張?jiān)伱罚蹂?/p>

(山東科技大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)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(lái)的發(fā)展模式。隨著資本市場(chǎng)的日漸發(fā)展，近幾年來(lái)戰(zhàn)略成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)內(nèi)容。Hitt提到處于同一行業(yè)的企業(yè)，面臨相似的市場(chǎng)環(huán)境、競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境和法律環(huán)境，彼此相互學(xué)習(xí)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(zhǎng)期實(shí)踐積累的結(jié)晶，能夠減少經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，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(rùn)或者其所處環(huán)境發(fā)生改變，可能會(huì)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(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也較大，企業(yè)具有“特殊性”的事項(xiàng)發(fā)生的概率更大,從而導(dǎo)致企業(yè)在會(huì)計(jì)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(huì)計(jì)信息質(zhì)量的一個(gè)重要因素。因此，上述行為都可能導(dǎo)致會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的下降。

會(huì)計(jì)信息可以用來(lái)反映企業(yè)的生產(chǎn)狀況,并使遠(yuǎn)離企業(yè)的投資者和其他利益相關(guān)者可以依據(jù)企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量情況作出相應(yīng)決策[5]；另外，高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息還能確保企業(yè)重要財(cái)務(wù)信息具有可靠性、及時(shí)性、可比性等，更是維護(hù)股東等利益相關(guān)者權(quán)益和證券市場(chǎng)效率的重要前提[6]。

已有研究表明，戰(zhàn)略是影響會(huì)計(jì)信息的重要因素[7]，那么戰(zhàn)略差異能否對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量產(chǎn)生影響，以及如何產(chǎn)生影響等問(wèn)題亟待解決。分析師關(guān)注作為外部監(jiān)管方式，它與內(nèi)部監(jiān)管以及審計(jì)師等外部監(jiān)管相比，不存在利益牽連，不容易與高管進(jìn)行合謀，更具有客觀性。因此，本文擬將戰(zhàn)略差異、分析師關(guān)注與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量納入研究框架。本文以滬深兩市A股上市公司為樣本，對(duì)戰(zhàn)略差異、分析師關(guān)注與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量展開研究。本文可能的貢獻(xiàn)在于，第一，已有文獻(xiàn)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)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(quán)激勵(lì)[10]26等方面進(jìn)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(diǎn)，考察其對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響，豐富了公司戰(zhàn)略與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量相關(guān)領(lǐng)域研究，為提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、降低戰(zhàn)略差異帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)提供新的路徑。第二，本文在直接研究的基礎(chǔ)上，加入了分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)作用，使研究?jī)?nèi)容更加細(xì)致。第三，本文從經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)角度出發(fā)，探討了戰(zhàn)略差異影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的作用機(jī)理，從而深化已有研究。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響因素研究

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從公司治理、內(nèi)部控制、企業(yè)業(yè)績(jī)等方面對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響因素進(jìn)行了探究。從公司治理對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響來(lái)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(quán)集中度高會(huì)使大股東為了謀取私利對(duì)報(bào)表進(jìn)行粉飾，損害其他股東利益，降低會(huì)計(jì)信息質(zhì)量[11]。董事層面,張晨等提出當(dāng)薪資激勵(lì)不夠時(shí)，董事會(huì)缺乏責(zé)任感而消極怠工，導(dǎo)致監(jiān)督不力使會(huì)計(jì)信息質(zhì)量下降，另一方面董事為了追求更高的薪酬，可能會(huì)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(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量不產(chǎn)生影響[13]。從內(nèi)部控制對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響來(lái)看，Chan等發(fā)現(xiàn)當(dāng)企業(yè)內(nèi)部控制運(yùn)行狀況較差時(shí)，其進(jìn)行盈余操縱的可能性更大，從而導(dǎo)致企業(yè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量更低[14]。還有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)業(yè)績(jī)也會(huì)對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量產(chǎn)生影響，Gilson提出企業(yè)業(yè)績(jī)較差時(shí)，高管有被撤職的風(fēng)險(xiǎn)，因此增加了高管進(jìn)行盈余操縱的動(dòng)機(jī)，進(jìn)而使會(huì)計(jì)信息質(zhì)量降低[15]。

