创业板上市公司债务融资对盈余管理的异质性影响：基于多维度的实证剖析

创业板上市公司债务融资对盈余管理的异质性影响：基于多维度的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义在当今经济环境下，中小企业的发展对于国家经济增长和创新活力的提升具有不可忽视的作用。创业板市场的设立，为中小企业的融资开辟了新的重要途径。创业板市场侧重于支持具有高成长潜力的创新型中小企业，其上市门槛相对主板市场较低，这使得那些处于发展早期、规模较小但具有良好发展前景的企业能够获得资本市场的支持。通过在创业板上市，中小企业可以实现股权融资，从而为企业的研发、生产和市场拓展等关键环节提供必要的资金保障。债务融资作为企业融资的重要组成部分，在企业的资金筹集和运营中扮演着关键角色。它能够为企业提供快速的资金支持，帮助企业抓住市场机会，扩大生产规模，进行新项目的投资等，合理的债务融资还可以优化企业的资本结构，提高财务杠杆，在一定程度上增加股东的回报率。然而，债务融资也伴随着偿债压力和财务成本受利率影响等风险，如果企业经营状况不佳，可能面临偿债困难，导致信用评级下降，甚至陷入破产危机。盈余管理是企业在遵循会计准则的基础上，通过对会计政策的选择等手段，对企业会计收益信息进行调整和控制的行为。适度的盈余管理可以减少契约成本，传递内部信息，树立良好的企业形象，增强投资者对企业的信心；但过度的盈余管理则会导致会计信息失真，损害投资者和债权人的利益，影响市场资源的有效配置。在债务融资过程中，企业出于获取更有利的债务融资条件，如更高的债务额度、更低的贷款利率等目的，往往存在进行盈余管理的动机。这种行为不仅影响了企业财务信息的真实性和可靠性，也对债权人的决策产生了干扰，进而影响资本市场的资源配置效率。本研究在理论层面，有助于丰富和完善债务融资与盈余管理相关理论体系。通过深入剖析创业板上市公司债务融资对盈余管理的影响，能够为后续学者在该领域的研究提供更为丰富的实证依据和理论支撑，进一步拓展和深化对企业融资与财务管理行为的理解。在实践层面，本研究能够为投资者、债权人、监管机构等市场参与主体提供决策参考。对于投资者和债权人而言，可以帮助他们更加准确地识别企业的财务风险，提高对企业财务信息的分析和判断能力，从而做出更为科学合理的投资和信贷决策。对于监管机构来说，研究结果能够为制定更为有效的监管政策提供依据，有助于加强对创业板上市公司的监管力度，规范企业的财务行为，维护资本市场的健康稳定发展。1.2研究目标与创新点本研究旨在深入探究创业板上市公司债务融资对盈余管理的影响，具体目标如下：一是准确识别创业板上市公司债务融资与盈余管理之间的内在联系，明确债务融资规模、结构等因素对盈余管理程度和方式的作用方向和影响程度；二是分析不同债务融资特征，如短期债务与长期债务、银行借款与债券融资等，对盈余管理行为的差异化影响；三是结合创业板上市公司的特点，探讨影响债务融资与盈余管理关系的其他因素，如公司治理结构、行业竞争程度等，从而全面揭示两者之间复杂的作用机制。本研究的创新点主要体现在以下几个方面：在研究视角上，聚焦于创业板上市公司这一特定群体，相较于以往对主板上市公司或全部上市公司的研究，更能突出中小企业在债务融资和盈余管理方面的独特性。创业板上市公司大多处于成长初期，具有高成长性、高风险性和轻资产等特点，其融资需求和财务行为与主板上市公司存在显著差异，对这一群体的深入研究能够为中小企业的财务管理提供更具针对性的理论指导和实践建议。在研究方法运用上，综合运用多种实证研究方法，并尝试引入新的研究模型和工具。除了传统的多元线性回归分析外，还将采用倾向得分匹配法（PSM）等方法来解决样本选择偏差和内生性问题，以提高研究结果的准确性和可靠性。同时，考虑结合文本分析、机器学习等新兴技术，对上市公司的年报、公告等非结构化数据进行挖掘和分析，从更多维度获取企业债务融资和盈余管理的相关信息，为研究提供更丰富的数据支持。在影响因素挖掘上，不仅关注债务融资本身的特征变量，还将深入探讨公司内部治理结构、外部市场环境以及宏观经济政策等多方面因素对债务融资与盈余管理关系的调节作用。例如，研究董事会结构、股权集中度等公司治理因素如何影响企业在债务融资过程中的盈余管理决策；分析行业竞争程度、市场监管力度等外部环境因素对两者关系的制约或促进作用；探讨宏观经济政策的变动，如货币政策的松紧、财政政策的扶持力度等，如何影响创业板上市公司的债务融资行为和盈余管理策略，从而更全面地揭示两者之间的复杂关系。1.3研究方法与技术路线本研究采用文献研究法，全面梳理国内外关于债务融资、盈余管理以及两者关系的相关文献资料。通过对已有研究成果的归纳和总结，明确当前研究的现状和不足，为本研究的开展提供理论基础和研究思路。在理论分析的基础上，构建合理的研究假设，为后续的实证研究提供方向。实证研究法是本研究的核心方法。选取创业板上市公司作为研究样本，收集其财务报表数据、债务融资信息以及其他相关数据。运用描述性统计分析方法，对样本数据的基本特征进行分析，初步了解创业板上市公司债务融资和盈余管理的现状。通过相关性分析，检验各变量之间的线性相关关系，为后续的回归分析奠定基础。构建多元线性回归模型，运用最小二乘法等估计方法，对模型进行参数估计和假设检验，以验证研究假设，深入分析债务融资对盈余管理的影响。为确保研究结果的可靠性和稳健性，还将采用多种方法进行稳健性检验，如替换变量、改变样本区间、采用不同的估计方法等。技术路线方面，首先明确研究问题和目标，即探究创业板上市公司债务融资对盈余管理的影响。接着进行文献综述，系统梳理相关理论和研究成果，在此基础上，依据相关理论，结合创业板上市公司的特点，提出合理的研究假设。在数据收集阶段，选取合适的样本区间，从多个数据库和渠道收集创业板上市公司的财务数据、债务融资数据等信息，并对数据进行整理和预处理，确保数据的准确性和完整性。在实证分析环节，运用统计分析软件对数据进行描述性统计、相关性分析和回归分析等操作，验证研究假设，得出初步研究结果。对实证结果进行稳健性检验，进一步验证结果的可靠性和稳定性。根据实证研究结果，结合理论分析，得出研究结论，并提出相应的政策建议和研究展望，为创业板上市公司的财务管理、投资者决策以及监管机构的政策制定提供参考依据。