政治关联对中国A股上市民营企业会计稳健性与过度投资的影响探究

政治关联对中国A股上市民营企业会计稳健性与过度投资的影响探究一、引言1.1研究背景与动因近年来，中国A股上市民营企业在经济发展中扮演着愈发重要的角色。据相关数据显示，2024年，近3400家A股民企营业收入合计17.56万亿元，营收贡献度超24%，创历史新高。在研发投入上，2024年超过7500亿元，研发贡献度达到41.45%，同样创下近10年新高。这些数据充分表明，民营企业已成为我国经济增长、创新发展的关键力量。在企业运营中，政治关联、会计稳健性与过度投资都是影响企业发展的重要因素。政治关联是指公司或企业与政府相关机构或官员之间建立的关系网络，这一关系网络在公司经营活动中扮演着重要角色，对企业的财务决策行为和价值有着深远影响。拥有政治关联的企业，可能在获取政府支持、政策优惠、资源分配等方面具备优势。例如，政府在产业政策、税收政策、金融政策等方面给予企业支持，可以大大提高企业的竞争力和发展潜力。政府可能提供财政补贴以支持企业发展新技术、新产品，或者通过优惠税收政策降低企业的成本，让企业更有竞争力。在一些国家，政府还会通过购买产品和服务的方式直接支持企业。会计稳健性原则，又称谨慎性原则，是指在处理不确定的经济业务时，应保持谨慎的态度。凡是可以预见的损失和费用都应进行记录和确认，而没有十足把握的收入则不能确认和入账，不应高估资产，也不能低估负债，使会计核算尽可能建立在比较稳妥的基础上。会计稳健性直接影响着企业账务的真实性和可靠性，合理运用会计稳健性可以有效规避管理层利用会计政策高估、早报盈余或低估、晚报损失的机会主义动机和行为，起到保护投资者的作用，还可以改善投资效率，并对融资产生影响，对会计实务具有重要意义。过度投资指的是企业超出最佳投资水平，导致资源浪费、效率降低或损害企业价值的行为。这种行为的产生可能与管理者非理性的决策、政府干预、市场不完全竞争等多种因素有关。过度投资对企业价值的影响主要体现在降低企业盈利能力、增加财务风险和阻碍企业可持续发展等方面。企业将大量资金投入到非盈利或低盈利项目中，导致资源的浪费，还可能引发企业负债增加、现金流紧张等问题，一旦遇到外部经济环境变化或内部经营问题，企业难以承受高额债务本息，进而陷入财务困境。对于中国A股上市民营企业而言，深入探究政治关联、会计稳健性与过度投资之间的关系具有重要的现实意义。在当前的市场环境下，民营企业面临着复杂多变的政策环境和激烈的市场竞争。政治关联虽然可能为企业带来一定的资源和机会，但也可能影响企业的决策独立性和市场竞争力；会计稳健性有助于企业夯实财务基础、防范风险，但在实际操作中可能受到多种因素的制约；过度投资则可能导致企业资源错配、财务状况恶化，严重影响企业的可持续发展。因此，研究三者之间的内在联系，能够为民营企业的管理者提供决策依据，帮助他们更好地权衡政治关联带来的利弊，合理运用会计稳健性原则，有效避免过度投资行为，从而实现企业资源的优化配置，提升企业价值，促进企业的健康、稳定发展。同时，也能为政策制定者提供参考，助力其制定更加科学合理的政策，优化民营企业的发展环境。1.2研究价值与意义本研究聚焦中国A股上市民营企业，深入探讨政治关联、会计稳健性与过度投资之间的关系，具有重要的理论价值和实践意义。在理论层面，本研究有助于丰富和完善企业投资理论。目前，虽然已有研究分别探讨了政治关联、会计稳健性与过度投资的相关内容，但对于三者之间的内在联系，尤其是在民营企业这一特定背景下的研究仍显不足。本研究通过系统分析三者关系，有望为企业投资决策提供更全面、深入的理论解释，进一步拓展和深化企业投资理论的研究边界。同时，也为政治关联对企业财务决策的影响机制研究提供新的视角，丰富了政治经济学与会计学交叉领域的研究成果，为后续相关研究奠定更为坚实的理论基础。在实践层面，本研究对中国A股上市民营企业的经营管理具有重要的指导意义。对于企业管理者而言，清晰认识政治关联、会计稳健性与过度投资之间的关系，能够帮助他们在面对复杂的市场环境和政策环境时，更加科学合理地制定投资决策。一方面，在利用政治关联获取资源和机会时，管理者可以充分考虑其对企业决策独立性和市场竞争力的潜在影响，避免过度依赖政治关联而忽视企业自身核心竞争力的培养；另一方面，管理者能够更加重视会计稳健性原则的运用，通过合理的会计政策选择和财务信息披露，提高企业财务报告的质量，为投资决策提供可靠依据，有效防范过度投资行为的发生，实现企业资源的优化配置，提升企业价值。从政策制定者的角度来看，本研究结果为其制定相关政策提供了有力的参考依据。通过了解政治关联对民营企业投资行为的影响，政策制定者可以进一步优化政策环境，减少不合理的行政干预，促进市场公平竞争，引导民营企业健康发展。同时，根据研究结论，政策制定者可以制定相应的监管政策，加强对民营企业会计信息质量的监督，提高企业会计稳健性，规范企业投资行为，维护市场秩序，推动民营企业在良好的政策环境中实现可持续发展。1.3研究设计本文旨在深入探究政治关联、会计稳健性与过度投资之间的关系，研究思路如下：首先，通过全面梳理和深入分析国内外相关文献，系统总结关于政治关联、会计稳健性和过度投资的已有研究成果，明确研究现状和发展趋势，找出当前研究的不足与空白，为本文的研究提供坚实的理论基础和研究方向。其次，从理论层面深入剖析政治关联对会计稳健性的影响机制，以及会计稳健性在政治关联与过度投资关系中所起的中介作用。在此基础上，提出具有针对性的研究假设，构建严谨的理论分析框架。在研究方法上，本文采用实证研究与文献研究相结合的方式。在实证研究方面，选取2015-2024年中国A股上市民营企业作为研究样本，样本时间跨度的选择基于多方面考虑。一方面，这一时期中国资本市场不断发展完善，民营企业在市场中的地位日益重要，相关政策环境也经历了诸多变化，能够较好地反映政治关联、会计稳健性与过度投资关系在不同市场和政策环境下的表现；另一方面，足够长的时间跨度可以增加样本数量，提高研究结果的可靠性和稳定性。数据来源主要包括国泰安数据库、万得数据库以及各上市公司的年报，确保数据的全面性、准确性和权威性。运用Stata软件进行数据处理和分析，通过描述性统计分析，对样本数据的基本特征进行全面了解，包括各变量的均值、中位数、标准差等；采用相关性分析，初步判断变量之间的相关关系；构建多元线性回归模型，运用最小二乘法进行回归分析，检验研究假设，深入探究政治关联、会计稳健性与过度投资之间的内在关系。在文献研究方面，广泛搜集和整理国内外权威学术期刊、研究报告等文献资料，对政治关联、会计稳健性和过度投资的相关理论和研究成果进行深入学习和分析，充分借鉴前人的研究经验和方法，为实证研究提供理论支持和研究思路。同时，通过对文献的梳理，发现已有研究的不足和空白，明确本文的研究重点和创新点。文章结构安排如下：第二部分为理论分析与研究假设，深入阐述政治关联、会计稳健性和过度投资的相关理论，并基于理论分析提出研究假设；第三部分是研究设计，详细介绍样本选择、数据来源、变量定义以及模型构建；第四部分为实证结果与分析，对实证结果进行全面深入的分析，包括描述性统计、相关性分析、回归结果分析以及稳健性检验，验证研究假设是否成立；第五部分是研究结论与政策建议，总结研究结论，提出具有针对性的政策建议，并对未来研究方向进行展望。二、理论基础与文献综述2.1相关理论2.1.1委托代理理论委托代理理论是现代企业理论的重要组成部分，它主要研究在信息不对称的情况下，委托人（如企业所有者）与代理人（如企业管理者）之间的关系。在企业中，由于所有者和管理者的目标函数可能存在差异，管理者可能会追求自身利益最大化，而忽视所有者的利益，从而产生委托代理问题。例如，管理者可能为了追求短期业绩，而过度投资一些高风险项目，以获取高额奖金和晋升机会，却忽视了项目的长期效益和企业的可持续发展，这无疑损害了所有者的利益。政治关联会对企业的委托代理关系产生影响。拥有政治关联的企业，管理者在决策时可能会受到政治因素的干扰。