我國(guó)上市公司盈余管理決策存在同群效應(yīng)嗎？

馮 玲，崔 靜

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福州 350108)

內(nèi)容提要：作為公司決策的主體，管理者的行為和決策不可避免地存在同群的相互依賴性，公司高管在盈余管理決策中可能存在使自身行為與同群行為保持一致的傾向性。本文采用我國(guó)A股上市公司2012-2017年數(shù)據(jù)，通過(guò)蒙特卡洛模擬構(gòu)造基于分析師共同關(guān)注的同群群組，以“同群的同群”作為工具變量對(duì)線性均值結(jié)構(gòu)式模型進(jìn)行識(shí)別，并采用條件方差識(shí)別方法對(duì)盈余管理同群效應(yīng)的乘數(shù)效應(yīng)進(jìn)行測(cè)度。研究結(jié)果證實(shí)了我國(guó)上市公司盈余管理決策存在同群效應(yīng)，但具有方向上的不對(duì)稱性，受同群公司向上盈余管理的影響較為顯著，對(duì)同群公司向下盈余管理的影響不顯著。因此，監(jiān)管部門應(yīng)重視盈余管理同群效應(yīng)的外溢影響，特別是公司向上的盈余管理行為。

現(xiàn)代企業(yè)所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)的分離導(dǎo)致了經(jīng)理人有機(jī)會(huì)利用自身的信息優(yōu)勢(shì)和自由裁量權(quán)，有目的地干預(yù)盈余的產(chǎn)生和報(bào)告過(guò)程。本文采用基于分析師共同關(guān)注的方法對(duì)同群企業(yè)進(jìn)行識(shí)別，通過(guò)引入“同群的同群”構(gòu)造工具變量，對(duì)公司盈余管理決策同群效應(yīng)的存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，并采用條件方差識(shí)別的方法對(duì)盈余管理同群效應(yīng)重新進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)該同群效應(yīng)具有方向上的不對(duì)稱性。

一、研究假設(shè)與研究設(shè)計(jì)的提出

(一)研究假設(shè)

作為公司決策主體的管理者面臨著來(lái)自資本市場(chǎng)和企業(yè)內(nèi)部的雙重壓力，其行為和決策不可避免地存在同群的相互依賴性，公司高管在盈余管理決策中可能存在模仿或跟隨的特征，趨向于使自身行為與同群行為保持一致。當(dāng)面對(duì)不確定性時(shí)，公司高管可能通過(guò)對(duì)各種備選策略進(jìn)行直接分析來(lái)決策，但這種方式成本很高且耗時(shí)。一個(gè)可行的策略是依靠他人的信息，通過(guò)與參照群體成員的直接交流或討論，或是對(duì)參照群體成員行為決策的觀察來(lái)制定決策。盈余管理會(huì)給企業(yè)帶來(lái)明顯的短期利益，但是也面臨著被監(jiān)管部門發(fā)現(xiàn)而受到懲戒的風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)這種不確定性，公司高管可能會(huì)通過(guò)與同群成員相互討論，或者通過(guò)觀察同群成員的行為進(jìn)行學(xué)習(xí)而獲得有關(guān)決策的相關(guān)信息。當(dāng)公司高管發(fā)現(xiàn)同群公司高管進(jìn)行盈余管理時(shí)也會(huì)進(jìn)行盈余管理。另外，通過(guò)選擇與其參考群體所遵循的社會(huì)規(guī)范相符的行為，同群公司的盈余管理行為也成為公司高管為自身行為進(jìn)行道德辯護(hù)的依據(jù)，增加了其進(jìn)行盈余管理的可能性。如果某一行為在群組中出現(xiàn)的頻率較高，那么因其集體懲罰機(jī)制或者社會(huì)隔離機(jī)制會(huì)對(duì)群組中那些未實(shí)施這種行為的公司產(chǎn)生極大的社會(huì)影響，從而促使他們實(shí)施這樣的行為。所以，當(dāng)同群公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量普遍較高時(shí)，公司會(huì)保持較高的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；而一旦同群公司進(jìn)行了盈余管理行為，那么公司管理層出于同儕壓力或者是業(yè)績(jī)競(jìng)爭(zhēng)壓力也會(huì)進(jìn)行盈余管理(Gao and Zhang,2016)，說(shuō)明公司盈余管理決策可能存在著同群效應(yīng)。據(jù)此，提出假設(shè)：

