会计信息质量_审计监督与公司投资效率_来自我国上市公.pdf

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1、 65 审计研究 2009 年 4 期会计信息质量、审计监督与公司投资效率 来自我国上市公司的经验证据 李青原【摘 要】高质量会计信息能通过改善契约和监督，降低道德风险和逆向选择来提高公司投资效率。以我国沪深上市公司为研究样本，我们实证发现，在其他条件一定的情况下，会计信息质量分别与公司投资不足和投资过度负相关，同时会计信息质量与投资过度的负相关性在具有较高审计质量的公司中更明显。因此，本文的政策建议是加快完善我国上市公司财务报告和披露系统的市场基础设施，同时鼓励国内事务所之间的强强联合或与外资所合作、合资，提高审计监督质量，加强制度创新以更好地发挥会计信息在公司资本配置中的作用。【关键词】会

2、计信息质量 审计监督 投资不足 投资过度 *李青原，武汉大学经济与管理学院，邮政编码：430072，电子信箱：。感谢国家自然科学基金青年项目（项目号：70702017）对本研究项目的资助。作者感谢清华大学会计系陈晓教授对论文的指导，同时特别感谢匿名审稿人和编辑提出的宝贵修改意见，但文责自负。在无摩擦完美的资本市场中，资本流动的规则是在高资本回报率的项目内继续追加投资，而在低资本回报率的项目内及时削减资金流入，从而使得经济中每个项目的资本边际产品都相等。然而，现实世界中存在着许多扭曲性因素使得公司资本错误配置，其中最常见和重要的扭曲性因素是信息不对称和代理问题（Bushman&Smith，200

3、1；Stein，2003）。正如Bushman&Smith（2001）所言，会计理论中公司治理研究的一个主要目标是试图说明财务会计系统提供的信息能在何种程度上缓解管理层与外部投资者分离引起的代理问题，又在何种程度上促进稀缺的人力和财务资本有效地流向好的投资机会。Healy&Palepu（2001）、Wang（2003）、Biddle&Hilary（2006）和Biddle et al.（2008）认为，高质量会计信息能通过改善契约和监督，降低道德风险和逆向选择来提高公司投资效率。曾颖和陆正飞（2006）及于李胜和王艳艳（2006）等主要是研究我国上市公司会计信息质量与资本成本间的相关性，而甚少

4、提供会计信息质量如何影响公司实际投资决策的经验证据。会计信息是资本市场的主要信息来源，而审计师却是筛选这些信息流的第一道防火墙。因此本文试图从独立审计的视角，通过运用我国上市公司经验数据来实证检验会计信息质量与我国上市公司投资效率间的关系，以期从公司投资效率的角度为独立审计是否能够真正地影响资本市场资源配置效率，同时丰富制度环境、会计信息与公司治理方面的研究文献，进而对公司合理地做出会计信息质量决策，实现公司资源的最优配置提供理论依据，同时也从资源配置的角度为转型经济中独立审计在资本市场中的作用提供了证据。本文的结构安排如下：第二部分是文献回顾和研究假设；第三部分列示研究变量和样本选择；第四部

5、分列示实证研究设计与分析；最后部分是总结。一、文献回顾与研究假设（一）会计信息质量和公司投资效率 在有效资本市场条件下，边际托宾q比率是公司资本投资政策的唯一驱动因素（Hayashi，1982），然而在控制托宾q后，公司投资与现金流量等会计变量间的相关性常被诠释为资本市场摩擦，如融资约束的证据（Fazzari et al.，1988）。越来越多的研究发现，股票价格不仅受公司基本面信息所驱动，同时还受到市场套利力量无法消除的时尚所驱动（Shleifer&Vishny，1997），从而使得这种噪音会相 66 审计研究 2009 年 4 期 应削弱股票价格自动引导公司最优投资的功能。在现实世界中，税

6、收和交易成本等因素的存在，使得市场不可能如此完美地运行，公司始终面临着投资不足或者投资过度的风险，从而潜在地影响公司投资效率，但是影响公司投资效率的最普遍的因素可能是投资者与管理层间信息不对称引起的资本配给及管理层追求特权消费和帝国建造时出现的代理问题（Bushman&Smith，2001；Stein，2003；Biddle&Hilary，2006）。Bushman&Smith（2001）、Healy&Palepu（2001）、Biddle&Hilary（2006）和Biddle et al.（2008）等指出，高质量会计信息能通过改善契约和监督，降低道德风险和逆向选择，从而提高公司投资效率。

