張新民 金 瑛 劉思義

(1.對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 國際商學(xué)院， 北京 100029； 2.對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 北京企業(yè)國際化經(jīng)營研究基地， 北京 100029)

一、引 言

2008年美國地產(chǎn)泡沫破滅引發(fā)的次貸危機(jī)導(dǎo)致了全球性的經(jīng)濟(jì)衰退與失業(yè)浪潮。而過去十多年，我國房地產(chǎn)價格膨脹及其引發(fā)的房地產(chǎn)投機(jī)已成為影響國民經(jīng)濟(jì)和居民家庭的顯著事件。與地產(chǎn)泡沫及其微觀影響有關(guān)的學(xué)術(shù)關(guān)注層出不窮，這些研究分別探索了泡沫期間房地產(chǎn)增值對企業(yè)投資、融資和資本結(jié)構(gòu)產(chǎn)生的“抵押效應(yīng)”(1)Chaney T., D. Sraer & D. Thesmar,“The Collateral Channel-How Real Estate Shocks Affect Corporate Investment,”The American Economic Review,102(6), 2012, pp.2381-2409； Chen T., J. Harford & C. Lin,“Financial Flexibility and Corporate Cash Policy,”SSRN Electronic Journal,2013； Cvijanovi, D.,“Real Estate Prices and Firm Capital Structure,”The Review of Financial Studies,27(9), 2014, pp.2690-2735； Chen T., L. X. Liu & L. A. Zhou,“The Crowding-out Effects of Real Estate Shocks: Evidence from China,”SSRN Electronic Journal,2015.和對居民消費產(chǎn)生的“財富效應(yīng)”(2)Case K. E., J. M. Quigley & R. J. Shiller,“Comparing Wealth Effects: The Stock Market Versus the Housing Market,”Advances in Macroeconomics,5(1), 2001； Gan J.,“Housing Wealth and Consumption Growth: Evidence from a Large Panel of Households,”The Review of Financial Studies,23(6), 2010, pp.2229-2267.，其基本觀點殊途同歸：房地產(chǎn)價格膨脹導(dǎo)致企業(yè)或居民個人對自身基本財務(wù)狀況缺乏關(guān)注，進(jìn)而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)資源錯配或微觀行為偏差。與之類似，投資者對企業(yè)價值相關(guān)信息的關(guān)注，是否同樣也會受到地產(chǎn)泡沫因素的擾動？尤其房地產(chǎn)價格膨脹與投機(jī)傾向是否可能促使投資者漠視企業(yè)基本面信息，進(jìn)而影響其投資決策及后果？目前學(xué)術(shù)界對此尚缺乏證據(jù)。

審計是對財務(wù)報表信息進(jìn)行鑒證，為報表使用者提供合理保證。投資者會通過審計意見的“信號作用”來關(guān)注和確認(rèn)與企業(yè)價值相關(guān)的財務(wù)報表信息，例如盈余的可靠性、持續(xù)性等，并將其納入到股票投資決策中。這意味著，如果在地產(chǎn)泡沫期間，投資者感知的審計意見信息含量出現(xiàn)下降，即對審計意見的市場反應(yīng)不足，這可能表明投資者因房價膨脹與房地產(chǎn)投機(jī)而不再那么關(guān)注企業(yè)的基本面信息。

基于此，本文利用全國各省(自治區(qū)、直轄市)商品房價格波動數(shù)據(jù)，以2007—2016年A股上市公司為樣本，探究地產(chǎn)泡沫對上市公司非標(biāo)準(zhǔn)審計意見市場反應(yīng)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：首先，回歸分析表明，在其他條件相同情況下，相較于低地產(chǎn)泡沫，投資者在高地產(chǎn)泡沫下對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見公布的市場反應(yīng)更弱，表明地產(chǎn)泡沫助推了投機(jī)傾向，也即投資者傾向于忽視上市公司基本面信息。其次，分組檢驗表明，地產(chǎn)泡沫對上市公司審計意見負(fù)面市場反應(yīng)造成的弱化效應(yīng)，在房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)中比在非房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)中更大，前者是后者的近兩倍，這進(jìn)一步強(qiáng)化了研究結(jié)論。最后，后果檢驗表明，高地產(chǎn)泡沫下被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的公司的未來企業(yè)價值增長率更低，表明地產(chǎn)泡沫導(dǎo)致的投資者價值判斷偏差，會造成投資者未來股票投資收益下降或損失增加，而這一偏差確實來自投資者的非理性認(rèn)知?？傊?，本研究考慮了行為經(jīng)濟(jì)學(xué)因素，為地產(chǎn)泡沫下投資者的價值判斷和投資決策提供了較為豐富的證據(jù)。本文的創(chuàng)新與貢獻(xiàn)主要為以下三方面。

首先，通過研究房地產(chǎn)價格變動對審計意見信息含量的影響，豐富了有關(guān)房地產(chǎn)投機(jī)經(jīng)濟(jì)后果的研究。已有研究多聚焦于企業(yè)和家庭的金融行為，較少關(guān)注投資者個人的企業(yè)價值判斷和投資決策是否也會受到宏觀沖擊的擾動。本文通過表明房價沖擊會導(dǎo)致投資者對審計意見的解讀及潛在企業(yè)價值的判斷出現(xiàn)向上偏差，從單個投資者微觀行為的角度豐富了這一方面的研究。

其次，通過考慮高地產(chǎn)泡沫下投資者對房地產(chǎn)投機(jī)的重視和對企業(yè)基本面價值判斷的漠視，從行為經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度補充了有關(guān)投資者“有限理性”的研究。傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)理論假設(shè)，“理性經(jīng)濟(jì)人”在實現(xiàn)最優(yōu)選擇之前擁有良好定義的偏好、持有理性預(yù)期并能完全考慮所有信息；而有限理性理論認(rèn)為，人們并非完全的“理性經(jīng)濟(jì)人”，在進(jìn)行經(jīng)濟(jì)決策時只具有有限的處理能力(3)Simon H. A.,“A Behavioral Model of Rational Choice,”Quarterly Journal of Economics,69(1), 1955, pp.99-118； Simon H. A.,“Theories of Decision-making in Economics and Behavioral Science,”The American Economic Review,49 (3), 1959, pp.253-283； Simon H. A.,“Theories of Bounded Rationality,”Decisions & Organizations,1972, pp.161-176.。本文通過表明在面臨房地產(chǎn)和股票兩項投資選擇時，投資者因為“羊群行為”和“短視認(rèn)知”既未能完全保持理性預(yù)期，也未能完全考慮兩方面的所有信息，進(jìn)而沒能完全理性地評估企業(yè)價值，對此類文獻(xiàn)進(jìn)行了補充。

