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      公允價(jià)值層級披露與會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究

      2018-01-09 05:01:21任月君鄭夢茹趙尹銘
      財(cái)經(jīng)問題研究 2017年12期
      關(guān)鍵詞:公允層級負(fù)債

      任月君,鄭夢茹,趙尹銘

      (1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 會計(jì)學(xué)院/中國內(nèi)部控制研究中心,遼寧 大連 116025;2.武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430000)

      ·財(cái)務(wù)與會計(jì)·

      公允價(jià)值層級披露與會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性研究

      任月君1,鄭夢茹1,趙尹銘2

      (1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 會計(jì)學(xué)院/中國內(nèi)部控制研究中心,遼寧 大連 116025;2.武漢大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,湖北 武漢 430000)

      公允價(jià)值以其能夠真實(shí)反映交易實(shí)質(zhì)、及時(shí)提供相關(guān)價(jià)值信息的優(yōu)勢而在財(cái)務(wù)報(bào)告中被廣泛應(yīng)用,但其計(jì)量信息的可靠性問題也是人們關(guān)注的重點(diǎn)。為了規(guī)范企業(yè)公允價(jià)值的計(jì)量和披露,提高會計(jì)信息質(zhì)量,財(cái)政部于2014年1月發(fā)布了《企業(yè)會計(jì)準(zhǔn)則第39號——公允價(jià)值計(jì)量》,以準(zhǔn)則的形式進(jìn)一步明確要求企業(yè)分層級計(jì)量和披露以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)或負(fù)債。研究公允價(jià)值分層計(jì)量在我國的應(yīng)用情況,以此來發(fā)現(xiàn)實(shí)踐中的問題,對公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則的進(jìn)一步完善和合理運(yùn)用至關(guān)重要。本文以我國滬深兩市A股金融行業(yè)上市公司為對象,研究不同層級的以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)或負(fù)債的信息風(fēng)險(xiǎn)之間存在的差距,同時(shí)分析信息環(huán)境對上述差距的影響,針對存在的問題,提出相應(yīng)的改進(jìn)建議。

      公允價(jià)值層級;會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn);A股金融行業(yè);資產(chǎn)或負(fù)債;信息環(huán)境

      一、引 言

      會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)一般是指與投資者定價(jià)決策緊密相關(guān)的公司特質(zhì)信息低質(zhì)量的可能性大小,是對信息不對稱程度的衡量。財(cái)務(wù)報(bào)告質(zhì)量優(yōu)劣對投資者至關(guān)重要,現(xiàn)如今上市公司會計(jì)信息披露質(zhì)量參差不齊,使得投資者在決策時(shí)面臨著不同程度的信息風(fēng)險(xiǎn)。財(cái)政部單獨(dú)為公允價(jià)值制定準(zhǔn)則,可見,公允價(jià)值計(jì)量屬性正越來越受到重視。任何會計(jì)制度的實(shí)施都必將帶來一定的經(jīng)濟(jì)后果,公允價(jià)值運(yùn)用程度的提高將使企業(yè)財(cái)務(wù)狀況、經(jīng)營成果和資本市場的相互作用更加密切,增加了會計(jì)信息的相關(guān)性。

      目前,國內(nèi)研究逐步與國外接軌,關(guān)于公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則實(shí)施的經(jīng)濟(jì)后果、市場反應(yīng)和公允價(jià)值的價(jià)值相關(guān)性等的研究已經(jīng)在有序開展,學(xué)者們逐漸開始應(yīng)用實(shí)證研究方法研究公允價(jià)值分層級計(jì)量的經(jīng)濟(jì)后果。在現(xiàn)實(shí)資本市場中,企業(yè)所有者與管理者之間的代理沖突普遍存在,每個(gè)企業(yè)都存在著不同程度的信息不對稱,投資者在使用企業(yè)披露的公允價(jià)值信息時(shí)都面臨著一定的信息風(fēng)險(xiǎn)。國外學(xué)者以真實(shí)數(shù)據(jù)實(shí)證研究證明了公允價(jià)值對會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)的影響。國內(nèi)學(xué)者以規(guī)范研究方法分析了公允價(jià)值的施行會增加企業(yè)的信息風(fēng)險(xiǎn),但缺少實(shí)證類的研究,對不同層級公允價(jià)值信息風(fēng)險(xiǎn)的研究更少?;诖?,本文從我國資本市場特有的信息環(huán)境出發(fā),對不同層級公允價(jià)值計(jì)量所帶來的信息風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