二、概念与理论基础2.1相关概念界定2.1.1创业板上市公司创业板作为我国资本市场的重要组成部分，定位于服务“三创四新”企业，即创新、创造、创意和新技术、新产业、新业态、新模式，主要为处于成长初期、具有较高增长潜力，但往往规模较小、风险相对较大的创新型和成长型企业提供融资和发展的平台。与主板市场相比，创业板在上市条件上相对宽松，更注重企业的创新能力和发展潜力。例如，在财务指标方面，创业板对企业的盈利要求相对较低，允许尚未盈利或最近一期存在亏损的企业上市，但对企业的研发投入、创新成果转化等方面有一定的考量。截至2024年10月30日，创业板已汇聚1358家上市公司，总市值超12万亿元。这些上市公司在行业分布上呈现出鲜明的特点，高新技术企业占九成，战略性新兴产业公司共计920家，占比近七成，涵盖了新一代信息技术、新能源、生物、新材料、高端装备制造等众多新兴领域。这些行业具有较高的技术门槛和市场不确定性，但也蕴含着巨大的发展机遇，如宁德时代在新能源动力电池领域不断创新，成为全球领先的企业，其2023年度营业收入达到4009亿元，归母净利润441亿元，均较2018年上市时增长超12倍，年均复合增长率超过50%，动力电池使用量市占率连续7年排名全球第一，储能电池出货量市占率连续3年排名全球第一。创业板上市公司的高成长性和创新性，使其在推动我国经济转型升级、培育新质生产力方面发挥着重要作用，也吸引了众多风险偏好较高的投资者，为企业的发展提供了资金支持。2.1.2债务融资债务融资是企业通过举债筹措资金的一种融资方式，即企业向外部单位借入资金，并承诺在未来的某个时间点按照约定的条件还本付息。常见的债务融资方式包括银行贷款、公司债券、融资租赁和商业信用等。银行贷款是企业最常见的债务融资渠道之一，企业向银行提出贷款申请，银行根据企业的信用状况、经营情况等因素进行评估，审批通过后发放贷款，其利率通常较低，但审批流程相对严格，对企业的资质要求较高；公司债券是企业依照法定程序发行、约定在一定期限内还本付息的有价证券，发行需要符合相关法律法规和监管要求，通常面向社会公众或特定的投资者发行，利率一般高于银行贷款，但融资规模较大；融资租赁是企业通过租赁公司以租赁设备等固定资产的方式获得资金，在租赁期内支付租金，租赁期满后可选择购买租赁资产或者续租，适合需要购置大型设备但资金不足的企业；商业信用是企业在日常经营活动中通过赊购商品、预收货款等方式形成的短期债务融资。债务融资对企业的资本结构和财务状况有着重要影响。一方面，合理的债务融资可以优化企业的资本结构，利用财务杠杆提高股东的回报率。当企业的投资回报率高于债务利率时，增加债务融资可以使股东获得更多的剩余收益。另一方面，债务融资也伴随着一定的风险，企业需要承担按时还本付息的义务，如果经营状况不佳，可能面临偿债困难，导致信用评级下降，增加财务成本，甚至陷入破产危机。例如，若企业过度依赖债务融资，在市场环境恶化、销售收入减少时，可能无法按时偿还债务本息，从而引发债权人的追讨和法律诉讼，对企业的正常经营产生严重冲击。2.1.3盈余管理盈余管理是企业管理当局在遵循会计准则的基础上，通过对企业对外报告的会计收益信息进行控制或调整，以达到主体自身利益最大化的行为。其主体是企业管理当局，包括经理人员和董事会，他们对企业会计政策和对外报告盈余有重大影响；客体是企业对外报告的盈余信息；方法是在会计准则允许的范围内综合运用会计和非会计手段，如会计政策的选用、应计项目的管理、交易时间的改变、交易的创造等。盈余管理具有合法但不合理的特点。它是在会计准则和法律法规的框架内进行的，具有一定的合法性，但这种行为往往会误导利益相关者对企业真实财务状况和经营业绩的判断，损害市场的公平性和资源配置效率，因此又具有不合理性。例如，企业可能通过调整坏账准备的计提比例、改变存货计价方法等会计手段，或者通过提前确认收入、推迟确认费用等非会计手段来调节盈余，使财务报表呈现出更有利于自身的业绩表现，但这并不反映企业的真实经营情况。盈余管理主要包括应计项目盈余管理和真实活动盈余管理两种方式。应计项目盈余管理是通过会计估计和会计政策选择来调整财务报表，如改变折旧方法、坏账准备计提比例等；真实活动盈余管理则是通过实际的经营活动来影响财务报表，例如操控销售折扣、生产水平、研发投入等。例如，企业可能在业绩不佳时，通过减少当期的研发投入来降低费用，从而提高当期利润，这属于真实活动盈余管理；或者通过调整固定资产的折旧年限，减少当期折旧费用，增加利润，这属于应计项目盈余管理。2.2理论基础2.2.1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存在差异，拥有信息优势的一方可能利用这种优势谋取自身利益，而处于信息劣势的一方则可能做出错误的决策。在企业融资过程中，企业内部管理层对公司的经营状况、财务信息、投资项目前景等拥有更全面、准确的信息，而外部投资者、债权人等只能依据企业披露的有限信息来做出决策。这种信息的不均衡分布，使得企业在融资决策时，需要考虑如何降低信息不对称带来的负面影响，以获取成本更低、规模更合适的资金。在债务融资中，由于信息不对称，债权人难以准确评估企业的真实财务状况和偿债能力。企业管理者为了获得更有利的债务融资条件，如更低的利率、更高的额度，可能会利用信息优势进行盈余管理，通过调整财务报表来美化企业的业绩和财务状况，误导债权人的决策。而债权人在意识到可能存在信息不对称和盈余管理行为后，会要求更高的风险补偿，提高贷款利率或设置更严格的债务契约条款，这增加了企业的债务融资成本和难度。例如，企业可能会隐瞒一些潜在的债务风险或不良资产信息，夸大盈利能力，使债权人高估企业的价值，从而获得更宽松的贷款条件，但这也增加了债权人的风险。2.2.2委托代理理论委托代理理论源于现代公司制度下的所有权与经营权分离。在企业中，股东作为委托人，将企业的经营管理权委托给经理人员等代理人。由于委托人与代理人的利益出发点不同，代理人更关注自身的薪酬、声誉、职位稳定性等利益，而委托人则追求企业价值最大化和投资回报，这就导致了委托代理关系中存在利益冲突。在这种情况下，代理人为了实现自身效用最大化，可能会在日常管理或者做出相关决策时违背委托人的要求，甚至从事一些损害委托人利益的行为。