公允价值层级披露与会计信息风险相关性研究

任月君，郑梦茹，赵尹铭

(1.东北财经大学 会计学院/中国内部控制研究中心，辽宁 大连 116025；2.武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430000)

·财务与会计·

公允价值层级披露与会计信息风险相关性研究

任月君1，郑梦茹1，赵尹铭2

(1.东北财经大学 会计学院/中国内部控制研究中心，辽宁 大连 116025；2.武汉大学 经济与管理学院，湖北 武汉 430000)

公允价值以其能够真实反映交易实质、及时提供相关价值信息的优势而在财务报告中被广泛应用，但其计量信息的可靠性问题也是人们关注的重点。为了规范企业公允价值的计量和披露，提高会计信息质量，财政部于2014年1月发布了《企业会计准则第39号——公允价值计量》，以准则的形式进一步明确要求企业分层级计量和披露以公允价值计量的资产或负债。研究公允价值分层计量在我国的应用情况，以此来发现实践中的问题，对公允价值计量准则的进一步完善和合理运用至关重要。本文以我国沪深两市A股金融行业上市公司为对象，研究不同层级的以公允价值计量的资产或负债的信息风险之间存在的差距，同时分析信息环境对上述差距的影响，针对存在的问题，提出相应的改进建议。

公允价值层级；会计信息风险；A股金融行业；资产或负债；信息环境

一、引 言

会计信息风险一般是指与投资者定价决策紧密相关的公司特质信息低质量的可能性大小，是对信息不对称程度的衡量。财务报告质量优劣对投资者至关重要，现如今上市公司会计信息披露质量参差不齐，使得投资者在决策时面临着不同程度的信息风险。财政部单独为公允价值制定准则，可见，公允价值计量属性正越来越受到重视。任何会计制度的实施都必将带来一定的经济后果，公允价值运用程度的提高将使企业财务状况、经营成果和资本市场的相互作用更加密切，增加了会计信息的相关性。

目前，国内研究逐步与国外接轨，关于公允价值计量准则实施的经济后果、市场反应和公允价值的价值相关性等的研究已经在有序开展，学者们逐渐开始应用实证研究方法研究公允价值分层级计量的经济后果。在现实资本市场中，企业所有者与管理者之间的代理冲突普遍存在，每个企业都存在着不同程度的信息不对称，投资者在使用企业披露的公允价值信息时都面临着一定的信息风险。国外学者以真实数据实证研究证明了公允价值对会计信息风险的影响。国内学者以规范研究方法分析了公允价值的施行会增加企业的信息风险，但缺少实证类的研究，对不同层级公允价值信息风险的研究更少。基于此，本文从我国资本市场特有的信息环境出发，对不同层级公允价值计量所带来的信息风险进行实证检验。

二、研究假设和模型设计

(一)研究假设

公允价值计量的基础依赖于公允价值估计的可靠性以及市场信息的可获取性。公允价值在我国市场实际运用中，由于市场和制度等原因的限制，公允价值很大程度上仍依靠会计人员的主观判断。刘行健和刘昭[1]发现，利用公允价值估值特点进行盈余操纵的现象在上市公司普遍存在。根据公允价值计量准则的要求，公允价值计量结果依据所使用的输入值的透明程度不同分为三个层级：第一层级的输入值参考活跃市场，是能够从中直接观察到的未调整报价。投资者同样能够直接观察到，管理者难以对其进行操纵。第二层级是除第一层级输入值外相关资产或负债直接或间接可观察的输入值，即管理者对市场上同质产品报价进行一定的调整，公允价值信息的可靠性有所减弱。第三层级输入值是相关资产或负债的不可观察输入值，需要企业自行确定如加权平均资本成本和流动性折价等不可观察输入值并形成估值模型。学术界对公允价值分层披露的质疑主要是针对第三层级，正是由于第三层级容易受到管理层的主观影响，管理层可能会因各种目的驱使而故意制造估值偏差。于李胜和王艳艳[2]认为，信息风险衡量的是与投资者定价决策紧密相关的公司特征信息低质量的可能性大小，是对信息不对称程度的一种测度。由此推测，不同层级公允价值信息的透明度依次降低，为管理层操纵提供的空间也依次递增，即投资者与管理者之间信息不对称的程度也依次增加，那么不同层级公允价值信息风险也依次递增。基于此，本文提出如下假设：

