区块链技术对会计信息质量的影响——基于企业生命周期视角
引言
区块链技术,作为企业数字化转型的核心技术,于2016年被列入国家战略发展规划。习近平总书记在中央政治局第十八次集体学习中强调“加快推动区块链技术和产业创新发展”,发挥区块链技术在技术创新、经济发展等方面的重要作用。截至目前,国家已颁布了四十余条政策措施以扶持区块链技术和相关应用的研发。聚焦企业层面,会计信息作为企业生产经营情况最直观的反映,能为企业经营决策提供依据,受到会计信息使用者的高度关注。区块链,基于特殊的技术功能,对现有会计信息具有革命性的影响,其主要影响路径可以表现为对会计信息的可靠性、相关性、可比性、稳健性、及时性等方面产生重大影响。现已有大量文献围绕区块链技术对企业会计信息质量的影响展开研究,但尚未有研究基于企业生命周期视角探究该影响,本文选取2012-2021年我国A股上市公司为样本,基于企业生命周期视角探究区块链技术对企业会计信息质量的影响。
一、理论分析与研究假说
(一)区块链技术对会计信息质量的影响
区块链,又称为分布式账本,其本质特性与会计信息质量的要求存在密切联系。具体而言,区块链技术对会计信息质量的影响路径可以细分为会计信息可靠性、相关性、可比性、稳健性四个方面。
会计信息质量的可靠性要求在会计处理过程中以真实经济行为进行会计确认、计量和报告,其中会计处理的各环节都可能影响会计信息的可靠程度(TiantianY,2019)。首先,区块链技术可确保各项会计要素的确认得到链上全环节的认可,确保数据的真实性。其次,区块链技术分布式存储数据,数据安全且可溯源。最后,区块链技术的不可篡改性从根本上减少盈余管理操纵的空间,提高会计账务处理环节中数据的真实性。
在会计信息相关性方面,区块链技术能够保存更丰富的业务原始信息,提升会计信息质量的相关性。基于区块链技术搭建的会计信息系统可以准确匹配业务信息与资金信息,实现业务流与资金流合二为一,确保会计信息与经营情况高度相关。与此同时,智能合约技术可自动确认会计交易、完成会计结算,消除时间性差异造成的账实不符,提高会计信息的相关性。
在会计信息可比性方面,区块链的公共账本和分布式存储功能可提高会计系统获取原始信息的及时性与准确性,提升横向纵向的数据可比性。首先,区块链技术的应用可以杜绝企业选择不合理的会计政策调高会计利润的行为,为会计信息质量的可比性提供内部基础条件。其次,区块链技术可以改善企业信息不对称,防止信息生产方通过执行会计准则的自由裁量权干扰会计信息的生产和披露。通过应用区块链技术形成标准的财务信息和实时监控机制,可以削弱管理层的自由裁量权,保证企业会计政策选择的一致性。
在会计信息稳健性方面,区块链技术能够提高企业内部数据信息的挖掘和分析能力,使得企业信息更加透明,企业可操纵空间更小,同时推动了自审计的实现,缓解委托代理问题,提高会计稳健性。区块链技术还能够减少企业负面消息的隐藏,进而降低股价崩盘风险。
根据以上分析,提出假设1:区块链技术对企业会计信息质量有提升作用。
(二)区块链技术对处于不同生命周期的企业的会计信息质量的影响差异
基于假设1的分析,区块链技术可以在可靠性、相关性、可比性和稳健性方面提升企业的会计信息质量。但是引入区块链技术的初始投资和后期维护会给企业造成较大的资金压力,提高管理者进行盈余管理粉饰业绩的动机。区块链技术在会计领域的应用尚未成熟,对企业的运营模式和组织架构要求较高,否则会产生管理混乱的问题,从而降低会计信息的质量。
成长期企业融资约束问题严重,内源性资金不足。此时引入区块链技术会给企业带来更加严重的资金压力,降低利润水平。基于资本市场动机等考虑,成长期企业有更强的动机进行人工操作的舞弊行为和高管的机会主义行为来确保外部性融资供应的稳定与此同时,成长期企业的运营模式和组织架构尚未成熟,引入区块链技术可能会产生管理混乱的问题,导致会计信息无法正确地反映企业信息,降低会计信息质量。
成熟期企业融资约束问题较小,现金流入稳定,组织架构成熟,企业经营业务能有效协调。鉴于此,成熟期企业引入区块链技术并不会造成严重的资金问题,且成熟的运营模式和组织架构可以为区块链的应用提供支持,提升业务流程的规范性。
衰退期企业虽市场份额和业绩存在下滑的趋势,但其规模较成熟期企业缩小,资本性支出也比成长期和成熟期企业更低,且相对成长期有较为可观的现金流入,因此资金问题小于成长期企业。与此同时,衰退期企业的组织架构成熟,业务流程规范
根据以上分析,提出假设2:区块链技术会显著降低成长期企业的会计信息质量,显著提高成熟期、衰退期企业的会计信息质量。
