作为会计信息质量的基本要求之一,会计稳健性在具有契约作用的同时也兼具治理作用,对公司的财务及经济活动有着深远的影响,其含义是指企业在面临好消息时要比面临坏消息时的态度更加谨慎,不过高估计资产或收益,也不低估负债或费用,从而体现企业面对不同信息时反应的不对称性(Basu,1997)。会计稳健性由Basu于1997年首次通过实证的视角提出,此后会计稳健性的定义逐渐被广大学者接受,并在实践中不断进行修正。目前已有大量文献从会计稳健性的影响因素(Ahmed等,2002;陆正飞等,2008;刘运国等,2010;祝继高,2011;Cullinan等,2012)和会计稳健性的经济后果(Francis等,2004;Suijs,2008)等角度进行研究。此外,也有部分学者立足我国国情,从上市板块的差异(陈策和吕长江,2011)和宏观政策的变迁(饶品贵和姜国华,2011)等视角探究会计稳健性。
差异化的公司治理体系产生了不同的制度安排。为缓和由于两权分离带来的委托人与代理人之间的利益冲突、控制代理成本、提高治理效率,独立董事制度应运而生。独立董事制度是我国从西方国家借鉴的旨在改善公司治理、提高效率的一项制度。自证监会于2001年发布《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》以来,大量文献探究了独立董事制度的安排对会计稳健性的影响。然而,对于独立董事能否改善公司治理仍存在诸多分歧。娄权(2004)认为独立董事能够提高会计盈余稳健性,陈胜蓝和魏明海(2007)也得到了相似的结论。Lee等(1992)认为外部董事比例较高的公司能够增加股东财富,然而于东智(2003)认为独立董事与公司绩效不存在关系。刘凤委和汪扬(2006)认为国家股独大的公司稳健性较低且独立董事的比例对会计稳健性无影响。
学者们对于独立董事制度能否提升会计稳健性的分歧可能在于没有考虑董事之间的社会网络关系。人的本质不是单个人所固有的抽象物,而是一切社会关系的总和,人们的行为活动会在一定程度上受到群体的影响。西方社会处理人际关系的手段是契约,而中国传统社会大体上是休戚与共的人情社会,中国的人际关系实际上是一个相互支持的网络,因而在非正式制度兴盛的中国,忽略董事社会属性进而考察董事个体属性对财务信息质量的影响不仅有悖中国传统文化,且与实际情况不符。在市场竞争如此激烈的背景下,公司的生存和发展也更加依赖于组织之间信息资源的交流共享。Burt(1992)认为,社会网络是一种社会资本,且网络是工具性的,可以进行信息传递,因此公司的财务行为及经济后果也会通过该网络进行传递。Gleason等(2008)发现当一家公司进行会计重述时,会引发同行业其他公司股价下跌。Francis和Michas(2013)对审计质量的传染效应进行研究,认为该种传染效应会持续五年之久。
董事作为自然人,其行为镶嵌于社会网络(谢德仁和陈运森,2012),且相比于内部董事,独立董事具有不同的专业背景,尤其当独立董事兼任多家公司时,其掌握的信息异质性较大,对于信息识别处理能力也较强,独立董事在董事网络中起到的“纽带”作用更为明显。因而在探究独立董事制度是否对改善公司治理做出贡献时,不仅应关注董事的个体属性特征,还要考虑董事所在的社会环境。我国A股上市公司中,80%以上的公司拥有连锁董事(卢昌崇和陈仕华,2009)且这一比例在近十年来不断扩大,独立董事之间的连锁必然会在一定程度上影响公司的经济行为和财务决策。在公司中,具有特定背景如法律、会计、投资银行等背景的独立董事能在特定情况下为公司解决相关问题,更好地发挥咨询作用,并提供某些特定资源(Baysinger和Butler,1985)。相比具有其他知识背景的独立董事,具有会计专长的独立董事往往更擅长对于财务信息质量的掌控。大量经验证据表明,具有财务背景的独立董事会在一定程度上提升公司的会计稳健性(Bédard和Chtourou,2004;Musa和Richard,2005;Krishnan和Visvanathan,2008;Dhaliwal等,2010)。然而,截至目前鲜有文章运用社会网络的视角,探究由于具有会计专长独立董事兼任,相互连锁的公司会计稳健性是否会具有相似性这一问题。
本文选取2004—2017年我国沪深A股上市公司数据为样本,运用网络中心度衡量连锁董事之间形成网络的疏密程度,研究发现:由于存在会计专长的独立董事兼任,董事所在的连锁公司①的会计稳健性会表现出相似性,即会计稳健性具有传染效应,且网络中心度越高,传染效应越明显。文章进一步考察了不同市场化水平以及不同产权性质下公司的传染效应,结果显示,公司所处地区的市场化水平的高低对传染效应的影响较为明显;国有企业所表现出的会计稳健性的传染效应显著强于非国有企业。
本文可能的贡献在于:第一,丰富了独立董事领域公司治理的研究。现有文献在探究会计信息质量时多从微观层面研究公司个体经济行为及产生的后果,忽略了公司间因董事的兼任而带来的网络传染效应。本文利用社会学分析方法及社会学分析软件Pajek计算接近中心度和程度中心度,量化董事间形成的网络疏密程度,运用企业理论等相关学科概念,理论演绎并实证检验由于社会网络的存在会使得连锁公司的会计稳健性具有相似性这一命题。第二,拓宽了非正式制度与公司治理的研究视野。目前对于传染效应的研究多集中于同行业间的传染(Aharony和Swary,1983;Francis和Michas,2013),或所研究的传染效应大多具有显著可观测的特征,如会计师事务所审计质量的高低(Francis和Michas,2013)、报表重述(Gleason等,2008)、信贷关系传染(Jorion和Zhang,2009)等。而本文通过社会学的视角,基于我国特有国情,考察董事之间所建立起的动态连锁,而不是由机构、地缘关系等所构建起的静态网络对于会计信息质量的影响,这对企业完善董事网络治理机制、提升会计信息质量具有重要的指导意义。第三,对于网络中心度进行改进。独立董事的会议出席次数能够反映其履职尽责的积极性,参加会议的次数越多,就越了解公司的经营状况与决策,董事能够掌握的信息就越充分(Lipton和Lorsch,1992)。本文在谢德仁和陈运森(2012)与梁上坤等(2018)采用的接近中心度基础上,考虑董事会出席次数对公司间传染效应的影响,用董事会出席次数的倒数赋权计量,出席次数越多,说明董事间的“距离”越近,以此使中心度的量化结果更符合实际情况。
