經(jīng)濟(jì)政策不確定性、信息技術(shù)與盈余管理

路媛媛

【摘要】以我國2007 ～ 2019年滬深A(yù)股上市公司為樣本， 在考察經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)盈余管理方式影響的基礎(chǔ)上， 分析信息技術(shù)對上述關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。 研究發(fā)現(xiàn)： 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與應(yīng)計(jì)盈余管理負(fù)相關(guān)， 與真實(shí)盈余管理正相關(guān)， 信息技術(shù)反向調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與盈余管理的關(guān)系。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 信息技術(shù)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與真實(shí)盈余管理的抑制作用在國有企業(yè)和具有保盈動機(jī)的企業(yè)中更加顯著， 且對異常經(jīng)營活動現(xiàn)金流量和異常生產(chǎn)成本抑制作用更加顯著， 對異常酌量費(fèi)用無顯著影響。 上述研究結(jié)論為認(rèn)識經(jīng)濟(jì)政策不確定性的微觀后果以及信息技術(shù)在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的作用提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

【關(guān)鍵詞】經(jīng)濟(jì)政策不確定性;信息技術(shù);應(yīng)計(jì)盈余管理;真實(shí)盈余管理

【中圖分類號】F275? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2021）15-0058-9

一、引言

自2007年金融危機(jī)爆發(fā)以來， 受國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、中美貿(mào)易摩擦以及新冠病毒疫情等諸多事件的影響， 經(jīng)濟(jì)不確定性日益增大， 進(jìn)而也推動了經(jīng)濟(jì)政策不確定性的增加。 經(jīng)濟(jì)政策不確定性是指經(jīng)濟(jì)主體無法準(zhǔn)確預(yù)知政府是否、何時(shí)以及如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策[1] 。 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)在融資[2] 、投資[3] 、現(xiàn)金持有[4] 、創(chuàng)新[5] 以及商業(yè)信用[6] 等方面產(chǎn)生了較大影響。 那么， 在所有權(quán)和經(jīng)營權(quán)分離的現(xiàn)代管理體制下， 由經(jīng)濟(jì)政策不確定性所帶來的經(jīng)營不確定性， 是否會進(jìn)一步引發(fā)管理層盈余管理行為的變化？ 與此同時(shí)， 以數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化為特征的信息技術(shù)以其快速數(shù)據(jù)傳遞、收集、分析和處理的優(yōu)勢， 在降低信息生成成本、對沖風(fēng)險(xiǎn)和提升工作效率等方面發(fā)揮著重要作用。 那么， 信息技術(shù)是否可以對沖由經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大所引發(fā)的企業(yè)盈余管理行為的變化？

基于此， 本文研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對盈余管理方式的影響， 并考察了信息技術(shù)在其中的調(diào)節(jié)作用。 研究發(fā)現(xiàn)， 當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大時(shí)， 真實(shí)盈余管理增多， 應(yīng)計(jì)盈余管理減少， 兩者存在一定的替代效應(yīng); 而信息技術(shù)能夠顯著抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的真實(shí)盈余管理， 但對應(yīng)計(jì)盈余管理并無顯著影響。 進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)， 信息技術(shù)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與真實(shí)盈余管理的抑制作用在國有企業(yè)和具有保盈動機(jī)的企業(yè)中更加顯著， 且對異常經(jīng)營活動現(xiàn)金流量和異常生產(chǎn)成本有更顯著的抑制作用， 但對異常酌量費(fèi)用無顯著影響。

本文的主要貢獻(xiàn)在于： ①豐富了宏微觀交叉學(xué)科的研究。 文章從宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性角度分析了其對應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理的影響， 為深入了解宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性的微觀后果提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。 ②豐富了信息技術(shù)治理作用方面的研究。 文章發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)對抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定下的真實(shí)盈余管理具有顯著作用， 這為進(jìn)一步發(fā)揮信息技術(shù)的治理作用提供了依據(jù)。 ③豐富了盈余管理相關(guān)領(lǐng)域的研究。 文章從應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理兩方面考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對兩種盈余管理方式的影響， 發(fā)現(xiàn)兩者面對宏觀經(jīng)濟(jì)政策的變化存在替代效應(yīng)， 為監(jiān)管部門提供了政策制定依據(jù)。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性與盈余管理

已有文獻(xiàn)表明， 盈余管理會受宏觀經(jīng)濟(jì)周期的影響并表現(xiàn)為逆周期性[7] ， 而經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為宏觀經(jīng)濟(jì)層面的另一個(gè)重要因素， 會從主觀和客觀上影響盈余管理行為。 也就是說， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性通過產(chǎn)品市場和金融市場提升了企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的不確定性， 而經(jīng)營業(yè)績的不確定性誘使管理層出于個(gè)人利益的考量而進(jìn)行盈余管理， 即經(jīng)濟(jì)政策不確定性從主觀上強(qiáng)化了管理層的盈余管理動機(jī)。 另外， 由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性提升了信息不對稱程度， 因此導(dǎo)致對管理層監(jiān)督的難度加大， 即從客觀上為盈余管理提供了更為隱蔽的外部條件。 可見， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性從主觀和客觀上強(qiáng)化了管理層的盈余管理行為。

