会计信息披露质量与噪音交易——基于股价信息含量视角的检验

于雪彦

(上海交通大学 安泰经济与管理学院，上海 200030)

0 引言

本文以信息链为切入点，利用A股市场2007—2013年数据，研究企业信息披露质量与噪音交易之间的关系，以及信息披露质量通过何种途径影响噪音交易。

1 研究假设及设计

1.1 文献回顾及研究假设

一定意义上,资本市场是信息的集合体。极端情况下，假设资本市场没有信息产生，证券交易将为零，资本市场也就失去了存在的意义。上市公司是资本市场信息供给的主体，其信息披露质量和数量对资本市场整体信息质量的影响颇大。上市公司信息披露体系包括发行信息披露和交易信息披露，发行信息披露主要包括招股说明书、招股意向书、发行公告书和上市公告书，于企业拟上市和上市时发布，交易信息披露包括临时公告和定期报告，临时公告于重大事件发生时发布，定期公告主要分为中期财务报告和年度财务报告。因为本文研究企业上市后行为，鉴于财务报告是传达企业基本面信息的重要媒介，因此关注点在定期财务报告上。

根据噪音交易理论(Kyle,1985;Black,1986;DeLong et al., 1990;Barberis et al., 1998;Kogan et al., 2006;Mendal and Shleifer,2012),我们假定噪音交易者不拥有信息，基于情绪交易。那么，信息披露能对噪音交易产生影响么？一方面，企业会计信息披露能增加市场信息总量，信息投资者获得的信息更多，进一步优化了投资策略，获利能力更强，因此在一定程度上挤压了噪音交易者的生存空间，噪音交易水平降低。另一方面，信息披露期间信息投资者的交易行为产生市场情绪，噪音交易者采取“跟风策略”，鉴于我国资本市场噪音交易者占比较高，相比信息投资者，信息披露吸引了更多的噪音交易者，因此噪音交易水平上升。基于上述分析，我们提出两个相反的假设：

假设1a：会计信息披露能增加噪音交易。

假设1b：会计信息披露能减少噪音交易。

假设信息披露行为影响噪音交易，那么信息披露质量对于噪音交易的影响如何？信息披露质量的影响主要集中在两个方面：信息效率及投资者关注度。

信息披露质量能增加市场信息效率(Verrecchia,2001)。首先，高质量财务信息披露可增加信息准确度，降低公司未来现金流的不确定性(Easley and O′Hara,2004)。美国证监会(SEC)指出：财务报告使所有投资者更及时地获得财务信息，增加市场透明度，从而提高市场效率和流动性。美国财务会计准则委员会(the Financial Accounting Standards Board，FASB)的概念框架中也指出：有关报告主体财务状况的信息有助于使用者理解报告主体在现有经济资源基础上的绩效。现有信息披露文献表明公开企业信息可使竞争环境更公平，降低交易者面临的风险，提高市场流动性(Diamond and Verrecchia, 1991)。因此，信息披露质量越高，信息准确度越高，投资者基于信息交易的概率增加，噪音交易水平降低。其次，高质量信息披露能增加企业层面信息进入资本市场，因此增加了股价信息含量。股价信息含量越高越有助于投资者区别基本面信息驱动的价格变动和情绪或者噪音驱动的价格变动，从而阻止投资者因噪音而交易(Mendel and Sheleifer,2012)。最后，基于贝叶斯学习视角，高质量会计报告能提高信息准确度，从而增加股价中现金流信息的相对权重，因此能减少噪音交易对股票回报的贡献。基于信息披露质量对市场信息效率的影响，我们认为高质量信息披露能减少噪音交易(Lambert et al. 2012)。基于以上分析，我们提出如下假设：

