我國XBRL財務報告應用與會計信息質量——基于滬深經驗數據的實證分析

王 琳，龔 昕

(中國石油大學 (北京)工商管理學院，北京 102249)

2009年初，我國深滬兩市先后強制要求上市公司披露基于新XBRL標準平臺的財務報告，XBRL財務報告的披露是否如其理論分析的那樣改善了上市公司的會計信息質量?基于對此問題的思考，本文選取具有良好市場代表性的滬深300成分樣本股，對其2009—2011年披露的XBRL格式半年報和年報的會計信息含量與市場反應進行了實證研究，以期為我國XBRL財務報告的進一步推廣提供經驗數據。

一、研究設計

1.研究思路

以Scott為代表的西方實證會計理論認為，在有效市場假說下，會計信息的質量越高，市場對會計盈余的反應系數越大［1］。Ball和Brown在1968年發表的“會計數據的實證評估”中指出若市場有效，公司的全部歷史信息都反映在股價中，財務報告一旦含有未預期的信息就會引發投資者對股價做出迅速無偏的反應。這些經典研究表明在強型或半強型有效的資本市場中，盈余具有信息含量，股價的變動能及時反映投資者對盈利信息的正確預期，因而信息披露后，累計超額收益率 (CAR)將不再變化。盈余反應系數(ERC)是衡量證券超額市場回報對該公司報告盈余中非預期因素的反應程度的一種工具，鑒于ERC將未預期盈余與未預期股票回報相結合，本文選用可操作性較強的事件研究法，以XBRL財務報告的披露為特定事件，研究事件發生前后ERC在很短窗口期內的變化來判斷上市公司的盈余信息是否具有信息含量［2］。

2.研究假設

與傳統財務報告相比，XBRL財務報告實現了報告的生成至披露全程電子化，其標準化數據標簽、多維分析功能和數據挖掘功能使信息使用者可以便捷選擇與決策相關的報告內容、顯示模式和分析形式，有利于使用者快速獲取和解析信息，提高決策效率。由此，本文擬定如下三個假設:

H1信息使用者使用XBRL財務報告能獲得更多且更有助于經濟決策的信息。

H2信息使用者使用XBRL財務報告能獲得更真實準確的信息。

H3信息使用者使用XBRL財務報告能夠更及時地獲取所需信息。

另外，下文實證分析擬采用事件研究法研究ERC在短窗口期內的變化來考察XBRL財務報告信息含量。因此，本文增設以下假設:

H4所有包含在XBRL財務報告中的價值相關信息都在報告時點對外披露。

H5盈余反應系數與公司盈余的持續性成正比［3］。

H6盈余反應系數與公司成長性成正比。

H7盈余反應系數與公司風險成反比。

3.窗口期的確定和樣本的選取

在事件研究中，本文以滬深兩市上市公司采用XBRL系統披露財務報告為研究事件，以XBRL財務報告對外披露日為事件時點，選擇短窗口期考察事件發生日前后共三天 ［-1，1］CAR的變化情況，并增設窗口期 ［-2，2］來控制信息提前泄露而產生的市場反應。

本文采用具有良好市場代表性的滬深300指數的樣本股，根據中證指數每半年公布的滬深300調整名單分別選取2008年年報、2009年半年報、2009年年報、2010年半年報、2010年年報和2011年半年報公告日的樣本，剔除ST樣本、股價不全或連續停牌的樣本、數據明顯異常的樣本、窗口期內披露其他重大事件的樣本以及窗口期后進行更正公告的樣本，篩選出六個研究區間共1 265個樣本，涉及證監會行業分類(CSRC)的全部13個行業。樣本數據來源于CCER中國經濟金融數據庫、上交所及深交所的網站，數據處理主要采用SPSS Statistics 19和Exce1 2007軟件。

二、模型的選擇和變量的測度

1.模型的選擇和變量的計算

本文選用比較常見的盈余反應系數定義式:

其中，CARi，t為上市公司i在t時期內的累計超額收益率;β為盈余反應系數，UEi，t為未預期會計盈余;Yt為年度虛擬變量;ε為殘差項。

本文不考慮年度虛擬變量，將模型簡化為基本二元線性模型:

