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THE CHINESE CERTIFIED PUBLIC ACCOUNTANT 2009／10学术研究Theory上市公司信息披露质量度量研究述评▪周冬华周红一、信息披露质量度量的理论研究在对信息披露质量进行研究的过程中，我们首先面临的问题就是：信息披露质量该如何界定？什么样的信息披露才是高质量的信息披露？对于这些问题，各国准则制定者和理论研究都进行了较多的讨论。如1980年FASB就发布了第2号公告“会计信息的质量特征”（Qualitative Characteristics of Accounting Information，SFAC2），这份公告指出披露的信息质量需具有相关性与可靠性特征。1994年美国注册会计师协会（AICPA）又提出了财务报告信息披露的质量概念，它指出上市公司的财务报告应当披露下列五个方面信息：（1）财务和非财务数据；（2）管理层的分析报告；（3）前瞻性信息；（4）信息披露质量对于资本市场的发展起着至关重要的作用，但其度量方法却一直存在争议。2008年4月，深交所完成了深市主板上市公司2007年度信息披露考评工作。在488家上市公司中，优秀42家，良好232家，及格170家，不及格22家，其中优秀率仅为8.61%，说明我国上市公司的信息披露质量有待提高。而在2007年2月，中国证监会重新修订发布了《上市公司信息披露管理办法》，也对上市公司的信息披露质量提出了更高的要求。但问题是，信息披露质量高低的度量标准是什么？研究中采用什么方法度量信息披露质量？采用不同的度量方法会对研究结果有什么影响？这些问题构成了信息披露质量度量的核心。信息披露质量的度量研究可以追溯到1961年瑟夫（Cerf）的研究。他通过构建了31个披露条目开创了信息披露质量度量的实证研究（Cooke,1989）。而Botosan（1997）的研究更是引领了信息披露质量度量研究的潮流。随后，HealyandPalepu(2001)指出信息披露质量的研究仍然是“悬而未决”的问题，需要后来的学者更好地进行研究。本文试图对以往国内外的研究文献进行梳理和归纳，着重论述衡量信息披露质量的度量方法，以期对上述研究中存在的问题作出回答，指出未来的研究方向。管理者和股东的信息；（5）公司背景信息。随后，许多国家和国际组织出台了一系列旨在改进信息披露质量，提高信息披露有效性的监管制度。如加拿大特许会计师协会于2001年提出公司信息报告应该披露公司的核心业务和长期发展策略、相应的风险和机会等。国际会计准则委员会也在1989年发表了《编制和列报财务报表的框架》，指出高质量中国注册会计师 2009／10学术研究Theory的信息应该具有可理解性、相关性、可读性、可比性等特征。1996年，美国证券交易委员会对国际会计准则委员会的“核心准则”发表了一份声明，表示他们对“高质量的信息披露”的具体解释是信息具有可比性、高透明度和得到充分披露。我国证监会也于2007年2月重新修订发布了《上市公司信息披露管理办法》，规定信息披露义务人应当真实、准确、完整、及时地披露信息，不得有虚假记载、误导性陈述或者重大遗漏，信息披露义务人应当同时向所有投资者公开披露信息。这对上市公司信息披露质量提出了真实性和准确性等定性化的质量特征。这些准则和框架对信息披露质量的度量主要关注其定性化特征。当然这为信息披露质量度量研究提供了一个角度，但问题在于，实证研究更难对这些定性化特征进行定量化的研究。因此，研究者对信息披露质量的度量往往侧重于某一方面。如Brown and Hillegeist（2006）度量信息披露质量为降低内幕交易的概率或者降低特定投资者获取私有信息的概率，概率越大，信息披露质量越高。Verrecchia（1983），Francis and Schipper (1999)则指出，信息披露质量的度量不仅要衡量其所披露内容的质量，而且更应该关注信息披露的及时性；他们认为高质量的信息披露应该是迅速披露重要信息，而且能够提供更多的前瞻性信息。而Diamond and Verrecchia（1991），Hopkins（1996），Botosan（2004）则从投资者的角度出发，采用分析师预期股票价格的精确度来度量信息披露质量。综上所述，信息披露质量度量的理论研究主要分散在相关准则和概念框架中。这些准则和概念框架为信息披露质量的度量提供了理论依据，但很难对这些定性化的质量特征进行量化。这就导致了实证研究中信息披露质量的度量倾向于采用信息披露的数量。但笔者认为，仅简单采用信息披露数量来度量信息披露质量这一做法有些欠妥。因为信息披露数量的增多并不一定必然地导致信息披露质量的提高。一个简单的例子就是，现在上市公司的年报一年比一年厚，但这并不意味着上市公司的信息披露质量也每年都在提高。因此，笔者认为，信息披露数量只是信息披露质量的一部分，对信息披露质量度量的研究，还需要着眼于其定性化特征，更全面地对信息披露质量度量进行研究。二、信息披露质量度量的实证研究由于信息披露质量的定性化特征，实证研究中对其的定量化研究往往比较困难，研究者大多通过设计代理变量对信息披露质量进行研究，其中大部分采用信息披露数量作为信息披露质量的代理变量。总体来说，实证研究中信息披露质量的度量方法主要有以下一些：（一）分析师评级量表分析师评级量表是由证券分析师对上市公司的信息披露质量进行评级而形成的量表。其中运用最广泛的分析师评级量表为美国的AIMR（the Association of Investment Management and Research）数据库。许多研究均利用AIMR数据库的评级分数作为衡量信息披露质量的标准。AIMR数据库根据公开的年报、季报，以及通过其他的途径获取的披露信息进行评级。