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Emergence and Transfer of Wealth
Vol.07 No.03(2017), Article ID:21510,7 pages
10.12677/ETW.2017.73006

The Effect of Cross-Listing on the Quality of Accounting Information of A + H Shares

Hongzhi Zhu1, Jialing Liu2, Hongquan Zhu2

1Logistics Group, Chongqing Normal University, Chongqing

2School of Economics and Management, Southwest Jiaotong University, Chengdu Sichuan

Email: 1375033240@qq.com, liujialing1989@163.com, hqzhu@home.swjtu.edu.cn

Received: Jul. 11th, 2017; accepted: Jul. 23rd, 2017; published: Jul. 26th, 2017

ABSTRACT

This paper selected A + H shares cross-listed companies and only A-shares listed companies from 1998 to 2014 as samples. Based on the samples, the quality of accounting information of those was empirically researched by the one-to-many sample matching method. By means comparison and variance analysis, it proved that A + H shares cross-listed company’s accounting information quality was better than only A-shares listed companies. After the implementation of the new accounting standards in 2007, the difference in the quality of accounting information between the A + H shares cross-listed companies and the A-shares companies significantly changed; the disparity of the quality was enlarged.

Keywords:Quality of Accounting Information, Cross-Listing, A + H Shares, Accounting Standard

A + H股交叉上市对会计信息质量的影响研究

朱宏志1，刘珈菱2，朱宏泉2

1重庆师范大学，重庆

2西南交通大学经济管理学院，四川 成都

Email: 1375033240@qq.com, liujialing1989@163.com, hqzhu@home.swjtu.edu.cn

收稿日期：2017年7月11日；录用日期：2017年7月23日；发布日期：2017年7月26日

摘 要

文本以1998~2014年之间共17年的A + H股交叉上市的公司为研究样本，并在A股上市公司中选取可比较的匹配样本，采用一对多的样本匹配方法，探讨两者间的会计信息质量差异。通过描述性统计和方差分析发现A + H股交叉上市公司的会计信息质量好于A股上市公司的会计信息质量，新会计准则的颁布，加大了A + H股交叉上市公司和A股上市公司之间会计信息质量的差异。

关键词 :会计信息质量，交叉上市，A + H股，会计准则

Copyright © 2017 by authors and Hans Publishers Inc.

This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY).

http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

1. 研究背景

随着我国交叉上市的飞速发展，关于交叉上市的研究也引发了社会各界越来越多的关注。王亚星等(2012)研究发现，上市公司在境外资本市场的交叉上市，能够降低交易成本、减缓信息不对称程度 [1] 。上市公司所披露的财务报告信息，能引起股市波动，越是高质量的会计信息，越是能够增加股市的利好反映，从而增强投资者对公司的信心和认可。Fernandes，Ferreira (2008)研究发现，境外上市对上市公司的信息披露质量能够产生影响，能够对其起到推动作用 [2] 。因此，对交叉上市公司会计信息质量的研究，对于投资者、上市公司、以及政府监管部门的意义尤为重要。

由于法律、经济、政策、文化等多重影响和制约，A + H股交叉上市成为我国企业的主要选择。截止到2015年5月，总共有87家公司A + H股交叉上市。王化成等(2008)研究发现，A + H股交叉上市能够改善公司治理，公司治理机制改善后，能够促使财务决策优化，从而提高企业价值，并以此促进企业价值的增加 [3] 。安灵等(2014)通过研究发现A + H股交叉上市能够有效地抑制企业管理层操纵会计盈余，提高企业会计信息透明度 [4] 。

综上所述，从国内外对于交叉上市与会计信息质量研究的文献看，将A + H股交叉上市与会计信息质量结合研究的文献较少。在关于会计信息质量的研究中，盈余质量指标的使用最为宽泛，大多数研究都将其作为会计信息质量的代理变量，例如刘启亮等(2013)、叶青(2012)、李青原(2009)、Fang (Frank) Yu (2008)等 [5] [6] [7] [8] 。Jones (1991)，Friedlan (1994)，Sweeney (1994)等研究发现企业进行盈余管理具有不同的动机，并且公司高层变动以及很多关于公司的重要变化都会导致盈余管理行为 [9] [10] [11] 。De Fond (2010)发现在过去二十年里，盈余质量大幅增长的关键因素是美国证交会对上市公司的盈余管理进行了广泛而严厉的指控 [12] 。陈小悦、肖星、过晓艳(2000)研究发现，上市公司普遍存在盈余管理行为 [13] 。