H1：按第一、第二和第三层级披露的以公允价值计量的资产或负债项目的会计信息风险依次递增。

企业的信息环境，包括法律制度环境、市场化程度、税收政策、政府监管力度和信息中介发展水平等是诸多影响信息使用者对会计信息分析、传播、鉴证、监督和使用的环境集合。学者们从这个环境集合内的不同角度证明了信息环境对会计信息披露质量的作用。齐萱等[3]发现，企业的市场化水平与企业披露自愿性信息程度呈正相关关系，市场化水平越高的地区，企业自愿披露会计信息的动机越强。方军雄[4]研究发现，证监会对深交所中小企业板和主板上市公司的信息披露要求存在差异，相对于中小板，其对主板上市公司信息披露监管更为严格。薛祖云和王冲[5]认为，证券分析师在盈余公告之前担任与年报相竞争的信息竞争角色，在盈余公告之后担任对年报进行解读补充的信息补充角色，同时进一步发现企业的信息风险越高，分析师的信息补充动机越低。曲晓辉和毕超[6]发现，证券分析师更愿意去分析利润表中的公允价值项目。因此，企业的信息披露质量在一定程度上受到外部监管力度的影响，这种影响在制度环境较差的地区更为显著。本文从金融中介机构这一视角出发，将分析师跟踪人数作为公允价值监管环境的替代变量，来考察企业信息环境能否对公允价值信息风险起到调节作用。在公允价值计量过程中，信息不对称程度在三个层级中依次递增，高质量的信息环境能够减少信息不对称的程度。基于此，本文提出如下假设：

H2：企业信息环境质量越高，按公允价值计量的资产或负债的会计信息风险越低，且企业信息环境对第三层级公允价值的会计信息风险的调节作用最为显著。

(二)变量界定

1.会计信息风险

Francis等认为，“信息风险是对信息不对称程度的一种衡量方式，是与投资者定价决策相关的公司特定信息低质量的可能性”[7]。20世纪90年代以前，由于信息风险难以从证券市场直接捕捉，大多采用替代变量间接衡量。替代变量包括买卖价差、换手率和内部人持股比例等。1990年之后，外国学者用新的模型采用直接度量的方法衡量。笔者通过阅读文献总结了衡量信息风险的PIN模型、应计质量和权益β值三种主要方法。Francis 等研究发现，会计盈余质量越差，企业的权益β值越高，企业信息风险也越高。Lambert等[8]也发现，在资本资产定价模型中，企业的权益β值与其信息质量密切相关，即有关企业未来现金流量的信息质量越高，其资本成本越低。如果投资者面临的金融资产信息风险是不可分散的，投资组合回报分布率的不确定性(即投资组合风险)与权益β值之间将显著正相关。如前所述，在信息不对称情况下，投资者面临的信息风险不可分散，投资组合风险与权益β值密切相关。本文以前人的研究结论为基础，采用权益β值来衡量企业会计信息风险。会计信息质量能够影响企业内部与外部投资者之间的信息不对称程度，如果会计信息质量较低，投资者对公布的信息持怀疑态度，面临更高的会计信息风险。结合本文研究重点，企业披露的公允价值层级信息随着第一、第二和第三层级信息的透明度依次降低，主观性依次增强，会计信息低质量的可能性也依次增加，投资者面临三个层级的信息风险也就依次增加。

2.信息环境

会计信息质量离不开周围条件的限制，处在一个包括信息披露要求、信息产生、加工、传递和使用全过程的环境中。证券分析师能够对信息不对称的程度产生影响，国外文献中有大量研究利用证券分析师跟踪人数作为信息环境代理变量。证券分析师跟踪人数和特征能够对市场参与者产生影响，进而作为信息环境的替代变量，能够衡量市场对企业的关注度。有学者认为，一家企业信息环境好坏与证券分析师跟踪人数呈正相关关系。也有学者持相反观点，发现证券分析师跟踪人数越多，信息不对称程度反而越高。总结文献发现，证券分析师预测与信息不对称的关系取决于他们如何向市场参与者提供信息。陈辉和汪前元[9]认为，如果证券分析师将其获取的私有信息迅速传递给公众，那么市场信息环境将得到改善，投资者面临的信息风险也有所缓解；如果证券分析师将其获取的私有信息先传递给企业或其优质客户，那么信息不对称程度严重，导致逆向选择问题，反而使信息环境更加恶劣。这两种效应是同时存在的，但是，证券分析师跟踪同时又提升了信息效率，使私有信息更快地反映到价格中，证券分析师跟踪人数能够改善信息环境。因此，本文以证券分析师跟踪人数作为信息环境的替代变量。

(三)模型构建

本文基础模型借鉴Riedl和Serafeim[10]推导的模型，利用会计恒等式：

A=L+E

其中，A代表资产,L代表负债，E代表所有者权益。

假设在不存在税收的情况下，一个企业所有筹资来自于权益资本和债务资本。在资产中，存在以公允价值计量的资产项目，并将它们分为三个层级，负债项目同理可以表示为如下关系式：