      二、研究假設(shè)和模型設(shè)計(jì)

      (一)研究假設(shè)

      公允價(jià)值計(jì)量的基礎(chǔ)依賴于公允價(jià)值估計(jì)的可靠性以及市場信息的可獲取性。公允價(jià)值在我國市場實(shí)際運(yùn)用中,由于市場和制度等原因的限制,公允價(jià)值很大程度上仍依靠會計(jì)人員的主觀判斷。劉行健和劉昭[1]發(fā)現(xiàn),利用公允價(jià)值估值特點(diǎn)進(jìn)行盈余操縱的現(xiàn)象在上市公司普遍存在。根據(jù)公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則的要求,公允價(jià)值計(jì)量結(jié)果依據(jù)所使用的輸入值的透明程度不同分為三個(gè)層級:第一層級的輸入值參考活躍市場,是能夠從中直接觀察到的未調(diào)整報(bào)價(jià)。投資者同樣能夠直接觀察到,管理者難以對其進(jìn)行操縱。第二層級是除第一層級輸入值外相關(guān)資產(chǎn)或負(fù)債直接或間接可觀察的輸入值,即管理者對市場上同質(zhì)產(chǎn)品報(bào)價(jià)進(jìn)行一定的調(diào)整,公允價(jià)值信息的可靠性有所減弱。第三層級輸入值是相關(guān)資產(chǎn)或負(fù)債的不可觀察輸入值,需要企業(yè)自行確定如加權(quán)平均資本成本和流動性折價(jià)等不可觀察輸入值并形成估值模型。學(xué)術(shù)界對公允價(jià)值分層披露的質(zhì)疑主要是針對第三層級,正是由于第三層級容易受到管理層的主觀影響,管理層可能會因各種目的驅(qū)使而故意制造估值偏差。于李勝和王艷艷[2]認(rèn)為,信息風(fēng)險(xiǎn)衡量的是與投資者定價(jià)決策緊密相關(guān)的公司特征信息低質(zhì)量的可能性大小,是對信息不對稱程度的一種測度。由此推測,不同層級公允價(jià)值信息的透明度依次降低,為管理層操縱提供的空間也依次遞增,即投資者與管理者之間信息不對稱的程度也依次增加,那么不同層級公允價(jià)值信息風(fēng)險(xiǎn)也依次遞增?;诖?,本文提出如下假設(shè):

      H1:按第一、第二和第三層級披露的以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)或負(fù)債項(xiàng)目的會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)依次遞增。

      企業(yè)的信息環(huán)境,包括法律制度環(huán)境、市場化程度、稅收政策、政府監(jiān)管力度和信息中介發(fā)展水平等是諸多影響信息使用者對會計(jì)信息分析、傳播、鑒證、監(jiān)督和使用的環(huán)境集合。學(xué)者們從這個(gè)環(huán)境集合內(nèi)的不同角度證明了信息環(huán)境對會計(jì)信息披露質(zhì)量的作用。齊萱等[3]發(fā)現(xiàn),企業(yè)的市場化水平與企業(yè)披露自愿性信息程度呈正相關(guān)關(guān)系,市場化水平越高的地區(qū),企業(yè)自愿披露會計(jì)信息的動機(jī)越強(qiáng)。方軍雄[4]研究發(fā)現(xiàn),證監(jiān)會對深交所中小企業(yè)板和主板上市公司的信息披露要求存在差異,相對于中小板,其對主板上市公司信息披露監(jiān)管更為嚴(yán)格。薛祖云和王沖[5]認(rèn)為,證券分析師在盈余公告之前擔(dān)任與年報(bào)相競爭的信息競爭角色,在盈余公告之后擔(dān)任對年報(bào)進(jìn)行解讀補(bǔ)充的信息補(bǔ)充角色,同時(shí)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)企業(yè)的信息風(fēng)險(xiǎn)越高,分析師的信息補(bǔ)充動機(jī)越低。曲曉輝和畢超[6]發(fā)現(xiàn),證券分析師更愿意去分析利潤表中的公允價(jià)值項(xiàng)目。因此,企業(yè)的信息披露質(zhì)量在一定程度上受到外部監(jiān)管力度的影響,這種影響在制度環(huán)境較差的地區(qū)更為顯著。本文從金融中介機(jī)構(gòu)這一視角出發(fā),將分析師跟蹤人數(shù)作為公允價(jià)值監(jiān)管環(huán)境的替代變量,來考察企業(yè)信息環(huán)境能否對公允價(jià)值信息風(fēng)險(xiǎn)起到調(diào)節(jié)作用。在公允價(jià)值計(jì)量過程中,信息不對稱程度在三個(gè)層級中依次遞增,高質(zhì)量的信息環(huán)境能夠減少信息不對稱的程度?;诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè):

