會計信息價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)
——基于中國創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司的實(shí)證分析

李小燕李群陶軍

(1.北京化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100029；2.新華養(yǎng)老保險股份有限公司信用評估部，北京100022)

自從Ohlson提出剩余收益估值模型以來，學(xué)者們在會計信息的價值相關(guān)性方面進(jìn)行了大量的研究，將Ohlson剩余收益估值模型從兩維擴(kuò)展到五維甚至更多維。學(xué)者們在剩余收益估值模型中加入市場占有率等非財務(wù)信息、規(guī)模和流通股比例控制變量、所在國家的法律制度、比較會計盈余和現(xiàn)金流量等因素來研究不同會計準(zhǔn)則、不同國家情形下會計信息的價值相關(guān)性，并驗(yàn)證模型的適用性及穩(wěn)健性。然而，學(xué)者們在研究不同情形下會計信息的價值相關(guān)性時，均假定會計信息價值反應(yīng)時段是唯一的、確定的，往往忽略了一個非常重要的方面，即會計信息價值反應(yīng)具有區(qū)間效應(yīng)。本文采用Feltham-Ohlson模型來測試會計信息價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)，以期加強(qiáng)投資者對會計信息價值相關(guān)性的理解，從而理性投資，推動我國資本市場健康發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

Ball&Brown和Beaver最早開展了關(guān)于會計信息價值相關(guān)性的研究[1][2]，隨后大量學(xué)者開始關(guān)注和研究這一主題。1995年Ohlson提出了剩余收益評估模型，標(biāo)志著會計信息與股票價格之間關(guān)系的研究躍進(jìn)到一個新的階段[3]。此后，為了驗(yàn)證這一模型的有效性和穩(wěn)定性，學(xué)者們進(jìn)行了大量的實(shí)證研究。

在驗(yàn)證Ohlson模型的有效性方面，Collins選取了1953年美國上市公司的數(shù)據(jù)作為樣本，研究了不同時期利潤和凈資產(chǎn)的價值相關(guān)性。結(jié)果表明，利潤和凈資產(chǎn)的價值相關(guān)性綜合來看隨著時間的推移穩(wěn)定增強(qiáng)，但利潤的價值相關(guān)性會隨著時間的推移而降低，凈資產(chǎn)的價值相關(guān)性則會逐年提高[4]。陸宇峰基于1993—1997年中國A股上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，得到了類似的結(jié)論，即每股收益和每股凈資產(chǎn)的價值相關(guān)性綜合來看也是逐年穩(wěn)定增強(qiáng)的[5]。一項(xiàng)基于1962—2014年美國上市公司樣本數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，股價與會計信息的相關(guān)性沒有受到新經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響[6]。然而，根據(jù)King&Langli和Graham&King的研究可知，由于不同國家的會計政策存在差異，因此凈資產(chǎn)和利潤的價值相關(guān)性會有所不同[7][8]。Frankel and Lee認(rèn)為，基于不同國家的樣本數(shù)據(jù)，應(yīng)用剩余收益評估模型的效果存在較大的差異[9]。Koji Ota選取了日本上市公司的數(shù)據(jù)對Ohlson模型進(jìn)行了測試，研究結(jié)論支持了模型的有效性[10]。Tony Kang比較分析了遵守英國會計準(zhǔn)則的公司和遵守日本會計準(zhǔn)則的公司應(yīng)用Ohlson模型的效果，研究發(fā)現(xiàn)英國公司的會計信息價值相關(guān)性要高于日本公司[11]。這表明不同國家的環(huán)境對會計信息的價值相關(guān)性具有很大的影響。

在驗(yàn)證Ohlson模型的穩(wěn)定性方面，學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)會計信息的價值相關(guān)性受到不同的會計變量[12]-[21]、不 同 的 會 計 標(biāo) 準(zhǔn)[22]-[28]、不 同 的 時 間 窗口[29]-[31]以及其他因素，如內(nèi)部控制缺陷、媒介作用等[32][33]的影響。

