環(huán)境不確定性是如何影響公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)

1、環(huán)境不確定性是如何影響公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)？基于現(xiàn)金流波動(dòng)和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)摘要：很少有文獻(xiàn)從企業(yè)外部環(huán)境的視角分析公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的形成機(jī)制。本文以2000-2015年的深滬A股為研究對(duì)象，通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)，分析環(huán)境不確定性對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的作用。研究結(jié)論認(rèn)為：環(huán)境不確定性導(dǎo)致現(xiàn)金流波動(dòng)上升，以及會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的下降，進(jìn)而對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生正向推動(dòng)作用；股權(quán)制衡度的提升改善公司治理機(jī)制，降低了現(xiàn)金流波動(dòng)和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的中介效應(yīng)，抑制環(huán)境不確定性對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的作用。本研究從經(jīng)營(yíng)環(huán)境的視角分析了公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的成因，其研究?jī)r(jià)值在于，不僅回答了環(huán)境不確定性作為系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素，影響公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理；而

2、且回答了股權(quán)制衡度是否對(duì)不確定性和特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性產(chǎn)生作用的問題。另外，本研究讓我們對(duì)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)與特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性有了新的認(rèn)識(shí)。關(guān)鍵詞：不確定性；特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)；現(xiàn)金流波動(dòng)；會(huì)計(jì)信息質(zhì)量；股權(quán)制衡度引言自從Campbell等提出“特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象”后，即在歐美發(fā)達(dá)資本市場(chǎng)中，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)在二十世紀(jì)后半葉呈顯著的上升趨勢(shì)。參考文獻(xiàn)：1 Campbell, J.Y., Lettau, M., Malkiel, G.B., Xu,Y. Have individual stocks become more volatile? An empirical exploration of idiosyncratic r

3、isk. Journal of Finance, 2001, 56: 1-43.學(xué)者多從企業(yè)“內(nèi)在”因素的視角予以解釋，例如，新上市和規(guī)模小的企業(yè)，其自身的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)帶動(dòng)了特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的上升，形成“新上市效應(yīng)”或“小公司效應(yīng)”；2 Brown, G., Kapadia, N. Firm-specific risk and equity market development. Journal of Financial Economic, 2007, 84(2): 358-388.再如，負(fù)債比例帶來的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)迫使企業(yè)偏離正常經(jīng)營(yíng)軌道，影響特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，形成“杠桿效應(yīng)”；3 Dennis, P,Strickl

4、and, D. The determinants of idiosyncratic volatility. Working Paper.2005又如，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)呈顯著負(fù)相關(guān)性；4 花馮濤. 公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)、信息披露質(zhì)量與盈余管理基于深市A股市場(chǎng)的實(shí)證檢驗(yàn)J. 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào), 2016, 38(03):79-89.4還如，企業(yè)的內(nèi)控質(zhì)量越低時(shí)，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)上升程度顯著增加；5 方紅星, 陳作華. 高質(zhì)量?jī)?nèi)部控制能有效應(yīng)對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)嗎?. 會(huì)計(jì)研究, 2015, (4):70-77.還有文獻(xiàn)從股權(quán)結(jié)構(gòu)、多元化經(jīng)營(yíng)等角度予以解釋。6 花馮濤, 王進(jìn)波, 尚俊松. 股權(quán)結(jié)構(gòu)、

5、產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)基于深滬A股的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)J. 山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào), 2017(10):100-112.6但近年來，有學(xué)者發(fā)現(xiàn)制度環(huán)境、7 袁知柱, 鞠曉峰. 制度環(huán)境、公司治理與股價(jià)信息含量. 管理科學(xué), 2009, 22(1): 17-29.7產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的關(guān)聯(lián)性，8 Irvine, P. J., J. Pontiff. Idiosyncratic Return Volatility, Cash Flows, and Product Market Competition. Review of Financial Studies, 2009, 22(3): 1149

6、-1177.89 吳昊旻, 楊興全, 魏卉. 產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)與公司股票特質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)基于我國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù). 經(jīng)濟(jì)研究, 2012, (6): 101-115.9研究視角逐漸由企業(yè)的“內(nèi)部”因素轉(zhuǎn)向“外部”環(huán)境的不確定性。環(huán)境不確定性是指“市場(chǎng)交易環(huán)境變化的不可預(yù)測(cè)性”。10 Duncan, R. B. Characteristics of Organizational Environments and Perceived Environment Uncertainty. Administrative Science Quarterly, 1972, 17(3): 313-327.0這種不可預(yù)測(cè)

7、性體現(xiàn)在市場(chǎng)需求、技術(shù)、政策、供應(yīng)商等環(huán)境要素的變化，對(duì)企業(yè)價(jià)值產(chǎn)生難以估計(jì)的后果。近40年來，隨著宏觀經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，環(huán)境要素的動(dòng)蕩性和復(fù)雜化也日益加劇。尤其2008年金融危機(jī)后，隨著人口紅利的消失、國(guó)外市場(chǎng)需求的持續(xù)萎靡，不確定性逐漸成為管理層關(guān)注的重點(diǎn)。環(huán)境是企業(yè)經(jīng)營(yíng)的土壤，環(huán)境不確定性通過企業(yè)投資行為和信息傳遞，11 申慧慧, 于鵬, 吳聯(lián)生. 國(guó)有股權(quán)、環(huán)境不確定性與投資效率. 經(jīng)濟(jì)研究, 2012, (7): 113-126.11對(duì)資本市場(chǎng)產(chǎn)生影響，例如環(huán)境不確定性與股價(jià)崩盤效應(yīng)存在顯著的正向關(guān)聯(lián)。12 周曉蘇, 王磊, 陳沉. 環(huán)境不確定性、財(cái)務(wù)報(bào)告透明度和股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)J. 審計(jì)

