企業(yè)金融化的陰暗面
——來自上市公司信息披露違規(guī)的證據(jù)

朱 杰

中南財經(jīng)政法大學 會計學院，湖北 武漢 430073

一、引言

近年來，中國經(jīng)濟進入由高速發(fā)展向高質量發(fā)展的結構轉型期，實體企業(yè)普遍面臨產(chǎn)能過剩、市場需求不足、成本高企以及投資回報率嚴重下滑的發(fā)展困境。但與此同時，金融領域的高額投資收益率卻激發(fā)了許多非金融企業(yè)進行跨行業(yè)套利的動機。在資本逐利驅使下，大量資金快速流入資本市場和房地產(chǎn)市場，導致與企業(yè)主營業(yè)務并無直接關聯(lián)的金融資產(chǎn)在非金融企業(yè)資源配置中的占比越來越高，社會經(jīng)濟呈現(xiàn)出“脫實向虛”的趨勢。據(jù)統(tǒng)計，中國A股非金融保險類上市公司持有的以交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資以及投資性房地產(chǎn)為代表的金融資產(chǎn)總量已由2007年的2670億元上升至2017年的22300億元，年均漲幅高達21.3%。非金融企業(yè)這種偏離主業(yè)的“金融化”行為引發(fā)了學術界和政府監(jiān)管部門的廣泛關注。盡管金融資產(chǎn)因其較強的流動性和變現(xiàn)能力能夠在一定程度上有效預防企業(yè)現(xiàn)金流量波動，使其作為貨幣資金儲備發(fā)揮緩解企業(yè)融資約束的功能，進而降低企業(yè)融資成本、防范企業(yè)財務風險，但大量研究表明，金融化行為對實體企業(yè)主業(yè)發(fā)展的“擠出效應”高于“蓄水池效應”(杜勇等，2017[1])。非金融企業(yè)對金融資產(chǎn)的過度配置不僅抑制了企業(yè)實業(yè)投資(張成思和張步曇，2016[2])、損害了企業(yè)創(chuàng)新效率(王紅建等，2017[3])、降低了企業(yè)就業(yè)容納能力(王懷明和王成琛，2019[4])和企業(yè)價值(戚聿東和張任之，2018[5])，還會對金融市場穩(wěn)定產(chǎn)生不利影響(彭俞超，2018[6])。為此，中共十九大報告、中央經(jīng)濟工作會議和國務院金融工作會議曾多次指出，應當充分發(fā)揮金融資產(chǎn)服務實體經(jīng)濟的功能，堅決打擊違法違規(guī)金融活動，健全金融監(jiān)管體系，嚴控金融風險發(fā)生。由此可見，金融化可能是非金融企業(yè)過分追求短期收益的一種短視行為，對金融資產(chǎn)的不合理配置，不僅會損害產(chǎn)業(yè)資本長遠發(fā)展，還會加劇宏觀經(jīng)濟運行風險。然而，這種短視行為是否會誘發(fā)公司舞弊與違規(guī)動機進而損害資本市場投資者利益，現(xiàn)有研究并未給出解答。

與企業(yè)金融化趨勢類似，近年來，中國上市公司因財務舞弊所引發(fā)的信息披露違規(guī)行為同樣呈現(xiàn)出不斷上升的態(tài)勢，嚴重影響了投資者信心與資本市場健康平穩(wěn)發(fā)展。舞弊三角理論認為，壓力、機會和自我合理化是企業(yè)舞弊產(chǎn)生的三大動因。圍繞該理論，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)激烈的產(chǎn)品市場競爭環(huán)境(滕飛等，2016[7])、高管薪酬差距(魏芳和耿修林，2018[8])、激進的公司戰(zhàn)略(孟慶斌等，2018[9])以及控股股東股權質押活動(呂曉亮，2017[10])誘發(fā)了公司財務舞弊動機，CEO與董事間的“老鄉(xiāng)”關系和關聯(lián)交易(陸瑤和胡江燕，2016[11])則為公司財務舞弊創(chuàng)造了機會，進而提高了公司違規(guī)傾向。值得注意的是，在舞弊三角理論中，企業(yè)金融化行為是不可忽視的重要因素。一方面，企業(yè)金融化可能會加劇公司業(yè)績波動，導致公司存在舞弊動機；另一方面，企業(yè)金融化可能會誘發(fā)管理層對財務資源的不合理配置行為，為公司舞弊創(chuàng)造了有利條件?；诖?，本文推斷，財務舞弊及信息披露違規(guī)可能是金融化企業(yè)普遍存在的自利行為和機會主義行為。資本市場數(shù)據(jù)顯示，2007～2017年間中國A股上市公司5772起違規(guī)事件中，4855起屬于信息披露違規(guī)，占比高達84%，表明信息披露違規(guī)是上市公司違規(guī)的最主要形式。鑒于此，本文以2007～2017年間中國A股非金融保險類上市公司為樣本，從上市公司信息披露違規(guī)的視角探討企業(yè)金融化行為對資本市場的負面影響。

