摘要：為了驗(yàn)證現(xiàn)有措施是否有效地保護(hù)了中小股東的利益，本文通過(guò)收入-費(fèi)用模型刻畫會(huì)計(jì)穩(wěn)健性，與投資者關(guān)注度進(jìn)行交互后進(jìn)行回歸分析，后又用C_Score模型作為會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的檢驗(yàn)，對(duì)兩者的關(guān)系進(jìn)行了驗(yàn)證。通過(guò)實(shí)證分析本文發(fā)現(xiàn)，投資者關(guān)注度與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性兩者之間的OLS回歸系數(shù)為正，兩者之間呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系。證明了投資者關(guān)注度越高，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越強(qiáng)的假設(shè)。同時(shí)也證實(shí)了現(xiàn)有舉措可以有效地保護(hù)中小股東的利益，本文建議投資者在對(duì)上市公司進(jìn)行投資時(shí)，在其他條件大致相同的情況下，選擇關(guān)注度更高的上市公司，使投資回報(bào)更加可靠。

關(guān)鍵詞：投資者關(guān)注度;會(huì)計(jì)穩(wěn)健性;信息不對(duì)稱

中圖分類號(hào)：F275;F832.51文獻(xiàn)識(shí)別碼：A文章編號(hào)：

2096-3157（2020）05-0150-03

一、引言

現(xiàn)今的上市公司中，企業(yè)經(jīng)營(yíng)權(quán)與所有權(quán)分離。投資者與管理層之間存在利益沖突。根據(jù)信息不對(duì)稱理論，持有信息較多的一方可以用自己手中的信息來(lái)為自己謀利，從而引發(fā)“逆向選擇”的現(xiàn)象。

國(guó)家與各機(jī)構(gòu)也相應(yīng)設(shè)立了信息平臺(tái)以降低信息不對(duì)稱程度。本文建立數(shù)學(xué)模型，對(duì)投資者關(guān)注度與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性之間的關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)國(guó)內(nèi)現(xiàn)有的促進(jìn)信息披露的機(jī)制進(jìn)行有效性考察，并根據(jù)結(jié)論提出合理建議。

二、文獻(xiàn)回顧與理論分析

1.信息不對(duì)稱理論下投資者關(guān)注度與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性

信息不對(duì)稱的存在會(huì)導(dǎo)致逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)，從而影響市場(chǎng)的正常秩序。陳忠陽(yáng)等（2016）證明美國(guó)中小銀行更傾向于將劣質(zhì)資產(chǎn)證券化，證明了美國(guó)銀行業(yè)存在逆向選擇。張衛(wèi)東等（2016）發(fā)現(xiàn)同樣的情況也存在于中國(guó)市場(chǎng)。

針對(duì)市場(chǎng)中信息不對(duì)稱現(xiàn)象引發(fā)的諸多問(wèn)題，政府與及學(xué)者做了諸多努力，發(fā)現(xiàn)，對(duì)大股東的力量進(jìn)行制衡對(duì)減弱信息不對(duì)稱的現(xiàn)象有很強(qiáng)的促進(jìn)作用（馬連福等，2016）。此外，加強(qiáng)信息披露也是行之有效的辦法（岑維等，2016）。

加強(qiáng)信息披露的關(guān)鍵在于提供更多能夠真實(shí)反映公司狀況的信息。而這來(lái)源于公司日常經(jīng)營(yíng)中穩(wěn)健的會(huì)計(jì)政策。經(jīng)營(yíng)狀況的真實(shí)體現(xiàn)，進(jìn)一步加強(qiáng)了公司的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性，從而可以保護(hù)中小投資者的經(jīng)濟(jì)利益。

三、研究假設(shè)

基于上文分析，投資者在關(guān)注到某一上市公司后，會(huì)去獲取上市公司的相關(guān)信息，平臺(tái)上的信息可以使信息不對(duì)稱程度得到降低，也可以使上市公司提供更多信息，促使上市公司的信息披露質(zhì)量得到提高。而披露更多信息的上市公司可以減少投資者的決策成本，從而使得該上市公司的投資者關(guān)注度進(jìn)一步提升。被吸引來(lái)的投資者則還會(huì)通過(guò)這些平臺(tái)來(lái)對(duì)公司進(jìn)行進(jìn)一步的了解。如此形成一個(gè)如圖所示的正向循環(huán)：

圖?信息交流平臺(tái)作用機(jī)制

在這個(gè)正向循環(huán)的過(guò)程中，中小投資者利益受到保障的力度會(huì)一直保持上升狀態(tài)。其中，信息披露質(zhì)量來(lái)源于公司對(duì)于日常經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)的謹(jǐn)慎會(huì)計(jì)處理，因?yàn)檫@樣才可以更加真實(shí)地反映公司的狀況，才可以提供高質(zhì)量的信息。因此，本文將選用投資者關(guān)注度與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性為參考指標(biāo)，對(duì)平臺(tái)是否有效保護(hù)中小投資者經(jīng)濟(jì)利益進(jìn)行驗(yàn)證。本文提出如下假設(shè)：