二、研究设计
(一)数据来源
参考聂兴凯等(2022)的研究,选取2012-2021年我国A股上市公司为样本,并进行数据调整:剔除金融企业、ST与*ST上市公司、衡量企业生命周期数据不健全的公司,对所有连续变量在1%和99%的基础上进行Winsorize缩尾处理。此外,区块链使用程度数据来自上市公司年报,企业财务等其他数据均来源于CSMAR数据库。
(二)变量定义
1.会计信息质量
为了综合评价会计信息质量,本文依据我国企业会计准则和指标的可计量性,并参考李清和马泽汉(2021)的研究构建会计信息质量指数指标体系,如表1所示。
表 1 会计信息质量定义指标
指标 | 计算方法 |
可靠性 | 借鉴Dechow(1995)的计算方法,本文用修正琼斯模型计算的操纵性应计盈余的绝对值,来衡量企业会计信息可靠性DA。其值越小,会计信息可靠性越高。 |
稳健性 | 使用Khan(2009)的计算方法,本文用下列模型计算稳健性。Cscore越大,会计信息稳健性越强。LEV是年末资本结构,MTB是所有者权益市场价值和所有者权益账面价值的比。 |
相关性 | 借鉴Ohlson(1995)的理论基础和王芳(2022)计算方法,本文用下列报酬模型计算相关性。调节R2该值越大,相关性越高。其中,P为股票收盘价,EPS是公司每股收益,BV是年末每股净资产。 |
可比性 | 参考De Franco(2011)、胥朝阳(2014)的研究方法,通过以下步骤估计会计信息可比性。Comp值越大,企业会计信息可比性越高。Earnings表示年公司股票收益率,用每股收益除以上一年收盘价。 |
此后,将计算得到的各个公司的会计信息可靠性、可比性、稳健性和相关性指标值分别减去该公司所属行业的中位数,以剔除行业因素的影响;再使用极差标准化法,对指标进行无量纲化处理及正向化处理。最后将上述四项指标计算算术平均值即为AIQ。AIQ所代表的会计信息质量指数越大,表示企业的会计信息质量越高。
2.区块链技术使用程度
为了衡量企业区块链使用程度(Blockchain),本文参照吴非(2021)和王妮(2023)的研究及根据国家相关政策确定相关词汇,主要包括:区块链、联盟链、数字货币、私有链、分布式计算、跨链、差分隐私技术、智能合约等。统计公司年报词频并构建企业区块链使用程度指标。Blockchain最终值为区块链的词频取对数加一。Blockchain数值越高,表明企业区块链技术使用程度越高。
3.企业生命周期
为了探究区块链技术对处于不同生命周期企业的影响差异,本文选取综合得分判别法划分企业的生命周期(梁上坤,2019;李云鹤,2011;曹裕,2010;Anthony J H,1992),采用销售收入增长率、存留收益率、资本支出率、公司年龄四个变量的得分情况衡量公司生命周期。具体操作为:对每个行业按四个指标进行排序并赋分计算综合得分。对全部企业分行业根据综合得分排序,由高到低定义前1/4为成长期企业,后1/4为衰退期企业,中间1/2为成熟期企业。定义虚拟变量成长期(Life1),取值1或0。虚拟变量成熟期(Life2)取值1或0。虚拟变量衰退期(Life3)取值1或0。
4.控制变量
结合相关文献,本文控制了对会计信息质量可能存在影响的变量。具体变量定义如下:
表 2 变量定义表
变量类型 | 变量名称 | 变量符号 | 变量说明 |
被解释变量 | 会计信息质量 | AIQ | 通过会计信息质量四项指标值计算,详见正文。 |
解释变量 | 区块链技术使用程度 | Blockchain | 通过文本分析法计算词频,详见正文。 |
调节变量 | 企业生命周期 | Life | 通过综合得分判别法衡量公司生命周期,详见正文。 |
公司规模 | SIZE | 总资产的自然对数。 | |
控制变量 | 资产负债率 | Lev | 企业总负债除以公司总资产。 |
资产收益率 | ROA | 企业税后净利润与总资产的比例。 | |
董事会规模 | Board | 董事会人数的自然对数。 | |
总经理与董事长两职合一 | Dual | 董事长和总经理两职合一取值为1;否则取值为0。 | |
产权性质 | SOE | 企业为国企时取值为1;否则为0。 | |
独立董事比例 | Indep | 独立董事人数和董事会人数的比例。 |
三、实证结果与分析
(一)描述性统计