      H2:企業(yè)信息環(huán)境質(zhì)量越高,按公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)或負(fù)債的會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)越低,且企業(yè)信息環(huán)境對第三層級公允價(jià)值的會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用最為顯著。

      (二)變量界定

      1.會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)

      Francis等認(rèn)為,“信息風(fēng)險(xiǎn)是對信息不對稱程度的一種衡量方式,是與投資者定價(jià)決策相關(guān)的公司特定信息低質(zhì)量的可能性”[7]。20世紀(jì)90年代以前,由于信息風(fēng)險(xiǎn)難以從證券市場直接捕捉,大多采用替代變量間接衡量。替代變量包括買賣價(jià)差、換手率和內(nèi)部人持股比例等。1990年之后,外國學(xué)者用新的模型采用直接度量的方法衡量。筆者通過閱讀文獻(xiàn)總結(jié)了衡量信息風(fēng)險(xiǎn)的PIN模型、應(yīng)計(jì)質(zhì)量和權(quán)益β值三種主要方法。Francis 等研究發(fā)現(xiàn),會計(jì)盈余質(zhì)量越差,企業(yè)的權(quán)益β值越高,企業(yè)信息風(fēng)險(xiǎn)也越高。Lambert等[8]也發(fā)現(xiàn),在資本資產(chǎn)定價(jià)模型中,企業(yè)的權(quán)益β值與其信息質(zhì)量密切相關(guān),即有關(guān)企業(yè)未來現(xiàn)金流量的信息質(zhì)量越高,其資本成本越低。如果投資者面臨的金融資產(chǎn)信息風(fēng)險(xiǎn)是不可分散的,投資組合回報(bào)分布率的不確定性(即投資組合風(fēng)險(xiǎn))與權(quán)益β值之間將顯著正相關(guān)。如前所述,在信息不對稱情況下,投資者面臨的信息風(fēng)險(xiǎn)不可分散,投資組合風(fēng)險(xiǎn)與權(quán)益β值密切相關(guān)。本文以前人的研究結(jié)論為基礎(chǔ),采用權(quán)益β值來衡量企業(yè)會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)。會計(jì)信息質(zhì)量能夠影響企業(yè)內(nèi)部與外部投資者之間的信息不對稱程度,如果會計(jì)信息質(zhì)量較低,投資者對公布的信息持懷疑態(tài)度,面臨更高的會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合本文研究重點(diǎn),企業(yè)披露的公允價(jià)值層級信息隨著第一、第二和第三層級信息的透明度依次降低,主觀性依次增強(qiáng),會計(jì)信息低質(zhì)量的可能性也依次增加,投資者面臨三個(gè)層級的信息風(fēng)險(xiǎn)也就依次增加。

