互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)分析報告及會計信息可比性對股價同步性的影響研究

20XX年互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)分析報告目錄一、社會的互聯(lián)網(wǎng)化 第二節(jié)變量設(shè)計及說明一、對于會計信息可比性的度量本文主要參考DeFrancoetal.（2011）對會計信息可比性的測度方法，認(rèn)為會計系統(tǒng)將發(fā)生的經(jīng)濟(jì)事項體現(xiàn)到企業(yè)的財務(wù)報表中，據(jù)此可以表示成如下的式子：（1）其中fi()代表企業(yè)i的會計系統(tǒng)，對于給定的一組經(jīng)濟(jì)事項，如果兩個企業(yè)能夠生成相似的財務(wù)報表，那么這兩個企業(yè)的會計系統(tǒng)具有可比性。也就是說兩個企業(yè)，i和j，具有可比的會計信息需要具有相似的映射過程f()。具體而言，使用股票收益作為經(jīng)濟(jì)事項對企業(yè)產(chǎn)生的凈影響，這些經(jīng)濟(jì)事項可能是企業(yè)特有的，也可能是行業(yè)和整個經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷的共同事項。使用會計盈余這一財務(wù)指標(biāo)代表企業(yè)的會計信息。具體來講使用t期之前的16個季度數(shù)據(jù)對如下的模型進(jìn)行估計：（2）其中Earnings為扣除非經(jīng)常項目前的季度凈利潤與期初權(quán)益市場價值的比值，Return為季度股票收益。根據(jù)上式的分析框架，和代表企業(yè)i會計系統(tǒng)的映射過程，同理，用和則表示企業(yè)j會計系統(tǒng)的映射過程。企業(yè)之間這種映射過程的相近程度代表了會計信息的可比性，本文使用企業(yè)i和企業(yè)j估計的會計系統(tǒng)模型去預(yù)測它們的會計盈余，假設(shè)它們經(jīng)歷同樣的經(jīng)濟(jì)事項，用相同的股票收益率Returnit來表示，即針對其中一個企業(yè)的經(jīng)濟(jì)事項使用兩個企業(yè)的會計系統(tǒng)來估計。計算下面兩個式子：（3）（4）E(Earnings)iit和E(Earnings)ijt表示給定企業(yè)i在t期的股票收益，兩個企業(yè)經(jīng)過會計系統(tǒng)處理后得到的期望會計盈余，使用模型（3）和（4）計算連續(xù)16個季度的期望會計盈余，兩者之差即為企業(yè)i與企業(yè)j之間會計系統(tǒng)的差異程度，定義會計信息可比性為兩個企業(yè)預(yù)期盈余差的負(fù)值：（5）上式度量了企業(yè)i和企業(yè)j會計信息的可比性ComAcctijt，其值越大表明兩個企業(yè)之間的會計信息可比性越強(qiáng)。此外，為了衡量單個企業(yè)i的會計信息可比性的水平，根據(jù)中國證監(jiān)會發(fā)布的《上市公司行業(yè)分類指引》，本文對與企業(yè)i處于同行業(yè)的其他企業(yè)j分別計算每一對組合的會計信息可比性，對計算結(jié)果按照從大到小的順序進(jìn)行排列。CompAcct4it表示t時期排名靠前的四隊組合的平均值。類似地，CompAcctIndit表示t時期與企業(yè)i處于同行業(yè)的公司構(gòu)成的所有組合的中位數(shù)。由于計算過程采用的是季度數(shù)據(jù)，因此將t期設(shè)為每一年的第四季度，即得到了企業(yè)i每一年度的會計信息可比性。對于股價同步性的度量Roll（1988），Morcketal.（2000）采用簡化的市場模型的擬合系數(shù)R2來度量股價同步性。（6）Durnevetal.（2003）在Morcketal.研究的基礎(chǔ)上，認(rèn)為個股的收益可以由市場、行業(yè)和公司三個層面的信息來解釋，進(jìn)一步對模型（6）進(jìn)行了擴(kuò)展，得出模型（7）：（7）本文參照PiotroskiandRoulston（2004）以及Guletal.（2010）的計量方法，對可能存在的非同步性交易偏誤進(jìn)行控制，在模型中加入滯后一期的市場和行業(yè)加權(quán)平均收益率，即：（8）其中Retit表示研究期內(nèi)企業(yè)i在第t周的股票收益率，而MktRet和IndRet則分別表示按照流通市值加權(quán)后的市場和行業(yè)平均收益率，在計算市值加權(quán)的行業(yè)平均收益率時，不包括企業(yè)i本身。模型（8）的擬合系數(shù)R2反映了個股價格變動可以被市場和行業(yè)信息所解釋的部分，R2越高，則股票收益中包含了越多的市場和行業(yè)層面的信息，股價同步性也就越高。由于R2的變動范圍在0與1之間，不滿足最小二乘法回歸估計的要求，故采用已有文獻(xiàn)的通常做法，對R2進(jìn)行如下的對數(shù)轉(zhuǎn)換：對于知情者交易的度量在機(jī)構(gòu)投資者方面，本文參考游家興和汪立琴（2012），黃俊和郭照蕊（2014），袁知柱等（2014）的做法，采用機(jī)構(gòu)投資者持股比例這一指標(biāo)，定義為機(jī)構(gòu)投資者持股合計數(shù)與企業(yè)i流通股股數(shù)的比值，用Inholdingit來表示。在證券分析師關(guān)注方面，依據(jù)上文在證券分析師對股價同步性影響的理論分析，采用分析師跟蹤人數(shù)來度量，用符號Analystit表示，代表第t年跟蹤分析i上市公司的證券分析師人數(shù)。在股權(quán)集中度方面，由于我國A股市場上市公司“一股獨(dú)大”的集中式股權(quán)結(jié)構(gòu)非常普遍，第一大股東對上市公司擁有絕對的控制權(quán)，因此其持股比例也體現(xiàn)了公司的治理結(jié)構(gòu)情況。