□ 孟 元

(上海工程技術(shù)大學 管理學院，上海 201620)

1 引言

中國資本市場快速發(fā)展中由于機制不健全，導致股價暴漲暴跌問題極其突出，尤其2015年A股市場出現(xiàn)千股跌停的事件，嚴重損害投資者利益，影響資本市場健康發(fā)展。因此，如何應對股價崩盤風險，降低股價暴跌對投資者的損失，成為理論界和實務界關(guān)注的問題。

研究發(fā)現(xiàn)管理層對負面信息的隱瞞是股價崩盤風險的重要成因(Jin and Myers,2006;Hutton et al.,2009)，認為管理層在經(jīng)營過程中，出于保住自己職位、聲譽及晉升等需要，往往有選擇性地向外界披露利好信息，隱瞞負面信息(Kothari el al.,2009),當管理層隱瞞的負面信息逐漸增加至難以再繼續(xù)隱瞞時，所有的負面信息集中在資本市場釋放，從而引發(fā)股價崩盤 (Kim and Zhang,2016a;Kim and Zhang,2016b)。

沿著Jin and Myers (2006)、Hutton et al.(2009) 的理論，后續(xù)學者分別從機構(gòu)投資者(許年行等，2012)、控股股東持股 (王化成等，2015)、企業(yè)慈善捐贈(曹海敏和孟元，(2019))、賣空機制 (Callen et al.2015) 等視角研究股價崩盤風險影響因素。然而，鮮有文獻研究高質(zhì)量審計對股價崩盤風險的影響，本文切入股價崩盤風險視角，研究股價崩盤風險的影響因素。本文研究發(fā)現(xiàn)，高質(zhì)量審計可以降低股價崩盤風險，進行一系列穩(wěn)健性測試之后，該結(jié)論仍然成立；進一步研究發(fā)現(xiàn)，在國有企業(yè)中，高質(zhì)量審計與股價崩盤風險的正向關(guān)系更顯著。本文拓展了股價崩盤風險和審計質(zhì)量相關(guān)領(lǐng)域的研究。

2 文獻回顧及研究假設(shè)

假設(shè)正面信息和負面信息都隨機發(fā)生(Kothari et al.，2009)如果管理層及時披露，那么市場對出現(xiàn)正面信息和負面信息的反應程度相同，那么股價分布是均勻的，并不會出現(xiàn)負偏態(tài)。但是，委托人和代理人的目標存在不一致，而代理人基于自己的利益最大化角度考慮，會做出有損委托人利益的行為 (Jensen and Meckling,1976) 。進而代理人基于構(gòu)建商業(yè)帝國、晉升、保住自己的職位、避稅等因素考慮，往往有選擇性地向外界披露利好信息，隱瞞公司的負面信息(Kim et al.,2014;Ball,2009;Harvey and Rajgopal,2005;Kothari et al.,2009)，管理層不斷隱瞞負面信息直至隱瞞的成本或者難度增大至管理層很難繼續(xù)隱瞞時，所有負面信息集中在資本市場釋放，使得市場對負面信息的反應遠大于對正面信息的反應，從而出現(xiàn)股價的不對稱分布 (Kothari et al.,2009) ，因此，管理層對負面信息的隱瞞是股價崩盤風險的重要成因 (Jin and Myers,2006;Hutton et al.2009) 。

當企業(yè)出現(xiàn)不利于管理層的負面信息時，管理層有動機通過操縱會計信息，掩蓋外界對企業(yè)負面信息的關(guān)注 (Kim et al.,2011)。Hutton et al.,(2009) 發(fā)現(xiàn)盈余管理更嚴重的公司有更高的股價崩盤風險；公司財務總監(jiān)可以通過及時披露利好會計信息，延遲披露負面的會計信息，來向外界傳遞公司未來前景良好的信號，因此，當授予公司財務總監(jiān)股票期權(quán)時，公司財務總監(jiān)有動機通過選擇性披露正面會計信息，掩蓋住公司負面信息，使公司股票價格維持在較高水平，直至這些負面信息最終被投資者發(fā)現(xiàn)并引發(fā)股價崩盤 (Kim et al.,2011)。當公司聘用高質(zhì)量審計師時，高質(zhì)量審計師更有可能抑制公司管理層操縱會計信息的行為。首先，高質(zhì)量審計師更有動機維護自己聲譽，當發(fā)現(xiàn)公司進行會計信息操縱時，高質(zhì)量審計師更可能約束管理層的操縱行為；其次，高質(zhì)量審計師通常有更多的審計經(jīng)驗和能力，更可能發(fā)現(xiàn)管理層的會計信息操縱行為。因此，高質(zhì)量審計師可以抑制管理層通過操縱盈余來隱瞞負面信息的行為，使得更少的負面信息被隱藏在公司內(nèi)部，從而降低負面信息集中在資本市場釋放的可能性。故本文提出假設(shè)1：