(二)戰(zhàn)略差異的經(jīng)濟(jì)后果研究

目前對(duì)戰(zhàn)略差異所引致經(jīng)濟(jì)后果的研究主要涉及經(jīng)營(yíng)活動(dòng)、融資活動(dòng)以及會(huì)計(jì)信息可比性等方面。從戰(zhàn)略差異對(duì)業(yè)績(jī)波動(dòng)的角度來(lái)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(dǎo)致的業(yè)績(jī)波動(dòng)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(duì)融資需求的角度來(lái)看，Ittner等提出采取進(jìn)攻型戰(zhàn)略的企業(yè)，現(xiàn)金持有水平會(huì)降低, 從而導(dǎo)致公司融資需求增加[16]231。從戰(zhàn)略差異對(duì)融資成本的角度來(lái)看，Di Maggio等提出公司實(shí)施差異化戰(zhàn)略會(huì)增加其外部融資的成本[17]。從戰(zhàn)略差異影響會(huì)計(jì)信息可比性的影響來(lái)看，羅忠蓮等從盈余角度、信息風(fēng)險(xiǎn)角度以及內(nèi)部監(jiān)管等角度，論證了戰(zhàn)略偏離程度越大，會(huì)計(jì)信息可比性越差[18]109。從戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息價(jià)值的影響來(lái)看，葉康濤等研究戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息價(jià)值時(shí)提出，戰(zhàn)略極端變化會(huì)產(chǎn)生兩個(gè)后果，一是帶來(lái)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致利潤(rùn)波動(dòng)，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(quán)益的價(jià)值相關(guān)性越強(qiáng)，凈利潤(rùn)的相關(guān)性越弱[19]44。

(三)分析師關(guān)注的經(jīng)濟(jì)后果研究

分析師關(guān)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(guān)分析師關(guān)注對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的研究，目前學(xué)術(shù)界有兩種觀點(diǎn)。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(shì)，將其掌握的相關(guān)信息對(duì)外披露，使得公司信息環(huán)境得到改善的同時(shí)也提高了會(huì)計(jì)信息的質(zhì)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(shì)，對(duì)上市公司披露的信息進(jìn)行解讀并進(jìn)一步預(yù)測(cè)，可使資本市場(chǎng)的效率提高、證券市場(chǎng)的信息環(huán)境得以改善[21]，從而使資本市場(chǎng)更透明，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量也相應(yīng)提高。另一方面，He等提出市場(chǎng)投資者非?？粗胤治鰩煹姆治鼋Y(jié)果。因此，分析師關(guān)注會(huì)導(dǎo)致高管壓力增大，且分析師關(guān)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(huì)僅注重眼前利益，而忽視長(zhǎng)遠(yuǎn)利益[22]，從而進(jìn)行盈余操縱，降低會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。除此之外，分析師關(guān)注還能夠降低債券違約風(fēng)險(xiǎn)[23]，為投資者創(chuàng)造價(jià)值[24]，提高企業(yè)治理環(huán)境[25]等。

(四)文獻(xiàn)述評(píng)

現(xiàn)有研究對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響因素的挖掘還不夠全面,且多為公司治理和內(nèi)部控制方面的研究，而戰(zhàn)略作為影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的重要因素,在會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的相關(guān)研究中并未得到足夠的重視。已有研究表明, 會(huì)計(jì)信息質(zhì)量會(huì)受到企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)等影響, 而戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越大, 加劇業(yè)績(jī)波動(dòng)，高管進(jìn)行盈余管理的可能性增加，且較高的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也增加了企業(yè)內(nèi)部與外部投資者之間的信息不對(duì)稱程度, 進(jìn)而影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。但現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間的直接關(guān)系，并未得到有力的證明。分析師關(guān)注作為外部監(jiān)管方式，相對(duì)于其他監(jiān)管方式來(lái)說(shuō)，與企業(yè)內(nèi)部不存在利益上的牽連，且其團(tuán)隊(duì)較為專業(yè)。雖然分析師關(guān)注對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的研究并未形成一致意見，但大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為分析師關(guān)注能提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量?；谝延醒芯浚疚膶?zhàn)略差異、分析師關(guān)注與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量納入同一個(gè)研究框架,探究三者之間的關(guān)系。

三、理論分析與研究假設(shè)

