李爭光 郭浩然 丁夢云 李萍

一、引言

財(cái)務(wù)欺詐的影響因素一直是學(xué)術(shù)界探討的熱門話題。從億安科技、東方電子、豐樂種業(yè)、銀廣夏到最近的兩康事件，財(cái)務(wù)造假公司紛紛涌現(xiàn)，各種財(cái)務(wù)欺詐手段給資本市場的投資者帶來了巨大的損失，阻礙了資本市場的健康發(fā)展。在公司所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離的情形下，由于公司股東與管理層的目標(biāo)不一致，公司管理層為了自身效用最大化，更有可能進(jìn)行諸如財(cái)務(wù)欺詐等機(jī)會(huì)主義行為，從而損害股東、債權(quán)人等公司利益相關(guān)者的利益。隨著我國“超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者”政策的有效實(shí)施，機(jī)構(gòu)投資者已經(jīng)逐漸成為上市公司的一類重要股東，自然具有為了自身利益不受損害而積極監(jiān)督公司管理層機(jī)會(huì)主義行為的動(dòng)機(jī)，從而能夠有效抑制公司的財(cái)務(wù)欺詐行為。目前國內(nèi)外學(xué)術(shù)界主要從公司治理特征、股權(quán)性質(zhì)、管理層特征等視角考察了財(cái)務(wù)欺詐的影響因素，鮮有文獻(xiàn)從異質(zhì)機(jī)構(gòu)股東視角考察財(cái)務(wù)欺詐的影響因素。為此，本文從異質(zhì)機(jī)構(gòu)股東視角考察公司財(cái)務(wù)欺詐的影響因素，從而拓展了財(cái)務(wù)欺詐影響因素領(lǐng)域的研究框架。

機(jī)構(gòu)投資者是指利用其擁有的專業(yè)優(yōu)勢、信息搜集優(yōu)勢以及其他方面的優(yōu)勢將自有資金以及通過募集方式獲得的社會(huì)公眾資金一起進(jìn)行管理與投資，以實(shí)現(xiàn)收益最大化的一種金融機(jī)構(gòu)。學(xué)術(shù)界已經(jīng)證實(shí)機(jī)構(gòu)投資者通過運(yùn)用各項(xiàng)公司治理機(jī)制，發(fā)揮了積極的公司治理效應(yīng)，但是鮮有文獻(xiàn)從財(cái)務(wù)欺詐視角考察機(jī)構(gòu)投資者的公司治理效應(yīng)?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者并不是同質(zhì)的，不同性質(zhì)的機(jī)構(gòu)投資者的公司治理效應(yīng)存在顯著差異，故本文在考察機(jī)構(gòu)投資者的公司治理效應(yīng)時(shí)對(duì)機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行合理分類，以確保研究結(jié)論的可靠性。本文借鑒Chen 等（2006）、牛建波等（2013）、李爭光等（2014，2015）的研究將機(jī)構(gòu)投資者劃分為交易型機(jī)構(gòu)投資者和穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者，在此基礎(chǔ)上，分別考察交易型機(jī)構(gòu)投資者與穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的影響是否存在顯著差異。

本文具有以下兩點(diǎn)理論貢獻(xiàn)：第一，拓展了公司財(cái)務(wù)欺詐影響因素領(lǐng)域的研究框架?，F(xiàn)有研究主要從公司治理特征、股權(quán)性質(zhì)、管理層特征等視角考察了財(cái)務(wù)欺詐的影響因素，而本文從異質(zhì)機(jī)構(gòu)股東視角考察了公司財(cái)務(wù)欺詐的影響因素，從而拓展了公司財(cái)務(wù)欺詐影響因素領(lǐng)域的研究框架。第二，深化了異質(zhì)機(jī)構(gòu)股東公司治理效應(yīng)領(lǐng)域的研究?，F(xiàn)有研究主要從自愿性信息披露、會(huì)計(jì)穩(wěn)健性、盈余管理、企業(yè)績效等視角考察了異質(zhì)機(jī)構(gòu)投資者的公司治理效應(yīng)，而本文從公司財(cái)務(wù)欺詐視角考察了異質(zhì)機(jī)構(gòu)股東的公司治理效應(yīng)，深化了異質(zhì)機(jī)構(gòu)股東公司治理效應(yīng)領(lǐng)域的研究。除此之外，本文的研究結(jié)論還為監(jiān)管層引導(dǎo)機(jī)構(gòu)投資者健康發(fā)展提供了有益借鑒。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）機(jī)構(gòu)投資者與財(cái)務(wù)欺詐