7、Wang（2003）以1967-2000年间美国上市公司为样本，直接运用Wurgler（2000）模型和Richardson（2006）模型来度量公司投资效率，结果发现行业和公司层次的投资效率与会计信息质量显著正相关。Durnev et al.（2004）以美国上市公司行业数据为样本，运用边际托宾q比率度量公司投资效率，结果发现从行业的角度来看股价里包含的上市公司特质信息与公司投资效率显著正相关。Biddle&Hilary（2006）利用Bhattacharya et al.（2003）研究的34个国家为样本，以盈余激进性、损失避免性、收益平滑性和及时性组成一个度量会计信息质量的综合指数，结果

8、发现跨国间及每个国家的会计信息质量都与公司投资效率正相关，且这种相关性在保持距离型融资的国家中更显著。Biddle et al.（2008）以19802003年间美国上市公司为样本发现会计信息质量有助于减少公司资本投资不足和过度。自我国资本市场建立以来，我国政府不断地改革和完善高质量的会计准则体系，加之随着我国市场化进程的深入和其他金融基础设施的完善，使得我国资本市场从制度建设、监管力度和投资主体构成等都发生了很大的变化，上市公司和投资者的内在需求都会使得供求的高质量会计信息均衡度不断提高，会计制度建设和监管力度等方面都不断加强，都使得高质量会计信息在改善我国上市公司投资效率的作用日益凸现。曾

9、颖和陆正飞（2006）以20022003年深市上市公司为样本，控制贝塔系数等因素后，发现信息披露质量较高的样本公司边际权益融资成本较低，且盈余平滑度和披露总体质量是影响样本公司权益融资成本的主要信息披露质量特征；于李胜和王艳艳（2007）以2001-2003年我国上市公司为样本，运用Dechow&Dichev（2002）模型来衡量信息风险的市场定价，结果发现应计质量与权益资本成本负相关。这些发现都意味着高质量会计信息能够提高投资者对公司的估计精确度，降低信息风险和投资者的估计偏误，通过改善契约和监督，降低道德风险和逆向选择，从而会提高我国上市公司投资效率。根据上述分析，我们发展如下假说：H1：

10、在其他条件一定的情况下，会计信息质量与我国上市公司投资不足负相关。H2：在其他条件一定的情况下，会计信息质量与我国上市公司投资过度负相关。（二）会计信息质量、审计监督和公司投资效率 独立审计作为公司治理的外部监督和保证机制，其目的在于制约公司管理层的机会主义行为，为投资者提供有关公司披露可靠性的第三方确认，并通过增加会计报表可信度来使披露的信息更有价值，以充分保证会计信息在签订契约和向外部投资者传递信息过程中的作用。Willenborg（1999）指出，高质量审计能为投资者提供比较“保险”的信息。Bushman&Smith（2001）指出，高质量审计能够较好地确保会计信息的真实与可靠性，降低管

11、理层报告的误差和偏见，从而为投资者识别投资机会、监督管理层和减少投资者间的逆向选择提供更高质量的会计信息，同时还能增加投资者对会计信息的可信性。随着2001年以来我国审计市场脱钩改制、推动事务所合并的一系列实施后，政策效果开始释放，证券审计市场的逆向选择现象有所扭转，优良的上市公司愿意选择高质量的审计，同时2001年安然事件爆发后，在各国监管层和投资者的舆论下，国际“四大”也采取了各种措施提高审计质量。王艳艳和陈汉文（2006）以2001-2004年间上市公司为样本，结果发现我国审计质量对会计信息透明度（稳健性、及时性和收益激进度）的影响存在差异化，具体表现在“四大”审计的上市公司会计信息透明

12、度显著高于“非四大”审计的上市公司。于李胜等（2008）通过2001-2004年间我国上市公司经验数据发现事务所收入名列前八位的独立审计可以提高公司未来的现金流和降低公司的信息风险来影响权益资本成本，会计师事务所的声誉与权益资本成本负相关，意味着我国独立审计质量具有信息价值。当然，高质量独立审计在发挥其监督和签证功能的同时，降低了公司的代理成本，从而可能优化公司的投资决策。王鹏和周黎安（2006）研 67 审计研究 2009 年 4 期究发现，选择“四大”能提高公司绩效以及降低控股股东对上市公司的资金占用。显然，我国上市公司会计信息质量不仅受到会计准则的影响，而且与独立审计监督质量密切相关，且