二、文献回顾与假设提出Watts(2003)将稳健性的存在动因归为契约、诉讼、政府管制、税收四方面。学者们主要从稳健性的影响因素、稳健性的计量方法以及稳健性的经济后果三方面进行研究。有关会计稳健性的影响因素,Ahmed等(2002)认为股东与债权人的冲突越严重,债权人要求的稳健性越高。胡奕明和唐松莲(2008)探讨了独立董事履职情况对会计稳健性的影响。Cullinan等(2012)研究了产权制衡度与稳健性并认为它们呈正相关关系。Lara(2016)认为债务契约能够提高公司稳健性且短期债务体现得更为明显。李宾和杨济华(2017)认为向上的盈余管理活动并不必然导致会计稳健性下降。对于稳健性的计量方法,Basu(1997)开创性的运用盈余—股票报酬回归模型对会计稳健性进行计量,他认为企业对于“好消息”和“坏消息”的确认应保持不同的标准,对于“好消息”的确认往往要比“坏消息”更加谨慎,并用公司盈余对于消息的反应程度计量稳健性。Ball和Shivakumar(2005)采用应计—现金流量法,通过计算现金流量的正负判断稳健性。Khan和Watts(2009)在Basu模型的基础上,提出了C_score模型,即采用公司规模、市值账面价值比以及财务杠杆等财务指标,结合Basu提出的盈余股票回归模型,对公司层面的稳健性进行计算。C_score的值越大,公司对于“坏消息”的确认越及时,公司的会计稳健性就越高。对于稳健性的经济后果,Francis等(2004)研究了稳健性和债务成本、权益成本的关系,认为稳健性的降低并不会导致债务成本和权益成本的上升;Suijs(2008)认为财务信息的稳健性有助于降低股价波动造成的不确定性风险。
随着公司治理的逐步发展和理论成熟,仅对公司个体经济行为进行研究已不能满足实际需要,学者们逐渐把焦点转向网络视角下的公司治理学,从公司间网络视角探究解决公司治理的“黑箱”(周晓苏等,2017;梁上坤等,2018)。那么由于董事兼任情况的存在,连锁公司间的会计稳健性是否具有相似性?
社会网络理论最早出现于20世纪50年代,学者们以Parsons和Smelser(1956)、Merton(1967)的结构功能主义思想为基础,从网络视角对比研究不同社会群体之间的关系,而后Granovetter提出了网络结构的“弱关系”概念(Granovetter, 1973,1985),并强调网络结构中传递信息和资源的作用和优势,认为现实社会中的所有经济行为事实上都嵌入在社会关系的网络之中,由此将社会关系引入经济行为的研究范畴。社会网络理论表明,公司所嵌入的社会关系模式对其行为有着不可忽视的影响,公司的管理决策者虽经常能够从联系紧密的“强关系”中获取信息,但信息的冗余程度和无用率较高;而“弱关系”所带来的信息流动性更高,往往比“强关系”带来的信息更有价值。为了获得丰富的资源、降低企业的核心刚性,管理决策者往往热衷于增加“弱关系”。社会网络由行动者之间的独特关系组成,按照强弱关系的特点进行划分,董事之间的连锁属于“弱关系”范畴。“弱关系”能够充当“桥梁”和“纽带”的作用,为非重复信息和资源的传递提供条件,从而使行动者获得更加丰富的信息、资源。
社会网络理论为连锁董事的信息传递行为提供理论支撑,传染效应也是社会网络理论发展的产物。Gleason等(2008)以及Francis和Michas(2013)将传染效应的定义局限在企业或市场间负面效应(negative)的影响。本文认为,除明显可识别的经济行为及后果具有传染性效应,不具有明显可识别性的某些财务指标在一定条件下也具有相似性。独立董事普遍具有监督代理和战略服务的作用,兼任的独立董事会形成关系网络,信息会在该网络中得以传递。国外对于连锁董事的研究起步较早,Koenig等(1979)认为连锁董事在美国经济中发挥着重要作用。Keister(1998)发现公司中连锁董事的存在可以提高企业财务绩效和生产率。Cai和Sevilir(2012)认为,连锁董事在企业投资中扮演着积极的角色,所形成的网络可以降低收购方和目标方的信息不对称程度。我国学者段海艳和仲伟周(2008)认为公司规模会影响董事网络中心度。谢德仁和陈运森(2012)认为董事网络可以避免出现“过度社会化”和“低度社会化”两种极端情况。
美国安然事件发生后,监管部门要求美国公司董事会、审计委员会增加具有财务背景的人员以提高会计信息质量。我国证监会也于2001年出台政策要求上市公司的独立董事中至少存在一名董事具有财务或会计专长。许多学者也对具有特定背景的董事能否改善公司治理进行探究。Musa和Richard(2005)认为审计委员会的特征与财务报告监控的有效性存在关联,临时披露与审计委员会的财务知识水平呈显著正相关关系。黄海杰等(2016)将会计独立董事划分为高声誉和低声誉两大类,研究发现,高声誉的会计独立董事显著提升了上市公司盈余质量。García-Sánchez等(2017)认为财务专家会降低银行业的破产风险。Defond等(2005)则发现,当在审计委员会中任命有会计知识的独立董事时,市场会出现正向反应。本文参照中国证监会发布的《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》中对于会计人士的定义,将具有注册会计师资格和高级会计师资格的独立董事定义为会计专长独立董事。相比独立董事,内部董事往往在公司中担任一定的职务,负责公司日常的各项事务。因此,内部董事无论在客观性还是异质性信息的获取上都不如独立董事更具优势。
作为会计信息质量的要求之一,会计稳健性在控制代理成本、防止公司管理层根据自身利益对会计信息进行操纵等方面发挥重要作用。美国财务会计准则委员会(FASB)认为,稳健性应表现在充分考虑商业环境中的不确定性和风险;国际会计准则理事会(IASB)也指出,谨慎性②(prudence)是指对某些不确定性事件进行估计时应保持审慎(caution)。董事会存在的主要目的是保证公司利益相关者的权益不受侵害,防范化解公司风险,他们不会直接参与公司的日常决策。独立董事的存在能够监督公司对于“好消息”与“坏消息”确认的及时性,但稳健程度与及时程度依赖于会计人员的职业判断,具有会计背景的不同独立董事对于“稳健”与否的判断和“审慎”程度的理解也存在差异。因此,当具有会计背景的独立董事存在兼任时,他们的个人偏好与职业判断会在其所兼任公司的会计稳健性上得以体现。基于以上分析,本文提出假设H1。
