1、環境不確定性是如何影響公司特質風險？基于現金流波動和會計信息質量的中介效應檢驗摘要：很少有文獻從企業外部環境的視角分析公司特質風險的形成機制。本文以2000-2015年的深滬A股為研究對象，通過中介效應檢驗，分析環境不確定性對公司特質風險的作用。研究結論認為：環境不確定性導致現金流波動上升，以及會計信息質量的下降，進而對公司特質風險產生正向推動作用；股權制衡度的提升改善公司治理機制，降低了現金流波動和會計信息質量的中介效應，抑制環境不確定性對公司特質風險的作用。本研究從經營環境的視角分析了公司特質風險的成因，其研究價值在于，不僅回答了環境不確定性作為系統風險因素，影響公司特質風險的作用機理；而

2、且回答了股權制衡度是否對不確定性和特質風險相關性產生作用的問題。另外，本研究讓我們對系統風險與特質風險之間的相關性有了新的認識。關鍵詞：不確定性；特質風險；現金流波動；會計信息質量；股權制衡度引言自從Campbell等提出“特質風險現象”后，即在歐美發達資本市場中，公司特質風險在二十世紀后半葉呈顯著的上升趨勢。參考文獻：1 Campbell, J.Y., Lettau, M., Malkiel, G.B., Xu,Y. Have individual stocks become more volatile? An empirical exploration of idiosyncratic r

3、isk. Journal of Finance, 2001, 56: 1-43.學者多從企業“內在”因素的視角予以解釋，例如，新上市和規模小的企業，其自身的經營風險帶動了特質風險的上升，形成“新上市效應”或“小公司效應”；2 Brown, G., Kapadia, N. Firm-specific risk and equity market development. Journal of Financial Economic, 2007, 84(2): 358-388.再如，負債比例帶來的財務風險迫使企業偏離正常經營軌道，影響特質風險，形成“杠桿效應”；3 Dennis, P,Strickl

4、and, D. The determinants of idiosyncratic volatility. Working Paper.2005又如，會計信息質量與公司特質風險呈顯著負相關性；4 花馮濤. 公司特質風險、信息披露質量與盈余管理基于深市A股市場的實證檢驗J. 山西財經大學學報, 2016, 38(03):79-89.4還如，企業的內控質量越低時，公司特質風險上升程度顯著增加；5 方紅星, 陳作華. 高質量內部控制能有效應對特質風險和系統風險嗎?. 會計研究, 2015, (4):70-77.還有文獻從股權結構、多元化經營等角度予以解釋。6 花馮濤, 王進波, 尚俊松. 股權結構、

5、產品市場競爭與公司特質風險基于深滬A股的經驗證據J. 山西財經大學學報, 2017(10):100-112.6但近年來，有學者發現制度環境、7 袁知柱, 鞠曉峰. 制度環境、公司治理與股價信息含量. 管理科學, 2009, 22(1): 17-29.7產品市場競爭和特質風險之間存在顯著的關聯性，8 Irvine, P. J., J. Pontiff. Idiosyncratic Return Volatility, Cash Flows, and Product Market Competition. Review of Financial Studies, 2009, 22(3): 1149

6、-1177.89 吳昊旻, 楊興全, 魏卉. 產品市場競爭與公司股票特質性風險基于我國上市公司的經驗證據. 經濟研究, 2012, (6): 101-115.9研究視角逐漸由企業的“內部”因素轉向“外部”環境的不確定性。環境不確定性是指“市場交易環境變化的不可預測性”。10 Duncan, R. B. Characteristics of Organizational Environments and Perceived Environment Uncertainty. Administrative Science Quarterly, 1972, 17(3): 313-327.0這種不可預測

7、性體現在市場需求、技術、政策、供應商等環境要素的變化，對企業價值產生難以估計的后果。近40年來，隨著宏觀經濟的快速發展，環境要素的動蕩性和復雜化也日益加劇。尤其2008年金融危機后，隨著人口紅利的消失、國外市場需求的持續萎靡，不確定性逐漸成為管理層關注的重點。環境是企業經營的土壤，環境不確定性通過企業投資行為和信息傳遞，11 申慧慧, 于鵬, 吳聯生. 國有股權、環境不確定性與投資效率. 經濟研究, 2012, (7): 113-126.11對資本市場產生影響，例如環境不確定性與股價崩盤效應存在顯著的正向關聯。12 周曉蘇, 王磊, 陳沉. 環境不確定性、財務報告透明度和股價暴跌風險J. 審計