本文仍選用是基于一定的理論基礎和現實原因的:(1)線性模型是非線性模型的基礎，非線性模型的一般分析思路是通過線性模型的分段回歸來實現對ERC極其影響因素的研究。(2)我國資本市場還不夠發達，能否直接套用在國外成為主流的非線性模型還值得商榷。(3)各種非線性模型都存在一定的實用問題，很難判斷采用何種更符合現狀。

CAR(Cumulative Abnormal Returns)為窗口期內超額收益率的加總。本文采用市場風險調整法來計算CAR:

(1)選取窗口期前90個交易日的樣本股票日收益和市場證券組合日收益 (滬深300指數日收益)，計算各樣本股票的日收益率 Ri，j=(Pi，j-Pi，j-1)/Pi，j(Pi，j為股票 i 在 j 日的收 盤價)，及對應交易日的滬深300指數日收益率Rm，j= (Indexi，j-Indexi，j-1)/Indexi，j(Indexi，j為滬深300在j日的市場指數)。(2)根據資本資產定價模型 Ri，j=αi+βiRm，j+εi，利用窗口期前90個交易日的 Ri，j和Rm，j回歸估計出參數和，再根據、和窗口期內的Rm，j計算股票 i在窗口期內的預期收益率 ERi，j=+R。(3)在計算窗口期內股票i的日超額收m，j益率 ARi，j=Ri，j-ERi，j的基礎 上，得 出 其在窗口期 t時期內的累計超額收益率 CARi，t= ∑ARi，j。

UE(Unexpected Earnings)指的是公司的實際盈余與投資者對該公司的期望盈余的差額。本文將投資者決策的主要影響因素每股盈余(EPS)作為財務報告信息含量的代理變量，運用隨機游走模型估算預期盈余，即將上期的實際盈余水平作為本期預期盈余水平的無偏估計值:

其中，Yi，t為股票i在t時期的盈余水平。

2.回歸模型的設計和變量的測度

本文的回歸模型設計為:

其中，ABSUE為未預期會計盈余的絕對值;EP為衡量盈余持續性，每股盈余除以年初股價;MBIRI為主營業務收入增長率;TBQ為市場價值與重置成本之比;DE為權益負債率;SDSY為截止到披露日前一周前85個交易日股票收益率的標準差;XBRLT為樣本采用新XBRL實施平臺輸出報告為1，否則為0。

幫腔團隊，也有人稱為歌隊，但按照傳統，可能還是幫腔更為貼切。以前傳統的梨園戲舞臺叫“棚”，在臺下的幫腔就叫棚下唱。幫腔人間或與鼓師甚至與劇中人對答，也屢見于梨園戲的新老戲。

該回歸模型考慮了ERC的決定因素，選取盈余持續性、公司成長機會和系統風險這三個決定因素來設計控制變量。

(1)盈余持續性變量。盈余持續性是指盈余在較長一段時期保持一種穩健的狀態，表示企業上一期盈余能在下一期得以延續的可能性。如果一個企業的利潤主要來自主營業務收入這類永久性盈余，那么該企業盈余質量可以認為較高，未來現金流也較充足。本文采用Basu度量會計信息穩健性的指標EP［4］來量化盈余持續性:

其中，EPSi，t為股票i在t年度的每股盈余，Pi，t-1為股票 i在 t年初的股價。

(2)公司成長機會變量。公司成長機會是對公司持續成長能力的刻畫。擁有良好成長機會的公司向市場發出具有超額盈利能力的信號，只要這種能力延續到未來，未來盈利就會增加公司的資產，這樣公司就很容易吸引資金，其盈余反應系數也就越高。本文選取主營業務收入增長率和TBQ值作為公司成長機會的衡量指標。

①主營業務收入增長率MBIRI，摘自財務報表的歷史數據，屬于已實現的記錄性指標:

其中，MBIi，t為股票i在t年全年主營業務收入，MBIi，t-1為股票i在t年年初主營業務收入。

②TBQ表示市場對企業未來價值的評價，用來衡量企業的增長潛力:

