公允价值分层测度对上市公司信息风险的影响&基于沪深A股市场的实证研究_公允价值论文

公允价值分层计量对上市公司信息风险的影响——基于沪深A股市场的经验证据，本文主要内容关键词为：公允论文,沪深论文,上市公司论文,证据论文,股市论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。

      公允价值计量模式的决策有用性在财务报告框架和具体准则制定中的作用日渐突显。FAS157出于报表使用者对公允价值计量和披露概念框架的需要，对公允价值进行了较为明晰的定义，并提出了公允价值分层计量的概念及披露要求，上市公司应根据公允价值估值过程中输入值的可靠程度，将采用公允价值计量的相关资产或负债划分三个层次予以披露。IFRS13对公允价值分层信息的披露方式也借鉴了FAS157的做法。2014年1月26日，财政部在发布的《企业会计准则第39号——公允价值计量》(以下简称“公允价值计量准则”)中，要求“企业应当将公允价值计量所使用的输入值划分为三个层次，并首先使用第一层次输入值，其次使用第二层次输入值，最后使用第三层次输入值。第一层次输入值是在计量日能够取得的相同资产或负债在活跃市场上未经调整的报价。第二层次输入值是除第一层次输入值外相关资产或负债直接或间接可观察的输入值。第三层次输入值是相关资产或负债的不可观察输入值。”

      不论是FAS157和IFRS13，还是公允价值计量准则均要求上市公司提供公允价值分层计量的信息，其本质是在判断相关资产或负债可靠性的基础上将输入值划分层次，共同的目的是为了让报表使用者能够评估公允价值计量的相对可靠程度，有效控制由公允价值分层计量所带来的信息风险，以提高财务报告的决策有用性。

      近年来，国内外学者对公允价值分层计量与企业信息风险的关系进行了广泛深入的研究。Khan研究发现采用公允价值计量加剧了银行业的系统风险，导致风险在银行之间相互传播。[1]Riedl & Serafeim以美国56家金融机构的季度报告为样本，研究发现，按第一、二、三层次公允价值计量的金融工具，透明度逐层降低，流动性随之减弱，权益Beta值依次递增，进而导致递增的资本成本。[2]我国学者在会计准则国际趋同过程中也一直关注公允价值的引入是否会影响我国金融体系的稳定。朱海林等认为，不在活跃市场中交易的金融工具，由于其公允价值存在可靠性问题，有可能损害财务报表的可比性和透明度。公允价值的波动性还会影响银行控制风险和承担风险的方式。[3]刘红忠等从正向冲击和逆向冲击角度对公允价值是否存在放大作用进行研究，发现两类冲击下系统风险都存在，市场流动性不足是放大作用的显著原因。[4]在我国会计实务中引入公允价值将对银行业乃至整个金融体系产生重大影响和冲击。[5]

      信息风险对市场定价具有重要影响[6]，然而，目前国内理论界尚缺少不同层次公允价值计量信息对上市公司信息风险的影响程度，以及完善的公司治理机制对降低信息风险的作用等问题的研究。基于此，本文以2008年至2012年我国沪深A股上市公司的年度和半年度报告为研究样本，借鉴Riedl & Serafeim的权益Beta值模型[2]，检验我国上市公司按不同层次公允价值计量的资产或负债组合对信息风险的影响程度，以及完善的公司治理机制对降低信息风险的作用。

      本文的主要贡献在于：从中国资本市场环境现实出发，通过对金融危机期间公允价值计量的市场表现进行梳理分析，进而对不同层次公允价值计量所带来的信息风险进行实证检验。研究表明：不同层次公允价值计量信息对上市公司信息风险的影响程度不同；完善的公司治理机制在一定程度上有助于降低按公允价值计量的资产的信息风险，但并没有显著降低按公允价值计量的负债的信息风险。这有助于投资者有效预期不同层次公允价值计量带来的信息风险，以提高财务报告的决策有用性，同时也为准则制定机构进一步完善公允价值计量准则提供参考。