H：上市公司的盈余管理決策存在同群效應(yīng)，即公司的盈余管理決策會(huì)受到同群公司盈余管理決策的顯著影響。

(二)研究設(shè)計(jì)

1.樣本選擇。根據(jù)下述基于分析師共同關(guān)注的同群公司識(shí)別結(jié)果，為了體現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性，本文選擇2012-2017連續(xù)6年，每年都有同群群組的上市公司作為研究樣本，此時(shí)的樣本公司數(shù)為597家。在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步剔除了金融行業(yè)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不連續(xù)的公司，最終的有效樣本公司數(shù)為552家。為消除極端值影響，所有連續(xù)型變量在1%水平上進(jìn)行Winsorize處理。

2.變量定義。

被解釋變量：應(yīng)計(jì)盈余管理|Da|。當(dāng)前國(guó)內(nèi)企業(yè)主要是通過(guò)應(yīng)計(jì)項(xiàng)目進(jìn)行盈余管理，通過(guò)真實(shí)盈余管理來(lái)操縱業(yè)績(jī)的現(xiàn)象并不普遍(李春濤等,2016;王玨瑋等,2016)。因此，本文選擇應(yīng)計(jì)項(xiàng)目作為盈余管理的代理變量。參照國(guó)內(nèi)大多數(shù)學(xué)者研究(李春濤等,2016;宋巖等,2016)，采取修正的Jones模型來(lái)度量應(yīng)計(jì)盈余管理Da。Da>0表示進(jìn)行了增加利潤(rùn)的盈余管理，即向上的盈余管理；Da<0表示進(jìn)行了減少利潤(rùn)的盈余管理，即向下的盈余管理。不管是向上或者向下的盈余管理都反映了公司披露盈余與其真實(shí)值的偏離，因此在對(duì)盈余管理同群效應(yīng)存在性進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，采用應(yīng)計(jì)盈余管理的絕對(duì)值|DaDa|作為公司盈余管理程度的測(cè)度指標(biāo)。

解釋變量和控制變量：解釋變量為|PeerDaDa|，代表了同群公司的盈余管理程度，用同群公司盈余管理程度的平均值來(lái)度量。參照相關(guān)研究(宋巖等，2016)，控制以下特征變量：公司規(guī)模(Size)，等于期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)；公司盈利能力(Roa)，等于期末凈利潤(rùn)除以期末總資產(chǎn)；資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)，等于期末總負(fù)債除以期末總資產(chǎn)；公司成長(zhǎng)性(Growth)，等于營(yíng)業(yè)收入同比增長(zhǎng)率；公司經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流(Cash_flow)，等于經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~除以期末總資產(chǎn)。表1列出了各主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

二、基于賣方分析師共同關(guān)注的同群公司識(shí)別

作為分析師最重要的屬性(Brown等,2014)，行業(yè)專長(zhǎng)在很大程度上決定了分析師獲取行業(yè)信息的深度與寬度。如Hong and Kubik(2003)發(fā)現(xiàn)大型證券公司會(huì)雇傭大量專注于不同行業(yè)的分析師，而小型證券公司一般專門從事特定行業(yè)或者特定類型的股票。分析師的覆蓋選擇還可以反映有關(guān)公司除行業(yè)以外的其他相似性信息，如公司的商業(yè)模式、顧客群體等。既然分析師具有特定行業(yè)或特定類型公司的專長(zhǎng)，那么他們的覆蓋選擇就直接反映了有關(guān)企業(yè)相似性的信息(Kaustia and Rantala，2013)。如果兩個(gè)公司同時(shí)被若干分析師共同關(guān)注就說(shuō)明它們具有某些相關(guān)性，可以被視為同群企業(yè)，基于分析師共同的覆蓋選擇可以識(shí)別出公司的同群公司。

