劉樹海，唐婧清，2，白仲林（1.天津財經(jīng)大學a.商學院，b.理學院，天津300222；2.天津商業(yè)大學商學院，天津300134）

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會計信息質量、融資約束與現(xiàn)金持有價值
——基于門檻回歸的經(jīng)驗證據(jù)

劉樹海1a，唐婧清1a，2，白仲林1b
（1.天津財經(jīng)大學a.商學院，b.理學院，天津300222；2.天津商業(yè)大學商學院，天津300134）

唐婧清，女，重慶人，博士生，講師，研究方向：會計理論；

白仲林，男，河南洛陽人，經(jīng)濟學博士，教授，博士生導師，研究方向：計量經(jīng)濟學理論與應用。

摘要：為了研究企業(yè)中會計信息質量與現(xiàn)金持有價值之間的非線性關系，從融資約束的視角，對會計信息質量影響現(xiàn)金持有價值的機理進行了理論分析；基于A股上市公司2008—2012年的平衡面板數(shù)據(jù)，建立了以會計信息質量為門檻變量的回歸模型，檢驗了不同區(qū)間的會計信息質量對應的現(xiàn)金持有價值。研究發(fā)現(xiàn)，當會計信息質量低于特定門檻時，融資約束出現(xiàn)，現(xiàn)金持有價值顯著；反之，融資約束消失，現(xiàn)金持有價值不顯著。

關鍵詞：會計信息質量；現(xiàn)金持有價值；門檻回歸；融資約束

一、引 言

近年來，國內(nèi)外企業(yè)的現(xiàn)金持有量均有了很大幅度的提升。Bates等的統(tǒng)計顯示，美國工業(yè)企業(yè)現(xiàn)金占總資產(chǎn)的平均比例，已從1980年的10.5%上升到了2006年的23.2%［1］。筆者基于國泰安數(shù)據(jù)庫的統(tǒng)計顯示，中國非金融類A股上市公司現(xiàn)金占總資產(chǎn)的比例，2004至2008年平均為15.2%，而2009至2013年平均為19.8%，相對前5年的增幅高達30.3%。相應地，學術界對于現(xiàn)金的關注也在增加，其焦點之一則是持有現(xiàn)金對于企業(yè)的價值貢獻［2］。在完美的資本市場環(huán)境下，企業(yè)可以自由地借入投資所需資本，是否持有現(xiàn)金無關緊要［3］。然而，信息不對稱的存在凸顯了持有現(xiàn)金的重要性。在企業(yè)進行外部融資時，如果投資者不能對資本風險做出評估，便會產(chǎn)生借貸雙方的信息不對稱，此時“檸檬效應”將會導致相對較高的外部融資成本。學術界將外部融資成本高于內(nèi)部融資成本的狀態(tài)稱為“融資約束”［4］。對于存在融資約束的企業(yè)而言，持有現(xiàn)金可以規(guī)避相對較高的外部融資成本，從而產(chǎn)生除現(xiàn)金自身價值之外的增量價值，稱其為現(xiàn)金持有價值。

會計信息是企業(yè)向外傳達經(jīng)營狀況的主要渠道，是降低企業(yè)內(nèi)外部信息不對稱的重要手段［5］。通過影響融資約束，會計信息質量成為現(xiàn)金持有量及其價值的關鍵決定因素［6］。投資者需要依據(jù)會計信息來對資本風險進行評估，以消除借貸雙方的信息不對稱，促進二者在資本定價方面達成一致，幫助投資者獲得更多的投資機會和投資收益。然而，依據(jù)會計信息評估資本風險時必然需要一定的成本，這種成本與會計信息質量存在負向關系。在會計信息質量較低的情況下，資本風險的評估成本高于評估收益，投資者將會放棄風險評估。于是，借貸雙方之間的信息不對稱產(chǎn)生，企業(yè)進入融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價值得以顯現(xiàn)。而在會計信息質量超過某個閾值時，資本風險的評估成本低于評估收益，投資者將會實施風險評估。于是，借貸雙方之間的信息不對稱消除，企業(yè)擺脫融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價值不再顯著?？梢?，會計信息質量與現(xiàn)金持有價值之間存在著非線性關系。人們已經(jīng)研究了會計信息質量與現(xiàn)金持有價值之間的線性關系。一般認為，隨著會計信息質量的提高，企業(yè)面臨的融資約束降低，現(xiàn)金持有價值隨之下降［7］。然而，對于會計信息質量與現(xiàn)金持有價值之間存在的非線性關系，學術界鮮有關注。本文預期厘清和驗證這一關系，并提出相應的基于會計信息質量的現(xiàn)金管理策略。

