一、引 言
会计信息是资本市场最重要的信息来源之一(Palepu 和 Healy,2012),全球各资本市场不断发生会计舞弊行为,损害了投资者利益和市场信心,会计信息质量是全球资本市场面对的共同挑战(Beyer 等,2010)。提高会计信息质量的传统方式主要围绕会计信息生产活动本身,包括公司内部治理和外部监管处罚(Jensen和Meckling,1976;Fama和Jensen,1983;Doyle等,2007;Watts,2003)。这些方式更多依赖于对管理层的监督和威慑,能够在一定程度上提高会计信息的可信度,但无法为外部信息使用者提供更有说服力的验证,而且这些方式本身并不能提供更多对投资者有用的增量信息。
新制度经济学指出,信息间的作用可能改善信息的质量(Alchian,1950;Kothari 等,2010)。近年来,资本市场监管强化,企业自愿披露意愿增强,由此出现了大量非会计信息的披露,这为我们讨论信息间作用是否影响会计信息质量提供了机会。现有文献关注的非会计信息包括管理层讨论与分析(Barron等,1999;Jung等,2018)、社会责任信息披露(Dhaliwal等,2012)以及环境信息披露(Alciatore等,2004)等,研究发现这些非会计信息能为投资者提供增量信息,从而提高资本市场效率。投资者以这些信息的自愿披露作为信号,能够区分公司会计质量的好坏(王霞等,2014)。除了财务报告外,投资者对企业财务状况的深入了解大多来自信息中介,如分析师预测(Barron等,2009)等。
现有研究较少涉及同一企业披露的不同信息对提高会计信息质量的作用。一方面,同一企业披露的非会计信息大多较为主观,缺乏客观的比较标准,而且可能存在内容选择和语气调控的干扰,信息的可靠性相对较低;另一方面,这些信息的披露频率也较低,往往伴随年度报告的发布,而会计信息是按季度披露的,这些信息对会计信息缺乏更加及时的解释与验证能力。
本文注意到中国资本市场上一项重要的制度创新:从2013年12月到2016年12月,上海证券交易所陆续颁布行业信息披露指引,这些指引要求相关行业(除了医药制造行业外)的上市公司必须按季度或月度披露公司的产销量等经营信息(大多数行业按季度披露,以下统称为“按季度”)。监管方实施这一政策意在披露更多的信息,让投资者更好地理解公司,而同时收获了一个“意外”的效应−提高了会计信息质量。因为这些按季度披露的经营数据给投资者带来了有别于以往的信息:从内容上看,直接反映了公司经营的实际情况,而且是可验证可理解的具体数量;从发布频率上看,与会计信息披露是同频的,可以及时动态反映公司业务的(累积)变化情况。这意味着经营信息对同时期的会计信息具有较为及时可靠的解释与验证能力,可能从信息间作用的角度来提高会计信息质量。深圳证券交易所同期也出台了行业信息披露指引文件,但是对于经营信息披露基本上没有强制要求,使得实际披露经营信息的上市公司数量非常少,这为本文的研究提供了较好的对照样本。
本文利用上交所2013−2016年发布《上市公司行业信息披露指引》,要求上市公司按季度披露经营信息,而深交所没有强制要求作为外生事件,构造双重差分(DID)模型进行了实证研究。结果表明,作为一种可在内容上与会计信息相互验证和解释的信息,经营信息在披露之后显著提高了公司的会计信息质量,表现为应计制下盈余管理和第四季度盈余反转显著减少,从市场角度看会计信息的价值相关性显著提高。
本文的贡献在于:第一,信息的传递及信息间作用是重要的理论问题,但是现有文献较少研究企业所披露信息的相互影响。本文以经营信息与会计信息为研究对象,讨论了同一企业披露的不同信息间是否以及如何相互影响,从而深化了对资本市场中复杂信息传递的理解。第二,提升会计信息质量是一个全球性的难题,本文有别于以往通过外部监管处罚和内部公司治理来改善会计信息质量的讨论,创新性地从信息间作用角度出发,讨论了会计信息能够被更加及时地理解和验证对会计信息质量的影响,从而为改善会计信息质量提供了新的理论基础。第三,非会计信息对资本市场信息环境的影响日益受到重视,本文研究了披露频率和披露主体与会计信息相同且在内容上与会计信息存在很大关联,但生产过程与会计信息有一定差别的经营信息对信息环境的作用,丰富了非会计信息的研究文献。第四,本文的研究结果为监管部门利用信息间作用来改善资本市场信息环境提供了证据,支持了监管部门增强信息披露的市场化改革方向。
二、制度背景
在证券分行业监管体制改革和股票发行注册制改革的大背景下,从2013年开始,上交所和深交所开始试点推出各自的行业信息披露指引,要求上市公司进行契合行业特征的信息披露。在上交所和深交所的行业信息披露指引中,不仅规范了年度报告的行业信息披露,还对临时公告的内容和格式提出了要求。本文研究的经营信息出现在临时公告中按季度(或按月度)披露的信息中。
(一)上交所行业信息披露指引中的强制经营信息按季度披露
2013年12月26日,上交所发布《上市公司日常信息披露工作备忘录第十二号−上市公司分行业经营性信息披露》。在2015年1月信息披露监管模式正式改为分行业监管后,上交所将前述信息披露备忘录升格为一系列上市公司行业信息披露指引。2015年9月到2016年12月,上交所陆续发布了20号行业信息披露指引(包含2013年3个分行业指引的重新发布),除了第1号是一般规定外,其余19号共涉及19个行业。在19个行业信息披露指引中,除了第7号医药制造行业没有强制要求上市公司按季度披露经营信息外,其他18个行业信息披露指引都强制要求上市公司按季度(或按月度)披露生产经营信息。这无疑会带来信息环境的变化,不仅使公司的经营情况按季度出现在公众面前(大多数按季度披露),还使经营情况动态地展示出来。
(二)深交所两套行业信息披露指引中的非强制季度经营信息披露
深交所在2013年1月就开始颁布行业信息披露指引。将深交所与上交所的行业信息披露指引进行比较可以发现,深交所的行业信息披露指引所覆盖的行业较少,同时创业板的行业分类更多的是突出新业务特色而非证监会的行业分类;更重要的是,绝大多数行业信息披露指引中并没有强制要求按季度披露经营信息。即使少数行业被鼓励按季度披露,本文在收集数据时发现,自愿披露经营信息的深交所上市公司非常少。