(3)公司風險變量。資本資產定價理論將公司風險劃分為系統風險和非系統風險，只有企業無法控制的導致所有股票價格下跌的系統風險才會影響公司的預期報酬率，進而反映在股價上影響公司的ERC。由于本文在計算CAR采用的市場風險調整法已包含了風險系數的計算，所以選用以下代理變量作為公司風險控制變量:①權益負債率DE。②截止到披露日前一周前85個交易日股票收益率的標準差SDSY。

(4)事件影響變量XBRLT。本文考察的是滬深兩市采用XBRL標準披露年報后對年報信息質量和投資者決策是否有積極影響。深交所要求深市公司從2008年年報披露開始全面采用其XBRL服務平臺，上交所則從2009年半年報開始推出與國際接軌的新XBRL平臺系統。于此本文設置XBRLT這一虛擬變量，若樣本采用新XBRL平臺輸出，XBRLT值為1，否則為0。

三、實證研究結果

1.XBRL財務報告信息質量的事件研究

(1)描述性統計。對窗口期 ［-1，1］內的關鍵指標CAR進行描述性統計如表1所示。

表1 累計超額收益率的描述性統計

(2)顯著性檢驗。對XBRL財務報告的應用是否引起樣本股票CAR的顯著變化進行統計檢驗。由于樣本量大于30屬于大樣本，因而本文使用大樣本平均值差異的顯著性檢驗，構造Z統計量:

由表2可見滬深300六期樣本在XBRL財務報告披露前后CAR的=3.920大于2.580，P=0.000小于0.010，差異極其顯著。其中，屬于滬市的樣本差異也極其顯著，屬于深市的樣本的=2.070介于1.960和2.580之間、P=0.049介于0.010和0.050之間，差異顯著。未含金融行業的總樣本在窗口期內CAR的=3.690大于2.580，P=0.001小于0.010，差異極其顯著。其中，屬于滬市的樣本差異也極其顯著，但屬于深市的樣本的=1.820小于1.960，P=0.065大于0.050，差異并不顯著。

(3)穩健性檢驗。為了控制因信息提前泄露而產生的市場反應，增加結果的穩健性，現用窗口期［-2，2］的數據對以上結果進行檢驗，結果如表3所示。

對比發現，總樣本和滬市樣本在兩窗口期內CAR的均值顯著性檢驗均在1%的水平上顯著，而排除金融行業的深市樣本的CAR顯著性檢驗在窗口期 ［-1，1］中不顯著，在窗口期 ［-2，2］中在5%的水平上顯著。窗口期 ［-2，2］與窗口期 ［-1，1］的結果基本一致，窗口期［-2，2］的結果效果相對較好。

2.XBRL財務報告信息質量的回歸分析

事件研究法的檢驗結果發現，XBRL財務報告應用前后滬深300窗口期內CAR的均值有顯著變化，滬市樣本的顯著性較深市突出。考慮到上交所的XBRL應用處于國內領先地位，其制定和應用的XBRL分類標準獲得了XBRL國際組織的認證，相對比較規范，本文在進行回歸分析時對樣本進行再篩選，重點分析引起滬市樣本窗口期［-1，1］內 CAR顯著變化的因素。另外，鑒于金融企業的會計制度不同于其他企業，其財務指標與其他行業差異較大，本部分在回歸分析時不考慮金融企業樣本，以滬市非金融企業2008—2011年XBRL(半)年報共760個樣本為初始樣本，剔除數據不全或數值明顯異常的樣本63個，有效樣本697個進一步探討XBRL財務報告的披露對ERC的影響。

