潘秀麗 王 娟

政府層級(jí)、審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

潘秀麗 王 娟

[摘 要]筆者以2003—2014年A股上市公司為研究樣本，選取股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)這一視角，實(shí)證檢驗(yàn)了審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，并進(jìn)一歩從政府層級(jí)這個(gè)角度對(duì)這一影響進(jìn)行了深層次的研究。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在上市公司被出具非標(biāo)審計(jì)意見后顯著上升。進(jìn)一步研究表明，產(chǎn)權(quán)邊界不同，審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響會(huì)隨之變化。主要表現(xiàn)為：地方政府控制的上市公司顯著削弱非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系；中央政府控制的上市公司也削弱了非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系，但不顯著；而非政府控制的上市公司則強(qiáng)化非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系。因此，上市公司的產(chǎn)權(quán)邊界，不僅可以從總體上影響股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)，而且投資者在視審計(jì)意見對(duì)股票進(jìn)行投資時(shí)也會(huì)考慮公司產(chǎn)權(quán)邊界問題。

[關(guān)鍵詞]政府層級(jí) 審計(jì)意見 股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

一、引言

股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(crash risk)也稱股價(jià)暴跌、股價(jià)崩潰，其意味著個(gè)股價(jià)格或者市場(chǎng)指數(shù)在無任何信息預(yù)示的情況下會(huì)突然大幅下降。股價(jià)的崩盤通常伴有三個(gè)基本特征：無信息支撐性、收益不對(duì)稱性以及無傳染性。我國股票市場(chǎng)波動(dòng)性較高，“暴漲暴跌”現(xiàn)象層出不窮，個(gè)股大起大落、同漲同跌以及羊群效應(yīng)突出，與國外成熟發(fā)達(dá)的資本市場(chǎng)相比，屬于新興資本市場(chǎng)。2015年短短一年間，超過5%的跌幅多達(dá)10次以上，千股跌停情景屢屢出現(xiàn)。股票市場(chǎng)的不穩(wěn)定，特別是當(dāng)股價(jià)“暴跌”成為一種頻發(fā)金融現(xiàn)象時(shí)，不僅威脅中小投資者的利益，而且影響資金流動(dòng)方向，引起資源錯(cuò)配，造成國家金融市場(chǎng)波動(dòng)，擾亂實(shí)體經(jīng)濟(jì)健康穩(wěn)定發(fā)展，甚至引發(fā)經(jīng)濟(jì)危機(jī)。因而，對(duì)股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)問題的研究，受到來自風(fēng)險(xiǎn)管理者、市場(chǎng)投資者以及監(jiān)管部門廣泛關(guān)注，也是當(dāng)前學(xué)術(shù)探討的熱點(diǎn)問題。

近年來，學(xué)者們圍繞股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)做了大量研究，主要集中在不完全信息理性預(yù)期和行為金融學(xué)兩大框架下，從信息不對(duì)稱、市場(chǎng)摩擦和投資者行為心理三個(gè)角度研究股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的微觀機(jī)理。Jin和Myers(2006)[1]最早開始關(guān)注代理問題和信息不對(duì)稱問題與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)性。他們認(rèn)為管理層隱瞞公司的壞消息是出于維護(hù)自身利益的動(dòng)機(jī)，但隨著時(shí)間的推移，當(dāng)壞消息累積到公司可承受的上限時(shí)，壞消息會(huì)集中釋放，從而導(dǎo)致股價(jià)暴跌。即信息透明度越低，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高。Hutton等(2009)[2]在研究中用盈余管理衡量公司信息透明度，結(jié)果表明公司盈余管理程度越高，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，與Jin和Myers(2006)[1]的結(jié)論類似。另外，學(xué)者們還研究了會(huì)計(jì)穩(wěn)健性(Kim和Zhang,2014[3])、公司CFO的期權(quán)激勵(lì)(Kim等,2011b[4])、避稅行為(Kim等,2011a[5])、證券分析師(許年行等，2012[6])、企業(yè)過度投資(江軒宇和許年行，2015[7])等公司治理為核心的企業(yè)內(nèi)外部多個(gè)主體對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。但從獨(dú)立審計(jì)角度探討對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響的研究甚少，江軒宇和伊志宏(2013)[8]從審計(jì)師行業(yè)專長角度進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)事務(wù)所具備更強(qiáng)的行業(yè)專長時(shí)，其股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)較低。遺憾的是，目前學(xué)者們?nèi)狈﹃P(guān)于獨(dú)立審計(jì)活動(dòng)的最終產(chǎn)品——審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響的相關(guān)研究。本文試圖從信息不對(duì)稱理論視角探討這一問題。

