[收稿日期 ]2007212203　　[修订日期 ]2008201216

[基金项目 ]教育部人文社会科学青年基金 (07JC630008)

[作者简介 ]张俊生 ( 1975—) ,男 ,河北秦皇岛人 ,中央财经大学会计学院讲师 ,管理学博士 ,从事公司财务、实证会计研究 ; 曾亚敏

(1979—) ,女 ,湖南常德人 ,清华大学经济管理学院管理学博士 ,博士后 ,从事公司治理研究。

第 23卷 　第 2期2008年 3月

审 计 与 经 济 研 究AUD IT & ECONOMY RESEARCH

Vol. 23, No. 2Mar. , 2008

上市公司信息披露失信行为的经济后果张俊生 1 ,曾亚敏 2

(1. 中央财经大学 会计学院 , 北京 　100081; 2. 清华大学 经济管理学院 , 北京 　100084)

[摘 　要 ]上市公司信息披露失信行为对股东财富、股票系统性风险以及股票市场波动等都有一定影响。从这

三个方面进行研究 ,定量性评估上市公司信息披露失信行为的经济后果 ,则能为市场监管与处罚提供依据。研究

结果表明 ,上市公司信息披露失信行为在被揭露的时窗内平均使股东财富损失 2. 35% ,价值平均 500多万元 ;股票

的系统性风险也因为上市公司的失信行为而被显著性放大 ;股票市场的整体波动则随着失信案例的增多而加剧。

[关键词 ]诚信 ;股东财富 ;系统性风险 ;市场波动

[中图分类号 ] F276. 6　　[文献标识码 ]A　　[文章编号 ]100424833 (2008) 0220097205

一、引言

中国上市公司作为 20世纪 90年代出现的新型

组织形式 ,可以通过资本市场利用巨额财富 ,所以其

诚信状况尤其引人关注 ,其中会计信息披露的诚信

问题更是重中之重。这是因为会计信息披露是投资

者了解上市公司经营状况的主要途径 ,在理论上亦

是降低企业与投资者之间信息不对称的主要方法。

但是 ,欺诈上市、虚构利润等行为的频繁出现 ,已使

得上市公司信息披露失信问题成为我国证券市场的

一个顽疾。

然而 ,迄今国内外的学术研究或者是从公司治理

的角度分析上市公司出现失信行为的原因 [ 1, 2, 3, 4 ],或

者从规范的角度探讨应当如何从事上市公司诚信建

设 [ 5 ],而对上市公司信息披露失信行为的经济影响缺

乏实证性的系统研究。大量的会计学文献已经证实

了信息披露具有显著的经济影响。例如 ,信息披露水

平 [ 627 ]和信息的准确性 [ 8 ]都显著影响企业的资本成本 ;