綜上，學(xué)者們證實(shí)了會計信息具有價值相關(guān)性，但是關(guān)于會計信息價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)，學(xué)術(shù)界至今沒有達(dá)成共識。從已有研究文獻(xiàn)看，學(xué)者們對會計信息價值反應(yīng)區(qū)間的選擇方式多達(dá)7種以上，如程小可和龔秀麗研究新企業(yè)會計準(zhǔn)則下盈余結(jié)構(gòu)的價值相關(guān)性、卿小權(quán)和程小可研究中國證券市場中的錯誤定價問題，會計信息價值反應(yīng)區(qū)間及股價計算方法均采用會計報告年度的次年4月份最后一個交易日的收盤價[34]。Mingyi Hung研究權(quán)責(zé)發(fā)生制下會計信息價值相關(guān)性[35]、陸靜等研究每股收益和現(xiàn)金流量對股價的影響均選取會計年度最后一個交易日的收盤價作為會計信息價值反應(yīng)區(qū)間的股價計算依據(jù)[36]。此外，還有學(xué)者選取會計報告年度的次年1月最后一個交易日的平均時點(diǎn)數(shù)據(jù)[37]、會計報告年度最后一個交易日的平均時點(diǎn)數(shù)據(jù)[38]、會計報告年度的次年2月1日至7月31日期間每個交易日收盤價的均值[39][40]、會計報告年度的次年 3 月末的收盤價[41]、會計報告年度的次年6月末的收盤價[42]等作為會計信息價值反應(yīng)區(qū)間的股價計算依據(jù)。

鑒于此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)會計信息價值反應(yīng)是否具有區(qū)間效應(yīng)，并進(jìn)一步運(yùn)用拓展的Feltham-Ohlson模型檢驗(yàn)這種區(qū)間效應(yīng)是否穩(wěn)定存在。

二、研究假設(shè)與理論分析

根據(jù)法瑪?shù)挠行袌黾僬f，在弱式有效市場存在的情況下,投資者可以根據(jù)披露的財務(wù)信息等所有已公開信息和內(nèi)部信息獲得超額收益。胡朝霞以1994年1月至1996年11月的上證綜合指數(shù)為樣本，對AR模型和隨機(jī)沖浪模型的預(yù)測能力進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)中國股市為弱式有效市場[43]。戴曉鳳、朱孔來等基于單位根方法的研究得出了相同的結(jié)論[44][45]。因此，從理論上看，會計信息在公開披露時段與股票價格具有價值相關(guān)性。

考慮到會計信息披露要求（上市公司的年報應(yīng)該在會計年度后的四個月內(nèi)進(jìn)行披露）、中國股市的信息泄露[46]-[48]等情況，本文選取三種代表性的股票價格，包括會計報告年度的次年4月份最后一個交易日的收盤價、會計報告年度的次年1月最后一個交易日的平均時點(diǎn)數(shù)據(jù)和會計報告年度最后一個交易日的平均時點(diǎn)數(shù)據(jù)，比較分析會計信息價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)。

根據(jù)Beaver的研究，會計信息在公開披露前后各8周（會計信息價值反應(yīng)區(qū)間為披露日前后約40個交易日）非正常報酬率的方差顯著低于披露當(dāng)周。考慮到在會計信息公開披露前消息走漏提前反應(yīng)和披露后消化信息延遲反應(yīng)的情形，本文借鑒程小可和龔秀麗、張昕、史美景的做法提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：會計信息與會計報告年度的次年4月份最后一個交易日的收盤價具有價值相關(guān)性。

假設(shè)2：會計信息與會計報告年度的次年1月最后一個交易日的平均時點(diǎn)的股價具有價值相關(guān)性。

假設(shè)3：會計信息與會計報告年度最后一個交易日的平均時點(diǎn)的股價具有價值相關(guān)性。

三、研究設(shè)計

（一）樣本及變量的選取

為了消除行業(yè)的影響，選擇中國創(chuàng)業(yè)板2010—2018年制造業(yè)上市公司作為研究樣本，理由有二：一是制造業(yè)是國家經(jīng)濟(jì)命脈所系，創(chuàng)業(yè)板上市公司具有高成長、高風(fēng)險及高收益的特點(diǎn)，對會計信息的披露要求更高，更適合作為研究樣本；二是中國創(chuàng)業(yè)板2009年10月30日設(shè)立，以2010—2018年為時間窗口，可以消除2008年美國次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)的影響。剔除財務(wù)數(shù)據(jù)有缺失的上市公司后，共獲得2533個觀測樣本。本文使用的上市公司財務(wù)數(shù)據(jù)和股票價格均來自Wind數(shù)據(jù)庫，表1為樣本公司的分布。

