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    表外數(shù)據(jù)資源披露與資本市場資源配置效率★
    ——基于文本分析的經(jīng)驗證據(jù)

    2023-02-15 00:59:00李祁恒吳武清譚凱洪
    國際商務(wù)財會 2023年1期
    關(guān)鍵詞:權(quán)益資本變量

    李祁恒 吳武清 譚凱洪

    (中國人民大學(xué)商學(xué)院)

    一、引言

    目前,將數(shù)據(jù)資源視為生產(chǎn)要素、充分釋放數(shù)據(jù)資源價值已成為國家戰(zhàn)略。2019年10月,黨的十九屆四中全會首次將數(shù)據(jù)列為生產(chǎn)要素,提出要“健全勞動、資本、土地、知識、技術(shù)、管理、數(shù)據(jù)等生產(chǎn)要素由市場評價貢獻(xiàn)、按貢獻(xiàn)決定報酬的機(jī)制”。2020年3月,中共中央、國務(wù)院發(fā)布了《關(guān)于構(gòu)建更加完善的要素市場化配置體制機(jī)制的意見》(簡稱“意見”),意見單獨(dú)列出加快培育數(shù)據(jù)要素市場的方式,指出要提升社會數(shù)據(jù)資源價值,培育數(shù)字經(jīng)濟(jì)新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)和新模式。同年10月,黨的十九屆五中全會發(fā)布了《關(guān)于制定國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》(簡稱“建議”),建議再次確立了數(shù)據(jù)要素的市場地位,提出要“推進(jìn)土地、勞動力、資本、技術(shù)、數(shù)據(jù)等要素市場化改革,健全要素市場運(yùn)行機(jī)制,完善要素交易規(guī)則和服務(wù)體系”。2022年6月,習(xí)近平總書記召開的中央全面深化改革委員會第二十六次會議中,審議通過了《關(guān)于構(gòu)建數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度更好發(fā)揮數(shù)據(jù)要素作用的意見》。這些政策表明,重視數(shù)據(jù)資源價值、研究數(shù)據(jù)資源問題已成為實務(wù)界和理論界的緊要任務(wù)。

    然而,與國家戰(zhàn)略對數(shù)據(jù)資源高度重視形成鮮明對比的是,企業(yè)財務(wù)報表卻忽視了數(shù)據(jù)資源的披露,導(dǎo)致會計信息相關(guān)性下降(黃世忠等,2020;張新民和金瑛,2022)。換言之,企業(yè)財務(wù)報告中的資產(chǎn)負(fù)債表、利潤表以及現(xiàn)金流量表三大報表均未明確列示數(shù)據(jù)資源項目及其金額,從而投資者難以從財務(wù)報表中獲取企業(yè)數(shù)據(jù)資源的相關(guān)信息,投資者面臨較為嚴(yán)重的信息不對稱問題。而信息不對稱程度的增加又會導(dǎo)致逆向選擇和道德風(fēng)險問題,進(jìn)而影響資本市場資源配置效率,阻礙實體經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展。

    那么,企業(yè)財務(wù)報告中關(guān)于數(shù)據(jù)資源的文本信息披露是否有助于投資者獲取更多與企業(yè)數(shù)據(jù)資源相關(guān)的信息,緩解投資者的信息不對稱程度,從而提高資本市場資源配置效率?本文認(rèn)為,這一假說有可能成立,原因在于:企業(yè)財務(wù)報告不僅包含財務(wù)報表,還包含大量文本信息。這些文本信息能夠在一定程度上彌補(bǔ)財務(wù)報表披露不足的問題,降低投資者的信息不對稱程度。當(dāng)然,由于企業(yè)財務(wù)報告披露數(shù)據(jù)資源的文本信息較為零散,投資者未必會對這些零散的信息有所反應(yīng),因此該假說也可能不成立。這表明該假說具有張力(Tension),需要通過實證研究進(jìn)行檢驗。值得注意的是,本文并沒有按照危雁麟等(2022)的研究,將數(shù)據(jù)資源稱為數(shù)據(jù)資產(chǎn),這是因為在會計學(xué)中,資產(chǎn)是一個定義嚴(yán)格的概念,文本詞頻信息只能反映數(shù)據(jù)資源狀況,而不一定能夠反映數(shù)據(jù)資產(chǎn)狀況。具體而言,根據(jù)《企業(yè)會計準(zhǔn)則——基本準(zhǔn)則》(2014),資產(chǎn)是指企業(yè)過去的交易或者事項形成的、由企業(yè)擁有或者控制的、預(yù)期會給企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)利益的資源,所以如果要將數(shù)據(jù)資源確認(rèn)為數(shù)據(jù)資產(chǎn),首先需要明確數(shù)據(jù)資源的權(quán)屬及其價值相關(guān)性。而目前,數(shù)據(jù)資源的權(quán)屬及其價值相關(guān)性均難以確定,是法學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)、財務(wù)學(xué)、會計學(xué)等領(lǐng)域研究的前沿問題,為遵從定義嚴(yán)謹(jǐn)性,本文使用數(shù)據(jù)資源一詞代替數(shù)據(jù)資產(chǎn)一詞。

