李小燕李群陶軍

(1.北京化工大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京100029；2.新華養(yǎng)老保險(xiǎn)股份有限公司信用評(píng)估部，北京100022)

自從Ohlson提出剩余收益估值模型以來(lái)，學(xué)者們?cè)跁?huì)計(jì)信息的價(jià)值相關(guān)性方面進(jìn)行了大量的研究，將Ohlson剩余收益估值模型從兩維擴(kuò)展到五維甚至更多維。學(xué)者們?cè)谑Ｓ嗍找婀乐的Ｐ椭屑尤胧袌?chǎng)占有率等非財(cái)務(wù)信息、規(guī)模和流通股比例控制變量、所在國(guó)家的法律制度、比較會(huì)計(jì)盈余和現(xiàn)金流量等因素來(lái)研究不同會(huì)計(jì)準(zhǔn)則、不同國(guó)家情形下會(huì)計(jì)信息的價(jià)值相關(guān)性，并驗(yàn)證模型的適用性及穩(wěn)健性。然而，學(xué)者們?cè)谘芯坎煌樾蜗聲?huì)計(jì)信息的價(jià)值相關(guān)性時(shí)，均假定會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)時(shí)段是唯一的、確定的，往往忽略了一個(gè)非常重要的方面，即會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)具有區(qū)間效應(yīng)。本文采用Feltham-Ohlson模型來(lái)測(cè)試會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)，以期加強(qiáng)投資者對(duì)會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性的理解，從而理性投資，推動(dòng)我國(guó)資本市場(chǎng)健康發(fā)展。

一、文獻(xiàn)綜述

Ball&Brown和Beaver最早開(kāi)展了關(guān)于會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性的研究[1][2]，隨后大量學(xué)者開(kāi)始關(guān)注和研究這一主題。1995年Ohlson提出了剩余收益評(píng)估模型，標(biāo)志著會(huì)計(jì)信息與股票價(jià)格之間關(guān)系的研究躍進(jìn)到一個(gè)新的階段[3]。此后，為了驗(yàn)證這一模型的有效性和穩(wěn)定性，學(xué)者們進(jìn)行了大量的實(shí)證研究。

在驗(yàn)證Ohlson模型的有效性方面，Collins選取了1953年美國(guó)上市公司的數(shù)據(jù)作為樣本，研究了不同時(shí)期利潤(rùn)和凈資產(chǎn)的價(jià)值相關(guān)性。結(jié)果表明，利潤(rùn)和凈資產(chǎn)的價(jià)值相關(guān)性綜合來(lái)看隨著時(shí)間的推移穩(wěn)定增強(qiáng)，但利潤(rùn)的價(jià)值相關(guān)性會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低，凈資產(chǎn)的價(jià)值相關(guān)性則會(huì)逐年提高[4]。陸宇峰基于1993—1997年中國(guó)A股上市公司的數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究，得到了類似的結(jié)論，即每股收益和每股凈資產(chǎn)的價(jià)值相關(guān)性綜合來(lái)看也是逐年穩(wěn)定增強(qiáng)的[5]。一項(xiàng)基于1962—2014年美國(guó)上市公司樣本數(shù)據(jù)的實(shí)證研究表明，股價(jià)與會(huì)計(jì)信息的相關(guān)性沒(méi)有受到新經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響[6]。然而，根據(jù)King&Langli和Graham&King的研究可知，由于不同國(guó)家的會(huì)計(jì)政策存在差異，因此凈資產(chǎn)和利潤(rùn)的價(jià)值相關(guān)性會(huì)有所不同[7][8]。Frankel and Lee認(rèn)為，基于不同國(guó)家的樣本數(shù)據(jù)，應(yīng)用剩余收益評(píng)估模型的效果存在較大的差異[9]。Koji Ota選取了日本上市公司的數(shù)據(jù)對(duì)Ohlson模型進(jìn)行了測(cè)試，研究結(jié)論支持了模型的有效性[10]。Tony Kang比較分析了遵守英國(guó)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的公司和遵守日本會(huì)計(jì)準(zhǔn)則的公司應(yīng)用Ohlson模型的效果，研究發(fā)現(xiàn)英國(guó)公司的會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性要高于日本公司[11]。這表明不同國(guó)家的環(huán)境對(duì)會(huì)計(jì)信息的價(jià)值相關(guān)性具有很大的影響。

