上市公司公允價值層次信息的價值相關性分析
——基于CAS39號準則實施后的經驗證據

湖北民族學院經濟與管理學院　李慶玲

上市公司公允價值層次信息的價值相關性分析
——基于CAS39號準則實施后的經驗證據

湖北民族學院經濟與管理學院李慶玲

本文以2014-2015年執行CAS39號準則披露公允價值層次信息的A股上市公司為樣本，研究我國上市公司公允價值層次信息的價值相關性。實證研究發現：公允價值信息分層次披露可以較好地解決公允價值計量可靠性不足的問題，公允價值層次信息整體上具有價值相關性，能夠被投資者關注并予以信賴。本文的研究結論為CAS39號準則頒布及其實施的有效性提供了經驗證據，正面肯定當下我國資本市場運用公允價值層次計量的相關性和可靠性。

CAS39公允價值層次信息價值相關性

一、引言

“公允價值計量”雖然因為其在“相關性”和“可靠性”上難以兩全而飽受爭議，但卻一直是財務會計理論界和實務界持續關注的焦點與熱點問題。世界各大會計準則制定機構也從未停止過對它的研究、應用、創新與發展，以努力提高公允價值計量的透明性、一致性和可比性。2006年9月15日，美國財務會計準則委員會（FASB）發布第157號財務會計準則公告《公允價值計量》（SFAS157），首次統一規范公允價值計量和披露準則，公允價值層次理論成為該準則最大的亮點，奠定FASB領跑全球公允價值會計創新與發展的“絕對”地位。2011年5月12日，國際會計準則理事會（IASB）正式發布了國際財務報告準則第13號（IFRS13），作為IASB和FASB共建高質量公允價值準則的實質性進展，IFRS13保留FASB公允價值層次理論核心內容，公允價值計量準則的成功運用在國際上得到認可和實質性推進。

為保持我國企業會計準則與國際財務報告準則的持續趨同，財政部于2014年1月26日正式發布了《企業會計準則第39號——公允價值計量》（CAS39），旨在統一規范我國的公允價值計量和披露，并于2014年7月1日起施行。CAS39準則基本上保持與SFAS157和IFRS13公允價值層次內容一致，要求企業應當從市場參與者角度采用當前情況下適用且有足夠可利用數據和其他信息支持的估值技術，并在運用估值技術的過程中優先使用第一層次輸入值（活躍市場上相同資產或負債未經調整的報價），其次使用第二層次輸入值除第一層次輸入值外相關資產或負債直接或間接可觀察的輸入值，最后使用第三層次輸入值（相關資產或負債的不可觀察輸入值），來計量相關資產或負債的公允價值層次信息。正值CAS39號準則頒布兩年之際，我國公允價值計量層次運用情況如何；公允價值層次信息是否具有價值相關性；能否解決公允價值計量可靠性不足問題？這些問題都是值得深入研究和探討。從2007年以來，我國部分上市公司陸續披露公允價值層次信息，但受限于樣本量規模較小且披露格式隨意性較大的問題，為國內學者研究公允價值層次信息的價值相關性設置了一定的樣本障礙。本文以2014-2015年執行CAS39號準則披露公允價值層次信息的滬深A股上市公司為樣本進行實證分析，與以往研究不同的地方在于樣本數據的可獲取性和規范性，保證了研究結論的可靠性。本文的結論正面回答我國上市公司披露的公允價值層次信息是可靠的，具有價值相關性，肯定了準則制定者要求上市公司執行CAS39號準則及其指南，花費披露成本規范披露公允價值層次信息的制度設計初衷。

二、文獻綜述

（一）國外研究理論界和實務界對公允價值主題的探討由來已久，早期研究更多地關注公允價值計量與歷史成本計量屬性對相關性和可靠性（又稱“如實反映”）比較和檢驗上。FASB和IASB都將“相關性”和“可靠性”作為最重要的會計信息質量特征。從2007年之后，公允價值研究更多集中在公允價值計量準則執行情況、公允價值層次信息的相關性和可靠性檢驗、公允價值層次信息的經濟后果以及非金融資產與公允價值計量屬性等方面，大量的理論研究表明公允價值信息是具有決策有用性的，但并不是所有報表項目都適用公允價值計量。