假设2：高质量会计信息披露能减少噪音交易。

1.2 研究设计

1.2.1数据来源

我们利用新会计准则实施之后，资本市场开放里程碑事件——“沪港通”实施之前的A股上市公司进行实证分析，即节选2007—2013年A股样本，剔除ST公司、金融行业样本及数据缺失样本，共得到11670个基于年度数据的样本。本文数据来源于CSMAR数据库，并对所有连续变量进行1%和99%的winsorize处理。

1.2.2主要变量定义

(1)噪音交易

Jensen(1968)提出可利用Fama定价模型的截距项代理噪音交易，即Jensen′s α指数。我们利用Fama三因素模型和五因素模型分别计算Jensen′s α指数，其中五因素模型有三种组合方式：2*3、2*2和*2*2*2*2。用财务报告披露当月Jensen′s α指数相对于前三个月平均α指数的差额作为噪音交易的代理变量，分别记为Fama3、Fama51、Fama52和Fama53，其中Fama3指基于Fama三因素模型计算，Fama51、Fama52和Fama53分别基于Fama五因素模型的第一、二和三种组合方式计算。该系列值越大，说明噪音交易水平越高。

(2)信息披露质量

本文用盈余质量代理会计信息披露质量(Disclosure)。盈余质量是多维概念，目前学术界还没有统一的衡量方法。因此，我们利用可操纵应计利润和流动性应计盈余与现金流的匹配程度来衡量信息披露质量。

首先，利用可操纵应计利润来衡量信息披露质量。应计盈余绝对值持续较小的公司操纵报告利润的可能性较小，因此更有可能提供相对透明的财务报告。根据前人文献(Dechow et al., 1996)，我们利用可操纵应计利润的绝对值DDA来衡量信息披露质量,可操纵应计利润根据修正琼斯模型计算。模型如下所示：

(1)

其中：TAi,t代表第t期的总应计利润，为扣除非经常性损益后收益与经营性现金流之差；ΔREVi,t为销售收入变动额；ΔRECi,t为净应收账款变化额，PPEi,t指固定资产总额；Asseti,t-1为t-1期的资产总额。该模型分行业、分年度对样本进行回归，残差估计值即为可操纵性应计利润，本文利用其绝对值代表信息披露质量。为解释方便，对绝对值乘以(-1)，记为DACC，该值越大，信息披露质量越高。

其次，利用流动性应计盈余与现金流的匹配程度来估计信息披露质量。学界普遍认为，应计项目转换为企业现金流的程度越高，盈余质量越高，因而信息披露质量越高，反之则信息披露质量越低。本文用修正DD模型(McNichols, 2002)估计应计利润与现金流的匹配程度，用该模型计算出的残差作为信息披露质量的代理变量，残差绝对值越大，则信息披露质量越低。修正DD模型如下：

CACCi,t=α0+β1CFOi,t-1+β2CFOi,t+β3CFOi,t+1+β4ΔREVi,t+β5PPEi,t+εi,t

(2)

其中：CACCi,t表示流动性应计利润，具体为(△流动资产-△现金-△短期投资-△长期投资中1年内到期的部分)-(△流动负债-△短期借款-△长期借款中1年内到期的部分)。CFOi,t-1，CFOi,t，CFOi,t+1表示i公司t-1年，t年，t+1年的来自营业活动产生的现金流；ΔREVi,t和PPEi,t定义如同琼斯模型；εi,t代表残差，我们用其绝对值作为信息披露质量的代理变量，为解释方便，我们对绝对值乘以(-1)，记为AbsE。该值越大，信息披露质量越高。

(3)股价信息含量

股价是资本市场所有信息的载体，也是投资者最重要的决策依据。股价信息含量(Price Information, Price_info)指股票价格反映企业现在及未来基本面信息的程度。我们利用未来盈余反应系数模型(Future Earnings Response Coefficient，FERC)的残差构造股价信息含量变量。盈余反应系数模型最早由Ball和Brown(1968)提出，Lundholm和Myers(2002)在ERC盈余反应系数模型的基础上引入未来盈余变量，提出未来盈余反应系数模型(FERC)，基本模型如下：