最后，通過考察地產(chǎn)泡沫對審計意見市場反應(yīng)產(chǎn)生的“緩和”，補充了有關(guān)審計意見信息含量影響因素的研究。早期研究認(rèn)為檢驗審計報告信息含量應(yīng)考慮公告日同期事件、盈余預(yù)期及先前披露的影響(4)Bailey W. T.,“An Appraisal of Research Designs Used to Investigate the Information Content of Audit Reports,”The Accounting Review,57(1), 1982, pp.141-146；Dodd P., N. Dopuch, R. W. Holthausen & R. W. Leftwich,“QualifiedAuditOpinionsand Stock Prices: Information Content, Announcement Dates and Concurrent Disclosures,”Journal of Accounting and Economics,6(1), 1984, pp.3-38；Carlson S. J., G. W. Glezen & M. E. Benefield,“An Investigation of Investor Reaction to the Information Content of a Going Concern Audit Report while Controlling for Concurrent Financial Statement Disclosures,”Quarterly Journal of Business and Economics,37(3), 1998, pp.25-39.，后續(xù)研究進(jìn)一步考慮了意見本身和事務(wù)所特征因素，例如是否為首次非標(biāo)意見(5)Chen C. J. P., X. Su & R. Zhao,“An Emerging Market’s Reaction to Initial Modified Audit Opinions: Evidence for the Shanghai Stock Exchange,”Contemporary Accounting Research,17(3), 2000, pp.429-455；Czernkowski R., W. Green & Y. Wang,“The Value of Audit Qualifications in China,”Managerial Auditing Journal,25(5), 2010, pp.404-426.、是否由四大事務(wù)所出具(6)Menon K. & D. D. Williams,“Investor Reaction to Going Concern Audit Reports,”The Accounting Review,85(6), 2010, pp.2075-2105；Tahinakis P. & M. Samarinas,“The Incremental Information Content of Audit Opinion,”Journal of Applied Accounting Research,17(2), 2016, pp.139-169.，等等。尚無研究考慮宏觀經(jīng)濟(jì)因素對審計意見價值相關(guān)性的影響，本文通過聚焦地產(chǎn)泡沫的影響進(jìn)行了補充。

二、背景與假設(shè)

(一)地產(chǎn)泡沫

2008年美國次貸危機(jī)前夕以來，我國房地產(chǎn)價格加速攀升，全國商品房平均銷售價格由2007年的3 863.90元/平方米增加0.94倍至2016年的7 476.00元/平方米，而前一個十年的增加為0.69倍。同期，房價指數(shù)(7)以“全國70個大中城市新建住宅月度價格指數(shù)：當(dāng)月同比”計。經(jīng)歷了2007—2009年、2010—2012年和2013—2015年共三個明顯的波動周期(見圖1)。況偉大認(rèn)為，房價增長越快，投機(jī)越盛，房價波動也越大(8)況偉大：《預(yù)期、投機(jī)與中國城市房價波動》，《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第9期。。 2015年底，中央經(jīng)濟(jì)工作會議將化解房地產(chǎn)庫存列為2016年結(jié)構(gòu)性改革五大任務(wù)之一；2016年底，中央經(jīng)濟(jì)工作會議首次提出“房住不炒”的定位，抑制房地產(chǎn)投機(jī)行為，促進(jìn)房地產(chǎn)市場平穩(wěn)健康發(fā)展。至此，房價指數(shù)在經(jīng)歷2015—2016年的持續(xù)上漲后，逐漸趨穩(wěn)。

數(shù)據(jù)來源：Wind數(shù)據(jù)庫圖1 2005—2018年全國70個大中城市新建住宅月度價格指數(shù)

地產(chǎn)泡沫以及與此有關(guān)的房地產(chǎn)投機(jī)也不斷為學(xué)術(shù)界所關(guān)注。例如，況偉大和高波等分別利用1997—2007年和1999—2011年我國30多個大中城市的面板數(shù)據(jù)，從理論和實證角度研究了我國地產(chǎn)泡沫的形成機(jī)理、泡沫程度以及與泡沫相關(guān)的投機(jī)問題(9)況偉大：《預(yù)期、投機(jī)與中國城市房價波動》，《經(jīng)濟(jì)研究》2010年第9期；高波、王輝龍、李偉軍：《預(yù)期、投機(jī)與中國城市地產(chǎn)泡沫》，《金融研究》2014年第2期。。 而Michael & Zhao則建立了一個“泡沫經(jīng)濟(jì)”理論，直接討論房價多大程度的下降會致使中國經(jīng)濟(jì)陷入衰退，其認(rèn)為，如果中國經(jīng)濟(jì)能夠代表其他已經(jīng)歷過房地產(chǎn)相關(guān)資產(chǎn)危機(jī)的大型經(jīng)濟(jì)體，那么導(dǎo)致衰退的這一房價下降比例約為15%—20%。由此可見，地產(chǎn)泡沫已成為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要關(guān)切。

Michael & Zhao進(jìn)一步指出，一種默認(rèn)的、隱含的泡沫風(fēng)險因素可能是學(xué)術(shù)界和從業(yè)者試圖解釋泡沫期間經(jīng)濟(jì)資源配置時遺漏的一個關(guān)鍵變量(10)Michael B. & S. Zhao,“How Big a Shock to China’s Real Estate Sector Will Throw the Country into Recession, and Why Does It Matter?,”SSRN Electronic Journal,2016.。與此一致，越來越多的學(xué)術(shù)研究開始探索房地產(chǎn)價格波動對微觀企業(yè)及居民家庭的影響。就企業(yè)而言，這些研究多立足于房地產(chǎn)的“抵押效應(yīng)”。例如，從投資和融資的角度，Chaney 等發(fā)現(xiàn)，企業(yè)持有的房地產(chǎn)價值每增加1美元，總投資會增加0.06美元，這些新增投資來自抵押渠道帶來的額外債務(wù)發(fā)行支持(11)Chaney T., D. Sraer & D. Thesmar,“The Collateral Channel-How Real Estate Shocks Affect Corporate Investment,”The American Economic Review,102(6), 2012, pp.2381-2409.；類似地，Cvijanovi發(fā)現(xiàn)企業(yè)可抵押資產(chǎn)價值一個標(biāo)準(zhǔn)差的增加，會帶來企業(yè)杠桿率3%的上漲(12)Cvijanovi, D.,“Real Estate Prices and Firm Capital Structure,”The Review of Financial Studies,27(9), 2014, pp.2690-2735.；Chen 等則更細(xì)致地考察了我國房地產(chǎn)價格沖擊導(dǎo)致的企業(yè)房地產(chǎn)類投資對非房地產(chǎn)類投資的擠出效應(yīng)(13)Chen T., L. X. Liu & L. A. Zhou,“The Crowding-out Effects of Real Estate Shocks: Evidence from China,”SSRN Electronic Journal,2015.。而從現(xiàn)金政策的角度，Chen 等發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)價值的增加會導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金儲備更少、現(xiàn)金持有邊際價值更低和現(xiàn)金流敏感性更低(14)Chen T., J. Harford & C. Lin,“Financial Flexibility and Corporate Cash Policy,”SSRN Electronic Journal,2013。就居民家庭而言，房地產(chǎn)價值增值表現(xiàn)為“財富效應(yīng)”。這些研究多從消費水平的角度切入，例如Case 等利用1975—1996年14個國家的多期面板數(shù)據(jù)和1982—1999年美國各州面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)強(qiáng)有力的證據(jù)表明，房地產(chǎn)市場財富對居民消費具有顯著為正的影響(15)Case K. E., J. M. Quigley & R. J. Shiller,“Comparing Wealth Effects: The Stock Market Versus the Housing Market,”Advances in Macroeconomics,5(1), 2001.；Gan調(diào)查了中國香港的12 793位居民個體，同樣發(fā)現(xiàn)房地產(chǎn)財富增加會引致居民更強(qiáng)的消費反應(yīng)(16)Gan J.,“Housing Wealth and Consumption Growth: Evidence from a Large Panel of Households,”The Review of Financial Studies,23(6), 2010, pp.2229-2267.。由此可見，房地產(chǎn)價格因素確實會對微觀主體(企業(yè)或居民家庭)的經(jīng)濟(jì)資源配置行為產(chǎn)生影響。