本文主要參考馮用富等人（2009）的做法，以第一大股東的持股比例來衡量上市公司的股權(quán)集中度，為了避免單位量綱的問題，將第一大股東持股比例轉(zhuǎn)化成赫芬達(dá)爾指數(shù)，赫芬達(dá)爾指數(shù)=ln（第一大股東持股比例）/（1—第一大股東持股比例），用符號Topholderit來表示。研究模型設(shè)定本文構(gòu)建如下的模型對提出的研究假說進(jìn)行檢驗(yàn)。（10）（11）模型（10）用來檢驗(yàn)假設(shè)1，主要的考察變量是會計信息可比性指標(biāo)CompAcctit；模型（11）則是對假設(shè)2、3、和4進(jìn)行檢驗(yàn)，其中Factor分別代表機(jī)構(gòu)投資者持股（Inholdingit）、分析師跟蹤人數(shù)（Analystit）和股權(quán)集中度（Topholderit），具體的變量定義見表1。同時，本文參考國內(nèi)外已有的相關(guān)文獻(xiàn)，對其他可能影響股價同步性的變量進(jìn)行了控制，包括企業(yè)規(guī)模（Sizeit），規(guī)模越大的企業(yè)往往具有良好的信息環(huán)境，投資者的關(guān)注度也更高；企業(yè)的杠桿比率（Levit），采用資產(chǎn)負(fù)債率來反映，負(fù)債高的企業(yè)會受到債權(quán)人的監(jiān)督和約束，債務(wù)人往往會被要求披露更多關(guān)于企業(yè)層面的信息；賬面市值比（BMit），反映了企業(yè)的成長性因素，通常認(rèn)為高成長企業(yè)會更受到市場的青睞，其股價中反映的企業(yè)層面的信息含量也更高；企業(yè)上市年限（Ageit），企業(yè)上市的越早，投資者一般對該上市公司的了解也就越多；股權(quán)性質(zhì)（Nature），當(dāng)企業(yè)為國有控股時，取值為1，否則為0。此外，本文還對行業(yè)（Industry）和年度（Year）效應(yīng)進(jìn)行了控制。表2相關(guān)變量定義及計算指標(biāo)類型變量代碼變量名稱變量定義及計算公式被解釋變量Synit股價同步性第t年企業(yè)i的股價同步性，其中Ri2是根據(jù)模型（8）得出的擬合系數(shù)。解釋變量CompAcct4it可比性指標(biāo)1在t時期，與企業(yè)i處于同行業(yè)的企業(yè)，其與企業(yè)i會計信息可比性的前四大組合的平均值。CompAcctIndit可比性指標(biāo)2在t時期與企業(yè)i處于同行業(yè)的公司構(gòu)成的所有組合，其會計信息可比性的中位數(shù)。Inholdingit機(jī)構(gòu)投資者持股第t期機(jī)構(gòu)投資者持股合計數(shù)與企業(yè)i流通股股數(shù)的比值。Analystit分析師關(guān)注第t期跟蹤分析企業(yè)i的證券分析師的人數(shù)。Topholderit股權(quán)集中度赫芬達(dá)爾指數(shù)=ln（第一大股東持股比例）/（1—第一大股東持股比例）第t期企業(yè)i的第一大股東持股比例。控制變量Sizeit企業(yè)規(guī)模Sizeit=Ln（i公司t期末總資產(chǎn)）第t期企業(yè)i總資產(chǎn)的自然對數(shù)。Levit杠桿比率第t期企業(yè)i的資產(chǎn)負(fù)債率。BMit賬面市值比第t期企業(yè)i的總資產(chǎn)與總市值的比。Ageit企業(yè)上市年限企業(yè)i首次公開發(fā)行股票時間距離第t期的間隔年數(shù)Natureit股權(quán)性質(zhì)虛擬變量，當(dāng)企業(yè)為國有控股時，取值為1，否則為0。Industry行業(yè)虛擬變量對12個分行業(yè)設(shè)置11個行業(yè)虛擬變量。Year年度虛擬變量對9個年份的數(shù)據(jù)設(shè)置8個年份虛擬變量。第四節(jié)實(shí)證結(jié)果分析一、變量的描述性統(tǒng)計表3和表4分別按行業(yè)和年份展示了股價同步性的分布，整體來看，股價同步性的衡量指標(biāo)R2的均值為0.472，標(biāo)準(zhǔn)差為0.167，本文所測量的R2值與Morck，Yeung，andYu（2000）以中國上市公司為樣本測量的0.453，以及KimandGul（2010）用中國股票市場數(shù)據(jù)測量的0.454相比，由于樣本期間的不同，股價同步性的測量結(jié)果有所差別，但總體來看基本上保持一致；而這一結(jié)果與PiotroskiandRoustone（2004）以美國上市公司為樣本測算的0.193相比，超過兩倍還多，能夠表明中國作為新興加轉(zhuǎn)軌的資本市場，其股價同步性仍處于較高的水平。從行業(yè)分布來看，制造業(yè)的股價同步性相對來說是最低的，為0.457，而交通運(yùn)輸、倉儲業(yè)的股價同步性相對來說最高，達(dá)到0.542，總的來看，行業(yè)與行業(yè)之間股價同步性差異不是很大。從年份分布來看，比較突出的是股價同步性在2008年有著大幅的上升，可能是受到2008年金融危機(jī)的影響股市表現(xiàn)為劇烈震蕩，2008年以后股價同步性大體上呈現(xiàn)出逐年下降的態(tài)勢，2013年達(dá)到了0.376，低于會計準(zhǔn)則變革前的2006年時的0.407，反映了近年來我國資本市場效率逐步有所提高。