【作 者】
颜 敏（教授），李现宗（教授），张永国（教授）
【作者单位】
（郑州航空工业管理学院会计学院，郑州 450046）
【摘 要】
【摘要】本文以我国沪深A股上市公司2007 ~ 2012年研发支出费用化、确认交易性金融资产、确认公允价值变动损益和坏账准备转回等四种会计政策选择为例，分析了产业类型对会计政策选择的影响程度。研究发现，在控制了公司规模等内部特征和市场化指数等外部环境特征变量之后，产业类型显著影响了上市公司的会计政策选择，并且影响力逐年增强。不同产业类型的上市公司，选择四种会计政策的倾向性不同。这说明我国上市公司越来越重视公司的长期发展和盈利能力的持续增长，会计政策选择愈加注重恰当、如实地反映不同产业的经营活动，选择行为趋于成熟。
【关键词】会计政策选择；产业类型；影响程度一、引言
探求和说明事实真相是会计的一项重要特征（利特尔顿，1989），会计政策选择则是通过选用合适的确认和计量方法以更好地反映企业的经济真实。若企业所处的产业类型不同，主要经营活动则不同，会计政策选择也应当具有差异性。就如同19世纪英国的工业革命，不仅促进了第二产业的发展，也催生了折旧方法和成本计算方法。工厂制的建立和机器设备的采用，导致折旧概念及其方法形成；重工业的发展，促成了成本会计的产生。那么，现实中，不同产业类型的企业，是否会有显著不同的会计政策选择呢？
以我国深沪A股上市公司2007 ~ 2012年研发支出费用化、确认交易性金融资产、确认公允价值变动损益和坏账准备转回等四项政策的选择结果为例，笔者分产业类型进行了统计。结果发现，分处第一、第二和第三产业的上市公司在四种会计政策的选择上呈现出了不同的变化趋势。如表1所示。
表1列示了分处不同产业的上市公司选择四种会计政策的公司数量及占当年公司所在产业上市公司总量的比例。根据三大产业上市公司选择四种会计政策的数量占当年公司所在产业上市公司总量的百分比作折线图，如图1 ~ 图4所示。图中横坐标1、2、3、4、5、6分别表示2007年、2008年、2009年、2010年、2011年、2012年，纵坐标表示各年选择相应会计政策上市公司占所在产业公司总量百分比。系列1、系列2、系列3三条折线分别表示第一、第二和第三产业选择四种会计政策公司数量占当年各产业公司数量百分比的变化趋势。
从图1 ~ 图4可以发现，除了图1反映的研发支出费用化政策表现出第二产业比例（系列2）高于第三产业（系列3），其他三种会计政策选择均呈现第三产业比例（系列3）高于第二产业（系列2）的态势，第一产业比例（系列1）则呈现忽高忽低的突变状态。不同的产业类型确实出现了完全不同的会计政策选择状态，原因何在？
近一时期国内外会计政策选择影响因素的研究中，研究重心从内部影响因素——反映企业自身特征的管理层激励（Cormier等，2009）、管理层动机（叶建芳等，2009）、股权集中度（Astami，2006）、公司治理（李姝，2003）等转移到了外部环境影响因素——政治成本（Cho等，2012）、跟风效应（Kang 等，2008；Reppenhagen，2010）、信息使用者（Bujaki 等，2007；Clor-Proell，2009）、利益相关者（宋在科等，2008）、市场化进程（颜敏，2011）等。但鲜有人从产业类型角度探究企业会计政策选择的表现和原因。对会计政策选择未明影响因素的深度探究，一直是认知会计政策选择、指引会计准则制定、完善会计准则执行机制的必然选择（闫明杰等，2013）。因此，本文拟分析产业类型对上市公司会计政策选择的影响。首先，提出假设，设定产业类型变量；其次，控制已有的影响因素如企业规模等，进行不同会计政策选择影响因素的差异检验（显著性分析），测定产业类型的影响程度；再次，通过逐步回归分析，建立年度会计政策选择模型，测量产业类型变量的加入对模型的改进程度。本文的研究可以为确定产业类型对会计政策选择的影响力提供依据。
二、研究设计
（一）假设的提出
本文提出总体假设：产业类型对会计政策选择有影响。以研发支出费用化、确认交易性金融资产、确认公允价值变动损益和坏账准备转回四项政策为例，分析如下：
