公允價值層級披露與會計信息風險相關性研究

任月君，鄭夢茹，趙尹銘

(1.東北財經大學 會計學院/中國內部控制研究中心，遼寧 大連 116025；2.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430000)

·財務與會計·

公允價值層級披露與會計信息風險相關性研究

任月君1，鄭夢茹1，趙尹銘2

(1.東北財經大學 會計學院/中國內部控制研究中心，遼寧 大連 116025；2.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430000)

公允價值以其能夠真實反映交易實質、及時提供相關價值信息的優勢而在財務報告中被廣泛應用，但其計量信息的可靠性問題也是人們關注的重點。為了規范企業公允價值的計量和披露，提高會計信息質量，財政部于2014年1月發布了《企業會計準則第39號——公允價值計量》，以準則的形式進一步明確要求企業分層級計量和披露以公允價值計量的資產或負債。研究公允價值分層計量在我國的應用情況，以此來發現實踐中的問題，對公允價值計量準則的進一步完善和合理運用至關重要。本文以我國滬深兩市A股金融行業上市公司為對象，研究不同層級的以公允價值計量的資產或負債的信息風險之間存在的差距，同時分析信息環境對上述差距的影響，針對存在的問題，提出相應的改進建議。

公允價值層級；會計信息風險；A股金融行業；資產或負債；信息環境

一、引 言

會計信息風險一般是指與投資者定價決策緊密相關的公司特質信息低質量的可能性大小，是對信息不對稱程度的衡量。財務報告質量優劣對投資者至關重要，現如今上市公司會計信息披露質量參差不齊，使得投資者在決策時面臨著不同程度的信息風險。財政部單獨為公允價值制定準則，可見，公允價值計量屬性正越來越受到重視。任何會計制度的實施都必將帶來一定的經濟后果，公允價值運用程度的提高將使企業財務狀況、經營成果和資本市場的相互作用更加密切，增加了會計信息的相關性。

目前，國內研究逐步與國外接軌，關于公允價值計量準則實施的經濟后果、市場反應和公允價值的價值相關性等的研究已經在有序開展，學者們逐漸開始應用實證研究方法研究公允價值分層級計量的經濟后果。在現實資本市場中，企業所有者與管理者之間的代理沖突普遍存在，每個企業都存在著不同程度的信息不對稱，投資者在使用企業披露的公允價值信息時都面臨著一定的信息風險。國外學者以真實數據實證研究證明了公允價值對會計信息風險的影響。國內學者以規范研究方法分析了公允價值的施行會增加企業的信息風險，但缺少實證類的研究，對不同層級公允價值信息風險的研究更少。基于此，本文從我國資本市場特有的信息環境出發，對不同層級公允價值計量所帶來的信息風險進行實證檢驗。

二、研究假設和模型設計

(一)研究假設

公允價值計量的基礎依賴于公允價值估計的可靠性以及市場信息的可獲取性。公允價值在我國市場實際運用中，由于市場和制度等原因的限制，公允價值很大程度上仍依靠會計人員的主觀判斷。劉行健和劉昭[1]發現，利用公允價值估值特點進行盈余操縱的現象在上市公司普遍存在。根據公允價值計量準則的要求，公允價值計量結果依據所使用的輸入值的透明程度不同分為三個層級：第一層級的輸入值參考活躍市場，是能夠從中直接觀察到的未調整報價。投資者同樣能夠直接觀察到，管理者難以對其進行操縱。第二層級是除第一層級輸入值外相關資產或負債直接或間接可觀察的輸入值，即管理者對市場上同質產品報價進行一定的調整，公允價值信息的可靠性有所減弱。第三層級輸入值是相關資產或負債的不可觀察輸入值，需要企業自行確定如加權平均資本成本和流動性折價等不可觀察輸入值并形成估值模型。學術界對公允價值分層披露的質疑主要是針對第三層級，正是由于第三層級容易受到管理層的主觀影響，管理層可能會因各種目的驅使而故意制造估值偏差。于李勝和王艷艷[2]認為，信息風險衡量的是與投資者定價決策緊密相關的公司特征信息低質量的可能性大小，是對信息不對稱程度的一種測度。由此推測，不同層級公允價值信息的透明度依次降低，為管理層操縱提供的空間也依次遞增，即投資者與管理者之間信息不對稱的程度也依次增加，那么不同層級公允價值信息風險也依次遞增。基于此，本文提出如下假設：

