會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、融資約束與現(xiàn)金持有價(jià)值——基于門檻回歸的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

劉樹海，唐婧清，2，白仲林（1.天津財(cái)經(jīng)大學(xué)a.商學(xué)院，b.理學(xué)院，天津300222；2.天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院，天津300134）

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會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、融資約束與現(xiàn)金持有價(jià)值
——基于門檻回歸的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

劉樹海1a，唐婧清1a，2，白仲林1b
（1.天津財(cái)經(jīng)大學(xué)a.商學(xué)院，b.理學(xué)院，天津300222；2.天津商業(yè)大學(xué)商學(xué)院，天津300134）

唐婧清，女，重慶人，博士生，講師，研究方向：會(huì)計(jì)理論；

白仲林，男，河南洛陽(yáng)人，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與應(yīng)用。

摘要：為了研究企業(yè)中會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與現(xiàn)金持有價(jià)值之間的非線性關(guān)系，從融資約束的視角，對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量影響現(xiàn)金持有價(jià)值的機(jī)理進(jìn)行了理論分析；基于A股上市公司2008—2012年的平衡面板數(shù)據(jù)，建立了以會(huì)計(jì)信息質(zhì)量為門檻變量的回歸模型，檢驗(yàn)了不同區(qū)間的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)應(yīng)的現(xiàn)金持有價(jià)值。研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量低于特定門檻時(shí)，融資約束出現(xiàn)，現(xiàn)金持有價(jià)值顯著；反之，融資約束消失，現(xiàn)金持有價(jià)值不顯著。

關(guān)鍵詞：會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；現(xiàn)金持有價(jià)值；門檻回歸；融資約束

一、引 言

近年來，國(guó)內(nèi)外企業(yè)的現(xiàn)金持有量均有了很大幅度的提升。Bates等的統(tǒng)計(jì)顯示，美國(guó)工業(yè)企業(yè)現(xiàn)金占總資產(chǎn)的平均比例，已從1980年的10.5%上升到了2006年的23.2%［1］。筆者基于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)的統(tǒng)計(jì)顯示，中國(guó)非金融類A股上市公司現(xiàn)金占總資產(chǎn)的比例，2004至2008年平均為15.2%，而2009至2013年平均為19.8%，相對(duì)前5年的增幅高達(dá)30.3%。相應(yīng)地，學(xué)術(shù)界對(duì)于現(xiàn)金的關(guān)注也在增加，其焦點(diǎn)之一則是持有現(xiàn)金對(duì)于企業(yè)的價(jià)值貢獻(xiàn)［2］。在完美的資本市場(chǎng)環(huán)境下，企業(yè)可以自由地借入投資所需資本，是否持有現(xiàn)金無關(guān)緊要［3］。然而，信息不對(duì)稱的存在凸顯了持有現(xiàn)金的重要性。在企業(yè)進(jìn)行外部融資時(shí)，如果投資者不能對(duì)資本風(fēng)險(xiǎn)做出評(píng)估，便會(huì)產(chǎn)生借貸雙方的信息不對(duì)稱，此時(shí)“檸檬效應(yīng)”將會(huì)導(dǎo)致相對(duì)較高的外部融資成本。學(xué)術(shù)界將外部融資成本高于內(nèi)部融資成本的狀態(tài)稱為“融資約束”［4］。對(duì)于存在融資約束的企業(yè)而言，持有現(xiàn)金可以規(guī)避相對(duì)較高的外部融資成本，從而產(chǎn)生除現(xiàn)金自身價(jià)值之外的增量?jī)r(jià)值，稱其為現(xiàn)金持有價(jià)值。