二、理論分析與研究假設

信息披露違規(guī)源于上市公司對財務信息和非財務信息的策略性信息披露行為，是上市公司財務舞弊的一種表現(xiàn)形式。在現(xiàn)階段，中國上市公司信息披露違規(guī)的主要方式包括虛假陳述(誤導性陳述)、披露不實、推遲披露、重大遺漏和虛列資產(chǎn)等。在非完全有效市場中，上市公司對財務信息和非財務信息的違規(guī)披露能夠暫時掩飾公司負面信息與盈余管理行為，降低了公司信息透明度(Hutton et al.，2009[12])。而信息透明度的降低抑制了資本市場價格發(fā)現(xiàn)功能，使得投資者因難以準確判斷公司價值而做出錯誤的投資決策，在短期內(nèi)避免了公司負面消息釋放所引發(fā)的消極市場反應，導致了信息披露違規(guī)的收益大于成本(Bloomfield，2002[13])。由此可見，信息披露違規(guī)的高收益與低成本是資本市場信息披露違規(guī)事件屢禁不止的根本原因。然而，信息披露違規(guī)破壞了市場秩序，損害了投資者利益，是上市公司可能面臨的重大法律風險要素之一。

由于一定程度的信息不對稱與代理問題是上市公司信息披露違規(guī)行為發(fā)生的重要誘因(雷嘯等，2019[14])，而金融資產(chǎn)配置比例較高的非金融企業(yè)普遍存在盈余質量較差(許罡和伍文中，2018[15])、投資效率較低(杜勇等，2017)、資本逐利動機和套利動機較強(王紅建等，2017)等問題，因此，本文認為企業(yè)金融化與上市公司信息披露違規(guī)行為之間存在如下內(nèi)在聯(lián)系。

首先，企業(yè)金融化加劇了公司業(yè)績波動性。受資源總量約束，企業(yè)金融投資與實體投資通常呈現(xiàn)出較強的替代關系(Tobin，1965[16])。當企業(yè)將較多的資源用于金融資產(chǎn)和房地產(chǎn)投資時，企業(yè)用于生產(chǎn)經(jīng)營活動、銷售服務活動、管理活動以及研發(fā)創(chuàng)新活動的資金投入則會大幅縮減(王紅建等，2017)，進而損害了企業(yè)主業(yè)發(fā)展，降低了企業(yè)主營業(yè)務創(chuàng)造收益的能力(杜勇等，2017；戚聿東和張任之，2018)。此外，金融資產(chǎn)投資并非是絕對安全與毫無風險的，以衍生金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)為代表的金融資產(chǎn)投資會加劇公司業(yè)績波動。由此可見，企業(yè)金融化行為在“擠出”實體投資的同時，增加了公司經(jīng)營收益與投資收益的不確定性。公司業(yè)績的不穩(wěn)定會向資本市場投資者傳遞公司經(jīng)營管理活動不穩(wěn)健的信號，由此導致公司存在通過財務舞弊行為平滑和粉飾業(yè)績的動機，增加了公司信息披露違規(guī)發(fā)生的可能性。而且，自從2007年中國實行新企業(yè)會計準則以來，公允價值成為金融資產(chǎn)最主要的會計計量模式。新準則允許管理層根據(jù)其持有意圖對金融資產(chǎn)進行重分類，使得管理層在對金融資產(chǎn)進行后續(xù)計量時存在更大自由裁量權和盈余操縱空間。顯然，公允價值計量模式的復雜性和管理層意圖的不可驗證性為企業(yè)實施盈余操縱提供了便利條件。

其次，企業(yè)金融化降低了公司實物資本投資效率。通常，金融資產(chǎn)投資具有流動性強、短期收益率較高等特點，而且，金融資產(chǎn)的高變現(xiàn)能力使得金融資產(chǎn)能夠充分發(fā)揮資金儲備和“蓄水池”功能，降低了公司財務困境出現(xiàn)的可能性。相比而言，以固定資產(chǎn)、研發(fā)創(chuàng)新為代表的實物資本投資則具有投資周期長、短期回報率低、投資失敗風險高等特點，Orhangazi(2008)[17]研究發(fā)現(xiàn)，金融資產(chǎn)的短期“賺錢效應”會促使公司改變資源配置優(yōu)先順序，進而將更多的資金用于跨行業(yè)套利，而非投資于主營業(yè)務，最終表現(xiàn)為公司實業(yè)投資率顯著降低。而實物資本投資效率降低會從兩方面增加公司財務舞弊出現(xiàn)的可能性：第一，杜勇等(2017)研究發(fā)現(xiàn)實物資本投資效率降低，是金融化企業(yè)經(jīng)營業(yè)績下滑的重要原因，而業(yè)績下滑會在較大程度上誘發(fā)公司財務舞弊動機；第二，程新生等(2012)[18]研究發(fā)現(xiàn)信息披露質量降低是公司實物資本投資效率降低的重要條件。企業(yè)金融化所引發(fā)的低質量財務信息和非財務信息披露會增加公司信息不對稱程度和代理成本，降低了對管理者行為的約束，導致外部利益相關者對公司的信息解讀成本增加，從客觀上為公司財務舞弊創(chuàng)造了條件。由此可以推斷，金融化企業(yè)通過降低公司實物資本投資效率，進而增加了公司信息披露違規(guī)發(fā)生的可能性。