8、與經濟研究, 2016, 31(6):57-66.2那么，環境不確定性對公司特質風險是否存在影響？這是本研究的第一個問題。一般而言，環境不確定性是系統風險因素，而特質風險反映的是企業特質的私有信息或噪聲交易，4兩者的風險形成邏輯迥異。那么，如何不確定性的確對特質風險存在影響，其內在的影響邏輯是什么？環境不確定性帶給經營后果，包括兩個方面，即經營現金流波動的上升和會計信息質量的下降：一方面，企業為了應對不確定性帶來的沖擊，做出應對行為，偏離了原有軌道，從而影響經營現金流；13 楊興全, 吳昊旻, 曾義. 公司治理與現金持有競爭效應基于資本投資中介效應的實證研究. 中國工業經濟, 2015, (1

9、): 121-133.3另一方面，企業面臨不確定性所做出的反應，必然影響到會計信息質量。而上述兩者與特質風險存在關聯性。48因此，本文試圖通過現金流波動和會計信息質量的中介效應，厘清不確定性對特質風險的作用機理，這是本文要研究的第二個問題（研究邏輯結構見下圖1）。環境不確定性現金流波動會計信息質量公司特質風險現金流信息信息不對稱中介效應中介效應圖1. 研究邏輯結構一、理論分析和研究假設1. 環境不確定性與公司特質風險基于企業應對行為的解釋已有文獻認為制度環境、產品市場競爭對公司特質風險存在顯著的影響，789學者逐漸意識到，“外部”環境要素的波動，同樣對特質風險具有顯著影響。而企業的經營環境涉及

10、多方面，如客戶集中度、審計質量、宏觀經濟政策、融資市場的變化是否對特質風險也存在作用？更為重要的是，上述文獻忽略一個基本的問題：不論制度、還是行業競爭，對于股價波動而言，都是系統風險因素，并非直接影響非系統風險，即公司特質風險，那么，兩者間的影響機制是什么？企業是環境的產物，環境要素的變化同樣影響著企業微觀決策行為。依據“資源觀”，不確定性意味著企業對環境要素的控制能力下降。14 Yu, C. L., Brouthers, K. D., Wang, F. Competition Identification, Perceived Environmental Uncertainty, and P

11、erformance. Canadian Journal of Administrative Sciences, 2016, 33(1): 21-35.4為了維護其競爭優勢，企業必須具有不斷調整、更新、重構、再造資源的“動態能力”，15 Teece D J, Pisano G, Shuen A. Dynamic Capabilities and Strategic ManagementJ. Strategic Management Journal, 2015, 18(7):509-533.15如企業創新、經營戰略的轉向，以獲得生存空間。另外，不確定的經營環境也給管理層帶來謀求私利的機會。不論是

12、前者還是后者，實際上，將外部環境要素波動的系統性風險因素，轉變為企業內部經營的特質行為，引起的現金流波動信息，難以通過公開信息予以披露，通過私有信息套利，轉變為特質風險。首先，環境不確定性刺激了企業的創新行為，并影響著公司特質風險。16 袁建國, 程晨, 后青松. 環境不確定性與企業技術創新基于中國上市公司的實證研究. 管理評論, 2015, 27(10): 60-69.6環境要素的波動性迫使管理層發揮企業家精神，推動更多的組織創新和技術創新，以應對可能的市場沖擊，成為企業創新的原動力，獲得與眾不同的競爭力。企業規模越小，創新行為越頻繁，17 高良謀, 李宇. 企業規模與技術創新倒U關系的形成

13、機制與動態拓展. 管理世界, 2009, (8): 113-123.17而創新自身所具有的，諸如技術、組織管理等非系統風險因素，隨著小企業大量上市，而暴露在資本市場中，形成公司特質風險。其次，環境不確定性促使企業經營戰略轉向，進而影響公司特質風險。為了應對經營環境變化的沖擊，管理層往往在“多元化經營”和“歸核化”戰略之間進行選擇。雖然“多元化經營”能夠平滑企業業績的波動，但其本身導致企業規模膨脹，融資約束增加，這些內部特質因素正是特質波動變化的重要因素；“歸核化”戰略通過“分拆”業務增加核心競爭力，并激勵企業不斷創新。但在業務種類單一化、規模下降的同時，喪失“內部資本市場”、經營風險對沖的優勢