表3按行業(yè)分布的股價同步性（以R2為代表）行業(yè)均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值A(chǔ).529.158.063.903B.496.181.0144.902C.457.163.0074.993D.485.170.0303.888E.500.167.0502.980F.542.165.0597.887G.484.153.0374.867H.470.165.0385.882I.501.191.0277.984J.467.158.0261.971K.467.173.0486.948L.517.154.0969.850Total.472.167.0074.993表4按年份分布的股價同步性（以R2為代表）年份均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值2007.418.138.020.9712008.646.136.064.9012009.512.154.014.9842010.490.153.022.9932011.478.143.026.9292012.481.160.0292.9482013.376.169.007.9022014.353.173.006.890Total.472.167.007.993表5列示了各變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，對R2進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換后的股價同步性指標(biāo)Syn變量的均值和中位數(shù)分別為-1.308和-1.202。對于可比性變量，按照DeFrancoetal.（2011）提出的度量方法，CompAcct4指標(biāo)的均值和中位數(shù)分別為-0.00628和-0.00065，從標(biāo)準(zhǔn)差來看，CompAcct4的變異較大。而CompAcctInd指標(biāo)的均值和中位數(shù)則分別為-0.20862和-0.17111，從CompAcct4和CompAcctInd對比來看，兩者之間的差異還是很大的，說明同行業(yè)內(nèi)不同企業(yè)之間可比性分布較為離散。胥朝陽和劉睿智（2014）的做法是選用CompAcct4作為可比性的度量指標(biāo)，理由是認(rèn)為投資者在評估會計信息可比性時通常是選取行業(yè)內(nèi)可比性最高的幾家公司，如果考慮過多公司的話可能會產(chǎn)生噪音。本文認(rèn)為資本市場上的投資者具有多樣化的風(fēng)格，而且很多投資者可能也不具備準(zhǔn)確評估可比性指標(biāo)的能力，因此本文同時選擇CompAcct4和CompAcctInd作為可比性的度量指標(biāo)來對模型進(jìn)行檢驗(yàn)。對于其他的變量，機(jī)構(gòu)投資者持股的度量指標(biāo)Inholding的均值和中位數(shù)分別為0.328和0.303，反映了本文所選樣本的機(jī)構(gòu)投資者持股合計數(shù)占企業(yè)流通股股數(shù)的比值平均為32.84%。股權(quán)集中度指標(biāo)Topholder的描述性統(tǒng)計結(jié)果顯示其均值為-0.596，折算成的第一大股東持股比例為35.53%，反映了我國股權(quán)結(jié)構(gòu)較為集中的特征，雖然與KimandGul（2010）以1996至2003年中國上市公司為樣本測算的42.8%相比有了一定程度的下降，但股權(quán)集中度仍然處在較高的水平，“一股獨(dú)大”的現(xiàn)象比較明顯。股權(quán)性質(zhì)Nature的均值為0.573，說明本文所選樣本有57.25%屬于國有控股企業(yè)，反映了我國國有控股企業(yè)仍占資本市場的多數(shù)。表5變量的描述性統(tǒng)計變量名均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值中位數(shù)最大值Syn-1.3081.083-9.811-1.2021.483CompAcct4-0.0060.035-1.442-0.001-3.28E-09CompAcctInd-0.2090.180-5.510-0.1710.000Inholding0.3280.2501.14E-070.3031.722Analyst32.49354.11608563Topholder-0.5960.737-4.792-0.5842.133Size21.8641.29015.41821.74328.482Lev0.5360.8360.0070.51855.409BM1.1291.0560.0030.80217.775Age11.2544.67411124Nature0.5730.495011二、變量的相關(guān)性分析表6顯示了模型中變量的Spearman相關(guān)系數(shù)，從相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計結(jié)果初步來看，股價同步性Syn與會計信息可比性的兩個度量指標(biāo)CompAcct4和CompAcctInd都是呈顯著負(fù)相關(guān)的關(guān)系，表明會計信息可比性越高，股價同步性就越低，這與本文的假設(shè)1相符。CompAcct4與CompAcctInd之間的相關(guān)系數(shù)是0.508，說明使用模型（5）所得出的會計信息可比性指標(biāo)達(dá)到中等程度相關(guān)。Syn與機(jī)構(gòu)投資者持股的Inholding指標(biāo)存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而與分析師關(guān)注Analyst和股權(quán)集中度Topholder呈正相關(guān)關(guān)系，但Syn與Topholder之間的相關(guān)系數(shù)并不顯著，具體會計信息可比性作用于股價同步性如何受到機(jī)構(gòu)投資者持股、分析師關(guān)注以及股權(quán)集中度的影響，還需要使用模型（11）進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗(yàn)。此外，Syn與杠桿比率Lev和企業(yè)上市年限Age顯著負(fù)相關(guān)，與企業(yè)規(guī)模Size和股權(quán)性質(zhì)Nature顯著正相關(guān)，與賬面市值比BM雖然正相關(guān)，但不具有顯著性。