主要变量描述性统计结果如表3所示。会计信息质量AIQ的均值为0.803,标准差为0.035,最小值为0.549,最大值为0.929,表明我国各上市企业的会计信息质量存在较大差距,部分企业还有较大的提升空间。区块链技术使用程度Blockchain的均值为0.625,标准差为0.606,最小值为0,最大值为2.739,反映了不同企业的区块链技术使用水平参差不齐,具有较大差异。其他变量存在不同程度差异,但统计结果均在合理范围之内,此处不再赘述。
表 3主要变量描述性统计结果
VarName | Obs | Mean | SD | Min | Median | Max |
AIQ | 12870 | 0.803 | 0.035 | 0.549 | 0.809 | 0.929 |
Blockchain | 12870 | 0.625 | 0.606 | 0.000 | 0.477 | 2.739 |
Size | 12870 | 22.694 | 1.302 | 19.525 | 22.537 | 26.430 |
Lev | 12870 | 0.464 | 0.201 | 0.046 | 0.464 | 0.925 |
ROA | 12870 | 0.034 | 0.062 | -0.398 | 0.031 | 0.254 |
Board | 12870 | 2.150 | 0.195 | 1.609 | 2.197 | 2.708 |
Dual | 12870 | 0.209 | 0.407 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
SOE | 12870 | 0.496 | 0.500 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
BM | 12870 | 1.352 | 1.481 | 0.051 | 0.855 | 10.142 |
Indep | 12870 | 0.375 | 0.055 | 0.286 | 0.357 | 0.600 |
(二)回归结果分析
如表4所示,它表示区块链技术使用程度与会计信息质量关系的回归结果。其中,如第(1)列回归结果所示,Blockchain与AIQ在1%统计水平上存在显著的正相关关系,即区块链技术对会计信息质量有明显提升作用,支持了假设1。如第(2)列回归结果所示,在控制影响企业财务报告信息质量的相关变量时,Life1*Blockchain与AIQ在10%统计水平上存在显著的负相关关系,Life3*Blockchain与AIQ在1%统计水平上存在显著的正相关关系,Blockchain与AIQ在5%统计水平上存在显著的正相关关系,即区块链技术对处于成熟期与衰退期企业的会计信息质量有明显提升作用,但对处于成长期企业的会计信息质量具有降低作用,支持了假设2。
表 4基准回归结果
(1) | (2) | |
VARIABLES | AIQ | AIQ |
Blockchain | 0.00308*** | 0.00189** |
(0.000560) | (0.000863) | |
Life1 | -0.00282** | |
(0.00116) | ||
Life3 | 0.000780 | |
(0.000879) | ||
Life1*Blockchain | -0.00245* | |
(0.00132) | ||
Life3*Blockchain | 0.00319*** | |
(0.00100) | ||
Size | -0.0109*** | -0.0108*** |
(0.000317) | (0.000316) | |
Lev | 0.0537*** | 0.0561*** |
(0.00185) | (0.00186) | |
ROA | 0.0373*** | 0.0462*** |
(0.00497) | (0.00505) | |
Board | 0.00432** | 0.00397** |
(0.00174) | (0.00173) | |
Dual | -0.00178** | -0.00160** |
(0.000699) | (0.000695) | |
SOE | 0.000106 | -0.000664 |
(0.000615) | (0.000616) | |
BM | -0.000632** | -0.000759*** |
(0.000281) | (0.000280) | |
