股價崩盤風(fēng)險對信息披露質(zhì)量的影響

胡若琳

摘 要：目前股價崩盤風(fēng)險的影響因素已得到國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的充分研究，然而鮮有學(xué)者深入探討股價崩盤風(fēng)險的經(jīng)濟后果。本文以2014—2018年中國A股上市公司為樣本，就股價崩盤風(fēng)險對信息披露質(zhì)量的影響進行實證分析，并進一步考察權(quán)益資本成本對崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量之間關(guān)系的影響。通過多元回歸和固定效應(yīng)模型得出結(jié)論：（1）股價崩盤風(fēng)險增大會抑制公司盈余管理水平，從而大大提高信息披露質(zhì)量。（2）區(qū)分股權(quán)性質(zhì)后，與國有企業(yè)相比，股價崩盤風(fēng)險對信息披露質(zhì)量的正向促進作用在非國有企業(yè)中更為顯著。

關(guān)鍵詞：股價崩盤風(fēng)險;信息披露質(zhì)量;盈余管理;股權(quán);國有企業(yè)

中圖分類號：F832.59 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）06（b）--08

1 引言

股價崩盤風(fēng)險是指在沒有任何崩盤先兆的情況下，市場或個股的價格指數(shù)急劇下跌的可能性。2015年以來，我國股票市場動蕩不安，迄今為止已遭遇了幾輪暴跌，頻繁的股價崩盤加劇了市場波動，導(dǎo)致市場資源配置效率低下，嚴重影響了金融市場穩(wěn)定，甚至引發(fā)經(jīng)濟危機。尤其是與發(fā)達國家相比，中國資本市場起步較晚，法律制度尚不完善，且散戶占投資者比重較大，因而證券市場信息不對稱現(xiàn)象更為嚴重，更容易使股價發(fā)生暴跌，致使股價崩盤風(fēng)險成為學(xué)術(shù)界對證券市場研究的熱點問題。目前，研究股價崩盤風(fēng)險的文獻大多關(guān)注于風(fēng)險的成因和影響因素，該類研究屬于對崩盤風(fēng)險前因問題的探討，對其可能造成的影響進行分析則屬于后端研究。通過分析股價崩盤風(fēng)險所產(chǎn)生的經(jīng)濟后果及其風(fēng)險傳導(dǎo)機制，可以倒逼上市公司進一步完善財務(wù)管理制度，減少隱瞞負面信息、粉飾財務(wù)報表的行為，有利于公司管理層制定和實施戰(zhàn)略決策;有利于檢驗市場的調(diào)節(jié)機制能否很好地發(fā)揮作用，督促投資者實施更為理性的投資行為。因此研究股價崩盤風(fēng)險經(jīng)濟后果具有重要的意義。但是，目前學(xué)術(shù)界鮮有學(xué)者涉及崩盤風(fēng)險的經(jīng)濟后果領(lǐng)域，相關(guān)研究文獻十分匱乏，僅有的幾篇后端研究文獻分別針對股價暴跌導(dǎo)致資本成本增加（楊棉之，2015;曾穎和陸正飛，2006;胡松明等，2019），收入差距拉大（宋光輝等，2018），審計費用增加（褚劍和方軍雄，2017）進行了探討，但是尚無文獻涉及股價崩盤風(fēng)險將會對公司自身管理行為產(chǎn)生的影響。

因此本文擬在公司管理層面，以信息披露質(zhì)量為切入點，深入探討上市公司在面對股價崩盤風(fēng)險過高時，是否采取了有效措施來提升信息披露質(zhì)量。本文利用2014—2018年我國A股上市公司數(shù)據(jù)，以收益波動率DUVOL作為股價崩盤風(fēng)險指標，以可操縱性應(yīng)計利潤率AbsDA作為度量信息披露質(zhì)量指標，利用多元回歸模型和固定效應(yīng)模型檢驗上述關(guān)系。從全樣本來看，DUVOL的回歸系數(shù)為-0.00168，在5%的顯著性水平下負向顯著，說明DUVOL與AbsDA呈顯著負相關(guān)，股價崩盤風(fēng)險越大，公司盈余管理程度越小，信息披露質(zhì)量越高?；诋a(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組的回歸檢驗發(fā)現(xiàn)，國有企業(yè)中回歸系數(shù)不顯著，表明國有企業(yè)中股價崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量沒有關(guān)系;非國有企業(yè)中DUVOL回歸系數(shù)是-0.00204，在5%水平上顯著為負，說明非國有企業(yè)在收益波動較大時，會糾正管理層盈余管理行為，提高信息披露質(zhì)量。由此，相較于國有企業(yè)，非國有企業(yè)中股價崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量之間的關(guān)系得到了強化。