會(huì)計(jì)信息是企業(yè)向外傳達(dá)經(jīng)營(yíng)狀況的主要渠道，是降低企業(yè)內(nèi)外部信息不對(duì)稱的重要手段［5］。通過影響融資約束，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量成為現(xiàn)金持有量及其價(jià)值的關(guān)鍵決定因素［6］。投資者需要依據(jù)會(huì)計(jì)信息來對(duì)資本風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估，以消除借貸雙方的信息不對(duì)稱，促進(jìn)二者在資本定價(jià)方面達(dá)成一致，幫助投資者獲得更多的投資機(jī)會(huì)和投資收益。然而，依據(jù)會(huì)計(jì)信息評(píng)估資本風(fēng)險(xiǎn)時(shí)必然需要一定的成本，這種成本與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量存在負(fù)向關(guān)系。在會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較低的情況下，資本風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估成本高于評(píng)估收益，投資者將會(huì)放棄風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。于是，借貸雙方之間的信息不對(duì)稱產(chǎn)生，企業(yè)進(jìn)入融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價(jià)值得以顯現(xiàn)。而在會(huì)計(jì)信息質(zhì)量超過某個(gè)閾值時(shí)，資本風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估成本低于評(píng)估收益，投資者將會(huì)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。于是，借貸雙方之間的信息不對(duì)稱消除，企業(yè)擺脫融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價(jià)值不再顯著?？梢?，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與現(xiàn)金持有價(jià)值之間存在著非線性關(guān)系。人們已經(jīng)研究了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與現(xiàn)金持有價(jià)值之間的線性關(guān)系。一般認(rèn)為，隨著會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提高，企業(yè)面臨的融資約束降低，現(xiàn)金持有價(jià)值隨之下降［7］。然而，對(duì)于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與現(xiàn)金持有價(jià)值之間存在的非線性關(guān)系，學(xué)術(shù)界鮮有關(guān)注。本文預(yù)期厘清和驗(yàn)證這一關(guān)系，并提出相應(yīng)的基于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的現(xiàn)金管理策略。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）信息不對(duì)稱對(duì)現(xiàn)金持有價(jià)值的影響

融資順序理論認(rèn)為，借貸雙方之間的信息不對(duì)稱引起外部融資活動(dòng)中的“逆向選擇”，致使新發(fā)證券的價(jià)值被低估，提高了外部融資成本。內(nèi)源融資（持有現(xiàn)金）可以避免信息不對(duì)稱帶來的負(fù)面沖擊，成本相對(duì)低廉，是企業(yè)首選的融資方式［8－9］。在信息不對(duì)稱程度很低的情況下，企業(yè)也會(huì)進(jìn)入資本市場(chǎng)，采用權(quán)益發(fā)行的融資方式［10］。可見，信息不對(duì)稱影響了企業(yè)的融資活動(dòng)，決定了持有現(xiàn)金的重要性及價(jià)值。對(duì)于信息不對(duì)稱程度更高的企業(yè)而言，其投資—現(xiàn)金流敏感性更高，面臨著更大的融資約束［11］。對(duì)于融資約束較大的企業(yè)，投資者將會(huì)認(rèn)可持有現(xiàn)金產(chǎn)生的價(jià)值［12］。綜上，企業(yè)與投資者之間信息不對(duì)稱程度越大，其面臨的融資約束就會(huì)越大，現(xiàn)金持有價(jià)值就會(huì)越高，反之亦然。

（二）會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)現(xiàn)金持有價(jià)值的影響

高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息有助于消除企業(yè)內(nèi)外部的信息不對(duì)稱，從而對(duì)現(xiàn)金持有價(jià)值產(chǎn)生影響［13］。會(huì)計(jì)信息在投資者的決策過程中扮演了十分重要的角色［14］87－88。投資者需要依據(jù)會(huì)計(jì)信息來對(duì)資本風(fēng)險(xiǎn)做出評(píng)估，以確定合理的資本價(jià)格。企業(yè)外部融資中的主要信息是資本風(fēng)險(xiǎn)的信息。通過評(píng)估資本風(fēng)險(xiǎn)，可消除借貸雙方的信息不對(duì)稱，提高交易成功的概率，提升投資者的期望收益。同時(shí)，評(píng)估資本風(fēng)險(xiǎn)也需承擔(dān)一定的成本。在會(huì)計(jì)信息質(zhì)量很低的情況下，資本風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估成本很高，超過了評(píng)估收益，投資者將會(huì)放棄風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。于是，借貸雙方的信息不對(duì)稱產(chǎn)生，“檸檬效應(yīng)”便會(huì)導(dǎo)致相對(duì)較高的外部融資成本，企業(yè)將會(huì)進(jìn)入融資約束狀態(tài)［15］。隨著會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的提升，資本風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估成本不斷降低。在會(huì)計(jì)信息質(zhì)量超出特定閾值的情況下，資本風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估成本小于評(píng)估收益，投資者將會(huì)實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。于是，借貸雙方的信息不對(duì)稱得以消除，企業(yè)擺脫融資約束狀態(tài)?？梢?，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量決定了企業(yè)的融資約束狀態(tài)，進(jìn)而決定了現(xiàn)金持有價(jià)值。根據(jù)上面的討論，可以提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量低于特定閾值時(shí)，企業(yè)處于融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價(jià)值顯著；而當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量高于特定閾值時(shí)，企業(yè)處于非融資約束狀態(tài)，現(xiàn)金持有價(jià)值不顯著。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）基本檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