借鑒Kaustia and Rantala(2013)方法，本文采用了基于賣方分析師共同關(guān)注的識(shí)別方法來(lái)識(shí)別同群公司。雖然分析師大都關(guān)注屬于同一行業(yè)的公司，但事實(shí)上兩家公司同時(shí)被相同的分析師關(guān)注并不足以說(shuō)明它們真的具有相似性，并不是所有的分析師都專注于研究相似的公司，有些分析師是“多面手”(Michaely and Womack,1999)，無(wú)關(guān)的公司因?yàn)榕既灰蛩匾部赡軙?huì)獲得共同的分析師關(guān)注，確定兩個(gè)公司之間必須至少擁有多少個(gè)共同分析師才足以把這些偶然因素排除是至關(guān)重要的。為此，本文為每家公司設(shè)立了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)值C，當(dāng)另一家公司當(dāng)年至少與該公司有C個(gè)相同的分析師時(shí)才能認(rèn)定其為該公司的同群公司。由這些同群公司構(gòu)成了該公司當(dāng)年的同群群組。對(duì)任意公司i，標(biāo)準(zhǔn)值C是依據(jù)當(dāng)年關(guān)注該公司的分析師數(shù)量，以及這些分析師當(dāng)年所關(guān)注的除公司i外其他公司的數(shù)量，通過(guò)蒙特卡洛模擬得到的①。假設(shè)在第t年共有M家上市公司獲得分析師關(guān)注。對(duì)公司i，在一次模擬中，關(guān)注i公司的這些分析師逐個(gè)地從M中隨機(jī)選擇其他數(shù)量的公司進(jìn)行關(guān)注，模擬重復(fù)運(yùn)行1000次。為盡可能排除無(wú)關(guān)公司作為同群企業(yè)的可能性，本文設(shè)置了盡可能大的C值，從而使得由偶然因素導(dǎo)致的與i公司擁有C個(gè)(及以上)共同分析師的可能性低于1%。這也就意味著在1000次模擬中，隨機(jī)選擇的公司與i公司同時(shí)擁有C個(gè)(及以上)共同分析師的情況出現(xiàn)的次數(shù)要少于10次，由此確定每個(gè)公司的標(biāo)準(zhǔn)值C。對(duì)每個(gè)公司逐年進(jìn)行蒙特卡洛模擬，每個(gè)公司每年的標(biāo)準(zhǔn)值C并不相同，每個(gè)公司的同群群組也是逐年更新的。

對(duì)于任意公司，由上述模擬過(guò)程可知標(biāo)準(zhǔn)值C的最小值為2。當(dāng)年沒(méi)有分析師關(guān)注或者只有一個(gè)分析師關(guān)注的公司是不會(huì)有同群公司的，但是有兩個(gè)以上分析師關(guān)注僅僅是公司能夠識(shí)別出同群公司的必要而非充分條件。當(dāng)公司與其他公司擁有的共同分析師個(gè)數(shù)總是小于模擬計(jì)算出來(lái)的標(biāo)準(zhǔn)值C時(shí)，該公司仍然沒(méi)有同群公司。另外，基于分析師共同關(guān)注識(shí)別出的同群關(guān)系并不總是相互的，也就是說(shuō)很有可能A公司是B公司的同群公司，但B公司并不是A公司的同群公司。如通過(guò)模擬識(shí)別出A公司的標(biāo)準(zhǔn)值C為5，B公司的標(biāo)準(zhǔn)值C為3，而這兩個(gè)公司擁有的共同分析師數(shù)量為4。此時(shí)A公司就是B公司的同群公司，但是B公司并不是A公司的同群公司。

本文選取2012-2017年我國(guó)A股上市公司為研究樣本，分析師數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)②，其他年度財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。行業(yè)劃分采用證監(jiān)會(huì)最新修訂的2012行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)，制造業(yè)取兩位代碼分類，其他行業(yè)取一位代碼分類。數(shù)據(jù)篩選過(guò)程如下：(1)剔除當(dāng)年沒(méi)有或只有一個(gè)分析師關(guān)注的公司(2)剔除當(dāng)年只關(guān)注一個(gè)公司的分析師(3)參照Kaustia and Rantala(2015)文獻(xiàn)，剔除當(dāng)年關(guān)注了50家以上公司的分析師。表2為識(shí)別結(jié)果的描述性統(tǒng)計(jì)，為對(duì)照說(shuō)明識(shí)別效果，在表2中同時(shí)列示了各年份上市公司總數(shù)。

