胡珺,馬棟,周林子,胡國柳

摘 要：基于債務(wù)契約假說的分析框架，探討企業(yè)地理分布對(duì)盈余確認(rèn)穩(wěn)健性的影響，研究發(fā)現(xiàn)：當(dāng)企業(yè)地理分布相對(duì)更加偏遠(yuǎn)時(shí)，在信息不對(duì)稱加劇的影響下，融資約束會(huì)刺激企業(yè)選擇更加激進(jìn)的盈余確認(rèn)政策;城市高鐵開通有助于縮減時(shí)空距離，從而弱化企業(yè)地理分布在盈余政策選擇中的影響。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)地理分布對(duì)盈余穩(wěn)健性的負(fù)向影響在非國有企業(yè)、高負(fù)債企業(yè)和低股利企業(yè)中更為明顯，地理偏遠(yuǎn)企業(yè)采用激進(jìn)的盈余政策主要是為了向資本市場釋放利好信息，以緩解企業(yè)的外部融資約束。

關(guān)鍵詞： ?地理位置;高鐵;信息不對(duì)稱;盈余穩(wěn)健性

中圖分類號(hào)：F275.2 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A ? ?文章編號(hào)：1003-7217（2020）04-0062-08

基金項(xiàng)目： ?國家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目（71902050）、海南大學(xué)科研啟動(dòng)基金項(xiàng)目（KYQD（SK）1905）

一、引 言

新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)指出，地理位置不僅體現(xiàn)土地、水氣與礦產(chǎn)等自然資源差異，還具有經(jīng)濟(jì)學(xué)內(nèi)涵，反映金融支持、產(chǎn)權(quán)保護(hù)及交易成本等經(jīng)濟(jì)特征。新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的興起引發(fā)了學(xué)者們對(duì)經(jīng)濟(jì)主體所處空間維度的關(guān)注。已有研究表明，盡管當(dāng)代信息技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)媒介發(fā)展迅速，但地理距離仍然是影響信息不對(duì)稱的一個(gè)客觀指標(biāo)[1-4]。地理距離會(huì)增加信息傳遞成本，也使得信息使用者事前搜尋成本、事中評(píng)估成本和事后監(jiān)督成本都相對(duì)增加，從而有損于信息傳遞效率，這對(duì)公司治理、資本市場定價(jià)和資源配置效率等都存在重要影響[5-8]。

自2007年第六次火車大提速以及國產(chǎn)動(dòng)車組投入使用以來，中國高速鐵路發(fā)展迅速，2018年已經(jīng)覆蓋了中國60%以上的大中城市。相比于飛機(jī)，高鐵能提供更低噪的環(huán)境與更低的交通成本;相對(duì)于汽車，高鐵則具有速度和舒適度的優(yōu)勢。由此，高鐵設(shè)施的改善在促進(jìn)區(qū)域要素流動(dòng)、提高信息溝通效率等方面都存在積極的影響。如黃張凱等（2016）指出，高鐵開通縮短了地理上的空間距離，有助于降低地理距離帶來的信息不對(duì)稱，提高資本市場定價(jià)效率[4];杜興強(qiáng)和彭妙薇（2017）發(fā)現(xiàn)，高鐵帶來的交通便捷有助于提升城市對(duì)優(yōu)秀人才的吸引力，提供人才要素的流動(dòng)[9];趙靜等（2018）研究也表明，高鐵開通可以促進(jìn)機(jī)構(gòu)投資者和分析師等資本市場要素流動(dòng)，提高公司信息透明度以預(yù)防股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)等[7]。

盡管國內(nèi)外學(xué)者圍繞地理距離和高鐵開通的經(jīng)濟(jì)影響進(jìn)行了一定的探討，但現(xiàn)有的相關(guān)文獻(xiàn)更多聚焦在宏觀經(jīng)濟(jì)增長和資本市場定價(jià)效率等方面，甚少關(guān)注對(duì)微觀企業(yè)行為的影響?；诖?，本文嘗試從企業(yè)會(huì)計(jì)政策選擇的角度，探討地理距離形成的信息不對(duì)稱對(duì)企業(yè)盈余穩(wěn)健性的影響，并在此基礎(chǔ)上考慮高鐵開通作為時(shí)空距離縮短的一個(gè)外生沖擊，對(duì)地理距離與盈余穩(wěn)健性關(guān)系的潛在作用，以期進(jìn)一步揭示地域因素在微觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的傳導(dǎo)機(jī)制，更加豐富和拓展新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域的研究。

根據(jù)Basu（1997）[10]的研究，盈余穩(wěn)健性主要體現(xiàn)在企業(yè)會(huì)計(jì)盈余對(duì)于“好消息”和“壞消息”確認(rèn)的相對(duì)速度，若企業(yè)盈余對(duì)“壞消息”確認(rèn)快于“好消息”，則說明盈余存在穩(wěn)健性。盈余信息的穩(wěn)健程度影響信息披露質(zhì)量和金融市場資源配置，長期以來都得到了國內(nèi)外學(xué)者的重點(diǎn)關(guān)注與探討[11-18]。關(guān)于穩(wěn)健性產(chǎn)生的原因，Watts（2003）[13，14]通過分析認(rèn)為主要可以歸結(jié)為訴訟、契約、管制和稅收四個(gè)方面，而其中債務(wù)契約的影響又最為突出。債務(wù)契約影響盈余穩(wěn)健性的邏輯在于：締結(jié)契約的雙方存在信息不對(duì)稱，而穩(wěn)健的盈余確認(rèn)原則可以提高企業(yè)盈余信息質(zhì)量，緩解外部投資者的信息不對(duì)稱問題，降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。因此，在面對(duì)債務(wù)人提出的資金需求時(shí)，債權(quán)人會(huì)要求借貸企業(yè)提供更穩(wěn)健的盈余信息[19，20]。從債務(wù)契約的角度分析，由于地理距離進(jìn)一步提高債務(wù)契約雙方的信息不對(duì)稱程度，債權(quán)人為放貸所需付出的信息搜集成本和監(jiān)管成本相對(duì)越高，因此當(dāng)企業(yè)地理分布相對(duì)更加偏遠(yuǎn)時(shí)，債權(quán)人會(huì)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償，同時(shí)要求企業(yè)提供更穩(wěn)健的會(huì)計(jì)盈余信息，降低信息不對(duì)稱和債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。

