【正文】 委托人控制權(quán)要強(qiáng)于非國(guó)有企業(yè)的委托人控制權(quán)。 雖然在 國(guó)有企業(yè)中，政治晉升、在職消費(fèi)和投資擴(kuò)張是高管人員貨幣薪酬之外的替代性補(bǔ)償機(jī)制（ Tenev et al.， 2020） ， 但 對(duì) 具有不同委托代理層級(jí)的國(guó)有上市公司而言， 這些替代性補(bǔ)償機(jī)制作用的發(fā)揮存在差異。也就是說， 國(guó)有企業(yè)代理人行為實(shí)際上是行政行為 和市場(chǎng)行為的混合體， 在委托代理層級(jí)不同的國(guó)有企業(yè)中， 委托人控制權(quán)對(duì)代理人控制權(quán)的影響程度并不一樣，代理層級(jí)較短的 國(guó)有 企業(yè)，其委托人控制權(quán)要強(qiáng)于代理人控制權(quán)，反之，則代理人擁有更多的自主權(quán)。國(guó)資委成立后，國(guó)家股控股國(guó)有企業(yè)的代理層級(jí)要短于非國(guó)家股控股的其他國(guó)有企業(yè)，因此，在這類企業(yè)中，委托人控制權(quán)與代理人控制權(quán)的沖突更為明顯，代理人對(duì)會(huì)計(jì)信息的操縱能力相比于其他企業(yè) 將受到 更多的壓制。綜上，本文提出如下假設(shè)： H1： 委托人和代理人控制權(quán)的沖突影響到會(huì)計(jì)信息的應(yīng)計(jì)質(zhì)量 ， 由于 國(guó)有企業(yè)的 委托人控制權(quán)強(qiáng)于代理人控制權(quán)， 因此，其 應(yīng)計(jì) 質(zhì)量要優(yōu)于非國(guó)有企業(yè)， 而 國(guó)有企業(yè)中代理層級(jí)較短的國(guó)家股控股企業(yè)， 則具有 相對(duì) 更高的 應(yīng)計(jì) 質(zhì)量 。 國(guó)有企業(yè)委托人和代理人 控制權(quán)沖突 的增強(qiáng) ， 削弱 了對(duì) 國(guó)有企業(yè)績(jī)效改善 起到積極作用的 企業(yè) 經(jīng)營(yíng)自主權(quán) ， 這 不僅會(huì)造成代理人的有效激勵(lì)不足問題，也 會(huì) 限制 國(guó)有企業(yè)面對(duì)市場(chǎng)不確定性時(shí)進(jìn)行市場(chǎng)化調(diào)控的手段和效率 。 夏紀(jì)軍 和 張晏 （ 2020）研究了國(guó)有企業(yè)委托人控制力和代理人有效激勵(lì)的沖突問題，他們發(fā)現(xiàn)：我國(guó)上市公司的大股東控制權(quán)與管理層激勵(lì)存在顯著的沖突，其中， 國(guó)資委控股公司中的沖突顯著高于其他類型的公司 ，而 民營(yíng)控股公司的沖突 顯著弱于其他類型公司 。 當(dāng) 前 ， 國(guó)家股控股上市公司的薪酬契約實(shí)際上表現(xiàn)為一種線性契約，雖然這些企業(yè)中委托人的控制權(quán)較大，但委托人和代理人之間的信息不對(duì)稱依然存在。 平新喬 等（ 2020） 指出 ，企業(yè)業(yè)績(jī)與 薪酬 契約安排的排序次序?yàn)椋和耆畔l件下的最優(yōu)契約→不完全信息條件下的最優(yōu)契約→工人風(fēng)險(xiǎn)中性情況下的線性獎(jiǎng)金契約→不完全信息條件下的簡(jiǎn)單分成契約→不完全信息條件下的線性獎(jiǎng)金契約， 且 在信息不充分條件下，線性契約可能由于代理人努力的邊際成本迅速上升導(dǎo)致契約失敗。因此， 在存在國(guó)有企業(yè)控制權(quán)沖突、代理人有效激勵(lì)不足和線性契約 安排的情況下，國(guó)有企業(yè)的業(yè)績(jī)會(huì)受到負(fù)面影響 。因此，本文提出第二項(xiàng)假設(shè)： H2： 國(guó)有企業(yè)委托人和代理人之間的 控制權(quán)沖突， 對(duì)企業(yè)業(yè)績(jī)會(huì)造成負(fù)面影響，在國(guó)有企業(yè)中代理層級(jí)較短的國(guó)家股控股企業(yè)，這種負(fù)面影響更加明顯。 三、研究設(shè)計(jì) 關(guān)于 上市公司 信息質(zhì)量的度量方式， 國(guó)外普遍采用的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量測(cè)度方法主要有：修正的瓊斯模型（即操控性應(yīng)計(jì)， Dechow, Sloan amp。 Sweeney， 1995）；應(yīng)計(jì)質(zhì)量（營(yíng)運(yùn)資本與現(xiàn)金流的回歸殘差， Dechow amp。 Dichev， 2020； McNichols， 2020； Aboody et al.， 2020； Francis et al.， 2020， 2020； Core et al.， 2020）；修正的應(yīng)計(jì)質(zhì)量（ Wysocki， 2020）； FOG 指數(shù)（年報(bào)可讀性指數(shù)， li， 2020）；信息質(zhì)量的匯總平均（ Biddle, Hilary, Verdi， 2020） 等 。