已有研究表明， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性增強(qiáng)了管理層盈余管理動機(jī)。 在產(chǎn)品市場上， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加了市場需求的不確定性， 并使得公司經(jīng)營績效不確定性增大， 進(jìn)而提升了管理層盈余管理動機(jī)。 也就是說， 在穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境下， 企業(yè)能夠依據(jù)現(xiàn)在或過去產(chǎn)品市場的經(jīng)營狀況， 預(yù)測未來的市場變化， 保持合理的現(xiàn)金流水平， 做出有效的經(jīng)營管理決策， 維護(hù)產(chǎn)品市場的有效供給。 但是當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大時(shí)， 企業(yè)銷售產(chǎn)品的外部需求沖擊變大[8] ， 即產(chǎn)品市場需求的不確定性增大， 導(dǎo)致公司未來盈利水平和現(xiàn)金流的不確定性增加[9] ， 進(jìn)而使得公司的經(jīng)營不確定性增加。 同時(shí)， 在經(jīng)營杠桿的作用下， 進(jìn)一步增加了企業(yè)盈利能力的不確定性， 管理層出于個(gè)人利益的考量會進(jìn)行盈余管理。 在金融市場上， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性使得外部融資環(huán)境不確定性增加， 導(dǎo)致信貸機(jī)構(gòu)較難評估企業(yè)經(jīng)營狀況。 此時(shí)， 出于謹(jǐn)慎性考慮銀行會計(jì)提更多的貸款損失準(zhǔn)備[10] ， 導(dǎo)致企業(yè)貸款份額下降、融資成本上升[1] ， 進(jìn)而增加了企業(yè)融資難度， 強(qiáng)化了管理層出于融資目的的盈余管理動機(jī)。

同時(shí)， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性也增加了對盈余管理的監(jiān)管難度。 經(jīng)濟(jì)政策不確定性提升了信息不對稱程度， 致使外界很難評價(jià)企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的下滑， 究竟是由于宏觀環(huán)境變動引起還是由于管理層盈余管理行為所致。 因此， 經(jīng)濟(jì)政策的不確定性為管理層盈余管理的實(shí)施提供了更為隱蔽的條件。

另外， 隨著資本市場的不斷完善和外部監(jiān)督的日益嚴(yán)格， 企業(yè)利用會計(jì)估計(jì)變更和會計(jì)政策變更進(jìn)行應(yīng)計(jì)盈余管理的成本越來越高[11] ， 進(jìn)而轉(zhuǎn)向構(gòu)建真實(shí)交易事項(xiàng)的盈余管理。 一方面， 由于真實(shí)盈余管理更具有隱蔽性， 較難被監(jiān)管部門發(fā)現(xiàn)[12] ; 另一方面， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性為真實(shí)盈余管理提供了更為隱蔽的條件。 因此， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大時(shí)， 管理層更傾向于減少應(yīng)計(jì)盈余管理， 增加真實(shí)盈余管理。 基于以上分析， 當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性較大時(shí)， 一方面會強(qiáng)化管理層的盈余管理動機(jī)， 另一方面可為盈余管理提供更為隱蔽的條件。 據(jù)此， 本文提出如下研究假設(shè)：

H1a： 經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大， 應(yīng)計(jì)盈余管理程度越小。

H1b： 經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大， 真實(shí)盈余管理程度越大。

（二）信息技術(shù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)

隨著大智移云物等新一代信息技術(shù)的飛速發(fā)展， 信息技術(shù)對企業(yè)的影響日益增大。 信息技術(shù)除提高企業(yè)對信息的獲取、加工、傳遞的速度外， 還會對企業(yè)生產(chǎn)、運(yùn)營和管理的全過程產(chǎn)生重大影響。 在生產(chǎn)環(huán)節(jié)， 如自動化的生產(chǎn)流水線、智能機(jī)器人的使用以及遠(yuǎn)程控制功能， 其所帶來的規(guī)模管理效應(yīng)不僅大大降低了企業(yè)生產(chǎn)成本[13] ， 還提升了生產(chǎn)效率。 在運(yùn)營環(huán)節(jié)， 信息技術(shù)通過大數(shù)據(jù)分析和內(nèi)嵌在信息系統(tǒng)中的控制機(jī)制， 可以有效強(qiáng)化資金管理、應(yīng)收管理、應(yīng)付管理以及庫存管理， 并能夠?qū)Ξa(chǎn)品市場做出合理預(yù)測， 進(jìn)而實(shí)現(xiàn)精細(xì)化管理， 提升運(yùn)營效率[14] 。 在管理方面， 信息技術(shù)能夠有效降低人為干預(yù)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的程度， 加快信息生成和傳遞的速度， 降低信息生成成本。 尤其是業(yè)財(cái)一體化的實(shí)施， 使企業(yè)能夠依據(jù)原始業(yè)務(wù)直接生成記賬憑證， 提升了財(cái)務(wù)信息的可靠性和真實(shí)性。 因此， 信息技術(shù)水平的提升， 既降低了人為干預(yù)的可能性， 又降低了生產(chǎn)成本， 提升了企業(yè)效率， 增強(qiáng)了企業(yè)盈利能力， 進(jìn)而抑制了企業(yè)盈余管理行為。 基于以上分析， 本文提出以下研究假設(shè)：