Jensen和Meckling(1976)[9]指出，長期以來外部審計(jì)在現(xiàn)代公司治理機(jī)制組成部分中起到重要作用，其能有效緩解代理方面的問題。而審計(jì)意見因具有信息含量而承擔(dān)著信號(hào)傳遞的功能，標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見能夠?yàn)楣矩?cái)務(wù)報(bào)告按照適用的財(cái)務(wù)報(bào)告編制基礎(chǔ)編制，公允與合理地反映公司經(jīng)營管理狀況提供合理的保證；反之，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(簡(jiǎn)稱非標(biāo)意見)則表示公司經(jīng)營管理狀況不能恰當(dāng)?shù)卦谪?cái)務(wù)報(bào)告中得以反映，從而引起利益相關(guān)者對(duì)公司價(jià)值判斷的擔(dān)憂。因此，本文以2003—2014年A股上市公司為研究樣本，選取股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)這一視角，實(shí)證檢驗(yàn)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是否受審計(jì)意見的影響。研究結(jié)果表明，上市公司若被出具非標(biāo)審計(jì)意見，其股價(jià)的未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著上升。

以North等人為代表的新制度經(jīng)濟(jì)學(xué)強(qiáng)調(diào)制度環(huán)境不僅影響宏觀經(jīng)濟(jì)也影響微觀企業(yè)。由于我國財(cái)政分權(quán)體制的特殊性，政治制度環(huán)境的影響顯得尤為重要。金鑫和雷光勇(2011)[10]研究發(fā)現(xiàn)，由于政府干預(yù)等因素的影響，審計(jì)活動(dòng)的外部監(jiān)督效應(yīng)在國有企業(yè)中受到制約。據(jù)此，本文在進(jìn)一步研究中，將政府制度的影響按政府層級(jí)進(jìn)行分類探討，結(jié)果表明：審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響會(huì)因產(chǎn)權(quán)邊界而不同，主要表現(xiàn)為地方政府控制的上市公司顯著削弱非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系；中央政府控制的上市公司也削弱了非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系，但不顯著；而非政府控制的上市公司則強(qiáng)化非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系。因此，上市公司的產(chǎn)權(quán)邊界，不僅可以從總體上影響股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)，而且投資者在視審計(jì)意見對(duì)股票進(jìn)行投資時(shí)也會(huì)考慮公司所屬政府層級(jí)問題。

與前人的研究相比，本文的研究貢獻(xiàn)在于：首先，彌補(bǔ)了審計(jì)意見決策有用性在資本市場(chǎng)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)方面研究的不足，充實(shí)了信息不對(duì)稱理論影響股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，同時(shí)也說明了投資者對(duì)審計(jì)意見類型差異的關(guān)注能引導(dǎo)資本市場(chǎng)資源的配置。其次，為現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)因的研究提供了新視角?，F(xiàn)有文獻(xiàn)主要探討公司內(nèi)部特征對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響(Jin和Myers,2006[1];Hutton,2009[2];Kim等,2012b[4];潘越等，2011[11])，鮮有從公司外部特征對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)加以考慮。江軒宇和伊志宏(2013)[8]基于代理理論從公司外部治理層面(審計(jì)師行業(yè)專長)對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行研究。本文則基于信息不對(duì)稱理論，以獨(dú)立審計(jì)活動(dòng)的最終產(chǎn)品——審計(jì)意見為視角，研究其對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。最后，豐富了外部制度環(huán)境的相關(guān)研究。本文將我國轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)條件下特殊制度環(huán)境背景下的具有屬地管理特征的產(chǎn)權(quán)邊界引入到審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的研究框架中進(jìn)行研究，結(jié)果表明審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的相關(guān)性會(huì)隨著政府干預(yù)程度的不同而變化，這一結(jié)論具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

