大數(shù)據(jù)背景下的股權(quán)資本成本效應(yīng)研究

鄒 穎 黃其晴 陳 芮

(首都經(jīng)濟貿(mào)易大學會計學院 )

1 問題提出

從“PC互聯(lián)網(wǎng)”到“移動互聯(lián)網(wǎng)”再到“人工智能”，21世紀前20年的信息量飛速增長。放眼全球，美國、英國和歐盟等主要經(jīng)濟體已將數(shù)據(jù)視作國際競爭的重要戰(zhàn)略資源。在中國，自2014年《國務(wù)院政府工作報告》發(fā)布以來，大數(shù)據(jù)與實體經(jīng)濟不斷融合，顛覆了傳統(tǒng)行業(yè)以往的發(fā)展模式。

隨著大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)在中國的落地與成熟，相比于較早期幾乎一邊倒的贊譽，無論是實務(wù)界還是學術(shù)界，對于大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)運用的利弊問題都有了更多的觀點碰撞。在資本市場中，實體上市公司大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)的運用，盡管一定程度上有利于資本市場信息效率的改善，拓寬股權(quán)投資者的信息獲取渠道，但相較于實體上市公司的內(nèi)部人而言，股權(quán)投資者居于信息不對稱的劣勢一方，或面臨更為隱匿的風險[1]。

除上述信息技術(shù)層面以外，大數(shù)據(jù)還具備“熱點概念”的屬性，同樣可能影響股權(quán)投資者對實體上市公司的價值判斷。對熱衷于熱點題材炒作的A股市場而言，即便上市公司未以大數(shù)據(jù)相關(guān)經(jīng)濟業(yè)務(wù)為主業(yè)，一旦投資者知悉其具備大數(shù)據(jù)相關(guān)概念，往往對其更具投資熱情。但由于賣空、“T+0”等股票套利機制的欠缺，中國資本市場的投資者也容易對大數(shù)據(jù)等熱點題材的上市公司股票產(chǎn)生機會主義傾向，導(dǎo)致相關(guān)概念股價格的異常波動[2]。

綜上，對于具備大數(shù)據(jù)背景的實體上市公司而言，其兼具大數(shù)據(jù)的“信息技術(shù)”和“熱點概念”的屬性，二者分別可能從理性和非理性層面影響股權(quán)投資者的決策。同時，無論從理性還是非理性因素來看，實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景是否向股權(quán)投資者傳遞了積極信號，都有待探討。因此，本研究旨在利用2009～2019年A股實體上市公司的年報管理層討論與分析(MD&A)文本，基于投資者有限理性的視角，探討實體上市公司大數(shù)據(jù)背景對股東期望報酬率的影響及作用機理。

2 制度背景與文獻綜述

2.1 大數(shù)據(jù)的發(fā)展歷程及特點

盡管大數(shù)據(jù)在實務(wù)界與學術(shù)界已受到廣泛關(guān)注，但其具體定義尚不明晰?，F(xiàn)有研究多基于大數(shù)據(jù)的“信息技術(shù)”屬性對其內(nèi)涵進行闡釋，包括規(guī)模性、高速性、多樣性和低價值密度等特征。此外，大數(shù)據(jù)的真實性特征在實務(wù)界和學術(shù)界也受到了一定重視[3]。

隨著大數(shù)據(jù)應(yīng)用的落地與成熟，相關(guān)衍生概念也不斷豐富，如互聯(lián)網(wǎng)+、互聯(lián)網(wǎng)金融、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等。這些概念一經(jīng)推出，往往引領(lǐng)資本市場的投資潮流[2]。由此可見，除“信息技術(shù)”屬性外，大數(shù)據(jù)的“熱點概念”屬性同樣不容忽視。

2.2 實體上市公司大數(shù)據(jù)背景的經(jīng)濟后果研究

“信息技術(shù)”層面的研究較多支持了大數(shù)據(jù)背景對實體上市公司價值創(chuàng)造的積極作用。如以信息化、大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的互聯(lián)網(wǎng)商業(yè)模式，有助于實體上市公司拓寬其現(xiàn)有商業(yè)邊界，實現(xiàn)跨界經(jīng)營，并通過差異化途徑提升實體上市公司的經(jīng)營業(yè)績；利用大數(shù)據(jù)、云計算等新興互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)構(gòu)造的信息化平臺，有利于提升社會整體福利，實現(xiàn)企業(yè)間的知識共享與價值共創(chuàng)[4]。然而，大數(shù)據(jù)環(huán)境下日趨復(fù)雜的商業(yè)模式和經(jīng)營特征，也意味著更高的代理成本和信息成本，或加劇內(nèi)部人控制問題，并為政府、分析師、審計師等外部人參與公司治理帶來一定障礙[5]。

從大數(shù)據(jù)“熱點概念”的屬性上看，大數(shù)據(jù)及其衍生概念作為近年來資本市場的熱點，容易受到投資者追捧，相關(guān)公司的股票具備更高的交易量和換手率[2]。但投資者也可能因此疏于對相關(guān)上市公司基本面的分析，脫離價值投資導(dǎo)向，導(dǎo)致股票價格異象[6]。