      二、研究假设

      信息风险是指投资者由于在某种资产上的信息不对称而遭受损失的可能性。[7]Riedl & Serafeim认为信息风险是指投资者对特定资产进行估值的能力。[2]为进一步研究公允价值分层计量对上市公司信息风险的影响，本文将信息风险定义为，投资者由于确定特定资产或负债估值参数的能力不同而遭受损失的可能性。在资本资产定价模型(Capital Asset Pricing Model，简称CAPM)中，企业的Beta值与其信息质量密切相关，即，有关企业未来现金流量的信息质量越高，其资本成本越低。[6]并且，如果投资者面临的金融资产的信息风险是不可分散的，投资组合回报的分布率的不确定性(即投资组合的风险)与权益Beta值之间将显著正相关。[2]由于公允价值信息具有一定的主观性且容易受到管理者的操控，因此容易造成管理者和投资者之间的信息不对称，降低会计信息质量，增加信息风险，进而提高了资本成本。根据对公允价值计量所使用的输入值的划分，按第一、二、三层次公允价值计量的资产或负债组合，不确定性依次递增，投资者在对其进行估值时获取输入值的难度依次递增。如果这种划分能够帮助投资者捕捉到不同的信息风险，那么，我们预期按第一、二、三层次公允价值计量的资产或负债组合的信息风险逐层递增。基于以上分析，提出假设1：

      H1：按第一、二、三层次公允价值计量的资产或负债组合的信息风险逐层递增。

      为进一步考察不同层次公允价值信息的市场反应，我们再考虑公司治理的机制。根据已有研究，公司治理机制能够促使公司披露更多有关风险管理的信息，而公允价值变动损益的市场定价会随着更多的信息披露而提高。即，具有完善治理机制的公司所提供的公允价值变动损益信息被市场参与者看做是更加相关和可靠的。[8]Song et al.也发现完善的公司治理机制有助于提高第三层次输入值的可靠性。[9]如果按第二、三层次公允价值计量的资产或负债组合的预期收益率与市场指数协同波动低于按第一层次公允价值计量的资产或负债组合，那么，完善的公司治理机制将更大程度地降低按第二、三层次公允价值计量的资产或负债组合的Beta估值系数。因此我们预期，完善的公司治理机制能够减少资产或负债组合的信息风险。据此，提出假设2：

      H2：公司治理质量越高，按公允价值计量的资产或负债组合的信息风险越低。

      三、模型设计与样本选择

      (一)模型设计

      本文借鉴Riedl & Serafeim的权益Beta值模型[2]，并对其进行了扩展，过程如下：首先，在不考虑税务影响的情况下，根据会计恒等式：

      A=L+E (1)

      其中，A为企业资产总额，L为企业负债总额，E为企业所有者权益。将按照公允价值计量的资产和负债分别从资产总额和负债总额中分拆出来，可得到如下公式：

      

      其中，

分别为按第一、二、三层次公允价值计量的资产，

分别为按第一、二、三层次公允价值计量的负债①，OA和OL分别为除上述以外的资产和负债。将公式两边分别除以资产总额，并对各要素进行风险加权调整，即可得到各要素加权平均Beta值，公式如下：

      

      其中，FVA1、FVA2、FVA3分别为按第一、二、三层次公允价值计量的资产与资产总额的比值，FVL12、FVL3分别为按第一、二、三层次公允价值计量的负债与资产总额的比值，OA和OL分别为除上述以外的资产和负债与资产总额的比值。

      公式(4)即为通过将公司资产和负债进行分拆而获得特定公司Beta值的方程，根据公式(4)构建检验假设1的模型1，即权益Beta值模型，具体设定如下：

      

      为检验假设2，我们在模型1的基础上构建了模型2，具体设定如下：

      

      其中，解释项GovScore为基于主成分分析法构建的公司治理水平综合得分，根据公司治理水平综合得分的十分位数将其划分为10个区间，取值0—9，并标准化为0—1。借鉴已有对中国资本市场环境和制度背景下公司治理的研究[10-12]，本文选取了9个有关公司治理的变量，利用主成分分析构造公司治理水平综合得分，相关变量定义见表1。

      

      (二)样本选择

      本文选择2008年至2012年沪深A股上市公司为样本。其中，公允价值分层计量信息来源于巨潮资讯网(www.cninfo.com.cn)公布的上市公司半年报和年报资料，我们进行了手工搜集和整理；公司治理数据来源于公司年报，假定半年度的公司治理水平与年度公司治理水平一致；权益Beta值数据和其他财务数据来源于RESSET数据库。剔除了市场数据和财务数据不全的公司，共获得87家同时具有公允价值分层信息和公司治理变量的公司，共计282个有效观测样本，并对所有观测值进行了上下限1%的Winsorize处理。