二、理論分析與研究假設(shè)

(一)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

許多文獻(xiàn)從貸款融資和股東價(jià)值的角度研究了審計(jì)意見的作用，得出的結(jié)論并不完全一致。從貸款融資角度講，Bailey和Bar-Gill(1983)[12]的研究表明，銀行信貸部門在考慮并理解了不同審計(jì)意見的差異后再進(jìn)行貸款決策，但很少將這種差異考慮到實(shí)際的貸款過程。Libby(1979)[13]、Abdel-khalik等(1986)[14]則發(fā)現(xiàn)銀行貸款決策不受非標(biāo)意見的影響。而Bamber等(1997)[15]的研究結(jié)果與上述相反，其發(fā)現(xiàn)審計(jì)意見差異顯著影響銀行貸款的規(guī)模和利率。李增泉(1999)[16]、Chen等(2000)[17]選用中國股票市場(chǎng)為研究對(duì)象，發(fā)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見與非標(biāo)審計(jì)意見的差異會(huì)產(chǎn)生不同市場(chǎng)反應(yīng)，非標(biāo)意見與股票價(jià)格顯著負(fù)相關(guān)。而陳曉和王鑫(2001)[18]選取非標(biāo)意見中的保留意見這一視角研究其對(duì)股票市場(chǎng)的影響，結(jié)論表明會(huì)計(jì)年度不同，股票市場(chǎng)對(duì)保留意見的公告反應(yīng)也不同。綜上可知，審計(jì)意見具有信息含量，會(huì)影響投資者的決策行為，從而引導(dǎo)資本市場(chǎng)中的資源配置。

會(huì)計(jì)師作為獨(dú)立于公司和預(yù)期使用者的第三方，應(yīng)當(dāng)在執(zhí)行審計(jì)工作的基礎(chǔ)上對(duì)被審計(jì)單位財(cái)務(wù)報(bào)告的公允性與合理性發(fā)表審計(jì)意見。由于審計(jì)意見是會(huì)計(jì)師針對(duì)管理層編制的財(cái)務(wù)報(bào)告發(fā)表的，因而如果會(huì)計(jì)師出具了標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見，則表明公司財(cái)務(wù)報(bào)告是公允與合理的，能夠提高預(yù)期使用者對(duì)財(cái)務(wù)報(bào)告的信賴程度。反之，如果會(huì)計(jì)師出具了非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見(包括帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段或其他事項(xiàng)段的無保留、保留、否定、無法表示意見)，則表明公司財(cái)務(wù)報(bào)告沒有按照適用的財(cái)務(wù)報(bào)告編制基礎(chǔ)編制，這表明公司管理層隱瞞了重要的公司內(nèi)部財(cái)務(wù)信息，使得實(shí)際經(jīng)濟(jì)業(yè)務(wù)與財(cái)務(wù)狀況并沒有在財(cái)務(wù)報(bào)告中得到公允且合理的反映，從而影響投資者利用財(cái)務(wù)報(bào)告信息對(duì)公司價(jià)值的判斷。因而被出具非標(biāo)意見的公司，其外部投資者相對(duì)于公司管理層具有對(duì)被公司的信息劣勢(shì)，其表明公司的信息不對(duì)稱程度更高。因而本文認(rèn)為，公司的信息不對(duì)稱狀況可以采用審計(jì)意見類型進(jìn)行衡量。