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

其中，FVA1、FVA2和FVA3分别代表以公允价值第一、第二和第三层级计量的资产，OA代表上述资产以外的资产，FVL1、FVL2和FVL3分别代表以公允价值第一、第二和第三层级计量的负债，OL代表上述负债以外的负债。

在上述等式的基础上分别除以总资产，可以得到企业的权益β值：

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

基于以上等式推导，得到本文的基础模型：

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

(1)

根据H1，按第一、第二和第三层级披露的公允价值计量的资产或负债组合的会计信息风险依次递增，实证检验试图证明：

α3>α2>α1,|α7|>|α6|>|α5|

为了验证好的信息环境能否降低以不同层级公允价值计量的信息风险，本文借鉴Riedl和Serafeim[10]的研究方法，根据信息环境好坏将样本企业分为两组，并用证券分析师跟踪人数来衡量公允价值信息披露信息环境的优劣。证券分析师跟踪人数为公允价值信息披露前的发布盈利预测报告的证券分析师人数。经过前文H2的推理分析，越多的证券分析师追踪企业信息、发布盈利预测报告，企业的信息环境越好。而良好的信息环境能够改善企业总体信息质量，降低信息风险。因此，本文假设在高质量信息环境下，H1中的层级差距不再显著，而在低质量信息环境下的层级差距要明显高于高质量环境下层级的差距。

综上所述，在模型(1)基础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代表高质量的信息环境，LOW_ ENV代表低质量的信息环境。假设良好的信息环境对信息风险有改善作用，那么低质量环境组变量系数应当高于高质量组变量系数。这种治理的主要作用在于改善第三层级的信息风险，从而降低不同层级之间的信息风险差距，预测两种信息环境下第三层级与第一层级之间资产信息风险差距为(λ11-λ9)>(λ3-λ1),第三层级与第二层级之间资产信息风险差距为(λ11-λ10)>(λ3-λ2)；同理，两种信息环境下第三层级与第一层级之间负债信息风险差距为(λ15-λ13)>(λ7-λ5),第三层级与第二层级之间负债信息风险差距为(λ15-λ14)>(λ7-λ6)。

(四)样本选取与数据选择

本文选取2010—2015年我国沪深两市A股金融行业披露公允价值层级信息的上市公司作为样本。相较于其他行业，金融行业是应用公允价值计量属性最早也最为普遍的行业，其以公允价值计量的资产或负债占总资产的比重也相对较高。样本期间从2010年财政部正式出台要求披露公允价值层级信息的“25号文”开始至2015年年末止。其中，公允价值层级信息来源于巨潮资讯网(www.cninfo.com.cn)公布的上市公司半年报和年报资料，笔者进行了手工收集和整理。模型中权益β值和相关财务信息来自中国股票市场研究数据库(CSMAR)。剔除数据缺失的公司，本文共得到有效样本344个。

从样本公司运行情况看，证券期货业和银行业对公允价值计量属性使用较为广泛，并能够按照公允价值计量准则的要求规范披露层级信息，而且，随着市场的不断完善和准则规范的相继推出，披露公允价值层级信息的企业数量逐年增加。

三、 实证分析

(一)公允价值层级披露与会计信息风险相关性分析

1.描述性统计

变量的描述性统计如表1所示。由表1可知，β_adj的均值为0.1034，以公允价值计量的资产占总资产比重为16.22%，相对于其他行业比重较大。第一和第二层级的资产比重明显高于第三层级，以公允价值计量的负债非常少，仅占总资产0.86%，且我国上市公司金融企业以公允价值计量的资产和负债主要分布在第二层级。

表1 变量的描述性统计

2.回归结果分析

由于样本在各期间的分布不均，通过 Hausman检验，采用固定效应模型对数据进行回归的结果如表2所示。

表2 公允价值三个层级的信息风险

注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%水平上显著，括号内为t值(下同)。

由表2可知，以第一、第二和第三层级公允价值计量资产的权益β值是单调递增的，分别为0.7876、0.7960和1.8746，并且分别在10%、5%和1%的水平下显著，与H1的预测结果一致。此外，通过Wald检验显示第三层级资产的权益β值显著大于第一和第二层级的，但第一和第二层级资产的权益β值之间差距不大。由此可见，以公允价值计量的资产，随着以第一、第二和第三层级公允价值计量的资产的信息不对称程度的提高，投资者面临的信息风险也依次增强，但第一和第二资产之间的信息风险没有显著差异。