亦对交易量 [ 9 ]和股票收益的波动 [ 10 ]影响显著。

近年来 ,上海和深圳两个证券交易所对上市公

司未能按照充分性与完整性、真实性和准确性以及

及时性的原则对不披露公司重大信息的行为给予谴

责并将之列入不诚信名单。为此 ,本文从上市公司

会计信息披露失信行为对股东财富、股票系统性风

险以及股票市场波动三个方面的影响做实证研究 ,

以此来反映信息披露失信行为的经济影响。

本文余下的结构如下 :第二部分是对信息披露

失信行为的认定与研究设计概述 ;第三部分是对实

证结果分析讨论 ,最后是结论与建议。

二、信息披露失信行为的认定与研究设计

(一 ) 信息披露失信行为的认定

在企业失信行为的认定方面 ,先前的研究大多

以一个统一的标准进行界定 ,以防止不可比性。例

如 , Beasley和 Uzun等对公司发生欺诈行为进行的研

究。其中 , Beasley对财务欺诈公司的认定来自 SEC

的《会计与审计执行公告 》(AAER s)对上市公司违

反《1934年证券交易法案 》中 10 ( b) - 5的谴责 ,以

及《华尔街日报 》对白领犯罪的统计 ; Uzun等对上市

公司欺诈行为的认定则主要来自后者 [ 122 ]。

·79·

上海证券交易所和深圳证券交易所于 2004年 7

月在各自所在的官方网站上开始列出 2001年后上

市公司出现的失信行为 ,称之为诚信记录 (或档案 )。

该栏目主要记录了上市公司因为信息披露未能按照

要求进行而被谴责的情况 ,因此可以认定为会计信

息披露失信行为。为此 ,本文将 2001年 —2003年被

证券交易所谴责过的上市公司认定为发生失信行为

的公司 ,之后年份的数据未纳入之内是因为在研究

过程中需要一定的后续时间。3年里被两个证券交

易所谴责过的上市公司共有 120家 ,其中在深圳证

券交易所上市的有 69家 ,在上海证券交易所上市的

有 51家。这些上市公司被证券交易所谴责的原因

见表 1的统计。

表 1　上市公司被谴责的原因统计

被谴责的原因上海 深圳

数目 占比 数目 占比

未披露为大股东担保或关联交易等事项

10 19. 61% 19 27. 54%

未在规定期限内披露定期报告

10 19. 61% 8 11. 59%

会计报表造假或者盈亏预测大幅变化

8 15. 69% 7 10. 14%

预亏公告滞后或未刊中期预警报告

15 29. 41% 20 28. 96%

其他 8 15. 69% 15 21. 74%

合计 (家次 ) 51 100% 69 100%

　　 (二 ) 研究步骤概述

本文从三个方面测度上市公司信息披露失信行

为的经济影响 ,即对股东财富变化、股票系统性风险

以及股票市场波动的影响。前两者可以看作是上市

公司信息披露失信行为对公司自身的影响 ,第三个

则可以看作是公司失信行为引申出的外在影响。研

究的具体步骤如下 :

首先 ,对比上市公司信息披露失信行为被公告

前后股票系统性风险的变化。本文将上海和深圳两

个证券交易所对上市公司的谴责的公布日作为时间

0点。用时间段 [ - ( t + n ) , - ( t + 1 ) ]来测度宣告

前的系统性风险β前 ,用时间段 [ t + 1, t + n ]来测度

宣告后的系统性风险 β后 。由于部分公司被证券交

易所谴责过两次或者两次以上 ,因此在 0点选取上

以第一次被谴责为基准。先比较股票系统性风险是

否出现显著变化也是为下一步研究股东财富变化做

准备。如果股票系统性风险出现显著变化 ,在研究

股东财富变化时常用的回归市场调整模型则不再

适用。

其次 ,按照标准事件研究法 ,测度上市公司信息

披露失信行为宣告对股东财富的影响。时间窗口为

( - t, t) ,合计 2 t + 1天 (见图 1)。由于在做事件研究

的时候 ,时间窗口的选择会对研究结果带来影响 ,因

此本文在研究过程中对 t和 n两个变量做过多个组

合。由于多种组合得出的结果具有很强的相似性 ,限

于篇幅的限制 ,在本文的报告中只列示出 t等于 5和

n等于 100这种组合 ,即研究股东财富效应的时间窗

口为 ( - 5, + 5)天 ,用 ( - 105, - 6)衡量事前系统性风

险β前 ,用 (6, + 105)衡量事后系统性风险β后 。

图 1　研究的时间窗口

最后 ,本文使用 GARCH模型研究上市公司信息

披露失信行为对整个股票市场波动的影响。这部分

研究是以前类似性研究所没有涉及到的。本文认

为 ,由于中国股票市场处于新兴时期 ,高流动性 (体

现在换手率畸高 )和高波动性特征显著 ,而上市公司

的诚信又对整个市场具有外在影响性 ,因此研究上

市公司信息披露失信行为对股票市场波动性的作用

能更全面地评估其经济影响。

四、实证分析与讨论

(一 ) 公司信息披露失信行为对股票系统性风

险的影响

在学术文献中 ,关于公司的失信或者违法行为对

公司系统性风险可能带来的影响主要可以分为两种

观点 :第一 ,“投机假说 ”。Reichert等认为 [ 11 ],公司的

违规行为被披露、谴责会被市场投资者当作是纠正公

司违规行为的举措 ,从而会降低公司系统性风险 ;第

二 ,“烂苹果理论 ”。这种理论认为 ,公司发生的违规

行为可能不是系统性的故意行为 ,而是公司管理者不

谨慎的偶然性事件。这种行为已经被投资者预期在

代理成本之中 ,从而当证券交易所作谴责宣告的时

候 ,公司股票的系统性风险不会发生显著性的变化。

基于以上两种假说 ,本文对上海和深圳两个证

券交易所对上市公司的失信行为进行谴责前后的股

票系统性风险变化作比较。如前所述 , 本文用

( - 105, - 6)衡量事前系统性风险β前 ,用 ( 6, + 105)