但是，除了上述理論邏輯之外，地理距離也可能通過影響企業(yè)外部融資能力，進(jìn)而影響盈余信息確認(rèn)的穩(wěn)健性。其邏輯在于：當(dāng)企業(yè)地理分布相對(duì)更加偏遠(yuǎn)時(shí)，由于信息不對(duì)稱程度更高，外部投資者（無論是債務(wù)還是股權(quán)）可能都會(huì)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償，放大企業(yè)融資約束。Loughan和Schultz（2005）發(fā)現(xiàn)，企業(yè)與中心城市平均距離會(huì)增加企業(yè)的信息不對(duì)稱程度，從而使得企業(yè)面臨融資的約束程度也相對(duì)更高[21]。雖然更為穩(wěn)健的會(huì)計(jì)政策可以增進(jìn)盈余信息質(zhì)量，降低信息不對(duì)稱程度，但這可能會(huì)導(dǎo)致外部投資者低估企業(yè)的真實(shí)盈利能力。在此影響下，企業(yè)管理者可能更有動(dòng)機(jī)向投資者提供更加“漂亮”的盈余信息，傳遞企業(yè)盈利能力強(qiáng)的信號(hào)，通過增加外部投資者的信心，緩解融資約束的同時(shí)降低融資成本。因此，在符合會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的相關(guān)條件下，企業(yè)管理者為提高外部融資能力，可能通過采用非對(duì)稱的盈余確認(rèn)政策，更快確認(rèn)有利信息并延遲確認(rèn)不利信息，“粉飾”財(cái)務(wù)報(bào)表。由此，企業(yè)相對(duì)偏遠(yuǎn)的地理分布也可能帶來更低的盈余穩(wěn)健性。

高鐵的高速發(fā)展優(yōu)化了地域網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，極大程度地壓縮了時(shí)空距離并拓展了企業(yè)與投資者的溝通渠道。從企業(yè)地理分布影響盈余穩(wěn)健性的邏輯而言，其關(guān)鍵傳導(dǎo)機(jī)制都在于地理距離增加了企業(yè)信息不透明程度，而高鐵的開通和發(fā)展有助于方便契約雙方的信息交流，降低企業(yè)外部投資者的信息搜尋成本與監(jiān)管成本，緩解信息不對(duì)稱，弱化企業(yè)地理分布相對(duì)偏遠(yuǎn)的消極影響。因此，從信息不對(duì)稱的角度出發(fā)，理論上而言，高鐵的開通應(yīng)該有助于緩解地理距離這一外生條件對(duì)企業(yè)盈余穩(wěn)健性的影響。

基于以上分析和討論，本文以2003-2016年A股上市公司為樣本，檢驗(yàn)了企業(yè)與省會(huì)中心的地理距離對(duì)于盈余穩(wěn)健性的影響。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)：在控制了行業(yè)、年度以及公司基本面的影響之后，隨著企業(yè)與省會(huì)城市的相對(duì)距離增加，企業(yè)會(huì)表現(xiàn)出更加激進(jìn)的會(huì)計(jì)政策選擇，盈余穩(wěn)健性程度更低。企業(yè)所處城市的高鐵開通有效緩解地理距離帶來的信息不對(duì)稱程度，使得企業(yè)采用更激進(jìn)盈余確認(rèn)的動(dòng)機(jī)降低，盈余穩(wěn)健性程度相對(duì)提升。上述結(jié)果在考慮金融危機(jī)影響、更換盈余穩(wěn)健性衡量方式后仍然成立，說明研究結(jié)論存在較高穩(wěn)健性。在進(jìn)一步的研究中，我們還發(fā)現(xiàn)，地理距離與盈余穩(wěn)健性的負(fù)相關(guān)關(guān)系在非國有企業(yè)、高財(cái)務(wù)杠桿企業(yè)和低股利分配企業(yè)中更為明顯，這些結(jié)果也進(jìn)一步說明，相對(duì)距離更加偏遠(yuǎn)的企業(yè)采用更為激進(jìn)的盈余確認(rèn)方式，主要是受到外部融資約束的影響，管理者有動(dòng)機(jī)通過“粉飾”盈余信息以增強(qiáng)外部融資能力。