(1)描述性統計。對窗口期 ［-1，1］內回歸模型的變量進行描述性統計如表4所示。

表4 各變量的描述性統計

從表4的結果看出，因變量CAR的均值與其中位數十分接近，表明本回歸分析所選的樣本分布基本均衡。

(2)相關性分析。對窗口期 ［-1，1］內回歸模型的自變量進行相關性分析如表5所示。

表5 變量間的Pearson和Spearman相關系數

從表5得出，最大的相關系數只是SDSY和XBRLT之間的-0.493，這說明所有自變量之間并不存有明顯的多重共線性。

(3)回歸分析。由于回歸分析的樣本數據既包含截面數據又包含時間序列數據，所以本文采用面板數據的分析方法。表6顯示了窗口期［-1，1］內的回歸結果。

從表6的分析結果可以看出，在考慮了盈余持續性、公司成長機會和公司風險這些ERC的影響因素的情況下，對于所選的兼具市場代表性和國際認可度的滬深300滬市樣本來說，XBRL財務報告的披露在1%的水平上顯著影響著CAR，由XBRLT的系數0.137可以得出XBRL財務報告的信息含量有所體現且顯著為正。

(4)穩健性檢驗。現用窗口期［-2，2］的數據對以上結果進行穩健性檢驗，回歸分析結果如表7所示。

表6 窗口期［-1，1］的回歸分析結果

窗口期相對擴大，XBRL財務報告的披露仍然在1%的水平上顯著影響累計超額收益率，此時XBRLT的系數增長為0.163，XBRL財務報告具有一定程度的信息含量，這與小窗口期的結論一致。對比兩窗口期的分析結果:(1)自變量的方差膨脹因子VIF值在1.069和1.477之間，都小于10，說明自變量之間并不存在多重共線性。(2)兩次回歸修正的可決系數分別為0.658和0.626，表明回歸模型中的變量選擇是有意義的。(3)兩次回歸的T值和P值都說明回歸系數有效，F值也都通過了1%水平的顯著性檢驗。(4)兩次回歸的DW值分別為1.978和1.840，通過了DW檢驗，說明殘差項不存在一階自相關。總體來說，本文設定的回歸模型較為有效，回歸結果也較好地說明了研究的問題。

表7 窗口期 ［-2，2］的回歸分析結果

四、結論與啟示

實證研究結果顯示，滬深總樣本和滬市樣本的CAR均值差異均在1%的水平上極其顯著，在窗口期 ［-1，1］內，深市樣本的CAR差異在5%的水平上顯著，而剔除金融行業的則差異不顯著，在窗口期 ［-2，2］內，無論剔除金融行業與否，深市樣本的CAR的差異均在5%的水平上顯著。這可能是因為上交所制定的XBRL標準得到國際認可，在國內的推廣力度也較大，而深交所采用的XBRL標準在規范性方面不如前者，投資者運用XBRL財務報告進行決策分析的頻率也不夠高。兩窗口期的結果基本一致，窗口期 ［-2，2］的檢驗效果相對較好，可能是擴大小窗口后排除了事件前后的一些偶發因素影響使數據趨向平滑，表明XBRL財務報告對會計信息的積極影響明顯而持續。多元回歸結果表明，兩窗口期中滬市非金融企業XBRL財務報告披露均對CAR影響在1%的水平上顯著。這說明，經過滬深兩市近些年的努力，現階段XBRL的應用實現了財務報告報送格式的轉變，其會計信息含量也有所體現，但對投資者決策效率的影響作用不夠顯著，XBRL財務報告的市場需求還未形成。

XBRL財務報告雖在一定程度上提升了會計信息質量，但并未引起強烈市場反應的原因有以下幾點:(1)我國對XBRL的推廣應用歷時不長，XBRL格式財務報告伴隨傳統格式財務報告同時報送，不能完全取代傳統財務報告的功用［6］，投資者也沒有完全改變獲取信息的方式，所以未能充分利用XBRL進行決策分析的優勢。(2)我國兩大證交所未采用統一的XBRL標準，其XBRL平臺的規范性有待提高，XBRL財務報告的應用也未覆蓋整個財務信息鏈，這阻礙了XBRL優勢的發揮。(3)本文所選的研究樣本年度跨度不大，對數據時間序列分析不夠;采用短窗口期不能完全剔除宏觀經濟行情的影響;且事件研究法在我國市場經濟環境下的應用是否理想還有待深入的研究。

［1］Scott， W.R. Financial Accounting Theory［M］.Toronto，Canada:Prentice Hall，2008.

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［6］趙現明，張天西.基于XBRL標準的年報信息含量研究［J］.經濟與管理研究，2010，(2):102-107.