衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理

郭慧婷 董南雁

【摘要】以2009 ～ 2019年A股上市公司數(shù)據(jù)為研究樣本， 考察衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理之間的關(guān)系， 結(jié)果表明： 應(yīng)用衍生工具公司的真實(shí)盈余管理程度更大， 特別是在衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜性較高時(shí); 衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理之間的正向關(guān)系在非國有企業(yè)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低的公司中更加顯著。 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)： 應(yīng)用衍生工具公司的應(yīng)計(jì)盈余管理程度更小， 且在衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜性較高的公司中更明顯。 這一結(jié)論從側(cè)面驗(yàn)證了應(yīng)用衍生工具的公司真實(shí)盈余管理程度更高。

【關(guān)鍵詞】衍生工具應(yīng)用;真實(shí)盈余管理;產(chǎn)權(quán)性質(zhì);財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

【中圖分類號】F272? ? ? 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2022）02-0034-9

一、引言

隨著衍生品市場的快速發(fā)展， 衍生工具的高杠桿性和經(jīng)濟(jì)復(fù)雜性也會(huì)對管理層的盈余管理行為產(chǎn)生影響[1] 。 一方面， 由于金融資產(chǎn)的分類計(jì)量以及預(yù)期損失模型的運(yùn)用要求更多的管理層職業(yè)判斷， 企業(yè)借此規(guī)避監(jiān)管和操縱利潤的空間加大[2] ; 另一方面， 由于對金融工具和衍生工具進(jìn)行計(jì)量的公允價(jià)值難以可靠取得，? IFRS 9可能被用于盈余管理而造成會(huì)計(jì)信息的可靠性下降[3] 。

目前， 研究衍生工具應(yīng)用與盈余管理的相關(guān)文獻(xiàn)大多圍繞應(yīng)計(jì)盈余管理展開[1] 。 隨著應(yīng)計(jì)盈余管理的操縱空間縮小以及成本增加[4] ， 管理層逐漸轉(zhuǎn)向真實(shí)盈余管理來實(shí)現(xiàn)其盈余目標(biāo)[5，6] 。 由于上市公司應(yīng)用衍生工具具有方式多樣性、經(jīng)濟(jì)實(shí)質(zhì)復(fù)雜性等特性， 且套期會(huì)計(jì)處理尤為復(fù)雜， 投資者、分析師等也較難識別衍生工具的使用動(dòng)機(jī)和應(yīng)用實(shí)質(zhì)[7] 。 可見， 上市公司衍生工具應(yīng)用中的真實(shí)活動(dòng)盈余管理問題亟待研究。

基于此， 本文以2009 ～ 2019年我國A股上市公司為研究樣本， 實(shí)證檢驗(yàn)衍生工具應(yīng)用中的真實(shí)盈余管理行為， 發(fā)現(xiàn)應(yīng)用衍生工具的公司存在更高程度的真實(shí)盈余管理， 并且在非國有企業(yè)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低的應(yīng)用衍生工具公司中真實(shí)盈余管理程度更高。 在進(jìn)一步檢驗(yàn)中， 本文還發(fā)現(xiàn)衍生工具應(yīng)用與應(yīng)計(jì)盈余管理負(fù)相關(guān)， 且應(yīng)用衍生工具更復(fù)雜的公司以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)更高的應(yīng)用衍生工具公司， 應(yīng)計(jì)盈余管理更少。

與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比， 本文的主要貢獻(xiàn)有： 第一， 為衍生工具應(yīng)用中存在的真實(shí)盈余管理提供實(shí)證證據(jù)， 充實(shí)了現(xiàn)有的盈余管理研究內(nèi)容; 第二， 發(fā)現(xiàn)應(yīng)用衍生工具種類更多的公司真實(shí)盈余管理程度更高， 進(jìn)一步豐富了衍生工具應(yīng)用的動(dòng)機(jī)研究; 第三， 驗(yàn)證了應(yīng)用衍生工具的公司在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低時(shí)真實(shí)盈余管理程度更高， 為信息使用者和監(jiān)管部門發(fā)現(xiàn)和治理公司盈余管理提供了新的思路和視角。