H1：投資者關(guān)注度越與公司的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性正相關(guān)，即投資者關(guān)注度越高，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越高。

四、研究設(shè)計(jì)與相關(guān)變量

1會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的計(jì)量

會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的計(jì)量主要分為條件穩(wěn)健性與非條件穩(wěn)健性。Lee（2010）在研究非條件穩(wěn)健性的計(jì)量時(shí)，根據(jù)收入—費(fèi)用相匹配原則，設(shè)計(jì)了如下公式：

REVENUEi，t=α0+α1EXPi，t-1+α2EXPi，t+α3EXPi，t+1+ε?（1）

其中，EXPi，t代表i公司第t年的成本費(fèi)用支出，該公式設(shè)計(jì)的中心思路為：?若本期所得收入只與本期所付出的成本費(fèi)用有關(guān)聯(lián)，那么α2>0且α1，α3都等于0;根據(jù)穩(wěn)健性原則，與收入相對(duì)應(yīng)的費(fèi)用將會(huì)被提前確認(rèn)，此時(shí)α1>0，且其數(shù)值大小反映了公司盈余報(bào)告穩(wěn)健性的程度。

Khan?&?Watts（2009）用市凈率、公司規(guī)模、財(cái)務(wù)杠桿等公司特征作為投資機(jī)會(huì)集的代理變量。由于公司對(duì)好壞消息確認(rèn)的及時(shí)性差異可以體現(xiàn)出公司的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性水平，那么每個(gè)公司在每一個(gè)年份里對(duì)好消息確認(rèn)的及時(shí)程度?（G_Score）?與對(duì)壞消息確認(rèn)的及時(shí)程度（C_Score，?代表會(huì)計(jì)穩(wěn)健性），可以作為代表公司穩(wěn)健性特征的變量：

G_Score=μ1+μ2Sizei+μ3M/Bi+μ4Levi

C_Score=λ1+λ2Sizei+λ3M/Bi+λ4Levi

將上述兩式帶入Basu（1997）提出的差異模型中，即：

Xi=β1+β2Di+β3Ri+β4DiRi+εi（2）

方法是令β3=C_Score;β4=G_Score

可以得到：

Xi=β1+β2Di+Ri（μ1+μ2Sizei+μ3M/Bi+μ4Levi）+

DiRi（λ1+λ2Sizei+λ3M/Bi+λ4Levi）+

（δ1Sizei+δ2M/Bi+δ3Levi+δ4Sizei+δ5M/Bi+δ4Levi）+εi（3）

在本回歸式（2）中，Di是啞變量，當(dāng)Ri小于零時(shí)，Di等于1，反之則為0。Size為公司的規(guī)模大小，M/Bi為股權(quán)市值除以股權(quán)賬面價(jià)值。

2.投資者關(guān)注度的計(jì)量

尹力博等（2017）利用Google?Trends作為代理變量，投資者關(guān)注來(lái)分析不確定沖擊與人民幣匯率兩者之間的關(guān)系，認(rèn)為投資者關(guān)注的不確定沖擊也能被用來(lái)預(yù)測(cè)人民幣匯率的變動(dòng)情況。

隨著互聯(lián)網(wǎng)科技與搜索引擎技術(shù)的不斷發(fā)展，搜索引擎成為投資者們最易于也是最傾向于采用的獲取信息的渠道，是認(rèn)可度較高的代理變量。本文決定采用谷歌指數(shù)作為投資者關(guān)注度的代理變量。公式為：

Search=In（1+搜索量）（4）

五、回歸方程設(shè)計(jì)

由于會(huì)計(jì)穩(wěn)健性可細(xì)分為條件型和非條件型，因此，本文從兩方面著對(duì)假設(shè)進(jìn)行驗(yàn)證。首先，驗(yàn)證各個(gè)主要變量之間的相關(guān)性，利用收入-費(fèi)用（1）模型來(lái)驗(yàn)證會(huì)計(jì)穩(wěn)健性的存在，再利用公式（3）測(cè)算出的各公司的關(guān)注度數(shù)據(jù)，以上述數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立模型進(jìn)行回歸分析，回歸模型如下：

REVENUEi，t=α0+α1EXPi，t-1+α2EXPi，t+α3EXPi，t+1

+α4EXPi，t-1*Search+ε（5）

其中，EXPi，t-1*Search?是搜索指數(shù)與前期費(fèi)用支出的交互項(xiàng)。如果α4為正，那么說(shuō)明投資者關(guān)注度和會(huì)計(jì)穩(wěn)健性之間是正相關(guān)的關(guān)系。預(yù)期α4為正。

為了彌補(bǔ)條件穩(wěn)健性的不足，是研究結(jié)果更穩(wěn)健。經(jīng)過(guò)大量的文獻(xiàn)閱讀研究，本文決定采用Khan的C_Score模型來(lái)刻畫會(huì)計(jì)穩(wěn)健性，對(duì)上一個(gè)模型得出的結(jié)論進(jìn)行檢驗(yàn)，模型如下：