然而，學(xué)術(shù)界有關(guān)于地產(chǎn)泡沫經(jīng)濟(jì)后果的研究仍然不多，已有研究探索了企業(yè)投資、融資、資本結(jié)構(gòu)和居民消費等重要方面，但少有研究探討房地產(chǎn)價格波動對個人投資決策可能產(chǎn)生的影響。投資者是資本市場的重要參與者，也可能是房地產(chǎn)行業(yè)的重要投機(jī)者，地產(chǎn)泡沫下投資者對企業(yè)價值的判斷是否會因房地產(chǎn)投機(jī)而出現(xiàn)非理性偏差，并通過審計意見市場反應(yīng)表現(xiàn)出來？其經(jīng)濟(jì)后果又是如何？這對于理解投資決策很重要。

(二)假設(shè)推理

投資者非理性行為的表現(xiàn)之一是：他們對高度炒作的信息反應(yīng)強(qiáng)烈，而不關(guān)心這些信息的來源和實質(zhì)性(17)王躍堂：《不完全披露假說與信息披露的監(jiān)管》，《南京大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)·人文科學(xué)·社會科學(xué))》2004年第4期。；他們傾向于追逐引人注目的趨勢(18)Barber B. M. & T. Odean,“The Behavior of Individual Investors,”Handbook of the Economics of Finance,2, 2013, pp.1533-1570； Blankespoor E., E. Dehaan, J. Wertz & C. Zhu,“Why Do Individual Investors Disregard Accounting Information? The Roles of Information Awareness and Acquisition Costs,”Journal of Accounting Research,57(1), 2019, pp.53-84.，而往往忽視價值相關(guān)的會計信息(19)Lee C. M. C.,“Earnings News and Small Trades: An intraday analysis,”Journal of Accounting and Economics,15(2-3), 1992, pp.265-302.。地產(chǎn)泡沫下，投資者對房地產(chǎn)投資的“追逐”可能導(dǎo)致對企業(yè)基本面信息的“漠視”。從行為經(jīng)濟(jì)學(xué)和心理學(xué)的角度，這種“漠視”源于投資者在不確定環(huán)境下決策時普遍存在的“羊群行為”和“短視認(rèn)知”。前者指投資者面臨不確定環(huán)境時，傾向于忽略私人信息而相信和模仿他人行動(20)Keynes J. M.,“The General Theory of Employment,”Quarterly Journal of Economics,51(2), 1937, pp.209-223.；后者指投資者更看重短期而非長期的投資收益和成本(21)劉瑞明、楊冰巖、焦豪：《短視認(rèn)知偏差、公共產(chǎn)品提供與社會道德救助——應(yīng)該如何重建我們的社會秩序》，《管理世界》2018年第11期。。

“羊群行為”意味著投資者傾向于忽視股票投資而盲目跟從房地產(chǎn)投機(jī)。首先，“羊群行為”的廣泛性。金融領(lǐng)域的研究發(fā)現(xiàn)，股票市場(22)宋軍、吳沖鋒：《基于分散度的金融市場的羊群行為研究》，《經(jīng)濟(jì)研究》2001年第11期；許年行、于上堯、伊志宏：《機(jī)構(gòu)投資者羊群行為與股價崩盤風(fēng)險》，《管理世界》2013年第7期。、房地產(chǎn)市場(23)高波、洪濤：《中國住宅市場羊群行為研究——基于1999—2005動態(tài)面板模型的實證分析》，《管理世界》2008年第2期。、大宗商品期貨市場(24)田利輝、譚德凱、王冠英：《我國大宗商品期貨市場存在羊群行為嗎？》，《金融研究》2015年第6期。和銀行間同業(yè)拆借市場(25)譚德凱、何楓：《自律機(jī)制對Shibor報價的影響研究》，《金融研究》2019年第6期。中普遍存在“羊群行為”，投資者的多種決策行為均服從“跟風(fēng)”模式。這意味著，盡管上述投資決策是在單一市場內(nèi)部，投資者在房地產(chǎn)和股票之間的投資決策也可能不例外，因為兩者均是其資產(chǎn)組合的重要組成部分。其次，“羊群行為”的作用機(jī)理。心理學(xué)研究表明，“羊群行為”受到愉悅情緒和控制幻覺的正向刺激，前者表現(xiàn)為更高的目標(biāo)設(shè)定和更強(qiáng)的盈利動機(jī)，后者表現(xiàn)為對成功概率的主觀期望高于客觀概率(26)謝曄、周軍：《情緒和控制幻覺對投資者羊群行為的影響》，《心理科學(xué)》2013年第36期。。在房地產(chǎn)繁榮期間，房地產(chǎn)快速增值容易導(dǎo)致投資者因盈利動機(jī)更強(qiáng)和成功預(yù)期更高而情緒高昂、過度樂觀，這一情緒通過個體溝通在群體中迅速擴(kuò)散，刺激大量投資者“跟風(fēng)”涌向房地產(chǎn)投資/投機(jī)，股票投資因此容易遭到忽視。

“短視認(rèn)知”意味著投資者傾向于忽略長期價值投資而熱衷短期房地產(chǎn)逐利。短視認(rèn)知廣泛存在于管理層和基金經(jīng)理的風(fēng)險決策中(27)韓燕、崔鑫：《基金行業(yè)的委托代理關(guān)系與基金經(jīng)理的短視行為研究》，《管理評論》2014年第9期；鐘宇翔、呂懷立、李婉麗：《管理層短視、會計穩(wěn)健性與企業(yè)創(chuàng)新抑制》，《南開管理評論》2017年第6期。。短視損失厭惡理論認(rèn)為，雖然長期投資收益更高，但投資者仍傾向于持有短期投資(28)Benartzi S. & R. H. Thaler,“Myopic Loss Aversion and the Equity Premium Puzzle,”Economics,110(1), 1995, pp.73-92.，因為長期投資往往造成人們頻繁體驗損失和收益，頻繁建立心理賬戶以進(jìn)行評估(29)江程銘、董華華、張文秀、胡鳳培：《風(fēng)險投資中的短視效應(yīng)及理論解釋》，《應(yīng)用心理學(xué)》2014年第2期。。類似地，地產(chǎn)泡沫下，當(dāng)面臨“相對短期見效的”房地產(chǎn)投資和“相對長期不確定的”股票投資時，投資者也可能因短視而對房地產(chǎn)投資趨之若鶩。一方面，房地產(chǎn)具有剛性需求和支柱產(chǎn)業(yè)特性，投資者不太會相信房地產(chǎn)投資會遭受很大損失，而股票價格卻在頻繁波動，這種不確定性對于長期價值投資更大。另一方面，房地產(chǎn)投資通常為一次性行為，而股票投資卻因頻繁買賣和標(biāo)的太多使得投資者心理賬戶負(fù)擔(dān)更為繁重，對于長期持有且價格不斷波動的價值投資，這一負(fù)擔(dān)還是持續(xù)的。因此，地產(chǎn)泡沫下，投資者可能更愿意從事短期炒房，而不愿長期持有股票。