Pinkowitz等將企業(yè)資產(chǎn)劃分為現(xiàn)金和非現(xiàn)金資產(chǎn)，提出了現(xiàn)金估價(jià)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，其具體形式如式（1）所示［16］：

式（1）中，Xt表示變量X在第t期的取值，dXt＝Xt－Xt－1，V表示企業(yè)的市場(chǎng)價(jià)值，E表示息稅前盈余，NA表示非現(xiàn)金資產(chǎn)（總資產(chǎn)－現(xiàn)金資產(chǎn)），RD表示研發(fā)投入，F(xiàn)表示財(cái)務(wù)費(fèi)用，D表示現(xiàn)金股利，C表示現(xiàn)金持有量?，F(xiàn)金持有量為解釋變量，β16表示其邊際市場(chǎng)價(jià)值。該模型能夠很好地解釋企業(yè)價(jià)值的變異性，得到了廣泛應(yīng)用。

本文將在式（1）的基礎(chǔ)之上構(gòu)建實(shí)證檢驗(yàn)所需的模型。會(huì)計(jì)信息質(zhì)量跨過特定閾值后，企業(yè)面臨的融資約束狀態(tài)便會(huì)發(fā)生轉(zhuǎn)換，并引起現(xiàn)金持有價(jià)值的變化。鑒于此，本文構(gòu)建以會(huì)計(jì)信息質(zhì)量為門檻變量的單門檻回歸模型，以檢驗(yàn)在兩個(gè)不同的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量區(qū)間現(xiàn)金持有價(jià)值存在的差異。本文設(shè)計(jì)的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡剑?）所示：

式（2）包含了個(gè)體固定效應(yīng)和期間固定效應(yīng)。本模型使用無形資產(chǎn)變量（IA）來替換研發(fā)投入變量（RD）。這是因?yàn)殚T檻回歸要用到平衡面板數(shù)據(jù)，而樣本期間內(nèi)中國(guó)上市公司的研發(fā)數(shù)據(jù)殘缺情況嚴(yán)重；無形資產(chǎn)與研發(fā)投入之間存在密切聯(lián)系，用其替換研發(fā)投入預(yù)期不會(huì)嚴(yán)重影響模型的解釋能力。此外，I（·）為指示函數(shù)，當(dāng)括號(hào)內(nèi)的條件成立時(shí)取值為1，否則取值為0。AQ為門檻變量，表示會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。γ為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量門檻。為了消除異方差問題，對(duì)于模型中的連續(xù)變量，使用本公司當(dāng)年的非現(xiàn)金資產(chǎn)NAi，t進(jìn)行了平減化處理。