H1:会计背景独立董事连锁的公司会计稳健性相似。
资源依赖理论认为,董事会是一种最小化公司对外界环境依赖或资源获取成本的机制。互换资源是连锁董事存在的动机之一(Burt,1983)。董事会成员的独特社会资本能够为公司带来建议和沟通渠道,通过对董事会人员的选择,公司能够将特定的资源与外部纽带整合起来,并通过这种方式实现资源利用的最佳效果(Lynall等,2003)。具有会计专长的董事由于兼任形成了关系网络,信息和资源在董事所形成的网络中进行传递。考虑到独立董事之间并非孤立,而是通过各种正式及非正式渠道相互沟通,因而具有连锁董事的公司其战略决策具有相似性。根据社会网络理论,董事之间的连锁会形成“结构洞”,例如a与b、b与c之间存在直接联系,但a与c之间并不存在直接联系,因而a与c相对于b而言形成了一个“结构洞”。在这个模型中,b可以利用a和c仅通过自身建立联系的特点,占据信息上的优势。在董事网络中,处于网络核心位置的独立董事往往比处在网络边缘化地带的董事具有更多获取异质性信息和资源的能力,他们能够拥有更多潜在的工作机会,因此网络中心度越高的独立董事往往能够更加“独立”、更有“作为”,在公司治理中发挥更加积极的作用,并在最大程度上减少来自管理层的干扰和由于任职资源有限而对现有工作机会的依赖;其次,独立董事由于不能与所在公司发生利益关系,其专业性会让他们对公司现状和公司在市场中所处的地位有更加清晰客观的了解,且这种了解随着他们兼任的公司数越多而越深刻;此外,Fama和Jensen(1983)认为声誉激励机制可以使独立董事更加尽职尽责。处于董事网络中心位置的董事会更加在乎其同行对自己能力的肯定,因而会投入更多精力参与公司治理。综合以上分析,本文提出假设H2。
H2:具有会计背景的董事网络中心度越高,会计稳健性的相似性表现得越明显。
三、研究设计(一)样本选取和数据来源
证监会于2001年发布的《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》中规定,在2003年6月30日前,上市公司董事会中至少应该包括三分之一的独立董事,因此本文选取2004—2017年我国A股上市公司作为研究对象,得到32 934个初始样本,剔除金融类公司、ST公司以及数据缺失的上市公司,最终得到3 983个观测值用于实证分析。本文选取连锁网络中的公司作为研究对象,当公司被选作被传染方时,与其存在连锁关系的公司则被视为传染方。为剔除异常值对研究的影响,本文对所涉及的连续型变量进行了1%的Winsorize处理。所有原始数据除市场化指数Index外均来自于CSMAR数据库,运用社会网络分析软件Pajek计算董事网络中心度,并使用Stata进行计量分析。
(二)模型构建和变量定义
本文参考Chiu等(2013)、李青原等(2015)的模型,用于研究假设检验。建立模型(1)如下:
$\begin{array}{l} C{\text{\_}}score = \beta_0 + \beta_1 In{\text{\_}}C{\text{\_}}score + \beta_2 Inde{\text{\_}}cen + \beta_3 Inde{\text{\_}}cen \times In{\text{\_}}C{\text{\_}}score\\ \;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\;\; + \sum Control + \sum Year + \sum Industry + \varepsilon \end{array}$ | (1) |
被解释变量是由于董事连锁而被传染公司的会计稳健性C_score,其计算方式参考Khan和Watts(2009);解释变量为传染公司的会计稳健性In_C_score,文章计算出网络中传染公司的会计稳健性水平,并将其平均值作为In_C_score;调节变量为具有会计背景独立董事的网络中心度Inde_cen,以接近中心度Closeness和程度中心度Degree作为计算指标,其中,接近中心度考察并量化了整个网络中独立董事间的潜在接触程度;程度中心度则反映了董事直接与其他董事相联结关系的数量,而不对董事之间的潜在接触程度进行衡量③。以上两项指标的计算均由社会网络分析软件Pajek完成,其计算方式在参考Freeman(1979)以及谢德仁和陈运森(2012)的基础上,将董事会出席次数的倒数作为加权系数并用以计算接近中心度。其原因在于,程度中心度衡量的是独立董事间“直接”相连的关系,而接近中心度衡量的是独立董事间“间接”相连的关系。出席会议次数对“虽间接相连但距离较远”的董事在信息获取方面影响更大,故以此方式进行加权;控制变量为企业规模Size、市账比M/B、资产负债率Lev、管理费用Expense、资产收益率Roa、股权集中度Shrhfd10、产权性质Soe、独立董事比例Indep_ratio、两职合一Dual、事务所声誉Dadtunit、公司年龄Age、审计意见类型Audittyp、市场化水平Index以及年度Year和行业Industry。模型回归时,按公司聚类并对年度固定效应和行业固定效应进行控制。若研究假设H1成立,则传染公司的会计稳健性In_C_score的系数应为正,且显著。若研究假设H2成立,则接近中心度与程度中心度的系数应该为正,且显著。表1报告了主要变量的定义及说明。
变量类型 | 变量符号 | 变量名称 | 变量说明 |
被解释变量 | C_score | 被传染公司的会计稳健性 | 参考Khan和Watts(2009)、梁上坤等(2018)度量被传染公司的会计稳健性水平 |
解释变量 | In_C_score | 传染公司的会计稳健性 | 网络中传染公司的会计稳健性水平 |
调节变量 | Inde_cen | 接近中心度 | 接近中心度(Closeness):
${\left[ {\sum\limits_{J = 1}^g {d(i,j)} } \right]^{ - 1}}$
|
程度中心度 | 程度中心度(Degree):
$\frac{{\sum\limits_j {{X_{ji}}} }}{{g - 1}}$