兩權(quán)分離是現(xiàn)代公司制企業(yè)的基本特征，也是導(dǎo)致公司管理層和外部利益相關(guān)者之間信息不對(duì)稱的主要原因。與外部利益相關(guān)者相比，公司管理層具有信息優(yōu)勢，在公司管理層與股東利益發(fā)生沖突的情形下，公司管理層具有采用財(cái)務(wù)欺詐進(jìn)行機(jī)會(huì)主義行為的動(dòng)機(jī)，從而影響公司股東等利益相關(guān)者的利益。作為公司的利益相關(guān)者均具有抑制公司財(cái)務(wù)欺詐行為以保護(hù)自身利益不受侵犯的動(dòng)機(jī)。

自從我國實(shí)施超常規(guī)發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者的戰(zhàn)略以來，機(jī)構(gòu)投資者的發(fā)展十分迅速，已經(jīng)逐漸成為了我國上市公司的一類重要股東。學(xué)術(shù)界已經(jīng)證實(shí)機(jī)構(gòu)投資者通過運(yùn)用各項(xiàng)公司治理機(jī)制，發(fā)揮了積極的公司治理效應(yīng)。本文認(rèn)為，如果公司管理層進(jìn)行了財(cái)務(wù)欺詐行為，影響了包括機(jī)構(gòu)投資者在內(nèi)的股東的利益，那么機(jī)構(gòu)投資者必然會(huì)利用其在被投資公司中擁有的較高持股比例，積極抑制公司的財(cái)務(wù)欺詐行為。

根據(jù)以上分析，提出本文的假設(shè)1：

H1：在其他條件不變的前提下，機(jī)構(gòu)投資者持股比例與公司財(cái)務(wù)欺詐行為之間負(fù)相關(guān)。

表1 相關(guān)變量定義表

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 Pearson（Spearman） 相關(guān)系數(shù)

（二）機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性與財(cái)務(wù)欺詐

目前有關(guān)機(jī)構(gòu)投資者公司治理效應(yīng)領(lǐng)域的文獻(xiàn)存在兩種截然相反的觀點(diǎn)：一種觀點(diǎn)認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者發(fā)揮了積極的公司治理效應(yīng)（Pound，1991；石美娟和童衛(wèi)華，2009；楊典，2013）。另一觀點(diǎn)認(rèn)為機(jī)構(gòu)投資者沒有發(fā)揮公司治理效應(yīng)（Johnson和Greening，1999； 龍 正 海，2010）。是什么原因?qū)е铝藱C(jī)構(gòu)投資者的公司治理效應(yīng)產(chǎn)生這兩種截然不同的觀點(diǎn)呢？Pound（1991）提出了機(jī)構(gòu)投資者參與公司治理的三種假說可以對(duì)這兩種截然不同的觀點(diǎn)產(chǎn)生的原因進(jìn)行解釋?，F(xiàn)有研究表明，機(jī)構(gòu)投資者并不是同質(zhì)的，不同類型的機(jī)構(gòu)投資者的公司治理效應(yīng)并不相同（Brickley 等，1988；Almazan 等，2005；李爭光等，2014）。為此，本文借鑒了牛建波等（2013）、李爭光等（2014）的研究，接受了機(jī)構(gòu)投資者并不是同質(zhì)的觀點(diǎn)，將機(jī)構(gòu)投資者按照持股動(dòng)機(jī)與持股期限的不同劃分為交易型與穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者。根據(jù)機(jī)構(gòu)投資者公司治理效應(yīng)的三種假說以及交易型和穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者的特征，可以發(fā)現(xiàn)，與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型的機(jī)構(gòu)投資者會(huì)更加積極參與公司治理并加強(qiáng)對(duì)管理層的監(jiān)督，從而能夠更加顯著抑制公司管理層的機(jī)會(huì)主義行為。

根據(jù)以上分析，提出本文的假設(shè)2：

H2：在其他條件不變的前提下，與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的抑制作用更加顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取我國2007-2018 年的A 股上市公司作為研究對(duì)象，由于我國2007 年1 月1 日起開始實(shí)施了新企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則，所以選擇了2007 年作為樣本的起始期。本文的機(jī)構(gòu)投資者持股比例數(shù)據(jù)及其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來自RESSET 和CSMAR 數(shù)據(jù)庫。

本文對(duì)初始樣本進(jìn)行了如下篩選：（1）剔除了金融類行業(yè)的觀測值；（2）剔除了機(jī)構(gòu)投資者持股比例缺失的觀測值；（3）剔除了相關(guān)控制變量缺失的觀測值；（4）對(duì)主要連續(xù)變量在1%（99%）的分位數(shù)上進(jìn)行了縮尾。經(jīng)過上述篩選過程，本文最終獲得了1779 個(gè)觀測值。