β16和β17是檢驗(yàn)假設(shè)1需要用到的系數(shù)，表示現(xiàn)金的邊際價(jià)值?，F(xiàn)金的邊際價(jià)值包含兩部分：其一是單位現(xiàn)金自身的價(jià)值，其數(shù)值等于1；其二是持有單位現(xiàn)金產(chǎn)生的增量?jī)r(jià)值，本文稱之為現(xiàn)金持有價(jià)值。當(dāng)現(xiàn)金持有價(jià)值顯著時(shí)，現(xiàn)金的邊際價(jià)值應(yīng)當(dāng)明顯高于1，否則應(yīng)當(dāng)近似等于1，因此可從β16和β17的取值來判斷現(xiàn)金持有價(jià)值的顯著性。由于本文主要考察會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)現(xiàn)金持有價(jià)值的影響，其他變量只是用來解釋企業(yè)價(jià)值的變異性。為了突出研究主題，避免研究問題的復(fù)雜化，僅將現(xiàn)金持有量C的系數(shù)設(shè)置為隨體制轉(zhuǎn)換而變化。

（二）會(huì)計(jì)信息質(zhì)量模型

本文使用Dechow和Dichev設(shè)計(jì)的應(yīng)計(jì)質(zhì)量模型（DD模型）來得到會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的度量指標(biāo)［17］。DD模型的具體形式如式（3）所示：

其中WCA表示流動(dòng)性應(yīng)計(jì)，等于流動(dòng)資產(chǎn)的增量減去現(xiàn)金資產(chǎn)的增量，減去流動(dòng)負(fù)債的增量，再加上短期借款的增量；OCF表示經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量。為消除異方差問題，所有變量都用本公司當(dāng)年的平均總資產(chǎn)A－i，t做了平減化處理。對(duì)式（3）按年度分行業(yè)進(jìn)行截面回歸，所得殘差項(xiàng)的絕對(duì)值（｜e⌒｜）可用來反方向反映會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。本文用AQ＿DD表示根據(jù)DD模型所得出的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，為便于表述，不妨設(shè)定AQ＿DD＝－｜e⌒

｜。AQ＿DD的值越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高，反之亦然。

（三）門檻效應(yīng)檢驗(yàn)方法

實(shí)證研究中，為了考察解釋變量與被解釋變量之間可能存在的非線性關(guān)系，傳統(tǒng)的分析方法是依據(jù)主觀確定的某分組變量的閾值對(duì)樣本進(jìn)行分組，并檢驗(yàn)不同組別之間解釋變量的系數(shù)差異。顯然，這種分組方法主觀性嚴(yán)重、缺乏科學(xué)性，容易影響實(shí)證結(jié)論的可靠性［18］。Hansen提出的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)方法能夠科學(xué)地確定分組變量的閾值及其有效性，適合研究變量之間的門檻非線性關(guān)系［19］。以下簡(jiǎn)要介紹這種方法的思想。

首先設(shè)定單門檻回歸模型，搜索第一個(gè)門檻并檢驗(yàn)其顯著性。假設(shè)γ1表示第一個(gè)門檻的取值。根據(jù)γ1可將樣本分成兩組，即門檻變量小于等于γ1的組以及大于γ1的組。使用分組后的樣本對(duì)單門檻模型進(jìn)行回歸，可得回歸殘差的平方和S1（γ1）。S1（γ1）取值最小時(shí)對(duì)應(yīng)的γ1即為第一個(gè)門檻的估計(jì)值：

構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量：

以其檢驗(yàn)零假設(shè)H0：回歸模型不存在門檻效應(yīng)。其中S0表示無門檻回歸模型的殘差平方和；S1（＾γ1）和＾σ12分別表示以＾γ1作為門檻值的單門檻回歸模型殘差平方和以及殘差方差的估計(jì)值。統(tǒng)計(jì)量F1不服從標(biāo)準(zhǔn)分布，需要借助Hansen提供的殘差自舉（Bootstrap）法，以產(chǎn)生F1的自舉經(jīng)驗(yàn)分布。根據(jù)F1的分布以及原始樣本的F1值，可計(jì)算出F1檢驗(yàn)的經(jīng)驗(yàn)p值；如果p值足夠?。ɡ缧∮?.05），則拒絕零假設(shè)，合理推斷第一個(gè)門檻顯著。