Barth et al.（1996）研究發現根據SFAS NO.157的披露要求，以公允價值計量的證券、貸款、長期負債等具有增量價值相關性。Bhamornsiri et al.（2010）選取美國財富500強公司在SFAS 157號準則生效后披露的第一個季度（2008年3月31日）報告進行統計分析，發現樣本公司大多數輸入值都是可觀察的，其中93.5%金融資產和93.1%金融負債都是以第一層次、第二層次輸入值進行公允價值計量。Song et al. （2010）以2008年度銀行業季度報告作為分析樣本，得出其第一、二、三層次輸入值都具有價值相關性，一、二層次價值相關性強于第三層次。然而，有效公司治理機制能夠緩解較低層次輸入值所帶來的信息不對稱問題。Riedl et al. （2011）使用美國金融機構披露金融工具的第一、二、三層次公允價值信息，來檢驗較大信息風險的公允價值是否會導致較高的資本成本。實證發現那些披露第三層次金融資產比例較大的公司具有更高信息風險，而這種情況更容易出現在低質量信息環境企業里。Blankespoor et al.（2013）使用從1997年到2009年之間1067家銀行接近7000個觀測值作為樣本，實驗結果表明，對于負債經營的銀行來說，以公允價值計量的金融工具，尤其是貸款和存款，更能反映銀行信用風險的平均水平。Arora et al.（2014）使用美國金融機構從2007年8月至2009年3月按照SFAS 157號要求進行披露的1310個公司的月度觀測值，發現隨著金融資產可靠性降低，大量第二層次，尤其是第三層次金融資產相對于全部（或者全部金融）資產而言，信貸期限結構趨于短期。

也有研究得出了不同的結論。Eccher et al.（1996）研究發現證券投資公允價值信息的價值相關性具有不穩定性，當模型控制了凈資產報酬率和賬面價值增長率后，價值相關性不復存在。Altamuro（2013）研究表明抵押服務權利（mortgage servicing rights），基于管理層輸入值（第三層次）公允價值計量，相比基于市場輸入值（第二層次）的公允價值計量，更能反映此類資產內在的經濟價值。2008年金融危機的出現，證實金融行業的貸款損失具有嚴重而廣泛的經濟后果。Cantrell et al.（2014）認為報告貸款的凈歷史成本相比報告貸款的公允價值，在預測貸款損失方面的功效更好。

（二）國內研究我國公允價值研究起步相對較晚，2006年《企業會計準則》明確引入公允價值計量屬性后，關于公允價值計量的研究成果才開始豐富起來，主要涉及從公允價值計量屬性的概念介紹、國際借鑒到公允價值計量與歷史成本計量屬性孰是孰非的比較和選擇，再到當下公允價值信息的價值相關性和經濟后果檢驗等方面。

鄭傳洲（2005）基于1997-2004年適用國際會計準則第39號（IAS39）的B股樣本公司，實證研究發現，公允價值披露顯著增加會計盈余的價值相關性，但投資的公允價值調整并沒有顯示出價值相關性。劉永澤等（2011）研究發現，不論金融行業還是非金融行業，我國上市公司與公允價值相關的信息具有一定的價值相關性。胡奕明等（2012）實證檢驗2007-2011年中國A股市場數據，得出股價能夠反應公允價值會計信息的結論，并且在市場波動期比平穩期反應更加顯著。莊學敏等（2014）以2007-2012年我國金融業為樣本進行檢驗，實證發現，對于可靠性程度越高公允價值資產越具有價值相關性，但對于公允價值負債的研究并沒有明顯的效果。黃霖華等（2014）實證檢驗在我國企業會計準則國際趨同背景下，長期股權投資重分類為可供出售金融資產的公允價值確認具有顯著的價值相關性。鄧永勤等（2015）以2007-2013年金融行業披露公允價值層次信息為樣本，實證研究發現，公允價值層次信息整體上具有價值相關性，且隨著計量層次的降低，第一、二、三層次公允價值資產的價值相關性逐漸降低，而第一、二、三層次公允價值負債的價值相關性卻沒有顯著差異。

