上市公司信息披露失信行为的经济后果，本文主要内容关键词为：信息披露论文,上市公司论文,后果论文,经济论文，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。
一、引言
迄今国内外的学术研究或者是从公司治理的角度分析上市公司出现失信行为的原因[1,2,3,4]，或者从规范的角度探讨应当如何从事上市公司诚信建设[5]，而对上市公司信息披露失信行为的经济影响缺乏实证性的系统研究。大量的会计学文献已经证实了信息披露具有显著的经济影响。例如，信息披露水平[6]和信息的准确性都显著影响企业的资本成本；亦对交易量和股票收益的波动影响显著。
近年来，上海和深圳两个证券交易所对上市公司未能按照充分性与完整性、真实性和准确性以及及时性的原则对不披露公司重大信息的行为给予谴责并将之列入不诚信名单。为此，本文从上市公司会计信息披露失信行为对股东财富、股票系统性风险以及股票市场波动三个方面的影响做实证研究，以此来反映信息披露失信行为的经济影响。
二、信息披露失信行为的认定与研究设计
(一)信息披露失信行为的认定
在企业失信行为的认定方面，先前的研究大多以一个统一的标准进行界定，以防止不可比性。例如，Beasley和Uzun等对公司发生欺诈行为进行的研究。其中，Beasley对财务欺诈公司的认定来自SEC的《会计与审计执行公告》(AAERs)对上市公司违反《1934年证券交易法案》中10(b)-5的谴责，以及《华尔街日报》对白领犯罪的统计；Uzun等对上市公司欺诈行为的认定则主要来自后者[1-2]。
上海证券交易所和深圳证券交易所于2004年7月在各自所在的官方网站上开始列出2001年后上市公司出现的失信行为，称之为诚信记录(或档案)。该栏目主要记录了上市公司因为信息披露未能按照要求进行而被谴责的情况，因此可以认定为会计信息披露失信行为。为此，本文将2001—2003年被证券交易所谴责过的上市公司认定为发生失信行为的公司，之后年份的数据未纳入之内是因为在研究过程中需要一定的后续时间。3年里被两个证券交易所谴责过的上市公司共有120家，其中在深圳证券交易所上市的有69家，在上海证券交易所上市的有51家。这些上市公司被证券交易所谴责的原因见表1的统计。
(二)研究步骤概述
本文从三个方面测度上市公司信息披露失信行为的经济影响，即对股东财富变化、股票系统性风险以及股票市场波动的影响。前两者可以看做是上市公司信息披露失信行为对公司自身的影响，第三个则可以看做是公司失信行为引申出的外在影响。研究的具体步骤如下：
首先，对比上市公司信息披露失信行为被公告前后股票系统性风险的变化。本文将上海和深圳两个证券交易所对上市公司的谴责的公布日作为时间0点。用时间段[-(t+n)，-(t+1)]来测度宣告前的系统性风险
，用时间段[t+1，t+n]来测度宣告后的系统性风险
。由于部分公司被证券交易所谴责过两次或者两次以上，因此在0点选取上以第一次被谴责为基准。先比较股票系统性风险是否出现显著变化也是为下一步研究股东财富变化做准备。如果股票系统性风险出现显著变化，在研究股东财富变化时常用的回归市场调整模型则不再适用。
其次，按照标准事件研究法，测度上市公司信息披露失信行为宣告对股东财富的影响。时间窗口为(-t，t)，合计2t+1天(见图1)。由于在做事件研究的时候，时间窗口的选择会对研究结果带来影响，因此本文在研究过程中对t和n两个变量做过多个组合。由于多种组合得出的结果具有很强的相似性，限于篇幅的限制，在本文的报告中只列示出t等于5和n等于100这种组合，即研究股东财富效应的时间窗口为(-5，+5)天，用(-105，-6)衡量事前系统性风险，用(6，+105)衡量事后系统性风险。
图1 研究的时间窗口
