A股公司的应计异象

摘要：“应计异象”是股市系统性地错估应计项目，这个现象首先发现于美国，很可能存在于世界各国。

本文用Fama-M acB et h 计算法，扩展了李远鹏、牛建军（2007）的研究，发现中国股市确实有应计异象，也发现中国股市对A 股盈余和盈余成分的定价错误与美国资本市场并不一致。

在分年度的检验中，本文发现中国股市对盈余、应计项目及现金流的错误定价方向是一致的，而且对现金流与盈余的错误定价程度基本相同。

相对于现金流的错误定价，应计项目的错误定价偏上。

同时，当市场乐观时，应计项目被市场高估的程度更大；当市场悲观时，现金流被市场低估的程度也更大。

本文用一个简单的模型说明这个现象，并指出盈余、应计项目和现金流的错误定价可以出现3种组合。

关键词：应计异象应计盈余现金盈余持续性错误定价李远鹏、牛建军、姜国华（2008）指出，在众多的资本市场“异象”中，“应计异象”是最近的讨论热点。

针对成熟资本市场的研究发现，应计盈余（ACC ）的持续性显著地低于现金盈余（CFO ），但是市场并不能有效地识别两者的差异，从而导致ACC 被高估，CFO 被低估。

因此，买入ACC 最低一组、卖出ACC 最高一组的套利组合在未来一年可以获得显著为正的超额收益（10%以上）。

不过，上述套利组合在中国证券市场并不能获得稳定的正收益。

李远鹏、牛建军（2007）认为，这是中国特有的退市监管制度造成的———ACC 最低一组包括40%~50%的亏损公司。

去掉亏损公司后，混合样本套利组合的超额收益为7.4%。

不过，在考察定价和套利的时候，他们并没有采用比较保守的Fama 和Macbeth （1973,FM 计算法），而是一篮子处理，这可能导致部分年度的极端结果影响样本整体的结论。

本文运用较严谨的FM 计算法，纠正李、牛（2007）的计算偏误，同时得到更深层的实证结果。

本文考察了A 股公司1998~2005年盈余和盈余构成的错误定价问题。

我们发现，按照李、牛（2007）计算方法，盈余和盈余构成都被高估；但是，按照FM 计算法，ACC 被高估、CFO 被低估。

出现这种反差的原因在于，1998~2005年共8年的样本期内，有3年的盈余（EARN ）和盈余构成（ACC,CFO ）同时出现高估，另外5年的盈余和盈余构成出现低估。

由于高估样本被高估的程度比较大，而样本比例与低估样本相当，因此，混合检验的结果必然导致高估趋势占上风。

显然，这与8年中的5年出现了低估这一事实不符。

FM 计算法以分年度结果为基础，通过简单平均就可以得到与事实比较吻合的结果。

由于进行了分年度检验，我们也发现了一些比较有趣的现象。

第一，ACC 的持续性总是低于CFO ，在大部分年度，这种差异是显著的。

第二，ACC 和CFO 的定价系数没有显著差异，在大部分年度，ACC 的定价系数大于CFO 。

第三，EARN 、ACC 和CFO 的错误定价方向是一致的，CFO 与EARN 的错误定价程度相差无几，而ACC 和CFO 的错误定价程度出现一种“不对称”———在两者都被高估的时候，ACC 被高估的程度更大一些；在两者都被低估的时候，CFO 被低估的程度更大一些。

第四，EARN 错误定价与套利前期、套利当期的市场收益率高度正相关。

第五，EARN 、ACC 和CFO 之间的错误定价程度高度正相关，比如，CFO 与EARN 的错误A 股公司的应计异象*□宋云玲李志文*作者感谢中国第七届实证会计国际研讨会与会代表，特别是评论人郭文博，以及清华大学经济管理学院会计系各位老师和同学在讨论会中提出的宝贵意见。

文责自负。

17--定价程度的Pearson相关系数为0.97。

因此，我们认为，A股市场的应计异象是相对的———ACC的持续性低于CFO，但定价系数无显著差异，甚至高于CFO。

我们在一个简单的模型中引入这种相对性后，由于高估和低估样本的权重不同，ACC和CFO的错误定价可以出现3种组合：ACC和CFO同时被高估、ACC和CFO同时被低估以及Sloan（1996）的经典结果———ACC被高估，CFO被低估。

本文的模型为应计异象给了比现有文献更全面的分析。

本文通过分年度检验，找到了A股市场应计异象的特殊之处———投资者不仅存在功能锁定，而且，这种功能锁定与前期和当期的市场形势高度相关。

我们认为，中国股价同步性程度的居高不下①是导致本文结果的原因之一。

本文的第一部分回顾了有关文献；第二部分是样本和描述统计；第三部分是定价检验；在定价检验的基础上，第四部分用一个简单的模型分析了3种组合，从而提供一个分析应计异象的一个理论平台；第五部分是稳健性检验，最后是结论。

一、文献综述从Ball和Brown（1968）开始，会计盈余在股票定价中的作用一直是学术研究的重要问题，不少研究将视角转向盈余的各个组成部分。

比如，Watts （1977）以及Dechow（1994）认为，盈余的价值相关性大于现金流量；而Dechow等（1998）指出，盈余的价值相关性主要来源于应计。

但是，应计盈余很容易成为盈余管理的对象，从而降低其可靠性②。

相关性和可靠性的差异导致了所谓的“应计异象”———自Sloan（1996）的开创性研究之后，针对应计异象的研究非常多，大部分研究考察的是应计异象的成因③。

比如，Xie（2001）以及DeFond和Park（2001）发现，异常应计的低持续性和高估价是引起应计异象的主要原因；Teoh等（1998a,1998b）针对新上市和增发的研究也得到了类似的结论。