“羊群行為”和“短視認(rèn)知”的直接結(jié)果是，房地產(chǎn)投機(jī)風(fēng)氣盛行，投資者容易忽視企業(yè)基本面信息——這可能導(dǎo)致投資者對股票價值相關(guān)事件反應(yīng)不足。已有研究也從影響投資者關(guān)注的其他方面提供了一致證據(jù)。例如，Hirshleifer 等以及DellaVigna & Pollet發(fā)現(xiàn)，競爭性信息干擾或星期五注意力放松，會使得投資者對上市公司盈余公告反應(yīng)不足(30)Hirshleifer D., S. Lim & S. H. Teoh,“Driven to Distraction: Extraneous Events and Underreaction to Earnings News,”Journal of Finance,64(5), 2009, pp.2289-2325；DellaVigna S. & J. Pollet,“Investor Inattention and Friday Earnings Announcements,”Journal of Finance,44(2), 2009, pp.709-749.；Louis & Sun則發(fā)現(xiàn)關(guān)注不足導(dǎo)致的市場反應(yīng)不足在較大的并購事件中同樣存在(31)Louis H. & A. Sun,“Investor Inattention and The Market Reaction to Merger Announcements,”Management Science,56(10), 2010, pp.1781-1793.。由于審計意見反映了審計師對財務(wù)報表披露的企業(yè)基本面信息的確認(rèn)，其發(fā)布對于投資者和資本市場均很重要，因此本文預(yù)測，如果高地產(chǎn)泡沫下投資者傾向于忽視企業(yè)基本面信息，那么同期市場對企業(yè)被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的反應(yīng)會更加“漠然”。這形成了本文假設(shè)：

假設(shè)1a：其他條件相同，相較于低地產(chǎn)泡沫，高地產(chǎn)泡沫下投資者對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的市場反應(yīng)更弱。

然而，仍有可能的是：一方面，有關(guān)審計意見的信息可能在上市公司正式公布之前已被市場察覺或預(yù)測，尤其是嚴(yán)重的非標(biāo)準(zhǔn)審計意見，例如保留意見和無法表示意見，通常可能并非“一日之寒”。根據(jù)心理物理學(xué)中的韋伯定律(32)韋伯定律由德國生理學(xué)家韋伯在其1834年的《觸覺論》一文中首次發(fā)表，心理物理學(xué)由此建立。韋伯定律也廣泛應(yīng)用于多種學(xué)科背景下的心理、決策與行為研究。其核心要義可表示為公式K=ΔI/I，其中I為原有刺激強(qiáng)度，ΔI為新增刺激強(qiáng)度(或者差別閾限)，K為韋伯常數(shù)。，當(dāng)人們面臨額外刺激時，能夠引起的差別感覺會隨原有刺激量的增大而變小，這意味著，如果因多次非標(biāo)準(zhǔn)審計意見“壞消息”形成的原有刺激過于嚴(yán)重，投資者已經(jīng)“無動于衷”，那么地產(chǎn)泡沫帶來的有關(guān)投資前景的提振刺激，可能難以對審計意見市場反應(yīng)產(chǎn)生明顯影響。另一方面，房地產(chǎn)行業(yè)關(guān)聯(lián)國計民生的多個行業(yè)，例如采礦、非金屬、建筑、電器制造等，房地產(chǎn)價格的上漲容易形成經(jīng)濟(jì)前景向好的非理性預(yù)期，在此情形下，如果上市公司仍被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見，這對于投資者可能是“好消息”預(yù)期中的一個意外。這可能導(dǎo)致適得其反，也即地產(chǎn)泡沫下投資者對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的市場反應(yīng)更為強(qiáng)烈。基于以上兩點，本文提出競爭性假設(shè)：

假設(shè)1b：其他條件相同，相較于低地產(chǎn)泡沫，高地產(chǎn)泡沫下投資者對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的市場反應(yīng)不會更弱。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2007—2016年我國A股上市公司為初始樣本。以2007—2016年為樣本期，主要考慮了以下四點因素：(1)從政策層面來看，自2016年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會議首次提出“房住不炒”定位以來，我國房地產(chǎn)市場受到了持續(xù)的政策層面“穩(wěn)預(yù)期”的影響，這對房地產(chǎn)價格及本文所研究的地產(chǎn)泡沫程度形成了較大的“外生干擾”，也即這一時期的房地產(chǎn)價格波動相對于“無政策穩(wěn)預(yù)期下的真實波動”存在向下偏差。(2)從市場價格來看，與上述政策一致，2017年第二季度以來，以70個大中城市新建商品住宅價格指數(shù)(當(dāng)月同比)計的房價波動曲線逐漸回落趨穩(wěn)；而在2007—2016年間，這一指數(shù)經(jīng)歷了2007—2009年、2010—2012年和2013—2015年共三個明顯的波動周期。這為本文檢驗地產(chǎn)泡沫的經(jīng)濟(jì)后果提供了良好的實驗環(huán)境。(3)從相關(guān)文獻(xiàn)來看，無論是從政策定調(diào)(33)嚴(yán)艷、陳磊：《貨幣政策調(diào)控對房價泡沫的時變影響研究》，《經(jīng)濟(jì)問題探索》2019年第12期。、實施后果(34)李倫一、張翔：《中國房地產(chǎn)市場價格泡沫與空間傳染效應(yīng)》，《金融研究》2019年第12期。、泡沫測度(35)岑唯、丁元耀：《基于Ramsey模型的房地產(chǎn)泡沫測度及時空演變特征》，《科技與管理》2019年第6期。，還是樣本期選擇(36)郭文偉、李嘉琪：《房價泡沫抑制了經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長嗎？——基于13個經(jīng)濟(jì)圈的經(jīng)驗分析》，《中國軟科學(xué)》2019年第8期；王雪平、王小平：《房地產(chǎn)泡沫與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新》，《財會月刊》2018年第24期。，已有研究均為前述考慮提供了文獻(xiàn)證據(jù)。(4)從樣本期代表性來看，2007—2016年間，既出現(xiàn)了2007—2008年的全球性金融危機(jī)，又發(fā)生了2015年我國資本市場的“股災(zāi)”，同時還包含2008年第四季度至2010年底的“四萬億經(jīng)濟(jì)刺激計劃”和2015年開始的“去杠桿”政策等兩種經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顟B(tài)。因此，樣本期涵蓋了較為豐富的宏觀經(jīng)濟(jì)狀態(tài)，使本文研究結(jié)論具備較好的一般性。

在剔除相關(guān)變量數(shù)據(jù)不全和金融行業(yè)企業(yè)的觀測后，本文得到匹配前樣本共17 707個公司年度觀測值。由于匹配前樣本中標(biāo)準(zhǔn)無保留意見和非標(biāo)準(zhǔn)無保留意見的觀測數(shù)分別為17 196和511(其中，標(biāo)準(zhǔn)無保留加事項段意見、保留意見和無法表示意見的觀測數(shù)分別為391、103和17)，樣本的嚴(yán)重不平衡可能導(dǎo)致模型失效。因此，本文采PSM方法為每一“非標(biāo)準(zhǔn)無保留意見”樣本一一匹配“標(biāo)準(zhǔn)無保留意見”樣本。匹配原則為1∶1最近鄰匹配，1 000次不放回抽樣，卡尺距離0.1，匹配協(xié)變量為除“是否為首次非標(biāo)意見”之外的所有控制變量(37)如將“是否為首次非標(biāo)意見”作為匹配協(xié)變量納入，將導(dǎo)致所有非首次非標(biāo)意見無法獲得匹配樣本，最終樣本因此也縮減為442個并存在偏差。，并控制行業(yè)和年份。最終得到930個公司年度觀測值。

本文主要變量數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，全國70個大中城市新建住宅價格指數(shù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。為了避免極端值的影響，本文對所有連續(xù)變量進(jìn)行了首尾各1%的縮尾處理。