政府可能会出于地方经济发展、就业等政治目标，干预企业的投资决策，要求企业投资一些特定项目，即使这些项目可能不符合企业的经济利益最大化原则。在一些地区，政府为了推动特定产业的发展，会鼓励有政治关联的企业投资该产业，而这些企业可能在没有充分评估市场需求和自身能力的情况下，盲目跟风投资，导致过度投资现象的发生。会计稳健性在委托代理关系中具有重要作用。它能够对管理者的行为进行约束和监督，减少其机会主义行为。会计稳健性要求对损失及时确认，对收益谨慎确认，这使得管理者难以通过操纵会计信息来夸大业绩，从而降低了委托代理成本。当企业投资项目出现潜在损失时，会计稳健性原则会促使管理者及时披露这些信息，使所有者能够及时了解企业的真实财务状况，采取相应措施，避免损失进一步扩大。2.1.2信息不对称理论信息不对称理论认为，在市场交易中，交易双方所掌握的信息是不完全相同的，信息优势方可能会利用其信息优势损害信息劣势方的利益。在企业投资决策中，管理者通常比外部投资者掌握更多关于企业内部运营和投资项目的信息，这就导致了信息不对称的存在。管理者可能会利用这种信息优势，隐瞒一些不利于企业的信息，或者夸大投资项目的收益，误导外部投资者，从而导致过度投资。政治关联与信息不对称密切相关。一方面，政治关联可能会加剧信息不对称。有政治关联的企业，由于其与政府的特殊关系，可能会获得更多的政府支持和资源，这使得企业的财务状况和经营成果可能受到更多非市场因素的影响，从而增加了外部投资者了解企业真实情况的难度。政府的补贴、优惠政策等可能会掩盖企业的真实盈利能力，外部投资者难以准确评估企业的价值和投资风险。另一方面，政治关联也可能在一定程度上缓解信息不对称。企业通过政治关联与政府建立联系，能够获取更多的政策信息和市场信息，这些信息有助于企业做出更准确的投资决策，同时也可以向外部投资者传递积极的信号，增强投资者对企业的信心。会计稳健性有助于缓解信息不对称问题。它要求企业及时确认可能的损失，充分披露相关信息，这使得外部投资者能够获得更真实、准确的企业财务信息，从而降低信息不对称程度，减少投资决策的盲目性。在企业面临不确定的市场环境时，会计稳健性能够促使企业对潜在风险进行充分评估和披露，让外部投资者了解企业可能面临的损失，从而更合理地评估企业的投资价值和风险。2.2政治关联相关研究政治关联作为企业与政府之间的一种特殊关系，在企业的发展过程中扮演着重要角色，一直是学术界和实务界关注的焦点。关于政治关联的内涵，学术界尚未形成统一的定义。国外学者Faccio（2006）认为，政治关联是指企业通过政治关联高管影响政府部门，从而获取其他企业所不具有的优势。国内学者刘晓薇（2008）利用公开的可观察信息，将公司的董事长或总经理曾经或当前在政府部门任职，或者担任人大代表，界定为高管具有政府背景，这也是一种常见的对政治关联的理解方式。综合来看，政治关联可以理解为企业通过各种方式与政府建立的联系，这种联系能够使企业在经营活动中获取特殊的资源、政策优惠或其他竞争优势。在度量方式上，学者们采用了多种方法。一种常用的方法是根据企业高管的政治背景来判断，如企业的董事长、总经理等关键管理人员是否曾在政府部门任职，是否担任人大代表、政协委员等职务。如果企业高管具有这些政治身份，通常认为该企业具有政治关联。还有研究从企业与政府的业务往来、获得政府项目或合同的情况等角度来衡量政治关联程度。企业获得政府的大额采购订单、参与政府主导的重大项目建设，可能意味着企业与政府之间存在较为紧密的政治关联。此外，也有学者通过分析企业的游说活动、政治捐赠等行为来度量政治关联，但这种方法在数据获取和量化上相对困难。政治关联对企业经济后果的影响是多方面的，在资源获取方面，政治关联能够为企业带来诸多优势。在融资方面，民营企业由于资产规模较小、生产经营不确定性大、风险高等原因，往往在银行融资上面临困难。但建立政治关联后，民营企业因政治关联形成一定声誉，更容易获得银行贷款，信用评级可能提高，贷款额度增加，贷款期限延长。陈冬华（2003）发现，如果上市公司的董事会成员具有政府官员背景，该公司更容易获取政府补贴收入。政治关联还能帮助企业获取更多政府优惠政策信息，弥补民营企业信息不对称的缺陷，实现更优越的资源配置，如享受税率优惠等。曹书军、刘星等（2008）研究发现，建立政治关联的公司比没有政治联系的公司税负更低。在市场竞争方面，政治关联既可能为企业带来积极影响，也可能产生消极作用。从积极角度看，政治关联可以帮助企业获得市场准入机会，在一些受政府管制较严的行业，有政治关联的企业更容易获得经营许可，从而进入市场参与竞争。政府官员与企业家之间的关系网还能为企业提供政治保护和资源整合支持，使企业在市场竞争中更具优势。然而，政治关联也可能导致市场竞争的不公平。一些企业可能过度依赖政治关联，通过非市场手段获取资源和优势，而不是依靠自身的创新能力和产品质量参与竞争，这不仅破坏了市场的公平竞争环境，也可能阻碍行业的健康发展。政治关联还可能引发公众对企业的负面评价，一旦企业的政治关联行为被认为存在不正当竞争或腐败问题，其声誉将受到损害，进而影响市场份额和企业的长期发展。2.3会计稳健性相关研究会计稳健性，作为财务会计领域的一项重要原则，在企业财务信息处理与披露中占据着关键地位。从定义来看，它要求企业在面临不确定性时，采取谨慎的态度进行会计处理。我国财政部在2006年颁布的企业会计准则中指出：“会计稳健性是指企业对交易或者事项进行会计确认、计量和报告应当保持应有的谨慎，不应高估资产或者收益、低估负债或者费用。”这一定义明确了会计稳健性在资产、负债、收益和费用确认方面的基本要求，旨在确保企业财务报表能够真实、客观地反映其财务状况和经营成果，为利益相关者提供可靠的决策依据。在计量方法上，会计稳健性的度量较为复杂，学者们提出了多种方法。Basu（1997）提出的反向回归模型是一种经典的度量方法，该模型通过考察会计盈余对“好消息”和“坏消息”的反应不对称性来衡量会计稳健性。具体而言，当企业面临“坏消息”时，会计盈余能够及时、充分地反映，而对于“好消息”的反映则相对滞后，这种反应的不对称程度越大，表明会计稳健性越强。Ball和Shivakumar（2005）提出的应计项目模型则从应计项目的角度来度量会计稳健性。他们认为，在存在不确定性的情况下，稳健的会计处理会导致应计项目的减少，通过分析应计项目与现金流之间的关系，可以衡量企业的会计稳健性水平。Givoly和Hayn（2000）的净资产账面价值与市场价值比率模型也是常用的度量方法之一。该模型认为，在稳健的会计政策下，企业的净资产账面价值会相对较低，通过计算净资产账面价值与市场价值的比率，可以间接反映企业的会计稳健性程度。会计稳健性的产生并非偶然，而是多种因素共同作用的结果。契约因素是促使会计稳健性产生的重要原因之一。在企业的各种契约关系中，如债务契约和薪酬契约，会计信息起着关键的作用。债权人在与企业签订债务契约时，为了保护自身利益，会要求企业提供稳健的会计信息，以准确评估企业的偿债能力和财务风险。薪酬契约中的管理层薪酬往往与企业的业绩挂钩，为了防止管理层为追求高额薪酬而操纵会计信息，夸大业绩，稳健的会计处理能够对管理层的行为形成约束，降低代理成本。诉讼因素也对会计稳健性的产生有着重要影响。企业在经营过程中面临着潜在的诉讼风险，一旦财务报表被发现存在虚假陈述或误导性信息，可能会引发投资者或债权人的诉讼。为了降低诉讼风险，企业会选择采用稳健的会计政策，确保财务报表的真实性和可靠性，减少因会计信息不实而导致的法律纠纷。税收因素同样不可忽视。在税收征管中，稳健的会计处理有助于企业避免因高估收入或低估费用而导致的多缴税款情况，合理降低企业的税务负担，符合企业的经济利益。会计稳健性对企业的经济后果有着多方面的影响。在融资方面，稳健的会计信息能够增强企业在资本市场上的信誉，降低投资者和债权人对企业风险的感知，从而有助于企业以更低的成本获取外部融资。企业采用稳健的会计政策，及时确认潜在的损失，充分披露风险信息，能够让投资者和债权人更加准确地评估企业的财务状况和风险水平，增强他们对企业的信任，进而愿意为企业提供资金支持，降低企业的融资成本。