    為了檢驗上述假說,本文以2010—2019年A股上市公司為研究樣本,實證檢驗企業(yè)年報中數(shù)據(jù)資源披露程度與資本市場資源配置效率的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)年報中數(shù)據(jù)資源披露程度越高,企業(yè)權(quán)益資本成本越低,表明數(shù)據(jù)資源披露有助于提高資本市場資源配置效率。穩(wěn)健性檢驗發(fā)現(xiàn),無論是使用傾向得分匹配、熵平衡匹配,還是替換變量衡量方法、延長樣本期間,主回歸結(jié)果均較為穩(wěn)健。使用企業(yè)市場價值作為代理變量進(jìn)行機(jī)制檢驗,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)資源的披露提高了投資者對企業(yè)未來發(fā)展的預(yù)期,進(jìn)而降低企業(yè)權(quán)益資本成本。

    二、理論分析與研究假說

    數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的當(dāng)前,數(shù)據(jù)資源的企業(yè)價值創(chuàng)造功能正在被越來越多文獻(xiàn)所關(guān)注和檢驗。例如,謝康等(2020)結(jié)合企業(yè)問卷調(diào)查和國泰安數(shù)據(jù)庫收集數(shù)據(jù),實證檢驗了企業(yè)大數(shù)據(jù)資源對產(chǎn)品創(chuàng)新績效的影響。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)大數(shù)據(jù)資源與產(chǎn)品創(chuàng)新績效二者呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系,且大數(shù)據(jù)分析、組織學(xué)習(xí)和慣例更新是二者關(guān)系的完全中介,表明大數(shù)據(jù)分析能力是數(shù)據(jù)資源創(chuàng)造價值的重要前提。張葉青等(2021)通過對A股上市公司年報進(jìn)行文本分析,構(gòu)建了企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用指標(biāo),并基于此檢驗了企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的影響因素和經(jīng)濟(jì)后果。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)規(guī)模、有形資產(chǎn)比例、盈利能力以及地區(qū)市場化程度均會影響企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用程度。此外,企業(yè)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用能顯著提高企業(yè)生產(chǎn)效率和研發(fā)投入,進(jìn)而提高企業(yè)市場價值。相似地,鈔小靜和王宸威(2022)通過對制造行業(yè)上市公司2011—2020年的年報數(shù)據(jù)進(jìn)行文本分析發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)要素能夠增加企業(yè)研發(fā)創(chuàng)新和促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)協(xié)同,進(jìn)而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率,促進(jìn)企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。蔡繼明等(2022)基于廣義價值論模型發(fā)現(xiàn),通過數(shù)據(jù)的初始存量以及處理數(shù)據(jù)和生產(chǎn)產(chǎn)品時所投入的勞動等途徑,數(shù)據(jù)可以提高絕對生產(chǎn)力,是價值創(chuàng)造的重大源泉??偠灾?,上述研究表明,數(shù)據(jù)資源作為備受關(guān)注的生產(chǎn)要素,正在為企業(yè)發(fā)揮著日益重要的價值創(chuàng)造功能。