衡量事后系统性风险 β后 。表 2列示出 β前 、β后 以及

(β后 - β前 )的均值、中值、最小值和最大值。 (β后 -

β前 )的均值显著性用 t检验度量。

从表 2显示的结果可以看出 ,系统性风险的均

值从被谴责前的 0. 936上升到 1. 021,提高了 0. 085,

·89·

上升幅度为 9. 08%。虽然就平均而言 ,在经济意义

上该上升幅度不是很大 ,但是在统计意义上则是显

著的 ,显著性 p值为 0. 069。这从经验的角度证实 ,

上市公司失信行为的宣告会显著放大公司的系统性

风险。这与先前的“投机假说 ”和“烂苹果理论 ”都

不相符。这意味着我国投资者并不认为证券交易所

的谴责能有效地遏制上市公司未来可能继续发生失

信行为。这也能从一家公司会多次被证券交易所谴

责而得到映证。由于不具有很强的违规经济成本 ,

因而监管部门对上市公司失信行为惩处的力度不

够 ,使得我国证券市场现存的谴责机制未能有效发

挥作用。

表 2　系统性风险前后变化比较

均值 中值 最小值 最大值

β前 0. 936 0. 995 0. 221 1. 485

β后 1. 021 1. 081 0. 292 1. 675

(β后 -β前 ) 0. 085 0. 084 - 0. 671 0. 836

t = 1. 857

( p = 0. 069)

表 3　回归估计比较

估计系数 t值 估计系数 t值

截距 - 0. 180 - 0. 581 0. 102 0. 068

规模 0. 017 0. 231

β前 - 0. 4653 3 3 - 3. 076

失信类型 1 0. 368 1. 162 0. 188 0. 615

失信类型 2 0. 189 0. 545 - 0. 030 - 0. 091

失信类型 3 - 0. 051 - 0. 147 - 0. 141 - 0. 426

失信类型 4 0. 253 0. 794 0. 054 0. 179

调整 R2 0. 069 0. 211

　　注 : 3 3 3 表示在 1%水平显著。

表 3是对上市公司失信行为类型解释系统性风

险变动能力的检验。因变量是 (β后 -β前 ) ,自变量是

失信行为类型 ,类型 1代表未披露为大股东担保或

关联交易等事项 ;类型 2代表未在规定期限内披露

定期报告 ;类型 3代表会计报表造假或者盈亏预测

大幅变化 ;类型 4代表预亏公告滞后或未刊中期预

警报告。在回归中使用哑变量对失信类型做度量。

控制变量是企业的规模 (用宣告日流通股价值的自

然对数度量 )和事前系统性风险 β前 。从表 3列示

出的回归结果来看 ,失信行为的类型无论是否加入

控制变量都不能显著解释系统性风险变动。这意

味着投资者不会对上市公司失信行为的原因给予

不同的反应 ,而更看重的是上市公司失信行为本身

的存在。

(二 ) 公司信息披露失信行为宣告的股东财富

效应

在研究股东财富效应的时候 ,本文采用事件研究

法。上面的研究已经表明 ,失信行为的宣告会对上市公

司的系统性风险产生影响 ,β会处于一个较不稳定的状

态 ,因此常用的回归市场调整模型不再适用。为此 ,本

文使用简单的市场调整模型 ,具体步骤如下 :

AR it = R it - Rm t (1)

CAR it = ∑t

t = - 5

AR it (2)

