深交所信息披露考评对盈余管理影响的实证研究

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摘 要：信息披露和盈余管理一直是中外学者研究的焦点。本文以深市的2007—2009年A股上市公司为研究样本，用修正的琼斯截面模型计量盈余管理，以深交所的信息披露考评结果为解释变量，实证研究信息披露考评的结果对盈余管理影响程度，研究结果显示信息披露考评结果对盈余管理具有一定的抑制作用。

关键词：信息披露考评结果；信息不对称；盈余管理；截面修正的琼斯模型

中图分类号：F275 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2013）06-0046-05 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2013.06.10

一、 引言

信息披露和盈余管理一直是中外学者研究的焦点。从我国目前的情况看，上市公司披露的信息大部分是会计信息。这是由于会计信息能以清晰的数据反映企业的经济活动，便于理解和比较；大部分信息使用者也是依靠会计信息反映的财务状况和经营成果对企业进行评价，从而做出判断。因此，会计信息成为上市公司进行利润操纵和盈余管理的对象。

为保护广大投资者的利益和提高上市公司的信息披露质量，深交所和上交所分别在2001年了信息披露考核办法，即《深圳证券交易所上市公司信息披露考核办法》和《上海证券交易所上市公司信息披露工作核查办法》，分别对其上市公司的信息披露的质量进行评价。其中深交所信息披露的质量评价主要依据六个方面：真实性、准确性、完整性、及时性、合法合规性和公平性，然后得出一个综合评分，按综合评分划分优秀、良好、合格和不合格四个等级，于次年七月份左右在深圳证券交易所网站（Http：// ）的诚信档案中公布上市公司上年的考核评级结果。遗憾的是，上交所的信息披露考评仅进行了一年就没有再继续下去。因此，本文只探讨深交所信息披露考评对盈余管理的影响。

二、研究设计

（一）研究假设的提出

上市公司为了获得好的评级，维持好的公司形象，就会遵循深交所的信息披露要求，这样就会提高上市公司信息披露的透明度。随着信息披露透明度的增加，盈余管理被识别的概率将会随之增加。因为盈余管理被识别就会产生消极的影响，所以公司的管理当局就会减少盈余管理的行为。以上就是深交所信息披露考评抑制盈余管理行为的完整的流程。信息披露透明度的增加会抑制盈余管理的行为，Hirst&Hopkin在他们的实验中证明了这一点[1]：在其他条件一定的情况下，公司的信息披露透明度越高，信息使用者和管理当局的信息不对称程度就越低，更容易识别盈余管理。所以深交所信息披露考评的评级越高，盈余管理程度越低，因此本文的假设为：

深交所信息披露考评能有效抑制盈余管理的行为。

（二）各个变量的选取和计量

1.被解释变量的选取和计量

本文侧重研究信息披露考核系统对盈余管理的影响，所以被解释变量为盈余管理。从以前的研究文献可以看出，盈余管理的计量方法多种多样，主要有以下三种方法：总体应计利润法、具体应计利润法、分布检测法[2]。

由于本文研究的是深交所信息披露考评对盈余管理的影响，信息披露是为了健全公司治理，分布检测法在公司治理关系领域不适用，所以不用分布检测法作为本文计量盈余管理的方法。具体应计利润法局限于特定的行业，深交所信息评级是针对深交所的所有A股上市公司，所以本文也不能采用具体应计利润的方法。总体应计利润法能够应用于盈余管理各个研究领域，所以本文在计量盈余管理时用总体应计利润法。