C—Score=α0+α1Search+α2Size+α3Lev+α4EXPT+α5GRO+α6ROA+ε（6）

其中，Search代表搜索量，Size代表公司規(guī)模，α1表示投資者關(guān)注度與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性之間的關(guān)系，同時(shí)加入了行業(yè)及年份作為控制變量。若α1為正，則說(shuō)明投資者關(guān)注度與會(huì)計(jì)穩(wěn)健性呈正相關(guān)關(guān)系。此外，Lev（資產(chǎn)負(fù)債率），EXPT（成本費(fèi)用支出）、GRO（收入增長(zhǎng)率）、ROA（資產(chǎn)收益率）以及行業(yè)、年度虛擬變量作為控制變量。收入—費(fèi)用模型中的數(shù)據(jù)來(lái)源于瑞思數(shù)據(jù)庫(kù)，C_Score模型中的數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)。

六、實(shí)證結(jié)果

表2給出了收入-費(fèi)用模型涉及變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。Rev代表收入，Search代表搜索量，expt_before代表前一年成本支出，expt代表觀察年份的成本支出，expt_after代表后一年成本支出。可以看出，rev均值為3.21，最小值為0.003，最大值為283.02，方差為14.61，表明樣本公司收入水平的分布較為分散，差異較大。Search的均值為43844次，最小值為0，最大值為726152，即樣本公司平均每年的搜索量為43844次，最多的上市公司被搜索了726152次。在后文的實(shí)證分析過(guò)程中，本文將搜索量做了標(biāo)準(zhǔn)化處理。

表3為收入-費(fèi)用模型主要變量的相關(guān)系系數(shù)表，可以看出，search、expt_before、expt、expt_after均與收入在1%水平下顯著相關(guān)。以expt_before為例，其與Search的相關(guān)系系數(shù)為0.4287，且在1%水平下為正，說(shuō)明兩者之間有顯著的相關(guān)關(guān)系。

表4中，回歸（1）是未加入搜索量的收入-費(fèi)用模型，可以看出expt_before的回歸系數(shù)為1.353，T值為7.969，在1%水平下顯著為正，表明樣本公司具有一定的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性。

回歸（2）中，本文加入了search與expt_before的交乘項(xiàng)，其系數(shù)代表了關(guān)注度對(duì)會(huì)計(jì)穩(wěn)健型的影響?；貧w（2）中，exptb_before*search的回歸系數(shù)為0.258，且在1%水平下顯著為正，說(shuō)明關(guān)注度越高，search的回歸系數(shù)就越大，會(huì)計(jì)穩(wěn)健型也就越強(qiáng)。因此，本文的結(jié)果顯著支持原假設(shè)H1：關(guān)注度越高、會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越高。

本文又利用C_Score模型來(lái)表示會(huì)計(jì)穩(wěn)健性，作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表5所示。

從表5可以看出，search的回歸系數(shù)為0.023，且在1%水平下顯著為正，說(shuō)明search與cscore存在顯著的正相關(guān)關(guān)系，即關(guān)注度越高，企業(yè)的會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越強(qiáng)，這與本文前文的研究結(jié)論一致，表明本文的研究結(jié)論較為可靠。

七、研究結(jié)果及建議

本文以信息不對(duì)稱為理論基礎(chǔ)，利用“收入-費(fèi)用”模型和C_Score模型從研究會(huì)計(jì)穩(wěn)健性與投資者關(guān)注度之間的關(guān)系。得出了隨著投資者關(guān)注度的提升，會(huì)計(jì)穩(wěn)健性越強(qiáng)的結(jié)論，證實(shí)了前文提出的假設(shè)。說(shuō)明了當(dāng)企業(yè)受到越來(lái)越多的關(guān)注時(shí)，其會(huì)計(jì)穩(wěn)健性確實(shí)會(huì)提升。同時(shí)也證明了，目前存在的信息交流平臺(tái)確實(shí)有地保護(hù)了中小投資者的經(jīng)濟(jì)利益。

信息不對(duì)稱現(xiàn)象在我國(guó)證券市場(chǎng)中是真實(shí)存在的，且相比于美英法等發(fā)達(dá)國(guó)家國(guó)，我國(guó)證券市場(chǎng)的成熟度有待提升，法律體系也有待加強(qiáng)。本文建議政府與相關(guān)機(jī)構(gòu)進(jìn)一步加強(qiáng)相關(guān)法規(guī)制度的同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)信息交流平臺(tái)的設(shè)立與完善，鼓勵(lì)中小投資者通過(guò)網(wǎng)絡(luò)加深對(duì)投資對(duì)象的了解。從加強(qiáng)監(jiān)管與提高自我保護(hù)意識(shí)兩方面加強(qiáng)對(duì)中小投資者的保護(hù)。

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作者簡(jiǎn)介：

劉敏行，北方工業(yè)大學(xué)碩士研究生;研究方向：互聯(lián)網(wǎng)金融。