|
||
控制变量 | Size | 企业规模 | 公司总资产的对数 |
M/B | 市账比 | 公司权益市值与净资产账面价值的比值 | |
Lev | 资产负债率 | 负债与资产的比值 | |
Expense | 管理费用 | 公司管理费用的对数 | |
Roa | 资产收益率 | 税后净利润除以总资产 | |
Shrhfd10 | 股权集中度 | 公司前十位大股东持股比例平方和 | |
Soe | 产权性质 | 公司是否为国有企业 | |
Indep_ratio | 独立董事比例 | 独立董事占董事人数比例 | |
Dual | 两职合一 | 董事长与总经理是否由同一人兼任 | |
Dadtunit | 事务所声誉 | 是否为十大会计师事务所审计的公司 | |
Age | 公司年龄 | 公司存续的时间 | |
Audittyp | 审计意见类型 | 公司是否被出具标准无保留审计意见 | |
Index | 市场化水平 | 反映地区市场化发展水平和程度 |
(一)描述性统计与相关性分析
表2报告了各主要变量的描述性统计。从表中可知,被传染公司的会计稳健性C_score均值为0.0074;而传染公司的会计稳健性In_C_score均值为0.0093。衡量董事网络中心度的指标接近中心度Closeness和程度中心度Degree的均值分别为0.0047和0.0042。此外,资产收益率Roa的均值为0.0492;股权集中度Shrhfd10的均值为0.1718;两职合一Dual的均值为0.7228,说明72%的公司存在董事长与总经理兼任的情况;独立董事比例Indep_ratio的均值为0.3747;事务所声誉Dadtunit的均值为0.5692,表明样本中一半左右的公司选择十大会计师事务所审计;公司成立年份Age的均值为14.8818;产权性质Soe的均值为0.3482,即样本中65%左右的公司为非国有公司;审计意见Audittyp的均值为0.9970,说明99%的公司审计意见为标准无保留意见;市场化指数除个别地区(西藏)出现负值外,其余地区均为正。
变量符号 | 样本观测数 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 | 下四分位数 | 中位数 | 上四分位数 |
C_score | 3 983 | 0.0074 | 0.0551 | 0.0000 | 0.4742 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
In_C_score | 3 983 | 0.0093 | 0.0535 | 0.0000 | 0.4491 | 0.0000 | 0.0000 | 0.0000 |
Closeness | 3 983 | 0.0047 | 0.0058 | 0.0001 | 0.0767 | 0.0018 | 0.0030 | 0.0048 |
Degree | 3 983 | 0.0042 | 0.0055 | 0.0001 | 0.0588 | 0.0016 | 0.0026 | 0.0041 |
Size | 3 983 | 22.0267 | 1.2159 | 19.5241 | 25.9494 | 21.1459 | 21.8637 | 22.6810 |
M/B | 3 983 | 2.1648 | 1.3619 | 0.9488 | 9.4242 | 1.3119 | 1.7222 | 2.5294 |
Lev | 3 983 | 0.4101 | 0.2025 | 0.0466 | 0.9217 | 0.2470 | 0.4027 | 0.5638 |
Expense | 3 983 | 18.7924 | 1.0800 | 15.9174 | 22.0907 | 18.0491 | 18.6879 | 19.4232 |
Roa | 3 983 | 0.0492 | 0.0401 | −0.0214 | 0.2028 | 0.0189 | 0.0398 | 0.0687 |
Shrhfd10 | 3 983 | 0.1718 | 0.1180 | 0.0168 | 0.5872 | 0.0795 | 0.1445 | 0.2378 |
Soe | 3 983 | 0.3482 | 0.4765 | 0.0000 | 1.0000 | 0.0000 | 0.0000 | 1.0000 |
Indep_ratio | 3 983 | 0.3747 | 0.0566 | 0.1429 | 0.7143 | 0.3333 | 0.3333 | 0.4286 |
Dual | 3 983 | 0.7228 | 0.4477 | 0.0000 | 1.0000 | 0.0000 | 1.0000 | 1.0000 |
Dadtunit | 3 983 | 0.5692 | 0.4953 | 0.0000 | 1.0000 | 0.0000 | 1.0000 | 1.0000 |
Age | 3 983 | 14.8818 | 5.6021 | 1.0000 | 34.0000 | 11.0000 | 15.0000 | 19.0000 |
Audittyp | 3 983 | 0.9970 | 0.0548 | 0.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 |
Index | 3 983 | 8.8309 | 1.9414 | −1.1400 | 11.8000 | 7.3900 | 9.3000 | 10.2000 |
若解释变量间存在严重的多重共线性问题,将导致最小二乘法的估计有偏。本文检验模型中变量的方差膨胀因子,结果显示VIF的均值分别为1.73和1.71,由此说明模型设定合理,不存在严重的多重共线性问题。
(二)多元回归结果分析