二、文獻回顧與研究假設

（一）信息不對稱對現(xiàn)金持有價值的影響

融資順序理論認為，借貸雙方之間的信息不對稱引起外部融資活動中的“逆向選擇”，致使新發(fā)證券的價值被低估，提高了外部融資成本。內(nèi)源融資（持有現(xiàn)金）可以避免信息不對稱帶來的負面沖擊，成本相對低廉，是企業(yè)首選的融資方式［8－9］。在信息不對稱程度很低的情況下，企業(yè)也會進入資本市場，采用權益發(fā)行的融資方式［10］?？梢姡畔⒉粚ΨQ影響了企業(yè)的融資活動，決定了持有現(xiàn)金的重要性及價值。對于信息不對稱程度更高的企業(yè)而言，其投資—現(xiàn)金流敏感性更高，面臨著更大的融資約束［11］。對于融資約束較大的企業(yè)，投資者將會認可持有現(xiàn)金產(chǎn)生的價值［12］。綜上，企業(yè)與投資者之間信息不對稱程度越大，其面臨的融資約束就會越大，現(xiàn)金持有價值就會越高，反之亦然。

（二）會計信息質量對現(xiàn)金持有價值的影響

高質量的會計信息有助于消除企業(yè)內(nèi)外部的信息不對稱，從而對現(xiàn)金持有價值產(chǎn)生影響［13］。會計信息在投資者的決策過程中扮演了十分重要的角色［14］87－88。投資者需要依據(jù)會計信息來對資本風險做出評估，以確定合理的資本價格。企業(yè)外部融資中的主要信息是資本風險的信息。通過評估資本風險，可消除借貸雙方的信息不對稱，提高交易成功的概率，提升投資者的期望收益。同時，評估資本風險也需承擔一定的成本。在會計信息質量很低的情況下，資本風險的評估成本很高，超過了評估收益，投資者將會放棄風險評估。于是，借貸雙方的信息不對稱產(chǎn)生，“檸檬效應”便會導致相對較高的外部融資成本，企業(yè)將會進入融資約束狀態(tài)［15］。隨著會計信息質量的提升，資本風險的評估成本不斷降低。在會計信息質量超出特定閾值的情況下，資本風險的評估成本小于評估收益，投資者將會實施風險評估。于是，借貸雙方的信息不對稱得以消除，企業(yè)擺脫融資約束狀態(tài)?？梢姡瑫嬓畔①|量決定了企業(yè)的融資約束狀態(tài)，進而決定了現(xiàn)金持有價值。根據(jù)上面的討論，可以提出如下假設：

假設1：當會計信息質量低于特定閾值時，企業(yè)處于融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價值顯著；而當會計信息質量高于特定閾值時，企業(yè)處于非融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價值不顯著。

三、研究設計

（一）基本檢驗模型

Pinkowitz等將企業(yè)資產(chǎn)劃分為現(xiàn)金和非現(xiàn)金資產(chǎn)，提出了現(xiàn)金估價的經(jīng)驗模型，其具體形式如式（1）所示［16］：

式（1）中，Xt表示變量X在第t期的取值，dXt＝Xt－Xt－1，V表示企業(yè)的市場價值，E表示息稅前盈余，NA表示非現(xiàn)金資產(chǎn)（總資產(chǎn)－現(xiàn)金資產(chǎn)），RD表示研發(fā)投入，F(xiàn)表示財務費用，D表示現(xiàn)金股利，C表示現(xiàn)金持有量。現(xiàn)金持有量為解釋變量，β16表示其邊際市場價值。該模型能夠很好地解釋企業(yè)價值的變異性，得到了廣泛應用。