2.3 股權(quán)資本成本的影響因素研究

股權(quán)資本成本反映股權(quán)投資者對上市公司的價值評估和風險預(yù)期。當股權(quán)投資者合乎理性時，其投資多以公司基本面為決策基礎(chǔ)。現(xiàn)有研究也多基于有效資本市場假設(shè)，分析了外部環(huán)境、公司治理等基本面因素對股權(quán)資本成本的影響[7]。

不過，近年來興起的行為金融學流派對上述有效市場假說提出了質(zhì)疑[8]。例如，“盈余公告漂移效應(yīng)”“羊群效應(yīng)”等現(xiàn)象表明，股權(quán)投資者對上市公司的未來發(fā)展預(yù)期存在主觀偏差，或與上市公司的基本面相悖[9]。源自媒體、管理層等的情緒化表述，也被證實可能影響股權(quán)投資者對上市公司的認知，加劇資產(chǎn)誤定價水平[10]。

2.4 文獻述評

綜上所述，大數(shù)據(jù)背景經(jīng)濟后果的研究主要圍繞價值創(chuàng)造和市場情緒展開分析，較少涉足資本市場定價領(lǐng)域。而股權(quán)資本成本影響因素的有關(guān)研究，則多孤立考察理性和非理性因素對股權(quán)資本成本的影響。因此，本研究旨在借助年報管理層討論與分析的文本，基于大數(shù)據(jù)的“信息技術(shù)”與“熱點概念”特征，同時從理性與非理性因素出發(fā)，探究實體上市公司大數(shù)據(jù)背景下的股權(quán)資本成本效應(yīng)。

3 理論分析與研究假設(shè)

本研究基于股權(quán)投資者有限理性的假設(shè)，探究實體上市公司大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的影響。根據(jù)前文已有分析，對于具備大數(shù)據(jù)背景的實體上市公司而言，其兼具大數(shù)據(jù)的“信息技術(shù)”和“熱點概念”屬性，分別可能從理性層面和非理性層面影響股權(quán)資本成本。然而，無論從理性還是非理性層面上看，實體上市公司大數(shù)據(jù)背景是否向股權(quán)投資者傳遞了積極的信號都有待商榷。

理性因素方面，大數(shù)據(jù)背景對實體上市公司股權(quán)資本成本的積極影響，主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)的規(guī)模性、高速性和多樣性等特征。對于運用了大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)的實體上市公司而言，其信息傳輸效率更高、信息披露內(nèi)容更為豐富，這在一定程度上可以降低公司內(nèi)部、公司與外部信息使用者間的信息不對稱程度，提升內(nèi)部管理效能和外部監(jiān)督效率。如基于大數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)平臺有助于緩解現(xiàn)代大型聯(lián)盟組織結(jié)構(gòu)冗雜、溝通不暢、數(shù)據(jù)信息零散等問題，打破其信息系統(tǒng)、資源系統(tǒng)和制造系統(tǒng)間的隔閡，實現(xiàn)不同業(yè)務(wù)部門的鏈接，提升組織內(nèi)部的溝通協(xié)作效率；基于大數(shù)據(jù)的“互聯(lián)網(wǎng)+”可以將外部人的信息獲取渠道由財務(wù)報告等“硬數(shù)據(jù)”拓展至客戶關(guān)系等“軟數(shù)據(jù)”，實現(xiàn)資本市場監(jiān)督的全員參與，有效遏制上市公司的財務(wù)欺詐行為[11]。

與此同時，大數(shù)據(jù)的“低價值密度”特征也意味著信息處理成本的增加與信息可理解性的下降，或不利于內(nèi)部和外部監(jiān)督機制的有效實施，導(dǎo)致股權(quán)資本成本提升。從企業(yè)內(nèi)部來看，盡管管理層和大股東等內(nèi)部人具有一定的信息優(yōu)勢，對自身商業(yè)模式和經(jīng)營業(yè)務(wù)較為了解，但由于大數(shù)據(jù)引領(lǐng)的變革具有高度的不確定性，即使是大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)的內(nèi)部人員，可能也難以快速適應(yīng)，或?qū)е聝?nèi)部控制缺陷的產(chǎn)生[3]。從外部人視角上看，部分基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建的平臺型企業(yè)具有技術(shù)以及經(jīng)營管理方面的優(yōu)勢，準行政權(quán)力、市場權(quán)力和數(shù)據(jù)公共領(lǐng)地不斷外擴，超越了既有法律的界定范圍，可能會增大政府監(jiān)管難度[12]；部分實體上市公司借助大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)建立了多元化的經(jīng)營模式，可能會降低分析師信息解讀的有效性[13]；具備大數(shù)據(jù)背景的實體上市公司在其發(fā)展過程中，往往面臨較為激烈的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，也在無形中提升了其固有的經(jīng)營風險水平，為審計師重大錯報風險的應(yīng)對帶來了額外難度[3]。