本文的主要貢獻在于以下兩點。第一，現(xiàn)有關(guān)于股價崩盤風(fēng)險的文獻較少，且大多關(guān)注于融資成本、審計定價、同類公司受牽連、市場關(guān)注等產(chǎn)生的外部市場層面影響，本文將進一步探究由股價崩盤風(fēng)險所增加的外部市場因素對公司自身行為的影響，結(jié)合國內(nèi)上市企業(yè)信息披露情況，以信號傳遞理論、委托代理理論為理論基礎(chǔ)，實證分析股價暴跌風(fēng)險對信息披露行為的影響，豐富了相關(guān)領(lǐng)域的理論研究。第二，考慮到國有和非國有企業(yè)的社會責(zé)任以及所受融資約束程度不同，本文基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組進行回歸檢驗，增進了對崩盤風(fēng)險作用機制的理解，提高結(jié)論說服力。

2 文獻綜述

2.1 股價崩盤風(fēng)險的文獻綜述

股價“暴漲暴跌”是資本市場尤其是新興資本市場的一種重要現(xiàn)象，現(xiàn)有研究主要圍繞股價崩盤風(fēng)險的形成原因、影響因素、經(jīng)濟后果展開。

首先，關(guān)于股價崩盤風(fēng)險形成原因的研究分為兩條主線：一是在不完全信息理性預(yù)期均衡框架下，認為股價暴跌源于信息不對稱（Jin & Myers，2006）;二是基于行為金融學(xué)框架，認為股價暴跌是源于投資者不理性的買賣行為（Hong & Stein，2003）。

關(guān)于股價崩盤的現(xiàn)有研究大多探討其影響因素，可將這些因素分為公司治理和外部監(jiān)管。從內(nèi)部角度出發(fā)，國內(nèi)學(xué)者潘越等（2011）提出會計信息質(zhì)量的提高能夠降低股價崩盤風(fēng)險;李小榮等（2012）認為相較男性，女性CEO、CFO的代理成本更低，進而能夠更好完善公司治理，對股價崩盤有明顯的抑制作用。還有學(xué)者認為，通過集中股權(quán)降低委托代理成本最終可以達到抑制股價崩盤風(fēng)險的目的（董延安、吳一帆，2020），內(nèi)部控制（黃政、吳國萍，2017）及上市公司管理層能力（崔云、董延安，2019）則與股價崩盤風(fēng)險成負相關(guān)。站在外部環(huán)境角度，謝獲寶等（2020）指出地方財政不平衡會加重股價崩盤風(fēng)險。此外，有學(xué)者認為媒體報道（羅進輝、杜興強，2014），退市監(jiān)管力度（林樂、鄭登津，2016）與股價崩盤成負相關(guān)。

而對于崩盤所引起的經(jīng)濟后果僅有較少的文獻。楊棉之、謝婷婷 、孫曉莉（2015）認為當發(fā)生股價崩盤時，風(fēng)險的提高會促使投資者提出更高的報酬率，公司的融資成本就會相應(yīng)加大。胡松明 、鄧衢、江婕、鄭飛虎（2019）通過調(diào)查研究發(fā)現(xiàn)股價崩盤風(fēng)險不僅會產(chǎn)生上述后果進而導(dǎo)致公司資本成本上升，還會造成公司價值下降以及破產(chǎn)概率上升。付璠潔、蔣藝翅、姚樹潔（2020）結(jié)合迎合理論發(fā)現(xiàn)，股價崩盤風(fēng)險會在短期內(nèi)促使企業(yè)進行投資。嚴丹良（2020）則發(fā)現(xiàn)為了傳遞真實價值信號，隨著股價崩盤風(fēng)險的升高，企業(yè)回購股票的概率也隨之增大。