    由于數(shù)據(jù)資源具有價值創(chuàng)造功能,因此數(shù)據(jù)資源的披露能夠幫助投資者獲取公司更豐富的與數(shù)據(jù)資源價值相關(guān)的信息,緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對稱程度,降低投資者信息風(fēng)險,進(jìn)而降低企業(yè)權(quán)益資本成本,提高資本市場資源配置效率。實際上,盡管關(guān)注數(shù)據(jù)資源披露經(jīng)濟(jì)后果的文獻(xiàn)較為匱乏,但研究其他信息披露與權(quán)益資本成本的文獻(xiàn)卻較為豐富。例如,Botosan(1997)的經(jīng)典文獻(xiàn)指出,企業(yè)在年報中的自愿性信息披露程度越高,企業(yè)權(quán)益資本成本越低。當(dāng)分析師關(guān)注程度較高時,二者之間的關(guān)系不顯著,表明年報自愿性信息披露能夠在信息不對稱較為嚴(yán)重的情況下幫助投資者更好地了解企業(yè)。吳紅軍(2014)從環(huán)境披露視角,研究發(fā)現(xiàn)企業(yè)環(huán)境信息披露水平與環(huán)境績效正相關(guān),與權(quán)益資本成本負(fù)相關(guān),說明企業(yè)披露環(huán)境信息向外界傳達(dá)了利好信號,提高了企業(yè)聲譽(yù)。黃建元和靳月(2016)從社會責(zé)任報告的角度,研究發(fā)現(xiàn)獨(dú)立的社會責(zé)任報告有助于降低企業(yè)權(quán)益資本成本。王冰潔和劉振濤(2017)從管理層業(yè)績預(yù)告披露視角,提出管理層作為內(nèi)部人,對企業(yè)經(jīng)營狀況有更清晰的了解,因此其業(yè)績預(yù)告有助于降低投資者信息不對稱程度,從而影響企業(yè)權(quán)益資本成本。通過實證研究,他們證明了這一觀點,即管理層業(yè)績預(yù)告消息的利好程度越高,權(quán)益資本成本越低,且強(qiáng)制性披露制度下二者之間的關(guān)系更加顯著。王雄元和高曦(2018)從風(fēng)險信息披露視角,研究發(fā)現(xiàn)年報風(fēng)險披露長度越長,企業(yè)權(quán)益資本成本越低,說明風(fēng)險信息的披露有助于降低投資者對企業(yè)未來風(fēng)險的不確定性預(yù)期,因而要求更低的風(fēng)險溢價。傅傳銳和王美玲(2018)則對智力資本信息披露進(jìn)行研究,通過使用內(nèi)容分析法對企業(yè)年報進(jìn)行編碼,他們發(fā)現(xiàn)智力資本信息披露的增加有助于降低企業(yè)權(quán)益資本成本。蔡貴龍等(2022)使用了投資者互動平臺數(shù)據(jù),研究發(fā)現(xiàn)投資者與上市公司互動能夠降低投資者信息整合成本,緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對稱程度,從而降低企業(yè)權(quán)益資本成本。

    根據(jù)上述文獻(xiàn),本文認(rèn)為,當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,數(shù)據(jù)資源價值凸顯,但是財務(wù)報表仍未明確披露數(shù)據(jù)資源科目及其金額。在這種情況下,投資者在估計企業(yè)數(shù)據(jù)資源的價值、進(jìn)而預(yù)測企業(yè)價值時會面臨著比傳統(tǒng)估值更為嚴(yán)重的信息不對稱問題。而當(dāng)企業(yè)在其財務(wù)報告中通過文本方式自愿披露數(shù)據(jù)資源時,投資者能夠更容易獲得企業(yè)與數(shù)據(jù)資源價值相關(guān)的信息,投資者與企業(yè)之間的信息不對稱程度下降,投資者面臨的信息風(fēng)險下降,其要求的資本風(fēng)險溢價下降,從而企業(yè)權(quán)益資本成本下降(Easley和O'Hara,2004)。綜上,本文提出如下假說:

    H1:其他條件保持不變時,企業(yè)數(shù)據(jù)資源披露程度越高,企業(yè)權(quán)益資本成本越低。

    三、研究設(shè)計

    (一)模型構(gòu)建

    為了檢驗上述假說,本文參考危雁麟等(2022)、蔡貴龍等(2022)的研究,構(gòu)建了如下回歸模型:

    模型(1)中,COC_MPEGi,t表示企業(yè)權(quán)益資本成本,該指標(biāo)是反映資本市場資源配置效率的常用指標(biāo)(姜付秀等,2008;蔡貴龍等,2022)。參考Easton(2004)、蔡貴龍等(2022)的研究,同時考慮到PEG模型是MPEG模型的特殊形式,本文主回歸主要使用MPEG模型計算企業(yè)權(quán)益資本成本,同時在穩(wěn)健性檢驗中分別使用PEG模型、OJN模型進(jìn)行分析。WordProi,t表示企業(yè)數(shù)據(jù)資源披露程度,參考危雁麟等(2022),該指標(biāo)的計算方法為企業(yè)年度財務(wù)報告中,與數(shù)據(jù)資源相關(guān)的、經(jīng)相似度加權(quán)平均的詞頻與文本總詞頻(不包含英文和數(shù)字)之比。Controlsi,t表示控制變量的集合。λi表示企業(yè)固定效應(yīng),ηt表示年份固定效應(yīng);εi,t為隨機(jī)擾動項。上述的變量具體計算方法可參見本文主回歸變量定義部分。