最后，企業(yè)金融化增強了大股東與管理層財務資源“掏空”動機與行為。與實物資本投資不同，金融資產(chǎn)轉換成本和處理成本較低，因此，金融資產(chǎn)配置數(shù)量越多的公司，大股東和管理層可自由裁量的財務資源也越多，導致大股東和管理層對實物資本的投資意愿會隨著企業(yè)金融化程度的提升而不斷降低，而大股東和管理層對公司閑置財務資源的“掏空”動機則會隨著企業(yè)金融化程度的提升而不斷增加。進一步，李文洲等(2014)[19]研究發(fā)現(xiàn)大股東對財務資源的掏空動機會引發(fā)管理層與大股東的合謀行為，進而降低公司盈余質量。由此可以推斷，金融化程度越高的公司，大股東與管理層因合謀攫取私利所引發(fā)的財務舞弊可能性也越高，由此增加了公司信息披露違規(guī)發(fā)生的可能性。

綜合以上三方面的分析，本文提出假設：企業(yè)金融化程度越高，公司發(fā)生信息披露違規(guī)的可能性越大。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選擇2007～2017年間中國A股上市公司為研究對象，共包含3504家公司的26012個觀測值，剔除了489個金融保險類公司樣本、1273個ST和*ST公司樣本以及169個關鍵變量缺失的樣本，最終得到3422家公司的24081個“公司—年度”觀測值。實證研究中所需財務數(shù)據(jù)來源于國泰安 CSMAR 數(shù)據(jù)庫、銳思 RESSET 數(shù)據(jù)庫，本文對連續(xù)變量進行了 1%和 99%分位上的縮尾處理以避免極端值的可能影響。

(二)變量定義

1. 被解釋變量：公司信息披露違規(guī)傾向與違規(guī)次數(shù)。參照孟慶斌等(2018)的做法，使用違規(guī)傾向(Fraud_Trend)和違規(guī)次數(shù)(Fraud_Freq)衡量上市公司信息披露違規(guī)行為。上市公司信息披露違規(guī)數(shù)據(jù)來源于國泰安CSMAR數(shù)據(jù)庫中的違規(guī)處罰子庫。具體地，若上市公司在某一年發(fā)生了虛假陳述(誤導性陳述)、披露不實、推遲披露、重大遺漏以及虛列資產(chǎn)等信息披露違規(guī)行為，且被中國證監(jiān)會及其分支機構、證券交易所等證券監(jiān)管部門通報，則違規(guī)發(fā)生當年Fraud_Trend取1，否則取0；Fraud_Freq則用于衡量上市公司當年被中國證監(jiān)會及其分支機構、證券交易所等證券監(jiān)管部門通報的信息披露違規(guī)總次數(shù)。

2. 解釋變量：企業(yè)金融化程度。使用金融資產(chǎn)投入指標衡量企業(yè)金融化程度。具體地，本文將金融資產(chǎn)定義為交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、發(fā)放貸款及墊款、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資以及投資性房地產(chǎn)六類。之所以將投資性房地產(chǎn)納入金融資產(chǎn)范疇，是因為中國《企業(yè)會計準則》中將投資性房地產(chǎn)定義為“為賺取租金或資本增值，或兩者兼有而持有的房地產(chǎn)”，使得投資性房地產(chǎn)成為企業(yè)重要的投資工具之一，且“投資性房地產(chǎn)”會計科目能夠反映企業(yè)在房地產(chǎn)市場的套利和投機情況。綜上所述，企業(yè)金融化程度(Financial)=(交易性金融資產(chǎn)+衍生金融資產(chǎn)+發(fā)放貸款及墊款凈額+可供出售金融資產(chǎn)凈額+持有至到期投資凈額+投資性房地產(chǎn)凈額)/年末總資產(chǎn)。穩(wěn)健性檢驗中本文還會引入其他指標重新度量企業(yè)金融化程度。

3. 控制變量。參照滕飛等(2016)等文獻的做法，本文選取了如下控制變量：公司規(guī)模Size，當年年末總資產(chǎn)取自然對數(shù)；資產(chǎn)收益率Roa，年末凈利潤與總資產(chǎn)的比值；資產(chǎn)負債率Leverage，年末總負債與年末總資產(chǎn)的比值；產(chǎn)權性質Soe，公司實際控制人屬于國有單位時取1，否則取0；審計師類型Big4，公司當年被國際四大會計師事務所審計時取1，否則取0；機構投資者持股比例Investor，機構投資者持股數(shù)量與公司總股本的比值；董事會規(guī)模Board，董事會人數(shù)取自然對數(shù)；獨立董事占比Independence，董事會中獨立董事人數(shù)比例；股權集中度Herf，當?shù)谝淮蠊蓶|持股比例高于或等于第二大到第十大股東持股比例總和時取1，否則取0；兩職兼任Dual，當董事長和總經(jīng)理由同一人兼任時取1，否則取0。

