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盈余管理

浅析风险投资公司声誉特征对IPO公司会计信息质量的影响

学生姓名:

赵晋指导教师:

史金凤

摘要:

本文以在深圳创业板进行IPO的364家公司作为样本,研究风投公司的参与尤其是高声誉下的公司参与在IPO公司上市过程中对这些IPO公司的会计信息质量产生了怎样的影响。

我们以可操纵性应计利润来衡量IPO公司会的计信息质量,选择拓展型的Jones模型,增减一些相关变量来计量可操纵性应计利润;设计多元线性回归模型分析风险投资是否支持及风险投资的高低声誉和可操纵性应计利润的相关性,借以检验不同特征的上市公司其IPO过程中的盈余管理水平。

我们发现风投的支持首先会影响IPO公司的盈余管理并且高声誉的风投对其支持的IPO公司在在禁售期前后的盈余管理影响更为显著。

这一实证结果支持了核证监控理论的观点。

关键词:

风险投资声誉特征盈余管理

1引言

随着资本国际化的影响和政府部门的大力支持,中国的风险投资市场进来取得了长足的发展。

风险投资一般通过向没有上市的公司投入中长期资本并通过首次公开募股IPO、兼并、管理者回购等途径获取投资回报。

对风险投资者而言,IPO所带来的投资回报最高,故而风投们更倾向于选择IPO作为其退出投资策略。

风投们作为上市公司进行IPO的主力,他们的支持对资本市场的运营产生了深刻的影响。

上市公司的会计信息对投资者而言意义重大,投资者可以通过分析目标公司的会计信息来选择投资的目标。

提高IPO公司的会计信息质量不仅能提高资本市场的资源配置效率,还能能够提供更多的参考信息给投资者。

因此为了更有效的保护投资者,风险投资的参与对上市公司会计信息质量的影响已经受到了广泛的关注。

和其他国家相比,在风投的法律法规体系、风投机构的信誉评价体系、风投人才的队伍上,我国的风投行业都不健全完备,这些因素决定了声誉特征在投资者对风险投资的判定上会起到了很大的作用。

中国的证券投资市场处于逐步完善的阶段,现行的政策限制和市场环境使得能够成功上市的机会很难得,即使创业板已经降低了这方面的条件。

而我国又处于一个中小企业蓬勃发展的阶段,这一矛盾使得这些准备上市的公司对于盈余管理有强烈的动机。

高声誉的风投机构为了维护他们的声誉,避免因盈余管理可能带来的证监会的惩罚和恶劣的舆论影响,他们会对由其支持的上市公司进行严格的监督和管理。

因此,声誉成为风险投资(家)十分关注的一项无形资产[2]。

风险投资机构因其结构组织的特殊性会使其在上市公司中的表现出现特殊性。

风投自身短暂的生命周期和募集资本的需求成为了风投追求声誉效应的动力。

我国的风投行业虽然在政策的支持下获得了长足的发展,然而大多数风投公司尚不成熟,还处于成长阶段,大多数风投并没有一个可信的行业地位来保障可以在下一次募集资金时获得有力支持,这就导致高声誉对这些成立时间短的风投产生了巨大的吸引力[2]。

声誉带来的吸引力会促使风投们对IPO公司进行有效的监督和管理,即使这可能会导致和公司的经营业绩矛盾的低收入回报,而一旦建立起高声誉,风投便可以获得投资者的认可,那么他所支持的IPO公司便可以获得更好的口碑和更高的市场地位。

[2]我们研究不同声誉特征的风投对由其支持的公司IPO过程中盈余管理的影响,以我国深圳创业板的IPO公司作为样本,探讨风投对IPO公司的管理和后者会计信息质量之间的相互关系,为我国风投市场制度的建设和投资者提供可靠的参考意见。

