上市公司资本结构与会计稳健性的关系

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1、上市公司资本结构与会计稳健性的关系【摘要】本文通过运用Basu模型，以2009~　2011年深市A股上市公司的数据为研究样本，从资本结构的属性结构出发，研究分析了我国上市公司资本结构与会计稳健性的关系。研究发现，债务资本比例与会计稳健性正相关，而在所有者权益资本结构中，股本资本比例与会计稳健性正相关，留存收益比例与会计稳健性负相关。【关键词】资本结构会计稳健性债务资本比例股本资本比例留存收益比例随着我国企业会计准则的不断改进和完善，债权人和股东对会计稳健性的需求也在不断增强。而债权人和股东依据会计信息做出的投资决策又在影

2、响着企业的资本结构，合理的资本结构对提高公司价值、完善公司治理都具有重要作用。本文拟从我国上市公司资本结构的属性结构出发，研究资本结构与会计稳健性之间的关系。一、文献回顾Basu（1997）研究认为，会计稳健性是对收益和损失的不对称性处理，由于会计人员在确认“好消息”时对可验证性要求较高，而在确认“坏消息”时对其可验证性要求较低，因此损失的确认要比收益的确认更加充分及时。其中，“好消息”表示经济收益为正的事项，“坏消息”表示经济收益为负的事项。AR）中的“中国上市公司资本结构研究数据库”和“中国上市公司财务报表数据库”。

3、为保证数据的有效性，本文对所选样本中ST、?鄢ST、SST、S?鄢ST等经营亏损的上市公司、金融业、保险业等特殊性质的上市公司及数据不完整的上市公司进行了剔除。经过上述处理后，最后共获得3036个观测值，其中2009年的样本数为703个，2010年的样本数为1052个，2011年的样本数为1281个。同时，本文选用Excel2003和SPSS19.0软件对上述数据进行了处理与分析。3.模型建立与变量定义。本文运用了Basu（1997）提出的盈余反回归模型，用正的股票收益率表示影响公司价值的“好消息”，用负的股票收益率表示

4、影响公司价值的“坏消息”，通过估计会计盈余对“好消息”和“坏消息”的不同程度反应，构造了度量会计稳健性的模型：EPSi，t/Pi，t-1=β0+β１?鄢Ri，t+β２?鄢ＤＲi，t+β３?鄢Ri，t?鄢ＤＲi，t+?着i，t其中，β１表示会计盈余对“好消息”的敏感程度，β表示会计盈余对“坏消息”的敏感程度，交叉项系数β３表示会计盈余对“坏消息”的敏感程度比对“好消息”敏感程度的增量，通常将β３称为会计稳健性系数。当β３大于零时，表明具有会计稳健性，且β３越大，企业的会计稳健性就越强。通过上述分析，在Basu（1997）提

5、出的模型基础上增加相关自变量和自变量与其他项的交叉项，构建回归模型来研究上市公司资本结构对会计稳健性的影响：EPSi，t/Pi，t-1=β0+β１?鄢Ri，t+β２?鄢ＤＲi，t+β３?鄢Ri，t?鄢ＤＲi，t+β4?鄢Xi，t+β5?鄢Ri，t?鄢Xi，t+β6?鄢ＤＲi，t?鄢Xi，t+β7?鄢Ri，t?鄢ＤＲi，t?鄢Xi，t+?着i，t其中，Xit可以分别表示为ALR（资产负债率）、RAR（留存收益资产比率）、EAR（股本资产比率），从而可以构建成三个回归模型，在这三个回归模型中，交叉项Rit?鄢ＤＲit?鄢Xi

6、t系数β7可以表示成为添加自变量对会计稳健性的影响程度。若β7大于零，则表示添加的自变量会增强企业的会计稳健性，且β7值越大，添加的自变量对会计稳健性影响程度就越强。反之，若β7小于零，则说明添加的自变量会削弱企业的会计稳健性。变量定义见表1：三、实证结果与分析1.描述性统计分析。表2中，EPS/P均值为0.029072，标准差为0.0343473，而R的均值为0.084708，标准差为0.7380836，远大于会计盈余的标准差，这说明市场的波动程度大于会计盈余的波动程度。RAR的均值为-0.194835，极大值为0.8

7、041，极小值为-624.1638，标准差高达12.2976785，说明各上市公司盈利能力存在较大的差别。ALR的均值为0.376566，EAR的均值为0.284427，这说明目前我国上市公司大多倾向于举债经营，但需要注意的是EAR的标准差为5.1232476，显著高于ALR的标准差0.301770，这意味着各上市公司的股本资本比例波动程度超过债务资本比例波动程度。2.回归分析。从表3看出，三个模型的D-principleandtheasymmetrictimelinessofearnings.JournalofAcco

8、untingandEconomics，1997；242..inaccountingPartI：Explanationsandimplications．AccountingHorizons，2003；174.孙铮，刘凤委，汪辉.债务、公司治理与会计盈余稳健性.中国财务与会计研究，2005；25.王毅春，孙林岩.银企关系