14、，將企業內部的風險因素，如技術、財務等風險直接暴露在資本市場之中，形成公司特質風險。1再次，環境不確定性刺激了管理層的私利行為，推動公司特質風險上升。在不確定的經營環境中，管理層出于私利目的，或為控制更多資源而過度投資；或為避免承擔不必要的風險成本而投資不足。18 徐倩. 不確定性、股權激勵與非效率投資J. 會計研究, 2014(3):41-48.18投資行為偏差帶來的公司業績波動，促使管理層封鎖真實經營信息，并通過私有信息套利行為融入股價。因此，環境不確定性通過企業的自我調整，對公司特質風險產生顯著影響。基于此，提出如下假設H1：H1：環境不確定性與公司特質風險呈正相關性，當不確定性越高時，

15、公司特質風險呈上升趨勢。2. 環境不確定性與公司特質風險基于現金流波動的中介效應事實上，現金流波動作為環境不確定性的結果，對公司特質風險存在直接的影響。Zhang根據市場競爭程度劃分行業，發現競爭性較強的現金流波動超過100%，而較弱的行業則僅上升了20%，表明不確定性與現金流波動之間存在密切聯系。19 Zhang, X. M. Who Bears Firm-Level Risk?-Implication for Cash Flow Volatility. Working paper, 2014.19另一方面，伴隨著“特質風險現象”，即公司特質風險不斷上升，歐美企業的現金流波動也大幅增加，二十

16、世紀最后四十年，企業單位銷售收入現金流波動率增加近一倍，8兩者呈現出相似的變化趨勢。而Pae等、Jiang等利用多種指標衡量經營現金流波動率，均發現兩者在計量意義上存在顯著的相關性。20 Pae, Y., Lee, N., Bae, S. C. Idiosyncratic Volatility and Cash Flow Volatility: New Evidence from S&P500. Working paper, 2016. 021 Jiang, G. J., Xu, D., Yao, T. The Information Content of Idiosyncratic

17、Volatility. Journal of Financial and Quantitative Analysis. 2009, 44(1): 1-28.1在面臨不確定的經營環境時，企業的應對行為，即企業創新，經營戰略轉向、以及管理層的投資決策，沖擊著正常的經營軌道，促使現金流波動率上升。首先，企業創新活動對現金流的波動性存在顯著的作用。一方面，企業的創新活動，因其具有長期的連續型，以及不確定性，具有較強的融資約束。尤其在創新頻率較高的中小企業，其融資約束更為嚴重，其內部資金不穩定，容易受到外部沖擊，另外，創新活動本身具有較高的調整成本，內部財務狀況的波動性，導致投資現金流敏感度增加，出現投

18、資不足或者過度；22 Guariglia A, Liu P. To what extent do financing constraints affect Chinese firms' innovation activities?J. International Review of Financial Analysis, 2014, 36(C):223-240.22另一方面，企業創新活動失敗是大概率事件，從研發支出到產品市場化需要大量資金投入，現金流占比較高，對企業發展戰略、經營可持續性影響深遠，強烈沖擊企業的未來業績，影響經營現金流波動率，形成公司特質風險。其次，企業經營戰略的轉向沖

19、擊著現金流波動。盡管“多元化經營”能夠通過跨行業經營平滑盈余波動，但其帶來的規模擴張，更容易成為管理層的私利工具。在多元化經營所構建的“企業帝國”內部，各部門為爭奪資源，如“內部資本市場”帶來的“交叉補貼”等，更容易產生擴張投資規模的沖動，而投資效率的下降，則使得經營現金流波動上升。這種情況在國有背景的企業中尤為明顯。23 劉媛媛, 韓艷錦, 張琪. 多元化結構、金字塔層級與投資效率來自于國有企業集團的證據J. 中國經濟問題, 2016(5):99-109.23再次，環境不確定性帶來的信息不對稱，使得投資決策所需的信息成本增加，降低了決策成功的概率。同樣，基于謀求私利，管理層更容易將決策失敗的

20、因素歸咎于外界的不確定性，從而降低了企業投資決策的理性程度，增加了決策難度，24 牛建波, 趙靜. 信息成本、環境不確定性與獨立董事溢價. 南開管理評論，2012, 12(5): 70-80.4最終導致現金流波動率上升。另一方面，不確定性使得企業在制定現金持有策略過程中，但難以預測現金流入和流出，無法做到合理現金匹配，也導致經營現金流波動性。基于此，本文提出如下假設：H2：公司特質風險與現金流波動性呈正相關性；而現金流波動是環境不確定性和公司特質波動之間的中介變量。3. 環境不確定性和公司特質風險基于會計信息質量的中介效應已有研究表明，公司特質風險與信息不對稱有關，是私有信息交易和噪聲交易的后