可见,对于相同的行业,上交所和深交所的上市公司存在一个有趣的外生信息披露差异:上交所的一些上市公司需要按季度披露关于产销量的经营信息,而深交所的上市公司则没有这样的强制要求。由于上交所和深交所的上市公司相似且会计信息披露要求一致,这就为本文检验信息间作用−经营信息对会计信息质量的影响,提供了进行双重差分分析的自然实验机会。
三、理论分析与假说提出
(一)理论分析
信息理论对信息质量及其评价进行了长期的探索(Eppler 和 Wittig,2000)。Burgin(2010)指出,信息质量的评价受到三个基本因素的影响:(1)用户的感知、能力和需要;(2)信息的内容和形式本身;(3)访问、利用和转换信息的过程。利用经营信息,通过信息间作用来改善会计信息质量,也主要围绕这三个基本因素的特点展开。
1. 用户的感知、能力和需要:会计信息被更好地理解从而反过来抑制会计信息操纵
应计制会计要求会计信息遵循配比原则(FASB,1978),将经济活动产生预期现金流入记为收入,与这些收入相匹配的预期现金流出确认为费用。由于公司以持续经营为前提从事经济活动,人为地划分报告期会导致计量复杂,使信息使用者不容易理解背后的实际交易行为,这为代理人进行会计信息操纵提供了条件(Palepu 和 Healy,2012)。
会计准则的制定对信息使用者有着基本的要求(FASB,2010;IASB,2018),但随着资本市场的发展和参与人群的增多,如何让复杂的会计信息更好地被理解越来越成为资本市场研究的热点(Beyer 等,2010)。
如果经营信息在可理解性上对会计信息形成互补,则有助于信息使用者更好地理解会计信息,包括会计信息所反映的企业交易实际情况以及会计程序的处理过程是否合理。当代理人操纵会计信息时,信息使用者更容易发觉会计数据的异样,分析是企业交易的问题还是会计程序选择的结果,甚至追溯代理人采用的关键操纵方法,从而增加代理人操纵会计信息的难度。
2. 信息内容和形式本身:会计信息的操纵空间因被经营信息验证而缩小
Littleton(1953)指出,会计信息系统几乎是对所有的企业交易进行浓缩并对外呈报的机制,随着大规模信息系统在企业中的普及,会计信息系统只是企业所有信息系统的一部分。而在对外呈报领域,大量的企业内部信息因保密的缘故而没有对外披露,使得会计信息在很大程度上成为外部信息使用者几乎唯一来源的信息(Beaver,1981)。由于投资者根据利润来衡量公司业绩,管理层有动机通过有偏差的会计假设来利用酌量权操纵会计数据。在委托人和代理人利益不一致的情况下,这种几乎唯一来源的信息容易受到代理人的操纵−因为很难被发现,所以易于操纵是会计信息本身的一个缺陷。
如果存在相对难以操纵的信息来弥补会计信息的这种缺陷,则会对会计信息本身产生影响。例如,经营信息与会计信息相关,但更易于观察或者被市场甄别(市场或行业的统计资料或税务机关可以直接观察到)。①经营信息难以被代理人操纵,会计信息会被这种信息进行验证,从而缩小代理人利用会计酌量权进行盈余操纵的空间。当然,经营信息也可能被伪造,但需要注意的是,当经营信息容易被甄别时,操纵成本会大幅提高,因此经营信息可以约束会计信息。
3. 访问、利用和转换信息的过程:会计信息被更加及时的验证和理解
公司信息的策略性传递已经受到广泛关注,包括披露择时问题(Verrecchia,2001;Beyer等,2010)和自愿性策略披露问题(Hutton等,2003;Segal和Segal,2016),这说明信息的披露时间和披露方式会影响信息使用者的解读。
对于公司财务报告,第三方合理保证的审计周期是年度,无法在每个季度及时为投资者提供经过鉴定的高质量信息,这给审计周期内会计信息使用者验证和理解会计信息带来了不便。信息及时披露可以使对会计信息的验证和理解保持较高的频率,企业生产活动的波动也能更早地被发现。更重要的是,各期的经营信息被及时披露,由于代理人需要为公开披露的信息承担法律责任,经营信息与会计信息同步披露后都难以再次篡改。这意味着代理人可以操纵的信息量和会计方法减少,特别是难以在年度后期进行大范围的跨期信息操纵(典型的是第四季度盈余反转),从而改善会计信息质量。
基于信息间作用,经营信息影响会计信息质量的理论逻辑见图1。
(二)假说提出:按季度披露的经营信息与会计信息质量
根据上文的理论分析,经营信息易于理解且难以操纵,使会计信息容易被解释和验证;经营信息按季度与会计信息同步披露,进一步使会计信息被及时的解释和验证,从而有助于提高会计信息质量。
1. 经营信息可以改善对会计信息的理解
会计信息综合反映企业的财务状况、经营成果和现金流量,可以帮助使用者更好地理解企业的战略及执行(夏冬林,2006)。但由于会计信息的复式簿记过程,使用者很难对应计制下精炼抽象后的数字有更深入的理解,特别是难以与实际的生产经营活动相对应。
上交所要求披露的经营信息中包含企业生产经营过程中的具体数据,如零售行业上市公司应当每季度披露门店变动情况−按地区及经营业态披露新增及关闭门店的数量、变动时间以及建筑面积等。这些信息描述的是企业的生产经营活动本身,较少受到会计假设和配比原则的影响,从而投资者比较容易理解并做出判断,如合理判断投入和产出的关系。这种易于理解的信息优势有助于弥补会计信息难以理解的缺点,使得被操纵的异常会计信息更容易被质疑,从而遏制会计信息的人为操纵。
2. 经营信息可以验证并减少会计信息操纵的关键项目
现有文献表明,收入和成本是涉及会计造假较多的科目(Dechow 等,1996;Palmrose 和 Scholz,2004)。收入和成本之所以成为被操纵的主要对象,主要是因为它们在估值和契约中具有重要作用(Palepu 和 Healy,2012)。在权责发生制下,上市公司可以利用应计项目来操纵收入;同时,由于成本与收入密切相关,而且是利润的核心要素之一,公司可以酌量使用配比原则来操纵成本。即使有现金流量表的帮助,会计信息使用者也很难了解真实的生产销售情况。上交所要求披露的经营信息中包含真实的生产与销售数据,指引要求所有被规范的行业都需要披露产销量,很多行业还要求披露平均售价。