      2.信息環(huán)境

      會計(jì)信息質(zhì)量離不開周圍條件的限制,處在一個(gè)包括信息披露要求、信息產(chǎn)生、加工、傳遞和使用全過程的環(huán)境中。證券分析師能夠?qū)π畔⒉粚ΨQ的程度產(chǎn)生影響,國外文獻(xiàn)中有大量研究利用證券分析師跟蹤人數(shù)作為信息環(huán)境代理變量。證券分析師跟蹤人數(shù)和特征能夠?qū)κ袌鰠⑴c者產(chǎn)生影響,進(jìn)而作為信息環(huán)境的替代變量,能夠衡量市場對企業(yè)的關(guān)注度。有學(xué)者認(rèn)為,一家企業(yè)信息環(huán)境好壞與證券分析師跟蹤人數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系。也有學(xué)者持相反觀點(diǎn),發(fā)現(xiàn)證券分析師跟蹤人數(shù)越多,信息不對稱程度反而越高??偨Y(jié)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),證券分析師預(yù)測與信息不對稱的關(guān)系取決于他們?nèi)绾蜗蚴袌鰠⑴c者提供信息。陳輝和汪前元[9]認(rèn)為,如果證券分析師將其獲取的私有信息迅速傳遞給公眾,那么市場信息環(huán)境將得到改善,投資者面臨的信息風(fēng)險(xiǎn)也有所緩解;如果證券分析師將其獲取的私有信息先傳遞給企業(yè)或其優(yōu)質(zhì)客戶,那么信息不對稱程度嚴(yán)重,導(dǎo)致逆向選擇問題,反而使信息環(huán)境更加惡劣。這兩種效應(yīng)是同時(shí)存在的,但是,證券分析師跟蹤同時(shí)又提升了信息效率,使私有信息更快地反映到價(jià)格中,證券分析師跟蹤人數(shù)能夠改善信息環(huán)境。因此,本文以證券分析師跟蹤人數(shù)作為信息環(huán)境的替代變量。

      (三)模型構(gòu)建

      本文基礎(chǔ)模型借鑒Riedl和Serafeim[10]推導(dǎo)的模型,利用會計(jì)恒等式:

      A=L+E

      其中,A代表資產(chǎn),L代表負(fù)債,E代表所有者權(quán)益。

      假設(shè)在不存在稅收的情況下,一個(gè)企業(yè)所有籌資來自于權(quán)益資本和債務(wù)資本。在資產(chǎn)中,存在以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)項(xiàng)目,并將它們分為三個(gè)層級,負(fù)債項(xiàng)目同理可以表示為如下關(guān)系式:

      FVA1+FVA2+FVA3+OA=FVL1+FVL2+FVL3+OL+E

      其中,F(xiàn)VA1、FVA2和FVA3分別代表以公允價(jià)值第一、第二和第三層級計(jì)量的資產(chǎn),OA代表上述資產(chǎn)以外的資產(chǎn),F(xiàn)VL1、FVL2和FVL3分別代表以公允價(jià)值第一、第二和第三層級計(jì)量的負(fù)債,OL代表上述負(fù)債以外的負(fù)債。

      在上述等式的基礎(chǔ)上分別除以總資產(chǎn),可以得到企業(yè)的權(quán)益β值:

      βEE/A =βFVA1FVA1/A+βFVA2FVA2/A+βFVA3FVA3/A+βOAOA/A-βFVL1FVL1/A-βFVL2FVL2/A-βFVL3FVL3/A-βOLOL/A

      基于以上等式推導(dǎo),得到本文的基礎(chǔ)模型:

      β_adji,t=α0+α1FVAli,t+α2FVA2i,t+α3FVA3i,t+α4OAi,t+α5FVL1i,t+α6FVL2i,t+α7FVL3i,t+α8OLi,t

      (1)

      根據(jù)H1,按第一、第二和第三層級披露的公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)或負(fù)債組合的會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)依次遞增,實(shí)證檢驗(yàn)試圖證明:

      α3>α2>α1,|α7|>|α6|>|α5|

      為了驗(yàn)證好的信息環(huán)境能否降低以不同層級公允價(jià)值計(jì)量的信息風(fēng)險(xiǎn),本文借鑒Riedl和Serafeim[10]的研究方法,根據(jù)信息環(huán)境好壞將樣本企業(yè)分為兩組,并用證券分析師跟蹤人數(shù)來衡量公允價(jià)值信息披露信息環(huán)境的優(yōu)劣。證券分析師跟蹤人數(shù)為公允價(jià)值信息披露前的發(fā)布盈利預(yù)測報(bào)告的證券分析師人數(shù)。經(jīng)過前文H2的推理分析,越多的證券分析師追蹤企業(yè)信息、發(fā)布盈利預(yù)測報(bào)告,企業(yè)的信息環(huán)境越好。而良好的信息環(huán)境能夠改善企業(yè)總體信息質(zhì)量,降低信息風(fēng)險(xiǎn)。因此,本文假設(shè)在高質(zhì)量信息環(huán)境下,H1中的層級差距不再顯著,而在低質(zhì)量信息環(huán)境下的層級差距要明顯高于高質(zhì)量環(huán)境下層級的差距。

