《資產減值的經濟后果問題研究》13000字（論文）

1緒論1.1研究背景自我國引入資產減值制度以來，資產減值的計提和轉回一直是會計界爭議的話題。經濟全球化和發(fā)展多樣化的市場條件下，我國的資產減值制度處于萌芽階段，這讓企業(yè)面對自身利益和業(yè)績壓力，甘愿冒險利用資產減值準備的計提和轉回粉飾報表，出現(xiàn)利潤虛增和大額虧損的假象，不利于投資者掌握真實的企業(yè)經營情況，也不利于資本市場健康發(fā)展。因此，2006年財政部對資產減值規(guī)范做了較大改動[1]，防止企業(yè)利用資產減值進行盈余管理。1.2研究目的新修訂的資產減值準備規(guī)范在上市公司的實施結束了之前混亂的局面，新準則旨在根源上規(guī)范會計行為的操作流程和方式，減少人為操縱，切實保障了投資者利益，提高企業(yè)財務報表的可信度，在考慮國內具體情況的同時也和國際接軌[2]。在新準則實施后，有不少學者進行了比較分析來考察準則實施的效果，但對于新準則下資產減值的經濟后果研究較少，所以，本文主要研究目的：新準則實施后，利用資產減值進行盈余管理的行為是否依然存在；新準則實施下資產減值對公司經營業(yè)績變化是否造成影響。1.3文獻綜述1.3.1國內文獻綜述隨著2006年新會計準則的頒布，我國學者開始更多的關注變更對資產減值的影響。張然等（2007）分析了新準則公布后[3]，上市公司資產減值行為的變化，研究發(fā)現(xiàn)新會計準則有效地遏制了利用長期資產減值進行盈余管理的行為，步丹璐等（2009）研究發(fā)現(xiàn)[4]企業(yè)確認的長期資產減值計提與盈余管理相關性變弱，與經濟因素的相關性增強，洪金明（2019）也發(fā)現(xiàn)[5]：利用長期資產減值進行大清洗的行為得到了抑制。但同時盈余管理行為依然存在，其中手段和類型也多種多樣。金咪莎（2020）發(fā)現(xiàn)了[6]獐子島利用生物資產進行扭虧的行為。李享（2009）提出[7]：上市公司如果當年出現(xiàn)了虧損，則會計提大額的長期資產減值準備使公司進一步虧損，若上市公司打算下一年處置非流動資產，便會在出現(xiàn)虧損的當年計提大額長期資產減值，先計提，后處置成了盈余管理的新手段。毛雅琴（2019）分析了[8]影視行業(yè)利用商譽減值來實現(xiàn)避免虧損和穩(wěn)定盈利。岳琴等（2011）研究發(fā)現(xiàn)[9]：現(xiàn)行準則下，希望獲得配股資格或想要避免虧損的企業(yè)更愿意提取資產減值準備，想平滑利潤的企業(yè)提取減值準備的可能較小。1.3.2國外文獻綜述1947年，美國出臺的公告中規(guī)定，存貨的計量可以選擇成本價和市場價中的較低者，在此之后美國陸續(xù)出臺的準則對其他資產的減值處理也做出了規(guī)定（王淇，2018）[10]。國外會計學界對于盈余管理的研究開始于上世紀八十年代，對不同角度和不同的樣本進行了實證研究，同時結合了相關的理論分析來判斷資產減值與盈余管理的相關性。經過大量的研究，逐漸發(fā)現(xiàn)資產減值準備的計提和轉回確實被作為上市公司盈余管理的工具，而且現(xiàn)象普遍存在。Strong和Meyer（1987）的研究顯示[11]，當企業(yè)管理層變更時，往往會計提大額資產減值準備，證明企業(yè)確實存在利用資產減值準備進行盈余管理的傾向。Mcnichols和Wilson（1988）還對上市公司在不同的動機下如何利用資產減值準備進行盈余管理進行了研究[12]，研究顯示：當一個企業(yè)的利潤出現(xiàn)異常時，一般就會存在對壞賬準備進行的大數(shù)額調整，這說明了企業(yè)利用壞賬準備實現(xiàn)“大清洗”和利潤平滑。Zucca等（1992）又對大清洗和利潤平滑進行了研究[13]，研究顯示：大多數(shù)公司在經營業(yè)績不佳時，會在當年一次性計提大額資產減值準備來讓公司確認更多的虧損，另外，有許多公司選擇在第四季度才計提資產減值，而且大部分公司都是年末進行審計等相關工作，這同樣的說明資產減值作為了企業(yè)盈余管理的工具。Kirschenheiter等（2002）研究發(fā)現(xiàn)[14]，“好消息”公司為了平滑利潤，將資產減值準備作為業(yè)績緩沖區(qū)，方便日后業(yè)績不理想時操縱利潤，“壞消息”公司為了提高未來利潤便會一次性計提大量減值進行“大清洗”。Riedl（2004）研究發(fā)現(xiàn)[15]，資產減值的隨意轉回會使財務數(shù)據(jù)不能準確地體現(xiàn)出企業(yè)資產的真實情況。會造成會計信息不真實，降低了會計信息質量。然而對于影響資產減值計提的因素而言是多樣的，F(xiàn)rancis（1996）研究發(fā)現(xiàn)[16]，企業(yè)計提較多資產減值準備的現(xiàn)象往往出現(xiàn)于企業(yè)管理層發(fā)生了人員變更和以前計提過資產減值的公司，自身經營狀況和盈余管理都是資產減值計提的重要因素。