新金融工具準則對公允價值變動價值相關性的影響研究

張媛媛

一、引言

會計準則是企業編制財務信息的基礎，會計準則改革致力于提升會計信息質量和監管效率。金融工具準則作為金融資產和金融負債確認和計量的基礎，因廣泛使用公允價值在金融危機中總是廣受詬病。2008年金融危機過后，為避免會計信息虛假披露，國際會計準則理事會（IASB）于2014年7月24日發布新金融工具國際財務報告準則（IFRS9），并于2018年1月1日開始執行。根據我國財政部要求，我國在境外上市以及在境內外同時上市的企業于2018年1月1日同步實施新準則，其他境內上市企業自次年1月1日開始實施。新金融工具準則主要改變了金融工具的分類思路和計量方法，致力于釋放資產端風險、夯實資產質量。

盈余管理是企業管理者利用其信息優勢地位，對財務報告的會計信息進行人為控制和調整。由于金融產品在確認和計量過程中存在復雜性和主觀性等特點，其一直是企業進行盈余管理的重要途徑。那么此次金融工具準則改革對會計信息質量的影響就成為一個有待檢驗的問題。首先，新準則的實施是否提升了會計信息透明度，增加了凈利潤和其他綜合收益的價值相關性？其次，新準則對價值相關性的實施效果與企業的盈余管理行為是否存在關系？本文利用我國A+H股2018年率先實施新金融工具準則的特定場景，通過傾向得分匹配法（PSM）設置對照組，運用雙重差分模型（DID）選擇準則實施前后的2017-2018年作為觀測窗口評估新準則對凈利潤和其他綜合收益的價值相關性的影響，并進一步研究盈余管理程度不同的公司，其他綜合收益價值相關性的變動的幅度是否一致。

二、文獻綜述

（一）關于公允價值計量的價值相關性研究

Barth（1994）最早發現與歷史成本相比，公允價值對股價擁有更顯著的解釋能力。公允價值計量確認的利得和損失已實現的部分計入凈利潤，未實現的部分計入其他綜合收益。針對公允價值計量，以往研究基本上認為計入凈利潤的公允價值變動比計入其他綜合收益的公允價值變動更具有價值相關性，但是針對其他綜合收益價值相關性的研究結論一直沒有統一。Dhaliwal et al.(1999)比較凈利潤和綜合收益的價值相關性發現，綜合收益與股價的關系不那么密切，預測未來營運現金流和收入的能力也更差。隨綜合收益觀的發展，學者對其他綜合收益的價值相關性的認知發生了較大變動。Chambers et al. ( 2007) 以SFAS 130 頒布作為分界點，發現其他綜合收益在準則頒布前不具有價值相關性； 但是準則頒布后的其他綜合收益卻與股價顯著相關。Chambers et al.認為SFAS 130 頒布前其他綜合收益的計量存在較大估值誤差，并且準則頒布后的表內列報形式引起了投資者的足夠重視。Marchini and Carlotta（2015）研究發現，雖然凈利潤與綜合收益賬面價值之間存在明顯的不相關價差，但首次在財務報告中列報綜合收益確實對公司業績產生了顯著影響。Dechow and Ge.，（2006）認為收益的不同構成部分具有不同的預測價值，凈利潤與綜合收益的預測價值都是投資者必須的。

我國學者針對公允價值計量對財務報表盈余信息價值相關性的研究大多集中在披露方式的影響上。2009年其他綜合收益從所有者權益表計入損益表掀起了我國研究其他綜合收益價值相關性的熱潮。王鑫（2013）認為相比于凈利潤，其他綜合收益對股票價格和股票年度收益率的解釋能力更強，但在預測未來凈利潤和凈現金流量時，則不如凈利潤準確。蓋地和高潮（2012）認為以“凈利潤+其他綜合收益”綜合披露的方式比單獨的凈利潤和單獨的其他綜合收益都更有價值相關性。2014年我國會計準則就其他綜合收益在利潤表的披露方式做調整，并要求按是否能重分類進損益分別列報。鄧永勤等（2017）就其他綜合收益重分類進行研究，發現按是否能重分類進損益分開披露其他綜合收益增加了會計信息對公司未來業績的預測能力。