最后，本文使用GARCH模型研究上市公司信息披露失信行为对整个股票市场波动的影响。这部分研究是以前类似性研究所没有涉及的。本文认为，由于中国股票市场处于新兴时期，高流动性(体现在换手率畸高)和高波动性特征显著，而上市公司的诚信又对整个市场具有外在影响性，因此研究上市公司信息披露失信行为对股票市场波动性的作用能更全面地评估其经济影响。
三、实证分析与讨论
(一)公司信息披露失信行为对股票系统性风险的影响
在学术文献中，关于公司的失信或者违法行为对公司系统性风险可能带来的影响主要可以分为两种观点：第一，“投机假说”。Reichert等认为，公司的违规行为被披露、谴责会被市场投资者当作是纠正公司违规行为的举措，从而会降低公司系统性风险；第二，“烂苹果理论”。这种理论认为，公司发生的违规行为可能不是系统性的故意行为，而是公司管理者不谨慎的偶然性事件。这种行为已经被投资者预期在代理成本之中，从而当证券交易所作谴责宣告的时候，公司股票的系统性风险不会发生显著性的变化。
基于以上两种假说，本文对上海和深圳两个证券交易所对上市公司的失信行为进行谴责前后的股票系统性风险变化作比较。如前所述，本文用(-105，-6)衡量事前系统性风险，用(6，+105)衡量事后系统性风险。表2列示出、以及(-)的均值、中值、最小值和最大值。(-)的均值显著性用t检验度量。
从表2显示的结果可以看出，系统性风险的均值从被谴责前的0.936上升到1.021，提高了0.085，上升幅度为9.08％。虽然就平均而言，在经济意义上该上升幅度不是很大，但是在统计意义上则是显著的，显著性p值为0.069。这从经验的角度证实，上市公司失信行为的宣告会显著放大公司的系统性风险。这与先前的“投机假说”和“烂苹果理论”都不相符。这意味着我国投资者并不认为证券交易所的谴责能有效地遏制上市公司未来可能继续发生失信行为。这也能从一家公司会多次被证券交易所谴责而得到印证。由于不具有很强的违规经济成本，因而监管部门对上市公司失信行为惩处的力度不够，使得我国证券市场现存的谴责机制未能有效发挥作用。
。
表3是对上市公司失信行为类型解释系统性风险变动能力的检验。因变量是(－)，自变量是失信行为类型，类型1代表未披露为大股东担保或关联交易等事项；类型2代表未在规定期限内披露定期报告；类型3代表会计报表造假或者盈亏预测大幅变化；类型4代表预亏公告滞后或未刊中期预警报告。在回归中使用哑变量对失信类型做度量。控制变量是企业的规模(用宣告日流通股价值的自然对数度量)和事前系统性风险。从表3列示出的回归结果来看，失信行为的类型无论是否加入控制变量都不能显著解释系统性风险变动。这意味着投资者不会对上市公司失信行为的原因给予不同的反应，而更看重的是上市公司失信行为本身的存在。
(二)公司信息披露失信行为宣告的股东财富效应
在研究股东财富效应的时候，本文采用事件研究法。上面的研究已经表明，失信行为的宣告会对上市公司的系统性风险产生影响，β会处于一个较不稳定的状态，因此常用的回归市场调整模型不再适用。为此，本文使用简单的市场调整模型，具体步骤如下：
从表4列示的结果来看，在(-5，+5)的时间窗口内累计超常收益率近乎呈现出单调下降的趋势，而且每一天的CAR在统计上都十分显著。在这11天的时间窗口内平均超常收益率累计达到-0.02349，几乎等于-2.35％。这意味着在上市公司因为失信行为而被证券交易所谴责的公告的时窗内，股东财富平均损失2.35％。
如果按照这些公司当时的平均市场价值来计算，每一家公司的股东财富损失的绝对值平均达到517万元(见表5)，这个数值还是在没有计算因为违规行为潜在的扰乱了公司经营行为而降低生产效率以及公司声誉破坏等负面影响。由于证券交易所在公告中并没有披露对这些公司的经济处罚数额，因此本文不能比较惩罚力度与股东财富损失。但是，从以往案例(例如红光实业)来看，现在对上市公司失信行为的处罚明显太低，很难起到警示与遏制的作用。
(三)公司信息披露失信行为对股票市场波动的影响