在驗(yàn)證Ohlson模型的穩(wěn)定性方面，學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)會(huì)計(jì)信息的價(jià)值相關(guān)性受到不同的會(huì)計(jì)變量[12]-[21]、不 同 的 會(huì) 計(jì) 標(biāo) 準(zhǔn)[22]-[28]、不 同 的 時(shí) 間 窗口[29]-[31]以及其他因素，如內(nèi)部控制缺陷、媒介作用等[32][33]的影響。

綜上，學(xué)者們證實(shí)了會(huì)計(jì)信息具有價(jià)值相關(guān)性，但是關(guān)于會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)，學(xué)術(shù)界至今沒(méi)有達(dá)成共識(shí)。從已有研究文獻(xiàn)看，學(xué)者們對(duì)會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)區(qū)間的選擇方式多達(dá)7種以上，如程小可和龔秀麗研究新企業(yè)會(huì)計(jì)準(zhǔn)則下盈余結(jié)構(gòu)的價(jià)值相關(guān)性、卿小權(quán)和程小可研究中國(guó)證券市場(chǎng)中的錯(cuò)誤定價(jià)問(wèn)題，會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)區(qū)間及股價(jià)計(jì)算方法均采用會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年4月份最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)[34]。Mingyi Hung研究權(quán)責(zé)發(fā)生制下會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性[35]、陸靜等研究每股收益和現(xiàn)金流量對(duì)股價(jià)的影響均選取會(huì)計(jì)年度最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)作為會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)區(qū)間的股價(jià)計(jì)算依據(jù)[36]。此外，還有學(xué)者選取會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年1月最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)[37]、會(huì)計(jì)報(bào)告年度最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)[38]、會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年2月1日至7月31日期間每個(gè)交易日收盤(pán)價(jià)的均值[39][40]、會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年 3 月末的收盤(pán)價(jià)[41]、會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年6月末的收盤(pán)價(jià)[42]等作為會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)區(qū)間的股價(jià)計(jì)算依據(jù)。

鑒于此，本文在前人研究的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)是否具有區(qū)間效應(yīng)，并進(jìn)一步運(yùn)用拓展的Feltham-Ohlson模型檢驗(yàn)這種區(qū)間效應(yīng)是否穩(wěn)定存在。

二、研究假設(shè)與理論分析

根據(jù)法瑪?shù)挠行袌?chǎng)假說(shuō)，在弱式有效市場(chǎng)存在的情況下,投資者可以根據(jù)披露的財(cái)務(wù)信息等所有已公開(kāi)信息和內(nèi)部信息獲得超額收益。胡朝霞以1994年1月至1996年11月的上證綜合指數(shù)為樣本，對(duì)AR模型和隨機(jī)沖浪模型的預(yù)測(cè)能力進(jìn)行了比較，發(fā)現(xiàn)中國(guó)股市為弱式有效市場(chǎng)[43]。戴曉鳳、朱孔來(lái)等基于單位根方法的研究得出了相同的結(jié)論[44][45]。因此，從理論上看，會(huì)計(jì)信息在公開(kāi)披露時(shí)段與股票價(jià)格具有價(jià)值相關(guān)性。

考慮到會(huì)計(jì)信息披露要求（上市公司的年報(bào)應(yīng)該在會(huì)計(jì)年度后的四個(gè)月內(nèi)進(jìn)行披露）、中國(guó)股市的信息泄露[46]-[48]等情況，本文選取三種代表性的股票價(jià)格，包括會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年4月份最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)、會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年1月最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)和會(huì)計(jì)報(bào)告年度最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)數(shù)據(jù)，比較分析會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)。

