C Score在我国的适用性

郑宝红　刘亚伟

摘 要：为了解决Basu模型无法分公司分年度衡量会计稳健性的缺陷，Khan与Watts以美国企业为样本，构建了新的衡量稳健性的指标—CScore。由于我国与美国资本市场不同，CScore在我国的适用性需要检验。本文首先验证了CScore在我国的适用性，然后以CScore作为衡量稳健性的指标研究其与公司治理的关系，所得结论与使用Basu模型得到的结论一致。

关键词：CScore；会计稳健性；公司治理

中图分类号：F230.9 文献标识码：A 文章编号：10035192（2014）02007104doi：10.11847/fj.33.2.71

The Validity of CScore in Chinese Firms

ZHENG Baohong， LIU Yawei

（The School of Management， Huazhong University of Science and Technology， Wuhan 430074， China）

Abstract：In order to solve the problem that Basu model cannot measure accounting conservation by firms and years， Khan and Watts have set up a new index—CScore taking American firms as sample. Due to differences of capital market between Chinese and American， the applicability of CScore in China needs to be tested. Firstly， this paper tests the application of CScore in China， and then it researches the relationship between accounting conservatism and corporate governance based on CScore， the conclusion of which is in accordance with Basu model.

Key words：CScore； accounting conservatism； corporate governance

1 引言

稳健性（又称谨慎性）是最为重要的会计准则之一，不仅在会计理论上被广泛地讨论，在会计实务上也有深远的影响。会计稳健性是衡量会计信息质量的重要指标之一[1，2]，它既能够限制管理者的投机行为，减少投资者和管理者之间的代理问题，又能够降低监督成本和诉讼成本，从而有利于保护投资者的权益[3～5]。

随着对稳健性的不断研究，会计稳健性的衡量方法也成为一个重要的议题。在所有稳健性的实证研究中，Basu模型被最为广泛使用[6]。但部分学者指出Basu模型存在不足[6，7]。其中最主要的问题是，Basu模型无法区分不同公司间的横截面差异及相同公司不同期间的纵向变化，即无法分公司分年度衡量稳健性。为了解决Basu模型存在的这个问题，Khan与Watts 创建了新的衡量稳健性的指标—CScore，并验证了该指标在美国资本市场的有效性[8]。但是，Ball，Kothari和Robin的研究则认为不同的环境与法律制度会致使会计稳健性存在极大的差异[9]。因此在没有实证检验之前，我们不能直接使用 CScore去衡量我国上市公司会计稳健性。本文将通过实证证据对CScore 在我国的适用性进行探讨。

2 文献回顾

从实证研究的角度而言，会计稳健性表示在对收入和损失确认时具有不对称性的时效性[10]。当企业在确认收入比损失的标准高时，会计数值就会表现出稳健性。Basu将会计稳健性定义为“与坏消息相比，会计人员对好消息的确认会更加的谨慎”，并根据此定义，采用反回归方程构造了盈余—股票报酬关系模型，该模型通过验证会计盈余对坏消息的反应是否比好消息迅速，作为盈余具备会计稳健性的证据[1]。

Basu模型出现之后，国内涌现出了大量使用其衡量稳健性的文献，主要分为两类：一类是对会计制度变迁对稳健性影响的讨论[11]；另一类是对会计稳健性影响因素的讨论[12]。此外，有一些学者对Basu模型提出了质疑与建议，其中最主要的一个质疑认为，Basu模型无法衡量不同公司不同年度的稳健程度，使得研究必须通过复杂的交叉项，去分析影响盈余稳健性的因素，从而限制了模型中控制变量的选择[6，13]。

Watts认为影响稳健性的因素主要有四个方面：契约、诉讼、管制以及税务[3，4]。这四个方面的需求都与企业的投资机会相关，例如：企业的投资机会与低水平的负债、管制风险、税务负担以及较低的诉讼成本都相关。因此，Khan与Watts选取了市值净值比、公司规模和负债比例作为企业投资机会的替代变量，在Basu模型的基础上构建了分公司分年度衡量稳健性的指标CScore[8]。计算步骤如下

步骤1 建立以下传统的Basu模型

其中Earn表示会计盈余；R为股票报酬率；D为虚拟变量，如果R小于0，取值为1，否则为0；β1表示截距项；β2表示回报率的正负对盈余的影响程度；β3表示盈余对好消息的反应速度；β4为盈余对坏消息反应的增速，即稳健性的衡量指标；β3+β4表示盈余对坏消息的反应；ε为残差项；下标i表示公司，t表示年份。