H2a： 信息技術(shù)水平越高， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與應(yīng)計(jì)盈余管理的負(fù)相關(guān)性越強(qiáng)。

H2b： 信息技術(shù)水平越高， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與真實(shí)盈余管理的正相關(guān)性越弱。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文選擇2007 ～ 2019年我國滬深A(yù)股上市公司為研究樣本， 并對其進(jìn)行如下處理： 剔除金融行業(yè)公司; 剔除上市年限不足兩年的公司; 剔除資不抵債的公司; 剔除已經(jīng)退市的公司; 剔除存在數(shù)據(jù)缺失的公司。 最終得到20838個(gè)有效觀測值。 為消除極端值的影響， 對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%的Winsorize處理。 財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司治理數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫， 實(shí)際控制人數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

（二）變量定義及模型設(shè)計(jì)

1. 盈余管理計(jì)量。 本文盈余管理采用應(yīng)計(jì)盈余和真實(shí)盈余管理進(jìn)行表征， 應(yīng)計(jì)盈余管理采用修正Jones 模型[15] ， 模型設(shè)計(jì)如下：

[? ? ? ? ? ? ? ?]=β0[? ? ? ? ? ? ? ?]+β1[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]+

β2[? ? ? ? ? ? ? ?]+εi，t? （1）

DA=TA-NDA? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

模型（1）中： A 為公司總資產(chǎn); TA為公司凈利潤與經(jīng)營活動現(xiàn)金流量之差的總應(yīng)計(jì)利潤; △REV 為公司主營業(yè)務(wù)收入的變化量; △REC為公司當(dāng)期與上一期應(yīng)收賬款的差額; PPE 為公司固定資產(chǎn)原值。 首先， 對模型（1）進(jìn)行回歸以獲得擬合系數(shù)， 然后在模型（1）中引入系數(shù)計(jì)算出正常應(yīng)計(jì)盈余（NDA）。 模型（2）中的DA表示可操控應(yīng)計(jì)利潤， 為總應(yīng)計(jì)利潤（TA）減去正常盈余（NDA）。 本文中DA用來度量應(yīng)計(jì)盈余管理， 且取絕對值， 絕對值越大說明盈余管理程度越大。 在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中， 采用DD模型和盈余平滑度進(jìn)行檢驗(yàn)。

真實(shí)盈余管理的計(jì)算參照Roychowdhury[12] 模型， 具體設(shè)計(jì)如下：

[? ? ? ? ? ? ? ? ?]=α0+α1[? ? ? ? ? ? ? ?]+α2[? ? ? ? ? ? ? ?]+

α3[? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]+εi，t? ? ? ?（3）

[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]=α0+α1[? ? ? ? ? ? ? ]+α2[? ? ? ? ? ? ? ?]+

α3[? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]+α4[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]+εi，t? ?（4）

[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ]=α0+α1[? ? ? ? ? ? ? ?]+α2[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ]+εi，t

（5）

REMi，t=PRODi，t-CFOi，t-DISEXPi，t? （6）

其中， 模型（3） ～ （5）分別為計(jì)算異常經(jīng)營活動現(xiàn)金流（CFO）、異常生產(chǎn)成本（PROD）及異常酌量費(fèi)用（DISEXP）的真實(shí)盈余管理。 首先對模型（3） ～ （5）進(jìn)行回歸， 然后在獲得三個(gè)模型殘差的基礎(chǔ)上， 按照模型（6）計(jì)算真實(shí)盈余管理REM。