(二)實證模型與變量定義

本文建立模型(1)進(jìn)行假設(shè)檢驗，主關(guān)心系數(shù)為交叉項Opinioni，t×Boomi，t的系數(shù)α3，預(yù)期符號為正；建立模型(2)進(jìn)行后果檢驗，主關(guān)心系數(shù)為交叉項Opinioni，t×Boomi，t的系數(shù)β3，預(yù)期符號為負(fù)。

CARi，t=α0+α1Opinioni，t+α2Boomi，t+α3Opinioni，t×Boomi，t+α4ΔEPSi，t+α5Opinioni，t×ΔEPSi，t+
α6Asseti，t+α7Levi，t+α8MBi，t+α9ROAi，t+α10Lossi，t+α11STi，t+α12Big4i，t+α13Repei，t+
α14Lawsi，t+α15Illei，t+α16Divii，t+α17Forei，t+Industry+Yea+εi，t

(1)

Taddi，t+1=β0+β1Opinioni，t+β2Boomi，t+β3Opinioni，t×Boomi，t+β4Boomforwardi，t+1+β5Tobinqi，t+
β6Tobinqi，t+1+β7Asseti，t+β8Levi，t+β9ROAi，t+β10Growthi，t+β11Big4i，t+
β12Top1i，t+β13Agei，t+β14Divii，t+Industry+Year+εi，t

(2)

1.審計意見信息含量(CAR)

采用事件研究法，本文以審計意見披露日前后窗口內(nèi)的平均超額收益ARi，t和累積超額收益CARi，t來表征信息含量。事件研究法中常用的期望正常收益率估計模型有：市場模型、均值模型和市場調(diào)整模型。本文主分析采用市場模型，估計窗為年報披露日前(-150，-31)，事件窗為(-1，+1)；穩(wěn)健性檢驗中也采用另外兩種模型。

2.地產(chǎn)泡沫(Boom)

就地產(chǎn)泡沫的衡量，本文主要采用兩種度量方式：地產(chǎn)泡沫程度Boomi，t和是否處于高地產(chǎn)泡沫情形Boomdumi，t。

首先，在主回歸和進(jìn)一步分析中，本文采用地產(chǎn)泡沫程度Boomi，t。本文計算了觀測當(dāng)年12月至次年4月(38)由于原始數(shù)據(jù)沒有1月的商品房銷售面積、銷售額數(shù)據(jù)，故實際統(tǒng)計只有4個月。全國各省(直轄市)商品房月度價格同比增長率的均值(商品房月度價格以當(dāng)月“商品房銷售額/商品房銷售面積”計算)，以該均值衡量該省(直轄市)的地產(chǎn)泡沫程度Boomi，t；同時將上市公司所在地與各省(直轄市)一一匹配，以確定上市公司經(jīng)歷的地產(chǎn)泡沫程度。以p代表全國各省(直轄市)，t代表年份，m代表月份，企業(yè)i第t年年報收到的審計意見在公告時經(jīng)歷的地產(chǎn)泡沫程度計算方式如下：

Boomi，t=(Priceip，tm12+Priceip，t+1m2+Priceip，，t+1m3+Priceip，，t+1m4)/4

其次，在圖2繪制和穩(wěn)健性檢驗的“地產(chǎn)泡沫替代性計量”中，本文以全樣本Boomi，t的均值來劃分高地產(chǎn)泡沫和低地產(chǎn)泡沫，形成“是否處于高地產(chǎn)泡沫情形”啞變量Boomdumi，t。

3.企業(yè)價值增長(Tadd)

本文以托賓Q值衡量企業(yè)價值，托賓Q值以“市值/資產(chǎn)總計”和“市值/(資產(chǎn)總計-無形資產(chǎn)凈額-商譽凈額)”兩種方式計。企業(yè)i第t+1年的企業(yè)價值增長率計算方式為：

Taddi，t+1=(Tobinqi，t+1-Tobinqi，t)/Tobinqi，t

4.審計意見(Opinion)

本文以兩種方式來衡量審計意見變量Opinioni，t：是否為非標(biāo)準(zhǔn)審計意見MAOi，t和審計意見定序變量RAOi，t。MAOi，t在企業(yè)i第t年年報收到的審計意見為非標(biāo)準(zhǔn)無保留意見時取1，否則為0。RAOi，t則在企業(yè)i第t年年報收到的審計意見為標(biāo)準(zhǔn)無保留意見、標(biāo)準(zhǔn)無保留加事項段意見、保留意見和無法表示意見時分別取值0、1、2和3，數(shù)值越大，審計意見的“壞消息”程度越嚴(yán)重。

5.控制變量

對于模型(1)，本文控制了以下層面的因素：(1)事件期未預(yù)期盈余：每股收益變化及其與審計意見變量的交乘項；(2)企業(yè)基本面因素：總資產(chǎn)自然對數(shù)、資本結(jié)構(gòu)、成長性、盈利性、是否處于困境狀態(tài)和是否為ST公司；(3)審計意見影響因素：是否由國際四大會計師事務(wù)所審計和是否為首次非標(biāo)準(zhǔn)審計意見；(4)審計意見公告期同期事件：訴訟事件、違規(guī)公告和分紅公告；以及(5)前期信息披露：公告前企業(yè)是否發(fā)布業(yè)績快報或業(yè)績預(yù)告。

對于模型(2)，除控制企業(yè)基本面(Asseti，t、Levi，t、ROAi，t、Growthi，t)、審計意見(Big4i，t)、股權(quán)集中度(Topli，t)、公司上市時年齡(Agei，t)和資本約束(Divii，t)等指標(biāo)外，考慮到第t+1年5—11月房地產(chǎn)價格波動對第t+1年企業(yè)價值造成的暫時性影響，本文控制了第t+1年5—11月的地產(chǎn)泡沫程度Boomforwardi，t+1；考慮到宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢對企業(yè)價值造成的趨勢性影響，本文還控制了企業(yè)當(dāng)期價值Tobinqi，t和下一期價值Tobinqi，t+1。

此外，模型中均考慮了行業(yè)固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)。

四、實證結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計

1.樣本匹配與變量均值差異

表1(下頁)比較了全樣本和匹配樣本中標(biāo)準(zhǔn)組與非標(biāo)組的各變量均值差異。首先，匹配前，全樣本中各變量的組間差異很大；匹配后，除Ille以外，匹配樣本中各變量的組間差異不再顯著。其次，匹配前，全樣本中標(biāo)準(zhǔn)組公司系統(tǒng)性地比非標(biāo)組公司更好，例如每股收益下降更少、規(guī)模更大、資產(chǎn)負(fù)債率更低、資產(chǎn)收益率更高、處于虧損或ST狀態(tài)的公司占比更低、聘請四大會計師事務(wù)所的概率更高、法律風(fēng)險更低、分紅比例更高等，標(biāo)準(zhǔn)組公司發(fā)布盈余預(yù)告的比例也更低；匹配后，標(biāo)準(zhǔn)組與非標(biāo)組在公司質(zhì)量上的系統(tǒng)性差異幾乎消除。這表明標(biāo)準(zhǔn)組和非標(biāo)組之間建立了較好的均衡性。

表1 全樣本及匹配樣本的變量均值t檢驗

2.組間差異檢驗

表2(下頁)列示了全樣本、匹配樣本在高、低地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組公司的累計超額收益差異Diffhigh、Difflow和DID。整體上，兩組樣本中，低地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組的CAR均值差異Difflow(-0.011和-0.006)均比高地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組的CAR均值差異Diffhigh(-0.004和0.002)更負(fù)，也即DID(0.007和0.008)均為正。盡管兩組DID僅呈現(xiàn)邊際顯著(t值等于 1.37 和1.05)，但在一定程度上為假設(shè)1a提供了定性證據(jù)。