其中 , AR it代表第 i家公司在第 t日的超常收益率 , R it

表示第 i家公司在第 t日的实际收益率 , Rm t表示股票

市场指数在第 t日的实际收益率。上海证券交易所

的股票本文对应的是上证综合指数 ,深圳证券交易

所的股票对应的是深圳成分指数。

从表 4列示的结果来看 ,在 ( - 5, + 5)的时间窗

口内累计超常收益率近乎呈现出单调下降的趋势 ,

而且每一天的 CAR在统计上都十分显著。在这 11

天的 时 间 窗 口 内 平 均 超 常 收 益 率 累 计 达 到

- 0102349,几乎等于 - 2. 35%。这意味着在上市公

司因为失信行为而被证券交易所谴责的公告的时窗

内 ,股东财富平均损失 2. 35%。

表 4　超常收益率和累计超常收益率

日期 AR t值 CAR t值

- 5 - 0. 006873 3 - 2. 2749 - 0. 006873 3 - 2. 275

- 4 - 0. 006753 3 2. 115 - 0. 013623 3 3 - 3. 334

- 3 - 0. 00150 - 0. 506 - 0. 015123 3 3 - 3. 125

- 2 - 0. 00085 - 0. 240 - 0. 015973 3 3 - 2. 791

- 1 0. 00249 0. 699 - 0. 013473 3 - 2. 292

0 - 0. 00199 - 0. 717 - 0. 015463 3 - 2. 581

1 - 0. 00313 - 0. 909 - 0. 018593 3 3 - 2. 745

2 - 0. 004383 - 1. 854 - 0. 022973 3 3 - 3. 151

3 - 0. 00005 - 0. 020 - 0. 023023 3 3 - 3. 168

4 0. 00041 0. 121 - 0. 022603 3 3 - 2. 706

5 - 0. 00089 - 0. 345 - 0. 023493 3 - 2. 559

　　注 : 3 3 3 表示在 1%水平显著 , 3 3 表示在 5%水平显

著 , 3 表示在 10%水平显著。

如果按照这些公司当时的平均市场价值来计算 ,

每一家公司的股东财富损失的绝对值平均达到 517万

元 (见表 5) ,这个数值还是在没有计算因为违规行为

潜在地扰乱了公司经营行为而降低生产效率以及公

司声誉破坏等负面影响。由于证券交易所在公告中

并没有披露对这些公司的经济处罚数额 ,因此本文不

能比较惩罚力度与股东财富损失。但是 ,从以往案例

(例如红光实业 )来看 ,现在对上市公司失信行为的处

罚明显太低 ,很难起到警示与遏制的作用。

·99·

表 5　股东财富在宣告时窗的变化值 单位 :万元

最小值 最大值 中值 均值

总样本 - 5116. 68 8810. 03 - 737. 56 - 517. 22

失信类型 1 - 4441. 47 8810. 03 - 126. 09 - 158. 53

失信类型 2 - 1953. 64 - 624. 89 - 1826. 49 - 1557. 88

失信类型 3 - 2148. 75 - 94. 15 - 789. 18 - 955. 91

失信类型 4 - 5082. 85 8362. 73 - 1094. 80 - 351. 54

其他 - 5116. 68 - 102. 65 - 763. 59 - 845. 21

　　 (三 ) 公司信息披露失信行为对股票市场波动

的影响

GARCH模型被认为能更有效地描述金融时间

序列数据 ,因此本文应用 GARCH模型研究我国上市

公司失信行为对股票市场波动的影响。如前所述 ,

沪深两个证券交易所对上市公司的谴责信息可追溯

到 2001年。所以 ,本文用 2001年 1月到 2003年 12

月共计 3年间的上海、深圳两个证券市场的指数日

收益来反映股票市场的波动情况。指数日收益用如

下公式计算 :

R t = ln ( Pt / Pt - 1 ) (3)

其中 , Pt 和 P t - 1分别为第 t日与第 t - 1日的收盘

股指。由于大量文献表明 , GARCH ( 1, 1 )模型是能

很好地描述金融时间序列模型 , 为此本文选用

GARCH (1, 1)模型。另外 ,由于本文研究的是上市

公司信息披露失信行为对股票市场波动的影响 ,需

要把表示公司失信的变量加入 GARCH模型的条件

方差模型。因此 ,条件方差模型可表述为 :

ht =α0 +α1ε2t- 1 +β1 ht- 1 +γFRAUD t (4)