二、文獻(xiàn)回顧與假說提出

新古典經(jīng)濟(jì)學(xué)提出，信息是為市場投資者提供決策參考的重要依據(jù)。在現(xiàn)代商業(yè)模式中，市場中總會(huì)存在一批人比其他人更具有信息優(yōu)勢，即經(jīng)濟(jì)環(huán)境中總是存在一定的信息不對(duì)稱。Akerlof（1970）[22]闡述的“二手車市場”與“檸檬效應(yīng)”，打開了現(xiàn)代資本市場中信息不對(duì)稱話題探討的黑匣子。從經(jīng)濟(jì)環(huán)境信息不對(duì)稱與企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的關(guān)系出發(fā)，已有文獻(xiàn)的研究方向大概可以分為兩個(gè)維度：股權(quán)市場上的信息不對(duì)稱、債務(wù)契約締結(jié)過程中的信息不對(duì)稱。Baron（1982）[23]總結(jié)美國股市中的信息不對(duì)稱問題，認(rèn)為市場各方在對(duì)企業(yè)價(jià)值、未來發(fā)展以及市場上不可預(yù)期需求的判斷上存在信息偏差，造成了IPO抑價(jià)的現(xiàn)象。楊丹和王莉（2001）[24]、韓德宗和陳靜（2001）[25]以及丁庭棟（2013）[26]等以中國的資本市場為研究對(duì)象對(duì)上述現(xiàn)象進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)信息不對(duì)稱也是扭曲市場定價(jià)效率的重要原因。從債務(wù)契約的角度來講，信息不對(duì)稱使得債權(quán)方無法完全了解債務(wù)人的真實(shí)狀況，會(huì)要求企業(yè)提供更高的利率作為風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，信息不對(duì)稱程度更高，信貸利差也更大[27，28]?？紤]銀行貸款作為一種典型的債務(wù)契約，孫錚等（2006）[29]研究發(fā)現(xiàn)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量在企業(yè)與銀行達(dá)成債務(wù)契約過程中具有不可替代的作用;徐昕與沈紅波（2010）[30]則證明了提高企業(yè)信息透明度以緩解投資者的信息不對(duì)稱，對(duì)降低債務(wù)契約成本存在積極影響;鄭登津和閆天一（2016）[18]總結(jié)前人研究指出，借貸雙方之間的供給平衡是決定債務(wù)契約的關(guān)鍵，在供給雙方存在信息不對(duì)稱情況下會(huì)影響債務(wù)契約效率。

債務(wù)契約效率受到信息不對(duì)稱問題的影響，而企業(yè)對(duì)盈余信息確認(rèn)的穩(wěn)健性程度則影響盈余信息質(zhì)量，由此引發(fā)了學(xué)者們關(guān)于債務(wù)契約與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性內(nèi)在關(guān)系的探討。Watts（2003）[13，14]指出，會(huì)計(jì)盈余的穩(wěn)健性主要源于訴訟、契約、管制和稅收四個(gè)方面，但契約的影響最為明顯;Ball等（2000）[19]以及Bushman和Piotroski（2006）[20]等學(xué)者也認(rèn)為，債務(wù)契約是產(chǎn)生盈余穩(wěn)健性需求的根本原因。信息不對(duì)稱影響債務(wù)契約對(duì)盈余穩(wěn)健性的需求可以分事前、事中、事后三個(gè)時(shí)間過程。達(dá)成債務(wù)契約之前，盡管銀行比一般債權(quán)人在處理債務(wù)人信息上具有成本優(yōu)勢，但是債權(quán)銀行也不能從根本上消除信息不對(duì)稱問題。企業(yè)內(nèi)部“軟信息”的存在使得債權(quán)銀行在放貸時(shí)會(huì)同樣面臨管理者的道德風(fēng)險(xiǎn)[4]，作為風(fēng)險(xiǎn)防范，債權(quán)銀行要求企業(yè)提供更加穩(wěn)健的盈余信息。事中階段主要表現(xiàn)為達(dá)成債務(wù)契約的條款設(shè)計(jì)，由于債權(quán)人對(duì)企業(yè)盈余只有固定的索取權(quán)，相對(duì)于股東更加保守，信息不對(duì)稱使得其更加關(guān)注資產(chǎn)變現(xiàn)能力，在達(dá)成債務(wù)契約時(shí)也會(huì)對(duì)企業(yè)盈余提出穩(wěn)健性要求[31，32]。事后過程具體表現(xiàn)為銀行債務(wù)契約的監(jiān)督功能，信息不對(duì)稱條件下債券人為了確保放貸資金贖回，會(huì)要求企業(yè)采用盈余穩(wěn)健性政策[30，33]，而當(dāng)企業(yè)陷入財(cái)務(wù)困境時(shí)會(huì)更為明顯[34]。

已有的大量研究表明，企業(yè)與投資者的地理距離會(huì)增加信息傳遞成本，也使得投資者的事前搜尋成本、事中評(píng)估成本和事后監(jiān)督成本都相對(duì)增加，從而有損于信息傳遞效率，增加信息不對(duì)稱程度[1，2，4，6，7]。那么，這種由于外生地理因素導(dǎo)致的信息不對(duì)稱程度增加，是否也會(huì)潛在地影響企業(yè)的會(huì)計(jì)盈余穩(wěn)健性呢？根據(jù)已有文獻(xiàn)的分析，圍繞債務(wù)契約雙方的不同利益需求，我們預(yù)測，地理距離導(dǎo)致的信息不對(duì)稱加深對(duì)企業(yè)會(huì)計(jì)盈余穩(wěn)健性的影響，可能存在兩個(gè)完全相反的方向。