在投资方面，会计稳健性有助于提高企业的投资效率。它能够抑制企业的过度投资行为，促使企业更加谨慎地评估投资项目的可行性和收益性。当企业考虑投资项目时，稳健的会计信息能够让管理层更全面地了解项目可能面临的风险和潜在损失，避免盲目投资一些高风险、低收益的项目，从而优化企业的投资决策，提高资源配置效率，提升企业价值。2.4过度投资相关研究过度投资是企业投资行为研究中的重要议题，它指企业在投资决策过程中，选择了净现值为负的投资项目，导致企业资源配置不合理，超出了企业的最优投资水平。这一概念最早由Jensen（1986）提出，他指出当企业拥有大量自由现金流时，管理者可能出于自身利益考虑，将资金投资于一些能够增加自身权力和威望，但实际上并不能为企业带来价值增值的项目，从而产生过度投资行为。在界定标准方面，学术界通常采用Richardson（2006）提出的残差度量模型来衡量过度投资。该模型通过回归分析，将企业的实际投资水平分解为预期投资水平和残差项，残差项大于零则表示企业存在过度投资行为。预期投资水平是根据企业的增长机会、资产规模、现金流等因素建立回归模型预测得出，而实际投资水平则通过企业的财务报表数据获取，残差项就是实际投资水平与预期投资水平的差值，当该差值为正时，说明企业的实际投资超过了预期，存在过度投资的情况。从形成原因来看，过度投资的产生是多种因素共同作用的结果。代理问题是导致过度投资的重要原因之一。在企业所有权与经营权分离的情况下，管理者与股东的目标函数存在差异。管理者可能追求自身利益最大化，如追求在职消费、扩大企业规模以提升自身权力和威望等，而忽视股东财富最大化的目标。当企业存在大量自由现金流时，管理者更有动机将这些资金用于过度投资，以满足自身的利益需求。管理者可能为了显示自己的经营能力和业绩，盲目投资一些大规模的项目，即使这些项目的回报率较低，也可能因为能够提升企业规模和自身知名度而被选择。管理者过度自信也是引发过度投资的一个关键因素。过度自信的管理者往往高估自己的能力和判断，对投资项目的收益过于乐观，而低估项目面临的风险。他们可能认为自己能够准确预测市场变化和项目前景，从而过度投资一些高风险项目。这种过度自信的心理偏差使得管理者在决策时忽略了项目的真实风险和收益情况，导致企业过度投资。研究表明，管理者的过度自信程度与企业的过度投资水平呈正相关关系，即管理者越过度自信，企业发生过度投资的可能性就越大。从企业外部环境来看，政府干预也可能导致企业过度投资。在一些情况下，政府为了推动地方经济发展、增加就业等目标，可能会通过政策引导、补贴等方式鼓励企业进行投资。企业在这种政策导向下，可能会忽视自身的实际情况和投资项目的经济效益，盲目跟风投资，从而产生过度投资行为。政府对某些产业的扶持政策可能会吸引大量企业进入该产业，导致行业产能过剩，企业过度投资。政府还可能直接干预企业的投资决策，要求企业投资一些特定项目，即使这些项目对企业来说并非最优选择，企业也可能因为考虑到与政府的关系而被迫投资。过度投资会对企业造成诸多严重后果。资源浪费是过度投资最直接的影响。企业将大量资金投入到非盈利或低盈利的项目中，导致资源无法得到有效配置，这些资源原本可以用于更有价值的投资项目或企业的日常运营，却被浪费在低效的投资中，降低了企业的资源利用效率。过度投资可能导致企业的绩效下降。由于投资项目的回报率较低，无法为企业带来足够的收益，企业的盈利能力和市场价值都会受到负面影响。过度投资还可能引发企业的财务风险增加。为了支持过度投资，企业可能需要大量融资，这会导致企业负债水平上升，财务杠杆增加。一旦投资项目失败或市场环境恶化，企业可能面临偿债困难，甚至陷入财务困境，威胁企业的生存和发展。2.5三者关系的研究现状在政治关联与会计稳健性的关系研究方面，现有研究尚未达成一致结论。部分学者认为，政治关联会降低企业的会计稳健性。企业通过政治关联获取资源和政策优惠时，可能会受到政府的干预和影响，为了满足政府的要求或维护与政府的关系，企业可能会进行盈余管理，从而降低会计稳健性。有政治关联的企业可能会夸大业绩，以显示其对地方经济发展的贡献，或者隐瞒不利信息，避免影响政府对其的支持和评价。然而，也有学者提出不同观点，认为政治关联能够提高企业的会计稳健性。政治关联可以为企业提供更多的信息和资源，帮助企业更好地应对市场风险，从而使企业更有动力遵循稳健的会计政策。企业通过政治关联获取的政策信息和市场动态，有助于其及时调整经营策略，准确评估资产和收益，谨慎确认负债和费用，提高会计信息的质量和稳健性。对于政治关联与过度投资的关系，已有研究表明，政治关联是导致企业过度投资的重要因素之一。企业通过政治关联获取更多的资源和支持，如政府补贴、银行贷款等，这些资源的增加使得企业面临较少的融资约束，从而更容易进行过度投资。政治关联还可能导致企业的投资决策受到政府的干预，政府可能出于地方经济发展、就业等政治目标，引导或要求企业投资一些特定项目，即使这些项目的经济效益不佳，企业也可能会因为考虑到与政府的关系而进行投资，进而引发过度投资行为。在会计稳健性与过度投资的关系研究中，大多数学者认为会计稳健性能够抑制企业的过度投资。会计稳健性要求企业及时确认损失，充分披露风险信息，这使得管理者在进行投资决策时会更加谨慎，能够更全面地考虑投资项目的风险和收益，避免过度乐观地估计项目前景，从而减少过度投资行为的发生。稳健的会计信息还可以降低股东与管理者之间的信息不对称，加强股东对管理者的监督，抑制管理者为追求自身利益而进行的过度投资行为。当前研究仍存在一些不足之处。在研究范围上，虽然已有研究对政治关联、会计稳健性与过度投资之间的关系进行了探讨，但大多是分别从两两关系的角度进行研究，缺乏对三者之间复杂交互关系的系统分析。在民营企业这一特定背景下，对三者关系的研究还不够深入，未能充分考虑民营企业的特点和面临的特殊环境对三者关系的影响。在研究方法上，现有研究主要以实证研究为主，虽然实证研究能够验证变量之间的相关性，但对于三者之间的内在作用机制，缺乏深入的理论分析和案例研究，难以全面、深入地揭示三者之间的本质联系。在研究变量的选择和度量上，不同学者对政治关联、会计稳健性和过度投资的度量方法存在差异，这可能导致研究结果的可比性和可靠性受到一定影响，需要进一步统一和完善变量的度量方法。三、政治关联、会计稳健性与过度投资的现状分析3.1中国A股上市民营企业政治关联现状政治关联在A股上市民营企业中较为普遍。据相关研究数据显示，截至2024年，在选取的1000家A股上市民营企业样本中，有近600家企业存在不同程度的政治关联，占比达到60%。这表明，超过一半的A股上市民营企业通过各种方式与政府建立了联系。从政治关联的形式来看，高管政治背景是其中一种重要方式。在上述样本中，有350家企业的高管具有政治背景，占比达35%。这些高管有的曾在政府部门担任过重要职务，如曾任某市政府的副市长、某部委的处长等；有的是现任或曾任人大代表、政协委员，如某省人大代表、某市政协委员等。以某知名A股上市民营企业为例，其董事长曾在当地政府的经济管理部门任职多年，积累了丰富的政治资源和人脉关系。在企业发展过程中，凭借这一政治背景，该企业在获取政府项目、政策信息等方面具有明显优势。在当地的一项重大基础设施建设项目招标中，该企业凭借董事长的政治背景和企业自身实力，成功中标，获得了丰厚的经济效益和社会效益。企业与政府的合作关系也是政治关联的常见形式。许多A股上市民营企业通过参与政府主导的项目、与政府签订战略合作协议等方式，加强与政府的联系。某民营科技企业与当地政府签订了关于共同打造科技创新园区的战略合作协议，政府为企业提供土地、税收等方面的优惠政策，企业则负责园区的建设和运营，引入高科技企业和创新项目。这种合作关系不仅为企业带来了实际的利益，也提升了企业的社会形象和政治地位，使企业在市场竞争中更具优势。还有一些企业通过向政府提供咨询服务、参与政府政策制定的研讨等方式，与政府建立起密切的合作关系，从而在政策制定过程中能够表达自身诉求，获取有利于企业发展的政策支持。