此外，近年來盈余管理研究出現(xiàn)了一個(gè)新的分支 —— 基于企業(yè)真實(shí)活動(dòng)的盈余管理，雖然已經(jīng)有一些研究 文獻(xiàn)支持了這項(xiàng)盈余管理活動(dòng)的存在性（ Roychowdury， 2020；李增福、董志強(qiáng)、連玉君， 2020） 。但本文認(rèn)為， 真實(shí)活動(dòng)盈余管理 不易 將企 業(yè)的經(jīng)營(yíng)行為和會(huì)計(jì)行為準(zhǔn)確的區(qū)分開來，因此本文的研究中仍沿用應(yīng)計(jì)質(zhì)量的測(cè)度方法。 從幾種應(yīng)計(jì)質(zhì)量的計(jì)量模型綜合效力來看，修正的 JONES 模型在發(fā)生“誤拒”、“誤受”風(fēng)險(xiǎn)和模型設(shè)定等方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)（ Dechow， 1995；黃梅、夏新平， 2020； 劉大志， 2020） 。 雖然非預(yù)期應(yīng)計(jì)利潤(rùn)模型無法估計(jì)經(jīng)濟(jì)上具有意義的盈余管理程度，但它能夠估計(jì)出單個(gè)公司的盈余管理程度，因而被廣泛地應(yīng)用于研究文獻(xiàn)中（ 吳聯(lián)生 、 王亞平 ， 2020） 。因此，本文仍利用修正的 瓊斯模型來度量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，首先 ， 估計(jì) 出 下式的回歸系數(shù) ： titi titi titititi A s s e tP peA s s e tvA s s e tA s s e ta ,1,31, ,21,1, Re1T ???? ????? ??? （ 1） aT 為總應(yīng)計(jì)，等于營(yíng)業(yè)利潤(rùn)減去經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈流量， vRe? 為營(yíng)業(yè)收入的變動(dòng)額，Ppe 為固定資產(chǎn)的期初賬面價(jià)值， Asset 為樣本公司的資產(chǎn)總額。 然后將得到的估計(jì)系數(shù)帶入（ 2）式便可計(jì)算樣本公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，由于本文的研究主題并非盈余管理，因此，對(duì) 計(jì)算結(jié)果 取絕對(duì)值 處理 ，該值越大說明會(huì)計(jì) 信息質(zhì)量越差。 ???????? ??????? ??????? 1,31, ,21,11, ReRe1 ti titi titititititi A s s e tP peA s s e t cvA s s e tA s s e tTaA c c ??? （ 2） （ 2）式中 cRe? 是樣本公司應(yīng)收賬款的變動(dòng)額，這也正是對(duì) JONES 模型 做出 修正 的地方 。 企業(yè) 的業(yè)績(jī) 衡量 采用 市場(chǎng)業(yè)績(jī) 指標(biāo) 。 由于 會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)基于歷史信息進(jìn)行計(jì)算， 未 考慮 經(jīng)濟(jì)資源使用的機(jī)會(huì)成本， 并且，當(dāng)前 社會(huì)生產(chǎn)要素在不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì) 的企業(yè)中還存在使用不公的現(xiàn)象，而會(huì)計(jì)業(yè)績(jī)又不能對(duì)此 加以區(qū)別 反映 ，因此，本文采用市場(chǎng)業(yè)績(jī)來衡量企業(yè)經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)。市場(chǎng)業(yè)績(jī)的 計(jì)算方法參考辛清泉（ 2020）的做法： ? ? ? ??? ?? ???? 12 112 1 , 11R t tt tii MRet （ 3） ietR 為樣本公司的年度市場(chǎng)業(yè)績(jī)； tiR, 是考慮現(xiàn)金股利再投資的月個(gè)股回報(bào)率； tM 是月份市場(chǎng)回報(bào)率。 計(jì)算個(gè)股的市場(chǎng)業(yè)績(jī)時(shí)按上海和深圳兩個(gè) 市場(chǎng) 分別 計(jì)算， 若個(gè)股交易在某一年 中有停牌的，則按該年度實(shí)際 交易 月份計(jì)算。 為檢驗(yàn)國(guó)有企業(yè)控制權(quán)沖突對(duì)會(huì)計(jì)應(yīng)計(jì)質(zhì)量的影響，本文構(gòu)造了二個(gè)虛擬解釋變量：一是 國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司（ Grou1）， 1為是， 0 為否；二是非國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司（ Grou2）， 1 為是， 0 為否。