在新会计准则颁布后，国内学者对新准则与盈余管理做了以下方面的研究。王元芳和葛晓舰(2009)分别分析了引入公允价值计量属性对上市公司盈余管理行为的影响。他们均认为，新会计准则的合理运用，能够在一定程度上防范和制止上市公司的某些盈余管理行为 [14] 。吴克平等(2013)实证分析了A股市场的股票样本，发现在新会计准则实施后，可操控的应计利润有所上升 [15] 。刘永涛(2011)发现实施新会计准则后，上市公司的盈余管理行为并没有得到有效的抑制 [16] 。

2. 理论分析与研究假设

由于香港更严格的法律保护、更好的投资者保护，其资本市场更加健全，更加完善，因此，赴港上市，成为内地公司交叉上市的首选，公司披露的会计信息能够迅速地反映到股价中去，投资者往往都十分关注年报中所披露的信息，并以此作为其投资决策的依据。

且由于内地与香港的会计准则历史沿革不同，香港会计准则深受英国会计准则与国际准则的双重影响，信息披露制度更加健全，A + H股交叉上市公司受到内地和香港的双重监管，有理由相信A + H股交叉上市公司的会计信息质量与A股公司的有所不同，并且应当好于后者。基于以上论述，提出假设：

H1：A + H股交叉上市公司的会计信息质量高于A股上市公司的会计信息质量。

对于新会计准则是否能有效遏制我国上市公司盈余管理行为，还是在一定程度上扩大可操纵的盈余管理空间这一问题，理论界的确存在两种不同的看法，一种即新会计准则扩大了盈余管理的空间，降低了盈余质量，另一种是新会计准则约束了盈余管理，提高了盈余质量。时间比较近的研究，例如吴克平等(2013)显示，A股市场的股票在新会计准则实施后，可操控的应计利润有所上升，这说明新准则使得盈余管理的空间扩大了。基于以上分析，提出假设：

H2：新会计准则的实施，会加大A + H股交叉上市公司和A股上市公司之间的会计信息质量的差异。

3. 样本选取与模型构建

3.1. 样本选取

本文选取1998~2014期间17年的A + H股交叉上市的公司样本；其次根据以往研究惯例，剔除金融保险行业的上市公司样本；同时剔除财务指标和数据有所缺失的年份；最后，同年同行业中，以总资产和账面市值比的上下50%作为标准，采用一对多的匹配方式，选取A股上市公司作为匹配样本。行业按中证指数行业分类，数据来源resset数据库。

3.2. 模型构建

本文使用修正的Jones模型，来自于Fang (Frank) Yu (2008)，通过回归模型得到可操纵的应计项目，通过比较可操纵的应计项目来估计盈余管理的程度，衡量盈余质量的高低。具体变量定义如表1所示。各项财务指标来自resset金融数据库。

首先，为了得到操控性应计利润，由公式1，通过OLS回归分析得到估计的系数，，。

(1)

然后利用估计得到的，，，由公式2，计算不可操控性的应计利润。

(2)

由此，可以推导出可操控性应计利润见公式3。

(3)

取DA的绝对值为盈余质量的代表变量，DA的绝对值越小，越接近于0，就说明该公司的盈余质量越高，会计信息质量越好。

为进一步验证假设，使用来自Dechow (2010)中的两个研究模型，测度盈余质量，即盈余持续性和盈余反应系数，进行稳健性检验。企业的会计盈余波动幅度显著影响着盈余的持续性，波动程度过大会破坏现金盈余的预测能力。盈余持续性越好，企业的盈余质量越好 [17] 。具体方程见公式4。

(4)