現(xiàn)有研究表明，管理層為了自身利益隱藏壞消息，可當(dāng)壞消息累積到某個(gè)極限無法再隱藏時(shí)，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)隨之發(fā)生。換而言之，股價(jià)崩盤的發(fā)生是企業(yè)對(duì)過去隱藏的壞消息的釋放。Jin和Myers(2006)[1]最早從信息不對(duì)稱理論的視角構(gòu)建信息結(jié)構(gòu)模型，闡述了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的產(chǎn)生機(jī)理。其采用40個(gè)股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)從宏觀角度刻畫了市場(chǎng)信息透明度指標(biāo)，通過研究得出信息透明度與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)。Hutton(2009)[2]、潘越等(2011)[11]基于公司本身構(gòu)建財(cái)務(wù)信息透明度指標(biāo)(用盈余管理水平來度量)也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)論，為Jin和Myers(2006)[1]的理論提供了支持。這些研究多是從企業(yè)內(nèi)部特征——信息透明度的角度，分析其對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。許年行等(2012)[6]從公司外部獨(dú)立第三方證券分析師的角度考察了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理。研究表明，分析師樂觀偏差導(dǎo)致壞消息被隱藏，會(huì)顯著提高股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。李小榮和劉行(2012)[19]考察了高管性別對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。研究表明，由于女性高管代理成本更低，因而聘請(qǐng)女性高管的企業(yè)，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較低。江軒宇和許年行(2015)[7]從委托代理的視角研究了過度投資與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)二者呈顯著正相關(guān)，而且受股東與經(jīng)理人代理沖突嚴(yán)重程度的影響。本文的研究正是在充分借鑒和承襲上述學(xué)者研究思路的基礎(chǔ)上，基于信息不對(duì)稱理論來研究審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。被出具非標(biāo)意見的公司隱瞞了公司的壞消息，當(dāng)壞消息達(dá)到公司所能承受的上限后，壞消息集中釋放，從而導(dǎo)致股價(jià)崩盤。因此本文預(yù)期，公司被出具非標(biāo)審計(jì)意見后，其股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加，故提出假設(shè)1。

H1：其他條件不變，公司被出具非標(biāo)審計(jì)意見后，其股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著增加，二者呈正相關(guān)關(guān)系。

(二)政府層級(jí)對(duì)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的影響

我國從計(jì)劃經(jīng)濟(jì)走向市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)經(jīng)歷了一個(gè)不斷演進(jìn)和發(fā)展的過程，政府權(quán)力的配置也經(jīng)歷了從集權(quán)到分權(quán)的過程。地方政府隨著分權(quán)化改革的推進(jìn)和國有企業(yè)的改制獲得了財(cái)政自主權(quán)與經(jīng)濟(jì)管理權(quán)等，政企關(guān)系在這一過程中由以往的各級(jí)政府與國有企業(yè)逐漸演變?yōu)榈胤秸c各類企業(yè)。