從債務(wù)契約中債權(quán)人的角度來講，由于隨著地理距離的逐步增加，進(jìn)一步增強(qiáng)了債權(quán)人與企業(yè)間的信息不對(duì)稱程度。雖然信息技術(shù)在一定程度上弱化了地理距離對(duì)“硬信息”的影響，但在評(píng)估契約風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)值過程中，企業(yè)發(fā)展?jié)摿Φ确菢?biāo)準(zhǔn)化的“軟信息”往往比標(biāo)準(zhǔn)化“硬信息”更加重要[35，36]。企業(yè)地理分布相對(duì)距離更遠(yuǎn)，“軟信息”的不對(duì)稱程度更高。此外，債務(wù)契約的監(jiān)督作用也會(huì)受到地理距離的影響，債權(quán)人無法完全參與企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營活動(dòng)，地理距離導(dǎo)致的信息不對(duì)稱可能誘發(fā)企業(yè)管理者的道德風(fēng)險(xiǎn)問題，增加債務(wù)契約的違約風(fēng)險(xiǎn)。也就是說，債權(quán)人對(duì)企業(yè)的信息搜集、評(píng)估和契約完成后的監(jiān)督成本都會(huì)隨地理距離增長而增加。在此情形下，企業(yè)采用穩(wěn)健的盈余確認(rèn)原則不僅能夠提高盈余信息質(zhì)量，緩解信息不對(duì)稱程度，還能夠在一定程度上約束信息不對(duì)稱引發(fā)的管理者代理問題，如降低在職消費(fèi)、提高投資效率等[16，17]。因此，從債權(quán)人的利益需求而言，為緩解相對(duì)距離更遠(yuǎn)企業(yè)的信息不對(duì)稱問題，降低債務(wù)契約的違約風(fēng)險(xiǎn)，債權(quán)人會(huì)要求企業(yè)采用更加穩(wěn)健的盈余確認(rèn)政策。

但是，從債務(wù)契約中債務(wù)人（企業(yè)）的角度來講，由于地理距離增加了企業(yè)與債權(quán)人的信息不對(duì)稱，基于提升外部融資能力的需求，企業(yè)可能采用更加激進(jìn)的盈余確認(rèn)政策。這主要是因?yàn)?，較遠(yuǎn)的地理距離使得銀行需要付出更多的信息搜尋成本與監(jiān)督成本，作為對(duì)成本的補(bǔ)償，債權(quán)人可能會(huì)對(duì)遠(yuǎn)距離企業(yè)更加惜貸，或收取更高的信貸利息。Loughan和Schultz（2005）[21]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)與中心城市的平均距離越遠(yuǎn)，企業(yè)面臨融資外部約束程度更高;Bulter（2008）[37]指出，由于“軟”信息不對(duì)稱程度更低，銀行在放貸過程中存在本地偏好。Arena和Dewally（2012）[38]則以農(nóng)村與城市作為地理劃分，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村地域的企業(yè)比城市地區(qū)的企業(yè)付出了更高昂的信貸成本，債務(wù)利差更大;許坤和笪亨果（2015）[39]也發(fā)現(xiàn)，地理距離越遠(yuǎn)的公司需要支付的借款利率也相對(duì)更高。在融資約束的影響下，雖然更為穩(wěn)健的盈余信息可以緩解信息不對(duì)稱程度，但這也會(huì)導(dǎo)致外部投資者低估企業(yè)的真實(shí)盈利能力。相反，企業(yè)采用更加激進(jìn)的盈余確認(rèn)政策，更快確認(rèn)有利信息并延遲確認(rèn)不利信息，可以向資本市場提供更加“漂亮”的盈余信息，傳遞企業(yè)盈利能力強(qiáng)的信號(hào)，增加投資人的信心，緩解融資約束。因此，對(duì)于地處偏遠(yuǎn)的企業(yè)而言，外部融資約束可能導(dǎo)致企業(yè)更低的盈余穩(wěn)健性。

綜上所述，若分別從債權(quán)人和企業(yè)的角度分析，企業(yè)地理分布對(duì)盈余穩(wěn)健性的影響可能存在完全相反的方向?；诖耍岢鋈缦赂偁幮约僭O(shè)：

H1a 企業(yè)地理分布更加偏遠(yuǎn)，盈余穩(wěn)健性程度相對(duì)更高。

H1b 企業(yè)地理分布更加偏遠(yuǎn)，盈余穩(wěn)健性程度相對(duì)更低。

已有文獻(xiàn)指出，基礎(chǔ)交通設(shè)施的改善可以促進(jìn)區(qū)域要素流動(dòng)，提高信息溝通效率，緩解地理區(qū)位帶來的消極影響[40-42]。從中國情境來看，自2007年第六次火車的大提速，首次將時(shí)速200千米以上國產(chǎn)動(dòng)車組投入使用以來，經(jīng)過十余年發(fā)展，高鐵已覆蓋中國60%以上的大中城市。聚焦高鐵開通的經(jīng)濟(jì)后果，黃張凱等（2016）[4]指出，高鐵交通加速了區(qū)域人員流動(dòng)，很大程度上彌補(bǔ)了由于地理因素帶來的信息不對(duì)稱性問題，提高了資本市場定價(jià)效率;卞元超等（2018）[8]則發(fā)現(xiàn)，高鐵開通能夠壓縮經(jīng)濟(jì)主體的時(shí)間距離與經(jīng)濟(jì)成本，為勞動(dòng)力等要素流動(dòng)提供方便，弱化地域因素潛在的消極影響;趙靜等（2018）[7]則從微觀企業(yè)的視角發(fā)現(xiàn)，高鐵的開通為分析師和機(jī)構(gòu)等信息中介的實(shí)地調(diào)研提供了便利，有助于增加企業(yè)信息透明度，預(yù)防管理層出于自利動(dòng)機(jī)隱瞞企業(yè)“壞”消息可能誘發(fā)的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。