如果第一個(gè)門檻顯著，則可設(shè)定兩門檻回歸模型，據(jù)以搜索第二個(gè)門檻并檢驗(yàn)其顯著性。假設(shè)γ2表示第二個(gè)門檻，S2（γ2）表示根據(jù)＾γ1和γ2將樣本進(jìn)行分組，使用分組后的樣本對(duì)兩門檻模型進(jìn)行回歸所得到的殘差平方和。設(shè)定不同的γ2并計(jì)算出相應(yīng)的S2（γ2），則S2（γ2）取值最小時(shí)對(duì)應(yīng)的γ2即為第二個(gè)門檻的估計(jì)值，可表示為：

假設(shè)S2（＾γ2）和＾σ22分別表示以＾γ1和＾γ2作為門檻值的兩門檻回歸模型殘差平方和以及殘差方差的估計(jì)值。為了檢驗(yàn)第二個(gè)門檻的顯著性，可構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量：

與對(duì)F1的處理類似，通過殘差自舉法，可得F2的經(jīng)驗(yàn)分布，進(jìn)而可得F2檢驗(yàn)的p值，并據(jù)此判斷第二個(gè)門檻的顯著性。更多門檻的搜索與檢驗(yàn)與以上內(nèi)容類似，在此不再贅述。

（四）數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計(jì)

本文的研究數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，初始數(shù)據(jù)區(qū)間為2007—2013年。由于一些指標(biāo)的計(jì)算要用到滯后一期或者提前一期的數(shù)據(jù)，最終確定的面板數(shù)據(jù)期間為2008—2012年。本文選取滬深兩市A股上市公司為樣本，并進(jìn)行了如下處理：1.剔除金融類公司樣本；2.剔除ST類公司樣本以及相關(guān)數(shù)據(jù)異常或缺失的樣本；3.剔除研究期間內(nèi)數(shù)據(jù)不連續(xù)的樣本；4.剔除樣本數(shù)不足20的年度/行業(yè)組（因計(jì)算會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的需要）；5.對(duì)于模型中用到的連續(xù)變量進(jìn)行1%的縮尾處理。最終得到了1 153家A股上市公司2008—2012年的平衡面板數(shù)據(jù)，并根據(jù)得到的數(shù)據(jù)，對(duì)主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，結(jié)果如表1所示。

由表1可知，經(jīng)過處理之后的樣本數(shù)據(jù)沒有出現(xiàn)異常值，各變量取值的分布符合邏輯，這就說明數(shù)據(jù)的處理過程是合理的，最終得出的樣本數(shù)據(jù)也是可靠的。進(jìn)一步的實(shí)證檢驗(yàn)可以建立在這些數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)之上。

四、實(shí)證結(jié)果

（一）門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)

分別對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的第一個(gè)門檻和第二個(gè)門檻進(jìn)行搜索并檢驗(yàn)其門檻效應(yīng)。根據(jù)原始樣本，分別計(jì)算出相應(yīng)的F1和F2的值。采用自舉的方法分別得到F1和F2的經(jīng)驗(yàn)分布，并計(jì)算出各分布的1%、5%、10%分位數(shù)。之后，根據(jù)統(tǒng)計(jì)量F1和F2的經(jīng)驗(yàn)分布以及原始樣本對(duì)應(yīng)的F1和F2值，計(jì)算出相應(yīng)的顯著性水平（p值）。自舉的次數(shù)為1 000次。最終得到的結(jié)果如表2中的A列所示。

表1　主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2　門檻效應(yīng)的檢測(cè)

根據(jù)表2中A列的結(jié)果，可以合理確定，樣本數(shù)據(jù)存在一個(gè)有效的門檻。對(duì)門檻進(jìn)行點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)，所得結(jié)果如表3中的A列所示。由區(qū)間估計(jì)結(jié)果可知，門檻取值的波動(dòng)幅度不大，說明門檻的估計(jì)值較為可靠。根據(jù)A列中AQ＿DD的門檻值（－0.029），可將會(huì)計(jì)信息質(zhì)量劃分成兩個(gè)區(qū)間：AQ＿DD≤－0.029時(shí)，認(rèn)為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量處于低區(qū)間；而當(dāng)AQ＿DD＞－0.029時(shí)，認(rèn)為會(huì)計(jì)信息質(zhì)量處于高區(qū)間。由于門檻效應(yīng)顯著，可認(rèn)為在不同的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量區(qū)間，現(xiàn)金的邊際價(jià)值存在顯著差異。

