中國上市公司盈余反應系數演變研究

Hameeda Akhtar，張寶仁

（1.北京科技大學 東凌經濟管理學院財務與會計系，北京 100083；2.International Islamic University，Islamabad）

中國上市公司盈余反應系數演變研究

Hameeda Akhtar1，2，張寶仁1

（1.北京科技大學 東凌經濟管理學院財務與會計系，北京 100083；2.International Islamic University，Islamabad）

通過盈余反應系數基本模型和資本資產定價模型構建了一個有效的盈余反應系數模型，并對中國上市公司2003-2010年的未預期盈余和累計超額回報率進行了短窗口橫截面回歸處理。實證研究表明中國上市公司整體盈余反應系數維持在一個相對較低的水平，即盈余質量較低，有待進一步提高；盈余反應系數的時間序列特征表明，股權分置改革和新會計準則的實施并未顯著改善中國上市公司盈余質量；此外，中國滬市盈余反應系數顯著高于深市。

上市公司；盈余反應系數；橫截面回歸法；演變

1　引言

盈余，即會計利潤，是財務報告中反應年度經營成果最重要的綜合性指標。中國資本市場近20年來的快速發展中，無論是股票IPO、配股、增發，抑或是退市處理的相關規定中都將盈余作為重要的判斷指標。正因如此，上市公司管理層利用自身優勢操控盈余信息的現象非常普遍，此外，銀廣夏、鄭百文等一系列會計舞弊事件也使信息使用者對報告盈余 （即名義盈余）真實性、可靠性產生了極大的懷疑。隨著2007年中國上市公司新會計準則的實行和股權分置改革的完成，資本市場對會計信息有效性和會計環境改善的要求進一步提高。對盈余的研究可在一定程度上識別和糾正盈余不實、利潤操縱現象，有利于投資者更好地認識企業真實經營情況，促進證券市場健康發展。

2　盈余反應系數研究綜述

1968年BALL等開創性地建立了“以信息理論、有效市場理論和資本市場理論為基礎的信息含量研究范式”，通過對公司年報盈余數據和股價之間關系的研究表明，在盈余數據公布當月，市場確實會對“好的”或“壞的”盈余消息做出反應，揭示了盈余的價值相關性。

在盈余反應系數的研究中，大量實證結果表明通過盈余反應系數基本模型得出的ERC實際值遠低于理論值。國內學者袁淳等對已有研究進行歸納，得出四點結論：價格引導盈余現象存在，如BEAVERD等、MADDALA均認為收入實現制和費用配比等基礎性工作的存在，使得會計盈余融合的信息相較于價格變化反應的信息存在系統的時滯性；資本市場投資者非理性行為存在，如BEAVER等發現資本市場存在盈余公告后的價格漂移（Post-earnings Announcement Drift，PEAD）現象，其后的大量研究表明，市場上的投資者忽略或沒能正確理解盈余信息做出決策時，與盈余變化相聯系的股價變化則不會太明顯，ERC偏低；盈余自身缺陷存在，如LEV、HAYN等認為盈余噪聲、公認會計準則缺陷削弱了收益與盈余的相關性，導致ERC偏低；暫時性盈余的存在，如HAYN、COLLINS等支撐暫時性盈余的存在降低ERC。

關于ERC的影響因素和ERC偏低原因的探究是對盈余反應系數研究中最重要的兩個方面，而關于盈余反應系數本身和市場整體盈余反應系數的研究很少有人探索。自KORMENDI等開創性研究會計盈余和股票收益的關聯度以來，國內外學者對盈余反應系數如何量化的研究不斷深化。COLLINS等根據股利貼現模型，假定未來股利與當期盈余為線性關系，推導出盈余與股利的線性關系——盈余反應系數基本模型，BALL等、FREEMAN均對盈余-股利關系進行經驗研究，得出二者的線性關系，后續研究多以基本線性模型為基礎展開并逐步深入，本文在后續模型中也考慮使用線性模型，并對其進行改進處理。關于盈余反應系數的計算方法，有具體企業系數法 （a Firm-Specific Coefficient Methodology，FSCM）和橫截面回歸模型（a Cross-Sectional Regression Methodology，CSRM）兩種。TEETS等對FSCM法和CSRM法進行對比，得到了兩種方法使用的優缺點和使用條件。

本文后續的研究將基于盈余反應系數的基本模型，選取和設計文中使用的盈余反應系數模型來嘗試著首次計算中國上市公司整體的ERC值，實證中國資本市場整體的盈余反應系數演變，并通過對市場整體ERC進行時間序列的對比分析，以考察股權分置改革和新會計準則的實施是否有效改善中國會計環境和盈余信息含量。