就平均而言，由表2可知每年約有67.7%的上市公司獲得了至少兩個(gè)分析師的關(guān)注，有61%的上市公司可以尋找到同群公司。群組規(guī)模平均數(shù)為18意味著在整個(gè)樣本期間，每個(gè)同群群組大約包含了18個(gè)同群公司。同群識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)值C均值為4.3，中位數(shù)為4，最大值為8，大約有78.3%的標(biāo)準(zhǔn)值C在3-5之間，結(jié)果與Kaustia and Rantala(2015)結(jié)論基本保持一致。平均而言，公司i的第t-1年同群公司中，有70%的公司仍然是其第t年的同群公司。表3則更詳細(xì)地說(shuō)明了同群群組規(guī)模情況。

在整個(gè)樣本期間，由表3可知模擬識(shí)別出的全部群組規(guī)模平均值為18，中位數(shù)為17，四分位數(shù)范圍為7-26。證監(jiān)會(huì)一級(jí)行業(yè)分類的群組規(guī)模平均值為156，中位數(shù)為46，四分位數(shù)范圍為25-96；證監(jiān)會(huì)二級(jí)行業(yè)分類的群組規(guī)模平均值為37，中位數(shù)為18，四分位數(shù)范圍為7-39?；诜治鰩煿餐P(guān)注的方法識(shí)別出的同群群組規(guī)模明顯小于基于行業(yè)分類的群組規(guī)模。Bizjak等(2011)發(fā)現(xiàn)，公司在參照同群企業(yè)制定高管薪酬時(shí)，一般會(huì)使用規(guī)模較小的同群群組。表4對(duì)照說(shuō)明了有“同群”的公司若干財(cái)務(wù)特征，其中公司規(guī)模為公司當(dāng)年期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)。相對(duì)于整體上市公司而言，可知有“同群”的公司，其公司規(guī)模一般更大、市凈率更低、股息率更高，符合本文的預(yù)期。

表2 識(shí)別結(jié)果的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 同群群組規(guī)模描述性統(tǒng)計(jì)

表4 有“同群”的公司財(cái)務(wù)特征描述性統(tǒng)計(jì)

值得說(shuō)明的是，雖然識(shí)別出的同群公司一般具有相同的行業(yè)類別，但所得到的同群群組并不是現(xiàn)有行業(yè)分類的子集，這說(shuō)明基于分析師共同關(guān)注的同群公司識(shí)別方法所得到的結(jié)果獨(dú)立于現(xiàn)有的行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)。表5詳細(xì)說(shuō)明了同群群組的行業(yè)構(gòu)成情況，群組行業(yè)分布情況與Kaustia and Rantala(2015)結(jié)果基本保持一致。

表5 同群群組行業(yè)構(gòu)成描述性統(tǒng)計(jì)

三、盈余管理同群效應(yīng)的存在性識(shí)別

為了檢驗(yàn)同群效應(yīng)的存在性，借鑒Leary and Roberts(2014)的研究，本文的模型構(gòu)建如下：

|Dai,t|=α0+α1|PeerDai,t|+∑βmControlsi,t-1+∑λmPeerControlsi,t-1+ηi+νt+ξi,t

(1)

其中，等式左邊是公司的盈余管理程度，等式右邊包括同群公司的盈余管理程度以及相關(guān)控制變量。為了盡可能消除關(guān)聯(lián)效應(yīng)的影響，本文還控制了行業(yè)效應(yīng)ηi和時(shí)間效應(yīng)λt。由于互為因果的反射問(wèn)題，即內(nèi)生性解釋變量的存在，使得線性均值結(jié)構(gòu)式模型參數(shù)無(wú)法得到有效識(shí)別(Manski,1993)。為了克服反射問(wèn)題、去除關(guān)聯(lián)效應(yīng)影響，借鑒了Zhang等(2014)和Moriarty等(2016)思路，本文利用“同群的同群”構(gòu)建工具變量，方法如下：