二、文獻(xiàn)回顧與假設(shè)提出

（一）文獻(xiàn)回顧

20世紀(jì)70年代以來， 布雷頓森林體系的瓦解導(dǎo)致匯率、利率和股價(jià)等金融資產(chǎn)價(jià)格產(chǎn)生異常劇烈的波動(dòng)， 衍生工具應(yīng)運(yùn)而生并迅速成為公司行之有效的風(fēng)險(xiǎn)管理工具[8] 。 然而， 公司應(yīng)用衍生工具的動(dòng)機(jī)復(fù)雜， 可能因未有效套期而有意投機(jī)[9] 。 還有公司應(yīng)用衍生工具不僅出于風(fēng)險(xiǎn)管理、投機(jī)獲利的動(dòng)機(jī)， 還有可能存在盈余管理目的[10] 。 目前有關(guān)衍生工具應(yīng)用與盈余管理的文獻(xiàn)主要圍繞應(yīng)計(jì)盈余管理展開。 Barton[1] 研究發(fā)現(xiàn)， 衍生工具與操縱性應(yīng)計(jì)盈余管理存在部分替代， 以平滑利潤波動(dòng); Hu和Zhou[11] 對Barton[1] 的研究數(shù)據(jù)進(jìn)行擴(kuò)展后得到相同的實(shí)證結(jié)果： 美國上市公司替代性使用衍生工具和應(yīng)計(jì)盈余管理。 可見， 在衍生工具的應(yīng)用中存在盈余管理行為已是不爭的事實(shí)。

國際財(cái)務(wù)報(bào)告準(zhǔn)則（IFRS）以及美國財(cái)務(wù)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則公告（SFAS）對衍生工具會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的不斷完善， 使得上市公司應(yīng)用衍生工具進(jìn)行應(yīng)計(jì)項(xiàng)目操作的空間縮小， 從而進(jìn)一步抑制衍生工具應(yīng)用中的應(yīng)計(jì)盈余管理行為。 Cohen等[4] 通過研究薩班斯—奧克斯利法案（Sarbanes-Oxley Act， SOX）的頒布對盈余管理方式的影響， 發(fā)現(xiàn)頒布前公司更多使用應(yīng)計(jì)盈余管理， 而頒布后， 則轉(zhuǎn)向了操控實(shí)際活動(dòng)。 Chang等[12] 提出， SFAS 161（Disclosures about Derivative Instruments and Hedging Activities）實(shí)施之后， 公司信息環(huán)境質(zhì)量的提升能夠減少金融工具對沖（實(shí)際是通過應(yīng)計(jì)盈余平滑）帶來的公司價(jià)值溢價(jià)。

2014年我國金融工具會(huì)計(jì)準(zhǔn)則與國際準(zhǔn)則持續(xù)趨同后， 引發(fā)了國內(nèi)學(xué)者對衍生工具的相關(guān)研究。 邱月華、曲曉輝[3] 認(rèn)為， 由于金融工具及衍生金融工具的公允價(jià)值難以可靠取得， 易被用于盈余管理。 因此， 衍生工具應(yīng)用中管理者操控公司利潤、獲取個(gè)人利益的盈余管理手段亟待研究。

（二）假設(shè)提出

1. 衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理的關(guān)系。 越來越多的研究發(fā)現(xiàn)， 應(yīng)用衍生工具的公司可能轉(zhuǎn)向真實(shí)盈余管理來實(shí)現(xiàn)管理層盈余目標(biāo)。 Graham等[5] 認(rèn)為， 管理層更傾向于采取包括衍生工具應(yīng)用在內(nèi)的真實(shí)盈余管理而非應(yīng)計(jì)盈余管理以操縱盈余， 因?yàn)閼?yīng)計(jì)盈余管理更易引起審計(jì)師及監(jiān)管方的注意。 上市公司通過衍生工具應(yīng)用中的真實(shí)盈余管理進(jìn)行利潤平滑， 可以減少企業(yè)稅收， 提高企業(yè)價(jià)值[13] 。 除此之外， 還能避免投資不足以及降低財(cái)務(wù)困境成本[14] 。

關(guān)于衍生工具應(yīng)用對盈余質(zhì)量影響的研究， Hairston和Brooks[15] 發(fā)現(xiàn)衍生工具應(yīng)用被認(rèn)為是降低收入波動(dòng)的真實(shí)活動(dòng)盈余管理。 并且金融工具及套期會(huì)計(jì)相關(guān)準(zhǔn)則新修訂發(fā)布后， 應(yīng)計(jì)盈余管理程度減弱。 這可能與基于完美市場角度下的傳統(tǒng)套期保值理論預(yù)期相反， 而更符合基期逐差理論。 該理論代表學(xué)者Working[16] 提出， 套期保值由風(fēng)險(xiǎn)管理和投機(jī)獲利組成， 公司更多出于投機(jī)獲利的動(dòng)機(jī)使用衍生工具。 因此， 對套期保值的認(rèn)識與應(yīng)用偏差， 使衍生工具應(yīng)用中存在盈余管理的空間。 Choi等[10] 提供證據(jù)發(fā)現(xiàn)， SFAS 133實(shí)施之后衍生對沖與應(yīng)計(jì)盈余的替代關(guān)系有所減弱。 因此， 頒布實(shí)施金融工具相關(guān)準(zhǔn)則減少了金融工具應(yīng)用中的應(yīng)計(jì)盈余管理行為， 且衍生工具對盈余管理的影響在真實(shí)活動(dòng)中的可操控性比傳統(tǒng)的盈余管理更強(qiáng)。