Bradshaw等（2001）以及Thomas和Zhang（2002）的研究则认为，应计的错误定价现象是由流动应计引起的。

Dechow等（2008）将现金盈余分解为三部分，进而指出，投资者的盈余功能锁定假说并不能完全地解释应计异象，投资者能够准确地评估分配给债权人和股东的现金盈余，被错误定价的是被用于再投资的盈余———应计和留存的现金盈余。

相对于国际研究而言，国内针对应计异象的研究还不系统（李远鹏等，2008），异象的“异常”程度也不如国外。

比如，刘云中（2003）的研究发现，按照Sloan（1996）的投资策略构造的套利组合只能获得3.1%的超额回报。

李远鹏、牛建军（2007）认为，由于中国特殊的退市制度，导致Sloan（1996）的套利组合包含太多的亏损样本，进而导致应计异象的消失。

去掉亏损样本后，他们的套利组合获得的超额回报上升到7.4%。

即便如此，比起Sloan（1996）的10.4%，还是小很多。

在回报率上接近国外研究的是王庆文（2005），在剔除ST和PT公司后，Sloan（1996）的投资策略在未来一年的累计超额回报为9.7%。

姜国华等（2006）针对A、B股的研究表明，中国A、B股市场存在显著的应计异象，并根据国内外盈余报告差异异象推断，会计准则的差异会影响到市场的效率。

不过，正如李远鹏等（2008）所提到的，我国的制度背景与其他国家有很大的差别，这种差别可能导致应计异象的成因、程度及影响有别于其他国家。

“政策市”则是这一特殊背景中最引人注目的地方，鲁臻、邹恒甫（2007）发现，由于政策信息的变化相对频繁，导致中国股市反转效应相对于惯性效应更明显一些。

而投资者对各种题材概念的追捧和庄家操盘则导致证券的价格与基本面的偏离程度很大。

另外，陆蓉、徐龙炳（2004）利用EGARCH模型的检验发现，中国股票市场存在“强市恒强、弱市恒弱”的现象———牛市阶段利好消息的影响大于利空，而熊市阶段则相反。

这说明我国股票市场存在显著的非对称信息效应。

这种非对称的信息效应是否影响应计异象的表现形式？这正是本文试图回答的问题。

二、样本选择和描述性统计由于A、B股市场的监管环境并不相同，报告盈余也存在差异（姜国华等，2006），所以，我们的研究限定在只发行A股的公司。

由于我国的上市公司自1998年开始披露现金流量表，因此，我们的样本期间开始于1998年，由于2007年年报按照新会计准则编制，所以，我们的样本期间截止到2006年。

由于需要未来一年的财务数据和收益数据，实际的样本期间为1998~2005年。

基于研究的需要，在持续18 --性检验中，我们还要求样本满足：（1）非金融业；（2）有至少连续3年的财务数据④；（3）当年的盈余为正（李远鹏等，2007），净资产为正⑤；（4）在未来一年有完整的收益率。

最后得到6201个公司/年样本。

研究所需财务数据和市场数据均来自CSMAR数据库，表1给出了主要变量的描述统计。

表1的描述统计分别针对全部样本和2个子样本（按照套利期间⑥市场年收益率是否大于零划分为牛市和熊市）。

从时间序列来看，3组样本的盈余均呈下降趋势。

比如，全部样本当年盈余的均值（中位数）为5.5%（4.9%），下一年度盈余的均值（中位数）下降为4%（4.3%）。

从盈余的构成来看，ACC在盈余总额中的比重小于CFO，在牛市样本中，ACC甚至为负；这主要是由折旧引起的。

值得注意的是，牛市样本超额收益的标准差是熊市的4倍多，说明前者个股收益的波动远远大于后者。

从中位数对均值的偏离程度来看，牛市样本的偏离程度也最厉害———牛市样本超额收益的中位数为-11.5%，全部样本和熊市样本超额收益的中位数分别为-4.7%和-3.0%。

我们也按照套利前期的市场形势划分牛市和熊市，同表1一样，描述统计的结果与前一种划分没有太大差异，限于篇幅，此处不再报告。

三、定价检验在定价检验中，我们采用的是Sloan（1996）以及随后大多数文献所应用的Mishkin（1983）的理性定价模型。

针对盈余总额的联立方程⑧为：EQ1：EARN t+1=α1EARN t+εt+1（1）EQ2：RET t+1=β（EARN t+1-α1*EARN t）+νt+1（2）针对ACC和CFO的联立方程为：EQ3：EARN t+1=γ1ACC t+γ2CFO t+ηt+1（3）EQ4：RET t+1=β（EARN t+1-γ1*ACC t-γ2*CFO t）+ξt+1（4）按照以往的研究，ACC的持续性低于CFO，在模型中表现为γ1＜γ2；应计异象的核心内容是ACC和CFO的定价系数没有显著差异，具体到模型中的参数，即，γ1*=γ2*。

为考察市场是否出现显著的错误定价，我们需要检验的是γ1=γ1*和γ2=γ2*。

联立方程的回归采用迭代非线性最小二乘法（SAS程序为ITOLS）。

表2给出了回归的具体结果。

PANEL A表明，在分年度检验中，ACC的持续性始终低于CFO，而且在大部分年度（8年中的6年），这种差异是显著的。

如对于2000年样本，ACC和CFO的持续性系数分别为0.472和0.592，前者显著低于后者（χ2=26.47）。

ACC和CFO的定价系数不存在显著差异，但是，在大部分情况下，ACC的定价系数高于CFO，虽然这种差异在统计上并不显著。