Rit=α0+α1UEit+α2ΔEt(Ei,t+1)+α3ΔEt(Ei,t+2)+α4ΔEt(Ei,t+3)+εit

(3)

其中：Rit表示证券i在第t期的累计风险调整报酬率，UEit表示市场对证券i第t期的未预期盈余，盈余水平用净利润(Net_Earnings)表示，并用期初资产规模作为调整变量；ΔEt(Ei,t+1)、ΔEt(Ei,t+2)、ΔEt(Ei,t+3)分别为第t期投资者对t+1期、t+2期和t+3期盈余变化的预期，我们用股票回报后三期已实现的盈余代理预期盈余，同样用净利润代理盈余水平,用期初资产规模作为调整变量。εit为误差项，代表未被股价包含的信息，计量上我们用1/|εit|来代表股价信息含量，记作Price_info，该值越大，说明股价信息含量越大。

1.2.3控制变量定义

基于前人研究，本文选取企业层面变量和市场层面变量作为控制变量。控制变量定义见表1。

表1 控制变量定义表

1.3 主要变量描述性统计

表2为主要变量的描叙性统计。

由表2可知，Fama3均值为0.869，方差为0.452，Fama51、Fama52和Fama53均值分别为0.080、0.079和0.097，方差分别为0.581、0.577和0.586。由Fama三因素模型计算的噪音交易大于Fama五因素模型，符合模型预期，侧面证明了在中国市场五因素模型对资产回报的解释能力要强于三因素模型。DACC和AbsE均值分别为-0.076和-0.437，方差分别为0.083和0.424，说明信息披露质量具有一定的差异性。其他变量描述性统计均在可接受范围内。

表2 主要变量描述性分析

2 信息披露与噪音交易关系

2.1 信息披露能否影响噪音交易？

本节内容基于月度数据，利用事件研究思想，研究会计公告期噪音交易水平有何变化。考虑到数据可得性，我们仅以年度财务报告和中期财务报告为研究对象。

2.1.1描述性分析

利用2007年1月1日至2013年12月31日的月度噪音交易数据为样本，将估计期定义为财报披露前3个月，事件期为财报披露当月均值，然后用事件期的噪音交易减去估计期的噪音交易，得到事件期的超额噪音交易，我们检验超额噪音交易是否区别于零。表3为年报及中报超额噪音交易t值检验。

表3 年报及中报超额噪音交易t检验

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

对于年度财务报告和中期财务报告，由p值可知，我们在1%水平上拒绝样本公司超额噪音交易为零的假设，由t值可知噪音交易显著大于零，即会计信息披露窗口期噪音交易提高。假设1a得到验证，即会计信息披露对于不基于信息的噪音交易有影响，而且在中国资本市场环境中，会计信息披露能有效增加噪音交易，可能的原因是会计信息披露增加市场信息，引起交易增加。鉴于中国资本市场以个体投资者为主，因此噪音交易随之增加。

2.1.2多元分析

为进一步验证假设1，我们采用模型4进行多元检验。

Noisei,m=α0+α1Anndatei,m+∑control+εi,m

(4)

本回归基于月数据，将年度报告和中期报告作为一个样本进行分析。其中：Noisei,m为样本i在m月的噪音交易，为基于Fama三因素和五因素模型计算的每月Jensen′s α指数；Anndatei,m为企业i第m月是否属于公告窗口，若属于则取值为1，否则为0；控制变量中市场变量为月度数据，企业特征变量为离披露日最近的财务报告数据。回归结果如表4所示。

由回归结果可知， 系数在噪音交易变量用Fama3、Fama51和Fama53代理时，其系数均在1%置信水平上显著为大于零，在噪音交易变量用Fama52代理时，其系数在10%的置信水平上显著为正。综上，假设1a得到验证，财务报告(年报和中期)披露提升了市场噪音交易水平。信息披露对噪音交易水平有影响，那么提高信息披露质量能否降低噪音交易水平？我们需要进行进一步的验证。