綜上所述， 應(yīng)用衍生工具的公司更傾向于進(jìn)行隱蔽性更強(qiáng)的真實(shí)盈余管理。 因此， 本文提出如下假設(shè)：

H1： 與未應(yīng)用衍生工具的公司相比， 應(yīng)用衍生工具的公司真實(shí)盈余管理程度更高。

在上市公司應(yīng)用衍生工具的過程中， 衍生工具的經(jīng)濟(jì)復(fù)雜性也會(huì)影響上市公司的盈余管理程度。 金融工具會(huì)計(jì)準(zhǔn)則是會(huì)計(jì)準(zhǔn)則體系中最復(fù)雜且難以理解及應(yīng)用的準(zhǔn)則之一， 而且現(xiàn)代組合投資套期保值理論也支持更多的套期工具組合。 Johnson[17] 和Ederington[18] 兩位代表性學(xué)者分析了多種投資組合的套期保值比重以避險(xiǎn)。

衍生工具公允價(jià)值的不確定性， 為管理層利用衍生工具進(jìn)行盈余管理留下了更大的操縱空間。 而且以原則為導(dǎo)向的準(zhǔn)則制定模式在降低準(zhǔn)則復(fù)雜性的同時(shí)， 也帶來了對其可能產(chǎn)生的信息可比性降低以及盈余管理空間增加的擔(dān)憂[3] 。

基于以上分析， 本文認(rèn)為管理層應(yīng)用衍生工具的類型越多、規(guī)模越大、經(jīng)濟(jì)內(nèi)容越復(fù)雜， 其對上市公司真實(shí)盈余管理的影響就越大。 因此， 本文提出如下假設(shè)：

H2： 衍生工具的經(jīng)濟(jì)內(nèi)容越復(fù)雜， 公司真實(shí)盈余管理程度越高。

2. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異下的衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理關(guān)系。 接下來討論我國特有的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異對衍生工具應(yīng)用經(jīng)濟(jì)后果的影響。 本文主要從我國上市公司內(nèi)外兩個(gè)方面， 研究產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用。

從外部監(jiān)督來看， 國有企業(yè)多是規(guī)模較大且關(guān)系國計(jì)民生重要行業(yè)的大型企業(yè)， 國資委要求國有企業(yè)必須審慎運(yùn)用金融衍生工具， 禁止任何形式的投機(jī)交易; 相對而言， 非國有企業(yè)的經(jīng)營管理規(guī)范相對較寬松、外部監(jiān)管制度相對松散， 其在選擇和應(yīng)用衍生工具上有更大的自主性和靈活性。 劉任帆[19] 通過分組研究發(fā)現(xiàn)， 套期保值組大部分是國務(wù)院國資委或地方國資委控股的上市公司， 而投機(jī)組大部分是民營控股的上市公司， 說明國有與非國有企業(yè)使用衍生工具的目的存在差異。

從內(nèi)部治理來看， 國有企業(yè)的內(nèi)部控制流程從設(shè)計(jì)到執(zhí)行相對完善。 而非國有上市公司在應(yīng)用衍生工具的過程中， 容易忽略衍生工具風(fēng)險(xiǎn)帶來的失敗和虧損。 例如： 2005年中盛糧油2.27億港元的期貨套期保值虧損; 2008年中信泰富由于外匯期權(quán)累計(jì)虧損186億港元， 導(dǎo)致市值縮水超過210億港元。

由此可見， 衍生工具的應(yīng)用在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)公司中存在著差異。 相比非國有企業(yè)， 國有企業(yè)在應(yīng)用衍生工具的過程中， 外部監(jiān)管和內(nèi)部控制更加嚴(yán)格， 在一定程度上抑制了衍生工具應(yīng)用中的盈余管理行為。 因此， 本文提出如下假設(shè)：

H3： 與國有企業(yè)相比， 應(yīng)用衍生工具的非國有企業(yè)的真實(shí)盈余管理程度更高。

3. 不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平下的衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理的關(guān)系。 2017年， 我國正式接任金磚國家主席國， 標(biāo)志著我國資本市場越來越趨向成熟， 市場主體優(yōu)勝劣汰， 上市公司面臨的風(fēng)險(xiǎn)種類和風(fēng)險(xiǎn)程度增加， 上市公司陷入財(cái)務(wù)困境的風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大。 那么， 在不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平下， 公司衍生工具應(yīng)用中的真實(shí)盈余管理程度有何不同？