总体应计利润法在计量非操控性应计利润时，有很多的计量模型，有的是时间序列模型（如Healy模型、DeAngelo模型、Jones模型、行业模型），有的是截面回归模型（如截面Jones模型、截面修正的Jones模型和KS模型）。时间序列的盈余管理计量模型的使用前提是假设公司业务处于比较稳定的增长期，同时具有较长时间的序列数据，然后依据每个公司估计期时间序列上的数据，从而估计出总应计利润和主导变量之间的回归系数。截面的盈余管理计量模型的使用前提是假设研究的公司和同行业没有明显的差异，然后依据事件期（即盈余管理发生期）每个行业的公司数据，从而估计出每个行业的总应计利润和主导变量之间的回归系数。由于我国的证券市场发展时间短，不少上市公司的上市时间不超过十年，所以在选择样本用时间序列来计量盈余管理选会有局限性，而且深交所信息披露考评是从2001年开始实施的，不能满足用时间序列计量盈余管理的要求[3]。同时从大的方面说，制约我国上市公司信息披露的法律、法规、准则等制度处于不断地变更和完善过程中，用时间序列计量的盈余管理就会混乱，各个年份的计量结果就没有可比性，所以研究就没有参考价值和学术价值。所以，按照目前情况，用时间序列计量盈余管理在我国不太实用，本文采用截面回归模型来计量盈余管理。

经综合考虑，本文用经过修正的琼斯截面模型来计量盈余管理。修正的琼斯模型是由Dechow（1995）年提出的，他认为企业的管理层能够通过应收账款调节主营业务收入，从而操纵利润，这样琼斯模型会对非操纵应计利润的计量存在误差，影响盈余管理的衡量，修正的琼斯模型可以消除这种影响[4]。修正的琼斯截面模型如下：

Dait=■-Ndait （1）

其中，Dait代表样本公司i第t年的盈余管理程度，是消除公司规模后的t年的非正常性应计利润；■代表样本公司i消除公司规模后第t年的总应计利润，其中 Tait=Niit-Cfoit（Niit代表样本公司i第t年的净利润，Cfoit代表样本公司i第t年的经营活动现金净流量），Ait-1代表样本公司i上期期末的总资产；Ndait代表样本公司i第t年的非操控性应计利润由方程（2）得出：

Ndait=a1（■）+a2（■）+a3（■）（2）

其中，Ndait代表样本公司i第t年的非操控性应计利润；Ait代表样本公司i第t-1年的总资产；？驻Revit代表样本公司i的t期主营业务收入和t-1期主营业务收入的差额；？驻Recit代表样本公司i的t期应收账款净额和t-1期应收账款净额的差额；Ppeit代表样本公司i第t年的固定资产净额；a1，a2，a3是各个行业的特征参数，a1，a2，a3的值是由下面的方程（3）估计得出的，

■=a1（■）+a2（■）+a3（■）+？着it（3）

其中，？着it是方程（3）的残差估计，表示公司总应计利润中的非正常性应计利润部分；其他变量所代表的含义和方程（2）是一致的。在估计a1，a2，a3各个行业的特征参数时，是按年度分行业分组的数据进行线性回归得出的。在对各个行业的划分上，本文采用证监会的行业分类代码。另外，值得注意的是在估计行业特征参数a1，a2，a3时，采用的是基本的琼斯模型，而不是从修正的琼斯模型中得到的。在计量非操控性应计利润时，修正的琼斯模型只是在基本琼斯模型的基础上，对收入进行了调整。

根据上述三个方程计算得到的Da值将会有的是负数，有的是正数，负数表示向下的盈余管理，正数表示向上的盈余管理。向上的盈余管理是为了调增当期利润而转回以前储备的利润或者透支未来利润，向下的盈余管理是为了储备利润调减当期盈余。正向盈余Da的值越大，其盈余管理程度越高；负向盈余Da的值越小，其盈余管理程度越高。因此为了统一计算口径，本文以Da的绝对值作为盈余管理的替代变量。