生产销售数据的操纵难度较高,因为这些数据是确定的数量。当开展实地调研和被监管部门核查时,调研方和监管方并不需要特定的知识和独特的职业判断,就能比较容易地识别具体数量的偏差。正是由于难以操纵这一优点,经营数据从业务层面提供了较为可靠的新信息来源,使得报表使用者可以验证会计信息中的收入和成本数据,质疑与实际产销数据偏差较大的成本和收入。虽然这些数据存在被强行操纵的可能,但是操纵成本会大幅提高。因此,生产销售数据的可靠性较强,弥补了会计信息易于操纵的缺陷。
3. 季度经营信息与会计信息同时披露可以增进会计信息被验证和理解的及时性
事实上,在上交所和深交所颁布行业信息披露指引之前,大部分经营信息也在上市公司年报中披露,特别是在“管理层讨论与分析”部分有较多的论述。但年报一年只披露一次,而且通常披露的时间比较滞后,使得信息使用者在一年的大部分时间内难以进行有效的验证和理解。同时,现有文献也发现,盈余管理不仅存在于年报中,也存在于季度间的会计信息操纵中,如较为常见的第四季度盈余管理(Elliott和Shaw,1988;Mendenhall和Nichols,1988;Kerstein和Rai,2007)。因此,时效性较差是会计信息被理解和验证过程中的一个缺陷。季度经营信息的披露可以使会计信息使用者对会计信息进行及时理解和验证,而且季度间相对较少的变动内容比年度间变动更易于理解。
综上所述,季度经营信息基于信息间作用会影响会计信息质量,对会计信息特别是应计制会计信息具有解释和验证的作用。基于此,本文提出以下假说:
假说1:季度经营信息披露后,公司的应计制会计信息质量显著提高。
亏损上市公司如果当年扭亏有望,则会选择在第四季度增加盈余实现当年扭亏;而如果当年业绩达标无望,则会选择在第四季度“洗大澡”,为以后年度的良好业绩做准备。国外文献发现,公司的盈余管理更多地发生在第四季度(Elliott和Shaw,1988;Mendenhall和Nichols,1988);张昕(2008)研究发现,第四季度是我国上市公司盈余管理现象最为普遍的季度。可见,经营信息对盈余管理的遏制作用还可能表现在公司第四季度的盈余特征上。基于此,本文提出以下假说:
假说2:季度经营信息披露后,公司第四季度的盈余反转显著减少。
四、研究设计
(一)数据来源与样本选择
为了进行双重差分研究,本文需要对比上交所相关上市公司在行业披露指引发布前后的数据,并将深交所所对应的相同行业上市公司作为控制组。由于上交所不同行业披露指引发布和生效的时间不同,不同行业数据前后对比的年份有所差异,具体的样本选择见图2。
本文对每个行业选取不受影响的之前两(整)年和受影响的之后两(整)年进行比较。例如,对于2015年10月1日起施行指引的行业,本文选取2013年和2014年为事件前,2016年和2017年为事件后;对于2017年1月1日起施行指引的行业,本文选取2015年和2016年为事件前,2017年和2018年为事件后。
需要说明的是,2013−2016年上交所共发布了19个行业信息披露指引,这里只包括14个行业,剔除了上交所未强制要求披露经营信息的医药制造行业、难以准确判断处理组和控制组的光伏和环保服务行业、深交所强制披露季度(月度)经营信息的建筑行业和农林牧渔中的畜牧业以及指引发布前就普遍披露季度经营信息的石油和天然气开采行业。根据证监会行业分类(2012版),所有行业均可以追踪到二级行业分类。本文剔除了以下样本:(1)ST公司;(2)指引发布前后行业发生改变的公司;(3)指引发布之前自愿按季度或月度披露经营数据的公司;(4)指引发布之后深交所自愿披露季度经营数据的公司;(5)存在缺失值的样本。
(二)模型构建与变量定义
对于假说1,本文构建了如下的OLS回归模型,分别对六种方式计算的应计盈余管理进行检验:
$ {abs\_DA}_{it}={\beta }_{1}treat+{\beta }_{2}after+{\beta }_{3}treat \times after+{controls}_{it} $ |
其中,
本文的控制变量主要包括反映公司特征的公司规模(size)、资产负债率(lev)、资产收益率(roa)、成长性(托宾q值,tq)和股权性质(soe)。由于股权结构对公司治理和公司行为具有重要影响(陈德萍和陈永圣,2011),本文还控制了前三大股东持股比例(first3)和第一大与第二大流通股股东持股比例的比值(z_score)。陆正飞和胡诗阳(2015)发现非执行董事对盈余管理有监督作用,所以本文控制了独立董事占董事会规模的比例(percen_indirectors)。此外,本文还控制了董事长和总经理两职合一情况(same)。
对于假说2,本文构建了如下的logit回归模型,对盈余反转进行检验:
$ {reverse}_{it}={\beta }_{1}treat+{\beta }_{2}after+{\beta }_{3}treat \times after+{controls}_{it} $ |
其中,reverse为度量盈余反转的虚拟变量,如果第四季度之前至少连续两个季度盈余方向一致,且与第四季度盈余方向相反,则reverse取值为1,否则为0。
本文变量定义见表1。
变量符号 | 变量定义 |
Panel A:被解释变量 | |
abs_DA | 年度应计盈余管理 |
abs_DA_Q | 季度应计盈余管理 |
reverse | 度量盈余反转的虚拟变量,定义见上文 |
price | 年报披露3个月之后的股票收盘价 |
bhr | 年报披露后第一天到下次年报披露前一天的持有收益 |
restatement | 财务重述虚拟变量,重述为1,否则为0 |
Panel B:解释变量 | |
after | 事件前和事件后的指示变量,事件前为0,事件后为1 |
treat | 处理组和控制组的指示变量,控制组为0,处理组为1 |
eps | 每股收益 |
eps_delta | 当年每股收益和上年每股收益的差额 |
Panel C:控制变量 | |
size | 总资产的自然对数 |
lev | 资产负债率 |
roa | 总资产收益率,等于净利润与总资产之比 |