本文將在式（1）的基礎之上構建實證檢驗所需的模型。會計信息質量跨過特定閾值后，企業(yè)面臨的融資約束狀態(tài)便會發(fā)生轉換，并引起現(xiàn)金持有價值的變化。鑒于此，本文構建以會計信息質量為門檻變量的單門檻回歸模型，以檢驗在兩個不同的會計信息質量區(qū)間現(xiàn)金持有價值存在的差異。本文設計的檢驗模型如式（2）所示：

式（2）包含了個體固定效應和期間固定效應。本模型使用無形資產(chǎn)變量（IA）來替換研發(fā)投入變量（RD）。這是因為門檻回歸要用到平衡面板數(shù)據(jù)，而樣本期間內(nèi)中國上市公司的研發(fā)數(shù)據(jù)殘缺情況嚴重；無形資產(chǎn)與研發(fā)投入之間存在密切聯(lián)系，用其替換研發(fā)投入預期不會嚴重影響模型的解釋能力。此外，I（·）為指示函數(shù)，當括號內(nèi)的條件成立時取值為1，否則取值為0。AQ為門檻變量，表示會計信息質量。γ為會計信息質量門檻。為了消除異方差問題，對于模型中的連續(xù)變量，使用本公司當年的非現(xiàn)金資產(chǎn)NAi，t進行了平減化處理。

β16和β17是檢驗假設1需要用到的系數(shù)，表示現(xiàn)金的邊際價值?，F(xiàn)金的邊際價值包含兩部分：其一是單位現(xiàn)金自身的價值，其數(shù)值等于1；其二是持有單位現(xiàn)金產(chǎn)生的增量價值，本文稱之為現(xiàn)金持有價值。當現(xiàn)金持有價值顯著時，現(xiàn)金的邊際價值應當明顯高于1，否則應當近似等于1，因此可從β16和β17的取值來判斷現(xiàn)金持有價值的顯著性。由于本文主要考察會計信息質量對現(xiàn)金持有價值的影響，其他變量只是用來解釋企業(yè)價值的變異性。為了突出研究主題，避免研究問題的復雜化，僅將現(xiàn)金持有量C的系數(shù)設置為隨體制轉換而變化。

（二）會計信息質量模型

本文使用Dechow和Dichev設計的應計質量模型（DD模型）來得到會計信息質量的度量指標［17］。DD模型的具體形式如式（3）所示：

其中WCA表示流動性應計，等于流動資產(chǎn)的增量減去現(xiàn)金資產(chǎn)的增量，減去流動負債的增量，再加上短期借款的增量；OCF表示經(jīng)營現(xiàn)金流量。為消除異方差問題，所有變量都用本公司當年的平均總資產(chǎn)A－i，t做了平減化處理。對式（3）按年度分行業(yè)進行截面回歸，所得殘差項的絕對值（｜e⌒｜）可用來反方向反映會計信息質量。本文用AQ＿DD表示根據(jù)DD模型所得出的會計信息質量，為便于表述，不妨設定AQ＿DD＝－｜e⌒

｜。AQ＿DD的值越大，會計信息質量越高，反之亦然。

（三）門檻效應檢驗方法

實證研究中，為了考察解釋變量與被解釋變量之間可能存在的非線性關系，傳統(tǒng)的分析方法是依據(jù)主觀確定的某分組變量的閾值對樣本進行分組，并檢驗不同組別之間解釋變量的系數(shù)差異。顯然，這種分組方法主觀性嚴重、缺乏科學性，容易影響實證結論的可靠性［18］。Hansen提出的門檻效應檢驗方法能夠科學地確定分組變量的閾值及其有效性，適合研究變量之間的門檻非線性關系［19］。以下簡要介紹這種方法的思想。