(一)戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響

目前大多數(shù)學(xué)者都同意戰(zhàn)略差異會(huì)導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加，并且從多個(gè)角度進(jìn)行驗(yàn)證，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的增加會(huì)使企業(yè)盈利狀況等方面都存在不確定性，進(jìn)而使得盈余管理行為發(fā)生的可能性增加，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量下降。因此，基于本文的研究?jī)?nèi)容，擬從戰(zhàn)略差異—經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)—盈余管理—會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的角度進(jìn)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(lái)超額收益，但同時(shí)也增加了企業(yè)業(yè)績(jī)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(dǎo)致的企業(yè)業(yè)績(jī)波動(dòng)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(duì)企業(yè)投資效率的影響不同[26]，不同的投資效率帶來(lái)不同的績(jī)效水平。最后，戰(zhàn)略差異越大的企業(yè)，現(xiàn)金持有水平會(huì)顯著降低，然而與常規(guī)企業(yè)相比，其開拓市場(chǎng)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(shí)，戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的融資約束就越大，投資者會(huì)提高必要報(bào)酬率，使得權(quán)益融資成本增加。上述行為最終都會(huì)影響企業(yè)利潤(rùn)，使得企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加。企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加，又會(huì)從兩個(gè)方面對(duì)盈余管理行為產(chǎn)生影響，進(jìn)而影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。

一方面，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)較大的企業(yè)，其業(yè)績(jī)也存在不穩(wěn)定性。由于企業(yè)業(yè)績(jī)是影響高管薪酬的關(guān)鍵因素[28]，所以當(dāng)企業(yè)業(yè)績(jī)下降或者波動(dòng)較大時(shí)，根據(jù)委托代理理論，高管逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)的概率會(huì)增加。高管從自身利益出發(fā)，為了營(yíng)造一種業(yè)績(jī)持續(xù)良好發(fā)展的假象，將該期利潤(rùn)轉(zhuǎn)移，以起到平攤業(yè)績(jī)的作用，如此進(jìn)行盈余操縱使得會(huì)計(jì)信息質(zhì)量下降[10]29。

另一方面，根據(jù)信息不對(duì)稱理論，從事前角度分析，戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的運(yùn)營(yíng)模式等方面與常規(guī)行業(yè)相差越大[29]，這為高管實(shí)施機(jī)會(huì)主義行為提供了良好的契機(jī)；從事后角度來(lái)看，戰(zhàn)略差異大的企業(yè)與同行業(yè)之間的可比性差，導(dǎo)致審計(jì)師等外部監(jiān)管者難以運(yùn)用行業(yè)信息進(jìn)行比較，無(wú)法全面掌握企業(yè)信息[30]，增加了審計(jì)錯(cuò)報(bào)的可能，進(jìn)而使會(huì)計(jì)信息質(zhì)量下降?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)。

H1：戰(zhàn)略差異顯著影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。其他條件不變的情況下，戰(zhàn)略差異越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越差。

(二)戰(zhàn)略差異、分析師關(guān)注與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量

分析師關(guān)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(jìn)行預(yù)測(cè)分析，對(duì)信息進(jìn)行專業(yè)的解讀[31]，提高資本市場(chǎng)效率。分析師通過(guò)將信息傳遞給股東等利益相關(guān)者，能夠在一定程度上減少信息不對(duì)稱[32]，從而防止財(cái)務(wù)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(quán)益得到維護(hù)，從而強(qiáng)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(guān)注大大降低了企業(yè)的違規(guī)行為，進(jìn)而使得會(huì)計(jì)信息質(zhì)量提高[37]。另一方面，分析師關(guān)注能夠?qū)Ω吖艿乃嚼袨槠鸬郊s束作用，從而減少代理成本[38]，即分析師能夠間接對(duì)高管施加壓力，高管在權(quán)衡利弊之后，有所顧忌，不敢輕易地進(jìn)行盈余管理行為，從而使得會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有所提升。

鑒于戰(zhàn)略差異大的公司其經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)也較大，進(jìn)而使高管進(jìn)行盈余管理的動(dòng)機(jī)也較大，加上信息不對(duì)稱的原因，使得外部利益相關(guān)者無(wú)法識(shí)別和有效約束，從而使得會(huì)計(jì)信息質(zhì)量下降，不利于企業(yè)的長(zhǎng)足發(fā)展。由上述分析可知，分析師關(guān)注能夠?qū)?zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間的關(guān)系起到良好的調(diào)節(jié)作用。當(dāng)戰(zhàn)略差異較大時(shí)，公司產(chǎn)生代理問(wèn)題和信息不對(duì)稱狀況，分析師通過(guò)收集并分析企業(yè)的相關(guān)資料，作出專業(yè)的預(yù)判并將信息公布，減少信息不對(duì)稱，抑制了盈余操縱行為的發(fā)生，從而提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)。

H2：分析師關(guān)注能夠?qū)?zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的關(guān)系起到顯著調(diào)節(jié)作用。若分析師關(guān)注程度高，則抑制戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的消極影響。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