tq | 公司的托宾q值 |
z_score | z指数,等于第一大与第二大流通股股东持股比例的比值 |
first3 | 公司前三大股东的持股比例 |
soe | 公司产权性质,国有企业为0,其他为1 |
same | 董事长和总经理两权合一的虚拟变量,两者为同一人为0,否则为1 |
percen_indirectors | 独立董事占董事会规模的比例 |
bv | 每股账面价值 |
Industry | 根据证监会行业分类(2012版),所有行业均追踪至二级行业分类 |
Year | 年度虚拟变量 |
五、实证结果分析
(一)描述性统计
表2报告了本文主要变量的描述性统计结果。样本公司的平均规模为22.510,资产负债率均值约为50%。从股权性质来看,样本中47.3%的公司为国有企业,说明国有企业与民营企业的数量较为接近。样本中约80%的公司董事长与总经理不为同一人,说明公司两职合一比例较低。本文的样本特征总体上与以往的文献较为一致。
变量 | 观测数 | 均值 | 标准差 | 最小值 | 25%分位数 | 中位数 | 75%分位数 | 最大值 |
abs_DA1 | 2176 | 0.066 | 0.067 | 0.002 | 0.021 | 0.045 | 0.085 | 0.329 |
abs_DA2 | 2176 | 0.066 | 0.067 | 0.002 | 0.020 | 0.046 | 0.088 | 0.329 |
abs_DA3 | 2176 | 0.067 | 0.067 | 0.001 | 0.020 | 0.046 | 0.089 | 0.325 |
abs_DA4 | 2176 | 0.065 | 0.067 | 0.001 | 0.020 | 0.044 | 0.085 | 0.327 |
abs_DA5 | 2176 | 0.061 | 0.062 | 0.002 | 0.019 | 0.042 | 0.081 | 0.292 |
abs_DA6 | 2176 | 0.064 | 0.064 | 0.001 | 0.021 | 0.044 | 0.086 | 0.322 |
abs_DA1_Q | 7849 | 0.040 | 0.038 | 0.001 | 0.013 | 0.028 | 0.056 | 0.162 |
abs_DA2_Q | 7849 | 0.049 | 0.046 | 0.002 | 0.015 | 0.035 | 0.068 | 0.191 |
abs_DA3_Q | 7849 | 0.049 | 0.046 | 0.002 | 0.016 | 0.034 | 0.068 | 0.192 |
abs_DA4_Q | 7849 | 0.047 | 0.046 | 0.001 | 0.014 | 0.032 | 0.064 | 0.188 |
abs_DA5_Q | 7849 | 0.041 | 0.042 | 0.001 | 0.012 | 0.027 | 0.053 | 0.179 |
abs_DA6_Q | 7849 | 0.039 | 0.037 | 0.002 | 0.013 | 0.028 | 0.054 | 0.156 |
reverse | 2176 | 0.123 | 0.329 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
after | 2176 | 0.514 | 0.500 | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 |
treat | 2176 | 0.371 | 0.483 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 1.000 |
size | 2176 | 22.510 | 1.163 | 20.270 | 21.680 | 22.360 | 23.280 | 25.380 |
lev | 2176 | 0.470 | 0.207 | 0.094 | 0.304 | 0.473 | 0.629 | 0.892 |
roa | 2176 | 0.040 | 0.047 | −0.081 | 0.013 | 0.034 | 0.063 | 0.174 |
z_score | 2176 | 11.580 | 17.590 | 1.061 | 1.967 | 4.307 | 12.580 | 88.570 |
first3 | 2176 | 48.690 | 15.350 | 20.090 | 37.140 | 47.850 | 59.710 | 83.050 |
soe | 2176 | 0.473 | 0.499 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 | 1.000 |
same | 2176 | 0.798 | 0.401 | 0.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 | 1.000 |
percen_indirectors | 2176 | 0.371 | 0.048 | 0.333 | 0.333 | 0.333 | 0.400 | 0.500 |
tq | 2176 | 1.914 | 1.054 | 0.942 | 1.187 | 1.523 | 2.258 | 5.773 |
price | 2176 | 11.960 | 9.400 | 2.950 | 5.850 | 8.920 | 14.370 | 47.270 |
bhr | 2176 | 0.012 | 0.265 | −0.430 | −0.183 | −0.034 | 0.177 | 0.654 |
eps | 2176 | 0.401 | 0.466 | −0.450 | 0.106 | 0.279 | 0.588 | 1.806 |
eps_delta | 2176 | −0.001 | 0.037 | −0.111 | −0.013 | 0.001 | 0.010 | 0.096 |