根據(jù)Beaver的研究，會(huì)計(jì)信息在公開(kāi)披露前后各8周（會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)區(qū)間為披露日前后約40個(gè)交易日）非正常報(bào)酬率的方差顯著低于披露當(dāng)周?？紤]到在會(huì)計(jì)信息公開(kāi)披露前消息走漏提前反應(yīng)和披露后消化信息延遲反應(yīng)的情形，本文借鑒程小可和龔秀麗、張昕、史美景的做法提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：會(huì)計(jì)信息與會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年4月份最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)具有價(jià)值相關(guān)性。

假設(shè)2：會(huì)計(jì)信息與會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年1月最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)的股價(jià)具有價(jià)值相關(guān)性。

假設(shè)3：會(huì)計(jì)信息與會(huì)計(jì)報(bào)告年度最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)的股價(jià)具有價(jià)值相關(guān)性。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本及變量的選取

為了消除行業(yè)的影響，選擇中國(guó)創(chuàng)業(yè)板2010—2018年制造業(yè)上市公司作為研究樣本，理由有二：一是制造業(yè)是國(guó)家經(jīng)濟(jì)命脈所系，創(chuàng)業(yè)板上市公司具有高成長(zhǎng)、高風(fēng)險(xiǎn)及高收益的特點(diǎn)，對(duì)會(huì)計(jì)信息的披露要求更高，更適合作為研究樣本；二是中國(guó)創(chuàng)業(yè)板2009年10月30日設(shè)立，以2010—2018年為時(shí)間窗口，可以消除2008年美國(guó)次貸危機(jī)引發(fā)的全球金融危機(jī)的影響。剔除財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)有缺失的上市公司后，共獲得2533個(gè)觀測(cè)樣本。本文使用的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和股票價(jià)格均來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，表1為樣本公司的分布。

表1 樣本分布

表2為上市公司在各年度的年報(bào)披露時(shí)間點(diǎn)的區(qū)間分布，從2010—2018年的總樣本數(shù)據(jù)來(lái)看，94%左右的上市公司年報(bào)披露時(shí)間點(diǎn)分布在會(huì)計(jì)年度次年的3月1日至4月30日之間，僅有6%左右的上市公司將年報(bào)披露時(shí)間點(diǎn)選擇在會(huì)計(jì)年度次年的1月1日至2月底之間。

表2 樣本年報(bào)披露時(shí)間點(diǎn)分布

在本研究中，股票價(jià)格(Y)是被解釋變量。根據(jù)中國(guó)證監(jiān)會(huì)的相關(guān)規(guī)定，上市公司的年報(bào)披露時(shí)間截止于每年四月末，會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年4月份最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)與會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)。但是很多學(xué)者在會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性的研究中，在股價(jià)時(shí)點(diǎn)的選擇上存在著一定的差異，這種差異可能會(huì)對(duì)價(jià)值相關(guān)性的結(jié)果產(chǎn)生影響。本文檢驗(yàn)會(huì)計(jì)信息的區(qū)間效應(yīng)，股價(jià)選擇的時(shí)點(diǎn)主要包括會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年4月份最后一個(gè)交易日的收盤(pán)價(jià)(Y1)、會(huì)計(jì)報(bào)告年度的次年1月最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)的股價(jià)(Y2)和會(huì)計(jì)報(bào)告年度最后一個(gè)交易日的平均時(shí)點(diǎn)的股價(jià)(Y3)。

對(duì)于解釋變量(X)的選擇，從代表性文獻(xiàn)可知，學(xué)者們?cè)谶M(jìn)行股價(jià)與會(huì)計(jì)信息相關(guān)性的研究時(shí)采取了不同的指標(biāo)，本文根據(jù)文獻(xiàn)的被引次數(shù)，對(duì)學(xué)者們選取的指標(biāo)進(jìn)行了匯總，如表3所示。