1. 产业类型对研发支出费用化会计政策选择有影响。该影响源于不同产业研发活动的强度不同。有学者发现行业特征是影响企业研发行为的重要因素（胡凯，2011）。各行业的研发行为（包括研发强度、频率、主体和投向等）存在明显的差异，如医药制造行业的研发强度（科技经费支出额/销售收入）达到了10.15%，行业在技术特征和市场特征上的差异也导致企业研发行为呈现出内生化的差异（安同良等，2006）。总体上制造产业技术能力在研发投入与产出绩效之间的中介效应显著（程华等，2003）。
产业类型对研发支出费用化会计政策选择的影响具体表现为：第二产业选择研发支出费用化政策的公司数量显著多于第一产业和第三产业。从第二产业和第一产业比较来讲，配第—克拉克定理主要形成机制表明：第二产业和第一产业之间技术进步（投资报酬）有很大差异，工业投资多处于“报酬递增”的原因是工业的技术进步要比农业迅速得多。所以，第二产业研发支出费用化政策选择必定较多。从第二产业和第三产业比较来讲，制订的《高技术产业统计分类目录》（国家统计局，2002）显示：74个高技术产业行业中，有71个是第二产业制造业，只有3个是第三产业软件服务业。所以，第二产业必定较多地选择研发支出费用化政策。
2. 产业类型对是否确认交易性金融资产和公允价值变动损益有影响。该影响表现为：第三产业确认交易性金融资产和公允价值变动损益的公司数量显著多于第一产业和第二产业。因为确认交易性金融资产和公允价值变动损益的原因主要是短期投资业务的发生，第三产业中大量从事证券期货业或资本市场服务业的公司主营业务即为证券投资，因而这一产业确认交易性金融资产和公允价值变动损益的公司数量会显著多于第一产业和第二产业。
3. 产业类型对坏账准备转回政策选择有影响。该影响表现为：第三产业进行坏账准备转回的公司显著多于第一产业和第三产业。因为坏账准备转回政策的选择客观上取决于企业的资金管理或财务管理水平和主营业务变更的频率。相对于第三产业，属性取自于自然界的第一产业和加工取自于自然生产物的第二产业，显然更不容易发生主营业务的变更。主营业务稳定，一般情况下客户也较为稳定，不容易产生坏账，因而也较少发生坏账准备转回。第三产业形成时间相对较短，主营业务较不稳定，加之行业内经营者的管理经验欠缺，管理水平相对较低，较容易发生坏账和坏账准备转回。因而，第三产业发生坏账准备转回的公司数量显著多于第一产业和第二产业。
（二）变量的设置
1. 解释变量。设置产业类型、国内生产总值和行业集中度三个解释变量逐级反映产业类型对会计政策选择的影响，总体假设将转化为以下三个待验证的分项假设。
（1）根据上市公司所处的第一产业、第二产业或第三产业，分别将其产业类型变量表示为1、2、3。由于第二产业选择研发支出费用化政策多于第三产业，第三产业选择确认交易性金融资产和公允价值变动损益、坏账准备转回政策多于第一和第二产业，根据研发支出费用化会减少当期盈利、确认交易性金融资产和公允价值变动损益以及坏账准备转回会增加当期盈利的特点，提出分项假设1：
产业类型与增加盈利会计政策选择呈正相关。
（2）由于国内生产总值有分产业发布的惯例，不同产业的国内生产总值能够体现各年不同产业面临的生产经营形势，可以反映上市公司各年面临的产业环境，因此，本文继续选择不同产业的国内生产总值进一步反映上市公司所处的产业类型和外界经济形势的双重影响。从2007-2012年国内生产总值来看，第二产业显著高于第三产业，鉴于第三产业更多地选择了增加盈利的会计政策，提出分项假设2：
国内生产总值与增加盈利会计政策选择呈负相关。
（3）本文以某一行业选择同一种会计政策公司数量的多少来衡量行业集中度。假定：某一行业选择某种会计政策的公司数量超过2家（含2家），为具有集中度，取值为1；超过10家（含10家），为集中度较高，取值为2；超过20家（含20家），为高集中度，取值为3。不同产业类型下，各行业的公司数量不同，选择某一会计政策的公司数量也会不同。假设：某种行业选择某一会计政策的公司数量的多少，可以反映行业内上市公司选择该会计政策的动机是行业发展需要还是其他原因（如盈余管理等）。即行业内较多公司都选用的会计政策可能是因为行业发展的需要所致。从三大产业上市公司行业集中度分析，第二产业内上市公司行业集中度较高，第一、三产业行业集中度较低。由于第二产业相对于第三产业更多地选择研发支出费用化等减少盈利的会计政策，第三产业更多地选择确认公允价值变动损益等增加盈利的会计政策，故提出分项假设3：