13、高质量独立审计能通过确保会计信息的真实与可靠性，进一步改善契约和监督，降低道德风险和逆向选择，进而提高会计信息质量与公司投资效率间的敏感性。根据上述分析，我们发展如下假说：H3：在其他条件一定的情况下，在具有高审计质量的公司中，会计信息质量与投资效率的负相关性更明显。二、变量定义和样本选择（一）公司投资效率的度量 尽管目前实证研究中度量特定公司投资效率的替代指标包括平均托宾q比例、资本成本及资本成本率与投资报酬率之比等，但是目前越来越广泛用于较直接又全面度量特定公司投资效率的指标主要包括边际托宾q模型、Wurgler（2000）模型和Richardson（2006）模型（李青原，2008）。尽

14、管Richardson（2006）模型遭到Bergstresser（2006）等的怀疑，但该模型能直接度量特定公司和年度的投资效率，且运用截面数据回归能较好地避免边际托宾q模型与Wurgler（2000）模型估算样本的幸存性偏见。近来许多学者日益运用Richardson（2006）模型来研究会计信息、薪酬契约和治理机制对公司投资决策的影响（Wang，2003；Bushman et al.，2006；辛清泉等，2007），以避免公司投资效率的难以度量性，因此我们亦采用Richardson（2006）模型来计算我国上市公司投资过度和投资不足程度，公司预期资本投资水平估计模型如下：,01,1,1,G

15、rowi ti tjj i ti tInvControl=+（1）其中，,i tInv代表固定资产、长期投资和无形资产的净值改变量/平均总资产；,1i tGrow代表主营业务收入增长率；,1j i tControl为控制变量，具体为资产负债率（,1i tLev）、上市年龄（,1Agei t）、（现金+短期投资）/期初总资产（,1i tCash）、期初总资产的自然对数（,1i tSize）、t-1年5月到t年4月经市场调整后的、以月度计算的股票年度回报率（,1Rei tt）和滞后项（,1i tInv）。我们对模型（1）进行分年度和分行业回归，运用回归残差绝对值来度量特定公司投资效率，且回归残差绝

16、对值越大，上市公司投资效率越低（Wang，2003；Biddle et al.，2008）。其中，行业采用中国证监会上市公司行业分类标准（2001）中的A-M行业一级分类法，以避免更大的样本选择偏见，且要求剔除异常值后分年度分行业至少有20个观察值，最终得到计算公司投资效率的研究样本为我国A股上市公司2004-2006年间3600个公司年度样本。（二）会计信息质量 近年来Francis et al.（2005）、于李胜等（2007）和Biddle et al.（2008）等常运用Dechow&Dichev（2002）和McNichols（2002）的应计质量模型来度量公司会计信息质量，其主要思

17、想是应计利润是公司未来现金流量的线性估计，同时当应计利润过程中包含较少的估计误差时收益更能代表公司未来现金流量，因此应计质量定义为营运资本应计利润变换为经营现金流量实现的程度，且较符合希克斯收入的忠实表述观（Schipper&Vincent，2003）。尽管理论上McNichols（2002）模型因结合销售收入的变化和固定资产原值（PPE）变量而相对具有更好的模型解释力，但是因Dechow&Dichev（2002）模型具有更好的模型含义，且计算出的应计质量与资本成本最为相关（Francis et al.，2005），因此我们运用Dechow&Dichev（2002）模型来估计应计质量，即：,0

18、1,12,3,1,i ti ti ti ti tWCCFOCFOCFO+=+（2）其中：,i tWC表示营运资本变化与当期平均总资产比值，即公司i第1t 年与第t年间应收账款变化+存货变化-应付账款变化-应付税款变化+其他流动资产变化值；,1i tCFO、,i tCFO、,1i tCFO+分别表示公司i第1t、t、1t+年的经营现金流量与当期平均总资产比值。按照Francis et al.（2005）对公司应计质量的计算方法，我们对模型（2）进行分年度和行业的横截面线性回归以得到该模型的线性回归残差项。首先，第t年的应计质量定义为第4t 年至第t年间模 回归分析表明变量的回归系数都同预期的符号