(三)模型設定

本文構建模型(1)對提出的假設進行實證檢驗，具體如下：

Fraudi,t=β0+β1Financiali,t+β2Controlsi,t+∑Industryi,t+∑Yeari,t+εi,t

(1)

模型(1)中被解釋變量Fraud使用上市公司信息披露違規(guī)傾向(Fraud_Trend)和違規(guī)次數(shù)(Fraud_Freq)兩個變量衡量。當被解釋變量為違規(guī)傾向(Fraud_Trend)時，使用面板Logit回歸模型進行參數(shù)估計；當被解釋變量為違規(guī)次數(shù)(Fraud_Freq)時，使用面板泊松回歸(Poisson)模型進行參數(shù)估計。此外，模型(1)中還控制了行業(yè)固定效應與年度固定效應。本文預期，如果假設成立，那么變量Financial的回歸系數(shù)β1應當顯著為正。

四、實證結果

(一)描述性統(tǒng)計

表1列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結果。從表1可以看出，違規(guī)傾向(Fraud_Trend)均值為0.117，表明11.7%的樣本公司發(fā)生過信息披露違規(guī)事件；違規(guī)次數(shù)(Fraud_Freq)均值為0.159，表明樣本公司平均違規(guī)次數(shù)不足1次。企業(yè)金融化(Financial)中位數(shù)為0.004，表明半數(shù)以上的樣本公司持有一定數(shù)量的金融資產(chǎn)；企業(yè)金融化(Financial)均值為0.031，表明樣本公司金融資產(chǎn)持有量占總資產(chǎn)的比重大約為3%；企業(yè)金融化(Financial)最大值為0.388，表明部分樣本公司金融資產(chǎn)配置比例較高?？刂谱兞烤蹬c中位數(shù)較接近，表明樣本整體分布均勻。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計結果

(二)基本回歸

表2列示了企業(yè)金融化對上市公司信息披露違規(guī)傾向與違規(guī)次數(shù)的影響。由表2可知，F(xiàn)inancial與Fraud_Trend、Fraud_Freq在5%水平上顯著正相關，表明隨著金融化程度的

提升，非金融企業(yè)信息披露違規(guī)發(fā)生的可能性以及信息披露違規(guī)次數(shù)均顯著增加，驗證了本文提出的假設?？刂谱兞恐?，資產(chǎn)負債率(Leverage)、董事會規(guī)模(Board)的回歸系數(shù)顯著為正，表明財務杠桿較高、董事會規(guī)模較大的公司更容易發(fā)生信息披露違規(guī)事件；資產(chǎn)收益率(Roa)、產(chǎn)權性質(Soe)、審計師類型(Big4)、股權集中度(Herf)的回歸系數(shù)顯著為負，表明盈利能力較強、由國有單位控股、審計質量較高以及公司治理較好的公司發(fā)生信息披露違規(guī)事件的可能性較低。以上回歸結果均與本文預期相符合。

(三)穩(wěn)健性檢驗

為進一步驗證模型(1)回歸結果的有效性，本文還進行了如下穩(wěn)健性檢驗。

第一，為消除上市公司金融資產(chǎn)配置的行業(yè)間差異，本文按照同一行業(yè)、同一年度內(nèi)樣本公司金融化水平的中位數(shù)對公司的實際金融化水平進行調整，重新定義企業(yè)金融化(Financial)為公司當年實際金融化水平減去同一行業(yè)、同一年度內(nèi)樣本公司金融化水平的中位數(shù)后的差額。表3第(1)列和第(2)列報告了重新回歸的結果。由此可以看出，經(jīng)調整后消除行業(yè)差異的企業(yè)金融化指標(Financial)與Fraud_Trend、Fraud_Freq仍然在5%水平上顯著正相關，表明企業(yè)金融化與上市公司信息披露違規(guī)行為之間的正相關關系確實客觀存在。

第二，本文主回歸中使用金融資產(chǎn)投入指標來衡量企業(yè)金融化程度。為確保企業(yè)金融化(Financial)代理變量的可靠性，接下來，本文使用金融資產(chǎn)產(chǎn)出指標重新度量企業(yè)金融化程度。由于企業(yè)投資金融資產(chǎn)產(chǎn)生的收益通常在財務報表“投資收益”“公允價值變動損益”“匯兌收益”等科目體現(xiàn)，因此，本文按照如下公式重新計算企業(yè)金融化程度：企業(yè)金融化程度(Financial)=(投資收益-對聯(lián)營企業(yè)和合營企業(yè)的投資收益+公允價值變動收益+匯兌收益)/凈利潤。表3第(3)列和第(4)列報告了重新回歸的結果。由此可知，F(xiàn)inancial與Fraud_Trend、Fraud_Freq在1%水平上顯著正相關，進一步驗證了本文提出的假設。