根據(jù)第一個(gè)假設(shè)的邏輯，由于企業(yè)地理位置影響增加了契約雙方的信息不對(duì)稱程度，從而會(huì)潛在地影響企業(yè)盈余信息確認(rèn)的穩(wěn)健性。依據(jù)此邏輯，從區(qū)域基礎(chǔ)交通設(shè)施建設(shè)的角度來講，高鐵開通提供交通便利能夠加速產(chǎn)品和資本市場的要素流動(dòng)，很大程度上彌補(bǔ)了地理因素帶來的信息不對(duì)稱問題。因此，高鐵開通很可能也會(huì)潛在地弱化地理因素在企業(yè)盈余確認(rèn)原則的影響。從債權(quán)人的角度而言，高鐵開通使得債權(quán)人能夠降低獲取企業(yè)“軟信息”的成本，事后監(jiān)督成本也會(huì)相對(duì)降低[41]，這都會(huì)弱化債權(quán)人對(duì)于企業(yè)盈余穩(wěn)健性的需求;從企業(yè)的角度來講，高鐵開通帶來的要素流動(dòng)和監(jiān)督便利，會(huì)弱化債權(quán)人放貸的價(jià)格歧視和本土偏好[40]，企業(yè)通過更激進(jìn)的盈余確認(rèn)釋放利好消息，增加融資能力的動(dòng)機(jī)也會(huì)相對(duì)降低?；诖?，我們提出如下假設(shè)：

H2 企業(yè)所處城市高鐵的開通，會(huì)相對(duì)降低地理因素對(duì)企業(yè)盈余穩(wěn)健性的影響。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

選擇中國滬深A(yù)股所有上市公司作為研究樣本。由于中國的第一條高速鐵路“秦沈客運(yùn)專線”的投入使用時(shí)間為2003年，故本文以2003年作為研究樣本的起始時(shí)間，選擇2003-2016年作為樣本區(qū)間。在此基礎(chǔ)上，我們對(duì)初試樣本進(jìn)行了如下篩選：（1）剔除金融行業(yè)樣本，避免行業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)偏差的影響;（2）剔除被ST的企業(yè)樣本，因?yàn)檫@些企業(yè)由于連續(xù)虧損而被特別處理;（3）剔除數(shù)據(jù)存在缺失的企業(yè)樣本。經(jīng)過以上處理后，共得到了20304個(gè)年度企業(yè)樣本。為防止數(shù)據(jù)極端值的影響，對(duì)所有連續(xù)變量都在1%和99%的水平上做了Winsorize處理。用于計(jì)算企業(yè)地理距離的數(shù)據(jù)來自于CSMAR企業(yè)經(jīng)緯度子庫;高鐵數(shù)據(jù)來源于國家鐵路局網(wǎng)站，缺失信息用百度進(jìn)行了校對(duì)和填補(bǔ);其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義與度量

1. 會(huì)計(jì)盈余穩(wěn)健性。已有文獻(xiàn)關(guān)于會(huì)計(jì)盈余穩(wěn)健性的模型的度量，主要包括Basu（1997）[10]的反向回歸模型、Givoly和Hayn（2000）[12]的負(fù)向應(yīng)計(jì)模型、Ball和Shivakumar（2006）[43]的盈余反轉(zhuǎn)模型、Khan和Watts（2009）[44]的Cscore 模型等。由于負(fù)向應(yīng)計(jì)模型和Cscore 模型能夠從企業(yè)層面得到盈余穩(wěn)健性的具體變量，故本文在主檢驗(yàn)部分主要使用這兩個(gè)模型計(jì)算企業(yè)會(huì)計(jì)盈余的穩(wěn)健性①。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，分別用Basu（1997）[10]的反向回歸模型、Ball和Shivakumar（2006）[43]的盈余反轉(zhuǎn)模型測試盈余穩(wěn)健性指標(biāo)的敏感性。

其中，Givoly和Hayn（2000）[12]的負(fù)向應(yīng)計(jì)模型計(jì)算公式如下：

Consacc=-∑（TAcc-OpAcc）/Size（1）

式中，TAcc表示企業(yè)的總應(yīng)計(jì)利潤，等于凈利潤+折舊-經(jīng)營活動(dòng)凈現(xiàn)金流，OpAcc表示企業(yè)的經(jīng)營性應(yīng)計(jì)利潤;非經(jīng)營性應(yīng)計(jì)利潤=TAcc-OpAcc;Size表示企業(yè)總資產(chǎn);Consacc等于t-2、t-1和t 三年的累計(jì)非經(jīng)營性應(yīng)計(jì)利潤的負(fù)數(shù)。Consacc即表示企業(yè)的盈余穩(wěn)健程度，該數(shù)值越大，表示企業(yè)的盈余穩(wěn)健性程度更高。

另一個(gè)穩(wěn)健性指標(biāo)，Khan和Watts（2009）[44]的Cscore模型的計(jì)算公式如下：

EPS/Pt-1=β0+β1Dr+（μ0+μ1Size+

μ2MB+μ3Lev）Return+（λ0+λ1Size+

λ2MB+λ3Lev）Dr×Return+β4Size+

β5MB+β6Lev+β7Dr×Size+β8Dr×

MB+β9Dr×Lev+ε（2）

Gscore=β2=μ0+μ1Size+μ2MB+μ3Lev（3）

Cscore=β3=λ0+λ1Size+λ2MB+λ3Lev（4）

式中，EPS為i公司在第t年披露的扣除非經(jīng)常性損益的每股基本收益;P為i公司在t-1年末股票的收盤價(jià)格;Return表示公司在t年（12個(gè)月）的股票收益率;Dr表示二元啞變量，當(dāng)Return小于0 時(shí)，對(duì)Dr取值為1，否則取值為0;Size是公司總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù);MB是年末權(quán)益的市賬比;Lev 是公司年末資產(chǎn)負(fù)債率;Gscore代表確認(rèn)好消息的及時(shí)性程度;Cscore代表企業(yè)的盈余穩(wěn)健性。對(duì)模型（2）分年度回歸，得到系數(shù)λ0-3，并代入公式（4）中，即得到每個(gè)企業(yè)樣本年度的盈余穩(wěn)健性。

