梁上坤

• 1:中央财经大学会计学院

摘要(Abstract)：

以2000—2016年中国A股制造业上市公司为样本,本文研究了政策不确定性对公司成本决策的影响。研究发现:(1)政策不确定性会强化成本粘性,政策不确定性越高,公司的成本粘性越大;(2)区分公司的债务压力,这一强化作用主要体现在债务压力较低的公司,在债务压力较高的公司不存在;(3)区分公司的竞争压力,这一强化作用主要体现在竞争压力较低的公司,在竞争压力较高的公司不存在。进一步的研究显示:政策不确定性对人力成本粘性和非人力成本粘性的作用存在异质性,对非人力成本粘性影响显著;地方政府官员换届对成本粘性不具有显著影响。本研究较全面地展现了宏观环境波动对公司成本粘性的影响,对成本粘性的动因研究具有重要的拓展意义。

关键词(KeyWords)： 政策不确定性;成本粘性;债务压力;竞争压力;宏观环境波动

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 国家自然科学基金课题(71872196、71402198);; 北京市社会科学基金青年课题(15JGC176);; 中央财经大学青年英才培育计划(QYP1608)的研究成果;中央财经大学科研创新团队计划的资助;; 中央高校基本科研业务费专项资金

作者(Author): 梁上坤

DOI: 10.16513/j.cnki.cje.20200319.001

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• (1)根据Baker等(2016),本文的政策不确定性主要指政府关于财政、货币、汇率、税收等宏观政策未来走向的不确定性。Baker等(2016)指出政策不确定性对于经济运行具有重要影响,比如联邦公开市场委员会(Federal Open Market Committee)和国际货币基金组织(IMF)均认为美国和欧盟在财政和货币政策上的不确定是2008年全球金融危机发生及危机后经济缓慢复苏的重要原因。
• (2)成本和费用对应着不同的会计科目,因而现有研究既有成本粘性研究,也有费用粘性研究。然而两者的理论基础与研究方法十分接近,可以共通,本文因此不作详细的区分。
• (3)如果公司存在成本粘性现象,根据定义,则意味着相对于收入上升时,收入下降时成本的边际减少量更小,也即收入下降时,公司的利润会加速下滑。
• (4)部分研究已经注意到加总成本粘性对于宏观经济的预测作用,比如赵刚等(2020)发现省级层面加总的成本粘性对于未来的失业率具有预测作用。
• (5)当前我国的各项产品生产早已走出供不应求的匮乏状态,反而钢铁、电解铝、水泥、造船、风电设备、光伏电池等多项产业存在着严重的产能过剩。据中国钢铁工业协会统计,2011—2012年全国新投产炼钢产能约1.25亿吨,同期淘汰炼钢产能约3700万吨,新增产能却近9000万吨;而在2016年,全国各省的有效产能更是净增3659万吨。
• (6)此外,跨国研究更容易受到遗漏变量的内生性问题干扰。
• (7)在跨国研究中,政治官员换届一般为国家领导人的选举或变更;在一国研究中,一般为地方领导人的选举或变更(如美国研究州层面的州长,中国研究省级层面的省委书记、省长或市级层面的市委书记、市长)。
• (8)需要指出的是,在政策不确定性较高的情况下,业务量增加时的投资水平和业务量下降时的投资水平可能同时受到抑制。而此处考察的项目维持决策其立足点是已受到政策不确定性影响的业务量增加时的投资水平,此时增量的变化就会反映到粘性上。当政策不确定性较高时,在已有的投资水平上,如果出现业务量下滑,那么项目更可能会推迟削减。而当政策不确定性较低时,在已有的投资水平上,如果出现业务量下滑,那么项目更可能会立刻削减。由此,政策不确定性越高会带来越强的成本粘性。
• (9)将收益记为Income,直接成本记为Outcome_de,间接成本记为Outcome_inde,未来形势发生好转的概率记为P,削减决策的调整成本记为Cost。则Cost=Outcome_de+P×Outcome_inde-Income。
• (10)极端地,可以设想不确定性为零,则未来一期收入必然下降。
• (11)江伟等(2015)将高负债水平视为更低的融资约束,由于其研究的是中小企业,因此从结果上来看取得高负债可以被视为具有更强的融资能力。而本文则更加关注高负债水平对未来借贷能力的压缩以及会遭受更为严格的债权人监督,因此认为高负债水平的企业会面临更强的短期营运压力。
• (12)在Baker等(2016)之后,BBD指数也按月即时更新。BBD美国指数由三个分项指标加权合成:有关政策和经济不确定性的新闻报道数量、即将到期的税收法规数量、对于消费价格指数(CPI)和政府采购的预测分歧,权重分别为1/2、1/6、1/3。
• (13)稳健性测试中尝试了其他方法的取值,结果稳定。
• (14)成本研究的本意是关注业务量变化时成本的增减变化情况。然而上市公司的产量数据难以取得,不同商品的产量也无法简单累加,因而使用营业收入替代。
• (15)由于成本变动(ΔLncost)、收入变动(ΔLnRev)、收入下降(D)变量需要使用上一期数据,连续两年收入下降(D_Twoyear)变量需要使用上两期数据,故本文实际使用了1998—2016年的数据。
• (16)注意到第(2)列粘性本身(LogIncomeR×D)不再负向显著。然而这一变化并不能简单地视为粘性的消失,而是在整体粘性存在的情况下(如第(1)列结果),随着更多动因的识别(比如Anderson等(2003)识别的四个经济变量以及未来新发现的变量),初始发现的“粘性”会逐渐被剥离,由新发现的变量承担解释。与本文类似,Chen等(2012)的结果也显示加入经济变量与粘性的交乘项以及解释变量与粘性的交乘项后,粘性本身不再显著。
• (17)若仅加入政策不确定性及其与粘性的交乘项,不控制经济变量、经济变量与粘性交乘项以及控制变量,则ΔLnRev×D×Uncertain的系数也为负,且在1%水平下显著。
• (18)由于本文研究的对象是营业成本,而不是管理费用,因此模型的拟合优度高于Anderson等(2003),但与Banker等(2011)、Kama和Weiss(2013)等接近。
• (19)如使用勒纳指数的均值作为分组标准,得到的回归结果保持一致。
• (20)为减轻内生性影响,取上一年的负债水平与勒纳指数进行分组。
• (21)由于成本粘性模型的特殊设计,本文无法对因变量和自变量同时取差分值:一方面在于模型中包含了高次交乘项,增加了解释难度;另一方面在于模型的因变量和自变量已经是变化的差量。
• (22)为节约篇幅,未报告经济变量、经济变量与粘性交乘项以及控制变量的回归结果,但这些结果未出现异常。
• (23)该数据目前收集截至2014年,故此处的回归样本量有所下降。
• (24)若仅剔除2008年观测检验,结果一致。
• (25)鉴于数据的可得性,目前只取得了省级地方政府领导人换届的数据。
• (26)由于学历信息的缺失,降低了样本数量。
• (27)比如,李兵等(2018)采用了以基于中文报纸的大数据文本分析计算的不确定性指数。