表3报告了研究假设的回归结果。表中第一列列示了传染公司会计稳健性In_C_score与被传染公司会计稳健性C_score之间在不加入调节变量和控制变量时的回归系数,结果显示系数为正,且在1%显著性水平上通过检验。第二列加入控制变量后,自变量仍然显著。以上结论验证了研究假设H1。第三列和第四列列示了在分别加入调节变量接近中心度Closeness和程度中心度Degree及其与解释变量的交乘项后变量的回归系数,结果显示,接近中心度Closeness和程度中心度Degree的系数皆为负但不显著,交乘项系数为正,且在1%显著性水平上通过检验。第五列和第六列分别列示了在加入控制变量后模型的回归结果,且在第七列和第八列中进一步控制年度与行业,结果显示,调节变量接近中心度Closeness和程度中心度Degree在公司间会计稳健性的传染中起到显著的正向调节作用,这一研究结论支持了研究假设H2。
变量符号 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
In_C_score | 0.3212*** | 0.0244* | −0.0258 | −0.0096 | −0.0269 | −0.0102 | −0.0503*** | −0.0452** |
(20.69) | (1.65) | (−1.20) | (−0.46) | (−1.26) | (−0.50) | (−2.69) | (−2.50) | |
Closeness | −0.0272 | −0.0925 | −0.1254 | |||||
(−0.19) | (−0.61) | (−0.71) | ||||||
Closeness× | 35.6640*** | 35.9089*** | 10.7054*** | |||||
In_C_score | (21.74) | (22.10) | (6.53) | |||||
Degree | −0.0288 | −0.1197 | −0.2451 | |||||
(−0.19) | (−0.74) | (−1.29) | ||||||
Degree× | 36.9291*** | 37.1757*** | 11.1638*** | |||||
In_C_score | (22.06) | (22.42) | (6.63) | |||||
Size | 0.0027** | 0.0077*** | 0.0077*** | 0.0028** | 0.0028** | |||
(1.98) | (5.55) | (5.54) | (2.01) | (2.02) | ||||
M/B | −0.0011 | −0.0010 | −0.0009 | −0.0011* | −0.0011* | |||
(−1.63) | (−1.48) | (−1.42) | (−1.69) | (−1.65) | ||||
Lev | −0.0073 | 0.0168*** | 0.0170*** | −0.0062 | −0.0061 | |||
(−1.53) | (3.29) | (3.34) | (−1.31) | (−1.29) | ||||
Expense | −0.0021 | −0.0089*** | −0.0088*** | −0.0022 | −0.0022 | |||
(−1.58) | (−6.60) | (−6.58) | (−1.61) | (−1.61) | ||||
Roa | −0.0189 | −0.0098 | −0.0078 | −0.0173 | −0.0166 | |||
(−0.95) | (−0.44) | (−0.35) | (−0.88) | (−0.84) | ||||
Shrhfd10 | −0.0016 | 0.0040 | 0.0042 | −0.0021 | −0.0021 | |||
(−0.26) | (0.57) | (0.60) | (−0.35) | (−0.34) | ||||
Soe | −0.0009 | −0.0028 | −0.0029 | −0.0010 | −0.0010 | |||
(−0.50) | (−1.48) | (−1.51) | (−0.57) | (−0.58) | ||||
Indep_ratio | 0.0033 | 0.0159 | 0.0165 | 0.0034 | 0.0031 | |||
(0.26) | (1.13) | (1.18) | (0.27) | (0.25) | ||||
Dual | −0.0004 | 0.0009 | 0.0010 | 0.0000 | 0.0000 | |||
(−0.22) | (0.49) | (0.54) | (−0.01) | (0.03) | ||||
Dadtunit | −0.0010 | −0.0017 | −0.0017 | −0.0010 | −0.0010 | |||
(−0.73) | (−1.07) | (−1.06) | (−0.72) | (−0.73) | ||||
Age | 0.0001 | 0.0002 | 0.0002 | 0.0001 | 0.0001 | |||
(0.86) | (1.09) | (1.07) | (0.74) | (0.72) | ||||
Audittyp | −0.0104 | −0.0105 | −0.0104 | −0.0099 | −0.0098 | |||
(−0.84) | (−0.74) | (−0.74) | (−0.80) | (−0.79) | ||||
Index | −0.0003 | −0.0008* | −0.0008* | −0.0004 | −0.0003 | |||
(−0.86) | (−1.95) | (−1.84) | (−0.96) | (−0.93) | ||||
_cons | 0.0044*** | 0.3498*** | 0.0051*** | 0.0051*** | 0.0081 | 0.0071 | 0.3169*** | 0.3169*** |
(5.26) | (15.16) | (4.95) | (5.07) | (0.34) | (0.30) | (13.45) | (13.41) | |
Industry | 不控制 | 控制 | 不控制 | 不控制 | 不控制 | 不控制 | 控制 | 控制 |
Year | 不控制 | 控制 | 不控制 | 不控制 | 不控制 | 不控制 | 控制 | 控制 |