行业集中度与增加盈利会计政策选择呈负相关。
2. 控制变量。根据上市公司年报中可能获得的信息，本文归集了反映公司规模、偿债能力、盈利能力、再融资状况、高管报酬契约和异动信息等内部特征的变量作为产业类型的控制变量，包括资产规模、资产负债率、总资产利润率、净资产收益率、实际再融资、计划再融资、高管报酬计划和高管变更。此外，根据我国学术界现有经济研究中已有的分省区反映对企业经营活动有影响的各类指数，选取市场化指数、地区产权保护指数等反映公司外部环境的特征变量作为控制变量。
控制变量中，资产规模、资产负债率、高管报酬计划、市场化指数、计划再融资等5个特征变量与增加盈利的会计政策选择呈正相关，实际再融资、总资产利润率、净资产收益率、高管变更和地区产权保护指数等5个特征变量与增加盈利的会计政策选择呈负相关。各变量的含义及与会计政策选择的预期关系如表2所示。
表2中“预期符号”一栏表示各变量的大小与上市公司选择增加盈利会计政策可能性的关系。“+”表示极有可能选择增加盈利会计政策，即变量与增加盈利的会计政策选择呈正相关；“-”表示可能选择减少盈利会计政策，即变量与增加盈利的会计政策选择呈负相关。
3. 被解释变量。被解释变量反映四种会计政策的组合选择结果，以会计政策选择策略值表示。
（1）依照四种会计政策对盈利的影响方向对选择结果进行分类，并以0或1对不同的选择结果进行量化（即策略值）。如表3所示。
表3中“对盈利影响的方向分类”是仅就会计政策分类的一般意义来说。例如，发生研发支出且费用化会减少当期报告盈利，未发生研发支出且费用化的则不减少当期报告盈利；进行坏账准备转回会增加当期报告盈利；不进行坏账准备转回则不增加当期报告盈利。确认交易性金融资产、确认公允价值变动损益等政策是与公允价值计量有关的政策，这些政策的选择是会降低利润还是提高利润呢？本文依据当年发生公允价值变动损益的数额来判断其增减。由于2007 ~ 2012年各年上市公司发生公允价值变动损益的数额累计为正，且公允价值变动损益额为正数的公司多于为负数的公司，故本文将确认了交易性金融资产和公允价值变动损益归为增加当期报告盈利的会计政策，不确认交易性金融资产和公允价值变动损益归为不增加当期报告盈利的会计政策。毋庸置疑，这种分类定义将会产生某些误差，但不会影响分析结果。
对不同选择结果的计量如下：设增加（或不减少）盈利的会计政策选择策略值a为1，减少（或不增加）盈利的会计政策选择策略值a为0。
（2）以Zmijiewski和Hagerman（1981）提出的“会计政策影响程度不同”赋值法，计算各年会计政策选择策略值，以反映年度会计政策选择的基本情况。也就是说，按照各项会计政策对盈利影响程度不同的假定对策略值进行加权。四项会计政策选择中，对盈利影响程度排位第一的，权重系数设为1；排位第二、第三的，权重系数均设为1/2；排位第四的，权重系数设为1/4。其中，四项会计政策都选择的组合，其策略值按照权重系数加权后计算如下：
a+a/2+a/2+a/4=2.25a
依此类推，可以分别计算出其他9种组合的策略值。
本文假定：四项会计政策对盈利的影响程度，依据差异检验分析中显著的解释变量和控制变量的个数排序。其中，差异显著变量最多的会计政策排位第一，以此类推。会计政策选择模型建立如下：
CLXS=β0+β1Type+β2GDP+β3Industry+β4SIZE+β5LEV+β6ROA+β7ROE+β8RBC+β9RAC+β10△CEO+β11NX+β12Market+β13Prtect+ξ
式中：CLXS为被解释变量，会计政策选择策略系数；β0为常数项；β1为变量的系数估计值；ξ为随机误差项。
三、样本选择与数据预处理