H1：按第一、第二和第三層級披露的以公允價值計量的資產或負債項目的會計信息風險依次遞增。

企業的信息環境，包括法律制度環境、市場化程度、稅收政策、政府監管力度和信息中介發展水平等是諸多影響信息使用者對會計信息分析、傳播、鑒證、監督和使用的環境集合。學者們從這個環境集合內的不同角度證明了信息環境對會計信息披露質量的作用。齊萱等[3]發現，企業的市場化水平與企業披露自愿性信息程度呈正相關關系，市場化水平越高的地區，企業自愿披露會計信息的動機越強。方軍雄[4]研究發現，證監會對深交所中小企業板和主板上市公司的信息披露要求存在差異，相對于中小板，其對主板上市公司信息披露監管更為嚴格。薛祖云和王沖[5]認為，證券分析師在盈余公告之前擔任與年報相競爭的信息競爭角色，在盈余公告之后擔任對年報進行解讀補充的信息補充角色，同時進一步發現企業的信息風險越高，分析師的信息補充動機越低。曲曉輝和畢超[6]發現，證券分析師更愿意去分析利潤表中的公允價值項目。因此，企業的信息披露質量在一定程度上受到外部監管力度的影響，這種影響在制度環境較差的地區更為顯著。本文從金融中介機構這一視角出發，將分析師跟蹤人數作為公允價值監管環境的替代變量，來考察企業信息環境能否對公允價值信息風險起到調節作用。在公允價值計量過程中，信息不對稱程度在三個層級中依次遞增，高質量的信息環境能夠減少信息不對稱的程度。基于此，本文提出如下假設：

H2：企業信息環境質量越高，按公允價值計量的資產或負債的會計信息風險越低，且企業信息環境對第三層級公允價值的會計信息風險的調節作用最為顯著。

(二)變量界定

1.會計信息風險

Francis等認為，“信息風險是對信息不對稱程度的一種衡量方式，是與投資者定價決策相關的公司特定信息低質量的可能性”[7]。20世紀90年代以前，由于信息風險難以從證券市場直接捕捉，大多采用替代變量間接衡量。替代變量包括買賣價差、換手率和內部人持股比例等。1990年之后，外國學者用新的模型采用直接度量的方法衡量。筆者通過閱讀文獻總結了衡量信息風險的PIN模型、應計質量和權益β值三種主要方法。Francis 等研究發現，會計盈余質量越差，企業的權益β值越高，企業信息風險也越高。Lambert等[8]也發現，在資本資產定價模型中，企業的權益β值與其信息質量密切相關，即有關企業未來現金流量的信息質量越高，其資本成本越低。如果投資者面臨的金融資產信息風險是不可分散的，投資組合回報分布率的不確定性(即投資組合風險)與權益β值之間將顯著正相關。如前所述，在信息不對稱情況下，投資者面臨的信息風險不可分散，投資組合風險與權益β值密切相關。本文以前人的研究結論為基礎，采用權益β值來衡量企業會計信息風險。會計信息質量能夠影響企業內部與外部投資者之間的信息不對稱程度，如果會計信息質量較低，投資者對公布的信息持懷疑態度，面臨更高的會計信息風險。結合本文研究重點，企業披露的公允價值層級信息隨著第一、第二和第三層級信息的透明度依次降低，主觀性依次增強，會計信息低質量的可能性也依次增加，投資者面臨三個層級的信息風險也就依次增加。

2.信息環境

會計信息質量離不開周圍條件的限制，處在一個包括信息披露要求、信息產生、加工、傳遞和使用全過程的環境中。證券分析師能夠對信息不對稱的程度產生影響，國外文獻中有大量研究利用證券分析師跟蹤人數作為信息環境代理變量。證券分析師跟蹤人數和特征能夠對市場參與者產生影響，進而作為信息環境的替代變量，能夠衡量市場對企業的關注度。有學者認為，一家企業信息環境好壞與證券分析師跟蹤人數呈正相關關系。也有學者持相反觀點，發現證券分析師跟蹤人數越多，信息不對稱程度反而越高。總結文獻發現，證券分析師預測與信息不對稱的關系取決于他們如何向市場參與者提供信息。陳輝和汪前元[9]認為，如果證券分析師將其獲取的私有信息迅速傳遞給公眾，那么市場信息環境將得到改善，投資者面臨的信息風險也有所緩解；如果證券分析師將其獲取的私有信息先傳遞給企業或其優質客戶，那么信息不對稱程度嚴重，導致逆向選擇問題，反而使信息環境更加惡劣。這兩種效應是同時存在的，但是，證券分析師跟蹤同時又提升了信息效率，使私有信息更快地反映到價格中，證券分析師跟蹤人數能夠改善信息環境。因此，本文以證券分析師跟蹤人數作為信息環境的替代變量。