表6變量的相關(guān)性分析SynCompAcct4CompAcctIndInholdingAnalystTopholderSizeLevBMAgeNatureSyn1.000CompAcct4-0.027*1.000CompAcctInd-0.080*0.508*1.000Inholding-0.022*0.058*0.042*1.000Analyst0.126*-0.028*-0.076*-0.482*1.000Topholder0.044-0.009-0.008-0.175*0.1721.000Size0.216*-0.057*-0.101*-0.385*0.518*0.252*1.000Lev-0.004*0.052*0.146*0.001-0.068*0.022*-0.311*1.000BM0.2780.013-0.024*-0.021*-0.033*0.082*0.519*0.503*1.000Age-0.014*0.042*0.034*0.108*-0.124*0.140*-0.141*0.165*-0.074*1.000Nature0.124*-0.052*-0.049*-0.105*0.048*0.2270.227*-0.110*0.177*-0.158*1.000注：*表示在在5%水平下顯著。 第四章實(shí)證研究會計信息可比性對股價同步性的影響研究第五節(jié)回歸結(jié)果分析一、會計信息可比性直接作用于股價同步性的回歸結(jié)果基于本文度量會計信息可比性的方法要求具有16個季報的財務(wù)數(shù)據(jù)，而我國于2002年才有季報，可以度量可比性的年份起始于2005年，本文的樣本為2007至2014年滬深A(yù)股的上市公司。樣本的數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)服務(wù)中心（CSMR）和萬德數(shù)據(jù)庫，根據(jù)研究需要本文對樣本進(jìn)行了一定的篩選：由于本文的樣本是2007至2014年期間的非平衡面板數(shù)據(jù)，首先需要明確的是對回歸模型的選擇問題（混合OLS模型，固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型），對于回歸方程（10），分別對會計信息可比性CompAcct4與CompAcctInd建立固定效應(yīng)模型（fe），進(jìn)行F檢驗(yàn)，表7的固定效應(yīng)F檢驗(yàn)結(jié)果顯示都在1%的水平下顯著，說明固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合OLS回歸模型。接著再建立隨機(jī)效應(yīng)模型（re），進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，表7的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果顯示應(yīng)該拒絕原假設(shè)，即選擇固定效應(yīng)模型。既然選擇了固定效應(yīng)模型來驗(yàn)證本文的假設(shè)1，就需關(guān)注表7中第2列和第4列的檢驗(yàn)結(jié)果。當(dāng)會計信息可比性變量分別為CompAcct4與CompAcctInd時，其系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)，有力地說明了伴隨著會計準(zhǔn)則變革所帶來的會計信息可比性的提高，增加了股價中所包含的微觀企業(yè)層面的信息含量，從而降低了股價同步性，證實(shí)了假設(shè)1。對于其他變量的回歸系數(shù)，本文發(fā)現(xiàn)Inholding，Lev，Age的系數(shù)顯著為負(fù)，說明機(jī)構(gòu)投資者的參與的確提高了資本市場上投資者的理性程度，促進(jìn)了股價對公司特質(zhì)信息的吸收；負(fù)債比例越高的企業(yè)越受到債權(quán)人的監(jiān)督和約束，披露了更多的企業(yè)層面的信息，從而表現(xiàn)為較低的股價同步性；上市年限越長的企業(yè)，其更易被投資者所熟知，微觀層面的信息被挖掘得也更多，股價同步性越低，這與本文的預(yù)期相符。變量Analyst，BM的系數(shù)顯著為正，表明分析師更多地關(guān)注市場和行業(yè)層面的信息，實(shí)證結(jié)果與FerreiraandLaux（2007）、KimandShi（2012）的觀點(diǎn)一致，即分析師的盈利預(yù)測活動提高了股價同步性；而賬面市值比反映了企業(yè)的成長能力，由于賬面市值比的計算方法是用企業(yè)總資產(chǎn)除以總市值，所以其值越低表明企業(yè)的成長性越高，實(shí)證結(jié)果說明成長性越高的企業(yè)越受到投資者的關(guān)注，股價同步性越低，這與本文的預(yù)期相符。由于固定效應(yīng)對于在樣本期間內(nèi)不發(fā)生變化的變量不能做出檢驗(yàn)，因此使用固定效應(yīng)模型對于股權(quán)性質(zhì)變量Nature的系數(shù)無法估計，但從表7的隨機(jī)效應(yīng)模型可以看出Nature的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，表明非國有公司的股價包含了更多的公司特質(zhì)信息；此外，Topholder和Size的系數(shù)都不顯著，在下文檢驗(yàn)?zāi)Ｐ停?1）時再對其進(jìn)一步說明。