Indep | -0.00833 | -0.00872 |
(0.00588) | (0.00585) | |
Constant | 1.016*** | 1.015*** |
(0.00771) | (0.00771) | |
Observations | 12,870 | 12,870 |
R-squared | 0.268 | 0.276 |
(三)稳健性检验
1.Heckman两阶段模型
区块链技术是企业为了适应外部环境变化而采取的战略措施,因此存在自选择问题。采用Heckman两阶段模型,在控制区块链技术的样本选择偏误基础上,进一步检验区块链技术对企业会计信息质量的影响。阶段一,Probit模型的因变量为区块链技术虚拟变量(Blockchain-dum),若区块链技术大于样本中位数则取值为1,否则为0。阶段二,将IMR作为控制变量加入模型1和模型2中进行回归,结果如表5中列(1)和列(2)所示。由列(1)可见,加入IMR之后Blockchain和AIQ在1%统计水平上存在显著的正相关关系,说明区块链技术对会计信息质量有明显提升作用;由列(2)可见,加入IMR之后,Life1*Blockchain与AIQ在5%统计水平上存在显著的负相关关系,Life3*Blockchain与AIQ仍存在正相关关系但并不显著,Blockchain与AIQ在1%统计水平上存在显著的正相关关系,即区块链技术对处于成熟期企业的会计信息质量有明显提升作用,对处于成长期企业的会计信息质量具有明显降低作用,但对衰退期企业会计信息质量的提升作用并不明显,本文部分结论稳健。
2.PSM倾向评分匹配
企业部分特征可能会同时影响企业是否决定使用区块链技术和会计信息质量,进而影响区块链技术与企业会计信息质量的关系。为消除样本偏差对结果的影响,本文将使用区块链技术的企业作为实验组,没有使用区块链技术的企业作为对照组。选取控制变量作为协变量,采用1∶1有放回的倾向得分匹配法筛选研究样本,采用匹配后的样本进行回归检验,结果如表5列(3)所示。在控制企业层面的基本特征差异后,Blockchain与AIQ在1%统计水平上存在显著的正相关关系,说明区块链技术对会计信息质量有明显提升作用,本文结论稳健。
3.所有解释变量滞后一期
区块链技术对企业会计信息质量的影响可能存在时间滞后效应,为缓解此影响,将解释变量与全部控制变量滞后一期,结果如表5所示。由列(4)可见,Blockchaint-1与AIQ在1%统计水平上存在显著的正相关关系,说明区块链技术对会计信息质量有明显提升租用;由列(5)可见,Life1*Blockchaint-1与AIQ在10%统计水平上存在显著的负相关关系,Life3*Blockchaint-1与AIQ在1%统计水平上存在显著的正相关关系,Blockchaint-1与AIQ在5%统计水平上存在显著的正相关关系,说明区块链技术对处于成熟期与衰退期企业的会计信息质量有明显提升作用,但对处于成长期企业的会计信息质量具有降低作用,本文结论稳健。
表 5 稳健性检验结果
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | |
VARIABLES | AIQ | AIQ | AIQ | AIQ | AIQ |
Blockchain | 0.00387*** | 0.00339*** | 0.004065*** | ||
(0.000504) | (0.000877) | (0.0008893) | |||
Blochchaint-1 | 0.00307*** | 0.00194** | |||
(0.000560) | (0.000846) | ||||
Life1 | -0.00290** | -0.00292** | |||
(0.00128) | (0.00116) | ||||
Life3 | 0.00127 | 0.000833 | |||
(0.000961) | |||||
Life1*Blockchain | -0.00284** | ||||
(0.00145) | |||||
Life1*Blockchaint-1 | (0.000870) | ||||
-0.00248* | |||||
Life3*Blockchain | 0.00167 | ||||
(0.00110) | |||||
Life3*Blockchaint-1 | 0.00313*** | ||||
(0.000984) | |||||