(三)模型構建

本文基礎模型借鑒Riedl和Serafeim[10]推導的模型，利用會計恒等式：

A=L+E

其中，A代表資產,L代表負債，E代表所有者權益。

假設在不存在稅收的情況下，一個企業所有籌資來自于權益資本和債務資本。在資產中，存在以公允價值計量的資產項目，并將它們分為三個層級，負債項目同理可以表示為如下關系式：

FVA1+FVA2+FVA3+OA=FVL1+FVL2+FVL3+OL+E

其中，FVA1、FVA2和FVA3分別代表以公允價值第一、第二和第三層級計量的資產，OA代表上述資產以外的資產，FVL1、FVL2和FVL3分別代表以公允價值第一、第二和第三層級計量的負債，OL代表上述負債以外的負債。

在上述等式的基礎上分別除以總資產，可以得到企業的權益β值：

βEE/A =βFVA1FVA1/A+βFVA2FVA2/A+βFVA3FVA3/A+βOAOA/A-βFVL1FVL1/A-βFVL2FVL2/A-βFVL3FVL3/A-βOLOL/A

基于以上等式推導，得到本文的基礎模型：

β_adji,t=α0+α1FVAli,t+α2FVA2i,t+α3FVA3i,t+α4OAi,t+α5FVL1i,t+α6FVL2i,t+α7FVL3i,t+α8OLi,t

(1)

根據H1，按第一、第二和第三層級披露的公允價值計量的資產或負債組合的會計信息風險依次遞增，實證檢驗試圖證明：

α3>α2>α1,|α7|>|α6|>|α5|

為了驗證好的信息環境能否降低以不同層級公允價值計量的信息風險，本文借鑒Riedl和Serafeim[10]的研究方法，根據信息環境好壞將樣本企業分為兩組，并用證券分析師跟蹤人數來衡量公允價值信息披露信息環境的優劣。證券分析師跟蹤人數為公允價值信息披露前的發布盈利預測報告的證券分析師人數。經過前文H2的推理分析，越多的證券分析師追蹤企業信息、發布盈利預測報告，企業的信息環境越好。而良好的信息環境能夠改善企業總體信息質量，降低信息風險。因此，本文假設在高質量信息環境下，H1中的層級差距不再顯著，而在低質量信息環境下的層級差距要明顯高于高質量環境下層級的差距。

綜上所述，在模型(1)基礎上可以建立模型如下：

β_adji,t=λ0+(λ1FVAli,t+λ2FVA2i,t+λ3FVA3i,t+λ4OAi,t+λ5FVL1i,t+λ6FVL2i,t+λ7FVL3i,t+λ8OLi,t)×HIGH_ENV+

(λ9FVAli,t+λ10FVA2i,t+λ11FVA3i,t+λ12OAi,t+λ13FVL1i,t+

λ14FVL2i,t+λ15FVL3i,t+λ16OLi,t)×LOW_ENV

(2)

式(2)中，HIGH_ENV代表高質量的信息環境，LOW_ ENV代表低質量的信息環境。假設良好的信息環境對信息風險有改善作用，那么低質量環境組變量系數應當高于高質量組變量系數。這種治理的主要作用在于改善第三層級的信息風險，從而降低不同層級之間的信息風險差距，預測兩種信息環境下第三層級與第一層級之間資產信息風險差距為(λ11-λ9)>(λ3-λ1),第三層級與第二層級之間資產信息風險差距為(λ11-λ10)>(λ3-λ2)；同理，兩種信息環境下第三層級與第一層級之間負債信息風險差距為(λ15-λ13)>(λ7-λ5),第三層級與第二層級之間負債信息風險差距為(λ15-λ14)>(λ7-λ6)。

(四)樣本選取與數據選擇

本文選取2010—2015年我國滬深兩市A股金融行業披露公允價值層級信息的上市公司作為樣本。相較于其他行業，金融行業是應用公允價值計量屬性最早也最為普遍的行業，其以公允價值計量的資產或負債占總資產的比重也相對較高。樣本期間從2010年財政部正式出臺要求披露公允價值層級信息的“25號文”開始至2015年年末止。其中，公允價值層級信息來源于巨潮資訊網(www.cninfo.com.cn)公布的上市公司半年報和年報資料，筆者進行了手工收集和整理。模型中權益β值和相關財務信息來自中國股票市場研究數據庫(CSMAR)。剔除數據缺失的公司，本文共得到有效樣本344個。