8、與經(jīng)濟(jì)研究, 2016, 31(6):57-66.2那么，環(huán)境不確定性對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)是否存在影響？這是本研究的第一個(gè)問題。一般而言，環(huán)境不確定性是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素，而特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)反映的是企業(yè)特質(zhì)的私有信息或噪聲交易，4兩者的風(fēng)險(xiǎn)形成邏輯迥異。那么，如何不確定性的確對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)存在影響，其內(nèi)在的影響邏輯是什么？環(huán)境不確定性帶給經(jīng)營(yíng)后果，包括兩個(gè)方面，即經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)的上升和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的下降：一方面，企業(yè)為了應(yīng)對(duì)不確定性帶來的沖擊，做出應(yīng)對(duì)行為，偏離了原有軌道，從而影響經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流；13 楊興全, 吳昊旻, 曾義. 公司治理與現(xiàn)金持有競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)基于資本投資中介效應(yīng)的實(shí)證研究. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2015, (1

9、): 121-133.3另一方面，企業(yè)面臨不確定性所做出的反應(yīng)，必然影響到會(huì)計(jì)信息質(zhì)量。而上述兩者與特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)存在關(guān)聯(lián)性。48因此，本文試圖通過現(xiàn)金流波動(dòng)和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的中介效應(yīng)，厘清不確定性對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理，這是本文要研究的第二個(gè)問題（研究邏輯結(jié)構(gòu)見下圖1）。環(huán)境不確定性現(xiàn)金流波動(dòng)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)金流信息信息不對(duì)稱中介效應(yīng)中介效應(yīng)圖1. 研究邏輯結(jié)構(gòu)一、理論分析和研究假設(shè)1. 環(huán)境不確定性與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)基于企業(yè)應(yīng)對(duì)行為的解釋已有文獻(xiàn)認(rèn)為制度環(huán)境、產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的影響，789學(xué)者逐漸意識(shí)到，“外部”環(huán)境要素的波動(dòng)，同樣對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)具有顯著影響。而企業(yè)的經(jīng)營(yíng)環(huán)境涉及

10、多方面，如客戶集中度、審計(jì)質(zhì)量、宏觀經(jīng)濟(jì)政策、融資市場(chǎng)的變化是否對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)也存在作用？更為重要的是，上述文獻(xiàn)忽略一個(gè)基本的問題：不論制度、還是行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，對(duì)于股價(jià)波動(dòng)而言，都是系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素，并非直接影響非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)，即公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)，那么，兩者間的影響機(jī)制是什么？企業(yè)是環(huán)境的產(chǎn)物，環(huán)境要素的變化同樣影響著企業(yè)微觀決策行為。依據(jù)“資源觀”，不確定性意味著企業(yè)對(duì)環(huán)境要素的控制能力下降。14 Yu, C. L., Brouthers, K. D., Wang, F. Competition Identification, Perceived Environmental Uncertainty, and P

11、erformance. Canadian Journal of Administrative Sciences, 2016, 33(1): 21-35.4為了維護(hù)其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，企業(yè)必須具有不斷調(diào)整、更新、重構(gòu)、再造資源的“動(dòng)態(tài)能力”，15 Teece D J, Pisano G, Shuen A. Dynamic Capabilities and Strategic ManagementJ. Strategic Management Journal, 2015, 18(7):509-533.15如企業(yè)創(chuàng)新、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)向，以獲得生存空間。另外，不確定的經(jīng)營(yíng)環(huán)境也給管理層帶來謀求私利的機(jī)會(huì)。不論是

12、前者還是后者，實(shí)際上，將外部環(huán)境要素波動(dòng)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素，轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)內(nèi)部經(jīng)營(yíng)的特質(zhì)行為，引起的現(xiàn)金流波動(dòng)信息，難以通過公開信息予以披露，通過私有信息套利，轉(zhuǎn)變?yōu)樘刭|(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。首先，環(huán)境不確定性刺激了企業(yè)的創(chuàng)新行為，并影響著公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。16 袁建國(guó), 程晨, 后青松. 環(huán)境不確定性與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新基于中國(guó)上市公司的實(shí)證研究. 管理評(píng)論, 2015, 27(10): 60-69.6環(huán)境要素的波動(dòng)性迫使管理層發(fā)揮企業(yè)家精神，推動(dòng)更多的組織創(chuàng)新和技術(shù)創(chuàng)新，以應(yīng)對(duì)可能的市場(chǎng)沖擊，成為企業(yè)創(chuàng)新的原動(dòng)力，獲得與眾不同的競(jìng)爭(zhēng)力。企業(yè)規(guī)模越小，創(chuàng)新行為越頻繁，17 高良謀, 李宇. 企業(yè)規(guī)模與技術(shù)創(chuàng)新倒U關(guān)系的形成

13、機(jī)制與動(dòng)態(tài)拓展. 管理世界, 2009, (8): 113-123.17而創(chuàng)新自身所具有的，諸如技術(shù)、組織管理等非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)因素，隨著小企業(yè)大量上市，而暴露在資本市場(chǎng)中，形成公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。其次，環(huán)境不確定性促使企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向，進(jìn)而影響公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。為了應(yīng)對(duì)經(jīng)營(yíng)環(huán)境變化的沖擊，管理層往往在“多元化經(jīng)營(yíng)”和“歸核化”戰(zhàn)略之間進(jìn)行選擇。雖然“多元化經(jīng)營(yíng)”能夠平滑企業(yè)業(yè)績(jī)的波動(dòng)，但其本身導(dǎo)致企業(yè)規(guī)模膨脹，融資約束增加，這些內(nèi)部特質(zhì)因素正是特質(zhì)波動(dòng)變化的重要因素；“歸核化”戰(zhàn)略通過“分拆”業(yè)務(wù)增加核心競(jìng)爭(zhēng)力，并激勵(lì)企業(yè)不斷創(chuàng)新。但在業(yè)務(wù)種類單一化、規(guī)模下降的同時(shí)，喪失“內(nèi)部資本市場(chǎng)”、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖的優(yōu)勢(shì)