步骤2 建立以下修改后的Basu模型

利用市值净值比、公司规模和负债比例作为替代变量，建立相应线性函数来衡量不同公司不同年度的盈余对好消息和稳健性的反应程度，即

其中Size表示市场价值的自然对数；Mb表示公司市场价值与账面价值的比例；Lev表示长期负债与短期负债之和除以期初市值。将（2），（3）式代入到（1）式，并控制Mb、Size及Lev对盈余的影响，得到（4）式

将（4）式中的估计值μ1～μ4和λ1～λ4分别代入到（2）和（3）式，计算所得β3和β4分别为第i家公司第t年的GScoreit和CScoreit。其中GScoreit为盈余对好消息的敏感程度；CScoreit为盈余对坏消息敏感程度的增量，即为所求分公司分年度衡量会计稳健性的指标。

3 样本选取与估计

由于我国企业在1998年之前的会计稳健性不显著，甚至有些年份没表现出稳健性[14，15]。因此，本文选取样本为1998～2009年我国A股上市公司，数据资料来自CCER经济金融数据库。并对数据进行了如下处理：（1）剔除金融行业公司。（2）剔除数据不全的公司。（3）剔除被ST的公司。（4）剔除在样本期间IPO的公司。（5）对连续变量进行了1%分位数的缩尾处理。最后共得11010笔观察值。

郑宝红，等：CScore在我国的适用性

Vol.33， No.2预 测2014年第2期

3.1 变量定义

本文所涉及的主要变量的定义如表1所示。

3.2 描述性统计

笔者对计算CScore所涉及的变量进行了描述性统计分析。整体而言，这些描述性统计量与过去相关文献基本一致[1，6，8，9，13]，详述如下。以期初市值平减的盈余的平均数与中位数分别为0.02和0.02，表明样本企业多为盈利企业[13]。采用Basu的方法[1]，本文以财务年度结束5个月后起计算累积12个月的报酬率，所得报酬率的标准偏差为0.76，平均数以及中位数分别为0.22与-0.02，表明股票市场投资呈现正报酬，且呈现右偏分配的情形，与过去相关文献的表现一致[6，9]；用总资产的自然对数衡量的企业规模的平均数和中位数分别为21.61和21.52；市值净值比的平均数和中位数分别为1.84和1.41；财务杠杆的平均数和中位数分别为0.26和0.16，与Khan与Watts[8]的结果相比略微偏低；以一整年的日报酬率所计算的股票报酬波动性的平均数与中位数皆为0.03；投资循环的描述统计与Khan与Watts的数据非常接近。限于篇幅，统计结果不在此列示，下同。

3.3 CScore的估计与描述统计

本文以1998～2009年我国A股上市公司为样本，分别采用传统Basu模型与公司规模、市值净值比以及负债水平之后的模型进行对比，用所估计的系数计算CScore和GScore。其中R、R×Size、D×R、D×R×Mb、D×R×Lev的系数均为正，R×Mb、R×Lev 和D×R×Size的系数均为负，估计系数方向与预期一致，并且除了变量R和R×Mb不显著外，其余都显著。

D×R的估计系数显著为正（0.06，p<0.1），表明我国上市公司在1998～2009年会计盈余对坏消息的反应增量具有时效性，即具备盈余稳健性；R×Size的估计系数显著为正（0.0005， p<0.1），但D×R×Size估计系数显著为负（-0.027，p<0.01），表明规模大的公司倾向及时公布好消息，但会计稳健性并未随着公司规模的增大而增加；R×Mb的估计系数不显著（-0.001，p=0.36），D×R×Mb的估计系数显著为正（0.006，p<0.1），表明高成长的公司不影响盈余对好消息的反应，但是会提高盈余对坏消息的反应增量；R×Lev的估计系数为负（-0.005，p<0.05），D×R×Lev的估计系数为正（0.044，p<0.05），表明负债水平高的公司会降低盈余对好消息的反应，同时会提高盈余对坏消息的反应增量。

本文对所有样本的CScore和GScore进行了描述性统计分析。CScore的平均数与中位数分别为0.05和0.04，GScore的平均数和中位数分别为0.02和0.02，说明CScore和 GScore均无明显偏态分布。本文对CScore和 GScore分别进行了Spearman和Pearson相关系数检验，两者关系皆显著为负，这说明会计盈余对好消息反应的速度与对坏消息增量的反应速度显著负相关。

