胡 娟 韓宇晨 于欣彤

（北京交通大學(xué)，北京 100044）

一、引言

世界各國會計準(zhǔn)則隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展不斷發(fā)展，會計標(biāo)準(zhǔn)逐漸趨同。我國財政部也在不斷改進(jìn)新金融工具準(zhǔn)則，體現(xiàn)在企業(yè)會計準(zhǔn)則第22號、第23號、第24號、第37號企業(yè)會計準(zhǔn)則，這些文件有利于規(guī)定金融工具的使用方法，提高金融行業(yè)的信息透明度和公開度?；诖?，本文將研究新金融工具準(zhǔn)則下的股權(quán)投資類資產(chǎn)，本文用2016年～2019年全部A股上市公司的數(shù)據(jù)分析研究與舊金融工具準(zhǔn)則相比，研究新金融工具準(zhǔn)則下股權(quán)投資類資產(chǎn)是否更有助于信息使用者進(jìn)行決策，同時研究新金融工具準(zhǔn)則下各項股權(quán)投資類資產(chǎn)與股價的價值相關(guān)性。

二、文獻(xiàn)回顧

大部分金融學(xué)術(shù)文獻(xiàn)中，學(xué)者們都將重點放在了股票價格變化上。例如我國上市企業(yè)公司的金融資產(chǎn)、非金融資產(chǎn)與股價之間的關(guān)系（王晗，2012）。當(dāng)時，大部分文獻(xiàn)作者都認(rèn)為盈余和股票價格存在著相關(guān)性。同時在研究范圍上擴(kuò)展到考察一個廣義財務(wù)會計管理信息與股價的關(guān)系。

早在20世紀(jì)末，Barth便提出了公允價值能更好地解釋股價漲幅，并開始了公允計量價值的相關(guān)性研究。隨著研究的深入發(fā)展，部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)了公允價值與股價的變動具有極高的相關(guān)性。張媛媛（2019）提出：新金融工具能有效提高計入其他綜合收益的公允價值和股價之間的相關(guān)性，也會降低計入當(dāng)期利潤的公允價值和股價的相關(guān)性。

在金融市場的不斷發(fā)展下，公允價值理論也隨之發(fā)展完善。部分理論界學(xué)者對公允價值計量的采用持有肯定態(tài)度，認(rèn)為其能科學(xué)、真實反映企業(yè)實際應(yīng)用價值，也能很好地避免企業(yè)危機(jī)的出現(xiàn)，然而學(xué)術(shù)界反對理論界的這種觀點。學(xué)術(shù)派學(xué)者則對公允價值計量持有否定態(tài)度，認(rèn)為其不符合會計核算模式，會造成利潤損失。張璐在其著作中認(rèn)為：公允價值計量雖然有利于會計信息價值相關(guān)性的提高，但并不能反映企業(yè)實際應(yīng)用價值，更多的是反映出了金融市場經(jīng)濟(jì)形勢，因此并不具有太高的參考價值。

縱觀前人們的研究，有學(xué)者開始關(guān)注企業(yè)會計進(jìn)行盈余和股價的變化，也有關(guān)于公允價值計量模式能不能對會計信息價值相關(guān)性產(chǎn)生影響的討論，越來越多的學(xué)者開始重視新金融工具準(zhǔn)則對會計信息價值的影響?？聞Φ龋?019）認(rèn)為，新金融工具準(zhǔn)則能影響金融資產(chǎn)在估價過程中受到的外部條件影響，使得會計信息能夠更加真實地反映公司信息，提高了會計信息的價值。由于相關(guān)性是衡量會計信息價值情況的重要指標(biāo)，因此，研究新金融工具準(zhǔn)則對會計信息相關(guān)性的影響便具有重要意義。從2019年到現(xiàn)在只經(jīng)過了一年多的時間，距離下次可以發(fā)布新金融工具會計準(zhǔn)則的時間可能還很長。本文的研究能為上市公司關(guān)于新金融工具準(zhǔn)則方面起到參考作用。

二、研究設(shè)計

1.提出假設(shè)