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

(二)變量度量

1.會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(|DA|)

會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的衡量方法大致分為信息披露等級(jí)、股票回報(bào)率、可操縱應(yīng)計(jì)利潤(rùn)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(jì)算公式如下：

(1)

其中NDAi,t的計(jì)算公式如下：

(2)

式 (2) 中的α1、α2、α3是通過(guò)式 (3) 進(jìn)行OLS回歸得到:

(3)

其中TAi,t表示總應(yīng)計(jì)利潤(rùn)，Ai,t-1表示上一期資產(chǎn)，ΔREVi,t-ΔRECi,t表示本期與上一期應(yīng)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(jìn)行計(jì)算，最終得到可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)(DA)，取絕對(duì)值后作為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的負(fù)向指標(biāo)。可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值(|DA|)越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)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(gè)指標(biāo)衡量公司的資源配置結(jié)構(gòu)：廣告強(qiáng)度(銷售費(fèi)用/營(yíng)業(yè)總收入)、研發(fā)強(qiáng)度(無(wú)形資產(chǎn)/營(yíng)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(fèi)用投入(管理費(fèi)用/營(yíng)業(yè)總收入)、財(cái)務(wù)杠桿((短期借款+長(zhǎng)期借款+應(yīng)付債券) /凈資產(chǎn))。首先，對(duì)上述指標(biāo)按照年度和行業(yè)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理并取絕對(duì)值；然后，把各個(gè)公司的6個(gè)指標(biāo)加總；最后，對(duì)其求平均值，得到戰(zhàn)略差異的衡量指標(biāo)，符號(hào)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(guān)注(Anlysts)

分析師關(guān)注的衡量方法大致有兩種，一種根據(jù)分析師過(guò)去一年發(fā)布評(píng)級(jí)報(bào)告的數(shù)量[40]進(jìn)行測(cè)度，另一種是根據(jù)一年內(nèi)關(guān)注該企業(yè)的分析師人數(shù)確定。本文采取過(guò)去一年內(nèi)評(píng)級(jí)報(bào)告的數(shù)量加一取對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量。

4.控制變量

本文選取以下變量作為控制變量：財(cái)務(wù)層面有公司規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿(Lev)、盈利能力(Roa)、成長(zhǎng)性(Growth)；公司治理層面有股權(quán)集中度(Top1)、獨(dú)立董事比例(Indep)、兩職合一(Duality)；外部治理層面有是否四大審計(jì)(Big4)。為了減少行業(yè)和年度變動(dòng)對(duì)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(shí)間變化產(chǎn)生的影響。具體見表1。

表1 變量度量

(三)模型構(gòu)建

1.戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量

為了驗(yàn)證H1，考察戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響，本文構(gòu)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(guān)注的重點(diǎn)，衡量了戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響，結(jié)合已有研究和理論分析，本文預(yù)測(cè)β1顯著為正，即戰(zhàn)略差異越大，可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)就越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越差。

2.戰(zhàn)略差異、分析師關(guān)注與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量

為了考察外部監(jiān)管對(duì)戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間關(guān)系的影響，在模型1的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步將分析師關(guān)注作為調(diào)節(jié)變量納入模型，檢驗(yàn)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(guān)注與戰(zhàn)略差異的交乘項(xiàng)θ3是本文關(guān)注的重點(diǎn)，衡量了分析師關(guān)注對(duì)戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間關(guān)系的影響。根據(jù)已有研究和理論分析，本文預(yù)測(cè)θ3顯著為負(fù)，分析師關(guān)注程度較高時(shí)，能夠抑制戰(zhàn)略差異對(duì)可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的正向影響。即分析師關(guān)注程度高，能夠削弱戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的消極影響。

五、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

描述性統(tǒng)計(jì)的結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明，可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值(|DA|)的均值為0.078，標(biāo)準(zhǔn)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(shuō)明我國(guó)上市公司會(huì)計(jì)信息質(zhì)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(biāo)準(zhǔn)差為0.325，變動(dòng)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(guān)注(Anlysts)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，不同企業(yè)被分析師關(guān)注的程度差異較大。觀察其他觀測(cè)值發(fā)現(xiàn)，公司規(guī)模(Size)、成長(zhǎng)性(Growth)以及股權(quán)集中度(Top1)的標(biāo)準(zhǔn)差分別為1.387、1.571和15.284，表明不同公司規(guī)模、發(fā)展?fàn)顩r以及股權(quán)集中程度差異較大。由財(cái)務(wù)杠桿(Lev)可知，樣本公司負(fù)債狀況較為合理。由獨(dú)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(jì)