（二）關于公允價值計量的盈余管理研究

公允價值計量帶給盈余信息的不確定性是企業利用金融資產之間的確認和分類進行利潤操縱的根本原因。早在1995年，Collins et al.就指出銀行會通過策略地選擇投資損益的實現時間來進行盈余管理。Lee et al.（2006）研究發現進行盈余管理的公司更傾向于在利潤表中報告綜合收益向市場傳遞其調整后的盈余信息。并且，管理盈余的手段一般是通過調整可供出售金融資產重分類的時間和金額來平滑凈利潤。Hunton et al.（2006）發現65%的高管會通過操控可供出售金融資產實現公允價值 變動金額在當期損益和所有者權益之 間的轉化，來迎合分析師的業績預測，向市場傳遞公司穩步發展的利好消息。楊克智（2016）的研究結果表明我國上市公司也存在通過調整其他綜合收益計入當期損益的時間和金額進行盈余管理的行為；并且發現其他綜合收益在財務報表中列報的透明度可以在一定程度上壓縮企業的盈余管理空間。王艷和謝獲寶（2018）發現列報其他綜合收益可以代替公司的自我治理，通過抑制企業的盈余管理行為而促進市盈率的提升。因此，盈余管理與其他綜合收益信息質量之間也存在一定的關系。

表1 變量定義表

表2 描述性統計

表3 相關性分析

三、理論推導與提出假設

（一）新金融工具準則與價值相關性

價值相關性研究指檢驗會計信息與投資者作出投資決策的相關程度。李臘梅（2014）認為直接計入凈利潤的公允價值變動對股價的敏感程度比計入其他綜合收益的變動更大。由于凈利潤和其他綜合收益列報形式的不同，投資者等財務報告使用者對公司凈利潤的感受更加直觀。近年來隨著綜合收益觀的發展，其他綜合收益逐漸列報于更加重要的位置，學者研究結果表明列報方式的變化增加了投資者對其他綜合收益的關注程度。但是Bhat和Ryan（2015）將計入凈利潤的公允價值變動損益和其他綜合收益區分開來，發現顯著提高公允價值變動損益的價值相關性的是銀行信用模型，而不僅是其披露活動。本次新金融工具準則對金融資產的分類和計量都進行了較大調整，將金融資產由四分類改為三分類，并增加了公允價值計量范圍。新準則實施后，更多的金融資產被劃分為以公允價值計量且其變動計入當期損益的金融資產（FVPL），新增的FV-PL主要來自于原準則下可供出售金融資產（FV-OCI）中的權益工具部分。隨著更多金融資產被劃分為FV-PL類，計入其他綜合收益的公允價值變動體量縮小，公允價值變動直接反應在企業的當期凈利潤中，公司利潤波幅加劇。因此本次新金融工具準則的實施會從本質上對計入凈利潤和其他綜合收益的公允價值變動的價值相關性產生影響。針對其他綜合收益，由于剝離了重分類進損益的可能性，提高了其會計信息質量，提升了投資者的信任；針對凈利潤，由于其波動幅度增大，在準則實施初期投資者對凈利潤的敏感度將降低，因此提出假設H1a和H1b:

表4 回歸結果表

表5 分組回歸結果表

H1a：2018年新金融工具準則實施，增加了其他綜合收益的價值相關性；

H1b：2018年新金融工具準則實施，降低了凈利潤的價值相關性。

（二）新金融工具準則與盈余管理

其他綜合收益作為企業進行盈余管理的重要工具，在會計信息質量高的情況下也可成為抑制企業盈余管理的重要手段。王艷等（2018）認為在信息質量可靠性較高的情況下，其他綜合收益向市場傳遞了企業基本面的增量信息，投資者可以利用其他綜合收益預測未來現金流作出投資決策，發現企業的盈余管理行為。原準則下，可供出售金融資產重分類門檻較低，公司經常通過控制可供出售金融資產的處置時間進行盈余管理。新準則實施后，權益工具投資只能分類進FVPL，但在初始確認時也可以直接指定為FV-OCI。這種情況下，金融資產作為權益工具終止確認時不能將原公允價值變動轉入當期損益而是直接計入留存收益，權益類科目的內部結轉無法影響損益。因此，新準則下其他綜合收益不再是企業調整利潤的“蓄水池”，從而遏制了企業利用可供出售金融資產重分類來操縱盈余信息的行為。新準則的實施提升了其他綜合收益的信息質量，減少了利潤操縱空間。因此針對盈余管理程度高的公司，新準則的實施效果更好，故提出假設H2：

H2：盈余管理程度高的公司，其他綜合收益的價值相關性增加的幅度更大。

四、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

根據財政部通知要求，我國在境外上市以及在境內外同時上市的企業2018年1月1日實施新準則，其他境內上市企業自2019年1月1日實施。本文從wind數據庫中選取112家A+H股公司2017-2018年的數據樣本為實驗組，采用傾向得分匹配法（PSM），根據企業的規模、經營現金流量、資產負債率等特征就實行新金融工具準則變量組對相同年份的其他境內上市公司中選取樣本進行匹配，作為對照組。樣本選擇中剔除了ST及＊ST樣本，采用季度數據作為觀測區間共得到1445個觀測值。

（二）模型構建與變量定義

1.盈余管理的度量

(3)工程前后流速變化。裁彎工程實施以后，南夾江比降增大，分流量增大，流速增加，同時成德洲右汊內流速也略有增加，成德洲中汊、成德洲左汊以及丁家洲左汊的流速則略有減小。從斷面最大流速的變化來看，本河段內除南夾江汊道段流速顯著增加，變幅約0.17～0.38 m/s，其余河段流速變化不大，最大變化幅度均在±0.1 m/s以內。從斷面平均流速的變化來看，裁彎方案實施以后，本河段除南夾江汊道段平均流速有所增大外(最大達0.14 m/s)，其余河段平均流速均無顯著變化，變幅在±0.02 m/s以內。

以往研究通常使用修正的瓊斯模型衡量企業的盈余管理程度，將非操縱性應計利潤從總應計利潤中分離后即為操縱性應計利潤。基于A+H股多為金融類企業，其利潤來源更側重于對外投資活動。本文借鑒李芳的研究成果，對修正的瓊斯模型進行改進：將投資活動納入總應計利潤計量中。公式（1）表示凈利潤扣除收付實現制下經營活動和投資活動實際獲取的收益，即為權責發生制下的總應計利潤。

其中，NI為凈利潤；CFO為經營活動現金流入量；ICFI為投資活動現金流入量。再構建了修正的瓊斯模型：

其中，公式（2）表示應計項目總額，將系數帶入公式（3）表示非操縱性應計利潤，殘差項即為操縱性應計利潤，如公式（4）所示。REV為銷售收入的變化量，t年的主營業務收入減去t-1年主營業務收入；REC為t年的應收賬款減去t-1年的應收賬款；PPE為期末固定資產凈值；A為凈資產。

2.基本模型

為了檢驗并比較其他綜合收益和每股收益的價值相關性，借鑒修正的Oshlon模型，并增加控制變量，構建如下回歸模型（5）-（6）：

本文運用雙重差分研究會計準則變遷對公允價值變動損益價值相關性的影響。引入會計準則修訂虛擬變量Treat，實施新準則的樣本為實驗組取值為1，否則為對照組取值為0；引入時間虛擬變量Time，當樣本數據取自2018及以后時取值為1，否則取值為0。并構建時間虛擬變量與準則實施虛擬變量的交互項，形成模型（7）：