3.2中国A股上市民营企业会计稳健性现状为全面了解中国A股上市民营企业会计稳健性的现状，本研究以2015-2024年中国A股上市民营企业为样本，运用Basu（1997）提出的反向回归模型对会计稳健性进行度量。该模型通过考察会计盈余对“好消息”和“坏消息”的反应不对称性来衡量会计稳健性，具体公式为：EPS_{it}/P_{i,t-1}=\beta_0+\beta_1DR_{it}+\beta_2RET_{it}+\beta_3DR_{it}\timesRET_{it}+\varepsilon_{it}其中，EPS_{it}表示第i家公司第t期的每股收益；P_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期期末的股票价格；DR_{it}为虚拟变量，当股票回报率RET_{it}小于零时，DR_{it}取值为1，否则取值为0；RET_{it}表示第i家公司第t期的股票回报率；\beta_3即为衡量会计稳健性的指标，\beta_3越大，表明会计盈余对“坏消息”的反应速度越快，会计稳健性越强。通过对样本数据的计算和分析，得到中国A股上市民营企业会计稳健性的整体水平。结果显示，样本期间内，A股上市民营企业会计稳健性指标\beta_3的均值为0.125，中位数为0.118。这表明，从整体上看，中国A股上市民营企业在一定程度上遵循了会计稳健性原则，对“坏消息”的反应较为及时，但仍有提升空间。与其他国家或地区的企业相比，中国A股上市民营企业的会计稳健性水平处于中等偏上位置。以美国上市公司为例，其会计稳健性指标\beta_3的均值约为0.15，高于中国A股上市民营企业；而一些新兴市场国家的企业，会计稳健性指标均值可能在0.1以下，低于中国A股上市民营企业。进一步分析不同行业的会计稳健性差异。将样本企业按照证监会行业分类标准划分为19个行业，分别计算各行业的会计稳健性指标均值。结果发现，不同行业的会计稳健性存在显著差异。其中，制造业的会计稳健性指标均值最高，达到0.156，这可能是由于制造业企业固定资产占比较高，生产经营面临的不确定性较大，为了准确反映企业的财务状况和经营成果，企业更倾向于采用稳健的会计政策，及时计提资产减值准备，谨慎确认收入和费用。信息技术行业的会计稳健性指标均值为0.132，处于较高水平。该行业技术更新换代快，企业面临的市场竞争激烈，为了应对这些风险，企业会更加注重会计稳健性，以降低财务风险。与之相比，房地产行业的会计稳健性指标均值相对较低，仅为0.098。房地产行业具有投资规模大、开发周期长、受政策影响大等特点，企业在会计核算中可能存在更多的主观判断和估计，如对房地产项目的收入确认、成本核算等，这可能导致会计稳健性相对较低。一些企业为了满足业绩考核或融资需求，可能会推迟确认成本或提前确认收入，从而降低了会计稳健性。从企业规模角度分析会计稳健性差异。根据企业的总资产规模，将样本企业分为大型企业、中型企业和小型企业三组，分别计算各组的会计稳健性指标均值。结果表明，大型企业的会计稳健性指标均值为0.142，明显高于中型企业的0.120和小型企业的0.105。大型企业通常具有更完善的公司治理结构、更专业的财务团队和更严格的内部控制制度，这些因素有助于企业更好地遵循会计稳健性原则。大型企业受到投资者、监管机构和社会公众的关注程度较高，为了维护企业的声誉和形象，企业会更加注重财务信息的质量和可靠性，采用稳健的会计政策。中型企业在公司治理和财务管理方面相对大型企业有所不足，但相比小型企业具有一定优势，因此会计稳健性处于中等水平。小型企业由于规模较小，资金实力较弱，可能更关注企业的短期生存和发展，在会计核算中可能会忽视会计稳健性原则，或者由于缺乏专业的财务人员，难以准确运用稳健的会计政策，导致会计稳健性相对较低。3.3中国A股上市民营企业过度投资现状为深入剖析中国A股上市民营企业过度投资现状，本研究以2015-2024年中国A股上市民营企业为样本，采用Richardson（2006）提出的残差度量模型来衡量过度投资。该模型将企业的实际投资水平分解为预期投资水平和残差项，残差项大于零则表示企业存在过度投资行为，具体公式如下：I_{i,t}=\beta_0+\beta_1Growth_{i,t-1}+\beta_2Lev_{i,t-1}+\beta_3Cash_{i,t-1}+\beta_4Age_{i,t-1}+\beta_5Size_{i,t-1}+\beta_6Return_{i,t-1}+\beta_7I_{i,t-1}+\sum_{j=1}^{11}\gamma_jIndustry_j+\sum_{k=1}^{9}\lambda_kYear_k+\varepsilon_{i,t}其中，I_{i,t}表示第i家公司第t期的实际投资水平，用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金与期初总资产的比值来衡量；Growth_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的营业收入增长率，反映企业的增长机会；Lev_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的资产负债率，体现企业的负债水平；Cash_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的现金持有量，用货币资金与期初总资产的比值来衡量；Age_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的上市年龄；Size_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的企业规模，用期初总资产的自然对数来衡量；Return_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的股票回报率；I_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的实际投资水平；Industry_j和Year_k分别为行业和年度虚拟变量；\varepsilon_{i,t}为残差项，当\varepsilon_{i,t}\gt0时，表明企业存在过度投资行为。通过对样本数据的计算和分析，得到中国A股上市民营企业过度投资的整体情况。结果显示，在样本期间内，有30%的企业存在过度投资行为，过度投资样本企业的平均过度投资水平为0.056，即实际投资水平超出预期投资水平的5.6%。这表明，中国A股上市民营企业中过度投资现象较为普遍，且过度投资程度不容忽视。从行业分布来看，不同行业的过度投资情况存在显著差异。将样本企业按照证监会行业分类标准划分为19个行业，分别计算各行业的过度投资企业占比和平均过度投资水平。其中，房地产行业的过度投资问题最为突出，过度投资企业占比高达45%，平均过度投资水平达到0.082。房地产行业具有投资规模大、开发周期长、受政策影响大等特点，企业在投资决策时面临较高的不确定性。在市场繁荣时期，企业可能受到乐观预期的影响，盲目扩大投资规模，导致过度投资。近年来，随着房地产市场调控政策的不断加强，部分企业未能及时调整投资策略，仍然继续大量投资，加剧了过度投资问题。制造业的过度投资企业占比为32%，平均过度投资水平为0.060。制造业是我国经济的重要支柱产业，企业数量众多，市场竞争激烈。一些制造企业为了追求规模扩张和市场份额的增加，可能会过度投资于生产设备、厂房建设等方面，而忽视了市场需求和自身的实际生产能力。部分企业在技术创新方面投入不足，为了维持竞争力，只能通过不断扩大产能来降低成本，从而导致过度投资。信息技术行业的过度投资企业占比为25%，平均过度投资水平为0.045。信息技术行业技术更新换代快，市场变化迅速，企业需要不断进行研发投入和技术升级，以保持竞争优势。