2017年財政部修訂了新金融工具準(zhǔn)則，但是新金融工具準(zhǔn)則直到2019年才開始在境內(nèi)上市公司正式執(zhí)行，且目前有且僅有一個完整的年份的數(shù)據(jù)。舊金融工具準(zhǔn)則實施的過程中，股權(quán)投資類資產(chǎn)出現(xiàn)了兩種分類，即以公允價值計量且變動計入當(dāng)期損益的金融資產(chǎn)和可供出售的金融資產(chǎn)。而新金融工具準(zhǔn)則下股權(quán)投資類資產(chǎn)可分為其他權(quán)益工具投資、其他非流動金融資產(chǎn)和交易性金融資產(chǎn)三種。（股權(quán)投資類資產(chǎn)指的是《企業(yè)會計準(zhǔn)則》第22號文件中的股權(quán)投資類資產(chǎn)，而非第2號文件）在新舊準(zhǔn)則里項目已經(jīng)發(fā)生了變化，基于此我們研究與舊金融工具準(zhǔn)則相比新金融工具準(zhǔn)則下股權(quán)投資類資產(chǎn)是否更有助于信息使用者進(jìn)行決策，由此本文提出以下假設(shè)：

H1：與舊金融準(zhǔn)則相比，新金融工具準(zhǔn)則下股權(quán)投資類資產(chǎn)對股價的價值相關(guān)性更高。

H2：新金融工具準(zhǔn)則下，其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額對會計價值相關(guān)性有正向影響。

2.研究模型

（1）模型一

模型一參考Ohlson在20世紀(jì)末提出的價格模型，并加入虛擬變量D，來檢驗假設(shè)。模型參考如下：

其中：Pi,t表示樣本公司i第t年年末的股價，后文都將以會計信息中最后交易日的收盤價定為股價；PEIi,t表示樣本公司i第t年年末的每股股權(quán)投資類資產(chǎn)，舊金融工具準(zhǔn)則中參考年報數(shù)據(jù)將可供出售金融資產(chǎn)以及交易性金融資產(chǎn)共同當(dāng)做股權(quán)資產(chǎn)，而新金融工具則同樣參考年報數(shù)據(jù)將其他權(quán)益工具投資、其他非流動金融資產(chǎn)以及交易性金融資產(chǎn)共同當(dāng)做股權(quán)資產(chǎn)，再將總的股權(quán)投資資產(chǎn)除以當(dāng)年股本總數(shù)即為每股股權(quán)投資類資產(chǎn)；BVi,t表示樣本公司i第t年年末的每股凈資產(chǎn)；EPSi,t表示樣本公司i第t年年末的每股盈余，LANi,t表示樣本公司i第t年年末的資產(chǎn)規(guī)模；D×PEIi,t表示樣本公司i第t年年末的每年股權(quán)投資類資產(chǎn)交叉變量。模型一中如果D*PEIi,t系數(shù)β12顯著為正，則可以說明新金融工具準(zhǔn)則實施后，股權(quán)投資類資產(chǎn)對股價的解釋力度更強(qiáng)，假設(shè)成立。

（2）模型二

模型二參考Ohlson在20世紀(jì)末提出的價格模型，增加相關(guān)變量來檢驗假設(shè)。模型參考如下：

POEIi,t表示樣本公司i第t年年末的每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額。

（3）模型三

為檢驗假設(shè)一的穩(wěn)健性，本文在模型一的基礎(chǔ)上，構(gòu)建模型三分年度回歸進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗：

（4）變量解釋

3.樣本與數(shù)據(jù)來源

為了對比新舊金融工具準(zhǔn)則實施前后股權(quán)投資類資產(chǎn)對股價的影響，本文擬從國泰安數(shù)據(jù)庫選取2016年至2019年滬深A(yù)股上市公司，由于境外上市的公司已于2018年就實行了新準(zhǔn)則，為消除這部分樣本數(shù)據(jù)對實證結(jié)果的影響，本文剔除同時在境內(nèi)外上市的公司的樣本，將2019年之前的數(shù)據(jù)作為舊金融工具準(zhǔn)則的參考數(shù)據(jù)，以2019年之后的數(shù)據(jù)作為新金融工具準(zhǔn)則的參考數(shù)據(jù)，本文的樣本選取標(biāo)準(zhǔn)如下：（1）剔除金融行業(yè)；（2）剔除被ST的企業(yè)；（3）剔除同時在境內(nèi)外上市的企業(yè)；（4）剔除數(shù)據(jù)缺失樣本。