表3　門檻的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)

（二）門檻回歸結(jié)果

根據(jù)門檻的估計(jì)值將樣本進(jìn)行分組，基于分組后的樣本，對(duì)式（2）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4中的A列所示。

表4　式（2）的門檻回歸結(jié)果

由表4中A列的回歸結(jié)果可知，在不同的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量區(qū)間，現(xiàn)金的邊際價(jià)值存在顯著差異。當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量處于低區(qū)間（AQ≤γ）時(shí)，現(xiàn)金的邊際價(jià)值明顯高于1（1.243），可認(rèn)為持有現(xiàn)金產(chǎn)生了顯著的增量?jī)r(jià)值，也即現(xiàn)金持有價(jià)值顯著；而當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量處于高區(qū)間（AQ＞γ）時(shí)，現(xiàn)金的邊際價(jià)值近似等于1（0.969），可認(rèn)為持有現(xiàn)金并未產(chǎn)生顯著的增量?jī)r(jià)值，也即現(xiàn)金持有價(jià)值不顯著。于是，假設(shè)1得到了支持。其原因在于，當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量處于特定門檻之下（AQ≤γ）時(shí)，資本風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估成本高于評(píng)估收益，開展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估無利可圖，投資者將放棄風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，便會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的信息不對(duì)稱和融資約束，持有現(xiàn)金對(duì)于企業(yè)意義重大；而當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量跨過特定門檻（AQ＞γ）時(shí)，資本風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估成本低于評(píng)估收益，開展風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有利可圖，投資者將實(shí)施風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可有效地消除信息不對(duì)稱和融資約束，持有現(xiàn)金對(duì)于企業(yè)不再具有重大意義。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用其他的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量度量指標(biāo)，對(duì)根據(jù)式（2）得出的結(jié)果進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第二個(gè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的度量指標(biāo)根據(jù)Ball和Shivakumar設(shè)計(jì)的審慎模型（BS模型）得出［20］。BS模型在DD模型的基礎(chǔ)之上，增加了兩個(gè)變量，以期得出更加謹(jǐn)慎的應(yīng)計(jì)質(zhì)量。BS模型的具體形式如式（8）所示：

其中dOCF是經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流量的增量，D是虛擬變量，當(dāng)dOCF為負(fù)時(shí)D取值為1，否則取值為0。對(duì)式（8）按年度分行業(yè)進(jìn)行截面回歸，所得殘差項(xiàng)的絕對(duì)值（｜e⌒

｜）反方向反映了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。本文用AQ＿BS來表示根據(jù)BS模型所得出的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，為了表述方便，不妨設(shè)定AQ＿BS＝－｜e⌒｜。AQ＿BS的值越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高，反之亦然。

本文使用的第三個(gè)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的度量指標(biāo)根據(jù)McNichols設(shè)計(jì)的修正模型（MC模型）得出［21］。MC模型在DD模型的基礎(chǔ)上，考慮了營(yíng)業(yè)收入的變化及其固定資產(chǎn)的規(guī)模，其具體形式如式（9）所示：

其中dREV表示營(yíng)業(yè)收入的增量，PPE表示固定資產(chǎn)的原值。對(duì)式（9）按年度分行業(yè)進(jìn)行截面回歸，所得殘差項(xiàng)的絕對(duì)值（｜e⌒｜）反方向反映了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。假設(shè)AQ＿M(jìn)C表示根據(jù)MC模型得出的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，為了表述方便，不妨設(shè)定AQ＿M(jìn)C＝－｜e⌒

｜。AQ＿M(jìn)C的值越大，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越高，反之亦然。

以AQ＿BS和AQ＿M(jìn)C作為新的門檻變量，重新檢驗(yàn)門檻效應(yīng)，并對(duì)式（2）進(jìn)行重新回歸，所得到的相關(guān)結(jié)果如表2、表3和表4中的B列和C列所示。從穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果來看，根據(jù)式（2）得到的估計(jì)結(jié)果是穩(wěn)健的，可以用來為有關(guān)結(jié)論提供經(jīng)驗(yàn)上的有力支持。