N | 3 983 | 3 983 | 3 983 | 3 983 | 3 983 | 3 983 | 3 983 | 3 983 |
adj. R2 | 0.0968 | 0.4028 | 0.1962 | 0.1990 | 0.2172 | 0.2197 | 0.4089 | 0.4090 |
F | 427.9734 | 64.9342 | 325.0023 | 330.7596 | 70.0593 | 71.0582 | 63.5986 | 63.6427 |
注:***代表在1%显著性水平上通过检验,**代表在5%显著性水平上通过检验,*代表在10%显著性水平上通过检验,以下同。 |
(三)地区市场化水平影响下的拓展研究分析
前文分析结果显示,具有会计背景的连锁董事网络中心度越高,就越能够发挥“桥梁”作用,影响公司的治理决策,从而使连锁公司的会计稳健性处于相似水平。然而,这一结论是否受到地区差异的影响呢?雷光勇和范蕾(2009)的研究表明,市场化程度高的地区,内部人侵占程度相对较低;市场化程度较低的地区,对高质量审计的需求也较低。Ball等(2003)对东亚不同国家进行研究,认为对于不同地区,不同的经济条件和制度背景会对会计信息的需求呈现差异化。为探究在不同经济发展水平、不同市场发育程度以及不同法律制度环境影响下,前文结论是否会因此而发生变化,本文参考陈德球等(2013)的做法,采用市场化指数Index进行测量,经济发展水平越高、制度环境越完善,则市场化指数越高。将被传染公司按照市场化指数的中位数分成两组,一组为市场化水平较高组,另一组为市场化水平较低组,分别进行检验。回归结果如表4所示。
变量符号 | 高水平组 | 低水平组 | 高水平组 | 低水平组 |
In_C_score | −0.0591*** | −0.0253 | −0.0525*** | −0.0192 |
(−3.08) | (−0.36) | (−2.82) | (−0.29) | |
Closeness | −0.0707 | −0.5803 | ||
(−0.36) | (−1.38) | |||
Closeness× | 14.5827*** | 8.5419 | ||
In_C_score | (8.14) | (1.62) | ||
Degree | −0.1934 | −0.7318 | ||
(−0.93) | (−1.48) | |||
Degree× | 15.4290*** | 8.5702 | ||
In_C_score | (8.34) | (1.60) | ||
Size | 0.0029* | 0.0025 | 0.0029* | 0.0026 |
(1.90) | (0.72) | (1.89) | (0.74) | |
M/B | −0.0009 | −0.0019 | −0.0008 | −0.0019 |
(−1.22) | (−1.11) | (−1.18) | (−1.09) | |
Lev | −0.0069 | −0.0050 | −0.0068 | −0.0052 |
(−1.36) | (−0.40) | (−1.34) | (−0.41) | |
Expense | −0.0018 | −0.0023 | −0.0018 | −0.0023 |
(−1.20) | (−0.71) | (−1.18) | (−0.71) | |
Roa | −0.0249 | −0.0022 | −0.0239 | −0.0027 |
(−1.18) | (−0.04) | (−1.13) | (−0.05) | |
Shrhfd10 | 0.0011 | −0.0140 | 0.0012 | −0.0139 |
(0.17) | (−0.83) | (0.18) | (−0.82) | |
Soe | −0.0017 | −0.0012 | −0.0017 | −0.0014 |
(−0.87) | (−0.26) | (−0.89) | (−0.29) | |
Indep_ratio | −0.0142 | 0.1070*** | −0.0144 | 0.1069*** |
(−1.07) | (3.24) | (−1.09) | (3.24) | |
Dual | 0.0003 | −0.0030 | 0.0003 | −0.0027 |
(0.16) | (−0.52) | (0.19) | (−0.48) | |
Dadtunit | 0.0000 | −0.0055 | 0.0000 | −0.0055 |
(−0.03) | (−1.37) | (−0.01) | (−1.38) | |
Age | 0.0002 | −0.0005 | 0.0002 | −0.0005 |
(1.28) | (−1.08) | (1.27) | (−1.09) | |
Audittyp | −0.0167 | 0.0277 | −0.0166 | 0.0283 |
(−1.26) | (0.81) | (−1.25) | (0.83) | |
_cons | 0.2562*** | 0.3290*** | 0.2544*** | 0.3292*** |
(9.59) | (5.70) | (9.49) | (5.70) | |
Industry | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 3 361 | 622 | 3 361 | 622 |
adj. R2 | 0.3345 | 0.6274 | 0.3349 | 0.6275 |
F | 40.2731 | 27.8078 | 40.3523 | 27.8200 |
表4报告了区分不同市场化水平后的回归结果。其中,第一列和第三列为市场化水平较高组,第二列和第四列为市场化水平较低组,分别考察程度中心度与接近中心度在不同市场化指数中的调节作用。回归结果显示,除市场化水平较低组的中心度交乘项Closeness×In_C_score和Degree×In_C_score没有通过显著性检验之外,市场化水平较高组的交乘项均在1%的显著性水平上通过检验,且系数为正。因而可以得出结论,公司所处地区的市场化水平的高低会对会计稳健性的传染效应造成显著差异化的影响,市场化水平较高地区的传染效应显著强于市场化水平较低地区。可能的原因在于,由于不同市场化水平地区的会计信息需求存在差异(Ball,2003),因而公司所处环境的不同也可能会导致会计指标的差异化。地处市场化水平较高地区的公司往往面临激烈的竞争,其在信息传递方面的效率也较高,因此董事的连锁会使信息及财务指标的传染效应被放大;而对于市场化水平较低的地区而言,即便存在董事连锁,其信息的传递效率也会大打折扣,因而网络中心度的调节作用并不显著。