Rees（1996）等通過研究發(fā)現(xiàn)[17]，資產減值并不是管理層的機會主義行為，而是為了公司應對不同環(huán)境的變化做出的選擇，而盈余管理并不是計提資產減值的主要動因。Lahamann（2013）等認為[18]，如果盈余管理能夠增加收益，管理層更傾向于推遲資產減值的計提；但如果盈余管理的成本較高，管理層就更傾向于及時計提資產減值。AbuGhazaleh等（2011）指出[19],價值減損和盈余管理都與商譽減值顯著相關。近年來，Mohammadrezaie等（2020）也發(fā)現(xiàn)了[20]資產重估時，盈余管理與重估行為相關性強。Haggard等（2017）得出[21]大清洗行為與信息不對稱的增加相關，且大清洗后三年的盈利會出現(xiàn)好轉。ZhangChi等（2018）發(fā)現(xiàn)[22]資產的注銷受到財務和管理激勵的影響，并不會反映真實的經營業(yè)績。Campa（2019）指出應計盈余水平較低的公司，會通過出售資產來進行大清洗，從而提高盈余水平。1.3.3本文創(chuàng)新點自2006年新準則出臺以來，對新舊準則比較分析已有不少，但對于新準則的實施效果分析較少，隨著資本市場不斷發(fā)展，對于現(xiàn)行準則的研究更有意義，本文立足當下上市公司是否存在不合理的會計操縱，對準則的實施效果和進一步完善提供參考。本文未選擇從資產減值信息披露后的股價變動角度出發(fā)，本文選擇公司自身以后年度的經營狀況作為資產減值的后續(xù)影響的切入點。股價變動常常受多種因素影響，選擇公司以后年度經營狀況作為資產減值對企業(yè)后續(xù)影響的指標更為純粹。

2相關理論基礎和概念分析2.1資產減值相關概念國內1992年提出的《股份制試點企業(yè)會計制度》，第一次提出了資產減值的概念，具體包括計提壞賬準備的計提、轉回和沖銷處理方式。財政部1998年正式頒布《股份制企業(yè)會計制度》，新加入了存貨、短期投資和長期投資四類資產減值準備，和壞賬準備并稱“四項減值準備”，1999年適用于所有上市公司。2001年頒布的《企業(yè)會計準則》進一步明確了資產的概念，并要求企業(yè)定期對各項資產進行評估，對可能發(fā)生的各項資產減值計提資產減值準備，同時，進一步擴大了資產減值準備的內容，新增了委托貸款、固定資產、無形資產和在建工程四項，與之前已有的并稱“八項減值準備”，初步建立了我國的資產減值準備體系。2006年，新《企業(yè)會計準則》的頒布[1]，對資產減值行為做了全面的規(guī)范。主要包括：（1）資產減值的認定：是指資產的可回收金額但低于其賬面價值。而可回收金額可根據(jù)資產的公允價值減去處置費用后的凈額與資產預計未來現(xiàn)金流量的現(xiàn)值孰高決定。（2）資產減值的跡象：新會計準則列出了可能表明兼職的六個跡象，包括資產市值下降、資產陳舊過時及實體損壞等，為企業(yè)進行減值測試提供了依據(jù)。（3）資產減值的會計處理：企業(yè)應當以資產的賬面價值高于可回收金額的部分確認為資產減值損失，計入當期損益，同時計提資產減值準備，且依據(jù)會計準則第8號進行資產減值會計處理的相關資產，包括固定資產、無形資產、商譽等，計提資產減值后不得轉回。另外，資產減值會計準則進一步提出了對于資產組減值、商譽減值的處理辦法，使資產減值準則的適用范圍進一步擴大。資產減值會計準則的修訂充分體現(xiàn)出了會計的穩(wěn)健性，定期對于資產減值全面檢查，合理估計資產帶來的未來經濟利益的變化，并通過資產減值準備進行調整，主要目的在于反映真實的企業(yè)減值減損。資產減值損失的計提對財務報表可以產生廣泛的影響（王淇，2018）[10]，主要包括：（1）對于資產的影響：會計處理過程中計提的資產減值準備為各項相關資產的備抵科目。由于資產負債表中資產通常以賬面價值的形式披露，而不是賬面余額的形式，資產減值的計提將導致資產賬面價值的下降，這正符合了反應真實價值減損的意圖。（2）對于損益的影響：由于相關資產減值通過損益類的資產減值損失科目核算，則會對當年的損益產生直接影響。除此之外，由于部分的資產的減值可在以后年度可進行轉回，因此將對以后年度的損益產生影響。2.2企業(yè)性質的相關理論2.2.1信息不對稱理論信息不對稱理論是指經濟活動的各相關方在對信息了解程度方面存在差異。充分掌握信息的人員能夠取得更有利的地位，而掌握信息不足的人員則處于弱勢地位。信息不對稱通常會導致“逆向選擇”和“道德風險”的問題。逆向選擇是指，市場交易的一方能夠多利用另一方的信息使自己受益而對方受損時，信息較少的一方就難以順利地做出決策，于是價格就發(fā)生了變化，并不能表現(xiàn)供求的平衡，進而降低市場的效率。道德風險是指，在信息不對稱的情形下，市場交易一方并不能觀察另一方的行動時，未受到觀察的一方往往會增進自身利益而做出不利于他人的行為。在企業(yè)的日常經營中，信息不對稱通常表現(xiàn)在管理層與股東之間。