非理性因素方面，首先，源自大數(shù)據(jù)的積極情緒傳導(dǎo)可能會降低股權(quán)資本成本。自2014年“大數(shù)據(jù)”首次寫入政府工作報告以來，中央政府出臺了較多與大數(shù)據(jù)相關(guān)的政策。如2015年5月國務(wù)院發(fā)布的《中國制造2025》行動綱領(lǐng)，旨在推動大數(shù)據(jù)等新一代信息技術(shù)與傳統(tǒng)制造業(yè)的深度融合。在2020年4月9日中共中央和國務(wù)院發(fā)布的《中共中央國務(wù)院關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》中，數(shù)據(jù)甚至被升格為與資本、勞動力、土地、技術(shù)并重的第五類生產(chǎn)要素。同時，與大數(shù)據(jù)相關(guān)概念的上市公司也成為了政府補貼的重點對象。在上述諸多產(chǎn)業(yè)政策的背書下，大數(shù)據(jù)及其衍生概念成為了資本市場的熱點，或引發(fā)股權(quán)投資者的投資熱情[2]。同時，管理層也可能利用大數(shù)據(jù)及其衍生概念的相關(guān)信息進行炒作，利用積極語調(diào)進行信息操縱，誤導(dǎo)股權(quán)投資者降低對上市公司的風險評價[10]。

其次，資本市場對大數(shù)據(jù)及其衍生概念股票的過度炒作，也可能提升股權(quán)資本成本。盡管股權(quán)投資者對于概念股的博彩性投資可能使其在短期內(nèi)獲益，但這一概率相對較低，且不具備持續(xù)性。當股權(quán)投資者為熱點概念股支付過高價格時，也可能帶來股票價格泡沫，導(dǎo)致股價崩盤[14]，損害股權(quán)投資者自身的利益。此外，當機構(gòu)投資者或管理層等私有信息優(yōu)勢方有意利用大數(shù)據(jù)及其衍生概念的信息進行炒作時，專業(yè)能力和信息渠道處于劣勢一方的個人投資者往往更易受其引導(dǎo)，淪為被“割韭菜”的對象。

基于上述分析，本研究提出以下兩個競爭性假設(shè)：

假設(shè)1a實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景會降低股權(quán)資本成本。

假設(shè)1b實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景會提升股權(quán)資本成本。

4 研究設(shè)計

4.1 數(shù)據(jù)來源與樣本選取

本研究選取的樣本為2009～2019年A股實體上市公司，其中年報管理層討論與分析的文本信息和國有股數(shù)量來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)，其他數(shù)據(jù)全部來源于國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫。參照楊德明等[3]的研究，本研究對主檢驗樣本進行了如下處理：①剔除金融行業(yè)、已退市、2019年新上市、上市狀態(tài)異常和數(shù)據(jù)缺失的樣本；②剔除信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)以及計算機、通信和其他電子設(shè)備制造業(yè)樣本；③剔除主營業(yè)務(wù)包含大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)的樣本；④剔除創(chuàng)業(yè)板樣本。最終獲得16 713個公司-年觀測值。

4.2 變量定義

4.2.1自變量

參照楊德明等[3]的做法，本研究使用Python語言統(tǒng)計與大數(shù)據(jù)背景有關(guān)的詞匯，以各詞匯出現(xiàn)次數(shù)總和加1的自然對數(shù)度量實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景，即BD。其中，與大數(shù)據(jù)背景有關(guān)的詞匯包括大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、IoT、車聯(lián)網(wǎng)、人工智能、網(wǎng)絡(luò)、計算機、通信、通訊、新媒體、云網(wǎng)、云計算、云管理、云科技、云服務(wù)、云平臺、電子信息、O2O、B2B、B2C、C2B、C2C、P2P和線上等。

4.2.2因變量

本研究通過內(nèi)含報酬率法估算股權(quán)資本成本[15,16]。首先，基于實際未來盈余、HVZ模型預(yù)測盈余和修正RI模型預(yù)測盈余[注]考慮到分析師預(yù)測缺失值較多，且存在樂觀預(yù)期 [16]，本研究并未使用分析師預(yù)測盈余數(shù)據(jù)。，分別使用Gordon模型[17]、PEG模型[18]、MPEG模型[18]、OJ模型[19]和GLS模型[20]計算股權(quán)資本成本；其次，計算3種預(yù)測盈余口徑下5類股權(quán)資本成本的均值；最后，對3種預(yù)測盈余口徑下5類模型股權(quán)資本成本的均值再取平均數(shù)，作為股權(quán)資本成本的代理變量，即RE[注]股權(quán)資本成本指標的有效性檢驗結(jié)果限于篇幅未列示。。

4.2.3控制變量

參照程小可等[7]、甘麗凝等[10]的做法，選取24個控制變量對樣本公司市場環(huán)境、基本治理結(jié)構(gòu)和財務(wù)狀況等特征差異進行了控制。其中，考慮到具備大數(shù)據(jù)背景的實體上市公司更可能實行差異化戰(zhàn)略，以毛利率作為盈利能力(PR)的代理變量；鑒于實體上市公司大數(shù)據(jù)背景與輕資產(chǎn)商業(yè)模式的密切聯(lián)系，以流動資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為營運能力(OP)的代理變量，并控制了資產(chǎn)流動性(LQ)。本研究控制變量定義見表1。

4.3 模型設(shè)定

本研究采用下述模型(1)驗證實體上市公司大數(shù)據(jù)背景的股權(quán)資本成本效應(yīng)：

RE=γ+δ×BD+∑CV+∑YR+

∑IND+∑PRO+ε，

(1)