為更加科學(xué)真實地反映參考數(shù)據(jù)，將參考樣本進(jìn)行了上下1%的縮尾處理，最后選出的觀測樣本共4048個，其中2016年有881個樣本數(shù)量，2017年有943個樣本數(shù)量，2018年有1048個樣本數(shù)量，2019年有1176個樣本數(shù)量，即新準(zhǔn)則實施前的樣本量為2872個，新準(zhǔn)則實施后的樣本量為1176個。具體情況如表2。

表1 變量定義

表2 觀測樣本情況

三、實證結(jié)果分析

1.模型一的回歸結(jié)果及檢驗

（1）描述性統(tǒng)計分析

表3和表4分別為模型一在2016年～2018年以及2019年的變量描述性統(tǒng)計表。本文通過對全部A股上市公司披露的各變量之間進(jìn)行篩選，此處采用縮尾處理前的數(shù)據(jù)，分別得到2016年～2018年的6185個樣本，2019年的2805個樣本。

表3 2016年～2018年變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

表4 2019年變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

從表3不難看出，股價的最小值和最大值相差較大，標(biāo)準(zhǔn)差值也達(dá)到了13.54，這也就意味著股價變動巨大。而表4中股價的最小值和最大值更大，標(biāo)準(zhǔn)差更是達(dá)到了3倍，足有39.03，也就意味著2019年的股價相比于新準(zhǔn)則實施前的幾年更大。在每股股權(quán)投資類資產(chǎn)和股價的關(guān)系上，2016年～2018年的每股股權(quán)投資類資產(chǎn)的平均值為0.2924，股價均值為15.6439；2019年平均值明顯上升，股價均值也得到了提高?？梢钥吹矫抗晒蓹?quán)投資類資產(chǎn)上升，股價也隨之呈現(xiàn)上漲趨勢。

選擇股價Pi,t與每股盈余EPSi,t各年度的均值、每股股權(quán)投資類資產(chǎn)PEIi,t作為為參考數(shù)據(jù)樣本，制作折線圖能更好地看到股價與各變量之間相關(guān)程度。

觀察走勢可以看到，股價、每股凈資產(chǎn)、每股盈余這三者在2016年～2019年四年間整體呈上漲趨勢。其中，2017年股價持續(xù)走低，每股盈余、每股凈資產(chǎn)都出現(xiàn)下降。2018年～2019年經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況回暖，持續(xù)增長，每股盈余、每股凈資產(chǎn)都在穩(wěn)步上升，都和股價的變化相吻合。

根據(jù)縮尾后2016年～2019年的每股股權(quán)投資類資描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)可知，四年間每股股權(quán)投資類資產(chǎn)的最小值均接近于0，最大值為1.16。2016年～2019年的每股股權(quán)投資類資產(chǎn)平均值持續(xù)上漲。從標(biāo)準(zhǔn)差來看，2016年～2019年期間，標(biāo)準(zhǔn)差由0.3107上升至0.9029，這反映出不同上市公司之間持有股權(quán)投資類資產(chǎn)的情況相差越來越大。

觀察圖1可以發(fā)現(xiàn)2016年～2019年，股價與每股股權(quán)投資類資產(chǎn)的走勢大致趨于一致，2018年股價上升28%，每股股權(quán)投資類資產(chǎn)隨之大幅上漲。

圖1 股價與每股凈資產(chǎn)、每股盈余走勢圖

（2）相關(guān)性分析

本文將數(shù)據(jù)分為2016年～2018年、2019年兩個階段分別進(jìn)行相關(guān)分析。

該表5標(biāo)題中第一階段指的是舊金融工具準(zhǔn)則實施階段，即2016年～2018。通過數(shù)據(jù)分析，其中每股凈資產(chǎn)、每股股權(quán)投資類資產(chǎn)、每股盈余與股價之間都具有相當(dāng)明顯的正相關(guān)關(guān)系。且股價和每股股權(quán)投資資產(chǎn)的相關(guān)系數(shù)為正值（Pearson相關(guān)系數(shù)0.0810，Spearman系數(shù)0.0627），說明持有股權(quán)投資類資產(chǎn)比例越高，股價水平越高。