首先設定單門檻回歸模型，搜索第一個門檻并檢驗其顯著性。假設γ1表示第一個門檻的取值。根據(jù)γ1可將樣本分成兩組，即門檻變量小于等于γ1的組以及大于γ1的組。使用分組后的樣本對單門檻模型進行回歸，可得回歸殘差的平方和S1（γ1）。S1（γ1）取值最小時對應的γ1即為第一個門檻的估計值：

構造統(tǒng)計量：

以其檢驗零假設H0：回歸模型不存在門檻效應。其中S0表示無門檻回歸模型的殘差平方和；S1（＾γ1）和＾σ12分別表示以＾γ1作為門檻值的單門檻回歸模型殘差平方和以及殘差方差的估計值。統(tǒng)計量F1不服從標準分布，需要借助Hansen提供的殘差自舉（Bootstrap）法，以產(chǎn)生F1的自舉經(jīng)驗分布。根據(jù)F1的分布以及原始樣本的F1值，可計算出F1檢驗的經(jīng)驗p值；如果p值足夠?。ɡ缧∮?.05），則拒絕零假設，合理推斷第一個門檻顯著。

如果第一個門檻顯著，則可設定兩門檻回歸模型，據(jù)以搜索第二個門檻并檢驗其顯著性。假設γ2表示第二個門檻，S2（γ2）表示根據(jù)＾γ1和γ2將樣本進行分組，使用分組后的樣本對兩門檻模型進行回歸所得到的殘差平方和。設定不同的γ2并計算出相應的S2（γ2），則S2（γ2）取值最小時對應的γ2即為第二個門檻的估計值，可表示為：

假設S2（＾γ2）和＾σ22分別表示以＾γ1和＾γ2作為門檻值的兩門檻回歸模型殘差平方和以及殘差方差的估計值。為了檢驗第二個門檻的顯著性，可構造統(tǒng)計量：

與對F1的處理類似，通過殘差自舉法，可得F2的經(jīng)驗分布，進而可得F2檢驗的p值，并據(jù)此判斷第二個門檻的顯著性。更多門檻的搜索與檢驗與以上內(nèi)容類似，在此不再贅述。

（四）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文的研究數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫，初始數(shù)據(jù)區(qū)間為2007—2013年。由于一些指標的計算要用到滯后一期或者提前一期的數(shù)據(jù)，最終確定的面板數(shù)據(jù)期間為2008—2012年。本文選取滬深兩市A股上市公司為樣本，并進行了如下處理：1.剔除金融類公司樣本；2.剔除ST類公司樣本以及相關數(shù)據(jù)異?；蛉笔У臉颖荆?.剔除研究期間內(nèi)數(shù)據(jù)不連續(xù)的樣本；4.剔除樣本數(shù)不足20的年度/行業(yè)組（因計算會計信息質量的需要）；5.對于模型中用到的連續(xù)變量進行1%的縮尾處理。最終得到了1 153家A股上市公司2008—2012年的平衡面板數(shù)據(jù)，并根據(jù)得到的數(shù)據(jù)，對主要變量進行描述性統(tǒng)計，結果如表1所示。

由表1可知，經(jīng)過處理之后的樣本數(shù)據(jù)沒有出現(xiàn)異常值，各變量取值的分布符合邏輯，這就說明數(shù)據(jù)的處理過程是合理的，最終得出的樣本數(shù)據(jù)也是可靠的。進一步的實證檢驗可以建立在這些數(shù)據(jù)的基礎之上。

四、實證結果

（一）門檻效應的檢驗

分別對會計信息質量的第一個門檻和第二個門檻進行搜索并檢驗其門檻效應。根據(jù)原始樣本，分別計算出相應的F1和F2的值。采用自舉的方法分別得到F1和F2的經(jīng)驗分布，并計算出各分布的1%、5%、10%分位數(shù)。之后，根據(jù)統(tǒng)計量F1和F2的經(jīng)驗分布以及原始樣本對應的F1和F2值，計算出相應的顯著性水平（p值）。自舉的次數(shù)為1 000次。最終得到的結果如表2中的A列所示。