式中，CV表示表1中的24個控制變量；YR、IND和PRO分別表示年度、行業(yè)和省份虛擬變量；γ表示常數(shù)項；δ表示系數(shù)；ε表示殘差。鑒于不同年度、行業(yè)和市場化程度的上市公司股權(quán)資本成本存在系統(tǒng)性差異[10]，本研究控制了年度、行業(yè)和省份的固定效應(yīng)，并使用年度和公司層面聚類穩(wěn)健標準誤的計算方式，控制異方差和自相關(guān)偏差。

5 實證結(jié)果及分析

5.1 描述性統(tǒng)計

變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。由表2可知，RE的均值和中位數(shù)分別為9.4%和8.3%，最小值和最大值分別為3.4%和27.0%，標準差為4.3%；BD的均值和中位數(shù)分別為1.139和1.099，最小值和最大值分別為0.000和3.970，標準差為1.084。由此可見，不同樣本的股權(quán)資本成本和大數(shù)據(jù)背景差異較大。

5.2 主回歸

實體上市公司大數(shù)據(jù)背景與股權(quán)資本成本的基準回歸結(jié)果見表3。表3列(1)未引入控制變量，BD的系數(shù)為-0.003，在1%的水平上顯著為負。表3列(2)引入了控制變量，BD的系數(shù)為-0.002，仍在1%的水平上顯著為負。從經(jīng)濟意義上看，BD每提升一個標準差會使RE下降0.22%(=1.084×0.002)，相較于RE均值下降的幅度為2.34%(=0.22%/0.094)。由此可見，實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景顯著降低了其股權(quán)資本成本，證實了假設(shè)1a。

表3 大數(shù)據(jù)背景與股權(quán)資本成本(N=16 713)

表4 傾向得分匹配+雙重差分模型

5.3 穩(wěn)健性檢驗

5.3.1傾向得分匹配+雙重差分模型檢驗

考慮到樣本公司的特征差異或影響實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景，本研究以上述回歸過程中的所有控制變量為匹配變量，以BD的中位數(shù)虛擬變量(BDM)為處理變量，對樣本進行傾向得分匹配(PSM)。在匹配方法的選取上，采用1∶1不可放回的近鄰匹配法，使用Logit模型進行回歸，并將卡尺范圍設(shè)定為0.05%[注]本研究傾向得分匹配后的樣本均通過了平衡性檢驗，相關(guān)結(jié)果留存?zhèn)渌?。，結(jié)果見表4。表4列(1)和列(2)匹配后的樣本回歸結(jié)果顯示，在引入控制變量前后，BD的系數(shù)仍在1%的水平上顯著為負。為進一步增強上市公司大數(shù)據(jù)背景的外生性，本研究構(gòu)造了雙重差分模型(DID)進行檢驗。具體而言，當樣本公司BD連續(xù)兩年以上大于樣本中位數(shù)時，令BD×PO取1，否則取0[注]為進一步控制BD×PO的選擇性偏差，本研究在DID及PSM-DID檢驗中剔除了樣本期間內(nèi)大數(shù)據(jù)背景發(fā)生反轉(zhuǎn)的公司-年樣本。。由表4列(3)和列(4)可知，BD×PO依舊在1%的水平上顯著為負。此外，表4列(5)和列(6)PSM-DID的檢驗結(jié)果同樣支持上述結(jié)論。

5.3.2控制創(chuàng)新能力的影響

考慮到實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景可能與創(chuàng)新能力存在密切聯(lián)系，為控制這一自選擇偏差，本研究將創(chuàng)新能力納入到分析框架。其中，創(chuàng)新能力(RD)參照李曉琳等[21]的研究，以“研發(fā)投入金額加1的自然對數(shù)”進行度量，結(jié)果見表5。表5列(1)顯示，RD與BD的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，說明創(chuàng)新投入較高的實體上市公司具備較強的大數(shù)據(jù)背景；表5列(2)顯示，在對創(chuàng)新能力加以控制后，BD與RE的負相關(guān)關(guān)系仍在1%的水平上顯著。

表5 控制創(chuàng)新能力(N=11 293)

5.3.3工具變量法

本研究使用工具變量兩階段回歸緩解反向因果偏誤。選取的工具變量為董事長(或CEO)的IT背景(IT)。一方面，董事長(或CEO)的IT背景與實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景密切相關(guān)，理論上符合工具變量的相關(guān)性假設(shè)；另一方面，董事長(或CEO)的IT背景具有鮮明的職業(yè)特征，較大可能只能通過實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景作用于股權(quán)資本成本，理論上符合工具變量的外生性假設(shè)。在工具變量的構(gòu)造方面，當董事長(或CEO)簡歷中出現(xiàn)與IT工作、學習有關(guān)的詞匯，視作董事長(或CEO)具備IT經(jīng)歷，令I(lǐng)T取1，否則取0。

工具變量法兩階段的回歸結(jié)果見表6。表6列(1)顯示，IT與BD的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，即當實體上市公司的董事長(或CEO)具備IT經(jīng)歷時，其大數(shù)據(jù)背景更強，統(tǒng)計意義上滿足了工具變量與解釋變量的相關(guān)性假設(shè)。表6列(2)顯示，在未控制BD時，IT與RE的相關(guān)系數(shù)在10%的水平上顯著為負；表6列(3)顯示，在控制BD后，IT與RE的系數(shù)不顯著。由此可見，董事長(或CEO)的IT背景不會直接影響股權(quán)資本成本，統(tǒng)計意義上滿足了工具變量與被解釋變量的外生性假設(shè)。將表6列(1)第一階段回歸所得的BD擬合值代入主檢驗?zāi)Ｐ秃螅珺D的系數(shù)依然在10%的水平上顯著為負(見表6列(4))。