2.2 會計信息披露質(zhì)量的文獻綜述

影響會計信息披露質(zhì)量的因素大致可以分為內(nèi)部因素與外部因素。有學(xué)者認為高效的公司治理結(jié)構(gòu)可以為信息披露質(zhì)量提供制度上的保障（崔雪妍，2020），張月玲、周娜（2020）則通過研究發(fā)現(xiàn)內(nèi)部控制及公司內(nèi)部審計的提高能夠改善會計信息披露質(zhì)量，沈劍、李紅霞（2014）根據(jù)實證分析得出煤炭上市公司的信息披露質(zhì)量與企業(yè)財務(wù)杠桿呈明顯的負相關(guān)關(guān)系;另一些學(xué)者則站在公司外部角度考慮，姚海鑫、冷軍（2016）指出相關(guān)部門對上市公司、審計委員會及證監(jiān)部門失職行為的懲罰力度與會計信息質(zhì)量有明顯的正相關(guān)關(guān)系，劉夢帆、王丹妮（2020）認為通過完善法律法規(guī)實現(xiàn)企業(yè)追責(zé)，增加媒體關(guān)注度可以有效提高會計信息披露質(zhì)量。

現(xiàn)有文獻為信息披露質(zhì)量的度量提供了較多方法。其中一種是參考權(quán)威機構(gòu)的評價登記進行質(zhì)量評估。國內(nèi)學(xué)者沈劍、李紅霞（2014）和劉源（2020）在其實證研究中均采用了深圳證券交易所誠信檔案登記考評對會計信息質(zhì)量進行定量分析;國外學(xué)者Welker（1995）和Bushman（2001）則分別參考了AIMR評級報告和CIFAR指數(shù)。此外，也有學(xué)者通過選擇一系列可靠的指標構(gòu)建會計信息披露評價體系。國外學(xué)者Bhattacharya等 （2003）首次提出以收益激進度、損失規(guī)避度及收益平滑度衡量會計信息披露質(zhì)量。國內(nèi)學(xué)者曾穎、陸正飛（2006）及楊之曙、彭倩（2004）在其實證研究中也均采用了上述指標。

3 理論分析和研究假說

現(xiàn)有研究表明，在不完全信息理性預(yù)期均衡框架下，上市公司發(fā)生股價暴跌的原因在于負面消息的集中釋放（Pindyck，1984）。當上市公司發(fā)生股價異常波動時，便可能會引起公司外部市場相關(guān)主體，如媒體、機構(gòu)投資者、分析師等的集中關(guān)注。基于中國股市散戶投資者占比較高的情況，以及隨著互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)的快速發(fā)展，媒體這一法律外治理機制對于加強公司治理，提高信息披露質(zhì)量逐漸發(fā)揮出重要作用。一是當媒體介入時，上市公司受到輿論監(jiān)管壓力的約束將主動糾正其自身違規(guī)行為，積極提高信息披露的真實性和完整性;二是媒體可以通過信息傳遞機制來影響投資者行為，由此產(chǎn)生市場壓力，從而可以促使管理層完善治理措施以提高公司自身績效能力，健全內(nèi)部治理機制以保證內(nèi)部監(jiān)督的獨立性，有效遏制信息不對稱和不充分的情況（鐘樹旺，2019）。

此外已有研究發(fā)現(xiàn)，股價崩盤風(fēng)險的上升將會降低公司績效并損害公司價值，而且公司自身利益也會受到重創(chuàng)，從而導(dǎo)致破產(chǎn)概率隨之上升。因此當上市公司出現(xiàn)股價暴跌時，外界對該公司的信任度將大大降低，投資者和債權(quán)人、銀行將對公司的分紅和償債能力持懷疑態(tài)度，從而做出更為謹慎的投資決策，導(dǎo)致公司資本成本增加（胡松明等，2019）。楊錦之等（2019）研究發(fā)現(xiàn)股價崩盤風(fēng)險增加將導(dǎo)致權(quán)益資本成本顯著增加，但并不會顯著影響債務(wù)資本成本。而現(xiàn)有文獻研究得出，信息披露質(zhì)量將通過影響股票流動性、信息不對稱性、公司資源配置等多個角度對資本成本產(chǎn)生影響。綜合上述，本文認為當上市公司股價崩盤風(fēng)險過高時，公司管理層可能會因為受制于外部關(guān)注度提高，或者迫于權(quán)益資本成本增加等壓力，壓縮內(nèi)部盈余操作空間，主動提高信息披露質(zhì)量。因而本文提出假設(shè)1：