五、結(jié)論與啟示

會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與企業(yè)現(xiàn)金持有價(jià)值之間存在非線性關(guān)系。當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量低于特定閾值時(shí)，投資者難以評(píng)估資本風(fēng)險(xiǎn)，與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱產(chǎn)生，企業(yè)就會(huì)處于融資約束狀態(tài)，持有現(xiàn)金將會(huì)產(chǎn)生顯著的增量?jī)r(jià)值。而當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量超過特定閾值時(shí)，投資者易于評(píng)估資本風(fēng)險(xiǎn)，與企業(yè)之間的信息不對(duì)稱消除，企業(yè)就會(huì)處于非融資約束狀態(tài)，持有現(xiàn)金不會(huì)產(chǎn)生顯著的增量?jī)r(jià)值。因此，當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較低時(shí)，企業(yè)需要保持充足的現(xiàn)金儲(chǔ)備。而當(dāng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高時(shí)，企業(yè)需要適當(dāng)壓縮自身的現(xiàn)金儲(chǔ)備。

會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)于企業(yè)的現(xiàn)金管理策略有著重要意義。通過大力改善會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，使其成為投資者可以信賴的決策依據(jù)，將會(huì)有效地消除企業(yè)面臨的融資約束，從而抑制其持有大量現(xiàn)金的動(dòng)機(jī)，這將有效激活企業(yè)的現(xiàn)金存量，促進(jìn)其投資活動(dòng)的開展。為使會(huì)計(jì)信息能被投資者加以有效利用，必須將其質(zhì)量提升到足夠高的水平，否則會(huì)計(jì)信息質(zhì)量并不能發(fā)揮有效的作用。另外，國(guó)有背景的企業(yè)更易獲得銀行貸款等外部資金，弱化了會(huì)計(jì)信息質(zhì)量對(duì)其融資約束的影響。通過消除產(chǎn)權(quán)差異對(duì)于銀行信貸等外部融資渠道的影響，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估在融資過程中的作用，可以鼓勵(lì)企業(yè)努力提升自身的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，從而有效地消除企業(yè)面臨的融資約束，最終提高社會(huì)資金的使用效率，增進(jìn)宏觀經(jīng)濟(jì)的整體活力。

參考文獻(xiàn)：

［1］Bates T W，Kahle K M，Stulz R M.Why do U.S.Firms Hold so Much More Cash than They Used to？［J］.The Journal of Finance，2009，64（5）.

［2］Gao H，Harford J，Li K.Determinants of Corporate Cash Policy：Insights from Private Firms［J］.Journal of Financial Economics，2013，109（3）.

［3］Modigliani F，Miller M H.The Cost of Capital，Corporate Finance and the Theory of Investment［J］.The American Economic Review，1958，48（3）.

［4］Fazzari S M，Hubbard R G，Peterson B C，et al.Financing Constraints and Corporate Investment［J］.Brookings Papers on Economic Activity，1988（1）.

［5］Bhattacharya N，Desai H，Venkataraman K.Does Earnings Quality Affect Information Asymmetry：Evidence from Trading Costs［J］.Contemporary Accounting Research，2013，30（2）.

［6］Cortes F.Firms’Opaqueness and Corporate Cash Holdings［R］.Working Paper，Washington University，2013.

［7］宋常，劉笑松，黃蕾.中國(guó)上市公司高額現(xiàn)金持有行為溯因——融資約束理論抑或委托代理理論［J］.當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2012（2）.

［8］Myers S C.The Capital Structure Puzzle［J］.The Journal of Finance，1984，39（3）.

［9］Myers S C，Majluf N S.Corporate Financing and Investment Decisions When Firms Have Information that Investors do not Have［J］.Journal of Financial Economics，1984，13（2）.