新準則實施后，權益工具投資只能分類進FV-PL，但在初始確認時也可以直接指定為FV-OCI。這種情況下，金融資產作為權益工具終止確認時不能將原公允價值變動轉入當期損益而是直接計入留存收益，權益類科目的內部結轉無法影響損益。因此，新準則下其他綜合收益不再是企業調整利潤的“蓄水池”，從而遏制了企業利用可供出售金融資產重分類來操縱盈余信息的行為。新準則的實施提升了其他綜合收益的信息質量，減少了利潤操縱空間。

實驗組和對照組在準則實施前后的差異可分別用公式（8）和（9）表示：

為了檢驗假設2，根據盈余管理程度四分位法對樣本數據進行分組，DA位于前1/4的樣本為高盈余管理組和位于后1/4的樣本為低盈余管理組，再分別運用模型（11）進行回歸。

控制變量方面，從本文選擇公司規模（SIZE）、換手率（TURN）、風險系數（BETE）、國有股比例（NR）、流通股比例（CSR）、消費者信心指數（CCI）、國內生產總值（GDP）作為控制變量，其具體的變量定義見表1。

五、實證結果

（一）描述性統計

表2為描述性統計結果。其中，操縱性盈余管理（DA）的平均值為-1.014，最小值為-90.331，最大值為11.619，中位數為-0.594，說明各個公司之間盈余管理程度存在較大差異，且在考慮投資活動所產生應計利潤的情況下大多數公司進行的是向下的盈余管理。其他綜合收益（OCI）和每股凈利潤（EPS）的平均值分別為0.062和0.474，標準差分別為0.367和0.926，且每股凈利潤的最大值與最小值的差額明顯大于其他綜合收益的差額，這與公司股價波動較大的特征相契合，因此，猜測每股凈利潤與股價的相關性強度要大于其他綜合收益。公司規模（SIZE）的平均值為24.713，中位數為24.916，二者十分接近說明樣本數據在匹配過程中充分控制了企業規模帶給實驗組和對照組的差異。市現率（PCF）用于衡量股票的價格水平和風險水平，其中位數為7.087，對于投資類企業來說，半數以上公司的市現率保持在個位數，意味著其運作資本的效率和能力整體較好。但是結合其平均值為-47.670，標準差為2192.160，說明運作資本效率差的企業雖然樣本量較少，但公司的每股現金減少額很多，經營壓力很大，風險水平很高。Beta系數（BETA）的平均值為1.784，說明樣本公司的股價波動整體高于市場平均水平。換手率（TURN）和流通股比例（CSR）作為反映股票流通性強弱的指標，其平均值分別為1.137和44.666。消費者信心指數（CCI）和國內生產總值（GDP）作為宏觀變量控制時間效應，最大值和最小值分別為122.867、12.445和110.934、12.097，在兩年的時間內未出現大幅波動。

（二）相關性分析

表3為相關性分析結果。從表3可以得知：解釋變量和控制變量之間的相關系數較小，因此不存在嚴重的多重共線性。由相關性分析結果初步可知：其他綜合收益（OCI）和每股凈利潤（EPS）均與股價正相關，且每股凈利潤的相關性更為顯著。TTOCI、TTEPS分別為OCI、EPS與虛擬變量的交乘項，其中TTOCI的相關系數為負且不顯著，TTEPS的相關系數顯著為正，初步證明新準則對其他綜合收益和每股凈利潤的價值相關性產生影響，新金融工具準則實施的具體效果尚需回歸模型進行深層次檢驗。

