會計信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險關(guān)系探討

(安徽大學(xué) 安徽 合肥 230601)

一、引言

我國股票市場中，企業(yè)會計信息披露環(huán)節(jié)一直存在非常嚴(yán)重的不規(guī)范問題。在較為規(guī)范的股票市場中，上市公司的會計信息披露在減緩信息不對稱上理應(yīng)發(fā)揮著重要的作用。在市場上通過及時可靠的信息披露，企業(yè)的真實業(yè)績能夠迅速的反映到股票價格上，股價相關(guān)性提高。會計信息作為連接上市公司和股市的中介，其披露質(zhì)量將會影響外部投資者的決策和資本市場的進一步發(fā)展[1]。會計信息通過發(fā)揮公司治理功能，能夠降低代理成本，提升公司真實價值。同時信息披露能減少企業(yè)與投資者之間的信息不對稱，因而具有投資者權(quán)益保護的作用。那么，高質(zhì)量的會計信息披露能夠防范或者化解由于代理成本的增加而導(dǎo)致的股價崩盤風(fēng)險嗎？為了解答上述疑問，本文以已有文獻與研究為理論基礎(chǔ)并以2012—2016年深圳A股上市公司的經(jīng)驗數(shù)據(jù)為研究對象，深入考察信息披露質(zhì)量和股價崩盤風(fēng)險之間的關(guān)系。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)股價崩盤風(fēng)險

股價崩盤風(fēng)險是指負(fù)向的股價大幅度下降的概率，關(guān)于股價崩盤產(chǎn)生的原因，最早的學(xué)者主要從市場層面出發(fā)，并從理性均衡的角度進行探索，之后隨著行為金融學(xué)的發(fā)展，學(xué)者們突破傳統(tǒng)財務(wù)學(xué)的分析框架，開始將研究視角拓展到非理性的領(lǐng)域，豐富了股價崩盤成因的相關(guān)研究。近年來，學(xué)者們發(fā)現(xiàn)，股價崩盤的產(chǎn)生，不僅可以由外生隨機信息的生成過程引發(fā)，還有可能是公司內(nèi)部委托代理沖突引起的。

(二)會計信息披露質(zhì)量

證券市場的運行和發(fā)展情況與上市公司披露的信息以及披露的質(zhì)量有著緊密的聯(lián)系，會計信息披露在企業(yè)連接外部市場，完善資本市場信息傳遞，有效配置資源方面起著重要的作用。為了維護信息使用者的合法權(quán)益以及保障證券市場的有序運行，上市公司應(yīng)當(dāng)依照國家相關(guān)的條例法規(guī)來規(guī)范和約束自己的會計信息披露行為。

(三)假設(shè)提出

從股價崩盤發(fā)生的原理方面看，“壞消息”隱瞞是股價崩盤發(fā)生的初始條件，不完善的信息披露是“壞消息”能夠持續(xù)隱瞞下去的屏障。而在信息披露質(zhì)量較高的上市公司，即使由于管理者的代理行為產(chǎn)生“壞消息”，但隱瞞“壞消息”的成本會增大，能抑制“壞消息”的持續(xù)累積，外部利益相關(guān)者也能通過財務(wù)報告知悉公司內(nèi)部投資項目和經(jīng)營績效的真實狀況，從而能夠及時采取措施迫使管理者停止利益侵占行為，維護自己的利益，從而有效防范了股價發(fā)生崩盤的可能?；谝陨戏治?，本文在此提出假設(shè):上市公司會計信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2012-2016年深圳A股上市484家公司為研究樣本，根據(jù)實證研究的需要及以下標(biāo)準(zhǔn)對初始樣本進行了篩選與剔除：(1)剔除信息考評少于3年的上市公司；(2)剔除樣本期間ST、PT等特殊處理的上市公司；(3)參照許年行的研究，剔除股票交易周數(shù)小于30的樣本；(4)剔除了數(shù)據(jù)缺失和異常值

(二)變量定義

1.股價崩盤風(fēng)險

借鑒許年行(2012)的研究，本文選取負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(Ncskew)和收益上下波動比率(Duvol)作為測度股價崩盤風(fēng)險的指標(biāo)。

2.信息披露質(zhì)量

本文將采用深圳證券交易所官網(wǎng)上發(fā)布的信息披露考評作為會計信息披露質(zhì)量的測度指標(biāo)。本文所獲得的信息披露考評結(jié)果都是以A、B、C、D來劃分等級的，為了更好的探求信息披露質(zhì)量與股價崩盤之間的關(guān)系，在這里分別用4代表A等級，3代表B等級，2代表C等級，1代表D等級。