19、一致，且比较显著。同时为了验证模型（1）回归残差度量特定公司投资效率的有效性，因样本年度的限制，我们仅将 2004 年样本按照模型（1）剩余投资量绝对值的大小分成三组，那么最低剩余投资量绝对值组的公司被认为具有较高投资效率，而最高剩余投资量绝对值组的公司被认为具有较低投资效率。中位数和均值检验显示最低剩余投资量绝对值组的未来二年股票回报率和息税前利润率都较显著优于最高剩余投资量绝对值组，意味着公司剩余投资量绝对值越低，其越能实现资本最优配置，公司未来价值和经营绩效相应越好，从而有力地支持了通过 Richardson（2006）模型来估算特定公司投资效率的合理性。68 审计研究 2009 年 4

20、 期 型（2）分年度、分行业线性回归残差的标准差，然后分别将上述标准差乘以1获得每个上市公司会计信息质量指标,i tAccrq，意味着,i tAccrq越大，上市公司会计信息质量越高。Dechow&Dichev（2002）和McNichols（2002）指出，模型（2）对应计质量的估计仅反映了各自模型残差的绝对变动，而未反映相对于一个基准的相对变动，故会计信息质量指标,i tAccrq可能会反映公司经营的潜在波动。遵循McNichols（2002）的建议，我们又针对模型（2）构建了一个反映残差相对变动的应计质量指标,i tAccrqr，其定义为第4t 年至第t年间模型（2）分年度、分行业线性回

21、归残差的标准差与该期间营运资本变化的标准差间比率的负数，反映了与营运资本变化标准差相对的应计估计误差。,i tAccrqr越大意味着上市公司会计信息质量越高。为了使样本信息含量尽量最大化和出于对各种度量会计信息质量指标间的权衡，我们使用了一种简单加权百分位数赋值方法，以有利于缓减单个指标度量公司会计信息质量时存在的测量误差及极端值的影响。公司会计信息质量指数定义为AQ，且AQ越大，公司会计信息质量越高。具体而言，将,i tAccrq和,i tAccrqr两个指标按大小排序，并赋予其所在位次的百分位数值，然后将所得数值相加构造一个综合得分函数，即：,()()2i ti ti tAQDecile

22、AccrqDecile Accrqr=+（3）其中，,()i tDecile Accrq和,()i tDecile Accrqr分别表示运用模型（2）计算的应计质量按大小排序，并赋予其所在位次的百分位数值。基于上市公司行业分类标准（2001）中的A-M行业一级分类法，且要求每个年份每个行业至少有20个观察值，最终得到估算会计信息质量的研究样本包括1999-2005年间共7351个年度公司数据。（三）审计监督质量 Defond et al.（2000）等发现，“四大”会计师事务所具有较高的国际声誉和独立性，能提供较高的审计质量，同时Defond et al.（1999）、王鹏和周黎安（2006）

23、等发现在中国审计市场上，“四大”会计师事务所也同样能够提供更高的审计质量。因此，信誉好又能提供高质量审计的会计师事务所一般由市场上公认的“四大”会计师事务所代表，而“非四大”一般被认为是市场信誉度较低且可能提供较低质量审计的一组。按照王鹏和周黎安（2006）、于李胜等（2008）等的研究，Audit为哑变量，代表上市公司审计监督质量，其中我们将“四大”或“四大合资”会计师事务所定义为审计监督质量高的一组，且取值为1，而将其他会计师事务所定义为审计监督质量低的一组，且取值为0。（四）样本选择和数据来源 我们检验的财务数据均来自中国股市和财务研究数据库（CSMAR）。由于我国上市公司自1998年才

24、开始编制现金流量表，且学者实证发现，通过资产负债表法获得经营活动现金流量（CFO）会导致有偏见的估计，故我们直接从上市公司公布的现金流量表中获取经营活动现金流量。研究样本的选取遵循以下原则：（1）鉴于金融性公司行业特征与一般公司差异较大，考虑到研究目的，剔除此类公司的观察值；（2）基于我国上市公司行业分类标准（2001）中的A-M行业一级分类法，且要求每个年份每个行业至少有20个观察值；（3）剔除无法完整获取相关数据的公司；（4）剔除因资产重组、控股权更变等造成公司主营业务变化但又无法准确地进行行业重新分类的观察值。三、研究设计与分析（一）模型设计 根据Durnev et al.（2004）、