表7會計信息可比性影響股價同步性的回歸結(jié)果變量名固定效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型固定效應(yīng)模型隨機(jī)效應(yīng)模型Intercept-1.054**（1.82）-3.738***（12.89）-1.029**（1.78）-3.736***（12.84）CompAcctInd-.190***（-3.13）-.110***（2.00）CompAcct4-.651***（-2.26）-.723***（-2.66）Inholding-.063*（0.98）-.314***（6.42）-.050*（0.78）-.313***（6.40）Analyst.003***（-8.08）.001***（-3.54）.003***（-8.08）.001***（-3.52）Topholder0.004（-0.13）-.036**（1.96）-0.004（0.11）-.0370***（2.01）Size-0.002（0.06）.104***（-7.43）-0.000（0.01）.105***（-7.50）Lev-.036**（1.75）-.045***（3.58）-.032*（1.55）-.043***（3.44）BM.197***（-13.40）.154***（-12.22）.195***（-13.27）.153***（-12.14）Age-.047***（7.67）-.012***（4.48）-.048***（7.97）-.012***（4.54）Nature—.256***（-8.77）—.259***（-8.84）Industry已控制已控制已控制已控制Year已控制已控制已控制已控制固定效應(yīng)F檢驗(yàn)1.92***1.91***方程整體顯著性41.53***638.5***40.92***638.82***R-squared0.3460.2320.3410.227Hausman檢驗(yàn)469.76***77.09***注：固定效應(yīng)模型的方程整體顯著性用F值表示，隨機(jī)效應(yīng)模型的方程整體顯著性用Waldchi2值表示；括號內(nèi)的數(shù)值為t值；*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平下顯著。二、會計信息可比性間接作用于股價同步性的回歸結(jié)果表8和表9進(jìn)一步考察了會計信息可比性對股價同步性的影響如何受機(jī)構(gòu)投資者持股、分析師關(guān)注和股權(quán)集中度的影響。其中表8是以CompAcct4作為會計信息可比性度量指標(biāo)時的回歸結(jié)果，表9則是以CompAcctInd度量可比性時的回歸結(jié)果，下面重點(diǎn)以表8呈現(xiàn)的回歸結(jié)果進(jìn)行闡釋，由于表9的回歸結(jié)果與表8基本相同，故這里就不再贅述。表8的（1）列機(jī)構(gòu)投資者持股的回歸顯示，會計信息可比性與機(jī)構(gòu)投資者持股交乘項的估計系數(shù)為負(fù)，且在10%的水平上顯著。這說明，隨著機(jī)構(gòu)投資者參與程度的提高，會計信息可比性對股價同步性的減緩作用將更加明顯，與本文假設(shè)2的預(yù)期相一致，產(chǎn)生這一結(jié)果的原因在于，會計信息可比性越高，機(jī)構(gòu)投資者利用其專業(yè)知識解讀信息的能力越強(qiáng)，通過持股和交易行為將更多公司層面的特質(zhì)信息融入到股價中，引起股價同步性的下降。表8的（2）列分析師關(guān)注的回歸結(jié)果顯示，會計信息可比性與分析師關(guān)注交乘項的估計系數(shù)為正，且在5%水平上顯著，表明隨著分析師跟蹤人數(shù)的增多，會計信息可比性對股價同步性的減緩作用減弱，這與本文假設(shè)3b的預(yù)期相一致。按照上文證券分析師對股價同步性影響的理論分析中的討論，可以認(rèn)為會計準(zhǔn)則變革的擠出效應(yīng)超過了信息激勵效應(yīng)。表8的（3）列進(jìn)一步考察了股權(quán)集中度對會計信息可比性與股價同步性間關(guān)系的作用，回歸結(jié)果顯示，會計信息可比性與股權(quán)集中度變量交乘項的回歸系數(shù)為負(fù)，且在10%的水平上顯著，說明股權(quán)越集中的上市公司，會計信息可比性對股價同步性的降低作用增強(qiáng)，對此結(jié)果的解釋是為，從整個樣本來看，伴隨著控股股東持股比例的增加，股東與上市公司之間的利益協(xié)同效應(yīng)起了主導(dǎo)作用，大股東也有動機(jī)監(jiān)督管理層披露更多企業(yè)層面的信息，從而促進(jìn)會計信息可比性對股價同步性的減緩作用，但為了檢驗(yàn)假設(shè)4，還需對樣本按照股權(quán)集中度的大小進(jìn)行分組檢驗(yàn)，下文將對其進(jìn)一步分析。表8的（4）列將機(jī)構(gòu)投資者持股、分析師關(guān)注、股權(quán)集中度與會計信息可比性的三個交乘項都納入了模型進(jìn)行回歸，而且（4）列使用的是隨機(jī)效應(yīng)模型對全模型進(jìn)行的回歸，回歸結(jié)果與前面的分析保持一致，證實(shí)了研究結(jié)論。此外，從表8和表9的回歸結(jié)果看，除了上文對變量系數(shù)的解釋外，Topholder的系數(shù)顯著為負(fù)，Size的系數(shù)顯著為正，表明規(guī)模越大的企業(yè)信息環(huán)境相對較好，更能夠反映行業(yè)的整體經(jīng)營狀況，從而表現(xiàn)出較高的股價同步性。Nature的系數(shù)顯著為正再次表明非國有公司的股價包含了更多的公司特質(zhì)信息。表8機(jī)構(gòu)投資者、證券分析師和股權(quán)集中度交乘項的回歸結(jié)果（CompAcct4）變量名（1）（2）（3）（4）Intercept-3.743***（12.86）-3.739***（12.85）-3.736***（12.84）-3.742***（12.86）CompAcct4-.723***（-2.66）-.724***（-2.66）-.723***（-2.66）-.722***（-2.65）Inholding-.314***（6.42）-.314***（6.42）-.313***（6.40）-.314***（6.42）Inholding*CompAcct4-.843*（1.24）-1.343*（1.26）Analyst.001***（-3.51）.001***（-3.51）.001***（-3.52）.001***（-3.52）Analyst*CompAcct4.003**（-1.58）.004**（-1.56）Topholder-.037**（2.01）-.037**（2.01）-.037**（2.01）-.037**（2.01）Topholder*CompAcct4-.015*（1.07）-.077*（1.34）Size.105***（-7.50）.105***（-7.50）.105***（-7.50）.105***（-7.50）Lev-.043***（3.43）-.043***（3.43）-.043***（3.43）-.043***（3.43）BM.153***（-12.14）.153***（-12.14）.153***（-12.14）.153***（-12.14）Age-.012***（4.57）-.012***（4.54）-.012***（4.54）-.012***（4.54）Nature———.259***（-8.84）Industry已控制已控制已控制已控制Year已控制已控制已控制已控制R20.2820.2820.2820.284N11138111381113811138注：括號內(nèi)的數(shù)值為t值，*，**，***分別表示在10%，5%，1%的水平下顯著。表9機(jī)構(gòu)投資者、證券分析師和股權(quán)集中度交乘項的回歸結(jié)果（CompAcctInd）變量名（1）（2）（3）（4）Intercept-3.739***（12.85）-3.727***（12.85）-3.742***（12.90）-3.742***（12.90）CompAcctInd-.110**（2.00）-.110***（2.66）-.109**（2.00）-.110**（2.00）Inholding-.314***（6.42）-.313***（6.42）-.314***（6.42）-.314***（6.42）Inholding*CompAcctInd-0.004*（1.03）-.097*（1.72）Analyst.001***（-3.54）.001***（-3.51）.001***（-3.53）.001***（-3.61）Analyst*CompAcctInd.001**（-1.58）.001**（-1.49）Topholder-.035*（1.96）-.036**（2.01）-.036*（1.95）-.036**（1.96）Topholder*CompAcctInd-.008*（1.19）-.007*（1.16）Size.104***（-7.43）.104***（-7.50）.103***（-7.43）.104***（-7.43）Lev-.045***（3.58）-.045***（3.43）-.045***（3.59）-.045***（3.60）BM.154***（-12.22）.154***（-12.14）.153***（-12.14）.153***（-12.14）Age-.012***（4.48）-.012***（4.54）-.012***（4.48）-.012***（4.54）Nature———.255***（-8.73）Industry已控制已控制已控制已控制Year已控制已控制已控制已控制R20.2870.2870.2870.289N11138111381113811138注：括號內(nèi)的數(shù)值為t值，*，**，***分別表示在10%，5%，1%的水平下顯著。為了檢驗(yàn)本文的假設(shè)4，對股權(quán)集中度變量Topholder進(jìn)行分組，按照Topholder的分布將其按照從小到大的順序進(jìn)行排列，將其分成小組，其中小于Topholder變量中位數(shù)的樣本作為Group1，其余的樣本則作為Group2，表10呈現(xiàn)了分組后的回歸結(jié)果。以CompAcctInd作為會計信息可比性度量指標(biāo)時的回歸結(jié)果為例，本文發(fā)現(xiàn)在Group1一列會計信息可比性與股權(quán)集中度的交乘項顯著為正，而在Group2一列這一交乘項的系數(shù)則顯著為負(fù)，以CompAcct4作為會計信息可比性時的分組回歸結(jié)果也是如此，從回歸結(jié)果可以看出確實(shí)存在著某一臨界值，當(dāng)股權(quán)集中度處于較低水平時，會計信息可比性對股價同步性的減緩作用減弱，當(dāng)股權(quán)集中度提高到一定水平時，會計信息可比性對股價同步性的減緩作用增強(qiáng)，從而驗(yàn)證了本文假設(shè)4的預(yù)期。對此的解釋是當(dāng)股權(quán)集中度低于某一水平時，控股股東的管理防御效應(yīng)起主導(dǎo)作用，限制了公司特質(zhì)信息向市場的釋放，而當(dāng)股權(quán)集中度高于某一臨界值時，利益協(xié)同效應(yīng)則會起主導(dǎo)作用，為了維護(hù)公司的股價促進(jìn)知情交易的發(fā)生，因此，可以認(rèn)為與李增泉（2005），F(xiàn)erdinandetal.（2010）的觀點(diǎn)相一致，股價同步性與股權(quán)集中度之間確實(shí)存在著凹函數(shù)的關(guān)系。表10股權(quán)集中度分組回歸結(jié)果變量名分組1分組2分組1分組2Intercept-3.452***（-7.90）-4.266***（-11.08）-3.413***（-7.82）-4.255***（-10.99）CompAcctInd-.263***（-3.44）.093（1.16）CompAcct4-.738**（-1.98）-.631（-1.28）Inholding-.124*（-1.42）-.443***（-7.54）-.125（-1.44）-.443***（-7.54）Analyst.001*（1.58）.001***（3.85）.001*（1.51）.001***（3.91）Topholder-.007（0.17）-.124***（-3.15）-.004（0.10）-.121***（-3.07）Topholder*CompAcctInd.019*（-1.29）-.031*（1.49）Topholder*CompAcct4.199*（-1.77）-.550*（1.36）Size.092***（4.35）.128***（6.87）.093***（4.38）.127***（6.78）Lev-.046***（-2.62）-.055***（-3.01）-.041**（-2.34）-.056***（-3.06）BM.173***（8.48）.146***（9.15）.171***（8.39）.145***（9.08）Age-.016***（4.15）-.010***（2.64）-.016***（4.15）-.010***（2.62）Nature————Industry已控制已控制已控制已控制Year已控制已控制已控制已控制R20.2900.2940.2880.284N5568557055685570注：括號內(nèi)的數(shù)值為t值，*，**，***分別表示在10%，5%，1%的水平下顯著。