表1　主要變量的描述性統(tǒng)計

表2　門檻效應的檢測

根據(jù)表2中A列的結果，可以合理確定，樣本數(shù)據(jù)存在一個有效的門檻。對門檻進行點估計和區(qū)間估計，所得結果如表3中的A列所示。由區(qū)間估計結果可知，門檻取值的波動幅度不大，說明門檻的估計值較為可靠。根據(jù)A列中AQ＿DD的門檻值（－0.029），可將會計信息質量劃分成兩個區(qū)間：AQ＿DD≤－0.029時，認為會計信息質量處于低區(qū)間；而當AQ＿DD＞－0.029時，認為會計信息質量處于高區(qū)間。由于門檻效應顯著，可認為在不同的會計信息質量區(qū)間，現(xiàn)金的邊際價值存在顯著差異。

表3　門檻的點估計和區(qū)間估計

（二）門檻回歸結果

根據(jù)門檻的估計值將樣本進行分組，基于分組后的樣本，對式（2）進行回歸，結果如表4中的A列所示。

表4　式（2）的門檻回歸結果

由表4中A列的回歸結果可知，在不同的會計信息質量區(qū)間，現(xiàn)金的邊際價值存在顯著差異。當會計信息質量處于低區(qū)間（AQ≤γ）時，現(xiàn)金的邊際價值明顯高于1（1.243），可認為持有現(xiàn)金產(chǎn)生了顯著的增量價值，也即現(xiàn)金持有價值顯著；而當會計信息質量處于高區(qū)間（AQ＞γ）時，現(xiàn)金的邊際價值近似等于1（0.969），可認為持有現(xiàn)金并未產(chǎn)生顯著的增量價值，也即現(xiàn)金持有價值不顯著。于是，假設1得到了支持。其原因在于，當會計信息質量處于特定門檻之下（AQ≤γ）時，資本風險的評估成本高于評估收益，開展風險評估無利可圖，投資者將放棄風險評估，便會導致嚴重的信息不對稱和融資約束，持有現(xiàn)金對于企業(yè)意義重大；而當會計信息質量跨過特定門檻（AQ＞γ）時，資本風險的評估成本低于評估收益，開展風險評估有利可圖，投資者將實施風險評估，可有效地消除信息不對稱和融資約束，持有現(xiàn)金對于企業(yè)不再具有重大意義。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文采用其他的會計信息質量度量指標，對根據(jù)式（2）得出的結果進行了穩(wěn)健性檢驗。第二個會計信息質量的度量指標根據(jù)Ball和Shivakumar設計的審慎模型（BS模型）得出［20］。BS模型在DD模型的基礎之上，增加了兩個變量，以期得出更加謹慎的應計質量。BS模型的具體形式如式（8）所示：

其中dOCF是經(jīng)營現(xiàn)金流量的增量，D是虛擬變量，當dOCF為負時D取值為1，否則取值為0。對式（8）按年度分行業(yè)進行截面回歸，所得殘差項的絕對值（｜e⌒

｜）反方向反映了會計信息質量。本文用AQ＿BS來表示根據(jù)BS模型所得出的會計信息質量，為了表述方便，不妨設定AQ＿BS＝－｜e⌒｜。AQ＿BS的值越大，會計信息質量越高，反之亦然。

本文使用的第三個會計信息質量的度量指標根據(jù)McNichols設計的修正模型（MC模型）得出［21］。MC模型在DD模型的基礎上，考慮了營業(yè)收入的變化及其固定資產(chǎn)的規(guī)模，其具體形式如式（9）所示：

其中dREV表示營業(yè)收入的增量，PPE表示固定資產(chǎn)的原值。對式（9）按年度分行業(yè)進行截面回歸，所得殘差項的絕對值（｜e⌒｜）反方向反映了會計信息質量。假設AQ＿MC表示根據(jù)MC模型得出的會計信息質量，為了表述方便，不妨設定AQ＿MC＝－｜e⌒