表5 第一階段相關(guān)性要素分析

同樣，表6中標(biāo)題的第二階段指的是新金融工具準(zhǔn)則實施階段，即2019年。通過數(shù)據(jù)分析，2019年同樣每股凈資產(chǎn)、每股股權(quán)投資類資產(chǎn)、每股盈余與股價之間都具有相當(dāng)明顯的正相關(guān)關(guān)系。由此可見，股權(quán)投資類資產(chǎn)信息與股價之間具有明顯的相關(guān)性。

表6 第二階段相關(guān)性要素分析

通過數(shù)據(jù)對比，可以發(fā)現(xiàn)新金融工具準(zhǔn)則的實施，能有效提高會計信息的真實性，使得會計信息能更好地反映公司經(jīng)營情況。股價與股權(quán)投資類資產(chǎn)的相關(guān)性有所提高，2016年～2018年新金融工具準(zhǔn)則實施前，股價與每股股權(quán)投資類資產(chǎn)的Pearson相關(guān)系數(shù)為0.0810，而2019年新金融工具準(zhǔn)則實施后，股價和每股股權(quán)投資類資產(chǎn)具有極高的相關(guān)性，且有關(guān)參量達(dá)到了0.3437。說明新金融工具準(zhǔn)則實施后，股權(quán)投資類資產(chǎn)所反映的會計信息，進(jìn)一步引起了財務(wù)信息使用者的關(guān)注和投資者的投資決策，將會計信息反映在股價中。而且2019年的每股收益和每股投資類資產(chǎn)的相關(guān)參考量達(dá)到了0.3698。因此可以得出結(jié)論，股權(quán)投資類資產(chǎn)會帶來與企業(yè)經(jīng)營活動相關(guān)的持續(xù)性利潤，會為企業(yè)帶來有利的信息，因此其與每股收益為正相關(guān)關(guān)系。

（3）多元回歸分析

從表7來看，對于A股非金融行業(yè)上市公司而言，在新準(zhǔn)則實施前，β11=-0.846，T值出現(xiàn)了-3.25，這表示PEIi,t和Pi,t出現(xiàn)了負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明在新準(zhǔn)則實施前每股股權(quán)投資類資產(chǎn)對股價有一定解釋作用，但每股股權(quán)投資類資產(chǎn)卻對股價帶來了負(fù)面影響，并不利于股價與會計信息的相關(guān)性關(guān)系。另外，在1%的顯著性水平下，β12=1.717，T值為5.31，顯示交叉變量（D×PEIi,t）與股價（Pi,t）顯著正相關(guān)，由此說明了新金融工具準(zhǔn)則實施后，每股股權(quán)投資類資產(chǎn)對股價的解釋力度更大，同時每股股權(quán)投資類資產(chǎn)對新金融工具準(zhǔn)則實施前股價與股權(quán)投資類資產(chǎn)的負(fù)相關(guān)關(guān)系有所修正。

表7 多元回歸結(jié)果

BVi,t和EPSi,t在全樣本回歸中的T值都為正值，因此可以說兩者的相關(guān)性、顯著性提高，LNAi,t與股價仍表現(xiàn)為顯著負(fù)相關(guān)。Adj R2在全樣中為43.56%，這意味著該變量具有良好的解釋力度，整個模型的F值達(dá)到了1388，說明該模型具有良好的參考價值。

（4）穩(wěn)健性檢驗

本文還進(jìn)行了各種數(shù)據(jù)的穩(wěn)健性檢驗以保證結(jié)果的穩(wěn)定性，再次驗證新金融工具準(zhǔn)則實施后對會計信息價值相關(guān)性產(chǎn)生的作用。同樣將舊準(zhǔn)則和新準(zhǔn)則分為兩個時期進(jìn)行回歸計算，比較發(fā)現(xiàn)兩個階段模型的擬合優(yōu)度和F值等數(shù)據(jù)來判斷準(zhǔn)則實施后價值相關(guān)性的情況。

表8 2018年各變量回歸計算核驗情況

表9 2019年各變量回歸計算核驗情況

2018年，即舊準(zhǔn)則實施階段的Adj R2值為0.4014，2019年準(zhǔn)則修訂后模型的擬合優(yōu)度（Adj R2）為0.4237，模型的擬合優(yōu)度有了一定提高。會計信息價值得到提高，金融市場的整體分類更加明確，企業(yè)的會計信息真實程度、透明程度有效提高，這一切都得益于新金融工具準(zhǔn)則的實施，從而提高了這些盈余信息的價值相關(guān)性。因此，可以得到結(jié)論：前文的假設(shè)是成立的，即股權(quán)投資類信息的價值相關(guān)性受到新金融工具準(zhǔn)則的影響而有所提高。