已有研究表明， 上市公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對管理層盈余管理行為有顯著影響[20] 。 在不同程度的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)下， 管理層選擇兩類盈余管理的偏好也存在差異。 而且在經(jīng)營環(huán)境面臨較大財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)時(shí)， 管理層會(huì)減少真實(shí)盈余管理活動(dòng)， 以防止公司陷入更大的財(cái)務(wù)困境[21] 。 本文認(rèn)為， 在衍生工具應(yīng)用中的盈余管理行為亦是如此。 一方面， 管理層會(huì)替代性地使用真實(shí)盈余管理和應(yīng)計(jì)盈余管理來操縱公司利潤， 隨著應(yīng)計(jì)盈余管理操縱空間縮小， 管理層更傾向于通過真實(shí)盈余管理來實(shí)現(xiàn)其盈余目標(biāo)[22] ; 另一方面， 在公司經(jīng)營環(huán)境面臨較大不確定性、財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高時(shí)， 管理層一般會(huì)選擇盈余管理來粉飾公司的財(cái)務(wù)狀況， 由于真實(shí)盈余管理的實(shí)施成本更高[23] 、對公司長期業(yè)績的破壞程度更強(qiáng)[24] ， 此時(shí)管理層會(huì)減少真實(shí)盈余管理活動(dòng)。 因此， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高的公司進(jìn)行真實(shí)盈余管理的可能性降低。 故本文認(rèn)為， 應(yīng)用衍生工具公司中的真實(shí)盈余管理程度， 在不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平下會(huì)有所不同。 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高的公司， 管理層會(huì)降低其真實(shí)盈余管理程度， 以防止公司陷入更大的財(cái)務(wù)困境; 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低的公司， 管理層更傾向于通過真實(shí)盈余管理達(dá)到其盈余管理目的。 因此， 本文提出如下假設(shè)：

H4： 在應(yīng)用衍生工具的公司中， 與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高的公司相比， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低的公司真實(shí)盈余管理程度更高。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

2008年爆發(fā)的金融危機(jī)對應(yīng)用衍生工具的公司產(chǎn)生顯著影響， 故本文所選樣本始于2009年， 截止于衍生工具相關(guān)修訂準(zhǔn)則實(shí)施前的2019年， 以保持制度與口徑的一致性。 具體樣本獲取過程如下：

首先， 收集2009 ～ 2019年A股非ST、非金融保險(xiǎn)類上市公司相關(guān)數(shù)據(jù)， 剔除數(shù)據(jù)缺漏的公司后共有25717家上市公司樣本。 公司衍生工具應(yīng)用數(shù)據(jù)從年報(bào)中手工收集。 利用Python進(jìn)行文本挖掘， 獲取上市公司衍生工具應(yīng)用情況， 通過搜索“金融衍生資產(chǎn)/負(fù)債”“期貨/權(quán)”“遠(yuǎn)期”“掉期”“延期”等關(guān)鍵詞， 手工整理并統(tǒng)計(jì)上市公司衍生工具應(yīng)用情況， 即凡在年報(bào)中搜集到這些關(guān)鍵詞的公司， 則作為應(yīng)用衍生工具的樣本公司。 所有公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)均來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。 對主要連續(xù)變量進(jìn)行上下1%的winsorize處理。

表1列示了2009 ～ 2019年每年應(yīng)用和未應(yīng)用衍生工具的樣本公司數(shù)量， 可以看出應(yīng)用衍生工具的公司數(shù)量呈遞增趨勢， 從2009年的108家， 增長至2019年的424家。

（二）變量定義

1. 被解釋變量——真實(shí)盈余管理程度（Rem）。 本文對真實(shí)盈余管理程度的衡量主要參考Cohen和Zarowin[25] 提出的相關(guān)模型， 利用異常經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流（AbCFO）、異常酌量性費(fèi)用（AbDISX）以及異常產(chǎn)品成本（AbPROD）三個(gè)分指標(biāo)之和來表示真實(shí)盈余管理程度（Rem）。 為了保持三者方向一致， 仍借鑒Cohen和Zarowin[25] 的研究， 將AbCFO和AbDISX分別與-1相乘后， 再將三者求和。 總指標(biāo)值越大， 表明公司的真實(shí)盈余管理程度越高， 反之則越低。 計(jì)算公式如下：