H1：股價崩盤風(fēng)險增大，會提高公司信息披露質(zhì)量。

在我國特殊的制度背景下，本文將區(qū)分公司的股權(quán)性質(zhì)，分別研究國有企業(yè)和非國有企業(yè)。國有企業(yè)和民營企業(yè)經(jīng)營發(fā)展目的的不同，導(dǎo)致其信息披露存在一定的差異。

一方面，較私有企業(yè)，國有企業(yè)壓力更多是來自于政府和政治層面約束，比如，政策執(zhí)行、維護社會穩(wěn)定以及維持經(jīng)濟平穩(wěn)發(fā)展，而來自于市場層面的壓力相對較少，因此受市場約束力程度較小的國企管理層更容易利用職權(quán)產(chǎn)生機會主義行為。而Gerald & Gray （2002）發(fā)現(xiàn)民營企業(yè)控股股東多為自然人或是家族式企業(yè)，追求企業(yè)財富最大化是其最大目標，因此他們對于股價變化更為敏感，如果股價發(fā)生異常波動，管理層可能會更為積極的改進公司不良行為，比如增強信息披露質(zhì)量。

另一方面，國企與政府的天然聯(lián)系使其在融資方面更有優(yōu)勢（余明桂和王娟，2015），更易獲得財政援助（Faccio， et al.，2006），銀行貸款（薛玉蓮，2008），稅收優(yōu)惠等政府幫助。并且相較于民營企業(yè)，國企的破產(chǎn)風(fēng)險相對較小，即使陷入困境，也更容易得到政府扶持以彌補虧損（Fan， et al.，2007）。因此政府扶持有助于國企緩解股價崩盤風(fēng)險增大帶來的資本成本增加。相較而言，中國目前處于轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟時期，民營企業(yè)的發(fā)展本身就存在更大的不確定性，當股價發(fā)生異常波動，民營企業(yè)往往只能自負盈虧，無法緩沖風(fēng)險，損失由投資者全部承擔，因而導(dǎo)致投資者會要求更高的回報率。因此，區(qū)分股權(quán)性質(zhì)后，非國有企業(yè)的權(quán)益資本受到股價崩盤的影響較國有企業(yè)更為顯著。據(jù)此本文提出假設(shè)2：

H2：其他條件不變，股價崩盤風(fēng)險對上市公司信息披露質(zhì)量的影響在非國有企業(yè)中更顯著。

4 研究設(shè)計

4.1 樣本及數(shù)據(jù)來源

考慮到近五年來國內(nèi)A股市場股價崩盤頻繁，本文選取2014—2018年A股上市公司為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫。對于初始數(shù)據(jù)，本文做出如下篩選和處理：（1）剔除金融類上市公司。（2）剔除ST公司。（3）剔除年度交易周數(shù)小于30周的樣本。（4）剔除數(shù)據(jù)缺失樣本。（5）根據(jù)PEG模型要求，剔除的樣本。（6）對文中連續(xù)變量采取上下1%的WINSORISED處理;最終獲得6531個觀測樣本的非平衡面板數(shù)據(jù)。

4.2 變量選擇與度量

4.2.1 股價崩盤風(fēng)險的計量

（1）收益上下波動比率（DUVOL）

該測度方法來自Kim等，計算過程分為兩個步驟。

第一，根據(jù)模型（1）（2）求出股票i在t周經(jīng)過市場調(diào)整后的收益率。

其中，為個股i第t周的收益率，為A股所有股票在第t周經(jīng)流通市值加權(quán)的平均收益率。為了消除市場因素和非同步交易等影響可能帶來的偏差，在式（1）中加入市場收益率的超前項和滯后項。為式（1）中的回歸殘差，表示個股收益率中無法被市場解釋的部分，其絕對值越大，表示個股i偏離市場收益的程度越大。

第二，將得到的公司i在某一年度每周特定收益率與該年所有周特定收益率的均值進行比較，據(jù)此分為兩個階段： 一是下降階段（down weeks），即低于該年周平均特定收益率的周數(shù);二是上升階段（up weeks），即高于特定收益率的周數(shù)。最后在此基礎(chǔ)上，用式（3）計算收益上下波動比率，該值越大，表示股價崩盤風(fēng)險越高。