2. 模型設(shè)計(jì)。 為了檢驗(yàn)H1a和H1b， 設(shè)計(jì)模型（7）如下：

DA（REMi，t）=β0+β1EPUi，t-1+β2Sizei，t+

β3Agei，t+β4Levi，t+β5ROAi，t+β6Growthi，t+

β7Cashi，t+β8Dualityi，t+β9Indpti，t+β10Insteri，t+

β11Share1i，t+β12Mngsharei，t+β13Big4+β14GDPt-1+

Province+Ind+εi，t? ?（7）

為了檢驗(yàn)H2a和H2b， 設(shè)計(jì)模型（8）如下：

DA（REMi，t）=β0+β1EPUi，t-1+β2EPUi，t-1×

Softi，t+β3Softi，t+Control+Province+Ind+εi，t

（8）

其中， 模型（7）中解釋變量為經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）， 采用Steven等所構(gòu)建不確定性指數(shù)的方法衡量。 對《人民日報(bào)》和《光明日報(bào)》中有關(guān)“財(cái)政”“貨幣”“證監(jiān)會”“銀監(jiān)會”“人民銀行”“發(fā)改委”等關(guān)鍵詞進(jìn)行文本分析， 并依據(jù)報(bào)紙上與經(jīng)濟(jì)政策不確定性相關(guān)的文章比例， 構(gòu)建了中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的月度指數(shù)。 該指數(shù)同時(shí)涵蓋中央政府層面和地方政府層面的經(jīng)濟(jì)政策不確定性， 具有良好的連續(xù)性和時(shí)變性， 能夠較為準(zhǔn)確地衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性的中短期變動。 該指數(shù)與Baker等[16] 構(gòu)建指數(shù)的方法相同， 但是Baker等[16] 構(gòu)建指數(shù)是基于中國香港《南華早報(bào)》進(jìn)行的文本分析。 本文認(rèn)為 《人民日報(bào)》和《光明日報(bào)》作為國內(nèi)兩大權(quán)威報(bào)紙， 更能準(zhǔn)確反映國內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性， 且該指數(shù)已經(jīng)被國內(nèi)學(xué)者[17，18] 所采用。 另外， 本文在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中采用Baker等[16] 的不確定性指數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。 本文借鑒Wang等[19] 采用“月度經(jīng)濟(jì)政策不確定性的幾何平均值/100”來衡量EPU， 并滯后一期， 由于 EPU 是時(shí)間序列變量， 因而在模型中未控制時(shí)間固定效應(yīng)。 模型（8）中的調(diào)節(jié)變量信息技術(shù)程度（Soft）借鑒李坤望等[20] 的方法， 采用“軟件投入金額/總資產(chǎn)”來反映企業(yè)信息化水平。

3. 控制變量。 參考已有文獻(xiàn)， 控制變量包括： 企業(yè)規(guī)模（Size）、資產(chǎn)負(fù)債率（Lev）、營業(yè)收入增長率（Growth）、資產(chǎn)收益率（ROA）、企業(yè)年齡（Age）、現(xiàn)金持有量（Cash）、是否虧損（Loss）、兩職合一（Duality）、獨(dú)立董事規(guī)模（Indpt）、股權(quán)集中度（Share1）、是否為四大（Big4）、機(jī)構(gòu)持股比例（Inster）、高管持股比例（Mngshare）等。 另外， 采用GDP增長率控制宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展形勢， 同時(shí)， 還控制了行業(yè)（Ind）和地區(qū)（Province）層面的固定效應(yīng)。 各變量具體定義見表1。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2為主要研究變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。 樣本期間經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)均值為1.382， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.628， 說明樣本期間經(jīng)濟(jì)政策存在較大波動。 應(yīng)計(jì)盈余管理均值為0.073， 中位數(shù)為0.049， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.078; 真實(shí)盈余管理均值為-0.001， 中位數(shù)為0.009， 標(biāo)準(zhǔn)差為0.205， 說明樣本公司盈余管理存在較大波動， 且真實(shí)盈余管理波動程度更大。 信息技術(shù)程度均值為0.003， 中位數(shù)為0.001， 說明樣本企業(yè)總體軟件規(guī)模偏小。

表3為單變量檢驗(yàn)結(jié)果。 本文按照經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的年度中位數(shù)將樣本分為高經(jīng)濟(jì)政策不確定性組和低經(jīng)濟(jì)政策不確定性組， 比較兩組應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理的差異。 結(jié)果顯示， 在樣本期內(nèi)應(yīng)計(jì)盈余管理在高經(jīng)濟(jì)政策不確定性組均值更小， 且存在顯著差異; 而真實(shí)盈余管理在高不確定性組中均值更大， 且組間均值存在顯著差異。 該結(jié)果初步說明經(jīng)濟(jì)政策對應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理的影響存在差異， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大， 真實(shí)盈余管理程度越高。

（二）相關(guān)性分析

表4為相關(guān)性分析結(jié)果。 由表4可知， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）和應(yīng)計(jì)盈余管理（DA）顯著負(fù)相關(guān)， 與真實(shí)盈余管理（REM）顯著正相關(guān)， 初步反映出經(jīng)濟(jì)政策不確定性與盈余管理的關(guān)系， 且相關(guān)關(guān)系數(shù)均未超過0.4。 因?yàn)橄嚓P(guān)性分析并沒有控制其他因素的影響， 因此需要通過多元回歸分析進(jìn)一步檢驗(yàn)。