25、Francis et al.（2005）和辛清泉等（2007）等的研究，我们选取资产负债率、公司规模、高管薪酬、行业管制、股价同步波动性、多元化和产品市场竞争度等作为检验模型的控制变量，同时为了避免因变量与解释变量间潜在的同期性偏见，解释变量采用滞后一期的数值来建立计量检验模型，即为：,01,12,13,1,14,15,16,17,18,19,110,1,*+i ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti ti tOverinv orUnderinvAQAuditAuditAQPayStateRegDiverVfoDmsnDsynIndustryYear=+（4）式

26、（4）中，因变量为公司投资不足（UnderInv）或投资过度（OverInv）；AQ为公司会计信息质量；Audit为上市公司独立审计监督质量，其中按照王鹏和周黎安（2006）等的研究，我们将“四大”或“四大合资”会计师事务所定义为审计质量较高的一组，且取值为1，而将其他会计师事务所定义为 若按照我国上市公司行业分类标准（2001）中的制造业二级分类，而其他一级分类标准，则我们获取的最终样本为 1479 个，减少了近 36%，从而将会造成更大的样本选择偏见。69 审计研究 2009 年 4 期审计质量较低的一组，且取值为0；Vfo为第4t 年至第t年间经营现金流量与期初总资产比率的标准差；Pay

27、为高管薪酬的自然对数；Reg为公司所在行业是否为政策保护行业的虚变量，若行业属于“能源、原材料、基础设施”设定为政策保护行业，则取值为1，否则为0；State为公司是否为国有控股的虚变量，若公司为国有控股，则取值为1，否则为0。根据Roll（1988）的研究方法，首先将股票收益分解为来自市场层面的共同收益（mtr）和来自公司层面的特有收益（itr），然后再通过下列简化的资产定价模型（itii mtitrr=+）来提取回归方程的调整可决系数（2R），其中当2R越大时，表明股价波动的同步性越强，股票价格包括信息含量越低，同时定义股价同步波动性2/SynLn R=2(1)R；按照中国证监会颁布的上市

28、公司行业分类指引（2001）的制造业二级分类，其他行业一级分类来计算公司销售额对竞争对手竞争行为的敏感度，即,1,1,11()()/j ni ti ti ti ti tjMsnSSSSSn=，且该值越大，产品市场竞争越激烈（Lyandres，2006）；Diver为公司是否为多元化经营的虚变量，其中按照中国证监会颁布的上市公司行业分类指引（2001），将上市公司的每个行业的名称及其业务描述分配给它一个相应的四位行业代码，然后再将具有相同的前两位代码的行业定义为一个行业，并将其销售额加总，同时若公司包括两个或两个以上的行业，且每行业的销售额均未达到公司销售总额的90%，则该公司被定义为1，否则定

29、义为0。此外，为了缓减Msn和Syn极端值的影响，我们分别定义Msn和Syn在其每个年度的五分之三分位数以上时，定义Dmsn和Dsyn为1，否则为0。（二）统计性描述和相关性检验 表1的Panel A中描述性统计显示，1310（1009）个公司年度数据是公司投资不足（过度）类型样本，占总样本的56.49%（43.51%）。会计信息质量（AQ）的均值（中位数）为0.501（0.506）。公司投资过度的均值（中位数）为0.086（0.054），而投资不足的均值（中位数）为0.075（0.047），意味着虽然我国上市公司样本中投资不足类型的样本比重更大，但是公司投资过度类型样本中投资非效率现象更严重

30、。与此同时，表1中Panel B和C表明投资不足（过度）与会计信息质量负相关，且Spearman相关系数为-0.095（-0.109），初步表明高质量会计信息有助于缓减契约各方间的道德风险和逆向选择，增加公司投资效率。此外，无论是投资不足样本，还是投资过度样本，解释变量间Spearman相关系数都较低，意味着我们的样本不存在较大的多重共 线性。（三）实证分析 由于检验样本是包括截面数据和时间序列的非平衡面板数据，且运用了连续5年数据来测算会计信息质量使得公司内差异较小，从而可能会造成固定公司效应的参数估计值有偏，因此我们将运用固定行业的普通最小二乘法（OLS）来估计模型（4）；其次，运用Pet