股東作為公司的所有者，如果不參與公司的實際運作，難以獲得公司治理的全部信息，而管理層得到的信息則較多。其中，逆向選擇表現(xiàn)為股東在挑選企業(yè)管理者時，并不能充分了解其自身能力和專業(yè)背景等。道德風險則表現(xiàn)為股東無法在日常經營活動中對管理層做到有效地監(jiān)督，對于管理層的工作狀態(tài)和效果以及企業(yè)實際情況并不十分了解，由于信息不對稱的存在，管理層可能會趁機謀取私利。2.2.2有效市場理論有效市場理論認為，按照市場運作效率分類，資本市場的機制科主要分為三類，即弱式有效、半強式有效和強式有效市場。（1）弱式有效市場：市場價格只能夠反映所有歷史信息，歷史信息無法預測未來的價格變化，投資者無法通過對股票價格的技術分析獲取收益，但可以通過基本分析和內幕信息獲取超額利潤。（2）半強式有效市場：市場價格反映所有歷史信息和公開信息。在此環(huán)境下，基本分析和技術分析已經不能發(fā)揮作用，但投資者仍可以通過內幕信息獲取超額收益。（3）強式有效市場：市場價格已經充分反應了公開信息和內幕信息等所有信息。在弱式和半強式有效市場中，盈余管理和會計操縱等內幕信息的手段不能被價格所反映，管理層就有了一定的空間來操縱利潤。目前，我國資本市場尚未達到強式有效市場階段，管理層為滿足自身需要，就會通過一系列會計手段實現(xiàn)對企業(yè)業(yè)績的操縱，而這些內幕信息難以被外部信息使用者觀察到。3研究假設與研究設計3.1研究假設根據(jù)國內外學者關于資產減值的動機分析，資產減值受到盈余管理動機的影響。具體包括：（1）大清洗：指上市公司“虧過頭”的現(xiàn)象。在預計企業(yè)巨額虧損時，管理層可有多計提虧損的行為。Strong（1987）提出[11]，對于虧損公司而言，大清洗可以帶來很多好處，主要包括：通過確認巨額損失，讓市場普遍認為以前年度的問題都得也解決，有助于股價的上升；通過高額計提來彌補以前年度少計的損失、提前計提以后年度的虧損，有利于以后年度扭虧為盈。由此，本文提出假設：H1：上市公司計提的資產減值損失規(guī)模與其大清洗傾向正相關。（2）平滑收益：Zucca等（1992）[13]、AbuGhazaleh（2011）等[19]研究表明上市公司的資產減值損失計提與其平滑收益動機相關。所謂平衡收益是指管理層為了減少受益的波動性而進行的會計操縱。在上市公司收益高于預期時，管理層就有隱藏收益的意圖，防止公司未來利潤的大幅波動。因此，本文提出假設：H2：上市公司計提的資產減值損失規(guī)模與其利潤平滑傾向正相關。資產減值計提后，由于計提動機的差異反應在財務信息上表現(xiàn)為公司盈利能力的差異[17]。對于上市公司由于大清洗、平滑收益的盈余管理傾向作出的資產減值計提，是管理層進行的會計操縱，相關資產的盈利能力并沒有實際下降，所以下一年度內上市公司的業(yè)績就更可能提高。因此，本文提出假設：H3：上市公司在計提減值損失后下一年度的經營業(yè)績變動與盈余管理傾向導致的資產減值損失成正相關。3.2研究設計3.2.1與盈余管理相關的變量設計針對資產減值與盈余管理的研究模型，被解釋變量為上市公司資產減值損失的計提額。由于回歸分析的結果可能會受到上市公司規(guī)模差異的影響，以資產減值計提額除以總資產作為被解釋變量。盈余管理在資產減值過程中主要體現(xiàn)為大清洗、平滑收益，具體指標為：1、以BATH作為上市公司是否存在大清洗傾向的變量。參考翁嵩嵐（2017）[24]的變量設計，當上市公司減值當年的減值前營業(yè)利潤與上一年減值前營業(yè)利潤的差額除以年初總資產的值低于所有上市公司數(shù)據(jù)負值的中位數(shù)時，認為上市公司的減值前營業(yè)利潤出現(xiàn)了異常變動，可能存在由于巨虧導致的大清洗行為，BATH取1，否則為0。2、以SMOOTH作為上市公司是否存在平滑收益傾向的變量。與BATH指標相似，當上市公司減值當年的減值前營業(yè)利潤與上一年減值前營業(yè)利潤的差額除以年初總資產的值高于所有上市公司數(shù)據(jù)正值的中位數(shù)時，認為公司存在平衡收益的動機，SMOOTH取1，否則取0。3.2.2與后續(xù)經營相關的變量設計針對上市公司資產減值損失計提與經營業(yè)績變動相關的研究，以上市公司凈利潤變化作為被解釋變量，即以上市公司當年凈利潤減去上一年度凈利潤，并除以資產總額作為變量，以NPG表示。由于希望驗證盈余管理需要所導致的資產減值行為對業(yè)績變動的影響，因此將資產減值計提額與盈余管理的交互項作為解釋變量，即BATH×IOA、SMOOTH×IOA。3.2.3相關控制變量的設計對于控制變量的選擇主要考慮資產負債率（DAR）和凈資產收益率（ROE）。DAR主要反映公司的資本結構上市公司的經營情況往往受到債權人的監(jiān)督，在公司業(yè)績較差時，可能會選擇增加公司業(yè)績的會計政策，因此上市公司的負債情況也可能影響資產減值行為（Riedl，2004）[17]。ROE可以反映出企業(yè)當下的經營情況，公司的凈資產收益率越高，說明投資所帶來的收益就越高。針對盈余管理傾向對資產減值的影響程度，建立模型一：IOAit=α0+針對資產減值規(guī)模與營業(yè)情況變動的影響程度，建立模型二:NPGit+1=β0