restatement | 2176 | 0.031 | 0.174 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 1.000 |
(二)假说检验
对于假说1,本文分别使用年度应计盈余管理和季度应计盈余管理两个维度进行了检验,结果见表3和表4。表3报告了年度应计盈余管理的DID回归结果。从中可以看到,treat×after的系数都在1%的水平上显著为负。经过计算,在上交所强制要求披露季度经营信息之后,受影响公司的年度应计盈余管理程度降低四分之一左右。表4报告了季度应计盈余管理的DID回归结果。从中可以看到,treat×after的系数也都显著为负。经过计算,上交所的强制性经营信息披露规定使受影响公司的季度应计盈余管理程度降低十分之一左右。上述结果表明,在季度经营信息披露后,公司的应计盈余管理活动显著减少,这支持了本文的假说1。
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
abs_DA1 | abs_DA2 | abs_DA3 | abs_DA4 | abs_DA5 | abs_DA6 | |
after | −0.007 | −0.007 | −0.009 | −0.008 | 0.003 | −0.008 |
(−0.950) | (−1.037) | (−1.226) | (−1.087) | (0.479) | (−1.214) | |
treat | 0.004 | 0.004 | 0.006 | 0.002 | 0.003 | 0.006 |
(0.905) | (0.844) | (1.146) | (0.476) | (0.768) | (1.182) | |
treat×after | −0.015*** | −0.018*** | −0.019*** | −0.016*** | −0.014*** | −0.015*** |
(−2.744) | (−3.274) | (−3.556) | (−2.924) | (−2.783) | (−2.740) | |
size | −0.004* | −0.003 | −0.003 | −0.003 | −0.004* | −0.004** |
(−1.944) | (−1.630) | (−1.498) | (−1.537) | (−1.928) | (−2.066) | |
lev | 0.048*** | 0.050*** | 0.046*** | 0.042*** | 0.036*** | 0.042*** |
(4.413) | (4.532) | (4.329) | (3.807) | (3.233) | (3.960) | |
roa | 0.050 | 0.045 | 0.039 | 0.041 | 0.148*** | 0.039 |
(1.115) | (0.961) | (0.835) | (0.910) | (3.245) | (0.878) | |
tq | 0.004*** | 0.005*** | 0.006*** | 0.004** | 0.005*** | 0.004** |
(2.590) | (3.099) | (3.041) | (2.447) | (2.942) | (2.122) | |
z_score | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
(1.030) | (1.054) | (1.260) | (1.603) | (0.164) | (0.900) | |
soe | −0.002 | −0.001 | −0.002 | −0.003 | −0.008** | −0.003 |
(−0.481) | (−0.395) | (−0.463) | (−0.851) | (−2.394) | (−0.931) | |
first3 | 0.000* | 0.000* | 0.000* | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
(1.770) | (1.892) | (1.824) | (1.034) | (0.990) | (0.676) | |
same | −0.003 | −0.003 | −0.002 | −0.004 | −0.005 | −0.006 |
(−0.625) | (−0.660) | (−0.445) | (−0.864) | (−1.223) | (−1.577) | |
percen_indirectors | 0.039 | 0.044 | 0.041 | 0.047 | 0.044 | 0.037 |
(1.213) | (1.410) | (1.299) | (1.515) | (1.369) | (1.181) | |
Constant | 0.055 | 0.035 | 0.030 | 0.049 | 0.081 | 0.082* |
(1.166) | (0.718) | (0.611) | (1.018) | (1.589) | (1.752) | |
Industry和Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 2 176 | 2 176 | 2 176 | 2 176 | 2 176 | 2 176 |
Adjusted R-squared | 0.102 | 0.112 | 0.108 | 0.100 | 0.066 | 0.073 |
F value | 8.06 | 8.99 | 8.76 | 9.28 | 5.06 | 6.57 |
N_cluster | 596 | 596 | 596 | 596 | 596 | 596 |
(1) | (2) | (3) | (4) | (5) | (6) | |
abs_DA1_Q | abs_DA2_Q | abs_DA3_Q | abs_DA4_Q | abs_DA5_Q | abs_DA6_Q | |