2.解释变量的选取和计量

本文研究的是深交所信息披露考评对盈余管理的影响，我们用深交所公布的信息披露质量考评结果为解释变量。我们知道，从2004年开始，深交所在其网站（http：//）的“诚信档案”中公布了所有深市A股上市公司2001年以来的信息披露考核结果。随后的年份中，深交所会在次年的七月份左右公布信息披露考核结果。由前文可知，深交所公布披露等级以前，会从六个方面对在其上市的A股公司做一个综合评分，然后依据综合评分划分出优秀、良好、合格和不合格四个等级[5]。但综合评分并不对外界公布，只能从公布的考评等级来判断上市公司的信息披露状况，评级为优秀的公司信息披露情况较好，而评级不合格的公司信息披露状况就较差，良好和不合格信息披露状况一般。本文以Rank表示解释变量，如果深交所网站上公布的信息披露质量考评结果为“不合格”的公司，则Rank赋值为1；考评结果为“合格”的公司，则Rank赋值为2；考评结果为“良好”的公司，则Rank赋值为3；考评结果为“优秀”的公司，则Rank赋值为4；所以在下文的检验中，主要检验Rank与盈余管理程度（Da）的相关性，研究结果如果是显著负相关，这证明本文假设成立，即深交所信息披露的考评能有效地抑制盈余管理的行为。

3.控制变量的选取

本文用可操控性应计利润来衡量盈余管理，国内外已有的研究文献表明影响可操控性应计利润的因素很多，除了要研究信息披露考评结果与盈余管理的相关关系之外，在研究过程中还要控制其他因素对盈余管理的影响。本文选取的控制变量有：公司规模、资产负债率、净资产收益率、经营活动产生的净现金流量、营业收入增长率。

（三）检验模型的建立

本文采用相关分析法研究深交所信息披露考评与盈余管理的相关关系。在检验深交所信息披露考评与盈余管理的关系时，以盈余管理的绝对值作为因变量，以深交所的信息披露考评结果为自变量，在考虑其他可能影响操控性应计利润的因素的基础上，加入了以上的控制变量，建立如下的检验模型。

Dait=？茁0+？茁1Rankit+？茁2Sizeit+？茁3Levit+？茁4Xnit+？茁5Cfoit+

？茁6Growit+？茁7Cgbit+？着it

公式中的变量定义前文已做了描述，变量代码说明如表1。

（四）样本的选择和描述

本文选取在深圳证券交易所2007—2009年期间A股上市公司作为研究样本，之所以采用2007年以后的数据，是由于上市公司从2007年1月1号开始实施新的企业会计准则和审计准则。会计准则的变更和完善，上市公司就会调整盈余管理的手段，也将会影响到我们计算盈余管理的过程。为了消除这一不利影响，本文将研究将样本的期限界定在2007年以后。为保证研究结果的有效性，本文在样本选择过程中，首先删除了被特别处理的上市公司；其次删除了研究数据缺失和极端值的样本；再次删除了不具有连续四年财务数据的样本，因为在计算一些变量是需要上市公司连续两年的数据；最后删除了金融业和研究样本不足十家的公司，因为以前的文献研究表明，琼斯模型不适合金融业。最终得到了本文研究所需的总有效样本440个。本文因为要分年度分行业计算盈余管理，行业分类参考了证券监督管理委员会2001年颁布的《上市公司行业分类指引》。为了在分年度分行业估计非操控性应计利润不会产生样本不足的问题，研究样本中删除了样本不足十家的公司的行业A（农、林、牧、渔业）、E（建筑业）和L（传 播与文化产业），并合并了C2 （木材、家具业）和C3（造纸、印刷业），尽量避免由于样本选择引起的误差。

三、实证结果分析

（一）信息披露考评结果的描述性统计

深交所每年对所有A股上市公司进行考核，评价等级分为四个等级：优秀、良好、合格和不合格。每年的7月份左右，深交所在其网站上公布当年上市公司的信息披露质量的考评结果。表2列示了2007—2009年深交所上市公司的信息披露考评结果的分布状况。

从表2可以看出，2007—2009年优秀和良好公司的数量和比重均呈现出上升的趋势；这三年的合格和不合格公司的数量和比重却呈现出下降的趋势。我们可以推测深交所上市公司的信息披露水平整体都在上升，说明深交所得信息披露考核系统的实施起到了一定的作用。