14、，將企業(yè)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)因素，如技術(shù)、財(cái)務(wù)等風(fēng)險(xiǎn)直接暴露在資本市場(chǎng)之中，形成公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。1再次，環(huán)境不確定性刺激了管理層的私利行為，推動(dòng)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)上升。在不確定的經(jīng)營(yíng)環(huán)境中，管理層出于私利目的，或?yàn)榭刂聘噘Y源而過度投資；或?yàn)楸苊獬袚?dān)不必要的風(fēng)險(xiǎn)成本而投資不足。18 徐倩. 不確定性、股權(quán)激勵(lì)與非效率投資J. 會(huì)計(jì)研究, 2014(3):41-48.18投資行為偏差帶來的公司業(yè)績(jī)波動(dòng)，促使管理層封鎖真實(shí)經(jīng)營(yíng)信息，并通過私有信息套利行為融入股價(jià)。因此，環(huán)境不確定性通過企業(yè)的自我調(diào)整，對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著影響?；诖?，提出如下假設(shè)H1：H1：環(huán)境不確定性與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)性，當(dāng)不確定性越高時(shí)，

15、公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)呈上升趨勢(shì)。2. 環(huán)境不確定性與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)基于現(xiàn)金流波動(dòng)的中介效應(yīng)事實(shí)上，現(xiàn)金流波動(dòng)作為環(huán)境不確定性的結(jié)果，對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)存在直接的影響。Zhang根據(jù)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)程度劃分行業(yè)，發(fā)現(xiàn)競(jìng)爭(zhēng)性較強(qiáng)的現(xiàn)金流波動(dòng)超過100%，而較弱的行業(yè)則僅上升了20%，表明不確定性與現(xiàn)金流波動(dòng)之間存在密切聯(lián)系。19 Zhang, X. M. Who Bears Firm-Level Risk?-Implication for Cash Flow Volatility. Working paper, 2014.19另一方面，伴隨著“特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)現(xiàn)象”，即公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)不斷上升，歐美企業(yè)的現(xiàn)金流波動(dòng)也大幅增加，二十

16、世紀(jì)最后四十年，企業(yè)單位銷售收入現(xiàn)金流波動(dòng)率增加近一倍，8兩者呈現(xiàn)出相似的變化趨勢(shì)。而Pae等、Jiang等利用多種指標(biāo)衡量經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)率，均發(fā)現(xiàn)兩者在計(jì)量意義上存在顯著的相關(guān)性。20 Pae, Y., Lee, N., Bae, S. C. Idiosyncratic Volatility and Cash Flow Volatility: New Evidence from S&P500. Working paper, 2016. 021 Jiang, G. J., Xu, D., Yao, T. The Information Content of Idiosyncratic

17、Volatility. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2009, 44(1): 1-28.1在面臨不確定的經(jīng)營(yíng)環(huán)境時(shí)，企業(yè)的應(yīng)對(duì)行為，即企業(yè)創(chuàng)新，經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向、以及管理層的投資決策，沖擊著正常的經(jīng)營(yíng)軌道，促使現(xiàn)金流波動(dòng)率上升。首先，企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)對(duì)現(xiàn)金流的波動(dòng)性存在顯著的作用。一方面，企業(yè)的創(chuàng)新活動(dòng)，因其具有長(zhǎng)期的連續(xù)型，以及不確定性，具有較強(qiáng)的融資約束。尤其在創(chuàng)新頻率較高的中小企業(yè)，其融資約束更為嚴(yán)重，其內(nèi)部資金不穩(wěn)定，容易受到外部沖擊，另外，創(chuàng)新活動(dòng)本身具有較高的調(diào)整成本，內(nèi)部財(cái)務(wù)狀況的波動(dòng)性，導(dǎo)致投資現(xiàn)金流敏感度增加，出現(xiàn)投

18、資不足或者過度；22 Guariglia A, Liu P. To what extent do financing constraints affect Chinese firms' innovation activities?J. International Review of Financial Analysis, 2014, 36(C):223-240.22另一方面，企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)失敗是大概率事件，從研發(fā)支出到產(chǎn)品市場(chǎng)化需要大量資金投入，現(xiàn)金流占比較高，對(duì)企業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略、經(jīng)營(yíng)可持續(xù)性影響深遠(yuǎn)，強(qiáng)烈沖擊企業(yè)的未來業(yè)績(jī)，影響經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)率，形成公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)。其次，企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略的轉(zhuǎn)向沖

19、擊著現(xiàn)金流波動(dòng)。盡管“多元化經(jīng)營(yíng)”能夠通過跨行業(yè)經(jīng)營(yíng)平滑盈余波動(dòng)，但其帶來的規(guī)模擴(kuò)張，更容易成為管理層的私利工具。在多元化經(jīng)營(yíng)所構(gòu)建的“企業(yè)帝國(guó)”內(nèi)部，各部門為爭(zhēng)奪資源，如“內(nèi)部資本市場(chǎng)”帶來的“交叉補(bǔ)貼”等，更容易產(chǎn)生擴(kuò)張投資規(guī)模的沖動(dòng)，而投資效率的下降，則使得經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)上升。這種情況在國(guó)有背景的企業(yè)中尤為明顯。23 劉媛媛, 韓艷錦, 張琪. 多元化結(jié)構(gòu)、金字塔層級(jí)與投資效率來自于國(guó)有企業(yè)集團(tuán)的證據(jù)J. 中國(guó)經(jīng)濟(jì)問題, 2016(5):99-109.23再次，環(huán)境不確定性帶來的信息不對(duì)稱，使得投資決策所需的信息成本增加，降低了決策成功的概率。同樣，基于謀求私利，管理層更容易將決策失敗的

20、因素歸咎于外界的不確定性，從而降低了企業(yè)投資決策的理性程度，增加了決策難度，24 牛建波, 趙靜. 信息成本、環(huán)境不確定性與獨(dú)立董事溢價(jià). 南開管理評(píng)論，2012, 12(5): 70-80.4最終導(dǎo)致現(xiàn)金流波動(dòng)率上升。另一方面，不確定性使得企業(yè)在制定現(xiàn)金持有策略過程中，但難以預(yù)測(cè)現(xiàn)金流入和流出，無法做到合理現(xiàn)金匹配，也導(dǎo)致經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)性?；诖?，本文提出如下假設(shè)：H2：公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)與現(xiàn)金流波動(dòng)性呈正相關(guān)性；而現(xiàn)金流波動(dòng)是環(huán)境不確定性和公司特質(zhì)波動(dòng)之間的中介變量。3. 環(huán)境不確定性和公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)基于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的中介效應(yīng)已有研究表明，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)與信息不對(duì)稱有關(guān)，是私有信息交易和噪聲交易的后

