基于熵值法的上市银行自愿性信息披露水平测量

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1、基于熵值法的上市银行自愿性信息披露水平测量【】与制度驱动型的强制性信息披露不同，自愿性信息披露属于动因激励型的信息披露，自愿性披露的质量和数量反映了上市公司管理者对信息披露可能产生成本和收益的综合考虑。由于商业银行经营的特殊性和专业性，资金的提供者很难了解银行资金的使用渠道，因此商业银行的信息不对称问题比其他行业更为严重，信息披露也尤为重要。而自愿性披露作为上市银行展示经营状况和自身实力的重要方式，具有重要的参考意义。本文通过引入信息论的熵值法模型，对各上市银行自愿性信息披露水平进行测度。　　【关键词】自愿性信息披露；上市商业银行；熵模型　　一、研究意义　　随着中国资本市场的发展，社会各界

2、对上市公司的信息披露提出了更高的要求。上市公司信息披露是投资者、监管者以及其他利益相关者了解公司经营情况的主要途径，也是其进行决策的重要依据。　　由于在公司股东和管理者之间存在信息不对称，从而存在公司管理者利用信息优势谋取自身利益而损害股东利益的可能，继而产生代理问题，引发代理成本。同时，由于对于公司内部人和外部投资者之间的信息不对称，会使投资者低估公司价值，出现“柠檬市场”现象，从而增加公司的融资成本。出于降低成本、提高经营绩效的考虑，上市公司有动机进行信息披露。但信息披露直接成本及间接成本（如信息披露导致的竞争劣势成本）的存在，决定了上市公司信息披露是有一定限度的。而最终上市公司信息披

3、露水平的高低，取决于该行为成本和收益的均衡。　　作为金融媒介，商业银行的产品和资本结构与其他企业有较大不同。由于银行业高负债率的特点和稳健性经营的要求，监管部门对其信息披露方式的规定也不同于其他行业，因此以往大多数学者都将其作为剔除数据而少有研究。但是，由于商业银行经营的特殊性和专业性，资金的提供者很难了解银行资金的使用渠道，因此商业银行的信息不对称问题比其他行业更为严重，信息披露也尤为重要。而自愿性披露作为上市银行自身意愿的反映，具有重要的参考意义。　　本文依据国内外研究成果，通过构建符合我国上市商业银行特征的自愿性信息披露水平评价体系，并通过熵值法对其进行客观赋值，从而对我国上市银行的

4、自愿性披露水平进行合理评估。　　二、文献综述　　国外自愿性信息披露的研究开始于20世纪60年代末，主要集中于以下两个方面。一是自愿性披露的内在动机，其大多基于委托代理理论（Jensen和Meckling，1976）和信号理论，将自愿性披露视为减少信息不对称的手段。根据具体研究角度的不同，Healy和Palepu（2001）将上市公司自愿性披露动机的研究归结为以下六类：（1）资本市场交易假说；（2）控制权竞争假说；（3）股票报酬假说；（4）诉讼成本假说；（5）管理能力信号假说；（6）所有权成本假说。二是自愿性披露的影响因素。这部分研究大多集中于公司治理层面，研究包括公司规模和结构、行业特性、

5、经营状况在内的公司特征与自愿性披露的关系。　　国内外主要文献中，衡量信息披露水平主要有三种方式。第一种是采用权威机构对上市公司披露水平的评级，如AIMR（深交所对企业信息披露的评级）。该方法的主要优势在于评级较全面而权威，但缺陷在于研究者很难准确理解这些评级的依据以及评级分析师的动机，从而无法进一步深入研究。第二种是使用某些更直接的指标进行研究，如上市公司公告数量（汪炜和蒋高峰，2004），管理者盈利预测（Poire，1989，叶少琴和胡玮，2006），以及“支付的其他与经营活动有关的现金”具体项目（罗炜、朱春艳2010）。该类方法主要侧重自愿披露的某一方面。第三种方法是构建信息披露指数，

6、即对照上市公司年报以及相关规则，选出一定自愿性披露项目进行打分，最后形成一个综合分数以衡量公司的披露水平。很多研究采用了这种方法，包括Meek（1995），Botosan（1997），马忠和吴翔宇（2007）等。本文衡量商业银行自愿性披露水平也主要采用该方法。构建信息披露指数方法的优势在于可以较为全面的反映公司披露水平，但由于项目的设置因人而异，因此存在较大的主观性。本文将使用熵值法对这一问题进行修正。熵值法源于热力学，由申农引入信息论，其主要关注信息本身的状态（如信息的数量、信息的种类以及信息间的关系等），从而可消除项目设置所产生的信息增量，使测度更为客观合理。【】与制度驱动型的强制性信

7、息披露不同，自愿性信息披露属于动因激励型的信息披露，自愿性披露的质量和数量反映了上市公司管理者对信息披露可能产生成本和收益的综合考虑。由于商业银行经营的特殊性和专业性，资金的提供者很难了解银行资金的使用渠道，因此商业银行的信息不对称问题比其他行业更为严重，信息披露也尤为重要。而自愿性披露作为上市银行展示经营状况和自身实力的重要方式，具有重要的参考意义。本文通过引入信息论的熵值法模型，对各上市银行自愿性信息披露水平进行测度