经济新常态下中小上市公司融资约束与盈余管理(2)

　　由此，提出如下假设：H1：企业融资约束与盈余管理具有相关关系；H2：企业融资约束与盈余管理呈非线性关系；H3：企业融资约束程度越高，融资约束对盈余管理的影响越不显著。
　　研究设计
　　（一）数据来源与样本选择
　　中小企业与大中型企业相比受到更为严重的融资约束，其盈余管理动机更为强烈。本文以我国经济增速下滑作为经济新常态时期的划分，因此选取2010-2014年间中小板、创业板上市公司为研究样本，研究融资约束程度与盈余管理程度的关系。由于盈余管理模型计算的需要，实际样本期间为2011-2014年，且盈余管理模型的分行业、分年度回归必须有10家以上公司样本，因此对于少于10家的行业年度进行了删除。在此基础之上，考虑到金融保险类企业的报表与一般企业差别较大，故予以剔除，并剔除了数据缺失的样本，最终获得675家样本公司数据，共2700个公司年度数据。其中，全部数据均来自于CSMAR数据库。
　　（二）变量说明与模型建立
　　1.融资约束的度量。近年来，融资约束水平的衡量方法不断发展，KaplanandZingales（1997）、Lamontetal.（2001）等构建KZ指数以衡量企业融资约束程度；其后Almeidaetal.（2004）、吴娜（2013）等以公司规模作为融资约束强度的划分标准；HadlockandPierce（2010）根据KZ指数的研究思路加入企业规模和企业年龄两个外生变量构建了SA指数，克服了KZ指数的缺点，减少了融资约束内生性变量的影响。其具体公式为：SA=-0.737SIZE+0.043SIZE2-0.04AGE，其中SIZE为企业规模的自然对数，AGE为企业成立时间长短，该指数的绝对值越大，表示融资约束程度越低。本文在计算SA指数的基础上将绝对值在前33%的样本公司定义为低融资约束组，记为FC=0，后33%的样本公司为高融资约束组，记为FC=1。
　　在划分融资约束强度分组的基础上，本文借鉴况学文等（2010）和张金鑫等（2013）的研究方法，选择若干个代表公司经营状况的财务指标构建Logistic模型来衡量企业融资约束程度。结合当前的资本市场环境，选择股利分配率DIV（现金股利除以总资产）、每股收益EPS、资产负债率LEV、息税前利润总资产比EBIT和利息保障倍数ICR五个指标计入到模型中，建立如下Logistic模型，并以Pr（FC=1）的大小表示企业受到的融资约束程度，Pr越接近1，公司受到的融资约束程度越大。
　　其中，Zit=β1DIV+β2EPS+β3LEV+β4EBIT+β5ICR
　　2.盈余管理变量的度量（DA）。刘博等（2010）、彭雯等（2014）研究发现，对于我国的上市公司，使用截面数据估计的琼斯模型经过一定调整后能够较好地揭示出盈余管理的程度。基于此，本文选取修正琼斯模型来进行分行业、分年度回归计量可操纵性应计利润作为盈余管理的度量指标。
　　首先，根据模型（a）进行分行业、分年度回归，方程的回归系数为行业特征参数的估计值：
　　（a）
　　其次，将模型（a）的回归系数带入到模型（b），求得NDAt：
　　（b）
　　最后，计算公司实际的非操纵性应计利润与期望应计利润之差，得到应计项目的盈余管理水平：
　　其中，TAt表示第t年的非操纵性应计利润，由净利润减去经营净现金流量计算得出；ASSETt-1表示第t-1年期末的总资产；ΔREVt表示第t年营业收入与第t-1年营业收入的差；ΔRECt表示第t年期末应收账款与第t-1年期末应收账款的差；PPEt表示第t年期末固定资产；NDAt为第i家公司经过上期期末总资产调整后的不可操纵性应计利润。
　　3.回归模型构建。前人研究表明企业规模、融资需求、盈利能力、发展能力、营运能力、现金流量等均能对企业管理层进行盈余管理行为起到影响作用，因此，本文分析一系列与企业盈余管理程度相关的变量，具体变量及其定义如表1所示。
　　为考察融资约束对盈余管理的影响，首先建立模型（1）检验总体样本融资约束水平与盈余管理程度的相关关系：
　　（1）
　　其次，为了考察融资约束与盈余管理之间是否存在非线性关系，在模型中加入Pr的平方项和三次项，建立模型（2）和模型（3）：
　　（2）
　　（3）
　　回归结果
　　（一）描述性统计
　　从表2的统计结果可以看出，2011-2014年的融资约束水平呈下降趋势，即经济新常态时期我国中小上市公司的融资约束问题有所改善。但融资约束值仍保持在0.5左右，说明融资约束程度仍然较高。从融资约束与盈余管理的年间变化可以看出，相对于融资约束的改善，我国中小上市公司盈余管理程度除了2014年较2013年有所增加外，总体上呈下降趋势。说明经济新常态背景下，随着融资渠道的多元化，市场交易规范化的发展，我国中小上市公司融资约束问题的逐渐缓解，盈余管理程度降低，盈余质量相对提高。
　　（二）回归分析

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