股权结构对会计稳健性影响实证探究

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1、股权结构对会计稳健性影响实证探究  【摘要】本文采用2012年沪深两市A股上市公司的数据为样本,借鉴ACF(2005)的模型,将衡量股权结构的变量引入模型中,来考察公司股权结构对会计稳健性的影响。实证结果表明,股权集中度与会计稳健性负相关,股权制衡度与会计稳健性正相关。【关键词】会计稳健型;股权结构;股权集中度;股权制衡度9纵观国内外会计稳健性的研究,会计稳健性影响会计实务至少500年,由此可见会计稳健性在实务中的重要作用及深远影响。然而广泛研究会计稳健性是在20世纪90年代各国会计准则中使用了公允价值计价后才兴起。国外

2、最早提议对稳健性进行系统的研究的是Watts(1993)。但由于稳健性的计量方法没有进展,在后续几年中一直没有出现系统地检验稳健性的文献。直到Watts在1997关于会计稳健性度量文章的发表后,这种状况才有了极大的改观。企业竞争很大程度上源于公司治理机制的竞争,因此对确定公司治理与会计稳健性之间的关系正日益成为理论界和政府相关监管部门关注的焦点问题。然而由于制度缺陷以及社会和文化等诸多因素的限制,公司外部治理无法成为公司治理的常务性的控制因素,而内部治理作为一种防患于未然的事前机制,能够直接有效地实施及时性的战略调整,并

3、改进公司管理效率。而股权结构在公司内部治理机制中处于重要地位。一、理论分析和研究假设(一)会计稳健性计量方法Basu(1997)提出盈余-股票报酬计量法(AT),这种方法认为市场回报是经济收益,而会计盈余是对经济收益的确认,并且由于可验证性的要求都会导致市场价格先于会计信息,则会计稳健性就意味着会计盈余对“坏消息”的反应比对“好消息”反应更为及时充分。因此,Basu采用反回归方程构建了盈余-股票报酬计量法[1]。9盈余-股票报酬计量法目前成为被引用最多的稳健性计量方法之一,然而也不断有学者对此提出质疑。Ball和Shiv

4、akumar(2005)指出AT模型无法从应计中的随机误差(例如错误的存货量)和某些盈余管理(例如过度计提准备)中将盈余中的暂时性收益或损失分离出来,且Basu模型只能识别暂时性部分是否存在,却不能识别它们的确认是否及时。Givoly,Hayn和Natarajan(2007)认为AT的稳健性计量存在有严重的计量错误问题,一些与稳健性无关的不企业信息环境特征(例如披露政策、回报计量期间所发生的经济事件等等)会影响稳健性计量,若对这些特征进行控制,就难以可靠地计量会计稳健性[2]。国内研究者使用最为广泛的还是AT模型,但杨华

5、军(2007)认为在我国股权分置的制度环境下,股票价格难以充分反映企业好消息和坏消息,利用Basu的模型得出的结果可能存在局限[3],因此使用Basu的模型要慎重。Ball和Shivakumar(2005)提出的应计-现金流关系计量法(ACF)方法。应计项目的随机性会导致两种不同时间序列特征的现金流,即时间序列上负相关的现金流和正相关的现金流。这是因为某一年度的现金流出并不意味着企业价值的降低,未来会带来更多的现金流量,负相关的现金流会使得现金流中包含更多的噪音,对于这种现金流,会计应计的作用是减少经营活动现金流中的噪音

6、[4]。Ball和Shivakumar(2005)采用经营活动现金流量作为“好消息”和“坏消息”的替代变量,提出了应计-现金流关系模型。张兆国,刘永丽,李庚秦(2012)基于中国上市公司的数据对会计稳健性计量方法进行了比较选择,对其相关性和可靠性进行了实证研究分析,研究表明,从可靠性看,AT和ACF这两种计量方法的可靠性较高,具有比较优势。这些研究结论的启示意义在于:在会计稳健性的实证研究中,需要选择AT、ACF等可靠性较高的计量方法[5]。根据国内外学者对计量方法的评述,ACF计量方法突破了AT计量方法不能在非上市公司

7、应用的局限,拓宽了会计稳健性的研究范围,因此在本文中打算选用ACF计量方法。(二)提出假设91.股权集中度对会计稳健性的影响分析会计信息质量的影响因素有很多,如会计准则、管理层的动机、经济制度、政治等。然而,影响会计信息质量最为重要的因素是公司治理。公司治理结构的改善和治理效率的提高成为提升会计信息质量有效而又现实可行的途径。本文从公司治理角度,从股权结构两个角度研究对会计稳健性的不同影响。股权集中度是指全部股东因持股比例的不同,所表现出的股权集中还是分散的数量化指标,是股权结构的量化体现。控股股东的持股比例用来反映企业

8、的股权集中度。股权集中度会提高了大股东收集信息和对代理人进行监督的激励,大股东考虑自己的利益,有足够的投票权改变经营者行为,并可通过会计契约约束经营者行为。由于稳健的会计信息要求将经济损失在会计盈余中及时反映,所以随着控股股东持股比例的增加、控制力的增强,必然会降低会计稳健性。因此,提出假设:假设1:股权集中度越高,

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