21、果。4Easley和OHara將信息解構為私有信息和公開信息。私有信息的持有者被稱為知情交易者，反之為信息劣勢者。25 Easley, D., OHara, M. Information and The Cost of Capital. Journal of Finance, 2004, 59(4): 1553-1583.25當企業與市場的信息不對稱程度上升時，知情交易者的信息套利頻率大幅增加，同時信息劣勢者的噪聲交易規模大幅擴張，推動公司特質風險顯著上升。426 Chowdhury, J., Kummar, R., Shome, D. Investment-cash flow Sensiti

22、vity Under Changing Information Asymmetry. Journal of Banking & Finance. 2016, 62: 28-40.26而不確定的經營環境在刺激企業應對過程，如創新活動、經營戰略轉向、甚至管理層的盈余管理行為，都成為信息不對稱的重要推動力量，從而特質風險的變化產生作用。首先，創新活動的高風險，孕育著信息不對稱。創新知識的重構與實踐具有較強的排他性，因而作為企業的商業秘密，管理層極力封鎖相關信息。另外，創新成果多依附于創新人員的人力資本，形成無形資產，外部投資者難以判斷創新人員的努力程度，以及創新活動的未來價值。同時，在創新成

23、果產業化過程所需的時間較長，資金投入量巨大，外部投資者難以判斷創新活動的未來價值。盡管上市企業有創新信息披露的責任，但披露企業占比較小，且多是強制性披露，自愿性披露內容較少，質量較低。27 韓鵬, 岳園園. 企業創新行為信息披露的經濟后果研究來自創業板的經驗證據J. 會計研究, 2016(1):49-55.27因此，創新活動的以上特征，導致企業和外部投資者之間的信息不對稱程度上升，刺激私有信息套利，以及噪聲交易；其次，“多元化經營”往往涉及跨行業經營，多部門盈利狀況差異性較大，管理層利用內部信息準確判斷各業務現金流波動性。對外部投資者而言，由于專業能力、信息搜尋成本等限制，對各部門的現金流預期

24、存在誤差，對于投資者成熟度較低的我國資本市場，這種誤差更為顯著；另一方面，“多元化經營”的直接后果是組織結構復雜化，信息在企業各部門之間、以及內部與外部之間的傳遞效率下降。同時，各部門為獲得“內部資本市場”的資金補貼，更傾向于封鎖本部門的真實經營狀況，刺激信息不對稱性程度上升；再次，在不確定的經營環境中，基于私利目的、決策信息成本上升，管理層的投資效率下降，引起盈余波動大幅上升，危及到企業在資本市場中的表現，甚至增加股價崩盤風險的可能性。28 江軒宇, 許年行. 企業過度投資于股價崩盤風險. 金融研究, 2015, (8): 141-158.28為了平滑企業的盈余波動，管理層傾向于通過應計或真

25、實盈余管理來平滑企業盈利的波動，導致公司信息質量惡化，29 申慧慧. 環境不確定性對盈余管理的影響. 審計研究, 2010, (1): 89-96.29最終推動公司特質風險上升。基于此，本文提出如下假設：H3：公司特質風險與會計信息質量呈負相關性；會計信息質量是環境不確定性和公司特質風險之間的中介變量。二、研究設計1. 樣本選擇與數據來源本文以深滬A股作為研究對象，并按照如下標準剔除觀測值：（1）由于金融、保險類企業的資本結構較為特殊，本文剔除這兩個行業的觀測值；（2）由于交易機制的特殊性，本文剔除期間被ST的企業年度觀測值；（3）由于上市當年股價波動異常，故剔除IPO當年的觀測值。本文樣本期

26、間從2000年到2015年，共獲得觀測值24936個。其中，證券分析師預測數據自2004年開始統計。交易行情數據源自WIND數據庫，財務數據來自于CSMAR數據庫；行業分類按照2001年中國證監會發布的上市公司行業分類指引劃分。考慮到銷售收入變異系數（Uni,t）、證券分析師預測分歧度（Anlsi,t）、現金流波動率（Cfvoli,t）、會計信息質量（Wcai,t）均為潛變量，故對其進行中心化處理；另外，除離散變量外，其他變量均在1%的基礎上進行winsorize處理。2. 基于中介效應檢驗的模型構建中介效應（mediator effect）描述解釋變量（X）和被解釋變量（Y）并不是一個直接因