表3.1相關變量定義變量符號變量定義IOAit反映公司計提減值準備的情況，公司i在t年計提的資產減值規(guī)模，即資產減值損失額/總資產。OPit反映公司的經營業(yè)績變動情況，即公司i在t年的減值前營業(yè)利潤與（t-1）年減值前營業(yè)利潤的差額/資產總額BATHit反映公司是否有大清洗嫌疑，即公司i在t年OP低于t年所有公司樣本負值的中位數(shù)，則取1；否則取0SMOOTHit反映公司是否有平滑收益嫌疑，即公司i在t年OP高于t年所有公司樣本正值的中位數(shù)，則取1；否則取0DARit反映上市公司的負債水平，即期末總負債/期末總資產ROEit反映企業(yè)的經營狀況，即凈利潤/凈資產NPGit反映公司后續(xù)經營變化情況，即公司i在t年凈利潤與（t-1）年凈利潤的差額/資產總額3.3數(shù)據(jù)來源與處理說明本文選取了2014至2020年的A股上市公司作為研究對象，其中包含資產總額、總資產負債率、凈資產收益率、營業(yè)利潤等，并對于初始數(shù)據(jù)進行了分類處理，找出盈余管理相關的公司和年份，分別對應和大清洗相關的BATH變量以及和平滑收益相關的SMOOTH變量。在分類處理之后，還進行了：（1）剔除了ST類上市公司。排除了有退市風險的上市公司，防止其對其他正常上市公司分析的影響。（2）剔除了金融行業(yè)的公司。與其他行業(yè)相比，金融行業(yè)的賬務設置和業(yè)務類型有很大差異。（3）剔除了數(shù)據(jù)披露不全的公司。本文保留了821家A股上市公司作為研究對象，共有4926組研究數(shù)據(jù)，其數(shù)據(jù)均來源于CSMAR（國泰安）數(shù)據(jù)庫，并使用STATA15.1進行數(shù)據(jù)處理。（4）對于IOA（資產減值損失）的處理方法：保留公司i在t年資產減值損失大于0的數(shù)據(jù)，對于本年資產減值轉回大于計提數(shù)，即資產減值損失小于0的數(shù)據(jù)取0，來排除轉回大于計提時資產減值為負對于回歸結果的影響。4實證結果4.1描述性統(tǒng)計關于盈余管理對資產減值行為的影響：表4.1模型一描述性統(tǒng)計變量樣本量均值標準差最小值最大值IOA4,9260.006920.026500.905BATH4,9260.2000.40001SMOOTH4,9260.3000.45801DAR4,9260.4510.2000.02760.994ROE4,9260.04500.920-35.8738.50在保留的821家上市公司的4926組數(shù)據(jù)中，對于被解釋變量的分析，所有樣本公司的平均資產減值計提規(guī)模（IOA）占總資產的比例約為0.692%，其中最大的計提程度為90.5%。反映盈余管理的指標，BATH指標的均值為0.200，即有20%的公司數(shù)據(jù)營業(yè)利潤存在負向的異常變化；SMOOTH指標的均值為0.300，即有30%的公司數(shù)據(jù)營業(yè)利潤有正向的異常變化。對于控制變量的分析，總資產負債率（DAR）和凈資產收益率（ROE）標準差分別為0.200,0.920,其中ROE跨度較大。關于資產減值對后續(xù)經營的影響：表4.2模型二描述性統(tǒng)計變量名稱樣本量均值標準差最小值最大值NPG4,9260.0006400.0741-1.0560.9100BATH*IOA4,9260.000980.014400.622SMOOTH*IOA4,9260.0001680.00096500.0380DAR4,9260.4510.2000.02760.994ROE4,9260.04500.920-35.8738.50根據(jù)表4-2，凈利潤變化（NPG）均值為0.064%，即資產減值行為對營業(yè)利潤的平均影響占總資產比重的0.064%，從均值角度看，凈利潤變化為正。其中與盈余管理相關的交互項，BATH×IOA和SMOOTH×IOA分別反映了存在異常的負向和正向經營情況變化時，其對應的資產減值大小。4.2相關性分析盈余管理傾向與資產減值的各變量分析：表4.3模型一相關性分析變量名稱BATHSMOOTHDARROEBATH1SMOOTH-0.3267*1(0.0000)DAR-0.0315-0.1023*1(0.151)(0.0000)ROE-0.0970*0.0488*-0.0737*1(0.0000)(0.0037)(0.0000)注：*表示在1%水平下顯著括號中為p值資產減值行為與后續(xù)經營的各變量分析：表4.4模型二相關性分析變量名稱BATH*IOASMOOTH*IOADARROEBATH*IOA1SMOOTH*IOA-0.01101(0.9696)DAR-0.0048-0.01151(0.9997)(0.9624)ROE-0.0693*0.0098-0.0737*1(0.0000)(0.9825)(0.0000)注：*表示在1%水平下顯著括號中為t值由表4.3、4.4可見，并不存在各變量間的高度相關性。