其中 , FARUD t 表示第 t日累计起来的失信案例数。

值得注意的是 ,在对股票市场波动进行时间序

列分析时 ,应当控制住其他因素对股票市场波动的

影响 ,即应当加入控制变量 ,否则可能使结果出现偏

差。在研究股票市场波动的文献中 ,交易量、市场规

模都被认为会对股票市场的波动产生影响。因此 ,

为了使结果更稳健 ,本文也研究了加入控制变量后

的结果。加入控制变量的条件方差模型可表述为 :

ht =α0 +α1ε2t - 1 +β1 ht - 1 +γFRAUD t +λV t +

κM S t (5)

其中 , V t 表示第 t日的股票市场的换手率 ,用换手率

表示交易量可以克服单纯的用绝对交易量不能考虑

市场扩容影响的弊端 ; M S t 表示市场规模 ,本文用流

通股市值的自然对数来表示。

使用 GARCH ( 1, 1 ) 模型和包括控制变量的

GARCH (1, 1)模型的估计结果如表 6所示。对上海证

券市场与深圳证券市场的影响分开做估计。方程 [ 1 ]

和 [ 3 ]是没有加入控制变量的估计结果 ,而方程 [ 2 ]和

[ 4 ]是加入控制变量的结果。从 4个方程的估计结果

来看 ,都满足为了保持 GARCH (1, 1)模型宽平稳的参

数约束条件 :α1 +β1 < 1。而且 A IC的值比较小 ,这表

明模型较好地拟合了数据。从结果来看 ,失信案例累

计数 FARUD t 的估计系数γ在 4个等式中都显著大于

零。这意味着随着上市公司信息披露失信行为的增

加 ,整个股票市场的风险波动也被放大。

表 6　上市公司失信行为对股票市场波动

影响的 GARCH( 1, 1)估计结果

上海 深圳

[ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ]

α0 (10 - 5 ) 1. 1003 3 3

(3. 723)9. 873 3 3

(4. 558)10. 93 3 3

(15. 058)17. 93

(1. 667)

α10. 1503 3 3

(9. 453)0. 1503 3 3

(4. 816)0. 1503 3 3

(10. 384)0. 1503 3 3

(3. 558)

β10. 6003 3 3

(28. 406)0. 6003 3 3

(10. 164)0. 6003 3 3

(28. 359)0. 6003 3 3

(7. 863)

α1 +β1 0. 750 0. 750 0. 750 0. 750

γ (10 - 5 )0. 0523 3

(2. 303)0. 0443 3

(2. 071)0. 1123 3 3

(8. 920)0. 0253 3

(1. 972)

λ 0. 000433 3

(2. 548)0. 000433 3

(2. 230)

κ(10 - 5 )- 0. 9113 3 3

( - 2. 935)- 1. 72

( - 1. 287)

A IC - 5. 939 - 5. 970 - 5. 533 - 5. 840

　　注 :由于系数估计值大多很小 ,因此部分参数估计用

(10 - 5 )表示系数的量纲 ; 3 3 3 表示 1%水平显著 , 3 3 表示

5%水平显著 , 3 表示 10%水平显著。

五、结论与建议

本文从上市公司信息披露失信行为对股东财

富、股票系统性风险以及股票市场波动三个方面的

影响 ,研究上市公司信息披露失信行为的经济后果。

研究结果表明 ,上市公司信息披露失信行为在被证

券交易所披露的时窗内平均使股东财富损失

2135% ,价值平均约 517万元 ;股票的系统性风险因

为上市公司的失信行为而被显著性放大 ;股票市场

的整体波动也随着失信案例的增多而加剧。这个结

果在加入控制变量后依然显著。综合结果表明 ,上

市公司信息披露失信行为的负面影响较大 ,这不单

单是对公司自身 ,而且会危及整个证券市场的稳定。

虽然我国的证券监管部门和证券交易所都对上市公

司的失信行为予以多方的防范 ,例如增强公司治理、

·001·

强化信息披露以及对发生失信行为予以谴责。但是

由于缺乏强有力的事后处罚 ,对违规公司处罚力度

过小 ,现有的制度很难起到威慑作用。笔者认为 ,美

国市场的做法很有借鉴意义。例如 ,在安然和世通

案件发生后 ,美国监管机构首先寻找法律和制度上

的漏洞 ,迅速出台了《萨班斯 —奥克斯法案 》,实质性

地加大了证券市场上的犯罪成本 ,让犯罪的综合成

本远远高于收益 ,这对有效遏制欺诈行为起到了积

极作用 ,同时赋予的股东法律求偿权也有助于上市

公司提供可信度更高的信息 [ 12 ]。

当然 ,本文对上市公司信息披露失信行为经济后

果的研究只是一项初步的研究 ,可能存在如下不足 :