表6 工具變量法兩階段回歸(N=13 247)

5.3.4其他穩(wěn)健性檢驗

本研究進行的其他穩(wěn)健性檢驗還包括：①變更模型設(shè)定，即控制年度和行業(yè)、年度和省份的交叉固定效應(yīng)以及個體固定效應(yīng)；②變更樣本選擇范圍，即將信息技術(shù)相關(guān)行業(yè)、創(chuàng)業(yè)板以及經(jīng)營范圍包含大數(shù)據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)的上市公司樣本納入模型方程；③變更大數(shù)據(jù)的度量方式，即以“年報MD&A文本大數(shù)據(jù)相關(guān)詞匯的字符數(shù)/文本字符總數(shù)”作為大數(shù)據(jù)背景的替代變量(BDR)。上述穩(wěn)健性檢驗結(jié)果仍均支持假設(shè)1a。

5.4 作用機制檢驗

由前文可知，實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景傳遞了積極的信號，顯著降低了股權(quán)資本成本。然而，由于股權(quán)投資者并非完全理性，可能存在對大數(shù)據(jù)及相關(guān)概念題材股票的追捧，或偏離價值投資導(dǎo)向。故下面從理性和非理性因素出發(fā)，探討實體上市公司大數(shù)據(jù)背景影響股權(quán)資本成本的內(nèi)在機理。大數(shù)據(jù)背景、公司治理與股權(quán)資本成本之間關(guān)系檢驗結(jié)果見表7。

表7 大數(shù)據(jù)背景、公司治理與股權(quán)資本成本

5.4.1大數(shù)據(jù)背景、分析師外部治理與股權(quán)資本成本

與個人投資者相比，分析師是資本市場中相對理性的一個群體，在專業(yè)知識和信息處理等方面具備一定優(yōu)勢，可以通過盈利預(yù)測報告和評級報告等為非專業(yè)投資者提供增量信息，在資本市場中起到了重要的外部監(jiān)督作用。由于精力相對有限，分析師對不同上市公司的關(guān)注度存在差異。媒體關(guān)注度較高、信息獲取成本較低以及可理解性較強的上市公司，往往在資本市場中更受分析師的青睞[22]。對于應(yīng)用大數(shù)據(jù)的實體上市公司而言，其具備更為廣泛的信息披露渠道，或成為分析師關(guān)注的重點。

根據(jù)上述分析，本研究認為，實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景可以優(yōu)化分析師的外部治理，進而降低股權(quán)資本成本。由表7列(1)～列(3)可知分析師關(guān)注度(AN)作為中介變量的檢驗結(jié)果，支持上述推論，證實了實體上市公司大數(shù)據(jù)背景降低股權(quán)資本成本的外部治理路徑[注]為緩解自變量和中介變量的反向因果問題，本研究還使用DID樣本進行了替代性檢驗，仍支持研究結(jié)論。。

5.4.2大數(shù)據(jù)背景、內(nèi)部控制質(zhì)量與股權(quán)資本成本

內(nèi)部治理方面，大數(shù)據(jù)可能會給實體上市公司的內(nèi)部控制帶來一定積極影響。首先，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，企業(yè)的信息傳輸速度更快，可以提升企業(yè)的內(nèi)部溝通效率；其次，大數(shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用提供了更為詳盡的業(yè)務(wù)流程信息，可以幫助企業(yè)建立更為有效的內(nèi)部控制體系；再者，隨著大數(shù)據(jù)相關(guān)企業(yè)商業(yè)模式的成熟，內(nèi)部員工對相關(guān)業(yè)務(wù)會有更明晰的認識，也利于企業(yè)內(nèi)部控制體系的有效執(zhí)行[3]。

根據(jù)上述分析，本研究認為，實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景可以通過內(nèi)部控制質(zhì)量的提升，起到降低股權(quán)資本成本的作用。由表7列(4)～列(6)可知內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)作為中介變量的檢驗結(jié)果，支持上述推論，證實了實體上市公司大數(shù)據(jù)背景降低股權(quán)資本成本的內(nèi)部治理路徑[注]內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)以“內(nèi)部控制指數(shù)加1的自然對數(shù)”度量，數(shù)據(jù)選取自迪博(DIB)內(nèi)部控制與風險管理數(shù)據(jù)庫。。

5.4.3大數(shù)據(jù)背景、MD&A語調(diào)與股權(quán)資本成本

隨著近年來大數(shù)據(jù)、互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)概念的火爆，管理層可能會利用大數(shù)據(jù)及其衍生概念信息進行策略性炒作，夸大正面消息。同時，由于大數(shù)據(jù)及其衍生概念具備產(chǎn)業(yè)政策背景，相關(guān)上市公司較易得到來自政府的政策激勵[5]，也可能會強化管理層的過度自信，導(dǎo)致更為積極的信息陳述。對于大數(shù)據(jù)相關(guān)上市公司的股權(quán)投資者而言，倘若其決策并非完全合乎理性，可能容易受管理層積極陳述的影響，進而降低對上市公司的風險評價[23]。