（三）回歸結(jié)果分析

表5列（1）（2）為H1a和H1b的回歸結(jié)果， 列（3）（4）為H2a和H2b的回歸結(jié)果。 其中第（1）（3）列被解釋變量為應(yīng)計(jì)盈余管理（DA）， 第（2）（4）列被解釋變量為真實(shí)盈余管理（REM）。 從第（1）（2）列的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）與應(yīng)計(jì)盈余管理在1%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)， 與真實(shí)盈余管理在1%的顯著性水平上正相關(guān)。 這說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大， 應(yīng)計(jì)盈余管理減少， 但真實(shí)盈余管理增多， 真實(shí)盈余管理和應(yīng)計(jì)盈余管理之間存在替代關(guān)系， H1a和H1b得到驗(yàn)證。 該結(jié)果意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性致使企業(yè)未來盈利水平的不確定性增大[8] ， 進(jìn)而提升管理層盈余管理動機(jī); 但由于外界審計(jì)監(jiān)管力度的加大， 企業(yè)減少了應(yīng)計(jì)盈余管理（調(diào)整賬面價(jià)值方式）， 而經(jīng)濟(jì)政策不確定性為真實(shí)盈余管理提供了更為隱蔽的外在條件， 因此管理層將盈余管理方式轉(zhuǎn)向了真實(shí)盈余管理。

從表5列（3）（4）的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）與信息技術(shù)程度（Soft）的交互項(xiàng)與應(yīng)計(jì)盈余管理無顯著相關(guān)性， 與真實(shí)盈余管理在5%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)。 這說明企業(yè)信息技術(shù)顯著抑制了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與真實(shí)盈余管理的正相關(guān)性， 但對應(yīng)計(jì)盈余管理無顯著影響， H2b得到了證實(shí)， H2a未通過檢驗(yàn)。 也就是說， 信息技術(shù)水平越高， 越能有效抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的企業(yè)真實(shí)盈余管理行為。 這是由于信息技術(shù)在企業(yè)中更多通過標(biāo)準(zhǔn)化的作業(yè)流程管理、快速的數(shù)據(jù)收集與處理以及精準(zhǔn)的大數(shù)據(jù)分析強(qiáng)化對經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的管理， 抑制了通過降價(jià)促銷、壓低成本等盲目擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模的經(jīng)營方式， 也就是說， 信息技術(shù)能夠從業(yè)務(wù)端對真實(shí)盈余管理進(jìn)行有效抑制。 由于應(yīng)計(jì)盈余管理是通過對會計(jì)政策的選擇來進(jìn)行盈余操縱， 更多體現(xiàn)的是管理決策的主觀判斷， 而信息技術(shù)在企業(yè)中更多體現(xiàn)在應(yīng)用層面， 是輔助管理層進(jìn)行決策的， 并不能夠?qū)Q策起決定性作用， 因此信息技術(shù)對應(yīng)計(jì)盈余管理的制約作用有限。

（四）進(jìn)一步檢驗(yàn)

信息技術(shù)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)盈余管理關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)， 因企業(yè)盈余管理動機(jī)不同而不同。 盈余管理動機(jī)越強(qiáng)的企業(yè)信息技術(shù)在降低信息成本、規(guī)范業(yè)務(wù)流程等方面的作用越突出， 越能夠有效抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定性下高盈余管理企業(yè)中的盈余管理行為。 因此， 本文進(jìn)一步從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、是否微贏以及真實(shí)盈余管理方式等方面進(jìn)行檢驗(yàn)， 以檢驗(yàn)信息技術(shù)作用發(fā)揮是否具有差異性。

1. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組。 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)所引發(fā)的企業(yè)行為差異一直以來都是學(xué)術(shù)界所關(guān)注的重點(diǎn)。 大量文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)， 相對于非國有企業(yè)， 國有企業(yè)代理成本更高[21] ， 盈余管理動機(jī)更強(qiáng)。 因此， 本文進(jìn)一步研究不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下， 信息技術(shù)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與盈余管理關(guān)系的調(diào)節(jié)作用。

表6為按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組的回歸結(jié)果。 其中列（1）（2）的因變量為應(yīng)計(jì)盈余管理， 列（3）（4）的因變量為真實(shí)盈余管理。 從回歸結(jié)果可以看出： 對應(yīng)計(jì)盈余管理的回歸中， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與信息技術(shù)的交互項(xiàng)系數(shù)在國有企業(yè)組中顯著為正， 在非國企組中不顯著; 對真實(shí)盈余管理的回歸中， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與信息技術(shù)的交互項(xiàng)系數(shù)在國有企業(yè)組中顯著為負(fù)， 在非國企組中不顯著。 該結(jié)果意味著相對于非國有企業(yè)， 信息技術(shù)對抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的真實(shí)盈余管理行為在國有企業(yè)中更加顯著， 但同時(shí)也促使國有企業(yè)將盈余管理方式轉(zhuǎn)向了應(yīng)計(jì)盈余管理。 這說明在盈余管理動機(jī)較強(qiáng)的國有企業(yè)中， 出現(xiàn)了“按下葫蘆浮起瓢”的現(xiàn)象。 這可能是因?yàn)樾畔⒓夹g(shù)通過降低信息生成成本、提高業(yè)務(wù)標(biāo)準(zhǔn)化程度和減少人為干預(yù)等方式， 有效抑制了經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的真實(shí)盈余管理。 但是相對于非國有企業(yè)， 國企高管具有更強(qiáng)的政治晉升動機(jī)， 因此， 當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大導(dǎo)致盈余波動更大時(shí)， 國有企業(yè)的盈余管理動機(jī)并未減弱， 因此將真實(shí)盈余管理轉(zhuǎn)向應(yīng)計(jì)盈余管理方式[22] 。 這在一定程度上反映出信息技術(shù)對盈余管理的抑制作用， 需在特定條件下才能有效發(fā)揮。