穩(wěn)健性檢驗(yàn)由于本文的樣本區(qū)間是從2007至2014年，而新會計準(zhǔn)則是從2007年開始正式實(shí)施，為了確保會計準(zhǔn)則實(shí)施前后的數(shù)據(jù)更為可比，故將樣本局限在2007至2009年，每年的樣本均為相同的518家上市公司相關(guān)信息，獲得的是平衡面板數(shù)據(jù)，對其進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，回歸結(jié)果呈現(xiàn)在表11和表12。從表11和表12的結(jié)果來看，除了表11會計信息可比性與股價同步性的交乘項系數(shù)不顯著外，其余的回歸系數(shù)基本與上文的結(jié)果保持一致，符合本文四個假設(shè)的預(yù)期，說明本文的研究結(jié)論和回歸結(jié)果還是比較穩(wěn)健和可靠的。表112007-2009年平衡面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果（CompAcct4）變量名（1）（2）（3）（4）（5）Intercept-3.501***（5.94）-3.504***（5.93）-3.499***（5.92）-3.474***（5.88）-3.471***（5.87）CompAcct4-.501*（-1.57）-.510*（-1.58）-.501*（-1.57）-.523*（-1.60）-.528*（-1.60）Inholding-.107（1.76）-.105（1.74）-.108（1.77）-.105（1.75）-.106（1.75）Inholding*CompAcct4-.020**（1.96）-.022*（1.58）Analyst.004***（-4.86）.004***（-4.85）.004***（-4.86）.004***（-4.89）.004***（-4.89）Analyst*CompAcct4-.003（0.26）-.017（0.74）Topholder-.013（1.40）-.013（1.40）-.013（1.39）-.013（1.40）-.013（1.40）Topholder*CompAcct4-1.693**（2.15）-1.398（1.44）Size.071**（-2.50）.071**（-2.52）.070**（-2.50）.069**（-2.48）.070**（-2.47）Lev-1.058***（8.02）-1.062***（8.05）-1.058***（8.02）-1.074***（8.14）-1.075***（8.14）BM.303***（-11.70）.304***（-11.74）.303***（-11.70）.307***（-11.85）.307***（-11.85）Age-.089***（9.69）-.088***（9.65）-.089***（9.70）-.089***（9.69）-.089***（9.69）Nature————0.021（-0.41）Industry已控制已控制已控制已控制已控制Year已控制已控制已控制已控制已控制R20.2580.2590.2590.2600.260N518518518518518注：括號內(nèi)的數(shù)值為t值，*，**，***分別表示在10%，5%，1%的水平下顯著。表122007-2009年平衡面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果（CompAcctInd）變量名（1）（2）（3）（4）（5）Intercept-3.359***（5.68）-3.397***（5.74）-3.386***（5.74）-3.382***（5.72）-3.434***（5.81）CompAcctInd-.349**（2.57）-.347**（2.55）-.343**（2.52）-.353***（2.60）-.347**（2.55）Inholding-.075*（1.53）-.082*（1.58）-.073*（1.52）-.080*（1.57）-.084*（1.59）Inholding*CompAcctInd-.037（1.24）-.027*（1.77）Analyst.004***（-4.69）.004***（-4.66）.004***（-4.64）.004***（-4.66）.004***（-4.59）Analyst*CompAcctInd.003*（1.55）-.002（1.06）Topholder-.015（1.45）-.015（1.45）-.015（1.44）-.016（1.49）-.017（1.51）Topholder*CompAcctInd-.139*（1.61）-.159*（1.83）Size.064**（-2.25）.064**（-2.27）.06413321**（-2.27）.065**（-2.31）.066**（-2.35）Lev-1.118***（8.41）-1.120***（8.42）-1.114***（8.38）-1.121***（8.43）-1.119***（8.42）BM.310***（-11.97）.309***（-11.93）.309***（-11.93）.311***（-12.01）.309***（-11.93）Age-.085***（9.28）-.086***（9.32）-.085***（9.30）-.086***（9.35）-.086***（9.40）Nature————0.017（-0.34）Industry已控制已控制已控制已控制已控制Year已控制已控制已控制已控制已控制R20.2610.2620.2590.2600.263N518518518518518注：括號內(nèi)的數(shù)值為t值，*，**，***分別表示在10%，5%，1%的水平下顯著。 