根據(jù)上述分析，本研究認為，實體上市公司大數(shù)據(jù)背景或通過年報MD&A積極語調(diào)的傳遞降低股權(quán)資本成本?；诖?，將MD&A語調(diào)納入分析框架。其中，MD&A語調(diào)參照甘麗凝等[10]的研究，以凈積極語調(diào)(TO)度量，凈積極語調(diào)=(積極詞匯數(shù)量-消極詞匯數(shù)量)/(積極詞匯數(shù)量+消極詞匯數(shù)量)。同時，為排除基本面因素對凈積極語調(diào)的影響，參照HUANG等[24]的研究，以異常積極語調(diào)(ATO)作為MD&A語調(diào)的另一度量。

大數(shù)據(jù)背景、MD&A語調(diào)與股權(quán)資本成本之間關(guān)系的檢驗結(jié)果見表8。表8列(1)～列(6)的分步法回歸結(jié)果顯示，無論是凈積極語調(diào)還是異常積極語調(diào)，其中介效應(yīng)均具備統(tǒng)計意義，證實更為積極的MD&A語調(diào)是實體上市公司大數(shù)據(jù)背景抑制股權(quán)資本成本的非理性驅(qū)動因素。

表8 大數(shù)據(jù)背景、MD&A語調(diào)與股權(quán)資本成本

從以上作用機制檢驗的結(jié)果來看，大數(shù)據(jù)背景較強的實體上市公司具備更完善的外部和內(nèi)部公司治理機制，但管理層信息表述也更為積極；同時，從理性和非理性層面向股權(quán)投資者傳遞了積極的信號，降低了股權(quán)資本成本，表明股權(quán)投資者對相關(guān)上市公司的決策具備有限理性。

5.5 進一步分析

前文的作用機制檢驗結(jié)果表明，實體上市公司大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的影響，同時受到理性和非理性因素驅(qū)動。雖然理性與非理性因素看似都降低了股權(quán)資本成本，但二者背后的經(jīng)濟實質(zhì)不盡相同。當大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的抑制作用主要受公司治理水平等理性因素驅(qū)動時，較低的股權(quán)資本成本意味著公司具備較高的價值。然而，倘若大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的抑制作用更多受情緒等非理性因素的驅(qū)動，此時較低的股權(quán)資本成本僅僅是資產(chǎn)誤定價的表現(xiàn)，無益于公司長期價值的實現(xiàn)。由此可見，對于實體上市公司大數(shù)據(jù)背景影響股權(quán)資本成本的理性與非理性主導(dǎo)因素，有待進一步分析。

5.5.1大數(shù)據(jù)背景、會計信息透明度與股權(quán)資本成本

與股權(quán)資本成本類似，會計信息質(zhì)量也同時受理性和非理性因素影響。例如，內(nèi)外部治理機制的建立健全有助于改善上市公司的會計信息質(zhì)量，而市場情緒炒作則可能誘發(fā)管理層的盈余管理動機[25]。由此，可將會計信息質(zhì)量視作理性與非理性影響因素綜合作用的結(jié)果。故本研究將會計信息質(zhì)量納入分析框架，借以探討實體上市公司大數(shù)據(jù)背景影響股權(quán)資本成本的理性與非理性主導(dǎo)路徑——倘若大數(shù)據(jù)背景可以通過提升整體會計信息質(zhì)量來降低股權(quán)資本成本，則說明大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的理性影響路徑占主導(dǎo)地位；如果大數(shù)據(jù)背景降低了實體上市公司的整體會計信息質(zhì)量，進而提升了股權(quán)資本成本，則說明大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的非理性影響路徑占據(jù)主導(dǎo)。

鑒于深圳證券交易所和上海證券交易所分別于2001年和2013年起對上市公司進行信息披露考評評級，考評結(jié)果較為權(quán)威和客觀，本研究以上交所和深交所對上市公司信息披露質(zhì)量評級作為會計信息透明度(TR)的代理變量，度量上市公司整體會計信息質(zhì)量。具體而言，根據(jù)上市公司信息披露質(zhì)量考核結(jié)果從高到低的A、B、C和D等級，分別將TR賦值為4、3、2和1。

大數(shù)據(jù)背景、會計信息透明度與股權(quán)資本成本之間關(guān)系的檢驗結(jié)果見表9。表9列(1)～列(3)的回歸結(jié)果顯示，會計信息透明度的中介效應(yīng)較為顯著，說明實體上市公司大數(shù)據(jù)背景可以通過會計信息透明度的提升，起到降低股權(quán)資本成本的作用。由此可見，從整體會計信息質(zhì)量的角度來看，理性因素在大數(shù)據(jù)背景與股權(quán)資本成本的關(guān)系中占主導(dǎo)地位[注]表9列(1)為Ologit回歸，常數(shù)項不唯一，故未予以列示。。

表9 大數(shù)據(jù)背景、會計信息透明度與 股權(quán)資本成本(N=8 744)