第三，盡管近年來中國證券監(jiān)管部門加大了上市公司信息披露違規(guī)的查處力度，但不可否認的是，上市公司信息披露違規(guī)的樣本數(shù)據(jù)屬于部分可觀測數(shù)據(jù)，也即樣本中可能存在部分發(fā)生了信息披露違規(guī)但沒有被證券監(jiān)管部門稽查出來的公司，從而導致本文的面板Logit模型和泊松回歸結果可能存在偏誤(不能有效區(qū)分企業(yè)金融化究竟是影響了公司信息披露違規(guī)傾向，還是公司違規(guī)后被查處的概率，還是兩者兼有)。為解決這一問題，本文參照Poirier(1980)[20]的做法，采用部分可觀測的Bivariate Probit模型對本文提出的假設進行重新檢驗。具體地，構建模型(2)和模型(3)。

Fraud*i,t=α0+α1Financiali,t+α2Mholdi,t+α3Sharei,t+α4Separationi,t+α5Lossi,t

+α6Independencei,t+α7Big4i,t+α8Opinioni,t+α9Sizei,t+α10Analysti,t

+α11Roai,t+α12Agei,t+α13Leveragei,t+Industryi,t+Yeari,t+μi,t

(2)

+γ6Soei,t+γ7Vol_Stocki,t+γ8Turnoveri,t+γ9Investori,t+γ10Sizei,t

+γ11Analysti,t+γ12Roai,t+γ13Agei,t+Industryi,t+Yeari,t+φi,t

(3)

模型(2)中Fraud*代表上市公司信息披露違規(guī)傾向，模型(3)中Detect*代表上市公司信息披露違規(guī)被稽查的概率。定義啞變量Fraud和Detect，當模型(2)回歸后擬合值Fraud*>0時，F(xiàn)raud取1，否則取0；當模型(3)回歸后擬合值Detect*>0時，Detect取1，否則取0。由于具有違規(guī)傾向的公司只有被證券監(jiān)管部門稽查后，才能被認定為具有違規(guī)行為的公司，因此，本文設置一個新的啞變量Z，令Z=Fraud×Detect。當公司存在信息披露違規(guī)行為且被證券監(jiān)管部門稽查通報時，Z取1；當公司不存在信息披露違規(guī)行為，或存在信息披露違規(guī)行為但未被證券監(jiān)管部門稽查通報時，Z取0。

模型(2)和模型(3)中涉及的部分解釋變量包括：高管持股比例(Mhold)，高管持股數(shù)量與公司總股數(shù)的比值；第一大股東持股比例Share，第一大股東持股數(shù)量與公司總股本的比值；兩權分離度Separation，控股股東控制權與現(xiàn)金流權之間的差額；連續(xù)虧損Loss，過去兩年業(yè)績持續(xù)虧損時取1，否則取0；審計意見類型Opinion，當公司被審計師出具非標審計意見時取1，否則取0；分析師關注度Analyst，分析師關注人數(shù)(團隊數(shù))加1取自然對數(shù)；公司上市年限Age，公司上市年限加1取自然對數(shù)；托賓Q行業(yè)中位數(shù)Tobinq_Median，同一行業(yè)、同一年度樣本公司托賓Q中位數(shù)；營業(yè)收入增長率Growth，當年相比上年營業(yè)收入增長比率；資本支出Capex，公司當年購建固定資產(chǎn)無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金加1取自然對數(shù)；同行業(yè)違規(guī)公司個數(shù)Fraud_Ind，同一行業(yè)、同一年度樣本公司信息披露違規(guī)個數(shù)；股票波動率Vol_Stock，股票月波動率的年平均值；股票換手率Turnover，流通股換手率的年平均值。其余變量的解釋與模型(1)相同。

表3第(5)列報告了面板Probit模型回歸結果，從中可以看出，F(xiàn)inancial與Z在1%水平上顯著正相關，表明企業(yè)金融化不僅顯著增加了公司信息披露違規(guī)的可能性，還顯著提高了公司信息披露違規(guī)后被證券監(jiān)管部門稽查的可能性，進一步驗證了本文提出的假設。

第四，將模型(1)的被解釋變量替換為上市公司信息披露違規(guī)處罰類型，衡量了上市公司信息披露違規(guī)后受證券監(jiān)管部門處罰的嚴重程度。定義一個計數(shù)變量Punish，當上市公司未發(fā)生信息披露違規(guī)行為時，Punish取0；當上市公司因信息披露違規(guī)被證券監(jiān)管部門通報，但未受到實質性懲罰時，Punish取1；當上市公司因信息披露違規(guī)被證券監(jiān)管部門給予批評或譴責處罰時，Punish取2；當上市公司因信息披露違規(guī)被證券監(jiān)管部門給予警告、罰款或沒收違法所得處罰時，Punish取3。當同一年度內(nèi)上市公司受到多種處罰或多次受罰時，按照最嚴重的受罰類型進行賦值。表3第(6)列報告了泊松回歸結果，可以看出，F(xiàn)inancial與Punish在5%水平上顯著正相關，表明隨著金融化程度的提高，上市公司受到證券監(jiān)管部門處罰的嚴重程度也在不斷增加。