21、果。4Easley和OHara將信息解構(gòu)為私有信息和公開信息。私有信息的持有者被稱為知情交易者，反之為信息劣勢(shì)者。25 Easley, D., OHara, M. Information and The Cost of Capital. Journal of Finance, 2004, 59(4): 1553-1583.25當(dāng)企業(yè)與市場(chǎng)的信息不對(duì)稱程度上升時(shí)，知情交易者的信息套利頻率大幅增加，同時(shí)信息劣勢(shì)者的噪聲交易規(guī)模大幅擴(kuò)張，推動(dòng)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)顯著上升。426 Chowdhury, J., Kummar, R., Shome, D. Investment-cash flow Sensiti

22、vity Under Changing Information Asymmetry. Journal of Banking & Finance. 2016, 62: 28-40.26而不確定的經(jīng)營(yíng)環(huán)境在刺激企業(yè)應(yīng)對(duì)過程，如創(chuàng)新活動(dòng)、經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向、甚至管理層的盈余管理行為，都成為信息不對(duì)稱的重要推動(dòng)力量，從而特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的變化產(chǎn)生作用。首先，創(chuàng)新活動(dòng)的高風(fēng)險(xiǎn)，孕育著信息不對(duì)稱。創(chuàng)新知識(shí)的重構(gòu)與實(shí)踐具有較強(qiáng)的排他性，因而作為企業(yè)的商業(yè)秘密，管理層極力封鎖相關(guān)信息。另外，創(chuàng)新成果多依附于創(chuàng)新人員的人力資本，形成無形資產(chǎn)，外部投資者難以判斷創(chuàng)新人員的努力程度，以及創(chuàng)新活動(dòng)的未來價(jià)值。同時(shí)，在創(chuàng)新成

23、果產(chǎn)業(yè)化過程所需的時(shí)間較長(zhǎng)，資金投入量巨大，外部投資者難以判斷創(chuàng)新活動(dòng)的未來價(jià)值。盡管上市企業(yè)有創(chuàng)新信息披露的責(zé)任，但披露企業(yè)占比較小，且多是強(qiáng)制性披露，自愿性披露內(nèi)容較少，質(zhì)量較低。27 韓鵬, 岳園園. 企業(yè)創(chuàng)新行為信息披露的經(jīng)濟(jì)后果研究來自創(chuàng)業(yè)板的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)J. 會(huì)計(jì)研究, 2016(1):49-55.27因此，創(chuàng)新活動(dòng)的以上特征，導(dǎo)致企業(yè)和外部投資者之間的信息不對(duì)稱程度上升，刺激私有信息套利，以及噪聲交易；其次，“多元化經(jīng)營(yíng)”往往涉及跨行業(yè)經(jīng)營(yíng)，多部門盈利狀況差異性較大，管理層利用內(nèi)部信息準(zhǔn)確判斷各業(yè)務(wù)現(xiàn)金流波動(dòng)性。對(duì)外部投資者而言，由于專業(yè)能力、信息搜尋成本等限制，對(duì)各部門的現(xiàn)金流預(yù)期

24、存在誤差，對(duì)于投資者成熟度較低的我國(guó)資本市場(chǎng)，這種誤差更為顯著；另一方面，“多元化經(jīng)營(yíng)”的直接后果是組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜化，信息在企業(yè)各部門之間、以及內(nèi)部與外部之間的傳遞效率下降。同時(shí)，各部門為獲得“內(nèi)部資本市場(chǎng)”的資金補(bǔ)貼，更傾向于封鎖本部門的真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況，刺激信息不對(duì)稱性程度上升；再次，在不確定的經(jīng)營(yíng)環(huán)境中，基于私利目的、決策信息成本上升，管理層的投資效率下降，引起盈余波動(dòng)大幅上升，危及到企業(yè)在資本市場(chǎng)中的表現(xiàn)，甚至增加股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的可能性。28 江軒宇, 許年行. 企業(yè)過度投資于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn). 金融研究, 2015, (8): 141-158.28為了平滑企業(yè)的盈余波動(dòng)，管理層傾向于通過應(yīng)計(jì)或真

25、實(shí)盈余管理來平滑企業(yè)盈利的波動(dòng)，導(dǎo)致公司信息質(zhì)量惡化，29 申慧慧. 環(huán)境不確定性對(duì)盈余管理的影響. 審計(jì)研究, 2010, (1): 89-96.29最終推動(dòng)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)上升。基于此，本文提出如下假設(shè)：H3：公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量呈負(fù)相關(guān)性；會(huì)計(jì)信息質(zhì)量是環(huán)境不確定性和公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)之間的中介變量。二、研究設(shè)計(jì)1. 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源本文以深滬A股作為研究對(duì)象，并按照如下標(biāo)準(zhǔn)剔除觀測(cè)值：（1）由于金融、保險(xiǎn)類企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)較為特殊，本文剔除這兩個(gè)行業(yè)的觀測(cè)值；（2）由于交易機(jī)制的特殊性，本文剔除期間被ST的企業(yè)年度觀測(cè)值；（3）由于上市當(dāng)年股價(jià)波動(dòng)異常，故剔除IPO當(dāng)年的觀測(cè)值。本文樣本期