（二）盈余管理的描述性统计

由于盈余管理是按照修正的琼斯模型分年度分行业计算得出的，因此本文对2007—2009年的数据进行描述统计。

从表3可知，这三年的盈余管理的均值均为负数，这表明深交所向下的盈余管理的行为较为普遍，即上市公司通常会储备利润以备不时只需，这个结果和以前的研究结果大致相同。

（三）相关性分析

各个变量的相关系数矩阵如表4所示。盈余管理的绝对值和信息披露评级在在 0.05 水平（双侧）上显著负相关，这和我们的研究假设是一致的，信息披露评级能有效地抑制盈余管理。

从表4可以看出，解释变量和控制变量之间也存在着显著的相关关系，如信息披露评级与公司规模（资产的自然对数）、公司规模（资产的自然对数）与经营活动产生的净现金流、第一大股东持股比例与经营活动产生的现金流等，说明这些解释变量之间存在着共线性的可能，但是通过上表可以看出相关系数都低于0.8，而如果相关系数超过0.8时则共线性可能较大，所以本文的解释变量的共线性可能较小。但是为了使多元回归效果更好，我们对多元线性回归进行了多重共线性诊断，本文主要是对解释变量做了方差膨胀因子检验（VIF），结果如表5所示。

从表5可以看出，解释变量的容忍度值均大于0.5，但是方差膨胀因子系数（VIF）均小于2，根据数量统计规律可知，解释变量之间并不存在共线性的问题，为下一步进行多元线性回归提供了基础。

（四）深交所信息披露考评与盈余管理的回归分析

从表6中可以看出，深交所信息披露的考评结果和盈余管理负相关，这表明深交所信息披露考评结果越好，盈余管理的程度就越低，支持了本文的假设。

四、实证研究结论与缺陷

（一）实证研究结论

本文以Rank作为信息披露考评结果的变量，以Da作为盈余管理的变量，检验了信息披露考评结果对盈余管理的影响。研究结果表明：信息披露考评结果对盈余管理具有一定程度地抑制作用。本文的假设一成立。为了避免公司股票价格的下跌，上市公司非常看重深交所的信息披露考评结果，因此在其上市的公司会提高信息披露的质量，降低盈余管理的行为。

（二）实证研究缺陷

本文在进行实证研究设计时，存在以下的缺陷：

第一，盈余管理的衡量。由前文可知，度量盈余管理的模型有很多种，本文只采用了扩展的琼斯截面模型来计量，这个模型对我国资本市场的适用性还有待考证。因此我们在检验信息披露考评和盈余管理产生的误差可能有这方面的原因。

第二，深交所考评结果的衡量。本文按照“不合格”、“合格”、“良好”、“优秀”对其依次赋值为1、2、3、4，然而我们无法准确地衡量四个评级的差别，强行地规定各个评级之间的差距是相等的。

第三，我们在建立检验模型时，用Da作为被解释变量，信息披露考评结果作为解释变量，用线性回归进行分析结果。有的学者研究表明，当以盈余管理程度作为被解释变量时，我们用的是截面数据，并不服从正态分布，不应该用线性回归进行检验，建议用Tobit之类的模型。

参考文献：

[1]D.E. Hirst and P.E. Hopkins. Comprehensive Income Reporting and Analysts Valuation Judgments[J].Journal of Accounting and Economics，2000（29）.

[2]夏立军.国外盈余管理计量方法述评[J].外国经济与管理，2002（10）.

[3]廖奎.信息披露考核系统对上市公司盈余管理影响的研究[D].成都：西南财经大学，2008.

[4]潘越.社会资本、法律保护与IPO盈余管理[J].会计研究，2010（5）.

[5]俞春江.公司透明度与盈余管理关系经验检验——基于深交所年度信息披露考评数据[D].厦门：厦门大学，2008.