4 实证结果

本部分将通过以下方法验证CScore在我国资本市场的适用性。首先采用Khan与Watts[8]的验证方法，然后以CScore作为衡量稳健性的指标研究其与公司治理的关系。如果所得出的结论与Basu模型的结论相一致，则不仅验证了CScore在我国适用性，还提供了如何使用CScore的方法。

4.1 验证CScore的适用性

Khan与Watts的验证方法是检验CScore与Basu系数是否同向单调变化。具体步骤是：先把所有样本每年的CScore数值，由小到大分成10组，然后用Basu模型分别对这10组进行回归，得到各组的估计系数，最后比较各组CScore与Basu系数的相关性。

回归结果显示，随着CScore从最低组向最高组变化，Basu系数呈递增趋势，从-0.007增长到0.186，并且显著；Basu模型的排序相关系数显著为正（0.896，p<0.01）；按CScore所分的最高组和最低组的差异显著为正（0.194，p<0.01）。这些表明CScore与Basu系数的不对称时效性显著正相关。

按照Khan与Watts的研究方法，本文将进一步检验与会计稳健性有关的公司特性是否与CScore存在一致的相关性。Givoly与Hayn发现会计稳健性与市值净值比高度相关[16]，因此假设CScore与市值净值比显著相关；对于财务报表使用者而言，企业规模越大，所公开的信息和所受关注的程度会越高，这会降低信息的不对称性，因此假设CScore与公司规模负相关；投资循环的越快，此公司资产利用率越高，不确定性就越小，因此假设CScore与投资循环负相关；股价的波动性越大，说明不确定性越高，因此假设CScore与股价波动性正相关；资产报酬率越高，对会计稳健性的要求就越低，因此假设CScore与资产报酬率负相关[2]；刚成立的公司，代理成本与信息不对称程度都比较高，因此假设CScore与公司成立年限负相关。

相关性结果显示：CScore与市值净值比和股价波动性显著正相关，与资产报酬率、公司规模、投资循环和公司成立年限显著负相关。这些结果均支持本文对CScore有效性的假设，有力地验证了CScore在我国的适用性。

4.2 CScore的应用

本部分将使用CScore作为会计稳健性的衡量指标，研究稳健性与公司治理之间的关系。本文选取的公司治理变量为第一大股东持股比例（Dydgd），负债比例（Fzbl）和是否国有控股（Sfgy）。Fan和Wong研究发现，股权越集中，财务报告的质量和会计的稳健性越低[17]；董红星研究发现，会计稳健性与大股东控制显著负相关[18]。Watts认为，债权人为了及时发现管理层存在的问题，会要求上市公司采用稳健的会计政策，因此债务契约是会计稳健性存在的一个重要原因[3]。陈旭东和黄登仕研究发现企业负债比例越高，会计政策越稳健[19]。刘运国等研究发现，债务比例高的公司，会计政策更趋于稳健[12]。朱茶芬和李志文研究发现，国家控股上市公司的稳健性低[20]。因此，本文假设CScore与第一大股东持股比例、是否国有控股负相关，与负债比例正相关。

Khan与Watts[8]所使用的控制变量是年限、股价波动性和投资循环。Chi等认为，是否被大会计师事务所审计也对会计稳健性产生影响[13]；李远鹏等，曲晓辉等学者认为，会计稳健性主要是由于亏损公司“洗大澡”造成的[21，22]。因此，本文在Khan与Watts的基础上增加控制变量是否被大所审计（BigN） 和是否为亏损公司（Sfks），得到如下模型

本文选取2001～2009年我国全部A股上市公司为样本，数据资料均来自CCER。并对数据进行了如前部分同样的处理，共得8547笔观察值。

回归结果显示，第一大股东持股比例与CScore显著负相关（-0.0211，p<0.01），说明第一大股东持股比例越高，盈余稳健性越低；负债比例与CScore显著正相关（0.2276，p<0.01），说明企业负债比例越高，盈余稳健性越高；是否国有控股与CScore负相关（-0.003，p=0.172），说明国有企业的稳健性比非国有企业的低。以上所得的结论与先前采用Basu模型进行研究的结论是一致的，这不仅提供了如何使用CScore的方法，而且佐证了CScore在我国的适用性。

5 结论

本文探讨了Khan与Watts发现的分公司分年度衡量稳健性的指标—CScore在我国的适用性与应用。首先用Khan与Watts的验证方法证实了CScore在我国的适用性；然后使用CScore研究公司治理与会计稳健性之间的关系，得到了与先前采用Basu模型相一致的结论。本文有效地证实了CScore在我国资本市场的适用性，为我国会计稳健性的计量提供了一个行之有效的方法。

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