其中，（）為股票i的周特定收益率大于（小于）年均收益率的周數(shù)。

（2）股票回報的負向偏度（NCSKEW）

該測度方法來自Chen等，計算過程分為兩個步驟。

第一，根據(jù)模型（1）計算，得出股票i在t周的特定收益率。

第二，根據(jù)式（4）計算股票i特定收益率的負偏度（），該值越大，偏態(tài)系數(shù)為負的程度越嚴重，股價崩盤風(fēng)險越大。

其中n為股票i的年交易周數(shù)，將通過除周回報率標準差的三次方來控制不同股票之間波動性差異的影響。

4.2.2 信息披露質(zhì)量的計量

本文基于公司的盈余管理程度構(gòu)建信息披露質(zhì)量指標，其中可操控性應(yīng)計項目是廣為運用的衡量指標，本文將采用陸建橋擴展的瓊斯模型計算可操縱應(yīng)計利潤率DA。DA絕對值越大，說明公司的盈余管理程度越高，披露的信息質(zhì)量越差。

其中，是上市公司i第t期的總應(yīng)計利潤，是上市公司i第t-1期期末的資產(chǎn)總額，是上市公司i第t期和t-1期主營業(yè)務(wù)收入的變動額，是上市公司i第t期期末的固定資產(chǎn)原值，是上市公司i第t期和t-1期應(yīng)收賬款的變動額。

4.2.3 控制變量的選取及計量

借鑒現(xiàn)有研究，本研究選取第一大股東持股比例（Holder）、資產(chǎn)規(guī)模（Size）、總資產(chǎn)收益率（Roa）、凈利率（Profitability）、負債率（Lev）、銷售增長率（Growth），并且加入年度和行業(yè)兩個啞變量，分別控制年度和行業(yè)固定效應(yīng)。

4.3 實證模型設(shè)計

為驗證假設(shè)1，本文通過多元回歸和固定效應(yīng)方法構(gòu)建模型（8）研究股價崩盤風(fēng)險對信息披露質(zhì)量的影響：

為進行穩(wěn)健性檢驗，本文擬改變股價崩盤風(fēng)險指標，用負收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEW代替收益上下波動比率DUVOL來進行回歸驗證。

為驗證假設(shè)2，根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)建立虛擬變量，劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)，分別檢驗?zāi)Ｐ停?）中的系數(shù)，并引入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與收益上下波動比率的交乘項，通過（11）檢驗組間系數(shù)差異是否顯著。

5 實證結(jié)果與分析

5.1 描述性統(tǒng)計

表2報告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果，從中可以看出樣本的分布特征。其中，DUVOL和NCSKEW的均值分別為-0.00047和-0.05137，標準差分別為0.011和0.013，說明A股股價波動整體上仍是偏穩(wěn)定的。AbsDA均值較小，說明樣本公司整體的信息披露質(zhì)量較好。其余變量描述性統(tǒng)計與已有文獻研究大體一致，且能夠體現(xiàn)出一定的公司特征差異性，因此本文樣本選取和指標量化是合理的。

5.2 相關(guān)性分析

為了對被解釋變量與解釋變量間的關(guān)系進行初步分析，同時為了檢驗?zāi)Ｐ椭械亩嘀毓簿€性，本文對各變量進行了Spearman和Pearson相關(guān)分析。結(jié)果表明：NCSKEW和DUVOL之間在1%水平上顯著正相關(guān)，Spearman相關(guān)系數(shù)和Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.944和0.925，說明兩個股價崩盤風(fēng)險指標具有較高水平的一致性;AbsDA與DUVOL的Pearson相關(guān)系數(shù)為-0.042，在1%水平上顯著負相關(guān)，Spearman相關(guān)系數(shù)為-0.024，在10%水平上顯著負相關(guān);AbsDA與NCSKEW的相關(guān)關(guān)系也是如此，初步驗證了假設(shè)1;自變量間的相關(guān)系數(shù)均小于0.5，表明回歸模型中不存在多重共線性問題。