對(duì)公司i，從其同群公司中隨機(jī)抽取任一公司j，再?gòu)膉公司的同群公司中隨機(jī)抽取任一公司k，則k公司的盈余管理程度就可以作為同群公司盈余管理程度的工具變量。該方法構(gòu)建的工具變量滿足工具變量使用的兩個(gè)前提條件：(1)與內(nèi)生解釋變量相關(guān)，因?yàn)閗公司是同群公司的同群公司，所以k公司盈余管理程度和同群公司的盈余管理程度是相關(guān)的，滿足相關(guān)性的要求。(2)與隨機(jī)干擾項(xiàng)不相關(guān)，k公司與i公司分屬不同的群組并且是通過(guò)隨機(jī)抽取的方式選擇的，一般來(lái)說(shuō)k公司的盈余管理程度對(duì)i公司的盈余管理程度沒(méi)有影響，滿足外生性的條件。在此基礎(chǔ)上采用工具變量固定效應(yīng)模型對(duì)模型(1)進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示。

根據(jù)工具變量固定效應(yīng)模型結(jié)果可知第1階段工具變量系數(shù)在1%水平上顯著，說(shuō)明工具變量與內(nèi)生解釋變量|PeerDaDa|是高度相關(guān)的；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)值為96.08，明顯大于Stock-Yogo在10%水平上的臨界值16.38，顯著拒絕弱工具變量的假設(shè)。參照Wooldridge(2002)對(duì)工具變量的外生有效性進(jìn)行間接檢驗(yàn)，用第二階段回歸殘差項(xiàng)對(duì)工具變量進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示工具變量在10%置信水平下均不顯著。這說(shuō)明工具變量和回歸殘差項(xiàng)之間沒(méi)有顯著的統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，滿足工具變量的外生性條件(彭曉博和秦雪征,2014)，表明以“同群的同群”作為工具變量是有效的。由表6可知公司盈余管理指標(biāo)|DaDa|與同群公司盈余管理指標(biāo)|PeerDaDa|在1%水平下顯著正相關(guān)，結(jié)果說(shuō)明同群公司盈余管理程度越高，則公司的盈余管理程度也越高，即我國(guó)資本市場(chǎng)上公司盈余管理決策中存在著同群效應(yīng)，假設(shè)得證；同時(shí)，同群公司對(duì)公司盈余管理的影響力要大于其他傳統(tǒng)因素，因?yàn)閨PeerDaDa|系數(shù)遠(yuǎn)大于公司財(cái)務(wù)特征系數(shù)及同群公司相關(guān)財(cái)務(wù)特征系數(shù)。

表6 結(jié)構(gòu)式模型回歸結(jié)果

注：系數(shù)下方括號(hào)內(nèi)為對(duì)應(yīng)P值,***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平顯著(下同)。

四、條件方差識(shí)別

有的學(xué)者采用Glaeser等(2003)方法測(cè)度同群效應(yīng)所產(chǎn)生的社會(huì)乘數(shù)效應(yīng)，但是Glaeser等(2003)方法無(wú)法克服關(guān)聯(lián)效應(yīng)的影響問(wèn)題，結(jié)果是有偏的。為此，Graham(2008)提出了條件方差識(shí)別的方法，該方法可以有效去除關(guān)聯(lián)效應(yīng)的影響。Graham(2008)驗(yàn)證了教育領(lǐng)域中同群效應(yīng)的存在性，Popadak(2014)則將條件方差識(shí)別法引入到財(cái)務(wù)領(lǐng)域，驗(yàn)證了公司股利決策中行業(yè)同群效應(yīng)的存在性并測(cè)度了其乘數(shù)效應(yīng)。為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，并對(duì)盈余管理同群效應(yīng)所產(chǎn)生的乘數(shù)效應(yīng)進(jìn)行測(cè)度，本文采用Graham(2008)方法對(duì)盈余管理同群效應(yīng)問(wèn)題重新進(jìn)行了檢驗(yàn)。如果不考慮同群效應(yīng)，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)相關(guān)知識(shí)(賈俊平等,2014)，不同群組之間觀測(cè)值的差異(即組間誤差)可能來(lái)源于以下兩部分：(1)組內(nèi)誤差是指同一群組中所抽取的樣本觀測(cè)值之間的差異，如同一群組中的樣本公司盈余管理程度之間的誤差。它是由抽樣的隨機(jī)性所造成的隨機(jī)誤差。(2)系統(tǒng)誤差是指由群組自身的系統(tǒng)性因素造成的差異，如群組面臨的某些共同變量對(duì)整個(gè)群組的盈余管理程度產(chǎn)生的系統(tǒng)影響。系統(tǒng)誤差部分，也即是Manski(1993)所指的關(guān)聯(lián)效應(yīng)問(wèn)題?？梢岳脝我蛩胤讲罘治龇椒?，通過(guò)比較組間方差和組內(nèi)方差的方式來(lái)判斷系統(tǒng)誤差的存在性。將超額方差定義為剔除掉組內(nèi)方差后組間方差剩余的殘差項(xiàng)部分，此時(shí)的殘差項(xiàng)部分度量了系統(tǒng)誤差的大小。