以第一、第二和第三层级公允价值计量的负债的权益β值绝对值并不是单调递增的，且仅第二和第三层级负债是显著的，可能是因为以第二层级公允价值计量的负债占总资产的比重相对较高，而以第三层级计量的公允价值负债虽然规模较小，但是不确定性最强，其相应的信息风险最显著。经过Wald检验结果显示，以公允价值计量的不同层级负债之间的信息风险差异并不显著。

(二) 信息环境与会计信息风险相关性分析

1.描述性统计

本文以上市公司证券分析师跟踪人数这一公司特征作为依据，将样本总体分成两个子样本，指定为高、低两个等级的信息披露环境，在前文检验的基础上考察上市公司信息环境对会计信息风险的影响。证券分析师跟踪人数在中位数以上的上市公司为信息环境质量高的公司，证券分析师跟踪人数在中位数以下的上市公司为信息环境质量低的公司。本文对两组信息环境下的上市公司进行描述性统计，并对两组之间平均值和中位数的差距进行显著性检验，结果如表3所示。由表3可知，两组环境下的加权权益β值存在显著差异，说明信息环境质量对信息风险有重要影响，与本文进行H2的检验前提相吻合。

表3 不同信息环境组的描述性统计

2.回归结果分析

表4展示了模型(2)的回归结果。由表4可知，在高质量的信息环境下，三个层级的以公允价值计量资产的信息风险是单调递增的，且分别在5%和10%的水平下显著；而在低质量的信息环境下，三个层级的以公允价值计量资产分别在1%和5%的水平下显著，但是第一层级资产的信息风险略高于第二层级(FVA1×LOW_ENV=0.6112，FVA2×LOW_ENV=0.4930)，因为在上文描述性统计中，两种环境下的第一层级以公允价值计量的资产比重存在明显差异，低质量环境下的第一层级资产比重显著高于高质量环境下的第一层级资产比重。而从不同环境下三个层级资产信息风险之间的差距来看，在高质量的信息环境下，三个层级之间的差距不再显著，而在低质量信息环境下，三个层级之间的差异非常明显，特别是第三层级的信息风险要显著大于第一和第二层级。两组环境下，第一和第二层级资产之间的信息风险差距并不显著，在低质量信息环境的企业中，第三层级与第一和第二层级之间的差距要显著高于高质量信息环境中第三层级与第一和第二层级的差距，这也说明了信息环境主要通过影响第三层级资产的信息风险来改变不同层级之间信息风险的差距。综上所述，实证研究结果显示，信息环境能够对公允价值信息风险产生影响，良好的信息环境能够总体降低以公允价值计量资产的信息风险，并且能够缩小不同层级公允价值计量资产之间的信息风险差距，这种差距的缩小主要是通过降低第三层级资产的信息风险来实现的。

表4 公允价值三层级信息风险与外部信息环境回归分析

在不同质量信息环境下，公允价值三层级信息风险与外部信息环境表现各异：高质量外部信息环境下三个层级负债的系数分别是-0.5991、-2.3806和-2.0630，低质量外部信息环境下三个层级负债的系数分别是-0.5890、-2.3550和-3.2757，与H1相同，在两种环境下三个层级的系数没有表现出递增关系，仍然是只有第二和第三层级以公允价值计量的负债对信息风险有显著影响。三个层级的负债信息风险之间的差距并不显著，因此，本文没有进一步对此做统计性检验。但是单纯从系数比较可以看出，两种环境下第一和第二层级负债的信息风险没有显著差别，高质量环境下第三层级负债的信息风险明显低于低质量环境下第三层级的信息风险。信息环境对公允价值计量负债的信息风险的作用并不明显，可能是由于以公允价值计量的负债规模较小，没有引起足够的关注和重视。

四、研究结论与政策建议

由于各层级信息使用的估值参数不同，估值参数的不确定性随着公允价值层级的增加而递增。本文以2010—2015年我国沪深两市A股金融行业上市公司为样本，以权益β值作为会计信息风险的替代变量，研究不同层级以公允价值计量资产或负债的信息风险之间存在的差距。在此基础上，笔者以证券分析师跟踪人数作为企业信息环境的替代变量，研究企业信息环境对不同层级公允价值信息风险的影响。

首先，以公允价值计量的三个层级资产的信息风险呈现递增趋势。由于公允价值三个层级估值所选取的估值参数的主观性和可靠性不同，以公允价值计量的资产项目三个层级的信息风险呈递增关系，第二层级资产的信息风险居中，第三层级资产的信息风险最高。