假設(shè)1：高質(zhì)量審計可以降低股價崩盤風險。

本文進一步劃分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進行研究，由于股價崩盤風險的成因可以歸結(jié)為內(nèi)因：管理層代理問題 (權(quán)小鋒等，2017)，即管理層對負面信息的隱瞞導致股價崩盤風險，一般而言，在國有企業(yè)中，由于存在產(chǎn)權(quán)不明晰，導致所有者缺位，使得國有企業(yè)相較于非國有企業(yè)委托代理問題更嚴重(張維迎，1996)，那么相較于民營企業(yè)，在國有企業(yè)中更有可能發(fā)生管理層對負面信息的隱瞞。由于高質(zhì)量審計師可以抑制管理層操縱盈余，選擇性披露利好信息，達到降低投資者對企業(yè)負面信息關(guān)注的目的。因此，高質(zhì)量審計在國有企業(yè)中更有可能發(fā)揮作用。因此，本文提出假設(shè)2：

假設(shè)2：在國有企業(yè)中，高質(zhì)量審計和股價崩盤風險的負向關(guān)系更顯著。

3 研究設(shè)計

3.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用2007-2017年物流上市公司作為樣本，樣本篩選如下：①剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本；②剔除資不抵債的公司；③剔除金融保險類公司。經(jīng)過篩選，最終得到1449家樣本公司，同時對連續(xù)變量做上下1%分位Winsorize 處理。

3.2 變量定義

3.2.1 股價崩盤風險

借鑒已有研究(Hutton et al,2009;Jin and Mayers,2006;Kim et at al,2014;許年行等，2012；王化成等，2015；曹海敏和孟元，2019 )，本文使用股價負偏態(tài)系數(shù) (NCSKEW) 和股價上下波動比 (DUVOL) 兩個指標衡量股價崩盤風險，具體計算方法和之前研究一致，本文不再贅述。

3.2.2 高質(zhì)量審計

借鑒步丹璐和屠長文 (2017) 、周冬華等 (2018) 的做法，本文使用事務所聲譽 (Big4) 作為高質(zhì)量審計的代理變量，如果企業(yè)聘請的會計師事務所是國際四大會計師事務所，則Big4為1，否則Big4為0。

3.2.3 計量模型

本文使用模型(1)檢驗假設(shè):

CrashRisk是衡量股價崩盤風險的變量，選用NCSKEW和DUVOL兩個變量來衡量；Big4是解釋變量，衡量企業(yè)的審計質(zhì)量；Controls是控制變量，使用滯后一期公司規(guī)模Size、股票周收益率標準差Sigma、股票周收益率均值RET、資產(chǎn)負債率Lev、市凈率MB、總資產(chǎn)收益率ROA、股票月超額換手率OTurnover、信息不對稱程度Opaque(使用修正Jones系數(shù)衡量)。同時，設(shè)置虛擬變量Year控制年度固定效應。

CrashRiski,t=β0+β1Donationi,t-1+∑βControlsi,t-1+Year+εi,t

(1)

4 實證結(jié)果分析

4.1 單變量分析

本文在表1列示了單變量分析結(jié)果，本文按照企業(yè)是否經(jīng)四大會計師事務所審計，將樣本分為兩組：四大會計師事務所審計組和非四大會計師事務所審計組。并分組列示主要變量的平均值和中位數(shù)。本文重點關(guān)注反映股價崩盤風險的兩個指標股價負偏態(tài)系數(shù) (NCSKEW) 和股價上下波動比 (DUVOL) 在兩組之間是否存在差異。本文發(fā)現(xiàn)，四大審計組的股價負偏態(tài)系數(shù) (NCSKEW) 和股價上下波動比 (DUVOL) 的平均值分別為 -0.318和 -0.184，小于非四大審計組的平均值 -0.272和 -0.184；同時，組間系數(shù)差異檢驗顯示，四大審計組的股價負偏態(tài)系數(shù) (NCSKEW) 和股價上下波動比 (DUVOL) 的均值顯著低于非四大審計組，這一差異在1%水平下顯著。同理，四大審計組股價負偏態(tài)系數(shù) (NCSKEW) 和股價上下波動比 (DUVOL) 的中位數(shù)為 -0.275和 -0.174，顯著低于非四大審計組的中位數(shù) -0.261和 -0.174。單變量分析的結(jié)果初步證實了高質(zhì)量的審計可以降低股價崩盤風險。