如果考慮到同群效應(yīng)，不同群組之間觀測(cè)值的差異來(lái)源于三個(gè)部分：(1)組內(nèi)誤差(2)系統(tǒng)誤差(3)群組內(nèi)個(gè)體交互影響(即同群效應(yīng))所形成的差異。此時(shí)的超額方差中不僅包括了系統(tǒng)誤差，還包括了同群效應(yīng)產(chǎn)生的影響部分。如何區(qū)分系統(tǒng)誤差和同群效應(yīng)，就成了識(shí)別的關(guān)鍵。Graham(2008)指出，當(dāng)系統(tǒng)性因素在不同規(guī)模的群組中分布相同③，而公司盈余管理能力在不同規(guī)模群組中分布不同時(shí)，就可以單獨(dú)識(shí)別出同群效應(yīng)。

依據(jù)規(guī)模的大小(即包含的公司數(shù)量多少)可將公司群組分成兩類：大規(guī)模群組和小規(guī)模群組。當(dāng)某一群組的規(guī)模大于所有群組規(guī)模的中位數(shù)時(shí)，定義該群組為大規(guī)模群組，否則定義為小規(guī)模群組。本文樣本數(shù)據(jù)中所有群組的規(guī)模中位數(shù)是22，將那些含有的公司數(shù)量大于22的群組，定義為大規(guī)模群組；含有的公司數(shù)量小于22的群組，定義為小規(guī)模群組。大規(guī)模群組中既包含了盈余管理能力較高的公司，又包含了盈余管理能力較低的公司，這兩類公司對(duì)群組盈余管理程度的影響相互抵消。所以在大規(guī)模類的群組中不同群組的盈余管理程度應(yīng)該是比較接近的，但是小規(guī)模群組中可能僅包含了盈余管理能力較高的公司，或者僅包含了盈余管理能力較低的公司，缺乏相互抵消的作用。因此，在小規(guī)模類的群組中不同群組的盈余管理程度之間的差異較大。也就是說(shuō)，不同類群組之間的公司盈余管理能力分布的不同，導(dǎo)致了小規(guī)模類群組的盈余管理程度差別較大，而大規(guī)模類群組的盈余管理程度較為接近。同群效應(yīng)則描述了群組內(nèi)個(gè)體的交互影響，公司盈余管理程度會(huì)隨著同群公司盈余管理程度的提高而提高。所以，同群效應(yīng)的存在使得兩類群組之間盈余管理程度的差異進(jìn)一步“放大”。條件方差識(shí)別的基本思想在于通過(guò)對(duì)經(jīng)過(guò)同群效應(yīng)“放大”和未經(jīng)同群效應(yīng)“放大”的兩類群組之間盈余管理程度的差異進(jìn)行比較，進(jìn)而對(duì)同群效應(yīng)的存在性進(jìn)行識(shí)別。

(2)