Size | -0.0400*** | -0.0389*** | 0.34993*** | -0.0110*** | -0.0109*** |
(0.00325) | (0.00324) | (0.02209) | (0.000318) | (0.000316) | |
Lev | 0.100*** | 0.101*** | -0.61749*** | 0.0541*** | 0.0566*** |
(0.00649) | (0.00648) | (0.12478) | (0.00185) | (0.00186) | |
ROA | 0.0695*** | 0.0767*** | -0.02272 | 0.0382*** | 0.0472*** |
(0.00698) | (0.00704) | (0.34961) | (0.00497) | (0.00504) | |
Board | 0.0294*** | 0.0285*** | -0.43856*** | 0.00444** | 0.00410** |
(0.00320) | (0.00319) | (0.12334) | (0.00174) | (0.00173) | |
Dual | -0.0227*** | -0.0218*** | 0.27944*** | -0.00172** | -0.00154** |
(0.00246) | (0.00245) | (0.05175) | (0.000699) | (0.000695) | |
SOE | 0.0520*** | 0.0497*** | -0.46819*** | 5.86e-05 | -0.000722 |
(0.00582) | (0.00580) | (0.042396) | (0.000615) | (0.000616) | |
BM | 0.00721*** | 0.00680*** | -0.07772*** | -0.000615** | -0.000745*** |
(0.000913) | (0.000911) | (0.01863) | (0.000281) | (0.000280) | |
Indep | -0.0762*** | -0.0741*** | 0.39531 | -0.00769 | -0.00810 |
(0.00999) | (0.00995) | (0.42357) | (0.00589) | (0.00585) | |
IMR | -0.246*** | -0.238*** | |||
(0.0269) | (0.0269) | ||||
Constant | 1.766*** | 1.740*** | -5.81122*** | 1.018*** | 1.017*** |
(0.0836) | (0.0833) | (0.5257) | (0.00770) | (0.00771) | |
Observations | 12,870 | 12,870 | 12870 | 12,822 | 12,815 |
R-squared | 0.119 | 0.126 | 0.0302 | 0.269 | 0.277 |
四、结论与启示
本文基于企业生命周期视角,借助2012-2021年我国A股上市公司数据,实证检验区块链技术对企业会计信息质量的影响效果。主要得出以下结论:第一,从总体上来看,引入区块链技术对企业会计信息质量有显著的提升作用。第二,从不同生命周期角度来看,区块链技术对成熟期与衰退期企业的会计信息质量有显著的提升作用,对成长期企业的会计信息质量有显著的降低作用,在进行稳健性检验并内生性检验后,该结论依然成立。
根据以上结论,本文得到如下启示:第一,政府积极推进“区块链+会计”模式,助力区块链技术在会计领域的应用发展。政府、企业和科研院校协作推进“会计+区块链”实践,推动区块链技术在会计行业的广泛应用,从而提高会计信息质量。第二,企业引入区块链技术需全面考虑投资成本与企业管理的要求,防止出现财务风险、管理风险和会计信息质量下降的问题。第三,企业会计信息外部使用者与监管部门应着重监管引入区块链技术的成长期企业,防止其通过盈余管理等方式进行财务信息舞弊。
文章来源: 《中国集体经济》 https://www.zzqklm.com/w/jg/1406.html
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