表1 樣本分布

表2為上市公司在各年度的年報披露時間點(diǎn)的區(qū)間分布，從2010—2018年的總樣本數(shù)據(jù)來看，94%左右的上市公司年報披露時間點(diǎn)分布在會計年度次年的3月1日至4月30日之間，僅有6%左右的上市公司將年報披露時間點(diǎn)選擇在會計年度次年的1月1日至2月底之間。

表2 樣本年報披露時間點(diǎn)分布

在本研究中，股票價格(Y)是被解釋變量。根據(jù)中國證監(jiān)會的相關(guān)規(guī)定，上市公司的年報披露時間截止于每年四月末，會計報告年度的次年4月份最后一個交易日的收盤價與會計信息價值相關(guān)。但是很多學(xué)者在會計信息價值相關(guān)性的研究中，在股價時點(diǎn)的選擇上存在著一定的差異，這種差異可能會對價值相關(guān)性的結(jié)果產(chǎn)生影響。本文檢驗(yàn)會計信息的區(qū)間效應(yīng)，股價選擇的時點(diǎn)主要包括會計報告年度的次年4月份最后一個交易日的收盤價(Y1)、會計報告年度的次年1月最后一個交易日的平均時點(diǎn)的股價(Y2)和會計報告年度最后一個交易日的平均時點(diǎn)的股價(Y3)。

對于解釋變量(X)的選擇，從代表性文獻(xiàn)可知，學(xué)者們在進(jìn)行股價與會計信息相關(guān)性的研究時采取了不同的指標(biāo)，本文根據(jù)文獻(xiàn)的被引次數(shù)，對學(xué)者們選取的指標(biāo)進(jìn)行了匯總，如表3所示。

表3 會計信息指標(biāo)匯總

從已有研究可以看出，學(xué)者們在研究股票價格與會計信息相關(guān)性時，傾向于采用Ohlson模型中的兩個基礎(chǔ)變量，即每股收益和每股凈資產(chǎn)。因此，本文基于前人的研究，選取了每股收益和每股凈資產(chǎn)兩個基礎(chǔ)指標(biāo)，同時選取了兩個顯著影響實(shí)證結(jié)果的控制變量，即公司規(guī)模和流通股比例。對于公司規(guī)模變量，理論上應(yīng)采用當(dāng)前市場價值的自然對數(shù)作為規(guī)模的度量指標(biāo)，但鑒于當(dāng)前市場價值是通過已發(fā)行股票和股票價格計算的，價格模型中使用股票價格作為解釋變量顯然不合理且缺乏說服力。為此，本文借鑒陳信元等的做法，以營業(yè)收入的自然對數(shù)來衡量公司規(guī)模。本文所選取的變量定義如表4所示。

表4 變量定義

（二）模型的建立

運(yùn)用Feltham-Ohlson模型進(jìn)行拓展，引入公司規(guī)模和流通股比例兩個控制變量，以股票價格為被解釋變量，會計信息指標(biāo)為解釋變量，建立以下模型：