3　模型設計和計算方法選取

3.1盈余反應系數模型設計選取

盈余反應系數衡量的是股票超額回報率相對于會計收益中未預期部分的反應程度，可視為單位未預期盈余的邊際回報效應，它將未預期盈余和累計超額回報率聯系起來，用于反映盈余的信息含量。COLLINS等根據股利貼現模型推導出了盈余反應系數基本模型，其計算公式如下：

其中CARIT為股票I在T時期內的未預期盈余導致的累計超額回報率，UEIT為股票I在T時期的未預期盈余。α即為盈余反應系數（ERC），γ為常數，ε隨機誤差。在后文計算市場整體的ERC時也將沿用線性關系，在此基礎上設計未預期盈余和累計超額回報率的量化方法，來計算資本市場整體的盈余反應系數。

未預期盈余（UE）即實際盈余與預期盈余的差額，若假定會計盈余遵循隨機游走的時間序列，則相鄰年度間盈余的變化數即可作為UE的替代變量。BALL等、FREEMAN、COLLINS等、王化成 等均采用隨機游走模型計算UE。此外，還有利用連續年度的盈余增長率作為UE的度量等計算方法，但由于本文是為了計算資本市場整體的ERC值，并對比時間序列特征分析，而不是單獨考察未預期盈余，同時考慮盈余信息的真實性和可獲得性，本文使用上述方法計算未預期盈余，即：

累計超額回報率（CAR）即實際股票回報率和預期股票回報率差額的累計額。常用計算方法有市場模型法（CAPM的變形式）、風險調整法、市場指數法和隨機游走法。這些計算方法各有優缺點，在眾多研究中尚未有定論。雖然利用CAPM模型計算CAR會遇到較大的數據處理的工作量，但本文考慮到CAPM模型具有其深厚的理論基礎，而其他方法的使用存在更多的爭議，后文將使用CAPM模型來估計個股的期望回報率，即：

此外，考慮到數據處理工作量的可行性，同時，最大限度的保證準確度，本文選取盈余公布日當月及下月為計算窗口期期，用窗口期內個股的實際回報率（RSI，T）減去通過資本資產定價模型（CAPM）計算出的個股應當回報率（rsI，T），這個累計差值即為累計超額回報率，其計算公式如下：

將式（2）和（4）帶入基本模型（1）中并化簡可以得到本文使用的盈余反應系數的計算公式為：

以上模型（5）為未經縮放的盈余反應系數模型，其中 CRIT為個股在窗口期的累計回報率，CRMT為市場在窗口期內的累計回報率，β為該股票的貝塔系數，RF為無風險回報率，γ為常數，ε隨機誤差，α即為盈余反應系數（ERC）。

3.2計算方法選取

盈余反應系數的計算方法有具體企業法（FSCM）和橫截面回歸法（CSRM）兩種。TEETS等對FSCM法和CSRM法進行深入研究指出，FSCM法認為，不同的企業盈余特征不同，因而需要分企業單獨計算ERC，所有ERC的平均值可以用來衡量市場的ERC；而CSRM法則忽略各企業ERC的差異，用所有觀測數據計算市場單一的ERC。

由于本文的目的主要是對中國資本市場整體的盈余反應系數進行時間序列特征對比分析，考察股權分置改革和新會計準則的實施是否顯著改善中國資本市場盈余質量，因此，考慮忽視各個企業ERC的差異，采用橫截面回歸法（CSRM）對所有觀測數據為樣本計算單一的盈余反應系數。此外，一般來說，對于個股在窗口期內總是存在除盈余公告以外的其他事件，這通常會對累計超額回報率造成影響，從而影響盈余反應系數，采用CSRM模型在一定程度上可以消除個股的突發事件 “噪聲”影響，使得年度ERC更能反映資本市場的真實情況。在CSRM框架下，ERC可以表示為：

上式中UEit、CARit分別為股票i在t時期的未預期盈余和累計超額回報率，而則代表所有股票在同一時期的未預期盈余和累計超額回報率的均值。式（6）的計算原理是最小二乘法，可以通過STATA軟件實現。

4　實證研究及結果

4.1樣本選取與數據說明

為全面考察中國資本市場盈余反應系數時間序列的變化，本文選取2003-2010年共8年滬、深兩市除金融行業外所有A股上市公司作為樣本數據。剔除數據不全的樣本公司，最終樣本為9 035條公司/年，其中深市3 656條、滬市5 379條數據。2003-2010樣本數量分別為：891、1 036、1 043、1 084、1 143、 1 261、1 258和1 319。使用模型（5）計算時，CRIT、CRMT、RF均為月數據，其中CRIT為盈余公布日當月及下月的個股累積回報率，CRMT為盈余公布日當月及下月的市場累積回報率，β是選取48個月的個股和市場實際收益率數據回歸得到的月β值，因為如果β為短期數據回歸得出，則可能會影響累計超額回報率的計算，造成β值偏大，累計超額回報率偏小。同理 EPSIT、EPSI，T-1分別為股票I在T時期和T-1時期的年每股收益。