2文献综述

关于风投公司参与投资组合公司IPO影响的假说有两个:

certification/monitoringhypothesis(核证/监控假说)和moralhazardhypothesis(道德风险假说)。

IPO是最受欢迎的推出投资策略,VCs成为了IPO活动的主要参与者,在美国市场风险投资者们可以在其上市后立即出售其投资公司的股份。

因此大部分基于美国市场的研究都是围绕这上市前和上市过程中风险投资参与对会计信息质量的影响。

基于信息不对称框架,Barryetal.(1990)andSahlman(1990)提出了认证/监控假说。

在这一假设下,风险投资人作为专业的投资者,对于识别投资组合公司的内在价值起着认证作用。

为了减少代理成本并增加投资组合公司的价值,风险投资这作为大股东将积极的监控投资组合公司,包括他们的会计信息质量。

相比没有风头支持的公司,有风投支持的公司收益质量应该更好。

同时认为为了减少机构成本和建立他们专业投资者声誉,VC应当积极参与公司治理,包括监控和激励投资组合公司的管理,同时减少了内部和外部投资者的矛盾。

这也意味着风投作为公司治理的一个重要组成部分应该监控会计信息质量。

有一些证据支持这个观点,例如,BallandShivakumar(2008)[3]发现信息披露在上市过程种中是高度管制的。

虽然盈余管理和上市前不太保守的信息披露会在新股上市后增加,但一经发现将带来严重的经济后果。

因此,为适应证券市场的要求,国外的民营企业在他们上市前几年趋向报告较为保守的会计信息。

风险投资支持的公司更受这股力量的影响。

因此在上市过程中,风投支持的公司越早披露损失以满足未来及时的信息披露的需求越能保证更为保守的会计信息和更少的盈余管理。

Gioiellietal.(2008)研究了风投支持与否的影响,发现风投的支持会导致IPO公司更低的盈余管理水平。

MorsfieldandTan(2006)[2]andKatz(2009)也报道了类似的结果。

此外风投支持的公司在上市后还有较低的可操纵性应计利润。

会计信息的质量在有更多有信誉和年长的公司参与时也会增加。

相比之下,Gompers(1996)andLeeandWahal(2004)认为上市公司的有限寿命和特殊组HI结构意味着风投们必须注意如何收回他们的原始投资额和获得更高的回报。

因此风投们可能投机的参与投资组和公司的IPO活动并且具有道德风险问题。

这个假设意味着风投们可能与投资组合公司勾结或对管理施加压力,利用自己的专业优势,与承销商、政府的社会网络帮助上市公司管理上市前和上市期间的会计收益,从而增加IPO价格及增加他们在上市后的投资回报。

由于IPO是私人公司第一次可以从公众投资者哪里筹集股本,它放大了风险投资的投资价值,而这加剧了道德风险问题。

为确保在上市前和上市期间他们出售他们的股票后可以获得更高的IPO价格和更高的回报,风险投资将有助于投资组合公司的盈余管理从而导致会计信息质量的降低,进一步加剧内部利益相关者和外部投资者之间的矛盾。

这一观点也得到很多的研究支持。

例如DarroughandRangan(2005)年发现风头支持的公司减少首次公开发行第一年的研发支出来确保更高的会计收益。

除了研发支出,操纵应计也被用来作为收益管理的措施。

Chouetal.(2006)发现样本公司在上市第一年通过操作应计利润来管理自己的业绩。

同时因为风投通常在他们的投资组合公司董事会中占据席位并参与他们的直接管理并获取他们需要的信息所以VC缺少监督会计信息质量的动力。

因此,随着风险投资价值的极大增加,会计信息内容的进一步下降,风头支持的公司盈余管理不一定降低。

(CohenandLangberg,2006).

风险投资在美国市场的发展是由市场控制。

与此同时,中国的股票市场是一个具有较短历史和风险投资人受到相对较弱的保护的新兴市场。

因此,为了鼓励风险投资人的长期持股和减少上市后股权立即销售的负面影响,中国安全监管委员会(中国证监会)规定了禁售期调节--上市后最少12个月后,风险投资人才能出售他们的股权。