    本文主要關(guān)注WordProi,t變量的系數(shù),若該系數(shù)顯著為負(fù),表明企業(yè)數(shù)據(jù)資源披露程度越高,其權(quán)益資本成本越低,從而驗證了數(shù)據(jù)資源的披露具有信息效應(yīng),即數(shù)據(jù)資源的披露能夠緩解投資者與企業(yè)之間的信息不對稱,降低投資者信息風(fēng)險,提高資本市場資源配置效率。

    (二)主回歸變量定義

    1.被解釋變量

    本文主回歸被解釋變量為企業(yè)權(quán)益資本成本,主要使用MPEG模型計算。具體而言,參考Easton(2004)、毛新述等(2012)的研究,主回歸中企業(yè)權(quán)益資本成本的計算公式如下:

    其中,COC_MPEG為權(quán)益資本成本,EPS1、EPS2分別為分析師對企業(yè)未來一期、兩期的每股收益預(yù)測值,DPS1為分析師對未來一期的預(yù)期每股股利k×EPS1,k為過去3年的平均股利支付率的平均值,P0為期末股價。

    2.解釋變量

    本文主回歸解釋變量為數(shù)據(jù)資源披露程度。參考危雁麟等(2022)的研究,首先,本文將“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”和“數(shù)據(jù)資源”確定為種子詞。此外,由于現(xiàn)有文獻(xiàn)在討論數(shù)據(jù)資源和數(shù)據(jù)資產(chǎn)話題時,往往還會使用數(shù)據(jù)要素一詞(謝康等,2020;蔡繼明等,2022),因此本文亦將“數(shù)據(jù)要素”確認(rèn)為種子詞。其次,通過WinGo(文構(gòu))數(shù)據(jù)庫深度學(xué)習(xí)相似詞功能,本文篩選出上述種子詞的相似詞,并只保留與種子詞相似度為0.5以上的相似詞。根據(jù)WinGO(文構(gòu))數(shù)據(jù)庫說明書,相似詞的識別方法為:使用詞向量(Word Embedding)模型對大量分詞后的財經(jīng)文本進(jìn)行訓(xùn)練,構(gòu)建出詞語相似度計算模型,然后使用該模型來計算種子詞與其他詞語的相似度大小。一般而言,與種子詞相似度越大的詞語,其使用語境、語義與種子詞越相近,越能客觀、全面地反映所要代理變量的特征。接著,本文從WinGo(文構(gòu))數(shù)據(jù)庫中提取了種子詞及其相似詞在上市公司年度財務(wù)報告中的詞頻信息,以及上市公司年度財務(wù)報告中的總詞頻信息。最后,根據(jù)如下公式,本文計算出數(shù)據(jù)資源披露程度WordPro:

    式(3)中,F(xiàn)reqi,t,j表示i公司第t年年報中詞語j出現(xiàn)的頻率;Similarityi,t,j表示詞語j與種子詞的相似度,其中種子詞的相似度定義為1;SumFreqi,t表示年報總詞頻(不含英文和數(shù)字)。

    3.控制變量

    參考肖作平(2016)、危雁麟等(2022)、蔡貴龍等(2022)的研究,本文主回歸的控制變量包括企業(yè)規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、現(xiàn)金流(Cash)、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率(ROA)、董事會規(guī)模(BoardSize)、獨(dú)董比例(Independ)、第一大股東持股比例(FirstShare)以及機(jī)構(gòu)投資者持股比例(Institute)。此外,為了控制不隨個體變化的內(nèi)生性特征和不隨時間變化的內(nèi)生性特征,本文還控制了時間固定效應(yīng)和企業(yè)個體固定效應(yīng)。

    主回歸變量定義見表1。

    表1 主回歸變量定義

    (三)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

    本文主回歸以2010—2019年A股上市公司為初始樣本,然后進(jìn)行如下處理:(1)剔除金融股;(2)剔除ST、*ST等特殊處理股;(3)剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本。完成樣本選擇后,最終得到2806個公司16 921個“公司—年度”樣本。