表2 高、低地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組累計超額收益DID

3.事件期超額累計收益總體變化

圖2(下頁)描繪了匹配樣本在審計意見公布(-10，+10)窗口期的累計超額收益變化。圖2上圖區(qū)分了四類不同審計意見。其顯示：意見公布日前后3天內(nèi)，除標(biāo)準(zhǔn)無保留意見市場反應(yīng)不明顯外，市場對三類非標(biāo)準(zhǔn)審計意見均表現(xiàn)出負(fù)面反應(yīng)(負(fù)向的CAR)。此外，審計意見的嚴(yán)重程度越大，(-1，+1)窗口期的市場負(fù)面反應(yīng)越大，(-10，+10)窗口期的市場反應(yīng)波動性也越大。

圖2下圖區(qū)分了高、低地產(chǎn)泡沫情形下的標(biāo)準(zhǔn)組公司和非標(biāo)組公司。其顯示：(-1，+1)窗口期，在低地產(chǎn)泡沫下，非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組的CAR差異Difflow為負(fù)且相較于此前期間明顯擴(kuò)大，這一較大差異在后續(xù)(+2，+10)窗口期內(nèi)基本持續(xù)；在高地產(chǎn)泡沫下，非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組的CAR差異Diffhigh在第-1天收斂為零，且在第+1天甚至輕微逆轉(zhuǎn)為正，而在(+2，+10)窗口期，Diffhigh為負(fù)且不斷擴(kuò)大。顯而易見的是，Diffhigh的絕對值比Difflow的絕對值更小。這與表4數(shù)據(jù)一致，也表明，相較于低地產(chǎn)泡沫，高地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)準(zhǔn)審計意見相對于標(biāo)準(zhǔn)無保留審計意見的市場反應(yīng)更為緩和。這再次為本文假設(shè)1a提供了支持證據(jù)。

圖2 審計意見公布(-10,+10)窗口期CAR變化趨勢

(二)多元回歸分析

表3(下頁)報告了模型(1)的回歸檢驗結(jié)果，因變量為市場模型估計的CAR，考察變量為交乘項Boom*Opinion(列1中Opinion以MAO衡量，列2中Opinion以RAO衡量)，其系數(shù)揭示了“相較于低地產(chǎn)泡沫，高地產(chǎn)泡沫下投資者對上市公司被出具非標(biāo)準(zhǔn)無保留審計意見的反應(yīng)程度”。與預(yù)期一致，列1和列2顯示，Boom*Opinion的系數(shù)均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正(系數(shù)=0.093，t值=2.60；系數(shù)=0.076，t值=3.61)。這表明，相較于低地產(chǎn)泡沫，高地產(chǎn)泡沫下市場對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的負(fù)面反應(yīng)程度明顯出現(xiàn)緩和，房地產(chǎn)投機(jī)造成的投資者對基本面信息的漠視，弱化了投資者對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見消息披露的反應(yīng)。這與假設(shè)1a一致。在經(jīng)濟(jì)和政策意義上，這一發(fā)現(xiàn)意味著，高地產(chǎn)泡沫下，投資者對基本面信息的忽視可能導(dǎo)致高估“壞公司”的投資價值，此時投資者應(yīng)對審計意見揭示的信息保持冷靜和客觀，而監(jiān)管者也可以考慮與糾正投資者這一非理性偏差相關(guān)的制度安排。

表3 高、低地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組審計意見市場反應(yīng)

此外，Opinion的系數(shù)分別邊際(列1)和在1%的統(tǒng)計水平上(列2)顯著為負(fù)，表明投資者對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見公布的市場反應(yīng)為負(fù)，且負(fù)面反應(yīng)程度隨審計意見“壞消息”嚴(yán)重程度的增加而增大，這與先前描述性分析的結(jié)果一致。就控制變量來看，對于規(guī)模更大、盈利性更低的企業(yè)，投資者的審計意見市場反應(yīng)更小，這可能與成熟型大公司面臨更多關(guān)注和更大信息曝露有關(guān)；ST公司的投資者審計意見市場反應(yīng)也更小，這可能源于，當(dāng)投資者已接受上市公司“被ST”這一高強(qiáng)度壞消息刺激時，被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見這一壞消息可能更容易被市場預(yù)期，難以形成差別性反應(yīng)；最后，發(fā)布盈余預(yù)告或業(yè)績快報的公司的審計意見市場反應(yīng)也更大，這可能與被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的公司通過自愿性披露來塑造“好公司”企業(yè)形象有關(guān)。

(三)進(jìn)一步分析

1.按房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)分組

由于房地產(chǎn)相關(guān)行業(yè)受地產(chǎn)泡沫影響最為直接，因此可以預(yù)期，地產(chǎn)泡沫對審計意見市場反應(yīng)的弱化效應(yīng)應(yīng)當(dāng)在房地產(chǎn)相關(guān)企業(yè)中更為突出。為此，本文按照“是否屬于房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈”將樣本劃分為“房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)”(Esta=1)與“非房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)”(Esta=0)，重新進(jìn)行檢驗。參考已有文獻(xiàn)(39)Bourveau T., Y. Lou & R. Wang,“Shareholder Litigation and Corporate Disclosure-Evidence from Derivative Lawsuits,”Journal of Accounting Research,56(3), 2018, pp.797-842.，本文報告了分組檢驗系數(shù)之間差異的Wald統(tǒng)計量。

就房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)的確定，本文按照房地產(chǎn)開發(fā)過程，對上游和下游行業(yè)/板塊進(jìn)行了總結(jié)(見圖3)，并一一比對證監(jiān)會2012年《上市公司行業(yè)分類指引》(40)由于按照房地產(chǎn)開發(fā)過程總結(jié)的上游和下游行業(yè)/板塊名稱重在解釋實務(wù)，與證監(jiān)會2012年《上市公司行業(yè)分類指引》中的行業(yè)名稱并非也不可能完全相同，例如，銷售環(huán)節(jié)的房產(chǎn)經(jīng)紀(jì)業(yè)在指引中并未單列，而是包含在“房地產(chǎn)業(yè)(K)”中；又如施工環(huán)節(jié)用到的玻璃，可能同時涉及采礦業(yè)(B)、非金屬礦物制品業(yè)(C30)和建筑業(yè)(E)。因此，本文按照相關(guān)性原則，通過一一比對兩者來確定房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈行業(yè)。，除金融行業(yè)未納入檢驗樣本外，最終將相關(guān)的采礦業(yè)(B)、電力熱力燃?xì)饧吧a(chǎn)和供應(yīng)業(yè)(D)、建筑業(yè)(E)、房地產(chǎn)業(yè)(K)以及制造業(yè)大類中的木材加工及木、竹、藤、棕、草制品業(yè)(C20)、家具制造業(yè)(C21)、石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)(C25)、非金屬礦物制品業(yè)(C30)、黑色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(C31)、有色金屬冶煉及壓延加工業(yè)(C32)、金屬制品業(yè)(C33)、專用設(shè)備制造業(yè)(C35)、電氣機(jī)械和器材制造業(yè)(C38)等行業(yè)企業(yè)劃入房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)。