为了获得更高的报酬和激励，满足各方对企业业绩的期望，代理人会使用各种手段来粉饰企业业绩，进行盈余管理。例如，在制定薪酬契约时，如果经理人员的薪酬与企业的盈利指标挂钩，经理人员就有动机通过盈余管理来提高盈利水平，以获取更高的薪酬。在债务融资方面，经理人员可能为了顺利获得债务融资，或者避免因债务违约而影响自身职位，通过盈余管理来掩盖企业的财务困境，这可能会损害股东和债权人的利益。2.2.3债务契约理论债务契约是债权人和企业之间签订的合同，用于规定双方的权利和义务。债务契约中通常包含一系列条款，如债务金额、利率、还款期限、限制性条款等，旨在保护债权人的利益，降低债务违约风险。限制性条款可能对企业的资金使用、投资决策、股利分配等方面做出限制，要求企业保持一定的财务指标，如资产负债率、流动比率、利息保障倍数等。企业为了满足债务契约的要求，避免违约带来的法律责任和财务困境，可能会产生进行盈余管理的动机。当企业的财务状况接近或不满足债务契约条款时，管理者可能会通过调整会计政策、操纵应计项目或安排真实交易等方式来调整财务报表，使企业的财务指标符合债务契约的要求。例如，如果债务契约规定企业的资产负债率不能超过一定比例，当企业的实际资产负债率接近该比例时，企业可能会通过减少负债的确认、高估资产价值等方式来降低资产负债率，以避免违约。这种盈余管理行为虽然在短期内满足了债务契约的要求，但可能会掩盖企业的真实财务状况，增加长期的财务风险。三、现状分析3.1创业板上市公司债务融资现状3.1.1融资规模与趋势近年来，创业板上市公司数量持续增长，截至2024年10月30日，已达1358家。其债务融资总体规模也随之不断扩大。从融资规模来看，2019-2023年期间，创业板上市公司的债务融资总额呈稳步上升趋势。2019年，债务融资总额为[X1]亿元，到2023年，增长至[X2]亿元，年复合增长率达到[X3]%，显示出创业板上市公司对债务融资的需求不断增加。从时间序列上分析，2020年由于疫情影响，经济形势不确定性增加，部分企业为应对资金压力，加大了债务融资力度，使得债务融资规模较2019年有较为明显的增长，增长率达到[X4]%。随着疫情得到有效控制，经济逐步复苏，企业经营状况改善，2021-2023年期间，债务融资规模保持稳定增长态势，各年增长率分别为[X5]%、[X6]%和[X7]%。与主板市场相比，创业板上市公司的债务融资规模相对较小。以2023年为例，主板上市公司债务融资总额平均为[X8]亿元，而创业板上市公司仅为[X9]亿元，约为主板的[X10]%。这主要是因为创业板上市公司大多处于成长初期，规模相对较小，资产规模和盈利能力较弱，信用评级相对较低，导致其在债务融资市场上的融资能力受限，难以获得大规模的债务融资。从增长速度来看，创业板上市公司债务融资规模的增长速度较快。2019-2023年期间，主板上市公司债务融资规模的年复合增长率为[X11]%，低于创业板的[X3]%。这表明随着创业板市场的发展，创业板上市公司在债务融资方面的增长潜力较大，对债务资金的需求增长更为迅速，也反映出创业板上市公司在成长过程中对债务融资的依赖程度相对较高，需要不断通过债务融资来满足企业扩张和发展的资金需求。3.1.2融资结构在创业板上市公司的债务融资结构中，银行贷款和债券融资是主要的融资方式，但两者占比存在差异。银行贷款由于其便捷性和相对较低的利率，成为创业板上市公司最常用的债务融资方式之一。以2023年为例，银行贷款在债务融资中的占比达到[X12]%，是债务融资的主要来源。债券融资占比较低，仅为[X13]%。这是因为债券发行对企业的信用评级、盈利能力和规模等方面要求较高，创业板上市公司大多难以满足这些严格的条件，导致债券融资渠道相对狭窄。从短期和长期债务的结构特点来看，短期债务在创业板上市公司的债务结构中占据主导地位。2023年，短期债务占总债务的比例高达[X14]%，而长期债务占比仅为[X15]%。短期债务占比较高，主要是因为创业板上市公司大多处于成长阶段，资金需求具有短期性和灵活性的特点，短期债务能够快速满足企业的资金周转需求；部分企业由于信用风险较高，长期债务融资难度较大，只能依赖短期债务融资。然而，过高的短期债务比例也会增加企业的偿债压力和财务风险，一旦企业资金周转出现问题，可能面临短期债务到期无法偿还的困境，引发财务危机。商业信用也是创业板上市公司债务融资的重要组成部分，在债务融资中占比为[X16]%。商业信用主要包括应付账款、预收账款和应付票据等，是企业在日常经营活动中形成的自然负债。它具有成本低、灵活性高的特点，能够在一定程度上缓解企业的短期资金压力。但商业信用的期限较短，通常在一年以内，且受企业之间商业关系的影响较大，如果企业与供应商或客户的合作关系出现问题，可能会影响商业信用的获取和使用。3.1.3案例分析——以XX公司为例以XX公司为例，该公司于2015年在创业板上市，是一家从事软件开发和信息技术服务的企业。近年来，随着业务的不断拓展，公司的债务融资规模也在逐步扩大。2021-2023年期间，公司的债务融资总额分别为[X17]亿元、[X18]亿元和[X19]亿元，呈现出逐年上升的趋势。在债务融资结构方面，银行贷款是公司的主要融资方式。2023年，银行贷款占债务融资总额的比例为[X20]%，主要用于满足公司日常运营和项目研发的资金需求。公司通过与多家银行建立长期合作关系，获得了较为稳定的银行贷款支持。债券融资占比相对较小，仅为[X21]%，公司在2022年发行了一笔短期债券，用于补充流动资金。短期债务在公司债务结构中占据主导地位，2023年短期债务占总债务的比例达到[X22]%，长期债务占比为[X23]%。这使得公司面临较大的短期偿债压力，需要合理安排资金，确保短期债务的按时偿还。然而，公司在债务融资过程中也面临一些问题。由于公司所处行业竞争激烈，市场波动较大，经营业绩存在一定的不确定性，这导致公司的信用评级相对较低，在债务融资过程中面临较高的融资成本。银行贷款的利率相对较高，债券发行的票面利率也高于同行业平均水平，增加了公司的财务负担。公司的资产结构中固定资产占比较低，无形资产占比较高，而银行贷款通常要求企业提供固定资产抵押，这使得公司在获取银行贷款时受到一定限制，融资难度较大。为了满足业务发展的资金需求，公司需要不断寻找新的融资渠道和方式，优化债务融资结构，降低融资成本和财务风险。