綜上可知，國內外的研究基本上認可公允價值信息的價值相關性，公允價值的應用一定程度上提升了財務報告信息的透明性、一致性和可靠性，有助于報表使用者做出決策。部分研究結論存在差異性，主要體現在樣本選擇不同和具體報表項目對于公允價值運用要求不同上。值得我們關注的是，國外學者更多以不同層次公允價值資產和負債信息實證檢驗公允價值層次信息的價值相關性，并關注非金融資產公允價值相關性的檢驗，國內學者受限于上市公司較少披露公允價值層次信息的現狀，更多以公允價值資產和負債整體披露信息來實證檢驗公允價值信息的價值相關性，鮮有學者分層次實證檢驗公允價值層次信息的價值相關性。

三、理論分析與研究假設

FASB和IASB都將“相關性”和“可靠性”作為最重要的會計信息質量特征。公允價值計量從其投入使用以來，因其相關性和可靠性的不可兼得一直飽受爭議，尤其是在可靠性方面的欠缺，很大程度上限制了公允價值計量的應用和推廣。公允價值層次理論的應用正是為解決其可靠性不足的問題，最大限度地兼顧會計信息質量特征的相關性和可靠性。CAS39號準則要求企業“應當將公允價值計量所使用的輸入值劃分為三個層次，并首先使用第一層次輸入值，其次使用第二層次輸入值，最后使用第三層次輸入值”。公允價值計量結果所屬的層次，由對公允價值計量整體而言具有重要意義的輸入值所屬的最低層次決定。隨著不同層次輸入值的選取和應用，公允價值計量所涉及的不確定性和主觀性隨之增加，然而企業需要披露更多的內容，用擴大披露范圍的方式盡可能限制管理層利益取向的影響，縮小估值結果與其他市場參與者定價的差異，幫助投資者更好地理解公允價值計量中所作的判斷和假設，提高公允價值層次信息的相關性和可靠性，降低信息不對稱程度。因此，本文認為公允價值信息分層次計量可以解決公允價值計量可靠性不足的問題，公允價值層次理論的應用一定程度上提升了會計信息的透明性、一致性和可靠性，有助于報表使用者做出決策，從而本文提出如下假設：

H1：公允價值層次信息具有價值相關性

公允價值計量結果所屬的層次，取決于估值技術的輸入值，而不是估值技術本身。第一層輸入值直接來源于“相同資產或負債在活躍市場上未經調整的報價”，為公允價值計量提供了最可靠的證據，市場參與者之間幾乎不存在信息不對稱，相關性和可靠性都是最高的。第二層次輸入值是“除第一層次輸入值外相關資產或負債直接或間接可觀察的輸入值”，包括活躍市場中類似資產或負債的報價、非活躍市場中相同或類似資產或負債的報價、報價以外的其他可觀察輸入值以及市場驗證的輸入值等，其依然來源于可觀察的市場數據同時反映了管理層的調整，在一定程度上增加了公允價值計量的主觀性和不確定性，降低了公允價值計量的可靠性和相關性。第三層次輸入值是“相關資產或負債的不可觀察輸入值”，由于其不能直接觀察和無法由可觀察市場數據驗證，從而管理層對公允價值計量的估計和判斷介入程度較高，信息不對稱程度加重，公允價值估計結果的相關性和可靠性相對最差。因此，本文認為公允價值層次信息雖具有相關性和可靠性，但隨著公允價值計量層次的降低，公允價值層次信息的相關性程度依次降低，從而本文提出如下假設：

H2：公允價值層次信息的價值相關性逐層降低

四、研究設計

（一）樣本選取與數據來源本文在統計公允價值層次信息時，分析樣本鎖定為至少披露公允價值計量項目和金額并指明公允價值計量層次的上市公司。不同于美國上市公司季度報告也披露公允價值信息，我國上市公司只有年報和半年報才披露公允價值信息，因此本文選取滬深兩市A股2014年度報告和2015年度半年報告披露公允價值層次信息的上市公司作為分析樣本，截止統計時，2015年度報告數據還未對外大規模披露。結合其他數據指標可獲取性，最終本文的分析樣本鎖定為2014年度報告樣本數為822家，2015年半年度報告樣本數為777家，共計1599家。文中的股票價格數據和財務數據來源于Wind數據庫，公允價值層次信息來源于巨潮資訊網公司年報數據（手工檢索）。