控制变量中，在四个回归中均显著的为Analyst、Liquidity和MB变量。跟踪分析师越多，企业的信息环境越透明，噪音交易水平越低。市场流动性越高，噪音交易参与程度会提高，因此噪音交易水平越高。账面市值比越高，市盈率越低，价值越被低估，越容易被价值投资者发掘，噪音交易水平越低。

表4 会计信息披露与噪音交易回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

2.2 信息披露质量与噪音交易

上一节内容表明，财务信息披露行为能引起噪音交易水平提升，那么高水平的信息披露能否抑制噪音交易水平提升？较高的信息披露质量能有效缓解代理冲突，提高企业的信息环境，增加股价信息含量，理论上能有效降低噪音交易水平。较高的信息披露质量也可以作为一种信号，吸引机构投资者投资，但是中国资本市场散户比例较高，跟风行为严重，散户也有可能青睐信息披露质量较高的企业，因此信息披露质量能否降低噪音交易水平需要进一步的实证检验。鉴于中期报告数据缺失较多，我们仅以年度财务报告进行检验。

2.2.1检验模型

我们用模型(5)检验信息披露质量对噪音交易的影响。

Noisei,t=α0+α1Disclosurei,t+∑control+εi,t

(5)

其中：Noisei,t是样本i第t年年度财务报告月相对于前三个月的超额噪音交易水平，分别用Fama3、Fama51、Fama52和Fama53表示；Disclosurei,t为样本i第t年基于年度财务报告的信息披露质量，我们用可操纵应计利润DACC和流动性应计与现金流的匹配程度AbsE表示。控制变量定义同前述模型。

3.2.2多元回归分析

表5为多元回归结果。

八个回归中Disclosure系数均显著为负，其中第1、2、3、5、6、7回归中Disclosure系数均在1%的置信水平上显著为负，第4个回归中Disclosure系数在5%置信水平上显著为负，第8个回归中Disclosure系数在10%置信水平上显著为负，表明信息披露质量越高，噪音交易水平越低，假设2通过验证。根据以上数据，我们可以认为基于Fama五因素模型第三种组合方法计算的噪音交易显著性较弱。

控制变量中比较显著的有Leverage、ROA、MB、Turnover和Dividend。Leverage在回归1和5中显著为负，但在回归2、3、4、6和8中显著为正。ROA和MB在回归1和5中显著为负，其他回归中系数亦为负，但不显著，说明资产回报率越高，市账比越高，噪音交易水平越低。Turnover系数在回归1、3、5和7中显著为正，说明股票换手率越高，噪音交易水平越高。Dividend在由五因素模型计算的噪音交易回归中均在5%的置信水平上显著为负，说明股利分配率越高，噪音交易水平越低。

3 信息披露影响噪音交易的路径分析

前文结果表明，信息披露质量越高，噪音交易水平越低，这与之前文献结果及西方发达国家资本市场结果一致，说明在我国散户占比较高的背景下，信息披露质量提高对于市场交易效率仍然具有积极作用。传统观点认为信息披露改善了资本市场的信息环境，提高了企业特质信息包含在股票价格中的效率，股票价格信息含量提高，基于信息的交易增加，噪音交易减少。因此，我们认为信息披露可通过增加股价信息含量影响噪音交易。

表5 信息披露质量与噪音交易的关系

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

3.1 检验模型

本文选择用未来反应系数模型计算股价信息含量，包含第t期投资者对t+1期、t+2期和t+3期盈余变化的预期，样本为2007—2014年A股上市公司，剔除ST样本和金融企业样本，剔除数据缺失样本，总样本为8966个观测值。我们用模型(6)检验信息披露质量与股价信息含量之间的关系。