4.2回歸結果

通過前期的數據整理和利用前述模型計算得出UE、CAR后，主要以STATA軟件作為數據處理工具，首先對樣本進行描述結果如表1所示。

表1全樣本UE、CAR描述性統計結果（N=9 035）

由表1中可以看出，UE和CAR的1%、99%的百分位數分別為-1.557 9、1.46和-0.342 7、0.591 2，分別與其各自對應的最值相差較大，故本文考慮異常數據存在的可能性。鑒于此，本文接下來剔除UE和CAR各自1%百分位數以下的數據和99%百分位數以上的數據，即剔除UE＜-1.557 9和UE＞1.46，CAR＜-0.342 7和CAR＞0.591 2的樣本公司，剩余樣本量為8 682條，再次對剔除異常數據后的樣本進行描述性統計，其結果（由于篇幅原因，省略了詳細的描述性統計信息）如表2所示。

表2　剔除異常值后樣本描述性統計（N=8 682）

由表2可以看出，剔除異常值后的UE和CAR分布集中度均有所提高，樣本有效性得到增強；UE和CAR的均值比較接近，而UE的最大值和最小值的絕對值皆遠大于CAR，因此UE的方差遠大于CAR的方差。接下來，本文對上述8 682個樣本ERC數值分年度進行了回歸分析，其結果如表3所示。

表3樣本ERC回歸結果（N=8 682）

表3顯示2003-2010年中國資本市場的盈余反應系數（ERC）維持在一個較低水平，最大為2007年的0.040 83，最小為2006年的-0.003 79，均值為0.018 877 5，這一結果與TEETS等［16］對美國資本市場1971-1990年的ERC利用CSRM模型計算結果接近，其研究中最值和均值分別為0.040 5、-0.000 8和0.009 6，整體來說中國近八年的ERC大小較美國20世紀七八十年代來說處于同樣的低水平，盈余質量提升不大。同時，T檢驗的結果表明：除2003、2009年度的結果不理想外，2005年度可通過85%的顯著性水平檢驗，而其余年度均能通過90%的顯著性水平檢驗。通過首次對資本市場整體盈余反應系數的計算，我們初步推斷ERC代表的盈余質量并沒有隨資本市場的兩大重要政策調整而顯著提高。

4.3分市場檢驗

為了更深入了解中國上市公司盈余反應系數水平，我們通過分市場回歸來加以說明上述結論。分市場回歸計算ERC數值如表4所示。

表4滬、深兩市ERC分市場回歸結果

結合表4分市場回歸結果可以看出，滬市ERC走勢與整體樣本一致，同樣在2006年出現急劇下降，但相對來說較市場整體的波動更劇烈；而，深市ERC則整體呈現下降的趨勢，甚至出現5年ERC均為負值，表明投資者對于深市上市公司的盈余質量認可度不高。對此解釋的一個重要的原因是滬市上市公司基本都是規模較大的公司，而深市上市的公司規模普遍相對較小，側面反映規模大的公司盈余質量相對較高，而規模小的公司盈余質量相對較低。總的來說，中國資本市場盈余信息的質量并沒有隨股權分置改革和新會計準則的實施而提高，無論是滬市抑或深市，盈余反應系數走勢并沒有呈逐步上升趨勢，更多的呈現出一種無序狀態，整體ERC水平均較低。

5　結論與建議

本文通過盈余反應系數模型的設計，收集并整理了資本市場近八年的盈余和股票收益率數據，首次計算了資本市場ERC的大小，并通過時間序列特征分析得到如下結果：（1）中國上市公司盈余質量整體維持在一個較低的水平，2003-2010年的ERC數值均未超過0.05，均值接近0.02，與美國1971-1990年的ERC水平較為相似，表明中國資本市場整體盈余質量有待提高；（2）ERC時間序列結果表明股權分置改革和新會計準則的實施并未有效提高中國上市公司盈余質量，2006-2007年間 ERC劇烈波動僅僅是一種暫時性反應，后續檢驗結果中ERC并未保持上升，甚至出現了下降趨勢，表明資本市場整體的盈余質量并未得到實質性提高；（3）中國滬市ERC顯著高于深市，且波動性更大，但兩市的ERC整體均較低。

針對此結果，本文提出以下幾點建議：（1）加快和深化資本市場改革，積極解決歷史遺留問題，完善相關法律法規體系，保證資本市場在快速發展的同時也能更加成熟；（2）進一步加強上市公司的監管，完善上市公司上市退市的制度，加強對會計舞弊的處罰力度，提高會計信息的質量；（3）最后應該加強對投資者的教育，使其更加理性，積極引導投資者的行為。

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F275

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1673-0194（2016）11-0013-04

2016-04-07

Hameeda Akhtar（1985-），女，巴基斯坦人，北京科技大學會計學博士研究生，主要研究方向：財務管理。