3.2创业板上市公司盈余管理现状3.2.1盈余管理程度的度量方法在度量盈余管理程度时，常用的模型是修正琼斯模型。该模型是在琼斯模型的基础上发展而来，其原理是通过分离应计利润，将应计利润分为非操控性应计利润和操控性应计利润，以操控性应计利润作为衡量盈余管理程度的指标。具体应用时，首先计算总应计利润（TA），公式为：TA=NI-CFO，其中NI表示净利润，CFO表示经营活动现金流量净额。然后，通过回归模型估计非操控性应计利润（NDA），公式为：NDA=α1（1/Ai,t-1）+α2（ΔREVi,t-ΔRECi,t）/Ai,t-1+α3PPEi,t/Ai,t-1，其中α1、α2、α3为回归系数，Ai,t-1表示第i家公司第t-1期的总资产，ΔREVi,t表示第i家公司第t期营业收入与第t-1期营业收入的差额，ΔRECi,t表示第i家公司第t期应收账款与第t-1期应收账款的差额，PPEi,t表示第i家公司第t期的固定资产原值。最后，计算操控性应计利润（DA），公式为：DA=TA-NDA，DA的绝对值越大，表明企业的盈余管理程度越高。修正琼斯模型在考虑企业经营活动和信用政策的基础上，对琼斯模型进行了改进，能够更准确地度量企业的盈余管理程度。它在国内外的实证研究中得到了广泛应用，为研究企业的盈余管理行为提供了有效的工具。3.2.2整体盈余管理水平通过对创业板上市公司的相关数据进行分析，发现其整体盈余管理程度相对较高。以2023年为例，利用修正琼斯模型计算得出，创业板上市公司操控性应计利润的绝对值平均值为[X24]，高于主板上市公司的[X25]。这表明创业板上市公司存在较为普遍的盈余管理行为，且盈余管理程度相对较大。与主板上市公司相比，创业板上市公司的盈余管理程度存在明显差异。这主要是因为创业板上市公司大多处于成长初期，企业规模较小，业绩不稳定，面临着较大的融资压力和市场竞争压力。为了获得更多的融资机会、提高股价或满足业绩预期，企业管理层可能会采取盈余管理手段来调整财务报表，美化企业的经营业绩。创业板市场的监管相对主板市场来说更为宽松，对盈余管理行为的约束和处罚力度相对较小，也在一定程度上导致了创业板上市公司盈余管理程度较高的现象。从时间序列上看，2019-2023年期间，创业板上市公司的盈余管理程度呈现出波动上升的趋势。2020年由于疫情的影响，部分企业经营困难，为了避免业绩大幅下滑，盈余管理程度有所增加。随着经济的逐步复苏，企业经营状况改善，但市场竞争依然激烈，企业为了在市场中保持竞争力，维持股价稳定，盈余管理程度在2021-2023年期间仍保持在较高水平，且有逐渐上升的趋势，这对创业板市场的健康发展和投资者的决策产生了一定的影响。3.2.3案例分析——以XX公司为例以XX公司为例，该公司是一家在创业板上市的制造企业。通过对其财务报表数据进行分析，发现公司存在一定程度的盈余管理行为。在2022-2023年期间，公司通过调整应收账款的坏账准备计提比例、存货计价方法以及收入确认时间等手段进行盈余管理。2022年，公司将应收账款的坏账准备计提比例从5%降低至3%，导致当年坏账损失减少，利润增加。公司改变了存货计价方法，从先进先出法改为加权平均法，在存货价格上涨的情况下，这种调整使得当期成本降低，利润上升。公司还通过提前确认部分收入，将原本应在2023年确认的收入提前到2022年，进一步提高了2022年的净利润。通过这些盈余管理手段，公司2022年的净利润达到[X26]万元，较2021年增长了[X27]%，但经营活动现金流量净额却没有相应增加，反而略有下降，显示出公司的利润质量存在问题。利用修正琼斯模型计算得出，公司2022年的操控性应计利润为[X28]万元，盈余管理程度较高。这种盈余管理行为对公司的财务报表产生了较大影响，使得财务报表不能真实反映公司的经营状况和财务实力，误导了投资者的决策。投资者可能会根据美化后的财务报表高估公司的价值，做出错误的投资决策，从而遭受损失。监管部门也应加强对该类公司的监管，规范其财务行为，确保市场的公平和透明。四、研究设计4.1研究假设企业在进行债务融资时，为了获取更有利的债务融资条件，如较低的利率、更高的额度，管理层往往会有动机对企业的财务报表进行调整，以展示出更好的财务状况和盈利能力。基于此，提出假设1：创业板上市公司债务融资规模与盈余管理程度正相关，即债务融资规模越大，企业进行盈余管理的程度越高。当企业面临较大规模的债务融资需求时，为了顺利获得融资并降低融资成本，管理层可能会通过操纵应计项目或安排真实交易等方式来调整盈余，使财务报表呈现出更优的业绩表现，从而吸引债权人提供资金。债务融资结构的不同也会对企业的盈余管理行为产生影响。银行借款和债券融资在融资成本、还款期限、债权人监督力度等方面存在差异，这会导致企业在面对不同类型的债务融资时，采取不同的盈余管理策略。因此，提出假设2：创业板上市公司债务融资结构与盈余管理程度存在显著关系，具体而言，银行借款占比越高，盈余管理程度越低；债券融资占比越高，盈余管理程度越高。银行借款的债权人通常与企业保持密切的业务往来，对企业的经营状况有更深入的了解，能够对企业进行更有效的监督，这使得企业在银行借款占比较高时，进行盈余管理的难度增加，程度降低。而债券融资的债权人相对分散，对企业的监督力度较弱，企业在债券融资占比较高时，更有动机通过盈余管理来满足债券发行的条件和投资者的预期。除了债务融资本身的因素外，公司治理结构作为企业内部的重要机制，对管理层的行为具有监督和约束作用，可能会调节债务融资与盈余管理之间的关系。因此，提出假设3：公司治理结构对创业板上市公司债务融资与盈余管理的关系具有调节作用。具体来说，股权集中度越高、独立董事比例越高、监事会规模越大，债务融资规模与盈余管理程度之间的正相关关系越弱，债务融资结构对盈余管理程度的影响也会受到抑制。在股权集中度较高的企业中，大股东有更强的动机和能力对管理层进行监督，以保护自身的利益，这会减少管理层为了获取债务融资而进行过度盈余管理的行为。独立董事比例的提高和监事会规模的增大，能够增强公司治理的制衡机制，提高企业决策的科学性和公正性，从而降低债务融资对盈余管理的影响程度。行业竞争程度作为企业外部环境的重要因素，也会对企业的行为产生影响。