（二）變量度量

1.財(cái)務(wù)欺詐的度量

本文借鑒錢蘋和羅玫（2015）的研究，采用如下模型（1）來度量我國上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性：

其中，CSCORE 表示我國上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性；TATA 表示總應(yīng)計(jì)項(xiàng)，等于應(yīng)計(jì)利潤除以總資產(chǎn)；LOSS 表示是否虧損虛擬變量，若扣除非經(jīng)營性損益后的凈資產(chǎn)收益率小于0，則取值為1，否則取值為0；OTHREC 表示其他應(yīng)收賬款比例，等于其他應(yīng)收款除以總資產(chǎn)；CHCS表示現(xiàn)金銷售率，等于營業(yè)收入減去應(yīng)收賬款的增加額除以營業(yè)收入；SDVOL表示股票月?lián)Q手波動(dòng)率，等于連續(xù)12 個(gè)月的股票月均換手率的標(biāo)準(zhǔn)差；STKCYC 表示股市周期虛擬變量，若股市周期為熊市，則取值為1，若股市周期為牛市，則取值為0；INVH 表示機(jī)構(gòu)投資者持股比例，等于機(jī)構(gòu)投資者持有的普通股股數(shù)除以總股數(shù)；H5INDEX 表示股權(quán)集中度，等于前五大股東持股比例的平方，該指標(biāo)越大表明股權(quán)越集中；ISSUE 表示是否再融資虛擬變量，若有股權(quán)或者債券融資，取值為1，否則取值為0。

表4 機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性與財(cái)務(wù)欺詐的多元回歸結(jié)果

表5 機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性與財(cái)務(wù)欺詐的多元回歸結(jié)果（自變量滯后一期）

2.機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性的度量

借鑒牛建波等（2013）、李爭光等（2014，2015）的研究，從時(shí)間和行業(yè)等兩個(gè)維度將機(jī)構(gòu)投資者劃分為交易型與穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者，具體的計(jì)算公式如下：

3.其他控制變量

借鑒汪昌云和孫艷紅（2004）的研究，本文還對(duì)如下變量進(jìn)行了控制：

（1）特別處理ST。由于我國證券市場有明確的退市制度，上市公司都會(huì)為防止被特別處理而加強(qiáng)對(duì)會(huì)計(jì)盈余的管控。因此，控制該虛擬變量，在上市公司被特別處理或是特別處理后實(shí)現(xiàn)“脫帽”的，取值為1，否則取值為0。

（2）公司財(cái)務(wù)特征。在公司財(cái)務(wù)特征方面，控制公司規(guī)模SIZE 和財(cái)務(wù)杠桿LEV。因?yàn)楦哔Y產(chǎn)負(fù)債率以及公司規(guī)模較大會(huì)使公司更加傾向于發(fā)生財(cái)務(wù)欺詐。

（3）總資產(chǎn)增長率GR。

因?yàn)槟甓群托袠I(yè)會(huì)對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為產(chǎn)生一定的影響，還對(duì)年度效應(yīng)以及行業(yè)效應(yīng)進(jìn)行了控制。

表6 機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性與財(cái)務(wù)欺詐的多元回歸結(jié)果（拉長時(shí)間窗口）

表7 機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性與財(cái)務(wù)欺詐的多元回歸結(jié)果（基金作為機(jī)構(gòu)投資者代理變量）

（三）實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

1.機(jī)構(gòu)投資者持股比例影響財(cái)務(wù)欺詐行為的實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

借鑒汪昌云和孫艷紅（2004）、錢蘋和羅玫（2015）的研究，采用如下模型（3）來檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者持股比例對(duì)財(cái)務(wù)欺詐可能性的影響：

其中，CSCORE 表示我國上市公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐的可能性，采用模型（1）估算得出；INVH 表示機(jī)構(gòu)投資者持股比例，等于機(jī)構(gòu)投資者持有的普通股股數(shù)除以總股數(shù)；ST 為特別處理虛擬變量，在上市公司被特別處理或是特別處理后實(shí)現(xiàn)“脫帽”的，取值為1，否則取值為0；SIZE 表示企業(yè)規(guī)模，等于總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；LEV 表示財(cái)務(wù)杠桿，等于年末總負(fù)債除以總資產(chǎn)；表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。變量的具體定義詳見表1。

2.機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性影響公司財(cái)務(wù)欺詐行為的實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