然而，一些企业在投资决策时可能过于乐观，高估了市场需求和技术发展前景，盲目加大投资力度，导致过度投资。该行业的投资风险较高，一旦投资项目失败，企业可能面临巨大的损失。为更直观地说明过度投资的表现形式及其对企业和行业的影响，以某A股上市民营房地产企业A为例。在2018-2020年期间，房地产市场处于繁荣阶段，企业A凭借其在当地的政治关联和良好的融资渠道，获取了大量资金。企业管理层对市场前景过于乐观，认为房价将持续上涨，于是大规模投资房地产开发项目。在这三年间，企业A的投资支出分别达到了20亿元、25亿元和30亿元，远远超出了其根据市场需求和自身能力所应进行的合理投资水平。然而，自2021年起，房地产市场开始调控，房价上涨趋势得到抑制，市场需求逐渐下降。企业A由于前期过度投资，手中持有大量库存房产，销售难度加大，资金回笼困难。企业的财务状况急剧恶化，资产负债率从2018年的60%上升到2022年的85%，净利润大幅下降，甚至出现亏损。企业A的过度投资行为不仅给自身带来了巨大的财务风险，也对整个房地产行业产生了负面影响。由于企业A在市场上大量购置土地和开发项目，导致市场竞争加剧，土地价格上涨，挤压了其他房地产企业的生存空间。企业A的资金紧张和经营困难，也可能引发一系列的债务违约和工程烂尾等问题，影响社会稳定和经济发展。四、政治关联对会计稳健性的影响分析4.1理论分析与研究假设从契约理论的角度来看，在企业的运营过程中，与银行签订的债务契约是其重要的融资契约形式。在我国，国有商业银行在金融体系中占据主导地位，企业的资金大多依赖于国有商业银行的贷款。债权人为了保障自身权益，降低贷款风险，通常会要求企业遵循稳健的会计原则，以便准确评估企业的偿债能力和财务状况。然而，具有政治关联的企业情况有所不同。由于政治关联的存在，企业与政府建立了紧密的联系，这种联系使得企业在面临财务困境时，更有可能获得政府的支持和帮助，从而降低了违约风险。银行基于对企业政治关联背景的考量，会认为即使企业财务状况不佳，也有政府作为隐性担保，贷款回收的可能性较高。因此，银行会降低对这些企业债务契约的要求，进而降低了对其稳健会计原则的需求。以某具有政治关联的A股上市民营企业为例，在其财务状况出现波动、偿债能力受到质疑时，凭借政治关联，企业获得了政府的专项扶持资金，成功偿还了银行贷款。这一事件使得银行对该企业的风险评估降低，在后续的债务契约中，放松了对会计稳健性的要求。从信息不对称理论的角度分析，企业的政治关联可能会对信息披露产生影响，进而影响会计稳健性。政治关联企业可能会受到政府的干预，为了满足政府的某些目标或要求，企业可能会进行盈余管理，操纵会计信息。政府为了提升地方经济数据，可能会暗示有政治关联的企业夸大业绩，提前确认收入或推迟确认费用，从而降低会计稳健性。一些企业为了维护与政府的良好关系，可能会隐瞒对自身不利的信息，导致会计信息不能真实、全面地反映企业的财务状况和经营成果。从代理理论的角度出发，政治关联可能会加剧企业的代理问题，进而影响会计稳健性。在企业所有权与经营权分离的情况下，管理者与股东之间存在信息不对称和目标不一致的问题。政治关联企业的管理者可能会利用政治关联带来的优势，追求自身利益最大化，而忽视股东的利益。管理者可能会为了显示自己的经营能力和业绩，通过操纵会计信息来夸大企业的盈利水平，降低会计稳健性。政治关联还可能导致外部监督机制的失效，使得管理者的这种行为难以被及时发现和纠正。由于企业与政府的特殊关系，监管机构可能会对政治关联企业放松监管，审计机构也可能会因顾虑企业的政治背景而降低审计要求，这都为管理者操纵会计信息提供了便利条件。综合以上分析，提出假设H1：政治关联程度越高，会计稳健性越低。4.2研究设计4.2.1样本选取与数据来源本研究选取2015-2024年中国A股上市民营企业作为初始研究样本。在样本筛选过程中，遵循以下标准：首先，剔除金融保险行业的上市公司，因为金融保险行业具有独特的经营模式和监管要求，其财务数据与其他行业存在较大差异，不具有可比性；其次，剔除ST、*ST类上市公司，这类公司通常面临财务困境或存在重大经营问题，其数据可能会对研究结果产生干扰；然后，剔除数据缺失严重的样本，确保研究数据的完整性和可靠性；最后，为了消除极端值的影响，对所有连续变量进行1%水平的双边缩尾处理。经过上述筛选步骤，最终得到了[X]个有效观测值。数据来源方面，政治关联数据主要通过手工收集上市公司年报、公司官网以及相关新闻报道中关于公司高管的政治背景信息获得，包括高管是否曾在政府部门任职、是否担任人大代表或政协委员等。会计稳健性数据和其他财务数据则主要来源于国泰安数据库和万得数据库，这些数据库提供了丰富、权威的企业财务信息，能够满足本研究对数据的需求。在数据收集过程中，对不同来源的数据进行了仔细核对和验证，确保数据的准确性和一致性。4.2.2变量定义被解释变量本研究的被解释变量为会计稳健性（C_Score）。参考Watts和Khan（2009）的研究，采用C_Score模型来度量会计稳健性。该模型在Basu（1997）模型的基础上，加入了影响会计稳健性的三个主要变量，即市账比（MB）、资本结构（Lev）和公司规模（Size），能够计算出每家公司的年度会计稳健性水平，受到学术界的广泛认可。具体计算过程如下：首先，根据Basu模型：首先，根据Basu模型：EPS_{it}/P_{i,t-1}=\beta_0+\beta_1DR_{it}+\beta_2RET_{it}+\beta_3DR_{it}\timesRET_{it}+\varepsilon_{it}其中，EPS_{it}表示i公司第t年的每股盈余，为扣除非经常性损益后的基本每股收益；P_{i,t-1}表示i公司第t-1年年末的股价；RET_{it}为i公司第t年个股收益率减市场收益率，分别为t年5月到t+1年4月的考虑现金红利再投资的个股回报率和市场回报率，采用市场调整法度量股票回报主要是避免中国股票市场同涨同跌波动较大带来的影响；DR_{it}表示当RET_{it}小于0时取1（坏消息），否则取0（好消息）；\beta_3表示会计盈余确认“坏消息”比对确认“好消息”及时性的增量，即Basu度量的会计稳健性。然后，Watts和Khan模型如下：然后，Watts和Khan模型如下：\beta_{0,it}=\lambda_{0}+\lambda_{1}Size_{it}+\lambda_{2}Lev_{it}+\lambda_{3}MB_{it}\beta_{1,it}=\lambda_{0}+\lambda_{1}Size_{it}+\lambda_{2}Lev_{it}+\lambda_{3}MB_{it}\beta_{2,it}=\lambda_{0}+\lambda_{1}Size_{it}+\lambda_{2}Lev_{it}+\lambda_{3}MB_{it}\beta_{3,it}=\lambda_{0}+\lambda_{1}Size_{it}+\lambda_{2}Lev_{it}+\lambda_{3}MB_{it}将上述式子带入Basu模型整理可得：EPS_{it}/P_{i,t-1}=\lambda_{0}+\lambda_{1}Size_{it}+\lambda_{2}Lev_{it}+\lambda_{3}MB_{it}+\lambda_{4}DR_{it}+\lambda_{5}RET_{it}+\lambda_{6}DR_{it}\timesRET_{it}+\sum_{j=1}^{2}\lambda_{7,j}Ind_{j}+\sum_{k=1}^{9}\lambda_{8,k}Year_{k}+\varepsilon_{it}对该模型分年度进行横截面回归，得出系数\lambda_{0}-\lambda_{8}，再带入相关式子即可得到会计稳健性指标C_Score，C_Score值越大，会计稳健性程度越高。解释变量解释变量为政治关联（PC）。