Price_infoi,t=α0+α1Disclosurei,t-1+

∑control+εi,t

(6)

Price_infoi,t为样本i第t年的股价信息含量，Disclosurei,t-1为样本i第t-1年的信息披露质量，取值为DACC和AbsE。控制变量同其他模型。若α1为正，说明信息披露质量越高，股价信息含量越高。

3.2 相关性分析

表6为股价信息含量与信息披露质量之间的相关关系，我们同时检验了噪音交易与股价信息含量之间的相关关系。

表6 股价信息含量、信息披露质量与噪音交易相关关系

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

由表6可知，其中DACC和AbsE与Price_info均在1%的置信水平上正相关，说明信息披露质量越高，股价信息含量越高。Fama3、Fama51与Fama52与Price_info均在1%的置信水平上显著负相关，说明股价信息含量越高，噪音交易水平越低。Fama53与Price_info负相关，但是不显著。

3.3 多元回归分析

表7为信息披露质量与股价信息含量的多元回归结果。

表7 信息披露质量与股价信息含量多元回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

由多元回归结果可知，DACC和AbsE与Price_info均在10%的置信水平上为正，说明信息披露质量越高，股价信息含量越高。因此，限于我们的样本，可以认为信息披露质量通过增加股价信息含量影响噪音交易水平。

4 稳健性检验

本小节分别从主体变量出发检验实证结果的稳健性，以期得到更加稳健的结论。

4.1 信息披露质量

为检验结果的稳健性，本文选用上海证券交易所和深圳证券交易所披露的上市公司信息披露等级(即信息透明度，Disclosure Opacity，DisOpa)来衡量信息披露质量。

根据规定，信息披露透明度有四档取值：优秀、良好、及格和不及格。我们将优秀赋值为4，良好赋值为3，及格赋值为2，不及格赋值为1。DisOpa值越大，信息披露质量越高。数据来源于CSMAR数据库。

表8为以信息披露透明度为信息披露质量代理变量的信息披露质量与噪音交易关系多元回归表。由结果可知，DisOpa系数在1%的置信水平上显著为负，说明信息披露质量越高，噪音交易水平越低。与之前的结果一致，说明结论具有稳健性。

表8 基于信息透明度的稳健性检验

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

4.2 噪音交易

本文主要基于Fama三因素模型和五因素模型计算噪音交易水平，为检验其稳健性，我们利用基于行为资产定价模型得到的噪音交易风险水平NTR作为噪音交易的代理变量。一定程度上，噪音交易风险水平越高，市场交易中噪音交易成分越高。我们用财务报告披露当月噪音交易水平相对于前三个月平均噪音交易水平的差额作为噪音交易的代理变量，记为dNTR。dNTR值越大，噪音交易水平越高。回归结果如表9所示。

由表9可知，Disclosure系数均在5%的置信水平上显著为负，说明信息披露质量越高，噪音交易水平越低，进一步验证了我们的结论。

5 结论及建议

本文以资本市场信息链为切入点，实证研究了信息披露质量与噪音交易之间的关系，并检验了信息披露质量影响噪音交易的路径。主要结论如下：

表9 基于行为资产定价模型的稳健性检验

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著

(1)年报和中报信息披露，虽然增加了市场信息含量，也提升了市场的噪音交易水平。

(2)中国资本市场情境下，信息披露质量与噪音交易之间为负相关关系，即信息披露质量越高，噪音交易水平越低。信息披露质量影响噪音交易的主要机制为信息披露质量提高能有效提高股价信息含量。

噪音交易于资本市场是一把双刃剑，虽然噪音交易为市场提供流动性，但是噪音交易对市场资源配置效率及企业价值具有负向影响，因此应把噪音交易控制在适当的水平。监管层面应继续致力于上市公司信息披露质量的提高，不断降低噪音交易水平，提高资本市场的资源配置效率，促进资本市场健康有序发展。