      綜上所述,在模型(1)基礎(chǔ)上可以建立模型如下:

      β_adji,t=λ0+(λ1FVAli,t+λ2FVA2i,t+λ3FVA3i,t+λ4OAi,t+λ5FVL1i,t+λ6FVL2i,t+λ7FVL3i,t+λ8OLi,t)×HIGH_ENV+

      (λ9FVAli,t+λ10FVA2i,t+λ11FVA3i,t+λ12OAi,t+λ13FVL1i,t+

      λ14FVL2i,t+λ15FVL3i,t+λ16OLi,t)×LOW_ENV

      (2)

      式(2)中,HIGH_ENV代表高質(zhì)量的信息環(huán)境,LOW_ ENV代表低質(zhì)量的信息環(huán)境。假設(shè)良好的信息環(huán)境對信息風(fēng)險(xiǎn)有改善作用,那么低質(zhì)量環(huán)境組變量系數(shù)應(yīng)當(dāng)高于高質(zhì)量組變量系數(shù)。這種治理的主要作用在于改善第三層級的信息風(fēng)險(xiǎn),從而降低不同層級之間的信息風(fēng)險(xiǎn)差距,預(yù)測兩種信息環(huán)境下第三層級與第一層級之間資產(chǎn)信息風(fēng)險(xiǎn)差距為(λ11-λ9)>(λ3-λ1),第三層級與第二層級之間資產(chǎn)信息風(fēng)險(xiǎn)差距為(λ11-λ10)>(λ3-λ2);同理,兩種信息環(huán)境下第三層級與第一層級之間負(fù)債信息風(fēng)險(xiǎn)差距為(λ15-λ13)>(λ7-λ5),第三層級與第二層級之間負(fù)債信息風(fēng)險(xiǎn)差距為(λ15-λ14)>(λ7-λ6)。

      (四)樣本選取與數(shù)據(jù)選擇

      本文選取2010—2015年我國滬深兩市A股金融行業(yè)披露公允價(jià)值層級信息的上市公司作為樣本。相較于其他行業(yè),金融行業(yè)是應(yīng)用公允價(jià)值計(jì)量屬性最早也最為普遍的行業(yè),其以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)或負(fù)債占總資產(chǎn)的比重也相對較高。樣本期間從2010年財(cái)政部正式出臺要求披露公允價(jià)值層級信息的“25號文”開始至2015年年末止。其中,公允價(jià)值層級信息來源于巨潮資訊網(wǎng)(www.cninfo.com.cn)公布的上市公司半年報(bào)和年報(bào)資料,筆者進(jìn)行了手工收集和整理。模型中權(quán)益β值和相關(guān)財(cái)務(wù)信息來自中國股票市場研究數(shù)據(jù)庫(CSMAR)。剔除數(shù)據(jù)缺失的公司,本文共得到有效樣本344個(gè)。

      從樣本公司運(yùn)行情況看,證券期貨業(yè)和銀行業(yè)對公允價(jià)值計(jì)量屬性使用較為廣泛,并能夠按照公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則的要求規(guī)范披露層級信息,而且,隨著市場的不斷完善和準(zhǔn)則規(guī)范的相繼推出,披露公允價(jià)值層級信息的企業(yè)數(shù)量逐年增加。

      三、 實(shí)證分析

      (一)公允價(jià)值層級披露與會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性分析

      1.描述性統(tǒng)計(jì)

      變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。由表1可知,β_adj的均值為0.1034,以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重為16.22%,相對于其他行業(yè)比重較大。第一和第二層級的資產(chǎn)比重明顯高于第三層級,以公允價(jià)值計(jì)量的負(fù)債非常少,僅占總資產(chǎn)0.86%,且我國上市公司金融企業(yè)以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)和負(fù)債主要分布在第二層級。