為檢驗(yàn)市場(chǎng)業(yè)績(jī)對(duì)不同組別會(huì)計(jì)應(yīng)計(jì)質(zhì)量的反應(yīng)差異，本文加入了兩個(gè)交乘項(xiàng)解釋變量：國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司應(yīng)計(jì)質(zhì)量（ G1Acc），非國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司應(yīng)計(jì)質(zhì)量（ G2Acc）。 此外， 為控制其他因素的影響并增強(qiáng)回歸模型的解釋力，本文選擇了以下控制變量：ROA、 LEVER、 GROWTH 和 SIZE。 ROA（凈資產(chǎn)報(bào)酬率）， 該指標(biāo)不僅是反映企業(yè)盈利能力的一個(gè)核心指標(biāo)，而且是上市公司監(jiān)管政策的一個(gè)重 要指標(biāo)。上市公司出于再融資的需要，往往會(huì)操作會(huì)計(jì)應(yīng)計(jì)水平以迎合政策要求。而在 假設(shè) 2 的檢驗(yàn) 中， ROA 則 是投資者重點(diǎn)關(guān)注的上市公司盈利指標(biāo)，市場(chǎng)回報(bào)與該指標(biāo)具有很強(qiáng)相關(guān)性。 LEVER（ 資產(chǎn)負(fù)債率 ），已有研究均證明債務(wù)契約對(duì)會(huì)計(jì)應(yīng)計(jì)質(zhì)量具有顯著影響，高負(fù)債率的企業(yè)相比于其他企業(yè)具有更強(qiáng)的動(dòng)機(jī)進(jìn)行盈余管理。 而 GROWTH（公司成長(zhǎng)性，即銷售收入增長(zhǎng)率）和 SIZE（公司規(guī)模 ，總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù) ） 在相關(guān)研究中表明其具有顯著的相關(guān)性（ Francis et al.， 2020；申慧慧等， 2020），因此本文也將這些 指標(biāo)作為控制 變量處理 。 構(gòu)建的多元回歸模型如下（ 用 模型 1 檢驗(yàn)假設(shè) H1， 用模型 2 檢驗(yàn)假設(shè) H2）： iiiiiiii iz er o w t he v e roaG r o ur o ucc ???????? ???????? SGLR21GA 6543210 （ 模型 1） iiiiiiiiii i z er ow t hever oaccr ouet ???? ?????? ???? ?????? SGL RG 2A c cA1GG rou21GR8765i43210 （ 模型 2） 四、實(shí)證研究 本文 將研究期間設(shè)定為 2020 年 2020 年，這是新的國(guó)有企業(yè)管理體制得以建立并穩(wěn)步實(shí)施的期間， 研究 所用 數(shù)據(jù)主要來源于 CSMAR 數(shù)據(jù)庫，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中的深交所上市公司信息披露質(zhì)量評(píng)級(jí)來源于深交所網(wǎng)站。樣本為 2020 年前上市的所有 A股上市公司， 2020年前上市的公司共 1048 個(gè) （ 2020 年 4 月國(guó)務(wù)院 國(guó)資委成立） ，剔除 23個(gè)數(shù)據(jù)不全公司，共 1025個(gè)樣本公司。然后搜集 1025 個(gè)上市公司 20202020 的年度財(cái)務(wù)和交易數(shù)據(jù)，共得到 5125 個(gè)公司年 觀測(cè)值。為消除極端值的影響，對(duì) 變量的數(shù)據(jù)在 1%和 99%分位數(shù)上進(jìn)行了 Winsorize處理。 我國(guó)上市公司的股權(quán)性質(zhì)分為國(guó)有股和非國(guó)有股兩 大 類，其中國(guó)有股又包括國(guó)家股和國(guó)有法人股兩類，前者是 有權(quán)代表國(guó)家投資的部門或機(jī)構(gòu)以國(guó)有資產(chǎn)向公司投資形成的股份 ，在我國(guó)現(xiàn)行的國(guó)有企業(yè)管理體制中，有權(quán)代表國(guó)家投資的部門或機(jī)構(gòu)是相應(yīng)的國(guó)有資產(chǎn)投資管理公司和各級(jí)國(guó)資委，并且最終控制 人 是國(guó)資委 。 由于 國(guó)家股控股的上市公司中，其委托代理關(guān)系不超過 2 個(gè)層級(jí)， 因此 這類上市公司 受到 的 委托人監(jiān)管要強(qiáng)于其他國(guó)有企業(yè)。在本文的研究中， 我們按上市國(guó)有企業(yè) 控股權(quán)性質(zhì) 將樣本 分為三 組 （即：國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司、非國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司和非國(guó)有上市公司） ， 我們 對(duì)國(guó)家股控股的上市公司 逐一辨別其在 20202020 年間是否發(fā)生了控股權(quán)性質(zhì)變化，最后， 我們得到 研究期間 里從未發(fā)生控股權(quán)性質(zhì)變化 、 均為國(guó)家股控股的 國(guó)有 上市公司共 152 家， 非國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司 475 家， 非國(guó)有上市 公司 398家 。 