 1%和 99%分位上進行縮尾處理(winsorize)。所選數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

(二)變量度量

1.會計信息質量(|DA|)

會計信息質量的衡量方法大致分為信息披露等級、股票回報率、可操縱應計利潤等。本文參考劉啟亮等[39]采用分年度和行業(yè)回歸的截面修正瓊斯模型。具體計算公式如下：

(1)

其中NDAi,t的計算公式如下：

(2)

式 (2) 中的α1、α2、α3是通過式 (3) 進行OLS回歸得到:

(3)

其中TAi,t表示總應計利潤，Ai,t-1表示上一期資產(chǎn)，ΔREVi,t-ΔRECi,t表示本期與上一期應收賬款凈額的差，PEFi,t表示固定資產(chǎn)原值。按照上述公式進行計算，最終得到可操縱性應計利潤(DA)，取絕對值后作為會計信息質量的負向指標。可操縱性應計利潤的絕對值(|DA|)越大，會計信息質量就越差。

2.戰(zhàn)略差異(CD)

本文借鑒Tang等[2]1479、葉康濤等(2014)[19]49的方法，用6個指標衡量公司的資源配置結構：廣告強度(銷售費用/營業(yè)總收入)、研發(fā)強度(無形資產(chǎn)/營業(yè)總收入)、資本密集度(固定資產(chǎn)原值/員工人數(shù))、固定資產(chǎn)更新度(固定資產(chǎn)凈值/固定資產(chǎn)原值)、管理費用投入(管理費用/營業(yè)總收入)、財務杠桿((短期借款+長期借款+應付債券) /凈資產(chǎn))。首先，對上述指標按照年度和行業(yè)進行標準化處理并取絕對值；然后，把各個公司的6個指標加總；最后，對其求平均值，得到戰(zhàn)略差異的衡量指標，符號記為 CD。戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)偏離常規(guī)戰(zhàn)略的程度就越大。

3.分析師關注(Anlysts)

分析師關注的衡量方法大致有兩種，一種根據(jù)分析師過去一年發(fā)布評級報告的數(shù)量[40]進行測度，另一種是根據(jù)一年內關注該企業(yè)的分析師人數(shù)確定。本文采取過去一年內評級報告的數(shù)量加一取對數(shù)進行衡量。

4.控制變量

本文選取以下變量作為控制變量：財務層面有公司規(guī)模(Size)、財務杠桿(Lev)、盈利能力(Roa)、成長性(Growth)；公司治理層面有股權集中度(Top1)、獨立董事比例(Indep)、兩職合一(Duality)；外部治理層面有是否四大審計(Big4)。為了減少行業(yè)和年度變動對研究的影響，本文考慮控制行業(yè)和年度，從而消除行業(yè)特征和時間變化產(chǎn)生的影響。具體見表1。

表1 變量度量

(三)模型構建

1.戰(zhàn)略差異與會計信息質量

為了驗證H1，考察戰(zhàn)略差異對會計信息質量的影響，本文構建多元回歸模型如下：

|DA|=β0+β1CD+β2Size+β3Lev+β4Roa+β5Growth+β6Top1+β7Indep

+β8Duality+β9Big4+∑Year+∑Industry+ε

(4)

模型1中，β1是本文關注的重點，衡量了戰(zhàn)略差異對會計信息質量的影響，結合已有研究和理論分析，本文預測β1顯著為正，即戰(zhàn)略差異越大，可操縱性應計利潤就越大，會計信息質量越差。

2.戰(zhàn)略差異、分析師關注與會計信息質量

為了考察外部監(jiān)管對戰(zhàn)略差異對會計信息質量之間關系的影響，在模型1的基礎上，本文進一步將分析師關注作為調節(jié)變量納入模型，檢驗H2。

|DA|=θ0+θ1CD+θ2Anlysts+θ3CD*Anlysts+θ4Size+θ5Lev+θ6Roa+

θ7Growth+θ8Top1+θ9Indep+θ10Duality+θ11Big4+∑Year+

∑Industry+ε

(5)

模型2中，分析師關注與戰(zhàn)略差異的交乘項θ3是本文關注的重點，衡量了分析師關注對戰(zhàn)略差異與會計信息質量之間關系的影響。根據(jù)已有研究和理論分析，本文預測θ3顯著為負，分析師關注程度較高時，能夠抑制戰(zhàn)略差異對可操縱性應計利潤的正向影響。即分析師關注程度高，能夠削弱戰(zhàn)略差異對會計信息質量的消極影響。

五、實證結果及分析

(一)描述性統(tǒng)計

描述性統(tǒng)計的結果如表2所示。結果表明，可操縱性應計利潤的絕對值(|DA|)的均值為0.078，標準差為0.094，最小值為0.001，最大值為0.586，最大最小值之間差距較大，且均值較小，說明我國上市公司會計信息質量普遍較好，但是不同公司之間的差異較大。戰(zhàn)略差異(CD)的均值為0.47，標準差為0.325，變動范圍為0.09-1.974，表明不同公司之間戰(zhàn)略差異較大。分析師關注(Anlysts)的描述性統(tǒng)計結果表明，不同企業(yè)被分析師關注的程度差異較大。觀察其他觀測值發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模(Size)、成長性(Growth)以及股權集中度(Top1)的標準差分別為1.387、1.571和15.284，表明不同公司規(guī)模、發(fā)展狀況以及股權集中程度差異較大。由財務杠桿(Lev)可知，樣本公司負債狀況較為合理。由獨立董事比例(Indep)與兩職合一(Duality)可知，樣本公司公司治理狀況良好。