after | −0.003 | −0.003 | −0.003 | −0.002 | −0.003 | −0.002 |
(−1.254) | (−1.024) | (−0.958) | (−0.629) | (−1.088) | (−0.944) | |
treat | −0.001 | −0.001 | 0.001 | −0.002 | 0.000 | −0.000 |
(−0.282) | (−0.538) | (0.199) | (−0.712) | (0.124) | (−0.058) | |
treat×after | −0.004** | −0.006** | −0.008*** | −0.004* | −0.006** | −0.004** |
(−2.228) | (−2.172) | (−2.861) | (−1.719) | (−2.582) | (−2.126) | |
size | −0.003*** | −0.003*** | −0.004*** | −0.003*** | −0.003** | −0.004*** |
(−3.151) | (−3.016) | (−3.066) | (−3.157) | (−2.446) | (−4.011) | |
lev | 0.027*** | 0.036*** | 0.034*** | 0.031*** | 0.023*** | 0.027*** |
(6.114) | (5.959) | (5.873) | (5.883) | (4.202) | (6.077) | |
roa | 0.201*** | 0.213*** | 0.220*** | 0.192*** | 0.287*** | 0.197*** |
(8.701) | (7.461) | (7.650) | (7.370) | (10.682) | (8.525) | |
tq | 0.001 | 0.003*** | 0.003*** | 0.002** | 0.002** | 0.001 |
(1.565) | (2.684) | (2.620) | (2.385) | (2.185) | (1.164) | |
z_score | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
(0.458) | (1.608) | (1.301) | (1.207) | (0.678) | (0.652) | |
soe | −0.003* | −0.004* | −0.002 | −0.004* | −0.005*** | −0.003** |
(−1.744) | (−1.766) | (−1.243) | (−1.912) | (−2.886) | (−2.112) | |
first3 | 0.000** | 0.000** | 0.000* | 0.000** | 0.000 | 0.000** |
(2.166) | (2.240) | (1.952) | (2.020) | (1.508) | (2.108) | |
same | −0.003* | −0.003 | −0.003 | −0.003 | −0.004* | −0.004** |
(−1.834) | (−1.433) | (−1.288) | (−1.322) | (−1.819) | (−2.386) | |
percen_indirectors | 0.015 | 0.027 | 0.023 | 0.028* | 0.025 | 0.017 |
(1.100) | (1.635) | (1.381) | (1.851) | (1.626) | (1.304) | |
Constant | 0.072*** | 0.080*** | 0.081*** | 0.081*** | 0.078*** | 0.092*** |
(3.242) | (2.927) | (2.966) | (3.262) | (2.826) | (4.177) | |
Industry和Year | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 | 控制 |
Observations | 7 849 | 7 849 | 7 849 | 7 849 | 7 849 | 7 849 |
Adjusted R-squared | 0.074 | 0.097 | 0.088 | 0.089 | 0.085 | 0.075 |
F value | 11.72 | 11.04 | 9.65 | 11.92 | 8.58 | 11.99 |
N_cluster | 551 | 551 | 551 | 551 | 551 | 551 |
假说2的检验结果见表5。从中可以看到,treat×after的系数都显著为负。这说明季度经营信息披露之后,公司第四季度盈余反转现象减少。经过计算,在上交所强制要求披露季度经营信息之后,受影响公司的盈余反转现象减少5.85%,这支持了本文的假说2。
(1) | (2) | (3) | (4) | |
reverse | reverse | reverse | reverse | |
after | 0.549*** | 0.333 | 0.498*** | 0.414 |
(3.181) | (1.019) | (2.745) | (1.210) | |
treat | 0.556*** | 0.490** | 0.427* | 0.407* |
(2.641) | (2.182) | (1.798) | (1.654) | |
treat×after | −0.799*** | −0.792*** | −0.741*** | −0.719** |
(−3.005) | (−2.820) | (−2.653) | (−2.379) | |
size | 0.106 | 0.084 | ||
(1.107) | (0.807) | |||