第五章研究結(jié)論與政策建議 第五章研究結(jié)論與政策建議第五章研究結(jié)論與政策建議研究結(jié)論本文基于股價同步性“信息效率觀”的基本理論出發(fā)，在我國會計準(zhǔn)則國際趨同的背景下，研究了會計信息可比性對股價同步性所產(chǎn)生的影響，反映了會計準(zhǔn)則在資本市場上所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果。研究發(fā)現(xiàn)我國2007年實(shí)施的新會計準(zhǔn)則改變了信息環(huán)境，同時作為高質(zhì)量的會計準(zhǔn)則促進(jìn)了有信息交易者的交易活動，改變公司特質(zhì)信息納入股價的程度，從而影響了股價同步性。通過對變量的描述性統(tǒng)計和相關(guān)性分析，本文發(fā)現(xiàn)我國資本市場的股價同步性雖然近年來有了一定程度的下降，但是與美國這樣的發(fā)達(dá)資本市場國家相比，仍然處在較高的水平。整體來看，我國上市公司股權(quán)集中度仍然處在較高的水平，“一股獨(dú)大”的現(xiàn)象比較明顯，而且國有控股企業(yè)占資本市場的多數(shù)。企業(yè)負(fù)債比例越高，上市年限越長，成長性越強(qiáng)，微觀層面的信息被挖掘得也更多，從而表現(xiàn)為較低的股價同步性。此外，公司規(guī)模越大，為國有控股時，股價中包含的企業(yè)層面信息含量越少，股價同步性則較高。本文的實(shí)證結(jié)果表明，會計信息可比性的提高使股票價格中包含了更多的公司特質(zhì)信息，表現(xiàn)為股價同步性的降低；進(jìn)一步的研究表明，對于機(jī)構(gòu)投資者持股比例越高的公司，會計信息可比性對股價同步性的降低作用更明顯；相反，隨著分析師跟蹤人數(shù)的增多，會計信息可比性對股價同步性的減緩作用減弱，表明分析師更多地關(guān)注市場和行業(yè)層面的信息，會計準(zhǔn)則變革的擠出效應(yīng)超過了信息激勵效應(yīng)；對股權(quán)集中度變量進(jìn)行分組檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)當(dāng)股權(quán)集中度處于較低水平時，會計信息可比性對股價同步性的減緩作用減弱，當(dāng)股權(quán)集中度提高到一定水平時，會計信息可比性對股價同步性的減緩作用增強(qiáng)。最后，本文通過對平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，其結(jié)果與本文的結(jié)論保持一致。第二節(jié)政策建議本文的研究證實(shí)了會計準(zhǔn)則變革作為一種強(qiáng)制性的制度變遷，確實(shí)有助于提高我國資本市場的定價效率，對于準(zhǔn)則制定者和市場監(jiān)管者而言，應(yīng)該繼續(xù)保持與國際財務(wù)報告準(zhǔn)則的持續(xù)性趨同，同時努力推進(jìn)我國資本市場的市場化改革。此外，機(jī)構(gòu)投資者的參與削弱了股票價格的同漲共跌現(xiàn)象，提高了資本市場的理性程度，因此應(yīng)大力培育和發(fā)展機(jī)構(gòu)投資者，從而推進(jìn)我國股票市場走向成熟和規(guī)范。從可比性角度來研究對資本市場產(chǎn)生的效應(yīng)仍然具有很大的空間?，F(xiàn)有關(guān)于可比性的研究主要以歐美國家為主，涉及新興市場國家的較少，因而探索可比性在新興市場國家所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果值得關(guān)注。中國是全球最大的發(fā)展中國家和新興經(jīng)濟(jì)體，市場經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起步較晚，在會計準(zhǔn)則國際趨同的背景下，有關(guān)國際財務(wù)報告準(zhǔn)則產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)后果的研究，是否在中國的制度背景下仍然適用有待于進(jìn)一步驗(yàn)證。通常認(rèn)為會計準(zhǔn)則在資本市場上所產(chǎn)生的影響屬于預(yù)期效應(yīng)的范疇，國內(nèi)外學(xué)者的一些研究成果已經(jīng)表明會計準(zhǔn)則能施以影響的領(lǐng)域越來越廣泛，并體現(xiàn)出越來越多的非預(yù)期效應(yīng)，但這種影響是否穩(wěn)定和持久，值得我們持續(xù)地觀察和研究。第三節(jié)研究局限限于篇幅以及個人研究能力，本文仍然存在著很大的不足：本文片面地以股價同步性作為衡量資本市場運(yùn)行效率的衡量指標(biāo)，將會計信息可比性對股價同步性的實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果解釋成對整個資本市場的影響，并進(jìn)一步認(rèn)為是會計準(zhǔn)則對資本市場產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果可能過于簡單化。在本文的樣本研究期間內(nèi)，經(jīng)歷了股權(quán)分置改革，全球金融危機(jī)等重大事件，如何將這些事件與新會計準(zhǔn)則的實(shí)施區(qū)別開來，從而分離出對股價同步性產(chǎn)生的影響是本文所欠缺的。此外，本文以股價同步性研究中的“信息效率觀”作為立足點(diǎn)，從制度層面探索了股價同步性的影響因素，然而沒有進(jìn)一步從“非理性行為觀”的角度進(jìn)行闡釋和驗(yàn)證。 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