31、ersen（2009）方法从公司和年度两维群来修正面板数据中常出现的异方差性、序列和截面相关性；最后，考察了模型中自变量的VIF值，发现所有自变量的VIF值均小于5，表明模型没有多重共线性问题。因此，我们的模型设计是合理的。表2中模型A和B表明，代表公司会计信息质量（AQ）的回归系数1均为负，且该系数至少在10%的显著性水平下显著异于零，表明就上市公司样本整体而言，会计信息质量与公司投资不足和公司投资过度都显著负相关，意味着高质量会计信息能通过改善契约和监督，降低契约各方间道德风险和逆向选择，从而减少投资不足和抑制投资过度，进而提高公司投资效率，与Wang（2003）和Biddle et al

32、.（2008）等的研究结论相符，有力地支持假说H1和H2。表2中模型D和E表明，会计信息质量与“四大”或“四大合资”交叉项（FQ*Audit）的回归系数3均为负，且该系数至少在10%的显著性水平下显著异于零，表明选择“四大”或“四大合资”的上市公司会计信息质量与其投资过度间的负相关性更显著，意味着高质量、好信誉的“四大”或“四大合资”会计师事务所能够较好地确保会计信息的真实与可靠性，降低管理层报告的误差和偏见，从而为投资者识别投资机会、监督管理层和减少投资者间的逆向选择提供了更高质量的会计信息，进而增强了会计信息质量与公司投资过度间的负相关性。另一方面，模型A和B 显示，尽管在其他事务所审计的

33、上市公司中，会计信息质量的回归系数显著为负，但整体上会计信息质量与公司投资不足间的负相关性与其是否选择“四大”或“四大合资”无显著差异。总之，以会计事务所是否属于“四大”或“四大合资”作为审计监督质量高的替代变量，实证结论部分支持我们的理论假设H3，即会计信息 70 审计研究 2009 年 4 期 表 1 描述性统计和 Spearman 相关系数表 Panel A:描述性统计 Obs Mean Median STD Min Max UnderI 1310 0.075 0.047 0.114 0.000 1.296 OverI 1009 0.086 0.054 0.101 0.000 0.954

34、 AQ 2319 0.501 0.506 0.161 0.028 0.847 Audit 2319 0.072 0.000 0.259 0.000 1.000 VFO 2319 0.065 0.052 0.048 0.004 0.436 Pay 2319 12.761 12.799 0.880 8.366 15.517 State 2319 0.616 1.000 0.486 0.000 1.000 Reg 2319 0.342 0.000 0.475 0.000 1.000 Diver 2319 0.539 1.000 0.499 0.000 1.000 Dsyn 2319 0.641 1.

35、000 0.480 0.000 1.000 Dmsn 2319 0.400 0.000 0.490 0.000 1.000 Panel B:投资不足样本（n=1310）underinv AQ State Auditor VFO pay Reg Diver Dsyn Dmsn Underinv 1.000 AQ-0.095 1.000 State-0.039-0.003 1.000 Auditor 0.010-0.035 0.033 1.000 VFO 0.040-0.011 0.027-0.073 1.000 Pay-0.110-0.026 0.124 0.128 0.057 1.000 Re

36、g-0.065 0.122 0.006-0.042 0.002-0.020 1.000 Diver 0.050 0.005 0.010 0.018-0.015 0.028-0.087 1.000 Dsyn-0.002-0.015 0.085 0.063-0.001-0.047 0.006-0.013 1.000 Dmsn 0.033 0.142 0.023-0.019 0.024-0.027 0.081-0.105-0.010 1.000 Panel C:投资过度样本（n=1009）overinv AQ State Auditor VFO pay Reg Diver Dsyn Dmsn ove

37、rinv 1.000 AQ-0.109 1.000 State 0.045 0.005 1.000 Audit 0.083-0.015 0.038 1.000 VFO-0.063 0.006-0.097-0.058 1.000 Pay 0.021-0.018-0.015 0.121 0.039 1.000 Reg-0.005 0.031 0.061 0.002 0.033 0.065 1.000 Diver-0.084 0.006 0.026-0.003-0.045-0.045 0.025 1.000 Dsyn-0.017-0.052 0.026 0.048-0.007 0.080-0.066