3.控制變量

已有研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)的性質(zhì)，規(guī)模，負(fù)債，經(jīng)營業(yè)績等因素對股價崩盤均有顯著影響，且這些變量往往業(yè)余會計信息披露質(zhì)量之間存在著高度相關(guān)性。因此我們需要引入相關(guān)控制變量，進一步考察會計信息披露質(zhì)量與股崩之間的關(guān)系。本文參考現(xiàn)有文獻(王化成和葉康濤，2015)，選擇如下控制變量：公司規(guī)模(SIZE)、賬面市值比(BM)、財務(wù)杠桿(LEV)、總資產(chǎn)收益率(ROA)、年度(YEAR)和行業(yè)(IND)。

(三)模型構(gòu)建

本文使用模型(4)來驗證假設(shè)。模型中，CRASH分別用兩個崩盤風(fēng)險指標(biāo)NCSKEW和DUVOL來測度，INF為解釋變量，LEV,SIZE,BM,ROA,YEAR與IND均為控制變量。為檢驗假設(shè)，本文將對變量進行Pearson相關(guān)性檢驗以及對NCSKEW和DUVOL分別進行最小二乘回歸以估計模型(4)。

CRASHt=α0+α1INFt-1+α2LEVt-1+α3SIZEt-1+α4BMt=1+α5ROAt-1+∑YEAR+∑IND+εt

(4)

四、實證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計分析

分析結(jié)果中NCSKEW的均值和中位數(shù)分別是-0.4和-0.367，DUVOL的均值和中位數(shù)分別是-0.301和-0.3，說明樣本中上市公司總體股價崩盤水平較低，均值和中位數(shù)較接近，股價崩盤風(fēng)險數(shù)值分布較均勻?？刂谱兞恐笜?biāo)中，賬市比(BM)的均值與中位數(shù)有一定差距，呈現(xiàn)右偏態(tài)分布，其他控制變量指標(biāo)均分布較均勻。(由于篇幅問題，此處表格省略)

(二)相關(guān)性分析

表1：Pearson相關(guān)性分析

表2：會計信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險的多元回歸結(jié)果

為了驗證假設(shè)，本文對相關(guān)變量指標(biāo)分別做了Pearson相關(guān)性檢驗，相關(guān)的驗證結(jié)果已顯示在表1中，根據(jù)表1可知：會計信息披露質(zhì)量與兩個崩盤風(fēng)險指標(biāo)至少在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)。說明在不考慮其他因素影響時，會計信息披露質(zhì)量越高，股價崩盤風(fēng)險越低，與本文提出的假設(shè)相符合。Pearson相關(guān)性分析表明，NCSKEW與DUVOL相關(guān)系數(shù)高達0.918，且在1%的水平上顯著，這說明這個兩個衡量股價崩盤風(fēng)險的指標(biāo)具有較好的一致性。

(三)多元回歸分析

為了得到關(guān)于會計信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險更加穩(wěn)健的實證證據(jù)，本文以INF為解釋變量，引入控制變量，分別對NCSKEW和DUVOL做多元回歸分析，回歸結(jié)果見表2。回歸1中以NCSKEW為被解釋變量，INF的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，系數(shù)值為-0.199?；貧w2中以DUVOL為被解釋變量，INF的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，系數(shù)值為-0.181。從上述分析結(jié)果可以總結(jié)出，會計信息披露質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險之間為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。從控制變量上看，凈資產(chǎn)收益率與財務(wù)杠桿的回歸系數(shù)不顯著；企業(yè)規(guī)模與股價崩盤風(fēng)險之間為顯著正相關(guān)關(guān)系；賬市比與股價崩盤風(fēng)險之間呈顯著負(fù)相關(guān)，這些檢驗結(jié)果與王化成等(2015)的研究結(jié)果一致，證明本文的驗證結(jié)果具有一定的可靠性。

五、結(jié)論

會計信息披露質(zhì)量的提高能夠?qū)蓛r崩盤形成制約效用，良好的會計信息披露體系會使企業(yè)信息披露更具有價值，負(fù)面消息得以及時向外部傳遞，投資者可以了解到公司的異質(zhì)信息。信息不對稱程度在信息披露的過程中降低，有效信息得以掌握，股價崩盤的可能性也因此降低，信息披露質(zhì)量高可以有效地提高資本市場配置稀缺資源的效率，有助于保護投資者的切身利益。提高企業(yè)會計信息披露質(zhì)量是抑制并防范股價崩盤風(fēng)險的有效方法之一。