2. 微贏分組。 企業(yè)為了平滑利潤、避免虧損或者扭虧為盈， 存在以保盈為目的的盈余管理行為。 本文參考已有文獻(xiàn)[23] ， 按當(dāng)年凈利潤（大于0）與期初總資產(chǎn)之比進(jìn)行分組， 當(dāng)比值位于區(qū)間[0， 0.005）時(shí)， 表示企業(yè)具有較強(qiáng)的保盈動機(jī)， 用虛擬變量Smallprofit表示， 其他為0。 表7為檢驗(yàn)結(jié)果， 從該結(jié)果可以看出， 信息技術(shù)與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的交互項(xiàng)對應(yīng)計(jì)盈余管理無論企業(yè)是否存在保盈動機(jī)均無顯著影響， 但是對真實(shí)盈余管理的抑制作用在具有保盈動機(jī)的企業(yè)中更加顯著。 這說明信息技術(shù)對抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的企業(yè)真實(shí)盈余管理， 在盈余動機(jī)更強(qiáng)的企業(yè)中更為顯著， 更能夠從業(yè)務(wù)方面有效抑制盈余管理行為。

3. 真實(shí)盈余管理方式。 由于真實(shí)盈余管理涉及異常經(jīng)營性現(xiàn)金流、異常生產(chǎn)成本和異常酌量費(fèi)用， 因此， 為進(jìn)一步分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對三種具體真實(shí)盈余管理方式的影響程度， 本文進(jìn)一步檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對異常經(jīng)營性現(xiàn)金流（CFOREM）、異常生產(chǎn)成本（ProdREM）和異常酌量費(fèi)用（DisexpREM）的影響以及信息技術(shù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。 表8為檢驗(yàn)結(jié)果， 其中列（1） ～ （3）的回歸結(jié)果表明， 異?，F(xiàn)金流量（CFOREM）和異常酌量費(fèi)用（DisexpREM）與經(jīng)濟(jì)政策不確定性均在1%的顯著水平上呈負(fù)相關(guān)關(guān)系， 與復(fù)合指標(biāo)（REM）的結(jié)果一致， 這表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）在客觀上增加了企業(yè)的真實(shí)盈余管理; 異常生產(chǎn)成本（ProdREM）與經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）在1%的顯著性水平上呈正相關(guān)關(guān)系， 仍與之前的結(jié)果保持一致。 實(shí)證結(jié)果支持了本文的研究假設(shè)。

表8第（4） ～ （6）列為信息技術(shù)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與真實(shí)盈余管理的調(diào)節(jié)效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果。 從表8結(jié)果可以看出， 在對異常經(jīng)營性現(xiàn)金流和異常生產(chǎn)成本的回歸中， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與信息技術(shù)交互項(xiàng)系數(shù)分別在1%和10%顯著性水平上為負(fù)和為正， 但在異常酌量費(fèi)用中不顯著。 這說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大時(shí)， 信息技術(shù)程度越高， 越能顯著抑制異常經(jīng)營性現(xiàn)金流和異常生產(chǎn)成本的真實(shí)盈余管理， 但是對于異常酌量費(fèi)用無顯著的抑制作用。 該結(jié)果反映出信息技術(shù)對真實(shí)經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)中的現(xiàn)金管控和生產(chǎn)成本管控具有顯著的作用， 但是對費(fèi)用類的管控未能發(fā)揮有效作用， 信息技術(shù)對盈余管理的抑制作用具有一定的選擇性。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性屬于宏觀經(jīng)濟(jì)層面， 企業(yè)盈余管理程度不能反向影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性， 因此本文不存在反向因果的內(nèi)生性問題。 但為保證本文研究結(jié)論的可靠性， 本文從以下幾個(gè)方面進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1. 變換應(yīng)計(jì)盈余計(jì)量方式。 本文對應(yīng)計(jì)盈余管理采用了DD模型[24] 和盈余平滑度[25] 再次進(jìn)行計(jì)量。 DD模型如下：

[? ? ? ? ? ? ? ? ?]=α0+α1[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]+α2[? ? ? ? ? ? ? ? ? ]+