盈余反映系数也是测度盈余质量的重要指标。盈余反应系数(Earnings Response Coefficient)简称ERC，是表示市场对不一样的会计盈余质量的反应敏感度，衡量的是会计盈余与股票报酬率之间的关系。ERC越高就代表其会计盈余的质量就越高。ERC模型如公式5所示。

Table 1. Description of variables

表1. 变量定义

(5)

对这两个模型分别回归后，对比交叉上市公司与匹配样本的系数β值以及R2的值的大小。β值以及R2值越高代表盈余质量越好，会计信息质量也越好。

4. 实证分析

4.1. 描述性统计及方差分析

表2是全样本的描述性统计结果和方差分析结果，从均值和中位数可看出，A + H股交叉上市公司的可操控的应计利润绝对值数据都比A股上市公司的小，更接近于0，并且两组数据差异显著。说明A + H股交叉上市公司的会计信息质量要好于A股上市公司的会计信息质量。

为进一步研究交叉上市对会计信息质量的影响，进行虚拟变量回归。使用DA的绝对值作为被解释变量，引入是否为交叉上市的虚拟变量(CROSS)，A+H股交叉上市取1，A股上市公司取0，并加入影响盈余质量的基本公司财务因素作为控制变量(CONTROL)，分别是：资产负债率(LEV)、资产收益率(ROA)、营业收入增长率(GROWTH)、公司的当年的经营现金流(CFO)、固定资产增长率(PPE)，具体变量定义见表1，公式如式6所示：

(6)

下面对被解释变量、解释变量、控制变量进行相关性分析。

由表3可知，变量之间的相关关系较弱，各变量间不存在多重共线性。下面进行虚拟变量回归，回归的结果如表4所示。M1列是仅有虚拟变量的回归，从结果看，显著性在5%水平上，虚拟变量显著为

Table 2. Descriptive statistics and analysis of variance

表2. DA的绝对值全样本描述性统计和方差分析结果

Table 3. Pearson correlations among regression variables

表3. 相关系数表

Table 4. Results of regressions of dummy variable

表4. 虚拟变量回归结果

负；M2列是控制变量和DA的绝对值的回归；M3列是虚拟变量、控制变量以及DA的绝对值的回归，从结果看来，显著性在10%水平上，虚拟变量仍然为负；交叉上市与DA的绝对值呈负相关关系，因此，对比A股上市公司，A + H股交叉上市公司的盈余质量更好，会计信息质量更高。

5. 结论

本文针对1998~2014年之间的A + H股交叉上市的87家公司，采用配对的方法，研究其会计信息质量与A股上市公司的差别，以盈余质量表征会计信息质量，比较两者会计信息质量优劣，并以新会计准则的颁布为背景，进一步研究会计准则对交叉上市的影响。

最终得出结论：A + H股交叉上市公司的会计信息质量好于A股上市公司的会计信息质量；新会计准则的实施，加大A + H股交叉上市公司和A股上市公司之间的会计信息质量的差异。

香港会计准则对公允价值的要求很高，作为国际三大金融中心之一，香港的市场化程度较高，各项法律、准则都很完善，市场价格机制完善，信息交易系统健全。正是在这样的环境中，公允价值的获得相对比较容易。由于更严格的法律机制，上市公司能够通过提高会计信息质量更好地解决信任难题。由于捆绑理论存在，香港市场比内地A股市场具有更好的投资者法律保护、更严格的市场约束与披露要求,公司进入香港市场上市后，公司价值与公司治理能够得到更大提升。

本文根据研究结论提出以下政策性建议：首先，上市公司应当提高信息披露质量；其次，证券监管部门应当加强对上市公司会计信息质量的监管；再次，由于交叉上市能够提高公司治理水平，改善公司会计信息质量，从而促使公司成长，因此，证券监管部门应适当鼓励公司的交叉上市行为。

基金项目

国家自然科学基金(71273040, 71473206)。

文章引用

朱宏志,刘珈菱,朱宏泉. A + H股交叉上市对会计信息质量的影响研究
The Effect of Cross-Listing on the Quality of Accounting Information of A + H Shares[J]. 财富涌现与流转, 2017, 07(03): 37-43. http://dx.doi.org/10.12677/ETW.2017.73006

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