相比之下,在美国市场,风险投资人可以在新股上市后立即出售他们的股权。

中国的制度环境有以下一些特殊的功能。

首先,在中国传统文化的影响下,风投为VC组合公司在社会关系的建立中提供的帮助要比在提供增值服务中提供的帮助多。

HuandBu(2012)表明有政治关系背景的VC支持公司要比没有政治关系背景的VC支持企业更有可能上市成功。

其次中国的大部分风投是由政府所拥有,因此政府支持的VC受到他们公共功能的影响,从而降低了对VC作为活跃股东监控他们组合公司的激励。

最后中国资本市场的新生性导致了监管系统的问题。

这便进一步加剧了风投公司的道德风险问题。

(LiandShen,2010;Yuetal.,2010)证明媒体在中国的资本市场中起到了很好的管理作用。

通过对VC支持的成功案例的宣传,鼓励了更多的企业家从VC哪里寻求帮助。

中国的经商传统素来注重声誉的影响,提出过诚信的观念,并深深地植根于中国商人的意识里。

同时中国股票市场是一个新兴市场,政府正通过一系列政策鼓励支持风投市场的发展。

风投公司有动力为投资组合公司提供增值服务已建立自己的职业声誉,此外一些外资投资公司使用他们的投资经验在上市前后监控投资组合公司这样他们就可以发挥核证/监控作用。

总上所述,风投公司对上市公司会计信息质量的影响会呈现出外在的市场环境致使的国内国外不同、内在的风投公司的规模、历史、对媒体的敏感、经营理念致使的不同声誉风投的影响不同。

国外的资本市场是自由的,基本上信誉好的、历史悠久的风投公司更注重平衡内外投资者的矛盾,遵循认证监控假说。

而盈利性更强的风投不关心声誉对他们的影响,更注重退出市场的投资回报,遵从道德风险假说。

胡志毅等(2012)认为目前中国体制背景下,风险投资在上市公司的介入反映了道德风险的作用而不是核证/监控假说,。

根据证监会的规定,中国风投有一个禁售期(上市后一年可以出售股票)(Teohetal.,1998;BallandShivakumar,2008)由于新股发行和IPO前一年的应计提供了一个收益管理的有效测试,胡志毅等(2012)使用这两年的可操纵应计利润作为衡量禁售期过期前的会计信息质量。

蔡卫星等(2012)使用深圳中小板和创业板举行首次公开招股的323家公司组成样本研究上市前一年、上市当年、上市后一年风投对上市公司收益管理的影响,他们发现风险投资会提高禁售期到期年的会计收益,风头的参与降低了收益管理,尤其是在上市前一年并增加了上市后一年的盈余管理。

二者选择忽略测试风投公司的声誉和其他特征对上市公司会计信息质量的影响。

我们关注中国体制下的风投公司的声誉特征,延续胡志毅等人之前对上市公司会计信息质量研究思路,测试声誉特征对会计信息质量的影响,究竟是服从道德风险假说还是服从认证/监控假说。

综上所述,因体制、风投特征这两个外因和内因的作用下,风投公司会对上市公司的会计信息质量产生不同的影响。

本文将研究声誉特征带来的影响。

3实证研究设计

3.1研究假设及设计

中国的证券投资市场处于逐步完善的阶段,现行的政策限制和市场环境使得能够成功上市的机会很难得,即使创业板已经降低了这反面的条件。

而我国又处于一个中小企业蓬勃发展的阶段,这一矛盾使得这些准备上市的公司对于盈余管理有强烈的动机。

因此我们可以提出下面第一个假设:

假设一:

在其他条件一致的的IPO公司中,拥有风险投资资本支持的IPO公司在其进行IPO的过程中盈余管理的程度较低。

风险投资市场的不完善和尚不成熟性使得风投机构十分注重他们的声誉效应。

高声誉的风投机构为了维护他们的声誉,避免因盈余管理可能带来的证监会的惩罚和恶劣的舆论影响,他们会对由其支持的上市公司进行严格的监督和管理。

从而我们提出第二个假设:

假设二:

在其他条件一致的的IPO公司中,拥有高声誉特征的风投资本支持的IPO公司在进行的IPO过程中会有更低的盈余管理。

3.2样本选取及数据来源

因为根据中国证监会的规定,多数风投的禁售期是1年,我们选择新股上市后的1年作为禁售期到期年(称为上市后一年)。

由于新股发行和IPO前一年的应计提供了一个盈余管理有效测试,我们用上市后一年的可操纵应计利润作为我们衡量禁售期过期前的会计信息质量。

我们使用2010年和2014年间在深圳创业板市场(GEM)举行了首次公开招股的364家公司组成的一个样本我们通过检查这些公司的招股说明书信息,从国泰安数据库获取财务数据,招股说明书和年度报告。

3.2.1变量选取

依照前文所述,我们选择可操纵性应计利润作为我们的被解释变量,并用以作为衡量盈余管理的指标;设计解释变量VC(IPO公司是否有风投支持)和RV(控股的风投是否为高声誉风投)作为解释变量;控制变量的选取依照可能影响公司进行盈余管理的影响因素选择如下:

SIZE、AGE、GRTH、LEV、CFO/A分别表示公司的规模、成立年限、成长水平、债务水平、经营业绩。

 

表3-1:

相关变量的选取和定义

变量类型

变量

变量名称

变量定义

被解释变量

DAC

可操纵应计利润

衡量公司进行盈余管理的水平

解释变量

VC

风险投资资本

依据是否有VC资本支持设计0-1变量

RV

风险投资声誉高低

依据公司是否为高声誉风投支持设计的0-1变量

控制变量

SIZE

公司的经营规模

公司IPO前一年的期末总资产

AGE

公司的成立年限

公司从成立到IPO年的年限

GRTH

公司的成长水平

公司IPO年前年的营业收入增张水平

LEV

公司的债务水平

公司IPO年前年的资产负债率

CFO/A

公司的经营业绩

公司IPO前年的经营活动现金流量同总资产的比值

3.2.2模型构建

我们用修正的Jones模型拓展模型来测量IPO公司的可操纵性应计利润,相对与传统的拓展型Jones模型,我们减掉了模型里原有的经营活动带来的现金流量这一变量,增加了无形资产和费用合计(包括销售费用、管理费用、财务费用)。

新的模型如下:

其中:

TAit表示第i个公司第t期的总计盈余

 

表3-2:

Jones模型变量名称及定义

变量

定义

TAit

表示第i个公司第t期的盈余总计

Earings

是第i个公司第t期的净利润

CFOit

表示第i个公司第t期的经营活动的现金流量净额同总资产的比值

Ait-1

表示第i个公司低t-1期的总资产

NDAit

表示第i个公司第t期的不可操纵应计利润

△RECit

表示第i个公司第t期与t-1期的应收账款的差值

△REVit

表示第i个公司第t期与t-1期的营业收入的差值

PPEit

表示第i个公司第t期的固定资产总计

InAssetit

表示第i个公司第t期的无形资产总计

EXPit

表示第i个公司第t期的管理费用、财务费用和销售费用的合计

DACit

表示第i个公司第t期的可操纵性应计利润

αx

表示特征参数(x∈{0,1,2,3,4})

我们建立一个多元线性回归模型来测试风险投资的声誉特征对IPO公司盈余管理水平的影响:

注:

β0表示常数,βi表示回归系数,i=1,2,3,4,5,6。

表3-3:

回归系数结果预测

β1

β2

β3

β4

β5

β6

4实证分析结果

4.1样本的描述性统计

我们选择深圳创业板的364上市公司作为样本,首先直观的观察样本中风投支持的上市公司分布情况。

见下表4-1所示:

表:

4-1创业板上市公司年度分布表

IPO公司

VC支持

Non-VC支持

VC支持(%)

2010

2011

2012

2014

合计

 

116

125

72

51

364

44

43

39

21

147

72

82

33

30

217

37.93%

34.40%

54.17%

41.18%

40.38%

其次,从行业的分布的角度分析上市公司的VC支持分布情况和高声誉的风投公司的分布情况。

具体情况如下表4-2所示:

表4-2:

创业板IPO公司行业分布及高声誉VC支持分布情况

行业

数量

%

VC支持

%

Non-VC支持

%

高声誉VC支持

%

农、林、牧、渔服务业

3

1.60%

2

0.76%

0

0.00%

5

1.11%

制造业

112

76.47%

144

66.35%

64

75.29%

256

70.44%

船舶制造业

0

0.00%

1

0.38%

5

5.88%

1

0.22%

金属加工机械制造业

0

0.00%

1

0.38%

0

0.00%

1

0.22%

日用化学产品制造业

0

0.00%

1

0.38%

0

0.00%

1

0.22%

塑料板、管、棒材制造业

0

0.00%

1

0.38%

0

0.00%

1

0.22%

广播电视设备制造业

0

0.00%

1

0.38%

1

1.18%

1

0.22%

专用化学产品制造业

0

0.53%

1

0.38%

5

5.88%

2

0.44%

普通机械制造业

1

3.74%

6

2.28%

1

1.18%

13

2.89%

计算机及相关设备制造业

7

0.53%

1

0.38%

2

2.35%

2

0.44%

生物制品业

1

2.14%

4

1.52%

4

4.71%

8

1.78%

其他电子设备制造业

4

2.67%

6

2.28%

1

1.18%

11

2.44%

交通运输设备制造业

5

1.07%

1

0.38%

1

1.18%

3

0.67%

橡胶制造业

2

0.53%

1

0.38%

2

2.35%

2

0.44%

塑料制造业

1

2.14%

5

1.90%

1

1.18%

9

2.00%

文教体育用品制造业

4

0.53%

1

0.38%

10

11.76%

2

0.44%

电子元器件制造业

1

7.49%

15

5.70%

2

2.35%

29

6.44%

通信及相关设备制造业

14

2.67%

7

2.66%

2

2.35%

12

2.67%

仪器仪表及文化办公用机械制造业

5

2.14%

5

1.90%

7

8.24%

9

2.00%

电器机械及器材制造业

4

5.88%

11

4.18%

1

1.18%

22

4.89%

食品制造业

11

1.07%

2

0.76%

3

3.53%

4

0.89%

非金属矿物制品业

2

2.67%

8

3.04%

0

0.00%

13

2.89%

铁路、船舶、航空航天和其它运输设备制造业

 

5

0.00%

1

0.38%

3

3.53%

1

0.22%

通用设备制造业

2.67%

4

1.52%

0

0.00%

9

2.00%

橡胶和塑料制品业

5

0.00%

2

0.76%

4

4.71%

2

0.44%

计算机和其他电子设备制造业

3.21%

9

3.42%

4

4.71%

15

3.33%

仪器仪表制造业

6

3.74%

4

1.52%

2

2.35%

11

2.44%

医药制造业

7

1.60%

2

0.76%

9

10.59%

5

1.11%

专用设备制造业

3

8.02%

42

15.97%

11

12.94%

57

12.67%

化学原料及化学制品制造业

15

11.23%

7

2.66%

1

1.18%

28

6.22%

电气机械及器材制造业

21

1.07%

12

4.56%

8

9.41%

14

3.11%

医药制造业

2

7.49%

6

2.28%

0

0.00%

20

4.44%

橡胶和塑料制品业

14

0.00%

2

0.76%

1

1.18%

2

0.44%

金属制品业

2

1.07%

2

0.76%

1

1.18%

4

0.89%

有色金属冶炼及压延加工业

2

0.53%

2

0.76%

23

27.06%

3

0.67%

信息技术行业

28

14.97%

69

26.24%

12

14.12%

78

21.56%

软件和信息技术服务业

14

7.49%

6

2.28%

1

1.18%

20

4.44%

其他传播、文化服务业

14

0.53%

1

0.38%

1

1.18%

2

0.44%

信息传播服务业

1

0.53%

1

0.38%

3

3.53%

2

0.44%

其他社会服务业

1

2.14%

1

0.38%

2

2.35%

5

1.11%

广播电影电视业

4

1.60%

2

0.76%

0

0.00%

5

1.11%

计算机技术服务业

3

0.00%

40

15.21%

1

1.18%

40

8.89%

广播电视、电影和影视录音制作业

0

0.53%

0

0.00%

3

3.53%

1

0.22%

互联网和相关服务

1

2.14%

1

0.38%

0

0.00%

5

1.11%

公共环保

4

1.07%

2

0.76%

0

0.00%

4

0.89%

其他公共设施服务业

2

0.53%

0

0.00%

0

0.00%

1

0.22%

卫生、保健、护理服务业

1

0.00%

1

0.38%

0

0.00%

1

0.22%

生态保护和环境治理业

0

0.53%

1

0.38%

0

0.00%

2

0.44%

专业、科研服务业

1

0.53%

4

1.52%

1

1.18%

5

1.11%

仓储业

1

0.53%

0

0.00%

1

1.18%

1

0.22%

采掘服务业

1

0.53%

3

1.14%

2

2.35%

4

0.89%

通信服务业

1

1.60%

6

2.28%

0

0.00%

9

2.00%

综合类

3

0.53%

0

0.00%

0

0.00%

1

0.22%

造纸及纸制品业

1

0.53%

0

0.00%

0

0.00%

1

0.22%

装修装饰业

1

0.53%

1

0.38%

0

0.00%

2

0.44%

旅游业

1

0.00%

1

0.38%

0

0.00%

1

0.22%

合计

147

100.00%

217

100.00%

85

100.00%

364

100.00%

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