表3 部分穩(wěn)健性檢驗回歸結果

注：控制變量與表3完全一致；受篇幅限制，未報告控制變量回歸結果，備索。表4～表10同

第五，考慮到企業(yè)金融化與上市公司信息披露違規(guī)之間可能存在遺漏變量、反向因果等內(nèi)生性問題，因此，本文選擇投資收益在凈利潤中的占比(Investment)作為工具變量，使用兩階段工具變量法進行內(nèi)生性檢驗。該工具變量與企業(yè)金融化程度密切相關，但不會對上市公司信息披露違規(guī)行為產(chǎn)生直接影響，滿足工具變量的選擇條件。兩階段工具變量法回歸結果如表4所示，從中可以看出，在第(1)列第一階段回歸中，工具變量Investment回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，表明工具變量與企業(yè)金融化存在顯著的正相關關系；在第(2)列和第(3)列第二階段回歸中，F(xiàn)inancial回歸系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明本文所構建的主回歸模型并不存在明顯的內(nèi)生性問題。工具變量過度識別檢驗顯示Sargan-Hansen統(tǒng)計值為0.000，工具變量不可識別檢驗顯示LM統(tǒng)計值為52.534，弱工具變量檢驗顯示Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計值為52.640，均在1%的統(tǒng)計水平上顯著，表明本文選取的工具是合理的，不存在弱工具變量或工具變量過度識別等問題。

表4 兩階段工具變量法回歸結果

續(xù)表4

Constant-0.0076(-0.62)-2.7249???(-3.12)0.0540(0.14)Obs240812407224081Chi22118.92456.221285.11Prob>Chi20.00000.00000.0000Loglikelihood--7396.1363-11111.667Sargan-Hansen統(tǒng)計值-0.0000.000LM統(tǒng)計值-52.53452.534Cragg-DonaldWaldF統(tǒng)計值-52.64052.640

五、影響機制檢驗

結合前文分析，本文從公司業(yè)績波動性、實物資本投資效率以及大股東與管理層財務資源“掏空”動機三個方面，使用中介效應模型檢驗企業(yè)金融化影響上市公司信息披露違規(guī)行為的路徑和作用機制。

(一)基于公司業(yè)績波動性的路徑檢驗

已有文獻指出，業(yè)績平滑、粉飾與操縱是上市公司信息披露違規(guī)的最直接動因，業(yè)績波動性越大的公司越有可能對公司財務信息實施隱瞞披露和虛假陳述，從而引發(fā)信息披露違規(guī)，而本文前述認為企業(yè)金融化加劇了公司業(yè)績波動性。由此可見，公司業(yè)績波動性的增加是企業(yè)金融化影響上市公司信息披露違規(guī)行為的第一條路徑。使用公司過去三年(包含本年)凈利潤的標準差與過去三年(包含本年)平均總資產(chǎn)的比值衡量公司業(yè)績波動性(Vol_Earning)這一中介因子。表5報告了回歸結果，從中可以看出，第(1)列中Financial與中介因子Vol_Earning在1%水平上顯著正相關，第(2)列和第(3)列加入中介因子后，中介因子與Fraud_Trend和Fraud_Freq在1%水平上顯著正相關，表明企業(yè)金融化確實加劇了公司業(yè)績波動性，而業(yè)績波動性越高的公司信息披露違規(guī)傾向越高、違規(guī)次數(shù)也越多。Sobel Z檢驗顯示Z統(tǒng)計量分別在5%和1%水平上顯著，證明了上述中介效應的顯著性。

表5 影響機制檢驗一：業(yè)績波動性

續(xù)表5

SobelZ檢驗-2.44542.9918p-value-0.01450.0028間接效應占比-4.80%8.21%

(二)基于實物資本投資效率的路徑檢驗

本文前述理論分析認為，實物資本投資效率的降低是企業(yè)金融化影響上市公司信息披露違規(guī)行為的第二條路徑。參照Richardson(2006)[21]等的做法，本文構建模型(4)，并使用模型(4)回歸后的殘差項衡量公司實物資本非效率投資行為。

Investi,t=δ0+δ1Investi,t-1+δ2Growthi,t-1+δ3Leveragei,t-1+δ4Cashi,t-1+δ5Sizei,t-1

+δ6Agei,t-1+δ7Returni,t-1+Industryi,t+Yeari,t+εi,t

(4)

模型(4)中被解釋變量為公司i第t年新增長期資產(chǎn)投資額，由“購建固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金”減去“處置固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金”得到；解釋變量和控制變量依次為公司i第t-1年新增長期資產(chǎn)投資額(Invest)、營業(yè)收入增長率(Growth)、資產(chǎn)負債率(Leverage)、現(xiàn)金持有量(Cash)、資產(chǎn)規(guī)模(Size)、上市年限(Age)、股票年回報率(Return)以及行業(yè)和年度固定效應啞變量。