27、果關系，而是通過相關變量（M）間接發生作用。變量（M）為中介變量，而這種間接因果鏈（）被稱為中介效應，所對應的關系分別為：、。其中，c是解釋變量（X）對被解釋變量（Y）的總效應、為中介變量（M）對被解釋變量（Y）的中介效應、而為解釋變量（X）對被解釋變量（Y）的直接效應。三個效應之間的關系：，中介效應在總效應的比例應該為。在檢驗現金流波動和會計信息質量的中介效應過程中，鑒于研究方法的局限，并沒有考慮中介變量間的相關性，即單獨考察每個變量的中介效應。故本文借鑒溫忠麟等人的方法，30 溫忠麟，張雷，侯杰泰，中介效應檢驗程序及其應用. 心理學報, 2004, (5): 614-620.30依次構建如

28、下三個檢驗模型： （1） （2） （3）其中，方程（1）和（3）中的被解釋變量為特質風險（Iv），解釋變量為環境不確定性變量，由兩個指標構成，即銷售收入變異系數（Un）和證券分析師預測分歧度（Anls），以及兩個中介變量，即現金流波動率（Cfvol）和會計信息質量（Wca）；而方程（2）中的被解釋變量為中介變量（Cfvol/Wca），解釋變量則為不確定性變量（Un/Anls）。中介效應檢驗過程如下：步驟一，方程（1）中的系數1代表環境不確定性對特質風險的總效應。如果1顯著，則繼續方程（2）的檢驗，否則停止檢驗；步驟二，方程（2）中的系數1衡量現金流波動率（Cfvol）或會計信息質量（Wca）是

29、否存在中介效應，如果該系數顯著，表明變量存在中介效應；步驟三，觀察方程（3）的系數g2和g3是否顯著。其中，g2衡量不確定性對特質風險的直接效應。如果g2不顯著，而g3顯著，意味著變量（Cfvol）或（Wca）存在完全中介效應；如果g2和g3均顯著，則表明兩個變量只存在部分中介效應。在實證過程中，采用stata14軟件中的sgmediation命令進行中介效應檢驗，中介效應的顯著性檢驗，即Sobel檢驗、Goodman檢驗1和Goodman檢驗2由軟件自動給出，此處不再列出具體計算方式。需要指出的是，該命令僅支持混合數據的檢驗，沒有顧及到時間效應、行業效應等，基于此，采用標準誤聚類穩健調整對回

30、歸結果進行調整。3. 變量設計（1）公司特質風險（Iv）：一般而言，測度公司特質風險的方法主要有兩種，即以CAPM模型為代表的間接分離法1和以Fama-French三因素模型為基礎的直接測度法31 Xu, Y., Malkiel, B. Investigating the behavior of idiosyncratic volatility. Journal of Business, 2003, 76: 613-644.31。前者所需參數較少，精度較小；后者所需計算參數較多，計算較為復雜，但計算精度較高，故本文采用直接分解法： （4）其中，ri,t-rf為個股超額收益，rm,t-rf為市場

31、超額收益；SMB為公司規模因子，由市值較大的投資組合與市值較小的投資組合收益差額計算所得；HML代表公司成長性因子，由市值賬面較高的投資組合與較低投資組合的收益差額計算所得；t為模型殘差項。根據Xu和Malikiel的方法，公司特質風險為t的標準差：，本文采用日度數據計算所得。（2） 環境不確定性變量 銷售收入變異系數（Un）：環境不確定性根源于環境要素的變化，對企業的影響是多方面的，如EBIT、雇員人數、稅后利潤、凈資產、總資產等指標，最終反映到企業的銷售收入波動。故Ghosh和Olsen使用過去5年企業銷售收入的標準差經行業調整后的數值進行測度。考慮到我國經濟增長速度較快，企業成長性較高，

32、銷售收入波動中部分是由企業成長性所帶來的，故申慧慧等人將企業銷售收入與年份回歸，用模型殘差計算銷售收入波動率，作為環境不確定性的衡量指標。2832 Ghosh, D., Olsen, L., Environmental uncertainty and managers use of discretionary accruals. Accounting Organizations & Society, 2009, 34(2): 188-205.32首先，由公式（6）測算企業非正常銷售收入： （5）其中，Sale為公司觀測年度過去5年的銷售收入，Year為觀測年度過去5個年度值，由遠到近取

33、值為Year=1，2，3，4，5，殘差為過去5年的非正常銷售收入；首先，利用過去5年的非正常銷售收入數值計算標準差，并除以過去5年銷售收入平均值，得到未經行業調整的銷售收入波動率；其次，將各行業中每一年的未經調整銷售收入波動值的中位數作為行業不確定性變量；最后，將企業每年度銷售收入波動率除以行業不確定性變量，得到環境不確定性變量銷售收入變異系數（Un）。 分歧師預測分歧度（Anls）：證券分析師的預測能力與企業經營環境的波動性有著直接的聯系，33 Wang, Y., Chen, Y., et al. Management earnings forecasts and analyst forec