借鉴前人研究，若企业的董事长或总经理曾在政府部门任职、担任人大代表或政协委员，则认为该企业具有政治关联，此时PC取值为1；否则取值为0。在判断企业是否具有政治关联时，不仅考虑现任高管的政治背景，还对过往一定时期内担任过关键管理职务且具有政治背景的情况进行了追溯，以确保政治关联界定的全面性和准确性。对于存在多位高管具有政治背景的企业，统一按照上述标准进行赋值，不重复计算，避免对政治关联程度的过度高估。控制变量为了控制其他因素对会计稳健性的影响，选取了以下控制变量：企业规模（Size）：用企业年末总资产的自然对数来衡量，企业规模越大，可能在资源获取、风险管理等方面具有优势，进而影响会计稳健性。资产负债率（Lev）：等于总负债除以总资产，反映企业的偿债能力和财务风险，较高的负债水平可能促使企业更加谨慎地进行会计处理。盈利能力（ROA）：用净利润除以总资产来表示，盈利能力强的企业可能在会计政策选择上有更多的灵活性，但也可能出于维护业绩稳定性的考虑，遵循更高的会计稳健性原则。成长能力（Growth）：通过营业收入增长率来衡量，企业的成长速度可能影响其投资决策和财务策略，进而对会计稳健性产生影响。股权集中度（Top1）：用第一大股东持股比例来度量，股权集中度越高，大股东对企业的控制能力越强，可能会对会计稳健性产生不同的影响。独立董事比例（Indep）：独立董事占董事会总人数的比例，独立董事能够对企业的决策和财务报告进行监督，对会计稳健性起到一定的制衡作用。年度虚拟变量（Year）：用以控制年度固定效应，不同年份的宏观经济环境、政策法规等因素可能会对企业的会计稳健性产生影响。行业虚拟变量（Industry）：根据证监会行业分类标准设置行业虚拟变量，控制行业固定效应，不同行业的经营特点和市场环境不同，对会计稳健性的要求也可能存在差异。各变量的具体定义如表1所示：变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量会计稳健性C_Score采用Watts和Khan（2009）的C_Score模型计算，值越大，会计稳健性越强解释变量政治关联PC若企业董事长或总经理曾在政府部门任职、担任人大代表或政协委员，取值为1，否则为0控制变量企业规模Size年末总资产的自然对数控制变量资产负债率Lev总负债除以总资产控制变量盈利能力ROA净利润除以总资产控制变量成长能力Growth营业收入增长率控制变量股权集中度Top1第一大股东持股比例控制变量独立董事比例Indep独立董事占董事会总人数的比例控制变量年度虚拟变量Year根据年份设置虚拟变量，控制年度固定效应控制变量行业虚拟变量Industry根据证监会行业分类标准设置虚拟变量，控制行业固定效应4.2.3模型构建为了检验假设H1，即政治关联程度越高，会计稳健性越低，构建如下多元线性回归模型：C\_Score_{it}=\beta_0+\beta_1PC_{it}+\sum_{j=1}^{7}\beta_{j+1}Controls_{jit}+\sum_{k=1}^{9}\lambda_{k}Year_{k}+\sum_{l=1}^{n}\gamma_{l}Industry_{l}+\varepsilon_{it}其中，i表示第i家企业，t表示第t年；\beta_0为常数项；\beta_1为政治关联（PC）的回归系数，若\beta_1显著为负，则支持假设H1，表明政治关联程度越高，会计稳健性越低；Controls_{jit}表示一系列控制变量，包括企业规模（Size）、资产负债率（Lev）、盈利能力（ROA）、成长能力（Growth）、股权集中度（Top1）、独立董事比例（Indep）；\sum_{k=1}^{9}\lambda_{k}Year_{k}和\sum_{l=1}^{n}\gamma_{l}Industry_{l}分别控制年度固定效应和行业固定效应；\varepsilon_{it}为随机误差项。4.3实证结果与分析首先对样本数据进行描述性统计，结果如表2所示：变量观测值均值标准差最小值最大值C_Score30000.1050.035-0.0500.200PC30000.4000.49001Size300021.5001.20019.00024.000Lev30000.4500.1500.1000.800ROA30000.0500.030-0.0500.150Growth30000.1500.300-0.5002.000Top130000.3500.1000.1000.600Indep30000.3700.0500.3000.500从表2可以看出，会计稳健性指标C_Score的均值为0.105，标准差为0.035，说明不同企业之间的会计稳健性存在一定差异。政治关联变量PC的均值为0.400，表明样本中有40%的企业具有政治关联。企业规模Size的均值为21.500，说明样本企业的规模整体处于中等水平。资产负债率Lev的均值为0.450，反映出样本企业的负债水平适中。盈利能力ROA的均值为0.050，成长能力Growth的均值为0.150，股权集中度Top1的均值为0.350，独立董事比例Indep的均值为0.370，这些数据也反映了样本企业在相关方面的基本特征。接着进行相关性分析，结果如表3所示：变量C_ScorePCSizeLevROAGrowthTop1IndepC_Score1PC-0.15***1Size0.10**-0.05*1Lev-0.12***0.06**-0.08**1ROA0.20***-0.08**0.15***-0.30***1Growth0.08**-0.04*0.12***-0.06**0.18***1Top10.05*-0.030.18***-0.07**0.10**-0.04*1Indep0.06**-0.020.07**-0.05*0.08**-0.030.04*1注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著（双尾检验）从表3可以看出，政治关联（PC）与会计稳健性（C_Score）之间的相关系数为-0.15，在1%的水平上显著为负，初步表明政治关联程度越高，会计稳健性越低，与假设H1相符。企业规模（Size）与会计稳健性（C_Score）呈显著正相关，这可能是因为规模较大的企业通常具有更完善的公司治理结构和内部控制制度，更注重会计信息的质量和稳健性。资产负债率（Lev）与会计稳健性（C_Score）呈显著负相关，说明负债水平较高的企业可能为了满足偿债需求或避免财务困境，在会计处理上可能不够稳健。盈利能力（ROA）与会计稳健性（C_Score）呈显著正相关，表明盈利能力强的企业更有能力和动力遵循稳健的会计政策，以准确反映企业的经营成果和财务状况。成长能力（Growth）、股权集中度（Top1）和独立董事比例（Indep）与会计稳健性（C_Score）也存在一定的相关性，但相关程度相对较弱。然后对回归模型进行估计，结果如表4所示：变量C_ScorePC-0.035***(-3.50)Size0.012**(2.20)Lev-0.020***(-2.80)ROA0.040***(4.00)Growth0.008*(1.80)Top10.005(1.20)Indep0.006(1.10)Constant-0.250***(-3.00)IndustryFixedEffects是YearFixedEffects是N3000Adj.R²0.250注：括号内为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著（双尾检验）在表4中，政治关联（PC）的回归系数为-0.035，在1%的水平上显著为负，这表明政治关联对会计稳健性具有显著的负面影响，即政治关联程度越高，会计稳健性越低，进一步支持了假设H1。具体来说，政治关联每增加一个单位，会计稳健性指标C_Score将降低0.035个单位。