lev | −0.991* | −0.564 | ||
(−1.831) | (−0.846) | |||
roa | −12.166*** | −14.002*** | ||
(−6.957) | (−7.023) | |||
tq | −0.090 | 0.024 | ||
(−0.833) | (0.197) | |||
z_score | −0.002 | 0.002 | ||
(−0.485) | (0.396) | |||
soe | −0.146 | 0.079 | ||
(−0.824) | (0.428) | |||
first3 | 0.000 | 0.003 | ||
(0.063) | (0.454) | |||
same | −0.047 | −0.089 | ||
(−0.269) | (−0.499) | |||
percen_indirectors | 1.988 | 1.903 | ||
(1.413) | (1.375) | |||
Constant | −2.314*** | −2.969*** | −4.199** | −4.672** |
(−16.187) | (−3.806) | (−1.991) | (−2.049) | |
Industry和Year | 未控制 | 控制 | 未控制 | 控制 |
Observations | 2 176 | 2 176 | 2 176 | 2 176 |
R-squared | 0.008 | 0.057 | 0.046 | 0.098 |
P value | 0.006 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
N_cluster | 596 | 596 | 596 | 596 |
(三)稳健性检验
本文做了以下稳健性检验:(1)将会计信息质量的检验期间从上交所行业信息披露指引出台前后两年改为前后三年;(2)使用其他的会计信息质量度量指标;(3)重新选择样本,如剔除经营异常、深交所中比较特殊的创业板公司样本等;(4)使用倾向得分匹配(PSM)方法进行样本配对;(5)控制公司固定效应;(6)平行趋势检验;(7)安慰剂检验。稳健性检验结果均支持本文的研究结论。
六、进一步研究
上文发现季度经营信息披露提高了会计信息质量,这里将从会计信息价值相关性的角度来进一步考察季度经营信息对会计信息质量的改善效果。
(一)基于会计盈余价值相关性的水平模型(level model)
Ohlson(1995)将股票价值与股东权益账面价值和会计盈余联系起来,提出了市值/账面净值计量模型,从而确立了会计账面数字在决定股票内在价值中的作用,之后有大量研究表明公司价值与会计盈余相关(Collins等,1997)。根据上文的发现,季度经营信息改善了会计信息质量。这意味着投资者使用会计信息的成本降低,使用效率提高。这样,我们可以从市场能否更有效地使用会计信息进行估值的角度进行讨论。本文采用如下OLS回归模型:
$ \begin{aligned} {price}_{it}=& {\beta }_{1}{eps}_{it}+{\beta }_{2}treat+{\beta }_{3}after+{\beta }_{4}{eps}_{it} \times treat +{\beta }_{5}{eps}_{it} \times after \\ & +{\beta }_{6}treat \times after +{\beta }_{7}{eps}_{it} \times treat \times after +{\beta }_{8}{bv}_{it}{+controls}_{it} \end{aligned}$ |
表6中列(1)和列(2)报告了典型的价值相关性模型的回归结果,eps×treat×after的系数显著为正,说明经营信息披露导致每股收益的价值相关性提高。列(3)和列(4)报告了加入其他可能影响股价的控制变量后的回归结果,eps×treat×after的系数同样显著为正,说明季度经营信息披露之后,每股收益与股价的相关性显著增强。
(1) | (2) | (3) | (4) | |
price | price | price | price | |
eps | 7.044*** | 7.476*** | 4.418*** | 3.193*** |
(4.928) | (5.983) | (4.485) | (3.281) | |
after | −3.589*** | 0.185 | −0.513 | 0.307 |
(−6.092) | (0.304) | (−1.123) | (0.572) | |
treat | −1.914*** | −1.821*** | 0.262 | −0.503 |
(−2.701) | (−2.653) | (0.540) | (−1.083) | |
eps×treat | −2.014 | −1.817 | −2.631* | −1.689 |
(−1.093) | (−1.202) | (−1.901) | (−1.318) | |
eps×after | −0.410 | −0.995 | −1.440 | −1.177 |
(−0.320) | (−0.900) | (−1.596) | (−1.447) | |
treat×after | 1.108 | 1.081 | 0.421 | 1.187* |
(1.357) | (1.618) | (0.610) | (1.940) | |
eps×treat×after | 3.205* | 3.645** | 3.336** | 2.538* |
(1.728) | (2.332) | (2.236) | (1.872) | |
bv | 0.941*** | 0.787*** | 1.876*** | 1.909*** |
(6.932) | (6.375) | (16.912) | (16.559) | |
Constant | 7.144*** | 6.847*** | 19.501*** | 13.348** |