表3 會(huì)計(jì)信息指標(biāo)匯總

從已有研究可以看出，學(xué)者們?cè)谘芯抗善眱r(jià)格與會(huì)計(jì)信息相關(guān)性時(shí)，傾向于采用Ohlson模型中的兩個(gè)基礎(chǔ)變量，即每股收益和每股凈資產(chǎn)。因此，本文基于前人的研究，選取了每股收益和每股凈資產(chǎn)兩個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)，同時(shí)選取了兩個(gè)顯著影響實(shí)證結(jié)果的控制變量，即公司規(guī)模和流通股比例。對(duì)于公司規(guī)模變量，理論上應(yīng)采用當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)值的自然對(duì)數(shù)作為規(guī)模的度量指標(biāo)，但鑒于當(dāng)前市場(chǎng)價(jià)值是通過(guò)已發(fā)行股票和股票價(jià)格計(jì)算的，價(jià)格模型中使用股票價(jià)格作為解釋變量顯然不合理且缺乏說(shuō)服力。為此，本文借鑒陳信元等的做法，以營(yíng)業(yè)收入的自然對(duì)數(shù)來(lái)衡量公司規(guī)模。本文所選取的變量定義如表4所示。

表4 變量定義

（二）模型的建立

運(yùn)用Feltham-Ohlson模型進(jìn)行拓展，引入公司規(guī)模和流通股比例兩個(gè)控制變量，以股票價(jià)格為被解釋變量，會(huì)計(jì)信息指標(biāo)為解釋變量，建立以下模型：

其中，P表示的是股價(jià)，EPS表示的是每股收益，BV表示的是每股凈資產(chǎn)，SIZE表示的是公司規(guī)模，STRU表示的是流通股比例。

（三）描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果與分析

表5顯示了定價(jià)模型中變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

表5 描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果

從圖1和圖2可以看出，三個(gè)區(qū)段股價(jià)均值的變動(dòng)趨勢(shì)與創(chuàng)業(yè)板指數(shù)整體變動(dòng)趨勢(shì)基本符合，股價(jià)均值在2010—2012年末逐年遞減，2013—2015年4月波動(dòng)上升，2015—2019年波動(dòng)下降，體現(xiàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)股價(jià)的影響。2010年末通脹壓力加大，貨幣政策緊縮，利率進(jìn)入上升周期，股價(jià)開(kāi)始呈下滑趨勢(shì)；2013年12月IPO重啟，隨后新三板和創(chuàng)業(yè)板的轉(zhuǎn)板制度出臺(tái)，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)連續(xù)上漲，并在2015年6月達(dá)到最高點(diǎn)3982.25；2015年6月后，資本市場(chǎng)資金收緊，流動(dòng)性下降，創(chuàng)業(yè)板股價(jià)連續(xù)下跌。從樣本公司每股收益的均值來(lái)看，2010—2013年末逐年遞減，2014—2017年波動(dòng)上漲，2018年大幅下降。從樣本公司每股凈資產(chǎn)的均值來(lái)看，2010—2016年逐年下降，到2017年轉(zhuǎn)折上升，2018年再次下降?？梢钥闯觯抗墒找媾c每股凈資產(chǎn)均值的變化趨勢(shì)與股價(jià)變動(dòng)趨勢(shì)基本相似，且體現(xiàn)了宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對(duì)股價(jià)的影響，只是轉(zhuǎn)折點(diǎn)存在滯后，因此，可以初步判定每股收益和每股凈資產(chǎn)與股價(jià)具有一定的價(jià)值相關(guān)性，而且是正相關(guān)。公眾持股比例的均值在2010—2013年區(qū)段呈現(xiàn)出逐年遞增的趨勢(shì)，與這一區(qū)段股價(jià)均值變動(dòng)趨勢(shì)相反，因此，初步判定公眾持股比例與股價(jià)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。規(guī)模變量在觀測(cè)期內(nèi)均值沒(méi)有顯著變化，這是由于數(shù)據(jù)經(jīng)對(duì)數(shù)處理后差異較小。

圖1 2010—2018年各變量均值變化趨勢(shì)

圖2 2010年12月末—2019年12月末創(chuàng)業(yè)板指數(shù)時(shí)序圖

（四）回歸結(jié)果與分析

采用Feltham-Ohlson拓展模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，2010—2018年數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果如表6所示?；貧w結(jié)果顯示，在0.01的顯著性水平下，每股收益和每股凈資產(chǎn)與三個(gè)時(shí)段的股價(jià)都顯著正相關(guān)，說(shuō)明Ohlson模型中的兩個(gè)基礎(chǔ)變量對(duì)股價(jià)具有解釋能力，也就是說(shuō)一個(gè)公司的每股收益和每股凈資產(chǎn)越高，股價(jià)也會(huì)越高。新加入的規(guī)?？刂谱兞颗c流通股比例變量與股價(jià)顯著負(fù)相關(guān)，表明公司的規(guī)模越大，流通股比例越高，股價(jià)越低，反之股價(jià)越高，這一結(jié)論與陳信元等的研究結(jié)論一致。