表 1 提供了國(guó)家股控股 上市公司和其他上市公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量和市場(chǎng)業(yè)績(jī)分年度統(tǒng)計(jì)性描述 ，各變量之間的相關(guān)系數(shù)見表 2，雙變量的相關(guān)系數(shù)初步驗(yàn)證了本文的假設(shè) 。 表 1 RET 和 ACC 按樣本分組和年度的描述性統(tǒng)計(jì) 年度 變量 均值 中位數(shù) 最小值 最大值 均值 t 檢驗(yàn) 國(guó)家股 其他 國(guó)家股 其他 國(guó)家股 其他 國(guó)家股 其他 2020 RET Acc *** 2020 RET *** Acc *** 2020 RET Acc ** 2020 RET *** Acc ** 2020 RET Acc *** （注： ***為 1%顯著性水平， **為 5%顯著性水平） 本文的研究數(shù)據(jù)為平衡面板數(shù)據(jù)，回歸方法為混合回歸。表 3 報(bào)告了 2 個(gè)模型的回歸結(jié)果，模型 1的因變量是會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（即會(huì)計(jì)應(yīng)計(jì)的絕對(duì)值，該值越大說明會(huì)計(jì)信息質(zhì)量越差），回歸結(jié)果支持了假設(shè) H1。在模型 1 中，樣本公司的組別變量（ Grou1 為國(guó)家股控股變量， Grou2 為非國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司變量）均與 ACC 呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，這表明在我國(guó)資本市場(chǎng)中，國(guó)有上市公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量顯著高于其他上市公司，并且，國(guó)家股控股的國(guó)有上 市公司相比于其他國(guó)有上市公司具有更大的敏感系數(shù)。 申慧慧 等 （ 2020）研究了股權(quán)分置改革前后的上市公司盈余管理問題，發(fā)現(xiàn)國(guó)有上市公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量高于其他公司，本文的研究進(jìn)一步揭示了在所有國(guó)有上市公司中，國(guó)家股控股上市公司相比于其他國(guó)有上市公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量更高。模型 2的因變量為市場(chǎng)業(yè)績(jī)，通過將組別變量（ Grou Grou2）和組別會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的交叉項(xiàng)變量（ G1Acc、 G2Acc）逐步放入模型回歸分析，可以看出，國(guó)有上市公司的不僅沒有獲得相對(duì)較高的市場(chǎng)業(yè)績(jī)，反而受到了市場(chǎng)的歧視，組別變量（ Grou1 和 Grou2）與市場(chǎng)業(yè)績(jī)變量（ Ret）呈負(fù)相關(guān)關(guān)系（雖然只在模型 22 中顯著，但 2個(gè)模型的回歸系數(shù)均為負(fù)值），并且，國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司相比于其他國(guó)有上市公司 也具有更高的敏感系數(shù)（表 4 分年度的回歸系數(shù)也表明了這個(gè)結(jié)果）。 同時(shí)，表 3 反映出上市公司的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量變量與市場(chǎng)業(yè)績(jī)之間呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，這表明較差的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量反而獲得了較高的市場(chǎng)回報(bào)（其中，國(guó)家股控股的國(guó)有上市公司更為敏感），這表明，在我國(guó)資本市場(chǎng)中，會(huì)計(jì)信息的應(yīng)計(jì)質(zhì)量并未有效的融入證券定價(jià)過程。 表 2 變量相關(guān)系數(shù)表 Acc Ret Grou1 Grou2 G1Acc G2Acc Roa Lev Grow Acc *** *** ** *** *** *** *** Ret *** *** ** *** Grou1 *** *** *** *** Grou2 *** *** *** *** *** *** *** G1Acc *** *** *** *** *** G2Acc *** *** *** *** *** *** *** Roa *** *** *** *** *** *** *** Lev *** **