(11.389) | (5.364) | (3.581) | (2.312) | |
Controls | 未控制 | 未控制 | 控制 | 控制 |
Industry和Year | 未控制 | 控制 | 未控制 | 控制 |
Observations | 2 176 | 2 176 | 2 176 | 2 176 |
Adjusted R-squared | 0.333 | 0.499 | 0.604 | 0.691 |
F value | 31.86 | 44.49 | 65.66 | 51.17 |
N_cluster | 596 | 596 | 596 | 596 |
(二)基于会计盈余价值相关性的增量模型(change model)
除了传统的水平价值模型外,本文还采用了增量价值模型。本文以Kothari和Sloan(1992)为基础,考虑到盈余公告后价格漂移的影响(Ball和Brown,1968),采用如下回归模型来检验会计盈余的价值相关性:
$\begin{aligned} {bhr}_{it}= & {\beta }_{1}{eps\_delta}_{it}+{\beta }_{2}treat+{\beta }_{3}after+{\beta }_{4}{eps\_delta}_{it} \times treat+{\beta }_{5}{eps\_delta}_{it} \times after \\ & +{\beta }_{6}treat \times after+{\beta }_{7}{eps\_delta}_{it} \times treat\times after+{controls}_{it}\end{aligned} $ |
表7中列(1)和列(2)报告了未控制当期每股收益水平的回归结果,eps_delta×treat×after的系数显著为正,说明经营信息披露导致会计盈余的价值相关性提高。列(3)和列(4)报告了控制当期每股收益水平之后的回归结果,会计盈余的价值相关性仍然提高。
(1) | (2) | (3) | (4) | |
bhr | bhr | bhr | bhr | |
eps_delta | 0.311 | −0.011 | 0.247 | −0.029 |
(1.086) | (−0.053) | (0.840) | (−0.134) | |
after | −0.254*** | −0.061*** | −0.254*** | −0.061*** |
(−19.028) | (−2.597) | (−18.931) | (−2.586) | |
treat | −0.038** | −0.017 | −0.037** | −0.016 |
(−2.221) | (−1.055) | (−2.195) | (−1.046) | |
eps_delta×treat | −0.744* | −0.153 | −0.726* | −0.148 |
(−1.818) | (−0.483) | (−1.776) | (−0.466) | |
eps_delta×after | −0.527 | 0.124 | −0.510 | 0.127 |
(−1.395) | (0.385) | (−1.343) | (0.391) | |
treat×after | 0.042** | 0.030 | 0.042** | 0.030 |
(1.995) | (1.462) | (1.981) | (1.456) | |
eps_delta×treat×after | 1.475*** | 0.900* | 1.455*** | 0.891* |
(2.635) | (1.844) | (2.588) | (1.828) | |
Constant | 0.672*** | 0.620*** | 0.714*** | 0.638*** |
(3.783) | (3.720) | (4.186) | (3.856) | |
Controls | 未控制 | 未控制 | 控制 | 控制 |
Industry | 未控制 | 控制 | 未控制 | 控制 |
Year | 未控制 | 控制 | 未控制 | 控制 |
Observations | 2 176 | 2 176 | 2 176 | 2 176 |
Adjusted R-squared | 0.230 | 0.434 | 0.230 | 0.433 |
F value | 53.64 | 81.42 | 50.33 | 80.38 |
N_cluster | 596 | 596 | 596 | 596 |
七、结 论
会计信息质量是全球资本市场关注的焦点,本文突破以往公司内部治理和外部监管的相关理论,从信息间作用的角度拓展了改善会计信息质量的新视角。本文利用上交所2013−2016年发布行业信息披露指引要求上市公司披露季度经营信息,而深交所没有相关强制要求这个自然实验机会,从信息间作用的角度考察了经营信息披露对会计信息质量的影响。研究发现,经营信息披露显著提高了上市公司的会计信息质量,表现为年度和季度应计盈余管理以及第四季度盈余反转现象减少,而且会计信息的股票价值相关性显著提高。
上交所发布行业信息披露指引要求上市公司披露季度经营信息,主要是为了增加上市公司的信息披露量,提高会计信息质量可能并不是其关键初衷之一,②但在实践中获得了改善会计信息质量的效果。这说明就提高会计信息质量而言,将目光由会计信息的生产和传递环节,转向关注市场中的信息间作用,可能是重要而有价值的。
① 例如,行业协会根据市场销量或者税务部门“金三”系统全国联网的数据,可以直接核实企业披露的经营信息。
② 2013年上交所的《上市公司日常信息披露工作备忘录第十二号−上市公司分行业经营性信息披露》指出,经营信息披露的目的是“为提高信息披露有效性,增加信息披露透明度,进一步规范上市公司和相关信息披露义务人的信息披露行为”。
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