參照杜勇等(2017)的做法，將模型(4)回歸后的殘差項按照同一行業(yè)、同一年度從小到大排序，并定義一個虛擬變量Underinvest_Dum；當殘差項位于同一行業(yè)、同一年度1/4分位數(shù)以下時，Underinvest_Dum取1，否則取0。Underinvest_Dum取1的樣本即認定為投資不足樣本。表6報告了回歸結果，從中可以看出，第(1)列中Financial與中介因子Underinvest_Dum在1%水平上顯著正相關，第(2)列和第(3)列中加入中介因子后，中介因子與Fraud_Trend和Fraud_Freq在1%水平上顯著正相關，表明企業(yè)金融化確實加劇了公司實物資本投資不足行為，而實物資本投資不足的公司信息披露違規(guī)傾向也越高，違規(guī)次數(shù)也越多。Sobel Z檢驗顯示Z統(tǒng)計量均在1%水平上顯著，證明了上述中介效應的顯著性。

表6 影響機制檢驗二：實物資本投資效率

續(xù)表6

p-value-0.00250.0000間接效應占比-8.18%13.44%

(三)基于大股東與管理層財務資源“掏空”動機的路徑檢驗

本文前述理論分析認為，企業(yè)金融化為大股東與管理層合謀“掏空”公司財務資源創(chuàng)造了機會，是企業(yè)金融化影響上市公司信息披露違規(guī)行為的第三條路徑。本文使用其他應收款占當年年末總資產(chǎn)的比重(Occupy)衡量大股東與管理層對公司財務資源的“掏空”動機與行為。表7報告了回歸結果，從中可以看出，第(1)列中Financial與中介因子Occupy在1%水平上顯著正相關，第(2)列和第(3)列加入中介因子后，中介因子與Fraud_Trend和Fraud_Freq在5%水平上顯著正相關，表明企業(yè)金融化確實在一定程度上增加了大股東與管理層對公司財務資源的“掏空”動機，增加了公司代理成本。而隨著“掏空”動機的增強，上市公司信息披露違規(guī)傾向不斷提高，違規(guī)次數(shù)不斷增多。Sobel Z檢驗顯示Z統(tǒng)計量均在1%水平上顯著，證明了上述中介效應的顯著性。

表7 影響機制檢驗三：大股東與管理層財務資源“掏空”動機

六、進一步分析

(一)按照融資約束高低分組回歸

現(xiàn)有研究普遍認為，非金融企業(yè)之所以熱衷于配置金融資產(chǎn)，既有跨行業(yè)資本套利的動機，又有緩解融資約束、應對資金短缺風險的現(xiàn)實需求(王紅建等，2017)。由此可以推斷，當非金融企業(yè)持有金融資產(chǎn)的目的不同時，企業(yè)金融化與上市公司信息披露違規(guī)之間的相關關系會存在較大差異。對于融資約束較高的企業(yè)而言，配置金融資產(chǎn)可能更多的在于發(fā)揮金融資產(chǎn)的資金儲備功能。然而，對于融資約束較低的企業(yè)而言，配置金融資產(chǎn)可能更多的在于追逐金融資產(chǎn)的套利功能。為驗證上述推斷，本文使用Hadlock and Pierce(2010)[22]構建的SA指數(shù)衡量公司融資約束程度，并按照同一行業(yè)、同一年度內(nèi)樣本公司SA指數(shù)的中位數(shù)對模型(1)進行分組回歸，表8報告了回歸結果。從表8可以看出，企業(yè)金融化(Financial)與信息披露違規(guī)傾向(Fraud_Trend)、違規(guī)次數(shù)(Fraud_Freq)之間的顯著正相關關系僅出現(xiàn)在低融資約束組，而且組間系數(shù)差異Chow檢驗均在1%水平上顯著，表明當企業(yè)配置金融資產(chǎn)的目的不在于儲備資金、緩解融資約束時，企業(yè)金融化行為會引發(fā)嚴重的信息不對稱與代理問題，進而增加公司信息披露違規(guī)風險。

表8 按照融資約束高低分組回歸

(二)按照盈余質量高低分組回歸

基于舞弊三角理論可知，舞弊機會是公司成功實施任何違規(guī)行為不可缺少的條件，而低質量的盈余信息披露環(huán)境則為上市公司信息披露違規(guī)創(chuàng)造了條件。由此可以推斷，當公司盈余質量較低時，外部利益相關者對公司的信息解讀成本則會增加，進而有助于金融化企業(yè)出于私人收益最大化的目的而對公司財務信息和非財務性信息進行策略性披露，導致公司信息披露違規(guī)的可能性顯著增加。為驗證上述推斷，本文使用修正的瓊斯模型計算公司操縱性應計盈余管理強度(DA)，以衡量公司盈余質量，并按照同一行業(yè)、同一年度內(nèi)樣本公司DA的中位數(shù)對模型(1)進行分組回歸，表9報告了回歸結果。由表9可以看出，F(xiàn)inancial與Fraud_Trend、Fraud_Freq之間的顯著正相關關系僅出現(xiàn)在盈余質量較低組，而且組間系數(shù)差異Chow檢驗均在1%水平上顯著，表明低質量的盈余信息披露環(huán)境確實在一定程度上為金融化企業(yè)的市場套利行為創(chuàng)造了條件。