｜。AQ＿MC的值越大，會計信息質量越高，反之亦然。

以AQ＿BS和AQ＿MC作為新的門檻變量，重新檢驗門檻效應，并對式（2）進行重新回歸，所得到的相關結果如表2、表3和表4中的B列和C列所示。從穩(wěn)健性檢驗的結果來看，根據(jù)式（2）得到的估計結果是穩(wěn)健的，可以用來為有關結論提供經(jīng)驗上的有力支持。

五、結論與啟示

會計信息質量與企業(yè)現(xiàn)金持有價值之間存在非線性關系。當會計信息質量低于特定閾值時，投資者難以評估資本風險，與企業(yè)之間的信息不對稱產(chǎn)生，企業(yè)就會處于融資約束狀態(tài)，持有現(xiàn)金將會產(chǎn)生顯著的增量價值。而當會計信息質量超過特定閾值時，投資者易于評估資本風險，與企業(yè)之間的信息不對稱消除，企業(yè)就會處于非融資約束狀態(tài)，持有現(xiàn)金不會產(chǎn)生顯著的增量價值。因此，當會計信息質量較低時，企業(yè)需要保持充足的現(xiàn)金儲備。而當會計信息質量較高時，企業(yè)需要適當壓縮自身的現(xiàn)金儲備。

會計信息質量對于企業(yè)的現(xiàn)金管理策略有著重要意義。通過大力改善會計信息質量，使其成為投資者可以信賴的決策依據(jù)，將會有效地消除企業(yè)面臨的融資約束，從而抑制其持有大量現(xiàn)金的動機，這將有效激活企業(yè)的現(xiàn)金存量，促進其投資活動的開展。為使會計信息能被投資者加以有效利用，必須將其質量提升到足夠高的水平，否則會計信息質量并不能發(fā)揮有效的作用。另外，國有背景的企業(yè)更易獲得銀行貸款等外部資金，弱化了會計信息質量對其融資約束的影響。通過消除產(chǎn)權差異對于銀行信貸等外部融資渠道的影響，強化風險評估在融資過程中的作用，可以鼓勵企業(yè)努力提升自身的會計信息質量，從而有效地消除企業(yè)面臨的融資約束，最終提高社會資金的使用效率，增進宏觀經(jīng)濟的整體活力。

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（責任編輯：崔國平）

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Accounting Information Quality，F(xiàn)inancial Constraints and the Value of Cash Holdings：
Empirical Evidence Based on Threshold Regression

LIU Shu－h(huán)ai1a，TANG Jing－qing1a，2，BAI Zhong－lin1b
（a.School of Business，b.School of Science，1.Tianjin University of Finance ＆Economics，Tianjin 300222，China；
2.School of Business，Tianjin University of Commerce，Tianjin 300134，China）

Abstract：To study the nonlinear relationship between accounting information quality and the value of cash holdings in enterprises，the mechanism of accounting information quality affecting the value of cash holdings was theoretically analyzed from the perspective of financial constraints.In addition，based on balanced panel data from year 2008to 2012of A－share listed companies，the regression model was constructed taking accounting information quality as threshold variable，and the values of cash holdings corresponding to different intervals of accounting information quality were tested.The study shows that，when accounting information quality is under certain threshold，financial constraints appear，and the value of cash holdings is significant.Otherwise，financial constraints disappear，and the value of cash holdings is not significant.

Key words：accounting information quality；value of cash holdings；threshold regression；financial constraints

基金項目：國家自然科學基金青年項目《經(jīng)濟周期、融資約束與營運資本的動態(tài)協(xié)同選擇》（71302114）；國家自然科學基金面上項目《產(chǎn)權視角下的審計師聲譽機制及其經(jīng)濟后果研究》（71272189）；天津市財政局、天津市會計學會重點會計科研項目《公司最佳現(xiàn)金持有量動態(tài)調整路徑研究》（kjkyxm130701）

收稿日期：2014－12－19

文章編號：1007－3116（2015）07－0077－07

文獻標志碼：A

中圖分類號：F275.1

作者簡介：劉樹海，男，河北邯鄲人，管理學博士，講師，研究方向：財務管理；