所有披露信息均由财务分析师组成的专门委员会进行评价，按照各个项目的重要性设定其加权权重，对每个公司进行评分。利用AIMR评级分数进行研究的文献包括 Botosan and Plumlee (2002)，Bushee and Noe (2000)，Byard and Shaw (2003)，Gelb and Zarowin (2002)，Healy、Hutton and Palepu (1999)，Imhoff (1992)，Lang and Lundholm (1996)，Lundholm and Myers (2002)，Sengupta (1998) ，Welker (1995)等。但是，AIMR数据库评级的数据有其固有的局限性，Healy and Palepu（2001）从三个方面对AIMR评级量表进行了批评：（1）无法获知分析师处理数据的过程，因而不清楚分析师是否认真地对待数据；（2）无法获知分析师在对公司进行评级时所选取的标准是什么；（3）分析师进行评级时可能存在一定的偏见。然而，最糟糕的是AIMR从1997年起停止计量信息披露量表（具体衡量年度为1995年）。在我国，深圳证券交易所每年对深圳证券市场上市公司的信息披露质量进行评级。我国有些学者也采用了深交所的评级进行研究。如曾颖、陆正飞 （2006）采用深交所对深市上市公司信息披露质量的评级来衡量上市公司的信息披露总体质量。利用深交所的评级进行研究的文献还有张宗新、杨飞、袁庆海（2007）；吴文锋、吴冲锋、芮THE CHINESE CERTIFIED PUBLIC ACCOUNTANT 2009／10学术研究Theory萌（2007）；王斌、梁欣欣（2008）；高强、伍利娜（2008）等。但是我们认为，包括深交所评级在内的评级，同样都会面临着美国AIMR评级量表同样的问题，那就是分析师在处理数据的过程外界并不知晓，分析师在评级的时候有可能带有一定的偏见。这些问题都将对评级的权威性和准确性造成一定的影响。另外，由于该评级仅仅包括深交所的上市公司，而没有包括上海证券交易所的上市公司，这对于致力于研究中国资本市场的整体信息披露质量而言，不得不说个遗憾。尽管如此，该评级仍不失是度量当前中国资本市场信息披露质量的代理变量。（二）信息披露指数信息披露指数是指研究者根据研究目的的不同，自己设计选取信息披露条目，用信息披露数量来衡量信息披露质量。这种方法最早由Botosan（1997）首次提出并采用。虽然其信度（reliability）和效度（validity）仍需检验，但该方法在实证研究中也被广泛使用，如汪炜、蒋高峰（2004）等的研究。信息披露指数研究又可分为简单方法和加权方法两种。简单方法采用0、1评分法，当某项条目没有得到披露时得分为0分，当得到披露时得分为1分。这种方法只能衡量某项条目是否进行了披露，而无法获知披露的内容是否翔实等。而加权方法则指研究者按照事先定义的标准对每项披露条目的得分进行加权计算，不同的加权权重反映了各项披露条目的重要性，条目得分通常可分为3个等级。例如，当某项条目得到高质量的披露时，得分为2分；当某项条目仅仅得到披露时，得分为1分；当某项条目没有得到披露时，得分为0分。加权方法可以反映披露条目的不同等级（Hooks et al., 2002）。一般而言，简单方法信息披露指数可以表达为式（1）。 （1）其中：UDIi为第i家公司的信息披露指数，dij为第j家公司第j项信息披露条目的得分，ni为i公司应当披露的条目总数。同理，加权方法的信息披露指数可以表达为式（2）： （2）其中：WDIi为第i家公司的加权信息披露指数，wij为第i家公司第j项披露条目的加权权重。（三）信息披露综合指数Beretta and Bozzolan（以下简称BB）以2004年以上市公司年度报告中的句子为最小研究单位，构建信息披露综合指数法衡量企业风险信息的披露质量，从而改进了信息披露指数中单纯地采用信息披露条目来衡量信息披露质量的方法。其构建的综合信息披露指数包括以下四个方面：1.披露相对数量（relative qua-ntity）。相对数量指标的衡量采用上市公司年报中披露风险信息的句子数量超过行业平均的数量来衡量，采用回归方程的标准残差对其进行计算，如式（3）所示。 （3）其中：INDj为j行业中披露的有关企业风险信息句子的平均数量；LNSIZEi为第i家公司资产规模的对数值，为控制变量。2.披露的密度（density）。衡量信息披露的密度可以防止企业将其重要的信息或者坏消息放在隐蔽的地方（hiding the needle in a haystack）。风险信息密度的衡量指标为年报中关于企业风险的句子数量占年报中信息披露的句子数量总和的百分比，如式（4）所示。 （4）其中：ki为第i家上市公司年报中信息披露的句子数量总和；rflij为虚拟变对信息披露质量的度量，不能仅仅考虑信息披露数量一个维度，还应该对信息披露质量的其他维度加以定量化研究。与此同时，选取信息披露质量的维度需要有适当的理论依据，例如按照FASB、IASB概念框架以及我国证监会、财政部的相关规定等。中国注册会计师 2009／10学术研究Theory量，如果第i家上市公司年报中第j句话中含有风险信息，则rflij等 1，否则rflij等于零。3.披露的深度（depth）。深度指标与信息披露内容的质量有关，它衡量上市公司年报中关于企业风险对未来经营绩效影响程度的披露情况。它由两部分组成，如式（5）所示。 （5）其中：RFLi为第i家上市公司年报中关于风险披露条目的数量；ECSij为虚拟变量，如果第i家上市公司年报的第j句话中包含企业风险预期对未来经营绩效信息，ECSij则为１，否则ECSij为零；MSRij为虚拟变量，如果第i家上市公司年报的第j句话中包含企业风险预期对未来经营绩效的数量化影响的信息，则MSRij为2；如果包含了企业