圖3 房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)疽鈭D

表4(下頁)列示了分組檢驗的回歸結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，在以MAO和RAO為被解釋變量的兩組檢驗中，交乘項系數(shù)均為正，但房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)組(Esta=1)的系數(shù)分別在5%和1%的統(tǒng)計水平顯著，而非房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)組(Esta=0)的系數(shù)分別為不顯著和在5%的統(tǒng)計水平顯著。更重要的是，房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)組的交乘項系數(shù)大小是非房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)組交乘項系數(shù)大小的2倍，且Wald統(tǒng)計量均顯著。這表明，與預(yù)期一致，地產(chǎn)泡沫對審計意見市場反應(yīng)的弱化效應(yīng)的程度在房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)明顯更大。在經(jīng)濟(jì)意義上，地區(qū)商品房價格1%的同比增長所引起的投資者對企業(yè)基本面價值信息的忽視程度，在房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)中是在非房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)中的兩倍。

表4 房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)與非房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)分組檢驗

2.經(jīng)濟(jì)后果：未來企業(yè)價值增長

根據(jù)主檢驗結(jié)果，當(dāng)?shù)禺a(chǎn)泡沫程度較高時，投資者傾向于“對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見反應(yīng)不足”，也即傾向于高估高地產(chǎn)泡沫下被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的公司的投資價值。那么可以合理預(yù)期：當(dāng)泡沫擠出時，相較于未被高估公司，這些被高估公司的未來企業(yè)價值增長更慢/下降更快。為此，本文以第t+1年的托賓Q值增長率衡量未來企業(yè)價值增長，進(jìn)一步檢驗“高地產(chǎn)泡沫下漠視被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的公司的基本面信息”可能導(dǎo)致的投資決策后果。如果這些公司未來企業(yè)價值增長更慢/下降更快，則表明投資者在高地產(chǎn)泡沫下對被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的公司確實存在高估，而這一偏差在未來會被市場“意識到”且得到糾正。

表5(下頁)列示了這一回歸檢驗的結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示，在以MAO和RAO為被解釋變量的兩組檢驗中，交乘項Boom*Opinion的系數(shù)分別在5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著為負(fù)(系數(shù)=-0.382/-0.414，t值=-2.14/-2.03；系數(shù)=-0.287/-0.333，t值=-2.67/-2.75)，表明高地產(chǎn)泡沫下被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的公司未來企業(yè)價值增長更慢/下降更快，支持前文已驗證的“高地產(chǎn)泡沫下的弱化效應(yīng)”確實來自投資者漠視基本面信息導(dǎo)致的反應(yīng)不足。結(jié)果也表明，如果投資者在高地產(chǎn)泡沫時期買入并持有這類股票，這一非理性行為可能導(dǎo)致其未來蒙受更大的投資損失。

表5 未來企業(yè)價值增長率檢驗

此外，Boom的系數(shù)為正但不顯著，而Boomforward的系數(shù)為正且顯著，表明第t年12月至第t+1年4月的地產(chǎn)泡沫沒有對第t+1年的企業(yè)價值增長產(chǎn)生明顯遠(yuǎn)期影響，而第t+1年5—11月的地產(chǎn)泡沫程度越高，企業(yè)價值增長越快/下降越慢。由于經(jīng)濟(jì)膨脹經(jīng)常伴隨著股市價值增長(41)Case K. E., J. M. Quigley & R. J. Shiller,“Comparing Wealth Effects: The Stock Market Versus the Housing Market,”Advances in Macroeconomics,5(1), 2001.，這一結(jié)果也符合一般預(yù)期。Opinion的系數(shù)顯著為正，這似乎反直覺，但考慮到(1)托賓Q值的計量與股價高低直接相關(guān)；(2)Opinion包含不同意見類型，由于我國股票市場理性尚缺、“跟風(fēng)”“炒作”等投機(jī)現(xiàn)象還比較普遍，市場對收到不同類型意見公司的未來一期估價并不具有一致邏輯或規(guī)律，例如，對好公司可能更多參考基本面，對壞公司則傾向于炒作題材與概念。因此，本文認(rèn)為此處Opinion的回歸系數(shù)本身可能沒有作過多解讀的意義。

五、穩(wěn)健性檢驗

(一)PSM匹配樣本平衡性檢驗

由于本文的主要回歸檢驗均基于PSM匹配后的樣本，該樣本具有較好的平衡性成為本文研究的基礎(chǔ)和前提。盡管表1中全樣本及匹配樣本的變量均值t檢驗對此做了一定說明，考慮到穩(wěn)健性，本文仍然進(jìn)行了平衡性檢驗。表6(下頁)報告了結(jié)果，其顯示：除Ille變量外，匹配后所有其他協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均小于10%；從t檢驗結(jié)果來看，除Ille變量僅在10%的水平上顯著外，所有其他協(xié)變量的結(jié)果均不拒絕處理組與控制組無系統(tǒng)差異的原假設(shè)，這些變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差均大幅縮小。這與表1一致，表明匹配后的樣本具備較好的平衡性。

表6 PSM匹配樣本平衡性檢驗

圖4(下下頁)的上圖則直觀顯示了各協(xié)變量標(biāo)準(zhǔn)化偏差的匹配前后的變化，可以看出，絕大多數(shù)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差在匹配后明顯縮?。粓D4的下圖則直觀顯示，大多數(shù)觀測值處于共同取值范圍之內(nèi)，因此，在進(jìn)行傾向性得分匹配時僅會損失少量樣本?？傊?，這些結(jié)果表明，本文的基準(zhǔn)樣本具有較好的平衡性和代表性，也有助于佐證研究結(jié)果的穩(wěn)健性。

圖4 PSM協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差(上圖)和傾向得分的共同取值范圍(下圖)

(二)股票市場投機(jī)的影響

房價波動同期股票市場整體投機(jī)情緒的變化可能混淆本文的地產(chǎn)泡沫效應(yīng)。投資者情緒對盈余公告的信息含量存在顯著影響：投資者情緒高時壞消息的價值相關(guān)性更低，投資者情緒低時好消息的價值相關(guān)性更低(42)Mian, G. M. & S. Sankaraguruswamy,“Investor Sentiment and Stock Market Response to Earnings News,”The Accounting Review,87(4), 2012, pp.1357-1384.。這意味著，如果在房價增長的同期，投資者在股票市場投機(jī)的整體情緒也更高，那么上市公司被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見這一“壞消息”可能不會引起很大的市場反應(yīng)(或者在房價下降的同期，投資者在股票市場投機(jī)的整體情緒也更低，那么上市公司被出具標(biāo)準(zhǔn)無保留意見這一“好消息”可能不會引起很大的市場反應(yīng))。而這可能同樣會導(dǎo)致圖2中下圖的CAR趨勢。為排除這一潛在解釋，本文引用CSMAR數(shù)據(jù)庫的ISI和CICSI指標(biāo)來度量投資者情緒Sent，在模型(1)中加入Sent以及交乘項Sent*Opinion，重新進(jìn)行回歸檢驗。

表7(下頁)結(jié)果顯示，在以MAO和RAO為被解釋變量的兩組檢驗中，Sent*Opinion的系數(shù)為 0.002 或0.001，且并不顯著；而Boom*Opinion的系數(shù)最高分別達(dá)到0.099和0.079，且均在1%的統(tǒng)計水平上顯著。這表明，地產(chǎn)泡沫同期股票市場情緒的波動并沒有影響投資者的非標(biāo)準(zhǔn)審計意見市場反應(yīng)，主結(jié)論穩(wěn)健。