26、間從2000年到2015年，共獲得觀測(cè)值24936個(gè)。其中，證券分析師預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)自2004年開始統(tǒng)計(jì)。交易行情數(shù)據(jù)源自WIND數(shù)據(jù)庫，財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自于CSMAR數(shù)據(jù)庫；行業(yè)分類按照2001年中國(guó)證監(jiān)會(huì)發(fā)布的上市公司行業(yè)分類指引劃分?？紤]到銷售收入變異系數(shù)（Uni,t）、證券分析師預(yù)測(cè)分歧度（Anlsi,t）、現(xiàn)金流波動(dòng)率（Cfvoli,t）、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（Wcai,t）均為潛變量，故對(duì)其進(jìn)行中心化處理；另外，除離散變量外，其他變量均在1%的基礎(chǔ)上進(jìn)行winsorize處理。2. 基于中介效應(yīng)檢驗(yàn)的模型構(gòu)建中介效應(yīng)（mediator effect）描述解釋變量（X）和被解釋變量（Y）并不是一個(gè)直接因

27、果關(guān)系，而是通過相關(guān)變量（M）間接發(fā)生作用。變量（M）為中介變量，而這種間接因果鏈（）被稱為中介效應(yīng)，所對(duì)應(yīng)的關(guān)系分別為：、。其中，c是解釋變量（X）對(duì)被解釋變量（Y）的總效應(yīng)、為中介變量（M）對(duì)被解釋變量（Y）的中介效應(yīng)、而為解釋變量（X）對(duì)被解釋變量（Y）的直接效應(yīng)。三個(gè)效應(yīng)之間的關(guān)系：，中介效應(yīng)在總效應(yīng)的比例應(yīng)該為。在檢驗(yàn)現(xiàn)金流波動(dòng)和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量的中介效應(yīng)過程中，鑒于研究方法的局限，并沒有考慮中介變量間的相關(guān)性，即單獨(dú)考察每個(gè)變量的中介效應(yīng)。故本文借鑒溫忠麟等人的方法，30 溫忠麟，張雷，侯杰泰，中介效應(yīng)檢驗(yàn)程序及其應(yīng)用. 心理學(xué)報(bào), 2004, (5): 614-620.30依次構(gòu)建如

28、下三個(gè)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?（1） （2） （3）其中，方程（1）和（3）中的被解釋變量為特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)（Iv），解釋變量為環(huán)境不確定性變量，由兩個(gè)指標(biāo)構(gòu)成，即銷售收入變異系數(shù)（Un）和證券分析師預(yù)測(cè)分歧度（Anls），以及兩個(gè)中介變量，即現(xiàn)金流波動(dòng)率（Cfvol）和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（Wca）；而方程（2）中的被解釋變量為中介變量（Cfvol/Wca），解釋變量則為不確定性變量（Un/Anls）。中介效應(yīng)檢驗(yàn)過程如下：步驟一，方程（1）中的系數(shù)1代表環(huán)境不確定性對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的總效應(yīng)。如果1顯著，則繼續(xù)方程（2）的檢驗(yàn)，否則停止檢驗(yàn)；步驟二，方程（2）中的系數(shù)1衡量現(xiàn)金流波動(dòng)率（Cfvol）或會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（Wca）是

29、否存在中介效應(yīng)，如果該系數(shù)顯著，表明變量存在中介效應(yīng)；步驟三，觀察方程（3）的系數(shù)g2和g3是否顯著。其中，g2衡量不確定性對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的直接效應(yīng)。如果g2不顯著，而g3顯著，意味著變量（Cfvol）或（Wca）存在完全中介效應(yīng)；如果g2和g3均顯著，則表明兩個(gè)變量只存在部分中介效應(yīng)。在實(shí)證過程中，采用stata14軟件中的sgmediation命令進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，中介效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)，即Sobel檢驗(yàn)、Goodman檢驗(yàn)1和Goodman檢驗(yàn)2由軟件自動(dòng)給出，此處不再列出具體計(jì)算方式。需要指出的是，該命令僅支持混合數(shù)據(jù)的檢驗(yàn)，沒有顧及到時(shí)間效應(yīng)、行業(yè)效應(yīng)等，基于此，采用標(biāo)準(zhǔn)誤聚類穩(wěn)健調(diào)整對(duì)回

30、歸結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。3. 變量設(shè)計(jì)（1）公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)（Iv）：一般而言，測(cè)度公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的方法主要有兩種，即以CAPM模型為代表的間接分離法1和以Fama-French三因素模型為基礎(chǔ)的直接測(cè)度法31 Xu, Y., Malkiel, B. Investigating the behavior of idiosyncratic volatility. Journal of Business, 2003, 76: 613-644.31。前者所需參數(shù)較少，精度較??；后者所需計(jì)算參數(shù)較多，計(jì)算較為復(fù)雜，但計(jì)算精度較高，故本文采用直接分解法： （4）其中，ri,t-rf為個(gè)股超額收益，rm,t-rf為市場(chǎng)

31、超額收益；SMB為公司規(guī)模因子，由市值較大的投資組合與市值較小的投資組合收益差額計(jì)算所得；HML代表公司成長(zhǎng)性因子，由市值賬面較高的投資組合與較低投資組合的收益差額計(jì)算所得；t為模型殘差項(xiàng)。根據(jù)Xu和Malikiel的方法，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)為t的標(biāo)準(zhǔn)差：，本文采用日度數(shù)據(jù)計(jì)算所得。（2） 環(huán)境不確定性變量 銷售收入變異系數(shù)（Un）：環(huán)境不確定性根源于環(huán)境要素的變化，對(duì)企業(yè)的影響是多方面的，如EBIT、雇員人數(shù)、稅后利潤(rùn)、凈資產(chǎn)、總資產(chǎn)等指標(biāo)，最終反映到企業(yè)的銷售收入波動(dòng)。故Ghosh和Olsen使用過去5年企業(yè)銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的數(shù)值進(jìn)行測(cè)度?？紤]到我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度較快，企業(yè)成長(zhǎng)性較高，

32、銷售收入波動(dòng)中部分是由企業(yè)成長(zhǎng)性所帶來的，故申慧慧等人將企業(yè)銷售收入與年份回歸，用模型殘差計(jì)算銷售收入波動(dòng)率，作為環(huán)境不確定性的衡量指標(biāo)。2832 Ghosh, D., Olsen, L., Environmental uncertainty and managers use of discretionary accruals. Accounting Organizations & Society, 2009, 34(2): 188-205.32首先，由公式（6）測(cè)算企業(yè)非正常銷售收入： （5）其中，Sale為公司觀測(cè)年度過去5年的銷售收入，Year為觀測(cè)年度過去5個(gè)年度值，由遠(yuǎn)到近取