大量文獻(xiàn)研究了政府在國有企業(yè)中的角色?！案笎壑髁x”理論認(rèn)為，政府由于與國企的產(chǎn)權(quán)關(guān)系，視國企為自己的子女，支持國有企業(yè)，并且在社會(huì)主義國家這種“父愛”效應(yīng)更為明顯(Kornai等,2003[20];林毅夫和李志赟，2004[21])。各級(jí)政府在中國現(xiàn)有的行政架構(gòu)下的權(quán)力和職能，會(huì)引發(fā)它們?cè)谫Y本市場(chǎng)動(dòng)機(jī)和行為的表現(xiàn)不同。而地方政府由于分權(quán)改革的實(shí)行，成為發(fā)展和穩(wěn)定社會(huì)經(jīng)濟(jì)秩序的主要實(shí)施者(周業(yè)安等，2004[22])，掌握著地方行政審批、土地出讓和使用、貸款擔(dān)保、財(cái)政資金支配、政策優(yōu)惠等重要資源(周黎安，2008[23])，同時(shí)也承擔(dān)了諸如就業(yè)、醫(yī)療、養(yǎng)老以及社會(huì)穩(wěn)定等政策性負(fù)擔(dān)(潘紅波等，2008[24])。其對(duì)轄區(qū)內(nèi)企業(yè)和市場(chǎng)的影響力不僅沒有下降，反而加大，同時(shí)還調(diào)動(dòng)了地方政府發(fā)展地方經(jīng)濟(jì)的積極性，進(jìn)而地方政府對(duì)國企的干預(yù)大于中央政府的干預(yù)。已有研究表明，當(dāng)企業(yè)處于財(cái)務(wù)困境時(shí)，政府對(duì)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)的態(tài)度會(huì)不同。一旦國企出現(xiàn)財(cái)務(wù)危機(jī)，政府會(huì)發(fā)揮“扶持之手”作用，然而民企更會(huì)任市場(chǎng)自由選擇。因此，本文預(yù)期政府控制的企業(yè)出于維護(hù)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)穩(wěn)定，會(huì)削弱審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向影響；而與中央政府控制的企業(yè)相比，地方政府控制的企業(yè)對(duì)審計(jì)意見與股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間正向關(guān)系的弱化作用更大。民企由于市場(chǎng)的自由選擇以及投資者的羊群效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的正相關(guān)關(guān)系得到增強(qiáng)。因而本文提出假設(shè)2。

H2a：與中央政府相比，地方政府的干預(yù)更強(qiáng)，會(huì)弱化非標(biāo)審計(jì)意見對(duì)股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向影響。

H2b:與政府控制的企業(yè)相比，非政府控制的企業(yè)會(huì)強(qiáng)化非標(biāo)審計(jì)意見對(duì)股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向影響。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取中國滬深A(yù)股上市公司2003—2014年的數(shù)據(jù)為初始樣本。起始年之所以為2003年，是因?yàn)镃SMAR數(shù)據(jù)庫從2003年開始披露關(guān)于終極控制人性質(zhì)的數(shù)據(jù)。而終止年為2014年，是由于2015年千股跌停情景屢屢出現(xiàn)，比較極端。

獲得初始樣本后，按如下原則對(duì)樣本進(jìn)行處理：(1)剔除年個(gè)股交易周數(shù)小于30的樣本公司；(2)由于金融保險(xiǎn)行業(yè)本身固有的特殊性，剔除該類行業(yè)的上市公司；(3)剔除資不抵債的樣本公司；(4)剔除相關(guān)數(shù)據(jù)缺失的樣本公司。最終的研究樣本包括2 332家企業(yè)的12 644個(gè)公司的年度觀測(cè)值，按照最終控制人的類型分為民企5 684個(gè)公司的年度觀測(cè)值，地方國企4 558個(gè)公司的年度觀測(cè)值以及央企2 368個(gè)公司的年度觀測(cè)值。本文相關(guān)數(shù)據(jù)來源于WIND與CSMAR數(shù)據(jù)庫，實(shí)證部分采用計(jì)量軟件stata12.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理。

(二)變量定義

1.因變量：股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)

本文借鑒前人研究，使用以下兩個(gè)指標(biāo)度量上市公司的崩盤風(fēng)險(xiǎn)。計(jì)算方法如下：

ri,t=αi+β1rM,t-2+β2rM,t-1+β3rM,t

+β4rM,t+1+β5rM,t+2+ξi,t

(1)

其中，ri,t為股票i在第t周的收益率，rM,t為公司股票在第t周經(jīng)流通市值加權(quán)平均后的市場(chǎng)收益率。ξi,t為模型(1)的殘差，表示不能被市場(chǎng)所解釋的屬于個(gè)股特有的收益部分。股票特定周收益率使用Wi,t=ln(1+ξi,t)計(jì)算得出。