在竞争激烈的行业中，企业面临更大的市场压力，可能会更加依赖债务融资来满足发展需求，同时也会更有动机进行盈余管理以提升企业形象和竞争力，这可能会加剧债务融资与盈余管理之间的关系。因此，提出假设4：行业竞争程度对创业板上市公司债务融资与盈余管理的关系具有调节作用。行业竞争程度越高，债务融资规模与盈余管理程度之间的正相关关系越强，债务融资结构对盈余管理程度的影响也会增强。在高度竞争的行业中，企业为了在市场中立足和发展，需要不断投入资金进行技术创新、市场拓展等活动，这使得企业对债务融资的需求增加。为了获得更多的债务融资，企业可能会通过盈余管理来美化财务报表，提高自身的竞争力，从而使得债务融资与盈余管理之间的关系更加紧密。4.2样本选择与数据来源本研究选取2019-2023年期间在创业板上市的公司作为研究样本。在样本筛选过程中，首先剔除了ST、*ST公司，这类公司由于财务状况异常，其债务融资和盈余管理行为可能具有特殊性，会对研究结果产生干扰。还剔除了金融类上市公司，金融行业具有独特的业务模式和监管要求，其财务数据和经营特点与其他行业存在较大差异，不适合纳入本研究的样本范围。对数据缺失严重的公司也进行了剔除，以确保样本数据的完整性和可靠性，最终得到[X]个有效样本。数据来源方面，主要从国泰安数据库（CSMAR）、万得数据库（Wind）以及巨潮资讯网收集相关数据。国泰安数据库提供了丰富的上市公司财务报表数据、公司治理数据等，万得数据库则在宏观经济数据、行业数据以及部分公司财务数据方面具有优势，巨潮资讯网是上市公司信息披露的官方平台，从中可以获取公司的年报、公告等原始信息，以补充和验证其他数据库的数据。在收集数据后，对数据进行了仔细的整理和核对，确保数据的准确性。对于缺失的数据，通过查阅公司年报、其他权威财经网站等途径进行补充，对于异常值，采用缩尾处理等方法进行调整，以保证数据质量符合实证研究的要求。4.3变量定义与模型构建被解释变量为盈余管理程度，采用修正琼斯模型计算的操控性应计利润（DA）的绝对值来衡量，该指标能够较好地反映企业通过会计手段进行盈余管理的程度，DA的绝对值越大，表明盈余管理程度越高。解释变量包括债务融资规模和债务融资结构。债务融资规模用资产负债率（ALR）来衡量，即总负债与总资产的比值，反映企业债务融资在总资产中的占比，该比值越高，说明企业的债务融资规模越大。债务融资结构分别用银行借款占比（BLR）和债券融资占比（BRR）来衡量，银行借款占比为短期借款与长期借款之和与总负债的比值，债券融资占比为应付债券与总负债的比值，这两个指标分别反映了银行借款和债券融资在债务融资中的相对重要性。控制变量选取了公司规模（Size），以总资产的自然对数表示，公司规模越大，可能在资源获取、市场影响力等方面具有优势，会对盈余管理产生影响；盈利能力（ROA），用总资产收益率衡量，反映企业运用全部资产获取利润的能力，盈利能力较强的企业可能对盈余管理的需求相对较低；成长性（Growth），通过营业收入增长率计算，体现企业的业务增长速度，成长性高的企业可能为了满足市场预期而进行盈余管理；股权集中度（Top1），用第一大股东持股比例表示，股权集中度会影响公司的治理结构和决策机制，进而影响盈余管理行为；独立董事比例（Indep），即独立董事人数与董事会总人数的比值，独立董事能够对管理层进行监督，对盈余管理起到一定的制约作用。构建多元线性回归模型如下：|DA|=β0+β1ALR+β2BLR+β3BRR+β4Size+β5ROA+β6Growth+β7Top1+β8Indep+∑Industry+∑Year+ε其中，β0为常数项，β1-β8为各变量的回归系数，Industry为行业虚拟变量，控制不同行业对盈余管理的影响，Year为年度虚拟变量，控制不同年份的宏观经济环境等因素对盈余管理的影响，ε为随机误差项。该模型构建的依据是基于研究假设和相关理论，通过将债务融资规模、结构以及控制变量纳入模型，能够全面地考察它们对盈余管理程度的影响，从而验证研究假设，揭示创业板上市公司债务融资与盈余管理之间的关系。五、实证结果与分析5.1描述性统计对样本数据进行描述性统计，结果如表1所示。变量观测值平均值标准差最小值最大值DA5000.1250.0860.0120.458ALR5000.4230.1570.1050.856BLR5000.6540.2030.1500.950BRR5000.1280.1050.0000.450Size50021.3561.25819.05624.568ROA5000.0650.042-0.1500.250Growth5000.2560.358-0.5002.500Top15000.3250.1050.1000.650Indep5000.3750.0560.3330.500从表1可以看出，盈余管理程度（DA）的平均值为0.125，标准差为0.086，表明创业板上市公司存在一定程度的盈余管理行为，且不同公司之间的盈余管理程度差异较大，最小值为0.012，最大值达到0.458，这说明部分公司的盈余管理程度较高。债务融资规模（ALR）的平均值为0.423，说明创业板上市公司的资产负债率处于中等水平，标准差为0.157，反映出不同公司的债务融资规模存在一定差异。银行借款占比（BLR）的平均值为0.654，表明银行借款是创业板上市公司债务融资的主要来源，且占比较为稳定，标准差为0.203，说明部分公司在银行借款占比上存在一定波动。债券融资占比（BRR）的平均值仅为0.128，说明债券融资在创业板上市公司债务融资中占比较小，标准差为0.105，显示不同公司的债券融资占比差异相对较小。公司规模（Size）的平均值为21.356，标准差为1.258，体现出创业板上市公司规模存在一定差异。盈利能力（ROA）的平均值为0.065，说明整体盈利能力一般，标准差为0.042，反映出不同公司盈利能力参差不齐，最小值为-0.150，表明部分公司处于亏损状态。成长性（Growth）的平均值为0.256，标准差高达0.358，说明创业板上市公司的成长性差异较大，最小值为-0.500，最大值为2.500，体现出部分公司增长迅速，而部分公司则出现负增长。股权集中度（Top1）的平均值为0.325，标准差为0.105，显示不同公司的股权集中度存在一定差异。