      表1 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

      2.回歸結(jié)果分析

      由于樣本在各期間的分布不均,通過 Hausman檢驗(yàn),采用固定效應(yīng)模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸的結(jié)果如表2所示。

      表2 公允價(jià)值三個(gè)層級的信息風(fēng)險(xiǎn)

      注:***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著,括號內(nèi)為t值(下同)。

      由表2可知,以第一、第二和第三層級公允價(jià)值計(jì)量資產(chǎn)的權(quán)益β值是單調(diào)遞增的,分別為0.7876、0.7960和1.8746,并且分別在10%、5%和1%的水平下顯著,與H1的預(yù)測結(jié)果一致。此外,通過Wald檢驗(yàn)顯示第三層級資產(chǎn)的權(quán)益β值顯著大于第一和第二層級的,但第一和第二層級資產(chǎn)的權(quán)益β值之間差距不大。由此可見,以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn),隨著以第一、第二和第三層級公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)的信息不對稱程度的提高,投資者面臨的信息風(fēng)險(xiǎn)也依次增強(qiáng),但第一和第二資產(chǎn)之間的信息風(fēng)險(xiǎn)沒有顯著差異。

      以第一、第二和第三層級公允價(jià)值計(jì)量的負(fù)債的權(quán)益β值絕對值并不是單調(diào)遞增的,且僅第二和第三層級負(fù)債是顯著的,可能是因?yàn)橐缘诙蛹壒蕛r(jià)值計(jì)量的負(fù)債占總資產(chǎn)的比重相對較高,而以第三層級計(jì)量的公允價(jià)值負(fù)債雖然規(guī)模較小,但是不確定性最強(qiáng),其相應(yīng)的信息風(fēng)險(xiǎn)最顯著。經(jīng)過Wald檢驗(yàn)結(jié)果顯示,以公允價(jià)值計(jì)量的不同層級負(fù)債之間的信息風(fēng)險(xiǎn)差異并不顯著。

      (二) 信息環(huán)境與會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)性分析

      1.描述性統(tǒng)計(jì)

      本文以上市公司證券分析師跟蹤人數(shù)這一公司特征作為依據(jù),將樣本總體分成兩個(gè)子樣本,指定為高、低兩個(gè)等級的信息披露環(huán)境,在前文檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上考察上市公司信息環(huán)境對會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)的影響。證券分析師跟蹤人數(shù)在中位數(shù)以上的上市公司為信息環(huán)境質(zhì)量高的公司,證券分析師跟蹤人數(shù)在中位數(shù)以下的上市公司為信息環(huán)境質(zhì)量低的公司。本文對兩組信息環(huán)境下的上市公司進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì),并對兩組之間平均值和中位數(shù)的差距進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),結(jié)果如表3所示。由表3可知,兩組環(huán)境下的加權(quán)權(quán)益β值存在顯著差異,說明信息環(huán)境質(zhì)量對信息風(fēng)險(xiǎn)有重要影響,與本文進(jìn)行H2的檢驗(yàn)前提相吻合。

      表3 不同信息環(huán)境組的描述性統(tǒng)計(jì)

      2.回歸結(jié)果分析

      表4展示了模型(2)的回歸結(jié)果。由表4可知,在高質(zhì)量的信息環(huán)境下,三個(gè)層級的以公允價(jià)值計(jì)量資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)是單調(diào)遞增的,且分別在5%和10%的水平下顯著;而在低質(zhì)量的信息環(huán)境下,三個(gè)層級的以公允價(jià)值計(jì)量資產(chǎn)分別在1%和5%的水平下顯著,但是第一層級資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)略高于第二層級(FVA1×LOW_ENV=0.6112,F(xiàn)VA2×LOW_ENV=0.4930),因?yàn)樵谏衔拿枋鲂越y(tǒng)計(jì)中,兩種環(huán)境下的第一層級以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)比重存在明顯差異,低質(zhì)量環(huán)境下的第一層級資產(chǎn)比重顯著高于高質(zhì)量環(huán)境下的第一層級資產(chǎn)比重。而從不同環(huán)境下三個(gè)層級資產(chǎn)信息風(fēng)險(xiǎn)之間的差距來看,在高質(zhì)量的信息環(huán)境下,三個(gè)層級之間的差距不再顯著,而在低質(zhì)量信息環(huán)境下,三個(gè)層級之間的差異非常明顯,特別是第三層級的信息風(fēng)險(xiǎn)要顯著大于第一和第二層級。兩組環(huán)境下,第一和第二層級資產(chǎn)之間的信息風(fēng)險(xiǎn)差距并不顯著,在低質(zhì)量信息環(huán)境的企業(yè)中,第三層級與第一和第二層級之間的差距要顯著高于高質(zhì)量信息環(huán)境中第三層級與第一和第二層級的差距,這也說明了信息環(huán)境主要通過影響第三層級資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)來改變不同層級之間信息風(fēng)險(xiǎn)的差距。綜上所述,實(shí)證研究結(jié)果顯示,信息環(huán)境能夠?qū)蕛r(jià)值信息風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響,良好的信息環(huán)境能夠總體降低以公允價(jià)值計(jì)量資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn),并且能夠縮小不同層級公允價(jià)值計(jì)量資產(chǎn)之間的信息風(fēng)險(xiǎn)差距,這種差距的縮小主要是通過降低第三層級資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)來實(shí)現(xiàn)的。