33、值為Year=1，2，3，4，5，殘差為過去5年的非正常銷售收入；首先，利用過去5年的非正常銷售收入數(shù)值計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)差，并除以過去5年銷售收入平均值，得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的銷售收入波動(dòng)率；其次，將各行業(yè)中每一年的未經(jīng)調(diào)整銷售收入波動(dòng)值的中位數(shù)作為行業(yè)不確定性變量；最后，將企業(yè)每年度銷售收入波動(dòng)率除以行業(yè)不確定性變量，得到環(huán)境不確定性變量銷售收入變異系數(shù)（Un）。 分歧師預(yù)測(cè)分歧度（Anls）：證券分析師的預(yù)測(cè)能力與企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境的波動(dòng)性有著直接的聯(lián)系，33 Wang, Y., Chen, Y., et al. Management earnings forecasts and analyst forec

34、asts:Evidence from mandatory disclosure system. China Journal of Accounting Research, 2015, 8(2):133-146.33當(dāng)不確定性上升時(shí)，資產(chǎn)、負(fù)債成本、費(fèi)用、銷售收入的估值空間大幅擴(kuò)張，分析師對(duì)企業(yè)未來盈余預(yù)期的難度增加，降低了其盈余預(yù)測(cè)的能力。故在Ghosh和Olsen的文獻(xiàn)中，32同樣將分析師預(yù)測(cè)分歧度作為環(huán)境不確定性的衡量指標(biāo)： （6）其中，SD（FEPSit）為樣本公司的所有證券分析師在第t年度對(duì)每股盈余預(yù)測(cè)的標(biāo)準(zhǔn)差。在計(jì)算過程中，證券分析師在每年度內(nèi)對(duì)企業(yè)每股盈余可能存在多次預(yù)測(cè)行為，本文

35、中，采用手工篩選出證券分析師在每年度中的最后一次預(yù)測(cè)值作為計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)；TAit為每股總資產(chǎn)。（4）中介變量中介變量指標(biāo)1現(xiàn)金流波動(dòng)率（Cfvol）：本文采用陳志斌和王詩雨的方法，用企業(yè)過去三年的每股經(jīng)營(yíng)活動(dòng)現(xiàn)金凈額（Cft-2、Cft-1、Cft）的標(biāo)準(zhǔn)差來計(jì)算現(xiàn)金流波動(dòng)率：34 陳志斌，王詩雨. 產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)企業(yè)現(xiàn)金流風(fēng)險(xiǎn)影響研究基于行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度和企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)地位的雙重考量. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì), 2015, (3): 96-108.34 （7）需要特別指出，銷售收入變異系數(shù)（Un）是在消除銷售收入波動(dòng)率的時(shí)間趨勢(shì)和行業(yè)特征的基礎(chǔ)上計(jì)算所得。因此，兩者之間的機(jī)械關(guān)聯(lián)性大大降低，能夠保證中介效應(yīng)檢驗(yàn)的有

36、效性。（5）中介變量 中介變量指標(biāo)2會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（Wca）：所謂會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，是指應(yīng)計(jì)項(xiàng)目能否真實(shí)反映企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況，如果應(yīng)計(jì)項(xiàng)目與經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流的匹配程度較高，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較高，反之，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量較低。因此，本文采用Francis等、Dechow和Dichev的方法35 Francis, J., LaFond, R., Olsson, P., Schipper, K. Information Uncertainty and Post-earnings-announcement-drift. Journal of Business Finance and Accounting, 2007, 34(3

37、/4): 403-433.3536 Dechow, P. M., Dichev, I. D. The Quality of Accruals and Earnings: The Role of Accrual Estimation Errors. The Accounting Review, 2002, 77(4): 35-39.36，利用運(yùn)營(yíng)資本應(yīng)計(jì)項(xiàng)目與前后三期的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流凈額、當(dāng)期與上一期銷售收入差額、以及當(dāng)期固定資產(chǎn)原值的回歸殘差，計(jì)算其標(biāo)準(zhǔn)差，用以衡量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量： （8）其中，TAt為企業(yè)的應(yīng)計(jì)利潤(rùn)加上折舊攤銷額，或利潤(rùn)總額減去經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流凈額后加上折舊攤銷額；cfot為企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活

38、動(dòng)現(xiàn)金流凈額；REVt為當(dāng)期與上一期的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入差額；PPEt為第t期期末的固定資產(chǎn)原值。本文利用最小二乘法對(duì)模型（9）進(jìn)行分行業(yè)分年度回歸，所獲殘差項(xiàng)et為未預(yù)期應(yīng)計(jì)項(xiàng)目。然后，分企業(yè)對(duì)殘差項(xiàng)滾動(dòng)計(jì)算過去三年的標(biāo)準(zhǔn)差，即得到會(huì)計(jì)信息質(zhì)量指標(biāo)（Wca）。需要強(qiáng)調(diào)的是，該指標(biāo)與會(huì)計(jì)信息質(zhì)量之間呈顯著的負(fù)相關(guān)，即變量（Wca）越高時(shí)，會(huì)計(jì)信息質(zhì)量則越低。（6）控制變量：已有文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，“小公司效應(yīng)”意味著公司規(guī)模（Scale）、賬面市值比（Bm）、市凈率（Pb）與特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)之間存在關(guān)聯(lián)性；而“新上市效應(yīng)”的存在，意味著上市年齡（Age）對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)存在密切的聯(lián)系；2財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)股價(jià)波動(dòng)的影響意味著資