使用模型(1)計(jì)算出來的股票特定周收益率計(jì)算股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)度量指標(biāo)。第一個(gè)度量指標(biāo)為負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(negative conditional return skewness)，記作NCSKEW，其計(jì)算方法如模型(2)所示。其中，n為股票i每年進(jìn)行交易的周數(shù)。

(2)

使用收益上下波動(dòng)比(DUVOL)作為股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的第二個(gè)度量指標(biāo)，模型如下：

(3)

模型(3)中，nu(nd)表示股票i的周特有收益Wi,t高于(低于)年平均收益Wi,t的周數(shù)。NCSKEW與DUVOL均是正向指標(biāo)，即股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，NCSKEW(DUVOL)取值越大。

2.解釋變量。

(1)審計(jì)意見。

OP為審計(jì)意見啞變量。當(dāng)審計(jì)意見為非標(biāo)意見(帶強(qiáng)調(diào)事項(xiàng)段、保留、否定和無法表示意見)時(shí)取值為1，為標(biāo)準(zhǔn)無保留審計(jì)意見時(shí)取值為0。

(2)政府層級(jí)。

本文根據(jù)上市公司披露的終極控制人數(shù)據(jù)，借鑒夏立軍和方軼強(qiáng)(2005)[25]的研究，本文將上市公司按最終控制人類型分為三類：中央政府控制、地方政府控制以及非政府控制，在實(shí)際檢驗(yàn)中分別使用central、local、private表示。如果樣本公司被中央政府控制，central取值為1，否則取值為0。如果樣本公司被地方政府控制，local取值為1，否則取值為0。如果樣本公司為非政府控制企業(yè)，private取值為1，否則為0。

(3)控制變量。

根據(jù)以往有關(guān)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究文獻(xiàn)(Chen等,2000[17];Kim等,2011a[5]；Kim等，2011b[4];許年行等，2012[6])，我們對(duì)以下變量進(jìn)行控制：月平均超額換手率(Turnover)；公司特定收益的標(biāo)準(zhǔn)差(Sigma)；公司特定收益(RET)；公司規(guī)模(Size)；財(cái)務(wù)杠桿(LEV)；總資產(chǎn)收益率(ROA)；市賬比(MB)和公司信息透明度(ABACC)。變量具體含義及計(jì)算說明見表1。此外，為控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)的影響，本文引入年度與行業(yè)啞變量。

表1 變量說明

續(xù)前表

(三)模型設(shè)定

參考以往文獻(xiàn)的做法，本文使用模型(4)檢驗(yàn)審計(jì)意見對(duì)上市公司股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

Crasht+1=α+β1OPt+∑controls+ξi,t

(4)

模型中，Crash為第t+1期的兩個(gè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)NCSKEW和DUVOL；OP為第t期的審計(jì)意見，controls為第t期的控制變量。根據(jù)假設(shè)H1，OP的系數(shù)β1顯著為正。

為檢驗(yàn)政府層級(jí)對(duì)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，本文構(gòu)建如下計(jì)量模型(5)、(6)：

Crasht+1=α+β1OPt+β2private

+β3OPt×private+∑control+ξi,t

(5)

Crasht+1=α+β1OPt+β2central+β3local

+β4OPt×central+β5OPt×local

+∑controlsi,t+ξi,t

(6)

在模型(5)與模型(6)中，分別加入產(chǎn)權(quán)變量central與local。預(yù)期模型(5)中β3為負(fù)，表明產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會(huì)影響審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系。對(duì)模型(5)中的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)進(jìn)行進(jìn)一步細(xì)分，將國有企業(yè)分為中央控制的與地方控制的。預(yù)取β4+β5為負(fù)，且β5顯著為負(fù)，其絕對(duì)值大于β4，表明被審計(jì)師出具非標(biāo)審計(jì)意見的公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)會(huì)因該公司被地方政府控制而降低。