從樣本公司運行情況看，證券期貨業和銀行業對公允價值計量屬性使用較為廣泛，并能夠按照公允價值計量準則的要求規范披露層級信息，而且，隨著市場的不斷完善和準則規范的相繼推出，披露公允價值層級信息的企業數量逐年增加。

三、 實證分析

(一)公允價值層級披露與會計信息風險相關性分析

1.描述性統計

變量的描述性統計如表1所示。由表1可知，β_adj的均值為0.1034，以公允價值計量的資產占總資產比重為16.22%，相對于其他行業比重較大。第一和第二層級的資產比重明顯高于第三層級，以公允價值計量的負債非常少，僅占總資產0.86%，且我國上市公司金融企業以公允價值計量的資產和負債主要分布在第二層級。

表1 變量的描述性統計

2.回歸結果分析

由于樣本在各期間的分布不均，通過 Hausman檢驗，采用固定效應模型對數據進行回歸的結果如表2所示。

表2 公允價值三個層級的信息風險

注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上顯著，括號內為t值(下同)。

由表2可知，以第一、第二和第三層級公允價值計量資產的權益β值是單調遞增的，分別為0.7876、0.7960和1.8746，并且分別在10%、5%和1%的水平下顯著，與H1的預測結果一致。此外，通過Wald檢驗顯示第三層級資產的權益β值顯著大于第一和第二層級的，但第一和第二層級資產的權益β值之間差距不大。由此可見，以公允價值計量的資產，隨著以第一、第二和第三層級公允價值計量的資產的信息不對稱程度的提高，投資者面臨的信息風險也依次增強，但第一和第二資產之間的信息風險沒有顯著差異。

以第一、第二和第三層級公允價值計量的負債的權益β值絕對值并不是單調遞增的，且僅第二和第三層級負債是顯著的，可能是因為以第二層級公允價值計量的負債占總資產的比重相對較高，而以第三層級計量的公允價值負債雖然規模較小，但是不確定性最強，其相應的信息風險最顯著。經過Wald檢驗結果顯示，以公允價值計量的不同層級負債之間的信息風險差異并不顯著。

(二) 信息環境與會計信息風險相關性分析

1.描述性統計

本文以上市公司證券分析師跟蹤人數這一公司特征作為依據，將樣本總體分成兩個子樣本，指定為高、低兩個等級的信息披露環境，在前文檢驗的基礎上考察上市公司信息環境對會計信息風險的影響。證券分析師跟蹤人數在中位數以上的上市公司為信息環境質量高的公司，證券分析師跟蹤人數在中位數以下的上市公司為信息環境質量低的公司。本文對兩組信息環境下的上市公司進行描述性統計，并對兩組之間平均值和中位數的差距進行顯著性檢驗，結果如表3所示。由表3可知，兩組環境下的加權權益β值存在顯著差異，說明信息環境質量對信息風險有重要影響，與本文進行H2的檢驗前提相吻合。

表3 不同信息環境組的描述性統計

2.回歸結果分析

表4展示了模型(2)的回歸結果。由表4可知，在高質量的信息環境下，三個層級的以公允價值計量資產的信息風險是單調遞增的，且分別在5%和10%的水平下顯著；而在低質量的信息環境下，三個層級的以公允價值計量資產分別在1%和5%的水平下顯著，但是第一層級資產的信息風險略高于第二層級(FVA1×LOW_ENV=0.6112，FVA2×LOW_ENV=0.4930)，因為在上文描述性統計中，兩種環境下的第一層級以公允價值計量的資產比重存在明顯差異，低質量環境下的第一層級資產比重顯著高于高質量環境下的第一層級資產比重。而從不同環境下三個層級資產信息風險之間的差距來看，在高質量的信息環境下，三個層級之間的差距不再顯著，而在低質量信息環境下，三個層級之間的差異非常明顯，特別是第三層級的信息風險要顯著大于第一和第二層級。兩組環境下，第一和第二層級資產之間的信息風險差距并不顯著，在低質量信息環境的企業中，第三層級與第一和第二層級之間的差距要顯著高于高質量信息環境中第三層級與第一和第二層級的差距，這也說明了信息環境主要通過影響第三層級資產的信息風險來改變不同層級之間信息風險的差距。綜上所述，實證研究結果顯示，信息環境能夠對公允價值信息風險產生影響，良好的信息環境能夠總體降低以公允價值計量資產的信息風險，并且能夠縮小不同層級公允價值計量資產之間的信息風險差距，這種差距的縮小主要是通過降低第三層級資產的信息風險來實現的。