4.3回歸結果分析4.3.1盈余管理對于資產減值的影響模型檢驗IOAit=α0+模型以及相關變量的檢驗結果：表4.5模型一單位根檢驗（Harris-Tzavalis）結果變量名稱HT統(tǒng)計量Z值P值IOA-0.1943-51.99610.0000DAR0.4102-10.94900.0000ROE-0.2649-56.78890.0000由于BATH、SMOOTH為模型中定義的虛擬變量，未進行單位根檢驗。對于單位根檢驗的結果，各變量均符合零階單整，屬于平穩(wěn)序列。針對模型一的豪斯曼檢驗結果：表4.6模型一豪斯曼（Hausman）檢驗結果變量名稱FEREDifferenceS.E.BATH0.00521870.0073526-0.00213390.0005221SMOOTH-0.00058900070.0008713-0.0014610.0004831DAR0.0206130.00064440.01996860.0049679ROE-0.003486-0.00369420.00020810.0001635Year2016-0.0006753-0.000605-0.00007032017-0.00007720.0000137-0.000090920180.00576320.0059402-0.0001772019-0.0099485-0.0097403-0.00020812020-0.0093092-0.0089429-0.0003664chi2(9)=31.059Prob>chi2=0.0003從表中能看出，豪斯曼檢驗p值為0.0003<0.05，因此拒絕原假設，應該采用模型應該選擇固定效應。對于固定效應異方差性檢驗（Wald）結果：H0:sigma(i)2=sigma2forallichi2(821)=1.1×107Prob>chi2=0.0000異方差性檢驗p值為0.0000，因此拒絕截面同方差的原假設，模型存在異方差性，因此使用穩(wěn)健標準誤來修正異方差性的影響。回歸結果對面板數(shù)據(jù)采用個體和時間雙向固定效應進行回歸，并修正了異方差性的回歸結果如下：表4.7模型一回歸結果變量名稱IOAt值p值BATH0.005***3.340.001SMOOTH-0.001-0.660.510DAR0.021***2.840.005ROE-0.003**-2.100.0362016.year-0.001-0.740.4592017.year-0.000-0.080.9352018.year0.006***2.870.0042019.year-0.010***-12.070.0002020.year-0.009***-11.230.000Constant-0.001-0.220.823ObservationsNumberofCompanyCompanyFEYearFEFFtestR-squaresAdjustedR-squares4,926821YESYES48.530.0000.0790.0771注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著由表4.7可看出，上市公司計提的資產減值準備規(guī)模與BATH呈正相關關系，且在1%的水平上顯著，與SMOOTH的相關性并不顯著；說明存在大清洗傾向的公司會計提更多的資產減值準備，存在平滑收益傾向則對資產減值的影響并不顯著，即驗證了假設H1，拒絕了假設H2，這也驗證了岳琴等（2011）所得到的結論。對于回歸結果中，平滑收益與資產減值呈負相關關系，且相關性不強，本文給出的解釋是，新修訂的會計準則使上市公司在經營狀況良好時不愿計提更多的減值準備用于后續(xù)年度的轉回，而更傾向于在當年的年報中體現(xiàn)出更高的營業(yè)利潤；也有可能同樣是受到了新會計準則的實施影響，回歸分析選取的會計年度中，發(fā)生平滑收益傾向的資產減值年份占比較少。對于模型一的檢驗，F(xiàn)檢驗值為48.53，在1%水平下顯著，R2為0.079，AdjustedR2為0.0771，說明模型顯著，但選取的解釋變量只能對被解釋變量產生較小的影響。進一步說明，即使H1假設通過，公司有利用資產減值進行大清洗的行為，也不代表大清洗行為會對資產減值產生較大的影響，新會計準則下大清洗行為導致的資產減值規(guī)模同樣很小，進一步證明了新會計準則實施下，大清洗和平滑收益等盈余管理行為受到了限制，這也驗證了步丹璐等（2009）所得到的結論。