      四、实证结果分析

      (一)描述性统计分析

      表2为对回归模型中相关变量的描述性统计。如表2所示，Beta_adj的平均值为0.3782。样本公司中按公允价值计量的资产占资产总额的比值(FVA)平均为5.53%，其中，按第一、二、三层次公允价值计量的资产占资产总额的比值(FVA1、FVA2、FVA3)平均分别为2.55%、2.84%和0.14%。不以公允价值计量的资产占资产总额的比值(OA)平均为94.41%。总体来看，样本公司按公允价值计量的资产规模较小。FVA2略高于FVA1，且FVA1和FVA2明显高于FVA3，说明我国上市公司按公允价值计量的资产主要分布在第一、二层次。样本公司中按公允价值计量的负债占资产总额的比值(FVL)平均为0.19%，其中，按第一、二、三层次公允价值计量的负债占资产总额的比值(FVL1、FVL2、FVL3)平均分别为0.01%、0.10%和0.04%。不以公允价值计量的负债占资产总额的比值(OL)平均为65.17%。可见，样本公司按公允价值计量的负债规模很小，明显低于按公允价值计量的资产。FVL2明显高于FVL1和FVL3，说明我国上市公司按公允价值计量的负债主要分布在第二层次。

      

      表3为对公司治理变量的描述性统计及适用性检验。如表3所示，在所考察期间，样本公司治理结构呈现如下特征：1)第一大股东的持股比例较高，均值为41%；2)第二至第十大股东持股量的集中度均值为27%，与第一大股东的持股比例均值相差达到14%；3)样本公司中平均有83%的最终控制人是政府；4)有94%的样本公司CEO与董事长两职并未完全分离，CEO可能继续兼任副董事长或董事等职务，这将弱化董事会的监督作用；5)董事会中独立董事的平均比例为38%；6)前三位高管的平均薪酬之和的自然对数为15.5，但是标准差为0.80，说明各公司之间前三位高管薪酬之和的差异较大；7)有65%的公司在其他市场挂牌上市；8)有83%的公司拥有母公司；9)由国际四大会计师事务所进行审计的样本公司占到了90%，这说明有较高外部审计质量的公司，更倾向于披露公允价值分层信息，其财务报告更加规范。另外，适用性检验结果显示，KMO检验的统计值为0.671，比较适合进行因子分析。同时，巴特利特球度检验的值为428.584，且P值为0.000，也表明本文所选变量适合进行因子分析。

      

      (二)回归结果分析

      在模型1中，我们依据公允价值分层计量的定义，将指定为按第一、二、三层不同层次公允价值计量的资产和负债作为公允价值信息不确定性的代理变量，用以检验相关资产(资产组合)的信息风险。在此基础上，我们还分别检验了各估值系数之间是否存在显著差异，以确定相关资产信息风险的差别。在回归分析时，从截面维度和时间维度对标准误进行了调整。[13]

      表4列示了模型1的回归分析结果。模型1的结果表明，按第一、二、三层次公允价值计量的资产的Beta估值系数单调递增，分别为6.92、6.93和10.96且分别在5%、5%和1%的水平显著。Wald检验结果显示，按第一、二层次公允价值计量的资产的Beta估值系数不存在显著差异，但是，FVA1和FVA3，以及FVA2和FVA3的估值系数之间分别在10%和5%水平存在显著差异。由此可以推断，按第一、二、三层次公允价值计量的资产均给投资者带来信息风险，同时随着不确定性的增加，所带来的信息风险变大，但是按第一、二层次公允价值计量的资产所带来的信息风险并无显著差别。

      按第一、二层次公允价值计量的负债的Beta估值为-1.98，但不显著，按第三层次公允价值计量的负债的Beta估值为-3.28，在1%的水平显著。由此可以推断，由于按第一、二层次公允价值计量的负债数量较少，且相对于按第三层次公允价值计量的负债不确定性较低，因此，并未给投资者带来信息风险。按第三层次公允价值计量的负债，虽然数量较少，但是由于其不确定性较大，所带来的信息风险较为显著，且FVL3的估值系数(-3.28)绝对值大于FVL12的估值系数(-1.98)绝对值，说明按第三层次公允价值计量的负债所带来的信息风险更大。