(四)产权性质影响下的拓展研究分析
与西方发达国家股权高度分散的现状不同,我国国有控股企业占据了上市公司的“半壁江山”,中国公司所处的制度背景与西方国家具有较大差异,因而许多其他方面也存在较大的不同(徐莉萍等,2006)。独立董事的治理作用离不开产权制度的特殊背景,由于国有控股企业为国家所有,因而其董事的任免均由国家决定。考虑到在不同产权性质的企业中,独立董事发挥职能的机制不同,文章区分了被传染公司的产权性质,以被传染公司是否为国有控股为依据,把样本划分为国有企业与非国有企业进行回归分析。回归结果如表5所示。
变量符号 | 国有企业 | 非国有企业 | 国有企业 | 非国有企业 |
In_C_score | −0.0455 | −0.0555** | −0.0363 | −0.0552** |
(−1.45) | (−2.35) | (−1.19) | (−2.42) | |
Closeness | 0.0834 | −0.1142 | ||
(0.29) | (−0.49) | |||
Closeness× | 15.0731*** | 1.4954 | ||
In_C_score | (6.24) | (0.60) | ||
Degree | −0.0287 | −0.2547 | ||
(−0.10) | (−1.00) | |||
Degree× | 15.0370*** | 1.6493 | ||
In_C_score | (6.15) | (0.61) | ||
Size | 0.0016 | 0.0027 | 0.0017 | 0.0027 |
(0.62) | (1.61) | (0.65) | (1.61) | |
M/B | −0.0027 | −0.0004 | −0.0027 | −0.0004 |
(−1.64) | (−0.60) | (−1.61) | (−0.60) | |
Lev | −0.0028 | −0.0084 | −0.0029 | −0.0083 |
(−0.29) | (−1.62) | (−0.29) | (−1.59) | |
Expense | −0.0037 | −0.0007 | −0.0037 | −0.0007 |
(−1.49) | (−0.41) | (−1.50) | (−0.41) | |
Roa | −0.0119 | −0.0154 | −0.0115 | −0.0152 |
(−0.27) | (−0.74) | (−0.26) | (−0.73) | |
Shrhfd10 | 0.0119 | −0.0094 | 0.0119 | −0.0093 |
(1.00) | (−1.30) | (1.00) | (−1.29) | |
Indep_ratio | 0.0045 | 0.0009 | 0.0041 | 0.0004 |
(0.18) | (0.07) | (0.17) | (0.03) | |
Dual | 0.0050 | −0.0015 | 0.0050 | −0.0015 |
(1.03) | (−0.97) | (1.03) | (−0.94) | |
Dadtunit | 0.0015 | −0.0024 | 0.0015 | −0.0024 |
(0.51) | (−1.58) | (0.51) | (−1.58) | |
Age | 0.0002 | 0.0000 | 0.0002 | 0.0000 |
(0.68) | (0.05) | (0.65) | (0.05) | |
Audittyp | 0.0017 | −0.0160 | 0.0018 | −0.0160 |
(0.07) | (−1.19) | (0.07) | (−1.19) | |
Index | −0.0002 | −0.0001 | −0.0002 | −0.0001 |
(−0.33) | (−0.31) | (−0.32) | (−0.28) | |
_cons | 0.2733*** | 0.4232*** | 0.2750*** | 0.4247*** |
(6.37) | (14.28) | (6.40) | (14.20) | |
Industry | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
N | 1 387 | 2 596 | 1 387 | 2 596 |
adj. R2 | 0.4211 | 0.4111 | 0.4203 | 0.4113 |
F | 25.0057 | 44.1354 | 24.9256 | 44.164 |
表5报告了在不同产权性质的企业中,独立董事网络中心度对传染效应的调节作用。其中,第一列和第三列为国有控股组,第二列和第四列为非国有控股组,分别考察程度中心度与接近中心度在不同产权性质的企业中调节作用的强弱。回归结果显示,在国有企业和非国有企业中,董事网络中心度对传染效应均起到正向调节作用。在国有企业中,中心度交乘项Closeness×In_C_score和Degree×In_C_score均在1%的显著性水平上通过检验;而在非国有企业中,二者均没有通过显著性检验。因而可以认为,会计稳健性的传染效应在国有企业中表现得更加明显。可能的原因在于,国有企业受国资委等国家部门领导,在追寻利润最大化的同时往往要兼顾改善民生、促进就业、稳定经济的社会责任,其各项指标相对于非国有企业更趋于稳定,且独立董事的任免往往也具有一定的偏好,因而传染效应也会更加明显;民营企业由于存在多元的企业文化和战略目标,组织架构和权利配置与国有企业相比具有很大的差异性,会计信息质量对不同产权性质的企业影响也不同(潘红波和余明桂,2014),因此中心度的调节作用在非国有企业中并不显著。