34、asts:Evidence from mandatory disclosure system. China Journal of Accounting Research, 2015, 8(2):133-146.33當不確定性上升時，資產、負債成本、費用、銷售收入的估值空間大幅擴張，分析師對企業未來盈余預期的難度增加，降低了其盈余預測的能力。故在Ghosh和Olsen的文獻中，32同樣將分析師預測分歧度作為環境不確定性的衡量指標： （6）其中，SD（FEPSit）為樣本公司的所有證券分析師在第t年度對每股盈余預測的標準差。在計算過程中，證券分析師在每年度內對企業每股盈余可能存在多次預測行為，本文

35、中，采用手工篩選出證券分析師在每年度中的最后一次預測值作為計算標準；TAit為每股總資產。（4）中介變量中介變量指標1現金流波動率（Cfvol）：本文采用陳志斌和王詩雨的方法，用企業過去三年的每股經營活動現金凈額（Cft-2、Cft-1、Cft）的標準差來計算現金流波動率：34 陳志斌，王詩雨. 產品市場競爭對企業現金流風險影響研究基于行業競爭程度和企業競爭地位的雙重考量. 中國工業經濟, 2015, (3): 96-108.34 （7）需要特別指出，銷售收入變異系數（Un）是在消除銷售收入波動率的時間趨勢和行業特征的基礎上計算所得。因此，兩者之間的機械關聯性大大降低，能夠保證中介效應檢驗的有

36、效性。（5）中介變量 中介變量指標2會計信息質量（Wca）：所謂會計信息質量，是指應計項目能否真實反映企業經營狀況，如果應計項目與經營現金流的匹配程度較高，會計信息質量較高，反之，會計信息質量較低。因此，本文采用Francis等、Dechow和Dichev的方法35 Francis, J., LaFond, R., Olsson, P., Schipper, K. Information Uncertainty and Post-earnings-announcement-drift. Journal of Business Finance and Accounting, 2007, 34(3

37、/4): 403-433.3536 Dechow, P. M., Dichev, I. D. The Quality of Accruals and Earnings: The Role of Accrual Estimation Errors. The Accounting Review, 2002, 77(4): 35-39.36，利用運營資本應計項目與前后三期的經營現金流凈額、當期與上一期銷售收入差額、以及當期固定資產原值的回歸殘差，計算其標準差，用以衡量會計信息質量： （8）其中，TAt為企業的應計利潤加上折舊攤銷額，或利潤總額減去經營現金流凈額后加上折舊攤銷額；cfot為企業的經營活

38、動現金流凈額；REVt為當期與上一期的主營業務收入差額；PPEt為第t期期末的固定資產原值。本文利用最小二乘法對模型（9）進行分行業分年度回歸，所獲殘差項et為未預期應計項目。然后，分企業對殘差項滾動計算過去三年的標準差，即得到會計信息質量指標（Wca）。需要強調的是，該指標與會計信息質量之間呈顯著的負相關，即變量（Wca）越高時，會計信息質量則越低。（6）控制變量：已有文獻研究發現，“小公司效應”意味著公司規模（Scale）、賬面市值比（Bm）、市凈率（Pb）與特質風險之間存在關聯性；而“新上市效應”的存在，意味著上市年齡（Age）對特質風險存在密切的聯系；2財務風險對股價波動的影響意味著資

39、本結構（Ral）與公司特質風險密切相關；3另外，市場信息環境、“治理效應”、產品市場競爭對公司特質風險的影響，則意味著獨立董事變量（Board）、換手率（Turn）、產品市場競爭變量（HHI）對公司特質風險也存在顯著的作用；47另外，系統風險（Beta）與特質波動之間也存在顯著的關系。32故將上述變量作為控制變量。表1變量釋義變量名稱變量符號變量涵義被解釋變量公司特質風險Iv根據上述方法計算所得解釋變量環境不確定性銷售收入變異系數En根據上述方法計算所得證券分析師分歧度Anls根據上述方法計算所得中介變量會計信息質量Wca根據上述方法計算所得現金流波動率Cfvol根據上述方法計算所得控制變量上