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果和分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。為消除極端值的影響，本文對(duì)所有連續(xù)變量處于0～1%和99%～100%之間的極端值樣本采用縮尾處理。表2中數(shù)據(jù)顯示，度量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)NCSKEW(DUVOL)均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為-0.151(-0.106)和0.817(0.710)。這兩個(gè)指標(biāo)差異較大，說明不同公司不同年份的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)存在著比較大的差異。OP的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.103和0.203，表明在研究期間有1 302家公司被出具了各種類型的非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見。Central的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別0.187和0.390，local的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為0.360和0.480，表明地方政府控制的上市公司的數(shù)量比中央政府控制的上市公司的數(shù)量多。private的均值為0.447，表明政府控制的企業(yè)數(shù)量多于非政府控制的企業(yè)數(shù)量。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

續(xù)前表

(二)相關(guān)系數(shù)分析

表3為主要變量的pearson相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果。從表3可知，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的兩個(gè)度量指標(biāo)在1%的顯著性水平下高度正相關(guān)，且相關(guān)系數(shù)為0.918，說明兩個(gè)指標(biāo)具有很高的內(nèi)部相關(guān)性。負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)(NCSKEW)以及收益上下波動(dòng)比率(DUVOL)與審計(jì)意見(OP)分別都在1%顯著性水平下正相關(guān)，說明在不考慮其他因素的情況下，被審計(jì)師出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的上市公司未來股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更高。從表3中還可得出，在不考慮其他因素的情況下，中央政府控制的上市公司與地方政府控制的上市公司未來股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更低，而非政府控制的上市公司未來股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)更高。

(三)多元回歸分析

1.審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

根據(jù)模型(4)進(jìn)行多元回歸的結(jié)果列示在表4的第(1)列和第(2)列。其報(bào)告了審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的多元回歸結(jié)果。從表中可以得到，審計(jì)意見與上市公司未來股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)(NCSKEW、DUVOL)在1%水平上顯著正相關(guān)。這表明被審計(jì)師出具非標(biāo)意見的上市公司，在未來發(fā)生股價(jià)崩盤的風(fēng)險(xiǎn)越高，H1得到驗(yàn)證。

在控制變量方面,RET、Size、LEV以及當(dāng)期的NCSKEW與股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)正相關(guān)，BM與崩盤風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)相關(guān)。

表3 主要變量的pearson相關(guān)系數(shù)分析結(jié)果

續(xù)前表

表4 模型的回歸結(jié)果

續(xù)前表

2.政府層級(jí)對(duì)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的影響。

根據(jù)模型(5)、(6)進(jìn)行多元回歸的結(jié)果列示，表4的第3列至第6列，報(bào)告了政府層級(jí)對(duì)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間關(guān)系的影響。從表中可以得到，交乘項(xiàng)op×local的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，表明被地方政府控制的上市公司的非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系被顯著削弱；而交乘項(xiàng)op×central的系數(shù)為負(fù)但不顯著，表明被中央政府控制的上市公司的非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系被削弱，但不顯著；交乘項(xiàng)op×private的系數(shù)顯著為正，表明不受政府控制的上市公司的非標(biāo)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系得到增強(qiáng)。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為保證實(shí)證結(jié)果的可靠性，本文在上述理論假設(shè)的基礎(chǔ)上還執(zhí)行了以下幾方面的穩(wěn)健性測(cè)試，最后得到的實(shí)證結(jié)果并沒有改變?cè)械难芯拷Y(jié)論。

1.改變股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的度量方法。

上文中使用負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動(dòng)比率來度量股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中參照已有相關(guān)研究(Kim等,2011a[5]；許年行等，2012[6]；羅進(jìn)輝和杜興強(qiáng)，2014[26])，本文另構(gòu)建了一個(gè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)啞變量(Crash)指標(biāo)。具體地，根據(jù)前文模型(1)得到的第i家公司股票在t周的特有收益率Wi,t，計(jì)算公司i特有收益年度均值A(chǔ)verage(Wi,t)以及周特有收益率的當(dāng)年年度標(biāo)準(zhǔn)差σi,t，只要第i家公司股票一年內(nèi)特有收益率Wi,t有一次滿足公式(7)的條件，就為Crash賦值1，否則為0。采用Crash這一啞變量進(jìn)行Logistic多元回歸分析，得到的結(jié)果表明主要研究結(jié)論依然成立。