表7 排除投資者情緒混淆效應(yīng)檢驗

(三)區(qū)分不同非標(biāo)準(zhǔn)審計意見類型

非標(biāo)準(zhǔn)審計意見包含標(biāo)準(zhǔn)無保留加事項段意見、保留意見和無法表示意見三類。為考察主檢驗結(jié)論是否對三類不同意見具有一般性，本文分別以Matterpara、Qualified、Disclaimer三個啞變量代表三類非標(biāo)意見，同時放入模型(1)，重新進(jìn)行回歸檢驗。

表8(下頁)列(2)結(jié)果顯示，交乘項Boom*Qualified的系數(shù)在1%的統(tǒng)計水平顯著為正(系數(shù)= 0.182，t值=2.95)，交乘項Boom*Disclaimer的系數(shù)在5%的統(tǒng)計水平顯著為正(系數(shù)=0.236，t值=2.21)，交乘項Boom*Matterpara的系數(shù)邊際顯著為正(系數(shù)=0.063，t值=1.61)。這表明，高地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)準(zhǔn)審計意見市場反應(yīng)的弱化對于三類非標(biāo)意見均存在，且隨著非標(biāo)準(zhǔn)審計意見嚴(yán)重程度的增加，弱化效應(yīng)的大小也增加?？傮w而言，該檢驗進(jìn)一步加強(qiáng)了主檢驗結(jié)論。

表8 區(qū)分不同審計意見類型

(四)控制地區(qū)層面固定效應(yīng)

各省(自治區(qū)、直轄市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會影響當(dāng)?shù)厝丝诹鲃訝顩r，發(fā)達(dá)地區(qū)更容易吸引人才，而人口凈流入是助長地區(qū)商品房需求和房地產(chǎn)價格的重要因素。因此，地區(qū)企業(yè)的數(shù)量和質(zhì)量可能反過來影響當(dāng)?shù)氐禺a(chǎn)泡沫程度。為此，本文控制地區(qū)固定效應(yīng)后再檢驗，表9(下頁)結(jié)果顯示，在以MAO和RAO為被解釋變量的兩組檢驗中，交乘項Boom*Opinion的系數(shù)仍然均在1%的統(tǒng)計水平上顯著為正(系數(shù)=0.097和0.079，t值=2.63和 3.58)，主結(jié)論仍然成立。

表9 控制地區(qū)層面固定效應(yīng)后檢驗

(五)地產(chǎn)泡沫指標(biāo)的替代性計量

本文也以觀測當(dāng)年12月至次年4月的全國70個大中城市新建住宅價格指數(shù)均值來計量地產(chǎn)泡沫程度，以考察更宏觀層面地產(chǎn)泡沫的影響。表10結(jié)果顯示，在以MAO和RAO為被解釋變量的兩組檢驗中，交乘項Boom*Opinion的系數(shù)仍分別在5%和1%的統(tǒng)計水平上顯著為正(盡管系數(shù)減小)，這可能源自全國地產(chǎn)泡沫程度均一化的影響。

表10 高、低地產(chǎn)泡沫下非標(biāo)組與標(biāo)準(zhǔn)組審計意見市場反應(yīng)

此外，本文也以各省(自治區(qū)、直轄市)商品住宅月度價格同比增長均值、觀測當(dāng)年11月至次年4月的月度價格同比增長均值、以全樣本Boom均值劃分的Boomdum啞變量等替代性計量衡量地產(chǎn)泡沫，并重新進(jìn)行檢驗。結(jié)果與主檢驗結(jié)果基本一致。

(六)市場反應(yīng)指標(biāo)的替代性計量

陳漢文等對事件研究法三種基本估計模型的研究表明，雖然市場模型存在某些優(yōu)點，但對于我國證券市場，均值模型在某些情況下可以更有效地探測股票價格的事件性表現(xiàn)(43)陳漢文、陳向民：《證券價格的事件性反應(yīng)——方法、背景和基于中國證券市場的應(yīng)用》，《經(jīng)濟(jì)研究》2002年第1期。。因此本文考慮了以均值模型計算的CAR值。此外，本文也用市場調(diào)整模型進(jìn)行估計。表11(下頁)中列1和列2的Boom*Opinion系數(shù)均顯示，主結(jié)論對CAR的兩種替代性計量依然穩(wěn)健。

表11 高、低地產(chǎn)泡沫下審計意見市場反應(yīng)檢驗：均值模型和市場調(diào)整模型

六、結(jié) 論

本文探索了地產(chǎn)泡沫對非標(biāo)準(zhǔn)審計意見市場反應(yīng)的影響。研究發(fā)現(xiàn)，相較于低地產(chǎn)泡沫，高地產(chǎn)泡沫下投資者對上市公司非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的負(fù)面市場反應(yīng)顯著更弱，說明地產(chǎn)泡沫助推了投機(jī)傾向，也即投資者忽視基本面信息；相較于非房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)，該效應(yīng)在房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈企業(yè)中更大；高地產(chǎn)泡沫下被出具非標(biāo)準(zhǔn)審計意見的企業(yè)，未來企業(yè)價值增長率更低。研究表明，房地產(chǎn)投機(jī)導(dǎo)致的對企業(yè)基本面信息的漠視會降低投資者感知的審計意見信息含量，并造成負(fù)面經(jīng)濟(jì)后果。

理論界和實踐界可能忽視的一個因素是，泡沫風(fēng)險等宏觀經(jīng)濟(jì)因素可能對微觀資源配置和市場行為產(chǎn)生深刻影響。從理論角度來看，在企業(yè)財務(wù)決策和居民家庭消費決策之外，投資者的審計意見感知和價值投資決策也可能因地產(chǎn)泡沫與投機(jī)而出現(xiàn)扭曲。這提醒未來理論研究可以考慮宏觀經(jīng)濟(jì)對微觀行為的影響和調(diào)節(jié)，或?qū)⒑暧^經(jīng)濟(jì)變量納入模型進(jìn)行控制。從實踐角度來看，本文對多類市場參與者的資本市場行為具有啟示。首先，監(jiān)管者須引導(dǎo)投資者更好地利用和解讀會計信息。例如，目前新審計報告中關(guān)鍵審計事項被界定為“在當(dāng)期財務(wù)報表審計中至關(guān)重要的事項”，其內(nèi)涵僅限于審計生產(chǎn)過程，而是否應(yīng)拓展至審計產(chǎn)品使用，可以從監(jiān)管層面進(jìn)行指引。此外，須引導(dǎo)市場回歸價值投資的理念。例如，提高對投機(jī)炒作行為的監(jiān)管處罰成本，培育沉穩(wěn)務(wù)實的投資風(fēng)氣；繼續(xù)倡導(dǎo)“房住不炒”和穩(wěn)定市場預(yù)期，加強(qiáng)地產(chǎn)泡沫風(fēng)險防控和化解，維護(hù)金融市場穩(wěn)定。其次，上市公司要改進(jìn)信息披露，在年報等定期報告和特定時期的臨時報告中，主動提示泡沫風(fēng)險及其對報表使用者理解企業(yè)價值可能造成的扭曲，正確引導(dǎo)投資者認(rèn)知。此外，要提升自身質(zhì)量，強(qiáng)化對會計準(zhǔn)則的遵從、對經(jīng)營業(yè)績的打造、對信息披露的重視，以盡可能避免公司股價因投資者行為偏差而產(chǎn)生過大波動。最后，投資者應(yīng)當(dāng)充分評估、理性對待，有意識地關(guān)注、理解和糾正心理學(xué)和行為學(xué)因素可能造成的投資決策偏差，同時提高自身理性挖掘投資價值的能力。