AbCFOi，t=? ? ? ? ? ?-（α0+α1? ? ? ? ? ? +

α2? ? ? ? ? ? ? ?+α3? ? ? ? ? ? ? ? ? +ε） （1）

AbDISXi，t=? ? ? ? ? ?-（α0+α1? ? ? ? ?+

α2? ? ? ? ? ? ? +ε） （2）

AbPRODi，t=? ? ? ? ? ? ? -（α0+α1? ? ? ? ? ?+

α2? ? ? ? ? ?+α3? ? ? ? ? ? ?+α4? ? ? ? ? ? ? ? ? ?+ε） （3）

Remi，t=（-1）AbCFOi，t+（-1）AbDISXi，t+

AbPRODi，t （4）

其中： SALEi，t代表i公司第t年的營業(yè)總收入; ?SALEi，t則為第t年?duì)I業(yè)總收入變動(dòng)額; Ai，t-1為年初總資產(chǎn); CFOi，t代表i公司在第t年的經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流量凈額; PRODi，t為i公司在第t年的生產(chǎn)經(jīng)營總成本; DISXi，t為i公司在第t年的管理費(fèi)用和銷售費(fèi)用之和; ε為殘差項(xiàng)。

2. 解釋變量——衍生工具應(yīng)用（Deriv）及衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）。 本文分別用兩個(gè)啞變量衡量衍生工具應(yīng)用情況： ①衍生工具應(yīng)用， 用Deriv表示。 借鑒目前的衍生工具相關(guān)研究文獻(xiàn)[26，27] ， 當(dāng)樣本公司披露了前述搜索的與衍生工具有關(guān)的關(guān)鍵詞， 則啞變量Deriv取1， 否則取0。 ②衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度， 用Comd表示， 參考郭飛等[27] 的研究， 當(dāng)公司使用2種及以上衍生工具類型時(shí)取1表示高經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度; 當(dāng)公司使用1種及未使用衍生工具時(shí)取0表示低經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度。 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜程度也為本文手工收集。

3. 調(diào)節(jié)變量。 ①產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）， 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)差異會(huì)影響衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理之間的關(guān)系， 當(dāng)樣本為國企時(shí)變量Soe取1， 否則取0。 ②財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Zsc）， 公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的衡量有單一變量分析法和多變量分析法， 本文采用Altman[28] 提出的多變量分析法中的Z值計(jì)分模型來衡量公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)， 分別從盈利能力、償債能力和資產(chǎn)流動(dòng)性等角度綜合反映公司財(cái)務(wù)狀況， 具體計(jì)算公式如下所示：

Z=1.2X1+1.4X2+3.3X3+0.6X4+0.99X5 （5）

其中： X1=營運(yùn)資本/總資產(chǎn)， 反映資產(chǎn)的流動(dòng)性; X2=留存收益/總資產(chǎn)， 反映公司累計(jì)盈利; X3=息稅前收益/總資產(chǎn)， 反映公司資產(chǎn)的獲利能力; X4=權(quán)益市值/賬面總負(fù)債， 反映公司的償債能力; X5=銷售收入/總資產(chǎn)， 反映公司資產(chǎn)的利用效果。 Zsc值越大， 表明公司的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越小。 本文取Zsc值的中位數(shù)作為劃分依據(jù)， 將樣本公司分為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組。

4. 控制變量。 參考黃世忠、王曉珂[29] 的研究， 本文選取總資產(chǎn)報(bào)酬率（Roa）、公司規(guī)模（Size）、資本結(jié)構(gòu)（Lev）、流動(dòng)比率（Liq）、上市年限（Age）、凈資產(chǎn)收益率（Roe）、現(xiàn)金流（Cf）、股權(quán)集中度（Topone）、利息保障倍數(shù)（Icr）、成長性（Growth）、兩職合一（Dual）等因素作為控制變量， 同時(shí)控制模型中的行業(yè)和年份固定效應(yīng)。 變量說明見表2。

（三）模型設(shè)計(jì)

為了檢驗(yàn)H1和H2， 參照郭飛等[27] 的研究， 構(gòu)建一般形式多元回歸模型（6）， 檢驗(yàn)衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理程度之間的關(guān)系， 以及衍生工具類型及其經(jīng)濟(jì)復(fù)雜程度對真實(shí)盈余管理程度的影響。 再利用模型（6）進(jìn)行分組回歸， 分析產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平對衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理程度兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用， 即檢驗(yàn)H3和H4。