分子部分為小規(guī)模類群組的組間方差減去大規(guī)模類群組的組間方差。因?yàn)橄到y(tǒng)性因素對(duì)群組均值的影響不會(huì)因?yàn)槿航M規(guī)模的類型而發(fā)生系統(tǒng)性的改變，系統(tǒng)性因素的影響在相減的過(guò)程中被剔除了。此時(shí)分子部分僅反映了經(jīng)過(guò)同群效應(yīng)“放大”后的兩類群組盈余管理程度間差異之差，分母部分為小規(guī)模群組的組內(nèi)方差減去大規(guī)模群組的組內(nèi)方差。由于組內(nèi)方差不受同群效應(yīng)及系統(tǒng)性因素的影響，分母部分可以表示未經(jīng)同群效應(yīng)放大的，“預(yù)期的”兩類群組盈余管理程度間差異之差。類似單因素方差分析思路，如果不存在同群效應(yīng)，則整個(gè)公式(3)的值應(yīng)該接近于1，如果存在同群效應(yīng)，則這個(gè)值就會(huì)大于1，公式(2)可以用于同群效應(yīng)的識(shí)別。

表7 基于條件方差識(shí)別的盈余管理同群效應(yīng)

五、盈余管理同群效應(yīng)存在非對(duì)稱性嗎？

按方向和目的不同，盈余管理可分為向上的盈余管理和向下的盈余管理。為了避免虧損或者利潤(rùn)下降帶來(lái)的影響，公司會(huì)進(jìn)行向上的盈余管理，以調(diào)高當(dāng)期利潤(rùn)。為了平滑利潤(rùn)，公司會(huì)進(jìn)行向下的盈余管理，以降低當(dāng)期利潤(rùn)(蔡吉甫，2015)。對(duì)于同群公司不同方向的盈余管理，本文預(yù)期公司做出的反應(yīng)可能是不同的。當(dāng)同群公司進(jìn)行向上的盈余管理，即同群公司調(diào)高利潤(rùn)時(shí)，出于業(yè)績(jī)壓力和市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的需要，公司也會(huì)積極地進(jìn)行盈余管理；當(dāng)同群公司進(jìn)行向下的盈余管理時(shí)，即同群公司調(diào)低利潤(rùn)時(shí)，公司自身可能并不需要平滑利潤(rùn)，公司并不會(huì)積極地跟隨同群公司進(jìn)行調(diào)整，即是公司盈余管理同群效應(yīng)可能存在著非對(duì)稱性。為了檢驗(yàn)非對(duì)稱性問(wèn)題，構(gòu)造模型(3)。

Dai,t=α0+α1Peer_Upi,t+α2Peer_Downi,t+∑βmControlsi,t-1+ηi+νt+ξi,t

(3)

其中，被解釋變量Da為公司的應(yīng)計(jì)盈余管理，既包括向上的盈余管理，也包括向下的盈余管理。解釋變量Peer_Up和Peer_Down分別衡量同群公司盈余管理的方向，當(dāng)同群公司中進(jìn)行向上的盈余管理公司數(shù)目大于向下的盈余管理公司數(shù)目時(shí)，Peer_Up取值為1，否則為0。當(dāng)同群公司中進(jìn)行向下的盈余管理公司數(shù)目大于向上的盈余管理公司數(shù)目時(shí)，Peer_Down取值為-1，否則為0。其他控制變量與前文一致，結(jié)果如表8所示。

表8 盈余管理同群效應(yīng)非對(duì)稱性結(jié)果

由表8可知公司盈余管理指標(biāo)Da與同群公司盈余管理方向指標(biāo)Peer_Up在1%水平上顯著正相關(guān)。當(dāng)大多數(shù)同群公司進(jìn)行向上的盈余管理時(shí)，公司也會(huì)積極地進(jìn)行盈余管理，而公司盈余管理指標(biāo)Da與同群公司盈余管理方向指標(biāo)Peer_Down呈正相關(guān)，但是不顯著。這表明大多數(shù)同群公司進(jìn)行向下的盈余管理時(shí)，公司并不會(huì)積極跟隨同群公司進(jìn)行調(diào)整，說(shuō)明盈余管理同群效應(yīng)存在著非對(duì)稱性，符合本文預(yù)期。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)改變計(jì)量方法