(二)相關(guān)性分析

根據(jù)pearson相關(guān)系數(shù)分析，可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)(|DA|)與戰(zhàn)略差異(CD)之間相關(guān)系數(shù)為0.014，顯著正相關(guān)，初步預(yù)測(cè)H1成立。控制變量間相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值均小于0.5，表明控制變量之間不存在嚴(yán)重多重共線性問(wèn)題。具體見表3。

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣

(三)回歸結(jié)果

由表4回歸結(jié)果可知，第(1)列顯示了戰(zhàn)略差異(CD)與可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)絕對(duì)值(|DA|)的回歸結(jié)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(shuō)明戰(zhàn)略差異越大，企業(yè)的可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)越大，即會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越差，支持了假設(shè)H1。

表4 回歸結(jié)果

基于分析師關(guān)注的調(diào)節(jié)作用，第(2)列加入戰(zhàn)略差異與分析師關(guān)注的交乘項(xiàng)(CD*Anlysts)，控制其他影響因素后，回歸結(jié)果顯示CD*Anlysts的系數(shù)為-0.013，在1%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明分析師關(guān)注對(duì)戰(zhàn)略差異與可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)之間的正向關(guān)系起抑制作用。即分析師關(guān)注程度高的公司，戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的負(fù)相關(guān)關(guān)系得到抑制。這可能是因?yàn)閼?zhàn)略差異雖增加了企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)和信息不對(duì)稱程度，降低了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，但分析師關(guān)注程度高緩解了信息不對(duì)稱程度，從而提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，支持假設(shè)H2。

除此之外，從分組回歸結(jié)果來(lái)看，第(3)列分析師關(guān)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(guān)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(jié)果表明，分析師關(guān)注程度較高，能夠顯著削弱戰(zhàn)略差異度對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的消極影響。分組回歸的結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了假設(shè)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(fù)，說(shuō)明公司規(guī)模越大，進(jìn)行盈余操縱的可能性就越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量就越差；盈利能力(Roa)與成長(zhǎng)性(Growth)的回歸系數(shù)顯著為正，說(shuō)明盈利能力強(qiáng)和成長(zhǎng)性好的公司，進(jìn)行盈余管理的可能性較小，從而使會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高。

表5 改變解釋變量和被解釋變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.改變會(huì)計(jì)信息質(zhì)量衡量方式

前文采用修正Jones模型衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，為了保證結(jié)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(jìn)行上述回歸，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與本文主要結(jié)論一致，見表5。

2.改變戰(zhàn)略差異衡量方式

由于前文在計(jì)算戰(zhàn)略差異時(shí)，采用銷售費(fèi)用和無(wú)形資產(chǎn)來(lái)替代廣告費(fèi)用和研發(fā)費(fèi)用，衡量存在一定的誤差。因此，為保證結(jié)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(gè)構(gòu)建公司戰(zhàn)略偏離度的指標(biāo)，保留資本密集度、固定資產(chǎn)更新度、管理費(fèi)用投入、財(cái)務(wù)杠桿四個(gè)維度，重新計(jì)算公司戰(zhàn)略偏離度(CD1)。穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與本文主要結(jié)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(huì)對(duì)企業(yè)本期會(huì)計(jì)信息質(zhì)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(jìn)行了回歸，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與本文主要結(jié)論一致，見表5。

4.改變分析師關(guān)注的衡量方式

前文采用分析師研報(bào)數(shù)量作為分析師關(guān)注的衡量指標(biāo)，為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用一年內(nèi)關(guān)注該企業(yè)的分析師人數(shù)加一取對(duì)數(shù)作為替代變量(Anlysts1)，重新進(jìn)行檢驗(yàn)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果與本文主要結(jié)論一致，見表6。

(五)進(jìn)一步研究與分析

前文提到，戰(zhàn)略差異越大，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)就越大，導(dǎo)致會(huì)計(jì)信息質(zhì)量降低。那么企業(yè)能否通過(guò)改變經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)影響會(huì)計(jì)信息質(zhì)量呢？本部分借鑒溫忠麟等(2004)[41]提到的中介效應(yīng)的檢驗(yàn)方法進(jìn)行驗(yàn)證。

第一步，檢驗(yàn)戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的回歸結(jié)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(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值顯著正相關(guān),即戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量負(fù)相關(guān)，則進(jìn)行下一步； 否則停止檢驗(yàn)。第二步,檢驗(yàn)戰(zhàn)略差異與經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果，如果戰(zhàn)略差異(CD)系數(shù)顯著為正, 則說(shuō)明戰(zhàn)略差異會(huì)導(dǎo)致企業(yè)的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加。第二步驟的具體回歸模型如下：