Remi，t=α0+α1Di，t+α2Roai，t+α3Sizei，t+

α4Levi，t+α5Liqi，t+α6Agei，t+α7Roei，t+α8Cfi，t+

α9Toponei，t+α10Icri，t+α11Growthi，t+α12Duali，t+

α13Industry+α14Year+ε? （6）

其中： Di，t代表本文的兩個(gè)解釋變量Derivi，t及Comdi，t; 控制變量定義如表2所示; ε為殘差項(xiàng)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示， 從衍生工具應(yīng)用（Deriv）的均值0.104可以看出， 應(yīng)用衍生工具的公司占總樣本的10.4%。 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）的均值為0.021， 說明2.1%以上的樣本公司使用了1種以上的衍生工具。 由此可見， 研究衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理之間的關(guān)系有利于我國上市公司規(guī)范應(yīng)用衍生工具。 從產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）的均值0.385可知， 樣本公司中有38.5%為國有企業(yè)， 61.5%為非國有企業(yè)。 Altman[28] 對Z值的分析為， Z值大于2.99則企業(yè)不可能破產(chǎn)， 小于1.81則企業(yè)很可能破產(chǎn)， 介于1.81和2.99之間， 屬于灰色區(qū)域。 即Z值越大， 公司越健康， 破產(chǎn)概率越小。 從表3的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Zsc）均值5.086可以看出， 大部分樣本公司較為健康; 但是從最小值1.741可以看出， 個(gè)別公司破產(chǎn)概率仍較大， 應(yīng)該引起投資者和監(jiān)管部門的注意。 其他控制變量的均值和中位數(shù)接近， 說明各變量觀測值總體上呈正態(tài)分布。

（二）相關(guān)性分析

從相關(guān)系數(shù)結(jié)果（限于篇幅， 相關(guān)性分析表未報(bào)告， 備索）看， 衍生工具應(yīng)用（Deriv）與上市公司真實(shí)盈余管理程度（Rem）的Pearson（Spearman）相關(guān)系數(shù)為0.039（0.073）， 且在1%的水平上顯著， 初步驗(yàn)證了H1; 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）與上市公司真實(shí)盈余管理程度（Rem）的相關(guān)系數(shù)為0.029（0.052）， 且在1%的水平上顯著， 初步驗(yàn)證了H2。

（三）多元回歸分析

在進(jìn)行回歸分析前， 本文運(yùn)用Heckman兩步法[30] 控制企業(yè)衍生工具應(yīng)用可能存在的自選擇問題。 采用其他企業(yè)應(yīng)用衍生工具的均值作為工具變量， 并在第一階段中計(jì)算出逆米爾斯比率（Imr）， 再在第二階段中將該比率（Imr）作為控制變量來檢驗(yàn)本文的相關(guān)假設(shè)。

1. 衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理回歸結(jié)果。 上市公司衍生工具應(yīng)用對真實(shí)盈余管理影響的結(jié)果如表4所示。 其中AbCFO、AbDISX和AbPROD分別從經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流、酌量性費(fèi)用和產(chǎn)品成本三個(gè)角度， 檢驗(yàn)衍生工具應(yīng)用對真實(shí)盈余管理的具體影響路徑， 其中衍生工具應(yīng)用通過異常經(jīng)營活動(dòng)現(xiàn)金流（AbCFO）、異常酌量性費(fèi)用（AbDISX）和異常產(chǎn)品成本（AbPROD）來影響盈余（系數(shù)分別為-0.0059、0.0388和-0.0261， t值分別為-1.77、6.65和-9.06）， 最終提高公司真實(shí)盈余管理程度。

表4第（4）列為衍生工具應(yīng)用（Deriv）與真實(shí)盈余管理程度（Rem）的回歸結(jié)果， 衍生工具應(yīng)用（Deriv）的系數(shù)為0.0689（t=7.51）， 其與真實(shí)盈余管理程度（Rem）在1%的顯著性水平上正相關(guān)， 說明應(yīng)用衍生工具的公司真實(shí)盈余管理程度更高， H1得到驗(yàn)證。

表4第（5）列為衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）與真實(shí)盈余管理程度（Rem）的回歸結(jié)果， 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）的系數(shù)為0.0460（t=4.89）， 且在1%的水平上顯著， 即公司應(yīng)用衍生工具的類型越多、經(jīng)濟(jì)內(nèi)容越復(fù)雜， 公司應(yīng)用衍生工具引起的真實(shí)盈余管理程度越高， H2得證。

2. 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果。 本文采用分組回歸檢驗(yàn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用， 回歸結(jié)果如表5第（1）、（2）列所示。 其中， 國有企業(yè)衍生工具應(yīng)用（Deriv）的系數(shù)為0.0672（t=5.23）， 非國有企業(yè)的系數(shù)為0.0727（t=5.53）， 進(jìn)一步采用Chow-test檢驗(yàn)組間系數(shù)差異， 國有企業(yè)和非國有企業(yè)的組間系數(shù)差異是顯著的（F=6.56， P=0.0014）。 這說明產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理兩者關(guān)系具有調(diào)節(jié)作用， 且在非國有企業(yè)中真實(shí)盈余管理程度更高， 這與Dong等[31] 的研究結(jié)果一致。