      表4 公允價(jià)值三層級信息風(fēng)險(xiǎn)與外部信息環(huán)境回歸分析

      在不同質(zhì)量信息環(huán)境下,公允價(jià)值三層級信息風(fēng)險(xiǎn)與外部信息環(huán)境表現(xiàn)各異:高質(zhì)量外部信息環(huán)境下三個(gè)層級負(fù)債的系數(shù)分別是-0.5991、-2.3806和-2.0630,低質(zhì)量外部信息環(huán)境下三個(gè)層級負(fù)債的系數(shù)分別是-0.5890、-2.3550和-3.2757,與H1相同,在兩種環(huán)境下三個(gè)層級的系數(shù)沒有表現(xiàn)出遞增關(guān)系,仍然是只有第二和第三層級以公允價(jià)值計(jì)量的負(fù)債對信息風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響。三個(gè)層級的負(fù)債信息風(fēng)險(xiǎn)之間的差距并不顯著,因此,本文沒有進(jìn)一步對此做統(tǒng)計(jì)性檢驗(yàn)。但是單純從系數(shù)比較可以看出,兩種環(huán)境下第一和第二層級負(fù)債的信息風(fēng)險(xiǎn)沒有顯著差別,高質(zhì)量環(huán)境下第三層級負(fù)債的信息風(fēng)險(xiǎn)明顯低于低質(zhì)量環(huán)境下第三層級的信息風(fēng)險(xiǎn)。信息環(huán)境對公允價(jià)值計(jì)量負(fù)債的信息風(fēng)險(xiǎn)的作用并不明顯,可能是由于以公允價(jià)值計(jì)量的負(fù)債規(guī)模較小,沒有引起足夠的關(guān)注和重視。

      四、研究結(jié)論與政策建議

      由于各層級信息使用的估值參數(shù)不同,估值參數(shù)的不確定性隨著公允價(jià)值層級的增加而遞增。本文以2010—2015年我國滬深兩市A股金融行業(yè)上市公司為樣本,以權(quán)益β值作為會計(jì)信息風(fēng)險(xiǎn)的替代變量,研究不同層級以公允價(jià)值計(jì)量資產(chǎn)或負(fù)債的信息風(fēng)險(xiǎn)之間存在的差距。在此基礎(chǔ)上,筆者以證券分析師跟蹤人數(shù)作為企業(yè)信息環(huán)境的替代變量,研究企業(yè)信息環(huán)境對不同層級公允價(jià)值信息風(fēng)險(xiǎn)的影響。

      首先,以公允價(jià)值計(jì)量的三個(gè)層級資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)呈現(xiàn)遞增趨勢。由于公允價(jià)值三個(gè)層級估值所選取的估值參數(shù)的主觀性和可靠性不同,以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)項(xiàng)目三個(gè)層級的信息風(fēng)險(xiǎn)呈遞增關(guān)系,第二層級資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)居中,第三層級資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)最高。