2. 企業(yè)地理分布。以企業(yè)與省會(huì)城市中心的相對(duì)距離衡量企業(yè)的地理分布。具體計(jì)算過程如下：首先，整理企業(yè)注冊(cè)地址各年度的經(jīng)緯度信息，該部分的數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫;其次，整理企業(yè)所在省份的省會(huì)中心的經(jīng)緯度信息，該部分的數(shù)據(jù)來源于手工收集和整理;再次，利用企業(yè)和省會(huì)城市的經(jīng)緯度信息，運(yùn)用Stata的“geodist”命令計(jì)算兩者間的相對(duì)距離;最后，用Stata程序計(jì)算得到的企業(yè)距離除以1000后，再取自然對(duì)數(shù)，變量符號(hào)用Distance表示。

3. 高鐵開通。中國的第一條高速鐵路“秦沈客運(yùn)專線”的投入使用時(shí)間為2003年，在此之后高鐵建設(shè)得到了迅速發(fā)展。通過收集整理全國各地級(jí)市開通高鐵的具體年份，然后與企業(yè)所處城市匹配，定義高鐵開通變量Train：企業(yè)所在城市當(dāng)年開通了高鐵，則對(duì)該企業(yè)當(dāng)年及以后年份對(duì)應(yīng)的Train賦值為1，高鐵開通之前的年份對(duì)Train賦值為0。

4. 控制變量。參考劉運(yùn)國等（2010）[45]、饒品貴和姜國華（2011）[46]以及雷光勇等（2015）[32]的研究，選擇如下變量作為控制變量：公司規(guī)模Size、資產(chǎn)負(fù)債率Lev、賬面市值比MB、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)SOE、凈資產(chǎn)收益率ROE、現(xiàn)金持有Cash、有形凈值債務(wù)率TNDR，以及年度Year、行業(yè)Industry和企業(yè)Firm的固定效應(yīng)。

（三）實(shí)證模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)研究假設(shè)H1a、H1b和H2，設(shè)計(jì)如下待檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?/p>

Conserv=α0+α1Distance+αCtrls+Year+

Industry+Firm+ε（5）

Conserv=α0+α1Distance+

α2Distance×Train+α3Train+

αCtrls+Year+Industry+Firm+ε（6）

其中，模型（5）用于檢驗(yàn)研究假設(shè)H1a和H1b，模型（6）用于檢驗(yàn)研究假設(shè)H2。兩個(gè)模型中，Conserv表示企業(yè)盈余穩(wěn)健性，分別用Givoly和Hayn（2000）[12]模型計(jì)算的Consacc和Khan和Watts（2009）[44]模型計(jì)算的Cscore進(jìn)行衡量，Distance表示企業(yè)與省會(huì)城市的地理距離;Train表示企業(yè)所在城市是否開通高鐵;Ctrls表示控制變量，Year、Industry和Firm分別表示年度、行業(yè)和企業(yè)的固定效應(yīng)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)及結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表1報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，盈余穩(wěn)健性變量Consacc的均值為0.084、Cscore的均值為0.030，這與饒品貴和姜國華（2011）[46]統(tǒng)計(jì)的數(shù)值基本相似，但與Khan和Watts（2009）[44]以美國上市公司計(jì)算的均值0.105相比較小，說明中國上市盈余穩(wěn)健性的整體水平要低于美國;兩個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.108和0.057，都大于其均值，說明樣本中不同企業(yè)的盈余穩(wěn)健性水平存在一定差異。企業(yè)地理分布變量Distance的均值為-2.700，計(jì)算還原后的數(shù)值為109.25，說明樣本企業(yè)與省會(huì)中心的平均距離約為110千米;標(biāo)準(zhǔn)差為1.025，說明不同企業(yè)相對(duì)與省會(huì)中心的地理分布存在較大差異。高鐵開通變量Train的均值為0.443，說明年度企業(yè)樣本中，企業(yè)所處城市約43%開通了高鐵。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)SOE的均值為0.508，說明樣本中國有企業(yè)與非國有企業(yè)的數(shù)量大致相當(dāng)。

（二）回歸檢驗(yàn)與結(jié)果分析

1. 企業(yè)地理分布與盈余穩(wěn)健性。表2報(bào)告了對(duì)研究假設(shè)H1a和H1b的回歸檢驗(yàn)結(jié)果。其中，前兩列以企業(yè)盈余穩(wěn)健性指標(biāo)Conacc作為被解釋變量，第（2）列在第（1）列的基礎(chǔ)上還增加了公司層面的固定效應(yīng)。結(jié)果顯示，這兩列中企業(yè)地理分布變量Distance的系數(shù)分別為-0.0081和-0.0312，都至少在5%的水平上顯著，這說明企業(yè)地理分布相對(duì)于省會(huì)城市中心越遠(yuǎn)，盈余穩(wěn)健性程度更低，與前文的研究假設(shè)H1b的預(yù)期相吻合。在后兩列中，以企業(yè)盈余穩(wěn)健性指標(biāo)Cscore作為被解釋變量，同樣逐步加入公司固定效應(yīng)?？梢园l(fā)現(xiàn)，這兩列中，地理變量Distance的系數(shù)分別為-0.0013和-0.0171，也都至少在5%的水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性，后兩列的回歸結(jié)果與前兩列保持一致，同樣支持了前文假設(shè)H1b的預(yù)期。整體來講，表2的回歸結(jié)果說明，對(duì)于地理距離越遠(yuǎn)的公司，盈余穩(wěn)健性與地理距離之間呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，企業(yè)相對(duì)省會(huì)城市地理距離越遠(yuǎn)，盈余穩(wěn)健性程度相對(duì)更低。