借鑒汪昌云和孫艷紅（2004）、錢蘋和羅玫（2015）的研究，采用如下模型（4）來檢驗(yàn)機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性對(duì)財(cái)務(wù)欺詐行為的影響：

其中，INVW 為機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性的標(biāo)識(shí)變量，采用公式（2）計(jì)算得出，若取值為1，表明公司的機(jī)構(gòu)投資者為穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者，否則，表明公司的機(jī)構(gòu)投資者為交易型機(jī)構(gòu)投資者。其余相關(guān)變量同模型（3）。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2 報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。公司財(cái)務(wù)欺詐的可能性CSCORE 的均值（中位數(shù)）為-8.237（-7.352），標(biāo)準(zhǔn)差為3.062，這表明樣本之間財(cái)務(wù)欺詐的可能性具有較大的差異。機(jī)構(gòu)投資者持股比例INVH 的均值（中位數(shù)）為0.165（0.098），這表明我國機(jī)構(gòu)投資者在上市公司中的持股比例較高。機(jī)構(gòu)投資者穩(wěn)定性INVW 的均值為0.496，這表明所有樣本中穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者占比為49.60%；特別處理ST 的均值為0.068，標(biāo)準(zhǔn)差為0.252，這表明該指標(biāo)在樣本內(nèi)不存在較大差異；公司規(guī)模SIZE 的均值為21.913，標(biāo)準(zhǔn)差為1.084，這表明該指標(biāo)在樣本內(nèi)不存在較大差異；財(cái)務(wù)杠桿LEV 的均值為0.538，標(biāo)準(zhǔn)差為0.186，這表明該指標(biāo)在樣本內(nèi)不存在較大差異。

（二）相關(guān)性分析

表3 報(bào)告了相關(guān)變量之間的Pearson（Spearman）相關(guān)系數(shù)，通過表3 的單變量分析可以看出，機(jī)構(gòu)投資者持股比例INVH 與財(cái)務(wù)欺詐的可能性CSCORE 之間的Pearson（Spearman）相關(guān)系數(shù)為-0.127（-0.141），且在1%的水平上顯著，這表明機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越小，從單變量角度驗(yàn)證了本文的H1。其他相關(guān)變量之間的相關(guān)系數(shù)均在0.6 以下，這表明控制變量與自變量，控制變量與控制變量之間并不存在嚴(yán)重的多重共線問題。

（三）多元回歸分析

表4 報(bào)告了假設(shè)1 和假設(shè)2 的多元回歸結(jié)果。其中，表4 的第（1）列報(bào)告了假設(shè)1 的多元回歸結(jié)果，第（2）列報(bào)告了假設(shè)2 的多元回歸結(jié)果。

從表4 的第（1）列，可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例INVH 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)，且在5%的水平上顯著，這表明機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐的可能性越低，從而H1 得到驗(yàn)證。

就控制變量而言，企業(yè)規(guī)模SIZE與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間正相關(guān)（，13.55），且在1%的水平上顯著，這表明公司規(guī)模越大，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越大，這與汪昌云和孫艷紅（2004）、艾永芳等（2017）得出的研究結(jié)論一致。財(cái)務(wù)杠桿LEV 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間正相關(guān)（，2.26），且在5%的水平上顯著，這表明公司杠桿越大，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越大，這與汪昌云和孫艷紅（2004）、艾永芳等（2017）得出的研究結(jié)論一致?？傎Y產(chǎn)增長率GR 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（，-4.66），且在1%的水平上顯著，這表明總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越小，這與汪昌云和孫艷紅（2004）、艾永芳等（2017）得出的研究結(jié)論一致。特別處理ST 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（2.79），且在1%的水平上顯著，這表明若上市公司被特別處理或特別處理后實(shí)現(xiàn)“脫帽”，則上市公司的盈利狀況得到改善，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越小。

從表4 的第（2）列可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者穩(wěn)定性虛擬變量INVW 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（-6.71），且在1%的水平上顯著，這表明與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的抑制作用更加顯著，從而H2 得到驗(yàn)證。