      其次,信息環(huán)境的改善也能夠從總體上降低以公允價(jià)值計(jì)量的資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn),并且能夠縮小不同層級以公允價(jià)值計(jì)量資產(chǎn)之間的信息風(fēng)險(xiǎn)差距。這種差距的縮小主要是通過降低第三層級資產(chǎn)的信息風(fēng)險(xiǎn)來實(shí)現(xiàn)的。

      結(jié)合上文研究,為了促進(jìn)公允價(jià)值計(jì)量在我國的有效實(shí)施,筆者提出以下建議:

      首先,準(zhǔn)則制定機(jī)構(gòu)應(yīng)完善公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則和應(yīng)用指南。本文實(shí)證研究結(jié)果表明,第一、第二和第三層級公允價(jià)值的信息風(fēng)險(xiǎn)依次增強(qiáng),企業(yè)披露公允價(jià)值信息可能會因?yàn)閷蛹壍牟煌瑢ν顿Y者產(chǎn)生不同的影響。而公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則中僅描述了公允價(jià)值計(jì)量所使用的輸入值的層級,公允價(jià)值層級依據(jù)輸入值層級而定,沒有對公允價(jià)值層級的含義、目標(biāo)做出清晰的解釋,可能會造成實(shí)務(wù)界難以理解。而且,公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則中只對活躍市場加以定義,活躍市場是指相關(guān)資產(chǎn)或負(fù)債的交易量和交易頻率足以持續(xù)提供定價(jià)信息的市場,卻沒有對非活躍市場進(jìn)行說明,對“足以持續(xù)提供”的標(biāo)準(zhǔn)難以界定,同時(shí)對在非活躍市場下公允價(jià)值的估計(jì)缺乏可操作性的指導(dǎo)。因此,應(yīng)該對準(zhǔn)則在實(shí)施過程中發(fā)現(xiàn)的概念理解問題和遺漏問題加以補(bǔ)充和細(xì)化。

      其次,上市公司應(yīng)完善對公允價(jià)值層級信息的披露。筆者在收集數(shù)據(jù)時(shí)發(fā)現(xiàn),雖然大部分金融行業(yè)上市公司對層級信息進(jìn)行了披露,但是披露的詳盡程度和形式各異。第二層級的公允價(jià)值是經(jīng)過調(diào)整的報(bào)價(jià),且根據(jù)前文的統(tǒng)計(jì)第二層級公允價(jià)值的比重最大,因而該層級的公允價(jià)值信息對投資者決策同樣具有重大影響。然而筆者在查閱上市公司披露的層級信息時(shí)發(fā)現(xiàn),上市公司沒有適當(dāng)?shù)嘏对搶蛹墝r(jià)格的調(diào)整過程和依據(jù)的相關(guān)信息。此外,上市公司對第三層級公允價(jià)值輸入值和估值模型選擇的披露存在不足,投資者難以辨別估值結(jié)果從何而來。綜上分析,上市公司應(yīng)嚴(yán)格執(zhí)行公允價(jià)值計(jì)量準(zhǔn)則中關(guān)于公允價(jià)值信息披露的要求,加強(qiáng)和完善對第二和第三層級公允價(jià)值信息的披露。

      最后,監(jiān)管部門應(yīng)培育和規(guī)范發(fā)展信息中介。證券分析師是金融市場的信息中介之一,管理層的操縱行為受到證券分析師長期跟蹤關(guān)注的約束。證券分析師可以利用自身的專業(yè)背景和特殊渠道來對企業(yè)披露的公允價(jià)值信息進(jìn)行解讀。他們能夠幫助投資者提高公允價(jià)值信息的可理解性和可信度,起到了在投資者和企業(yè)之間傳遞信息的橋梁作用。同時(shí)監(jiān)管部門也不能忽略對信息中介機(jī)構(gòu)的約束和監(jiān)管,保持其獨(dú)立性和客觀性,加強(qiáng)證券分析師行業(yè)職業(yè)道德的培養(yǎng)。

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      2017-09-18

      任月君(1962-),女,遼寧大連人,教授,博士,主要從事財(cái)務(wù)會計(jì)與成本會計(jì)研究。E-mail: ren1166@163.com鄭夢茹(1991-),女,遼寧鞍山人,碩士,主要從事資本市場財(cái)務(wù)與會計(jì)研究。E-mail:zhengmengru0825@126.com

      F231

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      劉艷)

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