40、市年齡Age從公司上市至觀測年份的年數；換手率Turn個股日換手率的年均值（CASMAR數據庫）賬面市值比Bm股東權益/公司市值（CASMAR數據庫）公司規模Scale公司當年期末總資產的自然對數市凈率Pb個股股價/每股凈資產（CASMAR數據庫）產品市場競爭HHI公司銷售額占行業比重平方之和獨立董事比例Board公司年報披露獨立董事人數（CASMAR數據庫）資本結構Ral公司當年資產負債率（CASMAR數據庫）系統風險BateBate系數（由WIND數據庫獲得）三、實證結果1. 描述性統計分析表2報告了各個變量的描述性統計，可以看出：（1）公司特質風險（Iv）年度均值為0.0557，標準差為

41、2.2%，遠遠低于發達國家超過40%的特質風險水平。1據圖2所示，特質風險從2000年到2007年呈上升的時間趨勢，2007年至2014年呈下降趨勢，之后又呈現上升趨勢。（2）不確定性變量銷售收入變異系數（Un）和分析師預測分歧度（Anls）的年度平均值均超過中位數，并且兩個變量的標準差較小，表明企業經營環境面臨的不確定性較高，成為普遍現象。另據圖2所示，變量（Iv）和（Un），以及（Anls）之間的時間趨勢具有較強的相似性，表明公司特質風險與環境不確定性者存在必然的聯系。（3）現金流波動率（Cfvol）和信息質量（Wca）的年度均值均高于中位數，表明現金流波動性普遍較高，并且會計信息質量普遍

42、較低。表2 描述性統計變量觀測值均值最小值P25中位數P75最大值標準差Iv247630.05570.02440.04010.05230.06810.10410.0206Un219461.26380.22930.52860.92011.56284.52461.0790Anls107460.05910.00770.02380.04470.08270.19010.0491Cfvol223270.07390.00150.02480.04590.08290.63670.0952Wca207530.05290.00010.018730.034380.06030.53310.0694Age249368.3

43、04304813184.8259Turn249362.53310.51121.19312.06253.44028.20781.7320Bm244710.91570.16710.401220.68861.21922.67800.6916Scale249367.02582.01843.66665.56138.958917.23334.4639Pb244653.39180.98791.59322.49794.239610.62542.5405HHI245800.04510.00070.00370.01110.04000.31230.0790Board247213.019033381.1004Ral2

44、49270.51650.17100.38360.53280.66770.75720.1772Bate249290.56830.14430.36520.54440.75481.08830.2624圖2 公司特質波動和環境不確定性的變化趨勢（2000-2015）表3為各主要變量間的相關系數。首先，公司特質風險（Iv）和兩個環境不確定性變量，即（Un）和（Anls）不論在spearman檢驗還是pearson檢驗中均呈顯著正相關，兩者之間的相似度較高，表明當環境不確定性越高時，公司特質風險越高；其次，變量（Iv）與兩個中介變量（Cfvol）和（Wca）的相關系數顯著為正，說明經營現金流和會計信息質量

45、對特質風險存在重要影響；再次，變量（Un）分別與中介變量（Cfvol）和（Wca）的系數顯著為正，說明環境要素的波動對經營現金流波動和信息質量具有重要的影響；又次，變量（Un）和（Anls）之間不存在相關性，并且系數符號為負，表明兩個變量之間不存在關聯性。需要說明的是，變量（Un）是從內部經營的角度，而變量（Anls）則是從企業外部反映企業環境波動的變化，這樣能夠從不同角度驗證不確定性和特質風險的關系。最后，兩個中介變量顯著為正，表明現金流信息大部分是通過私有信息套利融入股價。最后，本文采用stata軟件中的coldiag2命令計算檢驗參數為9.62，小于門限值30，表明變量間不存在多重共線性

46、。表3 主要變量相關系數IvUnAnlsCfvolWcaIv10.0614*0.0568*0.0761*0.0592*Un0.0853*1-0.0222*0.1132*0.1040*Anls0.0435*-0.010410.1745*0.1461*Cfvol0.1545*0.2137*0.1503*10.2696*Wca0.1018*0.0825*0.1268*0.2028*1注：*表示在1%的水平上顯著、*表示在5%的水平的顯著、*表示在10%的水平上顯著；上三角為spearman相關性檢驗、下三角為pearson相關性檢驗。本文采用stata中的ttest命令，將公司特質風險（Iv）、現金

47、流波動率（Cfvol）、會計信息質量（Icc）分別按照銷售收入變異系數（Un）和證券分析師預測分歧度（Anls）的中位數分為兩組，并比較三個變量均值在各組之間的差異性。表4報告了檢驗結果，表明三個變量（Iv）、（Wca）和（Cfvol）不論在變量（Un），還是（Anls）分組中，較高組均值顯著高于較低組均值，再次印證了不確定性不論對兩個中介變量，還是對解釋變量存在統計意義上的正向推動作用。表4 主要變量的分組檢驗Iv的均值Wca的均值Cfvol的均值Un<中位數0.05130.04090.0579Un>中位數0.05540.05570.0828t檢驗-0.0041*(-14.99)