2. 企業(yè)地理分布、高鐵開通與盈余穩(wěn)健性。表3報(bào)告了對(duì)前文研究假設(shè)H2的回歸檢驗(yàn)結(jié)果。與表2的結(jié)果類似，前兩列以企業(yè)盈余穩(wěn)健性指標(biāo)Conacc作為被解釋變量，后兩列以Cscore作為被解釋變量，并在回歸中逐步加入公司層面的固定效應(yīng)。結(jié)果顯示，在這四列中企業(yè)地理分布變量Distance的系數(shù)都至少在5%的水平上顯著為負(fù)，說明當(dāng)企業(yè)所在城市未開通高鐵時(shí)（Train=0時(shí)），距離省會(huì)城市相對(duì)更遠(yuǎn)，企業(yè)盈余穩(wěn)健性程度更低;地理距離與高鐵開通的交互項(xiàng)Distance×Train的系數(shù)在四列中都顯著為正，這就說明當(dāng)企業(yè)所在城市開通高鐵后，顯著地降低了企業(yè)地理距離相對(duì)更遠(yuǎn)的分布對(duì)于盈余信息穩(wěn)健程度的影響。也就是說，表3的回歸結(jié)果支持了本文的研究假設(shè)H2，即高鐵的開通降低了地理因素在企業(yè)選擇盈余確認(rèn)政策中的影響。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為進(jìn)一步論證前文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，進(jìn)行如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：（1）分別采用Basu（1997）[10]的反向回歸模型、Ball和Shivakumar（2006）[43]的盈余反轉(zhuǎn)模型衡量企業(yè)盈余穩(wěn)健性，對(duì)指標(biāo)敏感性進(jìn)行檢驗(yàn);（2）剔除2008年的年度樣本，控制金融危機(jī)對(duì)企業(yè)盈余穩(wěn)健性的影響;（3）結(jié)合企業(yè)搬遷導(dǎo)致地理距離的外生變化，檢驗(yàn)潛在的內(nèi)生性問題是否導(dǎo)致研究結(jié)論偏差。以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均支持了本文的假設(shè)預(yù)期，但囿于文章篇幅，結(jié)果不再詳細(xì)報(bào)告。

（四）進(jìn)一步分析

根據(jù)研究假設(shè)H1b，地理分布更加偏遠(yuǎn)的企業(yè)盈余確認(rèn)方式更加激進(jìn)，主要是由于地理距離增加了企業(yè)融資約束，使得管理者有動(dòng)機(jī)通過降低盈余穩(wěn)健性，向市場傳遞更多利好信息，以增強(qiáng)融資能力。雖然前文的回歸結(jié)果與假設(shè)H1b的預(yù)期相吻合，并且從高鐵緩解信息不對(duì)稱的角度，提供了進(jìn)一步的支持論證。但是，有關(guān)地理距離影響盈余穩(wěn)健性的理論機(jī)制，是否真的是由于融資約束的影響，還需要進(jìn)一步探討。

根據(jù)前文邏輯，若增強(qiáng)融資能力是地理距離影響盈余穩(wěn)健性的潛在機(jī)制，則應(yīng)該可以預(yù)期，當(dāng)企業(yè)融資約束程度更高時(shí)，地理距離對(duì)盈余穩(wěn)健性的影響應(yīng)該更加明顯?；诖耍瑓⒖纪鯊┏?009）[47]、陸正飛和韓非池（2013）[48]的方法，采用企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)SOE、負(fù)債比率Leverage和股利發(fā)放Payout三個(gè)指標(biāo)，衡量企業(yè)的融資約束程度。若企業(yè)負(fù)債比率小于年度行業(yè)中位數(shù)，對(duì)Leverage賦值為1，否則為0;若企業(yè)股利發(fā)生水平大于年度行業(yè)中位數(shù)，對(duì)Payout賦值為1，否則為0。將非國有企業(yè)（SOE=0）、高負(fù)債企業(yè)（Leverage=0）和低股利企業(yè)（Payout=0）定義為融資約束更高組，以此檢驗(yàn)企業(yè)融資約束程度對(duì)地理距離與盈余穩(wěn)健性關(guān)系的影響。

表4報(bào)告了對(duì)融資約束機(jī)制檢驗(yàn)的回歸結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，在分別以Consacc和Cscore為被解釋變量的回歸結(jié)果中，Distance系數(shù)都顯著為負(fù)，說明對(duì)于受到更高融資約束的企業(yè)而言，相對(duì)偏遠(yuǎn)的地理分布會(huì)導(dǎo)致企業(yè)盈余穩(wěn)健性程度相對(duì)更低;但交互項(xiàng)Distance×SOE、Distance×Leverage以及Distance×Payout的系數(shù)都至少在5%的水平上顯著為正，這也就意味著，隨著企業(yè)融資約束緩解，地理距離與盈余穩(wěn)健性的負(fù)向關(guān)系會(huì)逐漸弱化。整體來講，表4的結(jié)果說明，當(dāng)企業(yè)的融資約束程度相對(duì)更高時(shí)，企業(yè)地理分布對(duì)盈余穩(wěn)健性的影響更加明顯，這與我們之前的分析和預(yù)期相一致，支持了企業(yè)地理距離負(fù)向影響盈余穩(wěn)健性，主要是基于緩解融資約束的理論解釋。