      

      模型2检验了公司治理机制是否能够有效降低按不同层次公允价值计量的资产或负债组合的信息风险。若交互项估值系数显著为负，则说明高质量的公司治理机制能够显著减少按该层次公允价值计量的资产或负债组合的信息风险。表5列示了模型2的检验结果。

      从表5中可以看出，GovScore的估值系数为-0.06，在5%水平显著，说明高质量的公司治理机制能够显著降低信息风险。在交乘项中FVA1*GovScore、FVA2*GovScore和FVA3*GovScore的估值系数分别为-1.77、-0.85和-15.45，且分别在1%o、5%和5%水平显著，说明完善的公司治理机制显著降低了按第一、二、三层次公允价值计量的资产的信息风险。但是对于负债项目来说，FVL12*GovScore和FVL3*GovScore的估值系数均为正，符号与预期一致，但并不显著，这说明完善的公司治理机制并没有起到显著降低负债信息风险的作用，这可能是因为按公允价值计量的负债数量较少，没有引起投资者的足够关注。

      

      五、结论与建议

      自上个世纪末以来，伴随着经济全球化的不断加深，财务报告国际趋同已成为世界各国加快融入国际资本市场的重要手段之一。我国企业会计准则在国际趋同的过程中，最显著的特征之一就是引入公允价值计量。公允价值能够更好地反映企业的潜在经济状况，为投资者提供了比历史成本更具有预测性的现行市场价值信息，同时，公允价值计量信息拓展了财务报告使用者可获得的会计信息含量，提高了财务报告的及时性和透明度。因此，公允价值计量赢得了证券监管部门、投资者和准则制定机构的支持。但是，在相关资产和负债不存在活跃交易市场或者其价值是基于管理层假设而确定的情况下，公允价值估值的可靠性将会受到质疑。而缺乏可靠性的公允价值计量信息，势必会降低投资者确定特定资产或负债估值参数的能力，进而误导投资者高估或者低估企业的价值，增加其遭受损失的可能性。

      本文通过对不同层次公允价值计量所带来的信息风险进行比较分析，以及从公司治理的角度出发，检验完善的公司治理机制是否能够降低由公允价值计量所带来的信息风险，就公允价值分层计量信息与上市公司信息风险的关系得到以下结论：

      (1)按第一、二、三层次公允价值计量的资产的信息风险逐层递增。这说明随着公允价值计量信息的可靠性逐层降低，投资者确定特定资产估值参数的能力逐渐下降，投资决策失误的风险不断增加。研究结果显示：按第一、二层次公允价值计量的资产给投资者带来的信息风险几乎相同，但按第三层次公允价值计量的资产给投资者带来的信息风险增大，投资者应对其提高警惕。

      (2)资产交乘项的估值系数都显著为负。说明完善的公司治理机制显著降低了按公允价值计量的资产的信息风险。注意到第三层次的估值系数显著小于第一、二层次的估值系数，说明公允价值计量信息的可靠性越差，完善的公司治理机制越能够有效地降低其信息风险。

      (3)对于负债项目来说，由于按第一、二层次公允价值计量的负债数量较少，且相对于按第三层次公允价值计量的负债不确定性较低，因此，并未给投资者带来信息风险。按第三层次公允价值计量的负债，虽然数量较少，但是由于其不确定性较大，所带来的信息风险较为显著。

      (4)负债交乘项的估值系数都为正，虽然符号与理论预期一致，但在统计上并不显著，这说明完善的公司治理机制并没有显著降低按公允价值计量的负债所带来的信息风险。

      根据本文的上述研究结论，为进一步完善公允价值计量的应用，降低其信息风险，我们建议准则制定机构在公允价值计量准则实施的同时，应当充分考虑由公允价值计量所带来的信息风险，强化对公允价值计量的运用条件以及获得更可靠输入值的方法方面的监管，最大限度地降低由公允价值计量所带来的信息风险。同时，监管部门应当从优化股权结构、董事会制度安排和高管薪酬等方面进一步规范上市公司的治理机制，使其充分发挥作用，以减少由公允价值计量所带来的信息风险。

      ①由于按公允价值计量的负债较少，因此，对按第一、二层次公允价值计量的负债进行了合并处理。

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