表2 描述性統(tǒng)計

(二)相關性分析

根據(jù)pearson相關系數(shù)分析，可操縱性應計利潤(|DA|)與戰(zhàn)略差異(CD)之間相關系數(shù)為0.014，顯著正相關，初步預測H1成立。控制變量間相關系數(shù)的絕對值均小于0.5，表明控制變量之間不存在嚴重多重共線性問題。具體見表3。

表3 相關系數(shù)矩陣

(三)回歸結果

由表4回歸結果可知，第(1)列顯示了戰(zhàn)略差異(CD)與可操縱性應計利潤絕對值(|DA|)的回歸結果，戰(zhàn)略差異(CD)的回歸系數(shù)為0.025，在1%水平上顯著為正，說明戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的可操縱性應計利潤越大，即會計信息質量越差，支持了假設H1。

表4 回歸結果

基于分析師關注的調節(jié)作用，第(2)列加入戰(zhàn)略差異與分析師關注的交乘項(CD*Anlysts)，控制其他影響因素后，回歸結果顯示CD*Anlysts的系數(shù)為-0.013，在1%水平上顯著為負，說明分析師關注對戰(zhàn)略差異與可操縱性應計利潤之間的正向關系起抑制作用。即分析師關注程度高的公司，戰(zhàn)略差異對會計信息質量的負相關關系得到抑制。這可能是因為戰(zhàn)略差異雖增加了企業(yè)的經(jīng)營風險和信息不對稱程度，降低了會計信息質量，但分析師關注程度高緩解了信息不對稱程度，從而提高會計信息質量，支持假設H2。

除此之外，從分組回歸結果來看，第(3)列分析師關注程度較高的組中，戰(zhàn)略差異(CD)的系數(shù)不顯著，而第(4)列分析師關注程度較低的組中，戰(zhàn)略差異(CD)的系數(shù)為0.026，在1%水平上顯著。分組結果表明，分析師關注程度較高，能夠顯著削弱戰(zhàn)略差異度對會計信息質量的消極影響。分組回歸的結果進一步驗證了假設H2成立。

觀察控制變量發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模(Size)的回歸系數(shù)顯著為負，說明公司規(guī)模越大，進行盈余操縱的可能性就越大，會計信息質量就越差；盈利能力(Roa)與成長性(Growth)的回歸系數(shù)顯著為正，說明盈利能力強和成長性好的公司，進行盈余管理的可能性較小，從而使會計信息質量較高。

表5 改變解釋變量和被解釋變量的穩(wěn)健性檢驗

(四)穩(wěn)健性檢驗

1.改變會計信息質量衡量方式

前文采用修正Jones模型衡量會計信息質量，為了保證結果的穩(wěn)健性，此處采用基本Jones模型作為前者的替代變量(|DA1|)，重新進行上述回歸，穩(wěn)健性檢驗結果與本文主要結論一致，見表5。

2.改變戰(zhàn)略差異衡量方式

由于前文在計算戰(zhàn)略差異時，采用銷售費用和無形資產(chǎn)來替代廣告費用和研發(fā)費用，衡量存在一定的誤差。因此，為保證結果的穩(wěn)健性，本文參考Tang等[2]1479、葉康濤等[19]49的做法，去掉前文中兩個構建公司戰(zhàn)略偏離度的指標，保留資本密集度、固定資產(chǎn)更新度、管理費用投入、財務杠桿四個維度，重新計算公司戰(zhàn)略偏離度(CD1)。穩(wěn)健性檢驗結果與本文主要結論一致，見表5。

3.將戰(zhàn)略差異滯后一期

由于公司上一期的戰(zhàn)略差異可能會對企業(yè)本期會計信息質量產(chǎn)生影響，因此本文借鑒羅忠蓮等[18]120的做法，將戰(zhàn)略差異度滯后一期變量 (LSD) 進行了回歸，穩(wěn)健性檢驗結果與本文主要結論一致，見表5。

4.改變分析師關注的衡量方式

前文采用分析師研報數(shù)量作為分析師關注的衡量指標，為了保證結果的穩(wěn)健性，本文采用一年內關注該企業(yè)的分析師人數(shù)加一取對數(shù)作為替代變量(Anlysts1)，重新進行檢驗，穩(wěn)健性檢驗結果與本文主要結論一致，見表6。

(五)進一步研究與分析

前文提到，戰(zhàn)略差異越大，經(jīng)營風險就越大，導致會計信息質量降低。那么企業(yè)能否通過改變經(jīng)營風險來影響會計信息質量呢？本部分借鑒溫忠麟等(2004)[41]提到的中介效應的檢驗方法進行驗證。