39、本結(jié)構(gòu)（Ral）與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)；3另外，市場(chǎng)信息環(huán)境、“治理效應(yīng)”、產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的影響，則意味著獨(dú)立董事變量（Board）、換手率（Turn）、產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)變量（HHI）對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)也存在顯著的作用；47另外，系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)（Beta）與特質(zhì)波動(dòng)之間也存在顯著的關(guān)系。32故將上述變量作為控制變量。表1變量釋義變量名稱變量符號(hào)變量涵義被解釋變量公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)Iv根據(jù)上述方法計(jì)算所得解釋變量環(huán)境不確定性銷售收入變異系數(shù)En根據(jù)上述方法計(jì)算所得證券分析師分歧度Anls根據(jù)上述方法計(jì)算所得中介變量會(huì)計(jì)信息質(zhì)量Wca根據(jù)上述方法計(jì)算所得現(xiàn)金流波動(dòng)率Cfvol根據(jù)上述方法計(jì)算所得控制變量上

40、市年齡Age從公司上市至觀測(cè)年份的年數(shù)；換手率Turn個(gè)股日換手率的年均值（CASMAR數(shù)據(jù)庫）賬面市值比Bm股東權(quán)益/公司市值（CASMAR數(shù)據(jù)庫）公司規(guī)模Scale公司當(dāng)年期末總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)市凈率Pb個(gè)股股價(jià)/每股凈資產(chǎn)（CASMAR數(shù)據(jù)庫）產(chǎn)品市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)HHI公司銷售額占行業(yè)比重平方之和獨(dú)立董事比例Board公司年報(bào)披露獨(dú)立董事人數(shù)（CASMAR數(shù)據(jù)庫）資本結(jié)構(gòu)Ral公司當(dāng)年資產(chǎn)負(fù)債率（CASMAR數(shù)據(jù)庫）系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)BateBate系數(shù)（由WIND數(shù)據(jù)庫獲得）三、實(shí)證結(jié)果1. 描述性統(tǒng)計(jì)分析表2報(bào)告了各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)，可以看出：（1）公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)（Iv）年度均值為0.0557，標(biāo)準(zhǔn)差為

41、2.2%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家超過40%的特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)水平。1據(jù)圖2所示，特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)從2000年到2007年呈上升的時(shí)間趨勢(shì)，2007年至2014年呈下降趨勢(shì)，之后又呈現(xiàn)上升趨勢(shì)。（2）不確定性變量銷售收入變異系數(shù)（Un）和分析師預(yù)測(cè)分歧度（Anls）的年度平均值均超過中位數(shù)，并且兩個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差較小，表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境面臨的不確定性較高，成為普遍現(xiàn)象。另據(jù)圖2所示，變量（Iv）和（Un），以及（Anls）之間的時(shí)間趨勢(shì)具有較強(qiáng)的相似性，表明公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)與環(huán)境不確定性者存在必然的聯(lián)系。（3）現(xiàn)金流波動(dòng)率（Cfvol）和信息質(zhì)量（Wca）的年度均值均高于中位數(shù)，表明現(xiàn)金流波動(dòng)性普遍較高，并且會(huì)計(jì)信息質(zhì)量普遍

42、較低。表2 描述性統(tǒng)計(jì)變量觀測(cè)值均值最小值P25中位數(shù)P75最大值標(biāo)準(zhǔn)差I(lǐng)v247630.05570.02440.04010.05230.06810.10410.0206Un219461.26380.22930.52860.92011.56284.52461.0790Anls107460.05910.00770.02380.04470.08270.19010.0491Cfvol223270.07390.00150.02480.04590.08290.63670.0952Wca207530.05290.00010.018730.034380.06030.53310.0694Age249368.3

43、04304813184.8259Turn249362.53310.51121.19312.06253.44028.20781.7320Bm244710.91570.16710.401220.68861.21922.67800.6916Scale249367.02582.01843.66665.56138.958917.23334.4639Pb244653.39180.98791.59322.49794.239610.62542.5405HHI245800.04510.00070.00370.01110.04000.31230.0790Board247213.019033381.1004Ral2

44、49270.51650.17100.38360.53280.66770.75720.1772Bate249290.56830.14430.36520.54440.75481.08830.2624圖2 公司特質(zhì)波動(dòng)和環(huán)境不確定性的變化趨勢(shì)（2000-2015）表3為各主要變量間的相關(guān)系數(shù)。首先，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)（Iv）和兩個(gè)環(huán)境不確定性變量，即（Un）和（Anls）不論在spearman檢驗(yàn)還是pearson檢驗(yàn)中均呈顯著正相關(guān)，兩者之間的相似度較高，表明當(dāng)環(huán)境不確定性越高時(shí)，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)越高；其次，變量（Iv）與兩個(gè)中介變量（Cfvol）和（Wca）的相關(guān)系數(shù)顯著為正，說明經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流和會(huì)計(jì)信息質(zhì)量

45、對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)存在重要影響；再次，變量（Un）分別與中介變量（Cfvol）和（Wca）的系數(shù)顯著為正，說明環(huán)境要素的波動(dòng)對(duì)經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)和信息質(zhì)量具有重要的影響；又次，變量（Un）和（Anls）之間不存在相關(guān)性，并且系數(shù)符號(hào)為負(fù)，表明兩個(gè)變量之間不存在關(guān)聯(lián)性。需要說明的是，變量（Un）是從內(nèi)部經(jīng)營(yíng)的角度，而變量（Anls）則是從企業(yè)外部反映企業(yè)環(huán)境波動(dòng)的變化，這樣能夠從不同角度驗(yàn)證不確定性和特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。最后，兩個(gè)中介變量顯著為正，表明現(xiàn)金流信息大部分是通過私有信息套利融入股價(jià)。最后，本文采用stata軟件中的coldiag2命令計(jì)算檢驗(yàn)參數(shù)為9.62，小于門限值30，表明變量間不存在多重共線性

46、。表3 主要變量相關(guān)系數(shù)IvUnAnlsCfvolWcaIv10.0614*0.0568*0.0761*0.0592*Un0.0853*1-0.0222*0.1132*0.1040*Anls0.0435*-0.010410.1745*0.1461*Cfvol0.1545*0.2137*0.1503*10.2696*Wca0.1018*0.0825*0.1268*0.2028*1注：*表示在1%的水平上顯著、*表示在5%的水平的顯著、*表示在10%的水平上顯著；上三角為spearman相關(guān)性檢驗(yàn)、下三角為pearson相關(guān)性檢驗(yàn)。本文采用stata中的ttest命令，將公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)（Iv）、現(xiàn)金