4.3.2資產減值對于后續(xù)經營的影響模型檢驗NPGit+1=β0對于各相關變量和模型的檢驗結果如下：各變量單位根檢驗結果：表4.8模型二單位根檢驗（Harris-Tzavalis）結果變量HT統(tǒng)計量z值p值F.NPG-0.2909-46.50190.0000BATH*IOA-0.2215-53.84210.0000SMOOTH*IOA-0.1431-48.51310.0000對于變量DAR、ROE的單位根檢驗可見，與的分析方法相同，該序列也為平穩(wěn)序列。模型二豪斯曼檢驗結果：表4.9模型二豪斯曼（Hausman）檢驗結果變量名稱FEREDifferenceS.E.BATH*IOA1.485371.1334150.35195490.018013SMOOTH*IOA0.59766040.58974820.00791210.0497985DAR0.04900810.01507040.03393770.015671ROE-0.0030842-0.0016375-0.00144680.0004327Year20160.00167110.00097390.00069722017-0.0149829-0.01574290.000762018-0.015531-0.013815-0.00171592019-0.0197372-0.0206950.0009578chi2(9)=452.78Prob>chi2=0.0000與的分析方法相同，豪斯曼檢驗p值為0.0000<0.05，因此拒絕原假設，應該采用模型應該選擇固定效應。應采用固定效應模型。同樣對于固定效應異方差性檢驗（Wald）結果如下：H0:sigma(i)2=sigma2forallichi2(821)=9.4×107Prob>chi2=0.0000同樣采用的分析方法，異方差性檢驗p值為0.0000，因此拒絕原假設，模型存在異方差性，因此使用穩(wěn)健標準誤來修正異方差性的影響。回歸結果同樣采用穩(wěn)健標準誤修正異方差性的影響，并采用個體和時間的雙向固定效應，回歸結果如下圖。從表4.10可看出，上市公司后續(xù)凈利潤變化與BATH×IOA和SMOOTH×IOA均呈正相關關系，且在1%的水平下顯著，說明由于大清洗和平滑收益的盈余管理影響而產生的資產減值對于后續(xù)凈利潤有正向促進作用，驗證了假設H3。對于盈余管理因素導致的資產減值與下一年度凈利潤變化的解釋為，由于平滑收益傾向所計提的減值準備，并不導致企業(yè)真實經營狀況的惡化，所以下一年度的凈利潤才會出現(xiàn)提升。對于大清洗傾向所導致的資產減值，則是將下一年度的部分利潤直接轉移至在本年，確認為資產減值損失，在下一年度再進行轉回來實現(xiàn)凈利潤的增長。對于模型二的檢驗，F(xiàn)值為60.17，在1%的水平下顯著，R2為0.238，AdjustedR2為0.236，說明模型顯著，且選取的解釋變量對于被解釋變量的解釋力較強。進一步說明，因盈余管理因素計提的資產減值準備并不真實反映企業(yè)經營狀況的變化，后續(xù)凈利潤的增長也較大程度的受到了盈余管理傾向的影響，同時驗證了翁嵩嵐（2017）的結論。表4.10模型二回歸結果變量名稱F.NPGt值p值BATH*IOA1.485***17.310.000SMOOTH*IOA0.598***3.710.002DAR0.049**2.030.043ROE-0.003-1.560.1192016.year0.0020.600.5462017.year-0.015***-4.820.0002018.year-0.016***-4.810.0002019.year-0.020***-5.420.000Constant-0.017-1.530.127ObservationsNumberofCompanyCompanyFEYearFEFFtestR-squaresAdjustedR-squares4,105821YESYES60.170.0000.2380.236注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著

4.4穩(wěn)健性檢驗4.4.1盈余管理相關的穩(wěn)健性檢驗對于模型一的穩(wěn)健性檢驗設計思路是針對的回歸結果分析中，平滑收益傾向不顯著的問題，在面板分析基礎上，再對截面進行回歸分析，主要觀察各年中解釋變量對被解釋變量的影響情況，以下為回歸結果。