5.5.2大數(shù)據(jù)背景、盈余管理與股權(quán)資本成本

考慮到上交所和深交所信息質(zhì)量評級的數(shù)據(jù)缺失值較多，且盈余管理是上市公司會計信息披露的重點關(guān)注內(nèi)容，本研究進一步將應(yīng)計盈余管理和真實盈余管理納入了分析框架，探究大數(shù)據(jù)背景下實體上市公司盈余管理方式的選擇。

上市公司各類盈余管理方式相互間存在一定的替代性。如前所述，大數(shù)據(jù)背景較強的實體上市公司可能具備較為完善的外部監(jiān)督機制，或抑制管理層對應(yīng)計損益項目的報表操縱空間。然而，對于真實盈余管理而言，一方面，這一財務(wù)操縱手段較為隱匿，難以被外部信息使用者察覺；另一方面，當資本市場法制環(huán)境不健全時，真實活動相關(guān)的操縱行為即使為外部信息使用者知悉，外部信息使用者也難以證明管理層確實存在過錯。因此，在報表操縱空間受限時，真實盈余管理可能成為管理層財務(wù)操縱的選擇[26]。

根據(jù)上述分析，本研究認為，實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景主要通過對應(yīng)計盈余管理的抑制，起到降低股權(quán)資本成本的作用。在兩類盈余管理指標的度量方面，對于應(yīng)計盈余管理，參照KOTHARI等[27]的研究，以經(jīng)業(yè)績調(diào)整后修正的Jones模型計算所得異常應(yīng)計利潤的絕對值作為代理變量(DA)；對于真實盈余管理，借鑒HUANG 等[26]、羅琦等[28]的做法，以異常經(jīng)營現(xiàn)金凈流量絕對值(AF)、異常生產(chǎn)成本絕對值(AP)、異常酌量費用絕對值(AD)的合計數(shù)度量真實盈余管理(REM)。

大數(shù)據(jù)背景、盈余管理與股權(quán)資本成本之間關(guān)系的檢驗結(jié)果見表10。表10列(1)～列(3)、列(4)～列(6)分別列示了應(yīng)計盈余管理和真實盈余管理作為中介變量的回歸結(jié)果。其中，應(yīng)計盈余管理起到了較為顯著的中介作用，而真實盈余管理的遮掩效應(yīng)則較為明顯。由此可見，對于大數(shù)據(jù)背景較強的實體上市公司而言，盡管其較為完善的外部監(jiān)督機制抑制了管理層對應(yīng)計損益項目的報表操縱空間，降低了股權(quán)資本成本；但同時，也使得管理層傾向于更為激進、更為隱匿的真實盈余管理手段，從而提升了股權(quán)資本成本。

表10 大數(shù)據(jù)背景、盈余管理與股權(quán)資本成本

5.6 異質(zhì)性分析

隨著大數(shù)據(jù)的發(fā)展和普及，政府、審計師、股權(quán)投資者個人等外部信息使用者同樣置身于大數(shù)據(jù)環(huán)境中，或?qū)嶓w上市公司大數(shù)據(jù)背景的股權(quán)資本成本效應(yīng)產(chǎn)生影響。基于此，本研究將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、年報審計機構(gòu)和“寬帶中國”政策的實施納入了分析框架，探討實體上市公司大數(shù)據(jù)背景與股權(quán)資本成本的異質(zhì)性關(guān)系。異質(zhì)性分析的檢驗結(jié)果見表11。

5.6.1大數(shù)據(jù)背景、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與股權(quán)資本成本

與傳統(tǒng)企業(yè)相比，運用大數(shù)據(jù)的企業(yè)具備高度市場化特征，僅依賴其自身調(diào)整可能存在無序發(fā)展的現(xiàn)象。如基于大數(shù)據(jù)的互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型變革往往較為激進，在政府缺位時存在非理性發(fā)展的態(tài)勢[29]。與非國有上市公司相比，國有上市公司與政府聯(lián)系更為緊密，經(jīng)營決策相對謹慎，或能更好地利用大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)實現(xiàn)高效發(fā)展。

表11 異質(zhì)性分析

根據(jù)上述分析，本研究認為，大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的抑制作用在國有上市公司中體現(xiàn)的更為明顯。表11列(1)和列(2)顯示，國有企業(yè)組(SE=1)和非國有企業(yè)組(SE=0)的BD系數(shù)分別為-0.002和-0.001，均在1%的水平上顯著，組間系數(shù)差異具備統(tǒng)計意義，說明國有產(chǎn)權(quán)顯著提升了實體上市公司大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的積極影響[注]交乘項模型檢驗結(jié)果與分組檢驗結(jié)果無實質(zhì)差異，下同。。

5.6.2大數(shù)據(jù)背景、國際四大會計師事務(wù)所審計與股權(quán)資本成本

根據(jù)現(xiàn)代風險導(dǎo)向?qū)徲嬆Ｐ停瑢徲嫀煴O(jiān)督作用的發(fā)揮取決于重大錯報風險和檢查風險。其中，重大錯報風險主要源自審計單位的外部環(huán)境及其自身的治理結(jié)構(gòu)、財務(wù)狀況等；檢查風險則更多與審計師特征有關(guān)。對于具備大數(shù)據(jù)背景的實體上市公司而言，其審計師的監(jiān)督作用可以基于風險導(dǎo)向?qū)徲嫷姆治隹蚣苓M行探討。從被審計單位來看，運用大數(shù)據(jù)的實體上市公司具有激進性創(chuàng)新的特征，或提升其重大錯報風險。而從審計師來看，國際四大會計師事務(wù)所由于信息化程度較高，可能對實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景更為適應(yīng)，具備更低的檢查風險[3]，或能助力實體上市公司大數(shù)據(jù)背景實現(xiàn)更好的治理效果。