（二）變量定義與模型設計Pit+1為被解釋變量，表示i公司在t+1年度4月份最后一個交易日（年度報告）或8月份最后一交易日（半年度報告）的股票收盤價；FVA1it，FVA2it，FVA3it分別表示為i公司t年末或半年度末每股以第一、二、三層次公允價值計量的資產；FVL1it，FVL2it，FVL3it分別表示為i公司t年末或半年度末每股以第一、二、三層次公允價值計量的負債；NFVALit表示i公司t年末或半年度末每股以非公允價值計量的資產與每股以非公允價值計量的負債的差額；NIi，t表示i公司t年末或半年度末的基本每股收益。

檢驗公允價值信息的價值相關性大小，國內外普遍采用奧爾森（Ohlson）的剩余收益定價模型，考慮到本文研究主要關注不同層次公允價值信息對公司股價的影響上，本文使用修正后的奧爾森價格模型實證檢驗公允價值層次信息的價值相關性。具體模型如下：

五、實證分析

（一）描述性統計分析表1中列示了我國滬深A股樣本公司公允價值層次信息的相對規模描述性統計結果。公允價值資產占比總資產（FVA/TA）、公允價值負債占比總負債（FVL/TL）的均值分別為3.31%和0.68%，比重均比較小，尤其是公允價值負債占比更低，但公允價值資產占比相對于公允價值負債占比明顯要高，表明我國上市公司整體運用公允價值計量程度不深，尤其是公允價值負債的運用程度更低。樣本公司第一、二、三層次公允價值資產占比均值分別為1.42%、1.51%和0.37%，第二層次公允價值資產占比最高，第一層次占比次之，第三層次占比最低；樣本公司第一、二、三層次公允價值負債占比均值分別為0.49%、0.15% 和0.03%，第一層次公允價值負債占比最高，第二層次占比次之，第三層次占比最低，由此表明樣本公司公允價值資產和公允價值負債的輸入值均主要來源于可觀察市場數據，公允價值計量的可核查性和可靠性相對較高。不論是公允價值資產還是公允價值負債對于第三層次不可觀察輸入值的運用比例都是最低的，這在一定程度上保證了公允價值估計結果相關性和可靠性。

表1　公允價值層次資產和負債的相對規模

表2中列示了檢驗公允價值層次信息價值相關性模型的主要變量的描述性統計結果。從樣本公司的股票價格P來看，均值為22.43元/股，標準差較大，表明股價離散程度較高，部分公司股價高企，從而使整個樣本股價均值上升。從公允價值資產和負債分層次信息來看，第一、二、三層次每股公允價值資產和負債金額分別為0.5949元/股、0.5333 元/股、0.1457元/股和0.4422元/股、0.2668元/股、0.0657元/股，公允價值資產分層次占比都高于公允價值負債，第三層次公允價值資產和負債都是最低的，且多個指標的標準差大于均值，可知我國上市公司公允價值計量層次運用差異性較大。每股以非公允價值計量的資產與以非公允價值計量的負債的差額NFVAL均值為3.8127元/股，可以看出樣本公司以非公允價值計量的資產和負債比重遠遠大于以公允價值計量的資產和負債，這也與我國上市公司整體運用公允價值計量程度不深的事實相符。

表2　主要變量的描述性統計表

（二）多元回歸分析表3中列示了實證檢驗公允價值層次信息的價值相關性的多元回歸結果。對于公允價值資產來說，FVA1it、FVA2it和FVA3it回歸系數值分別為0.7701、0.3629和0.1557，依次減小，表明投資者對于不同層次公允價值資產信賴程度不同，優先信賴第一層次，其次是第二層次，最后是第三層次；FVA1it和FVA2it回歸系數分別通過統計學意義上顯著性水平為1%和5%的檢驗，具有價值相關性，FVA3it和FVL1it未通過統計意義上的顯著性水平檢驗，不具有價值相關性，部分支持H1。