表4.11模型一的截面回歸結果年份201520162017201820192020變量名稱IOAIOAIOAIOAIOAIOABATH0.007***0.004**0.004*0.027***-0.000-0.000(3.29)(2.26)(1.94)(5.63)(-0.36)(-0.56)SMOOTH0.0020.0000.006***0.0000.000**0.000(1.25)(0.23)(4.75)(0.02)(1.99)(1.45)DAR-0.0050.004-0.0010.001-0.0000.000(-1.22)(1.41)(-0.48)(0.12)(-0.30)(0.91)ROE-0.018***-0.003**-0.065***-0.003***-0.0000.000(-5.56)(-2.42)(-10.55)(-3.76)(-0.80)(0.30)Constant0.010***0.006***0.011***0.009*0.0000.000(4.61)(3.98)(6.78)(1.73)(0.60)(0.07)Observations821821821821821821F14.263.68232.3414.021.2641.035Ftest00.00557000.2820.388R-squared0.0650.0180.1370.0640.0060.005AdjustedR-squared0.06080.01290.1330.05970.001290.000170注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著括號中為t值由表4.11可見，2015至2018年大清洗傾向對于資產減值計提影響顯著，顯著年份占調查年份的66.7%，而平滑收益顯著影響資產減值的年份只有2017年，調查年份中大多數(shù)影響并不顯著，與的分析結論相同，截面回歸的結果依舊拒絕假設H2，在大部分年份中平滑收益傾向并沒有促進資產減值規(guī)模提高。另外，從表中看出，2019和2020兩年的資產減值與解釋變量和控制變量均不呈現(xiàn)相關關系，導致這種現(xiàn)象的原因可能是由于市場整體變化，上市公司在近兩年普遍減少了資產減值的計提來粉飾當年財報中的利潤，同時有可能轉回以前年度計提的資產減值來提升利潤，因數(shù)據(jù)處理時沒有考慮資產減值轉回數(shù)的影響，并不能確認是因為大部分公司資產減值準備基本為零，還是資產減值準備為負，即資產減值轉回數(shù)大于計提數(shù)。4.4.2后續(xù)經營相關的穩(wěn)健性檢驗對于模型二的檢驗思路是排除被解釋變量凈利潤變化（NPG）的其他影響因素。凈利潤數(shù)據(jù)是基于營業(yè)利潤計算而來，營業(yè)利潤能粗略反映出公司本年經營的情況，對于凈利潤有重要的影響，引入減值前營業(yè)利潤變化（OP）作為控制變量加入模型之中，進一步提升結果的準確性。模型中，OP和NPG同期對應，修正后的模型如下：NPGit+1=β0修正后的模型選擇與相同，采用個體和時間雙向固定效應并修正異方差影響，回歸結果見下頁。由表4.12可看出，加入營業(yè)利潤變化作為控制變量后，F(xiàn)值為56.22，在1%的水平下顯著，R2為0.244，AdjustedR2為0.243，模型顯著且解釋變量解釋力較好，資產減值與盈余管理的交互項相關性和顯著性未發(fā)生改變，其中控制變量OP正向促進凈利潤變化，相較于解釋變量，減值前營業(yè)利潤變化（OP）對凈利潤變化（NPG）的影響程度較小，其顯著性也較小。結合回歸分析結論，進一步得出凈利潤變化主要來源于盈余管理傾向，營業(yè)利潤變化為次要影響因素，即對于凈利潤升高的情況，很可能來源于資產減值的較少計提或以前年度的資產減值轉回，對于凈利潤降低的情況，同樣很可能來源于資產減值的超前計提。

表4.12模型二穩(wěn)健性檢驗結果變量名稱F.NPGt值p值BATH*IOA1.509***17.740.000SMOOTH*IOA0.636***3.710.000DAR0.044*1.870.062ROE-0.003-1.370.172F.OP0.052*1.800.0732016.year0.0020.660.5112017.year-0.014***-4.420.0002018.year-0.013***-3.630.0002019.year-0.020***-5.080.000Constant-0.016-1.450.146ObservationsNumberofCompanyCompanyFEYearFEFFtestR-squaresAdjusted-R-squares4,105821YESYES56.220.0000.2440.243注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平下顯著