除固定效應(yīng)外，為保證結(jié)論的穩(wěn)健性，本文還采取了工具變量隨機(jī)效應(yīng)和工具變量混合效應(yīng)模型對(duì)盈余管理同群效應(yīng)結(jié)構(gòu)式模型重新進(jìn)行了檢驗(yàn)，結(jié)果仍然支持本文結(jié)果。因篇幅限制，此處未報(bào)告結(jié)果。

(二)改變計(jì)量模型

參照Ahern(2014)，重新采用了線性均值簡(jiǎn)化式模型對(duì)盈余管理同群效應(yīng)的存在性再次進(jìn)行了檢驗(yàn)，簡(jiǎn)化式模型可以提供有關(guān)同群效應(yīng)的初步結(jié)果。結(jié)論保持不變，如表9所示。

表9 線性均值簡(jiǎn)化式模型結(jié)果

表10 結(jié)構(gòu)式模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

(三)改變被解釋變量的度量方式

本文采用基本Jones模型(Jones,1991)來(lái)估計(jì)企業(yè)的盈余管理程度，重新對(duì)模型(1)進(jìn)行了檢驗(yàn)(結(jié)果如表10所示)，可以看出改變盈余管理的度量方式不影響盈余管理同群效應(yīng)存在性的結(jié)論。

七、結(jié)論和啟示

公司盈余管理決策的影響因素研究歷來(lái)是理論界與實(shí)務(wù)界關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，通過(guò)蒙特卡洛模擬構(gòu)造基于分析師共同關(guān)注的同群群組，本文引入“同群的同群”作為工具變量對(duì)線性均值模型進(jìn)行了識(shí)別，結(jié)論證實(shí)了我國(guó)上市公司盈余管理決策中存在著同群效應(yīng)，說(shuō)明了盈余管理同群效應(yīng)具有不對(duì)稱性，公司的盈余管理受到同群公司向上盈余管理的顯著影響，但是對(duì)同群公司向下盈余管理的反應(yīng)并不顯著。

公司盈余管理帶來(lái)的影響是巨大的，會(huì)影響金融市場(chǎng)的流動(dòng)性、信貸資源配置等各個(gè)方面(楊潔等,2017;馬永強(qiáng)等,2014)，監(jiān)管部門在頒布相關(guān)政策法規(guī)時(shí)要充分考慮盈余管理同群效應(yīng)的外溢影響，相對(duì)于公司向下的盈余管理應(yīng)更加關(guān)注公司向上的盈余管理行為。政府應(yīng)著力推進(jìn)企業(yè)內(nèi)控建設(shè)，加強(qiáng)審計(jì)監(jiān)督。因?yàn)楫?dāng)一個(gè)公司減輕了其盈余操縱的程度時(shí)，實(shí)際上也同時(shí)減輕了其同群公司進(jìn)行盈余操縱的壓力，從而使得整個(gè)群組的盈余操縱程度得到降低(Gao and Zhang,2016)。

本文也存在著不足之處，正如Leary and Roberts(2014)在其論文中聲明的，用工具變量對(duì)結(jié)構(gòu)式模型回歸結(jié)果可能是有偏的，因?yàn)榇藭r(shí)對(duì)工具變量的外生性要求更為嚴(yán)格。實(shí)際上這也是工具變量法普遍存在的問(wèn)題，即很難保證工具變量完全的外生性。條件方差識(shí)別只能排除關(guān)聯(lián)效應(yīng)的影響，無(wú)法對(duì)內(nèi)生效應(yīng)和外生效應(yīng)進(jìn)行有效區(qū)分，只有內(nèi)生效應(yīng)才會(huì)產(chǎn)生社會(huì)乘數(shù)效應(yīng)，對(duì)政策制定才具有重要意義。因此，條件方差識(shí)別法仍然只能對(duì)乘數(shù)效應(yīng)進(jìn)行相對(duì)謹(jǐn)慎地測(cè)度(Graham,2008)。在今后的研究中應(yīng)考慮如何更好的解決同群效應(yīng)模型識(shí)別難題，并更好的測(cè)度由其產(chǎn)生的乘數(shù)效應(yīng)大小。