本文所用数据通过查阅2007 ~ 2012年的上市公司年度报告获得。会计政策选择信息依据年报附注披露的明细项目获得。根据上市公司会计政策披露的详尽程度，2007 ~ 2012年分别选取了1 460、1 599、1 690、2 035、2 027、2 513家公司为样本。产业类型、国内生产总值来源于东方财富网。
采用离散化技术对连续取值的变量——资产规模、资产负债率等进行预处理，以削减变量取值个数。根据资产规模等各个连续取值变量的数值分布状况，采用方差或四分位数等进行离散化处理，处理结果见表4。连续取值变量离散值的运用有助于提高模型的拟合优度。
四、实证检验
（一）差异检验
因解释变量与控制变量中有部分定序变量，故通过非参数检验（Wilcoxon双尾检验和Kruskal-Wallis检验）分析不同的会计政策选择下各变量的差异显著性。其中，2012年差异显著的变量检验结果如表5所示，2007 ~ 2012年差异显著的变量资料集中列示于表6中，以便比较。从表5、表6可以看出，解释变量中，产业类型（Type）、国内生产总值（GDP）（2012年除外）、行业集中度（Industry）三个变量在研发支出费用化、确认交易性金融资产和确认公允价值变动损益三项政策中非常显著。特别是在研发支出费用化和确认公允价值变动损益的各年选择中均有差异显著；其他变量的显著性没有任何一个能与其媲美。控制变量中，只有市场化指数变量在各年的确认公允价值变动损益政策中十分显著；资产规模变量只在2008 ~ 2012年的四项会计政策选择中差异显著。因此，选用产业类型、国内生产总值和行业集中度三个变量很好地反映了2007 ~ 2012年会计政策选择的影响因素。
（二）多元回归分析
1. 确定被解释变量的数值。根据各年会计政策选择差异显著的变量数量，对每一年四种会计政策对盈利影响程度进行排序，并计算策略值，如表7所示。
依据表7对各年四项会计政策选择的赋值，计算各上市公司会计政策选择策略值，作为上述模型中被解释变量的数值。
2. 采用逐步回归分析法，获得各年拟合优度最高的回归结果。其中，2012年回归结果详如表8所示，2007 ~ 2012年的回归结果简要列示于表9中进行比较。
表9中“对照回归结果”一栏是去掉产业类型、国内生产总值和行业集中度三个解释变量后的结果，与“回归结果”一栏的数据相对比，可以反映出加入产业类型等三个解释变量以后对模型的改进。从2008年开始，加入产业类型等三个解释变量以后，模型拟合优度（Adj R2）逐渐高于未考虑产业类型等变量的拟合优度，到2011年达到最高。这表明近年来产业类型越来越成为影响会计政策选择的重要因素。
五、研究结论与局限性
首先，以研发支出费用化、确认交易性金融资产、确认公允价值变动损益和坏账准备转回等四种会计政策为例，本文分析了产业类型对会计政策选择的影响程度。发现在控制了公司规模、偿债能力、盈利能力、再融资状况、高管报酬契约和异动信息等内部特征和市场化指数、地区产权保护指数等外部环境特征变量之后，产业类型显著影响了上市公司的会计政策选择，并且影响力逐年增强。说明我国上市公司会计政策选择越来越重视恰当、如实地反映不同产业的经营活动，选择行为趋于成熟。
其次，不同产业类型的上市公司，选择四种会计政策的倾向性不同。由于不同产业类型的上市公司主营业务、经营管理水平不同，第二产业上市公司较多地选择了研发支出费用化政策，第三产业的上市公司较多地选择了确认交易性金融资产和公允价值变动损益政策。第一产业呈现忽高忽低的突变状态。
再次，从发展趋势来看，三种产业类型的上市公司越来越多地选择研发支出费用化政策，但选择确认交易性金融资产和公允价值变动损益、进行坏账准备转回的上市公司比例逐年缓慢减少。这说明上市公司越来越重视公司的长期发展和盈利能力的持续增长。
最后，仅以研发支出费用化、确认交易性金融资产、确认公允价值变动损益和坏账准备转回等四种会计政策分析产业类型对会计政策选择的影响程度，本文的研究结论难免有失偏颇，不够全面。
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