38、-0.060 1.000 Dmsn-0.033 0.132-0.042-0.015-0.031 0.057-0.031 0.043-0.019 1.000 注：UnderI 为投资不足；OverI 为投资过度；AQ 为公司会计信息质量；VFO 为经营现金流量波动性；Pay 为高管薪酬；State 为国有控股；Reg 为公司处于政策保护行业；Diver 为公司多元化经营；Dsyn 为股价波动同步性；Dmsn 为产品市场竞争；Auditor 为会计师事务所，其中“四大”或“四大合资”会计师事务所定义为 1，其它为 0。71 审计研究 2009 年 4 期表 2 会计信息质量、审计监督与公司投资效率

39、 Underinvestment Overinvestment A B C D E F Constant?.007*（13.39）.195*（2.63）.158*（1.92）.120*（7.05）.152*（2.40）.072（1.02）FQt-1-.019*（-1.73）-.023*（-2.16）-.023*（-2.20）-.017*（-1.75）-.015*（-1.73）-.014*（-2.19）Auditt-1?.004（.27）.005（.16）.012（.67）.103*（4.52）.102*（4.51）.110*（4.82）FQt-1*Auditt-1-.004（-.10）-.00

40、5（-.17）-.005（-.17）-.147*（-3.70）-.134*（-3.40）-.135*（-3.44）Payt-1-.011*（-1.83）-.010（-1.58）-.008*（-2.26）-.005（-1.35）VFOt-1+.091*（3.29）.087*（3.26）.201*（2.92）.174*（2.51）Statet-1?-.005（-1.11）-.004（-.95）-.001-（.10）.001（.11）Dsyn+-.002（-.53）-.001（-.41）-.007（-1.09）-.006（-.99）Dmsn?.011（1.59）.011（1.59）-.005（-.7

41、3）-.006（-.93）Reg+-.010（-1.36）-.010（-1.44）-.002（-.27）-.002（-.37）Diver？.010*（1.65）.010*（1.65）-.017*（-2.72）-.017*（-2.67）IMR？.010*（2.31）.016*（2.47）Industry and Year No Yes Yes Yes Yes Yes Firm/Year Cluster Yes Yes Yes Yes Yes Yes AdjustedR2.010.037.039.024.067.071 F value 2.43*2.64*2.65*2.39*2.56*2.64*N

42、 1310 1310 1310 1009 1009 1009 注：IMR 为 probit 回归得出逆米尔斯比率，其他变量定义见表 1；T 值运用公司和年度的两维群（Peterson，2009）进行方差修正，*、*、*分别表示统计显著性水平 1%、5%和 10%。质量与公司投资过度的负相关性在高审计质量公司更明显，而会计信息质量与公司投资不足的负相关性是否在高审计质量公司更明显仍有待进一步研究。从表2中控制变量的回归结果来看，高管薪酬（pay）基本与公司投资过度和不足显著负相关，这意味着当薪酬契约无法对经理工作努力和经营才能做出补偿和激励时，将诱发管理层的机会主义行为，从而导致公司资本投资不足

43、或投资过度，与辛清泉等（2007）的经验证据相一致；经营现金流量波动性（vcfo）基本与公司投资过度和不足显著正相关，意味着当公司管理层面临较大的现金流量波动性时，其往往以旧习惯和经验在新的竞争环境下进行投资决策，缺乏足够的灵活性和应变性，从而导致公司资本投资不足或投资过度；“四大”或“四大合资”（Audit）与投资不足正相关，但与公司投资过度显著正相关，这可能是我国上市公司内部代理成本越高，投资过度行为越严重，公司越具有内在的激励和动机来选择高质量、好信誉的会计师事务所来降低公司代理成本，提高公司价值（Watts&72 审计研究 2009 年 4 期 Zimmerman，1983；王鹏和周黎

44、安，2006）；公司多元化（diver）与投资不足显著正相关，而与投资过度显著负相关，意味着多元化的公司内部资本市场更多地表现为低效的资源配置和投资偏差。此外，股价波动同步性（Dsyn）、产品市场竞争（Dmsn）、行业管制性（Reg）和是否属于国有控股（State）的回归系数基本不显著，意味着我国上市公司股价包含较少公司未来经营绩效的额外信息，故公司投资不显著敏感于公司股票价格，同时我国产品市场竞争、行业管制性及是否属于国有控股也未显著改善或降低我国上市公司投资效率。（四）自我选择性偏见 上述研究结果的潜在问题是假设会计师事务所的选择是外生的。事实上会计师事务所选择的内生性会使样本存在潜在的自