表6 全樣本2010—2018年回歸分析結(jié)果

根據(jù)調(diào)整后的R2可以得出對(duì)應(yīng)區(qū)間內(nèi)的會(huì)計(jì)信息聯(lián)合解釋了股價(jià)P1的42.6%、股價(jià)P2的53.1%、股價(jià)P3的47.4%。研究結(jié)果表明，我國(guó)創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司的會(huì)計(jì)信息具有價(jià)值相關(guān)性，并且會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)具有區(qū)間效應(yīng)，假設(shè)1—3均成立。但是三個(gè)區(qū)段的會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)程度存在一定的差異，從表6可以看出，在股價(jià)P2的區(qū)間（1月1日至2月底）會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)最好，即會(huì)計(jì)信息在公開(kāi)披露前8周左右對(duì)股價(jià)的影響程度最高，這一結(jié)論與Beaver的研究結(jié)論一致。

從圖3可以看出，2014年之前，P3的會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)區(qū)間效應(yīng)高于P2，2014年以后，P2的區(qū)間效應(yīng)更高，并且整體上均高于P1的區(qū)間效應(yīng)。根據(jù)前文中對(duì)上市公司年報(bào)披露日的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，僅有6%的上市公司在P2的反應(yīng)區(qū)間發(fā)布了財(cái)務(wù)公告，且沒(méi)有上市公司在P3的反應(yīng)區(qū)間內(nèi)發(fā)布財(cái)務(wù)公告，表明公眾可能在官方年報(bào)披露之前獲取了會(huì)計(jì)信息，也就是說(shuō)中國(guó)股市存在一定程度的信息泄露。

圖3 2010—2018年Ohlson模型中的基礎(chǔ)變量檢驗(yàn)調(diào)整后R2趨勢(shì)圖

為了更進(jìn)一步地研究會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)變量對(duì)區(qū)間效應(yīng)的增量解釋力，我們將每股收益、每股凈資產(chǎn)、規(guī)模和流通股比例四個(gè)變量逐項(xiàng)加入模型中進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表7所示。

表7 各指標(biāo)逐項(xiàng)回歸分析結(jié)果

從表7可以看出，會(huì)計(jì)信息對(duì)股價(jià)的解釋能力主要來(lái)自于每股收益和每股凈資產(chǎn)，無(wú)論將每股收益和每股凈資產(chǎn)單獨(dú)檢驗(yàn)還是聯(lián)合檢驗(yàn)，每股收益和每股凈資產(chǎn)均具有顯著的正向價(jià)值相關(guān)性，且每股收益和每股凈資產(chǎn)之間存在增量?jī)r(jià)值相關(guān)性，從股價(jià)P1來(lái)看，單獨(dú)每股收益和每股凈資產(chǎn)只能分別解釋股價(jià)的37.5%和28.8%，二者的聯(lián)合解釋力卻達(dá)到了41.3%。