(五)稳健性测试
1. 更换变量衡量方式
如前文所述,在分析传染效应时,公司会计稳健性的计量方法参照了Khan和Watts(2009)所提出的C_score模型(即稳健性得分模型),该模型是在Basu(1997)提出的盈余—股票报酬计量模型基础上进一步延伸而来。借鉴Khan和Watts(2009)的处理方法,本文改进Ball和Shivakuma(2005)的应计—现金流方法,将稳健性得分模型代入应计—现金流模型中,重新计算公司会计稳健性并进行回归。由于篇幅有限,结果未在文中列出,读者可向作者来信索取。回归结果显示,交乘项系数为正且显著,表明当改变自变量与因变量的衡量方式时,网络中心度的调节作用仍存在。
2. 内生性问题
工具变量法。选取传染公司的股票年收盘价格和股票回报率作为工具变量,并进行不可识别检验、弱工具变量检验和过度识别检验。在此检验基础上,本文进行两阶段回归。第二阶段回归结果如表6。综合以上结果,文章认为,由于存在会计背景的独立董事兼任,连锁公司的会计稳健性会表现出相似性,且会计背景独立董事网络中心度对传染效应起正向调节作用这一结论稳健。
变量符号 | 回归结果 | 回归结果 |
In_C_score | −0.3139** | −0.2496** |
(−2.45) | (−1.99) | |
Closeness | −0.8221*** | |
(−3.92) | ||
Closeness× | 206.7033*** | |
In_C_score | (12.64) | |
Degree | −0.8616*** | |
(−3.90) | ||
Degree× | 211.9525*** | |
In_C_score | (12.53) | |
Size | 0.0009 | 0.0008 |
(0.55) | (0.48) | |
M/B | −0.0014* | −0.0014* |
(−1.92) | (−1.94) | |
Lev | −0.0015 | −0.0016 |
(−0.27) | (−0.28) | |
Expense | −0.0024 | −0.0023 |
(−1.46) | (−1.38) | |
Roa | −0.0159 | −0.0158 |
(−0.67) | (−0.67) | |
Shrhfd10 | 0.0031 | 0.0035 |
(0.42) | (0.47) | |
Soe | 0.0009 | 0.0010 |
(0.44) | (0.49) | |
Indep_ratio | −0.0099 | −0.0099 |
(−0.65) | (−0.66) | |
Dual | −0.0005 | −0.0006 |
(−0.27) | (−0.30) | |
Dadtunit | −0.0027 | −0.0027 |
(−1.55) | (−1.55) | |
Age | 0.0000 | 0.0000 |
(−0.21) | (−0.25) | |
Audittyp | −0.0109 | −0.0108 |
(−0.72) | (−0.71) | |
Index | −0.0016*** | −0.0016*** |
(−3.65) | (−3.62) | |
_cons | 0.0522** | 0.0519** |
(2.00) | (1.98) | |
Industry | 控制 | 控制 |
Year | 控制 | 控制 |
N | 3 983 | 3 983 |
adj. R2 | 0.1165 | 0.1153 |
F | 17.4042 | 17.2151 |
(一)研究结论
本文运用接近中心度和程度中心度的概念,对拥有会计背景独立董事连锁的程度进行量化,控制行业和年度,考察董事兼任情况对连锁公司会计稳健性的影响。研究发现:连锁公司的会计稳健性相似,且会计背景独立董事的网络中心度越高,会计稳健性的传染效应越明显。进一步考察传染效应在处于不同市场化水平的地区和不同产权性质企业中的表现,结果显示,市场化水平较高地区的公司间传染效应更为明显,国有企业所表现出的传染效应显著强于非国有企业。
(二)管理启示
本文从以下两方面提供管理启示:第一,因为存在董事的兼任,连锁公司之间会构成一个特有的“生态系统”,处于该系统中的其他公司所面临的财务风险很可能通过董事连锁搭建的“桥梁”传递至本公司,因此,公司应密切关注其连锁公司的财务指标及所处外部环境。第二,对于地处不同市场化水平地区的公司,其网络中心度的调节作用存在显著差异。这一现象说明在市场化程度较低地区,信息传递的渠道并不通畅,公司日常管理应注意拓宽信息渠道,增加异质性信息来源,提升公司对资本市场信息变化的敏感度。
(三)不足与未来展望
本文不足之处在于无法全面考察董事间存在的关系。本文依据“具有会计背景的独立董事是否在同一公司任职”的标准,量化并计算董事间的“桥梁”,然而董事间可能存在其他关联关系却没有纳入模型中进行计算,比如老乡、同学、校友、亲属等关系。事实上,中国人深谙“人脉关系”与“圈子文化”的作用与影响,这些关系的存在使独立董事间能够保持私下沟通及信息传递,但囿于数据来源,本文无法获取每一名董事的所有社会关系并加以量化,也无法准确考察出董事间所有能够进行信息传递的渠道。
非正式制度对我国公司治理影响深远,宗教信仰和风俗习惯等其他因素都可能会对公司财务决策与偏好造成不同程度的影响。未来研究可从两个方面进行深入探究:第一,运用网络分析方法,探究由于存在董事连锁造成的公司间其他特征的相似现象,进一步探寻公司治理的“黑箱”;第二,通过可靠数据,考察并量化由于董事间其他背景如战友、校友等关系的连锁对企业财务指标的影响,拓宽研究维度。
① 本文所提到的“连锁公司”是指由于董事的兼任,公司间所形成的连锁关系,即指代独立董事连锁的两家公司,而非经营模式意义上的连锁。
② 稳健性原则(the conservatism principle)又称谨慎性原则(the prudence principle)。
③ 接近中心度与程度中心度是衡量网络中心度中比较常见的两种方法,此外还有中介中心度和特征向量中心度等其他衡量指标。
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