五、結(jié)論及啟示

以2003-2016年上市公司為研究樣本，研究了公司所處的地理位置對(duì)盈余穩(wěn)健性的影響，同時(shí)將城市高鐵開通作為一次外生沖擊，進(jìn)一步探究了時(shí)空距離的外生縮減對(duì)地理位置與盈余穩(wěn)健性關(guān)系的影響。結(jié)果表明：當(dāng)企業(yè)距離省會(huì)城市相對(duì)更遠(yuǎn)時(shí)，在信息不對(duì)稱加劇的條件下，企業(yè)會(huì)選擇更加激進(jìn)的盈余確認(rèn)方式;城市高鐵的開通有效緩解地理距離產(chǎn)生的信息不對(duì)稱，從而弱化企業(yè)地理分布在盈余穩(wěn)健性政策選擇中的潛在影響;上述結(jié)論在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，依舊成立。同時(shí)還發(fā)現(xiàn)，地理距離與盈余穩(wěn)健性的負(fù)向關(guān)系在非國有企業(yè)、高負(fù)債企業(yè)和低股利企業(yè)中更為明顯，這說明地理偏遠(yuǎn)企業(yè)采用盈余穩(wěn)健程度相對(duì)更低的會(huì)計(jì)政策，主要?jiǎng)訖C(jī)是為了向資本市場釋放利好信息，以緩解企業(yè)的外部融資約束，降低融資成本。

研究結(jié)論具有一定的啟示：偏遠(yuǎn)位置的企業(yè)有動(dòng)機(jī)通過激進(jìn)的盈余確認(rèn)方式，傳遞企業(yè)利好的財(cái)務(wù)信息和盈利能力，但歸根結(jié)底還是在于相對(duì)偏遠(yuǎn)的地理分布增加了企業(yè)的外部融資約束。因此，從源頭上解決企業(yè)激進(jìn)的盈余政策選擇，提高會(huì)計(jì)信息在資本市場的資源配置效應(yīng)，關(guān)鍵還是需要在政策上和公司實(shí)務(wù)中尋找潛在的優(yōu)化路徑，緩解地理因素導(dǎo)致的金融和經(jīng)濟(jì)資源配置扭曲?；诟哞F開通的視角，發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)交通設(shè)施建設(shè)可以在很大程度上緩解地理分布導(dǎo)致的低質(zhì)量信息問題，這些結(jié)論從高鐵建設(shè)選址規(guī)劃的角度，為政府部門緩解區(qū)域發(fā)展不平衡問題提供了重要參考。此外，由于融資約束是地理距離降低盈余信息質(zhì)量的重要機(jī)制，因此政府在配置信貸、補(bǔ)貼資源時(shí)，可以適當(dāng)向偏遠(yuǎn)距離傾斜，以弱化企業(yè)管理層的盈余信息管理動(dòng)機(jī)。

注釋：

① ?由于該模型計(jì)算企業(yè)盈余穩(wěn)健性需要用到連續(xù)三年的累計(jì)非經(jīng)營性應(yīng)計(jì)利潤，故采用該指標(biāo)衡量盈余穩(wěn)健性時(shí)，樣本量會(huì)相對(duì)減少。本文計(jì)算該指標(biāo)后，樣本量減少為16487個(gè)。

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（責(zé)任編輯：王鐵軍）

Geographic Location， High Speed Rail and Earnings Conservatism

HU Jun1，2，MA Dong1，ZHOU ?Linzi3，HU ?Guoliu4

（1.（School of Management， Hainan University，Haikou，Hainan 570228，China;2.Hainan Institute of Corporate Governance，Haikou，Hainan 570228，China;3.School of Economics， Hainan University，Haikou，Hainan 570228，China;4.School of Finance and Accounting， Zhejiang Gongshang University，Hangzhou，Zhejiang 310012，China）

Abstract：This paper analyzes the impact of geographic distribution of enterprises on earnings confirmation policy based on the analysis framework of debt contract hypothesis. Taking Chinese A-share listed companies from 2003 to 2016 as samples， this paper finds that： when the geographical distribution of enterprises is relatively more remote， under the influence of increasing information asymmetry， financing constraints will stimulate enterprises to choose more aggressive earnings confirmation policies. The opening of the high speed railway helps to reduce the distance both in time and space， thus weakening the influence of geographical distribution of enterprises in the choice of earnings confirmation policy. Further research shows that the negative impact of geographic distribution on earnings conservatism is more obvious in non-state-owned enterprises， high debt enterprises and low dividend enterprises. The aggressive earnings confirmation policies adopted by geographically remote enterprises are mainly aimed at releasing positive information to the capital market to relieve the external financing constraints of enterprises.

Key words：geographical location; high speed rail; information asymmetry; earnings conservatism

作者簡介： 胡 珺（1988—），男，湖南益陽人，海南大學(xué)管理學(xué)院講師，碩士生導(dǎo)師，研究方向：宏觀經(jīng)濟(jì)政策與微觀企業(yè)行為。