    本文的數(shù)據(jù)分為文本數(shù)據(jù)和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。其中,文本數(shù)據(jù)是指數(shù)據(jù)資源披露的數(shù)據(jù),其來源于WinGo(文構(gòu))數(shù)據(jù)庫;結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指公司財務(wù)、公司治理、分析師預(yù)測等數(shù)據(jù),其來源于CSMAR(國泰安)數(shù)據(jù)庫和Wind(萬得)數(shù)據(jù)庫。為了防止極端值對回歸結(jié)果的影響,本文對所有連續(xù)變量進(jìn)行1%和99%分位的Winsorize縮尾處理。

    四、實證分析

    (一)描述性統(tǒng)計

    表2報告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。由表2可知,COC_MPEG的均值為0.116,標(biāo)準(zhǔn)差為0.044,表明中國上市公司權(quán)益資本成本平均約為11.6%,且不同公司的權(quán)益資本成本存在一定的差異。WordPro的均值為0.004,與危雁麟等(2022)的統(tǒng)計結(jié)果相比,本文刻畫上市公司數(shù)據(jù)資源信息平均披露程度更大,這主要是因為本文增加了“數(shù)據(jù)要素”一詞作為種子詞。此外,WordPro的最小值以及25%分位數(shù)均為0,表明中國上市公司數(shù)據(jù)資源信息披露程度總體較低。

    表2 主要變量描述性統(tǒng)計

    (二)相關(guān)性分析

    表3展示了本文主要變量的相關(guān)性分析,其中主對角線上方為Spearman相關(guān)系數(shù),下方為Pearson相關(guān)系數(shù)。由表3可知,WordPro與COC_MPEG的Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.075,Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.083,兩者均在1%水平上顯著為負(fù),表明WordPro與COC_MPEG負(fù)相關(guān),為本文假說的檢驗提供了初步證據(jù)。

    表3 主要變量相關(guān)性分析

    (三)主回歸分析

    表4列示了本文主回歸結(jié)果。其中第一列是單變量回歸結(jié)果,第二列加入公司基本面和公司治理維度的控制變量,第三列加入個體固定效應(yīng)和年份固定效應(yīng)。由表4可知,三列WordPro的系數(shù)均顯著為負(fù),表明數(shù)據(jù)資源披露有助于降低企業(yè)權(quán)益資本成本,假設(shè)1得證。對于經(jīng)濟(jì)意義,第三列WordPro的系數(shù)為-0.127,而由描述性統(tǒng)計可知COC_MPEG和WordPro的標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.044和0.012,因此數(shù)據(jù)資源披露詞頻(單位:%)每增加一個標(biāo)準(zhǔn)差,企業(yè)權(quán)益資本成本下降3.4%(0.127×0.012/0.044)。

    表4 主回歸結(jié)果

    (四)穩(wěn)健性檢驗

    1.樣本匹配

    為了緩解內(nèi)生性問題,本文使用傾向得分匹配和熵平衡匹配進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。對于傾向得分匹配,本文首先將數(shù)據(jù)資源披露程度大于行業(yè)-年度平均值的樣本設(shè)置為處理組,然后使用logit模型,將處理組虛擬變量設(shè)置為因變量,主回歸中的控制變量和行業(yè)固定效應(yīng)設(shè)置為協(xié)變量,在共同取值范圍內(nèi)進(jìn)行1:1~1:5最近鄰卡尺、可放回的逐年匹配,最后使用匹配樣本重新回歸。對于熵平衡匹配,參考Hainmueller(2012)、Francoeur等(2022),本文將主回歸中的控制變量、年度固定效應(yīng)和行業(yè)固定效應(yīng)作為匹配的協(xié)變量,并在匹配完成后進(jìn)行加權(quán)回歸。樣本匹配回歸結(jié)果如表5所示,由表5可知,WordPro的系數(shù)均顯著為負(fù),表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果較為穩(wěn)健。

    2.替換解釋變量衡量方法

    其次,本文還替換了解釋變量衡量方法,并將新指標(biāo)重新回歸其中,WordPro1的計算方式為“相似度加權(quán)詞頻/文本總詞頻”,SentPro的計算方式為“相似度加權(quán)句頻/文本句頻(除含有英文和數(shù)字的句頻)”?;貧w結(jié)果如表6所示,WordPro1的系數(shù)均顯著為負(fù),表明基準(zhǔn)回歸結(jié)果較穩(wěn)健。