此外， 本文分別檢驗(yàn)了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下， 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度與真實(shí)盈余管理程度之間的關(guān)系， 實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表5第（3）、（4）列所示。 但在以應(yīng)用衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度分組的情況下， 與非國有企業(yè)相比， 國有企業(yè)真實(shí)盈余管理程度稍高。 對于非國有企業(yè)應(yīng)用衍生工具復(fù)雜程度與真實(shí)盈余管理的關(guān)系還有待細(xì)分研究。 H3部分得證。

3. 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用回歸結(jié)果。 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理兩者關(guān)系的分組回歸結(jié)果如表6所示。 本文以財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)Zsc值的中位數(shù)為劃分依據(jù)， 將樣本分為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組并進(jìn)行分組回歸。 如表6第（1）、（2）列所示： 在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組， 衍生工具應(yīng)用（Deriv）的系數(shù)為0.1566（t=5.33）; 在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組， 衍生工具應(yīng)用（Deriv）的系數(shù)為0.0558（t=5.87）。 本文采用Chow-test進(jìn)一步檢驗(yàn)了組間差異， 發(fā)現(xiàn)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低的公司其組間系數(shù)差異是顯著的（F=8.78， P=0.0002）。 H4得到驗(yàn)證， 即應(yīng)用衍生工具且財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低的公司， 真實(shí)盈余管理程度更高。

另外， 本文還分別檢驗(yàn)了不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)情況下， 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）與真實(shí)盈余管理程度（Rem）之間的關(guān)系， 實(shí)證結(jié)果如表6第（3）、（4）列所示。 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組中應(yīng)用復(fù)雜衍生工具的公司（系數(shù)為0.3904， t=6.59）， 比財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組中應(yīng)用復(fù)雜衍生工具的公司（系數(shù)為0.0663， t=3.61）真實(shí)盈余管理程度更高， Chow-test檢驗(yàn)結(jié)果為F=11.39， P=0.0000。 綜合以上結(jié)果可以看出， 應(yīng)用衍生工具的公司中， 與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高的公司相比， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低的公司真實(shí)盈余管理程度更高， H4得到驗(yàn)證。

（四）進(jìn)一步分析： 衍生工具應(yīng)用與應(yīng)計(jì)盈余管理關(guān)系檢驗(yàn)

財(cái)政部不斷完善衍生工具會(huì)計(jì)準(zhǔn)則， 抑制了管理層操縱應(yīng)計(jì)項(xiàng)目的行為。 為了進(jìn)一步揭示應(yīng)用衍生工具的公司中的應(yīng)計(jì)盈余管理程度， 本文以應(yīng)計(jì)盈余管理為被解釋變量進(jìn)行回歸， 該應(yīng)計(jì)盈余管理程度用修正的Jones模型衡量并用Da來表示。 檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缡剑?）所示， 參考Dong等[31] 的研究， 該回歸模型的控制變量與前述真實(shí)盈余管理（Rem）做被解釋變量時(shí)一致。

Dai，t=α0+α1Di，t+α2Sizei，t+α3Levi，t+α4Liqi，t+

α5Agei，t+α6Roei，t+α7Industry+α8Year+ε （7）

其中： Di，t分別代表本文的兩個(gè)解釋變量Derivi，t及Comdi，t; 控制變量如表2所示; ε為殘差項(xiàng)。

如表7第（1）、（2）列所示， 衍生工具應(yīng)用（Deriv）與應(yīng)計(jì)盈余管理（Da）顯著負(fù)相關(guān)（系數(shù)為-0.0034， t值為-4.58）， 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）與應(yīng)計(jì)盈余管理（Da）之間也顯著負(fù)相關(guān)（系數(shù)為-0.0033， t值為-2.24）， 驗(yàn)證了衍生工具與應(yīng)計(jì)盈余管理存在負(fù)相關(guān)關(guān)系， 這與Barton[1] 以及Choi等[10] 認(rèn)為衍生工具與應(yīng)計(jì)盈余管理存在替代關(guān)系的結(jié)論一致。

接下來， 本文分別考察不同財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平下衍生工具應(yīng)用與應(yīng)計(jì)盈余管理的關(guān)系。 同樣以財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Zsc）Z值的中位數(shù)為劃分依據(jù)， 將樣本劃分為財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組進(jìn)行分組回歸， 結(jié)果如表7第（3） ～ （6）列所示。