其中，P表示的是股價，EPS表示的是每股收益，BV表示的是每股凈資產(chǎn)，SIZE表示的是公司規(guī)模，STRU表示的是流通股比例。

（三）描述性統(tǒng)計結(jié)果與分析

表5顯示了定價模型中變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。

表5 描述性統(tǒng)計分析結(jié)果

從圖1和圖2可以看出，三個區(qū)段股價均值的變動趨勢與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)整體變動趨勢基本符合，股價均值在2010—2012年末逐年遞減，2013—2015年4月波動上升，2015—2019年波動下降，體現(xiàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對股價的影響。2010年末通脹壓力加大，貨幣政策緊縮，利率進(jìn)入上升周期，股價開始呈下滑趨勢；2013年12月IPO重啟，隨后新三板和創(chuàng)業(yè)板的轉(zhuǎn)板制度出臺，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)連續(xù)上漲，并在2015年6月達(dá)到最高點(diǎn)3982.25；2015年6月后，資本市場資金收緊，流動性下降，創(chuàng)業(yè)板股價連續(xù)下跌。從樣本公司每股收益的均值來看，2010—2013年末逐年遞減，2014—2017年波動上漲，2018年大幅下降。從樣本公司每股凈資產(chǎn)的均值來看，2010—2016年逐年下降，到2017年轉(zhuǎn)折上升，2018年再次下降。可以看出，每股收益與每股凈資產(chǎn)均值的變化趨勢與股價變動趨勢基本相似，且體現(xiàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對股價的影響，只是轉(zhuǎn)折點(diǎn)存在滯后，因此，可以初步判定每股收益和每股凈資產(chǎn)與股價具有一定的價值相關(guān)性，而且是正相關(guān)。公眾持股比例的均值在2010—2013年區(qū)段呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢，與這一區(qū)段股價均值變動趨勢相反，因此，初步判定公眾持股比例與股價呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。規(guī)模變量在觀測期內(nèi)均值沒有顯著變化，這是由于數(shù)據(jù)經(jīng)對數(shù)處理后差異較小。

圖1 2010—2018年各變量均值變化趨勢

圖2 2010年12月末—2019年12月末創(chuàng)業(yè)板指數(shù)時序圖

（四）回歸結(jié)果與分析

采用Feltham-Ohlson拓展模型對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，2010—2018年數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果如表6所示?；貧w結(jié)果顯示，在0.01的顯著性水平下，每股收益和每股凈資產(chǎn)與三個時段的股價都顯著正相關(guān)，說明Ohlson模型中的兩個基礎(chǔ)變量對股價具有解釋能力，也就是說一個公司的每股收益和每股凈資產(chǎn)越高，股價也會越高。新加入的規(guī)?？刂谱兞颗c流通股比例變量與股價顯著負(fù)相關(guān)，表明公司的規(guī)模越大，流通股比例越高，股價越低，反之股價越高，這一結(jié)論與陳信元等的研究結(jié)論一致。

表6 全樣本2010—2018年回歸分析結(jié)果

根據(jù)調(diào)整后的R2可以得出對應(yīng)區(qū)間內(nèi)的會計信息聯(lián)合解釋了股價P1的42.6%、股價P2的53.1%、股價P3的47.4%。研究結(jié)果表明，我國創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司的會計信息具有價值相關(guān)性，并且會計信息價值反應(yīng)具有區(qū)間效應(yīng)，假設(shè)1—3均成立。但是三個區(qū)段的會計信息價值反應(yīng)程度存在一定的差異，從表6可以看出，在股價P2的區(qū)間（1月1日至2月底）會計信息價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)最好，即會計信息在公開披露前8周左右對股價的影響程度最高，這一結(jié)論與Beaver的研究結(jié)論一致。

從圖3可以看出，2014年之前，P3的會計信息價值反應(yīng)區(qū)間效應(yīng)高于P2，2014年以后，P2的區(qū)間效應(yīng)更高，并且整體上均高于P1的區(qū)間效應(yīng)。根據(jù)前文中對上市公司年報披露日的統(tǒng)計結(jié)果，僅有6%的上市公司在P2的反應(yīng)區(qū)間發(fā)布了財務(wù)公告，且沒有上市公司在P3的反應(yīng)區(qū)間內(nèi)發(fā)布財務(wù)公告，表明公眾可能在官方年報披露之前獲取了會計信息，也就是說中國股市存在一定程度的信息泄露。

圖3 2010—2018年Ohlson模型中的基礎(chǔ)變量檢驗(yàn)調(diào)整后R2趨勢圖

為了更進(jìn)一步地研究會計信息價值反應(yīng)變量對區(qū)間效應(yīng)的增量解釋力，我們將每股收益、每股凈資產(chǎn)、規(guī)模和流通股比例四個變量逐項(xiàng)加入模型中進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7所示。

表7 各指標(biāo)逐項(xiàng)回歸分析結(jié)果

從表7可以看出，會計信息對股價的解釋能力主要來自于每股收益和每股凈資產(chǎn)，無論將每股收益和每股凈資產(chǎn)單獨(dú)檢驗(yàn)還是聯(lián)合檢驗(yàn)，每股收益和每股凈資產(chǎn)均具有顯著的正向價值相關(guān)性，且每股收益和每股凈資產(chǎn)之間存在增量價值相關(guān)性，從股價P1來看，單獨(dú)每股收益和每股凈資產(chǎn)只能分別解釋股價的37.5%和28.8%，二者的聯(lián)合解釋力卻達(dá)到了41.3%。