就控制變量而言，企業(yè)規(guī)模SIZE與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間正相關(guān)（，12.77），且在1%的水平上顯著，這表明公司規(guī)模越大，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越大，這與汪昌云和孫艷紅（2004）、艾永芳等（2017）以及表4 第（1）列得出的研究結(jié)論一致。財(cái)務(wù)杠桿LEV 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間正相關(guān)（，3.29），且在1%的水平上顯著，這表明公司杠桿越大，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越大，這與汪昌云和孫艷紅（2004）、艾永芳等（2017）以及表4 第（1）列得出的研究結(jié)論一致?？傎Y產(chǎn)增長率GR 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（，-5.23），且在1%的水平上顯著，這表明總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越小，這與汪昌云和孫艷紅（2004）、艾永芳等（2017）以及表4 第（1）列得出的研究結(jié)論一致。特別處理ST 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)-2.56），且在5%的水平上顯著，這表明若上市公司被特別處理或特別處理后實(shí)現(xiàn)“脫帽”，則上市公司的盈利狀況得到改善，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越小，這與表4 第（1）列得出的研究結(jié)論一致。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.為了克服機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性與財(cái)務(wù)欺詐可能存在的內(nèi)生性問題，采用滯后一期的機(jī)構(gòu)投資者持股比例LAGINVH、機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性LAGINVW，仍然采用模型（3）、（4）對(duì)H1、H2 進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表5 所示。

從表5 的第（1）列可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例LAGINVH 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（-5.03），且在1%的水平上顯著，這表明機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐的可能性越低，從而H1 再次得到驗(yàn)證。

從表5 的第（2）列可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性LAGINVW 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（-1.87），且在10%的水平上顯著，這表明與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的抑制作用更加顯著，從而H2 再次得到驗(yàn)證。

2. 借 鑒Elyasiani 等（2010）的做法，從5 年的時(shí)間窗口度量機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性，行業(yè)的維度不變，仍然采用模型（3）、（4）對(duì)本文的H1、H2 進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表6 所示。

從表6 的第（1）列可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例INVH 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（-6.42），且在1%的水平上顯著，這表明機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐的可能性越低，從而H1 再次得到驗(yàn)證。

從表6 的第（2）列可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性INVW 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（-4.47），且在1%的水平上顯著，這表明與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的抑制作用更加顯著，從而H2 再次得到驗(yàn)證。

3.借鑒石美娟和童衛(wèi)華（2009）、李爭光等（2014，2015）的研究，采用基金作為機(jī)構(gòu)投資者的代理變量，依舊采用本文的模型（3）、（4）對(duì)H1、H2 進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果如表7 所示。

從表7 的第（1）列可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者持股比例INVH 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（-3.41），且在1%的水平上顯著，這表明機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐的可能性越低，從而H1 再次得到驗(yàn)證。

從表7 的第（2）列可以發(fā)現(xiàn)，機(jī)構(gòu)投資者異質(zhì)性INVW 與財(cái)務(wù)欺詐可能性CSCORE 之間負(fù)相關(guān)（-3.11），且在1%的水平上顯著，這表明與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的抑制作用更加顯著，從而H2 再次得到驗(yàn)證。

六、研究結(jié)論與啟示

本文以我國2007-2018 年的A股上市公司作為研究對(duì)象，在將機(jī)構(gòu)投資者劃分為交易型與穩(wěn)定型的基礎(chǔ)上，從異質(zhì)性視角考察了機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的影響。研究結(jié)果表明，機(jī)構(gòu)投資者持股比例與公司財(cái)務(wù)欺詐行為負(fù)相關(guān)；與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的抑制作用更加顯著。在經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)后，本文的研究結(jié)論沒有發(fā)生本質(zhì)變化。本文的研究結(jié)論表明，穩(wěn)定型的機(jī)構(gòu)投資者積極扮演了公司外部監(jiān)督者的角色，有效地約束了公司管理層為獲取利益最大化而進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐的機(jī)會(huì)主義行為。

本文的研究結(jié)論具有以下理論與現(xiàn)實(shí)意義：（1）本文研究發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高，公司進(jìn)行財(cái)務(wù)欺詐行為的可能性越小，該發(fā)現(xiàn)拓展了財(cái)務(wù)欺詐影響因素領(lǐng)域的研究。（2）本文發(fā)現(xiàn)與交易型機(jī)構(gòu)投資者相比，穩(wěn)定型機(jī)構(gòu)投資者對(duì)公司財(cái)務(wù)欺詐行為的抑制作用更加顯著，該研究結(jié)果豐富了異質(zhì)機(jī)構(gòu)股東治理效應(yīng)領(lǐng)域的研究。（3）本文的研究發(fā)現(xiàn)有利于監(jiān)管層更加全面了解機(jī)構(gòu)投資者的公司治理效應(yīng)，且有利于更加深入理解不同性質(zhì)的機(jī)構(gòu)投資者公司治理效應(yīng)存在的顯著差異，為監(jiān)管層引導(dǎo)機(jī)構(gòu)投資者健康發(fā)展提供了有效的理論依據(jù)。