從表7第（3）、（4）列結(jié)果看， 衍生工具應(yīng)用（Deriv）與應(yīng)計(jì)盈余管理程度（Da）在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組都顯著負(fù)相關(guān)。 且相比財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組， 該負(fù)向關(guān)系在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組更顯著， 兩組系數(shù)分別為-0.0030和-0.0064， t值分別為-3.81和-2.66， Chow-test檢驗(yàn)組間系數(shù)差異顯著（F=8.19， p=0.0000）。 說明應(yīng)用衍生工具的公司在風(fēng)險(xiǎn)較高樣本組中應(yīng)計(jì)盈余管理程度更低。

如表7第（5）、（6）列所示， 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）與應(yīng)計(jì)盈余管理程度（Da）在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組都負(fù)相關(guān)。 在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低組， 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）與應(yīng)計(jì)盈余管理程度（Da）的負(fù)向關(guān)系不顯著（系數(shù)為-0.0019， t值為

-1.26）; 而在財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高組， 衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）與應(yīng)計(jì)盈余管理（Da）顯著負(fù)相關(guān)（系數(shù)為

-0.0178， t值為-3.31）， Chow-test檢驗(yàn)組間系數(shù)差異顯著（F=8.38， p=0.0000）。 Guo和Wang[32] 也發(fā)現(xiàn)， 在除期貨以外更多復(fù)雜類型的衍生工具中， 應(yīng)計(jì)盈余平滑這類盈余管理行為更少。 綜上， 本研究發(fā)現(xiàn)， 應(yīng)用衍生工具的公司的應(yīng)計(jì)盈余管理程度（Da）更低， 且這一負(fù)向關(guān)系在衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜度（Comd）更高的公司， 以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)（Zsc）更高的公司中更明顯。 該研究結(jié)果也在一定程度上驗(yàn)證了應(yīng)用衍生工具的公司的真實(shí)盈余管理程度（Rem）更高。 限于篇幅， 進(jìn)一步分析僅列示主要變量結(jié)果， 其余內(nèi)容備索。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用了滯后一期的被解釋變量（真實(shí)盈余管理程度（Remt+1）以及PSM中常用的三種匹配方法對樣本進(jìn)行匹配， 分別從研究樣本和指標(biāo)度量方面檢驗(yàn)研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

1. 采用被解釋變量（Remt+1）滯后的方式。 在進(jìn)行上述替換并重新進(jìn)行回歸后， 結(jié)論保持不變， 再次驗(yàn)證了H1和H2。 有關(guān)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理之間關(guān)系作用的穩(wěn)健性檢驗(yàn)， 依舊采用了滯后一期的真實(shí)盈余管理程度Remt+1， 分別實(shí)證檢驗(yàn)了產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對兩者關(guān)系的調(diào)節(jié)作用， 再次驗(yàn)證了H3和H4， 上文結(jié)論依然成立。

2. PSM匹配方法。 為了進(jìn)一步驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性， 本文借鑒Lian等[33] 的相關(guān)做法， 采用PSM匹配常用的三種方法即最近鄰匹配法、半徑匹配法以及核匹配法， 對匹配后的樣本分別進(jìn)行產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)， 發(fā)現(xiàn)結(jié)論依然穩(wěn)健。

五、結(jié)論與啟示

基于2009 ～ 2019年我國A股非金融保險(xiǎn)類上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)， 本文研究了衍生工具應(yīng)用與真實(shí)盈余管理之間的關(guān)系， 結(jié)果表明： 應(yīng)用衍生工具的公司真實(shí)盈余管理程度更高， 并且在衍生工具應(yīng)用更復(fù)雜的公司中真實(shí)盈余管理程度更高; 與國有企業(yè)相比， 應(yīng)用衍生工具的非國有企業(yè)真實(shí)盈余管理程度更高; 與財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)高的公司相比， 財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)低的應(yīng)用衍生工具的公司真實(shí)盈余管理程度更高; 進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)， 應(yīng)用衍生工具的公司的應(yīng)計(jì)盈余管理程度更低， 且在衍生工具經(jīng)濟(jì)復(fù)雜程度更高的公司， 以及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)更高的公司中應(yīng)計(jì)盈余管理程度更低。

本文主要從以下三個(gè)層面提出相關(guān)建議： 首先， 政府部門應(yīng)加強(qiáng)制度環(huán)境、技術(shù)平臺和監(jiān)管措施等層面的建設(shè)， 促進(jìn)準(zhǔn)則的有效實(shí)施; 其次， 監(jiān)管部門應(yīng)完善衍生品市場的準(zhǔn)入、發(fā)行和交易制度， 提高信息使用者對于衍生工具和對沖活動(dòng)對公司未來業(yè)績和價(jià)值的影響的理解; 最后， 管理層應(yīng)該規(guī)范合理地應(yīng)用衍生工具對沖各類風(fēng)險(xiǎn)， 增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理意識。

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（責(zé)任編輯·校對： 黃艷晶? 許春玲）