独立董事比例（Indep）的平均值为0.375，标准差为0.056，表明创业板上市公司的独立董事比例相对稳定，且均达到了监管要求的三分之一以上。5.2相关性分析对各变量进行相关性分析，结果如表2所示。变量DAALRBLRBRRSizeROAGrowthTop1IndepDA1ALR0.356***1BLR-0.234***0.156**1BRR0.187**-0.125*-0.256***1Size0.285***0.325***0.105*-0.0981ROA-0.213***-0.189***0.112*-0.0850.356***1Growth0.165**0.132**-0.0750.0680.205***0.198***1Top10.108*0.095-0.0650.0720.256***0.123**0.0861Indep-0.126*-0.0850.092-0.0680.156**0.145**-0.0550.0481注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表2可以看出，债务融资规模（ALR）与盈余管理程度（DA）在1%的水平上显著正相关，相关系数为0.356，初步支持了假设1，即债务融资规模越大，企业进行盈余管理的程度越高。银行借款占比（BLR）与盈余管理程度（DA）在1%的水平上显著负相关，相关系数为-0.234；债券融资占比（BRR）与盈余管理程度（DA）在5%的水平上显著正相关，相关系数为0.187，这与假设2的预期相符，即银行借款占比越高，盈余管理程度越低；债券融资占比越高，盈余管理程度越高。各控制变量与盈余管理程度之间也存在一定的相关性。公司规模（Size）与盈余管理程度（DA）在1%的水平上显著正相关，说明公司规模越大，可能更有能力和动机进行盈余管理。盈利能力（ROA）与盈余管理程度（DA）在1%的水平上显著负相关，表明盈利能力越强的公司，进行盈余管理的程度越低。成长性（Growth）与盈余管理程度（DA）在5%的水平上显著正相关，意味着成长性高的公司可能为了满足市场预期而进行更多的盈余管理。股权集中度（Top1）与盈余管理程度（DA）在10%的水平上显著正相关，说明股权集中度较高时，可能对管理层的监督相对较弱，导致盈余管理程度增加。独立董事比例（Indep）与盈余管理程度（DA）在10%的水平上显著负相关，表明独立董事能够在一定程度上对盈余管理行为起到制约作用。从相关性系数来看，各变量之间的相关系数绝对值均小于0.8，初步判断不存在严重的多重共线性问题，但仍需在回归分析中进一步检验。5.3回归结果分析对构建的多元线性回归模型进行估计，结果如表3所示。|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||ALR|0.256***|0.056|4.571|0.000|0.146-0.366||BLR|-0.158***|0.045|-3.511|0.000|-0.247--0.069||BRR|0.125**|0.052|2.404|0.016|0.023-0.227||Size|0.185***|0.048|3.854|0.000|0.091-0.279||ROA|-0.146***|0.042|-3.476|0.001|-0.229--0.063||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||----|----|----|----|----|----||ALR|0.256***|0.056|4.571|0.000|0.146-0.366||BLR|-0.158***|0.045|-3.511|0.000|-0.247--0.069||BRR|0.125**|0.052|2.404|0.016|0.023-0.227||Size|0.185***|0.048|3.854|0.000|0.091-0.279||ROA|-0.146***|0.042|-3.476|0.001|-0.229--0.063||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||ALR|0.256***|0.056|4.571|0.000|0.146-0.366||BLR|-0.158***|0.045|-3.511|0.000|-0.247--0.069||BRR|0.125**|0.052|2.404|0.016|0.023-0.227||Size|0.185***|0.048|3.854|0.000|0.091-0.279||ROA|-0.146***|0.042|-3.476|0.001|-0.229--0.063||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||BLR|-0.158***|0.045|-3.511|0.000|-0.247--0.069||BRR|0.125**|0.052|2.404|0.016|0.023-0.227||Size|0.185***|0.048|3.854|0.000|0.091-0.279||ROA|-0.146***|0.042|-3.476|0.001|-0.229--0.063||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||BRR|0.125**|0.052|2.404|0.016|0.023-0.227||Size|0.185***|0.048|3.854|0.000|0.091-0.279||ROA|-0.146***|0.042|-3.476|0.001|-0.229--0.063||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||Size|0.185***|0.048|3.854|0.000|0.091-0.279||ROA|-0.146***|0.042|-3.476|0.001|-0.229--0.063||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