47、流波動(dòng)率（Cfvol）、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量（Icc）分別按照銷售收入變異系數(shù)（Un）和證券分析師預(yù)測(cè)分歧度（Anls）的中位數(shù)分為兩組，并比較三個(gè)變量均值在各組之間的差異性。表4報(bào)告了檢驗(yàn)結(jié)果，表明三個(gè)變量（Iv）、（Wca）和（Cfvol）不論在變量（Un），還是（Anls）分組中，較高組均值顯著高于較低組均值，再次印證了不確定性不論對(duì)兩個(gè)中介變量，還是對(duì)解釋變量存在統(tǒng)計(jì)意義上的正向推動(dòng)作用。表4 主要變量的分組檢驗(yàn)Iv的均值Wca的均值Cfvol的均值Un<中位數(shù)0.05130.04090.0579Un>中位數(shù)0.05540.05570.0828t檢驗(yàn)-0.0041*(-14.99)

48、-0.0148*(-16.97)-0.0249*(-21.89)Iv的均值Wca的均值Cfvol的均值A(chǔ)nls<中位數(shù)0.05290.03750.0587Anls>中位數(shù)0.05520.05100.0734t檢驗(yàn)-0.0023*(-6.94)-0.0135*(-12.52)-0.0147*(-10.42)注：*表示在1%的水平上顯著、*表示在5%的水平的顯著、*表示在10%的水平上顯著2. 實(shí)證結(jié)果（1）環(huán)境不確定性與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)基于現(xiàn)金流波動(dòng)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)表5報(bào)告了環(huán)境不確定性通過現(xiàn)金流波動(dòng)率（Cfvol）對(duì)公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)（Iv）產(chǎn)生作用的檢驗(yàn)結(jié)果。其中，方程（1）和方程（4）為中

49、介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟一，檢驗(yàn)解釋變量，即銷售收入變異系數(shù)（Un）和分析師預(yù)測(cè)分歧度（Anls）對(duì)變量（Iv）的作用：變量（Un）和（Anls）的系數(shù)均顯著為正，表明環(huán)境不確定性加劇時(shí)，公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)程度越高，支持了假設(shè)H1的觀點(diǎn)；方程（2）和（5）為中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟二，檢驗(yàn)解釋變量對(duì)中介變量的作用：變量（Un）和（Anls）的系數(shù)在1%的水平上顯著正，表明企業(yè)經(jīng)營(yíng)環(huán)境的不確定性越高時(shí)，企業(yè)的經(jīng)營(yíng)現(xiàn)金流波動(dòng)性越大；8方程（3）和方程（6）為中介效應(yīng)檢驗(yàn)步驟三，變量（Cfvol）的系數(shù)顯著為正，表明現(xiàn)金流波動(dòng)是影響特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。9不確定性變量（Un）或（Anls）的系數(shù)雖然依然顯著，但與方程（1）或

50、方程（4）相比，系數(shù)值和顯著性均明顯下降，檢驗(yàn)結(jié)果表明，現(xiàn)金流波動(dòng)率（Cfvol）在不確定性變量和特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)之間存在部分中介效應(yīng)。上述結(jié)論證實(shí)了不確定性對(duì)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)理：即“不確定性現(xiàn)金流波動(dòng)特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)”。其中，現(xiàn)金流波動(dòng)（Cfvol）在變量（Un）中的中介效應(yīng)比例為13.23%；而在變量（Anls）中的中介效應(yīng)比例為25.81%。本文采用sgmediation命令檢驗(yàn)過程中，提供了三種顯著性檢驗(yàn)，即Sobel、Goodman1、Goodman2檢驗(yàn)，均呈顯著性，結(jié)論支持假設(shè)H2。表5 環(huán)境不確定性與公司特質(zhì)風(fēng)險(xiǎn)基于現(xiàn)金流波動(dòng)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)變量解釋變量：Un解釋變量：AnlsIv（方程1）Cf

51、vol（方程2）Iv（方程3）Iv（方程4）Cfvol（方程5）Iv（方程6）_cons0.0245*(3.24)0.0659*(20.63)0.0219*(2.93)0.0597*(6.23)0.0572*(10.78)0.0533*(5.53)Un0.0052*(7.28)0.0043*(14.32)0.0044*(4.08)Anls0.0567*(3.11)0.1310*(12.99)0.0421*(2.29)Cfvol0.159*(9.53)0.1117*(5.86)Age0.0059*(3.35)0.0005*(6.88)0.0051*(3.19)0.0039*(2.25)0.000

52、3*(3.55)0.0026(1.48)Turn0.0203*(38.68)0.0001*(0.35)0.0204*(38.74)0.0170*(28.15)0.0000(-0.03)0.0171*(28.20)Bm-0.0155*(-3.88)0.0010(0.35)-0.0156*(-3.92)-0.0251*(-5.07)0.0170*(6.18)-0.0270*(-5.45)Scale-0.0004*(-3.57)0.0008*(6.57)-0.0005*(-3.61)-0.0004*(-3.50)0.0011*(7.35)-0.0003*(-3.25)Pb0.0061*(3.48)0

53、.0057*(3.31)0.0052*(3.26)0.0052*(3.20)0.0233*(8.23)0.0041*(2.61)HHI0.0017*(1.75)0.0041*(3.68)0.0017*(1.76)0.0017*(1.77)0.0031*(2.74)0.0014(1.31)Board-0.0099*(-2.69)-0.0082*(-5.18)-0.0113*(-3.00)-0.0110*(-2.96)-0.0111*(-4.35)-0.0097*(-2.68)Ral0.0115*(2.75)0.0143*(9.04)0.0120*(2.88)0.0133*(3.13)0.0101*(5.02)0.0124*(2.93)Bate0.0149*(5.45)0.0012(1.04)0.0152*(5.53)0.0218*(6.94)0.0072*(4.12)0.0226*(7.21)Adj-R20.2400.1220.2