Wi,t≤Average(Wi,t)-3.09σi,t

(7)

2.延長股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)時(shí)間窗口長度。

因?yàn)楣芾韺友诓貕南⒌侥骋粯O限直至最后爆發(fā)可能因各種原因存在差異，尤其爆發(fā)的時(shí)間窗口長度不同，基于此，本文在檢驗(yàn)上述兩個(gè)假設(shè)時(shí)，進(jìn)一步把股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的估計(jì)區(qū)間延長到未來兩年，并利用上市公司在未來兩年的周特有收益率計(jì)算負(fù)收益偏態(tài)系數(shù)和收益上下波動(dòng)比，重新進(jìn)行相關(guān)的多元回歸分析，結(jié)果與前文結(jié)論一致。

六、研究結(jié)論

本文以股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)為視角，通過對(duì)2003—2014年12年間A股上市公司12 644個(gè)樣本進(jìn)行實(shí)證研究，探討了審計(jì)意見對(duì)其產(chǎn)生的影響，并進(jìn)一步分析了公司產(chǎn)權(quán)邊界的不同，這一影響是否會(huì)產(chǎn)生差異。研究結(jié)果表明：其一，非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間存在顯著的正向關(guān)系，說明被審計(jì)師出具非標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見的公司與市場(chǎng)之間對(duì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量存在較高的信息不對(duì)稱，會(huì)增加公司股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)。其二，進(jìn)一步的研究表明，政府層級(jí)會(huì)影響審計(jì)意見對(duì)股價(jià)未來崩盤的風(fēng)險(xiǎn)。地方政府控制的上市公司會(huì)顯著弱化審計(jì)意見對(duì)股價(jià)未來崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向影響；中央政府控制的上市公司會(huì)弱化審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向影響，但不顯著；非政府控制的上市公司會(huì)顯著強(qiáng)化審計(jì)意見對(duì)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的正向影響。這說明在中國特有的制度背景下，政府對(duì)上市公司的干預(yù)程度不同，會(huì)影響投資者依據(jù)審計(jì)意見進(jìn)行資源配置。

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Governmental Hierarchies,Audit Opinion and Crash Risk of Stock Price

PAN Xiu-li WANG Juan

Abstract:Using a sample of A-share listed firms in China from 2003 to 2014,this paper investigates the relationship between audit opinion and the crush risk of stock price from the perspective of information asymmetry. Meanwhile, this paper further analyzes this relations from the dimension of government hierarchies. The study finds that the crush risk of stock price increases significantly in the following year after being given modified audit opinions. Further study shows that the listed company being controlled by local government would weaken significantly the relationship between audit opinion and crash risk of stock price. The listed company being controlled by central government would weaken the relationship between audit opinion and stock price crash risk, but its impact is not significant. The listed company not being controlled by government would strengthen significantly the relationship between audit opinion and stock price crash risk. The research findings show that not only the government hierarchies affect the crash risk of stock price in whole, but also investors would consider what function of the governmental hierarchies on the relationship of audit opinion and crash riskof stock price.

Key words：Government hierarchies Audit opinion Crash risk of stock price

[中圖分類號(hào)]F830.91

A

1000-1549(2016)11-0057-09

[收稿日期]2016-08-10

[作者簡(jiǎn)介]潘秀麗，女，1969年10月生，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院教授，管理學(xué)博士，博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)闀?huì)計(jì)理論與方法；王娟，女，1987年7月生，中央財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)楣矩?cái)務(wù)會(huì)計(jì)。

感謝匿名評(píng)審人提出的修改建議，筆者已做了相應(yīng)修改，本文文責(zé)自負(fù)。

韓 嫄 張安平)