α3[? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?]+εi，t? ? （9）

其中： WCA表示營運(yùn)資本變化; CFO為經(jīng)營活動現(xiàn)金流凈額; A為企業(yè)總資產(chǎn); ε為回歸殘差; 殘差絕對值越大; 盈余管理程度越大。

盈余平滑度反映了上市公司報(bào)告盈余與真實(shí)盈余之間的關(guān)系， 即表示公司盈余波動偏離正常水平的程度， 盈余平滑度越大， 說明企業(yè)盈余管理程度越大。 模型如下：

[SD? ? ? ? ? ? ? ? ? ，? ? ? ? ? ? ? ? ? ，? ? ? ? ? ? ? ? ? ，? ? ? ? ? ? ? ]

（10）

其中： CFO表示公司經(jīng)營活動現(xiàn)金流; NI表示公司凈利潤; SD（·）表示標(biāo)準(zhǔn)差。

表9為替換應(yīng)計(jì)盈余變量后的回歸結(jié)果。 從表9中可以看出， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與DD模型中的應(yīng)計(jì)盈余和盈余平滑度均在5%的顯著性水平上負(fù)相關(guān)， 說明經(jīng)濟(jì)政策不確定越大應(yīng)計(jì)盈余管理程度越小， H1a沒有發(fā)生改變。

2. 變換經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。 本文采用Baker等[16] 設(shè)計(jì)的經(jīng)濟(jì)政策不確定性性指數(shù)再次進(jìn)行檢驗(yàn)， 檢驗(yàn)結(jié)果如表10所示。 表10列（1） ～ （6）的被解釋變量分別為： 應(yīng)計(jì)盈余管理、真實(shí)盈余管理、異常經(jīng)營性現(xiàn)金流量、異常生產(chǎn)成本和異常酌量費(fèi)用。 從表10列（1） ～ （2）可以看出， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU_Baker）與應(yīng)計(jì)盈余管理顯著負(fù)相關(guān)， 與真實(shí)盈余管理顯著正相關(guān)， 研究H1a和H1b得到了支持。 列（3） ～ （5）可以看出， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與三種真實(shí)盈余管理方式均顯著相關(guān)， 顯著提升了兩個(gè)負(fù)向真實(shí)盈余管理指標(biāo)（異常經(jīng)營性現(xiàn)金流量和異常酌量費(fèi)用）和正向真實(shí)盈余管理指標(biāo)（異常生產(chǎn)成本）。

表11為替換經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量后， 對H2a和H2b的檢驗(yàn)結(jié)果。

從表11的結(jié)果可以看出， 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對應(yīng)計(jì)盈余管理的抑制作用， 并未隨著信息技術(shù)水平提升而發(fā)生顯著變化， H2a未得到支持; 而經(jīng)濟(jì)政策不確定性對真實(shí)盈余管理的正相關(guān)性， 隨著信息技術(shù)水平提升而減弱， H2b得到了支持， 與前文結(jié)果一致。 另外， 信息技術(shù)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與異常經(jīng)營性現(xiàn)金流量和異常生產(chǎn)成本的負(fù)向關(guān)系也起到了抑制作用。

五、研究結(jié)論

近年來隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的日益增大， 其對企業(yè)行為的影響也被實(shí)務(wù)和學(xué)術(shù)界所關(guān)注。 本文考察了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理的影響， 并檢驗(yàn)了信息技術(shù)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。 研究發(fā)現(xiàn)： ①經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大， 企業(yè)應(yīng)計(jì)盈余管理減少， 但是真實(shí)盈余管理增多。 ②企業(yè)信息技術(shù)的調(diào)節(jié)作用具有選擇性， 即信息技術(shù)程度能夠有效抑制經(jīng)濟(jì)政策不確定性下的真實(shí)盈余管理， 但是對應(yīng)計(jì)盈余管理無顯著影響。 ③信息技術(shù)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性下真實(shí)盈余管理的抑制作用在國有企業(yè)和微贏企業(yè)中更加顯著。 另外， 信息技術(shù)對真實(shí)盈余管理中的異常經(jīng)營性現(xiàn)金流量和異常生產(chǎn)成本抑制作用更加顯著， 對異常酌量費(fèi)用無顯著的抑制作用。

上述結(jié)果說明， 面對外部宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性的增大， 管理層為了對沖其帶來的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)， 會在應(yīng)計(jì)盈余管理和真實(shí)盈余管理之間進(jìn)行選擇; 但是隨著信息技術(shù)在企業(yè)中的廣泛應(yīng)用， 信息技術(shù)通過優(yōu)化業(yè)務(wù)流程、促進(jìn)信息交換、降低信息生成成本、提升決策者的信息處理能力等方式， 能夠有效降低不確定性， 抑制不確定性下的真實(shí)盈余管理。 因此， 本文對深化信息技術(shù)與制造業(yè)融合， 加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有一定的借鑒意義。

【 主 要 參 考 文 獻(xiàn) 】

[1] Gulne H.， Ion M.. Policy Uncertainty and Corporate Investment[ J].Review of Financial Studies，2016（3）：523 ～ 564.