表6 改變調(diào)節(jié)變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表7 基于經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)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(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(Risk)的衡量方法時(shí)，本文參考余明桂等(2013)[42]采用盈利波動(dòng)性衡量經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)水平。盈利波動(dòng)性的計(jì)算過(guò)程如下：首先，對(duì)企業(yè)每一年的ROA進(jìn)行行業(yè)均值調(diào)整；然后，計(jì)算每一觀察時(shí)間段內(nèi)經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的標(biāo)準(zhǔn)差。如公式7所示：

(7)

其中：

第三步，將經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)加入戰(zhàn)略差異 (CD) 與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(|DA|)模型進(jìn)行回歸。如果中介效應(yīng)顯著, 那么該影響機(jī)制成立,并說(shuō)明戰(zhàn)略差異是通過(guò)增加經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，引起可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的增加，即會(huì)計(jì)信息質(zhì)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(jié)果為戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響機(jī)制。由第一步的檢驗(yàn)結(jié)果可知,戰(zhàn)略差異與可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值顯著為正，即戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量顯著負(fù)相關(guān), 則進(jìn)行下一步檢驗(yàn)。第二步的結(jié)果為戰(zhàn)略差異與經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的回歸,結(jié)果顯示戰(zhàn)略差異與經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)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(yíng)風(fēng)險(xiǎn)。第三步的結(jié)果為加入經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的戰(zhàn)略差異與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量回歸,經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)與可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)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(yíng)風(fēng)險(xiǎn)(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(yīng)顯著, 即該影響機(jī)制成立。該影響機(jī)制說(shuō)明戰(zhàn)略差異通過(guò)企業(yè)經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)增加,引起可操縱性應(yīng)計(jì)利潤(rùn)的絕對(duì)值增加，即會(huì)計(jì)信息質(zhì)量下降。

六、結(jié)論與啟示

本文以2009—2018年我國(guó)滬深兩市A股上市公司為樣本，考察了戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的影響，研究結(jié)果顯示(1)戰(zhàn)略差異越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量就越差；(2)分析師關(guān)注能夠起到顯著的調(diào)節(jié)作用，削弱戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的消極影響。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)在戰(zhàn)略差異對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的關(guān)系中起中介作用。

本文的主要啟示在于，(1)對(duì)企業(yè)外部利益相關(guān)者來(lái)說(shuō)，戰(zhàn)略差異與委托代理問(wèn)題存在密切的聯(lián)系，因此外部投資者要關(guān)注企業(yè)戰(zhàn)略變化，當(dāng)企業(yè)偏離常規(guī)戰(zhàn)略時(shí)，表明企業(yè)對(duì)外公布的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量可能存在問(wèn)題，要提高警惕。一方面，可以通過(guò)股東大會(huì)進(jìn)行干預(yù)，減少高管因追求個(gè)人利益而損害股東利益的行為，以維護(hù)自身權(quán)益；另一方面，可以通過(guò)分析師提供的報(bào)道去了解企業(yè)狀況，利用分析師提供的信息輔助其進(jìn)行決策，切忌盲目以對(duì)外公布的會(huì)計(jì)信息作為決策依據(jù)。(2)對(duì)分析師來(lái)說(shuō)，重點(diǎn)關(guān)注戰(zhàn)略差異較大的企業(yè)，通過(guò)向信息需求者提供更加有價(jià)值的信息，能夠減少信息不對(duì)稱，一定程度上抑制代理沖突，凈化證券市場(chǎng)環(huán)境，進(jìn)而起到良好的外部監(jiān)管效果，提高會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。(3)對(duì)于企業(yè)自身來(lái)講，常規(guī)戰(zhàn)略是經(jīng)過(guò)實(shí)踐檢驗(yàn)的和歷史考驗(yàn)的結(jié)晶，企業(yè)應(yīng)盡量采取常規(guī)戰(zhàn)略，避免承擔(dān)不必要的風(fēng)險(xiǎn)，以及增加高管機(jī)會(huì)主義行為的可能性。(4)對(duì)政府相關(guān)部門來(lái)說(shuō)，戰(zhàn)略差異較大的企業(yè)，其會(huì)計(jì)信息質(zhì)量可能降低，應(yīng)該重點(diǎn)監(jiān)督這類企業(yè)，防患于未然。