（三）多元回歸結果

表4顯示了模型（10）和模型（11）的回歸結果?；貧w（1）表示其他綜合收益和每股凈利潤與股價的價值相關性，及新金融工具準則實施帶給價值相關性的變化。其中OCI與股價負相關，EPS與股價正相關，且EPS在1%的置信水平下顯著相關。交乘項TTOCI的系數為正，TTEPS的系數為負，說明新金融工具準則的實施增加了計入其他綜合收益的公允價值變動與股價的相關性，而降低了計入本期利潤的公允價值變動與股價的相關性。為了提高結果的穩健性，在回歸（1）的基礎上，加入控制變量得到回歸（2），得到相似的結果：交乘項TTOCI的系數為正，TTEPS的系數為負，且TTOCI的結果由不顯著變為顯著，調整后的R2由原來的0.554上升為0.659，增強了模型的解釋能力。

表5為分組回歸，其中回歸（3）表示高盈余管理組的回歸結果，回歸（4）表示低盈余管理組的回歸結果。回歸（3）中交乘項TTOCI和TTEPS的系數分別為27.909、-21.737，且均在1%的置信水平上顯著相關?；貧w（4）中交乘項TTOCI和TTEPS的系數分別為3.938、-3.289，僅TTEPS在1%的置信水平上顯著相關。因此，新金融工具準則的實施增加計入其他綜合收益的公允價值變動與股價的相關性的程度在盈余管理程度高的公司比盈余管理程度低的公司作用效果更加顯著。之所以出現上述結果，是因為新金融工具準則實施增加了其他綜合收益重分類的難度，從而抑制了管理層通過其他綜合收益進行盈余管理的行為，進一步提高了企業的盈余信息質量。并且OCI在盈余管理程度高的公司相關系數為負，在盈余管理程度低的公司相關系數為正，進一步印證了盈余管理程度高的公司是通過其他綜合收益重分類來操縱利潤，因此投資者對高盈余管理公司的其他綜合收益的信任程度更低。

（四）穩健性檢驗

為了保證研究結論的可靠性，本文采用收益模型對模型（1）和模型（2）進行穩健性檢驗，穩健性檢驗結果與表4沒有顯著差別。不管是價格模型還是收益模型的回歸結果，均得到一致結論：新金融工具準則的實施增加了計入其他綜合收益的公允價值變動與股價的相關性，而降低了計入本期利潤的公允價值變動與股價的相關性。

針對企業的盈余管理程度，本文采用修正Jones模型重新計算DA，再次進行分組回歸。結果顯示：估值系數（TTOCI、TTEPS）的符號與顯著性基本沒有變化，僅模型（4）中TTOCI在10%水平上顯著，因此回歸結果具有較強的說服性。

六、研究結論與啟示

本次金融工具準則改革使得金融資產分類更加客觀，減少了金融資產重分類的隨意性，提高了財務報告信息質量，增加資產價值變動的透明度。本文選取2018年執行新金融工具準則的A+H股上市公司為實驗組，未執行的公司為對照組，檢驗了新金融工具準則實施條件下計入當期損益和其他綜合收益的公允價值變動的價值相關，進一步探討準則實施效果與盈余管理的關系。

本文的研究結論包括：（1）新金融工具準則的實施增加了其他綜合收益的價值相關性，而降低了凈利潤與股價的相關性。研究結果表明根據新金融工具準則的分類標準，更多的金融資產公允價值變動計入了當期損益影響凈利潤，因此投資者對凈利潤的敏感程度普遍降低。而計入其他綜合收益的公允價值變動更加清晰明了，因此投資者對其他綜合收益的重視程度有所提升。（2）新金融工具準則的實施提升其他綜合收益價值相關性的程度在盈余管理程度高的公司比盈余管理程度低的公司作用效果更加顯著。這說明新金融工具準則使得其他綜合收益以更客觀、更透明的方式進行披露，降低了投資者與管理者之間由于信息不對稱所造成的投資風險。

新金融工具準則的實施提升了財務報告中盈利信息的可靠性。雖然準則實施初期由于利潤大幅波動所造成的投資者敏感度降低，但是隨著金融工具準則的逐步推動，利潤波動將更加平穩，財務結果對企業經營業績的反映將更加真實有效，更能直觀揭示企業的盈余信息。