45、我选择性偏见问题，从而使得我们的回归系数估计有偏。根据Chaney et al.（2004）的做法，我们采用两阶段回归的方法。第一阶段为事务所选择模型，并将probit模型回归后计算得到的IMR（inverse mills ratio）作为第二阶段回归的控制变量。按照王鹏和周黎安（2006）、于李胜等（2008）等的研究，我们选取公司规模、资产负债率、总资产报酬率、当年增发配股与否及是否处于亏损作为probit模型的回归变量，即：,101,12,13,14,15,16,17,18,1,1 5 i ti ti ti ti ti ti ti ti ti tAuditSizeRoeLossIssue

46、MfeLevIndexHerfIndustryYear=+Industry为行业哑变量，其采用中国证监会 上市公司行业分类指引中制造业二级，其他行业一级分类；Year为年度哑变量；Lev代表财务风险，用负债总额/资产总额衡量；Size代表公司规模，用公司总资产的对数衡量；Roe代表公司业绩，用公司净资产报酬率衡量；Index代表公司所处的地区治理环境差异，用樊纲和王小鲁（2004；2007）的地区市场化指数衡量；Issue代表公司的增发配股行为，当公司当年存在增发配股行为时取值为1，否则为0；Loss代表公司是否陷于财务困境，若前期净资产报酬率小于零，取值为1，否则为0；Mfe代表公司的代理成

47、本，用管理费用/期初总资产衡量；Herf5代表公司中控股股东与中小投资者间的代理冲突，用前五大股东的赫芬达尔指数衡量。表2中模型C和F表明，IMR的回归系数较为显著，表明控制自选择问题是必要的，同时我们的上述研究结果依然保持不变。（五）稳健性检验 为了检验结果的稳健性，我们对表2的结果进行了敏感性测试。首先，分别在回归模型（1）和（2）加入年度和行业虚变量以计算公司投资不足、投资过度及会计信息质量的度量指标，行业采用中国证监会上市公司行业分类指引中制造业二级分类，其他行业一级分类；其次，为了尽量缓减会计信息质量和公司投资不足及过度间潜在的反向因果关系，我们使用滞后两期的会计信息质量指标以进一步

48、减少模型的内生性偏误；最后，Richardson（2006）模型的一个假定条件是上市公司整体投资行为正常，不存在系统的投资过度或投资不足现象，否则在使用模型残差计量投资过度和投资不足时，容易产生系统性偏差，故我们将OverInv和UnderInv按大小各分成五分位组，并剔除最小的分位组，再重新做回归分析。回归结果均表明上述结论依然成立。四、结论与启示 高质量会计信息能通过改善契约和监督降低道德风险和逆向选择，从而提高公司投资效率。以我国沪深上市公司为研究样本，运用Richardson（2006）模型和一个构建的会计信息质量综合指数，结果发现，在其他条件一定的情况下，会计信息质量分别与公司投资不

49、足和投资过度负相关，同时会计信息质量与投资过度的负相关性在具有较高审计质量的公司中更明显。因此，本文的政策建议是加快完善我国上市公司财务报告和披露系统的市场基础设施，同时鼓励国内事务所之间的强强联合或与外资所合作、合资，提高审计监督质量，更进一步制度创新以更好地发挥会计信息在公司资本配置中的作用。尽管我们的实证结论较好地支持我们的分析，但实证检验给我们留下了许多需要进一步研究的问题：（1）高质量会计信息提高我国上市公司投资效率的具体机制仍有待深入探讨。（2）以应计质量为基础，运用百分位数赋值方法构建了一个度量会计信息质量的综合性指数，该指标体系是否正确又合适地度量我国上市公司会计信息质量仍需进

50、一步商榷。（3）由于我们分别采用一定的回归计量方法来获得会计信息质量和投资不足、过度的指标，较大地减少我们的原始样本，那么应该运用何种可靠的方法以减少我们的结果受到样本选择性偏见 73 审计研究 2009 年 4 期的潜在影响？（4）如何从产出抑或公司投入产出的视角来全面又准确地度量公司投资效率？主要参考文献：李青原.2008.制度环境、会计信息质量与资本配置R.清华大学博士后出站报告.王鹏，周黎安.2006.中国上市公司外部审计的选择及其治理效应J.中国会计评论（2）：321-344.王艳艳，陈汉文.2006.审计质量与会计信息透明度来自中国上市公司的经验数据J.会计研究（4）：9-15.辛