表1 單變量分析(按照Big4分組)

4.2 回歸分析

4.2.1 審計質(zhì)量與股價崩盤風險回歸結(jié)果

表2列示了審計質(zhì)量與股價崩盤風險的回歸結(jié)果。在列1中，本文未加入控制變量，僅對審計質(zhì)量 (Big4) 與股價崩盤風險 (NCSKEW) 做單變量回歸，回歸結(jié)果顯示，審計質(zhì)量與股價崩盤風險顯著負相關(guān)，表明高質(zhì)量審計會約束管理層隱瞞負面信息行為，從而降低股價崩盤風險，在列2加入一系列控制變量之后，審計質(zhì)量 (Big4) 的系數(shù)仍顯著為負。在列3和列4中，本文將衡量股價崩盤風險的指標換成股價上下波動比 (DUVOL)，結(jié)論保持不變，進一步驗證本文結(jié)論。

表2 審計質(zhì)量與股價崩盤風險回歸結(jié)果①

4.2.2 對假設(shè)2的證明

表3列示了區(qū)分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進行的分組檢驗。分組檢驗的檢驗表明，在非國有企業(yè)組中，審計質(zhì)量 (Big4) 的系數(shù)為正但卻不顯著，而在國有企業(yè)組中審計質(zhì)量 (Big4) 的系數(shù)為顯著為負，且審計質(zhì)量 (Big4) 在國有企業(yè)組中的系數(shù)大于非國有企業(yè)組中的系數(shù)，表明相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)的審計質(zhì)量 (Big4) 與股價崩盤風險之間的負向關(guān)系更顯著，即高質(zhì)量的審計在國有企業(yè)中更能發(fā)揮作用。

表3 對假設(shè)2的證明

5 穩(wěn)健性檢驗

5.1 更改測度指標

在穩(wěn)健性檢驗中，本文更改審計質(zhì)量的測度指標，設(shè)置虛擬變量審計質(zhì)量 Big10,如果企業(yè)被前十大會計師事務所審計，則Big10 為1，反之Big10為0。表4列示了審計質(zhì)量 (Big10)和股價崩盤風險的回歸結(jié)構(gòu)，回歸結(jié)果顯示，審計質(zhì)量與股價崩盤風險仍顯著負相關(guān)，表明在更換審計質(zhì)量的度量指標時，假設(shè)仍然成立，高質(zhì)量審計可以抑制管理層對負面信息的隱瞞，降低股價崩盤風險。

表4 更改審計質(zhì)量測度指標

5.2 固定效應模型

本文對模型運用固定效應模型進行估計，以反映不隨時間改變的個體差異對回歸結(jié)果的影響?；貧w結(jié)果如表5所示，在控制個體差異因素之后，高質(zhì)量審計 (Big4) 對股價崩盤風險(NCSKEW 和DUVOL)的系數(shù)仍顯著為負，說明在控制住不隨時間改變的變量影響后，本文的結(jié)論仍然成立。

表5 固定效應模型

6 結(jié)論

本文以2007-2017年物流企業(yè)上市公司為樣本，研究審計質(zhì)量與股價崩盤風險的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：高質(zhì)量的審計可以降低管理層隱瞞負面信息的可能性，使更少負面信息被隱瞞在公司內(nèi)部，從而降低股價崩盤風險；在穩(wěn)健性檢驗中，本文更換審計質(zhì)量測度指標、使用固定效應模型重新進行檢驗，結(jié)論仍然成立；進一步研究發(fā)現(xiàn)，高質(zhì)量審計與股價崩盤風險的負向關(guān)系在國有企業(yè)中更顯著，表明高質(zhì)量審計抑制管理層隱瞞負面信息的作用在國有企業(yè)中更明顯。本文的結(jié)論支持了高質(zhì)量審計對資本市場的作用，表明高質(zhì)量審計可以起到一個良好的外部監(jiān)督作用，能夠抑制管理層損害中小股東利益行為，從而保障中小股東權(quán)益。