5.3 ?主回歸結(jié)果

5.3.1 股價崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量

表3列出了股價崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量的OLS回歸結(jié)果，其中：（1）列出了解釋變量DUVOL與被解釋變量AbsDA進行回歸的結(jié)果，解釋變量DUVOL的回歸系數(shù)是-0.00218，在1%的顯著性水平下負向顯著。（2）列出了加入控制變量后進行回歸的結(jié)果，DUVOL回歸系數(shù)為-0.00168，在5%的顯著性水平下負向顯著。（3）列出了加入控制變量，并控制年度、行業(yè)固定效應(yīng)進行回歸的結(jié)果，系數(shù)為-0.000858，回歸結(jié)果不顯著，因為控制固定效應(yīng)后，吸收了主解釋變量不隨時間變化部分的解釋效應(yīng)，但在假設(shè)2將全樣本按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組后，非國有企業(yè)中兩者的關(guān)系在控制固定效應(yīng)條件下顯著為負。綜上所述表明，公司股價崩盤風(fēng)險增大時，公司可操縱應(yīng)計盈余減少，信息披露質(zhì)量提高，假設(shè)1得以驗證。

5.3.2 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下股價崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量

表4列出了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下，股價崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量的OLS回歸結(jié)果。為驗證H2，本研究在原有固定年度及行業(yè)的模型基礎(chǔ)上，加入虛擬變量Soe，將企業(yè)按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)劃分為國有企業(yè)和非國有企業(yè)兩組，并引入虛擬變量Soe與自變量DUVOL的交乘項，以檢驗組間系數(shù)差異?；貧w結(jié)果顯示：在樣本組中，股價崩盤風(fēng)險與國有企業(yè)的信息披露質(zhì)量之間沒有關(guān)系;在非國企樣本組中，DUVOL回歸系數(shù)為-0.00204，在5%水平上顯著為負，說明非國有企業(yè)在收益波動較大時，會面對更大的市場壓力，從而抑制管理層盈余管理行為。由此，與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)中股價崩盤風(fēng)險與信息披露質(zhì)量之間的關(guān)系得到了強化，假設(shè)2得以驗證。

5.4 穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述結(jié)論的可靠性，同時為確定代理變量選擇對回歸結(jié)果的影響，本文通過替換解釋變量進行穩(wěn)健性檢驗，將收益上下波動比率DUVOL換為負收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEW進行回歸驗證。結(jié)果顯示：全樣本多元回歸分析中NCSKEW的相關(guān)系數(shù)為-0.0132，在5%水平上顯著為負，控制固定效應(yīng)后解釋力被稀釋;按照產(chǎn)權(quán)性質(zhì)分組進行多元回歸檢驗，非國有企業(yè)樣本中NCSKEW的相關(guān)系數(shù)為-0.00186，在5%水平上顯著為負，國有企業(yè)樣本中AbsDA與NCSKEW不存在相關(guān)性。由此說明了股價崩盤風(fēng)險與可操縱應(yīng)計盈余存在顯著的負相關(guān)關(guān)系，并且該關(guān)系在非國有企業(yè)中更為顯著，上述檢驗結(jié)果一致支持本文結(jié)論。

6 研究結(jié)論和啟示

本文以2014—2018年的中國A股上市公司為樣本，從公司盈余管理行為的角度出發(fā)，研究了股價崩盤風(fēng)險對信息披露質(zhì)量的影響這一經(jīng)濟后果。研究發(fā)現(xiàn)，公司在股價崩盤風(fēng)險增大后，會壓縮盈余管理空間，從而顯著提升信息管理質(zhì)量，且因非國有企業(yè)的監(jiān)管對象以市場為主，所受融資約束更大，這一關(guān)系在非國有企業(yè)中更為顯著。

本文拓展了已有對股價崩盤風(fēng)險經(jīng)濟后果的研究，現(xiàn)有研究文獻較少，且大多僅考察公司崩盤風(fēng)險過高所帶來的市場層面的影響，如對外融資成本、審計定價提高，同類公司受牽連，市場關(guān)注度提高等，而本文進一步探討這些市場層面的影響將會對公司自身管理行為所產(chǎn)生的影響。即以委托代理、信號傳遞理論為基礎(chǔ)，從公司信息披露質(zhì)量角度切入，實證分析股價崩盤風(fēng)險導(dǎo)致的市場關(guān)注度提高，權(quán)益資本增加會對公司盈余管理行為的影響，且進一步劃分產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，分別研究國有企業(yè)和非國有企業(yè)中的上述關(guān)系，彌補了已有文獻在股價崩盤風(fēng)險經(jīng)濟后果的空白，是對股價崩盤風(fēng)險和信息披露質(zhì)量相關(guān)文獻的有益深化和拓展。

參考文獻

楊棉之，謝婷婷，孫曉莉.股價崩盤風(fēng)險與公司資本成本——基于中國A股上市公司的經(jīng)驗證據(jù)[J].現(xiàn)代財經(jīng)（天津財經(jīng)大學(xué)學(xué)報），2015，35（12）：41-51.