第一 ,在研究方法上本文主要是基于事件研究法 ,选

取的是短时窗 ,这样的选择可以尽可能避免噪声信息

的干扰 ,但同时也不可避免地忽略了上市公司信息披

露失信行为的长期影响 ;第二 ,本文对上市公司信息

披露失信行为的认定都是基于两个证券交易所公开

查处的公司 ,对于那些尚未被查处但有失信行为的公

司未纳入样本 ,这样可能影响研究结果的完整性。今

后的研究可以在这两个方面作进一步拓展。

[参考文献 ]

[ 1 ]BeasleyM. An emp irical investigation of the relation between

board of director composition and financial statement fraud

[ J ]. Accounting Review, 1996, 71: 4432460.

[ 2 ]Uzun H, Szeweyk S, Varma R. Board composition and cor2

porate fraud [ J ]. Financial Analysts Journal, May/June,

2004: 33243.

[ 3 ]张俊生 ,曾亚敏. 上市企业的失信行为 :公司治理角度的

分析 [ J ].经济科学 , 2005 (6) : 87295.

[ 4 ]晏艳阳 ,李学政. 公司治理对企业信用影响的实证研究

[ J ]. 财经理论与实践 , 2007 (4) : 69.

[ 5 ]王宝桐. 上市公司诚信建设读本 [M ]. 北京 :中国物价出

版社 , 2002.

[ 6 ] Botosan C. D isclosure level and the cost of equity cap ital

[ J ]. Accounting Review, 1997, 72: 3232349.

[ 7 ]Botosan C, Plum lee M. A re2exam ination of disclosure level

and the expected cost of equity cap ital [ J ]. Journal of Ac2

counting Research, 2002, 40: 21240.

[ 8 ]Botosan C, Plum lee M , Xie Y. The role of information p re2

cision in determ ining the cost of equity cap ital [ J ]. Review

of Accounting Studies, 2004, 9: 2332259.

[ 9 ]Leuz C, Verrecchia R. The econom ic consequences of in2

creased disclosure [ J ]. Journal of Accounting Research,

2000, 38: 912124.

[ 10 ]Bushee B, Noe C. Corporate disclosure p ractices, institu2

tional investors, and stock return volatility [ J ]. Journal of

Accounting Research, 2000, 38: 1712202.

[ 11 ]Reichert A, LockettM , Rao R. The impact of illegal busi2

ness p ractice on shareholder returns[ J ]. Financial Review,

1996, 31: 67285.

[ 12 ] Evans J, Sridhar S. D isclosure2discip lining mechanism s:

cap ital markets, p roductmarkets, and shareholder litigation

[ J ]. Accounting Review, 2002, 77: 5952626.

Econom ic Consequence of D ishonest Informa tion D isclosure by L isted Com pan ies

ZHANG Jun2sheng1 , ZENG Ya2m in2

(1. School of Accounting, Central University of Finance and Econom ics, Beijing 100081, China;

2. School of Econom ic Management, Tsinghua University, Beijing 100084, China)

Abstract: The dishonest behavior information disclosure by listed companies affects the shareholdersπwealth, stock systematic risks and

fluctuation of stock market. From the above three aspects, the econom ic consequences caused by the dishonest behavior of listed compa2

nies on the basis of quantitative assessment p rovide a foundation of market supervision and punishment. The research indicates such dis2

honest behavior, when disclosed, causes 2. 35 per cent loss of shareholdersπwealth at the announcement window on average, app roxi2

mately worth over � 5 m illion. Stock systematic riskswill be increased on account of such dishonest behavior. Thus the overall fluctuation

of stock market will be worsening with the increase of dishonest cases exposure to the public.

Key W ords: fidelity; shareholdersπwealth; systematic risks; market fluctuation

[责任编辑 :陆惠敏 ]

·101·