5結論與展望5.1研究結論本文先后驗證了資產減值規(guī)模與盈余管理的相關性，以及計提資產減值損失導致的下一年度的凈利潤變化的原因，主要得出了一下結論：（1）資產減值規(guī)模與盈余管理的相關性依然存在，具體表現(xiàn)為大清洗傾向促進資產減值計提，平滑收益傾向不影響資產減值計提；從影響程度大小看，盈余管理傾向對資產減值規(guī)模影響較小，證明上市公司通過資產減值進行盈余管理的空間有限。新會計準則的實施，有力地限制了公司通過資產減值進行盈余管理的空間，降低了平滑收益傾向的計提頻率。（2）資產減值后凈利潤變化原因主要來源于以前年度盈余管理造成資產減值計提的轉回和當年資產減值前營業(yè)利潤水平，其中主要影響為盈余管理傾向，減值前營業(yè)利潤對凈利潤變化影響不大。存在盈余管理傾向的公司，會減少計提下一年度資產減值或將以前年度的資產減值進行轉回用于提高本年凈利潤，減值前營業(yè)利潤對凈利潤的變化影響不明顯。對于財報信息使用者來說，公司利用資產減值提高利潤的手段不易分辨，具有一定的迷惑性，凈利潤的提高很可能是盈余管理傾向的影響，而不是企業(yè)真實經營情況的變化。這并不利于財報信息使用者進行相關決策，從長期看也會影響公司經營情況，導致企業(yè)信譽降低，同時降低了會計信息的準確性。5.2研究局限與展望對于本文研究的課題還有諸多需要后續(xù)改進的方面，主要包括：（1）變量的選擇方面：借鑒前人的變量設計，盈余管理相關的變量只選取大清洗和平滑收益的虛擬變量，并沒有考慮其他盈余管理相關的因素，比如CEO更換、獨立董事占比和監(jiān)事會規(guī)模等，后續(xù)研究可以進一步考慮。（2）調查年份的選擇：本文主要選取了2015至2020年份數(shù)據(jù)進行了分析，由于新冠疫情對經濟整體運行的影響，2019、2020年度的數(shù)據(jù)與其他年度存在明顯差異，可能會對面板分析結果造成影響，后續(xù)可選更廣泛的調查年度來排除影響。（3）公司的分類：本文對于上市公司未進行分類處理，不利于觀察各行業(yè)以及企業(yè)性質差異對結果造成的影響，也不利于分析各行業(yè)造成資產減值的因素以及后續(xù)影響。后續(xù)可以將各行業(yè)進行分類，同時也可以區(qū)分國有企業(yè)、民營企業(yè)和外資等不同企業(yè)性質，觀察各行業(yè)和不同企業(yè)性質間的差異。（4）數(shù)據(jù)的選擇和處理：本文只選取了A股上市公司中等非ST類，并剔除了金融類公司，后續(xù)分析可以擴大公司樣本的選擇，得出適用性更廣泛的結論。（5）模型的設計：本文只選取了資產負債率和凈資產收益率作為控制變量，沒有考慮市場變化和企業(yè)自身經營變化對于資產減值的影響，以及資產減值后續(xù)影響中只考慮了下一年度的影響，沒有涉及更加長遠的影響，可以把后續(xù)多年的變化加入設計模型之中。5.3對策建議針對本文得出的研究結論，提出以下建議：5.3.1會計準則的完善2006年，新會計準則的修訂規(guī)范了企業(yè)資產減值行為，有效地抑制了異常的資產減值計提，壓縮了盈余管理的空間，仍存在以下問題：資產減值轉回的規(guī)定方面，對可轉回的資產減值包括應收賬款、存貨等流動資產的轉回沒有嚴格的要求限制，其計提減值和轉回主要依靠主觀判斷，給企業(yè)留下盈余管理的空間；對于某些不可轉回的資產減值的規(guī)定過于絕對，為了防止盈余管理，以后年度不允許轉回的規(guī)定不利于反映資產真實的價值變化，也與國際會計準則不符。這降低了財務信息的可靠性和真實性，阻礙了市場的健康發(fā)展。本文建議相關部門應當加快推進市場化建設，結合國際會計準則和我國實際情況對于資產減值的會計政策進行完善，減少會計人員的主觀判斷，提高會計信息的真實性，可允許在一定條件下計提和轉回資產減值準備，并明確計提和轉回的具體條件。5.3.2外部審計的配合會計師事務所是獨立的第三方中介機構，外部審計質量的提升也有利于保障會計信息的真實性。在實踐中，資產減值準備的計提范圍較廣，事務所應選擇有扎實理論基礎和豐富實踐經驗的注冊會計師進行審計。在審計過程中，會計師應嚴格執(zhí)行每項審計程序。注冊會計師協(xié)會也需要對事務所的審計工作進行評估和監(jiān)督，定期檢查事務所的審計情況以保證事務所的審計質量。5.3.3內控制度與考核機制 企業(yè)擁有完善和有效的內部控制制度有利于規(guī)范會計處理的行為，完善內部控制制度，有利于增強會計處理的透明度。在實踐中，企業(yè)要分離不同會計職能的崗位，將責任細化到人，制定規(guī)范的會計處理程序等，使會計分工更加合理。同時，內控制度的建立有利于高管和各職能部門之間的相互制約，防止舞弊行為的發(fā)生。設計企業(yè)內部考核機制時，降低營業(yè)利潤等短期經營指標的占比，設計長期績效考核指標，減少管理者的道德風險，提高管理者的責任心以及對公司的忠誠度，調動員工的工作積極性。5.3.4職業(yè)道德和專業(yè)素養(yǎng)基于現(xiàn)行的資產減值準則規(guī)定，資產的可收回金額需要會計人員的主觀判斷，這就要求了會計人員有豐富的專業(yè)知識和實踐經驗。另外，會計人員還應提高自己的職業(yè)道德，在會計處理時既需要專業(yè)素養(yǎng)，又要保持職業(yè)操守。只有提高會計人員的專業(yè)能力和道德水平，才能在資產減值過程中做出合理的判斷，規(guī)范會計處理，提高會計信息質量，防止企業(yè)過度的盈余管理行為。

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