當(dāng)依次加入規(guī)模和流通股比例影響變量時，雖然兩個變量均通過了顯著性檢驗(yàn)，但二者對股價區(qū)間效應(yīng)的增量解釋力顯著性相對較低，且流通股比例增量解釋力低于規(guī)模變量。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為增強(qiáng)研究結(jié)論的可靠性，本文進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：1.考慮到上市公司年報披露時間段的差異，本文將披露時間點(diǎn)在1月1日—2月底和在3月1日—4月30日的上市公司分別進(jìn)行了回歸分析，發(fā)現(xiàn)披露時間點(diǎn)在3月1日—4月30日的上市公司無論是在價值相關(guān)性還是在不同時間段股價的區(qū)間效應(yīng)排序上，其檢驗(yàn)結(jié)果與全樣本均保持一致。而披露時間點(diǎn)在1月1日—2月底的上市公司在不同區(qū)間段股價的區(qū)間效應(yīng)排序上，不僅檢驗(yàn)結(jié)果與全樣本保持一致，而且調(diào)整后的R2高于全樣本，說明披露時間點(diǎn)靠前的上市公司，其會計信息價值相關(guān)性的區(qū)間效應(yīng)更高。在價值相關(guān)性方面，會計信息中僅每股收益與股價呈顯著正相關(guān)，規(guī)模與股價呈顯著負(fù)相關(guān)，其余兩個會計變量與股價不存在顯著的價值相關(guān)性。從描述性統(tǒng)計結(jié)果來看，披露時間點(diǎn)靠前的上市公司股價與每股收益的均值都高于披露時間點(diǎn)靠后的上市公司，這表明我國上市公司可能存在信息披露時機(jī)選擇[49]，業(yè)績較差的公司更傾向于在投資者注意力較低的信息披露密集的時間點(diǎn)公開年報。2.考慮到2012年末—2013年末IPO暫停事件對創(chuàng)業(yè)板產(chǎn)生的影響，本文將2013年的數(shù)據(jù)剔除后進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果與全樣本結(jié)果完全一致。

表8 1月1日—2月底發(fā)布年報樣本公司回歸結(jié)果

表9 3月1日—4月30日發(fā)布年報樣本公司回歸結(jié)果

表10 剔除2013年樣本公司后回歸結(jié)果

四、結(jié)論

本文以創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司為樣本，在Ohlson模型的基礎(chǔ)上加入規(guī)模和流通股比例兩個控制變量，采用2010—2018年的數(shù)據(jù)，對創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司的會計信息價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：

（一）會計信息價值反應(yīng)存在區(qū)間效應(yīng)

在已有的會計信息價值相關(guān)性研究中，一些學(xué)者考慮到股價反應(yīng)的滯后性而選擇第二年4月末的股價進(jìn)行研究，然而本文的研究結(jié)果表明，會計信息價值反應(yīng)具有顯著的區(qū)間效應(yīng)。會計信息對股價P2（1月1日—2月底）和股價P3（11月1日—12月31日）價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)要高于對股價P1（3月1日—4月30日）價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)，這意味著股票價格在官方披露會計信息之前就作出了反應(yīng)?；诠墒杏行岳碚撏茰y，中國股市可能存在信息泄露。

（二）每股收益和每股凈資產(chǎn)的解釋力與上市公司的年報披露時間存在一定的關(guān)聯(lián)

本文的研究發(fā)現(xiàn)，每股收益和每股凈資產(chǎn)能夠解釋大部分年份股價的變動，規(guī)模和流通股比例對于會計信息價值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)也具有一定的增量解釋力。P2（1月1日—2月底）區(qū)間發(fā)布年報的樣本檢驗(yàn)結(jié)果顯示，股價的變動僅與每股收益存在顯著正相關(guān)。

在注冊制下創(chuàng)業(yè)板交易制度全面升級、價值逐步回歸理性的時期，投資者應(yīng)重視會計信息與股價之間的關(guān)系，注意會計信息反應(yīng)時段、年報披露時點(diǎn)和會計信息提前泄露等情況對股價的影響，以增進(jìn)投資決策的可靠性。