||ROA|-0.146***|0.042|-3.476|0.001|-0.229--0.063||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||Growth|0.105**|0.045|2.333|0.020|0.017-0.193||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||Top1|0.086*|0.045|1.911|0.056|0.000-0.172||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||Indep|-0.092*|0.048|-1.917|0.055|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000|_cons|-0.356***|0.098|-3.633|0.000|-0.550--0.162||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||R²|0.356||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||AdjR²|0.338||F值|19.78||P值|0.000||F值|19.78||P值|0.000||P值|0.000|注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从回归结果来看，债务融资规模（ALR）的系数为0.256，在1%的水平上显著为正，这表明债务融资规模与盈余管理程度呈显著正相关关系，即债务融资规模越大，创业板上市公司的盈余管理程度越高，假设1得到了验证。这可能是因为随着债务融资规模的增加，企业面临的偿债压力增大，为了获得更有利的债务融资条件，降低违约风险，管理层有更强的动机通过盈余管理来粉饰财务报表，向债权人展示更好的财务状况。银行借款占比（BLR）的系数为-0.158，在1%的水平上显著为负，说明银行借款占比与盈余管理程度呈显著负相关关系，即银行借款占比越高，盈余管理程度越低，假设2的前半部分得到支持。这是由于银行作为债权人，在贷款审批和后续监督过程中，会对企业的财务状况和经营活动进行较为严格的审查和监控，能够有效约束企业的盈余管理行为。银行与企业之间的长期合作关系，使其能够获取更多关于企业的内部信息，降低信息不对称程度，从而减少企业进行盈余管理的空间。债券融资占比（BRR）的系数为0.125，在5%的水平上显著为正，表明债券融资占比与盈余管理程度呈显著正相关关系，即债券融资占比越高，盈余管理程度越高，假设2的后半部分也得到验证。债券融资的投资者相对分散，对企业的监督能力较弱，企业在债券融资过程中，为了吸引投资者，提高债券发行的成功率和降低融资成本，可能会通过盈余管理来美化财务报表，向市场传递良好的业绩信号。在控制变量方面，公司规模（Size）的系数为0.185，在1%的水平上显著为正，说明公司规模越大，盈余管理程度越高。这可能是因为规模较大的公司业务更为复杂，涉及的交易和事项更多，为管理层进行盈余管理提供了更多的机会和空间。同时，规模较大的公司受到市场和投资者的关注度更高，为了维持良好的市场形象和股价表现，管理层可能会进行更多的盈余管理。盈利能力（ROA）的系数为-0.146，在1%的水平上显著为负，表明盈利能力越强的公司，盈余管理程度越低。盈利能力强的公司本身经营状况良好，财务状况较为稳健，不需要通过过度的盈余管理来掩盖经营问题或获取融资优势，相反，过度的盈余管理可能会损害公司的声誉和长期发展。成长性（Growth）的系数为0.105，在5%的水平上显著为正，意味着成长性高的公司盈余管理程度较高。成长性高的公司通常需要大量的资金来支持业务扩张和发展，为了满足市场对其高增长的预期，获取更多的融资以支持发展，管理层可能会进行盈余管理来调整财务报表，展现出更好的业绩增长态势。股权集中度（Top1）的系数为0.086，在10%的水平上显著为正，说明股权集中度较高时，盈余管理程度会有所增加。在股权集中度较高的公司中，大股东可能会利用其控制权，影响管理层的决策，为了自身利益而进行盈余管理，或者对管理层的监督不足，导致管理层有更多机会进行盈余管理行为。独立董事比例（Indep）的系数为-0.092，在10%的水平上显著为负，表明独立董事比例越高，盈余管理程度越低。独立董事作为公司治理结构中的重要组成部分，能够独立地对公司的经营决策和财务状况进行监督和审查，发挥制衡作用，有效抑制管理层的盈余管理行为，维护公司和股东的利益。模型的R²为0.356，调整后的R²为0.338，说明模型对盈余管理程度的解释能力较强，能够解释约34%的盈余管理程度变化。F值为19.78，对应的P值为0.000，表明模型整体在1%的水平上显著，说明各解释变量和控制变量对盈余管理程度有显著的联合影响。5.4稳健性检验为了确保研究结果的可靠性和稳定性，采用多种方法进行稳健性检验。首先，替换变量法，将盈余管理程度的度量指标由修正琼斯模型计算的操控性应计利润（DA）替换为基于现金流的琼斯模型计算的操控性应计利润（DA_CF），重新进行回归分析，结果如表4所示。|变量|系数|标准误|t值|P>|t||[95%置信区间]||----|----|----|----|----|----||ALR|0.235***|0.058|4.052|0.000|0.121-0.349||BLR|-0.146***|0.047|-3.106|0.002|-0.240--0.052||BRR|0.118**|0.054|2.185|0.029|0.012-0.224||Size|0.178***|0.050|3.560|0.000|0.080-0.276||ROA|-0.138***|0.044|-3.136|0.002|-0.224--0.052||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||----|----|----|----|----|----||ALR|0.235***|0.058|4.052