48、-0.0148*(-16.97)-0.0249*(-21.89)Iv的均值Wca的均值Cfvol的均值Anls<中位數0.05290.03750.0587Anls>中位數0.05520.05100.0734t檢驗-0.0023*(-6.94)-0.0135*(-12.52)-0.0147*(-10.42)注：*表示在1%的水平上顯著、*表示在5%的水平的顯著、*表示在10%的水平上顯著2. 實證結果（1）環境不確定性與公司特質風險基于現金流波動的中介效應檢驗表5報告了環境不確定性通過現金流波動率（Cfvol）對公司特質風險（Iv）產生作用的檢驗結果。其中，方程（1）和方程（4）為中

49、介效應檢驗步驟一，檢驗解釋變量，即銷售收入變異系數（Un）和分析師預測分歧度（Anls）對變量（Iv）的作用：變量（Un）和（Anls）的系數均顯著為正，表明環境不確定性加劇時，公司特質風險程度越高，支持了假設H1的觀點；方程（2）和（5）為中介效應檢驗步驟二，檢驗解釋變量對中介變量的作用：變量（Un）和（Anls）的系數在1%的水平上顯著正，表明企業經營環境的不確定性越高時，企業的經營現金流波動性越大；8方程（3）和方程（6）為中介效應檢驗步驟三，變量（Cfvol）的系數顯著為正，表明現金流波動是影響特質風險的重要因素。9不確定性變量（Un）或（Anls）的系數雖然依然顯著，但與方程（1）或

50、方程（4）相比，系數值和顯著性均明顯下降，檢驗結果表明，現金流波動率（Cfvol）在不確定性變量和特質風險之間存在部分中介效應。上述結論證實了不確定性對特質風險的作用機理：即“不確定性現金流波動特質風險”。其中，現金流波動（Cfvol）在變量（Un）中的中介效應比例為13.23%；而在變量（Anls）中的中介效應比例為25.81%。本文采用sgmediation命令檢驗過程中，提供了三種顯著性檢驗，即Sobel、Goodman1、Goodman2檢驗，均呈顯著性，結論支持假設H2。表5 環境不確定性與公司特質風險基于現金流波動的中介效應檢驗變量解釋變量：Un解釋變量：AnlsIv（方程1）Cf

51、vol（方程2）Iv（方程3）Iv（方程4）Cfvol（方程5）Iv（方程6）_cons0.0245*(3.24)0.0659*(20.63)0.0219*(2.93)0.0597*(6.23)0.0572*(10.78)0.0533*(5.53)Un0.0052*(7.28)0.0043*(14.32)0.0044*(4.08)Anls0.0567*(3.11)0.1310*(12.99)0.0421*(2.29)Cfvol0.159*(9.53)0.1117*(5.86)Age0.0059*(3.35)0.0005*(6.88)0.0051*(3.19)0.0039*(2.25)0.000

52、3*(3.55)0.0026(1.48)Turn0.0203*(38.68)0.0001*(0.35)0.0204*(38.74)0.0170*(28.15)0.0000(-0.03)0.0171*(28.20)Bm-0.0155*(-3.88)0.0010(0.35)-0.0156*(-3.92)-0.0251*(-5.07)0.0170*(6.18)-0.0270*(-5.45)Scale-0.0004*(-3.57)0.0008*(6.57)-0.0005*(-3.61)-0.0004*(-3.50)0.0011*(7.35)-0.0003*(-3.25)Pb0.0061*(3.48)0

53、.0057*(3.31)0.0052*(3.26)0.0052*(3.20)0.0233*(8.23)0.0041*(2.61)HHI0.0017*(1.75)0.0041*(3.68)0.0017*(1.76)0.0017*(1.77)0.0031*(2.74)0.0014(1.31)Board-0.0099*(-2.69)-0.0082*(-5.18)-0.0113*(-3.00)-0.0110*(-2.96)-0.0111*(-4.35)-0.0097*(-2.68)Ral0.0115*(2.75)0.0143*(9.04)0.0120*(2.88)0.0133*(3.13)0.0101*(5.02)0.0124*(2.93)Bate0.0149*(5.45)0.0012(1.04)0.0152*(5.53)0.0218*(6.94)0.0072*(4.12)0.0226*(7.21)Adj-R20.2400.1220.2