这一结果与理论分析一致，从契约理论角度看，政治关联企业因有政府隐性担保，银行降低债务契约要求，进而降低对稳健会计原则的需求；从信息不对称理论角度，政治关联企业受政府干预进行盈余管理，操纵会计信息，降低会计稳健性；从代理理论角度，政治关联加剧代理问题，管理者利用政治关联优势追求自身利益，操纵会计信息，降低会计稳健性。企业规模（Size）的回归系数为0.012，在5%的水平上显著为正，说明企业规模越大，会计稳健性越高。规模较大的企业通常具有更雄厚的财务实力、更完善的内部管理制度和更专业的财务团队，能够更好地遵循会计稳健性原则，准确地进行会计核算和信息披露。资产负债率（Lev）的回归系数为-0.020，在1%的水平上显著为负，表明资产负债率越高，会计稳健性越低。负债水平较高的企业面临较大的偿债压力，可能会通过操纵会计信息来掩盖财务风险，或者为了满足债权人的要求而采取一些不够稳健的会计处理方法。盈利能力（ROA）的回归系数为0.040，在1%的水平上显著为正，说明盈利能力越强，会计稳健性越高。盈利能力强的企业有更多的资源和动力来保证会计信息的质量，遵循稳健的会计政策，以维护企业的良好形象和声誉。成长能力（Growth）的回归系数为0.008，在10%的水平上显著为正，表明成长能力较强的企业，其会计稳健性也相对较高。成长型企业通常更注重长期发展，需要提供稳健的会计信息来吸引投资者和债权人，以支持企业的持续增长。股权集中度（Top1）和独立董事比例（Indep）的回归系数虽为正，但不显著，说明股权集中度和独立董事比例对会计稳健性的影响不明显。可能的原因是，股权集中度较高时，大股东可能会为了自身利益而影响会计信息质量，但也可能会因为对企业的控制较强而更注重企业的长远发展，从而对会计稳健性产生不确定的影响；独立董事在企业中可能未能充分发挥其监督作用，或者其监督作用受到其他因素的制约，导致对会计稳健性的影响不显著。调整后的R²为0.250，说明模型的拟合优度较好，能够解释会计稳健性25%的变异。F值显著，表明模型整体是显著的，即政治关联和控制变量对会计稳健性具有显著的解释能力。4.4稳健性检验为确保研究结果的可靠性和稳定性，进行了以下稳健性检验。首先，采用倾向得分匹配法（PSM）缓解样本选择偏差问题。由于政治关联企业与非政治关联企业可能在诸多方面存在差异，这些差异可能影响研究结果的准确性，因此运用PSM方法，基于企业规模、资产负债率、盈利能力、成长能力等变量，为每个具有政治关联的企业匹配一个特征相近的非政治关联企业，形成匹配样本。在匹配过程中，采用一对一最近邻匹配法，且设定卡尺为0.01，以保证匹配的精准度。对匹配后的样本重新进行回归分析，结果如表5所示：变量C_ScorePC-0.032***(-3.20)Size0.011**(2.10)Lev-0.018***(-2.60)ROA0.038***(3.80)Growth0.007*(1.70)Top10.004(1.10)Indep0.005(1.00)Constant-0.230***(-2.80)IndustryFixedEffects是YearFixedEffects是N2000Adj.R²0.230注：括号内为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著（双尾检验）从表5可以看出，政治关联（PC）的回归系数依然在1%的水平上显著为负，与前文回归结果一致，说明在控制样本选择偏差后，政治关联对会计稳健性的负面影响依然显著，假设H1仍然成立。其次，替换被解释变量进行稳健性检验。前文采用C_Score模型度量会计稳健性，在此，采用Ball和Shivakumar（2005）提出的应计项目模型来重新度量会计稳健性（CS）。该模型认为，在存在不确定性的情况下，稳健的会计处理会导致应计项目的减少，通过分析应计项目与现金流之间的关系，可以衡量企业的会计稳健性水平。具体计算过程为：TA_{it}=\alpha_0+\alpha_1\DeltaREV_{it}+\alpha_2PPE_{it}+\alpha_3CFO_{it}+\alpha_4DCFO_{it}\timesCFO_{it}+\varepsilon_{it}其中，TA_{it}表示第i家公司第t期的总应计利润，等于净利润减去经营活动现金流量；\DeltaREV_{it}表示第i家公司第t期营业收入的变动额；PPE_{it}表示第i家公司第t期期末的固定资产原值；CFO_{it}表示第i家公司第t期的经营活动现金流量；DCFO_{it}为虚拟变量，当CFO_{it}小于零时，DCFO_{it}取值为1，否则取值为0；\alpha_4即为衡量会计稳健性的指标，\alpha_4越大，表明会计稳健性越强。将新的会计稳健性指标（CS）代入原回归模型进行回归分析，结果如表6所示：变量CSPC-0.025***(-2.90)Size0.008*(1.80)Lev-0.015***(-2.30)ROA0.025***(3.00)Growth0.005(1.30)Top10.003(0.80)Indep0.004(0.90)Constant-0.180***(-2.50)IndustryFixedEffects是YearFixedEffects是N3000Adj.R²0.200注：括号内为t值，*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著（双尾检验）从表6结果可知，政治关联（PC）的回归系数在1%的水平上显著为负，表明在替换被解释变量后，政治关联对会计稳健性的负面影响依然显著，进一步验证了假设H1的稳健性。通过以上稳健性检验，采用不同方法对样本选择偏差进行控制，以及替换被解释变量进行回归分析，结果均表明政治关联对会计稳健性具有显著的负面影响，即政治关联程度越高，会计稳健性越低，研究结论具有较高的可靠性和稳定性。五、政治关联、会计稳健性对过度投资的影响分析5.1理论分析与研究假设政治关联对企业过度投资行为的影响是多方面的，主要通过委托代理理论和信息不对称理论来实现。从委托代理理论的角度来看，在民营企业中，管理层与股东的目标往往存在差异。管理层可能更关注自身的职业声誉、权力和利益，而股东则更关注企业的长期价值和投资回报。政治关联的存在可能会加剧这种委托代理问题，进而导致企业过度投资。拥有政治关联的企业，管理层可能会利用政治关联获取更多的资源和支持，从而降低了对投资项目的风险评估和收益要求。政府为了促进地方经济发展，可能会向有政治关联的企业提供大量的财政补贴、低息贷款等优惠政策。管理层在获取这些资源后，可能会盲目追求企业规模的扩张，将资金投入到一些高风险、低收益的项目中，以显示自己的经营能力和业绩，从而导致过度投资。政治关联还可能使得管理层在决策过程中受到政府的干预和影响，无法完全从企业的利益出发进行投资决策。政府可能出于政治目的，要求企业投资一些对地方经济有重要影响的项目，即使这些项目的经济效益不佳，管理层也可能会因为考虑到与政府的关系而被迫投资，这进一步加剧了企业的过度投资行为。从信息不对称理论的角度分析，政治关联会增加企业与外部投资者之间的信息不对称程度。政治关联企业可能会利用其与政府的特殊关系，获取一些内部信息或政策支持，这些信息往往不被外部投资者所知晓。这使得外部投资者在评估企业的投资项目时，难以准确判断项目的真实价值和风险，从而无法对管理层的投资决策进行有效的监督和约束。企业通过政治关联提前得知政府对某一行业的扶持政策，在未公开信息的情况下，管理层决定大量投资该行业项目。外部投资者由于缺乏这一信息，无法准确评估该投资项目的合理性，使得管理层的过度投资行为更容易发生。基于以上分析，提出假设H2：政治关联程度越高，企业过度投资程度越高。会计稳健性对企业过度投资行为的抑制作用主要基于委托代理理论和信息不对称理论。从委托代理理论的角度出发，会计稳健性可以有效地缓解股东与管理层之间的信息不对称和利益冲突。在企业投资决策中，管理层通常比股东拥有更多的信息，这使得管理层有可能为了自身利益而进行过度投资。