表4 公允價值三層級信息風險與外部信息環境回歸分析

在不同質量信息環境下，公允價值三層級信息風險與外部信息環境表現各異：高質量外部信息環境下三個層級負債的系數分別是-0.5991、-2.3806和-2.0630，低質量外部信息環境下三個層級負債的系數分別是-0.5890、-2.3550和-3.2757，與H1相同，在兩種環境下三個層級的系數沒有表現出遞增關系，仍然是只有第二和第三層級以公允價值計量的負債對信息風險有顯著影響。三個層級的負債信息風險之間的差距并不顯著，因此，本文沒有進一步對此做統計性檢驗。但是單純從系數比較可以看出，兩種環境下第一和第二層級負債的信息風險沒有顯著差別，高質量環境下第三層級負債的信息風險明顯低于低質量環境下第三層級的信息風險。信息環境對公允價值計量負債的信息風險的作用并不明顯，可能是由于以公允價值計量的負債規模較小，沒有引起足夠的關注和重視。

四、研究結論與政策建議

由于各層級信息使用的估值參數不同，估值參數的不確定性隨著公允價值層級的增加而遞增。本文以2010—2015年我國滬深兩市A股金融行業上市公司為樣本，以權益β值作為會計信息風險的替代變量，研究不同層級以公允價值計量資產或負債的信息風險之間存在的差距。在此基礎上，筆者以證券分析師跟蹤人數作為企業信息環境的替代變量，研究企業信息環境對不同層級公允價值信息風險的影響。

首先，以公允價值計量的三個層級資產的信息風險呈現遞增趨勢。由于公允價值三個層級估值所選取的估值參數的主觀性和可靠性不同，以公允價值計量的資產項目三個層級的信息風險呈遞增關系，第二層級資產的信息風險居中，第三層級資產的信息風險最高。

其次，信息環境的改善也能夠從總體上降低以公允價值計量的資產的信息風險，并且能夠縮小不同層級以公允價值計量資產之間的信息風險差距。這種差距的縮小主要是通過降低第三層級資產的信息風險來實現的。

結合上文研究，為了促進公允價值計量在我國的有效實施，筆者提出以下建議：

首先，準則制定機構應完善公允價值計量準則和應用指南。本文實證研究結果表明，第一、第二和第三層級公允價值的信息風險依次增強，企業披露公允價值信息可能會因為層級的不同對投資者產生不同的影響。而公允價值計量準則中僅描述了公允價值計量所使用的輸入值的層級，公允價值層級依據輸入值層級而定，沒有對公允價值層級的含義、目標做出清晰的解釋，可能會造成實務界難以理解。而且，公允價值計量準則中只對活躍市場加以定義，活躍市場是指相關資產或負債的交易量和交易頻率足以持續提供定價信息的市場，卻沒有對非活躍市場進行說明，對“足以持續提供”的標準難以界定，同時對在非活躍市場下公允價值的估計缺乏可操作性的指導。因此，應該對準則在實施過程中發現的概念理解問題和遺漏問題加以補充和細化。

其次，上市公司應完善對公允價值層級信息的披露。筆者在收集數據時發現，雖然大部分金融行業上市公司對層級信息進行了披露，但是披露的詳盡程度和形式各異。第二層級的公允價值是經過調整的報價，且根據前文的統計第二層級公允價值的比重最大，因而該層級的公允價值信息對投資者決策同樣具有重大影響。然而筆者在查閱上市公司披露的層級信息時發現，上市公司沒有適當地披露該層級對價格的調整過程和依據的相關信息。此外，上市公司對第三層級公允價值輸入值和估值模型選擇的披露存在不足，投資者難以辨別估值結果從何而來。綜上分析，上市公司應嚴格執行公允價值計量準則中關于公允價值信息披露的要求，加強和完善對第二和第三層級公允價值信息的披露。

最后，監管部門應培育和規范發展信息中介。證券分析師是金融市場的信息中介之一，管理層的操縱行為受到證券分析師長期跟蹤關注的約束。證券分析師可以利用自身的專業背景和特殊渠道來對企業披露的公允價值信息進行解讀。他們能夠幫助投資者提高公允價值信息的可理解性和可信度，起到了在投資者和企業之間傳遞信息的橋梁作用。同時監管部門也不能忽略對信息中介機構的約束和監管，保持其獨立性和客觀性，加強證券分析師行業職業道德的培養。

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2017-09-18

任月君(1962-)，女，遼寧大連人，教授，博士，主要從事財務會計與成本會計研究。E-mail: ren1166@163.com鄭夢茹(1991-)，女，遼寧鞍山人，碩士，主要從事資本市場財務與會計研究。E-mail:zhengmengru0825@126.com

F231

A

1000-176X(2017)12-0083-07

劉艷)