［10］Autore D，Kovacs T.Equity Issues and Temporal Variation in Information Asymmetry［J］.Journal of Banking and Finance，2010，34（1）.

［11］屈文洲，謝雅璐，葉玉妹.信息不對(duì)稱、融資約束與投資—現(xiàn)金流敏感性——基于市場(chǎng)微觀結(jié)構(gòu)理論的實(shí)證研究［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2011（6）.

［12］Faulkender M，Wang R.Corporate Financial Policy and the Value of Cash［J］.The Journal of Finance，2006，60（4）.

［13］Bhattacharya N，Desai H，Venkataraman K.Does Earnings Quality Affect Information Asymmetry：Evidence from Trading Costs［J］.Contemporary Accounting Research，2013，30（2）.

［14］Scott W R.Financial Accounting Theory［M］.5th ed.Toronto：Pearson Education，2009.

［15］Francis J，LaFond R，Olsson P，et al.The Market Pricing of Accruals Quality［J］.Journal of Accounting and Economics，2005，39（2）.

［16］Pinkowitz L，Stulz R，Williamson R.Does the Contribution of Corporate Cash Holdings and Dividends to Firm Value Depend on Governance？A Cross－country Analysis［J］.The Journal of Finance，2006，61（6）.

［17］Dechow P M，Dichev I D.The Quality of Accruals and Earnings：The Role of Accrual Estimation Errors［J］.The Accounting Review，2002，77（s1）.

［18］白仲林.面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定、統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)和新進(jìn)展［J］.統(tǒng)計(jì)與信息論壇，2010（10）.

（責(zé)任編輯：崔國(guó)平）

【統(tǒng)計(jì)理論與方法】

［19］Hansen B E.Sample Splitting and Threshold Estimation［J］.Econometrica，2000，68（3）.

［20］Ball R，Shivakumar L.The Role of Accruals in Asymmetrically Timely Gain and Loss Recognition［J］.Journal of Accounting Research，2006，44（2）.

［21］McNichols M.Discussion of the Quality of Accruals and Earnings：The Role of Accruals Estimation Errors［J］.The Accounting Review，2002，77（s1）.

Accounting Information Quality，F(xiàn)inancial Constraints and the Value of Cash Holdings：
Empirical Evidence Based on Threshold Regression

LIU Shu－h(huán)ai1a，TANG Jing－qing1a，2，BAI Zhong－lin1b
（a.School of Business，b.School of Science，1.Tianjin University of Finance ＆Economics，Tianjin 300222，China；
2.School of Business，Tianjin University of Commerce，Tianjin 300134，China）

Abstract：To study the nonlinear relationship between accounting information quality and the value of cash holdings in enterprises，the mechanism of accounting information quality affecting the value of cash holdings was theoretically analyzed from the perspective of financial constraints.In addition，based on balanced panel data from year 2008to 2012of A－share listed companies，the regression model was constructed taking accounting information quality as threshold variable，and the values of cash holdings corresponding to different intervals of accounting information quality were tested.The study shows that，when accounting information quality is under certain threshold，financial constraints appear，and the value of cash holdings is significant.Otherwise，financial constraints disappear，and the value of cash holdings is not significant.

Key words：accounting information quality；value of cash holdings；threshold regression；financial constraints

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目《經(jīng)濟(jì)周期、融資約束與營(yíng)運(yùn)資本的動(dòng)態(tài)協(xié)同選擇》（71302114）；國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目《產(chǎn)權(quán)視角下的審計(jì)師聲譽(yù)機(jī)制及其經(jīng)濟(jì)后果研究》（71272189）；天津市財(cái)政局、天津市會(huì)計(jì)學(xué)會(huì)重點(diǎn)會(huì)計(jì)科研項(xiàng)目《公司最佳現(xiàn)金持有量動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑研究》（kjkyxm130701）

收稿日期：2014－12－19

文章編號(hào)：1007－3116（2015）07－0077－07

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

中圖分類號(hào)：F275.1

作者簡(jiǎn)介：劉樹海，男，河北邯鄲人，管理學(xué)博士，講師，研究方向：財(cái)務(wù)管理；