[2] 張成思，劉貫春.中國實(shí)業(yè)部門投融資決策機(jī)制研究——基于經(jīng)濟(jì)政策不確定性和融資約束異質(zhì)性視角[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2018（12）：51 ～ 67.

[3] 饒品貴，岳衡，姜國華.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與企業(yè)投資行為研究[ J].世界經(jīng)濟(jì)，2017（2）：27 ～ 51.

[4] Xu Nianhang， Qinyuan Chen， Yan Xu， Kam C. Chan. Political Uncertainty and Cash Holdings： Evidence from China[ J].Journal of Corporate Finance，2016（40）：276 ～ 295.

[5] Bhattacharya U.， Hsu P. H.， Tian X.， Xu Y.. What Affects Innovation More： Policy or Policy Uncertainty？[ J].Journal of Financial and Quantitative Analysis，2017（5）：1869 ～ 1901.

[6] 陳勝藍(lán)，劉曉玲.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與公司商業(yè)信用供給[ J].金融研究，2018（5）：172 ～ 190.

[7] 陳武朝.經(jīng)濟(jì)周期，行業(yè)周期性與盈余管理程度——來自中國上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[ J].南開管理評論，2013（3）：26 ～ 35.

[8] 王義中，宋敏.宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性、資金需求與公司投資[ J].經(jīng)濟(jì)研究，2014（2）：4 ～ 17.

[9] Bloon. Uncertainty and the Dynamics of R&D[ J].American Economic Review，2007（2）：250 ～ 255.

[10] 申宇，任美旭，趙靜梅.經(jīng)濟(jì)政策不確定性與銀行貸款損失準(zhǔn)備計(jì)提[ J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020（4）：154 ～ 173.

[11] Cohen D. A.， P. Zarowin.Accrual-based and Real Earnings Management Activities Around Seasoned Equity Offerings[ J].Journal of Accounting and Economics，2010（1）：2 ～ 19.

[12] Roychowdhury S.. Earnings Management Through Real Activities Manipulation[ J].Journal of Accounting and Economics，2006（3）：335 ～ 370.

[13] Kohli R.， V. Grover.Business Value of IT： An Essay on Expanding Research Directions to Keep up with the Times[ J].Journal of the Association for Information Systems，2008（1）：23 ～ 39.

[14] 王立彥，張繼東.ERP系統(tǒng)實(shí)施與公司業(yè)績增長之關(guān)系——基于中國上市公司數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[ J].管理世界，2007（3）：116 ～ 121.

[15] Dechow P. M.，? Sloan R. G.， Hutton A. P.. Detecting Earnings Management[ J].Accounting Review，1995（2）：193 ～ 225.

[16] Baker S. R.， N. Bloom and S. J. Davis. Measuring Economic Policy Uncertainty[ J].Quarterly Journal of Economics，2016（4）：1593 ～ 1636.

[17] 彭俊超.貿(mào)易政策不確定性與公司資本結(jié)構(gòu)調(diào)整速度[ J].經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2021（2）：52 ～ 61.

[18] 徐寧，丁一兵， 張男.經(jīng)濟(jì)不確定性沖擊與貨幣政策的時(shí)變反饋——基于《人民日報(bào)》《光明日報(bào)》大數(shù)據(jù)的研究[ J].財(cái)經(jīng)科學(xué)，2020（1）：1 ～ 12.

[19] Wang Y.， C. R. Chen， Y. S. Huang. Economic Policy Uncertainty and Corporate Investment： Evidence from China[ J].Pacific-Basin Finance Journal，2014（3）：227 ～ 243.

[20] 李坤望，邵文波，王永進(jìn).信息化密度、信息基礎(chǔ)設(shè)施與企業(yè)出口績效——基于企業(yè)異質(zhì)性的理論與實(shí)證分析[ J].管理世界，2015（4）：52 ～ 65.

[21] 盧銳，柳建華，許寧.內(nèi)部控制、產(chǎn)權(quán)與高管薪酬業(yè)績敏感性[ J].會計(jì)研究，2011（10）：42 ～ 48.

[22] 王礫.政治壓力與企業(yè)行為[D].武漢：華中科技大學(xué)，2018.

[23] 馬永強(qiáng)，張澤南.金融危機(jī)沖擊、管理者盈余動機(jī)與成本費(fèi)用粘性研究[ J].南開管理評論，2013（6）：70 ～ 80.

[24] Dechow Patricia M.， Dichev Ilia D.. The Quality of Accruals and Earnings： The Role of Accrual Estimation Errors[ J].The Accounting Review，2002（9）：35 ～ 59.

[25] Francis J.， LaFond R.， Olsson M.， Schipper K.. Costs of Equity and Earnings Attributes[ J].The Accounting Review，2004（4）：967 ～ 1010.