    表6 替換解釋變量衡量方法結(jié)果

    3.替換被解釋變量衡量方法

    接著,本文替換被解釋變量衡量方法并重新進(jìn)行回歸。其中,參考Easton(2004),PEG模型COC_PEG的計算公式為:

    式(4)中,EPS1、EPS2分別為分析師對企業(yè)未來一年、兩年的每股收益預(yù)測值,P0為期末股價。與MPEG模型相比,PEG模型將未來一期的每股股利DPS1設(shè)置為0,因此是MPEG模型的特殊形式。

    而參考Ohlson和Juettner-Nauroth(2005),OJN模型COC_OJN的計算公式為:

    式(5)中,參考肖作平(2016),本文將r-1設(shè)置為0.05,其他變量定義與主回歸相同。

    回歸結(jié)果如表7所示,由該表可見,無論是使用PEG模型還是OJN模型計算權(quán)益資本成本,解釋變量WordPro的系數(shù)均顯著為負(fù),表明主回歸結(jié)果較穩(wěn)健。

    表7 替換被解釋變量衡量方法結(jié)果

    4.延長樣本期間

    最后,本文還將主回歸樣本期間延長為2007—2021年,樣本期間涵蓋了2008年金融危機(jī)以及2020年新冠疫情。由表8可見,盡管延長期間后的樣本噪音較大,解釋變量系數(shù)仍顯著為負(fù),表明主回歸結(jié)果較穩(wěn)健。

    表8 延長樣本期間結(jié)果

    五、機(jī)制檢驗

    數(shù)據(jù)資源披露通過何種機(jī)制影響權(quán)益資本成本?本文認(rèn)為,數(shù)據(jù)資源的披露能夠幫助投資者獲取公司更豐富的與數(shù)據(jù)資源價值相關(guān)的信息,降低投資者信息風(fēng)險,進(jìn)而降低企業(yè)權(quán)益資本成本,提高資本市場資源配置效率。

    為了檢驗投資者是否獲得了更豐富的與數(shù)據(jù)資源價值相關(guān)的信息,本文使用企業(yè)市場價值作為中介變量進(jìn)行檢驗。之所以使用企業(yè)市場價值,是因為該指標(biāo)代表了投資者對企業(yè)未來發(fā)展的預(yù)期,當(dāng)投資者獲取了企業(yè)披露的數(shù)據(jù)資源信息,其對企業(yè)未來發(fā)展更樂觀,從而企業(yè)股價越高,企業(yè)市場價值越大。參考Baron和Kenny(1986)、Ferreira和Matos(2008)的研究,本文首先計算企業(yè)市場價值,其公式為:ln((股權(quán)市場價值+負(fù)債賬面價值)/總資產(chǎn)),然后按照如下模型逐步檢驗:

    回歸結(jié)果如表9所示,數(shù)據(jù)自愿披露有助于提高企業(yè)市場價值,進(jìn)而降低企業(yè)權(quán)益資本成本。

    表9 機(jī)制檢驗結(jié)果

    六、研究結(jié)論與建議

    本文以2010—2019年A股上市公司為研究樣本,實證檢驗企業(yè)年報中數(shù)據(jù)資源披露程度與資本市場資源配置效率的關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)年報中數(shù)據(jù)資源披露程度越高,企業(yè)權(quán)益資本成本越低,表明數(shù)據(jù)資源披露有助于提高資本市場資源配置效率。穩(wěn)健性檢驗發(fā)現(xiàn),傾向得分匹配、熵平衡匹配,還是替換變量衡量方法、延長樣本期間,主回歸結(jié)果均較為穩(wěn)健。機(jī)制檢驗發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)資源的披露提高了投資者對企業(yè)未來發(fā)展的預(yù)期,進(jìn)而降低企業(yè)權(quán)益資本成本。

    根據(jù)研究結(jié)論,本文提出如下政策建議:(1)對于企業(yè)而言,增加數(shù)據(jù)資源信息披露,以降低權(quán)益資本成本,緩解融資約束。(2)對于投資者而言,充分挖掘企業(yè)披露文本中包含的數(shù)據(jù)資源情況,以降低自身的信息不對稱程度,降低數(shù)據(jù)經(jīng)濟(jì)時代的信息風(fēng)險,提高投資效率。(3)對于政策制定者而言,積極研究與制定數(shù)據(jù)資源披露規(guī)則,比如如何增加數(shù)據(jù)資源的文本披露內(nèi)容,如何將數(shù)據(jù)資源記入報表等,以提高資本市場資源配置效率,促進(jìn)資本市場與實體經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

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