當(dāng)依次加入規(guī)模和流通股比例影響變量時(shí)，雖然兩個(gè)變量均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，但二者對(duì)股價(jià)區(qū)間效應(yīng)的增量解釋力顯著性相對(duì)較低，且流通股比例增量解釋力低于規(guī)模變量。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為增強(qiáng)研究結(jié)論的可靠性，本文進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：1.考慮到上市公司年報(bào)披露時(shí)間段的差異，本文將披露時(shí)間點(diǎn)在1月1日—2月底和在3月1日—4月30日的上市公司分別進(jìn)行了回歸分析，發(fā)現(xiàn)披露時(shí)間點(diǎn)在3月1日—4月30日的上市公司無(wú)論是在價(jià)值相關(guān)性還是在不同時(shí)間段股價(jià)的區(qū)間效應(yīng)排序上，其檢驗(yàn)結(jié)果與全樣本均保持一致。而披露時(shí)間點(diǎn)在1月1日—2月底的上市公司在不同區(qū)間段股價(jià)的區(qū)間效應(yīng)排序上，不僅檢驗(yàn)結(jié)果與全樣本保持一致，而且調(diào)整后的R2高于全樣本，說(shuō)明披露時(shí)間點(diǎn)靠前的上市公司，其會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性的區(qū)間效應(yīng)更高。在價(jià)值相關(guān)性方面，會(huì)計(jì)信息中僅每股收益與股價(jià)呈顯著正相關(guān)，規(guī)模與股價(jià)呈顯著負(fù)相關(guān)，其余兩個(gè)會(huì)計(jì)變量與股價(jià)不存在顯著的價(jià)值相關(guān)性。從描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來(lái)看，披露時(shí)間點(diǎn)靠前的上市公司股價(jià)與每股收益的均值都高于披露時(shí)間點(diǎn)靠后的上市公司，這表明我國(guó)上市公司可能存在信息披露時(shí)機(jī)選擇[49]，業(yè)績(jī)較差的公司更傾向于在投資者注意力較低的信息披露密集的時(shí)間點(diǎn)公開(kāi)年報(bào)。2.考慮到2012年末—2013年末IPO暫停事件對(duì)創(chuàng)業(yè)板產(chǎn)生的影響，本文將2013年的數(shù)據(jù)剔除后進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)檢驗(yàn)結(jié)果與全樣本結(jié)果完全一致。

表8 1月1日—2月底發(fā)布年報(bào)樣本公司回歸結(jié)果

表9 3月1日—4月30日發(fā)布年報(bào)樣本公司回歸結(jié)果

表10 剔除2013年樣本公司后回歸結(jié)果

四、結(jié)論

本文以創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司為樣本，在Ohlson模型的基礎(chǔ)上加入規(guī)模和流通股比例兩個(gè)控制變量，采用2010—2018年的數(shù)據(jù)，對(duì)創(chuàng)業(yè)板制造業(yè)上市公司的會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：

（一）會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)存在區(qū)間效應(yīng)

在已有的會(huì)計(jì)信息價(jià)值相關(guān)性研究中，一些學(xué)者考慮到股價(jià)反應(yīng)的滯后性而選擇第二年4月末的股價(jià)進(jìn)行研究，然而本文的研究結(jié)果表明，會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)具有顯著的區(qū)間效應(yīng)。會(huì)計(jì)信息對(duì)股價(jià)P2（1月1日—2月底）和股價(jià)P3（11月1日—12月31日）價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)要高于對(duì)股價(jià)P1（3月1日—4月30日）價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)，這意味著股票價(jià)格在官方披露會(huì)計(jì)信息之前就作出了反應(yīng)?；诠墒杏行岳碚撏茰y(cè)，中國(guó)股市可能存在信息泄露。

（二）每股收益和每股凈資產(chǎn)的解釋力與上市公司的年報(bào)披露時(shí)間存在一定的關(guān)聯(lián)

本文的研究發(fā)現(xiàn)，每股收益和每股凈資產(chǎn)能夠解釋大部分年份股價(jià)的變動(dòng)，規(guī)模和流通股比例對(duì)于會(huì)計(jì)信息價(jià)值反應(yīng)的區(qū)間效應(yīng)也具有一定的增量解釋力。P2（1月1日—2月底）區(qū)間發(fā)布年報(bào)的樣本檢驗(yàn)結(jié)果顯示，股價(jià)的變動(dòng)僅與每股收益存在顯著正相關(guān)。

在注冊(cè)制下創(chuàng)業(yè)板交易制度全面升級(jí)、價(jià)值逐步回歸理性的時(shí)期，投資者應(yīng)重視會(huì)計(jì)信息與股價(jià)之間的關(guān)系，注意會(huì)計(jì)信息反應(yīng)時(shí)段、年報(bào)披露時(shí)點(diǎn)和會(huì)計(jì)信息提前泄露等情況對(duì)股價(jià)的影響，以增進(jìn)投資決策的可靠性。