根據(jù)上述分析，本研究認為，國際四大會計師事務(wù)所審計能夠提升實體上市公司大數(shù)據(jù)背景與股權(quán)資本成本的負向關(guān)系。表11列(3)和列(4)顯示，國際四大會計師事務(wù)所審計組(B4=1)和非國際四大會計師事務(wù)所審計組(B4=0)的BD系數(shù)分別為-0.003和-0.002，分別在5%和1%的水平上顯著，且組間系數(shù)差異具備統(tǒng)計意義，證實了上述推測。

5.6.3大數(shù)據(jù)背景、“寬帶中國”政策實施與股權(quán)資本成本

作為新一代的信息技術(shù)，大數(shù)據(jù)背景對實體上市公司治理作用的發(fā)揮可能有賴于信息基礎(chǔ)設(shè)施的支持。在信息基礎(chǔ)設(shè)施完善的地區(qū)，上市公司經(jīng)營決策信息能更及時地與外界交互[30]。一方面，這可能有利于強化政府、分析師、審計師等傳統(tǒng)外部監(jiān)督機制的治理效率，進一步抑制管理層諸如財務(wù)操縱、過度在職消費等不利于上市公司價值創(chuàng)造的行為；另一方面，這也有利于股權(quán)投資者更好地理解大數(shù)據(jù)相關(guān)上市公司的對外披露信息，為其參與上市公司治理創(chuàng)造條件。

根據(jù)上述分析，本研究認為，當實體上市公司所在地的信息基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)越完善時，其大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的抑制作用更為明顯。表11列(5)和列(6)顯示，在實施了“寬帶中國”政策的分組(BI=1)和未實施“寬帶中國”政策的分組(BI=0)中，BD的系數(shù)分別為-0.003和-0.001，均在1%的水平上顯著，且組間系數(shù)差異具備統(tǒng)計意義。由此可知，隨著所在地信息基礎(chǔ)設(shè)施的完善，實體上市公司大數(shù)據(jù)背景的積極作用也更為明顯。

6 結(jié)語

本研究基于近年來大數(shù)據(jù)快速發(fā)展和普及的背景，探討了實體上市公司大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的影響及作用機理。研究發(fā)現(xiàn)：實體上市公司的大數(shù)據(jù)背景降低了股權(quán)資本成本；外部、內(nèi)部公司治理水平的提升和積極的年報MD&A語調(diào)分別是大數(shù)據(jù)背景降低股權(quán)資本成本的理性和非理性驅(qū)動因素，體現(xiàn)股權(quán)投資者對相關(guān)上市公司決策的有限理性；大數(shù)據(jù)背景提升了實體上市公司的整體會計信息質(zhì)量，表明理性因素在大數(shù)據(jù)背景與股權(quán)資本成本的關(guān)系中占主導(dǎo)地位；國有產(chǎn)權(quán)、“寬帶中國”政策和國際四大會計師事務(wù)所年報審計加強了大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)資本成本的抑制作用。

本研究具備如下理論貢獻：一方面，與現(xiàn)有研究多集中探討大數(shù)據(jù)的價值創(chuàng)造效應(yīng)不同，本研究關(guān)注了實體上市公司大數(shù)據(jù)背景對股權(quán)投資者決策的影響及作用機制，是對大數(shù)據(jù)經(jīng)濟后果研究的拓展；另一方面，有關(guān)理性投資者假設(shè)的適用性問題，傳統(tǒng)金融學流派和行為金融學流派長期以來存在觀點沖突，本研究也能為投資者的有限理性提供一定的補充性證據(jù)。

本研究同樣具備一定實踐意義：①從政府的角度來看，國有產(chǎn)權(quán)和“寬帶中國”政策顯著提升了大數(shù)據(jù)背景與股權(quán)資本成本的負向關(guān)系，顯示出政府部門良好的外部治理效果。故建議政府充分發(fā)揮其“看得見的手”的作用，助力大數(shù)據(jù)相關(guān)上市公司實現(xiàn)平穩(wěn)發(fā)展。②從審計師的角度來看，在實體企業(yè)普遍具備大數(shù)據(jù)背景的情況下，內(nèi)資所與國際四大會計師事務(wù)所的審計質(zhì)量存在一定差距。故建議內(nèi)資所加強自身信息化建設(shè)，以提升資本市場的信息溝通效率。③對于股權(quán)投資者，建議其審慎對待資本市場的熱點概念，注重對上市公司財務(wù)報告內(nèi)在邏輯的分析，堅持理性投資決策。

本研究可能存在一定不足之處。上市公司股權(quán)結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜，不同類型的股權(quán)投資者可能具備不同的投資偏好，而本研究僅從整體層面探討了股權(quán)投資者對大數(shù)據(jù)相關(guān)上市公司的價值評估和風險評價。因此，未來可區(qū)分股權(quán)投資者類型，對大數(shù)據(jù)背景的股權(quán)資本成本效應(yīng)作進一步探討。