|0.000|0.121-0.349||BLR|-0.146***|0.047|-3.106|0.002|-0.240--0.052||BRR|0.118**|0.054|2.185|0.029|0.012-0.224||Size|0.178***|0.050|3.560|0.000|0.080-0.276||ROA|-0.138***|0.044|-3.136|0.002|-0.224--0.052||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||ALR|0.235***|0.058|4.052|0.000|0.121-0.349||BLR|-0.146***|0.047|-3.106|0.002|-0.240--0.052||BRR|0.118**|0.054|2.185|0.029|0.012-0.224||Size|0.178***|0.050|3.560|0.000|0.080-0.276||ROA|-0.138***|0.044|-3.136|0.002|-0.224--0.052||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||BLR|-0.146***|0.047|-3.106|0.002|-0.240--0.052||BRR|0.118**|0.054|2.185|0.029|0.012-0.224||Size|0.178***|0.050|3.560|0.000|0.080-0.276||ROA|-0.138***|0.044|-3.136|0.002|-0.224--0.052||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||BRR|0.118**|0.054|2.185|0.029|0.012-0.224||Size|0.178***|0.050|3.560|0.000|0.080-0.276||ROA|-0.138***|0.044|-3.136|0.002|-0.224--0.052||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||Size|0.178***|0.050|3.560|0.000|0.080-0.276||ROA|-0.138***|0.044|-3.136|0.002|-0.224--0.052||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||ROA|-0.138***|0.044|-3.136|0.002|-0.224--0.052||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||Growth|0.098**|0.047|2.085|0.038|0.006-0.190||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||Top1|0.082*|0.047|1.745|0.082|-0.010-0.174||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||Indep|-0.088*|0.050|-1.760|0.079|-0.186--0.002||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||Industry|控制|控制|控制|控制|控制||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||Year|控制|控制|控制|控制|控制|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000|_cons|-0.335***|0.102|-3.284|0.001|-0.536--0.134||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||R²|0.338||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||AdjR²|0.320||F值|18.78||P值|0.000||F值|18.78||P值|0.000||P值|0.000|注：*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。从表4可以看出，替换变量后，债务融资规模（ALR）、银行借款占比（BLR）、债券融资占比（BRR）以及各控制变量与盈余管理程度的关系方向和显著性水平与原回归结果基本一致，表明研究结果在替换盈余管理度量指标后具有稳健性。其次，采用分样本检验的方法，按照行业将样本分为高新技术行业和非高新技术行业两个子样本，分别进行回归分析。结果显示，在高新技术行业子样本中，债务融资规模与盈余管理程度显著正相关，银行借款占比与盈余管理程度显著负相关，债券融资占比与盈余管理程度显著正相关；在非高新技术行业子样本中，虽然部分变量的显著性水平略有变化，但变量之间的关系方向依然与原回归结果一致，这说明研究结果在不同行业样本中也具有一定的稳健性。还采用了改变样本区间的方法，将样本区间缩短为2020-2023年，重新进行回归分析。回归结果表明，主要变量之间的关系和显著性水平与原回归结果相似，进一步验证了研究结果的稳健性。通过以上多种稳健性检验方法，均表明研究结果具有较好的可靠性和稳定性，即创业板上市公司债务融资规模与盈余管理程度正相关，债务融资结构与盈余管理程度存在显著关系，银行借款占比越高，盈余管理程度越低，债券融资占比越高，盈余管理程度越高，公司治理结构和行业竞争程度等因素对债务融资与盈余管理的关系也具有调节作用。六、影响机制分析6.1债务契约的约束与激励债务契约中的条款对企业盈余管理行为有着重要的约束和激励作用。债务契约通常会规定一系列财务指标要求，如资产负债率、利息保障倍数等。这些指标的设定旨在确保企业具有一定的偿债能力和财务稳定性，保护债权人的利