從新金融工具準(zhǔn)則實施前后的兩個階段的回歸分析統(tǒng)計表中可以看到，F(xiàn)值由2018年的386.89上升至2019年的516.29。此外，2018年和2019年兩個階段的F檢驗均顯著，說明模型中的每股股權(quán)投資類資產(chǎn)、每股凈資產(chǎn)、每股收益、資產(chǎn)規(guī)模，對股價的共同影響是顯著的。且2019年以后，資產(chǎn)分類更為詳盡，并擴(kuò)大了公允計量的范圍，企業(yè)參股股權(quán)投資可根據(jù)實際情況劃分為FVPL或FVOCI兩類，對股價的解釋力度有所增強(qiáng)。

2.模型二的回歸結(jié)果及檢驗

（1）描述性統(tǒng)計分析

表10為模型二在2019年的變量描述性統(tǒng)計表，本文通過對全部A股上市公司披露的各變量之間進(jìn)行篩選，得到2019年每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額共519個樣本。

表10 2019年變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

從表10可以看出，最小值和最大值相差較小，差值為5.4024，標(biāo)準(zhǔn)差值僅為0.2554，意味著新準(zhǔn)則下的每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額變動較小。

（2）相關(guān)性分析

表11 相關(guān)性要素分析

通過數(shù)據(jù)分析可以看出，其中每股凈資產(chǎn)、每股股權(quán)投資類資產(chǎn)、每股盈余與股價之間都具有相當(dāng)明顯的正相關(guān)關(guān)系。其中股價和每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額的相關(guān)系數(shù)為正值（Pearson相關(guān)系數(shù)0.0596；Spearman系數(shù)分別0.0934），說明每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額越高，股價水平越高。

（3）多元回歸分析

由表12每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額變量回歸分析統(tǒng)計表中可以看到，股價與每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額POEI的系數(shù)為-5.2544，負(fù)向不顯著。即新金融工具準(zhǔn)則下，其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額對會計價值相關(guān)性不具有正向影響，假設(shè)二不成立。

表12 每股其他權(quán)益工具投資公允價值變動凈額變量分析表

2017年財政部修訂的《企業(yè)會計準(zhǔn)則第22號——金融工具確認(rèn)和計量》中規(guī)定舊準(zhǔn)則下的股權(quán)投資類資產(chǎn)可指定為其他權(quán)益工具投資項目。其他權(quán)益工具作為設(shè)立時間相對較短的新科目，部分企業(yè)的實際應(yīng)用過程中可能出現(xiàn)不規(guī)范的現(xiàn)象比如仍舊以歷史成本計量，所以可能相對不公允。另外相對交易性金融資產(chǎn)科目，其他權(quán)益工具投資的體量相對較小，投資者在經(jīng)營決策過程中的關(guān)注度相對較低，以上因素都可能導(dǎo)致其他權(quán)益工具公允價值變動凈額不具有信息價值相關(guān)性。

四、結(jié)論

本文運(yùn)用實證法，分析近年來滬深A(yù)股上市公司的會計數(shù)據(jù)信息，證明了提出的假設(shè)，并得出了結(jié)論：第一，新金融工具準(zhǔn)則下股價和股權(quán)投資類資產(chǎn)之間更加緊密聯(lián)系，呈現(xiàn)出明確的正向關(guān)系，這無疑有利于投資者、金融放貸機(jī)構(gòu)作出更科學(xué)的金融決策；第二，其他權(quán)益工具投資項目作為一個新科目相對不公允，且由于體量小投資者關(guān)注度相對較低等原因，導(dǎo)致其公允價值變動凈額對會計信息價值相關(guān)性無顯著正向影響。當(dāng)然，以上數(shù)據(jù)僅僅搜集了新準(zhǔn)則實施后短時間的金融市場情況，將來的金融市場發(fā)展還有待考究。同時本文研究結(jié)論可為未來對新金融工具準(zhǔn)則中股權(quán)投資類資產(chǎn)的研究提供一個參考。