第一步，檢驗戰(zhàn)略差異與會計信息質量的回歸結果,若戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)顯著為正, 表明戰(zhàn)略差異度與可操縱性應計利潤的絕對值顯著正相關,即戰(zhàn)略差異與會計信息質量負相關，則進行下一步； 否則停止檢驗。第二步,檢驗戰(zhàn)略差異與經(jīng)營風險回歸結果，如果戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)顯著為正, 則說明戰(zhàn)略差異會導致企業(yè)的經(jīng)營風險增加。第二步驟的具體回歸模型如下：

表6 改變調節(jié)變量的穩(wěn)健性檢驗

表7 基于經(jīng)驗風險的中介作用

Risk=μ0+μ1CD+μ2Size+μ3Lev+

μ4Roa+μ5Growth+μ6Top1+

μ7Indep+μ8Duality+μ9Big4+

∑Year+∑Industry+ε

(6)

在選取經(jīng)營風險(Risk)的衡量方法時，本文參考余明桂等(2013)[42]采用盈利波動性衡量經(jīng)營風險水平。盈利波動性的計算過程如下：首先，對企業(yè)每一年的ROA進行行業(yè)均值調整；然后，計算每一觀察時間段內經(jīng)行業(yè)調整后的標準差。如公式7所示：

(7)

其中：

第三步，將經(jīng)營風險加入戰(zhàn)略差異 (CD) 與會計信息質量(|DA|)模型進行回歸。如果中介效應顯著, 那么該影響機制成立,并說明戰(zhàn)略差異是通過增加經(jīng)營風險，引起可操縱性應計利潤的增加，即會計信息質量下降。第三步驟的回歸模型如下：

|DA|=ε0+ε1CD+ε2Risk+ε3Size+

ε4Lev+ε5Roa+ε6Growth+

ε7Top1+ε8Indep+

ε9Duality+ε10Big4+

∑Year+∑Industry+ε

(8)

表7顯示的結果為戰(zhàn)略差異對會計信息質量的影響機制。由第一步的檢驗結果可知,戰(zhàn)略差異與可操縱性應計利潤的絕對值顯著為正，即戰(zhàn)略差異與會計信息質量顯著負相關, 則進行下一步檢驗。第二步的結果為戰(zhàn)略差異與經(jīng)營風險的回歸,結果顯示戰(zhàn)略差異與經(jīng)營風險的回歸系數(shù)為0.017，且在1%的水平上顯著為正, 表明戰(zhàn)略差異能夠增加企業(yè)的經(jīng)營風險。第三步的結果為加入經(jīng)營風險的戰(zhàn)略差異與會計信息質量回歸,經(jīng)營風險與可操縱性應計利潤的絕對值的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為正,且系數(shù)不為0，加入中介變量的戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)為0.022，小于第一步中未加中介變量的戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)0.025。綜上所述,第一步中戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)顯著為正, 第二步中戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)顯著為正, 第三步經(jīng)營風險(Risk)系數(shù)顯著為正且不為0且DS戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)小于第一步的戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù), 中介效應顯著, 即該影響機制成立。該影響機制說明戰(zhàn)略差異通過企業(yè)經(jīng)營風險增加,引起可操縱性應計利潤的絕對值增加，即會計信息質量下降。

六、結論與啟示

本文以2009—2018年我國滬深兩市A股上市公司為樣本，考察了戰(zhàn)略差異對會計信息質量的影響，研究結果顯示(1)戰(zhàn)略差異越大，會計信息質量就越差；(2)分析師關注能夠起到顯著的調節(jié)作用，削弱戰(zhàn)略差異對會計信息質量的消極影響。進一步分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)營風險在戰(zhàn)略差異對會計信息質量的關系中起中介作用。

本文的主要啟示在于，(1)對企業(yè)外部利益相關者來說，戰(zhàn)略差異與委托代理問題存在密切的聯(lián)系，因此外部投資者要關注企業(yè)戰(zhàn)略變化，當企業(yè)偏離常規(guī)戰(zhàn)略時，表明企業(yè)對外公布的會計信息質量可能存在問題，要提高警惕。一方面，可以通過股東大會進行干預，減少高管因追求個人利益而損害股東利益的行為，以維護自身權益；另一方面，可以通過分析師提供的報道去了解企業(yè)狀況，利用分析師提供的信息輔助其進行決策，切忌盲目以對外公布的會計信息作為決策依據(jù)。(2)對分析師來說，重點關注戰(zhàn)略差異較大的企業(yè)，通過向信息需求者提供更加有價值的信息，能夠減少信息不對稱，一定程度上抑制代理沖突，凈化證券市場環(huán)境，進而起到良好的外部監(jiān)管效果，提高會計信息質量。(3)對于企業(yè)自身來講，常規(guī)戰(zhàn)略是經(jīng)過實踐檢驗的和歷史考驗的結晶，企業(yè)應盡量采取常規(guī)戰(zhàn)略，避免承擔不必要的風險，以及增加高管機會主義行為的可能性。(4)對政府相關部門來說，戰(zhàn)略差異較大的企業(yè)，其會計信息質量可能降低，應該重點監(jiān)督這類企業(yè)，防患于未然。