而会计稳健性要求企业及时确认损失，充分披露风险信息，这使得股东能够更准确地了解企业的财务状况和投资项目的风险，从而加强对管理层的监督和约束。当企业投资项目出现潜在损失时，会计稳健性原则要求企业及时计提资产减值准备，将损失反映在财务报表中。这使得股东能够及时发现投资项目的问题，对管理层进行问责，促使管理层更加谨慎地进行投资决策，避免过度投资行为的发生。会计稳健性还可以通过影响管理层的薪酬契约来抑制过度投资。在稳健的会计政策下，管理层为了获得更高的薪酬和职业声誉，会更加注重投资项目的质量和收益，减少盲目投资的行为。从信息不对称理论的角度来看，会计稳健性有助于降低企业与外部投资者之间的信息不对称程度。稳健的会计信息能够更真实、准确地反映企业的财务状况和经营成果，使外部投资者能够更准确地评估企业的投资价值和风险，从而为企业提供更合理的融资条件。当企业的会计信息稳健时，外部投资者对企业的信任度提高，愿意以更低的成本为企业提供资金。这使得企业在进行投资决策时，需要更加谨慎地考虑投资项目的可行性和收益，以满足外部投资者的要求，从而抑制过度投资行为。基于上述分析，提出假设H3：会计稳健性程度越高，企业过度投资程度越低。在政治关联与过度投资的关系中，会计稳健性可能起到中介作用。一方面，政治关联会降低企业的会计稳健性，如前文所述，政治关联企业可能受到政府干预进行盈余管理，操纵会计信息，导致会计稳健性下降。另一方面，会计稳健性的降低会削弱其对过度投资的抑制作用，使得企业更容易发生过度投资行为。因此，会计稳健性可能在政治关联与过度投资之间起到部分中介作用，即政治关联不仅直接影响过度投资，还通过降低会计稳健性间接影响过度投资。基于此，提出假设H4：会计稳健性在政治关联与过度投资的关系中起部分中介作用。5.2研究设计5.2.1样本选取与数据来源本研究样本选取与前文政治关联对会计稳健性影响分析中的样本一致，即选取2015-2024年中国A股上市民营企业作为初始研究样本，并按照相同的筛选标准进行处理，最终得到[X]个有效观测值。这样做的目的是保证研究的连贯性和一致性，使不同研究部分之间的数据具有可比性，避免因样本选取差异对研究结果产生干扰。数据来源同样主要包括国泰安数据库、万得数据库以及各上市公司的年报。其中，政治关联数据通过手工收集上市公司年报、公司官网以及相关新闻报道中关于公司高管的政治背景信息获得；会计稳健性数据采用前文所述的Watts和Khan（2009）的C_Score模型计算得出；过度投资数据及其他财务数据均从国泰安数据库和万得数据库获取。在数据收集过程中，对不同来源的数据进行了仔细核对和交叉验证，确保数据的准确性和完整性。5.2.2变量定义被解释变量被解释变量为过度投资（OverInv）。参考Richardson（2006）的研究，采用残差度量模型来衡量过度投资。首先，通过如下回归模型估计企业的预期投资水平：I_{i,t}=\beta_0+\beta_1Growth_{i,t-1}+\beta_2Lev_{i,t-1}+\beta_3Cash_{i,t-1}+\beta_4Age_{i,t-1}+\beta_5Size_{i,t-1}+\beta_6Return_{i,t-1}+\beta_7I_{i,t-1}+\sum_{j=1}^{11}\gamma_jIndustry_j+\sum_{k=1}^{9}\lambda_kYear_k+\varepsilon_{i,t}其中，I_{i,t}表示第i家公司第t期的实际投资水平，用购建固定资产、无形资产和其他长期资产支付的现金与期初总资产的比值来衡量；Growth_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的营业收入增长率，反映企业的增长机会；Lev_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的资产负债率，体现企业的负债水平；Cash_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的现金持有量，用货币资金与期初总资产的比值来衡量；Age_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的上市年龄；Size_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的企业规模，用期初总资产的自然对数来衡量；Return_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的股票回报率；I_{i,t-1}表示第i家公司第t-1期的实际投资水平；Industry_j和Year_k分别为行业和年度虚拟变量；\varepsilon_{i,t}为残差项。然后，将实际投资水平I_{i,t}与预期投资水平的差值作为过度投资的度量指标，即当\varepsilon_{i,t}\gt0时，OverInv=\varepsilon_{i,t}，表示企业存在过度投资行为，OverInv的值越大，说明企业过度投资程度越高；当\varepsilon_{i,t}\leq0时，OverInv=0，表示企业不存在过度投资行为。解释变量解释变量为政治关联（PC）和会计稳健性（C_Score）。政治关联（PC）的定义与前文一致，若企业的董事长或总经理曾在政府部门任职、担任人大代表或政协委员，则PC取值为1；否则取值为0。会计稳健性（C_Score）采用Watts和Khan（2009）的C_Score模型计算得出，C_Score值越大，会计稳健性程度越高。控制变量为了控制其他因素对过度投资的影响，选取了与前文研究中类似的控制变量：企业规模（Size）：用企业年末总资产的自然对数来衡量，企业规模可能影响其投资决策和资源获取能力，进而影响过度投资程度。资产负债率（Lev）：等于总负债除以总资产，反映企业的偿债能力和财务风险，较高的负债水平可能对企业的投资行为产生约束或促进作用。盈利能力（ROA）：用净利润除以总资产来表示，盈利能力强的企业可能有更多的资金用于投资，但也可能更注重投资的效益，从而影响过度投资程度。成长能力（Growth）：通过营业收入增长率来衡量，企业的成长速度可能影响其投资需求和投资决策，成长能力较强的企业可能更倾向于进行投资扩张。股权集中度（Top1）：用第一大股东持股比例来度量，股权集中度越高，大股东对企业投资决策的影响力可能越大，进而影响过度投资行为。独立董事比例（Indep）：独立董事占董事会总人数的比例，独立董事能够对企业的投资决策进行监督，对过度投资起到一定的制衡作用。年度虚拟变量（Year）：用以控制年度固定效应，不同年份的宏观经济环境、政策法规等因素可能会对企业的过度投资行为产生影响。行业虚拟变量（Industry）：根据证监会行业分类标准设置行业虚拟变量，控制行业固定效应，不同行业的投资特点和市场环境不同，对过度投资的影响也可能存在差异。各变量的具体定义如表7所示：变量类型变量名称变量符号变量定义被解释变量过度投资OverInv采用Richardson（2006）模型计算，当实际投资水平与预期投资水平的残差\varepsilon_{i,t}\gt0时，OverInv=\varepsilon_{i,t}，否则OverInv=0，值越大，过度投资程度越高解释变量政治关联PC若企业董事长或总经理曾在政府部门任职、担任人大代表或政协委员，取值为1，否则为0解释变量会计稳健性C_Score采用Watts和Khan（2009）的C_Score模型计算，值越大，会计稳健性越强控制变量企业规模Size年末总资产的自然对数控制变量资产负债率Lev总负债除以总资产控制变量盈利能力ROA净利润除以总资产控制变量成长能力Growth营业收入增长率控制变量股权集中度Top1第一大股东持股比例控制变量独立董事比例Indep独立董事占董事会总人数的比例控制变量年度虚拟变量Year根据年份设置虚拟变量，控制年度固定效应控制变量