GARCH模型被认为能更有效地描述金融时间序列数据，因此本文应用GARCH模型研究我国上市公司失信行为对股票市场波动的影响。如前所述，沪深两个证券交易所对上市公司的谴责信息可追溯到2001年。所以，本文用2001年1月到2003年12月共计3年间的上海、深圳两个证券市场的指数日收益来反映股票市场的波动情况。指数日收益用如下公式计算：
分别为第t日与第t—1日的收盘股指。由于大量文献表明，GARCH(1，1)模型能很好地描述金融时间序列模型，为此本文选用GARCH(1，1)模型。另外，由于本文研究的是上市公司信息披露失信行为对股票市场波动的影响，需要把表示公司失信的变量加入GARCH模型的条件方差模型。因此，条件方差模型可表述为：
其中，FRAUD[,t]表示第t日累计起来的失信案例数。
值得注意的是，在对股票市场波动进行时间序列分析时，应当控制住其他因素对股票市场波动的影响，即应当加入控制变量，否则可能使结果出现偏差。在研究股票市场波动的文献中，交易量、市场规模都被认为会对股票市场的波动产生影响。因此，为了使结果更稳健，本文也研究了加入控制变量后的结果。加入控制变量的条件方差模型可表述为：
其中，V[,t]表示第t日的股票市场的换手率，用换手率表示交易量可以克服单纯的用绝对交易量不能考虑市场扩容影响的弊端；MS[,t]表示市场规模，本文用流通股市值的自然对数来表示。
使用GARCH(1，1)模型和包括控制变量的GARCH(1，1)模型的估计结果如表6所示。对上海证券市场与深圳证券市场的影响分开做估计。方程(1)和(3)是没有加入控制变量的估计结果，而方程(2)和(4)是加入控制变量的结果。从4个方程的估计结果来看，都满足为了保持GRACH(1，1)模型宽平稳的参数约束条件：
＜1。而且AIC的值比较小，这表明模型较好地拟合了数据。从结果来看，失信案例累计数FRAUD[,t]的估计系数γ在4个等式中都显著大于零。这意味着随着上市公司信息披露失信行为的增加，整个股票市场的风险波动也被放大。
四、结论与建议
本文从上市公司信息披露失信行为对股东财富、股票系统性风险以及股票市场波动三个方面的影响，研究上市公司信息披露失信行为的经济后果。研究结果表明，上市公司信息披露失信行为在被证券交易所披露的时窗内平均使股东财富损失2.35％，价值平均约517万元；股票的系统性风险因为上市公司的失信行为而被显著性放大；股票市场的整体波动也随着失信案例的增多而加剧。这个结果在加入控制变量后依然显著。综合结果表明，上市公司信息披露失信行为的负面影响较大，这不单单是对公司自身，而且会危及整个证券市场的稳定。虽然我国的证券监管部门和证券交易所都对上市公司的失信行为予以多方的防范，例如增强公司治理、强化信息披露以及对发生失信行为予以谴责。但是由于缺乏强有力的事后处罚，对违规公司处罚力度过小，现有的制度很难起到威慑作用。笔者认为，美国市场的做法很有借鉴意义。例如，在安然和世通案件发生后，美国监管机构首先寻找法律和制度上的漏洞，迅速出台了《萨班斯—奥克斯法案》，实质性地加大了证券市场上的犯罪成本，让犯罪的综合成本远远高于收益，这对有效遏制欺诈行为起到了积极作用，同时赋予的股东法律求偿权也有助于上市公司提供可信度更高的信息。
当然，本文对上市公司信息披露失信行为经济后果的研究只是一项初步的研究，可能存在如下不足：第一，在研究方法上本文主要是基于事件研究法，选取的是短时窗，这样的选择可以尽可能避免噪声信息的干扰，但同时也不可避免地忽略了上市公司信息披露失信行为的长期影响；第二，本文对上市公司信息披露失信行为的认定都是基于两个证券交易所公开查处的公司，对于那些尚未被查处但有失信行为的公司未纳入样本，这样可能影响研究结果的完整性。今后的研究可以在这两个方面作进一步拓展。
标签：证券交易所论文; 股票论文; 上市公司信息披露论文; 系统性风险论文; 经济风险论文; 经济模型论文; 风险模型论文; 证券论文; 经济学论文; 股票市场论文;