表9 按照盈余質量高低分組回歸

續(xù)表9

年度固定效應控制控制控制控制Constant-5.3498???(-4.54)3.4599??(2.56)-1.3933??(-2.51)2.1929???(3.43)Obs13210108431321310868Chi2267.27295.61661.12774.73Prob>Chi20.00000.00000.00000.0000Loglikelihood-4099.026-3351.168-6089.333-4946.892組間差異Chow檢驗p=0.0000p=0.000

(三)按照外部審計質量高低分組回歸

已有研究表明，良好的外部監(jiān)督環(huán)境有助于降低公司信息不對稱，對上市公司信息披露違規(guī)行為具有治理效應。具體而言，分析師跟蹤、機構投資者監(jiān)督、賣空機制均能夠顯著降低上市公司違規(guī)事件發(fā)生的可能性。由此可以推斷，當外部監(jiān)督力度較強時，金融化企業(yè)的業(yè)績操縱、粉飾以及盈余管理動機會受到較大抑制，進而導致公司信息披露違規(guī)行為大幅減少。本文使用公司年度審計收費衡量公司外部審計質量，并按照同一行業(yè)、同一年度內(nèi)樣本公司審計質量的中位數(shù)對模型(1)進行分組回歸，以驗證上述推斷。表10報告了回歸結果。由表10可以看出，F(xiàn)inancial與Fraud_Trend、Fraud_Freq之間的顯著正相關關系僅出現(xiàn)在外部審計質量較低組，而且組間系數(shù)差異Chow檢驗在1%或5%水平上顯著，表明高質量的外部審計確實能夠在一定程度上抑制金融化企業(yè)的市場套利行為，能夠在抑制金融化企業(yè)的信息披露違規(guī)行為方面發(fā)揮積極作用。

表10 按照外部審計質量高低分組回歸

七、研究結論與政策建議

近年來，越來越多的非金融企業(yè)熱衷于投資金融領域，導致社會經(jīng)濟呈現(xiàn)出“脫實向虛”的趨勢，不僅損害了產(chǎn)業(yè)資本長遠發(fā)展，還加劇了宏觀經(jīng)濟運行風險。針對這一現(xiàn)象，本文從上市公司信息披露違規(guī)的視角研究了企業(yè)金融化可能引發(fā)的微觀負面效應。研究發(fā)現(xiàn)，隨著上市公司金融化程度的提高，公司信息披露違規(guī)發(fā)生的可能性以及信息披露違規(guī)次數(shù)也會隨之增加，表明金融化企業(yè)具有較高的市場套利與財務舞弊動機。使用中介效應模型進行機制檢驗發(fā)現(xiàn)，企業(yè)金融化加劇了公司業(yè)績波動性，擠出了公司實物資本投資，并在一定程度上誘發(fā)了大股東與管理層對公司財務資源的“掏空”動機，進而增加了公司信息披露違規(guī)傾向。進一步橫截面分組檢驗發(fā)現(xiàn)，當公司融資約束較低、盈余質量較低以及審計質量較低時，企業(yè)金融化與上市公司信息披露違規(guī)行為之間的正相關關系更加顯著。這一方面驗證了大量企業(yè)并非基于資金儲備以及融資約束緩解動機而持有金融資產(chǎn)，另一方面驗證了良好的外部監(jiān)督環(huán)境在抑制金融化企業(yè)信息披露違規(guī)行為方面的積極影響。

本文的政策建議如下：第一，政府監(jiān)管部門應當加強對企業(yè)金融資產(chǎn)的交易管制。大量既有文獻已經(jīng)表明，不合理的企業(yè)金融化行為會引發(fā)公司信息不對稱和代理問題，損害了實體經(jīng)濟健康發(fā)展。本文則進一步表明，企業(yè)金融化行為還會加劇公司信息披露違規(guī)傾向，進而為上市公司帶來法律風險。然而，現(xiàn)階段中國并沒有出臺用于規(guī)范企業(yè)金融資產(chǎn)交易及其信息披露行為的法律法規(guī)，導致信息披露違規(guī)行為隨著企業(yè)金融化程度的加深不斷涌現(xiàn)，影響了資本市場有效運行。政府監(jiān)管部門應當運用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等信息技術加強金融管制，嚴格打擊金融資產(chǎn)頻繁交易、違規(guī)套利行為，降低金融資產(chǎn)的套利空間。第二，證券監(jiān)管部門應當加強對非金融企業(yè)金融資產(chǎn)投資的信息監(jiān)管：一方面要求上市公司在財務報告附注中強制披露金融資產(chǎn)交易目的、持有與處置情況，并詳細列示金融資產(chǎn)投資收益對當期利潤的影響；另一方面積極推動良好金融生態(tài)環(huán)境建設，將不專注主業(yè)發(fā)展、善于從事金融資產(chǎn)套利活動且業(yè)績波動較大的企業(yè)及時向社會公開，形成社會共同監(jiān)督的氛圍，進而抑制上市公司信息披露違規(guī)事件發(fā)生的可能性。