表3　公允價值層次信息價值相關性的回歸結果表

對于公允價值負債來說，FVL2it和FVL3it回歸系數值分別為-6.0168和-5.9275，并分別通過1%和5%的顯著性水平檢驗，具有價值相關性；FVL1it未通過統計意義上的顯著性水平檢驗，不具有價值相關性，部分支持H1。總體上而言，公允價值層次信息具有價值相關性，H1得到了驗證。

FVA1it、FVA2it、FVA2it的回歸系數系數值依次減小，并且從表4中所列示的FVA1it和FVA2it回歸系數比較通過了統計學意義上5%的顯著性水平檢驗，FVA1it和FVA2it回歸系數顯著不相等，表明第一層次公允價值資產價值相關性大于第二層次的價值相關性，部分支持H1。FVL2it、FVL3it的回歸系數值絕對值依次減小，但從表4中所列示的FVL2it和FVL3it的回歸系數比較并未通過統計學意義上的顯著性水平，表明FVL2it和FVL3it回歸系數并沒有顯著性差異，也就是說第二層次公允價值負債價值相關性并沒有顯著大于第三層次的價值相關性，不支持H2。

表4　公允價值層次資產、負債回歸系數比較表

（三）穩健性檢驗本文以樣本公司在t年度末和半年度末最后一個交易日收盤價來作為被解釋變量，回歸結果的實質性結論并沒有發生變化。

五、結論與建議

本文通過對我國執行CAS39號準則的A股上市公司在其年報和半年報中所披露的公允價值層次信息進行統計分析，發現我國上市公司總體上運用公允價值計量程度不深，尤其是公允價值負債運用程度更低。不論是公允價值資產還是公允價值負債的輸入值均主要來源于可觀察市場數據，公允價值計量的可核查性和可靠性相對較高。公允價值資產和負債對于不可觀察輸入值的運用比例都是最低的，這在一定程度上保證了公允價值估計結果相關性和可靠性。

本文實證結果較好地回答了我國準則制定機構頒布CAS39號準則的初衷，公允價值信息分層次披露可以較好地解決公允價值計量可靠性不足的問題，公允價值層次信息整體上具有價值相關性，能夠被投資者關注并予以信賴。公允價值資產和公允價值負債的價值相關性差異性明顯，對于公允價值資產來說，第一、二層次具有價值相關性且其價值相關性逐層降低，第三層次不具有價值相關性；投資者對于第一、二、三層次公允價值資產能夠區別對待，優先信賴第一層次，其次是第二層次，不信賴第三層次；對于公允價值負債來說，第一層次不具有價值相關性，第二、三層次具有價值相關性，但其價值相關性并沒有表現出顯著性差異，因此投資者對于第二、三層次公允價值負債雖予以關注，但并沒有區別對待。

2014年以后，公允價值層次理論在我國資本市場得到應用，上市公司所披露的公允價值層次信息為檢驗其具有價值相關性提供了經驗證據。為更好地引導我國上市公司對公允價值層次計量的運用，提高公允價值計量的透明性、一致性和可靠性，上市公司應嚴格執行CAS39準則及其指南要求，規范披露公允價值層次信息，尤其是第二、三層次公允價值計量信息，進一步強化第三層次估計不可觀察輸入值量化信息的披露，限制管理層估值偏差和利益取向，縮小估值結果與其他市場參與者定價的差異，以幫助投資者更好地理解公允價值信息做出正確的投資決策。

［1］鄭傳洲：《公允價值的價值相關性：B股公司的證據》，《會計研究》2005年第10期。

［2］劉永澤、孫翯：《我國上市公司公允價值信息的價值相關性——基于企業會計準則國際趨同背景的經驗研究》，《會計研究》2011年第2期。

［3］胡奕明、劉奕均：《公允價值會計與市場波動》，《會計研究》2012年第6期。

［4］黃霖華、曲曉輝：《證券分析師評級、投資者情緒與公允價值確認的價值相關性——來自中國A股上市公司可供出售金融資產的經驗證據》，《會計研究》2014年第7期。

［5］鄧永勤、康麗麗：《中國金融業公允價值層次信息價值相關性的經驗證據》，《會計研究》2015年第4期。

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（編輯劉 姍）