曾穎，陸正飛.信息披露質(zhì)量與股權(quán)融資成本[J].經(jīng)濟研究，2006（02）：69-79+91.

胡松明，鄧衢，江婕，等.股價崩盤風(fēng)險與企業(yè)資本成本——基于公司價值和破產(chǎn)風(fēng)險的中介效應(yīng)檢驗[J].金融論壇，2019，24（09）：69-80.

宋光輝，董永琦，肖萬，等.股價崩盤風(fēng)險與收入差距——股價異常波動經(jīng)濟后果的分析[J].預(yù)測，2018，37（01）：62-67.

Jin L. and Myers S.C. “ Around the World; New Theory and New Tests， Journal of Financial Economics， 2006，79 （2）： 257-292.

Hong H， Stein J C. differences of opinion， short-sales constraints and market crashes[J]. Review of Financial Studies， 2003，16（2）：487-525.

潘越，戴亦一，林超群.信息不透明、分析師關(guān)注與個股暴跌風(fēng)險[J].金融研究，2011（09）：138-151.

李小榮，劉行.CEOvs CFO：性別與股價崩盤風(fēng)險[J].世界經(jīng)濟，2012，35（12）：102-129.

董延安，吳一帆.股權(quán)集中度、媒體報道與股價崩盤風(fēng)險——來自2014—2018年A股的經(jīng)驗證據(jù)[J].會計之友，2020（19）：79-86.

黃政，吳國萍.內(nèi)部控制質(zhì)量與股價崩盤風(fēng)險：影響效果及路徑檢驗[J].審計研究，2017（04）：48-55.

崔云，董延安.管理層能力與股價崩盤風(fēng)險——基于盈余管理中介效應(yīng)的檢驗[J].財經(jīng)理論與實踐，2019，40（05）：47-54.

羅進輝，杜興強.媒體報道、制度環(huán)境與股價崩盤風(fēng)險[J].會計研究，2014（09）：53-59+97.

林樂，鄭登津.退市監(jiān)管與股價崩盤風(fēng)險[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2016（12）：58-74.

付璠潔，蔣藝翅，姚樹潔.股價崩盤預(yù)期風(fēng)險與企業(yè)投資動態(tài)關(guān)系[J].當代經(jīng)濟科學(xué)，2020，42（05）：64-73.

趙雪.我國上市公司會計信息披露問題及對策[J].中小企業(yè)管理與科技（中旬刊），2020（07）：58-59.

崔雪妍.上市公司會計信息披露質(zhì)量與公司治理結(jié)構(gòu)研究[J].中外企業(yè)家，2020（16）：31-32.

王生年，尤明淵.管理層薪酬激勵能提高信息披露質(zhì)量嗎？[J].審計與經(jīng)濟研究，2015，30（04）：22-29.

姚海鑫，冷軍.內(nèi)部控制、外部監(jiān)管與上市公司會計信息披露質(zhì)量——基于博弈論的分析[J].東北大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2016，18（03）：247-254.

劉夢帆，王丹妮.上市公司會計信息披露存在的問題及對策[J].廣西質(zhì)量監(jiān)督導(dǎo)報，2020（05）：150-151.

夏君鈺.會計法規(guī)、會計職業(yè)道德與會計文化對會計信息披露質(zhì)量的影響研究[D].鎮(zhèn)江：江蘇科技大學(xué)，2019.

劉源.基于現(xiàn)金流的財務(wù)風(fēng)險預(yù)警體系構(gòu)建研究[J].財會學(xué)習(xí)，2020（34）：6-7.

Welker， M.， 1995， Disclosure policy， information asymmetry and liquidity in equity markets， Contemporary Accounting Research， 11 （2） 801-827.

Bhattacharya U， Daouk H. and Welker M.， 2003， The world price of earning apacity， The Accounting Review， 78（3），641-678.

曾穎，陸正飛.信息披露質(zhì)量與股權(quán)融資成本[J].經(jīng)濟研究，2006（02）.

楊之曙，彭倩.中國上市公司收益透明度實證研究[J].會計研究，2004（11）：62-70+97.