其次，信息环境的改善也能够从总体上降低以公允价值计量的资产的信息风险，并且能够缩小不同层级以公允价值计量资产之间的信息风险差距。这种差距的缩小主要是通过降低第三层级资产的信息风险来实现的。

结合上文研究，为了促进公允价值计量在我国的有效实施，笔者提出以下建议：

首先，准则制定机构应完善公允价值计量准则和应用指南。本文实证研究结果表明，第一、第二和第三层级公允价值的信息风险依次增强，企业披露公允价值信息可能会因为层级的不同对投资者产生不同的影响。而公允价值计量准则中仅描述了公允价值计量所使用的输入值的层级，公允价值层级依据输入值层级而定，没有对公允价值层级的含义、目标做出清晰的解释，可能会造成实务界难以理解。而且，公允价值计量准则中只对活跃市场加以定义，活跃市场是指相关资产或负债的交易量和交易频率足以持续提供定价信息的市场，却没有对非活跃市场进行说明，对“足以持续提供”的标准难以界定，同时对在非活跃市场下公允价值的估计缺乏可操作性的指导。因此，应该对准则在实施过程中发现的概念理解问题和遗漏问题加以补充和细化。

其次，上市公司应完善对公允价值层级信息的披露。笔者在收集数据时发现，虽然大部分金融行业上市公司对层级信息进行了披露，但是披露的详尽程度和形式各异。第二层级的公允价值是经过调整的报价，且根据前文的统计第二层级公允价值的比重最大，因而该层级的公允价值信息对投资者决策同样具有重大影响。然而笔者在查阅上市公司披露的层级信息时发现，上市公司没有适当地披露该层级对价格的调整过程和依据的相关信息。此外，上市公司对第三层级公允价值输入值和估值模型选择的披露存在不足，投资者难以辨别估值结果从何而来。综上分析，上市公司应严格执行公允价值计量准则中关于公允价值信息披露的要求，加强和完善对第二和第三层级公允价值信息的披露。

最后，监管部门应培育和规范发展信息中介。证券分析师是金融市场的信息中介之一，管理层的操纵行为受到证券分析师长期跟踪关注的约束。证券分析师可以利用自身的专业背景和特殊渠道来对企业披露的公允价值信息进行解读。他们能够帮助投资者提高公允价值信息的可理解性和可信度，起到了在投资者和企业之间传递信息的桥梁作用。同时监管部门也不能忽略对信息中介机构的约束和监管，保持其独立性和客观性，加强证券分析师行业职业道德的培养。

[1] 刘行健，刘昭.内部控制对公允价值与盈余管理的影响研究[J].审计研究，2014，(2)：59-66.

[2] 于李胜,王艳艳.信息风险与市场定价[J].管理世界,2007，(2)：76-85.

[3] 齐萱，谷慧丽，刘树海. 上市公司自愿性会计信息披露区域影响因素研究——融资约束视角[J].云南财经大学学报,2013，(2):12-16.

[4] 方军雄.我国上市公司信息透明度与证券分析师预测[J].金融研究,2009，(6)：136-148.

[5] 薛祖云，王冲.信息竞争抑或信息补充:证券分析师的角色扮演——基于我国证券市场的实证分析[J].金融研究,2011，(11)：167-182.

[6] 曲晓辉，毕超. 会计信息与分析师的信息解释行为[J].会计研究，2016，(4)：19-26.

[7] Francis，J., LaFond，R., Olsson，P., et al. The Market Pricing of Accruals Quality [J]. Journal of Accounting and Economics, 2005, 39 (2): 295-327.

[8] Lambert,R., Leuz, C.,Verrecchia,R.E. Accounting Information,Disclosure and the Cost of Capital[J]. Journal of Accounting Research, 2007, 45 (2): 385-420.

[9] 陈辉，汪前元.信息传递、逆向选择与信息效率——对我国证券分析师作用的实证考察[J].中南财经政法大学学报,2013，(3):107-114.

[10] Riedl,E.J.,Serafeim,G. Information Risk and Fair Values: An Examination of Equity Betas[J].Journal of Accounting Research, 2011, 49(4): 1083-1121.

[11] 佟爱琴,王玉婷.政治关联、会计信息质量与民营企业融资约束——来自我国民营上市公司的经验证据[J].广西财经学院学报，2016，(1)：59-66.

2017-09-18

任月君(1962-)，女，辽宁大连人，教授，博士，主要从事财务会计与成本会计研究。E-mail: ren1166@163.com郑梦茹(1991-)，女，辽宁鞍山人，硕士，主要从事资本市场财务与会计研究。E-mail:zhengmengru0825@126.com

F231

A

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

刘艳)